Рассматривается новый, активно развивающийся класс интеллектуальных систем автоматического управления, построенных на технологии обработки знаний с позиции эффективного применения при решении задач управления в условиях неопределенности.Изложены основы построения интеллектуальных систем. В качестве приоритетного теоретического базиса для проектирования и исследования таких систем обосновано применение технологии нечеткой логики и изложена методика синтеза нечетких алгоритмов управления представлены системы, в которых целесообразно использование технологий экспертных систем и нейросетевых структур.Ключевые проблемы, связанные с проектированием интеллектуальных регуляторов и систем, анализируются на примерах следящих систем, систем управления беспилотными летательными аппаратами и многозвенными мехатронными устройствами. Рассмотрено решение задачи автоматизированного синтеза интеллектуальных систем с применением генетических алгоритмов.Предложены эффективные способы обработки разнородной информации и построения человеко-машинного интерфейса для интеллектуальных автономных систем управления.Для научных, инженерно-технических работников, аспирантов и студентов, занимающихся разработкой и исследованием систем автоматического управления.