模糊控制技术发展现状及研究热点
Mamdani模糊控制系统的结构分析理论研究及其在暖通空调中的应用
Mamdani模糊控制系统的结构分析理论研究及其在暖通空调中的应用一、本文概述随着科技的进步和人们对生活质量要求的提高，模糊控制理论因其独特的处理不确定性和非线性问题的能力，在众多领域得到了广泛应用。
特别是，在暖通空调（HVAC）系统中，Mamdani模糊控制系统以其高效、灵活和适应性强的特点，成为了研究热点。
本文旨在对Mamdani模糊控制系统的结构分析理论进行深入研究，并探讨其在暖通空调领域的应用。
本文首先介绍了模糊控制理论的基本概念和Mamdani模糊控制系统的基本原理，包括其模糊化、模糊推理和去模糊化等关键步骤。
接着，文章重点分析了Mamdani模糊控制系统的结构特点，包括其模糊规则库、模糊推理机、输入输出接口等组成部分的功能和设计方法。
同时，文章还对Mamdani模糊控制系统的稳定性和性能优化进行了讨论，提出了相应的改进措施。
在介绍完Mamdani模糊控制系统的基本理论后，本文将重点探讨其在暖通空调领域的应用。
通过对现有文献的综述和案例分析，文章总结了Mamdani模糊控制系统在暖通空调中的实际应用情况，包括温度控制、湿度控制、空气质量控制等方面。
文章还分析了Mamdani模糊控制系统在暖通空调应用中存在的问题和挑战，并提出了相应的解决方案和发展方向。
本文总结了Mamdani模糊控制系统的结构分析理论研究及其在暖通空调中的应用现状，并展望了未来的发展趋势。
通过本文的研究，希望能够为Mamdani模糊控制系统在暖通空调领域的应用提供理论支持和实践指导，推动该领域的技术进步和应用发展。
二、Mamdani模糊控制系统的基本理论Mamdani模糊控制系统是由E.H.Mamdani教授于1974年首次提出的，它是一种基于模糊逻辑和模糊集合理论的控制系统。
相较于传统的控制系统，Mamdani模糊控制系统能够更好地处理系统中的不确定性和模糊性，因此在许多领域中得到了广泛的应用。
Mamdani模糊控制系统的基本结构主要包括模糊化接口、模糊推理机、解模糊化接口和执行机构四个部分。
模糊控制技术发展现状及研究热点
模糊控制技术发展现状及研究热点【模糊控制技术发展现状及研究热点】一、引言模糊控制技术是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理不确定性和模糊性的问题，在工业控制、自动化系统、人工智能等领域得到了广泛的应用。
本文旨在介绍模糊控制技术的发展现状以及当前的研究热点。
二、模糊控制技术的发展现状1. 发展历程模糊控制技术起源于上世纪60年代，由日本学者松井秀树首次提出。
随后，美国学者津田一郎对模糊控制进行了深入研究，并提出了模糊控制的基本理论框架。
自此以后，模糊控制技术得到了快速发展，并在工业控制领域得到了广泛应用。
2. 应用领域模糊控制技术在许多领域都有广泛的应用。
其中，工业控制是模糊控制技术的主要应用领域之一。
通过模糊控制技术，可以实现对复杂工业过程的控制和优化。
此外，模糊控制技术还应用于自动驾驶、机器人控制、电力系统控制等领域。
3. 发展趋势随着信息技术的迅速发展，模糊控制技术也在不断创新和进步。
目前，模糊控制技术正朝着以下几个方向发展：（1）深度学习与模糊控制的结合：将深度学习技术与模糊控制相结合，可以提高模糊控制系统的性能和鲁棒性。
（2）模糊控制理论的拓展：研究者们正在不断完善模糊控制理论，以适应更加复杂和多变的控制问题。
（3）模糊控制技术在新领域的应用：随着科技的发展，模糊控制技术将在更多领域得到应用，如医疗、金融等。
三、模糊控制技术的研究热点1. 模糊控制算法优化目前，研究者们正致力于改进模糊控制算法，以提高控制系统的性能。
其中，遗传算法、粒子群算法等优化算法被广泛应用于模糊控制系统的参数优化和规则提取。
2. 模糊控制系统的建模方法模糊控制系统的建模是模糊控制技术研究的重要内容之一。
目前，常用的建模方法包括基于经验的建模方法、基于数据的建模方法以及基于物理模型的建模方法。
研究者们正在探索更加准确和高效的建模方法。
3. 模糊控制技术在自动驾驶领域的应用随着自动驾驶技术的快速发展，模糊控制技术在自动驾驶领域的应用也备受关注。
模糊控制技术现状及研究热点
模糊控制技术发展现状及研究热点摘要：综合介绍丁模糊控制技术的基本原理和发展状况，重点总结丁近年来该研究领域的热点问题，并对今后的发展前景进行了展望。
关键词：模糊控制结构分析稳定性白适应控制1模糊控制的热点问题模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面：（1）还投有形成完挫的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析，系统的设计方法(包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等)；（2）控制系统的性能小太高(稳态精度牧低，存在抖动及积分饱和等问题)：（3）自适应能力有限。
目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一些阶段性成果，下面介绍一下近期的主要研究热点。
2模糊控制系统的稳定性分析任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。
由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计。
因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。
正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。
目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种：（1）李亚普诺夫方法（2）基于滑模变结构系统的稳定性分析方法（3）描述函数方法（4）圆稳定性判据方法模糊控制系统的稳定性分析还有相平面法、关系矩阵分析法、超稳定理论、Popov判据、模糊穴——穴映像、数值稳定性分析方法以及最近出现的鲁棒控制理论分析方法和LMI（矩阵不等式）凸优化方法等。
3自适应模糊控制器的研究为了提高模糊控制系统的自适应能力，许多学者对自适应模糊控制器进行了研究，研究方向主要集中在以下方面。
（1）自校正模糊控制器自校正模糊控制器是在常规模糊控制的基础上，采用加权推理决策，并引入协调因子，根据系统偏差e和偏差变化ec的大小，预测控制系统中的不确定量并选择一个最佳的控制参数或控制规则集，在线自动调整保守和大胆控制的混合程度，从而更全面确切地反映出入对诸因素的综合决策思想，提高系统的控制精度和鲁捧性能。
模糊逻辑与模糊控制技术的发展与研究
２、模 糊 逻 辑 与 模 糊 控 制
２１模 糊逻 辑 与模 糊控 制 的概 念 ． １６ 年 ， ９ ５ 加州大学伯克利分校 的计 算机 专家Ｌ ｆ ａ ｅ 提出 ｏｔ Ｚ ｄ ｈ ｙ “ 模糊逻辑” 的概念 ， 其根本在于区分布尔逻辑或清晰逻辑 ， 来定 用 义那些含混不 清 ， 无法量化或精确化 的问题 ， 对于冯 诺 依曼开创 的基 于 “ 一假 ” 理 机 制 ， 真 推 以及 因此 开 创 的 电子 电 路 和集 成 电路 的 布 尔 算 法 ， 糊 逻 辑 填 补 了特 殊 事 物 在 取 样 分 析 方 面 的空 白 。 模 模 在 糊逻辑 为基 础的模糊集合理论 中 ， 某特定事物具有 特色集的隶属 度， 他可以在“ 和 “ 之 间的范 围内取任何值 。 是” 非” 而模糊逻辑是合 理的量化数学理论 ， 以数学基础为为根本去处理这些非统计 不确 是 定的不精确信息 。 模糊控制是基 于模糊逻辑描述 的一个过程的控制算法 。 对于参 数精 确已知的数学模型 ， 我们可 以用Ｂ ｒ 图或者Ｎｙ ｕｓ图来分析 ｅｄ ｑｉ ｔ 家其过程 以获得精确的设计参数 。 而对一些复杂系统 ， 如粒子反应 ， 气象预报等设 备 ， 建立一个合理而精确 的数学模型是非常 困难的 ， 对于 电力 传 动 中的变 速 矢量 控 制 问题 ， 管 可 以通 过测 量 得 知 其 模 尽 型， 但对于 多变量的且非线性变化 ， 起精确控制也是非常困难的。 而 模 糊 控 制 技术 仅 依 据 与操 作 者 的 实 践 经验 和 直 观 推 断 ， 也依 靠 设 计 人 员 和 研 发 人 员 的经 验 和 知 识 积 累 ， 不 需要 建 立设 备模 型 ， 它 因此 基本上是 自适应的 ， 具有很强的鲁棒性 。 历经多年发展 ， 已有许多成 功应用模糊控 制理论的案例 ， 如Ｒｕｈ ｒｏｄ Ｃ ｒｅ ｔｅｆｒ ， ａｔｒ和Ｏ ｔｒ ａ ｒ ｓ ｇ ａｄ ｅ
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用一、本文概述随着科技的快速发展和智能化水平的提高，智能小车在各个领域的应用越来越广泛，如无人驾驶、物流运输、环境监测等。
然而，智能小车的运动控制是一个复杂的问题，需要解决路径规划、避障、速度控制等多个方面的问题。
其中，速度控制是智能小车运动控制的核心问题之一。
传统的PID控制算法在速度控制方面有着广泛的应用，但由于其对于系统参数变化的敏感性，使得其在实际应用中往往难以达到理想的控制效果。
因此，本文提出了一种基于模糊PID控制算法的智能小车速度控制方法，旨在提高智能小车的运动控制精度和稳定性。
本文首先对模糊PID控制算法的基本原理和特点进行了介绍，然后详细阐述了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法。
在此基础上，通过实验验证了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的有效性和优越性。
本文的研究工作不仅为智能小车的运动控制提供了一种新的方法，同时也为模糊PID控制算法在其他领域的应用提供了有益的参考。
接下来，本文将从模糊PID控制算法的基本原理、智能小车的运动控制模型、模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法、实验结果与分析等方面展开详细的阐述。
二、模糊PID控制算法的基本原理模糊PID控制算法是一种结合了模糊逻辑和传统PID控制算法的控制策略。
该算法利用模糊逻辑处理PID控制中的非线性、不确定性和复杂性问题，从而提高了系统的鲁棒性和控制精度。
模糊逻辑是一种基于模糊集合和模糊推理的控制系统设计方法。
在模糊逻辑中，变量不再局限于具体的数值，而是可以在一定的范围内取任意值，这种变量被称为模糊变量。
模糊逻辑通过模糊集合和模糊运算，能够处理不确定性、非线性和不精确性等问题，使系统更加适应复杂环境。
PID控制算法是一种经典的闭环控制算法，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。
PID控制器通过比较实际输出与期望输出的偏差，根据偏差的大小和方向，调整控制量以实现系统的稳定控制。
《2024年电液伺服系统模糊PID控制仿真与试验研究》范文
《电液伺服系统模糊PID控制仿真与试验研究》篇一一、引言随着现代工业自动化技术的飞速发展，电液伺服系统作为重要组成部分，在众多领域中发挥着重要作用。
然而，由于电液伺服系统存在非线性、时变性和不确定性等特点，其控制问题一直是研究的热点和难点。
传统的PID控制方法在面对复杂多变的环境时，往往难以达到理想的控制效果。
因此，本文提出了一种基于模糊PID控制的电液伺服系统控制策略，并进行了仿真与试验研究。
二、电液伺服系统概述电液伺服系统主要由液压泵、液压马达、传感器和控制器等部分组成。
它利用电信号驱动液压系统工作，实现对负载的精确控制。
由于其具有高精度、快速响应等特点，在机械制造、航空航天、船舶等领域得到了广泛应用。
然而，由于电液伺服系统的复杂性，其控制问题一直是研究的重点。
三、模糊PID控制策略针对电液伺服系统的特点，本文提出了一种模糊PID控制策略。
该策略结合了传统PID控制和模糊控制的优点，通过引入模糊逻辑对PID参数进行在线调整，以适应系统参数的变化和环境干扰。
模糊PID控制策略能够在保证系统稳定性的同时，提高系统的响应速度和抗干扰能力。
四、仿真研究为了验证模糊PID控制策略的有效性，本文进行了仿真研究。
首先，建立了电液伺服系统的数学模型和仿真模型。
然后，分别采用传统PID控制和模糊PID控制对模型进行仿真实验。
通过对比两种控制策略的响应速度、稳态精度和抗干扰能力等指标，发现模糊PID控制在电液伺服系统中具有更好的性能。
五、试验研究为了进一步验证模糊PID控制策略的实用性，本文进行了试验研究。
在试验过程中，首先搭建了电液伺服系统的试验平台，然后分别采用传统PID控制和模糊PID控制对实际系统进行控制。
通过对比两种控制策略的试验结果，发现模糊PID控制在电液伺服系统中具有更高的稳态精度和更快的响应速度。
此外，在面对环境干扰时，模糊PID控制也表现出更强的抗干扰能力。
六、结论本文通过对电液伺服系统的模糊PID控制进行仿真与试验研究，验证了该策略的有效性。
模糊控制
模糊控制在洗衣机控制研究中的摘要模糊控制是首先对控制对象按照人们的经验总结出模糊规则,然后由单片机对这些信息按照模糊规则做出决策来完成自动控制。
首先，本文将概述模糊控制的基本原理和特点，并研究模糊控制在洗衣机中的应用方面。
例如，在洗涤衣物过程中，衣物的多少，面料的软硬等都是模糊量，所以首先做大量的实验，总结出人为的洗涤方式，从而形成模糊控制规则。
其次，本文将根据模糊控制原理对洗衣机的水位控制进行具体的研究，具体主要是模糊传感器的应用，即利用模糊传感器实现对洗衣机水位的测量，并把得到的数据经单片机A/D 转换后，输出结果。
最后，通过MATLAB仿真器在实际设计中的应用，模拟研究是模糊洗衣机加水和排水的模糊控制。
通过建立模糊推理系统，完成模拟量的函数关系及函数图像，验证得出模糊传感器较以往的传感器更加智能化，便捷化，为人们的生活节约了许多不必要的麻烦。
关键词: 模糊控制，隶属度函数，模糊推理系统，模糊传感器第一章绪论1.1选题背景1964年美国的L.A.Zadeh教授创立了模糊集合理论,1974年英国的E.HMamdani研制出第一个模糊控制器。
模糊控制不需要了解对象的精确数学模型,根据专家知识进行控制,近十年来得到了广泛的应用。
模糊控制系统是一种自动控制系统,它是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑推理为理论基础,采用计算机控制技术构成的一种具有闭环结构的数字控制系统。
它的组成核心是具有智能性的模糊控制器，无疑，模糊逻辑控制系统是一种典型的智能控制系统,在控制原理上它应用模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理知识,模拟人的模糊思维方法,对复杂过程进行控制。
模糊控制系统基本结构如图 1.1所示。
从图上可以看出,模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、模糊推理和决策(含知识库和规则库的形成)和反模糊化。
在结构上与传统的控制系统没有太大差别。
主要不同之处在于模糊控制系统采用了模糊控制器。
图1.1模糊控制的基本结构1.2 国内外研究情况随着科技的飞速发展，更多的新兴技术和新兴企业不断孕育而生，模糊技术就其中的显著代表，作为模拟人类思维而转化为机械自动化运作的主要依托技术，模糊技术的发展速度令人惊叹，现如今已逐步取代原始手工机械操作，并越来越多的运用到了人们的日常生活之中。
模糊逻辑与模糊控制的基本原理
模糊逻辑与模糊控制的基本原理在现代智能控制领域中，模糊逻辑与模糊控制是研究的热点之一。
模糊逻辑可以应用于形式化描述那些非常复杂，无法准确或完全定义的问题，例如语音识别、图像处理、模式识别等。
而模糊控制可以通过模糊逻辑的方法来设计控制系统，对那些难以表达精确数学模型的问题进行控制，主要用于不确定的、非线性的、运动系统模型的控制。
本文主要介绍模糊逻辑和模糊控制的基本原理。
一、模糊逻辑的基本原理模糊逻辑是对布尔逻辑的延伸，在模糊逻辑中，各种概念之间的相互关系不再是严格的，而是模糊的。
模糊逻辑的基本要素是模糊集合，模糊集合是一个值域在0和1之间的函数，它描述了一个物体属于某个事物的程度。
以温度为例，一般人将15℃以下的温度视为冷，20至30℃为暖，30℃以上为热。
但是在模糊逻辑中，这些概念并不是非黑即白，而可能有一些模糊的层次，如18℃可能既不是冷又不是暖，但是更接近于暖。
因此，设180℃该点的温度为x，则可以用一个图形来描述该温度与“暖”这个概念之间的关系，这个图形称为“隶属函数”或者“成员函数”图。
一个隶属函数是一个可数的、从0到1变化的单峰实函数。
它描述了一个物体与一类对象之间的相似程度。
对于温度为18℃的这个例子，可以用一个隶属函数来表示其与“暖”这一概念之间的关系。
这个隶属函数，可以用三角形或者梯形函数来表示。
模糊逻辑还引入了模糊关系和模糊推理的概念。
模糊关系是对不确定或模糊概念间关系的粗略表示，模糊推理是指通过推理机来对模糊逻辑问题进行判断和决策。
二、模糊控制的基本原理在控制系统中，通常采用PID控制或者其他经典控制方法来控制系统，但对于一些非线性控制系统，这些方法越发显得力不从心。
模糊控制是一种强大的、在处理非线性系统方面表现出色的控制方法。
它通过对遥测信号进行模糊化处理，并将模糊集合控制规则与一系列的控制规则相关联起来以实现控制。
模糊控制的基本组成部分主要包括模糊化、模糊推理、去模糊化等三个步骤。
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模糊控制技术发展现状及研究热点
综合介绍丁模糊控制技术的基本原理和发展状况，重点总结丁近年来该研究领域的热点问题，并对今后的发展前景进行了展望。
标签：模糊控制结构分析稳定性白适应控制
1模糊控制的热点问题
模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面：
（1）还投有形成完挫的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析，系统的设计方法(包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等)；
（2）控制系统的性能小太高(稳态精度牧低，存在抖动及积分饱和等问题)：
（3）自适应能力有限。
目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一些阶段性成果，下面介绍一下近期的主要研究热点。
2模糊控制系统的稳定性分析
任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。
由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计。
因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。
正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。
目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种：
（1）李亚普诺夫方法
（2）基于滑模变结构系统的稳定性分析方法
（3）描述函数方法
（4）圆稳定性判据方法
模糊控制系统的稳定性分析还有相平面法、关系矩阵分析法、超稳定理论、Popov判据、模糊穴——穴映像、数值稳定性分析方法以及最近出现的鲁棒控制理论分析方法和LMI（矩阵不等式）凸优化方法等。
3自适应模糊控制器的研究
为了提高模糊控制系统的自适应能力，许多学者对自适应模糊控制器进行了研究，研究方向主要集中在以下方面。
（1）自校正模糊控制器
自校正模糊控制器是在常规模糊控制的基础上，采用加权推理决策，并引入协调因子，根据系统偏差e和偏差变化ec的大小，预测控制系统中的不确定量并选择一个最佳的控制参数或控制规则集，在线自动调整保守和大胆控制的混合程度，从而更全面确切地反映出入对诸因素的综合决策思想，提高系统的控制精度和鲁捧性能。
目前这种变结构的自校正模糊控制器是根据被调量e和ec在线选取最佳控制规则及控制决策的，而对于一些复杂的生产过程，其生产工艺和环境因素都较为复杂，往往不能只考虑系统的偏差和偏差变化率来确定其控制策略。
难于总结出比较完整的经验，此时模糊控制规则或者缺乏，或者很粗糙，并且当被控对象参数发生变化或受到随机干扰影响时，都会影响模糊控制的效果。
（2）自组织模糊控制器
自组织模糊控制器能自动对系统本身的参数或控制规则进行调整，使系统不断完善，以适应不断变化的情况，保证控制达到所希望的效果。
它根据自动测量得到的实际输出特征和期望特征的偏差，确定输出响应的校正量并转化控制校正量，调整模糊控制规则，作用于被控对象。
其基本特征是：控制算法和规则可以通过在线修改，变动某几个参数可以改变控制结果。
它不仅仅是局限于某个对象，而是通过自组织适应几类对象。
有代表性为以下三种类型：
①为自校正模糊控制器：在常规模糊控制中增加系统辨别和修正控制功能。
通过使用一个较为粗糙的初期模型，经过模糊控制器的自组织功能，达到在线修正模糊控制规则，完善系统性能，使其达到灿期的要求；
②自调整比例因子模糊控制器：通过调整系统偏差及偏差变化率的比例因子来控制模糊控制器中的输出量的比例系数，即改变系统的增益。
它充分体现了操作者手动控制的思维特点和控制策略，保证了系统有良好的动态性和稳态精度；
③模糊自整定PID参数控制器：应用模糊集理论，根据系统运行状态，在线整定控制器PID参数（KP、KI、KD）。
由于模糊自整定参数KP、KI，KD与偏差e变化率ec间建立起在线自整定函数关系，且这种关系是根据人的经验和智慧积累起来的，使系统在不同的运动状态下能对PID控制器参数实现智能调节，能明显改善被控过程的动态性和稳定性能，提高抗干扰能力和鲁棒性。
4模糊控制与其它智能技术分支相结合
作为智能控制的一种新方法，模糊控制与智能领域的一些其它新技术相结合，向着更高层次的应用发展也是目前研究热点之一。
下面简要介绍模糊控制与神经网络和遗传算法的结合情况。
（1）模糊控制与神经网络(NN)的结合
神经网络是由大量的简单处理单元构成的非线形动力系统，能映射任意函数关系，且具有学习性，能处理不完整、不精确的、非常棋糊的信息。
模糊控制利神经网络之间具有很强的互补性，一方而对神经网络来说知识抽取和知识表达比较困难，而模糊信息处理方法对此却很有效；另一面，模糊模式很难从样本中直接学习规则，且在模糊推理过程中会增加模糊性，但神经网络能进行有效地学习，并且采用联想记亿而降低模糊。
由此可见，神经网络适合于处理非结构化信息，而模糊模式对处理结构化的知识更有效。
模糊控制与神经网络的融合系统是一种自适应模糊控制系统。
目前，实现模糊控制的神经网络从结构上看主要有两类，其一是在神经网络结构中引入模糊模式，使其具有处理棋糊信息的能力，如把神经元中的加权求和运算转变为“并”和“交”等形式的模糊逻辑运算以构成模糊神经元；其二是直接利用神经网络的学习功能及映像能力，去等效模糊控制中的模糊功能块，如模糊化、模糊推理、反模糊化等，目前研究应用最为广泛的ANFIS 模糊神经网络就属于这一类。
ANFIS网络一般由五层前向网络组成，每层都有明确的含义，第一层为输入层；第二层计算隶属度函数；第三层计算每条规则的使用度；第四层进行归一化计算；第五层实现清晰化即解模糊化。
ANFIS网络所包含的信息能够清晰地获得，克服了BP网络黑箱型操作的不足。
采用神经元网络实现的模糊控制对于知识的表达并不是通过显式的一条条规则，而是把这些规则隐含地分布在整个网络之中。
在控制应用中不必进行复费时的规则搜索、推理，而只须通过高速并行分布计算就可产生输出结果，这在某种意义上与人的思维更为接近。
（2）模糊控制与遗传算法(GA)的结合
遗传算法是一种借鉴生物界自然选扦和自然遗传机制的随机化搜索算法，由美国Michigan大学的Holland教授首先提出。
选择、交义和变异是遗传算法的三个主要操作算子，它们构成了所谓的遗传操作。
遗传算法主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息，这使得它可以高效串地发现全局最优解或接近最优解，并避免陷入局部最优解，而且对问题的初始条件要求较少。