先进控制技术
智能制造中的先进控制技术
智能制造中的先进控制技术随着科技的不断进步和应用的不断拓展，智能制造已经成为了制造业的未来趋势。
其中，控制技术在智能制造过程中起着重要的作用。
本文将深入探讨智能制造中的先进控制技术。
一、智能制造与先进控制技术智能制造是指利用现代计算机、通信技术、自动化技术等先进技术，实现生产过程自动化、高度智能化、自我调节和优化的制造模式。
而先进控制技术是指利用现代控制理论和技术手段，对制造过程进行数据采集、信号处理、控制计算和决策分析，从而实现自动化的制造过程控制和优化。
先进控制技术的应用不仅能极大地提高制造过程的效率和质量，还能降低生产成本，提高企业核心竞争力。
二、智能化生产自动化控制技术智能化生产自动化控制技术是指将先进控制技术应用到生产自动化领域中，建立智能化生产控制系统，对制造生产过程进行全面控制和优化。
智能化生产自动化控制技术主要包含以下几个方面：1、数据采集与信号处理技术通过现代传感器、数据采集卡等设备，实时采集制造过程中的各种数据信息，对所采集的数据进行分析、处理，为生产过程控制提供数据支撑。
2、智能算法与决策技术应用人工智能、机器学习等技术手段，对采集的数据进行分析、处理，从而实现生产过程智能化决策和优化。
3、动态建模与仿真技术利用模型建立技术、仿真技术等手段，建立生产过程的动态模型，实现生产过程的模拟和预测，为生产过程控制提供依据。
4、网络化控制技术采用现代网络技术，将各种设备、传感器、控制系统等有机集成起来，形成网络化的制造生产控制系统，实现生产过程的集中化管理和控制。
三、先进控制技术在制造企业中的应用先进控制技术应用于制造企业中，可以带来以下几个方面的好处：1、提高生产效率和质量通过对制造过程进行全面、精细化控制和优化，大幅提高生产效率和质量水平，减少了人力、材料和能源等资源浪费。
2、降低生产成本通过先进控制技术实现生产过程的优化，可降低生产成本，提高制造企业盈利能力。
3、增强企业核心竞争力通过应用先进控制技术来实现自动化的生产过程控制和优化，提升了制造企业的核心竞争力。
先进控制技术综述
先进控制技术综述1 引言在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文详细介绍了自适应控制、预测控制以及这两种先进控制的应用领域和优缺点[1]。
2 自适应控制自适应控制的思想是对于系统中的不确定性，以及控制任务的艰巨性，对于部分未建模的动态特性、变化的被控对象和干扰信号，及时地测得它们的信息，并根据此信息按一定的设计方法，自动地做出控制决策、修改控制器结构和参数，使其控制信号能够适应对象和扰动的动态变化，在某种意义上达到控制效果最优或次优。
2．1 自适应控制介绍目前自适应控制的种类很多，从总体上可以分为三大类：自校正控制、模型参考自适应控制和其他类型的自适应控制。
自校正控制的主要问题是用递推辨识算法辨识系统参数，根据系统运行指标来确定调节器或控制器的参数。
其原理简单、容易实现，现已广泛地用在参数变化、有迟滞和时变过程特性，以及具有随机扰动的复杂系统。
自校正控制系统的一般结构图如图1所示。
自校正控制适用于离散随机控制系统[2]。
图1 自校正控制结构图模型参考自适应控制，利用可调系统的各种信息，度量或测出各种性能指标，把模型参考自适应控制与参考模型期望的性能指标相比较；用性能指标偏差通过非线性反馈的自适应机构产生自适应律来调节可调系统，以抵消可调系统因“不确定性”所造成的性能指标的偏差，最后达到使被控的可调系统获得较好的性能指标的目的。
模型参考自适应控制可以处理缓慢变化的不确定性对象的控制问题。
由于模型参考自适应控制可以不必经过系统辨识而度量性能指标，因而有可能获得快速跟踪控制。
模型参考自适应控制结构框图如图2所示，模型参考自适应控制一般用于确定性连续控制系统。
先进控制技术
6.1.1 模糊控制的数学基础 6.1.2 模糊控制原理 6.1.3 模糊控制器设计
6.1.1 模糊控制的数学基础
1. 模糊集合 有许多概念，如大、小、冷、热等，都没有明确的内涵 和外延，只能用模糊集合来描述；叫做模糊集合。
3.自学习模糊控制策略和智能化系统的实现。
4.常规模糊控制系统稳态性能的改善。
5.把已经取得的研究成果应用到工程过程中，尽快把其转化 为生产力。因此，需加快实施简单实用的模糊集成芯片和模糊 控制装置，以及通用模糊控制系统的开发与应用。
6.2 神经网络控制技术
神经网络控制是一种基本上不依赖于精确数学模型的先 进控制方法，比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的 控制对象，并具有较强的适应和学习功能。
人的手动控制策略是通过操作者的学习、试验及长期经验积 累而形成的，它通过人的自然语言来叙述，例如，用自定性的、 不精确的及模糊的条件语句来表达：若炉温偏高，则减少燃料： 若蓄水塔水位偏低，则加大进水流量；若燃烧废气中含氧量偏 向，则减小助燃风量等。
由于自然语言具有模糊性，所以，这种语言控制也被称为模 糊语言控制，简称模糊控制。
6.1.4 模糊控制的特点
模糊控制理论主要优点如下： 不需要精确数学模型 容易学习 使用方便 适应性强 控制程序简短 速度快 开发方便 可靠性高 性能优良
6.1.5 模糊控制的应用
近年来，模糊控制得到了广泛的应用。下面简单介绍一些模糊 控制的应用领域：
1)航天航空：模糊控制现在已应用于各种导航系统中。 2)工业过程控制：工业过程控制的需要是控制性术发展的主要 动力。 3)家用电器: 全自动洗衣机、电饭煲、空调等。 4)汽车和交通运输：防抱死刹车系统，基于模糊控制的无级变 速器，模糊发动机控制和自动驾驶控制系统等。 5)其控制场合： 电梯控制器、工业机器人、核反应控制、医疗仪器等。除控制 应用以外，还应用于图像识别、计算机图像处理、金融和其他专 家系统中。
先进控制知识点总结
先进控制知识点总结一、先进控制概述先进控制是指在现代工业自动化控制领域中，采用先进的控制方法和技术，以提高控制系统的性能和可靠性，实现更高效的生产和运营管理。
先进控制的主要目标是提高生产效率、降低能耗和减少人为干预，以实现自动化、智能化生产。
二、先进控制的主要技术1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于数学模型的先进控制方法，通过对系统的动态特性进行建模和预测，以实现对系统的精确控制。
MPC可以对多变量系统进行优化控制，适用于复杂的工业过程控制和优化问题。
2. 自适应控制自适应控制是一种能够实时调整控制器参数的控制方法，以适应系统参数变化和外部干扰的影响。
自适应控制可以提高系统的鲁棒性和稳定性，适用于具有不确定性和变化的控制系统。
3. 智能控制智能控制是一种应用人工智能和机器学习技术的控制方法，以实现对系统的自主学习和优化控制。
智能控制可以提高系统的适应性和灵活性，适用于复杂、非线性和不确定性系统的控制问题。
4. 优化控制优化控制是一种基于优化算法的控制方法，通过对系统的运行参数进行优化调整，以实现系统性能的最优化。
优化控制可以提高系统的效率和能耗，适用于需要进行多目标优化和约束条件管理的控制问题。
5. 多智能体协同控制多智能体协同控制是一种基于多个智能控制节点之间协同工作的控制方法，通过相互通信和协作，以实现对复杂多变量系统的分布式控制和优化。
多智能体协同控制可以提高系统的灵活性和鲁棒性，适用于大型复杂系统的控制问题。
三、先进控制在工业自动化中的应用1. 化工过程控制化工过程控制是先进控制的主要应用领域之一，通过采用模型预测控制和优化控制方法，可以实现对化工生产过程的精确控制和高效运行管理，提高生产效率和产品质量。
2. 电力系统控制电力系统控制是先进控制的另一个重要应用领域，通过采用智能控制和自适应控制方法，可以实现对电力系统的实时监测和调度控制，以提高系统的稳定性和可靠性。
3. 制造业自动化制造业自动化是先进控制的广泛应用领域之一，通过采用自适应控制和多智能体协同控制方法，可以实现对制造过程的自动化控制和智能化管理，提高生产效率和降低成本。
先进控制技术在工业生产中的应用研究
先进控制技术在工业生产中的应用研究随着科技的不断进步，控制技术在工业的各个领域中得到广泛应用。
先进控制技术是将各种控制技术和算法进行灵活的组合，满足各个复杂工业控制系统的要求。
其综合效果不仅较单一的控制技术更加优越，而且可以应用于各种工业配置，控制对象的种类也更加丰富。
在当今工业生产中，先进控制技术正在成为一种核心技术，使用它可以提升产品质量和生产效率，降低生产成本，增强企业核心竞争力。
一、工业生产中的先进控制技术应用在许多富有实践的工业应用中，先进控制技术正得到广泛的应用。
其中包括基于模型的控制(MPC)技术、高级过程控制(APC)技术、视觉控制技术、人机交互技术等等。
这些技术可应用于各种工业控制系统，如化工、冶金、制药、纺织、食品加工、造船等等。
下面将介绍工业生产中的先进控制技术应用。
1. 基于模型的控制技术(MPC)基于模型的控制技术是一种在工业过程控制领域中广泛应用的高级控制技术。
MPC 技术是通过在整个系统的模型基础上建立一个虚拟控制环，实现对系统的更有效、更精确的控制。
通过 MOC 的最优化方法，系统可以调整控制策略，得到更好的目标状态。
MPC 技术在化工、纺织、食品加工和造船行业中都得到广泛应用。
2.高级过程控制技术(APC)高级过程控制技术(APC)是一种灵活、动态和高效的工业控制技术，用于建立复杂的工业控制系统，包括温度、压力、流量、浓度、PH值和液位等参数的控制等。
APC 技术可以采用在线优化、模拟、计算机建模等技术，从而解决各种工业过程控制中的典型问题，如模型不确定性、设备失效、噪声扰动等。
3. 视觉控制技术视觉控制是通过对各种生产流程进行图像处理技术和算法的应用，实现工业过程的自动化控制。
视觉控制技术可以使用该技术来实现对工业过程中的物料、产品、机器和设备进行自动化检测和控制。
4. 人机交互技术人机交互技术包括工业计算机、智能机器人、机器视觉等等。
它们可以增强员工与机器之间的互动，改善生产空间的人机界面，降低员工的工作压力，提高生产效率和质量。
现代控制理论-先进的控制技术
可以看到控制器 Gc (s) 的
因为在 s 0 时，
f ( s) 1 ˆ ˆ G p ( s ) Gp ( s )
得： Gc ( s) | s 0
零频增益为无穷大。因此 可以消除由外界阶跃扰动 引起的余差。这表明尽管 内模控制器 GIMC ( s) 本身 没有积分功能，但由内模 控制的结构保证了整个内 模控制可以消除余差。
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计算机控制系统的先进控制技术
主要内容 1. 内模控制技术
2. 模型预测控制技术
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7．1 内模控制技术
内模控制是一种基于过程数学模型进行控制 器设计的新型控制策略。它与史密斯预估控制很 相似，有一个被称为内部模型的过程模型，控制
器设计可由过程模型直接求取。设计简单、控制
性能好、鲁棒性强，并且便于系统分析。
用，即利用它可以调整系统的鲁棒性。其规律
是，时间常数 Tf 越大，系统鲁棒性越好。
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例7－1 过程工业中的一阶加纯滞后过程（无模型失配和无 外部扰动的情况）。 s
ˆ ( s ) G ( s ) Ke Gp p Ts 1
ˆ D( s) 0
则
Ts 1 s ˆ 1 GP ( s ) e K
ˆ GIMC ( s ) f ( s ) ˆ ˆ ˆ 1 1 Gp ( s )Gp ( s )Gp ( s ) f ( s )
1
( p s 1)(0.5 s 1)
1 ( p s 1)(0.5 s 1) ( 0.5 ) s K
——内模控制系统具有开环结构。
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2. 内模控制器的设计
步骤1 因式分解过程模型
先进控制技术
四、模糊逻辑控制方法 把模糊数学理论应用于自动控制领域， 从而产生的控制方法称为模糊控制方法。 传统控制依赖于被控系统的数学模型； 模糊逻辑控制依赖于被控系统的物理集合论
一、经典集合及其运算 二、关系与映射
模糊集合与经典集合
经典集合---描述清晰概念 模糊集合—描述不确定的概念
析取
例 设x={1,2,3}上有两个模糊子集为
A 1/1 0.8/ 2 0.6 / 3
B 0.3/1 0.5/ 2 0.7 / 3
则有
~ ~ A B( x) 1/ 1 0.8/ 2 0.7 / 3 ~ ~ A B( x ) 0.3/ 1 0.5/ 2 0.6 / 3
人的手动控制策略是通过操作者的学习、试验及长 期经验积累而形成的，它通过人的自然语言来叙述， 例如，用自定性的、不精确的及模糊的条件语句来表 达：若炉温偏高，则减少燃料：若蓄水塔水位偏低， 则加大进水流量；若燃烧废气中含氧量偏向，则减小 助燃风量等。 由于自然语言具有模糊性，所以，这种语言控制也 被称为模糊语言控制，简称模糊控制。
A B
并集 A、B两个集合的并集表示为 A B
BA
是包含论域中的全部元素的集合，记为 E 是不包含任何元素的集合，记为
A 是 B 的一个子集，记作 B A ,或 A B
是由集合的所有子集构成的集合
4. 普通集合的基本运算 并运算 交运算
补运算
A-B
B
差运算
A B {x x Aand x B}
“岁”，那么“年轻”，“年老”，都是U上的模
糊子集。规定小于25岁为年青，大于60岁为年老。
则隶属函数如下：
1 (0 u 25) “年轻”（u）＝ [1 ( u 25 ) 2 ]1 (25 u 120) 5 (60 u 120) 1 “年老”（u）＝ [1 ( u 25 ) 2 ]1 (0 u 60) 5
先进控制技术及其在典型化工过程中的应用
先进控制技术及其在典型化工过程中的应用随着科学技术的不断发展，控制技术在各个领域都得到了广泛应用。
在化工领域中，先进控制技术的应用对于提高生产效率、降低能耗、改善产品质量等方面都起到了重要作用。
本文将介绍先进控制技术的概念、发展现状，以及在典型化工过程中的应用。
一、先进控制技术的概念和发展现状先进控制技术是指利用先进的自动控制理论和技术手段，对复杂大规模系统进行优化控制的技术。
先进控制技术主要包括模型预测控制（MPC）、多变量控制（MVC）、智能控制、优化控制等。
这些技术能够充分考虑系统的非线性、时变性和大规模性，通过建立系统模型、预测系统未来的变化趋势，从而实现对系统的优化控制。
在化工领域中，先进控制技术的应用已经比较广泛。
随着计算机技术的不断进步和控制理论的不断完善，先进控制技术已经成为现代化工生产过程中不可或缺的一部分。
在许多化工生产过程中，特别是高温、高压、易燃易爆的工艺过程中，采用先进控制技术能够有效地提高生产效率、降低成本、减少事故风险，对于提高企业的竞争力和可持续发展具有重要意义。
1. 炼油过程中的模型预测控制炼油是化工行业中非常重要的一个环节，而炼油过程本身运行的复杂性和非线性使得传统的控制手段无法满足需求。
采用模型预测控制技术能够较好地解决这一难题。
模型预测控制技术通过构建系统的动态数学模型，预测未来一段时间内的系统行为，并基于这些预测进行优化控制。
在炼油过程中，利用模型预测控制技术能够实现对精细化工艺的精确控制，提高产品质量，降低能耗，增加生产效率。
2. 化工生产过程中的多变量控制在许多化工生产过程中，往往存在多个相互关联的变量，传统的PID控制往往不能满足对这些变量复杂关系的控制要求。
多变量控制技术能够同时考虑多个变量之间的相互影响，通过建立系统的数学模型，运用现代优化算法对系统进行优化控制。
在化工生产过程中，利用多变量控制技术能够实现对多个关键参数的协调控制，提高产品质量，降低原料消耗，降低排放量，达到节能减排的目的。
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《先进控制技术》结课作业课程名称：先进控制技术班级： 1710学号：学生姓名：2017年12月19日模糊控制技术的发展综述一、引言在实际的工业控制过程中，很多系统具有高度的非线性、多变量耦合性、不确定性、信息不完全性和大滞后等特性。
对于这种系统很难获得精确的数学模型，并且常规的控制无法获得满意的控制效果。
面对这些复杂的工业控制产生了新的控制策略，即先进控制技术。
先进控制技术包括：自适应控制，预测控制，推理控制，鲁棒控制以及包括模糊控制与神经网络在内的智能控制方法。
本文主要介绍了模糊控制技术的发展历程、原理及应用前景，简单介绍了模糊控制基本原理并运用MATLAB对设计一个简单的模糊PID控制器，比较了模糊PID控制器与传统PID控制器控制效果。
二、模糊控制的发展自从美国加利福尼亚大学控制论专家L.A.Zadeh教授在1965年提出的《Fuzzy Set》开创了模糊数学的历史，吸引了众多的学者对其进行研究，使其理论和方法日益完善，并且广泛的应用于自然科学和社会科学的各个领域，尤其是第五代计算机的研制和知识工程开发等领域占有特殊重要的地位。
把模糊逻辑应用于控制领域则始于1973年。
1974年英国的E.H.Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机的控制。
此后20年来，模糊控制不断发展并在许多领域中得到成功应用。
由于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种体系理论方法，因而能够解决许多复杂而无法建立精确数学模型系统的控制问题，所以它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法。
从广义上讲，模糊控制是基于模糊推理，模仿人的思维方式，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制策略。
它是模糊数学同控制理论相结合的产物，同时也是只能控制的重要组成部分。
模糊控制的突出特点在于：1) 控制系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据。
2) 控制系统的鲁棒性强，适用于解决常规控制难以解决的非线性、时变及大滞后等问题。
3) 以语言变量代替常规的数学变量，易于形成专家的“知识”。
4) 控制系统采用“不精确推理”。
推理过程模仿人的思维过程。
由于介入了人的经验，因而能够处理复杂甚至“病态”系统。
传统的控制理论（包括经典控制理论和现代控制理论）是利用受控对象的数学模型（即传递函数模型或状态空间模型）对系统进行定量分析，而后设计控制策略。
这种方法由于其本质的不溶性，当系统变得复杂时，难以对其工作特性进行精确描述。
而且，这样的数学模型结构也不利于表达和处理有关受控对象的一些不确定信息，更不利于人的经验、知识、技巧和直觉推理，所以难以对复杂系统进行有效地控制。
经典的模糊控制器利用模糊集合理论将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略（通常是从模糊规则表查询），其设计不依靠对象精确数学模型，而是利用其语言知识模型进行设计和修正控制算法。
90年代以来，模糊控制系统的研究取得了一些比较突出的进展，如模糊系统的万能逼近特性，模糊状态方程及稳定性分析，软计算技术等等，这些研究逐步丰富和发展了模糊系统的理论体系。
模糊控制在理论上突飞猛进的同时，也越来越多地、成功地应用于现实世界中。
三、模糊控制理论的应用及发展前景1.模糊控制急需解决的问题模糊控制理论经过近几十年的发展，也还存在一些不足，还有一些亟待解决的问题，归纳如下：（1）要揭示模糊控制器的实质和工作机理，解决稳定性和鲁棒性理论分析；（2）模糊控制和传统控制的鲁棒性的对比关系究竟是怎么样，尚缺少理论分析和数学推导方面的比较；（3）如何衡量一个模糊控制系统的功能稳定性问题，最优化问题该如何评价；（4）在模糊运算中似乎丢失了大量信息却又能获得优于控制的良好控制效果起控制作用的因素是什么，模糊运算中的信息损失应否设法修正或补偿；（5）模糊控制规则和隶属度函数的获取与确定是模糊控制中的瓶颈问题.2.模糊控制在电力系统中的应用在电力系统中，模糊控制已经应用于电力系统稳定器、发电机励磁的控制、电力系统的动态安全评估、经济调度等.下面就模糊控制在电力系统控制器的设计中的应用加以详细介绍.（1）Fuzzy-PID复合控制.通常由简单模糊控制器、PI和PID控制器组成：利用模糊控制器对系统实现非线性的智能控制，利用PI控制器克服模糊控制器在系统达到稳态时可能产生的震荡及稳态误差大的问题；（2）变结构模糊控制器.一般采用多个简单的子模糊控制器构成一个变结构模糊控制器，在变结构模糊控制器的输入端有一个系统特征状态识别器，根据系统的偏差等特征状态，系统可切换到不同的子模糊控制器上；（3）模糊h∞控制器.一般由简单模糊控制器和h∞控制器组合而成；（4）自适应模糊控制器.在实时运行时，它能对控制器自身的有关参数进行调整，使系统的控制品质得到改善和提高；（5）基于神经网络的模糊控制.神经网络对环境的变化有较强的自适应学习能力，用神经网络的学习能力，能够获取并修正模糊控制规则和隶属函数.3.模糊控制的发展前景模糊控制理论是控制领域中非常有前途的一个分支,在工程上也取得了很多成功的应用。
1974年,E.H.Mamdani首次将模糊控制理论应用于蒸汽机和锅炉的控制,取得了满意的控制效果;随后,Ostergarad又将模糊控制成功地应用于热交换器和水泥窖的生产;之后,M.Sugeno又将模糊控制用于汽车控制,取得了很好的控制效果。
80年代末,在日本兴起了一次模糊控制技术的高潮,其成果被广泛应用于各个领域。
模糊控制在许多实际控制系统中得到广泛应用,如工业控制过程中的蒸汽发生装置控制系统、合金钢冶炼控制系统、炼油厂催化炉控制系统、铸铁退火炉温度控制系统等。
另外,模糊控制也应用于航天飞行器控制、机器人控制、核反应堆控制、热交换过程控制、异步电动机控制、污水处理、肌肉麻醉控制、病人血压调整、电梯群控制、吊车自动控制等系统中。
日用家电产品中的模糊控制应用也已相当普遍,如用模糊控制系统控制水温。
模糊控制虽然已经有不少的研究成果,而且也被广泛地应用于生产实践中,但模糊控制的发展历史还不长,理论上的系统性和完善性、技术上的成熟性和规范性都还是远远不够的,尤其是模糊控制与其他智能化控制方法相结合的控制方法,还有待于人们在实践中得到验证和进一步的提高.除此外,模糊控制在理论和应用方面还应在以下方向加强研究:(1)易于控制并且能消除静态控制偏差的模糊PID控制器,且尽量减少可调参数,最好控制在三个以内;(2)模糊预测控制,就是把预测控制和模糊推理相结合也是很有吸引力的研究方向之一;(3)模糊控制应用于医学、生物、金融、风险评估等新型领域.扩大模糊控制的应用领域;(4)将遗传算法或其它算法应用于模糊神经网络,以提高运算速度和参数寻优的结果;(5)寻找能够具有自学习调整隶属度函数的模糊控制方法.四、模糊控制基本原理模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言及模糊逻辑为基础的控制，它是模糊数学在控制系统中的应用，是一种非线性智能控制。
模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“if条件，then结果”的形式来表现，所以又通俗地称为语言控制。
一般用于无法以严密的数学表示的控制对象模型，即可利用人(熟练专家)的经验和知识来很好地控制。
因此，利用人的智力，模糊地进行系统控制的方法就是模糊控制。
模糊控制的基本原理如图所示：它的核心部分为模糊控制器。
模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现，实现一步模糊控制算法的过程是：微机采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E；一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量，把E的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示；从而得到误差E的模糊语言集合的一个子集e(e实际上是一个模糊向量); 再由e和模糊控制规则R(模糊关系)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u为：u=e*R式中u为一个模糊量；为了对被控对象施加精确的控制，还需要将模糊量u 进行非模糊化处理转换为精确量：得到精确数字量后，经数模转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行一步控制；然后，进行第二次采样，完成第二步控制。
这样循环下去，就实现了被控对象的模糊控制。
它是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性问题的一种有效方法，同时也构成了智能控制的重要组成部分。
模糊控制器的组成框图主要分为三部分：精确量的模糊化，规则库模糊推理,模糊量的反模糊化。
解模糊控制器的工作原理,如下图：模糊控制器主要由模糊化接口、知识库、模糊推理机、解模糊接口四部分组成，通过单位负反馈来引入误差，并以此为输入量进行控制动作。
常用的模糊控制规则生成方法有：a、根据专家经验或过程控制知识生成控制规则模糊控制规则是基于手动控制策略而建立的，而手动控制策略又是人们通过学习、试验以及长期经验积累而形成的。
手动控制过程一般是通过被控对象或过程的观测，操作者再根据已有的经验和技术知识，进行综合分析并做出控制决策，调整加到被控对象的控制作用，从而使系统达到预期目标。
b、根据过程模糊模型生成控制规则如果用语言去描述被控过程的动态特性，那么这种语言描述可以看作为过程的模糊模型。
根据模糊模型，可以得到模糊控制规则集。
c、根据对手工操作的系统观察和测量生成控制规则在实际生产中，操作人员可以很好地操作控制系统，但有时却难以给出用于模糊控制所用的控制语句。
为此，可通过对系统的输入、输出进行多次测量，再根据这些测量数据去生成模糊控制规则。
推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊控制量的功能部分。
Mamdani推理法,本质上是一种合成推理方法3）反模糊化通过模糊控制决策得到的是模糊量，要执行控制，必须把模糊量转化为精确量，也就是要推导出模糊集合到普通集合的映射(也称判决)。
实际上是在一个输出范围内，找到一个被认为最具有代表性的、可直接驱动控制装置的确切的输出控制值。
主要反模糊化判决方法有：最大隶属度法，重心法和加权平均法。
模糊控制器的结构根据输入变量和输出变量的个数，分为单变量模糊控制和多变量模糊控制。
二维输入-单输出模糊控制器二维模糊控制器如图，两个输入变量基本上都采用受控变量的偏差e和偏差的变化率ec，由于它们能够严格地反映受控过程中输出变量的动态特性，因此在控制效果上要比一维模糊控制器好得多，这也是最常用的一类模糊控制器。
五、模糊PID控制器的MATLAB仿真1.仿真模型原理图其中PID控制器部分采用的是离散PID控制算法：2. SIMULINK 建模本文中，选择单位阶跃信号为系统输入；被控对象为；控制系统分三个支路进行输出：1.单位阶跃信号直接作为系统输出2.模糊PID 控制系统输出3.经典PID 控制系统输出本文采用同一个示波器同时显示经典PID 控制器、模糊PID 控制器的系统输出图像和输入信号的方式来显示输出波形，建立如图的控制系统模型。