模糊控制发展前景分析
模糊理论综述
模糊理论综述引言模糊理论（Fuzzy Logic)是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的L.A.zadeh（扎德）教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容.L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名的论文，文中首次提出表达事物模糊性的重要概念：隶属函数，从而突破了19世纪末康托尔的经典集合理论,奠定模糊理论的基础。
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，标志着模糊控制技术的诞生。
随之几十年的发展，至今为止模糊理论已经非常成熟，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。
模糊理论是以模糊集合为基础，其基本精神是接受模糊性现象存在的事实，而以处理概念模糊不确定的事物为其研究目标，并积极的将其严密的量化成计算机可以处理的讯息，不主张用繁杂的数学分析即模型来解决问题。
二、模糊理论的一般原理由于客观世界广泛存在的非定量化的特点，如拔地而起的大树，人们可以估计它很重，但无法测准它实际重量。
又如一群人，男性女性是可明确划分的，但是谁是“老年人”谁又算“中年人”；谁个子高，谁不高都只能凭一时印象去论说，而实际人们对这些事物本身的判断是带有模糊性的，也就是非定量化特征。
因此事物的模糊性往往是人类推理，认识客观世界时存在的现象。
虽然利用数学手段甚至精确到小数点后几位，实际仍然是近似的。
特别是对某一个即将运行的系统进行分析，设计时，系统越复杂，它的精确化能力越难以提高。
当复杂性和精确化需求达到一定阈值时，这二者必将出现不相容性，这就是著名的“系统不相容原理”。
由于系统影响因素众多，甚至某些因素限于人们认识方法，水准，角度不同而认识不足，原希望繁荣兴旺，最后导致失败，这些都是客观存在的。
这些事物的现象，正反映了我们认识它们时存在模糊性。
所以一味追求精确，倒可能是模糊的，而适当模糊以达到一定的精确倒是科学的，这就是模糊理论的一般原理。
交通信号控制中的模糊控制应用
交通信号控制中的模糊控制应用在现代城市交通管理中，交通信号控制是优化交通流量、提高道路通行效率和保障交通安全的关键手段。
传统的交通信号控制方法往往基于固定的时间间隔或简单的逻辑判断，难以适应复杂多变的交通状况。
随着控制理论和技术的不断发展，模糊控制作为一种智能控制方法，在交通信号控制领域展现出了显著的优势和潜力。
模糊控制的基本原理是基于模糊集合理论和模糊逻辑推理，它能够处理和描述那些具有不确定性、模糊性和不精确性的信息和问题。
在交通信号控制中，交通流量、车辆速度、排队长度等参数都具有一定的不确定性和模糊性，例如“交通拥堵”、“车辆较多”等概念难以用精确的数值来定义，而模糊控制正好能够有效地应对这些模糊性。
模糊控制在交通信号控制中的应用主要包括以下几个方面：首先是交通流量的模糊感知。
通过安装在道路上的传感器，获取交通流量、车速等信息。
然而，这些传感器采集到的数据往往存在噪声和误差，并且交通状况本身也是动态变化的。
利用模糊控制的方法，可以对这些不精确的数据进行模糊化处理，将其转化为模糊语言变量，如“小流量”、“中流量”、“大流量”等，从而更准确地反映交通状况的本质特征。
其次是信号配时的模糊决策。
传统的信号配时方法通常基于固定的周期和绿信比，无法根据实时交通状况进行灵活调整。
而模糊控制可以根据模糊感知到的交通流量、车辆速度等信息，通过模糊推理规则，制定出灵活的信号配时方案。
例如，当交通流量较大且车辆速度较慢时，延长绿灯时间；当交通流量较小且车辆速度较快时，适当缩短绿灯时间。
再者是多相位交通信号的模糊协调控制。
在复杂的路口，往往存在多个相位的交通信号。
模糊控制可以综合考虑各个相位的交通需求，实现相位之间的协调控制，减少冲突和延误。
例如，对于相邻的路口，可以根据上游路口的交通状况，提前调整下游路口的信号配时，实现交通流的平稳过渡。
在实际应用中，模糊控制的实现需要建立合适的模糊控制器。
模糊控制器的设计包括输入变量的选择、模糊化方法的确定、模糊规则库的建立、模糊推理算法的选择以及输出变量的解模糊化等步骤。
模糊控制的现状与发展
模糊控制的现状与发展模糊控制：从理论到实践的全面解析引言随着科技的快速发展，自动化和智能化成为了各个领域追求的目标。
在控制领域中，模糊控制是一种重要的智能控制方法，它通过对不确定性和模糊信息的处理，实现了对复杂系统的有效控制。
本文将介绍模糊控制的现状、挑战及未来发展。
现状模糊控制作为一种经典的智能控制方法，已经在许多领域得到了广泛的应用。
例如，在工业生产中，模糊控制被用于控制温度、压力等参数；在汽车控制系统中，模糊控制被用于优化燃油喷射、变速器控制等。
虽然模糊控制已经取得了许多成果，但仍然存在一些不足之处，如缺乏完善的理论基础、控制精度不够高等。
挑战1、理论方面的问题：模糊控制的理论体系尚不完善，许多关键问题仍未得到很好的解决。
例如，如何建立有效的模糊推理机制，如何选择合适的模糊集合和运算符等。
2、实际应用面临的困难：虽然模糊控制在某些领域已经得到了成功的应用，但在面对复杂的、大规模的系统时，其性能和稳定性仍有待提高。
此外，模糊控制在处理具有高度非线性和不确定性的系统时，也存在着一定的难度。
展望1、技术趋势：随着机器学习、深度学习等技术的发展，未来的模糊控制将更加注重自适应、自组织和自学习的能力。
通过引入新的理论和技术，模糊控制将更好地应对各种复杂和不确定的环境。
2、应用前景：随着工业4.0、智能家居、自动驾驶等领域的快速发展，模糊控制将有着更广泛的应用前景。
例如，在智能家居中，模糊控制可以用于优化能源消耗；在自动驾驶中，模糊控制可以用于实现车辆的稳定性和安全性控制。
结论模糊控制作为智能控制的一个重要分支，具有广泛的应用前景和重要的理论价值。
虽然目前模糊控制还存在一些问题和挑战，但随着技术的不断进步和应用领域的扩展，模糊控制将会有更大的发展空间和更重要的地位。
因此，我们应该充分重视模糊控制的研究和应用，为其发展提供更多的支持和资源，同时也需要进一步加强学科交叉和融合，推动模糊控制技术的不断创新和发展。
PID模糊控制器发展现状综述
模糊PID控制器的发展现状综述1模糊PID控制器研究背景1.1PID控制器传统的PID控制器虽然以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。
PID调节规律一般都能得到比较令人满意的控制效果，尤其是对于线性定常系统的控制是非常有效的，但是它的调节品质取决于PID控制器各个参数的确定。
随着工业生产过程的日趋复杂化，系统不可避免地存在非线性、滞后和时变现象，其中有的参数未知或缓慢变化，有的带有延时和随机干扰，有的无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙，如果使用常规的PID控制器，PID参数的整定变得十分困难甚至无法整定，因此并不能得到理想的控制效果。
为此，近年来各种改进的PID控制器如自校正、自适应PID[1][2][3]及智能控制器[4]迅速发展起来，但仍存在一定的局限性。
1.2模糊控制器随着技术的发展，模糊控制理论和模糊技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。
模糊控制器是一种专家控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的数学模型而能够利用专家已有的经验对系统进行建模。
与传统的PID控制方式相比，它适合解决一些难以建立精确数学模型、非线性、大滞后和时变的复杂过程的问题，因此得到了很好的发展，尤其是在工业控制、电力系统等领域中解决了许多实际性的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣。
但是经过深入研究，会发现基本模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度低等弊病。
而且用的最多的二维输入的模糊控制器是PI或PD型控制器，会出现过渡过程品质不好或不能消除稳态误差的问题。
因此，在许多情况下，将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性强、快速性好的优点，又具有PID控制精度高的特点。
把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，自动实现对PID参数的最佳整定，实现模糊PID控制。
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。
模糊控制在冶金自动化领域的发展前景分析
模糊控制在冶金自动化领域的发展前景分析摘要：由冶金自动化过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。
近年来，随着计算机系统性能的提高，冶炼过程模糊控制也已具备了较好的条件和可行性。
目前，模糊控制已经作为一个提高国际竞争力以及节能增效的重要措施被列入我国冶金企业信息化发展计划。
关键词：模糊控制冶金自动化温度焊接引言模糊控制新技术与冶金工业的融合，极大地促进了冶金行业的发展，必将成为今后冶金行业应用的重点。
随着人工智能新技术在冶金行业中的应用和逐步成熟，人工智能技术将会在冶金工业迎接新挑战的过程中扮演更加重要的角色。
一、模糊控制概述模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授zadeh·l·a于1965年首先提出，它以模糊数学为基础，用语言规则表示方法和先进的计算机技术，由模糊推理进行决策的一种高级控制策略。
模糊逻辑控制（fuzzy logic control）简称模糊控制（fuzzy control），是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
模糊控制器的基本结构包括知识库、模糊推理、输入量模糊化、输出量精确化四部分。
模糊控制从本质上来说是一种非线性的控制，它属于智能控制的一种，目前随着社会的发展，模糊控制在技术以及理论知识上都有了很大的进步，成为冶金自动化系统建设中的一个重要的组成部分。
二、模糊控制在冶金温度控制中的运用冶金是一个非常复杂的工业工程，它包括复杂的化学反应、传热以及传质。
由于其滞后性、非线性、不确定性以及不规则的缝补空间使得冶金过程的控制变得非常困难和复杂，普通的数学模型已经无法对冶金过程的高效率进行有效的控制。
随着智能化和计算机信心技术的发展，模糊控制在冶金自动化的建设中有了一定的发展，具有一定的可行性和较好的条件强非线性和滞后性以及不规则的空间分布和不确定性，使得冶炼过程控制难以通过一般的数学模型方式构造控制系统来实现高效率的控制。
变论域模糊控制算法研究
展望未来，永磁同步电机变论域自适应模糊PID控制方法还有许多值得深入研 究的方向。例如，如何进一步提高该方法的响应速度和鲁棒性，以及如何将其 应用于更为复杂的电机控制问题，都是值得深入探讨的课题。此外，随着人工 智能和机器学习技术的快速发展，可以尝试将新型的智能算法引入到永磁同步 电机的控制中，以实现更为高效和精准的控制。
通过分析实验数据和结果，我们可以得出以下结论：永磁同步电机变论域自适 应模糊PID控制方法相比传统PID控制方法具有更高的性能和适应性。在复杂 的运行环境和负载变化下，该方法可以更好地调整PID控制器的参数，实现更 为精准的速度控制。同时，模糊逻辑和自适应算法的引入，使得控制系统具有 了更好的自适应性，为永磁同步电机的广泛应用提供了强有力的支持。
变论域自适应模糊控制器通过将输入空间划分为不同的论域，并动态地调整每 个论域的模糊集合，以适应不同输入范围的变化。它利用模糊逻辑的原理，将 输入值映射到相应的论域，并根据论域内的模糊规则进行推理，得出相应的控 制输出。同时，控制器还通过自适应算法不断调整模糊集合的形状和大小，以 适应系统特性的变化。
参考内容二
随着现代工业技术的飞速发展，永磁同步电机（PMSM）作为一种高效的电机驱 动系统，在许多关键领域都得到了广泛应用。为了满足复杂多变的运行环境和 严格的动态性能要求，研究更为先进的控制策略势在必行。本次演示将探讨永 磁同步电机变论域自适应模糊PID控制的相关问题，旨在为提高电机驱动系统 的性能和适应性提供新的思路。
展望未来，变论域模糊控制算法将在更多领域得到应用和发展。结合、神经网 络等先进技术，变论域模糊控制算法将不断得到优化和提升，更好地服务于工 业自动化、智能制造等领域的控制系统。加强变论域模糊控制算法与物联网、 大数据等技术的融合应用研究，也将为推动工业4.0和中国智能制造的发展提 供有力支持。
模糊控制算法域
模糊控制算法域模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过对输入和输出之间的关系建立模糊规则，实现对系统的控制。
模糊控制算法的应用范围广泛，包括工业控制、机器人控制、交通控制等领域。
一、模糊控制算法的原理模糊控制算法的核心思想是将模糊逻辑应用于控制系统中，通过模糊化的输入变量和输出变量之间的关系建立模糊规则，从而实现对系统的控制。
模糊控制算法的主要步骤包括模糊化、规则库的建立、模糊推理和解模糊化。
1. 模糊化：将输入变量转化为模糊集合，通常使用隶属度函数来表示不同程度的归属度。
2. 规则库的建立：根据专家经验或实验数据，建立一系列模糊规则，用于描述输入变量和输出变量之间的关系。
3. 模糊推理：根据输入变量的模糊集合和规则库，通过模糊逻辑运算得到输出变量的模糊集合。
4. 解模糊化：将模糊集合转化为确定的输出值，常用的方法有最大隶属度法、重心法等。
二、模糊控制算法的优势与传统的控制方法相比，模糊控制算法具有以下优势：1. 适应性强：模糊控制算法能够对非线性、时变和不确定的系统进行控制，具有较强的适应性。
2. 鲁棒性好：模糊控制算法对系统参数的变化和扰动具有较好的鲁棒性，能够有效地抑制系统的抖动和波动。
3. 知识表达灵活：模糊控制算法通过模糊规则的形式对专家知识进行表达，能够灵活地应对各种控制需求。
4. 简化建模过程：相比于传统的控制方法，模糊控制算法可以不需要建立精确的数学模型，简化了系统建模的过程。
三、模糊控制算法的应用模糊控制算法在工业控制、机器人控制、交通控制等领域得到了广泛的应用。
1. 工业控制：模糊控制算法可以应用于各类工业过程的控制，如温度控制、液位控制、压力控制等。
通过对输入变量和输出变量之间的模糊规则建模，能够实现对复杂工业过程的精确控制。
2. 机器人控制：模糊控制算法可以应用于机器人的路径规划、姿态控制等方面。
通过对机器人的传感器数据进行模糊化处理，可以实现对机器人行为的智能化控制。
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《冶金自动化工程案例分析》课程论文
模糊控制的发展前景分析
电子与信息工程学院
自动化094班
张宇
120093101091
模糊控制的发展前景分析
电子与信息工程学院自动化094班张宇
摘要：模糊控制方法是智能控制的重要组成部分。
本文简要介绍了模糊控制的概念和特点,并对模糊控制的原理作了说明,较详细的介绍了对于常规模糊控制方
法的改进,包括Fuzzy-PIS复合控制、三位模糊控制器、Smith-Fuzzy控制器、专家模糊控制器等,对模糊控制系统与传统PID控制作了简单比较,最后对模糊控制的优缺点进行分析并对模糊控制未来发展作出了展望。
关键字：模糊控制；原理；模糊PID控制；展望；
一．模糊控制简介
模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
模糊控制主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来,建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型,是智能控制的一个重要研究领域。
从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统。
从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器。
模糊控制作为智能领域中最具有实际意义的一种控制方法,已经在工业控制领域、家用电器自动化领域和其他很多行业中解决了传统控制方法无法或者是难以解决的问题,取得了令人瞩目的成效,引起了越来越多的控制理论的研究人员和相关领域的广大工程技术人员的极大兴趣。
相对传统控制,包括经典控制理论与现代控制理论。
模糊控制能避开对象的数学模型( 如状态方程或传递函数等),它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识,从中提炼出控制规则,用一系列多维模糊
条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI等各类模糊推理方法,可以得
到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量的控制。
二. 模糊控制的原理
基本模糊控制系统包括模糊化处理、模糊推理和清晰化控制三个环节。
图1模糊控制系统框图
模糊化处理就是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程, 此相应语言变量值均由对应的隶属度来定义。
通过这样一个把输入变量映射到合适的响应论域量程的过程,精确的输入数据就变换成适当的语言值或模
糊集合的标识符。
一般的模糊控制器采用误差及其变化作为输入语言变量。
模糊推理一般采用IF A T HEN B 形式的条件语句来描述,包括三个组成部分:大前提、小前提和结论。
大前提是多个多维模糊条件语句, 构成规则库,调整和校准模糊规则是模糊控制中的关键问题。
小前提是一个模糊判断句。
清晰化是模糊系统的重要环节, 是将模糊推理中产生的模糊量转化为精确量。
常见的非模糊化方法主要有最大隶属度值法、面积平均法、重心法和最大隶属度平均值法。
模糊控制的过程就是上述三个环节相互作用的结果, 其关键部分就是选用合适的隶属度函数进行模糊化, 运用合理的推理方法得到结论, 采用适当的清晰化方法还原出精确量。
在模糊控制的发展过程中, 基本上是围绕着这些问题来的, 同进还运用或融合了其它的智能控制方法。
使模糊控制得以发展。
三. 常规模糊控制的改进
1.三位模糊控制器
在模糊控制器输入引入误差E，误差变化C和误差变化速率R等三位变量。
三位模糊控制器进一步结束了传统的为模糊控制器的快速响应与稳定性之间的矛盾，提高了告诫系统进行模糊控制的适应性。
2.Fuzzy-PIS复合控制
在模糊控制其中加入PI控制就构成了Fuzzy-PIS复合控制。
实现途径:大片差范围内采用模糊控制，在小偏差范围内采用PID控制，两者的转换由软件根据事先给定的偏差范围自动实现。
同PID相比，具有更快地动态相应特性，跟小的超调，同模糊控制相比，具有更高的稳态精度。
这种控制器无需对系统进行模型辨识，并且能用低档次危机实现，是改善模糊控制器稳态性能的一种途径。
3.Smith-Fuzzy控制器
将常规Smith预告控制中的PID控制器换成模糊控制器而构成的Smith-Fuzzy 控制器能同时完成对时变系统控制和对纯滞后进行补偿的两个功能，即对纯滞后特性有较好的补偿作用，又对被控对象参数变化有较强的适应能力。
4.专家模糊控制器
专家模糊控制器是在专家系统的一般结构与概念基础上，引入了模糊集和表达和模糊推理而构成的控制器。
它可以积累、学习、修改专家的控制经验，表达复杂的过程知识，处理控制过程的不确定性，解决复杂的实际过程控制问题。
它一般包括控制规则库、推理结构、规则学习单元等，其中控制规则库是系统的基础，存放大量用于过程的控制规则，而推理机是专家模糊控制器核心部分，它要求能根据事实推理结论，而不是简单地去搜索现成的答案。
由于当前实施与规划的模糊性，以及由于它们之间的不完全匹配性，需要采用模糊推理。
对于复杂多变的实际过程控制，研究具有实用性的专家模糊控制器是很有意义的。
研究内容包括过程控制经验的获取、知识表达的的方法形影推理机的设计，知识库的建造、模糊专家系统的实现等等。
四．模糊控制与PID 控制方法比较
基于T-S模型的FZ-PID控制器的3个参数:K FZ-p、K FZ-i、K FZ-d，同PID 控
制器的3个参数Kp 、Ki 、Kd 相比， K FZ-p、K FZ-i、K FZ-d具有更广泛的意义。
Kp、Ki、Kd 在一般控制中是常数(在较复杂或时变系统,这3个参数可定为分段常数);但K FZ-p、K FZ-i、K FZ-d却是变量。
从式中可知K FZ-p、K FZ-i、K FZ-d与e、∫e、e 有关,即上述3 个参数应记为：
从上式分析可知,FZ-PID 控制器可看作是一种变参数的PID 控制器. 由于
隶属度函数一般是非线性的,上式中映射f1、f2、f3均为非线性映射。
因此,FZ-PID 控制器是一种非线性控制器。
另外,从式中分析可知，只有一条规则的FZ-PID模糊控制器，实际上就是一般意义的PID 控制器。
如果N=1，则p1= 1,可得控制输出为
由结果可知单个规则的FZ-PID模糊控制器就是PID控制器。
多条规则FZ-PID 模糊控制器是多个PID控制器的复合作用,只是在不同的状态下,由单个规则所确定的PID控制器具有不同的加权因子。
因此，FZ-PID 控制器也可看作一种复合PID 控制器：
五.模糊控制的优缺点分析及发展前景展望
1.模糊控制的优点
（1）使用语言方法,可不需要过程的精确数学模型;
（2）鲁棒性强,适于解决过程控制中的非线性、强耦合时变、滞后等问题;（3）有较强的容错能力。
具有适应受控对象动力学特征变化、环境特征变化和动行条件变化的能力;
（4）操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系,这些模糊条件语句容易加到过程的控制环节上。
2.模糊控制的缺点
（1）信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差;
（2）模糊控制的设计尚缺乏系统性, 无法定义控制目标。
3.模糊控制的发展前景展望
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。
目前两个重要的问题是:如何获得模糊规则及隶属
函数,以及如何保证模糊系统的稳定性。
另外，当前模糊控制的发展方向和在实际中的应用还存在部分问题，一是发展方向上有些过分依赖数学模型,另一是在应用上并没有比PID 更好用。
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。
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