本文介绍了智能控制系统中的操作原理和模糊控制器的设计方法。
于包含模糊信息的控制规则的控制系统优于传统的控制系统，模糊控制可以通过调整控制规则，隶属函数，推理方法来提高系统性能。
决策方法。在智能控制中非常重要。[关键词]智能控制模糊控制器的闭环控制系统关闭引言近年来，许多研究人员进行了一项对智能控制系统的模糊控制了广泛的研究，模糊控制能够允许的自动控制计算机。果要应用模糊控制，模糊集理论是我们需要掌握的基本理论。
系统包含不确定的非线性且控制器目前无法解决这些问题时，我们可以使用模糊控制来解决它们。图显示了控制原理和模糊控制器设计：它是模糊控制器的框图，热敏元件也称为模糊语言控制器。用的控制语言是模糊条件的控制语言。
图显示了模糊控制系统的基本结构：模糊界面，知识库，推理机和模糊决策组成模糊控制器。糊化接口是输入数据变换与可用模糊集描述的变量之间的变换。也是“模糊化”的过程。理引擎模仿人类思维并修改系统所需的模糊输出中的模糊输入。
控制器中获得推理引擎的重要性并不困难。识库是推理引擎。供一个推理规则模块，存储所有模糊控制规则，由两部分组成：数据库控制规则库和语言（模糊）模糊决策接口将确定并获得控制量不模糊。行输出校准以做出决定，清除推断的结果，并将其转换为精确的控制值。定模糊控制的输入变量和输出变量（即控制量），因为工程现场人员获得的信息数量有限且这些数量有限该信息由相应的模糊控制规则组成，其中包括上述三种信息量的错误，错误变化，错误变化和人员敏感性。
度不一样：从上到下的顺序对应于错误，然后是错误，再次是错误。此，我们选择这三个量作为模糊控制器输入变量，并且通常输出变量选择数量或数量变化。
量的模糊量由其名称指示确定。过程是将精确数量转换为模糊量的过程，xi是精确值，xi∈U，i = 1，2，…，n; AJ表示模糊集合和在同一时间Aj∈U，J = 1，2，…，M如果XIμAj存在和（XI）> 0，则x属于模糊集合AJ和程度属于μAj（xi），表示为：xi↓[μAj（xi）] Aj通常称为隶属度xiμAj（xi）属于Aj。果我们可以在域U中找到xi的相应模糊量Aj，那么可以说xi可以在Aj中模糊化。糊控制器控制规则由模糊算法控制。务是设计模糊控制规则。
糊控制规则是模糊算法应用的基础。控制被控对象时，模糊控制规则体现了人类的模糊思维和判别思维。则非常重要因此，当选择模糊控制规则时，必须确保规则和规则之间的兼容性，完整性和干扰。制器制定模糊控制规则，体现了这些规则的主观性。制定控制器的规则时，有必要避免或减少主观因素的存在。
择模糊控制规则的基本方法是：作为模糊控制规则的专家经验：选择系统的手动控制方法来生成控制规则。：模糊控制规则由受控对象的模糊模型生成，模糊控制规则由学习算法根据受控对象的独特属性制定。
阵算法在制定模糊控制规则后，通过模糊推理确定关系。制算法导出的输入变量和输出变量之间的关系矩阵如果控制规则的模糊控制器可被写为：IFE = EjandEC = ECjthenU =为uij其中：i = 1，2， …，MJ = 1，2，…，NE标准，偏转-EC变化率，U控制量EJ，ECJ，为uij定义X，Y，Z模糊决策输出模糊集合模糊控制器输出为模糊集，模糊集可以反映控制语言的不同值。模糊控制器控制受控量时，对应者可以在模糊子集中找到受控量。常有三种方法来模糊量转换成精确的量：将U maximale.Si成员方法被用作模糊决策系统的一个子集，UMAX条与会员之间的度最高子集可以被视为执行量。就是说，加权判断方法加权判断方法有两种不同的表达形式，第一种是普通加权平均法，第二种是完全加权平均法。
模糊系统中，我们主要通过调整加权系数来改善响应特性。用中值方法在数学计算过程中对子集信息进行加扰是非常重要的。必须完全用作参考。属函数曲线和横坐标之间的区域分为两部分，然后传递数字。
行更深入的分析。结从本质上讲，模糊控制也是一种非线性控制，也是一种智能控制。糊控制器基于包含模糊信息的控制规则。
制系统优于传统的控制系统，可以通过调整控制规则，隶属函数，推理方法和决策方法来提高系统性能。果，模糊控制器的设计，调整和维护变得简单。系统采用传统的控制算法时，它受到前向泄漏的影响，使用模糊控制算法的抗干扰能力很强。
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