模糊控制

模糊控制是以模糊集合論，模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎的計算機智能控制。該機制的輸入是透過模糊化將原本0和1的資料變成0到1之間的數值，相對於原本的非零即一的二分法較接近人類的思維。在推論的過程中資料為模糊的，但透過解模糊化的步驟，可使得輸出為精確值。模糊控制常用於智能運算、建構專家系統、和類神經網路共同應用。

發展簡史

1965年美國加利福尼亞大學控制論專家盧菲特·澤德教授提出模糊邏輯理論
1973年澤德在論文Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision proccesses（IEEE Trans On Systems, Man and Cybernetics, vol.3 no.1, pp.28-44, Jan. 1973年）中提出把模糊邏輯應用於控制領域
1974年英國的E.H.Mamdani成功地將模糊控制應用於鍋爐和蒸汽機控制
1982年第一個工業模糊系統在丹麥Blue Circle Cement and SIRA投入使用
1987年the Sendai City subway成為第一個成功應用模糊控制的大型工程

特點

簡化系統設計的複雜性，特別適用於非線性、時變、模型不完全的系統上。
利用控制法則來描述系統變數間的關係。
不用數值而用語言式的模糊變數來描述系統，模糊控制器不必對被控制對象建立完整的數學模式。
模糊控制器是一語言控制器，使得操作人員易於使用自然語言進行人機對話。
模糊控制器是一種容易控制、掌握的較理想的非線性控制器，具有較佳的適應性及強健性（Robustness）、容錯（Fault Tolerance）效果較佳。

經典模糊控制器

利用模糊集合理論將專家知識或操作人員經驗形成的語言規則直接轉化為自動控制策略。通常使用模糊規則查詢表，用語言知識模型來設計和修正控制算法。

模糊控制器主要分為mamdani和TSK兩類。mamdani系統的輸入輸出均為語言值，輸出需要非模糊化得到數字量。TSK系統輸入為語言值，輸出為數字量。

模糊控制器結構

模糊控制器是時變參數PID控制器
模糊控制器的極限結構理論

設計模糊控制器一般方法

1.定義輸入及輸出變數。

通常，模糊控制的輸入變數可以是擷取自受控系統的觀測量。也可以是推導出來的資料；而模糊控制的輸出變數則為操控受控系統的操作量。設計模糊控制時，要利用一些方法去選擇適當的輸出入變數，並加以定義。

2.決定模糊化（fuzzification）的策略。

輸入到模糊控制的資料可能是代表觀測量的確定數值（crisp value），也可能是帶有模糊性質的干擾（disturbance）雜訊。設計模糊控制時必須考慮輸入信號的各種可能形式，選擇適當的模糊化方式，以便將系統的狀態轉換成語言變數。

3.定義各語言變數資料庫。

4.設計控制規則庫。

5.設計fuzzy推論機構。

6.選擇解模糊化（defuzzification）的方式。