孫靈芳 董學(xué)曼 姜其鋒

(東北電力大學(xué)自動化工程學(xué)院，吉林 吉林 132012)

模糊控制的現(xiàn)狀與工程應(yīng)用關(guān)鍵問題研究

孫靈芳 董學(xué)曼 姜其鋒

(東北電力大學(xué)自動化工程學(xué)院，吉林 吉林 132012)

詳細(xì)闡述了模糊控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀，包括經(jīng)典模糊控制、智能模糊控制和復(fù)合模糊控制。研究分析了模糊控制技術(shù)在工程應(yīng)用中存在的若干問題，包括模糊控制規(guī)則和參數(shù)優(yōu)化問題、強(qiáng)耦合多變量問題和模糊控制穩(wěn)態(tài)精度問題，并根據(jù)目前國內(nèi)外模糊控制技術(shù)的研究趨勢，指出了模糊控制技術(shù)未來的研究方向。

模糊控制 智能控制 復(fù)合控制 控制規(guī)則

隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，模糊控制技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成智能控制的重要組成部分[1]，模糊控制在復(fù)雜工業(yè)過程控制中表現(xiàn)出越來越重要的地位。模糊控制技術(shù)作為一種非線性全局控制方法[2]，利用現(xiàn)場操作人員的經(jīng)驗(yàn)知識總結(jié)出模糊控制規(guī)則，最突出的特點(diǎn)是無需建立被控對象準(zhǔn)確模型，通過模糊推理即可完成對系統(tǒng)的控制，能夠有效克服復(fù)雜系統(tǒng)的非線性、時變性及滯后性等影響，具有較高的控制品質(zhì)。模糊控制技術(shù)解決了工業(yè)控制和家電自動化行業(yè)中傳統(tǒng)控制方法無法解決的控制難題，得到了廣泛的應(yīng)用，但該技術(shù)還處于發(fā)展中階段[3]，在工程應(yīng)用中還有許多關(guān)鍵問題需要解決。

模糊控制的研究方向主要有兩個方面——理論研究和應(yīng)用研究。理論研究主要集中在對模糊控制器結(jié)構(gòu)和參數(shù)的研究上，探索模糊控制器的本質(zhì)控制性能和模糊控制器的穩(wěn)定性、通用性。應(yīng)用研究主要表現(xiàn)在模糊控制與其他智能控制的結(jié)合及其在實(shí)際工業(yè)過程中的應(yīng)用。模糊控制理論經(jīng)過幾十年的研究，已經(jīng)取得了長足的發(fā)展[4]。筆者主要從經(jīng)典模糊控制、智能模糊控制和復(fù)合模糊控制3個方面進(jìn)行闡述。

1.1經(jīng)典模糊控制

經(jīng)典模糊控制是建立于模糊邏輯、模糊集合和控制理論基礎(chǔ)上的。模糊控制系統(tǒng)由模糊控制器和被控對象組成，模糊控制器由模糊化接口、知識庫、模糊推理和清晰化接口組成，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 模糊控制系統(tǒng)的組成

在實(shí)現(xiàn)模糊控制時需要解決3個問題：知識表示、模糊推理和知識獲取。知識表示是指如何將采集到的控制信號通過語言控制規(guī)則用數(shù)值方式來表示；模糊推理是指如何根據(jù)當(dāng)前的輸入信號經(jīng)過模糊判決得到精確的輸出控制量；知識獲取是解決如何獲取一組合理規(guī)則的問題。目前模糊控制在實(shí)際應(yīng)用中通常有兩種方式：一種是利用軟件實(shí)現(xiàn)模糊控制算法，另一種是利用硬件直接構(gòu)造模糊控制器。模糊控制的獨(dú)特控制特點(diǎn)是無需建立被控對象準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，模糊規(guī)則構(gòu)造簡單方便，是一種全局意義上的協(xié)調(diào)控制方法。目前常用的模糊控制器有[5,6]：Mamdani型模糊控制器、T-S型模糊控制器、模糊關(guān)系模型及模糊動態(tài)模型等。

1.2智能模糊控制

自適應(yīng)模糊控制。自適應(yīng)模糊控制是具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力的模糊控制系統(tǒng)，可以離線或在線修改模糊控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，達(dá)到最佳控制品質(zhì)。為提升模糊控制器的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，對模糊控制的研究主要集中在自組織模糊控制和自校正模糊控制兩個方面。自組織模糊控制能夠自動修改模糊控制系統(tǒng)自身的控制規(guī)則和參數(shù)，不斷完善模糊控制器，以適應(yīng)被控對象不斷變化的復(fù)雜情況，保證系統(tǒng)的控制品質(zhì)。系統(tǒng)根據(jù)實(shí)際測量的輸出值與理論值的誤差，計(jì)算輸出響應(yīng)的修正值，并根據(jù)此修正值來調(diào)整模糊控制規(guī)則；自校正模糊控制是基于傳統(tǒng)模糊控制，引入?yún)f(xié)調(diào)因子和加權(quán)推理決策，根據(jù)系統(tǒng)誤差E和誤差變化EC來預(yù)測系統(tǒng)的不確定值，根據(jù)最優(yōu)原則確定控制規(guī)則和參數(shù)，避免了推理決策的局限性和單調(diào)性，提高控制系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

多變量模糊控制。多變量模糊控制系統(tǒng)中的規(guī)則庫數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，因此采用相互獨(dú)立的單變量模糊控制替代多變量模糊控制，有利于消除多變量間的耦合，減少數(shù)據(jù)運(yùn)算時間，提高系統(tǒng)的靈活性和穩(wěn)定性。因此構(gòu)造合理的控制算法結(jié)構(gòu)是完成多變量模糊控制的關(guān)鍵，目前常用的控制算法結(jié)構(gòu)有基于規(guī)則分解法、分層多規(guī)則集法、分級結(jié)構(gòu)法、結(jié)構(gòu)分解法及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。

1.3復(fù)合模糊控制

模糊PID控制。模糊PID控制器是將傳統(tǒng)的PID控制與模糊控制技術(shù)相結(jié)合的一種方法。傳統(tǒng)的PID控制技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制系統(tǒng)中，但隨著科學(xué)技術(shù)的日新月異，工業(yè)過程控制也變得越來越復(fù)雜，提高了控制系統(tǒng)的要求，控制對象朝著強(qiáng)非線性、顯著的滯后性和多變量耦合性的方向發(fā)展，采用PID控制已經(jīng)無法滿足控制要求，而且參數(shù)的整定也越來越困難。利用模糊控制魯棒性強(qiáng)且對非線性、純滯后和時變系統(tǒng)有較好控制效果的優(yōu)點(diǎn)，將模糊控制和PID控制相互結(jié)合是一個重要的研究方向。模糊控制和PID控制結(jié)合的方式分為兩類，其中一類是以PID控制為主，模糊控制在整個系統(tǒng)中只起到輔助作用，主要利用模糊控制的特點(diǎn)來優(yōu)化PID控制器的參數(shù)。常見的結(jié)合方式有以下3種：

a. 模糊調(diào)節(jié)PID控制器。利用模糊控制來調(diào)節(jié)PID控制器的比例、積分和微分系數(shù)，不斷提高系統(tǒng)的控制性能。

b. 模糊監(jiān)督PID控制器。分為上下兩層結(jié)構(gòu)，上層為由模糊控制完成的監(jiān)督層，下層為由PID控制完成的直接控制層。

c. 模糊補(bǔ)償PID控制器。利用模糊控制作為前饋補(bǔ)償器來克服系統(tǒng)負(fù)荷變化和不確定性因素。

另一類是以模糊控制為主，利用并借鑒PID控制器的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和成熟的理論體系。

模糊預(yù)測控制。模糊控制和預(yù)測控制是體現(xiàn)人類處理復(fù)雜問題不同方面的智能控制，且都在理論研究和實(shí)際應(yīng)用中發(fā)展的比較成熟，將二者有機(jī)地結(jié)合起來，能夠更加適應(yīng)復(fù)雜工業(yè)過程控制需要，并且符合模糊控制模型化和預(yù)測控制智能化的要求。模糊控制和預(yù)測控制都不需要被控對象準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，充分利用預(yù)測控制滾動在線優(yōu)化的特點(diǎn)，結(jié)合兩者各自的優(yōu)勢來提高控制系統(tǒng)質(zhì)量。常見的結(jié)合方式有以下4種：

a. 基于T-S模糊模型的預(yù)測控制。如果復(fù)雜被控對象的預(yù)測模型是T-S模糊模型，則可以結(jié)合不同的預(yù)測控制算法，獲得不同的模糊預(yù)測控制器。

b. 基于模糊關(guān)系模型的預(yù)測控制。該模型主要采用一個關(guān)系矩陣來描述被控對象的動態(tài)特性，關(guān)鍵在于設(shè)計(jì)出性能優(yōu)越的模糊關(guān)系模型。模糊關(guān)系模型預(yù)測控制結(jié)合不同的預(yù)測控制算法能夠設(shè)計(jì)出各種有效的模糊預(yù)測控制算法。

c. 基于模糊決策優(yōu)化的模糊預(yù)測控制。在預(yù)測控制中，對于線性模型采用線性二次型的滾動優(yōu)化算法，而這種方法對于非線性模型并不適用，因此設(shè)計(jì)出了模糊控制決策優(yōu)化的模糊預(yù)測控制。

d. 基于模糊反饋校正的預(yù)測控制。預(yù)測控制系統(tǒng)通常采用的是被控對象的線性模型，忽略了數(shù)學(xué)建模時產(chǎn)生的誤差，而在實(shí)際工業(yè)過程控制中被控對象往往是非線性的，建立的數(shù)學(xué)模型存在的誤差較大，僅僅采用誤差反饋已經(jīng)無法滿足控制精度的要求，因此為了改善模型誤差對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，設(shè)計(jì)了基于模糊反饋校正的預(yù)測控制來增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是采用人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作機(jī)理，利用分布式并行協(xié)調(diào)處理的方式進(jìn)行信息處理，是一種非線性映射網(wǎng)絡(luò)，具有非線性自適應(yīng)信息處理能力、較高的魯棒性和容錯率。典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型有MP模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，運(yùn)用這些模型可實(shí)現(xiàn)優(yōu)化計(jì)算、函數(shù)逼近、模式分類及數(shù)據(jù)聚類等功能。目前模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合有以下3種方式：

a. 以模糊控制為主，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力來完善隸屬度函數(shù)的設(shè)計(jì)和知識的抽取及表達(dá)等問題。

b. 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主，利用模糊控制改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性。

c. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制完成系統(tǒng)不同的功能，各自進(jìn)行獨(dú)立工作。

模糊專家系統(tǒng)控制。模糊專家系統(tǒng)控制由專家系統(tǒng)和模糊控制相互結(jié)合而成。專家系統(tǒng)是模仿專家思維對復(fù)雜被控對象進(jìn)行推理、判斷和決策。在模糊控制中引入專家系統(tǒng)可以提高模糊控制器的智能化，既保持了模糊控制中模糊集處理方法的靈活性，又充分利用專家系統(tǒng)的專家知識對復(fù)雜被控對象的推理求解能力，同時注重多層次、多類別的知識，解決了模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單和規(guī)則單一的缺陷。

模糊遺傳算法控制。遺傳算法是一種將自然界中適者生存和染色體在群體內(nèi)部隨機(jī)進(jìn)行信息交換相結(jié)合的搜索算法[7]，具有普適性、全局性和魯棒性。將遺傳算法引入模糊控制系統(tǒng)，充分利用遺傳算法并行搜索的快速性和無需被控對象局部信息的全局收斂性，優(yōu)化調(diào)節(jié)模糊控制中隸屬度函數(shù)的參數(shù)和規(guī)則庫，主要表現(xiàn)在以下3個方面：

a. 模糊控制規(guī)則庫已知，利用GA算法優(yōu)化隸屬度函數(shù)；

b. 隸屬度函數(shù)已知，利用GA算法優(yōu)化模糊控制規(guī)則庫；

c. 對模糊控制規(guī)則庫和隸屬度函數(shù)同時進(jìn)行優(yōu)化。

除了以上介紹過的復(fù)合控制，還有很多模糊控制與滑膜控制、解耦控制、粗糙集理論及人工免疫算法等智能控制相結(jié)合的方法[8,9]。

2 模糊控制工程應(yīng)用關(guān)鍵問題研究

目前，模糊控制技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域，證明了模糊控制的普適性和優(yōu)越性。但模糊控制在工程實(shí)際應(yīng)用中還有幾個關(guān)鍵問題亟待解決，這些問題不僅影響模糊控制的效果，而且也限制了模糊控制技術(shù)的應(yīng)用，主要為：模糊控制規(guī)則和參數(shù)優(yōu)化問題、強(qiáng)耦合多變量問題、模糊控制穩(wěn)態(tài)精度問題。

2.1模糊控制規(guī)則和參數(shù)優(yōu)化問題

模糊控制系統(tǒng)是以專家經(jīng)驗(yàn)知識為基礎(chǔ)而設(shè)計(jì)出來的，在選定模糊化方法和決策后，模糊控制規(guī)則成為模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心部分。在實(shí)際工程應(yīng)用中模糊控制規(guī)則是根據(jù)現(xiàn)場操作人員的經(jīng)驗(yàn)概括總結(jié)出來的，然而對于復(fù)雜的工業(yè)控制過程，專家經(jīng)驗(yàn)知識匱乏且邏輯推理困難，導(dǎo)致模糊控制規(guī)則的獲取比較困難，難以總結(jié)出比較完善的模糊規(guī)則，在控制對象的參數(shù)發(fā)生變化時，嚴(yán)重影響模糊控制系統(tǒng)的效果，在某種意義上模糊控制系統(tǒng)的控制品質(zhì)和性能與模糊規(guī)則的優(yōu)劣有直接關(guān)系，因此優(yōu)化模糊控制規(guī)則就變得尤其重要。

模糊控制規(guī)則和參數(shù)的優(yōu)化與輸入變量的選取和組合有關(guān)，而且選取合理的模糊變量論域與隸屬度函數(shù)的設(shè)計(jì)也對其優(yōu)化產(chǎn)生影響，能否完成這些任務(wù)將直接影響模糊控制在實(shí)際工程應(yīng)用中的效果。目前常用的方法是采用遺傳算法優(yōu)化模糊控制器的參數(shù)，如模糊規(guī)則的獲取、量化因子和隸屬度函數(shù)的形狀。隨著遺傳算法在模糊控制器設(shè)計(jì)和優(yōu)化上的應(yīng)用發(fā)展，各種改進(jìn)的遺傳算法取得了更加理想的優(yōu)化效果。一種基于免疫遺傳算法的優(yōu)化方法能夠利用其對優(yōu)化學(xué)習(xí)過程的引導(dǎo)和保持個體多樣性的特點(diǎn)，同時優(yōu)化模糊控制器的多個參數(shù)，對系統(tǒng)的穩(wěn)定性和收斂性有了顯著的提高。還有一種基于染色體編碼的遺傳算法，該方法能夠自動生成模糊控制規(guī)則并自整定隸屬度函數(shù)的參數(shù)。還有通過將遺傳算法與其他優(yōu)化算法相結(jié)合的方式進(jìn)行優(yōu)化，例如將遺傳算法與粒子群算法相結(jié)合優(yōu)化模糊控制規(guī)則，小種群遺傳算法與分級遺傳算法相結(jié)合優(yōu)化模糊控制規(guī)則及隸屬度函數(shù)等。另外，還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制器設(shè)計(jì)方法、專家學(xué)習(xí)系統(tǒng)控制方法和其他各種混合的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[10]。

2.2強(qiáng)耦合多變量問題

多變量控制系統(tǒng)是目前過程控制中常見的控制對象，其不同于單變量控制系統(tǒng)。多變量控制系統(tǒng)中控制對象、控制器、測量元件和執(zhí)行元件均有可能含有多個輸入或輸出變量，其結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜。各變量之間很少存在完全相互獨(dú)立的可能，都或多或少存在著相互耦合關(guān)系。變量之間耦合強(qiáng)度較小時比較容易控制，可以以一種線性獨(dú)立的系統(tǒng)方式進(jìn)行控制。各變量之間耦合強(qiáng)度較大時，就不可以忽略耦合對系統(tǒng)控制效果的影響，其嚴(yán)重影響到了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性[11]。

從模糊控制工程的實(shí)踐角度來看，強(qiáng)耦合多變量問題是一種常見的問題，解決多變量控制系統(tǒng)中強(qiáng)耦合問題的關(guān)鍵是如何實(shí)現(xiàn)解耦控制，目前實(shí)現(xiàn)解耦控制的方法有以下4種：

a. 經(jīng)典的多變量解耦控制。線性代數(shù)解耦法及微分幾何法等，采用這些解耦方法的難點(diǎn)是需要被控對象準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型和大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，分析過程非常復(fù)雜。

b. 工程實(shí)際應(yīng)用中的解耦控制?；跔顟B(tài)和輸出反饋的解耦法、基于極點(diǎn)配置的解耦法及基于廣義最小誤差的解耦法等，采用這些解耦方法的難點(diǎn)是要求被控對象為線性系統(tǒng)且參數(shù)已知，對被控對象參數(shù)依賴性強(qiáng)，當(dāng)被控對象參數(shù)改變時，會導(dǎo)致解耦效果差或解耦失敗。

c. 基于自適應(yīng)方法的解耦控制。該方法將控制對象的辨識、控制和解耦結(jié)合在一起，以實(shí)現(xiàn)被控對象參數(shù)未知或變化緩慢的自適應(yīng)解耦控制。

d. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解耦控制。該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對被控對象耦合模型的快速逼近能力實(shí)現(xiàn)解耦，但缺點(diǎn)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量大，學(xué)習(xí)時間長，不適合實(shí)時在線控制。另外，還有基于補(bǔ)償?shù)念A(yù)測函數(shù)解耦法、內(nèi)模解耦法及滑膜變結(jié)構(gòu)解耦法等[12]。

2.3模糊控制穩(wěn)態(tài)精度問題

隨著工業(yè)過程被控對象的控制品質(zhì)不斷提升，對模糊控制穩(wěn)態(tài)精度的要求也不斷提高，由于模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度低、存在余差的問題，高精度的模糊控制技術(shù)成為研究重點(diǎn)。模糊控制穩(wěn)態(tài)精度的控制方法有很多[13,14]，一種比較常用的方法是通過增加不同類別的積分器來避免模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，以達(dá)到提升穩(wěn)態(tài)精度的目的。采用在模糊控制系統(tǒng)中增加前饋積分項(xiàng)的方法，在伺服控制系統(tǒng)中取得了理想的穩(wěn)態(tài)精度；也有采用在模糊控制系統(tǒng)中增加動態(tài)積分項(xiàng)的方法，當(dāng)模糊控制系統(tǒng)的誤差在一定范圍以內(nèi)，通過增加動態(tài)積分項(xiàng)控制系統(tǒng)輸出，從而提高了模糊控制系統(tǒng)的性能。增加積分項(xiàng)雖然有效地解決了模糊控制穩(wěn)態(tài)精度問題，但同時也會帶來系統(tǒng)超調(diào)量等不利影響。另一種是通過調(diào)整模糊控制器的參數(shù)來減小穩(wěn)態(tài)精度誤差，參數(shù)的調(diào)整方法分為兩種：采用在線自適應(yīng)的控制方法調(diào)整模糊控制器參數(shù)；通過優(yōu)化方案在線或者離線進(jìn)行模糊控制器參數(shù)的優(yōu)化。其他提高模糊控制穩(wěn)態(tài)精度的方法有高維數(shù)值優(yōu)化方法、遺傳優(yōu)化算法、時變修正函數(shù)法、插值法以及各種混合控制方法。

3 模糊控制技術(shù)的研究方向

模糊控制技術(shù)在智能控制領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，極大地?cái)U(kuò)展了模糊控制技術(shù)在工業(yè)控制過程中的應(yīng)用，同時也推進(jìn)了模糊控制理論的發(fā)展研究。由于模糊控制廣泛的適用性[15]，其研究方向除了模糊控制器結(jié)構(gòu)分析、通用逼近性分析和穩(wěn)定性分析之外，對于模糊控制器的設(shè)計(jì)、優(yōu)化、參數(shù)及性能等理論研究也在不斷發(fā)展，如模糊集合論域、模糊推理及隸屬度函數(shù)等對模糊控制效果的影響。模糊控制技術(shù)另一個很重要的發(fā)展方向是模糊控制器自組織和自學(xué)習(xí)能力，以使模糊控制技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模擬人的功能，對周圍環(huán)境的變化具有較強(qiáng)的適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。此外，模糊控制系統(tǒng)自我完善和優(yōu)化以及多變量模糊控制系統(tǒng)也是很有發(fā)展?jié)摿Φ难芯糠较颉?/p>

隨著智能控制技術(shù)的快速發(fā)展，模糊控制與其他智能控制的結(jié)合也越來越多，并產(chǎn)生了很多混合新型智能控制方法，增加模糊控制技術(shù)的研究方向，以模糊控制技術(shù)為主的復(fù)合控制成為了一個具有良好發(fā)展前景的研究方向，如將模糊控制技術(shù)與遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，或者將模糊控制技術(shù)與預(yù)測控制和專家系統(tǒng)相結(jié)合，各研究領(lǐng)域之間相互學(xué)習(xí)和借鑒，為智能控制的研究提供了更多的應(yīng)用空間，這對智能控制領(lǐng)域的研究發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。

4 結(jié)束語

筆者對模糊控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀及其在工程應(yīng)用中的幾個重要問題進(jìn)行了總結(jié)。主要內(nèi)容是對經(jīng)典模糊控制、智能模糊控制和復(fù)合模糊控制的研究進(jìn)行了全面的綜述，然后指出了模糊控制技術(shù)在實(shí)際工程應(yīng)用中的模糊控制規(guī)則和參數(shù)優(yōu)化的問題、強(qiáng)耦合多變量問題和模糊控制穩(wěn)態(tài)精度問題，并針對這些問題研究解決方法。模糊控制研究的目的就是將其應(yīng)用到實(shí)際工業(yè)控制過程中去，利用模糊控制解決復(fù)雜工業(yè)控制難題，模糊控制在實(shí)際控制中遇到的問題反過來又加強(qiáng)了模糊控制理論的研究，模糊控制技術(shù)未來將會具有廣泛的應(yīng)用空間和價(jià)值。

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ResearchStatusofFuzzyControlandKeyPointsinEngineeringApplication

SUN Ling-fang, DONG Xue-man, JIANG Qi-feng

(SchoolofAutomationEngineering,NortheastDianliUniversity,Jilin132012,China)

The research status of fuzzy control technology was expounded, including the classic fuzzy control, intelligent fuzzy control and hybrid fuzzy control. Through analyzing the matters bothering fuzzy control technology’s application and fuzzy control rules and parameter optimization and the strong coupling multivariable as well as the fuzzy control’s steady precision, and basing on the present research of fuzzy control technology at home and abroad, the future direction of fuzzy control technology was pointed out.

fuzzy control, intelligent control, compound control, control rule

TP13

A

1000-3932(2016)01-0001-05

2015-03-19(修改稿)