模糊逻辑:
模糊控制逻辑都是关于在复杂性和模糊性面前精确的相对重要性。一个封闭的数学表达式可以提供对系统的精确描述，并且几乎没有复杂性(因此也几乎没有不确定性)。但对于更复杂的系统来说，只有很少的数字数据，而且只有模糊或不精确的信息可用，模糊推理可以提供一种理解系统行为的方法，它允许我们在观察到的进入和退出情况之间进行近似插值。
模糊逻辑似乎在两种情况下最成功:
- 非常复杂的模型，其中的理解受到严格的限制，或者，实际上，非常主观，而且
- 人类的推理，人类的感知，或人类的决策是不可避免地涉及的过程
控制器由以下三部分组成:
•Fuzzifier
•推理网络
•Defuzzifier
在模糊逻辑中，我们给出一组规则和数据，而不是给出很多数学函数和逻辑。这些规则的集合将提供非线性转移函数的定义，而不需要分别定义表中的每一项，也不需要了解该函数的封闭形式表示。
什么时候使用模糊控制?
- 如果已经有一个很好的PID控制器，并且系统性能、开发和维护成本以及市场政策都是令人满意的，那么就应该保留它。
- 如果存在一个成功的模糊控制器来解决类似的问题，那么模糊控制器也有可能对当前的情况做出反应。
- 如果有足够的关于系统或过程的知识，可以用来改善解决方案，但难以编码的常规控制，如微分方程和PID参数，模糊控制可以尝试。
模糊控制器的优点:
- 模糊控制通过整合专家知识提供了更高水平的自动化。
- 模糊控制器提供了鲁棒非线性控制
- 模糊控制器需要减少开发和维护时间。
- 降低开发成本
- 简单的编程
