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(3)执行机构:主要包括电动和气动调节装置，如伺服电动机、气动调节阀等。
(4)被控对象:它可以是一种设备或装置以及它们的群体，也可以是一个生产的、自然的、社会的、生物的或其它各种状态转移过程。这些被控对象可以是确定的或模糊的、单变量或多变量、有滞后或无滞后、也可以是线性或非线性、定常或时变，以及具有干扰和耦合等多种情况。对于那些难以建立精确数学模型的复杂对象，更适宜采用模糊控制。
(5)变送器:由传感器和信号调理电路组成，传感器是将被控对象或过程的被控制量转换为电信号的装置，其精度直接影响整个模糊控制系统的精度。
2.2.2 模糊控制的工作原理
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础的控制方式，主要应用于被控对象复杂、可变难以建立数学模型或具有极强的非线性系统中，与传统控制器依赖于系统行为参数的控制设计方法不同的是模糊控制器依赖于操作者的经验。在传统控制器中，参数或控制输出的调整是根据数学模型所描述的被控过程的状态分析得来的，而模糊控制器的参数和控制输出的调整是从过程函数的逻辑模型产生的，通常是通过优化模糊控制规则来改善模糊控制性能。模糊控制的基本思想，是把对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以if(条件)和then(作用)的形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。控制作用集均为一组被量化了的模糊语言集，如“正大”、“负大”、“低”、“高”、“正常”等。理论上，模糊控制器由N文关系R表示，关系R为受约于[0，1]区间的n个变量的函数。R是n个N文关系R1的组合，每个R1代表一条规则，即R1:if-then。控制器的输入X被模糊化为一关系x，模糊输出Y可应用合成推理规则进行计算，对模糊输出Y进行模糊判决(解模糊)得到精确的数值输出y，对控制对象进行控制。
模糊控制的核心部分模糊控制器主要由模糊化、模糊推理、反模糊化、知识库组成。
(1)模糊化
所谓模糊化就是先将某个输入量的测量值作标准化处理，把该输入量的变化范围映射到相应论域中，再将论域中的各输入数据以相应的模糊语言值的形式表示，并构成模糊集合。这样就把输入的测量值转换为用隶属度函数表示的某一模糊语言变量。
(2)模糊推理
根据事先己定制好的一组模糊条件语句构成模糊规则库，运用模糊数学理论对模糊控制规则进行推理计算，从而根据模糊控制规则对输入的一系列条件进行综合评估，以得到一个定性的用语言表示的量，即模糊输出量。完成这部分功能的过程就是模糊逻辑推理过程。
(3)反模糊化
反模糊化(Defuzzification)有时又叫模糊判决。就是将模糊输出量转化为能够直接控制执行部件的精确输出量的过程。
(4)知识库
由数据库和规则库两部分组成。数据库用来存放所有输入/输出变量的全部模糊子集和隶属函数。规则库用来存放全部模糊控制规则。
2.2.3 模糊控制系统优缺点
优点是:(l)模糊控制器是易于控制、易于掌握的非线性控制器，是一种语言控制器;(2)模糊糊控制器不依赖被控对象的精确数学模型，可以用于控制那些系统模型无法确定的系统;(3)控制器抗干扰能力强，响应速度快，并对系统参数的变化有较强的鲁棒性。缺点是模糊控制存在稳态误差和模糊规则不易确定。
2.3 模糊PID控制
常规的二文模糊控制器是以偏差和偏差变化作为输入变量，因此，一般认为这种控制器具有Fuzzy比例和微分控制作用，而缺少Fuzzy积分控制作用，众所周知，在线性控制理论中，积分控制作用能消除稳态误差，但动态响应慢；比例控制作用动态响应快；而比例积分控制作用既能获得较高的稳态精度，又能具有较快的动态响应。故把PI(PID)控制策略引入模糊控制器，构成Fuzzy-PI(或PID)复合控制，使动静态性能都得到很好的改善，即达到动态响应快，超调小、稳态误差小。模糊控制和PID控制结合的形式有多种 :
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