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（2） 模糊化：
论域变换后的是非模糊的普通变量，对他们个别定义若干个模糊集合。如“负大”（NL），“负中”（NM）。“负小”（NS），“零”（Z），“正小”（PS）, “正中” (PM)“正大”(PL)…并在其内部论域上规定各个模糊集合的隶属函数。
2. 知识库
知识库中存贮着有关模糊控制器的一切知识，他们决定着模糊控制器的性能，是模糊控制器的核心。知识库分为两部分：
数据库：存贮着有关模糊化，模糊推理，接模糊的一切知识，如模糊化论域变换的方法，隶属函数，模糊推理算法，解模糊算法等。
规则库：确定语言控制规则是模糊控制器设计的核心工作，规则的形式很像计算机程序设计语言常用的“IF……THEN……”条件语句。
控制规则的多少视输人及输出物理量数目及所需的控制精度而定。值得注意的是，规则的数目是以语言变量级数平方关系变化而迅速增加，规则越多，推理的质量就会越下降。因此，在规则库的设计时，需要确定合适的语言变量级数和控制规则的数目及建立正确的规则形式。推理规则的运算涉及到模糊算子的确定。
模糊理论的研究已提出了多种模糊算子，目前世界各国研制的模糊推理应用软件，常用的推理运算方法为最大一最小（MAX－MIN）和最大-乘积（MAX－PROD）这两种算子。
3. 模糊推论
模糊控制理论发展至今，模糊推论的方法大致可分为三种，第一种推论法是依据模糊关系的合成法则，第二种推论法是依据模糊逻辑的推论法简化而成，第三种推论法和第一种相类似，只是其后件部分改由一般的线性式组成的。模糊推论大都采三段论法，可表示如下：
条件命题：If x is A then y is B
事 实：x is A’
结 论：y is B’
表示法中的条件命题相当于模糊控制中的模糊控制规则，前件部和后件部的关系，可以用模糊关系式来表达；至于推论演算，则是将模糊关系和模糊集合A’进行合成演算，得到模糊集合B’。推论算法可以下式表示：
B’=A’。R
若前件部分含有多个命题时，则可表示如下：
条件命题：If x1 is A1….and xn is An then y is B
事 实：x is A’1 and ….and xn is A’n
结 论：y is B’
这种模糊推论法其前件部用“”连结各命题，推论演算的过程则以模糊逻辑来结合前件部中各命题的模糊集合，故前件部的集合A可表示如下：
A=A1∩A2∩…. ∩An=∩iAi
由上式可得到模糊集合A和后件部的模糊集合B，利用模糊关系R的定义来求得条件命题的模糊关系，其隶属度函数可用μR(x1,x2,….,xn,y)来表示。同样地，事实部分的模糊集合A’，亦可表为：
A’=∩iAi
因此，以合成算法可得到推论结果如下：
μB’(y)=μA’(x)。μR(x1,x2,….,xn,y)
4 . 解模糊
由模糊推理结果产生模糊控制器的输出，解模糊接口，主要完成以下两项工作：解模糊和论域反变换。
4.1.3模糊控制的特点
模糊控制就是使计算机具有和智能的一种控制方法，它的应用之广不仅体现在工业过程中，也体现在家电产品中。它只所以受到工程技术人员的如此欢迎主要归结为它有以下几个特点：
(1).无须知道被控对象精确的数学模糊，对多输入多输出、时变及滞后等复杂系统都能进行控制，它的实现主要依赖模糊规则库，且从工业过程的定性认识出发， 较容易建立语言变量控制规则；
(2).是一种反映人类智慧思文的智能控制。模糊控制采用人类思文中的模糊量，如：“高”、“中”、“大”、“小”等，使得控制机理和控制策略易于理解和接受，设计简单，便于文护和推广；
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