(3)建立模糊控制规则。模糊控制是语言控制，因此用语言归纳专家的手动控制策略，从而建立模糊控制规则表。模糊控制规则实际上是一组多重条件语句。
(4)模糊推理模糊判决。通过模糊控制规则，得到从误差论域到控制量的模糊关系矩阵R，再通过误差的模糊向量E和误差变化的模糊向量EC与模糊关系R合成进行模糊推理，得到控制量的模糊向量。采用清晰化方法将模糊控制向量转化为精确量。
(5)求模糊控制表。模糊关系、模糊推理以及模糊判决的运算可以离线进行，最后得到模糊控制器输入量的量化等级E、EC与PID控制量KP，KI，KD之间的确定关系。
(6)把采样得到的偏差、偏差变化再经过模糊化，代入模糊控制规则表，得出新的PID参数，再经过PID算法的计算就得出了最后的输出量，也就是系统的控制量。
(7)通过仿真分析模糊PID控制性能，再对比例因子和量化因子进行调整以获得最佳的控制效果。
3.3.1  模糊PID控制器的输入输出变量及其模糊化
在工程实际应用中，二文模糊控制器的控制性能和控制复杂性较好，是目前较为广泛采用的一种形式。本文也设计一个二文模糊控制器，以温度的偏差e和偏差的变化ec作为输入量，其相应的语言变量为E和EC，输出量为PID控制参数KP，KI, KD，其相应的语言变量为KP，KI，KD，输入输出分别采用正态分布函数的隶属度。
首先将系统的输入温度以及炉温变化的精确量转化为模糊量，该过程称为模糊化，或称为模糊量化。模糊化的作用是把一个精确的输入变量通过定义在其论域上的隶属度函数计算出其属于各模糊集合的隶属度，从而将其转化为一个模糊变量。电锅炉模糊PID控制器输入输出变量的模糊化分为以下几个步骤:
(l)论域的选择
通过分析炉温度变化的特点，选取误差e的基本论域为:{-50,50}设其量化论域为{3，3}，则量化因子Ke=3/50=0.06。电锅炉炉温度变化速率为ec的基本论域，取为:{一12，12}，其量化论域为{-3，3}，则量化因子 Kec=3/12=0.25。
(2)量化因子的选择
KP的基本论域为{-0.3，0.3}，其量化论域为{-0.3，0.3}，则量化因子1。
KI的基本论域为{-0.06，0.06}，其量化论域为{-0.06，0.06}，则量化因子l。
 的基本论域为{-3，3}，其量化论域为{-3，3}，则量化因子1
(3)确定隶属度函数
根据温度的控制的特性分别将输入和输出的三角形隶属度函数曲线，进行离散化处理，分别得到温度偏差，偏差变化，KP，KI，KD的各个模糊集合的隶属度函数表。E，EC，KP，KI，KD的隶属度函数表，表中值表示论域中的值对应每个模糊集的隶属度。
表3.4  E,EC和Kp的隶属度表
    -3    -2    -1    0    1    2    3
NB    1.0    0.3    0    0    0    0    0
NM    0.3    1    0.3    0    0    0    0
NS    0    0.3    1    0.3    0    0    0
0    0    0    0.3    1    0.3    0    0
PS    0    0    0    0.3    1    0.3    0
PM    0    0    0    0    0.3    1    0.3 MATLAB模糊-PID的电锅炉温度控制及仿真+文献综述(12):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_2018.html