（4）模糊控制系统是根据启发性知识和语言的决策性规则设计而成的，这种设计方法在模拟人工的控制过程方面非常有利，增强了控制系统自适应能力，有一定的智能水平。
（5）模糊控制系统的鲁棒性很强，大大减弱了干扰和参数变化对控制效果的影响，对于非线性、时变及纯滞后系统的控制特别适合。
就目前而言，模糊控制在应用上已经日趋完善。伴随着其它科学理论、技术的建立和创新，模糊控制理论的应用将变得越来越广，模糊控制理论结合了遗传基因和人工神经网络形成了交叉神经模糊控制技术和遗传的基因模糊控制技术，用来解决单一的控制技术所不能完成的问题。模糊理论在其他学科技术的不断推动下，正朝着更广泛的方向发展。
2. 模糊控制器的设计
2.1 模糊推理过程
要实现语言控制的模糊逻辑控制器的控制，就必须解决三个最基本问题。第一是先通过相应的传感器把要监测的物理量变成电量，再通过AD转换器把它转换成精确的数字量，然后把精确输入量输入至模糊逻辑控制器，最后把这些精确的输入量转换成模糊集合所对应的隶属函数，这一步称为模糊化。第二是根据有经验的操作者和专家制定出模糊规则，然后进行模糊逻辑推理，以得到一个模糊输出集合即一个新的模糊隶属函数，这一步称为模糊规则推理和形成。第三是根据模糊逻辑推理得到的模糊输出隶属函数，用不同的方法找一个具有代表性的精确值作为控制量，这一步称为模糊输出量的反模糊化。 MATLAB过程控制中的模糊控制方法研究(3):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_40277.html