（3）模糊控制在非线性复杂系统应用中的模糊建模、模糊规则的建立和推理算法的深入研究。
（4）自学习模糊控制策略和智能化系统及其实现。
（5）常规模糊控制系统稳态性能的改善。
（6）把已经取得的研究成果应用到工程实际过程中，尽快转化为生产力。因此，需要加快简单、实用的模糊集成芯片和模糊控制装置、通用模糊控制系统的开发与推广应用。
综上所述，模糊控制在工业中的应用是一个相对迅速发展的领域。随着模糊控制理论的不断发展和运用，模糊控制技术将为工业过程控制开辟新的应用途径，前景十分光明[3]。
2.2.4  模糊控制理论的基本方法
控制理论的发展和数学有着密切的关系，尤其是现代控制理论的发展，这种关系就更为密切。无论是采用经典控制理论还是采用现代控制理论去设计一个自动控制系统，都需要事先建立被控对象的数学模型，要知道模型的结构、阶次、参数等，并在此基础上合理地选择控制策略，进行设计。然而大量实践告诉我们，在许多情况下，被控对象过程复杂，变量多，往往还具有非线性，时变性。因此要建立这类过程的数学模型非常困难，甚至不可能。因此应用模糊控制可以达到一个很好的效果。
模糊控制是模糊集合理论中的一个重要方面，是以模糊集合化、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，从线性控制到非线性控制的角度分类，模糊控制是一种非线性控制；从控制器的智能性看，模糊控制属于智能控制的范畴。
模糊控制是建立在人类思文模糊性基础上的一种控制方式，模糊逻辑控制技术模仿人的思考方式接受不精确不完全信息来进行逻辑推理,用直觉经验和启发式思文进行工作,是能涵盖基于模型系统的技术。它不需用精确的公式来表示传递函数或状态方程，而是利用具有模糊性的语言控制规则来描述控制过程。控制规则通常是根据专家的经验得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用计算机实现人的控制经验。
2.2.5  模糊控制系统的组成及结构分析
模糊控制系统是采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字模糊控制系统。智能性的模糊控制器是模糊控制系统的核心，一个模糊控制系统性能的优劣，主要取决于模糊控制器的结构，所采用的模糊控制规则、合成推理算法以及模糊决策的方法等因素。模糊控制系统组成原理框图如图2.1所示。
 
图2.1  模糊控制系统组成原理框图

模糊控制系统是由被控对象、执行机构、过程输入输出通道、检测装置、模糊控制器等几部分组成。
（1）模糊控制器，是各类自动控制系统中的核心部分。由于被控对象的不同，以及对系统静态、动态特性的要求和所应用的控制规则各异，可以构成各种类型的控制器，如在经典控制理论中，用运算放大器加上阻容网络构成的PID控制器和由前馈、反馈环节构成的各种串联、并联校正器；在现代控制理论中，设计的有限状态观测器、自适应控制器、解耦控制器、鲁棒控制器等。而在模糊控制理论中，则采用基于模糊控制知识表示和规则推理的语言型“模糊控制器”，这也是模糊控制系统区别于其他自动控制系统的特点所在。
（2）输入/输出接口。模糊控制器通过输入/输出接口从被控对象获取数字信号量，并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模转换，将其转变为模拟信号，然后送给被控对象。在输入/输出接口装置中，除A/D、D/A转换外，还包括必要的电平转换电路。
（3）执行机构：包括各交、直流电动机，伺服电动机，步进电动机，气动调节阀和液压电动机、液压缸等。 MATLAB加热炉温度的模糊控制算法设计与仿真(6):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_4075.html