模糊控制器是一种近年来发展起来的新型控制器，其优点是不要求掌握受控对象的精确的数学模型，而根据人工控制规则组织控制决策表，然后控制受控对象，将模糊控制和PID控制结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活而适应性强的特点，又具有pid控制精度高的特点。这种Fuzzy-pid复合控制器对选矿工业遇到的复杂控制具有良好的控制效果。

一、模糊控制基本原理

1.模糊控制器

模糊控制（Fuzzy Control-FC）又称为模糊逻辑语言变量控制，简称为模糊控制或称为模糊逻辑控制（FLC），是以模糊集合论，模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制。模糊控制的核心部分为模糊控制器，模糊控制器的控制规则由计算机程序实现。图1为模糊控制原理图。

模糊控制器可分为三个部分组成：

（1）模糊化接口（Fuzzy interface）

模糊控制器的输入必须通过模糊化才能用于控制输出的要求，因此它实际上是模糊控制器的输入接口。它的作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量，如下所示：

e=负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。

三角形隶属度函数表示如图2 所示，N B （负大）、N M （负中）、N S （负小）、Z 0 （零）、P S （正小）、P M （正中）、P B （正大）。

（2）知识库（Knowledge Base）

知识库包含数据库和规则库A.数据库（Data Base）

数据库所存放的是所有输入，输出变量的全部模糊子集的隶属度矢量值，在规则推理的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据。

B.规则库（Rule Base）

模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操作员长期经验的积累，是按人的直觉推理的一种语言形式。模糊规则通常由一系列的关系词连接而成，如if-then,else,also,end,or等。

（3）推理与解模糊接口（Interence andDefuzzy-interface）

推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊控制量的功能部分。推理结果的获得，表示模糊控制的规则推理功能已经完成。但是，获得的结果仍是一个模糊矢量，不能直接用来作为控制量，要作进一步转换，求解清晰的控制量输出，即为解模糊，通常把输出端具有转换功能作用的部分称为解模糊接口。

解模糊的方法常用的有：重心法，最大隶属度法，系数加权平均法，中位数法等。

A.重心法，也称力矩法。它取推理结论模糊集合隶属函数曲线与横坐标轴所围成面积的重心作为代表点。重心法的实质为加权平均法，权值为推理结论模糊集合中各元素的隶属度。

B.最大隶属度法，最大隶属度法时指在推理结论的模糊集合中选取隶属度最大的元素作为精确控制量的方法。

C.系数加权平均法，系数加权平均法是指输出量模糊集合中各元素进行加权平均后输出值作为输出执行量，权系数的选择要根据实际情况确定，不同的权系数决定由不同的响应特性。

D .隶属度限幅元素平均法，隶属度限幅元素平均法是用所确定的隶属度度值对推理结论模糊集合隶属函数曲线进行切割，再对切割后等于该隶属度的所有元素进行平均，用这个平均值作为输出执行量的方法。

E.中位数法，中位数法是全面考虑推理结论模糊集合各部分信息作用的一种方法，即把隶属度函数曲线与横坐标所围成的面积分成两部分，在两部分相等的条件下，将两部分分界点对应的论域元素作为判定结果，这种方法可以充分地利用输出模糊集合所包含的信息。

2.模糊控制器的结构

在确定性控制系统中，根据输入变量和输出变量的个数，可以分为单变量控制系统和多变量控制系统，在模糊控制系统中，也可以类似的划分。