E={NL，NM，NS，ZE，PS，PM，PL}； EC={NL，NM，NS，ZE，PS，PM，PL}； U={NL，NM，NS，ZE，PS，PM，PL}；
其中NL，NM，NS，ZE，PS，PM，PL分别为负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。
选取各输入量与输出量的论域为:
输入变量(E)的模糊论域取{-6，-5，-4，-3，-2，-1 ，0，+l，+2，+3，+4，+5，+6}；
输入变量(EC)的模糊论域取{-6，-5，-4，-3，-2，-l，O，+l，+2，+3，+4，+5，+6}；
输出变量(U)的模糊论域取{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3， +4，+5，+6}。
输入输出变量的隶属度赋值表如表1所示：
表1 输入输出变量隶属度赋值表
模糊集合 隶属度 元素 PL PM PS ZE NS NM NL -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1` 2 3 4 5 6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.4 0.8 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.8 1.0 0.5 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.6 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.5 1.0 0.8 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.8 0.4 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
3.3.3模糊规则的确定
模糊规则基于操作人员长期积累的控制经验和领域专家的有关知识经过归纳整理所形成，它是对被控对象进行控制的一个知识模型，利用这个模糊模型，可以设计出比较理想的控制器。本文中制定的模糊规则如下表2所示：
表2 控制系统的模糊规则
U EC NL NM NS ZE PS PM PL E NL NL NL NL NL NM NS ZE NM NL NL NL NM NS ZE PS NS NL NL NM NS ZE PS PM ZE NL NM NS ZE PS PM PL PS NM NS ZE PS PM PL PL PM NS ZE PS PM PL PL PL PL ZE PS PM PL PL PL PL
3.3.4模糊推理
（1）根据控制规则表编写对应的模糊推理语句； （2）模糊推理，利用Mamdani推理法进行推理；
（3）利用重心法进解模糊，根据模糊规则表取定的每一条模糊条件语句都计算出相应的模糊控制量U，由模糊推理合成规则，可得如下关系式：，以此得出模糊控制表。实时控制时，根据输入偏差与输入量偏差变化率的模糊值直接查找控制表，获得控制量。
为实现基本模糊控制器的控制，一般的作法是将上述各表存放到微处理器中。在过程控制中，计算机直接根据采样和论域变换得来的以论域元素形式表现的误差和误差变化率，由查询表的第i行和第j列找到跟误差和误差变化率对应的，同样以论域元素形式表现的控制量乘以比例因子得到实际控
制量作用于执行机构。即模糊控制策略通过离线计算和在线查询实现，以得到较好的控制品质和良好的实时性。
表3 模糊控制表
EC U E -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 -6 -5 -6 -5 -6 -6 -6 -3 -3 -1 0 0 0 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -3 -3 -1 0 0 0 -6 -5 -6 -5 -6 -6 -6 -3 -3 -1 0 0 0 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -2 -1 0 1 1 1 -3 -3 -3 -4 -3 -3 -3 0 0 0 1 1 1 -3 -3 -3 -4 -3 -3 -1 0 0 0 2 2 1 -3 -3 -3 -4 -1 0 0 1 1 1 3 3 3 -2 -2 -2 -2 0 0 1 3 3 3 3 3 3 -1 -1 -1 1 2 2 2 3 3 3 3 3 3 0 0 0 1 2 2 2 5 5 6 5 5 5 0 0 0 1 3 3 3 6 6 6 6 5 6 0 0 0 1 3 3 3 5 5 6 5 5 5 0 0 0 1 3 3 3 6 6 6 6 5 6
3.4模糊控制仿真
3.4.1模糊控制仿真
同PID控制中所介绍的，取同一控制对象，其传递函数为，在MATLAB环境下，构建模糊控制系统模型，对并其进行仿真实验，
4.模糊PID控制及仿真
模糊PID控制指的是模糊技术与常规的PID控制算法相结合的一种控制方法。模糊PID控制的优点是它不要求掌握受控对象的数学模型，而根据人工控制规则组织控制决策表，然后采用模糊推理的方法实现PID参数、和的在线自整定，不仅保持了常规PID控制系统原理简单、使用方便、鲁棒性较强、控制精度高等优点，而且具有模糊控制的灵活性、适应性强等优点[15]。
4.1模糊PID控制器结构
模糊PID控制器是以常规PID控制为基础，采用模糊推理思想，根据不同的E和EC对PID的参数进行在线自整定，控制器由两部分组成，即常规PID控制部分和模糊推理的参数校正部分[16]。模糊PID控制器原理框图如图4所示：
4.2模糊控制器的设计
4.2.1模糊子集的选取
PID参数模糊自整定是找出PID的3个参数与E和EC之间的模糊关系，在运行中不断检测E和EC，根据模糊控制规则对3个参数进行在线修正，从而使被控对象具有良好的动态和静态性能。因此，选择系统偏差E和偏差变化率EC作为模糊控制器的输入量，而、和作为输出量。各个变量的模糊子集取为：{NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL}，论域均为：{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}，考虑到对论域的覆盖程度和灵敏度，以及稳定性和鲁棒性原则，各模糊子集采用三角形隶属函数，如图5所示为各变量的隶属度函数示意图。