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详 情 说 明

模糊逻辑控制器(FLC)的优化过程中，传统方法通常聚焦于三个关键比例因数Ke、Kec和Ku的调整组合。这种优化方式通过修改控制器的输出特性来提升系统性能，但存在几个明显的局限性。

比例因数调整的核心思路是通过改变输入输出的缩放比例来影响控制效果。Ke处理误差信号，Kec处理误差变化率，而Ku则作用于最终的输出量。这三个参数的组合理论上可以覆盖广泛的调节需求，但在实际应用中面临诸多挑战。

最主要的困难在于参数组合的搜索空间过于庞大。由于三个参数可以取任意正实数值，形成连续多维空间，传统试错法或穷举法难以高效找到最优解。即便采用现代优化算法，也需要消耗大量计算资源。

更本质的问题是这种方法仅改变了输入输出的量化关系，而没有触及模糊控制的核心结构。规则库的完备性、隶属度函数的分布等关键要素保持不变，这使得优化效果存在理论上的上限。