模糊控制作者：凯文·M·帕西诺

资 源 简 介

模糊控制作者：凯文·M·帕西诺

详 情 说 明

模糊控制作为智能控制领域的重要分支，由凯文·M·帕西诺等学者推动发展，主要用于处理传统控制理论难以建模的不确定性系统。其核心思想是通过模糊集合和模糊规则，将人类经验转化为可计算的逻辑框架。

与传统PID控制依赖精确数学模型不同，模糊控制器通过定义输入输出的隶属度函数（如"温度偏高""压力偏低"等自然语言描述），结合模糊推理机制（如Mamdani或Sugeno方法），实现对复杂系统的有效调控。这种特性使其在工业过程控制、家电自动化等领域表现优异。

帕西诺的贡献包括完善模糊控制的理论体系，特别是在模糊规则自学习和参数优化方面。现代模糊控制系统常与神经网络结合（ANFIS架构），进一步提升自适应能力。当前研究热点包括大数据驱动的模糊规则自动生成，以及边缘计算环境下的轻量化模糊控制器设计。