实现语言控制的模糊逻辑控制器，须解决精确量的模糊化，模糊规则形成和推理及模猢输出量的反模糊判决三个基本问题[18]。 (1)精确量的模糊化
把精确的输入量转换成模糊集合的隶属函数称为精确量的模糊化。模糊控制器的输入变量(常取偏差、偏差变化率)和输出变量(常取控制量)均用自然语言形成给出，它不是以数值形式给出，因此它不是数值变量，而是语言变量。在应用中常取语言变量的词集为如下7个模糊子集组成的集合：
{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大} (3.1) 或
{NB
，
NM
，
NS
，
Z
，
PS
，
PM
，
PB}
(3.2)
把模糊控制器的输入变量偏差，偏差变化率的实际范围及输出变量的实际变化范围称为这些变量的基本论域。
若偏差E(e)的基本论域为[-，]，其内的量是精确量，偏差的量化论域为：X=(-n（3.3）
正整数n为将O～范围内连续变化的偏差离散化(或量化)后分成的级数。由于通常≠n。因此，偏差的量化因子定义为：
=n （3.4） [-n,n]称为模糊集合论域。
量化因子选定后（即n选定后），系统的任何偏差总可以由式子3.4量化为论域2-3上某一元素。
（1）t≤＜t+ (t 、 n+l、...、n-1，n} （3）≤-n -n 量化为 （4）≥n 量化为-n 例如取n=6，观测量偏差e的范围可量化为： {-6，-5，-4，-3，-2，-l，0，1，2，3，4，5，6} (3.5) 若偏差取E(e)的基本论域为[a，b]，模糊集论域为[-n,n]则量化公式为： 把∈[a、b]量化为x∈[-n，n]，此公式也称为离散化公式。 输入语言变量偏差的语言值常取式子2.1，每一个语言值变成为量化域2-3上的模糊子集。如取n=6，量化域上的模糊子集可作如下选取： E1负大(NB) ，取-6附近； E2负中(NM) ，取-4附近； E3负小(NS) ，取-2附近； E4 零 (Z) ，取0附近； E5正小(PS) ，取+2附近； E6正中(PM) ，取+4附近； E7 大(PB) ，取+6附近； 每个模糊子集的赋值可根据统计资料建立，也可以分析定义。在分析定义中，常用三角形函数或正态形函数作为隶属函数，图3.6是以三角形函数作为隶属函数时的图，表3.1为取三角形函数时输入语言变量E(e)的赋值表。 图3.6 输入函数隶属度 表3.1 输入语言变量E（e）的赋值表 X e u NB NM NS ZO PS PM PB -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 1 同理，对于偏差变化率，设其基本论域为[-，]偏差变化率的量化论域为： Y={-m；-m+1，...m-1，m) (3.7) 因此，偏差的量化因子可定义为： =m (3.8) 系统输出控制量U(u)的基本论域设为[-Yu，Y-u]，控制量所取的量化论域为： Z={-s，-s+l,......s-1，s} (3.9) 输出控制量的比例因子由下式确定 K=S (3.10) 对于输入变量偏差变化率及输出控制量，均可类似于输入变量偏 差那样进行基本论域的量化处理，建立量化论域上的隶属函数等。 (2)糊规则形成和推理 根据有经验的操作者或者领域专家的经验制定出模糊控制规则，并进行模糊逻辑推理，以得到一个模糊输出集合即一个新的模糊隶属函数，这一步称为模糊规则形成和推理。其目的是用模糊输入值适配控制规则，为每个控制规则确定其适配的程度，并且通过加权计算合并那些规则的输出。 用自然语言描述的控制规则进行形式化数学处理后可以表示为如下形式： ●“如果A，那么B” (If A Then B) ●“如果A，那么B，否则C”(If A Then B Else C) ●“如果A且B，那么C”(If A AND B Then C) 再模仿人的模糊逻辑推理过程，确定推理方法，这样计算机就可用模糊化的输入量，根据判定的模糊控制规则和事先确定好的推理方法进行模糊推理，并得到模糊输出，即模糊输出隶属函数。 根据模糊集合和模糊关系理论，对于不同类型的模糊规则可用不同的模糊推理方法。 （a）对于“If A Then B”类型的模糊规则。可采用如下推理方法 若己知输入为A，则输出为巳若现在己知输入为，则输出可用下式合成规则 求得： （3.11） 其中模糊关系，这是一个二维的模糊集合，定义为： ?R(x,y)?min[?A(x),?B(y)] （3.12） （b）对于“If A Then B Else C”类型的模糊规则，可采用如下推理方法 若己知输入为A，则输出为B，否则输出为C，若现在己知输入为，则输出 或者，可用下式求得： （3.13） （3.14） 其中模糊关系，被定义为： ?'R(x,y)?min[?A(x),?B(y)] （3.15） ?''R(x,y)?min[?A(x),?B(y)] （3.16） 其推理系数为 （c）对于“If A AND B，THEN C”类型的推理规则，可采用如下推理方法在这类规则中，A一般用来表示被控量的测量值与期望值的偏差的隶属函数，一般表示偏差变化率的隶属函数。和可分别定义为若干个不同等级的隶属函数，若作标准化处理，可以分为负小、负大、零、正小、 正大等隶属函数。 如果一个模糊控制规则写成如下形式： 如果E1且EC1，那么U1； 如果E2且EC2，那么U2； 如果E3且EC3，那么U3； ...... 表3.2 E,EC→U的模糊控制规则表 EC u e NB NM NS NO PO PS PM PB