模糊逻辑控制简称模糊控制,是一种基于模糊数学理论的新型控制方法。模糊控制中的模糊量描述是以模糊集合为基础的,模糊控制的核心在于模糊控制器。模糊控制器在模糊控制中起十分关键的作用。实施模糊控制要经过3 个过程,即:将输入的机器、精确量经输入隶属函数映射成模糊输入变量(模糊化) ;用模糊规则对模糊输入变量推理,并得到模糊控制变量(模糊推理) ;用输入隶属函数将模糊控制变量转换成能进行实际控制的精确控制量。

与一般数字逻辑的“0”和“1”不同！模糊逻辑并不是非零即一，它表示了程度的概念。比如说一个人是否秃顶，用数字的概念就需要一个确定的数字，如5万根头发以上不是秃顶，少于5万根就是秃顶。这样的逻辑在现实生活中是明显不合理的，多一根或少一根的误差太大，而模糊逻辑就可以更准确的表达出秃顶的程度，它可以从零到1按接近程度连续变化，比如有4万根头发，我们可以说是80％（或0.8）的秃顶。如此也可以准确表示人体发烧的程度，38度属于高烧的程度为0.7等等，自己确定模糊集的范围。

模糊控制的输出量是唯一的，也就是说它给执行机构是一个确定的信号。在模糊控制器的设计过程中，一般是先将一个精确的输入量模糊化。使每一个输入量都对于一个模糊集合。然后又专家经验制订模糊控制规则，并进行模糊推理。控制规则使模糊控制器的核心所在。最后，要将模糊控制的输出进行清晰化处理，使输出量唯一。这是因为输入量开始时对应了一个模糊集合。经过模糊推理，必然得到一个模糊的输出量集合。但是一个执行机构的控制是唯一的，不能模棱两可。所以，要根据一定的计算方法得出一个唯一的输出量，传递给执行机构。进行各项调节。

运用模糊逻辑可以简便的输入几个参数，用模糊逻辑设计一个表格查出合理的输出值，比数字式PID或者建立数学模型要简单有效的多，但是缺点是输出值是否正确不能事先验证。 
该控制器的设计是基于模糊控制理论。传统的控制理论需要建立反应相关对象实质的数学模型，但是在很多工程中（如人工智能，生物学等）要进行精确的数学建模是很困难的。所以在实际控制过程中，通常采取模糊技术。

模糊控制相对于传统的PID来说，更智能一些，PID控制时，PID的几个参数一旦设好以后，无论我的系统怎样变化，PID还是按照你设定的几个参数运行，如果使用环境偏离了设计的环境，且不根据使用环境的变化重新人工修定PID的几个参数，这时候PID就起不到原先的效果，而且输出和设定偏差更大。模糊控制相对于PID来说，更智能一些，它会根据使用环境的变化，自已修正参数使输出值无限接近设定值。

模糊数学由美国控制论专家L.A.扎德（L.A.Zadeh,1921--）教授所创立。他于1965年发表了题为《模糊集合论》（《Fuzzy Sets》）的论文，从而宣告模糊数学的诞生。L.A.扎德教授多年来致力于“计算机”与“大系统”的矛盾研究，集中思考了计算机为什么不能象人脑那样进行灵活的思维与判断问题。尽管计算机记忆超人，计算神速，然而当其面对外延不分明的模糊状态时，却“一筹莫展”。可是，人脑的思维，在其感知、辨识、推理、决策以及抽象的过程中，对于接受、贮存、处理模糊信息却完全可能。计算机为什么不能象人脑思维那样处理模糊信息呢？其原因在于传统的数学，例如康托尔集合论（Cantor′s Set）,不能描述“亦此亦彼”现象。集合是描述人脑思维对整体性客观事物的识别和分类的数学方法。康托尔集合论要求其分类必须遵从形式逻辑的排中律，论域（即所考虑的对象的全体）中的任一元素要么属于集合A，要么不属于集合A，两者必居其一，且仅居其一。这样，康托尔集合就只能描述外延分明的“分明概念”，只能表现“非此即彼”，而对于外延不分明的“模糊概念”则不能反映。这就是目前计算机不能象人脑思维那样灵活、敏捷地处理模糊信息的重要原因。为克服这一障碍，L.A.扎德教授提出了“模糊集合论”。在此基础上，现在已形成一个模糊数学体系。言下之意，模糊数学控制模块要比单片机好。再截一段： 
模糊数学是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。然而模糊数学最重要的应用领域是计算机职能，不少人认为它与新一代计算机的研制有密切的联系。