運用基于語言規(guī)則的方法來解決控制領域的問題”，這種想法是為了滿足以下需求而產生的——即要求處理那些“由于這樣或那樣的原因而難以進行精確的數(shù)學描述的問題”。傳統(tǒng)的基本調節(jié)控制（BRC）和先進調節(jié)控制（ARC）技術，都是假設來自現(xiàn)場儀表的信號是穩(wěn)定有效的，可以為系統(tǒng)提供其需要的測量值。但是，這些信號未必一直是準確的，并且其提供的測量信息也可能不夠完全。
另外，過程值的絕對值還不是我們必須考慮的唯一關鍵因素。測量的變化率可能更為重要。有時，過程值或測量方法還需參照其它條件來考慮。那些用以指示條件狀態(tài)的布爾邏輯量，比如像顯示工藝設備是否運行的參數(shù)，往往是很重要的。對一套控制系統(tǒng)的合理操作，有時也取決于系統(tǒng)使用的時間、系統(tǒng)的清潔度和維修狀況以及其它的一些因素。還有，不是所有的誤差都同等重要
。有些時候，對于某個方向的誤差需要較慢或較弱的響應速度，而對于另外一個方向的誤差卻需要較強或較快的響應速度。
基本概要表明，對于有些控制問題，有時需要以邏輯集合的方式，同時考慮好幾種條件。而且，以上提到的所有問題，都難以用數(shù)學方式來描述。在這種情況下，基于規(guī)則的控制方案有時可以發(fā)揮出它的優(yōu)勢。
規(guī)則，算法
應用在基本及先進調節(jié)控制中的集散型控制系統(tǒng)（DCS）的控制模塊，其核心部分就是一些可編程的數(shù)學等式或算法模塊，這些算式或模塊都以預定義的時間間隔重復執(zhí)行。例如，一個PID（比例－積分－微分）控制的經典（非交互作用）算式如下：
輸出＝ KP(e+KI ∫ edt-KDdc/dt)
此處：
輸出＝控制輸出信號值
e＝控制器的輸入偏差（測量值－設定值）
c＝控制器的測量信號值
KP＝比例增益
KI＝積分增益
KD＝微分增益
對控制工程師來說，這是一個非常清楚的關系公式。不同DCS廠商提供的PID算法，盡管在很多方面有所不同，而且對于諸如濾波和報警、選擇性以及外部積分反饋等功能都有不同的功能塊，但是這個基本算式實際上是通用的。除了控制功能外，一個DCS應用平臺還可以提供各種各樣的、可用作“功能塊”算法的其它有用功能。設計一套傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)，從本質上說，就是“輸入輸出信號的互連”和“適用功能”的安裝集合。對以上這些軟硬件結構進行組態(tài)和文件歸檔的軟件工具，其功能開發(fā)一定是完善的、全面的。
在“模糊控制”和“專家系統(tǒng)”中應用的“規(guī)則”，其實也是一些重復執(zhí)行的算法，只不過是以“語言和數(shù)值相結合的混合方式”來表達的。一個應用在溫度控制規(guī)則上的簡例如下：
“如果測量到的溫度低于設定值以下超過5°F，則將蒸汽閥門開到10%�！�
就此規(guī)則本身而言，是簡單且精確的。但同時它又是不完整的，其定義的范圍僅限于一種情況，而留下了大量的相關問題未予以明確的回答，比如：
■ 當控制誤差小于5°F時，該如何操作？
■ 當控制誤差大到什么程度時，才可以對控制閥采取更大的動作？
■ 當測量值大于目標設定值時，該如何操作？
另外，還有大量的操作性的和界面性的問題沒有解決，諸如：
■ 操作工如何為溫度回路輸入目標設定值？
■ 對于整定好的系統(tǒng)，其響應速度該是如何？
■ 操作工如何手動控制輸出給調節(jié)閥的信號？
一個完整的控制方案可能需要數(shù)以百計的規(guī)則，以便涵蓋應用中可能遇到的各種情況，并且還要包含每種情形所需的功能。在任何情況下，一套基于規(guī)則的控制系統(tǒng)都是以定期的時間間隔來執(zhí)行整個規(guī)則庫的，來決定下一步該干什么。
一般而言，基于規(guī)則的控制系統(tǒng)可以粗分為兩大類：“模糊邏輯系統(tǒng)”和“專家系統(tǒng)”。這兩種系統(tǒng)都提供了必要的手段，可以將“非數(shù)學的概念和條件”整合進控制系統(tǒng)的解決方案中�！澳：壿嬒到y(tǒng)”是一個數(shù)學與非數(shù)學概念的混合體，而“專家系統(tǒng)”幾乎一直是在一個“為處理語言而設計”的環(huán)境中開發(fā)的。
有關“模糊邏輯系統(tǒng)”和“專家系統(tǒng)”的技術細節(jié)，有很多不錯的參考資料，以下的鏈接就給各位提供了一個清單，其中列出了模糊控制的一般信息來源和相關的研究機構名稱：
http://www.cse.dmu.ac.uk/~rij/general.html。
模糊邏輯的概念
人的認知和判斷往往并不精確。人的一個典型想法可能就是一個條件語句，例如：
“假如產品的溫度低，并且產量也低，那么將蒸汽閥門稍微開大一點。假如產品的溫度低，但產量高，那么將蒸汽閥門多開大一點�！�
這樣一種語句包含了幾種不夠精確的概念，比如像“低”、“大”，對人而言，這種定義是由其經驗轉化而來的。模糊邏輯就是為了在過程控制系統(tǒng)中不必依賴于經驗、就能應用這些規(guī)則而開發(fā)的方法。
最后，我們還需特別提到一些事情�！澳：壿嬁刂萍夹g”的基本貢獻就是將“模糊化決策的概念”與“精確的控制測量和控制輸出動作”結合在一起。以上功能是通過模糊控制系統(tǒng)的三個組成部分來實現(xiàn)的：
■ 一個“模糊化接口”，將精確的過程測量值轉化成“模糊化輸入變量”；
■ 一個“推理引擎”，能夠用“模糊化輸入變量”來執(zhí)行邏輯條件測試，以生成“模糊化輸出變量”；
■ 一個“反模糊化接口”，將“模糊化輸出變量”轉化成精確的控制輸出動作。作者：Lew Gordon，Invensys 公司首席應用工程師
信息來源：Control Engineering China
