PID控制器问世至今凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握、得不到精确的数学模型时，采用PID控制技术最为方便。PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心。它是根据被控过程的特性来确定 PID控制器的参数大小。PID控制原理简单、易于实现、适用面广，但 PID控制器的参数整定是一件比较困难的事。合理的PID参数通常由经验丰富的技术人员在线整定。在控制对象有很大的时变性和非线性的情况下，一组整定好的PID参数远远不能满足系统的要求。为此，需要引入一套模糊PID控制算法。
常规的PID控制器在非线性时变，滞后较大的系统中鲁棒性不强，控制效果不理想。而模糊PID控制器既具有模糊控制灵活而适应性强的优点,又具有常规PID控制精度高的特点, 在工业控制中得到广泛的应用。
所谓模糊PID控制器，即利用模糊逻辑算法并根据一定的模糊规则对PID控制的比例、积分、微分系数进行实时优化，以达到较为理想的控制效果。模糊PID控制共包括参数模糊化、模糊规则推理、参数解模糊、PID控制器等几个重要组成部分。计算机根据所设定的输入和反馈信号，计算实际位置和理论位置的偏差e以及当前的偏差变化ec ，并根据模糊规则进行模糊推理，最后对模糊参数进行解模糊，输出PID 控制器的比例、积分、微分系数。
模糊控制的基本思想是将人类专家对特定对象的控制经验，运用模糊集理论进行量化，转化为可数学实现的控制器从而实现对被控对象的控制。
模糊控制器的基本工作原理是：将测量得到的被控对象的状态经过模糊化接口转换为用人类自然语言描述的模糊量，而后根据人类的语言控制规则，经过模糊推理得到输出控制量的模糊取值，控制量的模糊取值再经过清晰化接口转换为执行机构能够接收的精确量。
研究中所存在的问题：
- 模糊控制的设计尚缺乏系统性，这对复杂系统的控制是难以奏效的。所以如何建立一套系统的模糊控制理论，以解决模糊控制的机理，稳定性分析系统化设计方法等一系列问题。
- 如何获得模糊控制规则及隶属度函数即系统的设计方法，这在目前完全凭经验进行。
- 信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差，若要提高精度则必然增加量化级数，从而导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能实时控制。
- 如何保证模糊控制系统的稳定性即如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性问题。
模糊PID控制器的结构
模糊自适应PID控制是以误差e和误差变化ec作为输入，并找出 PID 三参数与 e和 ec之间的模糊关系图，根据模糊控制原理对三参数进行在线修改，从而使被控对象有良好的动、静态性能。其结构框图:
S—系统的设定值，精确量;
e、c—系统偏差与偏差变化率，精确量;
E、C—经模糊量化处理后的系统偏差与偏差变化率，模糊量;
U—模糊量的偏差与偏差变化率经模糊控制规则近似推理处理后，得到控制作用;
u—对模糊量的控制作用
U，经模糊判决，得到模糊控制器输出的精确量的控制作用
去控制被控对象.
模糊PID控制器的一般设计步骤:
(a)进行系统分析，确定模糊控制器的输人变量、输出变量及控制器的结构；
(b)定义输入、输出变量的论域和隶属函数、建立控制规则、确定运算子、选择反模糊化方法；
(c)模拟试验，可以离线进行仿真试验，也可以在线进行实时测量。对模糊控制器先进行离线仿真，而后在线实时测量是值得推荐的方法。在离线仿真试验中，可以对各种控制方案的控制性能进行全面比较，确定最优控制方案；可以选择模糊控制器的控制参数；可以通过改变被控对象的特性参数考查所设计的模糊控制器的自适应性能。此外，由于离线仿真试验一般可由软件完成，不需要组建硬件系统，因而较之在线测量简便易行，节省投资。