Các nghiên cứu gần đây nhất về điều khiển tìm kiếm đã sử dụng logic mờ làm thuật toán tối ưu hóa. Các thuật toán điều khiển mờ có ưu điểm so với các phương pháp điều khiển kinh điển khi không biết rõ hệ thống hoặc nó quá phức tạp để mô hình hóa. Vì thế nó ứng dụng tốt cho điều khiển tìm kiếm tối ưu năng lượng nơi mà thuật toán được áp dụng không biết mô hình hệ thống động cơ. Ưu điểm chính của việc sử dụng điều khiển mờ thay cho các thuật toán điều khiển tìm kiếm kinh điển là nó làm cho thuật toán hội tụ nhanh hơn và có thể chấp nhận các tín hiệu không chính xác do nhiễu gây ra. Mức độ tin cậy của phát biểu sau đáng nghi ngờ.
Điều khiển mờ được giới thiệu lần đầu tiên với điều khiển tối ưu năng lượng nhóm Sousa năm 1993 và năm 1995, trong đó họ tối thiểu công suất khâu DC của một bộ lái điều khiển vectơ từ thông rotor như trong hình 3.14. Họ cũng giới thiệu một đường thuận trục q để lấp vào nhấp nhô moment xoắn khi dòng trường nhảy bậc. Hai bài báo trên đã công bố thời gian hội tụ là 4s. Điều khiển tìm kiếm mờ cũng được mô tả bởi nhóm Cleland năm 1995, Wang và Liaw năm 1997, và Bose.
Hình 3.14 Điều khiển mờ tối ưu năng lượng được thực hiện với điều khiển động cơ hướng từ trường
Năm 1997 nhóm của Bose đã giới thiệu điều khiển tìm kiếm logic mờ được hiện thực trong một bộ lái động cơ điều khiển theo từ thông stator không dùng cảm biến, và họ báo cáo thời gian hội tụ là 10s. Năm 1997 Bose và Patel cũng mô tả như vậy. Đó là lần đầu tiên điều khiển tìm kiếm được thực nghiệm trong một bộ lái không có cảm biến. Họ cũng đề nghị giảm từ thông theo hàm tam giá thay vì hàm nấc để
giảm nhấp nhô moment xoắn. Hơn nữa, họ còn sử dụng sơ đồ điều khiển logic mờ để huấn luyện một mạng thần kinh sử dụng cho công việc thực hiện sau cùng.
Năm 1996 nhóm của Choy và năm 1997 nhóm của Hasan cũng sử dụng một mạng thần kinh để thực thi điều khiển tìm kiếm. Cả hai nhóm thiết lập một mô hình của bộ lái động cơ và sử dụng các thuật toán điều khiển tìm kiếm kinh điển để huấn luyện mạng thần kinh ở các điểm làm việc khác nhau. Sau đó thì điều khiển tìm kiếm sẽ được mạng thần kinh thực hiện độc lập. Phương pháp này trông có vẻ khá vụng về, bởi vì nếu trước tiên họ phải thiết lập một mô hình để huấn luyện mạng thì họ đã đánh mất đi ưu điểm của điều khiển tìm kiếm đó là nó có thể làm việc mà không cần biết mô hình của động cơ. Dĩ nhiên, họ có thể chọn cách huấn luyện mạng theo thực nghiệm.
Năm 1997 nhóm Moreno-Eguilaz đã tiến hành so sánh các thuật toán điều khiển tìm kiếm khác nhau. Họ kết luận là điều khiển mờ là tốt nhất và cho độ hội tụ nhanh nhất.