Lý thuyết điều khiển mờ chiếm một ví trí quan trọng trong điều khiển học kỹ thuật hiện đại và đã đem lại những kết quả đáng ngạc nhiên về khả năng và hiệu quả ứng dụng kỹ thuật điều khiển mờ trong nhiều lĩnh vực khác biệt. Trong kỹ thuật điều khiển, điều khiển mờ đã được ứng dụng rộng rãi như: điều khiển các thiết bị nhiệt độ, điều khiển các phương tiện giao thông vận tải, điều khiển trong các thiết bị gia dụng, dân dụng…
Trong thực tế, các phương pháp điều khiển truyền thống đòi hỏi người ta biết rõ bản chất của đối tượng điều khiển thông qua mô hình toán học. Tuy nhiên, trong nhiều ứng dụng các đối tượng điều khiển có mô hình toán học quá phức tạp, tính phi tuyến cao, hơn nữa còn có các yếu tố gây nhiễu nên rất khó xác định được các đặc trưng và trong nhiều trường hợp không thể xây dựng được mô hình toán học cho hệ thống. Điều đó làm cho phương pháp điều khiển truyền thống gặp khó khăn, vì vậy trong quá trình tự động hóa người ta phải nhờ vào khả năng xử lý tình huống của con người. Việc con người có khả năng điều khiển các quá trình như vậy chứng tỏ rằng các quá trình đó đã được phản ánh và mô phỏng đúng đắn bằng mô hình nào đó trong đầu óc của người điều hành. Như vậy các mối quan hệ trong quá trình điều khiển có thể được biểu thị bằng mô hình ngôn ngữ với các thông tin không chính xác, không chắc chắn hay thông tin mờ.
Mục tiêu của điều khiển mờ là nhằm vào việc xây dựng khả năng bắt chước cách thức con người điều khiển các quá trình với mô hình định tính dựa trên cơ sở phương pháp luận dựa trên lý thuyết tập mờ.
Một hệ điều khiển mờ đơn giản bao gồm ba thành phần chính sau đây: bộ phận mờ hóa (Fuzzification), bộ phận khử mờ (Defuzzification), cơ sở tri thức gồm các luật (Rule-Base) và cơ chế suy diễn dựa trên các luật đó (Inference
Mechanism). Quá trình tính toán điều khiển cơ bản sẽ tuân theo sơ đồ sau:
Trong hình trên, u là giá trị đầu ra cần tính (giá trị điều khiển) tương ứng với giá trị đầu vào x, còn cơ sở tri thức được cho dưới dạng tập mệnh đề “If- then” với các dữ liệu ngôn ngữ để mô tả mối quan hệ giữa các biến vào và biến ra. Việc mô phỏng hành vi của hệ trong thực tế điều khiển là một thuật toán tính được bằng máy tính và nó chính là phương pháp lập luận mờ đã trình bày ở trên.
Theo cách hiểu trên, một bộ điều khiển mờ có thể bao gồm các luật được cho bởi kinh nghiệm và nó thực sự hữu ích cho việc điều khiển các thiết bị. Có ít nhất 4 nguồn chính để tìm ra các luật điều khiển.
- Dựa trên kinh nghiệm chuyên gia và tri thức điều khiển: Cách tiếp cận thông thường nhất là đặt ra những câu hỏi cho các chuyên gia hoặc người điều khiển.
- Dựa trên hành động của người điều khiển: Quan sát những hành động của người điều khiển, từ đó có thể khái quát thành các luật thể hiện mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra.
- Dựa trên mô hình mờ của các thiết bị: Nếu mô hình mờ của các thiết bị điều khiển là có sẵn thì chúng ta cũng có thể tạo ra mô hình mờ mới bằng cách chọn lọc một số luật điều khiển. Phương pháp này chỉ sử dụng trong trường hợp muốn hạn chế bớt số luật.
- Dựa trên việc học: Trong các mô hình điều khiển thích nghi, chẳng hạn như điều khiển tự tổ chức (self-organizing), các luật sẽ thu được nhờ quá trình học (learning).
Chúng ta có thể thấy rằng các phương pháp điều khiển mờ thường gắn liền với các phương pháp lập luận mờ. Dưới đây là phần trình bày một cách ngắn gọn về một vài phương pháp xây dựng bộ điều khiển mờ được tổng hợp trong.