Khái niệm về logic mờ được giáo sư L.A Zadeh công bố lần đầu tiên tại Mỹ năm 1965, tại trường đại học Berkelay, bang Califormia, Mỹ. Từ đó lý thuyết mờ đã có nhiều phát triển và được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực điều khiển- tự động hóa.
Năm 1970, tại trường đại học Mary Queen, thành phố London- Anh, Ebrahim Mamdani đã sử dụng logic mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển bằng kỹ thuật cổ điển.
Tại Nhật, logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước của hãng Fuji Electronic vào năm 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi năm 1987. Tuy logic mờ ra đới ở Mỹ, ứng dụng lần đầu ở Anh, nhưng nó lại được phát triển và ứng dụng nhiều nhất ở Nhật.
Ưu điểm của điều khiển Mờ so với các phương pháp điều khiển kinh điển là có thể tổng hợp được bộ điều khiển mà không cần biết trước đặc tính của đối tượng một cách chính xác. Điều này thực sự hữu dụng cho các đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền.
Tuy nhiên nó cũng có những nhược điểm: đến bây giờ vẫn chưa có các nguyên tắc chuẩn mực cho việc thiết kế cũng như chưa có thể khảo sát tính ổn đỉnh, tính bền vững, chất lượng, quá trình quá độ cũng như quá trình ảnh hưởng của nhiễu… cho các bộ điều khiển mờ và nguyên lý tối ưu cho các bộ điều khiển này về phương diện lý thuyết. Điểm yếu của lý thuyết mờ là những vấn đề về độ phi tuyến của hệ, những kết luận tổng quát cho các hệ thống phi tuyến hầu như khó đạt được.
Điều khiển mờ chỉ cần xử lý những thông tin không cần chính xác hay không đầy đủ, những thông tin mà sự chính xác của nó chỉ cần thấy được giữa
các mối quan hệ của chúng với nhau và cũng chỉ có thể mô tả bằng ngôn ngữ nhưng vẫn có thể đưa ra những quyết định chính xác. Điều khiển mờ hay còn gọi là điều khiển thông minh, mô phỏng trên phương thức xử lý thông tin và điều khiển của con người, khởi đầu cho sự ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực điều khiển. Con người có khả năng tuyệt vời là chỉ cần qua một quá trình học hỏi tương đối ngắn cũng có thể hiểu và nắm rõ các quá trình phức tạp. Khả năng này được chứng tỏ thường xuyên trong cuộc sống đời thường, cho dù con người có ý thức được điều đó. Hãy xét một người lái xe ô tô là một ví dụ, khi anh ta lái xe chạy trên đường, trong đó ngưới lái xe được coi là thiết bị điều khiển và chiếc xe được coi là đối tượng điều khiển. Biết rằng người đó, hay thiết bị điều khiển có nhiệm vụ trọng tâm là điều khiển chiếc xe ô tô tới đích, song để hiểu rõ được phương thức thực hiện nhiệm vụ đó cũng cần xem xét anh ta phải xử lý những thông tin gì và xử lý chúng ra sao.
Đại lượng điều khiển thứ nhất là là con đường trước mặt. Anh ta có nhiệm vụ điều khiển chiếc xe đi đúng làn đường quy định, tức là phải luôn giữ cho xe nằm trong phần đường bên phải kể từ vạch phân cách, trừ những trường hợp phải vượt xe khác. Để làm được công việc đó, thậm chí anh ta không cần biết chính xác rằng xe của anh ta hiện thời cách vạch phân cách bao nhiêu mét, chỉ cần nhìn vào con đường trước mặt, anh ta cũng có thể suy ra được rằng xe hiện đang cách vạch phân cách nhiều hay ít và từ đó đưa ra quyết định phải đánh tay lái sang phải mạnh hay nhẹ.
Đại lượng điều khiển thứ 2 là tốc độ xe. Với nguyên tắc, để chuyến đi được thoải mái, xe tiết kiệm nhiên liệu, anh ta có nhiệm vụ giữ cho tốc độ xe được ổn định, tránh không phanh hoặc tăng tốc khi không cần thiết. Giá trị về tốc độ của xe mà người đó giữ cũng phải phụ thuộc nhiều vào môi trường xung quanh như thời tiết, cảnh quan, mật độ xe trên đường…và cũng phụ thuộc thêm anh ta có quen con đường đó hay không. Tuy nhiên quy nhiên luật điều khiển này cũng không phải là cố định. Giả sử phía trước có xe đi chậm hơn, vậy thì
thay vì giữ nguyên tốc độ, anh ta phải tạm thời thực hiện một nhiệm vụ khác là giảm tốc độ xe và tự điều khiển cho xe chạy theo một tốc độ mới, phù hợp với sự phản ứng của xe trước mặt cho tới khi anh ta cho xe vượt được xe đó.
Ngoài những đại lượng điều khiển trên mà người đàn ông phải đưa ra, anh ta có nhiệm vụ theo dõi tình trạng của xe như phải tìm hiểu xem trước làm mát của máy có tốt không? Áp suất dầu cao hay thấp, lượng nhiên liệu còn đủ hay không? Từ đó để có thể phân tích, nhận định kịp thời các lỗi của xe.
Đối tượng điều khiển là chiếc xe o tô phải có những tham số thay đổi cần phải được theo dõi và thu thập thường xuyên cho công việc đưa ra các quyế định về đại lượng điều khiển. Các tham số đó là áp suất hơi trong nốp, nhiệt độ máy… Sự thay đổi các tham số đó, anh ta nhận biết được có thể trực tiếp qua đèn tín hiệu trong xe, song cũng có thể gián tiếp qua phản ứng của xe với các đại lượng điều khiển.
Người đàn ông trong quá trình lái xe đã thực hiện tuyệt vời chức năng của một bộ điều khiển, từ thu thập thông tin, thực hiện thuật toán điều khiển (trong đầu) cho đến khi đưa ra tín hiều điều khiển kịp thời mà không cần phải biết một cách chính xác về vị trí, tốc độ, tình trạng của xe. Hoàn toàn ngược lại với khái niệm điều khiển chính xác, người đàn ông chỉ cần đưa ra những đại lượng điều khiển theo nguyên tăc xử lý “mờ” như:
+ Nếu xe hướng nhẹ ra vạch phân cách thì đánh tay lái nhẹ sang phải. + Nếu xe hướng đột ngột ra ngoài vạch thì đánh mạnh tay lái sang phải. + Nếu đường có đồ dốc lớn thì về số.
+ Nếu đường thẳng, khô, tầm nhìn không hạn chế và tốc độ chỉ hơi cao hơn binh thường một chút thì không cần giảm tốc độ.
Các nguyên lý điều khiển “mờ” như vậy, tuy chúng có thể khác nhau về số các mệnh đề điều kiện, song có chung một cấu trúc: “NẾU điều kiện 1 VÀ…VÀ điều kiện n THÌ quyết định 1 VÀ … quyết định m”.
Vậy bản chất nguyên lý điều khiển như người đàn ông đã làm thể hiện bằng thuật toán xử lý xe của anh ta như thế nào? Có những hình thức nào để xây dựng lại mô hình điều khiển theo nguyên lý mờ của người lái xe?, làm cách nào để có thể tổng quát hóa chúng thành một nguyên lý điều khiển mờ chung và từ đó áp dụng cho các quá trình tương tự? Đó chính là vấn đề của Lý thuyết điều khiển mờ.
Đặc điểm cũng là ưu điểm của điều khiển mờ là xử lí những thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ, đó là cách thức xử lí của bộ não con người được áp dụng đưa vào ngành kỹ thuật điều khiển. Đó cũng là điều không có trong hệ thống lý thuyết cổ điển.
Trong lý thuyết cổ điển, một phần tử chỉ có thể có hoặc không thuộc vào một tập hợp đang xét hay nói cách khác độ phụ thuộc của nó chỉ là 0 hoặc 1.
Một tập hợp mờ trong lý thuyết mờ, độ phụ thuộc của một phần tử có thể là giá trị bất kỳ nằm trong khoảng đơn vị [0,1]. Như vậy ta thấy rằng tập hợp mờ là một khái niệm suy rộng của tập hợp kinh điển, điều đó có ý nghĩa rất lớn trong kỹ thuật điều khiển.
Chúng ta vẫn quen với việc khảo sát một hàm với một tập xác định và một tập giá trị kinh điển, nhưng một hàm phụ thuộc thì không thể ánh xạ tất cả các phần tử trong tập hợp Mờ, hay trong thực tế không thể giải quyết tất cả các trường hợp của một vấn đề. Cho nên đối với một tập hợp Mờ thì số lượng hàm phụ thuộc là không xác định và điều này nó cho phép những hệ thống Mờ có được tiện ích tối đa trong một tình huống cho trước.
Như vậy khái niệm tập hợp và ánh xạ trong lý thuyết Mờ rất rộng lớn nên đủ khả năng để ta mô hình hoá các vấn đề thực tế phức tạp một cách đơn giản
dễ hiểu. Với các biến ngôn ngữ (thường sử dụng) làm cho các vấn đề kỹ thuật có dữ liệu mơ hồ trở nên chính xác, dễ kiểm tra. Từ đó logic Mờ giúp ta có những hệ thống điều khiển ổn định và có chi phí thấp.
Những lĩnh vực mà logic mờ được ứng dụng và có nhiều thành tựu: - Điều khiển.
- Định dạng mô hình mẫu (hình ảnh, âm thanh, xử lý dữ liệu). - Phân tích định lượng (nghiên cứu khoa học, quản lý).
- Suy luận (giao diện thông minh, robot, kỹ thuật phần mềm). - Phục hồi thông tin (dữ liệu).