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本文主要研究模糊控制过程中输入输出论域的伸缩变化对控制性能的影响以及如何利用论域的变化提高控制性能。分析并总结控制参数(量化、比例因子、规范化因子(Scaling factors))在控制中的变论域作用，指出这些参数与变论域伸缩因子的关系，并通过大量仿真实例说明以上参数通过伸缩论域对控制性能的影响。 针对模糊控制过程中基本论域范围确定的难题，提出用模糊规则描述控制过程中输入输出论域应遵循的伸缩变化，并将其与神经网络相结合，得到两种切实可行的模糊控制器：基于模糊规则的变论域