模糊控制在许多实际控制问题中得到成功应用，但从本质来看，模糊控制本身并没有特殊的魔力，可以看作是一种基于规则的控制器。传统控制器的出发点是被控对象的数学模型。模糊控制主要使用在被控对象的数学模型不存在或建立模型太复杂的情况下。从开始到现在，模糊控制一直是一个充满争议的领域。本文从四个方面对模糊控制理论中存在的问题进行研究，即模糊建模、不完备规则库问题、自适应模糊控制和语言型模糊控制系统稳定性分析。全文分六章，各章的主要内容如下： 第一章为结论，介绍模糊控制的研究背景、模糊控制的发展概况以及本文的内容安排。 第二章介绍模糊逻辑控制系统的理论基础。介绍了模糊逻辑控制系统理论的基本概念、基本原理、基本结构以及基本的分析和设计方法等。 第三章为模糊建模方法研究。这一章分两部分，第一部分研究由于学习样本数据十分稀少使得无法形成完备可靠的模糊规则库所带来的问题，提出局部线性趋势分析的概念，并由此给出了一种综合利用多项式逼近的小数据样本模糊建模方法。第二部分提出样本数据局部线性度量的概念、基于样本数据局部线性度量的模糊聚类和模糊建模方法，并在此基础上提出了一种高木-关野模糊逻辑系统的有效建模方法。 第四章研究对于模糊规则库不完备的模糊控制问题。给出了一种基于模糊集合相对基数的模糊集合距离度量方法，并给出一种基于模糊集合距离度量的模糊控制器实现方法，该方法能有效解决模糊控制器规则库不完备所引起的一系列问题。 第五章研究自适应模糊控制系统的设计。阐述了自适应模糊控制系统的基本结构和基本思想，讨论了基于快速收敛的递归最小二乘算法和线性局部趋势分析相结合的被控对象建模方法，提出采用模糊决策的方法由被控对象的模糊模型得到模糊控制规则。同时，基于快速收敛的递归最小二乘算法的模糊建模方法，提出了一种模糊自适应目标跟踪系统的设计与实现方法。 第六章研究了在被控对象的数学模型未知，但存在专家提供的有关被控对象和模糊控制器的语言型经验知识情况下，模糊控制系统的分析方法。提出了对系统的状态按照稳定与否分类，以及将状态空间按照彼此吸引子的不同进行分解的基本概念，并根据系统状态的分类结果以及状态空间的分解结果得出一种系统稳定性分析方法。