评判一个控制系统性能的优劣,应当从它的动态性能、稳态性能和适应性能等方面进行综合评价.基本模糊控制系统虽然具有较好的动态性能和适应性能,但是却存在自身无法消除的稳态误差,使得其适用范围受到了很大的限制.目前,为了提高稳态精度,对基本模糊控制器进行改进的最常见的两种方法是:引入积分环节和在线自调整量化因子和比例因子.虽然这两种方法对改进模糊控制系统的稳态性能有明显的效果,但是,引入常见的积分环节会对系统的动态性能带来不良影响;而基于量化因子和比例因子常规自调整策略的模糊控制系统,其动态性能也不甚理想.该文将首先分别对以上两种常规方法的原理进行全面、深入的研究和分析,找出造成动态性能不佳的根源所在,然后分别有针对性地提出了"引入智能积分器"和"量化、从例因子智能自调整"的策略.对两种常规改进方法作了进一步的改进,并分别进行了仿真试验.仿真结果证明,两种新方法在使模糊控制系统稳态精度提高的同时,动态性能及适应性能均优于相应的基于常规改进方法的系统.然后,该文又在深入分析了基本模糊控制系统存在稳态误差的根本原因——"由于量化而引起的控制上的死区"之后,有针对性地引入两种插值算法对模糊控制器进行改进,消除了控制死区,从而从根本上消除了稳态误差.