标题中的“基于自适应粒子群算法的隧道窑温度模糊控制策略”是指在控制隧道窑温度过程中，采用了一种结合自适应粒子群优化算法（Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO）和模糊控制理论的方法。粒子群优化算法是一种借鉴生物群体行为的全局优化技术，而自适应则是指算法可以根据搜索过程动态调整参数，以提高搜索效率和解决方案的质量。
在描述中提到的“隧道窑燃烧过程中的大惯性、纯滞后、多变量、时变参数以及工作机理复杂等特征”，这些都是隧道窑温度控制面临的挑战。大惯性意味着系统响应速度慢，需要长时间才能达到设定温度；纯滞后是系统对输入信号的延迟反应；多变量则涉及多个相互影响的因素，如燃料供应、空气流量等；时变参数表示系统的运行条件会随时间变化；工作机理复杂指的是隧道窑内部热量传递和燃烧反应的复杂性。
文章内容中提到了利用清晰集构造模糊集法来确定模糊控制器的输入量和输出量的隶属函数。这是一种将清晰的、精确的数据转换为模糊数据的方法，以便进行模糊逻辑推理。模糊控制允许在不完全确定或非线性的情况下进行有效控制，通过定义模糊规则和隶属函数来处理这些不确定性。
自适应粒子群算法被用来提出新的温度模糊控制策略，这表明了算法在解决复杂控制问题上的应用。APSO的优势在于其能够在搜索空间中自我调整速度和位置参数，以寻找最优解，因此对于隧道窑温度控制这样复杂的优化问题，可以有效地找到最优控制参数。
在仿真研究和实时控制的结果中，模糊控制器表现出了良好的控制效果，能够克服多种干扰因素，保持隧道窑温度的稳定。这证明了结合自适应粒子群算法的模糊控制策略在实际工业应用中的可行性和有效性。
关键词“模糊控制”强调了利用模糊逻辑进行控制决策，“隧道窑”是应用场景，“温度”是控制目标，“自适应粒子群算法”是实现控制策略的关键工具。文章可能涵盖了如何构建模糊规则库、如何设计模糊控制器的结构、APSO算法的改进和实现细节、以及仿真和实验验证的过程。
这篇文章探讨了一种创新的控制方法，即使用自适应粒子群算法优化的模糊控制系统，以解决隧道窑温度控制中的复杂问题，实现了更高效、稳定的温度控制。这一研究对于工业窑炉的能源利用效率提升和产品质量控制具有重要的理论与实践意义。
