常规PID控制器无法实现参数的在线调整，为此在常规PID的基础上加设模糊参数自整定控制器，使其根据系统的偏差的大小、方向、以及变化趋势等特征，通过Fuzzy推理作出相应决策，自动的在线调整PID的三个参数ΔKp,ΔKI,ΔKD，以便达到更加满意的控制效果的目的。
模糊PID控制器是一种高级的控制策略，它通过引入模糊逻辑理论，改进了传统的PID控制器的局限性，特别是关于参数在线调整的问题。传统的PID控制器通常设定固定的Kp（比例增益）、KI（积分增益）和KD（微分增益），而模糊PID控制器能够根据系统的实时性能动态调整这些参数。
在模糊PID算法中，控制信号U(k)由比例项、积分项和微分项组成。比例项依赖于当前误差e(k)，积分项基于历史误差e(i)累加，微分项通过差分误差ek-e(k-1)计算。这里的T0是采样周期，TI和TD分别是积分时间和微分时间常数。Kp0、KI0和KD0分别是比例、积分和微分的初始值。模糊控制器会根据偏差E和偏差变化率EC的模糊推理结果，计算出ΔKp、ΔKI和ΔKD，进而调整Kp、KI和KD的值。
模糊参数整定器作为模糊PID的核心部分，有两个输入（偏差E和偏差变化率EC），三个输出（ΔKp、ΔKI和ΔKD）。它定义了7个模糊子集，分别对应偏差和偏差变化的不同状态。采用三角形对称的全交迭函数作为隶属度函数，进行归一化的模糊推理。模糊推理规则是基于对偏差和偏差变化率影响系统动态行为的理解制定的，例如，当偏差较大且偏差变化率与偏差同号时，可能需要减小Kp并增大KI来避免超调和振荡。
参数调整规则包括：
1. 大偏差时，提高Kp以加速响应，但为了避免超调，通常将KI设置为零。
2. 小偏差时，降低Kp，增加KI，以保持稳定性和减少振荡。
3. 极小偏差时，进一步减小Kp，可能增大KI，以消除静差。
4. 当偏差与偏差变化率同号时，反向的比例和积分作用可以防止超调和振荡。
5. 偏差变化率EC的大小影响Kp和KI的值，EC大时减小Kp，增大KI，反之亦然。
6. 微分作用的大小由KD控制，大偏差时KD接近零，小偏差时KD为正值，以改善动态特性和提高控制精度。
模糊规则表中的“2D - 3D”表示基于2D输入（偏差E和偏差变化率EC）和3D输出（ΔKp、ΔKI、ΔKD）的模糊控制规则。这样的规则集使得控制器能适应各种复杂的工况，从而提供更优的控制性能。
模糊PID控制器通过模糊推理自动调整PID参数，以适应系统的实时需求，提高控制系统的动态性能和稳态精度，是工业自动化和过程控制领域的一个重要技术。
