常规PID控制理论
PID控制经过半个多世纪的发展，已经成为工业过程控制中生命力最顽强、应用最广泛的基本控制策略。由于规律简单、鲁棒性好、运行可靠、易于实现等特点，在微处理技术迅速发展的今天，仍是目前工业生产过程控制系统中应用最广泛的一类控制器[20]。PID调节器实际是一个放大系数可自动调节的放大器，动态时，放大系数较低，可以防止系统出现超调与振荡；静态时，放大系数较高，可以h捉到小误差信号，提高控制精度。
PID控制器是把比例、积分和微分作用结合起来，以利用其各自的优点，通过线性组合作为控制器的输出量，作用于被控对象
PID控制器内各环节作用如下所述：
（1）比例环节实时地按照一定比例反映系统的偏差量 ，即一旦偏差出现，控制器立即产生控制作用，以减小偏差。比例系数KP越大，系统的调整时间就越短，稳态误差也越小，但KP过大，会造成超调量过大，引起系统不稳定。
（2）积分环节消除系统的稳态误差，提高系统的无差度。积分信败系数KI越大，积分作用越强，稳态误差越小，调整时间越短，但KI大，会造成稳定性变差。
（3）微分环节能及时地反映偏差量的变化趋势和变化率，有效改善系统的动态性能。通常，微分系数KD大，系统超调量减小，但KD大，也会造成系统稳定性下降。
5.1.2 模糊控制理论
模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）简称模糊控制（Fuzzy Control），是以模糊集清早合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法。它的诞生是以美国的L.A.Zadeh1965年提出的模糊集合论为标记的；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974年，英国的E.H.Mamdani首先利用模糊数学理论进行蒸汽机和锅炉控制方面的研究，并且获得成功，从此模糊控制的研究和应用一直十分活跃。
与传统控制器依赖于系统行为参数的控制器设计方法不同的是模糊控制器的设计是依赖于操作者的经验，因此模糊控制器实现了人的某些智能，是智能控制的一个重要分支，对于非线性控制应用广泛。
模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验，而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。
模糊控制主要具有以下几个显著的特点：
（1） 模糊控制是一种基于规则的控制；
（2） 适应性强；
（3） 系统的鲁棒性较强滑正颤，对参数变化不灵敏；
（4） 系统的规则和参数整定方便；
（5） 结构简单[21][22]。
模糊控制器主要包含三个功能环节：用于输入信号处理的模糊量化和模糊化环节，模糊控制算法功能单元，以及用于输出解模糊化的模糊判决环节。
模糊控制具有良好控制效果的关键是要有一个完善的控制规则。但由于模糊规则是人们对过程或对象模糊信息的归纳，对高阶、非线性、大时滞、时变参数以及随机干扰严重的复杂控制过程，人们的认识往往比较贫乏或难以总结完整的经验，这就使得单纯的模糊控制在某些情况下很粗糙，难以适应不同的运行状态，影响了控制效果。