四旋翼无人机执行任务时会受到大气紊流对姿态的干扰, 为此提出一种运用变论域模糊理论优化传统PID控制器的方法。根据运动学方程建立了控制精度更为准确的四旋翼无人机非线性模型。由于大气紊流具有随机性强的特点, 基于Dryden模型得到了大气紊流的分量模型。考虑到传统PID控制器抗干扰能力不足, 因此, 结合可变论域模糊控制设计出了变论域模糊自适应PID控制器。在Simulink环境下对两种控制器先后加入了大气紊流和阶跃响应干扰进行仿真比较, 结果显示, 优化后的控制器鲁棒性和稳定性均优于PID传统控制器。

为了提高线性自抗扰控制(LADRC)应用下的光电稳定平台稳定精度及抗干扰能力, 提出一种变论域模糊自抗扰控制(VFADRC)方法。在系统模型未知的情况下, 在线性自抗扰的设计中引入不依赖模型信息的模糊控制器, 使用伸缩因子函数实现变论域设计, 并将VFADRC与线性自抗扰及模型辅助自抗扰(MLADRC)方法进行仿真对比。仿真结果表明: 所设计的变论域模糊自抗扰控制器具有调节时间短、超调量小的优点, 同时抗扰性能大幅提高, 能够有效提高光电稳定平台的干扰抑制能力。

电压模式Buck-Boost变换器是一个典型的非最小相位系统。根据DC-DC Buck-Boost变换器的工作特性，运用状态空间平均法建立其小信号模型，据此设计PI控制器参数。Buck-Boost变换器是一个时变的非线性系统，传统PI控制难以达到最优的控制效果，由此采用模糊PI控制来规避PI控制的弊端。针对模糊PI控制在被控量变化较大时，控制精确度变差的问题，设计了模糊论域自适应伸缩变化的变论域模糊PI控制器，对Buck-Boost电路进行控制。通过Matlab/Simulink环境仿真，实验结果表明，变论域模糊PI控制具有更好的动态控制性能。

为提高机载光电跟瞄平台的跟踪性能, 将模糊控制与PID控制相结合, 通过改变模糊控制器输入与输出变量的论域, 来提高模糊PID控制器的适应性, 以改善光电跟瞄平台的控制性能。仿真结果表明, 该方法能够减小超调量, 缩短响应时间, 提高控制精度, 具有较好的鲁棒性。

针对尾坐式飞行器垂直飞行状态下易受突风和乱流的干扰，为了提高系统的稳定性和动态性能，设计了一种变论域分形模糊PID控制器，并在分形因子中引入一个归一化误差加速度参量来反映系统响应的快慢程度。通过在分形时刻进行论域的自调整，以分形时刻系统的误差变量值作为新的误差变量论域范围，其他变量的论域范围也进行相关联的调整，从而重新激活全局的模糊规则，对PID控制器的参数进行调整，以提高系统的响应速度和控制精度。通过仿真表明，该方法不仅提高了系统的动态响应特性和稳态性能，而且具有较强的自适应能力和抗干扰能力。

针对复杂的列车横向模型，设计了半主动悬挂变论域模糊控制器。介绍了变论域模糊控制的基本原理，推广了它的收敛条件，并证明其适用于列车横向悬挂系统。给出了17自由度的列车动力学模型，利用Simulink软件建立了列车横向模型。最后，以列车横向速度和加速度作为模糊控制器的输入变量，以阻尼器电流作为模糊控制器的输出变量，设计了潜遗传变论域模糊控制器，并进行了仿真实验。根据实验结果计算了列车横向加速度的最大值、均方根值和功率谱密度最大值，并对变论域模糊控制、普通的模糊控制和被动悬挂进行了对比。仿真结果表明：变论域模糊控制降低了列车横向加速度最大值、均方根值和功率谱密度最大值，控制结果好于普通的模糊控制和被动悬挂。

传统最大功率跟踪(MPPT)方法如电导增量法存在较大稳态误差和波动, 加入模糊控制后, 虽然系统的动态性能有所改进, 但由于模糊论域固定, 控制还是略微粗糙, 稳态时存在波动。文章采用变论域模糊控制对MPPT进行控制, 其优点是不需要过多经验来设定规则表, 通过输入改变伸缩因子从而改变论域的范围, 使控制更加灵活, 缩短了响应时间, 缩小了稳态误差和波动, 从而保护光伏负载, 极大提高太阳光利用率。分别在固定环境和变化环境中对系统进行仿真, 从输出功率和负载电压两方面对变论域模糊控制的优越性进行论证。