自调整因子模糊控制是一种基于规则修改的模糊控制，它的模糊控制规则可随它所控制的过程的运行和环境的变化而自动的修改，从而使系统的性能达到令人满意的水平。这种控制方法较之常规的固定模糊控制规则的模糊控制方法，对环境变化有较强的自适应能力，在随机环境中能对控制器进行自动校正，使得在被控对象特性变化或扰动的情况下，控制系统保持较好的性能。因此它在控制被控对象的同时，还要了解被控过程，它实际上是将模糊系统辨识和模糊控制结合起来的一种控制方式。通过辨识能更好的了解被控过程，以便使控制器能跟上过程和环境的变化。这样，控制器本身就具有一定的适应能力，或者说模糊自调整控制器具有一定的智能。
自调整模糊PID控制器是由一个标准PID控制器和一个Fuzzy自调整机构组成。根据输入信号偏差e的大小、方向以及变化趋势等特征，通过Fuzzv推理做出相应决策，在线调整P、I、D参数修正值△KP、△KI和△KD以适应控制系统的参数变化和工作条件变化。研究表明，模糊控制和PID控制的结合是提高控制性能的有效手段。它是为提高系统的控制精度和鲁棒性，而提出的一种利用模糊逻辑对PID控制器进行在线自调整的方法。在系统中，模糊控制器的设计将是设计的核心，因为它的好坏将直接影响到Kp、KI和KD的选取，从而影响到系统的控制精度。自调整模糊PID控制系统结构如图1。
自调整因子模糊控制是在简单模糊控制器的基础上，增加了三个功能块儿构成的一种模糊控制器。三个功能块为：
1．性能测量——用于测量实际输出特性与希望特性的偏差，以便为控制规则的修正提供信息，即确定输出响应的校正量。
2．控制量校正——将输出响应的校正量转换为对控制量的校正量。
3．控制规则修正——对控制量的校正通过修改控制规则求实现。自调整因子模糊控制算法具有很强的自适应能力，因此选择它作为研究对象之一。
模糊控制系统的核心部分是模糊控制器。也就是说，模糊控制器的性能将决定着该系统控制性能的好坏；而模糊控制器自身性能又取决于模糊语言规则合成推理。在通常情况下，模糊控制器一旦设计完成，其语言规则和合成推理往往是确定的，也就是不可调整的。但是，对于某些场合，为了使一类模糊控制系统具有更强的通用性，使它能适用于不同的被控对象，而同样能获得满意的控制特性，这就要求模糊控制器具有自调整性能。自调整因子模糊控制器就具有这样的功能。
