自適應模糊控制是指具有自適應學習算法的模糊邏輯系統，其學習算法是依靠數據信息來調整模糊邏輯系統的參數。一個自適應模糊控制器可以用一個單一的自適應模糊系統構成，也可以用若干個自適應模糊系統構成。與傳統的自適應控制相比，自適應模糊控制的優越性在於它可以利用操作人員提供的語言性模糊信息，而傳統的自適應控制則不能。這一點對具有高度不確定因素的系統尤其重要。
自適應模糊控制有兩種不同的形式：
(1)直接自適應模糊控制:根據實際系統性能與理想性能之間的偏差，通過一定的方法來直接調整控制器的參數；
(2)間接自適應模糊控制:通過在線辨識獲得控制對象的模型，然后根據所得模型在線設計模糊控制器。
1、模糊系統的設計
2、模糊系統的逼近精度
萬能逼近定理表明模糊系統是除多項函數逼近器、神經網絡之外的一個新的萬能逼近器。模糊系統較之其它逼近器的優勢在於它能夠有效地利用語言信息的能力。萬能逼近定理是模糊邏輯系統用於非線性系統建模的理論基礎，同時也從根本上解釋了模糊系統在實際中得到成功應用的原因。
由該定理可得到以下結論：
3、仿真實例
