针对复杂非线性系统的表达和控制问题一直是控制理论界的难题之一。作为一种表述方法和控制手段,模糊逻辑理论得到了大家的共同关注。本文介绍了基于Takagi—Sugeno(TS)模糊模型的非线性系统建模和控制器设计的理论。首先介绍了各种形式的TS模型以及它们对任意连续函数的逼近特性,其逼近特性决定了其能以任意精度近似任意实际非线性系统。然后介绍了如何使用模糊聚类算法和等价的前馈神经网络从样本数据中辨识离散的TS模型。在辨识的基础上,对一阶TS模型采用Sugeno型控制器,基于闭环系统的稳定性给出了通用的控制器的设计方法;对状态方程TS模型,采用并行分散补偿(PDC)技术,得出了闭环系统稳定的充分条件,并详述了这方面的研究进展,如放宽的稳定性充分条件和基于其上的性能满足最低衰减率的控制器设计。在考虑参数摄动的情况下,还给出了同时满足最低性能要求和一定鲁棒性的保性能控制器的设计方法。TS模型还可以应用到预测控制中去,文中给出了具体的基于TS模型的预测控制算法的实现。最后对二级倒立摆的仿真演示了模糊建模的效果和各种控制器的性能。