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模糊理论自诞生就受到了控制界的关注和重视，模糊控制技术在许多领域取得了飞速的发展，它能有效地利用专家知识和现场的操作经验来优化控制策略，因而广泛地应用于各种工程领域，特别是具有大滞后、非线性和不确定特性的对象。近年来，伴随着模糊控制在工程应用的巨大成功，许多研究人员开始着眼于模糊控制的理论研究以揭开模糊控制器的本质结构并提高模糊控制器的性能，模糊系统的逼近特性、自适应模糊控制器就是其中的两个重要研究方向，将模糊控制同其它控制手段相融合而形成的复合控制也是目前研究和应用的热点之一。基于此，本文重点对以上提及的几个模糊控制的理论和应用问题展开研究。 在第3章对模糊系统的逼近特性进行了研究，定量分析了具有不同构成的模糊系统的逼近能力，利用模糊基函数推导了各种类型的模糊系统的逼近误差边界，并对各种模糊系统的逼近特性进行了比较，证明了采用标准三角形隶属函数的模糊系统的逼近特性优于采用其它隶属函数的模糊系统，而T-S模糊系统的逼近特性优于Mamdani模糊系统。还对不同推理算子和解模糊方式对模糊系统逼近精度的影响进行了研究，表明具有代数积和中心平均解模糊器的模糊系统具有较好的逼近特性，并在此基础上构造了一种新型的具有3阶逼近精度的模糊系统。 在第4章针对具有非线性和不确定特性的对象提出了一种新型的自适应模糊控制器设计方案。利用模糊系统的逼近特性，通过调整模糊控制器的参数在线逼近未知对象的特性，从而获得理想的控制律，或者直接构造模糊系统来逼近理想的控制律。之后采用Popov超稳定理论提出了新型的自适应模糊控制器设计方案，确保系统状态渐近稳定和参数收敛。针对不同的需求在系统设计中分别引入了Mamdani模型和T-S模型得到了不同类型的自适应控制律，并通过仿真试验验证了方案的有效性。同其它基于 Lyapunov稳定理论的设计方案相比，本方案将模糊系统最小逼近误差的限制从误差平方可积放宽到误差有界，这在实际的模糊系统设计中更容易实现。同时方案避开了复杂的Lyapunov函数构造问题，可以获得更为一般的自适应律形式，能有效改善状态和参数收敛的速度，为自适应模糊控制器的设计提供了一种新的途径。 最后，在第5章将模糊控制技术应用于多联式变制冷流量（Multiple Variable Refrigerant Volume, MVRV）空调的温度调节系统。由于MVRV中各房间对象特性的差异以及内机的制冷/热管线长度各不相同，造成对象的参数特别是滞后时间相差很大，给系统的建模和稳定控制带来了一定的难度。本文针对MVRV中存在的参数时变和不确定滞后特性，提出了一种新型的改进 Smith预估控制方案。先分析了基本的Smith预估器的结构、特点和不足，之后采用相关性分析方法补偿系统时滞的不确定因素，通过引入平均幅度差函数AMDF实时估算对象的滞后时间；又针对AMDF函数受增益匹配误差影响较大的问题设计了模糊补偿器，在线对Smith预估器的增益进行修正，从而在模型参数不完全匹配的情况下控制系统也能保持良好的控制特性和参数适应性。仿真结果显示了该方案能有效抑制参数时变带来的影响，同传统的Smith预估器相比具有良好的稳定性和鲁棒性。最后将该方案应用于MVRV系统中，实现了不同参数房间的稳定和精确的温度调节，在实际应用中取得了良好的应用效果。