Abstract
由於設計模式與實際操作模式間之誤差，使得現代理論之發展與實際應用產生間隙（gap）， 因此處理程序的不定性（model uncertainty）， 成控制理論發展的新趨勢。而一般化工廠之控制器（或擾動 disturbacnes） 是已知並可用模糊關係（fuzzy me-mberships） 來表示其可能性，並藉擴展理論（extension principle）， 之代數計算來求得整個轉移函數（transfer function） 影射（mapping） 至頻域上之模糊範圍與關係（membership）大小分佈，並藉此評斷近似模式之重要性分佈，並以較符實際情況之策略做控制器參數調諧。應用模糊擴展理論（Fuzzy Extension Principle ）求得關係大小分佈可將實際操作狀態分成〝最可能〞（most possible）， 〝可能〞（possible）及〝不太可能〞（unlikely possible） 三區域。籍此提出一線性控制器設計針對最可能區域做控制品質最適化設計，而可能區域確保其滿足控制品值最低要求，而不太可能區域保證達控制設計最基本的韌性穩定要求。應用非線性的最適化程序（Nonlinear ProgrammingSolver）調諧控制器中參數，而針對模式控制設計，則改善以往以基態（nominal p-lant）設計而改調諧模式結構中所有參數，由模式範圍中之參數變化範圍中找出異於基態而又能使得〝最可能〞區域達最佳控制品質之設計，最後以一階控制PI，PID 等與現代控制理論 IMC（Interanl Model Control）寺與以前研究做比較，由模擬結果顯示此根據模糊擴展理論發展之新方法得很好之結果且改善現有模式控制方法。