输入变量模糊化后产生了由五部分组成的向量，这五个部分相对应于模糊化成员集的中等负值、小负值、零、小正值、中等正值。每个组件对应的Y轴的值代表该明晰输入值的隶属度。向量含有旋转误差(Error)和旋转误差差值(Cerror)模糊化值被表示为数组×1[]和X2[]。

　　图2和图3图形化地显示了旋转误差[Error)和旋转误差差值(Cerror)模糊化值。

　　模糊推理规则

　　模糊推理规则通过操作模糊化数据来确定系统的行为。具体来说，模糊化数据对照规则表进行应用。在语言方面，这就是输入数据Error、Cerror与规则表进行比较。规则表中包含了成员集NM、NS、ZE、PS、和PM，并根据控制面来操作。输出是通过有效“推断”或“既定”的规则。推理过程的描述见如下伪代码清单：

　　去模糊化

　　去模糊化是将模糊数据转换成明晰数据的过程。为了这个应用目的，去模糊化后的值确定用于驱动电机的PWM信号的占空比。占空比取决于使用修改后的质心计算功能。在这里采用的去模糊方法是用质心计算函数乘以一个系数。修改后的计算也称为质心点计算函数。