模糊控制方法实现了将人的控制经验转化为机器的自动化控制，它在家电、工业控制、机车控制、航天控制等领域都获得了巨大的成功。从理论上讲凡是人能进行的控制，通过模糊控制都能转化为计算机的控制，甚至转化后的计算机控制比原来人的控制更好。但关于模糊控制的本质却一直存在疑问。2015年第1期《前沿科学》杂志刊载了上海师范大学信息与机电工程学院副教授殷业的论文《模糊控制的本质》，该文详细的从粒函数的角度分析了模糊控制本质，从一个新的视角揭示了模糊控制的内涵。

    二十世纪九十年代初曾发生过一场关于模糊控制与模糊逻辑是否是“似是而非的成功”的问题的争论，当时几乎所有国际模糊控制领域相关的权威学者都参与其中，争辩的双方没有一方能完全说服另一方，这场争论的影响直到今天还存在，如：市场上不含任何模糊逻辑的控制器是否是模糊控制器？模糊化和去模糊化是模糊控制的必要步骤吗？

    殷业说，从上世纪九十年代至今20多年的时间里，模糊数学取得了很大的进步，特别是粒计算理论的出现，为彻底解决以上这些问题提供了必要的基础。然而什么是粒呢？殷业介绍说，粒是一个基本概念，通俗地讲是一个作为整体的研究对象，尽管它可能有复杂的结构，但在研究问题时不去考虑它的内部细节仍将其看成一个整体，这个整体就称为粒。粒的全体和粒结构则构成了粒层空间。每个个体中某抽象知识的集合构成抽象粒，其在抽象粒空间中运动形成的轨迹称为抽象粒曲线。粒是点的集合，点运动形成点函数，所以可以定义粒运动形成粒函数，即：粒曲线和粒函数形成一一对应的关系。

    殷业指出，控制系统必不可少的部分是：控制对象和控制器。控制的目的就是要使控制对象从现有状态转变为目标状态并保持。完成控制目的的方法是根据控制器的响应函数，不断地由输入得到输出实施对控制对象的操作。所以对于控制器而言，响应函数是实施控制的关键。

    如何得到控制器的响应函数？殷业介绍说，有两种方法可以得到响应函数，一是传统控制方法；二是模糊控制方法。传统控制方法是通过对系统进行建模，由自然规律得到系统的传递函数或状态函数所需满足的微分方程组，然后解微分方程得传递函数或状态函数，由传递函数或状态函数求得控制器的响应函数。通过这样的方法得到的控制器响应函数是精确的点函数。模糊控制方法本质上也是通过响应函数实施控制的，因为它的输入是精确值，输出也是精确值，所以它的作用也相当于一个函数器，如果我们对任何一个模糊控制器进行输入到输出的扫描，得到的就是响应函数。和传统控制方法不同的是获得响应函数的方法。模糊控制器使用的控制规则不是来自自然规律，而是人的控制经验。

    根据对模糊控制本质的分析，并基于粒函数理论可以获得一种新的模糊控制算法。这种算法的特点是，设计和实现的分离，其中模糊控制器中不再含有模糊逻辑运算，只有简单的二值逻辑，可以大大简化模糊控制器，并指导模糊芯片和模糊计算机的设计。

    殷业说，九十年代初发生的关于模糊控制的争论，现在可以清楚地看到，C.Elkan博士认为的模糊控制器不需要模糊逻辑的判断是正确的，但美国自动控制专家Zadeh教授提出的模糊集理论其意义在于它给出了一种实现人类大脑数据和机器二值数据之间相互转化和利用的方法，它在两大不同粒度的数据系统“人类语言数据系统”和“计算机数据系统”之间建立了桥梁，这一贡献是巨大的，从此自然科学和人文科学都可以用数学语言描述，人和机器的接口也有了初步的框架，也为最终建立适合智能计算的完整数学理论《有限精度数学》打下了基础。

    论文推荐人、上海师范大学信息与机电工程学院副院长黄继凤教授认为，殷业的这篇论文第一次明确地证明了模糊逻辑对模糊控制不是必要的，也就是存在不需要模糊化和去模糊化的模糊控制算法，文章中给出了新的模糊控制方法，该方法可以大大地简化现有的模糊控制算法，有很强的应用价值。