自适应模糊控制（adaptive fuzzy control），工学-控制科学与工程-智能控制-智能控制-模糊控制-智能优化控制，以模糊控制理论为基础，与自适应控制技术相结合的控制技术。自适应模糊控制将自适应的功能引入到模糊控制器的结构中，根据系统的运行状态获取过程状态的连续信息，通过在线辨识和修正过程的模糊模型，从中获得所需要的模糊控制规则，实现在线模糊控制规则的自学习和模糊控制器参数的自动调整，使系统具有自适应、自学习的能力。自适应模糊控制在任何运行状态下均能得到比普通模糊控制更好的控制性能，具有较强的鲁棒性。自适应模糊控制对于那些具有非线性、大时滞、高阶次的复杂系统有着更好的控制效果。从20世纪60年代中期开始，美国学者L.A.扎德（L.A.Zadeh）和英国学者E.H.曼达尼（E.H.Mamdani）等人分别在模糊集理论和模糊控制领域做出了开创性的工作。然而，普通的模糊控制并不具有适应过程持续变化的能力，从而使模糊控制器仅限于在操作者富于经验的工况下应用。