模糊控制理论需要解决的系统方法有：人的知识和经验的表达，知识推理的法则，人的知识的获取和总结，模糊控制系统和稳定判据，模糊控制系统的学习，模糊控制系统的分析及模糊控制系统的设计等。

模糊控制技术需要解决的具体问题有：模糊控制器的构造,模糊信息与精确信息转换的物理结构与方法,模糊控制器对外界环境的适应性及适应技术,实现模糊控制系统的软技术,模糊控制器和被控对象的匹配技术等。

模糊控制的实质是非线性的智能控制，它有一个明显的区别是不仅仅有系统化的理论，还有大量的实际应用背景。模糊控制的核心是控制规则，控制器的性能由控制规则是否正确直接起作用，同时，也受控制规则的数量影响[14]。

随着模糊控制的研究越来越深入,人们对它的了解也越来越多,用模糊控制来解决各种数学模型不确定的问题,或是非线性,时变,滞后,模型不完全系统控制等问题也更加精确和方便。因此，越来越多的领域应用到它，同时，模糊控制的技术也一直在进步中，这也更加促进了对生产发展的作用。