Lôgic mờ (tiếng Anh: Fuzzy logic) được phát triển từ lý thuyết tập mờ để thực hiện lập luận một cách xấp xỉ thay vì lập luận chính xác theo lôgic vị từ cổ điển. Lôgic mờ có thể được coi là mặt ứng dụng của lý thuyết tập mờ để xử lý các giá trị trong thế giới thực cho các bài toán phức tạp (Klir 1997).
Người ta hay nhầm lẫn mức độ đúng với xác suất. Tuy nhiên, hai khái niệm này khác hẳn nhau; độ đúng đắn của lôgic mờ biểu diễn độ liên thuộc với các tập được định nghĩa không rõ ràng, chứ không phải khả năng xảy ra một biến cố hay điều kiện nào đó. Để minh họa sự khác biệt, xét tình huống sau: Bảo đang đứng trong một ngôi nhà có hai phòng thông nhau: phòng bếp và phòng ăn. Trong nhiều trường hợp, trạng thái của Bảo trong tập hợp gồm những thứ "ở trong bếp" hoàn toàn đơn giản: hoặc là anh ta "trong bếp" hoặc "không ở trong bếp". Nhưng nếu Bảo đứng tại cửa nối giữa hai phòng thì sao? Anh ta có thể được coi là "có phần ở trong bếp". Việc định lượng trạng thái "một phần" này cho ra một quan hệ liên thuộc đối với một tập mờ. Chẳng hạn, nếu Bảo chỉ thò một ngón chân cái vào phòng ăn, ta có thể nói rằng Bảo ở "trong bếp" đến 99% và ở trong phòng ăn 1%. Một khi anh ta còn đứng ở cửa thì không có một biến cố nào (ví dụ một đồng xu được tung lên) quyết định rằng Bảo hoàn toàn "ở trong bếp" hay hoàn toàn "không ở trong bếp". Các tập mờ được đặt cơ sở trên các định nghĩa mờ về các tập hợp chứ không phải dựa trên sự ngẫu nhiên
Lôgic mờ cho phép độ liên thuộc có giá trị trong khoảng đóng 0 và 1, và ở hình thức ngôn từ, các khái niệm không chính xác như "hơi hơi", "gần như", "khá là" và "rất". Cụ thể, nó cho phép quan hệ thành viên không đầy đủ giữa thành viên và tập hợp. Tính chất này có liên quan đến tập mờ và lý thuyết xác suất. Lôgic mờ đã được đưa ra lần đầu vào năm 1965 bởi GS. Lotfi Zadeh tại Đại học California, Berkeley.
Điều khiển đạo hàm tích phân roportional (PID) là một cách được thiết lập tốt để điều khiển một hệ thống hướng tới vị trí hoặc cấp độ mục tiêu. Nó thực tế có mặt khắp nơi như một phương tiện kiểm soát nhiệt độ và tìm thấy ứng dụng trong vô số các quá trình hóa học và khoa học cũng như tự động hóa. Điều khiển PID tuy nhiên không phải không có vấn đề. Nó có thể mang lại ít hơn kết quả lý tưởng trong các tình huống khi giá trị mục tiêu thay đổi.
Trong nỗ lực cải thiện hiệu suất, một số nhà sản xuất thiết bị đang khám phá giá trị của việc sử dụng logic fuzzy mờ ảo để kiểm soát quá trình
Lôgic mờ có thể được sử dụng để điều khiển các thiết bị gia dụng như máy giặt (cảm nhận kích thước tải và mật độ bột giặt và điều chỉnh các chu kỳ giặt theo đó) và tủ lạnh.
Một ứng dụng cơ bản có thể có đặc điểm là các khoảng con của một biến liên tục. Ví dụ, một đo đạc nhiệt độ cho phanh (anti-lock brake) có thể có một vài hàm liên thuộc riêng biệt xác định các khoảng nhiệt độ cụ thể để điều khiển phanh một cách đúng đắn. Mỗi hàm ánh xạ cùng một số đo nhiệt độ tới một chân giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Sau đó các chân giá trị này có thể được dùng để quyết định các phanh nên được điều khiển như thế nào.
Trong hình, cold (lạnh), warm (ấm), và hot (nóng) là các hàm ánh xạ một thang nhiệt độ. Một điểm trên thang nhiệt độ có 3 "chân giá trị" — mỗi hàm cho một giá trị. Đối với nhiệt độ cụ thể trong hình, 3 chân giá trị này có thể được giải nghĩa là 3 miêu tả sau về nhiệt độ này: "tương đối lạnh", "hơi hơi ấm", và "không nóng".
Hầu hết các máy logic mờ đều có tính năng điều khiển onetouch. Được trang bị các tính năng tiết kiệm năng lượng, chúng tiêu thụ ít năng lượng hơn và đáng để trả thêm nếu bạn rửa đầy tải hơn ba lần một tuần. Các cảm biến sẵn có giám sát quá trình giặt và chỉnh sửa để mang lại kết quả giặt tốt nhất.
Logic mờ kiểm tra mức độ của bụi bẩn và dầu mỡ, lượng xà phòng và nước cần thêm, hướng quay, v.v. Máy cân bằng lại tải giặt để đảm bảo kéo sợi chính xác. Khác, nó làm giảm tốc độ quay nếu phát hiện sự mất cân bằng. Thậm chí phân phối tải giặt làm giảm tiếng ồn quay. Logic mờ Neuro kết hợp các cảm biến quang học để cảm nhận bụi bẩn trong nước và cảm biến vải để phát hiện loại vải và điều chỉnh chu kỳ giặt.
Máy giặt logic mờ đang trở nên phổ biến. Những máy này cung cấp những lợi thế về hiệu suất, năng suất, đơn giản, năng suất và chi phí ít hơn. Các cảm biến liên tục theo dõi các điều kiện khác nhau bên trong máy và theo đó điều chỉnh các thao tác để có kết quả giặt tốt nhất. Vì không có tiêu chuẩn cho logic mờ, các máy khác nhau thực hiện theo cách khác nhau.
Thông thường, logic mờ kiểm soát quá trình giặt, lượng nước, nhiệt độ nước, thời gian giặt, hiệu suất xả và tốc độ quay. Điều này tối ưu hóa tuổi thọ của máy giặt. Các máy tinh vi hơn cân tải trọng (vì vậy bạn có thể quá tải máy giặt), tư vấn về lượng chất tẩy cần thiết, đánh giá loại chất liệu vải và độ cứng của nước, và kiểm tra xem chất tẩy rửa ở dạng bột hay dạng lỏng. Một số máy thậm chí còn học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ, ghi nhớ các chương trình và điều chỉnh chúng để giảm thiểu chi phí vận hành.