到目前为止，模糊控制已经成为智能控制的重要的形式。模糊控制器已有T-S模糊控制器和mamdanl模糊控制器等多种形式。提高模糊控制精度的方法有多种，其中变论域就是一种提高模糊控制精度的新方法。变论域思想的关键是伸缩因子，本文就在伸缩因子的设计上进行了研究，本文取得的主要成果如下：（1）通过对基本伸缩因子的分析，认为基本的伸缩因子缺乏智能性。考虑增加伸缩因子的智能性本文设计了新型输入伸缩因子Ⅰ，充分利用误差和误差变化自身的形式变化来增加伸缩因子的智能性。根据智能划分的原理设计输出论域的伸缩因子，该伸缩因子在不同的区段给出不同的控制规律，同输入信号的基本论域与模糊控制器共同构成了变论域模糊控制器。仿真考察基于该伸缩因子的变论域模糊控制器的控制性能，选取典型二阶对象在阶跃信号下考察控制器的调整性能和在正弦信号下考察该控制器的跟踪性能。通过改变被控对象的参数和被控对象的结构进一步考察控制器对被控对象参数变化的适应能力。仿真结果证明该控制器控制性能较好，对参数变化有较好的适应能力。（2）进一步分析新型输入伸缩因子Ⅰ，认为新型输入伸缩因子Ⅰ仅单独考虑误差和误差变化，没有考两个输入间的协同作用。考虑在权衡误差和误差变化间协同作用，设计了新型输入伸缩因子Ⅱ。输出伸缩因子选取智能分段控制的伸缩因子同新型输入伸缩因子Ⅱ以及模糊控制器共同构成了基于新型伸缩因子Ⅱ的变论域模糊控制器。仿真考察基于该伸缩因子的变论域模糊控制器的控制性能，选取典型二阶对象在阶跃信号下考察控制器的调整性能和在正弦信号下考察该控制器的跟踪性能。通过改变被控对象的参数和被控对象的结构进一步考察控制器对被控对象参数变化的适应能力。仿真结果证明该控制器控制性能较好，对参数变化有较好的适应能力。（3）将新型伸缩因子Ⅱ、智能分段的输出伸缩因子以及模糊控制器共同设计了基于新型伸缩因子Ⅱ的变论域模糊制导律。仿真考察该制导律的制导性能，选取几种典型的目标大机动，考察变论域模糊制导律在拦截不同目标机动下的制导性能。对比例导引律和解析描述的模糊制导律同时做了相同条件下的仿真进一步比较该制导律的制导性能。仿真结果证明，该制导律脱靶量更小，弹道更平直，更易于工程实现。