将
模糊控制同传统的
变结构控制相结合，就构成了模糊变结构控制。模糊变结构控制可以不依赖系统的模型，保持了常规
模糊控制器的优点，同时，模糊变结构控制又可以减弱单纯变结构控制系统存在的抖振。因此，模糊变结构是在不确定环境下，对于难以建模的复杂对象进行有效控制的一种智能控制方式。
与基于数学模型的古典控制的间接法相比，模糊控制是一种不需要
系统数学模型的直接控制方法，特别适合于那些定义不完善或难以精确建模的复杂过程。
变结构控制的优点是能够克服系统的不确定性，对于扰和未建模动态具有很强的鲁棒性；缺点是用于补偿干扰和未建模动态的高控制增益和在滑动面附近控制行为的高频转换而产生抖振现象。
模糊控制的控制作用在整个控制过程中按照推理规则而改变，可以看做一类变结构控制。但模糊控制和变结构控制有两点不同：(1)变结构控制是利用滑动模态来设计的，而模糊控制是依据专家和操作人员的经验而设计的；(2)当系统轨迹穿越滑动面时，变结构控制的控制作用的改变通常是不连续的，从而产生滑动模态，而模糊控制的控制作用的改变是连续的，不具有滑动模态。
模糊变结构控制是一种混合控制器，兼有模糊控制和变结构控制的优点；既解决了
模糊控制系统的稳定性和鲁棒性问题，又削弱了变结构控制中的抖振。其基本方法是在变结构控制系统的趋近阶段通过模糊逻辑调节控制作用来补偿未建模动力学的影响，使得系统轨迹既能快速趋近滑动面又能降低抖振，从而提高了变结构控制系统的品质。
将模糊控制和变结构控制相结合基本分为两种方式：一种通过
模糊控制规则自适应地调整符号函数项的幅度；另一种通过模糊控制规则直接确定滑动模态控制量,即直接把开关函数及其微分作为输入量,通过模糊推理获得滑动模态控制的控制量。后种方式具有直接、简单且保持整个系统稳定性的特点。
由于在趋近阶段变结构控制系统对参数变化和外部干扰很敏感，而只有在滑动模态才具有完全鲁棒性。因此，缩短甚至消除到达时间是提高
控制系统鲁棒性的一个很有效的方法。一个容易的加速趋近过程的方法是利用高增益反馈，而这又会加剧抖振。
这种方法仅仅是边界层法的重新定义，而不是更广意义上的变结构控制，且同样需要不确定性的界来保证系统的稳定性和鲁棒性。该方法是对饱和函数的分段线性逼近，由隶属函数的形状而决定逼近的程度，且当模糊集是均匀对称分布的正则集时，模糊推理的输入输出关系就等于饱和函数。
该方法与模糊滑动面法的不同之处在于
模糊控制器的输入除了滑动函数外，又考虑了滑动函数的变化，在常规的
模糊控制系统中，模糊控制器的输入一般取两项：系统偏差及其导数，控制的目的是使系统偏差趋于零。模糊变结构控制的目的是使滑动函数趋于零，即使系统状态沿滑动面运动。