本文针对私有区块链网络中验证节点固定配置无法适应动态工作负载的问题，提出了一种基于Takagi-Sugeno（TS）模糊推理系统的闭环动态缩放控制器。私有区块链通常运行在固定节点配置下，当负载较轻时过多节点浪费资源，负载较重时节点不足导致区块生产缓慢和最终确认延迟。该控制器读取实时区块链参数（区块生产时间、区块大小、活跃节点数），通过三角隶属函数将这三个输入量化为三个语言变量（低、中、高），并基于完整的27条规则库（使用乘积t-norm聚合）输出连续效率评分以及缩放建议（增加、维持、减少）。关键贡献在于对隶属函数进行了经验性重新校准，将语言术语锚定在测试床的实际运行范围内，而非理论极值。实验在基于Substrate的10节点私有区块链网络上进行，该网络存储了来自昆士兰政府开放数据门户的真实智能水表数据哈希。统计分析针对4、7、10个活跃节点的配置，确认控制器产生了反映每种配置供应状态的独特运行剖面。在闭环实验中，控制器能够双向自动调整验证节点参与：在负载上升时激活节点，在过度供应时移除节点，从两个方向收敛到相同的稳定均衡。与三个基于阈值的基线相比，该控制器在保持可比区块生产时间的同时，显示出更少的缩放振荡。结果表明，TS模糊推理可以支持私有区块链部署中的自主验证节点管理，其稳定缩放行为是阈值方法无法比拟的。本文适合区块链系统研究者、共识机制设计者以及关注资源优化的运营者阅读。