JPH02273835A - ファジィ推論装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （ａ）産業上の利用分野 この発明は、入力信号の変化に適応して自動制御などを
行うファジィ推論装置に関する。

（ｂ１発明の概要 この発明に係るファジィ推論装置は、例えばプロセス制
御などを行う際、ファジィ推論装置に対する入力信号の
変動に応じてファジィ推論の前件部のスケールが自動的
に設定されるようにしたものである。

（Ｃ）従来の１支術 一般に、ファジィ推論装置を用いて自動制御系などを制
御する場合、制御系の状態に応じて変動する、ファジィ
推論装置の入力信号の上限値および下限値を予想して前
件部のスケールが設定されている。

（ｄ）発明が解決しようとする課題 ファジィ推論装置を自動制御系などの制御に用いること
により、簡単な数式などによって表されない制御系に対
しても、人間のオペレータが持つ経験的知識に基づいた
ルールとメンバシップ関数を設定することによって精度
の高い自動制御を行うことができる。

ところが、ファジィ推論装置に対する入力信号の変動幅
を予測して最適なスケールを予め設定することは困難で
ある場合が多（、通常は制御試験を数回行って思考錯誤
によってメンバシップ関数のスケールを設定・変更しな
ければならなかった。このため、スケールの設定に時間
がかかり、使いやすさの面で難点があり、汎用性が乏し
かった。また、最適でないスケールが設定された場合、
たとえばスケールが大きすぎると、中心（ゼロ）に近い
メンバシップ関数が集中的に使用され、操作量がなかな
か変化せず連応性が悪化し、スケールが小さすぎると、
中心（ゼロ）から離れた外側のメンバシップ関数が集中
的に使用され、操作量が大幅に変化するのでハンチング
が起きるという問題があった。

この発明の目的は、ファジィ推論装置に対する入力信号
の履歴に基づいて前件部メンバシップ関数のスケールが
自動的に設定されるようにし、また前件部メンバシップ
関数の使用頻度が略均等化するようにして、上記従来の
問題点を解消したファジィ推論装置を提供することにあ
る。

（ｅ１課題を解決するための手段 この発明のファジィ推論装置は、前件部基本メンバシッ
プ関数の変数軸のスケールまたは前件部基本メンバシッ
プ関数に対する入力信号のスケールを変更して前件部メ
ンバシップ値を求める前件部メンバシップ値演算手段と
、 入力信号の履歴から入力信号の変動による各前件部メン
バシップ関数の使用頻度が略均等化する前件部メンバシ
ップ関数のスケールを決定する前件部スケール決定手段
を備えたことを特徴としている。

（［１作用 この発明の構成例であるファジィ推論装置のブロック図
を第１図および第２図に示す。

第１図において前件部スケール決定部１は入力信号の大
きさとその変動に応じて入力信号スケール変更部３へ制
御信号を与える。入力信号スケール変更部３は前件部ス
ケール設定部１からの制御Ｂ信号に基づいて入力信号の
ゲインを調整して前件部基本メンバシップ関数発生器４
へ入力信号を与える。この前件部スケール決定部１と入
力信号スケール変更部３とによって前件部基本メンバシ
ップ関数発生器４に対する入力信号が正規化される。前
件部基本メンバシップ関数発生器４は与えられた入力信
号のメンバシップ値を発生する。この入力信号スケール
変更部３と前件部基本メンバシップ関数発生器４がこの
発明に係る前件部メンバシップ値演算手段に相当する。

後件部論理演算部５は前件部メンバシップ値に基づいて
後件部論理演算を行い推論値を出力する。前記１〜５に
よってファジィ演算部６が構成される。デファジファイ
部７は与えられた推論値から確定値を求める。

上記前件部スケール決定部１は入力信号の所定時間にお
ける平均値に比例した信号を入力信号スケール変更部３
へ与える。これにより入力信号スケール変更部３はたと
えば入力信号の絶対値の平均値が前件部メンバシップ関
数のスケールのｌ／２となるように入力信号の値を一定
のゲインで変更する。このことにより前件部基本メンバ
シップ関数発生器４に対する入力信号の所定期間におけ
る絶対値の平均値は前件部メンバシップ関数のスケール
の１／２となる。このように入力信号の絶対値の平均値
によってメンバシップ関数の使用範囲の中央値が判り、
これをスケールの中間値に対応させることによって入力
信号の変動による各前件部メンバシップ関数の使用頻度
が略均等化することになる。

第１図に示した例は前件部基本メンバシップ関数に対す
る入力信号のスケールを変更した例であったが、第２図
に示すように、逆に前件部基本メンバシップ関数の変数
軸のスケールを変更してもよい。すなわち第２図におい
て前件部スケール決定部ｌは入力信号の履歴に基づいて
前件部メンバシップ関数のスケールを決定する信号を発
生する、前件部基本メンバシップ関数発生器４は、前件
部スケール決定部１からの信号により前件部メンバシッ
プ関数の変数軸のスケールを変更する。この場合も、前
件部スケール決定部ｌが例えば所定期間の入力信号の絶
対値の平均をとり、この平均値に比例して前件部メンバ
シップ関数の変数軸のスケールを変更するようにして、
入力信号の変動による各前件部メンバシップ関数の使用
頻度を略均等化することができる。

（ａ実施例 この発明をプロセス制御系に適用したファジィ推論装置
のブロック図を第３図に示す、同図において１４が制御
対象であり、例えば液温を制御する制御系の場合、その
入力はヒータの発熱量、出力は液温を測定する温度セン
サの出力である。同図において制御対象１４以外がコン
トローラであり、目標値に対する制御量Ｙの偏差ｅと偏
差微分値Δｅよりファジィ推論を行い、操作量の変化分
ΔＵを求め、これを前回の操作量に加えて今回の操作量
Ｕとして制御対象に出力する。微分器１０は偏差ｅから
偏差微分値Δｅを求める。１１は偏差ｅに対してゲイン
Ｇ１で増幅（減衰）して正規化した偏差信号Ｅを出力す
る増幅回路、１２は偏差微分値Δｅに対してゲインＧ２
で増幅（減衰）して正規化した偏差微分値ΔＥを出力す
る増幅回路である。ファジィ推論部１３はこの２つの入
力信号ＥおよびΔＥによってファジィ推論を行い、操作
量Ｕを出力する。

第３図においてｌが前件部スケール決定部であり、偏差
ｅと偏差微分の値Δｅを読み取って後述する所定の処理
を行って増幅回路１１．１２に対してゲイン制御信号を
出力する。前件部スケール決定部１においてＣＰＵ２０
は前件部スケールを決定するための処理を統括する。Ｒ
ＯＭ２１にはスケールの処理プログラムが予め書き込ま
れている。ＲＡＭ２２はｅおよびΔｅの所定期間の履歴
を記憶する領域や増幅回路１１．１２へ与えるゲイン制
御データなどを記憶する領域を備えている。また、この
ＲＡＭ２２は電源オフ時にも電池２６によりバッテリバ
ックアップされる。■５．１６は偏差ｅおよび偏差微分
の値Δｅをサンプリングするサンプルホールド回路、１
７．１８はその値をディジタルデータに変換するＡ−Ｄ
変換器である。ＣＰＵ２０はＩ１０ポート１９を介して
偏差ｅと偏差微分の値Δｅのディジタルデータを読み込
む。２４．２５はＩ１０ボート２３にセットされたデー
タをアナログ信号に変換するＤ−Ａ変換器であり、ＣＰ
Ｕ２０はＩ１０ボート２３に増幅回路１１．１２のゲイ
ン制御データをセットすることによって偏差ｅおよび偏
差微分の値Δｅに対するゲインを設定する。

第４図（Ａ）〜（Ｃ）は前記ファジィ推論部１３におい
て用いられるＥおよびΔＥに対する前件部メンバシップ
関数と操作量の変化分ΔＵに対する後件部メンバシップ
関数を表している。ここで各ラベルは ＮＬ：値が負で大きい ＮＭ：値が負で中位 ＮＳ：値が負で小さい ＺＲ：値が略ゼロである ＰＳ：値が正で小さい ＰＭ：値が正で中位 ＰＬ：値が正で大きい を意味している。

同図（Ａ）において−Ｋｌ〜十Ｋｌは偏差Ｅのとり得る
範囲（スケール）である、また同図（Ｂ）において−に
２〜十に２は偏差微分の値ΔＥのとる得る範囲（スケー
ル）である。同図（Ｃ）において−に３〜十に３は操作
量の変化分ΔＵのとり得る範囲（スケール）である。

第５図は第４図に示したメンバシップ関数を用いたファ
ジィルールを表している。ここでマトリクスの内容が操
作量の変化分ΔＵである。例えば偏差ＥがＰＳ（正方向
に小さな値）であり、偏差微分の値ΔＥがＮＭ　（負方
向に中程度の値）であるとき操作量の変化分ΔＵはＰＳ
（正方向に小さな値）とする。

第６図はファジィ推論部１３の構成図である。

ファジィ推論部１３はファジィ演算部４０とデファジフ
ァイ部４１および積分回路４２とで構成される。ファジ
ィ演算部は第５図に示した各推論ルールに従ってルール
毎の推論結果Ｘｌを出力するために、前件部におけるメ
ンバシップ値を演算するためのメンバシップ関数発生器
と後件部での推論結果を出力するためのメンバシップ関
数発生器を備えている。各ファジィ演算部はルール毎に
設けられるために、合計２３個設けられ、各ファジィ演
算部の推論結果）（ｉは並列にデファジファイ部４１に
出力される。。

前記ファジィ演算部は第７図（Ａ）に示すような構成に
ある。なお同図は第６図の最上部に示したファジィ演算
部の構成を示している。図示のとおり３個の汎用メンバ
シップ関数発生器５１〜５３を有し、５１および５２の
メンバシップ関数発生器には偏差Ｅに対応するラベルＺ
Ｒおよび偏差微分の値ΔＥに対応するラベルＰＳが入力
される。メンバシップ関数発生器５１．５２はこのラベ
ルが入力されることによって、そのラベルに対応したメ
ンバシップ関数を発生する。また、後件部メンバシップ
関数発生器５３にはラベルＮＳが入力されることによっ
て、そのラベルに対応したメンバシップ関数を発生する
。

メンバシップ関数発生器５１．５２の出力、即ち前件部
の各項のメンバシップ値は前件部論理積回路５４に入力
され、ここでｍ１ｎｉ−Ｉｌｌａｘルールのｎ＋ｉｎｉ
ルールによって、より小さい方のメンバシップ値が選択
される。その結果が後件部論理積回路５５に送られる。

後件部論理積回路５５ではメンバシップ関数発生器５３
で出力されるメンバシップ関数に前件部論理積回路５４
からの推論結果を当てはめて所謂頭切りを行い（論理積
をとり）台形部を推論結果として出力する。

デファジファイ部４１は第７図（Ｂ）に示す構成からな
る。図に示すようにデファジファイ部４１は論理和回路
６０と確定値演算回路６１とで構成される。論理和回路
６０はｍ１ｎｉ−ｎ＋ａｘルールのｍａＸルールを演算
する部分であり、２３個の各ファジィ演算部からの台形
出力（推論結果）を論理和する。確定値演算回路６１は
論理和された領域から重心位置を求め、操作量の変化分
ΔＵの確定値を出力する。

次に、第３図に示した前件部スケール決定部工の具体的
な動作について説明する。

第３図に示したコントローラの目標値応答として第９図
に示すような応答例を考える。コントローラは制御開始
前（ｔｏ以前）でメンバシップ関数の使用頻度の情報が
何もない状態では、増幅回路１１．１２のゲインを固定
（例えばｌ）して、ｔｏからファジィ推論により制御を
開始する。また同時にｅ、Δｅの記憶を開始する。制御
、量Ｙはｔ１時点で整定帯内に入る。ここまでの制御は
通常最適な制御にはなっていない。このｔ１時点でｔＯ
〜ｔｌにおけるｅ、Δｅの履歴に基づいて増幅回路１１
．１２のゲインをそれぞれ求め、ＲＡＭの所定領域に記
憶する。そして次回の目標値応答制御の際、増幅回路１
１．１２に対してすでに求めたゲイン制御信号を与えて
最適なファジィ推論制御を行う。上記前件部スケール決
定部の処理手順を第８図に示す。

第８図においてＦはメンバシップ関数の使用頻度に関す
る情報の記憶存無を表すフラグ、Ｇｌ。

Ｇ２は増幅回路１１．１２のゲインである。メンバシッ
プ関数の使用頻度に関する情報が記憶されていないとき
フラグＦはリセット状態であり、このとき増幅回路１１
．１２のゲインをそれぞれ１に設定する（ｎｌ→ｎ２）
。その後、サンプリングタイミングとなればｅ、Δｅの
信号をサンプリングしてｅ、Δｅの値を読み込む（ｎ３
→ｔ１４→ｎ５）、つづいて、読み込んだｅ、Δｅの絶
対値を求めて、これをＲＡＭ２２の所定領域に記憶する
（ｎ６）。以上の動作を予め定めた計測時間が終了する
まで、または操作量Ｙと目標値との差に基づいて整定状
態となったことを検知したときまで繰り返しおこなう（
ｎ７→ｎ３→・・・）。計測が終了すればｅ、Δｅにつ
いてそれぞれ絶対値の平均値を算出し、ｅの絶対値の平
均値が０とに１　（第４図（Ａ）参照）との中間点とな
るように増幅回路１１のゲインを求め、これをＲＡＭの
領域Ｍｌに記憶する。またΔｅの絶対値の平均値が０と
に２（第４図（Ｂ）参照）の中間点すなわちに２／２と
なるように増幅回路１２のゲインを求め、これをＲＡＭ
の領域Ｍ２に記憶する（ｎ８→ｎ９）。つづいてフラグ
Ｆをセットして増幅回路１１．１２に対してゲイン制御
信号を与えてそれぞれゲインを定める（ｎ１０→ｎ１１
）。

前記Ｍｌ、Ｍ２に記憶した増幅回路１１．１２のゲイン
データは電源オフ時にもバンテリバンクアンプされ、次
回の電源オン時の目標値応答の制御の際、直接そのゲイ
ンデータに基づき増幅回路１１．１２のゲインが設定さ
れる（ｎｌ−ｎｉｌ）。

なお、以上に示した実施例では前件部メンバシップ値を
求める際、前件部スケール決定部からの信号に基づいて
入力信号のゲインを制御するようにしたが、前件部スケ
ール決定部からの信号に従って、逆に基本メンバシップ
関数の変数軸を制御することによって、前件部スケール
を変更することも可能である。

また、実施例では前件部メンバシップ関数の使用頻度を
ｅおよびΔｅの絶対値の平均値によって求めたが、各メ
ンバシップ関数が使用された回数を直接計数し、それに
より使用頻度を求めることもできる。また、ｅ、Δｅの
絶対値の平均ではなく、正・負の平均をそれぞれ別に計
算し、正方向と負方向にスケールを調整することも可能
である（ｈ１発明の効果 この発明によれば次のような効果を奏する。

（１１制御対象の特性が明確でなくともスケールが自動
的に設定・変更されるため、最適スケールでの制御が容
易に実現する。

（２）人間のオペレータがスケールを設定・変更する必
要がないので、オペレータの知識や習熟度に左右される
ことなく制御を行うことができ、そのため使い易さおよ
び汎用性が向上する。

（３）制御対象の特性が変化した場合でも、目標値応答
時などにスケールを変更することができるため、常に最
適スケールでの制御が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図および第２図はこの発明の構成例を示すブロック
図である。第３図はこの発明の実施例であるファジィ推
論装置と制御系のブロック図である。第４図（Ａ）〜（
Ｃ）は同ファジィ推論装置に用いられる各種メンバシッ
プ関数を表す図、第５図はファジィ推論ルールを表す図
である。第６図はファジィ推論部の構成図、第７図（Ａ
）、（Ｂ）はそれぞれファジィ演算部、デファジファイ
部の構成図である。第８図は前件部スケール決定部の処
理手順を表すフローチャートである。また、第９図は実
施例に係る制御系の目標値応答の例を示す図である。 第 図 ４−前件部基本メンバシップ関数発生器。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）前件部基本メンバシップ関数の変数軸のスケール
   または前件部基本メンバシップ関数に対する入力信号の
   スケールを変更して前件部メンバシップ値を求める前件
   部メンバシップ値演算手段と入力信号の履歴から入力信
   号の変動による各前件部メンバシップ関数の使用頻度が
   略均等化する前件部メンバシップ関数のスケールを決定
   する前件部スケール決定手段を備えたファジィ推論装置