JPH03100703A - Ｐｉｄ制御におけるファジィ推論後件部の推論方法 - 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】 ［産業上の利用分野］ 本発明はＰＩＤ制御をファジィ理論の応用により行うＰ
ＩＤ制御におけるファジィ推論後件部の推論方法に関す
る。

［従来の技術］ フィードバック制御では、偏差に比例した信号を出すＰ
動作（比例動作）、残留偏差を除くための信号を出す夏
動作（積分動作）及び応答を速やかにするためのＤ動作
（微分動作）を同時に行うＰＩＤ制御が行われている。

近年では、このＰＩＤ制御に、人間のあいまいな思考・
判断の過程を模擬することが容易なファジィ理論を応用
することが行われており、・これによれば、プロセスの
モデル化が必要なく、簡易で少量の演算で制御が実現で
きることから、各種プラントに適用可能である。

第４図には、従来のＰＩＤコントローラのパラメータＰ
及びＩを自動的に設定するオートチューニングの構成と
して１．４９８８年の“計装°５月号（Ｖｏｌ、　３１
．　Ｎｏ、　５）のＰ、２１〜Ｐ。

２５に記載されたものが示されている。

第４図において、（１）はＰＩＤコントローラのＰＩＤ
演算部、（２）は対象となるプロセス部、（３）はオー
トチューニング部、（４）は推論ルールのデータベース
、（５）は制御目標値の信号、（６）はプロセス中の測
定量を供給する信号、（７）は制御目標値とプロセス中
の測定量との差、すなわち偏差の信号、（８）はＰＩＤ
演算部（１）からの操作出力、（９）はオートチューニ
ング部（３）からの出力である。

第５図には、前記第４図中のオートチューニング部（３
）内の構成が示されており、図において、（１０）は入
力波形を観測して特徴量を抽出する特徴量抽出部、（１
１）は特徴量の信号、（１２）はファジィ推論のための
ファジィ評価を行う推論前件部、（１３）は推論前件部
（１２）からの評価値の出力、（１４）はファジィ推論
のための推論後件部であり、Ｐパラメータについて総合
評価を行うＰパラメータ後件部（１４ａ）とｌパラメー
タについて総合評価を行うｌパラメータ後件部（１４ｂ
）を有する。

次に、動作について説明する。

第４図のＰＩＤ演算部（１）では、プロセスの測定量［
信号（６）］と目標値［信号（５）］との差を小さくす
る演算制御が行われており、操作出力値［出力（８）コ
をプロセス部（２）中の操作器等に送ることによりプロ
セスの状態が目標値に近づけられる。このため、ＰＩＤ
演算部（１）内部では、Ｐパラメータ、ｌパラメータ及
びＤパラメータを用いてＰＩＤ演算が行われる。

また、オートチューニング部（３）では、目標値［信号
（５）］　、プロセス（２）での測定量［信号（６）］
　、偏差［信号（７）］　、操作出力値［出力（８）］
の波形が観測され、第５図の特徴量抽出部（１０）では
推論前件部（１２）における推論に必要な各種の特徴ｆ
ｉ１［信号（１１）　］が抽出される。この特徴量に基
づいて、推論前件部（１２）では、第６図に示されるよ
うに、現時点のＰパラメータ、ｌパラメータに対する不
満足度を計算してファジィ評価が行われる。すなわち、
前記特徴量の観測値と予め設定された不満足度を示すメ
ンバシップ関数のグラフ（１００）［実線］とを照合し
、それぞれのパラメータに対する不満足度Ｂ　が決定さ
れる。この不満足度Ｂ１は、例えばＰパラメータ又はｌ
パラメータが大きすぎるという不満足度を示している。

また、推論後件部（１４）では前記推論前件部（１２）
で得られた不満足度のファジィ評価値に基づいて、Ｐパ
ラメータ又はｌパラメータの値が演算される。すなわち
、Ｐパラメータに関する第７図（ａ）に示されるように
、それまでのＰパラメータに対する不満を示す後件部メ
ンバシップ関数のグラフ（１０２）［実線］に対し、推
論前件部（１２）からの不満足度のファジィ評価値Ｂ１
を合成すれば、第７図（ｂ）のグラフ（１０２）に示さ
れる後件部メンバシップ関数が求められる。

この後件部メンバシップ関数はファジィ評価を総合評価
に加えたものであり、新しいＰパラメータの値Ｐ　は図
（ａ）のＰｌ値よりも小さくなる。

このような後件部メンバシップ関数は、ｌパラメータに
ついても同様に行われ、後件部メンバシップ関数で不満
足度の一番小さいＰパラメータの値、ｌパラメータの値
がオートチューニング部（３）の出力（９）としてＰＩ
Ｄ演算部（１）に送られる。

以上のように、オートチューニング部（３）によれば、
ＰＩＤ演算部（１）を含む制御ループ中の信号を観測し
ながら、制御ループの状態に見合ったＰＩＤ制御のパラ
メータを迅速かつ自動的に設定できる。

［発明が解決しようとする課題］ しかし、前述した従来のファジィ理論による推論後件部
（１４）においては、Ｐパラメータ後件部（１４ａ）の
不満足度合成、ｌパラメータ後件部（１４ｂ）の不満足
度合成に対し、推論前件部（１２）からの不満足度の評
価値［出力（１３）　］を各々独立して送り込んで合成
していたため、同じ項目の不満足度をＰパラメータ後件
部（１４ａ）ｌパラメータ後件部（１４ｂ）へ２回送る
ことになったり、また雨後件部（１４ａ）、（１４ｂ）
で同じ演算を２度行うなどして演算時間が長くなるので
、推論前件部（１２）のルール数を減らしたり、推論後
件部（１４）からの出力範囲を狭めたりしている。

従って、オートチューニング部（３）の演算周期を大幅
に大きくしなければならず、有効なオートチューニング
が行えないという問題があった。

発明の目的 本発明は前記問題点を解決することを課題としてなされ
たもので、その目的は、推論後件部における演算時間を
短くすることができると共に、推論過程を単純化するこ
とにより使用者が容易に推論ルール体系を構築できるＰ
ＩＤ制御におけるファジィ推論後件部の推論方法を提供
することにある。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために、本発明に係るＰＩＤ制御に
おけるファジィ推論後件部の推論方法は、ファジィ推論
処理を行う推論後件部のメンバシップ関数を固定メンバ
シップ関数と浮動メンバシップ関数に分け、推論前件部
からのファジィ評価値を加えて所定パラメータの固定メ
ンバシップ関数と前記所定パラメータと一定の関係にあ
るパラメータの浮動メンバシップ関数を求め、それぞれ
のパラメータ間の関係に対応させて両メンバシップ関数
を合成することにより推論を行う構成となりでいる。

［作用］ 以上の構成によれば、本発明は推論後件部の出力となる
変数が、例えばＰパラメータと■パラメータがＡ−Ｐ／
Ｉのような関係となっている場合に適用され、例えば推
論前件部で得られたＩパラメータのファジィ評価値を推
論後件部で加えた結果を固定メンバシップ関数として割
り当て、一方Ｐパラメータのファジィ評価値を加えた結
果を浮動メンバシップ関数に割り当てる。そして、固定
メンバシップ関数と浮動メンバシップ関数はＡ−Ｐ／Ｉ
の関係に対応させて合成され、これにより新しい推論値
が得られる。

［実施例］ 以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する
。

第１図には、推論後件部［第５図の（１４）　］で求め
られるメンバシップ関数及びバラメ呻夕が示され、第２
図（ａ）、（ｂ）には推論動作を示すフローチャートが
示されている。

まず、第５図のＩパラメータ後件部（１４ｂ）の推論対
象をＡ　（−Ｐ／Ｉ）として、第２図（ａ）に示される
ように、推論後件部での計算がスタートすると、ステッ
プ（３１）にて、推論前件部［第５図の（１２）　］か
らくる不満足度のファジィ評価値でＰパラメータに関す
る処理を行い、新しいＰパラメータの後件部メンバシッ
プ関数を作成する。このＰパラメータ後件部メンバシッ
プ関数は、例えば第１図＜ａ＞のグラフ（２００）で示
されるものとなり、これにより新しいＰパラメータの出
力値Ｐ３が決定される。

ステップ（３２）では、前記推論前件部からくる不満足
度を示すファジィ評価値で！パラメータだけに関するも
のを推論対象Ａに対する不満として、小さい■パラメー
タのときは大きいＡ１大き１、％Ｉパラメータのときは
小さいＡという対応［第１図（ｂ）の横軸上］で合成し
、これを１パラメ−９’ｄｌ＜（’Ｆ一部（１４ｂ）の
固定メンバシップ関数とする。この固定メンバシップ関
数は、例えば第１図（ｂ）のグラフ（２０１）で表され
、この場合のＡの値はＡｔとすることができる。

前記の場合、■パラメータ後件部［第５図の（１４ｂ）
］の推論対象は、Ａ（’−Ｐ／Ｉ）であるからＡの値に
対する不満足度にＩに対する不満足度を合成する操作は
予め決定しておく。すなわち、Ｐパラメータ後件部の横
軸は出力するＰの値が直接設定されているが、■パラメ
ータ後件部の横軸は出力Ｉではなく、Ａ　（−Ｐ／Ｉ）
が設定される。

また、ステップ（３３）では、第１図（ａ）のＰパラメ
ータ後件部メンバシップ関数（２００）を！パラメータ
後件部（１４ｂ）に持ってきて、浮動メンバシップ関数
として左右方向にスライドさせる。この場合の浮動メン
バシップ関数は、Ｐパラメータの出力と推論対象Ａとの
関係によりスライドされる。

次に、第２図（ｂ）のステップ（３４）では、第１図（
Ｃ）に示されるように、浮動メンバシップ関数（２０２
）における不満足度の一番小さな所、すなわち第１図（
ａ）でのＰパラメータの出力値Ｐ３と、以前のＡの値す
なわち第１図（ｂ）のＡｌにあたる所が一致するように
、浮動メンバシップ関数（２０２）を固定メンバシップ
関数＜２０１＞に合成させる。

ステップ（３５）では、第３図に示される端値修正操作
が行われる。すなわち、浮動メンバシップ関数（２０２
）は図（ａ）に示されるようにＡ軸上をスライドする結
果、関数曲線がＡの所定値より行き過ぎたり（２０２ａ
）、曲線が途切れてしまったりするので、図（ｂ）に示
されるように、行き過ぎた曲線（２０２ａ）はカットし
、途切れた部分は延長線（２０２ｂ）を形成する。

ステップ（３６）では、合成したメンバシップ関数の不
満足度が一番小さい所、第１図（Ｃ）のＡ２を新しいＡ
値とし、ステップ（３７）に移行して、新しい！パラメ
ータの値を決定すると共に、新しいＰパラメータの値を
決定する。すなわち、Ｐパラメータと！パラメータとの
間には、Ａ−Ｐ／Ｉの関係があるから、Ｉパラメータは
Ｉ−Ｐ／Ａにより、ＰパラメータはＰ−１／Ａにより求
められる。

そして、ステップ（３８）では、新しいＰパラメータと
■パラメータがＰＩＤ演算部（１）に出力される。

なお、前記実施例では、ＰＩＤの演算式によりＡ−Ｐ／
Ｉとして！パラメータの演算を行ったが、同じ様に従属
関係にある複数の変数、 Ａｌ・Ａ２・Ａ３・Ａ４・−Ａ　。

（ｎは自然数） Ａ　■ｆ（Ａｌ、Ａ２） Ａ　■ｆ　（Ａｌ、Ａ２．Ａ３） Ａ　　−ｆ（Ａ、、Ａ２．・・・Ａｔ）に対しても適用
できる。

また、浮動メンバシップ関数（２０２）のスライドのさ
せ方も、変数同士の比の値に比例させてスライドさせた
り、差の値に比例させてスライドさせたり、更に種々な
関数を用いてスライドの基準としてもよい。

【発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば、推論後件部にお
けるパラメータが複数ある場合に、推論後件部のメンバ
シップ関数を固定メンバシップと浮動メンバシップ関数
とに分け、関連あるパラメータについてはまとめて推論
演算処理できるようにしたので、推論前件部からのファ
ジィ評価値が推論後件部の複数パラメータについて合成
する場合、この複数のパラメータについてのファジィ評
価値を複数のメンバシップ関数にばらばらにかつ重複し
て合成することを減少できる。

従って、ＰＩＤ制御での計算機の演算手続きが単純化さ
れ、演算時間を短縮することが可能である。

また、推論ルールの記述も同じものを複数回記述する必
要がなくなり、有効にルール数を減少できるので、ファ
ジィ推論の特徴となるべき、数少ないルールで人間に分
り易いルール記述ができ、ユーザーフレンドリなルール
体系作りを支援できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例に係る推論後件部で求められる
メンバシップ関数及びパラメータを示すグラフ図、第２
図（ａ）、（ｂ）は実施例の推論動作を示すフローチャ
ート、第３図は浮動メンバシップ関数の端値修正操作を
示す図、第４図はＰＩＤコントローラのオートチューニ
ングの構成を示すブロック図、第５図は第４図のオート
チューニング部の構成を示すブロック図、第６図は従来
のＰＩＤ制御において観測された特徴量に対するＰパラ
メータの不満足度を示す図、第７図は推論前件部で得ら
れたファジィ評価値に基づいて演算されたＰパラメータ
の後件部メンバシップ関数を示す図である。 図において、（１）はＰＩＤ演算部、（２）はプロセス
部、（３）はオートチューニング部、（４）はデータベ
ース、（１０）は特徴量抽出部、（１２）は推論前件部
、（１４）は推論後件部、（２００）はＰパラメータ後
件部メンバシップ関数、（２０１）は固定メンバシップ
関数、（２０２） は浮動メンバシップ関数である。 なお、 図中、 同一符号は同−又は相当部分を示 す。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. ファジィ推論処理を行う推論後件部のメンバシップ関数
   を固定メンバシップ関数と浮動メンバシップ関数に分け
   、推論前件部からのファジィ評価値を加えて所定パラメ
   ータの固定メンバシップ関数と前記所定パラメータと一
   定の関係にあるパラメータの浮動メンバシップ関数を求
   め、それぞれのパラメータ間の関係に対応させて両メン
   バシップ関数を合成することにより推論を行うＰＩＤ制
   御におけるファジィ推論後件部の推論方法。