JPH03102403A - フアジイ制御回路 - 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】 以下の順序で本発明を説明する。

Ａ産業上の利用分野 Ｂ発明の概要 Ｃ従来の技術（第１７図） Ｄ発明が解決しようとする問題点（第１７図）Ｅ問題点
を解決するための手段（第１５図）Ｆ作用（第１５図） Ｇ実施例 （Ｇ１）第１の実施例（第１図〜第１６図）（Ｇ２）他
の実施例 Ｈ発明の効果 Ａ産業上の利用分野 本発明はファジィ制御回路に関し、例えばビデオテーブ
レコーダのトラッキング制御回路に適用して好適なもの
である。

Ｂ発明の概要 本発明は、ファジィ制御回路において、ファジィ推論結
果の確定値を得る際に、ファジィ推論結果のデータを補
間して確定値を検出することにより、簡易な構或で精度
の高い制御データを得ることができる。

Ｃ従来の技術 従来、ビデオテーブレコーダにおいては、ＡＴＦ　（ａ
ｕｔｏｍａｔｉｃ　ｔｒａｃｋ　ｆｉｎｄｔｎｇ）の手
法を用いてトラッキング制御するようになされたものが
ある。

すなわち記録時においては、記録トラックごとに順次循
環的に周波数が切り換わるパイロット信号を記録する。

これに対して再生時においては、隣接する記録トラック
から得られるパイロット信号の信号レベルを検出し、当
該検出結果に基づいてトラッキング制御信号を出力する
。

この手法によれば、ユーザのトラッキング調整作業を省
略し得る特徴がある反面、トラッキング？御回路の構或
が煩雑になる欠点がある。

このため、再生信号の信号レベルを所定値以上に保持す
るように、磁気テープの走行速度を制御するオー１・ト
ラッキング制御の方法が提案されている（特願昭６３−
２４５５０７−号）。

すなわち第１７図に示すように、再生信号の信号レベル
においては、トラックセンタで信号レベルが最大値Ｅ■
８になり、トラックセンタから変位するとその分再生信
号の信号レベルＥ（．）が低下する。

従ってこの種のオートトラッキング制御においては、キ
ャブスタンモータを加減速した際の信号レベルＥ（１）
の変化に基づいてトラッキングエラーの方向を検出する
。

さらに信号レベルの最大値Ｅ。ＡＸを予め検出しておき
、再生信号の信号レベルＥ（７〉及び当該最大値Ｅ　Ｍ
ＡＸＯ差信号を検出する。

これにより、ＫＩＥ■Ｘ　　Ｅ（Ｆｌ）　　ｌで表され
るエラー信号を作威し、これをフィードバックすること
により、トラッキング制御量を設定する。

この方法によれば、ユーザのトラッキング調整作業を省
略することができる簡易な構威のトラッキング制御回路
を形威し得る。

Ｄ発明が解決しようとする問題点 ところが、実際上再生信号においては、再生中、トラッ
キングエラーが発生しなくても、信号レベルが変化する
場合がある。

また異なるビデオテーブレコーダで記録した磁気テープ
を再生する場合も、再生信号の信号レベルの変化を避け
得ない。

従って、キャプスタンモータを加減速して再生信号の信
号レベルを検出し、当該検出結果に基づいて、トラッキ
ングエラーの方向を判断する場合、判断結果に誤りが発
生ずる恐れがあった。

さらにジャストトラッキングの状態に保持されているに
もかかわらず再生信号の信号レベルが低下すると、ＫＩ
Ｅｌ４Ａや一Ｅ（ｎ）＋で表されるエラー信号がフィー
ドバックされることから、この場合トラッキング制御回
路全体が発振する恐れがあ？。

また信号レベルの最大値Ｅ■８が一定値に保持されてい
る場合でも、トラッキング制御回路がＫＢｌ４ＡＸ　　
Ｅ（Ｒｌ　　ｌで表される線型のエラー信号をフィード
バックするのに対し、再生信号の信号レベルは非線型に
変化することから、大きなトラッキングエラーに対して
トラッキング制御の感度を高くしても、小さなトラッキ
ングエラーに対しては感度の低下を避け得なかった。

この問題を解決する１つの方法としてファジィ制御回路
を用いて、トラッキング制御する方法が考えられる。

ところがファジィ制御回路をトラッキング制御回路に適
用して精度の高いトラッキング制御データを得るために
は、ファジィ推論に用いるメンバーシップ関数を高い分
解能で設定する必要があり、その分トラッキング制御回
路の構或が煩雑になる問題があった。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、簡易な構
戒で精度の高い制御データを得ることが５ ＝６ できるファジィ制御回路を提案しようとするものである
。

Ｅ問題点を解決するための手段 かかる問題点を解決するため本発明においては、所定の
ルールＲＫＩ、ＲＫ２、ＲＫ３、ＲＫ４、ＲＫ５、ＲＫ
６に基づいて順次頭切りしたメンバーシップ関数群（Ｎ
Ｌ，ＮＳ，ＺＲ，ＰＳ，ＰＭ、ＰＬ）を得た後、頭切り
したメンバーシップ関数群（ＮＬ，ＮＳ，ＺＲ，ＰＳ，
ＰＭ，ＰＬ）からファジィ推論結果の確定値を検出し、
確定値に基づいて制御データを出力するファジィ制御回
路２８において、頭切りしたメンバーシップ関数（ＮＬ
，ＮＳ，ＺＲ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＬ）を表す離散的データ
を、メンバーシップ関数群（ＮＬ，ＮＳ、ＺＲ，ＰＳ，
ＰＭ，ＰＬ）で順次累積加算した後、離散的データから
該累積加算結果（２．５）の１／２の値（１．２５）に
最も値の近い重心近傍データ（１．１）を検出し、重心
近傍データ（１．１）と、重心近傍データ（１．１）に
隣接する離散的データ（１．８）との間を補間し、該補
間結果及び累積加算結果（２．５）の１７２の値（１．
２５）に基づいて、確定値を検出する。

Ｆ作用 重心近傍データ（１．１）と、重心近傍データ（１．１
）に隣接する離散的データ（１。８）との間を補閲して
確定値を検出すれば、メンバーシップ関数（ＮＬ，ＮＳ
ＸＺＲ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＬ）の分解能を高くしなくても
、精度の高い確定値を得ることができる。

Ｇ実施例 以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。

（Ｇ１）第１の実施例 （Ｇｌ−１）実施例の全体構或 第１図において、１は全体としてビデオテープレコーダ
を示し、磁気ヘッド２及び３が１８０度の角間隔だけ離
間して回転ドラム４上に配置される。

回転ドラム４は、ドラムモータ５で回転駆動され、この
ときドラムモータ５に取り付けられた周波数信号発生器
（ＦＣ）７の出力信号に基づいて、回転速度を検出し得
るようになされている。

これに対してキャブスタンモータ９は、キャブスタン１
０を回転駆動し、これにより回転ドラム４に巻き付けら
れた磁気テープ１２を、所定の走行速度で走行させる。

さらにキャブスタンモータ９は、周波数信号発生器（Ｆ
Ｃ）１４が取り付けられ、当該周波数信号発生器１４の
出力信号を検出することにより、キャブスタンモータ９
の回転速度を検出して、間接的に磁気テープ１２の走行
速度を検出し得るようになされている。

かくして磁気テーブ１２を走行させながら回転ドラム４
を回転駆動することにより、磁気ヘッド２及び３を介し
て再生信号Ｓ，ＩＦを得ることができる。

復調回路２０は、増幅回路２２を介して再生信号ＳＲＦ
を受け、復調信号を同期信号分離回路２４及び垂直同期
信号分離回路２６に順次出力する。

同期信号分離回路２４及び垂直同期信号分離回路２６は
、それぞれ出力信号を制御回路２８に出力するようにな
され、これにより制御回路２８において、水平同期信号
Ｓ８及び垂直同期信号Ｓｖのタイ藁ングを検出し得るよ
うになされている。

かくして制御回路２８においては、当該水平同期信号Ｓ
，ｌ及び垂直同期信号Ｓｖを基準にして動作するように
なされている。

これに対してエンベロープ検波回路３０は、増幅回路２
２の出力信号を受け、その負側包路線を検波するように
なされ、そのエンベロープ検波信号ＥＮＶをアナログデ
イジタル変換回路（Ａ／Ｄ）３２を介して制御回ｖＩｒ
２８に出力ずる。

これにより制御回路２８においては、再生信号Ｓ１の信
号レベルが増加すると、信号レベルが低下するエンベロ
ープ検波信号ＥＮＶを得ることができ、エンベロープ検
波信号ＢＮＶに基づいて再生信号ＳＲＦの信号レベルを
検出することができる。

制御回路２８は、周波数信号発生器７の出力信号を受け
、当該出力信号に基づいてドラムモータ９ １０ ５を所定速度で回転駆動する。

すなわち制御回路２８は、カウンタ回路を有し、周波数
信号発生器７の出力信号を基準にして基準クロツク信号
をカウントするようになされている。

これにより制御回路２８においては、当該出力信号の立
ち上がり周期を検出して、ドラムモータ５の回転速度を
検出することができる。

さらに制御回路２８は、ドラムモータ５の回転速度に応
じてデイジタルアナログ変換回路（Ｄ／Ａ）３４に制御
データを出力する。

かくしてデイジタルアナログ変換回路３４の出力信号を
駆動増幅回路３６を介してドラムモータ５に出力するこ
とにより、回転ドラム４の回転速度を所定速度に保持す
るようになされている。

さらに制御回路２８は、周波数信号発生器工４の出力信
号を受け、当該出力信号に基づいてキャプスタンモータ
９を所定速度で駆動するようになされ、このときキャブ
スタンモータＩ４の回転位相を制御してトラッキング制
御するようになされている。

すなわち制御回路２８は、周波数信号発生器１４の出力
信号を基準にして基準クロック信号をカウントするよう
になされ、これにより当該出力信号の立ち上がり周期（
以下検出ＦＣと呼ぶ）を検出する。

さらに制御回路２８は、検出ＦＧと所定の基準値（以下
基準ＦＣと呼ぶ）との比較結果に基づいて制御データを
作威し、当該制御データとトラッキング制御データとを
加算してデイジタルアナログ変換回路３日に出力する。

かくしてデイジタルアナログ変換回路３８の出力信号を
駆動増幅回路４０を介してキャブスタンモータ９に出力
することにより、基準ＦＣで決まる回転速度でキャブス
タンモータ９を駆動し得、これにより磁気テープ１２を
所定の走行速度で走行させるようになされている。

さらにトラッキングエラー量に応じて、トラッキング制
御データを切り換えることにより、キャブスタンモータ
９の回転位相を制御してトラッキング制御するし得るよ
うになされている。

（Ｇｌ−２）　｝ラツキング制御データの作威（Ｇｌ−
２−１）　トラッキング制御方向推論のためのルーノレ ところで第２図に示すように、エンベローブ検波信号Ｅ
ＮＶにおいては、再生信号ＳＲＦの下側包絡線出力でな
ることから、ジャストトラッキングの位置Ｐ，で信号レ
ベルが最小値に立ち下がる。

従って、先行する記録トラック側にトラッキングがずれ
た場合、キャブスタンモータ９を減速させると、ジャス
トトラッキングの位？ｆ　Ｐ−に近づけることができる
のに対し、キャブスタンモータ９を加速させると、トラ
ッキングエラーが大きくなる。

従ってキャプスタンモータ９が減速中にもかかわらず、
信号レベルが減少傾向にある場合、ジャストトラッキン
グの方向にトラッキング制御されていると判断し得るの
に対し、信号レベルが増大傾向にある場合は、ジャスト
トラッキングの方向とは逆方向に制御されていると判断
し得る。

これに対して後行する記録トラック側にトラツキングが
ずれた場合、キャプスタンモータ９を加速させると、ジ
ャストトラッキングの位置Ｐ．に近づけることができる
のに対し、キャブスタンモータ９を減速させると、トラ
ッキングエラーが大きくなる。

従ってキャプスタンモータ９が加速中にもかかわらず、
信号レベルが減少傾向にある場合は、ジャストトラッキ
ングの方向にトラッキング制御されていると判断し得る
のに対し、信号レベルが増加傾向にある場合は、ジャス
トトラッキングの方向とは逆方向に制御されていると判
断し得る。

かくして、キャプスタンモータ９の加減速及びエンベロ
ープ検波信号ＥＮＶの変化を検出することにより、トラ
ッキング制御の方向を検出し得、この実施例においては
ファジィ推論を適用してトラッキング制御の方向を判断
することにより、確実にトラッキング制御するようにな
されている。

すなわち制御回路２８は、１サンプリング前に出力した
トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）に基づ
いて、キャブスタンモータ９の加減速量を検一１　３ー １　４− 出する。

ここでキャブスタンモータ９は、トラッキング制御デー
タＣ　Ｘ　１　（ｎ）の値が正のとき加速されるのに対
し、トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ）の値が
負のとき減速されるようになされている。

さらに制御回路２８は、トラッキング制御データＣ　Ｘ
　１　（ｎ）の出力に同期してエンベロープ検波信号Ｅ
ＮＶの信号レベルを検出し、当該信号レベルの微分値（
すなわち変化量でなる）ΔＥ　（ｎ）を検出する。

さらに制御回路２８においては、トラッキング制御の方
向を基本的なルールＨＫＩ〜ＨＫ４に従って推論するよ
うになされ、ここでルールＨＫＩ〜ＨＫ４はあいまいな
言葉を含む以下の文章で表現される。

ルールＨＫＩ、 もしキャプスタンモータ９が加速中で（ＣＸＩ（ｎ−１
）　＞　０　）　、かつエンベローブ検波信号ＥＮＶの
信号レベルが増加しているとき（ΔＥ（ｎ）＞０）、キ
ャプスタンモータ９を減速する（ＣＸＩ（ｎ）〈Ｏ）。

ルールＨＫ２、 もしキャプスタンモータ９が減速中で（ＣＸＩ（ｎ−１
）　＜　Ｏ　）　、かつエンベロープ検波信号ＥＮＶの
信号レベルが増加しているとき（ΔＥ（ｎ）＞０）、キ
ャプスタンモータ９を加速する（ＣＸＩ（ｎ）〉Ｏ）。

ルールＨＫ３、 もしキャブスタンモータ９が加速中で（ＣＸＩ（ｎ−１
）　＞　Ｏ　）　、かつエンベローブ検波信号ＥＮＶの
信号レベルが減少しているとき（ΔＥ（ｎ）＜０）、キ
ャブスタンモータ９を加速する（ＣＸＩ（ｎ）〉Ｏ）。

ルールＨＫ４、 もしキャプスタンモータ９が減速中で（ＣＸＩ（ｎ−１
）　＜　Ｏ　）　、かつエンベローブ検波信号ＥＮＶの
信号レベルが減少しているとき（ΔＥ（ｎ）＜０）、キ
ャブスタンモータ９を減速する（ＣＸＩ（ｎ）く０）。

さらにこの実施例においては、トラッキング制御データ
Ｃ　Ｘ　１　（ｎ−１）及びエンベロープ検波信号ＥＮ
Ｖの微分値ΔＥ　（ｎ）の大きさを考慮して、ノレール
ＨＫＩ〜ＨＫ４を拡張してトラッキング制御の方向を推
論ずる。

すなわち、トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−
１）の加速が中程度のときをＰ　Ｍ　（ｐｏｓｉｔｉｖ
ｅ　ｍｅｄｉｕＩＩ１）で表し、加速が小さいときをＰ
　Ｓ　（ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ｓｍａｉｌ）で表す。

さらにほぼ加速が零のときをＺ　Ｒ　（ｚｅｒｏ）で表
し、減速が中程度とき及び小さいときを、それぞれＮＭ
　（ｎｅｇａｔｉｖｅ　ｍｅｄｉｕｍ）及びＮ　Ｓ　（
ｎｅｇａｔｊｖｅ　ｓｍａｌｌ）で表ず。

同様に微分値ΔＥ　（ｎ）が正の値で中程度の値のとき
をＰＭ、正の値で小さい値のときをＰＳで表し、ほぼ０
のときをＺＲで表す。

さらに微分値ΔＥ　（ｎ）が、負の値で中程度の値のと
きをＮＭ、負の値で小さい値のときをＮＳで表す。

さらにキャプスタンモータ９を中程度加速する場合をＰ
Ｍ、少し加速する場合をＰＳで表し、中程度減速、少し
減速する場合をＮＭ及びＮＳで、加減速しないでそのま
ま保持する場合をＺＲで表す。

これにより、ルールＨＫＩ〜ＨＫ４を拡張して以下のル
ールＨ１〜Ｈ９を設定し、当該ルールＨ１−Ｈ９に基づ
いて推論する。

ルールＴ｛Ｌ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　＝ＰＭ　　ＡＮＤ　　ΔＥ（
ｎ）＝ＮＭ→ＣＸ　１　（ｎ）　　＝ＰＭ ルールＨ２ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　＝ＰＭ　　ＡＮＤ　　ΔＥ（
ｎ）＝ＰＭ→ＣＸ　ｌ　（ｎ）　　＝ＮＭ ルールＨ３ ＣＸＩ（ｎ−１）　　一ＰＳ　　ＡＮＤ　　ΔＥ　（ｎ
）　　一Ｎ　Ｓ→ＣＸＩ（ｎ）＝ＰＳ １７ −１８ ルールＨ４ →ＣＸ　１　（ｎ）　　一ＮＭ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　一Ｐ　Ｓ　　　ＡＮＤ　　　
ΔＥ（ｎ）一ＰＳ→ＣＸ　］．（ｎ）　　＝ＮＳ ルールＨ５ ＣＸＩ（ｎ−１）　　一ＺＲ　　　ＡＮＤ　　　ΔＥ（
ｎ）一ＺＲ→ＣＸＩ（ｎ）　　＝ＺＲ ルールＨ６ ＣＸ　１（ｎ−１．）　　一ＮＳ　　　ＡＮＤ　　ΔＥ
（ｎ）＝ＮＳ→ＣＸ　１　（ｎ）　　一ＮＳ ルールＨ７ ＣＸＩ（ｎ−１）　　一ＮＳ　　　ＡＮＤ　　　ΔＢ（
ｎ）＝ＰＳ→ＣＸ　１　（ｎ）　　＝Ｐ　Ｓ ルールＨ８ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　＝ＮＭ　　ＡＮＤ　　　ΔＥ
　（ｎ）　　一ＮＭルールＨ９ ＣＸ　１　（ｎ−１）　　一ＮＭ　　ＡＮＤ　　八Ｅ（
ｎ）＝ＰＭ−−｝ＣＸ　１　（ｎ）＝ＰＭ ところで、このようにキャブスタンモータ９の加減速を
トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）の正負
で判断ずる場合、その前提として回転ドラム４が１回転
ずる期間で磁気テーブ１２が２トラックピッチだけ走行
するように保持されている必要がある。

すなわちこの関係が乱れると、トラッキング制御データ
Ｃ　Ｘ　１　（ｎ−１）がＯに保持されているにもかか
わらず、磁気テーブ１２の記録パターンに対しては加速
又は減速された状態に保持される。

このような状態は、例えば他のビデオテーブレコーダで
記録された磁気テープ１２を再生する場合において、記
録時のビデオテープレコーダと再生時のビデオテーブレ
コーダとでキャブスタンモータの回転速度の偏差が大き
い場合発生し、この場合前提となる加速及び減速の判断
を誤ってしまうことから、トラッキング制御の方向を誤
って推論する結果になる。

このため制御回路２８は、トラッキング制御データＣ　
Ｘ　１　（ｎ−１）を順次積分し、その結果得られる積
分値で基準ＦＧを補正するようになされている。

これにより記録パターンに対してキャプスタンモータ９
を正しい回転速度で駆動し、正しい推論結果を得るよう
になされている。

さらにこの実施例においては、１ザンプル前のトラッキ
ング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）が増滅ずると、
トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）の増減
に応動して続くｎサンプル目でキャブスタンモータ９が
加減速するとの前提で、ルールＨ１〜Ｈ９を設定するよ
うになされている。

ところが、実際上トラッキング制御においては、磁気テ
ープ１２の記録パターンに対して加減速する必要があり
、この場合記録パターンに対ずる加減速量Ｒを厳密に表
すと、次式 ・・・・・・　（１） ？表される。

ここでＡｉ、Ｂ■、Ｃは係数、Ｃ　Ｘ　１　（Ｄは１サ
ンプル目のトラッキング制御データを表す。

さらにＣ　Ｘ　２　（ｉ）は、ｉサンフ゜ノレ目のトラ
ッキングエラー信号を表し、検出ＦＣと基準ＦＧとの差
信号で表されるのに対し、ｌｍ（ｎ）はキャブスタンモ
ータ９のトルクに応じて変化するキャプスタンモータ９
の電流を表す。

従って、１サンプル前のトラッキング制御データＣ　Ｘ
　１　（ｎ−１）を基準にして加減速を判断する場合は
、係数Ａｆｉ−（を１とおき、それ以外の係数を０とお
いた場合に相当する。

２１ −２２ かくして１サンプル前のトラッキング制御データＣ　Ｘ
　１　（ｎ−１）に代えて、（１）式の加滅速量Ｒを用
いる方が、精度の高い推論結果を得ることができる。

ところが、加減速量Ｒを用いる場合においては、（１）
式の演算処理を実行しなければならず、その分制御回路
２８の構或が複雑になる。

さらに実験によれば、ｉサンプル前のトラッキング制御
データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）を基準にして加減速を判
断しても、実用上十分な精度の推論結果が得られるのが
わかった。

かくしてこの実施例においては、１サンプル前のトラッ
キング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）を基準にして
加減速を判断することにより、全体としてトラッキング
制御回路の構或を簡略化するようになされている。

（Ｇｌ−２−２）　｝ラツキング制御方向推論のための
メンバーシップ関数 制御回路２８は、リードオンリメモリ回路を有し、当該
リードオンリメモリ回路にルールＨ１〜Ｈ９に対応した
メンバーシップ関数のデータを格納してテーブルを形或
するようになされている。

すなわち第３図に示すように、トラッキング制御データ
Ｃ　Ｘ　１　（ｎ−１）においては、トラッキング制御
データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）の値を値１から−１まで
正規化し、これを横軸にとって表される７つのメンバー
シップ関数（ＰＬＸＰＭ，ＰＳ，ＺＲ，ＮＳＳＮＭ及び
ＮＬ）が割当られる。

さらに７つのメンバーシップ関数（ＰＬ、ＰＭ，ＰＳ．
．ＺＲ，ＮＳ，ＮＭ及びＮ　Ｌ　）は、両端のメンバー
シップ関数（ＰＬ，’ＮＬ）を除いて、正規化したトラ
ッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１．）に対して
それぞれ所定量だけシフトして、同一の変化を呈する三
角形形状の関数に設定されている。

これに対して第４図に示すように、微分値ΔＥ（ｎ）に
対しては、微分値ΔＢ　（ｎ）を値１から−１まで正規
化し、これを横軸にとって表された７つのメンバーシッ
プ関数（ＰＬ，ＰＭ，ＰＳ，ＺＲ、ＮＳ，ＮＭ及びＮＬ
）が割当られる。

このとき７つのメンバーシップ関数（ＰＬ．．ＰＭ，Ｐ
ＳＸＺＲ．，ＮＳ，ＮＭ及びＮＬ）は、トラッキンク制
御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）の７つのメンバーシッ
プ関数（ＰＬ，ＰＭ，ＰＳＸＺＲ，ＮＳ、ＮＭ及びＮＬ
）と同様に、両端のメンバーシップ関数（ＰＬ，ＮＬ）
を除いて、正規化した微分値ΔＥ　（ｎ）に対してそれ
ぞれ所定量だけシフトして、同一の変化を呈する三角形
形状の関数に設定されている。

さらにキャプスタンモータの加減速（ＣＸＩ（ｎ））に
対しては、加減速の方向を−１及び１で表し、これを横
軸にとって表される５つのメンバーシップ関数（ＰＭ，
ＰＳ．．ＺＲ，ＮＭ及びＮＳ）が割当られ、トラッキン
グ制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）と同様に、横軸に
それぞれ所定量だけシフトして、同一の変化を呈する三
角形形状の関数に設定されている。

第５図及び第６図に示すように、ｌ・ラツキング制御デ
ータＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）　、微分値ΔＥ　（ｎ）の
両端のメンバーシップ関数（ＰＬ，ＮＬ）は、それぞ？
横軸を３２分割したデータで表され当該データをそのま
まリードオンリメモリ回路に格納するようになされてい
る。

これに対して残りの１５個のメンバーシップ関数は、そ
れぞれ横軸を３２分割したデータで表され、リードオン
リメモリ回路は、このデータを共通の基本データＤＢＡ
Ｓ！と、各メンバーシップ関数の補助データＤ　！ＩＵ
Ｂに分割して格納するようになされている。

例えばトラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ４）の
第２のメンバーシップ関数（ＰＭ）は、正規化したトラ
ッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）の値−１か
ら順次値「Ｏ」のデータが２１個連続した後、値ｒｏ．
３　Ｊ、ｒｏ．６　Ｊ、ｒｌ．ｏ」、ｒＯ．６　Ｊ、「
０．３」のデータが連続して、値「０」のデータが連続
するように表される。

従って第２のメンバーシップ関数（ＰＭ）においては、
当該メンバーシップ関数の三角形形状の部分を表す基本
データＤ■．Ｅ（　ｒＯ．３　、０．６　、１．０　、
０．６　、０．３　Ｊ　）と、基本データＤＩＩＡ９！
の前に２５ ＝２６ ？続するｒ■，の数を表す補助データＤＳＩＩＢ（”２
１」）とで表現され、基本データＤＩＩＡＳＫの他に、
当該補助データＤＳＵＩがリードオンリメモリ回路に格
納されるようになされている。

同様に第３〜第６のメンバーシップ関数（ＰＳ〜Ｎ　Ｍ
　）においては、基本Ｙ一夕ＤＩＩＡ３！とその前に連
続する値「０」の数を表す補助データＤＳＵ＋＋（ｒｌ
７Ｊ、「１３」、「９」、「５］）とで表されるように
なされている。

実際上、この種のメンバーシップ関数のデータを格納し
てテーブルを形威する場合、各メンバーシップ関数毎に
データを格納してテーブルを形或すると、その分メモリ
容量の大きなリードオンリ回路が必要になる。

ところがこの実施例のように、共通するデータと、メン
バーシップ関数の違いを表現する補助データＤＳＵｌ１
とでテーブルを形或すれば、その分メモリ容量の小さな
リードオンリメモリ回路でテーブルを形或することがで
きる。

従ってその分、全体として簡易な構威のトラッキング制
御回路を得ることができる。

ところでリードオンリメモリ回路においては、ルールＨ
１〜Ｈ９の記号（ＰＭ，ＰＳ，ＺＲＳＮＳ及びＮＭ）に
対応ずるメンバーシップ関数の他に、記号ＰＬ及びＮＬ
のメンバーシップ関数のデータを格納するようになされ
ている。

この場合第７図に示すように、それぞれ７個のメンバー
シップ関数（ＰＬ，ＰＭ，ＰＳ，ＺＲ，ＮＳ，ＮＭ及び
ＮＬ）に対応するようにルールを設定すると、４９個の
ルールが必要になる。

ところが実際上ファジィ推論を適用する場合においては
、ルール化されていない条件の場合でも（例えばＣ　Ｘ
　１　（ｎ−１）　＝ＨＭ　　ＡＮＤ　　ΔＥ　（ｎ）
＝ＮＳＳＺＲ，ＰＳ等の条件でなる）、その周囲のルー
ルに基づいて推論結果を得ることができる。

従って、この実施例においては、９つのルールＨ１〜Ｈ
９に基づいて、トラッキング制御の方向を推論すること
により、全体として演算処理作業を簡略化するようにな
されている。

因に第７図において、Ｐ　Ｌ　（ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ｌ
ａｒｇｅ）はキャブスタンモータ９の加速が大きい場合
及び微分値ΔＥ　（ｎ）が正の値で大きな値の場合を表
し、Ｎ　Ｌ　（ｎｅｇａｔｉｖｅ　ｌａｒｇｅ）はキャ
プスタンモータ９の減速が大きい場合及び微分値ΔＥ　
（ｎ）が負の値で大きな値の場合を表す。

かくして制御回路２８においては、かかるメンバーシッ
プ関数に対してマムダξ（ｓａ＊ｄａｎｉ）の手法を用
いてトラッキング制御方向をファジィ推論する。

すなわち制御回路２日は、トラッキング制御データＣ　
Ｘ　１　（ｎ−１）及びエンベロープ検波信号ＥＮ■の
微分値ΔＥ　（ｎ）を検出し、その検出結果を正規化し
た後、テーブルを参照して対応するメンバーシップ関数
の値を検出する。

このとき制御回路２８は、正規化したトラッキング制御
データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）及び微分値ΔＥ　（ｎ）
として例えば値０．５及び０．４が得られると、先ずル
ールＨ１の条件に従ってトラッキング制御データＣ　Ｘ
　１　（ｎ−１）及び微分値ΔＢ　（ｎ）のメンバーシ
ップ関数（ＰＭ）及び（ＮＭ）から、メンバーシップ関
数の値を検出する（例えばこの場合それぞれ｛［１．０
及び０．６を得る）。

さらに制御回路２８は、ルールＨ１のｒＡＮＤ」の条件
に従って、検出されたメンバーシップ関数の値（１．０
及び０．６）から小さな方の値（０．６）を選択した後
、制御方向のメンバーシップ関数（すなわちキャプスタ
ンモータ９の加減速ＣＸＩ（ｎ）のメンバーシップ関数
ＰＭでなる）を当該値（　０．６）で頭切りする。

これにより第８図に示すように、ルールＨ１の条件に従
って、三角形形状でなる制御方向のメンバーシップ関数
（ＰＭ）を、値０．６で頭切りした台形形状のメンバー
シップ関数（すなわちルールＨ１による推論結果でなる
）を得ることができる。

同様に制御回路２８は、ルールＨ２〜Ｈ９の条件に従っ
て、順次トラッキング制御データＣＸ１（ｎ−１）及び
微分値ΔＥ　（ｎ）のメンバーシップ関数から値を得、
各ルールＨ２〜Ｈ９のｒＡＮＤｊ条件に従って小さい方
の値を選択した後、選択された値を用いて対応する制御
方向のメンバーシップ２９ −３０ 関数を頭切りする。

かくしてルールＨ１〜Ｈ９の条件に従った複数の推論結
果を得ることができる。

なおこの場合は、トラッキング制御データＣＸ１　（ｎ
−１．）のメンバーシップ関数（ＺＲＸＮＭ及びＮＳ）
及び微分値ΔＥ　（ｎ）のメンバーシップ関数（ＰＭ，
ＰＳ及びＺＲ）において、値０が得られることから、ル
ールＨ１及びＨ３の条件に従って頭切りした２つのメン
バーシップ関数（ＰＭ及びｐｓ）が得られる。

続いて制御回路２８は、ルールＨ１〜Ｈ９の条件に従っ
て得られたメンバーシップ関数群のオア結果を得るよう
になされ、これによりファジィ推論結果（この場合第８
図において、実線で表す領域）を得るようになされてい
る。

かくして実線で表す領域の重心を求めて、ファジィ推論
結果をデファジイすることにより、制御方向の確定値を
得ることができる。

因にこの実施例においては、デファジイすることなくフ
ァジィ推論結果をそのまま用いて続く制御量を推論する
ようになされている。

かくしてファジィ推論を適用したことから、その分再生
信号の信号レベルが変化しても、確実にトラッキング制
御の方向を検出することができる。

（Ｇ１−２−３）　｝ラツキング制御量の推論ここでト
ラッキング制御においては、再生信号ＳＩＩＦの信号レ
ベルが低下すると、当該信号レベルの低下に応じた制御
量をトラッキング制御方向に出力すればよい。

さらにトラッキングエラー量に比して再生信号ＳＲＦの
信号レベルが非線型に変化することから、このことを考
慮してトラッキング制ａｍを推論すれば、理想的なトラ
ッキング制御特性が得られる。

従ってトラッキング制御量においては、あいまいな言葉
を含む基本的な文章で表現される以下のルールＲＫＩ〜
ＲＫ６を用いて推論する。

なお、エンベロープ検波信号ＥＮＶの信号レベルをＥ　
（ｎ）、トラッキング制御方向をＤ　（ｎ）で表す。

ルールＲＫＩ もしエンベロープ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が小さいとき、トラッキング制御量（ＣＸＩ（
ｎ））を０にする。

ルール！？．　Ｋ　２ もしエンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が少し上界し、かつトラッキング制御方向が加
速と判断されたとき（Ｄ　（ｎ）＞Ｏ）、加速方向に少
しのトラッキング制御ｆｉ（ＣＸＩ（ｎ））を出力する
。

ルールＲＫ３ もしエンベローブ検波信号ＢＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が少し−ヒ昇し、かつトラッキング制御方向が
減速と判断されたとき（Ｄ　（ｎ）＜Ｏ）、減速方向に
少しのトラッキング制御！ｔ（ＣＸＩ（ｎ））を出力す
る。

ルールＲＫ４ もしエンベロープ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が中程度で、かつトラッキング制御方向が加速
と判断されたとき（Ｄ（ｎ．）＞０）、加速方向に大き
なトラッキング制御量（ＣＸＩ（ｎ））を出力する。

ルールＲＫ５ もしエンベローブ検波信号ＢＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が中程度で、かつトラッキング制御方向が減速
と判断されたとき（Ｄ　（ｎ）＜Ｏ）、減速方向に大き
なトラッキング制御量（ＣＸＩ（ｎ））を出力する。

ルールＲＫ６ もしエンベローブ検波信号ＥＮＶの信号レベル（Ｅ　（
ｎ）　）が大きいとき、減速方向に大きなトラッキング
制御量（ＣＸ１［ｎ））を出力する。

これによりエンベロープ検波信号ＥＮＶの信号レベルが
小さい場合、少し上昇した場合、中程度の場合及び大き
い場合を、それぞれＺＲ，ＰＳ、ＰＭ及びＰＬで、加速
及び減速をＰ及びＮで表し、以下のルールＲ１〜Ｒ６に
書き換えることができる。

ルールＲ１ ＝３　３− ３４ Ｅ　（ｎ）一ＺＲ →ＣＸ　１　（ｎ）　　一ＺＲ Ｅ　　（ｎ．）　　一Ｐ　Ｌ　　　　　→ＣＸ　１　（
ｎ）　　＝ＮＬルールＲ２ Ｅ　　（ｎ）　　一ＰＳ　　ＡＮＤ　　Ｄ　　（ｎ）　
　一Ｐ−”ＣＸ　１　（ｎ）　　＝Ｐ　Ｓ ルールＲ３ Ｅ　　（ｎ）＝ＰＳ　　ＡＮＤ　　Ｄ　　（ｎ）＝Ｎ−
ＣＸ　１　（ｎ）　　一ＮＳ ルールＲ４ Ｂ　（ｎ）　一ＰＭ　　ＡＮＤ　　Ｄ　　（ｎ．）　一
Ｐ−ＣＸ　１　（ｎ）　　＝Ｐ　Ｌ ルールＲ５ Ｅ　　（ｎ）　一ＰＭ　　ＡＮＤ　　Ｄ　　（ｎ）　　
一Ｎ→Ｃ　Ｘ　１　（ｎ）　　一Ｎ　Ｌ ルールＲ６ かくして第９図に示すように、ルールＲ１〜Ｒ６に従っ
てメンバーシップ関数をテーブル化して表すことができ
る。

因にこの実施例においては、エンベローブ検波信号ＥＮ
Ｖの信号レベルＥ　（ｎ）が大きく立ち上ったときは、
ｌ・ラツキング制御方向に無関係に、減速方向に大きな
トラッキング制御量Ｃ　Ｘ　１　（ｎ）を出力するよう
になされ、これにより推論のためのルールの数を低減し
て、演算処理作業を簡略化するようになされている。

さらに制御回路２８においては、第工０図及び第１１図
に示すようなメンハーシップ関数のデータをリードオン
リメモリ回路に格納するようになされ、ルールＲ１〜Ｒ
６に従って制御量を推論する。

スナワち信号レベルＥ　（ｎ）のメンハーシツブ関数に
おいては、信号レベルＥ　（ｎ）を正規化して横軸にと
って表すようになされ、このとき、負側抱給線のエンベ
ローブ検波信号ＥＮＶでなることから、再生信号ＳＩＩ
Ｆの信号レベルの大きい方が横軸のＯの方向で表される
。

これに対してトラッキング制御方向のメンバーシップ関
数においては、加速及び減速方向を１及びーｌに取って
表す。

これにより制御回路２８は、エンベロープ検波信号ＥＮ
Ｖの信号レベルＥ　（ｎ）を検出した後、正規化し、メ
ンバーシップ関数の値を検出する。

さらに第ｌ２図及び第ｌ３図に示すように、制御回路２
８はトラッキング制御方向のファジィ推論結果ＦＤ（ｎ
）（第８図）と、トラッキング制御方向の各メンバーシ
ップ関数Ｐ及びＮとの重なり合う部分（斜線で示す領域
でなる）を検出する。

さらに制御回路２８は、重なり合う部分から、それぞれ
制御方向Ｐ及びＮの最大値Ｄ（ｎ）Ｐ及びＤ（ｎ）Ｎを
得、これによりルールＲ１〜Ｒ６の条件に従った前件部
の値を検出する。

さらに制御回路２８は、検出された前件部の値で、対応
するトラッキング制御データＣＸＩ（ｎ）のメンバーシ
ップ関数（ＮＬ，ＮＳ，ＺＲ，ＰＳ、ＰＬ）（第４図）
を頭切りし、これによりルールＲ１〜Ｒ６の推論結果を
得る。

かくしてこの実施例においては、トラッキング制御方向
の推論に適用したトラッキング制御データＣＸＩ（ｎ）
のメンバーシップ関数（ＮＬＸＮＳ、ＺＲ，ＰＳ，ＰＬ
）（第４図）を、トラッキング制御量の推論に再び利用
することにより、その分制御回路２８内のりードオンリ
メモリ回路の構或を簡略化するようになされている。

すなわちルールＲ１においては、信号レベルＥ（ｎ）の
メンバーシップ関数ＺＲから得られた値で、トラッキン
グ制御データＣＸＩ（ｎ）のメンバーシップ関数ＺＲを
頭切りする。

これに対してルールＲ２においては、信号レベルＥ　（
ｎ）のメンバーシップ関数ＰＳから得られた値及び最大
値Ｄ（ｎ）Ｐから小さな方の値を選択し、その選択値で
トラッキング制御データＣＸ１（ｎ）のメンバーシップ
関数ＰＳを頭切りする。

同様にルールＲ３〜Ｒ５においては、それぞれ信号レベ
ルＥ　（ｎ）のメンバーシップ関数ＰＳ、３　７− −３８ ＰＭ，ＰＭから得られた値及び最大値Ｄ（ｎ）Ｎ、Ｄ　
（ｎ）　ｐ　，Ｄ　（ｎ）　Ｎから小さな方の値を選択
し、その選択値でトラッキング制御データＣＸＩ（ｎ）
のメンバーシップ関数ＮＳ，ＰＬ，ＮＬを頭切りする。

これに対してルールＲ６においては、信号レベルＥ　（
ｎ）のメンバーシップ関数ＰＬから得られた値で、トラ
ッキング制御データＣＸＩ（ｎ）のメンバーシップ関数
ＮＬを頭切りする。

かくして第１４図に示すように、トラッキング制御方向
の場合と同様に、頭切りしたメンバーシップ関数群で表
現される制御量の推論結果を得ることができ、ファジィ
推論を適用した分、再生信号ＳＩＦの信号レベルが変化
しても確実にトラッキング制御し得る制御量を検出する
ことができる。

さらに非線型に変化する再生信号ＳＲＦの信号レベルに
対して、最適なトラッキング制御量を設定し得、これに
より過渡応答特性、定常特性を向上することができる。

実際上トラッキングエラーに対する再生信号ＳＩＬＦの
信号レベルの変化においては、非線型に変化するだけで
なく、モデル化が困難な特徴がある。

従って、従来のトラッキング制御においては、再生信号
ＳＩｔＦの信号レベルの変化に対して、適切なトラッキ
ング制御量を設定することが困難だった。

ところがこの実施例のように、ファジィ推論を適用する
場合においては、モデル化し得ないような場合でも、確
実かつ適切な制御量を設定し得ることから、従来に比し
て格段的に過渡応答特性、定常特性等のトラッキング制
御特性を向上することができる。

（Ｇｌ−２−４）デファジィ処理 制御回路２８は、トラッキング制御データＣＸ１（ｎ）
の推論結果が得られると、第１５図に示す処理手順を実
行して推論結果の重心を検出することにより、デファジ
ィ処理し、推論の確定値を検出する。

ここでトラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ）のメ
ンバーシップ関数においては、値−１からｌまでの横軸
を３２分割してデータを格納するようになされているこ
とから、このとき横軸の座標を５ビットのデータで表す
ようになされている。

従って第１６図に示すように、制御回路２８においては
、トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ）の推論結
果として（第１６図（Ａ））、横軸を５ビットのアドレ
スデータにして、各アドレスに値Ｏから１までのデータ
を格納した推論結果（第１６図（Ｂ））が得られる。

制御回路２８は、かかる推論結果のデータをメモリ回路
に格納するようになされ、ステップＳＰ１からステップ
ＳＰ２に移って、当該推論結果のデータを順次累積加算
する。

このとき制御回路２８は、その累積加算結果を加算デー
タのアドレスに応じて順次メモリ回路に格納するように
なされ（第１６図（Ｃ））、加算処理が終了するとステ
ップＳＰ３に移り、最終アドレスの加算結果（この場合
は！　２．５でなる）を１７２に割り算する。

さらに制御回路２８は、ステップＳＰ４に移って、当該
割算結果（この場合値１．２５でなる）に最も近い値の
加算結果が得られたアドレスを検出した後（この場合ア
ドレス４が検出され、以下当該アドレスのデータを重心
近傍データと呼ぶ）、ステップＳＰ５に移り、続いて割
算結果に近い値の加算結果が得られたアドレスを検出す
る（この場合アドレス５が検出され、以下このアドレス
を隣接するデータのアドレスと呼ぶ）。

制御回路２８は、続いてステップＳＰ６に移り、重心近
傍データ及び隣接するデータの加算結果をメモリ回路か
らロードした後（この場合それぞれアドレス４及び５の
｛！ｆ１．１及び１．８の加算結果が検出される）、当
該加算結果を直線補間し、割算結果と等しい値の加算結
果が得られるアドレスを検出する。

すなわちこの場合、制御回路２８は、次式＝４　１＝ 一　４　２一 の演算処理を実行し、値０．２１を得た後、次式４　＋
０．２１＝　４　．２１ ・・・・・・　（３） で表されるように、アドレス４に加算して値４．２１の
重心のアドレスを検出する。

かくして、メンバーシップ関数の分解能以下の高い精度
で重心のアドレスを検出し得、これにより精度の高い確
定値を検出することができる。

制御回路２８は、検出された重心のアドレスから、正規
化前のトラッキング制御データＣ　Ｘ　Ｊ．　（ｎ）を
作威した後、ステップＳＰ７に移り、当該処理手順を終
了する。

かくして、メンバーシップ関数の分解能以下の高い精度
でトラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ）を作或し
得ることから、分解能の低いメンバーシップ関数を用い
ても、精度の高い制御データを得ることができ、その分
全体として簡易な構或のトラッキング制御回路を得るこ
とができる。

さらに累積加算値を１／２に割り算する処理は、累積加
算データを１ビットビットシフトするだげでよい。

従ってこの実施例のデファジィ処理においては、実質上
、累積加算処理、（２）式及び（３）式の演算処理だけ
で、確定値を検出することができる。

これに対して重心の位置は、次式 で定義されることから、定義通り演算処理すると、この
場合メンバーシップ関数が３２分割されていることから
、３２回の掛け算処理、６４回の加算処理、１回の割り
算処理が必要になる。

従ってこの実施例によれば、定義通り演算処理する場合
に比して、格段的に簡易に確定値を検出することができ
、その分全体として簡易な構成のトラッキング制御回路
を得ることができる。

かくして制御回路２８においては、制御データとトラッ
キング制御データとを加算してデイジタルアナログ変換
回路３８に出力することにより、キャプスタンモータ９
を所定の走行速度で位相制御し得、確実かつ理想的なト
ラッキング制御をすることができる。

（Ｇｌ−３）実施例の動作 以上の構戒において、再生信号ＳＲＦは、エンベローブ
検波回路３０で下側包絡線検波され、そのエンベローブ
検波信号ＥＮＶが制御回路２８に出力される。

エンベローブ検波信号ＥＮＶは、ここで信号レベルが検
出され、微分値ΔＥ　（ｎ）が得られる。

微分値ΔＥ　（ｎ）　は、１サンプリング前に出力した
トラッキング制御データＣ　Ｘ　１　（ｎ−１）　と共
にルールＨ１〜Ｈ９に基づいてファジィ推論され、これ
によりトラッキング制御方向の推論結果が得られる。

トラッキング制御方向の推論結果は、エンベロープ検波
信号Ｆ，　Ｎ　Ｖの信号レベルＥ　（ｎ）と共に、ルー
ルＲＫＩ〜ＲＫ６に従１てファジィ推論され、これによ
りトラッキング制御量の推論結果が得られる。

これによりトラッキング制御データが得られ、当該トラ
ッキング制御データに基づいてキャブスタンモータ９が
位相制御される。

（Ｇｌ−４）実施例の効果 以上の構或によれば、ファジィ推論を適用してトラッキ
ング制御する際に、重心近傍データと隣接するデータを
検出した後、当該重心近傍データと隣接するデータを補
開演算処理して確定値を検出することにより、分解能の
低いメンバーシップ関数を用いて、精度の高い制御デー
タを簡易に検出することができる。

かくしてトラッキング制御回路に適用して、確実かつ理
想的なトラッキング制御特性を得ることができる。

（Ｇ２）他の実施例 なお上述の実施例においては、トラッキング制御データ
に基づいてキャブスタンモータの加減速を判断する場合
について述べたが、本発明はこれ−４５＝ −４６ に限らず、（１）式に基づいて判断するようにしてもよ
い。

さらに上述の実施例においては、マムダミの手法を用い
てメンバーシップ関数から推論値を得る場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、種々の推論方法を広く
適用することができる。

さらに上述の実施例においては、再生信号をエンベロー
ブ検波し、その検波信号の信号レベルに基づいてトラッ
キング制御する場合について述べたが、本発明はこれに
限らず、Ａ．ＴＦ｝ラッキング制御に適用してもよい。

さらに上述の実施例においては、ビデオテープレコーダ
のトラッキング制御回路に本発明を適用した場合につい
て述べたが、本発明はビデオテープレコーダに限らず、
ディジタルオーディオテーブレコーダ等、種々の磁気記
録再生装置のトラッキング制御回路に、さらにはコンパ
クトディスクプレーヤ等の光ディスク装置、光磁気ディ
スク装置等のトラッキング制御回路に広く適用すること
ができる。

さらにトラッキング制御回路に限らず、種々のファジィ
制御回路に広く適用することができる。

Ｈ発明の効果 上述のように本発明によれば、ファジィ推論を適用して
制御データを得る際に、重心近傍データと隣接するデー
タを検出した後、当該重心近傍データと隣接するデータ
を補間して確定値を検出することにより、分解能の低い
メンバーシップ関数を用いて、精度の高い制御データを
簡易に検出することができ、かくして簡易な構或で精度
の高い制御データを得ることができるファジィ制御回路
を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例によるビデオテーブレコーダ
を示すブロック図、第２図は再生信号の信号レベルの変
化を示す特性曲線図、第３図及び第４図はトラッキング
制御データ及び微分値のメンバーシップ関数を示す略線
図、第５図及び第６図はそのデータを示す略線図、第７
図はトラッキング制御方向推論用のテーブルを示す略線
図、第８図は推論結果を示す略線図、第９図はトラッキ
ング制御量推論用のテーブルを示す略線図、第１０図及
び第１１図はトラッキング制御量推論用のメンバーシッ
プ関数を示す路線図、第１２図及び第１３図はトラッキ
ング制御方向の推論の説明に供する略線図、第１４図は
推論結果を示す略線図、第１５図はデファジィ処理手順
を示すフローチャート、第ｌ６図はその説明に供する略
線図、第１７図は従来技術の説明に供する特性曲線図で
ある。 １・・・・・・ビデオテーブレコーダ、２、３・・・・
・・磁気ヘッド、９・・・・・・キャプスタンモー夕、
２８・・・・・・制御回路、３０・・・・・・エンベロ
ーブ検波回路。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 所定のルールに基づいて順次頭切りしたメンバーシップ
   関数群を得た後、上記頭切りしたメンバーシップ関数群
   からファジィ推論結果の確定値を検出し、上記確定値に
   基づいて制御データを出力するファジィ制御回路におい
   て、 上記頭切りしたメンバーシップ関数を表す離散的データ
   を、上記メンバーシップ関数群で順次累積加算した後、
   上記離散的データから該累積加算結果の１／２の値に最
   も値の近い重心近傍データを検出し、 上記重心近傍データと、上記重心近傍データに隣接する
   上記離散的データとの間を補間し、該補間結果及び上記
   累積加算結果の１／２の値に基づいて、上記確定値を検
   出するようにしたことを特徴とするファジイ制御回路。