JPH0315903A - フアジイ推論方式 - 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、ファジィ推論を用いた計算手段により，特に
命題主語間の重み付けを容易に記述し、熟練者の経験を
反映できるファジィ推論方式に関するものである． 〔従来の技術〕 近年、従来人間が行ってきた制御や意思決定支援を人間
にかわってマイクロコンピュータなどで自動化しようと
いう試みが盛んに行われている．この人間の知的活動を
アルゴリズム化し、人間と同等の推論を実現しようとす
る試みの一つがファジィ推論である．ファジィ推論とは
，人間の主観をファジィ集合により定量化し、ある状況
に対する人間の推論過程を模擬し、推論結果を得ようと
する方式であり、制御等に用いられている．これに関し
ては、萱野道夫著ｒファジィ制御』　（日刊工業新聞社
，昭和６３年５月発行）等の文献において解説されてい
る通りである．これらの文献゛において用いられている
推論方式は，熟練者の推論知識を，ｒもし，ｙｍ度が高
く，圧カが高ければ、燃料を減らす．』といった言葉で
記述し、「温度が高い」，「圧力が高い」等の命題に対
して，ファジィ集合を定義し、ファジィ命題としてその
意味を明確化し推論に用いている． 上記推論知識はｒＩｆ　ｘ　ｉｓ　Ａ　ａｎｄ　Ｙ　ｉ
ｓ　Ｂ　ｔｈｅｎｕ　ｉｓ　ＣＪといった形式で記述さ
れる．推論結果の演算は，各ファジィ命題の主語に相当
する状態量の観測量を評価し命題適合度を演算，条件部
（Ｉｆ部）の各ファジィ命題適合度を第工のファジィ演
算にて演算し条件部適合度を求め、この条件部適合度と
結論部（　ｔｈａｎ部）のファジィ命題を第２のファジ
ィ演算によりルール結論部のファジィ集合を求め、全ル
ールに対して第３のファジィ演算により統合化し、結論
部のファジィ命題主語（燃料等）に対する推論結果をフ
ァジィ集合として求め、さらにこれを重心法等により非
ファジィ化しある一つの値とすることにより求められる
． また、上記ファジィ推論方式において、制御目的の達或
度に関する人間の推論知識を組み込む方式として、発明
者らは，特開昭６１−　７０６０５号において，『この
時点で制御指令ｕｔｔｕｉとした場合５評価指標ＡはＡ
ｉ（良い）であり，評価指４１ＢはＢｉ（非常に良い）
であるならば、この制御則Ｒｉを採用し制御指令として
ｕｉを出力する．」といったファジィ推論方式を考案し
た．この推論知識は、ｒＩｆ（ｕ　ｉｓ　ｕｉ−＋Ａ　
ｌｓ　Ａｉ　ａｎｄ　Ｂ　ｉｓ　８１）ｔｈｅｎ　ｕ　
ｉｓ　ｕｉＪといった形式で記述される．第２図にこの
従来方式の実施例を示す．内容及び動作は、本発明の実
施例（第１図）に同一記号にて示す．第２図では，ファ
ジィｆＩｉＩ１＃！ｉ則評価装置９では上記推論知識に
従い、各ファジィ命題の評価装置５１〜５ｎ，６１〜６
ｎの演算結果を直接評価する． 〔発明が解決しようとする課題〕 しかし，これらの方式では，０，０から１．０の値をも
つメンバシツプ関数を用いるファジィ集合により定義し
た命題をルールの条件部の記述に従い評価するため、ル
ールの記述内容を意識し命題の意味を他の命題のメンバ
シツプ関数の形状を意識しながら定義する必要があり、
人間の推論知識の記述が不自然になるなどの問題点があ
った．〔課題を解決するための手段〕 本発明の目的は，「温度が高いＪといった命題自体の定
義はファジィ集合として独立に行い、推論ルールとして
記述するときに，その推論における各命題の主語に対す
る重み「主語重みＪを独立に定義し，人間の考え通りに
ファジィ推論ルールを記述し、人間の知識を反映した推
論結果を演算する． 〔作用Ｊ 「主語重みＪは記述しようとするファジィ推論ルール群
と共に設定するため、各ファジィ命題の定義自体は，ル
ール群を意識することなく、通常のファジィ集合として
設定すればよく，ルールに基づきファジィ推論の演算を
行う時に各ファジィ命題は、その主語に相当する重みを
演算されることになる．それによって、ルール群に固有
の命題間の関係は、「主語重み』に記述でき，人間の考
え通りにファジィ推論ルールを記述し、人間の知識をう
まく反映した推録結果を演算するファジィ推論を行うこ
とができる． 〔実施例〕 以下、本発明の一実施例を図面を用いて詳細に説明する
． 第１図は、本発明を実施するファジィ制御装置の一実施
例のブロック線図である．第１図において、１は過去１
回または複数回の制御指令出力時刻ｔｘｈにおける制御
指令Ｕ＝　（ｕ（ｔｔｚＬ・・・ｕ（ｔｔｋＬ−ｕ（ｔ
ｎｃ））の記憶装置、２は過去ｌ回または複数回の状態
観測時刻ｔｏｊにおけるｍ測値ｙ＝　（ｙ（ｔｏｚＬ　
・・・ｙ（ｔｏａＬ−ｙ（ｔｏＪ））の記憶装置、３は
この制御対象の評価指標Ａの予測装置、４はもう一つの
評価指標Ｂの予測装置、５１〜５ｎは評価指ＩＩＡに対
するｎ個のファジィ命題の評価値を求める装置群、６１
〜６ｎは評価指＃ＡＢに対するｎ個のファジィ命題の評
価値を求める装置群，７は予め定めた評価指標Ａに対す
る重み付けを行う装置，８は予め定めた評価４ｌ！ｉＩ
ＩＡＢに対する重み付けを行う装置、９は予め定めた制
御則によって各評価指標の値を評価し最適な制御指令を
演算する装置、１０は制御対象、１１は制御対象１０の
状態量Ｘ（ｔ）の一部または全部を観測しＩ！測量ｙ（
ｔ）を求める観測装置である．つぎに本実施例の動作を
説明する．制御指令記憶装置１では過去Ｋ回の制御指令
Ｕ”　（ｕ（ｔｘｔ），・・ｕ（ｔｗκ）｝の記憶し、
観測量記憶装Ｉｉ２では過去Ｊ回の状態観測値Ｙ＝（ｙ
（ｔｏｉＬ−＋ｙ（ｔｏＪ））を記憶する．次にこの制
御対象のｌつの制御目的に対する評価指標Ａ（例えば，
エレベータの予測待ち時間）の予測値ａを過去の制御指
令Ｕと状態観３１１量Ｙおよび現在ファジィ＃御則評価
装置９で評価しようとしている制御指令ｕｉ　に基づい
て，ａｓ＝ｆ（Ｕ，Ｙ，ｕｔ） なる演算を評価指標予測装置３により行なう。また同様
に評価指標Ｂ予測装置４により評価指標Ｂの予測値ｂｉ
　を、 ｂｉ＝ｇ（Ｕ，Ｙ，　ｕ九） な釣甑算により求める。ここで、予測値ａ＋＋　ｂｔは
それぞれμａｉ（ａＬ　μｂｉ（ｂ）なるメンバシップ
関数で定義されるファジィ集合であり、次のように表せ
る． ａ　ｔ＝ｆＡμａｔ（ａ）／　ａ　　　　　　　　−（
１）ｂ　ｉ　＝　ｆＢμ一五（ｂ）／ｂ　　　　　　　
　・・・（２）次にこの２つの予測値ａｍ，ｂｉをそれ
ぞれ「ａが良い』，「ｂが悪い」といったファジィ命題
に基づく評価Ａｘ〜Ａ　．　，　Ｂ　ｔ　ＮＢ．により
評価する。

これらのファジィ命題は、それぞれ Ａａ＝ｆＡμ＾’（ａ　）／　ａ　　　　　　　　　　
　　　　　−（３）Ｂ處＝ｆＢμａｍ（ｂ）／ｂ　　　
　　　　　・・・（４）なるファジィ集合としてメンバ
シップ関数μ＾ｔ，μＢ▲を用いて定義される．この内
、Ａ＊，Ｂｔの評価装置５ｉ，６ｉにより、ａｉ＠　ｂ
ｔを評価した時の出力Ａ　ｔ　ｔ　，　Ｂ　ｉ　ｔの値
は，Ａ　ｉ　ｉ　”　Ａ　ｔ　ｎ　ａ　ｉ ”ｆＡ（μ＾＊（ａ）Ａ　μａｉ（ａ））／　ａ＝ＪＡ
ｗｉｎ（μｘｔ（ａＬ　μａｉ（ａ））／　ａ　・・ｌ
５）＝ｆＢｓｉｎ（μａｔ（ｂ），　μｂｔ（ｂ））／
　ｂ　−（６）により求まる．ここでは，ファジィ演算
として、論理積の場合を示したが、他のファジィ演算も
可能である． 次にこれらファジィ命題の評価結果Ａ目，Ｂｔｔに対し
、ファジィ命題の主語ａ，ｂに対応した重みＷＪＬ，Ｗ
ｂをファジィ演算し、重み付き評価結果Ａ’ｉｓ，　Ｂ
’ｔｉを得る．これらの重み付けは，それぞれ， Ｗ＆＝ｆＷμｗａ（ｗ）／　ｗ　　　　　　　　＝｛７
）Ｗｂ＝ｆＷμｗｂ（ｗ）／　ｗ　　　　　　　　−（
８）なるファジィ集合としてメンバシツプ関数μｖａｔ
μｗ１を用いて定義される．これらにより、評価指標Ａ
，Ｂ重み付け装置７，８の演算は，Ａ’　１　１　＝　
Ｗａ・Ａ　ｉ　ｉ ＝ｆ，ｘＡ（ｕｗａ（ｗ）・ｕ＾ｉｔ（ａ））／（ｗ＋
ａ）　　・−（９）Ｂ′口”　Ｗｂ　”　Ｂ目 ＝ｆｗｘＢ（μｗｂ（ｗ）・ｕｎｉｔ（ｂ））／（ｗ＋
ｂ）　　−（１０）により求まる．このファジィ演算も
ここで示した代数積の他，各種演算が可能である． ファジィ制御則評価装ＩＥ９では次式で定式化する制御
則Ｒｌ　　（この時点で制御指令Ｕをｔｂ　とした場合
、重み付き評価指標ＡはＡ１　　（良い）であり、重み
付き評価指ｆｉＢはＢｌ　　（非常に良い）であるなら
ば、この制御則Ｒ．を採用し制御指令としてＵ，を出力
する）を制御指令の出力時刻毎に評価する． この制御則Ｒ量は， Ｒｚ　　：　　Ｉ　　ｆ　（ｕｔ−（Ａ　　ｉｓ　　Ａ
ｔ）ｗａ　　ａｎｄ（Ｂ　　ｉｓ　　Ｂｔ）ｗＪＴｈｅ
ｎ　　ｕ　　ｉｍ　　ｕｓ ・・・（１ｌ） で定式化することができる．この制御則ＲＩの前提部Ｐ
ｓのメンバシツプ関数をμＰ１（　ｔ！　ｉ　ａ　Ｗ　
ｇ　ａ　ｔｂ）とおくと、そのファジィ集合は， Ｐ　Ｌ＝ｆｗｘＡｘｎｊ’ＰＩ（ｕ　：　ｗ，ａｔｂ）
／（ｗｔａ，ｂ）＝丁１１ＸＡＸＢ｛μ”（ｗ）・（μ
ｘ−（ａ）八μ−（ａ））Ａ　μｗＪｗ）・（μａｔ（
ｂ）八ｐｂｔ（ｂ））／（ｗ，ａ，ｂ）・・・（１２） ＝Ａ　’　ｓ　ｔ　Ｘ　Ｂ　’目　　　　　　　　　　
　・・・（１３）（ここで、×は２つのファジィ集合の
直積を表わす．）によって求まる．ここのファジィ演算
として、論理積法を示したが，各種演算が可能である． この前提部Ｐ．の評価値は，Ｐｉ　のメンバシツプ関数
μＰＩの高さ、 により求まる．ファジィ制御則がｎ個あるとすると、そ
れぞれの制御則について同様にして評価値ｒ息（ｉ＝ｌ
，ｎ）が求まり，これにより最大評価（ｒ＝ｒＪ）の制
御則ＲＪ　を ・・・（ｌ５） ｉ＝１．ｎ により求めることができ，制御則Ｒ一で仮定している制
御指令ｕ１が最適な制御指令ｕ（ｔ−）として決定でき
る．また、前提部ＰＬの評価値ｒ＋　を，後件部（　ｔ
ｈｅｎ部）の命，［（ｕ　ｉｇ　ｕ１等）のファジ以上
の実施例では王〜９及び１１の装置を独立した装置とし
て示したが、これらの一部又は全部をマイクロコンピュ
ータなどで実現してもよい．また、一部をＬＳＩとして
チップ化してもよい．本方式は、特開昭６１−　７０６
０５号に示されるように，（１）一次遅れをもつサーボ
系、（２）列車自動運転方式、（３）クレーン運転方式
、（４）高炉の制御方式、（５）エレベータ制御方式，
（６）プラント制御方式、（７）上下水処理方式，（８
）ロボット制御方式、（９）半導体製造方式、（１０）
内燃機関駆動装置制御方式、等に適用可能である． また、制御システムだけでなく、現在及び過去の対象に
対する入力と観測量をファジィ推論により評価し，行動
指針を決定するファジィ推論意思決定支援システムへも
適用可能である，第工図における制御指令記憶装置１，
評価指標Ａ，Ｂ予測装Ｗｔ３，４を除いた、従来の状態
評価ファジィ推論と呼ばれる方式に対しても、同様に適
用可能である． 〔発明の効果〕 本発明によれば，人間が制御や意思決定を行なっている
ときのように、「温度が高い」といった概念（ファジィ
命題）と、それらを重み付けた経験則（ファジィ・ルー
ル）の記述を独立して行なえるため、容易に知識を設定
できるという効果がある． また、ファジィ命題を複数のルール群で共用できるとい
う効果がある．また，重み付けのファジィ集合Ｗ　ａ　
（　ｗ　）で，Ｗの値を変えることにより、評価結果を
調整できる。

【図面の簡単な説明】

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. １．ある時刻における制御対象システムの状態量と与え
   られた条件から、あらかじめ設定されたファジィ推論ル
   ールに従って、該時刻および過去の制御対象に対する入
   力、状態量を、ファジィ命題の適合度としてファジィ命
   題適合度を演算し、ファジィ推論を行い制御指令を決定
   し、制御を行うファジィ推論計算機制御装置において、
   該ファジィ命題適合度に対して該命題の主語に対応し予
   め定めた主語重みをファジィ演算し重み付きファジィ命
   題適合度を求め、ファジィ推論を行い制御指令を決定す
   ることを特徴とするファジィ推論方式。
2. ２．請求項１記載のファジィ命題適合度の演算において
   、その時刻または一定時間後の所定時刻に予め定めた幾
   つかの制御指令を出力した場合の、制御結果を評価指標
   として予測し、ファジィ命題適合度を演算することを特
   徴とするファジィ推論方式。
3. ３．ある時刻における対象システムの観測量と与えられ
   た条件から、あらかじめ設定されたファジィ推論ルール
   に従って、該時刻および過去の対象に対する入力、観測
   量を、ファジィ命題の適合度としてファジィ命題適合度
   を演算し、ファジィ推論を行い行動指針を決定し意思決
   定支援を行うファジィ推論意思決定支援計算機装置にお
   いて、該ファジィ命題適合度に対して該命題の主語に対
   応し予め定めた主語重みをファジィ演算し重み付きファ
   ジィ命題適合度を求め、ファジィ推論を行い、行動指針
   を決定することを特徴とするファジィ推論方式。
4. ４．請求項３記載のファジィ命題適合度の演算において
   、その時刻または一定時間後の所定時刻に予め定めた幾
   つかの行動指針を出力した場合の、対象システムの動き
   を評価指標として予測し、ファジィ命題適合度を演算す
   ることを特徴とするファジィ推論方式。