JPH03188504A - ファジィ制御装置およびファジィ推論方法 - Google Patents
ファジィ制御装置およびファジィ推論方法Info
- Publication number
- JPH03188504A JPH03188504A JP19898289A JP19898289A JPH03188504A JP H03188504 A JPH03188504 A JP H03188504A JP 19898289 A JP19898289 A JP 19898289A JP 19898289 A JP19898289 A JP 19898289A JP H03188504 A JPH03188504 A JP H03188504A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 15
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 6
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 abstract 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
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。
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
本発明はファジィ制御装置およびファジィ推論方法に関
すａ 従来の技術 ファジィ制御線 ファジィ集合概念を用いて「ｉ ｆ
−ｔ ｈ ｅ ｎ・・・」型の記述による論理の特徴を
利用した制御手法であり、熟練者の制御手法と似通って
いるなどのマン・マシン・インターフエースのよい制御
手法であム ここで「ｉｆ〜」を前件部と言１＝Ｘ、ｒ
ｔ ｈ ｅ ｎ・・・」を後件部と言う。
すａ 従来の技術 ファジィ制御線 ファジィ集合概念を用いて「ｉ ｆ
−ｔ ｈ ｅ ｎ・・・」型の記述による論理の特徴を
利用した制御手法であり、熟練者の制御手法と似通って
いるなどのマン・マシン・インターフエースのよい制御
手法であム ここで「ｉｆ〜」を前件部と言１＝Ｘ、ｒ
ｔ ｈ ｅ ｎ・・・」を後件部と言う。
以下、従来のファジィ制御装置の構成を第３図に示す。
目標値ｒに対して、観測された制御量ｙとの栗 すなわ
ち誤差情報ｅは比較器１４によりファジィ制御器１１に
入力されも ファジィ制御器１１で（上 誤差情報ｅに
基づきファジィ推論を行賎 制御対象（プラント）１２
の操作量Ｕを決定すａ この操作量Ｕによりプラント１
２を操作す翫 そしてプラント１２の出力（制御量）ｙ
は比較器１４にフィードバックされて、制御ループを構
成していも 次に操作量Ｕの決定手法について説明すも 第４図（ａ
）〜（ｇ）は操作量Ｕを決定するための手順を示したも
のであも ここでは制御器の入力として誤差ｅおよび誤
差ｅの変化量Δｅを用いた例を示す。誤差および誤差の
変化量に対しである制御則を同図（ａ）のごとくのメン
バシップ関数で設定すも 同様に別の制御則を同図（ｄ
）のごとく設定すａ いま、ある誤差ｅ°とその変化量
Δｅ°が得られていると、同図（ａ）に示すようにｅｏ
でメンバシップ関数を横切も 同様に（ｄ）でもｅｏで
メンバシップ関数を横切も また同じようにしてΔｅ°
でも同図（ｂ）、 （ｅ）のごとくメンバシップ関数を
横切ａ この横切った値の小さいほうにて、同図（ｃＬ
（ｆ）のごとく、メンバシップ関数の形を縮小す翫
っぎく 縮小されたメンバシップ関数を用いて同図（
ｇ）のごとく、 ２つのメンバシップ関数の和集合を求
め、 その重心をもって操作量Ｕ°とすも このように
して求めた操作量Ｕ°を用いて、制御対象１２を操作す
ることによりファジィ制御が実現できも 発明が解決しようとする課題 しかし上記従来例（よ 誤差情報のみに基づいて制御を
行なうたへ 誤差情報が高速に得られない場合などにＣ
友 制御系の応答を速くすることが困難になも 例えばバルブ開閉などにより流体量を制御して、プロセ
スの制御を行う場合などで（友 バルブ通過後に流体が
所定の場所へ到達するまではプロセスの応答がな（〜
この場合などでＣ友 到達するまでの時間以上の応答
を得ることは明らかに困難であ本発明は制御対象（プラ
ント）の出力からのモデルを用いたファジィ推論方法
およびそれを用いてファジィ制御性能を改善したファジ
ィ制御装置を提案するものであり、特に連応性を改善す
ることを目的とするものであも 課題を解決するための手段 本発明は上記の課題を解決するたべ 誤差情報に基づ〈
従来の制御手段を第１の制御手段としこれに加えて、目
標値情報に基づく第２の制御手段を設置上 ２つの制御
手段の出力の和に基づき制御対象を制御すム 作 用 第２の制御手段により目標値情報に基づいて推論された
操作量Ｃ友 目標状態における操作量であるた八 外
乱等を除けζ瓜 目標値どおりに制御されることになａ
外乱等で目標値と制御量とが異なる場合には誤差情報
を基にして第１の制御手段により従来と同様に制御が行
わ収 誤差が零になるように作動すａ すなわ板 目標値についての連応性（友 第２の推論結
果による目標値からの推論量で実現し 定常的なより精
度の高い応答については第１の推論結果による誤差情報
からの推論量により実現すも実施例 本発明の一実施例におけるファジィ制御装置およびファ
ジィ推論方法を図面に基づき説明すも第１図は本実施例
における同装置の構成を示すブロック図であａ 目標値
ｒは比較器４および第２のファジィ制御器３に人力され
も 比較器４でＣ表制御量ｙと目標値ｒとの差を求め誤
差ｅとして、第１のファジィ制御器ｌに入力す翫 第１
のファジィ制御器１で１上 従来例と同様にファジィ
推論を行って操作量Ｕを求め加算器５へ入力す＆ −
人 第２のファジィ制御器３で沫 目標値ｒをもとにプ
ラントモデルの逆に相当するファジィ推論を行へ その
結果を加算器５へおく翫 第２の）ァジイ制御器３にお
けるファジィ推論方法は後述すム 加算器５で（よ ２
つのファジィ制御器１．３の出力を加算してプラント２
に入力すも プラント２の出力（制御量ｙ）は比較器４
に再び入力されも 第２図（ａ）（ｂ）は第１図の第２のファジィ制御器３
におけるファジィ推論方法を示す図であム ここでのフ
ァジィ推論のもととなるの１よ プラント２のファジィ
モデルであも ファジィモデルの手法については参考文
献 例えば菅野道夫「ファジィ制御」 （日刊工業新聞
？１１９８８）の第７章に詳しく説明されているので省
略すも ただし ここでは参考文献とは異なり、出力か
らみてサブモデルをファジィ分割すム すなわ板 プラ
ントの入出力を逆に考えも 第２図（ａＨ；ｔ、。
ち誤差情報ｅは比較器１４によりファジィ制御器１１に
入力されも ファジィ制御器１１で（上 誤差情報ｅに
基づきファジィ推論を行賎 制御対象（プラント）１２
の操作量Ｕを決定すａ この操作量Ｕによりプラント１
２を操作す翫 そしてプラント１２の出力（制御量）ｙ
は比較器１４にフィードバックされて、制御ループを構
成していも 次に操作量Ｕの決定手法について説明すも 第４図（ａ
）〜（ｇ）は操作量Ｕを決定するための手順を示したも
のであも ここでは制御器の入力として誤差ｅおよび誤
差ｅの変化量Δｅを用いた例を示す。誤差および誤差の
変化量に対しである制御則を同図（ａ）のごとくのメン
バシップ関数で設定すも 同様に別の制御則を同図（ｄ
）のごとく設定すａ いま、ある誤差ｅ°とその変化量
Δｅ°が得られていると、同図（ａ）に示すようにｅｏ
でメンバシップ関数を横切も 同様に（ｄ）でもｅｏで
メンバシップ関数を横切も また同じようにしてΔｅ°
でも同図（ｂ）、 （ｅ）のごとくメンバシップ関数を
横切ａ この横切った値の小さいほうにて、同図（ｃＬ
（ｆ）のごとく、メンバシップ関数の形を縮小す翫
っぎく 縮小されたメンバシップ関数を用いて同図（
ｇ）のごとく、 ２つのメンバシップ関数の和集合を求
め、 その重心をもって操作量Ｕ°とすも このように
して求めた操作量Ｕ°を用いて、制御対象１２を操作す
ることによりファジィ制御が実現できも 発明が解決しようとする課題 しかし上記従来例（よ 誤差情報のみに基づいて制御を
行なうたへ 誤差情報が高速に得られない場合などにＣ
友 制御系の応答を速くすることが困難になも 例えばバルブ開閉などにより流体量を制御して、プロセ
スの制御を行う場合などで（友 バルブ通過後に流体が
所定の場所へ到達するまではプロセスの応答がな（〜
この場合などでＣ友 到達するまでの時間以上の応答
を得ることは明らかに困難であ本発明は制御対象（プラ
ント）の出力からのモデルを用いたファジィ推論方法
およびそれを用いてファジィ制御性能を改善したファジ
ィ制御装置を提案するものであり、特に連応性を改善す
ることを目的とするものであも 課題を解決するための手段 本発明は上記の課題を解決するたべ 誤差情報に基づ〈
従来の制御手段を第１の制御手段としこれに加えて、目
標値情報に基づく第２の制御手段を設置上 ２つの制御
手段の出力の和に基づき制御対象を制御すム 作 用 第２の制御手段により目標値情報に基づいて推論された
操作量Ｃ友 目標状態における操作量であるた八 外
乱等を除けζ瓜 目標値どおりに制御されることになａ
外乱等で目標値と制御量とが異なる場合には誤差情報
を基にして第１の制御手段により従来と同様に制御が行
わ収 誤差が零になるように作動すａ すなわ板 目標値についての連応性（友 第２の推論結
果による目標値からの推論量で実現し 定常的なより精
度の高い応答については第１の推論結果による誤差情報
からの推論量により実現すも実施例 本発明の一実施例におけるファジィ制御装置およびファ
ジィ推論方法を図面に基づき説明すも第１図は本実施例
における同装置の構成を示すブロック図であａ 目標値
ｒは比較器４および第２のファジィ制御器３に人力され
も 比較器４でＣ表制御量ｙと目標値ｒとの差を求め誤
差ｅとして、第１のファジィ制御器ｌに入力す翫 第１
のファジィ制御器１で１上 従来例と同様にファジィ
推論を行って操作量Ｕを求め加算器５へ入力す＆ −
人 第２のファジィ制御器３で沫 目標値ｒをもとにプ
ラントモデルの逆に相当するファジィ推論を行へ その
結果を加算器５へおく翫 第２の）ァジイ制御器３にお
けるファジィ推論方法は後述すム 加算器５で（よ ２
つのファジィ制御器１．３の出力を加算してプラント２
に入力すも プラント２の出力（制御量ｙ）は比較器４
に再び入力されも 第２図（ａ）（ｂ）は第１図の第２のファジィ制御器３
におけるファジィ推論方法を示す図であム ここでのフ
ァジィ推論のもととなるの１よ プラント２のファジィ
モデルであも ファジィモデルの手法については参考文
献 例えば菅野道夫「ファジィ制御」 （日刊工業新聞
？１１９８８）の第７章に詳しく説明されているので省
略すも ただし ここでは参考文献とは異なり、出力か
らみてサブモデルをファジィ分割すム すなわ板 プラ
ントの入出力を逆に考えも 第２図（ａＨ；ｔ、。
プラント出力ｙと各サブモデルＲｉ、Ｒｅ、Ｒ３との関
係を示す図であ翫 出力ｙと目標値ｒとは等しくなるも
のとすａ あるｒの範囲ではサブモデルＲｉが適合し
別の範囲ではＲ２やＲｓが適合すａここで、目標値ｒ°
が入力されるとそれぞれのサブモデルの適合度を求める
ことができも すなわちｒｏにおける各メンバシップ値
をみるとよｔ〜 このときの値をそれぞれＲｉ、Ｒｅ、
Ｒｓ”とすａ 各サブモデルＲｉ ＝ Ｒｓでの入出力
関係をｒ＝ｆ＋（ｕ） （ｉはサブモデルの番号）
のように表すと、第２図（ｂ）に示す式でその時の操作
量Ｕ°を求めることができも この弐Ｇ；Ｌ 分母が
各サブモデルＲｉ ” Ｒ参の適合度の総和を示し分子
は各サブモデル適合度にｆ ＋−’（ｒ”）の重みを掛
けたものの積和と考えることができるの弘 各サブモデ
ルの重み付き平均演算と考えられも 以上のようにして
、目標値ｒから操作量Ｕを求めるファジィ推論が実現す
も な叙 上記実施例で：上 後件部が数式ｆ＋で示される
場合の例を示した力（後件部がファジイ数の場合に（友
後件部のメンバシップ関数を適合度にに応じて縮小変
形し 得られたメンバシップ関数群のｍａｘ集合演算を
行ｔ、Ｘ、ｍａＸ集合の重心をとるなどの方法で操作量
Ｕを求めるファジィ推論が実現できも 発明の詳細 な説明したようく 本発明は従来のファジィ制御に対し
て連応性を向上できるだけでなく、帰還ループにおける
ファジィ制御の制御規則を少なくできる効果を有してい
も その理由（上 外乱の影響等を除いた基本的な応答
は目標値からのファジィ推論で構成され 制御量の誤差
としては推論誤基 あるいは外乱によるものが検出され
ることになるのて 誤差の絶対量としては大きいものが
あまり出現しなくなるからであａ したがって、誤差の大きいところに対応するルールはあ
まり重要でなくなり、情報量の多いファジイ数で用意す
る必要がなくなり、クリスプな値であってもよｔ〜
係を示す図であ翫 出力ｙと目標値ｒとは等しくなるも
のとすａ あるｒの範囲ではサブモデルＲｉが適合し
別の範囲ではＲ２やＲｓが適合すａここで、目標値ｒ°
が入力されるとそれぞれのサブモデルの適合度を求める
ことができも すなわちｒｏにおける各メンバシップ値
をみるとよｔ〜 このときの値をそれぞれＲｉ、Ｒｅ、
Ｒｓ”とすａ 各サブモデルＲｉ ＝ Ｒｓでの入出力
関係をｒ＝ｆ＋（ｕ） （ｉはサブモデルの番号）
のように表すと、第２図（ｂ）に示す式でその時の操作
量Ｕ°を求めることができも この弐Ｇ；Ｌ 分母が
各サブモデルＲｉ ” Ｒ参の適合度の総和を示し分子
は各サブモデル適合度にｆ ＋−’（ｒ”）の重みを掛
けたものの積和と考えることができるの弘 各サブモデ
ルの重み付き平均演算と考えられも 以上のようにして
、目標値ｒから操作量Ｕを求めるファジィ推論が実現す
も な叙 上記実施例で：上 後件部が数式ｆ＋で示される
場合の例を示した力（後件部がファジイ数の場合に（友
後件部のメンバシップ関数を適合度にに応じて縮小変
形し 得られたメンバシップ関数群のｍａｘ集合演算を
行ｔ、Ｘ、ｍａＸ集合の重心をとるなどの方法で操作量
Ｕを求めるファジィ推論が実現できも 発明の詳細 な説明したようく 本発明は従来のファジィ制御に対し
て連応性を向上できるだけでなく、帰還ループにおける
ファジィ制御の制御規則を少なくできる効果を有してい
も その理由（上 外乱の影響等を除いた基本的な応答
は目標値からのファジィ推論で構成され 制御量の誤差
としては推論誤基 あるいは外乱によるものが検出され
ることになるのて 誤差の絶対量としては大きいものが
あまり出現しなくなるからであａ したがって、誤差の大きいところに対応するルールはあ
まり重要でなくなり、情報量の多いファジイ数で用意す
る必要がなくなり、クリスプな値であってもよｔ〜
第１図は本発明の一実施例におけるファジィ制御装置の
ブロック医 第２図（ａ）（ｂ）はプラント逆モデルを
用いて逆推論を行う方法を示す阻第３図は従来のファジ
ィ制御装置のブロック医第４図（ａ）〜（ｇ）はファジ
ィ推論の考え方を示す図であａ
ブロック医 第２図（ａ）（ｂ）はプラント逆モデルを
用いて逆推論を行う方法を示す阻第３図は従来のファジ
ィ制御装置のブロック医第４図（ａ）〜（ｇ）はファジ
ィ推論の考え方を示す図であａ
Claims (3)
- （１）目標値に対して制御対象を追従させる制御装置で
あって、制御対象の出力である制御量と目標値との差を
基に第１のファジィ推論にて制御対象の操作量を推論す
る第１の制御手段と、制御対象のファジィ逆モデルを用
いて目標値に対する制御対象の操作量を第２のファジィ
推論にて推論する第２の制御手段と、推論結果を前記推
論結果に加算し、加算結果により制御対象を操作するた
めの加算手段とを備えたことを特徴とするファジィ制御
装置。 - （２）制御対象を入出力関係を逆表現して、制御対象の
出力である制御量からみた複数のサブモデルとしてファ
ジィモデル化し、所定制御量における各サブモデルの適
合度を求め、適合度に応じてサブモデルの後件部メンバ
シップ関数を縮小変形し、変形されたメンバシップ関数
群のｍａｘ演算を行い、ｍａｘ集合の重心により制御対
象に入力される操作量を推論することを特徴とするファ
ジィ推論方法。 - （３）制御対象の入出力関係を逆表現して、逆入出力関
係ｕ＿１＝ｇ＿１（ｙ）をもつサブモデルＲ＿ｉ（ｉは
サブモデルの番号）としてファジィモデル化し、所定出
力値ｙにおける各サブモデルＲ＿ｉの適合度を求め、適
合度に応じてサブモデルＲ＿ｉにおける逆入出力関係ｕ
＿１＝ｇ＿１（ｙ）の重みを付けた重み付き平均演算を
行って入力量ｕを推論することを特徴とするファジィ推
論方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19898289A JPH03188504A (ja) | 1989-07-31 | 1989-07-31 | ファジィ制御装置およびファジィ推論方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19898289A JPH03188504A (ja) | 1989-07-31 | 1989-07-31 | ファジィ制御装置およびファジィ推論方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03188504A true JPH03188504A (ja) | 1991-08-16 |
Family
ID=16400150
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19898289A Pending JPH03188504A (ja) | 1989-07-31 | 1989-07-31 | ファジィ制御装置およびファジィ推論方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03188504A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05143108A (ja) * | 1991-11-20 | 1993-06-11 | Hitachi Ltd | プロセスの適応制御方法 |
| US5410470A (en) * | 1992-05-12 | 1995-04-25 | Hitachi, Ltd. | Process control method and system with employment of fuzzy inference |
-
1989
- 1989-07-31 JP JP19898289A patent/JPH03188504A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05143108A (ja) * | 1991-11-20 | 1993-06-11 | Hitachi Ltd | プロセスの適応制御方法 |
| US5410470A (en) * | 1992-05-12 | 1995-04-25 | Hitachi, Ltd. | Process control method and system with employment of fuzzy inference |
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