JPH06301405A - ファジィ制御装置 - Google Patents
ファジィ制御装置Info
- Publication number
- JPH06301405A JPH06301405A JP8370693A JP8370693A JPH06301405A JP H06301405 A JPH06301405 A JP H06301405A JP 8370693 A JP8370693 A JP 8370693A JP 8370693 A JP8370693 A JP 8370693A JP H06301405 A JPH06301405 A JP H06301405A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- input
- input information
- inference
- knowledge base
- stored
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 推論ルールの前件部に入力される入力変数を
制御対象から得られる入力変数の数より小さくして、制
御演算処理速度を向上する。 【構成】 データ蓄積部に記憶された複数の入力情報か
ら推論ルールの演算に使用する前記入力情報数より少な
い数の入力変数を生成する複数種類の選択変換方式を知
識ベースに記憶し、ヒューマンインタフェースを介して
知識ベースに記憶されている複数種類の選択変換方式の
なかから一つの選択変換方式を指定するか、又は新たに
選択変換方式を作成し、この作成された選択変換方式を
指定する。そして、デ―タ蓄積部に記憶された各入力情
報から、指定された選択変換方式に従って入力変数を生
成し、生成された入力変数に基づいて推論ル―ルを修正
し、かつ作成された選択変換方式を知識ベ―スに保存す
る。
制御対象から得られる入力変数の数より小さくして、制
御演算処理速度を向上する。 【構成】 データ蓄積部に記憶された複数の入力情報か
ら推論ルールの演算に使用する前記入力情報数より少な
い数の入力変数を生成する複数種類の選択変換方式を知
識ベースに記憶し、ヒューマンインタフェースを介して
知識ベースに記憶されている複数種類の選択変換方式の
なかから一つの選択変換方式を指定するか、又は新たに
選択変換方式を作成し、この作成された選択変換方式を
指定する。そして、デ―タ蓄積部に記憶された各入力情
報から、指定された選択変換方式に従って入力変数を生
成し、生成された入力変数に基づいて推論ル―ルを修正
し、かつ作成された選択変換方式を知識ベ―スに保存す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、制御対象から入力され
た入力情報に対してメンバーシップ関数及び推論ルール
を用いてファジィ推論演算を実行して推論結果に基づい
て制御対象を制御するファジィ制御装置に関する。
た入力情報に対してメンバーシップ関数及び推論ルール
を用いてファジィ推論演算を実行して推論結果に基づい
て制御対象を制御するファジィ制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、工場の各生産設備を制御するプロ
セス制御においても、ファジィ推論を用いた制御装置が
採用されている。このようなファジィ制御装置内には、
メンバーシップ関数と推論ルールとが記憶されており、
例えば各機器に取付けられた各センサから入力された温
度，圧力，流量等の各物理量からなる各入力情報に対し
てメンバーシップ関数及び推論ルールをを用いてファジ
ィ推論演算を実行して、例えばバルブ開，バルブ閉等の
推論結果を制御対象機器に送出する。
セス制御においても、ファジィ推論を用いた制御装置が
採用されている。このようなファジィ制御装置内には、
メンバーシップ関数と推論ルールとが記憶されており、
例えば各機器に取付けられた各センサから入力された温
度，圧力，流量等の各物理量からなる各入力情報に対し
てメンバーシップ関数及び推論ルールをを用いてファジ
ィ推論演算を実行して、例えばバルブ開，バルブ閉等の
推論結果を制御対象機器に送出する。
【０００３】具体的に説明すると、前記推論ルールは制
御対象についての専門家の知識をif−then形式で記述し
たものである。そして、「もし〜が〜ならば」に相当す
る前件部は、 and，of，または他の演算で結合された幾
つかの入力変数で構成されている。また、「〜を〜にし
なさい」に相当する後件部は１つの出力変数で構成され
る。
御対象についての専門家の知識をif−then形式で記述し
たものである。そして、「もし〜が〜ならば」に相当す
る前件部は、 and，of，または他の演算で結合された幾
つかの入力変数で構成されている。また、「〜を〜にし
なさい」に相当する後件部は１つの出力変数で構成され
る。
【０００４】また、メンバーシップ関数は各センサから
入力された入力情報の前記推論ルールにおける「もし〜
が〜ならば」に相当する前件部との一致度（グレード）
を示す関数である。そして、メンバーシップ関数から求
めた一致度（グレード）と、前記推論ルールの後件部の
出力変数とから推論結果を演算する。したがって、セン
サの個数、すなわち入力情報数だけ推論ルールにおける
前件部の入力変数が必要になる。
入力された入力情報の前記推論ルールにおける「もし〜
が〜ならば」に相当する前件部との一致度（グレード）
を示す関数である。そして、メンバーシップ関数から求
めた一致度（グレード）と、前記推論ルールの後件部の
出力変数とから推論結果を演算する。したがって、セン
サの個数、すなわち入力情報数だけ推論ルールにおける
前件部の入力変数が必要になる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たファジィ制御装置においても、まだ改良すべき次のよ
うな課題があった。一般に、制御の精度を上げ、そして
制御を緻密に実施するためには、推論ル―ル数を多くす
る必要がある。また、専門家が技術的知識に基づく経験
と勘とで行っている制御対象に対する制御操作を自動化
するためには、該当制御対象に対してより多くのセンサ
を取付けてより多くの入力情報を集める必要がある。し
たがって、推論ルールにおける前件部の入力変数が大幅
に増加する。
たファジィ制御装置においても、まだ改良すべき次のよ
うな課題があった。一般に、制御の精度を上げ、そして
制御を緻密に実施するためには、推論ル―ル数を多くす
る必要がある。また、専門家が技術的知識に基づく経験
と勘とで行っている制御対象に対する制御操作を自動化
するためには、該当制御対象に対してより多くのセンサ
を取付けてより多くの入力情報を集める必要がある。し
たがって、推論ルールにおける前件部の入力変数が大幅
に増加する。
【０００６】そして、推論ル―ル数は、入力変数とこの
入力変数が持つＮＢ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＢ等の一致
度（グレード）の個数、すなわちメンバ―シップ関数の
数との乗算値となる。したがって、入力変数（入力情報
数）が増えると推論ル―ル数が飛躍的に増大することに
なる。
入力変数が持つＮＢ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＢ等の一致
度（グレード）の個数、すなわちメンバ―シップ関数の
数との乗算値となる。したがって、入力変数（入力情報
数）が増えると推論ル―ル数が飛躍的に増大することに
なる。
【０００７】しかし、推論ル―ル数が増大すると、当
然、推論演算時間が長くなり、所定の制御周期内に演算
処理が終了しなくなり、制御対象に対する制御そのもの
に支障が生じる。
然、推論演算時間が長くなり、所定の制御周期内に演算
処理が終了しなくなり、制御対象に対する制御そのもの
に支障が生じる。
【０００８】また、ファジィ推論演算を実施する場合、
理論上は入力変数の数には制限はないが、実際には物理
的な制約が存在する。したがって、たとえ多くのセンサ
を制御対象に取付けたとしてもこの各センサからの各入
力情報をそのまま利用できない事態が生じる。さらに、
入力変数の増加に伴い、ファジィ制御の特徴の１つであ
る「人間の直観に合う」という利点が損なわれることに
なる。
理論上は入力変数の数には制限はないが、実際には物理
的な制約が存在する。したがって、たとえ多くのセンサ
を制御対象に取付けたとしてもこの各センサからの各入
力情報をそのまま利用できない事態が生じる。さらに、
入力変数の増加に伴い、ファジィ制御の特徴の１つであ
る「人間の直観に合う」という利点が損なわれることに
なる。
【０００９】このような事態を回避するために、多数の
入力情報から少数の入力情報を選択して、これを入力変
数と指定することが考えられる。しかし、この場合、ど
の入力情報を入力変数とすべきかの基準がなく、不適切
な入力情報を選択する懸念もある。また、一つの制御対
象に対して最良の入力情情報が選択できたとしても、他
の制御対象に対しては同一選択基準で入力情報を選択し
た場合には、必ずしも最良の結果が得られるとは限らな
い。
入力情報から少数の入力情報を選択して、これを入力変
数と指定することが考えられる。しかし、この場合、ど
の入力情報を入力変数とすべきかの基準がなく、不適切
な入力情報を選択する懸念もある。また、一つの制御対
象に対して最良の入力情情報が選択できたとしても、他
の制御対象に対しては同一選択基準で入力情報を選択し
た場合には、必ずしも最良の結果が得られるとは限らな
い。
【００１０】以上説明したように、制御装置全体の処理
能力等に起因して、推論ル―ル数及び入力変数数に制約
が存在する。また、入力変数が過度に増加すると推論ル
―ルが人間に把握し難くなる。そこで、このような制約
の中で、いかに簡単に、そして最も有効な入力変数を求
める必要がある。
能力等に起因して、推論ル―ル数及び入力変数数に制約
が存在する。また、入力変数が過度に増加すると推論ル
―ルが人間に把握し難くなる。そこで、このような制約
の中で、いかに簡単に、そして最も有効な入力変数を求
める必要がある。
【００１１】本発明はこのような事情に鑑みてなされた
ものであり、制御対象から入力された多数の入力情報か
ら少数の入力変数を生成するための複数種類の選択変換
方式を知識ベースに記憶することによって、必要に応じ
て、オペレータがこれらの選択変換方式を適宜選択指定
でき、制御対象から得られた多数の入力情報を有効に活
用でき、推論演算速度を低下することなく、どのような
制御対象に対しても、熟練技術者の感覚に合致し、常に
最良の制御精度及び制御応答特性を維持できるファジィ
制御装置を提供することを目的とする。
ものであり、制御対象から入力された多数の入力情報か
ら少数の入力変数を生成するための複数種類の選択変換
方式を知識ベースに記憶することによって、必要に応じ
て、オペレータがこれらの選択変換方式を適宜選択指定
でき、制御対象から得られた多数の入力情報を有効に活
用でき、推論演算速度を低下することなく、どのような
制御対象に対しても、熟練技術者の感覚に合致し、常に
最良の制御精度及び制御応答特性を維持できるファジィ
制御装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記課題を解消するため
に、本発明は、制御対象から入力された複数の入力情報
に対してメンバーシップ関数及び推論ルールを用いてフ
ァジィ推論演算を実行して、その推論結果に基づき制御
対象に対する制御を行うファジィ制御装置において、制
御対象から入力される複数の入力情報を記憶するデータ
蓄積部と、データ蓄積部に記憶された複数の入力情報か
ら推論ルールの演算に使用する入力情報数より少ない数
の入力変数を生成する複数種類の選択変換方式を記憶す
る知識ベースと、選択指示操作に応動して、知識ベース
に記憶されている複数種類の選択変換方式のなかから一
つの選択変換方式を指定するとともに、作成指示操作に
応動して、新たに選択変換方式を作成し、この作成され
た選択変換方式を指定するヒューマンインタフェース
と、デ―タ蓄積部に記憶された各入力情報から、ヒュ―
マンインタ―フェ―スにて指定された選択変換方式に従
って入力変数を生成し、生成された入力変数に基づいて
推論ル―ルを修正し、かつ作成された選択変換方式を知
識ベ―スに保存する変換実行部とを備えたものである。
に、本発明は、制御対象から入力された複数の入力情報
に対してメンバーシップ関数及び推論ルールを用いてフ
ァジィ推論演算を実行して、その推論結果に基づき制御
対象に対する制御を行うファジィ制御装置において、制
御対象から入力される複数の入力情報を記憶するデータ
蓄積部と、データ蓄積部に記憶された複数の入力情報か
ら推論ルールの演算に使用する入力情報数より少ない数
の入力変数を生成する複数種類の選択変換方式を記憶す
る知識ベースと、選択指示操作に応動して、知識ベース
に記憶されている複数種類の選択変換方式のなかから一
つの選択変換方式を指定するとともに、作成指示操作に
応動して、新たに選択変換方式を作成し、この作成され
た選択変換方式を指定するヒューマンインタフェース
と、デ―タ蓄積部に記憶された各入力情報から、ヒュ―
マンインタ―フェ―スにて指定された選択変換方式に従
って入力変数を生成し、生成された入力変数に基づいて
推論ル―ルを修正し、かつ作成された選択変換方式を知
識ベ―スに保存する変換実行部とを備えたものである。
【００１３】
【作用】このように構成されたファジィ制御装置におい
ては、知識ベースに制御対象から入力された複数の入力
情報からこの入力情報数より少ない数の入力変数を生成
する複数種類の選択変換方式が記憶されている。
ては、知識ベースに制御対象から入力された複数の入力
情報からこの入力情報数より少ない数の入力変数を生成
する複数種類の選択変換方式が記憶されている。
【００１４】そして、オペレータはヒューマンインタフ
ェースを介して、知識ベースに記憶されている複数種類
の選択変換方式から該当制御対象に最適な１つの選択変
換方式を指定する。また、最適な選択変換方式が知識ベ
ースに記憶されていない場合は、オペレータはヒューマ
ンインタフェースを介して新たに選択変換方式を作成す
る。
ェースを介して、知識ベースに記憶されている複数種類
の選択変換方式から該当制御対象に最適な１つの選択変
換方式を指定する。また、最適な選択変換方式が知識ベ
ースに記憶されていない場合は、オペレータはヒューマ
ンインタフェースを介して新たに選択変換方式を作成す
る。
【００１５】ヒューマンインタフェースで指定または作
成された選択変換方式は次の変換実行部へ入力される。
変換実行部においては、入力された選択変換方式に従っ
て、デ―タ蓄積部に記憶された各入力情報から少数の入
力変数が生成される。同時に、新規生成された入力変数
に基づいて推論ルールが修正される。また、新規作成さ
れた選択変換方式は知識ベースに登録される。
成された選択変換方式は次の変換実行部へ入力される。
変換実行部においては、入力された選択変換方式に従っ
て、デ―タ蓄積部に記憶された各入力情報から少数の入
力変数が生成される。同時に、新規生成された入力変数
に基づいて推論ルールが修正される。また、新規作成さ
れた選択変換方式は知識ベースに登録される。
【００１６】したがって、少数の推論ルールでもって多
数の入力情報の値が反映され、又は真に有効な入力情報
の値のみが反映された推論演算が実施される。その結
果、演算処理速度を低下することなく高い制御精度を維
持できる。
数の入力情報の値が反映され、又は真に有効な入力情報
の値のみが反映された推論演算が実施される。その結
果、演算処理速度を低下することなく高い制御精度を維
持できる。
【００１７】
【実施例】以下本発明の一実施例を図面を用いて説明す
る。図１は実施例のファジィ制御装置の概略構成を示す
ブロック図である。このファジィ制御装置は一種のコン
ピュータで構成されており、各部は記憶手段及びプログ
ラム上に形成されたタスク（業務処理）等のソフト手段
で構成されている。
る。図１は実施例のファジィ制御装置の概略構成を示す
ブロック図である。このファジィ制御装置は一種のコン
ピュータで構成されており、各部は記憶手段及びプログ
ラム上に形成されたタスク（業務処理）等のソフト手段
で構成されている。
【００１８】プラントを構成する各機器からなる制御対
象１に取付けられた各センサ２にて検出された制御対象
１の状態を示す制御量（入力情報）は差分器２へ入力さ
れる。差分器３は制御量と目標値との偏差を算出して、
制御部４へ送出する。制御部４は入力された偏差と推論
演算部５から入力された推論結果結とに基づいて操作量
を算出して、制御対象１へ送出する。
象１に取付けられた各センサ２にて検出された制御対象
１の状態を示す制御量（入力情報）は差分器２へ入力さ
れる。差分器３は制御量と目標値との偏差を算出して、
制御部４へ送出する。制御部４は入力された偏差と推論
演算部５から入力された推論結果結とに基づいて操作量
を算出して、制御対象１へ送出する。
【００１９】また、データ蓄積部６は各センサ２から出
力される各制御量で示される多数の入力情報ａ1 ，ａ
2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，ａn が入力される。この入力情
報ａ1，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，ａn はこのデータ蓄
積部６に蓄積されると共に、次の変換実行部７へ入力さ
れる。
力される各制御量で示される多数の入力情報ａ1 ，ａ
2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，ａn が入力される。この入力情
報ａ1，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，ａn はこのデータ蓄
積部６に蓄積されると共に、次の変換実行部７へ入力さ
れる。
【００２０】一方、ルール記憶部１０内には、図２に示
すように、センサ２で得られた各入力情報ａ1 ，ａ2 ，
ａ3 ，ａ4 ，……，ａn に対すＮＢ，ＮＳ，ＺＯ，Ｐ
Ｓ，ＰＢの各一致度（グレード）を示すそれぞれ５個の
メンバーシップ関数が記憶されている。さらに、このル
ール記憶部１０内には、図３に示すよように、各入力変
数ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，……，ｘm に対するif-the
n 形式で記述された複数の推論ルールが記憶されてい
る。
すように、センサ２で得られた各入力情報ａ1 ，ａ2 ，
ａ3 ，ａ4 ，……，ａn に対すＮＢ，ＮＳ，ＺＯ，Ｐ
Ｓ，ＰＢの各一致度（グレード）を示すそれぞれ５個の
メンバーシップ関数が記憶されている。さらに、このル
ール記憶部１０内には、図３に示すよように、各入力変
数ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，……，ｘm に対するif-the
n 形式で記述された複数の推論ルールが記憶されてい
る。
【００２１】知識ベース９には前記データ蓄積部６に記
憶されている入力情報ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，
ａn を一つの集合Ａ Ａ（Ａ＝｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，ａn ｝） とみなして、この集合Ａから前記推論ルールの前件部を
構成する入力情報数ｎより少ない数ｍの入力変数ｘ1 ，
ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，……，ｘm の集合Ｘを生成する複数
種類の選択変換方式が記憶されている。図５及び図６は
知識ベース９に記憶された複数の選択変換方式の内の１
つの選択変換方式を示す図である。
憶されている入力情報ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，
ａn を一つの集合Ａ Ａ（Ａ＝｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，ａn ｝） とみなして、この集合Ａから前記推論ルールの前件部を
構成する入力情報数ｎより少ない数ｍの入力変数ｘ1 ，
ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，……，ｘm の集合Ｘを生成する複数
種類の選択変換方式が記憶されている。図５及び図６は
知識ベース９に記憶された複数の選択変換方式の内の１
つの選択変換方式を示す図である。
【００２２】ヒューマンインタフェース８は、データ蓄
積部６に記憶されている前記入力情報の集合Ａ（Ａ＝
｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，ａn ｝）から、各入
力情報をどのような組合わせで、かつ、どのような演算
を実行し、その実行結果から何を、変換実行部７へ送出
する入力変数ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，……，ｘm とす
るかを決定する選択変換方式をオペレータが作成可能に
する装置である。
積部６に記憶されている前記入力情報の集合Ａ（Ａ＝
｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ，……，ａn ｝）から、各入
力情報をどのような組合わせで、かつ、どのような演算
を実行し、その実行結果から何を、変換実行部７へ送出
する入力変数ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，……，ｘm とす
るかを決定する選択変換方式をオペレータが作成可能に
する装置である。
【００２３】また、このヒューマンインタフェース８は
知識ベース９に記憶されている複数の選択変換方式から
制御対象１に最適の一つの選択変換方式をオペレータに
選択させる機能を有する。このヒューマンインタフェー
ス８にて選択又は作成された選択変換方式は次の変換実
行部７へ送出される。
知識ベース９に記憶されている複数の選択変換方式から
制御対象１に最適の一つの選択変換方式をオペレータに
選択させる機能を有する。このヒューマンインタフェー
ス８にて選択又は作成された選択変換方式は次の変換実
行部７へ送出される。
【００２４】変換実行部７は、データ蓄積部５に記憶さ
れたｎ個の入力情報ａ1 〜ａn からヒュ―マンインタ―
フェ―ス８で与えられた選択変換方式に従って、ｍ個の
入力変数ｘ1 〜ｘm を生成してルール記憶部１０へ送出
して、ルール記憶部１０に記憶されている図３に示す推
論ルールに対する修正を行う。また、変換実行部７は生
成したｍ個の入力変数ｘ1 〜ｘm を次の推論演算部５へ
送出する。さらに、新規作成した選択変換方式を知識ベ
ース６へ格納する。
れたｎ個の入力情報ａ1 〜ａn からヒュ―マンインタ―
フェ―ス８で与えられた選択変換方式に従って、ｍ個の
入力変数ｘ1 〜ｘm を生成してルール記憶部１０へ送出
して、ルール記憶部１０に記憶されている図３に示す推
論ルールに対する修正を行う。また、変換実行部７は生
成したｍ個の入力変数ｘ1 〜ｘm を次の推論演算部５へ
送出する。さらに、新規作成した選択変換方式を知識ベ
ース６へ格納する。
【００２５】推論演算部４は、ルール記憶部１０に記憶
されているメンバーシップ関数及び修正後の推論ルール
を用いて、変換実行部７から入力されたｍ個の入力変数
ｘ1〜ｘm を用いて推論演算を実行して、１個の推論結
果を算出して、算出され推論結果を制御部４へ送出す
る。
されているメンバーシップ関数及び修正後の推論ルール
を用いて、変換実行部７から入力されたｍ個の入力変数
ｘ1〜ｘm を用いて推論演算を実行して、１個の推論結
果を算出して、算出され推論結果を制御部４へ送出す
る。
【００２６】次に、多数の入力情報から少数の入力変数
を生成する選択変換方式の一例を説明する。なお、説明
を簡単にするために、入力情報の集合Ａは４個の入力情
報ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 で構成されており（ｎ＝
４）、この４個の入力情報ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 から
２個の入力変数ｘ1 ，ｘ2 を生成する場合を示す（ｍ＝
２）。
を生成する選択変換方式の一例を説明する。なお、説明
を簡単にするために、入力情報の集合Ａは４個の入力情
報ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 で構成されており（ｎ＝
４）、この４個の入力情報ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 から
２個の入力変数ｘ1 ，ｘ2 を生成する場合を示す（ｍ＝
２）。
【００２７】この場合、入力情報の集合Ａは Ａ＝｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ｝ となる。そして、初期状態は入力変数の数ｍは入力情報
の数ｎ（＝４）に等しいので、初期状態においては、ル
ール記憶部１０内には、図２に示す５×ｍ＝２０個のメ
ンバーシップ関数が記憶され、図３に示すように、４個
の入力変数ｘ1 〜ｘ4 に対して、推論ルールが記憶され
ている。この場合の推論ルール数は理論上５m ＝５4 ＝
６２５個となる。図４は変換実行部７で行われる手順で
ある。但し、Ａ1 〜Ａ4 は全体の集合Ａのなかから選択
した入力情報の各部分集合を示す。
の数ｎ（＝４）に等しいので、初期状態においては、ル
ール記憶部１０内には、図２に示す５×ｍ＝２０個のメ
ンバーシップ関数が記憶され、図３に示すように、４個
の入力変数ｘ1 〜ｘ4 に対して、推論ルールが記憶され
ている。この場合の推論ルール数は理論上５m ＝５4 ＝
６２５個となる。図４は変換実行部７で行われる手順で
ある。但し、Ａ1 〜Ａ4 は全体の集合Ａのなかから選択
した入力情報の各部分集合を示す。
【００２８】
【数１】
【００２９】ｘ1 ：Ａ1 ＝｛ａ1 ｝， ｆ（ａ1 ）＝ａ
1 ：恒等関数 ｘ2 ：Ａ2 ＝｛ａ2 ｝， ｆ（ａ2 ）＝ａ2 ｘ3 ：Ａ3 ＝｛ａ3 ｝， ｆ（ａ3 ）＝ａ3 ｘ4 ：Ａ4 ＝｛ａ4 ｝， ｆ（ａ4 ）＝ａ4 但し、図４の左側の各項は各入力変数ｘ1 〜ｘ4 を示
し、右側の各項は各入力変数ｘ1 〜ｘ4 の変換方法を示
している。この変換には恒等関数が用いられる。したが
って、中間変数の集合Ｃは、 Ｃ＝｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ｝ となり、最終的な入力変数の集合Ｘ＝｛ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ
3 ，ｘ4 ｝は中間変数の集合Ｃに等しくなる。
1 ：恒等関数 ｘ2 ：Ａ2 ＝｛ａ2 ｝， ｆ（ａ2 ）＝ａ2 ｘ3 ：Ａ3 ＝｛ａ3 ｝， ｆ（ａ3 ）＝ａ3 ｘ4 ：Ａ4 ＝｛ａ4 ｝， ｆ（ａ4 ）＝ａ4 但し、図４の左側の各項は各入力変数ｘ1 〜ｘ4 を示
し、右側の各項は各入力変数ｘ1 〜ｘ4 の変換方法を示
している。この変換には恒等関数が用いられる。したが
って、中間変数の集合Ｃは、 Ｃ＝｛ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 ｝ となり、最終的な入力変数の集合Ｘ＝｛ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ
3 ，ｘ4 ｝は中間変数の集合Ｃに等しくなる。
【００３０】Ｘ＝Ｃ このような入力変数数ｍが入力情報数ｎに等しい初期条
件（ｍ＝ｎ＝４）に対して、知識ベース９から図５及び
図６に示す４個の入力情報ａ1 〜ａ4 から２個の入力変
数ｘ1 ，ｘ2 を生成するための選択変換方式をオペレー
タがヒューマンインタフェース８を介して読出したとす
る。
件（ｍ＝ｎ＝４）に対して、知識ベース９から図５及び
図６に示す４個の入力情報ａ1 〜ａ4 から２個の入力変
数ｘ1 ，ｘ2 を生成するための選択変換方式をオペレー
タがヒューマンインタフェース８を介して読出したとす
る。
【００３１】この場合、図５の合成許可条件より、図６
の変換式が与えられる。 ｘ1 ：Ａ1 ＝｛ａ1 ，ａ2 ｝， ｆ（ａ1 ，ａ2 ）＝ａ
1 ＋ａ2 ｘ2 ：Ａ2 ＝｛ａ3 ，ａ4 ｝， ｆ（ａ3 ，ａ4 ）＝ａ
3 ＋ａ4 したがって、前述の手法に従えば、中間変数の集合Ｃ、
及び最終の入力変数の集合Ｘ＝｛ｘ1 ，ｘ2 ｝は以下に
示す関係を有する。
の変換式が与えられる。 ｘ1 ：Ａ1 ＝｛ａ1 ，ａ2 ｝， ｆ（ａ1 ，ａ2 ）＝ａ
1 ＋ａ2 ｘ2 ：Ａ2 ＝｛ａ3 ，ａ4 ｝， ｆ（ａ3 ，ａ4 ）＝ａ
3 ＋ａ4 したがって、前述の手法に従えば、中間変数の集合Ｃ、
及び最終の入力変数の集合Ｘ＝｛ｘ1 ，ｘ2 ｝は以下に
示す関係を有する。
【００３２】Ｃ＝｛ａ1 ＋ａ2 ，ａ3 ＋ａ4 ｝＝Ｘ よって、入力変数は２個（ｘ1 ，ｘ2 ）になるので（ｍ
＝２）、ルール記憶部１０に記憶されている各推論ル―
ルの前件部の入力変数も図７に示すように、２個にな
る。
＝２）、ルール記憶部１０に記憶されている各推論ル―
ルの前件部の入力変数も図７に示すように、２個にな
る。
【００３３】 したがって、この場合の推論ルール数は理論上５m ＝５
2 ＝２５個となる。すなわち、従来装置に比較して１／
２５に低減できる。
2 ＝２５個となる。すなわち、従来装置に比較して１／
２５に低減できる。
【００３４】このように構成されたファジィ制御装置で
あれば、知識ベース９に記憶されている複数種類の選択
変換方式をオペレータが制御対象１に最適な１つの選択
変換方式をヒューマンインタフェース８を介して選択す
るか、又は、オペレータ自身がヒューマンインタフェー
ス８を用いて最適の選択変換方式を作成することができ
る。
あれば、知識ベース９に記憶されている複数種類の選択
変換方式をオペレータが制御対象１に最適な１つの選択
変換方式をヒューマンインタフェース８を介して選択す
るか、又は、オペレータ自身がヒューマンインタフェー
ス８を用いて最適の選択変換方式を作成することができ
る。
【００３５】そして、この作成または選択された選択変
換方式を用いて推論ルールの演算に使用する入力変数ｘ
1 〜ｘm の数ｍを各センサから得られる入力情報ａ1 〜
ａnの数ｎより大幅に低減できる。その結果、推論ルー
ル数を大幅に低減できるので、推論演算部５における推
論演算処理速度を大幅に上昇できる。
換方式を用いて推論ルールの演算に使用する入力変数ｘ
1 〜ｘm の数ｍを各センサから得られる入力情報ａ1 〜
ａnの数ｎより大幅に低減できる。その結果、推論ルー
ル数を大幅に低減できるので、推論演算部５における推
論演算処理速度を大幅に上昇できる。
【００３６】なお、作成または選択される選択変換方式
は各制御対象１に対する制御精度が低下しない条件にお
いて作成されているので、入力変数ｘ1 〜ｘm を低減す
ることによって制御精度が低下することはない。
は各制御対象１に対する制御精度が低下しない条件にお
いて作成されているので、入力変数ｘ1 〜ｘm を低減す
ることによって制御精度が低下することはない。
【００３７】
【発明の効果】以上説明したように本発明のファジィ制
御装置によれば、制御対象から入力された多数の入力情
報から少数の入力変数を生成するための複数種類の選択
変換方式を知識ベースに記憶している。したがって、必
要に応じて、オペレータがこれらの選択変換方式を適宜
選択指定でき、制御対象から得られた多数の入力情報を
有効に活用でき、推論演算速度を低下することなく、ど
のような制御対象に対しても、熟練技術者の感覚に合致
した、常に最良の制御精度及び制御応答特性を維持でき
る。
御装置によれば、制御対象から入力された多数の入力情
報から少数の入力変数を生成するための複数種類の選択
変換方式を知識ベースに記憶している。したがって、必
要に応じて、オペレータがこれらの選択変換方式を適宜
選択指定でき、制御対象から得られた多数の入力情報を
有効に活用でき、推論演算速度を低下することなく、ど
のような制御対象に対しても、熟練技術者の感覚に合致
した、常に最良の制御精度及び制御応答特性を維持でき
る。
【図１】 本発明の一実施例に係わるファジィ制御装置
の概略構成を示すブロック図。
の概略構成を示すブロック図。
【図２】 同実施例装置のルール記憶部に記憶されたメ
ンバーシップ関数を示す図。
ンバーシップ関数を示す図。
【図３】 同ルール記憶部に記憶された推論ルールを示
す図。
す図。
【図４】 同実施例装置における変換手順を示す図。
【図５】 同実施例装置の知識ベースに記憶された選択
変換方式を示す図。
変換方式を示す図。
【図６】 同知識ベースに記憶された選択変換方式を示
す図。
す図。
【図７】 同実施例装置における修正された推論ルール
を示す図。
を示す図。
１…制御対象、２…センサ、４…制御部、５…推論演算
部、６…デ―タ蓄積部、７…変換実行部、８…ヒューマ
ンインタフェ―ス、９…知識ベ―ス、１０…ル―ル記憶
部。
部、６…デ―タ蓄積部、７…変換実行部、８…ヒューマ
ンインタフェ―ス、９…知識ベ―ス、１０…ル―ル記憶
部。
Claims (1)
- 【請求項１】 制御対象から入力された複数の入力情報
に対してメンバーシップ関数及び推論ルールを用いてフ
ァジィ推論演算を実行して、その推論結果に基づき前記
制御対象に対する制御を行うファジィ制御装置におい
て、 前記制御対象から入力される複数の入力情報を記憶する
データ蓄積部と、 このデータ蓄積部に記憶された複数の入力情報から前記
推論ルールの演算に使用する前記入力情報数より少ない
数の入力変数を生成する複数種類の選択変換方式を記憶
する知識ベースと、 選択指示操作に応動して、前記知識ベースに記憶されて
いる複数種類の選択変換方式のなかから一つの選択変換
方式を指定するとともに、作成指示操作に応動して、新
たに選択変換方式を作成し、この作成された選択変換方
式を指定するヒューマンインタフェースと、 前記デ―タ蓄積部に記憶された各入力情報から、前記ヒ
ュ―マンインタ―フェ―スにて指定された選択変換方式
に従って入力変数を生成し、生成された入力変数に基づ
いて前記推論ル―ルを修正し、かつ前記作成された選択
変換方式を前記知識ベ―スに保存する変換実行部とを備
えたファジイ制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8370693A JPH06301405A (ja) | 1993-04-12 | 1993-04-12 | ファジィ制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8370693A JPH06301405A (ja) | 1993-04-12 | 1993-04-12 | ファジィ制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06301405A true JPH06301405A (ja) | 1994-10-28 |
Family
ID=13809945
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8370693A Pending JPH06301405A (ja) | 1993-04-12 | 1993-04-12 | ファジィ制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06301405A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014085943A (ja) * | 2012-10-25 | 2014-05-12 | Denso Corp | 最適化用モデルの構築方法及び構築装置 |
-
1993
- 1993-04-12 JP JP8370693A patent/JPH06301405A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014085943A (ja) * | 2012-10-25 | 2014-05-12 | Denso Corp | 最適化用モデルの構築方法及び構築装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Direct adaptive fuzzy-neural control with state observer and supervisory controller for unknown nonlinear dynamical systems | |
| Tan et al. | Gain scheduling: from conventional to neuro-fuzzy | |
| JP2007500379A (ja) | インテリジェント制御システムのソフト演算最適化装置 | |
| Hamzaoui et al. | State observer based robust adaptive fuzzy controller for nonlinear uncertain and perturbed systems | |
| Barbosa et al. | Fuzzy reasoning in fractional-order PD controllers | |
| JPH06301405A (ja) | ファジィ制御装置 | |
| Xinqing et al. | A neurofuzzy approach for the anticipatory control of complex systems | |
| Czogala et al. | Fuzzy rules generation for fuzzy control | |
| JP2000339005A (ja) | 制御対象の最適化制御方法及び制御装置 | |
| El Afia et al. | Fuzzy logic controller for an adaptive Huang cooling of simulated annealing | |
| de Sousa et al. | Optimization of Takagi-Sugeno fuzzy controllers using a genetic algorithm | |
| JPS59167708A (ja) | プラント計装制御装置 | |
| JPS62241002A (ja) | オ−ト・チユ−ニング・コントロ−ラ | |
| JPS63240601A (ja) | プロセス制御装置 | |
| JP2781886B2 (ja) | 制御装置及び制御方法 | |
| Conway et al. | Using adaptive networks to model and control drug delivery | |
| JPH08211903A (ja) | モデル予測制御におけるオートチューニング装置 | |
| JPH0619509A (ja) | ファジィ制御装置 | |
| JPH06348875A (ja) | 情報処理装置 | |
| Gao et al. | Linguistic information feedforward-based dynamical fuzzy systems | |
| JPH02259905A (ja) | ファジィ制御方法 | |
| JPH0325532A (ja) | ファジィ推論装置 | |
| Kulkarni et al. | Fuzzy Decision Making in Predictive Analytics and Resource Scheduling | |
| JPH02275501A (ja) | プロセス制御装置 | |
| Poonguzhali et al. | Neural Optimized Autotuning Fuzzy Logic Controller for Spherical Tank Process |