JPS61180304A - 類推制御方法 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は、自動車、上下水道・交通などの公共システム
、電カシステム１ｍ子カプラントなどの制御に係り、特
に制御条件があいまいで未知の場合にも制御するのに好
適な類推制御方式に関する。

〔発明の背景〕

従来、制御規則があいまいな形で与えられている場合の
制御については、前日、他による“Ｆｕｚｚｙｌｏｇｉ
ｃコントローラによる自動車の速度制御、″第９図シス
テムシンポジウム、ＰＰ、７〜１０（１９８３年８月）
という文献において論じられている。ここでは、′もし
制御偏差が正であれば、操作量の変化分を正にせよ”な
どのルール６個を与え、簡単な制御を実現している。し
かし、、この方法は“もし制御偏差が正であれば”に相
当する制御条件が前もって与えられていない場合につい
ては配慮されていない。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、制御前提条件（以下、単に制御条件と
いう）が未知の場合においても、既知の制御条件との類
似性を評価し、制御値を類推することによって制御可能
とする類推制御方式を提供する。ことにある。

〔発明の概要〕

このような目的を達成するために１本発明は。

オペレータやセンサから得られた制御条件を既知の制御
条件と比較し、既知の制御条件に含まれていれば、既に
与えられている制御則にもとづいて制御する。含まれて
いなければ、既知の制御条件とのｓｒｓ度を＃価し、類
似度の値に応じて既に与えられた制御則から得られる制
御値を類推、修正してシステムの制御を実行する点に特
徴がある。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の一実施例を第１図から第６図により詳細
に説明する。

第１図は本発明による類推制御方式を実現する系の一実
施例の構成を示すものである。

第１図において、環境１０．システム２０からの信号３
０を検知器または人間４０が検知し、検知信号５０を制
御条件比較装置６０へ送る。制御条件比較装置６０では
、現検知条件が既知条件記憶装置８０に記憶されている
条件に含まれているか否かを信号７０により比較する。

この結果、含まれていれば信号５０を信号９０によりｆ
ｕｚｚｙ制御装置１５０へ送る。含まれていなければ信
号５０を信号１００により類似度評価装置１１０へ送る
。類似度評価装置１１０では、検知された制御条件と記
憶されている既知条件との類似度を評価し、その類似度
を信号１２０により類推制御装置１３０へ送る。類推制
御装置１３０では、制御規則記憶装置１４０に記憶され
ている複数個の規則のうち、この類似度に応じた規則を
信号１７０により得て、制御値を類推し、その値に応じ
た信号１８０によって被制御装置２００を働かせる。

ｆｕｚｚｙ制御装置１５０では信号９０と制御規則記憶
装置１４０に記憶されている複数個の規則のうち、上記
類似度に応じた規則を信号１６０により得て、制御値を
計算する。その制御値に応じた信号１９０によって被制
御装置２００を働かせる。

すなわち、ｆｕｚｚｙ制御装置１５０は、検知された制
御条件が既知の場合の制御装置であり、類推制御装置１
３０は検知された制御条件が未知の場合の制御装置とい
える。

以下、システム２ｏを自動車とした場合の各ブロックの
動作について詳細に説明する。

環境１０は、天候、路面状況などである。これらの状況
を信号３０を通して検知器４０により検知する。検知器
４０は人間でもよい、検知した結果は、例えば、天候に
ついては晴、雪、雨が強い９風が強いなど、路面につい
てはアスファルト、砂利、凹凸がはげしいなどが考えら
れる。システム２０（自動車）については、速度、加速
度、傾き。

振動、ハンドル角などがある。これらは信号５０により
制御条件比較装！ｌ！６０へ送る。

制御条件比較装置６０では、既知条件記憶装置８０に記
憶されており、信号７０によって装置６０に送られる条
件、たとえば乗りごこちに関する“もし道路が高速道路
であれば、空気圧を２０気圧程度なし、スプリングを少
し弱くする″、“もし雨がはげしければ、車のスピード
は３０ＫｍＺｈ位にする。９など（一般的には、Ｉｆｘ
−ＴｈＡｔｈａｎｙ−４Ｂと記す）の前件部、すなわち
Ｘ　−＋　Ａという制御条件と現在検知された制御条件
Ｚ−ＩＣとを比較する。

もし、ｘ＝ｚかつＡ＝Ｃであれば、信号９０により２→
Ｃをｆｕｚｚｙ制御装置！！１５　Ｑへ送る。そうでな
い場合は信号１００′ＱＩ［傾度評価装置１１０へ送り
、類似度を評価する。

類似度は人間を与えてもよいが、以下では検知条件と既
知条件との比較により計算する一方法を示す、これには
、概念構造の重なりを利用する。

たとえば、りんごという概念は、色、形、味など次元と
呼ばれるものから構成されており、速度という概念は長
さと時間という次元で構成されている。

いま、速度Ｘと距離２を例にして類似度を計算してみる
。

又と２の類似度ｇ（：ｃ＊ｚ）は と定義する。

ここで、ｆ　（Ｘ）はＸを構成する次元の指数の絶対値
の和である。速度の次元は１％、Ｔ−’］で表わされる
から２、距離の次元は［Ｌ］で表わされるから１となる
。また、ｆ　（Ｘ、Ｚ）はＸの次元と２の次元に共に含
まれる次元の指数の絶対値であり、共に含まれる次元が
複数個ある場合は、各次元について求めた絶対値の和と
する。この例では１となる。結局、速度Ｘと距離２の類
似度はとなる。

この値は信号１２０により類推制御装置１３〇へ送られ
る。類推制御装置１３０では、類似度と制御規則記憶装
置１４０から信号１７０により得られる、［Ｉ　ｆ　　
ｘ＋Ａ　ｔｈｅｎ　ｙ−＋Ｂ］などの制御規則とを用い
て制御値を類推する。

以下では、類推制御方法の説明をわかりやすくするため
、まずｆｕｚｚｙ制御方法について述べ１次に類推制御
方法を示す。

ｆｕｚｚｙ制御は、ｆｕｚｚｙ制御装！１５０にて信号
９０と制御規則記憶装置１４０に記憶されている制御規
則に応じた信号１６０を用いて、以下の方法で行う。

いま、装置１４０に記憶されている制御規則が第２＠に
示すように、Ｉ　ｆ　　Ｘ−４Ａ、　ｔｈｅｎ　３’−
Ｂ１（制御規則Ｒ１）とＩ　ｆ　　Ｘ４Ａ、　ｔｈｅｎ
　ｙ４Ｂ。

（制御規則Ｒ２）の二つとする。ここで、Ａ１やＡ２、
Ｂ１やＢ２は“凹凸がはげしい”、′スプリングを少し
弱くする″などあいまいな形で表わされるのが普通であ
り、これらは第２図に示すようにｆｕｚｚ　ｙ集合論に
おけるメンバシップ関数として一般に表現することがで
きる。

信号９０から得られた値がｘ＝ｘ、であったとする、Ｒ
１について Ｂ１”（ｙ）＝（Ａｘ（ｘｏ）・Ｂｔ（ｙ）　　　　　
（２）を計算する（第２図の一点鎖線参照）、ここで。

Ａ　ｔ　（ｘ　）やＢｔ（ｙ）はｆｕｚｚｙ集合Ａ１や
Ｂ１のメンバシップ関数である。

Ｂｘ”（ｙ）を計算する際、前件部がＩｆ　ｘ−４Ａ１
だけでなくＩｆ　ｘ−４Ａ１．ｖ−４Ｇ１など複数個あ
った場合は、Ａｔ（ｘｏ）　　ａｔ（ｖ＋）のようにミ
ニマム演算をした後にＢｚ（ｙ）との積を求める。

同様にＲ２についてもＢ−（ｙ）を求める。（第２図の
Ｒ２に関する個所の一点鎖線参照）。

次に、Ｆ＝Ｂ、”　　Ｂ−を求め（第３図の一点鎖線参
照）、自動車を制御すべき値として信号１９０により被
制御装置２００に送られる値を次式により求める。

さて、制御条件比較装置６０への信号５０が２→Ｃとい
う未知の制御条件であったとする。また。

制御規則記憶装置１４０に記憶されている制御規則は前
述のＲ１で信号１７０により類推制御装置１３０へ送ら
れたとする。制御規則が複数個ある場合も重ね合せによ
って以下の方法と同様に扱える。

類推制御においては、Ｘと２の類似性、Ａ１とＣの類似
性から次に示す９つの場合に分けることができる。なお
、２やＣを機器で検知しにくい場合は人間が検知し、類
似度を与えるものとする。

（１）ｘと２が等しく、Ａ１とＣが等しい場合：この場
合は前述のｆｕｚｚｙ制御に対応しているので、装置１
５０で制御値を求める。

（２）ｘと２が等しく、Ａ１とＣが類似性をもつ場合： この場合は、Ｘ→Ａ、が「雨が強いＪ、ｚ→Ｃが「雨が
非常に強い」というような場合に相当する。′非常に″
′、″多少とも”、′かなり”などは、一般にｍｏｄｉ
ｆｉｅｒと呼ばれ、第２図に示したＢ１は、モデイファ
イヤ（＋ｏｄｉｆｉｅｒ）に対応した値（以下、ｈと記
す）ヒよって修正する。

修正例を第４図に示す、結局、雨が強ければスピードを
落とすという制御規則が既知で記憶されており、いま雨
が非常に強いという未知の制御条件を検知したので、ス
ピードを非常に落とすと類推することになる。この後の
制御値決定方法は前述のｆｕｚｚｙ制御方法と同じであ
る。

（３）ｘと２が等しく、Ａ１とＣが類似性をもたない場
合： この場合は、ｘ−＋Ａ　、が「雨が強いＪ、ｚ→Ｃが「
雨が弱い」というような場合に相当する。

この場合は制御条件が似ていないとみなし、ｈ＝０とす
る。これによってメンバシップ関数（Ｂ、（ｈ））’を
求める式（３）よりｙｏは不定になる。すなわち、この
場合は制御条件が異なるため、ｙｏは決定できないこと
になり、妥当な結論を得ることができる・ｙｏ　を決定
できない場合の７は、標準値ｙ６にもどしたり、現在値
を維持する。

（４）ｘと２に類似性があり、Ａ□とＣが等しい場合： この場合は、ｘ−４Ａ□が「雨が強いＪ、ｚ→Ｃが「ミ
ゾレが強い」というような場合に相当する。この場合は
、式（１）で定義される類似度ｇｏｏ≦ｇ≦１によって
メンバシップ関数は（Ｂ工（ｈ））’と変換される。す
なわち類似度の分だけ後件部があいまいになることを意
味している（第４図参照）。

この後の制御値決定方法は前述のｆｕｚｚｙ制御方法と
同じである。

（５）ｘと２に類似性があり、Ａ１とＣにも類似性があ
る場合： この場合は、ｘ−４Ａ１が「雨が強い」、ｚ→Ｃが「ミ
ゾレがかなり強い」というような場合に相当する。この
場合は、ｇｅｈによってメンバシップ関数は（Ｂｉ　（
ｈ））’−’と変換される。

第５図に変換の一例を示す、以降の制御方法はｆｕｚｚ
ｙ制御方法と同じである。

（６）ｘと２に類似性があり、Ａ１とＣが類似性をもた
ない場合： この場合は、ｘ−＋Ａ　１　が「雨が強いＪ、ｚ→Ｃが
「ミゾレが弱い」というような場合に相当する。この場
合は、ｈ＝ｏとなるため、（ＢＬ　（ｙ））’・’＝　
（Ｂｔ　（ｙ））’＝１となり（３）と同様にｙ６は不
定となる。

（７）ｘと２に類似性がなく、Ａ１とＣは等しい場合： この場合は、ｘ−＋Ａｉが「雨が強いＪ、ｚ→Ｃがｒ風
が強い」というような場合に相当する。

この場合は、ｇ＝Ｑとなり、（３）と同様にｙｏは不定
となる。

（８）ｘと２に類似性がなく、Ａ、とＣが類似性がある
場合： この場合もｇ＝Ｑとなり、（３）と同様にｙ６は不定と
なる。

（９）ｘと２に類似性がなく、Ａ１とＣが類似性がない
場合： この場合もｇ＝＝Ｑとなり、（３）と同様にｙｌｌは不
定となる。

第６図は本発明の処理手順の一例を示すフローチャート
である。

本実施例によれば、 （１）自動車の制御において、記憶されていない制御条
件が入力されても、それが記憶されている制御条件と類
似性をもてば、制御可能。

（２）類推によって制御を行うため、従来の方法よりも
記憶しておく制御則の数が少なくてもよい、（３）制御
条件にあいまいさが入る場合でも制御可能。

あ （４）乗りごこちなど、あいまいな評価因子を含る場合
も制御可能。

という効果がある。

本発明は、上下水道・交通などの公共システム。

電力システム、原子カプラントなどの制御においでも、
前述の制御規則を各システムやプラントに応じて作成す
ることにより、同じ手順で制御することができる。

〔発明の効果〕

本発明によれば。

（ａ）類推と類似度という概念を導入し、制御則の数を
減少させ得るだけでなく、多様な状況や複雑な問題を扱
うことができる。

（ｂ）記憶しておく制御則の数を減少させることができ
、メモリ容量の減少がはかれる。

（Ｑ）制御則は代表的な場合についてのみ与えればよく
、制御則の作成効率が向上する。

（ｄ）類推制御により、未知の制御条件下でも制御でき
る。

この結果、制御則の設計効率の向上だけでなく。

運用効率の向上も図れるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の類推制御方式による制御装置の一実施
例のブロック構成図、第２図はｆｕＺＺ”１制御則の一
例を示す図、第３図はｆｕｚｚｙ制御則の後件部を合成
した場合の結果を示す図、第４図はｆｕｚｚｙ制御則の
後件部をｍｏｄｉｆｉｅｒによって修正した結果の一例
を示す図、第５図はｆｕｚｚｙ制御則の後件部をｍｏｄ
ｉｆｉｅｒと類似度によって修正した結果の一例を示す
図である。第６図は処理手順の一例第１図 冨　Ｚ　図 ￥：Ｊ　４　図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、現時点の制御条件を検知する検知手段と、あらかじ
   め与えられて既知の制御条件を記憶する記憶手段と、新
   たに検知された制御条件と既知の制御条件とを比較して
   一致するか否かを調べる比較手段と、比較結果により類
   似度を評価する評価手段と、評価された類似度を用いて
   制御値を類推し決定する類推制御手段を設けたことを特
   徴とする類推制御方式。