JPS61234405A - デジタル制御方式 - Google Patents
デジタル制御方式Info
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- JPS61234405A JPS61234405A JP7421285A JP7421285A JPS61234405A JP S61234405 A JPS61234405 A JP S61234405A JP 7421285 A JP7421285 A JP 7421285A JP 7421285 A JP7421285 A JP 7421285A JP S61234405 A JPS61234405 A JP S61234405A
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- JP
- Japan
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- control
- fuzzy
- control command
- past
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-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
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- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- 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】
〔発明の利用分野〕
本発明は、デジタル計算機により、制御目的を満足させ
る制御方策（制御器の方式、定数等）の選択、その制御
方策の実行、評価をその制御状況が人間に分シ易い形で
行なわれるデジタル制御方式に関する。
る制御方策（制御器の方式、定数等）の選択、その制御
方策の実行、評価をその制御状況が人間に分シ易い形で
行なわれるデジタル制御方式に関する。
近年、従来人間が行なってき九制御を人間にかわってマ
イクロコンビエータなどで自動化しようという試みがさ
かんに行なわれている。しかし、プラントや交通システ
ムなどで人間が行なっている運転を自動化しようとし次
場合、コンピュータによる制御は、速度・量において人
間に勝るが、質においては熟練者による制御に劣る場合
が多くある。この間ｍｔ解決するため、人間の知的行動
をアルゴリズム化し、人間と同等の制御を実現しようと
いう試みの一つがあいまい（ｐｕｚｚｙ）制御である。
イクロコンビエータなどで自動化しようという試みがさ
かんに行なわれている。しかし、プラントや交通システ
ムなどで人間が行なっている運転を自動化しようとし次
場合、コンピュータによる制御は、速度・量において人
間に勝るが、質においては熟練者による制御に劣る場合
が多くある。この間ｍｔ解決するため、人間の知的行動
をアルゴリズム化し、人間と同等の制御を実現しようと
いう試みの一つがあいまい（ｐｕｚｚｙ）制御である。
ファジー（ｐｕｚｚｙ）制御とは、人間の主観をｌ；”
ｕｚｚｙ集合によって定着化し、制御に用いようという
方式を指すが、これについては、（１）「計測と制御Ｊ
Ｖｏｔ、 ２２．１ （［和５８年１月）における、
管灯による「あいまい制御」と題する文献、（２）［日
経メカニカルＪ １９８４年６月１８日号における、管
灯による「実用化始ま′）九アいまい制御熟練者の勘や
経験を規則化」と題する文献、本発明の発明者等による
「電気学会雑誌Ｊ Ｖｏ４１０４゜９号（昭和５９年ｌ
θ月）における「Ｂ”ｕｚｚｙ制御の列車自動運転シス
テムへの応用」と題する文献等において解説されている
。これらの文献において用いられているｐｕｚｚ７制御
方式は、熟練オペ−レータによる制御を、多次元状態評
価、制御目的評価の定式化によって計算機化している。
ｕｚｚｙ集合によって定着化し、制御に用いようという
方式を指すが、これについては、（１）「計測と制御Ｊ
Ｖｏｔ、 ２２．１ （［和５８年１月）における、
管灯による「あいまい制御」と題する文献、（２）［日
経メカニカルＪ １９８４年６月１８日号における、管
灯による「実用化始ま′）九アいまい制御熟練者の勘や
経験を規則化」と題する文献、本発明の発明者等による
「電気学会雑誌Ｊ Ｖｏ４１０４゜９号（昭和５９年ｌ
θ月）における「Ｂ”ｕｚｚｙ制御の列車自動運転シス
テムへの応用」と題する文献等において解説されている
。これらの文献において用いられているｐｕｚｚ７制御
方式は、熟練オペ−レータによる制御を、多次元状態評
価、制御目的評価の定式化によって計算機化している。
しかし、これらの方式では、制御方策を選択し、実行、
さらにそれが適切であるかを評価すると言った人間の制
御に対する戦略を実現することがで１ａなかつ穴。
さらにそれが適切であるかを評価すると言った人間の制
御に対する戦略を実現することがで１ａなかつ穴。
本発明の目的は、現在及び過去の状態量の観測値と制御
指令から、人間が過去の制御経験から求め九対象プロセ
スの経験モデルに基づいて、（１）制御方策及び対象プ
ロセスの特性評価、（２）制御方策の決定、（３）制御
指令の決定、の３段階からなる人間の制御動作を計算機
化し最適な制御指令を決定するデジタル制御方式を提供
することにある。
指令から、人間が過去の制御経験から求め九対象プロセ
スの経験モデルに基づいて、（１）制御方策及び対象プ
ロセスの特性評価、（２）制御方策の決定、（３）制御
指令の決定、の３段階からなる人間の制御動作を計算機
化し最適な制御指令を決定するデジタル制御方式を提供
することにある。
本発明は、デジタル計算機による制御では、最後の観測
時刻から、制御指令の出力時刻の間であれば、友だ単に
観測値から制御指令を求めるだけでなく、現在までの観
測値に基づき、これから行なおうとしている制御方策に
対する未来の制御目的の評価、制御方策に基づく制御指
令の演算、制御方策の現在適用している対象に対する適
合性の評価％ ｔｌ’ｕｚｚｙ集合化することによシ、
人間の制御戦略をアルゴリズム化し友、人間の満足でき
る制御が実現できることに着目したものでおる。
時刻から、制御指令の出力時刻の間であれば、友だ単に
観測値から制御指令を求めるだけでなく、現在までの観
測値に基づき、これから行なおうとしている制御方策に
対する未来の制御目的の評価、制御方策に基づく制御指
令の演算、制御方策の現在適用している対象に対する適
合性の評価％ ｔｌ’ｕｚｚｙ集合化することによシ、
人間の制御戦略をアルゴリズム化し友、人間の満足でき
る制御が実現できることに着目したものでおる。
以下、本発明の一実施例を第１図によシ説明する。
第１図は、本発明ｔ−実現するデジタル制御装置の一実
施例のブロック線図である。第１図において、１は過去
１回又は複数回の制御指令出力時刻Ｔｘｋにおける制御
指令ｕ（ｔｔｈ）の集シＵ＝（ｕ （ｔ！ｔ Ｌ ＝、
ｕ（ｔｏ ｋ）、・・・ｕ（ｔｔｘ）） の記憶装置、
２は過去１回又は複数回の状態観測時刻ｔｏｊにおける
観測値）’（ｔｏ、ｔ）の集’） Ｙ ＝ （７（ｔｏ
Ｉ Ｌ＝Ｙ（ｔｏ ｊ）＃ ”・ｙ（ｔｏｚ））の記
憶装置、３は各記憶装置１，２の値と制御対象の特性パ
ラメータの仮定値θ１から現在の観測値を推定オの推定
誤差Δｙムを演算する装置、４は同様に別の観測値の推
定誤差Δｙｌｔ−演算する装置、５１〜５ｎは推定誤走
Δｙムに対するｎ個のファジー評価の値を求める装置群
、６１〜６ｎは推定誤差Δｙ３に対するｎ個のファジー
評価の値を求める装置群Ｔは予め定め迄推定則によって
各評価の値から最適な特性パラメータθＩＩｔ−演算す
る装置、８はこの制御対象の評価指標Ｃの予測装置、９
はもう一つの評価指標りの予測装置、１０１〜１０ｎは
評価指標Ｃに対するｎ個のファジー評価の値を求める装
置群、１１１〜ｌｌｎは評価指標りに対するｎ個のファ
ジー評価の値を求める装置群、１２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方策Ｕ を
決定する装置、１３は制御基準量Ｅを演算する装置、１
４は制御基準Ｆｔ−演算する装置、１５１〜１５ｎは制
御基準ｉ１Ｅに対するｎ個のファジー評価の値を求める
装置群、１６１〜１６ｎは制御基準量Ｆに対するｎ個の
７アジ一評価の値を求める装置群、１７は予め定め迄制
御則によって各制御基準量Ｅ、 Ｆの値を評価し液適な
制御指令 ４）の値を演算する装置、１８は制御対象、
１９は制御対３１１８の状態量Ｘｔ１の一部又は全部を
観測し観測値ｙｔ１を求める観測装置である。
施例のブロック線図である。第１図において、１は過去
１回又は複数回の制御指令出力時刻Ｔｘｋにおける制御
指令ｕ（ｔｔｈ）の集シＵ＝（ｕ （ｔ！ｔ Ｌ ＝、
ｕ（ｔｏ ｋ）、・・・ｕ（ｔｔｘ）） の記憶装置、
２は過去１回又は複数回の状態観測時刻ｔｏｊにおける
観測値）’（ｔｏ、ｔ）の集’） Ｙ ＝ （７（ｔｏ
Ｉ Ｌ＝Ｙ（ｔｏ ｊ）＃ ”・ｙ（ｔｏｚ））の記
憶装置、３は各記憶装置１，２の値と制御対象の特性パ
ラメータの仮定値θ１から現在の観測値を推定オの推定
誤差Δｙムを演算する装置、４は同様に別の観測値の推
定誤差Δｙｌｔ−演算する装置、５１〜５ｎは推定誤走
Δｙムに対するｎ個のファジー評価の値を求める装置群
、６１〜６ｎは推定誤差Δｙ３に対するｎ個のファジー
評価の値を求める装置群Ｔは予め定め迄推定則によって
各評価の値から最適な特性パラメータθＩＩｔ−演算す
る装置、８はこの制御対象の評価指標Ｃの予測装置、９
はもう一つの評価指標りの予測装置、１０１〜１０ｎは
評価指標Ｃに対するｎ個のファジー評価の値を求める装
置群、１１１〜ｌｌｎは評価指標りに対するｎ個のファ
ジー評価の値を求める装置群、１２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方策Ｕ を
決定する装置、１３は制御基準量Ｅを演算する装置、１
４は制御基準Ｆｔ−演算する装置、１５１〜１５ｎは制
御基準ｉ１Ｅに対するｎ個のファジー評価の値を求める
装置群、１６１〜１６ｎは制御基準量Ｆに対するｎ個の
７アジ一評価の値を求める装置群、１７は予め定め迄制
御則によって各制御基準量Ｅ、 Ｆの値を評価し液適な
制御指令 ４）の値を演算する装置、１８は制御対象、
１９は制御対３１１８の状態量Ｘｔ１の一部又は全部を
観測し観測値ｙｔ１を求める観測装置である。
次に本実施例の動作を説明する。制御指令記憶装置１で
は過去に個の制御指令Ｕ＝ （ｕ（ｔｔｔ ）ｔ・・・
ｕ （ｔｔ ｋ））を記憶し、観測蓋記憶装置２では過
去Ｊ個の状態観測量Ｙ＝ （）’ （ｔｏ ｔ ）＃・
・・ｙ）’（ｔｏＪ））を記憶する。本実施例による動
作は、制御対象の特性パラメータθの推定、制御方策Ｕ
の決定、制御指令Ｕの演算の３つに大きく分けることが
できる。
は過去に個の制御指令Ｕ＝ （ｕ（ｔｔｔ ）ｔ・・・
ｕ （ｔｔ ｋ））を記憶し、観測蓋記憶装置２では過
去Ｊ個の状態観測量Ｙ＝ （）’ （ｔｏ ｔ ）＃・
・・ｙ）’（ｔｏＪ））を記憶する。本実施例による動
作は、制御対象の特性パラメータθの推定、制御方策Ｕ
の決定、制御指令Ｕの演算の３つに大きく分けることが
できる。
（１）制御対象の特性パラメータθの推定ここでは、制
御指令記憶装置１で保持し九過去の制御指令値Ｕと観測
量記憶装置２で保持したＪ去の観測ｉ１Ｙから、推定誤
差Δ９ム演算装置３れよ１特性パラメータの仮定値θ１
に基づき、・経増モデルｆ、１に用いて、 Δ）’ Ａ Ｉ ＝ｆ−（Ｙ、 Ｕ、θｉ） ・
・・（１）なる推定誤差ΔｙＡＩ を求め、ま次間様に
推定訓差ΔＹｍ演算装置４にょシ経験モデルｆｈ′ｔ−
用ンて、 Δ）’ｌ ｔ ＝ｆｈ （Ｙ、 Ｕ、θ１） ・・
・（乃なる推定誤差ΔＹｍｓ′ｔ−求める。ここで、予
測値ｄ’ｌｈＩ、Δγ１にはそれぞれ１．ａａ ｓ （
ａ）、 ｐｂ ｓ （ｂ）なるメンバシップ関数で定義
されるｐｕｚｔｙ集ぞでアシ、次のように表わし得る。
御指令記憶装置１で保持し九過去の制御指令値Ｕと観測
量記憶装置２で保持したＪ去の観測ｉ１Ｙから、推定誤
差Δ９ム演算装置３れよ１特性パラメータの仮定値θ１
に基づき、・経増モデルｆ、１に用いて、 Δ）’ Ａ Ｉ ＝ｆ−（Ｙ、 Ｕ、θｉ） ・
・・（１）なる推定誤差ΔｙＡＩ を求め、ま次間様に
推定訓差ΔＹｍ演算装置４にょシ経験モデルｆｈ′ｔ−
用ンて、 Δ）’ｌ ｔ ＝ｆｈ （Ｙ、 Ｕ、θ１） ・・
・（乃なる推定誤差ΔＹｍｓ′ｔ−求める。ここで、予
測値ｄ’ｌｈＩ、Δγ１にはそれぞれ１．ａａ ｓ （
ａ）、 ｐｂ ｓ （ｂ）なるメンバシップ関数で定義
されるｐｕｚｔｙ集ぞでアシ、次のように表わし得る。
Δ’１１ａ （ｔ）＝ｆａ ａ ｓ （ａ）／”
＝（３）ム Δｙ Ｉｂ （ｔ）＝／μ目（ｂ）／ｂ ・
・・（４）次にこの３つの予測値Δ”）’ ｔ ａ ｇ
Δ９０をそれぞれ、「良く一致している」、「少し大
きい」といつ九評価Ａ１〜ＡａｐＢ１〜Ｂ、によシ評価
する。これらの評価はそれぞれ、 ｌ ｋｔ＝ｆ ４Ａ４（ａ）／／ａ（Ａ＝１
． ｎ） ・・・（５）人 Ｂｔ＝ｆ μｍｔ（ｂ）／ｂ （ｔ＝１． ｎ）
・・・（６）なるファジー集合としてメンバシップ関
数μムｔ。
＝（３）ム Δｙ Ｉｂ （ｔ）＝／μ目（ｂ）／ｂ ・
・・（４）次にこの３つの予測値Δ”）’ ｔ ａ ｇ
Δ９０をそれぞれ、「良く一致している」、「少し大
きい」といつ九評価Ａ１〜ＡａｐＢ１〜Ｂ、によシ評価
する。これらの評価はそれぞれ、 ｌ ｋｔ＝ｆ ４Ａ４（ａ）／／ａ（Ａ＝１
． ｎ） ・・・（５）人 Ｂｔ＝ｆ μｍｔ（ｂ）／ｂ （ｔ＝１． ｎ）
・・・（６）なるファジー集合としてメンバシップ関
数μムｔ。
μｍＡ Ｘを用いて定義される。Ａｔ、 ｅ Ｂ Ａ
ｐ評価装置ｓｔ、６ｔでΔ９ム１．Δ９１を評価し九
時の値は、 ＡＩ Ｌ＝Δｙム１△Ａ４ ＝１ （μａｔ（ａ）Ａμムｔ（ａ））／ａ
＝（７）ム Ｂｉｔ＝Δ）’ｍｔＡＢｚ ＝／ （ａｈ ｔ （ｂ）△ｐ ｓ ｔ （ａ）） ／
ｂ ＝（８）によシ求まる。
ｐ評価装置ｓｔ、６ｔでΔ９ム１．Δ９１を評価し九
時の値は、 ＡＩ Ｌ＝Δｙム１△Ａ４ ＝１ （μａｔ（ａ）Ａμムｔ（ａ））／ａ
＝（７）ム Ｂｉｔ＝Δ）’ｍｔＡＢｚ ＝／ （ａｈ ｔ （ｂ）△ｐ ｓ ｔ （ａ）） ／
ｂ ＝（８）によシ求まる。
ファジー推定評価装置７では、推定前Ｅ＋ ｒａ秒前
以前の観測値に対し、対象システムの特性パラメータθ
鳳を仮定した時、推定誤差１１１ｈｓがＡ慮 （良く一
致）であり、推定誤差ｄ ＹｂｓがＢｔ（大体一致）で
あるならば、この推定前Ｂ１を採用し対象システムの特
性パラメータを０１と決定する。」を所定の時間間隔（
例えば１秒毎）や、データが揃う九時に随時評価し、最
適な特性パラメータθ”を決定する。
以前の観測値に対し、対象システムの特性パラメータθ
鳳を仮定した時、推定誤差１１１ｈｓがＡ慮 （良く一
致）であり、推定誤差ｄ ＹｂｓがＢｔ（大体一致）で
あるならば、この推定前Ｂ１を採用し対象システムの特
性パラメータを０１と決定する。」を所定の時間間隔（
例えば１秒毎）や、データが揃う九時に随時評価し、最
適な特性パラメータθ”を決定する。
この推定則Ｅ亀では、
Ｅ＋ ： Ｉｔ （θｈ−＋ｊ７ムＩ ｉ ｓ Ａ
ｔ ａｎｄ ｊ）’ｍ ｌ ｉｓ Ｂｔ）１ｈ
ｅＨθ１．θＩ −（９）で定
式化することが出来、この推定前Ｅｓの前提部ｐ籠のメ
ンバシップ関数をμＰＩ （θ暴：ａ、ｂ）とおくと、
そのファジー集合は、 １）ｔ ＝／’ Ｉｔ Ｉ（ａｔ ：ａ、
ｂ）／（ａ、 ｂ）ｘＢ ＝ＡｔｓＸＢ日 ・・帝α１（こ
こで、×は２つのファジー集合の直積を表わす。） によって求ｔシ、この推定前Ｅｔの評価値（満足度）ｐ
ｔはＰｌのメンバシップ関数μ、Ｉの高さとなシ、 Ｄｒ＝ ａｕｌ） μ、１ （ａｔ ： ａｔ ｂ
） ””（ｔυ〜ｂεＡＸＢ によシ求まる。ファジー推定則Ｅｔがｎ個するとすると
、それぞれの推定前について同様にして評価値１）ｔ（
ｉ＝１．・・・、ｎ）が求ｉシ、これよシ最大評価（ｐ
＝Ｉ）ｔｌの推定前Ｅ、をｐ＝ ｍａＸ ｐＩ
＝ｐ亀 ・
・・（１，り１−１．２ によシ求めることができ、制御則Ｅ７で仮定している特
性パラメータθｉが最適な特性パラメータθ”と決定で
きる。
ｔ ａｎｄ ｊ）’ｍ ｌ ｉｓ Ｂｔ）１ｈ
ｅＨθ１．θＩ −（９）で定
式化することが出来、この推定前Ｅｓの前提部ｐ籠のメ
ンバシップ関数をμＰＩ （θ暴：ａ、ｂ）とおくと、
そのファジー集合は、 １）ｔ ＝／’ Ｉｔ Ｉ（ａｔ ：ａ、
ｂ）／（ａ、 ｂ）ｘＢ ＝ＡｔｓＸＢ日 ・・帝α１（こ
こで、×は２つのファジー集合の直積を表わす。） によって求ｔシ、この推定前Ｅｔの評価値（満足度）ｐ
ｔはＰｌのメンバシップ関数μ、Ｉの高さとなシ、 Ｄｒ＝ ａｕｌ） μ、１ （ａｔ ： ａｔ ｂ
） ””（ｔυ〜ｂεＡＸＢ によシ求まる。ファジー推定則Ｅｔがｎ個するとすると
、それぞれの推定前について同様にして評価値１）ｔ（
ｉ＝１．・・・、ｎ）が求ｉシ、これよシ最大評価（ｐ
＝Ｉ）ｔｌの推定前Ｅ、をｐ＝ ｍａＸ ｐＩ
＝ｐ亀 ・
・・（１，り１−１．２ によシ求めることができ、制御則Ｅ７で仮定している特
性パラメータθｉが最適な特性パラメータθ”と決定で
きる。
（２） 制御方策■の決定
ここでは、制御指令記憶装置１で保持した過去の制御指
令値Ｕと運測値記憶装置２で保持し次過去の観測′ｉｋ
Ｙから、評価指標Ｃ予測装置８にょシ、先にファジー推
定評価装置７で推定した特性パラメータ値０”とファジ
ー制御方策決定装置１２で仮定され比制御方策Ｖｓに基
づき、経験モデルｆｃを用いて、 ’ｔ ＝’ｃ （Ｙ、ｕ ”Ｚ Ｖｔ ）
”・α１なる評価値Ｃ１を求め、を次間様に評価指標り
予測装置９により経験モデ−Ａｐ ｆ ４ ｆ用いて、
氏＝ｆａ （Ｙ、 Ｕ、 ｅ′″、Ｖｔ）
・・・Ｉなる評価値Ｄｉｅ求める。ここで、評価値ｃ１
ＤＩはそれぞれ、μ？ ｔ Ｏｅ μｆｔ （ｄ）
なるメンバシップ関数で定義されるｌ’ｕｚｔｙ集合で
アシ、次のように堀わし得る。
令値Ｕと運測値記憶装置２で保持し次過去の観測′ｉｋ
Ｙから、評価指標Ｃ予測装置８にょシ、先にファジー推
定評価装置７で推定した特性パラメータ値０”とファジ
ー制御方策決定装置１２で仮定され比制御方策Ｖｓに基
づき、経験モデルｆｃを用いて、 ’ｔ ＝’ｃ （Ｙ、ｕ ”Ｚ Ｖｔ ）
”・α１なる評価値Ｃ１を求め、を次間様に評価指標り
予測装置９により経験モデ−Ａｐ ｆ ４ ｆ用いて、
氏＝ｆａ （Ｙ、 Ｕ、 ｅ′″、Ｖｔ）
・・・Ｉなる評価値Ｄｉｅ求める。ここで、評価値ｃ１
ＤＩはそれぞれ、μ？ ｔ Ｏｅ μｆｔ （ｄ）
なるメンバシップ関数で定義されるｌ’ｕｚｔｙ集合で
アシ、次のように堀わし得る。
屯＝ｆμ？ ｌ （ｃｌ／Ｃ・・領
Ｄｔ＝不μ６１ （４’ｄ −Ｕ；７次
にこの２つの評価値ｅｒ、Ｂｒｔ−それぞれ、「良い」
とか「悪い」といつ次評価Ｃ凰〜Ｃ１゜Ｄ１〜Ｄ、によ
シ評価する。これらの評価はそれぞれ、 。
にこの２つの評価値ｅｒ、Ｂｒｔ−それぞれ、「良い」
とか「悪い」といつ次評価Ｃ凰〜Ｃ１゜Ｄ１〜Ｄ、によ
シ評価する。これらの評価はそれぞれ、 。
Ｃ１＝ｘ／、μｃｚ（Ｃ１／Ｃ（加１． ｎ）
−（ｌηＤｔ＝ｆ ｕｎｚ（（Ｑ／ｄ （加１． ｎ）
”４１１なるファジー果合としてメンバーシッ
プ関数μＣｔ、μＤｔｓ ’に用いて定義される。Ｃｔ
Ｄｔの評ｔｆｉ装ｆｊｔ １０ Ｌ、 １１ Ｌ
、 ”ｔ”ｐ ｔ 、 ｆ５ ｓ ｔｉ’Ｆ価り九時の
値は、 Ｃ，ｔ＝ｅｓ ｎ Ｃ１ ＝／Ｃ（μｍＰ Ｉ （’）△μｃ ｚ（Ｃ）／Ｃ・・
・μ値Ｄｓ ｚＪｔ ｎ Ｄｔ ＝７Ｄ（μ↑１（ｄ）八μｎｚ（ψ）／ｄ ・・
・（２）によシ求まる。
−（ｌηＤｔ＝ｆ ｕｎｚ（（Ｑ／ｄ （加１． ｎ）
”４１１なるファジー果合としてメンバーシッ
プ関数μＣｔ、μＤｔｓ ’に用いて定義される。Ｃｔ
Ｄｔの評ｔｆｉ装ｆｊｔ １０ Ｌ、 １１ Ｌ
、 ”ｔ”ｐ ｔ 、 ｆ５ ｓ ｔｉ’Ｆ価り九時の
値は、 Ｃ，ｔ＝ｅｓ ｎ Ｃ１ ＝／Ｃ（μｍＰ Ｉ （’）△μｃ ｚ（Ｃ）／Ｃ・・
・μ値Ｄｓ ｚＪｔ ｎ Ｄｔ ＝７Ｄ（μ↑１（ｄ）八μｎｚ（ψ）／ｄ ・・
・（２）によシ求まる。
ファジ一方策決定装置１２では、決定剤Ｓ１「この時点
でｊｌｉｉ御方策’ｋ Ｖ ｔとじ友場合、評価指標Ｃ
はＣＩ （良い）でらシ、評価指＋ｌＡＤはＤｓ（非常
に良い）であるならば、この決定剤Ｓｓｔ採用し制御方
策としてＶａｔ出力する。」を所定の時間間隔（例えば
１００ｍ（８）毎）や、データが揃つ次時に随時評価し
、最適な制御方策Ｖ′″を決定する。
でｊｌｉｉ御方策’ｋ Ｖ ｔとじ友場合、評価指標Ｃ
はＣＩ （良い）でらシ、評価指＋ｌＡＤはＤｓ（非常
に良い）であるならば、この決定剤Ｓｓｔ採用し制御方
策としてＶａｔ出力する。」を所定の時間間隔（例えば
１００ｍ（８）毎）や、データが揃つ次時に随時評価し
、最適な制御方策Ｖ′″を決定する。
この決定剤ＳＩは、
Ｓｌ： Ｉｔ（Ｖｒ＋Ｃｉｓ Ｃｔ ａｎｄ Ｄ ｉｓ
Ｄｔ） ｔｈｅｎＶ ｉｓ Ｖｓ
・・・＠で定式化することが出来、この決定
剤ＳＬの前提部Ｑｔのメンバシップ関数ヲμＱ １
（Ｖｔ ｔ Ｃｔｄ）とおくと、そのファジー集合は
、 Ｑｒ＝ｆ μｅｔ（Ｖｔ：Ｃ，ｄ）／（Ｑｄ）ＸＤ ＝ＣＨＸＤ目 ・・・＠によって求
まシ、この決定剤Ｓ１の評価値（満足度）ｑｌはＱｌの
メンバシップ関数μｑ１の高さとなシ、 によシ求まる。ファジー決定則Ｓｉがｎ−ＩＩ！あると
すると、それぞれの決定剤について同様にして評価値Ｑ
ｒ （ｉ＝１．ｎ）が求ｉ！シ、これによシ最大評価
値（ｑ＝ｑ１）の決定剤Ｑ１を ｑ＝ ｍａｘ ｑｓ：ｑ３ −−＠＠
＋１−１．！１ によシ求めることができ、決定剤Ｓ１で仮定している制
御方策ｖ１が最適制御方ｊＲｖ と決定できる。ここで
＋１ｆｌＪ御方策とは、ファジー制御指令演算装置１７
で用いる演算側Ｒｓの集りのことであシ、もし１ｌｆＩ
制御指令の演算に従来のＰＩＤ制御方式などを用いるな
らば、その方式と制御足ａを決定することになる。
Ｄｔ） ｔｈｅｎＶ ｉｓ Ｖｓ
・・・＠で定式化することが出来、この決定
剤ＳＬの前提部Ｑｔのメンバシップ関数ヲμＱ １
（Ｖｔ ｔ Ｃｔｄ）とおくと、そのファジー集合は
、 Ｑｒ＝ｆ μｅｔ（Ｖｔ：Ｃ，ｄ）／（Ｑｄ）ＸＤ ＝ＣＨＸＤ目 ・・・＠によって求
まシ、この決定剤Ｓ１の評価値（満足度）ｑｌはＱｌの
メンバシップ関数μｑ１の高さとなシ、 によシ求まる。ファジー決定則Ｓｉがｎ−ＩＩ！あると
すると、それぞれの決定剤について同様にして評価値Ｑ
ｒ （ｉ＝１．ｎ）が求ｉ！シ、これによシ最大評価
値（ｑ＝ｑ１）の決定剤Ｑ１を ｑ＝ ｍａｘ ｑｓ：ｑ３ −−＠＠
＋１−１．！１ によシ求めることができ、決定剤Ｓ１で仮定している制
御方策ｖ１が最適制御方ｊＲｖ と決定できる。ここで
＋１ｆｌＪ御方策とは、ファジー制御指令演算装置１７
で用いる演算側Ｒｓの集りのことであシ、もし１ｌｆＩ
制御指令の演算に従来のＰＩＤ制御方式などを用いるな
らば、その方式と制御足ａを決定することになる。
（３）制御指令の演算
ここでは、制御指令記憶装置１で保持し九過去の制御指
令値Ｕと観測値記憶装置２で保持し次過去の観測量Ｙか
ら、制御基準量Ｅ演算装置１３によ多制御基準量２を、
制御基準量Ｆ演算装［１４によ多制御基準量ｐを求める
。ここで基準量肌？はそれぞれ、μ祠ｅ）、μ＋（ｆ）
なるメンバシップ関数で定義されるｐｕｚｚｙ集合でろ
シ、次のように表わし得る。
令値Ｕと観測値記憶装置２で保持し次過去の観測量Ｙか
ら、制御基準量Ｅ演算装置１３によ多制御基準量２を、
制御基準量Ｆ演算装［１４によ多制御基準量ｐを求める
。ここで基準量肌？はそれぞれ、μ祠ｅ）、μ＋（ｆ）
なるメンバシップ関数で定義されるｐｕｚｚｙ集合でろ
シ、次のように表わし得る。
Ｅ＝／μべｅｌ／ｅ ・・・（支）
Ｆ＝／μｑ−（ｆ）／ｆ ・・
・（至）次にこの２つの基準量Ｅ、 Ｆをそれぞれ「太
きい」とか「丁度良い」といった評価Ｅ１〜Ｂ １１
ｇＦ１〜Ｆ、によシ評価する。これらの評価はそれぞれ
、 Ｅｔ−ｆ μｍｚ（ｅ）／ｅ （ｔ＝１− ｎ）
・・・＠Ｆｔ−４μＦｔ（ｆＶｆ （ｔ＝１．
ｎ） ・”＠なるファジー集合としてメンバシッ
プ関数μｍｔ。
Ｆ＝／μｑ−（ｆ）／ｆ ・・
・（至）次にこの２つの基準量Ｅ、 Ｆをそれぞれ「太
きい」とか「丁度良い」といった評価Ｅ１〜Ｂ １１
ｇＦ１〜Ｆ、によシ評価する。これらの評価はそれぞれ
、 Ｅｔ−ｆ μｍｚ（ｅ）／ｅ （ｔ＝１− ｎ）
・・・＠Ｆｔ−４μＦｔ（ｆＶｆ （ｔ＝１．
ｎ） ・”＠なるファジー集合としてメンバシッ
プ関数μｍｔ。
μｖｔ ’に用いて定義される。Ｅｔ、Ｆｔの評価装置
１５ｔ、１６ｔでＥ、 Ｆを評価し九時の値は、Ｅ
ｔｔ ＝？、 ｎ Ｅ ｔ ＝／（μべｅ）Δμ罵Ａ（ｅ）／ｅ ・・・に
）Ｆｔ’ ＝ＦｒＩＦｔ ＝４（μ屓０Δμｖｔｃｆ）／ｆ ・・・ＣＩ
Ｊによシ求まる。
１５ｔ、１６ｔでＥ、 Ｆを評価し九時の値は、Ｅ
ｔｔ ＝？、 ｎ Ｅ ｔ ＝／（μべｅ）Δμ罵Ａ（ｅ）／ｅ ・・・に
）Ｆｔ’ ＝ＦｒＩＦｔ ＝４（μ屓０Δμｖｔｃｆ）／ｆ ・・・ＣＩ
Ｊによシ求まる。
ファジー制御指令演算装置１７では、演算則Ｔ＋ｒ基準
量ＥはＥ＋ （大きい）であシ、基準量ＦはＦｓ
（少し小さい）であるならば、この演算前Ｒ１を採用し
、制御指令としてｕｌを出方する−を所定の時間間隔（
例えば１０ｍ（５）毎）や、データが揃つｔ時に随時評
価し、最適な制御指令Ｕ′″を演算する。
量ＥはＥ＋ （大きい）であシ、基準量ＦはＦｓ
（少し小さい）であるならば、この演算前Ｒ１を採用し
、制御指令としてｕｌを出方する−を所定の時間間隔（
例えば１０ｍ（５）毎）や、データが揃つｔ時に随時評
価し、最適な制御指令Ｕ′″を演算する。
この演算前Ｔｓは、
Ｔｔ ：Ｉｒ （Ｅ ｉｓ ａｎｄ Ｆ ｉｓ Ｆｔ
） ｔｂ！ｎ ｕ ｉａＵ、
川（３１）で定式化することが出来、この
演算前Ｔ１の前提部Ｒｓのメンバシップ関数をμ１ｔ（
ｅ＊’）とおくと、そのファジー集合は、 几ｓ／、Ｘ、μｎｔ （ｅｅ ’）／（ｅｅ ’）＝Ｅ
ｔ ’ ＸＰ＋ ’ ”（３２）
によって求まり、この演算前Ｔ１の評価値（満足度）ｒ
ｓｔｔＲｔのメンパンツブ関数μＩＩの高さとなシ、 ｒｓ＝ ｓｕｐＪｉｍｔ （ｅ、 ｆ）
・・・（＆ｌ）・、 ｆｄＸＦ により求まる。同時に評価すべき演算前Ｔ１がｎ個ある
とすると、それぞれの演算前について同様にして評価値
ｒｒ （ｉ〒１．ｎ）が求まり、これによシ最大評価
直（ｒ＝ｒ１）の演算前Ｔ１をｒ＝ ｍａｘ Ｑｓ＝
ｑ１ ・・・（３４）量−１，ｎ によシ求めることができ、演算前Ｔ１で仮定している制
御指令ｕ３が最適制御指令Ｕ と決定できる。なお、最
適制御指令ｕ０の決定に当っては、上記最大評価を与え
る演算前Ｔ１の制御指令ｕ３だけでなく、各演算前の評
価値ｒｌの値で加重平均し九制御指令値を用いてもよい
。さらに、制御指令Ｕは単なる定数だけでなく、基準量
Ｅ、 Ｆの関数（例えばＰＩＤ制御方式の場合には、比
例、微分、積分などの関数）であっても良い。
） ｔｂ！ｎ ｕ ｉａＵ、
川（３１）で定式化することが出来、この
演算前Ｔ１の前提部Ｒｓのメンバシップ関数をμ１ｔ（
ｅ＊’）とおくと、そのファジー集合は、 几ｓ／、Ｘ、μｎｔ （ｅｅ ’）／（ｅｅ ’）＝Ｅ
ｔ ’ ＸＰ＋ ’ ”（３２）
によって求まり、この演算前Ｔ１の評価値（満足度）ｒ
ｓｔｔＲｔのメンパンツブ関数μＩＩの高さとなシ、 ｒｓ＝ ｓｕｐＪｉｍｔ （ｅ、 ｆ）
・・・（＆ｌ）・、 ｆｄＸＦ により求まる。同時に評価すべき演算前Ｔ１がｎ個ある
とすると、それぞれの演算前について同様にして評価値
ｒｒ （ｉ〒１．ｎ）が求まり、これによシ最大評価
直（ｒ＝ｒ１）の演算前Ｔ１をｒ＝ ｍａｘ Ｑｓ＝
ｑ１ ・・・（３４）量−１，ｎ によシ求めることができ、演算前Ｔ１で仮定している制
御指令ｕ３が最適制御指令Ｕ と決定できる。なお、最
適制御指令ｕ０の決定に当っては、上記最大評価を与え
る演算前Ｔ１の制御指令ｕ３だけでなく、各演算前の評
価値ｒｌの値で加重平均し九制御指令値を用いてもよい
。さらに、制御指令Ｕは単なる定数だけでなく、基準量
Ｅ、 Ｆの関数（例えばＰＩＤ制御方式の場合には、比
例、微分、積分などの関数）であっても良い。
本発明によれば、人間が制御全行なっている時のように
１．現在及び過去の観測値と制御指令と制御経験から、
（１）制御方策及び対象プロセスの特性評価、Ｃ２）制
御方策の決定、（３）制御指令の決定、の３段階からな
る人間の制御戦略を計算機化できるデジタル制御方式が
実現できる。
１．現在及び過去の観測値と制御指令と制御経験から、
（１）制御方策及び対象プロセスの特性評価、Ｃ２）制
御方策の決定、（３）制御指令の決定、の３段階からな
る人間の制御戦略を計算機化できるデジタル制御方式が
実現できる。
なお、本実施例では１〜１７の装置を独立しｔ装置とし
て示し次が、これらの一部または全部をマイクロコンピ
ュータなどで実現しても良い。特に３〜７０部分と８〜
１２０部分と１３〜１７０部分は、データを共有するだ
けで処理は全く独立でアシ、それぞれ１つのマイクロコ
ンピュータで実現しても良く、特に１３〜１７の部分は
オペアンプなどによるアナログ系で構成しても良い。
て示し次が、これらの一部または全部をマイクロコンピ
ュータなどで実現しても良い。特に３〜７０部分と８〜
１２０部分と１３〜１７０部分は、データを共有するだ
けで処理は全く独立でアシ、それぞれ１つのマイクロコ
ンピュータで実現しても良く、特に１３〜１７の部分は
オペアンプなどによるアナログ系で構成しても良い。
Claims (1)
- 現在までの状態量を観測し、その状態量と与えられた条
件から、予め設定されたアルゴリズムに従い演算を行な
い制御指令を決定し制御を行なうデジタル制御システム
において、現在および過去の制御対象に対する制御入力
と状態量の観測値から制御対象の特性パラメータの候補
値をあてはめた結果をフアジー量として評価し特性パラ
メータを推定するステップと、推定した特性パラメータ
と予め定めた幾つかの制御方策を選択した場合の現在ま
たは未来の状態量を予測しこの値から制御目的をフアジ
ー量として評価し制御方策を決定するステップと、決定
した制御方策に従つて制御指令を決定するステップを有
することを特徴とするデジタル制御方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7421285A JPS61234405A (ja) | 1985-04-10 | 1985-04-10 | デジタル制御方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7421285A JPS61234405A (ja) | 1985-04-10 | 1985-04-10 | デジタル制御方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61234405A true JPS61234405A (ja) | 1986-10-18 |
Family
ID=13540654
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7421285A Pending JPS61234405A (ja) | 1985-04-10 | 1985-04-10 | デジタル制御方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61234405A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01151258A (ja) * | 1987-12-08 | 1989-06-14 | Toshiba Corp | 半導体冷却装置 |
| JPH01251202A (ja) * | 1988-03-31 | 1989-10-06 | Toshiba Corp | 予測制御装置 |
| EP0337423A2 (en) * | 1988-04-13 | 1989-10-18 | Hitachi, Ltd. | Process control method and control system |
| WO1989011684A1 (en) * | 1988-05-20 | 1989-11-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Inference rule determination method and inference apparatus |
| JPH02212655A (ja) * | 1989-02-10 | 1990-08-23 | Nissan Motor Co Ltd | 自動変速制御装置 |
| JPH0310264A (ja) * | 1989-06-07 | 1991-01-17 | Canon Inc | 画像形成装置 |
| JPH0427975A (ja) * | 1990-05-23 | 1992-01-30 | Canon Inc | 画像形成装置 |
| US5583769A (en) * | 1990-09-21 | 1996-12-10 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Automatic train operation apparatus incorporating security function with improved reliability |
| USRE36823E (en) * | 1988-05-20 | 2000-08-15 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Inference rule determining method and inference device |
| CN111495981A (zh) * | 2019-01-31 | 2020-08-07 | 株式会社日立制作所 | 设备控制装置以及轧制控制装置 |
-
1985
- 1985-04-10 JP JP7421285A patent/JPS61234405A/ja active Pending
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| CN1043543C (zh) * | 1988-05-20 | 1999-06-02 | 松下电器产业株式会社 | 推断装置 |
| US5168549A (en) * | 1988-05-20 | 1992-12-01 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Inference rule determining method and inference device |
| WO1989011684A1 (en) * | 1988-05-20 | 1989-11-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Inference rule determination method and inference apparatus |
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| CN111495981A (zh) * | 2019-01-31 | 2020-08-07 | 株式会社日立制作所 | 设备控制装置以及轧制控制装置 |
| JP2020123254A (ja) * | 2019-01-31 | 2020-08-13 | 株式会社日立製作所 | プラント制御装置および圧延制御装置 |
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