JPH0272405A - メンバーシップ関数決定方法 - Google Patents
メンバーシップ関数決定方法Info
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- JPH0272405A JPH0272405A JP22548188A JP22548188A JPH0272405A JP H0272405 A JPH0272405 A JP H0272405A JP 22548188 A JP22548188 A JP 22548188A JP 22548188 A JP22548188 A JP 22548188A JP H0272405 A JPH0272405 A JP H0272405A
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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、制御ルールを反映したメンバーシップ関数に
基づくファジィ推論により操作量を算出するファジィ制
御装置における、最適なメンバーシップ関数の決定方法
に関する。
基づくファジィ推論により操作量を算出するファジィ制
御装置における、最適なメンバーシップ関数の決定方法
に関する。
（従来の技術）
第５図乃至第７図に基づいてメンバーシップ関数を決定
する従来方法の一例を説明する。
する従来方法の一例を説明する。
先ず前提条件として、
■制御ルールは既知、
■ベテランオペレータによる実際の操業入出力データは
既知、 ■メンバーシップ関数は未知、 とする。
既知、 ■メンバーシップ関数は未知、 とする。
ここで既知の制御ルールとは、例えば、制御ルール（１
）・・・炉内温度が高ければオイル注入量を減らす。
）・・・炉内温度が高ければオイル注入量を減らす。
制御ルール（２）・・・炉内温度が低ければオイル注入
量を増す。
量を増す。
この制御ルールを反映したメンバーシップ関数の例を、
関数の形状として一般的な台形を用いた場合につき第５
図に示す、（Ａ）は低い、（Ｂ）は高い、（Ｃ）は減ら
す、（Ｄ）は増すの４種類となり゛ａ、ｂ、ｃ、ｄ点、
ｐ、ｑ、ｒ、ｓ、ａカ（未知なパラメータである。
関数の形状として一般的な台形を用いた場合につき第５
図に示す、（Ａ）は低い、（Ｂ）は高い、（Ｃ）は減ら
す、（Ｄ）は増すの４種類となり゛ａ、ｂ、ｃ、ｄ点、
ｐ、ｑ、ｒ、ｓ、ａカ（未知なパラメータである。
一方、ベテランオペレータによる実際の操業入出力デー
タは既知であるということは、炉内温度をＸ・、オイル
注入量をｙ とした場合、（（ｘｌ 、 ｙｌ ）、
（ｘ２ 、 ｙ２ ）、・・・・・・、（ｘｎ、ｙｎ
）） の組み合わせデータが得られているということである。
タは既知であるということは、炉内温度をＸ・、オイル
注入量をｙ とした場合、（（ｘｌ 、 ｙｌ ）、
（ｘ２ 、 ｙ２ ）、・・・・・・、（ｘｎ、ｙｎ
）） の組み合わせデータが得られているということである。
この様な前提でのファジィ演算を実測値Ｘｉで実行した
場合のファジィ制御の演算を第７図により説明する。
場合のファジィ制御の演算を第７図により説明する。
（Ａ）は制御ルール（１）の演算であり、実測値Ｘ に
おいて、メンパージ・ツブ関数”高い″に基づいてメン
バーシップ関数″減らす“により操作量を斜線で求める
演算を表す。
おいて、メンパージ・ツブ関数”高い″に基づいてメン
バーシップ関数″減らす“により操作量を斜線で求める
演算を表す。
（Ｂ）は同様に制御ルール（２）の演算であり、実測値
Ｘ・において、メンバーシップ関数”低い”に基づいて
メンバーシップ関数”増やす”により操作量を斜線で求
める演算を表す。
Ｘ・において、メンバーシップ関数”低い”に基づいて
メンバーシップ関数”増やす”により操作量を斜線で求
める演算を表す。
第７図は制御ルール（１）、（２）により演算される操
作量を荷重平均した操作量出力Ｙ を求める説明図であ
り、出力値Ｙ・は、 Ｙ−＝Ｙ （ｘ・、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｐ、ｑｒ、ｓ） となる。
作量を荷重平均した操作量出力Ｙ を求める説明図であ
り、出力値Ｙ・は、 Ｙ−＝Ｙ （ｘ・、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｐ、ｑｒ、ｓ） となる。
ここで、評価関数、
を考え、この評価関数Ｊが最小値となるようにパラメー
タ（ａ、ｂ、Ｃ，ｃｉ、Ｐ＋ ｑ、ｒ、ｓ ）を非線形
最適化法で決定する。
タ（ａ、ｂ、Ｃ，ｃｉ、Ｐ＋ ｑ、ｒ、ｓ ）を非線形
最適化法で決定する。
この非線形最適化法によるパラメータ決定の手法は公知
であり、例えば１９８８年日刊工業新聞社発行、菅野道
雄著「ファジィ制御、 Ｐ１４７に開示されている。
であり、例えば１９８８年日刊工業新聞社発行、菅野道
雄著「ファジィ制御、 Ｐ１４７に開示されている。
（発明が解決しようとする課Ｕ）
このような手法による最適パラメータの決定では、熟練
オペレータの操業データＩ （ｘ 、ｙ・）ｉ＝１．
２・・・Ｎ）に一致するようにメンバーシップ関数を決
定するために、オペレータの操作能力を越える制御性を
期待することができない。
オペレータの操業データＩ （ｘ 、ｙ・）ｉ＝１．
２・・・Ｎ）に一致するようにメンバーシップ関数を決
定するために、オペレータの操作能力を越える制御性を
期待することができない。
また、オペレータのデータがいつも最良とは言えない場
合があり、常に最適なメンバーシップ関数の決定ができ
ない間転がある。
合があり、常に最適なメンバーシップ関数の決定ができ
ない間転がある。
本発明は、この様な問題点を解消できるメンバーシップ
関数決定方法の提供を目的とする。
関数決定方法の提供を目的とする。
（課頭を解決するための手段）
本発明の方法の特徴は、ファジィ制御装置において、制
御ルール並びに制御対象プロセスの動特性が既知の条件
で、初期設定される一組のメンバーシップ関数と上記プ
ロセスの動特性に基づいてプロセスの見本過程を計算し
、この見本過程の応答特性からオーバーシュート、定常
面差、連応性。
御ルール並びに制御対象プロセスの動特性が既知の条件
で、初期設定される一組のメンバーシップ関数と上記プ
ロセスの動特性に基づいてプロセスの見本過程を計算し
、この見本過程の応答特性からオーバーシュート、定常
面差、連応性。
誤差面積の各項の一部又は全部を計算し、上記各項の一
部又は全部に対して重み係数を乗算した値を加算した評
価規範を作成し、この評価規範を最小値にするようなメ
ンバーシップ関数の組を非線形１ｊｔ１！ｉ化法により
決定する点にある。
部又は全部に対して重み係数を乗算した値を加算した評
価規範を作成し、この評価規範を最小値にするようなメ
ンバーシップ関数の組を非線形１ｊｔ１！ｉ化法により
決定する点にある。
（作用）
（１）制御ルール並びに制御対象プロセスの動特性が既
知の条件で、初期設定される一組のメンバーシップ関数
と上記プロセスの動特性に基づいてプロセスの見本過程
が計算される。
知の条件で、初期設定される一組のメンバーシップ関数
と上記プロセスの動特性に基づいてプロセスの見本過程
が計算される。
（２）この見本過程の応答特性からオーバーシュート、
定常偏差、連応性、誤差面積の各項の一部又は全部が計
算される。
定常偏差、連応性、誤差面積の各項の一部又は全部が計
算される。
（３）上記各項の一部又は全部に対して重み係数を乗算
した値を加算した評価規範が作成される。
した値を加算した評価規範が作成される。
（４）この評価規範を最小値にするようなメンバーシッ
プ関数の組を非線形最適化法により決定される。
プ関数の組を非線形最適化法により決定される。
（実施例）
第１図に基づいて本発明方法を実施したファジィ制御装
置の実施例を説明する。
置の実施例を説明する。
１は制御対象プロセスであり、その動特性（１次遅れ＋
むだ時間、・・・高次遅れ等の構造並びにそのときのパ
ラメータ）が既知である事を前提とする。
むだ時間、・・・高次遅れ等の構造並びにそのときのパ
ラメータ）が既知である事を前提とする。
プロセスの動特性の同定には種々の方法が提案されてお
り、本発明ではこれらの手法でその動特性は既に同定ず
みであることを前提とする。
り、本発明ではこれらの手法でその動特性は既に同定ず
みであることを前提とする。
２はプロセスの制御対象物量の測定値Ｘと制御目標値Ｒ
の偏差Ｅを制御演算して操作出力Ｙをプロセスに供給す
るファジィ・コントローラであり、その制御ルールは既
知であるが、メンバーシップ関数θは未知である。
の偏差Ｅを制御演算して操作出力Ｙをプロセスに供給す
るファジィ・コントローラであり、その制御ルールは既
知であるが、メンバーシップ関数θは未知である。
３は最適メンバーシップ関数θの決定機構であり、３０
１〜３０６の機能よりなる。
１〜３０６の機能よりなる。
３０１は設定機能であり、コントローラ２からの情報で
まずメンバーシップ関数の適当な初期値θ並びに既知の
制御ルール、同定済みのプロセス動特性が設定される。
まずメンバーシップ関数の適当な初期値θ並びに既知の
制御ルール、同定済みのプロセス動特性が設定される。
３０２は、これら設定情報に基づく見本過程計算機能で
あり、ファジィ演算のシミュレーションを実行して、応
答特性を計算する。ファジィ制御ルールは定まっている
ので、メンバーシップ関数を適当に一組定めるとシミュ
レーションによりプロセスの挙動（見本過程）が計算用
能となる。この計算に関しては、例えばオーム社発行「
計装システムの基礎と応用」ｐ３８〜Ｐ４３などに解説
されている公知の手法を用いて過渡応答特性を簡単に計
算できる。
あり、ファジィ演算のシミュレーションを実行して、応
答特性を計算する。ファジィ制御ルールは定まっている
ので、メンバーシップ関数を適当に一組定めるとシミュ
レーションによりプロセスの挙動（見本過程）が計算用
能となる。この計算に関しては、例えばオーム社発行「
計装システムの基礎と応用」ｐ３８〜Ｐ４３などに解説
されている公知の手法を用いて過渡応答特性を簡単に計
算できる。
この計算でチエツクされる応答特性の代表的な項目は、
■オーバーシュート
■定常偏差（オフセット）
■連応性
■誤差面積
である。
３０３は、本発明の主要部をなす評価規範機能であり、
計算された上記各項目の一部又は全部について重み係数
を掛けて加算したもので表される評価規範Ｊを作成する
。
計算された上記各項目の一部又は全部について重み係数
を掛けて加算したもので表される評価規範Ｊを作成する
。
評価規範Ｊは、
Ｊ＝ａ１［オーバーシュー）］＋ａ２［定常偏差］＋ａ
３〔連応性］ ＋ａ４ ［誤差面積］ここで、ａ 、
ａ２ 、ａ３ 、ａ４はオペレータが設定できる評価重
み係数であり、どの項目を重視してメンバーシップ関数
を決定するかによって適当な値が選択される。
３〔連応性］ ＋ａ４ ［誤差面積］ここで、ａ 、
ａ２ 、ａ３ 、ａ４はオペレータが設定できる評価重
み係数であり、どの項目を重視してメンバーシップ関数
を決定するかによって適当な値が選択される。
メンバーシップ関数の異なった組に対してプロセスの挙
動、即ち応答特性も異なる。評価規範機能３０３は、こ
の評価規範Ｊを最小にするようなメンバーシップ関数の
組を非線形最適化法により決定する。この手法は従来技
術におけるパラメータ決定の手法と同一である。
動、即ち応答特性も異なる。評価規範機能３０３は、こ
の評価規範Ｊを最小にするようなメンバーシップ関数の
組を非線形最適化法により決定する。この手法は従来技
術におけるパラメータ決定の手法と同一である。
３０４は評価規範Ｊの最小を判断する機能であり、最小
判断がＮｏであればθの更新機能３０５によりメンバー
シップ関数の組を更新して設定機能３０１に与え、上記
と同様な評価を実行することを高速度でサイクリックに
実行する。
判断がＮｏであればθの更新機能３０５によりメンバー
シップ関数の組を更新して設定機能３０１に与え、上記
と同様な評価を実行することを高速度でサイクリックに
実行する。
この処理の実行で評価規範Ｊが最小であると判断した場
合は、ｉ＆適適法決定機能３０６より最適メンバーシッ
プ関数θを特定し、コントローラ２に決定されたメンバ
ーシップ関数θをダウンロードする。
合は、ｉ＆適適法決定機能３０６より最適メンバーシッ
プ関数θを特定し、コントローラ２に決定されたメンバ
ーシップ関数θをダウンロードする。
以上説明した最適メンバーシップ関数θの決定機構３に
よる処理は、メンバーシップ関数の数が多い場合にはパ
ラメータの組み合わせは膨大な数となり処理時間を要す
るので、オフライン的に機能させてｉ適なメンバーシッ
プ関数θを決定し、決定後にダウンロードさせる。
よる処理は、メンバーシップ関数の数が多い場合にはパ
ラメータの組み合わせは膨大な数となり処理時間を要す
るので、オフライン的に機能させてｉ適なメンバーシッ
プ関数θを決定し、決定後にダウンロードさせる。
ダウンロード後はこのメンバーシップ関数により制御を
実行する使用方法が一般的であるが、プロセスの同定が
オンラインででき、かっθの決定が十分速くできる高速
処理が可能ならばオンライン同定、オンライン適応制御
が可能であり、特性の変化するプロセスに対する制御性
を向上させることも可能である。
実行する使用方法が一般的であるが、プロセスの同定が
オンラインででき、かっθの決定が十分速くできる高速
処理が可能ならばオンライン同定、オンライン適応制御
が可能であり、特性の変化するプロセスに対する制御性
を向上させることも可能である。
次に第２図乃至第４図により制御ルールとメンバーシッ
プ関数の例を説明する。
プ関数の例を説明する。
第２図は第３図のような応答特性に対応する制御ルール
の例を示すものであり、偏差Ｅと偏差の変化量ΔＥの組
合わせに対する操作量変化ΔＵの出力ルールを示してお
り、ＮＢ（ネガティブとツク）、ＮＳＣネガティブスモ
ール）、ＺＥ（ゼロ）、ＰＳ（ポジティブスモール）、
ＰＢ（ポジティブビッグ）の各５種間の組合わせによる
ルール構成である。
の例を示すものであり、偏差Ｅと偏差の変化量ΔＥの組
合わせに対する操作量変化ΔＵの出力ルールを示してお
り、ＮＢ（ネガティブとツク）、ＮＳＣネガティブスモ
ール）、ＺＥ（ゼロ）、ＰＳ（ポジティブスモール）、
ＰＢ（ポジティブビッグ）の各５種間の組合わせによる
ルール構成である。
このルールで例えば第３図の応答特性のスタート時点近
傍における操作量変化ΔＵｔｔ３Ｉ出するルールは、Ｉ
ｆ Ｅ＝ＮＢ ａｎｄ ΔＥ＝ＺＥｔｈｅｎ
ΔＵ＝ＰＢ となる。
傍における操作量変化ΔＵｔｔ３Ｉ出するルールは、Ｉ
ｆ Ｅ＝ＮＢ ａｎｄ ΔＥ＝ＺＥｔｈｅｎ
ΔＵ＝ＰＢ となる。
第４図はこの様な制御ルールを反映した各Ｅ。
ΔＥ、ΔＵのメンバーシップ関数の形状の例であり、関
数の形状としては一般的な台形を用いているが、三角形
、正規分布曲線などを使用することも可能である。
数の形状としては一般的な台形を用いているが、三角形
、正規分布曲線などを使用することも可能である。
最適メンバーシップ関数決定では、上記の例では、各Ｅ
、ΔＥ、ΔＵについて各５個のメンバーシップ関数を有
するから、１５個のメンバーシップ関数についてのパラ
メータを決定する必要があり、非線形最適化法による計
算は相当な規模となるか、電子計算機の利用により工数
を要することなく計算を行うことが可能である。
、ΔＥ、ΔＵについて各５個のメンバーシップ関数を有
するから、１５個のメンバーシップ関数についてのパラ
メータを決定する必要があり、非線形最適化法による計
算は相当な規模となるか、電子計算機の利用により工数
を要することなく計算を行うことが可能である。
（発明の効果）
以上説明したように、本発明によれば、（１）制御ルー
ルが既知でプロセス動特性が同定済みの条件があれば、
既知の制御ルールの範吻内で希望する応答特性に最も近
い、最良の制御性を実現するメンバーシップ関数（パラ
メータ）を公知の手法により決定することができる。
ルが既知でプロセス動特性が同定済みの条件があれば、
既知の制御ルールの範吻内で希望する応答特性に最も近
い、最良の制御性を実現するメンバーシップ関数（パラ
メータ）を公知の手法により決定することができる。
（２）ベテランオペレータによる操業データを必要とせ
ず、最適化をはかることができるので、オペレータの操
作能力を越えた制御性を十分期待することができる。
ず、最適化をはかることができるので、オペレータの操
作能力を越えた制御性を十分期待することができる。
従来手法では、オペレータの操業データをファジィ制御
で模倣することに止どまるから、オペレータの能力を越
えた制御は期待できない。
で模倣することに止どまるから、オペレータの能力を越
えた制御は期待できない。
第１図は本発明方法を適用したファジィ制御装置の実施
例を示す構成図、第２図は制御ルールの一例を示す説明
図、第３図はプロセスの過渡応答特性の説明図、第４図
はメンバーシップ関数の一例を示す説明図、第５図、第
６図、第７図は従来技術によるメンバーシップ関数決定
方法の説明図である。 １・・・プロセス ２・・・ファジィ・コントローラ
３・・・赦適メンバーシップ関数の決定ｔｆｉ横 ３
０１・・・設定機能 ３０２・・・見本過程計算機能
３０３・・・評価規範機能 ３０４・・・最小化判断
機能３０５・・・θ更新機能 ３０６・・・最適θ決
定機能 第 ２ 区 乙Ｅ ｙ ）・ は ３２ ＼９ Ｅ＝、Ａにｆ３ ｎ。５，２工□１、’、ｅｆｌ
乙Ｕ＝Ｆβ θ 法
例を示す構成図、第２図は制御ルールの一例を示す説明
図、第３図はプロセスの過渡応答特性の説明図、第４図
はメンバーシップ関数の一例を示す説明図、第５図、第
６図、第７図は従来技術によるメンバーシップ関数決定
方法の説明図である。 １・・・プロセス ２・・・ファジィ・コントローラ
３・・・赦適メンバーシップ関数の決定ｔｆｉ横 ３
０１・・・設定機能 ３０２・・・見本過程計算機能
３０３・・・評価規範機能 ３０４・・・最小化判断
機能３０５・・・θ更新機能 ３０６・・・最適θ決
定機能 第 ２ 区 乙Ｅ ｙ ）・ は ３２ ＼９ Ｅ＝、Ａにｆ３ ｎ。５，２工□１、’、ｅｆｌ
乙Ｕ＝Ｆβ θ 法
Claims (1)
- ファジィ制御装置において、制御ルール並びに制御対
象プロセスの動特性が既知の条件で、初期設定される一
組のメンバーシップ関数と上記プロセスの動特性に基づ
いてプロセスの見本過程を計算し、この見本過程の応答
特性からオーバーシュート，定常偏差，速応性，誤差面
積の各項の一部又は全部を計算し、上記各項の一部又は
全部に対して重み係数を乗算した値を加算した評価規範
を作成し、この評価規範を最小値にするようなメンバー
シップ関数の組を非線形最適化法により決定することを
特徴とするメンバーシップ関数決定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22548188A JPH0272405A (ja) | 1988-09-08 | 1988-09-08 | メンバーシップ関数決定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22548188A JPH0272405A (ja) | 1988-09-08 | 1988-09-08 | メンバーシップ関数決定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0272405A true JPH0272405A (ja) | 1990-03-12 |
Family
ID=16830000
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22548188A Pending JPH0272405A (ja) | 1988-09-08 | 1988-09-08 | メンバーシップ関数決定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0272405A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH044401A (ja) * | 1990-04-20 | 1992-01-08 | Sanyo Electric Co Ltd | フアジイ制御ルール自動チユーニング装置 |
| JPH04112302A (ja) * | 1990-09-03 | 1992-04-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ファジィ推論装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5894004A (ja) * | 1981-11-30 | 1983-06-04 | Hitachi Ltd | プラント制御系調節器最適パラメ−タ探索装置 |
| JPS5983207A (ja) * | 1982-11-02 | 1984-05-14 | Toshiba Corp | 最適制御方法 |
| JPS62143103A (ja) * | 1985-12-18 | 1987-06-26 | Hitachi Ltd | プラント制御装置 |
-
1988
- 1988-09-08 JP JP22548188A patent/JPH0272405A/ja active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5894004A (ja) * | 1981-11-30 | 1983-06-04 | Hitachi Ltd | プラント制御系調節器最適パラメ−タ探索装置 |
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| JPS62143103A (ja) * | 1985-12-18 | 1987-06-26 | Hitachi Ltd | プラント制御装置 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH044401A (ja) * | 1990-04-20 | 1992-01-08 | Sanyo Electric Co Ltd | フアジイ制御ルール自動チユーニング装置 |
| JPH04112302A (ja) * | 1990-09-03 | 1992-04-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ファジィ推論装置 |
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