JPH036702A - ファジィ制御の制御パラメータ決定方法 - 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】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、ファジィ制御におけるメンバーシップ関数、
ファジィ制御則その他のファジィ制御の制御パラメータ
決定方法に関する。

［従来の技術］ ある物理量を所望の値になるように制御する方法として
は、従来から、ＰＩＤ制御や制御対象を精密な数式を用
いて表わし、その数式モデルに基づいて制御する方法な
どが知られている。

しかし、制御対象が複雑であったり、非線形であったり
するような場合、これらの制御では適切な制御ができな
かったり、制御の出力が人間より劣る場合も多くあった
。例えば、ある種のプロセス制御などの場合には、熟練
オペレータの勘や経験に多くを依存せざるを得ない。

近年、このような問題を解決する方法として、人間の経
験的知識をファジィ集合を用いて定量化することでコン
ピュータによる処理を可能にした。

ファジィ制御が多く試みられるようになってきた。

ファジィ制御については、 「計測と制御Ｊ　、Ｖｏｌ、２２．Ｎｏ１．ｐｐ８４−
８６、「日経メカニカル、　、１９８Ｂ、６．１８号、
　ｐｐ５４−６５、「日経エレクトロニクスＪ　、１９
８４．１２．３号、ｐｐ１６５１９２ 「ファクトリ・オートメーション」 ’８９．１．１）ｌ）３３−３８（１９８９）等参照。

［発明が解決しようとする課題］ ところで、ファジィ制御を行なうためには、制御条件に
応じて、メンバーシップ関数及びファジィ制御則等の制
御パラメータの決定を行う必要がある。また、−度決定
した制御パラメータを制御条件の変化等に応じて調整し
、再決定を行なわなければならないことも多い。

しかしながら、これら制御パラメータの決定・調整の方
法は、未だ確立されていないのが現状である。それゆえ
、実際にファジィ制御を行なうにあたって、この制御パ
ラメータの決定に多くの時間と労力が費やされるという
問題点があった。

本発明は、上述の背景のもとでなされたものであり、極
めて効率的に制御パラメータを決定することができるフ
ァジィ制御の制御パラメータ決定方法を提供することを
目的としたものである。

［課題を解決するための手段］ 本発明は、以下の各構成とすることにより、上述の課題
を解決している。

（１）あいまい集合を用いて制御則を作成し、この制御
則に基づいて制御行うようにしたファジィ制御の制御パ
ラメータ決定方法であって、前記制御パラメータを異な
る複数の値に設定して制御を行い、 前記各制御結果を一定の評価ルールで評価し、これら評
価結果を比較してその比較結果に基づいて制御パラメー
タを決定することを特徴とした構成。

（２）請求項１記載のファジィ制御の制御パラメータ決
定方法において、 前記評価ルールが、制御目的に応じてあらかじめ定めら
れた評価関数であって、制御評価値（制御の満足度合）
を制御性能の関数で表した評価関数を用い、前記各制御
結果から求められた制御性能の値から制御評価値を求め
、この制御評価値の大小を比較するものであることを特
徴とした構成。

［作用］ 上述の構成（１）は、 制御パラメータを異なる複数の値に設定して制御を行い
、 前記各制御結果を一定の評価ルールで評価し、これら評
価結果を比較してその比較結果に基づいて制御パラメー
タを決定するようにしたものである。

すなわち、複数の制御結果に評価を与え、この評価結果
を比較し、例えば、最良の評価結果が得られる場合の制
御パラメータを選定し、これを、求める制御パラメータ
に決定するものである。

したがって、例えば、構成（２）のように前記評価ルー
ルを定めておけば、極めて効率的に制御パラメータを決
定できる。さらに、例えば、マイクロコンピュータ等を
用いれば、この決定のステップを比較的簡単に自動的化
することも可能となる。

［実施例］ 第１図は本発明の一実施例にかかるファジィ制御の制御
パラメータ決定方法の概略説明図、第２図は一実施例に
用いる制御則の説明図、第３図は一実施例に用いるメン
バーシップ関数の説明図、第４図はロボットハンドの概
略構成図、第５図は評価関数の説明図、第６図は制御パ
ラメータ決定手順を示すフロー図である。以下、これら
の図面を参照しなから一実施例を詳述する。

この実施例は、ロボット・ハンドで、様々な硬さの対象
物を把持する場合の把持力制御をファジィ制御で行う場
合における制御パラメータである把持力の偏差（Ｅ）及
び偏差の変化量（ＣＥ）のそれぞれのメンバーシップ関
数（ＥＲ及びＣＥＲ）を決定する場合の例である。

まず、本実施例の概要を、第１図を参照しながら説明す
る。なお、第１図において、符号１はファジィ制御装置
、符号２は制御パラメータ決定装置、符号３はロボット
ハンドである。

前記ファジィ制御装置１は、様々な硬さを有する把持対
象物に対する前記ロボット・ハンド３（第４図参照）の
把持力Ｆをそれぞれ入力として状態を評価し、内部に持
っているファジィ制御則（第２図参照）とメンバーシッ
プ関数（第５図参照）とを用いてファジィ推論を行ない
、それぞれの把持対象物に応じた制御指令（モータ速度
の変化量）ＤＵを出力する。制御指令ＤＵを受けたロボ
ット・ハンド３は把持力Ｆを発生させる。なお、このフ
ァジィ制御装置１は周知のマイクロコンピュータ等を用
いて構成される。

ここで、本実施例で用いた制御則を第２図に示す。第２
図で示される制御則は、把持力偏差Ｅと把持力偏差の変
化分ＣＥとを入力情報とし、制御量の増減分ＤＵを出力
する言語的制御則である。

ここで、Ｅ、ＣＥ、ＤＵはファジィ変数（制御パラメー
タ）である。また、制御則は以下のように解釈する。た
とえば、第２図の１行（Ｅ＝ＰＢ）４列（ＣＥ＝Ｚ）で
規定される制御則は、Ｉ　ｆ（Ｅ＝ＰＢ）ａｎｄ　（Ｃ
Ｅ＝Ｚ）ｔｈｅｎ　ＤＵ＝ＰＢというファジィ制御則を
表わしている。そして、この制御則は、「もし、偏差（
Ｅ）が正で大きく（ＰＢ）　、偏差の変化量（ＣＥ）が
ゼロくらい（Ｚ）ならば、制御量（ＤＵ）を大きく増や
せ（ＰＢ）Ｊという制御則を示している。

また、第３図は、上述のファジィ変数Ｅ、ＣＥ、ＤＵの
範囲を、それぞれ、−ＥＲから＋ＥＲ１ＣＥＲから＋Ｃ
ＥＲ５−ＤＵＲから＋ＤＵＲとして、Ｎ　Ｂ　（Ｎｅｇ
ａｔｉｖｅ　Ｂｉ（１）からＰ　Ｂ　（Ｐｏｓｉｔｉｖ
ｅ　Ｂｉｇ）までの７つのメンバーシップ関数を示した
ものである。なお、上述のように、本実施例は、これら
ファジィ制御パラメータのうち、ＥＲ及びＣＥＲを決定
する例である。

また、前記制御パラメータ決定装置２は、前記ファジィ
制御装置１と連絡されており、該ファジィ制御装置１内
の制御パラメータを所望の値に設定する。この場合、こ
の制御パラメータの決定は、以下のようにして行う。

■　前記ファジィ制御装置１の制御パラメータをある特
定の値（初期値＝初期頂点〉に設定し、この制御パラメ
ータを用いて前記ファジィ制御装置１により実際に種々
の硬さの把持対象物について把持力制御を行う。

■　、前記制御パラメータとして、前記特定の値（初期
頂点）を中心にして該値に近い数個の値を選定し、それ
ぞれについて前記と同様の把持力制御を行う。

■　上記各制御の制御結果から、それぞれの制御性能、
例えば、集束時間、あるいは、オーバーシュート１等を
求める。

■　この求めた制御性能を評価関数（第５図参照）に当
てはめて、それぞれの評価値を求める。

■　前記初期頂点の評価値と、該初期頂点の近傍の点の
評価値の最大値とを比較し、これらが同じかまたは最大
値のほうが大きい場合には、この最大値を与える点を中
心としてその近傍の数点を選び、それぞれについて制御
を行い、その制御結果に基づいて前記と同様の比較をし
、これを最大値のほうが小になるまで繰り返し、最大値
が小になったときその点を新たな頂点とする。

■　しかるのち、新たな頂点の値とその前の頂点の値と
を比較して、新たな頂点の値が大である場合には、その
新たな頂点の値を著しく小さく設定してから、前記と同
様にして、次々と頂点を求めていき、新たな頂点の値が
前の頂点の値よりも小さくなったとき、その前の頂点の
値を最良の制御パラメータの値として決定して終了する
。なお、前記手順■、■は本発明における評価ルールを
構成する。

ここで、この実施例に用いた評価関数は、第５図（ａ）
、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示されるように、それぞれ
、横軸に、 集束時間の平均（ｍ（ＳＴ）　）、 集束時間の最大値（ｍａｘ（ＳＴ）　）、オーバーシュ
ートの平均（ｍ（Ｏ３）　）、オーバーシュートの最大
値（ｍａｘ（Ｏ３）　）をとり、縦軸に、それぞれ、 集束時間の満足度（ｈ　　　　）、 ｍ（ＳＴ） 集束時間の最大値の満足度（ｈｍａｘ（ＳＴ）　）、オ
ーバーシュー１への満足度（（ｈ　　　）、ｍ（Ｏ８） オーバーシュートの最大値の満足度 （ｈｍａｘ（Ｏ３）　） をとったグラフにおいて、図示の各曲線ａ、　ｂｃ、ｄ
で表される。

この評価関数から、次のようにして評価値Ｈを求める。

前記ファジィ制御装置１による制御結果から、前記　ｍ
（Ｓ旬、ｍａｘ（ＳＴ）　、ｍ（Ｏ３）　、ｍａｘ（Ｏ
３）の各値を求め、これらを前記各評価関数に当てはめ
て、ｈｍ（８丁）　　・　ｈｍａｘ（８丁）　　・　ｈ
ｍ（Ｏ３）　　−ｈｍａｘ（Ｏ８）　　の各値を求める
。そして、これらの値を下記評価式にいれて評価値Ｈを
算出する。

””（ｈｍ（８丁）　　　　　　ｍａｘ（８丁）　　　
　　　　　ＩＩＩ（Ｏ３）＋ｈ　　　　十（ｈ　　　） ＋　ｈ　ｌ１１ａＸ（Ｏ８）　）　／　４−　（１）な
お、第４図に示されるように、本実施例に適用するロボ
ット・ハンド３は、把持対象物３１を）動作指３２と固
定指３３とで把持するものである。

前記動作指３２は、ねじ棒３４の回転によって上・下動
するようにボール・ネジ機構等が形成されている可動片
３５に固定されている。前記ねじ棒３４はカップリング
３６を介してステッピング・モータ３７の軸に結合され
ている。そして、前記動作指３２には、把持力Ｆを検出
する歪みゲージ３８が取付けられている。

これにより、前記歪みゲージ３８によって把持力Ｆを検
出しながら前記ステッピングモータ３７を制御すること
により、把持対象物３１を所望の把持力で把持するよう
にしたものである。

次に、第６図を参照しながら前記制御パラメータ決定装
置２によって実行される制御パラメータ決定手順につい
てさらに詳細に説明する。

制御パラメータ決定動作が開始される（６１）と、初期
化が行われる（ステップ６２）。ここで、決定する制御
パラメータであるＥＲ及びＣＥＲの初期値を設定値とす
る。ここでは、十分に安全な制御を行うように、初期値
として、ＥＲ＝２０゜ＣＥＲ＝１に設定する。

次に、前記設定値を中心として該設定値に近い４つの値
を設定する（６３）。すなわち、いま、前記制御パラメ
ータＥＲとＣＥＲとを、ＥＲを縦軸に、ＣＥＲを横軸に
とった座標系における点で表すと、前記設定値を示す点
Ｐ（０）は、ｐ（ｎ）＝　（ＥＲ（ｎ）、　ＣＥＲ（ｎ
））で表される。この場合に、この点Ｐを中心とじてｐ
ｌ（ｎ）　＝　（ＥＲ（ｎ＞　、　ＣＥＲ（ｎ）　　１
　）Ｆ２（ｎ）　＝　（ＥＲ（ｎ）　　１　、　ＣＥＲ
（ｎ）　）Ｆ３（’）　＝　（ＥＲ（’）　、　ＣＥＲ
（’）　＋１）Ｆ４（’）　＝　（ＥＲ（ｎ）　＋１．
　ＣＥＲ（ｎ）　）次に、上述の５つの制御パラメータ
を用いたそれぞれの制御結果から、それぞれ制御性能を
求め、前記評価関数に当てはめ、ｈｍ（Ｓ□）　、ｈｍ
ａｘ（ＳＴ）、ｈｍ（Ｏ３）　、ｈｍａｘ（Ｏ８）を求
めて、これをそれぞれ前記（１）式にいれて、各点にお
ける評価値ＨＰ４（ｎ）を求める（６４）。

次に、前記設定値の近傍の４つの点の評価値Ｈ（ｎ）　
　　　（ｎ）　　　　（ｎ）　　　　（ｎ）、Ｈ、Ｈ、
Ｈの最大値 ＰＩ　　　　　Ｆ２　　　　　Ｆ３　　　　　Ｆ４、（
ｎ） と前記設定値の点の評価値Ｈとを比較してその大小を判
断する（６５）。

Ｆ３（ｎ）　　　　（ｒ＋）の最大値と評価値ＨとＨ−
ＨＦ４　　　　　　　　　　　　Ｐ”）（ｎ）　　　　
　（ｎ） Ｈ、Ｈの最大値のほうが大である場 Ｐ３　　　　　Ｆ４ 合（Ｙ）には、ステップ６５１に進む。一方、前−′） 記評価値Ｈのほうが大でおる場合（Ｙ）にはステップ６
６に進む。

前記ステップ６５１では、前記ｎが１だけインクリメン
トされ（ｎ＝ｎ＋１＞、次いで、前記評、、４（ｎ−１
）を示すそれぞれ。点Ｐ１　（ｎ−１）（ｎ−１）　　
　　　（ｎ−１）　　　　　（ｎ−１）。中力、ら前Ｐ
２　　　・Ｆ３　　　・Ｆ４ 記評価値が最大を示す点を選定し、前記設定値Ｐ（１）
をこの評価値が最大を示す点に置き換えて新たな設定値
としく６５２）、ステップ６３に戻る。

（ｎ） 前記ステップ６５で、前記評価値Ｈのほうが大であった
場合（Ｙ）には、ステップ６６でｉが１だけインクリメ
ント（ｉ＝ｉ＋１）され次に、この新たな頂点Ｐ１と、
先に求めた頂点Ｐ１−１との比較がなされ（６８）、Ｐ
ｉ−１＞Ｐである場合（Ｙ）には、この頂点Ｐ１−１を
最良の頂点に決定しく６９＞、制御パラメータ決定動作
を終了する（７０）。すなわち、この頂点の座標上の位
置の値で示されるＥＲ及びＣＥＨの値が最良の制御パラ
メータとして決定される。

一方、前記ステップ６８で、Ｐ！−１＜ＰｉであＰ（ｎ
） る場合（Ｎ）には、前記Ｈの値が小さく設定されてステ
ップ６４に戻る＜６８１＞。すなわち、これにより、新
たな頂点の探索が続行される。

第７図及び第８図は、上述の一実施例の方法によって実
際に制御パラメータを決定した結果の一例を示す図であ
り、第７図は頂点探索過程説明図、第８図は制御結果の
説明図である。

この例は、制御目標たる把持力を２０９とし、各制御に
おける把持対象物としては、硬さ（ｓｔｉｆｆｎｅｓｓ
　＞が、０．０５．０．１　、０．２　、０．３　、０
．４．０．５０．６　、０．７　、０．８　、０．９　
、１．０のものを用いた場合の例である。

この例では、頂点探索過程における各頂点の値は、それ
ぞれ、Ｐｏ　　（初期値−決定前）　＝−１，６ｉ　。

Ｐｌ　＝０．３６．　Ｐ２　　（最良の頂点）　＝０．
５２．　Ｐ３　＝０．００であった。また、最良の頂点
の座標、すなわち、制御パラメータ決定値は、ＥＲ＝１
８、ＣＥＲ＝３であった。

そして、第８図に示されるように、最良の頂点（決定後
の頂点Ｐ２　）においては、集束時間が他の頂点に比較
して大巾に改善されており、一方、オーバーシュートは
、いずれも許容範囲内におさまっている。

上述のように、前記一実施例では、「初期値として与え
られた頂点の値とこの頂点の近傍の数点の値のうちの最
大値とを比較し、これらが同じかまたは最大値のほうが
大きい場合には、この最大値を与える点を中心としてそ
の近傍の数点を選び、前記と同様の比較をし、これを最
大値のほうが小になるまで繰り返し、最大値が小になっ
たときその点を新たな頂点とする。次に、この新たな頂
点の値と前の頂点の値とを比較し、前の頂点の値のほう
が大である場合には、この頂点を最良の頂点とする。一
方、後の頂点のほうが大である場合には、この後の頂点
の値を著しく小さく設定し、再びこの点の近傍の数点を
選んで前記と同様の次の頂点探索を行う。」という、手
順で最良の制御パラメータを決定するようにしている。

したがって、効率的な演算が可能であるとともに、プロ
グラムが比較的単純にでき、かつ、この手順を実行する
装置を、比較的容量の少ないＩＣ等を用いて構成するこ
とができる。

なお、前記一実施例では、数点の中から頂点を求める動
作を次々と繰り返し、その都度、前の頂点との比較を行
うようにすることで、プログラムの単純化、ハード構成
の単純化を得ているが、本発明は、上記一実施例に限ら
れるものでなく、各点での評価値を何等かの方法で比較
して最良の点を求めるものはすべて含まれるものである
９［発明の効果コ 以上詳述したように、本発明は、制御パラメータを複数
の異なる値に設定して制御を行い、前記各制御結果を一
定の評価ルールで評価し、これら評価結果を比較してそ
の比較結果に基づいて制御パラメータを決定するように
したもので、これにより、極めて効率的に制御パラメー
タを決定することできるファジィ制御の制御パラメータ
決定方法を得ているものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例にかがるファジィ制御の制御
パラメータ決定方法の概略説明図、第２図は一実施例に
用いる制御則の説明図、第３図は一実施例に用いるメン
バーシップ関数の説明図、第４図はロボットハンドの概
略構成図、第５図は評価関数の説明図、第６図は制御パ
ラメータ決定手順を示すフロー図、第７図は頂点探索過
程説明図、第８図は制御結果の説明図である。 １・・・ファジィ制御装置、２・・・制御パラメータ決
定装置、３・・・ロボットハンド、３１・・・把持対象
物、３２・・・動作指、３３・・・固定指１，３４・・
・ねじ棒、３５・・・可動片、３６・・・カップリング
、３７・・・ステッピングモータ、３８・・・歪ゲージ
。 一実施例に用いるメンへ゛−シ１７°関数の説明図第３
図 第１図 一実施例に用いる制御別の説明図 第２図 第８図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）あいまい集合を用いて制御則を作成し、この制御
   則に基づいて制御を行うようにしたファジィ制御の制御
   パラメータ決定方法であつて、前記制御パラメータを異
   なる複数の値に設定して制御を行い、 前記各制御結果を一定の評価ルールで評価し、これら評
   価結果を比較してその比較結果に基づいて制御パラメー
   タを決定することを特徴としたファジィ制御の制御パラ
   メータ決定方法。
2. （２）請求項１記載のファジィ制御の制御パラメータ決
   定方法において、 前記評価ルールが、制御目的に応じてあらかじめ定めら
   れた評価関数であって、制御評価値（制御の満足度合）
   を制御性能の関数で表した評価関数を用い、前記各制御
   結果により求められた制御性能の値から制御評価値を求
   め、この制御評価値の大小を比較するものであることを
   特徴としたファジィ制御の制御パラメータ決定方法。