JPH0550002B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、各種工業プロセスを監視して、当
該工業プロセスに対してふさわしいパラメータの
値を推論する、再帰型のフアジイ推論装置に関す
るものである。

〔従来の技術〕

第５図は例えば「省力と自動化」の1986年11月
号第61〜66頁の『フアジイ・システム理論とフア
ジイ制御』（浅居 喜代治）に示された従来のフ
アジイ推論装置の動作原理を示す説明図であり、
図において、１及び２は推論のルール、３及び４
は当該フアジイ推論装置に入力される特徴量であ
り、ここではそれぞれ制御系の制御偏差ｅと制御
偏差の変化率Δeである。また、５及び６は前記
ルール１の前件部のメンバーシツプ関数、７は当
該ルール１の後件部のメンバーシツプ関数、８及
び９は前記ルール２の前件部のメンバーシツプ関
数、１０は当該ルール２の後件部のメンバーシツ
プ関数である。さらに、１１は前記メンバーシツ
プ関数７及び１０を合成したメンバーシツプ関
数、１２はこのメンバーシツプ関数１１から重心
をとつて得られる推論値であり、この例では操作
量の変化率Δuとして当該フアジイ推論装置より
出力される。

また、第６図はこのような動作原理に基づく従
来のフアジイ推論装置の一例を示すブロツク図で
あり、図において、１３は前記各ルール１及び２
に対し、入力された特徴量３，４から前件部の成
立度を評価し、その成立度に基づいて後件部のメ
ンバーシツプ関数の重み付けを行う加重手段、１
４はこの加重手段１３によつて重み付けされたメ
ンバーシツプ関数を合成する合成手段、１５はこ
の合成手段１４によつて合成されたメンバーシツ
プ関数から推論値１２を決定して、操作量の変化
率Δuを出力する推論値決定手段である。

次に動作について説明する。ここで、ルール１
は、「特徴量３（制御偏差ｅ）が負に少しずれ、
かつ特徴量４（制御偏差の変化率Δe）が正に少
しずれているならば、、推論値１２（操作量Δu）
を正に少しずらす」という意味であり、このう
ち、「…ならば」の部分を前述の前件部と呼び、
それより後の部分を前述の後件部と呼んでいる。
従つて、このルール１の前件部のメンバーシツプ
関数５は「負に少しずれた制御偏差の集合」を規
定し、メンバーシツプ関数６は「正に少しずれた
制御偏差の変化率の集合」を規定している。

今、加重手段１３に入力された特徴量３として
の制御偏差の実際の値がe₀である場合、第５図に
示すように、前記値e₀が「負に少しずれた制御偏
差」である度合いは、メンバーシツプ関数５によ
つて“0.8”と評価され、前記値Δe₀が「正に少し
ずれた制御偏差の変化率」である度合いは、メン
バーシツプ関数６によつて“0.7”と評価される。
これら両評価値の内、低い方の値“0.7”が採用
されて当該ルール１の前件部の成立度となる。さ
らに、このルール１の後件部のメンバーシツプ関
数７は「操作量を正に少しずらす」ということを
意味いており、当該メンバーシツプ関数７は、前
記前件部の成立度の値に従つて0.7倍に重み付け
される。

このことはルール２についても全く同様であ
り、入力された特徴量３の制御偏差の実際の値e₀
と、特徴量４の制御偏差の変化率の実際の値Δe₀
に基づいて前件部の成立度を評価し、その成立度
の値“0.5”に基づいて、後件部のメンバーシツ
プ関数１０に0.5倍の重み付けを行う。このよう
にして重み付けされたメンバーシツプ関数７及び
１０は合成手段１４へ入力されて合成され、合成
メンバーシツプ関数１１が得られる。さらに、こ
の合成メンバーシツプ関数１１は推論値決定手段
２５に入力されて重心が計算され、その結果、操
作量の変化率Δu₀が推論値１２として当該フアジ
イ推論装置より出力される。

以上のように３フアジイ推論装置では複数のル
ールが同時に働き、各々の前件部の成立度に応じ
た後件部の重み付けがなされ、全体として釣り合
いのとれた値を推論値として出力している。

第７図は上述した従来のフアジイ推論装置を制
御装置として適用した制御系の構成を示すブロツ
ク線図である。図において、４０は制御系の外部
より与えられる目標値(r)、４１はプロセス３６よ
り出力される制御量(y)、３は目標値４０と制御量
４１との制御偏差(e)、１００は制御偏差(e)３を入
力して制御偏差の変化率（Δe）４を出力する微
分要素、１０１はフアジイ推論装置であり、前記
第６図の全体がこれに相当する。

１２はフアジイ推論装置１０１より出力される
推論値であり、この適用例では操作量の変化率
（Δu）となる。１０２は操作量の変化率Δuを入
力して操作量ｘ４３を上記プロセス３６に出力す
る積分要素である。

第８図は例えば長田 正著「フイードバツク制
御」（オーム社、1971発行）の第16頁に示された
PID制御装置のブロツク線図であり、図におい
て、１０３は制御偏差(e)３を入力してそのまま出
力する形式要素、１０４は制御偏差(e)３を入力し
て積分値の１／T_I倍を出力する積分要素、１０
５は制御偏差(e)を入力して該制御偏差の変化率の
T_D倍を出力する微分要素、１０６は形式要素１
０３、積分要素１０４、微分要素１０５の各出力
の和を入力し、この和をK_C倍した信号を操作量
(y)４１として出力するゲイン要素である。

第９図は上記第８図に示すPID制御装置１０７
を制御装置として適用した場合の制御系の構成を
示すブロツク線図である。この場合、PID制御装
置１０７は制御偏差(e)３を入力して操作量(y)４１
をプロセス３６へ出力する。

〔発明が解決しようとする問題点〕

以上のように、従来の制御系は制御装置として
フアジイ推論装置あるいはPID制御装置を用いて
構成されている。

しかし、いずれの場合にも、制御対象であるプ
ロセス３６の性質により、制御装置のチユーニン
グが必要である。従つて、制御装置としてフアジ
イ推論装置を用いた場合は、第５図の各メンバー
シツプ関数５〜１０のチユーニングが必要であ
り、制御装置としてPID制御装置を用いた場合
は、第８図の各係数K_C，T_I，T_Dのチユーニング
が必要である。

そこで、上記チユーニングを自動的に行うしく
みを付加したオートチユーニング制御系を構成し
ようとするならば、制御装置としては実績の高い
PID制御装置を適用し、その各係数K_C，T_I，T_D
のチユーニングには、オペレータのノウハウを自
動化するのに適したフアジイ推論装置を利用する
ことが考えられる。

しかし、チユーニング時にフアジイ推論装置の
入力となる量は、信号の瞬時値であつて常に入力
できる制御偏先(e)とその変化率（Δe）ではなく、
制御偏差の発散傾向、制御偏差の大きさ、目標値
の変化に対する制御量の追従度など、信号の傾向
をある時間観測して間欠的に抽出される制御系の
状態を示す特徴量（Si）である。

第１０図ａは制御偏差ｅまたはその変化率Δe
の値の時間的経緯を示し、第１０図ｂは制御系の
状態を示す特徴量（Si）の値の時間的経緯を示し
ている。

上記特徴量（Si）は普段はSi＝０であつて、信
号の傾向から制御系の状態が抽出された時のみ０
＜Si≦１となる。この０という値は、真に０とし
ての意味がある０ではなく、特徴量（Si）が次に
抽出されるまでの間の便宜の値である。

したがつて、従来のフアジイ推論装置では、特
徴量（Si）を間欠的に入力したのでは、前件部
５・６，８・９での評価が行えないために推論は
不可能である。また、特徴量（Si）の全てが同時
に入力された場合に推論ができても、その推論は
その瞬間のみのことであり、特徴量（Si）の一部
のみが入力されても、それらを無駄にしてしま
う。

さらに、PID制御装置の係数Kc，T_I，T_Dの値
は一定、変化したとしても緩慢な変化のみである
から、当然、推論される値は収束すべきである。
しかしながら、従来のフアジイ推論装置では、瞬
時値のみに反応し、過去の推論の蓄積は行われな
いので、この収束性は得られなかつた。

すなわち、第１の従来技術である従来のフアジ
イ推論装置と、第２の従来技術であるPID制御装
置とを単純に組み合わせても、オートチユーニン
グ制御系を構成することは不可能であつた。

この発明は、上記のような問題点を解決するた
めになされたもので、オートチユーニング制御系
への適用は勿論、それ以外にも広く、間欠的にし
か入力値が意味を持たない場合、すべての入力値
がそろわない場合にも推論に利用することが可能
で、もし推論すべき値が一定または緩慢な変化し
かしない場合には、収束性がある推論を行えるよ
うなフアジイ推論装置を得ることを目的としてい
る。

〔問題点を解決するための手段〕

この発明に係るフアジイ推論装置は、合成メン
バーシツプ関数の合成に際して、各ルールの後件
部のメンバーシツプ関数だけでなく、前回の合成
メンバーシツプ関数も合わせて合成するようにし
たものである。

〔作用〕

この発明におけるフアジイ推論装置は、現在だ
けでなく、過去の各ルールの働きも加えたメンバ
ーシツプ関数の合成を行うため、一時に多数のル
ールが働いた場合と同様な推論を可能とし、しか
も、その推論値は連続的な値をとり得るととも
に、合成メンバーシツプ関数に学習効果が生じ、
収束性のある推論をも可能とする。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を図について説明す
る。第１図はこの発明による再帰型のフアジイ推
論装置の一実施例を示すブロツク図、第２図はそ
のプロセス制御用制御装置の制御ゲインのチユー
ニングへの適用例を示すブロツク図、第３図はそ
の動作原理を示す説明図である。これら各図にお
いて、２０及び２１は推論のルール、２２〜２５
は当該再帰型のフアジイ推論装置に入力される特
徴量、２６及び２７は前記ルール２０の前件部の
メンバーシツプ関数、２８はその後件部のメンバ
ーシツプ関数、２９及び３０は前記ルール２１の
前件部のメンバーシツプ関数、３１はその後件部
のメンバーシツプ関数である。さらに、３２は前
回に合成された不満足さを表す合成メンバーシツ
プ関数、３３はこの不満足さを表す前回の合成メ
ンバーシツプ関数３２に、プロセスの特性変化に
応じて重み付けした合成メンバーシツプ関数、３
４は前記ルール２０の後件部のメンバーシツプ関
数２８及びルール２１の後件部のメンバーシツプ
関数３１と、前記重み付けされた前回のメンバー
シツプ関数３３を合成して得られる合成メンバー
シツプ関数で、「不満足な制御ゲインKc」のフア
ジイ集合を表しており、また、３５はこの合成メ
ンバーシツプ関数３４から得られる推論値で、こ
の例では制御ゲインKcとして当該再帰型のフア
ジイ推論装置から出力される。

また、３６は制御の対象となるプロセス、３７
はこのプロセス３６を制御する、例えばPID制御
装置のような制御装置、３８はこの制御装置３７
に推論値（制御ゲインKc）３５を供給する、こ
の発明に係る再帰型のフアジイ推論装置、３９は
このフアジイ推論装置３８に特徴量２２〜２５を
供給する特徴量抽出器であり、４０は制御系の外
部より与えられる目標値(r)、４１はプロセス３６
から出力される制御量(y)、４２は制御装置３７へ
入力される、前記目標値４０と制御量４１との変
化(e)、４３は制御装置３７よりプロセス３６へ与
えられる操作量(x)、４４はプロセス３６からフア
ジイ推論装置３８へ送られるプロセス特性変化量
である。

さらに、４５は前記各ルール２０及び２１に対
して入力された特徴量２２〜２５から前件部の成
立度を評価し、その成立度に基づいて後件部のメ
ンバーシツプ関数の重み付けを行う加重手段、４
６はこの加重手段４５によつて重み付けされた各
メンバーシツプ関数２８，３１と、前回の合成メ
ンバーシツプ関数３３とを合成して、各推論値３
５（例えばゲインＫ）の不満足さの度合いを表す
新たな合成メンバーシツプ関数３４を得る合成手
段、４７はこの合成手段４６によつて合成された
新たな合成メンバーシツプ関数３４から推論値３
５を決定して出力する推論値決定手段、４８は前
記合成手段４６にて合成された新たな合成メンバ
ーシツプ関数３４を遅延させる遅延手段、４９は
非線形性が強いために、動作点により制御特性が
変化する場合の目標値信号、たとえば弁の開閉の
みが制御できる流量制御において、流体の粘性に
影響を与えて制御特性を変化させてしまう流体温
度のように直接に制御できない信号を、プロセス
特性変化量４４として、前記プロセス３６から入
力し、その制御特性の変化の度合いに応じて過去
の忘却のための加重係数を出力する特性変化評価
手段、５０はこの特性変化評価手段４９とともに
評価加重手段５１を形成し、遅延手段４８で遅延
された前回の合成メンバーシツプ関数３２に、こ
の特性変化評価手段４９から出力される荷重係数
値を乗算して重み付けを行い、合成メンバーシツ
プ関数３３として前記合成手段４６へフイードバ
ツクする乗算手段である。なお、第１図におい
て、二重線はフアジイ量、単一線は非フアジイ量
を表わしている。

次に動作について説明する。この再帰型のフア
ジイ推論装置における推論の目的は、プロセス３
６の特徴量２２〜２５を監視することで制御ゲイ
ンKcのチユーニングを行うことである。そこで、
まず上記特徴量２２〜２５を具体的に示す。即
ち、特徴量２２は偏差(e)４２の発散傾向Sa、特
徴量２３は偏差４２の大きさSb、特徴量２４は
目標値(r)４０の変化に対する制御量(y)の追従度
Sc、特徴量２５は偏差４２の大きさSd（＝Sb）で
ある。このとき、ルール２０は「もし偏差(e)４２
の発散傾向が大きく、またその絶対値も大きけれ
ば、現在の制御ゲインKcは大きすぎると判断で
きる」という意味を持つている。ここで、加重手
段４５に入力された特徴量２２〜２５の実際の値
がSa₀，Sb₀，Sc₀，Sd₀である場合、前記ルール
２０において、この値Sa₀が「大きい」かどう
か、値Sb₀が「大きい」かどうかは、それぞれ当
該ルール２０の前件部のメンバーシツプ関数２６
及び２７によつて評価される。第３図に図示の例
では、それぞれの評価値は“0.4”と“1.0”であ
り、この両評価の内、低い方の値“0.4”が当該
ルール２０の前件部の成立度として採用される。

さらに、このルール２０の後件部は「大きすぎ
る制御ゲインKc」のフアジイ集合を定義してお
り、現在の制御ゲインKc≧Kc₀は、少なくとも
前件部の成立度“0.4”の度合いで「大きすぎる」
といえる。そこで、この前件部の成立度“0.4”
に応じた重み付けをして、メンバーシツプ関数２
８を作成する。このことはルール２１についても
全く同様であり、入力された特徴量２４，２５の
実際の値Sc₀とSd₀を前件部のメンバーシツプ関
数２９，３０で評価した成立度に基づいて後件部
のメンバーシツプ関数３１を作成する。この例で
はメンバーシツプ関数３１は全ての値が“０”で
ある関数となつている。

このように重み付けされたメンバーシツプ関数
２８及び３１と遅延手段４８で１イテレーシヨン
分の遅延が与えられた前回の合成メンバーシツプ
関数３２に評価加重手段５１で重み付けした合成
メンバーシツプ関数３３とを合成手段４６で合成
し、新たな合成メンバーシツプ関数３４を推論、
結果として得られる。

この推論結果は不満の最も低いゲインとして、
新たな合成メンバーシツプ関数３４の最も低いゲ
インに設定され、これが制御ゲインとして用いら
れるものである。

ここで、第４図はその動作の流れを示すフロー
チヤートである。前回のイテレーシヨンで合成手
段４６にて合成され、次回のイテレーシヨンの入
力として（ステツプST8）送出された合成メンバ
ーシツプ関数３４は、遅延手段４８に送られて１
イテレーシヨン分の遅延が与えられ、メンバーシ
ツプ関数３２となる（ステツプST1）。また、こ
れとは別に、特徴量２２〜２５が加重手段４５
に、プロセス３６からのプロセス特性変化量４４
が特性変化評価手段４９にそれぞれ入力され（ス
テツプST2）、加重手段４５は入力された特徴量
２２〜２５をルール２０及び２１の前件部のメン
バーシツプ関数２６，２７及び２９，３０で評価
し、求めた成立度に基づいて後件部のメンバーシ
ツプ関数２８及び３１を作成する（ステツプ
ST3）。

また、特性変化評価手段４９は入力されたプロ
セス特性変化量４４からプロセス３６の特性変化
の度合いを評価してその評価値を乗算手段５０へ
送り、遅延手段４８で遅延された前回の合成メン
バーシツプ関数３２にこの評価値を乗算して重み
付けを行い、重み付けされた合成メンバーシツプ
関数３３を得る（ステツプST4）。

前記各ルール２０及び２１の後件部のメンバー
シツプ関数２８及び３１と、この重み付けされた
合成メンバーシツプ関数３３とは合成手段４６に
入力された合成され、新たな合成メンバーシツプ
関数３４が生成される（ステツプST5）。

ここで、この合成演算には、和集合の演算が用
いられる。従つて、この合成メンバーシツプ関数
３４は「大きすぎる制御ゲインKc」のフアジイ
集合と「小さすぎる制御ゲインKc」のフアジイ
集合との和集合であるから、結局「不満足な制御
ゲインKc」のフアジイ集合と解することができ
る。

特にオートチユーニングの場合には、現在の値
をどう変えればよいのかがわからないし、現在の
値よりも良い値があるか否かもわからないことが
多い。このような場合には、今の値が大きすぎる
ために生ずる不満と、今の値が小さすぎるために
生ずる不満のみが評価である。一般に、このよう
な場合には、不満足さを後件部で表現することが
適切であり、この発明によるフアジイ推論装置
は、この後件部を用いたフアジイ推論を実行でき
る。

生成された合成メンバーシツプ関数３４は推論
値決定手段４７に入力され、推論値決定手段４７
は不満足さの度合が最も低い値」として、フアジ
イ集合のメンバーシツプ関数３４が最低となる値
を選択することにより、推論値３５としての制御
ゲインKc₀を決定し、当該再帰型のフアジイ推論
装置３８より制御装置３７へ出力する（ステツプ
ST6）。具体的には、当該合成メンバーシツプ関
数３４の値が一番低くなる制御ゲインを選べばよ
い。

不満足さを後件部で表すこの発明によるフアジ
イ推論装置では、合成メンバーシツプ関数は必ず
凹型となり、その値の最も低いところが最も不満
の少ない制御ゲインであるからである。

次に、動作の打ち切りの判断を行い（ステツプ
ST7）、動作を継続する場合には処理をステツプ
ST8へ戻し、ステツプST5で得られた合成メンバ
ーシツプ関数を次回のイテレーシヨンの入力とす
る。

なお、上記実施例では推論のルールの数が２つ
のものを示したが、その数は３つ以上であつても
よく、入力と出力の数、各ルールの前件部の条件
の段数も任意に設定できる。

また、上記実施例ではプロセス制御用制御装置
における制御ゲインのチユーニングに適用した場
合について説明したが、その他のパラメータの推
定などに応用してもよく、上記実施例と同様の効
果を奏する。

〔発明の効果〕

以上のように、この発明によれば前回の合成演
算で得られた合成メンバーシツプ関数をフイード
バツクして、今回のメンバーシツプ関数の合成に
再度使用するように構成したので、特徴量｛Si｝
として、通常はSi＝０で、特定の現象が起きた時
のみ０＜Si≦１となるようなものを利用した場合
でも推論が可能となり、しかも、推論値が連続的
な値をとり得るばかりか、推定すべきパラメータ
が、一定もしくは緩慢な変化しかしない場合に
は、収束性のある推論値が得られる効果がある。
また目標値がよく変化する場合、次々に特徴量が
得られ、常に新しい情報を優先できるという効果
がある。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例による再帰型のフ
アジイ推論装置の一実施例を示すブロツク図、第
２図はそのプロセス制御用制御装置の制御ゲイン
のチユーニングへの適用例を示すブロツク図、第
３図はその動作原理を示す説明図、第４図はその
動作の流れを示すフローチヤート、第５図は従来
のフアジイ推論装置の動作原理を示す説明図、第
６図はそのブロツク図、第７図は従来のフアジイ
推論装置を制御装置として適用した場合の制御系
の構成を示すブロツク図、第８図はPID制御装置
の構成を示すブロツク図、第９図はこのPID制御
装置を制御装置として適用した場合の制御系の構
成を示すブロツク図、第１０図は制御偏差または
その変化率の時間的経緯および特徴量の時間的経
緯を示す図である。 ２０，２１はルール、２２〜２５は特徴量、３
５は推論値、３６はプロセス、３８はフアジイ推
論装置、４５は加重手段、４６は合成手段、４７
は推論値決定手段、４８は遅延手段、５１は評価
加重手段。なお、図中、同一符号は同一、又は相
当部分を示す。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 第１の値から第２の値の間の値をとるメンバ
   ーシツプ関数を用いて前件部を形成し、それぞれ
   プロセスの特徴量の状態による制御パラメータ値
   の不満足さについて記述した複数のルールを有
   し、各ルールに対し、プロセスにおいて時折現れ
   る特徴量から前記前件部の成立度を評価し該成立
   度に応じた重み付けをして前記後件部のメンバー
   シツプ関数を作成する加重手段と、前回の合成メ
   ンバーシツプ関数を出力する遅延手段と、この前
   回の合成メンバーシツプ関数に前記プロセスの特
   性変化の度合いに応じた重み付けを行う評価加重
   手段と、この評価加重手段から出力された合成メ
   ンバーシツプ関数と前記各ルールの後件部のメン
   バーシツプ関数とを合成して新たな合成メンバー
   シツプ関数を得て前記遅延手段に供給する合成手
   段と、前記新たな合成メンバーシツプ関数の値が
   最小となる値を選択して推論値としての制御パラ
   メータを決定し出力する推論値決定手段とを備え
   たフアジイ推論装置。