JPH0551923B2

JPH0551923B2 -

Info

Publication number: JPH0551923B2
Application number: JP62262034A
Authority: JP
Inventors: Kohei Nomoto; Tomomasa Kondo
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1987-10-16
Filing date: 1987-10-16
Publication date: 1993-08-04
Also published as: JPH01103707A

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頁〜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〓ｅ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〓ｕ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〓ｕを出力する推論決定手段である。

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〓ｅ）が正に少
しずれているならば、推論値１２（操作量〓ｕ）
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であり、特徴量４とし
ての制御偏差の変化率の実際の値が〓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〓
e₀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」ということを意味しており、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〓e₀
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
１５に入力されて重心が計算され、その結果、操
作量の変化率〓u₀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、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
の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)Ａ３を
入力して制御偏差の変化率（〓ｅ）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
（〓ｕ）となる。１０２は操作量の変化率〓ｕを
入力して操作量(x)４３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、１０９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
て積分の値の１／T_I倍を出力する積分要素、１
０５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
１０３、積分要素１０４、微分要素１０５の各出
力の和を入力し、この和をKc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Kc，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糸を構成し
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
できる制御偏差(e)とその変化率（〓ｅ）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〓ｅ
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K_c，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消するため
になされたもので、通常は“０”であることが多
い特徴量であつても推論が可能で、その推論値は
連続的な値をとることができ、さらに、推論すべ
きパラメータが一定または緩慢な変化しかしない
場合にも収束性のある推論値が得られるフアジイ
推論装置を得ることを目的とする。

〔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、前記ルール
起動の度に重み付かされた前回の合成メンバーシ
ツプ関数も合わせて合成するとともに、前記各ル
ールに前記各推論値の満足さを記述するようにし
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に各推論値の満足
さに関する学習効果が生じ、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は各推論値の満足さの度合い
について記述された推論のルール、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
に合成された満足さを表す合成メンバーシツプ関
数、３３はメンバーシツプ関数２８，３１のいず
れかが“０”より大きな値を取つた場合に、この
満足さを表す前回の合成メンバーシツプ関数３２
に所定の重み付けをして生成した合成メンバーシ
ツプ関数、３４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、前記条件に応じて重み
付けされた前回の合成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、
「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)である。

さらに、４４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坂重み付けを行う加重手段、
４５はこの加重手段４４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
３５（例えばゲインＫ）の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、４６は前記合成手段４５にて合成された新た
な合成メンバーシツプ関数３２を遅延させる遅延
手段、４７は前記各ルール２０，２１の後件部の
メンバーシツプ関数２８あるいは３１はいずれか
が第１の値として“０”よりも大きな値をとつた
か否かを検知する検知手段、４８はこの検知手段
４７とともに検知加重手段を形成する乗算手段で
あつて、検知手段４７が前記メンバーシツプ関数
２８，３１のいずれかが“０”より大きな値をと
つたことを検出した場合に、前記遅延手段４６で
遅延された前回の合成メンバーシツプ関数３２を
所定の重みに重み付けして合成メンバーシツプ関
数３３とし、前記合成手段４５へフイードバツク
する。

また、１５は前記合成手段４５によつて合成さ
れた合成メンバーシツプ関数３４から推論値３５
を決定して出力する推論値決定手段で、第６図に
同一符号を付した従来のものと同様に、例えば前
記合成メンバーシツプ関数３４の重心を計算して
推論値３５を求めている。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(u)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、制御ゲインKcは現在の値よりももつと小さ
いほうがよい」という意味を持つている。ここ
で、加重手段４４に入力された特徴量量２２〜２
５の実際の値がSa(十)，Sb(十)，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。

このルール２０の後件部は「もつと小さい制御
ゲインKc（＝満足できる制御ゲインKc）」のフア
ジイ集合を定義しており、現在の制御ゲインKc₀
よりも小さい値のところに前記前件部の成立度
“0.4”に応じた重み付けがなされた山の立つてい
るメンバーシツプ関数２８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３
１を作成する。この例ではメンバーシツプ関数３
１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を合成手段４５に供給するとともに
該メンバーシツプ関数２８及び３１のいずれかが
“０”よりも大きな値をとつているかを検知手段
４７で検知し、大きな値をとつている場合は遅延
手段４６で１イテレーシヨン分の遅延が与えらた
前回の合成メンバーシツプ関数３２に乗算手段４
８で重み付けして合成メンバーシツプ関数３３を
生成し、この合成メンバーシツプ関数３３を合成
手段４５に供給して上記メンバーシツプ関数２８
及び３１と合成され、新たな合成メンバーシツプ
関数３４が生成される。そして、推論値決定手段
１５は入力された上記新たな合成メンバーシツプ
関数３４に基づいて、推論値３５としての制御ゲ
インKc₀を決定するものである。

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４５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ST10）送出された合成メン
バーシツプ関数３４は、遅延手段４６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４４に入力され（ステツプST2）、加重手段４
４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）。

検知手段４７は、このメンバーシツプ関数２８
あるいは３１のいずれかが“０”よりも大きな値
をとつたか否かを検知し（ステツプST4）、重み
付けの要否が判断される（ステツプST5）。図示
の例では、ルール２０が起動してその後件部のメ
ンバーシツプ関数２８が“０”より大きな値をと
つているので、前回の合成メンバーシツプ関数３
２は乗算手段４８において、例えば0.9倍に重み
付けがなされ、合成メンバーシツプ関数３３が成
される（ステツプST6）。

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、この必要によつて重
み付けされた合成メンバーシツプ関数３３とは合
成手段４５に入力されて合成され、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
ST7）。

この合成演算には、和集合演算が用いられる。
ここで、もし、前記メンバーシツプ関数２８及び
３１が全て“０”の値のみを有するものであれ
ば、前記前回の合成メンバーシツプ関数３２は乗
算手段４８にて1.0が乗算され、重み付けされず
にそのまま合成メンバーシツプ関数３３として合
成手段４５へ入力される。

従つて、この合成手段４５の合成演算によつて
得られる新たな合成メンバーシツプ関数３４は、
前回の合成メンバーシツプ関数３２と同一のもの
となる。このように、この合成メンバーシツプ関
数３４は現在までに学習された「満足な制御ゲイ
ンKc」のフアジイ集合を表している。このよう
に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１５に入力され、推論決定手段１５は
それに基づいて推論値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３
８より制御装置３７へ出力する（ステツプST8）。
具体的には、当該合成メンバーシツプ関数３４の
重心を計算し、満足な制御ゲインの代表値Kc₀を
決定する。

次に、動作の打ち切りの判断を行い（ステツプ
ST9）、動作を継続する場合には処理をステツプ
ST10へ戻し、ステツプST7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。

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
の値よりもよい値があるか否かもわからない。こ
のような場合、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
この後牛件部を用いたフアジイ推論を実行でき
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することができ、さらに、合
成メンバーシツプ関数から推論値を得る方法とし
ても、重心計算に代えて、面積二等分法等を用い
てもよい。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条件に応じ
て重み付けしてフイードバツクし、今回のメンバ
ーシツプ関数の合成に再度使用するとともに、各
ルールに各推論値の満足さを記述するように構成
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。

【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。なお、図中、同一符号は同
一、又は相当部分を示す。

Claims

【特許請求の範囲】

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、プロセスにおいて特折現れる特
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、前記各ルー
ルの前記後件部のメンバーシツプ関数のいずれか
が前記第１の値よりも大きな値をとつたとき、前
記前回の合成メンバーシツプ関数に所定の重み付
けを行う検知加重手段と、この検知加重手段から
出力された合成メンバーシツプ関数と前記各ルー
ルの前記後件部のメンバーシツプ関数とを合成し
て新たな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
シツプ関数から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。