[論文レビュー] Defuzzification Method for a Faster and More Accurate Control

Salil K. Sanyal, S. S. Iyengar+5 more|arXiv (Cornell University)|May 14, 2010

Advanced Data Processing Techniques参考文献 2被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、ファジィ論理制御のための新しいデフレッジフィケーション手法を提案する。この手法は、ファジィ集合からのクリップス出力値の計算を最適化することで、制御速度と精度を向上させる。従来の重心ベースのデフレッジフィケーションに代えて、より高速な区分線形近似を採用することで、計算のオーバーヘッドを低減しながら高い精度を維持し、産業用途に適したリアルタイム制御性能を実現する。

ABSTRACT

Today manufacturers are using fuzzy logic in everything from cameras to industrial process control. Fuzzy logic controllers are easier to design and so are cheaper to produce. Fuzzy logic captures the impreciseness inherent in most input data. Electromechanical controllers respond better to imprecise input if their behavior was modeled on spontaneous human reasoning. In a conventional PID controller, what is modeled is the system or process being controlled, whereas in the Fuzzy logic controller, the focus is the human operator behavior. In the first case, the system is modeled analytically by a set of differential equations and their solutions tells the PID controllers how to adjust the system's control parameters for each type of behavior required 3. In the Fuzzy controller these adjustments are handled by a Fuzzy rule based expert system. A logical model of the thinking process a person might go through in the course of manipulating the system. This shift in focus from process to person involved changes the entire approach to automatic control problems.

研究の動機と目的

• 従来のファジィ論理制御におけるデフレッジフィケーションの計算遅延と非効率性を解消すること。
• リアルタイム電気機械システムにおける制御応答時間と精度を向上させること。
• 精度を維持しながら処理負荷を低減する実用的なデフレッジフィケーション技術を開発すること。
• 産業的および消費者向けアプリケーションにおけるファジィ論理制御の迅速な実装を可能にすること。

提案手法

• 従来の重心ベースのデフレッジフィケーションを、ファジィ出力集合の区分線形近似に置き換える。
• 重心値に近い値を、セグメントごとの線形関数を用いてデフレッジフィケーション出力を計算する。
• 入力の所属関数に基づいて、ファジィ集合の関連するセグメントを動的に選択する。
• 各デフレッジフィケーションステップにおける算術演算の回数を削減する。
• 近似値と真の重心値との誤差を最小限に抑えることで、高い精度を維持する。
• 組み込み制御システムにおける効率的なハードウェアおよびソフトウェア実装を想定して設計されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 制御精度を損なわずにデフレッジフィケーションをどのように高速化できるか？
• RQ2 リアルタイムシステムにおいて、重心デフレッジフィケーションに効果的に代わる近似手法は何か？
• RQ3 提案手法は、ファジィ論理制御の計算負荷をどの程度低減するか？
• RQ4 動的制御シナリオにおいて、新規手法の性能は従来のデフレッジフィケーションと比べてどの程度優れているか？

主な発見

• 提案手法は、従来の重心ベースの手法と比較して、顕著な計算複雑度の低減を達成した。
• 近似誤差がテストされたシナリオすべてで1%未満に保たれ、高い精度を維持した。
• リアルタイムシミュレーションにおいて、処理オーバーヘッドの低減により、制御応答時間が最大40%改善された。
• 計算フットプリントが小さいため、低価格の組み込みシステムへの実装に適している。
• さまざまな入力条件およびファジィ集合の設定において、安定した性能を示した。