[发明专利]推断装置

说明书

本发明涉及一种根据输入数据一边控制机器，一边用专家系统进行推断，一边进行模式识别时的推断规则判定方法和推断装置。

在对现有技术进行说明时，首先对模糊推断的基本情况，以在机器控制等领域运用的模糊控制为例进行说明。

在人们所评价的控制系统中，往往用操作者凭主观感觉判定的变量，例如大、中、较小、小等变量(称其为模糊变数)决定最终的控制操作量。这时，按照由操作者自身得到的控制经验，根据输入变量判定操作量。在用模糊控制的推断装置中，遵照IF……THEN形式的推断规则，将输入变量的模糊变数应用于推断规则的IF部分，根据表示此推断规则满足到何种程度的比例(元函数值)决定在THEN部分的输出模糊数。实际的操作量能够通过选取按照多个规则输出的模糊数的重心值来得到。

以前，使用此模糊推断的控制方法之一有模糊模型试验，例如，姜根识、管野道夫发表在“计测自动控制学会论文集”Vol.23,NO.6,PP.650-652,1987年上的文章“模糊模型试验”。在构成模糊模型试验的控制规则中，IF部分由模糊命题组成，THEN部分由普通的输入输出线性关系式组成。下面将描述考虑到一次时滞的储能模式后，控制偏差e及其变化率de与控制输出(操作量)u之间的控制规则。

如果e为0,αe为正向中间数，

则u=0.25e+1.5de

上述这样的推断规则有许多条，将其整体称作为控制规则。零、正向中间数等是表示在规则的记述中使用的输入模糊数的标号，即模糊变数。其中的一个例子如图1所示。在图1中，NB为负向大数，NM为负向中间数，NS为负向小数，ZO为零，Ps为正向小数，PM为正向中间数，PB为正向大数。在此，将表示X上模糊数F的函数叫作元函数μF()；将各X^B的函数值称作元函数值μ_F(X)。上述控制规则的一般形式如下式所示。

Rs：如果X₁是A₁^s,X₂^s是A₂^s…,Xn是A_n^s

则Y^s=C₀^s+C₁^sX+C₂^sX₂+…+C_n^sXn

式中R^s表示第s项规则，Xj是输入变数，A_j^s是模糊集合，y^s是第s项规则的输出，C_j^s是THEN部分的参量。与某些输入(X₁⁰,X₂⁰,…,X_n⁰)相对的推断结果y用下式求出： y = Σ S = 1 n W s y s Σ S = 1 n W s ]]>