home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #16 / NN_1992_16.iso / spool / bit / listserv / csgl / 612 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-07-21  |  11.9 KB  |  233 lines

  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!darwin.sura.net!paladin.american.edu!auvm!CCB.BBN.COM!BNEVIN
  3. Message-ID: <CSG-L%92072211485982@VMD.CSO.UIUC.EDU>
  4. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  5. Date:         Wed, 22 Jul 1992 12:41:22 EDT
  6. Sender:       "Control Systems Group Network (CSGnet)" <CSG-L@UIUCVMD.BITNET>
  7. From:         "Bruce E. Nevin" <bnevin@CCB.BBN.COM>
  8. Subject:      Bernhard on fuzzy control
  9. X-To:         csg-l%vmd.cso.uiuc.edu@bbn.com
  10. Lines: 221
  11.  
  12. Apologies to those on the cybsys list who have already seen this.
  13.  
  14.     Bruce
  15.     bn@bbn.com
  16.  
  17. -=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-=+=-
  18.  
  19. *****      11497 0
  20. Received: from BBN.COM by CCB.BBN.COM ; 22 Jul 92 11:57:17 EDT
  21. Received: from pucc.Princeton.EDU by BBN.COM id aa29000; 22 Jul 92 11:56 EDT
  22. Received: from PUCC.PRINCETON.EDU by pucc.Princeton.EDU (IBM VM SMTP V2R2)
  23.    with BSMTP id 0603; Wed, 22 Jul 92 11:55:13 EDT
  24. Received: from PUCC.BITNET by PUCC.PRINCETON.EDU (Mailer R2.08 ptf034) with
  25.  BSMTP id 3304; Wed, 22 Jul 92 11:50:09 EDT
  26. Date:         Wed, 22 Jul 1992 11:42:37 EDT
  27. Reply-To:     Cybernetics and Systems
  28.  <CYBSYS-L%BINGVMB.BITNET@pucc.Princeton.EDU>
  29. Sender:       Cybernetics and Systems
  30.  <CYBSYS-L%BINGVMB.BITNET@pucc.Princeton.EDU>
  31. From:         Cliff Joslyn <cybsys@bingsuns.cc.binghamton.edu>
  32. Subject:      FUZZY CONTROL:  FACTS, JAPAN, AND EUROPE
  33. X-To:         Cybernetics + Systems list <cybsys-l@bingvmb.cc.binghamton.edu>
  34. To:           Multiple recipients of list CYBSYS-L
  35.  <CYBSYS-L%BINGVMB.BITNET@pucc.Princeton.EDU>
  36.  
  37. Really-Really-From: the Editors
  38. Really-From: eletter@ivy.Princeton.EDU
  39.  
  40. [ The following is a cross-post from the E-LETTER on Systems, Control,
  41. and Signal Processing ISSUE No.  52, PART 1, 15 July 1992.  You are encouraged
  42. to subscribe by sending mail to Bradley W.  Dickinson at
  43. bradley@princeton.edu or bradley@pucc.bitnet - Moderator ]
  44.  
  45.  
  46.  
  47.     Pierre Bernhard, INRIA Sophia Antipolis, France, May 1992
  48.  
  49. --editor's note: This is reprinted, with permission and slightly updated, from
  50.   the European Control Newsletter.  We thought it would be of great interest
  51.   to our readership.
  52.   Short replies can be sent to the Eletter editors and will be posted in
  53.   the next issue.
  54.  
  55.     FOREWORD
  56.  
  57. This is a slightly updated version of an older memo in French, which was never
  58. intended to be published in a French journal, let aside in a European one. The
  59. idea was rather to settle my mind, and have an answer ready to the very many
  60. requests I recieved about fuzzy control, mainly due to the abundant
  61. advertisement it enjoyed in the non technical press. A few things I wrote
  62. about where fuzzy control is being applied are not compltely true anymore. But
  63. I believe that globally the idea remains correct.
  64.  
  65. The original version bared a foreword acknowledging the help of Jean-Marie
  66. Nicolas and Michel Grabisch, both of Thomson-Sintra, France.
  67.  
  68.     FRAMEWORK AND LIMITS
  69.  
  70. The general theory of "fuzzy" logic currently enjoys a rapid developpement
  71. with many applications, specially in Japan. What I write here is narrowly
  72. confined to fuzzy control . This is only one of the many applications,
  73. although often advertised as the most prominent one. It is in no way the only
  74. one. I know, and say, nothing about applications to such things as knowledge
  75. representation (which was the original motive behind fuzzy set theory), expert
  76. systems and the like.
  77.  
  78.     1) FUZZY CONTROL IN JAPAN
  79.  
  80. The basis of fuzzy control is to express a control law in terms of expert
  81. rules. The rules define the control value, or its rate of change, for some
  82. (range of) values of the measured variables or their rate of change. The
  83. specific techniques of fuzzy set theory can be seen as a systematic way of
  84. interpolating the data points.
  85.  
  86. The language used is one of sequential decisions, and as such is always
  87. applied to control problems which are fundamentally conditional sequencing
  88. problems, and where the continuous control part is completely elementary.  It
  89. is symptomatic that the yardstick used to juge the efficiency of this control
  90. is always the PID. Take the often quoted example of a bathtub hot/cold water
  91. mixer. It takes into account the fact that the water that first flows when one
  92. opens the hot tap is cold, and therefore reaches the desired temperature
  93. faster than a fixed gain PID. A "success" of fuzzy control.
  94.  
  95. In its original form at least, fuzzy control shares the ideology of expert
  96. systems to automatise what an expert knows how to do, not to do things no
  97. human expert can do. The motive of research in fuzzy control is therefore not
  98. to push back the limits of what automatic control can perform, even less to
  99. prove things about the performance of a control mechanism, such as stability,
  100. optimality, sensitivity. As in expret systems, experimentation is the means of
  101. validation.
  102.  
  103. The single stick balancing problem is also often quoted as test case. I
  104. consider it unfair to fuzzy control. As a matter of fact, it is a simple
  105. problem, with no sequencing involved. As a consequence, for a single boom,
  106. adjusting the coefficients of a PID that would do the job is much faster than
  107. using fuzzy control, and for the double boom with no measurement of the upper
  108. boom's angle with the lower one, an human expert cannot do it, nor fuzzy
  109. control either.
  110.  
  111. I think fuzzy control is a good tool where it applies, and I shall come back
  112. to that point in the next section. However it has been oversold on unjustified
  113. grounds, which obliges us to review some of the claims made.
  114.  
  115.   -1) Gentleness.  "Because it is fuzzy, fuzzy control is more gentle to the
  116. user than classical control which, for lack of fuzziness is by its essence
  117. bang bang".  Do not laugh, this has often been said. It impresses the ignorants
  118. and the newsmen. The people who said that may have been themselves more
  119. ignorant of what control is than outright dishonest.
  120.  
  121.   -2) Ease of implementation. This requires a more careful examination. The
  122. proponents of fuzzy control acknowledge that there are very many parameters to
  123. chose to setup such a control law. If the comparison item is PID, then the
  124. later is clearly easier to implement. If the comparison item is a problem that
  125. the PID would not solve (or a PID with, say, cubic terms added to it), then
  126. one has to look at the boundary of the possibilities of fuzzy control. And the
  127. simplicity is gone. (It requires something like 49 rules to balance a single
  128. stick while maintaining control of its translation). As a matter of fact, the
  129. very idea of what is simple depends very much on one's educational background.
  130. What is true is that fuzzy control lets one solve control problems with no
  131. mathematical education whatsoever. Where a more fundamental simplicity comes
  132. in is when the overall problem contains both conditional sequencing and simple
  133. continuous control. Again we shall come back to that.
  134.  
  135.   -3) Robustness.  I have seen no publication that scientifically substantiates
  136. the claim of greater robustness of fuzzy control as compared to modern control,
  137. nor any that disproves it for that matter.
  138.  
  139.   -4) Lower computational requirements.  This I consider as a false claim. The
  140. method of iterpolation used is computer intensive (all rules are continuously
  141. evaluated and their conclusions weighted according to their degree of truth in
  142. a sophisticated way). What is true is that this is of no real importance,
  143. because thanks to specialized chips, it is cheaply done.
  144.  
  145.  
  146. A definite weakness of this approach is that the inherent complexity of the
  147. interpolation process induced makes it essentially impossible to prove
  148. anything about the control laws generated. Anyhow, this poof would not be in
  149. the spirit of the method: the human controller does not "prove" his know-how
  150. either.
  151.  
  152. Let us quote the three reasons Dr Sugueno (scientific director of Laboratory
  153. for International Fuzzy Engineering) gives for the success of fuzzy control in
  154. Japan:
  155.  
  156.   i) The carefull choice of the applications
  157.  ii) The quality and the efficiency of Japanese engineers
  158. iii) The good fit with Japanese way of thinking
  159.  
  160. We leave it to the reader to interpret these explanations. The last one should
  161. not be underestimated, coupled with an "invented here" syndrome, in a more
  162. nationalistic society than ours.
  163.  
  164. One could deduce from the above that there is little more than a regression
  165. from mathematical analysis to empirical imitation of the human operator, and
  166. disregard the whole story. I believe that this would miss the point.
  167.  
  168.  
  169.    2) THE EUROPEAN RESPONSE
  170.  
  171. The chalenge is less scientific than industrial. It is threefold.
  172.  
  173. The first striking fact is the wide range of elementary applications that have
  174. been widely quoted as success stories for fuzzy control. The good idea there
  175. is not to have included a fuzzy digital controller, it is to have included a
  176. digital controller. Japanese industry has been the first to understand that
  177. digital devices are from now on cheap and reliable, and to draw the practical
  178. consequences, that they can be put to use in cheap home appliances and other
  179. aparatus.
  180.  
  181. The response of Europe here should be to encourage our industry to use digital
  182. devices more extensively to improve consumer products.
  183.  
  184. A second remark is that qualifying simple control problems as "research"
  185. (since fuzzy control was new) has given the Japanese university scientists an
  186. opportunity to discover the pragmatic questions that standard industry had to
  187. face. What they discovered were problems were the practical difficulty to use
  188. commercially available tools was to make coexist simple continuous time
  189. controls with complicated sequencing tasks. What fuzzy control brought them
  190. was a single language to describe both, in terms of expert rules.
  191.  
  192. A european response might build upon the clear European lead in synchronous
  193. programming.  But then such tools as the new real time languages (ESTEREL,
  194. SIGNAL, LUSTRE, to quote the three that cooperate in France) should be
  195. carefully hidden to the user, deeply burried in a system providing an
  196. elementary interface, devised to let the user solve elementary control
  197. problems of that type, with little control knowledge.
  198.  
  199. The genial feature of the Japanese fuzzy control culture has been to bring a
  200. tool well suited to their engineers (often with less control engineering
  201. education than their European counterpart) to solve simple problems. (And fuzzy
  202. control has been a good excuse, because it is unable to solve advanced,
  203. multivariable, control problems).
  204.  
  205. There is a niche for fuzzy control, or any tool sharing the peculiarities we
  206. described, (and better ones might be devised : fuzziness is not unavoidable in
  207. that respect. The real important feature is rather rule based control ) that
  208. we would be foolish to ignore, mainly since larger economic dividends may be
  209. at stake with simple problems than with advanced ones.
  210.  
  211.      3) CONCLUSION: INDUSTRIAL ISSUES
  212.  
  213. The formidable advertisement that fuzzy control has enjoyed in the (mainly non
  214. technical) literature is of course not devoid of commercial aims. This is not
  215. the place to analyze them in details. Let us just recall that since consumer
  216. products are concerned, the non technical press was indeed the place where this
  217. commercial drive had to be carried out. Later will come the market for the
  218. specialized chips.
  219.  
  220. Finally, my friends in industry drew my attention to a last point which is
  221. probably not the least important one. This very article serves the purpose of
  222. entrenching the idea that there is a completely new theory behind fuzzy
  223. control, since it is being debated in scientific circles and universities, in
  224. Japan first and now in the US and Europe. If this is a completely new theory,
  225. nothing that is constructed referring to it can fall under old patents.
  226. Therefore, Japanese industry (or, for that matter, any industry clever enough
  227. to seize that opportunity) is instantly freed from all previous patents. It
  228. is straightforward to program (approximately) a PID controller with saturation
  229. using fuzzy control. Because it will be a fuzzy controller, it cannot be
  230. challenged by an old patent. And of course this is true of many other devices.
  231.  
  232. This is a matter for industry to address, not academia.
  233.