home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #20 / NN_1992_20.iso / spool / sci / engr / control / 15 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-09-15  |  3.8 KB  |  114 lines
  1. Newsgroups: sci.engr.control
  2. Path: sparky!uunet!til!maui!erik
  3. From: erik@maui.til.com (Erik Horstkotte)
  4. Subject: Re: Fuzzy Control
  5. Message-ID: <1992Sep15.191548.14918@til.til.com>
  6. Keywords: fuzzy control
  7. Sender: erik@maui (Erik Horstkotte)
  8. Nntp-Posting-Host: maui
  9. Organization: Togai InfraLogic, Inc.
  10. References:  <68037@hydra.gatech.EDU>
  11. Date: Tue, 15 Sep 1992 19:15:48 GMT
  12. Lines: 100
  13.  
  14. In article <68037@hydra.gatech.EDU>, gm26@prism.gatech.EDU
  15. (MCMURRAY,GARY V) writes:
  16. |> 
  17.  
  18. [ ... introduction deleted ...]
  19.  
  20. |>   My question is 1) Are there any papers that detail a fuzzy
  21. |> control
  22. |> system; 2) I am having trouble understanding how the membership
  23. |> function
  24. |> is created in order to create linguistic control rules and the
  25. |> defuzzification
  26. |> rules.  Thanks for all of your help and I hope that this group is a
  27. |> big
  28. |> success!!
  29.  
  30. 1. There are *lots* of papers that detail fuzzy control systems. 
  31. Check
  32. out some of the following:
  33.  
  34.     3rd IFSA Congress - Proceedings of the Congress, 1989.
  35.  
  36.         This was a publication of the International Fuzzy Systems
  37.         Association.  I unfortunately have no address or phone number
  38. for
  39.         IFSA.  The book is simply packed with both theoretical and
  40.         practical papers.
  41.  
  42.     IEEE International Conference on Fuzzy Systems 1992, IEEE catalog
  43.     number 92CH3073-4, ISBN 0-7803-0236-2.
  44.  
  45. Generally, look into IFSA (the International Fuzzy Systems
  46. Association),
  47. NAFIPS (the North American Fuzzy Information Processing Society), and
  48. perhaps IJAR (the International Journal of Approximate Reasoning). 
  49. Sorry,
  50. but I don't have references for any of them.
  51.  
  52. 2. Figuring out your membership functions and rules is always the
  53. hard
  54. part of developing a fuzzy expert system of any kind, but especially
  55. for
  56. fuzzy control systems (I haven't run across the terminology
  57. "linguistic
  58. control rules" and "defuzzification rules" before, however.  Were did
  59. you
  60. run across this?).  This seems to me to be due to the number of
  61. degrees of
  62. freedom you have in setting the control system up.  For a first cut,
  63. I
  64. tend to arbitrarily make some decisions - I start with
  65. piecewise-linear
  66. membership functions, either three or five per input variable,
  67. equally
  68. spaced around the zero point.  I make all the membership functions for
  69. a
  70. given variable the same width, with adjacent ones crossing over at the
  71. 0.5
  72. membership level.  I set the widths of the membership functions by
  73. spacing
  74. their peaks equally and making the highest and lowest membership
  75. functions
  76. peak at the highest and lowest possible values of the associated
  77. variable.
  78. I use either the MAX-PRODUCT (aka MAX-DOT) or SUM-PRODUCT inference
  79. method,
  80. and the centroid defuzzification method.  This gives me a starting set
  81. of
  82. membership functions.
  83.  
  84. Getting a starting set of rules is somewhat more difficult.  It
  85. requires
  86. knowing at least *some* points on the control surface you want to
  87. generate.  Where possible, I try to create a PD or PID controller,
  88. even a
  89. very poor one, for the system to be controlled, and then
  90. mathematically
  91. construct the rules (and output membership functions) from the PD or
  92. PID
  93. equation.  I'll try to put together a posting on how to do this in
  94. the
  95. next week or so, but it's not difficult.
  96.  
  97. The general technique is to put together a rough controller, and then
  98. to
  99. tune the rough controller to improve it, either in place or in
  100. simulation.
  101.  
  102. PS: Togai InfraLogic is a company that specializes in fuzzy
  103. technology. 
  104. We do development systems for both conventional and dedicated fuzzy
  105. processors, hardware, and engineering services.  For more information
  106. on
  107. the company, or fuzzy logic and fuzzy expert systems, send email to
  108. info@til.til.com (...!uunet!til!info).
  109. -- 
  110. Erik Horstkotte, Manager, Software Development, Togai InfraLogic,
  111. Inc.
  112. erik@til.til.com, uunet!til!erik - (714) 975-8522
  113. Standard disclaimer: the preceding are my opinions, not TIL's.
  114.