VDI VDE 3550 Blatt 2-2002 Computational Intelligence - Fuzzy logic and fuzzy control - Terms and definitions.pdf

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1、VEREIN DEUTSCHERINGENIEUREVERBAND DERELEKTROTECHNIKELEKTRONIKINFORMATIONSTECHNIKComputational IntelligenceFuzzy-Logik und Fuzzy ControlBegriffe und DefinitionenComputational IntelligenceFuzzy logic and fuzzy controlTerms and definitionsVDI/VDE 3550Blatt 2 / Part 2Ausg. deutsch/englischIssue German/E

2、nglishVDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA)Fachausschuss Fuzzy ControlVDI/VDE-Handbuch RegelungstechnikVDI/VDE-RICHTLINIENZu beziehen durch / Available from Beuth Verlag GmbH, 10772 Berlin Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 200

3、2Vervielfltigung auchfr innerbetriebliche Zwecke nicht gestattet / Reproduction even for internal use not permittedICS 17.020 Oktober 2002Inhalt SeiteVorbemerkung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Zweck und Geltungsbereich . . . . . . . . . . 32 Begriffe und Definitionen. . . . . . . . . .

4、. . 43 Englische Begriffe. . . . . . . . . . . . . . . . 19Schrifttum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20Anhang A Fuzzy-Operatoren . . . . . . . . . . . 21Anhang B Defuzzifizierungsmethoden . . . . . . 21Contents PagePreliminary note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Objective and

5、scope . . . . . . . . . . . . . . 32 Terms and definitions . . . . . . . . . . . . . . 123 Glossary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20Annex A Fuzzy logic operators . . . . . . . . . . . 22Annex B Defuzzification methods . . . . . . .

6、 . . 22Die deutsche Version dieser Richtlinie ist verbindlich. The German version of this guideline shall be taken as authorita-tive. No guarantee can be given with respect to the English trans-lation. Frhere Ausgabe: 7.00 Entwurf,deutschFormer edition: 7/00 draft, in German onlyInhaltlich berprftun

7、d unverndertweiterhin gltig2008SeptemberB55EB1B3E14C22109E918E8EA43EDB30F09DCCB7EF86D9NormCD - Stand 2012-08All rights reserved Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 2002 2 VDI/VDE 3550 Blatt 2 / Part 2VorbemerkungUnter der Bezeichnung Computational Intelligence,kurz CI, haben in der Vergangenheit

8、drei zunchstvoneinander unabhngige Wissensgebiete Knstliche Neuronale Netze, Evolutionre Algorithmen undFuzzy Control Eingang in die industrielle Praxis gefunden.Allen drei Wissensgebieten ist gemeinsam, dass sieauf einer subsymbolischen Datenverarbeitung basie-ren und Problemlsungsstrategien objekt

9、ivieren. Zu-dem lassen sich insbesondere komplexe Aufgaben-stellungen erst durch hybride Anstze, das heit dengemeinsamen Einsatz von Neuronalen Netzen, Evo-lutionren Algorithmen und Fuzzy Control lsen. Die Motivation fr den Einsatz von Fuzzy-Logik undFuzzy Control besteht darin, regelbasiertes Exper

10、ten-wissen direkt in automatisierungstechnische Lsun-gen zu integrieren sowie automatisch generiertesWissen fr den Experten transparent aufzubereiten.Die Flexibilitt von Fuzzy Control resultiert aus einerVielzahl von Freiheitsgraden, mit denen auch kom-plexe Reglerstrukturen realisiert werden knnen.

11、 DieHaupteinsatzgebiete sind Identifikation, Regelung,Steuerung, berwachung und Diagnose. Fuzzy-Mo-delle kommen beispielsweise bei der Simulationnichtlinearer Systeme und beim modellbasiertenReglerentwurf zum Einsatz. In der Regelungstechnikdominiert der Einsatz in hybriden Strukturen, wobeiFuzzy-Sy

12、steme in hheren Reglerebenen die Adap-tion unterlagerter Regler, Fhrungsgrenvorgabenund Strgrenaufschaltungen vornehmen. Bei derDiagnose sind hauptschlich Klassifikationsauf-gaben zu lsen.Um bei der industriellen Anwendung dieser Wissens-gebiete eine fr Entwickler, Hersteller und Anwendereinheitlich

13、e Sprachregelung zu treffen, hat sich dieGMA entschlossen, fr das Fachgebiet Computatio-nal Intelligence eine Richtlinie mit Begriffen undDefinitionen zu erarbeiten, die aus folgenden Blt-tern besteht:Blatt 1 Knstliche Neuronale Netze in der Auto-matisierungstechnik; Begriffe und Definitionen“Blatt

14、2 Fuzzy-Logik und Fuzzy Control; Begriffeund Definitionen“Blatt 3 Evolutionre Algorithmen in der Auto-matisierungstechnik; Begriffe und Definitionen“Das hier vorliegende Blatt 2 wurde von einer Arbeits-gruppe des GMA-Fachausschusses FA 5.22 FuzzyControl erarbeitet. Es enthlt Begriffe und Definitio-P

15、reliminary noteUnder the designation Computational Intelligence,short CI, three fields of knowledge which, initially,were different from one another artificial neural networks (ANN),evolutionary algorithms (EA) andfuzzy control (FC)have, in the past, been introduced into industrial prac-tice.All thr

16、ee fields of knowledge have in common thatthey are based on subsymbolic data processing, andobjectify problem-solving strategies. Moreover, es-pecially complex tasks can only be solved by meansof hybrid approaches, i.e. by the joint use of neuralnetworks, evolutionary algorithms and fuzzy control.Th

17、e use of fuzzy logic is motivated by the wish to in-tegrate rule-based expert knowledge directly into au-tomation solutions, and to render automatically gen-erated knowledge transparent to the expert. It is themultitude of degrees of freedom, allowing to realiseeven complicated controller designs, w

18、hich makesfuzzy logic so flexible. Its principal fields of applica-tion lie in identification, closed- and open-loop con-trol, monitoring, and diagnosis. Examples of applica-tions of fuzzy models are the simulation of non-linearsystems and the design of controllers on the basis ofmodels. In automati

19、c control, mainly hybrid systemsare encountered, where fuzzy systems are used athigher control levels for the adaptation of lower-levelcontrollers, the specification of reference variables,and for feedforward control. As far as diagnosis isconcerned, the main task is classification. In order to esta

20、blish a uniform terminology for devel-opers, manufacturers and users in the industrial prac-tice of these fields of knowledge, the VDI/VDE Soci-ety for Measurement and Automatic Control (GMA)has decided to prepare a guideline containing termsand definitions for the technical field of computa-tional

21、intelligence, which consists of the followingparts:Part 1 ”Artificial neural networks in automation;Terms and definitions“Part 2 ”Fuzzy logic and fuzzy control; Terms anddefinitions“Part 3 ”Evolutionary algorithms in automation;Terms and definitions“The present Part 2 has been prepared by a study gr

22、oupof the Technical Committee TC 5.22, ”Fuzzy Con-trol“, of the VDI/VDE Society for Measurement andB55EB1B3E14C22109E918E8EA43EDB30F09DCCB7EF86D9NormCD - Stand 2012-08Alle Rechte vorbehalten Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 2002 VDI/VDE 3550 Blatt 2 / Part 2 3 nen, stellt englische Fachbegriff

23、e zusammen und gibtin zwei Anhngen die Berechnungsvorschriften frwichtige Fuzzy-Operatoren und Defuzzifizierungs-methoden an. 1 Zweck und GeltungsbereichMit dieser Richtlinie wird der Zweck verfolgt, fralle Entwickler, Hersteller und industriellen Anwen-der von Fuzzy-Logik und Fuzzy Control eine ein

24、heit-liche Basis zur Verwendung der mageblichen Be-griffe zu schaffen und die Begriffe mit Definitionenzu hinterlegen.Die Richtlinie gilt fr Fuzzy-Logik und FuzzyControl im industriellen Einsatz.Automatic Control (VDI/VDE-GMA). It containsterms and definitions, compiles English terminology,and descr

25、ibes, in two annexes, the algorithms for thecalculation of important fuzzy operators and defuzz-ification methods.1 Objective and scope This guideline is intended to provide all developers,manufacturers, and industrial users of fuzzy logic andfuzzy control with a harmonized basis for the usageof the

26、 relevant terminology, and to specify the defini-tions of the terms. This guideline applies to fuzzy logic and fuzzy con-trol in industrial applications.B55EB1B3E14C22109E918E8EA43EDB30F09DCCB7EF86D9NormCD - Stand 2012-08All rights reserved Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 2002 4 VDI/VDE 3550

27、Blatt 2 / Part 22 Begriffe und DefinitionenABBedingung PrmisseCDEAdaption Im Allgemeinen feststehendesLernverfahren zum Anpassenvon Parametern und/oder Struk-turen von Modellen/Steuerein-richtungen an den realen Prozessunter Verwendung von Daten(Signalen, Situationen) undGtekriterien. Die Adaptionka

28、nn online, offline, kontinuier-lich, diskontinuierlich oder situa-tionsabhngig erfolgen. Anmerkung: Bei Fuzzy-Systemen wer-den meist Parameter der Zugehrigkeits-funktionen oder Wichtungsfaktoren vonRegeln adaptiert.Aggregation PrmissenauswertungAkkumulation Zusammenfassen der Zugehrig-keitsgrade der

29、 Konklusionenaller linguistischen Regeln zueiner Fuzzy-Menge der Aus-gangsgreAktivierung Bestimmung des Zugehrig-keitsgrades der Konklusion einerlinguistischen Regel aus dem Zu-gehrigkeitsgrad der Prmisseund einem eventuell vorhande-nen Wichtungsfaktor, Sy-nonym KompositionAlpha-Cut Alpha-SchnittAlp

30、ha-Schnitt Teil des Definitionsbereicheseiner Zugehrigkeitsfunktion, indem sie Werte grer alpha (z.B.0,5) annimmt; Synonym Al-pha-CutCenter-of-Area-Defuzzifizierung (COA) FlchenmedianmethodeCenter-of-Gravity-Defuzzi-fizierung (COG) SchwerpunktmethodeCenter-of-Maxima-Defuzzi-fizierung (COM) Vereinfac

31、hte Schwerpunkt-methodeCenter-of-Single-tons-Defuzzifi-zierung (COS) Schwerpunktmethode fr Sin-gletonsClusteranalyse, ClusterungVerfahren, die Daten auf derBasis eines hnlichkeits- oderDistanzmaes gruppieren und soeine InformationskompressiondurchfhrenAnmerkung: Die Clusterung ist in der Fuzzy-Logik

32、 ein Hilfsmittel zumdatengesttzten Entwurf von Fuzzy-Re-geln und zur Festlegung von Fuzzy-Mengen.COA Center-of-Area-Defuzzifizie-rung; FlchenmedianmethodeCOG Center-of-Gravity-Defuzzifizie-rung; SchwerpunktmethodeCOGS COSCOM Center-of-Maxima-Defuzzifizie-rung; Vereinfachte Schwer-punktmethodeCOS Cen

33、ter-of-Singletons-Defuzzifi-zierung; Schwerpunktme-thode fr SingletonsDefuzzifizierung Umwandlung einer Fuzzy-Menge in eine numerische Aus-gangsgre (z.B. in eine Stell-gre). Wichtige Defuzzifizie-rungsmethoden sind in AnhangB angegeben.Disjunktion logische ODER-VerknpfungAnmerkung: Die entsprechende

34、 Opera-tion fr Mengen ist die Bildung der Verei-nigungsmenge. Die Verallgemeinerungder Disjunktion in der Fuzzy-Logik istdie s-Norm.Drehmoment-methodeDefuzzifizierungsmethode zurverstrkenden berlagerunggleichsinniger KonklusionenAnmerkung: Dieser Algorithmus ist vor-teilhaft, wenn ausgewhlte Regeln

35、andereRegeln nur ergnzen und nicht als unab-hngige Regeln zu betrachten sind.Einer-Menge SingletonErfllungsgrad ZugehrigkeitsgradErweiterte Schwerpunkt-methodeDefuzzifizierungsmethode, beider vor Anwendung der Schwer-punktmethode die Terme amRand des Definitionsbereiches soB55EB1B3E14C22109E918E8EA4

36、3EDB30F09DCCB7EF86D9NormCD - Stand 2012-08Alle Rechte vorbehalten Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 2002 VDI/VDE 3550 Blatt 2 / Part 2 5 Fmodifiziert werden, dass alleWerte aus dem Definitions-bereich im Ergebnis der De-fuzzifizierung auftreten knnenErweiterungs-prinzipPrinzip, bei dem eine Fuz

37、zy-Menge der Ausgangsgre y ausden Fuzzy-Mengen einer n-di-mensionalen Eingangsgre xund einer Funktion y = f(x) be-rechnet wird.Anmerkung: Dabei wird jeder mglicheFunktionswert der Konklusion y berech-net und mit einem Zugehrigkeitswertversehen, der sich aus der Erflltheit derBedingungen x ergibt (du

38、rch Verknpfungder Zugehrigkeitswerte der n Eingangs-gren mit einer t-Norm).FCL Fuzzy Control SpracheFlchenmedian-methodeDefuzzifizierungsmethode, wel-che die numerische Ausgangs-gre so aus der Zugehrigkeits-funktion der Fuzzy-Menge er-mittelt, dass der Flcheninhaltder Zugehrigkeitsfunktion aufbeiden

39、 Seiten des numerischenWertes gleich ist; Synonym COAFlchenschwer-punktmethode Flchenmedianmethodefunktionales Fuzzy-System Fuzzy-System vom Takagi-Sugeno-TypFuzzifizierung Umwandlung einer numerischenGre in Zugehrigkeitsgrade zulinguistischen Termen einer lin-guistischen VariablenFuzzy Control Fuzz

40、y-Regelung; Fuzzy-SteuerungFuzzy Control SpracheInternational genormte Sprache(IEC 61 131-7) fr die Implemen-tierung von Fuzzy-Logik inspeicherprogrammierbaren Steu-erungen, die auf den SprachenFunktionsbaustein (FBS) undStrukturierter Text (ST) aufbaut.Dabei existieren eine Basisebenemit vorgeschri

41、ebenen Eigen-schaften, eine Erweiterungsebenemit optionalen Eigenschaften undeine offene Ebene; Synonym FCLFuzzy-adaptiver PID-Reglerkonventioneller PID-Regler, des-sen Reglerparameter durch einFuzzy-System der aktuellen Pro-zesssituation angepasst werdenFuzzy-C-Means Verfahren der Fuzzy-Cluste-rung

42、 als Verallgemeinerung des K-Means-Verfahrens mit ei-nem durch Klassenzugehrig-keitswerte modifizierten Cluster-kriteriumFuzzy-Clusterung Verallgemeinerung der Clus-teranalyse, bei der fr jedes Ob-jekt, das durch seine Merkmalegekennzeichnet ist, Zugehrig-keitswerte zwischen 0 und 1 zuallen Klassen

43、ermittelt werden.Die Zugehrigkeitswerte sindumso grer, je geringer der Ab-stand zum Referenzpunkt der je-weiligen Klasse ist. Dabei kn-nen unterschiedliche Abstands-mae (z.B. euklidischer Ab-stand) und Referenzpunkte (z.B.Klassenmittelpunkt) verwendetwerden.Anmerkung: Im Unterschied zur Fuzzy-Klassi

44、fikation sind dabei dieKlassen nicht a priori vorgegeben undwerden erst whrend der Fuzzy-Cluste-rung ermittelt (unberwachtes Lernen).Fuzzy-Informa-tionssystem Standard-Fuzzy-PartitionFuzzy-KlassifikationVerallgemeinerung der Klassifi-kation, bei der fr jedes Objekt,das durch seine Merkmale ge-kennze

45、ichnet ist, Zugehrig-keitswerte zwischen 0 und 1 zuallen vorgegebenen Klassen er-mittelt werden. Beim Entwurfdes Klassifikators sind dabei imGegensatz zur Fuzzy-Cluste-rung die Klassenzuordnungen frdie Lerndaten bereits vorgegeben(berwachtes Lernen).Fuzzy-Logik Teilgebiet der mehrwertigenLogik, das

46、die Behandlung vonlogischen Aussagen mit Zugeh-rigkeitsgraden zwischen 0 und 1ermglichtFuzzy-Logik-OperatorOperator, der in der Fuzzy-Logik zur Verknpfung oder Mo-difikation von Fuzzy-Mengenverwendet wird (z.B. UND,ODER, NICHT). Wichtige Ope-ratoren sind in Anhang A ange-geben.Fuzzy-Menge Menge, die

47、 aus geordneten Zah-lenpaaren (x, (x) besteht, wo-bei x ein Element des im Allge-B55EB1B3E14C22109E918E8EA43EDB30F09DCCB7EF86D9NormCD - Stand 2012-08All rights reserved Verein Deutscher Ingenieure, Dsseldorf 2002 6 VDI/VDE 3550 Blatt 2 / Part 2GHmeinen numerischen Grundbe-reiches und (x) eine Zugehr

48、ig-keitsfunktion mit Werten ausdem Intervall 0,1 istFuzzy-Partition Teilung eines (mehrdimensiona-len) Raums in unscharfe Teil-rume, wodurch jeder Punktallen Teilrumen zu einem be-stimmten Zugehrigkeitsgradzugeordnet wirdFuzzy-Petri-NetzeModifikation klassischer Petri-Netze zur Beschreibung ereignis

49、-diskreter Prozesse, bei der Mar-ken durch Zugehrigkeiten zwi-schen 0 und 1 und/oder Transiti-onen durch Fuzzy-Regeln be-schrieben werdenFuzzy-PID-ReglerFuzzy-Regler, der in Analogie zuPID-Reglern die Eingangsgr-en Regeldifferenz (P), Integralber der Regeldifferenz (I) undAbleitung der Regeldifferenz (D)sowie die Ausgangsgre Stell-gre aufweist. E