home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / fuzzy / 152 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-23  |  3.4 KB  |  72 lines
  1. Newsgroups: comp.ai.fuzzy
  2. Path: sparky!uunet!gatech!concert!rock!taco!eos.ncsu.edu!dlgerber
  3. From: dlgerber@eos.ncsu.edu (DARRELL L GERBER)
  4. Subject: Re: WHEN and WHY should I use FUZZY logic?
  5. Message-ID: <1993Jan22.212749.7020@ncsu.edu>
  6. Sender: news@ncsu.edu (USENET News System)
  7. Organization: North Carolina State University
  8. References:  <C15uAt.8nH@cpqhou.se.hou.compaq.com>
  9. Date: Fri, 22 Jan 1993 21:27:49 GMT
  10. Lines: 60
  11.  
  12. In article <C15uAt.8nH@cpqhou.se.hou.compaq.com>, pipkinsj@cpqhou.se.hou.compaq.com (Jeff Pipkins ) writes:
  13. |> 
  14. |> There seem to be plenty of answers to the question of WHAT fuzzy logic
  15. |> is, and HOW it works.  There are several good primers that provide
  16. |> a good introduction to those questions. 
  17.             
  18.         (stuff deleted)
  19.  
  20. |> 
  21. |> I'm trying to keep an open mind about this whole fuzzy thing, but I just
  22. |> can't imagine a situation where I could benefit from it.  I'm willing to
  23. |> assume that the problem is my ignorance...  So, enlighten me!
  24.  
  25. One reason for using Fuzzy Logic Controllers which hasn't been emphasised enough
  26. is that you don't need any kind of model to apply it.  This may not seem like a
  27. big deal for simple systems (in fact, if compared with standard PD control of a
  28. simple pendulum it is much slower and more complex) but if you consider highly
  29. non-linear and coupled systems (such as robots) it is very fortunate to not have
  30. to develop a mathematical model of the system.  
  31.  
  32. Another important consideration is how easy (relatively) it is to make the basic
  33. fuzzy logic controller adaptive.  In fact, I am currently working on developing
  34. an adaptive fuzzy logic controller which uses a second fuzzy logic controller as
  35. the basis for the adaptation routine.  The beauty of this is that you still
  36. don't need any model or parameter identification routine.  Unfortunately, how do
  37. you prove it is stable and converges??  I don't know!?!?
  38.  
  39. One other thing I haven't seen mentioned is how the rule base in fuzzy can be
  40. chosen to resemble other types of controllers.  For example, consider the simple
  41. PD controller.  If you plot the resulting output as a function of the error in
  42. position and the error in velocity (e and edot) you will find it is just a plane
  43. whose orientation is governed by the proportional and derivative constants. 
  44. Now, place a grid over the plane described by the e and edot axes and create 
  45. fuzzy sets centered at the intersections between the grid and the axes.  The way
  46. to make a fuzzy rule base to resemble PD control is create a rule for each point
  47. on the grid of the form:
  48.  
  49.     IF (applicable fuzzy set on e axis) AND (applicable fuzzy set on
  50.     edot axis) THEN (value of PD plane directly above the intersection)
  51.  
  52. This may sound pretty confusing but it is much easier to understand if you have
  53. a picture.  This example, however, is good to get the basic idea but the 
  54. concept is valid no matter how many degrees you have (this was 3D) and what
  55. type of control surface (or hypersurface) you are trying to match.  
  56.  
  57. You may be wondering why anyone would want to use this if they could use the
  58. original controller.  It may not be obvious but if you are using an adaptive
  59. fuzzy controller you can start with a rule base found from this method and then
  60. let the adaptation routine "tune" it to what the best control surface for that
  61. particular system.  Again, no models needed!!
  62.  
  63. ------------------------------
  64.  
  65. dlgerber@eos.ncsu.edu
  66. Department of Mechanical and Aerospace Engineering
  67. North Carolina State University
  68.  
  69. -------------------------------
  70.  
  71.  
  72.