home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / fuzzy / 158 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-24  |  3.3 KB  |  73 lines
  1. Newsgroups: comp.ai.fuzzy
  2. Path: sparky!uunet!ukma!gatech!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: <1993Jan24.174442.13708@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> <1993Jan22.212749.7020@ncsu.edu> <1jq5jdINNsan@shelley.u.washington.edu>
  9. Date: Sun, 24 Jan 1993 17:44:42 GMT
  10. Lines: 61
  11.  
  12. In article <1jq5jdINNsan@shelley.u.washington.edu>, chuckb@stein.u.washington.edu (Charles Bass) writes:
  13. |>  A quick remark regarding fuzzy systems.  
  14. |> 
  15. |>  If one doesn't need a plant model to use fuzzy logic how does
  16. |>  one develop fuzzy rule sets/ test fuzzy rule sets and use a
  17. |>  computer aid in generating the fuzzy rule sets?
  18. |> 
  19. |>  It appears that this is an important point.  If I'm going to
  20. |>  have a fuzzy Missle Guidence System and I need a plant model in
  21. |>  order to automatically (aid) in generating a controller am I
  22. |>  better off just using that model and standard state space
  23. |>  analysis methods?  You can't really do trial and error on such
  24. |>  systems...
  25. |>  
  26. |>  If it is done purely by trial and error could similar results
  27. |>  be had by "tuning" a PID controller (or several PID
  28. |>  controllers).
  29. |> 
  30. |>  chuckb
  31. |> 
  32. |>  disclaimer: I hope I'm not sounding like I don't beleive fuzzy
  33. |>  logic can develop controllers that work.  This point has been
  34. |>  made.  I'm just trying to wade thru the marketing so I can
  35. |>  understand the "big picture" a bit better.
  36.  
  37.  
  38. You make a very good point here -- this is probably one of the areas
  39. that needs the most work in Fuzzy Logic Control.  There have been 
  40. several effective tuning methods developed for PID control but it
  41. does have a big head start on Fuzzy.  Part of the problem is what do
  42. you tune?  In a previous followup to this same header I mentioned
  43. changing the rule base as a method of tuning a fuzzy logic
  44. controller (in that case on-line by using an adaptation routine).  
  45. One could also vary the discretization functions and the shape of
  46. the fuzzy sets themselves (triangles, trapezoids,bell-curves, and
  47. sine curves have all been used).  A colleague of mine tried using
  48. phase plots as a method of determining whether controllers are
  49. well tuned or not.  He looked at the plots for various controllers
  50. from well-tuned to very poorly tuned and found a generally
  51. desireable pattern.  Unfortunately, it didn't help him determine how
  52. to make a poorly-tuned controller into a well-tuned controller --
  53. just how to tell which is which.  I think the most important thing
  54. missing is an understanding of exactly what effect variations in
  55. the rule-base, discretization functions, and fuzzy set shapes have
  56. on the performance of the controller.  Another question is can you
  57. even measure the performance of fuzzy-logic controllers the same
  58. way as other controllers or are there better performance measures to
  59. be found?
  60.  
  61. Just a few things to be pondered.  I know I didn't answer any
  62. questions but maybe it helped give some better understanding into
  63. the state of things.  Aren't new technologies great?  So many
  64. questions, so few answers.
  65.  
  66. --------------------------
  67.  
  68. dlgerber@eos.ncsu.edu
  69. Department of Mechanical and Aerospace Engineering
  70. North Carolina State University
  71.  
  72. ---------------------------
  73.