Fuzzy Logic ist eine mehrwertige Logik, die nicht nur die beiden Wahrheitswerte wahr/falsch, ja/nein, ein/aus, 1/0, schwarz/weiß, ..., sondern auch Zwischenwerte kennt, die man als Grautöne interpretieren könnte. Ausdrücke wie „ziemlich groß”, „sehr klein”, ... können mathematisch formuliert und im Computer verarbeitet werden. Damit kommt man der menschlichen Denkweise näher als mit der herkömmlichen (zweiwertigen) Boole'schen Logik, in der davon ausgegangen wird, daß eine Entscheidung zwischen zwei zueinander komplementären Hypothesen stets und eindeutig möglich ist („tertium non datur”).
LoTFI A. Zadeh, Informatikprofes-sor an der University of California in Berkeley, begründete 1965 die Fuzzy Logic, nachdem es bereits um 1920 theoretische Untersuchungen über mehrwertige Logiken (etwa vom polnischen Mathematiker Jan Lukasiewicz) gegeben hatte. Zadeh, einer der Pioniere der mathematischen Systemtheorie, plante seine Ideen jedoch zur Lösung realer Probleme einzusetzen, zum Beispiel in der Mustererkennung.
Fuzzy Mengen (das englische Wort „fuzzy” bedeutet soviel wie verschwommen, unscharf, vage) besitzen unscharfe, fließende Grenzen und werden durch sogenannte Zugehörigkeitsfunktionen beschrieben. Zur „Menge aller großen Menschen” gehört eine Person mit 177 Zentimeter Körpergröße etwa zum Grad 0.3, eine mit 185 Zentimeter jedoch zum Grad 0.95. Dies ist eine mögliche mathematische Interpretation des Sachverhalts, daß 185 Zentimeter der Eigenschaft „groß” fast perfekt entspricht, 177 Zentimeter jedoch nur zum (geringeren) Teil. Dadurch sind gleitende Übergänge etwa von „klein” auf „groß” logisch darstellbar.
regelbasis: In Fuzzy Controllern,
aber auch in Expertensystemen, wird das vorhandene Expertenwissen in einer Begelbasis zusammengefaßt. Diese besteht aus Wenn-Dann-Begeln, die in natürlicher Sprache formuliert werden. Eine der bei der Synchronisation der Förderbänder verwendeten Regeln lautet etwa: WENN die Box etwas voraus UND schneller ist, DANN Box stark bremsen. Die Begriffe „Box ist etwas voraus”, „Box ist schneller” und „Box stark bremsen” werden durch Fuzzy Mengen repräsentiert. Diese Regeln werden dann vom Inferenzmechanismus der Reihe nach abgearbeitet und (nach der Defuzzifikation) der Wert der Stellgröße berechnet.
Fuzzy Control bietet sich vor allem dann an, wenn für die Regelstrecke kein geeignetes (das heißt einfaches) mathematisches Modell (etwa in Form von Differentialgleichungen) zur Verfügung steht, der zu steuernde Prozeß jedoch verbal beschreibbar ist. Steht eine gut ausgelegte konventionelle Regelung bereits zur Verfügung, bringt der Einsatz von Fuzzy Logic meist keine Verbesserung.
