DE69535702T2

DE69535702T2 - Steuerungseinrichtung für Heizelement

Info

Publication number: DE69535702T2
Application number: DE69535702T
Authority: DE
Inventors: Teruhiko Chiba-Shi Matsuoka
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1994-12-27
Filing date: 1995-12-13
Publication date: 2009-01-29
Anticipated expiration: 2015-12-14
Also published as: EP0720071A3; JP3056661B2; JPH08185079A; DE69535702D1; EP0720071A2; EP0720071B1; US5683605A

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die Erfindung bezieht sich auf eine Heizeinrichtungs-Steuereinheit gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1 zum Steuern einer Heizeinrichtung, die in einer Wärmeschmelzvorrichtung oder dergleichen in einer elektrophotographischen Bilderzeugungsvorrichtung, wie z. B. einem Laserdrucker zum Erzeugen eines elektrostatischen latenten Bildes unter Verwendung eines Laserstrahls, einem digitalen Kopiergerät, das zur Verarbeitung eines Eingangsoriginalbildes in der Lage ist, einem analogen Kopiergerät und einem Normalpapierfaxgerät, verwendet wird. Eine Heizeinrichtungs-Steuereinheit dieser Art ist aus Patent Abstracts of Japan, Band 16, Nr. 495 (S. 1436) und JP-A-4-178678 bekannt.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Eine herkömmliche elektrophotographische Bilderzeugungsvorrichtung verwendet eine Wärmeschmelzvorrichtung 10, wie in 9 gezeigt, um ein Tonerbild durch Wärme zu schmelzen, das auf ein Aufzeichnungspapier übertragen wird. Die Wärmeschmelzvorrichtung 10 umfasst eine Wärmeschmelzwalze 4 und eine Heizeinrichtung 5 wie z. B. eine Halogenlampe, die innerhalb der Wärmeschmelzwalze 4 vorgesehen ist. Die Oberfläche der Wärmeschmelzwalze 4 wird durch die Heizeinrichtung 5 erhitzt und gegen ein Tonerbild gepresst, um dasselbe durch Wärme auf ein Aufzeichnungspapier zu schmelzen. In der Wärmeschmelzvorrichtung 10 liefert eine Heizeinrichtungs-Steuerschaltung 7 Leistung von einer Wechselstromquelle 2 über eine Schmelzsicherung 6 zur Heizeinrichtung 5, so dass die Oberflächentemperatur der Schmelzwalze 4 auf einen gewünschten Pegel stabilisiert werden kann.
Eine Temperaturerfassungseinheit 1, die tatsächlich ein Thermistor oder dergleichen ist, ist in der Nähe der Wärmeschmelzwalze 4 vorgesehen, um die Oberflächentemperatur davon zu erfassen, und eine Steuereinheit 3 steuert die Heizeinrichtungs-Steuerschaltung 7 in Abhängigkeit davon an, ob die erfasste Temperatur eine vorbestimmte Temperatur übersteigt oder nicht, wodurch die Heizeinrichtungs-Steuereinheit 7 den Einschalt-/Ausschaltbetrieb der Heizein richtung 5 steuert und die Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 4 auf den vorbestimmten Pegel stabilisiert wird.
Mit anderen Worten, im Fall der herkömmlichen Heizeinrichtungs-Steuervorrichtung steuert die Steuereinheit 3 den Einschalt-/Ausschaltbetrieb der Heizeinrichtung 5 auf der Basis eines Vergleichsergebnisses der Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 4, die durch die Temperaturerfassungseinheit 1 erfasst wird, mit der vorbestimmten Temperatur. Es dauert jedoch eine gewisse Zeit, bis die Wärmeschmelzwalze 4 die Wärme, die durch die Heizeinrichtung 5 erzeugt wird, die darin vorgesehen ist, zu ihrer Oberfläche leitet, die als Wärmeansprechzeit bekannt ist. Folglich übersteigt die Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 4 die vorbestimmte Temperatur, wenn die Heizeinrichtung 5 eingeschaltet gehalten wird, wodurch eine so genannte Überschwingung verursacht wird.
Um dieses Problem zu beseitigen, offenbart die japanische Veröffentlichung für die ungeprüfte Patentanmeldung JP-A-3-10275 eine Heizeinrichtungs-Steuereinheit, die die Aktivierung und Deaktivierung einer Wärmeschmelzwalze und einer Drehrate derselben gemäß Fuzzy-Regeln unter Verwendung von Eingangswerten wie z. B. der Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze, der Umgebungstemperatur und der akkumulativen Zeit, seit der Hauptschalter eingeschaltet ist, steuert.
Die japanische Veröffentlichung für die ungeprüften Patentanmeldungen JP-A-4-73786 und JP-A-4-303875 offenbaren auch eine andere Art von Heizeinrichtungs-Steuereinheit, die die Heizeinrichtung gemäß Fuzzy-Regeln unter Verwendung der Temperatur der Wärmeschmelzwalze und der Rate der Temperaturänderung ansteuert. Außerdem schlägt die japanische Veröffentlichung für die ungeprüfte Patentanmeldung JP-A-5-323830 noch eine weitere Art von Heizeinrichtungs-Steuereinheit vor, die eine Fuzzy-Steuerung der Heizeinrichtungseinschaltzeit auf der Basis einer Abweichung von Raumtemperatur, der Ausgangswerte eines Thermistors und des Gradienten davon durchführt.
Patent Abstracts of Japan, Band 16, Nr. 495 (S. 1436) und JP-A-4-178678 offenbaren entsprechend dem Oberbegriff von Anspruch 1 eine weitere Art von Heizeinrichtungs-Steuereinheit, die eine Fuzzy-Steuerung einer Zeitdauer, während der die Heizeinrichtung eingeschaltet ist (Heizeinrichtungs-Einschaltzeit), unter Verwendung einer erfassten Temperatur einer Wärmeschmelzwalze und eines Änderungsverhältnisses der Temperatur, das durch eine Differenzierschaltung abgeleitet wird, durchführt. Eingangs/Ausgangs-Mitgliedschaftsfunktionen einer Steuerschaltung dieser bekannten Heizeinrichtungs-Steuereinheit sind in fünf Stufen klassifiziert, wobei ein Eingang A die Temperatur T aufweist, die um eine festgelegte Temperatur T₀ zentriert ist, das Temperaturänderungsverhältnis T ihres Abweichungseingangs B um ein Veränderungsverhältnis von Null zentriert ist, und der Ausgang C um einen festen Wert Δt₀ während der Einschaltzeit einer Heizeinrichtung zentriert ist. Die EIN/AUS-Steuerung der Heizeinrichtung wird gemäß einer Steuerungseinschränkung der Fuzzy-Folgerung von Eingangsdaten T, T ausgeführt.
Jede der obigen herkömmlichen Heizeinrichtungs-Steuereinheiten verlangt jedoch eine korrekte Fuzzy-Regel im Voraus. Mit anderen Worten, wenn die Fuzzy-Regel falsch ist, wird die Heizeinrichtung nicht in einer korrekten Weise gesteuert. Eine Mitgliedschaftsfunktion, die eine Fuzzy-Variable darstellt, ist auch unwiderruflich, sobald ein spezieller Wert gegeben ist. Daher müssen die Werte im Voraus durch Versuch und Irrtum gefunden werden, was den Fuzzy-Regel-Erzeugungsprozess beschwerlich macht.
Da die Fuzzy-Regeln und die Mitgliedschaftsfunktion unwiderruflich sind, können sie überdies nicht für die Wärmeschmelzvorrichtungen geändert werden, die individuell von den Modellen, von der gealterten Verzerrung und den Umgebungen davon abhängen.
Patent Abstracts of Japan, Band 17, Nr. 547 (C 1116) und JP-A-5 154041 offenbaren einen Reiskocher, der mit einer Lernfunktion in einem Elektrifizierungsraten-Bestimmungsmittel versehen ist, um die das Sieden aufrechterhaltende Elektrifzierungsrate beim und nach dem nächsten Sieden gemäß dem Kochergebnis nach der Vollendung des Reiskuchens zu ändern. Das Elektrifizierungsraten-Bestimmungsmittel ist als Fuzzy folgerndes zum Eingeben eines Temperaturanstiegs und Ausgeben der Elektrifizierungsrate vorgesehen. Die Temperaturanstiegsrate kann durch Differenzieren der Ausgabe eines Temperaturerfassungselements leicht erhalten werden. Ein Neuro-Fuzzy-Lernmittel besitzt eine Kochzeit, gemessen durch ein Kochzeit-Messmittel, als Eingabe zum Ändern der Fuzzy-Folgerungsregel des Elektrifizierungsraten-Bestimmungsmittels. Jedes Mal, wenn das Reiskuchen vollendet ist, ändert das Elekt rifizierungsraten-Bestimmungsmittel vom Lerntyp die Beziehung zwischen der Eingabe und Ausgabe, die bei und nach dem nächsten Reiskochen verwendet werden, gemäß einem Reiskochausmaß auf der Basis des Reiskochergebnisses.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Es ist eine Aufgabe der Erfindung, eine Heizeinrichtungs-Steuereinheit zu schaffen, die den Einschalt-/Ausschaltbetrieb einer Heizeinrichtung steuert, um die Oberflächentemperatur einer Wärmeabgabeeinheit zu steuern, die Wärme, die durch die Heizeinrichtung erzeugt wird, durch Wärmeleitung abgibt, genauer die Heizeinrichtungs-Steuereinheit, die ein Überschwingen durch sequentielles Lernen der gealterten Verzerrung und der Umgebungen zum Finden einer optimalen Heizeinrichtungseinschaltzeit verhindern kann.
Patent Abstracts of Japan, Band 017, Nr. 680 (E-1476), 14. Dezember 1993 & JP-A-05-227338 A (RICOH), 3. September 1993 (03.09.1993), offenbart eine Bilderzeugungsvorrichtung, die eine Lernfunktion vorsieht, wobei eine Ausgabe eines Neuronetzwerks, das in ein Neurolernmittel integriert ist, an ein Vorhersagevergleichswert-Simulationsmittel gegeben wird, von dem ein Simulationsvergleichswert erzeugt wird, und ein Signal, das eine Differenz von der gewünschten Bildqualität ist, durch ein Bildqualität-Unterscheidungsmittel erzeugt wird. Bildqualität-Beurteilungsinformationen werden zu einer Eingangsschicht des Neuronetzwerks über ein Rückkopplungsmittel zurückgeführt und ein Signalübertragungsweg wird automatisch so ausgewählt, dass die Ausgabe eine gewünschte Ausgabe ist. Der Signalübertragungsweg wird in diesem Fall automatisch gespeichert und, wenn die gewünschte Ausgabe erhalten wird, wird die EIN/AUS-Zeit des Erfassungsmittels für die gesteuerte Variable aus den Informationen bestimmt. Folglich werden jede Ausgangsspannung eines gesteuerten Systems und eine Fixiertemperatur oder dergleichen eingestellt und eine optimale Bedingung wird als Lehrersignal erhalten.
Die Aufgabe wird gemäß den beigefügten Ansprüchen gelöst.
Gemäß einem wesentlichen Aspekt der Erfindung wird eine Heizeinrichtungs-Steuereinheit zum Steuern eines Einschalt-/Ausschaltbetriebs einer Heizeinrichtung geschaffen, um eine Oberflächentemperatur eines Wärmeabgabemittels zu steuern, das durch die Heizeinrichtung erzeugte Wärme durch Wärme leitung abgibt, wobei die Heizeinrichtungs-Steuereinheit umfasst: Temperaturerfassungsmittel zum Erfassen einer Ist-Temperatur einer Oberfläche des Wärmeabgabemittels; Temperaturänderungsraten-Berechnungsmittel zum Berechnen einer Temperaturänderungsrate innerhalb einer vorbestimmten Periode unter Verwendung der durch die Temperaturerfassungsmittel erfassten Ist-Temperatur; Einschaltzeit-Berechnungs- und -Steuermittel mit einer Fuzzy-Logik, die die durch das Temperaturerfassungsmittel erfasste Ist-Temperatur und die durch das Temperaturänderungsraten-Berechnungsmittel berechnete Temperaturänderungsrate empfängt und eine Zeitdauer, während der die Heizeinrichtung eingeschaltet wird, unter Verwendung der Fuzzy-Logik berechnet, um einen berechneten Wert auszugeben, wobei die Einschaltzeit-Berechnungs- und -Steuermittel den Einschalt-/Ausschaltbetrieb der Heizeinrichtung auf der Basis des berechneten Ausgangswerts aus dem Fuzzy-Neuronetzwerk steuern, dadurch gekennzeichnet, dass die Fuzzy-Logik ein Fuzzy-Neuronetzwerk mit einer Eingangsschicht, einer Mitgliedschafts-Eingangsschicht, einer Mitgliedschafts-Ausgangsschicht, einer Regelschicht und einer Ausgangsschicht umfasst, wobei jede der Schichten mindestens einen Knoten zum Ausgeben eines Ausgangssignals in Reaktion auf ein Eingangssignal in den (die) Knoten und mehrere Verbindungen, die den (die) Knoten von jeder der Schichten verbinden, um ein Signal zwischen den Schichten zu übertragen, aufweist, wobei jede der Verbindungen zwischen den Schichten ihr jeweiliges Gewicht besitzt und das jeweilige Gewicht von jeder der Verbindungen eine Signalübertragungsgüte zwischen den Knoten angibt und auf der Basis einer Differenz zwischen einem Sollwert und dem berechneten Ausgangswert vom Fuzzy-Neuronetzwerk eingestellt wird.
Gemäß der obigen Struktur erfasst die Temperaturerfassungseinheit eine Ist-Temperatur der Oberfläche der Abgabeeinheit, während die Temperaturänderungsraten-Berechnungseinheit die Temperaturänderungsrate in einer vorbestimmten Periode unter Verwendung der Ist-Temperatur berechnet und die Einschaltzeit-Berechnungs- und -Steuereinheit eine Periode, während der die Heizeinrichtung eingeschaltet wird (Heizeinrichtungseinschaltzeit), mittels des Fuzzy-Neuronetzwerks unter Verwendung der Ist-Temperatur und der Temperaturänderungsrate als Eingangsparameter berechnet, wodurch die Heizeinrichtung durch Steuern der Oberflächentemperatur der Wärmeabgabeeinheit wie z. B. einer Wärmeschmelzwalze, die in einer Wärmeschmelzvorrichtung einer Bilderzeugungsvorrichtung verwendet wird, gesteuert wird.
Gemäß einem zusätzlichen Aspekt berechnet die prädiktive Temperaturberechnungseinheit, wenn die Heizeinrichtung eingeschaltet ist, eine vorhergesagte Temperatur der Oberfläche der Heizeinrichtung für ein nächstes Mal, wenn die Heizeinrichtung eingeschaltet wird. Dann berechnet eine Vergleichs- und Einstelleinheit eine Differenz zwischen der vorhergesagten Temperatur und der durch die Temperaturerfassungseinheit erfassten Ist-Temperatur und vergleicht die Differenz mit einem vorbestimmten Sollwert. Wenn die Differenz größer ist als der vorbestimmte Wert, beispielsweise ±5°C, stellt die Vergleichs- und Einstelleinheit ein Gewicht einer Verbindung innerhalb des Fuzzy-Neuronetzwerks ein, um die Differenz zu minimieren.
Folglich können Parameter wie z. B. Gewichte von Verbindungen innerhalb des Fuzzy-Neuronetzwerks grob festgelegt werden, da diese Werte später durch das sequentielle Lernen auf solche Werte geändert werden können, die eine optimale Heizeinrichtungseinschaltzeit finden können, um ein Überschwingen der Wärmeabgabeeinheit zu verhindern. Folglich können nicht nur die Fuzzy-Regeln in einer einfachen Weise erzeugt werden, sondern jede Regel kann auch leicht für individuelle Heizeinrichtungen in Abhängigkeit von den Modellen, der gealterten Verzerrung und den Umgebungen davon eingestellt werden.
Nur die Ist-Temperatur der Wärmeabgabeeinheit und die Temperaturänderungsrate davon in einer vorbestimmten Periode werden auch in das Fuzzy-Neuronetzwerk eingegeben. Dies bedeutet, dass nur ein einziger Parameter, nämlich die Ist-Temperatur, erfasst werden muss, wodurch die Struktur der Heizeinrichtungs-Steuereinheit vereinfacht wird. Überdies ermöglicht die Verwendung von nur zwei Eingangswerten, dass die Heizeinrichtungs-Steuereinheit die Menge und Zeit der Berechnung verringert. Folglich kann die Einschaltzeit unverzüglich in Reaktion auf die Temperaturänderung geändert werden und folglich kann die Temperatur schnell gesteuert werden.
Ferner kann jede der Eingangsschicht und der Mitgliedschafts-Eingangsschicht eine derartige Struktur aufweisen, die jede der Ist-Temperatur und der Temperaturänderungsrate in drei Bereiche unterteilt, und die Regelschicht kann UND-Verknüpfungen aller möglichen Verbindungen von Ausgangswerten jeweils aus Koten, die den drei Bereichen der Ist-Temperatur in der Mitgliedschafts-Ausgangsschicht entsprechen, und Ausgangswerten von Knoten, die den drei Bereichen der Temperaturänderungsrate entsprechen, an die Ausgangsschicht ausgeben.
Genauer stellt das Vergleichs- und Einstellmittel ein Gewicht einer Verbindung von der Eingangsschicht zur Mitgliedschafts-Eingangsschicht, ein Gewicht einer Verbindung von der Mitgliedschafts-Eingangsschicht zur Mitgliedschafts-Ausgangsschicht und ein Gewicht einer Verbindung von der Regelschicht zur Ausgangsschicht ein.
Gemäß der obigen Struktur empfangt jede der Eingangsschicht und der Mitgliedschafts-Eingangsschicht jede der Ist-Temperatur und der Temperaturänderungsrate und unterteilt jede in drei Bereiche einer Fuzzy-Menge: groß, mittel und klein. Folglich umfasst die Mitgliedscharts-Ausgangsschicht Knoten, die jedem Bereich der Ist-Temperatur entsprechen, und Knoten, die jedem Bereich der Temperaturänderungsrate entsprechen. Die Regelschicht gibt UND-Verknüpfungen aller möglichen Verbindungen von Ausgangswerten der Knoten, die jedem Bereich der Ist-Temperatur der Mitgliedschafs-Ausgangsschicht entsprechen, und der Ausgangswerte der Knoten, die jedem Bereich der Temperaturänderungsrate entsprechen, aus.
Folglich kann der Eingangswert in jedem Bereich individuell gesteuert werden, was eine Steuerung in Reaktion auf eine komplizierte Änderung verwirklichen kann. Da alle möglichen Verbindungen von Regeln mit jedem Eingangswert in jedem Bereich im Voraus vorbereitet werden, kann auch, wenn eine Verbindung auftritt, die nicht an die Fuzzy-Regel, die aus der Kenntnis von Experten erhalten wird, angepasst ist, eine passende Verbindung ohne Ausfall gefunden werden, was das sequentielle Lernen ermöglicht. Wenn Parameter grob festgelegt werden, kann folglich die Temperatur durch Einstellen des Gewichts jeder Regel in einer optimalen Weise gesteuert werden.
Für ein volleres Verständnis der Art und der Vorteile der Erfindung sollte auf die folgende ausführliche Beschreibung in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen Bezug genommen werden.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 ist ein Blockdiagramm, das eine elektrische Struktur einer Wärmeschmelzvorrichtung gemäß einer Beispielausführungsform der Erfindung darstellt;
2 ist ein Graph, der ein Beispiel einer Abtastzeitsteuerung der Oberflächentemperatur einer Wärmeschmelzwalze und einer abgetasteten Temperatur darstellt;
3 ist ein Blockdiagramm, das eine Struktur eines Fuzzy-Neuronetzwerks gemäß der Erfindung darstellt, welches in einer Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit der Wärmeschmelzvorrichtung vorgesehen ist;
4 ist ein Graph einer in der Erfindung verwendeten Mitgliedschaftsfunktion;
5 ist ein Graph, der die Beziehung zwischen der Mitgliedschaftsfunktion und den Gewichten Wc_ij und Wg_ij erläutert;
6 ist ein Graph, der eine Sigmoid-Funktion erläutert;
7 ist eine Ansicht, die ein Verfahren zum Bestimmen des Gewichts von jeder Regel eines Netzwerks erläutert;
8 ist ein Ablaufplan, der eine Steueroperation eines Einschaltbetriebs einer Heizeinrichtung detailliert darstellt; und
9 ist ein Blockdiagramm, das eine typische elektrische Struktur einer herkömmlichen Wärmeschmelzvorrichtung darstellt.
BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORM
Mit Bezug auf 1 bis 8 beschreibt die folgende Beschreibung eine Beispielausführungsform der Erfindung, in der eine Heizeinrichtungs-Steuereinheit der Erfindung in einer Bilderzeugungsvorrichtung wie z. B. einem Kopiergerät verwendet wird.
1 ist ein Blockdiagramm, das eine elektrische Struktur einer Wärmeschmelzvorrichtung 30 gemäß einer Beispielausführungsform der Erfindung darstellt. Leistung von einer Wechselstromquelle 12 wird zu einer Heizeinrichtung 15 über eine Heizeinrichtungs-Steuerschaltung (Einschaltzeit-Berechnungs- und -Steuermittel) 17 und eine Schmelzsicherung 16 geliefert. Die Heizeinrichtungs-Steuerschaltung 17 ist tatsächlich ein Relais, ein IC-Schalter oder dergleichen und startet oder stoppt die Leistungsversorgung für die Heizeinrichtung 15 in Reaktion auf ein Ansteuersignal mit einem Ein/Aus-Befehl von einer Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit (Einschaltzeit-Berechnungs- und -Steuermittel) 20, die nachstehend beschrieben wird. Die Heizeinrichtungs-Steuerschaltung 17 gibt ein Zustandsanzeigesignal, das einen Ein/Aus-Zustand zeigt, in Reaktion auf das Ansteuersignal an eine Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit (Temperaturerfassungsmittel) 18 aus, die auch nachstehend beschrieben wird.
Die Heizeinrichtung 15 wie z. B. eine Halogenlampe ist innerhalb einer Wärmeschmelzwalze (Wärmeabgabemittel) 14 vorgesehen. Daher leitet die Wärmeschmelzwalze 14 die durch die Heizeinrichtung 15 erzeugte Wärme nach einer thermischen Ansprechzeit zu ihrer Oberfläche. Mit anderen Worten, die Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 14 beginnt oder stoppt einige Sekunden, nachdem die Heizeinrichtung 15 ein- oder ausgeschaltet wird, auf Grund der thermischen Ansprechzeit anzusteigen.
Die Wärmeschmelzvorrichtung 30 umfasst eine Temperaturerfassungseinheit 11, die tatsächlich ein Thermistor oder dergleichen ist, in der Nähe der Wärmeschmelzwalze 14. Der Anschlusswiderstandswert der Temperaturerfassungseinheit 11 variiert in Reaktion auf eine Änderung der Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 14. Die Temperaturerfassungseinheit 11 ist mit der Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 18 verbunden, wodurch die Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 18 die Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 14 unter Verwendung des Anschlusswiderstandswerts berechnet.
Wie in 2 gezeigt, setzt die Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 18 einen Anschlussspannungswert, der dem Anschlusswiderstandswert der Temperaturerfassungseinheit 11 entspricht, von einer analogen Form in eine digitale Form um und tastet das Ergebnis der Umsetzung in einem Zyklus, der im Bereich von drei bis fünf Sekunden liegt, ab. In der Zeichnung sind Perioden zwischen den Abtastungen als t(h) (h = 1, 2, ..., n – 1, n, n + 1, n + 2, ...) angegeben. Die Heizeinrichtung 15 wird synchron mit dem Start jeder Periode t(h) eingeschaltet, was nachstehend beschrieben wird.
Die Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 18 führt eine Abtastung auf der Basis des Zustandsanzeigesignals durch, das von der Heizeinrichtungs-Steuerschaltung 17 eingegeben wird, wenn die Heizeinrichtung 15 während jeder Periode t(h) ausgeschaltet wird. Dann berechnet die Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 18 einen Oberflächentemperaturwert entsprechend dem abgetasteten Spannungswert mit Bezug auf eine Spannungs-Temperatur-Umsetzungstabelle, die im Voraus vorbereitet wird.
In 2 stellt t(h) eine Zeitperiode (Einschaltzeit) dar, während der die Heizeinrichtung 15 innerhalb der h-ten Periode t(h) eingeschaltet ist, während t_off(h) eine Zeitperiode (Ausschaltzeit) darstellt, während der die Heizeinrichtung 15 innerhalb der h-ten Periode t(h) ausgeschaltet ist. T(h) stellt auch die Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 14 am Beginn der Periode t(h) dar, während T_on(h) die Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 14 am Ende der Einschaltzeit innerhalb der Periode t(h) darstellt. Ferner stellt T_lmt die obere Grenze der Temperatur der Wärmeschmelzwalze 14, nämlich eine vorbestimmte Temperatur, dar. Die so gefundene Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 14 wird zu einer Oberflächentemperatur-Änderungsraten-Berechnungseinheit (Änderungsraten-Berechnungsmittel) 19, einer Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit (Vergleichs- und Einstellmittel) 20 bzw. einer Oberflächentemperatur-Vergleichseinheit 22 gesandt.
Die Oberflächentemperatur-Änderungsraten-Berechnungseinheit 19 berechnet eine Temperaturänderungsrate ΔT_on(n – 1) der Heizeinrichtung 15 während der Einschaltzeit t_on(n – 1) innerhalb der vorangehenden Periode t(n – 1) unter Verwendung der vorangehenden Oberflächentemperatur T(n – 1), die in einen Speicher oder dergleichen eingegeben und in diesem gespeichert wird, und der letzten eingegebenen Oberflächentemperatur T_on(n – 1). Die Oberflächentempe ratur-Änderungsraten-Berechnungseinheit 19 berechnet auch eine Temperaturänderungsrate ΔT_off(n – 1) der Heizeinrichtung 15 während der Ausschaltzeit t_off(n – 1) unter Verwendung der eingegebenen Oberflächentemperatur T_on(n – 1) und der folgenden eingegebenen Oberflächentemperatur T(n). Die Temperaturänderungsraten ΔT_on(n – 1) und ΔT_off(n – 1) können unter Verwendung der nachstehenden Gleichungen (1) bzw. (2) gefunden werden. Hier ist t_off(n – 1) definiert als: t_off(n – 1) = t(n – 1) – t_on(n – 1).
Die Oberflächentemperatur T(n), die Temperaturänderungsraten ΔT_on(n – 1) und ΔT_off(n – 1), die so gefunden wurden, werden als Eingangsparameter von der Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 verwendet, die eine Einschaltzeit der Heizeinrichtung 15 unter Verwendung eines Fuzzy-Neuronetzwerks berechnet, das nachstehend beschrieben wird. Die Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 schaltet die Heizeinrichtung 15 für die so gefundene Einschaltzeit t_on(n) ab dem Start der aktuellen Periode t(n) durch Ausgeben des Ansteuersignals an die Heizeinrichtungs-Steuerschaltung 17 ein.
Die Einschaltzeit t_on(n) wird zur prädiktiven Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit (prädiktives Berechnungsmittel) 21 gesandt, die eine folgende Oberflächentemperatur T'(n + 1) auf der Basis der nachstehenden Gleichung (3) unter Verwendung der Einschaltzeit t_on(n) und Ausschaltzeit t_off(n) sowie der Temperaturänderungsraten ΔT_on(n – 1) und ΔT_off(n – 1) und der Oberflächentemperatur T(n) vorhersagt und die vorhergesagte Oberflächentemperatur T'(n + 1) zur Oberflächentemperatur-Vergleichseinheit 22 sendet. T'(n + 1) = ton(n) × ΔTon(n – 1) + toff(n) × ΔToff(n – 1) + T(n) (3)
Die Oberflächentemperatur-Vergleichseinheit 22 vergleicht die vorhergesagte Oberflächentemperatur T'(n + 1) für die (n + 1)-te Periode t(n + 1), die von der prädiktiven Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 21 eingegeben wird, mit dem Ist-Wert T(n + 1), der durch die Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 18 berechnet wird. Wenn ein Gleichgewicht (T'(n + 1)–T(n + 1)) besteht, das ±5°C übersteigt, gibt die Oberflächentemperatur-Vergleichseinheit 22 ein Steuersignal aus, um das Fuzzy-Neuronetzwerk in der Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 fein einzustellen. Die Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 stellt in Reaktion auf das Steuersignal die Bedingungen in einer nachstehend beschriebenen Weise zuerst fein ein und berechnet dann die Einschaltzeit t_on(n + 1) innerhalb der (n + 1)-ten Periode t(n + 1) unter Verwendung der Ist-Oberflächentemperatur T(n + 1) und der Temperaturänderungsraten ΔT_on(n) und ΔT_off(n), die alle innerhalb der (n + 1)-ten Periode t(n + 1) gefunden werden.
3 ist ein Blockdiagramm, das die Struktur eines Fuzzy-Neuronetzwerks 31 gemäß der Erfindung darstellt, das in der Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 zusammengestellt ist. Das Fuzzy-Neuronetzwerk 31 wird im Wesentlichen in derselben Weise zusammengestellt wie die Offenbarung der japanischen Patentanmeldung Nr. 175805/1994 vom Anmelder der Erfindung, veröffentlicht als JP-A-8-44569 am 16. Februar 1996, und auf die Erläuterung wird hierin verzichtet.
In der Ausführungsform besitzt eine Eingabe in das Fuzzy-Neuronetzwerk 31 zwei Werte, die die Oberflächentemperatur T, die als x₁ angegeben ist, bzw. die Änderungsrate ΔT der Oberflächentemperatur T, die als x₂ angegeben ist, darstellen, während eine Ausgabe aus dem Fuzzy-Neuronetzwerk 31 an die Heizeinrichtungs-Steuerschaltung 17 einen Wert aufweist, der als y angegeben ist. Das Fuzzy-Neuronetzwerk 31 umfasst eine Eingangsschicht A, eine Mitgliedschafts-Eingangsschicht B, eine Mitgliedschafts-Ausgangsschicht C, eine Regelschicht D und eine Ausgangsschicht F.
Die Eingangsschicht A umfasst: (1) einen Knoten A2, in den der Eingangswert x₁, nämlich die Oberflächentemperatur T, eingegeben wird, (2) einen Knoten A1, in den eine konstante Zahl, d. h. eins, in Bezug auf die Oberflächentemperatur T eingegeben wird, (3) einen Knoten A4, in den der Eingangswert x₂, nämlich die Temperaturänderungsrate ΔT, eingegeben wird, und (4) einen Knoten A3, in den eine konstante Zahl, d. h. eins, in Bezug auf die Temperaturänderungsrate ΔT eingegeben wird.
Wie in 4 gezeigt, ist die Mitgliedschaftsfunktion in drei Bereiche unterteilt: einen Bereich Klein, der als G1 bezeichnet ist, einen Bereich Mittel, der als G2 bezeichnet ist, und einen Bereich Groß, der als G3 bezeichnet ist. In der Zeichnung stellt die horizontale Achse einen Eingangswert x dar, während die vertikale Achse einen Gradwert (Ausgangswert) der Mitgliedschaftsfunktion darstellt. x soll beispielsweise 0,2 sein, dann sind die Gradwerte, die die Wahrscheinlichkeit von Fuzzy-Vorschlägen angeben, "x ist klein", "x ist mittel" und "x ist groß", 0,6, 0,4 bzw. 0,0, wie in 4 gezeigt. Der Gradwert eines Fuzzy-Vorschlags ist ein beliebiger Wert in einem Bereich zwischen 0 und einschließlich 1.
Die Mitgliedschafts-Eingangsschicht B der Erfindung umfasst die Knoten B1–B4; B5–B8 jeweils für die Eingangswerte x₁ und x₂ und daher die Knoten A1, A2; A3, A4 jeweils in der Eingangsschicht A. Von allen Bereichen der Mitgliedschaftsfunktion, die in 4 gezeigt ist, sind der kleine Bereich, der als G1 bezeichnet ist, und der große Bereich, der als G3 bezeichnet ist, monoton abnehmend bzw. monoton zunehmend, und jeder verwendet einen einzelnen Knoten. Wohingegen der als G2 bezeichnete mittlere Bereich winkelförmig ist und folglich zwei Knoten verwendet und durch ein UND einer Sigmoid-Funktion jedes Knotens ausgedrückt ist. In der Erfindung sind daher vier Knoten für drei Bereiche vorgesehen.
Die Knoten A1, A2 und B1–B4 sind durch Verbindungen Lij (i = 1, 2, j = 1, 2, 3, 4) miteinander verbunden und ebenso die Knoten A3, A4 und B5–B8 durch Verbindungen Lij (i = 3, 4, j = 1, 2, 3, 4). Jede der Verbindungen L11–L14 und L31–L34, die jeweils mit dem Knoten A1 und Knoten A3 verbunden sind, besitzt ihr jeweiliges Gewicht Wc_ij (i = 1, 3 und j = 1–4), das einen Mittelwert der Mitgliedschaftsfunktion darstellt. Wohingegen ein Gewicht von eins den anderen Verbindungen L21–L24 und L41–L44 gegeben ist.
Das Gewicht Wc_ij (i = 1, 3, J = 1–4) ist ein Eingangswert (Mittelwert), wenn der Gradwert der Mitgliedschaftsfunktion 0,5 ist. Wenn beispielsweise die Mitgliedschaftsfunktion eine monoton zunehmende Funktion ist, wie in 5 gezeigt, ist das Gewicht Wc_ij 0,5.
Folglich ist in der Erfindung das Gewicht We₁₁ (Wc₃₁) der Mittelwert der Mitgliedschaftsfunktion, die angibt, dass der Eingangswert x₁(x₂) groß ist, während das Gewicht Wc₁₄(Wc₃₄) der Mittelwert der Mitgliedschaftsfunktion ist, die angibt, dass der Eingangswert x₁(x₂) klein ist. Die Mitgliedschaftsfunktion, die angibt, dass der Eingangswert x₁(x₂) mittel ist, wird durch ein UND einer monoton zunehmenden Funktion und einer monoton abnehmenden Funktion ausgedrückt. Daher sind die Gewichte Wc₁₂(Wc₃₂) und Wc₁₃(Wc₃₃) jeweils die Mittelwerte der obigen zwei Funktionen.
In einer Gleichung, die in einer Neuronetzwerkberechnung verwendet wird, wird die Ausgabe jedes Knotens in jeder Schicht durch eine Eingabe, multipliziert mit dem Gewicht einer Verbindung, ausgedrückt, und die Eingabe jedes Knotens in die nächste Schicht ist die Summe der Ausgaben aus allen mit dem Knoten verbundenen Knoten, und wird folglich als f{Σ(Eingabe in jede Schicht) × Gewicht einer Verbindung) ausgedrückt. Wie vorher erläutert, werden die Gewichte der Verbindungen L21–24 und L41–44, die jeweils für die Eingangswerte x₁ und x₂ vorgesehen sind, auf eins gesetzt. Die Verbindungen L11–L14 und L31–L34, die für die konstante Zahl eins vorgesehen sind, besitzen die Gewichte Wc₁₁–Wc₁₄ bzw. Wc₃₁–Wc₃₄. Daher wird ein Eingangswert H_j von der Eingangsschicht A zu einem Knoten B_j der Mitgliedschafts-Eingangsschicht B gefunden durch: x1 × 1 + 1 × Wc1j (j = 1–4)oder x2 × 1 + 1 ×Wc3j (j = 5–8)
Wie durch die nachstehende Gleichung (4) ausgedrückt, ist der Eingangswert H folglich das Addierergebnis des Eingangswerts x₁ oder x₂ und des Gewichts Wc_ij. Hj = x1 + Wc1j (j = 1–4) Hj = x2 + Wc3j (j = 5–8)(4)
Als nächstes umfasst die Mitgliedschafts-Ausgangsschicht C sechs Knoten, die den drei Bereichen G1–G3 der Fuzzy-Vorschläge entsprechen: Knoten C1–C3; C4–C6 für die Eingangswerte x₁ bzw. x₂. Die Mitgliedschafts-Eingangsschicht B und die Mitgliedschafts-Ausgangsschicht C sind durch Verbindungen Kij (i = 1, 3, j = 1–4) miteinander verbunden.
Die Knoten B1–B8 sind in der folgenden Weise mit den Knoten C1, C2, C3; C4, C5, C6 in der Mitgliedschafts-Ausgangsschicht C verbunden, die den drei Bereichen G1, G2 und G3 der Mitgliedschaftsfunktion entsprechen. Die Knoten B1, B4; B5, B8 sind jeweils mit den Knoten C1, C3; C4, C6 durch die Verbindungen K11, K14; K31, K34 jeweils mit ihren jeweiligen Gewichten Wg₁₁, Wg₁₄; Wg₁₃, Wg₃₄ verbunden. Die Knoten B2 und B3 sind jeweils mit dem Knoten C2 durch die Verbindungen K12 und K13 mit ihren jeweiligen Gewichten Wg₁₂ und Wg₁₃ verbunden. Ferner sind die Knoten B5 und B6 jeweils mit dem Knoten C5 durch die Verbindungen K32 und K33 mit ihren jeweiligen Gewichten Wg₃₂ und Wg₃₃ verbunden.
Ein Eingangswert H_j der Mitgliedschafts-Eingangsschicht B wird mit dem Gewicht Wg_ij multipliziert, das eine Steigung der Mitgliedschaftsfunktion darstellt, und an die Mitgliedschafts-Ausgangsschicht C ausgegeben, und ein Ausgangswert der Sigmoid-Funktion M_ik wird unter Verwendung des resultierenden Werts als Eingangswert in die Sigmoid-Funktion gefunden, die durch die nachstehende Gleichung (5) ausgedrückt wird. Mik = f(Hj × Wgij) (5)
Wie in 5 gezeigt, stellt das Gewicht Wg_ij eine Steigung dG/dz der Mitgliedschaftsfunktion G = f(z) dar, wenn der Eingangswert z der Mittelwert (d. h. 0,5) ist. Wie in 6 gezeigt, ist ferner die Sigmoid-Funktion, auf die hierin Bezug genommen wird, eine nichtlineare Funktion, deren Eingangswert x in einem Bereich zwischen –∞ und +∞ liegt und deren Ausgangswert f(x) in einem Bereich 0,0 < f(x) < 1,0 liegt, was durch die nachstehende Gleichung (6) ausgedrückt wird. f(x) = 11 + exp(–x) (6)
Innerhalb des mittleren Bereichs G2, in dem die Ausgaben der Knoten B2 und B3 in den Knoten C2 eingegeben werden, muss die UND-Verknüpfung der zwei Sigmoid-Funktionen berechnet werden. Spezieller werden das Rechenergebnis des Eingangswerts x₁ von 3 über den Knoten B2 zum Knoten C2 und das Rechenergebnis des Eingangswerts x₁ vom Knoten B3 zum Knoten C2 verglichen, und welches auch immer kleiner ist, wird als Ausgangswert aus dem Knoten C2 entsprechend dem mittleren Bereich G2 ausgewählt. Ebenso werden das Rechenergebnis des Eingangswerts x₂ vom Knoten B6 zum Knoten C5 und das Rechenergebnis des Eingangswerts x₂ vom Knoten B7 zum Knoten C5 verglichen, und welches auch immer kleiner ist, wird ausgegeben.
Die Regelschicht D umfasst neun Knoten D1–D9, so dass sie irgendeiner möglichen Verbindung des Knotens C1–C3 und C4–C6 in der Mitgliedschaftsschicht C entsprechen, die den drei Bereichen G1–G3 für die Eingangswerte x₁ bzw. x₂ entsprechen. Spezieller sind die Knoten C1, C2 und C3 mit den Knoten D1–D3; D4–D6; D7–D9 jeweils durch Verbindungen J11–J13; J21–J23; J31–J33 verbunden. Andererseits sind die Knoten C4, C5, C6 mit den Knoten D1, D4, D7; D2, D5, D8; D3, D6, D9 jeweils durch Verbindungen J41–J43; J51–J53; J61–J63 verbunden. Es ist zu beachten, dass ein Gewicht von eins jeder der Verbindungen J11–J13; J21–J23; J31–J33; J41–J43; J51–J53; J61–J63 gegeben ist.
Folglich werden jedem der Knoten D1–D9 zwei Eingaben gegeben. Jeder der Knoten D1–D9 wählt die kleinere der zwei Eingaben M_ik und M_i'k' aus, wie durch die nachstehende Gleichung (7) ausgedrückt, wobei R_p (p = 1, 2, ..., 9) ausgegeben wird. Rp = min{Mik, Mi'k'} (7)
Der Ausgangswert R_p von jedem der Knoten D1–D9 in der Regelschicht D wird zu einem Knoten F1 in der Ausgangsschicht F durch Verbindungen Q1–Q9 mit ihren jeweiligen Gewichten von Wf₁–Wf₉, die im Voraus unter Verwendung des von Experten auf dem zugehörigen Gebiet erhaltenen Wissens bestimmt werden, gesandt. Folglich wird ein gewichteter Mittelwert der Ausgangswerte R_p von den Knoten D1–D9 gemäß den Gewichten Wf₁–Wf₉ der Verbindungen Q1–Q9 berechnet, um die Heizeinrichtungseinschaltzeit zuzuordnen, was als nachstehende Gleichung (8) ausgedrückt wird:
Hier ist f(x) der Ausgangswert y, nämlich die Einschaltzeit t_on.
Als nächstes wird mit Bezug auf 7 erläutert, wie jedes Gewicht bestimmt wird. Anfänglich wird eine Regel C1 unter Verwendung des von Experten erhaltenen Wissens erzeugt. Hierbei umfasst die Regel l1 "x ist groß, dann ist y groß", "x₂ ist klein, dann ist y klein" und "x₁ ist groß und x₂ ist groß, dann ist y groß". Als nächstes werden UND-Regeln a1–a3 in der Regelschicht erzeugt und ein Anfangswert eines Gewichts wird durch Vergleichen der Verbindungen zwischen den Knoten der Expertenregel l1 und jenen der UND-Regeln a1–a3 in der Regelschicht bestimmt.
Der Anfangswert jeder Regel wird auf einen Referenzwert, beispielsweise 0,1, gesetzt. Als nächstes wird ein Gewicht einer Verbindung mit der Ausgangsschicht von einer UND-Regel mit der Anzahl von Eingangswerten des Netzwerks multipliziert, wenn die UND-Regel an eine Regel in der Regel C1 von Experten angepasst ist, dass ein Ausgangswert y zunimmt. Im Gegensatz dazu wird ein Gewicht einer Verbindung mit der Ausgangsschicht von einer UND-Regel mit der inversen Anzahl der Eingangswerte des Netzwerks multipliziert, wenn die UND-Regel an eine Regel in der Regel l1 von Experten angepasst ist, dass ein Ausgangswert y abnimmt.
Da der Eingangswert x₁ in der UND-Regel a1 beispielsweise groß ist, wird ein Ausgangswert y unter der Regel l1 groß gemacht. Folglich passt dies zu einer Regel in der Regel l1, dass ein Ausgangswert y zunimmt, und daher wird der Anfangswert des Gewichts, 0,1, mit der Anzahl von Eingangswerten des Netzwerks, zwei, multipliziert. Da der Eingangswert x₂ klein ist, wird ferner eine Ausgabe y unter der Regel l1 klein gemacht. Folglich passt dies zu einer Regel in der Regel l1, dass ein Ausgangswert y abnimmt, und daher wird der Anfangswert des Gewichts, 0,1, mit dem Inversen der Anzahl der Eingangswerte des Netzwerks, 0,5, multipliziert. Folglich wird der Anfangswert des Gewichts der UND-Regel a1 als 0,1 × 2 × 0,5 = 0,1 bestimmt. Ebenso wird das Gewicht der UND-Regel a2 als 0,1 × 2 × 2 = 0,4 bestimmt, und das Gewicht der UND-Regel a3 wird als 0,1 × 0,5 = 0,05 bestimmt. Die so erhaltenen Werte sind jeweils die Anfangswerte der Gewichte dieser Regeln a1–a3 vor dem Lernen.
In der anfänglichen Stufe der Netzwerkanordnung wird jedes Gewicht im Voraus unter Verwendung des von den Experten erhaltenen Wissens bestimmt, wie vorstehend erläutert. Diese Gewichte können jedoch für die Eingangswerte x₁ und x₂ in einigen Fällen nicht geeignet sein. Daher stellt das Fuzzy-Neuronetzwerk 31 der Erfindung die Gewichte in Echtzeit unter Verwendung des aus dem Lernen erhaltenen Wissens während der Steuerung der Heizeinrichtung 15 ein. Der Lernalgorithmus auf der Basis der in der Erfindung verwendeten Rückwärtsausbreitung ist im Neuronetzwerk üblich.
Beim Empfang des Steuersignals von der Oberflächentemperatur-Vergleichseinheit 22 sendet die Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 die Oberflächentemperatur T und die Temperaturänderungsrate ΔT, die für die Berechnung verwendet werden, zur prädiktiven Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 21. Dann berechnet die prädiktive Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 21 invers eine vorausgesagte Heizeinrichtungseinschaltzeit durch Addieren der Oberflächentemperatur T und der Temperaturänderungsrate ΔT und setzt das Ergebnis der Berechnung in der Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 als Ausgangssollwert (nachstehend Lehrerdaten Ot). Die Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 setzt auch die Oberflächentemperatur T und die Temperaturänderungsrate ΔT in das Fuzzy-Neuronetzwerk 31 als Eingangswerte x₁ bzw. x₂ ein und findet den Ausgangswert y.
Dann wird eine Fehlerfunktion E, die ein quadratischer Fehler des Ausgangswerts y und der so gefundenen Lehrerdaten Ot ist, unter Verwendung der nachstehenden Gleichung (9) gefunden. Das Lernen wird durch Feineinstellung der Gewichte Wc_ij, Wg_ij und Wf_p durchgeführt, um die Fehlerfunktion E zu minimieren. E = 12 (Ot – y)2 (9)
Die Gewichte werden durch (1) Finden des Einflusses von jedem der Gewichte Wc_ij, Wg_ij und Wf_p durch teilweise Differenzierung der Fehlerfunktion E mit den Gewichten Wc_ij, Wg_ij und Wf_p und (2) geringfügiges Ändern jedes Gewichts in einer solchen Richtung, die die Fehlerfunktion E verringert, fein eingestellt. Mit anderen Worten, die Fehlerfunktion E wird durch den Ausgangswert y teilweise differenziert, was durch die nachstehende Gleichung (10) ausgedrückt wird, und der Einfluss des Ausgangswerts y auf die Fehlerfunktion E wird gefunden. ∂E∂y = –(Ot – y) (10)
Die Gleichung (10) zeigt auf, dass der Ausgangswert y die Fehlerfunktion E mehr in der positiven Richtung beeinflusst, wenn der Ausgangswert y größer ist als die Lehrerdaten Ot. Um die Fehlerfunktion E zu minimieren, muss folglich der Ausgangswert y in einer solchen Richtung eingestellt werden, die den Einfluss des Ausgangswerts y verringert, d. h. in der negativen Richtung. Wenn der Ausgangswert y die Fehlerfunktion E mehr in der negativen Richtung beeinflusst, wird ebenso der Ausgangswert y in der entgegengesetzten Richtung fein eingestellt, d. h. in der positiven Richtung. Mit anderen Worten, der Wert der Fehlerfunktion E kann durch (1) Finden des Einflusses von jedem der Gewichte Wc_ij, Wg_ij und Wf_p auf die Fehlerfunktion E und (2) Feineinstellen jedes Gewichts in einer zum Einfluss entgegengesetzten Richtung verringert werden.
Insbesondere wird der Einfluss des Gewichts Wf_p auf die Fehlerfunktion E unter Verwendung der nachstehenden Gleichung (11) gefunden und das Gewicht Wf_p wird in einer derartigen Richtung, die den Einfluss verringert, unter Verwendung der nachstehenden Gleichung (12) korrigiert.
wobei α ein Lernparameter ist, der zum Einstellen eines Grades beim Feineinstellen des Gewichts Wf_p verwendet wird.
Als nächstes wird der Einfluss des Gewichts Wg_ij auf die Fehlerfunktion E unter Verwendung der nachstehenden Gleichung (13) gefunden und das Gewicht Wg_ij wird in einer derartigen Richtung, die den Einfluss verringert, unter Verwendung der nachstehenden Gleichung (14) korrigiert.
wobei β wie der Parameter α ein Lernparameter ist, der zum Feineinstellen des Gewichts Wg_ij verwendet wird.
Ferner wird der Einfluss des Gewichts Wc_ij auf die Fehlerfunktion E unter Verwendung der nachstehenden Gleichung (15) gefunden und das Gewicht Wc_ij wird in einer solchen Richtung, die den Einfluss verringert, unter Verwendung der nachstehenden Gleichung (16) korrigiert.
wobei γ ein Lernparameter ist, der zum feinen Ändern des Gewichts Wc_ij verwendet wird. Es ist zu beachten, dass die Lernparameter α, β und γ im Voraus auf der Basis der Experimente bestimmt werden, um eine übermäßige Gewichtskorrektur zu verhindern. Mit anderen Worten, die Lernparameter α, β und γ werden auf solche spezielle Werte gesetzt, die die Fehlerfunktion E minimieren, wenn sie geändert werden. Die Beziehung unter diesen Parametern kann beispielsweise α ≥ β ≥ γ sein. Schließlich werden die Gewichte Wf_p, Wg_ij und Wc_ij unter Verwendung der Gleichungen (17)–(19) mit Einheitskorrekturwerten, die unter Verwendung der Gleichungen (12), (14) und (16) gefunden werden, nämlich ΔWf_p, ΔWg_ij bzw. ΔWc_ij, korrigiert. Wfp(1t + 1) = Wfp(1t) + ΔWfp (17) Wgij(1t + 1) = Wgij(1t) + ΔWgij (18) Wcij(1t + 1) = Wcij(1t) + ΔWcij (19)wobei 1t die Anzahl von Malen des Lernens darstellt. Die Gleichung (17) gibt beispielsweise an, dass der aktuelle Wert Wf_p(1t) unter Verwendung des Einheitskorrekturwerts ΔWf_p korrigiert wird und dessen Ergebnis Wf_p(1t + 1) als folgender Wert ausgegeben wird.
Nachdem die Gewichte Wc_ij, Wg_ij und Wf_p in der obigen Weise fein eingestellt sind, werden die Eingangswerte x₁ und x₂ wieder gegeben, um die Fehlerfunktion E mit den Lehrerdaten Ot zu finden. Das Lernen endet, wenn die Fehlerfunktion E in einen vorbestimmten Bereich, beispielsweise nicht mehr als ±2°C, gelangt oder wenn die Anzahl von Malen des Lernens 1t einen vorbestimmten Wert, beispielsweise 100, erreicht.
Es ist zu beachten, dass die Anzahl von Malen des Lernens in einem solchen Bereich liegt, der wiederholt innerhalb eines Augenblicks durchgeführt werden kann, beispielsweise eine Sekunde, so dass die Lernzeit verringert werden kann. Da die Steuerung der Heizeinrichtung 15 während der Lernperiode unterbrochen wird, gilt, je kürzer die Lernperiode ist, desto schneller ist die Steuerung der Heizeinrichtung 15. Die Hersteller haben jedoch bereits das Lernen unter Verwendung der Standardversuchsdaten vollendet und in der Praxis ist ein Wert der Fehlerfunktion E ziemlich klein. Da das Netzwerk nur ein Stück von Daten lernen muss, besteht überdies keine Schwierigkeit, wenn die Anzahl von Malen des Lernens klein ist. Während der Lernperiode ändert sich die Temperatur der Wärmeschmelzwalze 14 auf Grund von restlicher Wärme oder Abgabewärme. Daher werden, wenn die Lernperiode endet, die Oberflächentemperatur T(n) und die Temperaturänderungsrate ΔT_on(n – 1) zu diesem Zeitpunkt wieder berechnet, so dass das Fuzzy-Neuronetzwerk 31, das gerade das Lernen beendet hat, den Ausgangswert y berechnet.
8 zeigt einen Ablaufplan, der das Steuerverfahren der Heizeinrichtung 15 erläutert. In Schritt 1 wird geprüft, ob der Abtastzeitpunkt der Zeitperiode t(h) gekommen ist oder nicht. Schritt 1 wird wiederholt, bis der Abtastzeitpunkt kommt, und wenn er kommt, geht der Ablauf zu Schritt 2 weiter. In Schritt 2 wird der Ausgangsspannungswert der Temperaturerfassungseinheit 11 von der analogen Form in die digitale Form umgesetzt und wird in die Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 18 geschrieben. In Schritt 3 findet die Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 18 die dem Spannungswert entsprechende Oberflächentemperatur mit Bezug auf die vorstehend erwähnte Spannungs-Temperatur-Umsetzungstabelle. In Schritt 4 berechnet die Oberflächentemperatur-Änderungsraten-Berechnungseinheit 19 die Temperaturänderungsrate unter Verwendung der in Schritt 3 gefundenen Oberflächentemperatur.
In Schritt 5 vergleicht die Oberflächentemperatur-Vergleichseinheit 22 das Gleichgewicht zwischen der in Schritt 3 gefundenen Ist-Oberflächentemperatur und der in Schritt 6, der nachstehend erläutert wird, gefundenen vorhergesagten Oberflächentemperatur mit einem vorbestimmten Wert, beispielsweise ±5°C. Wenn das Temperaturgleichgewicht geringer als ±5° ist, berechnet die Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 die Heizeinrichtungseinschaltzeit in Schritt 7 und steuert den Einschaltbetrieb der Heizeinrichtung 15 mittels der Heizeinrichtungs-Steuerschaltung 17 in Schritt B. Wenn die Heizeinrichtungseinschaltzeit in Schritt 7 berechnet wird, dann sagt die prädiktive Oberflächentemperatur-Berechnungseinheit 21 in Schritt 6 die in Schritt 5 zu verwendende Oberflächentemperatur voraus.
Wenn andererseits das Temperaturgleichgewicht größer ist als ±5°, gibt die Oberflächentemperatureinheit 22 das Steuersignal an die Heizeinrichtungseinschaltzeit-Berechnungseinheit 20 in Schritt 9 aus und das Lernen wird unter Verwendung der Lernparameter α, β und γ durchgeführt. Anschließend wird die Heizeinrichtungseinschaltzeit in Schritt 7 berechnet und der Einschaltbetrieb der Heizeinrichtung 15 wird in Schritt 8 gesteuert. In Schritt 10 wird geprüft, ob die berechnete Einschaltzeit vergangen ist oder nicht. Wenn sie nicht vergangen ist, kehrt der Ablauf zu Schritt 8 zurück, um die Heizeinrichtung 15 eingeschaltet zu halten; ansonsten wird die Heizeinrichtung 15 ausgeschaltet und die Oberflächentemperatur wird abgetastet. Das heißt, wenn ein solcher Abtastzeitpunkt kommt, kehrt der Ablauf zu Schritt 2 zurück und die Oberflächentemperatur T_on(n – 1) zum Einschaltzeitpunkt in 2 wird gefunden.
Wie erläutert wurde, findet die Wärmeschmelzvorrichtung 30 gemäß der Erfindung die Einschaltzeit der Heizeinrichtung 15 unter Verwendung des Fuzzy-Neuronetzwerks 31 und die Gewichte der Verbindungen des Fuzzy-Neuronetzwerks 31 werden durch das sequentielle Lernen korrigiert. Folglich wird die Einschaltzeit der Heizeinrichtung 15 auf eine solche optimale, die kein Überschwingen verursacht, korrigiert. Folglich kann die Fuzzy-Regel in einer einfachen Weise erzeugt werden. Da das Gewicht bei jeder Regel geändert wird, wann immer es erforderlich ist, kann die Fuzzy-Regel überdies flexibel für individuelle Wärmeschmelzvorrichtungen 30 in Abhängigkeit von den Modellen, der gealterten Verzerrung oder den Umgebungen davon geändert werden.
Die Eingangsparameter des Fuzzy-Neuronetzwerks 31 sind die Oberflächentemperatur der Wärmeschmelzwalze 14 und die Temperaturänderungsrate davon. Folglich muss nur die Oberflächentemperatur des Wärmeabgabemittels als Parameter erfasst werden. Dies verringert die Anzahl von Parametererfassungssensoren und verringert daher die Herstellungskosten und vereinfacht die Struktur der Heizeinrichtungs-Steuereinheit. Da nur zwei Eingangsparameter für die Berechnung verwendet werden, kann überdies die Berechnungszeit verringert werden, wodurch es möglich gemacht wird, auf die Temperaturänderung in einer unverzüglicheren Weise zu reagieren.
Jede der Eingangsschicht A und der Mitgliedschaftsschichten B und C des Fuzzy-Neuronetzwerks 31 besitzt eine Struktur, die einen Eingangswert in drei Bereiche G1, G2 und G3 einer Fuzzy-Menge unterteilt, während die Regelschicht D mit UND-Verknüpfungen aller möglichen Verbindungsregeln unter den Bereichen G1, G2 und G3 für jeden der Eingangswerte x₁ und x₂ zusammengefügt wird. Folglich können die Bereiche individuell gesteuert werden und eine Steuerung in Reaktion auf eine komplizierte Änderung kann verwirklicht werden. Wenn eine Eingangsverbindung nicht an die Fuzzy-Regel angepasst ist, die aus der Kenntnis von Experten erhalten wird, kann eine solche Verbindung durch Ändern des Gewichts immer eine passende Verbindung finden. Folglich ermöglicht die Gewichtseinstellung, gefolgt vom sequentiellen Lernen, eine optimale Einschaltzeitsteuerung, selbst wenn das Gewicht nicht auf einen speziellen Wert gesetzt ist.

Claims

Heizeinrichtungs-Steuereinheit zum Steuern eines Einschalt-/Ausschaltbetriebs einer Heizeinrichtung (15), um eine Oberflächentemperatur (T) von Wärmeabgabemitteln (14) zu steuern, die Wärme, die durch die Heizeinrichtung (15) erzeugt wird, durch Wärmeleitung abgeben, wobei die Heizeinrichtungs-Steuereinheit versehen ist mit: Temperaturerfassungsmitteln (18) zum Erfassen einer Ist-Temperatur (T) einer Oberfläche der Wärmeabgabemittel (15); Temperaturänderungsraten-Berechnungsmitteln (19) zum Berechnen einer Temperaturänderungsrate (ΔT(n)) innerhalb einer vorgegebenen Periode (t(n)) unter Verwendung der durch die Temperaturerfassungsmittel (18) erfassten Ist-Temperatur (T); Einschaltzeitberechnungs- und -steuermitteln (20), die eine Fuzzy-Logik enthalten, die von den Temperaturerfassungsmitteln (18) erfasste Ist-Temperatur (T) und die durch die Temperaturänderungsraten-Berechnungsmittel berechnete Temperaturänderungsrate (ΔT(n)) empfangen und eine Zeitperiode (t_on(n)), in der die Heizeinrichtung (15) eingeschaltet ist, unter Verwendung der Fuzzy-Logik berechnen, um einen berechneten Wert auszugeben, wobei die Einschaltzeitberechnungs- und -steuermittel (20) den Einschalt-/Ausschaltbetrieb der Heizeinrichtung (15) anhand des ausgegebenen berechneten Wertes (y) der Fuzzy-Logik steuern, dadurch gekennzeichnet, dass die Fuzzy-Logik ein Fuzzy-Neuronetzwerk (31) enthält, das eine Eingangsschicht (A), eine Mitgliedschafts-Eingangsschicht (B), eine Mitgliedschafts-Ausgangsschicht (C), eine Regelschicht (D) und eine Ausgangsschicht (F) enthält, wobei jede der Schichten (A, B, C, D, F) wenigstens einen Knoten, um in Reaktion auf ein Eingangssignal an den bzw. die Knoten ein Ausgangssignal auszugeben, und mehrere Verbindungen (L, K, J, Q), die den bzw. die Knoten jeder Schicht mit jenem bzw. jenen einer anderen Schicht miteinander verbinden, um ein Signal zwischen den Schichten zu übertragen, besitzt, wobei jede der Verbindungen (L, K, J, Q) zwischen den Schichten (A, B, C, D, F) ihr jeweiliges Gewicht hat, und das entsprechende Gewicht (W_c, W_g, W_f) jeder der Verbindungen die Signalübertragungsgüte zwischen den Knoten angibt und anhand einer Differenz zwischen einem Sollwert und dem ausgegebenen berechneten Wert (y) des Fuzzy-Neuronetzwerks (31) eingestellt wird.
Heizeinrichtungs-Steuereinheit nach Anspruch 1, ferner mit: prädiktiven Berechnungsmitteln (21), um dann, wenn die Heizeinrichtung (15) durch die Einschaltzeitberechnungs- und -steuermittel (20) eingeschaltet wird, eine vorhergesagte Temperatur (O_t) der Oberfläche der Wärmeabgabemittel (14) für eine nächste Zeit, in der die Heizeinrichtung (15) eingeschaltet ist, zu berechnen, wobei die vorhergesagte Temperatur (O_t) unter Verwendung der durch die Temperaturerfassungsmittel (18) erfassten Ist-Temperatur (T) und der durch die Temperaturänderungsraten-Berechnungsmittel (14) berechneten Temperaturänderungsrate (ΔT(n)) berechnet wird; und Vergleichs- und Einstellmitteln (22) zum Berechnen einer Differenz zwischen der Ist-Temperatur (T) und der durch die prädiktiven Berechnungsmittel (21) berechneten vorhergesagten Temperatur (O_t), wobei die Vergleichs- und Einstellmittel (22) dann, wenn die Differenz größer als ein vorgegebener Sollwert ist, das Gewicht jeder Verbindung in dem Fuzzy-Neuronetzwerk (31) in der Weise einstellen, dass die Differenz zwischen dem Sollwert und der Zeitdauer, während der die Heizeinrichtung (15) eingeschaltet ist und die durch die Einschaltzeitberechnungs- und -steuermittel (20) berechnet wird, minimal ist.
Heizeinrichtungs-Steuereinheit nach Anspruch 1, wobei: sowohl die Eingangsschicht (A) als auch die Mitgliedschafts-Eingangsschicht (B) eine Struktur hat, die sowohl die Ist-Temperatur als auch die Temperaturänderungsrate in drei Bereiche (G₁, G₂, G₃) einer Fuzzy-Menge unterteilt; und die Regelschicht (D) UND-Verknüpfungen aller möglichen Verbindungen eines Ausgangswertes von einem Knoten, der einem jeweiligen Bereich der Ist-Temperatur entspricht, und eines Ausgangs eines Knotens, der einem jeweiligen Bereich der Temperaturänderungsrate in der Mitgliedschaftsschicht an die Ausgangsschicht (F) ausgibt.
Heizeinrichtungs-Steuereinheit nach Anspruch 2, wobei die Vergleichs- und Einstellmittel (22) ein Gewicht (W_c) einer Verbindung (L) von der Eingangsschicht (A) zu der Mitgliedschafts-Eingangsschicht (B), ein Gewicht (W_g) einer Verbindung (K) von der Mitgliedschafts-Eingangsschicht (B) zu der Mitgliedschafts-Ausgangsschicht (C) und ein Gewicht (W_f) einer Verbindung (Q) von der Regelschicht (D) zu der Ausgangsschicht (F) einstellen.
Heizeinrichtungs-Steuereinheit nach Anspruch 4, wobei die Eingangsschicht (A) einen ersten Knoten (A₂) zum Empfangen der Ist-Temperatur (T(n)), einen zweiten Knoten (A₄) zum Empfangen der Ist-Temperatur-Änderungsrate (ΔT(n)) und einen dritten Knoten (A₁) zum Empfangen eines festen Wertes enthält, jedes Gewicht (W_c11, W_c12, W_c13, W_c14) der Verbindungen (L) von dem dritten Knoten (A₁) zu der Mitgliedschafts-Eingangsschicht (B) ein Mittelwert einer Mitgliedschaftsfunktion ist, und jedes Gewicht (W_g) der Verbindungen (K) von der Mitgliedschafts-Eingangsschicht (B) zu der Mitgliedschafts-Ausgangsschicht (C) eine Steigung der Mitgliedschaftsfunktion ist.
Heizeinrichtungs-Steuereinheit nach Anspruch 2, wobei: die Temperaturänderungsraten-Berechnungsmittel (19) eine erste Temperaturänderungsrate (ΔT_on(n)) in einer Periode (t_no(n)), in der die Heizeinrichtung (15) eingeschaltet ist, und eine zweite Temperaturänderungsrate (ΔT_off(n)) in einer Periode (t_on(n)), in der die Heizeinrichtung (15) ausgeschaltet ist, berechnen; und die prädiktiven Berechnungsmittel (21) die vorhergesagte Temperatur durch Addieren einer momentanen Ist-Temperatur, eines Produkts aus einer vorhergehenden ersten Temperaturänderungsrate und einer folgenden Periode, in der die Heizeinrichtung (15) eingeschaltet ist, und eines Produkts aus einer vorhergehenden zweiten Temperaturänderungsrate und einer folgenden Periode, in der die Heizeinrichtung (15) ausgeschaltet ist, berechnen.
Heizeinrichtungs-Steuereinheit nach Anspruch 1, wobei die Regelschicht (D) mehrere Knoten (D1–D9) besitzt, wovon jeder der Verarbeitung eines Signals anhand seiner jeweiligen Fuzzy-Regeln dient; und die Ausgangsschicht (F) einen Knoten (F₁) zum Ausgeben der Zeitperiode, in der die Heizeinrichtung eingeschaltet ist, besitzt, wobei der Knoten (F₁) der Ausgangsschicht (F) mit einer Ausgangsseite jedes der Knoten der Regelschicht (D) verbunden ist.
Heizeinrichtungs-Steuereinheit nach Anspruch 7, wobei die Ist-Temperatur und die Temperaturänderungsrate in die Eingangsschicht (A) eingegeben werden; und die Mitgliedschafts-Eingangsschicht (B) und die Mitgliedschafts-Ausgangsschicht (C) zwischen der Eingangsschicht (A) und der Regelschicht (D) vorgesehen sind, um die Ist-Temperatur und die Temperaturänderungsrate in eine Fuzzy-Variable unter Verwendung einer Mitgliedschaftsfunktion (G) umzusetzen.
Heizeinrichtungs-Steuereinheit nach Anspruch 1, ferner mit: prädiktiven Berechnungsmitteln (21), um dann, wenn die Heizeinrichtung (15) durch die Einschaltzeitberechnungs- und -steuermittel (20) eingeschaltet wird, eine vorhergesagte Temperatur der Oberfläche der Wärmeabgabemittel (14) für eine nächste Zeit, in der die Heizeinrichtung (15) eingeschaltet ist, zu berechnen, wobei die vorhergesagte Temperatur (O_t) unter Verwendung der durch die Temperaturerfassungsmittel (18) erfassten Ist-Temperatur (T) und der durch die Temperaturänderungsraten-Berechnungsmittel (19) berechneten Temperaturänderungsrate (ΔT(n)) berechnet wird; und Vergleichs- und Einstellmitteln (22) zum Berechnen einer Differenz zwischen der durch die Temperaturerfassungsmittel (18) erfassten Ist-Temperatur (T) und der durch die prädiktiven Berechnungsmittel (21) berechneten vorhergesagten Temperatur (O_t), wobei sie dann, wenn die Differenz größer als ein vorgegebener Wert ist, ein Gewicht einer Verbindung in dem Fuzzy-Neuronetzwerk (31) einstellen, um die Differenz minimal zu machen.