JP2559878B2

JP2559878B2 - ファジィ制御器

Info

Publication number: JP2559878B2
Application number: JP2071165A
Authority: JP
Inventors: 有理大和田; 信雄渡部; 旭川村; 竜介益岡; 和雄浅川; 成典松岡; 浩之岡田
Original assignee: Fujitsu Ltd; Fuji Facom Corp
Current assignee: Fujitsu Ltd; Fuji Facom Corp
Priority date: 1990-03-20
Filing date: 1990-03-20
Publication date: 1996-12-04
Anticipated expiration: 2011-12-04
Also published as: JPH03271805A

Description

【発明の詳細な説明】〔概要〕ファジィ制御ルールに従って制御状態量に対応する制
御操作量を算出して出力するファジィ制御器に関し、ファジィ制御ルールの前件部演算として激烈積の演算
機能を実現しつつ、従来から使用されている論理積演算
への変更も容易に可能ならしめることを目的とし、前件部演算手段を、入力信号値を分配する入力ユニッ
トと、前段層からの入力と該入力に対して乗算されるべ
き内部状態値とを受け取って積和値を得るとともに、該
積和値を関数変換することで出力を得る基本ユニットと
を構成単位として、複数の入力ユニットを入力層とし、
かつ１つ又は複数の基本ユニットを中間層として１又は
複数段の中間層を備え、かつ１つの基本ユニットを出力
層とし、入力層と最前段の中間層との間、中間層相互間
及び最終段の中間層と出力層との間で内部結合が構成さ
れるとともに、該内部結合の内部状態値として出力値か
ら入力信号値の激烈積値が出力されることになる値が設
定される階層ネットワーク構造部でもって構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、ファジィ制御ルールに従ってファジィ推論
を実行することで制御状態量に対応する制御操作量を算
出して出力するファジィ制御器に関し、特に、ファジィ
制御ルール中に記述される前件部演算として激烈積の演
算機能を実現しつつ、従来から使用されている論理積演
算への変更も容易に可能ならしめるファジィ制御器に関
する。

新しい制御処理方式として、ファジィ制御が普及しつ
つある。このファジィ制御は、人間の判断等のあいまい
さを含む制御アルゴリズムをif−then形式で表現し、フ
ァジィ推論に従ってこの制御アルゴリズムを実行してい
くことで、検出される制御状態量からの制御操作量を算
出して制御対象を制御していくものである。このファジ
ィ制御を実現するファジィ制御器は、制御アルゴリズム
のもつあいまいさを吸収するために、制御アルゴリズム
中に記述される演算機能を容易に変更できるような構成
にしていく必要がある。

〔従来の技術〕

ファジィ制御ルールは、 if x₁ is big and x₂ is small then y₁ is bigとい
う形式（IF部は前件部と呼ばれて、温度データ等の制御
状態量についての条件を記述する部分であり、THEN部は
後件部と呼ばれて、操作端等の制御操作量についての条
件を記述する部分である）に従って制御論理を記述する
ものであって、ファジィ制御器は、制御対象の制御論理
として用意されるこのような複数のファジィ制御ルール
を管理するとともに、各ファジィ制御ルール中に記述さ
れる「大きい」とか「小さい」とかいうようなあいまい
な言語表現の意味をメンバーシップ関数として定量化し
て管理する構成を採ることになる。

そして、ファジィ制御器は、制御対象から温度データ
や水位データ等の制御状態量が与えられると、先ず最初
に、管理している制御状態量のメンバーシップ関数（前
件部メンバーシップ関数となる）から与えられた制御状
態量がもつメンバーシップ関数値（真理値）を算出す
る。次に、最小値を選択するという前件部演算に従っ
て、各ファジィ制御ルールにおける後件部に対しての適
用値を決定する処理を実行する。すなわち、上述のファ
ジィ制御ルールの例で説明するならば、「x₁ is big」
の真理値が“0.8"で、「x₂ is small」の真理値が“0.
5"である場合には、前件部演算に従って、この“0.5"を
そのファジィ制御ルールの後件部に対しての適用値とし
て決定するよう処理するのである。

続いて、ファジィ制御器は、最大値を選択するという
後件部演算に従って、同一の制御操作量の同一のメンバ
ーシップ関数（後件部メンバーシップ関数となる）につ
いて与えられる各ファジィ制御ルールの後件部に対して
の適用値から、そのメンバーシップ関数に対しての適用
値を決定する処理を実行する。すなわち、上述のファジ
ィ制御ルールで後件部の「y₁ is big」に対して“0.5"
を適用値とし、一方、別のファジィ制御ルールでもって
「y₁ is big」に対して“0.6"を適用値とする場合に
は、後件部演算に従って、この“0.6"を制御操作量y₁の
「big」のメンバーシップ関数に対しての適用値として
決定するよう処理するのである。

続いて、ファジィ制御器は、決定された適用値に従っ
て制御操作量のメンバーシップ関数を縮小するととも
に、同一の制御操作量についてのこの縮小されたメンバ
ーシップ関数の関数和の図形の重心を求める等の処理に
従って、ファジィ推論値である制御操作量を算出して操
作端等に出力するという処理を実行することになる。す
なわち、制御操作量y₁の「big」のメンバーシップ関数
をその決定された適用値に従って縮小し、別のファジィ
制御ルールから求められる制御操作量y₁の「small」等
のメンバーシップ関数をその決定された適用値に従って
縮小するとともに、それらのメンバーシップ関数の関数
和の図形の重心を求める等の処理に従って、ファジィ制
御器としての出力となる制御操作量を算出するよう処理
するのである。

このような構成を採るファジィ制御器にあって、従来
では、上述したように、入力信号値の最小値を選択して
出力するという演算処理を実行する前件部演算機能を備
えるよう構成していた。そして、この前件部演算機能を
プログラム手段でもって実装するよう構成していた。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、ファジィ制御ルールは、制御対象の制
御に熟知しているオペレータの対象プロセスに関する知
識に従って生成されるものである。これから、最初から
所望の制御を実現できるファジィ制御ルールを生成する
という訳にはいかないというのが実情であり、生成した
ファジィ制御ルールをシミュレーションや現地テストに
より評価しながら試行錯誤的にチューニングしていくこ
とで、制御対象に適合したファジィ制御ルールにと完成
させていくという手順をとらざるを得ない。

これから、前件部演算機能も、入力値の最小値を選択
して出力するという論理積演算ではなくて、別の種類の
演算機能のものが必要になることが起こる。しかるに、
従来のファジィ制御器では論理積演算の前件部演算機能
しか備えていないために、このような要求に応ずること
ができないという問題点があった。この要求に対処する
ためには、必要となる前件部演算機能をサブルーチンと
して予め装置内に用意することで対応できるのではある
が、このような対応方法を採用するとメモリ容量を圧迫
する等といった別の問題点がでてくることになる。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、
ファジィ制御ルール中に記述される前件部演算として激
烈積の演算機能を実現しつつ、更に従来から使用されて
いる論理積演算への変更も容易に実現できるようにする
新たなファジィ制御器の提供を目的とするものである。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理構成図である。

図中、10は本発明を具備するファジィ制御器、11はフ
ァジィルール管理部であって、制御対象に対しての制御
論理を記述するファジィ制御ルールを管理するもの、12
はファジィルール選択部であって、ファジィルール管理
部11の管理するファジィ制御ルールを処理対象とすべく
順次選択するもの、13は前件部メンバーシップ関数管理
部であって、ファジィ制御ルール中に記述される制御状
態量に関しての言語的表現を定量化する前件部メンバー
シップ関数の真理値を管理するもの、14は後件部メンバ
ーシップ関数管理部であって、ファジィ制御ルール中に
記述される制御操作量に関しての言語的表現を定量化す
る後件部メンバーシップ関数の真理値を管理するもの、
15は入力データ受付部であって、制御対象から採取され
る制御状態量データの受付処理を実行するもの、16は前
件部真理値算出部であって、選択されたファジィ制御ル
ールを処理単位として、入力されてくる制御状態量がも
つ前件部メンバーシップ関数の真理値を算出するもの、
17は前件部演算部であって、算出された前件部メンバー
シップ関数の真理値に対して前件部演算を施すことで処
理対象のファジィ制御ルールの後件部に対しての適用値
を決定するもの、18は後半部演算部であって、同一の後
件部メンバーシップ関数について与えられる各ファジィ
制御ルールの後件部に対しての適用値から、その後件部
メンバーシップ関数に対しての適用値を決定するもの、
19は推論値算出部であって、前件部演算部17の出力する
同一の後件部を持たないファジィ制御ルールについての
適用値と、後件部演算部18の出力する同一の後件部を持
つファジィ制御ルールについての適用値とを入力とし
て、例えば、それらの適用値に従って、後件部メンバー
シップ関数を縮小するとともに、その縮小された後件部
メンバーシップ関数の関数和の図形重心を求めることで
ファジィ推論値である制御操作量データを算出するもの
である。

本発明の前件部演算部17は、１つ又は複数の入力と該
入力に対して乗算されるべき内部状態値とを受け取って
積和値を得るとともに、該積和値を関数変換することで
出力値を得る複数の基本ユニット１の階層ネットワーク
構造により構成されて前件部演算を実行する階層ネット
ワーク構造部20と、この階層ネットワーク構造部20の階
層ネットワーク構造の内部結合に割り付けられる内部状
態値を管理する内部状態値管理部21とから構成される。
この階層ネットワーク構造部20は、基本ユニット１と入
力信号値を分配する入力ユニット１′とを構成単位にし
て、複数の入力ユニット１′−ｈにより構成される入力
層と、１つ又は複数の基本ユニット１−ｉにより構成さ
れて１つ又は複数段設けられる中間層と、１つの基本ユ
ニット１−ｉにより構成される出力層とを備えるととも
に、入力ユニット１′−ｈと基本ユニット１−ｉとの間
と、基本ユニット１−ｉの相互間と、基本ユニット１−
ｉと基本ユニット１−ｊとの間を相互に内部結合する階
層ネットワーク構造を採る。そして、内部状態値管理部
21は、階層ネットワーク構造部20が入力信号値の激烈積
値を出力するよう動作することになる内部状態値の値を
管理する構成を採る。

〔作用〕

本発明の階層ネットワーク構造部20は、自分自身のも
つ階層ネットワーク構造とその階層ネットワーク構造の
内部結合に割り付けられた内部状態値とにより規定され
るデータ変換機能に従って、入力層に入力されてくる入
力信号値の激烈積値を算出して後件部演算部18に出力す
るよう動作する。すなわち、入力値としてz₁,z₂,…,z_n
（０≦z_i≦１）が入力されてくるときに、下記のYager
の式においてｐ＝0.5とおくことで定義される限界積値
Ｙを算出して出力する。

Ｙ＝z₁∧z₂∧…∧z_n ＝１−［１∧（（１−z₁）^ｐ＋（１−z₂）^ｐ＋… ＋（１−z_n）^ｐ）^1/P］このように、本発明の前件部演算部17は、前件部真理
値算出部16により算出された前件部メンバーシップ関数
の真理値の激烈積値を算出して後件部に対しての適用値
として決定するよう処理するものであることから、従来
の論理積演算を実行する前件部演算機能では適切な制御
を実行できないような場合に対して、より適切な制御を
実現する途を与えることになる。

そして、この階層ネットワーク構造部20のデータ変換
機能は、階層ネットワーク構造が同一であっても、内部
結合に割り付けられる内部状態値の値を変更することで
その演算内容を自在に変更できるという特徴があること
から、内部状態値管理部21に入力信号値の論理積を出力
するよう動作する内部状態値の値を登録することで、直
ちに従来のファジィ制御器と同一構成に戻すことも可能
になるのである。

〔実施例〕

以下、実施例に従って本発明を詳細に説明する。

第２図に、本発明の一実施例を図示する。第１図で説
明したように、図中の16は前件部真理値算出部、17は前
件部演算部、20は階層ネットワーク構造部、21は内部状
態値管理部である。

前件部真理値算出部16は、入力されてくる制御状態量
がもつ前件部メンバーシップ関数の真理値を算出するよ
う処理する。すなわち、選択されたファジィ制御ルール
の前件部が、制御状態量X₁,X₂,X_nに関して、 IF X₁ is Small, X₂ is Medium,…,X_n is Bigという
記述をしていて、これに対して、制御対象から、 X₁＝A₁,X₂＝A₂,…,X_n＝A_n という制御状態量データが与えられたとすると、前件部
真理値算出部16は、第２図に示すように、制御状態量X₁
の「Small」を定量化するメンバーシップ関数に従ってA
₁という値がもつメンバーシップ関数値Z₁を特定し、制
御状態量X₂の「Medium」を定量化するメンバーシップ関
数に従ってA₂という値がもつメンバーシップ関数値Z₂を
特定し、制御状態量X_nの「Big」を定量化するメンバー
シップ関数に従ってA_nという値がもつメンバーシップ関
数値Z_nを特定する処理を行う。なお、第２図では説明の
便宜上、これらのメンバーシップ関数値（真理値）が並
列的に求まるもので図示したが、実際には時系列に１つ
ずつ求められることになる。

階層ネットワーク構造部20は、この前件部真理値算出
部16から与えられる真理値に対して激烈積演算を実行す
る前件部演算を施すことで、その真理値の算出対象とな
ったファジィ制御ルールの後件部に対しての適用値を決
定するよう処理することになる。

第３図に、階層ネットワーク構造部20を構成すること
になる基本ユニット１の基本構成を図示する。この図に
示すように、基本ユニット１は、多入力一出力系となっ
ており、複数の入力に対し夫々の内部結合の重み値（第
１図で説明した内部状態値に対応するもの）を乗算する
乗算処理部２と、それらの全乗算結果を加算する累算処
理部３と、この累算値に非線型の閾値処理を施して一つ
の最終出力を出力する閾値処理部４とを備えるものであ
って、ｈ層を前段層としｉ層を後段層とすると、ｉ層の
ｉ番目の基本ユニット１の累算処理部３では下記の
（１）式の演算を実行し、閾値処理部４では下記の
（２）式の演算を実行するよう処理する。

y_pi＝1/（１＋exp（−x_pi＋θ_ｉ））（２）式但し、 h:h層のユニット番号 p:入力信号のパターン番号 θ_i:i層のｉ番ユニットの閾値 W_ih:h−ｉ層間の内部結合の重み値 y_ph:p番目パターンの入力信号に対するｈ層のｈ番ユニ
ットからの出力そして、階層ネットワーク構造部20は、このような構
成を採る基本ユニット１と前件部真理値算出部16の算出
する真理値を分配する入力ユニット１′とを構成単位に
して、第４図に示すように、複数個の入力ユニット１′
−ｈにより構成される入力層と、１つ又は複数個の基本
ユニット１−ｉにより構成されて１つ又は複数段設けら
れる中間層（この実施例では１段）と、１つの基本ユニ
ット１−ｊにより構成される出力層とを備えるととも
に、入力ユニット１′−ｈと基本ユニット１−ｉとの間
と、基本ユニット１−ｉの相互間と、基本ユニット１−
ｉと基本ユニット１−ｊとの間を相互に内部結合するこ
とで構成される階層ネットワーク構造を持つよう構成さ
れる。ここで、入力ユニット１′−ｈのユニット数は、
前件部演算部17を１つの階層ネットワーク構造部20で実
装する場合には、最も多くの前件部条件を記述するファ
ジィ制御ルールのその条件数（すなわち、求められる真
理値数）に合わせられて用意されることになる。

このように構成される階層ネットワーク構造部20は、
階層ネットワーク構造とその階層ネットワーク構造の内
部結合により割り付けられる重み値とにより規定される
データ変換機能に従って、入力されてくる入力信号を対
応の出力信号に変換する処理を実行する機能を発揮する
ことになり、このデータ変換機能に従って前件部演算を
実行するよう処理することになる。本発明では、この階
層ネットワーク構造部20のデータ変換機能に従い、前件
部演算部17が入力信号値の激烈積値を算出して出力する
ことになるよう構成するものである。

階層ネットワーク構造部20は、プログラム手段、ハー
ドウェア手段のいずれにより構成することも可能である
が、ハードウェア手段で構成する場合には、本出願人が
出願した「特願昭63−216865号（昭和63年８月31日出
願、“ネットワーク構成データ処理装置”）」で開示し
たものを用いることが可能である。

すなわち、基本ユニット１は、第５図に示すように、
入力スイッチ部７を介して入力される前段層からの出力
と重み値保持部８が保持する重み値とを乗算する乗算型
D/Aコンバータ2aと、乗算型D/Aコンバータ2aの出力値と
前回の累算値とを加算して新たな累算値を算出するアナ
ログ加算器3aと、アナログ加算器3aの加算結果を保持す
るサンプルホールド回路3bと、累算処理が終了したとき
にサンプルホールド回路3bの保持データを非線形変換す
る非線型関数発生回路4aと、後段層への出力となる非線
型関数発生回路4aのアナログ信号値をホールドする出力
保持部５と、出力保持部５の保持データを出力する出力
スイッチ部６と、これらの各処理部を制御する制御回路
９とを備えることで実現される。

そして、階層ネットワーク構造部20は、この構成を採
る基本ユニット１が、第６図に示すように、１本の共通
なアナログバス70でもって電気的に接続される構成で実
現される。ここで、図中、71は基本ユニット１の重み値
保持部８に重み値を与える重み出力回路、72は入力ユニ
ット１′に対応する初期信号出力回路、73はデータ転送
の制御信号である同期制御信号を重み出力回路71、初期
信号出力回路72及び制御回路９に伝える同期制御信号
線、74は同期制御信号を送出する主制御回路である。

この構成の階層ネットワーク構造部20において、主制
御回路74は、前段層の基本ユニット１を時系列的に順次
選択するとともに、この選択処理と同期させて、選択さ
れた基本ユニット１の出力保持部５が保持する最終出力
をアナログバス70を介して時分割の送信形式に従って後
段層の基本ユニット１の乗算型D/Aコンバータ2aに対し
て出力するよう処理する。この入力を受け取ると、後段
層の基本ユニット１の乗算型D/Aコンバータ2aは、対応
する重み値を順次選択して入力値と重み値との乗算処理
を行い、アナログ加算器3aとサンプルホールド回路3bと
により構成される累算処理部３はこの乗算値を順次累算
していく。続いて、前段層の基本ユニット１に関しての
すべての累算処理が終了すると、主制御回路74は、後段
層の基本ユニット１の非線型関数発生回路4aを起動して
最終出力の算出を行い、出力保持部５がこの変換処理結
果の最終出力を保持するよう処理する。そして、主制御
回路74は、この後段層を新たな前段層として次の後段層
に対して同様の処理を繰り返していくことで、入力パタ
ーン（入力信号）に対応する出力パターン（出力信号）
が出力されるべく処理するのである。

階層ネットワーク構造部20は、その階層ネットワーク
構造が固定的な場合にあっても、その階層ネットワーク
構造の内部結合に割り付けられる重み値に従ってそのデ
ータ変換機能を設定できるという特徴がある。本発明で
は、この特徴を利用して、前件部演算部17が激烈積演算
を実行することになるよう構成するものである。

第７図に、この階層ネットワーク構造部20の内部結合
に割り付けられる重み値を学習するための学習システム
の一実施例を図示する。次に、この学習システムの実施
例に従って、階層ネットワーク構造部20の内部結合の重
み値を決定するための学習処理について詳細に説明す
る。

第７図において、30は計算機上に構築される階層ネッ
トワーク・シミュレータであって、階層ネットワーク構
造部20のデータ処理機能を模擬するもの、40は学習信号
提示装置であって、階層ネットワーク構造部20の内部結
合の重み値の学習のために用いる学習信号群（学習提示
信号と学習教師信号との対を基本単位とする）を管理
し、更に、その学習信号群の内の学習提示信号を階層ネ
ットワーク・シミュレータ30に提示するとともに、学習
教師信号を後述する学習処理装置50に提示するものであ
る。この処理の実現のために、学習信号提示装置40は、
学習信号群を管理する学習信号格納部41と、学習信号格
納部41から学習用の学習信号を読み出して、その内の学
習提示信号を階層ネットワーク・シミュレータ30に提示
するとともに、対をなすもう一方の学習教師信号を後述
する学習処理装置50と次に説明する学習収束判定部43に
提示する学習信号提示部42と、階層ネットワーク・シミ
ュレータ30から出力される出力信号と学習信号提示部42
からの学習教師信号とを受けて、階層ネットワーク・シ
ミュレータ30のデータ処理機能の誤差が許容範囲に入っ
たか否かを判定して、その判定結果を学習信号提示部42
に通知する学習収束判定部43とを備えることになる。

50は階層ネットワーク構成データ処理装置の重み値の
学習アルゴリズムとして知られているバック・プロパゲ
ーション法を実装する学習処理装置であって、学習信号
提示装置40による学習提示信号の提示に応答して出力さ
れる階層ネットワーク・シミュレータ30からの出力信号
群と、学習信号提示装置40から提示される学習教師信号
群との間の誤差値を算出し、該誤差値に基づいて学習対
象とされる重み値を順次更新していくことで該誤差値が
許容範囲となる内部結合の重み値を学習するものであ
る。

すなわち、学習処理装置50は、バック・プロパゲーシ
ョン法に従い、第４図に示すｈ層−ｉ層−ｊ層という３
層構造の階層ネットワーク構造部20で説明するならば、
学習用の入力信号（学習提示信号）が提示されたときに
出力される出力層からの出力信号y_pjと、その出力信号y
_pjのとるべき信号である学習教師信号d_pjとが定まる
と、先ず最初に、出力信号y_pjと学習教師信号d_pjとの差
分値〔d_pj−y_pj〕を算出し、次に、 α_pj＝y_pj（１−y_pj）（d_pj−y_pj）を算出し、続いて、に従って、ｉ層−ｊ層間の重み値の更新量ΔW_ji（ｔ）
を算出する。ここで、ｔは学習回数を表しており、前回
の更新サイクル時に決定された重み値の更新量に係るも
のを加算するのは学習の高速化を図るためである。

続いて、学習処理装置50は、算出したα_pjを用いて、
先ず最初に、を算出し、次に、に従って、ｈ層−ｉ層間の重み値の更新量ΔW_ih（ｔ）
を算出する。続いて、この算出した更新量に従って次の
更新サイクルのための重み値 W_ji（ｔ）＝W_ji（ｔ−１）＋ΔW_ji（ｔ） W_ih（ｔ）＝W_ih（ｔ−１）＋ΔW_ih（ｔ）を決定していく方法を繰り返していくことで、学習提示
信号が提示されたときに出力される出力層からの出力信
号y_pjと、その出力信号y_pjのとるべき信号である学習教
師信号d_pjとが一致することになる重み値W_ji,W_ih及び閾
値θ_i,θ_ｊを学習することになる。

なお、本出願人は、先に出願の「特願昭62−333484号
（昭和62年12月28日出願、“ネットワーク構成データ処
理装置”）」で開示したように、入力側のｈ層に常に
“1"を出力するとともにその出力に対して閾値θを重み
値として割り付けるユニットを設けることで、閾値θを
重み値Ｗの中に組み込んで閾値θを重み値として扱うよ
うにすることを提案した。これから、閾値θの学習もま
た重み値Ｗの学習と同様の学習処理により学習されるこ
とになる。

階層ネットワーク・シミュレータ30は、第７図に示す
ように、階層ネットワーク構造部20の入力ユニット１′
及び基本ユニット１の内部結合関係を管理するネットワ
ーク構造管理部31と、演算処理全体の制御を実行する演
算制御部32と、階層ネットワーク構造部20の入力ユニッ
ト１′及び基本ユニット１の各ユニットに入力される入
力値を一時的に展開する入力データ展開部33と、各内部
結合に割り付けられる重み値を管理する重み値管理部34
と、基本ユニット１の演算機能を模擬すべく備えられる
演算実行部35と、演算実行部35の演算結果を管理する出
力データ管理部36とを備えるよう構成される。そして、
この演算実行部35は、重み値と入力値との乗算値を算出
する乗算値算出部37と、この乗算値算出部37の算出値の
総和値を算出する総和値算出部38と、この総和値算出部
38の算出値を閾値処理する閾値算出部39とを備えるよう
構成される。

このように構成されることで、階層ネットワーク・シ
ミュレータ30は、ファジィ制御器に実装されている階層
ネットワーク構造部20の実行するデータ処理機能を模擬
することになる。なお、階層ネットワーク構造部20をプ
ログラム手段で構成するときには、例えば、このような
階層ネットワーク・シミュレータ30を用いることで実現
することが可能である。

階層ネットワーク構造部20を激烈積演算を実行するも
のとして構築するために、ユーザは、先ず最初に、激烈
積演算の入出力信号関係を生成して学習信号提示装置40
の学習信号格納部41に登録する処理を実行する。すなわ
ち、入力信号とそれらの入力信号の激烈積値を出力信号
とする入出力信号関係を生成して、学習信号格納部41に
登録する処理を行うのである。

２つの値z₁,z₂（０≦z_i≦１）に対してのに対しての
激烈積値Ｙは、 :z₁＝１のとき、Ｙ＝z₂ :z₂＝１のとき、Ｙ＝z₁ :z₁,z₂＜１のとき、Ｙ＝０で表されることになる。これから、第８図に、階層ネッ
トワーク構造部20の入力層の入力ユニット１′−ｈのユ
ニット数が２個である場合におけるこの激烈積演算の入
出力信号関係を図示する。この第８図の例では、100個
の入出力信号関係を生成した例を示してある。

続いて、ユーザは、登録された入出力信号関係の内の
入力信号を学習提示信号とし、これに対応付けられる出
力信号を学習教師信号として用いることを指示して学習
信号提示装置40を起動するとともに、この起動処理に対
応させて学習処理装置50を起動することで、階層ネット
ワーク・シミュレータ30の重み値管理部34の重み値がこ
の入出力信号関係を実現することになるべく学習に入る
ことを指示する。

この起動指示に従い、階層ネットワーク・シミュレー
タ30はファジィ制御器に実装（あるいは実装予定）され
ている階層ネットワーク構造部20として動作して、提示
される学習提示信号をその重み値により規定されるデー
タ変換機能に従って変換して出力していくとともに、学
習処理装置50は、この階層ネットワーク・シミュレータ
30からの出力信号を受けて上述のバック・プロパゲーシ
ョン法に従って内部結合の重み値（重み値管理部34で管
理される）を更新し、学習信号提示装置40は、階層ネッ
トワーク・シミュレータ30からの出力信号が学習教師信
号と概略一致するまで、学習信号の提示を繰り返してい
く処理を行うことになる。この処理により、登録された
激烈積演算の入出力信号関係を実現する階層ネットワー
ク構造部20の内部係合の重み値が階層ネットワーク・シ
ミュレータ30の重み値管理部34に格納されることにな
る。

第９図ないし第11図に、第８図に示した入出力信号関
係を学習信号として用いて学習を実行した場合の学習デ
ータを図示する。ここで、第９図は、学習回数が０回
（すなわち、学習開始時）における各学習提示信号の提
示に対しての階層ネットワーク・シミュレータ30の出力
信号データ、第10図は、学習回数が5000回における各学
習提示信号の提示に対しての階層ネットワーク・シミュ
レータ30の出力信号データ、第11図は、学習回数が1394
9回における各学習提示信号の提示に対しての階層ネッ
トワーク・シミュレータ30の出力信号データを表してい
る。ここで、この学習は、階層ネットワーク構造部20の
中間層が１段構成の10ユニットからなるもので行った。
また、学習の開始時には、各内部結合の重み値（閾値も
含む）の初期値として乱数発生手段により発生される乱
数値を割り付けた。この図では、例えば、第８図の学習
信号の「B10」の学習提示信号を階層ネットワーク・シ
ミュレータ30に与えたときに、学習回数が13949回のと
きには階層ネットワーク・シミュレータ30から“0.193"
が出力されたことを表している。ここで、この“0.193"
に括弧書きで対応付けられている“0.200"は「B10」の
学習教師信号である。

第12図に、学習回数と階層ネットワーク・シミュレー
タ30のデータ処理機能の誤差をプロットしたものを図示
する。この図に示すように、学習回数が5000回を越える
と、第８図の学習信号の提示に対して、階層ネットワー
ク・シミュレータ30は概略それに対応する学習教師信号
を出力することになる。そして、この状態になると、学
習信号にないものが提示されるときにあっても、激烈積
演算の内容に近いそれらしい出力信号を出力するよう動
作することになる。

第13図に、学習回数が13949回のときにおける階層ネ
ットワーク構造部20の各内部結合に割り付けられる重み
値及び閾値（階層ネットワーク・シミュレータ30の重み
値管理部34で管理される）の学習値を図示する。ここ
で、“−2.305902"は、入力層の第１ユニットと中間層
の第１ユニットとの間の内部結合の重み値、“−1.5300
34"は、出力層のユニットと中間層の第１ユニットとの
間の内部結合の重み値、“0.755538"は、中間層の第１
ユニットの閾値、“16.554665"は出力層のユニットの閾
値を表している。

第11図及び第12図から分かるように、この第13図に示
す重み値及び閾値をファジィ制御器に実装されている階
層ネットワーク構造部20の内部状態値管理部21に登録す
れば、その階層ネットワーク構造部20により演算処理を
実行する前件部演算部17は、前件部真理値算出部16によ
り算出された真理値の激烈積値を算出して出力するとい
う前件部演算を実行することになる。

この前件部演算部17が実行する激烈積演算処理の実行
により、従来のファジィ制御器が用いる論理積演算の前
件部演算では適切な制御を実行できないことが起こるこ
とがある場合にあっても、より適切な制御を実行できる
ようにする途が与えられることになる。

一方、内部状態値管理部21に対して、第14図に示す論
理積演算の入出力関係を規定する学習信号により求めら
れた第15図の重み値及び閾値が登録されると、階層ネッ
トワーク構造部20からは、第14図の学習提示信号の入力
に対して、第16図に示すような入力信号の論理積値を与
える出力信号が出力されることになる。このように、本
発明では、ファジィ制御ルール中に記述される前件部演
算として激烈積の演算機能を実現しつつ、単に内部状態
値管理部21の管理データを変更するだけでもって、従来
のファジィ制御器が備える論理積演算の前件部演算に戻
すことも可能となるのである。

図示実施例について説明したが、本発明はこれに限定
されるものではない。例えば、実施例では２入力の前件
部演算部17に対しての適用例で説明したが、２入力に限
られることなく更に多入力のものに対してもそのまま適
用できる。また、基本ユニット１の演算処理は、閾値変
換処理に限られるものでない。また、本出願人は、先に
出願の「特願昭63−227825号（昭和63年９月12日出願、
“ネットワーク構成データ処理装置の学習処理方
式”）」で、バック・プロパゲーション法の改良を図っ
てより短時間で重み値の学習処理を実現できるようにす
る発明を開示したが、本発明はこのような改良されたバ
ック・プロパゲーション法やバック・プロパゲーション
法以外の別の重み値の学習方式も利用することができ
る。そして、シミュレータ等を利用することなく、ファ
ジィ制御器に実装する階層ネットワーク構造部20そのも
のを利用して、重み値及び閾値の学習を行うようにする
のであってもよいのである。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、ファジィ制御
ルールの前件部演算として激烈積の演算機能を実現しつ
つ、従来から使用されている論理積演算への変更も容易
に可能となるファジィ制御器を構築できるようになるこ
とから、より制御対象に適合したファジィ制御器を構成
することができるとともに、従来のファジィ制御器とし
て動作させる必要がある場合に対しても容易に対応でき
ることになる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理構成図、第２図は本発明の一実施例、第３図は基本ユニットの基本構成図、第４図は階層ネットワーク構造部の基本構成図、第５図は基本ユニットの一実施例、第６図は階層ネットワーク構造部の一実施例、第７図は本発明が使用する学習システムの説明図、第８図は生成する学習信号の説明図、第９図、第10図、第11図及び第12図は学習データの説明
図、第13図は重み値及び閾値の学習データの説明図、第14図は論理積演算を割り付けるときに生成する学習信
号の説明図、第15図は論理積演算の重み値及び閾値の学習データの説
明図、第16図は論理積演算機能として動作させるときの出力デ
ータの説明図である。図中、１は基本ユニット、１′は入力ユニット、10はフ
ァジィ制御器、16は前件部真理値算出部、17は前件部演
算部、18は後件部演算部、20は階層ネットワーク構造
部、21は内部状態値管理部、30は階層ネットワーク・シ
ミュレータ、40は学習信号提示装置、50は学習処理装置
である。

フロントページの続き (72)発明者川村旭神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地富士通株式会社内 (72)発明者益岡竜介神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地富士通株式会社内 (72)発明者浅川和雄神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地富士通株式会社内 (72)発明者松岡成典東京都日野市富士町１番地富士ファコム制御株式会社内 (72)発明者岡田浩之東京都日野市富士町１番地富士ファコム制御株式会社内 (56)参考文献特開平２−292602（ＪＰ，Ａ) 特開平３−134704（ＪＰ，Ａ) 特開平３−222003（ＪＰ，Ａ) 国際公開89／11684（ＷＯ，Ａ) 菅野「ファジイ制御」（昭63．５. 30）日刊工業新聞社寺野ら「応用ファジイシステム入門」（平１．９．20）オーム社

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】ファジィ制御ルールを単位として、入力さ
れる制御状態量についてのメンバーシップ関数値を算出
する前件部真理値算出部（16）と、該前件部真理値算出
部（16）の算出値に論理演算を施して出力値を得る前件
部演算部（17）と、該前件部演算部（17）の出力する同
一の後件部を持つファジィ制御ルールについての出力値
に論理演算を施して出力値を得る後件部演算部（18）
と、該前件部演算部（17）の出力する同一の後件部を持
たないファジィ制御ルールについての出力値と、該後件
部演算部（18）の出力する出力値と、制御操作量につい
てのメンバーシップ関数値とから制御操作量を算出する
推論値算出部（19）とを備えるファジィ制御器におい
て、上記前件部演算部（17）が、入力信号値を分配する入力ユニット（１′）と、前段層
からの１つ又は複数の入力と該入力に対して乗算される
べき内部状態値とを受け取って積和値を得るとともに、
該積和値を関数変換することで出力を得る基本ユニット
（１）とを構成単位として、複数の上記入力ユニット（１′−ｈ）を入力層とし、か
つ１つ又は複数の上記基本ユニット（１−ｉ）を中間層
として１つ又は複数段の中間層を備え、かつ１つの上記
基本ユニット（１−ｊ）を出力層とし、入力層と最前段の中間層との間、中間層相互間及び最終
段の中間層と出力層との間で内部結合する階層ネットワ
ーク構造部（20）と、上記階層ネットワーク構造部（20）の参照する内部状態
値を管理する領域として外部からアクセス可能となる形
態で用意されて、上記階層ネットワーク構造部（20）が
入力信号値の激烈積値を出力するよう動作する内部状態
値を管理する内部状態値管理部（21）とを備えること
を、特徴とするファジィ制御器。