JP2559884B2 - ファジィ制御器 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 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、 ファジィ制御ルールの後件演算機能をフレキシブルに
変更できるようにすることを目的し、 後件演算機能を実行する後件部演算手段を、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基本ユニットとを構成単位とし
て、複数個の入力ユニットを入力層とし、かつ１つ又は
複数個の基本ユニットを中間層として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の構成される階層
ネットワーク構造でもって構成する。

〔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後件演算機能をフレキシブル
に変更可能とならしめるファジィ制御器に関するもので
ある。

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、最小値を選択する等の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、最小値を選択する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、最大値を選択する等の後
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、最大値を選択する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する処
理を実行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。

従来のファジィ制御器では、このようなファジィ制御
ルールの実行をプログラム的に実行することで実現する
という構成を採っていた。すなわち、逐次処理を実行す
るコンピュータシステムのソフトウェア手段に従って、
先ず最初に、制御状態量の真理値を算出し、次に、前件
部演算に従って後件部に対しての適用値を決定し、続い
て、後件部演算に従って制御操作量のメンバーシップ関
数に対しての適用値を決定し、続いて、重心演算等によ
り制御操作量を算出して出力するという構成を採ってい
たのである。

〔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、
後件部演算も、当初想定した演算機能のものとは異なる
ものを用いた方がより適切であるというようなことが起
こることがある。

しかるに、従来のようなソトトウェア手段を用いるフ
ァジィ制御器の構成方法を採ると、このような要求に対
処するためには、種々の後件部機能をサブルーチンとし
て予め装置内に用意して置く必要がある。しかし、本発
使用する後件部演算機能は１つであることから、このよ
うな構成を採るとメモリ容量を無駄に使用するという問
題点がでてくることになる。しかも、既に出荷されてい
るファジィ制御器にその演算機能のサブルーチンが用意
されていないときには、より適切なファジィ制御論理を
実装できないという問題点も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後件部演算機能をメ
モリ容量の増加を招くことなく、かつ出荷したファジィ
制御器も含めてフレキシブルに変更可能とならしめる新
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は後件部演算部であって、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。

本発明の後件部演算部18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の内部結合により構
成されて後件部演算を実行するネットワーク構造部20
と、このネットワーク構造部20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。そして、この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階層ネットワーク構造を採ることが
ある。更に、内部状態値管理部21に管理される内部状態
値として、ネットワーク構造部20が入力信号値の最大値
を出力するよう動作することになる値が設定されること
がある。

〔作用〕

本発明の後件部演算部18は、例えば階層ネットワーク
構造から構成されるネットワーク構造部20により構成さ
れる。このネットワーク構造部20は、ネットワーク構造
とその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。これから、前件部演算部17から同一の後
件部メンバーシップ関数に対しての各ファジィ制御ルー
ルの適用値が入力信号として与えられると、ネットワー
ク構造部20は、それに対応する出力信号を後件部演算の
演算結果値として出力するよう動作することになる。

このネットワーク構造部20のデータ変換機能は、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
在に変更できることになる。すなわち、内部状態値管理
部21にネットワーク構造部20が入力信号値の最大値を出
力すべく動作する内部状態値の学習値が設定されると、
後件部演算部18は、同一の後件部メンバーシップ関数に
対して与えられる各ファジィ制御ルールの前件部演算の
演算結果値の最大値を求めるという演算処理を実行する
ことになり、また、内部状態値管理部21にネットワーク
構造部20が入力信号値の平均値を出力すべく動作する内
部状態値の学習値が設定されると、後件部演算部18は、
同一の後件部メンバーシップ関数に対して与えられる各
ファジィ制御ルールの前件部演算の演算結果値の平均値
を求めるという演算処理を実行することになるというよ
うに、内部状態値管理部21に登録する内部状態値の値を
変更するだけで、後件部演算部18の演算内容を自由に変
更できることになる。

このように、本発明によれば、予め装置内にサブルー
チンとして用意していなくても、自由に後件部演算部18
の演算内容を変更できることから、ファジィ制御ルール
中に記述される後件部演算機能の変更要求に容易に対処
できることになる。これから、ファジィ制御器の性能向
上を実現できることになる。

〔実施例〕

以下、階層ネットワーク構成データ処理装置に適用し
た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。図中、第１
図で説明したものと同じものについては同一の記号で示
してある。20aは後件部演算を実行する階層ネットワー
ク構造部であって、第１図のネットワーク構造部20に対
応するもの、21aはこの階層ネットワーク構造部20aの内
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
21aであって、第１図の内部状態値管理部21に対応する
ものである。

前件部演算部17は、第１図でも説明したように、同一
の後件部メンバーシップ関数に対しての各ファジィ制御
ルールの適用値を算出するよう処理する。すなわち、例
えば、複数用意されるファジィ制御ルールの内、ルール
１からルールｎのものが後件部の記述として制御操作量
Y₁の「Small」について記述する場合に、前件部演算部1
7は、第２図に示すように、ルール１から規定される制
御操作量Y₁の「Small」のメンバーシップ関数に対して
の適用値と、ルール２から規定される制御操作量Y₁の
「Small」のメンバーシップ関数に対しての適用値と、
ルールｎから規定される制御操作量Y₁の「Small」のメ
ンバーシップ関数に対しての適用値といったように、制
御操作量Y₁の「Small」のメンバーシップ関数に対して
の各ファジィ制御ルールの適用値を算出する処理を行
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20aは、この前件部演算部17
から与えられる適用値に対して後件部演算を施すこと
で、処理対象とされる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20a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20aは、このような
構成を採る基本ユニット１と前件部演算部17の算出する
適用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、後
件部演算部18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、最も多く記述されることになる後件部メ
ンバーシップ関数を記述するファジィ制御ルールのルー
ル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20a
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後件部演算を
実行するよう処理することになる。

階層ネットワーク構造部20a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20a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
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20a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
ターンに対応する出力パターン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20a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を変更するこ
とで、そのデータ変換機能を自由に変更できるという特
徴がある。

第７図に、この階層ネットワーク構造部20a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20a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20a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20a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０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20a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に重み値 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20a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20a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、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20a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20a
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20aに従って所望の後件部演
算部18の演算機能を実現する場合、ユーザは、先ず最初
に、その演算機能により実現される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、後件部演算部18の演算機
能として、前件部演算部17により算出された適用値の最
大値（論理和演算に対応する）を抽出する演算機能を割
り付けたい場合には、入力信号とそれらの入力信号の内
の最大値をとる入力信号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。第８図に、階層ネットワーク構造部20aの入
力層の入力ユニット１′のユニット数が２個である場合
におけるこの論理和演算の入出力信号関係を図示する。
この第８図の例では、81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20a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
いくことになる。この処理により、登録された入出力信
号関係を実現する階層ネットワーク構造部20aの内部結
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（ａ）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９図（ｂ）は学習回数が10000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９図（ｃ）は、学習回数が
16802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
20a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。この図は、例えば、第８図
の学習信号の「E05」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16802
回のときには階層ネットワーク・シミュレータ30から
“0.519"が出力されたことを表している。ここで、この
“0.519"に括弧書きで対応付けられている“0.500"は
「E05」の学習教師信号である。

第10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15000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、論理
和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11図に、学習回数が16802回のときにおける階層ネ
ットワーク構造部20a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、“−5.564990"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、“4.05947
5"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、“−1.050942"は、中間層の第１
ユニットの閾値、“−0.553113"は出力層のユニットの
閾値を表している。

第９図（ｃ）及び第10図から分かるように、この第11
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20aの重み値管理部21aに登
録すれば、その階層ネットワーク構造部20aにより演算
処理を実行する後件部演算部18は、前件部演算部17によ
り算出された適用値の最大値を選択して出力するという
後件部演算を実行することになる。

一方、ユーザは、後件部演算部18の演算機能として、
前件部演算部17により算出された適用値の平均値（階層
ネットワーク構造部20aの入力層の入力ユニット１′の
個数が２個であることを想定しているので２つの適用値
の平均値となる）を出力する演算機能を割り付けたい場
合には、先ず最初に、第12図に示すような入力信号とそ
れらの入力信号の平均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に登録し、続いて、学習
信号提示装置40及び学習処理装置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。

第13図に、第12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、この学習は、論理和の学習と同様に、階層
ネットワーク構造部20a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、第13図は、学習の誤差
がほぼ収束した学習回数2596回のときの階層ネットワー
ク・シミュレータ30の出力信号データを表している。

第14図に、この学習回数のときにおける階層ネットワ
ーク構造部20aの各内部結合に割り付けられる重み値及
び閾値の学習値を図示する。この第14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20aの重み値管理部21aに登録すれば、その階
層ネットワーク構造部20aにより演算処理を実行する後
件部演算部18は、前件部演算部17により算出された適用
値の平均値を算出して出力するという後件部演算を実行
することになる。

また、ユーザは、後件部演算部18の演算機能として、
前件部演算部17により算出された適用値の下式で表され
る限界和値ｚ（階層ネットワーク構造部20aの入力層の
入力ユニット１′の個数が２個であることを想定してい
るので２つの真理値の限界和となる）を出力する演算機
能を割り付けたい場合には、 ｚ＝１∧（ｘ＋ｙ） 先ず最初に、第15図に示すような２つの入力信号とそ
れらの入力信号の限界和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に登録し、続いて、学習
信号提示装置40及び学習処理装置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。

第16図に、第15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、この学習は、論理和の学習と同様に、階層
ネットワーク構造部20a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、第16図は、学習の誤差
がほぼ収束した学習回数3867回のときの階層ネットワー
ク・シミュレータ30の出力信号データを表している。

第17図に、この学習回数のときにおける階層ネットワ
ーク構造部20aの各内部結合に割り付けられる重み値及
び閾値の学習値を図示する。この第17図に示す値及び閾
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20aの重み値管理部21aに登録すれば、その階層ネ
ットワーク構造部20aにより演算処理を実行する後件部
演算部18は、前件部演算部17により算出された適用値の
限界和を算出して出力するという後件部演算を実行する
ことになる。

このように、本発明によれば、階層ネットワーク構造
部20aの内部結合に割り付けられる重み値（閾値）の値
を変更するだけで、後件部演算部18の実行する後件部演
算の演算内容を自在に変更・設定できるようになるので
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、ネットワーク構造部20の
ネットワーク構造は、階層ネットワーク構造に限られる
ものではない。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ネットワーク構造部20そのものを
利用して、重み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、予め装置内に
サブルーチンとして用意しておくような構成を採らなく
ても、自由にファジィ制御器の後件部演算の演算内容を
変更できる。しかも、既に出荷されたファジィ制御器で
あっても、ハードウェアやソフトウェアの追加・変更を
加えることなくこの後件部演算の演算内容の変更を実現
できることになる。これから、ファジィ制御ルール中に
記述される後件部演算の変更要求に対して容易に対処で
きることになるので、ファジィ制御器の性能向上を実現
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図は論理和演算を割り付けるときに生成する学習信
号の説明図、 第９図及び第10図は論理和演算の学習データの説明図、 第11図は論理和演算の重み値及び閾値の学習データの説
明図、 第12図は平均演算を割り付けるときには生成する学習信
号の説明図、 第13図は平均演算の学習データの説明図、 第14図は平均演算の重み値及び閾値の学習データの説明
図、 第15図は限界和演算を割り付けるときには生成する学習
信号の説明図、 第16図は限界和演算の学習データの説明図、 第17図は限界和演算の重み値及び閾値の学習データの説
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はネットワーク構造部、20
aは階層ネットワーク構造部、21は内部状態値管理部、2
1aは重み値管理部、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３−222003（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−134704（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

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【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、 上記後件部演算部（18）が、 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）の内部結合により構成されるネットワーク構造
   部（20）と、外部からアクセス可能となる領域として用
   意されて、該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。
2. 【請求項２】請求項１記載のファジィ制御器において、 ネットワーク構造部（20）が、 基本ユニット（１）と、入力される前件部演算部（17）
   の出力値を分配する入力ユニット（１′）とを構成単位
   として、 複数個の上記入力ユニット（１′−ｈ）を入力層とし、
   かつ１つ又は複数個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
   ーク構造により構成されることを、 特徴とするファジィ制御器。
3. 【請求項３】請求項１又は２記載のファジィ制御器にお
   いて、 内部状態値管理部（21）は、ネットワーク構造部（20）
   が入力信号値の最大値を出力するよう動作する内部状態
   値を管理することを、 特徴とするファジィ制御器。