JP2654155B2

JP2654155B2 - ニューラル・ネットを用いた信号処理回路

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Publication number: JP2654155B2
Application number: JP64000148A
Authority: JP
Inventors: 龍一桑田
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1989-01-05
Filing date: 1989-01-05
Publication date: 1997-09-17
Anticipated expiration: 2012-09-17
Also published as: JPH02181283A

Description

【発明の詳細な説明】［発明の目的］（産業上の利用分野）この発明は、多数の同類の信号を弁別してプラント等
を制御するために利用されるニューラル・ネット技術を
用いた信号処理回路に関する。

（従来技術）ガスタービン燃焼温度制御、ボイラ蒸発管温度制御、
燃料電池セルスタック温度制御、燃料電池リフォーマ温
度制御、加熱炉温度制御、化学反応槽温度制御、室温制
御、配水管網圧力制御等の分布系を制御する場合、同類
の多数のアナログ入力信号を取り入れ、最大値、中間
値、最小値、最大値と最小値を除外した平均値、中間値
近傍の数個の平均値等を制御量として、１個の操作端を
操作して被制御対象を制御する場合が考えられる。この
制御方式では、多数のアナログ入力信号の信号レベル
（例えば、電流値、電圧値）の最大値や最小値や中間値
等を見出す信号処理が必要である。この信号処理は、通
常、２つの入力信号の信号レベルの比較を繰返すことに
より行われる。例えば、Ｎ個のアナログ入力信号の信号
レベルの最大値、最小値、最大値と最小値を除いた平均
値を求める場合、第13図のフローチャートに示すような
処理を行えばよい。また、アナログ入力信号の信号レベ
ルが上限値を超えているか、下限値を下回っているかを
チェックする場合、入力信号毎に入力信号の信号レベル
と上限値または下限値を比較する必要がある。

（発明の解決しようとする課題）前述の方法では、入力信号の信号レベルの最大値、最
小値、中間値等を求めるためには繰返し処理が必要で、
時間がかかる。このため、このような信号処理を採用す
ると、フィードバック制御ループ中に余分の遅れが加わ
り制御性を向上できない。特に、高速制御が必要な場
合、この信号処理による遅れが許容できない。この場
合、多数のアナログ入力信号のうちの１つを選択し、こ
れを制御量として使用することも考えられる。しかし、
選択したアナログ入力信号を出力するセンサが異常にな
ったり、選択したアナログ入力信号が他のアナログ入力
信号と異なる変動をすると、選択したアナログ入力信号
に基づき分布系全体を制御するので、かえって分布系を
乱してしまう危険性がある。

［発明の目的］この発明は、相互抑制結合のニューラル・ネットの並
列処理性を利用して、上記信号処理の繰返し動作をなく
し、もしくは最小限度に止どめ、高速に信号処理を行な
える信号処理回路を提供することである。

（課題を解決するための手段と作用）前記課題を解決するため、この発明にかかる信号処理
回路は複数のアナログ信号を受け、前記複数のアナログ
信号のうちの最大信号レベルを有する信号を判定する相
互抑制結合を用いたニュール・ネットを備えることとし
た。

このような構成を採用することにより、最大信号レベ
ルを有する信号を検出でき、その信号を除いた他の信号
について同様の動作を繰返すことより、信号の信号レベ
ルの大小序列を決定できる。

また、入力信号の大小序列を反転して前記ニュール・
ネットに入力することにより最小信号レベルを有する信
号を検出できる。

信号レベルを平均化する要素を追加することにより異
常信号である可能性がある最大信号レベル又は最小信号
レベルを有する信号を除外した信号の平均信号レベルを
求めることができる。

入力信号を所定の信号レンジに関する補数信号に変換
し、この補数信号と元の信号をアナログ的に乗算して前
記ニューラル・ネットに供給することにより、入力信号
のうち前記信号レンジの中間値に最も近い信号レベルを
有する信号を検出できる。

前記中間地に最も近い信号レベルを有する入力信号が
検出された後、その信号を前記ニューラル・ネットへの
入力から除外して次に中間値に近い信号レベルを有する
入力信号を検知する動作を繰返すことにより、中間値近
傍の数個の入力信号を弁別できる。この数個の信号の信
号レベルの平均値を前記平均化要素で求めることができ
る。

（実施例）以下、この発明に使用されるニューラル・ネットの一
実施例について説明する。

第11図はアナログ電子回路で実現されたニューラル・
ネットの一例を示す。第11図の回路の１つのアンプ（増
幅器）AP 1〜AP Nが生体の１個のニューロンの細胞体に
対応する。ｊ番目のアンプの出力電圧Vjの反転電圧▲
▼のフィードバック線がｉ番目のアンプの入力線に抵
抗（その逆数であるコンダクタンスがTij）を介して接
続される。この接続が生体における抑制性シナプス結合
に対応する。

抵抗を介して流入する電流 ΣTij・▲▼（＝−ΣTij・Vj）と外部から流入する
電流Iiが加算され、コンデンサCiと抵抗ｒiを介してア
ースされる。これにより、ｉ番目のアンプAP iに入力電
圧Uiが印加される。

アンプAPの出力関数としては入力・出力の静特性ｇ
（Ui）が第12図に示すようなシグモイド関数が使用さ
れ、アンプAP iは入力電圧Uiに対応する電圧Viを出力す
る。

第11図に示したニューラル・ネットの特性は（１）式
から（４）式で表わすことができる。

Vi（ｔ）＝−▲▼（ｔ）＝ｇ［Ui（ｔ）］ ……
（３）第11図のニューラル・ネットはシナプス結合が対称の
時（Tij＝Tji）、第５式に示されるエネルギー関数（リ
アプノフ関数）が減少する方向に動作する。そして、第
（５）式のエネルギー値Ｅの極小点が回路のアトラクタ
（定常状態）に対応することが知られている。

従って、相互抑制結合（ｊ≠ｉでTij＞０、ｊ＝ｉでT
ij＝０）にすれば、（５）式右辺の第１項は出力Ｖ＝
“1"のアンプが１個以下で他のアンプ出力は“0"であれ
ば最小値０になる。次に、第２項は電流値が最大のアナログ電流が入力されるアンプの出
力が“1"の時、最小になる。また、第３項は通常微小な
値なので無視しても良い。さらに、抑制結合コンダクタ
ンス値Tij（ｉ≠ｊ）を等しくし、第１項と第２項を合
せて考えると、最大のアナログ電流が入力されるアンプ
出力が“1"で他のアンプ出力が“0"の時、エネルギー関
数Ｅは極小になり、この回路は定常状態になる。即ち、
このニューラル・ネットは、回路の時定数Ci・Riを十分
に小さくしておけば、Ｎ個のアナログ入力のうち最大の
ものを瞬時的に判定する能力を有する。従って、このニ
ューラル・ネットと他の回路要素を組合わせることによ
り、多数のアナログ入力信号に対する種々の信号処理を
行うことができる。具体的には、例えば、以下のような
信号処理を高速に行うことができる。

（１）多数のアナログ入力信号から最大信号レベルを有
するアナログ入力信号を検出することができる。さら
に、そのアナログ入力信号を除いた他のアナログ入力信
号のうちの最大信号レベルを有する信号を検出し、この
動作を繰返すことにより、多数のアナログ入力信号の信
号レベルの大小序列を決定することができる（全ての序
列を決定する必要はなく、一部でも良い）。

（２）アナログ入力信号の極性を反転し、あるいは、あ
るレンジに関する補数に変換して、このニューラル・ネ
ットに供給することにより最小信号レベルを有するアナ
ログ入力信号を検出することができる。

（３）異常信号である可能性がある最大信号レベルを有
する信号と最小信号レベルを有する信号を除外したアナ
ログ入力信号の信号レベルの平均値を求めることができ
る。

（４）最大信号レベルを有するアナログ入力信号につい
てのみ上限警報をチェックし、最小の信号レベルを有す
るアナログ入力信号についてのみ下限警報チェックを行
うことにより、多数の同類のアナログ入力信号に対する
警報判断をすること。

（５）アナログ入力信号を所定の信号レンジに関する補
数値の信号に変換する。即ち、アナログ入力値をＸ、レ
ンジ下限値をＳ、レンジ上限値をＬとすると、補数値は
（Ｓ＋Ｌ）−Ｘである。そしてこの補数信号と元の信号
Ｘをアナログ的に乗算する。

Ｙ＝Ｘ［（Ｓ＋Ｌ）−Ｘ］＝−［Ｘ−（Ｓ＋Ｌ）/2］^２＋［（Ｓ＋Ｌ）/2］^２ ……（６）この信号ＹはＸ＝（Ｓ＋Ｌ）/2、即ち、元のアナログ
入力信号がレンジの中間レベルを有する時最大になる。
従って、信号Ｙに変換されたアナログ入力信号を相互抑
制結合のニューラル・ネットと入力し、最大レベルにな
るアナログ入力信号を検出すれば、元のアナログ入力信
号のうちレンジの中間値に最も近い信号レベルを有する
ものを検出できる。

これにより、ある設定値がレンジの中間値になるよう
にレンジの上限値と下限値を決めれば、その設定した値
にも最も近い信号レベルを有する入力信号を瞬時的に判
定することができる。

さらに、レンジの上限値と下限値を多数のアナログ入
力信号の最大レベルと最小レベルとすることにより、最
大レベルと最小レベルの中間値に最も近い信号レベルを
有するアナログ入力信号を検知できる。

（６）前述の中間値に最も近い信号レベルを有するアナ
ログ入力信号が検出された後、その信号をニューラル・
ネットへの入力から除外して次に中間値に近い信号レベ
ルを有するアナログ入力信号を検知する動作を繰返すこ
とにより、中間値近傍の数個のアナログ入力信号を弁別
し、それらの信号レベルの平均値を求めることができ
る。

上述の信号処理を可能とする信号処理回路の第１の実
施例を第１図を参照して説明する。

第１図の回路は、第11図に示す相互抑制結合のニュー
ラル・ネット１を備える。ニューラル・ネット１はＮ
（Ｎは２以上の整数）個の入力端と出力端を備える。ニ
ューラル・ネット１の出力端（アンプの出力）には、セ
ンス要素（回路、ブロック）２が接続される。センス要
素２はニューラル・ネット１の何れのアンプ出力が“1"
になっているかを判定する。温度センサ、圧力センサ等
からのアナログ入力信号（入力電流）Ｉ1〜ＩNは除外要
素４の入力端に供給される。センス要素２と除外要素４
には、制御要素３が接続される。制御要素３はセンス要
素２からの検出信号を受け、除外要素４に除外指令を出
力し、センス要素２により特定されたアナログ入力信号
がニューラル・ネットに１に供給されなくなるように除
外要素４を制御する。

制御要素３には、アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNの信号レ
ベルの大きい順番に信号の番号を記憶し、出力する記憶
・出力要素５が接続される。

センス要素２は、例えば、カウンタをカウントアップ
しつつ、カウント値により指定されるニューラル・ネッ
ト１の出力信号の信号レベルと予め定められた基準値を
コンパレータにより比較する。センス要素２は、ニュー
ラル・ネット１の出力信号が基準信号よりも大きいと判
断された時のカウント値を最大アナログ入力信号の番号
として制御要素３に供給する。

除外要素４は、例えば、制御回路３からの制御信号に
よりオン・オフするＮ個のスイッチ回路（リレー等）を
含む。この場合、各スイッチ回路の一端は対応するアナ
ログ入力信号を受け、他端はニューラル・ネット１の対
応する入力端に接続され、制御端は制御要素３に接続さ
れる。

制御要素３は、例えば、マイクロプロセッサと制御プ
ログラムを記憶したメモリ、周辺回路から構成される。
マイクロプロセッサの各出力ポートは対応するスイッチ
回路の制御端子に接続され、入力ポートはセンス要素２
の出力端子に接続される。

記憶・出力要素５は、例えば制御要素３内のマイクロ
プロセッサとバスを介して接続されたデュアルポートメ
モリから構成される。デュアルポートメモリ内には、信
号レベルの大きい順に、アナログ入力信号の番号（１〜
Ｎ）を記憶するＮ個の記憶エリアが用意されている。デ
ュアルポートメモリは、例えば、プログラマブルコント
ローラに接続され、その記憶内容はプロセスの制御に使
用される。

次に、第１図に示される信号処理回路の動作を説明す
る。

初期状態では、除外要素４は全て導通状態で、すべて
のアナログ入力信号Ｉ1〜IＮがニューラル・ネット１に
供給される。ニューラル・ネット１では、最大信号レベ
ル（ここでは電流値）のアナログ入力信号が供給された
アンプの出力だけが論理“1"（基準レベル以上）とな
る。例えば、アナログ入力信号Ｉ1が最大電流値を有す
る場合には、アンプAP 1（11図）のみが“1"レベルの信
号を出力し、他のアンプAP 2〜AP N（11図）は“0"レベ
ルの信号を出力する。

センス要素２はニューラル・ネット１の“1"レベルの
出力を検出し、その出力の番号を最大アナログ入力信号
の番号として制御要素３に供給する。前述の例では、ア
ナログ入力信号Ｉ1の電流値が最大であるため、センス
要素２はデータ“1"を制御要素３に出力する。制御要素
３はセンス要素２からの最大入力信号の番号（前述の例
では１）を、記憶・出力要素５の最大信号レベル用の格
納エリアに記憶させる。さらに、制御要素３は除外要素
４へ最大アナログ入力番号に対応するスイッチを解放す
る旨の除外指令を出力する。除外要素４は除外指令を受
けて対応するスイッチ解放し、最大電流値を有するアナ
ログ入力信号（前述の例ではＩ1）がニューラル・ネッ
ト１に供給されないようにする。従って、アナログ入力
信号１2〜ＩNがニューラル・ネット１に供給される。な
お、この場合、ニューラル・ネット１の対応するアンプ
の入力端を接地することが望ましい。

一定時間が経過すると、ニューラル・ネット１は新た
な定常状態になり、２番目に大きい電流値を有するアナ
ログ入力信号が供給されるアンプの出力が“1"になる。
センス要素２はその番号を検出する。制御要素３は検出
された番号を記憶・出力要素５の２番目用の領域に記憶
させる。制御要素３は除外要素４へ除外指令を送る。除
外要素４は、除外指令に応答し、２番目に検出された番
号のアナログ入力信号をニューラル・ネット１へ供給す
ることを停止する。制御要素３は全アナログ入力信号Ｉ
1〜ＩNの信号レベルの大小序列が決定するまで、この繰
返し動作を管理する。

このように、第１実施例の回路を用いることによりＮ
個のアナログ入力信号の信号レベルの大小序列をＮー１
回の繰返し動作で決定できる。これにより、大小序列に
関連付けて決められているアナログ入力信号を容易に選
択して制御量等として利用できる。

なお、ニューラル・ネット１の対応するアンプの出力
を強制的に“0"にクランプすることによっても、除外要
素４を使用するのと同じ効果を得ることができる。即
ち、実質的にアナログ入力信号のニューラル・ネット１
への供給を停止できる。なお、全てのアナログ入力信号
の大小序列を判断する必要はない。

第２の実施例を第２図を参照して説明する。なお、第
２図において、第１図と同一部分には同一符号を付す。

第２図の回路では、アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNは第１
のニューラル・ネット１に直接供給されると共に極性反
転要素６に供給される。極性反転要素６は、例えば、増
幅率Ｇ＝−１の演算増幅器等から構成され、入力信号の
信号レベルの極性を反転して出力する。極性反転要素６
は入力アナログ信号の信号レベルの大小序列を逆転する
作用を行う。

第１のニューラル・ネット１の出力信号は第１センス
要素２に供給される。極性反転要素６の出力は第１のニ
ューラル・ネット１と同様の動作を行う第２のニューラ
ル・ネット11に供給される。第２のニューラル・ネット
11の出力は第１のセンス要素２と同様の動作を行う第２
のセンス要素12に供給される。

第１のニューラル・ネット１のアンプ出力のうち最大
信号レベルのアナログ入力信号が供給されたアンプ出力
が“1"の定常状態になる。これが第１のセンス要素２で
感知され、最大の信号レベルを有するアナログ入力信号
の番号が瞬時的に判別される。

同時に、アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNは極性反転要素６
で極性が反転される。第２のニューラル・ネット11のア
ンプ出力のうち最大信号レベルを有する反転信号が入力
されたアンプだけが“1"の定常状態になる。これが第２
のセンス要素12で感知され、反転前のアナログ入力信号
のうち、最小の信号レベルを有するアナログ入力信号の
番号が瞬時的に判別される。

センス要素２、12で最大信号レベル又は最小信号レベ
ルを有すると判断されたアナログ入力信号をピックアッ
プし、所定の基準レベルとコンパレータ等により比較す
ることにより簡単且つ短時間に上限・下限チェックがで
きる。

また、複数の同類の信号のうち最大又は最小の信号レ
ベルを有する信号は他の信号に比較して異常信号である
可能性が高い。この実施例では、最大信号レベルを有す
るアナログ入力信号と最小信号レベルを有するアナログ
入力信号が弁別され、他のアナログ入力信号のレベル平
均値を制御量として使用したい場合等に有用である。

極性反転要素６の代わりに、入力アナログ信号をある
所定の信号レンジに関する補数に相当する信号レベルの
信号に変換する（極性を反転してバイアスを加える）要
素を用いても同様の作用・効果が得られる。

この第２図の回路に第１図の制御要素３と記憶・出力
要素５を追加しても良い。

第３の実施例を第３図を参照して説明する。第３図に
おいて、第１図、第２図と同一部分には同一符号を付
す。

第３図の回路は、本来のアナログ入力信号Ｉ1〜ＩN
と、極性反転要素６からの反転信号を一斉に切換えて出
力する切換要素７を備える。切換要素７は、例えば、連
動して動作する複数の切換スイッチから構成される。切
換要素７の出力は相互抑制結合のニューラル・ネット１
に供給される。ニューラル・ネット４の出力は、“1"レ
ベルを判定するセンス要素２に供給される。切換要素７
の制御端子とセンス要素２の出力端子には、制御要素13
が接続され、制御要素13には記憶・出力要素15が接続さ
れる。

アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNは切換要素７に直接導かれ
ると共に極性反転要素６を介して切換要素７へ導かれ
る。

初期状態では、切換要素７はアナログ入力信号Ｉ1〜
ＩNを選択し、ニューラル・ネット１に出力する。この
入力状態でニューラル・ネット１は動作し、最大信号レ
ベルのアナログ入力信号が供給されたアンプ出力だけが
“1"の定常状態になり、センス要素２により検出され
る。制御要素13はセンス要素２により検出された最大信
号レベルを有するアナログ入力信号の番号を記憶・出力
要素15の最大レベル用の格納個所に記憶させる。

次に、制御要素13は切換要素７へ切換指令を送る。切
換要素７は、切換指令に応答して、極性反転要素６から
の極性反転信号を選択し、ニューラル・ネット１に導
く。この入力状態で、ニューラル・ネット１は再び動作
し、極性反転信号のうちで最大の信号レベル（本来のア
ナログ入力信号で最小の信号レベル）を有する信号が入
力されたアンプ出力だけが、論理“1"の定常状態にな
る。この出力の番号をセンス要素２が感知する。制御要
素13は感知された番号を記憶・出力要素15の最小レベル
用の格納個所に記憶させる。記憶出力要素15は最大信号
レベルを有する信号の番号と最小信号レベルを有する信
号の番号を出力する。

第３実施例では、第２の実施例に比べて処理に要する
時間が約２倍になる。しかし、ニューラル・ネットが１
個で良い。なお、極性反転要素６は第２の実施例の場合
と同様に補数信号に変換する要素であっても良い。ま
た、第３図の回路に第１図の除外要素３等を追加し、ニ
ューラル・ネット全体を複数回動作させるようにしても
良い。例えば図１に例に上げれば、要素４→要素１→要
素２→要素３→要素４→要素１→…の順序で複数回動作
させても良い。

第４の実施例を第４図を参照して説明する。

この回路は、最大信号レベルのアナログ入力信号と最
小信号レベルのアナログ入力信号を判定する判定要素８
と、供給された複数の信号の信号レベルの平均を求める
平均化要素９と、アナログ入力信号のうち指定された番
号の信号が平均化要素９に供給されないようにする除外
要素14と、から構成される。判定要素８は第２図、第３
図に示した最大信号レベルと最小信号レベルの信号を判
定する回路と実質的に同一の構成である。平均化要素９
は、例えば、Ｎ入力の加算回路と、加算回路の出力を、
例えば、1/（Ｎ−２）倍する増幅器等から構成される。

除外要素14は、例えば、複数のスイッチと制御回路か
ら構成され、オンしたスイッチは入力アナログ信号を通
過させ、オフしたスイッチは平均化要素９の対応する入
力端を開放状態にする。

第４実施例の動作を説明する。判定要素８は入力アナ
ログ信号Ｉ1〜ＩNの内の最大信号レベル又は最小信号レ
ベルを有する信号の番号を出力する。除外要素14は判定
要素８により特定された番号のアナログ入力信号を平均
化要素９に供給することを停止する。このため、平均化
要素９は判定要素８により指定された番号の信号を除外
したアナログ入力信号の平均信号レベルを出力する。例
えば、判定要素８がＩ1が最大信号レベル、Ｉ2が最小信
号レベルを有すると判断した場合、除外要素14はアナロ
グ入力信号Ｉ3〜ＩNを平均化要素９に供給し、平均化要
素９はアナロ入力信号Ｉ3〜ＩNの平均信号レベルを有す
る信号を出力する。

以上の説明では、最大レベルと最小レベルを除外した
平均値を求めたが、例えば、最大レベルあるいは最小レ
ベルを有するアナログ入力信号のみを除外して平均を求
めるようにしても良い。

第４図の構成とすることにより、センサー異常の可能
性がある入力信号を除いたアナログ入力信号の平均レベ
ルを制御量として使用することができる。

第５の実施例を第５図を参照して説明する。第５図に
おいて第１図から第４図と同一部分には同一符号を付
す。

この回路では、入力アナログ信号Ｉ1〜ＩNは乗算要素
10と補数化要素16に供給される。補数化要素16は入力信
号を指定された信号レンジ上限値と下限値に対する補数
値レベルを有する補数信号に変換する。乗算要素10は各
補数信号と対応する元のアナログ入力信号をアナログ的
に乗算する。乗算要素10の出力信号は相互抑制結合のニ
ーラル・ネット１に供給され、ニューラル・ネット１の
出力は何れのアンプ出力が“1"になっているかを判定す
るセンス要素２に供給される。

補数化要素16はアナログ入力信号の極性を反転し、そ
の信号に（レンジ上限値）＋（レンジ下限値）をバイア
スとして加えて補数信号に変換する。この変換は、例え
ば、演算増幅器を使用して行われる。

前述のように、このような構成では、信号レンジの中
間値に最も近似した信号レベルを有するアナログ入力信
号とその補数信号の積が最大となる。このため、この構
成では、センス要素２から出力される番号は、本来のア
ナログ入力信号の中で、信号レンジの中間値に最も近い
信号レベルを有するアナログ入力信号の番号となる。

所望の値がレンジの中間値になるように信号レンジの
上限値と下限値を決定すると、所望の値に最も近い信号
レベルを有するアナログ入力信号を検出することもでき
る。

すなわち、指定された信号レンジ，例えばレンジ中間
値となるような上限値と下限値とを設定し、入力信号の
補数をとるようにすれば、前述する（６）式に関連する
説明から明らかなように中間値を取り出すことができ
る。

第６の実施例を第６図を参照して説明する。第６図に
おいて、第１図から第５図と同一部分には同一符号を付
す。

第６図の回路の特徴は、第５図の回路に判定要素８を
付加したこと、第５図の補数化要素16が入力アナログ信
号Ｉ1〜ＩNのうちの最大信号レベルをレンジ上限値とし
て、最小信号レベルをレンジ下限値として使用する補数
化要素18に置換されていること、である。

第６図の回路の動作を説明する。判定要素８は入力ア
ナログ信号Ｉ1〜ＩNのうち最大信号レベルを有するアナ
ログ入力信号の番号と最小信号レベルを有するアナログ
入力信号の番号を判定する。判定要素８は判定した番号
を補数化要素18に供給する。補数化要素18は受けた番号
に基づいて、最大信号レベルを上限値として使用し、最
小信号レベルを下限値として使用する。このため、アナ
ログ入力信号Ｉ1〜ＩNはこれらの信号の最大信号レベル
から最小信号レベルまでの信号レンジの補数値レベルを
有する補数信号に変換される。信号レンジの中間値はア
ナログ入力信号Ｉ1〜ＩNの最大信号レベルと最小信号レ
ベルの中間値である。従って、この回路では、その時点
での、アナログ入力信号の最大信号レベルと最小信号レ
ベルの中間値に最も近い信号レベルを有する信号の番号
がセンス要素２により検出される。

補数化要素16は、例えば、判定回路８により指定され
た番号のアナログ入力信号を基準信号として選択するス
イッチ回路と、スイッチ回路により選択された信号を基
準として入力信号の補数を取る演算増幅器から構成され
る。

なお、判定要素８自身が最大信号レベルを有するアナ
ログ入力信号と最小信号レベルを有するアナログ入力信
号をピックアップして補数化要素16に供給するようにし
ても良い。この場合、補数化要素は第５図の構成のもの
でよい。

第７の実施例を第７図を参照して説明する。第７図に
おいて、第１図から第６図と同一部分には同一符号を付
す。

第７図の回路では、アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNは補数
化要素26、乗算要素10、切換要素17に供給される。補数
化要素26はアナログ入力信号の極性を反転し、アナログ
入力信号の最大信号レベルと最小信号レベルをバイアス
として加えて補数信号に変換する。乗算要素10は補数化
要素26からの信号と元のアナログ入力信号をアナログ的
に乗算する。アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNと、乗算要素10
の出力信号と、補数化要素26の出力信号は、切換要素17
に供給される。切換要素17は３つの入力信号の内の１つ
を選択して出力する。切換要素17の出力は相互抑制結合
のニューラル・ネット１に供給される。ニューラル・ネ
ット１の出力はセンス要素２に供給される。補数化要素
26、切換要素17、センス要素２には制御要素23が接続さ
れる。制御要素23はセンス要素２から入力信号の番号を
受け、記憶・出力要素25と補数化要素26に出力すると共
に補数化要素26と切換要素17へ切換指令を発する。記憶
・出力要素25は、アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNの中で、最
大信号レベル、最小信号レベル、中間の信号レベルを有
するアナログ入力信号の番号を記憶し、出力する。

次に、第７図に示される回路の動作を第８図のフロー
チャートを参照して説明する。

制御要素23は切換指令を切換要素17へ出力し、本来の
アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNがニューラル・ネット１に供
給される状態にする（ステップS1）。

この入力状態で、ニューラル・ネット１は動作し、所
定時間経過すると（ステップS2）最大信号レベルのアナ
ログ入力信号が供給されたアンプ出力が“1"の定常状態
になる。これがセンス要素２で検出される。即ち、最大
信号レベルを有するアナログ入力信号の番号が判別され
る。制御要素23はセンス要素２からこの番号を受け、記
憶出力要素25の所定の個所に記憶させる（ステップS
3）。

次に、制御要素23は補数化要素26に指令を送り、アナ
ログ入力信号の極性を反転させる極性反転モードにする
（ステップS4）。また、制御要素23は切換要素17に切換
指令を送り、切換要素17を切換え、補数化要素26の出力
信号がニューラル・ネット１に供給される状態にする
（ステップS5）。この入力状態で、ニューラル・ネット
１は動作し、一定時間経過すると（ステップS6）、本来
のアナログ入力信号の中で最小信号レベルのアナログ入
力信号が供給されたアンプ出力が“1"となり、センス要
素２で検出される。制御要素25はセンス要素２により検
出されたアナログ入力信号の番号を記憶・出力要素25の
所定の個所に記憶させる（ステップS7）。

制御要素23は上述の動作で検知した最大と最小のアナ
ログ入力信号の番号を補数化要素26に送り、同時に補数
化要素26を補数化モードに切換える（ステップS8）。補
数化要素26は補数化モードでは、入力アナログ信号の極
性を反転し、さらに、アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNの最大
信号レベルと最小信号レベルをアナログ的に加算する。
これにより、補数化要素26はアナログ入力信号をその最
大信号レベルから最小信号レベルをレンジとした補数値
レベルを有する信号に変換する。さらに、制御要素23は
切換指令を入力切換要素17へ送り、乗算要素10の出力が
ニューラル・ネット１へ供給される状態にする（ステッ
プS9）。この入力状態で、ニューラル・ネット１は動作
し、一定の期間で経過すると（ステップS10）、本来の
アナログ入力信号の最大信号レベルと最小信号レベルの
中間値に最も近い信号レベルを有するアナログ入力信号
の番号がセンス要素２で検出される。制御要素23はセン
ス要素２により検出された番号を記憶・出力要素25の所
定の個所に記憶させる。記憶・出力要素25は最大信号レ
ベルを有する信号の番号、最小信号レベルを有する信号
の番号、中間値の信号レベルを有する信号の番号を出力
する。

この実施例によれば、１個のニューラル・ネットで最
大信号レベルを有するアナログ入力信号の番号、最小信
号レベルを有するアナログ入力信号の番号、中間値の信
号レベルを有するアナログ入力信号の番号を判別するこ
とができる。

次に、第８の実施例を第９図を参照して説明する。第
９図において、第１図から第７図と同一部分には同一符
号を付す。

第９図の回路では、アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNは補数
化要素36と乗算要素10に供給される。補数化要素36は入
力信号を補数信号に変換し、乗算要素10に供給する。乗
算要素10は補数信号と対応する元のアナログ入力信号を
アナログ的に乗算し、出力する。乗算要素24の出力は除
外要素24に供給される。除外要素24は乗算要素24の出力
信号のうち制御要素33から指令された番号の信号はニュ
ーラル・ネット１に供給されないようにする。除外要素
24の出力信号はニューラル・ネット１に供給される。ニ
ューラル・ネット１の出力はセンス要素２に供給され
る。センス要素２の出力は制御要素33に供給される。

アナログ入力信号Ｉ1〜ＩNは投入要素34にも供給され
る。投入要素34は制御要素33により指定された番号の信
号のみを通過させる。投入要素34の出力信号は平均化要
素９に供給される。平均化要素33は供給された信号の信
号レベルを平均する。

第９図に示される回路の動作を説明する。

初期状態では、除外要素24はすべての入力信号をニュ
ーラル・ネット１へ導く導通状態で、投入要素34はすべ
ての入力信号オフする開放状態で動作する。この状態
で、補数化要素36は所定のレンジに対する入力信号の補
数信号を出力する。乗算回路10は入力信号と対応する補
数信号の積を出力する。ニューラル・ネット１は信号レ
ンジの中間値に最も近い信号レベルを有する入力アナロ
グ信号に対応するアンプ出力のみが“1"となり、センス
要素２がこれを検出する。制御要素33はこの番号を受け
取り、除外要素24へその番号の入力信号を除外する指令
を出力し、投入要素34へはその番号の入力信号を投入す
る指令を出力する。この状態で、ニューラル・ネット１
は再び動作し、センス要素２は中間値に２番目に近い信
号レベルを有するアナログ入力信号の番号を検知する。
制御要素33はこの情報を受取り、除外要素24へその番号
の信号を除外する指令を出し、投入要素34へはその番号
の入力信号を投入する旨の指令を出力する。この動作を
数回繰返すことにより、信号レンジの中間値に近い信号
レベルを有する複数の信号の番号が求められる。そし
て、平均化要素９はその番号により特定される中間値近
傍の信号レベルを有するアナログ入力信号の信号レベル
の平均値を出力する。

この実施例で、中間値とは、補数化要素36として入力
信号を指定レンジの補数値に変換する要素を用いれば該
レンジの中間値であり、入力信号をその入力信号の最小
信号レベルから最大信号レベルまでの信号レンジの補数
値に変換する要素を用いれば、入力信号の最小信号レベ
ルと最大信号レベルの中間値である。

次に、上記実施例に示された回路を利用して実際にプ
ラントを制御する実施例を第10図を参照して説明する。

この実施例は、ガスタービンの温度を制御する場合の
例を示す。ガスタービンに、燃料を燃焼する複数のバー
ナ41が取付けられている。バーナ41には共通の燃料パイ
プ43を介して燃焼燃料が供給される。バーナ41に供給さ
れる燃料の総量は弁42の開閉度により調整される。

ガスタービン内には複数の温度センサSEが配置され、
各センサの出力信号は、信号処理回路44に供給される。
信号処理回路44は例えば、第４図あるいは第９図に示す
構成を有し、センサSEの出力信号のうち、最大信号レベ
ルと最小信号レベルを有する信号以外の信号の信号レベ
ルの平均値、あるいは、中間値近傍の複数の信号の信号
レベルの平均値を示す信号出力する。この信号はガスタ
ービン内部の平均的な温度を示す。制御回路45は、信号
処理回路44からの平均値を示す信号に応答して、通常知
られた制御動作（例えば、PID動作）を行い、弁42の開
閉度を調整し、ガスタービン内部の温度を制御する。

この実施例では、ガスタービン内部の温度は一定では
なく、位置により異なり、分布系になる。このため、ガ
スタービン内に複数の温度センサSEが配置され、燃焼温
度の平均値を求める。一方、ガスタービン内部は非常に
高温であり、センサが故障する確率が高い。このため、
この実施例では、センサSEの出力信号のうち、正常信号
である確率の高い信号のみを用いて平均温度を求めてい
る。このため、制御の信頼性が高く、しかも、信号処理
回路44は第１図から第９図に示されるようなニューラル
・ネットを用いた回路なので、高速動作が可能であり、
オンライン制御が可能である。

前記実施例では入力信号は電流信号Ｉ1〜ＩNであった
が、この発明は入力信号が電圧信号等の場合にも、同様
に適用できる。また、前記実施例では、ニューラル・ネ
ットをアナログ回路で構成したが、アナログ入力信号を
A/D変換器でデジタル信号に変換し、以後の処理をデジ
タル演算回路で行っても良い。この場合、ニューラル・
ネットの機能は（１）式の微分方程式を差分方程式に変
換したものを用いて実施する。

ニューラル・ネットのアンプ特性は第12図に示したも
のに限定されるものではない。例えば、アンプ出力の最
大飽和値は“1"でなくとも良い。この場合には、センス
要素としては、その飽和値を検知するものを使用する。
また、図示したようなシグモイド関数でなく、最大飽和
値がない単調増加関数の特性を持つアンプを使用しても
良い。その際、センス要素としては、アンプ出力が所定
値になった時に感知するものを使用する。

［発明の効果］この発明は、ニューラル・ネットの並列処理能力を活
用し、多数のアナログ入力信号の中で、最大信号レベ
ル、最小信号レベル、中間信号レベルを有する信号をほ
ぼ瞬時に選び出し、さらには、大小序列を迅速に決定で
きる回路を得ることができる。これにより入力異常の可
能性が高い信号を除いた信頼度の高い平均値や、中間値
近傍の数点のアナログ入力信号を用いた信頼度の高い平
均値を検出遅れなしに得ることができる。そして、求め
られた平均値を制御量とすることにより、分布系を良好
且つ高信頼度で制御できる。

また、多数のアナログ入力信号を１つづつ上限値を超
えているか否か、下限値以下かチェックする代わりに最
大信号レベルを有する信号のみを上限チェックし、最小
信号レベルを有する信号のみを下限チェックすることに
より、簡単に警報処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、入力アナログ信号の信号レベルの大小序列を
決定する実施例の構成図、第２図は、最大信号レベルを有する入力信号と最小信号
レベルを有する入力信号を同時に検知する実施例の構成
図、第３図は、最大信号レベルを有する入力信号と最小信号
レベルを有する入力信号を１個のニューラル・ネットで
検知する実施例の構成図、第４図は最大信号レベルを有する入力信号あるいは最小
信号レベルを有する入力信号、あるいはその両者を除い
た信号の信号レベルの平均値を検出する実施例の構成
図、第５図は指定したレンジの中間値に最も近い信号レベル
を有する入力信号を検出する実施例の構成図、第６図は最大信号レベルと最小信号レベルの中間値に最
も近い信号レベルを有する入力信号を検出する実施例の
構成図、第７図は最大信号レベルと、最小信号レベルと、最小信
号レベルと最大信号レベルの中間値に最も近い信号レベ
ルを有する入力信号を検出する実施例の構成図、第８図は第７図の実施例における制御要素の動作を示す
フローチャート、第９図は中間値近傍の信号レベルを有する数個のアナロ
グ入力信号の信号レベル平均値を求める実施例の構成
図、第10図はニューラル・ネットを用いた信号処理回路によ
るガスタービン制御システムの構成図、第11図は相互抑制結合のニューラル・ネットの構成図、第12図はニューラル・ネットのアンプの入出力特性図、第13図は最大信号レベル、最小信号レベル、最大と最小
を除いた信号レベルの平均値を求めるフロー図である。１、11……ニューラル・ネット、２、12……センス要
素、３、13、23、33……制御要素、４、24……除外要
素、５、15、25……記憶・出力要素、６、12……極性反
転要素、７、17……切換要素、８、18……判定要素、９
……平均化要素、16、18、26、36……補数化要素、34…
…投入要素、41……バーナ、42……弁、43……燃料パイ
プ、44……信号処理回路、45……制御回路。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】複数のアナログ入力信号を受け、前記複数
の入力信号のうちの最大信号レベルを有する信号を判定
する相互抑制結合を用いたニューラル・ネットと、前記ニューラル・ネットに接続され、前記ニューラル・
ネットに前記入力信号を供給し、前記ニューラル・ネッ
トにより最大信号レベルを有すると判定された入力信号
を次回の判定では、前記ニューラル・ネットに実質的に
供給しない入力要素と、前記ニューラル・ネットと前記入力要素に接続され、前
記ニューラル・ネットと前記入力要素による繰返し動作
を制御する制御要素と、を具備することを特徴とする複数のアナログ入力信号の
信号レベルの大小序列を判定するニューラル・ネットを
用いた信号処理回路。
【請求項２】複数のアナログ入力信号を受け、前記複数
の入力信号のうちの最大信号レベルを有する信号を判定
する相互抑制結合を用いた第１のニューラル・ネット
と、前記複数の入力信号の信号レベルの大小関係を反転する
反転要素と、前記反転要素に接続され、前記反転要素の出力信号のう
ちの最大信号レベルを有する信号を判定する相互抑制結
合を用いた第２のニューラル・ネットと、を具備することを特徴とする複数のアナログ入力信号の
うちの最大信号レベルの信号と最小信号レベルの信号を
判定するニューラル・ネットを用いた信号処理回路。
【請求項３】複数のアナログ入力信号を受け、前記複数
の入力信号の信号レベルの大小関係を反転する反転要素
と、供給されたアナログ信号のうちの最大信号レベルを有す
る信号を判定する相互抑制結合を用いたニューラル・ネ
ットと、前記反転要素と前記ニューラル・ネットに接続され、前
記複数の入力信号と前記反転要素の出力信号を切換えて
前記ニューラル・ネットに選択的に供給する切換要素
と、を具備することを特徴とする複数のアナログ入力信号の
うちの最大信号レベルを有する信号と最小信号レベルを
有する信号を判定するニューラル・ネットを用いた信号
処理回路。
【請求項４】複数のアナログ入力信号を受け、前記複数
の入力信号の信号レベルの大小関係を反転する反転要素
と、供給されたアナログ信号のうちの最大信号レベルを有す
る信号を判定する相互抑制結合を用いたニューラル・ネ
ットと、前記反転要素と前記ニューラル・ネットに接続され、前
記複数の入力信号と前記反転要素の出力信号を切換えて
前記ニューラル・ネットに選択的に供給する切換要素
と、前記複数の入力信号を受け、前記ニューラル・ネットに
接続され、前記入力信号のうち最大の信号レベルを有す
る信号と最小の信号レベルを有する信号の少なくとも一
方を除いた前記複数の入力信号の平均値を求める要素
と、を具備することを特徴とする平均値を求めるニューラル
・ネットを用いた信号処理回路。
【請求項５】複数のアナログ入力信号を受け、前記複数
の入力信号を信号レンジ上限値と信号レベル下限値との
和に対する補数信号に変換し、各々その元のアナログ入
力信号と乗じた信号を出力する補数・乗算要素と、供給されたアナログ信号のうちの最大信号レベルを有す
る信号を判定する相互抑制結合を用いたニューラル・ネ
ットと、を具備することを特徴とする複数のアナログ入力信号の
うち指定された信号レンジの中間値に最も近い信号レベ
ルを有する信号を判定するニューラル・ネットを用いた
信号処理回路。
【請求項６】複数のアナログ入力信号を受け、前記複数
の入力信号のうちの最大信号レベルを有する信号と最小
信号レベルを有する信号を検出する判定要素と、前記判定要素に接続され、前記複数の入力信号を受け、
前記最大信号レベルと前記最小信号レベル間の信号レン
ジに関する前記複数の入力信号のそれぞれの補数信号を
求め、各補数信号と対応する前記入力信号とを乗じた信
号を出力する補数・乗算要素と、供給されたアナログ信号のうちの最大信号レベルを有す
る信号を判定する相互抑制結合を用いたニューラル・ネ
ットと、を具備することを特徴とするアナログ入力信号の最大信
号レベルと最小信号レベルの中間値に最も近い信号レベ
ルを有する信号を判定するニューラル・ネットを用いた
信号処理回路。
【請求項７】複数のアナログ入力信号を受け、前記複数
の入力信号を極性反転信号および補数信号に変換する反
転・補数化要素と、前記複数の入力信号を受け、前記補数・乗算要素に接続
され、前記補数信号を各々対応する前記アナログ入力信
号に乗ずる乗算要素と、前記複数の入力信号を受け、前記補数・乗算要素と前記
乗算要素に接続され、前記アナログ入力信号と、前記補
数信号と、前記乗算要素の出力信号を順次選択して出力
する切換要素と、前記切換要素に接続され、前記切換要素の出力信号のう
ちで最大の信号レベルを有する信号を検出する相互抑制
結合のニューラル・ネットと、前記ニューラル・ネットに接続され、前記ニューラル・
ネットの出力を検出する要素と、前記反転・補数化要素、前記切換要素、前記検出要素に
接続され、前記反転・補数化要素、前記切換要素、前記
検出要素の動作を制御する制御要素と、を具備し、複数のアナログ入力信号の最大信号レベルと
最小信号レベルの中間値に最も近い信号レベルを有する
信号を判定する回路。
【請求項８】複数のアナログ入力信号を受け、前記複数
の入力信号の最大信号レベルと最小信号レベルの中間値
に最も近い信号レベルを有する信号を判定するニューラ
ル・ネットを用いた信号処理回路と、供給されたアナログ信号の信号レベルの平均値を求める
平均値要素と、前記複数の入力信号を受け、中間値に最も近い信号レベ
ルを有すると判定された前記入力信号を前記平均化要素
に入力させる投入要素と、前記信号処理回路に接続され、中間値に最も近い信号レ
ベルを有すると判定された前記入力信号を前記信号処理
回路に供給しないようにする除外要素と、前記信号処理回路と、前記平均化要素と、前記投入要素
と、前記除外要素とに接続され、前記信号処理回路と、
前記平均化要素と、前記投入要素と、前記除外要素の繰
返し動作を制御する要素と、を具備することを特徴とする中間値近傍の信号レベルを
有する数個のアナログ入力信号を弁別し、前記数個の入
力信号の信号レベルの平均値を求めるニューラル・ネッ
トを用いた信号処理回路。