JPH03116307A - ダムのゲート制御装置 - Google Patents
ダムのゲート制御装置Info
- Publication number
- JPH03116307A JPH03116307A JP25446689A JP25446689A JPH03116307A JP H03116307 A JPH03116307 A JP H03116307A JP 25446689 A JP25446689 A JP 25446689A JP 25446689 A JP25446689 A JP 25446689A JP H03116307 A JPH03116307 A JP H03116307A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dam
- dam gate
- section
- expressed
- fuzzy inference
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 abstract description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 9
- 238000011835 investigation Methods 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Barrages (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Non-Electrical Variables (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、河川のダムのゲート制御装置に利用する。特
に、出水時に流水状況を予測しながら最適のゲート制御
方式と制御量とを決定する洪水吐ゲートの実時間最適制
御に関するものである。
に、出水時に流水状況を予測しながら最適のゲート制御
方式と制御量とを決定する洪水吐ゲートの実時間最適制
御に関するものである。
本発明はダムのゲート制御装置において、複数の熟練操
作員の経験に基づく情報を言語表現でそれぞれ入力しメ
ンバシップ関数の形式で制御規則の集合として記録して
おき、センサ部の測定結果に対してこの記録に基づいて
ファジィ推論を行ってダムゲートの操作量を決定するこ
とにより、 膨大な調査によって個々のダムについてその特性を示す
データをとる必要がなく、複数の熟練操作員の経験に基
づく情報を言語表現で入力して制御できるようにしたも
のである。
作員の経験に基づく情報を言語表現でそれぞれ入力しメ
ンバシップ関数の形式で制御規則の集合として記録して
おき、センサ部の測定結果に対してこの記録に基づいて
ファジィ推論を行ってダムゲートの操作量を決定するこ
とにより、 膨大な調査によって個々のダムについてその特性を示す
データをとる必要がなく、複数の熟練操作員の経験に基
づく情報を言語表現で入力して制御できるようにしたも
のである。
従来、ダムのゲート制御装置は、貯留関数法等の物理的
モデルを基に短時間光の状況を予測しながらその予測値
に基づいて行われるか、熟練した操作員の経験に基づく
情報を登録したデシジョンテーブルに従って時々刻々の
状況を基にあらかじめ決められた操作を行っていた。
モデルを基に短時間光の状況を予測しながらその予測値
に基づいて行われるか、熟練した操作員の経験に基づく
情報を登録したデシジョンテーブルに従って時々刻々の
状況を基にあらかじめ決められた操作を行っていた。
しかし、このような従来のダムのゲート制御装置では、
物理的モデルによる方法は、このモデルの作成のために
、膨大な調査によって個々のダムについてその特性を示
すデータをとらなければならない欠点があった。また、
デシジョンテーブルによる方法は熟練操作者の経験に基
づく情報をもとにした簡便な方法であるが、熟練操作員
の殆どは経験に基づく情報を「かなり水位が高い」、「
流入量が増えそうだ」等のあいまいな言語表現で蓄積し
ているために、これらを数値化することが困難である。
物理的モデルによる方法は、このモデルの作成のために
、膨大な調査によって個々のダムについてその特性を示
すデータをとらなければならない欠点があった。また、
デシジョンテーブルによる方法は熟練操作者の経験に基
づく情報をもとにした簡便な方法であるが、熟練操作員
の殆どは経験に基づく情報を「かなり水位が高い」、「
流入量が増えそうだ」等のあいまいな言語表現で蓄積し
ているために、これらを数値化することが困難である。
また仮に数値化したとしても、多くの熟練者の判断を集
めたときにその数値間の平均値として値を決定しても差
の分布を取込めない欠点があった。
めたときにその数値間の平均値として値を決定しても差
の分布を取込めない欠点があった。
本発明は上記の欠点を解決するもので、膨大な調査によ
って個々のダムについてその特性を示すデータをとる必
要がなく、複数の熟練操作員の経験に基づく情報を言語
表現で入力して制御できるダムのゲート制御装置を提供
することを目的とする。
って個々のダムについてその特性を示すデータをとる必
要がなく、複数の熟練操作員の経験に基づく情報を言語
表現で入力して制御できるダムのゲート制御装置を提供
することを目的とする。
本発明は、ダムの現在の状態を測定するセンサ部と、入
力する操作量に基づき制御信号を出力してダムゲート制
御操作を行う操作部とを備えたダムのゲート制御装置に
おいて、複数の熟練操作員の経験に基づく情報をそれぞ
れ入力する入力装置と、この入力された情報が数値表現
のものはそのまま記録し、言語表現のものはメンバシッ
プ関数の形式で制御規則の集合として記録するファジィ
ルールベース部と、上記センサ部の測定結果に対してこ
のファジィルールベース部の内容に基づきファジィ推論
を行いダムゲートの操作量を決定して上記操作部に与え
るファジィ推論部とを備えたことを特徴とする。
力する操作量に基づき制御信号を出力してダムゲート制
御操作を行う操作部とを備えたダムのゲート制御装置に
おいて、複数の熟練操作員の経験に基づく情報をそれぞ
れ入力する入力装置と、この入力された情報が数値表現
のものはそのまま記録し、言語表現のものはメンバシッ
プ関数の形式で制御規則の集合として記録するファジィ
ルールベース部と、上記センサ部の測定結果に対してこ
のファジィルールベース部の内容に基づきファジィ推論
を行いダムゲートの操作量を決定して上記操作部に与え
るファジィ推論部とを備えたことを特徴とする。
ファジィルールベース部は複数の熟練操作員の経験に基
づく情報を入力し、その情報が数値表現のものはそのま
ま、また言語表現のものはその表現の中のキーワードを
用いてメンバシップ関数の形式で制御規則の集合として
記録する。ファジィ推論部はセンサ部の測定結果に対し
てファジィルールベース部の内容に基づいてファジィ推
論を行いダムゲートの操作量を決定して操作部に与える
。
づく情報を入力し、その情報が数値表現のものはそのま
ま、また言語表現のものはその表現の中のキーワードを
用いてメンバシップ関数の形式で制御規則の集合として
記録する。ファジィ推論部はセンサ部の測定結果に対し
てファジィルールベース部の内容に基づいてファジィ推
論を行いダムゲートの操作量を決定して操作部に与える
。
以上の動作により膨大な調査によってダムの特性を示す
データをとる必要がなく、複数の熟練操作員の経験に基
づく情報を言語表現で入力して制御できる。
データをとる必要がなく、複数の熟練操作員の経験に基
づく情報を言語表現で入力して制御できる。
本発明の実施例について図面を参照して説明する。第1
図は本発明一実施例ダムのゲート制御装置のブロック構
成図である。第1図において、ダムのゲート制御装置は
、ダムの現在の状態を測定するセンサ部3と、入力する
操作量に基づき制御信号を出力して制御対象6のダムゲ
ート制御操作を行う操作部5とを備える゛。
図は本発明一実施例ダムのゲート制御装置のブロック構
成図である。第1図において、ダムのゲート制御装置は
、ダムの現在の状態を測定するセンサ部3と、入力する
操作量に基づき制御信号を出力して制御対象6のダムゲ
ート制御操作を行う操作部5とを備える゛。
ここで本発明の特徴とするところは、複数の熟練操作員
の経験に基づく情報をそれぞれ入力する入力装置1と、
この入力された情報が数値表現のものはそのまま記録し
、言語表現のものはメンバシップ関数の形式で制御規則
の集合として記録するファジィルールベース部2と、セ
ンサ部3の測定結果に対してこのファジィルールベース
部2の内容に基づきファジィ推論を行いダムゲートの操
作量を決定して操作部5に与えるファジィ推論部4とを
備えたことにある。
の経験に基づく情報をそれぞれ入力する入力装置1と、
この入力された情報が数値表現のものはそのまま記録し
、言語表現のものはメンバシップ関数の形式で制御規則
の集合として記録するファジィルールベース部2と、セ
ンサ部3の測定結果に対してこのファジィルールベース
部2の内容に基づきファジィ推論を行いダムゲートの操
作量を決定して操作部5に与えるファジィ推論部4とを
備えたことにある。
このような構成のダムのゲート制御装置の動作について
説明する。第2図は本発明のダムのゲート制御製蓋の動
作を示すフローチャートである。
説明する。第2図は本発明のダムのゲート制御製蓋の動
作を示すフローチャートである。
入力装置1は、熟練した操作員の経験に基づく情報を、
数値または言語で表現されたものを入力してファジィル
ールベース部2に記憶させる。
数値または言語で表現されたものを入力してファジィル
ールベース部2に記憶させる。
ファジィルールベース部2は、数値で表現されたものは
そのまま、言語で表現されたものはその表現の中のキー
ワードを用いてメンバシップ関数の形式で、複数の熟練
操作員の経験に基づく情報を制御規則の集合として保有
する。
そのまま、言語で表現されたものはその表現の中のキー
ワードを用いてメンバシップ関数の形式で、複数の熟練
操作員の経験に基づく情報を制御規則の集合として保有
する。
センサ部3は、現在のダムの状態を測定して、その測定
結果をファジィ推論部4に与える。ファジィ推論部4は
、この情報をファジィルールベース部2に記憶されてい
る制御規則に照らし合わせてファジィ推論を行い、ダム
ゲートの操作量を決定して、その結果を操作部5に出力
する。操作部5は、入力された操作量をそれに相当する
制御信号に変換してゲート制御操作を行う。以上の過程
により、熟練した複数のダムゲートの操作員のあいまい
にしか表現されない知識を基にした制御が可能となる。
結果をファジィ推論部4に与える。ファジィ推論部4は
、この情報をファジィルールベース部2に記憶されてい
る制御規則に照らし合わせてファジィ推論を行い、ダム
ゲートの操作量を決定して、その結果を操作部5に出力
する。操作部5は、入力された操作量をそれに相当する
制御信号に変換してゲート制御操作を行う。以上の過程
により、熟練した複数のダムゲートの操作員のあいまい
にしか表現されない知識を基にした制御が可能となる。
以上説明したように、本発明は、以下に示すような優れ
た効果がある。
た効果がある。
■ ファジィルールベースとして複数の熟練操作者の経
験に基づく情報を言語表現をもとに入力して蓄積するこ
とができる。
験に基づく情報を言語表現をもとに入力して蓄積するこ
とができる。
■ 複数の熟練操作者の経験に基づく情報の分布をメン
バシップ関数で表現し、重心計算によるファジィ推論を
行うので、多数の経験者の判断を合成することになり、
より安全な制御を行うことができる。
バシップ関数で表現し、重心計算によるファジィ推論を
行うので、多数の経験者の判断を合成することになり、
より安全な制御を行うことができる。
■ 従来のデシジョンテーブルのタイプの制御では、判
断の基準値が離散的にしか与えられないので、制御規則
の数が基準値の数だけ必要だったが、ファジィ変数を取
扱うことにより、基準値のいくつかはメンバシップ関数
に吸収できるので制御規則の数を削減できる。
断の基準値が離散的にしか与えられないので、制御規則
の数が基準値の数だけ必要だったが、ファジィ変数を取
扱うことにより、基準値のいくつかはメンバシップ関数
に吸収できるので制御規則の数を削減できる。
第1図は本発明一実施例ダムのゲート制御装置のブロッ
ク構成図。 第2図は本発明のダムのゲート制御装置の動作を示すフ
ローチャート。 l・・・入力装置、2・・・ファジィルールベース部、
3・・・センサ部、 4・・・ファジィ推#に部、 5・・・操作部、 6・・・制御対象。
ク構成図。 第2図は本発明のダムのゲート制御装置の動作を示すフ
ローチャート。 l・・・入力装置、2・・・ファジィルールベース部、
3・・・センサ部、 4・・・ファジィ推#に部、 5・・・操作部、 6・・・制御対象。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1、ダムの現在の状態を測定するセンサ部と、入力する
操作量に基づき制御信号を出力してダムゲート制御操作
を行う操作部と を備えたダムのゲート制御装置において、 複数の熟練操作員の経験に基づく情報をそれぞれ入力す
る入力装置と、 この入力された情報が数値表現のものはそのまま記録し
、言語表現のものはメンバシップ関数の形式で制御規則
の集合として記録するファジィルールベース部と、 上記センサ部の測定結果に対してこのファジィルールベ
ース部の内容に基づきファジィ推論を行いダムゲートの
操作量を決定して上記操作部に与えるファジィ推論部と を備えたことを特徴とするダムのゲート制御装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP25446689A JPH03116307A (ja) | 1989-09-29 | 1989-09-29 | ダムのゲート制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP25446689A JPH03116307A (ja) | 1989-09-29 | 1989-09-29 | ダムのゲート制御装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH03116307A true JPH03116307A (ja) | 1991-05-17 |
Family
ID=17265424
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP25446689A Pending JPH03116307A (ja) | 1989-09-29 | 1989-09-29 | ダムのゲート制御装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH03116307A (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05118023A (ja) * | 1991-10-28 | 1993-05-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ダムのゲート制御装置 |
JPH05118024A (ja) * | 1991-10-28 | 1993-05-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ダムのゲート制御方法 |
JP2003026314A (ja) * | 2001-07-17 | 2003-01-29 | Daiki:Kk | 重量物等運搬用ローラ装置 |
-
1989
- 1989-09-29 JP JP25446689A patent/JPH03116307A/ja active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05118023A (ja) * | 1991-10-28 | 1993-05-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ダムのゲート制御装置 |
JPH05118024A (ja) * | 1991-10-28 | 1993-05-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ダムのゲート制御方法 |
JP2003026314A (ja) * | 2001-07-17 | 2003-01-29 | Daiki:Kk | 重量物等運搬用ローラ装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Qian et al. | An expert system for real-time fault diagnosis of complex chemical processes | |
He et al. | Development of a fuzzy-neuro system for parameter resetting of injection molding | |
CN111862558A (zh) | 一种火灾探测信号的智能处理方法 | |
Beishon | Problems of task description in process control | |
JPH03116307A (ja) | ダムのゲート制御装置 | |
Shi et al. | Breakout prediction based on twin support vector machine of improved whale optimization algorithm | |
CA2038427A1 (en) | Control apparatus | |
Filipic et al. | A combined machine learning and genetic algorithm approach to controller design | |
Zaporojan et al. | A knowledge-based approach for microwire casting plant control | |
CN103488089B (zh) | 自适应的农药废液焚烧炉有害物排放达标控制系统及方法 | |
Fan et al. | Survey of the selection and evaluation for dispatching rules in dynamic job shop scheduling problem | |
CN115495982A (zh) | 一种高炉炉温预测方法、终端设备及存储介质 | |
Ali et al. | Laser simulator logic: A novel inference system for highly overlapping of linguistic variable in membership functions | |
LG et al. | Rapid prototyping tools for real-time expert systems in the steel industry | |
JP2832058B2 (ja) | マンマシンインタフェイス | |
Gong et al. | Research of oil pump control based on fuzzy neural network PID algorithm | |
JP2770228B2 (ja) | 知識型プラント情報処理方式 | |
Chiu et al. | A fuzzy logic programming environment for real-time control | |
NL2030465B1 (en) | Continuous casting slab quality predicting method based on extreme learning machine | |
Uzunovic et al. | Implementation of microcontroller based fuzzy controller | |
Paiva et al. | Merging and constrained learning for interpretability in neuro-fuzzy systems | |
NL2034380B1 (en) | Method for predicting dissolved oxygen concentration in rivers based on maximum information coefficient and system thereof | |
Natallia et al. | Robotization as One of the Prospects for Electromobility in Belarus | |
Ruan et al. | A Training-Free Data-Driven Method for Input-Output Modeling of Complex Processes | |
Luo et al. | Breakout prediction of continuous slab casting based on neural networks and fuzzy neural networks |