JPH03134734A - エキスパートシステム - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、複数のルールクラスに階層的に分類されたプ
ロダクションルールを格納するルールベースと、対象問
題領域の事実データを格納する事実ベースと、前記事実
データに基づいて、前記ルールクラスのうち上位のルー
ルクラスから下位のルールクラスにわたり前記プロダク
ションルールを順次実行し推論結果を導出する推論エン
ジンと、前記推論エンジンにより実行された前記プロダ
クションルールをトレースして、推論過程情報として提
示する推論結果説明手段とを設けてあるエキスパートシ
ステムに関する。

〔従来の技術〕

従来、この種のエキスパートシステムには、推論結果の
妥当性の評価やルールの修正等のデバッグ作業を行うた
めに、推論エンジンにより実行されたプロダクションル
ールを、プログラミング言語又は自然言語を用いて、Ｃ
ＲＴ等の表示手段を介して順次提示する推論結果説明手
段を設けて構成したものがあった。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかし、上述した従来技術によるエキスパートシステム
では、推論結果説明手段が、推論エンジンによる実行順
にプロダクションルールを逐次提示するように構成され
たものであったので、作業者は、デバッグ作業を行う必
要のないプロダクションルールであっても、デバッグ作
業を行う必要のあるプロダクションルールが提示される
まで、提示順に操作しなければならず、デバッグ作業に
時間がかかるという欠点があった。

そして、プロダクションルールを格納するルールベース
の容量が増加すればそれだけ上記欠点が際立ち、デバッ
グ作業を必要とする箇所の全提示情報に対する相対位置
が把握しずらくなり、作業効率が低下するという欠点も
あった。

本発明の目的は上述した従来欠点を解消する点にある。

〔課題を解決するための手段〕

この目的を達成するため、本発明によるエキスパートシ
ステムの特徴構成は、前記推論結果説明手段に、（１）
前記推論エンジンにより実行された前記プロダクション
ルールが含まれる前記ルールクラスの説明文を提示する
ルールクラス提示機構と、（２）前記ルールクラス提示
機構により提示された前記ルールクラスに含まれる前記
プロダクションルールの説明文を提示するプロダクショ
ンルール提示機構とを設けてあることにある。

〔作　用〕

つまり、作業者が推論結果説明手段を用いてデバッグ作
業を行う際に、まずルールクラス提示機構により、ルー
ルクラスの説明文が提示されるので、説明文からデバッ
グ作業を必要とするプロダクションルールを含むルール
クラスを大雑把に特定することができる。ここで、提示
されるルールクラスは、上位のルールクラスから下位の
ルールクラスにわたり順次提示されるならば、作業者は
、上位のルールクラスから下位のルールクラスを順次選
択していくことにより、所望のプロダクションルールを
含む最下位のルールクラスを、短時間で選択することが
できる。

最下位のルールクラスを選択すると、次に、プロダクシ
ョンルール提示機構により、選択された最下位のルール
クラスに含まれるプロダクションルールの説明文が提示
されるので、作業者は、説明文からデバッグ作業を必要
とするプロダクションルールを特定することができるの
である。

〔発明の効果〕

従って、本発明によるエキスパートシステムによれば、
プロダクションルールを格納するルールベースの容量が
大なるものであっても、作業者は、説明文を参照するこ
とで、上位のルールクラスから下位のルールクラスにわ
たり系統的に特定することができ、その結果、デバッグ
作業を必要とするプロダクションルールを短時間に提示
させることができるので、デバッグ作業の作業効率を極
めて高くすることが可能となった。

〔実施例〕

以下に本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第１図に示すように、都市ゴミ焼却炉（１）用の運転支
援システムとしてのエキスパートシステム（ＢＳ）は、
条件部と動作部を備えたＩＦ−ＴＨＥＮ〜型のプロダク
ションルールを格納するルールベース（ＲＢ）と、前記
焼却炉（１）の運転状況を示すプロセスデータを事実デ
ータとして格納するワーキングエリアとしての事実ベー
ス（ＦＢ）と、前記プロダクションルールを順次実行し
推論結果を導出する推論エンジン（２）と、前記推論エ
ンジン（２）による推論結果に対してその推論過程を提
示する推論結果説明手段（３）とで主要部を構成すると
ともに、インターフェイス機構（７）を介してデータ処
理用コンピュータ（８）、キーボード（９）、プリンタ
ー（１０）、音声出力装置（１１）、モニタ（１２）を
接続しである。

前記都市ゴミ焼却炉（１）は、通常、自動燃焼制御シス
テム（図示せず）により効率的に自動運転されているの
であるが、焼却されるゴミのゴミ質に大幅な変動等が発
生したときには、前記自動燃焼制御システムでは炉内の
各種センサ（Ｓ）をモニタして一律的に制御を行うもの
であるので、その状況を正確に判断し、適切な制御を行
うことが困難となる場合がある。

このような場合、運転熟練者が、前記各種センサ（Ｓ）
の出力や炉内の燃焼状況を目視して、経験的な知識に基
づき、適切に手動制御を行っていたのであるが、上述の
エキスパートシステム（ＥＳ）は、運転熟練者の判断の
代替となるシステムとして構築されたものである。

即ち、前記エキスパートシステム（ＢＳ）は、炉内の各
種センサ（Ｓ）、炉内監視用のカメラ（ＩＴＶ）により
オンラインで得られた炉内燃焼状況と、運転熟練者の経
験に基づき各種判断を行うプロダクションルールを用い
て、前向き推論を行い、前記焼却炉（１）の異常燃焼の
発生を事前に回避し、適切な制御を行うべく指示支援す
るシステムである。

以下に、前記エキスパートシステム（ＥＳ）について詳
述する。

前記データ処理用コンピュータ（８）は、前記焼却炉（
１）内の各箇所に設置しである各種のセンサ（Ｓ）の出
力信号線を計装盤（１３）を介して接続して、炉内の温
度、蒸気量等のプロセスデータを獲得すると共に、炉内
監視用のカメラ（ＩＴＶ）を接続して、画像データから
炉内の炎の状態やゴミ厚等のプロセスデータを獲得する
。

前記データ処理用コンピュータ（８）により獲得された
プロセスデータは、前記インターフェイス機構（７）を
介して、事実データとして前記事実ベース（ＦＢ）に格
納される。

前記プロダクションルールは、第２図に示すように、専
門家の思考に合わせて関連するプロダクションルール毎
に、複数のルールクラスに階層的に分類しである。

例えば、炉内各種のセンサ（Ｓ）に関するプロダクショ
ンルールは、“センサ値のチエツク”という最上位のル
ールクラスと、“蒸気流量計”や“酸素濃度計”等の下
位のルールクラスに分類してあり、最下位のルールクラ
スには該当するプロダクションルールをそれぞれ分類し
である。

前記事実ベース（ＦＢ）には、前記プロセスデータ以外
に、前記プロダクションルールの条件部に用いられる設
定値としての事実データ、及び、前記推論エンジン（２
）による推論結果を格納してあり、前記事実ベース（Ｆ
Ｂ）と前記ルールベース（ＲＢ）（！：で本エキスパー
トシステム（ＥＳ）の知識ベース（ＫＢ）を構成しであ
る。

前記推論エンジン（２）は、前記ルールベース（ＲＢ）
内のプロダクションルールを、上位のルールクラスから
下位のルールクラスにわたり、順次実行し推論結果を前
記事実ベースに格納し、最終の推論結果を必要に応じて
前記音声出力装置（１１）、及び前記モニタ（１２）、
前記プリンター（１０）に出力する。

前記推論結果説明手段（３）は、トレース機構（６）、
ルールクラス提示機構（４）、プロダクションルール提
示機構（５）で構成しである。

前記トレース機構（６）は、前記推論エンジン（２）に
よる推論過程、即ち、マツチしたルールクラス、プロダ
クションルールの実行順を記憶しである。

前記ルールクラス提示機構（４）は、前記ルールベース
（ＲＢ）に格納されたルールクラスを自然言語表現で説
明する説明文を記憶してあり、前記トレース機構（６）
に記憶されたルールクラスに該当する説明文を提示する
。

前記プロダクションルール提示機構（５）は、前記ルー
ルベース（ＲＢ）に格納されたプロダクションルールを
同じく自然言語表現で説明する説明文を記憶してあり、
前記トレース機構（６）に記憶されたプロダクションル
ールに該当する説明文を提示する。

以下に、前記推論結果説明手段（３）による動作を詳述
する。

前記推論エンジン（２）による推論が終了すると、第３
図に示すように、前記モニタ（１２）には推論結果が表
示される。

その後、利用者が、前記キーボード（９）の予め説明要
求キーと定義しであるファンクションキーを操作すると
、前記推論結果説明手段（３）が起動され、第４図に示
すように、前記ルールクラス提示機構（４）により、前
記トレース機構（６）に記憶されたルールクラスに基づ
く最上位のルールクラス、及び、その説明文が表示され
る。

続いて、第４図の“３．燃焼状況総合判断”を指定する
と、第５図に示すように、下位のルールクラス、及び、
その説明文が表示される。

利用者は、このようにして表示された説明文により、ル
ールクラスの有する問題解決機能を明確に把握しつつ上
位のルールクラスから下位のルールクラスへとデバッグ
を進行させる。

最下位のルールクラスを指定すると、前記プロダクショ
ンルール提示機構（５）により、上述と同様に、プロダ
クションルール、及び、その説明文が表示され、最後に
指定されたプロダクションルールの実行結果が表示され
る。

〔別実施例〕

以下に本発明の別実施例を説明する。

先の実施例では、都市ゴミ焼却炉（１）用の運転支援シ
ステムについて説明したが、エキスパートシステム（Ｅ
Ｓ）としてはこれに限定するものではなく、複数のルー
ルクラスに階層的に分類されたプロダクションルールを
有するものであれば任意である。

先の実施例では、オンライン型のエキスパートシステム
（ＥＳ）について説明したが、エキスパートシステム（
ＥＳ）としてはこれに限定するものではなく、オフライ
ン型のものでもよい。

先の実施例では、ルールクラス、及び、プロダクション
ルールの説明文として、自然言語表現されたものを説明
したが、説明文としては、これに限定するものではなく
、数式でも、記号でも、利用者の理解が容易なものであ
れば任意のものでよい。

【図面の簡単な説明】

図面は本発明に係るエキスパートシステムの実施例を示
し、第１図は全体構成のブロック図、第２図は知識構造
図、第３図、第４図、第５図はモニタに表示される画面
図である。 （ＲＢ）・・・・・・ルールベース、（ＦＢ）・・・・
・・事実ベース、（２）・・・・・・推論エンジン、（
３）・・・・・・推論結果説明手段、（４）・・・・・
・ルールクラス提示機構、（５）・・・・・・プロダク
ションルール提示機構。 第１図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 複数のルールクラスに階層的に分類されたプロダクショ
   ンルールを格納するルールベース（ＲＢ）と、 対象問題領域の事実データを格納する事実ベース（ＦＢ
   ）と、 前記事実データに基づいて、前記ルールクラスのうち上
   位のルールクラスから下位のルールクラスにわたり前記
   プロダクションルールを順次実行し推論結果を導出する
   推論エンジン（２）と、 前記推論エンジン（２）により実行された前記プロダク
   ションルールをトレースして、推論過程情報として提示
   する推論結果説明手段（３）とを設けてあるエキスパー
   トシステムであって、前記推論結果説明手段（３）に、 （ｉ）前記推論エンジンにより実行された前記プロダク
   ションルールが含まれる前記ルールクラスの説明文を提
   示するルールクラス提示機構（４）と、 （ｉｉ）前記ルールクラス提示機構（４）により提示さ
   れた前記ルールクラスに含まれる前記プロダクションル
   ールの説明文を提示するプロダクションルール提示機構
   （５）とを設けてあるエキスパートシステム。