JPH0432930A - エキスパートシステムの知識構造 - 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、対象世界の属性値を事実データとして格納す
るフレーム型知識部と、推論エンジンにより実行され前
記事実データを参照するプロダクションルールを格納す
るルール型知識部とで構成してあるエキスパートシステ
ムの知識構造に関する。

〔従来の技術〕

従来、この種のエキスパートシステムの知識構造として
は、前記フレーム型知識部に、前記事実データそれぞれ
を数値データから曖昧な表現である複数の状態値データ
、例えば温度であれば、“高い”適正″　　“低い”等
、に変換する複数のメソッドを各別に設けたものがあっ
た。

これは、オペレーターにとって前記事実データを直観的
に理解し易くするためのもので、推論結果の検証や知識
ベースの管理作業の効率を向上するように工夫したもの
であった。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかし上記従来技術には、前記状態値データをある値と
比較引用するための条件文を記述してプロダクションル
ールを作成する場合、等しいか否かを比較する条件文を
、等号及び等号否定を用いて簡潔に記述することができ
るのであるが、程度の大小関係を比較する条件文にあっ
ては、各状態値間の大小関係を識別できなかったために
、不等号を用いて記述できず、等号及び等号否定を用い
て複数の条件文を連結するというような複雑な記述にな
ってしまうという欠点があった。

例示すると、先の温度の場合では、ある属性値が“適正
”以上であるか否かの条件文を記述するときには、「あ
る属性値＝“適正″ＪＯＲ［ある属性値＝“高い″」と
いうように、該当する状態値を各別に論理和で連結して
記述していたのである。

つまり、状態値間の程度の大小関係をプロダクションル
ールの実行時に識別できないために、状態値の種類が多
ければそれだけ記述が複雑になり、オペレーターが状態
値間の程度の大小関係を確実に把握しておかなければ、
条件文の変更、追加等の際に状態値の欠落といった無用
のミスを引き起こす虞もあるのであった。

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
ステムの知識構造の特徴構成は、前記事実データを、前
記対象世界の属性値の採りうる領域を複数に分割してな
る集合を示す状態値で表現して、各状態値間の程度の大
小を識別する状態値識別手段を設けてあることにある。

さらに、前記フレーム型知識部を、予め準備された複数
の前記状態値を格納する種類ファシットと、前記複数の
状態値から適切な状態値を選択する選択基準としての境
界値を格納する境界値ファシットと、選択された状態値
を格納する状態値ファシットとからなる属性毎の複数の
スロットと、前記対象世界から入力された属性値である
数値データから、前記境界値に基づいて前記数値データ
の属する状態値を選択するメソッドを設けてあることが
好ましい。

〔作用〕

つまり、前記対象世界の種々の属性に対して、夫々の属
性値の採りうる範囲を順次複数に分割してなる集合を状
態値として表現して、その状態値を事実データとしてフ
レーム型知識部に格納する。そして、プロダクションル
ールの条件部で、前記状態値をある値と比較引用するた
めの条件文を記述する場合に、条件文に不等号を用いて
記述してあっても、メソッドとしての状態値識別手段が
、各状態値間の程度の大小を識別するのである。

例えば、先に例示した温度の場合では、ある属性値が“
適正”より大であるか否かの条件文を記述するときには
、［ある属性値〉“適正″」というように簡潔に記述し
ても、前記状態値識別手段が、各状態値間の程度の大小
を識別して、［ある属性値＝“高い”」であれば真、［
ある属性値＝“適正“Ｊ又は［ある属性値＝“低い”」
であれば、偽であると判別することになる。

又、前記フレーム型知識部においては、前記対象世界か
ら入力された属性値である数値データが、全属性に共通
のメソッドにより、前記境界値ファシットに格納された
境界値を基準として、種類ファシットに格納された状態
値が適当に選択されて、前記状態値ファシットに格納さ
れるのである。

〔発明の効果〕

従って、本発明によれば、フレーム型知識部に、オペレ
ーターにとって事実データの迅速、且つ直観的な理解を
可能とする抽象的な表現である複数の状態値データ、例
えば温度であれば、“高い”適正”、“低い”等の状態
値データを用いて、推論結果の検証や知識ベースの管理
作業の効率を向上させることを可能としながらも、プロ
ダクションルールの条件部で、前記状態値データのある
値との大小関係を比較する条件文を、例えば不等号を用
いて簡潔に記述することができるようになった。

〔実施例〕

以下に本発明の実施例を、都市ゴミ用の焼却炉（１）に
対する燃焼状態の適否の診断に応用する場合を、図面に
基づいて説明する。

第２図に示すように、都市ゴミ用の焼却炉（１）は、燃
焼室（２）と、ゴミを投入するホッパ（３）と、燃焼済
の灰を集める灰ピット（４）等から構成してある。

前記ホッパ（３）に投入されたゴミは、ブツシャ（５）
により前記燃焼室（２）に搬送される。前記燃焼室（２
）は、乾燥帯（６）、燃焼帯（７）、後燃焼帯（８）の
三ブロックで構成してあり、上向摺動式のストーカ（２
ａ）、　（２ｂ）、　（２ｃ）により各ブロックに順次
搬送される。

燃焼用空気を炉床や炉壁から供給してあり、前記乾燥帯
（６）ではゴミを熱風で乾燥させ、前記燃焼帯（７）で
はゴミを焼却し、前記後燃焼帯（８）では焼却灰を消火
する。

尚、前記燃焼帯（７）でゴミは初期にバーナ（９）で点
火される。

前記後燃焼帯（８）で燃え尽きたゴミは灰として灰押し
出し装置（ｌＯ）に落下し、灰出しコンベア（１１）に
より灰ビット（４）に搬送される。

前記燃焼室（２）で発生した燃焼排ガスを、廃熱ボイラ
（１２）によって熱エネルギーを蒸気の形で取り出し、
発電機（１３）等のエネルギーとして利用すべく場外に
供給する一方、電気集塵機等からなる排ガス処理設備（
１４）によりばいじんや有害ガスを除去して排気する。

前記焼却炉（１）は、前記燃焼室（２）内各所に配した
温度センサ、ガスセンサ等の各種センサ（Ｓ）の出力情
報や、前記灰押し出し装置（ｌＯ）の後方から前記燃焼
帯（７）付近でのゴミの燃焼状況を監視する撮像手段（
１５）としての産業用テレビカメラ（ＩＴＶ）の画像情
報に基づき、前記燃焼室（２）の圧力、温度、空気量、
ストーカ速度等を制御することで適切な燃焼制御を行う
燃焼制御手段（１６）により制御される。

さらに、前記産業用テレビカメラ（ＩＴＶ）、及び、前
記センサ（Ｓ）の出力は、データ処理装置（１７）を介
して、炉の燃焼状態診断用のエキスパートシステム（Ｂ
Ｓ）に入力してある。

前記エキスパートシステム（ＥＳ）には、推論結果を出
力する音声出力装置（１８）とプリンタ（１９）、操作
入力用のキーボード（２０）とを接続してあり、以て、
前記産業用テレビカメラ（ＩＴＶ）を通して得られる炎
の状態等と、前記各種センサ（Ｓ）の出力等から、前記
炉内の燃焼状況が正常であるか否かを瞬時に診断して、
異常の兆候が認められると、前記音声出力装置（１８）
を介して、異常の種類や前記燃焼制御手段（１６）に対
する操作方法を出力する。

即ち、前記焼却炉（１）が対象世界であり、前記産業用
テレビカメラ（ＩＴＶ）及び前記センサ（Ｓ）の出力そ
れぞれが属性となり、その値が事実データとなる。

前記エキスパートシステム（ＥＳ）は、第１図に示すよ
うに、前記焼却炉（１）に関して得られる事実データを
格納するフレーム型知識部（２１）と、前記事実データ
に関するプロダクションルールを格納するルール型知識
部（２２）とからなる知識ベースと、前記プロダクショ
ンルールを実行して、前記炉内の燃焼状況を診断する推
論エンジン（２３）とで構成してある。

前記フレーム型知識部（２１）は、前記対象世界の属性
毎に複数のフレーム（２４）を設けて構成してあり、各
フレーム（２４）は数値で表現される事実データを格納
する数値スロット（２４ａ）と、対象世界の属性値の採
りうる領域を複数に分割してなる集合を示す状態値であ
って前記数値の包含される状態値を格納する状態値スロ
ット（２４ｂ）とからなる。

前記状態値スロット（２４ｂ）は、予め準備された複数
の状態値を格納する種類ファシット（ｆ１）と、前記複
数の状態値から適切な状態値を選択する選択基準として
の境界値を格納する境界値ファシット（ｆ２）と、選択
された状態値を格納する状態値ファシット（ｆ３）とか
らなる。

前記エキスパートシステム（ＥＳ）に入力された事実デ
ータとしての数値データは、先ずその属性に対応するフ
レーム（２４）の数値スロット（２４ａ）に格納され、
次に全属性共通のメソッドにより、前記境界値に基づい
て前記数値データが包含される状態値が選択され、その
状態値が前記状態値ファシット（ｆ３）に格納される。

例えば、属性が炉出口の温度の場合には、第３図に示す
ように、入力された数値データは先ず数値スロットの数
値ファシットに格納される。

種類ファシットには“低い”から“高い”までの５段階
に小から大への順序で配列された状態値が準備されてお
り、境界値ファシットにはそれらの状態値を識別するた
めの境界値が小から大への順序で配列されて格納されて
いる。

そして、前記メソッドにより、数値データに基づき境界
値で区切られる範囲に相当する状態値が状態値ファシッ
トに格納される。

前記推論エンジン（２３）は、前記フレームの状態値フ
ァシットのデータを条件文に引用するプロダクションル
ールを前記ルール型知識部（２２）から順次取り出して
実行し、前記焼却炉（１）の状態を診断するのである。

ある数値スロット（２４ａ）に数値データが入力される
と、その数値データを状態値データに変換する前記メソ
ッドが起動される。

以下に前記メソッドを、第４図に示すフローチャートに
従い説明する。

変数Ｘに数値スロット（２４ａ）の数値データをロード
する〈＃ｌ〉。

境界値ファシット（ｆ２）の境界値の内で、一番手なる
値と変数Ｘとを比較して〈＃２〉、変数Ｘが小であれば
変数ｙに１を代入して〈＃３〉、ステップ〈＃９〉ヘジ
ャンブする。変数Ｘより大であればステップ〈＃４〉を
実行し、次に小なる値と変数Ｘとを比較して＜＃４〉、
変数Ｘか小であれば変数ｙに２を代入して＜＃５〉、ス
テップ〈＃９〉ヘジャンプする。

以下同様に変数Ｘと境界値とを、境界値が小から大なる
順番に比較し、最後にｎ番目の境界値、つまり一番大な
る境界値と比較して〈＃６〉、変数Ｘが小であれば変数
ｙ　ｌ：　ｎを代入しく＃７〉、そうでないときには変
数ｙにｎ＋１を代入して〈＃８〉、ステップ〈＃９〉を
実行する。

ステップ〈＃９〉では、種類ファシット（ｆ１）に格納
された複数の状態値に対して、変数ｙに代入された数値
に対応する状態値の有無を、状態値の小から大なる順番
に数えて調べる。

そして、変数ｙに代入された数値に対応する状態値が存
在しなければ、そのスロットの設定エラーとしてエラー
メツセージの表示等の処理を行い＜＃ｌＤ、存在すれば
対応する状態値を状態値ファシット（ｆ３）に格納する
のである＜＃１０＞。

例えば、第３図に示す炉出口温度のスロットにあっては
、数値データが９２０度であるので。

境界値が８５０度から９５０度の範囲を示す状態値であ
る“適正”が種類ファシットから選択されて状態値ファ
シットに格納される。

上述したフレーム型知識部（２１）に対して、プロダク
ションルールを前記ルール型知識部（２２）から順次取
り出して前記焼却炉（１）の状態を診断する前記推論エ
ンジン（２３）の動作の一部について説明する。

第５図に示すように、あるプロダクションルールの条件
部で、あるスロットの状態値ファシット（ｆ３）に格納
された状態値Ａと、そのスロットの種類ファシット（ｆ
１）に格納されたある状態値Ｂとの比較を行う記述がさ
れている場合、つまり、“≧″　　“、“≦”、“〈”
の不等〉 号を用いての比較を行う記述がされている場合には、先
ず、変数Ｘに数値スロット（２４ａ）の数値データを代
入する＜１１００＞。

次に、種類ファシット（ｆ１）の状態値と状態値Ａとを
種類ファシット（ｆ１）の状態値の小なるものから順に
比較して、合致する順序番号を変数ｙに代入する＜＃１
０Ｄ、・・・、＜＃１０６＞。

尚、合致する状態値が存在しない場合エラーとなる。

比較を行う不等号の種類を識別して＜＃１０７＞。

＜＃１０９＞、　＜＃１１３＞、　＜＃１１５＞、該当
する不等号に対して必要な処理＜＃１０８＞、　＜＃１
１４＞を行い、変数ｙが示す数値を順序番号として、そ
れに対応する境界値ファシット（ｆ２）の境界値を取り
出し、変数２に代入する＜＃１１０＞、　＜＃１１１＞
、　＜＃１１４＞、　＜＃１１６＞。

最後に、変数Ｘと変数２とを比較して、“真“又は“偽
”を判別することになる＜１１１２＞、　＜＃１１８＞
。

つまり、＜＃１００＞〜＜＃１１８＞を実行する推論エ
ンジン（２３）が、各状態値間の程度の大小を識別する
状態値識別手段となる。

〔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、炉出口温度のフレームについて述べた
が、状態値としては温度に限定するものではなく、種々
の物理量に適用できる。

先の実施例では、状態値スロットを４種類の境界値と５
種類の状態値を、それぞれ小から大なる順序で配列して
構成してあるが、境界値と状態値の数はこれに限定する
ものではないし、それぞれ大から小なる順序で配列して
構成してもよい。

尚、特許請求の範囲の項に図面との対象を便利にする為
に符号を記すが、該記入により本発明は添付図面の構造
に限定されるものではない。

【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知識構造の
実施例を示し、 第１図は要部のブロック構成図、第２図は焼却路の概略
構成図、第３図はフレーム型知識部の構成図、第４図及
び第５図はフローチャートである。 （２１）・・・・・・フレーム型知識部、（２２）・・
・・・・ルール型知識部、（２３）・・・・・・推論エ
ンジン。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、対象世界の属性値を事実データとして格納するフレ
   ーム型知識部（２１）と、推論エンジン（２３）により
   実行され前記事実データを参照するプロダクシヨンルー
   ルを格納するルール型知識部（２２）とで構成してある
   エキスパートシステムの知識構造であって、前記事実デ
   ータを、前記属性値の採りうる領域を複数に分割してな
   る集合を示す状態値で表現して、各状態値間の程度の大
   小を識別する状態値識別手段を設けてあるエキスパート
   システムの知識構造。 ２、前記フレーム型知識部（２１）に、予め準備された
   複数の前記状態値を格納する種類ファシット（ｆ１）と
   、前記複数の状態値から適切な状態値を選択する選択基
   準としての境界値を格納する境界値ファシット（ｆ２）
   と、選択された状態値を格納する状態値ファシット（ｆ
   ３）とからなる属性毎の複数のスロットと、前記対象世
   界から入力された属性値である数値データから、前記境
   界値に基づいて前記数値データの属する状態値を選択す
   るメソッドを設けてある請求項１記載のエキスパートシ
   ステムの知識構造。