A Learning Mechanism to Tune a Neural Network-Driven Fuzzy Controller.
本多 章雄, 黒田 千秋, 石田 愈 · KAGAKU KOGAKU RONBUNSHU · 1992
制御用ファジィルールの適合度の算出をニューラルネットワーク演算で行う方式のニューラルネット駆動型ファジィ制御器とその調整を行うための学習機構を提案し, 液面制御系での応用実験について検討した.その結果, オンライン学習制御を繰り返すことにより, 教師データに追従する制御法をルール適合度の出力機能として学習できることを示した.オンライン学習制御中に教師データを操作量教師データから制御量教師データへ徐々に移行させていく学習法が, 制御対象系の特性変化に対する適応能力を向上させるのに有効であることがわかった.また, 無駄時間が存在する制御系においては, ネットワークの入力層ユニット数を増やし, 制御量の時系列データを処理できるようにするのが有効であった.無駄時間および系の特性変化のある液面制御系を実際に制御できることを実験的に確認した.