妄〝′ 血)･監
2.2.4 ファジィ･ニューラルネットコントローラの構成
提案する和一印補償器の構成を図2.9に示す.図2.9(1)はファジィ･ニューラ
ルネットワークの構成,図2.9(2),(3)はメンバーシップ関数であり,図2.9(4)は即の全体構成を示す.ファジィ･ニューラルネットワークは,2入力4層1出力で, A層が入力層,B,C層は中間層,D層が出力層からなる.B層はガウス関数で構成
されるメンバーシップ関数の出力を生成し,前件部と呼ぶ.C層はファジィノレールで
推論する後件部であり,適合度を計算し出力する.D層は入力の総和を出力する線形 ユニットである.以上により,ファジィルール的構造を持つニューラルネットが構成
でき,これをファジィ･ニューラルネットワークと称する.このファジィ･ニューラルネットワークはBP法による学習を可能としながら,階層型ニューラルネットワ
ークの結合を工夫して,ファジィ推論ルールとの対応関係を持たせることができる.
(A) (8) (C) (D)
(l)Fuz石y寸de肌1Netvo止
､･･l∴L､
ー1.0 ‑0.5 0 0.5 1.0 ‑1･0 ‑0･5 0 0･5 1･0
qp･̀㌧
(2)Me皿bershipftnction(FN‑PD)
ep,ey
(3)Members鮎pfunction(FN‑Ⅰ)
(心 (B) (Q (D)
(4)ArchitecttFeOfthe軋比石r‑･neurdnetYOrk
F払2.,】紬脳町側服用Imdworkno止血飴r
d血偵on00m岬岨血r
出力勒は,プラントの直接的な入力である･ファジィ部で吼入力空間を9分割し, 分割された空間の適合度を以下の式で与える.
酋=4(ピタ)4(e9)き1･2,…,9,Jl′ち=1･2･3
ここで,んはファジィ変数,eタ,eVは入力である･
ただし,適合度は,次のように正規化しておく.
百‥=云こi
た
(2.39)
(2.40) 制御ゲインを適応調整するため,誤差入力量に対応して出力を調整するファジィル ールを設定する.
J番目のファジィルールは,
Ri:IFちisAilande,is42TⅢ那Y=ろ(ち,e)
で与え,叫酢押出力は,
蜘が訪人魂,ちノ
として求める.ここでろ倒は,
ん即=ちeク+もγ恥
‰〝出力は,
触=訪差潮極･ちノ
として求める.ここで与ガは,
ん〝=坤勅願
‰の加算出力触出力は,
9
軋Ⅷ=訪ふ励,射+∑払擁挿ノ
f=l f=l(2.41)
(2.42)
(2.43)
(2.44)
(2.45)
(2.46)
推論値叫wは
‰=∑融極,ち)
として求める.ここで,fは, 触と‰が等しいとすると
′=た小夕虎･2丘少gク･た溝
となる.ただし,丘ぎ≧0(ノ=J,ク,γ)はフィードバックゲインである･
(2.47)
(2.48)
(2.亜)式の制御方法は誤差応答によりファジィ和とファジィPIを切り換える動作 を行う.外乱やパラメータ変動による制御系の影響に対し,応答を速やかに目標値に 近づけるために,Table2･1に示すように,%とevがいずれもsmallのときはPID制
御,ちがsmallでなくIe｡博bigのときは,ダンピングを小さくし速い応答をえるた
めにP制御,その他は和制御とした.各フィードバックゲインは後段のニューラルネ ットワークで事前に学習する.このような構成により,制御則を構成した.この構成 は誤差に適応した制御則となる.円H刊補償のニューラルネットワークでは,フィードバックゲインの学習を位置誤 差の2乗
gク=1′2gク2
1払bb2.1 CoAtTdrde$
ち p血
b短
M N画
b短
ち
P髄i血8b垣 pD PD P
Smdl PD pⅡ〉 pD
柚御伽厨塵 P PD PD
(2.49)