空調システムは、その非線形性ゆえに厳密な動特性を表現するモデルが得られていないことを踏まえて、「問題解決のための知的情報処理」の観点からの方法論を応用し、監視制御を含めた知的制御システムの構築法を機能の階層化という面から検討した。各機能階層は、正常運転における過渡応答性能や設置環境への適応性向上に向けて、1.単一階層制御系へのファジィ推論適用による過渡応答特性の改善、2.ルールを用いた機能階層を有する階層制御系を用いた柔軟な制御、また、部分的な異常を有する運転状況に対しては、3.静的モデルを用いた機能階層を有する監視制御システム、4.観測量からの動的モデルの抽出と停止回避制御(カオス理論の応用)について、階層を構成する基本的方法の提案と主として業務用空調システムへの適用結果を示した。

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本論文では、ファジィ制御の実用化に関する実践的研究について論じる。まず、従来制御の課題とファジィ制御の適用状況を考察し、プロセス制御において「制御の無人化」から「オペレータを主体とした制御システム」の必要性を論じる。この課題に応えるために、オペレータの操作事例を用いた制御規則設計、最適化、検査、評価を行う方法を提案し、その支援ツール化および日本で最初に実用化したファジィコントローラについて述べる。次に、下水ポンプ場のポンプとゲートの適応制御、浄水場の薬品注入率制御、天井クレーンの位置決め・振れ止め制御、オープンショーケースの蒸発器の着霜状態推定へのファジィ制御の適用について論じる。そして、ファジィ制御が状況に応じた多目的制御、フィールドバック動作と予測動作の協調制御、相反する操作の協調制御および間接情報を用いた状態推定に有効なことを示す。

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人間が行う主観的評価過程の特徴を、評価項目の持つambiguity、その間の非線形的関係および評価項目に対するクラスタリングに基づいた回帰過程として見なし、そのモデリングを非単調ファジィ測度とChoquet積分を用いて試みる。特に、最適階層化モデルの選定のためにクラスタリングと回帰課程を別々に最適化せず、それらを1つの指標、AICのもとで、包徐被覆を性質を用いて最適化するアルゴリズムを提案する。最後に、そのモデルをある官能検査データに対して実験を行い、その有効性を示す。

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事象の因果関係をファジィ関係式として記述し、結果から原因を推定するファジィ逆問題について検討した。従来のファジィ関係式は、説明変数行列, 目的変数行列, およびシステム行列の要素が実数によって表現されていたため, 事象のあいまいさを考慮する際, 大きな障害となっていた。本論文では, ファジィ関係式の各行列要素をファジィ変数に拡張し, ファジィ関係式の逆問題の解法手段を体系的に検討した。行列要素をファジィ変数に拡張することによって, 一般的に, 得られる解が複数のファジィ変数となり極めて煩雑になるが, 本解法では, ファジィ数の演算をクリスプ値の演算に分割し, 従来の実数値ファジィ関係式の拡張として, 容易に計算処理を行なう手法を提案した。

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本論文では、著者らの提案するファジィ構造モデリング「FISM/fuzzy」のファジィ推移的具象化における戦略を検討する。FISM/fuzzyは, 解析対象のシステムを構成要素集合上のファジィ擬順序関係として捉え, モデル化し, 分類, 整理するものである。ファジィ推移的具象化はモデル生成者の対象システムに対する認識をファジィ部分可到達行列と含意規則を用いて具像化する過程である。ファジィ部分可到達行列はファジィ可到達行列の拡張であり、これを用いることによってモデル生成者が柔軟にかつ矛盾なくモデリングを行うことが可能になる。含意規則はファジィ二項関係の推移的性質を利用してファジィ部分可到達行列の効率的な更新を実現する。よって利用者の一対比較を削減し、モデリングに対する負担を軽減することが可能である。本論文では, FISM/fuzzyのファジィ推移的具象化に対する戦略として7つの要素対選択方法を提案し, その比較実験を行い, 最適な具象化戦略を提案する。

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本論文では、クリスプ性に基づいたあいまいさの減少がありうるコンビネーション関数について検討した。従来のコンビネーション関数の問題点である(P1)コンバインした結果はグレード0、1のどちらか1つには近づくが、他の値には近づかない(P2)個々の結果がお互い補強しあう性質の欠如を、それぞれ、Positive/Negative beliefの平衡点を表わすパラメータEの導入、パラメータα, βを用いたストカスティックルールによる証拠の依存関係の表現による解決した、新たなコンビネーション関数を提案する。本コンビネーション関数は、直感にもに合致し、また従来の方法も含んでいる。本論文では、まずあまいさを減少するコンビネーション関数の概要を説明し、次に本関数のパラメータの意味、本関数がカバーする領域について議論する。さらに、現在開発を進めている、FINEST(Fuzzy Inference Environment Software with Tuning) と呼ぶあいまい推論ソフトウエアを用いたパラメータのチューニング過程を示す。

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本研究では、非対称台形型ファジィ数結合強度を持つ3層階層型ファジィニューラルネットの学習アルゴリズムを提案する。提案する学習アルゴリズムでは、ファジィ数出力値とファジィ数教師信号のレベル集合に対して定義されたコスト関数から, 非対称台形型ファジィ数結合強度の四つのパラメータの修正規則が導出される。台形型ファジィ数は、その特別な場合として実数や区間, 三角型ファジィ数を含むので, 本研究で提案する学習アルゴリズムは, ファジィニューラルネットや区間ニューラルネットに関する筆者らによる従来研究の一般化になっている。このような一般化によりファジィIf-Thenルールを表現する能力が大きく向上することを, 数値実験により明らかにする。

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本論文では、多目的0-1整数計画問題に焦点をあて, 対話型ファジィ計画法と遺伝的アルゴリズムの望ましい特性を取り入れた対話型ファジィ満足化手法を提案する。提案する対話型手法の基本的な考えは, 多目的0-1整数計画問題の各目的関数に対する意思決定者のファジィ目標をメンバシップ関数で規定した後, 意思決定者の設定する基準メンバシップ値を対話的に更新することにより, パレート最適解の集合の中から意思決定者の満足解を効率よく導出することである。しかし, 対話型ファジィ計画法と実行可能解のみを生成させる遺伝的アルゴリズムを単純に結合させた場合に生じる問題点として, 対話後に遺伝的アルゴリズムによって得られた解が, 対話の前に得られている解に支配され, 必ずしもパレート最適解にはならない場合が起こり得る点があげられる。その原因は, 対話ごとにランダムに固体を発生させるという初期集団の発生方法にあるものと考えられる。そこで本論文では, このような問題点を解決するため, 初期集団の発生方法に改良を加えた改良遺伝的アルゴリズムを構築することにより, 対話型ファジィ満足化手法を提案し, 数値例により妥当性と有効性を示す。

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本論文では, ユーザがマウスまたは電子ペンなどを用いて入力した金釘(カナクギ)文字を毛筆書体に変換してワークステーションの画面上にオンライン出力するシステムの構成法について述べる。ユーザは紙に鉛筆を使って文字を書く感覚で入力することができ, 書き手の個性を活かして毛筆文字を生成出力する。本システムでは46種に分類した漢字の基本構成要素である画(ストローク)を標準画としてデータベースに格納し, ユーザが入力したストローク毎にニューラルネットワークにより認識し, ユーザの入力ストロークの位置, 角度, 大小, 筆記速度などの個性情報を標準ストロークに付加して手書き毛筆画として出力する。なお, 本システムではユーザの筆記速度の個性情報をファジィ評価することにより毛筆文字特有の掠れとにじみを付加して表現する方法をとっている。

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本論文では, 顧客の購買行動について分析し, それを支援する商品購入支援システムの構築について論じる。これは前論文で提案した商品検索システムを発展させて, 顧客の選択に便利な様に, 希望条件を自動的に変更して再検索を行い, 提示物件数を適正な数に調節する機能を持つ様にしたシステムである。また, 応用例「中古車購入支援システム」の試作を行ったので, その紹介も併せて行う。

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プラントの状態総合評価において、各状態は正しく認識できても同時に存在する他の状態すなわち文脈情報によって状態の持つ意味が変わるため、状態の解釈方法が重要となると同時に、状態解釈に合った総合評価方法が重要となる。本論文では、数値情報の言語ラベルによる状態認識、経験事例という専門的知識による状態解釈、シナリオ統合による状態総合評価、を階層構造で実現する知的評価方式を提案する。本方式の特徴は、評価対象の情報が持つあいまいさ及び評価者の持つあいまいさの低減化である。本論文では、それぞれを実現する「ファジィ記憶ベース推論による状態解釈」、「シナリオ総合評価尺度・ファジィ測度の同定による状態総合評価」を提案し、オペレータがプラントの評価・判断を行っているメカニズムを模擬して、提案の状態総合評価の基礎的検討を行う。例として、ある冷却系プラントの設計仕様調整に適用し、少ない事例でも的確な状態総合評価が可能、設計仕様調整の知識抽出が可能なことを示す。そして提案した状態総合評価方式がオペレータの意思決定という評価・判断が伴う分野に有効なことを示す。

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ファジィ制御を行うために、メンバーシップ関数及び制御規則で構成されたファジィ制御知識を、計測された事例に基づいて検査する方式を提案する。本手法は、プラント制御に適用するファジィ制御知識の検証を行うためのものである。これにより、誤った制御規則やほとんど使われない制御規則が摘出できるため、制御の高速化に寄与する。また、ファジィ制御など規則主体の方法論を実際のプラントに適用するときに問題となる保守のコストを低減することにつながる。まず、良好なファジィ制御知識が満たすべき条件を提示し、条件の満足度を測る5つの指標(参照度、網羅度、有効度、矛盾度、重複度)を新たに提案する。浄水場の薬品注入プロセスに適用されているファジィ制御知識に本手法を適用したところ、性能改善(専門家でさえも気が付かなかった状況の発見など)や作業工数短縮(熟練者の7日間の作業を初心者の5日間に)に役立ち、本手法が制御知識検査に有効であることを示す。

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ファジィ制御は、あいまいな制御アルゴリズムをif-then型のファジィルールにより言語的に記述できる、ヒューマン・コンピュータインタラクションに優れた制御法である。しかし、ファジィ制御器を設計する際のファジィルールの同定やメンバーシップ関数の調整等は試行錯誤により行われることが多く、一般に多大な労力を必要とする。従来の制御理論では、制御対象のモデルから所望の制御目的を満たす制御系を構築する手法が確立されている。ファジィ制御においてもこれに倣って、制御対象ファジィモデルからファジィ制御器を設計する手法が提案されている。本論文では、制御対象のファジィモデルのファジィルールを用いて、ファジィ制御器を言語的に設計する手法を提案する。設計された制御器は厳密なものではないが、ファジィモデルと合せてRule-to-rule Mappingの手法が適用でき、制御系の挙動の記述・検証が可能となる。その結果、制御系の概略の動きを押さえることで安心して設計したファジィ制御器を実システムに使用することができる。また、挙動が判ることで制御ルールの改善を計ることも可能となる。制御対象のファジィモデルおよびファジィ制御器はファジィニューラルネットワーク(Fuzzy Neural Network : FNN)を用いて構成する。本論文ではFNNで構成されたファジィ制御器を、適応的なチューニングを行う可能性についても検討する。本論文では、3種類の制御対象を用いたシュミレーションにより本手法の有効性を検証する。

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この論文は、小型乗用車の乗り心地の改善と振動の抑制の見地からサスペンションに対するアクティブおよびセミアクティブ制御をファジィ推論によって設計するものである。対象とする車は4自由度でモデル化されるが、サスペンション用のばねの復元力およびショックアブソーバの減衰力はそれぞれサスペンション変位および速度の非線形関数となっている。前輪部および後輪部のサスペンション変位はサンプリング時点で測定され、この測定値と微分値はif-then形のファジィ制御ルールの前件部変数として扱われる。後件部変数としては, アクティブ制御ではサスペンション位置に挿入される制御力、またセミアクティブ制御ではショックアブソーバの可変の減衰力とする。アクティブおよびセミアクティブ制御は、車体の加速度と車体の変位ができるだけ小さくなるように制御則を決定する。すなわち、制御則のチューニングにおいては、まずファジィ制御ルールを与え、次にメンバーシップ関数のスケールファクタを変動させる。非ファジィ化の方法としては、2種類の代数積-max重心法と2種類の代数積-加算重心法を考察する。シュミレーション結果は、ここで提案するアクティブおよびセミアクティブ制御がパッシブ制御に比べてサスペンション性能においてより優れていることを示している。

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ステッピングモータは位置決め要素として数多く産業界で用いられている。しかし, 開ループ運転の場合, ステッピングモータは一般に振動的であることが知られている。この振動を抑制することが, 高速に位置決めを行うための課題である。そのため, 近年ステッピングモータの高速位置決めや振動抑制法の研究が数多く行われている。本論文ではVR形ステッピングモータの回転子振動抑制法を提案している。本制御法は, 逆相励磁ダンピングにより最適な励磁切り換え点をファジィ推論により求めている。そして本制御の有用性をシュミレーションと実験で検証している。その結果, 回転子振動は簡単な励む磁シーケンスによって効果的に抑制することがわかった。従って, 本手法により回転子の高速な位置決めが可能となる。本制御法のファジィ推論は容易に構築できるので, 安価に制御システムが構成できる。

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