ファジィ・カオス理論に基づく予測手法とプロセス制御への応用
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概要
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プロセス制御における最大の問題は、外乱や負荷の変動による状態変化である。一般に、対象プロセスに与えられる負荷や外乱は、時系列データとして観測することができる。時系列データの予測手法には、線形モデル化手法および非線形モデル化手法があるが、フィードフォワード制御を考えた場合、プロセスに与えられる負荷が非線形性を持つ時には、線形予測手法を用いることが出来ない。また、非線形予測手法であっても時々刻々と負荷が変化するような場合には、データの持つダイナミクスをバックプロパゲーションにて学習する事は、追加学習の困難さから実用的ではない。本研究ではこの様な問題を解決するために、ファジィ制御ルールの同定、プロセスの運転計画問題の解決法、時系列データの予測問題等にファジィ・カオス理論の応用手法を提案し、実システムに適用しその有効性を示す事が出来た。
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 1994-08-15
著者
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