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ファジィ制御で使用されているファジィ制御規則は試行錯誤的に作成されるのが普通であるが、制御対象が複雑になると、人手によるファジィ制御規則作りは困難なものとなってくる。
本研究は、多入出力データを用いることによりファジィ制御規則の前件部および後件部を同時にチューニングする手法をニューロ技法を用いて与え、ファジィ規則の自動生成を行うことにある。
まず、使用したファジィ推論法としては、ファジィ制御でよく用いられている簡略化推論法ではなく、申請者が提案した「ファジィシングルトン型推論法」を用いた。この推論法はファジィ規則に重みを付加することができ、推論結果の微妙な調整が可能となる。これによりファジィ制御面の微妙な調整が可能となり大幅な制御結果の改善が得られる。
このファジィシングルトン型推論法におけるファジィ規則の前件部のファジィ集合の中心値と幅、後件部の位置と重みを同時に修正する方法を最急降下法により与え、誤差が大きい区間に新たにファジィ規則を作成することによりファジィ規則の自動獲得を行った。線形な推論結果しか得られない簡略化推論法に比較して、ファジィシングルトン型推論法による場合は、非線形な結果が得られることから、獲得されたファジィ規則は簡略化推論法の場合に比べ大幅なファジィ規則数の削減が行えることができた。
また、ファジィシングルトン型推論法の重みを時間的に変化させることによる時間変動型ファジィ推論法を提案し、時変型ファジィ制御への適応を試みた。ファジィ制御規則の重みを時間的に変化させることによって、ファジィ規則だけでなくファジィ規則群の切り替えを行うことができ、制御結果の改善につながることが示された。
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