DEVELOPMENT SOLUTIONS ASCETで開発された Central Corporate Research of Robert Bosch GmbH Alexandra Fuchsbauer、 Dr. Christian Fuchs ファジー理論システムファジー理論コンポーネントをASCETのクラスにより実装ファジー理論コンポーネントをASCETのク電子制御ユニットがアルゴリズムを処理する場面では必ず、ブール論理によりYES（はい）またはNO（いいえ）ラスにより実装という明解な決断が下されます。もちろん、エアバッグの装備については、ファジー理論で許されるような曖昧ファジー理論システムの作成に必要な基本なPOSSIBLY（できる限り）という判断では惨事を招きかねません。しかし、自動車の他の機能、たとえばNOx の1つは、ファジー集合を操作できることで吸蔵触媒コンバータの複雑な再生方法などについては、曖昧さの入る余地があります。その証拠に、Boschのエす。ファジー集合についての論理演算ではンジニアはASCETを使用して、コンバータの再生方法をファジー理論モデルに変換しました。数学的に結論が出されるので、ファジー集合について論理演算を行うたびに新しいファジー集合が作り出されます。そのため、通この低減プロセスを常に持続させることは数の修正が出力変数に与える影響について、吸蔵触媒コンバータを再生させる必要があ ECUファンクション導入時にファジー集合を1つのデータタイプとして定義することが必要でした。ASCETでは新しいデータタイ実験業務から得た経験に基づく優れた理解ります。ただし、このプロセスは特定の状況プの定義がクラスという基本コンセプトにを有しています。たとえば制御方法を開発でしか行えないため、ここで紹介しているよりサポートされているので、新しいデータする過程でこのようなケースに遭遇した場 ECUファンクションでは指定された時点がタイプの構造（台形波形など）をクラスと合は、ファジー理論に関連する専門家のシ再生サイクルにどの程度適しているかを一いう枠組みの中で定義できます。このステム技術を活用するというのが良いアド連のルールに基づいて評価しています。こバイスになるでしょう。このテーマについての場合、入力変数はエンジンの運転データ “Fuzzy Set”クラスのインスタンス化が、たとえば言語変数 “ Speed ”の言語値言えば、専門家なら自分の知識をIF-THEN と触媒コンバータの負荷条件となります。 “Small”のような、求められる構造不変特例、新しいシステムの開発プロセスに関与している方は、システムの入力変不可能なので、運転操作中、定期的にNOx ルールに変換します（図1）。言語を近似化うにして作成されたルールを数学言語に変換することができます。イン実験で最適化できる再生方法を見つけ度にインスタンス化が行われます。また、各ることが可能になりました。マップに基づクラスに無限数のデータセットを定義でき真価はいかに：く従来の制御方法ではこのような理論の実るので、ファジー理論ルールのボディを自由 NOx吸蔵触媒コンバータ Robert Bosch GmbHの Central Researchのエンジン制御/混合気生成セクション（CR/AEE）で行われた研究では、NOx 吸蔵触媒コンバータ用ECUファンクション験は不可能です。ファジー理論モデルの本自在に構築できます。例として、言語変数質的なメリットは、その明確性です。どの “Speed”用データセットを作成する過程をの開発にファジー理論を導入するメリット最適化を進めていくことができます。このが詳しく調べられています。この触媒コンようにファジー理論は非常に多くの決定パバータをディーゼルエンジンの排気システムラメータを持つ複雑なシステムに特に適しに挿入すると、化学的還元プロセスによりていますが、そのようなファンクションにつ。窒素酸化物が減少します（図2）いて包括的に記述するには莫大な労力が必ブジェクト用のデータセットが作成されるような種類の抽象化も必要ないため、入力図 4に紹介します。この場合、タイプ変数の変化をきわめて容易にモデルにマッ “ Fuzzy Set”のオブジェクトは言語値 “Small”です。ピングでき、非常に短い期間で再生方法の要です。 26 RT J2. 2006 性を生成するための基礎になります（図 3 1）。技術的に見ると、ASCETでは新規オ ASCETで開発されたファジー理論採用の ECUファンクションモデルにより、オフラするシステムを使用することにより、このよ DEVELOPMENT SOLUTIONS 言語値は言語近似化メソッドに従って言語算子の計算をポイント毎に行うのではなく、またASCETでマルチレベルのルールセット変数に代入されます。このようにして代入演算を減らし、多くても台形の頂点の再計を作成できることも実証されました。これにされて初めて、言語値はその内容に即した算か、あるいはルールの結果を求めるためよりファジー理論の非常に複雑なルールセッ意味を持つようになります。この基本的手にポリゴンの頂点の再計算しか行わないよト内のルール数を減らすことができ、システ順が確実に守られるように、ASCETでは。うにすることができます（図1）ムは格段に把握しやすいものになります。 “Fuzzy Set”というクラスだけでなく“Lin- guistic Variable”というクラスも作成されます。このクラスのオブジェクトは、タイプ “Fuzzy Set”のオブジェクトに割り当てられた特性を共有します。前述のように、こ図1: ルールの前提と結論を AND演算子で記述うして代入されたオブジェクトは言語変数の特性を定義します。オブジェクト指向の観点からみたASCETクラスの挙動は、ユーザーが定義するメソッドにより定義できます。 “Linguistic Variable”クラスの場合、このような1つのメソッドにより、物理入力変数が特定の言語変数にどの程度適合するかが計算されます。たとえば、50km/hという速度が入力（図1および図31）された図2: NOx吸蔵触媒コンバータ内の化学的還元プロセス場合、このメソッドは（あらかじめ定義されているルールを評価した後、）この速度には“Speed, Low”という基準についてのメンバーシップがどの程度あるか、つまり 50kmという速度が「低速」というカテゴリに帰属する度合を計算します。図3: 図1のルールに基づき専門家の知識を数学的に表現したものは ASCETで作成されたルールという形をとり、各ルールは条件と全体構造結果で構成されます。これらのルールを数学言語で記述するためには、言語変数と言語値の他にAND演算子が必要です。この演算子により、指定されたルールの各基準間の相互関係が定義されます（図32）。また、 AND演算子はルールの条件部を結果部にリンクさせるためにも使用されます（図33）。現実的なアプリケーションでは、このよう図4: “Linguistic Variable” クラスと“Consequence” クラスをインスタンス化するなAND演算子は2つのファジー集合についためのデータセットの生成。てポイント毎に最小値を計算することで容 ASCETではこれらの易に実装できます。OR演算子の処理も同様データセットに、個々ので、ポイント毎に最大値を計算して記述されます。つまりASCET には、一連のファジー理論ルールの評価に必要な全演算子も基本的演算エレメントとしてすでに備わっているのです。このことから明らかなように、ファジー理論アルゴリズムの構造はシンプルです。インスタンスについてのクラス変数の値を定義します。 “LinVar”属性（画面1）をダブルクリックすると画面2が開きます。画面2では、 “Fuzzy Set”クラスのインスタンス用データセットについて定義します。 ECUのアルゴリズムではプログラムコード内のループをなくすことは基本的な要件なので、ファジー理論のエキスパートシステムをASCETで導入する際にプログラムループが一切使われなかったことは注目に値しま三角波や台形波を定義できるように、各データセットは 8個の頂点で構成されています。画面2のEckpunkt3_x （Vertex3_x）というエレメントをダブルクリックす。最終的に、台形ファジー集合をパラメーすると画面3が開き、タにより表現するという方法が採用されまそこでその頂点をした。その結果、AND演算子またはOR演適合し直すことができます。 27 J 2 0 0 6 .2 RT