多目標類神經模糊控制器及其於射出成型機溫度控制之應用

Abstract

本計畫將發展四項重要技術，以解決類神經網路與模糊理論在實際應用時所遭遇的困難與缺點。同時為了驗證所發展技術的實用性，我們將實際應用在射出成型機的溫度控制上。所欲發展之技術分述如下:一、新型類神經模糊網路的建立:網路特點將為:1. 具有高度學習能力，即能線上的自我建構架構，並調整參數。2. 避免傳統模糊控制器裏因對輸入空間作線性切割所造成的模糊法則隨輸入變數成指數增加的問題。二、加強式學習法(Reinforcement learning)之發展:目的在於解決明確的輸出入資料不足，或是時間延遲的目題。此法將被用在上述網路的訓練上。三、多目標(multi-object)系統的控制:此為一複雜的控制問題，我們將利用階層式(hierarchical)控制，配合所發展之類神經模糊網路加以解決。四、加強式學習應用在多目標系統的控制:而就射出成型機之溫度控制而言，其正提供了上述各項技術一實際應用的場。我將以類神經模糊網路當控制器，配合加強式學習以解決溫度控制的時間延遲問題以達到快速、精確的目的。同時對於射出成型機之加熱料管內之多通道溫預控制問題(即每一通道有其各別的要求溫度)。我自將以多目標系統控制法，配合加強式學習，以解決各通道因熱傳遞所造成的干擾問題。