JP2002049906A

JP2002049906A - 制御装置

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Publication number: JP2002049906A
Application number: JP2000232631A
Authority: JP
Inventors: Tetsuya Koda; 哲也甲田; Shinji Kondo; 信二近藤; Takaaki Okude; 隆昭奥出; Keiko Noda; 桂子野田; Katsunori Zaizen; 克徳財前; Hirofumi Inui; 弘文乾
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2000-08-01
Filing date: 2000-08-01
Publication date: 2002-02-15

Abstract

(57)【要約】【課題】複数のセンサの値から被加熱物の特性、機器
の状態等の情報を把握し、情報に応じた制御をすること
で信頼性の高く、正確に制御装置を提供することを目的
とする。【解決手段】機器の状態を検知する複数のセンサ１，
３、５と、前記センサのセンサ値を前記状態図記憶手段
の状態図に自己組織化マップを用いて射影する自己組織
化マップ計算手段７と、前記自己組織化マップ計算手段
によるマップ計算結果と前記状態図記憶手段８が記憶す
る状態図から機器の制御信号を決定する状態図制御手段
９を有るものであり、機器の状態を低次元の状態図に射
影することで情報を把握し、その情報により機器の制御
を行うため、信頼性の高い制御を行うことができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数のセンサの値
から機器の制御を決定する制御装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来の技術について説明する。

【０００３】まず、従来の技術の構成を図７によって説
明する。

【０００４】図において、１は湿度、温度等を測定する
第一のセンサ手段であり、設計者、使用者が湿度、温度
等を測定する場所に設置される。第一のセンサ値変換手
段２は、第一のセンサ手段１による値を湿度、温度等の
値に変換して第一のセンサ値として出力する。

【０００５】また、３は第一のセンサ１と同様に湿度、
温度等を測定する第二のセンサであり、第二のセンサ値
変換手段４は第二のセンサ手段３による値を湿度、温度
等の値に変換して第二のセンサ値として出力する。

【０００６】関係式制御手段１６は、第一のセンサ値変
換手段２の第一のセンサ値と第二のセンサ値変換手段４
の第二のセンサ値を入力とし、関係式出力記憶手段１５
が記憶する関係式から通電制御手段１３の機器制御信号
を出力する。通電制御手段１３は、関係式制御手段１６
による機器制御信号に従ってヒータ、モータ等の制御対
象手段１４を制御する。

【０００７】次に、従来の技術の動作について説明す
る。

【０００８】まず、関係式制御手段１６の動作をオーブ
ントースターを一例にて図８、図９で説明する。

【０００９】図８は、人間が実際に使用する中で得てき
たノウハウをトースターの庫内湿度ｓ、庫内温度Ｔ、そ
の時のヒーターの加熱出力量Ｐに変換して図示したもの
である。ただし、ｘ軸方向を対象とする機器内の湿度
ｓ、ｙ軸方向を対象とする機器内の温度Ｔ、ｚ軸方向を
機器の制御対象手段への加熱出力量Ｐとする。

【００１０】例えば、湿度ｓが３０％、温度が１００度
のときは加熱出力量Ｐを４００Ｗとするというように、
今までの経験、実験結果より得られたデータ、湿度ｓ、
温度Ｔと加熱出力量Ｐの関係を求めて、図示していく。

【００１１】そして、図９に示すように、図８で求めた
データより湿度ｓ、温度Ｔ、加熱出力量Ｐを変数とする
曲線状の関係式を求め、湿度ｓ、温度Ｔの全範囲を含む
関係式を作成する。だだし、図９も、図８と同様に、ｘ
軸方向を対象とする機器内の湿度ｓ、ｙ軸方向を対象と
する機器内の温度Ｔ、ｚ軸方向を機器の制御対象手段へ
の加熱出力量Ｐとする。

【００１２】上述したように、図９の関係式は、経験、
実験により得られたデータより曲線状の関係式を作成す
る。データを含む曲線は無数に存在するから、常に最適
な加熱を行うような関係式を作成するためのチェックを
行う必要がある。

【００１３】関係式のチェックは以下に示す３つの観点
より行われる。

【００１４】第一の観点はある点のみが極端な値を取ら
ず関係式の曲線がなめらかであること、第二の観点は実
験、経験により得られたデータと曲線との距離の差が小
さいこと、また、第三の観点は実験、経験により得られ
たデータでは得られていない範囲でも無理なく表現され
ていることである。

【００１５】上記３つの観点を満たすように関数を作
成、チェックすることは難しく、複雑な手続きを必要と
するため、パソコン、機械による自動的に行うことがで
きず、図９のように関係式を実際に図示して設計者によ
って行われる。図示を必要とするため、１出力である場
合、入力は２つ以下である必要があり、それ以上の変数
数では正確に、かつ、迅速にチェックすることができな
い。

【００１６】関係式制御手段１６は、関係式出力記憶手
段１５が記憶する図のセンサと出力の関係式に第一のセ
ンサ値変換手段２の第一のセンサ値と第二のセンサ値変
換手段４の第二のセンサ値を代入することにより、制御
対象手段１４の出力値を決定する。

【００１７】また、図１０は、関係式出力記憶手段の記
憶方法を一例にて示した図である。図１０は、横方向を
湿度ｓの最大値１００％最小値０％を１％間隔で１００
コに区切り、縦方向を温度Ｔの最大値３００度最小値０
度を１度間隔で３００コに区切ったときの該当する加熱
電力量を示したものである。例えば、湿度ｓが５％、温
度Ｔが５度の時は、斜線で示された区分の値、２００Ｗ
を加熱電力量とする。

【００１８】上記、従来の技術の構成、動作によると、
人間の機器使用上のノウハウを機器の制御に具現化する
ために、関係式記憶手段１５が記憶する関係式によって
入出力関係を実現している。よって、上記従来の技術を
用いることにより、人間が経験により獲得したノウハウ
を機器の制御に具現化することができる。

【００１９】

【発明が解決しようとする課題】上記で述べたように従
来の技術を用いることにより、人間が経験により獲得し
たノウハウを機器の制御に具現化することができる。

【００２０】しかし、ノウハウを基にして作成する関係
式のチェックを設計者が行うために、例えば、２つの入
力、１つの出力といった限定された入出力関係式しか実
現することができず、３つ以上の入力の場合使用するこ
とができないという課題があった。

【００２１】また、設計者の経験、関係式の図示化の方
法等の要因により、関係式が正しく表現されているかど
うかの信頼性も大きく左右されるという課題があった。
さらに、入出力関係式のパラメータが多くなると、関係
式を機器のマイコンに搭載する際のメモリ容量も大きく
なるという課題もあった。

【００２２】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、低次元の状態図を記憶する状態図記憶手段と、温
度、湿度等の状態を検知する複数のセンサと、センサの
センサ値を状態図記憶手段の状態図に射影する自己組織
化マップを計算する自己組織化マップ計算手段と、自己
組織化マップ計算手段によるマップ計算結果と状態図記
憶手段が記憶する状態図から機器の制御信号を決定する
状態図制御手段を有する制御装置を提供するものであ
り、複数のセンサ値の自己組織化マップによるマップ計
算結果と特性が既知であるサンプルデータのサンプルデ
ータマップ計算結果との位置関係により、機器の状態等
の情報を把握し、獲得した情報に基づいて機器の制御を
行うものである。

【００２３】上記構成、動作によると、設計者が容易に
判断することができる低次元の状態図に、複数のセンサ
値を自己組織化マップによって射影した結果と特性が既
知である複数のサンプルデータを射影した結果との位置
関係によりセンサ値の射影結果が正しいか、どうかをチ
ェックするので、信頼性の高い制御装置を提供すること
ができる。

【００２４】また、３つ以上のセンサがある場合でも低
次元の状態図に射影するので、３つ以上の入力を使用す
ることができる。

【００２５】さらに、センサの数が増えても必ず低次元
の状態図に射影するため、記憶すべきデータ量はセンサ
の数にほとんど関係なく一定であるので、マイコンに搭
載するメモリ容量も小さくすることができる。

【００２６】

【発明の実施の形態】請求項１記載の発明は、低次元の
状態図を記憶する状態図記憶手段と、機器の状態を検知
する複数のセンサと、前記センサのセンサ値を前記状態
図記憶手段の状態図に射影する自己組織化マップ計算手
段と、前記自己組織化マップ計算手段によるマップ計算
結果と前記状態図記憶手段が記憶する状態図から機器の
制御信号を決定する状態図制御手段を有し、機器の状態
を低次元の状態図に射影することで、機器の状態等の情
報を把握し、その情報により機器の制御を行う制御装置
を提供するものである。

【００２７】上記発明の構成、動作によると、設計者が
容易に判断することができる１次元から３次元の低次元
の状態図に複数のセンサ値を射影した結果により、セン
サ値のマップ計算結果が正しいか、どうかをチェックす
るので、信頼性の高い制御装置を提供することができ
る。

【００２８】また、３つ以上のセンサがある場合でも低
次元の状態図に射影するので、３つ以上の入力を使用す
ることができる。

【００２９】さらに、センサの数が増えても必ず低次元
の状態図に射影するため、記憶すべきデータ量はセンサ
の数にほとんど関係なく一定であるので、マイコンに搭
載するメモリ容量も小さくすることができる。

【００３０】また、請求項２記載の発明は、請求項１記
載の発明に加えて、複数のセンサは、センサの数を３以
上とする構造とするものであり、上記構成、動作による
と、センサの値を低次元の状態図に射影して、機器の状
態を把握して制御を行うため、センサの数が多いほどよ
り多くの情報を得ることができるのでより正確に機器を
制御することができる。

【００３１】また、請求項３記載の発明は、請求項１、
２記載の発明に加えて、状態図記憶手段が記憶する状態
図上の自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果
と特性が既知であるサンプルデータによるサンプルデー
タマップ計算結果との位置関係によって機器の制御信号
を決定するものであり、上記構成、動作によると、特性
が既知であるサンプルデータとサンプルデータマップ計
算結果との比較により、機器の状態等の情報を獲得する
のでより正確に情報を把握することができるので、さら
により正確に機器を制御することができる。

【００３２】また、請求項４記載の発明は、請求項１、
２、３記載の発明に加えて、状態図制御手段を状態図記
憶手段が記憶する状態図と自己組織化マップ計算手段に
よるマップ計算結果を使用者に図示化して使用者に、機
器の状態等の情報を提供するものであり、上記発明の構
成、動作によると、使用者に、機器の状態を報知するこ
とができる。

【００３３】請求項５記載の発明は、請求項３、４記載
の発明に加えて、特性が既知であるサンプルデータが入
力される度に、サンプルデータを自己組織化マップ計算
手段により計算したサンプルデータマップ計算結果をサ
ンプルデータ状態図に追加することにより、サンプルデ
ータ状態図を更新する構成とするものであり、上記発明
の構成、動作によると、サンプルデータが常に更新され
るために、機器の状態等の最新、かつ、正確な情報を入
手することができるので、より正確に機器を制御するこ
とができる。

【００３４】請求項６記載の発明は、請求項１、２、
３、４、または、５の発明に加えて、センサのセンサ値
と自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果の関
係式を作成し、センサのセンサ値を前記関係式に代入す
ることによりマップ計算結果を求めるものであり、上記
発明の構成、動作によると、マップ計算結果を迅速に求
めることができ、機器制御をタイムリーに行うことがで
きる。

【００３５】請求項７記載の発明は、請求項３、４、ま
たは、５の発明に加えて、サンプルデータ状態図上のサ
ンプルデータのサンプルデータマップ計算結果と、自己
組織化マップ計算手段のマップ計算結果の位置関係によ
り決定する制御信号との関係式にマップ計算結果を代入
することにより制御信号を求めるものであり、上記発明
の構成、動作によると、制御信号を迅速に求めることが
でき、機器制御をよりタイムリーに行うことができる。

【００３６】

【実施例】本発明の実施例について説明する。

【００３７】まず、実施例の構成について、図１で説明
する。

【００３８】図１において、１は温度、湿度、または、
重量を測定する第一のセンサであり、第一のセンサ１に
よる測定値は第一のセンサ値変換手段２によって温度、
湿度、または、重量を第一のセンサ値として出力する。

【００３９】また、３は第一のセンサ１と同様に温度、
湿度、または、重量を測定する第二のセンサであり、第
二のセンサ３による測定値は第二のセンサ値変換手段４
によって温度、湿度、または、重量を第二のセンサ値と
して出力する。

【００４０】さらに、５は、第一のセンサ１、第二のセ
ンサ３と同様に、温度、湿度、重量を測定する第三のセ
ンサであり、第三のセンサ５による測定値は第三のセン
サ値変換手段６によって温度、湿度、または、重量を第
三のセンサ値として出力する。

【００４１】７は自己組織化マップ計算手段であり、第
一のセンサ値変換手段２による第一のセンサ値と第二の
センサ値変換手段による第二のセンサ値と第三のセンサ
値変換手段による第三のセンサ値を入力としている。自
己組織化マップ計算手段７は、機器の状態を低次元の状
態図に図示できるように、第一のセンサ値、第二のセン
サ値、第三のセンサ値を変換して、マップ計算結果とし
て出力する。

【００４２】８は、機器の状態を低次元の図として表現
する状態図を記憶する状態図記憶手段であり、状態図制
御手段９は状態図記憶手段８が記憶する状態図と自己組
織化マップ計算手段７が記憶するマップ計算結果を入力
とし、マップ計算結果と特性が既知であるサンプルデー
タのサンプルデータマップ計算結果との位置関係によ
り、機器の状態を特定し、その結果により制御対象手段
への出力を決定して機器制御信号として出力する。

【００４３】また、状態表示手段１０は低次元の状態図
を使用者に表示し、機器の状態を報知する。そのことに
より、一例として、使用者が機器が異常状態であること
が報知することにより使用者に安全に機器を使用するこ
とができたり、未知であるがわかることにより新しい料
理の方法を知ることができる。よって、使用者に機器の
安全使用状況、等の情報を提供することができる。

【００４４】また、１１は状態図更新手段であり、サン
プルデータ追加手段１２により特性が既知であるサンプ
ルデータが追加されると、サンプルデータを自己組織化
マップにより計算したサンプルデータマップ計算結果を
状態図記憶手段８が記憶する状態図に追加する。

【００４５】上記構成によると、サンプルデータが常に
更新されるために、機器の状態等の最新、かつ、正確な
情報を入手することができるので、より正確に機器を制
御することができる。

【００４６】通電制御手段１３は、状態図制御手段９に
よる機器制御信号に従ってヒータ、モータ等の制御対象
手段１４を制御する。

【００４７】次に、第一の実施例の動作について説明す
る。

【００４８】まず、自己組織化マップ計算手段で使用す
る自己組織化マップについて説明する。

【００４９】自己組織化マップは入力層と競合層の２層
からなる多層ニューラルネットワークであり、人の脳の
働きの一つである「情報を学習し似通った情報同士を一
つのグループとして取り扱うグループ分け、または、ク
ラスタリングを行う行為」を人工的に行うものである。

【００５０】次に、自己組織化マップの動作について図
２で説明する。自己組織化マップは、上述したように、
図に示す入力層、競合層の２層からなるニューラルネッ
トワークである。入力層はｎ個のユニットから構成さ
れ、ｉ番目のユニットの値をＸｉ（i＝１〜ｎ）とす
る。また、競合層はｍ個のユニットから構成され、ｊ番
目のユニットの値をＹｊ（ｊ＝１〜ｍ）とする。

【００５１】入力層のユニットＸｉと競合層のユニット
Ｙｊの関係式は次式で求めることができる。

【００５２】Ｙｊ＝ｆ（Σ_j=1〜_mＷｉｊ×Ｘｉ）・・・（１）だだし、ｆ（ｘ）＝１（ｘ＞０．５）ｆ（ｘ）＝０（ｘ≦０．５）、重み係数Ｗｉｊ（i＝１
〜ｎ、ｊ＝１〜ｍ）はある定数とする。

【００５３】つまり、入力層のユニットにデータＸｉが
入力されると、競合層のユニットＹｊは（１）式によっ
て計算することができる。

【００５４】自己組織化マップによるデータの学習と
は、重みＷｉｊを入力データＸｉの値によって変化させ
ながら入力データＸｉのクラスタリングを行っていくこ
とであり、その方法は自己組織化マップの応用」出版：
海文堂、著作：徳高平蔵、岸田悟、藤村喜久郎、Ｐ７か
らＰ９に詳しく記述している。簡単に説明すると、全て
の出力ユニットＹｊの重みＷｉｊと入力Ｘｉとの距離ｄ
ｊを以下の式に従って計算して、最もその距離が短い出
力ユニットを勝者ユニットとする。

【００５５】ｄｊ＝Σ_i=1〜_n（Ｗｉｊ−Ｘｉ）²・・・（２）その勝者ユニットの重みＷｉｊが最も変化するように重
みＷｉｊを決定し、同時に勝者ユニットの回りのユニッ
トもその勝者ユニットとの距離に応じて重みＷｉｊを決
定していく。この工程を入力データＸｉの数だけ繰り返
していくことでデータの学習を行っていく。

【００５６】自己組織化マップによる学習結果について
図３、図４、図５を用いて一例にて説明する。

【００５７】図３は、横軸に動物名、縦軸を属性とし
て、各々交わった箇所が正しければ○を、間違っていれ
ば×を記入することにより作成した動物の属性表であ
る。例えば、ハトは、「小さく」「２本足である」「羽
を持っている」「飛ぶことができる」ので、それぞれ該
当する項目「小さい」「２本足」「羽」「飛ぶ」に○を
記入し、それ以外の項目は×とする。同様に、その他の
動物についても属性表を作成する。

【００５８】図３で作成した属性表を入力データＸ^kｉ
（ｋ番目の入力データＸｋのｉ番目の要素）に変換した
のが、図４である。図４に示すように、動物の属性デー
タを入力データＸ^k、属性データの要素を入力データの
要素Ｘ^kｉとする。また、属性データにおいて○であれ
ば１、×であれば０として入力データＸ^kを作成する。

【００５９】図４に示す動物の属性データを入力データ
Ｘｉとして自己組織化マップによって、学習した結果を
図５に示す。図５は点で示した出力ユニットを横１０
個、縦１０個に並べて図示したものであり、動物名は各
々の動物の入力データＸｉの勝者ユニットを表してい
る。図５に示すように、属性が似通ったもの鳥類「アヒ
ル」「ガチョウ」等、草食動物「ウマ」「ウシ」等、肉
食動物「トラ」「ライオン」は距離的に近い場所に集合
していること、同類によるグループに分けられたクラス
タリングができていることがわかる。つまり、従来の方
法では、多次元から低次元への写像（図３、図４、図５
の場合、１３次元のデータから低次元の写像）、及び、
クラスタリングがそれぞれ別の方法を用いて、かつ、複
雑な工程を経て得られていたのに対して、自己組織化マ
ップを用いることにより、簡単に、かつ、１つの工程で
求めることができる。

【００６０】次に、今回の発明における自己組織化マッ
プによる解析の具体例を、使用機器としてトースター、
センサとして温度センサ、湿度センサ、重量センサを使
用した時を一例にて説明する。

【００６１】温度センサの温度、湿度センサの湿度、重
量センサの重量を変数として自己組織化マップによって
サンプルデータを学習、分析した結果、固有の２変数が
トースターの中の被加熱物の密度、被加熱物の加熱時の
デリケートさであるとする。固有の２変数がその他の変
数である場合があるが、以下の動作については変わら
ず、要は、３以上の変数の特性が２変数で表現されるも
のであれば良い。

【００６２】次に、図６に示すように、３つの変数、温
度、湿度、重量を変数とするセンサデータを被加熱物の
密度、被加熱物の加熱時のデリケートさを軸とする２次
元の面に自己組織化マップによる計算、つまり、（２）
式の距離を用いてセンサデータの勝者ユニットを決定す
る。その結果、状態図の勝者ユニットの場所により、３
つの変数から構成されるセンサデータの特性がトースタ
ーの中の被加熱物の密度、加熱時のデリケートさの２変
数によって表現され、２変数を軸とする平面の位置によ
って、被加熱物の密度、加熱時のデリケートさ（ａ、
ｂ）を求めることができる。

【００６３】サンプルデータとして、食パン、ロールパ
ン、餅、肉まん、クロワッサンをトースターによって加
熱実験を行い、３つの変数、温度、湿度、重量を求め
る。そして、同様に、２つの変数、トースターの中の被
加熱物の密度、加熱時のデリケートさを軸とする平面、
低次元の状態図に射影する。（図４）。また、サンプル
データの特性が明らかな場合、例えば、食パンの密度、
加熱時のデリケートさが既知である場合は、実験、及
び、変換を行わず、低次元の状態図に直接描いても良
い。

【００６４】２次元の状態図において、サンプルデー
タ、食パン（ａ１、ｂ１）、ロールパン（ａ２、ｂ
２）、餅（ａ３、ｂ３）、肉まん（ａ４、ｂ４）、クロ
ワッサン（ａ５、ｂ５）とセンサデータ（ａ、ｂ）の自
己組織化マップによるマップ計算結果との距離を以下の
ようにして求める。

【００６５】食パンとの距離ｄ１²＝（ａ１−ａ）²＋（ｂ１−ｂ）² ロールパンとの距離ｄ２²＝（ａ２−ａ）²＋（ｂ２−ｂ）² 餅との距離ｄ３²＝（ａ３−ａ）²＋（ｂ３−ｂ）² 肉まんとの距離ｄ４²＝（ａ４−ａ）²＋（ｂ４−ｂ）² クロワッサンとの距離ｄ５²＝（ａ５−ａ）²＋（ｂ５−ｂ）² 機器の制御対象であるヒータの加熱電力量ＰはＰ＝（Ｐ１・ｄ１＋Ｐ２・ｄ２＋Ｐ３・ｄ３＋Ｐ４・ｄ
４＋Ｐ５・ｄ５）／ｄで計算される。ただし、ｄ＝ｄ１＋ｄ２＋ｄ３＋ｄ４＋ｄ５であり、Ｐ１は食パンの加熱電力量、Ｐ２はロールパン
の加熱電力量、Ｐ３は餅の加熱電力量、Ｐ４は肉まんの
加熱電力量、Ｐ５はクロワッサンの加熱電力量とする。
なお、上記説明では加熱電力量Ｐを決定するために距離
を求め、その相対的な値を用いたが、要は、センサデー
タとサンプルデータの低次元の状態図の位置関係から加
熱電力量Ｐが決定すれば、どのような方法でも良い。

【００６６】上記動作によると、設計者が容易に判断す
ることができる低次元の状態図に複数のセンサ値を射影
した結果と特性が既知である複数のサンプルデータを射
影した結果との位置関係によりセンサ値のマップ計算結
果が正しいか、どうかをチェックするので、信頼性の高
い制御装置を提供することができる。

【００６７】また、３つ以上のセンサがある場合でも低
次元の状態図に射影するので、３つ以上の入力を使用す
ることができる。

【００６８】さらに、センサの数が増えても必ず低次元
の状態図に射影するため、記憶すべきデータ量はセンサ
の数にほとんど関係なく一定であるので、マイコンに搭
載するメモリ容量も小さくすることができる。

【００６９】また、センサのセンサ値と自己組織化マッ
プ計算手段によるマップ計算結果の関係式を予め作成し
ておき、センサのセンサ値が入力されると関係式に代入
することによりマップ計算結果を求めることにより、マ
ップ計算結果を迅速に求めることができるので、機器制
御をタイムリーに行うことができる。

【００７０】また、センサデータとサンプルデータの状
態図上の位置関係から求める制御信号のマップ計算結果
と制御信号の関係式を予め作成しておき、マップ計算結
果が入力されると、制御信号を迅速に求めることによ
り、制御信号を迅速に求めることができるので、機器制
御をよりタイムリーに行うことができる。

【００７１】自己組織化マップ計算手段８は、図１の第
一のセンサ値変換手段２の第一のセンサ値、第二のセン
サ値変換手段４の第二のセンサ値、第三のセンサ値変換
手段６の第三のセンサ値を入力とし、自己組織化マップ
による分析を行うことで低次元の状態面に射影するもの
である。

【００７２】状態図制御手段１０は、状態図記憶手段が
記憶する低次元の状態図上の自己組織化マップ計算手段
８によるマップ計算結果から、上記で一例にて説明した
ようにサンプルデータとの位置関係により制御対象手段
の制御量を決定する。

【００７３】上記実施例は、低次元の状態図を記憶する
状態図記憶手段と、機器の状態を検知する複数のセンサ
と、前記センサのセンサ値を前記状態図記憶手段の状態
図に射影する自己組織化マップ計算手段と、前記自己組
織化マップ計算手段によるセンサ値マップ計算結果と前
記状態図記憶手段が記憶する状態図から機器の制御信号
を決定する状態図制御手段を有し、機器の状態を低次元
の状態図に射影することで、機器の状態等の情報を把握
し、その情報により機器の制御を行う制御装置を提供す
るものである。

【００７４】上記実施例の構成、動作によると、設計者
が容易に判断することができる低次元の状態図に、複数
のセンサ値を射影した結果と特性が既知である複数のサ
ンプルデータを射影した結果との位置関係によりセンサ
値のマップ計算結果が正しいか、どうかをチェックする
ので、信頼性の高い制御装置を提供することができる。

【００７５】また、３つ以上のセンサがある場合でも低
次元の状態図に射影するので、３つ以上の入力を使用す
ることができる。

【００７６】さらに、センサの数が増えても必ず低次元
の状態図に射影するため、記憶すべきデータ量はセンサ
の数にほとんど関係なく一定であるので、マイコンに搭
載するメモリ容量も小さくすることができる。

【００７７】また、複数のセンサは、センサの数を３以
上とする構造とするものであり、上記構成、動作による
と、センサの値を低次元の状態図に射影して、機器の状
態を把握して制御を行うため、センサの数が多いほどよ
り多くの情報を得ることができるのでより正確に機器を
制御することができる。

【００７８】また、状態図記憶手段が記憶する状態図上
の自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果と特
性が既知であるサンプルデータによサンプルデータマッ
プ計算結果との位置関係によって機器の制御信号を決定
するものであり、上記構成、動作によると、特性が既知
であるサンプルデータのサンプルデータマップ計算結果
との比較により、機器の状態等の情報を獲得するのでよ
り正確に情報を把握することができるので、さらにより
正確に機器を制御することができる。

【００７９】また、状態図制御手段を状態図記憶手段が
記憶する状態図と自己組織化マップ計算手段によるマッ
プ計算結果を使用者に図示化して使用者に、機器の状態
等の情報を提供するものであり、上記構成、動作による
と、使用者に、機器の状態を報知することができる。

【００８０】さらに、特性が既知であるサンプルデータ
が入力される度に、サンプルデータを自己組織化マップ
計算手段により計算したサンプルデータマップ計算結果
をサンプルデータ状態図に追加することにより、サンプ
ルデータ状態図を更新する構成とするものであり、上記
発明の構成、動作によると、サンプルデータが常に更新
されるために、機器の状態等の最新、かつ、正確な情報
を入手することができるので、より正確に機器を制御す
ることができる。

【００８１】また、センサのセンサ値と自己組織化マッ
プ計算手段によるマップ計算結果の関係式を作成し、セ
ンサのセンサ値を前記関係式に代入することによりマッ
プ計算結果を求めるものであり、上記構成、動作による
と、マップ計算結果を迅速に求めることができ、機器制
御をタイムリーに行うことができる。

【００８２】さらに、サンプルデータ状態図上のサンプ
ルデータのサンプルデータマップ計算結果と、自己組織
化マップ計算手段のマップ計算結果の位置関係により決
定する制御信号との関係式にマップ計算結果を代入する
ことにより制御信号を求めるものであり、上記構成、動
作によると、制御信号を迅速に求めることができ、機器
制御をよりタイムリーに行うことができる。

【００８３】

【発明の効果】請求項１記載の発明は、低次元の状態図
を記憶する状態図記憶手段と、機器の状態を検知する複
数のセンサと、前記センサのセンサ値を前記状態図記憶
手段の状態図に射影する自己組織化マップ計算手段と、
前記自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果と
前記状態図記憶手段が記憶する状態図から機器の制御信
号を決定する状態図制御手段を有し、機器の状態を低次
元の状態図に射影することで、機器の状態等の情報を把
握し、その情報により機器の制御を行う制御装置を提供
するものである。

【００８４】上記発明の構成、動作によると、設計者が
容易に判断することができる低次元の状態図に、複数の
センサ値を自己組織化マップにより射影したマップ計算
結果と特性が既知である複数のサンプルデータを射影し
た結果との位置関係によりセンサ値のマップ計算結果が
正しいか、どうかをチェックするので、信頼性の高い制
御装置を提供することができる。

【００８５】また、３つ以上のセンサがある場合でも低
次元の状態図に射影するので、３つ以上の入力を使用す
ることができる。

【００８６】さらに、センサの数が増えても必ず低次元
の状態図に射影するため、記憶すべきデータ量はセンサ
の数にほとんど関係なく一定であるので、マイコンに搭
載するメモリ容量も小さくすることができる。

【００８７】また、請求項２記載の発明は、請求項１記
載の発明に加えて、複数のセンサは、センサの数を３以
上とする構造とするものであり、上記構成、動作による
と、センサの値を低次元の状態図に射影して、機器の状
態を把握して制御を行うため、センサの数が多いほどよ
り多くの情報を得ることができるのでより正確に機器を
制御することができる。

【００８８】また、請求項３記載の発明は、請求項１、
２記載の発明に加えて、状態図記憶手段が記憶する状態
図上の自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果
と特性が既知であるサンプルデータによるサンプルデー
タマップ計算結果との位置関係によって機器の制御信号
を決定するものであり、上記構成、動作によると、特性
が既知であるサンプルデータとセンサ値マップ計算結果
との比較により、機器の状態等の情報を獲得するのでよ
り正確に情報を把握することができるので、さらにより
正確に機器を制御することができる。

【００８９】また、請求項４記載の発明は、請求項１、
２、３記載の発明に加えて、状態図制御手段を状態図記
憶手段が記憶する状態図と自己組織化マップ計算手段に
よるマップ計算結果を使用者に図示化して使用者に、機
器の状態等の情報を提供するものであり、上記発明の構
成、動作によると、使用者に、機器の状態を報知するこ
とができる。

【００９０】さらに、請求項５記載の発明は、請求項
３、４記載の発明に加えて、特性が既知であるサンプル
データが入力される度に、サンプルデータを自己組織化
マップ計算手段により計算したサンプルデータマップ計
算結果とサンプルデータ状態図に追加することにより、
サンプルデータ状態図を更新する構成とするものであ
り、上記発明の構成、動作によると、サンプルデータが
常に更新されるために、機器の状態等の最新、かつ、正
確な情報を入手することができるので、より正確に機器
を制御することができる。

【００９１】また、請求項６記載の発明は、請求項１、
２、３、４、または、５の発明に加えて、センサのセン
サ値と自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果
の関係式を作成し、センサのセンサ値を前記関係式に代
入することによりマップ計算結果を求めるものであり、
上記発明の構成、動作によると、マップ計算結果を迅速
に求めることができ、機器制御をタイムリーに行うこと
ができる。

【００９２】また、請求項７記載の発明は、請求項３、
４、または、５の発明に加えて、サンプルデータ状態図
上のサンプルデータのサンプルデータマップ計算結果
と、自己組織化マップ計算手段のマップ計算結果の位置
関係により決定する制御信号との関係式にマップ計算結
果を代入することにより制御信号を求めるものであり、
上記発明の構成、動作によると、制御信号を迅速に求め
ることができ、機器制御をよりタイムリーに行うことが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第一の実施例の構成を示す図

【図２】自己組織化マップの方法を示す図

【図３】自己組織化マップの一例を示す図

【図４】自己組織化マップの一例を示す図

【図５】自己組織化マップの一例を示す図

【図６】状態図制御手段の動作を示す図

【図７】従来例を示す図

【図８】関係式制御手段の動作を示す図

【図９】関係式制御手段の関係式の作成方法を示す図

【図１０】関係式記憶手段の動作を示す図

【符号の説明】

１第一のセンサ手段２第一のセンサ値変換手段３第二のセンサ手段４第二のセンサ値変換手段５第三のセンサ手段６第三のセンサ値変換手段７自己組織化マップ計算手段８状態図記憶手段９状態図制御手段１０状態表示手段１１状態図更新手段１２サンプルデータ追加手段１３通電制御手段１４制御対象手段１５関係式記憶手段１６関係式制御手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者奥出隆昭大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者野田桂子大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者財前克徳大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者乾弘文大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内Ｆターム(参考） 3L087 AA02 BA03 BA09 BB04 BB07 BB10 BC06 BC10 BC14 BC15 DA01 DA17 5H004 GB09 HA01 HB01 JA03 KC25

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】低次元の状態図を記憶する状態図記憶手
段と、機器の状態を検知する複数のセンサと、前記セン
サのセンサ値を前記状態図記憶手段の状態図に射影する
自己組織化マップ計算手段と、前記自己組織化マップ計
算手段によるマップ計算結果と前記状態図記憶手段が記
憶する状態図から機器の制御信号を決定する状態図制御
手段を有し、機器の状態を低次元の状態図に射影するこ
とで、機器の状態等の情報を把握し、その情報により機
器の制御を行う制御装置。
【請求項２】複数のセンサは、センサの数を３以上と
する請求項１に記載の制御手段。
【請求項３】状態図制御手段は、特性が既知である複
数のサンプルデータを自己組織化マップ計算手段により
計算したサンプルデータマップ計算結果を状態図上に図
示しているサンプルデータ状態図上に、自己組織化マッ
プ計算手段によるマップ計算結果を図示し、サンプルデ
ータ状態図上のマップ計算結果の位置関係によって機器
の制御信号を決定する構成とする請求項１または２に記
載の制御システム。
【請求項４】状態図制御手段は、状態図記憶手段が記
憶する状態図と自己組織化マップ計算手段によるマップ
計算結果を使用者に図示化して使用者に、機器の状態等
の情報を提供する構成とする請求項１〜３のいずれか１
項に記載の制御システム。
【請求項５】状態図制御手段は、特性が既知であるサ
ンプルデータが入力される度に、サンプルデータを自己
組織化マップ計算手段により計算したサンプルデータマ
ップ計算結果をサンプルデータ状態図に追加することに
より、サンプルデータ状態図を更新する構成とする請求
項３または４に記載の制御システム。
【請求項６】自己組織化マップ計算手段は、センサの
センサ値と自己組織化マップ計算手段によるマップ計算
結果の関係式を作成し、センサのセンサ値を前記関係式
に代入することによりマップ計算結果を求める構成と
し、センサのセンサ値から迅速にマップ計算結果を計算
することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記
載の制御システム。
【請求項７】状態図制御手段は、サンプルデータ状態
図上のサンプルデータのサンプルデータマップ計算結果
と、自己組織化マップ計算手段のマップ計算結果の位置
関係より決定する制御信号との関係式を作成し、マップ
計算結果と前記関係式に代入することにより制御信号を
求める構成とし、マップ計算結果から迅速に制御信号を
決定することを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項
に記載の制御システム。