JP2019028824A - プラント制御装置およびその制御方法、圧延機制御装置およびその制御方法並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
1)圧延中に形状制御を実施しながら新たな制御ルールを発見していく。
2)新たな制御ルールは、予め予想できるものでは無く、全く予測できなかった制御ルールが最適となる場合も有る事から、ランダムに制御操作端を動作させ、それに対する制御結果を見ながら見つけていく。
ことを実現している。
制御対象プラントの実績データと制御操作の組合せを学習する制御方法学習装置と、学習した実績データと制御操作の組合せに応じて制御対象プラントの制御を実施する制御実行装置を備え、
制御実行装置は、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せに従って制御出力を与える制御ルール実行部と、制御ルール実行部が出力する制御出力の可否を判定するとともに、当該実績データと制御操作が誤りである事を制御方法学習装置に通知する制御出力判定部と、制御出力判定部が、制御出力を制御対象プラントに出力した場合、制御対象プラントの実績データが悪化すると判断した場合は、制御出力を制御対象プラントに出力することを阻止する制御出力抑制部とを備え、
制御方法学習装置は、制御実行装置が制御出力を実際に、制御対象プラントに出力した場合に、制御効果が実績データに表れるまでの時間遅れ後に、実績データが当該制御前に比較して良くなったか、悪くなったかについての制御結果の良否を判定する制御結果良否判定部と、制御結果良否判定部における制御結果の良否と、制御出力をもちいて教師データを得る学習データ作成部と、実績データと教師データを学習データとして学習する制御ルール学習部とを備え、制御方法学習装置が学習する事で、制御対象プラントの状態に応じて複数の制御目標に対して別個の実績データと制御操作の組合せを得、得られた実績データと制御操作の組合せを制御ルール実行部における制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せとして使用することを特徴とするプラント制御装置。」のように構成することが想定される。
制御対象プラントの実績データと制御操作の組合せを学習する制御方法学習装置と、学習した実績データと制御操作の組合せに応じて制御対象プラントの制御を実施する制御実行装置を備え、
制御実行装置は、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せに従って制御出力を与える制御ルール実行部と、制御ルール実行部が出力する制御出力の可否を判定するとともに、実績データと制御操作が誤りである事を制御方法学習装置に通知する制御出力判定部と、制御対象プラントの実績データが悪化すると判断した場合は、制御出力を制御対象プラントに出力することを阻止する制御出力抑制部とを備え、
制御方法学習装置は、制御実行装置が制御出力を制御対象プラントに出力した場合に、制御効果が実績データに表れるまでの時間遅れ後に、制御前と比較した実績データの制御結果の良否を判定する制御結果良否判定部と、制御結果良否判定部における制御結果の良否と、制御出力をもちいて教師データを得る学習データ作成部と、作成した学習データの修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した学習データを削除する制御ルール忘却部と、実績データと教師データを学習データとして学習する制御ルール学習部とを備え、制御方法学習装置が学習する事で、前制御対象プラントの状態に応じて複数の制御目標に対して別個の実績データと制御操作の組合せを得、得られた実績データと制御操作の組合せを制御ルール実行部における制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せとして使用し、制御対象プラントの状態が修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した場合、修正後の学習データを用いて制御を実施することを特徴とするプラント制御装置。」としたものである。
1)基準形状パターンと、それに対する制御操作を予め別々に設定し、制御操作方法を学習していくのではなく、形状パターンと制御操作の組合せを学習し、それを用いて制御操作を実施する。
2)新たな制御ルールは、予め予想できるものでは無く、全く予測できなかった制御ルールが最適となる場合も有る事から、ランダムに制御操作端を動作させ、それに対する制御結果を見ながら見つけていく。
ことが必要となる。
化形状偏差201、形状偏差段階202)を作成する、制御入力データ作成部2の概要を示す。ここでは実績データSiとして、制御対象プラント1であるセンヂミア圧延機における圧延時の板形状を検出する、形状検出器の形状検出器データを入力とし、まず、形状偏差PP値演算装置210にて各形状検出器ゾーンの検出結果の最大値と最小値の差である形状偏差PP値(Peak To Peak値)SPPを求める。形状偏差段階演算装置211では、形状偏差PP値SPPにより、形状偏差を大、中、小の3段階に分類する。形状は、被圧延材の伸び率の板幅方向分布であり、伸び率を10−5単位で表すI−UNITが単位として用いられる。例えば、下式のように分類する。
IF(制御操作量出力可否データS4=0)THEN
#1〜#nAS−U位置変更量出力=0
上第1中間シフト位置変更量出力=0
下第1中間シフト位置変更量出力=0
ELSE
#1〜#nAS−U位置変更量出力=#1〜#nAS−U位置変更量
上第1中間シフト位置変更量出力=上第1中間シフト位置変更量
下第1中間シフト位置変更量出力=下第1中間シフト位置変更量
ENDIF
により決定される。
Jc>LCUであれば、制御結果良否データS6=−1(形状が悪くなった)とし、
LCU≧Jc≧0であれば、制御結果良否データS6=0(形状が悪くなる方向に変化)とし、
0>Jc≧LCLであれば、制御結果良否データS6=1(形状が良くなる方向に変化)とし、
Jc<LCLであれば、制御結果良否データS6=0(形状が良くなった)とする。
1)基準形状パターンと、それに対する制御操作を予め別々に設定し、制御操作方法を学習していくのではなく、形状パターンと制御操作の組合せを学習し、それを用いて制御操作を実施する。
2)新たな制御ルールは、予め予想できるものでは無く、全く予測できなかった制御ルールが最適となる場合も有る事から、ランダムに制御操作端を動作させ、それに対する制御結果を見ながら見つけていく。
3)時間のかかるニューラルネットの学習を、学習データの増大を抑えることで最短時間とし、学習が完了する前でも新たな制御ルールを用いて制御するのを可能とする。
事が実現できる。
制御実行装置の処理を達成させるための、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せに従って制御出力を与える制御ルール実行プログラム、制御ルール実行プログラムが出力する制御出力の可否を判定するとともに、当該実績データと制御操作が誤りである事を前記制御方法学習装置に通知する制御出力判定プログラム、制御出力判定プログラムが、制御出力を制御対象プラントに出力した場合、制御対象プラントの前記実績データが悪化すると判断した場合は、制御出力を前記制御対象プラントに出力することを阻止する制御出力抑制プログラムであり、
制御方法学習装置の処理を達成させるための、制御実行装置が制御出力を実際に、制御対象プラントに出力した場合に、制御効果が実績データに表れるまでの時間遅れ後に、実績データが当該制御前に比較して良くなったか、悪くなったかについての制御結果の良否を判定する制御結果良否判定の処理を達成させるための制御結果良否判定プログラム、該制御結果良否判定プログラムにおける制御結果の良否と、制御出力をもちいて教師データを得る学習データ作成プログラム、作成した学習データの修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した学習データを削除する制御ルール忘却部プログラム、前記実績データと前記教師データを学習データとして学習する制御ルール学習プログラムである。
そして、制御方法学習装置が学習する事で、前記制御対象プラントの状態に応じて複数の制御目標に対して別個の実績データと制御操作の組合せを得、得られた実績データと制御操作の組合せを前記制御ルール実行プログラムにおける制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せとして使用し、制御対象プラントの状態が修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した場合、修正後の学習データを用いて制御を実施するものである。
2:制御入力データ作成部
3:制御出力演算部
4:制御出力抑制部
5:制御出力判定部
6:制御結果良否判定部
7:学習データ作成部
10:制御ルール実行部
11:制御ルール学習部
20:制御実行装置
21:制御方法学習装置
100:置換制御ルール実行部
200:制御ルール忘却部
DB1:制御ルールデータベース
DB2:出力判定データベース
DB3:学習データデータベース
DB4:良否判定データデータベース
DB5:忘却ルールデータベース
Si:実績データ
SO:制御操作量出力
S1:入力データ
S2:制御操作端操作指令
S3:制御操作量
S4:制御操作量出力可否データ
S5:良否判定データ
S6:制御結果良否データ
S7a、S7b、S7c:教師データ
S8a、S8b、S8c:入力データ(制御ルール学習部用)
Claims (12)
- 制御対象プラントに対して、制御対象プラントの実績データの組合せのパターンを認識して、制御を実施するプラント制御装置であって、
制御対象プラントの実績データと制御操作の組合せを学習する制御方法学習装置と、学習した前記実績データと制御操作の組合せに応じて制御対象プラントの制御を実施する制御実行装置を備え、
前記制御実行装置は、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せに従って制御出力を与える制御ルール実行部と、該制御ルール実行部が出力する制御出力の可否を判定するとともに、当該実績データと制御操作が誤りである事を前記制御方法学習装置に通知する制御出力判定部と、前記制御対象プラントの前記実績データが悪化すると判断した場合は、前記制御出力を前記制御対象プラントに出力することを阻止する制御出力抑制部とを備え、
前記制御方法学習装置は、前記制御実行装置が制御出力を制御対象プラントに出力した場合に、制御効果が実績データに表れるまでの時間遅れ後に、制御前と比較した実績データの制御結果の良否を判定する制御結果良否判定部と、該制御結果良否判定部における制御結果の良否と、前記制御出力をもちいて教師データを得る学習データ作成部と、作成した学習データの修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した学習データを削除する制御ルール忘却部と、前記実績データと前記教師データを学習データとして学習する制御ルール学習部とを備え、前記制御方法学習装置が学習する事で、前記制御対象プラントの状態に応じて複数の制御目標に対して別個の実績データと制御操作の組合せを得、得られた実績データと制御操作の組合せを前記制御ルール実行部における制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せとして使用し、制御対象プラントの状態が修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した場合、修正後の学習データを用いて制御を実施することを特徴とするプラント制御装置。 - 請求項1に記載のプラント制御装置であって、
制御対象プラントの実績データの大小に応じて、実績データと制御操作の組合せを替える為、実績データの大小に関する情報と、実績データを規格化しパターン認識を実施しやすくする情報を用いて、実績データと制御操作の組合せを学習し、制御する事を特徴とするプラント制御装置。 - 請求項1、または請求項2に記載のプラント制御装置であって、
前記制御ルール実行部は、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せを第1のニューラルネットとして保持し、前記制御ルール学習部は、実績データと制御操作の組合せを第2のニューラルネットとして保持し、前記制御方法学習装置における学習の結果得られた第2のニューラルネットを前記制御ルール実行部における前記第1のニューラルネットとして使用することを特徴とするプラント制御装置。 - 請求項1から請求項3のいずれか1項に記載のプラント制御装置であって、
前記制御実行装置は、前記制御出力に外乱を与える制御操作外乱発生部を備え、前記制御方法学習装置は、外乱を印加されたときも含めて学習することを特徴とするプラント制御装置。 - 請求項1から請求項4のいずれか1項に記載のプラント制御装置であって、
前記制御方法学習装置は、予め定められた複数の仕様のもとでの学習により、実績データと制御操作の複数の組合せを得ており、前記制御実行装置は、実績データと制御操作の複数の組合せの中から制御対象プラントの運転状態に応じて1つの実績データと制御操作の複数の組合せを選択し前記制御出力を与えることを特徴とするプラント制御装置。 - 請求項3に記載のプラント制御装置であって、
実績データの大小に応じて、使用する実績データと操作方法の組合せを学習するニューラルネットを変更する事を特徴とするプラント制御装置。 - 請求項1から請求項6のいずれか1項に記載のプラント制御装置であって、
前記制御対象プラントの状態、または制御対象プラントの操作員の経験等にもとづき、制御結果の良否判定基準を変更し、制御対象プラントに対する実績データと操作法の関係をそれぞれ求め、データベースにそれぞれ格納する事で、前記制御対象プラントの状態、または制御対象プラントの操作員の経験等に応じて、異なる制御方法で制御する事を特徴とするプラント制御装置。 - 請求項1から請求項7のいずれか1項に記載のプラント制御装置であって、
前記実績データと制御操作の組合せを、制御対象プラントでの制御を実施する前に、制御対象プラントの制御モデルを用いてシュミレーションにより作成し、制御対象プラントにおける前記実績データと制御操作の組合せの学習期間を短縮する事を特徴とするプラント制御装置。 - 請求項1から請求項8のいずれか1項に記載のプラント制御装置を適用した圧延機制御装置であって、
前記制御対象プラントは、圧延機であり、前記実績データは前記圧延機の出側形状であることを特徴とする圧延機制御装置。 - 制御対象プラントに対して、制御対象プラントの実績データの組合せのパターンを認識して、制御を実施するプラント制御方法であって、
制御対象プラントの実績データと制御操作の組合せを学習する制御方法学習装置と、学習した前記実績データと制御操作の組合せに応じて制御対象プラントの制御を実施する制御実行装置を備え、
前記制御実行装置は、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せに従って制御出力を与え、該制御出力の可否を判定して、当該実績データと制御操作が誤りである事を前記制御方法学習装置に通知し、前記制御対象プラントの前記実績データが悪化すると判断した場合は、前記制御出力を前記制御対象プラントに出力することを阻止し、
前記制御方法学習装置は、前記制御実行装置が制御出力を制御対象プラントに出力した場合に、制御効果が実績データに表れるまでの時間遅れ後に、制御前と比較した実績データの制御結果の良否を判定し、該制御結果の良否と、前記制御出力をもちいて教師データを得、作成した学習データの修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した学習データを削除し、前記実績データと前記教師データを学習データとして学習し、学習する事で、前記制御対象プラントの状態に応じて複数の制御目標に対して別個の実績データと制御操作の組合せを得、得られた実績データと制御操作の組合せを前記制御実行装置における制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せとして使用し、制御対象プラントの状態が修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した場合、修正後の学習データを用いて制御を実施することを特徴とするプラント制御方法。 - 請求項10に記載のプラント制御方法を適用した圧延機制御方法であって、
前記制御対象プラントは、圧延機であり、前記実績データは前記圧延機の出側形状であることを特徴とする圧延機制御方法。 - 制御対象プラントに対して、制御対象プラントの実績データの組合せのパターンを認識して、制御を実施するプラント制御装置を計算機システムにより実現するときのプログラムであって、
計算機システムは、制御対象プラントの実績データと制御操作の組合せを学習する制御方法学習装置と、学習した前記実績データと制御操作の組合せに応じて制御対象プラントの制御を実施する制御実行装置を備え、
前記プログラムは、
前記制御実行装置の処理を達成させるための、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せに従って制御出力を与える制御ルール実行プログラム、該制御ルール実行プログラムが出力する制御出力の可否を判定するとともに、当該実績データと制御操作が誤りである事を前記制御方法学習装置に通知する制御出力判定プログラム、該制御出力判定プログラムが、制御出力を制御対象プラントに出力した場合、制御対象プラントの前記実績データが悪化すると判断した場合は、制御出力を前記制御対象プラントに出力することを阻止する制御出力抑制プログラムであり、
前記制御方法学習装置の処理を達成させるための、制御実行装置が制御出力を実際に、制御対象プラントに出力した場合に、制御効果が実績データに表れるまでの時間遅れ後に、実績データが制御前に比較して良くなったか、悪くなったかについての制御結果の良否を判定する制御結果良否判定の処理を達成させるための制御結果良否判定プログラム、該制御結果良否判定プログラムにおける制御結果の良否と、制御出力をもちいて教師データを得る学習データ作成プログラム、作成した学習データの修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した学習データを削除する制御ルール忘却部プログラム、前記実績データと前記教師データを学習データとして学習する制御ルール学習プログラムであり、
制御方法学習装置が学習する事で、前記制御対象プラントの状態に応じて複数の制御目標に対して別個の実績データと制御操作の組合せを得、得られた実績データと制御操作の組合せを前記制御ルール実行プログラムにおける制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せとして使用し、制御対象プラントの状態が修正前の実績データと制御操作の組合せに類似した場合、修正後の学習データを用いて制御を実施することを特徴とするプログラム。
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