JP6854982B1 - プログラミング支援プログラム、プログラミング支援装置およびプログラミング支援方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本実施の形態では、プログラマブルロジックコントローラが実行するプログラムの開発に用いられるプログラミング支援装置について説明する。このプログラミング支援装置は、ラダー言語で記述されたプログラムであるラダープログラムをST言語で記述されたプログラムであるSTプログラムに変換する機能を有する。図1は、実施の形態にかかるプログラミング支援装置の機能ブロック構成の一例を示す図である。図1に示すプログラミング支援装置1は、プログラマブルロジックコントローラが実行するプログラムの開発に用いられる。
機械学習装置82による学習が済んでいない状態のときにプログラミング支援装置1がラダープログラムを変換してSTプログラムを生成する第1のSTプログラム生成動作について説明する。この第1のSTプログラム生成動作において、プログラミング支援装置1は、ラダープログラムをSTプログラムに変換するとともに、回路表示部品を生成する条件の学習を行う。
STプログラム生成処理では、上記のステップS104に続いて、プログラム変換部84が、STテンプレート格納部83から変換処理用のテンプレートを取得し(ステップS105)、テンプレートを使用してSTプログラムを作成する(ステップS106)。すなわち、図4の手順3に示すように、プログラム変換部84は、Pコード解析部81がPコードプログラムを解析した結果をテンプレートに当てはめ、STプログラムを作成する。プログラム変換部84は、作成したSTプログラムをSTプログラムデータ格納部7に格納する(ステップS107)。
ステップS401〜S403の学習処理は、機械学習装置82が行う。機械学習装置82の機能ブロック構成は図5に示したものとなる。図5は、プログラミング支援装置1が備える機械学習装置82の機能ブロック構成を示す図である。すなわち、機械学習装置82は、機械学習に用いる教師データを取得するデータ取得部821と、Pコード解析部81から入力される状態変数を観測する状態観測部822と、データ取得部821が取得した教師データおよび状態観測部822による状態変数の観測結果に基づいて回路表示部品の生成条件を学習する学習部823とを備える。
つづいて、機械学習装置82による学習が済んでいる状態のときにプログラミング支援装置1がラダープログラムを変換してSTプログラムを生成する第2のSTプログラム生成動作について説明する。この第2のSTプログラム生成動作において、プログラミング支援装置1は、ラダープログラムをSTプログラムに変換するとともに、機械学習装置82による学習結果を使用して、回路表示部品の生成が必要か否か判断する。すなわち、機械学習装置82による学習結果は、回路表示部品の生成条件が成立しているか否かの判定処理に用いられる。プログラミング支援装置1は、回路表示部品の生成が必要と判断すると、回路表示部品を生成する。
つづいて、STプログラムデータ格納部7に格納されているSTプログラムデータ71を表示部5が表示するプログラム表示動作について説明する。
つづいて、生成済みの回路表示部品を編集する動作について説明する。
Claims (13)
- ラダー言語で記述された第1のプログラムを中間言語で記述された第2のプログラムに変換する第1の変換ステップと、
前記第2のプログラムを手続型言語で記述された第3のプログラムに変換する第2の変換ステップと、
前記第2のプログラムの1ブロックごとの解析結果が定められた条件を満たすと、前記条件を満たすブロックに対応する、前記第1のプログラムの1ブロック、を前記第3のプログラムを表示する際に前記第3のプログラムとともに表示する回路表示部品として生成する回路表示部品生成ステップと、
前記第3のプログラムおよび前記回路表示部品を、前記回路表示部品が前記第3のプログラムのどのブロックに対応するか認識可能な形式で表示する表示ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラミング支援プログラム。 - 前記回路表示部品生成ステップでは、前記解析結果を確認したユーザから指示を受けると前記回路表示部品を生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載のプログラミング支援プログラム。 - 前記回路表示部品生成ステップでは、
前記解析結果と、前記解析結果を確認したユーザによる、前記回路表示部品の生成が必要か否かの判断結果と、を含む学習用データに基づき機械学習装置が前記回路表示部品の生成条件を学習した結果を使用して、前記回路表示部品を生成するか否かを決定する、
ことを特徴とする請求項1に記載のプログラミング支援プログラム。 - 前記解析結果と、前記解析結果を確認したユーザによる、前記回路表示部品の生成が必要か否かの判断結果と、を含む学習用データに基づいて前記回路表示部品の生成条件を学習する機械学習ステップ、
を含み、
前記回路表示部品生成ステップでは、前記機械学習ステップによる学習結果を使用して、前記回路表示部品を生成するか否かを決定する、
ことを特徴とする請求項1に記載のプログラミング支援プログラム。 - 前記機械学習ステップは、
前記第2のプログラムを1ブロックごとに解析して得られる情報のうち、1命令を実行するための条件数、1条件を共有する命令数および回路構成の複雑度を状態変数として観測する状態観測ステップと、
回路表示部品を生成する必要があるか否かをユーザが判定した結果を教師データとして取得するデータ取得ステップと、
前記状態変数および前記教師データの組合せに基づいて作成されるデータセットに従って、前記生成条件を学習する学習ステップと、
を含むことを特徴とする請求項4に記載のプログラミング支援プログラム。 - 前記機械学習ステップによる前記生成条件の学習が済んでいない状態の場合、
前記回路表示部品生成ステップでは、前記第3のプログラムの可読性を判定するための条件を使用して、前記回路表示部品を生成するか否かを決定する、
ことを特徴とする請求項4または5に記載のプログラミング支援プログラム。 - 前記回路表示部品は、前記条件を満たすブロックの内容をラダー言語で表現する、
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか一つに記載のプログラミング支援プログラム。 - 前記回路表示部品生成ステップで生成した回路表示部品の内容を変更するための操作を受け付けるデータ操作ステップと、
前記データ操作ステップで受け付けた操作の内容に従い、ユーザに指定された回路表示部品を変更する第1の変更ステップと、
前記第1の変更ステップで前記回路表示部品を変更した内容に合わせて、前記第3のプログラムの対応する箇所を変更する第2の変更ステップと、
を含むことを特徴とする請求項1から7のいずれか一つに記載のプログラミング支援プログラム。 - 前記表示ステップで前記回路表示部品を表示する際の表示属性をユーザが設定可能とする、
ことを特徴とする請求項1から8のいずれか一つに記載のプログラミング支援プログラム。 - 前記表示属性は、前記回路表示部品生成ステップで作成済みの回路表示部品を表示する条件と、前記回路表示部品を表示する際の塗りつぶし色、透過率および拡縮率と、を含む、
ことを特徴とする請求項9に記載のプログラミング支援プログラム。 - 前記回路表示部品生成ステップで作成済みの回路表示部品を表示する条件を、前記第1のプログラムまたは前記第3のプログラムに基づく実行ファイルが書き込まれる装置の内部メモリに格納されたデータの値を利用してユーザが指定可能とする、
ことを特徴とする請求項10に記載のプログラミング支援プログラム。 - ラダー言語で記述された第1のプログラムを中間言語で記述された第2のプログラムに変換する第1の変換部と、
前記第2のプログラムを手続型言語で記述された第3のプログラムに変換する第2の変換部と、
前記第2のプログラムの1ブロックごとの解析結果が定められた条件を満たすと、前記条件を満たすブロックに対応する、前記第1のプログラムの1ブロック、を前記第3のプログラムを表示する際に前記第3のプログラムとともに表示する回路表示部品として生成する回路表示部品生成部と、
前記回路表示部品を保持する回路表示部品格納部と、
前記第3のプログラムおよび前記回路表示部品格納部が保持している前記回路表示部品を、前記回路表示部品が前記第3のプログラムのどのブロックに対応するか認識可能な形式で表示する表示部と、
を備えることを特徴とするプログラミング支援装置。 - プログラムの開発に用いられるプログラミング支援装置が実行するプログラミング支援方法であって、
ラダー言語で記述された第1のプログラムを中間言語で記述された第2のプログラムに変換する第1の変換ステップと、
前記第2のプログラムを手続型言語で記述された第3のプログラムに変換する第2の変換ステップと、
前記第2のプログラムの1ブロックごとの解析結果が定められた条件を満たすと、前記条件を満たすブロックに対応する、前記第1のプログラムの1ブロック、を前記第3のプログラムを表示する際に前記第3のプログラムとともに表示する回路表示部品として生成する回路表示部品生成ステップと、
前記第3のプログラムおよび前記回路表示部品を、前記回路表示部品が前記第3のプログラムのどのブロックに対応するか認識可能な形式で表示する表示ステップと、
を含むことを特徴とするプログラミング支援方法。
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