JP7099623B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
測定対象のにおい成分を含むガスの入力動作を制御する入力データと、前記ガスを前記入力データに基づいてにおいセンサに入力することによって得られる出力データと、を用いて、前記においセンサのARX(Auto-Regressive with eXogenous input)モデルを生成するモデル生成手段と、
前記ARXモデルをZ変換することによって、前記におい成分に関する前記においセンサの伝達関数を算出し、さらに、前記伝達関数を部分分数分解することによって、前記におい成分に関する前記においセンサの1次遅れ伝達関数特徴量を算出する特徴量算出手段と、
を備える。
コンピュータが、
測定対象のにおい成分を含むガスの入力動作を制御する入力データと、前記ガスを前記入力データに基づいてにおいセンサに入力することによって得られる出力データと、を用いて、前記においセンサのARX(Auto-Regressive with eXogenous input)モデルを生成し、
前記ARXモデルをZ変換することによって、前記におい成分に関する前記においセンサの伝達関数を算出し、さらに、前記伝達関数を部分分数分解することによって、前記におい成分に関する前記においセンサの1次遅れ伝達関数特徴量を算出する、
ことを含む。
<機能構成>
図1は、第1実施形態の情報処理装置20の機能構成を例示する図である。情報処理装置20は、センサ10に対する入力信号12と当該入力信号12に対応してセンサ10から出力される出力信号14とを用いて、当該センサ10の動特性を示す情報を算出する。
情報処理装置20の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア(例:ハードワイヤードされた電子回路など)で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ(例:電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど)で実現されてもよい。以下、情報処理装置20の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
図4は、第1実施形態の情報処理装置20により実行される処理の流れを例示する図である。図4の例では、センサ10は、2つの官能膜(官能膜Kおよび官能膜L)を有している。また、図4の例では、におい成分iを有するサンプルガスが、ランダムなサンプル周期の入力信号U(例えば、M系列信号)に応じてセンサ10に入力される。この場合のセンサ10の出力Yは、官能膜Kの出力および官能膜Lの出力の和となる。
モデル生成部210は、複数の窓を用いて、複数の部分入力データおよび複数の部分出力データを抽出し、複数のARXモデルを生成するように構成されていてもよい。
本実施形態では、1次遅れ伝達関数特徴量の用途の一例について説明する。それぞれ互いに種類の異なる2つ以上の官能膜がセンサ10にセットされている場合、情報処理装置20は、官能膜毎の1次遅れ伝達関数特徴量を用いて、測定環境の変化にロバストな特徴量を生成することができる。
<機能構成>
図8は、第3実施形態における情報処理装置20の機能構成を例示する図である。本実施形態の情報処理装置20は、第2実施形態においてストレージデバイス1080等の記憶領域に蓄積された情報を活用する処理部(出力部230)を更に含むように構成される。
本実施形態では、1次遅れ伝達関数特徴量の用途の他の一例について説明する。2つ以上の同種の官能膜がセンサ10にセットされている場合、情報処理装置20は、官能膜毎の1次遅れ伝達関数特徴量を用いて、官能膜の性能を検査することができる。
図17は、第4実施形態における情報処理装置20の機能構成を例示する図である。図17に示されるように、本実施形態の情報処理装置20は、製品判定部240を更に有する。製品判定部240は、検査対象の官能膜(第1の官能膜)の1次遅れ伝達関数特徴量と基準となる官能膜(第2の官能膜)の1次遅れ伝達関数特徴量との比を用いて、第1の官能膜が合格品か否かを判定する。
図18は、第4実施形態の情報処理装置20により実行される処理の流れを例示する図である。図18の例では、センサ10は、同じ種類の2つの官能膜(官能膜Kおよび官能膜L)を有している。官能膜Kは検査対象の官能膜であり、官能膜Lは基準となる性能を有する官能膜である。また、図18の例では、におい成分iを有するサンプルガスが、ランダムなサンプル周期の入力信号U(例えば、M系列信号)に応じてセンサ10に入力される。この場合のセンサ10の出力Yは、官能膜Kの出力および官能膜Lの出力の和となる。
本実施形態では、1次遅れ伝達関数特徴量の用途の他の一例について説明する。2つ以上の同種の官能膜がセンサ10にセットされている場合、情報処理装置20は、官能膜毎の1次遅れ伝達関数特徴量を用いて、官能膜間の個体差(出力性能の誤差)を修正することができる。
図19は、第5実施形態における情報処理装置20の機能構成を例示する図である。図19に示されるように、本実施形態の情報処理装置20は、個体差修正部250を更に有する。個体差修正部250は、同種の2つの官能膜の1次遅れ伝達関数特徴量の比を用いて、当該2つの官能膜の間の個体差を修正する。
図20は、第5実施形態の情報処理装置20により実行される処理の流れを例示する図である。図20の例では、センサ10は、同じ種類の2つの官能膜(官能膜Kおよび官能膜L)を有している。また、図20の例では、におい成分iを有するサンプルガスが、ランダムなサンプル周期の入力信号U(例えば、M系列信号)に応じてセンサ10に入力される。この場合のセンサ10の出力Yは、官能膜Kの出力および官能膜Lの出力の和となる。
Claims (9)
- 測定対象のにおい成分を含むガスの入力動作を制御する入力データと、前記ガスを前記入力データに基づいてにおいセンサに入力することによって得られる出力データと、を用いて、前記においセンサのARX(Auto-Regressive with eXogenous input)モデルを生成するモデル生成手段と、
前記ARXモデルをZ変換することによって、前記におい成分に関する前記においセンサの伝達関数を算出し、さらに、前記伝達関数を部分分数分解することによって、前記におい成分に関する前記においセンサの1次遅れ伝達関数特徴量を算出する特徴量算出手段と、
を備える情報処理装置。 - 前記モデル生成手段は、
複数の窓を用いて、前記入力データおよび前記出力データから、複数の部分入力データおよび複数の部分出力データを抽出し、
前記複数の部分入力データと前記複数の部分出力データとを用いて、複数のARXモデルを生成し、
前記特徴量算出手段は、
前記複数のARXモデルを用いて、複数の前記1次遅れ伝達関数特徴量を算出する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記においセンサは第1の官能膜および第2の官能膜を有しており、
前記モデル生成手段は、
前記ガスを複数の測定環境で測定したときの前記入力データおよび前記官能膜毎の出力データを取得し、
前記入力データおよび前記官能膜毎の出力データを用いて、前記官能膜毎のARXモデルを複数生成し、
前記特徴量算出手段は、
前記複数の測定環境それぞれについて生成された前記官能膜毎のARXモデルを用いて、複数の前記1次遅れ伝達関数特徴量を前記官能膜毎に算出し、
前記官能膜毎に算出された前記複数の1次遅れ伝達関数特徴量の比が基準を満たす測定環境を特定し、
前記特定した測定環境を示す情報を記憶領域に記憶する、
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記においセンサは検査対象の第1の官能膜および基準となる第2の官能膜を有しており、
前記モデル生成手段は、前記官能膜毎の前記入力データおよび前記出力データを用いて、前記官能膜毎のARXモデルを生成し、
前記特徴量算出手段は、
前記官能膜毎のARXモデルを用いて、前記1次遅れ伝達関数特徴量を前記官能膜毎に算出し、
前記情報処理装置は、
前記官能膜毎に算出された前記1次遅れ伝達関数特徴量の比が基準を満たすか否かによって、前記第1の官能膜が合格品か否かを判定する判定手段を更に備える、
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - コンピュータが、
測定対象のにおい成分を含むガスの入力動作を制御する入力データと、前記ガスを前記入力データに基づいてにおいセンサに入力することによって得られる出力データと、を用いて、前記においセンサのARX(Auto-Regressive with eXogenous input)モデルを生成し、
前記ARXモデルをZ変換することによって、前記におい成分に関する前記においセンサの伝達関数を算出し、さらに、前記伝達関数を部分分数分解することによって、前記におい成分に関する前記においセンサの1次遅れ伝達関数特徴量を算出する、
ことを含む情報処理方法。 - 前記コンピュータが、
複数の窓を用いて、前記入力データおよび前記出力データから、複数の部分入力データおよび複数の部分出力データを抽出し、
前記複数の部分入力データと前記複数の部分出力データとを用いて、複数のARXモデルを生成し、
前記複数のARXモデルを用いて、複数の前記1次遅れ伝達関数特徴量を算出する、
ことを更に含む請求項5に記載の情報処理方法。 - 前記においセンサは第1の官能膜および第2の官能膜を有しており、
前記コンピュータが、
前記ガスを複数の測定環境で測定したときの前記入力データおよび前記官能膜毎の出力データを取得し、
前記入力データおよび前記官能膜毎の出力データを用いて、前記官能膜毎のARXモデルを複数生成し、
前記複数の測定環境それぞれについて生成された前記官能膜毎のARXモデルを用いて、複数の前記1次遅れ伝達関数特徴量を前記官能膜毎に算出し、
前記官能膜毎に算出された前記複数の1次遅れ伝達関数特徴量の比が基準を満たす測定環境を特定し、
前記特定した測定環境を示す情報を記憶領域に記憶する、
ことを含む請求項5または6に記載の情報処理方法。 - 前記においセンサは検査対象の第1の官能膜および基準となる第2の官能膜を有しており、
前記コンピュータが、
前記官能膜毎の前記入力データおよび前記出力データを用いて、前記官能膜毎のARXモデルを生成し、
前記官能膜毎のARXモデルを用いて、前記1次遅れ伝達関数特徴量を前記官能膜毎に算出し、
前記官能膜毎に算出された前記1次遅れ伝達関数特徴量の比が基準を満たすか否かによって、前記第1の官能膜が合格品か否かを判定する、
ことを含む請求項5または6に記載の情報処理方法。 - コンピュータに、請求項5から8のいずれか1項に記載の情報処理方法を実行させるプログラム。
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PCT/JP2019/014242 WO2020202338A1 (ja) | 2019-03-29 | 2019-03-29 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
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US20210311009A1 (en) * | 2018-07-31 | 2021-10-07 | Nec Corporation | Information processing apparatus, control method, and non-transitory storage medium |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010019107A (ja) | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Denso Corp | 制御装置 |
JP2017083188A (ja) | 2015-10-23 | 2017-05-18 | アズビル株式会社 | 特性モデル同定方法、特性モデル同定装置、およびインテリジェントセンサ |
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- 2019-03-29 JP JP2021511713A patent/JP7099623B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010019107A (ja) | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Denso Corp | 制御装置 |
JP2017083188A (ja) | 2015-10-23 | 2017-05-18 | アズビル株式会社 | 特性モデル同定方法、特性モデル同定装置、およびインテリジェントセンサ |
JP2018087722A (ja) | 2016-11-28 | 2018-06-07 | 国立研究開発法人物質・材料研究機構 | 化学センサ測定による試料識別方法、試料識別装置、及び入力パラメータ推定方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210311009A1 (en) * | 2018-07-31 | 2021-10-07 | Nec Corporation | Information processing apparatus, control method, and non-transitory storage medium |
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