JP7286457B2 - シールド掘削機制御システム及びシールド掘削機制御方法 - Google Patents
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Description
しかし、シールド掘削機から得られる掘削状況のデータ(特徴量)が時々刻々変化するのに伴い、機械学習モデルの予測値も変動する。これにより、機械学習モデルが常に操作の変更の指示を推定結果として出力し、操作を行う頻度が高くなり、推定結果を経験の少ないオペレータに対するガイダンスとして使用することは現実的でない。
図1(a)に示すように、シールド掘削機10は、円筒形のスキンプレート11の後部において、エレクタ(不図示)によりセグメントを組み立てて、一次覆工Sを施工しつつ、地山を掘削するための機構である。シールド掘削機10においては、カッタービット15を備えた環状かつ面板型のカッター16の後部にチャンバー12が設けられている。チャンバー12内の側壁には複数の土圧計Dが設置される。土圧計Dは、チャンバー12における泥土の圧力(制御土圧)を測定する。
スクリューコンベア17は、チャンバー12の泥土を、排土ゲートGを介してコンベア18に排土する。そして、コンベア18は、スクリューコンベア17より排出された泥土を、コンベア19を介してトンネルの外部に搬出する。架台Mは、スクリューコンベア17と、コンベア18及び19とを支持している。また、図示していないが、シールド掘削機10は、推進ジャッキ(後述)が設けられており、この推進ジャッキにより掘削方向及び推進速度の制御が行なわれる。
監視項目データ入力部31は、図示しない計時手段(タイマーなど)からの所定の測定周期の時間(例えば、1秒間)の経過を示す計時信号が供給されたタイミングにおいて、上述した監視項目の各々のデータを計測値として、各部位に備えられた検出手段(センサ及び測定器など)それぞれから、上記監視項目データを取得する。また、監視項目データ入力部31は、操作状況データ記憶部38における監視項目データテーブルに対して、取得した監視項目データの計測値を順次書き込んで記憶させる。このとき、監視項目データ入力部31は、監視項目データの種類毎に、所定の期間の複数の計測値を記憶しており、新たな計測値を書き込む際、最も古い計測値に上書きして書き込んで記憶させる。
処理制御部33は、操作判定部32から供給される推定操作判定値が、操作閾値以上か否かの判定を行う。そして、処理制御部33は、推定操作判定値が操作閾値以上の場合、操作予測部34に対して、その監視項目データにより推定制御データの推定を行わせる。一方、処理制御部33は、推定操作判定値が操作閾値未満の場合、操作予測部34に対して、その監視項目データによる推定制御データの推定を行わせない。
機械学習モデル生成部35は、教師データ記憶部37に記憶されている、少なくとも監視項目データと、操作判定値と、制御データとの組からなる教師データを用いて、機械学習モデルの学習を行い、操作判定モデルと操作予測モデルとを生成する。
教師データ記憶部37は、機械学習モデルを学習させて操作判定モデル及び操作予測モデルの各々を生成する教師データが記憶されている。
操作状況データ記憶部38は、時系列に監視項目データ入力部31から供給される監視項目データが監視項目データテーブルにレコード単位で記憶されている。
ここで、機械学習モデル生成部35は、操作判定モデルの学習として、上記操作判定値を目的変数とし、監視項目データを説明変数とし、上述した重みを考慮して行う。そして、機械学習モデル生成部35は、生成した操作判定モデルに対して、各レコードの監視項目データを入力し、推定される推定操作判定値をそれぞれのレコードの推定操作判定値の欄に書き込んで記憶させる。
操作閾値は、予測値を変化させ、そのときの第1グループ、第2グループ、第3グループ及び第4グループに含まれるレコード数が適切となる閾値を説明する。ここで、第1グループ(TN)は、 操作判定値が「0(操作無値)」の操作変更無しであり、操作閾値未満の推定操作判定値となる操作変更無しレコードのグループである。第2グループ(FN)は、操作判定値が「0(操作無値)」の操作変更無しであるが、操作閾値以上の推定操作判定値となる操作変更無しレコードのグループである。第3グループ(TP)は、 操作判定値が「1(操作有値)」の操作変更有りであり、操作閾値以上の推定操作判定値となる操作変更有りレコードのグループである。第4グループ(FP)は、操作判定値が「1(操作有値)」の操作変更有りであるが、操作閾値未満の推定操作判定値となる操作変更有りレコードのグループである。
BER=0.5×((FP/(TN+FP))+(FN/(FN+FP)))…(1)
しかし、この式(1)により求めるのではなく、他の式を用いたり、任意の推定操作判定値を操作閾値として設定しても良い。
機械学習モデル生成部35が操作予測モデル及び操作判定モデル機械学習を行う際、回帰、木(決定木、回帰木など)、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、サポートベクタマシン、ディープラーニング、アンサンブル学習(勾配ブースティング、バギングなど)をはじめとして、一般的に用いられている技法のいずれを用いても良い。
監視項目データ入力部31は、所定の計測周期か否かの判定を行い(ステップS1)、計測周期が経過した場合に処理をステップS2へ進め、計測周期が経過してない場合にステップS1の処理を繰返す。
そして、監視項目データ入力部31は、監視項目データを入力し(ステップS2)、監視項目データを操作判定部32へ出力するとともに、操作状況データ記憶部38の操作状況データテーブルにレコード番号を付与して書き込んで記憶させる。ここで、操作状況データテーブルは、既に説明した教師データテーブルと同様の構成である。
そして、処理制御部33は、供給される推定操作判定値が操作閾値以上か否かの判定を行い(ステップS4)、操作閾値以上の場合に処理をステップS5へ進め、操作閾値未満の場合に処理をステップS1へ進める(操作予測の処理は行わない)。
そして、処理制御部33は、装置制御システムの入力手段(不図示)から、制御データの推定処理を終了する制御が行われるか否かの検出を行い(ステップS7)、終了でない場合に処理をステップS1へ進め、終了の場合に処理を終了する。
また、操作状況データ記憶部38の操作状況データテーブルに対して、操作判定値が書き込まれたレコードを教師データとして、教師データ記憶部37の教師データテーブルに加えて、操作判定モデル及び操作予測モデルの各々の再学習を、機械学習モデル生成部35に対して行わせるようにしてもよい。この場合、操作閾値も再設定する。
Claims (6)
- シールド掘削機から供給される掘削状況を示す特徴量を入力することにより、推定値として当該シールド掘削機の操作確率を出力する操作判定モデルと、
シールド掘削機から供給される掘削状況を示す特徴量を入力することにより、推定値として当該シールド掘削機の操作パラメータを出力する操作予測モデルと、
前記操作判定モデルが所定の閾値以上の操作確率を出力した場合に、前記操作予測モデルに対して前記操作パラメータの推定を行わせる処理制御部と
を備えることを特徴とするシールド掘削機制御システム。 - 前記操作判定モデルが、取得された前記掘削状況のレコードが記録された履歴テーブルを教師データとし、前記掘削状況のデータを入力値として操作変更の有無を出力値として機械学習させた、前記掘削状況のデータに対応した前記操作確率を推定操作判定値として出力する機械学習モデルである
ことを特徴とする請求項1に記載のシールド掘削機制御システム。 - 前記操作判定モデルの学習を行う際、前記履歴テーブルにおいて、前記操作変更しないレコードの数を前記操作変更したレコードの数で除算した数値を重みとして用い、前記操作判定モデルの学習を行う
ことを特徴とする請求項2に記載のシールド掘削機制御システム。 - 学習済みの前記操作判定モデルにより、教師データによる推定値を求め、操作変更しないレコードが操作変更しないと判定される第1グループにおけるレコード数TNと、操作変更しないレコードが操作変更すると判定される第2グループにおけるレコード数FNと、操作変更したレコードが操作変更すると判定される第3グループにおけるレコード数TPと、操作変更したレコードが操作変更しないと判定される第4グループにおけるレコード数FNとの各々のデータ数により、操作を行うか否かの前記閾値が設定されている
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のシールド掘削機制御システム。 - 前記操作予測モデルが、前記第2グループと前記第3グループとにおける前記閾値以上の操作確率を有するレコードの掘削状況を示す特徴量を入力とし、シールド掘削機の操作パラメータを推定値とする教師データにより機械学習されている
ことを特徴とする請求項4に記載のシールド掘削機制御システム。 - 操作判定モデルにより、シールド掘削機から供給される掘削状況を示す特徴量を入力することにより、推定値として当該シールド掘削機の操作確率を出力する操作判定過程と、
操作予測モデルにより、シールド掘削機から供給される掘削状況を示す特徴量を入力することにより、推定値として当該シールド掘削機の操作パラメータを出力する操作予測過程と、
処理制御部が、前記操作判定モデルが所定の閾値以上の操作確率を出力した場合に、前記操作予測モデルに対して前記操作パラメータの推定を行わせる処理制御過程と
を有することを特徴とするシールド掘削機制御方法。
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