JPH03260704A - アクション決定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、予め設定された１種若しくは２種以上の状態
に帰属し得るシステムを制御するために、上記状態にそ
れぞれ対応するアクションを備えた推論ルールに従って
適切なアクションを決定するアクション決定装置に係り
、特に上記システムが２種以上の所定の状態に帰属し各
状態に対応するアクション間に生じた矛盾を解消したり
、同一内容のアクションの実行に係る冗長性を解消する
ことが可能で、１種若しくは２種以上の所定の状態に対
応するアクションが効果なく繰返し実行されることのな
いアクション決定装置に関する。

〔従来技術〕

上記したようなアクション決定装置は、あるシステムに
関する熟練者の制御上の専門知識をルール化し、該ルー
ルを上記システムに対して適切な制御を実行させるため
のアクションを備えた推論ルールとして知識ベースに格
納し、推論時に上記システムが帰属し得る状態に対応す
る推論ルールを選択し、該推論ルールから適切なアクシ
ョンを決定するようになっている。このようなアクショ
ン決定装置は、上記推論ルールの内容を容易に書き替え
ることができることから、上記システムの変更に対して
迅速に追随することができるとともに、数式モデルとし
て完全に数式化することの困難なシステムにも適用する
ことのできる利点を有している。

又、上記アクション決定装置は、複数の状態に同時に帰
属するようなシステムにも適用される。

そして、上記推論ルールは、上記各状態毎に複数記憶さ
れており、その条件部に上記状態の内容が、その結論部
に上記状態に対応する複数のアクションがアクション候
補として備えられている。

〔発明が解決しようとするｉ１題〕 従って、上記アクション決定装置では、システムが様々
な複数の状態に帰属すると判断された時には、上記各状
態に対応するそれぞれのアクション候補が選択され、当
該アクション間で内容に矛盾を生じた場合に、それらの
アクションを備えた推論ルールが競合し適切なアクショ
ンを決定することができなかった。

又、上記と同様にシステムが複数の状態に帰属すると判
断され、その結果上記各状態に対応し内容が同一のアク
ションが同時に選択された場合には、上記状態を変更し
ようとする同じ内容のアクションが引き続き若しくは同
時に実行されるといったアクションの実行に係る冗長性
の問題が生じる。

或いは、上記システムがある状態に帰属すると判断され
た場合でも、当該状態に対応するアクションは複数存在
する場合がある。そして、これらのアクションの内から
ひとつのアクションを選択するアルゴリズムは先述した
操業条件に基づいて実行されるため、上記操業条件が変
化しなければ、たとえ選択されたアクションがシステム
の状態に対し効果を示さなかった場合でも、当該アクシ
ョンが繰返し選択され実行されることになる。

そして、上記したようなアクション間の矛盾或いは冗長
性が解消され、適切とされるアクションが決定された場
合であっても、そのアクションが上記状態に対し有効で
あるとは限らない。

従って、本発明の第１の目的とするところは、上記シス
テムが帰属すると判断された２種以上の所定の状態に対
応するそれぞれのアクションが選択され、当該各アクシ
ョンの内容が相矛盾したり、又はそれらの内容が同一で
あって、これらのアクションの実行に係る冗長性が生じ
た場合でも、上記アクション間の矛盾及び冗長性を解消
して適切なアクションを決定することのできるアクショ
ン決定装置を提供することにある。

又、本発明の第２の目的とするところは、上記システム
が帰属するは判断された状態が継続し、該状態に対応す
るアクションの上記状態に対する効果が生じない場合に
このアクションの優先度を変更することにより、このア
クションを繰返し選択することのないアクション決定装
置を提供することにある。

更に、本発明の第３の目的とするところは、アクション
の実行によって上記状態に対する効果が生じない場合に
は当該アクションを繰返し選択しないようにして１つの
状態に対応して選択されるアクションの適正化を図り、
更に上記システムが２種以上の状態に帰属すると判断さ
れた場合でも、それらの状態に対応するアクション間の
矛盾又は冗長性を解消して、状態間で選択されるアクシ
ョンの適正化を図ることにより常に最適なアクションを
決定することのできるアクション決定装置を提供するこ
とにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記第１の目的を達成するために、第１の発明が採用す
る主たる手段は、２種以上の所定の状態に帰属し得るシ
ステムを制御するために、上記状態にそれぞれ対応して
アクションを備えた推論ルールを選択し上記システムが
上記いずれの２種以上の状態に帰属するかを判断すると
共に、上記判断された状態に対応するアクションを選択
し該選択されたアクションの内から適切なアクションを
決定するアクション決定装置であって、ａ、上記状態毎
に予め設定された制御法則上の重大性を示す属性（重大
度）、 ｂ、上記システムが上記状態に帰属する程度を示す属性
（確信度）、 Ｃ０上記システムが上記いずれの２種以上の状態に帰属
するかを判断した主体を示す属性（主体）、 ｄ、上記決定されたアクションの度合を示す属性（度合
）゛、 ｅ、上記各状態を変更させる必要性の度合を示す属性（
重要度）、 上記ａ　−ｅに示す属性の内、１種若しくは２種以上の
属性を選択する属性選択手段と、前記選択されたアクシ
ョンから実行されるべきアクションを上記選択された属
性に基づいて決定するアクション決定手段とを具備して
なる点を要旨とするアクション決定装置である。

又、上記第２の目的を達成するために、第２の発明が採
用する主たる手段は、Ｉｍ若しくは２種以上の所定の状
態に帰属し得るシステムを制御するために、上記状態に
対応してそれぞれアクシッンを備えた推論ルールを選択
し上記システムが上記いずれの１種若しくは２種以上の
状態に帰属するかを判断すると共に、上記判断された状
態に対応するアクションを該アクションに付された優先
度に基づいて決定するアクション決定装置であって、前
記決定されたアクションを実行する前後の状態の変化に
より当該アクションの上記状態に対する効果を評価する
アクション効果評価手段と、該アクション効果評価手段
による評価結果に基づいて優先度を変更する優先度変更
手段とを具備してなる点を要旨とするアクション決定装
置である。

更に、上記第３の目的を達成するために、第３の発明が
採用する主たる手段は、上記第１の発明に係る手段に加
え、上記アクション決定手段により決定されたアクショ
ンを実行する前後の状態の変化により当該アクションの
上記状態に対する効果を評価するアクション効果評価手
段と、該アクション効果評価手段による評価結果に基づ
いて優先度を変更する優先度変更手段とを具備してなる
点を要旨とするアクション決定装置である。

［作用］ 上記第１の発明によれば、上記システムが２種以上のい
ずれの状態に帰属するかが判断されると共に該状態に対
応するアクションが選択され、該選択されたアクション
の内から適切なアクションを選択するにあたって、まず
属性選択手段が上記システム、状態又はアクションに係
る属性の内、１種若しくは２種以上の属性を選択する。

そして、アクション決定手段が前記選択されたアクショ
ンから実行されるべき、アクションを上記選択された属
性に基づいて決定する。それにより、上記システムの帰
属すると判断された状態が２種以上であって当該各状態
に対応するアクションの内容が矛盾するような場合には
、上記選択された属性に基づいて上記アクションの内か
ら適切なアクションが決定される。又、上記各アクショ
ンの内容が同一であって各アクションを実行する上で冗
長性が生しるような場合でも、上記選択された属性に基
づいて上記各アクションの内から適切なアクションが決
定される。即ち、２以上の状態間における適切なアクシ
ョンが決定されることになる。

又、上記第２の発明によれば、上記システムがいずれか
の状態に帰属すると判断された時、該状態に対応するア
クションが該アクションに付された優先度に基づいて決
定される。このとき、上記決定されたアクション及びそ
のときの優先度が記憶手段に記憶される。そして、アク
ション効果評価手段が上記アクションを実行する前後の
状態の変化により当該アクションの上記状態に対する効
果を評価する。そこで、優先度変更手段が上記アクショ
ン効果評価手段による評価結果に基づいて優先度を変更
し、変更された優先度に基づくアクションが決定される
。それにより、上記決定されたアクションが上記状態に
対して効果を示さなかった場合には、その優先度が変更
され、次回のアクション決定時に上記効果を示さなかっ
たアクションが繰返し遺灰されることはない。

即ち、１つの状態内において最も効果のあると思われる
アクションが選択されることになる。

更に、上記第３の発明によれば、上記第１の発明におい
て述べた如く、上記システムの帰属すると判断された所
定の状態が２種以上である場合に、実行されるべきアク
ションが選択された属性に基づいて決定されるので、上
記各状態に対応するアクション間の矛盾又は冗長性が解
消される。その上で、上記決定されたアクションの当該
状態に対する効果が評価されその評価結果に基づいて上
記アクションの優先度が変更される。それにより、上記
状態に対して効果が示されないと評価されたアクション
が次回において決定されることはない。

従って、１つの状態の中で１つのルールに対応する適切
なアクションが決定されると共に、状態間におけるアク
ション決定の適正化が図られ、結果的に常に最適なアク
ションを決定することができることになる。

〔実施例］ 引き続いて、添付した図面を参照して、本発明をアルミ
箔圧延装置に適用することにより具体化した実施例につ
き説明し、本発明の理解に供する。

ここに、第１図は本発明の一実施例に係るアクジョン決
定装置を備えたアルミ箔圧延目標形状調整装置のシステ
ム配置を示す概要図、第２図は同アルミ箔圧延目標形状
調整装置の処理フローを示す構成図、第３図（ａ）は箔
幅方向における伸び率分布で表された実形状データの主
要部位を示す説明図、第３図（ｂ）はパターン分類され
たアルミ箔の実形状分類項目を示す説明図、第４図（ａ
）は実形状データの変化傾向を判断するための処理手順
を示すフローチャート、同図（ｂ）は実形状分類項目の
レベル数を形状変化傾向を加味して補正するアクション
を示す説明図、第５図（ａ）及び同図ら）は２つの実形
状分類項目のレベル数の相関関係を示すグラフ、第６図
はアルミ箔の実形状データの経時変化による３次元パタ
ーンを示す３次元グラフ、第７図はニューラルネットワ
ークを概念的に示す模式図、第８図は実形状分類項目に
対する形状変更目標とそれに対応するアクション候補と
の関係例を示す説明図、第９図は形状変更目標の重要度
と実形状分類項目が端張りである時の確信度との関係を
示すグラフ、第１０図はアクション候補推論部で推論に
用いられるルールとそれを用いて目標形状を変化させた
例を示す説明図、第１１図は適用されようとするアクシ
ョンの妥当性をチエツクするルーチンの処理手順をチエ
ツク木により示した説明図、第１２図（ａ）は目標形状
を変更させるために用いられる目標形状調整パラメータ
を示す説明図、同図伽）は前記パラメータのａ３の状況
変化を示す状態図、同図（Ｃ）は前記パラメータのａ４
によって調整される目標形状の中央部が順パターンであ
る状況を示す状態図、同図（ｄ）は前記中央部が逆パタ
ーンである状況を示す状態図、第１３図は目標形状を変
更させるための推論実行例を示す概略説明図、第１４図
は目標形状調整の処理フローを示すフローシート、第１
５図は圧延機側端末機の画面へ表示された入力メニュー
を示す表示図、第１６図は前記画面へ表示された目標形
状例を示す表示図、第１７図は非対称に得られた実形状
を修正する方法を示したフローシート、第１８図は前記
非対称の実形状を修正する状況を示した概略説明図であ
る。

尚、下記の説明中、第１９図乃至第２１図に示したロー
ル圧延機２と共通する要素には、同一の符号を使用して
その説明を省略する。

又、下記する実施例は、本発明を具体化した一例に過ぎ
ず、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない
。

まず、この実施例の背景となるアルミ箔圧延機の概要を
説明する。

第１９図にシステムの一例となるアルミ箔圧延用のロー
ル圧延機２を示す。アルミ箔圧延において、入側コイル
５０に巻かれた輻約７００〜１７００ｎｕａ、厚さ数μ
ｍ〜数百μｍの原料アルミ箔５１は、約３００〜１２０
０ｍ／ｓｉｎの速度で一対の圧延ロール５２により圧延
されて、その厚さが約２〜４に減ぜられる。そして、圧
延され、たアルミ箔５３は、出側コイル６４（第１図）
の駆動軸の回転駆動によって生じた一定の張力により矢
印に方向に搬送され、前記出側コイル６４に巻取される
。

例えば、厚さ数百μｍの原料アルミ箔５１を最終的に厚
さ数μｍのアルミ箔５３に圧延する場合には、圧延工程
が数回繰り返されることになり、この圧延回数はパス回
数と称せられる。

上記したようなミクロン単位の金属圧延において、アル
ミ箔５３は、第２０図に示すように、その厚さが同しで
あるにも拘わらず、箔幅方向（矢印Ｌ）に関して伸びて
いる°゛部位°“張っている“部位が顕著に存在する。

即ち、伸び部位５４は、アルミ箔５３の搬送方向（矢印
Ｋ）に沿って山部５６と谷部５７が形成され、張り部位
５５は概して平坦な形状を有している。従って、図中に
示すアルミ箔５３は、箔幅方向（矢印Ｌ）の中央部が伸
び、その端部が張っている状態である。

このような箔幅方向（矢印Ｌ）の伸び具合、張り具合の
分布を、以下アルミ箔５３の表面形状若しくは実形状と
呼称する。前記表面形状は、箔製品の品質に多大な影響
を与え、場合によっては張り部位５５に大きな張力がが
がり箔破断の原因となる。又、伸び部位５４は皺発生の
原因となる。

そして、最終製品としてのアルミＦ５５３に関して、伸
び・張りが一様に生じた平坦な形状が望まれるのは当然
であるが、各パス毎に必ずしも平坦な実形状であるもの
ではなく、途中のパスにおけるアルミ箔５３はその形状
が多種多様なものとなる。

上記したようなアルミＶ３５３の表面形状は圧延ロール
５２の形状を変化させることにより制御され得る。前記
圧延ロール５２は、第１９図乃至第２１図に示すように
、圧延中の発熱及びその熱伝導特性に起因して、熱クラ
ウンと呼ばれる膨みを生ずる。第２１図に示した例は、
クォータ部ａが膨んでいる場合である。このような膨み
部、即ち熱クラウンは、その出現場所及び膨み度合によ
ってアルミ箔５３の表面形状を変化させる。即ち、圧延
ロール５２の熱クラウンの膨み度合が大きな部位にて圧
延されたアルミ７ｔ３５３は、その圧延部位が伸び状態
となる。従って、アルミ箔５３の表面形状は、圧延ロー
ル５２を冷却するために圧延ロール５２に向けて噴射さ
れるクーラント５８（第１図）の温度若しくは噴射量を
アルミ箔５３の幅方向（矢印Ｌ）に変化させることによ
って制御され得る。

このようなアルミ箔５３の形状制御は、ロール圧延機２
に隣設された形状制御部３によりなされる。即ち、前記
形状制御部３は、圧延ロール５２の出側に回動自在に設
けられ、箔幅方向（矢印Ｌ）に３６個に分割されたエレ
メント４ｅよりなる検査ロール４から、アルミ箔５３の
伸び・張りの実形状データが入力される。各エレメント
４ｅには、それぞれ１の圧電素子（不図示）が埋設され
、エレメント４ｅの外周面にがかる圧接力を検出するセ
ンサとして働く。

そして、エレメント４ｅ上に押付けられ、一定の張力に
より搬送方向（矢印Ｋ）に引かれているアルミ箔５３は
、その伸び部位５４がエレメント４ｅ上を通過したとき
のエレメント４ｅに対する圧接力は小さく、逆に張り部
位５５が通過したときは大きく検出される。

そこで、アルミ箔５３の実形状は、第２１図に示すよう
に、各エレメント４６から検出された圧接力データを換
算した伸び率の幅方向の分布（実形状データ）として表
される。図示の場合には、圧延ロール５２のクォータ部
ａが膨みすぎているのでその部分の冷却を促し、圧延ロ
ール５２の中央部及びその両端部に蓄熱させるように、
目標形状が設定されている。

前記形状制御部３は、前記実形状データと予め入力され
た目標形状データとを比較演算し、実形状データの方が
伸び率の高いニレメン１−４ｅに対応する圧延ロールの
部位に向けて、噴射されるクーラント５８の量を増加さ
せる。上記クーラント５８は、圧延ロール５２の入側に
配設されるとともに、箔幅方向（矢印Ｌ）に分割して噴
射させるようになした噴射管５９から噴射される。

それにより、圧延ロール５２の熱クラウンが緩和され、
クォータ部ａに対応するアルミ箔５３の部位は、張り状
態に向けて変形する。また、実形状データの方が伸び率
が低い場合には逆の操作がなされる。尚、前記目標形状
データは、圧延ロール５２のクズ・−夕部ａの冷却を促
進させるように、その部位に対応するエレメント４６か
ら得られる伸び率がＯに設定される場合が多い。

尚、このようなロール圧延機２を制御する形状制御部３
に制御指令として与えられるアクションは、後記する推
論ルールに基づいて推論処理を行うアクション決定装置
から発っせられる。

ここで、前記実形状データとは、センサからの出力値で
あってもよいし、下記の実施例に示したような伸び／張
りの形状を表す概念であってもよい。

前記したように、箔圧延では複数回の圧延（パス）を繰
り返して最終製品を得る。何パス目にどの程度の厚さ又
は表面形状にして最終製品を得るかという計画を操業方
針と呼ぶ。この操業方針は、上記最終製品を伸び・張り
の−様な平坦な形状に仕上げるために、途中のパスにお
ける伸び・張りの目標形状を厚さの目標と共に定めたも
のである。

実際の操業においては、上記のような途中のパス毎に伸
び・張りの分布が異なる。これは、前記のように圧延ロ
ールに熱による変形（熱クラウン）といった操業条件が
各パス毎に異なるためである。

そのため、このような実際の操業条件のうち、ある程度
予想される操業条件を加味して各パスにおける伸び・張
りの目標形状を定めたものが上記操業方針である。

しかしながら、上記のような操業方針上の伸び張りの目
標形状と上記形状制御部３による実際の伸び・張りの目
標形状、即ち目標形状データとは一敗しないことが多い
０例えば、あるパスのロール圧延機で、ある材料を第２
２図の破線のような操業方針上の目標形状を目標として
圧延する時、実際の上記形状制御部３に設定する目標形
状データを実線で示すように設定して好結果を得る場合
がその例である。

このように、操業方針上の目標形状と、実際の制御上の
目標形状が一敗しないのは、たとえ圧延ロール５２に対
するクーラント量を検査ロール４のエレメント４゜に対
応して分割して調整しても圧延ロールの熱伝導により熱
クラウンが移動し、その移動の態様も材料の種類や、上
記圧延ロールの表面形状、熱バランス、気温、圧延スピ
ード。

箔地形状といった操業条件により時々刻々変化するから
である。このような操業条件や材料の種類による影響は
数学モデルでは表現できないノウハウ的なものが多い。

従って、本実施例に係るアクション決定装置を備えたア
ルミ箔圧延目標形状調整装置１は、オペレータの制御ノ
ウハウをシステム化したエキスパートシステムとしてプ
ロセスオンライン制御に適用したものである。このシス
テムの詳細な説明に先立ち、上記アルミ箔圧延目標形状
調整装置１のシステム構成の概略につき第２図を用いて
説明する。

上記アルミ箔圧延目標形状調整装置１は、図中に示すよ
うに、圧延データ収集部７、圧延状況解析部８、制御目
標生成部９、アクション候補推論部１１、目標形状生成
部１２及びアクション効果評価部１０から主として構成
され、操業上の知識を格納した圧延状況解析知識ベース
Ｄ３．制御目標設定知識ベースＤ２及びアクション推論
知識ベースＤ３　（ルールの整合性・アクションの妥当
性維持知識含む）と、各種データを一時的に格納する作
業メモリＭ、、Ｍ、、Ｍ、、Ｍ、、Ｍ、とを備えている
。上記各部における処理内容の概要を以下に説明する。

上記アルミ箔圧延目標形状調整装Ｗ１では、先ずアルミ
箔圧延機２側の端末機６からのキー人力により推論処理
が起動され、アルミ箔圧延機２からの操業条件データが
形状制御部３を介して入力される。

■圧延データ収集部 圧延データ収集部７は、形状制御部３からの実形状デー
タを含む操業条件データを受信し作業メモリＭ、へ書き
込む。

■圧延状況解析部 圧延状況解析部８は、上記実形状データを解析し、アル
ミ箔５３の圧延状態を判断する。即ち、上記実形状デー
タが、予め数種類のパターンに分類され圧延状況解析知
識ベースＤ１に格納されている実形状パターンにそれぞ
れどの程度適合しているかを判断する。

同時に現在の目標形状データを解析する。

■制御目標生成部 制御目標生成部９は、圧延状況解析部８による実形状デ
ータの解析結果及びオペレータ５による端末機６からの
入力に基づいてアルミｆＩ３５３の実形状をどういう方
向に変化させるかの制御目標を設定する。

■アクション候補推論部 ■−（１）ルール推論 アクション候補推論部１１は、上記制御目標及び操業条
件等を条件部とし上記制御目標を実現するためのアクシ
ョン等を結論部とするＩＦ−ＴＨＥＮ型式の、アクショ
ン推論知識ベースＤ、に格納されたルールを適用したル
ール推論により、妥当であると判断したアクションを作
業メモリＭ。

に書込む。この書込みの際に、以下の処理が実行される
。

■−（２）矛盾・冗長性の解消 ２種以上の制御目標が選択され、これに対応して、２種
以上の相矛盾するアクション候補が挙げられた場合、よ
り重要とされる制御目標のアクション、若しくは以下に
示すａ　−ｅの各属性の内、選択された属性若しくは２
種以上の属性の組合わせに基づいて決定されたアクショ
ンを適用する。

ａ、後述する実形状分類項目（第３図（ｂ））毎に予め
設定された制御法則上の重大性を示す属性（重大度）、 ｂ、アルミ箔５３の実形状データが上記実形状分類項目
に帰属する程度を示す属性（確信度）、ｃ、上記実形状
データが上記いずれの２種以上の実形状分類項目に帰属
するかを判断した主体を示す属性（主体）、 ｄ、上記決定されたアクションの実行度合を示す属性（
度合）、 ｅ、上記実形状の状態を変更させる必要性の度合を示す
属性（重要度）。

■−（３）無効アクションの学習 上記ルールにおいて、ある制御目標に対し複数のアクシ
ョン候補が存在する場合には、上記アクション候補に優
先順位を与えておき、該優先順位が最高位のアクション
のみを適用する。ある制御目標を実現するために実行さ
れ効果のなかったアクションは、次回に同じ制御目標が
設定されても繰返し適用されない。

■目標形状生成部 目標形状生成部１２は、上記適用されたアクションに基
づいて新たな目標形状データを生成し、形状制御部３に
出力する。この目標形状データに基づいて形状制御部３
がアルミ箔圧延ａ２を制御する。

■アクション効果評価部 アクション効果評価部１０は、適用されたアクションに
基づくアルミ箔圧延機２の制御が有効であったか否かを
、データ解析の結果及びオペレータ５への間合わせによ
り評価する。このとき、無効であると評価されたアクシ
ョンは、作業メモリＭ４に記憶され、アクション候補推
論部１１における次回のアクション候補推論時に参照さ
れる。

上記アルミ箔圧延目標形状調整装Ｗ１は、第１図及び第
２図に示すように、アルミ箔５３の実形状を調整するよ
うにクーラント５８の噴射量、若しくは温度を制御する
形状制御部３にその制御の目安となる目標形状データを
出力すると共に、形状制御部３から操業条件データが入
力される。

アルミｆＩ３５３の実形状を調整する方法としては、他
に上側の圧延ロール５２に向けて下側の圧延ロール５２
を上方に付勢する押上ロール６０の押上刃を制御する方
法もあり得るが、本実施例では、以下、クーラント５８
の制御に関してのみ説明する。

■操業条件データの収集 前記アルミ箔圧延目標形状調整装置ｌにおいて、検査ロ
ール４は、圧延時点におけるアルミ箔５３の伸び部位５
４及び張り部位５５（第２０図）を示す実形状データを
検出するセンサを備えたエレメント４．の集合体として
、圧延ロール５２の搬送方向（矢印Ｋ）下流側に設けら
れ、形状制御部３を介し５て前記実形状データを圧延デ
ータ収集部７（第２図）に出力する。前記圧延データ収
集部７は、形状制御部３から所定時間間隔毎に転送され
る操業条件データ（表−１）を作業メモリＭ１に書込み 表−す る。

■実形状データの解析 エレメント４６　（センサ）より検出された実形状デー
タから、圧延中のアルミ箔５３の伸び状態や張り状Ｂ（
それぞれ実形状分類項目）及びそれらの程度を演算する
ための圧延状況解析知識へ一スＤ１は、第３図（ｂ）に
示すように、例えば「端張り」〜「おたふく伸び」とい
った実形状分類項目と、前記ニレメン１−４ｅから検出
され、実形状の状態を示す実形状データに対応する、前
記実形状分類項目を特定するための各項目毎の特定プロ
グラムとを格納している。

ここで、先に実形状分類項目（システムの状態）の特定
手法について説明する。エレメント４゜から張力分布と
して検出された実形状データは、第３図（ａ）に示すよ
うに、箔幅方向における伸び重分布の形で得られる。図
中に示す実形状データは、外側から端部、クォータ部、
中央部Ａ、及び中央部Ｂからなり、更に中央部Ａと中央
部Ｂより中央部全体が構成されている。そして、この場
合には張り部位５５が中央部Ｂに、又伸び部位５４が両
側のクォータ部に位置している。

上記圧延状況解析知識ベースＤ、に格納された実形状分
類項目は、第３図［有］）に示すように、下記するよう
な主に５つのタイプに分類されている。

（１）「端張り」・・・端部の伸び率が端はど低い値を
示すとき、端張りと考えられ、 ■端部の値が全体の最小値であるかどうか。

■端部とクォータ部との伸び率差の程度によって判断さ
れる。

（２）「端伸び」・・・端張りの場合とは逆に、端部の
値が他の部位と比べて著しく大きな場合を言う。

このようにある程度端が伸びている実形状が好ましい場
合が多いが、伸びすぎている場合は問題形状と見なされ
る。

（３）「クォータ伸び」・・・目標形状において設定さ
れた零点に対応する部位近辺で最も伸びている部位の伸
び率値が端部のものと比べてどの程度大であるかで判断
される。上記したように、クォータ部における実形状が
最も伸びやすく、実際上の実形状においては殆どこのタ
イプのものが出現する。

（４）「中張り」・・・中央部の張り状態（伸び率の低
さ）と端部のものとが比較判断される。

（５）「中伸び」・・・中央部の最も伸びている部位の
伸び率値と全体で最も伸びている部位（殆どの場合、端
部又はクォータ部である）のものとの差が小であるか、
又は負ならば中伸びと判断される。

中伸びには、 ■中央部が伸びている一般的な中伸び ■クォータ部〜中央部間が伸び、中央部が張っているお
たふく伸び の２種類に分類される。

その他の特異な実形状分類項目として、下記「非対象」
、「零点不適切」がある。

「非対称」・・・通常、目標形状は箔幅方向に左右対称
であって、実形状は概ね前記左右対称であるが、この対
称性が崩れた形状を非対称な形状と呼ぶ。その判断基準
としての、 ■左右両端部における最大値の伸び率差若しくは最小値
の伸び率差が大である。

■一方の端部が端張り、他方が端伸びと特定される。

の何れかが成り立つ場合に非対称と見なされる。

もちろん、何れもが成立する場合がある。

「零点不適切」・・・目標形状において設定された零点
の部位と実形状における伸び率最大値を示す部位とが一
致していない場合をいう。通常、圧延ロール５２のクォ
ータ部ａには熱がたまりやすく、前記クォータ部ａに対
応する実形状のクォータ部は最も伸びやすくなっている
。そこで、目標形状を設定する際には、実形状のクォー
タ部の最も伸びている部位に、零点が設定される。そし
て、これらの部位がずれている場合には、一致させるよ
うに調整する必要がある。

検出された実形状データから、現在のアルミ箔５３の形
状状態がいずれの実形状分類項目に該当するかは、第３
図（ｂ）の「特定方法」の項に示した手法に従って判断
される。かかる手法は前記したように圧延状況解析知識
ベースＤ、にプログラムとして格納されている。

上記したように、作業メモリＭ、から入力された実形状
データの原因となる１種又は２種以上の実形状分類項目
が前記圧延状況解析部８において、前記特定プログラム
により演算される。

通常、ある実形状がその状態にあると判断される実形状
分類項目が１つのみ選択されるとはかぎらない。実形状
データは複雑にからみ合った操業条件の結果として得ら
れるものであるから、２種以上の実形状分類項目の状態
にあると判断される場合が多い、その場合、実形状デー
タとの因果関係の強い実形状分類項目と弱い実形状分類
項目がある、このような因果関係の強弱、即ち形状状態
の程度を確信度（属性）と呼称する。

上記圧延状況解析部８は、前記実形状データを、適宜の
関数で導き出されるある確信度において１若しくは２以
上の実形状分類項目に絞り込み、該実形状分類項目及び
その確信度を作業メモリＭ！へ記憶させる。例えば、ア
ルミ箔５３が載置された端部から４つのエレメント４６
より入力された実形状データの範囲内で、最も伸び率の
高い部位と端との伸び率差αりと実形状データ全体にお
ける伸び率の最大値と最小値の差β２との比β２／α２
が所定の設定値を超えた場合に、この時の実形状には、
実形状分類項目“端伸び°′が含まれていると解釈され
、前記比の値に応してＯから１までの確信度が付加され
る。他の実形状分類項目についても同様である。

この場合、前記作業メモリＭ１からの過去所定時間内の
実形状データに基づいて、ロール圧延機２の統計的特性
情報、例えば平均、変化傾向９分散、相関、３次元パタ
ーン認識等を演算し、当該統計的特性情報に基づいて、
即ち該統計的特性情報を前記確信度の変数として用い、
前記実形状分類項目毎の確信度を演算するようにしても
よい。

例えば、ある時点における実形状が、何らかの理由でそ
の前後の時点における実形状と極端に異なることがある
。具体的に言えば、圧延前の原料板形状の異常が原因と
なり、「端張り」の実形状が継続している時に一瞬だけ
「端伸び」の状態が検出され、その復元の「端張り」の
状態が続くような場合である。

そこで、前記ある時点までの過去数時点における実形状
データの統計的特性情報の内、平均値を適用すれば、上
記したノイズ要素に影響されることなく、趨勢の圧延状
態を判断することができる。

次に、過去所定時間内における実形状データの変化傾向
を前記統計的特性情報として採用した場合につき、以下
詳述する。この傾向の演算は、例えば第４図（ａ）に示
すフローチャートの処理手順に従って演算される。アル
ミ箔５３の圧延運転に際し、ロール圧延機２例の検査ロ
ール４から得られたアルミ箔５３の実形状データが圧延
データ収集部７により所定時間間隔毎に採取される（Ｓ
４０）。

次に、前記実形状データは、圧延状況解析部８において
、前記実形状分類項目と比較され、ある実形状分類項目
として特定され、その度合が自然数０〜５で示すレベル
数で表される。即ち、アルミ箔５３の圧延状態が判断さ
れる（Ｓ４１）。

例えば、アルミ箔５３が押し付けられた端部から順に４
つのエレメント４゜より入力された実形状データの範囲
内で、最も伸び率の高い部位と端との伸び率差α２と実
形状データ全体における伸び率の最大値と最小値の差β
２との比β２／α２が所定の設定値を趙えた場合に、こ
の時の実形状には、実形状分類項目「端伸び」が含まれ
ていると判断され、前記比の値に応じて「端伸び」の度
合が自然数Ｏ〜５で示すレベル数で表わされる。

更に、ステップＳ４２において、時刻Ｔにおける実形状
データに対し、−５点から＋５点までの形状点数Ｈ５が
決定され、所定時間内の形状点数Ｈ１を格納する図示せ
ぬ記憶部に記憶される。

これは、オペレータ５が実形状データを任意の実形状分
類項目に特定する際の経験的な取扱い方法を具現化し、
例えば端末機６に表示された場合にオペレータ５が理解
しやすいように、ある実形状データが適合する、実形状
分類項目の確信度と該実形状分類項目と伸び・張り状態
が相反する実形状分類項目の確信度とを０を中心とした
正負の自然数よりなる両座標として変換したものである
。

例えば、実形状分類項目が、「端伸び」であってその度
合がレベル５であれば、形状点数は＋５点とし、レベル
１であれば＋１点とする。又、「端張り」でレベル５の
ときは一５点とし、レベル１であれば一１点とする。「
端伸び」及び「端張り」に１亥当しなければ０点とする
。

そして、オペレータ５の要求によるロール圧延機２側の
端末機６からの入力によって又は圧延状況解析部８から
の入力により、目標形状を変更調整する必要があれば（
Ｓ４３）、ステップＳ４４において、現在までの所定時
間内の実形状の変化傾向が演算される。

例えば、時刻Ｔにおける形状変化傾向は、過去ｉ個の形
状点数Ｈ，ｉや３．・・・、ＨＬから演算される。ここ
では、過去１０個の形状点数Ｈｔ−ｅ・・・、Ｈ４から
演算された例を示す。先ず、形状点数ＨＬ−９＋　・・
・、ＨＬの内の最大値と最小値から次式に示す形状点数
差Ｈｄが求められる。

Ｈｄ＝ｍａｘ（Ｈｔ−ｑ　、　−、Ｈｔ　）麟ｔｎ（Ｈ
Ｌ−９＋　・・・、Ｈ５） その時、該形状点数差Ｈｄが２以下の場合には、アルミ
箔５３の実形状は安定した状態であって、形状変化傾向
が認められないと判断される。

Ｈ（ｌが３以上の場合には、先ず実形状が周期的な変化
状態であるかが判断される。例えば、形状点数Ｌ−９＋
　・・・、ＨＬの間で形状点数が増加する方向へ変化し
た回数をＨｌとじ、減少する方向へ変化した回数をＨ−
とすると、次式に示すように、ＩＨｏ−Ｈ」≦３．且つ ３≦Ｈｄ≦４ 即ち、ＨｌとＨ−の差の絶対値が３以下で且つ前記形状
点数差Ｈ４が３以上４以下の場合に、実形状が周期的変
化傾向にあると判断される。

そして、Ｈｄが２以上であって上式以外の場合には、形
状変化傾向が認められるものとされ、いかなる傾向にあ
るかが判断される。例えば、現時点における形状点数Ｈ
Ｌと過去１０点口の形状点数Ｈｔ−ｖとが比較される。

即ち、表−２に示すように、Ｈ４がＨＬ−９より表−２ も大きな値を示すときは端が伸びつつある伸び傾向を示
し、逆に小さな値を示すときは、端が張りつつある張り
傾向であると判断される。更に、ＨＬとＨ５−９とが等
しい場合には、実形状が安定していると判断され、後述
する実形状分類項目のレベル数補正ステップ（Ｓ４５）
を迂回して処理される。

そこで、例えば時刻Ｔにおける形状変化傾向が「端伸び
傾向」にあって、その時点の実形状分類項目が「端伸び
」と特定され、そのレベル数が３であった場合には、第
４図（ｂ）に示すように、その時の実形状分類項目のレ
ベル数に対し、レベル数を２増加させる補正アクション
がなされる（Ｓ４５）。これは、将来的な形状制御を為
す上で、現時点での形状判断と形状変化傾向とを併せて
考慮すれば、上記した例におけるレベル３は不適正であ
って、現実的には「端伸び」の程度はほぼレベル５（端
伸びが急速に進行している状態）に匹敵すると考えられ
るからである。

従って、第４図（ａ）中のステップＳ４７において、上
記したように特定された最新の実形状分類項目と補正後
のレベル数に基づいて、所望の実形状を得るように、目
標形状データが変更調整され、形状制御部３へ出力され
る（３４Ｂ）。

一方、ステップＳ４４において、実形状が周期的変化傾
向にあると判断された場合には、目標形状データを変更
調整する際の制御ゲインが３割減少されて与えられる（
Ｓ４６）。それにより、実形状の周期的変化傾向が抑制
される。

一方、前記統計的特性情報として分散を適用すると、例
えば時間的変化によるアルミ泊５３の端の形状に係る実
形状データの分散の度合から圧延状態を判断することが
できる。即ち、前記分散の度合が大きい場合は圧延状況
が不安定であることを示している。そこで、このような
場合は、前記形状制御部３により圧延状態を安定化させ
るための次の（ｉ）、（ｉｉ）に示す制御アクションが
実行される。

このとき、 （ｉ）クーラント量の制御ゲインを低めに変更設定する
。

（ｉｉ）圧延ロール５２が充分与熱されていないことが
考えられるので、クーラント量を全体的に低下させるか
或いは目標形状の伸び率を全体的に上昇させる。

又、前記特性情報が相関である例として、クォータ伸び
のレベルと端張りのレベルとの相関関係を第５図（ａ）
に示す。この時、前記両者の関係は正の相関にあると言
うことができ、クォータ伸びと端張りとが同時に発生し
やすい状態にあることを示している。

そして、このような場合、端張りを解消するために端部
のクーラント量を滅しるといった形状調整手法は有効と
ならないことが経験的知識として得られている。他方、
前記両者の関係が、第５図（ｂ）に示すように、無相関
である場合、前記圧の相関の場合に講じられた形状調整
手法が有効となるという知識を得ているため、当該形状
調整手法により実形状の調整が行われる。

更に、前記統計的特性情報として実形状データに係る３
次元パターンの認識によることもできる。

前記３次元パターンＰを第６図に示す。図中において、
２点ｌ′ｉ線で示す矢印Ｍは、各時刻Ｌ０〜１゜におけ
る伸び率が最大値を検出したエレメント４゜の時間的位
置推移を示している。図示の如く、前記伸び率最大のエ
レメント４．は箔幅方向数個のエレメント４．の幅内で
蛇行している。このような状態であれば、現在最大に伸
びている部位のみでなく、当該部位を含め前記数個のエ
レメント４゜の幅内に対応する圧延ロール５２に等しく
集中的に、クーラント５８を噴射しなければならない。

これは、現在最大に伸びている部位にのみクーラント５
８を噴射しても、伸び部位が隣接部位に移動するにすぎ
ないからである。このような３次元パターンＰで表され
、“実形状の伸び状態の部位が時刻によって蛇行してい
る。°゛といった内容の統計的特性情報は、もちろん前
述した数値計算アルゴリズムによっても判断され得るが
、アルミ箔５３の実形状データのパターン認識を行うニ
ューラルネットワークによるＬＵ識千手法有効である。

当該ニューラルネットワーク２０は、第７図に示すよう
に、闇値処理により入力データを演算し出力する複数の
ニューロン１５が、入力層、中間層、出力層として概念
上配置され、それぞれの層間が連結部１６を介して連結
されている。そして、ニューラルネットワーク２０は、
アルミ箔５３の実形状データのパターンデータを入力デ
ータとし、実形状分類項目およびその度合を出力データ
として用い、前記両者の対応関係が前記連結部１６の連
結重みを変更することにより学習される。そこで、前記
学習済のニューラルネットワーク２０に新たな実形状デ
ータを入力すると、当該実形状データは前記何れかの実
形状分類項目にその度合と共に特定される。このような
ニューラルネットワーク２０を前記圧延状況解析部８に
おいて適用すればよい。

ここでは、アルミ箔５３の実形状状態を判断する演算手
法として、実形状分類項目毎に決められた特定方法によ
る数値演算例を主に示したが、前記ニューラルネットワ
ーク２０による判断、若しくはこのような判断知識を格
納したルールヘース（図外）に基づ（判断によっても同
様の演算効果が得られることは言うまでもない。

尚、前記作業メモリＭ１から圧延状況解析部８に入力さ
れ演算に供される実形状データは、前記所定時間内の一
時点における一種のデータの値、若しくは一時点におけ
る数種のデータの値、若しくは数時点における一種類の
データの値、若しくは数時点における数種のデータの値
の何れかであっても構わず、演算に必要なデータを適宜
用いればよい。

このように、圧延状況解析部８では、アルミ箔５３の現
在の実形状データに対する実形状分類項目及びその確信
度が確定され、作業メモリＭ２へ書き込まれる。

■制御目標の生成 そして、目標形状を適切に設定あるいは変更させる際の
鍵となる制御目標データ（形状変更目標（第８図）及び
その重要度（属性））は、制御目標生成部９において、
オペレータ５によりロール圧延［２側の端末機６から入
力されるか、又は前記作業メモリＭ、内の実形状分類項
目及びその確信度等の圧延状況データに基づいて自動的
に生成される。

このように、ロール圧延機２の現在の制御状態が反映さ
れた実形状データがいずれの実形状分類項目に帰属する
かの判断、言い換えれば、これらから導出される形状変
更目標及びその重要度の判断が、端末機から入力を行う
オペレータを主体（属性）とするものと自動生成を行う
制御目標生成部９を主体（属性）とするもののいずれか
を重要視してなされる。

この自動生成にあたっては、「操業方針（゛所定のバス
では端を大きく伸ばして圧延する”など）を反映するＪ
、或いは「オペレータ５の入力によるものと自動生成さ
れたものとが矛盾する場合には、オペレータの入力情報
を優先させる」といったルールや「いずれか確信度の大
きい方を優先させる」といったルールが、制御目標設定
知識へ一スＤ、を参照して適用される。

従って、上記オペレータの入力によるものと自動生成さ
れたものとが矛盾する場合でもそれらの形状変更目標を
備えたルール間の競合を避けることができ、当該ルール
に付随するアクション間の矛盾を解消することができる
。

そして、例えば、検出された実形状データに、上記した
例の如く、“端伸び”が含まれ、その時の確信度が０．
８である場合は、“端伸び°°を解消するために、５つ
の形状変更目標の内から“端を張らしたい”が選択され
、前記確信度（０，８）に対応した重要度が、遺灰され
た形状変更目標に付与される。そして、前記形状変更目
標及びその重要度は、作業メモリＭ、に記憶される。

上記したように特定された、実形状分類項目の確信度か
ら形状変更目標の重要度が制御目標生成部９において演
算される状況を以下に詳述する。

前記重要度は目標形状データを変更させる必要が有るか
どうかの目安であり、実形状データの、例えば端張り度
合を示す実形状分類項目の確信度との関係を表わすグラ
フ（第９図）に示される。

図中では、前記実形状分類項目のうち「端張り」の例を
示す。

端張り５端伸びなどの実形状分類項目の各々に対し、目
標形状変更必要性の度合（重要度）を与える重要度算出
関数（ｆ　（ｘ）　）が定義されている。例えば、「端
張り」に関する重要度算出関数ｆ１（）が のように定義されている。

即ち、端張り度合（確信度）が第１闇値し、と比較され
、第９図に示すように、該第１閾値り。

を越えた場合は、その実形状分類項目が目標形状変更の
ために選択され、図中に示す確信度に対応する重要度が
演算される。一方、確信度が第１閾値り、以下であれば
、重要度に０が与えられ、その実形状分類項目は目標形
状の変更に際して供せられることかない。前記各実形状
分類項目に対し、第１闇値Ｌ１がそれぞれ個別に設定さ
れ、それぞれの確信度と前記第１閾値り、とが比較演算
されて、目標形状の変更に供すべきかどうかが項目毎に
判断される。

目標形状を変更させる必要性の有無は、上記のように各
実形状分類項目毎に判断されると共に、各項目毎に重要
度を合成したものの平均が闇値を越えたかどうかで判断
される場合もある。

続いて、目標形状を変更させるために選択された実形状
分類項目から、目標形状を変更させる必要性の有無につ
いて合成された重要度又はその平均に基づいて判断する
方法について詳述する。

前８己実形状分類項目をＳ３．Ｓ２．・・・、Ｓ、とす
ると、それらに対し定義された各項目毎の前記重要度算
出関数ｆ、ｉ　　（）を合成した合成重要度算出関数ｇ
（）は以下のように定義される。

ｇ　　（ｒｉ　　＋　　（ｘｔ　　）、−、ｒｓ　　ｒ
　　（ｘｔ　　）　　）［端張りＪに対する重要度が 前記関数ｇ（）は、 ｇ＝（Σｆ−ｒ　　（Ｘ；　）　）／ｉまたはｇ−Σｆ
ｓ８　（ｘ、） 但し、０≦ｆｓ、（ｘｉ）≦１゜ ｒ、、、（Ｘ、）はＸ、について強単調増加のように、
総和平均、又は総和の形で表される。

ここで、ｆ　（Ｌ、　）が（Ｌ、　）について、強単調
増加とは、Ｌ、＜Ｌ、のときｒ　（ｔ、＋　）＜ｆ　（
Ｌ２）であることを意味する。

このように、推論処理開始の必要度合を示す合成重要度
がアクション候補推論部１１において、各項目毎の重要
度から演算され、前記合成重要度が所定の第２閾値Ｌ３
　　（不図示）を越えたときに推論処理が開始されて、
目標形状データが適切に変更される。

以下に具体例を例示すると、 ０．４ 「クォーター伸び」に対する重要度が ０．６ その他（「端伸び」、「中伸び」、「中張り」）に対す
る重要度が のとき、合成重要度は、総和の場合、 ０、４　＋　０．６　十〇　＝　１．０となる。このと
きの第２闇値し、が０．９であれば、合成重要度の方が
大きいので、推論処理が開始される。前記トリガとなる
重要度を決定する方法としては、他に、前述した総和平
均によるものを採用してもよい。

本実施例では、前記したように、各項目毎の確信度がそ
れぞれに与えられた闇値を越えた時、例えば「端張り」
の度合が第９図に示す閾値Ｌ２を越えた時にも推論処理
が起動される。

また、前記合成重要度が第２闇値し、を越えた時、同時
に図外の警報装置に起動信号を出力し、当該警報装置を
駆動させてもよい。

次に、目標形状の推論処理について説明する。

■アクションの適用 ■−（１）ルール推論 上記したように処理された、現在の目標形状データ及び
現在の実形状データを含む操業条件データ、抽出された
実形状分類項目及びその確信度を含む圧延状況データ、
及び上記形状変更目標及びその重要度を含む制御目標デ
ータは、作業メモリＭ、、Ｍ２．Ｍ３からそれぞれアク
ション候補推論部１１に転送される。アクション候補推
論部１１は、転送された各データと、アクション推論知
識ベースＤ３に記憶されているルールの条件部とを照合
し、照合の結果、条件部が全て真であることを満たすル
ールを抽出し、そのルールの結論部にある目標形状変更
データ（第８図、以下アクションという）を選択する。

上記のような操業条件データ、圧延状況データ５制御目
標データといった条件に対応する結論（採用すべき目標
形状）を引き出す推論処理は、既に述べた如く、経験者
の知識（ノウハウ）にたよらざるを得ない。本発明では
このような推論処理が自動化される。かかる自動推論の
ためのルールは上記アクション推論知識へ・−スＤ３に
集積、記憶されている。かかるルールは、［もし、［条
件部］、ならば、〔結論部］」の形態で示され、次に示
されるような論理積の形で表される。

もし、［制御目標データ］、かつ、 ［操業条件データ、圧延状況データ］ ならば、〔目標形状調整パラメータ及びその変更度合の
指定（アクション 及びその度合）〕 ここに、目標形状調整パラメータとは表−４に示される
如く、目標形状データ（そのパスにおいて目標とする伸
び重分布）を決定する要素である。

各ルールの結論部を構成する目標形状調整パラメータと
しては、表−４に示された全てのパラメータが記載され
るとはかぎらない。多くの場合、条件部を満足するに必
要な一部の目標形状調整パラメータのみがその変更度合
と共に記載されている。

例えば、第１０図に示すように、ルール例１において、
アルミ箔５３の実形状がクォータ伸びと特定され、その
時のクォータ部近辺の伸びの最も大きい部分の下に零点
がない場合には、“零点の位置をクォータ部近辺の伸び
が最も大きい部分の下に持ってくる°”といったアクシ
ョンを指定するルールがアクション推論知識ベースＤ、
に記憶されている。

■＝（２）矛盾・冗長性の解消 一方、表−３に示すルール例４に見られるように、ルー
ルには付帯条件が加味される場合がある。

例えば実形状において、端張りとクォータ伸びとが同時
に発生した場合には、ルール例２及びルール例３が選択
される場合がある、これらは表−３ それぞれが同時に成立することから、アクション候補推
論部１１は、それらの矛盾解消をなすことができず、エ
ラーが発生する。そこで、付帯条件を設けることにより
これを解消することができる。

即ち、ルール例４において、端を伸ばしたいの重要度と
クォータ部を張らせたいの重要度が共に第１闇値より大
きいが　クォータ部を張らせたいの重要度が０．４未満
の場合には、端レベル（幅方向端部のの伸び率）の目標
値を上げるのである。

二のように、実形状データが複数の実形状分類項目に特
定され、当該各実形状分類項目から導出されるアクショ
ン間に矛盾が生じた場合にこれらの矛盾を解消し、これ
らのアクションを備えたルール同志の競合を避ける手段
としては、他に、上記実形状分類項目毎に予め設定され
た制御法則上の重大性を示す重大度（属性）を利用する
ものがある。

アルミ箔５３は、箔幅、箔厚、材質、後工程。

納入先等によって分類されている。これらのアルミ箔５
３の内でものによっては、その実形状分類項目が例えば
「中伸び」であっては絶対にならないものが存在する。

このような場合には、上記「中伸び」の実形状分類項目
に対し他の実形状分類項目と比べ極めて大きな重大度を
予め付与しておき、上記アクション間の矛盾が生じた時
には上記中伸びを改善するためのアクションを優先的に
選択するようになっている。

又、実形状データにおいて上記したような２種以上の実
形状分類項目が特定された場合に、いずれの実形状分類
項目がより大きな問題になるかといった観点から上記ア
クション間の矛盾を解消することができる。即ち、上記
実形状データがそれぞれの実形状分類項目にどの程度帰
属するかを示す前記確信度（属性）に基づいて、確信度
の高い実形状分類項目から導出されるアクションのみを
採用すればよい。

更に、上記各属性の組合わせに基づいて上記した如くの
アクション間の矛盾を解消することも可能である。例え
ば上記実形状分類項目毎の重大度と確信度の和若しくは
積に基づいてこれらの値を比較することにより、いずれ
かの実形状分類項目から導出されるアクションのみを採
用する。

このような矛盾解消の方法としては、更に前記重要度が
高い方の形状変更目標を優先させることもできる。

他方、ある実形状データに対し２種以上の形状変更目標
が同時に選択され、当該各形状変更項目に対応するアク
ションの内容が同じ場合がある。

例えば、現在の実形状データの実形状分類項目（第３図
（ｂ））が同時に「端張り」と「中伸び」とに特定され
、それぞれの実形状分類項目から導き出されたアクショ
ンとして度合の差はあれ内容の同し「端のレベルを挙げ
る」　（第８図）が同時に選択された場合である。この
ような場合に適用されるルールとして、特定された実形
状分類項目の確信度に応してアクションの度合を設定す
るものが予めアクション推論知識ベースＤ３に格納され
ている。

そこで、上記したような度合の異なる同じ内容のアクシ
ョンが選択された場合には、これらのアクションを同時
に実行させるのではなく、アクションの度合（属性）の
大きなもののみを実行させることによりアクションの実
行に係る冗長性が回避される。ここで、逆にアクション
の度合の小さなもののみを実行させてもよいし、或いは
各アクションの度合の平均値に見合ったアクションを選
択或いは生成してもよい。

又、前回のアルミ箔５３の実形状の状態がわずかながら
改善された場合、即ち改善すべき実形状分類項目の確信
度が例えば前回の１．０から今回の０．８までしか低下
しなかった場合でも、このとき実行されたアクションは
有効であると判断される。

しかしながら、仮に当該アクションの度合が、即ち目標
形状調整パラメータ（表−４）の値が、より大きかった
ならば、−層好ましい結果が得られたことになる。そこ
で、上記好ましい結果を得るために、例えば上記アクシ
ョンの度合（属性）がｉ！沢され、当該度合の値を決定
するアルゴリズムが変更され、次回以降上記同様の実形
状の状態が出現した場合に、当該アクションの度合は大
幅に変更される。

即ち、上記アクション効果評価部１０によるアクション
の評価結果に基づいて属性の変更が行われる。

■−（３）無効アクションの学習 更に、第８図に示すように、■の形状変更目標に対し、
優先度の付加された数種類のアクション候補が用意され
ている。そして、ある形状変更目標が選択された時に優
先度の最も高いアクションが実行される。

前記優先度は、固定されたものではなく、推論毎にチエ
７りされる。例えばアクション候補推論部１１において
推論が実行されたら、どの形状変更目標に対し、どのア
クションを採用したかが作業メモリＭ５に記憶され、次
回の推論時にアクション効果評価部１０において、前回
の形状変更目標が達成されているかどうか（効果の評価
）が前回と今回の重要度を比較して判断される。

その結果、前回の形状変更目標及びその重要度に基づい
て変更された、今回の目標形状データがアクション効果
評価部１０において有効であると判断されれば、即ら重
要度が前回よりも低い値であれば、採用されたアクショ
ンが有効であったとして、アクション推論知識ベースＤ
、に記憶された優先度が繰り上げられる。逆に、無効で
あると判断された場合は、前回適用されて有効でなかっ
たアクションとそのアクションの選択を推論したルール
とが作業メモリＭ４に記憶される。

例えば、第８図に示す形状変更目標は、圧延状況解析部
８からの圧延状況データ若しくはオペレータ５からの入
力データにより、前回”端を伸ばしたい′が重要度０．
６で決定されたとすれば、それに付随するアクションの
中で最も優先度の高い端のレベルを上げる（優先度１）
′が選択され、前記重要度０６に応して端のレベル（伸
び率）を上げた目標形状データが形状制御部３に出力さ
れ、同時に適用された目標形状データ、形状変更目標そ
の重要度（０，６）、アクション、及びその優先度（１
）がアクション推論知識ベースＤ、に記憶される。そし
て、今回の形状変更目標を決定する際に、形状変更目標
“端を伸ばしたい°゛が前回の重要度０．６以上でｉ！
択されれば、問題となっている実形状の端張り状態は改
善されていない場合が多く、前回適用されたアクション
が無効であったことになる。逆に今回“端を伸ばしたい
°′が重要度０．６未満で選択されると前回のアクショ
ンは有効であった判断される。

そこで、無効とされたアクションと、そのアクションを
推論したルールは作業メモリＭ４に書き込まれる。そし
て、次回の推論時に同一の形状変更目標が選ばれ前記無
効アクションが選択されても、該無効アクションは適用
されることがなく、適切であると判断された次に優先度
の高いアクションが適用されて今回の適切な目標形状デ
ータの変更に供せられる。その結果、上記形状変更目標
を達成するために適用された次回のアクションが有効で
あると判断されれば、当該アクションの優先度が繰上げ
られるとともに前記無効アクションの優先度が繰下げら
れる。上記のようにして変更された優先度はアクション
推論知識ベースＤ、内の優先度の項に書き込まれる。

このようにして、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置１
により得られた目標形状が実形状に対して効果を示さず
、問題のあるアルミ箔５３の実形状が継続するような場
合であっても、今回の推論においては、前回の推論時と
形状変更目標が同じであったとしても、前回のアクシコ
ンとは異なるものが選ばれる。それにより、無効なルー
ルが繰り返し適用されることがなく、前記実形状が適切
に変更される。

しかしながら、上記した如くの内容が同一で実行する度
合の異なる、複数のアクションの度合の平均値に見合っ
たアクションを上記した冗長性の解消のために提要した
結果、そのアクションが無効となる場合がある。このよ
うな場合には、平均する前のもとのアクションを適用す
れば有効となったかもしれないので、上記したような無
効アクションに対する優先度の大幅な格下げを行わない
というルールや、もとのアクションを適用してみるとい
うルールがアクション推論知識ベースＤ。

に格納されている。それにより、上記冗長性を解消する
機能と無効アクションを学習する機能との整合が行われ
る。

アクション候補推論部１１において候補としてあげられ
たアクシコンが妥当であるか否かは、第１１図に示すチ
エツク木に従って詳細にチエツクされた後、妥当である
と判断されればその都度作業メモリＭ５に登録される。

尚、上記アクション推論知識ベースＤ、には、前述の通
り同一の形状変更目標を条件部に持つ複数のルールより
なるルール集合が上記形状変更目標毎に設定され、上記
ルール集合を記憶する主領域と上記ルール集合から除去
されたルールを保管する退避領域が確保されでいる。尚
、推論処理の終了したルールは主領域から順次退避領域
に除去される。

図中に示すチエツク木において、先ず、今回選択された
形状変更目標と形状変更目標の一致するルールがそのル
ールの属するルール集合に存在するかどうか、即ち上記
ルール集合に該当するルールが主領域に残っているかが
ケースＣ３でチエツクされる。ケースＣＩに該当すれば
、ケースＣ３でそのルールの条件部にある操業条件等に
係る付帯条件のチエツクに進む。

前記ケースＣ３に該当しない場合、即ち付帯条件を含め
て全ての条件部が一致しない場合、そのルールは上記主
領域のルール集合から上記退避領域へ除去される。前記
付帯条件が成立すれば、ケスＣ４において、前記条件部
が全て成立したルールのアクションが過去に適用された
ことがあってその効果が認められなかったかどうか、即
ち、現在作業メモリＭ４に登録されているかどうかがチ
エツクされる。そして、ケースＣ４に１亥当すれば、そ
のルールを前記ルール集合（主領域）から除去する。ケ
ースｃ、に該当しない場合は、相互に矛盾するアクショ
ンの存在がケースＣ５においてチエツクされる。上記し
たように、形状変更目標として設定されるものは１つで
あるとは限らず、複数の形状変更目標が選択されること
がある。この場合、各形状変更目標に付随するアクショ
ン同志が矛盾することは往々にしである。

そこで、チエツクの結果、妥当であるとされて既に作業
メモリＭ、に登録されているアクションの内、現在チエ
ツクされているアクションと矛盾するアクションがあれ
ば、いずれかのアクションを備えたルールの内、現在選
択されている形状変更目標の重要度（属性）の方が大き
ければそのルールのアクションが作業メモリＭ５に登録
され、既に登録済の上記矛盾するアクションが退避領域
へ除去される。

逆に、既に上記登録済のアクションを備えた形状目標の
重要度の方が大きければ当該登録済のアクションが作業
メモリＭ５に残されて、現在チエツクされているアクシ
ョンを備えたルールが上記ルール集合（主領域）から退
避領域へ除去される。

このチエツクツリーでは矛盾解消の方法として上記のよ
うに重要度を属性としてチエツクしたが、前記した他の
属性（重大度、確信度１判断主体アクションの度合）若
しくはこれらの組合せに基づいてチエツクすることも当
然可能である。また同様の手法により冗長性も解消され
る。

ケースＣ５に該当しなかった場合、即ち上記それぞれの
アクションが矛盾しない場合、これらのアクションの形
状変更目標が同一であるかどうかがケースＣ６でチエツ
クされる。ケースＣ６に該当すれば、上記それぞれのア
クションの優先度に差があるかどうかチエツクされ（ケ
ースＣ？）、優先度に差があれば、優先度の大きな方の
アクションのみが作業メモリＭ５に残され、優先度の小
さな方のアクションは作業メモリＭ、から消去される。

そして、優先度に差がない場合には、双方のアクション
が作業メモリＭ、に共に残される。

上記したように、ケースｃ、に該当しない場合、今回選
択された形状変更目標と一致するルールがルール集合に
無いと判断されケースＣ２のチエツクに進む。

ケースＣ２に該当すれば、即ち各ルール集合中のルール
は全てチエツクしたが、ケース０３〜ｃ、のチエツクに
よりアクション候補が全て不適合になったと判断されれ
ば、作業メモリＭ４における過去の無効の情報をリセッ
ト（クリア）すると共に、現在の優先度のもとでは適宜
のアクション候補を選出することができないので、優先
度をリセットし、２１　ｔｌ先度のリセットされたアク
ション候補を備えたルールからなる各ルール集合を回復
させた上で、アクションチエツクの推論をもう一度最初
からやり直す。

他方、ケースＣ２に該当しなければ、各ルール集合中の
全てのルールを検証した結果、妥当と判断されたアクシ
ョン候補が選択され作業メモリＭＳに格納されているは
ずなので、当該アクションチエツクに係るｔｌｉ論を終
了する。

このように、ある形状変更目標を共通に備えたルールよ
りなるルール集合中のルールは、一つずつそのアクショ
ンの妥当性がチエツクされた後に、順次上記ルール集合
（主領域）から除去されて上記退避領域に保管される。

そして、上記ルールのチエツクは当該形状変更目標に係
る主領域のルール集合が空になるまで実行される。即ち
、上記ルール集合が空になった状態がケースｃ、に該当
しない場合である。

もし、２以上の形状変更目標が選択されているならば、
上記アクションの妥当性のチエツクが、別の形状変更目
標集合に対しても上記と同様に（ｃ、〜Ｃ，）実行され
る。

このように、上記ヂエソクルーチンによって、作業メモ
リＭ５に既に登録されているアクション候補と新しく登
録されようとするアクション候補との間の矛盾性、優先
度、有効性実績等がチエツクされ、目標形状データの変
更に適用されようとするアクションの妥当性及びルール
の整合性の維持がなされる。

■目標形状の生成 続いて、上記作業メモリＭ５に登録されたアクション及
びその度合、即ち“端レベルを上げるその度合は０．８
゛といった目標形状変更データが目標形状生成部１２に
転送される。

前記目標形状生成部１２は、前記目標形状変更データに
基づいて、表−４及び第１２１ｆｆｌ　（ａ）乃至同図
（ｄ）に示す目標形状調整パラメータの値を変化させる
。

表−４ 例えば、前出のアクションが、“端レベルを上げる。そ
の度合は０．８　”であった場合には、前記端部の伸び
率に係る目標形状調整パラメータａ、の値が当該アクシ
ョンの度合に応じて変更設定され、目標形状データが変
化する。更に、形状制御部３は入力された変更後の目標
形状データに基づいて、ロール圧延機２のクーラント５
８を制御する。

■適用アクションの評価 そして、今回新たに得られた実形状データを含む操業条
件データが圧延データ収集部７に入力され、前回と同じ
処理が繰り返される。即ち、今回の実形状に対する形状
変更目標及びその重要度は、制御目標生成部９で演算さ
れ、アクション候補推論部１１において前回のものとそ
れぞれ比較される。

上記した推論を繰り返した具体例が第１３図に示される
０例えば、ある操業条件データに含まれる実形状データ
より演算された形状変更目標Ｅ、が、“クォータを張ら
せたい゛であってその重要度が０．８である場合に、１
回目の推論Ｅ２が実行され、そのときのアクション候補
が（Ａ１）零点の幅を広げると（Ａ２）零点を外側へ移
動させるであった。ここで、優先度の高いアクションＡ
１が適用され、それにより変更される前後の目標形状デ
ータは推論結果Ｅ３に示される通りであった。

しかしながら、アクションＡ１の効果を評価すると、Ｅ
ｌの重要度は０．８より小さくならず、その効果が認め
られなかった。そこで、上記アクションＡ１を導出した
ルールは無効であったとして作業メモリＭ４に格納され
る。

続いて、次に優先度の高いアクションＡ２を適用して２
回目の推論Ｅ４が実行される。この場合、上記形状変更
口ｉｔ！　Ｅ　ｌを含むルールが引き続き適用されて圧
延工程が継続され、操業条件が１回目の推論時と変わら
なければ、上記アクションＡＩ及びアクションＡ２が候
補として得られる。そこで、この２回目の推論Ｅ４によ
りアクション効果の履歴を検証した結果、上記アクショ
ンＡ１は前回無効であったとして作業メモリＭ、に格納
されているので、今回は適用されず（第１１図のケース
Ｃ４）、次に優先度の高いアクションＡ２が適用されて
目標形状データが変更される。

その結果、クォータ伸びが改善されたと判断されたなら
ば、アクションＡ２の優先度はアクションＡ１のものよ
り格上げされてアクション推論知識ベースＤ、に記憶さ
れる。

このように、アルミ箔５３の実形状に対するある目標形
状データを与えた時の実形状の変化及び対応する目標形
状データの変化（アクション）、即ちアクション候補推
論部１１で為される推論の度に変更された目標形状デー
タ及びその結果得られた実形状データ、前記目標形状デ
ータを設定するために用いられる操業条件データ、圧延
状況データ、或いは制御目標データ等の各経験値が推論
ルールとして、アクション推論知識ベースＤ、に記憶さ
れている。そして、アクション候補推論部１１は、その
時点における理想的な実形状（操業方針）を実現させる
ように、前記それぞれの経験値に基づいて適切な目標形
状データを演算し、該目標形状データを目標形状生成部
１２を介して自動的に作成し、形状制御部３に出力する
。

上記したようなアルミ箔圧延目標形状調整装置１は、第
１４図に示すように、オペレータ５による圧延機側端末
機６からの打鍵により起動される（ステップ２１）。続
いて、オペレータ５は、前記端末機６の画面に表示され
た入力メニュー（第１５図）に従って、形状変更目標情
報を重要度と共に入力する（ステップ２２）。

それに伴って、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置１は
、形状制御部３から転送された圧延データを解析しくス
テップ２３）、適当な目標形状をｔｉｔ論により作成し
くステップ２４）、修正前後の目標形状（第１６図）を
前記画面に表示させると共に、修正後の目標形状データ
を形状制御部３を介してロール圧延機２に出力する（ス
テップ２５）。

そして、問題のあった実形状に対し、修正後の目標形状
が有効であったかどうかを評価しくステップ２６）、オ
ペレーク５による入力待ち状態になる。

このとき、前記目標形状調整装置ｌにおいても、形状変
更目標を自動的に生成しているが、オペレーク５が入力
したものと矛盾する場合には、それぞれの重要度の高い
もの、オペレータ５が入力したもの、又は実形状分類項
目からの形状判断結果によるもの等のいずれかを優先さ
せるルールに基づいて形状変更目標を生成するようにし
てもよい。

前記アルミ箔圧延目標形状調整装置１は、常時アルミＦ
、５５３の実形状を監視し、目標形状データを変更する
必要があると判断された場合に、オペレータ５によりそ
の推論が起動されたが、自動的に目標形状データの変更
処理を起動させることもできる。例えば、ルールの条件
部に、実形状分類項目の確信度とある閾値αとの比較条
件を設定する。そのルールの具体例を下記する。

もし、〔実形状分類項目とその確信度］、かつ、〔操業
条件〕 ならば、〔形状変更目標及びその度合の指定〕さらに、
具体的には、 もし、端のびの確信度くα、かつ、 パスが２バス目 ならば、端を伸ばしたい１重要度は１．０と表現される
。即ち、実形状が変化し、その端のびの度合が闇値α以
下になった時、上記ルールが適用されて、推論が開始さ
れることになる。

更に、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置Ｉは、得られ
た実形状データが箔幅方向に非対称である場合にもそれ
を改善する機能を有している。第１７図及び第１８図に
示すように、実形状データが非対称であると判断された
場合（ステップ３１）には、伸び率の低い部位に対し、
従前まで対称であった目標形状は、オペレータ５により
仮に高く設定される（ステップ３２）。これは、圧延ロ
ール５２に噴射されるクーラント５８の噴射量分布を一
時的に箔幅方向に偏向させ、圧延ロール５２における熱
分布を均一化させるためのものであって、特に操業開始
時（ロール昇温中）又は再開時（ロール組替え後）に有
効である。ステップ３２における処理は、実形状データ
が対称になるまで繰り返される。

本実施例装置では、上記したように、ロール圧延機２に
より圧延されたアルミ箔５３の実形状データが２種以上
の実形状分類項目に帰属すると判断された場合に、上記
各実形状分類項目に対応する形状変更目標を介して選択
された各アクションの内容が互いに矛盾する場合や、そ
の内容が一致し当該アクションを実行する上で冗長性を
生しるような場合でも、上記した重大度、確信度、主体
度合１重要度といった属性の内、１種若しくは２種以上
の属性が選択され、この選択された属性に基づいていず
れかの適切なアクションが決定される。それにより、上
記したアクション間の矛盾若しくは冗長性が解消される
。

又、上記実形状データにおいである１種若しくは２種以
上の実形状分類項目に帰属すると判断された状態が継続
し、上記実形状分類項目に対応するアクションの効果が
示されない場合にこのアクションの使先度を変更するの
で、当該アクションは繰返し選択されることがない。

そして、本実施例装置は、上記アクション間の矛盾若し
くは冗長性を回避した上で、実行された無効アクション
の繰返し適用を回避することができるので、より適切な
アクションを決定することができる。

尚、アルミ箔圧延目標形状調整装置１は、圧延時点にお
ける伸び・張りの実形状データを検出するセンサとして
、圧電素子が埋設されたエレメント４ｅを採用したが、
前記エレメント４゜と外観を略−にする複数のエアベア
リング式エレメントを前記センサとして代用し、その空
気圧の変化に基づいて前記実形状データを検出させるこ
ともできる。

本実施例において、制御対象としてアルミ箔５３を用い
たが、それに限定されることなく、銅その他の金属であ
ってもよく、またその厚さは問わない。

〔発明の効果〕

第１の発明は、上記したように構成されているので、２
種以上の所定の状態に対応して選択されたアクション間
に矛盾又は冗長性が生しる場合でも、該矛盾又は冗長性
を解消することが可能になる。それにより、適切なアク
ションを決定することができる。

そして、第２の発明は、上記したように構成されている
ので、いずれかの所定の状態に対応して決定されたアク
ションの上記状態に対する効果が生しない場合に当該ア
クションの優先度が変更される。それにより、上記した
状態が継続する場合でも、上記無効アクションが繰返し
選択されることがなく、上記状態に対して効果を生しさ
一仕ることができる。

又、第３の発明は、上記したように構成されているので
、２種以上の所定の状態に対応して選択されたアクショ
ン間の矛盾又は冗長性を解消して適切なアクションを決
定した上で、該アクションの上記状態に対する効果を評
価し、その評価結果に基づいて当該アクションの優先度
が変更するので、より適切なアクションが決定される。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係るアクション決定装置を
備えたアルミ箔圧延目標形状調整装置のシステム配置を
示す概要図、第２図は同アルミ箔圧延目標形状調整装置
の処理フローを示す構成図、第３図（ａ）は箔幅方向に
おける伸び率分布で表された実形状データの主要部位を
示す説明図、第３図（１））はパターン分類されたアル
ミ箔の実形状分類項目を示す説明図、第４図（ａ）は実
形状データの変化傾向を判断するための処理手順を示す
フローチャート、同図（ｂ）は実形状分類項目のレベル
数を形状変化傾向を加味して補正するアクションを示す
説明図、第５図（ａ）及び同図（ト））は２つの実形状
分類項目のレベル数の相関関係を示すグラフ、第６図は
アルミ箔の実形状データの経時変化による３次元パター
ンを示す３次元グラフ、第７図はニューラル不７）ワー
クを概念的に示す模式図、第８図は実形状分類項目に対
する形状変更目標とそれに対応するアクション候補との
関係例を示す説明図、第９図は形状変更目標の重要度と
実形状分類項目が端張りである時の確信度との関係を示
すグラフ、第１０図はアクション候補推論部で推論に用
いられるルールとそれを用いて目標形状を変化させた例
を示す説明図、第１１図は適用されようとするアクショ
ンの妥当性をチエツクするルーチンの処理手順をチエツ
ク木により示した説明図、第１２図（ａ）は目標形状を
変更させるために用いられる目標形状調整パラメータを
示す説明図、同図（ｂ）は前記パラメータのａ、の状況
変化を示す状態図、同図（Ｃ）は前記パラメータのａ４
によって調整される目標形状の中央部が類パターンであ
る状況を示す状態図、同図（ｄ）は前記中央部が逆パタ
ーンである状況を示す状態図、第１３図は目標形状を変
更させるための推論実行例を示す概略説明図、第１４図
は目標形状調整の処理フローを示すフローシート、第１
５図は圧延機側端末機の画面へ表示された入力メニュー
を示す表示図、第１６図は前記画面へ表示された目標形
状例を示す表示図、第１７回は非対称に得られた実形状
を修正する方法を示したフローシート、第１８図は前記
非対称の実形状を修正する状況を示した概略説明図、第
１９図は本発明の背景の一例であるロール圧延機を示す
概略斜視図、第２０図は圧延後のアルミ箔の表面形状を
示す外観図、第２１図は圧延ロールの断面形状とアルミ
箔の実形状と該実形状を制御するための目標形状の相関
関係を示す説明図、第２２図はアルミ箔の操業上の目標
形状と制御する上で設定される目標形状とを同時に示し
たグラフである。 〔符号の説明〕 １・・・アルミ箔圧延目標形状調整装置２・・・ロール
圧延機 Ｍ、・・・作業メモリ（記憶手段） １０・・・アクション効果評価部 （アクション効果評価手段） １１・・・アクション候補推論部 （属性選択手段、アクション決定手段。 優先度変更手段） ５３・・・アルミ箔

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、２種以上の所定の状態に帰属し得るシステムを制御
   するために、上記状態にそれぞれ対応してアクションを
   備えた推論ルールを選択し上記システムが上記いずれの
   ２種以上の状態に帰属するかを判断すると共に、上記判
   断された状態に対応するアクションを選択し該選択され
   たアクションの内から適切なアクションを決定するアク
   ション決定装置であって、ａ、上記状態毎に予め設定さ
   れた制御法則上の重大性を示す属性（重大度）、 ｂ、上記システムが上記状態に帰属する程度を示す属性
   （確信度）、 ｃ、上記システムが上記いずれの２種以上の状態に帰属
   するかを判断した主体を示す属性（主体）、 ｄ、上記決定されたアクションの度合を示す属性（度合
   ）、 ｅ、上記各状態を変更させる必要性の度合を示す属性（
   重要度）、 上記ａ〜ｅに示す属性の内、１種若しくは ２種以上の属性を選択する属性選択手段と、前記選択さ
   れたアクションから実行される べきアクションを上記選択された属性に基づいて決定す
   るアクション決定手段とを具備してなることを特徴とす
   るアクション決定装置。 ２、１種若しくは２種以上の所定の状態に帰属し得るシ
   ステムを制御するために、上記状態に対応してそれぞれ
   アクションを備えた推論ルールを選択し上記システムが
   上記いずれの１種若しくは２種以上の状態に帰属するか
   を判断すると共に、上記判断された状態に対応するアク
   ションを該アクションに付された優先度に基づいて決定
   するアクション決定装置であって、 前記決定されたアクションを実行する前後 の状態の変化により当該アクションの上記状態に対する
   効果を評価するアクション効果評価手段と、 該アクション効果評価手段による評価結果 に基づいて優先度を変更する優先度変更手段とを具備し
   てなることを特徴とするアクション決定装置。 ３、２種以上の所定の状態に帰属し得るシステムを制御
   するために、上記状態に対応してそれぞれアクションを
   備えた推論ルールを選択し上記システムが上記いずれの
   ２種以上の状態に帰属するかを判断すると共に、上記判
   断された状態に対応するアクションを該アクションに付
   された優先度に基づいて選択し該選択されたアクション
   の内から適切なアクションを決定するアクション決定装
   置であって、ａ、上記状態毎に予め設定された制御法則
   上の重大性を示す属性（重大度）、 ｂ、上記システムが上記状態に帰属する程度を示す属性
   （確信度）、 ｃ、上記システムが上記いずれの２種以上の状態に帰属
   するかを判断した主体を示す属性（主体）、 ｄ、上記決定されたアクションの度合を示す属性（度合
   ）、 ｅ、上記各状態を変更させる必要性の度合を示す属性（
   重要度）、 上記ａ〜ｅに示す属性の内、１種若しくは ２種以上の属性を選択する属性選択手段と、前記選択さ
   れたアクションから実行される べきアクションを上記選択された属性に基づいて決定す
   るアクション決定手段と、 上記アクション決定手段により決定された アクションを実行する前後の状態の変化により当該アク
   ションの上記状態に対する効果を評価するアクション効
   果評価手段と、 該アクション効果評価手段による評価結果 に基づいて優先度を変更する優先度変更手段とを具備し
   てなることを特徴とするアクション決定装置。