JPS63106802A - 自動ル−ル作成形プロセス調整支援システム - Google Patents
自動ル−ル作成形プロセス調整支援システムInfo
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- JPS63106802A JPS63106802A JP25180586A JP25180586A JPS63106802A JP S63106802 A JPS63106802 A JP S63106802A JP 25180586 A JP25180586 A JP 25180586A JP 25180586 A JP25180586 A JP 25180586A JP S63106802 A JPS63106802 A JP S63106802A
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- Japan
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Links
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Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の目的〕
（産業上の利用分野）
プロセスオートメーションあるいはファクトリ−オート
メーションの制御システムを構成するときの核となるい
わゆるプロセスモデルを、操業環境に対応して最適な形
に維持するために利用される。
メーションの制御システムを構成するときの核となるい
わゆるプロセスモデルを、操業環境に対応して最適な形
に維持するために利用される。
（従来の技術）
従来、プロセスモデルに操業環境に対応して最適な形に
維持するために利用した技術に学習制御がある。これは
モデル計算でえられた計算値と実測値を比較することに
よって、モデル計算式を実操業に追従するように自動的
に修正していくものである。このときの比較の方法が、
一般に単純な比例計算による学習項を採用しているため
、生じた誤差の要因分析ができなかった。言い換えると
、プロセスの不確定要因は誤差項としてまるめられて、
それ以上の改善はえられなかった。
維持するために利用した技術に学習制御がある。これは
モデル計算でえられた計算値と実測値を比較することに
よって、モデル計算式を実操業に追従するように自動的
に修正していくものである。このときの比較の方法が、
一般に単純な比例計算による学習項を採用しているため
、生じた誤差の要因分析ができなかった。言い換えると
、プロセスの不確定要因は誤差項としてまるめられて、
それ以上の改善はえられなかった。
（発明が解決しようとする問題点）
プロセスの不確定要因が分析されていないため、操業条
件がひんばんに変化する状況では学習制御そのものが不
安定となり、安定な制御性能かえられなかった。
件がひんばんに変化する状況では学習制御そのものが不
安定となり、安定な制御性能かえられなかった。
本発明は上記問題点を解決するためになされたものであ
り、操業環境に対応して最適なモデル式を選択するルー
ルを自動的に生成し、ひんばんに変化する操業条件に充
分追従できる制御システムを提供するものである。
り、操業環境に対応して最適なモデル式を選択するルー
ルを自動的に生成し、ひんばんに変化する操業条件に充
分追従できる制御システムを提供するものである。
（問題点を解決するための手段）
本発明は従来の学習制御を補充する構造をもっている。
すなわち、操業条件によって変化する学習項の値を、あ
らかじめ想定される要因間で自動的に回帰分析を行い、
学習項そのもののモデル式化をオンラインで行うもので
ある。この学習モデルが充分検証されたら、プロセスモ
デルの原型に組み込み、新らしい学習項の分析のステッ
プに入ることになる。
らかじめ想定される要因間で自動的に回帰分析を行い、
学習項そのもののモデル式化をオンラインで行うもので
ある。この学習モデルが充分検証されたら、プロセスモ
デルの原型に組み込み、新らしい学習項の分析のステッ
プに入ることになる。
（作 用）
本発明は制御対象、制御システム、制御ファイル、調整
システム及びルールファイルから成り立っている。制御
対象はプロセスの種別に応じて種々のものがあり、設備
の設定、品質の向上、物流の最適化などの制御対象があ
る。制御システムは核となる制御モデルをオンラインで
走らせるために必要な機能をもち、材料の追跡やプロセ
ス変数の採取などの機能をはたしている。モデル学習の
機能もこの中に含まれている。制御ファイルは制御に必
要なデータをもっており、母材のデータ、設備のデータ
、プロセス変数のデータあるいは成品のデータなどが含
まれる。以にの制御対象、制御システム、制御ファイル
は従来のシステム構造と同一である。調整システムとル
ールファイルは本発明の機能を構成するものである。調
整システムの核は学習項の回帰分析であり、ルールファ
イルは操業条件に対応して必要な要因を決定し、学習モ
デルの構造を選択するためのルールを含むものである。
システム及びルールファイルから成り立っている。制御
対象はプロセスの種別に応じて種々のものがあり、設備
の設定、品質の向上、物流の最適化などの制御対象があ
る。制御システムは核となる制御モデルをオンラインで
走らせるために必要な機能をもち、材料の追跡やプロセ
ス変数の採取などの機能をはたしている。モデル学習の
機能もこの中に含まれている。制御ファイルは制御に必
要なデータをもっており、母材のデータ、設備のデータ
、プロセス変数のデータあるいは成品のデータなどが含
まれる。以にの制御対象、制御システム、制御ファイル
は従来のシステム構造と同一である。調整システムとル
ールファイルは本発明の機能を構成するものである。調
整システムの核は学習項の回帰分析であり、ルールファ
イルは操業条件に対応して必要な要因を決定し、学習モ
デルの構造を選択するためのルールを含むものである。
（実施例）
以下、本発明を図面に示す一実施例を参照して説明する
。
。
（実施例の構成）
第１図に実施例の構成を示す。１は制御システムであり
、制御モデルと学習機能をもっている。
、制御モデルと学習機能をもっている。
２は制御ファイルであり、制御システムが必要とする定
数・変数を記憶している。この中には学習項の値も含ま
れている。３は調整システムであり、学習項の回帰分析
が主要な機能とな、っている。４はルールファイルであ
り、学習モデル決定に必要なルールを記憶している。こ
のルールは主として調整システム３の中の回帰分析によ
りえられる。
数・変数を記憶している。この中には学習項の値も含ま
れている。３は調整システムであり、学習項の回帰分析
が主要な機能とな、っている。４はルールファイルであ
り、学習モデル決定に必要なルールを記憶している。こ
のルールは主として調整システム３の中の回帰分析によ
りえられる。
５は制御対象であり、設備設定や品質制御、物流制御な
どの対象となっている。
どの対象となっている。
（実施例の作用）
第２図に実施例の作用を示す。１１は操業変数であり、
母材データや成品データが含まれている。
母材データや成品データが含まれている。
この操業変数１１をもとに筆制御モデル計算１２を行う
。この計算結果をもとに、必要な制御設定値が制御対象
１３に出力される。１４は制御対象１３の制御動作によ
って生成される制御変数であり、制御対象の中に組込ま
れた検出器により検出される。５は計算値に実測値を比
較して学習値計算をさせるための比較機能であり、この
結果にもとずき学習項計算１６で学習値を決定する。１
７は学習ルール獲得機能であり、操業変数１１にもとす
き必要な学習モデル構造を決定する機能である６１８は
選択されたモデル構造により、学習モデル計算を行う。
。この計算結果をもとに、必要な制御設定値が制御対象
１３に出力される。１４は制御対象１３の制御動作によ
って生成される制御変数であり、制御対象の中に組込ま
れた検出器により検出される。５は計算値に実測値を比
較して学習値計算をさせるための比較機能であり、この
結果にもとずき学習項計算１６で学習値を決定する。１
７は学習ルール獲得機能であり、操業変数１１にもとす
き必要な学習モデル構造を決定する機能である６１８は
選択されたモデル構造により、学習モデル計算を行う。
１９は学習モデル検証機能であり、学習モデル計算によ
る計算学習値と学習項計算１６によりえられた実測学習
値を比較し、学習モデル構造の妥当性を検証するもので
ある。２０は制御モデル更新機能であり、検証された学
習モデルを制御モデルに附加し。
る計算学習値と学習項計算１６によりえられた実測学習
値を比較し、学習モデル構造の妥当性を検証するもので
ある。２０は制御モデル更新機能であり、検証された学
習モデルを制御モデルに附加し。
新しい制御モデル構造を生成するものである。
（実施例の効果）
本実施例を使用することにより、短期・長期の操業状態
の変化によく追従した、安定性のよい制御性能をうろこ
とができた。
の変化によく追従した、安定性のよい制御性能をうろこ
とができた。
以上の説明のように、本発明を使用することにより、操
業環境に対応してプロセスモデルを最適な形に維持する
ことが可能となり、長期的に安定した操業を維持するこ
とが可能となる。
業環境に対応してプロセスモデルを最適な形に維持する
ことが可能となり、長期的に安定した操業を維持するこ
とが可能となる。
第１図はシステム構成図、第２図はシステム作用図であ
る。 代理人 弁理士 則 近 憲 佑 同 三俣弘文
る。 代理人 弁理士 則 近 憲 佑 同 三俣弘文
Claims (1)
- 計算機を使用したプロセス制御システムをプロセス状態
に応じて調整するとき、あらかじめ想定される因果関係
で回帰分析を行い、えられた回帰式により自動的に調整
ルールを作成することを特徴とする自動ルール作成形プ
ロセス調整支援システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25180586A JPS63106802A (ja) | 1986-10-24 | 1986-10-24 | 自動ル−ル作成形プロセス調整支援システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25180586A JPS63106802A (ja) | 1986-10-24 | 1986-10-24 | 自動ル−ル作成形プロセス調整支援システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63106802A true JPS63106802A (ja) | 1988-05-11 |
Family
ID=17228187
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25180586A Pending JPS63106802A (ja) | 1986-10-24 | 1986-10-24 | 自動ル−ル作成形プロセス調整支援システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS63106802A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6438532B1 (en) | 1997-01-25 | 2002-08-20 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Adjustment rule generating and control method and apparatus |
-
1986
- 1986-10-24 JP JP25180586A patent/JPS63106802A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6438532B1 (en) | 1997-01-25 | 2002-08-20 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Adjustment rule generating and control method and apparatus |
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