JPWO2013171862A1 - 設定計算システムの学習装置及び学習方法 - Google Patents

Abstract

数式モデルの学習に必要な実績値の一部が得られない場合であっても、数式モデルを構成する各関数の学習項を適切に更新可能な設定計算システムの学習装置を提供する。このため、機械設備の設定値を数式モデルを用いて計算する設定計算システムで数式モデルの学習項を実測値を用いて更新する学習装置において、数式モデルを構成する上流側及び下流側関数それぞれの学習項を実測値を用いて計算する学習項計算部と、下流側関数の学習項の計算において下流側関数に入力される第１の実測値が異常であるか否かを判定する実測値判定部と、第１の実測値が異常であると判定された場合に、上流側関数からの出力を下流側関数に入力して下流側関数から出力される実績計算値を計算する実績計算値計算部と、下流側関数からの出力に対応する第２の実測値に対する実績計算値の誤差を、上流側及び下流側関数の各学習項に分配する補完学習計算部と、を備える。

Description

この発明は、設定計算システムの学習装置及び学習方法に関するものである。

一般に、例えば圧延プラントのプロセスライン等における機械設備を制御するための設定値の決定方法として、制御対象を含む環境で生起する物理現象を数式により表現・再現した数式モデルを構築し、この数式モデル上で目的とする結果が得られるような設定値を求めることで設定値を決定する方法が知られている。

数式モデルを用いた設定値の決定においては、使用する数式モデルにおける対象物理現象の再現精度を高めることが、よりよい設定値の決定に繋がる。そこで、数式モデルの精度を向上するため、数式モデル内に学習項を組み入れて、実績値による数式モデルの修正を実施することも従来において行われている。

このような数式モデルの学習方法としては、数式モデルにより計算した実績値の計算値（実績計算値）を、計測器等で実際に計測した実測値から得られる実績値と比較し、これらの値の違いが小さくなるように数式モデルの学習項を更新していく方法がよく採用される。

そして、従来における学習方法においては、数式モデルによる実績計算値と実際の実績値とで違いが生じる要因を、設備や環境の変化によるプロセスラインの時系列的な変動と、プロセスラインで処理される材料の種類、処理パターンの違いに起因するロット別の変動の２種類に大別した上で、これら２種類の変動毎に算出した学習係数に基づいて数式モデルの計算値を修正するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。

日本特許第２８３９７４６号公報

ところで、数式モデルで再現しようとする物理現象（すなわち、制御対象で起こる物理現象）が複雑なものである場合、より単純な複数の関数を合成した合成関数により当該物理現象を再現する数式モデルを構成することがある。そして、そのような場合には、合成関数を構成する個々の関数毎に学習項を設けて個々の関数毎に学習を実施することが、数式モデルの再現精度向上の観点からしても好ましい。

ところが、計測器周辺の環境等の問題により実測値が得られなかった場合、数式モデルを構成する関数のうちの一部について学習に必要な実績値を得ることができないことがあり得る。数式モデルを構成する合成関数がより多くの関数から合成されており、学習に必要な実績値の種類が多いほど、（一部の）実績値の欠損が生じる可能性は高くなる。

そして、学習に必要な実績値の一部で欠損が生じたことで数式モデルの学習を完了することができず、一時的に数式モデルの予測精度が低下してしまうという課題が、従来の設定計算システムの学習装置及び学習方法には存在する。また、学習を開始した直後の状況においては、学習に必要な実績値の一部で欠損が生じたことで数式モデルの学習を完了することができない場合には、数式モデルが本来期待される精度で予測を行うことができるようになるまでに必要な時間が長くなってしまうという課題もある。

この発明は、このような課題を解決するためになされたもので、数式モデルの学習に必要な実績値の一部が得られない場合であっても、得られた分の実績値を用いた学習を実施して数式モデルを構成する各関数の学習項を適切に更新することが可能であって、数式モデルの精度の低下を抑制することができる設定計算システムの学習装置及び学習方法を得るものである。

この発明に係る設定計算システムの学習装置においては、機械設備の設定値を数式モデルを用いて計算する設定計算システムにおいて、前記数式モデルの学習項を実測値を用いて更新する学習装置であって、前記数式モデルを構成する上流側関数及び下流側関数それぞれの学習項を前記実測値を用いて計算する学習項計算部と、前記学習項計算部での前記下流側関数の学習項の計算において前記下流側関数に入力される前記実測値である第１の実測値が異常であるか否かを判定する実測値判定部と、前記第１の実測値が異常であると判定された場合に、前記上流側関数からの出力を前記下流側関数に入力して前記下流側関数から出力される実績計算値を計算する実績計算値計算部と、前記下流側関数からの出力に対応する前記実測値である第２の実測値に対する前記実績計算値の誤差を、前記上流側関数の学習項及び前記下流側関数の学習項に分配する補完学習計算部と、を備える。

また、この発明に係る設定計算システムの学習方法においては、機械設備の設定値を数式モデルを用いて計算する設定計算システムにおいて、前記数式モデルの学習項を実測値を用いて更新する学習方法であって、前記数式モデルを構成する上流側関数及び下流側関数それぞれの学習項を前記実測値を用いて計算する第１のステップと、前記第１のステップでの前記下流側関数の学習項の計算において前記下流側関数に入力される前記実測値である第１の実測値が異常であるか否かを判定する第２のステップと、前記第１の実測値が異常であると判定された場合に、前記上流側関数からの出力を前記下流側関数に入力して前記下流側関数から出力される実績計算値を計算する第３のステップと、前記下流側関数からの出力に対応する前記実測値である第２の実測値に対する前記実績計算値の誤差を、前記上流側関数の学習項及び前記下流側関数の学習項に分配する第４のステップと、を備える。

この発明に係る設定計算システムの学習装置及び学習方法においては、数式モデルの学習に必要な実績値の一部が得られない場合であっても、得られた分の実績値を用いた学習を実施して数式モデルを構成する各関数の学習項を適切に更新することが可能であって、数式モデルの精度の低下を抑制することができるという効果を奏する。

この発明の実施の形態１に係る設定計算システムの全体構成を説明する図である。 この発明の実施の形態１に係る設定計算システムの学習装置の動作を説明するフロー図である。 この発明の実施の形態１に係る設定計算システムが備える学習装置を中心とする詳細な構成を説明する図である。

この発明を添付の図面に従い説明する。各図を通じて同符号は同一部分又は相当部分を示しており、その重複説明は適宜に簡略化又は省略する。

実施の形態１．
図１から図３は、この発明の実施の形態１に係るもので、図１は設定計算システムの全体構成を説明する図、図２は設定計算システムの学習装置の動作を説明するフロー図、図３は設定計算システムが備える学習装置を中心とする詳細な構成を説明する図である。

図１に示すのは、例えば圧延プラントのプロセスライン等を構成する機械設備１の設定値を計算する設定計算システム２の全体構成である。この設定計算システム２は、設定計算装置３、実測値収集装置４及び学習装置５を備えている。

設定計算装置３には、機械設備１が動作することにより生じる物理現象を数式によりモデル化した数式モデルが予め登録されている。設定計算装置３は、この数式モデルを用いて機械設備１が動作した結果をシミュレートすることにより、機械設備１の動作した結果が目標値により近くなるように機械設備１の設定値を計算する。設定計算装置３により計算された設定値は、機械設備１へと出力される。そして、機械設備１は、設定計算システム２より計算された設定値に従って動作する。

実測値収集装置４は、機械設備１や機械設備１が動作する環境中の物理量のうち、学習装置５における数式モデルの学習に必要な、予め定められた種類の物理量の実測値を収集するものである。機械設備１や機械設備１が設置された環境中には、前記物理量を計測するための計測器等が予め設置されている。そして、実測値収集装置４は計測器等により計測された前記物理量の実測値を収集する。

学習装置５は、実測値収集装置４により収集された実測値に基づいて、設定計算装置３で用いられる数式モデルの学習を実施するものである。学習装置５は、数式モデル学習計算部６、実測値判定部７及び補完学習計算部８を備えている。

数式モデル学習計算部６は、設定計算装置３で用いられるものと同じ数式モデルを用いて実績計算値を計算する。ここで、実績計算値とは、実測値収集装置４により収集された実測値を入力とした場合の数式モデルからの出力である。そして、数式モデル学習計算部６は数式モデルから計算した実績計算値と、実測値収集装置４により収集された実測値から直接に求めた実績値とを比較し、これらの値の違いが小さくなるように数式モデルの学習項を計算する。

実測値判定部７は、実測値収集装置４により収集された実測値が正常であるか異常であるかを判定するものである。ここで、実測値が異常である状態とは、実測値の値が正常である範囲（この範囲は計測対象毎に予め定められる）から逸脱した状態に加え、実測値そのものが存在しない欠測の状態も含まれる。

実測値判定部７により実測値が異常であると判定された場合、学習装置５は、この異常であると判定された実測値に相当する実績計算値が存在するときには、当該実測値に代えてこの実績計算値を用いて学習項の計算を進める。

ここで、「実測値に相当する実績計算値」について、さらに説明する。まず、前にも述べたように、数式モデルで再現しようとする物理現象が複雑なものである場合、より単純な関数を複数組み合わせることにより当該物理現象を再現する数式モデルを構成することがある。このような場合には、ある関数（以下「上流側関数」という）からの出力が、他の関数（以下「下流側関数」という）の入力となって数式モデルの計算が進められる。

このような関係にある上流側関数と下流側関数が存在する場合、下流側関数における学習項の更新は、通常であれば、実測値収集装置４により収集された実測値を下流側関数に入力したときに下流側関数から出力される実績計算値を用いて行う。しかし、下流側関数に入力されるべき実測値が異常であった場合、下流側関数に実測値を入力することができないため、下流側関数の学習を行うことができなくなってしまう。

そこで、上流側関数から出力された実績計算値を実測値の代わりに下流側関数に入力することで、下流側関数における学習を進める。すなわち、上でいう「実測値に相当する実績計算値」とは、数式モデルにおいて下流側関数の入力として用いられる上流側関数の実績計算値のことである。

このように、上流側関数から出力された実績計算値を実測値の代わりに下流側関数に入力することで下流側関数における学習を進めた場合、本来であれば（すなわち、下流側関数に入力すべき正常な実測値が得られていたのであれば）、上流側関数の学習項で吸収すべきである誤差についても、下流側の学習項で吸収されることになる。そうすると、その後に下流側関数の入力に用いる実測値として正しいものが得られるようになった場合に、上流側関数と下流側関数のそれぞれでの学習を再開したときに、かえって上流側関数及び下流側関数の個々の学習項での学習精度が低下してしまうという事態に落ち入ってしまう。

そこで、この発明に係る学習装置５には、実測値に代えて上流側関数から出力された実績計算値を入力として用いて計算された下流側関数の出力と、この出力に対応する実績値との誤差を、所定の手続きで求めた分配比でもって上流側関数及び下流側関数の双方の学習項に分配する補完学習計算部８が備えられている。

この補完学習計算部８は、下流側関数に入力されるべき実測値が異常であると実測値判定部７により判定された場合に、下流側関数の出力と、この出力に対応する実績値との誤差をまず計算する。そして、この誤差を、所定の手続きで求めた分配比でもって上流側関数及び下流側関数の双方の学習項に分配する。

この際の誤差の分配比を求める手続きについて説明する。まず、数式モデルの学習が進行するほど数式モデルの出力と実績値との誤差は小さくなる。したがって、数式モデルの学習が十分に進行した状態においては、学習項が更新された際の変化は小さくなる。そして、このように学習項が安定した状態においては、各関数の学習項の相対的な大きさを、それぞれの関数の大きさを目安として評価することができる。ここで、関数の大きさとは、関数への入力を基準とする当該関数からの出力の大きさのことである。

そこで、補完学習計算部８は、上流側関数及び下流側関数のそれぞれについて、関数への入力を基準とする関数からの出力の大きさを求める。そして、こうして求めた上流側関数の大きさと下流側関数の大きさとの比を、前記分配比とする。ここで、各関数の大きさを求める際に関数に入力する値には、原則として実測値収集装置４により収集された実測値を用いる。ただし、入力しようとする実測値が異常であって利用できない場合には、実績計算値等の他の値で代用してもよい。

このようにして求めた分配比でもって、補完学習計算部８は、前記誤差を上流側関数及び下流側関数の双方の学習項に分配する。そして、数式モデル学習計算部６は、補完学習計算部８により分配された誤差に基づいて、上流側関数及び下流側関数のそれぞれの学習項を更新する。

次に、図２を参照しながら、設定計算装置３及び学習装置５についてさらに詳しく説明する。なお、ここでは、説明上の便宜のため、数式モデルは上流側関数と下流側関数の２つから構成されているとし、図２に示すように、上流側関数はさらにモデル式１ａ及びモデル式１ｂから構成され、下流側関数はさらにモデル式２ａ及びモデル式２ｂから構成されているとする。

設定計算装置３は、機械設備１の動作した結果を表す数式モデルの出力が目標値により近くなるように機械設備１の設定値を計算する。この数式モデルの出力の計算について順を追って説明する。まず、数式モデルの上流側関数について、モデル式１ａの関数をｆ、入力する物理量をＶ^０、機械設備１の設定値をＸ^１ _ｉ（ｉ＝１，２，…）、その他の条件入力をａ^１ _ｊ（ｊ＝１，２，…）とすると、モデル式１ａからの途中結果出力Ｙ^１は次の（数１）式で表される。

この途中結果出力Ｙ^１に対して次の（数２）式で表される学習項による補正を施した結果であるＹ^１ _Ｚを求める。そして、求めたＹ^１ _Ｚをモデル式１ｂの入力として、次の（数３）式を計算することで、上流側関数からの出力であるＶ^１が得られる。ここで、（数２）式において、Ｈは誤差補正関数、Ｚ^１は学習項の係数であり、（数３）式において、ｇはモデル式１ｂの関数、Ｗ^１ _ｌ（ｌ＝１，２，…）はその他の変数入力、ｂ^１ _ｋ（ｋ＝１，２，…）はその他の条件入力である。

こうして上流側関数から出力されたＶ^１を下流側関数へと入力して数式モデルの計算が進められる。数式モデルの下流側関数について、モデル式２ａの関数をｆ、機械設備１の設定値をＸ^２ _ｉ（ｉ＝１，２，…）、その他の条件入力をａ^２ _ｊ（ｊ＝１，２，…）とすると、モデル式２ａからの途中結果出力Ｙ^２は次の（数４）式で表される。

そして、この途中結果出力Ｙ^２に対して次の（数５）式で表される学習項による補正を施した結果のＹ^２ _Ｚをモデル式２ｂの入力とする次の（数６）式を計算することで、下流側関数からの出力であるＶ^２が得られる。このＶ^２が数式モデルからの最終結果出力である。ここで、（数５）式において、Ｈは誤差補正関数、Ｚ^２は学習項の係数であり、（数６）式において、ｇはモデル式２ｂの関数、Ｗ^２ _ｌ（ｌ＝１，２，…）はその他の変数入力、ｂ^２ _ｋ（ｋ＝１，２，…）はその他の条件入力である。

設定計算装置３は、こうして得られた最終結果出力Ｖ^２を目標値であるＶ^ＡＩＭと等しくなるようなＸ^１ _ｉ及びＸ^２ _ｉを求めることで、機械設備１の設定値を決定する。すなわち、次の（数７）式のように置いた上で、（数１）〜（数７）式を満たすようなＸ^１ _ｉ及びＸ^２ _ｉを求める。

学習装置５が備える数式モデル学習計算部６は、実績計算値計算部６ａと学習項計算部６ｂとから構成されている。実績計算値計算部６ａは、設定計算装置３で用いられるものと同じ数式モデルを用いて実績計算値を計算する。学習項計算部６ｂは、実績計算値計算部６ａにより計算した実績計算値と、実測値収集装置４により収集された実測値による実績値とを比較し、これらの値の違いが小さくなるように数式モデルの学習項を計算する。

この数式モデル学習計算部６における学習項の計算に関し、まず、実績計算値計算部６ａにおける実績計算値の計算について説明する。この実績計算値の計算は、原則として上流側関数及び下流側関数で同じであるため上流側関数及び下流側関数をそれぞれ表す添字である「１」及び「２」を省略する。モデル式ａの関数をｆ、入力する物理量の実測値をＶ^ＡＣＴ、機械設備１の設定値の実際の値をＸ^ＡＣＴ _ｉ（ｉ＝１，２，…）、その他の条件入力をａ_ｊ（ｊ＝１，２，…）とすると、モデル式ａからの途中結果出力（実績計算値）Ｙ^ＡＣＡＬは次の（数８）式で表される。

この途中結果出力Ｙ^ＡＣＡＬに対して次の（数９）式で表される学習項による補正を施した結果であるＹ^ＡＣＡＬ _Ｚを求める。そして、求めたＹ^ＡＣＡＬ _Ｚをモデル式ｂの入力として、次の（数１０）式を計算することで実績計算値Ｖ^ＡＣＡＬが得られる。ここで、（数９）式において、Ｈは誤差補正関数、Ｚは学習項の係数であり、（数１０）式において、ｇはモデル式ｂの関数、Ｗ_ｌ（ｌ＝１，２，…）はその他の変数入力、ｂ_ｋ（ｋ＝１，２，…）はその他の条件入力である。

次に、学習項計算部６ｂにおける学習項の計算について説明する。この学習項の計算も、実績計算値の場合と同様、原則として上流側関数及び下流側関数で同じである。ここで説明する例においては、学習項はモデル式ａからの途中結果出力に対して施される。したがって、学習のための実績計算値と実績値との比較は、モデル式ａからの途中結果出力において行われる。

このため、まず、実測値Ｖ^ＡＣＴに基づいて、モデル式ａからの途中結果出力に対応する実績値Ｙ^ＡＣＴを次の（数１１）式により計算する。この（数１１）式において、ｇ^−１はモデル式ｂの逆関数、Ｗ^ＡＣＴ _ｌ（ｌ＝１，２，…）はその他の変数入力の実測値、ｂ_ｋ（ｋ＝１，２，…）はその他の条件入力である。

こうして求めた実績値Ｙ^ＡＣＴと（数８）式により求めたＹ^ＡＣＡＬとから、誤差Ｚ^ＣＵＲを次の（数１２）式により計算する。この（数１２）式において、ｈは誤差計算関数である。

なお、この誤差計算関数ｈの具体的な形については、例えば、Ｙ^ＡＣＴとＹ^ＡＣＡＬとの差をとるものとしてもよいし（すなわち、Ｚ^ＣＵＲ＝Ｙ^ＡＣＴ−Ｙ^ＡＣＡＬ）、Ｙ^ＡＣＴとＹ^ＡＣＡＬとの比をとるものとしてもよい（すなわち、Ｚ^ＣＵＲ＝Ｙ^ＡＣＴ／Ｙ^ＡＣＡＬ）。そして、この誤差計算関数ｈの具体的な形に応じて（数２）、（数５）、（数９）式の誤差補正関数Ｈの具体的な形も変わってくる。すなわち、誤差計算関数ｈが入力変数の差をとるものであった場合、誤差補正関数Ｈは入力変数の和をとるものとなり、誤差計算関数ｈが入力変数の比をとるものであった場合、誤差補正関数Ｈは入力変数の積をとるものとなる。

そして、次の（数１３）式により、この誤差を平滑化した上で学習項へと反映して新しい学習項Ｚ^ＮＥＷを計算する。この（数１３）式において、Ｚ^ＮＥＷは次回の設定計算装置３での設定計算で使用する学習項、Ｚ^ＯＬＤは前回の設定計算装置３での設定計算で使用した学習項、βは平滑化係数である。

以上が、学習項の計算に必要な実測値を正常に得ることができた場合における学習項の計算方法である。一方、前述したように、下流側関数の学習項の計算において下流側関数に入力される実測値が異常であった場合には、上流側関数からの出力された実績計算値を下流側関数に入力して計算を進めることで、下流側関数での学習に必要な実績計算値を得る。以下においては、この下流側関数の学習項の計算において下流側関数に入力される実測値が異常であった場合における下流側関数での学習に必要な実績計算値の計算について説明する。

この場合、下流側関数のモデル式２ａに入力されるのは、上流側関数において（数１０）式を用いて計算されたＶ^ＡＣＡＬである。したがって、下流側関数のモデル式２ａの関数をｆ、機械設備１の設定値の実測値をＸ^２ＡＣＴ _ｉ（ｉ＝１，２，…）、その他の条件入力をａ^２ _ｊ（ｊ＝１，２，…）とすると、モデル式２ａからの途中結果出力Ｙ^{２ＡＣＡＬ}は次の（数１４）式で表される。この（数１４）式において、Ｖ^{１ＡＣＡＬ}は上流側関数において（数１０）式を用いて計算された実績計算値である。

そして、こうして計算したＹ^{２ＡＣＡＬ}と、（数１１）式において実測値Ｖ^ＡＣＴ＝Ｖ^２ＡＣＴを代入して得られた実績値Ｙ^２ＡＣＴとから、学習項の計算を行う。ただし、ここで、前述したようにＹ^{２ＡＣＡＬ}には上流側関数と下流側関数の双方の誤差が含まれているため、補完学習計算部８により、誤差（Ｙ^ＡＣＴ−Ｙ^{２ＡＣＡＬ}）を上流側関数及び下流側関数の双方の学習項に分配する。

この補完学習計算部８における誤差の分配比の計算方法は、（数１２）式における誤差計算関数ｈの形によって変わってくる。具体的には、誤差計算関数ｈが入力変数の差をとるものであった場合、補完学習計算部８における誤差の分配は、次の（数１５）式及び（数１６）式に基づく比例配分により行われる。

また、誤差計算関数ｈが入力変数の比をとるものであった場合、補完学習計算部８における誤差の分配は、次の（数１７）式及び（数１８）式に基づく比例配分により行われる。

なお、これらの（数１５）〜（数１８）式において、Ｚ^１ＣＵＲは上流側関数の学習項へと分配される誤差、Ｚ^２ＣＵＲは上流側関数の学習項へと分配される誤差、ｆはモデル式ａの関数である。

こうして上流側関数及び下流側関数の各学習項へと誤差を比例配分した後は、上流側関数と下流側関数のそれぞれの学習項について、（数１３）式によりそれぞれに分配された誤差を平滑化した上で学習項へと反映される。更新された新たな学習項は、次の設定タイミングにおける設定計算装置３での設定値計算に使用される。

このように構成された学習装置５における動作の流れを、図３を参照しながら今一度説明する。まず、ステップＳ１において、実測値収集装置４が実測値を収集する。次に、ステップＳ２へと進み、実測値判定部７は実測値収集装置４が収集した実測値のうち、Ｖ^２ＡＣＴが異常であるか否かを確認する。Ｖ^２ＡＣＴが異常でなければステップＳ３へと進む。このステップＳ３においては、実測値判定部７は実測値収集装置４が収集した実測値のうち、Ｖ^１ＡＣＴが異常であるか否かを確認する。Ｖ^１ＡＣＴが異常でなければステップＳ４へと進む。

このステップＳ４においては、実績計算値計算部６ａは、（数８）式を用いて上流側関数の実績計算値Ｙ^{１ＡＣＡＬ}を計算する。続くステップＳ５において、学習項計算部６ｂは、（数１１）式を用いて上流側関数の実績値Ｙ^１ＡＣＴを計算する。次にステップＳ６へと進み、学習項計算部６ｂは、（数１２）式を用いて上流側関数の誤差Ｚ^１ＣＵＲを計算する。

ステップＳ６の後はステップＳ７へと進む。このステップＳ７においては、実績計算値計算部６ａは、（数８）式のＶ^ＡＣＴに実測値Ｖ^１ＡＣＴを代入して下流側関数の実績計算値Ｙ^{２ＡＣＡＬ}を計算する。続くステップＳ８において、学習項計算部６ｂは、（数１１）式を用いて下流側関数の実績値Ｙ^２ＡＣＴを計算する。次にステップＳ９へと進み、学習項計算部６ｂは、（数１２）式を用いて下流側関数の誤差Ｚ^２ＣＵＲを計算する。

ステップＳ９の後はステップＳ１０へと進む。このステップＳ１０においては、学習項計算部６ｂは、（数１３）式のＺ^ＣＵＲにＺ^１ＣＵＲ及びＺ^２ＣＵＲをそれぞれ代入して、上流側関数の学習項Ｚ^１ＮＥＷ及び下流側関数の学習項Ｚ^２ＮＥＷを計算する。そして、ステップＳ１１へと進み、計算した学習項Ｚ^１ＮＥＷ及びＺ^２ＮＥＷで設定計算装置３の数式モデルの学習項を更新し、一連の学習項更新処理は終了する。

一方、ステップＳ３において、Ｖ^１ＡＣＴが異常であった場合にはステップＳ２０へと進む。このステップＳ２０においては、実績計算値計算部６ａは、（数８）式を用いて上流側関数の実績計算値Ｙ^{１ＡＣＡＬ}を計算する。続くステップＳ２１において、実績計算値計算部６ａは、（数９）式及び（数１０）式を用いて上流側関数の実績計算値Ｖ^{１ＡＣＡＬ}を計算する。

ステップＳ２１の後はステップＳ２２へと進む。このステップＳ２２においては、実績計算値計算部６ａは、（数１４）式によりＶ^{１ＡＣＡＬ}を使用した下流側関数の実績計算値Ｙ^{２ＡＣＡＬ}を計算する。続くステップＳ２３において、学習項計算部６ｂは、（数１１）式を用いて下流側関数の実績値Ｙ^２ＡＣＴを計算する。

そして、ステップＳ２４へと進み、補完学習計算部８は、（数１５）式及び（数１６）式、又は、（数１７）式及び（数１８）を用いて、Ｚ^１ＣＵＲ及びＺ^２ＣＵＲを計算する。ステップＳ２４の後は、前述したステップＳ１０へと移行する。

また、ステップＳ２において、Ｖ^２ＡＣＴが異常であった場合にはステップＳ３０へと進む。このステップＳ３０においては、実測値判定部７は実測値収集装置４が収集した実測値のうち、Ｖ^１ＡＣＴが異常であるか否かを確認する。Ｖ^１ＡＣＴも異常であった場合には、上流側関数及び下流側関数の両方ともにおいて学習項の更新は行わない。

一方、ステップＳ３０においてＶ^１ＡＣＴが異常でない場合はステップＳ３１へと進む。このステップＳ３１においては、実績計算値計算部６ａは、（数８）式を用いて上流側関数の実績計算値Ｙ^{１ＡＣＡＬ}を計算する。続くステップＳ３２において、学習項計算部６ｂは、（数１１）式を用いて上流側関数の実績値Ｙ^１ＡＣＴを計算する。次にステップＳ３３へと進み、学習項計算部６ｂは、（数１２）式を用いて上流側関数の誤差Ｚ^１ＣＵＲを計算する。

ステップＳ３３の後はステップＳ３４へと進む。このステップＳ３４においては、学習項計算部６ｂは、（数１３）式を用いて上流側関数の学習項Ｚ^１ＮＥＷを計算する。そして、ステップＳ３５へと進み、計算した学習項Ｚ^１ＮＥＷで設定計算装置３の数式モデルの学習項を更新し、一連の学習項更新処理は終了する。

以上のように構成された設定計算システムの学習装置は、数式モデルを構成する上流側関数及び下流側関数それぞれの学習項を実測値を用いて計算する学習項計算部と、学習項計算部での下流側関数の学習項の計算において下流側関数に入力される第１の実測値が異常であるか否かを判定する実測値判定部と、第１の実測値が異常であると判定された場合に、上流側関数からの出力を下流側関数に入力して下流側関数から出力される実績計算値を計算する実績計算値計算部と、下流側関数からの出力に対応する第２の実測値に対する実績計算値の誤差を、上流側関数の学習項及び下流側関数の学習項に分配する補完学習計算部と、を備えている。

したがって、学習のために下流側関数に入力する実測値が得られなかった場合でも、上流側関数から出力された実績計算値を実測値の代わりに下流側関数に入力することで下流側関数における学習を進めるとともに、蓄積される誤差を上流側関数の学習項へと配分して、上流側関数と下流側関数の双方における適切な学習を実現する。

すなわち、数式モデルの学習に必要な実績値の一部が得られない場合であっても、得られた分の実績値を用いた学習を実施して数式モデルを構成する各関数の学習項を適切に更新することが可能であって、数式モデルの精度の低下を抑制することができる。そして、このため、機械設備の設定値の計算精度向上に貢献し得る。

なお、以上のように構成された設定計算システムの学習装置は、例えば、数式モデル学習計算部、実績計算値計算部、学習項計算部、実測値判定部及び補完学習計算部の各部の果たす機能を実現するための情報処理を、中央処理装置や記憶装置等を有するハードウェア資源に実行させることで構築することも可能である。

この発明は、機械設備の設定値を数式モデルを用いて計算する設定計算システムにおいて、数式モデルの学習項を実測値を用いて更新する学習装置及び学習方法に利用できる。

１ 機械設備
２ 設定計算システム
３ 設定計算装置
４ 実測値収集装置
５ 学習装置
６ 数式モデル学習計算部
６ａ 実績計算値計算部
６ｂ 学習項計算部
７ 実測値判定部
８ 補完学習計算部

Claims (5)

1. 機械設備の設定値を数式モデルを用いて計算する設定計算システムにおいて、前記数式モデルの学習項を実測値を用いて更新する学習装置であって、
   前記数式モデルを構成する上流側関数及び下流側関数それぞれの学習項を前記実測値を用いて計算する学習項計算部と、
   前記学習項計算部での前記下流側関数の学習項の計算において前記下流側関数に入力される前記実測値である第１の実測値が異常であるか否かを判定する実測値判定部と、
   前記第１の実測値が異常であると判定された場合に、前記上流側関数からの出力を前記下流側関数に入力して前記下流側関数から出力される実績計算値を計算する実績計算値計算部と、
   前記下流側関数からの出力に対応する前記実測値である第２の実測値に対する前記実績計算値の誤差を、前記上流側関数の学習項及び前記下流側関数の学習項に分配する補完学習計算部と、を備えたことを特徴とする設定計算システムの学習装置。
2. 前記補完学習部は、前記上流側関数への入力を基準とした前記上流側関数からの出力の大きさと前記下流側関数への入力を基準とした前記下流側関数からの出力の大きさとの比に基づいて、前記誤差を前記上流側関数の学習項及び前記下流側関数の学習項に分配することを特徴とする請求項１に記載の設定計算システムの学習装置。
3. 前記補完学習部は、
   前記誤差を、前記第２の実測値と前記実績計算値との差により求めるとともに、
   求めた前記誤差を、前記上流側関数の学習項及び前記下流側関数の学習項に、前記上流側関数への入力と前記上流側関数からの出力との差の絶対値と、前記下流側関数への入力と前記下流側関数からの出力との差の絶対値とに基づき比例配分することを特徴とする請求項２に記載の設定計算システムの学習装置。
4. 前記補完学習部は、
   前記誤差を、前記第２の実測値と前記実績計算値との比により求めるとともに、
   求めた前記誤差を、前記上流側関数の学習項及び前記下流側関数の学習項に、前記上流側関数への入力と前記上流側関数からの出力との比の絶対値と、前記下流側関数への入力と前記下流側関数からの出力との比の絶対値とに基づき比例配分することを特徴とする請求項２に記載の設定計算システムの学習装置。
5. 機械設備の設定値を数式モデルを用いて計算する設定計算システムにおいて、前記数式モデルの学習項を実測値を用いて更新する学習方法であって、
   前記数式モデルを構成する上流側関数及び下流側関数それぞれの学習項を前記実測値を用いて計算する第１のステップと、
   前記第１のステップでの前記下流側関数の学習項の計算において前記下流側関数に入力される前記実測値である第１の実測値が異常であるか否かを判定する第２のステップと、
   前記第１の実測値が異常であると判定された場合に、前記上流側関数からの出力を前記下流側関数に入力して前記下流側関数から出力される実績計算値を計算する第３のステップと、
   前記下流側関数からの出力に対応する前記実測値である第２の実測値に対する前記実績計算値の誤差を、前記上流側関数の学習項及び前記下流側関数の学習項に分配する第４のステップと、を備えたことを特徴とする設定計算システムの学習方法。

Images