WO2024005138A1

WO2024005138A1 - 制御パラメータの生成方法、プログラム、記録媒体、および、制御パラメータの生成装置

Info

Publication number: WO2024005138A1
Application number: PCT/JP2023/024163
Authority: WO
Inventors: 俊策利弘; 太一佐藤
Original assignee: パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority date: 2022-07-01
Filing date: 2023-06-29
Publication date: 2024-01-04

Abstract

生産装置に用いる制御パラメータの生成方法であって、駆動対象物の位置を測定するセンサから、位置を表す測定データを取得し、測定データに基づいて、到達した時刻後の駆動対象物の振動を表す評価指標データを生成する。評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、評価指標データに基づいて、評価指標データと制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、制御パラメータを更新し、評価指標データが示す振動が所定の閾値を超えた場合、制御パラメータの更新を中断する。

Description

制御パラメータの生成方法、プログラム、記録媒体、および、制御パラメータの生成装置

　本開示は、制御パラメータの生成方法に関し、特に、生産装置に用いられる制御パラメータの生成方法に関する。

　従来、装置を制御するためのパラメータすなわち制御パラメータの生成方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

国際公開第２０１８／１５１２１５号

　従来、適正な制御パラメータの生成が望まれている。

　そこで、本開示は、適正な制御パラメータを生成することができる制御パラメータの生成方法等を提供することを目的とする。

　本開示の一態様に係る制御パラメータの生成方法は、制御パラメータの生成装置が生成し、センサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する、制御パラメータを生成する。前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する制御回路と、前記制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる前記制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備える。前記センサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記位置を表す測定データを出力する。前記制御パラメータの生成方法は、以下の方法を有する。前記センサから出力される前記位置を表す測定データを取得する。前記測定データに基づいて、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを生成する。前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する。更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力し、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する。

　本開示の他の一態様に係るプログラムは、上記制御パラメータの生成方法を、前記生産装置に接続された情報処理装置のコンピュータに実行させるためのプログラムである。

　本開示の他の一態様に係る記録媒体は、上記制御パラメータの生成方法を、前記生産装置に接続された情報処理装置のコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体である。

　本開示の他の一態様に係る制御パラメータの生成装置は、センサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する制御パラメータを生成する、制御パラメータの生成装置である。前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する第１の制御回路と、前記第１の制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備える。前記センサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記位置を表す測定データを出力する。前記制御パラメータの生成装置は、入力部と、第２の制御回路と、出力部と、を備える。前記入力部は、前記センサから、前記位置を表す測定データを取得する。前記第２の制御回路は、前記測定データに基づいて、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを生成し、前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する。前記出力部は、更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力する。前記第２の制御回路は、さらに、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する。

　本開示の他の一態様に係る制御パラメータの生成方法は、制御パラメータの生成装置が生成し、処理装置付きセンサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する、制御パラメータを生成する。前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する制御回路と、前記制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備える。前記処理装置付きセンサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを出力する。前記制御パラメータの生成方法は、以下の方法を有する。、前記処理装置付きセンサから出力される前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを取得する。前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する。更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力する。前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する。

　本開示の他の一態様に係る制御パラメータの生成装置は、処理装置付きセンサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する制御パラメータを生成する、制御パラメータの生成装置である。前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する第１の制御回路と、前記第１の制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備える。前記処理装置付きセンサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを出力する。前記制御パラメータの生成装置は、入力部と、第２の制御回路と、出力部と、を備える。前記入力部は、前記処理装置付きセンサから出力される前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを取得する。前記第２の制御回路は、前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する。前記出力部は、更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力する。前記第２の制御回路は、さらに、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する。

　本開示の上記一態様に係る制御パラメータの生成方法、プログラム、記録媒体、および、制御パラメータの生成装置によれば、適正な制御パラメータを生成することができる。

図１は、実施の形態１に係る制御パラメータ生成システムの概要を示す模式図である。図２は、実施の形態１に係る制御パラメータ生成システムの構成を示すブロック図である。図３は、実施の形態１に係る制御パラメータの一例を示す模式図である。図４は、目標位置に対する駆動対象物の位置偏差の推移の一例を示す模式図である。図５は、実施の形態１に係る測定データの一例を示すデータ構成図である。図６は、実施の形態１に係る機械学習モデルが、評価指標データと制御パラメータとの関係を学習した結果に基づいて制御パラメータを出力する様子を示す模式図である。図７は、実施の形態１に係る画像生成部が生成する画像の一例を示す図である。図８は、実施の形態１に係る画像生成部が生成する画像の一例を示す図である。図９は、実施の形態１に係る第１の制御パラメータ調整処理のシーケンス図である。図１０は、実施の形態１に係る第１の制御パラメータ調整処理のフローチャートである。図１１は、実施の形態２に係る制御パラメータ生成システムの概要を示す模式図である。図１２は、実施の形態２に係る制御パラメータ生成システムの構成を示すブロック図である。図１３は、実施の形態２に係る第２の制御パラメータ調整処理のシーケンス図である。図１４は、実施の形態２に係る第２の制御パラメータ調整処理のフローチャートである。図１５は、実施の形態３に係る制御パラメータ生成システムの概要を示す模式図である。図１６は、実施の形態３に係る制御パラメータ生成システムの構成を示すブロック図である。図１７は、実施の形態３に係る調整履歴のデータ構成の一例を示すデータ構成図である。図１８は、実施の形態３に係る表示装置が表示する画像の一例を示す図である。図１９は、実施の形態３に係る表示装置が表示する調整再開時点指定画像の一例を示す図である。図２０は、実施の形態３に係る第３の制御パラメータ調整処理のフローチャートである。図２１は、実施の形態４に係る制御パラメータ生成システムの概要を示す模式図である。図２２は、実施の形態４に係る制御パラメータ生成システムの構成を示すブロック図である。図２３は、実施の形態４に係る第４の制御パラメータ調整処理のフローチャートである。図２４は、変形例に係る生成装置の構成を示すブロック図である。図２５は、変形例に係る制御パラメータ生成システムの構成を示すブロック図である。図２６は、生産装置の振動波形を示す図である。

　（本開示の一態様を得るに至った経緯）
　従来、駆動対象物を駆動するサーボモータを備える生産装置に用いる制御パラメータの調整は、人手によっている。しかしながら、このような生産装置に用いる制御パラメータは、８０個に及ぶこともあり、実際に調整する必要があるパラメータは、３０～６０個に及ぶこともある。また、対象とする生産装置に実装する駆動対象物、用途等に応じて、調整対象とするパラメータが異なる。

　このような事情から、従来、制御パラメータの調整は、熟練技術者が個別に対応している。しかし、それでも、制御パラメータの調整に数日オーダの期間が必要になることがある。

　このような制御パラメータの調整は、振動による異音の発生の抑制、または、一旦動作を止め次の動作に入る際に前の動作の振動が次の動作に与える悪影響の抑制等のために必要である。

　例えば、特許文献１では、機械学習モデルを用いてこのような制御パラメータを調整することが提案されている。しかし、熟練技術者は、異音を聴覚で確認し、振動を視覚、触覚で確認する等、人間の五感を含めて制御パラメータを調整している。そのため、どのようなデータを機械学習モデルに入力すれば効果的に制御パラメータを調整することができるかについては、別途検討が必要である。

　このような背景の中、発明者らは、どのようなデータを機械学習モデルに入力すれば、効果的に制御パラメータを調整することができるかについて、鋭意、検討、実験を重ねた。その結果、発明者らは、駆動対象物が所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の駆動対象物の振動を表す評価指標データと制御パラメータとの間に相関関係があることを見出した。そして、発明者らは、上記評価指標データを機械学習モデルに入力すれば効果的に制御パラメータを調整できるとの知見を得た。

　発明者らは、この知見を基に、更に、検討実験を重ね、熟練技術者によることなく、また、比較的短時間で、適正な制御パラメータを生成することができる制御パラメータの生成方法に想到した。

　しかしながら、発明者らは、この制御パラメータの生成方法を用いて制御パラメータの調整を行った後であっても、再度制御パラメータの調整をやり直したい場合があることに気が付いた。すなわち、発明者らは、この制御パラメータの生成方法を用いて制御パラメータの調整を行った後であっても、振動による異音の発生等が依然として発生する場合があることに気が付いた。このような場合には、もう一度最初からこの制御パラメータの生成方法を用いて制御パラメータの調整をやり直す必要があった。そして、もう一度やり直すことで、振動による異音の発生等が抑制されることを確認した。

　発明者らは、このような現象が発生する原因を調査したところ、以下の知見を得た。

　すなわち、機械学習モデルを用いて制御パラメータを調整する場合、調整対象とする生産装置等を常時人が監視していないことがある。このため、制御パラメータを調整している期間、調整対象とする生産装置等の周辺を人が歩く、調整対象とする生産装置等が設置される工場等の周辺の道路を大型トラック等が走行する、あるいは、調整対象とする生産装置等が設置される部屋等の出入口のドアが開け閉めされる等による、調整対象とする生産装置等の振動が、制御パラメータの調整に悪影響を及ぼしている場合があることが判明した。

　図２６は、発明者らが上記知見を得るに至る基となった実測データの一例であって、制御パラメータを調整している期間において、生産装置が設置される工場の周辺の道路を大型トラックが走行する場合における、レーザ変位計により測定された生産装置の変位の実測データと、走行しない場合における、レーザ変位計により測定された生産装置の変位の実測データとを示す、生産装置の振動波形である。

　図２６において、横軸は経過時間であって、縦軸は生産装置の変位の振幅である。

　図２６に示すように、発明者らは、周辺の道路を大型トラックが走行しない場合には生産装置の振幅が閾値の範囲内に十分に収まっている期間であっても、周辺の道路を大型トラックが走行している場合には生産装置の振動が閾値の範囲内に収まっていないという事実に気がついた。そして、発明者らは、制御パラメータを調整している期間において、周辺の道路を大型トラックが走行することに起因して生産装置の振動が閾値の範囲内に収まらないという上記現象が起こった場合には、制御パラメータの調整を行った後であっても、振動による異音の発生等が依然として発生してしまうことがあるという事実に気が付いた。

　発明者らは、さらなる実測データの取得および解析を行い、生産装置の周辺を人が歩くことに起因して生産装置の振動が閾値の範囲内に収まらないという現象、生産装置が設置されている部屋の出入口のドアが開け閉めされることに起因して生産装置の振動が閾値の範囲内に収まらない現象が起こることを確認した。そして、制御パラメータを調整している期間において、このような現象が起こった場合にも、制御パラメータの調整を行った後であっても、振動による異音の発生等が依然として発生してしまうことがあるという事実を突き止めた。

　そこで、発明者らは、この新たに得られた知見を基に、更に、検討実験を重ね、下記本開示に係る制御パラメータの生成方法、プログラム、記録媒体、および、制御パラメータの生成装置に想到した。

　本開示の一態様に係る制御パラメータの生成方法は、制御パラメータの生成装置が生成し、センサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する、制御パラメータを生成する。前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する制御回路と、前記制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる前記制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備える。前記センサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記位置を表す測定データを出力する。前記制御パラメータの生成方法は、以下の方法を有する。前記センサから出力される前記位置を表す測定データを取得する。前記測定データに基づいて、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを生成する。前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する。更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力する。前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する。

　上記制御パラメータの生成方法によると、許容位置に到達した時刻後の振動を示す評価指標データに基づき制御パラメータを更新することで、熟練技術者によることなく、また、比較的短時間で、適正な制御パラメータを生成することができる。

　さらには、上記制御パラメータの生成方法によると、評価指標データが示す振動が所定の閾値を超えた場合に、制御パラメータの更新が中断されるため、制御パラメータを調整している期間における、調整対象とする生産装置等の振動が、制御パラメータの調整に悪影響を及ぼしてしまうことを抑制することができる。

　このため、上記制御パラメータの生成方法によると、制御パラメータの調整をやり直す必要が生じる頻度を抑制することができる。

　また、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、さらに、前記制御パラメータの更新を中断する旨のメッセージを表示装置に出力するとしてもよい。

　これにより、評価指標データが示す振動が所定の閾値を超えた場合に、パラメータの更新を中断する旨のメッセージを表示装置に表示させることができる。

　また、前記制御パラメータの更新を中断した後において、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値以下になった場合、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値以下になった時刻以降に取得した前記測定データに基づいて生成した前記評価指標データに基づいて、中断していた前記制御パラメータの更新を再開するとしてもよい。

　これにより、評価指標データが示す振動が再び所定の閾値以下になった場合に、中断していた制御パラメータの更新を再開することができる。

　また、前記生産装置は、実装装置、加工装置、または、工作装置のいずれか１つを含むとしてもよい。

　これにより、実装装置、加工装置、または、工作装置のいずれか１つである生産装置を対象として、適正な制御パラメータを生成することができる。

　上記プログラムによると、許容位置に到達した時刻後の振動を示す評価指標データに基づき制御パラメータを更新することで、熟練技術者によることなく、また、比較的短時間で、適正な制御パラメータを生成することができる。

　さらには、上記プログラムによると、評価指標データが示す振動が所定の閾値を超えた場合に、制御パラメータの更新が中断されるため、制御パラメータを調整している期間における、調整対象とする生産装置等の振動が、制御パラメータの調整に悪影響を及ぼしてしまうことを抑制することができる。

　このため、上記プログラムによると、制御パラメータの調整をやり直す必要が生じる頻度を抑制することができる。

　上記記録媒体によると、許容位置に到達した時刻後の振動を示す評価指標データに基づき制御パラメータを更新することで、熟練技術者によることなく、また、比較的短時間で、適正な制御パラメータを生成することができる。

　さらには、上記記録媒体によると、評価指標データが示す振動が所定の閾値を超えた場合に、制御パラメータの更新が中断されるため、制御パラメータを調整している期間における、調整対象とする生産装置等の振動が、制御パラメータの調整に悪影響を及ぼしてしまうことを抑制することができる。

　このため、上記記録媒体によると、制御パラメータの調整をやり直す必要が生じる頻度を抑制することができる。

　本開示の他の一態様に係る制御パラメータの生成装置は、センサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する制御パラメータを生成する、制御パラメータの生成装置である。前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する第１の制御回路と、前記第１の制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備える。前記センサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記位置を表す測定データを出力する。前記制御パラメータの生成装置は、入力部と、第２の制御回路と、出力部と、を備える。前記入力部は、前記センサから出力される前記位置を表す測定データを取得する。前記第２の制御回路は、前記測定データに基づいて、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを生成し、前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する。前記出力部は、更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力する。前記第２の制御回路は、さらに、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する。

　上記制御パラメータの生成装置によると、駆動対象物が許容位置に到達した時刻後の振動を示す評価指標データに基づき制御パラメータを更新することで、熟練技術者によることなく、また、比較的短時間で、適正な制御パラメータを生成することができる。

　さらには、上記制御パラメータの生成装置によると、評価指標データが示す振動が所定の閾値を超えた場合に、制御パラメータの更新が中断されるため、制御パラメータを調整している期間における、調整対象とする生産装置等の振動が、制御パラメータの調整に悪影響を及ぼしてしまうことを抑制することができる。

　このため、上記制御パラメータの生成装置によると、制御パラメータの調整をやり直す必要が生じる頻度を抑制することができる。

　本開示の他の一態様に係る制御パラメータの生成方法は、処理装置付きセンサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する、制御パラメータを生成する。前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する制御回路と、前記制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備える。前記処理装置付きセンサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを出力する。前記制御パラメータの生成方法は、以下の方法を有する。、前記処理装置付きセンサから出力される前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを取得する。前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する。更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力する。前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する。

　上記制御パラメータの生成方法によると、駆動対象物が許容位置に到達した時刻後の振動を示す評価指標データに基づき制御パラメータを更新することで、熟練技術者によることなく、また、比較的短時間で、適正な制御パラメータを生成することができる。

　また、前記制御パラメータの更新を中断した後において、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値以下になった場合、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値以下になった時刻以降に取得した前記評価指標データに基づいて、中断していた前記制御パラメータの更新を再開するとしてもよい。

　また、前記評価指標データは、前記処理装置付きセンサにおいて、前記処理装置付きセンサにて測定された前記駆動対象物の位置に基づいて生成されるとしてもよい。

　これにより、評価指標データを、処理装置付きセンサにより測定された駆動対象物の位置に基づいて生成されたものとすることができる。

　また、前記処理装置付きセンサは、画像処理装置を含むとしてもよい。

　これにより、評価指標データを、画像処理に基づいて生成されたものとすることができる。

　本開示の一態様に係る制御パラメータの生成装置は、処理装置付きセンサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する制御パラメータを生成する、制御パラメータの生成装置である。前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する第１の制御回路と、前記第１の制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備える。前記処理装置付きセンサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを出力する。前記制御パラメータの生成装置は、入力部と、第２の制御回路と、出力部と、を備える。前記入力部は、前記処理装置付きセンサから出力される前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを取得する。前記第２の制御回路は、前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する。前記出力部は、更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力する。前記第２の制御回路は、さらに、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する。

　上記制御パラメータの生成装置によると、許容位置に到達した時刻後の振動を示す評価指標データに基づき制御パラメータを更新することで、熟練技術者によることなく、また、比較的短時間で、適正な制御パラメータを生成することができる。

　以下、本開示の一態様に係る制御パラメータ生成システムの具体例について、図面を参照しながら説明する。ここで示す実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。従って、以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置および接続形態、ならびに、ステップ（工程）およびステップの順序等は、一例であって本開示を限定する趣旨ではない。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略または簡略化する。

　（実施の形態１）
　以下、実施の形態１に係る制御パラメータ生成システムについて説明する。この制御パラメータ生成システムは、駆動対象物を駆動するサーボモータを備える生産装置に用いる制御パラメータを生成するシステムである。

　＜構成＞
　図１は、実施の形態１に係る制御パラメータ生成システム１の概要を示す模式図である。

　図２は、制御パラメータ生成システム１の構成を示すブロック図である。

　図１に示すように、制御パラメータ生成システム１は、生成装置１０と、生産装置２０と、センサ３０とを備える。センサ３０は生産装置２０とは別に備えてもよいが、生産装置２０が備える構成要素としてよい。また、センサ３０は、生産装置２０とは独立した検査装置またはその一部であってもよい。

　生産装置２０は、機器を生産するために利用される装置であって、機器の加工、実装、搬送等を行う。生産装置２０は、例えば、工場の生産ラインに設置される。生産装置２０は、具体的には、例えば、ＬＥＤ（発光ダイオード）ボンダ、実装機、加工機、取り出しロボット等である。

　図２に示すように、生産装置２０は、メモリ２１と、制御回路２２と、サーボモータ２３と、駆動対象物２４とを備える。

　サーボモータ２３は、制御回路２２によりその動作を制御され、駆動対象物２４を駆動する。サーボモータ２３は、例えば、回転式モータであってもよいし、リニアモータであってもよい。

　駆動対象物２４は、サーボモータ２３により駆動される対象物である。駆動対象物２４は、例えば、生産装置２０において加工対象となる加工対象物、実装対象となる実装対象物、搬送対象となる搬送対象物等である。また、駆動対象物２４は、例えば、生産装置２０において取り扱われる対象物等を保持するアームであってもよく、これらの対象物等を搬送するトレーであってもよい。

　制御回路２２は、サーボモータ２３に対して、駆動対象物２４の位置を所定の目標位置にするための指令を出力することで、サーボモータ２３を制御する。制御回路２２がサーボモータ２３に出力する指令は、例えば、サーボモータ２３または駆動対象物２４の位置を指令する位置指令であってもよいし、例えば、サーボモータ２３のトルクを指令するトルク指令であってもよい。

　制御回路２２は、メモリ２１に記憶される制御パラメータに基づいて、サーボモータ２３を制御する。言い換えると、制御回路２２は、サーボモータ２３を制御する際に、メモリ２１に記憶される制御パラメータを用いる。

　メモリ２１は、制御回路２２がサーボモータ２３を制御する際に用いる制御パラメータを記憶する。メモリ２１が記憶する制御パラメータは、生成装置１０から出力された制御パラメータである。

　図３は、メモリ２１が記憶する制御パラメータの一例を示す模式図である。

　図３に示すように、メモリ２１が記憶する制御パラメータには、例えば、駆動対象物２４の振動周波数を調整するパラメータａ１、ａ２、駆動対象物２４の高速化を調整するパラメータｂ１、ｂ２、駆動対象物２４の振動特性における特異点の深さを調整するパラメータｃ１、ｃ２、駆動対象物２４の振動振幅を調整するパラメータｄ１、ｄ２等が含まれる。

　一般に、制御パラメータの中には、例えば、高速化を調整するパラメータｂ１、ｂ２と、振動特性における特異点の深さを調整するパラメータｃ１、ｃ２、および、振動振幅を調整するパラメータｄ１、ｄ２とのように、互いにトレードオフの関係性があるパラメータが含まれる。

　再び、図１および図２に戻って、制御パラメータ生成システム１の説明を続ける。

　センサ３０は、駆動対象物２４の位置を測定する。そして、センサ３０は、駆動対象物２４が所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の駆動対象物２４の位置を表す測定データを、生成装置１０に出力する。

　図４は、生産装置２０が、駆動対象物２４を目標位置に駆動する際における、目標位置に対する駆動対象物２４の位置偏差の推移の一例を示す模式図である。

　図４において、横軸は時刻を示し、縦軸は、目標位置に対する駆動対象物２４の位置偏差を示す。

　図４に示すように、本明細書において、許容位置とは、目標位置からの位置偏差が要求精度以内の位置のことをいう。また、図４に示すように、本明細書において、目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻（以下、「整定時刻」とも称する。）とは、駆動対象物２４が許容位置に到達した後において再び許容位置から逸脱しなくなった場合における、最後に許容位置に到達した時刻（図４中の時刻sett_t）のことをいう。

　図５は、センサ３０が出力する測定データの一例を示すデータ構成図である。

　図５に示すように、測定データは、一例として、許容位置に到達した時刻後の経過時間［ｍｓ］と、目標位置からの偏差量［ｍｍ］とを一対一に対応付けたデータである。

　生成装置１０は、メモリ２１が記憶している制御パラメータ（以下、「記憶中制御パラメータ」とも称する）を更新するための制御パラメータ（以下、「更新用制御パラメータ」とも称する）を生成する。より具体的には、生成装置１０は、生産装置２０が記憶中制御パラメータを用いて駆動対象物２４を目標位置に駆動した結果、センサ３０から出力される測定データを逐次取得し、取得した測定データに基づいて更新用制御パラメータを逐次生成し、生成した更新用制御パラメータを生産装置２０に逐次出力する。

　図２に示すように、生成装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、制御回路１３と、機械学習モデル１４と、操作受け付け部１５と、画像生成部１６と、表示部１７とを備える。

　生成装置１０は、例えば、プロセッサと、メモリと、入出力インターフェースとを備えるコンピュータ装置において、プロセッサがメモリに記憶されるプログラムを実行することで実現される。このようなコンピュータ装置は、例えば、パーソナルコンピュータ（パソコン）である。

　入力部１１は、センサ３０から出力された測定データを取得する。入力部１１は、例えば、信号を入力する電子部品または電子回路であってよい。

　制御回路１３は、入力部１１により取得された測定データに基づいて、整定時刻後の駆動対象物２４の振動を示す評価指標データを生成し、生成した評価指標データに基づいて、評価指標データと制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデル１４を用いて、制御パラメータを更新する。

　制御回路１３が生成する評価指標データは、以下の（１）～（３）のうちのいずれか１つ、または（４）である。すなわち、
（１）整定時刻後の駆動対象物２４の振動を示す偏差波形と基準軸とで囲まれる面積の総和（以下、「総和面積評価指標データ」とも称する）。
（２）整定時刻後の駆動対象物２４の振動を示す偏差波形のバラツキ度合い（以下、「バラツキ度合い評価指標データ」とも称する）。
（３）整定時刻後の駆動対象物２４の振動を示す偏差波形の実効値（以下、「実効値評価指標データ」とも称する）。
のうちのいずれか１つ、または、
（４）駆動対象物２４が駆動され始めた時刻から整定時刻までの時間（以下、「整定時間評価指標データ」とも称する）。
である。

　制御回路１３が生成する評価指標データは、制御パラメータ生成システム１を利用するユーザにより指定される。

　以下、制御回路１３が生成する、総和面積評価指標データとバラツキ度合い評価指標データと実効値評価指標データとについて、図４を参照しながらより詳細に説明する。

　図４に示すように、制御回路１３が生成する総和面積データは、より具体的には、目標位置に対する駆動対象物の位置偏差ｆを時刻ｔの変数として、ｆ＝Ｅ（ｔ）で表した場合に、（式１）、（式２）、または、（式３）に示される数式により算出される。

　ここで、積分区間の始点sett_tは、整定時刻であって、積分区間の終点cal_eはユーザにより設定された時刻である。なお、ここでは、積分区間の始点sett_tが整定時刻であるとして説明するが、積分区間の始点sett_tは、整定時刻であってもよいし、整定時刻後の任意の時刻であってもよい。

　cal_eは、例えば、目標位置に対する駆動対象物２４の位置偏差が要求精度の１／１０以内に到達した後において再び位置偏差が要求精度の１／１０以内から逸脱しなくなった場合に、最後に位置偏差が要求精度の１／１０以内に到達した時刻に設定されてもよい。また、cal_eは、例えば、入力部１１が取得した測定データに含まれるデータ数が所定の数に達する時刻に設定されてもよいし、整定時刻から指定された時間経過した時刻に設定されてもよい。

　制御回路１３が生成するバラツキ度合い評価指標データは、より具体的には、def = cal_e - sett_tとした場合に、（式４）に示される数式により算出される。

　制御回路１３が生成する実効値評価指標データは、より具体的には、（式５）に示される数式により算出される。

　機械学習モデル１４は、評価指標データと制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルであって、制御回路１３から評価指標データが逐次入力される毎に、評価指標データと制御パラメータとの関係を学習し、学習結果に基づいて制御回路１３に逐次制御パラメータを出力する。

　機械学習モデル１４は、より具体的には、ベイズ最適化アルゴリズムを利用して、制御回路１３から評価指標データが逐次入力される毎に、評価指標データと、その評価指標データに対応する制御パラメータ（以下、「対応制御パラメータ」とも称する）との関係を学習して、学習結果に基づいて、最も評価指標データが小さくなると予測される制御パラメータを、制御回路１３に出力する。

　図６は、機械学習モデル１４が、評価指標データと対応制御パラメータとの関係を学習し、学習した結果に基づいて、最も評価指標データが小さくなると予測される制御パラメータを出力する様子を示す模式図である。

　図６において、横軸は、制御パラメータの値であり、縦軸は、評価指標データの値である。また、図６において、丸でプロットされた点は、機械学習モデル１４に過去に入力された評価指標データの値のそれぞれについての、その評価指標データの対応制御パラメータの値を示す点である。

　図６に示すように、機械学習モデル１４は、ベイズ最適化アルゴリズムを利用して、評価指標データと対応制御パラメータとの関係を、ある程度の範囲を持って予測し、予測した関係を用いて、最も評価指標データが小さくなると予測される制御パラメータを出力する。

　出力部１２は、制御回路１３により更新された制御パラメータを、メモリ２１に記憶させるために、生産装置２０に出力する。出力部１２は、例えば、信号を出力する電子部品または電子回路であってよい。

　操作受け付け部１５は、制御パラメータ生成システム１を利用するユーザによる、生成装置１０への入力操作を受け付ける。操作受け付け部１５は、例えば、ボタンやキーボードといった入力装置であってよい。

　表示部１７は、制御パラメータ生成システム１を利用するユーザに提供する画像を表示する。表示部１７は、例えば、液晶モニタ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）モニタあるいはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタであってよい。

　画像生成部１６は、表示部１７が表示する画像を生成する。画像生成部１６は、例えば、グラフィックボードであってよい。

　図７は、画像生成部１６が生成する画像の一例である。図７は、制御パラメータ生成システム１が、後述する第１の制御パラメータ調整処理を開始する際に、制御パラメータ生成システム１を利用するユーザに対して、制御回路１３が生成する評価指標データをどの評価指標データとするかの指定を促す画像（以下、「評価指標データ指定画像」とも称する）の一例となっている。

　図７に示すように、生成装置１０は、評価指標データ指定画像を表示部１７に表示させることで、ユーザに対して、制御回路１３が生成する評価指標データとして、整定時間評価指標データの指定、または、総和面積評価指標データと、バラツキ度合い評価指標データと、実効値評価指標データと（以下、これら３つの評価指標データのことを「振動評価指標データ」とも称する）のうちのいずれか１つの指定を促す。

　ユーザは、例えば、評価指標データ指定画像に対して、「整定時間」の横にチェックを入れることで、評価指標データとして、整定時間評価指標データを指定する。ユーザは、例えば、評価指標データ指定画像に対して、「振動」の横にチェックを入れ、かつ、「面積」の横に丸印を入れることで、評価指標データとして、面積総和評価指標データを指定する。ユーザは、例えば、評価指標データ指定画像に対して、「振動」の横にチェックを入れ、かつ、「分散」の横に丸印を入れることで、評価指標データとして、バラツキ度合い評価指標データを指定する。ユーザは、例えば、評価指標データ指定画像に対して、「振動」の横にチェックを入れ、かつ、「ＲＭＳ（実効値）」の横に丸印を入れることで、評価指標データとして、実効値評価指標データを指定する。

　また、ユーザは、例えば、評価指標データ指定画像に対して、「整定時間」の横と「振動」の横との双方にチェックを入れることで、評価指標データとして、整定時間評価指標データおよび振動評価指標データを指定する。この場合、制御回路１３は、整定時間評価指標データの値と、振動評価指標データの値との和を評価指標データの値とする評価指標データとしてもよいし、整定時間評価指標データの値と、振動評価指標データの値とのそれぞれに対して、予め定められた重み付け係数を乗じた値の和を評価指標データの値とする評価指標データとしてもよい。

　図８は、画像生成部１６が生成する画像の一例である。図８は、制御パラメータ生成システム１が、後述する第１の制御パラメータ調整処理を実行している最中に、制御パラメータ生成システム１を利用するユーザに対して、第１の制御パラメータ調整処理における評価指標データの値の状況を提示する画像（以下、「状況提示画像」とも称する）の一例となっている。

　図８中のグラフにおいて、横軸は、生成装置１０が逐次出力した制御パラメータの回数であり、縦軸は、生成装置１０が逐次出力した制御パラメータのそれぞれに対応する評価指標データの値である。また、図８中のグラフにおいて、実線の折れ線は、生成装置１０が出力した制御パラメータに対応する評価指標データの値の最小値の推移を示す。

　図８に示すように、状況提示画像の右上に、「中断」と記されたアイコン（以下、「中断アイコン」とも称する）と、「再開」と記されたアイコン（以下、「再開アイコン」とも称する）とが配置されている。

　中断アイコンは、例えば、ユーザが状況提示画像を視認した結果、生成装置１０が出力した制御パラメータに対応する評価指標データの値が十分に小さくなっているために、これ以上、第１の制御パラメータ調整処理を継続させる必要がないと判断した場合に、中断アイコンをクリックすることで、第１の制御パラメータ調整処理を中断させることができるアイコンである。

　再開アイコンは、例えば、ユーザが状況提示画像を視認した結果、生成装置１０が出力した制御パラメータに対応する評価指標データの値が十分に小さくなっていないために、第１の制御パラメータ調整処理を継続させる必要があると判断した場合に、再開アイコンをクリックすることで、第１の制御パラメータ調整処理を継続させることができるアイコンである。

　＜動作＞
　以下、上記構成の制御パラメータ生成システム１が行う動作について説明する。

　制御パラメータ生成システム１は、メモリ２１が記憶する制御パラメータを適正な値に調整する第１の制御パラメータ調整処理を実行する。第１の制御パラメータ調整処理は、例えば、制御パラメータ生成システム１を利用するユーザが、生成装置１０に対して、第１の制御パラメータ調整処理を開始する旨の操作を行うことで開始される。

　図９は、第１の制御パラメータ調整処理のシーケンス図であり、図１０は、第１の制御パラメータ調整処理のフローチャートである。

　図９、図１０に示すように、第１の制御パラメータ調整処理が開始されると、生成装置１０は、第１の制御パラメータ調整処理を実行するための所定のプログラムを起動する（ステップＳ１０）。

　所定のプログラムが起動されると、出力部１２は、制御パラメータの初期値をメモリ２１に出力する（ステップＳ１５）。このとき、出力部１２は、例えば、予め定められた値からなる制御パラメータの初期値を出力するとしてもよいし、例えば、ユーザにより指定された値からなる制御パラメータの初期値を出力するとしてもよいし、例えば、ユーザにより指定された算出方法により算出された値からなる制御パラメータの初期値を出力するとしてもよい。

　出力部１２から制御パラメータが出力されると、メモリ２１は、出力部１２から出力された制御パラメータを記憶する（ステップＳ２０）。すると、制御回路２２は、メモリ２１が記憶する制御パラメータに基づいて、駆動対象物２４の位置を所定の目標位置にするための指令を生成してサーボモータ２３に出力する。これにより、制御回路２２は、サーボモータ２３を制御する（ステップＳ２５）。すると、サーボモータ２３は、制御回路２２から出力された指令に基づいて、駆動対象物２４を駆動する（ステップＳ３０）。

　駆動対象物２４がサーボモータ２３により駆動されると、センサ３０は、駆動対象物２４の位置を測定し（ステップＳ３５）、駆動対象物２４が所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の駆動対象物２４の位置を表す測定データを、入力部１１に出力する。すると、入力部１１は、センサ３０から出力された測定データを取得する（ステップＳ４０）。

　入力部１１が測定データを取得すると、制御回路１３は、測定データに基づいて、整定時刻後の駆動対象物２４の振動を示す評価指標データを生成する（ステップＳ４５）。そして、制御回路１３は、評価指標データの生成が、所定の条件を満たしているか否かを調べる（ステップＳ５０）。ここで、所定の条件とは、例えば、評価指標データの更新回数（すなわち生成回数）が所定の回数に到達したという条件、制御パラメータの調整開始から所定の時間が経過したという条件等である。ここで、所定の回数、所定の時間は、あらかじめ定められるとしていてもよいし、制御パラメータ生成システム１を利用するユーザにより指定されるとしてもよい。

　ステップＳ５０の処理において、評価指標データの生成が、所定の条件を満たしていない場合に（ステップＳ５０：Ｎｏ）、制御回路１３は、生成した評価指標データを、機械学習モデル１４に出力する。すると、機械学習モデル１４は、評価指標データと、対応制御パラメータとの関係を学習して（ステップＳ５５）、最も評価指標データの値が小さくなると予測される制御パラメータを出力する。すると、制御回路１３は、機械学習モデル１４から新たに出力された制御パラメータで、前回、出力部１２が出力した制御パラメータを更新する（ステップＳ６０）。すると、出力部１２は、制御回路１３により新たに更新された制御パラメータを、メモリ２１に送信する（ステップＳ６５）。

　ステップＳ６５の処理が終了すると、制御パラメータ生成システム１は、ステップＳ２０の処理に進んで、ステップＳ２０以下の処理を繰り返す。

　ステップＳ５０の処理において、生成した評価指標データが、所定の条件を満たしている場合に（ステップＳ５０：Ｙｅｓ）、制御パラメータ生成システム１は、その第１の制御パラメータ調整処理を終了する。

　＜考察＞
　上述したように、上記構成の制御パラメータ生成システム１は、第１の制御パラメータ調整処理を実行することにより、評価指標値データの生成が所定の条件を満たすまで、繰り返し制御パラメータの生成を行うことで制御パラメータの調整を行う。

　このため、制御パラメータ生成システム１によると、熟練技術者によることなく、また、比較的短時間で、適正な制御パラメータを生成することができる。

　（実施の形態２）
　以下、実施の形態１に係る制御パラメータ生成システム１から、一部の構成が変更されて構成される実施の形態２に係る制御パラメータ生成システムについて説明する。

　制御パラメータ生成システム１は、センサ３０が、駆動対象物２４の位置を測定して測定データを出力し、生成装置１０が、センサ３０から出力された測定データを取得するシステムの一例であった。

　これに対して、実施の形態２に係る制御パラメータ生成システムは、実施の形態２に係る処理装置付きセンサが、駆動対象物２４の位置を測定して評価指標データを出力し、実施の形態２に係る生成装置が、実施の形態２に係る処理装置付きセンサから出力された評価指標データを取得するシステムの一例となっている。

　ここでは、実施の形態２に係る制御パラメータ生成システムについて、制御パラメータ生成システム１と同様の構成要素については、既に説明済みであるとして同じ符号を振ってその詳細な説明を省略し、制御パラメータ生成システム１との相違点を中心に説明する。

　図１１は、実施の形態２に係る制御パラメータ生成システム１Ａの概要を示す模式図である。

　図１２は、制御パラメータ生成システム１Ａの構成を示すブロック図である。

　図１１に示すように、制御パラメータ生成システム１Ａは、実施の形態１に係る制御パラメータ生成システム１から、生成装置１０が生成装置１０Ａに変更され、センサ３０が処理装置付きセンサ３０Ａに変更されて構成される。また、図１２に示すように、生成装置１０Ａは、生成装置１０から、入力部１１が入力部１１Ａに変更され、制御回路１３が制御回路１３Ａに変更されて構成される。

　処理装置付きセンサ３０Ａは、駆動対象物２４の位置を測定する。そして、処理装置付きセンサ３０Ａは、駆動対象物２４が所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の駆動対象物２４の位置を表す測定データを生成する。さらに、処理装置付きセンサ３０Ａは、生成した測定データに基づいて、整定時刻後の駆動対象物２４の振動を示す評価指標データを生成し、生成した評価指標データを、生成装置１０Ａに出力する。

　処理装置付きセンサ３０Ａは、例えば、駆動対象物２４の位置を測定するセンシングデバイスと、プロセッサと、メモリと、入出力インターフェースとを備えるコンピュータ装置において、プロセッサがメモリに記憶されるプログラムを実行することで実現される。このようなコンピュータ装置は、例えばパーソナルコンピュータ（パソコン）である。

　または、処理装置付きセンサ３０Ａは、例えば、画像処理装置を含むとしてもよい。この場合、処理装置付きセンサ３０Ａは、例えば、画像処理装置を用いて駆動対象物２４の画像に対して画像処理を行うことで、駆動対象物２４の位置を測定するとしてもよい。

　入力部１１Ａは、処理装置付きセンサ３０Ａから出力された評価指標データを取得する。

　制御回路１３Ａは、入力部１１Ａにより取得された評価指標データに基づいて、評価指標データと制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデル１４を用いて、制御パラメータを更新する。

　＜動作＞
　以下、上記構成の制御パラメータ生成システム１Ａが行う動作について説明する。

　制御パラメータ生成システム１Ａは、実施の形態１に係る第１の制御パラメータ調整処理から、一部の処理が変更された第２の制御パラメータ調整処理を行う。

　図１３は、第２の制御パラメータ調整処理のシーケンス図であり、図１４は、第２の制御パラメータ調整処理のフローチャートである。

　図１３、図１４に示すように、第２の制御パラメータ調整処理は、ステップＳ１１０の処理～ステップＳ１６５の処理を含む。これらの処理のうち、ステップＳ１１０の処理～ステップＳ１３０の処理、および、ステップＳ１５０の処理～ステップＳ１６５の処理は、それぞれ、第１の制御パラメータ調整処理における、ステップＳ１０の処理～ステップＳ３０の処理、および、ステップＳ５０の処理～ステップＳ６５の処理と同様の処理である。

　このため、ここでは、ステップＳ１３５の処理～ステップＳ１４５の処理を中心に説明する。

　ステップＳ１３０の処理が終了すると、処理装置付きセンサ３０Ａは、駆動対象物２４の位置を測定し（ステップＳ１３５）、駆動対象物２４が所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の駆動対象物２４の位置を表す測定データを生成する。そして、処理装置付きセンサ３０Ａは、生成した測定データに基づいて、整定時刻後の駆動対象物２４の振動を示す評価指標データを生成し（ステップＳ１４０）、生成した評価指標データを、入力部１１Ａに出力する。すると、入力部１１Ａは、処理装置付きセンサ３０Ａから出力された評価指標データを取得する（ステップＳ１４５）。

　ステップＳ１４５の処理が終了すると、制御パラメータ生成システム１Ａは、ステップＳ１５０の処理に進む。

　ステップＳ１５０の処理において、評価指標データの生成が、所定の条件を満たしている場合に（ステップＳ１５０：Ｙｅｓ）、制御パラメータ生成システム１Ａは、その第２の制御パラメータ調整処理を終了する。

　＜考察＞
　上述したように、上記構成の制御パラメータ生成システム１Ａは、実施の形態１に係る制御パラメータ生成システム１と同様に、第２の制御パラメータ調整処理を実行することにより、評価指標値データの生成が所定の条件を満たすまで、繰り返し制御パラメータの生成を行うことで制御パラメータの調整を行う。

　このため、制御パラメータ生成システム１Ａによると、制御パラメータ生成システム１と同様に、熟練技術者によることなく、また、比較的短時間で、適正な制御パラメータを生成することができる。

　（実施の形態３）
　以下、実施の形態１に係る制御パラメータ生成システム１から、一部の構成が変更されて構成される実施の形態３に係る制御パラメータ生成システムについて説明する。

　実施の形態３に係る制御パラメータ生成システムは、制御パラメータの調整を行っている間に、評価指標データが示す振動が所定の閾値を超えた場合、制御パラメータの更新を中断し、その後、評価指標データが示す振動が所定の閾値以下になった場合、中断していた制御パラメータの更新を再開するシステムの一例である。

　ここでは、実施の形態３に係る制御パラメータ生成システムについて、制御パラメータ生成システム１と同様の構成要素については、既に説明済みであるとして同じ符号を振ってその詳細な説明を省略し、制御パラメータ生成システム１との相違点を中心に説明する。

　図１５は、実施の形態３に係る制御パラメータ生成システム１Ｂの概要を示す模式図である。

　図１６は、制御パラメータ生成システム１Ｂの構成を示すブロック図である。

　図１５に示すように、制御パラメータ生成システム１Ｂは、実施の形態１に係る制御パラメータ生成システム１から、生成装置１０が生成装置１０Ｂに変更され、表示装置４０が追加されて構成される。また、図１６に示すように、生成装置１０Ｂは、生成装置１０から、出力部１２が出力部１２Ｂに変更され、制御回路１３が制御回路１３Ｂに変更されて構成される。なお、表示装置４０は、生成装置１０Ｂとは別に備えられてもよいが、生成装置１０Ｂに含まれてもよい。また、表示装置４０と表示部１７とが同一であってもよい。表示装置４０が表示部１７の一部として含まれる場合として、例えば表示部１７が複数の表示装置からなり、表示装置４０がそのうちの１つであってもよい。また、表示部１７に、表示装置４０が示す情報を表示させてもよい。

　制御回路１３Ｂは、制御回路１３が行う動作と同様の動作を行い、さらに、以下の動作を行う。

　制御回路１３Ｂは、評価指標データを生成すると、生成した評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値を超えたか否かを判定する。

　制御回路１３Ｂは、評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値以下の場合、機械学習モデル１４を用いて、制御パラメータを更新し、評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値を超えた場合、制御パラメータの更新を中断する。

　制御回路１３は、さらに、制御パラメータの更新を中断した後において、評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値以下になった場合、評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値以下になった時刻以降に取得した測定データに基づいて生成した評価指標データに基づいて、中断していた制御パラメータの更新を再開する。

　制御回路１３Ｂは、評価指標データを生成する際に、評価指標データを、その評価指標データの生成時刻と対応付けて生成する。そして、制御回路１３Ｂは、それら生成した評価指標データと、評価指標データの生成時刻とに基づいて、調整履歴を更新する。

　図１７は、制御回路１３Ｂが更新する調整履歴のデータ構成の一例を示すデータ構成図である。

　図１７に示すように、調整履歴は、一例として、更新回数と、タイムスタンプと、最良評価値と、最良評価値時の制御パラメータ値とが対応付けられて構成される。

　更新回数は、制御パラメータ生成システム１Ｂにおいて制御パラメータの調整が開始された後において、制御回路１３Ｂが制御パラメータを生成した回数、すなわち、制御回路１３Ｂが制御パラメータを更新した回数である。

　タイムスタンプは、制御回路１３Ｂが、対応する更新回数が示す回数の評価指標データを生成した際の、その評価指標データの生成時刻である。

　最良評価値は、制御パラメータ生成システム１Ｂにおいて制御パラメータの調整が開始された後において、対応するタイムスタンプが示す時刻までに、制御回路１３Ｂが生成した最良の評価指標データの値（ここでは、最小の評価指標データの値）である。

　最良評価値時の制御パラメータ値は、制御回路１３Ｂが対応する最良評価値を算出した際の制御パラメータの値である。

　再び、図１５、図１６に戻って、制御パラメータ生成システム１Ｂの説明を続ける。

　出力部１２Ｂは、出力部１２が行う動作と同様の動作を行い、さらに、以下の動作を行う。

　出力部１２Ｂは、制御回路１３Ｂが調整履歴を更新すると、更新された調整履歴を表示装置４０に出力する。

　また、出力部１２Ｂは、制御回路１３Ｂが、評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値を超えたと判断した場合、制御パラメータの更新を中断する旨のメッセージ（以下、「更新中断メッセージ」とも称する）を表示装置４０に出力する。

　表示装置４０は、出力部１２Ｂから出力されるデータおよびメッセージに基づく画像を生成して表示する。

　図１８は、表示装置４０が表示する画像の一例である。図１８は、出力部１２Ｂから調整履歴が送信された場合に表示する、最良評価値の推移を示す画像（以下、「最良評価値推移画像」とも称する）の一例となっている。

　図１８において、横軸は、制御パラメータの更新回数、または、制御パラメータの調整を開始してからの経過時間（調整時間）であり、縦軸は、最良評価値である。

　図１９は、表示装置４０が表示する画像の他の一例である。図１９は、最良評価値推移画像を表示している場合において、出力部１２Ｂから更新中断メッセージが送信されたときに表示する画像の一例であって、表示している最良評価値推移画像に、更新中断メッセージの内容を示すメッセージ画像を重畳して表示する画像である。

　図１９における破線は、制御パラメータの調整が理想的に進行した場合における最良評価値の推移を示す仮想的な線であって、実際には、調整再開時点指定画像には表示されない。

　図１９における一点鎖線は、制御パラメータの調整を中断しなかった場合における、予想される最良評価値の推移を示す仮想的な線であって、実際には、調整再開時点指定画像には表示されない。

　破線および一点鎖線に示されるように、評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値を超えているにも関わらず、制御パラメータの調整を中断しなかった場合には、制御パラメータの調整が理想的に進行しないと予想され、制御パラメータ生成システム１Ｂを利用するユーザの満足のいく制御パラメータの調整を実現できない恐れがある。

　ユーザは、表示装置４０が、最良評価値推移画像にメッセージ画像を重畳せずに表示している場合に、制御パラメータの更新が中断されていないことを視認することができる。

　また、ユーザは、表示装置４０が、最良評価値推移画像にメッセージ画像を重畳して表示している場合に、制御パラメータの更新が中断されていることを視認することができる。

　＜動作＞
　以下、上記構成の制御パラメータ生成システム１Ｂが行う動作について説明する。

　制御パラメータ生成システム１Ｂは、実施の形態１に係る第１の制御パラメータ調整処理から、一部の処理が変更された第３の制御パラメータ調整処理を行う。

　図２０は、第３の制御パラメータ調整処理のフローチャートである。

　図２０に示すように、第３の制御パラメータ調整処理は、ステップＳ２１０の処理～ステップＳ２７７の処理を含む。これらの処理のうち、ステップＳ２１０の処理～ステップＳ２４０の処理、および、ステップＳ２５０の処理～ステップＳ２６５の処理は、それぞれ、第１の制御パラメータ調整処理における、ステップＳ１０の処理～ステップＳ４０の処理、および、ステップＳ５０の処理～ステップＳ６５の処理と同様の処理である。

　このため、ここでは、ステップＳ２７０の処理～ステップＳ２７７の処理を中心に説明する。

　ステップＳ２４０の処理が終了すると、制御回路１３Ｂは、測定データに基づいて、整定時刻後の駆動対象物２４の振動を示す評価指標データを、評価指標データの生成時刻と対応付けて生成する（ステップＳ２７０）。そして、制御回路１３Ｂは、それら生成した評価指標データと、評価指標データの生成時刻とに基づいて、調整履歴を更新する（ステップＳ２７１）。

　調整履歴が更新されると、出力部１２Ｂは、更新された調整履歴を表示装置４０に出力する（ステップＳ２７２）。すると、表示装置４０は、調整履歴に基づいて最良評価値推移画像を表示する（ステップＳ２７３）。

　一方で、制御回路１３Ｂは、生成した評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ２７４）。

　制御回路１３Ｂが、生成した評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値を超えていると判定した場合に（ステップＳ２７５：Ｙｅｓ）、出力部１２Ｂは、更新中断メッセージを表示装置４０に出力する（ステップＳ２７６）。すると、表示装置４０は、最良評価値推移画像に、更新中断メッセージの内容を示すメッセージ画像を重畳して表示する（ステップＳ２７７）。

　ステップＳ２７７の処理が終了すると、制御パラメータ生成システム１Ｂは、ステップＳ２２５の処理に進む。

　ステップＳ２７５の処理において、制御回路１３Ｂが、生成した評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値を超えていないと判定した場合に（ステップＳ２７５：Ｎｏ）、制御パラメータ生成システム１Ｂは、ステップＳ２５０の処理に進む。

　＜考察＞
　上述したように、上記構成の制御パラメータ生成システム１Ｂによると、評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値を超えた場合に、制御パラメータの更新が中断されるため、制御パラメータを調整している期間における生産装置２０の振動が、制御パラメータの調整に悪影響を及ぼしてしまうことを抑制することができる。

　このため、上記構成の制御パラメータ生成システム１Ｂによると、制御パラメータの調整をやり直す必要が生じる頻度を抑制することができる。

　（実施の形態４）
　以下、実施の形態３に係る制御パラメータ生成システム１Ｂから、一部の構成が変更されて構成される実施の形態４に係る制御パラメータ生成システムについて説明する。

　制御パラメータ生成システム１Ｂは、センサ３０が、駆動対象物２４の位置を測定して測定データを出力し、生成装置１０Ｂが、センサ３０から出力された測定データを取得するシステムの一例であった。

　これに対して、実施の形態４に係る制御パラメータ生成システムは、実施の形態４に係る処理装置付きセンサが、駆動対象物２４の位置を測定して評価指標データを出力し、実施の形態４に係る生成装置が、実施の形態４に係る処理装置付きセンサから出力された評価指標データを取得するシステムの一例となっている。

　ここでは、実施の形態４に係る制御パラメータ生成システムについて、制御パラメータ生成システム１Ｂと同様の構成要素については、既に説明済みであるとして同じ符号を振ってその詳細な説明を省略し、制御パラメータ生成システム１Ｂとの相違点を中心に説明する。

　図２１は、実施の形態４に係る制御パラメータ生成システム１Ｃの概要を示す模式図である。

　図２２は、制御パラメータ生成システム１Ｃの構成を示すブロック図である。

　図２１に示すように、制御パラメータ生成システム１Ｃは、実施の形態３に係る制御パラメータ生成システム１Ｂから、生成装置１０Ｂが生成装置１０Ｃに変更され、センサ３０が処理装置付きセンサ３０Ｃに変更されて構成される。また、図２２に示すように、生成装置１０Ｃは、生成装置１０Ｂから、入力部１１が入力部１１Ｃに変更され、制御回路１３Ｂが制御回路１３Ｃに変更されて構成される。

　処理装置付きセンサ３０Ｃは、処理装置付きセンサ３０Ａが行う動作と同様の動作を行い、さらに、以下の動作を行う。

　処理装置付きセンサ３０Ｃは、評価指標データを生成する際に、評価指標データを、その評価指標データの生成時刻と対応付けて生成する。そして、処理装置付きセンサ３０Ｃは、生成した評価指標データを生成装置１０Ｃに出力する際に、生成した評価指標データの生成時刻を、評価指標データに対応付けて出力する。

　入力部１１Ｃは、入力部１１が行う動作と同様の動作を行い、さらに、以下の動作を行う。

　入力部１１Ｃは、処理装置付きセンサ３０Ｃから出力された評価指標データを、評価指標データの生成時刻と対応付けて取得する。

　制御回路１３Ｃは、制御回路１３Ｂが行う動作と同様の動作を行い、さらに、以下の動作を行う。

　制御回路１３Ｃは、入力部１１Ｃが処理装置付きセンサ３０Ｃから測定データを取得せずに評価指標データを評価指標データの生成時刻と対応付けて取得する場合には、測定データに基づいて評価指標データをその評価指標データ生成時刻と対応付けて生成する代わりに、入力部１１Ｃが取得した評価指標データをその評価指標データの生成時刻と対応付けて取得する。

　＜動作＞
　以下、上記構成の制御パラメータ生成システム１Ｃが行う動作について説明する。

　制御パラメータ生成システム１Ｃは、実施の形態３に係る第３の制御パラメータ調整処理から、一部の処理が変更された第４の制御パラメータ調整処理を行う。

　図２３は、第４の制御パラメータ調整処理のフローチャートである。

　図２３に示すように、第４の制御パラメータ調整処理は、ステップＳ３１０の処理～ステップＳ３７７の処理を含む。これらの処理のうち、ステップＳ３１０の処理～ステップＳ３３０の処理、ステップＳ３５０の処理～ステップＳ３６５の処理、および、ステップＳ３７１の処理～ステップＳ３７７の処理は、それぞれ、第３の制御パラメータ調整処理における、ステップＳ２１０の処理～ステップＳ２３０の処理、ステップＳ２５０の処理～ステップＳ２６５の処理、および、ステップＳ２７１の処理～ステップＳ２７７の処理と同様の処理である。

　このため、ここでは、ステップＳ３３５の処理～ステップＳ３４０の処理、および、ステップＳ３７０の処理を中心に説明する。

　ステップＳ３３０の処理が終了すると、処理装置付きセンサ３０Ｃは、駆動対象物２４の位置を測定し（ステップＳ３３５）、駆動対象物２４が所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の駆動対象物２４の位置を表す測定データを生成する。そして、処理装置付きセンサ３０Ｃは、生成した測定データに基づいて、整定時刻後の駆動対象物２４の振動を示す評価指標データを、その評価指標データの生成時刻と対応付けて生成し（ステップＳ３４０）、生成した評価指標データを、その評価指標データの生成時刻と対応付けて入力部１１Ｃに出力する。すると、入力部１１Ｃは、処理装置付きセンサ３０Ｃから出力された評価指標データを、その評価指標データの生成時刻と対応付けて、取得する（ステップＳ３７０）。そして、制御回路１３Ｃは、それら取得した評価指標データと、評価指標データの生成時刻とに基づいて、調整履歴を更新する（ステップＳ３７１）。

　ステップＳ３７１の処理が終了すると、制御パラメータ生成システム１Ｃは、ステップＳ３７２の処理に進む。

　＜考察＞
　上記構成の制御パラメータ生成システム１Ｃによると、実施の形態３に係る制御パラメータ生成システム１Ｂと同様に、評価指標データが示す駆動対象物２４の振動が所定の閾値を超えた場合に、制御パラメータの更新が中断されるため、制御パラメータを調整している期間における生産装置２０の振動が、制御パラメータの調整に悪影響を及ぼしてしまうことを抑制することができる。

　このため、上記構成の制御パラメータ生成システム１Ｃによると、制御パラメータの調整をやり直す必要が生じる頻度を抑制することができる。

　（補足）
　以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態１～４に基づいて説明した。しかしながら、本開示は、これら実施の形態１～４に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態または本変形例に施したものや、異なる実施の形態または変形例における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の１つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

　（１）実施の形態１において、一例として、生成装置１０は１台のコンピュータ装置により実現されるとして説明した。しかしながら、生成装置１０は、同様の機能を実現することができれば、必ずしも１台のコンピュータ装置により実現される例に限定される必要はない。生成装置１０は、例えば、互いに通信可能な複数台のコンピュータ装置により実現されてもよい。

　図２４は、生成装置１０が、互いに通信可能な複数台のコンピュータ装置により実現される場合における、生成装置１０の構成の一例を示すブロック図である。

　図２４に示すように、生成装置１０は、（１）入力部１１と、出力部１２と、操作受け付け部１５と、画像生成部１６と、表示部１７と、通信部１８とを備える第１のコンピュータ装置１００と、（２）制御回路１３と、機械学習モデル１４と、通信部１９とを備える第２のコンピュータ装置１１０と、（３）通信部１８と通信部１９とを通信可能に接続するネットワーク１２０とによって実現されるとしてもよい。

　この場合、第１のコンピュータ装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ（パソコン）であり、第２のコンピュータ装置１１０は、サーバであってもよい。

　（２）実施の形態１において、制御パラメータ生成システム１は、（ｉ）センサ３０が、駆動対象物２４の位置を測定して、駆動対象物２４が所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の駆動対象物２４の位置を表す測定データを出力し、（ｉｉ）入力部１１が、センサ３０から出力された測定データを取得する構成であるとして説明した。

　しかしながら、制御パラメータ生成システム１の上記構成は一例であり、制御パラメータ生成システム１は、入力部１１が、駆動対象物２４が所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の駆動対象物２４の位置を表す測定データを取得することができれば、必ずしも、上記構成に限定される必要はない。

　図２５は、制御パラメータ生成システム１の他の構成の一例である制御パラメータ生成システム１Ｄであって、センサ３０を備えない制御パラメータ生成システム１Ｄの構成を示すブロック図である。

　制御パラメータ生成システム１Ｄにおいて、サーボモータ２３は、モータ位置（例えば、サーボモータ２３が回転式モータの場合であれば、サーボモータ２３の回転位置）を検出するセンサを内蔵している。そして、サーボモータ２３は、内蔵するセンサにより検出されたサーボモータ２３のモータ位置を表すエンコード値を出力する。すなわち、生産装置２０Ｄはエンコード値を出力する。

　なお、一般に、このような、モータの位置を検出するセンサはエンコーダとも称される。また、通常、サーボモータはエンコーダを内蔵している。

　ここで、このエンコード値が表すサーボモータ２３の位置は、駆動対象物２４の位置と一対一の対応関係にある。このため、サーボモータ２３が出力するエンコード値は、サーボモータ２３の位置を表すと共に、駆動対象物２４の位置をも表す。したがって、サーボモータ２３が内蔵するセンサは、駆動対象物２４の位置をも検出し、駆動対象物２４の位置を表すエンコード値を出力するともいえる。

　そして、制御パラメータ生成システム１Ｄにおいて、入力部１１は、サーボモータ２３から出力されるエンコード値を、測定データとして取得する。

　（３）本開示の包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、プログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの非一時的な記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、プログラムおよび非一時的な記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。例えば、本開示は、生成装置が行う処理をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。

　（４）本開示の生産装置２０、２０Ｄは、生成装置１０、１０Ａ～１０Ｃを内蔵してもよい。本開示の生産装置２０、２０Ｄは、制御パラメータ生成システム１、１Ａ～１Ｄを内蔵してもよい。また、表示装置４０は、生成装置１０、１０Ａ～１０Ｃから分離されて配置されてもよく、生成装置１０、１０Ａ～１０Ｃとは独立に配置されてもよい。また、表示装置４０は、生産装置２０、２０Ｄに組み込まれていてもよい。また、センサ３０や処理装置付きセンサ３０Ａ、３０Ｃは、生産装置２０、２０Ｄから分離されて配置されてもよく、生産装置２０、２０Ｄとは独立に配置してもよい。また、センサ３０や処理装置付きセンサ３０Ａ、３０Ｃは生成装置１０、１０Ａ～１０Ｃに組み込まれて配置されてもよい。また、本開示の生産装置２０、２０Ｄは、製品を生産する装置に限定されず、製品を生産する設備やプラント、工場を含み得る。また、本開示は、生産装置２０、２０Ｄ以外に、搬送装置に対しても適用し得る。また、本開示の制御パラメータ生成システム１、１Ａ～１Ｄは、製品を生産する装置、設備やプラント、倉庫または工場に対しても適用し得る。

　本開示は、制御パラメータを生成するシステム等に広く利用可能である。

　１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ　制御パラメータ生成システム
　１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ　生成装置
　１１、１１Ａ、１１Ｃ　入力部
　１２、１２Ｂ　出力部
　１３、１３Ａ、１３Ｂ、１３Ｃ　制御回路
　１４　機械学習モデル
　１５　操作受け付け部
　１６　画像生成部
　１７　表示部
　１８、１９　通信部
　２０、２０Ｄ　生産装置
　２１　メモリ
　２２　制御回路
　２３　サーボモータ
　２４　駆動対象物
　３０　センサ
　３０Ａ、３０Ｃ　処理装置付きセンサ
　４０　表示装置
　１００　第１のコンピュータ装置
　１１０　第２のコンピュータ装置
　１２０　ネットワーク

Claims

　制御パラメータの生成装置が生成し、センサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する、制御パラメータを生成する方法であって、
　前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する制御回路と、前記制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる前記制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備え、
　前記センサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記位置を表す測定データを出力し、
　前記センサから出力される前記位置を表す測定データを取得し、
　前記測定データに基づいて、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを生成し、
　前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新し、
　更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力し、
　前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する、
　制御パラメータの生成方法。
　前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、さらに、前記制御パラメータの更新を中断する旨のメッセージを表示装置に出力する、
　請求項１に記載の制御パラメータの生成方法。
　前記制御パラメータの更新を中断した後において、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値以下になった場合、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値以下になった時刻以降に取得した前記測定データに基づいて生成した前記評価指標データに基づいて、中断していた前記制御パラメータの更新を再開する、
　請求項１に記載の制御パラメータの生成方法。
　前記生産装置は、実装装置、加工装置、または、工作装置のいずれか１つを含む、
　請求項１に記載の制御パラメータの生成方法。
　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の制御パラメータの生成方法を、前記生産装置に接続された情報処理装置のコンピュータに実行させるためのプログラム。
　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の制御パラメータの生成方法を、前記生産装置に接続された情報処理装置のコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
　センサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する制御パラメータを生成する、制御パラメータの生成装置であって、
　前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する第１の制御回路と、前記第１の制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備え、
　前記センサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記位置を表す測定データを出力し、
　前記制御パラメータの生成装置は、
　前記センサから出力される前記位置を表す測定データを取得する入力部と、
　前記測定データに基づいて、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを生成し、前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する第２の制御回路と、
　更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力する出力部と、を備え、
　前記第２の制御回路は、さらに、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する、
　制御パラメータの生成装置。
　制御パラメータの生成装置が生成し、処理装置付きセンサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する、制御パラメータの生成方法であって、
　前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する制御回路と、前記制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備え、
　前記処理装置付きセンサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを出力し、
　前記処理装置付きセンサから出力される前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを取得し、
　前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新し、
　更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力し、
　前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する、
　制御パラメータの生成方法。
　前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、さらに、前記制御パラメータの更新を中断する旨のメッセージを表示装置に出力する、
　請求項８に記載の制御パラメータの生成方法。
　前記制御パラメータの更新を中断した後において、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値以下になった場合、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値以下になった時刻以降に取得した前記評価指標データに基づいて、中断していた前記制御パラメータの更新を再開する、
　請求項８に記載の制御パラメータの生成方法。
　前記評価指標データは、前記処理装置付きセンサにおいて、前記処理装置付きセンサにて測定された前記駆動対象物の位置に基づいて生成される、
　請求項８に記載の制御パラメータの生成方法。
　前記処理装置付きセンサは、画像処理装置を含む、
　請求項８に記載の制御パラメータの生成方法。
　前記生産装置は、実装装置、加工装置、または、工作装置のいずれか１つを含む、
　請求項８に記載の制御パラメータの生成方法。
　請求項８から請求項１３のいずれか１項に記載の制御パラメータの生成方法を、前記生産装置に接続された情報処理装置のコンピュータに実行させるためのプログラム。
　請求項８から請求項１３のいずれか１項に記載の制御パラメータの生成方法を、前記生産装置に接続された情報処理装置のコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
　処理装置付きセンサが生産装置の状態を確認しつつ前記生産装置が使用する制御パラメータを生成する、制御パラメータの生成装置であって、
　前記生産装置は、サーボモータと、前記サーボモータを制御する第１の制御回路と、前記第１の制御回路が前記サーボモータを制御する際に用いる制御パラメータを記憶するメモリと、前記サーボモータにより駆動される駆動対象物と、を備え、
　前記処理装置付きセンサは、前記駆動対象物の位置を所定の目標位置にするための指令に基づいて前記駆動対象物が前記所定の目標位置に到達したと評価できる許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の位置を測定し、前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを出力し、
　前記制御パラメータの生成装置は、
　前記処理装置付きセンサから出力される前記駆動対象物が前記許容位置に到達した時刻後の前記駆動対象物の振動を表す評価指標データを取得する入力部と、
　前記評価指標データに基づいて、前記評価指標データが示す振動が所定の閾値以下の場合、前記評価指標データと前記制御パラメータとの関係を学習する機械学習モデルを用いて、前記制御パラメータを更新する第２の制御回路と、
　更新された前記制御パラメータを前記メモリに記憶させるために前記生産装置に出力する出力部と、を備え、
　前記第２の制御回路は、さらに、前記評価指標データが示す振動が前記所定の閾値を超えた場合、前記制御パラメータの更新を中断する、
　制御パラメータの生成装置。