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技術 情報処理装置、モデル生成プログラムおよびモデル生成方法

出願人 富士通株式会社
発明者 梅田裕平
出願日 2015年2月27日 (6年11ヶ月経過) 出願番号 2015-039578
公開日 2016年9月5日 (5年5ヶ月経過) 公開番号 2016-162139
状態 特許登録済
技術分野 内燃機関に供給する空気・燃料の電気的制御 制御系の試験・監視
主要キーワード 定常状態データ 測定データ数 重みつき平均 収束度合い 準定常 ガウス過程 大型機械 追加点
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2016年9月5日)のものです。
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図面 (7)

課題

短い時間で定常状態の測定データを収集すること。

解決手段

取得部43は、制御対象の動作に関するパラメータの複数の値を第1の順序で制御対象に適用した場合に値ごとに出力される制御対象の動作状態を示す第1の測定データと、前記複数の値を第1の順序とは異なる第2の順序で前記制御対象に適用した場合に値ごとに出力される制御対象の動作状態を示す第2の測定データと、を取得する。推定部44は、値ごとに、第1の測定データと第2の測定データとに基づき、制御対象の動作状態が定常状態である場合の測定データを推定する。

概要

背景

従来から、制御対象モデルを用いて制御対象をどのように制御するかを設計する制御設計が行われる。この制御設計では、制御対象を制御するパラメータに設定する測定条件を変え、制御対象の状態が定常状態となるまで待ってから制御対象の状態を測定する。そして、制御設計では、測定した測定データを基に、制御対象のモデルを生成する。

概要

短い時間で定常状態の測定データを収集すること。取得部43は、制御対象の動作に関するパラメータの複数の値を第1の順序で制御対象に適用した場合に値ごとに出力される制御対象の動作状態を示す第1の測定データと、前記複数の値を第1の順序とは異なる第2の順序で前記制御対象に適用した場合に値ごとに出力される制御対象の動作状態を示す第2の測定データと、を取得する。推定部44は、値ごとに、第1の測定データと第2の測定データとに基づき、制御対象の動作状態が定常状態である場合の測定データを推定する。

目的

一つの側面では、短い時間で定常状態の測定データを収集できる情報処理装置モデル生成プログラムおよびモデル生成方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

制御対象の動作に関するパラメータの複数の値を第1の順序で前記制御対象に適用した場合に前記値ごとに出力される前記制御対象の動作状態を示す第1の測定データと、前記複数の値を前記第1の順序とは異なる第2の順序で前記制御対象に適用した場合に前記値ごとに出力される前記制御対象の動作状態を示す第2の測定データと、を取得する取得部と、前記値ごとに、前記第1の測定データと前記第2の測定データとに基づき、前記制御対象の動作状態が定常状態である場合の測定データを推定する推定部と、を有することを特徴とする情報処理装置

請求項2

前記推定部は、前記値ごとに、前記第1の順序で取得された前記第1の測定データおよび前記第2の順序で取得された前記第2の測定データが経時的に同じ定常状態の測定データに指数的に収束する予測式を用いて、前記制御対象の動作状態が定常状態である場合の測定データを推定することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。

請求項3

前記推定部は、前記予測式から予測される測定データと前記第1の測定データおよび前記第2の測定データとの誤差を最小とする最適化問題解くことで、前記制御対象の動作状態が定常状態である場合の測定データを推定することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。

請求項4

前記取得部は、前記制御対象の動作状態が定常状態に収束する前の測定データを取得することを特徴とする請求項1〜3の何れか1つに記載の情報処理装置。

請求項5

前記制御対象の動作に関するパラメータの値を定めた複数の測定条件を所定の順序に対応付けて生成すると共に、前記所定の順序で最後の測定条件から離れた追加の測定条件を生成する生成部と、前記追加の測定条件を折り返し点として、前記所定の順序および前記所定の順序とは逆の順序に沿って前記生成部により生成された測定条件ごとに、動作指示を出力する出力部と、をさらに有し、前記取得部は、前記所定の順序に前記測定条件ごとに出力される前記第1の測定データと、前記逆の順序に前記測定条件ごとに出力される前記第2の測定データを取得することを特徴とする請求項1〜4の何れか1つに記載の情報処理装置。

請求項6

コンピュータに、制御対象の動作に関するパラメータの複数の値を第1の順序で前記制御対象に適用した場合に前記値ごとに出力される前記制御対象の動作状態を示す第1の測定データと、前記複数の値を前記第1の順序とは異なる第2の順序で前記制御対象に適用した場合に前記値ごとに出力される前記制御対象の動作状態を示す第2の測定データと、を取得し、前記値ごとに、前記第1の測定データと前記第2の測定データとに基づき、前記制御対象の動作状態が定常状態である場合の測定データを推定する処理を実行させることを特徴とするモデル生成プログラム

請求項7

コンピュータが、制御対象の動作に関するパラメータの複数の値を第1の順序で前記制御対象に適用した場合に前記値ごとに出力される前記制御対象の動作状態を示す第1の測定データと、前記複数の値を前記第1の順序とは異なる第2の順序で前記制御対象に適用した場合に前記値ごとに出力される前記制御対象の動作状態を示す第2の測定データと、を取得し、前記値ごとに、前記第1の測定データと前記第2の測定データとに基づき、前記制御対象の動作状態が定常状態である場合の測定データを推定する処理を実行することを特徴とするモデル生成方法

技術分野

0001

本発明は、情報処理装置モデル生成プログラムおよびモデル生成方法に関する。

背景技術

0002

従来から、制御対象モデルを用いて制御対象をどのように制御するかを設計する制御設計が行われる。この制御設計では、制御対象を制御するパラメータに設定する測定条件を変え、制御対象の状態が定常状態となるまで待ってから制御対象の状態を測定する。そして、制御設計では、測定した測定データを基に、制御対象のモデルを生成する。

先行技術

0003

孝名子ら、“準定常計測を用いたガソリンエンジンすすモデリング”、第1回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム、2014年

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、従来の技術は、測定条件ごとに制御対象の状態が定常状態となるまで待ってから測定を行うため、定常状態の測定データの収集に時間がかかる。精度のよいモデルを生成するには、測定データが多い方が好ましい。しかし、多くの測定条件で定常状態の測定データを得ようとした場合、測定データの収集にかかる時間が長くなる。

0005

一つの側面では、短い時間で定常状態の測定データを収集できる情報処理装置、モデル生成プログラムおよびモデル生成方法を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0006

第1の案では、情報処理装置は、取得部と、推定部とを有する。取得部は、制御対象の動作に関するパラメータの複数の値を第1の順序で前記制御対象に適用した場合に値ごとに出力される制御対象の動作状態を示す第1の測定データを取得する。また、取得部は、複数の値を第1の順序とは異なる第2の順序で制御対象に適用した場合に値ごとに出力される制御対象の動作状態を示す第2の測定データを取得する。推定部は、値ごとに、第1の測定データと第2の測定データとに基づき、制御対象の動作状態が定常状態である場合の測定データを推定する。

発明の効果

0007

本発明の一の実施態様によれば、短い時間で定常状態の測定データを収集できるという効果を奏する。

図面の簡単な説明

0008

図1は、システム構成の一例を説明する説明図である。
図2は、情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。
図3は、モデルを生成する流れを模式的に示した図である。
図4は、測定経路の生成の一例を模式的に示した図である。
図5は、モデル生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図6は、モデル生成プログラムを実行するコンピュータの構成の一例を示す説明図である。

0009

以下に、本願の開示する情報処理装置、モデル生成プログラムおよびモデル生成方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。

0010

[システム構成]
制御設計では、制御対象のモデルを用いて制御対象をどのように制御するかを設計する。システム1は、制御対象のモデルを生成するシステムである。本実施例では、制御対象をエンジンとし、エンジンの制御設計を行う場合を例に説明する。エンジンの制御設計では、エンジンの制御に使用する数値を決定するため、エンジンの操作によってエンジンの状態がどのように変化するかを測定し、測定された測定データに基づき、エンジンをモデル化する。例えば、エンジンの制御設計では、バルブ開度燃料噴射量の変化により排気ガス燃費がどのように変化するかを測定してモデルを生成する。そして、エンジンの制御設計では、生成されたモデルを用いてエンジンをどのように制御するかを設計する。例えば、エンジンの制御設計では、生成されたモデルから、求められる出力を得つつ、排気ガスや燃費を抑えるにはどのようなバルブ開度や燃料噴射量がよいかを設計する。

0011

図1は、システム構成の一例を説明する説明図である。図1に示すように、システム1は、情報処理装置10と、エンジン11とを有する。

0012

エンジン11は、制御設計の制御対象とされた対象物である。

0013

情報処理装置10は、制御対象とされたエンジン11のモデルを生成する装置である。情報処理装置10は、例えば、パーソナルコンピュータサーバコンピュータなどのコンピュータである。情報処理装置10は、1台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータにより実装しても良い。なお、本実施例では、情報処理装置10を1台のコンピュータとした場合を例に説明する。

0014

情報処理装置10は、エンジン11を各種の測定条件で動作させる。例えば、情報処理装置10は、エンジン11を制御するパラメータに設定する測定条件を変え、エンジン11へ動作指示を出力する。このパラメータは、制御設計においてモデルへの入力情報となる。エンジン11を制御するパラメータとしては、例えば、バルブ開度や燃料噴射量が挙げられる。なお、パラメータは、これに限定されるものではない。

0015

また、情報処理装置10は、各種の測定条件でのエンジン11の状態を示す測定データを取得する。例えば、情報処理装置10は、各種の測定条件でエンジン11が定常状態に収束する前の測定データを取得する。例えば、情報処理装置10は、パラメータが測定条件に変更されてから定常状態に収束する前の所定期間の間のエンジン11の状態を示す測定データを取得する。測定データとしては、例えば、排気ガスに含まれるNOx(窒素酸化物)、PM(粒子状物質)、CO2(二酸化炭素)の各濃度や、燃費のデータを取得する。

0016

[情報処理装置の構成]
次に、本実施例に係る情報処理装置10について説明する。図2は、情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。図2に示すように、情報処理装置10は、外部I/F(インタフェース)部20と、入力部21と、表示部22と、記憶部23と、制御部24とを有する。なお、情報処理装置10は、上記の機器以外の他の機器を有してもよい。

0017

外部I/F部20は、他の装置との間で情報の入出力を行うインタフェースである。外部I/F部20としては、USB(Universal Serial Bus)などの各種の入出力ポートLANカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。

0018

外部I/F部20は、不図示の通信ケーブルを介して他の装置と各種情報送受信する。例えば、外部I/F部20は、エンジン11を制御する不図示の制御装置に対して、測定条件を指定した動作指示を出力する。制御装置は、指定された測定条件でエンジン11を動作させる。制御装置は、エンジン11の状態を所定の周期で測定する。例えば、制御装置は、エンジン11の排気ガスに含まれるNOx、PM、CO2の各濃度や、燃費を16msの周期で測定する。そして、制御装置は、所定の周期で、測定されたエンジン11の状態を示すデータを測定時刻対応付けて測定データとして出力する。すなわち、制御装置は、測定するごとに、測定データを時系列順に出力する。外部I/F部20は、制御装置から出力された測定データを受信する。

0019

入力部21は、各種の情報を入力する入力デバイスである。入力部21としては、マウスキーボードなどの操作の入力を受け付ける入力デバイスが挙げられる。入力部21は、制御設計に関する各種の情報の入力を受け付ける。例えば、入力部21は、エンジン11を制御するパラメータごとに、パラメータに設定可能な範囲の入力を受け付ける。入力部21は、ユーザからの操作入力を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を制御部24に入力する。

0020

表示部22は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部22としては、LCD(Liquid Crystal Display)やCRT(Cathode Ray Tube)などの表示デバイスが挙げられる。表示部22は、各種情報を表示する。例えば、表示部22は、操作画面など各種の画面を表示する。

0021

記憶部23は、各種のデータを記憶する記憶デバイスである。例えば、記憶部23は、ハードディスクSSD(Solid State Drive)、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部23は、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ、NVSRAM(Non Volatile Static Random Access Memory)などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。

0022

記憶部23は、制御部24で実行されるOS(Operating System)や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部23は、後述するモデル生成処理を実行するプログラムを含む各種のプログラムを記憶する。さらに、記憶部23は、制御部24で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部23は、測定経路情報30と、測定データ31と、定常状態データ32とを記憶する。

0023

測定経路情報30は、エンジン11を制御するパラメータに設定する測定条件をどのように変更するかを記憶したデータである。例えば、測定経路情報30には、パラメータについての複数の測定条件が変更する順番に沿って記憶される。

0024

測定データ31は、エンジン11の測定データを記憶したデータである。測定データ31には、測定条件ごとに、測定条件に対応付けて測定データが記憶される。

0025

定常状態データ32は、測定条件ごとに、エンジン11の推定された定常状態の測定データを記憶したデータである。

0026

制御部24は、情報処理装置10を制御するデバイスである。制御部24としては、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)等の電子回路や、ASIC(Application Specific IntegratedCircuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路を採用できる。制御部24は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部24は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部24は、受付部40と、経路生成部41と、出力部42と、取得部43と、推定部44と、モデル生成部45とを有する。

0027

受付部40は、各種の受け付けを行う。例えば、受付部40は、制御設計に関する各種の操作指示を受け付ける。例えば、受付部40は、制御設計に関する操作画面を表示部22に表示させ、操作画面からモデルの生成開始を指示する操作指示の入力を受け付ける。また、受付部40は、操作画面からエンジン11を制御するパラメータごとに、パラメータに設定可能な範囲の入力を受け付ける。

0028

経路生成部41は、制御対象を制御するパラメータについての複数の測定条件を所定の順序に対応付けて生成する。例えば、経路生成部41は、エンジン11を制御するパラメータについての複数の測定条件を生成する。例えば、経路生成部41は、実験計画法(Design of experiments)を用いて、それぞれ受付部40で受け付けた範囲内でエンジン11を制御する各パラメータに設定する値の組合せを定めた複数の測定条件を生成する。実験計画法としては、空間充填法、一様乱数法、ラテンハイパーキューブ法など何れの方式を用いてもよい。実験計画法では、それぞれのパラメータの範囲内で効率的に測定する値の組合せが測定条件として生成される。なお、経路生成部41は、複数の測定条件を実験計画法以外の方法で生成してもよい。例えば、経路生成部41は、それぞれのパラメータの範囲内で、ランダム、あるいは、一定間隔ごとの値の組合せを測定条件として生成してもよい。

0029

経路生成部41は、生成した複数の測定条件を所定の順序に結んだ経路を生成する。例えば、経路生成部41は、複数の測定条件を順に一筆書きで結び、一筆書きで結んだ最後の測定条件から離れた測定条件を追加して測定経路を生成する。

0030

経路生成部41は、生成した測定経路を測定経路情報30に記憶する。例えば、経路生成部41は、変更する順番に対応付けて複数の測定条件を測定経路情報30に記憶する。

0031

出力部42は、外部I/F部20からエンジン11を制御する不図示の制御装置に対して、測定条件を指定した動作指示を出力させる。例えば、出力部42は、測定経路情報30に記憶された順番の順序および順番の順序とは逆の順序に沿って、エンジン11を測定条件で動作させる動作指示を出力する。すなわち、出力部42は、測定経路の往路および復路に沿って、エンジン11を測定条件で動作させる動作指示を出力する。エンジン11は、パラメータが測定条件に変更され、測定条件で動作する。外部I/F部20では、パラメータが測定条件に変更されたエンジン11の状態を示す測定データが時系列に受信される。出力部42は、測定経路の往路および復路に沿って動作指示を出力する。このため、各測定条件は、測定経路の往路および復路でそれぞれ測定データが測定される。

0032

取得部43は、外部I/F部20で受信される、エンジン11の状態を示す測定データを取得する。例えば、取得部43は、測定条件ごとに、エンジン11が定常状態に収束する前の測定データを取得する。例えば、取得部43は、測定条件に変更されてから所定期間の間の測定データを取得する。ここで、エンジン11は、測定条件が変更されても出力が定常状態となるまで時間がかかる。例えば、エンジン11は、測定条件が変更されてから出力が定常状態となるまで数分から数十分程度かかる。取得部43は、測定条件ごとに、エンジン11が定常状態に収束するまでの時間より短い所定期間の測定データを取得する。この所定時間は、例えば、エンジン11の場合、数秒から数十秒程度とする。所定時間は、エンジン11が定常状態に収束するまでの時間の半分未満であればよい。

0033

取得部43は、取得した測定データを動作指示した測定条件に対応付けて順次に測定データ31に記憶する。なお、本実施例では、取得部43にて測定データに測定条件に対応付ける場合について説明したが、例えば、エンジン11を制御する制御装置が測定データに測定条件を含めて送信してもよい。

0034

推定部44は、測定条件ごとに、所定の順序および逆の順序でそれぞれ取得された測定データから定常状態の測定データを推定する。例えば、推定部44は、測定データ31に記憶された測定条件に対応する測定データを読み出す。ここで、上述のように、エンジン11は、測定条件が変更されても出力が定常状態となるまで時間がかかる。例えば、エンジン11は、測定条件が変更されてから出力が定常状態となるまで数分から数十分程度かかる。このため、測定条件が変更されてから定常状態となるまでの測定データは、測定経路の往路と復路で異なる。しかし、測定経路の往路と復路でそれぞれ取得された測定データは、経時的に同じ定常状態の測定データに指数的に収束する。そこで、推定部44は、測定条件ごとに、所定の順序および逆の順序でそれぞれ取得された測定データが経時的に同じ定常状態の測定データに指数的に収束する予測式を用いて、定常状態の測定データを推定する。推定部44は、予測式を用いて、測定条件および測定データの種別ごとに定常状態の測定データを推定する。例えば、推定部44は、それぞれの測定条件で、NOx、PM、CO2の濃度や、燃費ごとに定常状態の測定データを推定する。

0035

例えば、推定部44は、以下の式(1)、(2)の予測式を用いて、定常状態の測定データを推定する。式(1)、(2)は、種別yについての定常状態の測定データを推定する式である。

0036

y1(t1)=y(∞)+{y(∞)+y1(0)}×exp(−b1×t1) (1)
y2(t2)=y(∞)+{y(∞)+y2(0)}×exp(−b2×t2) (2)

0037

ここで、y(∞)は、パラメータyの収束した定常状態の測定データである。b1、b2は、指数的な収束度合いを示す値である。y(∞)、b1、b2は、変数である。y1(0)は、例えば、測定経路の往路で測定条件を設定して最初に得られた種別yの測定データの値である。y2(0)は、例えば、測定経路の復路で測定条件を設定して最初に得られた種別yの測定データの値である。t1は、例えば、y1(0)の測定データの測定時刻からの経過時間である。t2は、例えば、y2(0)の測定データの測定時刻からの経過時間である。

0038

式(1)、(2)は、経過時間t1、t2が∞となると共にy(∞)に収束する。式(1)から、経過時間t1後に種別yの値は、y1(t1)と予測される。式(2)から、経過時間t2後に種別yの値は、y2(t2)と予測される。

0039

推定部44は、測定条件ごとに、式(1)、(2)から予測される測定データが実際に測定された測定データに近くなるy(∞)、b1、b2を求める。例えば、推定部44は、予測される測定データと、実際に測定された測定データとの誤差を最小とする最適化問題を解いてy(∞)、b1、b2を求める。

0040

例えば、誤差を2乗和(L2ノルム)とした場合、誤差は、以下の式(3)のように表せる。

0041

ここで、y1(t1)は、式(1)により予測される経過時間t1での測定データの予測値である。y~1(t1)は、経過時間t1で実際に測定された測定データの実測値である。y2(t2)は、式(2)により予測される経過時間t2での測定データの予測値である。y~2(t2)は、経過時間t2で実際に測定された測定データの実測値である。N1は、例えば、往路の測定経路の測定条件で実際に測定された測定データのデータ数である。N2は、例えば、復路の測定経路の測定条件で実際に測定された測定データのデータ数である。

0042

推定部44は、測定条件ごとに、測定データ31から実際の測定データを読み出す。そして、推定部44は、測定経路別に、読み出した測定データに含まれる測定時刻を用いて、最初の測定データが測定されてからの各測定データの経過時間を求める。例えば、推定部44は、往路の測定経路の測定データについて経過時間t1を求め、復路の測定経路の測定データについて経過時間t2を求める。

0043

そして、推定部44は、式(3)のように実際に測定データが測定された経過時間t1、t2での測定データの予測値y1(t1)、y2(t2)と、測定データの実測値y~1(t1)、y~2(t2)との誤差を最小とするy(∞)、b1、b2を最適化問題を解いて算出する。例えば、推定部44は、最急降下法、GA(genetic algorithm)などを用いて、y(∞)、b1、b2を変化させ、式(3)が最小となるy(∞)、b1、b2を算出する。すなわち、推定部44は、実際に測定された測定データとの誤差が小さくなるように式(1)、(2)をフィッティングする。これにより、定常状態の測定データy(∞)が推定される。

0044

推定部44は、測定条件ごとに、それぞれの測定データの種別について、定常状態の測定データを推定する。例えば、推定部44は、測定条件ごとに、NOx、PM、CO2の濃度や、燃費の定常状態の測定データを推定する。推定部44は、測定条件に対応付けて、各種別の予測された定常状態の測定データを定常状態データ32に記憶させる。

0045

モデル生成部45は、エンジン11のモデルを生成する。例えば、モデル生成部45は、測定データの種別ごとに、定常状態データ32に記憶された測定条件と、測定条件に対応する定常状態の測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成する。例えば、モデル生成部45は、NOx、PM、CO2の濃度や、燃費ごとに、LOLIMOT(Local Linear Model Tree)やガウス過程(Gaussian Process)を用いた回帰分析などにより周辺のデータの重みつき平均を出力する手法を用いてモデルを生成する。これにより、生成されたモデルから様々な測定条件でのNOx、PM、CO2の濃度や、燃費が予測できる。

0046

ここで、具体的な例を用いて説明する。図3は、モデルを生成する流れを模式的に示した図である。情報処理装置10では、受付部40が、エンジン11を制御するパラメータごとに、パラメータに設定可能な範囲の入力を受け付ける。

0047

経路生成部41は、実験計画法を用いて、エンジン11を制御する各パラメータに設定する値の組合せをそれぞれ受付部40で受け付けた範囲内で定めた複数の測定条件を生成する。例えば、経路生成部41は、実験計画法を用いて、バルブ開度、燃料噴射量を定めた複数の測定条件を生成する。図4は、測定経路の生成の一例を模式的に示した図である。図4の例では、それぞれの点が測定条件を示している。

0048

経路生成部41は、複数の測定条件を順に一筆書きで結び、一筆書きで結んだ最後の測定条件から離れた測定条件を追加する。図4の例では、スタート点から終了点まで測定条件が順に結ばれており、終了点の後に、終了点と、終了点の前の点との間の測定条件の差を2倍にした追加点が追加されている。経路生成部41は、スタートの点から追加点までの測定条件を順に一筆書きで結んで測定経路を生成する。経路生成部41は、生成した測定経路の順番に対応付けて複数の測定条件を測定経路情報30に記憶する。

0049

出力部42は、測定経路の往路に沿って、スタート点から追加点の各測定条件の動作指示を順に出力する。出力部42は、追加点の測定条件の動作指示を出力した後、測定経路の復路に沿って、終了点からスタート点の各測定条件の動作指示を順に出力する。この動作指示を出力する間隔は、取得部43においてエンジン11が定常状態に収束する前の所定時間の測定データを取得できる間隔であればよい。例えば、出力部42は、所定時間の間隔で各測定条件の動作指示を出力する。

0050

取得部43は、測定条件ごとに、エンジン11が定常状態に収束する前の所定時間の測定データを取得する。取得部43は、取得した測定データを動作指示した測定条件に対応付けて順次に測定データ31に記憶する。

0051

推定部44は、上述の式(1)−(3)を用いて、測定データ31に記憶された実際の測定データから、測定条件ごとに、それぞれの測定データの種別について、定常状態の測定データを推定する。推定部44は、測定条件に対応付けて、各種別の予測された定常状態の測定データを定常状態データ32に記憶させる。

0052

モデル生成部45は、測定データの種別ごとに、定常状態データ32に記憶された測定条件と、測定条件に対応する定常状態の測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成する。これにより、生成されたモデルから測定データの種別ごとに各種の測定条件での測定データが予測できるようになる。

0053

ここで、従来の制御設計では、制御対象を制御するパラメータに設定する測定条件を変え、制御対象の状態が定常状態となるまで待ってから制御対象の状態を測定する。例えば、制御対象をエンジン11とした場合、従来の制御設計では、エンジン11の状態が定常状態となるまで数分から数十分程度待ってからエンジン11の状態を測定する。エンジン11の状態が定常状態であるかの判別は、例えば、測定データが安定したかを測定者目視で確認することにより行う。このため、従来の制御設計では、1つの測定条件での測定データを得るのに時間がかかる。制御対象についての精度のよいモデルを生成するには、測定データが多い方が好ましい。しかし、多くの測定条件で定常状態の測定データを得ようとした場合、測定データの収集にかかる時間が長くなる。例えば、エンジン11は、高度化により設定するパラメータも増加している。このようなエンジン性能が向上するに従い、設定するパラメータ数が増加すると、精度のよいモデルを生成するには、より多くの測定条件での測定データが必要となる。しかし、従来の制御設計では、十分な数の測定データを得られず、精度のよいモデルを生成することが難しい。

0054

一方、本実施例に係る情報処理装置10は、エンジン11の状態が定常状態となるまで待たなくてもよいため、測定条件ごとに測定データの取得にかかる時間を短縮できる。また、本実施例に係る情報処理装置10は、測定条件ごとに、エンジン11の状態が定常状態であるかを判別せずに、一定の時間で次の測定条件に移行できるため、各測定条件でのエンジン11の状態の測定を自動化できる。これにより、本実施例に係る情報処理装置10は、多くの測定条件での測定データを短時間で自動的に取得できるため、精度のよいモデルを生成できる。

0055

[処理の流れ]
次に、本実施例に係る情報処理装置10がモデルを生成するモデル生成処理の流れについて説明する。図5は、モデル生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。このモデル生成処理は、所定のタイミング、例えば、操作画面からモデルの生成開始を指示する操作指示の入力を受け付けたタイミングで実行される。

0056

図5に示すように、受付部40は、操作画面からエンジン11を制御するパラメータごとに、パラメータに設定可能な範囲の入力を受け付ける(S10)。

0057

経路生成部41は、実験計画法を用いて、それぞれ受付部40で受け付けた範囲内でエンジン11を制御する各パラメータに設定する値の組合せを定めた複数の測定条件を生成する(S11)。例えば、経路生成部41は、実験計画法を用いて、バルブ開度、燃料噴射量を定めた複数の測定条件を生成する。

0058

経路生成部41は、複数の測定条件を順に一筆書きで結び、一筆書きで結んだ最後の測定条件から離れた測定条件を追加して測定経路を生成する(S12)。経路生成部41は、変更する順番に対応付けて複数の測定条件を測定経路情報30に記憶する(S13)。

0059

出力部42は、測定経路情報30に記憶された順番の順序に沿って、エンジン11を測定条件で動作させる動作指示を出力する(S14)。取得部43は、測定条件に変更されてから所定期間の間の測定データを取得する(S15)。取得部43は、取得した測定データを測定条件に対応付けて順次に測定データ31に記憶する(S16)。

0060

出力部42は、追加点の測定条件を出力したかを判定する(S17)。追加点の測定条件が未出力の場合(S17否定)、上述のS14へ移行し、測定経路情報30に記憶された順番の順序に沿って、測定条件の動作指示を出力する。

0061

一方、追加点の測定条件が出力済みの場合(S17肯定)、出力部42は、測定経路情報30に記憶された順番の順序とは逆の順序に沿って、エンジン11を測定条件で動作させる動作指示を出力する(S18)。取得部43は、測定条件に変更されてから所定期間の間の測定データを取得する(S19)。取得部43は、取得した測定データを測定条件に対応付けて順次に測定データ31に記憶する(S20)。

0062

出力部42は、スタート点の測定条件を出力したかを判定する(S21)。スタート点の測定条件が未出力の場合(S21否定)、上述のS18へ移行し、測定経路情報30に記憶された順番の順序とは逆の順序に沿って、測定条件の動作指示を出力する。

0063

一方、スタート点の測定条件が出力済みの場合(S21肯定)、推定部44は、測定データ31に記憶された実際の測定データから、測定条件ごとに、それぞれの測定データの種別について、定常状態の測定データを推定する(S22)。推定部44は、測定条件に対応付けて、各種別の予測された定常状態の測定データを定常状態データ32に記憶させる(S23)。

0064

モデル生成部45は、測定データの種別ごとに、定常状態データ32に記憶された測定条件と、測定条件に対応する定常状態の測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成し(S24)、処理を終了する。

0065

[効果]
上述してきたように、本実施例に係る情報処理装置10は、制御対象を制御するパラメータについての複数の測定条件を所定の順序に対応付けて生成する。情報処理装置10は、所定の順序および所定の順序とは逆の順序に沿って、生成された測定条件ごとに、動作指示を出力する。情報処理装置10は、出力された動作指示によりパラメータが測定条件に変更された制御対象の状態を示す測定データを取得する。情報処理装置10は、測定条件ごとに、所定の順序および逆の順序でそれぞれ取得された測定データから定常状態の測定データを推定する。これにより、情報処理装置10は、短い時間で定常状態の測定データを収集できる。このように、情報処理装置10は、短い時間で定常状態の測定データを収集できることにより、測定データ数を増やすことが可能になり、モデルを高精度化できる。また、情報処理装置10は、制御対象の状態が安定したかを確認する必要がないため、測定の自動化が可能になる。

0066

また、本実施例に係る情報処理装置10は、測定条件ごとに、所定の順序および逆の順序でそれぞれ取得された測定データが経時的に同じ定常状態の測定データに指数的に収束する予測式を用いて、定常状態の測定データを推定する。これにより、情報処理装置10は、定常状態の測定データを精度よく推定できる。

0067

また、本実施例に係る情報処理装置10は、予測式から予測される測定データと、取得された測定データとの誤差を最小とする最適化問題を解くことで、定常状態の測定データを推定する。これにより、情報処理装置10は、定常状態の測定データを精度よく推定できる。

0068

また、本実施例に係る情報処理装置10は、定常状態に収束する前の測定データを取得する。これにより、情報処理装置10は、測定条件ごとに、短い時間で測定データを収集できる。

0069

また、本実施例に係る情報処理装置10は、所定の順序で最後の測定条件から離れた測定条件を追加し、追加した測定条件を所定の順序および逆の順序の折り返し点とする。これにより、情報処理装置10は、同じ測定経路の往路と復路で、測定条件ごとに、異なる測定条件から収束する測定データを取得できる。

0070

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

0071

例えば、上記実施例では、制御対象をエンジン11とした場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、制御対象は、測定条件を変更してから制御対象の状態が定常状態に安定するまで時間がかかるものであれば何れでもよい。例えば、制御対象は、アクチュエータや、各種の生産を行うプラント大型機械などであってもよい。

0072

また、上記実施例では、誤差を上述の式(3)に示すように2乗和(L2ノルム)とした場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、誤差を以下の式(4)に示すようにL1ノルムとしてもよい。

0073

0074

また、上記実施例では、測定データの種別ごとのモデルを生成する場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、定常状態データ32に記憶された測定条件と、測定条件に対応する定常状態の測定データを用いて、機械学習を行って複数の種別の測定データを予測するモデルを生成してもよい。例えば、モデル生成部45は、全ての種別の測定データを予測する1つのモデルを生成してもよい。

0075

また、上記実施例では、複数の測定条件を所定の順序に結んだ1つの経路の往路と復路を測定経路とする場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、経路生成部41は、1つの経路の往路と復路以外を測定経路としてもよい。測定経路ごとに、各測定条件の直前となる測定条件が異なれば、別な手法で測定経路を定めてもよい。すなわち、各測定条件に到達する前の測定条件が異なるように測定経路を定められれば、何れの手法を用いてもよい。

0076

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部40、経路生成部41、出力部42、取得部43、推定部44およびモデル生成部45の各処理部が適宜統合されても良い。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

0077

[モデル生成プログラム]
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。最初に、ドライバに対する注意喚起の制御を行うモデル生成プログラムについて説明する。図6は、モデル生成プログラムを実行するコンピュータの構成の一例を示す説明図である。

0078

図6に示すように、コンピュータ400は、CPU(Central Processing Unit)410、HDD(Hard Disk Drive)420、RAM(Random Access Memory)440を有する。これら400〜440の各部は、バス500を介して接続される。

0079

HDD420には上記の受付部40、経路生成部41、出力部42、取得部43、推定部44およびモデル生成部45と同様の機能を発揮するモデル生成プログラム420aが予め記憶される。なお、モデル生成プログラム420aについては、適宜分離しても良い。

0080

また、HDD420は、各種情報を記憶する。例えば、HDD420は、OSや発注量の決定に用いる各種データを記憶する。

0081

そして、CPU410が、モデル生成プログラム420aをHDD420から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、モデル生成プログラム420aは、受付部40、経路生成部41、出力部42、取得部43、推定部44およびモデル生成部45と同様の動作を実行する。

0082

なお、上記したモデル生成プログラム420aについては、必ずしも最初からHDD420に記憶させることを要しない。

0083

また、例えば、モデル生成プログラム420aは、コンピュータ400に挿入されるフレキシブルディスクFD)、CD−ROMDVDディスク光磁気ディスクICカードなどの「可搬用の物理媒体」に記憶させても良い。そして、コンピュータ400がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。

実施例

0084

さらには、公衆回線インターネット、LAN、WANなどを介してコンピュータ400に接続される「他のコンピュータ(またはサーバ)」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ400がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。

0085

1 システム
10情報処理装置
11エンジン
20 外部I/F部
21 入力部
22 表示部
23 記憶部
24 制御部
30測定経路情報
31 測定データ
32定常状態データ
40 受付部
41経路生成部
42 出力部
43 取得部
44推定部
45モデル生成部

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