(57)【要約】【課題】モデル不確実性がある制御対象について低コストで安定した制御系の設計及び調整をすることを可能とするロバスト調整装置及びモデル作成方法を提供すること。【解決手段】本発明のロバスト調整装置１は、制御対象３のモデルを記憶するモデル記憶部２００と、制御対象３のモデルを同定するモデル同定部１００と、モデルに対して不確実性を設定する不確実性設定部１１０と、制御対象３を制御する制御系を設計する制御系設計部１２０と、制御対象の動作をシミュレーションするシミュレーション部１３０と、制御対象を動作させて得られた実機動作データと、制御対象の動作のシミュレーションにより得られたシミュレーション動作データとを比較して判定する比較判定部１４０と、を備える。【選択図】図２
2020003893.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の動作に近い不確実性を持つモデルを提供するロバスト調整装置において、
前記制御対象のモデルを記憶するモデル記憶部と、
前記制御対象のモデルを同定して前記モデル記憶部に記憶させるモデル同定部と、
前記モデル記憶部に記憶されたモデルに対して不確実性を設定する不確実性設定部と、
前記制御対象を制御する制御系を設計する制御系設計部と、
前記制御系設計部により設計された制御系と、前記不確実性設定部により不確実性が設定されたモデルとに基づいて、前記制御対象の動作をシミュレーションするシミュレーション部と、
前記制御対象を前記制御系設計部により設計された制御系により実際に制御して得られた実機動作データと、前記シミュレーション部による前記制御対象の動作のシミュレーションにより得られたシミュレーション動作データとを比較して判定する比較判定部と、
を備え、
前記不確実性設定部は、前記比較判定部による判定結果に基づいて、前記モデル記憶部に記憶されたモデルの不確定性を調整する、
ロバスト調整装置。
【請求項２】
前記シミュレーション部によるシミュレーション処理の結果から取得されたデータを用いて、前記制御対象の制御指令とフィードバックデータとに対する前記制御系の制御パラメータの調整を学習する学習部を更に備える、
請求項１に記載のロバスト調整装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記シミュレーション部によるシミュレーション処理の結果として得られたデータに加えて、前記制御対象を前記制御系設計部により設計された制御系により実際に制御して得られたデータの双方に基づいて前記制御系の制御パラメータの調整を学習する、
請求項２に記載のロバスト調整装置。
【請求項４】
制御対象の動作に近い不確実性を持つモデルを作成する不確実性モデル作成方法において、
前記制御対象のモデルを同定して前記制御対象のモデルを記憶するモデル記憶部に記憶させる第１ステップと、
前記モデル記憶部に記憶されたモデルに対して不確実性を設定する第２ステップと、
前記制御対象を制御する制御系を設計する第３ステップと、
前記第３ステップで設計された制御系と、前記第２ステップで不確実性が設定されたモデルとに基づいて、前記制御対象の動作をシミュレーションする第４ステップと、
前記制御対象を前記第３ステップで設計された制御系により実際に制御して得られた実機動作データと、前記第４ステップでの前記制御対象の動作のシミュレーションにより得られたシミュレーション動作データとを比較して判定する第５ステップと、
前記第５ステップにおける判定結果に基づいて、前記モデル記憶部に記憶されたモデルの不確定性を調整する第６ステップと、
を実行する不確実性モデル作成方法であって、
前記第５ステップにおいて、前記モデル記憶部に記憶された前記制御対象のモデルと、実際の前記制御対象との動作が近いと判定されるまで前記第４ステップ〜第６ステップを繰り返す、
モデル作成方法。
【請求項５】
前記調整装置は、クラウドコンピューティング、フォグコンピューティング、エッジコンピューティング環境により実現される
請求項１〜３のいずれか１つに記載のロバスト調整装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロバスト調整装置及びモデル作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
制御の技術分野では、モータやロボット、工作機械、エアーコントロール、自動車等の制御対象を、例えばセンサで検出された検出値や制御対象からの出力等を観測しながら制御対象に対する制御指令を決定している。制御対象を制御する制御装置（コントローラ）は、制御対象がプログラム等により指令された通りに動作するように観測されている制御対象の状況に合わせて制御指令を選択する。
【０００３】
この様な制御を行う制御装置の実装においては、従来は予め制御対象の理想的なモデルを設計して、設計したモデルを制御対象とした場合に安定動作するように制御系の設計（制御構造ループの設計等）と調整（ゲインの調整等）を行う。例えば、図３は、ロボットコントローラにより制御される単軸構造のロボットをモデル化した例を示している。図３に例示されるように、アーム側先端位置θl、負荷イナーシャＪl、負荷側動摩擦係数Ｄl、減速機バネ定数Ｋ、ダンピング係数Ｄ、モータ位置θm、ロータイナーシャＪm、モータ動摩擦係数Ｄmのパラメータの値を定めることでロボットの単軸構造をモデル化し、このモデルに基づいて短軸構造のロボットを安定して制御できる制御装置の設計と調整を行うことができる。
【０００４】
ところで、制御対象が導入された現場では、制御対象の状態や環境の状態、外乱や各種誤差等に応じて、実際の制御対象の特性が、制御系の設計と調整を行った際に想定したモデルと異なってくる場合がある。例えば、図３に例示される単軸構造ロボットのモデルを定義するパラメータは、現実の制御対象においては常に理想的な値を取るものではなく、制御対象の状態や環境の状態、外乱や各種誤差等に応じて所定のぶれ幅を持って常に変化している（モデル不確実性）。その為、制御対象のモデルの不確実性を考慮して制御系の設計と調整を行う必要がある。この様に、制御対象のモデルに不確実性があった場合であっても制御性を損なわないようにするために、制御装置のロバスト設計やロバスト調整といった手法が取られている（例えば、特許文献１等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−０９４９６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ロバスト設計やロバスト調整は、例えば数理計画手法により数学理論的に行う方法があるが、この様な方法は制御対象とモデル不確実性を数学理論的に記述することが難しく、また、モデル不確実性に対して多くのモデルの状態を想定した調整が難しいという課題がある。また、制御装置を現実の制御対象と接続していくつかの所定の条件の下で制御装置を調整する実機調整を行うことでモデル不確実性に対応する方法もあるが、実機調整において様々な条件を同定し、調整と検証をするためには作業の手間が掛かるという課題がある。
【０００７】
更に、制御系にゲインスケジュールや適応制御を用いると、条件により一部の制御パラメータに変化が生じるため、単純なロバスト設計やロバスト調整の手法ではその変化に対応することが難しい。
【０００８】
そこで本発明の目的は、モデル不確実性がある制御対象について低コストで安定した制御系の設計及び調整をすることを可能とするロバスト調整装置及びモデル作成方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のロバスト調整装置は、制御対象のシミュレーションと実機とのそれぞれのメリットを活用した制御系の設計と調整を行うことにより、上記課題を解決する。より具体的には、本発明のロバスト調整装置は、制御対象の実機から同定されたモデルに対して不確実性を導入し、不確実性を導入したモデルを用いたシミュレーションと実機での動作とを比較してモデルに導入された不確実性を調整する。そして、不確実性が調整されたモデルを用いた機械学習を行うことで、制御系のパラメータをロバスト最適化する。
【００１０】
そして、本発明の一態様は、制御対象の動作に近い不確実性を持つモデルを提供するロバスト調整装置において、前記制御対象のモデルを記憶するモデル記憶部と、前記制御対象のモデルを同定して前記モデル記憶部に記憶させるモデル同定部と、前記モデル記憶部に記憶されたモデルに対して不確実性を設定する不確実性設定部と、前記制御対象を制御する制御系を設計する制御系設計部と、前記制御系設計部により設計された制御系と、前記不確実性設定部により不確実性が設定されたモデルとに基づいて、前記制御対象の動作をシミュレーションするシミュレーション部と、前記制御対象を前記制御系設計部により設計された制御系により実際に制御して得られた実機動作データと、前記シミュレーション部による前記制御対象の動作のシミュレーションにより得られたシミュレーション動作データとを比較して判定する比較判定部と、を備え、前記不確実性設定部は、前記比較判定部による判定結果に基づいて、前記モデル記憶部に記憶されたモデルの不確定性を調整する、ロバスト調整装置である。
【００１１】
本発明の他の一態様は、制御対象の動作に近い不確実性を持つモデルを作成する不確実性モデル作成方法において、前記制御対象のモデルを同定して前記制御対象のモデルを記憶するモデル記憶部に記憶させる第１ステップと、前記モデル記憶部に記憶されたモデルに対して不確実性を設定する第２ステップと、前記制御対象を制御する制御系を設計する第３ステップと、前記第３ステップで設計された制御系と、前記第２ステップで不確実性が設定されたモデルとに基づいて、前記制御対象の動作をシミュレーションする第４ステップと、前記制御対象を前記第３ステップで設計された制御系により実際に制御して得られた実機動作データと、前記第４ステップでの前記制御対象の動作のシミュレーションにより得られたシミュレーション動作データとを比較して判定する第５ステップと、前記第５ステップにおける判定結果に基づいて、前記モデル記憶部に記憶されたモデルの不確定性を調整する第６ステップと、を実行する不確実性モデル作成方法であって、前記第５ステップにおいて、前記モデル記憶部に記憶された前記制御対象のモデルと、実際の前記制御対象との動作が近いと判定されるまで前記第４ステップ〜第６ステップを繰り返す、モデル作成方法である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、実際の制御対象の状態に近い不確実性を持ったモデルを構築することができる為、該モデルを用いた機械学習を行うことにより適切な制御系のパラメータを調整することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態によるロバスト調整装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】一実施形態によるロバスト調整装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】ロボットコントローラにより制御される単軸構造のロボットをモデル化した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は本発明の一実施形態によるロバスト調整装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態のロバスト調整装置１は、制御対象を制御する制御装置の内部に実装することができる。また、ロバスト調整装置１は、制御対象を制御する制御装置と併設されたパソコンや、制御装置とネットワークを介して接続されたセルコンピュータ、ホストコンピュータ、エッジコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することが出来る。図１は、制御対象３を制御する制御装置２と併設されたパソコンとしてロバスト調整装置１を実装した場合の例を示している。
【００１５】
本実施形態によるロバスト調整装置１が備えるＣＰＵ１１は、ロバスト調整装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、バス２２を介して接続されているＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムを読み出し、該システム・プログラムに従ってロバスト調整装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示装置７０に表示するための表示データ及び入力装置７１を介してオペレータが入力した各種データ等が格納される。
【００１６】
制御対象３は、モータ、ロボット、工作機械、エアーコントロール、自動車等の機械であり、制御装置２により制御されている。ロバスト調整装置１は、必要に応じて制御装置２を介して制御対象３に係る各種データを取得することができる。
【００１７】
不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされたＳＲＡＭ等を用いたり、ＳＳＤ等を用いたりする等して、ロバスト調整装置１の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ１４には、入力装置７１を介して入力されたデータやプログラム、制御対象３を制御する制御装置２から（図示しないＵＳＢ装置等を介して）オフライン乃至（インタフェース２０を介して）オンラインで取得されたデータ等が記憶される。不揮発性メモリ１４に記憶されたデータやプログラム等は、利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、シミュレーション処理を行うためのシステム・プログラムや、その他の必要とされる処理を実行するためのシステム・プログラムがあらかじめ書き込まれている。
【００１８】
インタフェース２３は、ロバスト調整装置１と機械学習装置３００を接続するインタフェースである。機械学習装置３００は、機械学習装置３００全体を統御するプロセッサ３０１と、システム・プログラム等を記憶したＲＯＭ３０２、機械学習に係る各処理における一時的な記憶を行うためのＲＡＭ３０３、及び学習モデル等の記憶に用いられる不揮発性メモリ３０４が、バス３０５を介して接続されて構成される。機械学習装置３００は、インタフェース２３を介してロバスト調整装置１で取得可能な各情報を観測することができる。また、ロバスト調整装置１は、機械学習装置３００から出力される制御パラメータの調整結果に基づいて制御系のパラメータの調整を行う。
【００１９】
図２は、一実施形態によるロバスト調整装置１の概略的な機能ブロック図である。図２に示した各機能ブロックは、図１に示したロバスト調整装置１が備えるＣＰＵ１１及び機械学習装置３００が備えるプロセッサ３０１が、それぞれのシステム・プログラムを実行し、ロバスト調整装置１及び機械学習装置３００の各部の動作を制御することにより実現される。
【００２０】
本実施形態のロバスト調整装置１は、モデル同定部１００、不確実性設定部１１０、制御系設計部１２０、シミュレーション部１３０、比較判定部１４０、を備え、また、不揮発性メモリ１４に、制御対象３のモデルを記憶するモデル記憶部２００と、制御系の構造を記憶する制御系記憶部２１０と、制御対象３の動作に係る実機動作データを記憶する実機動作データ記憶部２２０とが設けられている。
【００２１】
モデル同定部１００は、制御対象３のモデルを同定し、同定したモデルをモデル記憶部２００へと記憶させる機能手段である。モデル同定部１００は、例えばユーザによる入力装置７１の操作に基づいてモデルの同定を行うようにしても良く、より具体的には、モデルの定義に用いられる少なくとも１つのパラメータ、各パラメータ間の関係を示す少なくとも１つの式、モデルに対する入力と出力、及びそれぞれのパラメータが取る値、パラメータの取り得る範囲等を定義することにより、モデルを同定するようにしても良い。また、モデル同定部１００がモデルを同定する際には、少なくとも１つの制御対象３から（制御装置２を介して）取得された値（例えば、制御対象３に取付けられているセンサ等により検出された検出値等）を参照しながらモデルの定義に用いられるパラメータが取り得る値等の同定を行えるようにしても良い。モデル同定部１００が同定するモデルは、シミュレーション部１３０によるシミュレーションが可能な形式のモデルであればどのようなものであっても良い。
【００２２】
不確実性設定部１１０は、モデル同定部１００により同定された制御対象３のモデルに対して不確実性を設定することで、該モデルを不確実性モデルとする機能手段である。不確実性設定部１１０は、例えばユーザによる入力装置７１の操作に基づいてモデル記憶部２００に記憶されている制御対象３のモデルに対して不確実性を設定する（該パラメータを確率変数として設定する）ようにしても良い。また、不確実性設定部１１０は、比較判定部１４０による判定結果に基づいてモデル記憶部２００に記憶されている制御対象３のモデルに対して不確実性を設定する（該パラメータを確率変数として設定する）ようにしても良い。不確実性設定部１１０は、典型的にはモデルの定義に用いられる少なくとも１つのパラメータに対して、そのパラメータの取り得る範囲を広く設定する（所定の確率法則に従ってパラメータの値が決定されるように設定する）ことで、制御対象３のモデルに対して不確実性を設定する。また、不確実性設定部１１０は、既に不確実性が設定されている少なくとも１つのパラメータに対して、そのパラメータの取り得る範囲を広くする又は狭くする、中間値を上下させる、該パラメータの取り得る値の確率法則を変更する等を行えるようにしても良い。
【００２３】
制御系設計部１２０は、制御対象３を制御する制御系の設計及び制御パラメータの調整を行い、設計及びパラメータ調整された制御系を制御系記憶部２１０に記憶させる機能手段である。制御系設計部１２０は、例えばユーザによる入力装置７１の操作に基づいて制御対象３を制御する制御系の設計及びパラメータの調整を行うようにしても良く、より具体的には、制御対象３を制御するための制御系の伝達関数やゲインの調整を行うことにより、制御対象３を制御する制御系の設計及び制御パラメータの調整を行うようにしても良い。
【００２４】
シミュレーション部１３０は、モデル記憶部２００に記憶された制御対象３のモデルと、制御系記憶部２１０に記憶された制御対象３の制御系に基づいて、公知のシミュレーション処理を実行し、シミュレーションの結果を出力する機能手段である。シミュレーション部１３０は、例えば、図示しない制御用プログラムに基づいて制御対象３の制御指令を生成し、生成した制御指令を制御系記憶部２１０に記憶された制御対象３の制御系の入力とし、該制御系から出力された指令をモデル記憶部２００に記憶された制御対象３のモデルに入力した場合の該モデルの出力をシミュレーションする。シミュレーション部１３０が行うシミュレーション処理については、公知となっている何れのシミュレーション処理を採用しても良い。
【００２５】
シミュレーション部１３０は、シミュレーション処理を実行する際に、制御対象３のモデルに設定された不確実性を考慮したシミュレーション処理を実行する。シミュレーション部１３０は、例えば不確実性が設定されているパラメータについて、設定された不確実性の範囲でランダムに（公知のモンテカルロ法等）又は所定の確率で（公知の確率モデル等）該パラメータのサンプリング値を決定し、決定されたパラメータを用いたシミュレーション処理を実行するようにしても良い。また、シミュレーション部１３０は、時間的に連続する一連の制御対象３のモデルの動作シミュレーションの中で、不確実性を持つパラメータについて離散的に又は連続的にパラメータの値を変化させるようにしても良い。
【００２６】
比較判定部１４０は、シミュレーション部１３０により実行されたシミュレーション処理の実行結果として得られたデータと、少なくとも１つの所定の条件の下で作業者が行った制御対象３の動作制御時に制御装置２から取得されたデータとを比較し、その比較結果を判定する機能手段である。比較判定部１４０は、例えば、シミュレーション部１３０において多数の条件下で実行された図示しない制御用プログラムに基づいてシミュレーション処理を実行して得られた制御対象３の動作に係るシミュレーション動作データ（例えば、駆動部の位置、速度、加速度、トルク等の時系列データ等）と、制御系記憶部２１０に記憶された制御系が実装された制御装置２により制御される制御対象３を、いくつかの条件の下で制御用プログラムを用いて実行した際に得られた制御対象３の動作に係る実機動作データ（例えば、駆動部の位置、速度、加速度、トルク等の時系列データ等）とを比較する。そして、比較判定部１４０は、シミュレーション動作データが取り得る範囲を、実機動作データが逸脱する場合に、いずれの実機動作データがどのくらいシミュレーション動作データの範囲を逸脱したのかを判定結果として出力する。また、比較判定部１４０は、シミュレーション動作データが取り得る範囲が、実機動作データが取り得る範囲よりも予め定めた所定の閾値以上に広かった場合や予め定めた所定の割合以上に広かった場合に、いずれのシミュレーション動作データが実記動作データと比較してどのくらい広かったのかを判定結果として出力する。更に、比較判定部１４０は、上記した判定に該当しない場合には、モデル記憶部２００に記憶されたモデルに設定されている不確実性が実際の制御対象３の状態に近いものとして、モデルの不確実性の調整が終了した（全てのパラメータについて、不確実性の範囲や分布が実機動作データの範囲や傾向に略一致した）と判定する。
【００２７】
比較判定部１４０が比較判定に用いる実機動作データは、最初に制御系の設計が行われた際に、該制御系を制御装置２に対して実装した上で、いくつかの条件の下で制御用プログラムを用いて実行した際に得られた制御対象３の動作に係る実機動作データ（例えば、駆動部の位置、速度、加速度、トルク等の時系列データ等）を取得して実機動作データ記憶部２２０に記憶しておけば良い。実機動作データ記憶部２２０に記憶する実機動作データは、例えば制御対象３を動作させる際のそれぞれの動作条件が取り得る値の最大値／最小値（例えば、ロボットアームで物を運ぶ場合に、該ロボットアームで運び得る最大／最小の重さの物を把持させて動作させる条件、該ロボットアームで最大速度／最小速度で動作させる条件等）の組合せの条件下において制御対象３を動作させた場合の動作に係る実機動作データとすれば良い。
【００２８】
比較判定部１４０による判定結果は、不確実性設定部１１０に対して出力されて利用される。不確実性設定部１１０は、例えば、比較判定部１４０の判定結果に、実機動作データがシミュレーション動作データの範囲を逸脱している判定結果が含まれている場合、モデル記憶部２００に記憶されているモデルを参照し、モデルの定義に用いられるパラメータの内で逸脱した実機動作データに係るパラメータについて、その不確実性の範囲を逸脱した方向へと広げたり中間値を変更したりする等、不確実性の範囲に実機動作データが包含されるように該パラメータの確率変数が従う確率法則を調整する。また、不確実性設定部１１０は、例えば、比較判定部１４０の判定結果に、シミュレーション動作データが実記動作データと比較して不確実性の範囲が広いとする判定結果が含まれている場合、モデル記憶部２００に記憶されているモデルを参照し、モデルの定義に用いられるパラメータの内で実機動作データと比較して不確実性の範囲が広いと判定されたパラメータについて、その不確実性の範囲を狭くする等、不確実性の範囲や分布が実機動作データの傾向に略一致するように該パラメータの確率変数が従う確率法則を調整する。この様な調整は、比較判定部１４０がモデルの不確実性の調整が終了したと判定するまで繰り返される。
【００２９】
学習部１５０は、不確実性の調整が終了したモデルを用いたシミュレーション部１３０によるシミュレーションの結果に基づいて、公知の機械学習の手法により制御対象３を制御する制御系の制御パラメータの調整を学習する機能手段である。学習部１５０は、例えば簡単な構成とする場合には、強化学習を行う機械学習器として構成し、制御系記憶部２１０に記憶された制御系に基づくシミュレーション部１３０によるシミュレーション処理を実行し、該シミュレーション処理に用いられる制御用プログラムから指令される制御指令と、該シミュレーション処理の結果として得られる（シミュレーション上の）制御対象３から得られる出力（フィードバックデータ）を状態変数として観測し、その制御指令とフィードバックデータとの差分に対する評価を判定データとして、制御系に設定されている制御パラメータの調整を学習するようにすれば良い。例えば、図３に例示される単軸制御ロボットを制御対象３とした場合において、状態変数として観測した制御用プログラムから指令される制御指令と制御対象３から得られる出力とから、ロボットのアーム先端の制御指令に対する追従誤差、アーム先端の制御指令に対する加速度誤差、制御指令に対するモータ速度誤差を算出し、これらを小さくすることで報酬が得られる報酬関数を用いた強化学習を行わせることが考えられる。この様な場合においても、シミュレーション部１３０は、モデル記憶部２００に記憶されているモデルに設定されている不確実性の範囲でモデルの定義に用いられるパラメータを変化させながらシミュレーション処理を実行するが、モデル記憶部２００に記憶されたモデルに設定されている不確実性は実際の制御対象３の状態に近いものに調整されているため、学習部１５０は、実際の制御対象３の動作時に得られるブレのあるデータ（外乱や誤差により変化するデータ）に近い多くのデータを、シミュレーション部１３０によるシミュレーション処理の結果から自動的に得られるため、実機を用いた状態変数の収集を繰り返し行わなくとも、効率よく制御指令とフィードバックデータに対する制御パラメータの調整の学習を進めることができる。なお、学習部１５０は、シミュレーション部１３０によるシミュレーション処理の結果として得られたデータに加えて、制御対象３に対して実際に行われた制御動作の結果から得られたデータを用いた学習を行うようにしても良い。学習部１５０を構成する機械学習器としては、例えば多層ニューラルネットを用いることができる。
【００３０】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
【符号の説明】
【００３１】
１  ロバスト調整装置
２  制御装置
３  制御対象
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１８，１９，２０  インタフェース
２２  バス
２３  インタフェース
７０  表示装置
７１  入力装置
１００  モデル同定部
１１０  不確実性設定部
１２０  制御系設計部
１３０  シミュレーション部
１４０  比較判定部
１５０  学習部
２００  モデル記憶部
２１０  制御系記憶部
２２０  実機動作データ記憶部
３００  機械学習装置
３０１  プロセッサ
３０２  ＲＯＭ
３０３  ＲＡＭ
３０４  不揮発性メモリ
３０５  バス
【図１】
2020003893.tif 000003
【図２】
2020003893.tif 000004
【図３】
2020003893.tif 000005