(57)【要約】      （修正有）【課題】人工知能を用いた制御装置の異常を検知するために、その入力値、内部演算値及び出力値が所定範囲内にあるか否かを判定・変更して、より性能が良い運転条件を得て、システムのポテンシャルを向上することができる制御装置を提供する。【解決手段】制御装置１の入力値、内部演算値、及び出力値を少なくとも含む制御パラメータが所定範囲にあるか否かを判定する判定部２と、制御パラメータのいずれかが所定範囲外である場合に、制御パラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部３と、試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、試行に用いた全ての制御パラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する変更部４と、を備える。【選択図】図１
2020046903.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工知能を用いた制御装置であって、
前記制御装置の入力値、内部演算値、及び出力値の少なくとも一つを含む制御パラメータが所定範囲にあるか否かを判定する判定部と、
前記制御パラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御パラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、
前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた全ての制御パラメータが前記所定範囲に含まれるように前記所定範囲を変更する変更部と、を備えることを特徴とする制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記所定範囲は、前記制御パラメータの各々の上限値及び下限値の少なくとも一つによって規定されることを特徴とする制御装置。
【請求項３】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記所定範囲は、前記制御パラメータで構成されるベクトルが分布する空間における領域で規定されることを特徴とする制御装置。
【請求項４】
請求項３に記載の制御装置であって、
前記所定範囲は、前記制御パラメータで構成されるベクトルが分布する空間において組み合わされる複数の領域で規定されることを特徴とする制御装置。
【請求項５】
請求項３に記載の制御装置であって、
前記領域は関数で近似して表されることを特徴とする制御装置。
【請求項６】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記試行部は、前記制御装置の演算時間と同じ又は短い時間で試行を行うことを特徴とする制御装置。
【請求項７】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記試行部は、前記制御装置の演算時間より長い時間で試行を行うことを特徴とする制御装置。
【請求項８】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記試行部は、前記所定範囲外であると判定された制御パラメータを前記制御対象に実際に適用することによって試行を行うことを特徴とする制御装置。
【請求項９】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記試行結果を判定するための所定条件は、前記試行結果における前記制御対象の内部演算値及び出力値の全てが所定範囲内にあることを特徴とする制御装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記試行結果を判定するための所定条件は、前記試行結果における前記制御対象の内部演算値及び出力値の少なくとも一つが所定範囲内にあることを特徴とする制御装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記試行結果を判定するための所定条件は、前記試行結果における前記制御対象の内部演算値及び出力値の全ての変化量又は全ての変化率が所定範囲内にあることを特徴とする制御装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記試行結果を判定するための所定条件は、前記試行結果における前記制御対象の内部演算値及び出力値の少なくとも一つの変化量又は少なくとも一つの変化率が所定範囲内にあることを特徴とする制御装置。
【請求項１３】
請求項２に記載の制御装置であって、
前記変更部は、前記試行に用いた全ての制御パラメータが前記所定範囲に含まれるように、前記制御パラメータの各々の上限値及び下限値の少なくとも一つを変更することを特徴とする制御装置。
【請求項１４】
請求項３に記載の制御装置であって、
前記変更部は、前記試行に用いた全ての制御パラメータが前記所定範囲に含まれるように、前記制御パラメータで構成されるベクトルが分布する空間における領域を変更することを特徴とする制御装置。
【請求項１５】
請求項４に記載の制御装置であって、
前記変更部は、前記試行に用いた全ての制御パラメータが前記所定範囲に含まれるように、前記制御パラメータで構成されるベクトルが分布する空間において組み合わされる複数の領域の少なくとも一つを変更することを特徴とする制御装置。
【請求項１６】
請求項５に記載の制御装置であって、
前記変更部は、前記領域を表す関数を変更することを特徴とする制御装置。
【請求項１７】
請求項１に記載の制御装置であって、
プラントの温度を制御する装置、自動運転車を制御する装置、ロボットを制御する装置、又は飛行体を制御する装置であることを特徴とする制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工知能を用いた制御装置に関し、特に、その異常を検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、国際公開２０１７／１７９５３７号（特許文献１）がある。この文献には、「第一の情報処理システムに含まれる第一の情報処理資源が更新前のソフトウェアを実行することによって出力した更新前出力情報を、第二の情報処理システムが処理する場合において、更新後の前記ソフトウェアを、前記第二の情報処理システムに含まれる第二の情報処理資源が実行するように制御する第一の実行制御手段と、前記第二の情報処理資源が前記更新後のソフトウェアを実行することによって出力した情報を、前記第二の情報処理システムが処理する試行動作を検証する検証手段と、前記検証手段による前記試行動作に対する検証結果が正常であることを示す場合に、前記更新前出力情報を出力する状態を、前記第二の情報処理システムに含まれる第三の情報処理資源が前記第一の情報処理資源から引き継ぎ、前記第三の情報処理資源から出力された前記更新前出力情報を、前記第二の情報処理システムが処理できるように制御する引継ぎ制御手段と、前記引継ぎ制御手段による処理が行われたのち、前記第一の情報処理資源が、前記更新後のソフトウェアを実行することによって更新後出力情報を出力するように制御する第二の実行制御手段と、前記第二の情報処理システムが処理対象とする処理対象情報を、前記第一あるいは第三の情報処理資源から出力された前記更新前出力情報から、前記第一あるいは第二の情報処理資源から出力された前記更新後出力情報に切り替える切り替え手段と、を備えるソフトウェア更新制御装置。」と記載されている（請求項１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開２０１７／１７９５３７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前述した特許文献１に記載された先行技術は、人工知能を用いた制御装置の異常検知に対応するものではない。また、人工知能を用いた制御装置の異常を検知するために、その入力値、内部演算値及び出力値が所定範囲内にあるか否かを判定していない。また、検知結果が異常である入力値、内部演算値及び出力値を使用して、前記所定範囲を変更することは考慮されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、人工知能を用いた制御装置であって、前記制御装置の入力値、内部演算値、及び出力値を少なくとも含む制御パラメータが所定範囲にあるか否かを判定する判定部と、前記制御パラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御パラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた全ての制御パラメータが前記所定範囲に含まれるように前記所定範囲を変更する変更部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の一態様によれば、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施例１〜１１における制御装置の全体の構成を示す図である。
【図２】実施例１〜１１における制御装置のシステム構成図である。
【図３】実施例１〜５、７〜８における制御装置と制御対象を示す図である。
【図４】実施例１における所定範囲にあるか否かの判定部の処理を示す図である。
【図５】実施例１〜４、９〜１１における制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部の処理を示す図である。
【図６】実施例１における所定範囲変更部の処理を示す図である。
【図７】実施例２における所定範囲にあるか否かの判定部の処理を示す図である。
【図８】実施例２における所定範囲変更部の処理を示す図である。
【図９】実施例３、５〜１１における所定範囲にあるか否かの判定部の処理を示す図である。
【図１０】実施例３における所定範囲の生成例を示す図である。
【図１１】実施例３、５〜１１における所定範囲変更部の処理を示す図である。
【図１２】実施例４における所定範囲にあるか否かの判定部の処理を示す図である。
【図１３】実施例４における所定範囲の生成例を示す図である。
【図１４】実施例４における所定範囲変更部の処理を示す図である。
【図１５】実施例５における制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部の処理を示す図である。
【図１６】実施例６における制御装置と制御対象を示す図である。
【図１７】実施例６における制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部の処理を示す図である。
【図１８】実施例７における制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部の処理を示す図である。
【図１９】実施例８における制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部の処理を示す図である。
【図２０】実施例９における制御装置と制御対象を示す図である。
【図２１】実施例１０における制御装置と制御対象を示す図である。
【図２２】実施例１０における制御装置と制御対象を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。
【０００９】
［実施例１］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【００１０】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータの各々の上限値及び下限値の少なくとも一つで規定する。
【００１１】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期と同じ又は短い周期で（例えば、リアルタイムに）試行する。
【００１２】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の全てが所定範囲内にあることである。
【００１３】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータの上限値及び下限値の少なくとも一つを変更する。
【００１４】
また、実施例１では、プラントの温度を制御する制御装置を例示するが、後述するように、本発明は自動運転車の制御装置や、ロボットの制御装置や、ドローンなどの飛行体の制御装置などの様々な用途に適用できる。
【００１５】
図１は、制御装置１の全体の構成を示す図である。
【００１６】
制御装置１は、所定範囲にあるか否かの判定部２、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３、及び所定範囲変更部４を有する。所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲にあるか否かを判定する。制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定された場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。所定範囲変更部４は、試行結果が所定条件を満たした場合に、制御に関するパラメータの全てが所定範囲に含まれるように当該所定範囲を変更する。
【００１７】
図２は、制御装置１のシステム構成図である。
【００１８】
制御装置１は、ハードウェアとして、記憶装置１１、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１３、ＲＡＭ１４、データバス１５、入力回路１６、入出力ポート１７及び出力回路１８を有する。入力回路１６は、外部から入力された信号を処理する。外部から入力される信号は、例えば、制御装置１に設置又は接続されているセンサからの信号等である。外部から入力される信号は、入力回路１６を経て、入力信号となり入出力ポート１７へ送られる。入出力ポートに送られた各入力信号は、データバス１５を経て、ＲＡＭ１４又は記憶装置１１に格納される。ＲＯＭ１３及び／又は記憶装置１１は、後述する処理を実行するためのプログラムを格納しており、該プログラムはＣＰＵ１２で実行される。その際、ＲＡＭ１４及び／又は記憶装置１１に格納された値を、適宜、用いて演算を行う。演算結果のうち外部へ送り出す情報（値）は、データバス１５を経て入出力ポート１７に送られ、出力信号として出力回路１８に送られる。出力回路１８は、出力信号を外部に出力する。外部へ出力される出力信号は、制御対象に所望の動きをさせるためのアクチュエータ信号などである。
【００１９】
なお、ＣＰＵ１２がプログラムを実行して行う処理の一部を、他の演算装置（例えば、ＦＰＧＡ（Field Programable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェア）で実行してもよい。
【００２０】
図３は、制御装置１と、当該制御装置１によって制御される対象として例示するプラント６を示す図である。
【００２１】
人工知能を用いた制御手段５は、プラント６の温度を制御するための操作量（例えば、蒸気温度を調節するための目標バルブ開度）を演算する。人工知能を用いた制御は、多くの手法が提案されているので、ここでは詳述しないが、例えば、制御対象の動特性を深層学習にて獲得して、当該深層学習による制御対象モデルを用いて出力値（操作量）を演算する。この場合に、内部演算値とは、深層学習の各層の各ユニット（活性化関数）の出力である。
【００２２】
以下、各処理の詳細を説明する。
【００２３】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図４）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲内の値であるか否かを判定する。具体的には、図４に示すように、下記の全ての条件が成立する場合に、制御に関するパラメータが所定範囲内にあると判定し、異常フラグf_anomaly=0を出力する。一方、いずれか一つの条件が成立しない場合に、制御に関するパラメータが所定範囲内にないと判定して、異常フラグf_anomaly=1を出力する。なお、下記では、所定範囲を上限値及び下限値で規定したが、パラメータの種類によっては、上限値又は下限値のいずれかで規定してもよい。
U_L_1 ≦ 入力値1 ≦ U_U_1
U_L_2 ≦ 入力値2 ≦ U_U_2
・・・
U_L_Na ≦ 入力値Na ≦ U_U_Na
I_L_1 ≦ 内部演算値1 ≦ I_U_1
I_L_2 ≦ 内部演算値2 ≦ I_U_2
・・・
I_L_Nb ≦ 内部演算値Nb ≦ I_U_Nb
Y_L_1 ≦ 出力値1 ≦ Y_U_1
Y_L_2 ≦ 出力値2 ≦ Y_U_2
・・・
Y_L_Nb ≦ 出力値Nb ≦ Y_U_Nb
【００２４】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図５）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図５に示すように、f_anomaly=1の場合に、人工知能を用いた制御手段５の出力値１〜出力値Ｎｃ（操作量１〜操作量Nc）を用いて、プラントモデルの出力値１〜出力値Ｎｄを演算する。プラントモデルは、制御装置１によるプラント６の制御周期と同じ又は短い周期でリアルタイムに、プラント６の動作をシミュレーションする。すなわち、プラントモデルは、プラント６における１回の制御演算の時間と同じ又は短い時間でプラント６の動作をシミュレーションする。プラントモデルは、リアルタイム処理を可能とするため、処理負荷が比較的軽い簡易物理モデルや、比較的低次な線形モデルとするとよい。
【００２５】
次に、下記の条件が成立しているか否かを判定する。下記のいずれか一つの条件が成立しなければ、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしていないと判定して、f_update=0に設定する。一方、下記の全ての条件が成立すれば、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしたと判定して、f_update=1に設定する。
Z_L_1 ≦ プラントモデルの出力値1 ≦ Z_U_1
Z_L_2 ≦ プラントモデルの出力値２ ≦ Z_U_2
・・・
Z_L_Nd ≦ プラントモデルの出力値Nd ≦ Z_U_Nd
【００２６】
なお、上記範囲を規定する値は、プラントの出力（例えば、プラントの各部位の温度）がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲で定めてもよい。
【００２７】
＜所定範囲変更部（図６）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外の）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図６に示すように、f_update=1の場合に、入力値１〜入力値Ｎａ、内部演算値１〜内部演算値Ｎｂ及び出力値１〜出力値Ｎｃの全てが所定範囲内となるように、所定範囲の上限値及び／又は下限値を更新する。
U_L_1, U_L_2, ・・・, U_L_Na
U_U_1, U_U_2, ・・・, U_U_Na
I_L_1, I_L_2, ・・・, I_L_Nb
I_U_1, I_U_2, ・・・, I_U_Nb
Y_L_1, Y_L_2, ・・・, Y_L_Nc
Y_U_1, Y_U_2, ・・・, Y_U_Nc
【００２８】
なお、１回の更新量を大きくすると、異常状態を正常と誤判定する可能性があるので、更新量は上記条件を満たす範囲で極力小さい値とするとよい。
【００２９】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（プラントの出力がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【００３０】
従って、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【００３１】
［実施例２］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【００３２】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間をベクトルで規定する。
【００３３】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期と同じ又は短い周期で（例えば、リアルタイムに）試行する。
【００３４】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の全てが所定範囲内にあることである。
【００３５】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を規定するベクトルを変更する。
【００３６】
また、前記制御装置は、少なくともプラントの温度を制御する装置であるが、他のものを制御する装置でもよい。
【００３７】
図１は、実施例２の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例２の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図３は、実施例２の制御装置１と制御装置１によって制御されるプラント６を示すが、実施例１と同じなので、詳述しない。以下、実施例２の制御装置１の各処理の詳細を説明する。
【００３８】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図７）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図７に示すように、下記の条件ａ）が成立する場合に、制御に関するパラメータが所定範囲内にあると判定して、f_anomaly=0を出力する。一方、条件ａ）が成立しない場合に、制御に関するパラメータが所定範囲内にないと判定して、f_anomaly=1を出力する。
【００３９】
条件ａ）下記のベクトルV1〜V8で囲われる空間に、ベクトルP=[U_1, I_1, Y_1]が存在しない。
V1=[U_L_1, I_L_1, Y_L_1]
V2=[U_L_1, I_U_1, Y_L_1]
V3=[U_L_1, I_L_1, Y_U_1]
V4=[U_L_1, I_U_1, Y_U_1]
V5=[U_U_1, I_L_1, Y_L_1]
V6=[U_U_1, 1_L_1, Y_U_1]
V7=[U_U_1, 1_U_1, Y_L_1]
V8=[U_U_1, I_U_1, Y_U_1]
【００４０】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図５）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図５に示されており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【００４１】
＜所定範囲変更部（図８）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外の）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図８に示すように、f_update=1の場合に、ベクトル[U_1, I_1, Y_1]が範囲内となるように、下記の値（所定範囲の上限値及び／又は下限値）を更新する。
U_L_1, U_U_1,
I_L_1, I_U_1,
Y_L_1, Y_U_1
【００４２】
なお、本実施例では三次元としているが、本実施例における処理はＮ次元まで拡張可能である。
【００４３】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（プラントの出力がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【００４４】
特に、実施例２において、所定範囲は、制御装置１の制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間をベクトルで規定する。このため、制御に関するパラメータが所定条件を満たすかをベクトル空間の内側にあるか否かで判定するので、処理が比較的簡便になる。
【００４５】
従って、制御に関するパラメータがベクトル空間の内側にあるか否かで異常を判定するので、処理が比較的簡便になる。さらに、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【００４６】
［実施例３］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【００４７】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を分割して規定され、分割された空間はベクトルで規定される。
【００４８】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期と同じ又は短い周期で（例えば、リアルタイムに）試行する。
【００４９】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の全てが所定範囲内にあることである。
【００５０】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する分割された空間を規定するベクトルを変更する。
【００５１】
また、前記制御装置は、少なくともプラントの温度を制御する装置であるが、他のものを制御する装置でもよい。
【００５２】
図１は、実施例３の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例３の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図３は、実施例３の制御装置１と制御装置１によって制御されるプラント６を示すが、実施例１と同じなので、詳述しない。以下、実施例３の制御装置１の各処理の詳細を説明する。
【００５３】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図９）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図９に示すように、ベクトル[U_1, Y_1]が、範囲１〜範囲４のいずれかの内部に存在する場合に、制御に関するパラメータが所定範囲内にあると判定して、f_anomaly=0を出力する。一方、ベクトル[U_1, Y_1]が、範囲１〜範囲４のいずれの内部にも存在しない場合に、制御に関するパラメータが所定範囲内にないと判定して、f_anomaly=1を出力する。なお、範囲１〜範囲４は、図１０に示す処理で決定するとよい。
ｉ）ベースクラスタリング
・ｋ−ｍｅａｎｓ法によってデータを分割（クラスタリング）する。
ｉｉ）所定範囲の規定
・各分割範囲に属するデータの各次元の最小値と最大値で各分割範囲を規定する。
・範囲１：ベクトルR1a, R1b, R1c, R1dを頂点とする直方体で囲われる範囲
・範囲２：ベクトルR2a, R2b, R2c, R2dを頂点とする直方体で囲われる範囲
・範囲３：ベクトルR3a, R3b, R3c, R3dを頂点とする直方体で囲われる範囲
・範囲４：ベクトルR4a, R4b, R4c, R4dを頂点とする直方体で囲われる範囲
【００５４】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図５）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図５に示されており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【００５５】
＜所定範囲変更部（図１１）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外の）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図１１に示すように、f_update=1の場合に、ベクトル[U_1, Y_1]が範囲内となるように、範囲１〜４を規定する下記のベクトルを更新する。
範囲１：R1a, R1b, R1c, R1d
範囲２：R2a, R2b, R2c, R2d
範囲３：R3a, R3b, R3c, R3d
範囲４：R4a, R4b, R4c, R4d
【００５６】
なお、本実施例では二次元としているが、本実施例における処理はＮ次元まで拡張可能である。
【００５７】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（プラントの出力がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【００５８】
特に、実施例３において、所定範囲は、制御装置１の制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を分割し、分割された空間をベクトルで規定する。このため、制御に関するパラメータが所定条件を満たすかを分割されたベクトル空間の内側にあるか否かで判断するので、空間の表現性が向上し、比較的簡便な処理の両立が可能となる。
【００５９】
従って、制御に関するパラメータが分割されたいずれかのベクトル空間の内側にあるか否かで異常を判定するので、空間の表現性が向上すると共に、処理が比較的簡便になる。さらに、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【００６０】
［実施例４］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【００６１】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を関数で近似して規定する。
【００６２】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期と同じ又は短い周期で（例えば、リアルタイムに）試行する。
【００６３】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の全てが所定範囲内にあることである。
【００６４】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を規定する関数を変更する。
【００６５】
また、前記制御装置は、少なくともプラントの温度を制御する装置であるが、他のものを制御する装置でもよい。
【００６６】
図１は、実施例４の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例４の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図３は、実施例４の制御装置１と制御装置１によって制御されるプラント６を示すが、実施例１と同じなので、詳述しない。以下、実施例４の制御装置１の各処理の詳細を説明する。
【００６７】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図１２）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図１２に示すように、ＳＶＭ（カーネルモデル）を適用して、所定範囲を決定する。ＳＶＭは、データを囲う曲線に相当する関数を生成する。当該関数（ＳＶＭ）にベクトル[U_1, Y_1]を代入したとき、当該ベクトルが当該所定範囲内に存在しない場合に、ＳＶＭ（カーネルモデル）の値が負になる。ＳＶＭについては、多くの文献があるので、ここではこれ以上は詳述しない。
【００６８】
そして、所定範囲にあるか否かの判定部２は、ベクトル[U_1, Y_1]が所定範囲内に存在する場合に、ＳＶＭ（カーネルモデル）の値が正の値になるので、制御に関するパラメータが所定範囲内にあると判定して、f_anomaly=0を出力する。一方、ベクトル[U_1, Y_1]が、所定の範囲の内部に存在しない場合に、ＳＶＭ（カーネルモデル）の値が負の値になるので、制御に関するパラメータが所定範囲内にないと判定して、f_anomaly=1を出力する。
【００６９】
図１３は、図１２で示したＳＶＭ（カーネルモデル）による所定範囲の決定例を示す。
【００７０】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図５）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図５に示されており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【００７１】
＜所定範囲変更部（図１４）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外である）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図１４に示すように、f_update=1の場合に、ベクトル[U_1, Y_1]が範囲内となるように、範囲を規定するＳＶＭ（カーネルモデル）のパラメータを再演算する。
【００７２】
なお、本実施例では二次元としているが、本実施例における処理はＮ次元まで拡張可能である。また、関数として、カーネル関数の線形結合であるカーネルモデルを挙げたが、その他の線形モデルによって正常空間を近似表現してもよい。また、近似表現した正常空間にマージン（広がり）を持たせた範囲を新たな正常空間としてもよい。
【００７３】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（プラントの出力がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【００７４】
特に、実施例４において、所定範囲は、制御装置１の制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を関数で近似して規定される。このため、制御に関するパラメータが所定条件を満たすかをベクトル空間の内側にあるか否かで判定するので、処理が比較的簡便になる。
【００７５】
従って、制御に関するパラメータの異常を関数の出力値で判定するので、異常判定の説明性が向上すると共に、処理が比較的簡便になる。さらに、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【００７６】
［実施例５］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【００７７】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を分割して規定され、分割された空間はベクトルで規定される。
【００７８】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期より長い周期で、（非リアルタイム、オフラインに）試行する。
【００７９】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の全てが所定範囲内にあることである。
【００８０】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する分割された空間を規定するベクトルを変更する。
【００８１】
また、前記制御装置は、少なくともプラントの温度を制御する装置であるが、他のものを制御する装置でもよい。
【００８２】
図１は、実施例５の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例５の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図３は、実施例５の制御装置１と制御装置１によって制御されるプラント６を示すが、実施例１と同じなので、詳述しない。以下、実施例３の制御装置１の各処理の詳細を説明する。
【００８３】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図９）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図９に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【００８４】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図１５）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図１５に示すように、f_anomaly=1の場合に、人工知能を用いた制御手段５の出力値１〜出力値Nc（操作量１〜操作量Nc）を用いて、プラントモデルの出力値１〜出力値Ndを演算する。プラントモデルは、プラントの制御周期より長い周期で、非リアルタイム又はオフラインで処理を実行する。すなわち、プラントモデルは、プラントにおける１回の制御演算の時間より長い時間でプラントの動作をシミュレーションする。実施例５のプラントモデルは、精度が重視されており、正確な物理モデルや、高次な非線形モデルなどとするとよい。また、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３には、処理能力が高い計算機を用いてもよい。この計算機とは、有線又は無線通信を用いて接続してもよい。
【００８５】
次に、下記の条件が成立しているか否かを判定する。下記のいずれか一つの条件が成立しなければ、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしていないと判定して、f_update=0に設定する。一方、下記の全ての条件が成立すれば、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしたと判定して、f_update=1に設定する。
Z_L_1 ≦ プラントモデルの出力値1 ≦ Z_U_1
Z_L_2 ≦ プラントモデルの出力値２ ≦ Z_U_2
・・・
Z_L_Nd ≦ プラントモデルの出力値Nd ≦ Z_U_Nd
【００８６】
なお、上記範囲を規定する値は、プラントの出力（例えば、プラントの各部位の温度）がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲で定めてもよい。
【００８７】
＜所定範囲変更部（図１１）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外である）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図１１に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【００８８】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（プラントの出力がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【００８９】
特に、試行部３は、制御装置１の演算周期より長い周期で、非リアルタイムやオフラインにで試行する。
【００９０】
従って、制御対象の動作を高精度で試行できるので、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際は制御対象が正常に動作するか否かをより正確に判定できる。さらに、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【００９１】
［実施例６］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【００９２】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を分割して規定され、分割された空間はベクトルで規定される。
【００９３】
また、前記試行部３は、制御に関するパラメータを前記制御対象に実際に適用することによって試行する。
【００９４】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の全てが所定範囲内にあることである。
【００９５】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する分割された空間を規定するベクトルを変更する。
【００９６】
また、前記制御装置は、少なくともプラントの温度を制御する装置であるが、他のものを制御する装置でもよい。
【００９７】
図１は、実施例６の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例６の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【００９８】
図１６は、実施例６の制御装置１と、当該制御装置１によって制御される対象として例示するプラント６を示す図である。
【００９９】
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３として、実際の制御対象であるプラント６を使用する。すなわち、所定範囲にあるか否かの判定部２で異常と判定されても、人工知能を用いた制御手段５の出力値（操作量）をプラント６に送り、プラント６の動作を確認する。制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３がプラント６の動作が所定条件を満たすと判定した場合に、所定範囲変更部４が、制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。それ以外は、実施例１と同じなので、詳述しない。
【０１００】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図９）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図９に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１０１】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図１７）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、人工知能を用いた制御手段５の出力値（操作量）を用いてプラント６を実際に動作することによって、試行する。さらにプラント６の出力値１〜出力値Ndに対して、下記の処理を行う（図１７）。
f_anomaly=1であり、かつ、下記のすべてが成立した場合に、f_update=1に設定する。
Z_L_1 ≦ プラントモデルの出力値1 ≦ Z_U_1
Z_L_2 ≦ プラントモデルの出力値２ ≦ Z_U_2
・・・
Z_L_Nd ≦ プラントモデルの出力値Nd ≦ Z_U_Nd
【０１０２】
＜所定範囲変更部（図１１）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外である）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図１１に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１０３】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（プラントの出力がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【０１０４】
特に、試行部３は、人工知能を用いた制御の出力値を前記制御対象に実際に適用することで試行する。
【０１０５】
従って、制御対象の動作を高精度に移行できるので、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際は制御対象が正常に動作するか否かをより正確に判定できる。さらに、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【０１０６】
［実施例７］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【０１０７】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を分割して規定され、分割された空間はベクトルで規定される。
【０１０８】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期と同じ又は短い周期で（例えば、リアルタイムに）試行する。
【０１０９】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の少なくとも一つが所定範囲内にあることである。
【０１１０】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する分割された空間を規定するベクトルを変更する。
【０１１１】
また、前記制御装置は、少なくともプラントの温度を制御する装置であるが、他のものを制御する装置でもよい。
【０１１２】
図１は、実施例７の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例７の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図３は、実施例７の制御装置１と制御装置１によって制御されるプラント６を示すが、実施例１と同じなので、詳述しない。以下、実施例７の制御装置１の各処理の詳細を説明する。
【０１１３】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図９）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図９に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１１４】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図１８）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図１８に示すように、f_anomaly=1の場合に、人工知能を用いた制御手段５の出力値１〜出力値Nc（操作量１〜操作量Nc）を用いて、プラントモデルの出力値１〜出力値Ndを演算する。プラントモデルは、プラントの制御周期と同じ又は短い周期でリアルタイムに、プラントの動作をシミュレーションする。プラントモデルは、リアルタイム処理を可能とするため、処理負荷が比較的軽い簡易物理モデルや、比較的低次な線形モデルとするとよい。
【０１１５】
次に、下記の条件が成立しているか否かを判定する。下記の条件が一つも成立しなければ、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしていないと判定して、f_update=0に設定する。一方、下記のいずれかが成立すれば、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしたと判定して、f_update=1に設定する。
Z_L_1 ≦ プラントモデルの出力値1 ≦ Z_U_1
Z_L_2 ≦ プラントモデルの出力値２ ≦ Z_U_2
・・・
Z_L_Nd ≦ プラントモデルの出力値Nd ≦ Z_U_Nd
【０１１６】
なお、上記範囲を規定する値は、プラントの出力（例えばプラントの各部位の温度）がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲で定めてもよい。
【０１１７】
＜所定範囲変更部（図１１）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外である）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図１１に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１１８】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（プラントの出力がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【０１１９】
特に、試行部３による試行結果を判定するための所定条件は、制御対象の動作の試行結果において、制御対象の出力値の少なくとも一つが所定範囲内にあることである。
【０１２０】
従って、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。さらに、制御対象の出力値の少なくとも一つが条件を満たせば正常と判定するので、制御可能な範囲を積極的に拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【０１２１】
［実施例８］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【０１２２】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を分割して規定され、分割された空間はベクトルで規定される。
【０１２３】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期と同じ又は短い周期で（例えば、リアルタイムに）試行する。
【０１２４】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、所定期間の前記制御装置の内部演算値の変化量及び前記制御対象の出力値の変化量の全て又は少なくとも一つが所定範囲内にあることである。なお、試行部３における判定条件に変化量ではなく、変化率を用いてもよい。
【０１２５】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する分割された空間を規定するベクトルを変更する。
【０１２６】
また、前記制御装置は、少なくともプラントの温度を制御する装置であるが、他のものを制御する装置でもよい。
【０１２７】
図１は、実施例８の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例８の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図３は、実施例８の制御装置１と制御装置１によって制御されるプラント６を示すが、実施例１と同じなので、詳述しない。以下、実施例８の制御装置１の各処理の詳細を説明する。
【０１２８】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図９）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図９に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１２９】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図１９）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図１８に示すように、f_anomaly=1の場合に、人工知能を用いた制御手段５の出力値１〜出力値Nc（操作量１〜操作量Nc）を用いて、プラントモデルの出力値１〜出力値Ndを演算する。プラントモデルは、プラントの制御周期と同じ又は短い周期でリアルタイムに、プラントの動作をシミュレーションする。プラントモデルは、リアルタイム処理を可能とするため、処理負荷が比較的軽い簡易物理モデルや、比較的低次な線形モデルとするろよい。
【０１３０】
次に、下記の条件が成立しているか否かを判定する。下記のいずれか一つの条件が成立しなければ、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしていないと判定して、f_update=0に設定する。一方、下記の全ての条件が成立すれば、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしたと判定して、f_update=1に設定する。
d_Z_L_1 ≦ プラントモデルの出力値1 の変化率≦ d_Z_U_1
d_Z_L_2 ≦ プラントモデルの出力値２の変化率 ≦ d_Z_U_2
・・・
d_Z_L_Nd ≦ プラントモデルの出力値Ndの変化率 ≦ d_Z_U_Nd
【０１３１】
また、上記の条件の一つでも成立しなければ、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしていないと判定して、f_update=0に設定し、上記の条件のいずれかが成立すれば、プラントモデルによる試行結果が所定条件を満たしたと判定して、f_update=1に設定してもよい。
【０１３２】
なお、上記範囲を規定する値は、プラントの出力（例えば、プラントの各部位の温度）がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲で定めてもよい。
【０１３３】
＜所定範囲変更部（図１１）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外である）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図１１に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１３４】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（プラントの出力がプラントの性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【０１３５】
特に、試行部３による試行結果を判定するための所定条件は、制御対象の動作の試行結果において、制御対象の出力値の少なくとも一つが所定範囲内にあることである。
【０１３６】
従って、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。さらに、制御対象の全ての出力値の変化量が条件を満たせば正常と判定するので、出力値が大きく変化する制御対象に負荷を与える条件を除外しつつ、制御可能な範囲を拡大できる。又は、制御対象の少なくとも一つの出力値の変化量が条件を満たせば、正常と判定してもよく、この場合には、より積極的に制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【０１３７】
［実施例９］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【０１３８】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を分割して規定され、分割された空間はベクトルで規定される。
【０１３９】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期と同じ又は短い周期で（例えば、リアルタイムに）試行する。
【０１４０】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の全てが所定範囲内にあることである。
【０１４１】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する分割された空間を規定するベクトルを変更する。
【０１４２】
また、前記制御装置は、自動運転車を制御する装置である。
【０１４３】
図１は、実施例９の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例９の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【０１４４】
図２０は、実施例９の制御装置１と、当該制御装置１によって制御される対象として例示する自動運転車７を示す図である。
【０１４５】
人工知能を用いた制御手段５は、自動運転車７を制御するための操作量（例えば、目標速度、目標回転角速度など）を演算する。人工知能を用いた制御は、多くの手法が提案されているので、ここでは詳述しないが、例えば、制御対象の動特性を深層学習にて獲得させて、当該深層学習による制御対象モデルを用いて出力値（操作量）を演算する。この場合に、内部演算値とは、深層学習の各層の各ユニット（活性化関数）の出力である。
【０１４６】
以下、各処理の詳細を説明する。
【０１４７】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図９）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図９に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１４８】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図５）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図５に示されており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【０１４９】
＜所定範囲変更部（図１１）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外である）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図１１に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１５０】
なお、実施例９として、実施例３の制御装置１が自動運転車７を制御する場合を説明したが、前述した実施例１〜８のいずれの制御装置１を適用してもよい。
【０１５１】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（自動運転車７の運転状態が走行性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【０１５２】
従って、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【０１５３】
［実施例１０］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【０１５４】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を分割して規定され、分割された空間はベクトルで規定される。
【０１５５】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期と同じ又は短い周期で（例えば、リアルタイムに）試行する。
【０１５６】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の全てが所定範囲内にあることである。
【０１５７】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する分割された空間を規定するベクトルを変更する。
【０１５８】
また、前記制御装置は、ロボットを制御する装置である。
【０１５９】
図１は、実施例１０の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例１０の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【０１６０】
図２１は、実施例１０の制御装置１と、当該制御装置１によって制御される対象として例示されるロボット８を示す図である。
【０１６１】
人工知能を用いた制御手段５は、ロボット８を制御するための操作量（例えば、角度、速度、トルクなど）を演算する。人工知能を用いた制御は、多くの手法が提案されているので、ここでは詳述しないが、例えば、制御対象の動特性を深層学習に獲得させて、当該深層学習による制御対象モデルを用いて出力値（操作量）を演算する。この場合に、内部演算値とは、深層学習の各層の各ユニット（活性化関数）の出力である。
【０１６２】
以下、各処理の詳細を説明する。
【０１６３】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図９）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図９に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１６４】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図５）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図５に示されており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【０１６５】
＜所定範囲変更部（図１１）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外である）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図１１に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１６６】
なお、実施例１０として、実施例３の制御装置１がロボット８を制御する場合を説明したが、前述した実施例１〜８のいずれの制御装置１を適用してもよい。
【０１６７】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（ロボット８の動作状態が作業性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【０１６８】
従って、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【０１６９】
［実施例１１］
本実施例においては、人工知能を用いた制御装置の制御に関するパラメータ（例えば、入力値、内部演算値、出力値）が所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定する判定部と、前記制御に関するパラメータのいずれかが前記所定範囲外である場合に、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する試行部と、前記試行部による試行結果が所定条件を満たす場合に、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように前記所定範囲を変更する変更部とを有する形態を示す。
【０１７０】
特に、前記所定範囲は、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間を分割して規定され、分割された空間はベクトルで規定される。
【０１７１】
また、前記試行部は、前記制御装置の演算周期と同じ又は短い周期で（例えば、リアルタイムに）試行する。
【０１７２】
また、前記試行部による試行結果を判定するための所定条件は、前記制御対象の動作の試行結果において、前記制御装置の内部演算値及び前記制御対象の出力値の全てが所定範囲内にあることである。
【０１７３】
また、前記変更部は、前記試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように、前記制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する分割された空間を規定するベクトルを変更する。
【０１７４】
また、前記制御装置は、ドローンなどの飛行体を制御する装置である。
【０１７５】
図１は、実施例１１の制御装置１の構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。図２は、実施例１１の制御装置１のシステム構成を示しており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【０１７６】
図２２は、実施例１１の制御装置１と、当該制御装置１によって制御される対象として例示するドローン９を示す図である。
【０１７７】
人工知能を用いた制御手段５は、ドローン９を制御するための操作量（例えば、各ロータの回転速度など）を演算する。人工知能を用いた制御は、多くの手法が提案されているので、ここでは詳述しないが、例えば、制御対象の動特性を深層学習に獲得させて、当該深層学習による制御対象モデルを用いて出力値（操作量）を演算する。この場合に、内部演算値とは、深層学習の各層の各ユニット（活性化関数）の出力である。
【０１７８】
以下、各処理の詳細を説明する。
【０１７９】
＜所定範囲にあるか否かの判定部（図９）＞
所定範囲にあるか否かの判定部２は、人工知能を用いた制御手段５の制御に関するパラメータが所定範囲にあるか否かを判定する。具体的には、図９に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１８０】
＜制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部（図５）＞
制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲にあるか否かの判定部２が制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外であると判定した場合に、当該パラメータを用いて制御対象の動作を試行する。具体的には、図５に示されており、実施例１と同じなので、詳述しない。
【０１８１】
＜所定範囲変更部（図１１）＞
所定範囲変更部４は、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、試行結果が所定条件を満たすと判定した場合に、当該試行に用いた（所定範囲外である）制御に関するパラメータが所定範囲に含まれるように所定範囲を変更する。具体的には、図１１に示されており、実施例３と同じなので、詳述しない。
【０１８２】
なお、実施例１０として、実施例３の制御装置１が飛行体９を制御する場合を説明したが、前述した実施例１〜８のいずれの制御装置１を適用してもよい。
【０１８３】
本実施例によれば、人工知能を用いた制御装置１の制御に関するパラメータが所定範囲（過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、当該制御に関するパラメータのいずれかが当該所定範囲外である（すなわち、過去に実績がない）場合に、当該制御に関するパラメータを異常値として処理するだけでなく、当該制御に関するパラメータを用いて制御対象の動作を試行する。そして、当該試行の結果が所定条件を満たす（ドローン９の動作状態が飛行性能上又は耐久上、許容される範囲内にある）場合に、当該試行に用いた（すなわち、所定範囲外である）全ての制御に関するパラメータを含むように当該所定範囲を変更する。
【０１８４】
従って、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【０１８５】
以上に説明したように、本発明の実施例によると、所定範囲にあるか否かの判定部２が、制御装置１の入力値、内部演算値及び出力値の少なくとも一つを含む制御に関するパラメータが、所定範囲（例えば、過去に実績がある範囲）にあるか否かを判定し、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３が、制御に関するパラメータのいずれかが所定範囲外である場合に、当該制御パラメータを用いて制御対象の動作を試行し、所定範囲変更部４が、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３による試行結果が所定条件を満たす場合に、試行に用いた全ての制御パラメータが所定範囲に含まれるように、所定範囲を変更するので、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータを抽出でき、以降、同じパラメータが制御装置１で演算された場合に正常と判定されるので、当該制御装置１で制御可能な範囲を拡大できる。その結果、より性能が良い運転条件を得られる可能性が高くなり、システムのポテンシャルを向上できる。
【０１８６】
また、制御に関するパラメータの各々の上限値及び下限値の少なくとも一つによって所定範囲を規定するので、簡易且つ分かりやすく制御に関するパラメータを規定できる。
【０１８７】
また、制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間における領域で所定範囲を規定するので、制御に関するパラメータが所定条件を満たすかをベクトル空間の内側にあるか否かで判定でき、処理が比較的簡便になる。
【０１８８】
また、制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間において組み合わされる複数の領域で所定範囲を規定するので、制御に関するパラメータが所定条件を満たすかを分割された複数のベクトル空間の内側にあるか否かで判断でき、空間の表現性が向上し、比較的簡便な処理の両立が可能となる。
【０１８９】
また、制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間における、関数で近似された領域で所定範囲を規定するので、制御に関するパラメータが所定条件を満たすかを関数で近似されたベクトル空間の内側にあるか否かで判定でき、処理が比較的簡便になる。
【０１９０】
また、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、制御装置１の演算時間と同じ又は短い時間で試行を行うので、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際には正常動作が可能な制御に関するパラメータをリアルタイムで抽出できる。
【０１９１】
また、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、制御装置１の演算時間より長い時間で試行を行うので、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際は制御対象が正常に動作するか否かをより正確に判定できる。
【０１９２】
また、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、所定範囲外であると判定された制御に関するパラメータを制御対象に実際に適用することによって試行を行うので、制御に関するパラメータの異常を検知しても、実際は制御対象が正常に動作するか否かをより正確に判定できる。
【０１９３】
また、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、試行結果における制御対象の内部演算値及び出力値の全てが所定範囲内にあるかによって試行結果を判定するので、制御の確実性を担保しつつ制御可能な範囲を確実に拡大できる。
【０１９４】
また、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、試行結果における制御対象の内部演算値及び出力値の少なくとも一つが所定範囲内にあるかによって試行結果を判定するので、制御可能な範囲を積極的に拡大できる。
【０１９５】
また、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、試行結果における制御対象の内部演算値及び出力値の全ての変化量又は全ての変化率が所定範囲内にあるかによって試行結果を判定するので、出力値が大きく変化する制御対象に負荷を与える条件を除外しつつ、制御可能な範囲を拡大できる。
【０１９６】
また、制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部３は、試行結果における制御対象の内部演算値及び出力値の少なくとも一つの変化量又は少なくとも一つの変化率が所定範囲内にあることとしたので、出力値が大きく変化する制御対象に負荷を与える条件を除外しつつ、制御可能な範囲を積極的に拡大できる。
【０１９７】
また、所定範囲変更部４は、試行に用いた全ての制御に関するパラメータを含むように、制御に関するパラメータの上限値及び下限値の少なくとも一つを変更するので、簡易且つ分かりやすく規定された制御に関するパラメータの範囲を変更できる。
【０１９８】
また、所定範囲変更部４は、試行に用いた全ての制御に関するパラメータを含むように、制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間における領域を変更するので、制御に関するパラメータが所定条件を満たすかをベクトル空間の内側にあるか否かで判定でき、処理が比較的簡便になる。
【０１９９】
また、所定範囲変更部４は、試行に用いた全ての制御に関するパラメータを含むように、制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間において組み合わされる複数の領域を変更するので、制御に関するパラメータが所定条件を満たすかを分割された複数のベクトル空間の内側にあるか否かで判断でき、空間の表現性が向上し、比較的簡便な処理の両立が可能となる。
【０２００】
また、所定範囲変更部４は、制御に関するパラメータで構成されるベクトルが分布する空間における領域を近似する関数を変更するので、制御に関するパラメータが所定条件を満たすかを関数で近似されたベクトル空間の内側にあるか否かで判定でき、処理が比較的簡便になる。
【０２０１】
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
【０２０２】
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
【０２０３】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【０２０４】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【０２０５】
１  制御装置
２  所定範囲にあるか否かの判定部
３  制御対象の動作が所定条件を満たすか否かの試行部
４  所定範囲変更部
５  人工知能を用いた制御手段
６  プラント
７  自動運転車
８  ロボット
９  ドローン
１１  制御装置１の記憶装置
１２  制御装置１のＣＰＵ
１３  制御装置１のＲＯＭ
１４  制御装置１のＲＡＭ
１５  制御装置１のデータバス
１６  制御装置１の入力回路
１７  制御装置１の入出力ポート
１８  制御装置１の出力回路
【図１】
2020046903.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2020046903.tif 000018
【図１７】
2020046903.tif 000019
【図１８】
2020046903.tif 000020
【図１９】
2020046903.tif 000021
【図２０】
2020046903.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
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