(57)【要約】【課題】Ｉ．Ｓ．マシンのタイミングおよび運動を自動的に調節することにより、オペレーターの技能への依存性を低減し且つプロセスの産出高および品質を向上させるシステムおよび方法。【解決手段】マルチポイント・マルチスペクトル・ガラス・コンテナ測定システムを用いて得られた、Ｉ．Ｓ．マシンにより製造された高温ガラス・コンテナの特定の測定値を示すコンテナ・ピクセル・データ情報を、次元を低減した測定シグネチャーへと自動的に変換する。測定シグネチャーと好適な目標シグネチャーとに応じてＩ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティを動作させるためのイベント・タイミング信号が生成され、Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおける動作のイベント・タイミングが自動的に調節され、測定シグネチャーにおける変化が低減される。【選択図】図１
2015090710.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおける動作のイベント・タイミングを自動的に調節するシステムであって、
Ｉ．Ｓ．マシンにより製造される高温ガラス・コンテナの特定の測定値を示すコンテナ・ピクセル・データ情報を提供するマルチポイント・マルチスペクトル・ガラス・コンテナ測定システムと、
コンテナ・ピクセル・データ情報を、低減した次元の測定シグネチャーへと数学的に変換するシグネチャー抽出ブロックと、
前記測定シグネチャーと好ましい目標シグネチャーとに応じて、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティを動作させるためのイベント・タイミング信号を作成し、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティにおける動作のイベント・タイミングを自動的に調節して、前記測定シグネチャーにおける変化を低減させるためのコントローラーと
を含むシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記ガラス・コンテナ測定システムは、前記高温ガラス・コンテナが成形された後の、および前記高温ガラス・コンテナが前記Ｉ．Ｓ．マシンから離れるように運ばれるときの前記高温ガラス・コンテナが冷却される前の、前記高温ガラス・コンテナにより発せられる放射を監視するように配置および構成される、システム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムであって、前記ガラス・コンテナ測定システムは、
前記高温ガラス・コンテナが成形された後および前記高温ガラス・コンテナが前記Ｉ．Ｓ．マシンから離れるように運ばれるときの、高温ガラス・コンテナにより発せられる放射を監視するための少なくとも１つのイメージング・デバイス
を含む、システム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、前記シグネチャー抽出ブロックは、主成分分析を用いて、コンテナ・ピクセル・データ情報を、低減した次元の測定シグネチャーへと数学的に変換する、システム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、前記シグネチャー抽出ブロックは、部分最小二乗回帰を用いて、コンテナ・ピクセル・データ情報を、低減した次元の測定シグネチャーへと数学的に変換する、システム。
【請求項６】
請求項１に記載のシステムであって、前記コントローラーにより作成された前記イベント・タイミング信号は、少なくともモールド接触時間、ストレッチ時間、およびブランク接触時間を含む望ましい熱成形期間を含む、システム。
【請求項７】
請求項１に記載のシステムであって、前記コントローラーは、調節可能な制限値により前記イベント・タイミング信号を制限するように構成される、システム。
【請求項８】
請求項１に記載のシステムであって、前記信号抽出ブロックは、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティのそれぞれに対して、低減された次元の測定シグネチャーを作成するように構成され、前記システムは更に、
前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティのそれぞれに対しての前記低減された次元の測定シグネチャーの平均をとり、前記コントローラーへ提供されるセクション平均測定シグネチャーを作成するように構成されるセクション平均化ブロック
を含む、システム。
【請求項９】
請求項８に記載のシステムであって、前記セクション平均測定シグネチャーが前記コントローラーへ提供されることに加えて、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティのそれぞれに対しての前記低減された次元の測定シグネチャーを前記コントローラーへ提供するように構成され、
前記コントローラーは、前記セクション平均測定シグネチャーに基づいて、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの全てへの共通イベント・タイミング信号を提供するように、および、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティのそれぞれに対しての前記測定シグネチャーに基づいて、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションのそれぞれへ一意のキャビティ・イベント・タイミング信号を提供するように、構成される、
システム。
【請求項１０】
請求項１に記載のシステムであって、前記コントローラーは、
望ましいシグネチャー設定値に応じて一組の成形期間を作るように構成される逆プロセス・モデル・モジュールであって、前記成形期間は、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティへ適用される動作の前記イベント・タイミングの基礎であり、前記成形期間は、望ましいシグネチャー設定値の近似値を提供する、逆プロセス・モデル・モジュールと、
前記成形期間における変化に対しての前記測定シグネチャーの計算された応答である予測シグネチャーを計算するように構成される予測プロセス・モデル・モジュールと
を含み、
前記コントローラーは、前記予測シグネチャーを前記測定シグネチャーから減算して、モデリング・エラー信号を作るように構成され、
前記コントローラーは、前記モデリング信号を前記好ましい目標シグネチャーから減算して、前記望ましいシグネチャー設定値の基礎となる変更した設定値を作るように構成される、
システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシステムであって、
前記望ましいシグネチャー設定値を作るために前記変更した設定値をフィルタリングするロー・パス・フィルター
を更に含むシステム。
【請求項１２】
請求項１０に記載のシステムであって、
前記逆プロセス・モデル・モジュールにより作られる前記成形期間に応じて、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティへ適用される動作の前記イベント・タイミングを提供する熱成形タイミング調節システム
を更に含むシステム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムであって、
前記熱成形タイミング調節システムへ許容される最小値または最大値を提供するように構成される最小／最大値リミット・ブロックを更に含み、
前記熱成形タイミング調節システムは、達成可能な（制限された）出力信号を前記予測プロセス・モデルへ提供するように構成される、
システム。
【請求項１４】
Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおける動作のイベント・タイミングを自動的に調節するシステムであって、
高温ガラス・コンテナが成形された後の、および前記高温ガラス・コンテナが前記Ｉ．Ｓ．マシンから離れるように運ばれるときの前記高温ガラス・コンテナが冷却される前の、前記高温ガラス・コンテナにより発せられる放射を監視するように構成されるマルチポイント・マルチスペクトル・ガラス・コンテナ測定システムであって、前記Ｉ．Ｓ．マシンにより製造される高温ガラス・コンテナの特定の測定値を示すコンテナ・ピクセル・データ情報を提供する、マルチポイント・マルチスペクトル・ガラス・コンテナ測定システムと、
コンテナ・ピクセル・データ情報を、低減した次元の測定シグネチャーへと数学的に変換するシグネチャー抽出ブロックと、
以前に提供された望ましい高温ガラス・コンテナを有することが知られている好ましい目標シグネチャーを提供するためのエレメントと、
前記測定シグネチャーと好ましい目標シグネチャーとに応じて、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティを動作させるためのイベント・タイミング信号を作成し、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティにおける動作のイベント・タイミングを自動的に調節して、前記測定シグネチャーにおける変化を低減させるためのコントローラーと
を含むシステム。
【請求項１５】
Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおける動作のイベント・タイミングを自動的に調節する方法であって、
マルチポイント・マルチスペクトル・ガラス・コンテナ測定システムを用いて、前記Ｉ．Ｓ．マシンにより製造される高温ガラス・コンテナの特定の測定値を示すコンテナ・ピクセル・データ情報を提供するステップと、
コンテナ・ピクセル・データ情報を、低減した次元の測定シグネチャーへと数学的に変換するステップと、
前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティにおける動作のイベント・タイミングを自動的に調節して、前記測定シグネチャーにおける変化を低減させるために、前記測定シグネチャーと好ましい目標シグネチャーとに応じて、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティを動作させるためのイベント・タイミング信号を作成するステップと
を含む方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、コンテナ・ピクセル・データ情報を提供する前記ステップは、
少なくとも１つのイメージング・デバイスを用いて、高温ガラス・コンテナにより発せられる放射を監視するステップ
を含む、方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の方法であって、数学的に変換する前記ステップは、主成分分析を用いて、コンテナ・ピクセル・データ情報を、低減した次元の測定シグネチャーへと数学的に変換するステップ、または部分最小二乗回帰を用いて、コンテナ・ピクセル・データ情報を、低減した次元の測定シグネチャーへと数学的に変換するステップを含む、方法。
【請求項１８】
請求項１５に記載の方法であって、
調節可能な制限値により前記イベント・タイミング信号を制限するステップ
を更に含む方法。
【請求項１９】
請求項１５に記載の方法であって、数学的に変換する前記ステップは、
前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティのそれぞれに対して、低減された次元の測定シグネチャーを作成するステップと、
前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティのそれぞれに対して前記低減された次元の測定シグネチャーの平均をとり、セクション平均測定シグネチャーを作成するステップと
を含む、方法
【請求項２０】
請求項１５に記載の方法であって、
前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティのそれぞれに対しての前記低減された次元の測定シグネチャーを前記コントローラーへ提供するステップと、
前記セクション平均測定シグネチャーに基づく、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの全てへの共通イベント・タイミング信号を、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティのそれぞれに対しての前記測定シグネチャーに基づく、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションのそれぞれへの一意のキャビティ・イベント・タイミング信号とともに、提供するステップと、
を更に含む方法。
【請求項２１】
請求項１５に記載の方法であって、
望ましいシグネチャー設定値に応じて一組の成形期間を作るステップであって、前記成形期間は、前記Ｉ．Ｓ．マシンの前記セクションの前記キャビティへ適用される動作の前記イベント・タイミングの基礎であり、前記成形期間は、望ましいシグネチャー設定値の近似値を提供する、ステップと、
前記成形期間における変化に対して前記測定シグネチャーの計算された応答である予測シグネチャーを計算するステップと、
前記予測シグネチャーを前記測定シグネチャーから減算して、モデリング・エラー信号を作るステップと、
前記モデリング信号を前記好ましい目標シグネチャーから減算して、前記望ましいシグネチャー設定値の基礎となる変更した設定値を作るステップと
を更に含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]  本発明は、一般に、Ｉ．Ｓ．マシンのオペレーションに関し、より特定的には、Ｉ．Ｓ．マシンのタイミングおよび運動を自動的に調節することにより、オペレーターの技能への依存性を低減し且つプロセスの産出高および品質を向上させることに関する。
【背景技術】
【０００２】
[0002]  ガラス・コンテナを製造するＩ．Ｓ．マシンから高温ガラス・コンテナが流れてくるときの、高温側での高温ガラス・コンテナを監視するためのシステムおよび方法を開示する。ホルトカンプ（Holtkamp）その他の「Method and System for Monitoring and Controlling a Glass Container Forming Process（ガラス・コンテナ成形プロセスの監視および制御のための方法およびシステム）」と題する欧州特許出願公開第ＥＰ２３３６７４０Ａ１号、ホルトカンプ（Holtkamp）その他の「Method and System for Monitoring and Controlling a Glass Container Forming Process（ガラス・コンテナ成形プロセスの監視および制御のための方法およびシステム）」と題する米国特許第８４６２２０３号、およびホルトカンプ（Holtkamp）その他の「System and Method for Monitoring Hot Glass Containers to Enhance Their Quality and Control the Forming Process（高温ガラス・コンテナの品質を向上させるため及び成形プロセスを制御するために、高温ガラス・コンテナを監視するためのシステムおよび方法）」と題する米国特許出願公開第ＵＳ２０１１／０１４１２６５Ａ１号には、ガラス・コンテナを製造するＩ．Ｓ．マシンから高温ガラス・コンテナが流れてくるときの、高温側での高温ガラス・コンテナを監視するためのシステムおよび方法が開示されており、上記の３つの全ては本特許出願の譲受人へ譲渡されており、上記の３つの全ては、それら全体を参照することにより、ここに組み入れる。
【０００３】
[0003]  これらのシステムおよび方法は、Ｉ．Ｓ．マシンにより製造される高温ガラス・コンテナの品質の監視を可能にするが、Ｉ．Ｓ．マシンにより製造される高温ガラス・コンテナの品質を更に向上させるために、これらのシステムおよび方法により提供される高温ガラス・コンテナの特性についての使用可能な大量の情報を用いることは、有益であろう。この点に関して、製造されている高温ガラス・コンテナの品質を更に向上させるように、Ｉ．Ｓ．マシンのオペレーションを自動的に制御するために、これらのシステムおよび方法により提供される高温ガラス・コンテナの特性に関する情報の幾らかを用いることは、有益であろう。
【０００４】
[0004]  一般に、高温ガラス・コンテナの特性に関しての使用可能な情報に基づいてガラス分配（glass distribution）を維持するためのマシンの自動調節は、過去には達成されておらず、従って、新たな開発となる。基礎的に、最適のガラス分配は、Ｉ．Ｓ．マシンの動作状態が、パリソン／ブランク・モールドの設計された状態に最も近いときに、達成されるであろう。状態が変化すると、ガラス分配も影響を受け得る。
【０００５】
[0005]  従って、Ｉ．Ｓ．マシンのタイミングおよび運動を自動的に調節することにより、オペレーターの技能への依存性を低減し且つプロセスの産出高および品質を向上させるためのシステムおよび方法を提供することが望ましいであろうことが、理解できるであろう。
【０００６】
[0006]  この発明の背景の部分に記載されている主題事項は、単に、発明の背景の部分に記載されているからということで、従来技術であると推測すべきではない。同様に、この発明の背景の部分に記載した問題や、この発明の背景の部分の主題事項と関連する問題は、従来技術において以前に認識されていたものと推定すべきではない。発明の背景の部分における主題事項は、単に、異なるアプローチを表すものであり、それら自体も発明であり得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】欧州特許出願公開第ＥＰ２３３６７４０Ａ１号
【特許文献２】米国特許第８４６２２０３号
【特許文献３】米国特許出願公開第ＵＳ２０１１／０１４１２６５Ａ１号
【特許文献４】米国特許第７４８９９８３号
【特許文献５】米国特許第６７２２１５８号
【特許文献６】米国特許第６７１１９１６号
【特許文献７】米国特許第６７０５１２０号
【特許文献８】米国特許第６７０５１１９号
【特許文献９】米国特許第６６０６８８６号
【特許文献１０】米国特許第６６０４３８６号
【特許文献１１】米国特許第６６０４３８５号
【特許文献１２】米国特許第６６０４３８４号
【特許文献１３】米国特許第６６０４３８３号
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】ギルバート・ストラング（Gilbert Strang）著「Linear Algebra and Its Applications」、Academic Press、第２版、１９８０年
【非特許文献２】ロジャー・ペンローズ（Roger Penrose）著「A Generalized Inverse for Matrices」、Proceedings of the Cambridge Philosophical Society 51:406-413、１９５５年
【発明の概要】
【０００９】
[0007]  上記の背景技術の欠点および制限は、本発明により克服される。本発明では、Ｉ．Ｓ．マシンのタイミングおよび運動を自動的に調節することにより、オペレーターの技能への依存性を低減し且つプロセスの産出高および品質を向上させる。マルチポイント・マルチスペクトル・ガラス・コンテナ測定システムを用いて得られる、Ｉ．Ｓ．マシンにより製造された高温ガラス・コンテナの特定の測定値を示すコンテナ・ピクセル・データ情報が、次元を低減させた測定シグネチャーへと数学的に変換される。測定シグネチャーと好適な目標シグネチャーとに応じてＩ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティを動作させるためのイベント・タイミング信号が生成され、Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおけるオペレーションのイベント・タイミングが自動的に調節され、測定シグネチャーにおける変化が低減される。
【００１０】
[0008]  システムの実施形態では、Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおけるオペレーションのイベント・タイミングを自動的に調節するためのシステムは、Ｉ．Ｓ．マシンにより製造された高温ガラス・コンテナの特定の測定値を示すコンテナ・ピクセル・データ情報を提供するマルチポイント・マルチスペクトル・ガラス・コンテナ測定システムと、コンテナ・ピクセル・データ情報を、次元を低減した測定シグネチャーへと数学的に変換するシグネチャー抽出ブロックと、測定シグネチャーにおける変化が低減されるように、Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおけるオペレーションのイベント・タイミングを自動的に調節するために、測定シグネチャーと好適な目標シグネチャーとに応じてＩ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティを動作させるためのイベント・タイミング信号を生成するコントローラーとを含む。
【００１１】
[0009]  別のシステムの実施形態では、Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおけるオペレーションのイベント・タイミングを自動的に調節するためのシステムは、高温ガラス・コンテナが成形された後、および高温ガラス・コンテナがＩ．Ｓ．マシンから離れるように運ばれるときの高温ガラス・コンテナが冷却される前の、高温ガラス・コンテナにより発せられる放射を監視するように構成されるマルチポイント・マルチスペクトル・ガラス・コンテナ測定システムと、コンテナ測定システムは、Ｉ．Ｓ．マシンにより製造された高温ガラス・コンテナの特定の測定値を示すコンテナ・ピクセル・データ情報を提供することと、コンテナ・ピクセル・データ情報を、次元を低減した測定シグネチャーへと数学的に変換するシグネチャー抽出ブロックと、以前に提供された望ましい高温ガラス・コンテナを有するように、知られている好適な目標シグネチャーを提供するためのエレメントと、測定シグネチャーにおける変化が低減されるように、Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおけるオペレーションのイベント・タイミングを自動的に調節するために、測定シグネチャーと好適な目標シグネチャーとに応じてＩ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティを動作させるためのイベント・タイミング信号を生成するコントローラーとを含む。
【００１２】
[0010]  方法の実施形態では、Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおけるオペレーションのイベント・タイミングを複数のステップにより自動的に調節し、それらのステップは、マルチポイント・マルチスペクトル・ガラス・コンテナ測定システムを用いて、Ｉ．Ｓ．マシンにより製造された高温ガラス・コンテナの特定の測定値を示すコンテナ・ピクセル・データ情報を提供するステップと、コンテナ・ピクセル・データ情報を、次元を低減した測定シグネチャーへと数学的に変換するステップと、測定シグネチャーにおける変化が低減されるように、Ｉ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティにおけるオペレーションのイベント・タイミングを自動的に調節するために、測定シグネチャーと好適な目標シグネチャーとに応じてＩ．Ｓ．マシンのセクションのキャビティを動作させるためのイベント・タイミング信号を生成するステップとを含む。
【００１３】
[0011]  本発明の目標シグネチャー閉ループ制御システムは、Ｉ．Ｓ．マシンのタイミングおよび運動を自動的に調節することにより、オペレーターの技能へ依存することを低減し且つプロセスの産出高および品質を向上させるシステムおよび方法を提供する。本発明の目標シグネチャー閉ループ制御のシステムおよび方法では、実質的な相対的不利益を被ることなく、様々な利益が得られる。
【００１４】
[0012]  本発明のこれら及び他の利点は、図面を参照すると最適に理解できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態をインプリメントする目標シグネチャー閉ループ制御システムの機能的概略図である。
【図２】図２は、本発明の第２実施形態をインプリメントするセクション平均閉ループ制御システムの機能的概略図である。
【図３】図３は、本発明の第３実施形態をインプリメントするセクション平均およびキャビティ制御閉ループ制御システムの機能的概略図である。
【図４】図４は、本発明の第４実施形態をインプリメントする内部制御閉ループ制御システムの機能的概略図である。
【図５】図５は、本発明の第５実施形態をインプリメントする内部モデル制御閉ループ制御システムの機能的概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
[0018]  提案する発明はフィードバック制御ループを用い、そのインプリメンテーションを図１で概略的に示している。ガラス成形物理プロセス３０は、高温ガラス・コンテナ３２を作成する。高温ガラス・コンテナ３２から放射する又はそれに反射される又はそれを透過する電磁（ＥＭ）エネルギーが、マルチポイント・マルチスペクトル測定システム３４により検出され、マルチポイント・マルチスペクトル測定システム３４は、マルチポイント・マルチスペクトル測定システム３４を通過するそれぞれの高温ガラス・コンテナを集合的に表すピクセル・データ３６を提供し、そのピクセル・データ３６は、それぞれの高温ガラス・コンテナ３２のマルチポイント測定を提供する。測定は、例えば、ＥＭスペクトルの赤外線および可視の部分に対して感応性のある、エリアまたはラインのスキャン・カメラを用いて、行うことができる。ピクセル・データ３６は、それぞれの高温ガラス・コンテナ３２の様々な点および／またはそのすぐ隣の周囲部分から発せられる測定値に対応し、このｍ個の個別ピクセル値の組は、ｍ次元ベクトルｘとして表される。
【００１７】
[0019]  マルチポイント・マルチスペクトル測定システム３４は、欧州特許出願公開第ＥＰ２３３６７４０Ａ１号、米国特許第８４６２２０３号、および米国特許出願公開第ＵＳ２０１１／０１４１２６５Ａ１号に記載されたものとすることができ、これら全ては、上記でその全体を参照したことにより、ここに組み入れられている。マルチポイント・マルチスペクトル測定システム３４は、高温ガラス・コンテナ３２がＩ．Ｓ．マシンから離れるように運ばれるときの、高温ガラス・コンテナ３２が成形された後および高温ガラス・コンテナ３２が冷却される前に、高温ガラス・コンテナ３２により発せられる放射を監視するように、配置および構成される。マルチポイント・マルチスペクトル測定システム３４は、高温ガラス・コンテナ３２が成形された後および高温ガラス・コンテナ３２がＩ．Ｓ．マシンから離れるように運ばれるときに、高温ガラス・コンテナ３２により発せられる放射を監視するための少なくとも１つのイメージング・デバイスを含む。
【００１８】
[0020]  このピクセル・データ・ベクトルｘは、次に、シグネチャー抽出ブロック３８において、ｒ次元ベクトルｔ（ｘ）であり得る測定シグネチャー４０を作るために、数学的に変換される。長さ（次元の数）ｒは、典型的には、ｍより小さい（後に説明する）。シグネチャー抽出ブロック３８で行われる数学的変換には多くの可能な選択肢があるが、一般的な目的は、高温ガラス・コンテナ３２における望まれない変化と相関する値の、次元を低減した組（元のピクセル数と相対して）を提供することである。
【００１９】
[0021]  この目的のためにシグネチャー抽出ブロック３８で使用でき得る技術は、主成分分析（Principal Component Analysis）（相関の可能性のある変数の観察結果の組を、主成分と呼ばれる線形的に相関していない変数の値の組へと変換するために直交変換を用いる数学的プロシージャー）とすること、または部分最小二乗回帰（Partial Least Square regression）（予測値および観察可能変数を新たな空間へ射影することにより、線形回帰モデルを見つける統計的方法）の使用を通じたものとすることができる。これらのアプローチの双方については後に詳細に説明する。ｔ（ｘ）に含まれる値の組は、測定シグネチャー（measured signature）４０と呼ばれる。測定シグネチャー４０  ｔ（ｘ）における変化を低減できる場合には、高温ガラス・コンテナ３２における望まれない変化も低減できるであろうことは、理解されるであろう。
【００２０】
[0022]  測定シグネチャー４０  ｔ（ｘ）の変化を、望ましいように低減するために、それぞれの高温ガラス・コンテナ３２の測定シグネチャー４０  ｔ（ｘ）が、制御アルゴリズム４２へフィードバックされ、制御アルゴリズム４２は、望ましい熱成形期間４４に関する調節を計算するが、この目的は、ｔ（ｘ）の値を、シグネチャー設定値に関しての好適なシグネチャー設定値４６  ｔ（ｘ）ｔａｒｇｅｔと可能な限り近くなるように維持することである。好適なシグネチャー設定値４６には、例えば、望ましい高温ガラス・コンテナ３２を以前に提供した値を選択することができる。
【００２１】
[0023]  測定シグネチャー４０  ｔ（ｘ）を、ｔ（ｘ）ｔａｒｇｅｔに近いように維持するために、制御アルゴリズム４２は、Ｉ．Ｓ．マシンへ適用される望ましい熱成形期間４４  ｕ（例えば、モールド接触時間、ストレッチ時間、ブランク接触時間）を計算する。熱成形期間４４  ｕは、長さＮｕの、値のベクトルを示し、Ｎｕは、調節された値の数である。調節値を自動的に計算するために、多くの異なる制御アルゴリズムを用いることができる。１つの可能性は、複数の個別の比例・積分・微分（「ＰＩＤ」）制御と、シグネチャー・ベクトルの特定の要素と結びつけられた特定のプロセス入力とを用いることである。変数間の結合を考慮するために、多入力多出力（「ＭＩＭＯ」）コントローラーを用いることもできる。後に説明するが、この目的のための１つの魅力的なアルゴリズムは、制御の文献において、プロセス調節の計算で近似プロセス・モデルを用いる内部モデル制御として知られている形のものであろう。
【００２２】
[0024]  熱成形期間における望ましい変化を達成するために、一般には、複数の相互関係のある変化は、マシン・イベントのタイミングに対して行われる必要があるので、熱成形タイミング調節ブロック４８を用いて、必要とされる詳細なタイミング調節を計算する。一般に、使用可能なサイクル時間、タイミング・シーケンスの要求、および機械的な干渉の制約により、望ましい熱成形期間４４を正確に達成できないことがあり得る。許容可能な制約内で望ましい値に接近させるのは、熱成形タイミング調節ブロック４８の機能である。
【００２３】
[0025]  制約は、外部で設定された入力、例えば、サイクル・レート５０や他の調節可能リミット５２などから導き出すことができ、また、制約は、プロセス・モデルを、熱成形タイミング調節ブロック４８内に含まれ得るこのプロセス・モデルのためのデータと共に用いて、計算することができる。熱成形タイミング調節ブロック４８内での計算は、様々な形態をとることができ、また、例えば、米国特許第７４８９９８３号、第６７２２１５８号、第６７１１９１６号、第６７０５１２０号、第６７０５１１９号、第６６０６８８６号、第６６０４３８６号、第６６０４３８５号、第６６０４３８４号、および第６６０４３８３号の中で説明される最適化を含むことができ、これらの全ては、本特許出願の譲受人へ譲渡されており、これらの全ては、ここで参照することにより、ここに組み入れる。制御アルゴリズム４２が許容リミット内にとどまるように、制御アルゴリズム４２が制約値を知っていると好都合であり得るので、それらのリミット値を、制御アルゴリズム４２へ、調節可能リミット値５４として直接に、または熱成形タイミング調節ブロック４８から出力されるリミット５６として、伝えることができる。
【００２４】
[0026]  熱成形タイミング調節ブロック４８は、コンテナ成形マシン６０を動作させるためのマシン・タイミング信号５８を提供する。コンテナ成形マシン６０は、機械的運動６２を生じ、これが、ガラス成形物理プロセス３０をインプリメントする。また、ツーリング熱境界状態（tooling thermal boundary conditions）６４も、ガラス成形物理プロセス３０に影響を及ぼす。最後に、ガラス成形物理プロセス３０は、ガラス−ツーリング（ツール）界面の力およびフラックス（glass-tooling interface forces and fluxes）６６をもたらし、これは、コンテナ成形マシン６０のオペレーションに影響を及ぼす。
【００２５】
[0027]  ピクセル・データ・ベクトル、シグネチャー・ベクトル、およびプロセス調節ベクトルの次元ｍ、ｒ、およびＮｕに関して、一般に、制御できる量の数は調節可能プロセス入力の数により制限される、ということに注意すべきであり得る。即ち、Ｎｕの量より多くは制御できない。従って、シグネチャー抽出プロセスの鍵となる構成は、一般にＮｕより大きいであろうピクセル・データの元のｍ次元を、使用可能な数の入力を用いて制御できる少数の関連値へと下げるように、低減することである。一般に、ｒがＮｕより小さい又はＮｕと等しいことが、要求されるであろう。調節可能入力の数Ｎｕは、制御に関しての望まれる複雑性（数個より多くの変数の調節は望ましくないことがあり得る）、および有効な制御入力の数により、制限される。即ち、プロセスにおける考慮していることに対して実際に影響を及ぼす本質的プロセス調節が数個のみである場合、更なる変数を調節することは有益ではない。
【００２６】
[0028]  図１に示す目標シグネチャー閉ループ制御システムは、Ｉ．Ｓ．マシンのための制御システム全体の高レベル図を提供する。実際、Ｉ．Ｓ．マシン全体は複数のセクションから作られ、図１に示す全体的構造は、各セクションに関する独立した制御ループの組としてインプリメントすることができる（Ｉ．Ｓ．マシン全体に適用されるであろうＩ．Ｓ．マシン速度制御が変化する場合を除く）。そのようなセクション平均制御構造（section average control structure）は、図２の機能図で示している。ここで図２を参照すると、このオペレーションを下記のように説明することができる。加算器７４により、シグネチャー設定値７２から、セクション平均シグネチャー７０が減算される。結果として得られるエラー信号が、セクション制御アルゴリズム７６へ供給される。
【００２７】
[0029]  セクション制御アルゴリズム７６は、望ましい熱成形期間７８の組を計算し、これらは、熱成形タイミング調節システム８０へ入力される。熱成形タイミング調節システム８０は、セクションに対しての共通イベント・タイミング値８２を計算する。この共通イベント・タイミング値８２の組は、そのセクションへ適用される。そのセクションは、典型的には、コンテナの複数の流れを生成する。ブランク側にｋ個のモールド・キャビティがあり、ブロー側にｋ個のモールド・キャビティがある場合、セクション全体はｋ個のサブプロセスで作られると考え、サブプロセスは、それぞれ、ここではキャビティ１プロセス８４、キャビティ２プロセス８６、そしてキャビティｋプロセス８８までのものとして指定するコンテナの流れを生成するものである。キャビティ１プロセス８４、キャビティ２プロセス８６、およびキャビティｋプロセス８８のそれぞれからのものであり、キャビティ１コンテナ９０、キャビティ２コンテナ９２、およびキャビティｋコンテナ９４としてそれぞれ示されている高温ガラス・コンテナは、フライト・コンベヤー（示さず）に置かれ、図２に示していない他のセクションからの高温コンテナと共に、マルチポイント・マルチスペクトル測定システム９６を通過する。
【００２８】
[0030]  図１に示すシステムと同様に、図２に示すマルチポイント・マルチスペクトル測定システム９６は、欧州特許出願公開第ＥＰ２３３６７４０Ａ１号、米国特許第８４６２２０３号、および米国特許出願公開第ＵＳ２０１１／０１４１２６５Ａ１号に記載されたものとすることができ、これら全ては、その全体を参照することにより、ここに組み入れられている。
【００２９】
[0031]  マルチポイント・マルチスペクトル測定システム９６は、通過するコンテナに対応するコンテナ・ピクセル・ベクトル９８のシリアル・ストリームを生成する。コンテナ・ピクセル・ベクトル９８は、シグネチャー抽出ブロック１００へ送られ、シグネチャー抽出ブロック１００は、各コンテナからのピクセル・ベクトルを、次元を低減した対応するシグネチャー値１０２ベクトルへと変換する。次元を低減したシグネチャー値１０２（マルチポイント・マルチスペクトル測定システム９６を通過した各高温コンテナに対して１つ）のストリームは、セクション・アグリゲーター１０４へ入力として提供される。セクション・アグリゲーター１０４は、所与のセクションからの最後に測定されたマシン・サイクルでの生産に対応するものであり次元を低減したシグネチャー値１０２を集め、ｋ個のシグネチャー・ベクトルを出力するが、このｋ個のシグネチャー・ベクトルは、第１キャビティ、第２キャビティ、そして第ｋキャビティまでのそれぞれに対応するキャビティ１シグネチャー１０６、キャビティ２シグネチャー１０８、およびキャビティｋシグネチャー１１０として示され、所与のセクションからの最後に測定されたサイクルでの生産を表す。次に、キャビティ１シグネチャー１０６、キャビティ２シグネチャー１０８、およびキャビティｋシグネチャー１１０を含むｋシグネチャー・ベクトルの組は、セクション平均化ブロック１１２により平均をとられ、セクション平均シグネチャー７０が生成され、ループが完了する。
【００３０】
[0032]  図２に示す基本構造の更なる詳細は、セクション内の個別のキャビティに関して使用可能な調節可能パラメーターを利用するように、インプリメントすることができる（セクション全体に対して共通の調節とは反対）。キャビティ全てに対して共通のパラメーターおよび個別に調節可能なパラメーターに対する自動調節を提供するための制御構造の１つの可能なインプリメンテーションが、図３に示されている。セクション平均およびキャビティ制御システムのオペレーションを、この図を参照して説明する。
【００３１】
[0033]  主なセクション平均制御ループは、図２を参照して説明したように動作し、システムの同じコンポーネントには同じ参照番号を用いている。更に、カスケード構造が付加されており、セクション平均シグネチャー７０は、設定値を、キャビティ１制御アルゴリズム１２０、キャビティ２制御アルゴリズム１２２、およびキャビティｋ制御アルゴリズム１２４を含むｋ個の個々のキャビティ制御アルゴリズムへ提供する。次に、個々の制御アルゴリズムのそれぞれは、個々のキャビティをセクション平均に可能なかぎり近くするように、キャビティ特定的パラメーターを調節する。
【００３２】
[0034]  キャビティ１制御ループを参照すると、加算器１２６は、セクション平均シグネチャー７０からキャビティ１シグネチャー１０６を減算し、その結果として、セクション１エラー信号を生成し、この信号はキャビティ１制御アルゴリズム１２０へ供給される。このセクション１エラー信号に基づいて、キャビティ１制御アルゴリズム１２０は、キャビティ１に対しての望ましい値を計算し、これらは、望ましい熱成形期間７８の追加部分を形成する。同様に、キャビティ２制御ループを参照すると、加算器１２８は、セクション平均シグネチャー７０からキャビティ２シグネチャー１０８を減算し、その結果として、セクション２エラー信号を生成し、この信号はキャビティ２制御アルゴリズム１２２へ供給される。このセクション２エラー信号に基づいて、キャビティ２制御アルゴリズム１２２は、キャビティ２に対しての望ましい値を計算し、これらもまた、望ましい熱成形期間７８の追加部分を形成する。同様に、キャビティｋ制御ループを参照すると、加算器１３０は、セクション平均シグネチャー７０からキャビティｋシグネチャー１１０を減算し、その結果として、セクションｋエラー信号を生成し、この信号はキャビティｋ制御アルゴリズム１２４へ供給される。このセクションｋエラー信号に基づいて、キャビティｋ制御アルゴリズム１２４は、キャビティｋに対しての望ましい値を計算し、これらは、望ましい熱成形期間７８の更に別の部分を形成する。
【００３３】
[0035]  熱成形タイミング調節システム８０は、キャビティ１制御アルゴリズム１２０、キャビティ２制御アルゴリズム１２２、およびキャビティｋ制御アルゴリズム１２４により計算された値を、セクション制御アルゴリズム７６により計算さたれ値と共に用いて、そのセクションに関するイベント角度（event angles）の全てを計算する。全セクションに対して共通である共通イベント・タイミング値８２は、マシン・キャビティの全てへ適用される（図２のシステムの場合と同様）。それとは対照的に、キャビティ特定的イベント値は、マシンの特定のキャビティのみへ適用される。即ち、キャビティ１イベント値１３２はキャビティ１プロセス８４へ適用され、キャビティ２イベント値１３４はキャビティ２プロセス８６へ適用され、キャビティｋイベント値１３６はキャビティｋプロセス８８へ適用される。
【００３４】
[0036]  キャビティ特定的イベント値に加えて、キャビティ特定的イベント値のこの使用は、それぞれのキャビティからのコンテナの成形を変更させる結果となり、それは、マルチポイント・マルチスペクトル測定システム９６、コンテナ・ピクセル・ベクトル９８、およびシグネチャー抽出ブロック１００により測定および分析された後には、各キャビティからのシグネチャーに関する変化として明らかである。これらの追加のキャビティ・フィードバックループは、それぞれのキャビティに対しての繊細な調節を提供するように動作する。
【００３５】
鍵となるエレメントの説明
シグネチャー抽出ブロック
[0037]  ここで、シグネチャー抽出ブロック３８、１００の２つの可能なインプリメンテーションを説明する。第１のインプリメンテーションは、主成分分析（「ＰＣＡ」）として知られる方法を用いる。第２のインプリメンテーションは、部分最小二乗回帰として知られる方法を用いる。何れの場合も、全体的な目標は、比較的多数のピクセル・データ・ポイントを取り、それらを、より少数の重要な値へと変換し、次にそれらを制御することである。２つのアプローチは、重要な値を選択することに関して、それらの基準が異なる。主成分分析では、基準は、少数の変数を用いて、イメージの元の組における分散量（variance）を可能なかぎり多く捕らえることである。部分最小二乗回帰では、基準は、代表を選択することであり、この場合において、変換されたイメージ・データにおける変化は、別個に測定された品質変数（例えば、冷温側試験データからのもの）の或る組における変化と、最大限に相関させられる。
【００３６】
代替１  −  主成分分析
[0038]  最初に、ｎ個のコンテナ・イメージのコレクションが集められる。各コンテナ・イメージは、ピクセル値の長さｍの列ベクトルｘ［ｉ］に格納されるｍ個のピクセル値の組により表され、ここにおいて、ｉは、コレクションにおける第ｉのコンテナである。ｎ行×ｍ列の行列Ｘが形成され、ここにおいて、Ｘの第ｉ行はＸＴ［ｉ］により与えられ、この上付き文字Ｔは転置（transpose）を表す。第ｉのコンテナを記述するために、変数の新たな小さい組を形成することが望ましく、これは、長さｒのベクトルｔ［ｋ］で表され、ここではｒ＜ｍである。従って、高温コンテナのイメージを記述するためにｍ個の値を必要とするのではなく、同じコンテナを記述するためにｒ個の値のみを用いることができる。
【００３７】
[0039]  当然であるが、この技術を有用なものとするため、ｔ［ｉ］値は、或る意味でイメージの重要な様相を含む必要がある。特定的には、主成分分析を用いて、最大の分散量を有する個々のピクセル値の線形的組み合わせを識別する。これは、新たな変数ｔ［ｉ］におけるデータにおける鍵となる変化を捕らえ、これをここではシグネチャーと呼ぶ。特定的な計算は下記のように行われる。
【００３８】
[0040]  共分散行列ＣＸＸを下記のように定義する。
【００３９】
【数１】
2015090710.tif 000003
【００４０】
ここにおいて、Ｘは、ｎ行×ｍ列のピクセル・データ行列であり、各行が、個別のコンテナのピクセル値を提供する。ここでは、ピクセル値は平均中心化（mean centered）されている（各ピクセルに関しての平均値が減算されている）と仮定する。
【００４１】
[0041]  新たなベクトルｔを、下記のように、ｘの列の線形的組み合わせとして提供する。
【００４２】
【数２】
2015090710.tif 000004
【００４３】
ここにおいて、ｗ１は、ｘの列の線形的組み合わせを定める重みの単位ベクトルである。ｔ１の分散量が可能な限り大きいものであるように、重みベクトルｗ１の値を見つけることが望まれる。
【００４４】
[0042]  分散量は下記のようにして得られる。
【００４５】
【数３】
2015090710.tif 000005
【００４６】
[0043]  式２（Equation２）から式３（Equation３）へｔを代入すると下記のようになる。
【００４７】
【数４】
2015090710.tif 000006
【００４８】
[0044]  そして、式１（Equation１）から共分散行列を代入すると下記のようになる。
【００４９】
【数５】
2015090710.tif 000007
【００５０】
[0045]  ＣＸＸは実数であり対称であるので、下記のように因数分解することができる（例えば、ギルバート・ストラング（Gilbert Strang）著「Linear Algebra and Its Applications」、Academic Press、第２版、１９８０年を参照）。
【００５１】
【数６】
2015090710.tif 000008
【００５２】
ここにおいて、Ｖ＝列がＣＸＸの固有ベクトルである直交行列であり、Σ＝ＣＸＸの固有ベクトルが主対角線上にあり、最大から最小へとソートされる対角線行列である。
【００５３】
[0046]  式２（Equation２）と式６（Equation６）とを組み合わせると下記のようになる。
【００５４】
【数７】
2015090710.tif 000009
【００５５】
これは、ｗがＶＴの最初の行（即ち、ＣＸＸの最初の固有ベクトル）と整合させられたときに最大となる。従って、下記のようになる。
【００５６】
【数８】
2015090710.tif 000010
【００５７】
[0047]  同様に、ｔ１と直交する何れかの他の方向に関しての次に大きい分散量が、ＣＸＸの第２の固有ベクトルと整合させられるｗ２により、与えられる。このアプローチを継続すると、最大分散量の方向が下記のように定められることが見つけられる。
【００５８】
【数９】
2015090710.tif 000011
【００５９】
[0048]  従って、最大分散量はＴの列により与えられる方向において生じ、最大量の変化（variability）はＴの第１列において捕らえられ、次に大きいものは第２列において、そして以下同様に続く。即ち、Ｔの第１のｒ＜ｍの列のみを維持することにより、データにおける変化の大部分を捕らえることができる。全変化の所与の部分を捕らえるために必要なｒの値は、元のデータにおける相関の度合いに応じたものである。近隣のピクセルとの相関が高いコンテナ・イメージにおけるピクセル値に関して、ｒがｍよりもかなり小さいことを、期待することができる（例えば、２５６×２５６ピクセル・イメージに関しては、ｍ＝６５５３６（２５６２＝６５５３６）となり、変化における十分な部分を捕らえるために、ｔの最初の１０ないし２０列のみを維持することを必要とし得る）。ＴおよびＶの最初の列ｒのみを維持することにより与えられる変数ＴｒおよびＶｒの低減した組を定め、下記のように変換された値（主成分として知られる）を得た。
【００６０】
【数１０】
2015090710.tif 000012
【００６１】
[0049]  行列Ｖｒが計算されると、それは、セーブされ、次に、それぞれの後続する新たなコンテナ・イメージｘｎｅｗを、下記の式を用いて新たな変換されたベクトルｔｎｅｗへと変換するために、用いられる。
【００６２】
【数１１】
2015090710.tif 000013
【００６３】
ｒ＜ｍである長さｒのベクトルｔｎｅｗは、コンテナ・シグネチャーと呼ばれる。
【００６４】
代替２  −  部分最小二乗回帰
[0050]  代替１と同様に、ｎ個のコンテナ・イメージのコレクションが集められる。各コンテナ・イメージは、ピクセル値の長さｍの列ベクトルｘ［ｉ］に格納されるｍ個のピクセル値の組により表され、ここにおいて、ｉは、コレクションにおける第ｉのコンテナである。次に、ｎ行×ｍ列の行列Ｘが形成され、ここにおいて、Ｘの第ｉ行はＸＴ［ｉ］により与えられる。これらの高温コンテナのそれぞれに関して、ｐ個の品質関連値（例えば、壁の厚さ、傾斜、楕円率・・・）が測定され、これを、長さｐの列ベクトルｙ［ｋ］と表す。これらは、ｎ行×ｐ列の行列Ｙにするように集められ、ここにおいて、Ｙの第ｉ行はｙＴ［ｉ］により与えられる。（ｙの要素は、ここでは、既に適切にスケーリングまたは正規化されていると仮定され、従って、個々の品質変数における偏差は同等であり、Ｙの列はゼロ平均（zero mean）を有する。）
[0051]  第ｉ行のコンテナを記述するために、新たな変数の小さい組を形成することが望ましく、それは、ｒ＜ｍである長さｒのベクトルｔ［ｋ］で表される。従って、コンテナのイメージを記述するためにｍ個の値を必要とするのではなく、ｒ個の値のみを用いることができる。当然であるが、この技術を有用なものとするため、ｔ［ｉ］値は、或る意味でイメージの重要な様相を含む必要がある。特定的には、部分最小二乗回帰を用いて、最大の分散量を有する個々のピクセル値と品質変数との線形的組み合わせを識別する。直観的には、品質における変化と最も密接に関連する、イメージにおける変化の様相を求めようとされ、これは最重要事項である。特定的な計算は下記のように行われる。
【００６５】
[0052]  相互共分散（cross covariance）行列Ｃｙｘを下記のように定める。
【００６６】
【数１２】
2015090710.tif 000014
【００６７】
[0053]  入力（イメージ・データ）と出力（品質データ）との間の最大共分散の方向が求められる。２つの特定の入力および出力のベクトルｐおよびｑを下記のように定める。
【００６８】
【数１３】
2015090710.tif 000015
【００６９】
従って、ｐは、Ｙの列の線形的組み合わせであり、ｑは、Ｘの列の線形的組み合わせである。
【００７０】
[0054]  ｐとｑとの間の共分散ｃｐｑは下記のように与えられる。
【００７１】
【数１４】
2015090710.tif 000016
【００７２】
[0055]  ｐおよびｑに関して式１３（Equation１３）から式１４（Equation１４）への代入を行うと、下記のようになる。
【００７３】
【数１５】
2015090710.tif 000017
【００７４】
[0056]  相互共分散行列に関して式１２（Equation１２）から式１５（Equation１５）への代入を行うと、下記のようになる。
【００７５】
【数１６】
2015090710.tif 000018
【００７６】
ｃｐｑを最大にする値ｆ＊およびｇ＊が求められる。
【００７７】
[0057]  ここでは、
【００７８】
【数１７】
2015090710.tif 000019
【００７９】
とする。
【００８０】
[0058]  そうすると、式１６（Equation１６）および式１７（Equation１７）から下記のようになる。
【００８１】
【数１８】
2015090710.tif 000020
【００８２】
[0059]  ｆは単位ベクトルであるので、ｃｐｑは、ｆとｒ＊とがコリニア（collinear）であるときに最大となる。従って、ｆ＊を下記のように定める。
【００８３】
【数１９】
2015090710.tif 000021
【００８４】
[0060]  式１８（Equation１８）への代入を行うと、共分散ｃｐｑ＊の最大値は、下記のように与えられる。
【００８５】
【数２０】
2015090710.tif 000022
【００８６】
ここにおいて、式２０（Equation２０）の右手側の項は、ｒ＊の大きさ（ユークリッド長）である。従って、相互共分散を最大にするために、ｒ＊の大きさを可能なかぎり大きくしたい。従って、ｒ＊の大きさを最大にするためにｇ＊を見つける必要がある。
【００８７】
[0061]  これは、下記のようにファクターＣｙｘに対しての特異値分解（singular value decomposition）（ギルバート・ストラング著「Linear Algebra and Its Applications」、Academic Press、第２版、１９８０年を参照）により、見つけることができる。
【００８８】
【数２１】
2015090710.tif 000023
【００８９】
ここにおいて、Ｗ＝左特異ベクトルのＮ×Ｎユニタリー行列（ＷＴＷ＝Ｉ、Ｉは恒等行列（identity matrix））であり、Ｓ＝減少順での特異値のＮ×Ｍ対角線行列であり、Ｖ＝右特異ベクトルのＭ×Ｍユニタリー行列（ＶＴＶ＝Ｉ）である。
【００９０】
[0062]  Ｓの内部構造は下記により与えられる。
【００９１】
【数２２】
2015090710.tif 000024
【００９２】
ここにおいて、σ１≧σ２≧σｉ≧・・・≧σＭである。
【００９３】
[0063]  Ｃｙｘに関して式２１（Equation２１）から式１７（Equation１７）への代入を行うと、下記の式が与えられる。
【００９４】
【数２３】
2015090710.tif 000025
【００９５】
[0064]  異値分解の構造から、最大増幅（最大のｒ＊）が、Ｖの最初の列、ｇ１＊＝ｖ１に関して生じることが、理解できる。対応するｒと、従って、ｆとは、Ｗの最初の列（特異ベクトル）と整合させられる。同様に、ｐ１＝Ｘｇ１と直交する何れかの他の方向に関しての、次に大きい共分散は、Ｃｙｘの第２列と整合させられるｇ２により与えられる。このアプローチを継続すると、変換された変数により最大共分散の方向が定められることが、見つけられる。
【００９６】
【数２４】
2015090710.tif 000026
【００９７】
[0065]  低減した次元のシグネチャーを得るために、ｒ＜ｍである最初のｒ個のシグネチャー・ベクトルと特異値とのみを維持する。即ち、ＶｒおよびＷｒを、それぞれ、ＶおよびＷの最初のｒ個の列と定める。Ｖｒを得た後、それらはセーブされ、新たなイメージ・ベクトルＸｎｅｗから、シグネチャー・ベクトルｔｎｅｗの新たな値が、下記の式を用いて計算される。
【００９８】
【数２５】
2015090710.tif 000027
【００９９】
[0066]  また、変換された品質変数Ｕを変換された入力変数Ｔの関数として回帰推定することにより、品質変数の即座の予測（通常は、冷却端へ向けて高温コンテナが徐冷窯を通過した後まで得られず、これは３０〜６０分であり得る）を好都合に得ることが、可能である。
【０１００】
[0067]  特定的には、エラーεを最小にするための係数値の行列Ｂを見つけるために通常の最小二乗回帰（ギルバート・ストラング著「Linear Algebra and Its Applications」、Academic Press、第２版、１９８０年を参照）を用いる。
【０１０１】
【数２６】
2015090710.tif 000028
【０１０２】
[0068]  行列Ｂが得られた後、変換された品質変数の新たな値が、下記の式から得られる。
【０１０３】
【数２７】
2015090710.tif 000029
【０１０４】
[0069]  また、Ｗｒの定義から下記の式を得る。
【０１０５】
【数２８】
2015090710.tif 000030
【０１０６】
[0070]  ｕｎｅｗに関して式２６（Equation２６）から、およびｔｎｅｗに関して式２４（Equation２４）から、式２７（Equation２７）において代入を行うと、入力イメージ・ベクトルから予測される品質変数を計算するための全体的表現が与えられる。
【０１０７】
【数２９】
2015090710.tif 000031
【０１０８】
[0071]  式２８（Equation２８）から結果として得られる品質変数の予測は、監視機能を提供するためにユーザーに対して表示することができ、または、閉ループ制御システムにおいてフィードバック信号として用いることができる。後者の、計算された測定値のフィードバック制御での使用は、一般に、「ソフト・センサー」（ソフトウェア・センサーを短縮したもの）と呼ばれている。
【０１０９】
閉ループ・コントローラー
[0072]  コンテナ・シグネチャー信号を得た後（例えば、上記の主成分分析または部分最小二乗を用いる）、これを閉ループ・コントローラーへフィードバックすることができる。閉ループ・コントローラーの責務は、シグネチャーを或る望ましい値（設定値）に維持するように、プロセスを自動的に調節することである。典型的に、シグネチャーのこの望ましい値は、最初に、良好と考えられる何らかの典型的なコンテナ組を識別することにより、得られる。それらのコンテナの平均シグネチャー値を計算することができ、次に、設定値として用いることができる。実際の閉ループ調節を行うために用いることができる多くの可能なアルゴリズムがある。一般に、何れのそのようなアルゴリズムも、制御問題における多変数の特質に対処しなければならず、制御問題では、シグネチャー・ベクトルのｒ個のエレメントを制御するために、Ｎｕ個の異なる成形期間が調節される。
【０１１０】
[0073]  実際の閉ループ調節を行うために、図４で概略的に示した例示の制御システムなどのような、内部モデル・ベースの制御システムを用いることができる。このシステムは、内部モデル制御パラダイム（制御システムの文献ではそのように呼ばれている）に従い、予測プロセス・モデル１４０と逆プロセス・モデル１４２との双方を用いる。予測プロセス・モデル１４０は、成形期間における変化に対してのコンテナ・シグネチャーの予測される反応を計算するために、用いられる。逆プロセス・モデル１４２は、システムへ適用されたときに望ましいシグネチャーの近似値を提供する成形期間の組を計算する。
【０１１１】
[0074]  図４に示す閉ループ制御は下記のように動作する。望ましいシグネチャー設定値１４４が、逆プロセス・モデル１４２へ入力される。逆プロセス・モデル１４２は、次に、望ましいシグネチャー値をほぼ達成すべきである望ましい成形期間１４６の組を計算する。望ましい成形期間１４６は、次に、熱成形タイミング調節システム１４８へ提供され、熱成形タイミング調節システム１４８は、例えば、米国特許第７４８９９８３号、第６７２２１５８号、第６７１１９１６号、第６７０５１２０号、第６７０５１１９号、第６６０６８８６号、第６６０４３８６号、第６６０４３８５号、第６６０４３８４号、および第６６０４３８３号の中で説明されているサイクル最適化技術を用いて、望ましい成形期間１４６をイベント・タイミング・オン／オフ値１５０へと変換する。上記の特許の全ては、本特許出願の譲受人へ譲渡されており、これらの全ては、上記で参照されたことにより、ここに組み入れられている。
【０１１２】
[0075]  イベント・タイミング・オン／オフ値１５０は、次に、ガラス成形物理プロセス１５２へ適用される。これにより、高温コンテナ１５４は、特定の熱状態およびガラス分布とされてガラス成形物理プロセス１５２から出るようにされ、次に、マルチポイント・マルチスペクトル測定システム１５６により測定される。図１〜図３に示すシステムの場合と同様に、図４に示すマルチポイント・マルチスペクトル測定システム１５６は、欧州特許出願公開第ＥＰ２３３６７４０Ａ１号、米国特許第８４６２２０３号、および米国特許出願公開第ＵＳ２０１１／０１４１２６５Ａ１号に記載されたものとすることができ、これら全ては、上記でその全体を参照したことにより、ここに組み入れられている。
【０１１３】
[0076]  マルチポイント・マルチスペクトル測定システム１５６は、それぞれの高温コンテナ１５４に対してのコンテナ・ピクセル・ベクトル１５８を作成し、それをシグネチャー抽出ブロック１６０へ送る。シグネチャー抽出ブロック１６０は、例えば、上記の主成分分析または部分最小二乗のアルゴリズムを用い、次元の低減を行い、それぞれの高温コンテナ１５４に対してのシグネチャー値１６２を提供する。また、望ましい成形期間１４６が予測プロセス・モデル１４０へ適用され、予測プロセス・モデル１４０は、高温コンテナ１５４の予測シグネチャー（predicted signature）１６４を計算する。加算器１６６において、予測シグネチャー１６４を、シグネチャー値１６２から減算し、モデリング・エラー信号１６８を作成する。
【０１１４】
[0077]  プロセスのモデルが完全であった場合、モデリング・エラー信号１６８はゼロとなるであろう。しかし、完全な対処をできない多くの実際の要因により、モデリング・エラー信号１６８は、一般にはゼロとはならない。モデリング・エラー信号１６８を考慮するために、加算器１７０は、モデリング・エラー信号１６８を、コンテナ・シグネチャー設定値１７２から減算し、変更された設定値１７４を作成する。モデリング・エラー信号１６８に起因して、コンテナ・シグネチャー設定値１７２の現在値が、大きすぎる応答を生じさせる場合、より小さい応答を要求するように、コンテナ・シグネチャー設定値１７２を、それに従って変更できること、また、このことの逆のことを、理解することができる。
【０１１５】
[0078]  高周波数モデリング・エラーに対してのロバスト性を提供するために、およびスプリアス高周波数ノイズに対しての反応を避けるために、変更された設定値１７４は、ロー・パス・フィルター１７６、例えば、ローリング平均値（rolling average value）、を通され、フィルタリングされた変更された望ましいシグネチャー設定値１４４が作成され、制御ループは完了する。全体的なマシン制御システムに関しては、それぞれが同じ一般的構造を持つ複数の内部モデル・コントローラーと、図４を参照してここで説明した演算とを、インプリメントすることができる。セクション平均シグネチャーを調整するためには、セクションごとに少なくとも１つの内部モデル・コントローラーがあることが、好ましいであろう。図３を参照して説明したシステムの場合のように、個別のキャビティ・レベルの調節が用いられる場合、各セクションに関して、キャビティ・シグネチャーを制御するために割り当てられる追加の内部モデル・コントローラーもあり得るであろう。
【０１１６】
内部モデル
[0079]  図４に示すシステムの好適な実施形態では、下記の式を有する成形プロセスの線形パータベーション・モデル（linear, perturbation model）が用いられるであろう。
【０１１７】
【数３０】
2015090710.tif 000032
【０１１８】
上記において、ｚは、シグネチャー・パータベーションのベクトルであり、Ｐは、感度の係数の行列であり、ｕは、成形パラメーター（期間）調節のベクトルである。
【０１１９】
[0080]  行列Ｐは、実際のセクションに対して一組のテストを行うことにより経験的に決定することができ、この場合において、入力パラメーターｕが変化させられ、結果として得られるパータベーションｚが記録される。代替的に、十分に正確なシミュレーション・モデルを使用可能な場合には、「実験」を、そのシミュレーション・モデルを用いて数値的に行い、線形化したモデルを得ることができる。何れの場合でも、回帰技術を用いて、結果として得られたデータを式２９（Equation２９）の形の式に適合させることができる。次に、逆モデル（inverse model）は、ムーア・ペンローズの擬似逆行列（ロジャー・ペンローズ（Roger Penrose）著「A Generalized Inverse for Matrices（行列に対する一般逆行列）」、Proceedings of the Cambridge Philosophical Society 51:406-413、１９５５年）を用いて得ることができる。従って、下記のようになる。
【０１２０】
【数３１】
2015090710.tif 000033
【０１２１】
上記において、ｕおよびｚは、式２９（Equation２９）のものと同様であり、Ｐ＋は、ムーア・ペンローズの擬似逆行列である。ムーア・ペンローズの擬似逆行列の特性は、この応用に特に適する。
【０１２２】
[0081]  使用可能な入力調節（ベクトルｕの要素）の数がシグネチャー座標の数よりも少ない場合、一般に、任意の一組のシグネチャー要素値を達成することはできない。式３０（Equation３０）の式は一組の入力ｕを提供し、これは、望ましい値に可能な限り近い（最小二乗誤差に関して）ものであった出力ｚを提供したであろう。代替的に、シグネチャー要素よりも多くの調節可能パラメーターがある場合には、複数の可能な解（複数の値のｕ）がある。この場合、ムーア・ペンローズの擬似逆行列は、最小の大きさの一組の入力ｕを提供するための望ましい特性を有する。
【０１２３】
[0082]  上記のアプローチの何れの実際的なインプリメンテーションにおいても、プロセス・パラメーター調節は任意に大きくすることができず、従って、適切な制限を適用せねばならない、ということが認識される。そのような制限を提供するための１つのアプローチが図５に示されており、このアプローチにおいて、制限を有する内部モデル制御は、図４を参照して説明したように動作し、また、システムの同じコンポーネントに対しては同じ参照番号を用いている。
【０１２４】
[0083]  更に、最小／最大値リミット・ブロック１８０が付加され、これが、許容される最小値または最大値を熱成形タイミング調節システム１４８へ提供し、次に、熱成形タイミング調節システム１４８は、達成可能な（制限された）出力信号１８２を予測プロセス・モデル１４０へ提供する。同じ制限された出力が、イベント・タイミング・オン／オフ・イベント角度値１５０としてガラス成形物理プロセス１５２へ印加され、且つ達成可能な（制限された）出力信号１８２として予測プロセス・モデル１４０へ印加されるので、予測プロセス・モデル１４０は、達成可能な（制限された）出力信号がクリップされていることと、その達成可能な（制限された）出力信号１８２をクリップすることにより何れの追加のモデリング・エラーも生じさせないこととを「知っている」。
【０１２５】
[0084]  本発明の上記の説明では、特定の実施形態とその応用とを参照して示し説明したが、これは、例示および説明を目的として示したものであり、本発明は、網羅していることを意図しておらず、また、開示した特定の実施形態や応用に限定することを意図していない。ここで説明した本発明に対して、本発明の精神や範囲から外れない多くの改変、変更、変形、または代替がなされ得ることが、当業者には明らかであろう。本発明の原理およびその実際的な応用を最適に示すため、そして、それにより、当業者が、本発明を様々な実施形態において使用できるように、および企図される特定の使用に適する様々な変更を加えて使用できるようにするために、特定の実施形態および応用が選択され説明された。従って、全てのそのような改変、変更、変形、または代替は、添付の特許請求の範囲を公正で合法的で公平に権利を与えられる範囲に従って解釈したときに添付の特許請求の範囲により決定される、本発明の範囲内にあると見られるべきである。
【０１２６】
[0085]  本願は、添付の特許請求の範囲において特徴の特定の組み合わせを記載しているが、ここで説明した何れかの特徴の何れかの組み合わせが現在において特許請求されているか否かにかかわらず、本発明の様々な実施形態はそのような組み合わせとも関連しており、特徴のそのような組み合わせの何れも、本願または将来の出願で特許請求され得る。上記の何れかの例示の実施形態の何れかの特徴、エレメント、またはコンポーネントも、単独で、または上記の他の何れかの例示の実施形態の何れかの特徴、エレメント、またはコンポーネントと組み合わせて、特許請求することができる。
【図１】
2015090710.tif 000034
【図２】
2015090710.tif 000035
【図３】
2015090710.tif 000036
【図４】
2015090710.tif 000037
【図５】
2015090710.tif 000038
【外国語明細書】
2015090710000001.pdf