(57)【要約】  予測制御モデルについて、操作変数の操作によって制御対象を制御できる度合を評価する。モデル評価装置は、制御の入力パラメータである第１の変数と、制御の目的である第２の変数と、制御の動作環境を表す第３の変数との関連性を示すモデルを格納するモデル蓄積手段と、モデルにおいて第１の変数が第２の変数に与える影響の度合を示す関係度を算出する関係演算手段と、を備える。
2016047118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御の入力パラメータである第１の変数と、前記制御の目的である第２の変数と、前記制御の動作環境を表す第３の変数との関連性を示すモデルを格納するモデル蓄積手段と、
モデルにおいて第１の変数が第２の変数に与える影響の度合を示す関係度を算出する関係演算手段と、を備えるモデル評価装置。
【請求項２】
前記モデル蓄積手段は、複数のモデルを格納し、
前記モデル評価装置は、
モデルの正しさの度合を示す精度を算出する精度演算手段と、
関係度および精度に基づいて、前記複数のモデルから前記制御の為のモデルを選択する選択手段と、をさらに備える請求項１のモデル評価装置。
【請求項３】
モデルは、第１の変数、第２の変数、及び、第３の変数を変数とし、第２の変数に関連付けられた多項式を含み、
前記関係演算手段は、モデルの多項式に含まれる、係数がゼロでない第１の変数に基づいて関係度を算出する、請求項１又は２のモデル評価装置。
【請求項４】
モデルは、制御対象変数に関連付けられた、第１の変数、第２の変数、及び、第３の変数を変数とし、第２の変数に関連付けられた多項式を含み、
前記関係演算手段は、モデルの多項式に含まれる、第１の変数に代入される値を変化させたとき、当該多項式に関連付けられた第２の変数の変化の度合いに基づいて関係度を算出する、請求項１又は２のモデル評価装置。
【請求項５】
モデルは、第２の変数に関連付けられた、第１の変数、第２の変数、及び、第３の変数を変数とし、第２の変数に関連付けられた一次多項式を含み、
前記関係演算手段は、モデルの多項式に含まれる第１の変数の係数を抽出して、状態方程式の係数行列を作成し、作成した状態方程式に基づいて可制御性を判定し、可制御性の有無を関係度として出力する、請求項１乃至４の何れか１項のモデル評価装置。
【請求項６】
前記モデル評価装置は、
第１の変数、第２の変数、および、第３の変数を関連付けて格納する第１の履歴と第２の履歴を格納する情報蓄積手段と、
前記第１の履歴に基づいて前記複数のモデルを作成して前記モデル蓄積手段に格納する学習生成手段と、をさらに備え、
モデルは、第１の変数、第２の変数、及び、第３の変数を変数とし、第２の変数に関連付けられた多項式を含み、
前記精度演算手段は、モデルの多項式と、前記第２の履歴に含まれる第１の変数、第２の変数、または、第３の変数の値とから、多項式に関連付けられた第２の変数の値を算出し、前記第２の履歴に含まれる当該第２の変数の値との誤差を算出して、精度として出力する、請求項２のモデル評価装置。
【請求項７】
制御の入力パラメータである第１の変数と、前記制御の目的である第２の変数と、前記制御の動作環境を表す第３の変数との関連性を示すモデルを記憶し、
モデルにおいて第１の変数が第２の変数に与える影響の度合を示す関係度を算出するモデル評価方法。
【請求項８】
複数のモデルを記憶し、
モデルの正しさの度合を示す精度を算出し、
関係度および精度に基づいて、前記複数のモデルから前記制御の為のモデルを選択する請求項７のモデル評価方法。
【請求項９】
モデルは、第１の変数、第２の変数、及び、第３の変数を変数とし、第２の変数に関連付けられた多項式を含み、
モデルの多項式に含まれる、係数がゼロでない第１の変数に基づいて関係度を算出する、請求項７又は８のモデル評価方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
制御の入力パラメータである第１の変数と、前記制御の目的である第２の変数と、前記制御の動作環境を表す第３の変数との関連性を示すモデルを記憶する処理と、
モデルにおいて第１の変数が第２の変数に与える影響の度合を示す関係度を算出する処理と
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル評価装置、モデル評価方法、及び、プログラム記録媒体に関し、特に、複数のモデルからモデルを選択する際に有効なモデル評価を行う、モデル評価装置、モデル評価方法、及び、プログラム記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
予測制御は、プロセスの動的モデルに基づいて将来の被制御量を予測し、操作量を決定する制御である。予測制御の特徴は、多変数の制御が容易であること、制約の考慮が容易であること、及び、調整が容易で直感的であることである。【０００３】
予測制御は、石油化学産業のプラント制御を中心に利用されてきた。近年の計算機の能力向上に伴い、予測制御は、石油化学産業のプラント制御に限らず、制御サイクルが短い移動体及びロボットにも応用されている。【０００４】
予測制御においては、設計者が、予め、運動方程式、熱方程式、質量保存則、運動量保存則、エネルギー保存則等の物理法則に基づき、予測制御モデルを記述しても良い。しかし、設計者が、全ての物理法則を考慮して、現実世界の複雑な相関関係を完全に反映するように予測制御モデルを導出することは、困難である。【０００５】
例えば、部屋の空調制御の場合、空調機の温度、空調機の風量、ブラインド開度、及び、窓開度という複数の操作変数が、室内温度、室内湿度という複数の制御変数に影響を与える。また、一般的に、温度を上げると湿度が下がるというように、制御変数間には干渉が存在する。さらに、外気温度、外気湿度という環境変数も、制御変数に影響を与える。このように、設計者が、操作変数、制御変数、及び、環境変数の間で相互に影響を与え合う関係性を完全にモデル化することは、困難である。【０００６】
この問題を解決する為、予測制御モデルを機械学習により生成する方法が提案されている。例えば、非特許文献１は、制御対象と操作変数や環境変数の関係性を示したモデルを得る方法を開示する。【０００７】
特許文献１は、動作と、特定されたセンサとの関係を表す予測モデルを機械学習によって作成する機器制御方法を開示する。この装置は、作成した予測モデルを参照して、目標センサの出力が目標値になるような動作を決定する。【０００８】
特許文献２は、直前の搭乗者の状態など、モデル化が困難な対象に対し、過去の情報を集め、それらを機械学習させ、制御式を修正する方法を開示する。【０００９】
特許文献３は、モデルによる予測出力と、実際の出力との差異に基づいて、モデルのパラメータを調整する性能予測装置を開示する。【００１０】
機械学習によりモデルを生成する装置は、与えられた初期条件やパラメータによって、異なるモデルを生成する。そして、機械学習によりモデルを生成する装置は、特許文献２が開示するように、ＡＩＣ（Akaike's Information Criterion：赤池情報量規準）をはじめとした情報量規準に基づいて、機械学習で作成したモデルの評価を行って、使用するモデルを選択する。すなわち、当該装置は、変数の数とモデルの尤度のバランスに基づいて使用するモデルを選択する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】国際公開第２００５／０８３５３１号
【特許文献２】特許第４８２１５３６号公報
【特許文献３】国際公開第２０１３／１８３４２５号
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】“Fully-Automatic Bayesian Piecewise Sparse Linear Models,” Riki Eto, Ryohei Fujimaki, Satoshi Morinaga, Hiroshi Tamano ;  JMLR Workshop and Conference Proceedings vol.33 : p.238-246, 2014
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
特許文献２が示すように、情報量規準を元にモデルを選んだ場合、制御対象を操作する操作変数がモデルに含まれないことがある。【００１４】
例えば、空調制御の場合、直接操作できる操作変数は、空調機の温度や風量などに限られる。しかし、情報量基準に基づいてモデルを選択した場合、外気温度などの直接操作できない環境変数のみで構成されたモデルが選択されることがある。このモデルは、動かせる操作変数を操作してもモデルの出力が変化しないため、操作変数の操作によって制御対象を制御できないという問題点を持っている。【００１５】
したがって、複数のモデルからモデルを選択して予測制御を行う為には、操作変数の操作によって制御対象を制御できるモデルを選択することが重要になる。【００１６】
本発明の目的は、上記課題を解決するため、モデルが操作変数の操作によって制御対象を制御できる度合を評価するモデル評価装置、モデル評価方法、及び、プログラム記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の一実施形態にかかるモデル評価装置は、制御の入力パラメータである第１の変数と、前記制御の目的である第２の変数と、前記制御の動作環境を表す第３の変数との関連性を示すモデルを格納するモデル蓄積手段と、モデルにおいて第１の変数が第２の変数に与える影響の度合を示す関係度を算出する関係演算手段と、を備える。【００１８】
本発明の一実施形態にかかるモデル評価方法は、制御の入力パラメータである第１の変数と、前記制御の目的である第２の変数と、前記制御の動作環境を表す第３の変数との関連性を示すモデルを記憶し、モデルにおいて第１の変数が第２の変数に与える影響の度合を示す関係度を算出する。【００１９】
本発明の一実施形態にかかるプログラム記録媒体は、コンピュータに、制御の入力パラメータである第１の変数と、前記制御の目的である第２の変数と、前記制御の動作環境を表す第３の変数との関連性を示すモデルを記憶する処理と、モデルにおいて第１の変数が第２の変数に与える影響の度合を示す関係度を算出する処理とを実行させるためのプログラムを記録する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、予測制御モデルが操作変数の操作によって制御対象を制御できる度合を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、第１の実施形態にかかるモデル評価装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第２の実施形態にかかるモデル評価装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、第３の実施形態にかかるモデル評価装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、第４の実施形態にかかるモデル評価装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、学習生成部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、学習生成部が生成したモデルの例を示す図である。
【図７】図７は、上述したモデル評価装置１００、２００、３００、４００を実現するコンピュータ装置５００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に、発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
なお、各図面は、本発明の実施形態を説明するものである。そのため、本発明は、各図面の記載に限られるわけではない。また、各図面の同様の構成には、同じ番号を付し、その繰り返しの説明を省略する場合がある。また、ブロック図の矢印の方向は、一例を示すものであり、ブロック間の信号の方向を限定する趣旨ではない。また、以下の説明に用いる図面において、本発明の説明に関係しない部分の構成については、記載を省略し、図示しない場合もある。
【００２４】
＜第１の実施の形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態にかかるモデル評価装置１００の構成を示す。
【００２５】
モデル評価装置１００は、制御対象変数、例えば部屋の温度、を予測制御するためのモデルを生成し、そのモデルを、例えば制御装置（図示されず）に出力する。制御装置は、モデル評価装置１００が出力したモデルを使用して、制御対象機器（図示されず）、例えば、空調機、ブラインド開閉装置、窓開閉装置を制御して、制御対象変数を目的の値に近づける。
【００２６】
操作変数は、制御対象変数を制御するための入力パラメータである。制御装置は、操作変数の値を制御対象機器に入力できる。制御装置が決定できるのは、この操作変数の値のみである。制御対象変数が部屋の温度である場合、制御対象機器は、空調機、ブラインド開閉装置、窓の開閉装置である。そして、操作変数は、例えば、空調機の温度、空調機の風量、ブラインド開閉度合、窓の開け具合である。
【００２７】
モデル評価装置１００は、入力部１０１、情報蓄積部１０２、学習生成部１０３、モデル蓄積部１０４、精度演算部１０５、関係演算部１０６、選択部１０７、及び、出力部１０８を備える。
【００２８】
入力部１０１は、制御対象変数の値、その時の操作変数の値、その他、制御対象変数の値に関係する可能性のある周辺データを含む入力データを取得する。周辺データは、例えば、外気の温度、湿度である。
【００２９】
入力部１０１は、例えば、キーボード、マウス、若しくは、タッチパネルといったユーザインターフェース装置、メモリ若しくはディスクといった記憶媒体、または、ネットワークを介した外部装置から入力データを取得する。入力部１０１は、取得した入力データを、例えば時系列に、情報蓄積部１０２に保存する。すなわち、入力部１０１は、入力データの履歴を情報蓄積部１０２に蓄積する。
【００３０】
学習生成部１０３は、情報蓄積部１０２に保存された履歴データから、機械学習を行ってモデルを作成する。
【００３１】
モデルは、ある時点ｔ１の操作対象変数の値を、ｔ１から見て過去、現在、未来の操作変数の値、及び、過去、現在の周辺のデータから計算する為の式である。学習生成部１０３は、周辺データを、環境変数の値としてモデルに取り込む。モデルにより、制御装置は、操作変数の値や、周辺のデータから操作対象変数がどうなるか予測できる。
【００３２】
機械学習の様々な手法が提案されている。学習生成部１０３は、それらのどれを用いてもよい。学習生成部１０３は、例えば、回帰木を用いる方法、サポートベクターマシーンを用いる方法、ベイズ線形回帰を用いる方法、または、異種混合学習技術を用いる方法を使用しても良い。
【００３３】
学習生成部１０３は、与えられる初期条件などに依存して、異なるモデルを生成する。そのため、学習生成部１０３は、初期条件などを切り替えながら、情報蓄積部１０２に蓄積された履歴データを元に機械学習を繰り返し、複数のモデルを生成する。
【００３４】
学習生成部１０３は、作成した複数のモデルを、モデル蓄積部１０４に蓄積する。
【００３５】
精度演算部１０５および関係演算部１０６は、モデル蓄積部１０４に蓄積されたモデルを評価する。精度演算部１０５は、情報量基準に基づいてモデルの正確度を表す精度を算出する。関係演算部１０６は、操作変数が制御対象変数に与える影響の度合を表す関係度を算出する。
【００３６】
精度演算部１０５は、モデルの情報量基準を計算する。精度演算部１０５は、この計算を前述のＡＩＣ、ベイズ情報量規準、赤池ベイズ情報量規準、最小記述長、フラクタル情報量規準を含む、提案されている何れの方法で行っても良い。
【００３７】
関係演算部１０６は、操作変数と制御対象変数の関係性を数値化する。関係演算部１０６は、この評価をいくつかある方法の何れかで行えば良い。
【００３８】
関係演算部１０６は、モデルの変数中に含まれている操作変数の種類を数えて、その数を関係度とすれば良い。関係演算部１０６は、モデルの変数中に含まれている操作変数ごとに定められている点数を合計して関係度としても良い。
【００３９】
また、関係演算部１０６は、モデルの可制御性の判定を行い、制御可能かどうかを関係度としても良い。関係演算部１０６は、モデルにおいて、操作変数を変化させたときの制御対象変数の変化の度合いを関係度としても良い。
【００４０】
関係演算部１０６は、他の方法を用いて、操作変数と制御対象変数の関係性を数値化して関係度を求めても良い。
【００４１】
選択部１０７は、精度演算部１０５の演算結果と、関係演算部１０６の演算結果の両方の結果を元に、最も評価の良いモデルを選択し、モデル蓄積部１０４から取得して出力する。すなわち、選択部１０７は、モデルが正確で制御対象変数の振る舞いを正しく反映しており、かつ、制御装置が操作変数の調整により制御対象変数を制御できるモデルを選択する。
【００４２】
具体的には、選択部１０７は、精度演算部１０５及び関係演算部１０６の演算結果である２つの指標を用いた演算を行いその結果を元にモデルを選択する。選択部１０７は、指標にそれぞれ重み係数を乗じ、それらを足し合わせても良い。選択部１０７は、両指標を掛け合わせても良い。さらに、選択部１０７は、２つの指標の一方が一定数を超えたものの中から、もう一方の指標が最良のものを選んでも良い。
【００４３】
選択部１０７は、２つの指標を用いて対数化や平均、累乗などの演算をし、すなわち指標を用いた評価値として計算を行い、その結果を元にモデルを選択しても良い。
【００４４】
最後に、出力部１０８は、選択部１０７が選択したモデルを出力する。出力部１０８は、モデルを、例えば、制御装置に送信する。出力部１０８は、ディスプレイ、若しくは、プリンタなどの出力装置、メモリ若しくはディスクといった記憶装置、または、ネットワークへモデルを出力しても良い。
【００４５】
入力部１０１、学習生成部１０３、精度演算部１０５、関係演算部１０６、選択部１０７、及び、出力部１０８は、論理回路で構成される。入力部１０１、学習生成部１０３、精度演算部１０５、関係演算部１０６、選択部１０７、または、出力部１０８は、コンピュータでもあるモデル評価装置１００のプロセッサ（図示されず）により実行されるプログラムによって実現されても良い。この場合、当該プログラムは、モデル評価装置１００のメモリ（図示されず）に格納される。
【００４６】
情報蓄積部１０２、及び、モデル蓄積部１０４は、ディスク装置、または、半導体メモリ等の記憶媒体である。
【００４７】
[効果の説明]
本実施形態のモデル評価装置１００は、複数のモデルの中から、制御装置が操作変数の調整により制御対象変数を制御できるモデルを選択できる。その理由は、関係演算部１０６が、操作変数が制御対象変数に与える影響の度合を表す関係度を算出するからである。
【００４８】
本実施形態のモデル評価装置１００は、上記に加え、正確で制御対象変数の振る舞いを正しく反映もしているモデルを選択できる。その理由は、精度演算部１０５が、情報量基準に基づいてモデルの正確度を表す精度を算出するからである。
【００４９】
＜第１の実施形態の変形＞
モデル評価装置１００は、入力部１０１、情報蓄積部１０２、学習生成部１０３、精度演算部１０５、選択部１０７、または、出力部１０８を備えていなくても良い。モデルの生成、精度の評価、モデルの選択は、他の装置で行われても良い。
【００５０】
この場合、モデル評価装置１００は、他の装置で作成されたモデルを受信してモデル蓄積部１０４に格納し、関係演算部１０６が関係度を算出して、関係度を他の装置に出力しても良い。
【００５１】
この場合、モデルの精度の計算や、精度と関係度に基づくモデルの選択は、他の装置が行う。
【００５２】
＜第２の実施の形態＞
図２は、第２の実施の形態にかかるモデル評価装置２００の構成を示す。本実施の形態のモデル評価装置２００の精度演算部２０５は、第１の実施形態の精度演算部１０５とは異なる方法で、モデルの精度を算出する。
【００５３】
モデル評価装置２００は、入力部１０１、情報蓄積部２０２、学習生成部２０３、モデル蓄積部１０４、精度演算部２０５、関係演算部１０６、選択部１０７、及び、出力部１０８を備える。
【００５４】
図２は、第１の実施形態とほぼ同じ動作を行う部分を図１と同じ番号で示している。これらの部分についての説明は省略される。以下は、第１の実施の形態と差がある部分についての説明である。
【００５５】
情報蓄積部２０２は、２セットの入力データの履歴を格納している。それらは、モデル作成用の履歴と、モデル評価用の履歴とである。ただし、２セットの履歴は、必ずしも、物理的に２つに分離されている必要はない。例えば、履歴ファイルは１つであり、１，３，５時等の奇数時刻の履歴は作成用、２，４，６時等の偶数時間の履歴は評価用というようになっていても良い。
【００５６】
学習生成部２０３は、第1の実施形態における学習生成部１０３と同等の動作を行う。ただし、学習生成部２０３は、情報蓄積部２０２のデータのうち、作成用の履歴を用いてモデルを作成する。学習生成部２０３は、評価用の履歴は用いない。
【００５７】
精度演算部２０５は、評価用の履歴を使用してモデル蓄積部１０４に蓄積されたモデルの評価を行う。具体的には、精度演算部２０５は、モデルの制御対象変数の計算式に含まれる操作変数、環境変数、及び制御変数の値を、評価用履歴から抽出して、モデルの計算式に代入して制御対象変数の予測値を計算する。その後、精度演算部２０５は、予測した制御対象変数の値と、評価用の履歴に含まれる当該制御変数の値との誤差を計算し、例えば、誤差の絶対値の逆数をモデルの精度とする。
【００５８】
入力部１０１、学習生成部２０３、精度演算部２０５、関係演算部１０６、選択部１０７、及び、出力部１０８は、論理回路で構成される。入力部１０１、学習生成部２０３、精度演算部２０５、関係演算部１０６、選択部１０７、または、出力部１０８は、コンピュータでもあるモデル評価装置２００のプロセッサ（図示されず）により実行されるプログラムによって実現されても良い。この場合、当該プログラムは、モデル評価装置２００のメモリ（図示されず）に格納される。
【００５９】
情報蓄積部２０２、及び、モデル蓄積部１０４は、ディスク装置、または、半導体メモリ等の記憶媒体である。
【００６０】
[効果の説明]
本実施形態のモデル評価装置２００は、複数のモデルの中から、制御装置が操作変数の調整により制御対象変数を制御できるモデルを選択できる。その理由は、関係演算部１０６が、操作変数が制御対象変数に与える影響の度合を表す関係度を算出するからである。
【００６１】
本実施形態のモデル評価装置２００は、上記に加え、正確で制御対象変数の振る舞いを正しく反映もしているモデルを選択できる。その理由は、精度演算部１０５が、モデルが生ずる誤差に基づいてモデルの正確度を表す精度を算出するからである。
【００６２】
＜第２の実施形態の変形＞
本実施形態のモデル評価装置２００も、第１の実施形態のモデル評価装置１００と同様な変形が可能である。
【００６３】
本実施形態のモデル評価装置２００は、精度演算部２０５の他、第１の実施の形態における精度演算部１０５を備えていても良い。この場合、選択部１０７は、精度演算部２０５、精度演算部１０５、及び、関係演算部１０６の各々が出力する３つの評価値に基づいて、モデルを選択する。
【００６４】
＜第３の実施の形態＞
図３は、第３の実施の形態にかかるモデル評価装置３００の構成を示す。本実施の形態のモデル評価装置３００は、第１の実施の形態のモデル評価装置１００における出力部１０８に代えて操作量決定部３０９を備える。操作量決定部３０９は、制御対象機器に接続される。
【００６５】
操作量決定部３０９は、選択部１０７が選択したモデルを元に、制御対象機器の制御を行う。操作量決定部３０９には、制御対象変数の目標値が外部から入力される。操作量決定部３０９は、制御対象変数を目標値に近づけるために必要な操作変数の変更量を計算して、制御対象機器に出力する。このとき、操作量決定部３０９は、例えば、ＰＩＤ（Proportional Integral Derivative）制御、最適レギュレータ、または、予測制御の制御理論に従って操作変数の変更量を計算すれば良い。
【００６６】
操作量決定部３０９は、論理回路で構成される。操作量決定部３０９は、コンピュータでもあるモデル評価装置３００のプロセッサ（図示されず）により実行されるプログラムによって実現されても良い。この場合、当該プログラムは、モデル評価装置３００のメモリ（図示されず）に格納される。
【００６７】
本実施形態のモデル評価装置３００は、適切な制御モデルを自動生成し、当該モデルにしたがって制御対象機器を操作する制御装置として利用できる。その理由は、操作量決定部３０９が、選択部１０７が選択したモデルを元に、制御対象機器の制御を行うからである。
【００６８】
＜第４の実施の形態＞
図４は、第４の実施の形態にかかるモデル評価装置４００の構成を示す。本実施の形態のモデル評価装置４００は、モデル蓄積部４０４と関係演算部４０６を備える。
【００６９】
モデル蓄積部４０４は、制御の入力パラメータである操作変数と、前記制御の目的である制御対象変数と、前記制御の動作環境を表す環境変数との関連性を示すモデルを格納する。関係演算部４０６は、モデルにおいて操作変数が制御対象変数に与える影響の度合を示す関係度を算出する。
【００７０】
本実施形態のモデル評価装置４００は、複数のモデルの中から、制御装置が操作変数の調整により制御対象変数を制御できるモデルを選択できる。その理由は、関係演算部４０６が、操作変数が制御対象変数に与える影響の度合を表す関係度を算出するからである。
【００７１】
＜例に即した説明＞
＜第１の実施形態についての例＞
次に、具体的な例を用いて第１の実施の形態にかかるモデル評価装置１００を説明する。この例は、空調システムの制御に関する。
【００７２】
まず、各時刻における操作変数の値、および制御対象変数の値の他に、当該時刻における周辺データ、すなわち環境変数の値が、入力部１０１に入力される。
【００７３】
本例において、操作変数の値は、空調の風量、冷却の強度、外気の取り込み量、加湿の強度といったような空調機器で操作対象となる値である。また、制御対象変数の値は、室内の温度、室内の湿度といったような、空調機器が制御したい値である。
【００７４】
環境変数の値は、外気の気温、外気の湿度、日射量、人感センサ測定値、時刻、曜日といった空調に関係性がある可能性のある値である。これらの入力データは、例えば、データが記録されたデータベースから入力される。
【００７５】
入力部１０１は、入力されたデータを、順次、情報蓄積部１０２に蓄積する。例えば、過去数か月分の入力データが、情報蓄積部１０２に蓄積されている。
【００７６】
次に、学習生成部１０３は、情報蓄積部１０２に蓄積されている入力データに基づいて、モデルを複数作成する。図５は、学習生成部１０３の動作フローチャートである。
【００７７】
まず、学習生成部１０３は、学習データ生成ステップにおいて、情報蓄積部１０２から、機械学習に必要な情報を取得する。この時、学習生成部１０３は、各時刻の制御対象変数の値、操作変数の値、環境変数の値に加え、その前後の時間における各時刻の操作変数の値、制御対象変数の値、環境変数の値をひとまとまりのデータブロックとする。学習生成部１０３は、このデータブロックを各時刻順に並べ、データブロック群とする。
【００７８】
次に、学習生成部１０３は、機械学習ステップにおいて、データブロックから、制御対象変数、操作変数、及び、環境変数の間の関係性を学習する。学習生成部１０３は、この機械学習の結果得られたモデルを、モデル蓄積部１０４に格納する。
【００７９】
また、学習生成部１０３は、この時、機械学習の結果として、情報量規準などのモデルの評価値も同時に得て、この評価値もモデル蓄積部１０４に保存する。
【００８０】
図６は、学習生成部１０３が生成したモデルの例を示す。モデルは、未来の制御対象変数の値を、操作変数、環境変数、または、制御対象変数の値から計算する為の式を含む。モデルは、いくつかのパラメータで場合分けされて得られる複数の式と、式を選択する為の分岐条件を含んでも良い。
【００８１】
分岐条件は、いくつかの変数、例えば、xa及びxbと、それらの閾値α１、α２を含む。ここで、xは、操作変数、制御対象変数、または、環境変数である。モデルを使用する制御装置は、制御を行うタイミングごとに、条件分岐に従って、その時の制御に用いる式を決定する。
【００８２】
以下に示す式（１）は、モデルに含まれる式の例である。
2016047118.tif 000003
【００８３】
ここで、y1は、未来の制御対象変数であり、x1〜xnは、操作変数、制御対象変数、または、環境変数である。a11〜an1は機械学習で得られる係数である。ｎは自然数である。ｂ１は、定数である。学習生成部１０３は、このような多項式を制御対象変数ごとに生成する。
【００８４】
学習生成部１０３は、条件を変えて、機械学習ステップを複数回実行する。例えば、図５が示すように、学習生成部１０３は、判定ステップで条件を満たすまで機械学習ステップを繰り返す。
【００８５】
例えば、機械学習の条件が予め複数組与えられている場合、学習生成部１０３は、それらの条件の組すべてに基づいてモデルを生成するまで、機械学習ステップを繰り返す。学習生成部１０３は、機械学習で得られた評価値を元に、評価値が一定以上のものをカウントし、あらかじめ設定された数を超えるまで機械学習ステップを繰り返しても良い。また、学習生成部１０３は、これらの組み合わせで判定ステップを実行しても良い。
【００８６】
学習生成部１０３が、機械学習ステップの繰り返しを終了した時、モデル蓄積部１０４には、学習生成部１０３が生成したモデルが複数蓄積される。
【００８７】
次に、精度演算部１０５は、各モデルの情報量規準を求める。精度演算部１０５は、例えば、ＦＩＣ(factorized information criterion)を求める。本例では、学習生成部１０３が、機械学習を行う際に、非特許文献１の方法でＦＩＣを計算している。精度演算部１０５は、その結果をモデル蓄積部１０４から取り出して、精度として出力する。
【００８８】
次に関係演算部１０６は、操作変数と制御対象の関係を示す関係度を演算する。本例では、モデルは非特許文献１の方法で作成されており、図６及び式（１）に示したように、式選択の分岐条件と、式において各変数に掛け合わせる係数を包含する。
【００８９】
関係演算部１０６は、モデルで使われている操作変数の数をカウントし、その数を関係値として出力しても良い。モデルで使用されている操作変数は、１）条件分岐で使用されている操作変数、または、２）モデルに含まれる式において係数が０ではない操作変数である。図６のモデルでは、関係演算部１０６は、xa及びxbが操作変数であれば、２をカウントし、さらに、その式に含まれる、係数が０でない操作変数の数をカウントする。
【００９０】
関係演算部１０６は、操作変数に掛け合わせる係数を合計し、それを出力しても良い。例えば、式が上記の式（１）である場合、関係演算部１０６は、操作変数ごとの係数an１の大きさ（絶対値）を足し合わせて関係値を求める。
【００９１】
関係演算部１０６は、モデルで使われている操作変数対応の点数を加算して、その合計値を関係値として出力しても良い。操作変数対応の点数cnは、例えば、操作変数の重要性や操作コストの低さに合わせて、管理者によってモデル評価装置１００に予め設定されている。関係演算部１０６は、操作変数対応の点数を単純加算しても良いし、係数で重み付けして加算しても良い。関係演算部１０６が、点数cnを係数anで重み付け加算した場合、算出される関係値は以下の式（２）で表される。
2016047118.tif 000004
【００９２】
関係演算部１０６は、値を操作変数に設定し、その値を変更したときに制御対象変数の値がどれだけ変化するかを判定する感度解析を行い、変化の度合いを関係値として出力しても良い。例えば、関係演算部１０６は、設定値を変化させたとき、制御対象変数の値が変化した操作変数の数をカウントし、そのカウント値を関係値として出力しても良い。この場合、関係演算部１０６は、操作変数xnに対し、値vnと値vn+Δvnを、モデルの式に代入し、ynが変化するかどうかを判定する。
【００９３】
関係演算部１０６は、操作変数に掛け合わせる係数で、状態方程式の係数行列を作成し、状態方程式の可制御性を判定し、可制御であれば１なければ０を関係値として出力しても良い。モデルが、以下の式（３）で示す状態方程式を含んで与えられたとき、関係演算部１０６は、式（４）が成立するか否かで、状態方程式の可制御性を判定する。
2016047118.tif 000005
【００９４】
ここで、操作変数をu、操作変数の数をl、操作変数以外の変数(状態変数)をx、その数をmとする。
2016047118.tif 000006
【００９５】
次に、選択部１０７は、精度演算部１０５の結果、及び、関係演算部１０６の結果を用いて、モデルを選択する。選択部１０７は、ＦＩＣの結果（第１の指標）と、使われている操作変数の数（第２の指標）に係数を掛けた値との加算値（例えば、ＦＩＣ＋（使われている操作変数の数）＊５００）を計算し、当該加算値が最も高いモデルを選択して出力する。
【００９６】
選択部１０７は、関係演算部１０６の結果が所定の閾値を超えたモデルの中から、情報量規準の最も大きなモデルを選択しても良い。選択部１０７は、精度演算部１０５の演算結果と関係演算部１０６の演算結果を掛け合わせ、計算された値が最も大きなモデルを選択しても良い。選択部１０７は、精度演算部１０５の結果、及び、関係演算部１０６の結果の各々でモデルを順位づけし、順位を合成した結果が最小なモデルを選択しても良い。
【００９７】
出力部１０８は、選択部１０７が選択したモデルをファイルとして出力する。
【００９８】
＜第２、第３の実施形態についての例＞
次に、具体的な例を用いて第２の実施の形態にかかるモデル評価装置２００を説明する。本例では、モデル評価装置２００は、第３の実施の形態にかかるモデル評価装置３００と同様に、制御対象となる制御対象機器に接続されている。また、本例のモデル評価装置２００は、出力部１０８の代わりに、操作量決定部３０９を備える。
【００９９】
まず、制御対象機器に接続されたセンサ、周囲の環境状況を取得するセンサ、現在の制御対象機器の入力状態が、制御対象機器や周辺装置から入力部１０１に入力される。
【０１００】
この入力された情報が情報蓄積部２０２に蓄積される。蓄積された情報は、モデル作成用とモデル評価用の２つを含む。例えば、蓄積された情報は、毎時間の最初５０分間のデータが作成用であり、毎時間の最後１０分間のデータが評価用である。
【０１０１】
つぎに、学習生成部２０３が蓄積された情報を元にモデルを作成する。学習生成部２０３は、先の例の学習生成部１０３と同じ動作を行う。ただし、学習生成部２０３は、情報蓄積部１０２に蓄積されているデータのすべてではなく、作成用のデータだけを使用してモデルを作成する。学習生成部２０３は、評価用のデータは使用しない。
【０１０２】
また、本例では、モデル評価装置２００は、制御対象機器に接続されており、情報は逐次追加されている。そのため、学習生成部２０３は、過去から一定時間前までのデータでモデルを作成する。逐次情報が追加されるため、学習生成部２０３は、一定の情報が蓄積されるたびに、モデルを作成しても良い。
【０１０３】
学習生成部２０３は、作成したモデルをモデル蓄積部１０４に蓄積する。
【０１０４】
次に、精度演算部２０５は、情報蓄積部２０２のデータから、学習生成部２０３が用いていない評価用のデータをモデルに入力し、モデルにおける制御対象変数の予測値を得る。精度演算部２０５は、この予測値と情報蓄積部１０２に保存されたデータを比較し、その誤差を求め、誤差に基づいて精度を計算する。本例では、精度は、誤差が小さいほど大きくなる値とする。精度演算部２０５は、誤差の２乗を合計して、その逆数を精度とする。精度演算部２０５は、誤差の絶対値を合計してその逆数を精度としても良い。さらに、精度演算部２０５は、誤差の最も小さな値の逆数を精度としても良い。
【０１０５】
関係演算部１０６は、先の例と同じ動作をする。
【０１０６】
選択部１０７も先の例と同じ動作をする。すなわち、選択部１０７は、精度演算部２０５の結果と関係演算部１０６の結果から、モデルを選択する。本例の場合、選択部１０７は、関係演算部１０６の結果が一定値を超えたものの中から、誤差の最も小さいモデルを選択する。また、選択部１０７は、新たなモデルがモデル蓄積部１０４に蓄積されるたびにモデル選択を実施し、その時点で最も良いモデルを選択する。
【０１０７】
次に、操作量決定部３０９は、選択部１０７の選択したモデルを元に、制御対象変数の値が入力された目標値に近づくように、操作変数の値を決定し、制御対象機器に出力する。操作量決定部３０９は、一般的な最適化問題の方法を用いて、最適な制御入力操作量を探索し出力すれば良い。操作量決定部３０９は、モデルを元に状態方程式を作成し、例えば、最適制御理論、または、H∞（H-infinity）制御理論を用いて制御器を求め、求めた制御器、入力データ、制御対象変数の値から、操作変数の値を決定しても良い。
【０１０８】
最後に、操作量決定部３０９は、この操作変数の値を制御対象機器に送り、制御対象機器を動作させる。
【０１０９】
＜モデル評価装置の構成例＞
図７は、上述したモデル評価装置１００、２００、３００、４００を実現するコンピュータ装置５００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。コンピュータ装置５００は、プロセッサ５１０と、メモリ５２０と、ストレージ５３０と、インタフェース５４０とを備える。
【０１１０】
プロセッサ５１０は、例えば、１又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）である。メモリ５２０及びストレージ５３０は、データを記憶する。ストレージ５３０は、光ディスクやフレキシブルディスクなどの着脱可能な記録媒体のリーダ・ライタを含んでもよい。インタフェース５４０は、外部装置（制御装置、出力装置など）と直接に、又はネットワークを介してデータをやり取りする。
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
本発明は、産業プロセスの制御に限らず、建物や居住空間等の環境制御、及び、農林水産業や畜産業等の環境制御に適用できる。また、本発明は、マニピュレータ、陸上移動体、水上・水中移動体、空中移動体等のアクチュエーションの制御にも適用できる。更に、本発明は、通信、交通、受発注、金融取引といった用途にも適用可能である。【０１１２】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。【０１１３】
この出願は、２０１４年９月２６日に出願された日本特許出願特願２０１４−１９７１６１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１１４】
１００、２００、３００、４００    モデル評価装置
１０１    入力部
１０２、２０２    情報蓄積部
１０３、２０３    学習生成部
１０４、４０４    モデル蓄積部
１０５、２０５    精度演算部
１０６、４０６    関係演算部
１０７    選択部
１０８    出力部
３０９    操作量決定部
【図１】
2016047118.tif 000007
【図２】
2016047118.tif 000008
【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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【国際調査報告】
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