(57)【要約】【課題】データベースに蓄積されたデータの検索の高速化を図ることを目的とする。【解決手段】新たな状態ベクトルである要求点Ｐ１が与えられることにより、要求点Ｐ１の要素１とデータベースの状態ベクトルの要素１との差を演算し、その差が所定の範囲Ｓ１に在る状態ベクトルに絞り込み、この絞り込んだ状態ベクトルについて、要求点Ｐ１の要素２と絞り込んだ状態ベクトルの要素２との差を演算し、その差が所定範囲Ｓ２にある状態ベクトルに絞り込み、絞り込まれた領域Ｓ３の状態ベクトルについて、要求点Ｐ１との距離（Ｌ１ノルム）を演算し、近傍の状態ベクトルを選択する。【選択図】図１１
2008033505.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
状態ベクトルのデータが蓄積されたデータベースから或る状態ベクトルの近傍のデータを検索するデータ検索方法であって、
前記状態ベクトルを構成する要素毎に、データを絞り込む第１のステップと、
絞り込んだデータの中から前記近傍のデータを検索する第２のステップと、
を含むことを特徴とするデータ検索方法。
【請求項２】
前記第１のステップでは、前記或る状態ベクトルの要素と前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素との差を演算し、演算した差が所定範囲内に在る状態ベクトルを抽出してデータを絞り込み、
前記第２のステップでは、前記或る状態ベクトルと、抽出した状態ベクトルとの距離を演算して近傍のデータを検索する請求項１に記載のデータ検索方法。
【請求項３】
前記第１のステップは、前記所定範囲を決定する決定ステップを含み、前記決定ステップは、前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素の最大値および最小値を探索し、前記所定範囲を、探索した前記最大値と最小値との差よりも狭い範囲に決定する請求項２に記載のデータ検索方法。
【請求項４】
前記第１のステップは、前記所定範囲を決定する決定ステップを含み、前記決定ステップは、前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素について、予め記憶した最大値および最小値を更新し、前記所定範囲を、更新した前記最大値と最小値との差よりも狭い範囲に決定する請求項２に記載のデータ検索方法。
【請求項５】
前記所定範囲が、前記或る状態ベクトルの前記要素を中心とした範囲である請求項２〜４のいずれか１項に記載のデータ検索方法。
【請求項６】
前記第１のステップでは、状態ベクトルを構成する複数の要素の内の最初の要素に基づいてデータを絞り込み、絞り込んだデータについて、次の要素に基づいてデータを絞り込み、同様に、絞り込んだデータについて、更に次の要素に基づいてデータを順次絞り込む請求項１〜５のいずれか１項に記載のデータ検索方法。
【請求項７】
状態ベクトルのデータが蓄積されたデータベースから或る状態ベクトルの近傍のデータを検索するデータ検索装置であって、
前記状態ベクトルを構成する要素毎に、データを絞り込む手段と、
絞り込んだデータの中から前記近傍のデータを検索する手段と、
を含むことを特徴とするデータ検索装置。
【請求項８】
制御パラメータに従って制御対象を制御する制御手段と、制御系の特徴量を含むベクトルが状態ベクトルとして蓄積されるとともに、前記制御パラメータを含む制御系の特性パラメータが蓄積されるデータベースのデータに基づいて、前記制御手段の制御パラメータを調整する調整手段とを備え、
前記調整手段は、新たな状態ベクトルが与えられることにより、該新たな状態ベクトルの近傍の状態ベクトルを前記データベースから検索するデータ検索部と、検索された状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部とを含み、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積するものであって、
前記データ検索部は、状態ベクトルを構成する要素毎に、前記新たな状態ベクトルの要素と前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素との差を演算し、演算した差が所定範囲内に在る状態ベクトルを抽出し、抽出した状態ベクトルと前記新たな状態ベクトルとの距離を演算して近傍の状態ベクトルを検索することを特徴とする制御装置。
【請求項９】
前記データ検索部は、新たな状態ベクトルが与えられる度に、前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素の最大値および最小値を探索し、前記所定範囲を、探索した前記最大値と最小値との差よりも狭い範囲に決定する請求項８に記載の制御装置。
【請求項１０】
前記データ検索部は、新たな状態ベクトルが与えられる度に、前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素について、予め記憶した最大値および最小値を更新し、前記所定範囲を、更新した前記最大値と最小値との差よりも狭い範囲に決定する請求項８に記載の制御装置。
【請求項１１】
前記データ検索部は、前記所定範囲を、前記最大値と最小値との差に、設定値を乗じた範囲とする請求項９または１０に記載の制御装置。
【請求項１２】
前記所定範囲が、前記新たな状態ベクトルの前記要素を中心とした範囲である請求項８〜１１のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項１３】
前記データ検索部は、状態ベクトルを構成する複数の要素の内の最初の要素に基づいて状態ベクトルを抽出し、抽出した状態ベクトルについて、次の要素に基づいて状態ベクトルを抽出し、同様に、抽出した状態ベクトルについて、更に次の要素に基づいて状態ベクトルを順次抽出する請求項８〜１２のいずれか１項に記載の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データベースのデータを高速に検索するのに好適なデータ検索方法、検索装置およびそれを用いた制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の制御装置、例えば、ＰＩＤ制御装置では、ステップ応答法やリミットサイクル法などを用いてオートチューニングを行って、ＰＩＤ制御パラメータを調整して制御を行っており、システムの変動に対しては、システムを同定し、その同定結果に応じてＰＩＤ制御パラメータを変更することにより対応している。
【０００３】
しかしながら、このような従来例では、特に、非線形性の強いシステムでは、その同定の信頼性が十分でなく、所望の制御特性が得られない場合があるという課題がある。
【０００４】
そこで、本件出願人は、システムに応じてより精度の高い制御特性が得られるようにした制御装置を既に提案している（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００５−３３９００４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
提案している上記制御装置では、制御系の特徴量および制御パラメータを、情報ベクトルとしてデータベースに蓄積し、新たな要求点が与えられると、該要求点に近い情報ベクトルを、前記データベースから検索し、検索した情報ベクトルに基づいて、前記要求点に対応する制御パラメータを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づくものである。
【０００６】
要求点に近い情報ベクトルの検索は、データベースの全ての情報ベクトルと要求点との距離、例えば、重み付き距離あるいはマハラノビス距離を計算し、所定の距離以内の情報ベクトルを選択することにより行なわれ、このため、データベースの規模に応じて計算量が増大し、処理時間が長くなるという課題がある。
【０００７】
本発明は、上述の課題に鑑みて為されたものであって、データの検索の高速化を図ったデータ検索方法、データ検索装置およびそれを用いた制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本発明のデータ検索方法は、状態ベクトルのデータが蓄積されたデータベースから或る状態ベクトルの近傍のデータを検索するデータ検索方法であって、前記状態ベクトルを構成する要素毎に、データを絞り込む第１のステップと、絞り込んだデータの中から前記近傍のデータを検索する第２のステップとを含むものである。
【０００９】
ここで、状態ベクトルとは、特徴量をベクトルで表現するものをいい、情報ベクトルあるいは特徴ベクトルと称することもできる。
【００１０】
絞り込むとは、検索するデータの範囲をせばめることをいう。
【００１１】
要素毎に、データを絞り込むとは、例えば、第１の要素で絞り込み、この第１の要素で絞り込まれたデータについて、更に第２の要素で絞り込み、この第２の要素で絞り込まれたデータについて、更に第３の要素で絞り込むといったように、絞り込まれたデータについて、更に絞り込みを行なうものであってもよいし、あるいは、データベースの全データについて、各要素毎に個別に絞込みを行なうものであってもよい。
【００１２】
状態ベクトルを構成する全て要素の少なくとも一つの要素に基づいて絞り込みを行なえばよい。
【００１３】
本発明のデータ検索方法によると、状態ベクトルを構成する要素毎に、データベースのデータを絞り込み、絞り込んだデータの中から近傍のデータを検索するので、データベースの全データの中から近傍のデータを検索する場合に比べて、検索に要する時間を短縮することができる。
【００１４】
（２）本発明のデータ検索方法の一つの実施形態においては、前記第１のステップでは、前記或る状態ベクトルの要素と前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素との差を演算し、演算した差が所定範囲内に在る状態ベクトルを抽出してデータを絞り込み、前記第２のステップでは、前記或る状態ベクトルと、抽出した状態ベクトルとの距離を演算して近傍のデータを検索するようにしてもよい。
【００１５】
距離とは、ベクトルの距離をいい、例えば、重み付き距離やマハラノビス距離などが好ましい。
【００１６】
この実施形態によると、或る状態ベクトルの要素とデータベースの状態ベクトルの要素との差が、所定範囲内に在るデータを抽出してデータを絞込み、この絞り込んだデータの中から前記或る状態ベクトルの近傍のデータを検索するので、検索に要する時間を短縮することができる。
【００１７】
（３）上記（２）の実施形態においては、前記第１のステップは、前記所定範囲を決定する決定ステップを含み、前記決定ステップは、前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素の最大値および最小値を探索し、前記所定範囲を、探索した前記最大値と最小値との差よりも狭い範囲に決定するようにしてもよい。
【００１８】
前記狭い範囲は、要素の最大値と最小値との差である要素の範囲に対して、一定の比率で規定される範囲であるのが好ましいが、前記比率は、データベースに蓄積されているデータ量などに応じて、可変としてもよい。また、前記比率は、各要素について、同じ比率としてもよいし、異なる比率としてもよい。  
【００１９】
この実施形態によると、データベースの状態ベクトルの要素の最大値と最小値との差よりも狭い範囲を所定範囲とし、或る状態ベクトルの要素とデータベースの状態ベクトルの要素との差が、前記所定範囲内に在るか否かによって、データの抽出の可否を決定することができる。
【００２０】
（４）上記（２）の実施形態においては、前記第１のステップは、前記所定範囲を決定する決定ステップを含み、前記決定ステップは、前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素について、予め記憶した最大値および最小値を更新し、前記所定範囲を、更新した前記最大値と最小値との差よりも狭い範囲に決定するようにしてもよい。
【００２１】
この実施形態によると、予め記憶した最大値および最小値を更新し、更新した最大値と最小値との差に基づいて、所定範囲を決定するので、データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素の最大値および最小値を探索する構成に比べて、検索に要する時間を短縮することができる。
【００２２】
（５）上記（２）の実施形態においては、前記所定範囲を、前記或る状態ベクトルの前記要素を中心とした範囲としてもよい。
【００２３】
この実施形態によると、或る状態ベクトルの要素とデータベースに蓄積されている状態ベクトルの要素との差が、前記或る状態ベクトルの要素を中心として規定される所定範囲内に在るか否かによって状態ベクトルの抽出の可否を決定することができる。
【００２４】
（６）本発明のデータ検索方法の好ましい実施形態においては、前記第１のステップでは、状態ベクトルを構成する複数の要素の内の最初の要素に基づいてデータを絞り込み、絞り込んだデータについて、次の要素に基づいてデータを絞り込み、同様に、絞り込んだデータについて、更に次の要素に基づいてデータを順次絞り込むようにしてもよい。
【００２５】
この実施形態によると、或る要素で絞り込まれたデータについて、更に次の要素で絞り込みを行なうので、データベースに蓄積されている全データについて、各要素毎に個別に絞り込みを行なう構成に比べて、検索処理を高速に行なうことができる。
【００２６】
（７）本発明のデータ検索装置は、状態ベクトルのデータが蓄積されたデータベースから或る状態ベクトルの近傍のデータを検索するデータ検索装置であって、前記状態ベクトルを構成する要素毎に、データを絞り込む手段と、絞り込んだデータの中から前記近傍のデータを検索する手段とを含むものである。
【００２７】
本発明のデータ検索装置によると、状態ベクトルを構成する要素毎に、データベースのデータを絞り込み、絞り込んだデータの中から近傍のデータを検索するので、データベースの全データの中から近傍のデータを検索する場合に比べて、検索に要する時間を短縮することができる。
【００２８】
（８）本発明の制御装置は、制御パラメータに従って制御対象を制御する制御手段と、制御系の特徴量を含むベクトルが状態ベクトルとして蓄積されるとともに、前記制御パラメータを含む制御系の特性パラメータが蓄積されるデータベースのデータに基づいて、前記制御手段の制御パラメータを調整する調整手段とを備え、前記調整手段は、新たな状態ベクトルが与えられることにより、該新たな状態ベクトルの近傍の状態ベクトルを前記データベースから検索するデータ検索部と、検索された状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する特性パラメータ生成部とを含み、前記特性パラメータ生成部で生成した特性パラメータを、前記データベースに蓄積するものであって、前記データ検索部は、状態ベクトルを構成する要素毎に、前記新たな状態ベクトルの要素と前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素との差を演算し、演算した差が所定範囲内に在る状態ベクトルを抽出し、抽出した状態ベクトルと前記新たな状態ベクトルとの距離を演算して近傍の状態ベクトルを検索するものである。
【００２９】
ここで、制御系の特徴量とは、制御系の特徴を表す量をいい、制御対象、制御装置および環境で構成される制御系において、制御対象、制御装置または環境の特徴を表す量をいい、例えば、制御量、操作量、制御誤差、周囲温度、外乱の大きさなどをいう。
【００３０】
この特徴量として、少なくとも制御量の時系列データを含むのが好ましく、あるいは、操作量の時系列データおよび設定値の少なくともいずれか一方を含むのが好ましい。
【００３１】
さらに、前記設定値が、参照モデルの出力であるのが好ましい。ここで、参照モデルは、所望の応答特性を示すモデルをいい、例えば、１次遅れや２次遅れの伝達関数の特性を有するモデルをいう。
【００３２】
また、制御系の特性パラメータとは、制御系の特性を表すパラメータをいい、制御対象、制御装置および環境で構成される制御系において、制御対象、制御装置または環境の特性を表すパラメータをいい、例えば、制御対象の伝達関数の係数、制御対象の時定数、むだ時間、定常ゲイン、あるいは、制御パラメータなどをいう。
【００３３】
この制御系の特性パラメータには、制御手段の制御パラメータ、例えば、ＰＩＤ制御パラメータを含んでいる。
【００３４】
制御系の特徴量と制御系の特性パラメータとは、対応させてデータベースに蓄積するのが好ましい。
【００３５】
特性パラメータ生成部は、データベースの状態ベクトルに基づいて、重み付き線形平均法または重み付き局所回帰法を用いて特性パラメータを、局所モデルとして構成するのが好ましい。
【００３６】
前記調整手段は、要求点である新たな状態ベクトルが与えられることにより、この新たな状態ベクトルの近傍の状態ベクトルをデータベースから検索し、検索した状態ベクトルに基づいて、前記新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成するものである。
【００３７】
新たな状態ベクトルの近傍の状態ベクトルとは、新たな状態ベクトルとのベクトルの距離が近い状態ベクトル、あるいは、新たな状態ベクトルに類似した状態ベクトルをいう。この距離は、重み付き距離またはマハラノビス距離であるのが好ましい。
【００３８】
本発明の制御装置によると、制御系の特徴量および特性パラメータを、データベースに蓄積し、新たな状態ベクトルが与えられると、蓄積されたデータベースの状態ベクトルに基づいて、局所モデルとして新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、制御パラメータを調整するので、非線形性の強いシステムであっても、精度の高い制御特性が得られる。
【００３９】
しかも、データ検索部は、状態ベクトルを構成する要素毎に、前記新たな状態ベクトルの要素と前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素との差を演算し、演算した差が所定範囲内に在る状態ベクトルを抽出し、抽出した状態ベクトルと前記新たな状態ベクトルとの距離を演算して近傍の状態ベクトルを検索するので、データベースに蓄積されている全ての状態ベクトルと新たな状態ベクトルとの距離を演算して近傍の状態ベクトルを検索する構成に比べて、検索処理の高速化を図ることができ、これによって、高精度の制御が可能となる。
【００４０】
（９）本発明の制御装置の一つの実施形態では、前記データ検索部は、新たな状態ベクトルが与えられる度に、前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素の最大値および最小値を探索し、前記所定範囲を、探索した前記最大値と最小値との差よりも狭い範囲に決定するようにしてもよい。
【００４１】
この実施形態によると、データベースの状態ベクトルの要素の最大値と最小値との差よりも狭い範囲を所定範囲とし、新たな状態ベクトルの要素とデータベースの状態ベクトルの要素との差が、前記所定範囲内に在るか否かによって、データの抽出の可否を決定することができる。
【００４２】
（１０）本発明の制御装置の他の実施形態では、前記データ検索部は、新たな状態ベクトルが与えられる度に、前記データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素について、予め記憶した最大値および最小値を更新し、前記所定範囲を、更新した前記最大値と最小値との差よりも狭い範囲に決定するものである。
【００４３】
この実施形態によると、新たな状態ベクトルが与えられる度に、予め記憶した最大値および最小値を更新し、更新した最大値と最小値との差に基づいて、所定範囲を決定するので、新たな状態ベクトルが与えられる度に、データベースに蓄積されている状態ベクトルの要素の最大値および最小値を探索する必要がなく、検索に要する時間を短縮することができる。
【００４４】
（１１）上記（９），（１０）の実施形態では、前記データ検索部は、前記所定範囲を、前記最大値と最小値との差に、設定値を乗じた範囲としてもよい。
【００４５】
この設定値は、当該制御装置の設定部を操作して設定できるようにしてもよいし、外部から通信によって設定できるようにしてもよい。
【００４６】
設定値は、要素の最大値と最小値との差に対する比率であるのが好ましい。
【００４７】
この実施形態によると、データベースの状態ベクトルの要素の最大値と最小値との差よりも狭い範囲を所定範囲とし、新たな状態ベクトルの要素とデータベースの状態ベクトルの要素との差が、前記所定範囲内に在るか否かによって、データの抽出の可否を決定することができる。
【００４８】
（１２）本発明の制御装置の他の実施形態では、前記所定範囲を、前記新たな状態ベクトルの前記要素を中心とした範囲としてもよい。
【００４９】
この実施形態によると、新たな状態ベクトルの要素とデータベースに蓄積されている状態ベクトルの要素との差が、前記新たな状態ベクトルの要素を中心として規定される所定範囲内に在るか否かによって状態ベクトルの抽出の可否が決定される。
【００５０】
（１３）本発明の制御装置の好ましい実施形態においては、前記データ検索部は、状態ベクトルを構成する複数の要素の内の最初の要素に基づいて状態ベクトルを抽出し、抽出した状態ベクトルについて、次の要素に基づいて状態ベクトルを抽出し、同様に、抽出した状態ベクトルについて、更に次の要素に基づいて状態ベクトルを順次抽出するようにしてもよい。
【００５１】
この実施形態によると、或る要素で絞り込まれたデータについて、更に次の要素で絞込みを行なうので、データベースに蓄積されている全データについて、各要素毎に個別に絞込みを行なう構成に比べて、検索処理が高速となる。
【発明の効果】
【００５２】
本発明によれば、状態ベクトルを構成する要素毎に、データベースのデータを絞り込み、絞り込んだデータの中から近傍のデータを検索するので、データベースの全データの中から近傍のデータを検索する場合に比べて、検索に要する時間を短縮することができる。
【００５３】
また、制御系の特徴量を含む状態ベクトルおよび特性パラメータを、データベースに蓄積し、新たな状態ベクトルが与えられると、蓄積されたデータベースから近傍の状態ベクトルを検索し、検索した状態ベクトルに基づいて、局所モデルとして新たな状態ベクトルに対応する特性パラメータを生成する、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法あるいはＭodel‐on‐Ｄemand（ＭＯＤ）法に基づいて、制御パラメータを調整するので、非線形性の強いシステムであっても、精度の高い制御特性が得られる。
【００５４】
しかも、近傍の状態ベクトルの検索は、状態ベクトルを構成する要素毎に、データベースに蓄積されている状態ベクトルを絞込み、絞り込んだ状態ベクトルについて、新たな状態ベクトルとの距離を演算して行なうので、データベースに蓄積されている全ての状態ベクトルと新たな状態ベクトルとの距離を演算する従来例に比べて、検索処理の高速化を図ることができ、これによって、高精度の制御が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
以下、本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明する。
【００５６】
図１は、本発明の一つの実施の形態に係る制御装置としての温度調節器の要部のブロック図である。
【００５７】
この実施の形態の温度調節器１は、熱処理装置などの制御対象２の温度制御を行うものであり、図示しない上位機器や設定部から設定された設定温度ｒと、制御対象２に配設された図示しない温度センサからの検出温度ｙとの偏差ｅに基づいて、操作量ｕを演算算出する制御手段としてのＰＩＤ制御器３を備えるとともに、このＰＩＤ制御器３におけるＰＩＤ制御パラメータを調整する調整手段４を備えている。
【００５８】
この実施の形態の温度調節器１では、精度の高い制御特性が得られるようにするために、次のようにしている。
【００５９】
すなわち、新しいデータが得られる度に、データベース６に保存し、必要性が生じた場合には、過去に蓄積された大量のデータベース６から要求点に類似したものを近傍として取り出し、局所モデルを作る方法、いわゆる、Ｊust‐Ｉn‐Ｔime（ＪＩＴ）法に基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するものである。
【００６０】
ここで、先ず、ＪＩＴモデリング法について説明する。
【００６１】
今、次式で表される離散時間非線形システムを考える。
【００６２】
【数１】
2008033505.tif 000003
上式は、ＮＡＲＭＡＸ（Ｎonlinear ＡＲＭＡＸ）モデルと呼ばれ、ダイナミクスを持つ大域的な非線形システムを表すモデル表現として広く使用されている。ここで、ｙ（ｔ）はシステム出力、ｆ（・）は非線形関数、ｅ（ｔ）は観測雑音、φ（ｔ）はシステムの時刻ｔでの状態を表しており、状態ベクトルと呼ぶこととする。状態ベクトルφ（ｔ）は次式で定義される。
【００６３】
【数２】
2008033505.tif 000004
ここで、ｕ（ｔ）はシステム入力、ｄはむだ時間、ｎｙ，ｎｕはそれぞれ出力と入力の次数である。ＪＩＴモデリングでは、（２）式の状態ベクトルの形式でデータベースへの蓄積が行われる。また、出力ｙ（ｔ）の予測値を得るために必要な状態ベクトルφ（ｔ）を要求点ｑと呼ぶ。ＪＩＴモデリング法とは、この要求点に類似した状態ベクトルをデータベースから近傍として抽出し、局所モデルを構成する方法である。
【００６４】
この実施の形態では、以上のようなＪＩＴ法に基づいて、図１のブロック図におけるＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するものである。
【００６５】
ここでは、次式のような速度型Ｉ‐ＰＤ制御則を適用する。
【００６６】
【数３】
2008033505.tif 000005
但し、ｅ(ｔ)は制御誤差信号であり、ｒ(ｔ)を目標値とすると、以下で定義される。
【００６７】
【数４】
2008033505.tif 000006
また、ｋｃ、ＴＩ、およびＴＤはそれぞれ比例ゲイン、積分時間、微分時間を、Ｔｓはサンプリング時間を表しており、(４)式では、簡単のために、Ｋｐ＝ｋｃ、ＫＩ＝ｋｃＴｓ／ＴＩ、ＫＤ＝ｋｃＴＤ／Ｔｓと置き換えている。さらに、Δ(：＝１−ｚ−１)は差分演算子を表している。
【００６８】
本手法の基本的な考え方は、ＪＩＴ法により、次式のような逆モデルとしてＰＩＤ制御パラメータを得ることである。
【００６９】
【数５】
2008033505.tif 000007
【００７０】
【数６】
2008033505.tif 000008
但し、ｙｒは参照モデルの出力を示しており、次式のように設計される。
【００７１】
【数７】
2008033505.tif 000009
上式に含まれるＴ(ｚ−１)については、Ｔ．Ｙamamoto and Ｓ．Ｌ．Ｓhah： Ｄesign and Ｅxperimental Ｅvaluation of ａ Ｍultivariable Ｓelf-Ｔuning ＰＩＤ Ｃontroller,Ｐroc.of ＩＥＥＥ Ｃonference on Ｃontrol Ａpplications,Ｔrieste,pp.1230-1234(1998)に基づいて設計する。
【００７２】
以下に、ＪＩＴ‐ＰＩＤコントローラのアルゴリズムを示す。
［ＳＴＥＰ１］  初期データベースの作成
ＪＩＴ法では、過去の蓄積データがない場合、原理的に同定が行えないため、本手法においては、ある平衡点周りでＣＨＲ（Ｃhien，Ｈrones＆Ｒeswick）法を用いて初期データベースを作成する。
［ＳＴＥＰ２］  距離の計算、近傍の選択
時刻ｔにおけるＰＩＤパラメータＫ（ｔ）の予測値を得るために必要な状態ベクトルを要求点ｑと呼ぶ。その要求点ｑとデータベースに蓄えられている状態ベクトルとの距離を、次式の重みつきＬ１ノルムにより求める。
【００７３】
【数８】
2008033505.tif 000010
この距離が小さいものからｋ個のベクトルを近傍として選択する。
［ＳＴＥＰ３］  局所モデルの構成
続いて、ＳＴＥＰ２において選択された近傍に対して、以下で示される、重みつき局所線形平均法（ＬＷＡ）により局所モデルを構成する。
【００７４】
【数９】
2008033505.tif 000011
ここで、ｗｉは、近傍の第ｉサンプルに対応する重みであり、次式で与える。
【００７５】
【数１０】
2008033505.tif 000012
［ＳＴＥＰ４］  データ修正
ＳＴＥＰ３において、局所モデルとして得られるＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄは、制御誤差（ε：＝ｙｒ−ｙ）を考慮していないため、ＳＴＥＰ２、ＳＴＥＰ３を繰り返し行い、ＰＩＤ制御パラメータを逐次抽出したとしても、システムの状態に応じてＰＩＤ制御パラメータが適切に調整されない恐れがある。そこで、ＳＴＥＰ２で得られたＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄに対して制御誤差εにより修正を行ない、その修正されたデータＫｎｅｗをデータベースに蓄えるものとする。
【００７６】
その修正方法は、次式のように与える。
【００７７】
【数１１】
2008033505.tif 000013
ここで、ηは学習係数、Ｊは以下で定義される誤差の評価規範を表している。
【００７８】
【数１２】
2008033505.tif 000014
また、（１３）式、右辺第２項のそれぞれの偏微分は、以下のように展開される。
【００７９】
【数１３】
2008033505.tif 000015
この実施の形態では、上述のようにＪＩＴ法に基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整するために、調整手段４は、参照モデル５と、データベース６と、ＰＩＤチューニング部７とを備えている。
【００８０】
この実施の形態では、データベース６には、図２に示されるように、制御系の特徴量を含むベクトルである状態ベクトルと、この状態ベクトルに対応するＰＩＤ制御パラメータとからなるデータが、蓄積される。すなわち、１組の状態ベクトルに、１組のＰＩＤ制御パラメータが対応している。
【００８１】
この実施の形態では、状態ベクトルは、図３に示されるように、参照モデル５の出力ｙｒと、制御量である制御対象２の検出温度ｙの時系列データとからなり、ＰＩＤ制御パラメータは、上述のＫｐ＝ｋｃ、ＫＩ＝ｋｃＴｓ／ＴＩ、ＫＤ＝ｋｃＴＤ／Ｔｓからなる。
【００８２】
この図３に示される、ｙｒ（ｔ＋１）、ｙ（ｔ）、ｙ（ｔ−１）、…ｙ（ｔ−ｎ）が、状態ベクトルを構成する各要素である。例えば、データ番号１の状態ベクトルでは、１００、９８、９６、…９０が、状態ベクトルを構成する各要素となる。
【００８３】
この実施の形態のＰＩＤチューニング部７は、図４の機能ブロック図に示されるように、近傍のデータを検索するデータ検索部８と、ＰＩＤ制御パラメータ生成部としての局所モデル生成部９と、データ修正部１０とを備えている。
【００８４】
データ検索部８では、上述の要求点が与えられる度に、すなわち、最新の時刻ｔにおける状態ベクトルが与えられる度に、この状態ベクトルと、後述のようにして絞り込んだデータベース６に蓄積されている状態ベクトルとの距離を、上述の(１０)式の重みつきＬ１ノルムにより求め、この距離の小さいものからｋ個の状態ベクトルを近傍として選択する。
【００８５】
局所モデル生成部９では、選択された近傍の状態ベクトルに対して、重みつき局所線形平均法により、ＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄを求める。すなわち、選択された近傍のｋ個の状態ベクトルを用いて上述の(１２)式に従って重みを決定し、この重みを、上述の(１１)式に従って前記ｋ個の状態ベクトルに対応するＰＩＤ制御パラメータに乗じて(加重平均して) ＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄを求めるのである。
【００８６】
この局所モデル生成部９で生成されたＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄを、ＰＩＤ制御器３に設定するものである。
【００８７】
データ修正部１０では、局所モデル生成部９で生成されたＰＩＤ制御パラメータＫｏｌｄに対して、上述の(１３)〜(１７)式に示されるように、制御誤差が小さくなる方向に修正を行い、この修正したＰＩＤ制御パラメータＫｎｅｗを、状態ベクトルに対応させてデータベース６に蓄積するものである。
【００８８】
このデータ修正部１０では、制御誤差に基づいて修正するために、参照モデル５の出力ｙｒおよび制御量である検出温度ｙが与えられている。
【００８９】
この実施の形態では、ＰＩＤ制御器３および調整手段４は、例えば、マイクロコンピュータによって構成され、このマイクロコンピュータのＲＯＭに格納されているプログラムを実行することにより、ＪＩＴ法に基づいてＰＩＤ制御パラメータの調整を行うものであり、上述のデータベース６は、例えば、マイクロコンピュータのＲＡＭ上に構成される。
【００９０】
この実施の形態では、データベース６に蓄積できるデータ量に限りがあり、また、制御対象２が経時変化する場合には、古いデータは削除した方が好ましいことから、既定のデータ量に達した後には、古いデータから削除するようにしている。
【００９１】
以上のようにＪＩＴ法に基づいて、ＰＩＤ制御器３のＰＩＤ制御パラメータを調整する温度調節器１の有効性を評価するために数値例を以下に示す。
【００９２】
ここでは、制御対象として、ポリスチレン重合反応器を考える。その反応器におけるジャケットの温度ｕ(ｔ)と反応温度ｙ(ｔ)との間の関係式は、次式で与えられる(中西，花熊：プロセス制御の基礎と実践，朝倉出版，(１９９２))。
【００９３】
【数１４】
2008033505.tif 000016
ここで、Ｅａ＝２４０、Ｒ＝０．０１９８６である。このシステムは、目標値が高くなる(約７５度以上)につれ非線形性が著しく強くなるという特徴を持っている。
【００９４】
このシステムに対して、ＪＩＴ法に基づくＰＩＤ制御パラメータの調整の手法を適用する。
【００９５】
ここで、参照モデルに含まれている設計多項式Ｔ(ｚ−１)を以下のように設計する。
【００９６】
【数１５】
2008033505.tif 000017
ここで、Ｔ(ｚ−１)は、上述の文献Ｔ．Ｙamamoto and Ｓ．Ｌ．Ｓhah： Ｄesign and Ｅxperimental Ｅvaluation of ａ Ｍultivariable Ｓelf-Ｔuning ＰＩＤ Ｃontroller,Ｐroc.of ＩＥＥＥ Ｃonference on Ｃontrol Ａpplications,Ｔrieste,pp.1230-1234(1998)を参考にして設計した。
【００９７】
このときの制御結果を、図５に、また、ＰＩＤ制御パラメータの時間的変化を、図６に示す。
【００９８】
これらの図に示されるように、システムの非線形性に応じて、ＰＩＤ制御パラメータが適切にオンライン調整されており、良好な制御結果が得られていることが分かる。
【００９９】
従来では、要求点が与えられる度に、すなわち、最新の時刻ｔにおける状態ベクトルが与えられる度に、この状態ベクトルと、データベース６に蓄積されている全ての状態ベクトルとの距離を、上述の(１０)式の重みつきＬ１ノルムにより求め、この距離の小さいものからｋ個の状態ベクトルを近傍として選択していた。
【０１００】
図７は、この従来の近傍選択の手順を示すフローチャートである。
【０１０１】
先ず、データベース６の全データについて、要求点である新たな状態ベクトルとの距離を算出して記憶する（ステップｎ１）。
【０１０２】
具体的には、状態ベクトルを構成する要素について、先ず、要素Ｉ＝１とし（ステップｎ１−１）、データベース６の全データ（全ての状態ベクトル）について、要素Ｉの最大値と最小値とを検索し、ｍａｘφ（ｍ）Ｉ，ｍｉｎφ（ｍ）ｌとして記憶し（ステップｎ１−２）、Ｉが全要素数に達したか否かを判断し（ステップｎ１−３）、達していないときには、次の要素Ｉ＋１について（ステップｎ１−４）、同様の処理を行なう（ステップｎ１−２）。このステップｎ１−２における各要素についての最大値と最小値との検索は、上述の（１０）式による距離の算出に用いるためである。
【０１０３】
全要素について、最大値と最小値との検索が終了したときには、ステップｎ１−５に移り、データｊ＝１とし、要求点とデータｊとの距離を、上述の（１０）式によって算出してｄ（ｑ，φ（ｊ））として記憶し（ステップｎ１−６）、全データについて距離の算出および記憶が終了したか否かを判断し（ステップｎ１−７）、終了したときには、ステップｎ２に移る。
【０１０４】
ステップｎ２では、データベース６の全データについて、要求点との距離が近い順にソートし、要求点との距離が最も近いものからｋ個を近傍として選択する（ステップｎ３）。
【０１０５】
このように近傍の選択は、データベース６の全てのデータと要求点との距離を計算するために、計算量が増大し、処理時間が長くなるという課題がある。
【０１０６】
図８および図９は、この従来の近傍選択を説明するための図であり、簡略化のために、状態ベクトルが、要素１および要素２の二つの要素で構成される例を示している。これらの図では、要求点として、要素１の値が「０．４５」、要素２の値が「０．５５」の例を示している。
【０１０７】
要求点が与えられると、その要求点とデータベース６の全データの距離、例えば、図８の矢符で代表的に示される距離がそれぞれ計算され、図９に示されるように要求点に近い状態ベクトルの数点が選択されることになる。
【０１０８】
これに対して、この実施形態のデータ検索方法では、データベース６の全データについて要求点との距離を計算するのではなく、状態ベクトルの要素毎にデータを絞り込み、絞り込んだデータについて要求点との距離を計算することにより、処理の高速化を図るものである。
【０１０９】
図１０〜図１２は、この実施形態の近傍選択を説明するための図８および図９に対応する図であり、従来例と同様に、状態ベクトルが、要素１および要素２の二つの要素で構成され、要求点Ｐ１として、要素１の値が「０．４５」、要素２の値が「０．５５」の例を示している。
【０１１０】
この実施形態では、要素毎にデータを絞り込むものであり、要求点Ｐ１が与えられると、図１０に示すように、先ず、要素１に基づいて、要求点Ｐ１を中心として、要求点Ｐ１の要素１との差が所定範囲内に在る矩形で囲まれた領域Ｓ１のデータに絞り込むものである。この例では、所定の範囲として、絞込み前のデータについて、要素の最小値と最大値との差に対して、要求点を中心とした±０．１５の幅の範囲としている。このように要求点Ｐ１の要素との差が所定範囲内、すなわち、要求点Ｐ１の要素に近似した要素のデータに絞り込まれることになる。
【０１１１】
次に、この絞り込まれたデータについて、更に、図１１に示すように、要素２に基づいて、要素１と同様に、要求点Ｐ１を中心として、要求点Ｐ２の要素２との差が所定範囲内に在る矩形で囲まれた領域Ｓ２のデータに絞り込むものであり、したがって、要素１に基づく矩形の領域Ｓ１および要素２に基づく矩形の領域Ｓ２が重なる矩形の領域Ｓ３のデータに絞り込まれることになる。
【０１１２】
このようにして絞り込まれたデータについて、図１１の矢符で代表的に示すように、要求点Ｐ１との距離が計算され、図１２に示すように、要求点Ｐ１に近い状態ベクトルの数点が選択されることになる。
【０１１３】
図１３は、この要素が二つである場合のデータの絞り込みのシミュレーションの数値例の一部を示す図である。
【０１１４】
同図においては、要求点は、要素１の値が「０．４５」、要素２の値が「０．５５」であり、各データ毎の要素１，要素２の各値、各データ毎の要素１と要求点の要素１との差、この要素１の差に基づくデータの抽出の可否、各データ毎の要素２と要求点の要素２との差、この要素２の差に基づくデータの抽出の可否、抽出されたデータについての要求点との距離（Ｌ１ノルム）の値をそれぞれ示しており、抽出の可否については、抽出されるデータを「１」、抽出されないデータを「０」で示している。
【０１１５】
各データについて、各データの要素１と要求点の要素１との差が算出され、その差の絶対値が、要求点の要素１の値「０．４５」を中心とした、例えば、±０．１５の幅の所定範囲内に在るか否かに応じて抽出の可否が判断され、データが絞り込まれる。
【０１１６】
この絞り込まれたデータについて、各データの要素２と要求点の要素２との差が算出され、その差の絶対値が、要求点の要素２の値「０．５５」を中心とした、例えば、±０．１５の幅（抽出幅）の所定範囲内に在るか否かに応じて抽出の可否が判断され、データが絞り込まれる。
【０１１７】
この絞り込まれたデータについて、要求点との距離（Ｌ１ノルム）が計算されることになる。
【０１１８】
なお、この図１３では、要素１に基づくデータの抽出の可否に拘らず、全てのデータについて、要素２についての差およびその差に基づく抽出の可否を示している。
【０１１９】
また、図１４には、図１３に対応する従来例を示している。この図１４に示すように、従来例では、全てのデータについて、距離（Ｌ１ノルム）が算出される。なお、この図１４では、要素１の差および要素２の差を併せて示している。
【０１２０】
この従来例によって、検索されたｋ個のデータの内、要求点と最も近い距離（最短距離）、次に近い距離（２位）、更に次に近い距離（３位）は、図１３  に示される実施形態による検索結果とよく一致している。
【０１２１】
図１５は、この実施形態の近傍選択の手順を示すフローチャートである。
【０１２２】
先ず、要素を絞り込む比率である絞込み率ｐ（０＜ｐ＜１）を設定する（ステップｎ１）。この絞込み率ｐは、要求点を中心とした所定範囲を規定するためのものであり、絞込み前の全データについて、要素の最小値と最大値との差、すなわち、最大幅に対する比率であり、上述のように要求点を中心とした±０．１５の幅を所定範囲する場合には、この絞込み率は、０．３となる。
【０１２３】
次に、最低抽出データ数ｋｍｉｎを設定する（ステップｎ２）。この最低抽出データ数ｋｍｉｎは、
ｋ≦ｋｍｉｎ＜データベースのデータ数
となるように設定される。
【０１２４】
次に、要素Ｉ＝１とし（ステップｎ３）、要素Ｉについてデータの範囲を絞り込む（ステップｎ４）。
【０１２５】
具体的には、絞り込み前の全データについて、要素Ｉの最大値と最小値とを検索し、それぞれｍａｘφ（ｍ）Ｉ，ｍｉｎφ（ｍ）Ｉとして記憶する（ステップｎ４−１）。次に、絞込み後の全データについて、絞り込みをしていない初回の要素の場合には、データベースの全データについて、要求点の要素を中心として或る幅、すなわち、絞込み率ｐ＊（ｍａｘφ（ｍ）Ｉ−ｍｉｎφ（ｍ）ｌ）の所定範囲内に在るデータを抽出して絞り込む（ステップｎ４−２）。これによって、一つの要素に基づくデータの絞り込みが終了する。
【０１２６】
次に、ステップｎ５に移り、抽出後のデータ数が、最低抽出データ数ｋｍｉｎ以下になったか否かを判断し、最低抽出データ数ｋｍｉｎ未満になったときには、ステップｎ６に移り、最低抽出データ数ｋｍｉｎ未満になっていないときには、要素Ｉが、全要素数に達したか否か判断し（ステップｎ９）、全要素数になったときには、ステップｎ６に移り、全要素数に達していないときには、次の要素Ｉ＋１について（ステップｎ１０）、同様の絞込み行なう（ステップｎ４）。
【０１２７】
ステップｎ６では、絞り込まれたデータについて、すなわち、抽出されたデータについて、要求点との距離を算出して記憶する。具体的には、抽出したデータｊ＝１とし（ステップｎ６−１）、要求点と抽出したデータｊとの距離を、上述の（１０）式によって算出してｄ（ｑ，φ（ｊ））として記憶し（ステップｎ６−２）、抽出した全データについて距離の算出および記憶が終了したか否かを判断し（ステップｎ６−３）、終了したときには、ステップｎ７に移り、終了していないときには、ステップｎ６−２に戻り、次のデータｊ＋１について、要求点との距離を算出して記憶する。
【０１２８】
ステップｎ７では、抽出した全データについて、要求点との距離が近い順にソートし、要求点との距離が最も近いものからｋ個を近傍として選択する（ステップｎ８）。
【０１２９】
このように近傍の検索は、従来のように、データベースの全データについて距離を算出するのではなく、状態ベクトルの要素毎に絞り込んだデータについて行なうので、計算量を削減して処理の高速化を図ることができる。
【０１３０】
図１６は、実施形態に係る実施例１と従来例との処理時間の比較結果を示す数値例であり、この図１６においては、共通条件として、データ数１００００個、状態ベクトルを構成する要素数を４、加減算時間を１．００×１０−６秒／回、除算時間を２．００×１０−６秒／回、乗算時間を１．００×１０−６秒／回、比較演算時間を１．００×１０−６秒／回としており、各処理に必要な各演算の回数、それに要する時間、および、合計の計算時間を示している。また、実施例１では、絞込み率を０．３としている。
【０１３１】
図１６（ａ）に示される従来例では、距離の算出に用いる最大値、最小値の探索、距離の算出式における分子、分母の演算、算出した距離に基づくソートのための比較演算等が必要であり、合計計算時間は、２．７３×１０−１秒となる。
【０１３２】
これに対して、図１６（ｂ）に示される実施例１は、先ず、要素１について、距離の算出および絞込み率に基づく所定範囲の設定に用いる最大値、最小値の探索、要素１に基づくデータの絞込みのための演算が必要であり、絞り込んだデータについて、要素２、要素３および要素４に基づく絞込みを順次行なうための演算が必要である。
【０１３３】
実施例１は、要素毎に、データが順次絞り込まれるので、要素２、要素３、要素４と演算が進むにつれて、演算に要する時間が短くなっていることが分かる。
【０１３４】
各要素について演算が終了してデータが絞り込まれた後は、従来と同様に、距離の算出式における分子、分母の演算、算出した距離に基づくソートのための比較演算等を行なう。
【０１３５】
この実施例１の合計計算時間は、５．８８×１０−２秒であり、従来例の２２％の計算時間で済むことが分かる。
【０１３６】
上述の実施形態では、要求点が与えられる度に、各要素について、最大値および最小値の探索を行なったけれども、本発明の他の実施形態として、初期処理として、予め各要素についての最大値と最小値とを記憶しておき、データが、追加、更新、あるいは、削除される時、例えば、要求点が与えられるときに、その要求点の要素と、対応する要素の最大値と最小値とをそれぞれ比較し、最大値と最小値とを逐次更新するようにし、これによって、最大値と最小値の探索を省略するようにしてもよい。
【０１３７】
図１７は、このように最大値および最小値を予め記憶して更新することにより、要求点が与えられる度に行なわれる最大値と最小値との探索を省略した実施例２の計算時間を示す図１６（ｂ）に対応する図であり、合計計算時間は、３．０５×１０−２秒となり、図１６（ａ）の従来例の１１％の計算時間で済むことになり、更に高速化を図ることができる。
【０１３８】
(その他の実施の形態)
本発明の他の実施形態として、参照モデルを省略し、状態ベクトルとして、参照モデル５の出力に代えて設定値ｒを用いてもよい。
【０１３９】
上述の各実施の形態では、ＰＩＤ制御に適用して説明したけれども、本発明は、ＰＩＤ制御に限らず、例えば、ＧＰＣ(一般化予測制御)などの他の制御パラメータの調整に適用できるのは勿論である。
【０１４０】
上述の実施の形態では、温度制御を行う温度調節器に適用して説明したけれども、本発明は、温度調節器に限るものではなく、制御対象の圧力、流量、速度あるいは液位などの様々な物理状態を制御する制御装置に適用できるものである。
【０１４１】
本発明のデータ検索方法あるいはデータ検索装置は、上述の実施形態のような制御装置に限るものではなく、例えば、画像データの検索、顧客の要求仕様に近い各種物件のデータの検索、その他の一般のデータベースのデータの検索に適用できるものである。
【産業上の利用可能性】
【０１４２】
本発明は、データベースのデータ検索などに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１４３】
【図１】本発明の一つの実施の形態に係る温度調節器のブロック図である。
【図２】図１のデータベースに蓄積されるデータの構成を示す図である。
【図３】図２のデータの具体例を示す図である。
【図４】図１のＰＩＤチューニング部の機能ブロック図である。
【図５】反応温度の時間変化を示す図である。
【図６】ＰＩＤ制御パラメータの時間変化を示す図である。
【図７】従来例の近傍選択の手順を説明するためのフローチャートである。
【図８】二つの要素から構成される状態ベクトルについて、従来の近傍選択を説明するための図である。
【図９】二つの要素から構成される状態ベクトルについて、従来の近傍選択を説明するための図である。
【図１０】二つの要素から構成される状態ベクトルについて、従来の近傍選択を説明するための図である。
【図１１】二つの要素から構成される状態ベクトルについて、従来の近傍選択を説明するための図である。
【図１２】二つの要素から構成される状態ベクトルについて、従来の近傍選択を説明するための図である。
【図１３】データの絞込みのシミュレーションの数値例を示す図である。
【図１４】従来例の図１３に対応する図である。
【図１５】実施形態の近傍選択の手順を示すフローチャートである。
【図１６】実施例と従来例のデータ検索時間の数値例を示す図である。
【図１７】他の実施例のデータ検索時間の数値例を示す図である。
【符号の説明】
【０１４４】
１        温度調節器            ２      制御対象
３        ＰＩＤ制御器          ４      調整手段
６        データベース          ８      データ検索部
【図１】
2008033505.tif 000018
【図２】
2008033505.tif 000019
【図３】
2008033505.tif 000020
【図４】
2008033505.tif 000021
【図５】
2008033505.tif 000022
【図６】
2008033505.tif 000023
【図７】
2008033505.tif 000024
【図８】
2008033505.tif 000025
【図９】
2008033505.tif 000026
【図１０】
2008033505.tif 000027
【図１１】
2008033505.tif 000028
【図１２】
2008033505.tif 000029
【図１３】
2008033505.tif 000030
【図１４】
2008033505.tif 000031
【図１５】
2008033505.tif 000032
【図１６】
2008033505.tif 000033
【図１７】
2008033505.tif 000034