(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲を正規化した正規化空間内に配置されたヒルベルト曲線から生成された測定経路曲線に沿って順次測定された各測定点の測定データであって、前記測定点の密度が前記測定対象範囲の特定の領域で当該特定の領域以外の領域に比べて高く、かつ、近傍かつ制御パラメータの変化が逆向きである前記測定経路曲線上の２辺ごとに、当該２辺上に位置する測定点の数が均衡となるように各測定点の測定データを取得する取得部と、
取得した各測定点の測定データに基づき、前記測定対象の制御モデルを生成する生成部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 
【請求項２】
前記取得部は、前記２辺上に位置する測定点の数の差が多くとも１以内として各測定点の測定データを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 
【請求項３】
前記取得部は、前記測定経路曲線に沿って制御パラメータを定常とみなせる速度で変化させて順次測定された測定データから、前記特定の領域については前記特定の領域以外の領域よりも短い間隔で測定データを抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。 
【請求項４】
前記取得部は、前記測定経路曲線に沿って制御パラメータを定常とみなせる速度で変化させ、前記特定の領域については測定間隔を短く、前記特定の領域以外の領域については測定間隔を長くして測定データを取得する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。 
【請求項５】
前記取得部は、最小化の最適化問題の場合、前記測定データ全体で前記測定データの値を比較して当該値が小さい測定データの割合が当該値が大きい測定データの割合よりも多くなるように測定データを取得し、最大化の最適化問題の場合、前記測定データ全体で前記測定データの値を比較して当該値が大きい測定データの割合が当該値が小さい測定データの割合よりも多くなるように測定データを取得する
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の情報処理装置。 
【請求項６】
前記取得部は、所定値付近を重視する最適化問題の場合、前記所定値に対する前記測定データの差全体の中で当該差を比較して当該差が小さい測定データの割合が当該差が大きい測定データの割合よりも多くなるように測定データを取得する
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の情報処理装置。 
【請求項７】
コンピュータに、
測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲を正規化した正規化空間内に配置されたヒルベルト曲線から生成された測定経路曲線に沿って順次測定された各測定点の測定データであって、前記測定点の密度が前記測定対象範囲の特定の領域が当該特定の領域以外の領域に比べて高く、かつ、近傍かつ制御パラメータの変化が逆向きである前記測定経路曲線上の２辺ごとに、当該２辺上に位置する測定点の数を均衡となるように各測定点の測定データを取得し、
取得した各測定点の測定データに基づき、前記測定対象の制御モデルを生成する、
処理を実行させることを特徴とするモデル生成プログラム。 
【請求項８】
コンピュータが、
測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲を正規化した正規化空間内に配置されたヒルベルト曲線から生成された測定経路曲線に沿って順次測定された各測定点の測定データであって、前記測定点の密度が前記測定対象範囲の特定の領域が当該特定の領域以外の領域に比べて高く、かつ、近傍かつ制御パラメータの変化が逆向きである前記測定経路曲線上の２辺ごとに、当該２辺上に位置する測定点の数を均衡となるように各測定点の測定データを取得し、
取得した各測定点の測定データに基づき、前記測定対象の制御モデルを生成する、
処理を実行することを特徴とするモデル生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、モデル生成プログラムおよびモデル生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、制御設計が行われる。この制御設計では、制御設計の対象とされた対象物を測定対象として、測定対象の制御に用いるパラメータの設定値を変え、測定対象の状態が定常状態となるまで待って測定対象の状態を測定する。そして、制御設計では、測定した測定データを基に、測定対象のモデルを生成する。
【０００３】
しかし、測定条件ごとに、測定対象の状態が定常状態となるまで待って測定を行う場合、測定データの収集に時間がかかる。そこで、準定常計測を行う技術が提案されている。準定常計測では、パラメータの設定値を定常とみなせる速度で変化させ、取得できる時系列データを定常状態のデータとして使用する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−０７７３７６号公報
【特許文献２】特開２０１４−００２５１９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】下城孝名子ら、“準定常計測を用いたガソリンエンジンのすすモデリング”、第１回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム、２０１４年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
準定常計測は、パラメータが１つである場合に用いられる。しかし、測定対象は、デバイス等の増加に伴い、制御に複数のパラメータを用いる場合がある。このため、複数のパラメータを用いる場合、準定常計測による測定対象のモデルの生成は困難である。
【０００７】
そこで、例えば、ヒルベルト曲線を用いて、測定対象の制御に複数のパラメータのうち何れか１つのパラメータのみを１つ前の測定点から変化させる変化を順次行って準定常計測を行うことが考えられる。
【０００８】
ところで、一般的に、モデル生成時、各測定データは、均等に評価される。
【０００９】
そこで、最適化の目的に応じて、モデルの生成に使用する測定データを変えて、予測精度を向上させることが考えられる。例えば、モデルの精度を高くしたい特定の領域については計測データを密にし、それ以外の領域について計測データを粗くして、モデルを生成することが考えられる。
【００１０】
しかしながら、特定の領域について計測データを密にしても、モデルの予測精度を向上しない場合がある。
【００１１】
一つの側面では、モデルの予測精度を向上させることができる情報処理装置、モデル生成プログラムおよびモデル生成方法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】
【００１２】
第１の案では、情報処理装置は、取得部と、生成部とを有する。取得部は、測定経路曲線に沿って順次測定された各測定点の測定データであって、測定点が測定対象範囲の特定の領域で当該特定の領域以外の領域に比べて多くされ、かつ、測定経路曲線の近傍かつ制御パラメータの変化が逆向きの２辺ごとに、２辺上に位置する測定点の数を均衡である各測定点の測定データを取得する。測定経路曲線は、測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲を正規化した正規化空間内に配置されたヒルベルト曲線から生成される。生成部は、取得した各測定点の測定データに基づき、測定対象の制御モデルを生成する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の一の実施態様によれば、モデルの予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、システム構成の一例を説明する説明図である。
【図２】図２は、実施例１に係る情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、正規化空間の一例を示す図である。
【図４】図４は、３次元のヒルベルト曲線の一例を示す図である。
【図５】図５は、１位から３位の２次元のヒルベルト曲線の一例を示す図である。
【図６】図６は、測定データと測定条件の対応付けを説明する図である。
【図７】図７は、変化パラメータの変化を説明する図である。
【図８】図８は、モデルを生成する流れを模式的に示した図である。
【図９】図９は、実施例１に係るモデル生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０Ａ】図１０Ａは、モデルの一例を示す図である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、モデルの一例を示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、モデルの生成に用いる測定点の一例を示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、モデルの生成に用いる測定点の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、測定経路曲線のグループ分けの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、測定経路曲線の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例２に係るモデル生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、準定常計測中での測定データの取得の流れを説明する図である。
【図１６】図１６は、実施例３に係るモデル生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、モデル生成プログラムを実行するコンピュータの構成の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本願の開示する情報処理装置、モデル生成プログラムおよびモデル生成方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【実施例１】
【００１６】
［システム構成］
制御設計では、測定対象を測定した測定データから生成したモデルを用いて測定対象をどのように制御するかを設計する。システム１は、測定対象のモデルを生成するシステムである。本実施例では、測定対象をエンジンとし、エンジンの制御設計を行う場合を例に説明する。エンジンの制御設計では、エンジンの制御に使用する数値を決定するため、エンジンの操作によってエンジンの状態がどのように変化するかを測定し、測定された測定データに基づき、エンジンをモデル化する。例えば、エンジンの制御設計では、バルブ開度や燃料噴射量の変化により排気ガスや燃費がどのように変化するかを測定してモデルを生成する。そして、エンジンの制御設計では、生成されたモデルを用いてエンジンをどのように制御するかを設計する。例えば、エンジンの制御設計では、生成されたモデルから、求められる出力を得つつ、排気ガスや燃費を抑えるにはどのようなバルブ開度や燃料噴射量がよいかを設計する。
【００１７】
図１は、システム構成の一例を説明する説明図である。図１に示すように、システム１は、情報処理装置１０と、エンジン１１とを有する。
【００１８】
エンジン１１は、制御設計の対象とされた対象物である。
【００１９】
情報処理装置１０は、エンジン１１のモデルを生成する装置である。情報処理装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなどのコンピュータである。情報処理装置１０は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータにより実装しても良い。なお、本実施例では、情報処理装置１０を１台のコンピュータとした場合を例に説明する。
【００２０】
情報処理装置１０は、エンジン１１を各種の測定条件で動作させる。例えば、情報処理装置１０は、エンジン１１を制御するパラメータに設定する測定条件を変え、エンジン１１へ動作指示を出力する。このパラメータは、制御設計においてモデルへの入力情報となる。エンジン１１を制御するパラメータとしては、例えば、バルブ開度や燃料噴射量が挙げられる。なお、パラメータは、これに限定されるものではない。
【００２１】
また、情報処理装置１０は、各種の測定条件でのエンジン１１の状態を示す測定データを取得する。例えば、情報処理装置１０は、複数のパラメータのうち何れか１つのパラメータのみを１つ前の測定条件から変化させた各種の測定条件でエンジン１１の状態を示す測定データを取得する。この際、情報処理装置１０は、測定条件ごとに、１つ前の測定条件から何れか１つのパラメータの値をほぼ定常とみなせる程度のゆっくりな速度で変化させる。情報処理装置１０は、何れか１つのパラメータをゆっくりな速度で変化させている間に順次取得される測定データを定常状態のデータとみなして使用する。例えば、情報処理装置１０は、バルブ開度や燃料噴射量を１つずつ、ほぼ定常とみなせる程度のゆっくりな速度で変化させ、エンジン１１の状態を示す測定データを取得する。測定データとしては、例えば、排気ガスに含まれるＮＯx（窒素酸化物）、ＰＭ（粒子状物質）、ＣＯ2（二酸化炭素）の各濃度や、燃費のデータを取得する。
【００２２】
［情報処理装置の構成］
次に、本実施例に係る情報処理装置１０について説明する。図２は、実施例１に係る情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）部２０と、入力部２１と、表示部２２と、記憶部２３と、制御部２４とを有する。なお、情報処理装置１０は、上記の機器以外の他の機器を有してもよい。
【００２３】
外部Ｉ／Ｆ部２０は、他の装置との間で情報の入出力を行うインタフェースである。外部Ｉ／Ｆ部２０としては、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）などの各種の入出力ポート、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。
【００２４】
外部Ｉ／Ｆ部２０は、不図示の通信ケーブルを介して他の装置と各種情報を送受信する。例えば、外部Ｉ／Ｆ部２０は、エンジン１１を制御する不図示の制御装置に対して、測定条件を指定した動作指示を出力する。制御装置は、指定された測定条件でエンジン１１を動作させる。制御装置は、エンジン１１の状態を所定の周期で測定する。例えば、制御装置は、エンジン１１の排気ガスに含まれるＮＯx、ＰＭ、ＣＯ2の各濃度や、燃費を１６ｍｓの周期で測定する。そして、制御装置は、所定の周期で、測定されたエンジン１１の状態を示すデータを測定時刻と対応付けて測定データとして出力する。すなわち、制御装置は、測定するごとに、測定データを時系列順に出力する。外部Ｉ／Ｆ部２０は、制御装置から出力された測定データを受信する。
【００２５】
入力部２１は、各種の情報を入力する入力デバイスである。入力部２１としては、マウスやキーボードなどの操作の入力を受け付ける入力デバイスが挙げられる。入力部２１は、制御設計に関する各種の情報の入力を受け付ける。例えば、入力部２１は、エンジン１１を制御するパラメータごとに、パラメータを変化させて測定を行う測定対象範囲の入力を受け付ける。また、入力部２１は、エンジン１１を制御するパラメータごとに、パラメータを変化させる変化速度の入力を受け付ける。また、入力部２１は、エンジン１１を制御するパラメータごとに、測定条件に対応する測定データが取得されるまでの期間の入力を受け付ける。以下では、測定条件に対応する測定データが取得されるまでの期間を「無駄時間」とも言う。入力部２１は、ユーザからの操作入力を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を制御部２４に入力する。
【００２６】
表示部２２は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部２２としては、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）やＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）などの表示デバイスが挙げられる。表示部２２は、各種情報を表示する。例えば、表示部２２は、操作画面など各種の画面を表示する。
【００２７】
記憶部２３は、各種のデータを記憶する記憶デバイスである。例えば、記憶部２３は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２３は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００２８】
記憶部２３は、制御部２４で実行されるＯＳ（Operating  System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部２３は、後述するモデル生成処理を実行するプログラムを含む各種のプログラムを記憶する。さらに、記憶部２３は、制御部２４で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２３は、測定経路情報３０と、測定データ３１とを記憶する。
【００２９】
測定経路情報３０は、エンジン１１を制御するパラメータに設定する測定条件をどのように変更させるかを記憶したデータである。例えば、測定経路情報３０には、パラメータについての複数の測定条件が変更する順番に沿って記憶される。
【００３０】
測定データ３１は、エンジン１１の測定データを記憶したデータである。測定データ３１には、測定条件ごとに、測定条件に対応付けて測定データが記憶される。
【００３１】
制御部２４は、情報処理装置１０を制御するデバイスである。制御部２４としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路を採用できる。制御部２４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２４は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２４は、受付部４０と、測定条件生成部４１と、出力部４２と、取得部４３と、格納部４４と、モデル生成部４５とを有する。
【００３２】
受付部４０は、各種の受け付けを行う。例えば、受付部４０は、制御設計に関する各種の操作指示を受け付ける。例えば、受付部４０は、制御設計に関する操作画面を表示部２２に表示させ、操作画面からモデルの生成開始を指示する操作指示の入力を受け付ける。また、受付部４０は、操作画面からエンジン１１を制御するパラメータごとに、パラメータの測定対象範囲の入力を受け付ける。また、受付部４０は、エンジン１１を制御するパラメータごとに、パラメータを変化させる変化速度の入力を受け付ける。また、受付部４０は、エンジン１１を制御するパラメータごとに、無駄時間の入力を受け付ける。各パラメータの測定対象範囲は、例えば、エンジン１１をモデル化するパラメータの範囲に応じて、ユーザが定める。各パラメータの変化速度は、例えば、各パラメータを個別に変化させてエンジン１１の状態の変化を事前にユーザが観察して、エンジン１１の状態の変化がほぼ定常とみなせる程度の変化速度に、ユーザが定める。各パラメータの無駄時間は、例えば、各パラメータを個別に変化させてエンジン１１の状態の変化を事前にユーザが観察して、ユーザが定める。
【００３３】
測定条件生成部４１は、測定対象を制御する複数のパラメータについての複数の測定条件を所定の順序に対応付けて生成する。例えば、測定条件生成部４１は、測定対象を制御する複数のパラメータそれぞれの測定対象範囲による空間において、複数のパラメータのうち何れか１つのパラメータのみを１つ前の測定条件から変化させて複数の測定条件を生成する。例えば、測定条件生成部４１は、複数のパラメータのうち何れか１つのパラメータのみが１つ前の測定条件から変化する測定条件であって、複数のパラメータの測定対象範囲による空間内を網羅的に変化する複数の測定条件を生成する。例えば、測定条件生成部４１は、複数のパラメータそれぞれの測定対象範囲を正規化した正規化空間内に配置される空間充填曲線を用いて複数の測定条件を生成する。空間充填曲線は、複数のパラメータによる空間内を何れか１つのパラメータの値を順次変化させて空間内を網羅的に変化する曲線である。この空間充填曲線として、例えば、ヒルベルト曲線（Hilbert  curve）を用いる。
【００３４】
ここで、測定条件を生成する流れを具体例を用いて説明する。測定条件生成部４１は、エンジン１１を制御するバルブ開度、燃料噴射量それぞれの測定対象範囲をそれぞれ０〜１の範囲に正規化する。図３は、正規化空間の一例を示す図である。バルブ開度、燃料噴射量の測定対象範囲を正規化した正規化空間は、バルブ開度および燃料噴射量が０〜１の範囲の２次元空間となる。測定条件生成部４１は、正規化空間内にヒルベルト曲線を配置する。図３の例には、２次元のヒルベルト曲線の一例がしめされている。ヒルベルト曲線は、フラクタル図形の一つで、コの字の軌跡を再帰的に繰り返すことによって得られる曲線であり、繰り返しの極限が領域と一致する空間充填曲線の一つである。ヒルベルト曲線は、１パラメータの変化の組み合わせで構成された一筆書きの曲線である。ヒルベルト曲線は、空間充填曲線であることからある程度繰り返しを行ってできる曲線は領域を網羅的に埋め尽くす。また、ヒルベルト曲線は、ほとんどの部分で逆向きの変化をする部分が近くに存在する。ヒルベルト曲線は、何次元の空間でも作成できる。図４は、３次元のヒルベルト曲線の一例を示す図である。
【００３５】
２次元のヒルベルト曲線の構成法の一例を説明する。２次元のヒルベルト曲線は、開始条件の違いから（RUL(n);DLU(n);LDR(n);URD(n)）の４通りが存在する。nは、繰り返し回数（位数、order）である。各位数のヒルベルト曲線は、以下の式（１）−（４）に示すルールによって描かれる。
【００３６】
RUL(n)＝URD(n-1)→RUL(n-1)↑RUL(n-1)←DLU(n-1)    （１）
DLU(n)＝LDR(n-1)↓DLU(n-1)←DLU(n-1)↑RUL(n-1)    （２）
LDR(n)＝DLU(n-1)←LDR(n-1)↓LDR(n-1)→URD(n-1)    （３）
URD(n)＝RUL(n-1)↑URD(n-1)→URD(n-1)↓LDR(n-1)    （４）
【００３７】
ただし、RUL(0)＝DLU(0)＝LDR(0)＝URD(0)＝””とする。””は、操作なしを意味する。
【００３８】
具体的にRUL(n)を記述する。ヒルベルト曲線RUL(n)は、正方領域各辺を２ｎ等分して小正方領域に分割し、一番左下の小正方領域の中心から矢印に従って順に隣の正方領域の中心に向かって線分で結んでいくことにより構成される。図５は、１位から３位の２次元のヒルベルト曲線の一例を示す図である。
【００３９】
位数nが１のヒルベルト曲線RUL(1)は、式（１）から以下に示すようになる。
【００４０】
RUL(1)＝URD(0)→RUL(0)↑RUL(0)←DLU(0)
＝→↑←
【００４１】
このヒルベルト曲線RUL(1)は、正方領域を各辺２等分してできる４つの小正方領域の中心を左下・右下・右上・左上の順に結んだものである。
【００４２】
同様に、位数nが２のヒルベルト曲線RUL(2)は、以下に示すようになる。
【００４３】
RUL(2)＝URD(1)→RUL(1)↑RUL(1)←DLU(1)
＝（↑→↓）→（→↑←）↑（→↑←）←（↓←↑）
＝↑→↓→→↑←↑→↑←←↓←↑
【００４４】
ヒルベルト曲線RUL(2)は、正方領域を各辺４等分してできる１６つの小正方領域の中心を一番左下から矢印の順で結んでできる曲線である。
【００４５】
測定条件生成部４１は、バルブ開度および燃料噴射量それぞれの測定対象範囲をそれぞれ０〜１の範囲に正規化する。測定条件生成部４１は、正規化した２次元の正規化空間の一番左下の小正方形の中心が（０;０）、一番右上の小正方形の中心が（１;１）となるように対応付けしてヒルベルト曲線を配置する。
【００４６】
測定条件生成部４１は、ヒルベルト曲線を配置した正規化空間を、バルブ開度、燃料噴射量それぞれの測定対象範囲の元の空間に戻してヒルベルト曲線を元の空間に対応させる。このヒルベルト曲線を元の空間に対応させた曲線が、実際に測定する経路を示す測定経路曲線となる。測定条件生成部４１は、測定経路曲線に沿って測定条件を生成する。元の空間でも、測定経路曲線は、何れか１つのパラメータのみが変化している。測定条件生成部４１は、測定経路曲線に沿って、変化するパラメータの値を、当該パラメータの変化速度で変化させる測定条件を生成する。例えば、測定条件生成部４１は、パラメータの変化速度が一秒当たり１である場合、一秒当たりパラメータの値を１変化させる測定条件を生成する。これにより、何れか１つのパラメータのみが１つ前の測定条件から変化し、パラメータそれぞれの測定対象範囲による空間内で各パラメータが網羅的に変化する測定条件が生成される。
【００４７】
測定条件生成部４１は、測定経路曲線に沿った順序で、生成した測定条件を測定経路情報３０に記憶する。すなわち、測定条件生成部４１は、変更する順番に対応付けて複数の測定条件を測定経路情報３０に記憶する。
【００４８】
出力部４２は、外部Ｉ／Ｆ部２０からエンジン１１を制御する不図示の制御装置に対して、測定条件を指定した動作指示を出力させる。例えば、出力部４２は、測定経路情報３０に記憶された順番の順序に沿って、エンジン１１を測定条件で動作させる動作指示を出力する。エンジン１１は、パラメータが測定条件に変更され、測定条件で動作する。エンジン１１は、動作指示により定常とみなせる程度のゆっくりな速度で何れかのパラメータが変化する。外部Ｉ／Ｆ部２０では、パラメータが測定条件に変更されたエンジン１１の状態を示す測定データが時系列に受信される。この時系列に受信される測定データは、定常状態のデータと見なすことができる。
【００４９】
取得部４３は、外部Ｉ／Ｆ部２０で受信される、エンジン１１の状態を示す測定データを取得する。
【００５０】
格納部４４は、取得部４３により取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。ここで、エンジン１１は、測定条件を変更しても反応に時間がかかり、当該測定条件に対応した測定データが取得されるまでに無駄時間がある。
【００５１】
そこで、格納部４４は、出力部４２から出力される動作指示の測定条件で変化している変化パラメータを特定する。そして、格納部４４は、取得部４３により取得された測定データに、特定された変化パラメータの無駄時間分前の測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。図６は、測定データと測定条件の対応付けを説明する図である。図６の例では、時間１〜６において測定条件をＵ（１）〜Ｕ（６）と変化させている。また、時間１〜６において測定データＸ（１）〜Ｘ（６）が取得されている。図６の例では、無駄時間が３であるものとする。この場合、格納部４４は、測定データに３時間分前（３ステップ前）の測定条件を対応付けて格納する。図６の例では、Ｕ（１）〜Ｕ（６）とＸ（４）〜Ｘ（９）とがそれぞれ対応付けて測定データ３１に格納される。これにより、測定データ３１には、測定条件ごとに、定常状態とみなせる測定データが記憶される。
【００５２】
ところで、本実施例の測定では、１つのパラメータの無駄時間の間に測定条件の変化パラメータが変わる場合がある。図７は、変化パラメータの変化を説明する図である。図７の例では、変化パラメータが第１のパラメータから第２のパラメータに変わったタイミングを示している。第１のパラメータを変化させているタイミング５０の測定データは、無駄時間後のタイミング５１で取得される。図７の例では、タイミング５１は、第２のパラメータが変化している。このように無駄時間の間に測定条件の変化パラメータが変わると、測定データは、変化パラメータが変わった影響を受けている場合がある。このため、格納部４４は、測定条件の変化するパラメータが変わった場合、パラメータが変わってから無駄時間分の測定データを破棄する。図７の例では、格納部４４は、変化パラメータが変わったタイミングから第１のパラメータの無駄時間である５測定周期分の測定データを、測定データ３１に格納せずに破棄する。これにより、複数のパラメータが変わった影響を受けたおそれがある測定データを除外してモデルを生成できる。このように測定データの破棄を行う場合、ヒルベルト曲線の位数nは、３〜５程度とすることが好ましい。これは、ヒルベルト曲線は位数が高いほど変化パラメータが変わる変化点が多くなり、測定データが多く破棄されてしまうからである。
【００５３】
モデル生成部４５は、エンジン１１のモデルを生成する。例えば、モデル生成部４５は、測定データの種別ごとに、測定データ３１に記憶された測定条件と、測定条件に対応する測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成する。例えば、モデル生成部４５は、ＮＯx、ＰＭ、ＣＯ2の濃度や、燃費ごとに、ＬＯＬＩＭＯＴ（Local  Linear  Model  Tree）やガウス過程（Gaussian  Process）を用いた回帰分析などにより周辺のデータの重みつき平均を出力する手法を用いてモデルを生成する。これにより、生成されたモデルから様々な測定条件でのＮＯx、ＰＭ、ＣＯ2の濃度や、燃費が予測できる。
【００５４】
ここで、具体的な例を用いて説明する。図８は、モデルを生成する流れを模式的に示した図である。情報処理装置１０では、受付部４０が、エンジン１１を制御するパラメータごとに、パラメータの測定対象範囲、パラメータの変化速度およびパラメータの無駄時間の入力を受け付ける。
【００５５】
測定条件生成部４１は、エンジン１１を制御する複数のパラメータについての複数の測定条件を所定の順序に対応付けて生成する。例えば、測定条件生成部４１は、複数のパラメータそれぞれの測定対象範囲を正規化した正規化空間内にヒルベルト曲線を配置し、当該ヒルベルト曲線を空間に対応させた測定経路曲線に沿って測定条件を生成する。測定条件生成部４１は、測定経路曲線に沿って生成した測定条件に、測定経路曲線に沿って順番を対応付けて測定経路情報３０に記憶する。
【００５６】
出力部４２は、測定経路情報３０に記憶された順番の順序に沿って、エンジン１１を測定条件で動作させる動作指示を出力する。
【００５７】
取得部４３は、エンジン１１の状態を示す測定データを取得する。
【００５８】
格納部４４は、取得部４３により取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。例えば、格納部４４は、出力部４２から出力される動作指示の測定条件で変化している変化パラメータを特定する。そして、格納部４４は、取得部４３により取得された測定データに、特定された変化パラメータの無駄時間分前の測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。また、格納部４４は、測定条件の変化パラメータが変わった場合、変化パラメータが変わってから無駄時間分の測定データを破棄する。
【００５９】
モデル生成部４５は、測定データの種別ごとに、測定データ３１に記憶された測定条件と、測定条件に対応する測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成する。これにより、生成されたモデルから測定データの種別ごとに各種の測定条件での測定データが予測できるようになる。
【００６０】
ここで、従来の準定常計測では、１つのパラメータについてしか測定データを取得できない。測定対象は、デバイス等の増加に伴い、制御するパラメータを複数有する場合がある。このため、１つのパラメータのみ準定常を用いただけでは、ほかのパラメータとの相関関係が表現しきれない。例えば、複数パラメータでは、準定常の条件のゆっくりな速度が変化の向きによって異なる。このため、複数パラメータを同時に変える場合、無限の速度設定が必要になり、実質不可能である。また、複数パラメータを同時に変える場合、無駄時間が変化の向きによって異なるため、無駄時間分を補正した対応付けが難しい。このため、従来の準定常計測では、複数のパラメータについての準定常のデータの収集が難しい。パラメータには、非線形性の強いパラメータが存在する場合があり、１つのパラメータの測定データのみでは精度よいモデルを生成できない。
【００６１】
一方、本実施例に係る情報処理装置１０は、測定対象を制御する複数のパラメータのうち何れか１つのパラメータを１つ前の測定条件から変化させる測定条件を生成する。このため、情報処理装置１０は、パラメータの変化速度およびパラメータの無駄時間を容易に設定できる。また、本実施例に係る情報処理装置１０は、測定対象を制御する複数のパラメータそれぞれの測定対象範囲による空間内を網羅的に変化する測定条件を生成する。このため、情報処理装置１０は、非線形性の強いパラメータが存在する場合でも測定データを十分に収集でき、精度よいモデルを生成できる。
【００６２】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る情報処理装置１０がモデルを生成するモデル生成処理の流れについて説明する。図９は、実施例１に係るモデル生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。このモデル生成処理は、所定のタイミング、例えば、操作画面からモデルの生成開始を指示する操作指示の入力を受け付けたタイミングで実行される。
【００６３】
図９に示すように、受付部４０は、操作画面からエンジン１１を制御するパラメータごとに、パラメータの測定対象範囲、パラメータの変化速度およびパラメータの無駄時間の入力を受け付ける（Ｓ１０）。
【００６４】
測定条件生成部４１は、エンジン１１を制御する複数のパラメータについての複数の測定条件を所定の順序に対応付けて生成する（Ｓ１１）。例えば、測定条件生成部４１は、複数のパラメータそれぞれの測定対象範囲を正規化した正規化空間内にヒルベルト曲線を配置し、当該ヒルベルト曲線を空間に対応させた測定経路曲線に沿って測定条件を生成する。測定条件生成部４１は、測定経路曲線に沿って生成した測定条件に、測定経路曲線に沿って順番を対応付けて測定経路情報３０に記憶する（Ｓ１２）。
【００６５】
出力部４２は、測定経路情報３０に記憶された順番の順序に沿って、エンジン１１を測定条件で動作させる動作指示を出力する（Ｓ１３）。取得部４３は、測定データを取得する（Ｓ１４）。取得部４３は、取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する（Ｓ１５）。例えば、格納部４４は、取得された測定データに、変化パラメータの無駄時間分前の測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。また、格納部４４は、測定条件の変化パラメータが変わった場合、変化パラメータが変わってから無駄時間分の測定データを破棄する。
【００６６】
モデル生成部４５は、測定データの種別ごとに、測定データ３１に記憶された測定条件と、測定条件に対応する測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成し（Ｓ１６）、処理を終了する。
【００６７】
［効果］
上述してきたように、本実施例に係る情報処理装置１０は、測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲による空間において、複数の制御パラメータのうち何れか１つの制御パラメータのみを１つ前の測定点から変化させる変化を順次行うことにより、前記測定対象範囲の空間を網羅した測定を行う測定条件を生成する。情報処理装置１０は、生成された複数の測定条件の動作指示を順に出力する。情報処理装置１０は、出力された動作指示により制御パラメータが測定条件に変更された測定対象の状態を示す測定データを取得する。これにより、情報処理装置１０は、複数のパラメータについての準定常のデータを収集できる。これにより、情報処理装置１０は、測定対象の制御に複数のパラメータを用いる場合でも該測定対象のモデルを生成できる。
【００６８】
また、本実施例に係る情報処理装置１０は、複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲を正規化した正規化空間内に配置されるヒルベルト曲線より生成された測定経路曲線を用いて複数の測定条件を生成する。これにより、情報処理装置１０は、何れか１つの制御パラメータのみが１つ前の測定点から変化し、複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲による空間内を網羅的に変化する測定条件を生成できる。
【００６９】
また、本実施例に係る情報処理装置１０は、測定条件に対応する測定データが取得されるまでの無駄時間を受け付ける。情報処理装置１０は、取得された測定データに、無駄時間分前の測定条件を対応付けて格納する。これにより、情報処理装置１０は、測定条件と、当該測定条件に対応する準定常の測定データを対応付けることができる。
【００７０】
また、本実施例に係る情報処理装置１０は、測定条件の変化する制御パラメータが変わった場合、無駄時間分の測定データを破棄する。これにより、情報処理装置１０は、複数の制御パラメータが変わった影響を受けたおそれがある測定データを除外できる。
【００７１】
また、本実施例に係る情報処理装置１０は、コンピュータ上に構築された、測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれを変数とする空間充填曲線上の点を、該空間充填曲線に沿って移動させる。情報処理装置１０は、点の移動毎に、移動後の点に対応する複数の制御パラメータの各値を基に測定対象を制御した際の測定対象の状態を示す測定データを取得する。情報処理装置１０は、取得した複数の測定データに基づき、測定対象の制御モデルを生成する。これにより、情報処理装置１０は、測定対象の制御に複数のパラメータを用いる場合でも該測定対象のモデルを生成できる。
【実施例２】
【００７２】
次に、実施例２について説明する。実施例２では、最適化の目的に応じて、モデルの生成に使用する測定データを変えて、予測精度を向上させる場合について説明する。実施例２に係るシステム１および情報処理装置１０の構成は、図１、図２に示した実施例１に係るシステム１および情報処理装置１０と略同一であるため、主に異なる部分について説明する。
【００７３】
取得部４３は、最適化の目的に応じて、モデルの生成に使用する測定データを取得する。例えば、取得部４３は、測定データ３１から、測定対象範囲の特定の領域を当該特定の領域以外の領域に比べて測定点を多くして各測定点の測定データを取得する。
【００７４】
ここで、測定点の密度によるモデルの変化の一例を説明する。図１０Ａは、モデルの一例を示す図である。図１０Ａの例は、均等に測定された測定点の測定データから、モデルとして、近似する関数を求めた結果を示している。一般的に、モデル生成時、各測定点の測定データは、均等に評価される。図１０Ａの例は、全体としては誤差が小さいが、各測定点の測定データが均等に評価されるため、最低値付近に若干のずれが発生している。
【００７５】
図１０Ｂは、モデルの一例を示す図である。図１０Ｂの例は、最低値付近を最低値以外よりも測定点を多くして、各測定点の測定データから、モデルとして近似する関数を求めた結果を示している。図１０Ｂの例は、最低値付近以外では誤差が大きいが、最低値付近にずれがほとんどない。モデル生成時、各測定点の測定データが均等に評価される。このため、測定点の密度を調整すると、測定点の密度の高い部分でモデルの精度が高くなる。すなわち、最適化計算に関しては、特定の領域の測定点の密度を調整すると、モデルが特定の領域で高精度になる。
【００７６】
制御設計では、最適な制御を求めるため、測定対象範囲の全体に対して誤差が少ないモデルを生成するよりも、測定対象範囲の特定の領域について精度の高いモデルを生成した方がよい場合がある。例えば、エンジン１１の排気ガスに含まれるＮＯxを少なく抑えようとする場合、制御設計では、測定データとしてＮＯxを測定し、ＮＯxが最低値付近を最低値以外よりも測定点を多くして、最低値付近について高い精度のモデルを生成することが好ましい。
【００７７】
ところで、準定常計測では、パラメータの設定値を定常とみなせる速度で変化させるため、各測定点で測定される測定データに以前の測定点の影響が残るヒステリシスが発生する。一方、ヒルベルト曲線は、図３〜図５に示すように、ほとんどの部分で逆向きの変化をする部分が近くに存在する。このため、例えば、実施例１のように、測定データ３１の全ての測定点を用いてモデルを生成した場合、逆向きの変化をする部分に同程度の測定点が存在し、ヒステリシスの影響がほぼ相殺される。
【００７８】
図１１Ａは、モデルの生成に用いる測定点の一例を示す図である。図１１Ａの例の、測定点Ａ１〜Ａ５と測定点Ａ１１〜Ａ１５は、ある１つのパラメータが逆向きの変化をする部分である。測定点Ａ１〜Ａ５は、測定データに上向きのヒステリシスがあり、測定点Ａ１１〜Ａ１５は、測定データに下向きのヒステリシスがあるものとする。測定点Ａ１〜Ａ５、Ａ１１〜Ａ１５の測定点の測定データを用いてモデルを生成した場合、ヒステリシスの影響がほぼ相殺される。例えば、図１１Ａの例では、線Ｌ１で囲んだ部分には、パラメータが逆向きの変化をする同じ数の測定点Ａ１〜Ａ３と、測定点Ａ１３〜Ａ１５が含まれる。これにより、生成されるモデルは、ヒステリシスの影響がほぼ相殺されるため、ヒステリシスの影響が小さく抑えられる。
【００７９】
図１１Ｂは、モデルの生成に用いる測定点の一例を示す図である。図１１Ｂの例の、測定点Ａ１〜Ａ５と測定点Ａ２１、Ａ２２は、ある１つのパラメータが逆向きの変化をする部分である。測定点Ａ１〜Ａ５は、測定データに上向きのヒステリシスがあり、測定点Ａ２１、Ａ２２は、測定データに下向きのヒステリシスがあるものとする。測定点Ａ１〜Ａ５、Ａ２１、Ａ２２の測定点の測定データを用いてモデルを生成した場合、上向きのヒステリシスの影響が残る。例えば、図１１Ｂの例では、線Ｌ１で囲んだ部分には、下向きのヒステリシスがある測定点Ａ２２よりも、上向きのヒステリシスがある測定点Ａ１〜Ａ３が多い。パラメータの変化が逆向きの２辺上に位置する測定点の数に大きな差があると、生成されるモデルは、モデルの予測精度が低下する。図１１Ｂの例の場合、生成されるモデルは、上向きのヒステリシスの影響を受け、モデルの予測精度が低下する。
【００８０】
取得部４３は、測定データ３１から、測定対象範囲の特定の領域が当該特定の領域以外の領域に比べて多くの測定点の測定データを取得する。また、取得部４３は、測定経路曲線の近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺ごとに、当該２辺上に位置する測定点の数を均衡として各測定点の測定データを取得する。例えば、取得部４３は、測定経路曲線で対向する２辺の幅が変化するパラメータの切り替わる幅に該当し、パラメータの変化が逆向きである２辺について、測定点の数を均衡として各測定点の測定データを取得する。例えば、取得部４３は、測定経路曲線を、近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺ごとにグループに分ける。例えば、取得部４３は、測定経路曲線で、互いに最も近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺ごとに、当該２辺をグループに分ける。測定経路曲線の辺に対して最も近傍かつパラメータの変化が逆向きの辺が複数ある場合、取得部４３は、測定経路曲線に沿って辺に番号を定める。そして、取得部４３は、測定経路曲線の辺と、当該辺に対して最も近傍かつパラメータの変化が逆向きの辺のうち、番号の小さい辺とをグループに分ける。また、取得部４３は、測定経路曲線を、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺ごとに、当該１辺をグループに分ける。
【００８１】
図１２は、測定経路曲線のグループ分けの一例を示す図である。図１２の例では、測定経路曲線の近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺ごとのグループを矢印により示している。
【００８２】
取得部４３は、グループごとに、グループに属する辺上の測定点の測定データの平均を求める。例えば、取得部４３は、グループが近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺のグループである場合、当該２辺上の測定点の測定データの平均を求める。また、取得部４３は、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺のグループである場合、当該１辺上の測定点の測定データの平均を求める。
【００８３】
取得部４３は、グループごとに、平均に応じた間引き幅を決定する。そして、取得部４３は、グループごとに、グループに属する辺上の測定点から、決定した間引き幅で測定点を間引いて、測定データ３１から、測定点の測定データを抽出する。
【００８４】
ここで、間引き幅の決定の手法を説明する。最小化の最適化問題の場合、取得部４３は、測定データが小さいほど間引き幅を小さくして、測定データが小さいほど多くの測定点の測定データを取得する。また、最大化の最適化問題の場合、取得部４３は、測定データが大きいほど間引き幅を小さくして、測定データが大きいほど多くの測定点の測定データが取得される。また、所定値付近を重視する最適化問題の場合、取得部４３は、所定値に対する測定データの差が小さいほど間引き幅を小さくして、所定値に対する測定データの差が小さいほど多くの測定点の測定データを取得する。
【００８５】
例えば、グループｉの測定データの平均をＳｉとする。この各グループの平均Ｓｉの最小値ｐは、以下の式（５）のように表せる。また、各グループの平均Ｓｉの最大値ｑは、以下の式（６）のように表せる。また、間引き幅の最小をｋとし、間引き幅の最大をｍとする。間引き幅の最小ｋと間引き幅の最大ｍは、予め定めてあってもよく、受付部４０により制御設計に関する操作画面を表示させて入力を受け付けてもよい。
【００８６】
ｐ＝ｍｉｎ（Ｓｉ）        （５）
ｑ＝ｍａｘ（Ｓｉ）        （６）
【００８７】
最小化の最適化問題の場合、取得部４３は、グループｉの間引き幅ＣＢを以下の式（７）から求める。
【００８８】
ＣＢ＝ｆｌｏｏｒ（（（Ｓｉ−ｐ)×（ｍ−ｋ）)／（ｑ−ｐ））＋ｋ        （７）
ここで、ｆｌｏｏｒ（  ）は、（  ）内の整数部分の値を求める演算である。
【００８９】
最大化の最適化問題の場合、取得部４３は、グループｉの間引き幅ＣＢを以下の式（８）から求める。
【００９０】
ＣＢ＝ｆｌｏｏｒ（（（ｑ−Ｓｉ)×（ｍ−ｋ）)／（ｑ−ｐ））＋ｋ      （８）
【００９１】
また、所定値ａ付近を重視する最適化問題の場合、取得部４３は、グループごとに、測定データと指定値ａの差の２乗の平均Ｓｉ’を求める。なお、平均Ｓｉ’は、差の絶対値の平均でもよい。この各グループの平均Ｓｉ’の最小値Ｐは、以下の式（９）のように表せる。また、各グループの平均Ｓｉ’の最大値Ｑは、以下の式（１０）のように表せる。
【００９２】
Ｐ＝ｍｉｎ（Ｓｉ’）        （９）
Ｑ＝ｍａｘ（Ｓｉ’）        （１０）
【００９３】
所定値ａ付近を重視する最適化問題の場合、取得部４３は、グループｉの間引き幅ＣＢを以下の式（１１）から求める。
【００９４】
ＣＢ＝ｆｌｏｏｒ（（（Ｓｉ’−Ｐ)×（ｍ−ｋ）)／（Ｑ−Ｐ））＋ｋ      （１１）
【００９５】
取得部４３は、グループごとに、グループに属する辺上の測定点から、決定した間引き幅で測定点を間引いて、測定データ３１から、測定点の測定データを取得する。
【００９６】
ここで、具体例を用いて説明する。図１３は、測定経路曲線の一例を示す図である。図１３には、測定経路曲線７０の一部分が示されている。準定常計測では、測定経路曲線７０に沿って何れか１つのパラメータの設定値を定常とみなせる速度で変化させてエンジン１１の状態を示す測定データを取得する。測定経路曲線７０は、変化するパラメータごとに辺が分かれており、辺７１〜辺７４を有する。また、図１３には、辺７１〜辺７４上に測定データを取得した測定点Ａが示されている。辺７１および辺７３は、近傍かつパラメータの変化が逆向きのため、同じグループとされている。辺７２および辺７４は、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無いため、それぞれ１辺でグループとされている。
【００９７】
取得部４３は、外部Ｉ／Ｆ部２０を介してエンジン１１を制御する不図示の制御装置から、各測定点Ａでのエンジン１１の状態を示す測定データを取得する。
【００９８】
格納部４４は、取得部４３により取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。また、格納部４４は、測定条件の変化するパラメータが変わった場合、パラメータが変わってから無駄時間分の測定データを破棄する。図１３の辺７１〜辺７４上の無駄時間分の測定点Ａの測定データが破棄される。
【００９９】
ここで、辺７１および辺７３の各測定点Ａ１〜Ａ２、Ａ５〜Ａ６の測定データの平均をＳ１と表記する。辺７２の各測定点Ａ３〜Ａ４の測定データの平均をＳ２と表記する。辺７４の各測定点Ａ７〜Ａ８の測定データの平均をＳ３と表記する。
【０１００】
例えば、Ｓ１＝１５、Ｓ２＝１０、Ｓ３＝３０とする。また、各グループの平均Ｓｉの最小値ｐ＝１０とし、各グループの平均Ｓｉの最大値ｑ＝２０とする。また、間引き幅を２〜１０（ｋ＝２、ｍ＝１０）とする。
【０１０１】
例えば、最小化の最適化問題の場合、辺７１および辺７３のグループの間引き幅ＣＢ１は、上記の式（７）から以下のように求まる。
【０１０２】
ＣＢ１＝ｆｌｏｏｒ（（（Ｓ１−ｐ)×（ｍ−ｋ）)／（ｑ−ｐ））＋ｋ
＝ｆｌｏｏｒ（（（１５−１０)×（１０−２）)／（２０−１０））＋２
＝ｆｌｏｏｒ（４）＋２
＝６
【０１０３】
同様に、辺７２のグループの間引き幅ＣＢ２は、上記の式（７）から以下のように求まる。
【０１０４】
ＣＢ２＝ｆｌｏｏｒ（（（Ｓ２−ｐ)×（ｍ−ｋ）)／（ｑ−ｐ））＋ｋ
＝ｆｌｏｏｒ（（（１０−１０)×（１０−２）)／（２０−１０））＋２
＝ｆｌｏｏｒ（０）＋２
＝２
【０１０５】
同様に、辺７４のグループの間引き幅ＣＢ３は、上記の式（７）から以下のように求まる。
【０１０６】
ＣＢ３＝ｆｌｏｏｒ（（（Ｓ３−ｐ)×（ｍ−ｋ）)／（ｑ−ｐ））＋ｋ
＝ｆｌｏｏｒ（（（３０−１０)×（１０−２）)／（２０−１０））＋２
＝ｆｌｏｏｒ（８）＋２
＝１０
【０１０７】
取得部４３は、辺７１および辺７３については、測定データ３１から、測定点が６個おきに測定点の測定データを読み出す。取得部４３は、辺７２については、測定データ３１から、測定点が２個おきに測定点の測定データを読み出す。取得部４３は、辺７４については、測定データ３１から、測定点が１０個おきに測定点の測定データを読み出す。
【０１０８】
モデル生成部４５は、取得部４３により読み出された測定点の測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成する。なお、取得部４３は、読み出した各測定点の測定データを記憶部２３に記憶させ、モデル生成部４５は、記憶部２３に記憶された当該各測定点の測定データからモデルを生成してもよい。
【０１０９】
間引きの結果、辺７１および辺７３は、モデルの生成に用いられる計測点数が間引き前から１／６となる。辺７２は、モデルの生成に用いられる計測点数が間引き前から１／２となる。辺７４は、モデルの生成に用いられる計測点数が間引き前から１／１０となる。これにより、生成されるモデルは、平均値Ｓｉが小さい辺７２付近で予測精度が高くなる。また、辺７１および辺７３は、計測点数が同じ間引き幅で間引かれ、２辺上に位置する測定点の数が均衡となってヒステリシスの影響がほぼ相殺される。これにより、生成されるモデルは、予測精度が向上する。
【０１１０】
また、例えば、Ｓ１＝１５、Ｓ２＝１０、Ｓ３＝３０とする。また、例えば、重視する所定値ａ＝１６とする。辺７１および辺７３の測定データの平均Ｓ１と指定値ａとの差の２乗の平均Ｓ１’は、以下の（１２）のように求まる。辺７２の測定データの平均Ｓ２と指定値ａとの差の２乗の平均Ｓ２’は、以下の（１３）のように求まる。辺７４の測定データの平均Ｓ３と指定値ａとの差の２乗の平均Ｓ３’は、以下の（１４）のように求まる。
【０１１１】
Ｓ１’＝（Ｓ１−１６）２＝１      （１２）
Ｓ２’＝（Ｓ２−１６）２＝３６    （１３）
Ｓ３’＝（Ｓ３−１６）２＝１６    （１４）
【０１１２】
各グループの平均Ｓｉ’の最小値Ｐ＝１とし、各グループの平均Ｓｉ’の最大値Ｑ＝３６とする。また、間引き幅を２〜１０（ｋ＝２、ｍ＝１０）とする。
【０１１３】
所定値ａ＝１６付近を重視する最適化問題の場合、辺７１および辺７３のグループの間引き幅ＣＢ１は、上記の式（１１）から以下のように求まる。
【０１１４】
ＣＢ１＝ｆｌｏｏｒ（（（Ｓ１’−Ｐ)×（ｍ−ｋ）)／（Ｑ−Ｐ））＋ｋ
＝ｆｌｏｏｒ（（（１−１)×（１０−２）)／（３６−１））＋２
＝ｆｌｏｏｒ（０）＋２
＝２
【０１１５】
同様に、辺７２のグループの間引き幅ＣＢ２は、上記の式（１１）から以下のように求まる。
【０１１６】
ＣＢ２＝ｆｌｏｏｒ（（（Ｓ２’−Ｐ)×（ｍ−ｋ）)／（Ｑ−Ｐ））＋ｋ
＝ｆｌｏｏｒ（（（３６−１)×（１０−２）)／（３６−１））＋２
＝ｆｌｏｏｒ（８）＋２
＝１０
【０１１７】
同様に、辺７４のグループの間引き幅ＣＢ３は、上記の式（１１）から以下のように求まる。
【０１１８】
ＣＢ３＝ｆｌｏｏｒ（（（Ｓ３’−Ｐ)×（ｍ−ｋ）)／（Ｑ−Ｐ））＋ｋ
＝ｆｌｏｏｒ（（（１６−１)×（１０−２）)／（３６−１））＋２
＝ｆｌｏｏｒ（１．９）＋２
＝３
【０１１９】
取得部４３は、辺７１および辺７３については、測定データ３１から、測定点が２個おきに測定点の測定データを読み出す。取得部４３は、辺７２については、測定データ３１から、測定点が１０個おきに測定点の測定データを読み出す。取得部４３は、辺７４については、測定データ３１から、測定点が３個おきに測定点の測定データを読み出す。
【０１２０】
モデル生成部４５は、取得部４３により読み出された測定点の測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成する。
【０１２１】
間引きの結果、辺７１および辺７３は、モデルの生成に用いられる計測点数が間引き前から１／２となる。辺７２は、モデルの生成に用いられる計測点数が間引き前から１／１０となる。辺７４は、モデルの生成に用いられる計測点数が間引き前から１／３となる。これにより、生成されるモデルは、平均Ｓｉが所定値ａ（＝１６）に近い辺７１および辺７３付近で予測精度が高くなる。また、辺７１および辺７３は、計測点数が同じ間引き幅で間引かれ、２辺上に位置する測定点の数が均衡となってヒステリシスの影響がほぼ相殺される。これにより、生成されるモデルは、予測精度が向上する。
【０１２２】
なお、取得部４３は、近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺について、当該２辺上に位置する測定点の数の差が多くとも１以内とするように測定データを取得してもよい。例えば、取得部４３は、近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺上の測定点を、決定した間引き幅で測定点を間引いた結果、一方の辺の測定点の数が他方の辺の測定点の数よりも２以上大きい場合、測定点の数の差が多くとも１以内となるように、一方の辺の測定点をさらに間引く。間引く測定点は、辺の開始部分または終了部分から選択することが好ましい。例えば、取得部４３は、測定データ３１から、決定した間引き幅の個数間隔で一方の辺の測定点の測定データを読み出す。そして、取得部４３は、読み出した一方の辺の測定点の数が、他方の辺の読み出した測定点となった場合、一方の辺について測定点の測定データの読み出しを終了する。これにより、２辺上に位置する測定点の数がほぼ等しくなってヒステリシスの影響がほぼ相殺されるため、生成されるモデルは、予測精度が向上する。
【０１２３】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る情報処理装置１０がモデルを生成するモデル生成処理の流れについて説明する。図１４は、実施例２に係るモデル生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例２に係るモデル生成処理は、図９に示した実施例１に係るモデル生成処理と一部が同一であるため、同一の部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。
【０１２４】
取得部４３は、測定データ３１から、モデル生成用の測定データを取得する。例えば、取得部４３は、測定経路曲線を、近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺ごとにグループに分ける。また、取得部４３は、測定経路曲線を、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺ごとに、当該１辺をグループに分ける。取得部４３は、グループごとに、グループに属する辺上の測定点の測定データの平均を求める。取得部４３は、グループごとに、平均に応じた間引き幅を決定する。そして、取得部４３は、グループごとに、グループに属する辺上の測定点から、決定した間引き幅で測定点を間引いて、測定データ３１から、測定点の測定データを取得する。
【０１２５】
モデル生成部４５は、Ｓ２０で取得された測定点の測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成し（Ｓ２１）、処理を終了する。
【０１２６】
［効果］
上述してきたように、本実施例に係る情報処理装置１０は、測定経路曲線に沿って順次測定された各測定点の測定データであって、測定点が測定対象範囲の特定の領域が当該特定の領域以外の領域に比べて多く、かつ、測定経路曲線の近傍かつ制御パラメータの変化が逆向きの２辺ごとに、当該２辺上に位置する測定点の数が均衡である各測定点の測定データを取得する。情報処理装置１０は、取得した各測定点の測定データに基づき、測定対象の制御モデルを生成する。これにより、情報処理装置１０は、モデルの予測精度を向上させることができる。
【０１２７】
また、本実施例に係る情報処理装置１０は、測定経路曲線の近傍かつ制御パラメータの変化が逆向きの２辺ごとに、当該２辺上に位置する測定点の数の差が多くとも１以内として、各測定点の測定データを取得する。これにより、情報処理装置１０は、２辺上に位置する測定点の数がほぼ等しくなってヒステリシスの影響がほぼ相殺されるため、生成されるモデルの予測精度が向上する。
【０１２８】
また、本実施例に係る情報処理装置１０は、測定経路曲線に沿って制御パラメータを定常とみなせる速度で変化させて順次測定された測定データから、特定の領域については特定の領域以外の領域よりも短い間隔で測定データを抽出する。これにより、情報処理装置１０は、特定の領域について予測精度の高い制御モデルを生成できる。
【０１２９】
また、本実施例に係る情報処理装置１０は、最小化の最適化問題の場合、測定データが小さいほど多くの測定点の測定データを取得し、最大化の最適化問題の場合、測定データが大きいほど多くの測定点の測定データを取得する。これにより、情報処理装置１０は、最小化の最適化問題の場合は測定データの最小、最大化の最適化問題の場合は測定データの最大を高い精度で予測できる制御モデルを生成できる。
【０１３０】
また、本実施例に係る情報処理装置１０は、所定値付近を重視する最適化問題の場合、所定値に対する測定データの差が小さいほど多くの測定点の測定データを取得する。これにより、情報処理装置１０は、所定値付近を重視する最適化問題の場合は測定データの所定値付近を高い精度で予測できる制御モデルを生成できる。
【実施例３】
【０１３１】
次に、実施例３について説明する。実施例３では、準定常計測を行っている際に、測定間隔を変えて、特定の領域については特定の領域以外の領域よりも高い密度で測定データを取得する場合について説明する。実施例３に係るシステム１および情報処理装置１０の構成は、図１、図２に示した実施例１に係るシステム１および情報処理装置１０と略同一であるため、主に異なる部分について説明する。
【０１３２】
出力部４２は、外部Ｉ／Ｆ部２０からエンジン１１を制御する不図示の制御装置に対して、測定条件を指定した動作指示を出力させる。例えば、出力部４２は、測定経路情報３０に記憶された順番の順序に沿って、エンジン１１を測定条件で動作させる動作指示を出力する。エンジン１１は、パラメータが測定条件に変更され、測定条件で動作する。エンジン１１は、動作指示により定常とみなせる程度のゆっくりな速度で何れかのパラメータが変化する。すなわち、出力部４２は、エンジン１１の準定常計測を実行する。
【０１３３】
取得部４３は、外部Ｉ／Ｆ部２０からエンジン１１を制御する不図示の制御装置に対して、エンジン１１の状態の測定指示を出力させる。制御装置は、測定指示を受信すると、エンジン１１の状態を測定し、測定されたエンジン１１の状態を示すデータを測定時刻と対応付けて測定データとして出力する。すなわち、制御装置は、測定指示を受信するごとに、エンジン１１の状態を測定して測定データを出力する。取得部４３は、外部Ｉ／Ｆ部２０を介して制御装置から出力された測定データを取得する。
【０１３４】
取得部４３は、出力部４２によるエンジン１１の準定常計測を実行中に、測定指示を出力するタイミングを調整して、特定の領域については特定の領域以外の領域よりも高い密度で測定データを取得する。
【０１３５】
ここで、測定データの取得の流れを詳しく説明する。例えば、取得部４３は、測定経路曲線を、近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺ごとにグループに分ける。また、取得部４３は、測定経路曲線を、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺ごとに、当該１辺をグループに分ける。また、取得部４３は、制御に用いるパラメータの設定を取得する。例えば、取得部４３は、受付部４０で入力を受け付けた無駄時間の設定を取得する。
【０１３６】
実施例３では、準定常計測の実行している途中であるため、各グループの平均Ｓｉの最小値ｐ、最大値ｑや、各グループの平均Ｓｉ’の最小値Ｐ、最大値Ｑが正確にわからない。しかし、例えば、ユーザは、過去の同類の実験結果や経験などから、最小値ｐ、最大値ｑ、最小値Ｐ、最大値Ｑを予測できる。そこで、受付部４０は、制御設計に関する操作画面を表示させて最小値ｐ、最大値ｑ、最小値Ｐ、最大値Ｑの入力を受け付ける。取得部４３は、受付部４０で入力を受け付けた最小値ｐ、最大値ｑ、最小値Ｐ、最大値Ｑの設定を取得する。
【０１３７】
出力部４２は、測定経路情報３０に記憶された順番の順序に沿って、エンジン１１を測定条件で動作させる動作指示を出力してエンジン１１の準定常計測を実行する。取得部４３は、出力部４２によるエンジン１１の準定常計測を実行中に、測定データを取得する。
【０１３８】
図１５は、準定常計測中での測定データの取得の流れを説明する図である。図１５には、測定経路曲線７０の一部分が示されている。出力部４２は、測定経路曲線７０に沿って、エンジン１１を測定条件で動作させる動作指示を出力してエンジン１１の準定常計測を実行する。取得部４３は、準定常計測で測定条件の変化するパラメータが変わった場合、パラメータの変化している測定中の辺が、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺であるか判定する。図１５の辺７２および辺７４は、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺である。測定中の辺が、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺である場合、取得部４３は、変化するパラメータが変わってから無駄時間の経過を待つ。取得部４３は、無駄時間経過すると、所定期間の間、測定周期で測定指示を出力させて、測定中の辺の出だし部分７５について測定データを取得する。この所定期間は、予め定めておいてもよく、無駄時間分の２〜３倍程度としてもよく、ユーザが設定可能としてもよい。取得部４３は、測定中の辺の出だし部分７５で取得した測定データの平均を求め、平均に応じた間引き幅を決定する。例えば、最小化の最適化問題の場合、取得部４３は、上記の式（７）から間引き幅を算出する。また、所定値付近を重視する最適化問題の場合、取得部４３は、所定値に対する測定データの平均の差の２乗の平均を求める。そして、取得部４３は、上記の式（１１）から間引き幅を算出する。取得部４３は、測定中の辺の残りの部分について、間引き幅に応じたタイミングで測定指示を出力する。例えば、取得部４３は、測定中の辺の残りの部分７６について、測定周期に間引き幅の値を乗算した周期で測定指示を出力し、間引き幅に応じて測定データを取得する。これにより、例えば、間引き幅の値が２倍の場合、測定データが取得される測定点の測定間隔が２倍になる。格納部４４は、取得部４３により取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。また。取得部４３は、測定中の辺の出だし部分７５で取得した測定データを間引き幅で間引いて、間引き幅に応じた測定間隔で測定点の測定データを取得する。格納部４４は、取得部４３により取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。
【０１３９】
一方、測定中の辺が、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺ではない場合、測定中の辺は、近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺のうちの１辺である。取得部４３は、測定中の辺と同じグループの他の辺で間引き幅を決定済みか判定する。他の辺で間引き幅を決定済みではない場合、取得部４３は、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺の場合と同様に、測定中の辺の出だし部分７５から間引き幅を算出し、間引き幅に応じて測定データを取得する。格納部４４は、取得部４３により取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。
【０１４０】
他の辺で間引き幅を決定済みである場合、取得部４３は、変化するパラメータが変わってから無駄時間の経過を待つ。その後、取得部４３は、測定中の辺を出だし部分７５から最後まで、他の辺で決定済みの間引き幅に応じたタイミングで測定指示を出力し、間引き幅に応じて測定データを取得する。格納部４４は、取得部４３により取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する。
【０１４１】
これにより、実施例３では、準定常計測を行っている際に、特定の領域については特定の領域以外の領域よりも高い密度で測定データを取得される。
【０１４２】
モデル生成部４５は、測定データの種別ごとに、測定データ３１に記憶された測定条件と、測定条件に対応する測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成する。これにより、生成されるモデルは、特定の領域で予測精度が高くなる。また、近傍かつパラメータの変化が逆向きの２辺は、計測点数が同じ間引き幅で間引かれ、２辺上に位置する測定点の数が均衡となってヒステリシスの影響がほぼ相殺される。これにより、生成されるモデルは、予測精度が向上する。
【０１４３】
次に、本実施例に係る情報処理装置１０がモデルを生成するモデル生成処理の流れについて説明する。図１６は、実施例３に係るモデル生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。実施例３に係るモデル生成処理は、図９に示した実施例１に係るモデル生成処理と一部が同一であるため、同一の部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。
【０１４４】
出力部４２は、測定経路情報３０に記憶された順番の順序に沿って、エンジン１１を測定条件で動作させる動作指示を順に出力してエンジン１１の準定常計測を開始する（Ｓ３０）。
【０１４５】
取得部４３は、準定常計測で測定条件の変化するパラメータが変わったか否か判定する（Ｓ３１）。変化するパラメータが変わっていない場合（Ｓ３１否定）、後述するＳ３７へ移行する。
【０１４６】
一方、変化するパラメータが変わった場合（Ｓ３１肯定）、取得部４３は、測定中の辺が、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺であるか判定する（Ｓ３２）。測定中の辺が、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺である場合（Ｓ３２肯定）、取得部４３は、変化するパラメータが変わってから無駄時間の経過を待つ（Ｓ３３）。取得部４３は、所定期間の間、測定周期で測定指示を出力させて、測定中の辺の出だし部分７５について測定データを取得する（Ｓ３４）。取得部４３は、測定中の辺の出だし部分７５で取得した測定データの平均を求め、平均に応じた間引き幅を決定する（Ｓ３５）。取得部４３は、測定中の辺の出だし部分７５で取得した測定データを、決定された間引き幅で間引いて、間引き幅に応じた測定間隔で測定点の測定データを取得する（Ｓ３６）。取得部４３は、決定された間引き幅に応じたタイミングで測定指示を出力して、間引き幅に応じて測定データを取得する（Ｓ３７）。なお、間引き幅が未決定の場合は、間引き幅を所定の初期値（例えば、１）として処理を行う。格納部４４は、Ｓ３６およびＳ３７で取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する（Ｓ３８）。
【０１４７】
一方、測定中の辺が、パラメータの変化が逆向きの辺が近傍に無い１辺ではない場合（Ｓ３２否定）、取得部４３は、測定中の辺と同じグループの他の辺で間引き幅を決定済みか判定する（Ｓ３９）。他の辺で間引き幅を決定済みではない場合（Ｓ３９否定）、上述のＳ３３へ移行する。
【０１４８】
一方、他の辺で間引き幅を決定済みである場合（Ｓ３９肯定）、取得部４３は、変化するパラメータが変わってから無駄時間の経過を待つ（Ｓ４０）。取得部４３は、他の辺で決定済みの決間引き幅に応じたタイミングで測定指示を出力して、間引き幅に応じて測定データを取得する（Ｓ４１）。格納部４４は、Ｓ４１で取得された測定データに測定条件を対応付けて測定データ３１に格納する（Ｓ４２）。
【０１４９】
出力部４２は、測定経路情報３０に記憶された測定条件の動作指示を全て出力して準定常計測が完了したか否か判定する（Ｓ４３）。準定常計測が完了していない場合（Ｓ４３否定）、上述のＳ３１へ移行する。
【０１５０】
一方、準定常計測が完了した場合（Ｓ４３肯定）、モデル生成部４５は、測定データ３１に記憶された測定条件と、測定条件に対応する測定データを用いて機械学習を行ってモデルを生成し（Ｓ４４）、処理を終了する。
【０１５１】
［効果］
上述してきたように、本実施例に係る情報処理装置１０は、測定経路曲線に沿って制御パラメータを定常とみなせる速度で変化させ、特定の領域については測定間隔を短く、特定の領域以外の領域については測定間隔を長くして測定データを取得する。これにより、情報処理装置１０は、準定常計測の測定中に、特定の領域について高い密度で測定データを取得できる。また、情報処理装置１０は、モデルの生成に用いられる測定点の測定データのみが記憶部２３に記憶されるため、測定データの記憶に使用される記憶領域を少なく抑えることができる。
【実施例４】
【０１５２】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１５３】
例えば、上記実施例では、測定対象をエンジン１１とした場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、測定対象は、測定条件を変更してから測定対象の状態が定常状態に安定するまで時間がかかるものであれば何れでもよい。例えば、測定対象は、アクチュエータや、各種の生産を行うプラント、大型機械などであってもよい。
【０１５４】
また、上記実施例では、測定データの種別ごとのモデルを生成する場合を例示した。しかしながら、これらに限定されるものではない。例えば、測定データ３１に記憶された測定条件と、測定条件に対応する定常状態の測定データを用いて、機械学習を行って複数の種別の測定データを予測するモデルを生成してもよい。例えば、モデル生成部４５は、全ての種別の測定データを予測する１つのモデルを生成してもよい。
【０１５５】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部４０、測定条件生成部４１、出力部４２、取得部４３、格納部４４およびモデル生成部４５の各処理部が適宜統合されても良い。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１５６】
［モデル生成プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。最初に、ドライバに対する注意喚起の制御を行うモデル生成プログラムについて説明する。図１７は、モデル生成プログラムを実行するコンピュータの構成の一例を示す説明図である。
【０１５７】
図１７に示すように、コンピュータ４００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）４１０、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）４２０、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）４４０を有する。これら４００〜４４０の各部は、バス５００を介して接続される。
【０１５８】
ＨＤＤ４２０には上記の受付部４０、測定条件生成部４１、出力部４２、取得部４３、格納部４４およびモデル生成部４５と同様の機能を発揮するモデル生成プログラム４２０ａが予め記憶される。なお、モデル生成プログラム４２０ａについては、適宜分離しても良い。
【０１５９】
また、ＨＤＤ４２０は、各種情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ４２０は、ＯＳや発注量の決定に用いる各種データを記憶する。
【０１６０】
そして、ＣＰＵ４１０が、モデル生成プログラム４２０ａをＨＤＤ４２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、モデル生成プログラム４２０ａは、受付部４０、測定条件生成部４１、出力部４２、取得部４３、格納部４４およびモデル生成部４５と同様の動作を実行する。
【０１６１】
なお、上記したモデル生成プログラム４２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ４２０に記憶させることを要しない。
【０１６２】
また、例えば、モデル生成プログラム４２０ａは、コンピュータ４００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に記憶させても良い。そして、コンピュータ４００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【０１６３】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ４００に接続される「他のコンピュータ（又はサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ４００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【０１６４】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１６５】
（付記１）測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲による空間において、前記複数の制御パラメータのうち何れか１つの制御パラメータのみを１つ前の測定点から変化させる変化を順次行うことにより、前記測定対象範囲の空間を網羅した測定を行う測定条件を生成する生成部と、
前記生成部により生成された複数の測定条件の動作指示を順に出力する出力部と、
前記出力部から出力された動作指示により前記制御パラメータが測定条件に変更された前記測定対象の状態を示す測定データを取得する取得部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【０１６６】
（付記２）前記生成部は、前記複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲を正規化した正規化空間内に配置されるヒルベルト曲線より生成された測定経路曲線を用いて前記測定条件を生成する
ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
【０１６７】
（付記３）測定条件に対応する測定データが取得されるまでの期間を受け付ける受付部と、
前記取得部により取得された測定データに前記受付部により受け付けた期間分前の測定条件を対応付けて格納する格納部と、
をさらに有することを特徴とする付記１または２に記載の情報処理装置。
【０１６８】
（付記４）前記格納部は、測定条件の変化する制御パラメータが変わった場合、制御パラメータが変わってから前記期間分の測定データを破棄する
ことを特徴とする付記３に記載の情報処理装置。
【０１６９】
（付記５）前記取得部は、前記測定経路曲線に沿って順次測定された各測定点の測定データであって、前記測定点が前記測定対象範囲の特定の領域が当該特定の領域以外の領域に比べて測定点を多く、かつ、前記測定経路曲線の近傍かつ制御パラメータの変化が逆向きの２辺ごとに、当該２辺上に位置する測定点の数が均衡である各測定点の測定データを取得する
ことを特徴とする付記２に記載の情報処理装置。
【０１７０】
（付記６）前記取得部は、前記２辺上に位置する測定点の数の差が多くとも１以内として各測定点の測定データを取得する
ことを特徴とする付記５に記載の情報処理装置。
【０１７１】
（付記７）前記取得部は、前記測定経路曲線に沿って制御パラメータを定常とみなせる速度で変化させて順次測定された測定データから、前記特定の領域については前記特定の領域以外の領域よりも短い間隔で測定データを抽出する
ことを特徴とする付記５または６に記載の情報処理装置。
【０１７２】
（付記８）前記取得部は、前記測定経路曲線に沿って制御パラメータを定常とみなせる速度で変化させ、前記特定の領域については測定間隔を短く、前記特定の領域以外の領域については測定間隔を長くして測定データを取得する
ことを特徴とする付記５または６に記載の情報処理装置。
【０１７３】
（付記９）前記取得部は、最小化の最適化問題の場合、測定データが小さいほど多くの測定点の測定データを取得し、最大化の最適化問題の場合、測定データが大きいほど多くの測定点の測定データを取得する
ことを特徴とする付記５〜８の何れか１つに記載の情報処理装置。
【０１７４】
（付記１０）前記取得部は、所定値付近を重視する最適化問題の場合、前記所定値に対する測定データの差が小さいほど多くの測定点の測定データを取得する
ことを特徴とする付記５〜８の何れか１つに記載の情報処理装置。
【０１７５】
（付記１１）コンピュータに、
測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲による空間において、前記複数の制御パラメータのうち何れか１つの制御パラメータのみを１つ前の測定点から変化させる変化を順次行うことにより、前記測定対象範囲の空間を網羅した測定を行う測定条件を生成し、
生成された複数の測定条件の動作指示を順に出力し、
出力された動作指示により前記制御パラメータが測定条件に変更された前記測定対象の状態を示す測定データを取得する
処理を実行させることを特徴とするモデル生成プログラム。
【０１７６】
（付記１２）コンピュータが、
測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれの測定対象範囲による空間において、前記複数の制御パラメータのうち何れか１つの制御パラメータのみを１つ前の測定点から変化させる変化を順次行うことにより、前記測定対象範囲の空間を網羅した測定を行う測定条件を生成し、
生成された複数の測定条件の動作指示を順に出力し、
出力された動作指示により前記制御パラメータが測定条件に変更された前記測定対象の状態を示す測定データを取得する
処理を実行することを特徴とするモデル生成方法。
【０１７７】
（付記１３）コンピュータ上に構築された、測定対象の制御に関する複数の制御パラメータそれぞれを変数とする空間充填曲線上の点を、該空間充填曲線に沿って移動させ、
前記点の移動毎に、移動後の前記点に対応する前記複数の制御パラメータの各値を基に前記測定対象を制御した際の前記測定対象の状態を示す測定データを取得し、
取得した複数の測定データに基づき、前記測定対象の制御モデルを生成する
処理をコンピュータが実行することを特徴とするモデル生成方法。
【符号の説明】
【０１７８】
１  システム
１０  情報処理装置
１１  エンジン
２０  外部Ｉ／Ｆ部
２１  入力部
２２  表示部
２３  記憶部
２４  制御部
３０  測定経路情報
３１  測定データ
４０  受付部
４１  測定条件生成部
４２  出力部
４３  取得部
４４  格納部
４５  モデル生成部
【図１】
0006657869.tif 000002
【図２】
0006657869.tif 000003
【図３】
0006657869.tif 000004
【図４】
0006657869.tif 000005
【図５】
0006657869.tif 000006
【図６】
0006657869.tif 000007
【図７】
0006657869.tif 000008
【図８】
0006657869.tif 000009
【図９】
0006657869.tif 000010
【図１０Ａ】
0006657869.tif 000011
【図１０Ｂ】
0006657869.tif 000012
【図１１Ａ】
0006657869.tif 000013
【図１１Ｂ】
0006657869.tif 000014
【図１２】
0006657869.tif 000015
【図１３】
0006657869.tif 000016
【図１４】
0006657869.tif 000017
【図１５】
0006657869.tif 000018
【図１６】
0006657869.tif 000019
【図１７】
0006657869.tif 000020