(57)【要約】【課題】予測モデルをより短時間で高精度化できる予測制御技術を提供する。【解決手段】制御対象に対する作用に相互作用のある複数の制御要素を制御して前記制御対象を制御する予測制御装置において、予測モデルを用いて前記相互作用を考慮した予測演算をおこなう予測演算部２ａ、その予測演算結果に従って制御対象５を制御する制御部１、前記制御要素を制御した際の制御結果をもとに予測モデルを変形高精度化するモデル変形部６を備え、且つ、予測演算部２ａは、制御結果データをもとに変形する変形予測モデルとその変形予測モデルの予測範囲外の予測をおこなう簡易予測モデル、および用いる予測モデルとして前記変形予測モデルと簡易予測モデルとを切り替える切り替え部１０を備え、予測モデルを切り替えて予測制御をおこない、モデル変形部６が変形予測モデルを変形する構成にした。【選択図】        図７
2005050000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象に対する作用に相互作用のある複数の制御要素を制御して前記制御対象を制御する際に予測モデルを用いて前記相互作用を考慮した予測制御をおこなう予測制御手段と、前記制御要素を制御した際の制御結果をもとに予測モデルを変形高精度化するモデル変形手段とを備えた予測制御装置において、制御結果データをもとに変形する変形予測モデルとその変形予測モデルの予測範囲外の予測をおこなう簡易予測モデルを備え、用いる予測モデルとして前記変形予測モデルと簡易予測モデルとを切り替えて予測制御をおこない、変形予測モデルを変形する構成にしたことを特徴とする予測制御装置。
【請求項２】
請求項１記載の予測制御装置において、前記制御結果データを蓄積する結果データ記憶手段と、その結果データ記憶手段に蓄積された制御結果データを収束点基準のデータに変換する変換手段とを備えたことを特徴とする予測制御装置。
【請求項３】
制御対象に対する作用に相互作用のある複数の制御要素を制御して前記制御対象を制御する際に予測モデルを用いて前記相互作用を考慮した予測制御をおこなうとともに、前記制御要素を制御した際の制御結果をもとに予測モデルを変形高精度化する予測制御方法において、制御結果データをもとに変形する変形予測モデルとその変形予測モデルの予測範囲外の予測をおこなう簡易予測モデルを備え、用いる予測モデルとして前記変形予測モデルと簡易予測モデルとを切り替えて予測制御をおこない、変形予測モデルを変形することを特徴とする予測制御方法。
【請求項４】
請求項３記載の予測制御方法において、繰り返しおこなった予測制御で得た制御結果データを蓄積し、蓄積したその制御結果データをもとに予測モデルを変形することを特徴とする予測制御方法。
【請求項５】
請求項３記載の予測制御方法において、調整条件範囲に入り調整が完了した状態で、真の収束点までの制御量を予測し、その予測制御量をもとに制御結果データを収束点基準のデータに変換し、そのデータをもとに予測モデルを変形することを特徴とする予測制御方法。
【請求項６】
請求項３記載の予測制御方法において、複数の制御要素のそれぞれの制御範囲を分割し、予測制御時に取得した制御対象誤差量を、分割した前記制御範囲の代表制御量に対する制御対象誤差量に補正し、補正した制御対象誤差量を記憶しておき、その制御対象誤差量をもとに予測モデルを変形することを特徴とする予測制御方法。
【請求項７】
請求項６記載の予測制御方法において、さらに、分割した前記制御範囲の制御対象誤差量分散値を記憶しておくことを特徴とする予測制御方法。
【請求項８】
請求項６記載の予測制御方法において、前記補正した制御対象誤差量を用いて変形予測モデルを変形する際に、どの分割した制御範囲を採用するかを、各制御範囲ごとの蓄積したデータ数をもとに決定することを特徴とする予測制御方法。
【請求項９】
請求項３記載の予測制御方法において、簡易予測モデルに、変形予測モデルの予測範囲の上限部または下限部の傾きを用いることを特徴とする予測制御方法。
【請求項１０】
請求項３または請求項９記載の予測制御方法において、変形予測モデルの予測範囲の上限部または下限部の傾きが０または０に近くなった場合、変形予測モデルの予測範囲を広げるのを停止することを特徴とする予測制御方法。
【請求項１１】
請求項３記載の予測制御方法において、簡易予測モデルの初期モデルに、収束点近傍の制御要素制御量に対する制御対象誤差量の特性を線形近似して用いることを特徴とする予測制御方法。
【請求項１２】
情報処理装置上で実行されるプログラムにおいて、請求項３乃至請求項１１のいずれか１項に記載の予測制御方法によった予測制御を実行させるようにプログラミングされていることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
プログラムを記憶した記憶媒体において、請求項１２記載のプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、光学系の平行光調整技術や光学部品の調整技術に係わり、特に、予測モデルを用いて予測調整制御をおこなう予測制御技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
光学系の平行光調整や光学部品の調整をおこなうには、例えば、複数の制御要素を制御して複数の制御対象を制御し、協調条件を成立させるように調整するが、その場合、複数ある制御要素を順番に制御して制御対象が目標の協調条件に収束するように制御を繰り返す方法が一般的である。しかし、このような繰り返し制御の場合、協調条件が成立するまで複数の制御要素を順番に動かし、そのときの制御対象の状態により再び調整する制御要素を判断し制御するという作業を繰り返して協調条件を探していくので、時間がかかり、調整時間が長くなるという問題がある。
そこで、当出願人は、このような問題を解決するために、相互作用を考慮に入れ、複数ある制御要素の制御量を予測し制御することにより調整を短時間でおこなう調整技術を提供した（特願２００２−２２５１８６）。この従来技術では、制御要素制御量に対する制御対象誤差量の特性データをもとに作った予測モデルを使って制御量を算出するものであるが、制御軸数が多くなったり、相互作用が複雑になったりした場合、正確な予測モデルを作成しようとすると、制御要素をいろいろな組み合わせで必要な制御範囲において動かさねばならないので、膨大なマトリクスデータを取る必要がある。したがって、事前に正確な予測モデルを作るには大変な労力がかかってしまう。このような問題を解決する方法としては、制御中に得られる制御結果データをもとにオンラインで予測モデルを同定していくことが考えられるが、データ数が不足したり、データが偏ったりした場合、予測モデルを変形すると部分的に精度が悪化してしまう場合がある。
一方、特開２００２−９１５０５公報に示された鉄鋼プラントの圧延プロセス制御システムに予測制御を適用した従来技術では、前記したような課題に対して、学習データを作成する正規化手段と、追加学習データを作成するデータ追加手段と、学習データおよび追加学習データを記憶するデータ記憶手段と、そのデータ記憶手段に記憶されたデータに基づく適応学習によって前記予測モデルのパラメータを決定する予測モデル学習手段と、その予測モデル学習手段で決定した予測モデルによって推定プロセス量を計算する予測手段とを備えて解決を図っている。正規化手段で実績データを正規化し、予測モデルを同定するための学習データを作成し、さらに実績データが不足している部分は線形補間で予測モデルの同定に用いる追加学習データを作成することにより、精度の高い予測モデルを同定可能であると記述されている。
【特許文献１】特願２００２−２２５１８６
【特許文献２】特開２００２−９１５０５公報
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
光学部品を装置に組付ける際の基準光学系の平行光調整などの場合、調整装置にセットしたワークの中にはすでに実装された発光素子や受光素子があるので、そのような光学的な基準に対して基準光学系、光学部品を調整する必要がある。しかも、すでに実装された素子の実装誤差などの影響により、調整条件に対するワークごとの初期制御状態のばらつきが大きく、それらをカバーできる予測範囲の広い予測モデルを必要とする。しかしながら、前記した特開２００２−９１５０５に示された従来技術では、広い予測範囲の全体について予測モデルを高精度なものにするには予測範囲の隅々まで十分なデータを収集せねばならず、そのために時間がかかるという問題が出てくる。また、収束点から遠い部分の制御結果データが不足した状態で予測モデルの変形をおこなうと収束点近くの予測モデルの精度悪化を招いてしまう。
本発明の目的は、このような従来技術の問題を解決することにあり、具体的には、制御結果データをもとに予測モデルを変形して高精度化した変形予測モデルを生成するとともに、その変形予測モデルの予測範囲外の予測をおこなう簡易予測モデルを持ち、また、予測制御をおこなった際の制御結果データの蓄積状況により、予測モデルの近似変形範囲を変化させて変形予測モデルの予測範囲を収束点中心に徐々に広げて行くこともできるようにして、予測モデルをより短時間で高精度化できる予測制御技術を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
前記の課題を解決するために、請求項１記載の発明では、制御対象に対する作用に相互作用のある複数の制御要素を制御して前記制御対象を制御する際に予測モデルを用いて前記相互作用を考慮した予測制御をおこなう予測制御手段と、前記制御要素を制御した際の制御結果をもとに予測モデルを変形高精度化するモデル変形手段とを備えた予測制御装置において、制御結果データをもとに変形する変形予測モデルとその変形予測モデルの予測範囲外の予測をおこなう簡易予測モデルを備え、用いる予測モデルとして前記変形予測モデルと簡易予測モデルとを切り替えて予測制御をおこない、変形予測モデルを変形する構成にした。
また、請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、前記制御結果データを蓄積する結果データ記憶手段と、その結果データ記憶手段に蓄積された制御結果データを収束点基準のデータに変換する変換手段とを備えた。
また、請求項３記載の発明では、制御対象に対する作用に相互作用のある複数の制御要素を制御して前記制御対象を制御する際に予測モデルを用いて前記相互作用を考慮した予測制御をおこなうとともに、前記制御要素を制御した際の制御結果をもとに予測モデルを変形高精度化する予測制御方法において、制御結果データをもとに変形する変形予測モデルとその変形予測モデルの予測範囲外の予測をおこなう簡易予測モデルを備え、用いる予測モデルとして前記変形予測モデルと簡易予測モデルとを切り替えて予測制御をおこない、変形予測モデルを変形する構成にした。
【０００５】
また、請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、繰り返しおこなった予測制御で得た制御結果データを蓄積し、蓄積したその制御結果データをもとに予測モデルを変形する構成にした。
また、請求項５記載の発明では、請求項３記載の発明において、調整条件範囲に入り調整が完了した状態で、真の収束点までの制御量を予測し、その予測制御量をもとに制御結果データを収束点基準のデータに変換し、そのデータをもとに予測モデルを変形する構成にした。
また、請求項６記載の発明では、請求項３記載の発明において、複数の制御要素のそれぞれの制御範囲を分割し、予測制御時に取得した制御対象誤差量を、分割した前記制御範囲の代表制御量に対する制御対象誤差量に補正し、補正した制御対象誤差量を記憶しておき、その制御対象誤差量をもとに予測モデルを変形する構成にした。
また、請求項７記載の発明では、請求項６記載の発明において、さらに、分割した前記制御範囲の制御対象誤差量分散値を記憶しておく構成にした。
【０００６】
また、請求項８記載の発明では、請求項６記載の発明において、前記補正した制御対象誤差量を用いて変形予測モデルを変形する際に、どの分割した制御範囲を採用するかを、各制御範囲ごとの蓄積したデータ数をもとに決定する構成にした。
また、請求項９記載の発明では、請求項３記載の発明において、簡易予測モデルに、変形予測モデルの予測範囲の上限部または下限部の傾きを用いる構成にした。
また、請求項１０記載の発明では、請求項３または請求項９記載の発明において、変形予測モデルの予測範囲の上限部または下限部の傾きが０または０に近くなった場合、変形予測モデルの予測範囲を広げるのを停止する構成にした。
また、請求項１１記載の発明では、請求項３記載の発明において、簡易予測モデルの初期モデルに、収束点近傍の制御要素制御量に対する制御対象誤差量の特性を線形近似して用いる構成にした。
また、請求項１２記載の発明では、情報処理装置上で実行されるプログラムにおいて、請求項３乃至請求項１１のいずれか１項に記載の予測制御方法によった予測制御を実行させるようにプログラミングされている構成にした。
また、請求項１３記載の発明では、プログラムを記憶した記憶媒体において、請求項１２記載のプログラムを記憶した。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面により本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は本発明の基本的な機能を説明するための実施形態で予測制御装置の構成ブロック図である。図示したように、この予測制御装置は、複数の制御要素（ａ、ｂ、ｃ、…）のそれぞれを制御する複数の制御手段（Ａ、Ｂ、Ｃ、…）から構成される制御部１、制御対象５を最適な状態に制御する際に各制御要素（ａ、ｂ、ｃ、…）の制御量をその相互作用を考慮に入れて予測演算する予測演算部２、求まった制御量を制御部１へ出力する出力部３、予測演算に必要な制御対象５の状態を検出する検出部４を備え、複数の制御要素（ａ、ｂ、ｃ、…）を制御することにより制御対象５を制御する。
このような構成で、この実施例では、予め測定された各制御要素（ａ、ｂ、ｃ、…）の制御量に対する制御対象５の特性データから相互作用のある制御要素（ａ、ｂ、ｃ、…）の制御量をＸ、Ｙ軸に取り、それに対する制御対象５の目標値からの誤差量をＺ軸にプロットし、多項式で近似した図２に示したような３次元モデル（誤差曲面モデル；図２では制御対象α及び制御対象βの誤差曲面モデル）を用いることにより、制御要素（ａ、ｂ、ｃ、…）の制御対象５への相互作用をモデルに表して予測演算をおこなう。
前記において、予測制御装置が平行光調整装置である場合、制御要素（ａ、ｂ、ｃ、…）は駆動手段により位置調整されるコリメートレンズや検出レンズであり、制御対象５は平行光調整装置内の光束の非点収差となる。以下、平行光調整装置に適用した場合の装置構成を図３に従って説明する。
【０００８】
図３に示したように、この平行光調整装置は、光源１１から出射した光束を平行光にするコリメートレンズ（ＣＬ）１２、ビームの縦横比を整形するビーム整形部１３などから成る光学系を備え、その後段にビーム整形後の光束の非点収差が最小となっているか否かを検出するための非点収差の検出系として検出レンズ（ＤＬ）１４などを備えている。検出レンズ１４で光束を集光束にし、後述する非点収差検出部１５へと導くことにより検出するのである。コリメートレンズ１２および検出レンズ１４はそれぞれ駆動部１６に取り付けられており、コリメートレンズ位置および検出レンズ位置をそれぞれ調整できるようになっている。そして、非点収差検出部１５からの非点収差検出信号をもとに制御対象であるビーム整形後の光束の非点収差が最小となるコリメートレンズ位置および検出レンズ位置を予測演算部１７が予測演算して求め、両レンズの駆動量を出力部１８を介して駆動部１６へ出力する。なお、図３には示されていないが、この非点収差が最小となるように調整されたビーム整形後の光束は分岐されて光学部品の調整などに用いられる。
図４に、非点収差を検出する非点収差検出部１５の一例を示す。図示したように、集光点前後の光束をビーム整形方向、非ビーム整形方向に切断した際の光量変化の微分値差信号から集光点前の非点収差ＣＬ％、集光点後の非点収差ＤＬ％を検出する。
ＣＬ％＝（Ｖ１−Ｖ３）×１００／（Ｖ１＋Ｖ３）
ＤＬ％＝（Ｖ２−Ｖ４）×１００／（Ｖ２＋Ｖ４）
Ｖ１＝集光点前の光束をビーム整形方向にカットした際の光量変化微分値
Ｖ２＝集光点前の光束を非ビーム整形方向にカットした際の光量変化微分値
Ｖ３＝集光点後の光束をビーム整形方向にカットした際の光量変化微分値
Ｖ４＝集光点後の光束を非ビーム整形方向にカットした際の光量変化微分値
実際には、この計算式で求めたＣＬ％、ＤＬ％という非点収差検出信号を用いて平行光調整をおこなうが、ＣＬ％およびＤＬ％という２つの非点収差検出信号を得ることにより、非点収差が最小となる両レンズ位置に対して現在のレンズ位置がどのような状態になっているか正確に把握できるようになる。
【０００９】
次に、図５に示した説明図および図６に示した動作フロー図より、３次元モデルを用いた予測制御の基本的な動作を平行光調整の場合で説明する。
平行光調整の場合、最終の制御対象は調整装置内の光束の非点収差であり、その非点収差として２つの信号ＣＬ％とＤＬ％を測定する（ステップＳ１）。これら２つの制御対象（非点収差ＣＬ％、ＤＬ％）がともに０％になるように制御要素であるコリメータレンズ位置（以下、ＣＬ位置と称す）と検出レンズ位置（以下、ＤＬ位置と称す）を調整したときに光束の非点収差が最小になる。したがって、制御要素のＣＬ位置およびＤＬ位置をそれぞれＸ、Ｙ軸に、ＣＬ位置およびＤＬ位置を変化させたときのＣＬ％およびＤＬ％の誤差量をＺ軸にプロットし多項式で近似したＣＬ％誤差曲面およびＤＬ％誤差曲面という２つの３次元モデルを予測演算に用いることができる。
制御要素（ＣＬ位置およびＤＬ位置）の初期状態がモデルのどの位置にあるかを判断するため、まずＣＬ％、ＤＬ％の測定をおこなう（ステップＳ１）。そして、この初期測定結果がそれぞれＣＬ％＝ＣＬＣ、ＤＬ％＝ＤＬＣであった場合、ＣＬ％誤差曲面とＣＬ％＝ＣＬＣ平面、ＤＬ％誤差曲面とＤＬ％＝ＤＬＣ平面が交差する交差曲線を求める（ステップＳ２）。さらに、この２本の交差曲線を３次元モデルのＸＹ平面上で重ね合せることにより２曲線の交点が求まる。この交点がモデル上の初期ＣＬ位置（ＣＬＰＣ）および初期ＤＬ位置（ＤＬＰＣ）となる（ステップＳ３）。
【００１０】
次に、非点収差が最小になるＣＬ位置およびＤＬ位置（制御目標点）を算出する。つまり、ＣＬ％誤差曲面とＣＬ％＝０平面、ＤＬ％誤差曲面とＤＬ％＝０平面が交差する交差曲線を求め、この２本の交差曲線が交差する交点（ＣＬＰＴおよびＤＬＰＴ）を求める。そして、ＣＬ位置の制御量（ＣＬ駆動量）（ＣＬＰＴ−ＣＬＰＣ）およびＤＬ位置の制御量（ＤＬ駆動量）（ＤＬＰＴ−ＤＬＰＣ）を算出し（ステップＳ４）、ＣＬ位置およびＤＬ位置をその制御量分だけ初期位置から移動させる（ステップＳ５）。
このような予測制御が正確にできるのは、あらかじめ測定した各制御要素の制御量に対する制御対象の特性データから制御範囲内の全域で正確な予測モデルを同定できているからである。しかし、制御軸数が多くなったり、相互作用が複雑になったりした場合、正確な予測モデルを作成しようとすると、制御要素をいろいろな組み合わせで必要な制御範囲において動かしたときの膨大なマトリクスデータを取る必要がある。そのため、事前に正確な予測モデルを作るには大変な労力がかかってしまう。
そこで、本発明では、更に、制御中に得られる制御結果データをもとにオンラインで予測モデルを同定していく。
【００１１】
図７は、他の実施形態を示し、このように予測モデルを変形し高精度化していくモデル変形部６を含んだ予測制御装置の構成ブロック図である。図７に示したように、検出部４により検出した制御対象５の検出結果を図１と同様予測演算部２ａに出力する。更に検出部４による制御対象５の検出結果とともに予測演算部２ａの出力した予測制御量とを変換部７に与え、それをもとに修正した予測制御量を制御要素に加えて制御対象５を制御する。ここでは、制御要素の絶対制御量とそれに対応した予測制御中での制御対象５からの検出結果とを変換部７に与えるのである。これにより、変換部７および補正部８では渡されたデータを加工し、蓄積部９に蓄積する。さらに、その蓄積データのなかから、予測範囲を限定しておこなうモデル変形に必要なデータを抽出し、モデル変形部６において予測モデルのパラメータを演算し更新する。なお、このパラメータは３次元モデルの場合、高次近似した誤差曲面の近似係数になる。
続いて、予測演算部２ａが、この変形した予測モデルを用いて次の予測制御の制御量を算出する。
予測演算部２ａは、制御結果データをもとに変形する変形予測モデルとその変形予測モデルの予測範囲外の予測をおこなう簡易予測モデルの２種類の予測モデルとそれらのモデルを切り替える切り替え部１０を持ち、切り替え部１０によりそれらのモデルを切り替えながら予測制御をおこない、そのとき得られた制御結果データを高次近似し、変形予測モデルを変形し、徐々に予測範囲を広げていく。前記したように予測モデルの予測範囲を限定することで、制御結果データがすぐに集まる収束点付近の予測モデルを正確に早く変形することができるようになるのである。なお、モデルの切り替えの判断は例えば制御対象の誤差量の測定結果により自動的におこなう。
また、この実施形態では、１回の予測制御で得られるデータに限りがあることに鑑み、蓄積部９に制御結果データを蓄積し、その制御結果データを用いて予測モデルを変形する。これにより、繰り返しおこなった予測制御で得られたより多くの制御結果データをもとに予測モデルを変形でき、したがって、ノイズの影響などを受けない高精度な予測モデルに変形することが可能となる。
【００１２】
ところで、一般的に、調整条件範囲に入り、調整が完了した状態では、許容される制御誤差が存在するが、この実施形態では、真の収束点までの制御量を予測し、変換部７がその予測制御量をもとに制御結果データを収束点基準の相対データに変換することも可能である。真の収束点を基準としたデータに変換することで高精度に予測モデルを変形することができる。以下、図８により説明する。
まず、制御対象誤差量が誤差量１のときに簡易予測モデルを用いて収束点（誤差量が０となる点）を求め、求めた絶対制御量１だけ制御すると制御対象誤差量は誤差量２となる。次に、誤差量２の箇所で簡易予測モデルを用いて再び収束点を予測し、求めた絶対制御量２だけ制御すると制御対象誤差量は誤差量３となり、調整条件の範囲に入るので制御要素の制御はこれで終了となる。しかし、ここで得られるのは、誤差量１〜誤差量３と絶対制御量１、２というデータであり、真の収束点（誤差量が完全に０となる点）の制御量とそのときの誤差量との関係は分からない。そこで、調整条件の範囲に入った誤差量３の状態の予測制御量を簡易予測モデルを用いて求め、求めた収束点を真の収束点とし、誤差量１〜誤差量３の真の収束点基準の制御量（収束点を基準とした相対制御量）を求める。そして、この真の収束点基準のデータを蓄積し、後で予測モデルを変形する際に用いる。
また、制御結果データを蓄積する際に、複数の制御要素の制御範囲を分割し、予測制御時に取得した制御対象誤差量を、分割した制御範囲の代表制御量（制御範囲の中心値を示す制御量）に対する制御対象誤差量に補正する構成も可能である。図７に示した蓄積部９には、制御要素ａ、ｂの制御量について分割した制御範囲の組み合わせごとにそのような誤差量平均値などを記憶した例を示している。
【００１３】
また、図９には、予測制御時に取得した制御対象誤差量を●で示し、それを○で示した誤差量平均値に補正する様子を示している。このような構成では、その補正したデータを蓄積することにより、制御対象誤差量を分割した制御範囲の制御対象誤差量平均値として各制御範囲に１つだけ蓄積すればよいので、より少ないデータでモデル変形に必要なデータを蓄積することが可能となる。なお、補正量は、例えば、制御対象誤差量の測定結果と代表制御量からの制御量の隔たりをもとに予測モデルから求める。
また、前記において、蓄積するデータに、分割した制御範囲の制御対象誤差量分散値を含む。これにより、突発的なノイズや測定ミスで発生した大きく外れた制御対象誤差量の測定値を棄却することができるので、予測モデル変形への影響を少なくすることができる。
また、この実施形態では、蓄積データ中に分割した各制御範囲の蓄積データ数を含むことにより、モデル変形に十分な制御結果データが制御範囲のどこにあるのかを判断することができる。補正した制御対象誤差量を用いて変形予測モデルを変形する際に、どの分割した制御範囲を採用するかを、各制御範囲ごとの蓄積したデータ数をもとに決定するのである。これにより、変形予測モデルの予測範囲を的確に設定できるので、データ不足による予測モデルの予測誤差増大を防ぐことができる。
【００１４】
また、この実施形態では、この蓄積データ数が設定数以上になったかどうかを判断し、それにより変形予測モデルを変形するための近似範囲を変えることができる。したがって、より精度の高い予測モデルを得ることができる。
変形予測モデルの予測範囲外の予測をおこなう簡易予測モデルについては、変形予測モデルの予測範囲上限部および下限部の傾きをモデルにする（図１０参照）。これにより、変形予測モデルで予測できない誤差量上下限値を越える制御対象誤差量が検出された場合でも制御要素を容易に変形予測モデルの予測範囲に引き込むことが可能となる。また、簡易予測モデルの初期モデルとして収束点近傍の制御要素制御量に対する制御対象誤差量の特性を線形近似してモデルにする。これにより、正確な広範の予測モデルができていない状態で制御結果データを正確に収束点基準のデータに変換することができるので、変形予測モデルをより早く高精度化することが可能となる。
また、本発明の他の実施形態では、変形予測モデルを変形高精度化し、予測範囲を広げて行く際に、変形予測モデルの予測範囲上限部または下限部の傾きが０または０に近くなったとき、変形予測モデルの予測範囲を広げるのを停止する。このような構成では、変形予測モデルが極値を持つことによる極値付近の予測ミスによる予測誤差を防止できる。
【００１５】
図１１に、前記した各種機能を盛り込んだ予測制御の動作フローを示す。以下、図１１に従ってこの動作フローを説明する。
まず、各制御要素の制御量を所定の値に設定して制御部１が制御対象５を制御し、変換部７がそのときの各制御要素の制御量と検出部４の検出したそのときの制御結果データとを取得する（ステップＳ１１）。そして、切り替え部１０は、取得されたその制御結果データから変形予測モデルの予測範囲か否かを判定し（ステップＳ１２）、予測範囲であるならば（ステップＳ１２でＹ）、予測演算部２ａが変形予測モデルを用いて予測演算をおこなうように切り替える（ステップＳ１３）。それに対して、予測範囲でないならば（ステップＳ１２でＮ）、簡易予測モデルを用いて予測演算をおこなうように切り替える（ステップＳ１４）。こうして、制御部１はその予測演算結果を用いて各制御要素を制御し（ステップＳ１５）、変換部７はそのときの各制御要素の制御量と検出部４の検出したそのときの制御結果データとを取得する（ステップＳ１６）。そして、変換部７はその制御結果データが収束条件を満たしているか否かを判定し（ステップＳ１７）、満たしていなければ（ステップＳ１７でＮ）、そのとき得た制御結果データをモデル変形部６経由で予測演算部２ａに渡し、ステップＳ１１以下を繰り返す。
それに対して、収束条件を満たしていたならば（ステップＳ１７でＹ）、変換部７は制御結果データを収束点基準制御データに変換し（ステップＳ１８）、補正部８が、分割制御範囲を算出し（ステップＳ１９）、その分割制御範囲の制御誤差量に補正し（ステップＳ２０）、その分割制御範囲の蓄積データ数をカウントアップする（１増やす）（ステップＳ２１）。さらに、その分割制御範囲の制御誤差量とその蓄積データ数を蓄積部９に記憶する（ステップＳ２２）。
【００１６】
続いて、補正部８は蓄積データ数が所定の取得データ数に達したか否かを判定し（ステップＳ２３）、達していないならば（ステップＳ２３でＮ）、ステップＳ１８から繰り返す。それに対して、所定の取得データ数に達していたならば（ステップＳ２３でＹ）、モデル変形部６が初期分割制御範囲を設定する（ステップＳ２４）。複数の分割制御範囲のうち、最初に変形用データ採用処理をおこなう分割制御範囲、例えば分割番号０、０（図７参照）を設定するのである。
こうして、その分割制御範囲のデータ数を読み出し（ステップＳ２５）、そのデータ数が設定値以上か否かを判定し（ステップＳ２６）、設定値以上であれば（ステップＳ２６でＹ）当該分割制御範囲の制御誤差量などを予測モデルの変形用データとして採用する（ステップＳ２７）。
続いて、すべての分割制御範囲について変形用データ採用処理が終了したか否かを判定し（ステップＳ２８）、終了していなければ（ステップＳ２８でＮ）分割制御範囲を残っている次の分割制御範囲に変更し（ステップＳ２９）、その分割制御範囲についてステップＳ２５から繰り返す。そして、すべての分割制御範囲について終了したならば（ステップＳ２８でＹ）、モデル変形部６が採用された変更用データを用いて変形予測モデルを変更する（ステップＳ３０）。
以上、本発明の実施形態を説明したが、説明したような予測制御方法に従ってプログラミングしたプログラムを着脱可能な記憶媒体に記憶し、その記憶媒体をこれまで本発明によった予測制御をおこなえなかったパーソナルコンピュータなど情報処理装置に装着することにより、または、そのようなプログラムをネットワークを介してそのような情報処理装置へ転送することにより、そのような情報処理装置においても本発明によった予測制御をおこなうことができる。
【００１７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、請求項１および請求項３記載の発明では、制御対象に対する作用に相互作用のある複数の制御要素を制御してその制御対象を制御する際に、予測モデルを用いて相互作用を考慮した予測制御をおこなうとともに、制御要素を制御した際の制御結果をもとに予測モデルを変形高精度化する場合、制御結果データをもとに変形する変形予測モデルとその変形予測モデルの予測範囲外の予測をおこなう簡易予測モデルを備えて、用いる予測モデルとして変形予測モデルと簡易予測モデルとを切り替えて予測制御をおこなうことにより変形予測モデルを変形することができるので、簡易予測モデルを用いて収束点に近い制御結果データの揃った部分から順次変形予測モデルを変形でき、したがって、より早く予測モデルを高精度化できる。
また、請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、制御結果データを蓄積し、その制御結果データを収束点基準のデータに変換して予測モデル変形に用いることができるので、より多くの制御結果データをもとにモデルを変形することが可能となり、予測モデルの高精度化、予測範囲の広範囲化が可能となる。
また、請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、繰り返しおこなった予測制御で得た制御結果データを蓄積し、蓄積したその制御結果データをもとに予測モデルを変形することができるので、請求項３記載の発明と同様に、より多くの制御結果データをもとにモデルを変形することが可能となり、予測モデルの高精度化、予測範囲の広範囲化が可能となる。
【００１８】
また、請求項５記載の発明では、請求項３記載の発明において、調整条件範囲に入り調整が完了した状態で、真の収束点までの制御量を予測し、その予測制御量をもとに制御結果データを収束点基準のデータに変換し、そのデータをもとに予測モデルを変形することができるので、高精度に予測モデルを変形することができる。
また、請求項６記載の発明では、請求項３記載の発明において、複数の制御要素のそれぞれの制御範囲を分割し、予測制御時に取得した制御対象誤差量を、分割した制御範囲の代表制御量に対する制御対象誤差量に補正し、補正した制御対象誤差量を記憶しておき、その制御対象誤差量をもとに予測モデルを変形することができるので、予測モデル変形に必要な制御結果データ数を少なくすることができ、予測モデル変形時の演算を簡略化できる。
また、請求項７記載の発明では、請求項６記載の発明において、さらに、分割した制御範囲の制御対象誤差量分散値を記憶しておくことができるので、大きく外れた制御対象誤差量の測定値を棄却でき、したがって、測定ミスなどにより変形予測モデルの誤差が増大するのを防ぐことが可能となる。
また、請求項８記載の発明では、請求項６記載の発明において、補正した制御対象誤差量を用いて変形予測モデルを変形する際に、どの分割した制御範囲を採用するかを、各制御範囲ごとの蓄積したデータ数をもとに決定することができるので、制御結果データの不足による予測モデルの誤差増大を防ぐことができるし、制御結果データの揃った収束点近傍からスムーズに予測モデルを変形することが可能となる。
また、請求項９記載の発明では、請求項３記載の発明において、簡易予測モデルに、変形予測モデルの予測範囲の上限部または下限部の傾きを用いるので、変形予測モデルの予測範囲の上限部または下限部において誤差量を越える制御対象誤差量が検出された場合でも制御要素をスムーズに変形予測モデルの予測範囲に引き込むことが可能となる。
【００１９】
また、請求項１０記載の発明では、請求項３または請求項９記載の発明において、変形予測モデルの予測範囲の上限部または下限部の傾きが０または０に近くなった場合、変形予測モデルの予測範囲を広げるのを停止することができるので、変形予測モデルが極値を持つことによる極値付近の予測誤差を防止できる。
また、請求項１１記載の発明では、請求項３記載の発明において、簡易予測モデルの初期モデルに、収束点近傍の制御要素制御量に対する制御対象誤差量の特性を線形近似して用いるので、制御結果データを正確に収束点基準のデータに変換することができ、変形予測モデルをより早く高精度化することが可能となる。また、請求項１２記載の発明では、請求項３乃至請求項１１のいずれか１項に記載の予測制御方法によった予測制御を実行させるようにプログラミングされているプログラムを情報処理装置上で実行させることができるので、情報処理装置を用いて請求項３乃至請求項１１のいずれか１項に記載の発明の効果を得ることができる。
また、請求項１３記載の発明では、請求項１２記載のプログラムを着脱可能な記憶媒体に記憶できるので、その記憶媒体をこれまで請求項３乃至請求項１１のいずれか１項に記載の発明によった予測制御をおこなえなかったパーソナルコンピュータなど情報処理装置に装着することにより、そのような情報処理装置においても請求項３乃至請求項１１のいずれか１項に記載の発明の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る基本的な予測制御を説明するための予測制御装置の構成ブロック図。
【図２】本発明に係る基本的な予測制御方法の説明図。
【図３】本発明に係る基本的な予測制御方法の他の説明図。
【図４】本発明に係る基本的な予測制御方法の他の説明図。
【図５】本発明に係る基本的な予測制御方法の他の説明図。
【図６】本発明に係る基本的な予測制御方法の動作フロー図。
【図７】本発明の一実施例を示す、予測制御装置の構成ブロック図。
【図８】本発明の一実施例を示す、予測制御方法の説明図。
【図９】本発明の一実施例を示す、予測制御方法の他の説明図。
【図１０】本発明の一実施例を示す、予測制御方法の他の説明図。
【図１１】本発明の一実施例を示す、予測制御方法の動作フロー図。
【符号の説明】
１  制御部
２  予測演算部
３  出力部
４  検出部
５  制御対象
６  モデル変形部
７  変換部
８  補正部
９  蓄積部
１０  切り替え部
１２  コリメートレンズ
１４  検出レンズ
【図１】
2005050000.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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