(57)【要約】  信号出力を行う製品の調整時間を短縮するため、モデル設定部（１２）は、過去に調整対象となった製品の信号出力が予め定められた許容範囲の境界近傍の値を示したときに該製品に入力されていたパラメータ値と、個体特徴量と、の組み合わせのデータに基づいて、新たな調整対象の製品の境界予測値（ｙ）を個体特徴量から推定するためのモデルを設定し、補正値算出部（１４）は、製品の信号出力が許容範囲に入る確率を最大にするために境界予測値を補正する補正値（ｇ）を、許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化に基づいて算出し、初期値決定部（１６）は、製品の個体特徴量とモデルとに基づいて境界予測値を算出し、算出した境界予測値を補正値で補正することで、製品に入力するパラメータ値の初期値を算出する。
2018134903.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パラメータ値に応じた信号出力を行う調整対象の装置に対して入力するパラメータ値を決定するパラメータ値決定方法であって、
過去に調整対象となった装置の信号出力が予め定められた許容範囲の境界近傍の値を示したときに該装置に入力されていたパラメータ値と、該装置の個体特徴量と、の組み合わせのデータに基づいて、新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲の境界近傍の値を示すようなパラメータ値を該新たな調整対象の装置の個体特徴量から推定するためのモデルを設定し、
前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を所定以上にするために前記モデルを用いて推定したパラメータ値を補正する補正値を、前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化に基づいて算出し、
前記新たな調整対象の装置の個体特徴量と前記モデルとに基づいてパラメータ値を推定し、推定したパラメータ値を前記補正値で補正することで、前記新たな調整対象の装置に入力するパラメータ値を算出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするパラメータ値決定方法。
【請求項２】
前記補正値を算出する処理では、前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を最大にする補正値を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載のパラメータ値決定方法。
【請求項３】
前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化が、線形な変化又は非線形な変化であると仮定し、
前記補正値を算出する処理では、前記信号出力の変化に応じた方法で、前記補正値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載のパラメータ値決定方法。
【請求項４】
前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化が、非線形な変化である場合には、
前記補正値を算出する処理では、前記非線形な変化を線形近似して、前記補正値を算出することを特徴とする請求項３に記載のパラメータ値決定方法。
【請求項５】
前記補正値を算出する処理では、前記モデルを用いて推定されるパラメータ値の推定誤差、及び前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化の予測誤差に基づいて、前記補正値を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のパラメータ値決定方法。
【請求項６】
パラメータ値に応じた信号出力を行う調整対象の装置に対して入力するパラメータ値を決定するパラメータ値決定プログラムであって、
過去に調整対象となった装置の信号出力が予め定められた許容範囲の境界近傍の値を示したときに該装置に入力されていたパラメータ値と、該装置の個体特徴量と、の組み合わせのデータに基づいて、新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲の境界近傍の値を示すようなパラメータ値を該新たな調整対象の装置の個体特徴量から推定するためのモデルを設定し、
前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を所定以上にするために前記モデルを用いて推定したパラメータ値を補正する補正値を、前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化に基づいて算出し、
前記新たな調整対象の装置の個体特徴量と前記モデルとに基づいてパラメータ値を推定し、推定したパラメータ値を前記補正値で補正することで、前記新たな調整対象の装置に入力するパラメータ値を算出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするパラメータ値決定プログラム。
【請求項７】
パラメータ値に応じた信号出力を行う調整対象の装置に対して入力するパラメータ値を決定するパラメータ値決定装置であって、
過去に調整対象となった装置の信号出力が予め定められた許容範囲の境界近傍の値を示したときに該装置に入力されていたパラメータ値と、該装置の個体特徴量と、の組み合わせのデータに基づいて設定した、新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲の境界近傍の値を示すようなパラメータ値を該新たな調整対象の装置の個体特徴量から推定するためのモデルを取得するモデル取得部と、
前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化に基づいて算出した、前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を所定以上にするために前記モデルを用いて推定したパラメータ値を補正する補正値を取得する補正値取得部と、
前記新たな調整対象の装置の個体特徴量と前記モデルとに基づいてパラメータ値を推定し、推定したパラメータ値を前記補正値で補正することで、前記新たな調整対象の装置に入力するパラメータ値を算出する算出部と、
を備えるパラメータ値決定装置。
【請求項８】
前記モデルを設定するモデル設定部を更に備える請求項７に記載のパラメータ値決定装置。
【請求項９】
前記補正値を算出する補正値算出部を更に備える請求項７又は８に記載のパラメータ値決定装置。
【請求項１０】
前記補正値算出部は、前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を最大にする補正値を算出する、ことを特徴とする請求項９に記載のパラメータ値決定装置。
【請求項１１】
前記補正値算出部は、前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化が、線形な変化又は非線形な変化であると仮定し、前記信号出力の変化に応じた方法で、前記補正値を算出することを特徴とする請求項９又は１０に記載のパラメータ値決定装置。
【請求項１２】
前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化が、非線形な変化である場合には、
前記補正値算出部は、前記非線形な変化を線形近似して、前記補正値を算出することを特徴とする請求項１１に記載のパラメータ値決定装置。
【請求項１３】
前記補正値算出部は、前記モデルを用いて推定されるパラメータ値の推定誤差、及び前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化の予測誤差に基づいて、前記補正値を算出することを特徴とする請求項９〜１２のいずれか一項に記載のパラメータ値決定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パラメータ値決定方法、パラメータ値決定プログラム及びパラメータ値決定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、光伝送装置などの信号を出力する製品の量産製造時においては、信号出力制御するファームウェアのパラメータ値を、信号出力が既定の許容範囲内に収まるような適切な値に設定する工程が行われている。【０００３】
一方、特許文献１等には、調整対象（例えば電動機駆動装置）の調整時間を短縮するため、新規の調整対象の調整に必要な諸定数と調整仕様が同一又は類似する過去の調整対象を抽出し、抽出した過去の調整対象に基づいて調整の初期値を設定する技術が開示されている。【０００４】
しかるに、信号を出力する製品の場合、出力信号は製品に搭載されているデバイスの素子値（個体特徴量）のばらつきの影響を大きく受けるため、過去に別の製品に設定したパラメータ値を流用することは難しい。このため、実際には、装置毎に適当なパラメータの初期値を設定して、出力信号を観察しながら、出力が許容範囲に入るようにパラメータ値を変更しつつ探索する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平６−３３９２９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
信号を出力する製品のパラメータ値を上述のように探索する場合、パラメータ値を変更すると信号出力が安定するまでに時間Ｍ（例えばＭ＝１分）を要する。このため、信号出力が許容範囲に入るまでにパラメータ値をＮ回変更した場合には、Ｍ×Ｎ以上の調整時間を要することになる。現状では、調整時間は、２０〜３０分程度となっている。【０００７】
１つの側面では、本発明は、信号出力を行う装置の調整時間を短縮することが可能なパラメータ値決定方法、パラメータ値決定プログラム及びパラメータ値決定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】
一つの態様では、パラメータ値決定方法は、パラメータ値に応じた信号出力を行う調整対象の装置に対して入力するパラメータ値を決定するパラメータ値決定方法であって、過去に調整対象となった装置の信号出力が予め定められた許容範囲の境界近傍の値を示したときに該装置に入力されていたパラメータ値と、該装置の個体特徴量と、の組み合わせのデータに基づいて、新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲の境界近傍の値を示すようなパラメータ値を該新たな調整対象の装置の個体特徴量から推定するためのモデルを設定し、前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を所定以上にするために前記モデルを用いて推定したパラメータ値を補正する補正値を、前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化に基づいて算出し、前記新たな調整対象の装置の個体特徴量と前記モデルとに基づいてパラメータ値を推定し、推定したパラメータ値を前記補正値で補正することで、前記新たな調整対象の装置に入力するパラメータ値を算出する、処理をコンピュータが実行するパラメータ値決定方法である。
【発明の効果】
【０００９】
信号出力を行う装置の調整時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態に係る調整システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】調整装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】調整装置及び製品の機能ブロック図である。
【図４】履歴ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】過去の調整対象の製品の調整について説明するための図である。
【図６】許容範囲の境界に収束する際の挙動を直線と仮定した場合の例を示す図である。
【図７】予測誤差について説明するための図である。
【図８】図８（ａ）、図８（ｂ）は、パラメータ値を境界予測値とした場合における、信号出力が許容範囲に含まれる確率を説明するための図である。
【図９】図９（ａ）、図９（ｂ）は、パラメータ値を補正値で補正した場合における、信号出力が許容範囲に含まれる確率を説明するための図である。
【図１０】許容範囲の境界に収束する際の挙動を非線形と仮定した場合の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、一実施形態に係る調整システムについて、図１〜図１０に基づいて詳細に説明する。
【００１２】
図１には、本実施形態に係る調整システム１００の構成が概略的に示されている。図１の調整システム１００は、調整対象の製品５０と接続されるパラメータ値決定装置としての調整装置１０と、製品５０から出力される信号を検出する信号検出装置４０と、を備える。調整対象の製品５０は、例えば、信号を出力する光伝送装置などの装置である。
【００１３】
製品５０は、図３に示すように、信号発生器制御部５２と、信号発生器５４とを有する。信号発生器制御部５２には、設定されたパラメータ値に応じて信号発生器５４に信号を発生させるファームウェアが組み込まれている。信号発生器５４は、信号発生器制御部５２からの指示に基づいて信号を発生する。
【００１４】
調整装置１０は、製品５０の信号発生器制御部５２に設定するパラメータ値を探索する。具体的には、調整装置１０は、信号検出装置４０で検出される製品５０の出力信号を許容範囲に含めることができるパラメータ値を探索する。
【００１５】
図２には、調整装置１０のハードウェア構成が示されている。調整装置１０は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、入出力インタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これら調整装置１０の構成各部は、バス９８に接続されている。調整装置１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（パラメータ値決定プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（パラメータ値決定プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図３に示す各部の機能が実現される。なお、図３には、調整装置１０のＨＤＤ９６等に格納されている履歴ＤＢ（database）２２、モデルパラメータＤＢ２４、補正値ＤＢ２６、及び許容範囲ＤＢ２８も図示されている。
【００１６】
図３には、調整装置１０及び製品５０の機能ブロック図が示されている。図３に示すように、調整装置１０は、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することで、モデル設定部１２、補正値算出部１４、初期値決定部１６、パラメータ値出力部１８、としての機能が実現されている。
【００１７】
モデル設定部１２は、新たな調整対象の製品５０に入力すべきパラメータ値の初期値（補正前）を決定するために用いるモデルのモデルパラメータを設定する。具体的には、モデル設定部１２は、履歴ＤＢ２２に格納されている調整済みの製品の調整データ（最終のパラメータ値（最終調整値）と個体特徴量）に基づいて、モデルパラメータを設定する。そして、モデル設定部１２は、設定したモデルパラメータをモデルパラメータＤＢ２４に格納する。図４には、履歴ＤＢ２２のデータ構造の一例が示されている。図４の履歴ＤＢ２２には、調整済みの各製品の個体特徴量（Ｘ１，Ｘ２，…）が格納されているとともに、調整済みの各製品の最終調整値（ｙ）が格納されている。なお、個体特徴量は、素子値とも呼ばれる。ここで、本実施形態では、過去の調整においては、所定のパラメータ値を初期値に定め、図５に示すように所定時間ごとにパラメータ値を変更しながら信号出力を繰り返す処理を行っている。そして、信号出力が許容範囲に入った段階で、そのときのパラメータ値を最終調整値として保存し、調整を終了することとしている。このように、信号出力が許容範囲に入った段階で調整を終了するのは、製品の製造時間短縮のためである。したがって、本実施形態では、許容範囲ぎりぎりの（許容範囲の境界に収束した）信号が出力されたときのパラメータ値が最終調整値として図４の履歴ＤＢ２２に格納されている。なお、最終調整値ｙは、図４に示すように製品ごとにばらついている。なお、このばらつきは、個体特徴量の違いに起因するものである。
【００１８】
モデル設定部１２は、履歴ＤＢ２２に格納されている個体特徴量（Ｘ１，Ｘ２，…）と、調整済みの各製品の最終調整値（ｙ）とに基づいて、次式（１）で示す線形モデルの定数ａ0及び係数ａ1、ａ2、…を算出し、算出結果をモデルパラメータとしてモデルパラメータＤＢ２４に格納する。
ｙ＝ａ0＋ａ1×Ｘ１＋ａ2×Ｘ２＋…      …（１）
【００１９】
なお、上式（１）に、新たな調整対象の製品５０の個体特徴量（Ｘ１，Ｘ２，…）を代入することで、製品５０の出力信号が許容範囲ぎりぎりの値を示す可能性が最も高いパラメータ値ｙを決定することができる。以下においては、パラメータ値ｙを「境界予測値」とも呼ぶものとする。
【００２０】
補正値算出部１４は、履歴ＤＢ２２のデータに基づいて、モデル設定部１２が設定したモデルを用いて求められるパラメータ値（境界予測値）ｙを補正するための補正値を算出する。前述のように、境界予測値ｙは、製品５０の出力信号が許容範囲ぎりぎりの値を示す可能性が最も高いパラメータ値である。したがって、補正値算出部１４は、境界予測値ｙを、信号出力が許容範囲に含まれる可能性が最も高いパラメータ値に補正するための補正値ｇを算出する。ここで、補正後のパラメータ値ｙ0は、ｙ0＝ｙ＋ｇと表すことができる。補正値算出部１４は、算出した補正値ｇを補正値ＤＢ２６に格納する。
【００２１】
なお、補正値算出部１４による補正値ｇの算出方法の詳細については、後述する。
【００２２】
初期値決定部１６は、モデル設定部１２が設定したモデルのモデルパラメータをモデルパラメータＤＢ２４から読み出すとともに、補正値算出部１４が算出した補正値を補正値ＤＢ２６から読み出す。そして、初期値決定部１６は、読み出したモデルパラメータと上式（１）とを用いて製品５０の境界予測値ｙを算出するとともに、境界予測値ｙを補正値ｇで補正して、製品５０に設定するのに適切なパラメータ値の初期値ｙ0を算出する。初期値決定部１６は、決定したパラメータ値の初期値ｙ0をパラメータ値出力部１８に送信する。なお、初期値決定部１６は、製品５０が調整装置１０に接続された際に、製品５０の個体特徴量を取得できるようになっている。なお、初期値決定部１６は、モデルパラメータＤＢ２４からモデルを取得するモデル取得部、補正値ＤＢ２６から補正値を取得する補正値取得部、モデルと補正値に基づいてパラメータ値の初期値を算出する算出部として機能している。
【００２３】
パラメータ値出力部１８は、初期値決定部１６から受信したパラメータ値の初期値を製品５０の信号発生器制御部５２に対して出力する。また、信号検出装置４０によって検出された製品５０からの出力信号の値が、許容範囲ＤＢ２８に格納されている許容範囲に入っているか否かを判断し、許容範囲に入っていない場合には、パラメータ値を変更して、信号発生器制御部５２に対して再度出力する。なお、許容範囲ＤＢ２８には、許容範囲を示す値（図７の例では、[ｚ0，ｚ1]）が格納されている。
【００２４】
本実施形態では、上述のように、初期値決定部１６において、モデル設定部１２で設定されたモデルと補正値算出部１４で算出された補正値ｇとを用いて、調整対象の製品５０を調整する際のパラメータ値の初期値が決定される。この場合、決定されたパラメータ値の初期値は、許容範囲に含まれる可能性が最も高い。このため、パラメータ値出力部１８が、決定されたパラメータ値の初期値を製品５０に出力することで、許容範囲に含まれるパラメータ値を探索する時間を短くすることができる。これにより、製品５０の調整を短時間で行うことが可能となる。
【００２５】
次に、本実施形態の調整装置１０の補正値算出部１４による補正値の算出方法について、詳細に説明する。
【００２６】
本実施形態においては、許容範囲近傍での信号出力とパラメータ値の関係を示す曲線（収束曲線）は線形性を有すると仮定している。すなわち、許容範囲の境界に収束する際の挙動が、図６に示すように直線になると仮定することで、許容範囲内の挙動を予測する。図６において、許容範囲内の挙動は、次式（２）にて表すことができる。
ｚ＝ｃ1×ｙ＋ｃ2      …（２）
【００２７】
なお、ｃ1は、パラメータ値に対する感度（予測値）を意味し、ｃ2は、定数（切片）を意味する。
【００２８】
ここで、感度ｃ1には、予測誤差があり、前述した式（１）を用いて算出される境界予測値ｙにも予測誤差がある。図７には、各予測誤差が図示されている。各予測誤差は、図７に示すように正規分布であるものとする。この場合、新たな調整対象の製品５０の挙動を式（１）のモデルを用いて推定した場合、ハッチングを付して示す予測誤差が発生することになる。
【００２９】
本実施形態では、補正値算出部１４は、信号出力が許容範囲内に含まれる確率が最大となる値ｙ0を算出するための補正値ｇを算出する。
【００３０】
具体的には、許容範囲の境界へ収束するパラメータ値（境界予測値）ｙの予測誤差をσe2、感度ｃ1の平均をｃave、感度の予測誤差をσc2として、信号出力ｚに対する調整対象の製品５０の存在確率を、補正値ｇの関数として表す。そして、許容範囲に入る確率が最大となるような補正値ｇを算出する。図８（ｂ）は、図８（ａ）に示すようにパラメータ値を境界予測値とした場合において、信号出力が許容範囲に含まれる確率を、ハッチングを付した範囲の面積として示す図である。また、図９（ｂ）は、図９（ａ）に示すようにパラメータ値を境界予測値から補正値ｇだけずらした場合において、信号出力が許容範囲に含まれる確率を、ハッチングを付した範囲の面積として示す図である。ここで、製品５０の存在確率は、図８（ｂ）、図９（ｂ）に示すような正規分布の面積で表すことができる。本実施形態では、許容範囲内における製品５０の存在確率を示す面積が最大となるような補正値ｇを算出する。ここで、許容範囲は［ｚ0，ｚ1］とする。
【００３１】
この場合、ｃ1〜Ｎ（ｃave,σc2）とし、Δｚ＝ｚ１−ｚ0とすると、Δｚの平均Ｅ［Δｚ］及び分散Var［Δｚ］は、次式（３）、（４）にて表すことができる。
【００３２】
【数１】
2018134903.tif 000003
【００３３】
そして、次式（５）に上式（３）、（４）を代入することで、ｇを求めることができる。
【００３４】
【数２】
2018134903.tif 000004
【００３５】
本実施形態では、補正値算出部１４は、上式（５）を解くことで、信号出力が許容範囲に含まれる可能性を最大にすることができる補正値ｇを算出することができる。
【００３６】
（変形例）
上述した例では、許容範囲近傍での信号出力とパラメータ値との関係を示す曲線（収束曲線）が線形であると仮定して説明したが、非線形と仮定してもよい。非線形と仮定した場合、図１０に示すように、新たに調整する製品５０の境界予測値μyにおける収束曲線ｚ＝ｆ（ｙ）の傾きを用いて、近似的に、上述した線形と仮定した場合の手法を用いるようにすればよい。
【００３７】
具体的には、ｚ＝ｆ（ｙ）に対して、μyにおける次式（６）の近似を行う。
【００３８】
【数３】
2018134903.tif 000005
【００３９】
そして、上式（６）のｃ1の平均ｃaveと、分散σc2を求め、上述した線形と仮定した場合の手法を用いて補正値ｇを求めるようにすればよい。
【００４０】
（平均ｃaveと分散σc2の求め方（収束曲線が２次多項式の場合））
ここで、収束曲線が２次多項式の場合には、ｃ1の平均ｃaveと、分散σc2は、以下のようにして求めることができる。
【００４１】
２次元多項式をｚ＝ｆ（ｙ）＝ａｙ2＋ｂｙ＋ｃとし、パラメータ（ａ，ｂ，ｃ）が既に推定されており、平均μa、μｂ、分散σa2，σb2は、既知であるとする。この場合、ｆ（ｙ；θ）をｙで微分すると、ｆ’（ｙ）＝ａｙ＋ｂとなる。したがって、ｃ1の平均ｃaveと、分散σc2は、次式（７）、（８）から求めることができる。なお、μyは、ｙの平均である。
【００４２】
【数４】
2018134903.tif 000006
【００４３】
（平均ｃaveと分散σc2の求め方（収束曲線が高次元多項式の場合））
収束曲線が高次元多項式の場合には、ｃ1の平均ｃaveと、分散σc2は、以下のようにして求めることができる。
【００４４】
高次元多項式の関数ｆ（ｙ）のパラメータをθとし、近傍のデータを用いてθの平均μθ、分散σθ2を、次式（９）より推定する。
ｆ（ｙ；θ）＝Σnθnｙn      …（９）
【００４５】
また、ｆ（ｙ；θ）をｙで微分し、ｆ’（ｙ；θ）を算出する。この場合、ｆ’（ｙ；θ）は、ｙの多項式Σnｎθnｙn-1と表現される。
【００４６】
この場合、ｃ1の平均ｃaveは、次式（１０）にて表すことができる。
ｃave＝Ｅ［ｆ’（μｙ；θ）］＝ΣnｎＥ［θnｙn-1］      …（１０）
【００４７】
この場合、θとｙの独立性を仮定すると、
Ｅ［θnｙn-1］＝Ｅ［θn］Ｅ［ｙn-1］＝μθnＥ［ｙn-1］      …（１１）
となる。
【００４８】
ここで、ｙn-1をμyで２次までTaylor展開することで、平均Ｅ［ｙn-1］をμy、σe2で近似する（Delta Method）と、次式（１２）のようになる。
【００４９】
【数５】
2018134903.tif 000007
【００５０】
また、Ｅ［ｙn-1］を求めるために、ｙn-1をμyの周りでTalor展開し、ｙn-1の分散（Var（ｙn-1））をμy、σe2で近似すると、次式（１３）のようになる。
【００５１】
【数６】
2018134903.tif 000008
【００５２】
上式（１２）、（１３）を用いることで、任意の確率変数のべき乗表現の平均、分散を求めることができる。
【００５３】
また、σc2についても、ｙの多項式として表せるので、上記と同様にμy、σe2を用いて、次式（１４）のように表現することができる。なお、θnとθk（ｎ≠ｋ）は独立であるものとする。
【００５４】
【数７】
2018134903.tif 000009
【００５５】
なお、θnのべき乗表現の平均、分散についても、上式（１２）、（１３）と同様に算出することができる。
【００５６】
（平均ｃaveと分散σc2の求め方（収束曲線が多項式でない非線形曲線の場合））
収束曲線が多項式でない非線形曲線の場合にも、Taylor展開することで、近似的に多項式に展開し、上述した手法に適用することができる。例えば、収束曲線の式が、ｆ（ｙ）＝Ａｅayの場合、次式（１５）のようにTaylor展開して多項式として扱えばよい。
【００５７】
【数８】
2018134903.tif 000010
【００５８】
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、モデル設定部１２は、過去に調整対象となった製品の信号出力が予め定められた許容範囲の境界近傍の値を示したときに該製品に入力されていたパラメータ値と、個体特徴量と、の組み合わせのデータ（履歴ＤＢ２２のデータ）に基づいて、新たな調整対象の製品５０の境界予測値ｙを個体特徴量から推定するためのモデルを設定し、補正値算出部１４は、製品５０の信号出力が許容範囲に入る確率を最大にするために境界予測値ｙを補正する補正値ｇを、許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化に基づいて算出する。そして、初期値決定部１６は、製品５０の個体特徴量とモデルとに基づいて境界予測値ｙを算出（推定）し、算出した境界予測値ｙを補正値ｇで補正することで、製品５０に入力するパラメータ値の初期値ｙ0を算出する。これにより、過去に調整された製品のデータとして、出力信号が許容範囲の境界近傍の値を示したときのパラメータ値しか存在しない場合であっても、新たな調整対象の製品５０に入力するパラメータ値の初期値として、信号出力が許容範囲に入る確率が最大であるパラメータ値を算出することができる。したがって、製品５０において信号出力が許容範囲に入るパラメータ値を探索する時間を短縮することができるので、製品５０の調整時間を短縮することが可能となる。これにより、製造リードタイムを短縮することができ、生産効率向上を図ることができる。また、調整装置１０の数を増やさずに、調整できる製品の数を増加させることができるので、コスト低減を図ることが可能である。
【００５９】
また、本実施形態では、許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化が、線形な変化又は非線形な変化であると仮定し、補正値算出部１４は、信号出力の変化に応じた方法で補正値を算出するので、補正値として、許容範囲内の挙動に応じた適切な値を算出することができる。
【００６０】
また、本実施形態では、補正値算出部１４は、許容範囲内においてパラメータ値に対する信号出力の変化が非線形な変化を示す場合に、線形近似して補正値を算出することとしている。これにより、簡単な計算により補正値を算出することができる。
【００６１】
また、本実施形態では、補正値算出部１４は、境界予測値の誤差（分散）σe2と、感度の予測誤差（分散）σc2に基づいて、補正値を算出するので、各誤差を考慮した適切な補正値を算出することができる。
【００６２】
なお、上記実施形態では、補正値算出部１４は、補正値ｇとして、製品５０の信号出力が許容範囲に入る確率を最大にするため値を算出する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、補正値算出部１４は、確率が所定値以上となる補正値ｇを算出するようにしてもよい。
【００６３】
なお、モデル設定部１２や補正値算出部１４は、モデル設定や補正値算出を所定期間ごとに実行（更新）することとしてもよいし、履歴ＤＢ２２に所定数のデータが新規追加されるごとに実行することとしてもよい。
【００６４】
なお、上記実施形態では、調整装置１０が、モデル設定部１２や補正値算出部１４を有する場合について説明したが、これに限らず、モデル設定部１２や補正値算出部１４は、別装置が有していてもよい。すなわち、モデルの設定や補正値の算出は、別装置が行い、調整装置１０は、モデルや補正値を別装置から取得することとしてもよい。別装置は、調整装置１０に直接接続された装置であってもよいし、ネットワークを介して接続されたサーバ（クラウドサーバ）であってもよい。
【００６５】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【００６６】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００６７】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００６８】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【符号の説明】
【００６９】
１０  調整装置（パラメータ値決定装置）
１２  モデル設定部
１４  補正値算出部
１６  初期値設定部（モデル取得部、補正値取得部、算出部）
【図１】
2018134903.tif 000011
【図２】
2018134903.tif 000012
【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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【手続補正書】
【提出日】令和1年5月27日(2019.5.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パラメータ値に応じた信号出力を行う調整対象の装置に対して入力するパラメータ値を決定するパラメータ値決定方法であって、
過去に調整対象となった装置の信号出力が予め定められた許容範囲の境界近傍の値を示したときに該装置に入力されていたパラメータ値と、該装置の個体特徴量と、の組み合わせのデータに基づいて、新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲の境界近傍の値を示すようなパラメータ値を該新たな調整対象の装置の個体特徴量から推定するためのモデルを設定し、
前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を所定以上にするために前記モデルを用いて推定したパラメータ値を補正する補正値を、前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化に基づいて算出し、
前記新たな調整対象の装置の個体特徴量と前記モデルとに基づいてパラメータ値を推定し、推定したパラメータ値を前記補正値で補正することで、前記新たな調整対象の装置に入力するパラメータ値を算出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするパラメータ値決定方法。
【請求項２】
前記補正値を算出する処理では、前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を最大にする補正値を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載のパラメータ値決定方法。
【請求項３】
前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化が、線形な変化又は非線形な変化であると仮定し、
前記補正値を算出する処理では、前記信号出力の変化に応じた方法で、前記補正値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載のパラメータ値決定方法。
【請求項４】
前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化が、非線形な変化である場合には、
前記補正値を算出する処理では、前記非線形な変化を線形近似して、前記補正値を算出することを特徴とする請求項３に記載のパラメータ値決定方法。
【請求項５】
前記補正値を算出する処理では、前記モデルを用いて推定されるパラメータ値の推定誤差、及び前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化の予測誤差に基づいて、前記補正値を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のパラメータ値決定方法。
【請求項６】
パラメータ値に応じた信号出力を行う調整対象の装置に対して入力するパラメータ値を決定するパラメータ値決定プログラムであって、
過去に調整対象となった装置の信号出力が予め定められた許容範囲の境界近傍の値を示したときに該装置に入力されていたパラメータ値と、該装置の個体特徴量と、の組み合わせのデータに基づいて、新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲の境界近傍の値を示すようなパラメータ値を該新たな調整対象の装置の個体特徴量から推定するためのモデルを設定し、
前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を所定以上にするために前記モデルを用いて推定したパラメータ値を補正する補正値を、前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化に基づいて算出し、
前記新たな調整対象の装置の個体特徴量と前記モデルとに基づいてパラメータ値を推定し、推定したパラメータ値を前記補正値で補正することで、前記新たな調整対象の装置に入力するパラメータ値を算出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするパラメータ値決定プログラム。
【請求項７】
パラメータ値に応じた信号出力を行う調整対象の装置に対して入力するパラメータ値を決定するパラメータ値決定装置であって、
過去に調整対象となった装置の信号出力が予め定められた許容範囲の境界近傍の値を示したときに該装置に入力されていたパラメータ値と、該装置の個体特徴量と、の組み合わせのデータに基づいて設定した、新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲の境界近傍の値を示すようなパラメータ値を該新たな調整対象の装置の個体特徴量から推定するためのモデルを取得するモデル取得部と、
前記許容範囲内において予測されるパラメータ値に対する信号出力の変化に基づいて算出した、前記新たな調整対象の装置の信号出力が前記許容範囲に入る確率を所定以上にするために前記モデルを用いて推定したパラメータ値を補正する補正値を取得する補正値取得部と、
前記新たな調整対象の装置の個体特徴量と前記モデルとに基づいてパラメータ値を推定し、推定したパラメータ値を前記補正値で補正することで、前記新たな調整対象の装置に入力するパラメータ値を算出する算出部と、
を備えるパラメータ値決定装置。
【請求項８】
前記モデルを設定するモデル設定部を更に備える請求項７に記載のパラメータ値決定装置。
【請求項９】
前記補正値を算出する補正値算出部を更に備える請求項７又は８に記載のパラメータ値決定装置。
【国際調査報告】
2018134903.tif 000021
2018134903.tif 000022