【手続補正書】
【提出日】令和1年11月14日(2019.11.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
【図１】本発明の実施例に係るプラント制御装置の概要を示す図。
【図２】本発明の実施例に係る制御ルール実行部１０の具体的な構成事例を示す図。
【図３】本発明の実施例に係る制御ルール学習部１１の具体的な構成事例を示す図。
【図４】本発明をセンヂミア圧延機の形状制御に用いる場合のニューラルネット構成を示す図。
【図５】特許文献１の図１に記述されたセンヂミア圧延機の形状制御を示す図。
【図６】特許文献１の図１に記述されたセンヂミア圧延機の形状制御における制御ルールを示す図。
【図７】制御入力データ作成部２の概要を示す図。
【図８】制御出力演算部３の概要を示す図。
【図９】制御出力判定部５の概要を示す図。
【図１０】形状偏差と制御方法について示す図。
【図１１】制御良否判定部６の概要を示す図。
【図１２】制御出力演算部３における各部データや記号の関係を整理して示す図。
【図１３】学習データ作成部７における処理段階と処理内容を示す図。
【図１４】学習データデータベースＤＢ２に保存されたデータ例を示す図。
【図１５】ニューラルネット管理テーブルＴＢの例を示す図。
【図１６】学習データデータベースＤＢ２の例を示す図。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３６】
図３は、本発明の実施例に係る制御ルール学習部１１の具体的な構成事例を示している。制御ルール学習部１１は、入力データ作成部１１４、教師データ作成部１１５、ニューラルネット処理部１１０、ニューラルネット選択部１１３を主たる構成要素として構成されている。また制御ルール学習部１１は、外部からの入力として制御入力データ作成部２からの入力データＳ１を時間遅れさせたデータＳ８ａを、学習データ作成部７からの新規の教師データＳ７ａを得、また制御ルールデータベースＤＢ１および学習データデータベースＤＢ２に蓄積されたデータを参照する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
また制御ルール学習部１１において、学習データ作成部７からの新規の教師データＳ７ａは、教師データ作成部１１５において学習データデータベースＤＢ２に記憶されている過去の教師データＳ７ｂも含めた合計の教師データＳ７ｃとして、ニューラルネット処理部１１０に与えられる。これらの教師データＳ７ａ、Ｓ７ｂは、適宜、学習データデータベースＤＢ２に記憶されて、利用される。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
同様に、制御入力データ作成部２からの入力データＳ８ａは、入力データ作成部１１４において学習データデータベースＤＢ２に記憶されている過去の入力データＳ８ｂも含めた合計の入力データＳ８ｃとして、ニューラルネット処理部１１０に与えられる。これらの入力データＳ８ａ、Ｓ８ｂは、適宜、学習データデータベースＤＢ２に記憶されて、利用される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６０】
図７に、ニューラルネット１０１、１１１の入力層へ入力するためのデータＳ１（規格化形状偏差２０１、形状偏差段階２０２）を作成する、制御入力データ作成部２の概要を示す。ここでは実績データＳｉとして、制御対象プラント１であるセンヂミア圧延機における圧延時の板形状を検出する、形状検出器の形状検出器データを入力とし、まず、形状偏差ＰＰ値演算部２１０にて各形状検出器ゾーンの検出結果の最大値と最小値の差である形状偏差ＰＰ値（Ｐｅａｋ  Ｔｏ  Ｐｅａｋ値）ＳＰＰを求める。形状偏差段階演算部２１１では、形状偏差ＰＰ値ＳＰＰにより、形状偏差を大、中、小の３段階に分類する。形状は、被圧延材の伸び率の板幅方向分布であり、伸び率を１０−５単位で表すＩ−ＵＮＩＴが単位として用いられる。例えば、下式のように分類する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８２】
ここでは、制御操作量出力可否データＳ４＝０の場合、制御結果良否データＳ６＝−１とする。また閾値上限ＬＣＵと閾値下限ＬＣＬを、閾値条件（ＬＣＵ≧０≧ＬＣＬ）のもとで予め設定しておく。このときに、良否判定評価関数Ｊｃとの比較の結果が、Ｊｃ＞ＬＣＵであれば、制御結果良否データＳ６＝−１（形状が悪くなった）とし、ＬＣＵ≧Ｊｃ≧０であれば、制御結果良否データＳ６＝０（形状が悪くなる方向に変化）とし、０＞Ｊｃ≧ＬＣＬであれば、制御結果良否データＳ６＝１（形状が良くなる方向に変化）とし、Ｊｃ＜ＬＣＬであれば、制御結果良否データＳ６＝０（形状が良くなった）とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８６】
この場合の教師データＳ７ａは、図４に示す、ニューラルネット１１１の出力層からの出力である、ＡＳ−Ｕ操作度合３０１、１中間操作度合３０２となる。学習データ作成部７は、ニューラルネット１０１の出力である制御操作端操作指令Ｓ２（ＡＳ−Ｕ操作度合３０１、１中間操作度合３０２）と、制御操作量出力ＳＯである＃１〜＃ｎＡＳ−Ｕ位置変更量出力、上第１中間シフト位置変更量出力、下第１中間シフト位置変更量出力を用いて、制御ルール学習部１１で使用するニューラルネット１１１に対する教師データＳ７ａを作成する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０１】
図１４は学習データデータベースＤＢ２に保存されたデータ例を示している。ニューラルネット１１１を学習するためには、多数の入力データＳ８ａと教師データＳ７ａの組合せが必要である。従って、学習データ作成部７で作成した教師データＳ７ａ（ＡＳ−Ｕ操作度合教師データ、第１中間操作度合）は、制御実行装置２０にて制御ルール実行部１０に入力された入力データＳ１（規格化形状偏差２０１および形状偏差段階２０２）の時間遅れデータＳ８ａと組み合わせて一組の学習データとして、学習データデータベースＤＢ２に保存される。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０２】
なお図１のプラント制御装置においては、各種のデータベースＤＢ１、ＤＢ２、ＤＢ３、ＤＢ４を使用しているが、図１５に各データベースＤＢ１、ＤＢ２、ＤＢ３、ＤＢ４を連系的に管理運用するためのニューラルネット管理テーブルＴＢの構成を示す。管理テーブルＴＢは、仕様の管理テーブルを備えている。具体的には、管理テーブルＴＢは、仕様について（Ｂ１）板幅、（Ｂ２）鋼種、および制御の優先度についての仕様Ａ１、Ａ２に応じて区分けされる。（Ｂ１）板幅としては、例えば、３フィート幅、メータ幅、４フィート幅、５フィート幅の４区分が、鋼種としては、鋼種（１）〜鋼種（１０）の１０区分程度を用いる。また、制御の優先度についての仕様Ａについては、Ａ１およびＡ２の２種類とする。この場合、８０区分となり、８０個のニューラルネットを、圧延条件に応じて使い分けて使用する事となる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１４】
１：制御対象プラント
２：制御入力データ作成部
３：制御出力演算部
４：制御出力抑制部
５：制御出力判定部
６：制御結果良否判定部
７：学習データ作成部
１０：制御ルール実行部
１１：制御ルール学習部
２０：制御実行装置
２１：制御方法学習装置
ＤＢ１：制御ルールデータベース
ＤＢ２：学習データデータベース
ＤＢ３：出力判定データベース
Ｓｉ：実績データ
ＳＯ：制御操作量出力
Ｓ１：入力データ
Ｓ２：制御操作端操作指令
Ｓ３：制御操作量
Ｓ４：制御操作量出力可否データ
Ｓ５：良否判定データ
Ｓ６：制御結果良否データ
Ｓ７ａ、Ｓ７ｂ、Ｓ７ｃ：教師データ
Ｓ８ａ、Ｓ８ｂ、Ｓ８ｃ：入力データ（制御ルール学習部用）
【手続補正１１】
【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】
制御対象プラントに対して、制御対象プラントの実績データの組合せのパターンを認識して、制御を実施するプラント制御装置であって、
制御対象プラントの実績データと制御操作の組合せを学習する制御方法学習装置と、学習した前記実績データと制御操作の組合せに応じて制御対象プラントの制御を実施する制御実行装置を備え、
前記制御実行装置は、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せに従って制御出力を与える制御ルール実行部と、該制御ルール実行部が出力する制御出力の可否を判定するとともに、当該実績データと制御操作が誤りである事を前記制御方法学習装置に通知する制御出力判定部と、該制御出力判定部が、制御出力を前記制御対象プラントに出力した場合、前記制御対象プラントの前記実績データが悪化すると判断した場合は、制御出力を前記制御対象プラントに出力することを阻止する制御出力抑制部とを備え、
前記制御方法学習装置は、前記制御実行装置が制御出力を実際に、制御対象プラントに出力した場合に、制御効果が実績データに表れるまでの時間遅れ後に、実績データが制御前に比較して良くなったか、悪くなったかについての制御結果の良否を判定する制御結果良否判定部と、該制御結果良否判定部における制御結果の良否と、前記制御出力をもちいて教師データを得る学習データ作成部と、前記実績データと前記教師データを学習データとして学習する制御ルール学習部とを備え、前記制御方法学習装置が学習する事で、前記制御対象プラントの状態に応じて複数の制御目標に対して別個の実績データと制御操作の組合せを得、得られた実績データと制御操作の組合せを前記制御ルール実行部における制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せとして使用することを特徴とするプラント制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載のプラント制御装置であって、
制御対象プラントの実績データの大小に応じて、実績データと制御操作の組合せを替える為、実績データの大小に関する情報と、実績データを規格化しパターン認識を実施しやすくする情報を用いて、実績データと制御操作の組合せを学習し、制御する事を特徴とするプラント制御装置。
【請求項３】
請求項１、または請求項２に記載のプラント制御装置であって、
前記制御ルール実行部は、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せを第１のニューラルネットとして保持し、前記制御ルール学習部は、実績データと制御操作の組合せを第２のニューラルネットとして保持し、前記制御方法学習装置における学習の結果得られた第２のニューラルネットを前記制御ルール実行部における前記第１のニューラルネットとして使用することを特徴とするプラント制御装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか1項に記載のプラント制御装置であって、
前記制御実行装置は、前記制御出力に外乱を与える制御操作外乱発生部を備え、前記制御方法学習装置は、外乱を印加されたときも含めて学習することを特徴とするプラント制御装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか1項に記載のプラント制御装置であって、
前記制御方法学習装置は、予め定められた複数の仕様のもとでの学習により、実績データと制御操作の複数の組合せを得ており、前記制御実行装置は、実績データと制御操作の複数の組合せの中から制御対象プラントの運転状態に応じて1つの実績データと制御操作の組合せを選択し前記制御出力を与えることを特徴とするプラント制御装置。
【請求項６】
請求項３に記載のプラント制御装置であって、
実績データの大小に応じて、使用する実績データと操作方法の組合せを学習するニューラルネットを変更する事を特徴とするプラント制御装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか1項に記載のプラント制御装置であって、
前記制御対象プラントの状態、または制御対象プラントの操作員の経験等にもとづき、制御結果の良否判定基準を変更し、制御対象プラントに対する実績データと操作法の関係をそれぞれ求め、データベースにそれぞれ格納する事で、前記制御対象プラントの状態、または制御対象プラントの操作員の経験等に応じて、異なる制御方法で制御する事を特徴とするプラント制御装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか1項に記載のプラント制御装置であって、
前記実績データと制御操作の組合せを、制御対象プラントでの制御を実施する前に、制御対象プラントの制御モデルを用いてシュミレーションにより作成し、制御対象プラントにおける前記実績データと制御操作の組合せの学習期間を短縮する事を特徴とするプラント制御装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれか1項に記載のプラント制御装置を適用した圧延機制御装置であって、
前記制御対象プラントは、圧延機であり、前記実績データは前記圧延機の出側形状であることを特徴とする圧延機制御装置。
【請求項１０】
制御対象プラントに対して、制御対象プラントの実績データの組合せのパターンを認識して、制御を実施するプラント制御方法であって、
制御対象プラントの実績データと制御操作の組合せを学習する制御方法学習装置と、学習した前記実績データと制御操作の組合せに応じて制御対象プラントの制御を実施する制御実行装置を備え、
前記制御実行装置は、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せに従って制御出力を与え、該制御出力の可否を判定して、当該実績データと制御操作が誤りである事を前記制御方法学習装置に通知し、制御出力を前記制御対象プラントに出力した場合に前記制御対象プラントの前記実績データが悪化すると判断した場合は、制御出力を前記制御対象プラントに出力することを阻止し、
前記制御方法学習装置は、前記制御実行装置が制御出力を実際に、制御対象プラントに出力した場合に、制御効果が実績データに表れるまでの時間遅れ後に、実績データが制御前に比較して良くなったか、悪くなったかについての制御結果の良否を判定し、該制御結果の良否と、前記制御出力をもちいて教師データを得、前記実績データと前記教師データを学習データとして学習し、学習する事で、前記制御対象プラントの状態に応じて複数の制御目標に対して別個の実績データと制御操作の組合せを得、得られた実績データと制御操作の組合せを前記制御実行装置における制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せとして使用することを特徴とするプラント制御方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプラント制御方法を適用した圧延機制御方法であって、
前記制御対象プラントは、圧延機であり、前記実績データは前記圧延機の出側形状であることを特徴とする圧延機制御方法。
【請求項１２】
制御対象プラントに対して、制御対象プラントの実績データの組合せのパターンを認識して、制御を実施するプラント制御装置を計算機システムにより実現するときのプログラムであって、
計算機システムは、制御対象プラントの実績データと制御操作の組合せを学習する制御方法学習装置と、学習した前記実績データと制御操作の組合せに応じて制御対象プラントの制御を実施する制御実行装置を備え、
前記プログラムは、
前記制御実行装置の処理を達成させるための、制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せに従って制御出力を与える制御ルール実行プログラム、該制御ルール実行プログラムが出力する制御出力の可否を判定するとともに、当該実績データと制御操作が誤りである事を前記制御方法学習装置に通知する制御出力判定プログラム、該制御出力判定プログラムが、制御出力を制御対象プラントに出力した場合、制御対象プラントの前記実績データが悪化すると判断した場合は、制御出力を前記制御対象プラントに出力することを阻止する制御出力抑制プログラムであり、
前記制御方法学習装置の処理を達成させるための、制御実行装置が制御出力を実際に、制御対象プラントに出力した場合に、制御効果が実績データに表れるまでの時間遅れ後に、実績データが制御前に比較して良くなったか、悪くなったかについての制御結果の良否を判定する制御結果良否判定の処理を達成させるための制御結果良否判定プログラム、該制御結果良否判定プログラムにおける制御結果の良否と、制御出力をもちいて教師データを得る学習データ作成プログラム、前記実績データと前記教師データを学習データとして学習する制御ルール学習プログラムであり、
制御方法学習装置が学習する事で、前記制御対象プラントの状態に応じて複数の制御目標に対して別個の実績データと制御操作の組合せを得、得られた実績データと制御操作の組合せを前記制御ルール実行プログラムにおける制御対象プラントの実績データと制御操作の定められた組合せとして使用することを特徴とするプログラム。