(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の制御対象プラントと、制御対象である各プラントの状態と、その各プラントの状態に応じた各プラントの制御内容と、の組み合わせを、定性的な表現で示す１組の制御ルールに基づいて、前記複数のプラントをそれぞれファジィ制御する複数のファジィ制御装置を持つファジィ推論制御装置であって、
前記制御ルールを記憶する制御ルールベースと、
前記制御ルールベースと、前記複数のプラントの状態からファジィ制御装置で使用される制御ルールの組み合わせである制御ルール空間を決定する制御ルール空間決定機構と、
制御前後における状態量変化から制御により状態量が悪化した悪化制御ルール空間を決定する悪化制御ルール空間決定機構と、
前記悪化制御ルール空間決定機構が決定した悪化制御ルール空間から、プラントに対する制御ルールを示す１本の遺伝子を作成し、制御ルールを絞り込む制御ルール抽出機構と、
前記制御ルール抽出機構が絞り込んだ制御ルールに基づいて前記各プラントを制御した制御結果を、所定の評価関数で評価する評価機構と、
前記評価機構の評価結果に基づいて、前記各プラントの制御中に、前記制御ルール抽出機構が作成した遺伝子を遺伝的アルゴリズムにより最適化する遺伝的操作機構と、を有することを特徴とする
ファジィ推論制御装置。
【請求項２】
前記制御対象であるプラントは、圧延機が備えるクーラント噴射用のノズルのバルブを開閉するためのアクチュエータであり、
前記プラントの状態は、圧延機により圧延される圧延板材の目標形状について、目標形状との偏差である制御偏差、目標形状との偏差を時間に対して微分した形状変化率、および、目標形状との偏差を板幅に対して微分した局部伸び評価指数であることを特徴とする
請求項１に記載のファジィ制御装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のファジィ制御装置と、前記制御対象であるプラントと、を有することを特徴とする
プラントシステム。
【請求項４】
複数の制御対象プラントと、制御対象である各プラントの状態と、その各プラントの状態に応じた各プラントの制御内容と、の組み合わせを、定性的な表現で示す１組の制御ルールに基づいて、前記複数のプラントをそれぞれファジィ制御する複数のファジィ制御装置を持つファジィ推論制御装置によるファジィ制御方法であって、
前記ファジィ制御装置は、前記制御ルールを記憶する制御ルールベースと、制御ルール空間決定機構と、悪化制御ルール空間決定機構と、制御ルール抽出機構と、評価機構と、遺伝的操作機構と、を有し、
前記制御ルール空間決定機構は、前記制御ルールベースと、前記複数のプラントの状態からファジィ制御装置で使用される制御ルールの組み合わせである制御ルール空間を決定し、
前記悪化制御ルール空間決定機構は、制御前後における状態量変化から制御により状態量が悪化した悪化制御ルール空間を決定し、
前記制御ルール抽出機構が、前記悪化制御ルール空間決定機構が決定した悪化制御ルール空間から、プラントに対する制御ルールを示す１本の遺伝子を作成し、制御ルールを絞り込み、
前記評価機構が、前記制御ルール抽出機構が絞り込んだ制御ルールに基づいて前記各プラントを制御した制御結果を、所定の評価関数で評価し、
前記遺伝的操作機構が、前記評価機構の評価結果に基づいて、前記各プラントの制御中に、前記制御ルール抽出機構が作成した遺伝子を遺伝的アルゴリズムにより最適化することを特徴とする
ファジィ制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ファジィ推論制御装置、プラントシステム、および、ファジィ制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
圧延機（ロール機）は、金属素材などの圧延板材を、回転する圧延ロールの間に通すことにより、圧延板材を加工する。圧延板材の加工結果は、圧延ロールの表面の形状または状態に影響される。そこで、圧延機のノズルは、クーラント（coolant：冷却媒体）を圧延ロールに噴射することにより、圧延時の圧延ロールの表面の形状または状態を変化させる。ノズルに接続された圧延機のアクチュエータは、クーラントの流量を制御する。
【０００３】
冷間圧延機の形状制御を決定するためのクーラントの流量を制御する手法として、特許文献１と特許文献２に示されるように、ファジィ制御（Fuzzy Control）が適用されている。ファジィ制御を適用した形状制御は、形状検出器からの形状偏差絶対値、形状時間偏差、形状位置偏差をメンバーシップ関数（Membership function）を用いて、定性的な概念に変換し、ファジィ推論（Fuzzy Inference）を実行している。制御ルールやメンバーシップ関数は、圧延機の機械的特性、熟練者の制御操作方法等をもとに、技術者が決めている。そのため、常識的な制御ルールやメンバーシップ関数となっている。
【０００４】
ところが、実際の圧延現象は、被圧延材の板厚、板幅、鋼の種類の他に、圧延速度、圧延油の種類、温度、圧延ロールの状態等により変化するので、同一の制御ルールやメンバーシップ関数を用いると、応答速度や制御精度の点で不都合が生じてくる。
【０００５】
この課題を解決するため、特許文献３のように制御ルールやメンバーシップ関数を遺伝子表現し、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Genetic Algorithm）を適用するとともに、得られる子世代の遺伝子についてその遺伝子から展開して得たルールを用いてファジィ推論を実施する自動チューニング手段が考えられている。
【特許文献１】特許２５１５０２８号明細書
【特許文献２】特許２５４８８１８号明細書
【特許文献３】特開２０００−３３９１６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記従来技術においては、制御精度の向上、調整期間の短縮化が問題となっている。つまり、従来技術により、制御ルール、メンバーシップ関数を自動チューニングすると、全ての最適化対象に対してのＧＡ演算が必要となり、無駄な演算（重複）が発生したり、制御ルールの修正が矛盾したりする。以下、圧延機の形状制御を例に説明する。
【０００７】
図１６は、形状検出器のゾーン毎に対応した複数のクーラントノズル毎にファジィ推論を行う一般的概念を示す説明図である。
【０００８】
形状検出器は、圧延板材の板幅をゾーン毎に検出する。形状検出器はセンサで区切られている。各センサをＣｈａｎｎｅｌ（以下、ｃｈと略す）で区別する。形状検出器が検出した各パラメータをもとに、ファジィ制御の制御量が計算される。そして、圧延板材の状態は、ファジィ制御の結果により変化し、形状検出器がその変化した各パラメータを再び検出する。
【０００９】
圧延機の形状制御を例にとると、形状制御装置には圧延ロールの長さ方向に並べて配置され圧延ロールの表面の形状を制御するためにロール冷却媒体を噴射する複数の冷却媒体噴射ノズルがある。その複数のノズルはそれぞれアクチュエータにより制御される。このアクチュエータは、入力された制御量の数値をノズルの制御量に変換する。よって、アクチュエータに入力する制御量を計算する必要がある。
【００１０】
ファジィ制御の制御量は、制御機器（クーラントを噴出するノズル）を動作させるためのアクチュエータごとに、ファジィ推論の結果として計算される。アクチュエータは複数存在し、各アクチュエータはＣｈａｎｎｅｌ（以下、ｃｈと略す）により他のアクチュエータと区別される。ファジィ制御（ｉ）の「（ｉ）」は各冷却媒体噴射ノズル数に対応するワークロールの長さ方向の位置を表わすインデックスである。
【００１１】
ここで、各ｃｈからファジィ制御を行うため、ｎ個の異なる空間を持つ制御ルールを要する。各ｃｈからの制御ルールを最適化すると、ｎ回最適化する必要があり、重複する部分（空間）は何度も最適化され、制御ルールの修正が矛盾したりする問題がある。例えば、１ｃｈの制御ルールを最適化した後、２ｃｈの制御ルールを最適化する場合、１ｃｈと２ｃｈの制御ルールが重複したら、最適化した制御ルールをまた最適化する矛盾が発生する。なお、特許文献１は、制御ルールベース６の全ての空間を見ている。特許文献３には、制御対象が一つであるため、制御ルールベース６の空間は一つしか存在しない。
【００１２】
図１７は、各制御ルールに対して遺伝子を生成し、最適化する方法を示す説明図である。複数のノズルにより制御された結果、形状検出器（図１６）が検出したそれぞれのｃｈごとの板幅（ゾーン）に対して、制御ルールベース６から最適化対象ルールとして抽出した複数の制御ルール（図中の黒マス）を用いて制御するため、各制御ルールに対して遺伝子を生成し、ｃｈごとに最適化する。最適化した結果、ファジィ制御の制御量の度合いを示す「ＮＢ，ＮＳ，ＺＯ、ＰＳ，ＰＢ」などの定性的表現（ファジィな表現）が、適宜変更される。ＮＢなどの定性的表現の略語の意味については、後記する表１において説明する。
【００１３】
なお、制御ルールベース６は、格子状に図示しているが、この格子は図２において後記する２次元のマトリクスを縮小して、簡略化したものである。この格子マスの各白マスは、制御に使用されない制御ルール（後件部のみ）を示す。格子マスの黒マスの集合は、制御に使用される制御ルール（後件部のみ）の集合である制御ルール空間を示す。
【００１４】
そこで、この発明の目的とするところは、制御ルールをもとにファジィ制御を行うプラントシステムにおいて、制御精度の向上、および、制御ルールの調整期間の短縮化をすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
前記課題を解決するため、本発明は、複数の制御対象プラントと、制御対象である各プラントの状態と、その各プラントの状態に応じた各プラントの制御内容と、の組み合わせを、定性的な表現で示す１組の制御ルールに基づいて、前記複数のプラントをそれぞれファジィ制御する複数のファジィ制御装置を持つファジィ推論制御装置であって、
前記制御ルールを記憶する制御ルールベースと、
前記制御ルールベースと、前記複数のプラントの状態からファジィ制御装置で使用される制御ルールの組み合わせである制御ルール空間を決定する制御ルール空間決定機構と、
制御前後における状態量変化から制御により状態量が悪化した悪化制御ルール空間を決定する悪化制御ルール空間決定機構と、
前記悪化制御ルール空間決定機構が決定した悪化制御ルール空間から、プラントに対する制御ルールを示す１本の遺伝子を作成し、制御ルールを絞り込む制御ルール抽出機構と、
前記制御ルール抽出機構が絞り込んだ制御ルールに基づいて前記各プラントを制御した制御結果を、所定の評価関数で評価する評価機構と、
前記評価機構の評価結果に基づいて、前記各プラントの制御中に、前記制御ルール抽出機構が作成した遺伝子を遺伝的アルゴリズムにより最適化する遺伝的操作機構と、を有することを特徴とする。
その他の手段は、後記する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、制御ルールをもとにファジィ制御を行うプラントシステムにおいて、制御精度の向上、および、制御ルールの調整期間の短縮化をすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に、本発明が適用されるクーラント制御システムの一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の実施形態のように、ファジィ制御が導入されているクーラント制御において、制御ルールを遺伝的操作により最適化して行くことが可能である。
【００１８】
図１は、本実施形態によるファジィ制御の制御ルールの最適化機構を備えたクーラント制御システムを示すブロック図である。クーラント制御システムは、ファジィ推論制御装置１が制御対象（圧延現象）１２を制御すると、その結果が制御対象の状態量１５に反映されるシステムである。ファジィ推論制御装置１の動作は、モード切替機構１６により決定される。
【００１９】
ファジィ推論制御装置１は、ファジィ制御装置１３とバルブＯＮ／ＯＦＦパターン決定機構１４とからなる。ファジィ推論制御装置１は、演算処理を行う際に用いられる記憶手段としてのメモリと、前記演算処理を行う演算処理装置とを少なくとも備えるコンピュータとして構成される。なお、メモリは、ＲＡＭ（Random Access Memory）などにより構成される。演算処理は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によって構成される演算処理装置が、メモリ上のプログラムを実行することで、実現される。
【００２０】
ファジィ推論制御装置１は、制御ルール空間決定機構７と、制御ルール抽出機構８と、制御ルール評価機構９と、遺伝的操作機構１０と、悪化制御ルール空間決定機構１１と、ファジィ制御装置１３と、バルブＯＮ／ＯＦＦパターン決定機構１４と、を有する。ファジィ制御装置１３は、クラス分け機構２と、推論機構３と、評価機構４と、制御ルールベース６と、を有する。クラス分け機構２は、メンバーシップ関数５を用いる。
【００２１】
クラス分け機構２は、制御対象の状態量１５をメンバーシップ関数５を用いてクラス分けし、定性的な概念に変換し、確信度を計算する。クラス分け機構２が入力を受け付ける制御対象の状態量１５は、（ｉ−１）ｃｈ、（ｉ）ｃｈ、（ｉ＋１）ｃｈなど、ｃｈごとに規定される。
【００２２】
推論機構３は、制御ルールベース６を参照し、クラス分けされた定性的な概念を用いてファジィ推論を行う。具体的には、推論機構３は、クラス分け機構２により計算された確信度を用いて適用する制御ルールを判別し、制御ルールベース６から抽出し、「ＩＦ−ＴＨＥＮ」ルールを作成し、ファジィ推論を行う。
【００２３】
評価機構４は、推論機構３のファジィ推論結果を定量化する。具体的には、評価機構４は、Δα（ｉ）を算出し、α（ｉ）を計算する。なお、（ｉ）は各冷却媒体噴射ノズル数に対応するワークロールの長さ方向の位置を表わすインデックスである。
【００２４】
図２は、現状の制御ルールベース６を示す。制御ルールベース６は、制御ルールをマトリクス（表）形式で示すものである。各マトリクスは、以下の（１）〜（３）に示す３つの評価指数に対応する。これらの評価指数は、図１６に示す形状検出器が、各ｃｈごとにセンサで検出するパラメータである。
（１）制御偏差Ａ（ｉ）は、目標形状との偏差である。マトリクスの行要素（ＡＮＢ〜ＡＰＢ）に対応する。
（２）形状変化率Ｂ（ｉ）は、目標形状との偏差を時間に対して微分したものである。マトリクスの列要素（ＢＮＢ〜ＢＰＢ）に対応する。
（３）局部伸び評価指数Ｃ（ｉ）は、目標形状との偏差を板幅（空間）に対して微分したものである。３つの各マトリクス（Ｃ＝ＣＦ，ＣＳ，ＣＢ）に対応する。
【００２５】
【表１】
0005038882.tif 000002
【００２６】
表１は、各マトリクスに表記されている略語の意味を示す。
【００２７】
【数１】
0005038882.tif 000003
【００２８】
（式１）は、３つの評価指数の計算式を示す。
【００２９】
以下、ファジィ制御に関する用語を定義する。
・制御ルールは、特許文献１の「推論ルール」と同等である。つまり、制御ルールは、前件部（ＩＦ〜）と後件部（Ｔｈｅｎ〜）との組により、表現される。つまり、前件部を満たすときに、後件部が実施される制御内容となる。前件部は、前件部変数Ａ（ｉ）、Ｂ（ｉ）、Ｃ（ｉ）を用いて、表現される。後件部（Ｔｈｅｎ〜）は、ＧＡにより最適化する部分であり、出力量（ＮＢ、ＮＳ、ＺＯ、ＰＳ、ＰＢ）として表現される。
・制御ルールベース６は、制御ルールの前件部変数Ａ（ｉ）、Ｂ（ｉ）、Ｃ（ｉ）を用いて後件部（出力量：ＮＢ、ＮＳ、ＺＯ、ＰＳ、ＰＢ）を配列したものである。
・制御ルール空間は、図２に示す前件部変数Ｃ（ｉ）ごとの三つのマトリクスを重ねて、３次元で表わしたものである。
【００３０】
図３は、制御ルールベース６からの座標の読み方を示す説明図である。制御対象の状態量１５に対してメンバーシップ関数５を用いてクラス分けし、確信度を計算すると、各ノズルに対して属する制御ルールが判る。その制御ルールの座標を読み込んで、座標順に配列しつつ１本の遺伝子を作成する。重複する制御ルールの座標は上書きする。
【００３１】
図３の行成分（Ａ１〜Ａ５）は、図２の行成分（ＡＮＢ〜ＡＰＢ）に対応する。例えば、行成分Ａ１は、ＡＮＢである。
図３の列成分（Ｂ１〜Ｂ５）は、図２の列成分（ＢＮＢ〜ＢＰＢ）に対応する。例えば、行成分Ｂ１は、ＢＮＢである。
図３の三つのマトリクス（Ｃ１〜Ｃ３）は、図２の三つのマトリクス（Ｃ＝ＣＦ，ＣＳ，ＣＢ）に対応する。例えば、マトリクス「Ｃ１」は、マトリクス「Ｃ＝ＣＦ」である。また、マトリクス「Ｃ１」の斜線矩形部分は、使用する制御ルールを示し、この制御ルールを抽出することで、「ＲＵＬＥ（Ｃｉ，Ｂｊ，Ａｋ）」形式の制御ルールを表現できる。
【００３２】
以下、ＧＡに関する用語を定義する。ＧＡは、制御ルールを最適化する用途で用いられる。
・個体は、図３のように、相当する部分の後件部をまとめた遺伝子である。つまり、図１の制御ルール空間決定機構７から決定された部分（空間）をまとめたものである。
・遺伝子を構成する染色体は、制御ルールベース６の後件部（出力量：ＮＢ、ＮＳ、ＺＯ、ＰＳ、ＰＢ）一つである。例えば、図１の制御ルール空間決定機構７から決定された部分（空間）がＣＦ、ＢＮＳ〜ＢＺＯ、ＡＮＳ〜ＡＺＯで有れば、図２により遺伝子はＮＳ（ＣＦ、ＢＮＳ、ＡＮＳ）、ＮＳ（ＣＦ、ＢＺＯ、ＡＮＳ）、ＮＳ（ＣＦ、ＢＮＳ、ＡＺＯ）、ＺＯ（ＣＦ、ＢＺＯ、ＡＺＯ）である。
・遺伝子の適応度（fitness）は、学習モードと最適化モードの切り替えにより、制御ルール空間に対する適応度（ΔＳ）と個体に対する適応度（ΔＪ）に分けている。制御ルール空間に対する適応度（ΔＳ）は、目標形状と板形状との差を面積に変換したものであり、単位は「Ｉ−ｕｎｉｔ」である。個体に対する適応度（ΔＪ）は、制御偏差Ａｉ、形状変化率Ｂｉ、局部伸び評価指数Ｃｉを用いて計算したものであり、単位は「Ｉ−ｕｎｉｔ」である。
【００３３】
図１の制御ルール空間決定機構７は、クラス分け機構２によりクラス分けされた定性的な概念を用いて、ファジィ制御装置１３の制御ルールベース６から、制御において使用される可能性の有る制御ルール空間を決定する。つまり、制御ルール空間決定機構７は、推論機構３が推論を行う間、クラス分け機構２により計算された確信度を用いて制御において使用される可能性の有る制御ルールを判別、制御ルールベース６から範囲を決定し、制御ルール空間を決める。
【００３４】
制御ルール抽出機構８は、悪化制御ルール空間決定機構１１が決定した悪化制御ルール空間から制御ルールを抽出して１本の遺伝子を作成し、その作成した遺伝子を最適化対象にする。制御ルール抽出機構８は、サンプリング毎に最適化対象である遺伝子と重複する制御ルール部分を選択して、その制御ルールのみランダムで変更する。
【００３５】
制御ルール評価機構９は、適用される制御ルール空間に対して評価し、制御ルール抽出機構８が抽出した制御ルールと生成した制御ルールに対して評価関数を用いて適合度を計算する。制御ルール評価機構９は、学習モードの際には評価関数ΔＳを用いて制御ルール空間を評価する。制御ルール評価機構９は、最適化モードの際には、制御ルールを抽出して作成した遺伝子に対して評価関数ΔＪと実績データ（制御対象の状態量１５）を用いて適合度を計算する。なお、遺伝子に対して評価する前に、母集団のメンバーであり、制御ルールを持つ遺伝子である個体を制御ルールベース６に更新する。
【００３６】
【数２】
0005038882.tif 000004
【００３７】
図４は、制御ルール評価機構９が評価関数ΔＳをもとに、各制御ルール空間に対する適合度を計算する方法を示す説明図である。形状制御では、制御対象の状態量１５をＩ−Ｕｎｉｔで表わす。（ｋ−１）サンプリングの実績形状の面積をＳｋ−１、ｋサンプリングの実績形状の面積をＳｋで表わすと、前記２つの面積を用いて評価関数ΔＳは、（式２）により演算できる。このようにして、全ての制御ルール空間に対して適合度を計算し、制御結果の変化速度により制御ルール空間の評価ができる。
【００３８】
【数３】
0005038882.tif 000005
【００３９】
図５は、制御ルール評価機構９が評価関数ΔＪをもとに、各個体に対する適合度を計算する方法を示す説明図である。形状制御では、目標形状に対して板形状を表わすため、制御偏差Ａ（ｉ）、形状変化率Ｂ（ｉ）、局部伸び評価指数Ｃ（ｉ）で表わされる。前記３つの評価指数を用いて評価関数ΔＪは、（式３）により演算できる。このようにして、全ての個体に対して目標値（目標形状）に対する適合度を計算し、目標形状との偏差が０になるように最適化する。
【００４０】
図１の遺伝的操作機構１０は、制御ルール評価機構９により計算された適合度を用いて遺伝的操作を行うことと遺伝的操作が行われた全ての個体に対して良好な個体を選択し、制御ルールベース６に更新する。
【００４１】
図６は、遺伝的操作機構１０による制御ルール最適化手段を示す説明図である。制御ルール抽出機構８は、適合度関数（評価関数）ΔＪにおいて、バルブＯＮ／ＯＦＦパターン決定機構１４により制御された結果と、実績データ（制御対象の状態量１５）とをもとに、遺伝子の評価を行い、その結果をｐ個のルール「１〜ｐ」ごとに、評価値（Ｆｉｔ１〜Ｆｉｔｐ）とする。遺伝的操作機構１０は、この評価値を元に変更した遺伝子を制御ルールベース６に更新して制御を行い、制御ルール評価機構９を用いて生成した個体に対して評価する。前記の処理を設定値（ｐ−１）回まで行う。つまり、遺伝子を（ｐ−１）個作成し、（ｐ−１）回制御を行うことになる。
【００４２】
図１の悪化制御ルール空間決定機構１１は、制御ルール空間決定機構７が決定した制御ルール空間から、制御が悪化する可能性の有る制御ルール空間を探索、決定する。つまり、悪化制御ルール空間決定機構１１は、ｍサンプリングまで適用された制御ルール空間に対して制御ルール評価機構９による評価を用いて制御が悪化する可能性の有る制御ルール空間を探索し、その結果を制御ルール抽出機構８に出力する。なお、制御の悪化については、図９の説明で詳細に説明する。
【００４３】
図７は、悪化制御ルール空間決定機構１１が、最適化対象である制御ルール空間を探索する方法と、制御ルール抽出機構８が、制御ルール空間から制御ルールを抽出して遺伝子で表現し、個体を生成する方法を示す説明図である。
【００４４】
板形状は毎回変化するものである。つまり、板形状の変化により制御量の規定を表した制御ルールベース６にて、使用される部分（空間）が毎回移動する。ｍ（設定値）回まで制御する場合、ｍ個の部分（空間）あるはずである。各部分（空間）に対して評価（ΔＳ）する。その中で一番評価が悪い部分（空間）を選択する。
【００４５】
図７によると、３回（ｍ＝３になる）制御を行い、三つの制御ルール空間「Ａ、Ｂ、Ｃ」を求める。評価が一番悪い制御ルール空間は、制御ルール空間「Ｃ」であり、その空間から個体を生成する。そして、生成した個体から（ｐ−１）個までコピーする（後記する図９参照）。制御ルール空間「Ｃ」から生成した個体とコピーした（ｐ−１）個の個体が母集団である。生成したｐ個の個体に対して制御タイミング毎に１個体ずつ次の処理を行うことを（ｐ−１）回繰り返す。
【００４６】
ある制御タイミングにおいて、制御ルール空間「Ｄ」を求める。制御ルール空間「Ｃ」と制御ルール空間「Ｄ」を比較し、重複する空間を判別する。重複する空間の座標を読み込み、該当する制御ルール（後件部のみ）を突然変異を用いて変更する。変更した個体を用いて制御し、評価（ΔＪ）する。前記のプロセスを（ｐ−１）回まで繰り返し、母集団メンバーである個体に対して評価（ΔＪ）する。一方、重複する空間が無かったら、その個体を母集団から削除する。
【００４７】
図１の制御対象（圧延現象）１２は、バルブＯＮ／ＯＦＦパターン決定機構１４からの制御出力により制御され、その制御結果が制御対象の状態量１５となる。
【００４８】
バルブＯＮ／ＯＦＦパターン決定機構１４は、評価機構４から出力されたファジィ推論結果を入力し、制御対象（圧延現象）１２に対する制御出力に変換する。なお、バルブとは、圧延機にクーラントを噴射するノズルに付いているものであり、開閉（ＯＮ／ＯＦＦ）することにより、クーラントの噴射量を調整する。
【００４９】
制御対象の状態量１５は、ｐ個の個体それぞれについて、個体の目標値に対する適合度を評価関数ΔＪにより計算する用途で用いられる。ｐ個の個体に対して適合度を算出するため、ｐ回まで制御を繰り返す。全ての個体に対して適合度が求められたら、その適合度を用いて遺伝的操作を行う。
【００５０】
モード切替機構１６は、通常の制御（学習）モードから最適化モードに切り替える。これらの各モードは、制御ルール評価機構９が評価する対象およびその評価に用いる評価関数を特定する。
【００５１】
図８は、制御ルール抽出機構８が、全制御対象に対しての入力情報から適用するルールを判別、抽出しつつ１本の遺伝子を再作成し、遺伝的操作機構１０が、ＧＡにより最適化する方法を示す説明図である。図１７と比較すると、図１７では板幅（ゾーン）ごとに制御ルール空間を複数作成していたのに対して、図８では１つの制御ルール空間（複数の制御ルール空間をまとめたもの）に変更されている。これにより、制御中に制御ルールの自動調整ができるとともに、全制御対象に対しての最適化ができる。
【００５２】
また、評価関数により制御ルール空間を評価し、制御が悪化する可能性の有る制御ルール空間を探索する。探索された制御ルール空間に集中してＧＡにより最適化する。
【００５３】
図９は、悪化制御ルール空間決定機構１１が、制御が悪化する可能性の有る部分を探索する方法と、制御ルール抽出機構８が、探索結果である制御ルール空間から個体を抽出、生成する方法を示す説明図である。制御の悪化とは、制御中に目標値との偏差が大きくなる事象を指す。制御ルール空間に対する適応度（ΔＳ）によると、誤った制御により目標値と離れてしまい、ΔＳが前回値と比べ増加する結果になる。
【００５４】
制御ルール空間決定機構７は、計算された全ての確信度を検索して制御ルールベース６から制御において使用される可能性の有る制御ルールを抽出する。制御ルールベース６のＬ字型の黒図形は、サンプリング時間「ｔ」の際に使用された制御ルール空間である。Ｌ字型の黒図形から制御ルール（後件部のみ）を抽出する。制御ルール抽出機構８は、抽出された制御ルールを１本の遺伝子に配列して個体を生成する。
また、生成した個体から（ｐ−１）個をコピーすることで、抽出した制御ルールの数と同じ長さの配列を持つ個体を設定値ｐ個まで生成する。制御実行時に使用される制御ルール空間と個体の重なる部分を探索し、当該部分に対してランダムで制御ルール（後件部のみ）を変更することを、生成した（ｐ−１）個の個体に対して順次行っていく。
【００５５】
このように、全制御対象に対して制御ルールを１本の遺伝子に表現したことにより、無駄な演算をなくして制御中に最適化ができるようにした。また、制御が悪化する可能性の有る制御ルール空間を探索し、その制御ルール空間に集中してＧＡにより最適化することにより、最適化効率の向上ができる。
【００５６】
図１０は、推論ルール最適化機構の処理を示すフローチャートである。このフローチャートは、制御対象のシステムを稼動させることにより、開始される。
【００５７】
まず、ファジィ制御装置１３は、パラメータ設定（ｍ、ｐ設定）、および、モード初期化（カウンタｋ、ｇ←０）を実行する（Ｓ１）。ここで、「←」は、代入演算子である。パラメータｍは、学習モードから最適化モードに切り替える設定値である。パラメータｐは、個体を生成する生成モードから生成された個体を用いて最適化するＧＡモードに切り替える設定値である。カウンタｋ、ｇはモードの切替を判断する変数である。
【００５８】
クラス分け機構２は、制御対象の状態量１５である全制御対象に対しての入力情報から、メンバーシップ関数５を用いてクラス分けし（Ｓ２）、確信度を計算する。
【００５９】
制御ルール空間決定機構７は、計算された確信度を用いて制御において使用される可能性の有る制御ルールを判別、制御ルールベース６から範囲を決定し、制御ルール空間を決める（Ｓ３）。
【００６０】
推論機構３は、計算された確信度を持ち、制御ルールベース６を参照して推論する（Ｓ４）。評価機構４は、推論した結果を評価、定量化する（Ｓ５）。バルブＯＮ／ＯＦＦパターン決定機構１４は、バルブＯＮ／ＯＦＦパターンを決定して制御する（Ｓ６）。その結果、制御対象（圧延現象）１２は、制御対象の状態量１５で示される状態になる。
【００６１】
制御ルール評価機構９は、制御ルールを抽出して作成した遺伝子に対して評価関数ΔＪと実績データ（制御対象の状態量１５）を用いて適合度を計算する（Ｓ７）。
【００６２】
ファジィ制御装置１３は、パラメータｍとカウンタｋを用いて、モードの切り替えを判断する（Ｓ８）。即ち、制御において使用される可能性の有る制御ルールを判別、制御ルールベース６から範囲を決定し、制御ルール空間を決める。ｍサンプリングまで制御すると、ｍ個の制御ルール空間があり、評価関数ΔＳを用いて評価し、最適化モードに切り替える。まず、Ｓ８で学習モード（ｋ＜ｍ）の際には、評価関数ΔＳを用いて制御ルール空間を評価し、ｋに１を追加する（Ｓ８ｂ）。一方、Ｓ８で最適化モード（ｋ≧ｍ）の際には、Ｓ２２に進む。
【００６３】
ファジィ制御装置１３は、ｋ＝ｍなら（Ｓ２２，Ｙｅｓ）、Ｓ９、Ｓ１０を実行する。悪化制御ルール空間決定機構１１は、評価関数ΔＳで評価されたｍ個の制御ルール空間を探索し、制御が悪化した際の制御ルール空間を決定する（Ｓ９）。制御ルール抽出機構８は、決定された悪化制御ルール空間から制御ルールを抽出しつつ１本の遺伝子を作成する（Ｓ１０）。以上作成された遺伝子は最適化対象になり、これから生成される個体の基になる。
【００６４】
そして、ファジィ制御装置１３は、個体生成を行うか否かを判定する（Ｓ１０ｂ）。制御ルール抽出機構８は、「ｇ≦ｐ−１」を満たすときには（Ｓ１０ｂ，Ｙｅｓ）、生成モードを実行する。個体を生成する前、（ｋ＋１）サンプリングの制御ルール空間と悪化制御ルール空間を比較し、重複する空間を探索する（Ｓ１０ｃ）。
【００６５】
重複する空間が有る場合（Ｓ１０ｃ，Ｙｅｓ）、その重複空間の座標を読み込み、個体である遺伝子の読み込んだ座標の制御ルールをランダムで変更する。そして、悪化制御ルール空間から作成された遺伝子から同一制御ルールを持つ遺伝子を作成（コピー）し（Ｓ１０ｄ）、突然変異した個体を生成する（Ｓ１１）。そして、カウンタｇに１を追加する（Ｓ１１ｂ）。一方、重複する空間がない場合（Ｓ１０ｃ，Ｎｏ）、個体生成を中止し、（ｋ＋１）サンプリングの制御ルール空間を用いて制御を行う。さらに、カウンタｋに１を追加する（Ｓ１１ｃ）。
【００６６】
前記の処理を設定値（ｐ−１）回まで行う。つまり、個体を（ｐ−１）個作成し、（ｐ−１）回制御を行うことになる。以上の処理で生成された遺伝子を制御ルールベース６に更新して制御を行い、評価関数ΔＪを用いて生成した個体に対して評価する。
【００６７】
一方、制御ルール抽出機構８は、「ｇ＞ｐ−１」を満たすときには、ＧＡモードを実行する。制御ルール抽出機構８は、（ｐ−１）個の個体が生成、評価されれば、悪化制御ルール空間から抽出した遺伝子と生成された個体を含めてｐ個の遺伝的操作対象である母集団を構成する。その母集団を用いて突然変異（Ｓ１２）、交叉（Ｓ１２ｂ）、エリート保存選択（Ｓ１２ｃ）などの遺伝的操作を行い、エリート保存選択方法で選択された個体を制御ルールベース６に更新する。そして、ファジィ制御装置１３は、モードの切り替えに関する変数（カウンタｋ、ｇ）を０に初期化する（Ｓ１３）。以上の処理を繰り返す。このようにして制御中に最適化できることになる。
【００６８】
ここで、遺伝的操作機構１０が実行するＧＡについて、詳細に説明する。
【００６９】
ＧＡは、ファジィ推論精度の向上を図るために、制御ルールを学習する用途で用いられる。新たな制御ルールは、予想できるものではなく、全く予測できなかった制御ルールが最適となる場合も有る事から、ランダムに制御操作端を動作させ、それに対する制御結果を見ながら見つけていくことが必要となる。これを実現するには、制御を行いながら制御ルールをランダムに変化させ、制御が良くなるルールを学習して行けばよい。
【００７０】
図１１は、ＧＡについて一般的概念を示す説明図である。ＧＡは、新しい環境に生命体を適合させる場合の遺伝子の作成方法のモデルである。生命体に於いては、生成（Ｓ１０１）された遺伝子に対して、遺伝的操作である突然変異（Ｓ１０３）、交叉（Ｓ１０４）、エリート保存選択（Ｓ１０５）を、終了条件を満たす（Ｓ１０６，Ｙｅｓ）まで意図的に行わせる。その遺伝子が環境に合わなければ自然淘汰され、環境に合致すればその遺伝子を残留することにより環境への適合が行われる。
【００７１】
図１２は、ＧＡを用いた形状制御ルールの最適化処理を示すフローチャートである。制御処理（Ｓ２０１）に使用される制御ルールをルールベースから抽出し、ランダムで生成（Ｓ２０２）して個体に再構成する。再構成された全ての個体を用いて制御処理（Ｓ２０１）を行い、個体に対する適合度（ΔＪ）を用いて評価する（Ｓ２１１）。
【００７２】
評価（Ｓ２１１）の結果を用いて、個体を変形させる。具体的には、新しい操作方法である突然変異手段による（Ｓ２２１，突然変異手段）突然変異（Ｓ２２２）、交叉手段による（Ｓ２２３，交叉手段）交叉（Ｓ２２４）を実行する。
【００７３】
個体の染色体である制御ルールにより制御した結果を評価関数（ΔＪ）を用いて評価し、次世代の母集団を作成する。変形された個体の染色体である制御ルールにより制御した結果を評価関数（ΔＪ）を用いて評価し、最も優れた個体をエリート保存選択手段による（Ｓ２２５，エリート保存選択手段）エリート保存選択（Ｓ２２６）として採用して、制御ルールベースへの更新（Ｓ２２７）に反映することにより、制御ルールの最適化を実施可能になる。
【００７４】
図１３は、ＧＡの突然変異手段を示す概略図である。突然変異手段は、全ての個体からランダムで２つの個体を選択し、選択された２つの個体（ｘ，ｙ）の適合度を比較し適合度が良好な個体を選んで、設定値である突然変異確率を用いて選ばれた個体の制御ルールをランダムで変更する方法である。突然変異が終わったら次世代母集団に配置する。このように突然変異を繰り返して次世代母集団を再構成する。
【００７５】
図１４は、ＧＡの交叉手段を示す概略図である。交叉手段は、全ての個体からランダムで２つの個体（例えば、ｍ，ｎ）を選択し、選択された２つの個体の適合度を比較し適合度が良好な個体を選んで親（例えば、ｍ）を決定する。前記の処理を行い、２つの親を決定する。設定値である交叉確率を用いて選ばれた親の染色体である制御ルールを交叉しつつ新たな子を生成する方法である。交叉が終わったら次世代母集団に配置する。このように交叉を繰り返して次世代母集団を再構成する。
【００７６】
図１５は、ＧＡのエリート保存選択手段を示す概略図である。エリート保存選択手段は、全ての個体に対して適合度が良好である個体を探索して、次世代母集団に保存する方法である。終了条件に満たされたら、エリート保存選択手段で選ばれた個体の中の染色体である制御ルールで、制御ルールベース６（図１）の該当する制御ルールを更新する。
【００７７】
以上、本実施形態を説明した。以下、本実施形態の課題、構成、および、効果について、要約する。
【００７８】
まず、クーラントのファジィ制御においては、形状計のゾーン毎に対応した複数のクーラントノズル毎にファジィ推論を行っている。各ファジィ推論で用いている推論ルールは共通（推論データベースを利用）である。推論ルールのチューニングに当たっては、従来は各ノズルに対応したファジィ推論毎にチューニングを実施していた。それだと、各ノズル毎に適用されている制御ルールが同じ場合があり、無駄な演算をしている。
【００７９】
よって、各ノズル毎に実際に使用している推論ルールをまとめてチューニングした方が効果的である。そのため、チューニング前に実際に使用している推論ルールを抽出し、まとめてチューニングすることで演算時間を短縮し、オンラインで使用可能としたのが本実施形態の特徴である。
【００８０】
本実施形態（特に、図１０のＳ３、Ｓ７、Ｓ９）を用いることにより、実績データと求めた適応度を用いて評価し、最適化が要する部分を判別し、最適化するため、短時間での最適化が実現でき、経年変化にも自動で対応可能である。
【００８１】
以上説明した本実施形態により、圧延状態に応じて、制御ルールの最適化を実行でき、ファジィ制御の最適化および高精度化を達成できる。つまり、制御ルールを最適化しつつ制御していくことにより、制御中にルールの自動調整ができ、全ての制御対象に対しての最適化が可能になる。よって、実際のプロセスにおいて制御ルールの変更をする際に製品精度が悪化した場合に対応でき、制御中に制御ルールを自動的に修正し最適なものとすることが可能となる。
【００８２】
このような最適化は、短時間で実現でき、現地調整期間の短縮が可能となる。また、圧延機の機械や操業条件等の経年変化にも自動で対応可能であるため、制御精度の向上、調整期間の短縮化が図れる。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の一実施形態に関するファジィ制御の推論ルール最適化機構を備えたクーラント制御システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に関する制御ルールベースを示す説明図である。
【図３】本発明の一実施形態に関する制御ルールベースからの座標の読み方を示す説明図である。
【図４】本発明の一実施形態に関する評価関数ΔＳを計算する方法を示す説明図である。
【図５】本発明の一実施形態に関する評価関数ΔＪを計算する方法を示す説明図である。
【図６】本発明の一実施形態に関する遺伝的操作機構による制御ルール最適化手段を示す説明図である。
【図７】本発明の一実施形態に関する最適化対象である制御ルール空間探索方法と制御ルール空間から制御ルールを抽出して遺伝子で表現し、個体を生成する方法を示す説明図である。
【図８】本発明の一実施形態に関する全制御対象に対しての入力情報から適用するルールを判別、抽出しつつ１本の遺伝子を再作成し、ＧＡにより最適化する方法を示す説明図である。
【図９】本発明の一実施形態に関する制御が悪化する可能性の有る部分を探索する方法と探索結果である制御ルール空間から個体を抽出、生成する方法を示す説明図である。
【図１０】本発明の一実施形態に関する推論ルール最適化機構の処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態に関する遺伝的アルゴリズムについて一般的概念を示す説明図である。
【図１２】本発明の一実施形態に関するＧＡを用いた形状制御ルールの最適化処理を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の一実施形態に関する遺伝的アルゴリズムの突然変異手段を示す概略図である。
【図１４】本発明の一実施形態に関する遺伝的アルゴリズムの交叉手段を示す概略図である。
【図１５】本発明の一実施形態に関する遺伝的アルゴリズムのエリート保存選択手段を示す概略図である。
【図１６】形状検出器のゾーン毎に対応した複数のクーラントノズル毎にファジィ推論を行う一般的概念を示す説明図である。
【図１７】各制御ルールに対して遺伝子を生成し、最適化する方法を示す説明図である。
【符号の説明】
【００８４】
１      ファジィ推論制御装置
２      クラス分け機構
３      推論機構
４      評価機構
５      メンバーシップ関数
６      制御ルールベース
７      制御ルール空間決定機構
８      制御ルール抽出機構
９      制御ルール評価機構
１０    遺伝的操作機構
１１    悪化制御ルール空間決定機構
１２    制御対象（圧延現象）
１３    ファジィ制御装置
１４    バルブＯＮ／ＯＦＦパターン決定機構
１５    制御対象の状態量
１６    モード切替機構
【図１】
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【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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