控制系统、控制方法、学习装置、控制装置、学习方法以及学习程序制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用以实施可充分发挥预测模型的性能的预测控制的技术。本发明专利技术的一方面的控制系统根据用于构建预测模型的学习用数据集中的与指令值有关的第二数据的分布，来推定指令值可取的数值范围，并以扩大由针对给予对象装置的指令值而预先设定的第一阈值所规定的第一容许范围的方式，基于所推定的数值范围来决定针对给予对象装置的指令值的第二阈值。而且，控制系统在运用阶段中，根据来自预测模型的输出值，在由所决定的第二阈值所规定的第二容许范围内，决定给予对象装置的指令值，并基于所决定的指令值来控制对象装置的动作。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】控制系统、控制方法、学习装置、控制装置、学习方法以及学习程序
本专利技术涉及一种控制系统、控制方法、学习装置、控制装置、学习方法以及学习程序。
技术介绍
近年来，正开发预测控制的技术，所述预测控制的技术用于在各种装置中预测未来的状态，并进行适于所预测的未来状态的动作控制。例如，专利文献1中提出有下述控制系统，其具有控制对象的多个模型(model)，使用任一模型来计算控制量的预测值。具体而言，所述控制系统根据外部环境来选择用于预测计算的模型，并利用所选择的模型来决定操作量。由此，可实现与外部环境相应的对象装置的预测控制。现有技术文献专利文献专利文献1：日本专利特开2000-099107号公报
技术实现思路
专利技术所要解决的问题预测模型是利用事先收集的学习数据来构建。因此，根据所述预测模型，在与学习数据所表示的状况相同或类似的情况(case)下，可适当决定给予对象装置的指令值，但在未知的情况下有可能无法适当决定所述指令值。换言之，所述预测模型于在未知的情况下控制对象装置的动作时，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种控制系统，包括：/n学习数据获取部，获取由第一数据及第二数据的组合分别构成的多个学习用数据集，所述第一数据与决定对象装置的动作的因素有关，所述第二数据与给予所述对象装置且适应于由所述第一数据所示的所述因素的指令值有关；/n学习处理部，针对所获取的所述多个学习用数据集的各个，以若输入所述第一数据则输出与所述第二数据对应的值的方式构建预测模型；/n推定部，根据所获取的所述多个学习用数据集中的所述第二数据的分布，推定所述指令值可取的数值范围；/n阈值决定部，以扩大由针对给予所述对象装置的所述指令值而预先设定的第一阈值所规定的第一容许范围的方式，基于所推定的所述数值范围来决定针对给予所述对象装...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180607 JP 2018-1096301.一种控制系统，包括：
学习数据获取部，获取由第一数据及第二数据的组合分别构成的多个学习用数据集，所述第一数据与决定对象装置的动作的因素有关，所述第二数据与给予所述对象装置且适应于由所述第一数据所示的所述因素的指令值有关；
学习处理部，针对所获取的所述多个学习用数据集的各个，以若输入所述第一数据则输出与所述第二数据对应的值的方式构建预测模型；
推定部，根据所获取的所述多个学习用数据集中的所述第二数据的分布，推定所述指令值可取的数值范围；
阈值决定部，以扩大由针对给予所述对象装置的所述指令值而预先设定的第一阈值所规定的第一容许范围的方式，基于所推定的所述数值范围来决定针对给予所述对象装置的所述指令值的第二阈值；
输入数据获取部，在运用阶段中，获取与所述因素有关的输入数据；
预测运算部，通过将所获取的所述输入数据输入至所述预测模型，而自所述预测模型获取输出值，并基于所获取的所述输出值，在由所决定的所述第二阈值所规定的第二容许范围内，决定针对所述对象装置的所述指令值；及
动作控制部，基于所决定的所述指令值来控制所述对象装置的动作。


2.根据权利要求1所述的控制系统，其中所述阈值决定部采用所推定的所述数值范围的边界值、或所述第一阈值与所述边界值之间的值作为所述第二阈值。


3.根据权利要求1或2所述的控制系统，其中所述第一阈值为所述第一容许范围的上限值，
所述阈值决定部采用超过所述上限值的值作为所述第二阈值。


4.根据权利要求1或2所述的控制系统，其中所述第一阈值为所述第一容许范围的下限值，
所述阈值决定部采用小于所述下限值的值作为所述第二阈值。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的控制系统，其中所述阈值决定部以满足预先设定的安全条件的方式来决定所述第二阈值。


6.根据权利要求1至5中任一项所述的控制系统，其中所述第二数据是由针对所述指令值的基准值的修正值所构成。


7.根据权利要求1至6中任一项所述的控制系统，其中所述对象装置为由工件来生产制品的生产装置，且
所述第一数据及所述输入数据分别由所述工件的特征量、及生产所述制品的环境的属性值的至少一者所构成。


8.一种控制方法，使计算机执行下述步骤：
获取由第一数据及第二数据的组合分别构成的多个学习用数据集，其中所述第一数据与决定对象装置的动作的因素有关，所述第二数据与给予所述对象装置且适应于由所述第一数据所示的所述因素的指令值有关；
针对所获取的所述多个学习用数据集的各个，以若输入所述第一数据则输出与所述第二数据对应的值的方式构建预测模型；
根据所获取的所述多个学习用数据集中的所述第二数据的分布，来推定所述指令值可取的数值范围；
以扩大由针对给予所述对象装置的所述指令值而预先设定的第一阈值所规定的第一容许范围的方式，基于所推定的所述数值范围来决定针对给予所述对象装置的所述指令值...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿部泰明，上山勇树，藤井高史，今竹和彦，
申请(专利权)人：欧姆龙株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP