特開 2024-118777 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024118777

(43)【公開日】2024-09-02

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 13/04 20060101AFI20240826BHJP

   G05B 13/02 20060101ALI20240826BHJP

   G05B 23/02 20060101ALI20240826BHJP

【ＦＩ】

G05B13/04

G05B13/02 A

G05B23/02 R

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023025258

(22)【出願日】2023-02-21

(71)【出願人】

【識別番号】000002945

【氏名又は名称】オムロン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】土川 健斗

(72)【発明者】

【氏名】川ノ上 真輔

【テーマコード（参考）】

3C223

5H004

【Ｆターム（参考）】

3C223BA01

3C223BB17

3C223CC01

3C223DD01

3C223FF05

3C223FF22

3C223FF26

3C223GG01

5H004GA30

5H004KB02

5H004KB04

5H004KB06

5H004KB32

5H004KC27

5H004KD62

(57)【要約】

【課題】試行錯誤による予測モデルの生成を支援するための環境を提供する。
【解決手段】予測モデルを生成するための情報処理装置が提供される。予測モデルは、予測開始点において当該予測開始点から予め定められた余裕時間だけ未来の予測点における値を算出するためのものである。情報処理装置は、予測点の設定と、予測開始点および予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間の設定と、説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置の選択と、を受け付ける受付部と、予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、選択された１または複数の位置における実値を用いた予測点における値の予測精度を算出する算出部とを含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

予測モデルを生成するための情報処理装置であって、前記予測モデルは、予測開始点において当該予測開始点から予め定められた余裕時間だけ未来の予測点における値を算出するためのものであり、
前記予測点の設定と、前記予測開始点を含む前記予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間の設定と、前記説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置の選択と、を受け付ける受付部と、
前記予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、前記選択された１または複数の位置における実値を用いた前記予測点における値の予測精度を算出する算出部とを備える、情報処理装置。

【請求項2】

前記時系列データに対応付けて、前記予測開始点および前記予測点を表示出力するための表示制御部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記選択された１または複数の位置における実値を用いて前記予測モデルを生成する生成部をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記表示制御部は、前記生成された予測モデルを用いて算出された予測波形を前記時系列データとともに表示出力する、請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記予測モデルを含む制御系の挙動をシミュレーションするシミュレータをさらに備え、
前記シミュレータは、前記予測モデルを用いて補償量を算出する予測補償部を含む第１の制御系と、前記予測モデルを用いて補償量を算出する予測補償部を含まない第２の制御系とに対して、同一の入力データを与えたときの出力値の差に基づいて、前記予測補償部による効果を算出する、請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記受付部は、前記予測開始点と前記予測点との時間差が予め定められた最小値を超えるように制限する、請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

予測モデルを生成するためのコンピュータが実行する情報処理方法であって、前記予測モデルは、予測開始点において当該予測開始点から予め定められた余裕時間だけ未来の予測点における値を算出するためのものであり、
前記予測点の設定、および、前記予測開始点を含む前記予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間の設定を受け付けるステップと、
前記説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置の選択を受け付けるステップと、
前記予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、前記選択された１または複数の位置における実値を用いた前記予測点における値の予測精度を算出するステップとを備える、情報処理方法。

【請求項8】

予測モデルを生成するための情報処理プログラムであって、前記予測モデルは、予測開始点において当該予測開始点から予め定められた余裕時間だけ未来の予測点における値を算出するためのものであり、前記情報処理プログラムはコンピュータに、
前記予測点の設定、および、前記予測開始点を含む前記予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間の設定を受け付けるステップと、
前記説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置の選択を受け付けるステップと、
前記予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、前記選択された１または複数の位置における実値を用いた前記予測点における値の予測精度を算出するステップとを実行させる、情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

予測モデルを用いて観測された値から将来の値を予測する技術が知られている。

【0003】

特許文献１（特開２０２０－１３５７５７号公報）は、制御量の予測モデルを利用して、制御量の計測値から予測値を算出し、算出された予測値に応じて、基礎目標値を補正することで、制御量の指令目標値を決定する制御装置を開示する。

【0004】

特許文献２（国際公開第２０１７／０９４２０７号）は、数理最適化で観測されない入力データが存在する状況であっても、適切に最適化を行うことができる情報処理システムを開示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２０－１３５７５７号公報

【特許文献2】国際公開第２０１７／０９４２０７号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

予測モデルを生成するにあたって、どれだけ未来の値を予測するのか、どの説明変数を選択するのか、説明変数はどの範囲で選択するのか、といった設定を最適化する必要がある。ここで、可能な限り未来の値を予測することで制御系としての性能を向上できるが、予測点から離れるほど予測精度が低下し得る。このようなトレードオフの関係を考慮して、予測モデルを最適化するためには、試行錯誤が必要になる。

【0007】

本発明は、試行錯誤による予測モデルの生成を支援するための環境を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の実施の形態によれば、予測モデルを生成するための情報処理装置が提供される。予測モデルは、予測開始点において当該予測開始点から予め定められた余裕時間だけ未来の予測点における値を算出するためのものである。情報処理装置は、予測点の設定と、予測開始点を含む予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間の設定と、説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置の選択と、を受け付ける受付部、ならびに、予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、選択された１または複数の位置における実値を用いた予測点における値の予測精度を算出する算出部を含む。

【0009】

この構成によれば、予測開始点および説明変数区間が設定された状態において、説明変数区間にある１または複数の位置が選択されると、情報処理装置は、当該選択された１または複数の位置における実値を用いた予測点における値の予測精度を算出する。算出された予測精度を参照することで、予測点、説明変数区間、ならびに、１または複数の位置を試行錯誤的に最適化できる。

【0010】

情報処理装置は、時系列データに対応付けて、予測開始点および予測点を表示出力するための表示制御部をさらに含んでもよい。この構成によれば、時系列データに対応付けて、予測開始点および予測点を最適化できる。

【0011】

情報処理装置は、選択された１または複数の位置における実値を用いて予測モデルを生成する生成部をさらに含んでもよい。この構成によれば、１または複数の位置の選択に応じて、予測モデルを生成できる。

【0012】

表示制御部は、生成された予測モデルを用いて算出された予測波形を時系列データとともに表示出力してもよい。この構成によれば、生成された予測モデルの性能を視覚的に確認できる。

【0013】

情報処理装置は、予測モデルを含む制御系の挙動をシミュレーションするシミュレータをさらに含んでもよい。シミュレータは、予測モデルを用いて補償量を算出する予測補償部を含む第１の制御系と、予測モデルを用いて補償量を算出する予測補償部を含まない第２の制御系とに対して、同一の入力データを与えたときの出力値の差に基づいて、予測補償部による効果を算出する。この構成によれば、予測モデルを含む制御系の性能を定量的に確認できる。

【0014】

受付部は、予測開始点と予測点との時間差が予め定められた最小値を超えるように制限してもよい。この構成によれば、予測モデルを含む制御系が必要な性能を発揮するために必要な時間を確保できる。

【0015】

本発明の別の実施の形態によれば、予測モデルを生成するためのコンピュータが実行する情報処理方法が提供される。予測モデルは、予測開始点において当該予測開始点から予め定められた余裕時間だけ未来の予測点における値を算出するためのものである。情報処理方法は、予測点の設定、および、予測開始点を含む予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間の設定を受け付けるステップと、説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置の選択を受け付けるステップと、予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、選択された１または複数の位置における実値を用いた予測点における値の予測精度を算出するステップとを含む。

【0016】

本発明のさらに別の実施の形態によれば、予測モデルを生成するための情報処理プログラムが提供される。予測モデルは、予測開始点において当該予測開始点から予め定められた余裕時間だけ未来の予測点における値を算出するためのものである。情報処理プログラムはコンピュータに、予測点の設定、および、予測開始点を含む予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間の設定を受け付けるステップと、説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置の選択を受け付けるステップと、予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、選択された１または複数の位置における実値を用いた予測点における値の予測精度を算出するステップとを実行させる。

【発明の効果】

【0017】

本発明によれば、試行錯誤による予測モデルの生成を支援するための環境を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】本実施の形態に従う予測制御を行う制御系の一例を示す模式図である。

【図2】図１に示す予測制御による効果の一例を示す模式図である。

【図3】本実施の形態に従う時系列データを生成する処理を説明するための図である。

【図4】本実施の形態に従う制御システムのシステム構成の一例を示す模式図である。

【図5】本実施の形態に従う制御システムを構成する制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図6】本実施の形態に従う制御システムを構成する情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図7】本実施の形態に従う予測モデルを生成する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図8】本実施の形態に従う予測モデルを生成するためのユーザインターフェイス画面の一例を示す模式図である。

【図9】本実施の形態に従う予測モデルを生成するためのユーザインターフェイス画面の一例を示す模式図である。

【図10】本実施の形態に従う予測モデルを生成するためのユーザインターフェイス画面の一例を示す模式図である。

【図11】本実施の形態に従う予測モデルを生成するためのユーザインターフェイス画面の一例を示す模式図である。

【図12】本実施の形態に従う予測制御のシミュレーションの一例を示す模式図である。

【図13】本実施の形態に従う制御システムを構成する制御装置および情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰り返さない。

【0020】

＜Ａ．適用例＞
まず、本発明が適用される場面の一例について説明する。

【0021】

図１は、本実施の形態に従う予測制御を行う制御系の一例を示す模式図である。図１を参照して、予測制御を行う制御系１は、制御対象４に対して与える操作量ｕを算出する。制御系１のフィードバックループを構成するＰＩＤコントローラ２は、ＰＩＤ演算に従って、偏差ｅから出力ｕ_０を算出する。減算器６は、目標値ｒと制御対象４の出力値ｙとの差分を偏差ｅとして出力する。

【0022】

制御系１は、予測補償部１０を含む。予測補償部１０は、制御量ｙの将来的な変動を予測して、補償量ｕ_１を算出する。加算器８は、ＰＩＤコントローラ２からの出力値ｙと予測補償部１０の補償量ｕ_１との和を操作量ｕとして出力する。

【0023】

より具体的には、予測補償部１０は、予測器１２および補正器１４を含む。予測器１２は、予め用意された予測モデルを有している。予測器１２は、過去の出力値ｙを予測モデルに入力することで、制御対象４の予測制御量ｙ＾を算出する。補正器１４は、目標値ｒと制御対象４の予測制御量ｙ＾との差分から補償量ｕ_１を算出する。減算器６は、目標値ｒと制御対象４の予測制御量ｙ＾との差分を出力する。

【0024】

ＰＩＤコントローラ２からなるフィードバック制御系は、偏差ｅが非ゼロの値になってから出力ｕ_０（操作量ｕ）を算出するため、ＰＩＤコントローラ２の応答速度を超える急激な外乱などを制御できない。

【0025】

予測補償部１０は、制御量ｙの将来的な変動を予測して、偏差ｅが非ゼロの値になる前に操作量ｕを補正できるので、当該予測した変動を抑制できる。すなわち、制御系としての性能を向上できる。

【0026】

図２は、図１に示す予測制御による効果の一例を示す模式図である。図２には、フィードバック制御による制御対象４の制御量ｙの時系列データ、および、予測制御による制御対象４の制御量ｙの時系列データを示す。

【0027】

図２を参照して、フィードバック制御に代えて予測制御を用いることで、制御量ｙが正常範囲外になっている区間（品質不良区間）を大幅に短くできていることがわかる。

【0028】

次に、予測制御のための予測モデル１４０の生成方法について説明する。

【0029】

予測モデル１４０は、制御対象４の出力値ｙを含む時系列データから生成される。予測モデル１４０は、どのようなアルゴリズムを採用してもよい。例えば、予測モデル１４０は、自己回帰モデルであってもよいし、ニューラルネットワークを用いてもよい。予測モデル１４０の生成には、解析ツールが用いられてもよい。

【0030】

図３は、本実施の形態に従う時系列データを生成する処理を説明するための図である。図３を参照して、制御対象４の予測制御量ｙ＾を算出する時点が予測点として設定される。予測点から予め定められた時間（以下、「余裕時間」とも称す。）だけ未来の時点が予測開始点となる。予測開始点を基準として、説明変数を収集する区間（以下、「説明変数区間」とも称す。）が設定される。説明変数区間は、予測開始点を含む予測開始点より過去の範囲内に任意に設定される。説明変数区間の開始点は、予測開始点より過去の時点に設定される。説明変数区間の終了点は、予測開始点と同じに設定されてもよいし、予測開始点より過去の時点に設定されてもよい。

【0031】

説明変数は、制御対象４の予測制御量ｙ＾を算出するための１または複数の入力データである。説明変数の各々は、説明変数区間内の予め定められた１または複数の各位置における値である。

【0032】

予測モデル１４０には、予測開始点において取得されているデータ（説明変数区間において収集された説明変数の時系列データ）が入力される。予測モデル１４０は、予測点における予測制御量ｙ＾の値を出力する。

【0033】

すなわち、予測モデル１４０は、予測開始点において当該予測開始点から予め定められた余裕時間だけ未来の予測点における値を算出する。

【0034】

予測制御の性能を向上させるためには、余裕時間をより長くすることが好ましい。一方で、予測制御量ｙ＾の予測精度を高めるためには、余裕時間はより短くすることが好ましい。また、予測制御量ｙ＾の予測精度を高めるためには、説明変数区間の長さ、および、説明変数の選択などを最適化する必要もある。

【0035】

このように、予測モデル１４０を生成するためには、余裕時間、説明変数区間、および説明変数を含む複数のパラメータを最適化する必要がある。本実施の形態は、予測モデル１４０の生成を支援する。

【0036】

＜Ｂ．システム構成＞
次に、本実施の形態に従う制御システム５０のシステム構成について説明する。

【0037】

図４は、本実施の形態に従う制御システム５０のシステム構成の一例を示す模式図である。図４を参照して、制御システム５０は、主たる構成要素として、制御対象を制御する制御装置１００、および、制御装置１００に接続される情報処理装置２００を含む。

【0038】

制御装置１００は、ＰＬＣ（プログラマブルコントローラ）などの、一種のコンピュータとして具現化されてもよい。制御装置１００は、フィールドバス５２を介してデバイス群６０と接続される。

【0039】

制御装置１００は、設備および／または機械を制御するための制御ロジック（以下、「ＰＬＣエンジン」とも称す。）を有している。

【0040】

制御装置１００は、デバイス群６０から制御装置１００へ転送されるデータ（以下、「入力データ」とも称す。）を収集する。収集された入力データは、制御装置１００の時系列データベース（以下、「ＴＳＤＢ（Time Series Data Base）」とも記す。）１３０に順次格納される。

【0041】

制御装置１００は、予測制御のための予測モデル１４０を有している。

【0042】

フィールドバス５２は、産業用の通信プロトコルを採用することが好ましい。このような通信プロトコルとしては、ＥｔｈｅｒＣＡＴ（登録商標）、ＥｔｈｅｒＮｅｔ／ＩＰ（登録商標）、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔ（登録商標）、ＣｏｍｐｏＮｅｔ（登録商標）などが知られている。

【0043】

デバイス群６０は、設備および／または機械から入力データを収集するためのセンサ、および、制御装置１００が生成する指令（以下、「出力データ」とも称す。）に従って動作するアクチュエータを含む。

【0044】

図４に示す構成例においては、デバイス群６０は、リモートＩ／Ｏ（Input/Output）装置６２、Ｉ／Ｏユニット６４、画像センサ６６およびカメラ６８、ならびに、サーボドライバ７０およびサーボモータ７２を含む。

【0045】

リモートＩ／Ｏ装置６２は、フィールドバス５２を介して通信を行う通信部、ならびに、入力データの収集および／または出力データの出力を行うためのＩ／Ｏユニットを含む。

【0046】

Ｉ／Ｏユニットは、フィールドバスに直接接続されるようにしてもよい。図４には、フィールドバス５２にＩ／Ｏユニット６４が直接接続されている例を示す。

【0047】

画像センサ６６は、カメラ６８によって撮像された画像データに対して、パターンマッチングなどの画像計測処理を行って、その処理結果を制御装置１００へ送信する。

【0048】

サーボドライバ７０は、制御装置１００からの出力データに従って、サーボモータ７２を駆動する。

【0049】

情報処理装置２００は、制御装置１００の制御演算に必要なプログラム、パラメータ、予測モデル１４０などを生成する情報処理装置（コンピュータの一例）である。情報処理装置２００は、制御装置１００で実行されるユーザプログラムの開発環境（プログラム生成編集ツール、パーサ、コンパイラなど）、制御装置１００および制御装置１００に接続されるデバイスのパラメータを設定（コンフィギュレーション）するための設定機能、予測モデル１４０を生成するための生成機能、生成されたプログラム、パラメータ、予測モデル１４０などを制御装置１００へ送信するための機能、制御装置１００上で実行されるユーザプログラムなどをオンラインで修正・変更するための機能、などを提供する。

【0050】

＜Ｃ．ハードウェア構成＞
次に、本実施の形態に従う制御システム５０を構成する主要な装置のハードウェア構成について説明する。

【0051】

（ｃ１：制御装置１００のハードウェア構成）
図５は、本実施の形態に従う制御システム５０を構成する制御装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図５を参照して、制御装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）などのプロセッサ１０２、チップセット１０４、主記憶装置１０６、二次記憶装置１０８、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）コントローラ１１０、メモリカードインターフェイス１１２、フィールドバスコントローラ１１６、ならびに、内部バスコントローラ１１８を含む。

【0052】

プロセッサ１０２は、二次記憶装置１０８に格納された各種プログラムを読み出して、主記憶装置１０６に展開して実行することで、ＰＬＣエンジンおよび制御系１を実現する。チップセット１０４は、プロセッサ１０２と各コンポーネントとの間のデータ伝送などを制御する。

【0053】

二次記憶装置１０８には、システムプログラムに加えて、制御ロジックを記述したユーザプログラムおよび予測モデル１４０が格納される。

【0054】

ＵＳＢコントローラ１１０は、ＵＳＢ接続を介して情報処理装置２００との間のデータのやり取りを制御する。

【0055】

メモリカードインターフェイス１１２は、メモリカード１１４を着脱可能に構成されており、メモリカード１１４に対してデータを書き込み、メモリカード１１４から各種データ（ユーザプログラムおよびトレースデータなど）を読み出すことが可能になっている。

【0056】

内部バスコントローラ１１８は、制御装置１００に搭載されるＩ／Ｏユニット１２０－１，１２０－２，…との間でデータをやり取りするインターフェイスである。

【0057】

フィールドバスコントローラ１１６は、フィールドバス５２を介したデバイス群６０との間のデータのやり取りを制御する。

【0058】

図５には、プロセッサ１０２がプログラムを実行することで必要な機能が提供される構成例を示したが、これらの提供される機能の一部または全部を、専用のハードウェア回路（例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）など）を用いて実装してもよい。制御装置１００の主要部を、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア（例えば、汎用パソコンをベースとした産業用パソコン）を用いて実現してもよい。この場合には、仮想化技術を用いて、用途の異なる複数のＯＳ（Operating System）を並列的に実行させるとともに、各ＯＳ上で必要なアプリケーションを実行させるようにしてもよい。

【0059】

（ｃ２：情報処理装置２００のハードウェア構成）
本実施の形態に従う情報処理装置２００は、一例として、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア（例えば、汎用パソコン）を用いてプログラムを実行することで実現される。

【0060】

図６は、本実施の形態に従う制御システム５０を構成する情報処理装置２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図６を参照して、情報処理装置２００は、ＣＰＵ、ＭＰＵなどのプロセッサ２０２、光学ドライブ２０４、主記憶装置２０６、二次記憶装置２０８、ローカルネットワークコントローラ２１０、入力部２１２、表示部２１４、ならびに、ＵＳＢコントローラ２１６を含む。これらのコンポーネントはバス２２０を介して接続される。

【0061】

プロセッサ２０２は、二次記憶装置２０８に格納された各種プログラムを読み出して、主記憶装置２０６に展開して実行することで、後述するようなモデル生成処理を含む各種処理を実現する。

【0062】

二次記憶装置２０８は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Flash Solid State Drive）などで構成される。二次記憶装置２０８には、典型的には、情報処理装置２００において実行されるユーザプログラムの生成、生成されたユーザプログラムのデバッグ、システム構成の定義、各種パラメータの設定などを行うための開発プログラム２２２、ユーザに対してデータを提示するとともに、ユーザからの指示を受け付けるユーザインターフェイスプログラム２２４、予測モデル１４０の生成などを実現するためのモデル生成・更新プログラム２２６、ならびに、ＯＳ２２８が格納される。二次記憶装置２０８には、図６に示すプログラム以外の必要なプログラムが格納されてもよい。

【0063】

本実施の形態に従う情報処理プログラムは、開発プログラム２２２、ユーザインターフェイスプログラム２２４、および、モデル生成・更新プログラム２２６を含む。

【0064】

情報処理装置２００は、光学ドライブ２０４を有しており、コンピュータ読取可能なプログラムを非一過的に格納する記録媒体２０５（例えば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記録媒体）から、その中に格納されたプログラムが読み取られて二次記憶装置２０８などにインストールされる。

【0065】

情報処理装置２００で実行される各種プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体２０５を介してインストールされてもよいが、ネットワーク上の任意のサーバからダウンロードする形でインストールするようにしてもよい。また、本実施の形態に従う情報処理装置２００が提供する機能は、ＯＳが提供するモジュールの一部を利用する形で実現される場合もある。

【0066】

ローカルネットワークコントローラ２１０は、任意のネットワークを介した別の装置との間のデータのやり取りを制御する。

【0067】

入力部２１２は、キーボードおよびマウスなどで構成され、ユーザ操作を受け付ける。

【0068】

表示部２１４は、ディスプレイ、各種インジケータ、プリンタなどで構成され、プロセッサ２０２からの処理結果などを出力する。なお、表示部２１４は、情報処理装置２００とは別体であってもよい。

【0069】

ＵＳＢコントローラ２１６は、ＵＳＢ接続を介して制御装置１００との間のデータのやり取りを制御する。

【0070】

図６には、プロセッサ２０２がプログラムを実行することで必要な機能が提供される構成例を示したが、これらの提供される機能の一部または全部を、専用のハードウェア回路（例えば、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなど）を用いて実装してもよい。

【0071】

＜Ｄ．予測モデルの生成＞
次に、予測制御のための予測モデル１４０の生成方法について説明する。

【0072】

図７は、本実施の形態に従う予測モデル１４０を生成する処理手順の一例を示すフローチャートである。図７に示す各ステップは、情報処理装置２００のプロセッサ２０２がプログラム（開発プログラム２２２、ユーザインターフェイスプログラム２２４、モデル生成・更新プログラム２２６など）などを実行することで実現されてもよい。

【0073】

図７を参照して、情報処理装置２００は、予測モデル１４０の生成に用いられる学習用データセットを取得する（ステップＳ１）。例えば、学習用データセットは、ＴＳＤＢ１３０に格納されている時系列データの少なくとも一部を含む。

【0074】

情報処理装置２００は、予測点３１２および予測開始点３１４の設定を受け付ける（ステップＳ２）とともに、説明変数区間の設定を受け付ける（ステップＳ３）。すなわち、情報処理装置２００は、予測点３１２の設定、および、予測開始点３１４および予測開始点３１４より過去の範囲に対する説明変数区間の設定を受け付ける。

【0075】

このとき、情報処理装置２００は、時系列データに対応付けて、予測開始点３１４および予測点３１２を表示部２１４に表示する。

【0076】

情報処理装置２００は、設定された説明変数区間内の説明変数（オフセット位置）毎に重要度を計算して表示する（ステップＳ４）。そして、情報処理装置２００は、１または複数の説明変数の選択を受け付ける（ステップＳ５）。すなわち、情報処理装置２００は、説明変数区間にある複数の位置（オフセット位置）候補に対する１または複数の位置の選択を受け付ける。

【0077】

情報処理装置２００は、選択された１または複数の説明変数に基づく予測精度を評価し、評価結果を表示する（ステップＳ６）。すなわち、情報処理装置２００は、予測モデル１４０が算出する値についての実値の時系列データに基づいて、選択された１または複数の説明変数に対応する実値を用いた予測点３１２における値の予測精度を算出する。

【0078】

情報処理装置２００は、予測モデルの生成が指示されたか否かを判断する（ステップＳ７）。予測モデルの生成が指示されると（ステップＳ７においてＹＥＳ）、情報処理装置２００は、設定に従って、学習用データセットのうち、選択された１または複数の説明変数の値に基づいて仮の予測モデルを生成する（ステップＳ８）。すなわち、選択された説明変数の値（各オフセット位置における実値）が仮の予測モデルの生成に用いられる。なお、１つの予測点に対して、１または複数の説明変数の値が対応付けられる。予測モデルの生成には、通常、予測点の値と１または複数の説明変数の値とのセットが複数用いられる。

【0079】

情報処理装置２００は、生成された仮の予測モデルを用いて予測波形を算出および表示する（ステップＳ９）。

【0080】

情報処理装置２００は、仮の予測モデルを出力するか否かの選択を受け付ける（ステップＳ１０）。仮の予測モデルを出力するべきではないとの選択が与えられると（ステップＳ１０においてＮＯ）、情報処理装置２００は、仮の予測モデルを生成する処理を再実行する（ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ５）。

【0081】

仮の予測モデルを出力するべきとの選択が与えられると（ステップＳ１０においてＹＥＳ）、情報処理装置２００は、生成された仮の予測モデルを予測モデル１４０として出力する（ステップＳ１１）。そして、処理は終了する。

【0082】

図８～図１１は、本実施の形態に従う予測モデル１４０を生成するためのユーザインターフェイス画面の一例を示す模式図である。

【0083】

図８を参照して、情報処理装置２００が表示するユーザインターフェイス画面３００は、予測制御量に対応する時系列データの時間グラフ３１０を含む。ユーザは、時間グラフ３１０の時間軸上で予測点３１２を設定する。

【0084】

続いて、図９を参照して、ユーザは、時間グラフ３１０の時間軸上で予測開始点３１４を設定する。予測点３１２と予測開始点３１４との間の時間長さが余裕時間３２０に相当する。

【0085】

なお、予測制御に必要な余裕時間３２０の最小値を示すガイド３１８を表示してもよい。すなわち、ガイド３１８は、ガイド３１８より左側に予測開始点３１４を設定しなければならないことを示す。

【0086】

ユーザは、時間グラフ３１０の時間軸上で予測開始点３１４を設定する。説明変数区間の開始点を示す区間開始点３１６を設定する。区間開始点３１６から予測開始点３１４までの区間が説明変数区間３２２に相当する。

【0087】

予測点３１２、予測開始点３１４、区間開始点３１６が設定されると、図１０に示すように、ユーザインターフェイス画面３００には、設定された説明変数区間３２２に含まれる説明変数（オフセット位置）を含む候補リスト３３０が表示される。

【0088】

ユーザは、候補リスト３３０のチェックボックス３３８をチェックすることで、予測モデル１４０を生成する際に、チェックされた説明変数が使用される。候補リスト３３０に表示される説明変数は、例えば、間隔設定部３２６に設定される間隔毎にサンプリングされたオフセット位置に対応するようにしてもよい。間隔設定部３２６に設定された間隔が更新されると、候補リスト３３０に表示される説明変数（オフセット位置）も更新されてもよい。

【0089】

候補リスト３３０は、説明変数区間３２２に含まれる説明変数毎に、オフセット位置３３２、重要度３３４、および、ランク３３６を含む。

【0090】

オフセット位置３３２は、説明変数区間３２２において、対応する説明変数が存在する位置を示す。オフセット位置３３２は、例えば、予測開始点３１４を基準としたオフセット位置（時間シフト）が用いられてもよい。

【0091】

重要度３３４は、対応する説明変数が予測点３１２の値を決定するのにどの程度の影響を持つかを示す。一例として、重要度３３４としては、対応する説明変数と予測点３１２の値との相関が用いられてもよい。

【0092】

ランク３３６は、重要度３３４（例えば、ランダムフォレストによる相関）の大きさの順位を示す。図１０に示す例では、ランクが小さい（すなわち、重要度３３４が大きい）順に説明変数がソートされている。

【0093】

候補リスト３３０に含まれる説明変数が時間グラフ３１０のいずれの位置にあるのかを視覚的に表現してもよい。

【0094】

ユーザがチェックボックス３３８をチェックすることで説明変数を選択すると、情報処理装置２００は、選択された説明変数に基づいて、予測精度を評価する。予測精度の評価指標は、例えば、予測誤差３４０および品質特性値３４２を含む。

【0095】

予測誤差３４０は、選択された説明変数を用いて算出される予測値と予測点３１２の実値との差を示す。例えば、選択された説明変数の値を用いた回帰分析（自己回帰）によって得られた自己回帰モデルの誤差（例えば、二乗平均平方根誤差、平均絶対誤差、決定係数）を予測誤差３４０とすることができる。

【0096】

品質特性値３４２は、予測制御の性能を示す値である。品質特性値３４２は、予測誤差３４０の値に基づいて算出されてもよい。品質特性値３４２については、後述するようなシミュレーションの実行結果を用いてもよい。

【0097】

なお、ユーザが説明変数として用いられる説明変数の選択を変更すると、情報処理装置２００は、予測誤差３４０および品質特性値３４２を更新する。

【0098】

ユーザがモデル生成ボタン３４４を選択すると、情報処理装置２００は、選択されている１または複数の説明変数（１または複数のオフセット位置における値）に基づいて、予測モデル１４０を生成する。

【0099】

情報処理装置２００は、図１１に示すように、時系列データの時間グラフ３１０とともに、生成された仮の予測モデルを用いて算出された予測波形３５０を表示してもよい。ユーザは、生成された仮の予測モデルの予測波形３５０などを参照して、予測モデル１４０として出力できるかを判断する。ユーザが予測モデル１４０として出力できると判断すると、仮の予測モデルが予測モデル１４０として出力される。

【0100】

図８～図１１に示すようなユーザインターフェイス画面３００を提供することで、ユーザは、余裕時間、説明変数区間、説明変数などの設定を適宜調整しながら、適切な予測モデル１４０を生成できる。

【0101】

なお、ユーザが候補リスト３３０のチェックボックス３３８をチェックすることで、対応する説明変数を予測モデル１４０の説明変数として選択する例を示したが、情報処理装置２００が上位ランクの説明変数をデフォルトで選択するようにしてもよい。この場合には、情報処理装置２００は、ランダムフォレストなどを用いて、各説明変数の重要度を算出する。続いて、情報処理装置２００は、説明変数全体から重要度の低い説明変数を優先的に除外するとともに、残っている説明変数の集合を交差検証により順に予測誤差を算出する。情報処理装置２００は、予測誤差の算出を繰り返して、予測誤差が最小となる説明変数の組をデフォルトとして提供する。

【0102】

＜Ｅ．予測制御のシミュレーション＞
次に、生成された仮の予測モデル（または、予測モデル１４０）を用いた予測制御のシミュレーションについて説明する。情報処理装置２００は、仮の予測モデル（または、予測モデル１４０）を用いて予測制御をシミュレーションしてもよい。ユーザは、予測制御のシミュレーション結果を参照して、予測モデルの適否を判断することもできる。

【0103】

すなわち、情報処理装置２００は、予測モデル１４０を含む制御系１の挙動をシミュレーションし、シミュレーションの結果を評価する。

【0104】

情報処理装置２００は、予測モデル１４０の生成中、または、予測モデル１４０の生成後に、仮の予測モデルまたは予測モデル１４０を用いて、図１に示す制御系に従って、制御量ｙの時系列データを算出する。

【0105】

図１２は、本実施の形態に従う予測制御のシミュレーションの一例を示す模式図である。図１２を参照して、ユーザインターフェイス画面３６０は、シミュレーション結果の時間グラフ３６２を含む。時間グラフ３６２には、予測制御を含まない制御系による制御量ｙの時系列データ３６４、および、予測制御を含む制御系による制御量ｙの時系列データ３６６が表示されている。

【0106】

より具体的には、情報処理装置２００（図１３に示すシミュレータ２６０）は、仮の予測モデルまたは予測モデル１４０を用いて補償量ｕ_１を算出する予測補償部１０（図１参照）を含む本来の制御系１と、仮の予測モデルまたは予測モデル１４０を用いて補償量ｕ_１を算出する予測補償部１０を含まない制御系（すなわち、ＰＩＤコントローラ２のみ）とに対して、同一の入力データ（制御対象４の出力値ｙの実測値）を与えたときの出力値ｙの差（例えば、収束時間など）に基づいて、予測補償部１０による効果を算出する。

【0107】

時間グラフ３６２には、制御量ｙが目標値ｒの所定範囲内に収束するまでに要する時間が表示されてもよい。図１２には、一例として、予測制御を含まない制御系による収束時間３６８、および、予測制御を含む制御系による収束時間３７０が表示されている。

【0108】

ユーザインターフェイス画面３６０は、予測制御のシミュレーションによる評価結果３７２を含む。評価結果３７２は、予測制御の性能（予測補償部１０による効果）を示す値として、収束時間を含んでいてもよい。ユーザは、評価結果３７２を参照することで、生成中の仮の予測モデルまたは生成された予測モデル１４０による予測制御の性能を評価できる。

【0109】

なお、ユーザは、予測制御が十分に性能を発揮できないと判断すると、予測モデル１４０の再生成などを行ってもよい。

【0110】

＜Ｆ．機能構成＞
次に、本実施の形態に従う制御システム５０の機能構成について説明する。

【0111】

図１３は、本実施の形態に従う制御システム５０を構成する制御装置１００および情報処理装置２００の機能構成の一例を示すブロック図である。

【0112】

図１３を参照して、制御装置１００で実行されるユーザプログラム１５０は、ＰＩＤコントローラ２、予測器１２、および、補正器１４を含む。これらのコンポーネントは、予測制御を行う制御系１に相当する。補正器１４には、情報処理装置２００から提供される予測モデル１４０が与えられる。

【0113】

制御装置１００は、入力データ、出力データ、内部データを含むプロセス変数１６０を管理する。プロセス変数１６０のうち予め指定された変数について、時系列データがＴＳＤＢ１３０に格納される。

【0114】

情報処理装置２００は、主たる機能構成として、モデル生成部２５０、設定受付部２５２、精度算出部２５４、表示制御部２５６、評価部２５８、および、シミュレータ２６０を含む。これらの機能構成は、情報処理装置２００のプロセッサ２０２がプログラム（開発プログラム２２２、ユーザインターフェイスプログラム２２４、モデル生成・更新プログラム２２６など）を実行することで実現されてもよい。

【0115】

モデル生成部２５０は、生成部に相当し、選択された１または複数の説明変数（選択された１または複数の位置（オフセット位置）における実値）を用いて予測モデル１４０を生成する。

【0116】

設定受付部２５２は、受付部に相当し、予測点３１２の設定、および、予測開始点３１４および予測開始点３１４より過去の範囲に対する説明変数区間３２２の設定を受け付ける。また、設定受付部２５２は、説明変数区間３２２にある複数の位置（オフセット位置）候補に対する１または複数の位置の選択とを受け付ける。

【0117】

設定受付部２５２は、ガイド３１８（図９参照）が表示されている場合には、予測開始点３１４と予測点３１２との時間差が予め定められた最小値を超えるように制限してもよい。

【0118】

説明の便宜上、設定受付部２５２がユーザ設定を受け付ける構成を例示するが、設定毎に設定受付部をそれぞれ設けてもよい。

【0119】

精度算出部２５４は、算出部に相当し、選択された１または複数の説明変数に基づく予測精度を評価する。一例として、精度算出部２５４は、予測モデル１４０が算出する値（例えば、予測制御量ｙ＾）についての実値の時系列データに基づいて、選択された１または複数の説明変数の値（オフセット位置における実値）を用いた予測点３１２における値の予測精度を算出する。より具体的には、精度算出部２５４は、選択された１または複数の説明変数の値（オフセット位置における実値）を用いた回帰分析によって、予測誤差を算出する。

【0120】

表示制御部２５６は、表示部２１４における表示内容を制御する。一例として、表示制御部２５６は、時系列データに対応付けて、予測開始点３１４および予測点３１２を表示部２１４に表示させる。すなわち、表示制御部２５６は、時系列データに対応付けて、予測開始点３１４および予測点３１２を表示出力する。

【0121】

なお、「表示出力」は、情報処理装置２００に含まれる表示部２１４、および／または、情報処理装置２００の外部にある任意の表示部が画像または映像を出力するために必要な信号および／またはデータを生成して出力することを意味する。

【0122】

評価部２５８は、シミュレータ２６０によるシミュレーションの結果を評価する。

【0123】

シミュレータ２６０は、予測モデル１４０を含む予測制御を行う制御系１の挙動をシミュレーションする。

【0124】

なお、シミュレータ２６０は、情報処理装置２００ではなく、制御装置１００に配置されてもよい。シミュレータ２６０は、制御装置１００および情報処理装置２００以外の別のコンピューティングリソースを用いて実行されてもよい。

【0125】

さらに、情報処理装置２００に含まれる機能構成は、複数のコンピューティングリソースを用いて実現してもよい。また、情報処理装置２００に含まれる機能構成の全部または一部をクラウド環境上で実現してもよい。

【0126】

このように、本実施の形態に従う制御システム５０は、要求される性能や利用可能なリソースなどに応じて、任意の形態で実装できる。

【0127】

＜Ｇ．変形例＞
上述の説明においては、制御量ｙから予測制御量ｙ＾を算出する予測モデル１４０の例を示すが、制御量ｙおよび操作量ｕから予測制御量ｙ＾を算出する予測モデル１４０を採用してもよい。

【0128】

また、制御量ｙおよび操作量ｕに加えて、あるいは、制御量ｙおよび操作量ｕに代えて、別の変数を説明変数としても選択してもよい。この場合には、候補リスト３３０（図９参照）に説明変数として選択可能な変数を表示してもよい。ユーザは、予測制御量ｙ＾を算出するのに適した変数を適宜選択することができる。

【0129】

＜Ｈ．付記＞
上述したような本実施の形態は、以下のような技術思想を含む。

【0130】

［構成１］
予測モデル（１４０）を生成するための情報処理装置（２００）であって、前記予測モデルは、予測開始点（３１４）において当該予測開始点から予め定められた余裕時間（３２０）だけ未来の予測点（３１２）における値を算出するためのものであり、
前記予測点の設定と、前記予測開始点を含む前記予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間（３２２）の設定と、前記説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置（３３２）の選択と、を受け付ける受付部（２５２）と、
前記予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、前記選択された１または複数の位置における実値を用いた前記予測点における値の予測精度（３４０）を算出する算出部（２５４）とを備える、情報処理装置。

【0131】

［構成２］
前記時系列データに対応付けて、前記予測開始点および前記予測点を表示出力するための表示制御部（２５６）をさらに備える、構成１に記載の情報処理装置。

【0132】

［構成３］
前記選択された１または複数の位置における実値を用いて前記予測モデルを生成する生成部（２５０）をさらに備える、構成１または２に記載の情報処理装置。

【0133】

［構成４］
前記表示制御部は、前記生成された予測モデルを用いて算出された予測波形（３５０）を前記時系列データとともに表示出力する、構成２または３に記載の情報処理装置。

【0134】

［構成５］
前記予測モデルを含む制御系の挙動をシミュレーションするシミュレータ（２６０）をさらに備え、
前記シミュレータは、前記予測モデルを用いて補償量を算出する予測補償部（１０）を含む第１の制御系（１）と、前記予測モデルを用いて補償量を算出する予測補償部を含まない第２の制御系とに対して、同一の入力データを与えたときの出力値の差に基づいて、前記予測補償部による効果を算出する、構成１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【0135】

［構成６］
前記受付部は、前記予測開始点と前記予測点との時間差が予め定められた最小値を超えるように制限する、構成１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【0136】

［構成７］
予測モデル（１４０）を生成するためのコンピュータ（２００）が実行する情報処理方法であって、前記予測モデルは、予測開始点（３１４）において当該予測開始点から予め定められた余裕時間（３２０）だけ未来の予測点（３１２）における値を算出するためのものであり、
前記予測点の設定、および、前記予測開始点を含む前記予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間（３２２）の設定を受け付けるステップ（Ｓ２）と、
前記説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置（３３２）の選択を受け付けるステップ（Ｓ３）と、
前記予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、前記選択された１または複数の位置における実値を用いた前記予測点における値の予測精度（３４０）を算出するステップ（Ｓ６）とを備える、情報処理方法。

【0137】

［構成８］
予測モデル（１４０）を生成するための情報処理プログラム（２２２，２２４，２２６）であって、前記予測モデルは、予測開始点（３１４）において当該予測開始点から予め定められた余裕時間（３２０）だけ未来の予測点（３１２）における値を算出するためのものであり、前記情報処理プログラムはコンピュータ（２００）に、
前記予測点の設定、および、前記予測開始点を含む前記予測開始点より過去の範囲に対する説明変数区間（３２２）の設定を受け付けるステップ（Ｓ２）と、
前記説明変数区間にある複数の位置候補に対する１または複数の位置（３３２）の選択を受け付けるステップ（Ｓ３）と、
前記予測モデルが算出する値についての実値の時系列データに基づいて、前記選択された１または複数の位置における実値を用いた前記予測点における値の予測精度（３４０）を算出するステップ（Ｓ６）とを実行させる、情報処理プログラム。

【0138】

＜Ｉ．利点＞
本実施の形態に従う制御システムにおいては、収集された時系列データから予測モデルを生成する過程で、ユーザインターフェイス画面に提供される情報を参照することで、予測点および予測開始点（余裕時間）、説明変数区間、説明変数をそれぞれ最適化できる。すなわち、ユーザによる設定を支援するために、各説明変数の重要度が表示されるとともに、選択された説明変数に基づいて予測精度の評価指標が表示される。さらに、生成された仮の予測モデルに基づいて予測波形も表示される。このような情報を参照することで、ユーザは、予測モデルを試行錯誤により最適化できる。

【0139】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0140】

１ 制御系、２ ＰＩＤコントローラ、４ 制御対象、６ 減算器、８ 加算器、１０ 予測補償部、１２ 予測器、１４ 補正器、５０ 制御システム、５２ フィールドバス、６０ デバイス群、６２ リモートＩ／Ｏ装置、６４，１２０ Ｉ／Ｏユニット、６６ 画像センサ、６８ カメラ、７０ サーボドライバ、７２ サーボモータ、１００ 制御装置、１０２，２０２ プロセッサ、１０４ チップセット、１０６，２０６ 主記憶装置、１０８，２０８ 二次記憶装置、１１０，２１６ ＵＳＢコントローラ、１１２ メモリカードインターフェイス、１１４ メモリカード、１１６ フィールドバスコントローラ、１１８ 内部バスコントローラ、１３０ 時系列データベース（ＴＳＤＢ）、１４０ 予測モデル、１５０ ユーザプログラム、１６０ プロセス変数、２００ 情報処理装置、２０４ 光学ドライブ、２０５ 記録媒体、２１０ ローカルネットワークコントローラ、２１２ 入力部、２１４ 表示部、２２０ バス、２２２ 開発プログラム、２２４ ユーザインターフェイスプログラム、２２６ 更新プログラム、２２８ ＯＳ、２５０ モデル生成部、２５２ 設定受付部、２５４ 精度算出部、２５６ 表示制御部、２５８ 評価部、２６０ シミュレータ、３００，３６０ ユーザインターフェイス画面、３１０，３６２ 時間グラフ、３１２ 予測点、３１４ 予測開始点、３１６ 区間開始点、３１８ ガイド、３２０ 余裕時間、３２２ 説明変数区間、３２６ 間隔設定部、３３０ 候補リスト、３３２ オフセット位置、３３４ 重要度、３３６ ランク、３３８ チェックボックス、３４０ 予測誤差、３４２ 品質特性値、３４４ モデル生成ボタン、３５０ 予測波形、３６４，３６６ 時系列データ、３６８，３７０ 収束時間、３７２ 評価結果。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】