特許 7510863 押出成形装置及びその制御方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-06-26

(45)【発行日】2024-07-04

(54)【発明の名称】押出成形装置及びその制御方法

(51)【国際特許分類】

   B29C 48/92 20190101AFI20240627BHJP

   B28B 3/22 20060101ALI20240627BHJP

   B29C 48/395 20190101ALI20240627BHJP

   B29C 48/365 20190101ALI20240627BHJP

   B29C 48/37 20190101ALI20240627BHJP

   B29C 48/80 20190101ALI20240627BHJP

   G05B 13/02 20060101ALI20240627BHJP

【ＦＩ】

B29C48/92

B28B3/22

B29C48/395

B29C48/365

B29C48/37

B29C48/80

G05B13/02 L

【請求項の数】 20

(21)【出願番号】P 2020205659

(22)【出願日】2020-12-11

(65)【公開番号】P2022092768

(43)【公開日】2022-06-23

【審査請求日】2023-09-07

(73)【特許権者】

【識別番号】000004215

【氏名又は名称】株式会社日本製鋼所

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】前西 隆一郎

(72)【発明者】

【氏名】田中 蒼麻

【審査官】関口 貴夫

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１５２０９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－００１６９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－０２３８４７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ２９Ｃ ４８／００－４８／９６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

投入された樹脂原料を溶融させて押し出す押出機と、
前記押出機から押し出された溶融樹脂を吸入し、吐出するポンプと、
前記ポンプの吸入側における前記溶融樹脂の圧力を測定する圧力センサと、
前記圧力センサによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように、前記ポンプの回転数をフィードバック制御する制御部と、を備え、
前記制御部は、
前記測定圧力と前記目標圧力との差に基づいて、現在の状態と以前に選択した行動に対する報酬とを決定し、
状態と行動との組み合わせである制御条件を前記報酬に基づいて更新すると共に、更新された制御条件から前記現在の状態に対応した最適な行動を選択し、
前記最適な行動に基づいて、前記ポンプの回転数を制御する、
押出成形装置。

【請求項2】

前記行動が、前記ポンプの動力源の出力の変更である、
請求項１に記載の押出成形装置。

【請求項3】

前記制御部は、前記ポンプの動力源の出力を制御する第１のＰＩＤコントローラを含み、
前記行動が、前記第１のＰＩＤコントローラのパラメータの変更による前記ポンプの動力源の出力の変更である、
請求項２に記載の押出成形装置。

【請求項4】

前記押出機は、
シリンダと、
前記シリンダに収容されると共に、前記シリンダに投入された前記樹脂原料を混練しつつ押し出すスクリューと、を含み、
前記制御部は、
前記ポンプの回転数の制御結果に基づいて、前記ポンプの動力源の出力を固定した後、
前記圧力センサによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように、前記スクリューの回転数をさらにフィードバック制御し、
前記スクリューの回転数をフィードバック制御する際、
前記測定圧力と前記目標圧力との差に基づいて、現在の状態と以前に選択した行動に対する報酬とを決定し、
状態と行動との組み合わせである制御条件を前記報酬に基づいて更新すると共に、更新された制御条件から前記現在の状態に対応した最適な行動を選択し、
前記最適な行動に基づいて、前記スクリューの回転数を制御する、
請求項１～３のいずれか一項に記載の押出成形装置。

【請求項5】

前記スクリューの回転数をフィードバック制御する際の前記行動が、前記スクリューの動力源の出力の変更である、
請求項４に記載の押出成形装置。

【請求項6】

前記制御部は、前記スクリューの動力源の出力を制御する第２のＰＩＤコントローラを含み、
前記スクリューの回転数をフィードバック制御する際の前記行動が、前記第２のＰＩＤコントローラのパラメータの変更による前記スクリューの動力源の出力の変更である、
請求項５に記載の押出成形装置。

【請求項7】

シリンダと、前記シリンダに収容されたスクリューと、を備え、前記シリンダに投入された樹脂原料を加熱して溶融させると共に、前記スクリューによって混練しつつ押し出す押出機と、
前記押出機から押し出された溶融樹脂を吸入し、吐出するポンプと、
前記ポンプの吸入側における前記溶融樹脂の圧力を測定する圧力センサと、
前記圧力センサによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように、前記スクリューの回転数をフィードバック制御する制御部と、を備え、
前記制御部は、
前記測定圧力と前記目標圧力との差に基づいて、現在の状態と以前に選択した行動に対する報酬とを決定し、
状態と行動との組み合わせである制御条件を前記報酬に基づいて更新すると共に、更新された制御条件から前記現在の状態に対応した最適な行動を選択し、
前記最適な行動に基づいて、前記スクリューの回転数を制御する、
押出成形装置。

【請求項8】

前記行動が、前記スクリューの動力源の出力の変更である、
請求項７に記載の押出成形装置。

【請求項9】

前記制御部は、前記スクリューの動力源の出力を制御するＰＩＤコントローラを含み、
前記行動が、前記ＰＩＤコントローラのパラメータの変更による前記スクリューの動力源の出力の変更である、
請求項８に記載の押出成形装置。

【請求項10】

前記ポンプが、ギヤポンプである、
請求項１～９のいずれか一項に記載の押出成形装置。

【請求項11】

投入された樹脂原料を溶融させて押し出す押出機と、
前記押出機から押し出された溶融樹脂を吸入し、吐出するポンプと、
前記ポンプの吸入側における前記溶融樹脂の圧力を測定する圧力センサと、
前記圧力センサによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように、前記ポンプの回転数をフィードバック制御する制御部と、を備えた押出成形装置の制御方法であって、
前記制御部が、
工程（ａ）前記測定圧力と前記目標圧力との差に基づいて、現在の状態と以前に選択した行動に対する報酬とを決定する工程、
工程（ｂ）状態と行動との組み合わせである制御条件を前記報酬に基づいて更新すると共に、更新された制御条件から前記現在の状態に対応した最適な行動を選択する工程、
工程（ｃ）前記最適な行動に基づいて、前記ポンプの回転数を制御する工程、を実行する、
押出成形装置の制御方法。

【請求項12】

前記工程（ｂ）において選択する前記行動が、前記ポンプの動力源の出力の変更である、
請求項１１に記載の押出成形装置の制御方法。

【請求項13】

前記制御部は、前記ポンプの動力源の出力を制御する第１のＰＩＤコントローラを含み、
前記工程（ｂ）において選択する前記行動が、前記第１のＰＩＤコントローラのパラメータの変更による前記ポンプの動力源の出力の変更である、
請求項１２に記載の押出成形装置の制御方法。

【請求項14】

前記押出機は、
シリンダと、
前記シリンダに収容されると共に、前記シリンダに投入された前記樹脂原料を混練しつつ押し出すスクリューと、を含み、
前記制御部は、
前記ポンプの回転数の制御結果に基づいて、前記ポンプの動力源の出力を固定した後、
前記圧力センサによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように、前記スクリューの回転数をさらにフィードバック制御し、
前記スクリューの回転数をフィードバック制御する際、
工程（ｅ）前記測定圧力と前記目標圧力との差に基づいて、現在の状態と以前に選択した行動に対する報酬とを決定する工程、
工程（ｆ）状態と行動との組み合わせである制御条件を前記報酬に基づいて更新すると共に、更新された制御条件から前記現在の状態に対応した最適な行動を選択する工程、
工程（ｇ）前記最適な行動に基づいて、前記スクリューの回転数を制御する工程、を実行する、
請求項１１～１３のいずれか一項に記載の押出成形装置の制御方法。

【請求項15】

前記工程（ｆ）において選択する前記行動が、前記スクリューの動力源の出力の変更である、
請求項１４に記載の押出成形装置の制御方法。

【請求項16】

前記制御部は、前記スクリューの動力源の出力を制御する第２のＰＩＤコントローラを含み、
前記工程（ｆ）において選択する前記行動が、前記第２のＰＩＤコントローラのパラメータの変更による前記スクリューの動力源の出力の変更である、
請求項１５に記載の押出成形装置の制御方法。

【請求項17】

シリンダと、前記シリンダに収容されたスクリューと、を備え、前記シリンダに投入された樹脂原料を加熱して溶融させると共に、前記スクリューによって混練しつつ押し出す押出機と、
前記押出機から押し出された溶融樹脂を吸入し、吐出するポンプと、
前記ポンプの吸入側における前記溶融樹脂の圧力を測定する圧力センサと、
前記圧力センサによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように、前記スクリューの回転数をフィードバック制御する制御部と、を備えた押出成形装置の制御方法であって、
前記制御部は、
工程（ｅ）前記測定圧力と前記目標圧力との差に基づいて、現在の状態と以前に選択した行動に対する報酬とを決定する工程、
工程（ｆ）状態と行動との組み合わせである制御条件を前記報酬に基づいて更新すると共に、更新された制御条件から前記現在の状態に対応した最適な行動を選択する工程、
工程（ｇ）前記最適な行動に基づいて、前記スクリューの回転数を制御する工程、を実行する、
押出成形装置の制御方法。

【請求項18】

前記工程（ｆ）において選択する前記行動が、前記スクリューの動力源の出力の変更である、
請求項１７に記載の押出成形装置の制御方法。

【請求項19】

前記制御部は、前記スクリューの動力源の出力を制御するＰＩＤコントローラを含み、
前記工程（ｆ）において選択する前記行動が、前記ＰＩＤコントローラのパラメータの変更による前記スクリューの動力源の出力の変更である、
請求項１８に記載の押出成形装置の制御方法。

【請求項20】

前記ポンプが、ギヤポンプである、
請求項１１～１９のいずれか一項に記載の押出成形装置の制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は押出成形装置及びその制御方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１に示すように、発明者らは、機械学習を用いた押出成形装置及びその制御方法を開発してきた。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２０－１５２０９７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

発明者は、押出成形装置及びその制御方法の開発に際し、様々な課題を見出した。
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるだろう。

【課題を解決するための手段】

【0005】

一実施の形態に係る押出成形装置では、圧力センサによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように、ポンプの回転数をフィードバック制御する制御部が、測定圧力と目標圧力との差に基づいて、現在の状態と以前に選択した行動に対する報酬とを決定し、状態と行動との組み合わせである制御条件を報酬に基づいて更新すると共に、更新された制御条件から現在の状態に対応した最適な行動を選択し、最適な行動に基づいて、ポンプの回転数を制御する。

【発明の効果】

【0006】

前記一実施の形態によれば、優れた樹脂フィルムの製造装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】実施の形態１に係る押出成形装置の全体構成を示す模式的断面図である。

【図2】Ｔダイ２０の断面図である。

【図3】Ｔダイ２０の下側（リップ側）の部分斜視図である。

【図4】実施の形態１に係る制御部７０の構成を示すブロック図である。

【図5】実施の形態１に係る押出成形装置の制御方法の全体を示すフローチャートである。

【図6】ギヤポンプＧＰの回転数の調整工程（ステップＳ２）の詳細を示すフローチャートである。

【図7】製品製造時のスクリュー１２の回転数の制御工程（ステップＳ３）の詳細を示すフローチャートである。

【図8】実施の形態２に係る制御部７０の構成を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、具体的な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。但し、以下の実施の形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜簡略化されている。

【0009】

（実施の形態１）
＜押出成形装置の全体構成＞
まず、図１を参照して、実施の形態１に係る押出成形装置の全体構成について説明する。図１は、実施の形態１に係る押出成形装置の全体構成を示す模式的断面図である。本実施の形態に係る押出成形装置は、樹脂フィルム製造装置である。

【0010】

なお、当然のことながら、図１及びその他の図面に示した右手系ｘｙｚ直交座標は、構成要素の位置関係を説明するための便宜的なものである。通常、ｚ軸正向きが鉛直上向き、ｘｙ平面が水平面であり、図面間で共通である。
また、本明細書において、樹脂フィルムは樹脂シートを含む。

【0011】

図１に示すように、実施の形態１に係る押出成形装置は、押出機１０、Ｔダイ２０、冷却ロール３０、搬送ロール群４０、巻取機５０、厚みセンサ６０、制御部７０を備えている。実施の形態１に係る押出成形装置は、押出機１０に連結されたＴダイ２０のリップ間の隙間からフィルム状の溶融樹脂８２ａを押し出す押出成形タイプの樹脂フィルム製造装置である。

【0012】

押出機１０は、例えばスクリュー式押出機である。図１に例示した押出機１０では、ｘ軸方向に延設されたシリンダ１１の内部にｘ軸方向に延設されたスクリュー１２が収容されている。シリンダ１１のｘ軸負方向側端部の上側に、樹脂フィルム８３の原料である樹脂ペレット８１を投入するためのホッパ１３が設けられている。
スクリュー１２の根元には、モータＭ１が連結される。モータＭ１は、スクリュー１２を駆動する駆動源である。
なお、スクリュー１２は、単数でも複数でもよい。例えば、スクリュー１２が１本の押出機１０は単軸押出機、スクリュー１２が２本の押出機１０は二軸押出機と呼ばれる。

【0013】

ホッパ１３から供給された樹脂ペレット８１は、モータＭ１によって回転するスクリュー１２の根元から先端に向かって、すなわちｘ軸正方向に押し出される。樹脂ペレット８１は、シリンダ１１の内部において、加熱されると共に回転するスクリュー１２によって圧縮され、溶融樹脂８２に変化する。

【0014】

図１に示すように、Ｔダイ２０は、押出機１０の先端部（ｘ軸正方向側端部）からｘ軸正方向に延設され、さらに下向き（ｚ軸負方向）に延設されたＬ字状の配管の下端に連結されている。Ｔダイ２０の下端に位置するリップの隙間からフィルム状の溶融樹脂８２ａが下向き（ｚ軸負方向）に押し出される。ここで、Ｔダイ２０のリップ間隔は調整可能である。詳細には後述するように、製造される樹脂フィルム８３の幅方向（ｙ軸方向）における厚みが均一になるように、リップの長手方向（ｙ軸方向）に沿った複数箇所において、Ｔダイ２０のリップ間隔が調整可能である。

【0015】

ここで、図１に示すように、押出機１０とＴダイ２０とを接続する配管の水平部にはギヤポンプＧＰが設けられている。ギヤポンプＧＰは、押出機１０から押し出された溶融樹脂を吸入し、Ｔダイ２０に吐出する。ギヤポンプＧＰは、例えば互いに噛み合う一対のギヤから構成される。ギヤポンプＧＰの一方のギヤがモータＭ２により駆動される。
なお、押出機１０から押し出された溶融樹脂を吸入し、Ｔダイ２０に吐出するポンプは、ギヤポンプに限らず、他の種類のポンプでもよい。

【0016】

図１に示すように、押出機１０とＴダイ２０とを接続する配管におけるギヤポンプＧＰの吸入側には、圧力センサＰＳが設けられている。圧力センサＰＳは、ギヤポンプＧＰの吸入側における溶融樹脂の圧力を測定する。圧力センサＰＳによって測定される測定圧力は、制御部７０に入力される。

【0017】

冷却ロール３０は、Ｔダイ２０から押し出されたフィルム状の溶融樹脂８２ａを冷却しつつ、フィルム状の溶融樹脂８２ａが固化した樹脂フィルム８３を搬出する。冷却ロール３０から搬出された樹脂フィルム８３は、搬送ロール群４０を介して搬送され、巻取機５０によって巻き取られる。図１の例では、搬送ロール群４０は、８個の搬送ロール４１～４８を備えている。搬送ロールの個数、配置は適宜決定される。

【0018】

厚みセンサ６０は、例えば非接触式の厚みセンサであって、冷却ロール３０から搬出された搬送中の樹脂フィルム８３の幅方向の厚み分布を測定する。図１の例では、厚みセンサ６０は、搬送ロール４４、４５の間において水平に搬送される樹脂フィルム８３を上下から挟むように配置されている。厚みセンサ６０は、非接触式であるため、樹脂フィルム８３の幅方向（ｙ軸方向）に走査させることができる。そのため、コンパクトな厚みセンサ６０によって、樹脂フィルム８３の幅方向の厚み分布を測定することができる。また、樹脂フィルム８３が水平に搬送されているため、厚みセンサ６０を走査させても精度良く厚み分布を測定することができる。

【0019】

図１に示すように、制御部７０は、圧力センサＰＳによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように（維持するように）、スクリュー１２及びギヤポンプＧＰの回転数を個別にフィードバック制御する。具体的には、スクリュー１２及びギヤポンプＧＰの駆動源であるモータＭ１、Ｍ２の出力をフィードバック制御する。ギヤポンプＧＰの吸入側における溶融樹脂の圧力を目標圧力に維持することによって、Ｔダイ２０に流入する溶融樹脂の量を一定に維持できる。

【0020】

モータＭ１によって駆動されるスクリュー１２の回転数を高くすると、ギヤポンプＧＰに向かって押し出される溶融樹脂の量が増え、ギヤポンプＧＰの吸入側における溶融樹脂の圧力は上昇する。反対に、スクリュー１２の回転数を低くすると、ギヤポンプＧＰに向かって押し出される溶融樹脂の量が減り、ギヤポンプＧＰの吸入側における溶融樹脂の圧力は低下する。

【0021】

そのため、制御部７０がスクリュー１２の回転数をフィードバック制御する際、圧力センサＰＳによる測定圧力が目標圧力よりも低い場合、スクリュー１２の回転数（すなわちモータＭ１の出力）を増加させる。反対に、測定圧力が目標圧力よりも高い場合、スクリュー１２の回転数（すなわちモータＭ１の出力）を減少させる。

【0022】

他方、モータＭ２によって駆動されるギヤポンプＧＰの回転数を高くすると、ギヤポンプＧＰによって吸入される溶融樹脂の量が増え、ギヤポンプＧＰの吸入側における溶融樹脂の圧力は低下する。反対に、ギヤポンプＧＰの回転数を低くすると、ギヤポンプＧＰによって吸入される溶融樹脂の量が減り、ギヤポンプＧＰの吸入側における溶融樹脂の圧力は上昇する。

【0023】

そのため、制御部７０がギヤポンプＧＰの回転数をフィードバック制御する際、圧力センサＰＳによる測定圧力が目標圧力よりも低い場合、ギヤポンプＧＰの回転数（すなわちモータＭ２の出力）を減少させる。反対に、測定圧力が目標圧力よりも高い場合、スクリュー１２の回転数（すなわちモータＭ２の出力）を増加させる。

【0024】

また、図１に示すように、制御部７０は、厚みセンサ６０から取得した樹脂フィルム８３の厚み分布に基づいて、Ｔダイ２０のリップ間隔をフィードバック制御する。より具体的には、制御部７０は、樹脂フィルム８３の幅方向において厚みが均一になるように、Ｔダイ２０のリップ間隔を制御する。
なお、制御部７０のより詳細な構成及び動作については、後述する。

【0025】

＜Ｔダイ２０の構成＞
ここで、図２、図３を参照して、Ｔダイ２０の構成についてより詳細に説明する。図２は、Ｔダイ２０の断面図である。また、図３は、Ｔダイ２０の下側（リップ側）の部分斜視図である。

【0026】

図２、図３に示すように、Ｔダイ２０は、突き合わせられた一対のダイブロック２１、２２からなる。突き合わせられた一対のダイブロック２１、２２は、いずれも外側面から内側面（突き合わせ面）に向かって下方向に傾斜したテーパー部が設けられている。すなわち、ダイブロック２１、２２の突き合わせ面の下端部には、薄肉のリップ２１ａ、２２ａが設けられている。

【0027】

一対のダイブロック２１、２２の突き合わせ面には、導入口２０ａ、マニホールド２０ｂ、及びスリット２０ｃが形成されている。導入口２０ａは、Ｔダイ２０の上面から下方向（ｚ軸負方向）に延設されている。マニホールド２０ｂは、導入口２０ａの下端からｙ軸正方向及びｙ軸負方向に延設されている。このように、Ｔダイ２０では、導入口２０ａとマニホールド２０ｂとがＴ字状に形成されている。

【0028】

さらに、マニホールド２０ｂの底面からＴダイ２０の下面に至るスリット２０ｃがｙ軸方向に延設されている。溶融樹脂８２は、導入口２０ａ及びマニホールド２０ｂを介してスリット２０ｃ（すなわちリップ２１ａ、２２ａの隙間）から下方向に押し出される。

【0029】

ここで、リップ２１ａは動かない固定リップであるのに対し、リップ２２ａはヒートボルト２３に連結された可動リップである。リップ２２ａには、外側面から突き合わせ面に向かって斜め上方向に切り欠き溝２２ｂが形成されている。リップ２２ａは、ヒートボルト２３によって押し引きされ、切り欠き溝２２ｂの底部を支点として動くことができる。このように、リップ２２ａのみが可動リップであるため、簡易な構成によって容易にリップ間隔を調整することができる。

【0030】

ヒートボルト２３は、ダイブロック２２のテーパー部に沿って、斜め上方向に延設されている。ヒートボルト２３は、ダイブロック２２に固定されたホルダー２５ａ、２５ｂによって支持されている。より詳細には、ヒートボルト２３は、ホルダー２５ａに形成されたねじ穴にねじ止めされている。ヒートボルト２３の締め込み量は適宜調整することができる。他方、ヒートボルト２３は、ホルダー２５ｂに形成された貫通孔に挿通されているが、ホルダー２５ｂには固定されてない。なお、ホルダー２５ａ、２５ｂは、ダイブロック２２と別体でなく、一体に形成されていてもよい。

【0031】

ここで、図３に示すように、複数のヒートボルト２３が、リップ２１ａ、２２ａの長手方向（ｙ軸方向）に沿って並べられている。リップ２１ａ、２２ａの長手方向は、樹脂フィルムの幅方向に対応する。図３の例では、模式的に３本のヒートボルト２３が設けられているが、通常はより多くのヒートボルト２３が設けられている。

【0032】

ヒータ２４は、ヒートボルト２３を加熱するためにヒートボルト２３毎に設けられている。図２、図３に示した例では、ホルダー２５ａ、２５ｂの間において、各ヒートボルト２３の外周面を覆うように、ヒータ２４が設けられている。ヒートボルト２３を締め込むことによって、ヒートボルト２３の下端面によってリップ２２ａを押すことができる。さらに、ヒートボルト２３の下端部は、リップ２２ａに固定された断面Ｕ字状の連結部材２６によってリップ２２ａに連結されている。そのため、ヒートボルト２３を緩めることによって、連結部材２６を介してリップ２２ａを引くこともできる。

【0033】

ヒートボルト２３の締め込み量によってリップ２１ａ、２２ａの間隔を調整することができる。具体的には、ヒートボルト２３の締め込み量を増加させると、ヒートボルト２３がリップ２２ａを押し、リップ２１ａ、２２ａの間隔が狭くなる。反対に、ヒートボルト２３の締め込み量を減少させると、リップ２１ａ、２２ａの間隔が広くなる。ヒートボルト２３の締め込み量は、例えば手動により調整される。

【0034】

さらに、ヒータ２４によるヒートボルト２３の熱膨張量によって、リップ２１ａ、２２ａの間隔を微調整することができる。具体的には、ヒータ２４の加熱温度を上昇させると、ヒートボルト２３の熱膨張量が増加するため、ヒートボルト２３がリップ２２ａを押し、リップ２１ａ、２２ａの間隔が狭くなる。反対に、ヒータ２４の加熱温度を低下させると、ヒートボルト２３の熱膨張量が減少するため、リップ２１ａ、２２ａの間隔が広くなる。各ヒートボルト２３の熱膨張量すなわち各ヒータ２４の加熱は、制御部７０によって制御される。

【0035】

＜比較例に係る制御部７０の構成＞
比較例に係る押出成形装置は、図１に示した実施の形態１に係る押出成形装置と同様の全体構成を有している。比較例では、制御部７０が、ＰＩＤ制御を用いて、圧力センサＰＳによって測定される測定圧力に基づいて、スクリュー１２及びギヤポンプＧＰの回転数を個別にフィードバック制御する。ＰＩＤ制御の場合、プロセス条件を変更する度に、パラメータを調整する必要がある。通常、作業者が試行錯誤してパラメータを調整するため、パラメータ調整に多大な時間及び樹脂材料を要するという問題があった。

【0036】

＜実施の形態１に係る制御部７０の構成＞
次に、図４を参照して、実施の形態１に係る制御部７０の構成についてより詳細に説明する。図４は、実施の形態１に係る制御部７０の構成を示すブロック図である。図４に示すように、実施の形態１に係る制御部７０は、状態観測部７１、制御条件学習部７２、記憶部７３、制御信号出力部７４を備えている。

【0037】

制御部７０は、スクリュー１２及びギヤポンプＧＰの駆動源であるモータＭ１、Ｍ２の出力を個別にフィードバック制御する。図４には、ギヤポンプＧＰの駆動源であるモータＭ２の回転数を制御する場合のみを示しているが、スクリュー１２の駆動源であるモータＭ１についても同様に制御される。すなわち、スクリュー１２の駆動源であるモータＭ１の回転数を制御する場合、図４におけるモータＭ１をモータＭ２に置き換えればよい。

【0038】

なお、制御部７０を構成する各機能ブロックは、ハードウェア的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、その他の回路で構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたプログラムなどによって実現することができる。従って、各機能ブロックは、コンピュータのハードウェアやソフトウェアやそれらの組み合わせによって色々な形態で実現できる。

【0039】

状態観測部７１は、圧力センサＰＳによって測定される測定圧力ｐｖから制御偏差ｅｒｒを算出する。制御偏差ｅｒｒは、測定圧力ｐｖと目標圧力との差である。
そして、状態観測部７１は、算出した制御偏差ｅｒｒに基づいて、現在の状態ｓｔと以前（例えば前回）に選択した行動ａｃに対する報酬ｒｗとを決定する。

【0040】

状態ｓｔは、無限に取り得る制御偏差ｅｒｒの値を有限個に区分するために予め設定されている。説明のための簡易な例としては、制御偏差をｅｒｒとして、－４．０ＭＰａ≦ｅｒｒ＜－３．０ＭＰａを状態ｓｔ１、－３．０ＭＰａ≦ｅｒｒ＜－２．０ＭＰａを状態ｓｔ２、－２．０ＭＰａ≦ｅｒｒ＜－１．０ＭＰａを状態ｓｔ３、－１．０ＭＰａ≦ｅｒｒ＜＋１．０ＭＰａを状態ｓｔ４、＋１．０ＭＰａ≦ｅｒｒ＜＋２．０ＭＰａを状態ｓｔ５、＋２．０ＭＰａ≦ｅｒｒ＜＋３．０ＭＰａを状態ｓｔ６、＋３．０ＭＰａ≦ｅｒｒ＜＋４．０ＭＰａを状態ｓｔ７、＋４．０ＭＰａ≦ｅｒｒ≦＋５．０ＭＰａを状態ｓｔ８などと設定される。実際には、より細分化された多数の状態ｓｔが設定される場合が多い。

【0041】

報酬ｒｗは、以前の状態ｓｔにおいて選択した行動ａｃを評価するための指標である。
具体的には、算出した現在の制御偏差ｅｒｒの絶対値が、以前の制御偏差ｅｒｒの絶対値よりも小さくなっていれば、状態観測部７１は、以前に選択した行動ａｃが適切であると判断し、例えば報酬ｒｗを正の値とする。換言すると、以前と同じ状態ｓｔにおいて前回選択した行動ａｃが再度選択され易くなるように、報酬ｒｗが決定される。

【0042】

反対に、算出した現在の制御偏差ｅｒｒの絶対値が、以前の制御偏差ｅｒｒの絶対値よりも大きくなっていれば、状態観測部７１は、以前に選択した行動ａｃが不適切であると判断し、例えば報酬ｒｗを負の値とする。換言すると、以前と同じ状態ｓｔにおいて前回選択した行動ａｃが再度選択され難くなるように、報酬ｒｗが決定される。
なお、報酬ｒｗの具体例については後述する。また、報酬ｒｗの値は適宜決定することができる。例えば、報酬ｒｗの値が常に正の値であってもよく、報酬ｒｗの値が常に負の値であってもよい。

【0043】

制御条件学習部７２は、モータＭ１、Ｍ２のそれぞれについて、強化学習を行う。具体的には、制御条件学習部７２は、制御条件（学習結果）を報酬ｒｗに基づいて更新すると共に、更新された制御条件から現在の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する。制御条件は、状態ｓｔと行動ａｃとの組み合わせである。上述の状態ｓｔ１～ｓｔ８に対応した簡易な制御条件（学習結果）を表１に示す。図４の例では、制御条件学習部７２は、更新した制御条件ｃｃを例えばメモリである記憶部７３に格納すると共に、記憶部７３から制御条件ｃｃを読み出して更新する。

【0044】

表１は、強化学習の一例であるＱ学習による制御条件（学習結果）を示している。表１の最上行には上述の８つの状態ｓｔ１～ｓｔ８が示されている。すなわち、２～９列目の各列が８つの状態ｓｔ１～ｓｔ８を示している。他方、表１の最左列には５つの行動ａｃ１～ａｃ５が示されている。すなわち、２～６列目の各行が、５つの行動ａｃ１～ａｃ５を示している。

【0045】

【表1】

【0046】

ここで、表１の例では、図４に示したモータＭ２の出力を１．０％減らす行動を行動ａｃ１（出力変化：－１％）と設定している。モータＭ２の出力を０．５％減らす行動を行動ａｃ２（出力変化：－０．５％）と設定している。モータＭ２の出力を維持する行動を行動ａｃ３（出力変化：０％）と設定している。モータＭ２の出力を０．５％増やす行動を行動ａｃ４（出力変化：＋０．５％）と設定している。モータＭ２の出力を１．０％増やす行動を行動ａｃ５（出力変化：＋１．０％）と設定している。表１の例は、あくまでも説明のための簡易な例であって、実際には、より細分化された多数の行動ａｃが設定される場合が多い。

【0047】

表１において状態ｓｔと行動ａｃとの組み合わせから定まる値は、価値Ｑ（ｓｔ、ａｃ）と呼ばれる。価値Ｑは、初期値が与えられた後、公知の更新式を利用して報酬ｒｗに基づいて順次更新される。価値Ｑの初期値は、例えば図４に示す学習条件に含まれる。学習条件は、例えば作業者によって入力される。価値Ｑの初期値は記憶部７３に格納されていてもよく、例えば過去の学習結果を初期値として用いてもよい。また、図４に示す学習条件には、例えば表１に示した状態ｓｔ１～ｓｔ８及び行動ａｃ１～ａｃ５も含まれる。

【0048】

表１における状態ｓｔ７を例に、価値Ｑについて説明する。状態ｓｔ７では、制御偏差ｅｒｒが＋３．０ＭＰａ以上＋４．０ＭＰａ未満であるため、測定圧力ｐｖが目標圧力よりも高く、ギヤポンプＧＰの回転数が低過ぎる。すなわち、ギヤポンプＧＰを駆動するモータＭ２の出力が低過ぎるため、モータＭ２の出力を増加させる必要がある。従って、制御条件学習部７２による学習の結果、モータＭ２の出力を増加させる行動ａｃ４、ａｃ５の価値Ｑが大きくなっている。一方、モータＭ２の出力を減少させる行動ａｃ１、ａｃ２の価値Ｑは小さくなっている。

【0049】

表１の例において、例えば制御偏差ｅｒｒが＋３．５ＭＰａである場合、状態ｓｔは状態ｓｔ７である。そのため、制御条件学習部７２は、状態ｓｔ７において価値Ｑが最大であって最適な行動ａｃ４を選択し、制御信号出力部７４へ出力する。
制御信号出力部７４は、入力された行動ａｃ４に基づいて、モータＭ２の出力を０．５％増加させる制御信号ｃｔｒをモータＭ２へ出力する。

【0050】

そして、次回の制御偏差ｅｒｒの絶対値が今回の制御偏差ｅｒｒの絶対値３．５ＭＰａよりも小さければ、状態観測部７１は、今回の状態ｓｔ７における行動ａｃ４の選択が適切であると判断し、正の値の報酬ｒｗを出力する。そのため、制御条件学習部７２は、状態ｓｔ７における行動ａｃ４の価値＋３．６を報酬ｒｗに応じて増やすように制御条件を更新する。その結果、状態ｓｔ７の場合、制御条件学習部７２は、引き続き行動ａｃ４を選択する。

【0051】

一方、次回の制御偏差ｅｒｒの絶対値が今回の制御偏差ｅｒｒの絶対値３．５ＭＰａよりも大きければ、状態観測部７１は、今回の状態ｓｔ７における行動ａｃ４の選択が不適切であると判断し、負の値の報酬ｒｗを出力する。そのため、制御条件学習部７２は、状態ｓｔ７における行動ａｃ４の価値＋３．６を報酬ｒｗに応じて減らすように制御条件を更新する。その結果、状態ｓｔ７における行動ａｃ４の価値が行動ａｃ５の価値＋２．６よりも小さくなると、状態ｓｔ７の場合、制御条件学習部７２は、行動ａｃ４に代えて行動ａｃ５を選択する。

【0052】

なお、制御条件を更新するタイミングは、次回に限らず、タイムラグなどを考慮して適宜決定すればよい。また、学習初期段階では、学習を促進するために、ランダムに行動ａｃを選択してもよい。さらに、表１では、簡易なＱ学習による強化学習について説明したが、学習アルゴリズムについては、Ｑ学習、ＡＣ（Actor-Critic）法、ＴＤ学習、モンテカルロ法など様々あるが、何ら限定されるものではない。例えば、状態ｓｔ及び行動ａｃの数が増えて組み合わせ爆発が発生する場合は、ＡＣ法などを用いるなど状況によって選定すればよい。

【0053】

また、ＡＣ法では、方策関数として確率分布関数を用いる場合が多い。その確率分布関数は、正規分布関数に限らず、例えば、簡単化を目的としてシグモイド関数、ソフトマックス関数などを用いてもよい。シグモイド関数は、ニューラルネットワークで最も使用される関数である。強化学習は、ニューラルネットワークと同じ機械学習の１つであるため、シグモイド関数を採用できる。また、シグモイド関数は、関数自体も簡単であり、扱い易いという利点もある。
以上の通り、学習アルゴリズムや用いる関数は様々であるが、プロセスに対して最適なものを適宜選定すればよい。

【0054】

以上に説明した通り、実施の形態１に係る押出成形装置では、ＰＩＤ制御を用いていないため、そもそもプロセス条件の変更に伴うパラメータ調整が不要である。また、制御部７０が、強化学習によって、制御条件（学習結果）を報酬ｒｗに基づいて更新すると共に、更新された制御条件から現在の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する。そのため、プロセス条件を変更した場合でも、比較例に比べ、調整に要する時間及び樹脂材料を抑制することができる。

【0055】

なお、実施の形態１に係る押出成形装置によって製造される製品は、樹脂フィルムに限定されず、パイプ材、棒材、ワイヤ等の被覆材等でもよい。さらには、実施の形態１に係る押出成形装置をブロー成形用のパリソンの押出成形に用いてもよい。

【0056】

＜押出成形装置の制御方法の全体＞
次に、図５を参照して、実施の形態１に係る押出成形装置の制御方法の全体について説明する。図５は、実施の形態１に係る押出成形装置の制御方法の全体を示すフローチャートである。図５の説明においては、図１も適宜参照する。

【0057】

まず、図５に示すように、押出成形装置を起動したら、スクリュー１２及びギヤポンプＧＰの回転数をそれぞれ手動で設定する（ステップＳ１）。具体的には、スクリュー１２及びギヤポンプＧＰの回転数を、それぞれ製造時の標準値まで徐々に高くする。それに伴い、ホッパ１３から供給する樹脂ペレット８１の量も徐々に増加させる。

【0058】

次に、図５に示すように、スクリュー１２の回転数を上記標準値に固定し、ギヤポンプＧＰの回転数を機械学習により調整する（ステップＳ２）。具体的には、制御部７０が、圧力センサＰＳによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように（維持するように）、ギヤポンプＧＰの回転数を機械学習によりフィードバック制御し、調整する。なお、ステップＳ２においては、スクリュー１２の回転数を固定するため、ホッパ１３から供給する樹脂ペレット８１の量も固定する。

【0059】

次に、図５に示すように、ギヤポンプＧＰの回転数を調整された値に固定し、スクリュー１２の回転数を機械学習により制御しつつ、樹脂フィルムを製造する（ステップＳ３）。具体的には、ステップＳ２において、スクリュー１２の回転数が安定したら、ギヤポンプＧＰの回転数をその調整された値に固定する。そして、制御部７０が、圧力センサＰＳによって測定される測定圧力を目標圧力に近付けるように（維持するように）、スクリュー１２の回転数を機械学習によりフィードバック制御しつつ、樹脂フィルムを製造する。なお、ステップＳ３においては、スクリュー１２の回転数に合わせて、ホッパ１３から供給する樹脂ペレット８１の量も変動させる。

【0060】

樹脂フィルム８３の製造が終了していなければ（ステップＳ４ＮＯ）、ステップＳ３に戻って制御を継続する。一方、樹脂フィルム８３の製造が終了したら（ステップＳ４ＹＥＳ）、制御を終了する。すなわち、樹脂フィルム８３の製造が終了するまで、ステップＳ３を繰り返す。
図５において、ステップＳ１、Ｓ２は、製品である樹脂フィルムを製造するための準備工程であり、ステップＳ３は、製品である樹脂フィルムの製造工程である。

【0061】

＜ステップＳ２の詳細＞
次に、図６を参照して、ギヤポンプＧＰの回転数の調整工程（ステップＳ２）の詳細について説明する。図６は、ギヤポンプＧＰの回転数の調整工程（ステップＳ２）の詳細を示すフローチャートである。図６の説明においては、図４も適宜参照する。

【0062】

まず、図６に示すように、図４に示した制御部７０の状態観測部７１は、ギヤポンプＧＰの入口側における溶融樹脂の測定圧力と目標圧力との差（制御偏差ｅｒｒ）に基づいて、現在の状態ｓｔと以前に選択した行動ａｃに対する報酬ｒｗとを決定する（ステップＳ２１）。なお、制御開始時には、以前（例えば前回）に選択した行動ａｃが存在せず、報酬ｒｗを決定することができないため、現在すなわち制御開始時の状態ｓｔのみを決定する。

【0063】

次に、制御部７０の制御条件学習部７２は、状態ｓｔと行動ａｃとの組み合わせである制御条件を報酬ｒｗに基づいて更新する。そして、更新された制御条件から現在の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する（ステップＳ２２）。なお、制御開始時には、制御条件は初期値のまま更新されないが、制御開始時の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する。
そして、制御部７０の制御信号出力部７４は、制御条件学習部７２が選択した最適な行動ａｃに基づいて、ギヤポンプＧＰのモータＭ２に制御信号ｃｔｒを出力する（ステップＳ２３）。

【0064】

ギヤポンプＧＰの回転数が安定せずに、ギヤポンプＧＰの回転数の調整が終了していなければ（ステップＳ２４ＮＯ）、ステップＳ２１に戻ってギヤポンプＧＰの回転数の調整を継続する。一方、ギヤポンプＧＰの回転数が安定したら、ギヤポンプＧＰの回転数の調整を終了する（ステップＳ２４ＹＥＳ）。すなわち、ギヤポンプＧＰの回転数の調整が終了するまで、ステップＳ２１～Ｓ２３を繰り返す。ギヤポンプＧＰの回転数の調整が終了したら、すなわちステップＳ２が終了したら、図５に示したステップＳ３に移行する。

【0065】

以上に説明した通り、実施の形態１に係る押出成形装置では、ギヤポンプＧＰの回転数の調整において、ＰＩＤ制御を用いていないため、そもそもプロセス条件の変更に伴うパラメータ調整が不要である。また、コンピュータを用いた強化学習によって、制御条件（学習結果）を報酬ｒｗに基づいて更新すると共に、更新された制御条件から現在の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する。そのため、プロセス条件を変更した場合でも、比較例に比べ、ギヤポンプＧＰの回転数の調整に要する時間及び樹脂材料を抑制することができる。

【0066】

＜ステップＳ３の詳細＞
次に、図７を参照して、製品製造時のスクリュー１２の回転数の制御工程（ステップＳ３）の詳細について説明する。図７は、製品製造時のスクリュー１２の回転数の制御工程（ステップＳ３）の詳細を示すフローチャートである。図７の説明においては、図４も適宜参照する。その際、図４におけるモータＭ１をモータＭ２に置き換えるものとする。

【0067】

まず、図７に示すように、図４に示した制御部７０の状態観測部７１は、ギヤポンプＧＰの入口側における溶融樹脂の測定圧力と目標圧力との差（制御偏差ｅｒｒ）に基づいて、現在の状態ｓｔと以前に選択した行動ａｃに対する報酬ｒｗとを決定する（ステップＳ３１）。なお、制御開始時には、以前（例えば前回）に選択した行動ａｃが存在せず、報酬ｒｗを決定することができないため、現在すなわち制御開始時の状態ｓｔのみを決定する。

【0068】

次に、制御部７０の制御条件学習部７２は、状態ｓｔと行動ａｃとの組み合わせである制御条件を報酬ｒｗに基づいて更新する。そして、更新された制御条件から現在の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する（ステップＳ３２）。なお、制御開始時には、制御条件は初期値のまま更新されないが、制御開始時の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する。
そして、制御部７０の制御信号出力部７４は、制御条件学習部７２が選択した最適な行動ａｃに基づいて、スクリュー１２のモータＭ１に制御信号ｃｔｒを出力する（ステップＳ３３）。

【0069】

樹脂フィルム８３の製造が終了していなければ（ステップＳ４ＮＯ）、ステップＳ３１に戻って制御を継続する。一方、樹脂フィルム８３の製造が終了したら（ステップＳ４ＹＥＳ）、制御を終了する。すなわち、樹脂フィルム８３の製造が終了するまで、ステップＳ３１～Ｓ３３を繰り返す。

【0070】

以上に説明した通り、実施の形態１に係る押出成形装置では、製品製造時のスクリュー１２の回転数の制御において、ＰＩＤ制御を用いていないため、そもそもプロセス条件の変更に伴うパラメータ調整が不要である。また、コンピュータを用いた強化学習によって、制御条件（学習結果）を報酬ｒｗに基づいて更新すると共に、更新された制御条件から現在の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する。そのため、比較例に比べ、プロセス条件を変更した場合における製品の歩留まりを向上させられると共に、製品製造時における外的要因による溶融樹脂の圧力変動にも柔軟に対応できる。

【0071】

（実施の形態２）
次に、図８を参照して、実施の形態２に係る押出成形装置について説明する。実施の形態２に係る押出成形装置の全体構成は、図１に示した実施の形態１に係る押出成形装置の全体構成と同様であるため、説明を省略する。実施の形態２に係る押出成形装置は、制御部７０の構成が実施の形態１に係る押出成形装置と異なる。

【0072】

図８は、実施の形態２に係る制御部７０の構成を示すブロック図である。図８に示すように、実施の形態２に係る制御部７０は、状態観測部７１、制御条件学習部７２、記憶部７３、ＰＩＤコントローラ７４ａを備えている。すなわち、実施の形態２に係る制御部７０は、図４に示した実施の形態１に係る制御部７０における制御信号出力部７４として、ギヤポンプＧＰの駆動源であるモータＭ２の出力を制御するＰＩＤコントローラ（第１のＰＩＤコントローラ）７４ａを備えている。ＰＩＤコントローラ７４ａも制御信号出力部の一形態である。

【0073】

状態観測部７１は、実施の形態１と同様に、圧力センサＰＳによって測定される測定圧力ｐｖと目標圧力との差（制御偏差ｅｒｒ）に基づいて、現在の状態ｓｔと以前に選択した行動ａｃに対する報酬ｒｗとを決定する。そして、状態観測部７１は、現在の状態ｓｔと報酬ｒｗとを制御条件学習部７２に出力する。さらに、実施の形態２に係る状態観測部７１は、算出した制御偏差ｅｒｒをＰＩＤコントローラ７４ａに出力する。

【0074】

制御条件学習部７２も、実施の形態１と同様に、モータＭ１、Ｍ２のそれぞれについて、強化学習を行う。具体的には、制御条件学習部７２は、制御条件（学習結果）を報酬ｒｗに基づいて更新すると共に、更新された制御条件から現在の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する。ここで、実施の形態１では、制御条件学習部７２が選択する行動ａｃの内容が、モータＭ２の出力を直接変更することである。これに対し、実施の形態２では、制御条件学習部７２が選択する行動ａｃの内容が、モータＭ２の出力を制御するＰＩＤコントローラ７４ａのパラメータを変更することである。

【0075】

図８に示すように、制御条件学習部７２から出力された行動ａｃに基づいて、ＰＩＤコントローラ７４ａのパラメータが逐次変更される。他方、ＰＩＤコントローラ７４ａは、入力された制御偏差ｅｒｒに基づいて、モータＭ２へ制御信号ｃｔｒを出力する。

【0076】

以上に説明した通り、実施の形態２に係る押出成形装置では、ＰＩＤ制御を用いているため、プロセス条件の変更に伴うパラメータ調整が必要である。実施の形態２に係る押出成形装置では、制御部７０が、強化学習によって、制御条件（学習結果）を報酬ｒｗに基づいて更新すると共に、更新された制御条件から現在の状態ｓｔに対応した最適な行動ａｃを選択する。ここで、強化学習における行動ａｃが、モータＭ２の出力を制御するＰＩＤコントローラ７４ａのパラメータの変更である。そのため、プロセス条件を変更した場合でも、比較例に比べ、パラメータ調整に要する時間及び樹脂材料を抑制することができる。

【0077】

その他の構成は、実施の形態１と同様であるから説明を省略する。また、スクリュー１２の駆動源であるモータＭ１の出力を制御するＰＩＤコントローラ（第２のＰＩＤコントローラ）のパラメータの制御についても同様である。

【0078】

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は既に述べた実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることはいうまでもない。

【符号の説明】

【0079】

１０ 押出機
１１ シリンダ
１２ スクリュー
１３ ホッパ
２０ Ｔダイ
２０ａ 導入口
２０ｂ マニホールド
２０ｃ スリット
２１、２２ ダイブロック
２１ａ、２２ａ リップ
２２ｂ 切り欠き溝
２３ ヒートボルト
２４ ヒータ
２５ａ、２５ｂ ホルダー
２６ 連結部材
３０ 冷却ロール
４０ 搬送ロール群
４１～４８ 搬送ロール
５０ 巻取機
６０ 厚みセンサ
７０ 制御部
７１ 状態観測部
７２ 制御条件学習部
７３ 記憶部
７４ 制御信号出力部
７４ａ ＰＩＤコントローラ
８１ 樹脂ペレット
８２ 溶融樹脂
８２ａ フィルム状の溶融樹脂
８３ 樹脂フィルム
ＧＰ ギヤポンプ
Ｍ１、Ｍ２ モータ
ＰＳ 圧力センサ
ａｃ 行動
ｃｃ 制御条件
ｃｔｒ 制御信号
ｅｒｒ 制御偏差
ｐｖ 測定圧力
ｒｗ 報酬
ｓｔ 状態

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】