JP2021002238A - 制御装置、制御システム、及び機械学習装置 - Google Patents
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Abstract
Description
そのため、産業機械の動作状態に応じて、適切なピークカット用モータのベース速度を学習し、設定する手法が望まれている。
図1は本発明の一実施形態による制御装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態の制御装置1は、ピークカット用モータを制御する制御装置として実装することができる。また、制御装置1は、工場に設置されたパソコンや、工場のネットワークに接続されたセルコンピュータ、フォグコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することが出来る。本実施形態では、制御装置1を、ピークカット用モータを制御する制御装置として実装した場合の例を示す。
図4は、第2実施形態による制御システムが動作する環境を示す図である。本実施形態による制御システムは、図4に例示されるように、クラウドサーバ6やフォグコンピュータ7、エッジコンピュータ8を含む複数の装置のそれぞれが有線/無線のネットワークに接続されたシステム環境で動作する。図4に例示されるシステムは、クラウドサーバ6等を含む層、フォグコンピュータ7等を含む層、エッジコンピュータ8(セル9に含まれるロボットを制御するロボットコントローラ、工作機械を制御する制御装置、搬送機械等の周辺機械、電源設備等)等を含む層の、3つの階層に論理的に分けて構成されている。この様なシステム上で、本実施形態による制御システムは、クラウドサーバ6、フォグコンピュータ7等のコンピュータの上に、第1実施形態で説明した制御装置1の機能を実装することで構成される。第2実施形態による制御システムでは、それぞれの複数の装置との間でネットワークを介して相互にデータを共有したり、エッジコンピュータ8で取得された様々なデータをフォグコンピュータ7やクラウドサーバ6に収集して大規模な解析を行ったり、更に、その解析結果に基づいて各々のエッジコンピュータ8の動作を制御することを可能とする。図4に例示されるシステムにおいて、セル9は各地の工場にそれぞれ複数設けられ(例えば、工場の1フロア毎に1つのセル9を設ける等)、それぞれのセル9を所定の単位(工場単位、同じ製造業者の複数の工場単位等)で上位層のフォグコンピュータ7が管理する。そして、これらフォグコンピュータ7が収集、解析したデータを、更に上位層のクラウドサーバ6で収集、解析等を行い、その結果として得られた情報を各々のエッジコンピュータ8における制御等に活用することができる。
このような構成を備えた制御システム300では、例えば管理下にある産業機械と類似した産業機械を配置した他の制御システム300から学習モデルを取得して利用することが可能となる。そのため、新たな工場を設置した場合などに、類似した産業機械の組み合わせで運用される制御システム300から学習モデルを流用することで、工場立ち上げ時の学習モデル構築のための試験的な運用作業の手間を大幅に省くことが可能となる。
例えば、上記した実施形態では制御装置1と機械学習装置100が異なるCPU(プロセッサ)を有する装置として説明しているが、機械学習装置100は制御装置1が備えるCPU11と、ROM12に記憶されるシステム・プログラムにより実現するようにしても良い。
2 産業機械
3 モータ駆動装置
6 クラウドサーバ
7 フォグコンピュータ
8 エッジコンピュータ
9 セル
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
16,17,18 インタフェース
20 バス
21 インタフェース
30 軸制御回路
32 制御部
34 データ取得部
36 前処理部
40 サーボアンプ
50 サーボモータ
52 制御用プログラム
54 取得データ記憶部
70 表示装置
71 入力装置
100 機械学習装置
101 プロセッサ
102 ROM
103 RAM
104 不揮発性メモリ
110 学習部
120 意思決定部
130 学習モデル記憶部
300 制御システム
Claims (8)
- 少なくとも1つの産業機械と同じ電力供給路に接続されたピークカット用モータのピークカット動作を制御する制御装置であって、
少なくとも前記産業機械の動作状態に係るデータを取得するデータ取得部と、
前記産業機械の動作状態に対する前記ピークカット用モータのベース速度の設定行動の価値を関連付けた学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルを用いて、前記データ取得部が取得した前記産業機械の動作状態に係るデータに基づく前記ピークカット用モータのベース速度の設定行動を決定する意思決定部と、
を備えた制御装置。 - 前記データ取得部は、更に前記ピークカット用モータのベース速度に係るデータを取得し、
前記制御装置は、
前記産業機械の動作状態に対して前記ピークカット用モータのベース速度の設定行動を関連付けた学習モデルを生成する学習部を備える、
請求項1に記載の制御装置。 - 前記学習部は、前記産業機械で消費される消費電力に対して十分な回生電力を前記ピークカット用モータから供給できた場合、又は、前記ピークカット用モータのベース速度を低く設定できた場合にプラスの報酬とし、前記産業機械で消費される消費電力に対して十分な回生電力を前記ピークカット用モータから供給できなかった場合、又は、前記ピークカット用モータのベース速度を高く設定できた場合にマイナスの報酬とし、
前記学習部は、該報酬の値に基づいて前記学習モデルを生成する、
請求項2に記載の制御装置。 - 前記学習モデルは、前記産業機械の動作状態に対して、前記ピークカット用モータのベース速度の設定行動の価値を関連付けて記憶する行動価値テーブルである、
請求項1〜3のいずれか1つに記載の制御装置。 - 前記学習モデルは、多層構造で構成されたニューラルネットワークである、
請求項1〜3のいずれか1つに記載の制御装置。 - 複数の請求項2に記載の制御装置が、ネットワークを介して相互に接続された制御システムであって、
複数の前記制御装置の間で、前記学習部による学習結果を共有可能である、
制御システム。 - 少なくとも1つの産業機械と同じ電力供給路に接続されたピークカット用モータのピークカット動作の制御における前記ピークカット用モータのベース速度の設定行動を学習した機械学習装置であって、
前記産業機械の動作状態に対する前記ピークカット用モータのベース速度の設定行動の価値を関連付けた学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルを用いて、前記産業機械の動作状態に係るデータに基づく前記ピークカット用モータのベース速度の設定行動を決定する意思決定部と、
を備えた機械学習装置。 - 前記産業機械の動作状態に対して前記ピークカット用モータのベース速度の設定行動を関連付けた学習モデルを生成する学習部を更に備える、
請求項7記載の機械学習装置。
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