JPH05265509A - 学習制御装置 - Google Patents
学習制御装置Info
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- JPH05265509A JPH05265509A JP5811092A JP5811092A JPH05265509A JP H05265509 A JPH05265509 A JP H05265509A JP 5811092 A JP5811092 A JP 5811092A JP 5811092 A JP5811092 A JP 5811092A JP H05265509 A JPH05265509 A JP H05265509A
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- mode
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 不要な入力項を減らし、運用モード時の計算
量を減少して制御速度を向上する。 【構成】 計算機処理装置１０Ａは、最初、学習モード
側に切換えて目標生成装置１００の学習を行なう。この
学習モードでは、動作切換えスイッチ２３を学習制御装
置４００側に接続し、教師データと対応する測定データ
により学習を実施する。この学習により誤差が決められ
た値ε以下になった時点で動作切換えスイッチ２３を影
響度評価手段５００側に切換え、影響度評価を行ない、
その評価結果を省略手段６００に送る。省略手段６００
は、上記評価結果に基づいて、影響の小さな入力項を削
除する。その後、再度学習モードに切換えて学習を行な
う。そして、この再度の学習を終了すると運用モードに
切換えて、制御対象３００に対する制御を行なう。
量を減少して制御速度を向上する。 【構成】 計算機処理装置１０Ａは、最初、学習モード
側に切換えて目標生成装置１００の学習を行なう。この
学習モードでは、動作切換えスイッチ２３を学習制御装
置４００側に接続し、教師データと対応する測定データ
により学習を実施する。この学習により誤差が決められ
た値ε以下になった時点で動作切換えスイッチ２３を影
響度評価手段５００側に切換え、影響度評価を行ない、
その評価結果を省略手段６００に送る。省略手段６００
は、上記評価結果に基づいて、影響の小さな入力項を削
除する。その後、再度学習モードに切換えて学習を行な
う。そして、この再度の学習を終了すると運用モードに
切換えて、制御対象３００に対する制御を行なう。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、雨水排水機場のポンプ
制御、その他、モデル化が困難で熟練オペレータが制御
している各種プラントにおける学習制御装置に関する。
制御、その他、モデル化が困難で熟練オペレータが制御
している各種プラントにおける学習制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば雨水排水機場の制御のようにオペ
レータの経験によって制御している装置では、制御対象
である流域を含めて正確にモデル化することは困難であ
る。このような制御対象に対しては、従来、熟練オペレ
ータの操作結果をニューラルネットに学習させて制御す
ることが行なわれている。
レータの経験によって制御している装置では、制御対象
である流域を含めて正確にモデル化することは困難であ
る。このような制御対象に対しては、従来、熟練オペレ
ータの操作結果をニューラルネットに学習させて制御す
ることが行なわれている。
【０００３】この場合、オペレータがどのような情報に
基づいてポンプを制御しているかが不明確なため、取り
敢えず出力に影響すると思われる観測値を入力項とし、
出力としてオペレータの操作量を採用する。実際のオペ
レータの運転時データを教師データとして学習させる
と、ニューラルネットにオペレータの判断モデルが生成
され、オペレータと同様な制御が可能になる。
基づいてポンプを制御しているかが不明確なため、取り
敢えず出力に影響すると思われる観測値を入力項とし、
出力としてオペレータの操作量を採用する。実際のオペ
レータの運転時データを教師データとして学習させる
と、ニューラルネットにオペレータの判断モデルが生成
され、オペレータと同様な制御が可能になる。
【０００４】この場合の従来の学習型制御装置の構成例
を図４に示し、また、そのときの概略フローチャートを
図５に示す。図４において、１０はニューラルネットを
実現するための計算機処理装置であり、この内部の機能
は目標生成装置１００と学習制御装置４００から構成さ
れる。また、目標生成装置１００の入力側及び出力側に
は、それぞれ学習モードと運用モードとを切換えるモー
ド切換スイッチ２１，２２が設けられる。このモード切
換スイッチ２１，２２により学習モードに切換えた場合
は、目標生成装置１００に対して学習制御装置４００が
接続され、運用モードに切換えた場合には目標生成装置
１００が制御装置２００、制御対象３００に接続され
る。
を図４に示し、また、そのときの概略フローチャートを
図５に示す。図４において、１０はニューラルネットを
実現するための計算機処理装置であり、この内部の機能
は目標生成装置１００と学習制御装置４００から構成さ
れる。また、目標生成装置１００の入力側及び出力側に
は、それぞれ学習モードと運用モードとを切換えるモー
ド切換スイッチ２１，２２が設けられる。このモード切
換スイッチ２１，２２により学習モードに切換えた場合
は、目標生成装置１００に対して学習制御装置４００が
接続され、運用モードに切換えた場合には目標生成装置
１００が制御装置２００、制御対象３００に接続され
る。
【０００５】上記目標生成装置１００は、パーセプトロ
ン型多層フィードフォワード結合型ニューラルネットと
呼ばれるもので、現在よく使用されている。この目標生
成装置１００の各層は、ニューロンと呼ばれる多入力１
出力の非線形素子から構成される。１つのニューロンＩ
i には入力がｎ個あり、それをＩij（ｊ＝１〜ｎ）、入
力値Ｉijにかかる重み係数をＷij、出力をＯj とする
と、入力の総和Ｉi は Ｉi ＝ΣＩij＊Ｗij で表され、この入力に対し、出力はロジスティック関数
と呼ばれる非線形関数 ｆ（ｘ）＝１／（１＋exp （-x＋di)) が用いられる。ｘ＝Ｉi として、Ｏi ＝ｆ（ｘ）により
出力値Ｏj が計算される。なお、diは閾値である。
ン型多層フィードフォワード結合型ニューラルネットと
呼ばれるもので、現在よく使用されている。この目標生
成装置１００の各層は、ニューロンと呼ばれる多入力１
出力の非線形素子から構成される。１つのニューロンＩ
i には入力がｎ個あり、それをＩij（ｊ＝１〜ｎ）、入
力値Ｉijにかかる重み係数をＷij、出力をＯj とする
と、入力の総和Ｉi は Ｉi ＝ΣＩij＊Ｗij で表され、この入力に対し、出力はロジスティック関数
と呼ばれる非線形関数 ｆ（ｘ）＝１／（１＋exp （-x＋di)) が用いられる。ｘ＝Ｉi として、Ｏi ＝ｆ（ｘ）により
出力値Ｏj が計算される。なお、diは閾値である。
【０００６】スタート時には、計算機処理装置１０の動
作モードをモード切換スイッチ２１，２２により学習モ
ードに切換え、目標生成装置１００を学習制御装置４０
０に接続して学習を行なう。この学習では、学習法ＢＰ
（Back Propagation、誤差逆伝播法）と呼ばれる手法が
使われ、入力に対して出力の値を教師データと比較し、
この誤差が決められた値ε（例えば０．００１）以下に
なるまで重み係数Ｗijを修正する。そして、誤差がε以
下になると学習を終了し、モード切換スイッチ２１，２
２により運用モードに切換え、目標生成装置１００によ
り制御装置２００にオペレータが行なっていたと同様に
測定値に対して目標値を出力させ、制御対象３００の制
御を行なう。
作モードをモード切換スイッチ２１，２２により学習モ
ードに切換え、目標生成装置１００を学習制御装置４０
０に接続して学習を行なう。この学習では、学習法ＢＰ
（Back Propagation、誤差逆伝播法）と呼ばれる手法が
使われ、入力に対して出力の値を教師データと比較し、
この誤差が決められた値ε（例えば０．００１）以下に
なるまで重み係数Ｗijを修正する。そして、誤差がε以
下になると学習を終了し、モード切換スイッチ２１，２
２により運用モードに切換え、目標生成装置１００によ
り制御装置２００にオペレータが行なっていたと同様に
測定値に対して目標値を出力させ、制御対象３００の制
御を行なう。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上記のように実際のオ
ペレータの運転時データを教師データとして学習させる
ことにより、オペレータと同様な制御が可能になる。し
かし、オペレータの判断時に関係しそうな入力項を全て
使って学習させると、ニューラルネットが大きく、実行
時に要する時間が長くなるという問題がある。
ペレータの運転時データを教師データとして学習させる
ことにより、オペレータと同様な制御が可能になる。し
かし、オペレータの判断時に関係しそうな入力項を全て
使って学習させると、ニューラルネットが大きく、実行
時に要する時間が長くなるという問題がある。
【０００８】本発明は上記実情に鑑みてなされたもの
で、不要な入力項を減らすことにより運用モード時の計
算量を減少でき、制御速度を向上できる学習制御装置を
提供することを目的とする。
で、不要な入力項を減らすことにより運用モード時の計
算量を減少でき、制御速度を向上できる学習制御装置を
提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、多入力多出力
を備えた多層のニューラルネットを利用した学習型制御
装置において、入力値の出力に及ぼす影響度を評価する
手段と、この手段による評価結果に基づいて影響度の小
さいものを入力項から省略する手段とを備えたことを特
徴とする。
を備えた多層のニューラルネットを利用した学習型制御
装置において、入力値の出力に及ぼす影響度を評価する
手段と、この手段による評価結果に基づいて影響度の小
さいものを入力項から省略する手段とを備えたことを特
徴とする。
【００１０】
【作用】学習時に制御に影響すると思われる因子を全て
入力として学習制御装置に入力して学習を実施し、学習
終了後に影響度評価手段により、入力項の出力に影響を
及ぼす影響度を求める。次いで、この影響度に基づい
て、出力に及ぼす影響の小さいものを入力項から省略す
る。その後、再度学習を実施して学習制御装置を再構成
する。この結果、不要な入力項を減らして運用モード時
の計算量を減少でき、制御速度を向上することが可能と
なる。
入力として学習制御装置に入力して学習を実施し、学習
終了後に影響度評価手段により、入力項の出力に影響を
及ぼす影響度を求める。次いで、この影響度に基づい
て、出力に及ぼす影響の小さいものを入力項から省略す
る。その後、再度学習を実施して学習制御装置を再構成
する。この結果、不要な入力項を減らして運用モード時
の計算量を減少でき、制御速度を向上することが可能と
なる。
【００１１】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。図１は本発明を雨水排水機場のポンプ制御に実
施した場合の学習制御装置の全体構成を示し、図２はそ
の動作を示すフローチャートである。
明する。図１は本発明を雨水排水機場のポンプ制御に実
施した場合の学習制御装置の全体構成を示し、図２はそ
の動作を示すフローチャートである。
【００１２】図１において、１０Ａはニューラルネット
を実現するための計算機処理装置であり、目標生成装置
１００、学習制御装置４００、入力値の出力に及ぶ影響
度を評価する影響度評価手段５００、この手段５００に
よる評価結果に基づいて影響度の小さいものを入力項か
ら省略する省略手段６００により構成される。また、目
標生成装置１００の入力側及び出力側には、それぞれ学
習モードと運用モードとを切換えるモード切換スイッチ
２１，２２が設けられる。更に計算機処理装置１０Ａに
は、学習制御装置４００及び影響度評価手段５００の入
力側に動作切換えスイッチ２３が設けられる。この動作
切換えスイッチ２３は、学習モードにおいて、学習中は
学習制御装置４００を目標生成装置１００に接続し、学
習を終了すると影響度評価手段５００を目標生成装置１
００に切換え接続する。
を実現するための計算機処理装置であり、目標生成装置
１００、学習制御装置４００、入力値の出力に及ぶ影響
度を評価する影響度評価手段５００、この手段５００に
よる評価結果に基づいて影響度の小さいものを入力項か
ら省略する省略手段６００により構成される。また、目
標生成装置１００の入力側及び出力側には、それぞれ学
習モードと運用モードとを切換えるモード切換スイッチ
２１，２２が設けられる。更に計算機処理装置１０Ａに
は、学習制御装置４００及び影響度評価手段５００の入
力側に動作切換えスイッチ２３が設けられる。この動作
切換えスイッチ２３は、学習モードにおいて、学習中は
学習制御装置４００を目標生成装置１００に接続し、学
習を終了すると影響度評価手段５００を目標生成装置１
００に切換え接続する。
【００１３】また、モード切換スイッチ２１，２２を運
用モードに切換えた場合は、目標生成装置１００から出
力される目標値が制御装置２００へ送られ、制御対象３
００が制御される。そして、この制御対象３００の各種
状態量に対する検出信号が目標生成装置１００に入力さ
れる。
用モードに切換えた場合は、目標生成装置１００から出
力される目標値が制御装置２００へ送られ、制御対象３
００が制御される。そして、この制御対象３００の各種
状態量に対する検出信号が目標生成装置１００に入力さ
れる。
【００１４】次に上記実施例の動作を図２のフローチャ
ートを参照して説明する。この図２は、計算機処理装置
１０Ａの処理動作を示したものである。計算機処理装置
１０Ａは、動作を開始すると、まず、初めての動作であ
るか否かを判断し（ステップＡ1 ）、初めてである場合
にはモード切換スイッチ２１，２２を学習モード側に切
換え、目標生成装置１００の学習を行なう（ステップＡ
2 ）。この学習モードでは、最初に動作切換えスイッチ
２３を学習制御装置４００側に接続し、教師データと対
応する測定データにより学習を実施する。そして、目標
生成装置１００の入力に対する出力の値を教師データと
比較し、この誤差が決められた値ε以下になるまで重み
係数を修正する。
ートを参照して説明する。この図２は、計算機処理装置
１０Ａの処理動作を示したものである。計算機処理装置
１０Ａは、動作を開始すると、まず、初めての動作であ
るか否かを判断し（ステップＡ1 ）、初めてである場合
にはモード切換スイッチ２１，２２を学習モード側に切
換え、目標生成装置１００の学習を行なう（ステップＡ
2 ）。この学習モードでは、最初に動作切換えスイッチ
２３を学習制御装置４００側に接続し、教師データと対
応する測定データにより学習を実施する。そして、目標
生成装置１００の入力に対する出力の値を教師データと
比較し、この誤差が決められた値ε以下になるまで重み
係数を修正する。
【００１５】上記の学習により誤差が決められた値ε以
下になったか否かを判断し（ステップＡ3 ）、誤差がε
以下になった時点で動作切換えスイッチ２３を影響度評
価手段５００側に切換え、影響度評価を行なう（ステッ
プＡ4 ）。影響度評価手段５００は、目標生成装置１０
０の各入力項目について、その出力に及ぼす影響度を例
えば次式で評価する。 Ｗi ＝Σj ｜Ｗoj｜＊｜Ｗji｜ 但し、 Ｗi ：ｉ番入力ニューロンの出力値に対する寄与 Ｗoj：中間層ｊ番ニューロンから出力層へのリンク重み Ｗji：入力層ｉ番ニューロンから中間層ｊ番ニューロン
へのリンク重み
下になったか否かを判断し（ステップＡ3 ）、誤差がε
以下になった時点で動作切換えスイッチ２３を影響度評
価手段５００側に切換え、影響度評価を行なう（ステッ
プＡ4 ）。影響度評価手段５００は、目標生成装置１０
０の各入力項目について、その出力に及ぼす影響度を例
えば次式で評価する。 Ｗi ＝Σj ｜Ｗoj｜＊｜Ｗji｜ 但し、 Ｗi ：ｉ番入力ニューロンの出力値に対する寄与 Ｗoj：中間層ｊ番ニューロンから出力層へのリンク重み Ｗji：入力層ｉ番ニューロンから中間層ｊ番ニューロン
へのリンク重み
【００１６】このＷi の値により重要な入力とそれほど
影響のない入力を比較することができる。図３は、影響
度評価手段５００による評価結果の一例を示したもので
ある。この図３に示した評価結果から、ポンプ井水位、
降雨量、予測流入量の寄与が大きいことが分かり、この
３つの測定値で同等の制御が可能であることが分かる。
この影響度評価手段５００による評価結果は、省略手段
６００に送られる。
影響のない入力を比較することができる。図３は、影響
度評価手段５００による評価結果の一例を示したもので
ある。この図３に示した評価結果から、ポンプ井水位、
降雨量、予測流入量の寄与が大きいことが分かり、この
３つの測定値で同等の制御が可能であることが分かる。
この影響度評価手段５００による評価結果は、省略手段
６００に送られる。
【００１７】省略手段６００は、上記評価結果に基づい
て、影響の小さな入力項を削除する（ステップＡ5 ）。
その後、再び動作切換えスイッチ２３を学習制御装置４
００側に切換えて学習モードとする（ステップＡ6 ）。
この再学習の結果、誤差が一定値以下になったか否かを
判断し（ステップＡ7 ）、一定値以下になれば学習を終
了する。
て、影響の小さな入力項を削除する（ステップＡ5 ）。
その後、再び動作切換えスイッチ２３を学習制御装置４
００側に切換えて学習モードとする（ステップＡ6 ）。
この再学習の結果、誤差が一定値以下になったか否かを
判断し（ステップＡ7 ）、一定値以下になれば学習を終
了する。
【００１８】上記の学習を終了した後は、モード切換ス
イッチ２１，２２を運用モードに切換える（ステップＡ
8 ）。この運用モードでは、目標生成装置１００より測
定値に対する目標値を制御装置２００に出力させ、制御
対象３００の制御を行なう。この運用モードにおいて
も、偏差が大きいか否かを判断し（ステップＡ9 ）、偏
差が一定値以内に収まっていれば、そのまま制御対象３
００に対する制御動作を続行する。しかし、偏差が大き
くなった場合は、ステップＡ10を経てステップＡ2 に戻
り、上記した学習を再度行なう。
イッチ２１，２２を運用モードに切換える（ステップＡ
8 ）。この運用モードでは、目標生成装置１００より測
定値に対する目標値を制御装置２００に出力させ、制御
対象３００の制御を行なう。この運用モードにおいて
も、偏差が大きいか否かを判断し（ステップＡ9 ）、偏
差が一定値以内に収まっていれば、そのまま制御対象３
００に対する制御動作を続行する。しかし、偏差が大き
くなった場合は、ステップＡ10を経てステップＡ2 に戻
り、上記した学習を再度行なう。
【００１９】
【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、入
力値の出力に及ぶ影響度を評価し、この評価結果に基づ
いて影響度の小さい入力項を省略するようにしたので、
不要な入力項を減らすことができ、運用モード時の計算
量を減少して制御速度を向上することができる。
力値の出力に及ぶ影響度を評価し、この評価結果に基づ
いて影響度の小さい入力項を省略するようにしたので、
不要な入力項を減らすことができ、運用モード時の計算
量を減少して制御速度を向上することができる。
【図１】本発明の一実施例に係る学習制御装置の全体構
成図。
成図。
【図２】同実施例の動作を示すフローチャート。
【図３】影響度評価手段の出力例を示す図。
【図４】従来の学習制御装置の全体構成図。
【図５】従来装置の動作を示すフローチャート。
１０，１０Ａ…計算機処理装置、１００…目標生成装
置、２００…制御装置、３００…制御対象、４００…学
習制御装置、５００…影響度評価手段、６００…入力を
省略する手段。
置、２００…制御装置、３００…制御対象、４００…学
習制御装置、５００…影響度評価手段、６００…入力を
省略する手段。
Claims (1)
- 【請求項１】 多入力多出力を備えた多層のニューラル
ネットを利用した学習型制御装置において、入力値の出
力に及ぼす影響度を評価する手段と、この手段による評
価結果に基づいて影響度の小さいものを入力項から省略
する手段とを備えたことを特徴とする学習型制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5811092A JPH05265509A (ja) | 1992-03-16 | 1992-03-16 | 学習制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5811092A JPH05265509A (ja) | 1992-03-16 | 1992-03-16 | 学習制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05265509A true JPH05265509A (ja) | 1993-10-15 |
Family
ID=13074838
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5811092A Withdrawn JPH05265509A (ja) | 1992-03-16 | 1992-03-16 | 学習制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05265509A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997022914A1 (fr) * | 1995-12-19 | 1997-06-26 | Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. | Methode de correction de sortie pour appareil de commande, appareil de commande et appareil de commande de pompe hydraulique |
| US6101456A (en) * | 1995-03-07 | 2000-08-08 | Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. | Output correcting method in control system, control system, and hydraulic pump control system |
| JP2010282547A (ja) * | 2009-06-08 | 2010-12-16 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 入力変数選択支援装置 |
| JP2014038609A (ja) * | 2012-07-23 | 2014-02-27 | Alstom Technology Ltd | ケミカルループ処理のための非線形モデル予測制御 |
| JP2018169960A (ja) * | 2017-03-30 | 2018-11-01 | 株式会社Ｊｓｏｌ | 多層ニューラルネットワーク（ディープラーニング）における線形多項式モデルの作成システム、作成方法及び作成プログラム |
| JP2018169959A (ja) * | 2017-03-30 | 2018-11-01 | 株式会社Ｊｓｏｌ | 多層ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の性能向上のための高寄与度項目の抽出システム、抽出方法及び抽出プログラム |
-
1992
- 1992-03-16 JP JP5811092A patent/JPH05265509A/ja not_active Withdrawn
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6101456A (en) * | 1995-03-07 | 2000-08-08 | Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. | Output correcting method in control system, control system, and hydraulic pump control system |
| WO1997022914A1 (fr) * | 1995-12-19 | 1997-06-26 | Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. | Methode de correction de sortie pour appareil de commande, appareil de commande et appareil de commande de pompe hydraulique |
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| US9740214B2 (en) | 2012-07-23 | 2017-08-22 | General Electric Technology Gmbh | Nonlinear model predictive control for chemical looping process |
| JP2018169960A (ja) * | 2017-03-30 | 2018-11-01 | 株式会社Ｊｓｏｌ | 多層ニューラルネットワーク（ディープラーニング）における線形多項式モデルの作成システム、作成方法及び作成プログラム |
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