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公開番号2023074434
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-05-29
出願番号2021187403
出願日2021-11-17
発明の名称将来状態推定装置
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人開知
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20230522BHJP(計算;計数)
要約【課題】連続的な状態の空間内において予測対象の将来状態を高速に推定できる将来状態推定装置を提供する。
【解決手段】記憶装置130は、第1の時間(Δt)経過後に予測対象が第1の状態sから第2の状態s’へ遷移する確率を示す第1の状態遷移確率(状態遷移確率関数τ)が重み付き基底関数の線形結合で表現される状態遷移モデルを記憶する(モデル記憶部131)。演算装置140は、重み付き基底関数のそれぞれの重みを要素とする行列を示す重み行列Λの積和演算によって、第2の時間(Δt×∞)経過後までに予測対象が第1の状態sから第2の状態s’に遷移する確率を示す第2の状態遷移確率(減衰型状態遷移確率関数D)を計算する(将来状態予測演算部142)。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第１の時間経過後に予測対象が第１の状態から第２の状態へ遷移する確率を示す第１の状態遷移確率が重み付き基底関数の線形結合で表現される状態遷移モデルを記憶する記憶装置と、
前記重み付き基底関数のそれぞれの重みを要素とする行列を示す重み行列の積和演算によって、第２の時間経過後までに前記予測対象が前記第１の状態から前記第２の状態に遷移する確率を示す第２の状態遷移確率を計算する演算装置と、
を備える将来状態推定装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
請求項１に記載の将来状態推定装置であって、
前記積和演算は、前記重み行列の級数計算であり、
前記第２の時間経過後は、無限時間経過後又は無限ステップ経過後である
ことを特徴とする将来状態推定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の将来状態推定装置であって、
前記演算装置は、
前記第２の状態遷移確率に基づいて、前記予測対象を制御するデバイスの最適操作量を計算する
ことを特徴とする将来状態推定装置。
【請求項４】
請求項１に記載の将来状態推定装置であって、
前記演算装置は、
前記予測対象の測定値の時系列から前記重み行列の要素値を計算する
ことを特徴とする将来状態推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の将来状態推定装置であって、
前記演算装置は、
前記重み行列の要素値を用いて前記状態遷移モデルを更新する
ことを特徴とする将来状態推定装置。
【請求項６】
請求項４に記載の将来状態推定装置であって、
前記演算装置は、
前記重み行列の要素値を学習し、
学習した前記重み行列の要素値を用いて前記状態遷移モデルを更新する
ことを特徴とする将来状態推定装置。
【請求項７】
請求項５に記載の将来状態推定装置であって、
出力装置をさらに備え、
前記演算装置は、
更新前の前記状態遷移モデル、更新後の前記状態遷移モデル、更新前と更新後の前記状態遷移モデルの違いのうち、いずれか２つ以上を示す情報を前記出力装置に出力させる
ことを特徴とする将来状態推定装置。
【請求項８】
請求項１に記載の将来状態推定装置であって、
出力装置をさらに備え、
前記演算装置は、
経過時間、経過ステップ、時間の範囲、ステップの範囲のいずれか一つ以上における遷移元の状態から遷移先の状態へ遷移する確率を前記出力装置に出力させる
ことを特徴とする将来状態推定装置。
【請求項９】
請求項１に記載の将来状態推定装置であって、
前記基底関数は、動径基底関数である
ことを特徴とする将来状態推定装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の将来状態推定装置であって、
前記動径基底関数は、正規分布関数である
ことを特徴とする将来状態推定装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、将来状態推定装置に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
自動車やプラント（発電・産業）の分野で一般的に適用されているモデル予測制御は、操作対象の状態をより遠い将来まで予測できるものほど性能が高い傾向がある。操作対象の将来状態を予測するため、以下のような装置や方法が存在する。
【０００３】
特許文献１には、操作対象の挙動を模擬するモデルを用いて将来状態を予測し、その将来状態に適した操作量を計算する方法が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、制御対象となる工業システムの現在および将来の状態を予測し、目的関数を最大化するよう制御則を最適化する方法が開示されている。
【０００５】
特許文献３には、熱反応炉プロセスのような非線形かつ動的なシステムを回帰手法によってモデル化し、モデルによって予測した将来状態を用いて最適な操作量を計算する方法が開示されている。
【０００６】
特許文献４は、プラント運用上の制約条件を満たしつつ、目的に応じて制御パラメータを自動的に最適化できると共に、制御パラメータの最適化に要する計算時間を短縮できる制御パラメータ自動調整装置に関する。プラントモデルと強化学習などの機械学習手法を用いて将来状態を考慮した制御則を計算する方法が開示されている。
【０００７】
特許文献５には、操作対象の挙動を状態の遷移確率として表現する状態遷移モデルを記録し、そのモデルの無限級数と等価な計算を行うことによって、事前に定義した有限かつ離散的な状態の空間内であれば無限時間先における操作対象の将来状態を確率密度分布の形式で高速に推定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
特開2016-212872号公報
特開2013-114666号公報
特開2009-076036号公報
特開2017-157112号公報
特開2019-159876号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１、２、３、４の装置や方法は操作対象の挙動を模擬するモデルを用いて将来状態を予測し、その予測した将来状態から最適な制御方法を計算する。より遠い将来状態を予測できるものほど性能が高い傾向があるが、繰り返し計算を用いる手法は予測したい将来状態までの時間が長いほど、予測計算に要する時間も長くなる。そのため、許容可能な時間の範囲内で計算できる有限時間先の将来状態までに計算を留めることが一般的である。
【００１０】
特許文献５の装置や方法は離散的な状態の空間内であれば無限時間先における操作対象とその周辺環境の状態を確率密度分布の形式で推定するが、連続的な状態の空間内において無限時間先における操作対象とその周辺環境の状態を確率密度分布で推定する方法について明示していない。
（【００１１】以降は省略されています）

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