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公開番号2025014819
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-30
出願番号2023117686
出願日2023-07-19
発明の名称制御装置、巻取装置、制御システムの構築方法、制御システム、制御方法、プログラム、及び記憶媒体
出願人株式会社東芝
代理人弁理士法人iX
主分類G05B 13/02 20060101AFI20250123BHJP(制御;調整)
要約【課題】制御対象からの制御量を、より目標値へ近づけることが可能な、制御装置、巻取装置、制御システムの構築方法、制御システム、制御方法、プログラム、及び記憶媒体を提供する。
【解決手段】実施形態に係る制御装置は、対象物を巻き取り可能な巻取機構を制御する。前記制御装置は、第1制御部と、第1演算部と、第2演算部と、を備える。前記第1制御部は、前記巻取機構から、制御される対象である制御量を取得する。前記第1制御部は、予め機械学習されたモデルに前記制御量を入力することで、前記制御量が前記巻取機構から出力される場合の操作量に相当する第1操作量を取得する。前記第1演算部は、前記第1操作量と、前記巻取機構に向けて送信される第2操作量と、の差分を算出する。前記第2演算部は、前記第2操作量に前記差分を加えた第3操作量を、前記巻取機構へ入力する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象物を巻き取り可能な巻取機構を制御する制御装置であって、
前記巻取機構から、制御される対象である制御量を取得し、予め機械学習されたモデルに前記制御量を入力することで、前記制御量が前記巻取機構から出力される場合の操作量に相当する第１操作量を取得する第１制御部と、
前記第１操作量と、前記巻取機構に向けて送信される第２操作量と、の差分を算出する第１演算部と、
前記第２操作量に前記差分を加えた第３操作量を、前記巻取機構へ入力する第２演算部と、を備えた制御装置。
続きを表示（約 830 文字）【請求項２】
前記巻取機構は、前記対象物を巻き取る第１ローラを含み、
前記第１操作量、前記第２操作量、及び前記第３操作量は、前記第１ローラの回転速度を含む、請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記巻取機構は、前記対象物を巻き取る第１ローラを含み、
前記第１ローラは、軸方向周りに回転し、
前記第１操作量、前記第２操作量、及び前記第３操作量は、前記軸方向における前記第１ローラの位置を含む、請求項１又は２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記巻取機構は、前記対象物を送り出す第２ローラを含み、
前記第１操作量、前記第２操作量、及び前記第３操作量は、前記第２ローラの回転速度を含む、請求項１又は２に記載の制御装置。
【請求項５】
前記制御量は、前記対象物の張力と、前記対象物の搬送速度と、前記対象物の搬送方向に対して垂直な方向における前記対象物の位置と、から選択される２つ以上を含む、請求項１又は２に記載の制御装置。
【請求項６】
前記モデルは、決定木又はニューラルネットワークを含む、請求項１又は２に記載の制御装置。
【請求項７】
前記モデルは、リカレントニューラルネットワークを含み、
前記第１制御部は、前記制御量の時系列データを前記モデルに入力する、請求項１又は２に記載の制御装置。
【請求項８】
前記巻取機構への目標値に基づいて前記第２操作量を算出する第２制御部をさらに備えた請求項１又は２に記載の制御装置。
【請求項９】
前記第１操作量に基づいて前記巻取機構が正常か判定する判定部をさらに備えた、請求項１又は２に記載の制御装置。
【請求項１０】
請求項１又は２に記載の制御装置と、
前記巻取機構と、を備えた巻取装置。
（【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】
本発明の実施形態は、制御装置、巻取装置、制御システムの構築方法、制御システム、制御方法、プログラム、及び記憶媒体に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
制御対象を制御する装置がある。この制御装置に関して、制御対象からの制御量を、より目標値へ近づけることが可能な技術が求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６８１３２３１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、制御対象からの制御量を、より目標値へ近づけることが可能な、制御装置、巻取装置、制御システムの構築方法、制御システム、制御方法、プログラム、及び記憶媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係る制御装置は、対象物を巻き取り可能な巻取機構を制御する。前記制御装置は、第１制御部と、第１演算部と、第２演算部と、を備える。前記第１制御部は、前記巻取機構から、制御される対象である制御量を取得する。前記第１制御部は、予め機械学習されたモデルに前記制御量を入力することで、前記制御量が前記巻取機構から出力される場合の操作量に相当する第１操作量を取得する。前記第１演算部は、前記第１操作量と、前記巻取機構に向けて送信される第２操作量と、の差分を算出する。前記第２演算部は、前記第２操作量に前記差分を加えた第３操作量を、前記巻取機構へ入力する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
図１は、実施形態に係る巻取装置の構成を示すブロック図である。
図２は、実施形態に係る巻取装置を示す斜視図である。
図３は、参考例に係る巻取装置１ｒの構成を示すブロック図である。
図４（ａ）及び図４（ｂ）は、実施形態に係る制御システムの特性を示すデータである。
図５は、実施形態の変形例に係る巻取装置の構成を示すブロック図である。
図６は、ハードウェア構成を表す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【０００８】
図１は、実施形態に係る巻取装置の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、実施形態に係る巻取装置１は、制御装置１０及び巻取機構２０を含む。巻取機構２０は、対象物を巻き取り可能である。対象物は、箔、線材などである。制御装置１０は、巻取機構２０の動作を制御する。
【０００９】
制御装置１０は、第１制御部１１、第２制御部１２、第１演算部１３、第２演算部１４、及び演算部１５を含む。第１制御部１１は、巻取機構２０からの制御量ｙ（出力値）を取得する。「制御量」は、制御対象に属する量のうち、制御される対象となっている量を指す。第１制御部１１は、制御量ｙを取得すると、モデル１６を参照する。モデル１６は、制御量が入力されると、その制御量に対応した操作量を推定するように、予め機械学習されている。「操作量」は、制御系において，制御量を制御するために、制御対象に対して加えられる量を指す。制御量及び操作量の定義については、ＪＩＳＺ８１１６－１９９４で定義されている内容を使用することができる。
【００１０】
例えば、モデル１６は、決定木又はニューラルネットワークを含む。モデル１６は、決定木としてランダムフォレストを含んでも良い。ニューラルネットワークが用いられる場合、モデル１６は、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を含むことが好ましい。ＲＮＮは、Long Short-Term Memory構造を含んでいても良い。
（【００１１】以降は省略されています）

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