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公開番号2025100194
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2023217391
出願日2023-12-22
発明の名称情報処理装置、区間選択方法及び区間選択プログラム
出願人アズビル株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G05B 13/02 20060101AFI20250626BHJP(制御;調整)
要約【課題】システム同定に適する動特性を表す区間の自動抽出を実現することを課題とする。
【解決手段】情報処理装置は、制御対象のシステムに関する入出力の時系列データを収集する収集部と、時系列データが分割された区間ごとに区間に対応するセグメントデータから生成されるモデルのパラメータに関する確率分布を推定する推定部と、確率分布の統計的ばらつきが小さい区間を選択する選択部と、選択部が選択した区間に関する情報を出力する出力部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
制御対象のシステムに関する入出力の時系列データを収集する収集部と、
前記時系列データが分割された区間ごとに前記区間に対応するセグメントデータから生成される第１のモデルのパラメータに関する確率分布を推定する推定部と、
前記確率分布の統計的ばらつきが小さい区間を選択する選択部と、
前記選択部が選択した区間に関する情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記選択部は、前記確率分布の統計的ばらつきに基づいて前記区間をクラスタリングし、クラスタリングの結果として得られたクラスタのうち前記統計的ばらつきが相対的に小さいクラスタに含まれる１以上の区間を選択する処理を含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記収集部により収集された時系列データのうち前記出力部により出力された区間に対応するセグメントデータに基づいて、前記システムの同定に用いる第２のモデルを生成する同定部をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第２のモデルは、前記第１のモデルと異なる構造を有する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１のモデルは、１次遅れ系の伝達関数表現の構造を有する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１のモデルは、ゲインと、前記システムの動特性部分とを乗算するモデル構造を有し、
前記推定部は、前記動特性部分を固定し、前記ゲインに絞り込んで確率分布の推定を実行する請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
制御対象のシステムに関する入出力の時系列データを収集し、
前記時系列データが分割された区間ごとに前記区間に対応するセグメントデータから生成される第１のモデルのパラメータに関する確率分布を推定し、
前記確率分布の統計的ばらつきが小さい区間を選択し、
選択した区間に関する情報を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする区間選択方法。
【請求項８】
制御対象のシステムに関する入出力の時系列データを収集し、
前記時系列データが分割された区間ごとに前記区間に対応するセグメントデータから生成される第１のモデルのパラメータに関する確率分布を推定し、
前記確率分布の統計的ばらつきが小さい区間を選択し、
選択した区間に関する情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする区間選択プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、区間選択方法及び区間選択プログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
制御手法の１つとして、モデル予測制御が知られている。例えば、モデル予測制御では、制御対象とするシステムの振る舞いを伝達関数や状態空間表現、ステップ応答で表現するモデルが用いられる。
【０００３】
このようなモデルを生成する手法の１つとして、制御対象とするシステムに関する入出力の時系列データから統計的な推定手法によるモデル化を行うシステム同定と呼ばれる手法がある。例えば、特許文献１や特許文献２では、制御対象とするシステムへの入力にＭ系列などのテスト信号を印加してシステム同定を行うタイプの技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特表２０１２－５２８３９２号公報
米国特許第７２０９７９３号明細書
【非特許文献】
【０００５】
L. Ljung: System Identification-Theory for the User-2nd Edition, Prentice Hall 1999
N. Chopin, O. Papaspiliopoulos, “An Introduction to Sequential Monte Carlo”, Springer, 2020
山内，渡邉，西口：パラメータ事後分布評価に基づくプロセスモデル逐次更新，第65回自動制御連合講演会予稿集，2022
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、制御対象のシステムから収集された時系列データを用いてシステム同定を行う場合、システム同定に適する区間を選択する作業がエンジニア等の専門家に委ねられる側面がある。
【０００７】
１つの側面では、本発明は、動特性を持つシステムの同定に適する区間の自動抽出を実現できる情報処理装置、区間選択方法及び区間選択プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様に係る情報処理装置は、制御対象のシステムに関する入出力の時系列データを収集する収集部と、前記時系列データが分割された区間ごとに前記区間に対応するセグメントデータから生成されるモデルのパラメータに関する確率分布を推定する推定部と、前記確率分布の統計的ばらつきが小さい区間を選択する選択部と、前記選択部が選択した区間に関する情報を出力する出力部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
１つの側面として、動特性を持つシステムの同定に適する区間の自動抽出を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、情報処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
図２は、区間分割の一例を示す模式図である。
図３は、確率分布の推定結果の一例を示す図である。
図４は、クラスタリング結果の一例を示す図である。
図５は、パラメータの確率分布の一例を示す図（１）である。
図６は、パラメータの確率分布の一例を示す図（２）である。
図７は、システム同定処理の手順を示すフローチャートである。
図８は、ハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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