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公開番号2025176663
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-12-04
出願番号2024155217
出願日2024-09-09
発明の名称運転支援装置、運転支援方法、及びプログラム
出願人富士電機株式会社
代理人弁理士法人ITOH
主分類G05B 23/02 20060101AFI20251127BHJP(制御;調整)
要約【課題】機械学習と制御ロジックとを組み合わせた予測技術を提供すること。
【解決手段】本開示の一態様による運転支援装置は、予め作成された機械学習モデルを用いて、制御対象の状態を表す状態変数を予測する第1の予測部と、前記制御対象に対する制御ロジックと、前記第1の予測部により予測された状態変数とを用いて、前記制御対象を制御するための制御値を表すロジック変数を予測する第2の予測部と、前記第1の予測部により予測された状態変数と、前記第2の予測部により予測されたロジック変数とを予め決められた所定の出力先に出力する出力部と、を有する。
【選択図】図10
特許請求の範囲【請求項１】
予め作成された機械学習モデルを用いて、制御対象の状態を表す状態変数を予測する第１の予測部と、
前記制御対象に対する制御ロジックと、前記第１の予測部により予測された状態変数とを用いて、前記制御対象を制御するための制御値を表すロジック変数を予測する第２の予測部と、
前記第１の予測部により予測された状態変数と、前記第２の予測部により予測されたロジック変数とを予め決められた所定の出力先に出力する出力部と、
を有する運転支援装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記第１の予測部は、
現在時刻よりも将来の時刻である予測対象時刻毎に、前記機械学習モデルを用いて、前記予測対象時刻における状態変数を予測し、
前記第２の予測部は、
前記予測対象時刻毎に、前記制御ロジックと、前記予測対象時刻における状態変数とを用いて、前記予測対象時刻におけるロジック変数を予測する、請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記第１の予測部は、
前記予測対象時刻毎に、前記機械学習モデルと、前記予測対象時刻よりも過去の時刻における状態変数と、前記過去の時刻におけるロジック変数と、前記過去の時刻における前記制御対象に対する設定値を表す設定変数とを用いて、前記予測対象時刻における状態変数を予測し、
前記第２の予測部は、
前記予測対象時刻毎に、前記制御ロジックと、前記予測対象時刻における状態変数と、前記過去の時刻における状態変数と、前記過去の時刻におけるロジック変数と、前記過去の時刻における設定変数とを用いて、前記予測対象時刻におけるロジック変数を予測する、請求項２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記機械学習モデルは、前記状態変数と前記ロジック変数との関係を表現するグラフ構造を入力可能なグラフニューラルネットワーク、又は、前記制御対象の状態を撮影した画像又は動画を入力可能なニューラルネットワークである、請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記機械学習モデルは、基盤モデルである、請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記基盤モデルは、前記制御対象の状態変数、ロジック変数及び設定変数が含まれる学習データを用いてファインチューニングされたモデルである、請求項５に記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記予測対象時刻毎に、前記過去の時刻における状態変数と、前記過去の時刻におけるロジック変数と、前記過去の時刻における設定変数とを用いて、前記機械学習モデルを再学習する再学習部、を有する請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項８】
前記制御ロジックは、所定の状態変数に対する閾値処理、又は、ＰＩＤ制御を含む所定の制御方式による制御処理である、請求項１乃至７の何れか一項に記載の運転支援装置。
【請求項９】
予め作成された機械学習モデルを用いて、制御対象の状態を表す状態変数を予測する第１の予測手順と、
前記制御対象に対する制御ロジックと、前記第１の予測手順で予測された状態変数とを用いて、前記制御対象を制御するための制御値を表すロジック変数を予測する第２の予測手順と、
前記第１の予測手順で予測された状態変数と、前記第２の予測手順で予測されたロジック変数とを予め決められた所定の出力先に出力する出力手順と、
をコンピュータが実行する運転支援方法。
【請求項１０】
予め作成された機械学習モデルを用いて、制御対象の状態を表す状態変数を予測する第１の予測手順と、
前記制御対象に対する制御ロジックと、前記第１の予測手順で予測された状態変数とを用いて、前記制御対象を制御するための制御値を表すロジック変数を予測する第２の予測手順と、
前記第１の予測手順で予測された状態変数と、前記第２の予測手順で予測されたロジック変数とを予め決められた所定の出力先に出力する出力手順と、
をコンピュータに実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、運転支援装置、運転支援方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
燃焼炉等のプラントでは炉の燃焼状態等の計測値を踏まえて、オペレータが過去の状況を考慮しながら設定値を変更することにより安定した運転を実現している。このため、オペレータの運転支援等を目的として、機械学習を利用してプラントの将来の状態を予測する様々な技術が提案されている（例えば、特許文献１～３、非特許文献１等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１７３４９５号公報
特開２０２２－１０１９９号公報
特開２０２２－１３４５９２号公報
【非特許文献】
【０００４】
市川裕人, 島田健一郎, 木村大地, 泉谷知範, ごみ焼却施設の時系列データを用いた蒸気量のオンライン予測, 2020年人工知能学会全国大会論文集
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、機械学習を利用してプラントの将来の状態を予測する従来技術では、プラントの制御ロジックが反映されておらず、制御ロジックと矛盾する予測結果になる場合があった。このため、オペレータが予測結果を信頼することができず、プラントの運転支援を十分に実現できないことがあった。
【０００６】
本開示は、上記の点に鑑みてなされたもので、機械学習と制御ロジックとを組み合わせた予測技術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】
【０００７】
本開示の一態様による運転支援装置は、予め作成された機械学習モデルを用いて、制御対象の状態を表す状態変数を予測する第１の予測部と、前記制御対象に対する制御ロジックと、前記第１の予測部により予測された状態変数とを用いて、前記制御対象を制御するための制御値を表すロジック変数を予測する第２の予測部と、前記第１の予測部により予測された状態変数と、前記第２の予測部により予測されたロジック変数とを予め決められた所定の出力先に出力する出力部と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
機械学習と制御ロジックとを組み合わせた予測技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
第一の実施形態に係るプラント制御システムの全体構成の一例を示す図である。
第一の実施形態に係る運転支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
第一の実施形態に係る運転支援装置の機能構成の一例を示す図である。
第一の実施形態に係る運転支援処理の一例を示すフローチャートである。
第二の実施形態に係る運転支援装置の機能構成の一例を示す図である。
第二の実施形態に係る運転支援処理の一例を示すフローチャートである。
一実施例における予測モデルの入出力を示す図である。
一実施例における制御ロジックの入出力を示す図である。
一実施例における状態変数及びロジック変数の予測を示す図である。
利用方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の第一及び第二の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。以下の各実施形態では、ごみ焼却プラント等のプラントを対象として、機械学習と当該プラントの制御ロジックとを組み合わせた予測を行うことにより、オペレータの運転を支援することができる運転支援装置１０が含まれるプラント制御システム１について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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