[發(fā)明專利]控制裝置以及控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910875816.1
• 申請日: 2019-09-17
• 公開（公告）號: CN110976523B
• 公開（公告）日: 2021-08-06
• 發(fā)明（設計）人: 服部哲;高田敬規(guī);田內(nèi)佑樹
• 申請（專利權）人: 株式會社日立制作所
• 主分類號: B21B37/00
• 分類號: B21B37/00;B21B37/28
• 代理公司: 北京銀龍知識產(chǎn)權代理有限公司 11243
• 代理人: 曾賢偉;范勝杰

本發(fā)明涉及進行使用了神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能的實時的反饋控制的技術。本發(fā)明提供一種能夠執(zhí)行基于控制結果的適當?shù)牧己门c否判定的控制的技術。對控制對象進行控制的控制裝置具有：控制執(zhí)行裝置，其按照所提供的控制規(guī)則，對所述控制對象提供控制輸出；控制方法學習裝置，其使用所指定的評價函數(shù)來評價提供給所述控制對象的控制輸出，利用該評價結果制作學習數(shù)據(jù)，學習該學習數(shù)據(jù)，由此構建所述控制規(guī)則，并將該控制規(guī)則提供給所述控制執(zhí)行裝置；以及評價函數(shù)設定部，其預先保持多個評價函數(shù)，根據(jù)針對所述控制對象的控制狀態(tài)，選擇所述多個評價函數(shù)中的任意一個，將所述選擇出的評價函數(shù)指定給所述控制方法學習裝置。

技術領域

本發(fā)明涉及進行使用了神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能的實時的反饋控制的技術。

背景技術

以往，在各種設備中為了通過其控制取得所希望的控制結果而實施基于各種控制理論的設備控制。

作為設備的一例例如在滾軋機控制中，作為控制的一例設為以對板的起伏狀態(tài)進行控制的形狀控制為對象的控制邏輯，應用了模糊控制或神經(jīng)元模糊控制。模糊控制應用于利用了冷卻劑的形狀控制，此外，神經(jīng)元模糊控制應用于森吉米爾滾軋機的形狀控制。如專利文獻1所示那樣，求出由形狀檢測器檢測出的實際情況形狀樣式與目標形狀樣式之差、同預先設定的基準形狀樣式的相似度，通過與由該相似度預先設定的基準形狀樣式相對應的控制操作端操作量所表現(xiàn)的控制規(guī)則，從而求出針對操作端的控制輸出量，由此進行應用了其中的神經(jīng)元模糊控制的形狀控制。以下，作為現(xiàn)有技術，使用利用了神經(jīng)元模糊控制的森吉米爾滾軋機的形狀控制。

圖1表示專利文獻1的圖1所記述的森吉米爾滾軋機的形狀控制。在森吉米爾滾軋機的形狀控制中，使用神經(jīng)元模糊控制。在該示例中，通過樣式識別機構51，由通過形狀檢測器52檢測出的實際形狀進行形狀的樣式識別，對實際形狀最接近哪個預先設定的基準形狀樣式進行運算。在控制運算機構53中，使用由與圖2所示的預先設定的形狀樣式相對應的控制操作端操作量構成的控制規(guī)則來實施控制。在對圖2進行更具體的敘述時，在樣式識別機構51中，對由形狀檢測器52檢測出的形狀實際情況與目標形狀(εref)之差(△ε)最接近1～8的形狀樣式(ε)中的哪一個進行運算，在控制運算機構53中，選擇1～8的控制方法的某一個來執(zhí)行。

但是，在專利文獻1的方法中，有時為了進行控制規(guī)則的驗證，在滾軋過程中讓操作員進行手動操作來進行控制規(guī)則的驗證等，但是有時表示與預想相反的形狀變化。也就是說，產(chǎn)生如上述那樣決定的控制規(guī)則與實際不符的情況。這是因為機械特性的研究不足或滾軋機的作業(yè)狀態(tài)或機械條件的變化，但是一個一個驗證預先設定的控制規(guī)則是否是最好的規(guī)則應該考慮的條件較多且困難。因此，若一旦設定控制規(guī)則，則只要沒有問題就保持不變的情況較多。

因作業(yè)條件的變化等，使得控制規(guī)則與現(xiàn)實不符時，由于固定了控制規(guī)則，因此提高某種程度以上的控制精度變得困難。此外，若一旦形狀控制動作，則由于操作員沒有進行手動操作(對于控制來說成為干擾)，因此通過操作員的手動介入來發(fā)現(xiàn)新的控制規(guī)則也變得困難。并且，即使在滾軋新標準的滾軋材料時配合該材料來設定控制規(guī)則也會變得困難。

如上所述，在以往的形狀控制中，由于使用預先設定的控制規(guī)則來進行控制，因此存在難以修正控制規(guī)則的問題。

為了解決該問題，一邊進行形狀控制一邊使控制規(guī)則隨機變化，對形狀成為良好的規(guī)則進行學習，由此實現(xiàn)專利文獻2所示的以下內(nèi)容：

1)在滾軋過程中一邊實施形狀控制一邊發(fā)現(xiàn)新的控制規(guī)則；

2)新的控制規(guī)則并非可以預先預想，有時完全無法預測的控制規(guī)則才是最優(yōu)的，因此，使控制操作端隨機動作，一邊觀察與其相對應的控制結果一邊進行尋找。

現(xiàn)有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：日本專利2804161號公報

專利文獻2：日本專利4003733號公報