JP2007011685A - パラメータ設定装置、パラメータ設定方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 パラメータ値の最適化のための作業負担を低減することで、開発コストや各種の社会的コストを抑制できるパラメータ設定装置等を提供する。
【解決手段】 取得手段１０１は、パラメータのパラメータ値を変化させつつ出力結果を取得する。決定手段１０２は、取得手段１０１により取得された出力結果に基づいて、最適なパラメータ値を決定する。受付手段１０３は、取得手段１０１による出力結果の取得手順、および決定手段１０２による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付ける。蓄積手段１０４は、取得手段１０１により取得された出力結果を蓄積する。このパラメータ設定装置によれば、出力結果の取得手順、および決定手段による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるので、パラメータ値の最適化のための作業負担を低減しつつ種々のシステムに対応できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、パラメータ値を変化させながら取得した出力結果に基づいてパラメータを決定するパラメータ設定装置等に関し、とくに種々の使用目的に対する汎用性を備えたパラメータ設定装置等に関する。

例えば、自動車エンジンを制御する制御装置では、多数の制御パラメータを用いた制御を実行する。制御パラメータを最適化する作業として、開発部門では自動適合と称する実験を長時間にわたり繰り返しながら、制御パラメータの最適値を見つけ出している。

また、例えば半導体デバイスの製造工程を最適化する場合には、開発、生産部門において、製造工程における多数のパラメータと不良の発生状況との相関データを蓄積し、歩留まりを最小化するパラメータの値を探し出している。

さらに、医療方針の決定、建築設計、各種計画の策定の際にも、多数の変数の最適解を選択する作業が必要となる。

特許文献１には、エンジンの特性値と制御パラメータとの関係を定めたモデル式を用いてより精度のよい制御パラメータの適合値を効率的に取得することのできるエンジン制御パラメータの適合方法が記載されている。

特開２００４−６８７２９号公報

このように、多数のパラメータの値についての最適化作業が必要な分野は多岐にわたる。しかし、一般にこのような作業には手間と時間がかかるという問題がある。したがって、パラメータ値の最適化のための作業負担を低減する手法の出現が強く望まれている。

本発明の目的は、パラメータ値の最適化のための作業負担を低減することで、開発コストや各種の社会的コストを抑制できるパラメータ設定装置等を提供することにある。

本発明のパラメータ設定装置は、パラメータのパラメータ値を変化させつつ出力結果を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記出力結果に基づいて、最適なパラメータ値を決定する決定手段とを備え、前記パラメータに応じて前記出力結果が変動するシステムで用いられるパラメータ設定装置において、
前記取得手段による前記出力結果の取得手順、および前記決定手段による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付ける受付手段を備えることを特徴とする。

前記受付手段はユーザによる機能ブロック線図の入力を受け付け、前記決定手法はその機能ブロック線図により規定されてもよい。

前記取得手段により取得された前記出力結果を蓄積する蓄積手段を備え、前記決定手段は前記蓄積手段に蓄積された前記出力結果を用いてもよい。

前記システムは、前記パラメータを制御パラメータとする制御対象であってもよい。

前記システムは、前記パラメータをモデルパラメータとするモデルであってもよい。

本発明のパラメータ設定方法は、パラメータに応じて出力結果が変動するシステムで用いられる、前記パラメータのパラメータ値を変化させつつ前記出力結果を取得するステップと、前記取得手段により取得された前記出力結果に基づいて、最適なパラメータ値を決定するステップと、を備えるパラメータ設定方法において、前記取得するステップにおける前記出力結果の取得手順、および前記決定するステップにおける最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるステップを備えることを特徴とする。
このパラメータ設定方法によれば、出力結果の取得手順、および決定手段による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるので、パラメータ値の最適化のための作業負担を低減しつつ種々のシステムに対応できる。

前記指示を受け付けるステップではユーザによる機能ブロック線図の入力を受け付け、前記決定手法はその機能ブロック線図により規定されてもよい。

前記取得するステップにより取得された前記出力結果を蓄積するステップを備え、前記決定するステップでは、蓄積された前記出力結果を用いてもよい。

前記システムは、前記パラメータを制御パラメータとする制御対象であってもよい。

前記システムは、前記パラメータをモデルパラメータとするモデルであってもよい。

本発明のプログラムは、コンピュータに、パラメータに応じて出力結果が変動するシステムで用いられる、前記パラメータのパラメータ値を変化させつつ前記出力結果を取得するステップと、前記取得手段により取得された前記出力結果に基づいて、最適なパラメータ値を決定するステップと、を実行させるプログラムにおいて、コンピュータに、前記取得するステップにおける前記出力結果の取得手順、および前記決定するステップにおける最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるステップを実行させることを特徴とする。
このプログラムによれば、出力結果の取得手順、および決定手段による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるので、パラメータ値の最適化のための作業負担を低減しつつ種々のシステムに対応できる。

前記指示を受け付けるステップではユーザによる機能ブロック線図の入力を受け付け、前記決定手法はその機能ブロック線図により規定されてもよい。

コンピュータに、前記取得するステップにより取得された前記出力結果を蓄積するステップを実行させ、前記決定するステップでは、蓄積された前記出力結果を用いてもよい。

前記システムは、前記パラメータを制御パラメータとする制御対象であってもよい。

前記システムは、前記パラメータをモデルパラメータとするモデルであってもよい。

本発明のパラメータ設定装置によれば、出力結果の取得手順、および決定手段による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるので、パラメータ値の最適化のための作業負担を低減しつつ種々のシステムに対応できる。

本発明のパラメータ設定方法によれば、出力結果の取得手順、および決定手段による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるので、パラメータ値の最適化のための作業負担を低減しつつ種々のシステムに対応できる。

本発明のプログラムによれば、出力結果の取得手順、および決定手段による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるので、パラメータ値の最適化のための作業負担を低減しつつ種々のシステムに対応できる。

図１は本発明によるパラメータ設定装置を機能的に示すブロック図である。

図１において、取得手段１０１は、パラメータに応じて出力結果が変動するシステムで用いられる、パラメータのパラメータ値を変化させつつ出力結果を取得する。決定手段１０２は、取得手段１０１により取得された出力結果に基づいて、最適なパラメータ値を決定する。受付手段１０３は、取得手段１０１による出力結果の取得手順、および決定手段１０２による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付ける。
蓄積手段１０４は、取得手段１０１により取得された出力結果を蓄積する。

以下、図２〜図８を参照して、本発明によるパラメータ設定装置の実施形態について説明する。

図２は多数の制御パラメータを用いて制御対象を制御する制御システムの構成を示すブロック図である。

図２に示すように、制御システムは制御対象２０を制御する制御装置１０を備える。図３は制御装置１０の構成を例示するブロック図、図４は制御対象２０の挙動を例示する図である。

図２に示すように、制御装置１０には制御内容を規定する設定信号３１が与えられる。また、制御装置１０には制御対象２０から返された観測信号３３が与えられる。図３に示すように、制御装置１０は制御器１１，１３、設定器１２，１５および補償器１４を備え、設定信号３１および観測信号３３に基づく演算が実行される。演算結果は操作信号３２として出力され、制御対象２０に与えられる。

図３において、制御器１１，１３、設定器１２，１５および補償器１４の動作は、多数の制御パラメータにより規定されている。制御装置１０で使用されるこれらの制御パラメータの値を調整することで、制御対象２０に対する制御を最適化することができる。制御パラメータの調整方法については後述する。

図２および図４に示すように、制御対象２０では、操作信号３２および外的要因を受けて現象Ａ〜Ｇが連鎖的に発生し、その結果、観測信号３３および出力信号３４が出力される。なお、図２の例では、観測信号３３と出力信号３４とが別々の信号群として示されているが、両者が重複していてもよい。

次に、制御装置１０の制御パラメータを調整する手順について説明する。

図５は自動チューニング装置４０を用いて制御パラメータを調整するシステムの構成を示すブロック図である。図５に示すように、制御装置１０には自動チューニング装置４０が接続される。また、制御対象２０には、自動チューニング装置４０に対するインターフェースとして機能する補助装置５０が接続される。さらに、自動チューニング装置４０には、制御パラメータの調整時に取得されるデータを蓄積するための記憶装置４１、およびユーザの操作を受け付ける端末装置４２が接続されている。

図６は制御パラメータを調整する処理を示すフローチャートである。この処理は自動チューニング装置４０に実装されるソフトウェアに基づいて実行される。このソフトウェアは、パラメータの値の最適化処理の骨組みを規定しつつ、ユーザによるカスタマイズを受け付け、これにより、種々のパラメータ調整に対する汎用性を備える。

図６のステップＳ１〜ステップＳ３を繰り返す処理では、制御パラメータの値を変化させつつ、出力データを取得している。出力データは制御パラメータの値を最適化する際の判断材料となるデータであり、出力信号３４の他、制御装置１０および制御対象２０から得られるすべてのデータが、出力データの対象となりうる。特定の処理で得られる出力データは、他の処理の入力データとして用いることもできる。

この処理では、図６に示すように、ステップＳ１〜ステップＳ２において「処理Ｐ」および「処理Ｑ」が繰り返し実行された後、ステップＳ３において「処理Ｒ」が実行される。「処理Ｐ」、「処理Ｑ」および「処理Ｒ」（ステップＳ１〜ステップＳ３）を繰り返す処理では、所定の手順に従って制御パラメータの値を変化させることで、定常状態や過渡状態を順次作り出し、出力データを取得する。

次に、図６のステップＳ４の「処理Ｓ」では、ステップＳ１〜ステップＳ３を繰り返す処理によって取得された出力データに基づき、最適な制御パラメータの値を決定している。以上の手順により、制御パラメータの値が最適化される。

図７は「処理Ｐ」（ステップＳ１）、「処理Ｑ」（ステップＳ２）、「処理Ｒ」（ステップＳ３）、あるいは「処理Ｓ」（ステップＳ４）における処理の内容を例示する図である。

図７に示すように、本実施形態では、機能ブロック線図形式で表現される処理が実行される。ここでは、データＡ、データＢ、データＣ、データＤ、データＥおよびデータＦを入力データとする処理を実行し、解析結果Ｗ、解析結果Ｘ、解析結果Ｙおよび解析結果Ｚを出力データとして出力している。これらの入力データおよび出力データは、対応する処理の実行時に記憶装置４１（図２）に順次、格納される。

本実施形態では、記憶装置４１に制御パラメータの調整時に取得されるデータを蓄積しているため、各処理で用いる入力データとしてメモリに記憶される一時格納変数のみでなく、記憶装置４１に蓄積されたデータを適宜利用することができる。前回までの処理により生成された各種計測データ、途中結果、解析結果等を記憶装置４１にデータベース化して格納することにより、膨大な処理を繰り返すことなく、途中結果の手修正やデータ処理方法（例えば演算条件値）の変更等に効率的に対応可能となる。

また、本実施形態では、図６のフローチャートで示される、出力データを取得する手順をユーザの指示に基づいて設定することができる。例えば、ステップＳ１〜ステップＳ３の繰り返し、あるいはステップＳ１〜ステップＳ２の繰り返しについての繰り返し回数、繰り返しの終了条件、繰り返し時の制御パラメータの変化のさせ方を定める手順等がユーザの指示に基づいて設定される。ユーザの指示内容は上記ソフトウェアを介して図６に示す処理に反映される。

さらに、本実施形態では、「処理Ｐ」、「処理Ｑ」、「処理Ｒ」および「処理Ｓ」における処理のアルゴリズムをユーザの指示に基づいて設定することができる。自動チューニング装置４０では、端末装置４２を介して図７に示すような機能ブロック線図の入力を受け付け、そのブロック線図を上記のソフトウェアを介して図６に示す処理に反映させる。機能ブロック線図の入力方法は限定されないが、例えば、図７に示す「演算Ｇ」、「切替Ｋ」、「処理Ｌ」などの部品を用意し、ユーザが部品を組み合わせることで、機能ブロック線図を作成できるようにしてもよい。

このように、本実施形態では、ソフトウェアプログラムの記述内容のうち、制御パラメータを最適化する処理の骨組みは固定しておき、出力データを取得する手順と、「処理Ｐ」、「処理Ｑ」、「処理Ｒ」および「処理Ｓ」のアルゴリズムと、についてはユーザによるカスタマイズを受け付けるようにしている。このため、ユーザの側でプログラム言語を用いて始めからプログラムを作成する必要がなく、プログラムの作成に要求される膨大な作業を回避しつつ、パラメータの最適化作業を効率的に実行できる。

また、上記実施形態では、制御装置の制御パラメータを調整する例を示したが、図８に示すように、シミュレーション等に用いるモデルを作成する場合に本発明のパラメータ設定装置を適用することができる。

図８の例では、多数のモデルパラメータを有するモデル６０に、モデルパラメータを順次与える自動チューニング装置７０が接続される。モデルパラメータを変化させつつ、モデル６０には入力データ群が与えられる。自動チューニング装置７０はモデル６０から出力される出力データ群を取り込み、モデルとして適切な出力データの値が得られるようなモデルパラメータの値を割り出す。例えばシミュレーションモデルの場合には、シミュレーション対象と同様の出力データになるようなモデルパラメータが選択される。

パラメータの値を最適化する手順やアルゴリズムは、自動チューニング装置４０（図５）と同様の手順やアルゴリズムを使用できる。また、端末装置７１を介してユーザによる手順やアルゴリズムを定めるためのユーザの指示を受け付ける。

モデル６０の態様は限定されない。例えば、モデル６０として、各種数学モデルが適用される。また、モデルは、例えば微分方程式等、時系列データを元に演算を行うものや、ある信号（入力データ）の変化が別の信号（出力データ）の変化を招く関係式等が含まれる。

本発明のパラメータ設定装置は、種々の分野に適応できる。例えば、自動車エンジンを制御する制御パラメータの調整に適応すれば、ソフトウェアをユーザがカスタマイズすることで、長時間にわたる自動適合の作業を要することなく、制御パラメータの最適値を見つけ出せる。また、例えば半導体デバイスの製造工程を最適化する場合には、個々の製造工程に応じたパラメータの最適値を容易に獲得できる。さらに、医療方針の決定、建築設計、工作機械設計、建築設計、あるいは各種方針や計画の策定に際しても、ユーザによるソフトウェアのカスタマイズによって、多変数の値を容易に最適化できる。

以上のように、本発明のパラメータ設定装置は、多数のパラメータを扱う種々の分野に適用でき、開発効率、生産効率、方針策定効率の向上等を図ることができる。

本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、パラメータに応じて出力結果が変動するシステムのパラメータを調整する場合に、広く適用できる。

本発明によるパラメータ設定装置を機能的に示すブロック図。 制御パラメータを用いて制御対象を制御する制御システムの構成を示すブロック図。 制御装置の構成を例示するブロック図。 制御対象の挙動を例示する図。 制御パラメータを調整するシステムの構成を示すブロック図。 制御パラメータを調整する処理を示すフローチャート。 処理の内容を例示する図。 モデルを作成する場合に本発明のパラメータ設定装置を適用する場合の構成を示すブロック図。

符号の説明

４０ 自動チューニング装置（取得手段、決定手段）
４１ 記憶装置（蓄積手段）
４２ 端末装置（受付手段）
１０１ 取得手段
１０２ 決定手段
１０３ 受付手段
１０４ 蓄積手段

Claims (15)

1. パラメータのパラメータ値を変化させつつ出力結果を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記出力結果に基づいて、最適なパラメータ値を決定する決定手段と、
   を備え、前記パラメータに応じて前記出力結果が変動するシステムで用いられるパラメータ設定装置において、
   前記取得手段による前記出力結果の取得手順、および前記決定手段による最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付ける受付手段を備えることを特徴とするパラメータ設定装置。
2. 前記受付手段はユーザによる機能ブロック線図の入力を受け付け、前記決定手法はその機能ブロック線図により規定されることを特徴とする請求項１に記載のパラメータ設定装置。
3. 前記取得手段により取得された前記出力結果を蓄積する蓄積手段を備え、
   前記決定手段は前記蓄積手段に蓄積された前記出力結果を用いることを特徴とする請求項１または２に記載のパラメータ設定装置。
4. 前記システムは、前記パラメータを制御パラメータとする制御対象であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のパラメータ設定装置。
5. 前記システムは、前記パラメータをモデルパラメータとするモデルであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のパラメータ設定装置。
6. パラメータに応じて出力結果が変動するシステムで用いられる、前記パラメータのパラメータ値を変化させつつ前記出力結果を取得するステップと、
   前記取得手段により取得された前記出力結果に基づいて、最適なパラメータ値を決定するステップと、
   を備えるパラメータ設定方法において、
   前記取得するステップにおける前記出力結果の取得手順、および前記決定するステップにおける最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるステップを備えることを特徴とするパラメータ設定方法。
7. 前記指示を受け付けるステップではユーザによる機能ブロック線図の入力を受け付け、前記決定手法はその機能ブロック線図により規定されることを特徴とする請求項６に記載のパラメータ設定方法。
8. 前記取得するステップにより取得された前記出力結果を蓄積するステップを備え、
   前記決定するステップでは、蓄積された前記出力結果を用いることを特徴とする請求項６または７に記載のパラメータ設定方法。
9. 前記システムは、前記パラメータを制御パラメータとする制御対象であることを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項に記載のパラメータ設定方法。
10. 前記システムは、前記パラメータをモデルパラメータとするモデルであることを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項に記載のパラメータ設定方法。
11. コンピュータに、
    パラメータに応じて出力結果が変動するシステムで用いられる、前記パラメータのパラメータ値を変化させつつ前記出力結果を取得するステップと、
    前記取得手段により取得された前記出力結果に基づいて、最適なパラメータ値を決定するステップと、
    を実行させるプログラムにおいて、
    コンピュータに、
    前記取得するステップにおける前記出力結果の取得手順、および前記決定するステップにおける最適なパラメータ値の決定手法を定めるためのユーザの指示を受け付けるステップを実行させることを特徴とするプログラム。
12. 前記指示を受け付けるステップではユーザによる機能ブロック線図の入力を受け付け、前記決定手法はその機能ブロック線図により規定されることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
13. コンピュータに、
    前記取得するステップにより取得された前記出力結果を蓄積するステップを実行させ、
    前記決定するステップでは、蓄積された前記出力結果を用いることを特徴とする請求項１１または１２に記載のプログラム。
14. 前記システムは、前記パラメータを制御パラメータとする制御対象であることを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１項に記載のプログラム。
15. 前記システムは、前記パラメータをモデルパラメータとするモデルであることを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１項に記載のプログラム。
    

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