【課題】 移動体の状態を反映する画像情報をもとに、特徴量を抽出する手法を用いることはなく移動体を的確に制御することを可能にする移動体の動作制御装置を提供する。
【解決手段】 水を収容した水槽１０と、水槽１０を一方向に往復動させる駆動部１２と、水槽１０を視認するカメラ１４と、カメラ１４により取得された画像情報に基づき駆動部１２により水槽１０を制御して水槽１０内の水を揺動状態から静止状態へ整定する制御部１６とを備えるスロッシング制御装置であって、制御部１６は、カメラ１４から所定周期にしたがって順次取り込まれる水槽１０中の水の画像情報を、数ベクトル空間を除くヒルベルト空間における１点と解釈して、安定化制御方法により、水槽１０内の水を揺動状態から静止状態へ整定するようにモータ１２を制御することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】安価かつ容易にモデル化でき、人が制御・設定できる変数を用いることにより現実にプラントに実装でき、取得したデータが示していた変数間の相関性を保った範囲で最適な運転条件が得られるプラントの運転条件最適化システム等を提供する。
【解決手段】計測データ記録部４３は、運転状態データ取得部４１により取得された運転状態データＳ−ＤＡＴＡと運転指標データ取得部４２により求められた運転指標データＩ−ＤＡＴＡとを所定の項目に基づき関連させた一連の計測データとして計測ＤＢに記録する。回帰モデル作成部４４は、運転状態データＳ−ＤＡＴＡ側を表す運転状態変数を説明変数とし、運転指標データＩ−ＤＡＴＡ側を表す運転指標変数を目的変数として所定の多変量解析を行って回帰モデルを作成する。運転指標変数最適化部４５は、回帰モデルに基づき運転指標変数を最適化する運転状態変数を求める。 （もっと読む）

方法は、第１の入力データを１又は複数の第１のプロセス制御システムのコンポーネント(２１０〜２１２)から受信するステップ（５０２）を含む。方法はさらに、第２の入力データを１又は複数のプロセス制御システムのコンポーネント(２０２ａ〜２０２ｏ、２０４ａ〜２０４ｎ、２０６ａ〜２０６ｐ、２０８ａ〜２０８ｍ)から受信するステップを含む。さらにまた、方法は、反復プロセスを実行するステップを含み、該ステップは、第１の入力データを用いて少なくとも１つの目標数量への１又は複数の調整を特定するステップ（５０６）と、１又は複数の調整を用いて１又は複数の寄与値を特定するステップ（５０８）と、１又は複数の寄与値及び第２の入力データを用いて、１又は複数の推定される生産収率を特定するステップ（５１０）とを含む。各目標数量は、製造される少なくとも１つの中間製品又は最終製品に関連する。各寄与値は、各最終製品に対する中間製品の寄与に基づく。各推定される生産収率は、製造される中間製品及び最終製品の１つの期待数量に関連する。
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【課題】特性が変動する制御対象のモデルを制御系に組み込み、最適化手法を用いて制御演算パラメータを調整する方法を提供する。
【解決手段】制御対象の特性の標準値に基づく位置決め制御演算に、制御対象の特性変動を模擬する定数倍の演算を追加し、制御対象の特性の標準値と変動した特性の値との比を、前記追加した定数倍の演算の定数として設定し、前記定数倍の演算の定数が設定された位置決め制御演算において、所定の評価関数の値を収束させる制御パラメータを、最適化手法を用いて求める。 （もっと読む）

【課題】所定の駆動基準を充足する全体最適解の集合を算出すること。
【解決手段】複数の駆動状態の複数の組み合わせ毎に基づいて算出されたトレードオフ関係にある複数の目的関数の組み合わせを最小化又は最大化する設計変数の部分最適解の集合と、複数のステップから構成されステップ毎に前記駆動対象の駆動条件が異なる駆動基準のステップ毎の駆動条件の値を入力する入力部１と、複数の駆動状態の複数の組み合わせ毎に抽出される部分最適解に基づいて、駆動状態の範囲内の部分最適解を予測可能な達成値マップを作成する達成値マップ作成部２０１と、駆動状態の項目毎に作成される達成値マップから達成値を抽出する達成値抽出部２０２と、達成値を前記駆動基準のステップ毎に積算して算出される総和達成値から全体最適解の集合を算出する全体最適解算出部２１とを備える。 （もっと読む）

【課題】ＰＩＤ調節器の調整方法等に関して、広く現場のエンジニアに普及させることが可能となり、且つ調整労力と時間とを著しく短縮できるＰＩＤ調整装置３０等を提供する。
【解決手段】伝達関数パラメータ取得部３２は、制御対象１０に入力する操作量ＭＶの時系列データと操作量ＭＶに応じて制御対象１０から出力される制御量ＰＶの時系列データとに基づき制御対象１０を表現する複数の伝達関数のパラメータを求める。適合性取得部３４は当該パラメータを有する各伝達関数が出力した推定制御量と実際の制御量との適合率を求める。最良伝達関数選択部３６は当該適合率に基づき、最良の適合性を有する伝達関数を選択する。最適ＰＩＤパラメータ探索部３８は、選択された伝達関数１１等を対象として設定値ＳＶに対する設定値応答及び外乱ｄに対する外乱応答の結果から予め決めておいた評価指標を満たすようにＰＩＤ調節器２０のＰＩＤパラメータを探索する。 （もっと読む）

【課題】機器を快適かつ省エネとなるように制御することのできる機器制御装置を提供する。
【解決手段】環境情報取得部１０１は、被制御機器４の周囲の状態を表す環境情報を取得する。快適性判断部５は、離散化された環境情報で表される環境状態ごとの、ユーザの嗜好情報に基づいて、そのユーザの環境状態ごとの快適値を算出する。パス決定部は、環境状態ごとの離散化された情報と、ルール記憶部１０２の被制御機器４を作動する際の制御の目標であるルールとの組で表される機器状態ごとに、被制御機器４のエネルギ消費率の補数または逆数である省エネ値を取得し、現在の機器状態からユーザの快適値が最大となる環境状態に到る機器状態の経路の候補の中から、その経路における各機器状態の快適値と各機器状態の省エネ値とから所定の演算方法で算出される評価値が最大の最適パスを選択する。ルール実行部１０３は、最適パスに従って被制御機器４を作動させる。 （もっと読む）

【課題】より安全で、より動作計画が破綻しづらい自律移動ロボットの動作計画を行う。
【解決手段】衝突判定部４が、互いに異なる複数の一時的な流れが生じた場合に、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動に基づいて移動した場合に障害物に衝突するかどうかを判定する。衝突確率計算部６が、衝突すると判定された一時的な流れが生じる確率の総和である衝突確率を計算する。報酬決定部７が、衝突確率を考慮して報酬を決定する。動的計画部２が、報酬に基づいて動的計画を行う。 （もっと読む）

【課題】実時間制御において、複合的な目的を達成するとともに作業時間を短縮することが可能な自走式移動体の制御システムを提供する。
【解決手段】自走式掃除機１００の制御システム１は、変位可能な本体１１０と、本体１１０に取り付けられ、本体１１０に対して変位可能なアーム１２０と、本体１１０を駆動するための車輪駆動用モータユニット１３３と、アーム１２０を駆動するための第１のサーボ１２７と第２のサーボ１２８と、コンピュータ２００とを備え、コンピュータ２００は、本体１１０の変位に関する因子とアーム１２０の変位に関する因子との両方の因子に基づいて本体１１０の挙動とアーム１２０の挙動とを評価する評価関数を利用して、本体１１０の挙動とアーム１２０の挙動とを制御するように車輪駆動用モータユニット１３３と第１のサーボ１２７と第２のサーボ１２８とを最適制御する。 （もっと読む）

【課題】未来の運転者操作量（換言すれば運転負担）と未来の燃料消費量を予測し、状況の変化に応じてそれらを同時に最小化あるいは最適化することを可能とするようにした車両の駆動力制御装置を提供する。
【解決手段】エンジンでフューエルカットが実行されるときと否とに分けてモデリングされると共に、状態方程式で記述された、エンジンから車体までを制御対象として変速比とエンジン回転数を車速に基づいて算出される代表目標変速比と燃費最適作動線に従って算出される目標エンジン回転数にフィードバック制御する変速比制御系とを備え、アクセルペダル開度とブレーキペダル開度の現時刻からｎステップ未来までの運転者操作量の総和を評価する運転者操作量評価関数などに従って状態ｘの変化が最適となるように予めオフラインで生成された最適解群を検索して代表変速比を修正し、操作量として制御対象に加える。 （もっと読む）

【課題】計算量を減少させて、実タスクへ適用可能な方策勾配法のアルゴリズムを利用した制御器を提供する。
【解決手段】制御信号を制御対象に与える処理を行って、制御対象の状態量を観測器（たとえば、位置センサ、角度センサ、加速度センサ、角加速度センサなど）で観測し、この観測結果により定常分布の対数の偏微分を推定することで、方策の勾配を推定し、推定結果に基づいて、方策を更新する。そして、更新された方策により、さらに、制御対象が制御される。 （もっと読む）

生物学に基づく自律学習ツールシステムと、生物学に基づく自律学習ツールシステムが学習と分析とに用いる方法とを提供する。生物学に基づく自律学習ツールシステムは、（ａ）１つ以上のツールシステムと、（ｂ）相互作用マネージャと、（ｃ）生物学的な学習原理に基づく自律学習システムとを含む。１つ以上のツールシステムは、特定のタスク又はプロセスのセットを実行して、アセットと、アセットに関するデータとを生成する。アセットと、アセットに関するデータは、様々なプロセス及び関連するツールの性能を特徴付ける。相互作用マネージャは、データを受信して、フォーマットする。このようなシステムは、メモリプラットフォームと処理プラットフォームとを含む。メモリプラットフォームと処理プラットフォームは、再帰的に定義され、ネットワークを通して通信する。次第に複雑化する自律ツールをアセンブルするために、自律ツールシステムは、再帰的に配備され得る。個々の又はアセンブルされた複雑な自律ツールに関連する自律学習システムにおいて生成され蓄積された知識は、意味ネットワークにキャストされ得る。意味ネットワークは、コンテキストに基づいてツールの目標を学習して進めるために用いられ得る。 （もっと読む）

【課題】制御システムを同調する方法を改良することによって、用いるのに容易で且つ最小の実際のプラント動作しか必要としない方法及びシステムを提供する。
【解決手段】コントローラ（１４）及びプラント（１０）を有する制御システムのための制御パラメータを確定する方法は、プラントのモデル（７０）及びコントローラのモデル（６４）を確立するステップ、及び閉ループ・システムに関する性能指数を、選択された安定余裕を説明するコントローラ・パラメータの関数として計算するステップを含む。 （もっと読む）

【課題】プラントの運転を安定に保ったまま運転コストを最小化することのできるプラント最適運転制御システムを提供すること。
【解決手段】自家用発電プラント２０の運転コストを最小化する最適運転点を計算する最適運転点計算手段３と、前記最適運転点計算手段の計算により求めた前記最適運転点に応じて最適化モデルに基きプラントを自動制御する自動制御手段９と、入力に応じて前記自動制御手段による前記自家用発電プラントの自動制御運転を開始する自動制御投入手段５と、前記自動制御投入手段が自動制御運転を行うに際し、前記最適化モデルにおける前記自家用発電プラントの最適化対象の変数を選択する最適化変数選択手段６とを備えたことを特徴とするプラント最適運転制御システム。 （もっと読む）

【課題】効率的且つ効果的に適合値を決定する。
【解決手段】自動適合システム１００において、次善最適解決定処理が実行される。当該処理においては、パラメータｘ１及びｘ２に応じて変化する目的関数Ｆ１及び制約関数Ｆ２相互間のパレート解が、適合範囲内のパラメータ値について導出され、目的関数Ｆ１及び制約関数Ｆ２により規定される座標平面上で、パレート解に対応する座標点を繋げて得られるパレート解曲線ＰＲＦ＿Ｐが設定される。一方、当該適合範囲でパラメータを変化させた場合の、目的関数Ｆ１及び制約関数Ｆ２各々における最大値と最小値との偏差ＤＯＰＴ及びＤＬＩＭに基づいて規定される傾きｋに、更にエンジン２００の定常比率Ａに応じて定まる補正係数αを乗じてなる傾きｋ’の直線が設定される。この直線とパレート解曲線との接点に対応するパレート解が、次善的な最適解として抽出される。 （もっと読む）

【課題】 複数入力及び／又は出力制約を有する複数入力／出力システム用の多変数コントローラの設計方法を提供する。
【解決手段】 複数の入力及び出力制約を有する複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）システム（２０８）を動的に制御するための方法であって、本方法が備えられる。本方法は、入力及び出力制約が無い状態でシステム（２０８）の複数の制御参照入力の閉ループトラッキングを実装するようにＭＩＭＯトラッキングコントローラ（２０２）を構成する段階と、複数の制御参照入力に適用される参照修正値を生成することによってＭＩＭＯシステム（２０８）の入力及び出力制約を実現するようにＭＩＭＯ制約コントローラ（２１０）を構成する段階とを含む。 （もっと読む）

【課題】制御対象の特性に依拠せず制御マップの最適化を行うことが可能な汎用的な制御マップ最適化装置を提供する。
【解決手段】制御マップ最適化装置１は、入力された引数ｘ、ｙに対応する格子点（ｘ_i，ｙ_j）に設定された制御パラメータＰ_i,jまたは引数ｘ、ｙに対応するマップ位置（ｘ_E，ｙ_E）の近傍の格子点に設定された制御パラメータＰ_i,jから補間により算出した制御パラメータＰ_Eを出力する制御マップＭと、制御パラメータが取るべき値に関する情報Ｑと出力された制御パラメータＰ_Eとに基づいて制御マップＭの制御パラメータＰ_i,jの最適化を行う最適化手段３とを備え、最適化手段３は、最急降下法により情報Ｑと制御パラメータＰ_Eとから作成された単峰性関数の誤差関数Errorに基づいて制御マップＭにおけるマップ位置（ｘ_E，ｙ_E）の近傍の格子点に設定された制御パラメータＰ_i,jの値を更新し、この更新処理を繰り返す。 （もっと読む）

【課題】制御対象を模擬したモデルと実際の制御対象との挙動との間に誤差がある場合でも、局所最適解に陥るリスクを極力排除して制御対象を安全で安定に運転制御して最適解を探索できるボイラプラントの制御装置を提供する。
【解決手段】ボイラプラントの計測データを入力してプラント運転特性を模擬したプラントモデルに基づいてボイラプラントへの運転操作指令値を演算して運転を行うボイラプラントの制御装置に、運転データを蓄積した運転実績データベースと、蓄積した運転データから操作量の変化傾向を演算してボイラプラントの状態を判定する運転状態判定手段と、プラントモデルで計算したプロセス値とボイラプラントの計測値との誤差を計算するモデル誤差評価手段と、蓄積された過去のデータを含むプロセス値と操作指令値との相関関係をモデル化する運転データモデル化手段と、前記誤差値を用いて操作指令候補値を計算する探索点決定手段とを備えた。 （もっと読む）

【課題】オンラインでの一定周期繰り返し計算を行え、随時ケーススタディのようなオフラインの計算も行うことである。
【解決手段】外部からプラントの運転データをデータ入力伝送手段１６で取得し、入力切替手段２１は、データ入力伝送手段１６から運転データと定数データとに基づき構成される複数の入力データのうちどのデータを利用するか切り替える。最適化演算手段２２は、入力データに基づき予め定められた演算を実行し、出力切替手段２３は最適化演算手段２２の計算結果をどの出力データとして出力するかを切り替える。実行管理手段２４は入力切替手段１６及び出力切替手段１９の切り替え及び最適化演算手段２２の実行を制御し、マンマシン表示手段１８は出力切替手段２３で切り替えられ出力された出力データのうち表示すべき出力データを表示する。 （もっと読む）

【課題】外乱状況によらず制御内容の評価を適正に行い、以って適切に制御パラメータを最適化する。
【解決手段】挙動検出部５０により判断される所定挙動の時間範囲毎に、基準制御パラメータ記憶部７０から読み出される基準制御パラメータに所定の変更を加え、変更が加わった基準制御パラメータに従って制御対象に関する制御量を制御する。特徴ベクトル算出部５２は、各時間範囲内の制御量に基づいて、該時間範囲における制御の特徴を示す特徴ベクトルＰ_ｎを算出する。そして、算出される特徴ベクトルに基づいて、特徴ベクトルデータベース５８の記憶内容を更新する。また、特徴ベクトル抽出部５６は、算出される特徴ベクトルＰ_ｎとの類似度に基づいて、特徴ベクトルデータベース５８に記憶される特徴ベクトルのうち１つである特徴ベクトルＰ_ｗｉｎを選出する。そして、それら特徴ベクトルが特徴を示す制御の評価値Ｅ_ｎ，Ｅ_ｗｉｎに基づいて制御の改善量ΔＥ_ｎを算出し、該改善量ΔＥ_ｎに応じて基準制御パラメータＫ_０を更新する。 （もっと読む）