[发明专利]整套设备控制装置、轧机控制装置、控制方法及存储介质

权利要求书

1.一种整套设备控制装置，针对控制对象整套设备识别控制对象整套设备的实际数据的组合的模式来实施控制，其特征在于，具备：

控制方法学习装置，学习控制对象整套设备的实际数据和控制操作的组合；以及

控制执行装置，根据学习出的所述实际数据和控制操作的组合实施控制对象整套设备的控制，

所述控制执行装置具备：

控制规则执行部，依照控制对象整套设备的实际数据和控制操作的被确定的组合，提供控制输出；

控制输出判定部，判定该控制规则执行部能否输出控制输出，并且向所述控制方法学习装置通知该实际数据和控制操作是错误的；以及

控制输出抑制部，在该控制输出判定部判断为在将控制输出输出到所述控制对象整套设备的情况下所述控制对象整套设备的所述实际数据发生恶化的情况下，阻止将控制输出输出到所述控制对象整套设备，

所述控制方法学习装置具备：

控制结果良好与否判定部，在所述控制执行装置将控制输出实际输出到控制对象整套设备的情况下，在直至控制效果表现在实际数据为止的时间延迟之后，判定关于实际数据与控制前相比变得良好还是变得恶化的控制结果的良好与否；

学习数据制作部，使用该控制结果良好与否判定部中的控制结果的良好与否和所述控制输出而得到教师数据；以及

控制规则学习部，将所述实际数据和所述教师数据作为学习数据进行学习，

通过所述控制方法学习装置进行学习，根据所述控制对象整套设备的状态针对多个控制目标而得到独自的实际数据和控制操作的组合，将得到的实际数据和控制操作的组合用作所述控制规则执行部中的控制对象整套设备的实际数据和控制操作的被确定的组合。

2.根据权利要求1所述的整套设备控制装置，其特征在于，

为了根据控制对象整套设备的实际数据的大小来更换实际数据和控制操作的组合，使用与实际数据的大小有关的信息和易于对实际数据进行标准化来实施模式识别的信息，学习实际数据和控制操作的组合来进行控制。

3.根据权利要求1或者2所述的整套设备控制装置，其特征在于，

所述控制规则执行部将控制对象整套设备的实际数据和控制操作的被确定的组合保持为第1神经网络，所述控制规则学习部将实际数据和控制操作的组合保持为第2神经网络，将所述控制方法学习装置中的学习的结果所得到的第2神经网络用作所述控制规则执行部中的所述第1神经网络。

4.根据权利要求1或者2所述的整套设备控制装置，其特征在于，

所述控制执行装置具备对所述控制输出提供干扰的控制操作干扰发生部，所述控制方法学习装置在包括被施加干扰时也进行学习。

5.根据权利要求1或者2所述的整套设备控制装置，其特征在于，

所述控制方法学习装置通过基于预先确定的多个规格的学习而得到实际数据和控制操作的多个组合，所述控制执行装置从实际数据和控制操作的多个组合中根据控制对象整套设备的运转状态选择1个实际数据和控制操作的多个组合来提供所述控制输出。

6.根据权利要求3所述的整套设备控制装置，其特征在于，

根据实际数据的大小，变更要使用的对实际数据和操作方法的组合进行学习的神经网络。

7.根据权利要求1或者2所述的整套设备控制装置，其特征在于，

根据所述控制对象整套设备的状态或者控制对象整套设备的操作员的经验变更控制结果良好与否判定基准，分别求出针对控制对象整套设备的实际数据和操作方法的关系并分别储存于数据库，从而根据所述控制对象整套设备的状态或者控制对象整套设备的操作员的经验，利用不同的控制方法进行控制。

8.根据权利要求1或者2所述的整套设备控制装置，其特征在于，

在实施控制对象整套设备中的控制之前，使用控制对象整套设备的控制模型，通过仿真来制作所述实际数据和控制操作的组合，缩短控制对象整套设备中的所述实际数据和控制操作的组合的学习期间。