A control device of this embodiment comprises: an acquisition unit that acquires information indicating the strain of a vane of a structure, and information indicating a control amount of a movable vane of the structure; a first determination unit that determines a load and an elevation angle of the vane on the basis of the strain and the control amount indicated by the information acquired by the acquisition unit; a second determination unit that inputs, to a model trained by deep reinforcement learning, as state variables, some or all of the load and the elevation angle determined by the first determination unit, and the control amount indicated by the information acquired by the acquisition unit, and the second determination unit determines a control amount of the movable vane on the basis of an output result of the model to which the state variables were input; and a control unit that controls the movable vane on the basis of the control amount determined by the second control unit.
Un mode de réalisation de la présente invention concerne un dispositif de commande comprenant : une unité d'acquisition qui acquiert des informations indiquant la contrainte d'une aube d'une structure, et des informations indiquant une quantité de commande d'une aube mobile de la structure ; une première unité de détermination qui détermine une charge et un angle d'élévation de l'aube sur la base de la contrainte et la quantité de commande indiquée par les informations acquises par l'unité d'acquisition ; une seconde unité de détermination qui entre, dans un modèle formé par apprentissage par renforcement profond, en tant que variables d'état, une partie ou la totalité de la charge et de l'angle d'élévation déterminés par la première unité de détermination, et la quantité de commande indiquée par les informations acquises par l'unité d'acquisition, et la seconde unité de détermination détermine une quantité de commande de l'aube mobile sur la base d'un résultat de sortie du modèle dans lequel les variables d'état ont été entrées ; et une unité de commande qui commande l'aube mobile sur la base de la quantité de commande déterminée par la seconde unité de commande.
実施形態の制御装置は、構造物の翼のひずみを示す情報と、前記構造物の可動翼の制御量を示す情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された情報が示す前記ひずみ及び前記制御量に基づいて、前記翼の荷重及び迎角を決定する第1決定部と、深層強化学習によって学習されたモデルに、前記第1決定部により決定された前記荷重及び前記迎角と、前記取得部により取得された情報が示す前記制御量とのうち一部または全部を状態変数として入力し、前記状態変数を入力した前記モデルの出力結果に基づいて前記可動翼の制御量を決定する第2決定部と、前記第2決定部により決定された前記制御量に基づいて、前記可動翼を制御する制御部と、を備える。
CONTROL DEVICE, LEARNING DEVICE, CONTROL METHOD, LEARNING METHOD, AND PROGRAM
DISPOSITIF DE COMMANDE, DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE, PROCÉDÉ DE COMMANDE ET PROGRAMME
制御装置、学習装置、制御方法、学習方法、及びプログラム
01.04.2021
Patent
Elektronische Ressource
Japanisch
IPC: | G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G01L Messen von Kraft, mechanischer Spannung, Drehmoment, Arbeit, mechanischer Leistung, mechanischem Wirkungsgrad oder des Drucks von Fluiden , MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE / B64C AEROPLANES , Flugzeuge / G05B Steuer- oder Regelsysteme allgemein , CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL |
Europäisches Patentamt | 2025
|CONTROL DEVICE, LEARNING DEVICE, CONTROL METHOD, LEARNING METHOD, AND PROGRAM
Europäisches Patentamt | 2021
|Europäisches Patentamt | 2020
|LEARNING DEVICE, LEARNING CONTROL METHOD, AND ITS PROGRAM
Europäisches Patentamt | 2018
|LEARNING DEVICE, LEARNING CONTROL METHOD, AND ITS PROGRAM
Europäisches Patentamt | 2018
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