特許
J-GLOBAL ID：200903006234740745
ミル特性計測装置
発明者：
,
,
出願人/特許権者：
,
代理人 (1件)：
堀田 実 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平8-019726
公開番号（公開出願番号）：特開平9-212207
出願日： 1996年02月06日
公開日（公表日）： 1997年08月15日
要約：
【要約】【課題】 ミル稼働中にシミュレーションモデルのパラメータを学習可能とし、さらに定常状態の変化から過渡状態の変化を予測できるようにする。【解決手段】 データ分別手段10は定常状態と過渡状態のデータを分別して出力し、特徴量演算手段11は定常状態入出力データを入力して定常状態の特徴量を算出する。シミュレーションモデル12は過渡状態入力データを入力し、パラメータに基づいて過渡状態出力データYSを出力する。誤差演算器13は過渡状態出力データYTからその差である誤差eを算出する。ニューラルネットワーク16は定常状態の特徴量を入力し、シミュレーションモデル12のパラメータを出力するが、誤差eが所定値より大きい場合は、誤差判定手段15により誤差eを零に近づけるよう学習指示がニューラルネットワーク16に出される。
請求項（抜粋）：
原炭を粉砕しローラにより微粉炭にするミルの特性計測装置であって、ミルの入力データと出力データとを入力し、定常状態と過渡状態のデータを分別するデータ分別手段と、このデータ分別手段から定常状態入出力データを入力して、定常状態の特徴量を算出する特徴量演算手段と、前記データ分別手段より過渡状態入力データを入力し、パラメータに基づいて過渡状態出力データを予測した予測データを出力するシミュレーションモデルと、前記データ分別手段からの過渡状態出力データと前記予測データとの誤差を求める誤差演算器と、前記定常状態特徴量と前記誤差を入力して前記シミュレーションモデルに前記パラメータを出力するニューラルネットワークと、前記誤差を入力しこの誤差が所定値を越える時、前記ニューラルネットワークに前記誤差が零になるように学習開始を指示する誤差判定手段とを備えることを特徴とするミル特性計測装置。
IPC (5件)：
G05B 13/04
, B02C 15/00
, B02C 25/00
, G05B 13/02
, G06F 17/00
G05B 13/04
, B02C 15/00
, B02C 25/00 Z
, G05B 13/02 L
, G06F 15/20 D
