Takeuchi, Issei

タケウチ, イッセイ

竹内, 一生

KeiO Academic Resource Archive

A Thesis for the Degree of Ph.D. in Engineering
System Abstraction and
Interactive Control Design
Based on Element Description Method
August 2018
Graduate School of Science and Technology
Keio University
TAKEUCHI, Issei
別表５  （様式甲3） 
  (3) 
 主 論 文 要 旨 No.1 
    
報告番号 甲    第      号 氏 名 竹 内  一 生 
 
主 論 文 題 名：System Abstraction and Interactive Control Design 
Based on Element Description Method 
(要素記述法に基づくシステムの抽象化と対話型制御設計) 
 
 
（内容の要旨） 
近年、労働人口の減少により、生産現場では一層の省人化が求められている。特に、
工場の自動化を実現する自働機械は、これまで熟練技術者の技能やノウハウに基づいた
調整がなされてきた。したがって、更なる省人化のためには、機械を知能化し、調整を
機械自身に行わせる必要がある。機械の知能化を実現する手法の１つとしてビッグデー
タを活用した機械学習の技術が注目され、Industry 4.0 をはじめとする様々なビジョンが
提唱されている。現在、機械学習の技術として主流となっているニューラルネットワー
クに基づいた手法は、入出力データから最適モデルをフィッティングできるため、人間
のノウハウを代替できる可能性がある。しかしながら、計算過程がブラックボックス化
されてしまうという問題点があり、機械の思考に人間がついていけなくなるリスクがあ
る。一方、モデルに基づく制御設計手法は計算過程が明瞭であるが、モデルを決定した
段階でそのモデルに制約を受けてしまい、モデルの選択によっては精度が悪化してしま
う。そこで本論文では、事前にモデルの選択が不要かつ、得られた結果の計算過程の理
解が可能な新たな機械学習手法として、「要素記述法」を提案した。 
第１章では、本研究の背景および目的について関連研究を交えて説明した。 
第２章では、要素記述法の基本原理を説明した。要素記述法は、ニューラルネットワ
ークのような豊富な表現力と、モデルベース手法のような結果の可読性を両立できる。
また階層的に学習を行うことで、そのシステムにおける支配的なモデルを順々に抽象化
することができる。十分なモデルを得られた時点で学習を終了することで、実装上の複
雑さも低減可能である。例として、摩擦システムの抽象化と補償器設計を行った。 
第３章では、要素記述法を用いた対話型制御設計法を提案した。要素記述法によって
抽象化された結果をもとに、設計者が新たな条件を与え、次段階の学習を行う手法を示
した。その結果、人間のノウハウに基づいて機械が新たな提案を行い、その結果から人
間が機械に新たな提案を行う対話型の機械学習が可能になる。この例として、多慣性共
振系・むだ時間系を対象とした制御設計を行い、効果があることを確認した。 
第４章では、要素記述法を制御の指令値生成に応用した。システムの目的と制約条件
を与えることで、それに基づいて指令値が生成されることを確認した。また自働機械の
滑らかな指令値生成の手法として、クロソイド曲線を用いた時空間スプラインの生成手
法を説明した。 
第５章では、人間の動作を抽出するために有効な手法であるモーションコピーシステ
ムの拡張手法について述べた。モーションコピーシステムは保存時と再現時の環境位置
に変動がある場合に完全な動作の再現が困難になる。そこで、時間適応制御を提案し、
再現環境に適応した再現動作が可能になることを示した。 
第６章では、実際の自働機械を用いて、人間の調整ノウハウを機械で代替する実験を
行い、提案手法の効果を検証した。本研究では、特にモデル化が難しいとされてきた粉
体を対象として、粉体充填制御の精度等を確認し、評価を行った。 
第７章では、本研究の成果を要約し、展望とともに結論を述べた。 
  
別表６  （様式甲 4） 
（３）                                    Keio University 
 
Thesis Abstract 
 No.      
Registration 
Number 
■ “KOU”   □ “OTSU” 
No.        *Office use only Name TAKEUCHI, Issei 
Thesis Title 
System Abstraction and Interactive Control Design Based on Element Description Method 
 
Thesis Summary 
In recent years, due to the decrease in the working population, further labor saving is required in the 
manufacturing site. Especially, adjustments based on skills and knowledge of experienced workers have 
been made for the automatic machinery that achieves factory automation. Therefore, for further labor 
saving, it is necessary to attain machinery intelligent and adjustments themselves. As a method to 
achieve machine intelligence, machine learning technologies utilizing big data have attracted attention, 
and various visions including Industry 4.0 are being proposed. Currently, a neural-network-based 
method, which is mainstream as the machine learning technology, can generate a desired calculator 
from the input/output data, so there is a possibility that human knowledge can be substituted. However, 
there is a problem that the calculation process is black boxed, and there is a risk that human beings 
cannot follow the thinking of the machine. On the contrary, a model-based optimization method has a 
clear calculation process, but the model is restricted at the stage when the model is decided by a 
human. Hence, if the human chooses a model incorrectly, accuracy deteriorates. Therefore, in this 
thesis, an “element description method (EDM)” which requires no model selection beforehand, is 
proposed. Thus it is possible to understand the calculation process of the result obtained in advance. 
Chapter 1 describes the purpose and background of this research. 
Chapter 2 explains the basic principle of the EDM. The EDM can achieve both abundant 
expressiveness like a neural network and readability of results like a model-based method. By learning 
hierarchically, it is possible to extract from the dominant models in that system in order. Therefore, 
system abstraction can be achieved by ending learning when a sufficient model is derived. As an 
example, a friction-system abstraction and compensator design are conducted. 
Chapter 3 proposes an interactive controller design using the EDM. Based on the abstracted result by 
the EDM, the designer gives new conditions and obtains the next learning by the EDM. As a result, the 
machine proposes a new model from human knowledge, and human give new suggestions to the 
machine from the result, interactive machine learning becomes possible. As examples, controller design 
for a multi-mass resonant system and time-delay system are performed using the EDM. 
In Chapter 4, the EDM is applied to a command-value generation for control. By giving the purpose 
and constraint condition of the system, it is confirmed that the command value is generated based on it. 
In addition, a method for generating spatiotemporal spline using clothoid curves as a method to 
generate smooth command values for automatic machinery is proposed. 
Chapter 5 describes a motion-copying system which is one of the effective methods for extracting 
human motions. It is difficult to perfectly reproduce the motion if there is a variation in the environmental 
position between the storage and reproduction. Therefore, time adaptation control is proposed, and it is 
shown that it can reproduce more correctly. 
In Chapter 6, experiments are conducted to replace human adjustment expertise with machines by 
using an actual machinery. In this research, high-precision powder-filling control is proposed, especially 
for powders which are known to be difficult to model. 
Chapter 7 summarizes the results of this thesis and presents conclusions with future works. 
 
 


Yōso kijutsuhō ni motozuku shisutemu no chūshōka to taiwagata seigyo sekkei

  
論文審査の要旨および学識確認結果 
報告番号 甲 第    号 氏 名 竹内 一生 
論文審査担当者： 主査 慶應義塾大学 准教授  博士（工学）  桂 誠一郎 
 副査 慶應義塾大学 教授   工学博士    大森 浩充 
  慶應義塾大学 准教授  博士（工学）  矢向 高弘 
  慶應義塾大学 教授   博士（情報学） 小檜山 雅之 
  
(論文審査の要旨) 
学士（工学）竹内一生君提出の学位請求論文は「System Abstraction and Interactive Control Design 
Based on Element Description Method」（要素記述法に基づくシステムの抽象化と対話型制御設計）と
題し，7章から構成されている． 
産業機械の知能化は世界中で進められており，特にデータの高度利活用がその鍵を握っている．
近年，ビッグデータの取り扱いにあたっては，ニューラルネットワークに基づく機械学習や最適化
手法といった人工知能の導入が注目を集めている．人工知能は閉環境においてはこれまでに多くの
成果が上がっているが，産業システムは開環境下で動作されるため，実応用を想定すると，そのま
まの形で利用することが困難になっている．また，算出過程もブラックボックス化されることも問
題視されている．一方で，従来のモデルベースの制御設計は物理的な解釈が明解であるものの，き
め細やかに現象を記述することは困難であるため，環境変動等へ適応できる範囲が限られる場合が
ある．本論文では上記に鑑み，解釈が容易なシステムの抽象化ならびに対話型の制御設計を行うた
めの手法として，新たに要素記述法を提案している． 
第 1 章では，研究の背景と目的を述べ，従来の研究を概説している． 
第 2 章では，要素記述法の概念およびシステムの抽象化について記述している．要素記述法の特
長は，ニューラルネットワークのような豊富な表現力と，モデルベース手法のような結果の可読性
を両立できる点にある．設計法として，構造や次数を指定した一括学習と階層的学習の 2つの手法
を示している．階層的学習は，システムの抽象化にあたり一括学習に比べて時間を要するが，支配
的なモデルを順々に抽象化できるため，可読性が向上する．十分な精度を有するモデルを得られた
時点で学習を終了することで，実装上の複雑さも低減可能である．要素記述法の適用例として，摩
擦システムの抽象化と補償器設計を行い，効果の検証を行っている． 
第 3 章では，要素記述法を用いた対話型制御設計法を提案している．要素記述法によって抽象化
された結果をもとに，設計者が新たな条件を与え，次段階の学習を繰り返し行うことで，人間の有
するノウハウを含む制御設計が可能になることを示している．具体的には，多慣性共振系を対象と
して，対話型制御設計の具体的手順を示している． 
第 4 章では，要素記述法を指令値生成に応用し，目標値追従特性の向上に効果があることを示し
ている．特に，クロソイド曲線を用いた時空間スプラインの生成につなげることで，フィードフォ
ワード制御の設計手順を明確化している． 
第 5 章では，人間の動作データに基づき，ロボットが適応的に動作再現を行うための手法につい
て述べている．具体的には，動作保存時と再現時における環境変動を考慮した再現動作の生成が可
能になることを示している． 
第 6 章では，本論文で提案した手法を自動機械に適用し，人間の調整ノウハウを機械で代替する
実験を行い，効果があることを示している．実験では，特にモデル化が難しいとされている粉体を
対象として抽象化ならびに粉体充填制御の精度等を評価し，提案手法の効果を明らかにしている． 
第 7 章では，各章で得られた成果をまとめ，本論文全体の結論を述べている． 
以上要するに，本論文では要素記述法をベースとしたシステムの抽象化ならびに対話型の制御系
設計方法論を明らかにするとともに，理論と実験の双方からその有効性を実証しており，制御工学
分野において，工学上，工業上寄与するところが少なくない．よって，本論文の著者は博士（工学）
の学位を受ける資格があるものと認める． 
 
 
学識確認結果 
 
学位請求論文を中心にして関連学術について上記審査会委員および総合デザイ
ン工学特別研究第２（システム統合工学専修）科目担当者で試問を行い，当該
学術に関し広く深い学識を有することを確認した． 
また，語学（英語）についても十分な学力を有することを確認した． 
 


http://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KO50002002-20184954-0003

Yōso kijutsuhō ni motozuku shisutemu no chūshōka to taiwagata seigyo sekkei

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