CN100347619C - 最佳指令生成装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及生成输入给伺服控制部的指令的最佳指令生成装置，使具有振动要素的控制对象没有振动地动作，并且尽可能减小相对于指令的延迟。最佳指令生成装置输入指令，生成使控制对象实现所期望的动作的指令，向伺服控制装置输出最佳指令值，具有：N次滤波处理部(1)，其对指令实施N次滤波处理，并且算出实施了该滤波处理的指令的1阶微分到N-1阶微分的值；四则运算部(2)，其对N次滤波处理部(1)的输出乘以增益所的的值进行加法运算。

Description

最佳指令生成装置

技术领域

本发明涉及机床和产业用机器人等的控制方法，尤其涉及生成输入给伺服控制部的指令的最佳指令生成装置，其目的是使具有振动要素的控制对象没有振动地进行动作，并且尽可能减小相对于指令的延迟。

背景技术

以往，作为改善指令跟随特性和干扰响应特性二者的方法，提出了各种二自由度控制，但是，作为能够独立、简单地设计指令跟随特性和干扰响应特性的方法，在特公平7-21724中有所公开。

在该方法中记载着，除了以往的反馈控制系统外，在模拟被控制对象的被控制对象模拟电路中还构成有反馈系统，使用输入给该被控制对象模拟电路的模拟输入信号和从被控制对象模拟电路获得的模拟输出信号，对于被控制对象构成二自由度控制系统。

图3是说明以往的方法的图。图中，31表示模拟反馈控制装置，在此处进行前馈部的计算。32表示模拟补偿电路，输入指令X_R和从被控制对象模拟电路输出的状态量X_M的偏差ε_M，计算输入给被控制对象模拟电路的模拟输入信号V_R。33表示被控制对象模拟电路，用于将35所表示的被控制对象模型化。34表示反馈系统补偿电路，输入X_M和被控制对象的状态量X的偏差ε，输出控制输入信号V_ε。对V_ε和V_R进行加法运算，算出最终的控制输入信号V。

但是，在上述以往的伺服控制方法中，存在以下四个问题。

(1)在模拟反馈控制装置中，由于需要进行被控制对象的模型计算和模拟补偿电路内的运算，所以运算量非常大，花费运算时间，因此，不能缩短控制采样周期，结果，控制性能劣化。

(2)在模拟反馈控制装置中，由于进行反馈控制，X_M必然相对于指令X_R延迟。另外，即使在反馈控制部中，X也会相对于X_M延迟，所以相对原来的指令X_R，被控制对象的动作X大大延迟。

(3)由于在模拟反馈控制装置中使用被控制对象模拟电路，所以需要在被控制对象模拟电路中使用的参数，输入参数增多，需要具备许多存储器。

(4)在模拟反馈控制装置内的模拟补偿电路中，由于进行反馈控制，需要确定和调整增益，所以谁都不能简单地构建并使用该方法。

发明内容

本发明目的在于提供一种同时解决上述四个课题的最佳指令生成装置。

为了解决上述问题，第一发明的最佳指令生成装置根据输入其的指令，生成使控制对象实现所期望的动作的指令，向伺服控制装置输出最佳指令值，其特征在于，具有：N次滤波处理部，其对所述指令实施N次滤波处理，并且算出实施了该滤波处理的指令的1阶微分到N-1阶微分的值，其中N是大于1的正整数；四则运算部，其对该N次滤波处理部的输出分别乘以根据所述控制对象设定的系数所得的值进行加法运算，并且，第二发明的最佳指令生成装置根据输入其的指令，生成使控制对象实现所期望的动作的指令，向伺服控制装置输出最佳指令值，其特征在于，具有：N次滤波处理部，其对所述指令实施N次滤波处理，并且算出实施了该滤波处理的指令的1阶微分到N-1阶微分的值，其中N是大于1的正整数；四则运算部，其对该N次滤波处理部的输出分别乘以根据所述控制对象设定的系数所得的值进行加法运算；M次滤波处理部，其对从该四则运算部输出的各个变量再次进行M次滤波处理，其中M是正整数。

并且，第三发明的最佳指令生成装置输入指令，生成使控制对象实现所期望的动作的指令，向伺服控制装置输出最佳指令值，其特征在于，具有：N次滤波处理部，其对所述指令实施N次滤波处理，并且算出实施了该滤波处理的指令的1阶微分到L阶微分的值，其中N和L是大于1的正整数；四则运算部，其将该N次滤波处理部的输出、即所述1阶微分到L阶微分的值分别乘以根据控制对象设定的系数，然后将它们相加。

并且，第四发明的最佳指令生成装置的特征在于，所述L阶微分的L的值是对控制对象进行近似的模型的次数。

并且，第五发明的最佳指令生成装置的特征在于，作为所述N次的滤波，使用递归型滤波器或非递归型滤波器，所述N次滤波的次数N被设定为大于或等于把所述指令转换为可以L阶微分所需要的次数。

并且，第六发明的最佳指令生成装置的特征在于，所述最佳指令值是位置指令、速度指令、加速度指令、转矩指令中的任意一个或其组合。

附图说明

图1是表示本发明的第一结构的方框图。

图2是表示本发明的第二结构的方框图。

图3是表示以往的装置结构的方框图。

图4是表示本发明的第三结构的方框图。

图5是表示本发明的第三结构的四则运算部的处理的方框图。

具体实施方式

以下，参照附图说明本发明的第一实施方式。在图1中，1表示对指令进行N次滤波处理的N次滤波处理部，2表示四则运算部，其进行对作为N次滤波处理部的输出的各变量乘以增益并相加的处理。四则运算部2的输出是最佳指令值。4表示伺服控制部，5表示控制对象，10表示最佳指令生成装置。在此次说明的实施例中，作为最佳指令值，输出位置指令Xref，速度指令Vref，转矩指令值Tref。

并且，在本实施例中控制对象为二惯性系。从二惯性系的控制对象的电机位置Xm到负载位置XL的传递函数如式(1)所示。

$\mathrm{XL}=\frac{D2/J2\·s+K2/J2}{s^2+D2/J2\·s+K2/J2}\mathrm{Xm}---\left(1\right)$

各符号的含意是，J1：电机惯量，J2：负载惯量；K2：弹簧常数，D2：粘性系数，S：拉普拉斯算子。

此处，一般D2的值非常小，多数情况下可以忽略。因此，在第一实施方式中，设D2＝0进行说明，在第二实施方式中示出包含D2的方法。

假设D2＝0时，式(1)可以改写为下述式(2)。

$\mathrm{XL}=\frac{K2/J2}{s^2+K2/J2}\·\mathrm{Xm}---\left(2\right)$

此时，为了实现负载位置XL，电机的位置Xref、速度Vref、供给电机的转矩指令Tref分别用下述式(3)、式(4)、式(5)表示。

此处，XL^(a)表示变量XL的a阶微分。

        Xref＝XL+J2/K2·XL⁽²⁾                       (3)

        Vref＝XL⁽¹⁾+J2/K2·XL⁽³⁾                    (4)

        Tref＝(XL⁽²⁾+J2/K2·XL⁽⁴⁾)·J1+J2·XL⁽²⁾    (5)

因此，在二惯性系的控制对象的情况下，如果具有负载位置XL的4阶微分的值，则之后只乘以由K2或J2构成的系数并进行加法运算，即可计算实现电机的最佳动作的电机位置Xref、速度Vref、供给电机的转矩指令Tref。

以下，具体说明N次滤波处理部1的处理。此处，N次滤波用于把所供给的指令转换为可以实现求出最佳指令值时所需次数的微分的指令，所以次数N只要设定成符合该条件即可。

在本实施方式中，由于控制对象5是二惯性系，所以为了求出最佳指令值，需要把所供给的指令转换为可以进行4阶微分的指令。

因此，为了也能够对应指令不能微分(例如步进指令)的情况，滤波次数N需要大于或等于4次，此次对为使指令平滑而使N为5次的示例进行说明。

如果利用传递函数的形式表述5次滤波，则可以表述为下述式(6)。此处，X_R表示滤波处理前的变量，XL表示对X_R进行滤波处理后的变量，生成最佳指令值，使XL成为控制对象的负载位置。

$\mathrm{XL}=\frac{K0}{s^5+K4\·s^4+K3\·s^3+K2\·s^2+K1\·s+K0}\·X_R---\left(6\right)$

式(6)中，K0～K4可以设定为任意值，例如可以通过使用滤波器的频率λ求解式(7)的恒等式来求出。

        s⁵+K4·s⁴+K3·s³+K2·s²+K1·s+K0＝(s+λ)⁵        (7)

如果用状态方程式的形式表述式(6)，则成为下述式(8)。

$\frac{d}{\mathrm{dt}}\left[\begin{array}{c}\mathrm{XL}\\ {\mathrm{XL}}^{\left(1\right)}\\ {\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}\\ {\mathrm{XL}}^{\left(3\right)}\\ {\mathrm{XL}}^{\left(4\right)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccccc}0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ -K0& -K1& -K2& -K3& -K4\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}\mathrm{XL}\\ {\mathrm{XL}}^{\left(1\right)}\\ {\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}\\ {\mathrm{XL}}^{\left(3\right)}\\ {\mathrm{XL}}^{\left(4\right)}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 0\\ 0\\ K0\end{array}\right]\·X_R---\left(8\right)$

如果把式(8)改写为每个采样周期Ts的差分方程式(根据第k个变量求出第k+1个变量的方程式)，则成为下述式(9)。

此处，为了简便起见使用欧拉一次近似导出差分方程式，但基于提高计算精度的目的等，也可以使用其它的离散化方法。在该情况下，行列式的各元素的值成为与式(9)中不同的值。

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{XL}(k+1)\\ {\mathrm{XL}}^{\left(1\right)}(k+1)\\ {\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}(k+1)\\ {\mathrm{XL}}^{\left(3\right)}(k+1)\\ {\mathrm{XL}}^{\left(4\right)}(k+1)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccccc}1& \mathrm{Ts}& 0& 0& 0\\ 0& 1& \mathrm{Ts}& 0& 0\\ 0& 0& 1& \mathrm{Ts}& 0\\ 0& 0& 0& 1& \mathrm{Ts}\\ -K0\·\mathrm{Ts}& -K1\·\mathrm{Ts}& -K2\·\mathrm{Ts}& -K3\·\mathrm{Ts}& -K4\·\mathrm{Ts}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}\mathrm{XL}\left(k\right)\\ {\mathrm{XL}}^{\left(1\right)}\left(k\right)\\ {\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}\left(k\right)\\ {\mathrm{XL}}^{\left(3\right)}\left(k\right)\\ {\mathrm{XL}}^{\left(4\right)}\left(k\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 0\\ 0\\ K0\·\mathrm{Ts}\end{array}\right]\·X_R\left(k\right)$

                                                    式(9)

此处，XL⁽¹⁾(K+1)、XL⁽²⁾(K+1)、XL⁽³⁾(K+1)、XL⁽⁴⁾(K+1)分别表示XL(K+1)的1阶微分到4阶微分的值。这样，通过执行式(9)，也自动地求出了从XL(K+1)的1阶微分到4阶微分的值。

因此，在5次滤波处理内部，使用所输入的指令X_R(k)，逐次进行式(9)的计算即可。

但是，在进行运算的计算机的计算精度有问题、产生位置偏移等的情况下，作为滤波处理后的变量XL(K+1)的1阶微分值到N阶微分值的计算方法，也可以N次反复进行微分的近似。

例如，在使用差分来近似微分的情况下，得到下述式(10)。此处，为了与式(9)区别，分别用符号XL2⁽¹⁾(K)、XL2⁽²⁾(K)、…、XL2^(N)(K)表示1阶微分值到N阶微分值。

${\mathrm{XL}2}^{\left(1\right)}\left(k\right)=\frac{\mathrm{XL}\left(k\right)-\mathrm{XL}(k-1)}{\mathrm{Ts}}$

${\mathrm{XL}2}^{\left(2\right)}\left(k\right)=\frac{{\mathrm{XL}2}^{\left(1\right)}\left(k\right)-{\mathrm{XL}2}^{\left(1\right)}(k-1)}{\mathrm{Ts}}---\left(10\right)$



${\mathrm{XL}2}^{\left(N\right)}\left(k\right)=\frac{X{L2}^{(N-1)}\left(k\right)-{\mathrm{XL}2}^{(N-1)}(k-1)}{\mathrm{Ts}}$

通过这样计算，在具有计算误差时，也能消除位置偏移的问题。

下面，说明四则运算部2的处理。

此处，使用所求出的XL(K+1)、XL⁽¹⁾(K+1)、XL⁽²⁾(K+1)、XL⁽³⁾(K+1)、XL⁽⁴⁾(K+1)，利用式(3)～式(5)，求出最佳指令值Xref、Vref、Tref即可。

以上是关于第一实施方式的说明。

下面，说明第二实施方式的方法。

在不是D2＝0时，式(3)～式(5)变成下述的式(11)～式(13)。

$\mathrm{Xref}=\frac{1}{D2\·s+K2}\·\{K2\·\mathrm{XL}+D2\·{\mathrm{XL}}^{\left(1\right)}+J2\·{\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}\}---\left(11\right)$

$\mathrm{Vref}=\frac{1}{D2\·s+K2}\·\{K2\·{\mathrm{XL}}^{\left(1\right)}+D2\·{\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}+J2\·{\mathrm{XL}}^{\left(3\right)}\}---\left(12\right)$

$\mathrm{Tref}=\frac{1}{D2\·s+K2}\·\{(K2\·{\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}+D2\·{\mathrm{XL}}^{\left(3\right)}+J2\·{\mathrm{XL}}^{\left(4\right)})\·J1+J2\·K2\·{\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}\}---\left(13\right)$

根据式(11)～式(13)可知，{}内和实施例1的方程式相同，利用简单的四则运算进行计算。因此，在实施5次滤波处理后，可以进行四则运算。

此处，在不是D2＝0时，需要按照第2发明所述，对{}内计算的结果再次实施M次滤波处理。在本实施例中，根据式(11)～式(13)可知，实施1次滤波处理。作为1次滤波，形成式(14)所示的由D2和K2构成的1次滤波形式。(P：滤波处理前的值，Q：滤波处理后的值)。

$Q=\frac{1}{D2\·s+K2}\·P---\left(14\right)$

此处，如果对式(14)进行欧拉一次近似并利用差分方程式的形式表述，则成为下述式(15)。

$Q(k+1)=\frac{\mathrm{Ts}}{D2}\·P\left(k\right)+(1-\frac{K2}{D2}\·\mathrm{Ts})\·Q\left(k\right)---\left(15\right)$

这样，在不是D2＝0时，和实施例1相同，在实施5次滤波处理后，如果执行式(11)～式(13)的计算，可以计算Xref、Vref、Tref。

以上是关于第二实施方式的说明。

下面，根据图4说明第三实施方式。

图4只有一处与说明第一实施方式的图1不同，不是求出被N次滤波处理后的变量的1阶微分到N-1阶微分，而是定义新变量L，求出1阶微分到L阶微分，将其输入给2所示的四则运算部。此处，变量L的值被设定成相当于近似控制对象的模型的次数。

例如，在对二惯性系的控制对象生成最佳指令时，如前面所述，求出指令的直到4阶微分值即可。这和二惯性系的控制对象的次数是4次等效。即，在该情况下，L的值为4。

并且，在第一和第二实施例中，由于N-1＝4，所以滤波次数N需要大于等于5，但是，例如在供给的指令是可以预先进行高阶微分的指令的情况下，N不一定要大于等于5。

例如，预先供给的指令是可以2阶微分的指令时，滤波次数N大于等于2即可。

因此，在该情况下，可以用N＝2、L＝4来实现。

下面，根据图5说明2所示的四则运算处理部的处理。

在把所输入的对指令进行N次滤波处理而得到的信号及其1阶微分到L阶微分的值表示为XL⁽⁰⁾(K+1)、XL⁽¹⁾(K+1)、XL⁽²⁾(K+1)、…、XL^(L)(K+1)时，按照式(16)～式(18)求出最佳指令值。

        Xref＝Gx0·XL+Gx1·XL⁽¹⁾+…+GxL·XL^(L)        (16)

        Vref＝Gv0·XL+Gv1·XL⁽¹⁾+…+GvL·XL^(L)        (17)

        Tref＝Gt0·XL+Gt1·XL⁽¹⁾+…+GtL·XL^(L)        (18)

此处，增益Gx0～GxL、Gv0～GvL、Gt0～GtL分别是根据控制对象设定的值，在完全清楚控制对象的情况下，如式(3)、式(4)、式(5)那样设定具体的变量，把不对应的变量设为0即可。例如，在实施方式1的情况下，得到下述式(19)。

        Gx0＝1，Gx2＝J2/K2，Gx1＝Gx3＝Gx4＝0

        Gv1＝1，Gv3＝J2/K2，Gv0＝Gv2＝Gv4＝0            (19)

        Gt2＝J1+J2，Gt4＝J1·J2/K2，Gt0＝Gt1＝Gt3＝0

但是，实际上很难完全掌握控制对象的结构，例如，通常不能预先掌握摩擦和在传递机构中产生的损耗等。

在这种情况下，通过使设备实际动作，识别与Gx0～GxL、Gv0～GvL、Gt0～GtL对应的值即可。识别方法可以根据精度和计算量确定，也可以使用任何方法。例如，可以使用GA(Genetic Algorithm)方法。

以上是关于实施方式3的说明。

前面说明了使用式(6)那样的递归型滤波器作为N次滤波器的示例，但作为N次滤波器，也可以构成式(20)那样的非递归型滤波器。(Wi：第i个加权系数)

$\mathrm{XL}\left(k\right)=\underset{i=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i\·X_R(k-i)---\left(20\right)$

由于在该情况下也不能自动地由变量XL(k)的1阶微分值求出N阶微分值，所以在滤波处理后进行上述式(10)的微分处理即可。

并且，作为进行N次滤波处理的方法，也可以采用反复进行多次低于N的低次滤波处理来计算的方法。(如果为5次时，例如，可以进行两回2次滤波处理，一回1次滤波处理。)

最后，把在第一～第三实施方式中计算的电机的位置Xref、速度Vref、供给电机的转矩指令Tref作为最佳指令值，输出给以往就有的反馈控制部，由此可以实现所期望的动作。

在以上3个实施例中，由于使控制对象形成为二惯性系，所以L＝4、N＝5或N＝2、M＝1，但是，当然本装置也可以适用于其它所有控制对象。此时，变量L、N、M也会变成其它值。

例如，在被设置于基座上的设备是刚体和二惯性系时，将相当于控制对象是设置在基座上、并利用弹簧部件将该基座和地面连接的设备时的式(3)～式(5)的式，分别表示为式(21)～式(23)、式(24)～式(26)。

J3：基座质量的惯量换算值，K3：基座弹簧常数

·利用刚体来近似基座上的设备时

(其中，J1：惯量)

$\mathrm{Xref}=\mathrm{XL}+\frac{J1+J3}{K3}\·{\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}---\left(21\right)$

$\mathrm{Vref}={\mathrm{XL}}^{\left(1\right)}+\frac{J1+J3}{K3}\·{\mathrm{XL}}^{\left(3\right)}---\left(22\right)$

$\mathrm{Tref}=J1\·{\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}+\frac{J1\·J3}{K3}\·{\mathrm{XL}}^{\left(4\right)}---\left(23\right)$

·利用二惯性系来近似基座上的设备时

(其中，J1：电机惯量，J2：负载惯量，K2：二惯性系弹簧常数)

$\mathrm{Xref}=\mathrm{XL}+(\frac{J2+J3}{K3}+\frac{J2}{K2})\·{\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}+\frac{J2\·J3}{K2\·K3}\·{\mathrm{XL}}^{\left(4\right)}---\left(24\right)$

$\mathrm{Vref}={\mathrm{XL}}^{\left(1\right)}+(\frac{J2+J3}{K3}+\frac{J2}{K2})\·{\mathrm{XL}}^{\left(3\right)}+\frac{J2\·J3}{K2\·K3}\·{\mathrm{XL}}^{\left(5\right)}---\left(25\right)$

$\mathrm{Tref}=(J1+J2)\·{\mathrm{XL}}^{\left(2\right)}+(\frac{J2\·J3}{K3}+\frac{J1\·J2}{K2}+\frac{J1\·(J2+J3)}{K3})\·{\mathrm{XL}}^{\left(4\right)}+\frac{J1\·J2\·J3}{K2\·K3}\·{\mathrm{XL}}^{\left(6\right)}$

                                                式(26)

这样，无论控制对象是哪种结构，都可以使用本方式。

并且，如果是该结构，则在控制对象变化时，只要是相同次数，仅改变在四则运算部中进行乘法运算的增益值即可对应。

在本实施例中作为最佳指令值计算的是位置指令Xref、速度指令Vref、转矩指令值Tref，但不限于这些，最佳指令值可以是位置指令、速度指令、加速度指令、转矩指令中的任意一个或其组合。

如上所述，根据本发明，具有可以不经过复杂计算而简单地把所供给的指令加工成使控制对象不振动的指令的效果。

并且，不具有控制对象的模型，也不具有对该模型进行反馈控制的补偿器，所以运算量少，结果，运算时间缩短，控制采样周期缩短，能够获得提高控制性能的效果。

并且，相对于指令的延迟也仅是由N次滤波器形成的延迟，所以与以往相比，具有提高指令跟随性能的效果。

并且，需要设定的参数只是N次滤波器的频率λ，所以具有谁都能够简单地构建本装置并使用的效果。

并且，即使在不能正确掌握控制对象的情况下，也具有如下的效果：通过使设备实际动作来识别与各微分值相乘的增益值，就能够对应。

并且，根据本发明，即使在控制对象变化的情况下，也具有如下的效果：只要是相同次数，仅改变在四则运算部中进行乘法运算的增益值，就能够对应。

本发明涉及机床和产业用机器人等的控制方法，特别对生成输入给伺服控制部的指令的最佳指令生成装置有效，其目的是使具有振动要素的控制对象没有振动地动作，并且尽可能减小相对于指令的延迟。

Claims (6)

1.一种最佳指令生成装置，其根据输入其的指令，生成使控制对象实现所期望的动作的指令，向伺服控制装置输出最佳指令值，其特征在于，具有：

N次滤波处理部，其对所述指令实施N次滤波处理，并且算出实施了该滤波处理的指令的1阶微分到N-1阶微分的值，其中N是大于1的正整数；

四则运算部，其对该N次滤波处理部的输出分别乘以根据所述控制对象设定的系数所得的值进行加法运算。

2.一种最佳指令生成装置，其根据输入其的指令，生成使控制对象实现所期望的动作的指令，向伺服控制装置输出最佳指令值，其特征在于，具有：

N次滤波处理部，其对所述指令实施N次滤波处理，并且算出实施了该滤波处理的指令的1阶微分到N-1阶微分的值，其中N是大于1的正整数；

四则运算部，其对该N次滤波处理部的输出分别乘以根据所述控制对象设定的系数所得的值进行加法运算；

M次滤波处理部，其对从该四则运算部输出的各个变量再次进行M次滤波处理，M为正整数。

3.一种最佳指令生成装置，其根据输入其的指令，生成使控制对象实现所期望的动作的指令，向伺服控制装置输出最佳指令值，其特征在于，具有：

N次滤波处理部，其对所述指令实施N次滤波处理，并且算出实施了该滤波处理的指令的1阶微分到L阶微分的值，其中N和L是大于1的正整数；

四则运算部，其将作为该N次滤波处理部的输出的所述1阶微分到L阶微分的值分别乘以根据所述控制对象设定的系数，然后将它们相加。

4.根据权利要求3的最佳指令生成装置，其特征在于，所述L阶微分的L的值是对所述控制对象进行近似的模型的次数。

5.根据权利要求3的最佳指令生成装置，其特征在于，作为所述N次的滤波，使用递归型滤波器或非递归型滤波器，所述N次滤波的次数N被设定为大于或等于把所述指令转换为可以L阶微分所需要的次数。

6.根据权利要求1的最佳指令生成装置，其特征在于，所述最佳指令值是位置指令、速度指令、加速度指令、转矩指令中的任意一个或其组合。

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