CN101262199A - 电动机控制装置以及电动机控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种电动机控制系统(200)，具备：经由连结轴(3)与负载(2)连结的电动机(1)；驱动上述电动机的电力变换器(4)；基于目标指令值和流过上述电动机的电动机电流对上述电力变换器进行控制的电动机控制装置(100)，电动机控制装置具备自动调谐部(11)，其以电动机的电动机转矩值和电动机转速检测值为输入信号，对控制的控制参数进行自动调整，自动调谐部具有参数认定机构，其捕获电动机、连结轴和负载的机械系统作为“刚体模型”和“共振模型”的串联连接模型，分别对构成各模型的参数进行认定。由此能够在联机状态下以较少的运算量对控制对象的刚体特性和共振特性双方进行认定。

Description

电动机控制装置以及电动机控制系统

技术领域

本发明涉及对与负载连接的电动机进行控制的电动机控制装置以及电动机控制系统。

背景技术

工业用机械(半导体制造装置、工作机械、喷射模塑机)中使用多个电动机，尤其期望在联机(online)运行中对机械系统参数进行认定(同定，identify)，谋求提高控制性能。

在电动机控制装置中，对在实际运转中作为机械的总计惯性力矩、粘性摩擦系数以及稳定干扰转矩等的刚体的参数进行认定，并将认定结果用于位置控制器、速度控制器等的控制参数的自动设定中的技术(专利文献1)。在该专利文献1的技术中，在正转时和反转时采用各个电动机转矩值、加速度以及电动机转速的时间序列数据，通过迭代最小二乘法来进行参数认定。

此外，不仅公开了认定刚体特性，还公开了认定共振特性的技术(专利文献2)。在该专利文献2的技术中，施加白噪声作为电动机转矩值，通过对此时的电动机转矩以及电动机转速进行FFT运算而得到的增益/频率线图实施曲线拟合，来进行二惯性共振系统的参数的认定。此外，专利文献2的技术的特征在于，为了排除对共振系统的参数认定值的库仑摩擦的影响，采用由另外设置的刚体参数认定部所得到的机械的总计惯性力矩、粘性摩擦系数以及稳定干扰转矩等的作为刚体的参数信息，进行校正运算。

此外，作为不仅认定刚体特性还认定共振特性的更一般的技术，例如能够举出自调谐调节器(非专利文献1)。该非专利文献1的技术的特征在于，在使输出信号y(t)收敛于目标信号r(t)的控制子系统中，通过对输入到控制对象41的输入信号u(t)和来自控制对象41的输出信号y(t)的时间序列数据适用最小二乘法，而由认定机构42认定设备的传递函数(参照图14)。

专利文献1：特开2005-168166号公报；

专利文献2：特开平7-152429号公报；

专利文献3：特开2004-187432号公报；

非专利文献1：鈴木  隆著「アダプテイブコントロ一ル」、コロナ社、2001年、1章

非专利文献2：飯國  洋二「適応信号处理アルゴリズム」、培風館、2000年、4章

在专利文献1的技术中，将可认定的参数限定于作为刚体的参数。因此，专利文献1的技术不适合自动地进行考虑机械系统的共振特性的控制参数的设定或后述的制振控制器(制振制御器)的控制参数的设定。

另一方面，专利文献2的技术，不仅认定机械系统的刚体特性，而且还能认定共振特性，但由于需要施加白噪声，因此使用条件限于脱机()offline)调整。此外，第3现有技术具有在联机状态下对控制对象的传递函数进行认定的优点，但在选择一般的迭代最小二乘法作为认定算法时，计算量与认定参数的二次方成比例(参照非专利文献2)。因此，将认定器安装到具有充分的运算能力的计算机是必要条件。

由此，可进行位置控制器、速度控制器等的控制参数的自动设定以及专利文献3中所记载的制振控制参数的高精度的自动设定，能够更简单地实现高性能的控制。

发明内容

在此，本发明的课题在于提供一种能够在联机状态下以少量的运算量对控制对象的刚体特性和共振特性双方进行认定的电动机控制装置以及电动机控制系统。

为了解决上述课题，本发明的电动机控制系统，具备：经由连结轴与负载连结的电动机；驱动上述电动机的电力变换器；基于目标指令值和流过上述电动机的电动机电流对上述电力变换器进行脉冲宽度控制的电动机控制装置，上述电动机控制装置具备自动调谐部，其以上述电动机的电动机转矩值和电动机转速检测值为输入信号，对上述控制的控制参数进行自动调整，上述自动调谐部具有参数认定机构，其捕获上述电动机、上述连结轴和上述负载的机械系统作为“刚体模型”和“共振模型”的串联连接模型，对构成各模型的参数分别进行认定。

通过本发明，能够在联机状态下且以少量的运算量来对控制对象的刚体特性和共振特性双方进行认定。

附图说明

图1为将电动机、负载和连结轴的控制对象模块化的结构图。

图2为控制对象的二惯性系统模型。

图3为等价二惯性系统G_MB(s)模型及近似二惯性系统G_MA(s)模型。

图4为本发明的第1实施方式的电动机控制系统的结构图。

图5为第1实施方式的自动调谐部的结构图。

图6为第1实施方式的刚体模型部的结构图。

图7为第1实施方式的共振模型部的结构图。

图8为第1实施方式的共振模型认定部的结构图。

图9为第1实施方式的整体处理的流程图。

图10为本发明的第2实施方式的电动机控制系统的结构图。

图11为本发明的第3实施方式的电动机控制系统的结构图。

图12为第3实施方式的整体处理的流程图。

图13为本发明的第4实施方式的电动机控制系统的结构图。

图14为现有技术的一例。

图中：

1-电动机；2-负载；3-连结轴；4-电力变换器；5-速度运算器；6-电流检测器；7、13、96、111、113、250-减法运算器；8-电流控制器；9-一阶延迟滤波器；10-转矩常数放大器；11-自动调谐部；12-速度控制器；14-位置控制器；15-减法运算器；16-制振控制器；17-位置指令生成器；18-比例放大器；19-积分放大器；20-积分器；21-加法运算器；22-可变放大器；23-负载位置推定器；24-减法运算器；25-制振控制放大器；26-减法运算器；27-位置检测器；100、110、120、130-电动机控制装置；200、210、220、230-电动机控制系统；240-放大器。

具体实施方式

(基本原理)

采用图1说明后述的各实施方式的控制对象的机械系统。该机械系统由连结轴3连接电动机1和负载2。在此，为了简化说明，将控制对象机械系统假定为二惯性系统模型。即电动机1具备由粘性摩擦系数D_M的叶轮所表现的电动机轴和电动机惯性力矩J_M的转子，负载2例如为具备负载惯性力矩J_L的圆板状的装置，假定连结轴3为具备粘性摩擦系数C_F以及弹簧常数K_F的弹簧/缓冲器(dumper)。此外，电动机1以电动机转矩τ_M、电动机转速ω_M旋转，负载2通过施加在圆周上的重力mg等来施加电动机侧换算的稳定干扰转矩值d_M，以负载转速ω_L旋转。

各实施方式的特征在于，捕获作为控制对象的图1的机械系统作为“刚体模型”和“共振模型”的串联连接模型，由“刚体模型认定部”和“共振模型认定部”来对构成两模型的参数分别进行认定(图5)，能够避免计算量与认定参数的二次方成比例所引起的弊端。

即刚体模型认定部采用电动机转矩值τ_M和电动机转速检测值ω_M，通过专利文献1或非专利文献1中所示的方法首先求出总计惯性力矩推定值J^、粘性摩擦系数推定值D^_M，稳定干扰转矩推定值d^_M等的刚体参数。接下来，刚体模型，设置预先求出的刚体参数后，算出刚体转速推定值ω^_RD。在设s为拉普拉斯算子时，此时采用的刚体模型的运算式为(1)式。

ω_RD^＝(τ_M-d_M^)/(J^·s+D_M^)···········(1)

接下来，共振模型认定部基于由(1)式算出的刚体转速推定值ω_RD^和电动机转速检测值ω_M，采用迭代最小二乘法(参照非专利文献1或非专利文献2)来进行用于决定共振模型的共振参数的认定。

以上为基本原理的概要，以下详细地说明以“刚体模型”和“共振模型”的串联连接模型可近似控制对象系统的原理。在图2中，变量τ_M为电动机的发生转矩值，变量ω_M为电动机转速，变量τ_s为由连结轴的轴扭矩而产生的转矩即电动机发生转矩值，变量τ_d为作用于电动机轴的粘性摩擦转矩，s表示拉普拉斯算子。

在此，在图2的二惯性系统模型中，电动机轴换算的稳定干扰转矩值d_M以及作用于电动机轴的粘性摩擦系数D_M为零时的电动机中发生的电动机转速ω_M对电动机发生转矩值τ_M的传递函数G_MR(s)由式(2)表示

G_MR(s)＝ω_M(s)/τ_M(s)＝1/{(J_M+J_L)s}·(ω_m/ω_a)²·(s²+2ζ_aω_as+ω_a ²)/(s²+2ζ_mω_ms+ω_m ²)·····(2)

但是在式(2)中，ω_a为反共振角频率，ζ_a为反共振点的衰减系数，ω_m为共振角频率，ζ_M为共振点的衰减系数，能够采用J_M、J_L、K_F、C_F物理常数来分别由式(3)、式(4)、式(5)以及式(6)表示。

${\mathrm{\ω}}_a=\sqrt{}(K_F/J_L)...\left(3\right)$

${\mathrm{\ζ}}_a=C_F/\left(2\sqrt{\mathrm{}}(J_L\·K_F)\right)...\left(4\right)$

${\mathrm{\ω}}_m=\sqrt{\mathrm{}}(K_F(J_M+J_L)/(J_L\·J_M))...\left(5\right)$

${\mathrm{\ζ}}_m=C_F/2\·\sqrt{\mathrm{}}((J_M+J_L)/(K_F\·J_L\·J_M))...\left(6\right)$

此时，图2的二惯性模型与从由式(2)表示的传递函数G_MR(s)的输入信号即电动机发生转矩值τ_M减去电动机轴换算的稳定干扰转矩值d_M以及作用于电动机轴的粘性摩擦转矩值τ_d的情况相同。因此，图2的二惯性系统模型，与图3(a)所示的模型等效。由此得到的图3(a)的等效二惯性系统模型与图2相比表现简单，而且由于作用于电动机轴的粘性摩擦转矩值τ_d的发生式为以电动机转速ω_M为输入信号的式(7)，因此存在对G_MR(s)的反馈环路(feedback loop)。

τ_d＝D_M·ω_M  ························(7)

因此，在这种状态下不可分割G_MR(s)。

在此，代替图3(a)而导入图3(b)的近似二惯性系统模型。在图3(b)中，采用由式(8)算出的作用于电动机轴的粘性摩擦转矩近似值τ_d ^-来代替作用于电动机轴的粘性摩擦转矩值τ_d。

τ_d ^-＝D_M·ω_RD·······················(8)

从图4(b)中所示的共振模型77的输入部取得在式(8)中用作输入信号的刚体转速ω_RD。由此，可进行以ω_RD为界限的模型的分割。此外，ω_RD为与电动机转速ω_M相比振动成分少的刚体的特性。在此，将ω_RD称作刚体转速。进而，将从输入信号τ_M以及稳定干扰转矩值d_M导出刚体转速ω_RD的模块称作“刚体模型”，将从刚体转速ω_RD导出附加有共振特性的电动机转速ω_M的模块称作“共振模型”。

接下来，如图4(b)所示那样，针对将图4(a)的等效二惯性系统模型近似为刚体模型和共振模型的串联连接模型时的近似误差，增加频域的研究。首先，将图4(b)中的刚体模型部的传递函数定义为G_RD(s)，将共振模型部的传递函数定义为G_RS(s)。此时，为了简化说明，设稳定干扰转矩值d_M为零，s为拉普拉斯算子时，刚体模型部的传递函数G_RD(s)由式(9)记述。其中，在式(9)中，由式(10)定义截止频率ω_rd。

G_RD(s)＝ω_RD/τ_M＝(1/D_M)·ω_rd/(s+ω_rd)···         (9)

ω_rd＝D_M/(J_M+J_L)··················(10)

由式(9)可知，能够解释为刚体模型部的传递函数G_RD(s)具有对截止角频率＝ω_rd[rad/s]的一阶延迟要素乘以增益1/DM的特性。

另一方面，共振模型部的传递函数G_RS(s)由式(11)记述。

G_RS(s)＝(ω_m/ω_a)²·(s²+2ζ_aω_as+ω_a ²)/(s²+2ζ_mω_ms+ω_m ²)······················(11)

由式(11)可知，共振模型部的传递函数G_RS(s)具有低频域的增益为1，高频域的增益为(ω_m/ω_a)²，在反共振角频率ω_a下具有极小增益、在共振角频率ω_M下具有极大增益。在进行了以上的准备时，将图4(a)中的电动机转速ω_M对电动机的发生转矩值τ_M的传递函数定义G_MB(s)。

同样，将电动机转速ω_M对近似二惯性系统模型图4(b)中的电动机的发生转矩值τ_M定义为G_MA(s)，求得该比G_MA(s)/G_MB(s)。

在此，G_MB(s)以及G_MA(s)分别为式(12)、式(13)。

G_MB(s)＝((1/(J_M+J_L)s)G_RS)/(1+(D_M/(J_M+J_L)s)·G_RS)···················(12)

G_MA(s)＝G_RD(s)/G_RS(s)·············(13)

由式(9)、(10)、(12)、(13)求得G_MA(s)/G_MB(s)时，得到式(14)。

G_MA(s)/G_MB(s)＝(1+(ω_rd/s)·G_RS(s))/(1+(ω_rd/s))·······················(14)

式(14)为图4(b)所示的近似二惯性系统模型G_MA(s)对图4(a)所示的等效二惯性系统模型G_MB(s)的比率，优选该比率为1。即式(14)的分母和分子相等即可。然而，分子第二项相对由式(1)记述的共振模型特性G_RS(s)有余数，即明显分母不等于分子。但是，在低频中，由于G_RS(s)的低频增益为1，因此

没有误差。另一方面，在高频域中，G_RS(s)的高频增益为(ω_m/ω_a)²，但(ω_rd/s)变小，因此

即没有误差。

剩余的问题为共振模型特性G_RS(s)的反共振点以及共振点的现象。共振模型特性G_RS(s)为了采用极小/极大值来减小其影响，而需要使(ω_rd/s)在G_RS(s)的反共振点以及共振点变得足够小。为了满足该条件，刚体模型的交叉点角频率ω_rd与G_RS(s)的反共振角频率ω_a相比足够小即可。即作为ω_rd＜＜ω_a成立的条件，可利用图4(b)中所示的近似二惯性系统模型。由此，可进行刚体模型、共振模型的个别认定、能够避免计算量与认定参数的二次方成比例所引起的现有的弊端。另外，ω_rd＜＜ω_a的条件，由式(10)可知粘性摩擦系数D_M较小即可，因此如果为通常的电动机则成立。

通过该基本原理，能够对控制対象的刚体特性和共振特性双方进行联机认定。由此，还考虑共振特性来调整位置控制器、速度控制器、制振控制器等的控制参数。此外，通过将成为控制対象的机械系统用作“刚体模型”和“共振模型”的串联连接模型，从而能够以比现有技术少的运算量进行认定，因此能够扩大适用范围。

(第1实施方式)

采用图4的模块线图，对本发明的一实施方式即电动机控制系统进行说明。图4为通过自动调谐处理，即使在通常的装置工作状态下，也可按照时时刻刻变动的负载的机械特性，实现最佳的速度控制器增益以及位置控制器增益的设定的实施方式。以下，详细说明本实施方式。

在图4中，电动机控制系统200具备：电动机1；由电动机1驱动的负载2；连结电动机1与上述负载2的连结轴3；驱动电动机1的电力变换器4；被安装在电动机1的旋转轴，输出电动机1的旋转轴的位置检测值θ_M的位置检测器27；检测流过电动机1的电流的电流检测器6；和电动机控制装置100。

电动机控制装置100具备：速度运算器5；电流控制器8；一阶延迟滤波器9；转矩常数放大器10；自动调谐部11；速度控制器12；位置控制器14；位置指令生成器17和减法运算器7、13、250。此外，电动机控制装置100将流过电动机1的电动机电流dq向量变换为励磁轴成分和与其电气正交的转矩轴成分，并进行控制。以下，只对转矩电流成分的检测值Iq进行说明，将励磁轴成分的值Id通常设定为0，因此省略记载。

速度运算器5根据位置检测值θ_M的时间变化运算电动机转速ω_M。

电流检测器6检测供给到电动机1的转矩电流检测值Iq。

减法运算器7运算转矩电流指令值Iq^*和供给到电动机1的转矩电流检测值Iq之间的电流偏差I_e。

电流控制器8按照电流偏差I_e对电力变换器4进行脉冲宽度控制。

一阶延迟滤波器9被输入转矩电流指令值Iq^*，输出转矩电流推定值Iq^，其增益交差角频率被设定为与由电流控制器8构成的电流控制系统的增益交差角频率相等。转矩常数放大器10被输入转矩电流推定值Iq^，算出电动机转矩值τ_M，设定与所使用的电动机1的转矩常数kt相等的值。

自动调谐部11将电动机转矩值τ_M以及电动机转速检测值ω_M的时间序列数据作为输入值，输出由电动机1、连结轴3和驱动对象的负载2构成的机械系统的总计惯性力矩推定值J^、最佳速度控制器的增益交差角频率ω_S以及最佳位置控制器的增益交差角频率ω_P。

速度控制器12按照电动机转速偏差ω_e输出转矩电流指令值Iq^*。将s作为拉普拉斯算子时，速度控制器12为进行由式(15)所表现的运算的比例积分控制构造的控制器，构成比例放大器18及积分放大器19的参数即总计惯性力矩推定值J^及速度控制系统增益交差角频率ω_S也被自动调谐部11随时更新。

Iq^*＝[Jω_s^+(Jω_s^²/N_N·s)]ω_e·······(15)

减法运算器13运算电动机转速指令值ω_M ^*和电动机转速检测值ω_M之间的电动机转速偏差ω_e。

位置控制器14按照电动机旋转位置偏差θ_e，输出电动机转速指令值ω_M ^*。此外，位置控制器14为将电动机位置偏差θ_e在可变放大器22中进行位置控制系统增益交差角频率ω_P倍后的值作为电动机转速指令值ω_M ^*输出的比例控制构造的控制器，其增益ω_P被自动调谐部11随时更新。

位置指令生成器17生成作为目标指令值的位置控制入力指令值θ_M ^*。减法运算器250运算位置控制输入指令值θ_M ^*和电动机位置检测值θ_M之间的电动机位置偏差θe。另外，位置指令生成器17也可设置在电动机控制装置100的外部。

接下来，采用图5对自动调谐部11的结构进行详细的说明。在图5中，自动调谐部11具备：低通滤波器LPF90、91；刚体模型认定部92；刚体模型93；共振模型94；共振模型认定部95；离散系统/连续系统参数变换部97；控制参数调整部98；和加法运算器96。

低通滤波器LPF90、91为高阶低通滤波器，用作抗混叠滤波器(antialias filter)。该截止频率被设定为自动调谐部的采样频率的1/2～1/3左右。此外，低通滤波器LPF90、91分别输入电动机转矩值τ_M及电动机转速检测值ω_M，输出滤波后电动机转矩值τ_MF及滤波后电动机转速检测值ω_MF。

刚体模型认定部92由利用电动机转矩值τ_M及电动机转速检测值ω_M，输出总计惯性力矩推定值J^、粘性摩擦系数推定值D_M^、正转时稳定干扰转矩推定值d^_M_f、或反转时稳定干扰转矩推定值d^_M_r的公知技术(参照专利文献1、非专利文献1)构成。

刚体模型93输入滤波后电动机转矩值τ_MF后，通过实时运算式(1)而输出刚体转速推定值ω_RD^。此时，通过采用刚体模型认定部92所算出的认定结果作为式(1)的运算所需要的总计惯性力矩推定值J^、粘性摩擦系数推定值D_M^、稳定干扰转矩推定值d_M^，得到高精度的刚体转速推定值ω_RD^。

共振模型94将刚体模型93所输出的刚体转速推定值ω_RD^和滤波后电动机转速检测值ω_MF作为输入值，输出滤波后电动机转速推定值ω_MF^。基本上通过图4(b)的说明该共振模型94的运算式与传递函数G_RS(s)相等，但如后文所述，从进行离散时域的参数认定的便利性的角度，采用从将传递函数G_RS(s)离散化后的数学公式导出的下一级(下一个采样值(1サンプル先))预测式。

减法运算器96由ε(N)＝ω_MF-ω_MF^算出预测误差ε(N)。共振模型认定部95利用刚体转速推定值ω_RD^和滤波后电动机转速检测值ω_MF的信息，采用迭代最小二乘法，按照减法运算器96所输出的预测误差ε(N)为最小的方式，输出共振模型94中的下一级(下一个采样值)预测式预测式的运算所需要的参数向量前一个(前回)推定值θ^(N-1)。

离散系统/连续系统参数变换部97通过将共振模型认定部95所输出的参数向量前一个推定值θ^(N-1)变换为连续系统参数，从而算出式(11)中所示的作为共振模型传递函数G_RS(s)中的反共振角频率ω_a及反共振点衰减系数ζ_a的各推定值的反共振角频率推定值ω_a^及反共振点衰减系数推定值ζ_a^。

控制参数调整部98基于离散系统/连续系统参数变换部97所输出的反共振角频率推定值ω_a^及反共振点衰减系数推定值ζ_a^，确定速度控制系统增益交差角频率ω_S及位置控制系统增益交差角频率ω_P并输出。

以下，依次对结构图5的自动调谐部的各模块的详细的内容进行说明。图6中，刚体模型部92具备：减法运算器111、113；乘法运算器114、116；积分器115和切换开关112。

切换开关112在电动机正转时选择A侧的接点，在电动机反转时选择B侧的接点。由此，正转时在切换开关112的出力信号d_M^中正确地设定稳定干扰转矩推定值d^_M_f，反转时在切换开关112的出力信号d_M^中正确设定反转时稳定干扰转矩推定值d^_M_r。

减法运算器111从滤波后电动机转矩值τ_MF减去切换开关112所输出的稳定干扰转矩推定值d_M^后，算出考虑了稳定干扰转矩值之后的电动机转矩推定值τ_MC^。减法运算器113为从考虑了减法运算器111所输出的稳定干扰转矩值之后的电动机转矩推定值τ_MC^中减去作用于乘法运算器116所输出的电动机轴的粘性摩擦转矩推定值τ_d^的运算器，输出电动机加減速转矩推定值τ_a^。乘法运算器114将减法运算器113所输出的电动机加減速转矩推定值τ_a^与总计惯性力矩推定值J^的倒数相乘。

积分器115通过对乘法运算器114的乘法运算结果进行积分，来运算刚体转速推定值ω_RD^。此时，为了排除没有建模的静止摩擦转矩的影响，只在电动机加速度及速度的大小为一定值以上的情况下执行积分。此外，在积分开始时的初始值即刚体转速推定初始值ω^_RD_0中设定积分开始时的滤波后电动机转速检测值ω_MF。

乘法运算器116将积分器115所输出的刚体转速推定值ω_RD^与粘性摩擦系数推定值D_M^相乘后，输出作用于电动机轴的粘性摩擦转矩推定值τ_d^。

以上为根据滤波后电动机转矩值τ_MF算出刚体转速推定值ω_RD^的刚体模型的例子。接下来，对根据如上那样得到的刚体转速推定值ω_RD^和滤波后电动机转速检测值ω_MF算出滤波后电动机转速推定值ω_MF^的共振模型94的实施例进行详细说明。为了在离散时域实现共振模型94，首先通过匹配z变换将上述(11)式所示的共振模型的传递函数G_RS(s)离散化。须指出的是顺便提一下，所谓匹配z变换是将采样周期设为T时，将连续系统传递函数的极/零点s映射为各个离散系统传递函数的极/零点z＝e^sT的变换法。通过该匹配z变换，能够由式(16)表示与G_RS(s)对应的离散系统传递函数G_RS(z)。此外，(16)式中的系数a1，a2，b0，b1，b2由式(17)～式(21)表示。

G_RS(z)＝(b₀+b₁z^-1+b₂z^-2)/(1+a₁z^-1+a₂z^{- 2})···························    (16)

a₁＝-2e^-adTcos(b_dT)··············         (17)

a₂＝e^-2adT·······················(18)

b₀＝K························· (19)

b₁＝-2Ke^-anTcos(b_nT)·············          (20)

b₂＝Ke^-2anT······················ (21)

但是，由式(22)定义式(19)～式(21)中的K。

K＝(1-2e^-adTcos(b_dT)+e^-2adT)/(1-2e^-anTcos(b_nT)+e^-2anT)·············(22)

进而，上述式(17)～式(18)及式(20)～式(22)中的a_n，b_n，a_d，b_d能够采用连续系统域中的共振模型的传递函数G_RS(s)的参数ω_a、ζ_a、ω_m、ζ_m来由下述式(23)～式(26)表現。

a_n＝ζ_aω_a    ·····················(23)

$b_n={\mathrm{\ω}}_a\sqrt{\mathrm{}}(1-{{\mathrm{\ζ}}_a}^2)...\left(24\right)$

a_d＝ζ_mω_m    ·····················(25)

$b_d={\mathrm{\ω}}_m\sqrt{\mathrm{}}(1-{{\mathrm{\ζ}}_m}^2)...\left(26\right)$

如果采用以上的关系式(16)～(26)，则能将共振模型的连续系统传递函数G_RS(S)变换为所对应的离散系统传递函数G_RS(z)。此外，反过来，可根据G_RS(z)的系数b₀，b₁，b₂，a₁，a₂算出G_RS(s)的参数ω_a，ζ_a，ω_m，ζ_m。由此，在基于式(16)由共振模型94算出滤波后电动机转速推定值ω_MF^的结构的基础上，按照共振模型认定部95将滤波后电动机转速推定值ω_MF^和滤波后电动机转速检测值ω_MF的差即预测误差ε(N)最小化的方式，通过调整上述系数b₀，b₁，b₂，a₁，a₂能实现共振模型认定。在此，以下对共振模型94中的滤波后电动机转速推定值ω^_MF的计算式进行说明。

在此，应认定的传递函数的形式为式(16)，该传递函数的输入信号为刚体转速推定值ω^_RD，出力信号为滤波后电动机转速检测值ω_MF，从而式(27)成立。

ω_MF/ω_RD^＝(b₀+b₁z^-1+b₂z^-2)/(1+a₁z^-1+a₂z^{- 2})··························(27)

接下来，对上述式(27)进行变形时，得到式(28)。

ω_MF＝-a₁ω_MFz^-1-a₂ω_MFz^-2+b₀ω_RD^+b₁ω_RD^z^-1+b₂ω_RDz^{- 2}···················(28)

在上述式(28)中，z^·1为1个采样前的值，z^·2为2个采样前的值，因此可以说式(28)为根据当前以及过去的刚体转速推定值ω^_RD和过去的滤波后电动机转速检测值ω_MF算出当前的滤波后电动机转速检测值ω_{M F}的关系式。

在式(28)中，系数b0，b1，b2，a1，a2并不是真值，如果换算为1次采样前的推定值，则得到式(29)。

ω^_MF＝θ^(N-1)^Tφ(N)············(29)

在式(29)中，如式(30)所示，参数向量前一个推定值θ^(N-1)的要素由系数b0，b1，b2，a1，a2的1次采样前的推定值构成。

θ^(N-1)＝[a₁^(N-1)，a₂^(N-1)，b₀^(N-1)，b₁^(N-1)，b₂^(N-1)]^T········(30)

此外，如式(31)所示，数据向量φ(N)的要素包括表示1次采样前的ω_MF的ω_MF(N-1)、表示2次采样前的ω_MF的ω_MF(N-2)、表示当前的ω_RD^的ω_RD^(N)、表示1次采样前的ω_RD^的ω_RD^(N-1)和表示2次采样前的ω_RD^的ω_RD^(N-2)。

φ(N)＝[-ω_MF(N-1)，-ω_MF(N-2)，ω_RD^(N)，ω_RD^(N-1)，ω_RD^(N-2)]^T···········(31)

此外，式(29)中的ω_MF^为当前的滤波后电动机转速推定值，通过与滤波后电动机转速检测值ω_MF进行区别，明示系数b0，b1，b2，a1，a2不是真值，而是被置换为1次采样前的推定值所引起的差异。

图7为具体地实现式(29)的结构图。

该结构图具备0次保持(hold)要素133，136、1次采样时间延迟要素131，132，134，135、乘法运算器136，137，138，140，141、加减法运算要素139，142，输入刚体转速推定值ω_RD^、参数向量前一个推定值θ^(N-1)的各要素即系数b0，b1，b2，a1，a2的1次采样前的推定值和滤波后电动机转速推定值ω_MF^后，计算滤波后电动机转速推定值ω_MF^。

接下来，对共振模型认定部95(图5)的详细内容进行描述。共振模型认定部95的基本动作通过迭代最小二乘法(参照非专利文献2)，按采样周期T更新参数向量推定值θ^(N)。

该更新运算式为式(32)，通过将初始值0的参数向量前一个推定值θ^(N-1)与增益向量k(N)和预测误差ε(N)的乘法运算值相加而得到。此外，在式(32)中所采用的增益向量k(N)由式(33)的矩阵运算所求出。在式(33)中，矩阵P(N-1)为5行×5列的协方差矩阵P(N)的前一个值，λ为遗忘系数(0＜λ≤1)。

此外，矩阵P(N)的更新式为式(34)，采用将在5行×5列的单位矩阵中足够大的正常数与矩阵P(N)的初始值P(-1)相乘后的值。

θ^(N)＝θ^(N-1)+k(N)ε(N)·······(32)

k(N)＝{P(N-1)·φ(N)}/{λ+φ^T(N)P(N-1)φ(N)}·······················(33)

P(N)＝1/λ{P(N-1)-k(N)(φ^T(N)P(N-1))}(34)

图8中表示以上说明的式(32)、式(33)及式(34)的结构图。

该结构图具备数据向量生成部150、协方差矩阵运算部151、存储器152、增益向量运算部153、乘法运算器154、加法运算器155和1次采样时间延迟要素156。

数据向量生成部150根据刚体转速推定值ω_RD^及滤波后电动机转速检测值ω_MF生成式(31)的各向量要素后，作为数据向量φ(N)输出。协方差矩阵运算部151采用遗忘系数λ、数据向量φ(N)及增益向量k(N)，按照式(34)计算协方差矩阵P(N)，输出其前一个值P(N-1)。存储器152保存零以上且小于1的遗忘系数λ。增益向量运算部153采用遗忘系数λ、协方差矩阵前一个值P(N-1)、数据向量φ(N)，按照式(33)计算增益向量k(N)并输出。乘法运算器154将增益向量运算部所输出的增益向量k(N)和预测误差ε(N)相乘。加法运算器155将乘法运算器154的出力结果和参数向量前一个推定值θ^(N-1)相加。1次采样时间延迟要素156输入参数向量推定值θ^(N)并输出参数向量前一个推定值θ^(N-1)。

接下来，交替数学公式来说明离散系统/连续系统参数变换部97(图5)的处理内容。在离散系统/连续系统参数变换部97中，输入参数向量前一个推定值θ^(N-1)，输出机械系统反共振角频率推定值ω_a^、机械系统反共振点衰减系数推定值ζ_a^。该计算式分别由下述式(35)、式(36)提供。

${{\mathrm{\ω}}_a}^{^}=\sqrt{\mathrm{}}({a_n}^{^2}+{b_n}^{^2})...\left(35\right)$

${\mathrm{\ζ}}_a={a_n}^{^}/\sqrt{\mathrm{}}({a_n}^{^2}+{b_n}^{^2})...\left(36\right)$

但是，在设采样周期为T时，由式(37)、式(38)计算式(35)、式(36)中的a_n^、b_n^。

a_n^＝-1/(2T)·1n[b₂^(N-1)/b₀^(N-1)]··(37)

$b^{n^}=(1/T)\·\arccos (-{b_1}^{^}(N-1)/\{2\sqrt{\mathrm{}}({b_0}^{^}(N-1)$

${b_2}^{^}(N-1)\left)\right\}]...\left(38\right)$

在控制参数调整部98中，基于上述那样求得的连续系统参数内、尤其机械系统反共振角频率推定值ω_a^进行调整。例如，将速度控制系统增益交差角频率ω_S设定为ω_S＝2×ω_a^，将位置控制系统增益交差角频率ω_P设定为ω_P＝ω_a^/3.5。

接下来，采用图9对第1实施方式中的参数调整处理的整体顺序进行说明。逐次执行该流程的处理(S190)，电动机控制装置100设定速度控制器及位置控制器参数的初始值(S191)。例如电动机控制装置100被设定为N_N＝10、ω_s＝2π×30Hz、ω_p＝ωs/7、J^＝电动机单体惯性力矩。接下来，只对刚体模型参数进行联机认定，取得总计惯性力矩推定值J^、粘性摩擦系数推定值D_M^、正转时稳定干扰转矩推定值d^_M_f、反转时稳定干扰转矩推定值d^_M_r(S192)。接下来，进行对速度控制器的总计惯性力矩推定值J^设定(S193)。

接下来，电动机控制装置100根据滤波后电动机转速检测值ω_MF计算加速度，判定其大小|α_MF|是否在规定值α_A以上(S194)。在此，如果小于规定值α_A(S194否)，反复进行判定处理S194。另一方面，如果在规定值α_A以上(S194是)，进入判定处理S195。

判定处理S195中，电动机控制装置100判定滤波后电动机转速检测值ω_MF的大小|ω_MF|是否在规定值ω_A以上(S195)。在此，在小于规定值ω_A时(S195否)，返回到判定处理S194。另一方面，在判定处理S195的结果为“是”时，电动机控制装置100进入判定处理S196。

判定处理S196中，电动机控制装置100根据滤波后电动机转速检测值ω_MF的符号判定旋转方向。在ω_MF＞0时(判定处理S196中是)，电动机控制装置100进入处理S197，对稳定干扰转矩推定值d^_M设定正转时稳定干扰转矩推定值d^_M_f，转移到处理S199。另一方面，在判定处理ω_MF＞0不成立时(S196否)，电动机控制装置100进入到处理S198，对稳定干扰转矩推定值d_M^设定反转时稳定干扰转矩推定值d_M^_r，进入处理S199。

在处理S199中，电动机控制装置100对刚体模型93(图5)设定总计惯性力矩推定值J^、粘性摩擦系数推定值D_M^、稳定干扰转矩推定值d_M^后，进入处理S200。在处理S200中，电动机控制装置100对供给到刚体模型93的刚体转速推定初始值ω^_RD_0设定当前的滤波后电动机转速检测值ω_MF后，转移到处理S201。

在处理S201中，电动机控制装置100开始刚体模型运算，直接进入处理S202。在处理S202中，电动机控制装置100开始共振模型参数认定，进入判定处理S203。在判定处理S203中，电动机控制装置100判定根据滤波后电动机转速检测值ω_MF运算的加速度α_MF大小，如果α_MF的绝对值|α_MF|小于规定值α_I(是)，则进入处理S204，结束共振参数的认定。

另一方面，如果α_MF的绝对值|α_MF|在规定值α_I以上(判定处理S203否)，转移到判定处理S205，判定滤波后电动机转速检测值ω_MF的大小。在判定处理S205中，在ω_MF绝对值小于规定值ω_I时，进入处理S204，结束共振参数的认定。

另一方面，在ω_MF的绝对值|α_MF|在规定值ω_I以上时(处理S205否)，电动机控制装置100返回到判定处理S203。接下来，如果处理S204中结束共振模型参数的认定，则电动机控制装置100转移到处理S206，在离散系统/连续系统参数变换部97(图5)中根据参数向量前一个推定值θ^(N-1)向机械系统反共振角频率推定值ω^_a及机械系统反共振点衰减系数推定值ζ_a^的连续系统的变换的变换运算，进入到处理S207。处理S207中，电动机控制装置100将速度控制系增益交差角频率ω_S设定为ω_S＝2×ω_a^，将位置控制系统增益交差角频率ω_P设定为ω_P＝ω_a^/3.5，进行速度位置控制器的增益设定(S207)。之后结束参数调整处理。

(第2实施方式)

第1实施方式采用q轴電流指令Iq^*来运算输入到自动调谐部11的电动机转矩值τ_M，也能采用转矩电流检测值Iq来进行运算。

在图10中，在第2实施方式的电动机控制系统210中，包括电动机控制装置110，电动机控制装置110，通过放大器240将转矩电流检测值Iq与相当于电动机1的转矩常数相乘，来算出电动机转矩值τ_M。

(第3实施方式)

接下来，采用图11对本发明的第3实施方式进行说明。相对第1实施方式，第3实施方式的电动机控制装置120具有在位置指令生成器17、位置控制器14及减法运算器之间插入制振控制器16的构造。换句话说，在位置指令生成器17和位置控制器14之间设置制振控制器16及减法运算器15。

制振控制器16具有将电动机位置检测值θ_M作为输入信号，输出负载位置推定值θ_L^的负载位置推定器23，由式(39)提供其传递特性。

θ_L^＝θ_M·(2ζ_a^ω_a^·s+ω_a^)/(s²+2ζ_a^ω_a^s+ω_a^²)······················(39)

减法运算器24从位置指令生成器17所输出的制振控制输入指令值θ_M ^**减去负载位置推定值θ_L^，算出轴扭矩推定值。制振控制放大器25输出将减法运算器24所算出的轴扭矩推定值k1倍(0≤k1＜1)后的值。减法运算器26通过从制振控制入力指令值θ_M ^**中减去放大器25的输出，将缓和轴扭矩的位置指令作为位置控制输入指令值θ_M ^*输出。

在制振控制器16的动作中，由自动调谐部11设定式(39)的运算中所必需的机械系统反共振角频率推定值ω_a^和机械系统反共振点衰减系数推定值ζ_a^这一点为本实施方式的特征，由此高精度的制振控制不用花费用于调整的时间就能实现。另外，第3实施方式的自动调谐部11中的参数认定处理与第1实施方式相同，因此省略，以下采用图12，仅对全体的调整处理顺序进行说明。

电动机控制装置120开始处理S 390的参数认定处理。电动机控制装置120设定速度控制器12及位置控制器14的参数初始值，将制振控制设定为停止(OFF)(S391)。即电动机控制装置120设定为N_N＝10、k1＝0.5、ω_s＝2×30Hz、ω_p＝ω_s/7、J^＝电动机单体惯性力矩，由于将制振控制设定为停止，因此设定为k1＝0。接下来，电动机控制装置120在处理S392中只对刚体参数进行联机认定，取得总计惯性力矩推定值J^、粘性摩擦系数推定值D_M^、正转时稳定干扰转矩推定值d^_M_f、反转时稳定干扰转矩推定值d^_M_r。

接下来，电动机控制装置120在处理S393中进行对速度控制器的总计惯性力矩推定值J^的设定，进入到判定处理S394。判定处理S394中，电动机控制装置120根据滤波后电动机转速检测值ω_MF计算加速度α_MF，判定其大小|α_MF|是否在规定值α_A以上。在判定处理S394中如果为“是”，则电动机控制装置120进入到判定处理S395，判定滤波后电动机转速检测值ω_MF的大小|ω_MF|是否在规定值ω_A以上。如果不在规定值ω_A以上(判定处理S395中否)，反复进行判定处理S394。

另一方面，如果在规定值ω_A以上(判定处理S395是)，电动机控制装置120转移到判定处理S396。在判定处理S396中，根据滤波后电动机转速检测值ω_MF的符号判定旋转方向。在ω_MF＞0时(判定处理S396是)，电动机控制装置120在处理S397中，针对稳定干扰转矩推定值d_M^设定正转时稳定干扰转矩推定值d^_M_f，转移到处理S399。

另一方面，在ω_MF＞0不成立时(判定处理S396否)，电动机控制装置120进入到处理S398，对稳定干扰转矩推定值d_M^设定反转时稳定干扰转矩推定值d^_M_r。进而，电动机控制装置120进入到处理S399，对刚体模型93(图5)设定总计惯性力矩推定值J^、粘性摩擦系数推定值D_M^、稳定干扰转矩推定值d_M^。

进而，处理S400中，电动机控制装置120针对提供给刚体模型93的刚体转速推定初始值ω^_RD_0设定当前的滤波后电动机转速检测值ω_{M F}。进而，在处理S401中，电动机控制装置120开始刚体模型运算，直接进入处理S402，开始共振模型参数认定。

判定处理S403中，电动机控制装置120根据滤波后电动机转速检测值ω_MF判定进行运算后的加速度α_MF的大小。如果旋转加速度α_MF的绝对值小于规定值α_I(S403是)，电动机控制装置120进入处理S404，结束共振参数的认定。另一方面，如果旋转加速度α_MF的绝对值在规定值α_I以上(判定处理S403否)，则电动机控制装置120进入判定处理S405，判定滤波后电动机转速检测值ω_MF的大小。在电动机转速检测值ω_MF的绝对值小于规定值ω_I时(判定处理S405中是)，转移到处理S404，结束共振参数的认定。另一方面，电动机转速检测值ω_MF的绝对值为规定值ω_I以上时(判定处理S405中否)，返回到判定处理S403。

电动机控制装置120结束在处理S404中共振模型参数的认定后，进入到处理S406，在离散系统/连续系统参数变换部97(图5)中，进行从参数向量前一个推定值θ^(N-1)到机械系统反共振角频率推定值ω_a^及机械系统反共振点衰减系数推定值ζ_a^的变换运算。进而，在处理S407中，电动机控制装置120将速度控制系统增益交差角频率ω_S设定为ω_S＝2×ω_a^，将位置控制系统增益交差角频率ω_P设定为ω_P＝ω_a^/3.5，进入到处理S408。在处理S408中，电动机控制装置120对制振控制器16的负载位置推定器23(图11)，设定机械系统反共振角频率推定值ω_a^及机械系统反共振点衰减系数推定值ζ_a^后，将制振控制放大器k1设定为例如0.5，从而使制振控制工作，结束调整处理。

(第4实施方式)

接下来，采用图13的模块线图，对本发明的第4实施方式进行说明。

第4实施方式与第3实施方式相比较，自动调谐部11所采用的电动机转矩值τ_M的算出方法不同。即在第3实施方式中相对于根据转矩电流指令值Iq^*导出电动机转矩值τ_M，该第4实施方式的电动机控制装置130通过放大器240将转矩电流检测值Iq与相当于电动机1的转矩常数相乘，来算出电动机转矩值τ_M。

(变形例)

本发明并不限于上述的实施方式，例如可有以下的变形。

(1)上述各实施方式在速度控制器18的全级设置位置控制器，进行位置控制，但也能够不采用位置控制器，进行速度控制。此时，电动机转速指令值ω_M ^*成为目标指令值。

Claims (13)

1、一种电动机控制系统，具备：经由连结轴与负载连结的电动机；驱动上述电动机的电力变换器；基于目标指令值和流过上述电动机的电动机电流对上述电力变换器进行脉冲宽度控制的电动机控制装置，

上述电动机控制装置具备自动调谐部，其以上述电动机的电动机转矩值和电动机转速检测值为输入信号，对上述控制的控制参数进行自动调整，

上述自动调谐部具有参数认定机构，其捕获上述电动机、上述连结轴和上述负载的机械系统作为“刚体模型”和“共振模型”的串联连接模型，对构成各模型的参数分别进行认定。

2、根据权利要求1所述的电动机控制系统，其特征在于，

上述目标指令值是位置指令值，

上述电动机控制装置具备：

按照上述位置指令值与上述电动机的位置检测值之间的偏差，输出速度指令值的位置控制器；

按照上述速度指令值与上述电动机转速检测值之间的偏差，输出转矩电流指令值的速度控制器；和

按照上述转矩电流指令值与供给到上述电动机的转矩电流检测值之间的偏差，对上述电力变换器进行脉冲宽度控制的电流控制器，

上述自动调谐部对上述位置控制器和上述速度控制器中采用的上述控制参数进行自动调整。

3、一种电动机控制装置，对经由连结轴与负载连结的电动机，基于目标指令值和流过上述电动机的电动机电流，进行脉冲宽度控制，

上述电动机控制装置具备自动调谐部，其以上述电动机的电动机转矩值和电动机转速检测值为输入信号，对上述控制中采用的控制参数进行自动调整，

上述自动调谐部具有参数认定机构，其捕获上述电动机、上述连结轴和上述负载的机械系统作为“刚体模型”和“共振模型”的串联连接模型，对构成各模型的参数分别进行认定。

4、根据权利要求3所述的电动机控制装置，其特征在于，

上述目标指令值是位置指令值，

上述电动机控制装置具备：

按照上述位置指令值与上述电动机的位置检测值之间的偏差，输出速度指令值的位置控制器；

按照上述速度指令值与上述电动机的转速检测值之间的偏差，输出转矩电流指令值的速度控制器；和

按照上述转矩电流指令值与供给到上述电动机的转矩电流检测值之间的偏差，对上述电力变换器的输出电流进行调整的电流控制器，

上述自动调谐部对上述位置控制器和上述速度控制器中采用的上述控制参数进行自动调整。

5、根据权利要求4所述的电动机控制装置，其特征在于，

上述自动调谐部，基于上述串联连接模型的参数的认定值，决定上述位置控制器和上述速度控制器的控制增益。

6、根据权利要求4所述的电动机控制装置，其特征在于，

上述电动机转矩值，采用下述值中的任一个：

使上述转矩电流指令值通过一阶延迟滤波器后，乘以上述电动机的转矩常数后的值；和

将上述电动机的转矩常数与上述转矩电流检测值相乘后的值。

7、根据权利要求3所述的电动机控制装置，其特征在于，

上述自动调谐部，首先对构成刚体模型的参数进行认定，将该认定结果设置在预先准备的刚体模型之后，通过运算上述刚体模型，推定刚体转速。

8、根据权利要求3或7所述的电动机控制装置，其特征在于，

上述自动调谐部，通过迭代最小二乘法根据推定出的刚体转速和电动机转速检测值的两个时间序列数据，对构成上述共振模型的参数进行认定。

9、根据权利要求7所述的电动机控制装置，其特征在于，

在上述刚体模型中设置的参数是由上述电动机、上述连结轴和上述负载构成的机械系统的推定总计惯性力矩值、推定粘性摩擦系数值和推定稳定干扰转矩值，

上述推定稳定干扰转矩值是按照电动机的旋转方向而不同的值。

10、根据权利要求7或8所述的电动机控制装置，其特征在于，

在上述电动机转速检测值的大小和上述电动机转速检测值的时间变化的大小中的某一方或双方在预先设定的规定值以上的情况下，进行刚体模型的运算和构成共振模型的参数的认定运算。

11、根据权利要求7所述的电动机控制装置，其特征在于，

构成刚体模型的积分器，在刚体模型的运算开始时，采用使电动机转速检测值通过滤波器后的值，进行初始化。

12、根据权利要求4所述的电动机控制装置，其特征在于，

还具有基于上述位置指令值生成制振位置指令值的制振控制器，

上述位置控制器按照上述制振位置指令值与上述电动机的位置检测值之间的偏差，输出速度指令值。

13、根据权利要求12所述的电动机控制装置，其特征在于，

上述自动调谐部，基于上述机械系统的参数的认定值，决定上述位置控制器及上述速度控制器的控制增益和上述制振控制器的负载位置推定器的参数。

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