CN108693829A - 控制装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种控制装置，其能够防止通过从数学式模型输出的异常的值对控制对象进行控制的情况，该数学式模型使用了通过机器学习得到的系数。控制装置具备控制部(110)，控制部(110)具备：第1修正量计算部(113)，其根据指令值计算对第2指令值的第1修正量；第2修正量计算部(114)，其根据指令值计算对第2指令值的第2修正量；修正量选择部(116)，其选择第1修正量和第2修正量中的一个，第1修正量计算部(113)使用通过机器学习构成的第1数学式模型来计算第一修正量，第2修正量计算部(114)使用通过与第1修正量计算部(113)不同的方法构成的第2数学式模型来计算第二修正量。

Description

控制装置
技术领域
本发明涉及对机床、机器人、工业机械的伺服电动机、主轴电动机进行控制的控制装置。
背景技术
在这样的控制装置中，已知通过进行前馈控制来修正指令的技术。例如，在前馈控制中，存在根据位置指令值生成速度指令的修正量的前馈控制、根据位置指令值生成电流指令的修正量的前馈控制、根据速度指令值生成电流指令的修正量的前馈控制等。
通过使用这些前馈控制，在没有干扰的状态下，能够缩小相对于位置指令值的位置偏差(＝位置指令值-位置反馈)、相对于速度指令值的速度偏差(＝速度指令值-速度反馈)。由此，能够提高针对位置指令或速度指令的追踪性。即，缩短直至位置偏差收敛于0或某个范围为止的时间。
关于这些前馈控制的数学式模型，次数越高，能够使相对于加速度变化、加加速度变化的位置偏差以及速度偏差越小。但是，难以决定次数高的数学式模型的参数，因此有时利用机器学习来进行数学式模型的系数的设定。
例如，申请人在日本专利申请2017-049608号中公开了一种机器学习装置以及机器学习方法，其在使用了根据位置指令值生成电流指令的修正量的前馈控制的控制装置中，在为了减小位置偏差提高针对位置指令的追踪性而将前馈设为高次的前馈时，能够避免高次的前馈的系数的复杂的调整。
具体而言，进行通过数学式1(以下表示为数学式1)所示的传递函数Gf(s)所表示的前馈计算处理，在根据位置指令值计算对电流指令值的修正量的处理中，通过机器学习(强化学习)来计算控制参数ai、bj，由此根据机器学习计算出修正量计算部。
数学式1
具体而言，设为如下那样定义状态s、行为a、回报r来进行强化学习(Q-learning)。
将状态s设为包含指令以及反馈等的伺服状态的集合，其中，指令以及反馈等的伺服状态包含控制参数ai、bj(i，j≥0)的值以及通过由控制装置执行多个评价用程序而取得的伺服控制部的位置偏差信息，将行为a设为与该状态s相关的控制参数ai、bj的调整。
另外，如下那样设定回报r。
在通过行为信息a将状态信息s修正为状态信息s′时，当根据状态信息s′所涉及的修正后的控制参数ai、bj进行了动作的伺服控制部的位置偏差的值大于根据通过行为信息a进行修正前的状态信息s所涉及的修正前的控制参数ai、bj进行了动作的伺服控制部的位置偏差的值时，使回报的值为负值。
另一方面，在根据通过行为信息a进行修正后的状态信息s′所涉及的修正后的控制参数ai、bj进行了动作的伺服控制部的位置偏差的值小于根据通过行为信息a进行修正前的状态信息s所涉及的修正前的控制参数ai、bj进行了动作的伺服控制部的位置偏差的值时，使回报的值为正值。
此外，作为评价用程序，使用将学习时的加工形状例如设为圆形、四边形以及带有角R的正方形(a square with quarter arc)等，根据学习时的加工形状来指定轴向的移动距离、进给速度等的加工程序。其原因在于，根据由评价用程序所指定的加工形状，评价在旋转方向反转或者从旋转状态停止时产生的惯性运转(通过惯性进行动作)，能够比较对于位置偏差的影响。
通过根据如此设定的状态s、行为a、将行为a用于状态s时的状态s′以及如上那样计算出的回报的值r来进行Q学习，能够更新价值函数Q。
具体而言，通过机器学习装置取得状态信息s，通过机器学习装置生成行为a，根据通过行为信息a将状态信息s修正为状态信息s′时的回报r，通过机器学习装置对价值函数Q(s，a)进行更新。
通过重复进行这样的Q学习，能够针对包含指令以及反馈等的伺服状态的状态s，选择最佳的行为a(即，最佳的控制参数ai、bj)，其中，指令以及反馈等的伺服状态包含控制参数ai、bj的值以及通过由控制装置执行多个评价用程序而取得的伺服控制部的位置偏差信息。
在该最优化行为信息中，包含用于修正控制参数ai、bj的信息。该用于修正控制参数ai、bj的信息是通过机器学习得到的参数设定信息。
在控制装置中，能够根据该行为信息修正控制参数ai、bj，使速度前馈为高次的速度前馈，从而进行动作以便减低位置偏差的值。
如上所述，通过利用机器学习，能够简化控制装置的速度前馈的高次的参数调整。
另外，专利文献1公开了神经网络将前馈补偿器与反馈补偿器的输出作为输入来输出操作量的技术。在该技术中，为了使控制对象的输出与对于线形模型的输出相加了神经网络的输出后的信号相等，改变神经网络的各层之间的权重，由此通过机器学习求出反馈补偿器。
然而，无法保证从机器学习得到的高次的数学式模型与实际的数学式模型完全一致，因此虽然在大多数情况下能够得到良好的结果，但是无法保证在全部的情况下得到良好的结果。
专利文献1：日本特开平7-210207号公报
发明内容
本发明的目的在于提供一种控制装置，该控制装置在从使用了通过机器学习而得到的系数的数学式模型输出的修正量表示异常的值时，能够防止根据该异常的修正量控制控制对象。
(1)根据本发明，提供一种控制装置，其是对机床、机器人、工业机械的伺服电动机、主轴电动机进行控制的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)，所述控制装置具备控制部(例如，后述的“控制部110”)，所述控制部具备：第1修正量计算部(例如，后述的“第1修正量计算部113”)，其根据指令值计算对第2指令值的第1修正量；第2修正量计算部(例如，后述的“第2修正量计算部114”)，其根据所述指令值计算对所述第2指令值的第2修正量；以及修正量选择部(例如，后述的“修正量选择部116”)，其选择所述第1修正量与所述第2修正量中的一个，所述第1修正量计算部基于第1数学式模型，通过机器学习决定了所述第1数学式模型的参数，所述第2修正量计算部基于第2数学式模型，通过与第1修正量计算部不同的方法决定了所述第2数学式模型的参数。
(2)在(1)所记载的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)中，优选所述控制部(例如，后述的“控制部110”)还具备：修正量比较部(例如，后述的“修正量比较部115”)，其比较通过所述第1修正量计算部计算出的第1修正量与通过所述第2修正量计算部计算出的第2修正量；以及异常检测部(例如，后述的“异常检测部117”)，其根据所述修正量比较部的比较结果来检测异常。
(3)在(2)所记载的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)中，当通过所述第1修正量计算部计算出的第1修正量与通过所述第2修正量计算部计算出的第2修正量之间的差的绝对值在预先设定出的预定值以上或者超过预定值时，所述异常检测部(例如，后述的“异常检测部117”)检测出异常。
(4)在(2)所记载的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)中，当通过所述第1修正量计算部计算出的第1修正量与通过所述第2修正量计算部计算出的第2修正量之比的绝对值在预先设定出的预定值以上或者超过预定值时，所述异常检测部(例如，后述的“异常检测部117”)检测出异常。
(5)在(2)～(4)所记载的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)中，当所述异常检测部(例如，后述的“异常检测部117”)检测出异常时，所述修正量选择部(例如，后述的“修正量选择部116”)选择所述第2修正量计算部计算出的第2修正量来作为根据所述指令值生成的修正量。
(6)在(2)～(5)所记载的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)中，优选所述控制部(例如，后述的“控制部110”)还具备警报输出部(例如，后述的“警报输出部118”)，当所述异常检测部(例如，后述的“异常检测部117”)检测出所述异常时，警报输出部向所述控制装置的外部输出警报。
(7)在(2)～(5)所记载的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)中，优选所述控制部(例如，后述的“控制部110”)还具备停止部(例如，后述的“停止部119”)，当所述异常检测部(例如，后述的“异常检测部117”)检测出所述异常时，停止部输出报警，并停止所述控制装置的动作。
(8)在(1)～(7)所记载的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)中，可以使所述第2数学式模型的次数在所述第1数学式模型的次数以下。
(9)在(1)～(8)所记载的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)中，能够设为所述指令值是位置指令值，所述第2指令值是速度指令值或电流指令值。
(10)在(1)～(8)所记载的控制装置(例如，后述的“控制装置100”)中，能够设为所述指令值是速度指令值，所述第2指令值是电流指令值。
根据本发明，能够提供一种控制装置，其在从使用了通过机器学习而得到的系数的数学式模型输出的修正量表示异常的值时，能够防止根据该异常的修正量控制控制对象。
附图说明
图1是本发明的第1实施方式的控制装置的功能块图。
图2表示本发明的第1实施方式的控制装置的输入输出流程。
图3是表示本发明的第1实施方式的控制装置的动作的流程图。
图4表示本发明的第2实施方式的控制装置的输入输出流程。
图5表示本发明的第3实施方式的控制装置的输入输出流程。
图6表示本发明的第4实施方式的控制装置的输入输出流程。
符号说明
100 100A 100B 100C 控制装置
110 控制部
112 PI控制部
113 第1修正量计算部
114 第2修正量计算部
115 修正量比较部
116 修正量选择部
117 异常检测部
118 警报输出部
119 停止部
具体实施方式
〔第1实施方式〕
控制装置100是对机床、机器人、工业机械的伺服电动机、主轴电动机进行控制的控制装置，具备控制部110。图1是表示控制装置100所具备的控制部110的结构的功能框图。
控制部110是控制整个控制装置100的部分，通过从ROM、RAM、闪速存储器或者硬盘(HDD)等存储区域中适当地读出并执行各种程序，来实现本实施方式中的各种功能。控制部110可以是CPU。
控制部110具备PI控制部112、第1修正量计算部113、第2修正量计算部114、修正量比较部115、修正量选择部116、异常检测部117、警报输出部118以及停止部119。
PI控制部112根据作为来自未图示的数值控制装置的输入的指令或者由控制装置100生成的指令以及来自控制对象装置300的反馈，通过PI控制生成并输出控制指令。对控制对象装置300输入从PI控制部112输出的控制指令。
第1修正量计算部113进行基于预先设定的第1数学式模型的第1传递函数所示的前馈计算处理，在根据指令计算对控制指令的第1修正量的处理中，通过机器学习预先计算出第1传递函数中的控制参数。
第1修正量计算部113根据作为来自未图示的数值控制装置的输入的指令、或者由控制装置100生成的指令，计算对控制指令的第1修正量。
与此相对，第2修正量计算部114进行基于预先设定的第2数学式模型的第2传递函数所示的前馈计算处理，在根据指令计算对控制指令的第2修正量的处理中，通过不同于机器学习，例如，通过以往进行的由熟练者进行的调整处理计算出第2传递函数中的控制参数。因此，第2数学式模型的次数是第1数学式模型的次数以下或者比第1数学式模型的次数小的值。
第2修正量计算部114根据作为来自未图示的数值控制装置的输入的指令、或者由控制装置100生成的指令，计算对控制指令的第1修正量。
修正量比较部115将通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量与通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量进行比较。
修正量选择部116选择通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量与通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量中的一个。
更具体而言，当通过修正量比较部115得到的第1修正量计算部113计算出的第1修正值与第2修正量计算部114计算出的第2修正值的比较结果满足预先设定的条件(以下，也称为“优先条件”)时，相对于通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量，修正量选择部116优先选择通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量。
与此相对，当通过修正量比较部11得到的第1修正量计算部113计算出的第1修正值与第2修正量计算部114计算出的第2修正值的比较结果未满足预先设定的优先条件时，相对于通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量，修正量选择部116优先选择通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量。
在此，作为预先设定的优先条件，例如可以采用通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量与通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量之间的差的绝对值在预先设定的第1阈值以下或者小于第1阈值。
另外，也可以采用通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量与通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量之比的绝对值在预先设定的第2阈值以下或者小于第2阈值。此外，这些条件是一个例子，并不限定于此。
异常检测部117在通过修正量比较部115得到的第1修正量计算部113计算出的第1修正值与第2修正量计算部114计算出的第2修正值的比较结果未满足预先设定的优先条件时，检测为第1修正量计算部113的异常。即，检测出第1修正量计算部113计算出成为异常的值的修正量。
如上所述，例如，异常检测部117在通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量与通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量之间的差的绝对值在预先设定的第1阈值以上或者超过第1阈值时，能够检测为第1修正量计算部113的异常。另外，异常检测部117在通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量与通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量之比的绝对值在预先设定的第2阈值以上或者超过第2阈值时，可以检测为第1修正量计算部113的异常。
当异常检测部117检测到输出了第1修正量计算部113的异常的修正量时，为了向控制装置100的外部通知第1修正量计算部113发生了异常，警报输出部118输出警报。警报输出部118可以进一步输出(记录)在输出了第1修正量计算部113的异常的修正量时的指令以及反馈等的伺服状态，该指令以及反馈等的伺服状态包含伺服控制部的位置偏差信息。
此外，当通过警报输出部118输出了表示在第1修正量计算部113中发生了异常的警报时，修正量选择部116相对于通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量，优先选择通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量。由此，当从第1修正量计算部113输出的修正量表示异常的值时，能够防止根据该异常的修正量控制控制对象，上述第1修正量计算部113基于使用预先通过机器学习计算出的控制参数而计算出的次数高的第1数学式模型。
此外，能够构成为当从第1修正量计算部113输出的修正量表示异常值时，停止控制装置100的动作。
当异常检测部117检测到从第1修正量计算部113输出的修正量的异常时，停止部119输出报警并且停止控制装置100的动作。
此外，停止部119例如可以根据由异常检测部117检测出从第1修正量计算部113输出的修正量的异常的频度等，判断是否停止加工处理。另外，停止部119可以对操作者输出关于是否停止的消息，根据来自操作者的停止指示，停止控制装置100的动作。
以上，针对控制装置100的功能块进行了说明，上述功能块是与本实施方式的动作特别关联的部分。控制装置100除了上述功能块以外还具备一般的功能块。例如，具备用于使工件移动的伺服电动机、用于控制伺服电动机的控制部、用于进行位置/速度反馈控制的位置/速度检测器、对动作指令进行放大的电动机驱动放大器以及用于接受用户的操作的操作面板等。然而，这些一般的功能块对于本领域的人员来说是不言而喻的，因此省略详细的说明以及图示。
接下来，针对控制装置100的前馈处理，一边参照图2一边进行说明。图2表示控制装置100中的前馈处理流程。
控制装置100除了具备PI控制部112、第1修正量计算部113、第2修正量计算部114、修正量比较部115、修正量选择部116以外，还具备加法器122。
PI控制部112根据作为来自未图示的数值控制装置的输入的指令或控制装置100生成的指令、来自控制对象装置300的反馈，生成控制指令并将其输出至加法器122。
第1修正量计算部113根据指令计算对控制指令的第1修正量。具体而言，第1修正量计算部113使用通过机器学习决定了控制参数的值的高维的第1数学式模型进行前馈计算处理，根据指令计算对于控制指令的第1修正量。
第2修正量计算部114根据通过不同于机器学习的以往的方式决定了控制参数的值的第2数学式模型(维数在第1修正量计算部113的第1数学式模型以下)进行前馈计算处理，根据指令计算对控制指令的第2修正量。
修正量比较部115将通过第1修正量计算部113计算出的第1修正量与通过第2修正量计算部114计算出的第2修正量进行比较。
修正量选择部116根据修正量比较部115的比较结果，选择第1修正量与第2修正量中的一个，并将其输出给加法器122。
加法器122将控制指令与通过修正量选择部116选择出的修正量进行相加，作为进行了前馈控制的控制指令输出至控制对象装置300。
控制对象装置300输入控制指令并且输出反馈，反馈被输入至PI控制部112的前级。
如上所述，构成控制装置100的输入输出流程。
接下来，针对控制装置100的动作进行说明。图3表示控制装置100的动作流程。
在步骤S1中，第1修正量计算部113根据作为来自未图示的数值控制装置的输入的指令或者控制装置生成的指令，计算对控制指令的第1修正量。
在步骤S2中，第2修正量计算部114根据指令计算对控制指令的第2修正量。
在步骤S3中，修正量比较部115将第1修正量与第2修正量进行比较。
在步骤S4中，当第1修正量与第2修正量之间的差的绝对值超过了阈值时(S4：是)，处理移至步骤S5。当第1修正量与第2修正量之间的差的绝对值在阈值以下时(S4：否)，处理移至步骤S8。
在步骤S5中，异常检测部117检测出异常。
在步骤S6中，警报输出部118向控制装置100的外部输出警报。
在步骤S7中，修正量选择部116选择第1修正量与第2修正量中的第2修正量，并将其输出至加法器122。
在步骤S8中，修正量选择部116选择第1修正量与第2修正量中的第1修正量，并将其输出至加法器122。
在步骤S9中，PI控制部112根据指令以及来自控制对象的反馈生成控制指令，并将该控制指令输出至加法器122。
在步骤S10中，加法器122对于从PI控制部112输入的控制指令相加从修正量选择部116输入的修正量。
在步骤S11中，加法器122向控制对象装置300输出相加了修正量的控制指令。
此外，在上述的流程中，在步骤S4中，将第1修正量与第2修正量之间的差的绝对值与阈值进行比较，但是并不限定于此。例如，也可以将第1修正量与第2修正量之比的绝对值与阈值进行比较。
另外，上述的流程中，在步骤S6中，警报输出部118向控制装置100的外部输出警报，但是并不限于此。例如，作为步骤S6及其之后的流程的替代，停止部119可以输出报警并且停止控制装置100的动作。
以上构成为第1修正量计算部113根据指令计算对控制指令的第1修正量，第2修正量计算部114根据指令计算对控制指令的第2修正量，但是作为其具体例，可以考虑以下的方式。
例如，PI控制部112可以根据位置指令值和位置反馈值，生成电流指令值，第1修正量计算部113可以根据位置指令值计算对电流指令值的第1电流指令值修正量，第2修正量计算部114可以根据位置指令值计算对电流指令值的第2电流指令值修正量。
或者，PI控制部112可以根据位置指令值和位置反馈值，生成速度指令值，第1修正量计算部113可以根据位置指令值计算对速度指令值的第1速度指令值修正量，第2修正量计算部114可以根据位置指令值计算对速度指令值的第2速度指令值修正量。
或者，PI控制部112可以根据速度指令值和速度反馈值，生成电流指令值，第1修正量计算部113可以根据速度指令值计算对电流指令值的第1电流指令值修正量，第2修正量计算部114可以根据速度指令值计算对电流指令值的第2电流指令值修正量。
〔第1实施方式的效果〕
根据本实施方式的控制装置100，选择第1修正量与第2修正量中的一个，来作为从指令向控制指令的修正量，其中，第1修正量是使用通过机器学习决定了控制参数的(高维的)第1数学式模型计算出的，第2修正量是使用通过与机器学习不同的方法决定了控制参数的第2数学式模型计算出的。
由此，能够使用适当的修正量。
另外，通过检测使用第1数学式模型计算出的第1修正量的值的异常，能够防止根据异常值修正控制指令从而根据异常的控制指令控制机械的情况，上述第1数学式模型是通过机器学习决定了控制参数的(高维的)数学式模型。
另外，当检测出第1修正量的值的异常时，向控制装置100的外部输出警报，由此能够识别使用第2数学式模型计算出用于修正控制指令的修正值，该第2数学式模型是通过不同于机器学习的方法决定了控制参数的数学式模型。
另外，当检测出第1修正量的值的异常时，输出报警并且停止控制装置100的动作，由此能够防止使用异常的值来控制控制对象。
另外，第2数学式模型的次数在第1数学式模型的次数以下，由此与在机器学习中使用的第1数学式模型相比，作为第2数学式模型能够使用容易决定控制参数的数学式模型。
〔第2实施方式〕
图4表示本发明的第2实施方式的控制装置100A的输入输出流程。
控制装置100A具备位置控制部132、第1速度指令值修正量计算部133、第2速度指令值修正量计算部134、第1修正量比较部135、第1修正量选择部136、速度控制部142、第1电流指令值修正量计算部143、第2电流指令值修正量计算部144、第2修正量比较部145、第2修正量选择部146、电流控制部152、第1电压指令值修正量计算部153、第2电压指令值修正量计算部154、第3修正量比较部155、第3修正量选择部156以及加法器122A～122C。
位置控制部132根据作为来自未图示的数值控制装置的输入的位置指令值或者控制装置100生成的位置指令值、以及作为来自后述的积分器191的输出的位置反馈值，生成速度指令值。
第1速度指令值修正量计算部133根据位置指令值计算对速度指令值的第1速度指令值修正量。第2速度指令值修正量计算部134根据位置指令值计算对速度指令值的第2速度指令值修正量。第1修正量比较部135将第1速度指令值修正量与第2速度指令值修正量进行比较。第1修正量选择部136根据第1修正量比较部135的比较结果，选择第1速度指令值修正量和第2速度指令值修正量中的某一个修正量，并将其输出至加法器122A。加法器122A将来自位置控制部132的速度指令值与修正量相加，将修正后的速度指令值输出至速度控制部142。
速度控制部142根据作为来自加法器122A的输入的速度指令值与作为来自后述的机械303的输出的速度反馈值，生成电流指令值。
第1电流指令值修正量计算部143根据经由第1速度指令值修正量计算部133输入的位置指令值计算对电流指令值的第1电流指令值修正量。
同样地，第2电流指令值修正量计算部144根据经由第2速度指令值修正量计算部134输入的位置指令值计算对电流指令值的第2电流指令值修正量。
第2修正量比较部145将第1电流指令值修正量与第2电流指令值修正量进行比较。第2修正量选择部146根据第2修正量比较部145的比较结果，选择第1电流指令值修正量与第2电流指令值修正量中的某一个修正量，并将其输出至加法器122B。加法器122B将来自速度控制部142的电流指令值与修正量进行相加，将修正后的电流指令值输出至电流控制部152。
电流控制部152根据作为来自加法器122B的输入的电流指令值以及作为来自后述的驱动用放大器301的输出的电流反馈值，生成电压指令值。
第1电压指令值修正量计算部153根据经由第1速度指令值修正量计算部133以及第1电流指令值修正量计算部143输入的位置指令值计算对电压指令值的第1电压指令值修正量。
同样地，第2电压指令值修正量计算部154根据经由第2速度指令值修正量计算部134以及第2电流指令值修正量计算部144输入的位置指令值计算对电压指令值的第2电压指令值修正量。
第3修正量比较部155将第1电压指令值修正量与第2电压指令值修正量进行比较。第3修正量选择部156根据第3修正量比较部155的比较结果，选择第1电压指令值修正量与第2电压指令值修正量中的某一个修正量，并将其输出至加法器122C。加法器122C将来自电流控制部152的电压指令值与修正量进行相加，将修正后的电压指令值输出至控制对象装置300。
控制对象装置300具备驱动用放大器301、电动机302以及机械303。驱动用放大器301将用于驱动电动机302的电流提供给电动机302。将电动机302的轴的旋转运动转换为机械303的物理动作。
将从驱动用放大器301提供给电动机302的电流中的一部分作为电流反馈，输出至电流控制部152的前级。另外，将来自机械303的输出的一部分作为速度反馈，输出至速度控制部142的前级。另外，将通过积分器191对来自机械303的输出进行积分得到的值作为位置反馈，输出至位置控制部132的前级。
〔基于第2实施方式的效果〕
在上述的第2实施方式中，也能够实现与第1实施方式同样的效果。
〔第3实施方式〕
图5表示本发明的第3实施方式的控制装置100B中的输入输出流程。
控制装置100B具备速度控制部162、第1电流指令值修正量计算部163、第2电流指令值修正量计算部164、第1修正量比较部165、第1修正量选择部166、电流控制部172、第1电压指令值修正量计算部173、第2电压指令值修正量计算部174、第2修正量比较部175、第2修正量选择部176以及加法器122D～122E。
速度控制部162根据控制装置100B生成的速度指令值以及作为来自后述的机械303的输出的一部分的速度反馈值，生成电流指令值。
第1电流指令值修正量计算部163根据速度指令值计算对电流指令值的第1电流指令值修正量。第2电流指令值修正量计算部164根据速度指令值计算对电流指令值的第2电流指令值修正量。第1修正量比较部165将第1电流指令值修正量与第2电流指令值修正量进行比较。第1修正量选择部166根据第1修正量比较部165的比较结果，选择第1电流指令值修正量与第2电流指令值修正量中的某一个修正量，并将其输出至加法器122D。加法器122D将来自速度控制部162的电流指令值与修正量进行相加，将修正后的电流指令值输出至电流控制部172。
电流控制部172根据作为来自加法器122D的输入的电流指令值以及作为来自后述的驱动用放大器301的输出的一部分的电流反馈值，生成电压指令值。
第1电压指令值修正量计算部173根据经由第1电流指令值修正量计算部163输入的速度指令值计算对电压指令值的第1电压指令值修正量。同样地，第2电压指令值修正量计算部174根据经由第2电流指令值修正量计算部164输入的速度指令值计算对电压指令值的第2电压指令值修正量。
第2修正量比较部175将第1电压指令值修正量与第2电压指令值修正量进行比较。第2修正量选择部176根据第2修正量比较部175的比较结果，选择第1电压指令值修正量与第2电压指令值修正量中的某一个修正量，并将其输出至加法器122E。加法器122E将来自电流控制部172的电压指令值与修正量进行相加，并将修正后的电压指令值输出至控制对象装置300。
将从驱动用放大器301提供给电动机302的电流中的一部分作为电流反馈值输出至电流控制部172的前级。另外，将来自机械303的输出的一部分作为速度反馈值输出至速度控制部162的前级。
〔第3实施方式的效果〕
在上述第3实施方式中，也能够实现与第1实施方式同样的效果。
〔第4实施方式〕
图6表示本发明的第4实施方式的控制装置100C中的输入输出流程。
控制装置100C具备电流控制部182、第1电压指令值修正量计算部183、第2电压指令值修正量计算部184、修正量比较部185、修正量选择部186以及加法器122F。
电流控制部182根据控制装置100C生成的电流指令值和作为驱动用放大器301的输出的一部分的电流反馈值，生成电压指令值。
第1电压指令值修正量计算部183根据电流指令值计算对电压指令值的第1电压指令值修正量。第2电压指令值修正量计算部184根据电流指令值计算对电压指令值的第2电压指令值修正量。修正量比较部185将第1电压指令值修正量与第2电压指令值修正量进行比较。修正量选择部186根据修正量比较部185的比较结果，选择第1电压指令值修正量与第2电压指令值修正量中的某一个修正量，并将其输出至加法器122F。加法器122F将来自电流控制部182的电压指令值与修正量进行相加，将修正后的电压指令值输出至控制对象装置300。
将从驱动用放大器301提供给电动机302的电流的电流值中的一部分作为电流反馈值输出至电流控制部182。
〔第4实施方式的效果〕
在上述第4实施方式中，也能够实现与第1实施方式同样的效果。
以上，针对本发明的实施方式进行了说明，但是本发明并不限于上述实施方式。另外，本实施方式中所记载的效果只不过是举例说明由本发明产生的最佳的效果，本发明的效果并不限于本实施方式中所记载的效果。

Claims (10)

1.一种控制装置，其对机床、机器人、工业机械的伺服电动机、主轴电动机进行控制，其特征在于，
所述控制装置具备控制部，
所述控制部具备：
第1修正量计算部，其根据指令值计算对第2指令值的第1修正量；
第2修正量计算部，其根据所述指令值计算对所述第2指令值的第2修正量；以及
修正量选择部，其选择所述第1修正量与所述第2修正量中的一个，
所述第1修正量计算部基于第1数学式模型，并通过机器学习决定了所述第1数学式模型的参数，
所述第2修正量计算部基于第2数学式模型，并通过与所述第1修正量计算部不同的方法决定了所述第2数学式模型的参数。
2.根据权利要求1所述的控制装置，其特征在于，
所述控制部还具备：
修正量比较部，其将通过所述第1修正量计算部计算出的第1修正量与通过所述第2修正量计算部计算出的第2修正量进行比较；以及
异常检测部，其根据所述修正量比较部的比较结果来检测异常。
3.根据权利要求2所述的控制装置，其特征在于，
当通过所述第1修正量计算部计算出的第1修正量与通过所述第2修正量计算部计算出的第2修正量之间的差的绝对值在预先设定的预定值以上或者超过预定值时，所述异常检测部检测出异常。
4.根据权利要求2所述的控制装置，其特征在于，
当通过所述第1修正量计算部计算出的第1修正量与通过所述第2修正量计算部计算出的第2修正量之比的绝对值在预先设定的预定值以上或者超过预定值时，所述异常检测部检测出异常。
5.根据权利要求2～4中的任意一项所述的控制装置，其特征在于，
当所述异常检测部检测出所述异常时，所述修正量选择部选择由所述第2修正量计算部计算出的第2修正量来作为根据所述指令值生成的修正量。
6.根据权利要求2～5中的任意一项所述的控制装置，其特征在于，
所述控制部还具备警报输出部，该警报输出部在所述异常检测部检测出所述异常时，向所述控制装置的外部输出警报。
7.根据权利要求2～5中的任意一项所述的控制装置，其特征在于，
所述控制部还具备停止部，该停止部在所述异常检测部检测出所述异常时，输出报警，并停止所述控制装置的动作。
8.根据权利要求1～7中的任意一项所述的控制装置，其特征在于，
所述第2数学式模型的次数在所述第1数学式模型的次数以下。
9.根据权利要求1～8中的任意一项所述的控制装置，其特征在于，
所述指令值是位置指令值，所述第2指令值是速度指令值或电流指令值。
10.根据权利要求1～8中的任意一项所述的控制装置，其特征在于，
所述指令值是速度指令值，所述第2指令值是电流指令值。
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