CN113383492B

CN113383492B - 电动机驱动装置

Info

Publication number: CN113383492B
Application number: CN201980090149.4A
Authority: CN
Inventors: 佐久间基树; 五十岚裕司
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2019-01-30
Filing date: 2019-01-30
Publication date: 2022-03-18
Anticipated expiration: 2039-01-30
Also published as: JP6628948B1; JPWO2020157865A1; WO2020157865A1; CN113383492A

Abstract

电动机驱动装置(100)具有：驱动控制部(13)，其按照指令值对流过电动机(17)的电流(28)进行控制；状态数据保存部(14)，其对状态数据(25)进行保存，该状态数据包含通过接收电动机(17)的动力进行动作的机构(18)的动作状态或电动机(17)的动作状态的检测结果，以及向驱动控制部(13)输入的指令值、从驱动控制部(13)输出的电流(28)的电流值；以及数据解析部(15)，其使用通过机器学习得到的学习数据(27)对状态数据(25)进行解析。电动机驱动装置(100)具有切换部(12)，该切换部(12)在使按照指令值的电动机(17)的控制停止的伺服关闭状态下使数据解析部(15)进行状态数据的解析，且在按照指令值对电动机(17)进行控制的伺服开启状态下使由数据解析部(15)进行的状态数据的解析停止。

Description

电动机驱动装置

技术领域

本发明涉及对电动机进行驱动的电动机驱动装置。

背景技术

针对通过电动机的动力进行动作的机构和电动机，有时在电动机驱动装置中对摩擦、振动特性、负载特性这样的动作状态进行检测，基于检测结果即状态数据进行异常的原因的验证或故障的预兆的诊断。在异常的原因的验证和故障的预兆的诊断所用的数据解析中，通过使用利用机器学习得到的学习数据，能够进行高精度的验证和诊断。

在电动机驱动装置中搭载有处理电路，该处理电路基于对电动机轴的旋转进行检测而得到的结果进行用于控制电动机轴的旋转的运算。在使用学习数据进行的上述数据解析中，需要的运算量比电动机的控制所需要的运算量大。由于在现有的电动机驱动装置搭载的处理电路不具有能够始终进行上述数据解析的处理能力，因此使用电动机驱动装置外部的装置来进行上述数据解析。

在专利文献1中公开了针对通过神经网络对舒适度指标进行运算的空调控制装置，在进行由空调机实现的空调的时间段之外的运算负载低的时间段进行机器学习。相比于与通常的空调控制并行地进行机器学习的情况，专利文献1涉及的空调控制装置能够降低运算负载。

专利文献1：日本特开平9-196434号公报

发明内容

电动机驱动装置通常与具有电动机的装置的运转日程对应地以任意定时(timing)对电动机进行驱动。在电动机驱动装置的情况下，与空调控制装置的情况相比，难以根据时间段来划定运算负载变低的时间。因此，存在如下问题，即，在电动机驱动装置不依靠使用了外部装置的运算地实现状态数据的解析的情况下，通过上述专利文献1的技术难以降低运算负载。

本发明就是鉴于上述问题而提出的，其目的在于，得到能够实现运算负载的降低的电动机驱动装置。

为了解决上述课题，达成目的，本发明涉及的电动机驱动装置具有：驱动控制部，其按照指令值对流过电动机的电流进行控制；状态数据保存部，其对状态数据进行保存，该状态数据包含通过接收电动机的动力而进行动作的机构的动作状态或电动机的动作状态的检测结果，以及向驱动控制部输入的指令值、从驱动控制部输出的电流的电流值；以及数据解析部，其使用通过机器学习得到的学习数据对状态数据进行解析。本发明涉及的电动机驱动装置具有切换部，该切换部在使按照指令值的电动机的控制停止的伺服关闭状态下使数据解析部进行状态数据的解析，且在按照指令值对电动机进行控制的伺服开启状态下使由数据解析部进行的状态数据的解析停止。

发明的效果

本发明涉及的电动机驱动装置具有能够实现运算负载的降低这样的效果。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式1涉及的电动机驱动装置的功能结构的框图。

图2是表示本发明的实施方式1涉及的电动机驱动装置的硬件结构的框图。

图3是表示本发明的实施方式2涉及的电动机驱动装置的功能结构的框图。

图4是表示本发明的实施方式3涉及的电动机驱动装置的功能结构的框图。

图5是表示本发明的实施方式4涉及的电动机驱动装置的功能结构的框图。

具体实施方式

下面，基于附图对本发明的实施方式涉及的电动机驱动装置详细地进行说明。此外，本发明不受本实施方式限定。

实施方式1.

图1是表示本发明的实施方式1涉及的电动机驱动装置100的功能结构的框图。电动机驱动装置100通过向电动机17的电力供给，对电动机17进行驱动。电动机17为伺服电动机。

外部设备10为电动机驱动装置100外部的设备，且是对具有电动机17的装置整体进行控制的上级控制器。外部设备10向电动机驱动装置100发送伺服指令21。伺服指令21为位置指令或速度指令。

机构18通过接收电动机17的动力而进行动作。编码器19对电动机17所具有的电动机轴的旋转进行检测。编码器19将对电动机轴的旋转进行检测而得到的结果即检测值29向电动机驱动装置100输出。检测器20对机构18的动作状态进行检测。检测器20将对机构18的动作状态进行检测而得到的结果即检测值30向电动机驱动装置100输出。检测器20可以在机构18的外部对动作状态进行检测，也可以在机构18的内部对动作状态进行检测。

机构18的动作状态为机构18动作时的机构18的结构要素的状态或机构18内的物质的状态，是能够定量的。电动机17的动作状态是指电动机17动作时的电动机17的结构要素的状态或电动机17内的物质的状态，是能够定量的。状态是指电气状态、机械状态、热力学状态或流体力学状态。此外，后述的状态数据25是对动作状态进行定量而得到的数据。

电动机驱动装置100具有：指令解析部11，其对向电动机驱动装置100输入的伺服指令21进行解析；驱动控制部13，其按照指令值对流过电动机17的电流28进行控制；状态数据保存部14，其对状态数据25进行保存；数据解析部15，其对状态数据25进行解析；以及学习数据保存部16，其对学习数据27进行保存。另外，电动机驱动装置100具有切换部12，该切换部12交替地切换至由驱动控制部13实现的控制的执行和由数据解析部15实现的解析的执行。切换部12在使按照指令值的电动机17的控制停止的伺服关闭状态下使数据解析部15进行状态数据25的解析，且在按照指令值对电动机17进行控制的伺服开启状态下使由数据解析部15实现的状态数据25的解析停止。

指令解析部11通过对伺服指令21的内容进行解析，从而判断由伺服指令21指示的是按照指令值对电动机17进行控制的伺服开启和使按照指令值的电动机17的控制停止的伺服关闭中的哪一种。在判断为指示了伺服开启的情况下，指令解析部11将表示指示的是伺服开启的指示信息22向切换部12输出。在伺服开启涉及的指示信息22中包含表示所指示的位置或所指示的速度的指令值。指令解析部11在判断为指示的是伺服关闭的情况下，指令解析部11将表示指示的是伺服关闭的指示信息22向切换部12输出。

切换部12在向切换部12输入了表示伺服开启的指示信息22的情况下，将包含指令值的驱动指令23向驱动控制部13输出。如果被输入了驱动指令23，则驱动控制部13使按照指令值的电流28流向电动机17。在指示的是伺服开启的伺服开启状态下，检测值29被输入至驱动控制部13。驱动控制部13对电流值进行调整以使得检测值29追随于指令值。驱动控制部13在伺服开启状态下，将包含向驱动控制部13输入的指令值和从驱动控制部13输出的电流28的电流值在内的输入输出数据24向状态数据保存部14输出。

切换部12在向切换部12输入了表示伺服关闭的指示信息22的情况下，将解析指令26向数据解析部15输出。如果被输入了解析指令26，则数据解析部15读出在学习数据保存部16储存的学习数据27、在状态数据保存部14储存的状态数据25。数据解析部15在指示的是伺服关闭的伺服关闭状态下，进行通过使用学习数据27实现的状态数据25的解析。电动机驱动装置100将由数据解析部15进行的解析的结果即解析数据31向电动机驱动装置100的外部输出。

在向切换部12输入的指示信息22被从表示伺服关闭的指示信息22切换为表示伺服开启的指示信息22的情况下，驱动控制部13使按照驱动指令23的电动机17的控制开始，且数据解析部15使状态数据25的解析停止。由于指示了从伺服关闭转变为伺服开启，切换部12使由数据解析部15进行的状态数据25的解析停止，并且使驱动控制部13进行按照指令值的电动机17的控制。

另一方面，在向切换部12输入的指示信息22被从表示伺服开启的指示信息22切换为表示伺服关闭的指示信息22的情况下，驱动控制部13使按照驱动指令23的电动机17的控制停止，且数据解析部15使状态数据25的解析开始。由于指示了从伺服开启转变为伺服关闭，切换部12使数据解析部15进行状态数据25的解析，并且使由驱动控制部13进行的按照指令值的电动机17的控制停止。

学习数据保存部16对电动机驱动装置100外部的装置的通过机器学习得到的学习数据27进行储存。在实施方式1中，由数据解析部15进行的解析处理只要使用学习数据27而对状态数据25进行解析即可，解析的内容是任意的。

电动机驱动装置100通过由数据解析部15进行积蓄于状态数据保存部14的状态数据25的解析，由此能够不依靠使用了外部装置的运算地实现状态数据25的解析。电动机驱动装置100能够在不使用外部装置的情况下对状态数据25进行解析。

电动机驱动装置100在伺服开启状态下，执行用于对电动机17的驱动进行控制的运算，且将用于状态数据25的解析的运算停止。电动机驱动装置100在伺服关闭状态下，进行用于状态数据25的解析的运算，且将用于对电动机17的驱动进行控制的运算停止。电动机驱动装置100通过针对用于电动机17的驱动控制的运算和用于状态数据25的解析的运算，设为在进行一者的运算期间不进行另一者的运算，从而与使这两者的运算并行地进行的情况相比能够降低运算负载。

伺服指令21也可以是由上级控制器之外的设备即外部设备10向电动机驱动装置100输入的。另外，伺服指令21也可以是通过使用了通信接口的与外部设备10的通信进行接收。伺服指令21并不限于电动机驱动装置100从外部设备10取得，也可以在电动机驱动装置100的内部生成。

接着，对电动机驱动装置100的硬件结构进行说明。图1所示的电动机驱动装置100的各功能部通过使用硬件来执行电动机驱动程序而实现，该电动机驱动程序是用于执行实施方式1涉及的电动机驱动方法的程序。

图2是表示本发明的实施方式1涉及的电动机驱动装置100的硬件结构的框图。电动机驱动装置100具有：CPU(Central Processing Unit)41，其执行各种处理；RAM(RandomAccess Memory)42，其包含数据储存区域；ROM(Read Only Memory)43，其为非易失性存储器；外部存储装置44；以及输入输出接口45，其用于向电动机驱动装置100的信息的输入和来自电动机驱动装置100的信息的输出。

CPU 41执行在ROM 43及外部存储装置44存储的程序。图1所示的指令解析部11、切换部12、驱动控制部13及数据解析部15的各功能使用CPU 41而实现。外部存储装置44为HDD(Hard Disk Drive)或SSD(Solid State Drive)。外部存储装置44对电动机驱动程序、各种信息进行存储。图1所示的状态数据保存部14及学习数据保存部16的功能使用外部存储装置44而实现。

在ROM 43中存储有成为电动机驱动装置100即计算机或控制器的基础的用于控制的程序即BIOS(Basic Input/Output System)或UEFI(Unified Extensible FirmwareInterface)这样的引导加载程序即对硬件进行控制的软件或程序。此外，电动机驱动程序也可以存储于ROM 43。

在ROM 43及外部存储装置44存储的程序被载入至RAM 42。CPU 41在RAM 42中展开电动机驱动程序而执行各种处理。输入输出接口45为用于与电动机驱动装置100外部的装置之间的连接的接口。

电动机驱动程序也可以存储于能够由计算机读取的存储介质。电动机驱动装置100也可以将在存储介质中存储的电动机驱动程序向外部存储装置44储存。存储介质也可以是软盘即便携式存储介质、或半导体存储器即闪存。电动机驱动程序也可以从其它计算机或服务器装置经由通信网络而向成为电动机驱动装置100的计算机或控制器安装。

电动机驱动装置100的功能也可以通过电动机驱动装置100专用的硬件即处理电路实现。处理电路为单一电路、复合电路、被程序化后的处理器、被并行程序化后的处理器、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable GateArray)、或它们的组合。也可以是电动机驱动装置100的功能的一部分由专用的硬件实现，另一部分由软件或固件实现。

根据实施方式1，电动机驱动装置100在伺服关闭状态下使数据解析部15进行状态数据25的解析，且在伺服开启状态下使由数据解析部15进行的状态数据25的解析停止。由此，电动机驱动装置100具有能够实现运算负载的降低这样的效果。

实施方式2.

图3是表示本发明的实施方式2涉及的电动机驱动装置101的功能结构的框图。电动机驱动装置101的数据解析部15具有异常解析部50，该异常解析部50对在机构18或电动机17中产生的异常的原因进行解析。在实施方式2中，对与上述实施方式1相同的结构要素标注相同标号，主要对与实施方式1不同的结构进行说明。

电动机驱动装置101具有异常检测部51，该异常检测部51对在机构18或电动机17中产生的异常进行检测。检测器20向异常检测部51输出检测值30。异常检测部51基于检测值30对机构18的异常进行检测。编码器19向异常检测部51输出检测值29。异常检测部51基于检测值29对电动机17的异常进行检测。

如果检测到异常，则异常检测部51将表示检测出异常的检测结果52向指令解析部11输出。如果被输入了检测结果52，则与伺服指令21的内容无关地，指令解析部11将表示伺服关闭的指示信息22向切换部12输出。切换部12通过向切换部12输入表示伺服关闭的指示信息22，从而将向驱动控制部13的驱动指令23的输出停止，且向数据解析部15输出解析指令26。由此，切换部12在由异常检测部51检测出异常的情况下，使由驱动控制部13进行的按照指令值的电动机17的控制停止，且使数据解析部15进行状态数据25的解析。

如果被输入了解析指令26，则数据解析部15读出在学习数据保存部16储存的学习数据27、在状态数据保存部14储存的状态数据25。异常解析部50在伺服关闭状态下，通过使用学习数据27的状态数据25的解析，对异常的原因进行解析。电动机驱动装置101将由异常解析部50进行的解析的结果即原因解析数据53向电动机驱动装置101的外部输出。异常解析部50在伺服开启状态下不进行异常的原因的解析。

电动机驱动装置101通过生成表示异常的详情原因的原因解析数据53，能够提供对于从异常恢复有用的信息。此外，由异常解析部50进行的解析处理只要是使用学习数据27而对状态数据25进行解析即可，用于对异常的原因进行解析的方法是任意的。

电动机驱动装置101所具有的各功能部使用与图2所示的硬件结构相同的硬件结构实现。异常解析部50及异常检测部51的各功能使用CPU 41实现。

根据实施方式2，电动机驱动装置101在伺服开启状态下，执行用于对向电动机17的电力供给进行控制的运算，且将用于异常原因的解析的运算停止。电动机驱动装置101在伺服关闭状态下，进行用于异常原因的解析的运算，且停止用于对向电动机17的电力供给进行控制的运算。由此，电动机驱动装置101具有能够实现运算负载的降低这样的效果。

实施方式3.

图4是表示本发明的实施方式3涉及的电动机驱动装置102的功能结构的框图。电动机驱动装置102的数据解析部15具有故障诊断部60，该故障诊断部60对机构18或电动机17中的故障的预兆进行诊断。在实施方式3中，对与上述实施方式1及2相同的结构要素标注相同标号，主要对与实施方式1及2不同的结构进行说明。

如果被输入了解析指令26，则数据解析部15读出在学习数据保存部16储存的学习数据27、在状态数据保存部14储存的状态数据25。故障诊断部60在伺服关闭状态下，通过使用学习数据27实施的状态数据25的解析，对故障的预兆进行诊断。电动机驱动装置102将由故障诊断部60进行的诊断的结果即诊断数据61向电动机驱动装置102的外部输出。故障诊断部60在伺服开启状态下不进行故障的预兆的诊断。

电动机驱动装置102通过生成关于故障的预兆的诊断数据61，从而能够提供对于将机构18及电动机17的故障防范于未然有用的信息。此外，由故障诊断部60进行的解析处理只要是使用学习数据27而对状态数据25进行解析即可，用于对故障的预兆进行诊断的方法是任意的。故障诊断部60也可以基于故障的诊断结果，进行机构18或电动机17的寿命预测。

电动机驱动装置102所具有的各功能部使用与图2所示的硬件结构相同的硬件结构实现。故障诊断部60的功能使用CPU 41实现。数据解析部15也可以具有故障诊断部60、实施方式2的异常解析部50。

根据实施方式3，电动机驱动装置102在伺服开启状态下，执行用于对向电动机17的电力供给进行控制的运算，且将用于故障预兆的诊断的运算停止。电动机驱动装置102在伺服关闭状态下，进行用于故障预兆的诊断的运算，且停止用于对向电动机17的电力供给进行控制的运算。由此，电动机驱动装置102具有能够实现运算负载的降低这样的效果。

实施方式4.

图5是表示本发明的实施方式4涉及的电动机驱动装置103的功能结构的框图。电动机驱动装置103的数据解析部15具有机器学习部70。学习数据保存部16对通过由机器学习部70进行的机器学习得到的学习数据27进行保存。机器学习部70执行由状态数据25的输入实现的再学习而对学习数据27进行更新。在实施方式4中，对与上述实施方式1至3相同的结构要素标注相同标号，主要对与实施方式1至3不同的结构进行说明。

如果被输入了解析指令26，则数据解析部15读出在学习数据保存部16储存的学习数据27、在状态数据保存部14储存的状态数据25。机器学习部70在伺服关闭状态中，进行利用状态数据25实现的学习数据27的再学习。机器学习部70将通过再学习而更新后的学习数据72向学习数据保存部16输出。机器学习部70在伺服开启状态下不进行再学习。

电动机驱动装置103通过使用更新后的学习数据72对状态数据25进行解析，从而能够进行高精度的解析。此外，由机器学习部70进行的再学习的方法是任意的。

电动机驱动装置103所具有的各功能部使用与图2所示的硬件结构相同的硬件结构实现。机器学习部70的功能使用CPU 41实现。数据解析部15也可以具有机器学习部70、实施方式2的异常解析部50。数据解析部15也可以具有机器学习部70、实施方式3的故障诊断部60。

根据实施方式4，电动机驱动装置103在伺服开启状态下，执行用于对向电动机17的电力供给进行控制的运算，且将用于再学习的运算停止。电动机驱动装置103在伺服关闭状态下，进行用于再学习的运算，且停止用于对向电动机17的电力供给进行控制的运算。由此，电动机驱动装置103具有能够实现运算负载的降低这样的效果。

以上实施方式所示的结构表示的是本发明的内容的一个例子，也可以与其它的公知技术进行组合，在不脱离本发明的主旨的范围内，也可以省略、变更结构的一部分。

标号的说明

10外部设备，11指令解析部，12切换部，13驱动控制部，14状态数据保存部，15数据解析部，16学习数据保存部，17电动机，18机构，19编码器，20检测器，21伺服指令，22指示信息，23驱动指令，24输入输出数据，25状态数据，26解析指令，27、72学习数据，28电流，29、30检测值，31解析数据，41CPU，42RAM，43ROM，44外部存储装置，45输入输出接口，50异常解析部，51异常检测部，52检测结果，53原因解析数据，60故障诊断部，61诊断数据，70机器学习部，100、101、102、103电动机驱动装置。

Claims

1.一种电动机驱动装置，其特征在于，具有：

驱动控制部，其按照指令值对流过电动机的电流进行控制；

状态数据保存部，其对状态数据进行保存，该状态数据包含通过接收所述电动机的动力而进行动作的机构的动作状态或所述电动机的动作状态的检测结果，以及向所述驱动控制部输入的所述指令值、从所述驱动控制部输出的所述电流的电流值；

数据解析部，其使用通过机器学习得到的学习数据对所述状态数据进行解析；以及

切换部，其在使按照所述指令值的所述电动机的控制停止的伺服关闭状态下使所述数据解析部进行所述状态数据的解析，且在按照所述指令值对所述电动机进行控制的伺服开启状态下使由所述数据解析部进行的所述状态数据的解析停止。

2.根据权利要求1所述的电动机驱动装置，其特征在于，

所述数据解析部具有异常解析部，该异常解析部对在所述机构或所述电动机中产生的异常的原因进行解析。

3.根据权利要求2所述的电动机驱动装置，其特征在于，

具有异常检测部，该异常检测部对所述异常的产生进行检测，

所述切换部在由所述异常检测部检测出所述异常的产生的情况下，使由所述驱动控制部进行的按照所述指令值的所述电动机的控制停止，且使所述数据解析部进行所述状态数据的解析。

4.根据权利要求1所述的电动机驱动装置，其特征在于，

所述数据解析部具有故障诊断部，该故障诊断部对所述机构或所述电动机中的故障的预兆进行诊断。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的电动机驱动装置，其特征在于，

所述数据解析部具有机器学习部，该机器学习部执行由所述状态数据的输入实现的再学习而对所述学习数据进行更新。