CN115136095A - 定位控制装置及定位方法 - Google Patents

Abstract

定位控制装置具有位置指令生成部、驱动控制部、评价部和学习部。位置指令生成部生成基于位置指令参数独立地决定加速区间及减速区间的加速度的形状的位置指令。驱动控制部以表示电动机的位置的电动机位置追随位置指令的方式对电动机进行驱动。评价部从加速度检测部取得表示控制对象的加速度的加速度检测值，基于电动机位置和根据电动机位置而判定为定位控制完成后的加速度检测值对与控制对象的定位性能相关的评价值进行计算。学习部将基于位置指令参数而决定的加速区间和减速区间的位置指令的加速度的形状各自独立地变更，并对执行多次定位控制的情况下的位置指令参数和评价值之间的关系进行学习，得到位置指令参数和评价值之间的关系式。

Description

定位控制装置及定位方法

技术领域

本发明涉及关于控制对象进行定位控制的定位控制装置及定位方法。

背景技术

在如电子部件安装机或者半导体制造装置这种通过伺服电动机的驱动使控制对象即头部反复移动的装置中，为了提高生产性能而对伺服电动机要求高速的控制。如果伺服电动机高速地动作，则有时会发生由装置的刚性的降低而引起的机械振动。在该情况下，如果伺服电动机的位置指令的指令形状被适当地调整，则即使在受到机械振动的影响的状况下也能够实现高速的定位控制。因此，要求适当地调整位置指令的指令形状。

在专利文献1中公开了下述技术，即，为了减少机器人的移动路径上的振动，对指令形状进行调整以使得机器人的移动动作中的控制对象的加速度的振动变得最小。在专利文献1中，将赋予指令形状的参数而进行定位动作时的振动值设为变量而对评价函数进行运算，一边将参数稍微变更一边求出评价值，找出机器人的移动路径上的振动的大小变得最小的指令形状。

专利文献1：日本特开平10－143249号公报

发明内容

但是，在专利文献1所记载的技术中，在参数和评价值之间的关系不明的状况下，为了使评价值收敛而需要减小参数的变更幅度，但如果参数的变更幅度过小，则存在定位动作的次数变得庞大，调整需要时间这样的问题。另外，有可能容易陷入局部最佳解而无法得到真正的最佳解。

本发明就是鉴于上述情况而提出的，其目的在于得到能够通过比以往少的试验次数对抑制控制对象的振动的位置指令的参数进行调整的定位控制装置。

为了解决上述的课题，并达到目的，本发明的定位控制装置使大于或等于1个电动机驱动而使控制对象移动至目标位置。定位控制装置具有位置指令生成部、驱动控制部、评价部和学习部。位置指令生成部生成基于位置指令参数将加速区间及减速区间的加速度的形状独立地决定的位置指令。驱动控制部以表示电动机的位置的电动机位置追随位置指令的方式对电动机进行驱动。评价部从加速度检测部取得表示控制对象的加速度的加速度检测值，基于电动机位置和根据电动机位置而判定为定位控制完成后的加速度检测值对与控制对象的定位性能相关的评价值进行计算。学习部将基于位置指令参数而决定的加速区间和减速区间的位置指令的加速度的形状各自独立地变更，并对执行多次定位控制的情况下的位置指令参数和评价值之间的关系进行学习，得到位置指令参数和评价值之间的关系式。

发明的效果

本发明所涉及的定位控制装置具有下述效果，即，能够通过比以往少的试验次数对抑制控制对象的振动的位置指令的参数进行调整。

附图说明

图1是示意地表示实施方式1所涉及的定位控制装置的结构的一个例子的图。

图2是表示实施方式1所使用的位置指令以及根据位置指令而求出的速度指令、加速度指令及跃度的一个例子的图。

图3是表示在实施方式1中使用基于位置指令参数而生成的指令形状进行定位控制的情况下的位置指令和电动机位置的偏差的时间响应及控制对象的加速度检测值的时间响应的一个例子的图。

图4是示意地表示实施方式1所使用的神经网络的一个例子的图。

图5是示意地表示实施方式2所涉及的定位控制装置的结构的一个例子的图。

图6是表示实施方式2所涉及的定位控制装置中的定位方法的顺序的一个例子的流程图。

图7是用于对通过实施方式2所涉及的定位控制装置得到的效果进行说明的图。

图8是用于对通过实施方式2所涉及的定位控制装置得到的效果进行说明的图。

图9是示意地表示实施方式3所涉及的定位控制装置的结构的一个例子的图。

图10是表示在实施方式3中使用X轴位置指令参数及Y轴位置指令参数而进行定位控制的情况下的X轴位置指令和X轴电动机位置的偏差的时间响应、Y轴位置指令和Y轴电动机位置的偏差的时间响应及控制对象的加速度检测值的时间响应的图。

图11是示意地表示将实施方式1、2、3所涉及的定位控制装置实现的硬件结构的一个例子的图。

具体实施方式

下面，基于附图对本发明的实施方式所涉及的定位控制装置及定位方法详细地进行说明。此外，本发明不由这些实施方式限定。

实施方式1.

图1是示意地表示实施方式1所涉及的定位控制装置的结构的一个例子的图。定位控制装置10是使电动机1进行驱动而使控制对象3移动至目标位置的装置，与电动机1和加速度检测器4连接。电动机1经由滚珠丝杠2对控制对象3赋予扭矩及推力而使控制对象3移动。电动机1只要能够对控制对象3进行驱动即可。电动机1的例子是旋转型伺服电动机、线性电动机或者步进电动机。

控制对象3通过电动机1而移动至期望的目标位置。控制对象3是需要定位控制的机械或者部件。控制对象3的例子是电子部件安装机或者半导体制造装置的头部部分。

加速度检测器4对控制对象3的加速度进行检测，将表示加速度检测值的信息输出至定位控制装置10。加速度检测值表示通过加速度检测器4进行的检测的结果即加速度。加速度检测器4与加速度检测部相对应。

定位控制装置10具有位置指令生成部11、驱动控制部12、评价部13和学习部14。

位置指令生成部11基于确定位置指令的形状的位置指令参数而生成该位置指令，该位置指令用于使电动机1驱动而使控制对象3移动至目标位置。位置指令生成部11生成基于位置指令参数而决定加速区间及减速区间的加速度形状的位置指令。

驱动控制部12以表示电动机1的位置的电动机位置追随由位置指令生成部11生成的位置指令的方式对电动机1进行驱动。

评价部13取得加速度检测值，基于电动机位置和根据电动机位置而判定为定位控制完成后的加速度检测值对与控制对象3的定位性能相关的评价值进行计算。即，评价部13对评价值进行计算，该评价值用于基于与控制对象3有关的定位控制执行时的电动机位置及控制对象3的加速度检测值，对通过驱动控制部12进行的定位控制的好与差进行评价。

学习部14对位置指令参数和由评价部13计算出的评价值之间的关系进行学习，该位置指令参数是在对位置指令参数的上限值及下限值进行规定的参数范围内，将位置指令参数变更而执行多次与控制对象3有关的定位控制的情况下的位置指令参数。学习部14将基于位置指令参数而决定的加速区间和减速区间的位置指令的加速度的形状各自独立地变更，并且对执行多次定位控制的情况下的位置指令参数和评价值之间的关系进行学习，得到位置指令参数和评价值之间的关系式。换言之，学习部14基于通过学习得到的关系式而决定位置指令参数。

下面，对位置指令生成部11、驱动控制部12、评价部13及学习部14更详细地进行说明。

位置指令生成部11基于位置指令参数，生成电动机1的位置指令而输出。位置指令参数是对位置指令的指令形状进行规定的参数。图2是表示实施方式1所使用的位置指令以及根据位置指令而求出的速度指令、加速度指令及跃度的一个例子的图。在图2中图形210是表示位置指令的一个例子的图，横轴表示时间，纵轴表示位置。图形220是位置指令的一阶微分，横轴表示时间，纵轴表示速度。图形230是位置指令的二阶微分，横轴表示时间，纵轴表示加速度。图形240是加速度指令的一阶微分即加加速度也就是跃度，横轴表示时间，纵轴表示跃度。

如图2的图形230所示，实施方式1中的加速度指令在第1区间至第3区间为止是表示加速方向的梯形形状的指令，在第4区间为0，在第5区间至第7区间为止是表示减速方向的梯形形状的指令。第1区间表示加速开始的区间，第3区间表示加速结束的区间，第5区间表示减速开始的区间，第7区间表示减速结束的区间。将第m区间的时间长度设为第m时间长度Tm。m是1至7为止的整数。例如，第1区间的时间长度为第1时间长度T1。

在图2的加速度指令中，第1区间至第3区间为止的加速区间的梯形形状和第5区间至第7区间为止的减速区间的梯形形状可以不相同，即可以为非对称。可以将加速区间的第1时间长度T1和第3时间长度T3设为0，将加速度指令的形状设为矩形形状。在实施方式1中，第1时间长度T1至第7时间长度T7为止的7个参数为位置指令参数。指令形状基于位置指令数参进行规定。指令形状的计算方法在后面记述。

返回图1，驱动控制部12以电动机1的旋转位置追随位置指令的方式对电动机1供给电流。例如，驱动控制部12以电动机1的旋转位置和位置指令的偏差变小的方式，基于PID(Proportional-Integral-Differential)控制对向电动机1供给的电流的值进行计算，将通过计算得到的值的电流供给至电动机1。此外，驱动控制部12如果使电动机1的旋转位置追随位置指令，则可以是任意控制部。例如，驱动控制部12可以进行在反馈控制中加入前馈控制的2自由度控制。

驱动控制部12可以不是以电动机1的旋转位置追随位置指令的方式对电动机1进行驱动，而是对控制对象3的位置进行检测而作为用于反馈控制的信号，以控制对象3的位置追随位置指令的方式对电动机1进行驱动。

评价部13对电动机1的电动机位置和控制对象3的加速度检测值进行接收，通过后面记述的方法对评价值Q进行计算而输出，该评价值Q用于对通过驱动控制部12进行的定位控制的好与差进行评价。驱动控制部12基于位置指令而动作，位置指令基于位置指令参数而被计算。因此，由评价部13计算的评价值Q依赖于位置指令参数的值。即，评价值Q可以说是用于对位置指令参数进行评价的指标。

在这里，对评价值Q的具体的计算方法进行说明。图3是表示在实施方式1中使用基于位置指令参数而生成的指令形状进行定位控制的情况下的位置指令和电动机位置的偏差的时间响应及控制对象的加速度检测值的时间响应的一个例子的图。图形310是表示电动机1的位置的偏差的时间响应的图，横轴表示时间，纵轴表示电动机1的位置的偏差。图形320是表示控制对象3的加速度的时间响应的图，横轴表示时间，纵轴表示控制对象3的加速度。

如图3所示，将从定位控制的开始至位置指令和电动机位置的偏差的大小比预先确定的容许值Ptol变小的定位完成为止的时间设为定位时间Tst。在定位时间Tst小的情况下，以评价值Q表示大的值的方式设定评价值Q。另外，将定位完成后的加速度检测值的振动振幅的最大值设为加速度最大值Aamp。以表示目标位置附近的加速度检测值的振动振幅小的值的方式设定评价值Q。为了满足它们，将评价值Q通过下式(1)进行设定。

Q＝－Tst－w×Aamp··· (1)

在(1)式中，w为加权系数，设为正值。根据(1)式，定位时间Tst越小，则评价值Q成为越大的值。另外，定位完成后的加速度最大值Aamp越小，则评价值Q成为越大的值。即，在实施方式1中，评价值Q越大的值，则可以说位置指令参数越优良。但是，评价值Q如果能够对定位控制的性能进行评价，则并不限定于通过(1)式进行确定。例如，可以将定位时间Tst与加速度最大值Aamp之和设为评价值Q，评价值Q越小的值，则确定为位置指令参数越优良。另外，可以仅在加速度最大值Aamp超过加速度振幅的容许值的情况下作为代价而与评价值Q相加。并且，可以将从定位完成的时刻起经过一定时间后的时间的加速度的最大值设为加速度最大值Aamp，用于(1)式的计算。

返回图1，学习部14将评价值Q设为输入，对位置指令参数和评价值Q之间的关系进行学习。具体地说，在学习部14中，构成将位置指令参数设为输入而将评价值Q设为输出的神经网络，学习部14对神经网络的加权系数进行更新而进行学习。在对加权系数进行更新而进行了学习的情况下，神经网络将与位置指令参数相对应的评价值Q的良好的推定值进行输出。

学习部14使用神经网络，得到将位置指令参数设为输入而将评价值Q设为输出的函数，由此作为学习结果而得到位置指令参数和评价值Q的关系式。学习部14如果能够对位置指令参数和评价值Q之间的关系进行学习，则可以通过使用神经网络的方法以外的方法对位置指令参数和评价值Q之间的关系进行学习。

学习部14从规定的参数范围中对用于执行下一个定位控制的位置指令参数进行选定而输出。学习部14在下一个位置指令参数的选定时，可以基于通过学习得到的函数对表示优良的评价值Q的位置指令参数进行选定，也可以从将各位置指令参数等间隔地刻画的网格的点中依次对位置指令参数进行选定。学习部14具有对函数进行更新的功能，该函数基于位置指令参数对评价值Q进行计算。

进一步对实施方式1所涉及的定位控制装置10的功能进行说明。学习部14从通过参数范围确定的范围内决定1组位置指令参数，将决定出的位置指令参数输出至位置指令生成部11。位置指令生成部11基于输入的位置指令参数对位置指令进行计算。

对位置指令的计算方法进行说明。将第2区间的加速度的大小规定为Aa，将第6区间的加速度的大小规定为Ad。第2区间的加速度的大小Aa和第6区间的加速度的大小Ad成为位置指令参数的从属变量，因此在它们中没有设定自由度。位置指令生成部11使用下式(2)、下式(3)及下式(4)分别对“0≤t＜T1”的范围的时间t中的第1区间的加速度指令A1(t)、速度指令V1(t)及位置指令P1(t)进行计算。

【式1】

【式2】

【式3】

位置指令生成部11使用下式(5)、下式(6)及下式(7)分别对“T1≤t＜T1+T2”的范围的时间t中的第2区间的加速度指令A2(t)、速度指令V2(t)及位置指令P2(t)进行计算。

A2(t)＝Aa··· (5)

【式4】

【式5】

位置指令生成部11使用下式(8)、下式(9)及下式(10)分别对“T1+T2≤t＜T1+T2+T3”的范围的时间t中的第3区间的加速度指令A3(t)、速度指令V3(t)及位置指令P3(t)进行计算。

【式6】

【式7】

【式8】

位置指令生成部11使用下式(11)、下式(12)及下式(13)分别对“T1+T2+T3≤t＜T1+T2+T3+T4”的范围的时间t中的第4区间的加速度指令A4(t)、速度指令V4(t)及位置指令P4(t)进行计算。

A4(t)＝0··· (11)

【式9】

【式10】

位置指令生成部11使用下式(14)、下式(15)及下式(16)分别对“T1+T2+T3+T4≤t＜T1+T2+T3+T4+T5”的范围的时间t中的第5区间的加速度指令A5(t)、速度指令V5(t)及位置指令P5(t)进行计算。

【式11】

【式12】

【式13】

位置指令生成部11使用下式(17)、下式(18)及下式(19)分别对“T1+T2+T3+T4+T5≤t＜T1+T2+T3+T4+T5+T6”的范围的时间t中的第6区间的加速度指令A6(t)、速度指令V6(t)及位置指令P6(t)进行计算。

A6(t)＝－Ad··· (17)

【式14】

【式15】

位置指令生成部11使用下式(20)、下式(21)及下式(22)分别对“T1+T2+T3+T4+T5+T6≤t≤T1+T2+T3+T4+T5+T6+T7”的范围的时间t中的第7区间的加速度指令A7(t)、速度指令V7(t)及位置指令P7(t)进行计算。

【式16】

【式17】

【式18】

在末端时间t＝T1+T2+T3+T4+T5+T6+T7中，速度指令需要与0一致，位置指令需要与移动距离D一致。因此，在末端时间下式(23)及下式(24)成立。

V7＝0··· (23)

P7＝D··· (24)

通过上述的(5)式及(17)式，决定第2区间的加速度的大小Aa及第6区间的加速度的大小Ad。如上所述，指令形状基于位置指令参数和移动距离D进行计算。

如上所述，另外，如图2的图形230所示，在第1区间、第3区间、第5区间及第7区间，加速度是时间的一次函数。因此，在这些区间，如图2的图形240所示，加速度的一阶微分即跃度是非零的恒定值。即，第1时间长度T1、第3时间长度T3、第5时间长度T5及第7时间长度T7可以说对跃度成为非零的恒定值的时间进行确定。非零的恒定值是大于0的恒定值或者小于0的恒定值。

在这些区间，可以取代时间长度而对指定跃度的大小的参数进行选择。例如，如果将第1区间的跃度的大小规定为J1，则跃度J1如下式(25)所示，能够使用第1时间长度T1进行计算。

J1＝Aa/T1··· (25)

即，将跃度成为非零的恒定值的区间的时间规定为参数和将跃度成为非零的恒定值的区间的跃度的大小规定为参数是等效的。如上所述，对指令形状进行规定的参数的选择的方式存在任意性，对指令形状进行规定的参数的选择并不限定于上述的方法。

如上所述，在实施方式1的位置指令生成部11所执行的指令生成方法中，为了对指令形状进行规定而使用7个位置指令参数。如果与在现有技术中通过大多使用的加速度及速度这2个参数对指令形状进行规定的方法相比较，则实施方式1中的调整的自由度比现有技术高。因此，如果能够适当地对位置指令参数进行调整，则定位控制装置10即使在受到载置有控制对象3的装置的机械振动的影响的状况下，也能够实现表示良好的响应的定位控制。

另一方面，在载置有控制对象3的装置的操作者使该装置动作，并且通过反复试验利用人手对上述的7个参数进行调整的情况下，需要比较大的工作量及比较长的时间。以下，对定位控制装置10具有评价部13、学习部14，由此定位控制装置10不需要操作者的反复试验，能够将位置指令参数适当地调整进行说明。

根据评价部13及学习部14的动作，通过学习部14进行的位置指令参数的变更、使用变更后的位置指令参数的定位控制和通过评价部13进行评价值Q的计算被反复执行。对该反复执行的评价部13及学习部14的动作进行说明。

学习部14在对位置指令参数的上限值及下限值进行规定的参数范围内对位置指令参数进行选定。评价部13及学习部14的动作执行3次，对直至第3组为止的位置指令参数被评价的过程进行说明。将第1组位置指令参数标记为位置指令参数Pr1，将第2组位置指令参数标记为位置指令参数Pr2，将第3组位置指令参数标记为位置指令参数Pr3。3组位置指令参数各自具有第1时间长度T1至第7时间长度T7为止的7个参数。

从学习部14将第1组位置指令参数Pr1输出，位置指令生成部11基于第1组位置指令参数Pr1而生成位置指令。使用基于第1组位置指令参数Pr1而生成的位置指令，执行定位控制。评价部13基于该情况下的电动机位置及加速度检测值，取得与第1组位置指令参数Pr1相对应的定位时间Tst1及加速度最大值Aamp1。将从定位控制的开始至位置指令和电动机位置的偏差的大小比预先确定的容许值Ptol变小的定位完成为止的时间设为定位时间Tst1。另外，将定位完成后的加速度检测值的振动振幅的最大值设为加速度最大值Aamp1。与第1组位置指令参数Pr1相对应的评价值Q1通过(1)式而如下式(26)那样表示。

Q1＝－Tst1－w×Aamp1··· (26)

学习部14接收评价值Q1，将位置指令参数变更为第2组位置指令参数Pr2。学习部14在对位置指令参数进行变更时，可以基于使用了第1组位置指令参数Pr1的定位控制的结果对第2组位置指令参数Pr2进行选定，也可以与使用了第1组位置指令参数Pr1的定位控制的结果无关，如预先确定那样对第2组位置指令参数Pr2进行选定。

如果学习部14对位置指令参数进行变更，则使用基于第2组位置指令参数Pr2生成的位置指令而执行定位控制。评价部13基于该情况下的电动机位置及加速度检测值，取得与第2组位置指令参数Pr2相对应的定位时间Tst2及加速度最大值Aamp2。将从定位控制的开始至位置指令和电动机位置的偏差的大小比容许值Ptol变小的定位完成为止的时间设为定位时间Tst2。另外，将定位完成后的加速度检测值的振动振幅的最大值设为加速度最大值Aamp2。与第2组位置指令参数Pr2相对应的评价值Q2通过(1)式而如下式(27)那样表示。

Q2＝－Tst2－w×Aamp2··· (27)

学习部14接收评价值Q2，将位置指令参数变更为第3组位置指令参数Pr3。评价部13与得到评价值Q1和评价值Q2的顺序同样地，基于定位时间Tst3及加速度最大值Aamp3，使用(1)式对评价值Q3进行评价。该评价值Q3如下式(28)那样表示。

Q3＝－Tst3－w×Aamp3··· (28)

学习部14接收评价值Q3。通过至此为止的评价部13及学习部14的动作，学习部14取得与3组位置指令参数Pr1、位置指令参数Pr2及位置指令参数Pr3相对应的评价值Q1、评价值Q2及评价值Q3。

评价部13及学习部14如上所述，反复实施取得与位置指令参数相对应的评价值Q的动作。

学习部14将位置指令参数和与位置指令参数相对应的评价值Q设为学习用数据，进行使用了神经网络的学习动作。图4是示意地表示实施方式1所使用的神经网络的一个例子的图。该神经网络400具有输入层410、中间层420及输出层430。向左端的输入层410输入位置指令参数，从右端的输出层430将评价值Q输出。位置指令参数如上所述，包含第1时间长度T1至第7时间长度T7为止的7个参数。从输入层410的各节点411相对于中间层420的各节点421的加权系数能够全部独立地设定，但在图4中它们全部标记为相同的加权系数W1。同样地，从中间层420的各节点421相对于输出层430的节点431的加权系数全部标记为相同的加权系数W2。

相对于输入层410的各节点411的输出值而乘以加权系数W1，将通过相乘得到的结果的线性结合输入至中间层420的各节点421。相对于中间层420的各节点421的输出值而乘以加权系数W2，将通过相乘得到的结果的线性结合输入至输出层430的节点431。在各层410、420、430的各节点411、421、431，例如可以通过S形函数这样的非线性函数根据输入值而计算输出值。在输入层410及输出层430中，输出值可以是输入值的线性结合。

学习部14使用位置指令参数和评价值Q，对神经网络400的加权系数W1和加权系数W2进行计算。神经网络400的加权系数W1及加权系数W2在一个例子中，能够通过使用误差逆传导法或者梯度下降法进行计算。但是，如果是得到神经网络400的加权系数的计算方法，则加权系数W1及加权系数W2的计算方法并不限于上述的方法。

如果决定神经网络400的加权系数W1及加权系数W2，则得到位置指令参数和评价值Q的关系式。

在以上的说明中，示出了进行使用3层神经网络400的学习的例子。但是，使用了神经网络400的学习并不限定于上述的例子。

通过至此为止的评价部13及学习部14的动作，得到神经网络400所涉及的关系式。

如上所述，如果通过评价部13及学习部14的动作而得到神经网络400所涉及的关系式，则得到将位置指令参数设为输入而将评价值Q设为输出的函数。如果使用该函数，则即使不相对于新的位置指令参数而执行定位控制，也能够得到与该新的位置指令参数相对应的评价值Q。

一般来说，加速度检测器4由于会受到其设置环境及电源环境的影响，因此在检测值大多包含噪声。因此，在对控制对象3的加速度检测值进行评价的情况下也避免不了噪声的影响，即使使用相同的位置指令参数而进行定位控制，也大多会由于取得的加速度检测值的值不同而得到不同的评价值Q。根据学习部14的动作，由于得到使得受到噪声的影响而取得的多个评价值Q各自的误差变得最小那样的评价值Q，因此能够得到评价值Q相对于位置指令参数的适当的推定值。

接下来，学习部14基于位置指令参数和评价值Q的关系式，通过数值计算而求出评价值Q变得最大的位置指令参数。此时，例如能够使用网格探索、随机探索或者牛顿法这样的优化算法。

如上所述，能够通过评价部13及学习部14的动作对指令参数和评价值Q的关系式进行学习。在此基础上，通过使用关系式而能够找出将评价值Q设为最大的优良的位置指令参数。如果使用该关系式，则即使不实施定位控制，也能够取得与位置指令参数相对应的评价值Q的适当的推定值，因此定位控制装置10即使不必须进行使用了优良的参数的定位控制，也能够找出优良的参数。

以上，定位控制装置10能够抑制控制对象3的振动，并且实现短时间的定位控制。

另外，定位控制装置10能够通过电动机位置和控制对象3的加速度检测值将位置指令参数适当地调整。此时，加速度检测器4能够与控制对象3粘接。因此，即使控制对象3的停止位置变更，操作者也无需为了评价而对加速度检测器4的配置进行变更。

由此，定位控制装置10无需操作者的反复试验，能够将位置指令参数适当地调整。

根据上述，在实施方式1所涉及的定位控制装置10中，能够得到下述效果，即，能够高效地进行用于将定位控制高速化的指令形状的调整。

位置指令生成部11可以以存在对位置指令的信号进行二次微分得到的信号即加速度指令信号成为比零大的恒定值或者比零小的恒定值的时间的方式确定位置指令的信号的形状。位置指令生成部11可以以存在对位置指令的信号进行三次微分得到的信号即跃度的信号成为比零大的恒定值或者比零小的恒定值的时间的方式确定位置指令的信号的形状。位置指令生成部11可以在位置指令参数包含表示跃度的信号成为比零大的恒定值或者比零小的恒定值的时间的信息。位置指令生成部11可以在位置指令参数包含表示跃度的信号成为比零大的恒定值或者比零小的恒定值的时间中的跃度的信号的大小的信息。

在实施方式1中，学习部14得到将位置指令参数设为输入而对评价值Q的推定值进行计算的函数。由此，能够从位置指令参数和通过执行定位控制而得到的评价值Q的组中，对优良的位置指令参数进行选定。即，能够以通过学习找出的最佳的位置指令参数进行定位控制。

实施方式1所涉及的定位控制装置10具有学习部14，该学习部14能够对基于控制对象3的加速度检测值的评价值Q和位置指令参数之间的关系进行学习。由此，能够通过较少的试验次数对抑制控制对象3的振动那样的位置指令参数进行调整。其结果，能够非对称地实现多自由度的指令形状的优化。另外，能够将通过学习部14的学习得到的位置指令参数设定于位置指令生成部11，位置指令生成部11通过生成位置指令而实现高速的定位控制。并且，评价值Q基于从定位开始至判定定位完成为止的定位时间Tst进行计算，因此能够实现缩短定位时间Tst那样的定位控制的调整。

实施方式2.

图5是示意地表示实施方式2所涉及的定位控制装置的结构的一个例子的图。下面，对与实施方式1相同的部分标注同一标号而省略其说明，对不同的部分进行说明。定位控制装置20具有位置指令生成部11、驱动控制部12、评价部13和学习部24。

学习部24将评价值Q设为输入而对位置指令参数和评价值Q之间的关系进行学习。具体地说，学习部24更新函数而进行学习，该函数对与位置指令参数相对应的评价值Q的平均值和分散值进行推定。学习部24通过进行学习，从而能够对与位置指令参数相对应的评价值Q的平均值和与位置指令参数相对应的评价值Q的分散值进行计算而推定。在用于对平均值和分散值进行计算的函数中，在一个例子中能够使用高斯过程模型。如上所述，学习部24得到位置指令参数和评价值Q的关系式。

学习部24对用于执行下一个定位控制的位置指令参数进行选定而输出至位置指令生成部11。学习部24在下一个位置指令参数的选定时，基于学习结果对表示评价值Q的平均值与分散值之和为最大值的位置指令参数进行选定。

学习部24从通过将位置指令参数进行变更，并直至结束预先确定的次数为止反复执行的定位控制而从评价部13得到的评价值Q中，将使评价值Q变为最大的位置指令参数输出至位置指令生成部11。

进一步对实施方式2所涉及的定位控制装置20的功能进行说明。学习部24决定1组位置指令参数，将决定出的位置指令参数输出至位置指令生成部11。位置指令生成部11基于输入的位置指令参数对位置指令进行计算。位置指令生成部11如实施方式1中说明所述，为了对指令形状进行规定而使用7个位置指令参数。如果与在现有技术中通过大多使用的加速度及速度这2个参数对指令形状进行规定的方法相比较，则实施方式2中的调整的自由度比现有技术高。因此，如果能够适当地对位置指令参数进行调整，则定位控制装置20即使在受到载置有控制对象3的装置的机械振动的影响的状况下，也能够实现表示良好的响应的定位控制。

图6是表示实施方式2所涉及的定位控制装置中的定位方法的顺序的一个例子的流程图。首先，在位置指令生成部11设定位置指令参数的初始值(步骤S1)。位置指令参数的初始值可以是任意的值。接下来，位置指令生成部11基于通过步骤S1设定的位置指令参数对位置指令进行计算(步骤S2)。驱动控制部12通过计算出的位置指令而执行定位控制(步骤S3)。

接下来，评价部13使用电动机位置及控制对象3的加速度检测值对评价值Q进行计算(步骤S4)。然后，学习部24判定预先确定的次数的定位控制是否结束(步骤S5)。在预先确定的次数的定位控制没有结束的情况下(在步骤S5为No的情况下)，学习部24基于位置指令参数和计算出的评价值Q，更新对评价值Q的平均值和评价值Q的分散值进行计算的函数(步骤S6)。

然后，学习部24基于通过步骤S6更新后的函数，求出评价值Q的平均值与分散值之和变得最大的位置指令参数(步骤S7)。另外，学习部24将通过步骤S7求出的位置指令参数设定于位置指令生成部11(步骤S8)。然后，为了通过所设定的位置指令参数再次执行定位控制而得到评价值Q，定位控制装置20的动作跳转至步骤S2。

在步骤S5中预先确定的次数的定位控制结束的情况下(在步骤S5为Yes的情况下)，是得到了预先确定的次数的评价值Q的状态，学习部24从预先确定的数量的评价值Q中，对使评价值Q变得最大的位置指令参数进行选定，设定于位置指令生成部11(步骤S9)。以上，处理结束。

如上所述，学习部24在步骤S7中对位置指令参数和评价值Q之间的关系进行学习，能够得到与位置指令参数相对应的评价值Q的平均值和分散值。而且，学习部24在步骤S8中，求出使评价值Q的平均值与分散值之和变得最大的位置指令参数。求出的位置指令参数在下次定位控制中使用。

接下来，对通过将使平均值与分散值之和变得最大的位置指令参数用于下次定位控制而得到的效果进行说明。图7及图8是用于对通过实施方式2所涉及的定位控制装置得到的效果进行说明的图。

在这里，对在评价部13及学习部24的动作被执行2次后对第3组位置指令参数进行选定的过程进行说明。第1组位置指令参数标记为位置指令参数Pr11，第2组位置指令参数标记为位置指令参数Pr12，第3组位置指令参数标记为位置指令参数Pr13。

图7及图8为了说明而将位置指令参数1维地简化表示。在这些图中，横轴表示位置指令参数，纵轴表示评价值Q。在评价部13及学习部24的动作执行2次的情况下，如通过图7的圆形标记所示那样，得到与位置指令参数Pr11相对应的评价值Q11和与位置指令参数Pr12相对应的评价值Q12。学习部24进行基于得到的评价值Q11和评价值Q12的学习，更新对与位置指令参数相对应的评价值Q的平均值和分散值进行计算的函数。

图7所示的表示平均值的曲线AV和表示平均值与分散值之和的曲线AD基于通过学习部24得到的函数进行计算。如图7所示，如位置指令参数Pr11和位置指令参数Pr12的中间点那样，与取得的数据相距的距离越远，则评价值Q的不可靠性越高，因此分散值变得越大。通过学习部24的动作，与评价值Q的平均值与分散值之和变得最大的图7的星号的点P相对应的位置指令参数Pr13被选定为下一个位置指令参数。

作为使用位置指令参数Pr13对位置指令进行计算而进行定位控制的结果，如图8所示，得到评价值Q13。在这里，评价值Q13假定为比评价值Q11及评价值Q12大的值。在该阶段调整结束的情况下，评价值Q13变得最大，因此在调整结束时刻位置指令参数Pr13成为最优良的参数。

假设在对第3组位置指令参数Pr13进行选定的阶段，不对评价值Q的平均值与分散值之和的最大值进行选择，而是对评价值Q的平均值的最大值进行选择的情况。在图7中平均值的曲线AV的最大值不是位置指令参数Pr13的点，因此不作为第3组位置指令参数对位置指令参数Pr13进行选定。因此，在对评价值Q的平均值的最大值进行选择的情况下，有可能无法对优良的参数进行选定。

如上所述，分散值处于在与过去取得的数据相距的距离远的点处变大的倾向。平均值处于在基于过去取得的数据而推定为良好的点处变大的倾向。即，定位控制装置20将平均值与分散值之和变得最大的点选定为下一个位置指令参数，由此能够良好地保持用于得到比较大的评价值Q的探索和取得之间的平衡，能够在调整结束时找出得到比较大的评价值Q的位置指令参数。

由此，实施方式2所涉及的定位控制装置20无需操作者的反复试验，能够适当地调整位置指令参数。根据上述，定位控制装置20能够高效地进行将定位控制高速化的良好的指令形状的调整。另外，在实施方式2所涉及的定位控制装置20中，学习部24作为关系式而得到将与位置指令参数相对应的评价值Q的推定值进行输出的函数或者将评价值Q的平均值及分散值的推定值进行输出的函数。由此，能够通过对评价值Q的分布进行推定而实现探索和取得之间的平衡好的调整。

在上述的说明中，举例出定位控制装置20将评价值Q的平均值与分散值之和变得最大的点选定为下一个位置指令参数的情况，但实施方式2并不限定于此。在一个例子中，定位控制装置20也可以将与在评价值Q的平均值加上分散值的2倍得到的值变得最大的点相对应的位置指令参数选定为下一个位置指令参数。另外，在其他例中，定位控制装置20可以使用学习而得到的评价函数的平均值和分散值，使用EI(Expected Improvement)函数、PI(Probability of Improvement)函数或者其他获得函数，对成为下一个位置指令参数的点进行计算。即，在实施方式2中，只要使用包含评价值Q的平均值和分散值在内的函数对成为下一个位置指令参数的点进行计算即可。

在实施方式2中，定位控制装置20将评价值Q的平均值与分散值之和变得最大的点选定为下一个位置指令参数。此时，定位控制装置20可以在找出评价值Q的平均值与分散值之和变得最大的点时，从将各位置指令参数等间隔地刻画的网格的点中依次对评价值Q的平均值和分散值进行计算，从网格中对评价值Q的平均值和分散值变得最大的位置指令参数进行选定。另外，定位控制装置20也可以在找出评价值Q的平均值与分散值之和变得最大的点时，通过基于近似随机函数的随机探索对评价值Q的平均值和分散值变得最大的位置指令参数进行选定。

实施方式3.

图9是示意地表示实施方式3所涉及的定位控制装置的结构的一个例子的图。下面，对与实施方式1相同的部分标注同一标号而省略其说明，对不同的部分进行说明。

定位控制装置30是使电动机1及电动机5进行驱动而使控制对象3移动至目标位置的装置，与电动机1、电动机5和加速度检测器4连接。在这里，电动机1使控制对象3在X轴方向进行驱动，电动机5使电动机1在与X轴垂直的Y轴方向进行驱动。电动机1经由滚珠丝杠2对控制对象3赋予扭矩及推力，使控制对象3在X轴方向移动。电动机1只要能够对控制对象3进行驱动即可。电动机5经由滚珠丝杠6使电动机1在Y轴方向移动。电动机5只要能够对电动机1进行驱动即可。电动机1及电动机5的例子是旋转型伺服电动机、线性电动机或者步进电动机。

控制对象3通过电动机1和电动机5而移动至期望的目标位置。控制对象3是需要定位控制的机械或者部件。控制对象3的例子是电子部件安装机或者半导体制造装置的头部部分。

定位控制装置30具有X轴位置指令生成部31X、Y轴位置指令生成部31Y、X轴驱动控制部32X、Y轴驱动控制部32Y、评价部33和学习部34。

X轴位置指令生成部31X及Y轴位置指令生成部31Y各自基于确定位置指令的形状的位置指令参数而生成该位置指令，该位置指令用于使电动机1及电动机5驱动而使控制对象3移动至目标位置。具体地说，X轴位置指令生成部31X生成基于X轴位置指令参数而决定加速区间及减速区间的加速度形状的X轴位置指令。Y轴位置指令生成部31Y生成基于Y轴位置指令参数而决定加速区间及减速区间的加速度形状的Y轴位置指令。关于X轴方向及Y轴方向的位置指令的生成而应用了实施方式1的位置指令生成部11的分别是X轴位置指令生成部31X及Y轴位置指令生成部31Y。

X轴驱动控制部32X以电动机1追随由X轴位置指令生成部31X生成的X轴位置指令的方式，输出对电动机1进行驱动的X轴电流。Y轴驱动控制部32Y以电动机1追随由Y轴位置指令生成部31Y生成的Y轴位置指令的方式，输出对电动机5进行驱动的Y轴电流。关于X轴方向的电动机1的控制及Y轴方向的电动机5的控制而应用了实施方式1的驱动控制部12的分别是X轴驱动控制部32X及Y轴驱动控制部32Y。即，X轴驱动控制部32X及Y轴驱动控制部32Y的动作与实施方式1的驱动控制部12的动作相同。

评价部33对评价值Q进行计算，该评价值Q用于基于与控制对象3有关的定位控制执行时的表示电动机1的位置的X轴电动机位置、表示电动机5的位置的Y轴电动机位置和控制对象3的加速度检测值对定位控制的好与差进行评价。评价部33基于与控制对象3有关的定位控制执行时的X轴电动机位置、Y轴电动机位置和加速度检测值对与定位性能相关的评价值Q进行计算。评价部33的功能基本上与实施方式1的评价部13相同。

学习部34对在对X轴及Y轴的位置指令参数的上限值及下限值进行规定的参数范围内，将位置指令参数变更而执行与多次控制对象3有关的定位控制的情况下的X轴位置指令参数、Y轴位置指令参数和由评价部33计算出的评价值Q之间的关系进行学习。

学习部34将基于位置指令参数而决定的加速区间和减速区间的加速度的形状各自独立地变更，并对执行多次定位控制的情况下的X轴位置指令参数、Y轴位置指令参数和评价值Q之间的关系进行学习。而且，学习部34作为学习的结果，得到X轴位置指令参数、Y轴位置指令参数和评价值Q的关系式。并且，学习部34基于通过学习得到的关系式而决定X轴及Y轴的位置指令参数。

在这里，由X轴位置指令生成部31X及Y轴位置指令生成部31Y生成的指令形状各自与实施方式1所示的指令形状相同。即关于X轴，7个参数为X轴位置指令参数，关于Y轴，7个参数为Y轴位置指令参数。此时的X轴位置指令参数和Y轴位置指令参数无需是相同的参数。

下面，对评价部33及学习部34更详细地进行说明。

评价部33接收X轴电动机位置、Y轴电动机位置和控制对象3的加速度检测值，通过后面记述的方法对用于评价定位控制的好与差的评价值Q进行计算而输出。X轴驱动控制部32X及Y轴驱动控制部32Y各自基于X轴位置指令及Y轴位置指令而动作，X轴位置指令及Y轴位置指令各自基于X轴位置指令参数及Y轴位置指令参数进行计算。因此，通过评价部33计算的评价值Q依赖于X轴位置指令参数及Y轴位置指令参数的值。即，评价值Q可以说是用于对X轴位置指令参数及Y轴位置指令参数进行评价的指标。

接下来，对评价值Q的具体的计算方法进行说明。图10是表示在实施方式3中使用X轴位置指令参数及Y轴位置指令参数而进行定位控制的情况下的X轴位置指令和X轴电动机位置的偏差的时间响应、Y轴位置指令和Y轴电动机位置的偏差的时间响应及控制对象的加速度检测值的时间响应的图。图形1010是表示X轴的电动机1的位置的偏差的时间响应的图，横轴表示时间，纵轴表示电动机1的位置的偏差。图形1020是表示Y轴的电动机5的位置的偏差的时间响应的图，横轴表示时间，纵轴表示电动机5的位置的偏差。图形1030是表示控制对象3的加速度的时间响应的图，横轴表示时间，纵轴表示控制对象3的加速度。

如图形1010所示，将从X轴的定位开始至X轴位置指令和X轴电动机位置的偏差的大小比预先确定的容许值Ptol变小的X轴的定位完成为止的时间设为X轴定位时间TstX。同样地，如图形1020所示，将从Y轴的定位开始至Y轴位置指令和Y轴电动机位置的偏差的大小比预先确定的容许值Ptol变小的Y轴的定位完成为止的时间设为Y轴定位时间TstY。容许值Ptol可以在X轴和Y轴设为不同值。

控制对象3到达目标位置附近的时间是X轴定位时间TstX和Y轴定位时间TstY中长的时间。即，将定位执行时的X轴定位时间TstX和Y轴定位时间TstY相比较而将长的时间设为评价值Q，由此能够进行使控制对象3到达目标位置附近的时间短时间化那样的调整。

另外，如图形1030所示，将定位时间Tst长的轴的定位完成后的加速度检测值的振动振幅的最大值设为加速度最大值Aamp。并且，将加速度检测值的振动振幅的容许值设为加速度容许值Atol。以表示目标位置附近的加速度检测值的振动振幅小的值的方式设定评价值Q。为了满足它们，评价值Q通过下式(29)设定。

Q＝－max(TstX、TstY)－γ×max(0、Aamp－Atol)···(29)

在这里，γ为正值。另外，max(x1，x2)是将2个自变量x1和自变量x2之中的大者输出的函数。根据(29)式，X轴定位时间TstX和Y轴定位时间TstY的任意者大的电动机的定位时间Tst的值越小，则评价值Q成为越大的值。此时，X轴定位时间TstX和Y轴定位时间TstY小的电动机的定位时间Tst对评价值Q没有贡献。另外，在定位完成后的加速度最大值Aamp大于加速度容许值Atol的情况下，加速度最大值Aamp越小则评价值Q成为越大的值。在加速度最大值Aamp小于加速度容许值Atol的情况下，加速度最大值Aamp对评价值Q没有贡献。

在图10中，作为一个例子而示出了Y轴定位时间TstY比X轴定位时间TstX长的例子。在该情况下，定位时间Tst长的Y轴的定位时间TstY对评价值Q做出贡献。另外，在图10中，作为一个例子，定位时间Tst长的Y轴的定位完成后的加速度最大值Aamp小于加速度容许值Atol。通过如上所述对评价值Q进行计算，从而能够对多轴的定位控制的定位时间Tst和定位完成后的加速度的大小进行评价。

以上，在实施方式3中，可以说评价值Q越大的值，则位置指令参数越优良。但是，评价值Q如果能够对定位控制进行评价，则并不限定于通过(29)式进行确定。

学习部34将评价值Q设为输入而对X轴位置指令参数、Y轴位置指令参数和评价值Q之间的关系进行学习。具体地说，对将X轴位置指令参数和Y轴位置指令参数一并设为输入参数，将评价值Q的平均值及分散值的推定值进行输出那样的函数对学习。学习方法与实施方式2相同。

通过学习部34的动作，能够得到与X轴位置指令参数及Y轴位置指令参数相对应的评价值Q的平均值和分散值。并且学习部34与实施方式2同样地，求出将评价值Q的平均值与分散值之和设为最大的X轴位置指令参数和Y轴位置指令参数。求出的X轴位置指令参数和Y轴位置指令参数在下次定位控制中使用。

通过学习部34的动作，能够良好地确保用于得到比较大的评价值Q的探索和取得之间的平衡，能够在调整结束时找出得到比较大的评价值Q的位置指令参数。

在实施方式3中示出了使X轴及Y轴这两者同时动作的例子，但也可以使X轴停止，仅使Y轴动作而对位置指令形状进行调整。例如在每次结束Y轴的调整时在X轴方向使位置稍微移动，由此能够对与各X轴的位置相对应的Y轴的最佳的位置指令形状进行调整。根据实施方式3，能够与控制对象3的停止位置无关地通过加速度检测值实现位置指令形状的优化，因此不需要对加速度检测器4的设置位置进行变更这样的操作者的工作量。

另外，在实施方式3中，举例出了X轴及Y轴这2个方向上的定位控制，但在大于或等于3轴的定位控制中，也能够同样地生成位置指令。

根据实施方式3所涉及的定位控制装置30，与实施方式1、2的情况同样地，不需要操作者的反复试验，能够适当地调整多个轴的位置指令参数。其结果，根据实施方式3所涉及的定位控制装置30，能够得到下述效果，即，能够高效地进行将定位控制高速化的良好的指令形状的调整。

并且，在实施方式3中，评价值Q可以基于大于或等于1个电动机之中的最长的电动机的定位时间Tst进行计算。由此，还具有能够实现将多轴系统的定位时间Tst短时间化那样的定位控制的调整的效果。

在这里，对在实施方式1、2、3中说明的定位控制装置10、20、30的硬件结构进行说明。图11是示意地表示将实施方式1、2、3所涉及的定位控制装置实现的硬件结构的一个例子的图。此外，定位控制装置10、20、30具有相同的硬件结构，因此在这里对定位控制装置10的硬件结构进行说明。

定位控制装置10是处理器71和存储器72经由总线73连接。处理器71的例子是CPU(Central Processing Unit)或者系统LSI(Large Scale Integration)。存储器72的例子是主存储装置即RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、辅助存储装置即HDD(Hard Disk Drive)或者SSD(Solid State Drive)。

在位置指令生成部11、驱动控制部12、评价部13及学习部14一部分或全部的功能由处理器71实现的情况下，该一部分或全部的功能通过处理器71、软件、固件或者软件及固件的组合而实现。软件或者固件作为程序记述，储存于存储器72。处理器71将在存储器72中存储的程序读出而执行，由此实现位置指令生成部11、驱动控制部12、评价部13及学习部14的一部分或者全部的功能。

在位置指令生成部11、驱动控制部12、评价部13及学习部14的一部分或者全部的功能由处理器71实现的情况下，定位控制装置10将由位置指令生成部11、驱动控制部12、评价部13及学习部14的一部分或者全部执行的程序步最终得以执行的程序储存于存储器72。储存于存储器72的程序可以说使位置指令生成部11、驱动控制部12、评价部13及学习部14的一部分或者全部所执行的顺序或者方法由计算机执行。

以上的实施方式所示的结构，表示本发明的内容的一个例子，也能够与其他公知技术进行组合，也能够将实施方式彼此组合，在不脱离本主旨的范围，也能够对结构的一部分进行省略、变更。

标号的说明

1、5电动机，10、20、30定位控制装置，11位置指令生成部，12驱动控制部，13、33评价部，14、24、34学习部，31X X轴位置指令生成部，31Y Y轴位置指令生成部，32X X轴驱动控制部，32Y Y轴驱动控制部。

Claims (6)

1.一种定位控制装置，其使大于或等于1个电动机驱动而使控制对象移动至目标位置，

该定位控制装置的特征在于，具有：

位置指令生成部，其生成基于位置指令参数独立地决定加速区间及减速区间的加速度的形状的位置指令；

驱动控制部，其以表示所述电动机的位置的电动机位置追随所述位置指令的方式对所述电动机进行驱动；

评价部，其从加速度检测部取得表示所述控制对象的加速度的加速度检测值，基于所述电动机位置和根据所述电动机位置而判定为定位控制完成后的所述加速度检测值对与所述控制对象的定位性能相关的评价值进行计算；以及

学习部，其各自独立地变更基于所述位置指令参数而决定的加速区间和减速区间中的位置指令的加速度的形状，并对执行多次定位控制的情况下的所述位置指令参数和所述评价值之间的关系进行学习，得到所述位置指令参数和所述评价值之间的关系式。

2.根据权利要求1所述的定位控制装置，其特征在于，

所述评价值基于从定位开始至判定定位完成为止的定位时间进行计算。

3.根据权利要求2所述的定位控制装置，其特征在于，

所述评价值基于大于或等于1个所述电动机之中的所述定位时间最长的所述电动机的所述定位时间进行计算。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的定位控制装置，其特征在于，

所述学习部作为所述关系式而得到将与所述位置指令参数相对应的所述评价值的推定值进行输出的函数或者将所述评价值的平均值及分散值的推定值进行输出的函数。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的定位控制装置，其特征在于，

所述学习部基于所述位置指令参数和所述评价值之间的所述关系式对大于或等于1个所述电动机的位置指令参数进行变更。

6.一种定位方法，其通过具有位置指令生成部、驱动控制部、评价部及学习部的定位控制装置使大于或等于1个电动机驱动而使控制对象移动至目标位置，

该定位方法的特征在于，包含下述步骤：

所述位置指令生成部生成基于位置指令参数独立地决定加速区间及减速区间的加速度的形状的位置指令；

所述驱动控制部以表示所述电动机的位置的电动机位置追随所述位置指令的方式对所述电动机进行驱动；

所述评价部取得表示所述控制对象的加速度的加速度检测值，基于所述电动机位置和根据所述电动机位置而判定为定位控制完成后的所述加速度检测值对与所述控制对象的定位性能相关的评价值进行计算；以及

所述学习部各自独立地变更基于所述位置指令参数而决定的加速区间和减速区间中的位置指令的加速度的形状，并对执行多次定位控制的情况下的所述位置指令参数和所述评价值之间的关系进行学习，得到所述位置指令参数和所述评价值之间的关系式。

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