CN116235117A - 控制辅助装置、控制系统以及滤波器调整方法 - Google Patents

控制辅助装置、控制系统以及滤波器调整方法 Download PDF

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CN116235117A CN202180063526.2A CN202180063526A CN116235117A CN 116235117 A CN116235117 A CN 116235117A CN 202180063526 A CN202180063526 A CN 202180063526A CN 116235117 A CN116235117 A CN 116235117A
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Abstract

在实现谐振抑制的同时，以满足滤波器数的制约的方式决定滤波器的分配。一种控制辅助装置，其进行用于设定多个第一滤波器的辅助，所述多个第一滤波器设置于控制电动机的伺服控制装置中，所述控制辅助装置具备：谐振检测部，其检测根据频率变化的输入信号和输出信号测定出的、所述伺服控制装置的输入输出增益和输入输出的相位滞后的频率特性中的多个谐振点；滤波器设定部，其为了抑制多个谐振点，设定超过多个滤波器的数量的多个第二滤波器；以及分组部，其将多个第二滤波器分组来设定所述多个第一滤波器。

Description

控制辅助装置、控制系统以及滤波器调整方法
技术领域
本发明涉及用于进行用于设定在控制电动机的伺服控制装置中设置的多个滤波器的辅助的控制辅助装置、包含控制辅助装置和伺服控制装置的控制系统、以及滤波器调整方法。
背景技术
在具有多个谐振点的机械中，在要保持稳定性并提高反馈特性的情况下，要求利用多个滤波器抑制多个谐振点。
在具有多个谐振点的机械中，例如在专利文献1中记载有具备通过多个滤波器抑制多个谐振点的伺服控制装置的控制系统以及使滤波器的系数最佳化的机器学习装置。
在专利文献1中记载了如下的控制系统：在机械中存在多个谐振点的情况下，以与各谐振点对应的方式在伺服控制部(成为伺服控制装置)中设置多个滤波器并串联连接，由此使所有的谐振衰减。并且，在专利文献1中记载了机器学习装置针对多个滤波器的系数依次通过机器学习求出使谐振点衰减的最佳值。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2020-57211号公报
发明内容
发明所要解决的课题
如上所述，在具有多个谐振点的机械中，要求利用多个滤波器来抑制多个谐振点，但在伺服控制装置中能够设定的滤波器的数量是有限的。
为了抑制多个谐振点，决定如何分配有限数量的滤波器是重要的，但难以通过机器学习或最优化算法，在抑制谐振的同时盲目地搜索并决定滤波器的分配。
因此，期望能够实现谐振抑制并且以满足滤波器数的制约的方式决定滤波器的分配的控制辅助装置、控制系统以及滤波器调整方法。
用于解决课题的手段
(1)本公开的第一方式是一种控制辅助装置，其进行用于设定多个第一滤波器的辅助，所述多个第一滤波器设置于控制电动机的伺服控制装置中，其中，所述控制辅助装置具备：谐振检测部，其检测根据频率变化的输入信号和输出信号测定出的、所述伺服控制装置的输入输出增益的频率特性中的多个谐振点；滤波器设定部，其为了抑制所述多个谐振点，设定超过所述多个第一滤波器的数量的多个第二滤波器；以及分组部，其将所述多个第二滤波器分组来设定所述多个第一滤波器。
(2)本公开的第二方式是一种控制系统，其具备：伺服控制装置，其控制电动机；以及上述(1)所述的控制辅助装置，其检测所述伺服控制装置的输入输出增益和输入输出的相位滞后的频率特性中的多个谐振点，为了抑制所述多个谐振点，设定超过在所述伺服控制装置中设定的多个第一滤波器的数量的多个第二滤波器，对所述多个第二滤波器进行分组来设定所述多个第一滤波器。
(3)本公开的第三方式是一种滤波器调整方法，其是控制辅助装置的滤波器调整辅助方法，所述控制辅助装置进行用于设定多个第一滤波器的辅助，所述多个第一滤波器设置于控制电动机的伺服控制装置中，其中，所述滤波器调整方法进行以下处理：检测基于频率变化的输入信号和输出信号测定出的、所述伺服控制装置的输入输出增益的频率特性中的多个谐振点；为了抑制所述多个谐振点，设定超过所述多个第一滤波器的数量的多个第二滤波器；以及将所述多个第二滤波器分组来设定所述多个第一滤波器。
发明效果
根据本公开的各方式，能够在实现谐振抑制的同时，以满足滤波器数的制约的方式决定滤波器的分配。
附图说明
图1是表示本公开的第一实施方式的控制系统的框图。
图2是表示直接连接多个滤波器而构成滤波器的例子的框图。
图3是表示输入输出增益的增益特性、针对多个谐振点的滤波器的设定、以及分组的一例的图。
图4是表示第一实施方式中的包含频率特性推定部的控制辅助部的结构的框图。
图5是表示用于计算输入输出增益的规范模型的模型的框图。
图6是表示规范模型的伺服控制部的输入输出增益的频率特性与伺服控制部的输入输出增益的频率特性的推定值的特性图。
图7是表示输入输出增益的增益特性、针对多个谐振点的滤波器的设定、以及分组的一例的图。
图8是表示以分组部为中心的控制系统的一部分的结构的框图。
图9是表示本发明的一实施方式的机器学习部的框图。
图10是表示图1所示的控制辅助部的动作的流程图。
图11是表示本公开的第二实施方式的控制系统的框图。
图12是表示控制系统的变形例的框图。
具体实施方式
以下，使用附图对本公开的实施方式进行详细的说明。
(第一实施方式)
图1是表示本公开的第一实施方式的控制系统的框图。
控制系统10具备伺服控制部100、频率生成部200、频率特性测定部300以及控制辅助部400。伺服控制部100对应于控制电动机的伺服控制装置，频率特性测定部300对应于频率特性测定装置，控制辅助部400对应于控制辅助装置。
此外，频率生成部200、频率特性测定部300以及控制辅助部400中的一个或多个也可以设置在伺服控制部100内。频率特性测定部300也可以设置在控制辅助部400内。
伺服控制部100具备减法器110、速度控制部120、滤波器130、电流控制部140以及电动机150。减法器110、速度控制部120、滤波器130、电流控制部140以及电动机150构成速度反馈回路的伺服系统。
控制辅助部400检测在没有滤波器130的状态下求出的伺服控制部100的输入输出增益(振幅比)的频率特性的多个谐振点，以抑制多个谐振点的谐振的方式设定超过滤波器数的制约的多个滤波器，以成为滤波器数的制约以下的滤波器数的方式进行多个滤波器的分组。滤波器130基于分组后的滤波器的组合而设置。在图1中示出了设置了通过分组而设定的滤波器130之后的伺服控制部100。
电动机150是进行直线运动的线性电动机或具有旋转轴的电动机等。由电动机150驱动的对象例如是机床、机器人、工业机械的机构部。电动机150也可以设置为机床、机器人、工业机械等的一部分。控制系统10也可以设置为机床、机器人、工业机械等的一部分。
减法器110求出所输入的速度指令与速度反馈的检测速度之差，将该差作为速度偏差而输出到速度控制部120。
速度控制部120进行PI控制(Proportional-Integral Control：比例积分控制)，将对速度偏差乘以积分增益K1v并进行积分而得到的值与对速度偏差乘以比例增益K2v而得到的值相加，作为转矩指令输出到滤波器130。速度控制部120包含反馈增益。另外，速度控制部120并不特别限定于PI控制，也可以使用其他控制，例如PID控制(Proportional-Integral-Differential Control：比例积分微分控制)。
数学式1(以下表示为数式1)表示速度控制部120的传递函数GV(s)。
[数式1]
Figure BDA0004128710850000041
滤波器130通过串联连接多个使特定的频率成分衰减的滤波器而构成。各滤波器例如是陷波滤波器、低通滤波器或者带阻滤波器。在具有由电动机150驱动的机构部的机床等机械中，有时存在多个谐振点，有时在伺服控制部100中各谐振增大。通过将陷波滤波器等滤波器串联连接，能够降低多个谐振点的各谐振。将滤波器130的输出作为转矩指令输出到电流控制部140。
图2是表示将多个滤波器直接连接而构成滤波器130的例子的框图。在图2中，存在k个(k为2以上的自然数)谐振点的情况下，滤波器130将m个滤波器130-1～130-m(m为2以上的自然数，m＜k)串联连接而构成。m个滤波器130-1～130-m分别对应于不同的频带。以下，假设滤波器130由m个滤波器130-1～130-m构成来进行说明。
关于构成滤波器130的滤波器的数量m，能够由伺服控制部100设定的滤波器的数量有限，滤波器数存在制约，因此难以设置与k个谐振点相同的数量。若将滤波器数的制约设为滤波器数Nmax，则控制辅助部400以滤波器数m成为滤波器数Nmax以下的方式，对k个谐振点决定m个滤波器的分配。
数学式2(以下表示为数式2)表示滤波器130内的1个、例如作为滤波器130-1的陷波滤波器的传递函数GF(s)。滤波器130-2～130-m也可以分别由同样的传递函数的陷波滤波器构成。
在此，数学式2的系数δ是衰减系数，系数ωc是中心角频率，系数τ是相对频带。若将中心频率设为fc，将带宽设为fw，则系数ωc由ωc＝2πfc表示，系数τ由τ＝fw/fc表示。
[数式2]
Figure BDA0004128710850000051
电流控制部140基于转矩指令生成用于驱动电动机150的电压指令，并将该电压指令输出到电动机150。
在电动机150为线性电动机的情况下，可动部的位置由设置于电动机150的线性标尺(未图示)检测，通过对位置检测值进行微分来求出速度检测值，将所求出的速度检测值作为速度反馈输入到减法器110。
在电动机150是具有旋转轴的电动机的情况下，旋转角度位置由设置于电动机150的旋转编码器(未图示)检测，将速度检测值作为速度反馈输入到减法器110。
如以上那样构成伺服控制部100。
控制系统10除了伺服控制部100以外，还具备频率生成部200、频率特性测定部300以及控制辅助部400。频率特性测定部300也可以包含于控制辅助部400。
频率生成部200一边使频率变化一边将正弦波信号作为速度指令输出到伺服控制部100的减法器110和频率特性测定部300。
频率特性测定部300使用由频率生成部200生成的成为输入信号的速度指令(正弦波)和从旋转编码器(未图示)输出的成为输出信号的检测速度(正弦波)，按照由速度指令规定的每个频率，测定输入信号与输出信号的振幅比(输入输出增益)以及相位滞后。或者，频率特性测定部300使用由频率生成部200生成的成为输入信号的速度指令(正弦波)和从线性标尺输出的成为输出信号的检测位置的微分(正弦波)，按照由速度指令规定的每个频率，测定输入信号与输出信号的振幅比(输入输出增益)以及相位滞后。
在伺服控制部100以未设置滤波器130的状态下动作的情况下，频率特性测定部300至少测定输入输出增益以及相位滞后的频率特性，并向控制辅助部400的后述的谐振检测部401以及频率特性推定部403输出输入输出增益以及相位滞后的频率特性。在伺服控制部100以设置有滤波器130的m个滤波器130-1～130-m的一部分或全部的滤波器的状态进行动作的情况下，频率特性测定部300测定输入输出增益及相位滞后的频率特性，并向控制辅助部400的后述的分组部404输出输入输出增益及相位滞后的频率特性。
如图3所示，伺服控制部100在未设置滤波器130的状态下动作，控制辅助部400检测从频率特性测定部300输出的输入输出增益的k个谐振点。然后，控制辅助部400例如进行超过滤波器数的制约即滤波器数Nmax的nini个滤波器的各系数(数学式2的系数ωc、τ、δ)的初始调整，进行nini个滤波器的分组，设定比进行初始调整的滤波器的滤波器数nini少且成为滤波器数Nmax以下的滤波器数m(nini＞m，Nmax≥m)的滤波器130，以便抑制检测出的k个谐振点的谐振。m个滤波器为多个第一滤波器，nini个滤波器为多个第二滤波器。
数nini可以比数k少，也可以多，也可以相同。即，在k个谐振点中，可以针对1个谐振点设置多个滤波器，也可以针对多个谐振点设置1个滤波器，还可以针对k个谐振点设置k个滤波器(nini＝k)。此外，在谐振点的数量k为滤波器数Nmax以下的情况下，有时也要求进行nini个滤波器的各系数的初始调整。这是因为，在针对1个谐振点设置了多个滤波器的情况下，nini＞k，存在滤波器数nini超过滤波器数Nmax的情况。
以抑制k个谐振点的谐振的方式设置的滤波器的数量nini为超过滤波器数的制约数即滤波器数Nmax的数量，但在滤波器数nini为滤波器数Nmax以下的情况下，也可以进行nini个滤波器的分组来设定成为滤波器数Nmax以下的滤波器数m(nini＞m)的滤波器130。这是因为，即使截止频率等目标函数变差，也存在滤波器数越少越好的情况。
图3是表示输入输出增益的增益特性、针对多个谐振点的滤波器的设定、以及分组的一例的图。在图3中示出了如下状态：产生8个谐振点P1～P8，以抑制谐振点P1～P8的方式进行8个滤波器的各系数的初始调整，通过分组对谐振点P2和P3、谐振点P5和P6、谐振点P7和P8分别设定了1个滤波器。
以下，对控制辅助部400的结构以及动作的详细情况进行说明。
＜控制辅助部400＞
如图1所示，控制辅助部400具备谐振检测部401、滤波器设定部402、频率特性推定部403以及分组部404。
在伺服控制部100以未设置滤波器130的状态下动作的情况下，谐振检测部401从频率特性测定部300取得伺服控制部100的输入输出增益(振幅比)的频率特性，检测输入输出增益的频率特性(增益特性)的k个谐振点。
谐振检测部401除了检测谐振点之外，还可以检测反谐振点。通过检测反谐振点，在由滤波器设定部402设定nini个(nini＞m)滤波器的各滤波器的衰减中心频率的范围的情况下，能够将衰减中心频率的范围设定在反谐振点的频率之间。
滤波器设定部402与k个谐振点对应地设定nini个滤波器，与频率特性推定部403协作，按每个滤波器初始调整nini个滤波器的系数。
分组部404对初始调整后的nini个滤波器进行分组而设定m个(k＞m)滤波器。
以下，说明由滤波器设定部402进行的滤波器的初始调整以及由分组部404进行的分组。
如上所述，要初始调整的滤波器数nini既可以超过作为滤波器数的制约的滤波器数Nmax，也可以为滤波器数Nmax以下。另外，滤波器数nini既可以超过谐振点的数量k，也可以为谐振点的数量k以下。滤波器数m为滤波器数Nmax以下，比滤波器数nini少。
在以下的说明中，要初始调整的滤波器数nini超过滤波器数Nmax，与谐振点的数量k相同(nini＞Nmax，nini＝k)。
由于要初始调整的滤波器数nini超过滤波器量Nmax，所以在以下的说明中，使用频率特性推定部403来推定输入输出增益的频率特性。
但是，在要初始调整的滤波器数nini未超过滤波器数Nmax的情况下，即使使用频率特性推定部403来推定输入输出增益的频率特性，也可以使伺服控制部100实际动作，由频率特性测定部300测定输入输出增益的频率特性。
(滤波器的初始调整)
以下，说明按每个滤波器对k个滤波器(k＝nini)的系数ωc、τ、δ进行初始调整的滤波器设定部402的动作以及频率特性推定部403的结构和动作。
滤波器设定部402从k个谐振点中逐次选择1个谐振点，为了使所选择的谐振点的谐振衰减而设定1个滤波器的各系数ωc、τ、δ，并依次输出到频率特性推定部403。
频率特性推定部403根据从滤波器设定部402取得的1个滤波器的各系数ωc、τ、δ、以及在伺服控制部100以未设置滤波器130的状态下进行动作的情况下从频率特性测定部300取得的输入输出增益和相位滞后的频率特性，求出将1个滤波器设定为滤波器130的情况下的伺服控制部100的输入输出增益的频率特性的推定值，并输出到滤波器设定部402。
图4是表示包含频率特性推定部的控制辅助部的结构的框图。在图4中，为了说明频率特性推定部403的动作，还示出了频率特性测定部300。
如图4所示，频率特性推定部403具备滤波器信息取得部4031、调整前状态保存部4032、频率特性计算部4033以及状态推定部4034。
滤波器信息取得部4031从滤波器设定部402取得1个滤波器的各系数ωc、τ、δ并输出到频率特性计算部4033。
如上所述，在调整前状态保存部4032中保存在伺服控制部100以未设置滤波器130的状态下动作的情况下，从频率特性测定部300取得的输入输出增益以及相位滞后的频率特性C1。
频率特性计算部4033从滤波器信息取得部4031取得1个滤波器的各系数ωc、τ、δ，并且从调整前状态保存部4032读出频率特性C1。
然后，频率特性计算部4033使用对1个滤波器的各系数ωc、τ、δ设定的数学式2的传递函数GF(jω)，计算1个滤波器的输入输出增益以及相位滞后的频率特性C2。
然后，频率特性计算部4033将测定出的伺服控制部100的输入输出增益和相位滞后的频率特性C1、以及计算出的滤波器的输入输出增益和相位滞后的频率特性C2输出到状态推定部4034。
状态推定部4034通过将频率特性C1与频率特性C2相加，求出设置有1个滤波器的伺服控制部100的输入输出增益以及相位滞后的频率特性的推定值E(E＝C1+C2)，并输出到滤波器设定部402。以下，将输入输出增益和相位滞后的频率特性的推定值E中的输入输出增益的频率特性的推定值设为E1，将相位滞后的频率特性的推定值设为E2。
滤波器设定部402根据伺服控制部100的输入输出增益的频率特性的推定值E1，在伺服控制部100中设置1个滤波器，从而能够判断所选择的谐振点的谐振是否衰减到容许范围。
滤波器设定部402以如下方式判断所选择的谐振点的谐振是否衰减至容许范围。
滤波器设定部402预先保存有伺服控制部100的输入输出增益的规范模型。规范模型是具有无谐振的理想特性的伺服控制部的模型。规范模型例如能够根据图5所示的模型的惯量Ja、转矩常数Kt、比例增益Kp、积分增益KI、微分增益KD通过计算而求出。惯量Ja是电动机惯量和机械惯量的相加值。
图6是表示规范模型的伺服控制部的输入输出增益的频率特性与伺服控制部100的输入输出增益的频率特性的推定值的特性图。如图6的特性图所示，规范模型具备成为恒定的输入输出增益以上、例如﹣20dB以上的理想的输入输出增益的频域即区域A、和成为小于恒定的输入输出增益的频域即区域B。在图6的区域A中，用曲线MC1(粗线)表示规范模型的理想的输入输出增益。在图6的区域B中，用曲线MC11(虚线的粗线)表示规范模型的理想的虚拟输入输出增益，将规范模型的输入输出增益设为恒定值而用直线MC12(粗线)表示。在图6的区域A和B中，分别用曲线RC1、RC2表示伺服控制部的输入输出增益的推定值E1的曲线。
在区域A，在以所选择的谐振点为中心的频带，在输入输出增益的推定值E1的曲线RC1未超过规范模型的理想的输入输出增益的曲线MC1的情况下，滤波器设定部402判断为所选择的谐振点的谐振衰减至容许范围，在超过的情况下，滤波器设定部402判断为所选择的谐振点的谐振未衰减至容许范围。
在超过输入输出增益变得足够小的频率的区域B，即使输入输出增益的推定值E1的曲线RC1超过规范模型的理想的虚拟输入输出增益的曲线MC11，对稳定性的影响也变小。因此，在区域B，如上所述，规范模型的输入输出增益不是使用理想的增益特性的曲线MC11，而是使用恒定值的输入输出增益(例如，﹣20dB)的直线MC12。滤波器设定部402在以所选择的谐振点为中心的频带中，在输入输出增益的推定值E1的曲线RC1未超过恒定值的输入输出增益的直线MC12的情况下，判断为所选择的谐振点的谐振衰减至容许范围，在超过的情况下，存在变得不稳定的可能性，因此判断为所选择的谐振点的谐振未衰减至容许范围。
滤波器设定部402在所选择的谐振点的谐振衰减到容许范围的情况下，保存1个滤波器的各系数ωc、τ、δ。滤波器设定部402变更1个滤波器的各系数ωc、τ、δ，并输出到频率特性推定部403，通过重复上述的处理，滤波器设定部402得到所选择的谐振点的谐振衰减到容许范围的1个滤波器的各系数ωc、τ、δ的集合。
滤波器设定部402根据与所选择的谐振点的谐振衰减到容许范围的1个滤波器的各系数ωc、τ、δ的集合分别对应的相位滞后的频率特性的推定值E2求出截止频率，将截止频率最大时的系数ωc、τ、δ决定为1个滤波器的各系数ωc、τ、δ。截止频率例如是测定根据伺服控制部100的输入输出增益计算出的频率响应而得到的波特图的增益特性为-3dB的频率、或者相位特性为-180度的频率。由于截止频率变大，反馈增益增大，响应速度变快。
接着，滤波器设定部402从k个谐振点中选择其他谐振点，为了使所选择的其他谐振点的谐振衰减而设定其他1个滤波器的各系数ωc、τ、δ并输出到频率特性推定部403。
滤波器设定部402和频率特性推定部403协作地对k个滤波器依次进行上述的决定滤波器的各系数ωc、τ、δ的动作，决定与k个谐振点对应的k个滤波器的各系数ωc、τ、δ，对每个滤波器初始调整k个滤波器的系数。
滤波器设定部402将初始调整后的k个滤波器的系数输出到分组部404。
在以上的说明中，说明了使未设有滤波器130的伺服控制部100动作而得到输入输出增益(振幅比)及相位滞后的频率特性来检测谐振点的情况，但没有滤波器130的情况下的输入输出增益及相位滞后的频率特性也可以通过其他方法求出。例如，使用滤波器130的各系数ωc、τ、δ，计算滤波器130的输入输出增益和相位滞后的频率特性。而且，使设置有滤波器130的伺服控制部100动作而获得输入输出增益及相位滞后的频率特性，并从该频率特性减去滤波器130的输入输出增益与相位滞后的频率特性，由此能够获得没有滤波器130的情况下的输入输出增益及相位滞后的频率特性。
(滤波器的分组)
接着，说明分组部404对初始调整后的k个滤波器进行分组，设定作为滤波器数的制约的滤波器数Nmax以下的m个(k＞m，Nmax≥m)滤波器的动作。
为了将初始调整后的k个滤波器设为m个(k＞m)滤波器，分组部404设定滤波器组合，该滤波器组合设置了1个以上的将k个滤波器中相邻的多个滤波器汇总为1个而得的滤波器。或者，分组部404设定滤波器组合，该滤波器组合设置了一个以上的将k个滤波器中相邻的3个以上的滤波器汇总为比相邻的3个以上的滤波器的数量少的2个以上而得的2个以上的滤波器组。
作为将k个滤波器分组为m个滤波器的方法，例如有以下的4个方法。
在以下的说明中，说明为了将初始调整后的k个滤波器设为m个(k＞m)滤波器而设置1个以上的将相邻的多个滤波器汇总为1个而得的滤波器(以下，将该滤波器称为复合滤波器)的例子。
(1)对滤波器的组合进行全搜索
设置将相邻的多个滤波器汇总为1个而得的复合滤波器，将k个滤波器设为m个滤波器的滤波器组合的数量成为从划分k个滤波器的(k-1)个分隔中选择(m-1)个分隔的数量，因此成为(k-1)C(m-1)个。
分组部404求出(k-1)C(m-1)个滤波器组合，在1个滤波器组合中，逐个调整复合滤波器的系数ωc、τ、δ。分组部404针对1个滤波器组合，将包含1个复合滤波器的滤波器组合作为滤波器130，设定在伺服控制部100中。而且，分组部404以如下方式调整1个复合滤波器的系数：通过使伺服控制部100动作而获得的输入输出增益的频率特性与滤波器设定部402的动作同样地，不超过使用图5及图6说明的规范模型的理想的输入输出增益的频率特性的曲线，且截止频率成为最大。
分组部404在1个滤波器组合中，在除了上述的1个复合滤波器以外还存在其他复合滤波器的情况下，对其他复合滤波器的系数也同样地进行调整。这样调整了1个以上的复合滤波器的系数的滤波器组合成为1个分组候选。
分组部404在求出1个分组候选时，求出其他组合的分组候选。
分组部404重复以上的动作，求出(k-1)C(m-1)个分组候选，求出所求出的(k-1)C(m-1)个分组的各自的截止频率等目标函数的值，选择目标函数的值变得最好的分组候选作为最佳的组合。在目标函数是截止频率的情况下，选择截止频率最大的分组候选作为最佳组合。
图7是表示输入输出增益的增益特性、针对多个谐振点的滤波器的设定、以及分组的一例的图。在图7中，示出了产生10个谐振点，以抑制10个谐振点的方式进行10个滤波器的各系数的初始调整，进行10个滤波器的分组而设为5个滤波器的例子。在图7中，组G1和组G2是不同的滤波器的组合的分组的例子。
在对滤波器的组合进行全搜索的情况下，图7所示的将10个滤波器分组为5个滤波器的滤波器组合的数量为9C4个。另外，将10个滤波器分组为5个以内的滤波器的滤波器组合的数量为(9C4+9C3+9C2+9C1)个。
(2)通过机器学习进行搜索
在通过机器学习进行搜索的情况下，如图8所示，分组部404由分组决定部410以及机器学习部420构成。图8是表示以分组部为中心的控制系统的一部分的结构的框图。
机器学习部420为了将由滤波器设定部402初始调整后的k个滤波器设为m个(k＞m)滤波器，设定设置了1个以上的复合滤波器的滤波器组合，该复合滤波器是将k个滤波器中相邻的多个滤波器汇总为1个而得到的。另外，也可以由分组决定部410进行滤波器组合的设定，分组决定部410将滤波器组合输出到机器学习部420。
首先，机器学习部420经由分组决定部410从滤波器设定部402取得初始调整后的k个滤波器的系数。然后，机器学习部420设置1个以上的复合滤波器，在将初始调整后的k个滤波器作为m个滤波器的1个组合中，将包含1个复合滤波器的滤波器组合作为滤波器130，设定在伺服控制部100中。然后，机器学习部420从频率特性测定部300取得通过使伺服控制部100动作而得到的输入输出增益的频率特性。机器学习部420以取得的输入输出增益的频率特性与滤波器设定部402的动作同样地不超过使用图5以及图6说明的规范模型的理想的输入输出增益的频率特性的曲线而截止频率成为最大的方式进行机器学习，调整1个复合滤波器的系数ωc、τ、δ。经由分组决定部410进行将包含1个复合滤波器的滤波器组合设定于滤波器130的动作以及从频率特性测定部300取得输入输出增益以及相位滞后的频率特性的动作。另外，机器学习部420也可以不经由分组决定部410，而直接对滤波器130设定包含1个复合滤波器的滤波器组合，从频率特性测定部300取得输入输出增益以及相位滞后的频率特性。
在1个滤波器组合中，在除了上述1个复合滤波器以外还存在其他复合滤波器的情况下，对其他复合滤波器的系数也同样地进行调整。这样调整了1个以上的复合滤波器的系数的滤波器组合成为1个分组候选。
使用图3具体说明以上的机器学习部420的动作的一例。在此，将图3用作求出1个分组候选的说明图。
在输入输出增益的增益特性中，产生8个谐振点P1～P8，机器学习部420例如设定对谐振点P2和P3、谐振点P5和P6、谐振点P7和P8分别设定了1个复合滤波器的滤波器组合。
机器学习部420例如对滤波器130设定包含1个针对谐振点P2和P3设定的复合滤波器的滤波器组合。此时，对于谐振点P5和P6、谐振点P7和P8，未设定复合滤波器。机器学习部420取得通过使包含具备对谐振点P2和P3设定的复合滤波器的滤波器130的伺服控制部100动作而得到的输入输出增益的频率特性。机器学习部420以所取得的输入输出增益的频率特性与滤波器设定部402的动作同样地不超过使用图5以及图6说明的规范模型的理想的输入输出增益的频率特性的曲线而截止频率成为最大的方式进行机器学习，调整对谐振点P2和P3设定的复合滤波器的系数。
之后，机器学习部420对针对谐振点P5和P6设定的复合滤波器的系数、针对谐振点P7和P8设定的复合滤波器的系数也同样地进行调整。这样，得到对针对谐振点P2和P3、谐振点P5和P6、谐振点P7和P8设置的3个复合滤波器的系数进行了调整的滤波器组合作为1个分组候选。
机器学习部420在求出1个分组候选时，设置1个以上的复合滤波器，求出将初始调整后的k个滤波器设为m个滤波器的其他组合的分组候选。重复该动作，机器学习部420将分组候选的滤波器组合的各滤波器的各系数ωc、τ、δ依次输出到分组决定部410。
关于机器学习部420的结构以及动作的详细情况在后面叙述。
分组决定部410在滤波器130中设定由机器学习部420得到的1个分组候选的滤波器组合来使伺服控制部100动作，使用伺服控制部100的相位滞后的频率特性来求出针对1个分组候选的截止频率等目标函数。
分组决定部410通过与求出针对1个分组候选的截止频率的动作相同的动作，针对由机器学习部420得到的下一个分组候选也求出截止频率等目标函数。
分组决定部410反复进行该动作，从机器学习部420求出的多个分组候选中求出截止频率等目标函数的值最好的滤波器组合。
(3)基于所决定的规则进行搜索
分组部404基于所决定的规则，将初始调整后的k个滤波器设为m个(k＞m)滤波器。规则例如有阻尼(衰减比)小的滤波器彼此不汇总(＝弱的滤波器汇总)、或者从高频的滤波器开始汇总、衰减中心频率远离的滤波器不汇总等。
得到将多个滤波器汇总为1个的复合滤波器的方法通过与在全搜索中说明的求出分组候选的动作相同的动作来进行上述(1)的滤波器的组合。
在基于该规则求出多个分组的候选的情况下，分组部404从求出的分组候选中求出截止频率等目标函数的值最好的滤波器组合。
(4)逐个汇总滤波器
分组部404将初始调整后的k个滤波器逐个汇总，设为m个(k＞m)滤波器。例如，通过将k个滤波器减少1个而汇总为(k-1)个滤波器，将(k-1)个滤波器减少1个而汇总为(k-2)个，如此直到成为m个滤波器为止，也可以不评价(k-1)C(m-1)的模式。
得到将多个滤波器汇总为1个而得的复合滤波器的方法如下那样进行。
分组部404调整1个复合滤波器的系数ωc、τ、δ，使得通过使将包含1个汇总相邻的滤波器而得的复合滤波器的(k-1)个滤波器设定为滤波器130的伺服控制部100进行动作而得到的输入输出增益的频率特性与滤波器设定部402的动作同样地，不超过使用图5以及图6说明的规范模型的理想的输入输出增益的频率特性的曲线，且截止频率成为最大。
接着，分组部404对新设置的复合滤波器的系数进行调整，使得通过使设置1个将(k-1)个滤波器中相邻的滤波器汇总而得的复合滤波器而设为(k-2)个滤波器，并将(k-2)个滤波器设定为滤波器130的伺服控制部100进行动作而得到的输入输出增益的频率特性与滤波器设定部402的动作同样地，不超过使用图5以及图6说明的规范模型的理想的输入输出增益的频率特性的曲线，且使截止频率成为最大。
重复这些动作，求出m个滤波器组合。
＜机器学习部＞
以下，说明分组部404通过上述(2)的机器学习来求出滤波器130的分组候选的情况下的机器学习部420的结构以及动作。
在以下的说明中，对机器学习部420进行强化学习的情况进行说明，但机器学习并不特别限定于强化学习，例如，机器学习部420也可以进行监督学习。
机器学习部420为了在滤波器设定部402中将初始调整后的k个滤波器设为m个(k＞m)滤波器，设定设置有1个以上的复合滤波器的滤波器组合，该复合滤波器是将k个滤波器中相邻的多个滤波器汇总为1个而得到的。
机器学习部420设置1个以上的复合滤波器，在将初始调整后的k个滤波器作为m个滤波器的1个组合中，将包含1个复合滤波器的滤波器组合作为滤波器130，设定在伺服控制部100中。机器学习部420取得通过使伺服控制部100动作而从频率特性测定部300得到的输入输出增益和相位滞后的频率特性作为状态S。然后，机器学习部420进行将该状态S所涉及的伺服控制部100的滤波器130的1个复合滤波器的各系数ωc、τ、δ的值的调整作为行为A的Q学习(Q-learning)。在1个滤波器组合中，在除了上述的1个复合滤波器以外还存在其他复合滤波器的情况下，对于其他复合滤波器的系数也同样地进行Q学习。如本领域技术人员所周知的那样，Q学习的目的在于，在某个状态S时，从可取的行为A中选择价值Q(S，A)最高的行为A作为最佳行为。
具体而言，智能体(机器学习装置)在某个状态S下选择各种行为A，针对此时的行为A，根据所赋予的回报来选择更好的行为，由此学习正确的价值Q(S，A)。
另外，由于希望使将来得到的回报的合计最大化，因此以最终成为Q(S，A)＝E[Σ(γt)rt]为目标。在此，E[]表示期望值，t是时刻，γ是后述的被称为折扣率的参数，rt是时刻t的回报，Σ是基于时刻t的合计。该式子中的期望值是按照最佳的行为进行了状态变化的情况下的期望值。这样的价值Q(S，A)的更新式例如能够通过以下的数学式3(以下表示为数式3)来表示。
[数式3]
Figure BDA0004128710850000161
在上述的数学式3中，St表示时刻t的环境的状态，At表示时刻t的行为。通过行为At，状态变化为St+1。rt+1表示通过该状态的变化而得到的回报。此外，带有max的项是在状态St+1下选择了此时已知的Q值最高的行为A的情况下的Q值乘以γ而得到的值。在此，γ是0＜γ≤1的参数，被称为折扣率。另外，α是学习系数，设为0＜α≤1的范围。
上述的数学式3表示根据试行At的结果而返回的回报rt+1来更新状态St下的行为At的价值Q(St，At)的方法。
机器学习部420观测包含从频率特性测定部300输出的每个频率的输入输出增益和相位滞后的频率特性的状态信息S，决定行为A。机器学习部420每当进行行为A时返回回报。关于回报在后面叙述。
在Q学习中，机器学习部420例如试错性地搜索将来的回报的合计成为最大的最佳行为A。由此，机器学习部420能够针对状态S选择最佳的行为A(1个复合滤波器的最佳的各系数ωc、τ、δ)。
图9是表示本发明的一实施方式的机器学习部420的框图。
为了进行上述的强化学习，如图9所示，机器学习部420具备状态信息取得部421、学习部422、行为信息输出部423、价值函数存储部424以及分组候选输出部425。
状态信息取得部421经由分组决定部410从滤波器设定部402取得初始调整后的k个滤波器的系数ωc、τ、δ。另外，状态信息取得部421为了将初始调整后的k个滤波器设为m个(k＞m)滤波器，设定设置了1个以上的复合滤波器的滤波器组合，该复合滤波器是将k个滤波器中相邻的多个滤波器汇总为1个而得到的。用户预先生成最初开始Q学习的时间点的复合滤波器的系数ωc、τ、δ的初始值。复合滤波器的系数以外的滤波器的系数是进行了初始调整后的值。在本实施方式中，通过强化学习将用户生成的复合滤波器的各系数ωc、τ、δ的初始设定值调整为最佳的值。
状态信息取得部421在最初开始Q学习的时间点，对行为信息生成部4223输出指定初始调整后的k个滤波器中的应去除的相邻的多个滤波器的信息、置换的复合滤波器的系数的初始值。
另外，状态信息取得部421根据设定为包含1个复合滤波器的滤波器组合的滤波器130的各系数ωc、τ、δ，经由分组决定部410从频率特性测定部300取得通过使用速度指令(正弦波)驱动伺服控制部100而得到的包含输入输出增益(振幅比)和相位滞后的状态S，并输出到学习部422。该状态信息S相当于Q学习中的环境状态S。
学习部422是学习在某个环境状态S下选择某个行为A时的价值Q(S，A)的部分。学习部422具备回报输出部4221、价值函数更新部4222以及行为信息生成部4223。
回报输出部4221是计算在某个状态S下选择了行为A的情况下的回报的部分。
首先，具有复合滤波器的系数为初始值的滤波器130的伺服控制部100进行动作。回报输出部4221在从频率特性测定部300输出的输入输出增益以及相位滞后的频率特性内的输入输出增益的频率特性与滤波器设定部402的动作同样地超过了使用图5以及图6说明的规范模型的理想的输入输出增益的频率特性的曲线的情况下赋予负的回报，根据初始值修正复合滤波器的系数。
另一方面，在输入输出增益为规范模型的输入输出增益的值以下的情况下，回报输出部4221使用从频率特性测定部300输出的相位滞后的频率特性来求出成为第一目标函数的值的第一截止频率。截止频率例如是测定根据伺服控制部100的输入输出增益计算出的频率响应而得到的波特图的增益特性为-3dB的频率、或者相位特性为-180度的频率。由于截止频率变大，反馈增益增大，响应速度变快。
接着，具有调整了复合滤波器的系数的初始值的滤波器130的伺服控制部100进行动作。回报输出部4221在从频率特性测定部300输出的输入输出增益以及相位滞后的频率特性内的输入输出增益的频率特性与滤波器设定部402的动作同样地超过了使用图5以及图6说明的规范模型的理想的输入输出增益的频率特性的曲线的情况下赋予负的回报，进一步修正复合滤波器的系数。
另一方面，在输入输出增益为规范模型的输入输出增益的值以下的情况下，回报输出部4221使用从频率特性测定部300输出的相位滞后的频率特性来求出成为第二目标函数的值的第二截止频率。
然后，回报输出部4221求出成为评价函数的第一截止频率与第二截止频率之差。并且，回报输出部4221在第二截止频率大于第一截止频率时赋予正的回报，在第二截止频率与第一截止频率相同时赋予零回报，在第二截止频率小于第一截止频率时赋予负的回报。
接着，在通过与求出第二截止频率的动作相同的动作，具有进一步调整了复合滤波器的系数的滤波器130的伺服控制部100进行动作，输入输出增益为规范模型的输入输出增益的值以下的情况下，回报输出部4221使用从频率特性测定部300输出的相位滞后的频率特性来求出成为第三目标函数的值的第三截止频率。
然后，回报输出部4221求出成为评价函数的第二截止频率与第三截止频率之差。然后，回报输出部4221在第三截止频率大于第二截止频率时赋予正的回报，在第三截止频率与第二截止频率相同时赋予零回报，在第三截止频率小于第二截止频率时赋予负的回报。
而且，回报输出部4221在以上说明的输入输出增益为规范模型的输入输出增益的值以下的情况下，通过调整复合滤波器的系数来反复进行与使用第二截止频率和第三截止频率赋予回报的动作同样的动作。
以上，对回报输出部4221进行了说明。
价值函数更新部4222根据状态S、行为A、将行为A应用于状态S时的状态S′、以及如上所述求出的回报进行Q学习，由此更新价值函数存储部424存储的价值函数Q。
价值函数Q的更新可以通过在线学习来进行，也可以通过批量学习来进行，还可以通过小批量学习来进行。
在线学习是通过将某行为A应用于当前的状态S，每当状态S迁移到新的状态S′时，立即进行价值函数Q的更新的学习方法。另外，批量学习是如下的学习方法：重复进行将某行为A应用于当前的状态S而使状态S转变为新的状态S′，由此收集学习用的数据，使用收集到的全部学习用数据来进行价值函数Q的更新。而且，小批量学习是介于在线学习与批量学习的中间的、每当积存某种程度的学习用数据时进行价值函数Q的更新的学习方法。
行为信息生成部4223针对当前的状态S选择Q学习的过程中的行为A。行为信息生成部4223在Q学习的过程中，为了进行调整为滤波器130的复合滤波器的各系数ωc、τ的值的动作(相当于Q学习中的行为A)，生成行为信息A，并将生成的行为信息A输出到行为信息输出部423。
另外，行为信息生成部4223也可以采取如下对策：通过选择当前推定的行为A的价值中的价值Q(S，A)最高的行为A′的贪婪算法、或者以某个小的概率ε随机地选择行为A′，除此以外选择价值Q(S，A)最高的行为A′的ε贪婪算法这样的公知的方法来选择行为A′。
行为信息输出部423是对伺服控制部100发送从学习部422输出的行为信息A的部分。如上所述，基于该行为信息调整当前的状态S、即当前设定的滤波器130的复合滤波器的各系数ωc、τ、δ，由此转移到下一个状态S′。
价值函数存储部424是存储价值函数Q的存储装置。价值函数Q例如也可以按每个状态S、行为A存储为表(以下，称为行为价值表)。存储在价值函数存储部424中的价值函数Q由价值函数更新部4222更新。另外，存储在价值函数存储部424中的价值函数Q也可以在与其他机器学习部420之间共享。如果在多个机器学习部420中共享价值函数Q，则能够在各机器学习部420中分散地进行强化学习，因此能够提高强化学习的效率。
以上是关于在滤波器130中设置了1个复合滤波器的情况下的强化学习的说明，但在滤波器130中除了1个复合滤波器以外还存在其他复合滤波器的情况下，关于其他复合滤波器的系数也同样地进行强化学习。
并且，在设置1个以上的复合滤波器，存在将初始调整后的k个滤波器设为m个滤波器的其他组合的情况下，同样地进行强化学习。
分组候选输出部425根据价值函数更新部4222进行Q学习而更新后的价值函数Q，求出包含1个以上价值Q(S，A)最大的复合滤波器的滤波器组合的各滤波器的各系数ωc、τ、δ，将该滤波器组合的系数作为分组候选，输出到分组决定部410。
更具体而言，分组候选输出部425取得价值函数存储部424所存储的价值函数Q。如上所述，该价值函数Q是通过价值函数更新部4222进行Q学习而更新的函数。然后，分组候选输出部425根据价值函数Q，求出包含1个以上价值Q(S，A)最大的复合滤波器的滤波器组合的各滤波器的各系数ωc、τ、δ，将该滤波器组合的系数作为分组候选，输出到分组决定部410。
设置1个以上的复合滤波器，对将初始调整后的k个滤波器作为m个滤波器的其他组合也进行强化学习，求出包含1个以上的价值Q(S，A)最大的复合滤波器的滤波器的其他组合的各滤波器的各系数ωc、τ、δ。分组候选输出部425将该滤波器组合的系数作为下一个分组候选，输出到分组决定部410。例如，当图7所示的组G1为1个滤波器组合时，组G2成为其他滤波器组合的一例。
如上所述，机器学习部420学习复合滤波器的各系数ωc、τ、δ的最佳值，以求出分组候选。
以上，对控制系统10所包含的功能块进行了说明。
为了实现这些功能块，控制系统10、伺服控制部100或控制辅助部400具备CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)等运算处理装置。另外，控制系统10、伺服控制部100或控制辅助部400还具备存储有应用软件或OS(Operating System：操作系统)等各种控制用程序的HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)等辅助存储装置、以及用于存储运算处理装置执行程序时暂时所需的数据的RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)等主存储装置。
然后，在控制系统10、伺服控制部100或控制辅助部400中，运算处理装置从辅助存储装置读入应用软件或OS，一边使读入的应用软件或OS在主存储装置中展开，一边进行基于这些应用软件或OS的运算处理。另外，运算处理装置基于该运算结果来控制各装置所具备的各种硬件。由此，实现本实施方式的功能块。即，本实施方式能够通过硬件和软件协作来实现。
在控制辅助部400的运算量较多的情况下，例如，通过在个人计算机中搭载GPU(Graphics Processing Units：图形处理单元)，能够通过被称为GPGPU(General-Purposecomputing on Graphics Processing Units：通用计算图形处理单元)的技术，将GPU用于运算处理来进行高速处理。进而，为了进行更高速的处理，也可以使用多台搭载了这样的GPU的计算机来构建计算机集群，通过该计算机集群所包含的多个计算机来进行并行处理。
接着，使用流程图对控制辅助部400的动作进行说明。图10是表示控制辅助部的动作的流程图。
在步骤S11中，谐振检测部401从伺服控制部100在未设置滤波器130的状态下动作的情况下的频率特性测定部300取得伺服控制部100的输入输出增益(振幅比)的频率特性。
在步骤S12中，谐振检测部401检测输入输出增益的频率特性(增益特性)的k个谐振点。
在步骤S13中，滤波器设定部402与k个谐振点对应地，与频率特性推定部403协作来设定k个滤波器，按照每个滤波器对k个滤波器的系数进行初始调整。
初始调整的滤波器的数量nini设为与谐振点数相同的数量(k＝nini)，但也可以对比谐振点数k小的数量nini(k＞nini)的滤波器进行初始调整。
在步骤S14中，分组部404对初始调整后的k个滤波器进行分组而设定m个(k＞m)滤波器。
在步骤S15中，控制辅助部400判断是否继续进行对k个滤波器进行分组而设定m个(k＞m)滤波器的处理，在继续进行的情况下，返回到步骤S14，在不继续进行的情况下，结束控制辅助部的动作。
根据以上说明的实施方式，能够实现谐振抑制，并且以满足滤波器数的制约的方式决定滤波器的分配。
(第二实施方式)
在第一实施方式中，频率特性测定部300在测定伺服控制部100的输入输出增益(振幅比)和相位滞后的频率特性的情况下，根据频率变化的正弦波信号即速度指令和速度反馈来计算频率特性。在本实施方式中，频率生成部200一边使频率变化一边向电流控制部140的前级输入正弦波信号。然后，频率特性测定部300在测定伺服控制部100的输入输出增益和相位滞后的频率特性的情况下，根据输入到电流控制部140的前级的正弦波信号和速度控制部120的输出来计算频率特性。
图11是表示本公开的第二实施方式的控制系统的框图。在图11中，对与图1所示的控制系统10的构成部件相同的构成部件标注相同的附图标记并省略说明。
如图11所示，控制系统10A在减法器170的前级设置有加法器160，从频率生成部200输出的频率变化的正弦波信号被输入到该加法器160。加法器160与减法器170连接，电流控制部140与放大器180连接。放大器180具备电流检测器，由电流检测器检测出的电流被输入到减法器170。减法器170、电流控制部140以及放大器180构成电流反馈环路，电流反馈环路包含在速度反馈环路中。正弦波信号对应于频率变化的第一信号，滤波器130的输出对应于在速度反馈环路中输入到电流反馈环路的第二信号。
电动机150的电感由于磁饱和等的影响而根据在电动机150中流动的电流非线性地变化。当从调整前的伺服参数变为调整后的伺服参数时，向电流控制部140输入的转矩指令发生变化，在电流控制部140的电流增益恒定的情况下，流过电动机150的电流也发生变化。当流过电动机150的电流变化，电感非线性地变化时，电流反馈环路的特性也非线性地变化。
在本实施方式中，将输入到减法器110的输入信号的电平设为零，频率生成部200一边使频率变化一边向电流控制部140的前级输入正弦波信号，频率特性测定部300根据该正弦波信号和速度控制部120的输出来测定伺服控制部100的输入输出增益和相位滞后的频率特性。由此，向电流反馈环路的输入恒定，因此能够一边维持电流反馈环路的特性的线性，一边通过控制辅助部400求出多个谐振。
以上对第一以及第二实施方式进行了说明，但在第一以及第二实施方式中，滤波器设定部402也可以具备与图9所示的机器学习部420同样结构的机器学习部，使用机器学习部按每个滤波器对k个滤波器的系数进行初始调整。对各滤波器进行初始调整的动作与调整为复合滤波器的最佳的各系数ωc、τ、δ的动作相同，因此省略说明。
在以上说明的各实施方式中，目标函数并不限定于截止频率，能够举出|1-(闭环的增益特性)|2、或者|1-(闭环传递函数)|2等。闭环传递函数能够根据波特图的增益A(ω)和相位滞后θ(ω)，使用G(jω)＝A(ω)×e-jθ(ω)来计算。在此，闭环是指由减法器110、速度控制部120、滤波器130、电流控制部140以及电动机150构成的速度反馈环路。
(变形例)
控制系统的变形例除了图11的结构以外还具有以下的结构。
＜控制辅助部经由网络与伺服控制部连接的变形例＞
图12是表示控制系统的变形例的框图。图12所示的控制系统10B能够应用于图1以及图11所示的第一以及第二实施方式的控制系统10以及10A。控制系统10B与控制系统10以及10A的不同点在于，n(n为2以上的自然数)个伺服控制部100-1～100-n经由网络500与n个控制辅助部400-1～400-n连接，以及分别具备频率生成部200和频率特性测定部300。控制辅助部400-1～400-n具有与图1所示的控制辅助部400相同的结构。伺服控制部100-1～100-n分别对应于伺服控制装置，另外，控制辅助部400-1～400-n分别对应于控制辅助装置。另外，频率生成部200和频率特性测定部300的一方或双方当然也可以设置在伺服控制部100-1～100-n之外。
在此，伺服控制部100-1和控制辅助部400-1为1对1的组，以能够通信的方式连接。伺服控制部100-2～100-n和控制辅助部400-2～400-n也与伺服控制部100-1和控制辅助部400-1同样地连接。在图12中，伺服控制部100-1～100-n和控制辅助部400-1～400-n的n个组经由网络500连接，但伺服控制部100-1～100-n和控制辅助部400-1～400-n的n个组也可以是各组的伺服控制部和控制辅助部经由连接接口直接连接。这些伺服控制部100-1～100-n和控制辅助部400-1～400-n的n个组例如可以在相同的工厂中设置多组，也可以分别设置在不同的工厂中。
此外，网络500例如是在工厂内构建的LAN(Local Area Network：局域网)、因特网、公共电话网或者它们的组合。关于网络500中的具体的通信方式、以及是有线连接还是无线连接等，没有特别限定。
＜系统结构的自由度＞
在上述的实施方式中，伺服控制部100-1～100-n和控制辅助部400-1～400-n分别设为1对1的组并以能够通信的方式连接，但例如也可以是1台控制辅助部经由网络500以能够通信的方式与多个伺服控制部连接，实施各伺服控制部的控制辅助。
此时，1台控制辅助部的各功能也可以设为适当分布于多个服务器的分布式处理系统。另外，1台控制辅助部的各功能也可以在云上利用虚拟服务器功能等。
另外，存在与n台相同类型名称、相同规格、或者相同系列的伺服控制部100-1～100-n分别对应的n个控制辅助部400-1～400-n的情况下，也可以共享各控制辅助部400-1～400-n中的推定结果。由此，能够构筑更佳的模型。
以上，对第一以及第二实施方式以及变形例进行了说明。各实施方式以及变形例的控制系统所包含的各构成部能够通过硬件、软件或者它们的组合来实现。另外，通过上述的控制系统所包含的各构成部各自的协作来进行的伺服控制方法也能够通过硬件、软件或者它们的组合来实现。在此，通过软件实现是指通过计算机读入程序并执行来实现。
程序能够使用各种类型的非瞬态的计算机可读介质(non-transitory computerreadable medium)来保存，并提供给计算机。非瞬态的计算机可读介质包括各种类型的有形的记录介质(tangible storage medium)。非瞬态的计算机可读介质例如是磁记录介质(例如硬盘驱动器)、光磁记录介质(例如光磁盘)、CD-ROM(Read Only Memory：只读存储器)、CD-R、CD-R/W、半导体存储器(例如掩模ROM、PROM(Programmable ROM：可编程ROM)、EPROM(Erasable PROM：可擦除PROM)、或者闪存ROM、RAM(random access memory：随机存取存储器)
上述的各实施方式是本发明的优选的实施方式，但本发明的范围并不仅限定于上述实施方式，在不脱离本发明的主旨的范围内能够以实施了各种变更的方式来实施。
本公开的控制辅助装置、控制系统以及滤波器调整方法包括上述的实施方式，能够采取具有如下那样的结构的各种实施方式。
(1)一种控制辅助装置(例如，控制辅助部400)，其进行用于设定多个第一滤波器(例如，滤波器130-1～130-m)的辅助，所述多个第一滤波器设置于控制电动机(例如，电动机150)的伺服控制装置(例如，伺服控制部100)中，其中，所述控制辅助装置具备：
谐振检测部(例如，谐振检测部401)，其检测根据频率变化的输入信号和输出信号测定出的、所述伺服控制装置的输入输出增益的频率特性中的多个谐振点；
滤波器设定部(例如，滤波器设定部402)，其为了抑制所述多个谐振点，设定超过所述多个第一滤波器的数量的多个第二滤波器；以及
分组部(例如，分组部404)，其将所述多个第二滤波器分组来设定所述多个第一滤波器。
根据该控制辅助装置，能够实现谐振抑制，并且以满足滤波器数的制约的方式决定滤波器的分配。
(2)根据上述(1)所述的控制辅助装置，其中，所述分组部具备：机器学习部(例如，机器学习部420)，其求出分组候选，该分组候选至少设置有一个将所述多个第二滤波器中的2个以上的滤波器汇总而成的复合滤波器；以及分组决定部(例如，分组决定部410)，其根据由所述机器学习部求出的多个分组候选求出所述多个第一滤波器的组合。
(3)根据上述(1)所述的控制辅助装置，所述分组部基于预先决定的规则，至少设置一个将所述多个第二滤波器的2个以上的滤波器汇总而成的复合滤波器，由此求出所述多个第一滤波器的组合。
(4)根据上述(1)所述的控制辅助装置，所述分组部将所述多个第二滤波器逐个地汇总而求出所述多个第一滤波器的组合。
(5)根据上述(1)所述的控制辅助装置，所述分组部至少设置一个将所述多个第二滤波器中的2个以上的滤波器汇总而成的复合滤波器，搜索用于设定所述多个第一滤波器的全部模式，从该全部模式中求出所述多个第一滤波器的组合。
(6)根据上述(1)至(5)中的任一项所述的控制辅助装置，多个第一滤波器中的滤波器是陷波滤波器和/或低通滤波器。
(7)根据上述(1)至(6)中的任一项所述的控制辅助装置，在所述多个第二滤波器的数量为制约数以下的情况下，所述分组部也对所述多个第二滤波器进行分组来设定所述多个第一滤波器。
(8)一种控制系统，具备：
伺服控制装置(例如，伺服控制部100)，其控制电动机(例如，电动机150)；以及
上述(1)至(7)中的任一项所述的控制辅助装置(例如，控制辅助部400)，其检测所述伺服控制装置的输入输出增益和输入输出的相位滞后的频率特性中的多个谐振点，为了抑制所述多个谐振点，设定超过在所述伺服控制装置中设定的多个第一滤波器的数量的多个第二滤波器，对所述多个第二滤波器进行分组来设定所述多个第一滤波器。
根据该控制系统，能够在实现谐振抑制的同时，以满足滤波器数的制约的方式决定滤波器的分配。
(9)根据上述(8)所述的控制系统，具备：频率生成装置，其生成频率变化的信号，并将所述信号输入到所述伺服控制装置；以及
频率特性测定装置，其基于所述信号和所述伺服控制装置的输出信号来测定所述伺服控制装置的输入输出增益以及相位滞后的频率特性。
(10)根据上述(8)或(9)所述的控制系统，所述伺服控制装置具备：电流反馈环路，其控制流过所述电动机的电流；以及反馈环路，其包含该电流反馈环路，并具有所述滤波器，
所述控制系统具备：
频率生成装置，其生成频率变化的第一信号，并将所述第一信号输入到所述电流反馈环路；以及
频率特性测定部，其根据所述第一信号和在所述反馈环路中输入到所述电流反馈环路的第二信号，测定所述伺服控制装置的输入输出增益和相位滞后的频率特性。
(11)一种滤波器调整方法，是控制辅助装置(例如，控制辅助部400)的滤波器调整辅助方法，所述控制辅助装置进行用于设定多个第一滤波器的辅助，所述第一滤波器设置于控制电动机(例如，电动机150)的伺服控制装置(例如，伺服控制部100)中，其中，所述滤波器调整方法进行以下处理：
检测基于频率变化的输入信号和输出信号测定出的、所述伺服控制装置的输入输出增益的频率特性中的多个谐振点；
为了抑制所述多个谐振点，设定超过所述多个第一滤波器的数量的多个第二滤波器；以及
将所述多个第二滤波器分组来设定所述多个第一滤波器。
根据该滤波器调整方法，能够在实现谐振抑制的同时，以满足滤波器数的制约的方式决定滤波器的分配。
符号说明
10、10A、10B控制系统；
100、100-1～100-n伺服控制部；
110减法器；
120速度控制部；
130、130-1～130-m滤波器；
140电流控制部；
150电动机；
200频率生成部；
300频率特性测定部；
400、400-1～400-n控制辅助部；
401谐振检测部；
402滤波器设定部；
403频率特性推定部；
404分组部；
410分组决定部；
420机器学习部；
421状态信息取得部；
422学习部；
423行为信息输出部；
424价值函数存储部；
425分组候选输出部；
500网络。

Claims (11)

1.一种控制辅助装置，其进行用于设定多个第一滤波器的辅助，所述多个第一滤波器设置于控制电动机的伺服控制装置中，其特征在于，
所述控制辅助装置具备：
谐振检测部，其检测根据频率变化的输入信号和输出信号测定出的、所述伺服控制装置的输入输出增益的频率特性中的多个谐振点；
滤波器设定部，其为了抑制所述多个谐振点，设定超过所述多个第一滤波器的数量的多个第二滤波器；以及
分组部，其将所述多个第二滤波器分组来设定所述多个第一滤波器。
2.根据权利要求1所述的控制辅助装置，其特征在于，
所述分组部具备：
机器学习部，其求出分组候选，该分组候选至少设置有一个将所述多个第二滤波器中的2个以上的滤波器汇总而成的复合滤波器；以及
分组决定部，其根据由所述机器学习部求出的多个分组候选求出所述多个第一滤波器的组合。
3.根据权利要求1所述的控制辅助装置，其特征在于，
所述分组部基于预先决定的规则，至少设置一个将所述多个第二滤波器的2个以上的滤波器汇总而成的复合滤波器，由此求出所述多个第一滤波器的组合。
4.根据权利要求1所述的控制辅助装置，其特征在于，
所述分组部将所述多个第二滤波器逐个地汇总而求出所述多个第一滤波器的组合。
5.根据权利要求1所述的控制辅助装置，其特征在于，
所述分组部至少设置一个将所述多个第二滤波器中的2个以上的滤波器汇总而成的复合滤波器，搜索用于设定所述多个第一滤波器的全部模式，从该全部模式中求出所述多个第一滤波器的组合。
6.根据权利要求1至5中的任一项所述的控制辅助装置，其特征在于，
多个第一滤波器中的滤波器是陷波滤波器和/或低通滤波器。
7.根据权利要求1至6中的任一项所述的控制辅助装置，其特征在于，
在所述多个第二滤波器的数量为制约数以下的情况下，所述分组部也对所述多个第二滤波器进行分组来设定所述多个第一滤波器。
8.一种控制系统，其特征在于，具备：
伺服控制装置，其控制电动机；以及
权利要求1至7中的任一项所述的控制辅助装置，其检测所述伺服控制装置的输入输出增益和输入输出的相位滞后的频率特性中的多个谐振点，为了抑制所述多个谐振点，设定超过在所述伺服控制装置中设定的多个第一滤波器的数量的多个第二滤波器，对所述多个第二滤波器进行分组来设定所述多个第一滤波器。
9.根据权利要求8所述的控制系统，其特征在于，
所述控制系统具备：
频率生成装置，其生成频率变化的信号，并将所述信号输入到所述伺服控制装置；以及
频率特性测定装置，其基于所述信号和所述伺服控制装置的输出信号来测定所述伺服控制装置的输入输出增益以及相位滞后的频率特性。
10.根据权利要求8或9所述的控制系统，其特征在于，
所述伺服控制装置具备：电流反馈环路，其控制流过所述电动机的电流；以及反馈环路，其包含该电流反馈环路，并具有所述滤波器，
所述控制系统具备：
频率生成装置，其生成频率变化的第一信号，并将所述第一信号输入到所述电流反馈环路；以及
频率特性测定部，其根据所述第一信号和在所述反馈环路中输入到所述电流反馈环路的第二信号，测定所述伺服控制装置的输入输出增益和相位滞后的频率特性。
11.一种滤波器调整方法，是控制辅助装置的滤波器调整辅助方法，所述控制辅助装置进行用于设定多个第一滤波器的辅助，所述多个第一滤波器设置于控制电动机的伺服控制装置中，其特征在于，
所述滤波器调整方法进行以下处理：
检测基于频率变化的输入信号和输出信号测定出的、所述伺服控制装置的输入输出增益的频率特性中的多个谐振点；
为了抑制所述多个谐振点，设定超过所述多个第一滤波器的数量的多个第二滤波器；
将所述多个第二滤波器分组来设定所述多个第一滤波器。
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