DE102016008990A1

DE102016008990A1 - Maschinenlernvorrichtung zum Einlernen einer Verstärkungsoptimierung, Motorsteuervorrichtung mit Maschinenlernvorrichtung und Maschinenlernverfahren

Info

Publication number: DE102016008990A1
Application number: DE102016008990.3A
Authority: DE
Inventors: Tatsuya Senoo
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2015-07-31
Filing date: 2016-07-22
Publication date: 2017-03-16
Also published as: US10416618B2; JP6106226B2; CN106411224B; US20170032282A1; CN106411224A; JP2017034844A

Abstract

Eine Maschinenlernvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel erlernt eine Bedingung für die Einstellung eines Stromverstärkungsparameters in einer Elektromaschinensteuerung und weist auf: eine Zustandsüberwachungseinheit, welche den momentanen Strom gewinnt sowie eine Integralverstärkungsfunktion und eine Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife und welche Zustandsvariable überwacht einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Betrag des Überschießens, Betrag des Unterschießens und Anstiegszeit des momentanen Stromes in Reaktion auf einen schrittförmigen Drehmomentbefehl; und eine Lerneinheit, welche die Bedingung für die Einstellung des Stromverstärkungsparameters erlernt entsprechend einem Trainingsdatensatz aus den Zustandsvariablen.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
1. Gebiet der Erfindung
Die Erfindung betrifft eine Maschinenlernvorrichtung, eine Motorsteuervorrichtung und ein Maschinenlernverfahren und insbesondere betrifft sie eine Maschinenlernvorrichtung zum Einlernen der Optimierung eines Stromverstärkungsparameters in der elektrischen Maschinensteuerung, eine Motorsteuervorrichtung, ausgerüstet mit einer Maschinenlernvorrichtung und ein Maschinenlernverfahren hierfür.
2. Zum Stand der Technik
Die PI(Proportional/Integral)-Steuerung ist ein bekanntes Stromsteuersystem zum Einsatz bei der variablen Geschwindigkeitssteuerung eines Motors mit einem Inverter; bei der PI-Steuerung erfolgt die Steuerung auf Basis zweier Steuergrößen, einer Proportionalverstärkungsfunktion und einer Integralverstärkungsfunktion (siehe beispielsweise japanische Patentanmeldung 2000-184785 , nachfolgend als ”Patentdokument 1” bezeichnet).
Bei dem Verfahren zur Einstellung der Stromsteuerverstärkung gemäß Patentdokument 1 erfolgt eine Einstellung der Proportionalverstärkung in der PI-Steuerung. Im Einzelnen: bei dem Verfahren wird die Verzögerungsphase oder Verzögerungszeit einer Stromdetektionssignalwellenform bestimmt durch Vergleich der Stromdetektionssignalwellenform mit einem ein-phasigen Wechselstrom-Strombefehlssignal mit einer Prüfung, ob die detektierte Verzögerung größer ist als eine vorgegebene Ziel-Phasenverzögerung oder -Verzögerungszeit oder nicht und es erfolgt eine Einstellung so, dass die Proportionalverstärkung verstärkt wird, wenn die detektierte Verzögerung größer ist, während die Proportionalverstärkung verringert wird, wenn die detektierte Verzögerung kleiner ist als der Zielwert.
Im Stand der Technik wird ein passender Stromverstärkungsparameter eingestellt durch Berechnung aus einer physikalischen Konstanten oder dergleichen. Beim Stand der Technik treten bis zu einem bestimmten Grad Abweichungen (Fehler) zwischen dem optimalen Wert und dem berechneten Wert auf, weil beispielsweise aufgrund des Stromes sich die Induktivität ändert. Deshalb muss eine menschliche Bedienungsperson eine Feineinstellung vornehmen durch Variation des Parameters und Beobachtung einer Schritt-Reaktion oder einer Frequenzreaktion.
Man kann deshalb nicht behaupten, dass das Verfahren gemäß dem Stand der Technik optimal ist und insbesondere hat der Stand der Technik auch Nachteile dahingehend, dass die Einstellung Zeit und Aufwand kostet. Da weiterhin die physikalischen Konstanten eines Motors von Motor zu Motor unterschiedlich sind, unterscheiden sich auch optimale Parameter von Motor zu Motor und somit bedeutet die Optimierung des Parameters für einzelne Motoren noch größeren Aufwand an Zeit und Arbeit und ist somit verbesserungswürdig.
KURZBESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
Es ist ein Ziel der vorliegenden Erfindung, eine Maschinenlernvorrichtung bereitzustellen, welche das Ansprechverhalten eines Motors verbessert, Ungleichmäßigkeiten im Vorschub reduziert und die Genauigkeit verbessert durch Optimierung eines Stromverstärkungsparameters mittels Maschinenlernens; und es ist weiterhin Ziel der Erfindung, eine Motorsteuervorrichtung bereitzustellen, die mit einer solchen Maschinenlernvorrichtung ausgerüstet ist, sowie ein Maschinenlernverfahren hierfür.
Eine Maschinenlernvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist eingerichtet zum Lernen einer Bedingung in Verbindung mit der Einstellung eines Stromverstärkungsparameters in der elektrischen Maschinensteuerung und weist auf: eine Zustandsüberwachungseinheit, welche den momentanen Strom und eine integrale Verstärkungsfunktion und eine proportionale Verstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife gewinnt und Zustandsvariable überwacht einschließlich der integralen Verstärkungsfunktion, der proportionalen Verstärkungsfunktion und des Betrages eines Überschießens und/oder eines Unterschießens sowie einer Anstiegszeit des momentanen Stromes in Ansprache auf einen schrittartigen Drehmomentbefehl; und eine Lerneinheit, welche die Bedingung bezüglich der Einstellung des Stromverstärkungsparameters erlernt entsprechend einem Trainingsdatensatz, der gebildet ist aus den Zustandsvariablen.
Eine Maschinenlernvorrichtung gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel der Erfindung ist eingerichtet zum Erlernen einer Bedingung im Zusammenhang mit der Einstellung eines Stromverstärkungsparameters bei einer elektrischen Maschinensteuerung und weist auf: eine Zustandsüberwachungseinheit, welche in einer Stromsteuerschleife (Regelschleife) einen momentanen Stromwert gewinnt sowie eine Integralverstärkungsfunktion als auch eine Proportionalverstärkungsfunktion und Zustandsvariable überwacht einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Bandbreite, berechnet aus einem Amplitudenverhältnis, und dem Betrag einer Phasenverzögerung des momentanen Stromes, der in Funktion eines Drehmomentbefehls fließt, zusammengesetzt aus einem Satz von sinusförmigen Wellen verschiedener Frequenzen; und eine Lerneinheit, welche die Bedingung erlernt, die bei der Einstellung des Stromverstärkungsparameters gilt, entsprechend einem aus den Zustandsvariablen gebildeten Trainingsdatensatz.
Eine elektrische Maschinensteuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung hat die oben beschriebene Maschinenlernvorrichtung und eine Motorsteuerung, wobei die Motorsteuerung eine Drehmomentbefehleingabeeinheit aufweist, welche einen Drehmomentbefehl eingibt, und wobei die Maschinenlernvorrichtung weiterhin eine Entscheidungseinheit aufweist, welche eine Entscheidung trifft für einen Wechsel der Integralverstärkungsfunktion und der Proportionalverstärkungsfunktion entsprechend einer Eingabe einer gegebenen Zustandsvariablen auf Basis des Ergebnisses des Einlernens, welches die Lerneinheit entsprechend dem Trainingsdatensatz ausgeführt hat.
Ein Maschinenlernvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist eingerichtet zum Erlernen einer bei einer elektrischen Maschinensteuerung mit der Einstellung eines Stromverstärkungsparameters verknüpften Bedingung und weist auf: Gewinnen des momentanen Stromes sowie einer Integralverstärkungsfunktion und einer Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife und Überwachen von Zustandsvariablen einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: des Betrages eines Überschießens, des Betrages eines Unterschießens (Unterschreitens) und einer Anstiegszeit des momentanen Stromes als Funktion eines schrittförmigen Drehmomentbefehls; und Einlernen der mit der Einstellung des Stromverstärkungsparameters verknüpften Bedingung entsprechend einem aus den Zustandsvariablen gebildeten Trainingsdatensatz.
Ein Maschinenlernverfahren gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel der Erfindung ist eingerichtet zum Einlernen einer mit der Einstellung eines Stromverstärkungsparameters bei der elektrischen Maschinensteuerung verknüpften Bedingung und weist auf: Gewinnen eines momentanen Stromes sowie einer Integralverstärkungsfunktion und einer Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife und Beobachten von Zustandsvariablen einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Bandbreitenzeiten, berechnet aus einem Amplitudenverhältnis, und Betrag der Phasenverzögerung eines momentanen Stromes, der auftritt in Funktion eines Drehmomentbefehls, entsprechend einem Satz von Sinuswellen unterschiedlicher Frequenzen; und Einlernen der mit der Einstellung des Stromverstärkungsparameters verknüpften Bedingung entsprechend einem aus den Zustandsvariablen gebildeten Trainingsdatensatz.
KURZBESCHREIBUNG DER FIGUREN
Obige sowie weitere Ziele, Merkmale und Vorteile der Erfindung werden noch deutlicher aus der nachfolgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsbeispiele mit Bezug auf die Figuren:
1 zeigt den Aufbau einer Maschinenlernvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung;
2A zeigt mit einem Graphen die zeitliche Änderung des Stromes ohne Einstellung der Stromverstärkung;
2B zeigt mit einem Graphen die zeitliche Änderung des Stromes mit Einstellung der Stromverstärkung;
3 zeigt den Aufbau einer Motorsteuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung;
4A zeigt mit einem Graphen die Beziehung zwischen einem Stromverstärkungsparameter (Integralverstärkung, Proportionalverstärkung) und einem Drehmomentbefehl, wobei mit anwachsendem Drehmomentbefehl eine Integralverstärkungsfunktion monoton abnimmt und eine Proportionalverstärkungsfunktion monoton zunimmt;
4B zeigt mit einem Graphen die Beziehung zwischen einem Stromverstärkungsparameter (Integralverstärkung, Proportionalverstärkung) und dem Drehmomentbefehl, wobei in Reaktion auf einen Anstieg oder Abfall des Drehmomentbefehls die Integralverstärkungsfunktion bzw. die Proportionalverstärkungsfunktion sich nach dem Lernvorgang abrupt ändert;
5 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung des Betriebsablaufs in der Maschinenlernvorrichtung gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung; und
6 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung des Betriebsablaufs in der Motorsteuervorrichtung gemäß dem Ausführungsbeispiel.
BESCHREIBUNG IM EINZELNEN
Eine Maschinenlernvorrichtung, eine Motorsteuervorrichtung und ein Maschinenlernverfahren gemäß der Erfindung werden nunmehr mit Blick auf die Figuren im Einzelnen beschrieben.
1 zeigt den Aufbau einer Maschinenlernvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel. 3 zeigt den Aufbau einer Motorsteuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel.
Die Maschinenlernvorrichtung 1 lernt die Bedingungen, welche gelten für die Einstellung eines Stromverstärkungsparameters in der elektrischen Maschinensteuerung und weist eine Zustandsüberwachungseinheit 2 und eine Lerneinheit 3 auf.
Die Zustandsüberwachungseinheit 2 gewinnt momentane Ströme sowie eine Integralverstärkungsfunktion und eine Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife (Regelkreis) und überwacht Zustandsvariable einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest eine der folgenden Größen: Betrag des Überschießens, Betrag des Unterschießens (Unterschreitens) und Anstiegszeit des momentanen Stromes in Reaktion auf einen schrittförmigen Drehmomentbefehl.
Die Lerneinheit 3 erlernt bei der Einstellung von Stromverstärkungsparametern geltende Bedingungen entsprechend einem Trainingsdatensatz, der aus den Zustandsvariablen gebildet ist.
Die Maschinenlernvorrichtung 1 gemäß dem Ausführungsbeispiel optimiert Stromverstärkungsparameter (Integralverstärkung und Proportionalverstärkung) bei der elektrischen Maschinensteuerung durch das maschinelle Lernen (Verstärkungslernen). Da sich die optimalen Integralverstärkungen und Proportionalverstärkungen in Abhängigkeit vom Drehmoment unterscheiden, ergibt sich, dass die Vorrichtung die Integralverstärkungsfunktion und die Proportionalverstärkungsfunktion mit dem Drehmomentbefehl als Argument optimiert.
Eine Maschinenlernvorrichtung 1' gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel der Erfindung erlernt bei der Einstellung von Stromverstärkungsparameters in der elektrischen Maschinensteuerung geltende Bedingungen und weist eine Zustandsüberwachungseinheit 2' und eine Lerneinheit 3' auf.
Die Maschinenlernvorrichtung 1 gemäß dem Ausführungsbeispiel verwendet eine Sprungantwort, da dies jedoch auch durchgeführt werden kann mit einer Frequenzantwort, können das Überschießen und die Anstiegszeit ersetzt werden durch das Ausgabe/Eingabe-Verhältnis und die Bandbreite. Deshalb gewinnt bei der Maschinenlernvorrichtung 1' gemäß dem abgewandelten Ausführungsbeispiel die Zustandsüberwachungseinheit 2' den momentanen Strom sowie eine Integralverstärkungsfunktion und eine Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife und überwacht Zustandsvariable einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Bandbreitenzeiten, berechnet aus dem Amplitudenverhältnis und dem Betrag der Phasenverzögerung des momentanen Stromes in Reaktion auf einen Drehmomentbefehl aus einem Satz von Sinuswellen unterschiedlicher Frequenzen.
Die Lerneinheit 3' erlernt die Bedingungen für die Einstellung des Stromverstärkungsparameters entsprechend einem Trainingsdatensatz aus den Zustandsvariablen.
Der Trainingsdatensatz, welchen die Lerneinheiten 3, 3' zum Lernen verwenden, ist nicht auf einen für eine elektrische Maschine gewonnenen Satz beschränkt. Das heißt, die Lerneinheiten 3, 3' können eingerichtet sein, die Bedingungen entsprechend einem Trainingsdatensatz zu erlernen, welcher für eine Mehrzahl von elektrischen Maschinen gewonnen wird.
Vorzugsweise hat die Maschinenlernvorrichtung 1 gemäß dem Ausführungsbeispiel weiterhin eine Nutzenberechnungseinheit 4, welche einen Nutzen berechnet auf Basis des Betrages des Überschießens, des Betrages des Unterschießens und der Anstiegszeit, ausgewählt unter den Zustandsvariablen, welche im Trainingsdatensatz enthalten sind, und eine Funktionsaktualisierungseinheit 5, welche auf Basis des Nutzens eine Funktion zum Einstellen der Stromverstärkungsparameter unter den gegebenen Zustandsvariablen aktualisiert. Beispielsweise kann der Nutzen wachsen, wenn zumindest eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist: das Überschießen ist klein; das Unterschießen ist klein; und die Anstiegszeit ist kurz, wie in 2B gezeigt ist.
Wenn aber in Reaktion auf einen Anstieg oder Abfall des Drehmomentbefehls die Integralverstärkungsfunktion bzw. die Proportionalverstärkungsfunktion nach dem Lernen sich abrupt ändert, kann gemäß 4B die abrupte Änderung zu einem unerwünschten Rauschen etc. führen, auch wenn das Ansprechverhalten gut ist. Deshalb ist es in diesem Fall vorzuziehen, den Nutzen zu senken.
Vorzugsweise hat die Maschinenlernvorrichtung 1' gemäß dem abgewandelten Ausführungsbeispiel eine Nutzenberechnungseinheit 4', welche den Nutzen berechnet auf Basis des Amplitudenverhältnisses und des Betrages der Phasenverzögerung, ausgewählt aus den im Trainingsdatensatz abgelegten Zustandsvariablen, und eine Funktionsaktualisierungseinheit 5', welche auf Basis des Nutzens eine Funktion zum Einstellen der Stromverstärkungsparameter unter den gegebenen Zustandsvariablen aktualisiert.
Ist die Reaktion zu stark, dann neigt das System leicht zu Oszillationen, wenn es Störungen ausgesetzt ist. Deshalb kann eine Entscheidung darüber, ob der Nutzen zu vergrößern oder zu verkleinern ist, getroffen werden auf Basis einer Spanne (Toleranzbereich) zulässiger Oszillationen. Insbesondere kann ermittelt werden, ob die Sprungantwort oszilliert oder nicht, beispielsweise bei Verdoppelung der Integralverstärkung unter Beibehaltung der Proportionalverstärkung, und ob das Amplitudenverhältnis der Frequenzantwort einen zulässigen Wert überschreitet oder nicht (dies wird auch als Auftreten von Oszillationen gewertet). Wenn dann die Antwort nicht oszilliert, kann der Nutzen vergrößert werden durch Festlegung, dass die Spanne ausreicht; wenn andererseits die Antwort oszilliert, kann der Nutzen gesenkt werden durch Festlegung, dass die Spanne nicht ausreicht.
In Betracht obiger Umstände kann in der Maschinenlernvorrichtung 1, 1' die Nutzenberechnungseinheit 4, 4' eingerichtet sein zum Berechnen des Nutzens unter Berücksichtigung der für elektrische Stromoszillationen zulässigen Spanne.
Normalerweise fällt gemäß 4 mit zunehmendem Drehmomentbefehl die Integralverstärkungsfunktion monoton ab und die Proportionalverstärkung steigt monoton. Wenn deshalb die Neigung der Integralverstärkungsfunktion positiv wird oder sie unter einen Schwellenwert abfällt, kann der Nutzen gesenkt werden, und dann, wenn die Neigung der Proportionalverstärkungsfunktion negativ wird oder einen Schwellenwert überschreitet, kann der Nutzen abgesenkt werden.
Deshalb kann in der Maschinenlernvorrichtung 1, 1' die Nutzenberechnungseinheit 4, 4' eingerichtet sein, den Nutzen unter Berücksichtigung von Weiterhin der Neigung der Integralverstärkungsfunktion und der Neigung der Proportionalverstärkung zu berechnen.
Vorzugsweise führt die Funktionsaktualisierungseinheit 5, 5' ein sogenanntes Verstärkungslernen durch, auch als Q-Lernen bezeichnet. Q-Lernen ist ein Verfahren zum Einlernen eines Wertes (Aktionswert) Q(s, a) zum Auswählen einer Aktion ”a” in einem gegebenen Zustand (Umgebung) ”s”. Das heißt: in einem gegebenen Zustand (Umgebung) ”s” wird eine Aktion ”a” mit dem größten Q(s, a)-Wert als optimale Aktion ausgewählt. Die Funktionsaktualisierungseinheit 5, 5' aktualisiert die Funktion (Aktionswertfunktion Q(s_t, a_t)) entsprechend der nachfolgenden Gleichung (1).
wobei Q(s_t, a_t) eine Aktionswertfunktion ist, s_t der Zustand (Umgebung) zur Zeit t, a_t die Aktion zum Zeitpunkt t, α ein Lernkoeffizient, r_t+1 der Nutzen und γ ein Abschlagsfaktor sind. Die Aktionswertfunktion gibt den erwarteten Wert des Nutzens. Der Term mit dem Zusatz ”max” wird gebildet durch Multiplikation des Q-Wertes der Aktion ”a” mit γ, wenn die Aktion ”a” mit dem höchsten Q-Wert in dem Zustand (Umgebung) s_t+1 ausgewählt ist.
Es ist bekannt, dass der Lernkoeffizient und der Abschlagsfaktor eingestellt werden in einem Bereich 0 < α, γ ≤ 1. Wenn der Einfachheit halber angenommen wird, dass der Lernkoeffizient und der Abschlagsfaktor beide auf 1 eingestellt sind, ergibt sich die nachfolgende Gleichung (2).
Diese Aktualisierungsformel zeigt an, dass dann, wenn der Wert Q(s_t+1, max a_t+1) der besten Aktion im nächsten Zustand der Umgebung, bestimmt durch die momentane Aktion ”a”, größer ist als der Wert Q(s_t, a_t) der Aktion im gegebenen Zustand (Umgebung) der Wert von Q(s_t, a_t) vergrößert wird, während umgekehrt dann, wenn der betreffende Wert kleiner ist, der Wert von Q(s_t, a_t) abgesenkt wird. Mit anderen Worten: der Wert einer gegebenen Aktion in einem gegebenen Zustand (Umgebung) wird näher an den Wert der besten Aktion im nachfolgenden Zustand gebracht, welcher durch die gegebene Aktion bestimmt ist.
Bei diesem Ausführungsbeispiel werden eine Δ-Integralverstärkungsfunktion und eine Δ-Proportionalverstärkungsfunktion, welche jeweils die Beträge angeben, um welche die Integralverstärkungsfunktion bzw. die Proportionalverstärkungsfunktion entsprechend dem Zustand (Umgebung) unter den im Trainingsdatensatz abgelegten Zuständen sich ändern, bestimmt und es werden eine neue Integralverstärkungsfunktion und eine neue Proportionalverstärkungsfunktion eingestellt auf Basis der Δ-Integralverstärkungsfunktion bzw. der Δ-Proportionalverstärkungsfunktion; dies entspricht dann einer Aktion. Die Lerneinheit 3, 3' aktualisiert eine Tabelle durch Lernen unter Verwendung von Nutzen ((Integralverstärkungsfunktion, Proportionalverstärkungsfunktion), (Δ-Integralverstärkungsfunktion, Δ-Proportionalverstärkungsfunktion), Aktionswert Q) (nachfolgend bezeichnet als ”Aktionswerttabelle”).
Die elektrische Maschinensteuervorrichtung 7 gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung hat die Maschinenlernvorrichtung 1, 1' und eine Motorsteuerung 6. Die elektrische Motorsteuerung 6 hat eine Drehmomentbefehleingabeeinheit 8, welche einen Drehmomentbefehl eingibt. Die Maschinenlernvorrichtung 1, 1' hat eine Entscheidungseinheit 9, welche eine Entscheidung trifft zur Änderung der Integralverstärkungsfunktion und der Proportionalverstärkungsfunktion in Reaktion auf die Eingabe des gegebenen Zustandes (Umgebung) auf Basis des Ergebnisses des Lernens, welches die Lerneinheit 3, 3' entsprechend dem Trainingsdatensatz ausgeführt hat.
Die Entscheidungseinheit 9 kann so eingerichtet sein, dass eine Aktion (Δ-Integralverstärkungsfunktion, Δ-Proportionalverstärkungsfunktion), welche den Aktionswert Q vergrößert, ausgewählt wird mit einer Wahrscheinlichkeit von 1 – ε und statistisch ausgewählt wird mit einer Wahrscheinlichkeit von ε (ε-Greedy-Algorithmus).
Der Anfangswert der in der Aktionswerttabelle gespeicherten Aktionswerte kann berechnet werden aus dem Induktanzwert und dem Windungswiderstandswert des Motors. Gewöhnlich ist der Anfangswert der in der Aktionswerttabelle gespeicherten Aktionswerte am Beginn des Lernens ein Zufallswert. Deshalb kann die Lerneffizient verbessert werden durch Gewinnung der Induktanz und des Windungswiderstandes des Motors und durch eine entsprechende Einstellung des Anfangswertes.
Sind alle Aktionswerte in Form einer Tabelle gespeichert, ist es schwierig, sie nacheinander zu aktualisieren und der Aktionswert Q kann aktualisiert werden durch das Q-Lernen in Verbindung mit einem Tiefenlernen, welches ein vielschichtiges neuronales Netzwerk verwendet. Es ist bekannt, dass ein Tiefenlernen eine wirksame Maßnahme ist zum Reduzieren des mit dem Q-Lernen verbundenen enormen Rechenaufwandes.
Wie 3 zeigt, hat die Motorsteuerung 6 zwei Zustände: einen Zustand, welcher mit der Aktion indirekt geändert wird, und einen Zustand, welcher mit der Aktion direkt geändert wird. Der sich mit der Aktion indirekt ändernde Zustand enthält den Betrag des Überschießens, den Betrag des Unterschießens und die Anstiegszeit pro Schritt. Der sich mit der Aktion direkt ändernde Zustand beinhaltet die Integralverstärkungsfunktion und die Proportionalverstärkungsfunktion.
Die Lerneinheit 3, 3' ist eingerichtet zur Ausführung einer Aktualisierung durch erneutes Einlernen der Bedingungen entsprechend einem zusätzlichen Trainingsdatensatz, gebildet aus den momentan gegebenen Zustandsvariablen.
Die Maschinenlernvorrichtung 1, 1' kann weiterhin über ein Netzwerk an die Motorsteuerung 6 angeschlossen sein und die Zustandsüberwachungseinheit 2, 2' kann eingerichtet sein, die gegebenen Zustandsvariablen über das Netzwerk zu gewinnen. Vorzugsweise ist die Maschinenlernvorrichtung 1, 1' in einen Cloud Server eingebettet.
Die elektrische Maschinensteuerung 6 beinhaltet die Drehmomentbefehleingabeeinheit 8 (Drehmoment-Schritt-Befehlsgabe). Die Zustandsüberwachungseinheit 2, 2' hat einen Stromsensor 21 und eine Kommunikationseinrichtung 22 zum Gewinnen der Integralverstärkungsfunktion und der Proportionalverstärkungsfunktion. Die Maschinenlernvorrichtung 1, 1' kann in die Motorsteuerung 6 eingebettet sein.
Nunmehr wird ein Maschinenlernverfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung näher beschrieben. 5 zeigt ein Flussdiagramm zur Erläuterung des Ablaufs des Betriebs in der Maschinenlernvorrichtung gemäß dem Ausführungsbeispiel. Das Maschinenlernverfahren gemäß dem Ausführungsbeispiel dient zum Einlernen von mit der Einstellung von Stromverstärkungsparametern in der elektrischen Maschinensteuerung verbundenen Bedingungen und enthält folgende Schritte: Gewinnen des momentanen Stromes und einer Integralverstärkungsfunktion sowie einer Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife (Regelung), Überwachen von Zustandsvariablen einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: des Betrages an Überschießen, des Betrages an Unterschießen und der Anstiegszeit des momentanen Stromwertes in Reaktion auf einen schrittförmigen Drehmomentbefehl, und Einlernen der Bedingungen für die Einstellung der Stromverstärkungsparameter entsprechend einem Trainingsdatensatz aus den Zustandsvariablen.
Ein Maschinenlernverfahren gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel der Erfindung lernt die Bedingungen für die Einstellung von Stromverstärkungsparametern bei der elektrischen Maschinensteuerung und weist auf: Gewinnen des momentanen Stromes und einer Integralverstärkungsfunktion sowie einer Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife, Überwachen von Zustandsvariablen einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Bandbreitenzeiten, berechnet aus dem Amplitudenverhältnis, und dem Betrag der Phasenverzögerung des momentanen Stromes in Reaktion auf einen Drehmomentbefehl gemäß einem Satz von Sinuswellen unterschiedlicher Frequenzen, und Einlernen der Bedingungen für die Einstellung der Stromverstärkungsparameter entsprechend einem Trainingsdatensatz aus den Zustandsvariablen.
5 zeigt ein Flussdiagramm für den Betriebsablauf in der Maschinenlernvorrichtung gemäß dem Ausführungsbeispiel. Zunächst gewinnt in Schritt S101 die Vorrichtung den momentanen Strom sowie die Integralverstärkungsfunktion und die Proportionalverstärkungsfunktion in der Stromverstärkungsschleife und überwacht Zustandsvariable einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: des Betrages des Überschießens, des Betrages des Unterschießens, und der Anstiegszeit des momentanen Stromes in Reaktion auf einen schrittförmigen Drehmomentbefehl. Andererseits kann in Schritt S101 die Vorrichtung auch den momentanen Strom und die Integralverstärkungsfunktion sowie die Proportionalverstärkungsfunktion in der Stromsteuerschleife gewinnen und Zustandsvariable überwachen einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Bandbreitenzeiten, berechnet aus dem Amplitudenverhältnis und dem Betrag der Phasenverzögerung des momentanen Stromes in Reaktion auf einen Drehmomentbefehl aus einem Satz sinusförmiger Wellen unterschiedlicher Frequenzen.
Sodann lernt in Schritt S102 die Vorrichtung die für die Einstellung der Stromverstärkungsparameter geltenden Bedingungen entsprechend einem Trainingsdatensatz aus den Zustandsvariablen.
Nunmehr wird ein Maschinenlernverfahren unter Verwendung eines Motorantriebssystems mit einer Motorsteuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung näher beschrieben. 6 zeigt ein Flussdiagramm zur Erläuterung des Betriebsablaufs in der Motorsteuervorrichtung gemäß diesem Ausführungsbeispiel. Zunächst wird in Schritt S201 der Ablauf gestartet.
Sodann werden in Schritt S202 die Integralverstärkungsfunktion und die Proportionalverstärkungsfunktion gesetzt.
In Schritt S203 wird ein Schrittbefehl eingegeben. Genauer: der Drehmomentbefehl wird eingegeben durch inkrementelle Steigerung der Größe, beispielsweise zuerst 10%, dann 20% und so weiter.
Sodann wird in Schritt S204 der Strom abgetastet und für jede Größe des Drehmomentbefehls der Betrag eines Überschießens etc. ermittelt. Beispielsweise wird durch Steigerung der Größe des Drehmomentbefehls um 10% der abgetastete Strom umgerechnet in den Betrag eines Überschießens (OS-Betrag), den Betrag eines Unterschießens (US-Betrag) und die Anstiegszeit in Reaktion auf den eingegebenen Drehmomentbefehl.
In Schritt S205 wird der Nutzen berechnet. Der hier festgestellte Nutzen ist nicht-notwendigerweise eingeschränkt auf die Werte 0 oder 1. Das heißt, der Nutzen wird berechnet unter Verwendung einer Funktion, welche monoton mit dem Betrag des Überschießens abfällt, einer Funktion, welche mit dem Betrag des Unterschießens monoton ansteigt, und einer Funktion, welche mit der Anstiegszeit monoton abfällt. Beispielsweise kann ein Nutzen dem gesamten Satz aus Integralverstärkungsfunktion und Proportionalverstärkungsfunktion zugeordnet werden oder andererseits kann ein Nutzen jeder Schrittgröße gegeben werden. Der Unterschied liegt darin, dass die Integralverstärkungsfunktion und die Proportionalverstärkungsfunktion als Funktionen optimiert werden oder dass für jeden Drehmomentbefehl die Integralverstärkung und die Proportionalverstärkung individuell optimiert werden. Liegen zum Beispiel zehn Schritte gemäß Inkrementen von 10% vor, dann können zehn Arten von Nutzen vergrößert bzw. verkleinert werden.
Sodann wird in Schritt S206 die Aktionswerttabelle aktualisiert.
Schließlich werden in Schritt S207 die Δ-Integralverstärkungsfunktion und die Δ-Proportionalverstärkungsfunktion auf Basis der aktualisierten Aktionswerttabelle bestimmt. Durch Wiederholung der obigen Schritte S202 bis S207 können die Integralverstärkungsfunktion und die Proportionalverstärkungsfunktion optimiert werden.
Die obige Beschreibung betrifft Beispiele, welche Verstärkungsparameter einer Stromschleife verwenden, jedoch kann im Wesentlichen der gleiche Prozess eingesetzt werden auf Verstärkungsparameter einer Geschwindigkeitsschleife. In dem Falle würde der Drehmomentbefehl ersetzt durch einen Geschwindigkeitsbefehl.
Wie oben beschrieben, wird es mit der Maschinenlernvorrichtung, der Motorsteuervorrichtung einschließlich einer solchen Maschinenlernvorrichtung und dem Maschinenlernverfahren gemäß den Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung möglich, das Ansprechverhalten eines Motors zu verbessern, Ungleichmäßigkeiten beim Vorschub zu reduzieren, die Genauigkeit zu verbessern und die Arbeitsschritte bei der Einstellung zu reduzieren.
Somit ermöglicht die Erfindung eine Maschinenlernvorrichtung, welche das Ansprechverhalten eines Motors verbessern, Ungleichmäßigkeiten beim Vorschub reduzieren und die Genauigkeit verbessern kann durch Optimierung der Stromverstärkungsparameter mittels Maschinenlernens, und weiterhin ermöglicht die Erfindung die Bereitstellung einer Motorsteuervorrichtung mit einer solchen Maschinenlernvorrichtung sowie ein Maschinenlernverfahren hierfür.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

JP 2000-184785 [0002]

Claims

Maschinenlernvorrichtung zum Einlernen einer Bedingung für die Einstellung eines Stromverstärkungsparameters in einer elektrischen Maschinensteuerung, aufweisend: eine Zustandsüberwachungseinheit (2), eingerichtet zum Gewinnen eines momentanen Stromes sowie einer Integralverstärkungsfunktion und einer Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife und zum Überwachen von Zustandsvariablen einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Betrag eines Überschießens, Betrag eines Unterschießens und Anstiegszeit des momentanen Stromes in Reaktion auf einen schrittförmigen Drehmomentbefehl; und eine Lerneinheit (3), eingerichtet zum Erlernen der Bedingung für die Einstellung des Stromverstärkungsparameters entsprechend einem Trainingsdatensatz aus den Zustandsvariablen.
Maschinenlernvorrichtung zum Einlernen einer Bedingung für die Einstellung eines Stromverstärkungsparameters in einer elektrischen Maschinensteuerung, aufweisend: eine Zustandsüberwachungseinheit (2), eingerichtet zum Gewinnen eines momentanen Stromes sowie einer Integralverstärkungsfunktion und einer Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife und zum Überwachen von Zustandsvariablen einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Bandbreitenzeiten, berechnet aus einem Amplitudenverhältnis, und Betrag der Phasenverzögerung eines momentanen Stromes in Reaktion auf einen Drehmomentbefehl entsprechend einem Satz von Sinuswellen verschiedener Frequenzen; und eine Lerneinheit (3) eingerichtet zum Erlernen der Bedingung für die Einstellung des Stromverstärkungsparameters entsprechend einem Trainingsdatensatz aus den Zustandsvariablen.
Maschinenlernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 oder 2, wobei die Lerneinheit (3) eingerichtet ist, die Bedingung zu erlernen entsprechend dem Trainingsdatensatz, der gewonnen wird für eine Mehrzahl elektrischer Maschinen.
Maschinenlernvorrichtung gemäß Anspruch 1, weiterhin aufweisend: eine Nutzenberechnungseinheit (4), eingerichtet zum Berechnen eines Nutzens auf Basis des Betrages des Überschießens, des Betrages des Unterschießens, und der Anstiegszeit; und eine Funktionsaktualisierungseinheit (5), eingerichtet, um auf Basis des Nutzens eine Funktion zum Einstellen des Stromverstärkungsparameters entsprechend den gegebenen Zustandsvariablen zu aktualisieren.
Maschinenlernvorrichtung gemäß Anspruch 2, weiterhin aufweisend: eine Nutzenberechnungseinheit (4), eingerichtet zum Berechnen eines Nutzens auf Basis des Amplitudenverhältnisses und des Betrages der Phasenverzögerung; und eine Funktionsaktualisierungseinheit (5), eingerichtet, um auf Basis des Nutzens eine Funktion zum Einstellen des Stromverstärkungsparameters entsprechend den vorliegenden Zustandsvariablen zu aktualisieren.
Maschinenlernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 4 oder 5, wobei die Nutzenberechnungseinheit (4) den Nutzen weiterhin berechnet unter Berücksichtigung einer Spanne zulässiger Oszillationen des elektrischen Stromes.
Maschinenlernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 4 bis 6, wobei die Nutzenberechnungseinheit (4) den Nutzen berechnet unter weiterhin der Berücksichtigung der Neigung einer Integralverstärkungsfunktion und der Neigung einer Proportionalverstärkungsfunktion.
Maschinenlernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 4 bis 7, wobei die Funktionsaktualisierungseinheit (5) ein Verstärkungslernen unter Verwendung eines Q-Lernens ausführt und einen Anfangswert für Aktionswerte durch Q-Lernen berechnet aus einem Induktanzwert und einem Windungswiderstand des Motors.
Maschinenlernverfahren gemäß einem der Ansprüche 4 bis 8, wobei die Funktionsaktualisierungseinheit (5) ein Verstärkungslernen und Q-Lernen mit Tiefenlernen zur Aktualisierung eines Aktionswertes ausführt.
Elektromaschinensteuervorrichtung (7) mit einer Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 9 und Motorsteuerung (6), wobei die Motorsteuerung (6) eine Drehmomentbefehlseingabeeinheit enthält, welche einen Drehmomentbefehl eingibt, und die Maschinenlernvorrichtung (1) eine Entscheidungseinheit aufweist, welche eine Entscheidung trifft zur Änderung der Integralverstärkungsfunktion und der Proportionalverstärkungsfunktion in Reaktion auf die Eingabe einer gegebenen Zustandsvariablen auf Basis des Ergebnisses des Lernvorganges, welchen die Lerneinheit entsprechend dem Trainingsdatensatz ausgeführt hat.
Elektromaschinensteuerung gemäß Anspruch 10, wobei die Lerneinheit (3) eingerichtet ist, eine Aktualisierung auszuführen durch erneutes Lernen der Bedingung entsprechend einem zusätzlichen Trainingsdatensatz aus einer Kombination der gegebenen Zustandsvariablen, der geänderten Integralverstärkungsfunktion und der geänderten Proportionalverstärkungsfunktion.
Elektromaschinensteuervorrichtung gemäß einem der Ansprüche 10 oder 11, wobei die Maschinenlernvorrichtung (1) über ein Netzwerk an die Motorsteuerung (6) angeschlossen ist und die Zustandsüberwachungseinheit (2) eingerichtet ist zur Gewinnung der gegebenen Zustandsvariablen über das Netzwerk.
Elektromaschinensteuervorrichtung gemäß Anspruch 12, wobei die Maschinenlernvorrichtung (1) in einen Cloud Server eingebettet ist.
Elektromaschinensteuervorrichtung gemäß einem der Ansprüche 10 bis 13, wobei die Maschinenlernvorrichtung (1) in die Motorsteuerung (6) eingebettet ist.
Maschinenlernverfahren zum Lernen einer Bedingung für die Einstellung eines Stromverstärkungsparameters in einer Elektromaschinensteuerung, aufweisend: Gewinnen eines momentanen Stromes sowie einer Integralverstärkungsfunktion und einer Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife und Überwachen von Zustandsvariablen einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Betrag des Überschießens, Betrag des Unterschießens und Anstiegszeit des momentanen Stromes in Reaktion auf einen schrittförmigen Drehmomentbefehl; und Einlernen der Bedingung für die Einstellung des Stromverstärkungsparameters entsprechend einem Trainingsdatensatz aus den Zustandsvariablen.
Maschinenlernverfahren zum Lernen einer Bedingung für die Einstellung eines Stromverstärkungsparameters in einer Elektromaschinensteuerung, aufweisend: Gewinnen eines momentanen Stromes sowie einer Integralverstärkungsfunktion und einer Proportionalverstärkungsfunktion in einer Stromsteuerschleife und Überwachen von Zustandsvariablen einschließlich der Integralverstärkungsfunktion, der Proportionalverstärkungsfunktion und zumindest einer der folgenden Größen: Bandbreitenzeiten, berechnet aus einem Amplitudenverhältnis, und Betrag einer Phasenverzögerung des momentanen Stromes in Reaktion auf einen Drehmomentbefehl gemäß einem Satz von Sinuswellen verschiedener Frequenzen; und Einlernen der Bedingung für die Einstellung des Stromverstärkungsparameters entsprechend einem Trainingsdatensatz aus den Zustandsvariablen.