JP2003084804A

JP2003084804A - 最適指令作成装置

Info

Publication number: JP2003084804A
Application number: JP2001273484A
Authority: JP
Inventors: Atsushi Hagiwara; 萩原　　淳; Yuji Nakamura; 裕司中村
Original assignee: Yaskawa Electric Corp
Current assignee: Yaskawa Electric Corp
Priority date: 2001-09-10
Filing date: 2001-09-10
Publication date: 2003-03-19

Abstract

(57)【要約】【課題】従来技術では、単純に位置指令を２回微分し
たトルク指令値をフィードフォワード信号として使用す
ると、必ず位置偏差が生じ、また振動要素を考慮してい
ないため必ず振動が発生する。また、逆伝達関数を解く
方法では手間がかかり、使用できない制御対象もあると
いう問題があった。【解決手段】指令値を入力し、制御対象１が所望の動
作を実現しうる理想的な動作指令を作成し、制御対象１
を制御するサーボ制御部２へ前記動作指令を出力する最
適指令作成装置３において、制御対象モデル４と、制御
対象モデル４が所望の動作を実現するように学習制御を
行う学習制御部５あるいは予測制御を行う予測制御部を
有することを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、工作機やロボット
等のサーボ制御に関するものであり、特に、制御対象が
指令と完全に追従するような理想的な動作指令を作成す
る最適指令作成装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】サーボ制御を使用する場合、制御対象の
動作を指令に完全に追従させることが望まれる。しかし
ながら、制御対象に対し単純にフィードバックループを
構成し指令に追従させようとすると、かならず、サーボ
遅れが発生することが知られている。それを改善するた
めにフィードバックゲインを上げると、離散化の影響で
サーボ系が発振してしまうという問題があった。したが
って、サーボ遅れを改善するためには、フィードバック
ループのみに頼るのではなくフィードフォワード制御を
使用する必要がある。その際に従来方式では、位置指令
を微分したものを速度フィードフォワード指令値とし、
もう一度微分したものをトルクフィードフォワード指令
値とする方法が一般的であった。また、その方法以外に
は、全体の伝達関数の逆数を指令に乗ずる方法があり、
この方法では指令から制御対象までの伝達関数が１にな
ることで、完全追従を実現することができる。（従来例１）特許第2762364「サーボモータのフィード
フォワード制御方法」には以下のように開示されてい
る。図７が従来方式の構成を示すブロック図である。図
７において、各記号の意味は以下の通りである。 θref ：位置指令 θfb ：実位置 Vref ：速度指令 Vfb ：実速度 Vff ：速度フィードフォワード指令 Iref ：電流指令 Iff ：電流フィードフォワード指令７１は制御対象、７２はサーボ制御部である。まず、位
置指令と実位置の偏差に位置ループゲインKpを乗じたも
のを速度指令とする。次に位置指令値を微分したものに
係数αを乗じたものを速度フィードフォワード指令と
し、速度指令に加算する。次に速度指令と実速度の偏差
を求め速度ループ処理を施し電流指令値を求める。次
に、速度フィードフォワード指令を微分し係数βを乗じ
たものを電流フィードフォワードとし、電流指令に加算
する方法を用いている。この方法では、速度ループや電
流ループの応答性が向上し、サーボ系の応答遅れが改善
される効果があると書かれている。（従来例２）また、別の従来例として、特開平10-14921
0「位置決め制御系の指令作成方法」では、図８に示す
ような構成をとり、指令生成部８０でサーボ制御部８２
と制御対象８１まで含めた伝達関数を逆に解き、位置指
令から負荷の位置までの伝達関数を１とする位置指令を
作成することで、指令追従性を向上させ、完全追従を実
現する方法が開示されている。図８に示す記号は図７と
同じものは同じ意味を表す。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上述の２
つの方法では以下に挙げる問題があった。（問題点１）従来例１で示した方法では、制御するメカ
がサーボモータと剛体結合されている場合は問題ない
が、ばね要素を介して結合される２慣性系以上の柔軟構
造物の場合、負荷側からモータへ反力が作用するため、
実際のモータのトルクと、位置指令を２回微分した加速
度にイナーシャを乗じてトルクとしたものとは同じにな
らない。したがって、単純に位置指令を２回微分したト
ルク指令値をフィードフォワード信号として使用する
と、必ず位置偏差が生じる。また振動要素を考慮してい
ないため必ず振動が発生する。したがって、完全に追従
させることはできない。（問題点２）従来例２で示した方法では、２慣性系以上
の柔軟構造物の場合も振動なく完全追従を行うことが可
能であるが、制御系まで含んだ伝達関数を用いているた
め、外乱応答の改善などで、速度ループの応答を変更す
るといったような制御系の特性を変更したときは、特に
位置指令をオフライン処理で予め計算しておく場合など
は、変更の度に、もう一度、逆伝達関数を解かねばなら
ず、手間がかかるという問題が有った。また、制御対象
によっては逆伝達関数を乗じると内部的に不安定になる
場合もあり、そのような制御対象にはこの方法は使用で
きないという問題があった。本発明は、手間がかからず
制御対象が振動なく完全に追従するような最適指令作成
装置を提供することを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記問題を解決するため
第１の発明の最適指令作成装置は、指令値を入力し、制
御対象が所望の動作を実現しうる理想的な動作指令を作
成し、制御対象を制御するサーボ制御部へ前記動作指令
を出力する最適指令作成装置において、制御対象モデル
と、該制御対象モデルが所望の動作を実現するように学
習制御を行う学習制御部を有することを特徴とするもの
である。第２の発明の最適指令作成装置は、指令値を入
力し、制御対象が所望の動作を実現しうる理想的な動作
指令を作成し、制御対象を制御するサーボ制御部へ前記
動作指令を出力する最適指令作成装置において、制御対
象モデルと、該制御対象モデルが所望の動作を実現する
ように予測制御を行う予測制御部を有することを特徴と
するものである。第３、第４の発明の最適指令作成装置
は、指令値を入力し、制御対象が所望の動作を実現しう
る理想的な動作指令を作成し、制御対象を制御するサー
ボ制御部へ前記動作指令を出力する最適指令作成装置に
おいて、制御対象モデルと、該制御対象モデルを安定化
する安定化補償器と、該制御対象モデルが所望の動作を
実現するように学習制御を行う学習制御部を有すること
を特徴とし、また、該制御対象モデルが所望の動作を実
現するように予測制御を行う予測制御部を有することを
特徴とするものである。第５の発明の最適指令作成装置
は、前記理想的な動作指令は、モータ位置、モータ速
度、モータ加速度、モータトルク指令値、負荷位置、負
荷速度、負荷加速度、負荷トルクのうちのどれか、もし
くは、２つ以上の組み合わせであることを特徴とするも
のである。第６の発明の最適指令作成装置は、前記学習
制御部で使用する学習制御の出力である今回の制御入力
u(ｋ)は、前回試行時の制御入力u(ｋ')と、前回試行時
の偏差と今回の偏差から計算された今回の補償量σ
（k）の和

【０００５】

【数４】

【０００６】で計算されることを特徴とするものであ
る。第７の発明の最適指令作成装置は、前記学習制御部
で使用する学習制御は、今回のサンプリングをｋ番目と
した時、先読み区間をM1からMとし、検出遅れKと、重み
ｗ_mと、重みαと、重みCと、重みCdと、今回の位置偏差
e(k-K)と、ｍ個先の偏差の予測値e^*(k+m)と、今回の補
償量σ（k）と、σ（k）の制御周期毎の増分値Δσ
（k）とから構成される評価関数J

【０００７】

【数５】

【０００８】を最小にするように構成されることを特徴
とするものである。第８の発明の最適指令作成装置は、
前記予測制御部で使用する予測制御は、今回のサンプリ
ングをｋ番目とした時、先読み区間をM1からMとし、検
出遅れKと、重みｗ_mと、重みαと、重みCと、重みCd
と、今回の位置偏差e(k-K)と、ｍ個先の偏差の予測値e^*
(k+m)と、今回の制御入力u（k）と、u（k）の制御周期
毎の増分値Δu（k）とから構成される評価関数J

【０００９】

【数６】

【００１０】を最小にするように構成されることを特徴
とするものである。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明の実施例を図に基づいて説
明する。（実施例１）以下に第1の実施例について示す。図１は
本発明の第1の実施例の構成を示すブロック図である。
図１において、１は制御対象、２は制御対象を制御する
サーボ制御部、３が最適指令作成部である。４は制御対
象を近似した制御対象モデルであり、差分方程式で表現
されている。５が学習制御部であり、制御対象モデルが
指令通りに動作するようモデルへの制御入力を学習す
る。また、制御対象モデルの特性によっては図２に示す
ように、６の安定化補償器を用いてもよい。そして、学
習された理想的なモデルの状態量を最適指令値として、
サーボ制御部へ出力し、サーボ制御部は、その指令に追
従するように制御対象を制御する。以下には６の安定化
補償器も考慮したときの実施例を説明する。図５は本実
施例のシミュレーションブロック図である。図中５０は
指令発生器であり、５１は制御対象である２慣性系のメ
カである。５２が制御対象を制御するサーボ制御部であ
る。ここで、図中５２１、５２２，５２３はゲインであ
り適当な値を設定すればよい。また５２４は微分を表
し、５２５は積分を表すブロックである。５３は最適指
令作成部であり、５３の内部に、５４で表す差分方程式
で記述された制御対象モデルを有する。５６は５４を安
定に制御する安定化補償器である。そして、５５が学習
制御部である。以下図５を使用して詳細に説明する。ま
ず初めに、５４の制御対象モデルについて説明する。今
回使用した制御対象モデルは、モータと負荷がばね要素
で結合されているモデルであり、状態方程式で記述する
と式（１）のようになる。

【００１２】

【数７】

【００１３】ここで、θm（k）：モータ位置、θm
（k）：モータ速度、θs（k）：ねじれ角、θs（k）：
ねじれ角速度、uref（k）：モータトルク指令 J1：モータ側イナーシャ、J2：負荷側イナーシャ、
K2：ばね定数である。式（１）を制御周期Tsにおいて離散化し、式（２）のよ
うに差分方程式で表す。

【００１４】

【数８】

【００１５】式（２）を用いてｋ番目のモータトルク指
令uref（k）とｋ番目の状態量θm（k）、θm（k）、θs
（k）、θs（k）からk+1番目の状態量を逐次計算する。
また、負荷位置θｌ（k）と負荷速度θl（k）は式
（３）により求まる。

【００１６】

【数９】

【００１７】次に安定化補償器５６の処理を説明する。
図５の５６安定化補償器内では、制御対象モデルを用い
て計算された負荷速度θlとねじれ角θsとねじれ角速度
θsを状態フィードバックし、安定化を図る。その時、
式（２）のモータトルク指令uref（k）は式（４）のよ
うな計算で求まる。

【００１８】

【数１０】

【００１９】ここで式（４）の各フィードバックゲイン
（Kv#ff、Ks#ff、Ksd#ff）の値はシステムが安定するよ
うに適当な値に設定すればよい。 Kvff：フィードフォワード部速度ループ比例ゲイン Ksff：フィードフォワード部ねじれ角FBゲイン Ksdff：フィードフォワード部ねじれ角速度FBゲイン次に５５に示す学習制御部の処理について説明する。今
回の制御入力u(ｋ)は、式（５）に示すように、前回試
行時の制御入力u(ｋ')と、前回試行時の偏差と今回の偏
差から計算された今回の補償量σ（k）の和で計算され
る。

【００２０】

【数１１】

【００２１】補償量σ（k）の計算方法は、例えば、特
願平５-１３５４６９（特開平６−３２４７１０）「学
習制御装置」第３の発明に記載されている方法を用いた
場合、式（６）の評価関数Jを最小にする補償量σ(k)を
式（７）の計算により求めることになる。

【００２２】

【数１２】

【００２３】ここで、Δe(k')は前回試行時の偏差e(k')
の制御周期毎の増分値である。式（７）中の各パラメー
タvm,pn,gn,Eは制御対象のモデルと各重みの値から計算
される値であり、計算方法は前記特願平５-１３５４６
９「学習制御装置」に詳細に記されているのでここでは
省略する。ここでは、学習制御の１つの方法を示した
が、前記特願平５-１３５４６９「学習制御装置」の第
１の発明もしくは第２の発明を使用してもよく、それ以
外にも、どのような種類の学習制御を利用してもよい。
以上が実施例１の説明である。（実施例２）次に、本発明の第２の実施例を図３、図４
を用いて説明する。実施例１の学習制御（図１、図２の
５）の代りに予測制御（図３、図４の予測制御部７）を
使用して、制御入力u（k）を求める。制御対象モデル
や、安定化制御器、サーボ制御部は実施例１と全く同じ
なので、ここでは予測制御部のみを説明する。予測制御
には、例えば特願平５−１９７９５６「予見制御装置」
や特願平５−５１１２９８「予見制御装置」等の装置が
あり、特願平５−１９７９５６の発明を用いた場合、式
（８）の評価関数Jを最小にする制御入力u(k)を、式
（９）の計算で求める。

【００２４】

【数１３】

【００２５】ここで、Δr(k)は指令r(k)の制御周期毎の
増分値の値であり、Δy(k)は制御対象の出力y(k)の制御
周期毎の増分値を表す。式（９）中の各パラメータvm,p
n,gn,Eは制御対象のモデルと各重みの値から計算される
値であり、計算方法は特願平５−５１１２９８等「予見
制御装置」に詳細に記されているのでここでは省略す
る。ここでは、予測制御の１つの方法を示したが、特願
平５−１９７９５６「予見制御装置」や特願平５−５１
１２９８「予見制御装置」の発明に記述されている方法
以外にも、どのような種類の予測制御を利用してもよ
い。以上が実施例２の説明である。次に実際に本方式の
実施例１を使用した時のシミュレーション結果を示す。
図５がシミュレーションブロック図である。本シミュレ
ーションで使用した各パラメータ値を以下に示す。 J1： 1.16*10^-4kgm² J2： 4.53492*10^-5 kgm² K2： 0.023 Nm/rad Ts: 0.25ms また安定化補償器の各ゲインの値は以下のように決定し
た。 Kvff： 4.89*10⁵1/s Ksff： 137.30 1/s Ksdff： 0.2187 1/s 図６に位置応答波形のシミュレーション結果を示す。１
回目の試行で振動なく指令に追従していることが分か
る。また、２回目以降の試行では指令と応答が振動もな
く指令に完全に一致していることがわかる。また、この
シミュレーションでは、モータの位置のみを最適指令値
としてサーボ制御部へ出力しているが、それ以外にも、
モータ速度、モータ加速度、モータトルク指令値、負荷
位置、負荷速度、負荷加速度、負荷トルクのうちのどれ
か、もしくは、２つ以上の組み合わせを最適指令値とし
て、サーボ制御部へ出力しても同様の効果が得られる。
また、本実施例では制御対象を２慣性系としているが、
剛体系や３慣性系などすべての制御対象に対して同様に
効果が得られる。

【００２６】

【発明の効果】以上述べたように本発明の請求項１およ
び請求項３記載の最適指令作成装置によれば、制御対象
のモデルを有し、そのモデルが、指令に一致するように
学習するため、制御対象が与えられる指令にぼほ完全に
追従し、なお且つ振動しない動作を実現することが可能
になる。また、学習を制御対象モデルを用いて行うた
め、実際に実機を動かすことなくオフラインで最適な指
令を作成できるため、安全にかつ実機を繰り返し動作さ
せるような手間なく実現できるという効果もある。ま
た、複雑なモデルに対しても、複雑な逆伝達関数計算を
行うことなく、非常に簡単に、指令に対して完全に追従
し、なおかつ振動しない動作を実現することが可能にな
るという効果もある。また、請求項２および請求項３記
載の最適指令作成装置によれば、あらかじめ、いくつか
先の指令が分かっている場合は、予測モデルにより、い
くつか先の偏差をもとめ、その偏差が小さくなるような
制御入力を求めることにより、指令に対する追従性が向
上し、なお且つ、振動しない動作を実現することが可能
になる。また、請求項４記載の最適指令作成装置によれ
ば、サーボ制御部でフィードバックする状態量の違いな
ど、サーボ制御部の構成に応じて任意の指令を使用でき
るため、どのようなサーボ制御器の構成にもすぐに適用
できるという効果がある。また、サーボ制御部の各ゲイ
ンを変更した際も最適指令装置自体はなんら変更するこ
となく実現できるという効果もある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の請求項１記載の制御構成を説明する図

【図２】本発明の請求項３記載制御構成を説明する図

【図３】本発明の請求項２記載制御構成を説明する図

【図４】本発明の請求項４記載の他の制御構成を説明す
る図

【図５】本発明の実施例のシミュレーションブロック図

【図６】実施例のシミュレーション結果

【図７】従来の制御構成を説明する図

【図８】従来の制御構成を説明する図

【符号の説明】

１制御対象２サーボ制御部３最適指令作成部４制御対象モデル５学習制御部６安定化補償器７予測制御部５０指令発生器５１２慣性系メカ（制御対象）５２サーボ制御部５３最適指令作成部５４制御対象モデル５５学習制御部５６安定化補償器５２１、５２２、５２３ゲイン５２４微分ブロック５２５積分ブロック

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】指令値を入力し、制御対象が所望の動作
を実現しうる理想的な動作指令を作成し、制御対象を制
御するサーボ制御部へ前記動作指令を出力する最適指令
作成装置において、制御対象モデルと、該制御対象モデ
ルが所望の動作を実現するように学習制御を行う学習制
御部とを備えたことを特徴とする最適指令作成装置。
【請求項２】指令値を入力し、制御対象が所望の動作
を実現しうる理想的な動作指令を作成し、制御対象を制
御するサーボ制御部へ前記動作指令を出力する最適指令
作成装置において、制御対象モデルと、該制御対象モデ
ルが所望の動作を実現するように予測制御を行う予測制
御部とを備えたことを特徴とする最適指令作成装置。
【請求項３】指令値を入力し、制御対象が所望の動作
を実現しうる理想的な動作指令を作成し、制御対象を制
御するサーボ制御部へ前記動作指令を出力する最適指令
作成装置において、前記制御対象モデルを安定化する安
定化補償器を備えたことを特徴とする請求項１または２
記載の最適指令作成装置。
【請求項４】前記理想的な動作指令は、モータ位置、
モータ速度、モータ加速度、モータトルク指令値、負荷
位置、負荷速度、負荷加速度、負荷トルクのうちの１
つ、もしくは２つ以上の組み合わせであることを特徴と
する請求項１ないし３のいずれか１項記載の最適指令作
成装置。
【請求項５】前記学習制御部で使用する学習制御の出
力である今回の制御入力u(ｋ)は、前回試行時の制御入
力u(ｋ')と、前回試行時の偏差と今回の偏差から計算さ
れた今回の補償量σ（k）との和【数１】で計算されることを特徴とする請求項１または３または
４記載の最適指令作成装置。
【請求項６】前記学習制御部で使用する学習制御は、
今回のサンプリングをｋ番目とした時、先読み区間をM1
からMとし、検出遅れKと、重みｗ_mと、重みαと、重みC
と、重みCdと、今回の位置偏差e(k-K)と、ｍ個先の偏差
の予測値e^*(k+m)と、今回の補償量σ（k）と、σ（k）
の制御周期毎の増分値Δσ（k）とから構成される評価
関数J 【数２】を最小にするように構成されることを特徴とする、請求
項１または３または４または５記載の最適指令作成装
置。
【請求項７】前記予測制御部で使用する予測制御は、
今回のサンプリングをｋ番目とした時、先読み区間をM1
からMとし、検出遅れKと、重みｗ_mと、重みαと、重みC
と、重みCdと、今回の位置偏差e(k-K)と、ｍ個先の偏差
の予測値e^*(k+m)と、今回の制御入力u（k）と、u（k）
の制御周期毎の増分値Δu（k）とから構成される評価関
数J 【数３】を最小にするように構成されることを特徴とする、請求
項２または３または４記載の最適指令作成装置。