JP2006238699A - 同期電動機のセンサレス制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】電動機電流センサを用いずに信頼性を確保し、なお且つ、リンギング等のノイズの影響を受け難い高性能な同期電動機の駆動システムを提供する。
【解決手段】本発明の同期電動機の駆動システムは、同期電動機を駆動するインバータの直流電流を検出し、その大きさから、電動機に流れるトルク電流成分を推定し、その推定値に基づいて電動機への印加電圧を決定し、トルク電流の推定値を用いて、電動機内部の磁極軸推定演算を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、同期電動機の制御システムに関し、特に電動機の速度・位置を検出するセンサと電動機電流センサを用いずに、簡略化した制御構成の高精度・高性能な同期電動機駆動システムに関する。

同期電動機の磁極位置の検出、あるいは電動機電流の検出を行うことなく、同期電動機を制御する方法で、位置センサを用いない方法に、図３３に示すものがある。この従来技術では、位置センサの代わりに、電動機電流を検出する電流センサを用いる。この従来技術は、同期電動機の位置センサ付きベクトル制御に基づいて、位置センサの代わりに、磁極位置推定器と速度推定器を設ける（以後、ベクトル制御型センサレス方式と呼ぶ）。この構成は、磁極位置の検出部と速度の検出部以外は、位置センサを付けたベクトル制御方式と全く同じである。

図３３において、符号１は回転速度指令ωｒ* の速度指令発生器、２Ｙは電動機の制御装置、３は電圧指令をＰＷＭ（パルス幅変調）パルスに変換するＰＷＭ発生器、４はインバータ、５は同期電動機、６は機械角周波数を電気角周波数に変換する変換ゲイン、８はｄ軸電流指令Ｉｄ*を発生するＩｄ*発生器、１１はｄｑ軸上の電圧指令Ｖdc*，Ｖqc*を演算する電圧指令演算器、１２はｄｑ軸上の値を三相交流の値に変換するｄｑ逆変換器、
１３は信号の加算減算を行う加算器、２７は速度推定値が速度指令に一致するようにＩq*を調整する速度制御器、３０は電流推定値Ｉdc，Ｉqcが、各々の指令値Ｉｄ*，Ｉｑ*に一致するように、電圧指令Ｖdc*，Ｖqc*に補正を加える電流制御器、３７は電動機の磁極軸を推定する磁極位置推定器、３８は電動機の回転速度を推定する速度推定器、３９は三相交流を回転座標上の値に変換するｄｑ座標変換器、４１はインバータの直流電源、４２はインバータの主回路部、４３はＰＷＭパルスに基づいてインバータ主回路の半導体スイッチング素子Ｓup〜Ｓwnをオン・オフするゲートドライバ、４４は電動機の電流を検出する電流センサである。

図３３の磁極位置推定器３７が、磁極位置センサに相当し、速度推定器３８が速度センサに相当する。また、速度制御器２７と電流制御器３０を、位置センサ付きベクトル制御装置と同様に備えており、速度，電流が各々の指令値に一致するように自動調整する。これは、例えば、平成１２年電気学会産業応用部門全国大会，講演論文集［ＩＩＩ］，Ｎo.９７，ｐ.９６３−９６６,「軸誤差の直接推定演算による永久磁石同期モータの位置センサレス制御」に記載されている。

位置センサと電動機電流センサのいずれも用いない図３４に示す制御方法の従来技術が、特開平６−１５３５２６号公報や、特開平８−１９２６３号公報に開示されている。図３４で符号４０はインバータの直流電流Ｉ０とＰＷＭパルス波形から、電動機電流を推定演算するモータ電流推定器であり、他の符号は、図３３と同一である。

図３４では、電動機電流を直接検出せずに、インバータの直流電流を電流センサ４４で検出する。モータ電流推定器４０では、直流電流の検出値Ｉ０と、ＰＷＭ発生器３の出力パルス波形に基づいて電動機電流を推定し、この推定値Ｉ１ｃを制御装置２Ｙへ出力する。制御装置２Ｙでは、Ｉ１ｃに基づいて、例えば図３３と同様に、ベクトル型センサレス制御する。

次に、モータ電流推定器４０の動作を、図３５（ａ）〜（ｃ）を用いて説明する。図
３５（ａ）〜（ｃ）は、各相のＰＷＭパルス波形を示しており、それぞれ「１」の時にプラス側のスイッチ（Ｓup，Ｓvp，Ｓwp）をオン、「０」の時にはマイナス側のスイッチ
（Ｓun，Ｓvn，Ｓwn）をオンする。今、電動機電流が図３５（ｄ）のような場合を仮定すると、インバータの直流電流検出値Ｉ０は、図３５（ｅ）のような波形になる。図３５
（ｅ）の波形には、次の４つのモードがある。
（１）モード１：Ｓup＝ＯＮ，Ｓvp＝ＯＮ，Ｓwp＝ＯＮ → Ｉ０＝０
（２）モード２：Ｓup＝ＯＮ，Ｓvp＝ＯＮ，Ｓwp＝ＯＦＦ → Ｉ０＝Ｉｕ＋Ｉｖ
＝−Ｉｗ
（３）モード３：Ｓup＝ＯＮ，Ｓvp＝ＯＦＦ，Ｓwp＝ＯＦＦ → Ｉ０＝Ｉｕ
（４）モード４：Ｓup＝ＯＦＦ，Ｓvp＝ＯＦＦ，Ｓwp＝ＯＦＦ→ Ｉ０＝０
よって、モード（３）で直流電流を検出すれば「Ｉｕ」を検出でき、また、モード(２)では「Ｉｗ」を検出できる。Ｉｖは、ＩｕとＩｗとから演算して求めればよい。このように、インバータ主回路のスイッチ状態と直流電流値から、電動機電流を再現することが可能であり、電動機電流を推定できれば、前述のベクトル制御型センサレス方式が実現できる。

特開平６−１５３５２６号公報 特開平８−１９２６３号公報 平成１２年電気学会産業応用部門全国大会，講演論文集［ＩＩＩ］，Ｎo.９７，ｐ.９６３−９６６,「軸誤差の直接推定演算による永久磁石同期モータの位置センサレス制御」

図３３に示したベクトル制御型センサレス方式の場合、電動機に電流センサ４４が必須であり、センサ４４を用いることによる信頼性の低下の問題や、高精度な制御を実現するためには高価な電流センサを用いる必要があるなど、コスト面での問題がある。また、図３２の方法では、スイッチングに伴って発生する電流の高周波振動(リンギング)の問題がある。リンギングは、電動機の配線ケーブルが長いほど発生しやすので、本来検出すべき電流値を検出することが困難になる。また、電動機の回転周波数が低い条件では、ＰＷＭパルスの幅が狭くなり、例え配線ケーブルを短くしても、ノイズの影響を受けやすくなり、検出精度が劣化する。

本発明は、電動機電流センサを用いずに信頼性を確保し、なお且つ、リンギング等のノイズの影響を受け難い高性能な同期電動機の駆動システムを提供することを目的とする。

本発明の同期電動機の駆動システムは、同期電動機を駆動するインバータの直流電流を検出し、その大きさから、電動機に流れるトルク電流成分を推定し、その推定値に基づいて電動機への印加電圧を決定し、トルク電流の推定値を用いて、電動機内部の磁極軸推定演算を行う。

本発明の同期電動機の駆動システムは、同期電動機と、該同期電動機に交流を印加するインバータと、該インバータへ電力を供給する直流電源と、該直流電源から前記インバータに供給する電流を検出する手段と、前記同期電動機に回転数指令を与える手段と、前記同期電動機内部の磁極軸を仮定したｄｃ軸と、該ｄｃ軸に直交する軸であるｑｃ軸のそれぞれの軸上の電流指令Ｉｄ*と電流指令Ｉｑ*とを与える手段と、前記電流指令Ｉｄ* と電流指令Ｉｑ* と前記回転数指令とに基づいて、ｄｃ−ｑｃ軸上の電圧指令を演算する手段とを備えていて、該電圧指令に基づいて、前記インバータに制御信号を送り、前記直流電源の電流検出値に基づいて、前記同期電動機内部のトルク電流成分を推定演算し、該推定演算値に基づいて、前記電流指令Ｉｑ* を生成する。

本発明による電動機駆動システムによれば、電動機を制御するための位置・速度センサと電動機電流センサを用いることなく、単純な制御構成で、高性能・高精度な電動機駆動が実現できる。この結果、電動機駆動システムの信頼性・安定性が向上する。

以下本発明の実施例を図面を用いて詳しく説明する。

（実施例１）
図１に本実施例の構成図を示す。図１において、符号１は電動機に回転速度指令ωｒ* を与える速度指令発生器、２は電動機の印加電圧を演算する制御装置、３は電圧指令Ｖ1*に基づいて、インバータ４を駆動するパルスを生成するＰＷＭ（パルス幅変調）発生器、４は電動機を駆動する半導体スイッチング素子からなるインバータ、５は制御対象の同期電動機、６は回転速度指令ωｒ* を、電動機の電気角周波数指令ω１* に変換する変換ゲイン（Ｐは電動機の極数）、７は電気角周波数指令ω１* に基づいて、制御装置内部の交流位相θｃを演算する積分器、８は電動機の磁極軸成分（ｄ軸成分）の電流指令Ｉｄ* を与えるＩｄ* 発生器、９はインバータの直流電流検出値Ｉ０に基づいて、電動機のトルク電流成分を推定演算するＩｑ推定器、１０は電動機のトルク電流成分（ｑ軸成分）推定値Ｉqcに基づいて、電流指令Ｉｑ* を演算するＩｑ* 演算器、１１は電気角周波数指令ω1*，電流指令Ｉｄ* ，電流指令Ｉｑ* に基づいて、ｄｃ−ｑｃ軸上の電圧指令Ｖdc*，Ｖqc*を演算する電圧指令演算器、１２はｄｃ−ｑｃ軸上の電圧指令Ｖdc*，Ｖqc*を、三相交流軸上の値に変換するｄｑ逆変換器、４１はインバータ４の主回路電源を構成する直流電源部、４２はインバータの主回路部、４３は主回路へのゲート信号を発生するゲート・ドライバ、４４はインバータの直流電流を検出する電流センサ、４１１はインバータ４に電力を供給する三相交流電源、４１２は三相交流電源を整流するダイオード・ブリッジ、413は直流電源に含まれる脈動成分を抑制する平滑コンデンサである。

図２に示す本実施例の電動機駆動システムは、交流電源，制御・インバータ部，電動機に分けられる。図２に示すように、制御・インバータ部にある制御ボード上に、上記符号１から３に示す機能を備えていて、これらはマイクロ・プロセッサーをベースにしたディジタル回路である。また、インバータ主回路部，電流検出部なども、一つの装置内に実装されている。

次に、図１に基づいて、本実施例の動作を説明する。速度指令ωｒ* に基づき、電動機の電気角周波数指令ω１* が、変換ゲイン６の出力として得られる。積分器７では、電気角周波数指令ω１* を積分して、制御器内部での交流位相θｃを得る。

また、Ｉｑ推定器９では、直流電流検出値Ｉ０に基づいて、電動機のトルク電流成分を推定演算し、Ｉｑ* 演算器では、その電動機のトルク電流成分推定値Ｉqcに基づいて電流指令Ｉｑ* を演算する。Ｉｄ* 発生器８では、所定の電流指令Ｉｄ* を発生し、例えば、電動機の回転子構造が非突極型の場合は電流指令Ｉｄ* ＝０を与える。電圧指令演算器
１１では、電動機の電気角周波数指令ω１* と電流指令Ｉｄ*，Ｉｑ*に基づいて、同期電動機５への印加電圧である電圧指令Ｖdc*と電圧指令Ｖqc*を下式で演算する。

式（１）の演算式は、通常のベクトル制御で用いているものであって、例えば、「ＡＣサーボシステムの理論と設計の実際」杉本英彦著，総合電子出版、ｐ.７８の式（４.６）に記載がある。

次に、式（１）で求めた電圧指令Ｖdc*とＶqc*を、交流位相θｃを用いて三相交流軸上の電圧指令値Ｖ１* に座標変換する。ＰＷＭ発生器３では、電圧指令値Ｖ１* をＰＷＭパルス信号に変換する。ゲート・ドライバ４３は、このパルス信号に基づいてスイッチング素子を駆動し、同期電動機５に電圧指令Ｖdc*，Ｖqc*に相当する電圧を印加する。

次に、各部の動作を説明する。電圧指令演算器１１では、式（１）に基づいて、電圧指令を演算する。式（１）をブロック図で表すと、図３のようになる。図３において、符号１３は加算器（減算も含む）、１４は乗算器、１１１は電動機の抵抗値（Ｒ）に相当するゲイン、１１２はｄ軸インダクタンス（Ｌｄ）に相当するゲイン、１１３はｑ軸インダクタンス（Ｌｑ）に相当するゲイン、１１４は発電定数（Ｋｅ）に相当するゲインである。

式（１）と図３とに示すように、電圧指令は電動機の定数のＲ，Ｌｄ，Ｌｑ，Ｋｅを用いて演算する。これらの電動機定数が正確であれば、電動機は指令値通りの回転速度，電流値で駆動する。電圧指令演算器１１に与える電気角周波数指令ω１* と電流指令Ｉｄ* は、電動機の負荷状態に無関係に与えることができるが、電流指令Ｉｑ* は、電動機が必要なトルクに応じて与える必要があり、電流指令Ｉｑ* と、実際のトルク負荷とに差異が生じると、電動機の磁極軸と制御軸とが一致せず、不安定やトルク不足の原因になるので、電流指令Ｉｑ* を如何に作成するかが制御のポイントになる。図３３に示した従来技術のベクトル制御型センサレス方式では、速度制御器２７の出力を電流指令Ｉｑ* としている。しかし、ベクトル制御型センサレス方式の場合、速度推定器や、速度制御器といった構成要素が必要となり、制御構成が複雑になるため、本実施例では、直流電流検出値Ｉ０からトルク電流成分を推定演算し、その推定値Ｉqcに基づいて、電流指令Ｉｑ* を作成する。

図４に、Ｉｑ推定器９の構成を示す。図４において、符号１３と１４は、図３と同一である。図４で、符号１５は、直流電圧の設定値Ｖ０を発生するＶ０* 発生器、１６は電力の換算ゲイン、１７は除算器、１８は信号を１サンプル周期だけ遅延する遅延器である。

次に、図４の動作を説明する。電動機が消費する電力に関して、直流電源部と、ｄｑ座標軸上との関係を式で表現すると、

のようになる。ここで、係数３／２は、ｄｑ座標の変換に相対変換を用いた場合の係数である。絶対変換を用いれば、係数は１となる。式（２）を変形すると、

となり、直流電流検出値Ｉ０から電動機のトルク電流成分Ｉｑが演算できる。ただし、インバータの直流電圧Ｖ０と電動機電圧Ｖｄ，Ｖｑ、電動機に流れる電流Ｉｄは、直接検出できないので、それぞれ設定値、あるいは指令値を用いて、

として、電動機のトルク電流成分Ｉｑを推定演算する。式（４）をブロック図で表現したものが図４である。Ｖdc*とＶqc*は、演算周期分だけ遅れた値を用いる。

次に、トルク電流成分推定値Ｉqcを用いて電流指令Ｉｑ* を作成する。図１における符号１０が、Ｉｑ*演算器であり、ここでは次式に従って、電流指令Ｉｑ*を演算する。

式（５）は、一次遅れフィルタであるが、これ以外にも移動平均値などを用いてもよい。トルク電流成分推定値Ｉqcを直接電流指令Ｉｑ* とすると、ポジティブに動作し、制御系が不安定になるので、遅れ要素を与えて安定化している。ただし、定常的にはトルク電流成分推定値Ｉqcの基本波成分（すなわち、直流成分）と電流指令Ｉｑ* が一致するため、結果的に電動機内部の磁極軸と制御軸が一致し、安定した電動機駆動システムが実現できる。このように本実施例によれば、制御構成を極端に単純化した構成で、電動機を安定に駆動できる電動機駆動システムが実現できる。

（実施例２）
図５を用いて本実施例を説明する。図５は、制御装置２Ｂの構成を示し、本制御装置
２Ｂを、図１の制御装置２の代わりに用いる。図５の符号６〜１３は、実施例１の同一番号のものと同じである。符号１９は、インバータの直流電流検出値Ｉ０を用いて、電気角周波数指令ω１* に修正値ΔωＩ０を加えるＩ０ダンピング・ゲインである。本実施例は実施例１に、Ｉ０ダンピング・ゲイン１９を追加した。

次に、本実施例の動作を説明する。電動機の消費電力は、式（２）に示す関係にあるため、電動機負荷が変化し、消費電力が増加すると、直流電圧Ｖ０が一定であれば直流電流検出値Ｉ０が増加する。よって、直流電流検出値Ｉ０が増加した場合は、負荷外乱が発生し、それに伴って電動機の速度低下が生じる。電動機を脱調させずに、負荷変動に対応するには、制御装置内部の速度を、負荷に応じて低減すればよい。よって、直流電流検出値Ｉ０を用いて、電気角周波数指令ω１* を修正すれば、負荷外乱に応じて、電動機の回転速度を変化させて、脱調を防止できる。

なお、電気角周波数ω１* の修正量ΔωＩ０は、定常状態では零にする必要があるので、Ｉ０ダンピング・ゲイン１９は、微分要素、あるいは不完全微分要素で構成すればよい。本実施例によれば、負荷変動に対しても安定に駆動できる。

（実施例３）
図６を用いて本実施例を説明する。図６は、制御装置２Ｃの構成を示し、本制御装置
２Ｃを、実施例１の制御装置２の代わりに用いる。図６において、符号６〜１３は、実施例１と同一番号のものと同じであり、符号２０はトルク電流の推定値Ｉqcを用いて、電気角周波数指令ω１* に修正値Δωｑを加えるＩｑダンピング・ゲインである。本実施例は、実施例１にＩｑダンピング・ゲイン２０を追加した。

次に、本実施例の動作を説明する。実施例２では、直流電流検出値Ｉ０を用いて、電気角周波数指令ω１* に修正を加えたが、本実施例では、トルク電流推定値Ｉqcを用いて電気角周波数指令ω１* を修正する。直流電流検出値Ｉ０は、電動機の消費電力に起因して変化する物理量であるが、直接負荷トルクに関係した値ではないので、電動機速度が低い領域では、負荷トルク変動が大きくても直流電流検出値Ｉ０の変化は僅である。従って、負荷トルクの変動に対しては、負荷トルクと相関関係の強いトルク電流成分を用いた方が、より忠実な電気角周波数指令ω１* の補償が実現できる。本実施例では、トルク電流成分推定値Ｉqcを用いて電気角周波数指令ω１* を修正し、低速域でのトルク外乱に対する安定性を改善した。

なお、電気角周波数指令ω１* の修正値Δωｑは、定常状態では零にする必要があるので、Ｉｑダンピング・ゲイン２０は、Ｉ０ダンピング・ゲイン１９と同様に、微分要素、あるいは不完全微分要素で構成する。本実施例により、低速域でのトルク負荷変動に対しても安定に駆動できる。

（実施例４）
図７〜図９を用いて本実施例を説明する。図７は、制御装置２Ｄの構成を示し、本制御装置２Ｄを、図１の制御装置２の代わりに用いる。図７において、符号６〜１３は、前述の実施例における同一番号のものと同じである。符号２１は電動機の磁極軸と、制御軸との軸誤差を推定演算する軸誤差推定器、２２は軸誤差に零指令を与える零発生器、２３は軸誤差に基づいて電気角周波数指令ω１* への修正量を演算する磁極軸推定ゲインである。

次に、図７を用いて本実施例の動作を説明する。図１の制御装置２に対して、符号２１〜２３を加えたものが、本実施例である。軸誤差推定器２１では、電動機内部の磁極軸と制御内の磁極軸の誤差Δθを推定演算する。誤差Δθは、図８に示すように、電動機内部のｄｑ軸から観測した制御軸（ｄｃ−ｑｃ軸と定義する）の誤差成分と定義する。誤差推定値Δθｃの演算は下記式に従って行う。

〔数６〕
Δθｃ＝Ｋｈ(Ｉqc−Ｉｑ*) …（数６）
式（６）を具現化したブロックが、図９であって、符号２１１は、誤差演算のための比例ゲインＫｈである。Ｉｑ* は、電動機に印加している電圧値の基になっているトルク電流指令値であり、それと現時点でのトルク電流成分（推定値）Ｉqcとが一致していれば、軸誤差は零とみなすことができる。仮に、両者に差が生じた場合は、それに比例した誤差Δθが、ｄｑ軸とｄｃ−ｑｃ軸との間に発生していることになる。よって、式（６）に示すように、Ｉｑ* とＩqcとの差を演算し、比例ゲインＫｈを介して、誤差推定値Δθｃを求めることができる。

誤差推定値Δθｃが正の場合、図８に示す関係より、制御軸ｄｃ−ｑｃ軸が、ｄｑ軸よりも進んでいるので、電気角周波数指令ω１* を減少するように補正量Δω１（この場合は、Δω１＜０）を加え、誤差Δθを減らす。逆に、誤差推定値Δθｃが負の場合は、電気角周波数指令ω１* を増加するように補正量Δω１を加える。これらの動作（ＰＬＬ動作）を実現しているのが、図７におけるブロック２１〜２３である。磁極軸推定ゲイン
２３は、誤差推定値Δθｃの収束時間を決定する係数であり、基本的には比例ゲインでよいが、比例・積分、あるいは微分要素等を組み合わせてもよい。本実施例によって、軸ずれを補償し、より高性能な電動機制御を実現できる。

（実施例５）
図１０を用いて本実施例を説明する。図１０は、制御装置２Ｅの構成を示し、本制御装置２Ｅを、図１の制御装置２の代わりに用いる。図１０において、符号６〜１３と２１〜２３は、前述の実施例の同一番号のものと同じである。符号２４は磁極軸の誤差推定値
Δθｃに基づいて、電流指令Ｉｑ* を演算するトルク制御器である。本実施例と、実施例４との違いは、トルク制御器２４を追加した点である。

次に、図１０の動作を説明する。本実施例では、磁極軸の誤差推定値Δθｃを用いて電流指令Ｉｑ* を決定する。電動機に印加されている交流電圧の位相θｃは、主に電気角周波数指令ω１* の積分により与えられているため、負荷が急変した場合、まず初めに変化するのは誤差推定値Δθｃである。もちろん、磁極軸推定ゲイン２３を介して、電気角周波数指令ω１* は修正されるが、実速度に一致するまでには、ＰＬＬの設定応答に応じた時間がかかる。よって、誤差推定値Δθｃの変化から即座に電流指令Ｉｑ* を決定することで、高応答なトルク制御が実現できる。

なお、図１０におけるＩｑ* 演算器１０を用いない場合は、誤差推定値Δθｃは、定常的に零になるので、トルク制御器内部に積分要素が必要になる。その場合、トルク制御器２４は、ＰＩ（比例・積分）制御、あるいはＰＩＤ（比例・積分・微分）制御等を基本に構成すればよい。逆に、Ｉｑ* 演算器と併用する場合は、トルク制御器は比例要素、あるいは微分要素で構成すればよい。本実施例によればトルク変化に応じた電流指令を迅速に得ることができる。

（実施例６）
図１１を用いて本実施例を説明する。図１１は、制御装置２Ｆの構成を示し、本制御装置２Ｆを、図１の制御装置２の代わりに用いる。図１１において、符号６〜１３と２１〜２３とは、前述の実施例の同一番号のものと同じである。符号２５は信号の符号を反転する反転ゲイン、２６は電気角周波数を機械角周波数に変換する変換ゲイン、２７は電動機の速度を一定に制御する速度制御器である。本実施例と、実施例５との構成の違いは、トルク制御器２４の代わりに符号２５〜２７が追加された点である。

次に、図１１の動作を説明する。本実施例は、磁極軸推定ゲイン２３が出力する補正量Δω１を用いて、電流指令Ｉｑ* を作成する。本実施例では、速度偏差を迅速に零に収束させるため、速度制御器２７を設けて電流指令Ｉｑ* を作成する。速度偏差に、電気角周波数指令ω１* の補正量Δω１を用いて、制御構成を単純化する。

磁極軸推定ゲイン２３が出力する補正量Δω１は、電動機の実速度が、制御装置内の速度指令よりも高い場合に正の値となるので、反転ゲイン２５を介して符号を反転する。これによって、従来技術の速度制御器、例えば、図３１の速度制御器２７における入力（速度偏差）と等価になる。次に、変換ゲイン２６により、電動機の極対数Ｐで補正量Δω１を除算し、機械角周波数の偏差に変換する。最後に、速度制御器２７を用いて、電流指令Ｉｑ* を演算する。速度制御器２７は、例えば、従来技術の速度制御に用いるＰＩ制御，ＰＩＤ制御などを用いればよい。また、Ｉｑ* 演算器と併用する場合は、前述の実施例５と同様に、速度制御器を比例、あるいは微分要素で構成すればよい。

本実施例によれば電気角周波数指令ω１* の補正量Δω１に基づいて速度制御器を構成することで、速度追従性のよい電動機駆動システムが実現できる。

（実施例７）
図１２を用いて本実施例を説明する。図１２は、制御装置２Ｇの構成を示し、本制御装置２Ｇを、図１の制御装置２の代わりに用いる。図１２において、符号６〜９，１１〜
１３，２１，２２，２６と２７は、前述の実施例の同一番号のものと同じである。符号
２３Ｇは、積分を含む要素で構成された磁極軸推定ゲインである。本実施例と、実施例６との構成の違いは、電気角周波数指令ω１* から直接交流位相θｃを演算するループがない代わりに磁極軸推定ゲイン２３Ｇの出力に基づいて、交流位相θｃを演算している点と、磁極軸推定ゲインの出力と、回転速度指令ωｒ* の偏差に基づいて、速度制御器２７が電流指令Ｉｑ* を演算している点である。

次に、図１２の動作を説明する。本実施例では、磁極軸推定ゲイン２３Ｇに積分要素を持たせ、その値に基づいて交流位相θｃを演算する。この結果、制御装置内の交流位相
θｃが、実際の電動機速度に合わせて変化するので電動機の脱調が防止できる。

制御装置２Ｇでは、直流電流検出値Ｉ０を用いて、Ｉｑ推定器９でトルク電流成分推定値Ｉqcを演算し、その演算結果に基づいて、誤差推定値Δθｃを演算する。誤差推定値
Δθｃを零にするように、磁極軸推定ゲイン２３Ｇが、電気角周波数ω1cを出力する。この磁極軸推定ゲイン２３Ｇは、速度推定器としても機能し、これを用いて速度制御を行う。磁極軸推定ゲイン２３Ｇの出力である電気角周波数ω1cに、変換ゲイン２６を介することで速度推定値ωrcを得る。この速度推定値ωrcと回転速度指令ωｒ* との偏差を速度制御器２７に入力し、電流指令Ｉｑ* を得る。図１２では、速度制御器２７が積分要素を持つ。

ここで、前記の実施例（例えば、図７に示す実施例４）に対して、本実施例の磁極軸推定ゲイン２３Ｇを用いても問題はない。以上、本実施例によれば、電動機と負荷装置の慣性に依存せずに、速度指令に追従できる電動機駆動システムが実現できる。

なお、図１０，図１１，図１２の実施例では、トルク制御器２４、あるいは速度制御器２７の出力を用いて、電流指令Ｉｑ* を得ているが、これらの制御器出力に基づいて、電流指令Ｉｄ* を得ることもできる。図１３は、図１２の制御装置に対して、速度制御器出力を用いて、電流指令Ｉｄ* と電流指令Ｉｑ* とを演算している例である。図１３において、符号７，９，１１〜１３，２１，２２，２３Ｇ，２６，２７は、これまでの実施例における同じ番号のものと同一である。符号２８と２９は、速度制御器の出力に基づいて、電流指令Ｉｄ* と電流指令Ｉｑ* とを出力するＩｄ* データテーブルとＩｑ* データテーブルである。

突極型の同期電動機の場合、永久磁石によるトルクだけでなく、電動機の突極性を活かしたリラクタンストルクを利用して、効率を改善できる。その場合、電流指令Ｉｄ* を常に零に制御するのではなく、必要なトルクに応じて、電動機に流れるトータルの電流値を最小にする電流指令Ｉｄ* と電流指令Ｉｑ* を与える。図１３の場合、速度制御器の出力をトルク指令Ｔｍ* とみなし、そのトルクに必要な電流指令Ｉｄ*，Ｉｑ*をそれぞれのデータテーブルより得る。トルク指令Ｔｍ* から電流指令Ｉｄ*，Ｉｑ*を得る方法は、例えば、特開平２０００−１１６１９８号公報の図２，図３等に記載がある。

（実施例８）
図１４を用いて本実施例を説明する。図１４は、制御装置２Ｊを示したものであり、本制御装置２Ｊを、図１における制御装置２の代わりに用いる。図１４で符号６〜９，１１〜１３，２１〜２３，２５〜２７は、前述の実施例の同一番号のものと同じである。符号３０は、ｑ軸成分推定値Ｉqcの値を電流指令Ｉｑ* に一致させるための電流制御器である。

次に、本実施例の動作を説明する。図１０〜図１３に示した前記実施例によれば、Ｉq*演算器１０を用いずに電流指令Ｉｑ* を得ることができる。また、ｑ軸成分推定値Ｉqc自体は、直流電流検出値Ｉ０から演算できるので、Ｉqcを電流指令Ｉｑ* に一致するように、自動制御できる。図１４は、図１１の制御構成に、電流制御器３０を付加した。電流制御器３０を用いて、ｑ軸成分推定値Ｉqcと電流指令Ｉｑ* とが一致するように、電圧指令Ｖqc* に補正を加えている。この構成より、電流指令Ｉｑ* に、速やかにｑ軸成分推定値Ｉqcを一致させることができ、制御性能がさらに改善する。なお、ｑ軸成分電流Ｉｑの電流制御器は、他の実施例、例えば、図１０，図１２，図１３の実施例にも適用できる。

（実施例９）
図１５を用いて本実施例を説明する。図１５は軸誤差推定器２１Ｋの構成を示したものであり、推定器２１Ｋを、これまでの各実施例における軸誤差推定器２１の代わりに用いる。図１５の符号１３，１４，１７，１８，１１１，１１３は、これまでの実施例の同一番号のものと同じである。

次に、本実施例の動作を説明する。これまでの各実施例における軸誤差演算器では、式（６）（図９）に従って、誤差推定値Δθｃを演算した。本実施例では以下のように誤差推定値Δθｃを演算する。電動機の電圧方程式は、

である。上式より、

である。また、電圧指令Ｖdc*，Ｖqc*と、実際の同期電動機のｄｑ軸上の電圧
Ｖｄ，Ｖｑの関係は、誤差Δθを用いると、

となる。式（８）と式（９）より、

が得られる。ここで、cosΔθ≒１，sinΔθ≒Δθの近似を行うと、

が得られる。上式において、微分項を無視すると、

が得られる。式（１２）を、Ｉｄ＝Ｉｄ*，Ｉｑ＝Ｉqc と置き換え、ブロック図で表現すると、図１５の構成が得られ、電動機速度の広い範囲にわたって、精度の高い誤差Δθの推定演算が可能であるので、推定誤差Δθｃが図９よりさらに改善される。この結果、より高精度・高性能な電動機駆動システムが実現できる。

（実施例１０）
図１６を用いて本実施例を説明する。図１６は、軸誤差推定器２１Ｌの構成を示し、軸誤差推定器２１Ｌをこれまでの実施例における軸誤差推定器２１の代わりに用いる。図
１６の符号１３，１４，１７，１８，１１１，１１３は、これまでの実施例の同一番号のものと同じである。図１６の符号２１２は、進み要素（微分、あるいは不完全微分要素）の制御ブロックである。

次に、本実施例の動作を説明する。本実施例では実施例９で、前記式（１１）の微分項を、無視せずに図１６に示す構成にしたことだけが異なる。図１６の構成により、電動機の電圧方程式から得られる原理式に、微分項を含めて忠実に再現しているため、過渡時においても精度よく軸誤差演算が実現できる。この結果、より高精度・高性能な電動機駆動システムが実現できる。

（実施例１１）
図１７を用いて本実施例を説明する。図１７は、Ｉｑ推定器９Ｍの構成を示し、本Ｉｑ推定器９Ｍを、これまでの実施例におけるＩｑ推定器９の代わりに用いる。図１７において、符号１３，１４，１６〜１８と４１３は、前述の実施例の同一番号のものと同じである。符号４１４は、平滑コンデンサ４１３の電圧を検出する電圧センサである。

本実施例と、図４との相違点は、インバータの直流電圧を検出する電圧センサ４１４を設け、その検出値Ｖ０を用いて、トルク電流の推定演算を行っている点である。本実施例によれば、直流電圧の検出値を用いてＩqcを演算できるため、直流電圧の変動に対してロバストな制御ができる。

（実施例１２）
図１８を用いて本実施例を説明する。図１８は、Ｉｑ推定器９Ｎの構成を示し、本推定器９Ｎを、これまでの実施例におけるＩｑ推定器９の代わりに用いる。図１８において、符号１３，１４，１６〜１８は、前述の実施例の同一番号のものと同じである。符号３１はインバータで消費される損失分を演算するインバータ損失演算器である。本実施例と、図９と図１７との相違点は、インバータ損失演算器３１が付加された点である。

本実施例では、インバータが消費する損失分を考慮して、ｑ軸成分推定値Ｉqcを演算する。インバータの損失Ｐinv を含めた電力の関係式を式（１３）に示す。

上式において、ｆswはインバータの平均スイッチング周波数、Ｋｖはスイッチングに伴い発生するスイッチング損失に相当する係数、Ｋｉはインバータに流れる電流の大きさに依存して発生する損失係数である。式（１３）に基づいて、ｑ軸成分推定値Ｉqcを演算すると、次式のようになる。

式（１４）を実際のブロック図で表すと、図１８に示す構成になる。式(１３)，(１４)におけるＰinv を計算する際の各係数、Ｋｖ，Ｋｉは、実験的に求めて、予め設定する。

以上のように、図１８に示すＩｑ推定器９Ｎを用いることで、インバータで発生する損失分を考慮して、ｑ軸成分推定値Ｉqcをさらに精度よく推定できる。

（実施例１３）
図１９を用いて本実施例を説明する。図１９は、インバータ損失演算器３１Ｐの構成を示し、本演算器３１Ｐを、図１８におけるインバータ損失演算器３１の代わりに用いる。図１９の符号１３，１４は、前述の実施例の同一番号のものと同じである。符号３１１は電力の換算ゲイン、３１２は積分器（時定数Ｔｅ）を用いた損失推定器である。本実施例では、インバータ損失をオンラインで推定し、ｑ軸成分推定値Ｉqcを演算する。

式（１３）における左辺（直流入力電力）と、右辺第１項（電動機の消費電力）との差が、インバータが消費する電力であるので、これら入出力のパワーの差を演算し、インバータの損失Ｐinv として、ｑ軸成分推定値Ｉqcに補正を加える。図１９では、直流側の消費電力演算と、電動機側の消費電力演算をそれぞれ行い、それらの差を積分し、インバータ損失Ｐinv を推定する。

以上のように、図１９の構成のインバータ損失演算器３１Ｐを用いて、インバータで発生する損失分をオンラインで演算し、ｑ軸成分推定値Ｉqcを精度よく計算できる。

（実施例１４）
図２０を用いて本実施例を説明する。図２０は、制御装置２Ｑの構成を示し、本制御装置２Ｑを、図１における制御装置２の代わりに用いる。図２０において、符号６，７，９〜１３，２１〜２３は、前述の実施例の同一番号のものと同じである。符号８Ｑは、電流指令Ｉｑ* に基づいて、電流指令Ｉｄ* の値を決定するＩｄ* 発生器である。

次に、本実施例の動作を説明する。永久磁石型電動機には、永久磁石によるトルクと、電動機の突極性（逆突極性）によるリラクタンストルクとを組み合わせて、電動機トルクを発生するものがある。この種の電動機の場合、電動機電流Ｉｄをマイナスに流した範囲に電動機の最大トルク点あり、Ｉｄ＝０に制御することは、効率の面で得策ではない。すなわち、常に最小電流、すなわち最大効率で電動機を駆動する場合は、常に最大トルクで電動機を駆動するとよい。最大トルクを得る条件は、例えば「ＰＭモータの制御法と回転子構造による特性比較」、電気学会論文誌Ｄ，平成６年，１１４巻６号，ｐｐ.６６２−６６７に記載があって、この文献中の式（５）に従うと、

となり、トルク電流成分Ｉｑが定まれば、最大トルクを得る電動機電流Ｉｄが決定する。

本実施例では、Ｉｄ* 発生器８Ｑが、電流指令Ｉｑ* を用いて式（１５）で電動機電流Ｉｄを演算し、最大トルクすなわち最大効率で電動機を駆動できる。なお、式（１５）の演算に、電流指令Ｉｑ* でなくｑ軸成分推定値Ｉqcを用いることもできるが、過渡時におけるｑ軸成分推定値Ｉqcの変動が激しいので、制御系全体が不安定になる恐れがある。また、効率の最大化を定常状態で実願すれば現実には十分であるので、Ｉｑ* 演算器の出力の電流指令Ｉｑ* を用いても何ら問題はない。以上、本実施例によって、電動機効率を最大にして運転できる。

（実施例１５）
図２１，図２２を用いて本実施例を説明する。図２１は、制御装置２Ｒの構成を示し、本制御装置２Ｒを、図１の制御装置２の代わりに用いる。図２１で、符号６，７，１１，１２，２８，２９は、前述の実施例における同一番号のものと同じである。符号３２は直流電流検出値Ｉ０に基づいて、電動機の発生するトルクを推定演算するトルク推定器、符号３３はトルク推定値Ｔmcに基づいて、トルク指令Ｔｍ* を演算するＴｍ* 演算器である。

本実施例は電動機の発生トルクを直接推定演算する。電動機の発生トルクと、出力Ｐｍの関係は、

〔数１６〕
Ｐｍ＝ωｒＴｍ …（数１６）
ただし、Ｔｍ：電動機の発生トルク、ωｒ：電動機の回転速度
となる。よって、直流側の消費電力が、式（１６）に等しいことから、

のように、直接電動機トルクを推定演算できる。式（１７）をブロック図で表すと、図
２２に示すようになる。

図２１では、トルク推定器３２で、直流電流検出値Ｉ０から直接電動機トルクを推定演算し、その後、Ｔｍ* 演算器で、トルク指令Ｔｍ* を演算する。トルク指令Ｔｍ* の演算には、実施例１と同様に、遅れ要素（例えば、式(５)）を用いている。トルク指令Ｔｍ*が得られれば、それに必要な電流指令Ｉｄ*，Ｉｑ*を、データテーブル２８と２９とを用いて作成する。データテーブル２８，２９は、実施例７（図１３）で説明したものをそのまま用いれば良い。

本実施例によれば、トルク推定器を用いて、電動機の発生トルクを推定することが可能であり、その結果、簡単な制御構成で、電動機の効率最大化制御が実現でき、簡便で汎用性の高い制御ができる。

（実施例１６）
図２３を用いて本実施例を説明する。図２３は、制御装置２Ｓの構成を示し、本制御装置２Ｓを、図１における制御装置２の代わりに用いる。図２３において、符号６，７，
１１，１２，２８，２９，３２，３３は、前述の実施例における同一番号のものと同じである。符号３４は、トルク推定値Ｔmcを用いて、電気角周波数指令ω１* に修正値Δωｑを加えるトルク・ダンピング・ゲインである。本実施例は、図２１の実施例に対して、トルク・ダンピング・ゲイン３４を追加した。

トルク推定器３２では、実際の電動機トルクを瞬時に観測できるため、電動機の負荷変動はトルク推定値Ｔmcの変化となって現れるので、トルク推定値Ｔmcを用いて、電気角周波数指令ω１* を修正すれば、負荷外乱に応じて、電動機の回転速度を変化させて脱調を防止できる。なお、電気角周波数指令ω１* の修正量ΔωＴｍは、定常状態では零にする必要があるので、トルク・ダンピング・ゲイン３４は、微分要素、あるいは不完全微分要素で構成すればよい。

以上、本実施例によって、負荷変動に対しても安定に駆動できる。

（実施例１７）
図２４と図２５を用いて本実施例を説明する。図２４は、制御装置２Ｔの構成を示し、本制御装置２Ｔを、図１の制御装置２の代わりに用いる。図２４で、符号６，７，１１〜１３，２２，２３，２８，２９，３２，３３は、前述の実施例における同一番号のものと同じである。符号２１Ｔは電動機の磁極軸と、制御軸との軸誤差を推定演算する軸誤差推定器である。

次に、図２４の動作を説明する。図２１の制御装置２Ｒに対して、符号２１Ｔ，２２，２３を加えたものが、本実施例である。軸誤差推定器２１Ｔでは、トルク指令Ｔｍ* と、トルク推定値Ｔmcに基づいて、誤差推定値Δθｃを下記式で演算する。

〔数１８〕
Δθｃ＝Ｋth(Ｔmc−Ｔｍ*) …（数１８）
式（１８）を具現化したブロックが、図２５である。図２５において、符号２１１Ｔは、軸誤差演算のための比例ゲインＫthである。トルク指令Ｔｍ* とその時点でのトルク推定値Ｔmcとが一致していれば、誤差Δθは零とみなせる。仮に、両者に差が生じた場合は、それに比例した誤差Δθが、ｄｑ軸とｄｃ−ｑｃ軸との間に発生していることになる。よって、式（１８）に示すように、トルク指令Ｔｍ* とトルク推定値Ｔmcの差を演算し、比例ゲインＫthを介することで、誤差Δθを推定できる。誤差推定値Δθｃが求まれば、これまでの実施例と同様に、磁極軸推定ゲイン２３を介して、交流位相θｃを修正することで、誤差推定値Δθｃを零に制御できる。

（実施例１８）
図２６を用いて本実施例を説明する。図２６は、制御装置２Ｕの構成を示し、本制御装置２Ｕを、図１における制御装置２の代わりに用いる。図２６において、符号６，７，
１１〜１３，１８，２１Ｔ，２２，２３，２６，２８，２９，３２，３３は、前述の実施例における同一番号のものと同じである。本実施例では、トルク推定演算に用いている回転速度を、回転速度指令ωｒ* ではなく、回転速度推定値ωrcを用いている点が、図２４の実施例と異なる。

回転速度推定値ωrcは、図２６に示すように、電気角周波数指令ω１* に補正量Δω１を加算した後の値の電気角周波数を、換算ゲイン２６を介して機械角周波数に換算しいる。電動機のトルクと、電力との関係は、式（１６）に示すように、実際の回転速度を用いる方が、原理的に正確な値が得られるので、回転速度指令より、速度推定値を用いて計算する方が、高い精度のトルク推定が行える。以上、本実施例によれば、より高い精度でトルクを推定できる。

（実施例１９）
図２７を用いて本実施例を説明する。図２７は、トルク推定器３２Ｖの構成を示し、本トルク推定器３２Ｖを、これまでの実施例におけるトルク推定器３２の代わりに用いる。図２７において、符号１４，１７，４１３，４１４は、前述の実施例の同一番号のものと同じである。本実施例のトルク推定器では、インバータの直流電圧を検出する電圧センサ４１４を設け、直流電圧検出値Ｖ０を用いて、トルク推定値Ｔmcの演算を行う。本実施例によれば、直流電圧の検出値を用いてトルク推定値Ｔmcを演算できるため、電源電圧の変動や、電動機負荷が変動に伴う直流電圧の変動に対してロバストな制御ができる。

（実施例２０）
図２８を用いて本実施例を説明する。図２８は、トルク推定器３２Ｗの構成を示し、本トルク推定器３２Ｗを、これまでの実施例におけるトルク推定器３２、あるいはトルク推定器３２Ｖの代わりに用いる。図２８において、符号１３，１４，１７，３１は、前述の実施例の同一番号のものと同じである。符号３５は電動機のトルク出力以外の全ての損失分Ｐlossを演算する全損失演算器、３５１は電動機の銅損，鉄損を演算するモータ損失演算器である。

本実施例と、図２２、あるいは図２７との相違点は、インバータ損失演算器３１とモータ損失演算器３５１からなる全損失演算器３５が付加された点である。本実施例では、図１８の実施例と同様に、損失分すべてを演算する全損失演算器３５を設けて、トルク推定値Ｔmcを演算する。全損失演算器におけるインバータ損失演算器３１は、前述の実施例と同じものなので説明を省略する。また、モータ損失演算器３５１においては、電動機の損失分Ｐmot を、下記式に従って演算する。

〔数１９〕
Ｐloss＝Ｋｒ(Ｉｄ*²＋Ｉｑ*²)＋Ｋｍ(Ｖdc*²＋Ｖqc*²) …（数１９）
上式において、Ｋｒは電動機の銅損に起因する損失分、Ｋrmは鉄損の銅損に起因する損失分である。全損失分Ｐlossは、

〔数２０〕
Ｐloss＝Ｐinv＋Ｐmot …（数２０）
となる。上式における損失を考慮し、トルク推定を行うと、図２８の構成になる。以上のように、図２８の構成のトルク推定器を用いることで、インバータと電動機で発生する損失分を考慮することが可能になり、トルク推定値Ｔmcをさらに精度よく計算できる。

（実施例２１）
図２９を用いて本実施例を説明する。図２９は、全損失演算器３５Ｘの構成を示し、本演算器３５Ｘを、図２８における全損失演算器３５の代わりに用いる。図２９において、符号１３，１４，３１２は、前述の実施例の同一番号のものと同じであるトルク出力以外の全損失をオンラインで推定し、トルク推定演算の精度を改善する。直流の入力電力Ｐ０と、全損失Ｐloss，トルクＴｍの関係は、

〔数２１〕
Ｐ０＝ωｒ・Ｔｍ＋Ｐloss …（数２１）
であるので、トルク出力Ｐｍ（＝ωｒ・Ｔｍ）と入力電力Ｐ０の差を演算し、Ｐlossを推定演算すれば、オンラインで損失成分が得られる。この動作を具現化したものが、図２９である。図２９では、直流側の消費電力演算と、電動機のトルク出力演算をそれぞれ行い、それらの差を積分し、全損失Ｐlossを推定している。

以上のように、本実施例のインバータ損失演算器を用いることで、トルク出力以外の損失分をオンラインで演算することが可能になり、トルク推定値Ｔmcをさらに精度よく推定できる。

（実施例２２）
図３０，図３１を用いて本実施例を説明する。図３０は、本実施例の同期電動機の駆動システムの構成を示す。本実施例は、これまでの実施例における直流電流の検出値Ｉ０に対して、フィルタ３６を付加する。フィルタ３６で、直流電流の検出値Ｉ０に含まれる高調波成分を削除する。フィルタ３６は例えば、図３１に示すコンデンサＣｆと抵抗Ｒｆとからなる一次遅れフィルタである。

実際の直流電流検出値Ｉ０は、例えば、図３２（ｂ）に示すような脈動成分を伴う波形である。これまでの実施例を実現する上で必要な値は、直流電流の平均的な値（図３２
（ｂ）におけるＩ０ｍ）であるので、直流電流検出値Ｉ０をそのまま演算に用いることは難しい。そこで、例えば、三角波キャリアの周期よりも十分短い時間で、直流電流をサンプリングし、その平均値を求めることも考えられるが、それには高速な演算処理が必要になるので実用的ではない。そこで、図３１に示すフィルタを挿入し、インバータのスイッチングに伴う脈動成分を削除し、直流電流の平均的な値を検出するようにする。なお、フィルタの時定数Ｔｆ（＝Ｃｆ・Ｒｆ）は、インバータの平均スイッチング周期（三角波キャリアの周期）より長く設定すれば、主要な脈動成分を除去できる。なお、本実施例のフィルタは、これまで説明した全ての実施例に対して実施できる。

（実施例２３）
図３２を用いて本実施例を説明する。本実施例は、フィルタ時定数を極力小さくし、なお且つ、脈動成分の影響を受けない直流電流の検出方法である。図３２は、実施例２２の動作波形を示す。図３２（ａ）は、ＰＷＭパルス波形を作成する際に使用する三角波キャリア、図３２（ｂ）は、直流電流検出値Ｉ０、図３２（ｃ）はフィルタ３６を通過した後の直流電流検出値Ｉ０の波形（Ｉ０′）である。フィルタ時定数を必要最小限に設定しているため、Ｉ０′には、高調波のリプル成分が残っている。

図３２（ｂ）に示す直流電流の検出値Ｉ０は、三角波キャリアに同期した波形となり、三角波キャリアのピーク（正側，負側，両方のピーク）で必ず零になる。直流電流の検出値Ｉ０が零の状態は、すなわち、インバータのスイッチング素子が、上側すべてがオン
（図１のＳup，Ｓvp，Ｓwpがすべてオン）、あるいは下側すべてがオン（図１のＳun，
Ｓvn，Ｓwnがすべてオン）の状態であり、この条件では直流電源とインバータとが切り離されている。

この直流電流検出値Ｉ０が零になる期間（図３２のｔ０の期間）では、フィルタ後の電流Ｉ０′が、緩やかに変化し、必ず平均値Ｉ０ｍと交差する。よって、ｔ０期間のタイミングを見計らって、Ｉ０′をサンプリングし、その値を制御に用いれば、制御に必要な直流電流検出値Ｉ０の平均的な値を読み取ることができるので、フィルタ後の電流Ｉ０′に多少のリプルが含まれていても問題はない。よって、本実施例によれば、直流電流の検出フィルタ時定数を最小限に設定し、制御応答を劣化させることなく、高性能な電動機駆動システムができる。

実施例１の構成図である。 実施例１の電動機駆動システムを実装した装置の構造概略図である。 実施例１の電圧指令演算器の構成図である。 実施例１のＩｑ推定器の構成図である。 実施例２の構成図である。 実施例３の構成図である。 実施例４の構成図である。 電動機内のｄｑ軸と制御装置内のｄｃ−ｑｃ軸と、誤差Δθの関係を示すベクトル図である。 実施例４の軸誤差推定器の構成図である。 実施例５の構成図である。 実施例６の構成図である。 実施例７の構成図である。 実施例７の別の構成図である。 実施例８の構成図である。 実施例９の構成図である。 実施例１０の構成図である。 実施例１１の構成図である。 実施例１２の構成図である。 実施例１３の構成図である。 実施例１４の構成図である。 実施例１５の構成図である。 実施例１５のトルク推定器の構成図である。 実施例１６の構成図である。 実施例１７の構成図である。 実施例１７の軸誤差推定器の構成図である。 実施例１８の構成図である。 実施例１９の構成図である。 実施例２０の構成図である。 実施例２１の構成図である。 実施例２２の構成図である。 実施例２３のフィルタの構成図である。 実施例２３の動作波形を示す図である。 従来技術の位置・速度センサレスによる同期電動機ベクトル制御システムの構成図である。 従来技術の電動機電流センサを用いない同期電動機駆動システムの構成図である。 従来技術の電動機電流センサを用いない同期電動機駆動システムの動作を示す図である。

符号の説明

１…速度指令発生器、２，２Ｂ，２Ｃ，２Ｄ，２Ｅ，２Ｆ，２Ｇ，２Ｑ，２Ｒ，２Ｓ，２Ｔ，２Ｕ，２Ｙ…制御装置、３…ＰＷＭ（パルス幅変調）発生器、４…インバータ、５…同期電動機、６…変換ゲイン（Ｐは電動機の極数）、７…積分器、８，８Ｑ…Ｉｄ* 発生器、９，９Ｍ，９Ｎ…Ｉｑ推定器、１０…Ｉｑ* 演算器、１１…電圧指令演算器、１２…ｄｑ逆変換器、１３…加算器、１４…乗算器、１５…Ｖ０* 発生器、１６…電力の換算ゲイン、１７…除算器、１８…遅延器、１９…Ｉ０ダンピング・ゲイン、２０…Ｉｑダンピング・ゲイン、２１，２１Ｋ，２１Ｌ，２１Ｔ…軸誤差推定器、２２…零発生器、２３，２３Ｇ…磁極軸推定ゲイン、２４…トルク制御器、２５…反転ゲイン、２６…変換ゲイン、２７…速度制御器、２８…Ｉｄ* データテーブル、２９…Ｉｑ* データテーブル、
３０…電流制御器、３１，３１Ｐ…インバータ損失演算器、３２，３２Ｖ，３２Ｗ…トルク推定器、３３…Ｔｍ* 演算器、３４…トルク・ダンピング・ゲイン、３５，３５Ｘ…全損失演算器、３６…フィルタ、３７…磁極位置推定器、３８…速度推定器、３９…ｄｑ座標変換器、４０…モータ電流推定器、４１…直流電源部、４２…インバータ主回路部、
４３…ゲート・ドライバ、４４…電流センサ、１１１…電動機の抵抗値（Ｒ）に相当するゲイン、１１２…ｄ軸インダクタンス（Ｌｄ）に相当するゲイン、１１３…ｑ軸インダクタンス（Ｌｑ）に相当するゲイン、１１４…発電定数(Ｋｅ)に相当するゲイン、２１１…比例ゲインＫｈ、２１１…進み要素の制御ブロック、２１１Ｔ…比例ゲインＫth、３１１…電力の換算ゲイン、３１２…損失推定器、３５１…モータ損失演算器、４１１…三相交流電源、４１２…ダイオード・ブリッジ、４１３…平滑コンデンサ、４１４…電圧センサ。

Claims (1)

1. 同期電動機と、該同期電動機に交流を印加するインバータと、該インバータへ電力を供給する直流電源と、該直流電源から前記インバータに供給する電流を検出する手段と、前記同期電動機に対して回転数指令を与える手段と、該回転数指令に基づいて、前記同期電動機の交流位相を演算する手段と、前記同期電動機へ印加する電圧指令演算する手段とを備え、該電圧指令に基づいて、前記インバータに制御信号を送り、前記同期電動機を駆動する同期電動機駆動システムにおいて、
   前記直流電源の電流検出値に基づき、前記回転数指令を補償することを特徴とした同期電動機駆動システム。
   

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