JP2006333570A - 電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】 モータ１、負荷２、これらの連結軸３を含む機械系の総慣性モーメント及び機械系の減衰係数を含む２慣性系機械モデルを、少ない演算量で高精度に推定する。
【解決手段】 モータ１のトルクに対するモータ速度ω_Ｍの周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に対して、対応する角周波数ω_ｓを乗じ、機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓを得る。また、その極大／極小点座標を使って、反共振角周波数ω_ａや減衰係数ω_ａ等を演算するためのパラメータｈを導入した。この結果、２慣性系機械モデルの総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）、連結軸３のばね定数Ｋ_Ｆ、及び粘性摩擦係数Ｃ_Ｆ等を解析的に導く。
【選択図】 図１

Description

本発明は、機械負荷を駆動する電動機制御装置で、とりわけ、機械負荷の慣性モーメント及び振動特性を規定する機械系パラメータの推定方法及びシステムに関する。

特許文献１には、２慣性系機械モデル化方法として、下記２項目のステップにより、２慣性系機械モデルを推定している。

１．速度制御状態でモータを駆動した際の速度偏差と、装置内に構成したモデルモータをモデル速度制御器でシミュレートして得られるモデル速度偏差とを比較することにより総慣性モーメントを算出する。

２．モータトルクに対するモータ速度の周波数振幅特性における振幅が最大となる点を共振周波数とみなし、これと、１．で求めた総慣性モーメントから反共振周波数を算出する。

また、特許文献２には、下記２項目のステップにより、２慣性系機械モデルを推定している。

１．モータ発生トルクに対するモータ速度の伝達関数を、モータ発生トルクの積分値、２重積分値、３重積分値と、モータ速度の積分値、２重積分値から、最小二乗法により推定する。

２．推定した伝達関数の各係数から、２慣性系の物理パラメータを求める。

特開２００３−３４８８７１号公報（全体） 特開平８−２２０１９７号公報（全体）

特許文献１では、以下の課題があった。

１．電動機単体の慣性モーメント値Ｊ_Ｍと前記電動機の駆動対象機械の慣性モーメント値Ｊ_Ｌの両者を合計した総慣性モーメントの算出過程において、電動機の制御装置内部に、シミュレーション用のモデルモータとモデル速度制御器を構成する必要があり、演算量が多い。

２．反共振周波数の算出過程において、モータトルクに対するモータ速度の周波数振幅特性における振幅最大点を近似的に共振点と見なすことによる推定誤差が発生する。

３．機械系の減衰係数が求められない。

また、特許文献２では、以下の課題があった。

１．モータ発生トルクに対するモータ速度の伝達関数を直接推定するために、推定すべきパラメータ数が多く、演算量が多くなる。

２．推定精度を向上するためには、複数回の推定処理と、それに伴う観測データの取得が必要である。

本発明の目的は、前記総慣性モーメント及び、機械系の減衰係数を含む２慣性系機械モデルを、電動機の制御装置内部でシミュレーションを行うことなく、少ない取得データ数と演算量で、高精度に推定することにある。

本発明は、その一面において、駆動対象機械に連結された電動機に対するトルク指令値を生成するステップと、前記電動機の電流が前記トルク指令値に基く電動機電流指令値に近づくように制御するステップと、前記電動機の回転子位置を検出するステップと、この回転子位置に基いて電動機の速度ω_Ｍを演算するステップと、前記トルク指令値と前記電動機の速度ω_Ｍを入力し周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜を測定するステップと、この周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に基いて前記電動機と前記駆動対象機械の２慣性系機械モデルを推定するステップとを備えた電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法において、前記周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に対して対応する角周波数ω_ｓを乗じた機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜ω_ｓを演算するステップと、前記周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に代えて前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜ω_ｓに基いて前記電動機と前記駆動対象機械の２慣性系機械モデルを推定するステップとを備えたことを特徴とする。

本発明は、他の一面において、前記２慣性系機械モデルを推定するステップは、物理パラメータ演算用のパラメータ値ｈを演算するステップと、その後に、このパラメータ値ｈを用いて前記２慣性系機械モデルの他の物理パラメータを演算するステップを備えたことを特徴とする。

本発明は、さらに他の一面において、駆動対象機械に連結された電動機と、この電動機に対するトルク指令値を生成するトルク指令信号発生器と、前記電動機の電流が前記トルク指令値に基く電動機電流指令値に近づくように制御する電流制御器と、前記電動機の回転子位置を検出する位置検出器と、この回転子位置に基いて電動機の速度を演算する速度演算器と、前記トルク指令値と前記電動機の速度ω_Ｍを入力し周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜の測定を行う周波数特性測定部と、この周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に基いて前記電動機と前記駆動対象機械の２慣性系機械モデルを推定するモデル推定部とを備えた電動機制御装置の機械系パラメータ推定システムにおいて、前記周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に対して対応する角周波数ω_ｓを乗じた機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜ω_ｓを演算する機械共振特性演算部と、前記周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に代えて前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜ω_ｓに基いて前記電動機と前記駆動対象機械の２慣性系機械モデルを推定する２慣性系機械モデル推定部とを備えたことを特徴とする。

本発明の望ましい実施態様においては、モータトルクに対するモータ速度の周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に対して、対応する角周波数ω_ｓを乗ずる処理を行うことで、まず、機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓを算出する。こうして求めた機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓの内、機械系の反共振角周波数ω_ａに比較して十分に低い周波数ω_０（例えば、ω_０＜ω_ａ／４の関係を満たす）における機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_０）｜・ω_０の逆数として、（１）式により総慣性モーメント（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を算出する。

さらに、本発明の望ましい実施態様においては、前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓの内、最も低周波側に現れる極小点（ω_１，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_１）｜・ω_１）及び極大点（ω_２，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_２）｜・ω_２）を利用して、（２）式で定義されるパラメータ値ｈを、後の実施形態で詳述する手段により算出する。

このとき、極小点≠反共振点、極大点≠共振点として取り扱う。

ここで、前記パラメータ値ｈを利用して、（３）式により、前記２慣性系機械モデルの反共振角周波数ω_ａを算出し、（４）式により前記２慣性系機械モデルの反共振点における減衰係数ω_ａを算出し、（５）式により前記２慣性系機械モデルの共振角周波数ω_ｍを算出し、（６）式により前記２慣性系機械モデルの共振点における減衰係数ω_ｍを算出する。

このようにして求めた反共振角周波数ω_ａ、反共振点における減衰係数ω_ａ、共振角周波数ω_ｍ、共振点における減衰係数ω_ｍから具体的な物理定数への変換は、後述するように簡単に実現できる。

以上の説明から、本発明においては、総慣性モーメントを含む２慣性系機械モデルを、モータトルクに対するモータ速度の周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜の内でも、特に前述の角周波数ω_０、ω_１、ω_２の時の値のみから推定している。

本発明の望ましい実施態様によれば、総慣性モーメント及び、機械系の減衰係数を含む２慣性系機械モデルを、電動機の制御装置内部でシミュレーションを行うことなく、少ない取得データ数と演算量で、高精度に推定することが可能となる。

したがって、例えば、特開２００４−１８７４３２号公報に記載された制振制御を高精度に設定することが可能となり、より簡単に軸振動の抑制を実現できる。

本発明のその他の目的と特徴は、以下に述べる実施例の中で明らかにする。

図１は、本発明の第１の実施形態による電動機制御装置の機械系パラメータ推定システムの機能ブロック図である。この実施形態の説明に先立ち、特許文献１の前述した第２の課題に関して、図２を参照し、簡単に説明しておく。

図２は、モータトルクに対するモータ速度の周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜を減衰係数のみをパラメータとして描いたグラフである。図２に示されるように、反共振点、共振点が同じであっても、減衰係数の値によって、グラフの極小点、極大点が変動する。一般的に、減衰係数が十分小さい時にのみ、「反共振角周波数≒極小点の角周波数」、「共振角周波数≒極大点の角周波数」の関係が成立し、減衰係数が大きくなるにつれて、「反共振角周波数＞極小点の角周波数」、「共振角周波数＜極大点の角周波数」となる。

さて、図１において、電動機１により駆動される駆動対象負荷２は、連結軸３で連結されている。トルク指令信号発生器４は、トルク指令値τ_Ｍ ^＊を生成し、電流制御器５に入力する。電流制御器５では、トルク指令値τ_Ｍ ^＊を電流指令値に変換し、電動機１の電流が電流指令値に一致するように制御して、電動機１の駆動制御を行う。位置検出器６は、電動機１の位置θ_Ｍを検出し、速度演算器７へ伝達する。速度演算器７は、電動機１の位置θ_Ｍの変化に応じて、電動機速度検出値ω_Ｍを演算する。周波数特性測定部８は、トルク指令信号発生器４の出力であるトルク指令値τ_Ｍ ^＊と、速度演算器７からの電動機速度検出値ω_Ｍを入力し、周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜の測定を行う。機械共振特性抽出部９は、周波数特性測定部８で測定した周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜の各要素あるいは特定の要素に対して、対応する角周波数ω_ｓを乗ずる処理を行う。総慣性モーメント＆２慣性系モデル推定部１０は、総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）と２慣性系機械モデルを演算により推定する。まず初めに、機械共振特性抽出部９の出力である機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓを入力して、電動機１単体の慣性モーメント値Ｊ_Ｍと、駆動対象負荷２の慣性モーメント値Ｊ_Ｌの両者を合計した総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を推定する。続いて、電動機１と駆動対象負荷２と連結軸３より構成される機械系を２慣性系に近似した２慣性系機械モデルを演算により推定する。

ここで、例えば、機械共振特性抽出部９と総慣性モーメント＆２慣性系モデル推定部１０は、演算装置１１として、電動機制御装置と別体のパソコンなどで構成することもできる。この場合、電動機制御装置と演算装置１１は、通信線で接続することが望ましい。

図３は、電動機１と、連結軸３で連結された駆動対象負荷２から構成される機械系を２慣性系機械モデルで表現したブロック線図である。図３において、モータ１の慣性モーメント値Ｊ_Ｍ、負荷２の慣性モーメント値Ｊ_Ｌ、連結軸３のばね定数Ｋ_Ｆ、粘性摩擦係数Ｃ_Ｆを表しており、ｓはラプラス演算子である。また、電動機１の発生トルクτ_Ｍ、電動機１の速度ω_Ｍ、駆動対象負荷２の速度ω_Ｌ、連結軸３の軸ねじりにより発生するトルクτ_ｓ、並びに外乱トルクτ_Ｌを示す。但し、パラメータ推定動作中に作用する外乱トルクτ_Ｌは電動機１の発生トルクτ_Ｍに対して十分に小さいと仮定し、以下、τ_Ｌ＝０と置く。

したがって、図１の総慣性モーメントを知り、２慣性系モデルを推定するためには、これらの物理パラメータＪ_Ｍ、Ｊ_Ｌ、Ｋ_Ｆ、及びＣ_Ｆを推定する必要がある。このため、図１の総慣性モーメント＆２慣性系モデル推定部１０において、これらの物理パラメータＪ_Ｍ、Ｊ_Ｌ、Ｋ_Ｆ、及びＣ_Ｆを推定する。

さて、電動機１の発生トルクτ_Ｍに対する電動機１の速度ω_Ｍの伝達関数は、図３の２慣性系機械モデルから（７）式で記述できる。

但し（７）式において、ωａは反共振角周波数、ωａは反共振点の減衰係数、ωｍは共振角周波数、ωｍは共振点の減衰係数であり、それぞれ前記物理パラメータＪ_Ｍ、Ｊ_Ｌ、Ｋ_Ｆ、及びＣ_Ｆを用いて（８）〜（１１）式で表すことができる。

また、（８）〜（１１）式から（１２）式の関係を導くことができ、これを本発明によって新たに導入するパラメータｈと置く。

このとき、物理パラメータＪ_Ｍ、Ｊ_Ｌ、Ｋ_Ｆ、及びＣ_Ｆは、（１２）式で定義されるパラメータｈ、総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）、反共振角周波数ω、及び反共振点の減衰係数ωａが判れば、それぞれ（１３）〜（１６）式から求めることができる。

以上のことから、（１２）式で定義されるパラメータｈ、総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）、反共振角周波数ω_ａ、及び反共振点の減衰係数ω_ａを求めることができれば、図１の機械系の２慣性系機械モデルを、完全に推定できることが分かる。すなわち、電動機１、駆動対象負荷２及び連結軸３から構成される機械系を２慣性系に近似し、図３のブロック線図で示される２慣性系機械モデルとして完全に推定できるのである。

以下、この２慣性系機械モデルの具体的な推定方法を、次の１〜５の順に説明する。

１．総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）の算出。

２．パラメータｈの候補ｈ１，ｈ２を算出。

３．反共振角周波数ω_ａの候補を算出。

４．反共振点の減衰係数ω_ａの候補を算出。

５．妥当な反共振角周波数ω_ａと反共振点の減衰係数ωａの選定。

（７）式で与えられる伝達関数Ｇ_Ｍ（ｓ）の角周波数ω_ｓに関する周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜は、（７）式におけるｓをｊω_ｓに置き換えて、更にその複素数で表現されるベクトルの大きさを求めることで求まり、（１７）式で表現できる。

周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜にω_ｓを乗じた値として、先に定義した機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓは、（１７）式にω_ｓを乗じることにより（１８）式で表すことができる。

（１８）式において、ω_ｓ＜＜ω_ａの関係を満たす角周波数ω_０においては、（１８）式の関係は、（１９）で近似できる。

次に、（１９）式に（１２）式の関係を適用して、総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）について解くと、（２０）式の関係が得られる。

上記（２０）式から、機械共振特性抽出部９が出力する機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓの内、機械系の反共振角周波数ω_ａに比較して十分に低いω_ｓにおける値ω_０の逆数として、総慣性モーメント（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を容易に求めることができる。このとき、前記ω_０の適切な範囲を例えば、ω_０＜ω_ａ／４の関係を満たす範囲と定める。

ここで、機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓに対して、総慣性モーメント（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を乗じた値を新たに正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）と定義する。この正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）は（１８）式に（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を乗じた後に、（１２）式の関係を用いて整理することにより、（２１）式で表すことができる。

また、このｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）は、機械共振特性抽出部９が出力する機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓに対して、総慣性モーメント（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を乗ずることにより、総慣性モーメント＆２慣性系モデル推定部１０において、容易に算出可能なデータである。

図４は、（２１）式で表される正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）をグラフ化したものであり、ｆ_ｒｅｓｎ（０）＝１を通り、極小点、極大点を各１個ずつ有し、ω＞＞ω_ａでパラメータ値ｈに漸近するという特徴を持つ。

そこで、図４のように、正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）の極小点の角周波数をω_１、極大点の角周波数をω_２と定め、それぞれの角周波数でのｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）の値をｆ_ｒｅｓｎ（ω_１）＝ｇ_１、ｆ_ｒｅｓｎ（ω_２）＝ｇ_２と置くと、（２１）式よりｇ_１及びｇ_２は、それぞれ（２２）式、（２３）式で表すことができる。

（２２）式、（２３）式を連立方程式として解いて、反共振点の減衰係数ω_ａを消去すると、反共振角周波数ω_ａに関する４次の方程式として、（２４）式が得られる。

次に、（２１）式をω_ｓで微分すると、（２５）式が得られる。

（２５）式のω_ｓにω_１又は、ω_２を代入すると、極小・極大点のため、その値がゼロになることが分かっている。したがって、ｈ≠０の前提の下で、（２５）式の右辺の分子だけを取り出し、更にω_ｓにω_１を代入したものをゼロに等しいと置いて、整理すると、（２６）式が得られる。

同様に、（２５）式の右辺の分子だけを取り出し、更にω_ｓにω_２を代入したものをゼロに等しいと置いて、整理すると、（２７）式が得られる。

（２６）式、（２７）式を連立方程式として解いて、反共振点の減衰係数ω_ａを消去し、反共振角周波数ω_ａについて解くと、（２８）式が得られる。

（２８）式は、後に反共振角周波数ω_ａを算出するに際して利用する重要な式であるが、直接測定することが困難なパラメータｈを含んでいる。そこで、次にパラメータｈの導出手段を説明する。

（２８）式を（２４）式に代入して、整理すると、パラメータｈに関する２次方程式が得られる。その２つの解を、それぞれｈ_１，ｈ_２とすると、（２９）式及び（３０）式で表すことができる。

但し、（２９）式及び（３０）式において、Ａ〜Ｈは、（３１）〜（３８）式の右辺に等しい。また、（２９）及び（３９）式の√内が負になる場合には、√内をゼロと置く。これは、パラメータｈが実数であることによる。

（２９）〜（３８）式により、パラメータｈの候補であるｈ_１及びｈ_２を、図１の機械共振特性抽出部９が出力する機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓに対して、先に説明した手段で算出する総慣性モーメント（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を乗じる。これにより、パラメータ値ｈの候補ｈ１，ｈ２は、算出する正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）の極小点・極大点の座標のみから、導出可能である。

次に、上記により求めたパラメータｈの候補であるｈ_１及びｈ_２を、（２８）式のｈとして代入することにより、反共振角周波数ωの候補であるω_ａ１及びω_ａ２がそれぞれ（３９）式、（４０）式として求まる。

また、（２６）式を反共振点の減衰係数ω_ａについて解くと、（４１）式が得られる。

ここで、（４１）式のｈにｈ_１を、ω_ａにω_ａ１を代入すると、ω_ａの候補の１つω_ａ１が（４２）式の如く得られる。

同様に、（４１）式のｈにｈ_２を、ω_ａにω_ａ２を代入すると、ω_ａの別の候補であるω_ａ２が（４３）式の如く得られる。

これより、求めるべきパラメータｈと、反共振角周波数ω_ａと、反共振点の減衰係数ω_ａのセット（ｈ，ω_ａ，ω_ａ）は（ｈ１，ω_ａ１，ω_ａ１）か（ｈ２，ω_ａ２，ω_ａ２）かのいずれかになる。真の反共振角周波数ω_ａと極小点の角周波数ω_１には、ω_ａ＞ω_１の関係があるため、この条件を満たさない方のセットを候補から落とすことで、候補を絞ることが可能である。また、反共振点の減衰係数ω_ａは実数であるから、ω_ａ１及びω_ａ２の内、虚数となる方のセットを、候補から落とすことで、更に候補を絞り込むことが可能である。以上述べた判定法でも確定しない場合には、求まる反共振角周波数ω_ａが、極小点の角周波数ω_１に近い方のセットを採用する。

図５は、以上の適切なセット（ｈ，ω_ａ，ω_ａ）を絞り込むための具体的な実現方法を示すフローチャートである。まず、このフローチャートを実行する前提条件として、ω_ａ１，ω_ａ２，ω_ａ１及びω_ａ２を演算した際に、これらが虚数となる場合には、便宜的に−１にするものとする。図５において、３０でフローチャートを開始し、判定部３１でω_ａ１とω_ａ１の妥当性を判定する。前記判定部３１でＹｅｓの場合には、ω_ａ２とω_ａ２の妥当性を判定するための判定部３２を実行する。前記判定部３２でＮｏの場合には、（ｈ１，ω_ａ１，ω_ａ１）のセットのみが選択肢として残ることとなり、代入処理部３３において、（ｈ，ω_ａ，ω_ａ）に対して、（ｈ１，ω_ａ１，ω_ａ１）のセットを代入し、処理終端部３４に移行する。一方、判定部３１でＮｏの場合には、ω_ａ２とω_ａ２の妥当性を判定するための判定部３５を実行する。判定部３５でＮｏの場合には、あらゆる選択肢が不適切となった訳であり、演算エラー表示部３６で演算エラー表示を行った上で、処理終端部３４に移行する。一方、判定部３５でＹｅｓの場合には、（ｈ２，ω_ａ２，ω_ａ２）のセットのみが選択肢として残ることとなり、代入処理部３７において、（ｈ，ω_ａ，ω_ａ）に対して、（ｈ２，ω_ａ２，ω_ａ２）のセットを代入し、処理終端部３４に移行する。また、判定部３２でＹｅｓの場合には、（ｈ１，ω_ａ１，ω_ａ１）と（ｈ２，ω_ａ２，ω_ａ２）の両者が選択肢として残ることとなり、判定部３８において、ω_ａ１が極小点の角周波数ω_１よりも大きいか否かを判定する。判定部３８の結果がＮｏの場合には、（ｈ１，ω_ａ１，ω_ａ１）のセットは選択肢から外すことができ、判定部３９において、もう１つの候補であるωが極小点の角周波ω_１よりも大きいか否かを判定する。判定部３９の結果がＹｅｓの場合には、（ｈ２，ω，ω_ａ２）のセットのみが選択肢として残ることとなり、代入処理部４０において、（ｈ，ω_ａ，ω_ａ）に対して、（ｈ２，ω_ａ２，ω_ａ２）のセットを代入し、処理終端部３４に移行する。判定部３９の結果がＮｏの場合は、演算上、エラーは発生しないが、不適切な推定値が得られる場合であり、デフォルト値を代入する必要がある。例えば、極小点の角周波数ω_１を反共振角周波数ω_ａとして採用する。また、パラメータｈには、更に、極大点の角周波数ω_２を共振角周波数ω_ｍとみなして（１２）式を実行した値を代入する。また、反共振点の減衰係数ω_ａには、非振動条件となる１．０を代入する。ところで、判定部３８において、Ｙｅｓの場合には、判定部４２において、もう１つの候補であるω_ａ２が極小点の角周波数ω_１よりも大きいか否かを判定する。判定部４２の結果がＮｏの場合は、（ｈ２，ω_ａ２，ω_ａ２）のセットは選択肢から外すことができ、代入処理部４３において、（ｈ，ω_ａ，ω_ａ）に対して、（ｈ１，ω_ａ１，ω_ａ１）のセットを代入し、処理終端部３４に移行する。判定部４２の結果がＹｅｓの場合は、（ｈ１，ω_ａ１，ω_ａ１）と（ｈ２，ω_ａ２，ω_ａ２）の両者が選択肢として残ることとなり、極小点の角周波数ω_１に近い反共振角周波数の候補を絞る目的で、判定部４４において、ω_ａ１とω_ａ２の大小関係を判定する。ここで、Ｙｅｓの場合には、ω_ａ２の方が極小点の角周波数ω_１に近いことから、代入処理部４５において、（ｈ，ω_ａ，ω_ａ）に対して、（ｈ２，ω_ａ２，ω_ａ２）のセットを代入し、処理終端部３４に移行する。反対に、判定部４４の結果がＮｏの場合には、ω_ａ１の方が極小点の角周波数ω_１に近いことから、代入処理部４６において、（ｈ，ω，ω_ａ）に対して、（ｈ１，ω，ω_ａ１）のセットを代入し、処理終端部３４に移行する。

以上のように、図５のフローチャートを実行することで、パラメータｈと、反共振角周波数ωと、反共振点の減衰係数ω_ａを確定することができる。

図６は、（２１）式で定義した正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）の極小点の角周波数ω_１、極大点の角周波数をω_２及び、それぞれの角周波数でのｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）の値であるｇ_１＝ｆ_ｒｅｓｎ（ω）、ｇ_２＝ｆ_ｒｅｓｎ（ω_２）の自動抽出方法を示すフローチャートである。実際の機械系では、多慣性系としての挙動を示すことが殆どであるため、これを二慣性に近似するためには、その内の最も低い周波数側で、且つ、共振挙動の顕著な極小点及び極大点を選ぶ必要がある。このとき、前記正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω）は、図４に示したように総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）測定時の角周波数ωでの値ｆ_ｒｅｓｎ（ω_０）が１となる。また、機械系が共振特性を持たないような場合には、前記ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）はωに関わらず常に１になることが分かっている。このことから、図６のフローチャートは、ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）が１よりも十分に小さい領域で極小点を見つけ出し、更に、１よりも十分に大きい領域で極大点を見つけ出すことを基本としている。また、機械系が多慣性系としての挙動を示す場合には、高次共振による極大点を取り出してしまう可能性がある。そこで、本実施形態では、（１２）式で定義するパラメータｈの近似値ｈ’がｈ’＝（ω_２／ω_１）＾２で与えられると考え、ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）がｈ’を下回る場合には、最低次共振に由来する極大点の存在範囲を越えたとして、極大点探索を打切っている。但し、実際には、極大点の探索中には、ω_２が確定していないことから、ｈ’の代わりに、更に（ω_ｓ／ω_１）＾２で代用する。以下、図６のフローチャートを順を追って解説する。図６のフローチャートでは、総慣性モーメント＆２慣性系モデル推定部１０が算出した正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）を配列ｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］に格納し、その時の角周波数ω_ｓを配列ｏｍｇｓ［ｉｎｄｅｘ］に格納することを前提としている。また、配列要素ｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］及びｏｍｇｓ［ｉｎｄｅｘ］は１から始まりｄ＿ｍａｘを最大とする自然数ｉｎｄｅｘによって参照するものとする。

図６において、６０でフローチャートを開始し、６１で変数の初期化処理を行う。６１では、配列参照用変数ｉｎｄｅｘを１に初期化し、ｇ_１に対して極小点の探索開始閾値となる０．９を、ｇ_２に対しては極大点の探索開始閾値となる１．２を代入し、極小点の角周波数ω_１及び、極大点の角周波数ω_２を０で初期化する。次に、判定部６２でｆｒｅｓｎ［１］＜ｇ_２を判定する。判定部６２でＮｏの場合には、測定した最小角周波数でのｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）が１．２以上であり、極小点を含む低域の角周波数領域を測定できなかった可能性が高い。そこで、表示処理部６３に移行し、ユーザーに対して掃引開始周波数を下げるように促し、処理終端部６４に移行する。判定部６２でＹｅｓの場合には、判定部６５で配列参照用変数ｉｎｄｅｘがｄ＿ｍａｘ未満であることを判定し、Ｙｅｓであれば、判定部６７に移行し、ｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］がｇ_１（＝０．９）の閾値未満か否かを判定する。判定部６７において、Ｙｅｓの場合には、極小点探索を行うために判定部６９に移行する。判定部６７において、Ｎｏの場合には、処理６８でｉｎｄｅｘを１加算し、次の配列要素を参照した上で、再度前記判定部６５に移行する。判定部６５において、Ｎｏの場合には、最大配列要素に達しており、表示処理部６６に移行し、ユーザーに対して機械共振を検出できなかったことを伝えた後に、処理終端部６４に移行する。判定部６９において、配列参照用変数ｉｎｄｅｘがｄ＿ｍａｘ未満の場合、判定部７０に移行し、ｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］がｇ_１未満か否かを判定する。このときＹｅｓであれば、最小値を更新するために代入処理部７１に移行し、ｇ_１に対して現在のｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］を、ω１に対して現在の角周波数ｏｍｇｓ［ｉｎｄｅｘ］を代入する処理を行った後に処理７２に移行する。判定部７０において、Ｎｏの場合には、最小値を更新することなく、処理７２に移行する。処理７２ではｉｎｄｅｘを１加算し、次の配列要素を参照した上で、判定部７３に移行する。判定部７３ではｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］と閾値ｇ_２（＝１．２）との大小関係を判定する。ｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］がｇ_２（＝１．２）以下の場合には判定結果はＮｏとなり、判定部６９に移行することにより、極小点探索を継続する。判定部７３においてＹｅｓの場合には、極大点探索を行うために判定部７４に移行する。判定部６９において、Ｎｏの場合には、極小点探索中に最大配列要素に達しており、表示処理部７５に移行し、ユーザーに対して掃引終了周波数を上げるように促し、処理終端部６４に移行する。判定部７４においては、上記の過程で求めた最小点の角周波数ω_１と測定した最低角周波数ｏｍｇｓ［１］の比較を行い、これらが一致する場合には、極小点の存在する角周波数よりも大きい周波数から測定を開始したと判断する。そして、表示処理部７６に移行し、ユーザーに対して掃引終了周波数を下げるように促し、処理終端部６４に移行する。判定部７４でＹｅｓの場合は、判定部７７に移行し、配列参照用変数ｉｎｄｅｘがｄ＿ｍａｘ未満であることを判定し、Ｙｅｓであれば、判定部７８に移行し、ｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］がｇ_２よりも大きいか否かを判定する。判定部７８でＹｅｓの場合には、最大値を更新するために代入処理部７９に移行し、ｇ_２に対して現在のｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］を、ω２に対して現在の角周波数ｏｍｇｓ［ｉｎｄｅｘ］を代入する処理を行った後に処理８０に移行する。処理８０ではｉｎｄｅｘを１加算し次の配列要素を参照した上で、判定部７７に移行することにより、極大点探索を継続する。判定部７８でＮｏの場合には、ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）のグラフの傾きｄｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）／ｄω_ｓが負であり、極大点を越えた可能性が高い。そこで、判定部８１に移行しｆｒｅｓｎ［ｉｎｄｅｘ］とパラメータｈの近似値候補と言える値（ｏｍｇｓ［ｉｎｄｅｘ］／ω_１）＾２との大小関係を判定する。判定部８１の判定結果がＹｅｓの場合には、既に求めた角周波数ω_１の極小点と対になる極大点が更に高周波側に存在する可能性があり、処理８０に移行することで極大点探索を継続する。一方、判定部８１での判定結果がＮｏの場合には、既に求めた角周波数ω_１の極小点と対になる極大点が存在する可能性は無いと判断し、判定部８２に移行し、極大点探索を終了する。判定部７７において、Ｎｏの場合には、極大点探索中に最大配列要素に達しており、判定部８２に移行し、極大点探索を終了する。判定部８２において、上記の過程で求めた最大点の角周波数ω_２と測定した最高角周波数ｏｍｇｓ［ｄ＿ｍａｘ］の比較を行い、これらが一致する場合には、極大点の存在する角周波数よりも低い角周波数で測定を終了したと判断する。そして、表示処理部８３に移行し、ユーザーに対して掃引終了周波数を上げるように促し、処理終端部６４に移行する。判定部８２において、判定結果がＮｏの場合には、全て正常に極小点、極大点が抽出できた場合であり、処理終端部６４に移行し、フローチャートを正常終了する。

以上の実施形態は、図１によるものであり、トルク指令信号発生器４の出力を掃引正弦波、もしくは、Ｍ系列信号とした。以下では、図７及び、図８を用いて、トルク指令信号発生器４の出力が掃引正弦波の場合について、更に具体的な構成例を示す。

図７は、本発明の第２の実施形態による電動機制御装置の機械系パラメータ推定システムを示すブロック図であり、図８は、図７のブロック図における各部信号の波形を示すものである。図７において、トルク指令信号発生器４は、掃引正弦波発生器９０、トルク振幅調整器９１、正弦波同期信号生成部９２、並びに乗算器９６により構成される。また、周波数特性測定部８は、フィルタ９３、速度振幅データ取得部９４、及び周波数振幅特性再現部９５により構成される。それ以外の部分については、図１と同一構成・機能である。

次に、図７の実施形態の動作を、トルク指令信号発生器４、周波数特性測定部８の順に説明する。まず、トルク指令信号発生器４内において、トルク振幅調整器９１は、電動機１の位置θ_Ｍ、電動機速度検出値ω_Ｍ、掃引終了信号Ｓ_ＥＮＤ及び正弦波同期信号生成部９２の出力する正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧを入力する。そして、トルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τを後述する図９に示すフローチャートに従い決定し、出力すると共に、掃引開始指令Ｓ_ＳＴを掃引正弦波発生器９０に対して出力する。また、掃引正弦波発生器９０は、掃引開始指令Ｓ_ＳＴを入力信号して、振幅１の正弦波出力信号ｓｉｎ（ω_ｓｔ）、掃引終了信号Ｓ_ＥＮＤ、速度振幅データ取得開始信号Ｄ_ＡＣＱ、及び現在角周波数ω_ｓを出力する。この掃引正弦波発生器９０の動作は、掃引開始前には、掃引開始角周波数ω_{ｓ＿ｍｉｎ}の正弦波を発振している。そして、トルク振幅調整器９１の出力する掃引開始指令Ｓ_ＳＴが０から１に変化すると、速度振幅データ取得開始信号Ｄ_ＡＣＱを１にセットした後、予め設定された一定もしくは、変化する増加率で掃引終了角周波数ω_{ｓ＿ｍａｘ}まで周波数掃引を行う。その後、掃引終了角周波数ω_{ｓ＿ｍａｘ}に到達した時点で、掃引終了信号Ｓ_ＥＮＤを１にセットしてトルク振幅調整器９１に対して出力すると共に、速度振幅データ取得開始信号Ｄ_ＡＣＱを０にリセットする。また、正弦波同期信号生成部９２は、掃引正弦波発生器９０の出力する正弦波出力信号ｓｉｎ（ω_ｓｔ）を入力信号として、その符号が変化する毎に、値が０から１に変化する一定幅のパルス信号である正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧを出力するものである。また、乗算器９６は掃引正弦波発生器９０の出力する正弦波出力信号ｓｉｎ（ω_ｓｔ）に対して、トルク振幅調整器９１の出力するトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τを乗ずることにより、電流制御器５の入力となるトルク指令値τ_Ｍ ^＊を算出する。次に、後述するとしたトルク振幅調整器９１の動作を図９のフローチャートを基に説明する。

図９は、本発明の第２の実施形態において、トルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τを決定するためのフローチャートである。図において、１１０でフローチャートを開始し、１１１でトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τに初期値Ａ_{τ＿ｉｎｉｔ}を与えた後、判定部１１２において、電動機速度検出値ω_Ｍの絶対値である｜ω_Ｍ｜が予め設定した電動機の許容速度以下かどうかを判定する。判定がＮｏの場合には、電動機速度が十分に大きいことを意味しており、代入処理部１１６に移行し、掃引開始指令Ｓ_ＳＴに１をセットする。判定部１１２の判定結果がＹｅｓの場合には、電動機速度は許容速度範囲内であり、判定部１１３において、電動機位置検出値θ_Ｍの絶対値である｜θ_Ｍ｜が予め設定した電動機の許容移動量以下かどうかを判定する。判定がＮｏの場合には、電動機移動量が十分に大きいことを意味しており、代入処理部１１６に移行し、掃引開始指令Ｓ_ＳＴに１をセットする。判定部１１３の判定結果がＹｅｓの場合には、電動機移動量は許容移動量範囲内であり、判定部１１４において正弦波同期信号生成部９２の出力する正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧの立上がりエッジの有無を判定する。エッジが検出されない場合には、判定部１１２に移行することで、前述の電動機速度及び電動機移動量が許容範囲内であるかどうかを判定し続ける。判定部１１４において、Ｄ_ＴＲＧの立上がりエッジが検出された場合には、判定部１１５に移行し、現在のトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τを１．４倍した値が、予め設定した許容トルク振幅値以上かどうかを判定する。判定がＹｅｓの場合には、トルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τが十分に大きいことを意味しており、代入処理部１１６に移行し、掃引開始指令Ｓ_ＳＴに１をセットする。判定部１１５の判定結果がＮｏの場合には、現在のトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τを１．４倍したとしても、許容トルク振幅値を越えないことを意味している。したがって、代入処理部１１７において、現在のトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τを１．４倍した後に、判定部１１２に移行し、トルク指令振幅の増加処理を継続する。代入処理部１１６において、掃引開始指令Ｓ_ＳＴに１をセットした後は、判定部１１８に移行し、掃引正弦波発生器９０の出力する掃引終了信号Ｓ_ＥＮＤが１かどうかを判定する。Ｓ_ＥＮＤ≠１の場合には、掃引正弦波発生器９０は掃引中であり、再度判定部１１８に移行することにより、掃引終了を待ち続ける。Ｓ_ＥＮＤ＝１の場合には、掃引正弦波発生器９０は掃引を終了しており、トルク指令振幅を段階的に減少させるために、判定部１１９に移行する。判定部１１９において正弦波同期信号生成部９２の出力する正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧの立上がりエッジの有無を判定する。エッジが検出されない場合には、本判定部１１９に再度移行することで、立上がりエッジの検出待ちを行う。判定部１１９においてＤ_ＴＲＧの立上がりエッジが検出された場合には、代入処理部１２０に移行し、現在のトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τを０．７倍した後に、判定部１２１に移行し、現在のトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τが予め設定した最小トルク振幅値以下であるかどうかを判定し、Ｙｅｓであれば処理終端部１２２に移行し、本フローチャートを終了する。判定部１２１において、Ｎｏの場合には、現在のトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τが十分に下がり切っていないことを意味しており、判定部１１９に移行することにより、トルク指令振幅を段階的に減少させる処理を継続する。

以上、図９のフローチャートによれば、掃引正弦波の振幅を、掃引前に徐々に増加するステップと、掃引中に実質的に一定値に保持するステップと、掃引後に徐々に減少するステップとを備えたトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τの増減処理を実現できる。これにより、トルク指令振幅の増加に伴う電動機速度振幅の増加を自動的に確認しつつ、トルク指令振幅を制約条件ぎりぎりまで安全に増大することが可能となる。また、掃引終了後は、漸減的にトルク指令振幅を減少させることにより、トルク指令値τ_Ｍ ^＊に直流成分が乗ることを抑制し、電動機の予期せぬ動きを防止することができる。

次に、周波数特性測定部８の動作を説明する。周波数特性測定部８においては、フィルタ９３は電動機速度検出値ω_Ｍを入力として、フィルタ後電動機速度ω_Ｍｆを出力する。また、フィルタ９３は１次遅れ型のフィルタであり、ｓをラプラス演算子、ｓｑｒｔ（２）を２の平方根とするときに、ｓｑｒｔ（２）×ω_Ｓ／（ω_Ｓ＋ｓ）で表される伝達特性を有するものである。即ち、掃引正弦波発生器９０の出力する正弦波出力信号ｓｉｎ（ω_ｓｔ）の現在角周波数ω_ｓを遮断角周波数とし、角周波数ω_ｓでのゲインが１のフィルタである。また、速度振幅データ取得部９４は、電動機速度ω_Ｍｆ、現在角周波数ω_ｓ、速度振幅データ取得開始信号Ｄ_ＡＣＱ、並びに正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧを入力し、現在角周波数ω_ｓに対応させた電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭ（ω_ｓ）を取得し出力する。この処理は、後述する図１０に示すフローチャートによる。実際には、速度振幅データ取得部９４は、計算機内に構成することが望ましい。このため、前述のフィルタ後の電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭ（ω_ｓ）は、現在角周波数ω_ｓとフィルタ後の電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭをそれぞれ、ｏｍｇｓ［ｉｎｄｅｘ］、ｓｐｄａｍｐ［ｉｎｄｅｘ］なる配列に別々に格納した配列型データとして出力される。このとき、前記ｉｎｄｅｘは、配列要素を順次参照するための変数であり、１から始まる自然数である。また、周波数振幅特性再現部９５は、フィルタ後の電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭ（ω_ｓ）とトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τを入力して、周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜を｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜＝Ａ_ωＭ（ω_ｓ）／Ａ_τの演算により出力する。実際には、前述したように、フィルタ後の電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭ（ω_ｓ）がｏｍｇｓ［ｉｎｄｅｘ］、ｓｐｄａｍｐ［ｉｎｄｅｘ］なる２つの配列として、速度振幅データ取得部９４より提供される。このため、周波数振幅特性再現部９５内部の演算は、ｓｐｄａｍｐ［ｉｎｄｅｘ］／Ａ_τをｉｎｄｅｘ＝１から最大要素数まで順次実行することになる。次に、上記において後述するとした速度振幅データ取得部９４の動作を図１０のフローチャートを基に説明する。

図１０は、本発明の第２の実施形態における現在角周波数ω_ｓに対応するフィルタ後電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭ（ω_ｓ）を取得するためのフローチャートである。１３０でフローチャートを開始し、判定部１３１において、前記速度振幅データ取得開始信号Ｄ_ＡＣＱが１か否かを判定する。Ｄ_ＡＣＱ＝１の場合には周波数掃引が開始されたことを意味しており、フィルタ後電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭ（ω_ｓ）の取得準備を開始するために代入処理部１３２に移行する。代入処理部１３２では、前述の配列要素参照用変数ｉｎｄｅｘを１に初期化し、｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}にフィルタ後の電動機速度ω_Ｍｆの絶対値である｜ω_Ｍｆ｜を代入する。ここで、｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}は、正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧの直近の立上がりエッジからの｜ω_Ｍｆ｜の現時点での最大値を格納する変数である。また、フィルタ後の電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭを０に初期化する。一方、判定部１３１において、Ｄ_ＡＣＱ＝１が成立しない場合には、本判定部１３１を繰り返し実行することにより、周波数掃引の開始待ちを実現している。代入処理部１３２の実行完了後には、判定部１３３に移行し、前記｜ω_Ｍｆ｜と前記｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}の大小関係が比較される。ここで、｜ω_Ｍｆ｜＞｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}の場合には、代入処理部１３４で｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}を現在の｜ω_Ｍｆ｜で更新した後、判定部１３５に移行する。判定部１３３において、｜ω_Ｍｆ｜＞｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}が成立しない場合には、｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}は、周波数掃引開始後もしくは、正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧの直近の立上がりエッジ検出後、最大の｜ω_Ｍｆ｜であり、更新することなく前記判定部１３５に移行する。判定部１３５においては、正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧの立上がりエッジを検出し、検出されない場合には、判定部１３３に移行することにより、｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}を最新の状態に保つための処理を繰り返し実行する。判定部１３５において、正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧの立上がりエッジが検出された場合には、代入処理部１３６に移行し、フィルタ後電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭを｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}の最終値で更新した後、｜ω_Ｍｆ｜_{ｐｅａｋ＿ｔｍｐ}を現在の｜ω_Ｍｆ｜で更新する。これにより、フィルタ後電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭは図８の波形に示すように、正弦波同期信号Ｄ_ＴＲＧに同期して｜ω_Ｍｆ｜の最大値で更新されることとなる。次に、代入処理部１３７において、配列ｏｍｇｓ［ｉｎｄｅｘ］に対して現在角周波数ω_ｓを、配列ｓｐｄａｍｐ［ｉｎｄｅｘ］に対してフィルタ後電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭを代入した後に、判定部１３８においてＤ_ＡＣＱ≠１を判定する。判定部１３８において、Ｄ_ＡＣＱ≠１が成立しない場合には、周波数掃引中であり、代入処理部１４０でｉｎｄｅｘを１加算し次の配列要素を参照した上で、再度判定部１３３に移行する。反対に、判定部１３８においてＤ_ＡＣＱ≠１が成立する場合には、処理終端部１３９に移行し、本フローチャートを終了する。

以上、図１０のフローチャートによれば、掃引正弦波の角周波数ω_ｓと連動して、フィルタ９３の遮断角周波数が自動設定される。電動機速度検出値ω_Ｍを、このフィルタ９３を通すことにより、ω_Ｍｆの振幅を、掃引正弦波に同期して取得することが可能となる。この結果、現在角周波数ω_ｓに対応した電動機速度検出値ω_Ｍの振幅を確実に取得することが可能である。

以上の第２の実施形態では、図７を基に、トルク指令信号発生器４の出力を掃引正弦波としてきたが、Ｍ系列信号とすることも可能である。Ｍ系列信号の生成法に関しては、東京電機大学出版局発行の、足立修一著「ＭＡＴＬＡＢによる制御のためのシステム同定」に詳しく記載されている。この場合には、周波数特性測定部８は、ＦＦＴ演算処理装置となる。また、ＦＦＴ演算の実現方法に関しては、ＣＱ出版社発行の、三上直樹著「ディジタル信号処理の基礎」に具体的に記載されている。

以上の本発明の実施形態によれば、総慣性モーメント及び機械系の減衰係数を含む２慣性系機械モデルを、電動機の制御装置内部でシミュレーションを行うことなく、少ない取得データ数と演算量で、高精度に推定することが可能となる。

本発明の第１の実施形態による電動機制御装置の機械系パラメータ推定システムの機能ブロック図。 モータトルクに対するモータ速度の周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜を減衰係数のみをパラメータとして描いたグラフ。 本発明の実施形態において求める２慣性系機械モデルのブロック線図。 本発明の実施形態において求める正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）図。 本発明の第１の実施形態による適切セット絞込み処理フローチャート。 本発明の第１の実施形態による正規化機械共振特性ｆ_ｒｅｓｎ（ω_ｓ）の極小・極大点等を抽出する処理フローチャート。 本発明の第２の実施形態による電動機制御装置の機械系パラメータ推定システムの機能ブロック図。 本発明の第２の実施形態における各部信号波形図。 本発明の第２の実施形態においてトルク指令値τ_Ｍ ^＊の振幅値Ａ_τを決定する処理フローチャート。 本発明の第２の実施形態において現在角周波数ω_ｓに対応するフィルタ後電動機速度ω_Ｍｆの振幅値Ａ_ωＭ（ω_ｓ）を取得する処理フローチャート。

符号の説明

１…電動機、２…駆動対象負荷、３…連結軸、４…トルク指令信号発生器、５…電流制御器、６…位置検出器、７…速度演算器、８…周波数特性測定部、９…機械共振特性抽出部、１０…総慣性モーメント＆２慣性系モデル推定部、１１…演算装置、２０…電動機単体の伝達特性、２１…連結軸のばね要素の伝達特性、２２…連結軸の粘性摩擦の伝達特性、２３…駆動対象負荷の伝達特性、９０…掃引正弦波発生器、９１…トルク振幅調整器、９２…正弦波同期信号生成部、９３…フィルタ、９４…速度振幅データ取得部、９５…周波数振幅特性再現部、９６…乗算器、τ_Ｍ ^＊…トルク指令値、ω_Ｍ…電動機速度検出値、θ_Ｍ…電動機１の位置検出値、｜Ｇ_Ｍ（ｊω）｜…周波数振幅特性、｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓ…機械共振特性、Ａ_τ…τ_Ｍ ^＊の振幅値、Ｓ_ＥＮＤ…掃引終了信号、Ｓ_ＳＴ…掃引開始指令、ｓｉｎ（ω_ｓｔ）…正弦波出力信号、Ｄ_ＴＲＧ…正弦波同期信号、Ｄ_ＡＣＱ…速度振幅データ取得開始信号、ω_ｓ…現在角周波数、ω_Ｍｆ…フィルタ後電動機速度、Ａ_ωＭ（ω_ｓ）…フィルタ後電動機速度ω_Ｍｆの振幅値。

Claims (20)

1. 駆動対象機械に連結された電動機に対するトルク指令値を生成するステップと、前記電動機の電流が前記トルク指令値に基く電動機電流指令値に近づくように制御するステップと、前記電動機の回転子位置を検出するステップと、この回転子位置に基いて電動機の速度ω_Ｍを演算するステップと、前記トルク指令値と前記電動機の速度ω_Ｍを入力し周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜を測定するステップと、この周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に基いて前記電動機と前記駆動対象機械の２慣性系機械モデルを推定するステップとを備えた電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法において、前記周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に対して対応する角周波数ω_ｓを乗じた機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜ω_ｓを演算するステップと、前記周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に代えて前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜ω_ｓに基いて前記２慣性系機械モデルを推定するステップとを備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
2. 請求項１において、前記２慣性系機械モデルを推定するステップは、総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を、機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓの内、機械系の反共振角周波数ω_ａの１／４以下の周波数ω_０での機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_０）｜・ω_０の逆数として算出することを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
3. 請求項１において、前記２慣性系機械モデルを推定するステップは、前記２慣性系機械モデルの物理パラメータを演算するためのパラメータ値ｈを演算するステップと、反共振角周波数ω_ａ及び反共振点における減衰係数ω_ａを含む２慣性系機械モデルのパラメータを演算するステップを含むことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
4. 請求項３において、前記パラメータｈは、共振角周波数ω_ｍ対反共振角周波数ω_ａ、又は共振点における減衰係数ω_ｍ対反共振点における減衰係数ω_ａの関数として定義されることを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
5. 請求項４において、前記２慣性系モデルを推定するステップは、前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓの内、最も低周波側に現れる極小点（ω_１，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_１）｜・ω_１）及び極大点（ω_２，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_２）｜・ω_２）の座標に基づいて、前記２慣性系機械モデルの物理パラメータを演算するためのパラメータ値ｈを算出するステップを備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
6. 請求項５において、前記共振点は、前記極大点から低周波数側にずれた点にあり、前記反共振点は、前記極小点から高周波数側にずれた点にあるものとして扱うことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
7. 請求項５において、前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓ又は、前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓに前記総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を乗じた（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）・｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓを低周波側データから高周波側データに向かって探索し、前記｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓ又は（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）・｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓが予め設定した閾値を下回った段階から予め設定した閾値を上回る段階までの最小値を与えるデータ点を極小点とするステップと、前記予め設定した閾値を上回った段階から前記｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓ又は（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）・｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓが減少に転じ、且つ、既に求めた前記極小点での角周波数をω_１とするとき、（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）・｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓ＜（ω_ｓ／ω_１）＾２の関係を満たす段階までの最大値を与えるデータ点を極大点とするステップを備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
8. 請求項１において、前記トルク指令値が、掃引正弦波であることを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
9. 請求項８において、前記掃引正弦波の振幅を、掃引前に徐々に増加するステップと、掃引中に実質的に一定値に保持するステップと、掃引後に徐々に減少するステップとを備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
10. 請求項１において、前記トルク指令が、Ｍ系列信号であることを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
11. 駆動対象機械に連結された電動機に対するトルク指令値を生成するステップと、前記電動機の電流が前記トルク指令値に基く電動機電流指令値に近づくように制御するステップと、前記電動機の回転子位置を検出するステップと、この回転子位置に基いて電動機の速度ω_Ｍを演算するステップと、前記トルク指令値と前記電動機の速度ω_Ｍを入力し周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜を測定するステップと、この周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に基いて前記電動機と前記駆動対象機械の２慣性系機械モデルを推定するステップとを備えた電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法において、前記２慣性系機械モデルを推定するステップは、物理パラメータ演算用のパラメータ値ｈを演算するステップと、その後に、このパラメータ値ｈを用いて前記２慣性系機械モデルの他の物理パラメータを演算するステップを備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
12. 請求項１１において、前記パラメータ値ｈを用いて、反共振角周波数ω_ａ及び／又は共振角周波数ω_ａ、反共振点における減衰係数ω_ａ及び／又は共振点における減衰係数ω_ｍを含む２慣性系機械モデルの前記他のパラメータを演算するステップを含むことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
13. 請求項１１において、前記周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に対して対応する角周波数ω_ｓを乗じた機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜ω_ｓを演算するステップと、この機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓの内、最も低周波側に現れる極小点（ω_１，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_１）｜・ω_１）及び極大点（ω_２，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_２）｜・ω_２）の座標に基づいて、前記パラメータ値ｈを算出するステップを備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
14. 請求項１３において、前記共振点は、前記極大点から低周波数側にずれた点にあり、前記反共振点は、前記極小点から高周波数側にずれた点にあるものとして扱うことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法。
15. 駆動対象機械に連結された電動機と、この電動機に対するトルク指令値を生成するトルク指令信号発生器と、前記電動機の電流が前記トルク指令値に基く電動機電流指令値に近づくように制御する電流制御器と、前記電動機の回転子位置を検出する位置検出器と、この回転子位置に基いて電動機の速度を演算する速度演算器と、前記トルク指令値と前記電動機の速度ω_Ｍを入力し周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜の測定を行う周波数特性測定部と、この周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に基いて前記電動機と前記駆動対象機械の２慣性系機械モデルを推定するモデル推定部とを備えた電動機制御装置の機械系パラメータ推定システムにおいて、前記周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に対して対応する角周波数ω_ｓを乗じた機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓを演算する機械共振特性演算部と、前記周波数振幅特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜に代えて前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓに基いて前記２慣性系機械モデルを推定する２慣性系機械モデル推定部とを備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定システム。
16. 請求項１５において、前記２慣性系機械モデル推定部は、ω_０を機械系の反共振角周波数ω_ａの１／４以下の周波数とするとき、総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）を、（１）式に基づいて算出する手段を備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定システム。
    

    
17. 請求項１５において、前記２慣性系機械モデル推定部は、前記２慣性系機械モデルの物理パラメータとして、総慣性モーメント値（Ｊ_Ｍ＋Ｊ_Ｌ）、ばね定数Ｋ_Ｆ、及び粘性摩擦係数Ｃ_Ｆを推定する手段を含むことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定システム。
18. 請求項１５において、前記２慣性系機械モデル推定部は、前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓの内、最も低周波側に現れる極小点（ω_１，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_１）｜・ω_１）及び極大点（ω_２，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_２）｜・ω_２）の座標に基づいて、前記２慣性系機械モデルの物理パラメータを演算するためのパラメータ値ｈを算出する手段と、その後で、このパラメータ値ｈを用いて、前記２慣性系機械モデルの他の物理パラメータを演算する手段を備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定システム。
19. 請求項１５において、前記２慣性系機械モデル推定部は、前記機械共振特性｜Ｇ_Ｍ（ｊω_ｓ）｜・ω_ｓの内、最も低周波側に現れる極小点（ω_１，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_１）｜・ω_１）及び極大点（ω_２，｜Ｇ_Ｍ（ｊω_２）｜・ω_２）の座標に基づいて、２慣性系機械モデルの物理パラメータを演算するための（２）式で定義されるパラメータ値ｈを演算する手段と、反共振角周波数ω_ａを（３）式に基づいて演算する手段及び／又は共振角周波数ω_ｍを（５）式に基づいて演算する手段と、反共振点における減衰係数ω_ａを（４）式に基づいて演算する手段及び／又は共振点における減衰係数ω_ｍを（６）式に基づいて演算する手段とを備えたことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定システム。
    

    

    

    

    

    
20. 請求項１５において、前記２慣性系機械モデル推定部の一部又は全部を含む演算手段を、電動機制御装置とは別体の演算装置で形成し、前記電動機制御装置と前記演算装置を通信線で接続したことを特徴とする電動機制御装置の機械系パラメータ推定システム。

Images