JP2006333594A - Mechanical characteristic modeling apparatus and method, motor controller, and machine control system - Google Patents

Mechanical characteristic modeling apparatus and method, motor controller, and machine control system Download PDF

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剛彦 小宮
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To consider friction so as to cause no errors in machine modeling. <P>SOLUTION: This modeling apparatus includes a frequency characteristic calculation apparatus 6, a machine modeling estimation apparatus 10, a frequency characteristic peak detector 11, and a damping estimated value analyzer 12. A mechanical property model 7 includes a rigid body load model 8, a friction model 9, and a vibration system model 17 having a resonance model 18, an antiresonance model, and a damping model 20 to determine a machine model from frequency characteristics by means of a method of least squares or curve fitting. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、例えば、半導体製造装置や工作機械などの位置決め装置あるいは産業用ロボットに用いられる電動機制御装置に関し、特に、サーボ調整を最適に行うために制御対象を把握する電動機制御装置の機械モデル推定装置および機械特性モデル化方法に関するものである。   The present invention relates to a motor control device used in, for example, a positioning device such as a semiconductor manufacturing device or a machine tool or an industrial robot, and in particular, a machine model estimation of a motor control device that grasps a control target for optimal servo adjustment. The present invention relates to an apparatus and a mechanical property modeling method.

従来の電動機制御装置の機械モデル推定装置は、高価な計測装置を用いることなく、作業者が高度な専門知識や経験を持たなくても、容易に機械モデルを推定することができ、安価な電動機制御装置の機械モデル推定装置を提供するため、負荷機械を駆動する電動機と、電動機の回転角を検出する回転検出器と、電動機を制御するサーボ制御装置と、を備えた電動機制御装置において、演算装置は、動作指令信号と回転検出器信号とから得た周波数特性から、共振周波数と反共振周波数となる突起形状を自動的に算出するとともに、2慣性モデルおよび剛体モデルの周波数特性式で算出された周波数特性に対して、計測して得られた周波数特性との誤差をそれぞれ算出し、2慣性モデルと剛体モデルの周波数特性における計算値と計測値の最小誤差とをそれぞれ比較することで自動的に機械の特性をモデル化するようにしている(例えば、特許文献1参照)。   A conventional machine model estimation device of an electric motor control device is an inexpensive electric motor that can easily estimate a machine model without using an expensive measuring device and without an operator having advanced specialized knowledge and experience. In order to provide a machine model estimation device for a control device, in an electric motor control device comprising: an electric motor that drives a load machine; a rotation detector that detects the rotation angle of the electric motor; and a servo control device that controls the electric motor. The device automatically calculates the shape of the protrusions having the resonance frequency and the anti-resonance frequency from the frequency characteristics obtained from the operation command signal and the rotation detector signal, and is calculated by the frequency characteristic formulas of the two inertia model and the rigid body model. For each measured frequency characteristic, an error from the measured frequency characteristic is calculated, and the calculated and measured values in the frequency characteristics of the two-inertia model and the rigid body model are calculated. And so as to automatically model the characteristics of the machine by comparing the error, respectively (e.g., see Patent Document 1).

さらに、従来のモータ制御装置は、ク−ロン摩擦等が大きいメカでイナ−シャの同定誤差を少なくするため、速度指令が低速かつ大きさが同じの正・逆転指令での定常状態における各トルク指令Tref1,Tref2 から一定外乱トルクTdを、式(200)より算出し、   Furthermore, in order to reduce inertia identification errors with a mechanism with large Cron friction, etc., the conventional motor control device reduces each torque in the steady state with a forward / reverse command with a low speed command and the same size. The constant disturbance torque Td is calculated from the commands Tref1 and Tref2 using the equation (200).

Td=(Tref1+Tref2)/2 式(200)   Td = (Tref1 + Tref2) / 2 Formula (200)

ある速度指令Vrefとそのα倍の速度指令αVrefの定常状態における各トルク指令Tref3 及びTref4 から前記算出された一定外乱トルクTdを減じた値からクーロン摩擦Tcを式(201)より算出し、   A Coulomb friction Tc is calculated from the value obtained by subtracting the calculated constant disturbance torque Td from each torque command Tref3 and Tref4 in a steady state of a certain speed command Vref and an α-times speed command αVref, from Equation (201),

Tc={α(Tref3-Td)-(Tref4-Td) }/ (α-1) 式(201)   Tc = {α (Tref3-Td)-(Tref4-Td)} / (α-1) Expression (201)

ある速度指令Vrefとそのα倍である速度指令αVrefの定常状態における各トルク指令Tref3,Tref4 及び速度Vfb3,Vfb4 から粘性摩擦Dcを式式(202)より算出し、   Viscosity friction Dc is calculated from equation (202) from each torque command Tref3, Tref4 and velocity Vfb3, Vfb4 in a steady state of a certain velocity command Vref and a velocity command αVref that is α times that,

Dc=(Tref3-Tref4)/(Vfb3-Vfb4) 式(202)   Dc = (Tref3-Tref4) / (Vfb3-Vfb4) Formula (202)

これらをモデルに加えたトルク指令と、モータ速度が0から動き出すまでのトルク指令から静止摩擦トルクTgを算出しているものもある(例えば、特許文献2参照)。   In some cases, the static friction torque Tg is calculated from a torque command obtained by adding these to the model and a torque command until the motor speed starts from 0 (for example, see Patent Document 2).

(従来の第1例)
従来の第1例では、計測した周波数特性値から機械モデルを判定するために、機械特性のモデル化として、剛体モデルおよび2慣性モデルを予め準備しておき、モデルと計測した周波数特性値の差異の大小により、剛体モデルか2慣性モデルかを判断している。
図12は、従来の第1例を示す機械モデル推定装置を備えた電動機制御装置の全体構成図である。図12において、101は演算装置 、102はサーボ制御装置、103は回転検出器、104は電動機、105は伝達機構、106は可動部、107は非可動部、108は動作指令信号、109は回転検出器信号、110は制御信号、119は入力装置、120は 周波数特性式、121は出力装置である。計測した周波数特性と周波数特性式120との比較を行う。
図13は、従来の第1例の剛体モデル式の曲線適合への不適の一例を示した図である。
図13は、剛体モデルと計測した周波数特性値を比較しており、共振周波数が存在する箇所では、剛体モデルと計測した周波数特性値が合っていない例である。
(First conventional example)
In the first conventional example, in order to determine the mechanical model from the measured frequency characteristic value, a rigid body model and a two-inertia model are prepared in advance as mechanical characteristic modeling, and the difference between the model and the measured frequency characteristic value is determined. Whether the model is a rigid body model or a two-inertia model is determined.
FIG. 12 is an overall configuration diagram of an electric motor control device including a machine model estimation device according to a first conventional example. In FIG. 12, 101 is an arithmetic unit, 102 is a servo control device, 103 is a rotation detector, 104 is an electric motor, 105 is a transmission mechanism, 106 is a movable part, 107 is a non-movable part, 108 is an operation command signal, and 109 is a rotation. Detector signal, 110 is a control signal, 119 is an input device, 120 is a frequency characteristic equation, and 121 is an output device. The measured frequency characteristic is compared with the frequency characteristic formula 120.
FIG. 13 is a diagram showing an example of the unsuitability for curve fitting of the rigid model formula of the first conventional example.
FIG. 13 compares the measured frequency characteristic value with the rigid body model, and is an example in which the measured frequency characteristic value does not match the rigid body model at the location where the resonance frequency exists.

このように、従来の第1例の電動機制御装置の機械モデル推定装置は、周波数特性値を計測して、周波数特性値が剛体モデルか2慣性モデルかを比較して機械モデルにするのである。   As described above, the machine model estimation device of the conventional motor control device of the first example measures the frequency characteristic value and compares the frequency characteristic value with the rigid body model or the two-inertia model to make the machine model.

(従来の第2例)
図14は、従来の第2例の基本的な考え方を説明するブロック図である。
速度制御部の速度Vfb とモデル速度制御部の速度Vfb'が一致し、Vfb とVfb'がいずれも零でない場合、速度制御部のトルク指令積分値STref とイナ−シャJ 及びモデル速度制御部のトルク指令積分値STref'とイナ−シャJ'には式(203)の関係が成り立ち、
(Conventional second example)
FIG. 14 is a block diagram for explaining the basic concept of the second conventional example.
If the speed Vfb of the speed control unit and the speed Vfb 'of the model speed control unit are the same and neither Vfb nor Vfb' is zero, the torque command integral value STref, inertia J of the speed control unit and the model speed control unit The relationship of the formula (203) is established between the torque command integral value STref ′ and the inertia J ′.

J/J'=STref/STref' ・・・(203) J / J '= STref / STref' (203)

イナ−シャJ は式(204)から直ちに求まる。 Inertia J is immediately obtained from equation (204).

J=(STref/STref')*J' ・・・(204) J = (STref / STref ') * J' (204)

ただし、一般には、粘性摩擦Dcや、一定外乱トルクTdや、ク−ロン摩擦Tc、及び静止摩擦トルクTgが存在するので、それらの影響を除去する。
(a)粘性摩擦Dcについては、所定の区間[a,b] における速度Vfb の積分値が零であればよい。
(b)一定外乱トルクTdについては、ある速度指令Vref1 により求めたイナ−シャJ1と、速度指令Vref1 の正負を反転させたVref2 により求めたイナ−シャJ2との平均値をイナ−シャJ とすればよい。
(c)また、ク−ロン摩擦Tcについては、前記区間[a,b] 内でのモ−タの正転時間と逆転時間が等しくなるように前記区間[a,b] 及び速度指令Vrefを設定すればよい。
(d)静止摩擦トルクTgについては、前記区間[a,b] 内で速度Vfb が式(205)である場合を除いてトルク指令の時間積分を行う。
However, in general, there are viscous friction Dc, constant disturbance torque Td, cron friction Tc, and static friction torque Tg, and the influences thereof are removed.
(A) For the viscous friction Dc, the integral value of the velocity Vfb in the predetermined section [a, b] may be zero.
(B) For the constant disturbance torque Td, the average value of the inertia J1 obtained from a certain speed command Vref1 and the inertia J2 obtained from Vref2 obtained by inverting the sign of the speed command Vref1 do it.
(C) For the Cron friction Tc, the section [a, b] and the speed command Vref are set so that the forward rotation time and the reverse rotation time of the motor in the section [a, b] are equal. You only have to set it.
(D) For the static friction torque Tg, time integration of the torque command is performed except for the case where the speed Vfb is expressed by the equation (205) in the section [a, b].

X1=Vfb=X2 式(205) X1 = Vfb = X2 Formula (205)

ただしX1≠0,X2≠0
以上が一定外乱トルク、クーロン摩擦、粘性摩擦及び静止摩擦トルクの影響を受けにくくイナーシャを求める方法である。
However, X1 ≠ 0, X2 ≠ 0
The above is a method for obtaining an inertia which is hardly affected by constant disturbance torque, Coulomb friction, viscous friction and static friction torque.

このように、従来のモータ制御装置は、粘性摩擦や一定外乱やク−ロン摩擦や静止摩擦を推定して影響を除去して、イナ−シャ(負荷慣性モーメント)を推定するのである。   As described above, the conventional motor control device estimates the inertia (load inertia moment) by estimating the viscous friction, the constant disturbance, the clone friction, and the static friction to remove the influence.

特開2003−79174 (図1、図12)JP 2003-79174 A (FIGS. 1 and 12) 特開平11−46489 (図2)JP-A-11-46489 (FIG. 2)

従来の電動機制御装置の機械モデル推定装置は、剛体か振動系(2慣性系)かを判別するようになっていて、摩擦を考慮することができないので、摩擦が大きいと剛体成分の推定精度が低下するという問題があった。また、摩擦が非常に大きい場合には、ゲインの低周波領域で剛体系の特徴が無くなるので、剛体成分の推定が不可能となるというような問題もあった。   Since the conventional machine model estimation device of an electric motor control device discriminates between a rigid body and a vibration system (two-inertia system) and cannot consider friction, if the friction is large, the estimation accuracy of the rigid body component is high. There was a problem of lowering. Further, when the friction is very large, there is a problem that the rigid body component cannot be estimated because the characteristic of the rigid system is lost in the low frequency region of the gain.

また、従来のモータ制御装置は、イナーシャ(慣性モーメント)を推定するために、推定誤差となる摩擦を予め推定しておき、摩擦の影響を除去するようになっていて、制御対象の機械の共振を全く考慮しておらず、振動系のモデルは全く判らないという問題があった。   Further, in order to estimate the inertia (moment of inertia), the conventional motor control device estimates the friction that is an estimation error in advance and removes the influence of the friction, so that the resonance of the machine to be controlled is reduced. Is not considered at all, and there is a problem that the model of the vibration system is not understood at all.

本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、摩擦特性を考慮して、負荷慣性モーメントや負荷質量を推定するとともに、振動系の共振、減衰特性を考慮して、機械特性モデルを推定することができる電動機制御装置の機械特性モデル化装置および機械特性モデル化方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such problems, and estimates the load moment of inertia and load mass in consideration of the friction characteristics, and considers the resonance and damping characteristics of the vibration system, and the mechanical characteristics model. An object of the present invention is to provide a mechanical characteristic modeling device and a mechanical characteristic modeling method for an electric motor control apparatus that can estimate the motor.

上記問題を解決するため、本発明は、次のように構成したのである。
請求項1に記載の発明は、機械を駆動する電動機の動作指令を作成する指令手段を備えた電動機制御装置が前記機械を駆動するとともに、検出手段が前記機械の動作量を検出し、前記検出された動作量と前記動作指令とを演算することにより前記機械の周波数特性を得る周波数特性演算装置を備え、前記機械の特性をモデル化する機械特性モデル化装置において、前記電動機と前記機械の負荷量の剛体負荷モデルと、摩擦を数値化した摩擦モデルを含む機械特性モデルと、前記周波数特性から前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルを算出する機械モデル推定手段と、を有するものである。
In order to solve the above problem, the present invention is configured as follows.
According to the first aspect of the present invention, the motor control device including command means for creating an operation command for the motor that drives the machine drives the machine, the detection means detects the operation amount of the machine, and the detection In the mechanical characteristic modeling apparatus for modeling the characteristics of the machine, the frequency characteristic calculating apparatus for obtaining the frequency characteristic of the machine by calculating the operation amount and the operation command are provided. A quantity of rigid body load model, a mechanical characteristic model including a friction model in which friction is quantified, and a mechanical model estimation means for calculating the mechanical characteristic model including the rigid body load model and the friction model from the frequency characteristic, It is what you have.

また、請求項2に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを直接算出することを特徴とするものである。   The invention according to claim 2 is characterized in that the mechanical model estimating means directly calculates the rigid body load model and the friction model from the frequency characteristic.

また、請求項3に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性を前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含めた前記機械特性モデルで曲線適合して、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを含む前記機械特性モデルを算出することを特徴とするものである。   Further, in the invention according to claim 3, the mechanical model estimation means is adapted to curve-fit the frequency characteristic with the mechanical characteristic model including the rigid body load model and the friction model, and the rigid body load model and the The mechanical property model including a friction model is calculated.

また、請求項4に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性に近づくよう曲線適合した前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルの変化量を反復演算により収束させることを特徴とするものである。   According to a fourth aspect of the present invention, the mechanical model estimation means converges the amount of change of the mechanical characteristic model including the rigid body load model and the friction model that are fitted to a curve so as to approach the frequency characteristic by iterative calculation. It is characterized by making it.

また、請求項5に記載の発明は、前記検出手段は、前記電動機の位置、速度若しくは加速度、または前記機械の位置、速度若しくは加速度を検出することを特徴とするものである。   The invention according to claim 5 is characterized in that the detection means detects the position, speed or acceleration of the electric motor, or the position, speed or acceleration of the machine.

また、請求項6に記載の発明は、前記指令手段の出力は、掃引正弦波であることを特徴とするものである。   The invention described in claim 6 is characterized in that the output of the command means is a swept sine wave.

また、請求項7に記載の発明は、前記指令手段の出力は、M系列信号であることを特徴とするものである。   The invention according to claim 7 is characterized in that the output of the command means is an M-sequence signal.

また、請求項8に記載の発明は、前記指令手段の出力は、ランダム波であることを特徴とするものである。   The invention according to claim 8 is characterized in that the output of the command means is a random wave.

また、請求項9に記載の発明は、前記電動機は回転型モータであって、前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは慣性モーメントであることを特徴とするものである。   The invention according to claim 9 is characterized in that the electric motor is a rotary motor, and the rigid load model which is a load amount of the electric motor and the machine is an inertia moment.

また、請求項10に記載の発明は、前記電動機は並進型モータであって、前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは質量であることを特徴とするものである。   The invention described in claim 10 is characterized in that the electric motor is a translational motor, and the rigid body load model which is a load amount of the electric motor and the machine is a mass.

また、請求項11に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出する周波数特性ピーク検出手段を有することを特徴とするものである。   The invention according to claim 11 is characterized in that the mechanical model estimating means has frequency characteristic peak detecting means for automatically calculating a protrusion shape comprising a resonance frequency and an anti-resonance frequency of the frequency characteristic. Is.

また、請求項12に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性ピーク検出手段で検出した共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定する減衰推定値解析手段を有することを特徴とするものである。   The invention according to claim 12 is characterized in that the mechanical model estimation means includes attenuation estimated value analysis means for estimating attenuation from the resonance frequency or anti-resonance frequency detected by the frequency characteristic peak detection means. Is.

また、請求項13に記載の発明は、前記機械特性モデルは、前記機械モデル推定手段に予め入力されている共振モデルと減衰モデルを含む振動系モデルを含み、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記共振モデルと前記減衰モデルとを含む振動系モデルを算出することを特徴とするものである。   In the invention according to claim 13, the mechanical characteristic model includes a vibration system model including a resonance model and a damping model input in advance to the mechanical model estimation unit, and the mechanical model estimation unit includes the frequency A vibration system model including the resonance model and the damping model is calculated from the characteristics.

また、請求項14に記載の発明は、複数の前記検出手段を用いて計測した複数の前記周波数特性から、前記機械モデル推定手段、手段前記周波数特性ピーク検出手段、前記減衰推定値解析手段は、それぞれ、前記負荷モデルと前記摩擦モデル、共振周波数と反共振周波数、減衰を推定することを特徴とするものである。   Further, in the invention described in claim 14, from the plurality of frequency characteristics measured by using the plurality of detection means, the machine model estimation means, means the frequency characteristic peak detection means, and the attenuation estimated value analysis means include: The load model and the friction model, the resonance frequency and the anti-resonance frequency, and the attenuation are estimated, respectively.

また、請求項15に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記複数の周波数特性から振動モードを推定する振動モード推定手段をさらに有することを特徴とするものである。   The invention according to claim 15 is characterized in that the mechanical model estimating means further includes a vibration mode estimating means for estimating a vibration mode from the plurality of frequency characteristics.

また、請求項16に記載の発明は、前記電動機制御装置、前記電動機、前記検出手段をそれぞれ少なくとも2つ以上備え、前記周波数特性演算装置は、少なくとも2つ以上の前記周波数特性を計測することを特徴とするものである。   The invention described in claim 16 includes at least two or more of the electric motor control device, the electric motor, and the detection unit, and the frequency characteristic calculation device measures at least two or more of the frequency characteristics. It is a feature.

また、請求項17に記載の発明は、出力手段、入力手段、または記憶手段を有することを特徴とするものである。   The invention described in claim 17 is characterized by comprising output means, input means, or storage means.

また、請求項18に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の少なくとも2点を任意に指定し周波数範囲を限定して、前記機械特性モデルを算出することを特徴とするものである。   The invention according to claim 18 is characterized in that the mechanical model estimating means calculates the mechanical characteristic model by arbitrarily specifying at least two points of the frequency characteristic and limiting a frequency range. It is.

また、請求項19に記載の発明は、機械と、前記機械を駆動する電動機と、前記電動機の制御指令を作成する指令手段と前記制御指令を受けて前記電動機を駆動する制御器とを備える電動機制御装置と、からなる電動機制御システムの機械特性モデル化方法において、前記指令手段が前記電動機の動作指令を作成して、前記動作指令によって駆動された前記機械の周波数特性を計測するステップと、前記周波数特性から機械特性モデルを算出することにより剛体負荷モデルと摩擦モデルとを含む機械特性モデルを導くステップと、から構成されることを特徴とするものである。   The invention according to claim 19 is an electric motor comprising a machine, an electric motor that drives the machine, command means for creating a control command for the motor, and a controller that receives the control command and drives the motor. In the mechanical characteristic modeling method of the electric motor control system comprising the control device, the command means creates an operation command of the electric motor, and measures the frequency characteristic of the machine driven by the operation command; And a step of deriving a mechanical characteristic model including a rigid body load model and a friction model by calculating a mechanical characteristic model from the frequency characteristic.

また、請求項20に記載の発明は、前記機械特性モデルは、共振モデルと減衰モデルとを含む振動系モデルを含むことを特徴とするものである。   The invention according to claim 20 is characterized in that the mechanical characteristic model includes a vibration system model including a resonance model and a damping model.

また、請求項21に記載の発明は、前記周波数特性から振動系モデルを算出するステップを有することを特徴とするものである。   The invention according to claim 21 has a step of calculating a vibration system model from the frequency characteristic.

また、請求項22に記載の発明は、前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出して周波数特性のピークを検出し、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップを有することを特徴とするものである。   Further, in the invention according to claim 22, the step of calculating the vibration system model automatically detects a protrusion shape including a resonance frequency and an anti-resonance frequency of the frequency characteristic to detect a peak of the frequency characteristic, It has the step which estimates a resonant frequency or an antiresonance frequency, It is characterized by the above-mentioned.

また、請求項23に記載の発明は、前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップを有することを特徴とするものである。   The invention according to claim 23 is characterized in that the step of calculating the vibration system model includes a step of estimating attenuation from a resonance frequency or an anti-resonance frequency of the frequency characteristic.

また、請求項24に記載の発明は、前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性を複数用いて振動モードを算出するステップを有することを特徴とするものである。   The invention described in claim 24 is characterized in that the step of calculating the vibration system model includes a step of calculating a vibration mode using a plurality of the frequency characteristics.

また、請求項25に記載の発明は、請求項1記載の機械特性モデル化装置を備えたことを特徴とするものである。   According to a twenty-fifth aspect of the present invention, the mechanical property modeling apparatus according to the first aspect is provided.

また、請求項26に記載の発明は、請求項25記載の制御装置によって制御され、特性がモデル化されることを特徴とするものである。   The invention described in claim 26 is controlled by the control device described in claim 25, and the characteristic is modeled.

また、請求項27に記載の発明は、請求項1記載の機械特性モデル化装置を備えた電動機制御装置と、前記電動機制御装置により制御される電動機と、前記電動機により駆動される機械と、からなることを特徴とするものである。   According to a twenty-seventh aspect of the present invention, there is provided an electric motor control device including the mechanical characteristic modeling device according to the first aspect, an electric motor controlled by the electric motor control device, and a machine driven by the electric motor. It is characterized by.

請求項1に記載の発明によると、機械の周波数特性を計測することができ、計測した周波数特性から剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを求めることができる。   According to the first aspect of the present invention, the frequency characteristic of the machine can be measured, and a mechanical characteristic model including a rigid load model and a friction model can be obtained from the measured frequency characteristic.

また、請求項2に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性から直接求めることができる。   According to the invention described in claim 2, a mechanical characteristic model including a rigid load model and a friction model can be directly obtained from the measured frequency characteristic.

また、請求項3に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性と比較しながら求めることができる。   According to the third aspect of the present invention, the mechanical characteristic model including the rigid body load model and the friction model can be obtained while comparing with the measured frequency characteristic.

また、請求項4に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性と比較し、その差異が少なくなるように収束するように繰り返し演算して求めることができる。   According to the invention described in claim 4, the mechanical characteristic model including the rigid body load model and the friction model is compared with the measured frequency characteristic, and the calculation is repeatedly performed so as to converge so that the difference is reduced. Can do.

また、請求項5に記載の発明によると、検出手段では、電動機の位置または速度または加速度、あるいは機械の位置または速度または加速度を検出することができるので、検出手段の場所や種類を様々に選択して、周波数特性を計測することができる。   Further, according to the invention described in claim 5, since the detecting means can detect the position, speed or acceleration of the electric motor, or the position, speed or acceleration of the machine, various places and types of the detecting means can be selected. Thus, the frequency characteristic can be measured.

また、請求項6に記載の発明によると、掃引正弦波を選択できるので、周波数特性を計測する際に、各種状況に応じた信号を利用できる。   Further, according to the invention described in claim 6, since the swept sine wave can be selected, signals corresponding to various situations can be used when measuring the frequency characteristics.

また、請求項7に記載の発明によると、M系列信号を選択できるので、周波数特性を計測する際に、各種状況に応じた信号を利用できる。   In addition, according to the seventh aspect of the invention, since the M-sequence signal can be selected, a signal corresponding to various situations can be used when measuring the frequency characteristic.

また、請求項8に記載の発明によると、ランダム波を選択できるので、周波数特性を計測する際に、各種状況に応じた信号を利用できる。   According to the invention described in claim 8, since a random wave can be selected, signals corresponding to various situations can be used when measuring frequency characteristics.

また、請求項9に記載の発明によると、前記電動機に回転型モータを利用することができる。   According to the ninth aspect of the present invention, a rotary motor can be used for the electric motor.

また、請求項10に記載の発明によると、前記電動機に並進型リニアモータを利用することができる。   According to the invention described in claim 10, a translational linear motor can be used for the electric motor.

また、請求項11に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数もしくは反共振周波数を検出することができる。   According to the eleventh aspect of the present invention, the resonance frequency or anti-resonance frequency can be detected using the measured frequency characteristic.

また、請求項12に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定することができる。   According to the invention of claim 12, attenuation can be estimated from the resonance frequency or the anti-resonance frequency using the measured frequency characteristic.

また、請求項13に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて求めた共振周波数、減衰を共振モデル、減衰モデルとして数値化することができる。   According to the invention described in claim 13, the resonance frequency and attenuation obtained using the measured frequency characteristics can be quantified as a resonance model and an attenuation model.

また、請求項14に記載の発明によると、複数の周波数特性を計測できるので、1つの周波数特性では検出できない共振を把握できる。また、摩擦や剛体負荷も複数の周波数特性の平均として求められるので、剛体負荷モデル、摩擦モデル、共振モデル、減衰モデルなどの信頼性をあげて数値化できる。   According to the fourteenth aspect of the present invention, since a plurality of frequency characteristics can be measured, resonance that cannot be detected by one frequency characteristic can be grasped. Further, since the friction and the rigid load are also obtained as an average of a plurality of frequency characteristics, the reliability can be quantified with increased reliability such as a rigid load model, a friction model, a resonance model, and a damping model.

また、請求項15に記載の発明によると、振動モードを求めることができるので、機械全体がどのような挙動で振動するのか把握することができ、機械の特性を詳しく把握することができる。   According to the fifteenth aspect of the present invention, since the vibration mode can be obtained, it is possible to grasp how the entire machine vibrates and to grasp the characteristics of the machine in detail.

また、請求項16に記載の発明によると、複数の電動機からなる構成において、軸間の干渉を含めた周波数特性を計測することができる。   Further, according to the invention described in claim 16, in a configuration including a plurality of electric motors, frequency characteristics including interference between shafts can be measured.

また、請求項17に記載の発明によると、各機能の出力を把握することができ、各機能に指示することができ、各機能の出力や機能への指示入力を記憶することができる。   According to the seventeenth aspect of the present invention, the output of each function can be grasped, each function can be instructed, and the output of each function and the instruction input to the function can be stored.

また、請求項18に記載の発明によると、計測した周波数特性から機械特性モデルを求める範囲を選択できるので、効率的に精度良く作業を実行することができる。   According to the invention described in claim 18, since the range for obtaining the mechanical characteristic model can be selected from the measured frequency characteristic, the work can be executed efficiently and accurately.

また、請求項19に記載の発明によると、周波数特性を計測することができ、計測した周波数特性から剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを求めることができる。   According to the nineteenth aspect of the invention, the frequency characteristic can be measured, and a mechanical characteristic model including a rigid load model and a friction model can be obtained from the measured frequency characteristic.

また、請求項20、21に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性から求めることができる。   According to the inventions of claims 20 and 21, a mechanical characteristic model including a rigid load model and a friction model can be obtained from the measured frequency characteristics.

また、請求項22に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数もしくは反共振周波数を検出することができる。   According to the twenty-second aspect of the present invention, the resonance frequency or anti-resonance frequency can be detected using the measured frequency characteristic.

また、請求項23に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定することができる。   According to the invention of claim 23, the attenuation can be estimated from the resonance frequency or the anti-resonance frequency using the measured frequency characteristic.

また、請求項24に記載の発明によると、振動モードを求めることができるので、機械全体がどのような挙動で振動するのか把握することができ、機械の特性を詳しく把握することができる。   According to the invention described in claim 24, since the vibration mode can be obtained, it is possible to grasp how the entire machine vibrates and to grasp the characteristics of the machine in detail.

また、請求項25、26、27に記載の発明によると、機械の周波数特性を計測することができ、計測した周波数特性から剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを求めることができる。   According to the invention described in claims 25, 26, and 27, the frequency characteristic of the machine can be measured, and a mechanical characteristic model including a rigid load model and a friction model can be obtained from the measured frequency characteristic.

以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は本発明の第1実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャートである。
STEP10は周波数特性を計測するステップ、STEP20は周波数特性から機械特性モデルを算出するステップ、STEP30は周波数特性から振動系モデルを算出するステップである。
周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30には、2つのステップをさらに有し、STEP31は共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップ、STEP32は共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップである。
FIG. 1 is a flowchart of a mechanical characteristic modeling method for an electric motor control apparatus according to a first embodiment of the present invention.
STEP 10 is a step of measuring frequency characteristics, STEP 20 is a step of calculating a mechanical characteristic model from the frequency characteristics, and STEP 30 is a step of calculating a vibration system model from the frequency characteristics.
The step 30 for calculating the vibration system model from the frequency characteristics further includes two steps, STEP 31 is a step for estimating the resonance frequency or anti-resonance frequency, and STEP 32 is a step for estimating the attenuation from the resonance frequency or anti-resonance frequency. is there.

図2は本発明の第1実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図である。
図3は本発明の第1実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図である。
図において、1は電動機(リニアモータ)、2は検出手段、3は制御器、4は指令手段、5は機械、6は周波数特性演算装置、7は機械特性モデル、8は剛体負荷モデル、9は摩擦モデル、10は機械モデル推定手段、11は周波数特性ピーク検出手段、12は減衰推定値解析手段、14は出力手段、15は入力手段、16は記憶手段、17は振動系モデル、18は共振モデル、19は反共振モデル、20は減衰モデルとなっている。
FIG. 2 is an overall configuration diagram of the mechanical characteristic modeling device for the motor control device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a block diagram of the mechanical characteristic modeling device for the motor control device according to the first embodiment of the present invention.
In the figure, 1 is an electric motor (linear motor), 2 is a detection means, 3 is a controller, 4 is a command means, 5 is a machine, 6 is a frequency characteristic calculation device, 7 is a mechanical characteristic model, 8 is a rigid load model, 9 Is a friction model, 10 is a machine model estimation means, 11 is a frequency characteristic peak detection means, 12 is an attenuation estimated value analysis means, 14 is an output means, 15 is an input means, 16 is a storage means, 17 is a vibration system model, 18 is A resonance model, 19 is an anti-resonance model, and 20 is a damping model.

本発明が特許文献1と異なる部分は、摩擦モデル9を備えた部分である。   The part where the present invention is different from Patent Document 1 is a part provided with a friction model 9.

本発明が特許文献2と異なる部分は、周波数特性演算装置6と機械モデル推定手段10と周波数特性ピーク検出手段11と減衰推定値解析手段12と入力手段15と記憶手段16と、振動系モデル17として共振モデル18と反共振モデル19と減衰モデル20を備えた部分である。   The present invention differs from Patent Document 2 in that the frequency characteristic calculation device 6, the machine model estimation means 10, the frequency characteristic peak detection means 11, the estimated attenuation value analysis means 12, the input means 15, the storage means 16, and the vibration system model 17. As shown, the resonance model 18, the antiresonance model 19, and the damping model 20 are provided.

機械特性モデル化方法は、図1に示すように、3つのステップによって進める。
周波数特性を計測するステップSTEP10は、検出手段2の出力を受けて制御器3が構成するフィードバック・ループを切り、開ループとして、指令手段4は掃引正弦波Cを推力指令Tとして制御器3に与えて、電動機1(リニアモータ)を駆動する。
電動機1が駆動することにより、機械5が振るえ、その動作量を検出手段2が応答rを検出する。
推力指令Tもしくは掃引正弦波Cと、応答rを周波数特性演算装置6に与える。なお、応答rは、制御器3を介して周波数特性演算装置6に与えて良い。
周波数特性演算装置6は、推力指令Tもしくは掃引正弦波Cと、応答rを、例えばFFT(Fast Fourier Transform)により、周波数分析を行う。
推力指令Tもしくは掃引正弦波Cと、応答rを複数回に分けて周波数特性演算装置6に与え、周波数分析し、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルを算出する。
平均化した推力指令Tである掃引正弦波Cのオート・パワー・スペクトルGxxと平均化した応答rと、推力指令Tである掃引正弦波Cのクロス・スペクトルGyxから、式(1)によって、周波数特性Hを得る。
The mechanical property modeling method proceeds in three steps as shown in FIG.
In step STEP 10 for measuring the frequency characteristics, the output of the detection means 2 is received, the feedback loop formed by the controller 3 is cut, and as an open loop, the command means 4 sends the sweep sine wave C to the controller 3 as a thrust command T. Then, the electric motor 1 (linear motor) is driven.
When the electric motor 1 is driven, the machine 5 is shaken, and the detection means 2 detects the response r of the amount of movement.
The thrust command T or the swept sine wave C and the response r are given to the frequency characteristic calculator 6. The response r may be given to the frequency characteristic calculation device 6 via the controller 3.
The frequency characteristic calculation device 6 performs frequency analysis on the thrust command T or the swept sine wave C and the response r by, for example, FFT (Fast Fourier Transform).
The thrust command T or the swept sine wave C and the response r are divided into a plurality of times and given to the frequency characteristic calculation device 6, frequency analysis is performed, and averaged auto power spectrum and cross spectrum are calculated.
From the auto power spectrum Gxx of the swept sine wave C, which is an averaged thrust command T, and the averaged response r, and the cross spectrum Gyx of the swept sine wave C, which is the thrust command T, the frequency is expressed by Equation (1). obtaining a characteristic H M.

=Gyx/Gxx 式(1) H M = Gyx / Gxx Formula (1)

なお、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルは、上記のように推力指令Tである掃引正弦波Cと、応答rを複数回に分けても良いし、推力指令Tである掃引正弦波Cと、応答rを長時間計測しておき、これを複数個に分けて周波数分析し、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルを求めても良い。
周波数特性を計測するステップSTEP10では、上記のように周波数特性を計測するのである。
Note that the averaged auto power spectrum and cross spectrum may be obtained by dividing the sweep sine wave C as the thrust command T and the response r into multiple times as described above, or the sweep sine as the thrust command T. The wave C and the response r may be measured for a long time, the frequency may be divided into a plurality of parts, and the averaged auto power spectrum and cross spectrum may be obtained.
In step STEP 10 for measuring frequency characteristics, the frequency characteristics are measured as described above.

図4は本発明の第1実施例を示す摩擦を有する周波数応答特性の図である。
ステップSTEP10では、図4のような周波数応答特性を計測する。
周波数特性から機械特性モデルを算出するステップSTEP20は、ステップSTEP10にて得た周波数特性から、低周波数領域に現れる質量と摩擦の影響から剛体負荷モデルと摩擦モデルを得る。
図4は、1つの反共振と共振を持ち、摩擦によって低周波数領域のゲインが変わる。
摩擦が無い場合には、横軸の周波数を対数で示せば、左上から右下に直線で落ちるゲインとなり、この傾きが質量、つまり剛体負荷を示し、この部分を抜き出すと、式(2)となる。
FIG. 4 is a diagram of frequency response characteristics having friction showing the first embodiment of the present invention.
In step STEP10, frequency response characteristics as shown in FIG. 4 are measured.
In step STEP 20 for calculating the mechanical characteristic model from the frequency characteristic, a rigid body load model and a friction model are obtained from the influence of mass and friction appearing in the low frequency region from the frequency characteristic obtained in step STEP 10.
FIG. 4 has one anti-resonance and resonance, and the gain in the low frequency region changes due to friction.
When there is no friction, if the frequency on the horizontal axis is logarithmically expressed, the gain falls linearly from the upper left to the lower right. This inclination indicates the mass, that is, the rigid load. When this part is extracted, Equation (2) Become.

ここで、H:速度応答の剛体負荷の周波数特性、J:質量(剛体負荷)、s:ラプラス演算子を示す。 Here, H R: frequency characteristic of rigid load velocity response, J: mass (rigid load), s: shows a Laplace operator.

図5は、本発明の第1実施例を示す剛体系と2慣性系を示す図である。
前記式(1)は、図5(a)のようなモデルで表現できる。
なお、図4は2慣性系のグラフであり、図5(b)のようなモデルで表現でき、摩擦が無いと、式(3)で示される。
FIG. 5 is a diagram showing a rigid system and a two-inertia system according to the first embodiment of the present invention.
Equation (1) can be expressed by a model as shown in FIG.
FIG. 4 is a graph of a two-inertia system, which can be expressed by a model as shown in FIG. 5B, and is expressed by equation (3) when there is no friction.

ここで、H:速度応答の2慣性系の周波数特性、J:電動機側の質量、J:機械側の質量、C:減衰、K:剛性 を示す。
また、電動機側の質量と機械側の質量の和は、全体の質量となり、式(4)となる。
Here, H F : frequency characteristics of a two-inertia system of speed response, J 1 : mass on the motor side, J 2 : mass on the machine side, C: damping, K: rigidity are shown.
Further, the sum of the mass on the electric motor side and the mass on the machine side is the total mass, which is expressed by Equation (4).

J=J+J 式(4) J = J 1 + J 2 formula (4)

共振周波数frは、式(5)となり、反共振周波数faは式(6)となる。   The resonance frequency fr is expressed by equation (5), and the anti-resonance frequency fa is expressed by equation (6).

つまり、2慣性系の周波数特性の場合でも、低周波数領域に限定すれば、剛体負荷を示し両者は一致する。(第1従来例の図14に示している。)
このため、低周波数領域のゲインのグラフの傾きを、前記式(1)に近似して、剛体負荷つまり質量を求めることができる。
しかしながら、図4のように摩擦が存在すると、グラフが直線でなくなり、そのままでは、求めた質量の精度が低下する恐れがある。
そこで、摩擦の存在を考慮して、機械モデル推定手段10が剛体負荷つまり質量を求める方法を示す。
That is, even in the case of the frequency characteristic of the two inertia system, if it is limited to the low frequency region, it indicates a rigid load and the two coincide. (It is shown in FIG. 14 of the first conventional example.)
For this reason, the rigid load, that is, the mass can be obtained by approximating the slope of the gain graph in the low frequency region to the equation (1).
However, if friction exists as shown in FIG. 4, the graph is not a straight line, and the accuracy of the obtained mass may be reduced if it is left as it is.
Therefore, a method will be described in which the mechanical model estimation means 10 obtains a rigid load, that is, a mass in consideration of the presence of friction.

摩擦には、クーロン摩擦、粘性摩擦、静止摩擦があるが、一定値のドリフトとして現れるクーロン摩擦や静止摩擦は、周波数特性には影響が少ないので、粘性摩擦を考慮すれば良い。
図6は、本発明の第1実施例を示す摩擦を有する剛体系モデルを示す図である。
速度に比例する推力を発生するので、図6は、前記式(2)を変形して式(7)として数値化される。
The friction includes coulomb friction, viscous friction, and static friction, but coulomb friction and static friction that appear as a constant drift have little influence on the frequency characteristics, and thus viscous friction may be considered.
FIG. 6 is a diagram showing a rigid system model having friction according to the first embodiment of the present invention.
Since a thrust proportional to the speed is generated, FIG. 6 is transformed into the expression (7) by modifying the expression (2).

ここで、H’:摩擦を考慮した速度応答の剛体負荷の周波数特性、D:(粘性)摩擦特性、M’: 摩擦を考慮した速度応答の剛体負荷の周波数特性の逆数である。 Here, H ′ R is a frequency characteristic of a rigid body load with a speed response considering friction, D: a (viscous) friction characteristic, and M ′ is a reciprocal of a frequency characteristic of a rigid body load with a speed response considering friction.

図4の摩擦を含む周波数特性が計測された場合でも、前記式(7)を用いれば、粘性摩擦特性Dを考慮して質量Jを求めることができる。   Even when the frequency characteristic including friction in FIG. 4 is measured, the mass J can be obtained in consideration of the viscous friction characteristic D by using the equation (7).

計測した周波数特性Hの逆数を、式(8)のように、Mとすれば、MとH’の逆数M’の差εを最小にすれば良い。つまり、最小二乗法を用いて式(9)を解けば、式(10)、式(11)のように、質量と摩擦が求められる。 The reciprocal of the measured frequency characteristic H, as shown in equation (8), if M, may be a difference ε between M and H 'inverse of R M' to a minimum. That is, by solving the equation (9) using the least square method, the mass and the friction are obtained as in the equations (10) and (11).

ここで、n;最小二乗法に用いた周波数特性のデータ数(周波数領域のライン数)を示す。 Here, n represents the number of frequency characteristic data (number of lines in the frequency domain) used in the least square method.

周波数特性のデータ数(周波数領域のライン数)nは、図4のA−A’やA’’−A’のように任意の2点を選んで質量Jと摩擦特性Dを推定して良い。
また、後述する反共振を推定しておき、反共振より低い周波数領域で質量Jと摩擦特性Dを推定するようにしても良い。
The number of frequency characteristic data (number of lines in the frequency domain) n may be selected from two arbitrary points such as AA ′ and A ″ -A ′ in FIG. 4 to estimate the mass J and the friction characteristic D. .
Further, an anti-resonance described later may be estimated, and the mass J and the friction characteristic D may be estimated in a frequency region lower than the anti-resonance.

上記の例では、最小二乗法を用いたが、計測した周波数特性に前記式(7)を曲線適合して、質量Jと摩擦特性Dを推定して良い。
初期値を上記の最小二乗法の結果としても良いし、予め初期値を決めておき、計測した周波数特性と前記式(7)による曲線適合の結果の差が小さくなるように、質量Jと摩擦特性Dを推定して良い。
In the above example, the least square method is used. However, the mass J and the friction characteristic D may be estimated by fitting the equation (7) to the measured frequency characteristic.
The initial value may be the result of the above least square method, or the initial value is determined in advance, and the mass J and the friction are reduced so that the difference between the measured frequency characteristic and the result of curve fitting according to the equation (7) becomes small. The characteristic D may be estimated.

計測した周波数特性Hに、前記式(7)による曲線適合の結果Hの差ΔHを近づくように、質量Jと摩擦特性Dから成るパラメータPをΔP変えるので、
結果の差ΔHと、前記式(7)による曲線適合の結果HのパラメータP(J,D)の偏微分と、パラメータPの変化量ΔPは、式(12)の関係となる。
The frequency characteristic H M measured, the equation (7) so as to approach the difference ΔH results H R of curve fitting by, since changing ΔP parameters P comprising a mass J and friction characteristics D,
Results and the difference ΔH of the partial differential of the parameter of the result H R of Formula (7) by curve fitting P (J, D), the change amount ΔP of the parameters P, a relationship of Equation (12).

前記式(12)を詳しく書けば、式(13)となる。 If the said Formula (12) is written in detail, it will become Formula (13).

ここで、X:複素数値Xの実数成分、X:複素数値Xの虚数値成分を示す。 Here, X R represents a real component of the complex value X, and X I represents an imaginary component of the complex value X.

これを、例えば、ガウス・ニュートン法によって解けば、パラメータPの変化量ΔPにより、前記式(7)による曲線適合の結果Hが計測した周波数特性Hに近づく値、つまり、質量Jの変化量ΔPと摩擦特性Dの変化量ΔDが判る。
変化量ΔP、ΔDにて質量J、摩擦特性Dを修正して曲線適合すれば、計測した周波数特性Hに合致した値となる。
また、計測した周波数特性Hと現状値から成る前記式(7)による曲線適合の結果Hの差ΔHに重みWを付けてパラメータPの変化量ΔPを求めても良い。この場合、式(14)を考慮し、前記式(13)のΔHにΔH‘を置き換えて用いる。
This, for example, solving the Gauss-Newton method, the change amount ΔP of the parameters P, the formula (7) Results from H R approaches the frequency characteristic H M measured values of curve fitting, that is, change in mass J The amount ΔP and the change amount ΔD of the friction characteristic D are known.
The variation [Delta] P, the mass at [Delta] D J, if modified by curve fitting the friction characteristics D, a value that matches the frequency characteristic H M measured.
It is also possible to determine the amount of change ΔP of the parameter P with a weight W to the difference ΔH results H R curve fitting by the formula consisting of the frequency characteristic H M and current value measured (7). In this case, in consideration of the equation (14), ΔH ′ is used in place of ΔH in the equation (13).

[ΔH‘]=[ΔH]・[W] 式(14)   [ΔH ′] = [ΔH] · [W] Equation (14)

ただし、上記のように、パラメータPの変化量ΔPを導いても、前記式(7)による曲線適合の結果Hが計測した周波数特性Hに近づかない場合がある。変化量ΔPにより、曲線適合の結果Hの変化率は高いが、ΔHが増大する場合がある。この場合には、反復計算により、パラメータPの変化量ΔPを収束させる。式(15)のようにパラメータを逐次更新し、収束した変更量ΔPを導出する。 However, as mentioned above, there are cases where the parameters even lead to a shift amount ΔP of P, the result H R curve fitting by the formula (7) does not approach the frequency characteristic H M measured. The variation [Delta] P, but the rate of change of the result H R of the curve fit high, there are cases where ΔH is increased. In this case, the change amount ΔP of the parameter P is converged by iterative calculation. The parameter is sequentially updated as in Expression (15), and the converged change amount ΔP is derived.

n=Pn-1+ΔP 式(15) P n = P n-1 + ΔP Formula (15)

以前の値よりΔHが増大する場合には、式(16)のようにパラメータPを逐次更新し、ΔHが減少するようにする。   When ΔH increases from the previous value, the parameter P is sequentially updated as in Expression (16) so that ΔH decreases.

n=Pn-1+e・ΔP 式(16) P n = P n-1 + e · ΔP Formula (16)

ここで、0<e<1 Where 0 <e <1

以上のようにして、機械モデル推定手段10は、計測した周波数特性から質量Jと摩擦特性Dを推定するのである。
つまり、質量Jと摩擦特性Dを推定するので、機械特性モデル7である剛体負荷モデル8と摩擦モデル9を機械モデル推定手段10がモデル化できるのである。
As described above, the machine model estimation means 10 estimates the mass J and the friction characteristic D from the measured frequency characteristics.
That is, since the mass J and the friction characteristic D are estimated, the mechanical model estimation means 10 can model the rigid body load model 8 and the friction model 9 which are the mechanical characteristic model 7.

周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30では、2つのステップをさらに有し、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31が計測した周波数特性から周波数特性ピーク検出手段11から共振・反共振周波数を求め、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32が減衰推定値解析手段12によって減衰を算出する。   In step STEP30 for calculating the vibration system model from the frequency characteristics, there are further two steps. From the frequency characteristics measured in step STEP31 for estimating the resonance frequency or the antiresonance frequency, the resonance / antiresonance frequency is obtained from the frequency characteristic peak detecting means 11. Step 32 where the attenuation is estimated from the resonance frequency or the anti-resonance frequency is calculated by the attenuation estimated value analysis means 12.

共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31では、計測した周波数特性に機械系の共振が存在すれば、ゲイン(振幅)には凹凸が現れ、凸側は共振、凹側は反共振になるので、周波数特性ピーク検出手段11がゲイン(振幅)の凹凸のピークを検出すれば、共振・反共振周波数を推定できる。   In step STEP 31 for estimating the resonance frequency or anti-resonance frequency, if there is mechanical resonance in the measured frequency characteristics, the gain (amplitude) appears uneven, the convex side is resonant, and the concave side is anti-resonant. If the frequency characteristic peak detecting means 11 detects the peak of the unevenness of the gain (amplitude), the resonance / antiresonance frequency can be estimated.

次に、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32では、
共振・反共振周波数が検出できれば、減衰は凸または凹の角度なので、共振・反共振のピークとその周辺値から、減衰推定値解析手段12は減衰を推定できる。
Next, in step STEP 32 for estimating attenuation from the resonance frequency or anti-resonance frequency,
If the resonance / antiresonance frequency can be detected, the attenuation is a convex or concave angle, so that the attenuation estimated value analysis means 12 can estimate the attenuation from the resonance / antiresonance peak and its peripheral values.

共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31で共振・反共振周波数を推定し、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32で減衰を推定できるので、振動系モデル17である共振モデル18、反共振モデル19、減衰モデル20を求めることができる。
なお、周波数特性の図4のA−A’やA’’−A’である低周波数領域から質量Jと摩擦特性Dを推定したように、図4のB−B’ように任意の2点を選んで共振・反共振周波数を推定し、減衰を推定しても良い。
Since the resonance / anti-resonance frequency is estimated in step STEP 31 for estimating the resonance frequency or anti-resonance frequency, and the attenuation can be estimated in step STEP 32 for estimating the attenuation from the resonance frequency or anti-resonance frequency, the resonance model 18 which is the vibration system model 17. The anti-resonance model 19 and the attenuation model 20 can be obtained.
As estimated from the low frequency region AA ′ and A ″ -A ′ in FIG. 4 of the frequency characteristic, the mass J and the friction characteristic D are estimated, as shown in BB ′ in FIG. May be selected to estimate the resonance / anti-resonance frequency and estimate the attenuation.

以上のように、周波数特性を計測するステップSTEP10と、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップSTEP20と、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31と共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32から成る周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30を実施することで、周波数特性演算装置6が周波数特性を計測し、機械モデル推定手段10が機械特性モデル7である剛体負荷モデル8と摩擦モデル9を求め、周波数特性ピーク検出手段11と減衰推定値解析手段12が振動系モデル17である共振モデル18、反共振モデル19、減衰モデル20を求めることができる。   As described above, step STEP 10 for measuring the frequency characteristics, step STEP 20 for calculating the mechanical characteristic model from the frequency characteristics, step STEP 31 for estimating the resonance frequency or anti-resonance frequency, and the attenuation estimation from the resonance frequency or anti-resonance frequency. By carrying out step STEP 30 of calculating the vibration system model from the frequency characteristic consisting of step STEP 32, the frequency characteristic calculation device 6 measures the frequency characteristic, and the mechanical model estimation means 10 is a rigid body load model 8 that is the mechanical characteristic model 7. The friction model 9 can be obtained, and the frequency characteristic peak detection means 11 and the attenuation estimated value analysis means 12 can obtain the resonance model 18, the antiresonance model 19, and the attenuation model 20 which are the vibration system models 17.

図7は、本発明の第2実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャートである。
STEP10は周波数特性を計測するステップ、STEP20は周波数特性から機械特性モデルを算出するステップ、STEP30は周波数特性から振動系モデルを算出するステップである。
周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30のSTEP31は共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップ、STEP32は共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップ、STEP33は振動モードを算出するステップである。
FIG. 7 is a flowchart of the mechanical characteristic modeling method for the motor control device according to the second embodiment of the present invention.
STEP 10 is a step of measuring frequency characteristics, STEP 20 is a step of calculating a mechanical characteristic model from the frequency characteristics, and STEP 30 is a step of calculating a vibration system model from the frequency characteristics.
Step 31 of calculating vibration system model from frequency characteristics STEP 31 of STEP 30 is a step of estimating resonance frequency or anti-resonance frequency, STEP 32 is a step of estimating attenuation from resonance frequency or anti-resonance frequency, and STEP 33 is a step of calculating vibration mode. .

図8は、本発明の第2実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図である。
図9は、本発明の第3実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図である。
図において、1は電動機、2は検出手段、3は制御器、4は指令手段、5は機械、6は周波数特性演算装置、7は機械特性モデル、8は剛体負荷モデル、9は摩擦モデル、10は機械モデル推定手段、11は周波数特性ピーク検出手段、12は減衰推定値解析手段、13は振動モード推定手段、14は出力手段、15は入力手段、16は記憶手段、17は振動系モデル、18は共振モデル、19は反共振モデル、20は減衰モデル、21は振動モードモデルとなっている。
検出手段2は、電動機1の動作量を検出する2aと、機械5の可動部の動作量を検出する2bと、機械5に取り付けられた加速度計2c〜2mがある。
加速度計2d、2fは、機械5の可動部の可動方向の加速度を検出し、加速度2eは機械5の可動部に付けてあるが、可動方向とは垂直方向に取り付けられ、加速度計2c、2g、2h、2mは機械5の可動しない支持部に取り付けられている。
FIG. 8 is an overall configuration diagram of a mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a block diagram of a mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to a third embodiment of the present invention.
In the figure, 1 is an electric motor, 2 is a detection means, 3 is a controller, 4 is a command means, 5 is a machine, 6 is a frequency characteristic calculation device, 7 is a mechanical characteristic model, 8 is a rigid load model, 9 is a friction model, 10 is a machine model estimation means, 11 is a frequency characteristic peak detection means, 12 is an attenuation estimated value analysis means, 13 is a vibration mode estimation means, 14 is an output means, 15 is an input means, 16 is a storage means, 17 is a vibration system model , 18 is a resonance model, 19 is an anti-resonance model, 20 is a damping model, and 21 is a vibration mode model.
The detection means 2 includes 2 a for detecting the operation amount of the electric motor 1, 2 b for detecting the operation amount of the movable part of the machine 5, and accelerometers 2 c to 2 m attached to the machine 5.
The accelerometers 2d and 2f detect the acceleration in the movable direction of the movable part of the machine 5, and the acceleration 2e is attached to the movable part of the machine 5, but is attached in a direction perpendicular to the movable direction, and the accelerometers 2c and 2g. Reference numerals 2h and 2m are attached to a non-movable support portion of the machine 5.

本実施例が、第1実施例と異なるのは、電動機1が回転型モータであり、検出手段2が回転型モータに付随する電動機の動作量を検出する回転型エンコーダと、機械5の可動部の動作量を検出するリニアエンコーダとを持つフルクローズド構成である点と、複数の加速度計を機械5に貼り付けた点である。
なお、電動機1が回転型モータであるため、第1実施例で示した負荷J、剛体負荷モデルは、慣性モーメントJとなる。
また、周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30に、振動モードを算出するステップSTEP33を含めた点が第1実施例とは異なる。
This embodiment is different from the first embodiment in that the electric motor 1 is a rotary motor, and the detection means 2 detects a motor operation amount associated with the rotary motor, and the movable part of the machine 5. This is the point that it has a fully closed configuration with a linear encoder that detects the amount of movement, and the point that a plurality of accelerometers are attached to the machine 5.
Since the electric motor 1 is a rotary motor, the load J and the rigid load model shown in the first embodiment are the moment of inertia J.
Moreover, the point which included step STEP33 which calculates vibration mode in step STEP30 which calculates a vibration system model from a frequency characteristic differs from 1st Example.

本発明が特許文献1と異なる部分は、摩擦モデル9と複数の検出手段2と振動モード推定手段13、摩擦モデル9を備えた部分である。   The part where the present invention differs from Patent Document 1 is a part provided with a friction model 9, a plurality of detection means 2, a vibration mode estimation means 13, and a friction model 9.

本発明が特許文献2と異なる部分は、周波数特性演算装置6と機械モデル推定手段10と周波数特性ピーク検出手段11と減衰推定値解析手段12と振動モード推定手段13と入力手段15と記憶手段16と、振動系モデル17として共振モデル18と反共振モデル19と減衰モデル20と振動モードモデル21を備えた部分である。   The present invention differs from Patent Document 2 in that the frequency characteristic calculation device 6, the machine model estimation means 10, the frequency characteristic peak detection means 11, the attenuation estimated value analysis means 12, the vibration mode estimation means 13, the input means 15 and the storage means 16 The vibration system model 17 includes a resonance model 18, an anti-resonance model 19, a damping model 20, and a vibration mode model 21.

機械特性モデル化方法は、図7に示すように、第1実施例と同様3つのステップによって進める。
周波数特性を計測するステップSTEP10は、第1実施例と同様に、開ループ化し、指令手段4は掃引正弦波Cをトルク指令Tとして制御器3に与えて、電動機1を駆動し、その動作量や機械5の振るえた量を検出手段2が応答rを検出する。
第1実施例とは異なり、検出手段2aと共に、2bと、加速度計の検出手段2d、2f、2e、2c、2g、2h、2mも応答riを検出する。
トルク指令Tである掃引正弦波Cと、応答riを周波数特性演算装置6に与えることで、9種類の周波数特性を計測できる。なお、応答ra,rbは、制御器3を介して周波数特性演算装置6に与えて良い。
As shown in FIG. 7, the mechanical property modeling method proceeds in three steps as in the first embodiment.
Step STEP10 for measuring the frequency characteristics is made open-loop as in the first embodiment, and the command means 4 gives the sweep sine wave C as a torque command T to the controller 3 to drive the motor 1 and its operation amount. The detecting means 2 detects the response r of the amount shaken by the machine 5.
Unlike the first embodiment, the detection means 2a, 2b and the accelerometer detection means 2d, 2f, 2e, 2c, 2g, 2h, 2m also detect the response ri.
Nine types of frequency characteristics can be measured by giving the sweep characteristic sine wave C, which is the torque command T, and the response ri to the frequency characteristic calculator 6. The responses ra and rb may be given to the frequency characteristic calculation device 6 via the controller 3.

各々の周波数特性は、第1実施例と同様に演算できる。
平均化したクロス・スペクトルを、9種の応答riと推力指令Tもしくは掃引正弦波Cから求め、前記式(1)にて9種の周波数応答特性HM,iを求めれば良い。
なお、加速度計の検出手段2d、2f、2e、2c、2g、2h、2mは、取り外し可能であれば、振動モードを算出するステップSTEP33のために、計測点を変えて周波数特性をさらに追加して得てもよい。
Each frequency characteristic can be calculated in the same manner as in the first embodiment.
The averaged cross spectrum may be obtained from the nine types of responses ri and the thrust command T or the swept sine wave C, and the nine types of frequency response characteristics HM , i may be obtained from the above equation (1).
If the accelerometer detection means 2d, 2f, 2e, 2c, 2g, 2h, and 2m are detachable, a frequency characteristic is further added by changing the measurement point for step STEP33 for calculating the vibration mode. May be obtained.

周波数特性から機械特性モデルを算出するステップSTEP20は、第1実施例と同様に、ステップSTEP10にて得た周波数特性から、低周波数領域に現れる慣性モーメントと摩擦の影響から剛体負荷モデルと摩擦モデルを得る。
ただし、機械5の可動部の可動方向とは垂直方向に付けてある加速度2eと、機械5の可動しない支持部に付けてある加速度計2c、2g、2h、2mから得た、周波数特性HMe,HMc,HMg,HMh,HMmは、剛体成分の影響を受けないので、剛体負荷モデルと摩擦モデルの推定に用いない。
検出手段2a、2bと、機械5の可動部の可動方向の加速度を検出する加速度計2d、2fを用いて、機械モデル推定手段10が負荷慣性モーメントJと摩擦特性Dを推定する。
In step STEP20 for calculating the mechanical characteristic model from the frequency characteristic, the rigid body load model and the friction model are calculated from the influence of the moment of inertia and friction appearing in the low frequency region from the frequency characteristic obtained in step STEP10, as in the first embodiment. obtain.
However, the frequency characteristic H Me obtained from the acceleration 2e attached to the direction perpendicular to the moving direction of the movable part of the machine 5 and the accelerometers 2c, 2g, 2h, 2m attached to the non-movable support part of the machine 5. , H Mc , H Mg , H Mh , and H Mm are not affected by the rigid body component and are not used for estimation of the rigid body load model and the friction model.
The machine model estimating means 10 estimates the load inertia moment J and the friction characteristic D using the detecting means 2a and 2b and the accelerometers 2d and 2f for detecting the acceleration in the moving direction of the moving part of the machine 5.

なお、検出手段2aは、電動機1の速度の動作量を検出し、検出手段2bは、機械5の可動部の位置・変位の動作量を検出し、加速度計の検出手段2d、2fは、機械5の可動部の加速度の動作量を検出するので、前記式(7)の単位系が異なる。
機械モデル推定手段11は、計測した周波数特性HMb,HMd、HMfを微分もしくは積分して、第1実施例と同じ単位系にして、第1実施例と同様に慣性モーメントJと摩擦特性Dを推定しても良いし、前記式の単位系を変えて構築し、第1実施例のような演算を実施して慣性モーメントJと摩擦特性Dを推定しても良い。
The detection means 2a detects the operation amount of the speed of the electric motor 1, the detection means 2b detects the operation amount of the position and displacement of the movable part of the machine 5, and the detection means 2d and 2f of the accelerometer 5 is detected, the unit system of the equation (7) is different.
The machine model estimation means 11 differentiates or integrates the measured frequency characteristics H Mb , H Md , H Mf to make the same unit system as in the first embodiment, and the moment of inertia J and the friction characteristics as in the first embodiment. D may be estimated, or it may be constructed by changing the unit system of the above equation, and the moment of inertia J and the friction characteristic D may be estimated by performing the calculation as in the first embodiment.

前記式(7)を加速度応答の周波数特性とすれば、式(17)となり、位置・変位応答の周波数応答ならば、式(18)となる。   If the expression (7) is the frequency characteristic of the acceleration response, the expression (17) is obtained. If the frequency response of the position / displacement response is obtained, the expression (18) is obtained.


ここで、H (a)’:摩擦を考慮した加速度応答の周波数特性、H (d)’:摩擦を考慮した位置・変位応答の周波数応答である。 Here, H R (a) ′: frequency characteristic of acceleration response in consideration of friction, H R (d) ′: frequency response of position / displacement response in consideration of friction.

単位系が異なる場合も、第1実施例と同様に、最小二乗法や曲線適合により慣性モーメントJと摩擦特性Dを推定する。   Even when the unit systems are different, the moment of inertia J and the friction characteristic D are estimated by the least square method or curve fitting as in the first embodiment.

複数の周波数特性から慣性モーメントJと摩擦特性Dを推定するので、ここでは9種類の慣性モーメントJと摩擦特性Dが求められる。
これらを平均化して、最終的な慣性モーメントJと摩擦特性Dとして良い。
Since the inertia moment J and the friction characteristic D are estimated from a plurality of frequency characteristics, nine types of inertia moment J and the friction characteristic D are obtained here.
These can be averaged to obtain the final moment of inertia J and friction characteristic D.

以上のように、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップSTEP20で、機械モデル推定手段11は、機械特性モデル7である剛体負荷モデル8と摩擦モデル9を求めるのである。   As described above, in step STEP 20 for calculating the mechanical characteristic model from the frequency characteristic, the mechanical model estimation means 11 obtains the rigid body load model 8 and the friction model 9 which are the mechanical characteristic model 7.

次に、周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30に進み、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32、振動モードを算出するステップSTEP33を実施する。   Next, the process proceeds to step STEP 30 for calculating the vibration system model from the frequency characteristics, step STEP 31 for estimating the resonance frequency or anti-resonance frequency, step STEP 32 for estimating attenuation from the resonance frequency or anti-resonance frequency, and step STEP 33 for calculating the vibration mode. To implement.

共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31では、周波数特性を計測するステップSTEP10で得た9種の周波数応答特性HMa,Mb,Mc, HMd,Me, HMf,Mg,HMh,Mm を用いて、第1実施例と同様に、周波数特性ピーク検出手段11は、共振・反共振周波数を推定できる。
複数の検出手段2を用いて、電動機1や機械5の様々な点を計測しているので、第1実施例では検出できない共振を把握できる。
以上のように、周波数特性ピーク検出手段11は、振動系モデル17である共振モデル18、反共振モデル19を算出できるのである。
In step STEP 31 for estimating the resonance frequency or anti-resonance frequency, the nine frequency response characteristics H Ma, H Mb, H Mc , H Md, H Me , H Mf, H Mg , obtained in step STEP 10 for measuring the frequency characteristics, Similar to the first embodiment, the frequency characteristic peak detecting means 11 can estimate the resonance / anti-resonance frequency using H Mh and H Mm .
Since various points of the electric motor 1 and the machine 5 are measured using the plurality of detection means 2, it is possible to grasp resonance that cannot be detected in the first embodiment.
As described above, the frequency characteristic peak detecting means 11 can calculate the resonance model 18 and the anti-resonance model 19 that are the vibration system model 17.

共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32では、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31で得た、共振周波数もしくは反共振周波数の減衰を、第1実施例と同様にして、減衰推定値解析手段12が算出する。
本実施例では、複数の周波数特性を計測しているので、同じ共振周波数が複数の周波数特性に存在し、減衰も複数得ることができるが、個々の減衰としても良いし、平均化した減衰を求めても良い。
以上のようにして、減衰推定値解析手段12は振動系モデル17である減衰モデル20を算出するのである。
In step STEP 32 for estimating attenuation from the resonance frequency or anti-resonance frequency, the attenuation of the resonance frequency or anti-resonance frequency obtained in step STEP 31 for estimating the resonance frequency or anti-resonance frequency is attenuated in the same manner as in the first embodiment. The estimated value analysis means 12 calculates.
In this embodiment, since a plurality of frequency characteristics are measured, the same resonance frequency exists in a plurality of frequency characteristics, and a plurality of attenuations can be obtained. However, individual attenuations may be used, and averaged attenuation may be obtained. You may ask.
As described above, the attenuation estimated value analysis means 12 calculates the attenuation model 20 that is the vibration system model 17.

振動モードを算出するステップSTEP33では、周波数特性を計測するステップSTEP10で得た、複数の周波数特性を、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32を元に、振動モード推定手段13は、振動モードを算出する。
振動モードは機械が振動する挙動であり、ある共振周波数における周波数特性のゲイン(振幅)と位相から求められ、電動機1を含む機械5の計測した各点の動きを監察して、機械的な剛性を定性的に判断できる。
このように、振動モードを算出するステップSTEP33では、振動モード推定手段13が、振動系モデル17である振動モードモデル21を算出するのである。
In step STEP33 for calculating the vibration mode, a plurality of frequency characteristics obtained in step STEP10 for measuring the frequency characteristics are estimated in step STEP31 for estimating the resonance frequency or antiresonance frequency, and the step for estimating attenuation from the resonance frequency or antiresonance frequency. Based on STEP 32, the vibration mode estimation means 13 calculates a vibration mode.
The vibration mode is a behavior in which the machine vibrates. It is obtained from the gain (amplitude) and phase of the frequency characteristic at a certain resonance frequency, and the movement of each point measured by the machine 5 including the electric motor 1 is monitored to determine the mechanical rigidity. Can be judged qualitatively.
Thus, in step STEP33 for calculating the vibration mode, the vibration mode estimation means 13 calculates the vibration mode model 21 that is the vibration system model 17.

以上のように、本実施例では、周波数特性を計測するステップSTEP10にて、複数の周波数特性を計測し、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップSTEP20にて、剛体成分を検出した周波数特性を用いて、機械モデル推定手段11が機械特性モデル7である剛体負荷モデル8と摩擦モデル9を算出でき、周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30に進み、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31にて、周波数特性ピーク検出手段11が、反共振・共振を算出し、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32では、減衰推定値解析手段12が、共振もしくは反共振の減衰を算出し、振動モードを算出するステップSTEP33では、振動モード推定手段13が振動モードを算出することで、振動系モデル17である共振モデル18、反共振モデル19、減衰モデル20、振動モードモデル21を算出できるのである。   As described above, in this embodiment, in step STEP 10 for measuring frequency characteristics, a plurality of frequency characteristics are measured, and in step STEP 20 for calculating a mechanical characteristic model from the frequency characteristics, the frequency characteristics obtained by detecting the rigid body component are obtained. The mechanical model estimating means 11 can calculate the rigid body load model 8 and the friction model 9 which are the mechanical characteristic model 7, and the process proceeds to step 30 where the vibration system model is calculated from the frequency characteristics, and the resonance frequency or anti-resonance frequency is estimated. In step STEP 31, the frequency characteristic peak detecting means 11 calculates anti-resonance / resonance, and estimates attenuation from the resonance frequency or anti-resonance frequency. In step STEP 32, the attenuation estimated value analyzing means 12 determines the resonance or anti-resonance attenuation. In step STEP33 for calculating the vibration mode, vibration mode estimation is performed. By means 13 calculates the vibration mode, the resonant model 18 is a vibration system model 17, the anti-resonance model 19, decay model 20, it can calculate the vibration mode model 21.

図10は本発明の第3実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図である。
図11は本発明の第3実施例を示す電動機制御装置のブロック図である。
図において、1は電動機、2は検出手段、3は制御器、4は指令手段、5は機械、6は周波数特性演算装置、7は機械特性モデル、8は剛体負荷モデル、9は摩擦モデル、10は機械モデル推定手段、11は周波数特性ピーク検出手段、12は減衰推定値解析手段、14は出力手段、15は入力手段、16は記憶手段、17は振動系モデル、18は共振モデル、19は反共振モデル、20は減衰モデルとなっている。
FIG. 10 is an overall configuration diagram of a mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a block diagram of an electric motor control apparatus showing a third embodiment of the present invention.
In the figure, 1 is an electric motor, 2 is a detection means, 3 is a controller, 4 is a command means, 5 is a machine, 6 is a frequency characteristic calculation device, 7 is a mechanical characteristic model, 8 is a rigid load model, 9 is a friction model, 10 is a machine model estimation means, 11 is a frequency characteristic peak detection means, 12 is an attenuation estimated value analysis means, 14 is an output means, 15 is an input means, 16 is a storage means, 17 is a vibration system model, 18 is a resonance model, 19 Is an anti-resonance model and 20 is a damping model.

本実施例が第1実施例や第2実施例と異なるのは、2つの電動機1と制御器3を持つ2軸構成である点である。
また、第1実施例とは、2軸とも電動機1がリニアモータでは無く、回転モータである点が異なる。機械特性モデル化方法の手順は、第1実施例の図1と同様である。
第2実施例とは、電動機1が回転モータである点は同じだが、X軸は検出手段2が電動機1bの動作量を検出するセミクローズド構成である点が異なる。Y軸検出手段2がフルクローズド構成である点は同じであるが、他に加速度計を持たず、振動モード推定手段13を有さず、振動系モデル17を求める振動モードを算出するステップSTEP33を機械特性モデル化方法の手順に含まない点が異なる。
さらに、多軸構成にしたので、電動機1aを動作させたときの検出手段2bの応答による周波数特性HMb,1、電動機1bを動作させたときの検出手段2a、2cの応答による周波数特性HMa,2、HMc,2が得られる点が異なるが、複数の周波数特性を得る点は第2実施例と同じである。
This embodiment is different from the first embodiment and the second embodiment in that it has a two-axis configuration having two electric motors 1 and a controller 3.
Further, the second embodiment is different from the first embodiment in that the motor 1 is not a linear motor but a rotary motor for both axes. The procedure of the mechanical property modeling method is the same as that in FIG. 1 of the first embodiment.
The second embodiment differs from the second embodiment in that the electric motor 1 is a rotary motor, except that the X axis has a semi-closed configuration in which the detecting means 2 detects the operation amount of the electric motor 1b. Step Y is the same in that the Y-axis detection means 2 has a fully closed configuration, but there is no other accelerometer, no vibration mode estimation means 13, and a step STEP33 for calculating a vibration mode for obtaining the vibration system model 17. The difference is that it is not included in the procedure of the mechanical property modeling method.
Further, since the multi-axis configuration is adopted, the frequency characteristic H Mb, 1 due to the response of the detection means 2b when the motor 1a is operated, and the frequency characteristic H Ma due to the response of the detection means 2a and 2c when the motor 1b is operated. , 2 and H Mc, 2 are different, but the same as the second embodiment is that a plurality of frequency characteristics are obtained.

本発明が特許文献1と異なる部分は、摩擦モデル9を備えた部分と、多軸構成にしたので、電動機1aを動作させたときの検出手段2bの応答による周波数特性HMb,1、電動機1bを動作させたときの検出手段2a、2cの応答による周波数特性HMa,2、HMc,2が得られる点である。 Since the present invention is different from Patent Document 1 in that the friction model 9 and the multi-axis configuration are used, the frequency characteristic H Mb, 1 depending on the response of the detection means 2b when the motor 1a is operated, and the motor 1b. The frequency characteristics H Ma, 2 and H Mc, 2 are obtained by the response of the detecting means 2a and 2c when the is operated.

本発明が特許文献2と異なる部分は、周波数特性演算装置6と機械モデル推定手段10と周波数特性ピーク検出手段11と減衰推定値解析手段12と入力手段15と記憶手段16と、振動系モデル17として共振モデル18と反共振モデル19と減衰モデル20を備え、多軸構成にしたので、電動機1aを動作させたときの検出手段2bの応答による周波数特性HMb,1、電動機1bを動作させたときの検出手段2a、2cの応答による周波数特性HMa,2、HMc,2が得られる点である。 The present invention differs from Patent Document 2 in that the frequency characteristic calculation device 6, the machine model estimation means 10, the frequency characteristic peak detection means 11, the estimated attenuation value analysis means 12, the input means 15, the storage means 16, and the vibration system model 17. Since the resonance model 18, the anti-resonance model 19 and the damping model 20 are provided and have a multi-axis configuration, the frequency characteristics H Mb, 1 depending on the response of the detection means 2b when the motor 1a is operated, and the motor 1b are operated. The frequency characteristics H Ma, 2 and H Mc, 2 depending on the response of the detection means 2a and 2c at that time are obtained.

第1実施例と同様、周波数特性を計測するステップSTEP10、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップSTEP20、周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30という手順で進める。   In the same manner as in the first embodiment, step STEP 10 for measuring the frequency characteristic, step STEP 20 for calculating the mechanical characteristic model from the frequency characteristic, and step STEP 30 for calculating the vibration system model from the frequency characteristic are performed.

周波数特性を計測するステップSTEP10では、多軸構成の周波数特性を得る。
第1実施例や第2実施例と基本的には同じであるが、電動機1aを動作させたときの検出手段2bの応答による周波数特性HMb,1、電動機1bを動作させたときの検出手段2a、2cの応答による周波数特性HMa,2、HMc,2が得られる特徴がある。
In step STEP 10 for measuring frequency characteristics, frequency characteristics of a multi-axis configuration are obtained.
Basically the same as in the first and second embodiments, but the frequency characteristic H Mb, 1 according to the response of the detection means 2b when the motor 1a is operated, and the detection means when the motor 1b is operated There is a feature that frequency characteristics H Ma, 2 and H Mc, 2 can be obtained by responses of 2a and 2c.

周波数特性を計測する手順は以下のようになる。
2軸ともにフィードバック・ループを切り、開ループ化し、指令手段4は掃引正弦波Cを発生し、トルク指令として制御器3aに与えると、電動機1aが付加された機械5と共に動作する。制御器3bにはトルク指令を与えず、開ループ化のままにする。
動作した電動機1aと機械5の動作量ra,rcを、検出手段2a,2cが検出する。
一方、検出手段2bでも応答rbを得る。
これにより、周波数特性演算装置6は、指令手段4の掃引正弦波Cのトルク指令T1と検出手段2が検出したra,rb,rcから、周波数特性Ha、Hc、Hb,1を得る。
次に、動作させる軸を入れ替えて、指令手段4は掃引正弦波Cを発生し、トルク指令として制御器3bに与えると、電動機1bが付加された機械5と共に動作する。動作した電動機1bの動作量rbを検出手段2bが検出する。
もう1軸も、電動機1bが動作するので、検出手段2a,2cでも応答ra、rcを得る。
これにより、周波数特性演算装置6は、指令手段4の掃引正弦波Cのトルク指令T2と検出手段2が検出したra,rb,rcから、周波数特性Ha,2、Hc,2、Hbを得る。
The procedure for measuring the frequency characteristics is as follows.
When the two axes rotate the feedback loop and open the loop, the command means 4 generates a swept sine wave C, which is given to the controller 3a as a torque command, and operates with the machine 5 to which the electric motor 1a is added. The controller 3b is not given a torque command and is left open looped.
The detecting means 2a and 2c detect the operation amounts ra and rc of the operated electric motor 1a and machine 5.
On the other hand, the detection means 2b also obtains a response rb.
Accordingly, the frequency characteristic operation unit 6, ra torque command T1 and the detection means 2 of swept sine C command means 4 detects, rb, from rc, the frequency characteristic H M a, H M c, H M b, Get one.
Next, when the operating shaft is switched, the command means 4 generates a swept sine wave C and gives it to the controller 3b as a torque command, so that it operates together with the machine 5 to which the electric motor 1b is added. The detecting means 2b detects the operation amount rb of the operated electric motor 1b.
Since the motor 1b also operates on the other shaft, responses ra and rc are also obtained by the detection means 2a and 2c.
Accordingly, the frequency characteristic operation unit 6, ra torque command T2 and the detection means 2 of swept sine C command means 4 detects, rb, from rc, the frequency characteristic H M a, 2, H M c, 2, Obtain H M b.

以上のようにして、ステップSTEP10にて、周波数特性演算装置6は6つの周波数特性Ha、Hc、Hb,1とHa,2、Hc,2、Hbを計測できる。
なお上記では、計測する際に、電動機1aと1bを交互に動作させ、片方は停止させていたが、指令手段4の2種類の指令Cが互いに無相関であれば、電動機1aと1bを同時に動作させ、周波数特性Ha、Hc、Hb,1とHa,2、Hc,2、Hbを計測しても良い。
As described above, at step STEP 10, the frequency characteristic operation unit 6 is six frequency characteristic H M a, H M c, H M b, 1 and H M a, 2, H M c, 2, H M b Can be measured.
In the above, the motors 1a and 1b are alternately operated and one of them is stopped at the time of measurement. However, if the two types of commands C of the command means 4 are uncorrelated with each other, the motors 1a and 1b are simultaneously operated. The frequency characteristics H Ma , H M c, H M b, 1 and H M a, 2, H M c, 2, H M b may be measured.

電動機1aと1bを同時に動作する場合は、電動機1aを指令手段4のランダム波C1で動作させ、電動機1bを指令手段4のM系列波C2で動作させ、C1とC2が互いに無相関であれば、3つの検出手段2a,2b,2cが応答ra,rb,rcを得て、周波数特性演算装置6は、例えば、FFT(Fast Fourier Transform)を利用して周波数分析し、スペクトルを得る。スペクトルはオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルに演算する。オート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルは平均化する。これらのスペクトルから周波数特性Hを求められる。周波数特性Hは、模擬的に示す式(19)の関係がある。 When the motors 1a and 1b are operated simultaneously, the motor 1a is operated with the random wave C1 of the command means 4, the motor 1b is operated with the M-sequence wave C2 of the command means 4, and C1 and C2 are not correlated with each other. The three detection means 2a, 2b, and 2c obtain responses ra, rb, and rc, and the frequency characteristic calculation device 6 performs frequency analysis using, for example, FFT (Fast Fourier Transform) to obtain a spectrum. The spectrum is calculated as an auto power spectrum and a cross spectrum. Auto power spectrum and cross spectrum are averaged. From these spectra obtained frequency characteristic H M. Frequency characteristic H M is related simulated manner expressions (19).

左辺の指令信号C1,C2を正方行列化して、その逆行列を掛ければ、周波数特性のマトリックスが解けるので、模擬的に示した式(20)からHa、Hc、Hb,1とHa,2、Hc,2、Hbが求まることが判る。 The left side of the command signals C1, C2 and square matrix of, by multiplying the inverse matrix, since the matrix of the frequency characteristics can be solved, simulatively H from equation (20) shown M a, H M c, H M b, It can be seen that 1 and H M a, 2, H M c, 2, and H M b are obtained.

ここで、A*;Aの複素共役
[A]-1;[A]の逆行列 を示す。
Where A * ; complex conjugate of A
[A] -1 ; Indicates the inverse matrix of [A].

つまり、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルから、式(21)にて周波数特性Hの行列が解ける。 In other words, the auto power spectrum and cross-spectrum obtained by averaging, the matrix of the frequency characteristic H M can be solved by a formula (21).

ここで、
G’ra,c1;応答raと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’rb,c1;応答rbと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’rc,c1;応答rcと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’ra,c2;応答raと指令信号C2の平均化したクロス・スペクトル
G’rb,c2;応答rbと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’rc,c2;応答rcと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’c1,c1;指令信号C1の平均化したオート・パワー・スペクトル
G’c1,c2;指令信号C1と指令信号C2の平均化したクロス・スペクトル
G’c2,c1;指令信号C2と指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’c2,c2;指令信号C2の平均化したオート・パワー・スペクトル
を示す。
here,
G'ra, c1; averaged cross spectrum of response ra and command signal C1
G'rb, c1; averaged cross spectrum of response rb and command signal C1
G'rc, c1; averaged cross spectrum of response rc and command signal C1
G'ra, c2; averaged cross spectrum of response ra and command signal C2
G'rb, c2: averaged cross spectrum of response rb and command signal C1
G'rc, c2: averaged cross spectrum of response rc and command signal C1
G'c1, c1; averaged auto power spectrum of command signal C1
G'c1, c2; averaged cross spectrum of command signal C1 and command signal C2
G'c2, c1; averaged cross spectrum of command signal C2 and command signal C1
G′c2, c2; shows an averaged auto power spectrum of the command signal C2.

このように、いずれかの方法で周波数特性演算装置6は6つの周波数特性を計測することができる。 Thus, the frequency characteristic calculation device 6 can measure six frequency characteristics by any method.

周波数特性から機械特性モデルを算出するステップSTEP20は、第1実施例や第2実施例と同様に実行できる。
複数の周波数特性を用いる点は、第2実施例と同様であり、機械モデル推定手段10は、慣性モーメントと摩擦特性を算出することで、機械特性モデル7である剛体負荷モデル8と摩擦モデル9を求めるのである。
本実施例では2軸構成なので、2種類の剛体負荷モデル8と摩擦モデル9を求める。
X軸側は、検出手段2bで得た応答から求められた周波数特性HMbを用いて慣性モーメントと摩擦特性を算出する。また、周波数特性HMb、1を用いても良い。
Y軸側は、検出手段2a,2cで得た応答から求められた周波数特性HMa、Mcを用いて慣性モーメントと摩擦特性を算出する。また、周波数特性HMa,2、Mc,2を用いても良い。
Step 20 for calculating the mechanical characteristic model from the frequency characteristic can be executed in the same manner as in the first and second embodiments.
The point of using a plurality of frequency characteristics is the same as in the second embodiment, and the mechanical model estimation means 10 calculates the moment of inertia and the friction characteristics, whereby the rigid load model 8 and the friction model 9 which are the mechanical characteristics model 7 are calculated. Is demanded.
Since the present embodiment has a two-axis configuration, two types of rigid load models 8 and friction models 9 are obtained.
On the X-axis side, the moment of inertia and the friction characteristic are calculated using the frequency characteristic HMb obtained from the response obtained by the detection means 2b. Further, frequency characteristics HMb, 1 may be used.
On the Y-axis side, the moment of inertia and the friction characteristic are calculated using the frequency characteristics H Ma and H Mc obtained from the responses obtained by the detection means 2a and 2c. Further, frequency characteristics H Ma, 2 and H Mc, 2 may be used.

次に、周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30に進み、第1実施例と同様に、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32を実施する。   Next, the process proceeds to step STEP 30 for calculating a vibration system model from the frequency characteristics, step 31 for estimating the resonance frequency or anti-resonance frequency, and step 32 for estimating attenuation from the resonance frequency or anti-resonance frequency, as in the first embodiment. To implement.

共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31は、第1実施例や第2実施例と同様に実行できる。
複数の周波数特性を用いる点は、第2実施例と同様であり、周波数特性ピーク検出手段11は、振動系モデル17である共振モデル18、反共振モデル19を算出できるのである。
Step STEP31 for estimating the resonance frequency or the anti-resonance frequency can be executed in the same manner as in the first and second embodiments.
The use of a plurality of frequency characteristics is the same as in the second embodiment, and the frequency characteristic peak detecting means 11 can calculate the resonance model 18 and the anti-resonance model 19 which are the vibration system model 17.

共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32も、第1実施例や第2実施例と同様に実行できる。
複数の周波数特性を用いる点は、第2実施例と同様であり、減衰推定値解析手段12は振動系モデル17である減衰モデル20を算出するのである。
Step 32 for estimating the attenuation from the resonance frequency or the anti-resonance frequency can also be executed in the same manner as in the first and second embodiments.
The use of a plurality of frequency characteristics is the same as in the second embodiment, and the attenuation estimated value analysis means 12 calculates the attenuation model 20 that is the vibration system model 17.

このように、周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30では、第1実施例や第2実施例と同様に、振動系モデル17である共振モデル18、反共振モデル19、減衰モデル20を算出する。   Thus, in step STEP 30 for calculating the vibration system model from the frequency characteristics, the resonance model 18, the anti-resonance model 19, and the attenuation model 20 that are the vibration system model 17 are calculated as in the first and second embodiments. To do.

以上のように、本実施例では、周波数特性を計測するステップSTEP10にて、多軸構成の複数の周波数特性を計測し、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップSTEP20にて、剛体成分を検出した周波数特性を用いて、機械モデル推定手段11が機械特性モデル7である剛体負荷モデル8と摩擦モデル9を算出でき、周波数特性から振動系モデルを算出するステップSTEP30に進み、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップSTEP31にて、周波数特性ピーク検出手段11が、反共振・共振を算出し、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップSTEP32では、減衰推定値解析手段12が、共振もしくは反共振の減衰を算出し、振動系モデル17である共振モデル18、反共振モデル19、減衰モデル20を算出できるのである。   As described above, in this embodiment, in step STEP 10 for measuring frequency characteristics, a plurality of frequency characteristics of a multi-axis configuration are measured, and a rigid body component is detected in step STEP 20 for calculating a mechanical characteristic model from the frequency characteristics. The machine model estimation means 11 can calculate the rigid body load model 8 and the friction model 9 which are the mechanical characteristic model 7 using the frequency characteristics thus obtained, and the process proceeds to STEP 30 where a vibration system model is calculated from the frequency characteristics, and the resonance frequency or anti-resonance is obtained. In step STEP31 for estimating the frequency, the frequency characteristic peak detecting means 11 calculates the antiresonance / resonance, and in step STEP32 for estimating the attenuation from the resonance frequency or the antiresonant frequency, the attenuation estimated value analyzing means 12 The anti-resonance attenuation is calculated, and the resonance model 18 which is the vibration system model 17, the anti-resonance model is calculated. 19, we can calculate the attenuation model 20.

周波数特性を計測することによって機械モデルを推定することができるので、電動機を最適に動作させるための情報を把握するという用途に適用できる。
また、機械モデルを推定できるので、実際に電動機を最適に動作させる前に、事前検討として、数値モデルを使った制御系のシミュレーションに用いる制御対象のモデルにも適用できる。
Since the machine model can be estimated by measuring the frequency characteristics, it can be applied to the use of grasping information for optimally operating the electric motor.
In addition, since the machine model can be estimated, it can be applied to a model to be controlled used for simulation of a control system using a numerical model as a preliminary study before actually operating the motor optimally.

本発明の第1実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャートThe flowchart of the mechanical characteristic modeling method of the motor control apparatus which shows 1st Example of this invention. 本発明の第1実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図1 is an overall configuration diagram of a mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to a first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図1 is a block diagram of an apparatus for modeling mechanical characteristics of an electric motor control apparatus according to a first embodiment of the present invention. 本発明の第1実施例を示す摩擦を有する周波数応答特性の図The figure of the frequency response characteristic which has friction which shows 1st Example of this invention 本発明の第1実施例を示す剛体系と2慣性系を示す図The figure which shows the rigid system and 2 inertia system which show 1st Example of this invention 本発明の第1実施例を示す摩擦を有する剛体系モデルを示す図The figure which shows the rigid system model which has friction which shows 1st Example of this invention 本発明の第2実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャートFlowchart of a method for modeling mechanical characteristics of an electric motor control device according to a second embodiment of the present invention 本発明の第2実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図Overall configuration diagram of a mechanical characteristic modeling device of an electric motor control device showing a second embodiment of the present invention 本発明の第2実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図The block diagram of the mechanical-characteristic modeling apparatus of the motor control apparatus which shows 2nd Example of this invention. 本発明の第3実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図Overall configuration diagram of a mechanical characteristic modeling device of an electric motor control device showing a third embodiment of the present invention 本発明の第3実施例を示す電動機制御装置のブロック図The block diagram of the motor control apparatus which shows 3rd Example of this invention. 従来の第1例を示す機械モデル推定装置を備えた電動機制御装置の全体構成図Whole block diagram of an electric motor control device provided with a machine model estimation device showing a first conventional example 従来の第1例を示す剛体モデル式の曲線適合への不適の一例を示した図The figure which showed an example unsuitable for the curve fitting of the rigid body model type | formula which shows the conventional 1st example 従来の第2例を示す基本的な考え方の詳細を示したブロック図The block diagram which showed the details of the basic idea which shows the conventional 2nd example

符号の説明Explanation of symbols

1 電動機
2 検出手段
3 制御器
4 指令手段
5 機械
6 周波数特性演算装置
7 機械特性モデル
8 剛体負荷モデル
9 摩擦モデル
10 機械モデル推定手段
11 周波数特性ピーク検出手段
12 減衰推定値解析手段
13 振動モード推定手段
14 出力手段
15 入力手段
16 記憶手段
17 振動系モデル
18 共振モデル
19 反共振モデル
20 減衰モデル
21 振動モードモデル
101 演算装置
102 サーボ制御装置
103 回転検出器
104 電動機
105 伝達機構
106 可動部
107 非可動部
108 動作指令信号
109 回転検出器信号
110 制御信号
119 入力装置
120 周波数特性式
121 出力装置
201 速度指令発生部
202 速度制御部
203 モデル速度制御部
204 同定部
205 調整部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Electric motor 2 Detection means 3 Controller 4 Command means 5 Machine 6 Frequency characteristic calculation apparatus 7 Mechanical characteristic model 8 Rigid body load model 9 Friction model 10 Mechanical model estimation means 11 Frequency characteristic peak detection means 12 Attenuation estimated value analysis means 13 Vibration mode estimation Means 14 Output means 15 Input means 16 Storage means 17 Vibration system model 18 Resonance model 19 Anti-resonance model 20 Damping model 21 Vibration mode model 101 Arithmetic unit
102 Servo control device 103 Rotation detector 104 Electric motor 105 Transmission mechanism 106 Movable portion 107 Non-movable portion 108 Operation command signal 109 Rotation detector signal 110 Control signal 119 Input device 120 Frequency characteristic equation 121 Output device 201 Speed command generator 202 Speed control Unit 203 model speed control unit 204 identification unit 205 adjustment unit

Claims (27)

機械を駆動する電動機の動作指令を作成する指令手段を備えた電動機制御装置が前記機械を駆動するとともに、検出手段が前記機械の動作量を検出し、前記検出された動作量と前記動作指令とを演算することにより前記機械の周波数特性を得る周波数特性演算装置を備え、前記機械の特性をモデル化する機械特性モデル化装置において、
前記電動機と前記機械の負荷量の剛体負荷モデルと、
摩擦を数値化した摩擦モデルを含む機械特性モデルと、
前記周波数特性から前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルを算出する機械モデル推定手段と、を有することを特徴とする電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
An electric motor control device comprising command means for creating an operation command for an electric motor that drives the machine drives the machine, and a detection means detects an operation amount of the machine, and the detected operation amount and the operation command In the mechanical characteristic modeling device for modeling the characteristic of the machine, comprising a frequency characteristic calculating device that obtains the frequency characteristic of the machine by calculating
A rigid load model of the load of the motor and the machine;
A mechanical property model including a friction model that quantifies friction;
And a mechanical model estimating unit for calculating the mechanical characteristic model including the rigid body load model and the friction model from the frequency characteristic.
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを直接算出することを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 2. The mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 1, wherein the mechanical model estimation unit directly calculates the rigid load model and the friction model from the frequency characteristic. 前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性を前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含めた前記機械特性モデルで曲線適合して、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを含む前記機械特性モデルを算出することを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 The mechanical model estimation means curve-fits the frequency characteristic with the mechanical characteristic model including the rigid body load model and the friction model, and calculates the mechanical characteristic model including the rigid body load model and the friction model. The machine characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 1. 前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性に近づくよう曲線適合した前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルの変化量を反復演算により収束させることを特徴とする請求項3に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 The said mechanical model estimation means converges the variation | change_quantity of the said mechanical characteristic model containing the said rigid body load model and the said friction model which curve-fitted so that the said frequency characteristic might be approximated by iterative calculation. Machine characteristic modeling device for electric motor control device. 前記検出手段は、前記電動機の位置、速度若しくは加速度、または前記機械の位置、速度若しくは加速度を検出することを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 2. The machine characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 1, wherein the detecting means detects the position, speed or acceleration of the electric motor, or the position, speed or acceleration of the machine. 前記指令手段の出力は、掃引正弦波であることを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 The mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 1, wherein the output of the command means is a swept sine wave. 前記指令手段の出力は、M系列信号であることを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 The machine characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 1, wherein the output of the command means is an M-sequence signal. 前記指令手段の出力は、ランダム波であることを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 The mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 1, wherein the output of the command means is a random wave. 前記電動機は回転型モータであって、
前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは慣性モーメントであることを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
The electric motor is a rotary motor,
2. The mechanical characteristic modeling device for an electric motor controller according to claim 1, wherein the rigid load model that is a load amount of the electric motor and the machine is an inertia moment.
前記電動機は並進型モータであって、
前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは質量であることを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
The electric motor is a translational motor,
The mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 1, wherein the rigid body load model that is a load amount of the electric motor and the machine is a mass.
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出する周波数特性ピーク検出手段を有することを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 2. The machine of the motor control device according to claim 1, wherein the machine model estimation means includes frequency characteristic peak detection means for automatically calculating a protrusion shape including a resonance frequency and an anti-resonance frequency of the frequency characteristic. Characteristic modeling device. 前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性ピーク検出手段で検出した共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定する減衰推定値解析手段を有することを特徴とする請求項11に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 12. The machine of the motor control device according to claim 11, wherein the machine model estimation means includes attenuation estimated value analysis means for estimating attenuation from a resonance frequency or anti-resonance frequency detected by the frequency characteristic peak detection means. Characteristic modeling device. 前記機械特性モデルは、前記機械モデル推定手段に予め入力されている共振モデルと減衰モデルを含む振動系モデルを含み、
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記共振モデルと前記減衰モデルとを含む振動系モデルを算出することを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
The mechanical characteristic model includes a vibration system model including a resonance model and a damping model that are input in advance to the mechanical model estimation unit,
2. The mechanical characteristic modeling apparatus for an electric motor control apparatus according to claim 1, wherein the mechanical model estimation unit calculates a vibration system model including the resonance model and the damping model from the frequency characteristic.
複数の前記検出手段を用いて計測した複数の前記周波数特性から、
前記機械モデル推定手段、手段前記周波数特性ピーク検出手段、前記減衰推定値解析手段は、それぞれ、前記負荷モデルと前記摩擦モデル、共振周波数と反共振周波数、減衰を推定することを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
From a plurality of the frequency characteristics measured using a plurality of the detection means,
The machine model estimating means, the frequency characteristic peak detecting means, and the attenuation estimated value analyzing means estimate the load model and the friction model, resonance frequency and antiresonance frequency, and attenuation, respectively. The mechanical characteristic modeling device for the motor control device according to claim 1.
前記機械モデル推定手段は、前記複数の周波数特性から振動モードを推定する振動モード推定手段をさらに有することを特徴とする請求項14に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 15. The mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 14, wherein the mechanical model estimation unit further includes a vibration mode estimation unit that estimates a vibration mode from the plurality of frequency characteristics. 前記電動機制御装置、前記電動機、前記検出手段をそれぞれ少なくとも2つ以上備え、
前記周波数特性演算装置は、少なくとも2つ以上の前記周波数特性を計測することを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
At least two or more of the motor control device, the motor, and the detection means,
The mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 1, wherein the frequency characteristic calculation device measures at least two of the frequency characteristics.
出力手段、入力手段、または記憶手段を有することを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 The mechanical characteristic modeling device for an electric motor control device according to claim 1, further comprising output means, input means, or storage means. 前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の少なくとも2点を任意に指定し周波数範囲を限定して、前記機械特性モデルを算出することを特徴とする請求項1に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。 2. The mechanical characteristic of the motor control device according to claim 1, wherein the mechanical model estimation unit calculates the mechanical characteristic model by arbitrarily specifying at least two points of the frequency characteristic and limiting a frequency range. Modeling device. 機械と、前記機械を駆動する電動機と、前記電動機の制御指令を作成する指令手段と前記制御指令を受けて前記電動機を駆動する制御器とを備える電動機制御装置と、からなる電動機制御システムの機械特性モデル化方法において、
前記指令手段が前記電動機の動作指令を作成して、前記動作指令によって駆動された前記機械の周波数特性を計測するステップと、
前記周波数特性から機械特性モデルを算出することにより剛体負荷モデルと摩擦モデルとを含む機械特性モデルを導くステップと、から構成されることを特徴とする電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
A machine of an electric motor control system comprising: a machine; an electric motor that drives the machine; command means that creates a control command for the electric motor; and a controller that receives the control command and drives the electric motor. In the characteristic modeling method,
The command means creates an operation command for the motor and measures the frequency characteristics of the machine driven by the operation command;
A method for modeling a mechanical characteristic of a motor control device, comprising: calculating a mechanical characteristic model from the frequency characteristic to derive a mechanical characteristic model including a rigid body load model and a friction model.
前記機械特性モデルは、共振モデルと減衰モデルとを含む振動系モデルを含むことを特徴とする請求項19に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。 The method for modeling a mechanical characteristic of an electric motor control device according to claim 19, wherein the mechanical characteristic model includes a vibration system model including a resonance model and a damping model. 前記周波数特性から振動系モデルを算出するステップを有することを特徴とする請求項19に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。 The method for modeling a mechanical characteristic of an electric motor control device according to claim 19, further comprising a step of calculating a vibration system model from the frequency characteristic. 前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出して周波数特性のピークを検出し、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップを有することを特徴とする請求項21に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。 The step of calculating the vibration system model includes a step of automatically calculating a protrusion shape including a resonance frequency and an antiresonance frequency of the frequency characteristic to detect a peak of the frequency characteristic and estimating a resonance frequency or an antiresonance frequency. The method for modeling a mechanical characteristic of an electric motor control device according to claim 21, comprising: 前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップを有することを特徴とする請求項21に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。 The method for modeling a mechanical characteristic of an electric motor control device according to claim 21, wherein the step of calculating the vibration system model includes a step of estimating attenuation from a resonance frequency or an anti-resonance frequency of the frequency characteristic. 前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性を複数用いて振動モードを算出するステップを有することを特徴とする請求項21に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。 The method for modeling a mechanical characteristic of an electric motor control device according to claim 21, wherein the step of calculating the vibration system model includes a step of calculating a vibration mode using a plurality of the frequency characteristics. 請求項1記載の機械特性モデル化装置を備えたことを特徴とする電動機制御装置。 An electric motor control device comprising the mechanical property modeling device according to claim 1. 請求項25記載の制御装置によって制御され、特性がモデル化されることを特徴とする機械。 A machine controlled by the control device of claim 25 and characterized in characteristics. 請求項1記載の機械特性モデル化装置を備えた電動機制御装置と、
前記電動機制御装置により制御される電動機と、
前記電動機により駆動される機械と、
からなることを特徴とする機械制御システム。
An electric motor control device comprising the mechanical property modeling device according to claim 1;
An electric motor controlled by the electric motor control device;
A machine driven by the motor;
A machine control system comprising:
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