JP2008204002A - Simulator, storage medium, program, control device and control method for simulator - Google Patents

Simulator, storage medium, program, control device and control method for simulator Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To improve functionality and processing speed of a control system without exchanging a control device. <P>SOLUTION: In a simulator 10, a sequencer 20, an orbit generator 30, an ideal feedback control unit 40, a holder 50 and an actual system model 60 are formed as virtual equipment on a computer. On the simulator 10, the ideal feedback control unit 40 determines input to the actual system model 60 from the state quantity and an operation instruction pattern of a control object model 90, and decides a feedback loop, and outputs input to the actual system model 60 to a memory 15 as time-series data. On the simulator 10, the holder 50 updates a value based on an arithmetic result in each servo cycle of the sequencer 112 on an actual system 110, and holds the value until the next servo cycle. The update cycle of ideal control input generated by the holder 50 becomes the same servo cycle as that of the sequencer 112. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明はシミュレーションにより得られたデータを実システムに反映させるよう構成されたシミュレータ及び記憶媒体及びプログラム及び制御装置及びシミュレータの制御方法
に関する。
The present invention relates to a simulator, a storage medium, a program, a control device, and a simulator control method configured to reflect data obtained by simulation in an actual system.

例えば、制御装置を製作する場合、当該制御装置が実システムの中でどの位の性能が得られるのかをシミュレータを用いて、コンピュータ上に生成された模擬的なモデルに対して動作指令パターンを入力し、各センサから得られる状態量を徐々に変化させながら制御特性をシミュレーションすることで実際の制御特性を推測することが行われている。   For example, when manufacturing a control device, an operation command pattern is input to a simulated model generated on a computer using a simulator to determine how much performance the control device can obtain in an actual system. Then, the actual control characteristic is estimated by simulating the control characteristic while gradually changing the state quantity obtained from each sensor.

このような制御方式を検討する手段としてシミュレーションを用いる方法は、一般的に行われている(例えば、特許文献1参照)。この特許文献1では、メカ動作解析部において、実際のモータ駆動装置、モータ、モータ負荷機械の各々のシミュレーション用モデルをソフトウェアによって作成すると共に、モータ負荷機械の機構部のモデルを作成する。そして、駆動仕様入力部によって必要なモデルに駆動仕様を入力した後、運転パターン入力部によってモータ駆動装置モデルに運転パターン等の制御パラメータを入力して機構部力学モデルをシミュレーション動作させ、メカ動作解析部において、機構部力学モデルの先端の速度及び位置の変化を計算する。   A method of using a simulation as a means for examining such a control method is generally performed (see, for example, Patent Document 1). In Patent Document 1, a mechanical operation analysis unit creates a simulation model for each of an actual motor drive device, a motor, and a motor load machine by software, and creates a model of a mechanism unit of the motor load machine. Then, after driving specifications are input to the required model by the driving specification input unit, control parameters such as driving patterns are input to the motor drive model by the driving pattern input unit, and the mechanical unit dynamic model is simulated to perform mechanical operation analysis. In the section, the change in the speed and position of the tip of the mechanical section dynamic model is calculated.

また、フィードバック制御は、制御対象の目標値の誤差を減らすように制御入力値を調整する手法であるが、目標追従性能に限界があるので、より高精度が必要な装置においては、追従時間差が要求に応えられない場合がある。このようなフィードバック制御による動作の改善が難しいシステムでの動作改善のために逆モデルによるフィードフォワード制御を実施する方式もある(例えば、特許文献2参照)。この特許文献2では、目標空燃比を設定する目標空燃比設定手段と、目標空燃比設定手段で設定された目標空燃比に応じて供給空燃比をフィードフォワード補正するフィードフォワード制御手段と、目標空燃比設定手段で設定された目標空燃比を規範モデルMで補正する目標空燃比補正手段と、空燃比センサの検出空燃比が目標空燃比補正手段で補正された目標空燃比と一致するように供給空燃比をフィードバック補正するフィードバック制御手段とから空燃比制御系を構成しており、フィードフォワード制御手段は、目標空燃比に対する所定の応答モデルと内燃機関モデルの逆モデルとからなる。
特開2006−33929号公報 特開2006−144721号公報
Feedback control is a method of adjusting the control input value so as to reduce the error of the target value to be controlled.However, since there is a limit to the target tracking performance, the tracking time difference is limited in devices that require higher accuracy. The request may not be met. There is also a method of performing feedforward control using an inverse model in order to improve operation in a system in which operation improvement by feedback control is difficult (see, for example, Patent Document 2). In Patent Document 2, target air-fuel ratio setting means for setting a target air-fuel ratio, feed-forward control means for feed-forward correcting the supply air-fuel ratio in accordance with the target air-fuel ratio set by the target air-fuel ratio setting means, Target air-fuel ratio correcting means for correcting the target air-fuel ratio set by the fuel-fuel ratio setting means with the reference model M, and supply so that the air-fuel ratio detected by the air-fuel ratio sensor coincides with the target air-fuel ratio corrected by the target air-fuel ratio correcting means. An air-fuel ratio control system is constituted by feedback control means for feedback-correcting the air-fuel ratio, and the feedforward control means comprises a predetermined response model for the target air-fuel ratio and an inverse model of the internal combustion engine model.
JP 2006-33929 A JP 2006-144721 A

上記特許文献1に記載された制御方式では、シミュレータ上に構築された制御装置を実システムに実装しているため、シミュレーションにより得られた結果が実システムに反映させることができるといった優れた制御方式であるが、実施しようとする制御装置の性能が足りなかったり、あるいは高価な制御機器が必要になって実装できない場合があった。そのため、コスト的に実装可能な制御装置をシミュレータ上に構築し、制御方式、制御パラメータ等を検討して要求された性能に近づけるようにしていたので、実システムに実装するデータを得るのに多くの手間を要するという問題があった。   In the control method described in Patent Document 1, since the control device constructed on the simulator is mounted on the real system, an excellent control method in which the result obtained by the simulation can be reflected in the real system. However, there are cases where the performance of the control device to be implemented is insufficient, or an expensive control device is required and cannot be mounted. For this reason, a control device that can be implemented cost-effectively was built on the simulator, and the control method, control parameters, etc. were examined so as to approach the required performance. There was a problem that it took time and effort.

また、上記特許文献2に記載された逆モデルによるフィードフォワード制御を実施する制御方式では、制御対象によって逆モデルが存在しないか、あるいは逆モデルを求めることが非常に難しいことが有り、適用できない場合があるという問題があった。   Further, in the control method for performing feedforward control by the inverse model described in Patent Document 2, there is no inverse model depending on the control target, or it may be very difficult to obtain the inverse model, and is not applicable. There was a problem that there was.

そこで、本発明は上記事情に鑑み、上記課題を解決したシミュレータ及び記憶媒体及びプログラム及び制御装置及びシミュレータの制御方法を提供することを目的とする。   SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide a simulator, a storage medium, a program, a control device, and a simulator control method that solve the above problems.

上記課題を解決するため、本発明は以下のような手段を有する。   In order to solve the above problems, the present invention has the following means.

本発明は、制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルと、前記実システムモデルに対する理想的な制御を行う理想フィードバック手段と、前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成するシミュレータ用動作指令パターン生成手段と、前記理想フィードバック手段から出力された制御データを記憶する記憶手段と、を備え、前記理想フィードバック手段は、前記制御対象モデルの状態量と前記シミュレータ用動作指令パターン生成手段による動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを前記記憶手段に出力することにより、上記課題を解決するものである。   The present invention includes a controlled system model obtained by modeling a controlled object, and an actual system model in which at least a part of the actual system is modeled, ideal feedback means for performing ideal control on the actual system model, and the actual system A simulator operation command pattern generation means for generating an operation command pattern in a system model; and storage means for storing control data output from the ideal feedback means, wherein the ideal feedback means is a state of the control target model. When a closed loop for determining the input to the actual system model is determined from the quantity and the operation command pattern by the simulator operation command pattern generating means, and input to the pattern generator for generating an ideal control input in the actual system By outputting the series data to the storage means It is intended to solve the above problems.

本発明は、前記理想フィードバック手段の出力に前記実システムモデルの制御周期を反映したホルダを有することにより、上記課題を解決するものである。   This invention solves the said subject by having the holder which reflected the control period of the said real system model in the output of the said ideal feedback means.

前記制御対象モデルの状態量は、前記実システムに用いられるセンサから得られる以外の状態量を含むことが望ましい。   It is desirable that the state quantity of the controlled object model includes a state quantity other than that obtained from a sensor used in the actual system.

前記実システムモデルは、フィードバック制御器モデルと制御対象モデルとを有し、前記フィードバック制御器モデルと前記制御対象モデルとの間で閉ループを策定することが望ましい。   The real system model preferably includes a feedback controller model and a controlled object model, and a closed loop is established between the feedback controller model and the controlled object model.

前記制御対象モデルは、前記フィードバック制御器モデルからの出力に前記理想フィードバック手段からの理想制御入力を加算されたデータが入力されることが望ましい。   The control target model is preferably input with data obtained by adding an ideal control input from the ideal feedback means to an output from the feedback controller model.

前記フィードバック制御器モデルは、前記理想フィードバック手段からの理想制御入力を入力されることが望ましい。   The feedback controller model is preferably inputted with an ideal control input from the ideal feedback means.

本発明は、シミュレータから転送された前記時系列データを格納し、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器に前記時系列データを出力する記憶媒体により、上記課題を解決するものである。   The present invention solves the above problems by a storage medium that stores the time-series data transferred from a simulator and outputs the time-series data to a pattern generator that generates an ideal control input in the real system. .

本発明は、コンピュータに、制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、前記制御対象モデルの状態量と前記動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順と、を実行させるためのプログラムにより、上記課題を解決するものである。   The present invention includes a computer including a controlled object model obtained by modeling a controlled object, and a procedure for forming an actual system model in which at least a part of the actual system is modeled, and an operation command pattern in the actual system model. A closed loop for determining an input to the actual system model from the procedure, the state quantity of the controlled object model and the operation command pattern is formulated, and input to a pattern generator for generating an ideal control input in the actual system The above-described problem is solved by a program for executing a procedure for outputting time-series data to a storage means.

本発明は、前記プログラムが格納されたメモリを有する制御装置により、上記課題を解決するものである。   The present invention solves the above problems by a control device having a memory in which the program is stored.

本発明は、制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、前記制御対象モデルの状態量と前記動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順と、ことを特徴とするシミュレータの制御方法により、上記課題を解決するものである。   The present invention includes a control object model obtained by modeling a control object, a procedure for forming a real system model in which at least a part of the real system is modeled, a procedure for generating an operation command pattern in the real system model, Time series data input to a pattern generator for generating an ideal control input in the real system while formulating a closed loop for determining an input to the real system model from the state quantity of the controlled object model and the operation command pattern The above-mentioned problem is solved by a procedure for outputting the data to the storage means and a simulator control method characterized by this.

本発明によれば、理想フィードバック手段により、制御対象の状態量と、動作指令パターンから実システムモデルへの入力を決定し、フィードバックループを策定すると共に、実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データとして記憶手段に出力するため、シミュレータの仮想空間上に存在するプログラムや演算式、関数を実システムに実装する必要がないので、理想フィードバック制御器及び制御対象モデルを高度なプログラムや複雑な演算によって構築したり、仮想的に高速な処理が実行可能としてシミュレーションを実施したり、実際には測定が困難な状態量をフィードバックしたりできる。また、実装する際には、シミュレーション結果として得られた理想制御入力としての時系列データのみを実システムの制御機器に入力すれば良いので、実システムの制御機器は、理想フィードバック制御器を実装できなくてもシミュレーションの結果を実システムに反映させて制御応答を改善することができる。   According to the present invention, the ideal feedback means determines the input to the actual system model from the state quantity to be controlled and the operation command pattern, formulates the feedback loop, and generates the pattern for generating the ideal control input in the actual system. Since it is output to the storage means as time-series data that is input to the device, there is no need to implement a program, arithmetic expression, or function that exists in the virtual space of the simulator in the real system. It can be constructed with sophisticated programs and complex calculations, can be simulated to perform virtually fast processing, and can be fed back state quantities that are actually difficult to measure. In addition, when implementing, only the time-series data as the ideal control input obtained as a result of the simulation need be input to the control device of the real system, so the control device of the real system can implement the ideal feedback controller. Even without this, the simulation results can be reflected in the actual system to improve the control response.

以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。   The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings.

<本発明の概要>
本発明では、シミュレータにおいて、実システムに近似とされた実システムモデルを構築し、実システムモデルに対する理想フィードバックデータ(時系列データ)を得ると共に、このデータをメモリに保存し、さらに、メモリのデータを実システムのパターン発生器のメモリのインストールすることにより実システムにおける制御の高精度化を実現するものである。
<Outline of the present invention>
In the present invention, in the simulator, a real system model approximated to the real system is constructed, ideal feedback data (time series data) for the real system model is obtained, and this data is stored in the memory. By installing the memory of the pattern generator of the real system, the high accuracy of the control in the real system is realized.

以下に、本発明におけるシミュレータ及び記憶媒体及びプログラム及び制御装置及びシミュレータの制御方法を好適に実施した形態について、図面を用いて説明する。   Hereinafter, a preferred embodiment of a simulator, a storage medium, a program, a control device, and a simulator control method according to the present invention will be described with reference to the drawings.

<本実施例における装置構成>
まず、本実施例におけるシミュレータについて図を用いて説明する。図1は、本実施例におけるシミュレータのハードウェア構成の一例を示す図である。
<Apparatus configuration in the present embodiment>
First, the simulator in the present embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a simulator according to the present embodiment.

図1に示されるように、シミュレータ10は、入力装置11と、出力装置12と、ドライブ装置13と、補助記憶装置14と、メモリ15と、各種制御を行うCPU(Central Processing Unit)16と、ネットワーク接続装置17とを有するよう構成されており、これらはシステムバスBで相互に接続されている。   As shown in FIG. 1, the simulator 10 includes an input device 11, an output device 12, a drive device 13, an auxiliary storage device 14, a memory 15, and a CPU (Central Processing Unit) 16 that performs various controls. And a network connection device 17, which are connected to each other via a system bus B.

入力装置11は、ユーザが操作するキーボードやマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。また、出力装置12は、本発明におけるシミュレーション処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、CPU16が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示することができる。   The input device 11 has a pointing device such as a keyboard and a mouse operated by a user, and inputs various operation signals such as execution of a program from the user. The output device 12 has a display for displaying various windows and data necessary for operating the computer main body for performing the simulation processing according to the present invention, and the program execution progress and results are controlled by the control program of the CPU 16. Etc. can be displayed.

ここで、本発明において、シミュレーション処理を行うプログラムは、コンピュータに、制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、制御対象モデルの状態量と動作指令パターンとから実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順とを実行させるプログラムである。   Here, in the present invention, a program for performing a simulation process includes a procedure for forming a real system model in which a computer includes a controlled object model obtained by modeling a controlled object and at least a part of the actual system is modeled, Create a closed loop to determine the input to the actual system model from the procedure to generate the operation command pattern in the system model, the state quantity of the controlled object model and the operation command pattern, and generate the pattern to generate the ideal control input in the actual system And a procedure for outputting time-series data input to the storage device to the storage means.

このプログラムは、例えばCD−ROM等の記憶媒体18等を介してコンピュータ本体にインストールされる。また、プログラムを記憶した記憶媒体18は、ドライブ装置13にセット可能であり、記憶媒体18に含まれる実行プログラムが、記憶媒体18からドライブ装置13を介して補助記憶装置14にインストールされる。   This program is installed in the computer body via a storage medium 18 such as a CD-ROM. The storage medium 18 storing the program can be set in the drive device 13, and the execution program included in the storage medium 18 is installed from the storage medium 18 to the auxiliary storage device 14 via the drive device 13.

補助記憶装置14は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム、本発明におけるシミュレーションに必要な入力データや処理結果等を蓄積し、更に必要に応じて入出力を行うことができる。そのため、本実施例では、シミュレーション処理により得られたシミュレーション結果(理想制御入力となる時系列データ)が補助記憶装置14に記憶される。そして、実システムに理想制御入力データをインストールする際には、例えば、ドライブ装置13にセットされた記憶媒体100に格納され、記憶媒体100を介して実システム110の記憶装置などにインストールされる。   The auxiliary storage device 14 is a storage means such as a hard disk, and stores an execution program according to the present invention, a control program provided in a computer, input data and processing results necessary for simulation according to the present invention, and further if necessary. Input / output. For this reason, in the present embodiment, the simulation result (time series data serving as an ideal control input) obtained by the simulation process is stored in the auxiliary storage device 14. When the ideal control input data is installed in the real system, for example, the ideal control input data is stored in the storage medium 100 set in the drive device 13 and installed in the storage device of the real system 110 via the storage medium 100.

メモリ15は、CPU16により補助記憶装置14から読み出された実行プログラムや理想制御入力となる時系列データ等を格納する記憶手段であり、例えば、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等からなる。   The memory 15 is a storage unit that stores an execution program read from the auxiliary storage device 14 by the CPU 16, time-series data serving as an ideal control input, and the like, for example, a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory). Etc.

CPU16は、OS(Operating System)等の制御プログラム、メモリ15により読み出され格納されている実行プログラム等に基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して各処理を実現することができる。また、CPU16は、プログラムの実行中に必要な各種情報を補助記憶装置14から取得することができ、また処理結果等を補助記憶装置14に格納することができる。   Based on a control program such as an OS (Operating System) and an execution program read and stored in the memory 15, the CPU 16 performs processing of the entire computer such as various operations and input / output of data with each hardware component. Each process can be realized by controlling the above. Further, the CPU 16 can acquire various types of information necessary during execution of the program from the auxiliary storage device 14, and can store processing results and the like in the auxiliary storage device 14.

ネットワーク接続装置17は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、シミュレーション処理により得られたシミュレーション結果(理想制御入力データ)を実システムの制御器等に提供することができる。   The network connection device 17 obtains an execution program from another terminal connected to the communication network by connecting to a communication network or the like, or executes a simulation result (ideal control input data) obtained by simulation processing. It can be provided to a system controller or the like.

図2は本発明によるシミュレータ及び実システムの構成例を模式的に示す構成図である。図2に示されるように、シミュレータ10は、例えば、シミュレーションを行うプログラムをインストールされたコンピュータ装置であり、実システム110に対応したシステム構成となるように各機器のモデルがコンピュータ上に仮想的に構築されている。本実施例のシミュレータ10には、シーケンサ20と、軌道生成器(シミュレータ用動作指令パターン生成手段)30と、理想フィードバック制御器(理想フィードバック手段)40と、ホルダ50と、実システムモデル60とがコンピュータ上の仮想機器として形成される。実システムモデル60は、実システム110のフィードバック制御器160に対応するフィードバック制御器モデル80と制御対象モデル90とを有し、フィードバック制御器モデル80と制御対象モデル90との間で閉ループを策定している。   FIG. 2 is a block diagram schematically showing a configuration example of a simulator and an actual system according to the present invention. As shown in FIG. 2, the simulator 10 is, for example, a computer device in which a program for performing simulation is installed, and models of each device are virtually installed on the computer so as to have a system configuration corresponding to the actual system 110. Has been built. The simulator 10 of this embodiment includes a sequencer 20, a trajectory generator (simulator operation command pattern generation means) 30, an ideal feedback controller (ideal feedback means) 40, a holder 50, and an actual system model 60. It is formed as a virtual device on a computer. The actual system model 60 includes a feedback controller model 80 corresponding to the feedback controller 160 of the actual system 110 and a controlled object model 90, and a closed loop is established between the feedback controller model 80 and the controlled object model 90. ing.

また、シミュレータ10は、前述したプログラムに基づいて、制御対象を有する実システム110を模擬的にモデル化した実システムモデル60を形成する手順と、実システムモデル60における動作指令パターンを生成する手順と、制御対象の状態量と動作指令パターンとから実システムモデル60への入力を決定する閉ループを策定すると共に、実システムモデル60へ入力される時系列データをメモリ15に出力する手順と、を有するシミュレータの制御方法を実行するように設定されている。   Further, the simulator 10 forms a real system model 60 in which the real system 110 having a control target is modeled based on the program described above, and a procedure for generating an operation command pattern in the real system model 60. And a procedure for formulating a closed loop for determining an input to the real system model 60 from a state quantity to be controlled and an operation command pattern, and outputting time series data input to the real system model 60 to the memory 15. It is set to execute the simulator control method.

ここで、実システム110を構成する各機器について説明する。実システム110は、シーケンサ120と、パターン発生器130と、ホルダ140と、軌道生成器150と、フィードバック制御器160と、加算器170と、制御対象180とを有する。実システム110の制御装置には、上記シーケンサ120と、パターン発生器130と、ホルダ140と、軌道生成器150と、フィードバック制御器160と、加算器170とがプログラムによって形成され、所定のサーボサイクルごとに演算が実行される。   Here, each device constituting the actual system 110 will be described. The real system 110 includes a sequencer 120, a pattern generator 130, a holder 140, a trajectory generator 150, a feedback controller 160, an adder 170, and a control object 180. In the control device of the actual system 110, the sequencer 120, the pattern generator 130, the holder 140, the trajectory generator 150, the feedback controller 160, and the adder 170 are formed by a program, and a predetermined servo cycle is formed. The operation is performed every time.

パターン発生器130のメモリには、制御対象180を制御するため制御データ及び制御データを生成するためのプログラムがインストールされている。パターン発生器130のメモリに格納される制御データは、シミュレータ10によるシミュレーション処理の結果、メモリ15に記憶された理想制御入力データ(時系列データ)であり、記憶媒体100を介して格納される。   In the memory of the pattern generator 130, control data for controlling the control object 180 and a program for generating control data are installed. The control data stored in the memory of the pattern generator 130 is ideal control input data (time-series data) stored in the memory 15 as a result of the simulation processing by the simulator 10 and is stored via the storage medium 100.

シーケンサ120は、実システム110上において、予め設定された制御プログラムに基づいてシーケンス信号を順次出力する。   The sequencer 120 sequentially outputs sequence signals on the actual system 110 based on a preset control program.

パターン発生器130は、実システム110上でシーケンサ120からの指令に基づいて記憶媒体100を介して内蔵メモリに格納された理想制御入力のデータの中から当該指令に対応する理想制御入力を抽出して出力する。   The pattern generator 130 extracts the ideal control input corresponding to the command from the data of the ideal control input stored in the built-in memory via the storage medium 100 based on the command from the sequencer 120 on the actual system 110. Output.

軌道生成器150は、実システム110上において、シーケンサ120からの指令信号に基づいて動作指令パターンを生成する。   The trajectory generator 150 generates an operation command pattern on the actual system 110 based on a command signal from the sequencer 120.

フィードバック制御器160は、制御対象180からサンプラ145を介して入力された計測量と、軌道生成器150からの動作指令パターンから補正制御入力を生成する。   The feedback controller 160 generates a correction control input from the measurement amount input from the control object 180 via the sampler 145 and the operation command pattern from the trajectory generator 150.

サンプラ145は、制御装置112のサーボサイクル毎に制御対象180の計測手段により計測された計測量を取得する。制御装置112では、取得された値に基づいて演算を実施する。   The sampler 145 acquires the measurement amount measured by the measurement unit of the control target 180 for each servo cycle of the control device 112. The control device 112 performs a calculation based on the acquired value.

加算器170は、パターン発生器130で生成された理想制御入力とフィードバック制御器160で生成された補正制御入力とを加算し、制御入力を生成する。   The adder 170 adds the ideal control input generated by the pattern generator 130 and the correction control input generated by the feedback controller 160 to generate a control input.

ホルダ140は、実システム110の制御装置112のサーボサイクル毎に演算結果によって値が更新され、次のサーボサイクルまで値を保持する。   The value of the holder 140 is updated according to the calculation result for each servo cycle of the control device 112 of the actual system 110, and the value is held until the next servo cycle.

一方、シミュレータ10上には、上記のように構成された実システム110の構成に対応したモデル化された構成が構築されており、各機器において以下のような機能を有している。シミュレータ10上のシーケンサ20は、予め設定された制御プログラムに基づいてシーケンス信号を順次出力する。   On the other hand, on the simulator 10, a modeled configuration corresponding to the configuration of the actual system 110 configured as described above is constructed, and each device has the following functions. The sequencer 20 on the simulator 10 sequentially outputs sequence signals based on a preset control program.

シミュレータ10上の軌道生成器30は、シミュレータ10上において、シーケンサ20からの指令信号に基づいて動作指令パターンを生成する。   The trajectory generator 30 on the simulator 10 generates an operation command pattern on the simulator 10 based on a command signal from the sequencer 20.

シミュレータ10上の理想フィードバック制御器40は、シミュレータ10上において、制御対象モデル90の状態量と、動作指令パターンから実システムモデル60への入力を決定し、フィードバックループを策定すると共に、実システムモデル60への入力を時系列データとしてメモリ15に出力する理想フィードバック手段である。また、理想フィードバック制御器40は、動作指令パターンを実現するために入力する信号を生成しているので、逆システムになっている。   The ideal feedback controller 40 on the simulator 10 determines the input to the actual system model 60 from the state quantity of the control target model 90 and the operation command pattern on the simulator 10, formulates a feedback loop, and implements the actual system model. This is an ideal feedback means for outputting the input to 60 to the memory 15 as time series data. Further, the ideal feedback controller 40 generates a signal to be input in order to realize the operation command pattern, and thus is an inverse system.

メモリ15では、理想制御入力の時系列データがシーケンス信号と共に記憶される。   In the memory 15, the time series data of the ideal control input is stored together with the sequence signal.

また、シミュレータ10上の理想フィードバック制御器40は、実装を目的としていないので、実システム110の制御装置112による制約を受けることなく、制御性の改善を図ることができる。   Further, since the ideal feedback controller 40 on the simulator 10 is not intended to be mounted, the controllability can be improved without being restricted by the control device 112 of the actual system 110.

例えば、シミュレータ10上でモデル化される制御対象モデル90の状態量のうち、理想制御出力は、制御性能を評価する状態量であり、理想フィードバック制御器40にフィードバックされる制御対象モデル90の状態量は、実システム110で計測される計測量の他、実際は計測されない状態量でも必要に応じて利用することができる。   For example, among the state quantities of the controlled object model 90 modeled on the simulator 10, the ideal control output is a state quantity for evaluating the control performance, and the state of the controlled object model 90 fed back to the ideal feedback controller 40. As for the quantity, in addition to the measurement quantity measured by the actual system 110, a state quantity that is not actually measured can be used as necessary.

また、理想フィードバック制御器40は、実装を目的としていないので、高度なプログラムや複雑な演算により構築することや、仮想的に高速な処理が実行可能とすることができる。   Further, since the ideal feedback controller 40 is not intended to be implemented, it can be constructed by an advanced program or a complicated calculation, or can execute virtually high-speed processing.

ホルダ50は、シミュレータ10上において、実システム110上の制御装置112のサーボサイクル毎に演算結果によって値が更新され、次のサーボサイクルまで値を保持する。そのため、理想フィードバック制御器40で高速なサーボサイクルを採用していても、ホルダ50で生成される理想制御入力の更新周期は、前述した実システム110の制御装置112と同じサーボサイクルになる。従って、実システム110の制御周期に沿った理想制御入力を実システム110の制御に用いることができる。   On the simulator 10, the value of the holder 50 is updated by the calculation result for each servo cycle of the control device 112 on the actual system 110, and the value is held until the next servo cycle. Therefore, even if the ideal feedback controller 40 adopts a high-speed servo cycle, the update cycle of the ideal control input generated by the holder 50 is the same servo cycle as that of the control device 112 of the actual system 110 described above. Therefore, the ideal control input along the control cycle of the real system 110 can be used for the control of the real system 110.

実システムモデル60は、フィードバック制御器モデル80、加算器85、ホルダモデル87、制御対象モデル90、サンプラモデル92で構成され、夫々、実システム110のフィードバック制御器160、加算器170、ホルダ140、サンプラ145、制御対象180に対応している。ホルダモデル87は、前述したホルダ140と同様にサーボサイクル毎に演算結果によって値が更新され、次のサーボサイクルまで値を保持する。   The real system model 60 includes a feedback controller model 80, an adder 85, a holder model 87, a control target model 90, and a sampler model 92. The real system model 60 includes a feedback controller 160, an adder 170, a holder 140, This corresponds to the sampler 145 and the controlled object 180. As with the holder 140 described above, the value of the holder model 87 is updated by the calculation result every servo cycle, and the value is held until the next servo cycle.

制御対象モデル90は、実システム110の制御対象180をモデル化したものである。制御対象モデル90は、実装を目的にしていないので、実システム110の制御装置112による制約を受けることなく、実システム110の制御対象180を正確にモデル化することができる。   The control target model 90 is a model of the control target 180 of the real system 110. Since the controlled object model 90 is not intended for implementation, the controlled object 180 of the actual system 110 can be accurately modeled without being restricted by the control device 112 of the actual system 110.

シーケンサ20からメモリ15に記憶されたシーケンスと、理想フィードバック制御器40からメモリ15に記憶された理想制御入力データは、例えば、前述したドライブ装置13を介してCD−RあるいはMOなどの記憶媒体100にコピーされ、さらに記憶媒体100を介してパターン発生器130のメモリにインストールされる。   The sequence stored in the memory 15 from the sequencer 20 and the ideal control input data stored in the memory 15 from the ideal feedback controller 40 are, for example, a storage medium 100 such as a CD-R or MO via the drive device 13 described above. And is further installed in the memory of the pattern generator 130 via the storage medium 100.

理想フィードバック制御器40からメモリ15に記憶された時系列データは、理想制御入力データであり、フィードバック制御器モデル80からの出力と加算され、ホルダモデル87を介して制御対象モデル90に入力され、これにより、制御対象モデル90が理想的に制御される。また、理想フィードバック制御器40では、予め決められた動作指令パターンに応じた理想制御入力データを生成することが可能なので、予め決められた動作パターンを繰り返し実行するようなシステムに適用されると有効である。   The time-series data stored in the memory 15 from the ideal feedback controller 40 is ideal control input data, is added to the output from the feedback controller model 80, is input to the controlled object model 90 via the holder model 87, Thereby, the controlled object model 90 is ideally controlled. In addition, the ideal feedback controller 40 can generate ideal control input data according to a predetermined operation command pattern, so that it is effective when applied to a system that repeatedly executes a predetermined operation pattern. It is.

実システム110において、シーケンス信号に従ってパターン発生器130から生成される時系列データは、理想制御入力データを再現したものである。この理想制御入力とフィードバック制御器160から出力された補正制御入力とを加算した制御入力がホルダ140を介して制御対象180に入力されることで、制御対象180が理想的に制御される。   In the actual system 110, the time-series data generated from the pattern generator 130 according to the sequence signal is a reproduction of ideal control input data. A control input obtained by adding the ideal control input and the correction control input output from the feedback controller 160 is input to the control target 180 via the holder 140, whereby the control target 180 is ideally controlled.

図3は制御対象180の一例としてステージ駆動装置を示す図である。図3に示されるように、制御入力は、モータドライバ200へのモータ電流指令である。計測量は、モータ210に取り付けられたエンコーダ240からの出力である。制御出力は、ステージ230の位置である。また、動作指令パターンは、ステージ230の目標位置の時系列データである。ステージ230は、動作指令パターンと計測量に基づいて制御される。   FIG. 3 is a diagram showing a stage driving device as an example of the control object 180. As shown in FIG. 3, the control input is a motor current command to the motor driver 200. The measurement amount is an output from the encoder 240 attached to the motor 210. The control output is the position of the stage 230. The operation command pattern is time series data of the target position of the stage 230. The stage 230 is controlled based on the operation command pattern and the measurement amount.

ここで、図3に示すステージ装置を制御対象として、本発明を適用する場合について説明する。図2において、説明したように、シミュレータ10上でステージ装置を制御対象モデルとして構築する。   Here, a case where the present invention is applied will be described with the stage apparatus shown in FIG. 3 as a control target. As described with reference to FIG. 2, the stage apparatus is constructed as a control target model on the simulator 10.

これにより、シミュレータ10上で構築された制御対象モデルが出力するステージ230の位置を理想制御出力として制御に利用することができる。従って、シミュレータ10上において、動作指令パターンと理想制御出力とに基づいて、理想制御入力を出力する理想フィードバック制御器40を構築する。これにより、制御対象モデル90を理想的に制御することが可能になる。   Thereby, the position of the stage 230 output by the control target model built on the simulator 10 can be used as an ideal control output for control. Therefore, an ideal feedback controller 40 that outputs an ideal control input is constructed on the simulator 10 based on the operation command pattern and the ideal control output. This makes it possible to ideally control the control target model 90.

ここで、理想フィードバック制御器40が出力した理想制御入力を、ホルダ50を介してメモリ15に保存し、実システム110の制御周期に合った理想制御入力を制御対象、すなわち、ステージ230の位置制御に用いる。このように、本発明をステージ制御位置に適用することにより、実際には測定が困難な状態量をフィードバックすることができ、高性能な制御装置を実装することなく実システム110での制御応答性を向上させることができる。   Here, the ideal control input output by the ideal feedback controller 40 is stored in the memory 15 via the holder 50, and the ideal control input that matches the control cycle of the actual system 110 is controlled, that is, the position control of the stage 230. Used for. As described above, by applying the present invention to the stage control position, it is possible to feed back a state quantity that is actually difficult to measure, and control responsiveness in the actual system 110 without mounting a high-performance control device. Can be improved.

また、本実施例において、ボールネジ220の摩擦を制御対象モデル90が出力する状態量とすると好ましい。この場合、理想フィードバック制御器40によりその状態量(ボールネジ220の摩擦)をフィードバックすることにより、ボールネジ220の摩擦による外乱の影響を抑制することができる。   In the present embodiment, it is preferable that the friction of the ball screw 220 is a state quantity output by the control target model 90. In this case, the influence of disturbance due to the friction of the ball screw 220 can be suppressed by feeding back the state quantity (friction of the ball screw 220) by the ideal feedback controller 40.

また、モータ210のトルク変動を制御対象モデル90が出力する状態量とすると好ましい。この場合、理想フィードバック制御器40によりその状態量(モータ210のトルク)をフィードバックすることにより、モータ210のトルク変動を抑制することができる。   Further, it is preferable that the torque fluctuation of the motor 210 is a state quantity output by the control target model 90. In this case, torque fluctuation of the motor 210 can be suppressed by feeding back the state quantity (torque of the motor 210) by the ideal feedback controller 40.

また、シミュレータ10上の理想フィードバック制御器40のサーボサイクルを仮想的に高速であるとしてシミュレータを実施する。   Further, the simulator is implemented on the assumption that the servo cycle of the ideal feedback controller 40 on the simulator 10 is virtually fast.

この結果、シミュレータ10上でステージ230の位置の目標に近い値で理想的に制御され、そのときのトルクパターン(理想制御入力)がメモリ15に保存される。   As a result, the simulator 10 is ideally controlled with a value close to the target of the position of the stage 230, and the torque pattern (ideal control input) at that time is stored in the memory 15.

このトルクパターン(理想制御入力)がパターン発生器130から生成されることにより、実システムでもステージ230の位置の目標とされた結果が近づき、ステージ230の位置を理想的に制御させることができる。   By generating this torque pattern (ideal control input) from the pattern generator 130, the target result of the position of the stage 230 is approached even in the actual system, and the position of the stage 230 can be ideally controlled.

本実施例では、上記のようなモータ駆動力をボールネジ220に伝達してステージ230を移動させる駆動方式を実システムの構成例として示したが、非線形性が問題となる制御システム(例えば、ギヤモータの制御、ロボットアームの制御、のほか、電磁石の吸着力制御、エアシリンダの制御、温度制御など)にも適用できるのは、勿論である。   In the present embodiment, the drive system in which the motor driving force as described above is transmitted to the ball screw 220 to move the stage 230 is shown as an example of the configuration of the actual system. Needless to say, the present invention can be applied to control of an electromagnetic force, control of an air cylinder, temperature control, etc. in addition to control and control of a robot arm.

図4Aは動作指令パターンの一例を示す波形図である。図4Aに示されるように、動作指令パターンPaは、実システム110の起動生成器150により生成される信号であり、実システム110のステージ230の目標位置の時系列データである。   FIG. 4A is a waveform diagram showing an example of an operation command pattern. As shown in FIG. 4A, the operation command pattern Pa is a signal generated by the activation generator 150 of the real system 110 and is time-series data of the target position of the stage 230 of the real system 110.

図4Bは実システム110における従来の制御出力の一例を示す波形図である。図4Bに示されるように、パターンPbは、動作指令パターンPaに対して、遅れやオーバシュートが発生しており、指令に対して誤差を持って動作している状態である。   FIG. 4B is a waveform diagram showing an example of conventional control output in the actual system 110. As shown in FIG. 4B, the pattern Pb is in a state in which there is a delay or overshoot with respect to the operation command pattern Pa and the operation is performed with an error with respect to the command.

図4Cはシミュレータ10における制御出力の一例を示す波形図である。図4Cに示されるように、シミュレータ10のシーケンサ20からの動作指令パターンPaと、制御対象モデル90からの制御出力Pbがほぼ一致している。実装を前提としない理想フィードバック制御器40で制御性能の向上を図ることで、指令に対して非常に小さい誤差で動作している状態を仮想的に実現している。   FIG. 4C is a waveform diagram showing an example of control output in the simulator 10. As shown in FIG. 4C, the operation command pattern Pa from the sequencer 20 of the simulator 10 and the control output Pb from the controlled object model 90 are almost the same. By improving the control performance with the ideal feedback controller 40 that is not assumed to be mounted, a state of operating with a very small error with respect to the command is virtually realized.

図4Dは理想制御入力データの一例を示す波形図である。図4Dに示す理想制御入力データPdは、シミュレータ10における理想フィードバック制御器40のホルダ50を介した出力であり、メモリ15に記憶される時系列データである。また、理想制御入力データは、実システム110のパターン発生器130からシーケンス信号に応じて生成されるデータである。   FIG. 4D is a waveform diagram showing an example of ideal control input data. The ideal control input data Pd shown in FIG. 4D is an output through the holder 50 of the ideal feedback controller 40 in the simulator 10 and is time-series data stored in the memory 15. The ideal control input data is data generated according to the sequence signal from the pattern generator 130 of the real system 110.

図4Eは実システム110における本発明による制御出力の一例を示す波形図である。図4Eに示されるように、制御出力Pbと動作指令パターンPaがほぼ一致している。システム10で生成された理想制御入力を実システム110のパターン発生器130で再現することにより、実システム110でも指令に対して非常に小さい誤差で動作している状態を実現している。   FIG. 4E is a waveform diagram showing an example of the control output according to the present invention in the actual system 110. As shown in FIG. 4E, the control output Pb and the operation command pattern Pa substantially match. The ideal control input generated by the system 10 is reproduced by the pattern generator 130 of the real system 110, so that the real system 110 is also operating with a very small error with respect to the command.

従って、実システム110では、シミュレータ10により得られた理想制御入力データをパターン発生器130のメモリに格納することで、制御対象180を制御するのに最適な制御データである理想制御入力データがパターン発生器130により再現されるので、高価で高性能な制御装置により高速演算処理をしなくても、高速且つ高精度なフィードバック制御が可能になる。   Therefore, in the actual system 110, the ideal control input data obtained by the simulator 10 is stored in the memory of the pattern generator 130, so that the ideal control input data which is the optimal control data for controlling the controlled object 180 is the pattern. Since it is reproduced by the generator 130, high-speed and high-precision feedback control is possible without performing high-speed arithmetic processing by an expensive and high-performance control device.

本発明により実システム110に追加されたのは、パターン発生器130であり、サーボサイクルが従来と同じであるので、実システム110の制御装置112は、従来と同等の性能で実現可能でありながら、制御性能を向上させることができる。   The pattern generator 130 is added to the real system 110 according to the present invention, and the servo cycle is the same as the conventional one. Therefore, the control device 112 of the real system 110 can be realized with the same performance as the conventional one. Control performance can be improved.

また、シミュレータ10で仮想的に設計した理想フィードバック制御器40の性能や制御アルゴリズムは、実システム110に実現する必要がない。   Further, the performance and control algorithm of the ideal feedback controller 40 virtually designed by the simulator 10 need not be realized in the real system 110.

図5は変形例のシステム構成を示す図である。尚、図5において、図1に示すシステムと同一部分には、同一の符号を付してその説明を省略する。   FIG. 5 is a diagram showing a system configuration of a modified example. In FIG. 5, the same parts as those of the system shown in FIG.

図5に示されるように、変形例の実システム410では、パターン発生器130から生成される時系列データがホルダ135に保持され、ホルダ135を介してフィードバック制御器160に時系列データが入力される。さらに、実システム410は、前述した実施例の軌道生成器150及び加算器170が無くなり、加算処理が削除された分、システム構成が簡素化されている。   As shown in FIG. 5, in the real system 410 of the modified example, the time series data generated from the pattern generator 130 is held in the holder 135, and the time series data is input to the feedback controller 160 via the holder 135. The Furthermore, the actual system 410 has the trajectory generator 150 and the adder 170 of the above-described embodiment, and the system configuration is simplified by the addition of the addition process.

さらに、実システム410の制御装置412は、制御入力への加算機能が必要ないので、実装可能範囲が広くなり、適用されるシステムを増加させることができる。また、本発明は、実システムの構成に応じて変形して適用することが可能で、実システムが多重フィードバックループを持つシステムの場合や、フィードバックループが全くないシステムの場合でも適用できる。   Furthermore, since the control device 412 of the actual system 410 does not need the function of adding to the control input, the mountable range is widened and the number of systems to be applied can be increased. In addition, the present invention can be modified and applied according to the configuration of the real system, and can be applied to a case where the real system is a system having multiple feedback loops or a system having no feedback loops.

一方、変形例のシミュレータ310上には、上記実システム410を構成する各機器に対応してモデル化された実システムモデル360が形成される。実システムモデル360は、フィードバック制御器モデル80と制御対象モデル90を含んでいる。   On the other hand, on the simulator 310 of the modified example, an actual system model 360 modeled corresponding to each device constituting the actual system 410 is formed. The actual system model 360 includes a feedback controller model 80 and a controlled object model 90.

また、変形例のシミュレータ310では、理想フィードバック制御器40から出力された時系列データがホルダ50を介して直接フィードバック制御器モデル80に入力される。そして、フィードバック制御器モデル80で生成された時系列データは、そのまま制御対象モデル90に入力される。この変形例では、前述した実施例の加算器85が無くなり、加算処理が削除された分、システム構成が簡素化されている。   In the modified simulator 310, the time series data output from the ideal feedback controller 40 is directly input to the feedback controller model 80 via the holder 50. Then, the time series data generated by the feedback controller model 80 is input to the control target model 90 as it is. In this modification, the adder 85 of the above-described embodiment is eliminated, and the system configuration is simplified by the addition of the addition process.

理想フィードバック制御器40により生成された時系列データからなる理想制御入力データ(図4D参照)Pdは、前述した実施例と同様に、メモリ15に保存され、記憶媒体100を介してパターン発生器130のメモリにインストールされる。そして、実システム410では、制御対象180を制御するのに最適な制御データである理想制御入力データのパターンPdが得られるので、高価で高性能な制御装置により高速演算処理をしなくても、高速且つ高精度なフィードバック制御が可能になる。   The ideal control input data (see FIG. 4D) Pd composed of time-series data generated by the ideal feedback controller 40 is stored in the memory 15 and the pattern generator 130 via the storage medium 100 as in the above-described embodiment. Installed in memory. In the real system 410, the ideal control input data pattern Pd, which is the optimal control data for controlling the controlled object 180, is obtained, so that high-speed arithmetic processing is not performed by an expensive and high-performance control device. High-speed and highly accurate feedback control is possible.

さらに、実システムモデル60,360は、フィードバック制御器モデル80と制御対象モデル90とを有し、フィードバック制御器モデル80と制御対象モデル90との間で閉ループを策定することが好ましい(請求項4に対応する)。これにより、実システム110,410において、フィードバックループを策定しているフィードバック制御器160と制御対象180とをシミュレータ10上でモデル化し、実システムモデル60,360に含ませることで、実装されているフィードバック制御器160の性能を考慮して実システムモデル60,360の理想フィードバック制御器40を設計することができる。   Further, the actual system models 60 and 360 preferably include a feedback controller model 80 and a controlled object model 90, and a closed loop is preferably established between the feedback controller model 80 and the controlled object model 90. Corresponding to). As a result, in the actual systems 110 and 410, the feedback controller 160 and the control object 180 for which a feedback loop is formulated are modeled on the simulator 10 and included in the actual system models 60 and 360. The ideal feedback controller 40 of the actual system models 60 and 360 can be designed in consideration of the performance of the feedback controller 160.

また、制御対象モデル90は、フィードバック制御器モデル80からの出力に理想フィードバック制御器40からの理想制御入力を加算されたデータが入力されることが好ましい(請求項5に対応する)。これにより、シミュレータ10,310上の制御対象モデル90の制御器に、理想フィードバック制御器40の出力とフィードバック制御器モデル80の出力とを加算したデータが入力されることにより、さらに高性能な制御を実現することを可能にする。   Moreover, it is preferable that the control target model 90 is input with data obtained by adding the ideal control input from the ideal feedback controller 40 to the output from the feedback controller model 80 (corresponding to claim 5). As a result, data obtained by adding the output of the ideal feedback controller 40 and the output of the feedback controller model 80 is input to the controller of the control target model 90 on the simulators 10 and 310, so that higher performance control can be performed. It is possible to realize.

また、シミュレータ310上のフィードバック制御器モデル80は、理想フィードバック制御器40からの理想制御入力を入力されることが好ましい(請求項6に対応する)。これにより、制御対象モデル90の制御器に、理想フィードバック制御器40の出力が入力されることにより、さらに高性能な制御を実現することを可能にする。   The feedback controller model 80 on the simulator 310 is preferably input with an ideal control input from the ideal feedback controller 40 (corresponding to claim 6). As a result, the output of the ideal feedback controller 40 is input to the controller of the controlled object model 90, so that higher-performance control can be realized.

また、プログラムをコンピュータに読み込ませることにより、制御対象をモデル化した制御対象モデル90を含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデル60,360を形成する手順と、実システムモデル60,360における動作指令パターンを生成する手順と、制御対象モデル90の状態量と動作指令パターンとから実システムモデル60,360への入力を決定する閉ループを策定すると共に、実システム110,410で理想制御入力を生成するパターン発生器130へ入力される時系列データをメモリ(記憶手段)15に出力する手順と、を実行させることが好ましい(請求項8に対応する)。これにより、シミュレータ10,310の仮想空間上に存在するプログラムや演算式、関数を実システム110,410に実装する必要がないので、理想フィードバック制御器40及び制御対象モデル90を高度なプログラムや複雑な演算によって構築したり、仮想的に高速な処理が実行可能としてシミュレーションを実施したり、実際には測定が困難な状態量をフィードバックしたりできる。   In addition, by causing a computer to read the program, a procedure for forming real system models 60 and 360 including a control target model 90 in which a control target is modeled and at least a part of the real system is modeled, and a real system model A closed loop for determining the input to the actual system models 60 and 360 from the procedure for generating the operation command patterns at 60 and 360, the state quantity of the control target model 90 and the operation command pattern is formulated, and the actual systems 110 and 410 It is preferable that the time series data input to the pattern generator 130 for generating the ideal control input is output to the memory (storage means) 15 (corresponding to claim 8). This eliminates the need to implement programs, arithmetic expressions, and functions existing in the virtual space of the simulators 10 and 310 in the real systems 110 and 410, so that the ideal feedback controller 40 and the control target model 90 can be configured with advanced programs and complex It is possible to construct by simple calculation, to perform simulation so that virtually high-speed processing can be executed, and to feed back a state quantity that is actually difficult to measure.

制御装置としてのパターン発生器130は、上記プログラムが格納されたメモリを有することが好ましい(請求項9に対応する)。これにより、パターン発生器130は、メモリに格納された上記プログラムを読み込んで各手順を実行することができるため、理想フィードバック制御器40を実システム110,410に実装できなくてもシミュレーションの結果を実システム110,410に反映させて制御応答を改善することができる。   The pattern generator 130 as a control device preferably has a memory in which the program is stored (corresponding to claim 9). As a result, the pattern generator 130 can read the program stored in the memory and execute each procedure. Therefore, even if the ideal feedback controller 40 cannot be installed in the real systems 110 and 410, the simulation result can be obtained. The control response can be improved by reflecting to the actual systems 110 and 410.

また、シミュレータ10,310は、制御対象をモデル化した制御対象モデル90を含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデル60,360を形成する手順と、実システムモデル60,360における動作指令パターンを生成する手順と、制御対象モデル90の状態量と動作指令パターンとから実システムモデル60,360への入力を決定する閉ループを策定すると共に、実システム110,410で理想制御入力を生成するパターン発生器130へ入力される時系列データをメモリ(記憶手段)15に出力する手順と、からなる制御方法を実行させることが好ましい(請求項10に対応する)。これにより、シミュレータ10,310の仮想空間上に存在するプログラムや演算式、関数を実システム110,410に実装する必要がないので、理想フィードバック制御器40及び制御対象モデル90を高度なプログラムや複雑な演算によって構築したり、仮想的に高速な処理が実行可能としてシミュレーションを実施したり、実際には測定が困難な状態量をフィードバックしたりできる。   The simulators 10 and 310 include a control target model 90 obtained by modeling a control target, a procedure for forming real system models 60 and 360 in which at least a part of the real system is modeled, and the real system models 60 and 360. The closed loop for determining the input to the actual system models 60 and 360 from the procedure for generating the operation command pattern in FIG. 5 and the state quantity and the operation command pattern of the control target model 90 is formulated. It is preferable to execute a control method including a procedure of outputting time series data input to the pattern generator 130 for generating the data to the memory (storage means) 15 (corresponding to claim 10). This eliminates the need to implement programs, arithmetic expressions, and functions existing in the virtual space of the simulators 10 and 310 in the real systems 110 and 410, so that the ideal feedback controller 40 and the control target model 90 can be configured with advanced programs and complex It is possible to construct by simple calculation, to perform simulation so that virtually high-speed processing can be executed, and to feed back a state quantity that is actually difficult to measure.

上記実施例では、制御対象として図3に示すようなモータ駆動システムの構成例を例示したが、本発明は制御対象モデル90をシミュレータ上に構築することができれば、どのような構成のものにもシミュレーション処理により理想制御入力データをメモリ15に記憶させ、この理想制御入力データを実システム110,410のパターン発生器130のメモリにインストールすることで制御装置を変更せずに実システムを実質的に高機能化及び高性能化することが可能になる。   In the above embodiment, the configuration example of the motor drive system as shown in FIG. 3 is exemplified as the control target. However, the present invention can be applied to any configuration as long as the control target model 90 can be constructed on the simulator. The ideal control input data is stored in the memory 15 by the simulation process, and this ideal control input data is installed in the memory of the pattern generator 130 of the real systems 110 and 410, so that the real system is substantially changed without changing the control device. High functionality and high performance can be achieved.

本実施例におけるシミュレータのハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the simulator in a present Example. 本発明によるシミュレータ及び実システムの構成例を模式的に示す構成図である。It is a block diagram which shows typically the structural example of the simulator by this invention, and a real system. 制御対象180の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the control object. 動作指令パターンの一例を示す波形図である。It is a wave form diagram which shows an example of an operation command pattern. 従来の制御出力の一例を示す波形図である。It is a wave form diagram which shows an example of the conventional control output. 高速で制御可能な制御装置でフィードバック制御した場合の一例を示す波形図である。It is a wave form diagram which shows an example at the time of performing feedback control with the control apparatus which can be controlled at high speed. 理想制御入力データの一例を示す波形図である。It is a wave form diagram which shows an example of ideal control input data. パターン発生器130で生成された理想制御入力データのパターンPdの一例を示す波形図である。It is a wave form diagram which shows an example of the pattern Pd of the ideal control input data produced | generated by the pattern generator. 変形例のシステム構成を示す図である。It is a figure which shows the system configuration | structure of a modification.

符号の説明Explanation of symbols

10,310 シミュレータ
11 入力装置
12 出力装置
13 ドライブ装置
14 補助記憶装置
15 メモリ
16 CPU
17 ネットワーク接続装置
20,120 シーケンサ
30 軌道生成器
40 理想フィードバック制御器
50 ホルダ
60 実システムモデル
80 フィードバック制御器モデル
85,170 加算器
90 制御対象モデル
100 記憶媒体
110,410 実システム
130 パターン発生器
140 ホルダ
150 軌道生成器
160 フィードバック制御器
180 制御対象
200 モータドライバ
210 モータ
220 ボールネジ
230 ステージ
240 エンコーダ
10, 310 Simulator 11 Input device 12 Output device 13 Drive device 14 Auxiliary storage device 15 Memory 16 CPU
17 Network connection device 20, 120 Sequencer 30 Trajectory generator 40 Ideal feedback controller 50 Holder 60 Actual system model 80 Feedback controller model 85, 170 Adder 90 Control target model 100 Storage medium 110, 410 Real system 130 Pattern generator 140 Holder 150 Trajectory generator 160 Feedback controller 180 Control target 200 Motor driver 210 Motor 220 Ball screw 230 Stage 240 Encoder

Claims (10)

制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルと、
前記実システムモデルに対する理想的な制御を行う理想フィードバック手段と、
前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成するシミュレータ用動作指令パターン生成手段と、
前記理想フィードバック手段から出力された制御データを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記理想フィードバック手段は、前記制御対象モデルの状態量と前記シミュレータ用動作指令パターン生成手段による動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを前記記憶手段に出力することを特徴とするシミュレータ。
A real system model including a controlled object model obtained by modeling a controlled object, at least a part of the actual system being modeled, and
Ideal feedback means for performing ideal control on the real system model;
An operation command pattern generation means for a simulator for generating an operation command pattern in the real system model;
Storage means for storing control data output from the ideal feedback means;
With
The ideal feedback means formulates a closed loop for determining an input to the real system model from a state quantity of the control target model and an operation command pattern by the simulator operation command pattern generation means, and ideal control is performed in the real system. A simulator which outputs time series data input to a pattern generator for generating an input to the storage means.
前記理想フィードバック手段の出力に前記実システムモデルの制御周期を反映したホルダを備えたことを特徴とする請求項1に記載のシミュレータ。   The simulator according to claim 1, further comprising a holder that reflects a control cycle of the real system model in an output of the ideal feedback unit. 前記制御対象モデルの状態量は、前記実システムに用いられるセンサから得られる以外の状態量を含むことを特徴とする請求項1または2に記載のシミュレータ。   The simulator according to claim 1, wherein the state quantity of the control target model includes a state quantity other than that obtained from a sensor used in the real system. 前記実システムモデルは、フィードバック制御器モデルと前記制御対象モデルとを有し、前記フィードバック制御器モデルと前記制御対象モデルとの間で閉ループを策定することを特徴とする請求項1乃至3の何れかに記載のシミュレータ。   4. The real system model includes a feedback controller model and the controlled object model, and a closed loop is established between the feedback controller model and the controlled object model. The simulator described in Crab. 前記制御対象モデルは、前記フィードバック制御器モデルからの出力に前記理想フィードバック手段からの理想制御入力を加算されたデータが入力されることを特徴とする請求項4に記載のシミュレータ。   5. The simulator according to claim 4, wherein the controlled object model is input with data obtained by adding an ideal control input from the ideal feedback means to an output from the feedback controller model. 前記フィードバック制御器モデルは、前記理想フィードバック手段からの理想制御入力を入力されることを特徴とする請求項4に記載のシミュレータ。   The simulator according to claim 4, wherein the feedback controller model receives an ideal control input from the ideal feedback means. 前記請求項1乃至6の何れかに記載のシミュレータから転送された前記時系列データを格納し、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器に前記時系列データを出力することを特徴とする記憶媒体。   The time series data transferred from the simulator according to any one of claims 1 to 6 is stored, and the time series data is output to a pattern generator that generates an ideal control input in the real system. Storage medium. コンピュータに、
制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、
前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、
前記制御対象モデルの状態量と前記動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順と、
を実行させるためのプログラム。
On the computer,
Including a controlled object model obtained by modeling a controlled object, and forming a real system model in which at least a part of the actual system is modeled;
A procedure for generating an operation command pattern in the real system model;
Time series data input to a pattern generator for generating an ideal control input in the real system while formulating a closed loop for determining an input to the real system model from the state quantity of the controlled object model and the operation command pattern To output to the storage means,
A program for running
前記請求項8に記載のプログラムが格納されたメモリを有する制御装置。   A control apparatus comprising a memory in which the program according to claim 8 is stored. 制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、
前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、
前記制御対象モデルの状態量と前記動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順と、
を有することを特徴とするシミュレータの制御方法。
Including a controlled object model obtained by modeling a controlled object, and forming a real system model in which at least a part of the actual system is modeled;
A procedure for generating an operation command pattern in the real system model;
Time series data input to a pattern generator for generating an ideal control input in the real system while formulating a closed loop for determining an input to the real system model from the state quantity of the controlled object model and the operation command pattern To output to the storage means,
A simulator control method comprising:
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0438504A (en) * 1990-06-04 1992-02-07 Mitsubishi Electric Corp Positioning controller
JPH04139508A (en) * 1990-10-01 1992-05-13 Toshiba Corp Servo controller
JPH04159669A (en) * 1990-10-23 1992-06-02 Hitachi Ltd Disk recording device
JPH07306707A (en) * 1994-05-10 1995-11-21 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Learning control method for robot
JP2001273004A (en) * 2000-03-24 2001-10-05 Yokogawa Electric Corp Method for adjusting target value and process control device using the same
JP2002354857A (en) * 2001-05-22 2002-12-06 Yaskawa Electric Corp Motor controller
JP2005094964A (en) * 2003-09-19 2005-04-07 Yaskawa Electric Corp Motor control device and method therefor

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0438504A (en) * 1990-06-04 1992-02-07 Mitsubishi Electric Corp Positioning controller
JPH04139508A (en) * 1990-10-01 1992-05-13 Toshiba Corp Servo controller
JPH04159669A (en) * 1990-10-23 1992-06-02 Hitachi Ltd Disk recording device
JPH07306707A (en) * 1994-05-10 1995-11-21 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Learning control method for robot
JP2001273004A (en) * 2000-03-24 2001-10-05 Yokogawa Electric Corp Method for adjusting target value and process control device using the same
JP2002354857A (en) * 2001-05-22 2002-12-06 Yaskawa Electric Corp Motor controller
JP2005094964A (en) * 2003-09-19 2005-04-07 Yaskawa Electric Corp Motor control device and method therefor

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