JP2012005269A - 回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置および制御方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】実システム33のトルク検出値Tdetに含まれるトルク脈動成分をトルクリプル抽出部34を通してn次複素フーリエ係数TAn、TBnの形で検出し、I−P制御部31により複素フーリエ係数TAn、TBnを0に抑制するように制御パラメータKp,kiを自動調整し、非干渉化部32で求めるn次補償電流IAn *,IBn *を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する手法において、トルク脈動抽出フィルタGFは高次ローパスフィルタとし、学習制御は、学習制御で求めるn次補償電流IAn *,IBn *のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で制御パラメータを自動調整する。
【選択図】図1
Description
図4は、従来のトルクリプル抑制制御装置の基本構成図である。同図は、モータによって負荷をトルク加振するシステムに適用したものである。
トルクリプル抑制制御部21では、(1)〜(3)式で抽出・変換したTAn、TBnを用いてトルクリプル抑制制御を各次成分で行い、補償電流iqc *[A]のn次周波数成分iqcn *[A]の余弦係数IAn *[A]ならびに正弦係数IBn *[A]を生成する。n次補償電流iqcn *への変換は、(4)式から、トルクリプル同期座標変換時と同一の回転位相θを用いて計算する。
図4に示すようなシステム構成は、PMモータ1,負荷装置2,卜ルクメータ4,カップリング3等の慣性モーメントにより多慣性軸ねじれ共振系となる。軸トルク検出値をフィードバックする場合は複数の共振・反共振周波数があるため、動作状態に応じて適切に抑制制御パラメータを決定しなければならない。制御パラメータの学習時間か長いと電気・機械共振現象を増大させる危険があるため、速やかな自動調整機能が必要である。
前記の非特許文献1に方式1として記載されるトルクリプル抑制制御法であり、トルクリプルをそれがもつ周波数成分のフーリエ係数として求め、これから前記(4)式の演算でトルク脈動補償電流iqc*を求める。この制御法では、トルクリプル周波数に同期した周波数成分のシステム伝達関数を1次元複素ベクトルで表現し、任意周波数成分のトルクリプルの実部・虚部をフーリエ変換等で抽出している。その余弦・正弦フーリエ係数を複素ベクトルの実部・虚部に当てはめて、フィードバック抑制制御系を構築する。
非特許文献1では、トルクリプル同期座標で制御系を構築するため、(5)式から任意n次成分の周波数伝達特性のみを抽出し、トルクリプル同期座標の実システムを(6)式とする。つまり、任意n次成分のシステムの振幅・位相特性は、単純な1次元複素ベクトルPnで表現できることに着目する。なお、(1)〜(4)式と同様に、回転位相θを基準として実部・虚部の軸を定義し、余弦係数は実部成分、正弦係数は虚部成分に対応させている。
図5の制御系におけるシステム同定結果についても、同様に1次元複素ベクトルで(7)式のとおり定義することができる。なお、(7)式中の推定値および以降の式中では「^」記号をPの頂部に付して示すが、明細書中では「P^」のように記す。
例えば、1〜l000Hzまでのシステム同定結果をIHz毎に複素ベクトルで表現した場合、1000個の1次元複素ベクトルの要素からなるテーブルを構築することができる。特許文献1ではこれを実部・虚部成分に分けて、回転速度ωに関するルックアップテーブルLUTA、LUTBとする。トルクリプルn次成分と同期した(7)式の同定システムの実部P^Anおよび虚部P^Bnは、線形補間を用いてシステム同定テーブルLUTA、LUTBから参照する。
(1)駆動される回転電気機械のトルク検出値Tdetに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して2つのn次複素フーリエ係数TAn、TBnの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数TAn、TBnを0に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のn次補償電流IAn *,IBn *を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、2つの高次複素フーリエ係数TAn、TBnの形で検出する構成とし、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数TAn、TBnを使った学習制御で求めるn次補償電流IAn *,IBn *のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整する手段を備えたことを特徴とする。
(5)駆動される回転電気機械のトルク検出値Tdetに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して2つのn次複素フーリエ係数TAn、TBnの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数TAn、TBnを0に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のn次補償電流IAn *,IBn *を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御方法において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、2つの高次複素フーリエ係数TAn、TBnの形で検出し、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数TAn、TBnを使った学習制御で求めるn次補償電流IAn *,IBn *のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整することを特徴とする。
図1は、本実施形態におけるフーリエ係数学習制御の演算ブロック図である。同図において、トルクリプル周波数成分抽出部(図5の19)34は前記の(1)〜(3)式に従った演算ブロックに構成する。トルクリプル抑制制御部(図5の21)は、トルクリプル同期座標におけるI−P制御部31ならびに非干渉化部32で構成され、トルクリプル指令値の余弦係数(実部)TAn *と正弦係数(虚部)TBn *には0を入力して抑制する。33は実システムである。
(13)、(14)式に関して、それぞれ分母を分子で除した多項式で係数を比較する。
本実施形態では、実施形態1を拡張し、フーリエ係数学習制御のI−P制御部を比例微分先行形のI−PD(比例・積分・微分)制御で構成する。この構成図を図2に示し、基本的な方式の説明は実施形態1と同様であるが、微分制御要素(Kd・s)を追加することで、応答波形の改善や、実施形態1における部分的モデルマッチング法の近似の次数(精度)を高める。
実施形態1、2における学習制御応答周波数ωCは、ユーザが所望する抑制応答特性に従って任意に決定するパラメータであった。しかし、部分的モデルマッチング法ではパラメータが不足しているため、学習制御応答周波数ωCも閉ループ伝達関数の極配置を決定づけるパラメータとして扱い、近似精度を高めることができる。本実施形態では、学習制御応答周波数ωCを積極的に用いて極配置を決定する。
I−P制御パラメータは2変数であるが、学習応答を決定づける学習制御応答周波数ωCも制御パラメータと捉えて3変数とし、(21)、(22)式それぞれにおいて、分母を分子で除したときの特性多項式を考えて、その低次3次までを近似する。すなわち、以下の(23)式の係数比較から(24)式の比例ゲインKp、積分ゲインKiならびに学習制御応答周波数ωCを導く。
12 電流ベクトル制御部
13 モータ
14 負荷装置
15 座標変換部
16 電流センサ
17 回転位相/速度検出部
18 回転位置センサ
19 トルク脈動周波数成分抽出部
20 軸トルク検出器
21 トルクリプル抑制制御部
22 補償電流生成部
31 I−P制御部
32 非干渉化部
33 実システム
34 トルクリプル抽出部
Claims (8)
- 駆動される回転電気機械のトルク検出値Tdetに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して2つのn次複素フーリエ係数TAn、TBnの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数TAn、TBnを0に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のn次補償電流IAn *,IBn *を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、2つの高次複素フーリエ係数TAn、TBnの形で検出する構成とし、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数TAn、TBnを使った学習制御で求めるn次補償電流IAn *,IBn *のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整する手段を備えたことを特徴とするトルクリプル抑制制御装置。 - 前記学習制御系は、I−P(比例・積分)学習制御方式、またはI−PD(比例・積分・微分)学習制御方式、ないしそれに類するPID制御系で構成され、その制御パラメータを任意のトルク脈動抽出フィルタ(次数・フィルタ形式は問わず)に対応させる手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載のトルクリプル抑制制御装置。
- 前記学習制御系は、任意の標準系モデル(規範となる参照モデル)の学習制御応答周波数ωCも制御パラメータとして、前記部分的モデルマッチングを行う手段を備えたことを特徴とする請求項1または2に記載のトルクリプル抑制制御装置。
- 前記学習制御系は、前記トルク脈動補償電流IAn *,IBn *の実部と虚部を非干渉化する非干渉化制御手段を備えたことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載のトルクリプル抑制制御装置。
- 駆動される回転電気機械のトルク検出値Tdetに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して2つのn次複素フーリエ係数TAn、TBnの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数TAn、TBnを0に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のn次補償電流IAn *,IBn *を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御方法において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、2つの高次複素フーリエ係数TAn、TBnの形で検出し、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数TAn、TBnを使った学習制御で求めるn次補償電流IAn *,IBn *のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整することを特徴とするトルクリプル抑制制御方法。 - 前記学習制御系は、I−P(比例・積分)学習制御方式、またはI−PD(比例・積分・微分)学習制御方式、ないしそれに類するPID制御系で構成され、その制御パラメータを任意のトルク脈動抽出フィルタ(次数・フィルタ形式は問わず)に対応させることを特徴とする請求項5に記載のトルクリプル抑制制御方法。
- 前記学習制御系は、任意の標準系モデル(規範となる参照モデル)の学習制御応答周波数ωCも制御パラメータとして、前記部分的モデルマッチングを行うことを備えたことを特徴とする請求項5または6に記載のトルクリプル抑制制御方法。
- 前記学習制御系は、前記トルク脈動補償電流IAn *,IBn *の実部と虚部を非干渉化することを特徴とする請求項5〜7のいずれか1項に記載のトルクリプル抑制制御方法。
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