JP2019097356A - モータ制御装置、画像形成装置、モータ制御装置の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 センサを用いずにモータの回転速度を推定する構成において、該モータの回転に係る異常を高精度かつ迅速に検出するための技術を提供すること。【解決手段】 モータの回転に係るパラメータを推定する（第１の推定）。モータの回転速度の規定の変化を表すモデルに基づいて、モータの回転に係るパラメータを推定する（第２の推定）。第１の推定で推定したパラメータと、第２の推定で推定したパラメータと、に基づいて、モータの回転に異常が発生しているか否かを判定する。【選択図】 図３

Description

本発明は、モータ制御技術に関するものである。

レーザビームプリンタでは、感光ドラムや転写ベルトの駆動にブラシレスＤＣモータなどが使用されている。一般的に、ブラシレスＤＣモータには、Ｕ相、Ｖ相、Ｗ相の三相のステータがあり、これらに印加する電圧を制御することでモータを回転させる。この時、負荷等に応じて変化する回転速度を検知し、制御にフィードバックすることで、安定した回転速度を実現している。従来は、ホールセンサ等を用いて回転速度を測定していたが、近年ではセンサを用いずに三相の電流値から回転速度を推定する方式（センサレスベクトル制御）が広く用いられるようになってきた（例えば特許文献１）。

レーザビームプリンタでは、紙詰まりや異物混入などによってモータの負荷が急激に変化することがあり、これによりモータが脱調する可能性がある。脱調が発生すると、例えば、紙を破損したり、過剰な電流が流れる可能性があるため、できるだけ早く脱調を検出することが望ましい。

従来のようにセンサを用いる場合は、直接的に脱調の検知が可能であった。しかし、センサレスベクトル制御の場合、脱調時でも回転速度を正しく推定できれば問題ないが、特に電流値に含まれているノイズ成分が比較的大きい状況下では、通常の推定器で急激な速度変化を正確に推定することは難しい。

このような課題に対し、例えば特許文献２では、通常の推定器（第１の推定器）に加えて計算式を近似した第２の推定器を用い、第２の推定器の出力である速度推定値と速度指令値とを比較する事で脱調を検出している。

特開2015-213398号公報 特開2008-220169号公報

しかしながら、上記の特許文献２に記載の手法では、第２の推定器は第１の推定器の近似であるため、第２の推定器を用いても第１の推定器と同様の推定結果が得られる可能性があり、第１の推定器の結果から脱調を判断するのとあまり変わらない場合がある。そのため、安定的に判断するのは難しい。

本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、センサを用いずにモータの回転速度を推定する構成において、該モータの回転に係る異常を高精度かつ迅速に検出するための技術を提供する。

本発明の一様態は、モータの回転に係るパラメータを推定する第１の推定手段と、前記モータの回転速度の規定の変化を表すモデルに基づいて、前記モータの回転に係るパラメータを推定する第２の推定手段と、前記第１の推定手段が推定したパラメータと、前記第２の推定手段が推定したパラメータと、に基づいて、前記モータの回転に異常が発生しているか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。

本発明の構成によれば、センサを用いずにモータの回転速度を推定する構成において、該モータの回転に係る異常を高精度かつ迅速に検出することができる。

画像形成装置のハードウェア構成例を示すブロック図。 モータ制御部２００の機能構成例を示すブロック図。 推定演算器２４０の機能構成例を示すブロック図。 速度変動モデルの一例を示す図。 誘起電圧の推定を説明する図。 推定演算器２４０の機能構成例を示すブロック図。 推定演算器２４０の機能構成例を示すブロック図。 モータ制御部２００（推定演算器２４０を除く）が行う処理のフローチャート。 推定演算器２４０が行う処理のフローチャート。

以下、添付図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載した構成の具体的な実施例の１つである。

［第１の実施形態］
先ず、本実施形態に係る電子写真方式の画像形成装置のハードウェア構成例について、図１のブロック図を用いて説明する。図１に示す如く、本実施形態に係る画像形成装置１０は、プロセス部１００と、制御部１２０と、を有する。なお、図１には、以下の説明に関連する主要な構成を示しており、以下の説明において別段触れないもの（例えば、電源に係る機能部）の図示は省略している。つまり、図１には、画像形成装置が有する全ての構成を図示しているわけではない。また、図１に示した構成は以下に説明する動作を実現可能な構成の一例に過ぎず、その構成は適宜変形／変更が可能である。

先ず、プロセス部１００について説明する。帯電ローラ１０４は、感光ドラム１０１表面を帯電する。露光用レーザ１０２はレーザ光などの光線を照射し、該光線はポリゴンミラー１０３を介して、像担持体としての感光ドラム１０１上に照射され、これにより、該感光ドラム１０１上に静電潜像を形成する。感光ドラム１０１上に光線によって形成された静電潜像は、現像器１０５によりトナーを用いて現像され（トナー像が形成され）、該トナー像は転写ベルト１０６に一時転写された後、搬送されてきた印刷用紙（シート）１０９に対して転写される。プロセス部１００は、この一連の画像形成プロセスをイエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各トナーに対して順次実行することで、フルカラー画像を形成することができる。また、４色に加え、特色と呼ぶトナーや、透明トナーなどを転写可能とする構成としても良い。フルカラー画像が形成された印刷用紙１０９は、定着器１１０へ搬送される。定着器１１０は、ローラやベルトの組み合わせによって構成され、ハロゲンヒータなどの熱源を内蔵し、トナー像が転写された印刷用紙１０９上のトナーを、熱と圧力によって溶解、定着させる。センサ１０７は、転写ベルト１０６上のトナー像をキャプチャし、トナー量や色ずれ（カラー機の場合）のキャリブレーションなどに用いられる。

制御部１２０は、プロセス部１００の動作制御（帯電、露光、現像、転写、定着といった各種の画像形成プロセスの制御）を行うと共に、画像形成装置１０全体の動作制御を行う。制御部１２０は、１つ以上のプロセッサと、該プロセッサが実行するコンピュータプログラムやデータを保持するメモリと、を有する。制御部１２０は、該プロセッサが該メモリに格納されているコンピュータプログラムやデータを用いて処理を実行することで、制御部１２０が行うものとして後述する各処理を実行する。

ここで、感光ドラム１０１の回転や転写ベルト１０６の搬送は、ブラシレスＤＣモータ（Ｍ）２０によって行われ、ブラシレスＤＣモータ２０の動作制御（回転制御）は制御部１２０によって行われる。ブラシレスＤＣモータ２０は通常、三相のステータに印加する電圧を制御することで所望の回転速度で回転するモータである。本実施形態では一例として、三相の電流値を取得し、これを用いたセンサレスベクトル制御によりブラシレスＤＣモータ２０を制御する。

次に、制御部１２０が有するモータ制御部２００の機能構成例について、図２のブロック図を用いて説明する。図２に示す如く、モータ制御部２００は、入力ポート２０５を介して入力される速度指令値（指令速度）ｗｔと、入力ポート２１０を介して入力されるＵ相電流値ｉｕ、Ｖ相電流値ｉｖ、Ｗ相電流値ｉｗと、を取得する。そしてモータ制御部２００は、速度指令値ｗｔ、Ｕ相電流値ｉｕ、Ｖ相電流値ｉｖ、Ｗ相電流値ｉｗ、に基づき、ブラシレスＤＣモータ２０を駆動するためのＵ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗを求める。そしてモータ制御部２００は、求めたＵ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗ、を出力ポート２９０を介してブラシレスＤＣモータ２０に対して出力する。なお、プロセス部１００がブラシレスＤＣモータ２０の駆動制御を行う制御器を有しているのであれば、Ｕ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗ、の出力先をこの制御器としても良い。ここで、電流操作量とは、印加すべき電圧を示す電圧指令値を意味している。モータ制御部２００はこのような動作を規定の周期（例えば５０μｓ）で繰り返すことで安定的なブラシレスＤＣモータ２０の回転を実現する。

図２に示したモータ制御部２００の各機能部はハードウェアで実装しても良いし、ソフトウェア（コンピュータプログラム）で実装しても良い。前者の場合、モータ制御部２００は、ＦＰＧＡや、カスタムＬＳＩでもって実現させても良いし、プロセッサ、ＦＰＧＡ、カスタムＬＳＩの２つ以上を組み合わせて実現させても良い。後者の場合、このコンピュータプログラムは制御部１２０が有するメモリに格納され、制御部１２０が有するプロセッサが該コンピュータプログラムを実行することで、対応する機能部の機能が実現される。

変換器２２０は、入力ポート２１０を介して入力されたＵ相電流値ｉｕ、Ｖ相電流値ｉｖ、Ｗ相電流値ｉｗに対して座標変換処理を行うことで、α軸電流値ｉａとβ軸電流値ｉｂとを求める。ここで、α−β軸は静止座標系である。例えば、α軸をいずれかの相方向、例えば、Ｕ相方向とし、β軸をα軸と直交する方向とすることができる。なお、ｉｕ，ｉｖ、ｉｗのうち任意の二相の電流値からｉａとｉｂとを求める構成としても良い。

変換器２３０は、α軸電流ｉａとβ軸電流値ｉｂとに対して、推定演算器２４０からの推定位相θ’に基づく座標回転処理を行うことで、ｄ軸電流値ｉｄとｑ軸電流値ｉｑとを求める。ここで、ｄ−ｑ軸は回転座標系である。例えば、ｄ軸を回転子の所定の方向、例えば、Ｎ極方向とし、ｑ軸をｄ軸に直交する方向とすることができる。

制御器２６０は、入力ポート２０５を介して入力される速度指令値ｗｔと、推定演算器２４０から出力されるブラシレスＤＣモータ２０の推定速度ｗ’と、から、ブラシレスＤＣモータ２０の回転速度を調整するためのｑ軸電流指令値を決定する。そして制御器２６０は、ｑ軸電流指令値、ｄ軸電流値ｉｄ、ｑ軸電流値ｉｑ、からｄ軸電流操作量ｖｄとｑ軸電流操作量ｖｑとを求め、該求めたｄ軸電流操作量ｖｄとｑ軸電流操作量ｖｑとを変換器２７０に出力する。また制御器２６０は、推定演算器２４０から脱調検出通知を受け取った場合は、ｄ軸電流操作量ｖｄおよびｑ軸電流操作量ｖｑを時間の経過と共に徐々に減らすなど、ブラシレスＤＣモータ２０に対して安全停止に向けた制御を行う。

変換器２７０は、ｄ軸電流操作量ｖｄとｑ軸電流操作量ｖｑとに対して、推定演算器２４０からの推定位相θ’に基づく座標回転処理を行うことで、α軸電流操作量ｖａとβ軸電流操作量ｖｂとを求める。

変換器２８０は、α軸電流操作量ｖａとβ軸電流操作量ｖｂとに対して座標変換処理を行うことで、Ｕ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗを求める。そして変換器２８０は、Ｕ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗを、出力ポート２９０を介してブラシレスＤＣモータ２０に対して出力する。上記の通り、プロセス部１００がブラシレスＤＣモータ２０の駆動制御を行う制御器を有しているのであれば、Ｕ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗ、の出力先をこの制御器としても良い。

推定演算器２４０は、α軸電流操作量ｖａ、β軸電流操作ｖｂ、α軸電流値ｉａ、β軸電流値ｉｂから、ブラシレスＤＣモータ２０の推定速度ｗ’および推定位相θ’を求める。そして推定演算器２４０は、求めた推定速度ｗ’については制御器２６０に対して出力し、求めた推定位相θ’については変換器２３０および変換器２７０に対して出力する。具体的には、推定演算器２４０は、ブラシレスＤＣモータ２０に生じる誘起電圧を「ブラシレスＤＣモータ２０の状態値（推定対象）」として推定し、該推定した誘起電圧から推定速度ｗ’および推定位相θ’を算出する。また、推定演算器２４０は、ブラシレスＤＣモータ２０に脱調が発生しているのか否かの検出処理を行い、脱調の発生を検出した場合は、上記の脱調検出通知を制御器２６０に対して出力する。

次に、推定演算器２４０の機能構成例について、図３のブロック図を用いて説明する。状態推定部３１０は、電流操作量ｖａ、ｖｂ、電流値ｉａ、ｉｂを用いて、ブラシレスＤＣモータ２０に生じる誘起電圧ｅａ’、ｅｂ’を推定する。推定には例えば、以下の（式１）で示されるモータモデルの回路方程式、および以下の（式２）で示される誘起電圧の状態方程式を用いることができる。

Ｒ、ＬはそれぞれブラシレスＤＣモータ２０の抵抗値、インダクタンス値である。これらによりオブザーバを構成すると、例えば、以下の（式３）により誘起電圧Ｅ’＝［ｅａ’ ｅｂ’］^Ｔ（Ｔは転置）を算出することができる。

ここでＴは制御周期、Ｌはオブザーバゲインである。この（式３）では、前回の誘起電圧Ｅ’（ｔ）を用いて次の制御周期における誘起電圧Ｅ’（ｔ＋Ｔ）を求めている。このように、状態推定部３１０は、電流操作量ｖａ、ｖｂ、電流値ｉａ、ｉｂを用いて上記の（式１）〜（式３）に従った演算処理を行うことで、誘起電圧ｅａ’、ｅｂ’を推定する。

位相算出部３２０は、誘起電圧ｅａ’、ｅｂ’を用いて以下の（式４）に従った演算処理を行うことで、推定位相θ’を求め、該求めた推定位相θ’を後段の速度算出部３３０に出力すると共に、変換器２３０および変換器２７０に対して出力する。

速度算出部３３０は、以下の（式５）に示す如く、位相算出部３２０が求めた推定位相θ’を微分することで、推定速度ｗ‘を求め、該求めた推定速度ｗ’を制御器２６０に対して出力する。

なお、ここでは、先に推定位相θ’を求めてから、該推定位相θ’を微分することで推定速度ｗ’を求めているが、これに限るものではなく、先に推定速度ｗ’を求めてから、該推定速度ｗ’を積分することで推定位相θ’を求めるようにしても良い。なお、推定演算器２４０内の機能部間（例えば位相算出部３２０の後段など）にはフィルタ等を追加し、ノイズ成分を除去する構成とすることができる。

状態推定部３５０は、電流操作量ｖａ、ｖｂ、電流値ｉａ、ｉｂから、ブラシレスＤＣモータ２０の脱調発生を仮定した誘起電圧ｅａ＊’、ｅｂ＊’を推定する。具体的には状態推定部３５０はブラシレスＤＣモータ２０の回転速度の規定の変化を表すモデル（ブラシレスＤＣモータ２０の脱調に対応する回転速度の変化を表すモデル）に基づいて、ブラシレスＤＣモータ２０に生じる誘起電圧ｅａ＊’、ｅｂ＊’を推定する。つまり、状態推定部３５０は、ブラシレスＤＣモータ２０の回転速度の変化が規定の変化となっている、という条件の下で、ブラシレスＤＣモータ２０に生じる誘起電圧ｅａ＊’、ｅｂ＊’を推定する。以下では、この「ブラシレスＤＣモータ２０の回転速度の規定の変化を表すモデル（ブラシレスＤＣモータ２０の脱調に対応する回転速度の変化を表すモデル）」を速度変動モデルと称する。速度変動モデルは、規定の変化を表す回転速度の時系列データもしくは該規定の変化を表す関数である。

ここで、速度変動モデルの一例について図４を用いて説明する。図４において横軸は時間ｔの軸であり、縦軸は目標速度に対するブラシレスＤＣモータ２０の回転速度の比（相対速度）ｒ（ｔ）の軸である。図４の速度変動モデルは、ブラシレスＤＣモータ２０の回転速度は、時刻ｔ１から減速が始まり、時刻ｔ２に停止する減速モデル（脱調に対応）となっている。画像形成装置では、紙詰まりのような典型的な脱調要因を想定できるため、例えば紙詰まり発生時の回転速度の変動をあらかじめ計測（開発時、工場出荷時、メンテナンス時など）し、該計測の結果を速度変動モデルとして取得することができる。なお、図４において時刻ｔ１および時刻ｔ２は、ブラシレスＤＣモータ２０の起動からの経過時間としても良いし、外部から通知（例えば紙搬送開始の通知）を受け取ってからの経過時間としても良い。速度変動モデルは各時刻ｔに対応する相対速度ｒ（ｔ）を登録したテーブルデータ（時系列データ）であっても良いし、相対速度ｒ（ｔ）を規定するパラメータ（ｔ１、ｔ２、加速度等）であっても良い。

通常、誘起電圧は回転速度に比例するため、状態推定部３５０では、図４の相対速度ｒ（ｔ）に対応して、例えば図５のような徐々にｅａ＊’（ｅｂ＊’）の絶対値が減少するように誘起電圧を推定する。図５に示す如く、時刻ｔ１まではほぼ正弦波であるが、時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて振幅が減少し、時刻ｔ２以降は０に収束するようにする。なお、図５には１軸分（ｅａ＊’）のみしか示していないが、もう１軸（ｅｂ＊’）の振幅も同様である。

状態推定部３５０の具体的な動作について説明する。例えば状態推定部３５０は、以下の（式６）に示すように、状態推定部３１０により推定された誘起電圧Ｅ’に、図４に示した相対速度を乗算することで、「ブラシレスＤＣモータ２０の脱調発生を仮定した誘起電圧Ｅ＊’」を求める。

なお、誘起電圧Ｅ＊’を求める方法は、上記の方法に限らない。例えば、上記の（式２）で示した状態方程式の代わりに、以下の（式７）で示した状態方程式を用いるとしても良い。

すなわち、例えば（式３）中のＪの代わりにＪ＊を用いることで、異常系状態推定（状態推定部３５０による誘起電圧Ｅ＊’の推定）を行うことができる。なお、ｄｒ（ｔ）／ｄｔとは、図４に示した相対速度ｒ（ｔ）の微分値であるから、時刻ｔ１以前および時刻ｔ２以降は０であり、時刻ｔ１と時刻ｔ２との間（減速中）は１／（ｔ１−ｔ２）となる。

図３に戻り、尤度判定部３６０は、状態推定部３１０により推定された誘起電圧と、状態推定部３５０により推定された誘起電圧と、を比較し、どちらが妥当であるかを判定する。

具体的には、尤度判定部３６０は、状態推定部３１０により推定された誘起電圧に基づいて以下の（式８）を計算することで観測誤差ｅｒｒを求める。

更に尤度判定部３６０は、状態推定部３５０により推定された誘起電圧に基づいて以下の（式９）を計算することで観測誤差ｅｒｒ＊を求める。

そして尤度判定部３６０は、観測誤差ｅｒｒ＞観測誤差ｅｒｒ＊であれば、状態推定部３５０により推定された誘起電圧が状態推定部３１０により推定された誘起電圧よりも尤度が高く、状態推定部３５０により推定された誘起電圧が妥当であると判定する。

一方、尤度判定部３６０は、観測誤差ｅｒｒ＜観測誤差ｅｒｒ＊であれば、状態推定部３１０により推定された誘起電圧が状態推定部３５０により推定された誘起電圧よりも尤度が高く、状態推定部３１０により推定された誘起電圧が妥当であると判定する。

ここで、「尤度」とは、「観測誤差」が小さいほど大きい値をとり、「観測誤差」が大きいほど小さい値をとるものであり、例えば、観測誤差の逆数である。

なお、観測誤差はノイズなどの影響を含むため、時間方向に観測誤差の移動平均などを計算したものを改めて観測誤差としても良い（状態推定部３１０、状態推定部３５０のそれぞれについて）。

そして尤度判定部３６０は、状態推定部３５０により推定された誘起電圧が妥当であると判定した場合には、脱調の発生を検出したと判断し、上記の脱調検出通知を制御器２６０に対して出力する。

以上説明した、Ｕ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗを求めるためにモータ制御部２００（推定演算器２４０を除く）が行う処理について、図８のフローチャートに従って説明する。

ステップＳ８０１では、変換器２２０は、入力ポート２１０を介して入力されたＵ相電流値ｉｕ、Ｖ相電流値ｉｖ、Ｗ相電流値ｉｗに対して座標変換処理を行うことで、α軸電流値ｉａとβ軸電流値ｉｂとを求める。

ステップＳ８０２では、変換器２３０は、α軸電流ｉａとβ軸電流値ｉｂとに対して、推定演算器２４０からの推定位相θ’に基づく座標回転処理を行うことで、ｄ軸電流値ｉｄとｑ軸電流値ｉｑとを求める。

ステップＳ８０３では、制御器２６０は、推定演算器２４０から脱調検出通知を受けたか否かを判断する。この判断の結果、脱調検出通知を受けた場合には、処理はステップＳ８０５に進み、脱調検出通知を受けていない場合には、処理はステップＳ８０６に進む。

ステップＳ８０５では、制御器２６０は、現在のｄ軸電流操作量ｖｄおよびｑ軸電流操作量ｖｑを時間の経過と共に徐々に減らすなど、脱調検出に対応する電流操作量制御を行う。

ステップＳ８０６では、制御器２６０は、入力ポート２０５を介して入力される速度指令値ｗｔと、推定演算器２４０から出力されるブラシレスＤＣモータ２０の推定速度ｗ’と、から、ｑ軸電流指令値を決定する。そして制御器２６０は、ｑ軸電流指令値、ｄ軸電流値ｉｄ、ｑ軸電流値ｉｑ、からｄ軸電流操作量ｖｄとｑ軸電流操作量ｖｑとを求める。

ステップＳ８０７では、変換器２７０は、ｄ軸電流操作量ｖｄとｑ軸電流操作量ｖｑとに対して、推定演算器２４０からの推定位相θ’に基づく座標回転処理を行うことで、α軸電流操作量ｖａとβ軸電流操作量ｖｂとを求める。

ステップＳ８０８では、変換器２８０は、α軸電流操作量ｖａとβ軸電流操作量ｖｂとに対して座標変換処理を行うことで、Ｕ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗを求める。そして変換器２８０は、Ｕ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗを、出力ポート２９０を介してブラシレスＤＣモータ２０に対して出力する。

次に、Ｕ相電流操作量ｖｕ、Ｖ相電流操作量ｖｖ、Ｗ相電流操作量ｖｗを求めるために推定演算器２４０が行う処理について、図９のフローチャートに従って説明する。図９のフローチャートに従った処理は、図８のフローチャートに従った処理と平行して行われるものとする。

ステップＳ９０１では、状態推定部３１０は、電流操作量ｖａ、ｖｂと、電流値ｉａ、ｉｂと、を用いて、ブラシレスＤＣモータ２０に生じる誘起電圧ｅａ’、ｅｂ’を推定する。

ステップＳ９０２では、位相算出部３２０は、誘起電圧ｅａ’、ｅｂ’を用いて推定位相θ’を求め、該求めた推定位相θ’を後段の速度算出部３３０に出力すると共に、変換器２３０および変換器２７０に対して出力する。速度算出部３３０は、位相算出部３２０から受けた推定位相θ’を微分することで、推定速度ｗ‘を求め、該求めた推定速度ｗ’を制御器２６０に対して出力する。

ステップＳ９０３では、状態推定部３５０は、電流操作量ｖａ、ｖｂと、電流値ｉａ、ｉｂと、から、ブラシレスＤＣモータ２０の脱調発生を仮定した誘起電圧ｅａ＊’、ｅｂ＊’を推定する。

ステップＳ９０４では、尤度判定部３６０は、状態推定部３１０により推定された誘起電圧に基づく観測誤差ｅｒｒが、状態推定部３５０により推定された誘起電圧に基づく観測誤差ｅｒｒ＊よりも小さいか否かを判定する。そして、観測誤差ｅｒｒ＜観測誤差ｅｒｒ＊であれば、処理はステップＳ９０１に進み、観測誤差ｅｒｒ＞観測誤差ｅｒｒ＊であれば、処理はステップＳ９０５に進む。ステップＳ９０５では、尤度判定部３６０は、上記の脱調検出通知を制御器２６０に対して出力する。

このように、本実施形態では状態推定部を２つ用意し、片方で脱調を前提とした状態推定を行った。さらに両者の推定結果を比較することで脱調を判定した。なお、状態推定部３５０は複数あっても良く、それぞれ別の脱調要因に対応した減速モデルを用いて推定を行っても良い。この場合、尤度判定部３６０は全ての状態推定部のうち最も尤度の高い（観測誤差が最も小さい）状態推定部が減速モデルを使用して推定を行った状態推定部であれば、上記の脱調検出通知を制御器２６０に出力する。

なお、本実施形態は脱調以外の異常にも適用できる。速度変動モデルを定義可能なイベントであれば（イベントに対応する速度変動モデルが用意できれば）、上記と同様の構成によりイベント発生を検知できる。例えば起動時のモータロックや、偏芯などの検知に用いても良い。起動時のモータロックの場合、速度変動モデルは常時０となる。偏芯の場合は、偏芯の周期に対応した正弦波状の速度変動モデルとなる。

また、同時に検出するイベントは複数でも良い。複数の異常（例えば脱調と偏芯）が同時に発生し得るとき、それぞれに対応する状態推定部を動作させ、それぞれの尤度を閾値と比較することで異常の有無を個別に判別する構成としても良い。

また、本実施形態ではブラシレスＤＣモータ２０の状態値として誘起電圧を推定していたが、ブラシレスＤＣモータ２０の状態値として推定する情報は誘起電圧に限らない。例えば、ブラシレスＤＣモータ２０の回転速度をブラシレスＤＣモータ２０の状態値として定義し、より直接的に回転速度を推定する構成としても良い。つまり、ブラシレスＤＣモータ２０の状態値として推定する情報は、ブラシレスＤＣモータ２０の回転に係るパラメータであれば良い。

このように、本実施形態によれば、センサレスベクトル制御によりモータを駆動する場合に、高精度かつ迅速に脱調を検出することができ、例えば、過剰電流の防止などの効果がある。

［第２の実施形態］
本実施形態を含む以下の各実施形態では、第１の実施形態との差分について説明し、以下で特に触れない限りは、第１の実施形態と同様であるものとする。本実施形態では、状態推定部６５０による状態推定（異常系状態推定）の前処理として、簡易脱調判定を入れることにより、計算量と判定精度の最適化を図る。

本実施形態に係る推定演算器２４０の機能構成例について、図６のブロック図を用いて説明する。図６において図３に示した機能部と同様の機能部には同じ参照番号を付しており、該機能部に係る説明は省略する。

脱調判定部６７０は、電流値ｉａ、ｉｂを用いて簡易的な脱調判定を行う。例えば脱調判定部６７０は、以下の（式１０）を用いて電流値ｉａ、ｉｂから計算される｜Ｉ｜^２が閾値より大きくなった場合に脱調の可能性ありと判定する。一方、脱調判定部６７０は、｜Ｉ｜^２が閾値より大きくならない限りは脱調の可能性なしと判定する。

脱調判定部６７０が脱調の可能性ありと判定した場合には、その旨（脱調可能性通知）を状態推定部６５０に通知する。状態推定部６５０は脱調判定部６７０から脱調可能性通知を受け取った場合にのみ、状態推定部３５０と同様の推定処理を行う。この時、脱調可能性通知を受け取った時刻を図４中のｔ１と仮定して処理する。

このように、本実施形態によれば、通常は計算量の少ない簡易脱調判定のみが動作するので計算量を抑えることができる。これは特に推定演算器２４０をソフトウェアで実装する場合に有効となる。状態推定部を複数動作させてかつ制御周期内に全ての処理を完了するには比較的高性能なプロセッサが必要であるが、この構成であれば一時的に他の処理の優先度と調整することで安価なプロセッサでも実現できる。

なお、脱調判定部６７０は、モデル選択をも行う構成としても良い。例えば脱調判定部６７０は、電流値ｉａ、ｉｂの周波数成分を解析し、これを基に状態推定部６５０で用いる減速モデルを切り換えるようにしても良い。第１の実施形態で複数の状態推定部を備える構成について言及したが、脱調判定部６７０で減速モデルを選択すれば１つの状態推定部で複数の脱調要因に対応できる。

［第３の実施形態］
第１の実施形態では、推定演算器２４０の出力となる推定速度ｗ’および推定位相θ’を状態推定部３１０による推定結果を基に算出したが、本実施形態では状態推定部３５０による推定結果をも加味して推定速度ｗ’および推定位相θ’を求める。本実施形態に係る推定演算器２４０の機能構成例について、図７のブロック図を用いて説明する。図７において図３に示した機能部と同様の機能部には同じ参照番号を付しており、該機能部に係る説明は省略する。

尤度判定部７６０は、状態推定部３１０により推定された誘起電圧ｅａ’、ｅｂ’の推定結果の尤度Ｐ、状態推定部３５０により推定された誘起電圧ｅａ＊’、ｅｂ＊’の推定結果の尤度Ｐ＊、を算出する。そして尤度判定部７６０は、誘起電圧ｅａ’、ｅｂ’、誘起電圧ｅａ＊’、ｅｂ＊’、尤度Ｐ、尤度Ｐ＊を用いて、例えば以下の（式１１）を計算することで、誘起電圧ｅａ＃’、ｅｂ＃’を推定する。

つまり、尤度判定部７６０は、誘起電圧ｅａ’と誘起電圧ｅａ＊’との重み付け和（それぞれの誘起電圧の重みは尤度Ｐおよび尤度Ｐ＊）を、誘起電圧ｅａ＃’として求める。同様に、尤度判定部７６０は、誘起電圧ｅｂ’と誘起電圧ｅｂ＊’との重み付け和（それぞれの誘起電圧の重みは尤度Ｐおよび尤度Ｐ＊）を、誘起電圧ｅｂ＃’として求める。

ここで、尤度Ｐは、以下の（式１２）に示す如く、上記の（式８）に従った求めた観測誤差ｅｒｒの逆数として求めることができる。

同様に、尤度Ｐ＊は、以下の（式１３）に示す如く、上記の（式９）に従って求めた観測誤差ｅｒｒ＊の逆数として求めることができる。

なお、尤度ＰおよびＰ＊の算出方法はこれに限らず、例えば以下の（式１４）および（式１５）に従って求めても良い。

ここで、ｅは自然対数である。そして位相算出部７２０は、誘起電圧ｅａ’、ｅｂ’の代わりに誘起電圧ｅａ＃’、ｅｂ＃’を用いて上記の（式４）に従った演算処理を行うことで、推定位相θ’を求める。速度算出部３３０は、位相算出部７２０が求めた推定位相θ’を第１の実施形態と同様に微分することで、推定速度ｗ’を求める。

なお、以上説明した各実施形態や各変形例の一部若しくは全部を適宜組み合わせても構わない。また、以上説明した各実施形態や各変形例の一部若しくは全部を選択的に使用しても構わない。

（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

３１０：状態推定部 ３２０：位相算出部 ３３０：速度算出部 ３５０：状態推定部 ３６０：尤度判定部

Claims (11)

1. モータの回転に係るパラメータを推定する第１の推定手段と、
   前記モータの回転速度の規定の変化を表すモデルに基づいて、前記モータの回転に係るパラメータを推定する第２の推定手段と、
   前記第１の推定手段が推定したパラメータと、前記第２の推定手段が推定したパラメータと、に基づいて、前記モータの回転に異常が発生しているか否かを判定する判定手段と
   を備えることを特徴とするモータ制御装置。
2. 前記第２の推定手段は、前記モータの脱調に対応する回転速度の変化を表すモデルに基づいて、前記モータの回転に係るパラメータを推定することを特徴とする請求項１に記載のモータ制御装置。
3. 前記モデルは、前記モータの回転速度の指令速度に対する相対速度であり、
   前記第２の推定手段は、前記第１の推定手段が推定したパラメータと、前記相対速度と、に基づいて前記モータの回転に係るパラメータの推定を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載のモータ制御装置。
4. 更に、
   前記判定手段による判定よりも簡易な判定でもって、前記モータの回転に異常が発生しているか否かを判定する第２の判定手段を備え、
   前記第２の推定手段は、前記第２の判定手段により前記モータの回転に異常が発生していると判定された場合には、前記モデルに基づいて、前記モータの回転に係るパラメータを推定する
   ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のモータ制御装置。
5. 更に、
   前記判定手段による異常の判定よりも簡易な判定でもって、前記モータの回転に異常が発生しているか否かを判定する第２の判定手段を備え、
   前記第２の推定手段は、前記第２の判定手段による判定の結果に応じたモデルに基づいて、前記モータの回転に係るパラメータを推定する
   ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のモータ制御装置。
6. 更に、
   前記第１の推定手段が推定したパラメータに基づいて、前記モータの回転に係る位相および速度を求める算出手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のモータ制御装置。
7. 更に、
   前記第１の推定手段が推定したパラメータと前記第２の推定手段が推定したパラメータとを、それぞれのパラメータに対応する尤度で重み付けした和に基づいて、前記モータの回転に係る位相および速度を求める算出手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のモータ制御装置。
8. 前記第１の推定手段および前記第２の推定手段は、前記モータの回転に係るパラメータとして、前記モータに生じる誘起電圧を推定することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載のモータ制御装置。
9. 前記モータは、画像形成装置における感光ドラム、転写ベルトを駆動するためのモータであることを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載のモータ制御装置。
10. モータと、請求項１乃至９の何れか１項に記載のモータ制御装置と、を有することを特徴とする画像形成装置。
11. モータ制御装置の制御方法であって、
    前記モータ制御装置の第１の推定手段が、モータの回転に係るパラメータを推定する第１の推定工程と、
    前記モータ制御装置の第２の推定手段が、前記モータの回転速度の規定の変化を表すモデルに基づいて、前記モータの回転に係るパラメータを推定する第２の推定工程と、
    前記モータ制御装置の判定手段が、前記第１の推定工程で推定したパラメータと、前記第２の推定工程で推定したパラメータと、に基づいて、前記モータの回転に異常が発生しているか否かを判定する判定工程と
    を備えることを特徴とするモータ制御装置の制御方法。

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