JP2019534997A - 力推定方法および装置 - Google Patents

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Abstract

本発明は、機械的または電気機械的システムに存在する周期的または実質的に周期的な力を推定する方法に関し、方法は、処理装置によってシステム内の加速度を表す加速度信号の１つ以上の高調波周波数を推定するステップであって、実質的に周期的な力は前述した加速度に寄与する、ステップと、処理装置によってシステムの動的モデルに基づいて力を推定するステップであって、動的モデルは、前述した１つ以上の推定高調波周波数によって定義される、ステップとを含む。

Description

本特許出願はフランス特許出願第１６／５７９３９号の優先権を主張するものであり、これは本明細書の不可欠な部分とみなされるであろう。
本明細書は、力を推定するための方法および装置の分野、特に機械的または電気機械的システムにおける力を推定するための方法および装置の分野に関する。
ある分野では、システムに影響を与える１つ以上の変動する力を推定できることが望ましい。例えば、電動アシスト自転車の場合、サイクリストによって加えられる力を推定できることが望ましい場合がある。同様に、風力タービンの場合、風によって生成される力を推定できることが望ましい場合がある。
電動アシスト自転車の場合、トルクまたは力検出器を使用してサイクリストの各足によって加えられる力を検出することが提案されている。そのようなトルクまたは力検出器は、機械的変形、例えばペダルシャフト内でのシャフトのねじれの検出に基づいている。自転車のペダルに力検出器を配置することも提案されている。しかしながら、これらの解決法の欠点の１つは、それらの精度が一般に温度変化および使用される材料の老化に影響されることであり、これは頻繁な較正が通常必要であることを意味する。さらに、そのような検出器は構造に重量を加え、設置するのに比較的費用がかかる。
したがって、この分野では、上述の欠点の一部またはすべてを解決する、力を推定するための方法および装置が必要とされている。
本明細書の実施形態の１つの目的は、少なくとも部分的に、先行技術のニーズの１つ以上を満たすことである。
一態様によれば、機械的または電気機械的システムに存在する周期的または実質的に周期的な力を推定する方法が提供され、前述した方法は、処理装置を使用してシステム内の加速度信号の１つ以上の高調波周波数を推定するステップであって、実質的に周期的な力は、前述した加速度に寄与する、ステップと、処理装置を使用してシステムの動的モデルに基づいて力を推定するステップであって、前述した動的モデルは、前述した１つ以上の推定高調波周波数によって定義される、ステップとを含む。
一実施形態によれば、動的モデルは、検知速度信号と推定速度信号との差を表す誤差信号に基づいて更新される。
一実施形態によれば、方法は、システム内の角速度または線形速度を表す速度信号の２つ以上の値について経時的な微分計算に基づいて加速度信号を生成するステップも含む。
一実施形態によれば、加速度信号の前述した１つ以上の高調波周波数の推定は、
Figure 2019534997
に等しい誤差信号の計算を含み、ここで、ｒ（ｋ）は現在の加速度値であり、
Figure 2019534997

は、高調波周波数を表すベクトル
Figure 2019534997

および１つ以上の以前の加速度値を表すベクトルφに基づく加速度の推定値である。
一実施形態によれば、機械的または電気機械的システムは電動アシスト自転車であり、周期的または実質的に周期的な力はサイクリストによって生成されるペダリング力であり、動的モデルは１つ以上の推定値
Figure 2019534997

および
Figure 2019534997

を含み、これらの推定値のそれぞれは、
Figure 2019534997
と定義され、ここで、Ｔｓはサンプリング周期であり、Ｍはサイクリストおよび自転車の質量であり、ＦＭはモータによって生成される力であり、
Figure 2019534997

および
Figure 2019534997

は高調波周波数の１つを表し、
Figure 2019534997

はサイクリストによって加えられる力の推定値であり、
Figure 2019534997

はシステム内の他の力の推定値である。
一実施形態によれば、機械的または電気機械的システムは風力タービンであり、周期的または実質的に周期的な力はタービンのブレードに対する風の力の周期的成分であり、動的モデルは１つ以上の推定値
Figure 2019534997

および
Figure 2019534997

を含み、これらの推定値のそれぞれは、
Figure 2019534997
と定義され、ここで、Ｔｓはサンプリング周期であり、
Figure 2019534997

および
Figure 2019534997

は高調波周波数の１つを表し、
Figure 2019534997

は風によって加えられる力の推定値であり、
Figure 2019534997

はシステム内の他の力の推定値であり、ここで、ωＴはタービンの速度であり、
Figure 2019534997

はタービンの速度の推定値であり、Ｉはタービンの慣性であり、τｇｅｎｅｒａｔｏｒは発電機によって加えられるトルクであり、例えばＫｅ・Ｉｇｅｎｅｒａｔｏｒに等しく、ここで、Ｋｅはモータの速度定数であり、Ｉｇｅｎｅｒａｔｏｒは発電機によって生成される電流であり、そして、
Figure 2019534997

は風によって生成される総トルクを表し、
Figure 2019534997

はこのトルクの周期的成分を表す。
一実施形態によれば、１つ以上の高調波周波数は、基本周波数、第１高調波周波数、第２高調波周波数、および第３高調波周波数の少なくとも１つを含む。
別の態様によれば、機械的または電気機械的システムに存在する周期的または実質的に周期的な力を推定するように構成された処理装置が提供され、前述した処理装置は、システム内の加速度を表す加速度信号の１つ以上の高調波周波数を推定するように構成され、実質的に周期的な力は加速度に寄与し、およびシステムの動的モデルに基づいて力を推定するように構成され、前述した動的モデルは、前述した１つ以上の推定高調波周波数によって定義される。
他のものに加えて、上述の主題および利点は、添付の図面を参照して、限定的ではなく例示を目的として与えられた実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
図１は、本明細書の実施形態例による電動アシスト自転車を示す。 図２は、実施形態例による力推定システムの概略図を示す。 図３は、実施形態例による機械的または電気機械的システムにおける力推定方法のステップを示すフローチャートである。 図４は、実施形態例による加速度信号の周波数成分を示すグラフである。 図５は、実施形態例による機械的または電気機械的システムにおける力推定方法の概略図である。 図６は、実施形態例による図６の方法の一部のより詳細な概略図である。 図７は、実施形態例による図３の方法におけるステップを示すより詳細なフローチャートである。 図８Ａは、実施形態例による加速度信号および合力を示すグラフである。 図８Ｂは、実施形態例による加速度信号および動的制約を示すグラフである。 図９は、実施形態例によるコンピュータ装置の概略図である。 図１０は、実施形態例による風力タービンを示す。
本明細書で説明する実施形態は、機械的または電気機械的システムにおける周期的または実質的に周期的な力を推定することを目的とした方法および装置に関する。用語「周期的な力」は、本明細書では、少なくとも特定の範囲内で、本質的に周期的な力を指すために使用される。例えば、サイクリストによって自転車のペダルに加えられる力は、一般に、各ペダルがその回転サイクルにおいて特定の角度位置範囲に達したときに、サイクリストの足によって加えられる下方への推力から生じるので、周期的である。周期的または実質的に周期的な力がその中に存在し、本明細書に記載される技術によって推定され得る、他の機械的または電気機械的システムがある。例えば、本発明者は、風力タービンのブレードに対して風が加える力は、以下により詳細に説明するように、一般に、推定可能な周期的または実質的に周期的な成分を有することを発見した。当業者は、例えば漕ぎ手によってオールにまたは波によってボートに加えられる力などの周期的または実質的に周期的な力を本明細書に記載の技術を使用して推定できる他の応用例を知ることになるだろう。
図１は、実施形態例による電動アシスト自転車１００を示す。自転車１００は、例えば電動モータ１０２を備える。図１の例では、モータ１０２は、例えばタイヤを押圧するローラモータであり、ペダルセットシャフト１０３の近傍に設置されているので、モータは後輪タイヤに直接力を加える。実施形態の変形例では、モータ１０２は、ペダルセットシャフト１０３に力を加えることができ、あるいは前輪または後輪のハブなどの他の場所に設置することができる。モータ１０２は、例えば、バッテリ１０４によって電力を供給される電動モータであり、バッテリ１０４は、例えば自転車の後輪の上方に配置されたラックに設置されている。実施形態の変形例では、バッテリ１０４は自転車の他の場所に設置することができる。モータは、例えば、自転車のハンドルバーに設置されたコンピュータ１０６によって制御されるが、この場合も同様に他の場所に設置することができる。例えば、コンピュータ１０６は、サイクリストがモータによって提供される支援のレベルを選択することを可能にする。
コンピュータ１０６は、例えば、サイクリストによって加えられる有効力を推定するように設計されている。例えば、有効力は自転車の加速をもたらす力であり、そして、例えば摩擦などのために失われる、力の特定の成分を含まない。有効力は一般に、ペダルクランクによってペダルセットシャフト１０３に加えられるトルクに対応する。特定の実施形態では、コンピュータ１０６はディスプレイを備え、推定力の指標を表示するように設計されている。
それに加えて、またはその代わりに、コンピュータ１０６は、例えば、推定力に基づいてモータ１０２を制御するように設計されている。例えば、モータ１０２によって提供される支援のレベルは、自転車の全体的な加速度が比較的一定に、例えば平均値の１０％の範囲内にとどまるように制御される。言い換えれば、モータは、例えば、サイクリストのペダルストローク間により大きな支援を提供するように制御される。変形例として、コンピュータ１０６は、例えば推定力に比例または反比例するレベルの支援を提供するように、推定力に基づいて異なる方法でモータ１０２を制御するように設計することができる。
図２は、実施形態例による力推定システム２００の概略図を示す。例えば、システム２００は、コンピュータ１０６によって部分的に実行され、検出器およびセンサによって部分的に実行されるが、これについては以下でさらに詳細に説明する。
システム２００は、例えば、モータ力検出器２０２を含み、これは、例えば、所与の瞬間にモータによって加えられた力を示す信号ＦＭを供給する。システム２００は、例えば、ペダルクランクの角速度を示す信号ωＰを供給するペダリングセンサ２０４も含む。この信号は、例えば自転車の速度ωＢを決定するために使用することができる。ペダリングセンサに加えてまたはその代わりに、例えば車輪速度センサ２０６が設けられ、自転車の速度を示す信号ωＢが生成される。実施形態の変形例では、自転車の速度を示す信号ωＢをモータによって直接供給することができ、その場合、車輪速度センサを省略することができる。信号ωＢは、例えばデジタルサンプルからなり、ペダルクランクが完全に回転するごとに少なくとも５つのサンプル、好ましくはペダルクランクが完全に回転するごとに少なくとも７つのサンプルを含む。
システム２００はさらに、例えばコンピュータ１０６によって実行され、システム内の未知力Ｆを推定するように設計された未知力推定器２０８を含み、前記力はサイクリストによって加えられる有効力に対応する。推定器２０８は、例えば、信号ＦＭと、自転車およびサイクリストの質量の表示とを受け取る。特定の実施形態では、質量は、例えばモータ力検出器２０２からモータ力ＦＭおよび自転車の速度ωＢを受け取り、サイクリストがペダルを漕いでいない間にこれらのパラメータに基づいて質量を推定する質量推定器２１
０によって提供される。変形として、質量は、ユーザによって提供された情報入力によって得ることができる。
特定の実施形態では、未知力推定器はまた、ペダリングセンサ２０４からのペダル速度信号ωＰおよび／または車輪速度センサからの自転車速度信号ωＢを受け取る。推定器２０８はまた、例えば、以下でより詳細に説明するように、以前の力計算によるサイクリスト制約力ＦＣも受け取るが、これは後続の反復中に後続の力値を計算するための基礎として使用される。
未知力推定器２０８は、例えば、システム内のサイクリストによって生成される有効力、すなわち自転車の加速度ωＢに寄与する力の推定値Ｆを提供する。
運動学的制約生成器２１２は、例えば推定力Ｆおよびペダリング速度ωＰを受け取り、フィードバック経路を介して未知力推定器２０８に提供されるサイクリスト制約力ＦＣを生成する。サイクリスト制約力信号ＦＣは、例えばサイクリスト力推定器２１４にも供給され、サイクリスト力推定器２１４は、例えば自転車の速度ωＢも受け取り、推定サイクリスト力ＰｏｗｅｒＣｙｃｌｉｓｔ（ｋ）を生成する。特に、記載の実施形態ではサイクリスト力が推定されるが、特定の実施形態では、この力は、力にある期間の距離を乗じたものに等しい電力値の形で表すことができることは当業者にとって明らかであろう。例えば、特定の実施形態では、ワット単位の電力は、以下の式
Figure 2019534997
によって得ることができ、ここで、ｖ（ｋ）は自転車の速度であり、
Figure 2019534997

はサイクリストの推定有効力である。
変形として、サイクリストによって加えられる力は、線形力の形ではなくトルクの形で表すことができる。例えば、トルクＮｍは次の式で求めることができる。
Figure 2019534997
さらに別の例では、サイクリストによって生成されるｍ／ｓ２単位の加速度は、次の式
Figure 2019534997
によって得ることができ、ここでＭはサイクリストおよび自転車の質量である。
もちろん、特定の実施形態では、モータの力ＦＭがゼロに等しくなるようにモータをオフにすることができる。
図３は、図１の自転車１００のような電動アシスト自転車に対するサイクリストの力を
決定するための方法におけるステップを示すフローチャートである。方法は、例えばコンピュータ１０６によって実施される。
ステップ３０１において、例えば自転車の速度ｖ（ｋ）の読み取り値が取得される。特定の実施形態では、この速度は、車輪速度センサまたは他の入力から来る信号ωＢに基づいて生成することができる。変形として、速度ｖ（ｋ）は、モータ速度ωＭＯＴＯＲの読み取り値（ラジアン／秒）に基づいて、およびモータの半径Ｒｍに基づいて計算することができ、例えば、ｖ（ｋ）＝ωＭＯＴＯＲ・Ｒｍである。
ステップ３０２において、加速度値ａ（ｋ）が、例えばある期間の速度信号の微分計算によって速度値に基づいて計算される。
ステップ３０３において、例えば加速度信号ａ（ｔ）の１つ以上の高調波の周波数が決定される。用語「高調波」は、基本周波数および／または第１、第２、第３などの高調波周波数を指すために使用される。以下により詳細に説明する実施形態では、高調波周波数は反復アルゴリズムに基づいて決定される。
図４は、加速度信号の周波数成分の振幅の例を示すグラフである。周波数軸は、例えば、サンプリング周波数１／Ｔｓの分数の形で正規化周波数を示し、ここで、Ｔｓはサンプリング周期である。一実施形態では、サンプリング周波数は２０Ｈｚに等しく、したがってサンプリング周期Ｔｓは５０ｍｓに等しい。より一般的に言えば、サンプリング周波数は、例えば１０Ｈｚから５０Ｈｚの間である。
図４の例では、高調波周波数は、例えばそれぞれ約３Ｈｚ、５Ｈｚ、および９Ｈｚである４０２、４０４、および４０６とラベル付けされた周波数分布曲線上のピークに対応している。例えば、０Ｈｚにおいてピーク４０８によって表される加速度信号の直流成分ＤＣもある。図３のステップ３０３は、例えば、高調波４０２、４０４、および４０６のうちの１つ以上の周波数の推定を含む。
再び図３を参照すると、ステップ３０４において、高調波周波数に基づいて自転車システムに存在する力についてのモデルが生成される。このモデルは力成分
Figure 2019534997

を含む。
ステップ３０５において、サイクリストによって加えられる有効力の推定値を得るために、力成分
Figure 2019534997

がモデルから抽出される。
特定の実施形態では、別のステップ３０６は、推定力
Figure 2019534997

に関連する誤差値を決定することを含む。
図５は、図３のステップ３０２から３０５をより詳細に示すブロック図である。
図５のブロック５０２は、図３のステップ３０２および３０３の実施を表す。ブロック５０２は速度値ｖ（ｋ）を受け取り、伝達関数
Figure 2019534997

のモデルに基づいて、速度値ｖ（ｋ）に基づいて更新された高調波
Figure 2019534997

を計算する。
図５のブロック５０４は、図３のステップ３０４、３０５、および３０６の実施を表す。ブロック５０４は、速度値ｖ（ｋ）、ブロック５０２によって生成された高調波
Figure 2019534997

、およびモータの力ＦＭを受け取る。モータの力ＦＭは、例えば、モータの速度定数Ｋｅとモータに供給される電流Ｉの測定値とに基づいて決定することができる。特に、例えばモータの力ＦＭは、例えばＫｅ＊Ｉに等しいモータトルクＴＭに基づいて生成され、ここでＫｅはモータの速度定数であり、Ｉは電流である。したがって、モータの力ＦＭは、例えば、図１のモータ１０２のようなタイヤ上のローラモータの場合にはＴＭ／Ｒｍに等しく、ここでＲｍはモータの半径である。ブロック５０４は、例えば、サイクリストによって加えられた有効力の推定値
Figure 2019534997

を生成する。特定の実施形態では、ブロック５０４は、力推定における誤差の範囲を示す誤差値も生成する。
図６は、実施形態例による図５のブロック５０４をより詳細に示す。
動的モデル６０６は、例えば、モータの力ＦＭ（ｋ）と、高調波周波数
Figure 2019534997

と、速度値ｖ（ｋ）から速度の推定値
Figure 2019534997

を減算することによって得られる誤差値ｅ２（ｋ）とを受け取る。ブロック６０６は、例えば、更新された動的モデルＸｅ（ｋ）を提供する。ブロック６０８は、動的モデルＸｅ（ｋ）から力推定値
Figure 2019534997

を抽出することを表す。
他のブロック６１０は、力推定に関連する誤差の決定を表す。
図７は、実施形態例による図３の方法を表すより詳細なブロック図である。
速度値ｖ（ｋ）が読み取られるステップ３０１の後、ステップ３０２は、例えば、ペダリング速度ωＰ（ｋ）に基づく値
Figure 2019534997

の形で加速度値ａ（ｋ）を計算することを含む。例えば、ペダル加速度値
Figure 2019534997

は次の式
Figure 2019534997
で計算され、ここで、ωＰ（ｋ―１）はペダル速度の以前の値であり、Ｔｓはサンプリング期間であり、例えば、ペダル速度のサンプル
Figure 2019534997

と
Figure 2019534997

との間の期間に等しい。
もちろん、ペダル速度
Figure 2019534997

に基づくのではなく、実施形態の変形例では、加速度値ａ（ｋ）は別の速度信号に基づいて計算することができる。
図７のステップ７０３から７０５は図３のステップ３０３を実施するもので、加速度信号の１つ以上の高調波を見つけることを含む。
ステップ７０３は、例えば、ベクトルφを［ｒ（ｋ―１）；ｒ（ｋ―２）］の形で計算することを含み、ここで、
Figure 2019534997

および
Figure 2019534997

である。
ステップ７０４は、例えば、誤差値ｅ１（ｋ）およびパラメータＬ（ｋ）を計算するこ
とを含む。
誤差値ｅ１（ｋ）は、例えば、以下の式
Figure 2019534997
に基づいており、ここで
Figure 2019534997

であり、
Figure 2019534997

は、例えば、ゼロに初期化された高調波周波数の推定値を表すベクトルであり、
Figure 2019534997

は加速度の推定値である。
パラメータＬ（ｋ）は、例えば、以下の式
Figure 2019534997
に基づいており、ここでＦＦは、例えば０．９５である忘却係数であり、Ｐ（ｋ）は例えば
Figure 2019534997
のようなある値に初期化される行列であり、新しく反復されるたびに次の式によって再計算される。
Figure 2019534997
ステップ７０５において、例えば次の式に基づいて高調波ベクトル
Figure 2019534997

が生成される。
Figure 2019534997
例えば、単一の高調波の場合、高調波ベクトル
Figure 2019534997

は、例えば次の形式
Figure 2019534997
になり、ここで
Figure 2019534997

は高調波の周波数を表し、例えば
Figure 2019534997

の形式であり、ここでω＝２πｆであり、ｆは高調波の周波数であり、
Figure 2019534997

は高調波の品質係数を表し、これは例えば１に近い。
ステップ３０４は、例えばサブステップ７０６および７０７を含む。これらのステップでは、自転車システムを表す動的モデルＸｅが、例えば最終速度値ｖ（ｋ）に基づいて修正される。例えば、動的モデルは、自転車の駆動力に関する次の式
Figure 2019534997
に基づいており、ここで
Figure 2019534997

はサイクリストによって加えられる力を表し、
Figure 2019534997

は風、地形など、自転車の全体的な力に寄与する他の力を表す。この方程式に基づいて、次の動的モデルＸｅは、例えば、以下の成分
Figure 2019534997
を有するベクトルとして定義することができ、ここで
Figure 2019534997

および
Figure 2019534997

は次のように定義されている。
Figure 2019534997
ステップ７０６において、例えば、行列Ａｄ（ｋ）ならびにベクトルＬｄ（ｋ）およびＰ２（ｋ＋１）が計算される。
行列Ａｄ（ｋ）は、例えば、以下の式
Figure 2019534997
に基づいて計算され、ここでＴｓはサンプリング周期、Ｍは自転車およびサイクリストの質量である。
ベクトルＬｄ（ｋ）は、例えば、以下の式
Figure 2019534997
に基づいて計算され、ここでＣｄは、例えばベクトル［１ ０ ０ ０］であり、Ｖｄは速度測定値から予測される共分散を表す定数である。
ベクトルＰ２（ｋ＋１）は、例えば、以下の式
Figure 2019534997
に基づいて計算され、ここでＷｄは、プロセス外乱から予測される共分散、つまり外因性力の共分散を表す定数行列である。
ステップ７０７において、ベクトルＸｅ（ｋ＋１）は、例えば、以下の式
Figure 2019534997
に基づいて計算され、ここでｅ２（ｋ）は
Figure 2019534997

に等しい誤差値であり、
Figure 2019534997

は速度ｖ（ｋ）の推定値である。
ステップ３０５において、例えばベクトルＸｅの第３の要素Ｘｅ（３）に対応する、サイクリストによって加えられた力
Figure 2019534997

が抽出される。さらに、他の力
Figure 2019534997

を抽出することができ、前記力は、例えばベクトルＸｅの第２の要素Ｘｅ（２）に対応する。
図６のブロック６１０に示すように、ステップ３０６は、例えば、推定力に関連する誤差値
Figure 2019534997

を決定することを含む。誤差値は、例えば、ベクトルＸｅの誤差ベクトルについての以下の式に基づいて決定される。
Figure 2019534997
次いで、誤差値
Figure 2019534997

が、例えば、ＥＲＲＯＲベクトルの第３の要素ＥＲＲＯＲ（３）として抽出される。特定の実施形態では、次いで、誤差値
Figure 2019534997

の振幅を許容レベルと比較して、力推定値が有用であるのに十分正確であるかどうかを判定する。例えば、次の演算が行われる。
Figure 2019534997
ここで、εは許容レベルであり、例えば２から１０パーセントの間の値に等しく、特定の実施形態においては２から５パーセントの間の値に等しい。
任意選択的に、例えば推定力が許容可能であるとステップ３０６で決定された場合、ステップ７０８で、自転車のモータは推定力に基づいて制御される。
図８Ａは、制約が考慮される前にサイクリストによって生成される推定加速度の一例を表す曲線８０２を含むグラフである。破線８０４および８０６は、それぞれ重力による最大および最小加速度を表し、２０％の最大道路勾配を仮定している。曲線８０８および８１０は、例えば図２のモジュール２１２によってリアルタイムで計算された他の制約を表す。特に、曲線８０８は、サイクリストの体重によってペダルに生成される最大加速度を表し、この信号は、サイクリストがペダリングを停止している間は、例えばゼロまで低下する。曲線８１０は、例えば、空力損失がある場合の最大加速度を表す。
図８Ｂは、図８Ａの制約８０４、８０６、８０８、および８１０を示し、さらに制約が考慮に入れられた後の制約力ＦＣを表す曲線８１２も示す別のグラフである。特に、曲線８０４、８０８、および８１０は最大制約値Ｃｍａｘ（ｔ）を表し、曲線８０６は最小制約値Ｃｍｉｎ（ｔ）を表す。
制約力ＦＣは、例えばＣｍｉｎ（ｔ）≦Ｆ≦Ｃｍａｘ（ｔ）であるので、制約のいずれも超過されない場合、例えばサイクリストの推定非制約力Ｆに等しい。変形として、Ｆ＜Ｃｍｉｎ（ｔ）の場合、ＦＱは例えばＣｍｉｎ（ｔ）に等しく、Ｆ＞Ｃｍａｘ（ｔ）の場合、ＦＱは例えばＣｍａｘ（ｔ）に等しい。
図９は、サイクリスト力を計算するために図３および／または図７の方法を実施するように構成されたコンピュータ９００の概略図であり、これは、例えば図１のコンピュータ１０６に対応する。
コンピュータ９００は、例えば、命令メモリ９０４に記憶された命令の制御下にある１つ以上のプロセッサを含む処理装置（Ｐ）９０２を含む。入力インターフェース（Ｉ／Ｏインターフェース）９０６は、例えば、電気モータおよび／または別個の速度センサから来るもののような様々な測定装置から来る読み取り値を処理装置９０２に入力することを可能にする。例えば、メモリ９０８は、方法の実施のために前述した様々なパラメータ、ベクトル、および行列を記憶する。
サイクリストによって加えられる力の推定値を計算するために使用される代わりに、次に図１０を参照してより詳細に説明するように、一実施形態の変形形態では、図３および図７の方法ならびに図９の装置を適用して、風によって風力タービンのブレードに加えられる力を推定することができる。
図１０は、シャフト１００４に接続された２つ以上のブレード１００２を備える風力タ
ービン１０００の一例を示しており、シャフト１００４は発電機１００６に接続される。
自転車にかかる力の動的モデルを表す前述の式１から式５のうち、例えば式２および式３が、例えば以下の式１’、２’、および３’
Figure 2019534997
に置換されても式１、２、および５は変化しないままであり、ここで、ωＴはタービンの速度であり、
Figure 2019534997

はタービンの速度の推定値であり、Ｔｓはサンプリング周期であり、Ｉはタービンの慣性であり、τｇｅｎｅｒａｔｏｒは発電機によって加えられるトルクであり、例えば
Figure 2019534997

に等しく、ここで、Ｋｅはモータの定速であり、Ｉｇｅｎｅｒａｔｏｒは発電機によって生成される電流であり、
Figure 2019534997

は風によって生成される総トルクを表し、
Figure 2019534997

はこのトルクの周期的成分を表す。タービンの速度ωＴは、例えば、タービンのメインシャフト上に配置された速度センサによっておよび／または例えば回転エンコーダに基づく発電機速度測定値を使用して検出される。
発電機の速度は風によって生成されるトルクと発電機によって生成されるトルクとの両方に依存し、速度は発電機から得られる電流Ｉｇｅｎｅｒａｔｏｒに比例する。特定の実施形態では、風によって生成されるトルクの推定値
Figure 2019534997

は、電流レベルＩｇｅｎｅｒａｔｏｒを制御することによって発電機の速度を制御するために使用することができる。このように発電機のトルクを制御することにおける１つの利点は、ブレード１００２の速度の周期的な変動を回避することができ、したがってタービンへの損傷の危険性を回避または低減することができることである。
本明細書に記載された実施形態の１つの利点は、機械的または電気機械的システムにおける周期的または実質的に周期的な力を、実際にリアルタイムで比較的高い精度で比較的簡単な方法で推定できることである。
これまでに示した例示的な実施形態の説明により、様々な変更、修正、および改良が当
業者には容易に明らかになるであろう。例えば、動的モデルの特定の例は上記の式１から式５に示されているが、例えばシステムに存在する追加の力を考慮するためにこれらの式に修正を加えることができること、およびこれらの式は、本明細書に記載の自転車および風力タービンの例以外の用途にも適用することができることが当業者には明らかになるであろう。

Claims (8)

  1. 機械的または電気機械的システムに存在する周期的または実質的に周期的な力を推定する方法であって、
    処理装置を使用して前記システム内の加速度信号の１つ以上の高調波周波数を推定するステップであって、前記実質的に周期的な力は前記加速度に寄与する、ステップと
    前記処理装置を使用して前記システムの動的モデルに基づいて前記力を推定するステップであって、前記動的モデルは、前記１つ以上の推定高調波周波数によって定義される、ステップとを含む方法。
  2. 前記動的モデルは、検知速度信号（ｖ（ｋ））と推定速度信号
    Figure 2019534997

    との差を表す誤差信号（ｅ２（ｋ））に基づいて更新される、請求項１に記載の方法。
  3. 前記システム内の角速度または線形速度を表す速度信号の２つ以上の値について経時的な微分計算に基づいて加速度信号を生成するステップをさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
  4. 前記加速度信号の前記１つ以上の高調波周波数の前記推定は、
    Figure 2019534997
    に等しい誤差信号の計算を含み、ここで、ｒ（ｋ）は現在の加速度値であり、
    Figure 2019534997

    は、前記高調波周波数を表すベクトル
    Figure 2019534997

    および１つ以上の以前の加速度値を表すベクトルφに基づく前記加速度の推定値である、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記機械的または電気機械的システムは電動アシスト自転車であり、前記周期的または実質的に周期的な力はサイクリストによって生成されるペダリング力であり、前記動的モデルは推定値
    Figure 2019534997

    および
    Figure 2019534997

    のうちの１つ以上を含み、これらの推定値のそれぞれは、
    Figure 2019534997
    と定義され、ここで、Ｔｓはサンプリング周期であり、Ｍは前記サイクリストおよび自転車の質量であり、ＦＭはモータによって生成される前記力であり、
    Figure 2019534997

    および
    Figure 2019534997

    は前記高調波周波数の１つを表し、
    Figure 2019534997

    は前記サイクリストによって加えられる前記力の前記推定値であり、
    Figure 2019534997

    は前記システム内の他の力の推定値である、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記機械的または電気機械的システムは風力タービンであり、前記周期的または実質的に周期的な力は前記風力タービンのブレードに対する風の力の周期的成分であり、前記動的モデルは推定値
    Figure 2019534997

    および
    Figure 2019534997

    の１つ以上を含み、これらの推定値のそれぞれは、
    Figure 2019534997
    と定義され、ここで、Ｔｓはサンプリング周期であり、
    Figure 2019534997

    および
    Figure 2019534997

    は前記高調波周波数の１つを表し、
    Figure 2019534997

    は前記風によって加えられる前記力の前記推定値であり、
    Figure 2019534997

    は前記システム内の他の力の推定値であり、ここで、ωτは前記タービンの速度であり、
    Figure 2019534997

    は前記タービンの前記速度の推定値であり、Ｉは前記タービンの慣性であり、τｇｅｎｅｒａｔｏｒは前記発電機によって加えられるトルクであり、例えばＫｅ・Ｉｇｅｎｅｒａｔｏｒに等しく、ここで、Ｋｅは前記モータの速度定数であり、Ｉｇｅｎｅｒａｔｏｒは前記発電機によって生成される電流であり、
    Figure 2019534997

    は前記風によって生成される総トルクを表し、
    Figure 2019534997

    はこのトルクの周期的成分を表す、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
  7. １つ以上の高調波周波数は、基本周波数、第１高調波周波数、第２高調波周波数、および第３高調波周波数の少なくとも１つを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
  8. 機械的または電気機械的システムに存在する周期的または実質的に周期的な力を推定す
    るように構成された処理装置であって、前記処理装置は、
    前記システム内の加速度を表す加速度信号の１つ以上の高調波周波数を推定するように構成され、前記実質的に周期的な力は前記加速度に寄与し、および
    前記システムの動的モデルに基づいて前記力を推定するように構成され、前記動的モデルは前記１つ以上の推定高調波周波数によって定義される、処理装置。
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