JP2021089624A

JP2021089624A - フィードバック制御装置

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Publication number: JP2021089624A
Application number: JP2019220130A
Authority: JP
Inventors: 拓矢木下; Takuya Kinoshita; 山本　透; Toru Yamamoto; 透山本
Original assignee: Kobelco Construction Machinery Co Ltd; Hiroshima University NUC
Current assignee: Kobelco Construction Machinery Co Ltd; Hiroshima University NUC
Priority date: 2019-12-05
Filing date: 2019-12-05
Publication date: 2021-06-10
Anticipated expiration: 2039-12-05
Also published as: JP7257943B2; EP4047140A4; WO2021111874A1; EP4047140B1; CN114730162A; US20220403621A1; EP4047140A1

Abstract

【課題】操作者が快適且つ安全に機器操作を行えるフィードバック制御装置を提供する。【解決手段】フィードバック制御装置１００は、操作者によって少なくとも回転操作される対象機器１０と、対象機器１０に対する操作入力に基づき、対象機器１０の出力角速度の目標速度を決定する目標速度決定部２０と、目標速度と出力角速度との差分に基づき、対象機器１０に対する制御入力を決定する制御部３０と、出力角速度に対応する操作者の快適度を決定する快適度決定部４０と、目標速度、快適度及び目標快適度が逐次蓄積されるデータベース５０とを備える。目標速度決定部２０は、データベース５０に蓄積されているデータを用いて、目標快適度と快適度との差分が小さくなるように、対象機器１０の伝達関数の慣性モーメントをパラメータとして調整しながら、目標速度を決定する。【選択図】図１

Description

本発明は、フィードバック制御装置に関するものである。

内閣府の調査によれば、我が国は、国内総生産（ＧＤＰ）が高いにも関わらず、幸福度が低いとされている。すなわち、ＧＤＰに関する「物の豊かさ」と、幸福度に関する「心の豊かさ」との間には大きなギャップが存在している。

このようなギャップを埋めるための方策の１つとして、既に高度化されている「物」（自動車、福祉支援機器など）が、人の感性を考慮した動作を行うことによって、心の豊かさを向上させることが考えられている。

感性に関するほとんどの研究は、製品のデザイン評価・設計などの静的な分野であるが、本願発明者らは、感性を動的に制御する「感性フィードバック制御法」を提案している（例えば非特許文献１）。

従来の感性フィードバック制御法は、カスケード制御系で構成され、所望の快適度を与えることにより、制御対象機器の目標速度がＰＩＤ制御器によって生成される。このとき、人の感性の非線形性に対応するために、非線形システムに対して有効なデータベース駆動型制御法を用いている（例えば非特許文献２、３）。

T. Kinoshita and T. Yamamoto, "Design of a Data-Oriented Kansei Feedback Control System", Journal of Robotics, Networking and Artificial Life, Vol.4-No.1, 14/17 (2017) T. Yamamoto, K. Takao and T. Yamada, "Design of a Data-Driven PID Controller", IEEE Trans on control systems Technology, Vol.17-No.1, 29/39 (2009) 脇谷伸, 大西義浩, 山本透, 「FRIT法を用いた非線形PID制御系の設計」, 計測と制御, Vol.52-No.10, 885/891(2013)

しかしながら、従来の「感性フィードバック制御法」では、人の脳内で目標速度が変更されるたびにＰＩＤゲインを調整する必要があるため、例えば油圧ショベルなどの操作系では、目標速度がさまざまに変化してしまう。また、制御系の構造上、人が操作を行っていないときでも油圧ショベル等が自動的に動き出すため、それを防ぐための方策も別途必要となる。

そこで、本発明は、操作者が快適且つ安全に機器操作を行えるフィードバック制御装置を提供することを目的とする。

前記の目的を達成するために、本願発明者らは、鋭意検討の結果、操作者によって少なくとも回転操作される機器に関し、伝達関数の慣性モーメントに着目し、操作者の快適度が向上するように、慣性モーメントをパラメータとして調整するという発明に想到した。

具体的には、本発明に係るフィードバック制御装置は、操作者によって少なくとも回転操作される対象機器と、操作者による対象機器に対する操作入力に基づき、対象機器の出力角速度の目標速度を決定する目標速度決定部と、目標速度と出力角速度との差分に基づき、対象機器に対する制御入力を決定する制御部と、出力角速度に対応する操作者の快適度を決定する快適度決定部と、目標速度、快適度、及び、快適度の目標快適度が逐次蓄積されるデータベースとを備え、目標速度決定部は、データベースに蓄積されているデータを用いて、目標快適度と快適度との差分が小さくなるように、対象機器の伝達関数の慣性モーメントをパラメータとして調整しながら、目標速度を決定する。

本発明に係るフィードバック制御装置によると、対象機器に対する操作入力に基づき、対象機器の出力角速度の目標速度を決定する目標速度決定部と、目標速度と出力角速度との差分に基づき、対象機器に対する制御入力を決定する制御部と、出力角速度に対応する操作者の快適度を決定する快適度決定部とを備え、目標速度決定部は、目標快適度と快適度との差分が小さくなるように、対象機器の伝達関数の慣性モーメントをパラメータとして調整しながら、目標速度を決定する。このように、操作者の快適度が向上するように伝達関数の慣性パラメータを調整しながら目標速度が決定され、当該目標速度と出力角速度との差分に基づき、制御入力が決定されるので、操作者が快適に対象機器を操作できる。

尚、快適度決定部で決定される快適度は、操作者が、脳内の対象機器の目標出力と同様な出力が得られるように現実の対象機器の操作ができたときに、最も高い値を持つように決定されてもよい。

また、本発明に係るフィードバック制御装置によると、操作者による対象機器に対する操作入力がある場合のみ、目標速度決定部が対象機器の目標速度を決定し、制御部が対象機器に対する制御入力を決定し、対象機器が動作する。このため、操作者が対象機器の操作を行っていないときに、対象機器が自動的に動き出す事態を回避できるので、安全性を確保することができる。

また、本発明に係るフィードバック制御装置において、慣性モーメントをＪ_ref、粘性係数をＤとして、伝達関数は、（１／Ｄ）／（１＋（Ｊ_ref／Ｄ）・ｓ）であってもよい。このようにすると、対象機器の回転動作を正確にフィードバック制御できる。この場合、目標速度決定部が、粘性係数Ｄを固定値として、目標速度を決定すると、調整対象のパラメータが慣性モーメントのみとなるので、１パラメータチューニングを実現することができる。一方、目標速度決定部が、粘性係数Ｄをパラメータとして調整しながら、目標速度を決定すると、対象機器の回転動作をより正確にフィードバック制御できる。

また、本発明に係るフィードバック制御装置において、対象機器は、油圧ショベルのブームであってもよい。このようにすると、油圧ショベルのブームを快適且つ安全に操作することができる。

本発明によると、操作者が快適且つ安全に機器操作を行えるフィードバック制御装置を提供することができる。

実施形態に係るフィードバック制御装置の構成図である。実施形態に係るフィードバック制御装置における快適度と出力誤差との関係を示す図である。実施形態に係るフィードバック制御装置を用いたフィードバック制御における快適度、出力角速度及び操作入力の時間変化をシミュレーションした結果を示す図である。実施形態に係るフィードバック制御装置を用いたフィードバック制御において慣性モーメントが調整される様子を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態に係るフィードバック制御装置について説明する。尚、本発明の範囲は、以下の実施の形態に限定されず、本発明の技術的思想の範囲内で任意に変更可能である。

図１は、一実施形態に係るフィードバック制御装置１００の構成図である。図１に示すように、フィードバック制御装置１００は、主として、対象機器１０と、目標速度決定部２０と、制御部３０と、快適度決定部４０と、データベース５０とを備えている。対象機器１０は、操作者によって少なくとも回転操作される機器、例えば、自動車や建設機械等の回転駆動部、より具体的には、油圧ショベルのブーム等である。目標速度決定部２０は、操作者による対象機器１０に対する操作入力τ_hに基づき、対象機器１０の出力角速度ｙ_ωの目標速度ｒ_ωを決定する。操作入力τ_hは、対象機器１０の操作機構６０、例えば操作レバーを介して入力される。制御部３０は、目標速度ｒ_ωと出力角速度ｙ_ωとの差分に基づき、例えばＰＩＤ制御によって対象機器１０に対する制御入力τを決定する。快適度決定部４０は、出力角速度ｙ_ωに対応する操作者の快適度ｙを決定する。データベース５０には、目標速度ｒ_ω、快適度ｙ、及び、快適度ｙの目標快適度ｒが逐次蓄積される。

本実施形態のフィードバック制御装置１００において、目標速度決定部２０、制御部３０及び快適度決定部４０の各機能は、コンピュータがプログラムを実行することによって実施される。コンピュータは、プログラムに従って動作するプロセッサ、プログラムの実行に必要なデータを記憶するメモリ等を主なハードウェア構成として備える。

また、本実施形態のフィードバック制御装置１００において、データベース５０は、コンピュータが読み取り可能なＲＯＭ、光ディスク、ハードディスクドライブなどの記録媒体により構成される。

本実施形態のフィードバック制御装置１００の特徴の１つは、目標速度決定部２０が、データベース５０に蓄積されているデータを用いて、目標快適度ｒと快適度ｙとの差分が小さくなるように、対象機器１０の伝達関数の慣性モーメントをパラメータとして調整しながら、目標速度ｒ_ωを決定することである。伝達関数の慣性モーメントの調整方法については、後記の実施例で詳述する。

対象機器１０の伝達関数は、例えば、慣性モーメントをＪ、粘性係数をＤとして、（１／Ｄ）／（１＋（Ｊ／Ｄ）・ｓ）であってもよい。この場合、１／Ｄはシステムゲインとなり、例えば油圧ショベルのブーム操作でフルレバー入力したときの定常角速度が容易に計測可能であることから、粘性係数Ｄを既知の固定値として、目標速度決定部２０は目標速度ｒ_ωを決定してもよい。或いは、目標速度決定部２０は、慣性モーメントＪ_refと共に粘性係数Ｄをパラメータとして調整しながら、目標速度ｒ_ωを決定してもよい。

尚、本願においては、対象機器１０の慣性モーメントを「Ｊ」、目標速度決定部２０でパラメータとして調整する慣性モーメントを「Ｊ_ref」と表記する。

また、快適度決定部４０は、例えば、操作者の心拍等の生体反応をセンサ等により取得し、当該生体反応に基づき快適度ｙを決定する構成であってもよいし、或いは、操作者がタッチパネル等の入力機器を用いて自ら快適度を入力する構成であってもよい。

尚、フィードバック制御装置１００では仮想的な構成要素となるが、脳内目標速度決定部７０が、操作者の脳内において操作者自らの操作入力τ_hに対応する脳内目標速度（希望速度）ｒ_hを決定しているものとし、この脳内目標速度ｒ_hと出力角速度ｙ_ωとの差分ｅ_hが、操作者の快適度ｙを決める要因となる。例えば、脳内目標速度ｒ_hと出力角速度ｙ_ωとの差分ｅ_hが０となったとき、言い換えると、操作者が、脳内目標速度ｒ_hと同じ出力角速度ｙ_ωが得られるように現実の対象機器１０の操作ができたときに、快適度ｙが最も高い値を持つように決定されてもよい。ここで、実運用時のフィードバック制御装置１００においては、脳内目標速度ｒ_h及び差分ｅ_hはいずれも未知の値である。また、脳内目標速度決定部７０では、操作者の脳内における対象機器１０の伝達関数を、例えば、脳内での慣性モーメントをＪ_h、粘性係数をＤとして、（１／Ｄ）／（１＋（Ｊ_h／Ｄ）・ｓ）で表現してもよい。ここで、脳内での慣性モーメントをＪ_hは未知の値である。

以上に説明した本実施形態のフィードバック制御装置１００によると、対象機器１０に対する操作入力τ_hに基づき、対象機器１０の出力角速度ｙ_ωの目標速度ｒ_ωを決定する目標速度決定部２０と、目標速度ｒ_ωと出力角速度ｙ_ωとの差分に基づき、対象機器１０に対する制御入力τを決定する制御部３０と、出力角速度ｙ_ωに対応する操作者の快適度ｙを決定する快適度決定部４０とを備え、目標速度決定部２０は、目標快適度ｒと快適度ｙとの差分が小さくなるように、対象機器１０の伝達関数の慣性モーメントをパラメータとして調整しながら、目標速度ｒ_ωを決定する。このように、操作者の快適度ｙが向上するように伝達関数の慣性パラメータを調整しながら目標速度ｒ_ωが決定され、当該目標速度ｒ_ωと出力角速度ｙ_ωとの差分に基づき、制御入力τが決定されるので、操作者が快適に対象機器１０を操作できる。

また、本実施形態のフィードバック制御装置１００によると、操作者による対象機器１０に対する操作入力τがある場合のみ、目標速度決定部２０が対象機器１０の目標速度ｒ_ωを決定し、制御部３０が対象機器１０に対する制御入力τを決定し、対象機器１０が動作する。このため、操作者が対象機器１０の操作を行っていないときに、対象機器１０が自動的に動き出す事態を回避できるので、安全性を確保することができる。

以上のように、本実施形態によると、操作者が快適且つ安全に機器操作を行えるフィードバック制御装置１００を提供することができる。

また、本実施形態のフィードバック制御装置１００において、慣性モーメントをＪ、粘性係数をＤとして、伝達関数が、（１／Ｄ）／（１＋（Ｊ／Ｄ）・ｓ）であるとすると、対象機器１０の回転動作を正確にフィードバック制御できる。この場合、目標速度決定部２０が、粘性係数Ｄを固定値として、目標速度ｒ_ωを決定すると、調整対象のパラメータが慣性モーメントＪ_refのみとなるので、１パラメータチューニングを実現することができる。一方、目標速度決定部２０が、慣性モーメントＪ_refと共に粘性係数Ｄをパラメータとして調整しながら、目標速度ｒ_ωを決定すると、粘性係数Ｄの温度依存性等を考慮して、対象機器１０の回転動作をより正確にフィードバック制御できる。

また、本実施形態のフィードバック制御装置１００において、対象機器１０が油圧ショベルのブームであると、油圧ショベルのブームを快適且つ安全に操作することができる。

（実施例）
以下、図１に示すフィードバック制御装置１００において、対象機器１０が油圧ショベルのブームであり、操作者によるブーム操作の快適度ｙが計測可能であり、快適度ｙの目標値として「目標快適度ｒ」を与え、快適度ｙが「目標快適度ｒ」を満足するように、油圧ショベルのブームの出力角速度ｙ_ωを制御する場合を実施例（シミュレーション例）として説明する。

本実施例では，快適度ｙ（ｔ）（ｔは時間）を向上させることが目的となるが、個々の時刻において適切な対象機器１０（油圧ショベルのブーム）の目標速度ｒ_ω（ｔ）を直接設定することは容易ではない。そこで、操作入力（本実施例ではレバー入力トルク）τ_h（ｔ）と対象機器１０の慣性モーメントＪとの関係式から、下記の式（１）に示すように、個々の時刻において適切な目標速度ｒ_ω（ｔ）を自動生成する。

式（１）において、Ｊ_refは、油圧ショベルのブームを含めた閉ループ伝達関数の目標慣性モーメントであり、Ｄは粘性抵抗である。式（１）に示すように，１／Ｄはシステムゲインとなり、油圧ショベルのブーム操作でフルレバー入力したときの定常角速度が容易に計測可能であることから、本実施例では粘性係数Ｄを既知の固定値として扱う。

本実施例では、快適度ｙが向上するように、後述するデータベース駆動型アプローチに基づいて、慣性モーメントＪ_refが調整される。ここで、操作者の脳内での慣性モーメントをＪ_hとして、Ｊ_refがＪ_hと等しくなったとき、実制御系の慣性モーメントと脳内での慣性モーメントとが一致することから、最も快適な状態であるとする。言い換えると、快適度ｙについては、操作者の脳内における油圧ショベルの目標応答速度と同様な操作ができたときに、最も快適であるとする。

また、本実施例では、制御対象である快適度ｙ（ｔ）に関し、下記の式（２）で表される離散時間非線形システムを想定する。

式（２）において、ｙ（ｔ）はシステム出力、ｆ（）は非線形関数、φ（ｔ−１）は、システムの時刻ｔより前の状態を表しており、情報ベクトルと呼ぶ。また、情報ベクトルφ（ｔ−１）は、下記の式（３）で定義される。

ここで、ｒ_ω（ｔ）（対象機器１０の目標速度）は、快適度ｙ（ｔ）の制御におけるシステム入力であり、ｎ_y、ｎ_wはそれぞれシステム出力及びシステム入力の次数である。データベース駆動型制御では、各操業データが式（３）の形式でデータベース５０（図１参照）に蓄積される。また、現在のシステムの状態を表す情報ベクトルφ（ｔ）を要求点(クエリ)と呼ぶ。

以下、データベース５０に蓄積されているデータを用いて目標速度決定部２０により実施されるデータベース駆動型制御による慣性モーメントＪ_refの調整について詳述する。

＜初期データベースの作成＞
データベース駆動型制御では、過去の蓄積データが存在しない場合、原理的に慣性モーメントＪ_refを調整することができない。従って、初期Ｊ_refを用いて入出力データを取得し、下記の式（４）で表される情報ベクトルφから構成される初期データベース（データベース５０の一部）を作成する。

式（４）において、ｊ＝１、２、・・・、Ｎ（０）であり、⁻φ（ｊ）は、下記の式（５）で与えられる。

また、Ｎ（０）は初期データ数（初期データベースにおける情報ベクトルの数)を表す。初期データベースにおける推定慣性モーメントは固定であるので、Ｊ_ref（１）＝Ｊ_ref（２）＝・・・＝Ｊ_ref（Ｎ（０））である。

＜距離の算出、近傍の選択＞
要求点⁻φ（ｔ）と、データベースに蓄えられている情報ベクトル⁻φ（ｊ）との距離を、下記の式（６）で表される重みつきＬ₁ノルムにより求める。

式（６）において、ｊ＝１、２、・・・、Ｎ（ｔ）であり、Ｎ（ｔ）は時刻ｔにおいてデータベースに蓄えられているデータ数（情報ベクトル）を表している。また、⁻φ_l（ｊ）は第ｊ番目の情報ベクトルの第ｌ番目の要素を表している。同じく、⁻φ_l（ｔ）は時刻ｔにおける要求点の第ｌ番目の要素を表している。さらに、ｍａｘ⁻φ_l（ｍ）は、データベースに存在する全ての情報ベクトル（⁻φ（ｊ）：ｊ＝１、２、・・・、Ｎ（ｔ））の第ｌ番目の要素の中で最も大きな要素を示しており、ｍｉｎ⁻φ_l（ｍ）は、同第ｌ番目の要素のなかで最も小さな要素を示している。

本実施例では、式（６）により求められた、距離ｄが小さい方からｋ個の情報ベクトルを選択し、当該選択されたデータ集合を近傍として定義する。

＜局所コントローラの構成＞
次に、前述のように選択された近傍に対して、下記の式（７）で示される、重みつき局所線形平均法（Linearly Weighted Average：ＬＷＡ）により局所コントローラを構成する。

ここで、ｗ_iは選択された第ｉ番目の情報ベクトルに含まれるＪ_ref（ｉ）に対する重みであり、下記の式（８）で与えられる。

以上の手順により各時刻ｔにおける慣性モーメントＪ_ref ^old（ｔ）を算出することができる。さらに、データベース駆動型アプローチにより適切に慣性モーメントＪ_refを調整できようにするためには、データベース５０の学習を行う必要がある。そこで、本実施例では、最急降下法により、データベース５０内の各データセットにおけるＪ_refの更新を行う。

＜最急降下法による慣性モーメントＪ_refの更新＞
本実施例では、下記の式（９）のような最急降下法を用いて慣性モーメントＪ_refの調整を行う。

式（９）において、ηは学習係数、Ｉ（ｔ）は、下記の式（１０）、式（１１）で定義される評価規範を表している。

また、式（９）の右辺第２項の偏微分は、式（１２）のように展開される。

式（１０）、式（１１）で定義される評価規範が十分に小さくなるまで、最急降下法を繰り返し実施することによって、最適な慣性モーメントＪ_refの算出、つまり、操作者の脳内での慣性モーメントＪ_hに近づくように慣性モーメントＪ_refを算出することができる。

尚、本実施例では、人の感性モデルをウェーバー・フェヒナーの法則（I. P. Herman: Physics of the Human Body: Biological and Medical Physics, Biomedical Engineering,Springer-Verlag GmbH & CO. KG (2007)）に基づいて設定する。この法則は、ウェーバーの法則を拡張したものであり、感覚量Ｆと刺激量Ｒとの間には、ｋを定数として、下記の式（１３）のような対数関数の関係があるという仮説から導き出された法則である。

ウェーバー・フェヒナーの法則は、刺激の強さを強めていくにしたがって、感覚の強さは、初期の刺激に対しては急激に変化するが、次第にその増加率が緩やかになっていくという直観的事実に対応している（増山英太郎:「心理学の立場から眺めた官能検査」，官能検査と心理学，Vol.22-No.3, 107/114 (1986)）。例えば、100ｇのおもりを持ち上げる実験において、すでに１ｋｇのおもりを持った状態から行う場合と、何も持っていない状態から行う場合とでは、感じ方が大きく異なる。このように、重くなればなるほど感覚は鈍感になることが確認できる。人の感性モデルの具体的な式については、以下の数値例において説明する。

（数値例）
以下、前述の実施例に係るフィードバック制御の数値例について説明する。

図１に示すフィードバック制御装置１００において、操作者により操作される対象機器１０が油圧ショベルのブームであり、下記の式（１４）で表される一次遅れ系で与えられるものとする。

一方、快適度ｙ（ｔ）は、ウェーバー・フェヒナーの法則を用いて、快適度ｙ（ｔ）の最大値が１となるように、下記の式（１５）、式（１６）で表す。

式（１５）、式（１６）において、ｒ_h（ｔ）は、操作者が脳内で持つ油圧ショベルのブームの目標速度であり、下記の式（１７）により計算される。

式（１７）において、Ｊ_hは、操作者の脳内における油圧ショベルのブームの慣性モーメントであり、本数値例では未知とする。また、ｅ_h（ｔ）は、操作者の脳内で感じる油圧ショベルのブームの速度誤差（脳内目標速度ｒ_hと出力角速度ｙ_ωとの差）である。

式（１５）から、操作者の脳内での速度誤差ｅ_h（ｔ）が完全にゼロであれば、快適度ｙ（ｔ）は最大の１となる。尚、Ｅ（ｔ）は、快適度ｙ（ｔ）に関する変数であり、操作者によって異なる値を持つ。図２は、操作者の脳内での速度誤差ｅ_h（ｔ）と快適度ｙ（ｔ）との関係を示す。図２に示すように、速度誤差ｅ_h（ｔ）が大きくなればなるほど、快適度ｙ（ｔ）が低下している。また、Ｅ（ｔ）が大きくなればなるほど、快適度ｙ（ｔ）の低下率が大きくなる。

尚、以下に説明する数値例における各設定パラメータは、ｒ（ｔ）＝１．０（快適度ｙ（ｔ）の最大値１に固定）、η＝０．８、Ｅ（ｔ）＝１、Ｄ＝１とした。

また、本数値例では、油圧ショベルのブームの上下操作を想定する。その際、重力の関係で、ブームを上げる場合と比べて、ブームを下げる場合の方がブームの速度が速くなる。従って、操作者の脳内でも、そのような前提イメージがあるものとして、下記の式（１８）に示すように、所定の操作入力（レバー入力トルク）τ_h（ｔ）に応じて、脳内慣性モーメントＪ_h（ｔ）が変化することを想定し、実施例で説明した調整法により得られる慣性モーメントＪ_ref（ｔ）のＪ_h（ｔ）に対する追従性を確認した。

また、制御部３０の入出力関係については、例えば、Ｋ_P、Ｋ_I、Ｋ_DをそれぞれＰＩＤパラメータとして、下記の式（１９）に示すＰＩＤ制御がなされるものとした。

式（１９）中のε（ｔ）は、下記の式（２０）に示すように、目標速度ｒ_ω（ｔ）と出力角速度ｙ_ω（ｔ）との差分である。

制御部３０のＰＩＤパラメータには、対象機器１０に応じた既存のパラメータを用いることが可能である。既存のパラメータは、固定した定数であってもよいし、或いは、可変パラメータであってもよいが、本数値例では、Ｋ_P＝１０、Ｋ_I＝０．５、Ｋ_D＝０とした。

以上の設定においてデータベース駆動型制御により慣性モーメントＪ_ref（ｔ）を調整しながら、快適度ｙ（ｔ）、出力角速度ｙ_ω（ｔ）及び操作入力（レバー入力）τ_h（ｔ）の時間変化をシミュレーションした結果を図３に示し、慣性モーメントＪ_refが調整される様子を図４に示す。尚、図３に示すｒ_h（ｔ）（操作者が脳内で持つ油圧ショベルのブームの目標速度）は、前記各設定値及び式（１８）に示す脳内慣性モーメントＪ_h（ｔ）を式（１７）に代入して計算した結果である。

図３から、快適度（システム出力）ｙ（ｔ）が目標快適度ｒ（ｔ）（＝１）に追従していることが確認できる。このことは、出力角速度ｙ_ω（ｔ）が脳内目標速度ｒ_h（ｔ）に追従していることからも確認できる。このとき、操作入力（レバー入力）τ_h（ｔ）によって、脳内慣性モーメントＪ_h（ｔ）は変化しているが、図４から、実施例のデータベース駆動型制御によって、慣性モーメントＪ_ref（ｔ）が脳内慣性モーメントＪ_h（ｔ）に追従するように適切に推定されていることが分かる。これは、実施例のデータベース駆動型制御を適用することにより，操作者の脳内慣性モーメントＪ_hの推定が可能となることを示唆する。

以上に説明した実施例及び数値例から、操作者が操作する対象機器１０として油圧ショベルのブームを例として、操作者の快適度がウェーバー・フェヒナーの法則に基づくとの前提において、慣性モーメントＪ_refに着目した制御系でＪ_refの１パラメータチューニングを行うことにより、油圧ショベルのブーム操作の快適度が向上することが実証された。

以上、本発明についての実施形態（実施例を含む）を説明したが、本発明は前記実施形態のみに限定されず、発明の範囲内で種々の変更が可能である。すなわち、前述の実施形態の説明は、本質的に例示に過ぎず、本発明、その適用物或いはその用途を制限することを意図するものではない。

例えば、前記実施形態においては、油圧ショベルのブームを例として、フィードバック制御装置１００を説明したが、操作者により少なくとも回転操作される他の機器についても、本発明が適用可能である。

また、前記実施形態においては、式（１）の粘性係数Ｄを固定値として慣性モーメントＪ_refの１パラメータチューニングを行ったが、これに代えて、慣性モーメントＪ_refと共に粘性係数Ｄのパラメータチューニングを行ってもよい。また、対象機器１０の伝達関数は、（１／Ｄ）／（１＋（Ｊ／Ｄ）・ｓ）に限定されるものではない。例えば、粘性を考慮する必要がなければ、粘性係数Ｄを含まない伝達関数を用いてもよい。或いは、損失を考慮する必要がある場合には、損失項を含む伝達関数を用いてもよい。

また、前記実施形態の感性フィードバック制御装置１００において、目標速度決定部２０のデータベース駆動型制御が学習機能を利用するものであると、操作者による対象機器１０の操作時間が長くなるに従って、対象機器１０は、当該操作者にとってより適した出力応答を行うように徐々に変化する。これにより、操作者の快適度ｙをより一層向上させることができる。特に学習が進んで個々の操作者にカスタマイズされたデータベース５０が作成できた場合には、快適度ｙを用いずに、データベース５０の内容及び対象機器１０からのセンサ入力等に基づいて、慣性モーメントＪ_refの調整を行ってもよい。

１０対象機器
２０目標速度決定部
３０制御部
４０快適度決定部
５０データベース
６０操作機構
７０脳内目標速度決定部
１００フィードバック制御装置

Claims

操作者によって少なくとも回転操作される対象機器と、
前記操作者による前記対象機器に対する操作入力に基づき、前記対象機器の出力角速度の目標速度を決定する目標速度決定部と、
前記目標速度と前記出力角速度との差分に基づき、前記対象機器に対する制御入力を決定する制御部と、
前記出力角速度に対応する前記操作者の快適度を決定する快適度決定部と、
前記目標速度、前記快適度、及び、前記快適度の目標快適度が逐次蓄積されるデータベースとを備え、
前記目標速度決定部は、前記データベースに蓄積されているデータを用いて、前記目標快適度と前記快適度との差分が小さくなるように、前記対象機器の伝達関数の慣性モーメントをパラメータとして調整しながら、前記目標速度を決定する、
フィードバック制御装置。
請求項１に記載のフィードバック制御装置において、
前記慣性モーメントをＪ_ref、粘性係数をＤとして、前記伝達関数は、
（１／Ｄ）／（１＋（Ｊ_ref／Ｄ）・ｓ）である、
フィードバック制御装置。
請求項２に記載のフィードバック制御装置において、
前記目標速度決定部は、前記粘性係数Ｄを固定値として、前記目標速度を決定する、
フィードバック制御装置。
請求項２に記載のフィードバック制御装置において、
前記目標速度決定部は、前記粘性係数Ｄをパラメータとして調整しながら、前記目標速度を決定する、
フィードバック制御装置。
請求項１〜４のいずれか１項に記載のフィードバック制御装置において、
前記対象機器は、油圧ショベルのブームである、
フィードバック制御装置。