JP4602921B2 - モータ制御装置およびモータ制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、産業用機械（半導体製造装置、工作機械、射出成形機）などのモータ制御装置に係り、特にオンライン負荷パラメータを推定し制御性能の向上を図る方式に関する。

半導体製造装置、工作機械、射出成形機などの産業機械におけるモータの制御装置において、実運転中に機械の慣性モーメントおよび重力トルクを推定し、推定結果を速度制御部の制御定数の自動修正に用いることが提案されている。

特許文献１の技術は、加減速運転時のトルク指令値を、そのときの加速度検出値で除することにより慣性モーメントを推定する。

特許文献２の技術は、モータを複数の異なる一定速度で駆動することにより、各速度に対応した摩擦トルク（粘性摩擦トルク＋動摩擦トルク相当）を直接測定する。この取得した摩擦トルクをモータの加減速時に必要なトルクから減算することによって、慣性モーメント分を加減速するために必要なトルクを求め、該トルクを加速度で除することによって慣性モーメントを推定している。また、重力の影響を受ける垂直軸の場合には、各速度に対応した摩擦トルクを、「速度の大きさが同じで回転方向のみ異なる一定速度で駆動した時に必要となるトルク」の平均値として求める。更に、各速度に対応した重力分を補償するためのトルクを「速度の大きさが同じで回転方向のみ異なる一定速度で駆動した時に必要となるトルク」の差の二分の一により求める。こうして得られた摩擦トルクと重力分を補償するためのトルクを、モータの加減速時に必要なトルクから減算することによって、慣性モーメント分を加減速するために必要なトルクを求め、該トルクを加速度で除することによって慣性モーメントを推定する。

特開2001−352773号公報 特開平6−298074号公報

特許文献１の技術では、モータ速度に比例して増大する粘性摩擦トルクの影響を無視している為、粘性摩擦係数の大きな装置や、高速運転時における慣性モーメントの推定結果が実際よりも大きめに算出される問題があった。

特許文献２の技術は、モータの加減速時に必要なトルクから一定速度運転時に必要なトルクを減算することによって、慣性モーメント分を加減速するために必要なトルクを求め、該トルクを加速度で除することによって慣性モーメントを推定する。このため、特許文献1の技術とは異なり、粘性摩擦トルクの大きな装置でも、高精度な慣性モーメント推定が可能である。しかしながら、モータを実際に複数の異なる一定速度で駆動する必要があり、特に垂直軸の場合には運転方向を反転する必要性から、運転回数が２倍に増大する。このため、推定に時間が掛かる。また、実運転中の任意のモータ運転パターンでの慣性モーメント推定には適さないという問題があった。

本発明の目的は、上記従来技術の問題点に鑑み、実運転中の任意のモータ運転パターンに適用可能で、速度制御部の制御定数の自動修正により制御性能の向上を図るモータ制御装置および方法を提供することにある。

上記課題を解決する為の本発明の特徴は、モータの加速度が同一で、速度だけが異なる２つの条件におけるトルク指令値差、もしくは、トルク検出値差を、そのときの速度検出値差で除することにより、粘性摩擦係数を算出する。次に前記粘性摩擦係数と速度検出値を乗ずることにより間接的に粘性摩擦トルクを推定し、推定した前記粘性摩擦トルクをモータの加減速時に必要なトルクから減算することによって、粘性摩擦の影響のみ排除したモータの加減速時に必要なトルクを算出する。こうして、前記粘性摩擦の影響を排除したモータの加減速時に必要なトルクを複数の異なる加速度について求め、加速度の変化量に対する前記粘性摩擦の影響のみ排除したモータの加減速時に必要なトルクの変化量の比として、慣性モーメントを推定するものである。

すなわち、本発明のモータ制御装置は、連結軸を介して駆動対象の負荷と結合したモータと、前記モータを駆動する電力変換器と、トルク電流指令値と前記モータに供給されるトルク電流検出値との偏差に応じて電力変換器の出力電流を調整する電流制御器、前記モータの速度を検出し、速度検出値として出力する速度検出器と、前記速度検出値を微分することにより加速度検出値を出力する加速度演算器と、前記負荷の慣性モーメントを推定する負荷パラメータ推定部と、前記トルク電流指令値を出力する速度制御器を備えたものであって、前記負荷パラメータ推定部は、前記トルク電流指令値にトルク定数を乗じて算出したトルク指令値、前記速度検出値及び前記加速度検出値を入力して、前記加速度検出値が等しく、且つ速度検出値が相違なる２点の条件でのトルク指令値の差を前記速度検出値の差で除することにより粘性摩擦係数推定値を算出し、該粘性摩擦推定値を用いて前記慣性モーメントを推定し、前記速度制御器は、推定された前記慣性モーメントにより制御定数を自動修正して前記トルク電流指令値を調整することを特徴とする。

本発明によれば、粘性摩擦係数が大きな産業用機械などの装置であっても、粘性摩擦力の影響を受けることなく、慣性モーメントの推定が可能となる。また、一定速度区間のない運転パターンや、単一方向のみの運転パターンに対しても慣性モーメントの推定が可能となる。これにより、従来技術では推定困難であった装置においても、実運転中に慣性モーメント、粘性摩擦係数、負荷トルクを精度良く推定し、速度制御部の制御定数の自動修正による制御性能の向上が実現できる。

以下、本発明の複数の実施形態について図面を用いながら詳細に説明する。

図１は本発明の一実施例によるモータ制御装置の構成を示すブロック線図である。実施例１は、オンライン負荷パラメータ推定手段を利用して、時々刻々と変動する負荷の慣性モーメント値に応じて、最適な速度制御器のゲイン設定を実現するモータ制御装置である。

通常、負荷の慣性モーメント値がN倍に変動した場合、慣性モーメント変動前と同等の制御特性を実現する為には、速度制御器の出力をN倍に増幅する必要がある。しかしながら、こうした補正の実現には、実時間で、高精度に負荷の合計慣性モーメント値を推定する手段が不可欠である。

本実施例では、位置決め動作中のモータの加速度検出値、トルク指令値、速度検出値を入力値として、オンライン負荷パラメータ推定部14において、負荷の合計慣性モーメント値の推定演算を行い、推定結果を直ちに速度制御器のゲイン設定に反映する構成としている。また、オンライン負荷パラメータ推定部14への入力信号に含まれるノイズ成分を除去し、且つ、推定精度への影響を最小化する為に、同一特性のローパスフィルタを用いている。これにより、フィルタ追加による振幅・位相の変化を全入力信号に対して揃えることができ、最終的に、推定結果への悪影響をキャンセルしている。以下、本実施例の詳細な説明を行う。

図1において、１はモータ、２はモータ１により駆動される駆動対象の負荷、３はモータ１と負荷２を連結する連結軸、４はモータ１を駆動する電力変換器、５はモータ１の回転軸に取り付けられ、モータ１の回転軸の速度検出値ω_Mを出力する速度検出器である。６はモータ１に供給されるトルク電流検出値I_qを検出する電流検出器、７はトルク電流指令値I_q ^*とモータ１に供給されるトルク電流検出値I_qとの電流偏差I_eを演算する減算器、８は電流偏差I_eに応じて電力変換器４の出力電流を調整する電流制御器である。

501はトルク電流指令値I_q ^*を出力する速度制御器であり、後述するモータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^を用いて制御ゲインを可変としている。502は速度指令値ω_M ^*と速度検出値ω_Mとの速度偏差ω_eを演算する減算器である。

９はトルク電流指令値I_q ^*をトルク定数kt倍して、トルク指令値τ_M ^*を得る乗算器、10はトルク指令値τ_M ^*を入力し、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*を出力するノイズ除去用のローパスフィルタである。11は速度検出値ω_Mを入力し、加速度検出値α_Mを出力する微分演算器、12は加速度検出値α_Mを入力し、フィルタ後加速度検出値α_MFを出力するノイズ除去用のローパスフィルタ、13は速度検出値ω_Mを入力し、フィルタ後速度検出値ω_MFを出力するノイズ除去用のローパスフィルタである。

オンライン負荷パラメータ推定部14は、フィルタ後加速度検出値α_MF、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、フィルタ後速度検出値ω_MFを入力する。そして、モータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^、粘性摩擦係数推定値D^、負荷トルク推定値τ_L^、重力トルク推定値τ_G^、動摩擦トルクの大きさの推定値τ_kC^を出力する。後述する予め定めたルールに従い、フィルタ後加速度検出値α_MF、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、フィルタ後速度検出値ω_MFを同時に取得するデータ取得部15を有している。また、データ取得部15が取得したデータを基に、モータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^、粘性摩擦係数推定値D^、負荷トルク推定値τ_L^、重力トルク推定値τ_G^、動摩擦トルクの大きさの推定値τ_kC^を算出するデータ解析部16を有している。

また、データ取得部15からデータ解析部16に対しては、データ取得部15における取得データを格納した取得データ配列data_atv[][]が与えられる。この他、後述する加速度状態の最大値を記録した変数であるstate_acc_MaxhoLd、データ取得完了後にデータ解析部16にデータ解析を要求する為のフラグであるデータ解析要求フラグID_REQが与えられる。これに対して、データ解析部16からデータ取得部15に対しては、データ解析が完了したことを通知する為のフラグであるデータ解析完了フラグID_DONEが与えられる。これにより、データ取得部15はデータ解析の完了を待って、既に取得したデータをクリアし、新たなデータ取得を開始することが可能となる。

次に、推定対象となる負荷について説明する。図２は推定対象の負荷をモデル化したブロック線図である。ブロック線図を構成する各要素のパラメータは、モータトルクτ_Mとモータ速度ω_Mを利用して推定する。

図２において、ブロック40はモータと負荷の合計慣性モーメントJの挙動を表現するブロックであり、加減速トルクτ_aを入力値として、これを積分し、更にモータと負荷の合計慣性モーメントJで除算した値をモータ速度ω_Mとして出力する。積分器41はモータ速度ω_Mを入力とし、モータ位置θ_Mを出力する。ブロック42はモータ速度ω_Mを入力し、モータ速度ω_Mに粘性摩擦係数Dを乗じた値を粘性摩擦トルクτ_Dとして出力する粘性摩擦係数ゲインである。

動摩擦トルクブロック43はモータ速度ω_Mを入力し、モータ速度ω_Mの回転方向が正ならば、動摩擦トルクの大きさを表す一定値τ_kCを動摩擦トルクτ_kとして出力する。モータ速度ω_Mの回転方向が負ならば、動摩擦トルクの大きさを表す一定値τ_kCを符号反転した−τ_kCを動摩擦トルクτ_kとして出力する。加算器44は負荷の駆動方向が垂直成分を持つ場合に、負荷に作用する重力トルクτ_Gと動摩擦トルクτ_kとを加算し、負荷トルクτ_Lとして出力する。減算器45はモータトルクτ_Mから負荷トルクτ_Lと粘性摩擦トルクτ_Dを減算し、加減速トルクτ_aを出力する。

本実施例では、図２におけるモータと負荷の合計慣性モーメントJ、粘性摩擦係数D、負荷トルクτ_L、重力トルクτ_G、動摩擦トルクの大きさを表す一定値τ_kCで表現されたパラメータおよび状態変数を推定する。また、推定に利用するモータトルクτ_Mには、トルク電流指令値I_q ^*をトルク定数kt倍して得られるトルク指令値τ_M ^*や、トルク電流検出値I_qをトルク定数kt倍して得られるトルク検出値τ_Mを等価な値として用いる。

図３はモータ加速時におけるモータ速度や位置、及び各パラメータの推移を示す。図２のブロック線図と図３の波形を用いて、粘性摩擦係数推定値D^の導出原理を説明する。

図３において、最上部のグラフはモータ加速運転時のモータ位置θ_Mを表し、最上部から２番目のグラフはモータ加速運転時のモータ速度ω_Mを表し、最上部から３番目のグラフはモータ加速運転時のモータトルクτ_M、加減速トルクτ_a、粘性摩擦トルクτ_D、負荷トルクτ_Lを表す。最下部のグラフはモータ加速運転時のモータ加速度α_Mを表す。

オンライン負荷パラメータ推定部14は、これら波形の内、モータ速度ω_Mは速度検出器５の出力する速度検出値ω_Mとして観測し、モータ加速度α_Mはモータ速度ω_Mの微分値として算出する。モータトルクτ_Mはトルク電流指令値I_q ^*をトルク定数kt倍して得られるトルク指令値τ_M ^*や、トルク電流検出値I_qをトルク定数kt倍して得られるトルク検出値τ_Mを等価な値として用いる。また、加減速トルクτ_a、粘性摩擦トルクτ_D、負荷トルクτ_Lおよびモータ位置θ_Mは、粘性摩擦係数推定値D^の導出に関して検出すべき状態量ではないが、説明の便宜上記載した。

図２における減算器45の入出力から、モータトルクτ_Mを加減速トルクτ_aと負荷トルクτ_Lと粘性摩擦トルクτ_Dとの和で表現した（１）式の関係が導ける。

また、モータと負荷の合計慣性モーメントJの挙動を表現するブロック40の入出力から、（２）式の関係が成立し、粘性摩擦係数ゲイン42の入出力から（３）式の関係が成立する。

上記（２）式、（３）式を（１）式に代入すると、（４）式の関係が得られる。

（４）式において、左辺は前記モータトルクτ_M、右辺第一項は未知の「モータと負荷の合計慣性モーメントJ」をモータ加速度α_Mに乗じた値、右辺第二項は重力トルクτ_Gと動摩擦トルクτ_kとの加算値に等しく、モータの回転方向が一定ならば、一定値となる。また、右辺第三項は、未知の粘性摩擦係数Dをモータ速度ω_Mに乗じた値である。

このことから、モータ加速度α_Mが等しくモータ速度ω_Mが相違する２条件でのモータトルクτ_Mの差異は、右辺第一項および第二項が等しいことにより、モータ速度ω_Mの差異に粘性摩擦係数Dを乗じた値に等しいことが分かる。

次に、以上の内容を図３の波形と数式により説明する。図３のモータ加速度α_Mの波形に着目すると、加速時には増加の後、必ず減少に転じている。このことから、増加時と減少時とで、モータ加速度α_Mが等しくなる状態が存在する。例えば、51は粘性摩擦測定加速度α_M1であり、このようなモータ加速度α_M1に対応する状態は、破線52で示した時刻と、破線53で示した時刻の２箇所に存在する。

次に、両時刻での加減速トルクτ_aと、負荷トルクτ_Lがそれぞれ等しいことを確認した上で、両時刻におけるモータトルクτ_Mおよびモータ速度ω_Mに着目する。破線52で示した時刻でのモータトルクτ_M1L、同時刻でのモータ速度ω_M1L、破線53で示した時刻でのモータトルクτ_M1H、同時刻でのモータ速度ω_M1Hとするとき、それぞれを（４）式に代入すると、以下の（５）式、（６）式が得られる。

次に、（５）式、（６）式の両辺の差をとって、粘性摩擦係数Dについて解くと、（７）式が得られる。

（７）式は、モータ加速度α_Mが等しく、且つ、モータ速度ω_Mが相違する２条件でのモータトルクτ_Mおよびモータ速度ω_Mを観測できれば、粘性摩擦係数Dの推定が可能であることを示している。本実施例によるオンライン負荷パラメータ推定装置では、粘性摩擦係数推定値D^を（７）式により算出する。

次に、モータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^の導出原理を説明する。図４は加速度とモータ速度、および加速度とモータトルクの関係を示すグラフである。（a）はモータ加速時のモータ加速度α_Mとモータ速度ω_Mの関係を表している。波形70は、図３におけるモータ加速度α_Mの値を横軸に、モータ速度ω_Mの値を縦軸に取り直したものである。また、（ｂ）はモータ加速時のモータ加速度α_Mとモータトルクτ_Mの関係を表しており、波形72は図３におけるモータ加速度α_Mの値を横軸に、モータトルクτ_Mの値を縦軸に取り直したものである。

ここで、（４）式を参照しながら、図４のグラフを説明する。まず、簡単の為に、粘性摩擦係数Dが０の特殊な場合を考える。この場合、（４）式の第三項がゼロとなり、（８）式で表すことができる。

（８）式は、傾きがモータと負荷の合計慣性モーメントJで、切片が負荷トルクτ_Lの直線を表す式であり、この直線を図４（ｂ）に破線71で示す。（８）式および破線71から明らかなように、粘性摩擦係数Dがゼロの場合には、モータ加速度α_Mとモータトルクτ_Mの観測データを２点以上取得できれば、観測データに関する近似直線の傾きおよび切片が算出可能となる。すなわち、モータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^および負荷トルク推定値τ_L^を算出できる。

一方、粘性摩擦係数Dが０でない一般的な場合には、（４）式の粘性摩擦項を左辺に移項した（９）式を考える。

（９）式の左辺は粘性摩擦の影響を除去したモータトルクに相当し、これをτ_Cとおいて（10）式で表す。

これにより（９）式は（11）式で表すことができる。

（11）式は、（８）式と同様、傾きがモータと負荷の合計慣性モーメントJで切片が負荷トルクτ_Lの直線を表す式である。このことから、モータ加速度α_Mと粘性摩擦の影響を除去したモータトルクτ_Cのデータを２点以上取得できれば、取得データに関する近似直線の傾き、および切片として、モータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^および、負荷トルク推定値τ_L^を算出できる。

そこで、粘性摩擦の影響を除去したモータトルクτ_Cの推定値τ_C^を、（12）式から算出する。（10）式の右辺第二項の粘性摩擦係数Dは、粘性摩擦係数推定値D^で置換して得られる。

次に、粘性摩擦係数Dがゼロでない場合について、モータ加速度α_Mと粘性摩擦の影響を除去したモータトルクτ_Cの推定値τ_C^のデータ２点から、モータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^および、負荷トルク推定値τ_L^を算出する具体例を示す。但し、以下では、同時刻に取得したモータ加速度α_M、モータトルクτ_M、モータ速度ω_Mのセットを（α_M、τ_M、ω_M）の形で表現する。

２点データのモータ加速度α_Mをそれぞれα_M1、α_M2（α_M1≠α_M2）とするとき、各モータ加速度α_Mについて、モータ速度ω_Mが相違する２条件で取得すると、全部で４点のデータを取得できる。これらデータを、（α_M1、τ_M1L、ω_M1L）、（α_M1、τ_M1H、ω_M1H）および（α_M2、τ_M2L、ω_M2L）、（α_M2、τ_M2H、ω_M2H）とする。このとき、粘性摩擦係数推定値D^は（13）式もしくは（14）式、または（13）式と（14）式の平均値として算出する。

次に、粘性摩擦の影響を除去したモータトルクτ_Cの推定値τ_C^をモータ加速度α_M1、α_M2の場合について、それぞれτ_C1^およびτ_C2^として算出する。τ_C1^を（15）式もしくは（16）式、または（15）式と（16）式の平均値として、D^を利用して算出する。

同様に、τ_C2^を（17）式もしくは（18）式、または（17）式と（18）式の平均値として、D^を利用して算出する。

このとき、(α_M1、τ_C1^)、(α_M2、τ_C2^)の2点を通る直線の式は（19）式で表される。

よって、（19）式の傾きとして、モータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^を（20）式により算出する。また、（19）式の切片として、負荷トルク推定値τ_L^を（21）式より算出する。

次に、重力トルク推定値τ_G^および、動摩擦トルクの大きさの推定値τ_kC^を算出する方法を示す。図２に示すように、負荷トルクτ_Lは重力トルクτ_Gと動摩擦トルクτ_kの和で表される。更に、動摩擦トルクτ_kはモータの回転方向により符号のみ反転する性質を持ち、動摩擦トルクの大きさを表す一定値τ_kCを用いて、モータ正回転時の負荷トルクτ_L ⁺およびモータ負回転時の負荷トルクτ_L ⁻はそれぞれ、（22）式、（23）式で表される。

（22）式、（23）式から、重力トルクτ_Gは（24）式で表現され、動摩擦トルクの大きさを表す一定値τ_kCは（25）式で表現される。

重力トルク推定値τ_G^および、動摩擦トルクの大きさの推定値τ_kC^は、（24）式および（25）式において、モータ正回転時の負荷トルクτ_L ⁺およびモータ負回転時の負荷トルクτ_L ^-をそれぞれ置換する。すなわち、モータ正回転時の負荷トルク推定値τ_L^⁺およびモータ負回転時の負荷トルク推定値τ_L^^-に置換して得られる（26）式および（27）式から算出する。

以上のように、本実施例によれば、粘性摩擦係数の大きな装置であっても、粘性摩擦の影響を受けることなく、慣性モーメントの推定が可能となる。また、正回転時の負荷トルク推定値と負回転時の負荷トルク推定値から、動摩擦の大きさや、重力トルクを推定可能である。

次に、図1において、符号10、12、13で表したローパスフィルタの推定精度に及ぼす影響が小さいことを説明する。使用する３つのローパスフィルタの伝達関数が、全て等しく、G(s)で表現できるとすると、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*はトルク指令値τ_M ^*を用いて、τ_MF ^*＝G(s)・τ_M ^*と表すことができる。同様に、フィルタ後加速度検出値α_MFは加速度検出値α_Mを用いて、α_MF＝G(s)・α_Mと表すことができ、フィルタ後速度検出値ω_MFは速度検出値ω_Mを用いて、ω_MF＝G(s)・ω_Mと表すことができる。また、（4）式の両辺にG(s)を乗ずると、（28）式が得られる。

また、本発明では、トルク指令値τ_M ^*はモータトルクτ_Mに等しいと近似するため、（28）式は（29）式で表すことができる。

（29）式において、右辺第二項は、負荷トルクτ_Lをローパスフィルタに入力した出力結果を意味するが、負荷トルクτ_Lが推定動作中にほぼ一定と仮定すると、τ_L＝G(s)・τ_Lが成立する。よって、（29）式は（30）式で表すことができる。

（30）式は、（4）式に比較して、モータトルクτ_M、モータ加速度α_M、モータ速度ω_Mがフィルタ後の値に変わっただけで、同一形である。このことから、負荷トルクτ_Lが推定動作中にほぼ一定と見なせるならば、各検出部に使用するフィルタが全て同一特性である限りは、フィルタの有無に関わりなく以下の各値を推定できる。すなわち、モータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^、粘性摩擦係数推定値D^、負荷トルク推定値τ_L^、重力トルク推定値τ_G^、動摩擦トルクの大きさの推定値τ_kC^等を、これまで述べてきた手法により推定できると言える。

次に、データ取得部15におけるデータ取得方法について説明する。以上の説明では、フィルタ後加速度検出値α_MFが所望の値（以下、ターゲット加速度と呼ぶ）におけるフィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、および、フィルタ後速度検出値ω_MFが取得できることを前提としてきた。しかし、実際には、データ取得部15は計算機上に構成される為、あるサンプリング周期毎にしかデータ取得が行われない。このため、本発明が取り扱う、変化するフィルタ後加速度検出値α_MFに対しては、ターゲット加速度におけるフィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、および、フィルタ後速度検出値ω_MFを取得することが不可能である。

そこで、本発明では、ターゲット加速度近傍におけるターゲット加速度未満とターゲット加速度以上のフィルタ後加速度検出値α_MF、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、および、フィルタ後速度検出値ω_MFを同時に取得する。そして、線形補間により、ターゲット加速度におけるフィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、および、フィルタ後速度検出値ω_MFの算出を行う。

次に、粘性摩擦係数推定値D^の算出に用いる、フィルタ後加速度検出値α_MFが等しく、且つフィルタ後速度検出値ω_MFが相違なる２条件でのデータを取得する手段を説明する。本実施例では、フィルタ後加速度検出値α_MFが増加傾向の場合と減少傾向の場合について、以下のように取得する。それぞれターゲット加速度近傍におけるターゲット加速度未満とターゲット加速度以上のフィルタ後加速度検出値α_MF、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、およびフィルタ後速度検出値ω_MFを同時に取得する。

具体的には、図６に示す状態遷移図に従う。図６では、フィルタ後加速度検出値α_MFの大きさで状態遷移する12個のデータ取得状態を定義している。各データ取得状態において、担当するターゲット加速度未満とターゲット加速度以上のデータ取得を行う。

図５は、各データ取得状態において担当するターゲット加速度値と、取得データの格納場所を示す。図５は図１のブロック線図に記載した取得データ配列data_atv[][]のデータフォーマットそのもので、10行６列の２次元配列である。また、データ配列data_atv[][]の参照は、１つめの[]内に行を、２つ目の[]内に列を対応させることで実現する。

例えば、データ取得状態UP_ACC_3におけるターゲット加速度は、８×WT_ACCである。その格納場所は、ターゲット加速度８×WT_ACC未満におけるフィルタ後加速度検出値α_MF、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、フィルタ後速度検出値ω_MFがそれぞれdata_atv[3][0]、data_atv[3][1]、data_atv[3][2]である。ターゲット加速度８×WT_ACC以上におけるフィルタ後加速度検出値α_MF、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、フィルタ後速度検出値ω_MFの格納場所は、それぞれdata_atv[3][3]、data_atv[3][4]、data_atv[3][5]である。同様に、図５によれば、各データ取得状態におけるターゲット加速度値と、取得データの内容および、その格納場所を知ることができる。

ここで、WT_ACCは取得するフィルタ後加速度検出値α_MFの間隔の最小値を定義する定数であり、最大加速度の大きい装置では大きめに、最大加速度の小さい装置では、小さめに設定している。また、ターゲット加速度を図５のように、ｎを整数とするとき、フィルタ後加速度検出値α_MFの間隔が２のｎ乗倍となるように取得することにより、取り扱えるフィルタ後加速度検出値α_MFのダイナミックレンジを確保している。

次に、図６の状態遷移をSTARTから順を追って見ていくことにする。100のデータ取得状態UP_ACC_0からデータ取得を開始し、フィルタ後加速度検出値α_MFが1.5×WT_ACC以上になると、101の状態UP_ACC_1に遷移する。状態UP_ACC_1では、フィルタ後加速度検出値α_MFが３×WT_ACC以上になると、102の状態UP_ACC_2に遷移し、フィルタ後加速度検出値α_MFが1.5×WT_ACC未満になると、110の状態DN_ACC_0に遷移する。状態UP_ACC_2では、フィルタ後加速度検出値α_MFが６×WT_ACC以上になると103の状態UP_ACC_3に遷移し、フィルタ後加速度検出値α_MFが３×WT_ACC未満になると、109の状態DN_ACC_1に遷移する。状態UP_ACC_3では、フィルタ後加速度検出値α_MFが12×WT_ACC以上になると104の状態UP_ACC_4に遷移し、フィルタ後加速度検出値α_MFが６×WT_ACC未満になると、108の状態DN_ACC_2に遷移する。状態UP_ACC_4では、フィルタ後加速度検出値α_MFが24×WT_ACC以上になると105の状態ACC_5に遷移し、フィルタ後加速度検出値α_MFが12×WT_ACC未満になると、107の状態DN_ACC_3に遷移する。

状態ACC_5は、データ取得を行わない状態であり、フィルタ後加速度検出値α_MFが24×WT_ACC未満になると、106の状態DN_ACC_4に遷移する。状態DN_ACC_4では、フィルタ後加速度検出値α_MFが24×WT_ACC以上になると状態ACC_5に遷移し、フィルタ後加速度検出値α_MFが12×WT_ACC未満になると、状態DN_ACC_3に遷移する。状態DN_ACC_3では、フィルタ後加速度検出値α_MFが12×WT_ACC以上になると状態UP_ACC_4に遷移し、フィルタ後加速度検出値α_MFが6×WT_ACC未満になると、状態DN_ACC_2に遷移する。状態DN_ACC_2では、フィルタ後加速度検出値α_MFが６×WT_ACC以上になると状態UP_ACC_3に遷移し、フィルタ後加速度検出値α_MFが３×WT_ACC未満になると、状態DN_ACC_1に遷移する。状態DN_ACC_1では、フィルタ後加速度検出値α_MFが３×WT_ACC以上になると状態UP_ACC_2に遷移し、フィルタ後加速度検出値α_MFが1.5×WT_ACC未満になると、状態DN_ACC_0に遷移する。状態DN_ACC_0では、フィルタ後加速度検出値α_MFが1.5×WT_ACC以上になると状態UP_ACC_1に遷移する。

フィルタ後加速度検出値α_MFが0.5×WT_ACC未満で、且つ、後述するデータ取得状態番号の最大ホールド値であるstate_acc_MaxhoLdが２未満の場合には、推定に必要なデータが取得できていないことから、状態UP_ACC_0に遷移する。一方、フィルタ後加速度検出値α_MFが0.5×WT_ACC未満で、且つ、state_acc_MaxhoLdが２以上の場合には、推定に必要な情報が取得できていることから、111の状態ACC_ENDに遷移し、データ取得を終了する。

次に、データ取得部15の処理手順を説明する。図７はデータ取得部のフローチャートを示す。一例として、状態UP_ACC_1におけるターゲット加速度未満とターゲット加速度以上のフィルタ後加速度検出値α_MF、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、および、フィルタ後速度検出値ω_MFを同時に取得する方法を説明する。

STARTからフローチャートを開始し、判定部でフィルタ後加速度検出値α_MFが1.5×WT_ACC未満か否かを判定する（161）。Yesならば、データ取得状態を保存する状態変数state_accに、DN_ACC_0を代入し、DN_ACC_0への状態遷移を行う（162）。判定部161でNoの場合には、判定部164に移行し、フィルタ後加速度検出値α_MFが２×WT_ACC未満か否かを判定する（164）。

判定部164においてYesならば、判定部165に移行し、フィルタ後加速度検出値α_MFが取得済みのターゲット加速度が２×WT_ACC未満におけるフィルタ後加速度検出値α_MFの値data_atv[1][0]よりも大きいか否かを判定する（165）。判定部165において、Yesの場合には、フィルタ後加速度検出値α_MF、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、および、フィルタ後速度検出値ω_MF全てをターゲット加速度が２×WT_ACC未満における取得済みのデータに上書きする（166）。これにより、一層ターゲット加速度近傍のデータに更新することができる。一方、判定部165において、Noの場合にはENDに移行し（163）、処理を終了する。

判定部164においてNoの場合には、判定部167に移行し、フィルタ後加速度検出値α_MFが３×WT_ACC未満か否かを判定する（167）。Yesならば、判定部168に移行し、フィルタ後加速度検出値α_MFが取得済みのターゲット加速度が２×WT_ACC以上におけるフィルタ後加速度検出値α_MFの値data_atv[1][3]よりも小さいか否かを判定する（168）。

判定部168においてYesの場合には、処理169に移行し、フィルタ後加速度検出値α_MF、フィルタ後トルク指令値τ_MF ^*、および、フィルタ後速度検出値ω_MF全てをターゲット加速度が２×WT_ACC以上における取得済みのデータに上書きする。これにより、一層ターゲット加速度近傍のデータに更新することができる。一方、判定部168において、Noの場合には、ENDに移行し、処理を終了する。

判定部167において、Noの場合には、処理175に移行し、データ取得状態を保存する状態変数state_accにUP_ACC_2を代入し、UP_ACC_2への状態遷移を行い、処理176に移行する。処理176では、データ取得状態番号の最大ホールド値state_acc_MaxhoLdに遷移先状態名の末尾番号である２を代入し、ENDに移行して処理を終了する。他のデータ取得状態においても、同様な処理を実施する。

この結果、最終的にデータ取得状態名の末尾番号が等しい状態において、ターゲット加速度が同一のデータが取得されることとなるが、これが、フィルタ後加速度検出値が等しく、且つフィルタ後速度検出値が相違なる２条件でのデータに対応する。

以上のデータ取得法によれば、フィルタ後加速度検出値α_MFが正の場合に限り、負荷パラメータの推定に必要なデータを取得可能である。そこで、フィルタ後加速度検出値α_MFの代わりにフィルタ後加速度検出値α_MFの絶対値|α_MF|を用いることで、フィルタ後加速度検出値α_MFが負の場合にも、負荷パラメータの推定に必要なデータを取得できる。但し、フィルタ後加速度検出値α_MFが負の場合には、算出されるモータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^が負値になる為、この場合、符号反転を実施する。

図８はデータ取得部の全体動作を示すフローチャートである。STARTからフローチャートを開始し、処理121で変数の初期化を行う。ここで、取得データ配列data_atv[][]の各要素、データ取得状態を保持する状態変数state_acc、データ取得状態番号の最大ホールド値state_acc_MaxhoLdのゼロクリアを実施する。特に、data_atv[][]の０列目から数えて３列目のデータには全て24×WT_ACCのデータを書き込んでおく。これにより、図７のフローチャートにおける判定部168が常に非成立となる問題を防止する。

初期化が完了すると、処理122に移行する。ここでは、データ解析要求フラグID_REQのゼロクリアを実施し、判定部123に移行する。判定部123では、データ解析部16が出力するデータ解析完了フラグID_DONEが０か否かを判定し、Yesならば、判定処理124に移行し、Noならば判定部123をYesになるまで繰り返し実施する。

判定部124では、フィルタ後加速度検出値α_MFが0.5×WT_ACC未満まで低下しているか否かを判定し、Yesならば処理125に移行し、データ取得を開始し、Noならば判定部124をYesになるまで繰り返し実施する。処理125の内容は図６の状態遷移をデータ取得状態UP_ACC_0から開始することであり、開始後、判定部126に移行する。判定部126では、データ取得状態がACC_ENDならば処理127に移行し、ACC_ENDでないならば、判定部126をACC_ENDになるまで繰り返し実施する。

処理127ではデータ解析要求フラグID_REQに1をセットし、判定部128に移行する。判定部128において、データ解析完了フラグID_DONEが1ならば、データ初期化処理121に移行し、新たなデータ取得に備える。判定部128において、データ解析完了フラグID_DONEが１でない場合には、１になるまで判定部128を繰り返し実施する。以上が、データ取得部15の全体処理内容である。

次にデータ解析部16の動作を説明する。図９はデータ解析部の全体動作を示すフローチャートである。STARTからフローチャートを開始し、処理141で変数の初期化を行う。ここで、前回の解析時に用いた変数の初期化を行い、判定部142に移行する。判定部142では、データ解析要求フラグがゼロか否かを判定し、Yesならば、処理143に移行し、Noならば判定部142をYesになるまで繰り返し実施する。処理143では、データ解析完了フラグID_DONEをゼロクリアし、判定部144に移行する。

判定部144では、データ解析要求フラグID_REQが１か否かを判定し、１ならば処理145に移行する。判定部144でID_REQが１でないならば、１になるまで判定部144を繰り返し実施する。処理145では、データ解析を開始し、判定部146に移行する。

判定部146では、データ解析の完了を判定し、完了していれば、処理147に移行し、完了していない場合には、判定部146をデータ解析が完了するまで繰り返し実施する。処理147では、データ解析完了フラグに１をセットし、処理141に移行する。以上が、データ解析部16の全体処理内容である。

次にデータ解析部16において、処理145で開始されるデータ解析処理の詳細を、図１０に示すフローチャートを用いて説明する。STARTからフローチャートを開始し、処理201でターゲット加速度２点α_M1、α_M2の決定を行う。これは、データ取得用配列data_atv[][]に実際に取得できたターゲット加速度の内、大きい方から２点選択すると良い。例えば、データ取得状態番号の最大ホールド値state_acc_MaxhoLdの値が５の場合、ターゲット加速度α_M2には16×WT_ACCを選択し、ターゲット加速度α_M1には８×WT_ACCを選択する。

次に、処理202において、ターゲット加速度α_M1における加速度増加時のω_MF、τ_MF ^*をターゲット加速度未満のデータとターゲット加速度以上のデータの２点から線形補間により算出し、それぞれω_M1L、τ_M1Lに代入する。次に、処理203において、ターゲット加速度α_M1における加速度減少時のω_MF、τ_MF ^*をターゲット加速度未満のデータとターゲット加速度以上のデータの２点から線形補間により算出し、それぞれω_M1H、τ_M1Hに代入する。

次に、処理204において、ターゲット加速度α_M2における加速度増加時のω_MF、τ_MF ^*をターゲット加速度未満のデータとターゲット加速度以上のデータの２点から線形補間により算出し、それぞれω_M2L、τ_M2Lに代入する。次に、処理205において、ターゲット加速度α_M2における加速度減少時のω_MF、τ_MF ^*をターゲット加速度未満のデータとターゲット加速度以上のデータの２点から線形補間により算出し、それぞれω_M2H、τ_M2Hに代入する。

次に処理206において、式（13）または、式（14）により、粘性摩擦係数推定値D^を算出する。次に処理207において、ターゲット加速度α_M1における粘性摩擦の影響を除去したモータトルクの推定値τ_C1^を（15）式または、（16）式により算出する。次に処理208において、ターゲット加速度α_M2における粘性摩擦の影響を除去したモータトルクの推定値τ_C2^を（17）式または、（18）式により算出する。次に処理209において、モータと負荷の合計慣性モーメント推定値J^を（20）式により算出する。

次に処理210において、負荷トルク推定値τ_L^を（21）式により算出し、判定処理211に移行する。判定処理211では、速度データω_M2Hの符号を判定し、正であれば処理213に遷移する。処理213では、モータ正回転時の負荷トルク推定値τ_L^⁺に前記処理210で算出した負荷トルク推定値τ_L^を代入し処理214に遷移する。一方、速度データω_M2Hの符号が負であったならば、処理212に遷移する。処理212では、モータ負回転時の負荷トルク推定値τ_L^^-に処理210で算出した負荷トルク推定値τ_L^を代入し処理214に遷移する。処理214では、重力トルク推定値τ_G^を（26）式により算出し、動摩擦トルクの大きさの推定値τ_kC^を（27）式により算出し、215に移行しデータ解析を完了する。

以上のように、負荷パラメータ推定部14はデータ取得部15とデータ解析部16が、データ解析要求フラグID_REQとデータ解析完了フラグID_DONEを用いて、互いの進捗状態を把握しながら処理を進めることで実現される。また、以上説明した実施例では、２点のデータから直線近似を実施したが、データ取得部において、複数の等間隔データを取得することも可能であり。その場合には、最小二乗法を用いて、直線近似を行う。この場合の最小二乗法の適用法については、例えば、飯國洋二著の文献「適応信号処理アルゴリズム」培風館に詳しく記載されているので参照されたい。

次に、本発明の第２の実施形態を説明する。図１１は実施例２によるモータ制御装置の構成を示すブロック線図である。実施例２の実施例１と異なる点は、フィルタ後加速度検出値α_MFの作成法である。

図１１のように、フィルタ後加速度検出値α_MFは、フィルタ後速度検出値ω_MFを微分演算器17で微分することで得て、データ取得部15に入力している。これによれば、ローパスフィルタを１個省略できる。

次に、本発明の第３の実施形態を説明する。図１２は実施例３によるモータ制御装置の構成を示すブロック線図である。実施例３と実施例１の異なる点は、トルク電流指令値I_q ^*の代わりにトルク電流検出値I_qを利用する点である。

図１２では、まず、トルク電流検出値I_qを乗算器18においてトルク定数kt倍したトルク検出値τ_Mを算出する。更に、トルク検出値τ_Mをローパスフィルタ19に入力して得られたフィルタ後トルク検出値τ_MFをデータ取得部15に入力する。これによれば、トルク電流検出値I_qを利用しても、トルク電流指令値を利用するのと同等の効果がある。

次に、本発明の第４の実施形態を説明する。図１３は実施例４によるモータ制御装置の構成を示すブロック線図である。実施例４と実施例３の異なる点は、フィルタ後加速度検出値α_MFの作成法である。

図１３では、フィルタ後加速度検出値α_MFは、フィルタ後速度検出値ω_MFを微分演算器17で微分することで得てデータ取得部15に入力する。これによれば、実施例３に比べローパスフィルタを１個省略できる。

本発明の実施例１によるモータ制御装置の構成を示すブロック線図。 本発明の推定対象である負荷を表すブロック線図。 モータ加速時の加速度、速度、トルクなどの波形図。 加速度とモータ速度の関係、加速度とモータトルクの関係を示すグラフ。 取得データ配列のデータフォーマット図。 データ取得部の状態遷移図。 データ取得部の処理を示すフローチャート。 データ取得部の全体処理を示すフローチャート。 データ解析部の全体処理を示すフローチャート。 データ解析部のデータ解析処理の詳細を示すフローチャート。 本発明の実施例２によるモータ制御装置の構成を示すブロック線図。 本発明の実施例３によるモータ制御装置の構成を示すブロック線図。 本発明の実施例４によるモータ制御装置の構成を示すブロック線図。

符号の説明

１…電動機、２…負荷、３…連結軸、４…電力変換器、５…速度検出器、６…電流検出器、７…減算器、８…電流制御器、９…乗算器、10…ローパスフィルタ、11…微分演算器、12…ローパスフィルタ、13…ローパスフィルタ、14…オンライン負荷パラメータ推定部、15…データ取得部、16…データ解析部、501…速度制御器、502…減算器、I_q ^*…トルク電流指令値、I_q…トルク電流検出値、I_e…電流偏差、ω_M…速度検出値、τ_M ^*…トルク指令値、α_M…加速度検出値、τ_MF ^*…フィルタ後トルク指令値、ω_MF…フィルタ後速度検出値、α_MF…フィルタ後加速度検出値、data_atv[][]…取得データ配列、ID_REQ…データ解析要求フラグ、ID_DONE…データ解析完了フラグ、J^…モータと負荷の合計慣性モーメント推定値、D^…粘性摩擦係数推定値、τ_L^…負荷トルク推定値、τ_G^…重力トルク推定値、ω_M ^*…速度指令値、ω_e…速度偏差。

Claims (17)

1. 連結軸を介して駆動対象の負荷と結合したモータと、前記モータを駆動する電力変換器と、トルク電流指令値と前記モータに供給されるトルク電流検出値との偏差に応じて電力変換器の出力電流を調整する電流制御器、前記モータの速度を検出し、速度検出値として出力する速度検出器と、前記速度検出値を微分することにより加速度検出値を出力する加速度演算器と、前記負荷の慣性モーメントを推定する負荷パラメータ推定部と、前記トルク電流指令値を出力する速度制御器を備えたモータ制御装置であって、
   前記負荷パラメータ推定部は、前記トルク電流指令値にトルク定数を乗じて算出したトルク指令値、前記速度検出値及び前記加速度検出値を入力して、前記加速度検出値が等しく、且つ速度検出値が相違なる２点の条件でのトルク指令値の差を前記速度検出値の差で除することにより粘性摩擦係数推定値を算出し、該粘性摩擦係数推定値を用いて前記慣性モーメントを推定し、
   前記速度制御器は、推定された前記慣性モーメントにより制御定数を自動修正して前記トルク電流指令値を調整することを特徴とするモータ制御装置。
2. 請求項１において、前記トルク指令値と、前記加速度検出値と、前記速度検出値とをそれぞれ同一特性のローパスフィルタに入力し、前記ローパスフィルタの出力として得られるフィルタ後トルク指令値と、フィルタ後加速度検出値と、フィルタ後速度検出値を前記負荷パラメータ推定部に入力することを特徴とするモータ制御装置。
3. 請求項１において、前記負荷パラメータ推定部は、所定の加速度検出値における速度検出値とトルク指令値を、前記加速度検出値が増加傾向の場合と、減少傾向の場合について、それぞれ取得する手段を有することを特徴とするモータ制御装置。
4. 請求項１において、前記負荷パラメータ推定部は、前記トルク指令値と同時に取得した前記速度検出値と前記粘性摩擦係数推定値との積として算出した粘性摩擦トルク推定値を前記トルク指令値から減算することにより、粘性摩擦の影響を除去したトルク指令値を算出することを特徴とするモータ制御装置。
5. 請求項４において、前記負荷パラメータ推定部は、複数の前記加速度検出値における前記速度検出値と前記トルク指令値を取得し、横軸を前記加速度検出値、縦軸を前記粘性摩擦の影響を除去したトルク指令値としてグラフ上に各取得データをプロットしたと仮定した場合の近似直線の傾きとして慣性モーメント推定値を算出し、更に、グラフの切片として負荷トルク推定値を算出することを特徴とするモータ制御装置。
6. 請求項３において、前記負荷パラメータ推定部は、前記所定の加速度検出値よりも小さい加速度検出値における速度検出値とトルク指令値と、前記所定の加速度検出値よりも大きい加速度検出値における速度検出値とトルク指令値をそれぞれ取得し、求めたい所定の前記加速度検出値における速度検出値とトルク指令値を前記２点の条件の取得データからの線形推定値として算出することを特徴とするモータ制御装置。
7. 請求項５において、前記負荷パラメータ推定部は、前記モータの回転方向が正方向の時に求めた負荷トルク推定値と、前記モータの回転方向が負方向の時に求めた負荷トルク推定値との平均値として、重力トルク推定値を算出することを特徴とするモータ制御装置。
8. 請求項３において、前記負荷パラメータ推定部は、未知の最大加速度に対して、可能な限り隣接する加速度検出値差の大きなデータを取得する為に、ｎを正整数とするとき、隣接する加速度検出値差が２のｎ乗倍となる系列を前記所定の加速度検出値としてデータ取得することを特徴とするモータ制御装置。
9. 連結軸を介して駆動対象の負荷と結合したモータと、前記モータを駆動する電力変換器と、トルク電流指令値と前記モータに供給されるトルク電流検出値との偏差に応じて電力変換器の出力電流を調整する電流制御器と、前記モータの速度を検出し、速度検出値として出力する速度検出器と、前記速度検出値を微分することにより加速度検出値を出力する加速度演算器と、前記負荷の慣性モーメントを推定する負荷パラメータ推定部と、前記トルク電流指令値を出力する速度制御器を備えたモータ制御装置であって、
   前記負荷パラメータ推定部は、前記トルク電流検出値にトルク定数を乗じて算出したトルク検出値、前記速度検出値及び前記加速度検出値を入力し、前記加速度検出値が等しく、且つ速度検出値が相違なる２点の条件でのトルク検出値の差を前記速度検出値の差で除することにより粘性摩擦係数推定値を算出し、該粘性摩擦係数推定値を用いて前記慣性モーメントを推定し、
   前記速度制御器は、推定された前記慣性モーメントにより制御定数を自動修正して前記トルク電流指令値を調整することを特徴とするモータ制御装置。
10. 請求項９において、前記トルク検出値、前記加速度検出値及び前記速度検出値を、それぞれ同一特性のローパスフィルタに入力し、前記ローパスフィルタの出力として得られるフィルタ後トルク検出値、フィルタ後加速度検出値及びフィルタ後速度検出値を前記負荷パラメータ推定部に入力することを特徴とするモータ制御装置。
11. 請求項９において、前記負荷パラメータ推定部は、所定の加速度検出値における速度検出値とトルク検出値を、前記加速度検出値が増加傾向の場合と、減少傾向の場合について、それぞれ取得する手段を有することを特徴とするモータ制御装置。
12. 請求項９において、前記負荷パラメータ推定部は、前記トルク検出値と同時に取得した速度検出値と粘性摩擦係数推定値との積として算出した粘性摩擦トルク推定値を前記トルク検出値から減算することにより、粘性摩擦の影響を除去したトルク検出値を算出することを特徴とするモータ制御装置。
13. 請求項12において、前記負荷パラメータ推定部は、複数の加速度検出値における速度検出値とトルク検出値を取得し、横軸を加速度検出値、縦軸を前記粘性摩擦の影響を除去したトルク検出値とするグラフ上に各取得データをプロットしたと仮定した場合の近似直線の傾きとして慣性モーメント推定値を算出し、更に、グラフの切片として負荷トルク推定値を算出することを特徴とするモータ制御装置。
14. 請求項９において、前記負荷パラメータ推定部は、前記所定の加速度検出値よりも小さい加速度検出値における速度検出値とトルク検出値と、前記所定の加速度検出値よりも大きい加速度検出値における速度検出値とトルク検出値をそれぞれ取得し、求めたい前記所定の加速度検出値における速度検出値とトルク検出値を前記２点の条件の取得データからの線形推定値として算出することを特徴とするモータ制御装置。
15. 請求項13において、前記負荷パラメータ推定部は、前記モータの回転方向が正方向の時に求めた負荷トルク推定値と、前記モータの回転方向が負方向の時に求めた負荷トルク推定値との平均値として、重力トルク推定値を算出することを特徴とするモータ制御装置。
16. 請求項11において、前記負荷パラメータ推定部は、未知の最大加速度に対して、可能な限り隣接する加速度検出値差の大きなデータを取得する為に、ｎを正整数とするとき、隣接する加速度検出値差が２のｎ乗倍となる系列を前記所定の加速度検出値としてデータ取得することを特徴とするモータ制御装置。
17. 連結軸を介して駆動対象の負荷と結合したモータを駆動する電力変換器と、トルク電流指令値と前記モータに供給されるトルク電流検出値との偏差に応じて電力変換器の出力電流を調整する電流制御器と、前記負荷の慣性モーメントを推定する負荷パラメータ推定部と、前記トルク電流指令値を出力する速度制御器を備えたモータ制御方法であって、
    前記負荷パラメータ推定部は、前記トルク電流指令値にトルク定数を乗じて算出したトルク指令値またはトルク検出値、前記モータの速度を検出した速度検出値及び前記速度検出値を微分した加速度検出値を前記モータの動作中に入力し、前記加速度検出値が等しく、且つ速度検出値が相違なる２条件でのトルク指令値またはトルク検出値の差を前記速度検出値の差で除することにより粘性摩擦係数推定値を算出し、該粘性摩擦係数推定値を用いて前記慣性モーメントを推定し、
    前記速度制御器は、推定された前記慣性モーメントにより制御定数を自動修正して前記トルク電流指令値を調整することを特徴とするモータ制御方法。

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