JP6806746B2 - モータ制御装置 - Google Patents
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Description
或いは、モータ制御装置において、加工条件、制御条件等に応じて最適なパラメータを用いることができるように加工条件、制御条件等に基づいて、フィードバック制御器やフィードフォワード制御器におけるパラメータを最適なパラメータに設定変更したり、また、予め複数のフィードバック制御器やフィードフォワード制御器を備えて加工条件、制御条件等に基づいて、制御器を切り替える技術が知られている。
松原厚『精密位置決め・送り系設計のための制御工学』森北出版,2008
この点、特許文献1、特許文献2等には、軸の位置毎に、例えばフィードバック制御器やフィードフォワード制御器(以下、「制御器」ともいう)におけるパラメータを調整し、軸の位置に応じて、制御器に設定されているパラメータを変更したり、或いは当該パラメータを用いる制御器に切り替えることについては何ら開示されていなかった。
〔1 第1実施形態〕
〔1.1 全体構成〕
図1は本発明の第1実施形態に係るモータ制御システムを示すブロック図である。モータ制御システム10は、図1に示すように、CNC(Computerized Numerical Control)装置100、モータ制御装置200、切替判断装置300、パラメータ保持装置400、機械学習装置500を備える。CNC装置100とモータ制御装置200、モータ制御装置200と切替判断装置300、切替判断装置300とパラメータ保持装置400、パラメータ保持装置400と機械学習装置500はそれぞれ接続インターフェースを介して直接に接続、又はそれぞれネットワークを介して接続されており、相互に通信を行うことが可能である。なお、ネットワークは、例えば、工場内に構築されたLAN(Local Area Network)や、インターネット、公衆電話網、或いは、これらの組み合わせである。ネットワークにおける具体的な通信方式や、有線接続及び無線接続のいずれであるか等については、特に限定されない。
モータ制御装置200は、CNC装置100からの位置指令値に基づいて、例えばPI制御等を利用した位置制御、速度制御及び電流制御を行うことにより、送り軸におけるモータの駆動電流を生成する。例えば、モータ制御装置200は、位置指令と、例えば送り軸におけるモータに設けられたエンコーダで検出された位置フィードバックとの位置偏差に基づいて速度指令を生成し(位置制御)、この速度指令とエンコーダで検出された速度フィードバックとに基づいて送り軸におけるモータのトルク指令を生成し(速度制御)、このトルク指令に基づいて送り軸におけるモータの駆動電流を生成する(電流制御)。
モータ制御装置200の構成の詳細については、図3を参照することにより後述する。
更に、切替判断装置300は、パラメータ保持装置400から上記のパラメータを取得すると共に、このパラメータをモータ制御装置200に出力する。
機械学習装置500は、各切替条件に対応する複数の機械学習部510を備える。
なお、以下の説明では、予め設定された複数の位置情報(例えば、位置x=0,0.1,0.2、・・・(m))に基づいてパラメータを切り替える切替条件の一例を用いている。このため、図1では、軸位置の範囲が閾値を境にn分割され、各範囲が各切替条件に対応することを想定し、この想定に基づいて、機械学習装置500がn個の機械学習部である機械学習部510_1,510_2,・・・510_nを備える例が示される。
また、以下においては、説明の便宜上、軸位置の範囲がn分割され、分割された個数に応じた種類のパラメータがモータ制御装置200に設定されることを前提に本発明のモータ制御システム及びモータ制御装置の構成、動作等について記載する。
教師あり学習が、完全な正解を示すのに対して、強化学習における報酬は、環境の一部の変化に基づく断片的な値であることが多い。このため、エージェントは、将来にわたっての報酬の合計を最大にするように行動を選択するように学習する。
Q学習では、或る状態sのとき、取り得る行動aのなかから、価値Q(s,a)の最も高い行動aを最適な行動として選択することを目的とする。
この更新式は、状態stにおける行動atの価値Q(st,at)よりも、行動atによる次の状態st+1における最良の行動の価値maxa Q(st+1,a)の方が大きければ、Q(st,at)を大きくし、逆に小さければ、Q(st,at)を小さくすることを示している。つまり、或る状態における或る行動の価値を、それによる次の状態における最良の行動の価値に近づける。ただし、その差は、割引率γと報酬rt+1のあり方により変わってくるが、基本的には、ある状態における最良の行動の価値が、それに至る一つ前の状態における行動の価値に伝播していく仕組みになっている。
「Human-level control through deep reinforcement learning」、Volodymyr Mnih1著[online]、[平成29年1月17日検索]、インターネット〈URL:http://files.davidqiu.com/research/nature14236.pdf〉
図2は、全ての機械学習部510に共通の機能ブロックを示すブロック図である。機械学習部510は、それぞれ状態情報取得部511、学習部512、行動情報出力部513、価値関数記憶部514、及び最適化行動情報出力部515を備える。また、学習部512は、それぞれ報酬出力部5121、価値関数更新部5122、及び行動情報生成部5123を備える。
なお、Q学習等の強化学習については本明細書の末尾で参考として説明する。
学習部512は、報酬出力部5121、価値関数更新部5122及び行動情報生成部5123を備える。
ここで、状態Sにおける状態変数である位置偏差の集合(位置偏差集合)をPD(S)、行動Aにより状態Sから変化した状態S´における状態変数である位置偏差集合をPD(S´)で示す。また、状態Sにおける位置偏差の値を、予め設定された評価関数f(PD(s))に基づいて算出される値とする。
なお、「位置偏差の集合」とは、前述したn分割された軸位置の範囲内で計測される位置偏差の集合を意味する。
位置偏差の絶対値の積算値を算出する関数
∫|e|dt
位置偏差の絶対値に時間の重み付けをして積算値を算出する関数
∫t|e|dt
位置偏差の絶対値の2n(nは自然数)乗の積算値を算出する関数、
∫e2ndt(nは自然数)
位置偏差の絶対値の最大値を算出する関数
Max{|e|}
等が例示されるが、これらに限られるものではない。
行動Aにより状態Sが状態S´に修正された場合、状態S´における位置偏差の値が、行動Aにより修正される前の状態Sにおける位置偏差の値よりも大きくなった場合に、報酬の値を負の値とする。
具体的には、機械学習装置500は、評価用加工プログラムの動作中の現時点の軸位置情報に基づいて、軸位置が前述したx0(=0)≦x<x1の範囲内にある場合、機械学習部210_1による学習対象であると判定する。
具体的には、機械学習装置500は、評価用加工プログラムの動作中の現時点の軸位置情報に基づいて、軸位置が前述したx1≦x<x2の範囲内にある場合、機械学習部210_2による学習対象であると判定する。
具体的には、機械学習装置500は、軸位置が前述したxi−1≦x<xiの範囲内にある場合、機械学習部210_iによる学習対象であると判定する。
図3はモータ制御装置200の一構成例を示すブロック図である。説明の便宜上、図3において、CNC装置100が備える位置指令作成部1011、切替判断装置300及びパラメータ保持装置400も示している。なお、位置指令作成部1011は、CNC装置100において、加工プログラムに基づいて位置指令値を作成する機能ブロックである。
モータ制御装置200は、サーボモータ800で連結機構803を介してテーブル804を移動させることで、テーブル804の上に搭載された被加工物(ワーク)を加工する。連結機構803は、サーボモータ800に連結されたカップリング8031と、カップリング8031に固定されるボールねじ8033とを有し、ボールねじ8033にナット8032が螺合されている。サーボモータ800の回転駆動によって、ボールねじ8033に螺着されたナット8032がボールねじ8033の軸方向に移動する。ナット8032の移動によってテーブル804が移動する。
あるいは、サーボモータ800がリニアスケールを備える場合には、積分器2019による速度検出値の積分値を位置検出値とする代わりに、リニアスケールによる位置フィードバック値を適用する。
以上のように、モータ制御装置200は構成される。
前述したように、軸の位置毎に、トルクから位置までの伝達特性は変化することから、軸の位置毎に例えばフィードバック制御器やフィードフォワード制御器におけるパラメータを機械学習により調整し、軸の位置毎に当該パラメータを切り換えることで高い制御性能を発揮することができる。
すなわち、軸の位置によって、工作機械、ロボット又は産業機械の剛性、共振周波数、反共振周波数が異なるので、高い制御性能を発揮するためには、軸の位置毎にパラメータを調整し、軸の位置に係る切替条件に応じて、当該パラメータ又は当該パラメータを用いる制御器を切り替える必要がある。
以下では、図3における切替判断装置300が、モータ制御装置200から取得する軸位置情報に応じて位置制御部2014及び速度制御部2017を切り替える動作について説明する。
なお、以下の説明では、予め設定された複数の位置情報(例えば、位置xi=0,0.1,0.2,・・・(m))に基づいてパラメータを切り替える一例を用いている。
図5は、切替判断装置300による制御器切替処理の動作の一例を示すフローチャートである。
より詳細には、機械学習装置500によって、位置制御部2014のパラメータが調整され、位置制御部2014が位置制御部2014_1,2014_2,・・・2014_nのn個の制御器を備える場合には、切替判断装置300はモータ制御装置200に対し、位置制御部2014として位置制御部2014_i+1を用いる切替情報を出力する。
一方、機械学習装置500によって、速度制御部2017のパラメータが調整され、速度制御部2017が速度制御部2017_1,2017_2,・・・2017_nのn個の制御器を備える場合には、切替判断装置300はモータ制御装置200に対し、速度制御部2017として速度制御部2017_i+1を用いる切替情報を出力する。
その後、処理はステップS1に戻る(リターン)。
図6は、第2実施形態に係るモータ制御システム10Aにおけるモータ制御装置200Aの一構成例を示すブロック図である。以下では、説明の便宜上、モータ制御システム10A及びモータ制御装置200Aが、モータ制御システム10及びモータ制御装置200と異なる点について説明し、同一の構成についての記載は省略する。
これに伴い、モータ制御システム10Aにおいて、機械学習装置500は、切替条件毎に速度制御部2017のパラメータを調整する一方で、位置制御部2014のパラメータは調整しない。また、切替判断装置300Aは、軸位置情報に基づく切替条件に応じて、速度制御部2017_1,2017_2,・・・2017_nの間で制御器を切り替えるものの、位置制御部2014内での切り替えは実行しない。
図7は、第3実施形態に係るモータ制御システム10Bにおけるモータ制御装置200Bの一構成例を示すブロック図である。以下では、説明の便宜上、モータ制御システム10B及びモータ制御装置200Bが、モータ制御システム10及びモータ制御装置200と異なる点について説明し、同一の構成についての記載は省略する。
図9は、第4実施形態に係るモータ制御システム10Cにおけるモータ制御装置200Cの一構成例を示すブロック図である。以下では、説明の便宜上、モータ制御システム10C及びモータ制御装置200Cが、モータ制御システム10及びモータ制御装置200と異なる点について説明し、同一の構成についての記載は省略する。
〔5.1 変形例1〕
上記の実施形態においては、機械学習装置500が一つの切替条件に対して一つ又は一組のパラメータを調整し、この一つ又は一組のパラメータが各制御部に設定される構成としていたが、これには限られない。
例えば、一つの切替条件に対して、工作機械、ロボット、又は産業機械による加工品質等の程度に応じて複数種類のパラメータを調整し、パラメータ保持装置400がこれら複数種類のパラメータを保持してもよい。この場合、例えば切替判断装置300〜300Cが、複数種類のパラメータを表示する表示装置(不図示)を備え、ユーザが表示装置に備わるタッチパネル等の入力部から任意のパラメータを選択することにより、選択されたパラメータが各制御部に設定される構成としてもよい。
また、パラメータ保持装置400は、再度機械学習を行うことでパラメータを更新する場合、既に保持されているパラメータに対して上書きをする代わりに、パラメータのバージョン管理を行うように、新たなバージョン番号を付して、追記保存するようにしてもよい。そうすることで、通常は、最新のバージョンのパラメータを利用し、例えば、何らかの異常が発生した場合、過去に最適値として設定されたパラメータを再利用することができる。
また、上記の実施形態においては、予め設定された評価用プログラムを実行することにより、機械学習装置500が機械学習することで、パラメータを調整するとしたが、これには限られない。工作機械、ロボット、又は産業機械による実際の加工中に機械学習することにより、パラメータを調整してもよい。
また、上記の実施形態においては、モータ制御装置200〜200Cと、切替判断装置300〜300Cと、パラメータ保持装置400と、機械学習装置500とが別体となっていたが、これには限られない。モータ制御装置200〜200Cと同一の筺体の中に、切替判断装置300〜300Cと、パラメータ保持装置400と、機械学習装置500のうち一以上が組み込まれていてもよい。
100 CNC装置
200 200A 200B 200C モータ制御装置
300 300A 300B 300C 切替判断装置
400 パラメータ保持装置
500 機械学習装置
2014 位置制御部
2017 速度制御部
2020 位置フィードフォワード制御部
2021 速度フィードフォワード制御部
Claims (4)
- 工作機械、ロボット、又は産業機械のサーボモータ又はスピンドルモータを制御する制御器を備えるモータ制御装置であって、
当該モータ制御装置の制御に係る軸の位置情報に基づいて、前記制御器の切替条件を判定する切替判断部、又は前記切替判断部と通信する第1の通信手段と、
前記切替条件毎に、機械学習によって前記制御器のパラメータを調整する、各切替条件に対応する複数の機械学習部、又は前記機械学習部と通信する第2の通信手段と、
前記機械学習部により調整された前記切替条件毎のパラメータを保持するパラメータ保持部、又は前記パラメータ保持部と通信する第3の通信手段とを備え、
前記機械学習部は、一つの前記切替条件に対して種類が異なる複数のパラメータを調整し、
前記切替判断部は、前記パラメータの調整後に前記切替条件を判定した時に、前記切替条件に対応する調整後のパラメータを前記制御器に適用すると共に、前記複数のパラメータから選択される一つのパラメータを、前記制御器に適用するモータ制御装置。 - 前記軸に係る位置指令を作成する位置指令作成部と、
前記軸に係る位置を検出する位置検出部と、
前記位置指令と、前記位置検出部によって検出された前記位置のフィードバック情報とから速度指令を作成する位置制御器と、
速度を検出する速度検出部と、
前記位置制御器によって作成された前記速度指令と、前記速度検出部によって検出された前記速度のフィードバック情報とからトルク指令を作成する速度制御器とを備え、
前記機械学習部は、前記切替条件毎に、前記位置制御器又は前記速度制御器のパラメータを調整する、請求項1に記載のモータ制御装置。 - 前記速度指令を作成する速度指令作成部と、
前記速度を検出する速度検出部と、
前記速度指令と、前記速度検出部によって検出された前記速度のフィードバック情報とからトルク指令を作成する速度制御器とを備え、
前記機械学習部は、前記切替条件毎に、前記速度制御器のパラメータを調整する、請求項1に記載のモータ制御装置。 - 前記位置指令から位置フィードフォワード情報を作成する位置フィードフォワード制御器及び/又は前記位置指令から速度フィードフォワード情報を作成する速度フィードフォワード制御器とを備え、
前記機械学習部は、前記切替条件毎に、前記位置フィードフォワード制御器及び/又は前記速度フィードフォワード制御器のパラメータを調整する、請求項1に記載のモータ制御装置。
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Families Citing this family (3)
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---|---|---|---|---|
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JP2021174259A (ja) | 2020-04-24 | 2021-11-01 | 横河電機株式会社 | 制御装置、制御方法および制御プログラム |
DE112021003494T5 (de) * | 2020-08-24 | 2023-04-20 | Fanuc Corporation | Steuervorrichtung für elektromotor, maschinensystem und steuerverfahren |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS62203203A (ja) * | 1986-03-03 | 1987-09-07 | Sumitomo Electric Ind Ltd | サ−ボ回路 |
JPH0720905A (ja) * | 1993-07-02 | 1995-01-24 | Toei Denki Kk | サーボ制御装置 |
EP0754317B1 (de) * | 1994-04-08 | 1998-09-23 | Siemens Aktiengesellschaft | Einrichtung zur kompensation von nichtlinearitäten an maschinenachsen |
US5751585A (en) * | 1995-03-20 | 1998-05-12 | Electro Scientific Industries, Inc. | High speed, high accuracy multi-stage tool positioning system |
JPH08263143A (ja) | 1995-03-23 | 1996-10-11 | Fanuc Ltd | 外乱オブザーバを用いた制御ゲイン切り替え方式 |
JP3252695B2 (ja) * | 1996-03-01 | 2002-02-04 | 松下電器産業株式会社 | 電動機制御装置 |
JPH11102211A (ja) | 1997-09-25 | 1999-04-13 | Toshiba Mach Co Ltd | サーボ調整方法およびその装置 |
JPH11231914A (ja) | 1998-02-12 | 1999-08-27 | Toyoda Mach Works Ltd | 数値制御装置 |
JP2000293234A (ja) * | 1999-04-08 | 2000-10-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | モータ制御ゲイン切替方法 |
WO2004092859A1 (ja) * | 2003-04-11 | 2004-10-28 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | サーボ制御器 |
JP4575508B1 (ja) * | 2009-05-20 | 2010-11-04 | ファナック株式会社 | デュアル位置フィードバック制御を行うサーボ制御装置 |
JP5816812B2 (ja) * | 2011-06-07 | 2015-11-18 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | モータ駆動装置 |
JP5850960B2 (ja) * | 2014-02-06 | 2016-02-03 | ファナック株式会社 | 位置検出器の内挿誤差を補正するモータ制御装置 |
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