JP7299184B2

JP7299184B2 - 液圧駆動装置、液圧駆動装置の制御方法

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Publication number: JP7299184B2
Application number: JP2020041619A
Authority: JP
Inventors: 正樹小田井; 隆浩長井; 秀行一藁; 亮介小林; 克彦平野; 孝一黒澤
Original assignee: Hitachi GE Nuclear Energy Ltd
Current assignee: Hitachi GE Nuclear Energy Ltd
Priority date: 2020-03-11
Filing date: 2020-03-11
Publication date: 2023-06-27
Anticipated expiration: 2040-03-11
Also published as: JP2021143697A

Description

本発明は、液圧でアクチュエータを駆動制御する液圧駆動装置の構成とその制御方法に係り、特に、駆動状態を直接検知するセンサの設置が困難なアクチュエータ向けの液圧駆動装置に適用して有効な技術に関する。

水圧や油圧等の液圧でアクチュエータを駆動する液圧駆動装置は、土木建設機械や産業機械、農業機械等、様々な分野で広く利用されている。一般的に、これらの液圧駆動装置では、アクチュエータに姿勢センサ等の駆動状態を検知するセンサを設置し、検知した駆動情報に基づいて制御を行う。

本技術分野の背景技術として、例えば特許文献１に示されているような、液圧駆動されるアクチュエータシリンダによりアクチュエータ（排ガスフラップ）を変位する液圧駆動装置が知られている。

特開２０１１－１２７５９６号公報

アクチュエータ（機構部）やアクチュエータシリンダ自体を所望の姿勢となるように制御するためには、アクチュエータ（機構部）やアクチュエータシリンダの姿勢を観測して、所望の姿勢となるまで駆動液を逐次供給するなどすればよい。

しかしながら、上記特許文献１のようなフィードバック制御システムでは、液圧による配管の膨張・収縮などにより、収束に時間がかかり高速化が難しく、不安定な制御システムとなる場合がある。

また、アクチュエータに姿勢センサ等のセンサを設置した場合、強磁場や高紫外線量が存在するような過酷な作業環境下ではセンサの誤動作が懸念されると共に、センサを設置するためにアクチュエータ（機構部）や配管の設計に一定の制約が生じてしまう。

そこで、本発明の目的は、液圧でアクチュエータを駆動制御する液圧駆動装置において、高速かつ信頼性の高い駆動制御が可能であり、なおかつ、アクチュエータ（機構部）や配管の設計の自由度が高い液圧駆動装置とその制御方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明は、アクチュエータシリンダと、前記アクチュエータシリンダの変位を制御する制御装置と、前記アクチュエータシリンダを駆動する駆動液を前記制御装置から前記アクチュエータシリンダに伝達し、前記駆動液の液圧に応じて膨張または収縮する配管と、少なくとも駆動情報および環境情報のいずれかの観測情報を取得する観測部と、を備え、前記観測情報は、事前観測可能な物理量である前記配管の長さ、前記配管の径、前記配管のヤング率のうち少なくともいずれかを含み、前記制御装置は、前記配管への前記駆動液の供給を制御する弁と、前記アクチュエータシリンダの変位指令と前記観測情報の少なくとも１つと前記弁の開閉指令値を決定する関数に基づいて開閉指令値を演算し、当該開閉指令値により前記弁を制御する弁制御器を有し、前記弁制御器は、前記観測情報に基づいて、前記弁の開閉指令値を決定する関数を学習する学習部と、前記学習部で学習した関数に基づいて、前記弁の開閉指令値を決定する推定部を有し、前記推定部で決定した開閉指令値に基づいて前記弁を制御することを特徴とする。

また、本発明は、駆動液の液圧に応じて膨張または収縮する駆動液供給系統を介してアクチュエータシリンダを駆動制御する液圧駆動装置の制御方法であって、少なくとも駆動情報および環境情報のいずれかの観測情報を取得し、前記アクチュエータシリンダの変位指令と前記観測情報の少なくとも１つと前記駆動液供給系統の弁の開閉指令値を決定する関数に基づいて開閉指令値を演算し、当該演算した開閉指令値に基づいて前記アクチュエータシリンダへの駆動液の供給を制御し、前記観測情報は、事前観測可能な物理量である前記駆動液供給系統の配管の長さ、前記配管の径、前記配管のヤング率のうち少なくともいずれかを含むことを特徴とする。

本発明によれば、液圧でアクチュエータを駆動制御する液圧駆動装置において、高速かつ信頼性の高い駆動制御が可能であり、なおかつ、アクチュエータ（機構部）や配管の設計の自由度が高い液圧駆動装置とその制御方法を実現することができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の実施例１に係る液圧駆動装置１００の概略構成を示す図である。図１における制御装置１１０の概略構成を示す図である。図２における弁制御器１１１の概略構成を示す図である。図３における学習演算部１１１２１の構成例を示すネットワーク図である。図３における推定部１１１３の構成例を示すネットワーク図である。本発明の実施例２に係る液圧駆動装置１００の概略構成を示す図である。実施例１（図３）の変形例を示す図である。

以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。なお、各図面において同一の構成については同一の符号を付し、重複する部分についてはその詳細な説明は省略する。

図１から図５、及び図７を参照して、本発明の実施例１に係る液圧駆動装置とその制御方法について説明する。図１は、本実施例の液圧駆動装置の概略構成を示す図である。

図１において、液圧駆動装置１００は、アクチュエータシリンダ１３０と、制御装置１１０と、配管１２０と、観測器１４０で構成される。アクチュエータシリンダ１３０は、シリンダ１３１とピストン１３２とからなり、シリンダ１３１はピストン１３２によって、伸長室１３１ａと短縮室１３１ｂの２つの室に分けられる。

図１の例では、制御装置１１０から水や油等の駆動液が配管１２０を介して伸長室１３１ａに供給されることでシリンダ変位が増加し、駆動液が伸長室１３１ａから配管１２０を介して制御装置１１０に排出されることで、シリンダ変位が減少する。配管１２０は制御装置１１０が供給する駆動液をアクチュエータシリンダ１３０に送る。

制御装置１１０は、変位指令Ｘｒと観測器１４０の観測情報αに基づき、アクチュエータシリンダ１３０の変位Ｘが変位指令Ｘｒに応じた変位量となる量の駆動液を配管１２０に供給する。ここで、図１において変位Ｘは、アクチュエータシリンダ１３０の変位量であり、変位指令Ｘｒは変位Ｘの指令値である。

観測器１４０は、駆動部姿勢情報である変位Ｘや、配管１２０の膨張・収縮、駆動液の液圧や流量、供給液量、液温などの液圧駆動装置１００内部の情報である駆動情報や、周囲の環境温度や環境圧力、環境湿度、放射線強度、累積放射線強度、紫外線強度、累積紫外線強度などの液圧駆動装置１００の外部情報である環境情報を観測し、観測情報αとして制御装置１１０に入力する。

ここで、一般に、シリンダ変位Ｘは、ポテンショメータなどによるピストン１３２の変位の直接観測や、アクチュエータシリンダ１３０のカメラによる撮像および画像処理によってピストン１３２の変位を観測することなどで間接的に観測できる。配管１２０への駆動液の流量や供給液量は、流量計などで観測できる。

また、配管１２０の膨張・収縮は、制御装置１１０から供給された駆動液のうち、アクチュエータシリンダ１３０に供給される駆動液の体積が変わる原因となり、変位Ｘの制御に影響を与える因子である。この配管１２０の膨張・収縮は、配管の外径を観測するなどで直接観測できる。

また、配管１２０の膨張・収縮量は、配管１２０を押す力である液圧や環境圧力の影響を受け、それぞれ圧力計などで観測できる。さらには、配管１２０の柔軟性に影響を与える液温や環境温度なども膨張・収縮量に影響を与え、それぞれ温度計などで観測できる。また、配管１２０の材料を劣化させて柔軟性に影響を与える環境湿度や放射線強度、累積放射線強度、紫外線強度、累積紫外線強度なども膨張・収縮量に影響を与え、それぞれ湿度計、放射線測定器、紫外線強度計などで観測できる。このように、変位Ｘには多くの因子が影響を与え、モデル化は難しい。

このような多くの因子が複雑に影響を与えモデル化が困難な制御対象の場合、観測した変位Ｘに基づいて逐次弁を開閉するフィードバック制御を用いることが一般的である。ここで、例えば配管１２０の膨張・収縮は、弁の開閉による液圧の変化が収束するまで決まらないことから、変位Ｘは収束に時間がかかる。そのため、制御の高速化が難しく、条件によっては制御系が不安定になる場合がある。

そこで、本発明は、これらの影響因子を加味して、逐次的でなく弁の開度や開時間の指令を生成するフィードフォワード制御を実現することで、高速な制御を可能とする液圧駆動装置を提供する。

なお、図１の例では、アクチュエータシリンダ１３０において駆動液が供給されるのは伸長室１３１ａのみであるが、本発明の構成はその限りではない。例えば、駆動液は短縮室１３１ｂのみに供給される構成でもよい。この時、短縮室１３１ｂに駆動液が供給されるとシリンダ変位Ｘは減少し、排出されるとシリンダ変位Ｘは増加する。また、伸長室１３１ａと短縮室１３１ｂの両方に駆動液が供給される構成でもよく、この場合は配管１２０が２系統配置される。

図２は、制御装置１１０の構成の一例を概略的に示す図である。図２では、アクチュエータシリンダ１３０に正圧を印加する系統のみを記載している。

図２において、制御装置１１０は、弁制御器１１１と、弁１１３と、ポンプ１１４と、タンク１１５で構成される。ポンプ１１４は、タンク１１５内の駆動液を弁１１３の開度に応じて配管１２０に供給する。弁制御器１１１は、変位指令Ｘｒと観測情報αとに基づいて、弁１１３の開度や開時間などの弁動作指令βを演算して弁１１３を開閉する。これにより、配管１２０に駆動液が供給されてアクチュエータシリンダ１３０の変位Ｘを制御できる。

図３は、弁制御器１１１の構成の一例を概略的に示す図である。図３において、弁制御器１１１は、収集部１１１１と、学習部１１１２と、推定部１１１３で構成される。収集部１１１１は、観測データ収集部１１１１１と観測データ記憶部１１１１２とから構成され、観測データ収集部１１１１１は、変位指令Ｘｒや観測情報α、弁動作指令βを収集し、後述の入力データｕと参照データｙとに整理分類してデータセットを生成する。観測データ記憶部１１１１２は、観測データ収集部１１１１１から出力されたデータセットを記憶する。

学習部１１１２は、学習演算部１１１２１と学習結果記憶部１１１２２とから構成され、学習演算部１１１２１は観測データ収集部１１１１より送られるデータセットに基づいて弁動作指令βを推定する推定器を学習により導出し、学習結果記憶部１１１２２は導出された推定器のパラメータを記憶する。推定部１１１３は、学習部１１１２より送られる推定器のパラメータと観測データ収集部１１１１より送られるデータセット（特に入力データｕ）とに基づいて弁動作指令βを推定して弁１１３を駆動する。

［変形例］
図７に、図３の変形例を示す。図３において学習部１１１２は弁制御器１１１の構成要素としたが、本発明の構成はその限りではない。例えば、図７に示すように、学習部１１１２は液圧駆動装置１００（弁制御器１１２）と通信ネットワーク１７０で接続された装置やクラウドなど液圧駆動装置１００（弁制御器１１２）とは別の外部装置１６０に構成されてもよい。

一般的に、演算負荷の大きい学習演算を行う学習部１１１２を液圧駆動装置１００（弁制御器１１２）とは別の装置に構成することにより、液圧駆動装置１００の小型化や低消費エネルギー化が可能となる。

またこの場合、液圧駆動装置１００は、駆動時に観測データ記憶部１１１１２に一つ以上のデータセットを記憶し、例えば作業終了後など任意のタイミングでデータセットを学習部１１１２にアップロードすることで、外部装置１６０に構成された学習部１１１２は送られたデータセットに基づいて学習を行い、学習した推定器のパラメータを学習結果記憶部１１１２２に記憶する。推定部１１１３は、例えば次の作業開始時など任意のタイミングで推定器のパラメータを学習部１１１２からダウンロードし、学習結果に基づいて構成した推定器と観測データ収集部１１１１１から送られるデータセットを用いて弁動作指令βを推定できる。

図４は、学習演算部１１１２１の構成の一例を示すネットワーク図である。図４において、学習演算部１１１２１は、それぞれｍ_ｉ個（ｉは層のインデックス番号）のニューロンからなるｎ層のネットワークで構成される。例えば、ｊ層ｉ番目のニューロンＮｊｉは、それぞれ入力ベクトルをＵｊｉ、出力（スカラー）をＹｊｉとすると（１）式に示す関数に基づいて信号を伝搬する。ここで、ｆは例えばシグモイド関数などの活性化関数であり、行列ＷｊｉとベクトルＢｊｉは推定器（前記ネットワーク）のパラメータである。

収集部１１１１で収集したデータセットのうち、変位指令Ｘｒ、動作前の変位Ｘ０、動作前の駆動情報α２０、環境情報α３などの入力データｕに基づき、前記ネットワークは後述する参照データｙの推定値である出力データｙｙを演算する。

データセットのうち、弁動作指令β、動作後の実現変位Ｘ、動作後の駆動情報α２などの参照データｙと出力データｙｙとの誤差ｅ（ｎｉ）を減らすよう、推定器のパラメータであるＷｊｉやＢｊｉなどを更新することで学習して、推定器の推定精度を向上させる。

ここで、図４において、入力データｕを構成する各データは、複数のデータからなるベクトルであってもよく、また用いなくてもよい。出力データｙｙを構成する各データは、複数のデータからなるベクトルであってもよい。この時、出力層Ｌｎで図示された各ニューロンは、複数のニューロンの集合体となる。

学習結果記憶部１１１２２には、推定器のパラメータＷｊｉ，Ｂｊiや、層数ｎ、各層のニューロン数ｍ_ｊなどを送信して記憶させる。

また、図４の例では、例えばマニュアルで弁を操作した際の変位Ｘの変化を用いてデータセットを生成し、学習に用いることができる。この場合、変位指令Ｘｒと動作後実現変位Ｘはいずれも弁操作によって実現された変位Ｘを用いればよい。

図５は、推定部１１１３の構成の一例を示すネットワーク図である。図５において、推定部１１１３は、学習結果記憶部１１１２２に記憶された推定器のパラメータＷｊｉ，Ｂｊiや、層数ｎ、各層のニューロン数ｍ_ｊなどに基づいたネットワークで構成される。但し、この時、出力層Ｌｎは、少なくとも弁動作指令βを出力するニューロンが存在すればよい。例えば、ｊ層ｉ番目のニューロンＮｊｉは、それぞれ入力ベクトルをＵｊｉ、出力（スカラー）をＹｊｉとすると（１）式に示す関数に基づいて信号を伝搬する。ここで、ｆは、学習演算部１１１２１と同一の活性化関数を用いればよい。

収集部１１１１で収集したデータセットのうち、変位指令Ｘｒ、動作前の変位Ｘ０、動作前の駆動情報α２０、環境情報α３などの入力データｕに基づき、推定部１１１３のネットワークは弁動作指令βを推定する。

ここで、学習および推定の入力データｕには、事前観測可能な物理量など逐次観測している観測情報α以外のデータを用いてもよい。例えば、配管１２０の長さや径（ノミナル値）、材質によって決まるヤング率などの物理量や、駆動液の種類で決まる粘性などの物理量を、入力データｕに用いてもよい。これにより、配管１２０や駆動液などの構成を変更した場合に、事前の学習結果によって弁動作指令βの推定が可能となる。

以上説明したように、本実施例の液圧駆動装置１００は、アクチュエータシリンダ１３０と、アクチュエータシリンダ１３０の変位Ｘを制御する制御装置１１０と、アクチュエータシリンダ１３０を駆動する駆動液を制御装置１１０からアクチュエータシリンダ１３０に伝達する配管１２０と、少なくとも駆動情報および環境情報のいずれかの観測情報αを取得する観測部１４０を備えており、制御装置１１０は、配管１２０への駆動液の供給を制御する弁１１３と、アクチュエータシリンダ１３０の変位指令Ｘｒと観測情報αの少なくとも１つと弁１１３の開閉指令値を決定する関数に基づいて弁動作指令値βを演算し、弁動作指令値βにより弁１１３を制御する弁制御器１１１を有し、弁制御器１１１は、観測情報αに基づいて、弁１１３の開閉指令値を決定する関数を学習する学習部１１１２と、学習部１１１２で学習した関数に基づいて、弁１１３の開閉指令値を決定する推定部１１１３を有し、推定部１１１３で決定した開閉指令値に基づいて弁１１３を制御する。

また、本実施例の液圧駆動装置の制御方法では、少なくとも駆動情報および環境情報のいずれかの観測情報αを取得し、アクチュエータシリンダ１３０の変位指令Ｘｒと観測情報αの少なくとも１つと駆動液供給系統に設けられた弁１１３の開閉指令値を決定する関数に基づいて弁動作指令値βを演算し、当該演算した弁動作指令値βに基づいてアクチュエータシリンダ１３０への駆動液の供給を制御する。

このように、アクチュエータシリンダ１３０の変位Ｘの制御に影響を与える因子を入力データｕとして学習し、その学習結果を用いて、弁１１３の開度や開時間である弁動作指令βを推定することで、逐次的でないフィードフォワードによる制御を可能として、液圧駆動装置１００における高速な制御が可能となる。

また、配管１２０の膨張・収縮などの影響を補償することで、配管１２０の長尺化や細径化、柔軟な材料の選定が可能となり、配管１２０の軽量化、取り回しの容易化が可能となる。

図６を参照して、本発明の実施例２に係る液圧駆動装置とその制御方法について説明する。図６は、本実施例の液圧駆動装置の構成の別の例を概略的に示す図である。

図６において、液圧駆動装置１００は、機構部１５０と、アクチュエータシリンダ１３０と、制御装置１１０と、配管１２０と、観測器１４０で構成される。機構部１５０は、例えばリンク部１５０１とエンドエフェクタ部１５０２とから構成され、アクチュエータシリンダ１３０の変位によってリンク部１５０１の角度θやエンドエフェクタ部１５０２の位置などの駆動部姿勢を変化できる。

配管１２０は、制御装置１１０が供給する駆動液をアクチュエータシリンダ１３０に送る。制御装置１１０は、変位指令Ｘｒと観測器１４０の観測情報αに基づき、駆動液を配管１２０に供給する。

ここで、図６における変位Ｘは、リンク部１５０１の角度θやエンドエフェクタ部１５０２の座標、アクチュエータシリンダ１３０の変位などであり、変位指令Ｘｒは変位Ｘの指令値である。

観測器１４０は、駆動部姿勢情報である変位Ｘや、配管１２０の膨張・収縮、駆動液の液圧や流量、供給液量、液温など液圧駆動装置１００内部の情報である駆動情報や、周囲の環境温度や環境圧力、環境湿度、放射線強度、累積放射線強度、紫外線強度、累積紫外線強度など液圧駆動装置１００の外部情報である環境情報を観測し、制御装置１１０に出力する。

ここで、一般に、変位Ｘは、ポテンショメータなどによるピストン１３２（図１参照）の変位の直接観測や、エンコーダなどによるリンク部１５０１の角度θの直接観測、カメラによる撮像および画像処理によるエンドエフェクタ部１５０２の座標の間接観測などによって観測できる。配管１２０への駆動液の流量や供給液量は、流量計などで観測できる。

また、配管１２０の膨張・収縮は、制御装置１１０から供給された駆動液のうち、アクチュエータシリンダ１３０に供給される駆動液の体積が変わる原因となり、変位Ｘの制御に影響を与える。配管１２０の膨張・収縮は、配管の外径を観測するなどで直接観測できる。

また、配管１２０の膨張・収縮量は、配管１２０を押す力である液圧や環境圧力の影響を受け、それぞれ圧力計などで観測できる。さらには、配管１２０の柔軟性に影響を与える、液温や環境温度なども膨張・収縮量に影響を与え、それぞれ温度計などで観測できる。また、配管１２０の材料を劣化させて柔軟性に影響を与える環境湿度や放射線強度、累積放射線強度、紫外線強度、累積紫外線強度なども膨張・収縮量に影響を与え、それぞれ湿度計、放射線測定器、紫外線強度計などで観測できる。このように、変位Ｘには多くの因子が影響を与え、モデル化は難しい。

このような多くの因子が複雑に影響を与えモデル化が困難な制御対象の場合、観測した変位Ｘに基づいて逐次弁を開閉するフィードバック制御を用いることが一般的である。ここで、例えば配管１２０の膨張・収縮は、弁の開閉による液圧の変化が収束するまで決まらず、変位Ｘも収束に時間がかかる。そのため、制御の高速化が難しく、影響する因子の条件によっては不安定になる場合がある。

そこで本発明は、これらの因子の影響を加味して、逐次的でなく弁の開度や開時間の指令を生成するフィードフォワード制御を実現することで、高速な制御を可能とする液圧駆動装置を提供する。

図６の液圧駆動装置１００の構成例においても、制御装置１１０や弁制御器１１１は実施例１（図２，図３）と同様に構成できる。

このように、リンク部１５０１の角度θやエンドエフェクタ部１５０２の座標など駆動部姿勢の制御に影響を与える因子を入力データｕとして学習し、その学習結果を用いて、弁１１３（図２参照）の開度や開時間である弁動作指令βを推定することで、フィードフォワードによる制御を可能として、液圧駆動装置１００における高速な制御が可能となる。

また、図６に示す本実施例の液圧駆動装置１００は、一つのアクチュエータシリンダ１３０と、１組のリンク部１５０１から構成されているが、本発明はその限りではない。複数のアクチュエータシリンダ１３０と複数組のリンク部１５０１から構成される液圧駆動装置１００であってもよい。この場合は、変位Ｘおよび変位指令Ｘｒが、それぞれのリンクの組からなる関節角やエンドエフェクタ部１５０２の座標、もしくはその両者などから構成されればよい。

これにより、例えば６自由度作業アームなど多自由度の液圧駆動装置１００における高速な姿勢制御が可能となる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記の実施例は本発明に対する理解を助けるために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１００…液圧駆動装置
１１０…制御装置
１１１，１１２…弁制御器
１１１１…収集部
１１１１１…観測データ収集部
１１１１２…観測データ記憶部
１１１２…学習部
１１１２１…学習演算部
１１１２２…学習結果記憶部
１１１３…推定部
１１３…弁
１１４…ポンプ
１１５…タンク
１２０…配管
１３０…アクチュエータシリンダ
１３１…シリンダ
１３１ａ…伸長室
１３１ｂ…短縮室
１３２…ピストン
１４０…観測器
１５０…機構部
１５０１…リンク部
１５０２…エンドエフェクタ部
１６０…外部装置
１７０…通信ネットワーク

Claims

アクチュエータシリンダと、
前記アクチュエータシリンダの変位を制御する制御装置と、
前記アクチュエータシリンダを駆動する駆動液を前記制御装置から前記アクチュエータシリンダに伝達し、前記駆動液の液圧に応じて膨張または収縮する配管と、
少なくとも駆動情報および環境情報のいずれかの観測情報を取得する観測部と、を備え、
前記観測情報は、事前観測可能な物理量である前記配管の長さ、前記配管の径、前記配管のヤング率のうち少なくともいずれかを含み、
前記制御装置は、前記配管への前記駆動液の供給を制御する弁と、
前記アクチュエータシリンダの変位指令と前記観測情報の少なくとも１つと前記弁の開閉指令値を決定する関数に基づいて開閉指令値を演算し、当該開閉指令値により前記弁を制御する弁制御器を有し、
前記弁制御器は、前記観測情報に基づいて、前記弁の開閉指令値を決定する関数を学習する学習部と、
前記学習部で学習した関数に基づいて、前記弁の開閉指令値を決定する推定部を有し、
前記推定部で決定した開閉指令値に基づいて前記弁を制御することを特徴とする液圧駆動装置。
請求項１に記載の液圧駆動装置であって、
前記学習部は、外部装置に設置されており、
通信ネットワークを介して、前記推定部と接続されていることを特徴とする液圧駆動装置。
請求項１または２に記載の液圧駆動装置であって、
前記アクチュエータシリンダにより駆動される機構部を備え、
前記観測部は、前記機構部の姿勢を観測し、
前記推定部は、前記観測部により観測した前記機構部の姿勢に基づいて、前記弁の開閉指令値を決定することを特徴とする液圧駆動装置。
請求項１に記載の液圧駆動装置であって、
前記開閉指令値は、前記弁の開度および開時間の少なくとも１つを含むことを特徴とする液圧駆動装置。
駆動液の液圧に応じて膨張または収縮する駆動液供給系統を介してアクチュエータシリンダを駆動制御する液圧駆動装置の制御方法であって、
少なくとも駆動情報および環境情報のいずれかの観測情報を取得し、
前記アクチュエータシリンダの変位指令と前記観測情報の少なくとも１つと前記駆動液供給系統の弁の開閉指令値を決定する関数に基づいて開閉指令値を演算し、
当該演算した開閉指令値に基づいて前記アクチュエータシリンダへの駆動液の供給を制御し、
前記観測情報は、事前観測可能な物理量である前記駆動液供給系統の配管の長さ、前記配管の径、前記配管のヤング率のうち少なくともいずれかを含むことを特徴とする液圧駆動装置の制御方法。
請求項５に記載の液圧駆動装置の制御方法であって、
前記液圧駆動装置は、通信ネットワークを介して外部装置と接続されており、
前記関数は、前記外部装置に設置された学習部において学習されることを特徴とする液圧駆動装置の制御方法。
請求項５または６に記載の液圧駆動装置の制御方法であって、
前記アクチュエータシリンダにより駆動される機構部を備えており、
前記機構部の姿勢を観測し、
当該観測した前記機構部の姿勢に基づいて、前記弁を制御することを特徴とする液圧駆動装置の制御方法。
請求項５に記載の液圧駆動装置の制御方法であって、
前記弁の開度および開時間の少なくとも１つを制御することで前記アクチュエータシリンダへの駆動液の供給を制御することを特徴とする液圧駆動装置の制御方法。