JPH0331907A - 学習制御方法 - Google Patents
学習制御方法Info
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- JPH0331907A JPH0331907A JP16820889A JP16820889A JPH0331907A JP H0331907 A JPH0331907 A JP H0331907A JP 16820889 A JP16820889 A JP 16820889A JP 16820889 A JP16820889 A JP 16820889A JP H0331907 A JPH0331907 A JP H0331907A
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- control
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 51
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
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- Numerical Control (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、複数の工程を繰り返し実行する工作機械、ロ
ボット等の学習制御方式に関する。
ボット等の学習制御方式に関する。
繰り返し目標値に対する学習制御系の設計法としては、
本出願人が先に出願した特願昭８３−６５２７３号にお
いて提案した方式がある。
本出願人が先に出願した特願昭８３−６５２７３号にお
いて提案した方式がある。
この方式は、単一の工程において、繰り返し動作を行う
ことにより、目標指令に被制御量を一致させる制御入力
を学習により決定するものである。
ことにより、目標指令に被制御量を一致させる制御入力
を学習により決定するものである。
上述の方式では、制御偏差が希望する値以下に収束した
後は、得られた制御入力を記憶し、それ以後メモリ運転
を行うことを提案している。ここで「メモリ運転」とは
、制御入力を新たに計算せずに、メモリに記憶された値
を用いて運転することをいう。
後は、得られた制御入力を記憶し、それ以後メモリ運転
を行うことを提案している。ここで「メモリ運転」とは
、制御入力を新たに計算せずに、メモリに記憶された値
を用いて運転することをいう。
ところが、前述の方式では、環境の変化、例えば温度に
よるドリフトや機構系の１２１１変化などにより、再び
偏差が増大する可能性がある。
よるドリフトや機構系の１２１１変化などにより、再び
偏差が増大する可能性がある。
本発明は、このような従来の方式の問題点に鑑みてなさ
れたものであり、環境の変化に対しても偏差の増大をき
たすことなく、常時高精度で効率のよい制御を行うこと
を目的とする。
れたものであり、環境の変化に対しても偏差の増大をき
たすことなく、常時高精度で効率のよい制御を行うこと
を目的とする。
この目的を連成するため、本発明の学習制御方式は、複
数の工程を繰り返し実行する制御方式において、あらか
じめその中の一工程を繰り返し行わせることによって、
目標値に被制御量を一致させる制御入力を学習により決
定し、制御偏差が希望する値以下に収束した時点でその
時の制御入力をメモリに記憶し、複数の工程を繰り處し
実行する際、学習を行った工程のメモリ運転時にその工
程における制御偏差を記憶し、次回のその工程における
制御入力を他の工程実行時に計算して前記メモリに記憶
し、次回のその工程実行時にその新たな制御入力を用い
てメモリ運転を行うことを特徴とする。
数の工程を繰り返し実行する制御方式において、あらか
じめその中の一工程を繰り返し行わせることによって、
目標値に被制御量を一致させる制御入力を学習により決
定し、制御偏差が希望する値以下に収束した時点でその
時の制御入力をメモリに記憶し、複数の工程を繰り處し
実行する際、学習を行った工程のメモリ運転時にその工
程における制御偏差を記憶し、次回のその工程における
制御入力を他の工程実行時に計算して前記メモリに記憶
し、次回のその工程実行時にその新たな制御入力を用い
てメモリ運転を行うことを特徴とする。
以下、本発明を実施例に基づいて具体的に説明する。
本発明を複数工程を有するＮＣ装置に適用した場合の実
施例を、第１図及び第２図に示す。
施例を、第１図及び第２図に示す。
第１図は一つのモータを駆動して第３図に示すような１
Ｇ工程の動作を繰り返し行わせる場合の構成例を示すも
のであり、図中ｌは前回の制御入力系列Ｕと制御偏差系
列ｅを用いて次回の制御入力Ｕを計算する学習装置であ
る。２はＮＣ装置、３は学習装置１とＮＣ装置２が共有
して使うメモリであり、学習すべき工程用の制御入力系
列Ｕ。
Ｇ工程の動作を繰り返し行わせる場合の構成例を示すも
のであり、図中ｌは前回の制御入力系列Ｕと制御偏差系
列ｅを用いて次回の制御入力Ｕを計算する学習装置であ
る。２はＮＣ装置、３は学習装置１とＮＣ装置２が共有
して使うメモリであり、学習すべき工程用の制御入力系
列Ｕ。
制御偏差系列ｅを記憶する。なお、ＮＣ装置２の代わり
にモータ１軸用制御装置を用いることもできる。
にモータ１軸用制御装置を用いることもできる。
５は、位置、速度等の検出器、６は学習開始終了信号等
の通信線である。なお、本例ではモータ４のドライバは
ＮＣ装置２内部に含まれているが、これを学習装置１内
部に入れてここでモータ駆動を行っても構わない。
の通信線である。なお、本例ではモータ４のドライバは
ＮＣ装置２内部に含まれているが、これを学習装置１内
部に入れてここでモータ駆動を行っても構わない。
いま、学習をする工程が工程５であるとすると、まず工
程５のみを第４図のフローにしたがって繰り返し動作さ
せ、望ましい制御入力系列Ｕを決定する。すなわち、第
４図において、ＮＣ装置２が目標指令系列ｒを制御入力
系列Ｕの初期値としてメモリ３に記憶し、それを用いて
モータを駆動し、その際の制御偏差系列ｅをメモリ３に
記憶する（ステップ１００）。次に、学習装置ｌが制御
入力系列Ｕと制御偏差系列ｅを用いて新たに制御入力系
列Ｕを計算し、メモリ３に記憶する（ステップ１１Ｏ）
。
程５のみを第４図のフローにしたがって繰り返し動作さ
せ、望ましい制御入力系列Ｕを決定する。すなわち、第
４図において、ＮＣ装置２が目標指令系列ｒを制御入力
系列Ｕの初期値としてメモリ３に記憶し、それを用いて
モータを駆動し、その際の制御偏差系列ｅをメモリ３に
記憶する（ステップ１００）。次に、学習装置ｌが制御
入力系列Ｕと制御偏差系列ｅを用いて新たに制御入力系
列Ｕを計算し、メモリ３に記憶する（ステップ１１Ｏ）
。
ｌＯ工程を繰り返し実行する際、工程５においてはＮＣ
装置２は制御入力系統Ｕを用いてモータを駆動し、その
際の制御偏差系列をメモリ３に記憶する（ステップ１２
０〉。工程５が終了後、毎回、あるいは制御偏差のチエ
ツクを行って（ステップ１３０）、これが望ましい値に
収まっていない場合、工程６７と進んでいる間に学習装
置１が、制御入力系列Ｕと制御偏差系列ｅを用いて学習
計算を行って、新しい制御入力系列Ｕを決定し、メモリ
３に記憶する。
装置２は制御入力系統Ｕを用いてモータを駆動し、その
際の制御偏差系列をメモリ３に記憶する（ステップ１２
０〉。工程５が終了後、毎回、あるいは制御偏差のチエ
ツクを行って（ステップ１３０）、これが望ましい値に
収まっていない場合、工程６７と進んでいる間に学習装
置１が、制御入力系列Ｕと制御偏差系列ｅを用いて学習
計算を行って、新しい制御入力系列Ｕを決定し、メモリ
３に記憶する。
再び工程５が始まるとＮＣ装置２は新しい制御入力系列
Ｕを用いてモータを駆動し、これを繰り遍す。
Ｕを用いてモータを駆動し、これを繰り遍す。
なお、制御入力系列Ｕの計算アルゴリズムは、例えば特
願昭６３−６５２７３号の第４の発明で提案したように
、前回の偏差と制御入力及び制御対象のステップ応答を
用いて、次回の偏差を予測し、その値が最小となるよう
に次回の制御入力を決定する学習制御方法を用いればよ
い。
願昭６３−６５２７３号の第４の発明で提案したように
、前回の偏差と制御入力及び制御対象のステップ応答を
用いて、次回の偏差を予測し、その値が最小となるよう
に次回の制御入力を決定する学習制御方法を用いればよ
い。
この方法を用いれば、工程５の次回の制御入力ｕ（ｉ）
（ｉ＝ｉｏ、 ｉｏ、＋、−、ｉｊは次式で与えら
れる。
（ｉ＝ｉｏ、 ｉｏ、＋、−、ｉｊは次式で与えら
れる。
ｕ （ｉ） −ｕ （ｉ’）＋σ（１）ｑｋ ＝ｗｋＨ
ｋ／ （ΣＷ１ｉ Ｈｋ２） （ｋ４．２． ・・＋
、 Ｍ）ただし１′ は、次回の時刻１に対応する前回
の時刻であり、Ｈｊ（ｊ＝１．２．・・・、Ｎ）は制御
対象のインディシャル応答のサンプル値、Ｗｋ（ｋ”１
，２．・・・、Ｍ）は、制御偏差の予測値８の重み付き
二乗和からなる評価関数Ｊ Ｊ＝ΣＷｂ （＠ （ｉ＋ｋ） ） ’の重み係数
である。
ｋ／ （ΣＷ１ｉ Ｈｋ２） （ｋ４．２． ・・＋
、 Ｍ）ただし１′ は、次回の時刻１に対応する前回
の時刻であり、Ｈｊ（ｊ＝１．２．・・・、Ｎ）は制御
対象のインディシャル応答のサンプル値、Ｗｋ（ｋ”１
，２．・・・、Ｍ）は、制御偏差の予測値８の重み付き
二乗和からなる評価関数Ｊ Ｊ＝ΣＷｂ （＠ （ｉ＋ｋ） ） ’の重み係数
である。
ここで、制御入力ｕ （ｉ）は上記の評価関数Ｊが最小
となるように決定されているため、前回よりも次回の方
が制御偏差が小さくなることが予測される。
となるように決定されているため、前回よりも次回の方
が制御偏差が小さくなることが予測される。
前記、制御偏差系列ｅのチエツクは、例えばその最大値
あるいは絶対値の総和、あるいは二乗値の総和が設定値
を超えているかどうかで行えばよい。
あるいは絶対値の総和、あるいは二乗値の総和が設定値
を超えているかどうかで行えばよい。
第２図は複数のモータ４，６，８．１０を用いた場合の
構成例であり、第１図の場合と同様にして学習を行うこ
とができる。ただし、ここではモータ４を駆動するドラ
イバ及び制御入力系列Ｕ、制御偏差系列ｅを記憶するメ
モリ３は学習装置１の内部に含まれている。第２図にお
いて、７，９１１は位置、速度等の検出器であり、１２
は起動、停止、学習開始、＃了等の信号用通信線である
。
構成例であり、第１図の場合と同様にして学習を行うこ
とができる。ただし、ここではモータ４を駆動するドラ
イバ及び制御入力系列Ｕ、制御偏差系列ｅを記憶するメ
モリ３は学習装置１の内部に含まれている。第２図にお
いて、７，９１１は位置、速度等の検出器であり、１２
は起動、停止、学習開始、＃了等の信号用通信線である
。
ここで、他の工程実行時に学習を行う際、新たに計算さ
れた制御入力を用いてモータを駆動し、再び学習をする
というサイクルを、制御偏差が設定値以下になるまで繰
り返し、その時の制御入力を次回のその工程運転時に使
用してもよい。
れた制御入力を用いてモータを駆動し、再び学習をする
というサイクルを、制御偏差が設定値以下になるまで繰
り返し、その時の制御入力を次回のその工程運転時に使
用してもよい。
以上に説明したように、本発明においては、複数の工程
を繰り返し実行する際、学習を行った工程のメモリ運転
時にその工程における制御ｌｌ偏差をメモリに記憶し、
次回のその工程における制御入力を他の工程実行時に計
算して前記メモリに記憶し、次回のその工程実行時にそ
の新たな制御入力を用いてメモリ運転を行うこととして
いる。この方法を、複数の工程を繰り返し実行する工作
機械、ロボット等の制御装置に用いれば、高精度が必要
な工程のみに学習制御が適用され、しかも環境の変化な
どによって制御偏差が増大した際には、全工程の実行を
中断することなく、再び学習が行われるため、非常に高
精度で効率の良い制御方式が実現される。
を繰り返し実行する際、学習を行った工程のメモリ運転
時にその工程における制御ｌｌ偏差をメモリに記憶し、
次回のその工程における制御入力を他の工程実行時に計
算して前記メモリに記憶し、次回のその工程実行時にそ
の新たな制御入力を用いてメモリ運転を行うこととして
いる。この方法を、複数の工程を繰り返し実行する工作
機械、ロボット等の制御装置に用いれば、高精度が必要
な工程のみに学習制御が適用され、しかも環境の変化な
どによって制御偏差が増大した際には、全工程の実行を
中断することなく、再び学習が行われるため、非常に高
精度で効率の良い制御方式が実現される。
第１図は一つのモータを駆動して本発明を実施する例を
示すブロック図、第２図は複数のモータを駆動して本発
明を実施する例を示すブロック図、第３図は複数の工程
を繰り返す作業の説明図、第４図は本発明における学習
の手順を示すフローチャートである。 １：学習制御装置 ２：ＮＣ装置 ３：メモリ ４：モータ ５；検出器 第 図
示すブロック図、第２図は複数のモータを駆動して本発
明を実施する例を示すブロック図、第３図は複数の工程
を繰り返す作業の説明図、第４図は本発明における学習
の手順を示すフローチャートである。 １：学習制御装置 ２：ＮＣ装置 ３：メモリ ４：モータ ５；検出器 第 図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、複数の工程を繰り返し実行する制御方式において、 あらかじめ前記複数の工程の中の一工程を繰り返し行わ
せることによって、目標値に被制御量を一致させる制御
入力を学習により決定し、制御偏差が希望する値以下に
収束した時点でその時の制御入力をメモリに記憶し、複
数の工程を繰り返し実行する際、学習を行った工程のメ
モリ運転時にその工程における制御偏差を記憶し、次回
のその工程における制御入力を他の工程実行時に計算し
て前記メモリに記憶し、次回のその工程実行時にその新
たな制御入力を用いてメモリ運転を行うことを特徴とす
る学習制御方式。 ２、複数の工程を繰り返し実行する際、学習を行った工
程のメモリ運転時にその工程における制御偏差を記憶し
、その最大値が希望する値を超えた場合のみ、次回のそ
の工程における制御入力を、他の工程実行時に計算して
前記メモリに記憶し、次回のその工程実行時にその新た
な制御入力を用いてメモリ運転を行うことを特徴とする
請求項１記載の学習制御方式。 ３、偏差の最大値の代わりに一工程分の偏差の絶対値あ
るいは二乗値の総和を用いることを特徴とする請求項２
記載の学習制御方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16820889A JP2958978B2 (ja) | 1989-06-28 | 1989-06-28 | 学習制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16820889A JP2958978B2 (ja) | 1989-06-28 | 1989-06-28 | 学習制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0331907A true JPH0331907A (ja) | 1991-02-12 |
| JP2958978B2 JP2958978B2 (ja) | 1999-10-06 |
Family
ID=15863794
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16820889A Expired - Fee Related JP2958978B2 (ja) | 1989-06-28 | 1989-06-28 | 学習制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2958978B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011186668A (ja) * | 2010-03-05 | 2011-09-22 | Mori Seiki Co Ltd | 制御方法及び制御装置 |
| JP2018094677A (ja) * | 2016-12-13 | 2018-06-21 | ファナック株式会社 | 学習を容易化する機能を備えたロボット制御装置、及びロボット制御方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6378144B2 (ja) | 2015-07-31 | 2018-08-22 | ファナック株式会社 | 学習メモリの割り当てを最適化する機能を有する学習制御装置を備えたサーボ制御システム |
-
1989
- 1989-06-28 JP JP16820889A patent/JP2958978B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011186668A (ja) * | 2010-03-05 | 2011-09-22 | Mori Seiki Co Ltd | 制御方法及び制御装置 |
| JP2018094677A (ja) * | 2016-12-13 | 2018-06-21 | ファナック株式会社 | 学習を容易化する機能を備えたロボット制御装置、及びロボット制御方法 |
| US10520912B2 (en) | 2016-12-13 | 2019-12-31 | Fanuc Corporation | Robot controller having function that simplifies learning, and robot control method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2958978B2 (ja) | 1999-10-06 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |