JPH09131087A - サーボ系の制御ゲイン調整装置およびその調整方法 - Google Patents
サーボ系の制御ゲイン調整装置およびその調整方法Info
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- JPH09131087A JPH09131087A JP7285244A JP28524495A JPH09131087A JP H09131087 A JPH09131087 A JP H09131087A JP 7285244 A JP7285244 A JP 7285244A JP 28524495 A JP28524495 A JP 28524495A JP H09131087 A JPH09131087 A JP H09131087A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 サーボ系の制御ゲイン調整装置において、制
御ゲインを状況に応じて自動的に高速かつ最適に調整す
る。 【解決手段】 サーボモータを動力源とし、フィードバ
ック制御を用いて位置および速度の制御を行なうサーボ
系の制御装置において、負荷を考慮した制御対象の近似
モデル３の応答と規範とする応答モデル７との応答偏差
を評価値とする評価値演算部８と、前記評価関数の評価
値をもとに制御ゲインを調整する制御ゲイン調整装置５
と、基準範囲内の応答が得られた場合に、サーボモータ
を制御するコントローラ２の出力信号を近似モデル３か
ら制御対象１側へ切り換える手段９とを備えたサーボ系
の制御ゲイン調整装置。
御ゲインを状況に応じて自動的に高速かつ最適に調整す
る。 【解決手段】 サーボモータを動力源とし、フィードバ
ック制御を用いて位置および速度の制御を行なうサーボ
系の制御装置において、負荷を考慮した制御対象の近似
モデル３の応答と規範とする応答モデル７との応答偏差
を評価値とする評価値演算部８と、前記評価関数の評価
値をもとに制御ゲインを調整する制御ゲイン調整装置５
と、基準範囲内の応答が得られた場合に、サーボモータ
を制御するコントローラ２の出力信号を近似モデル３か
ら制御対象１側へ切り換える手段９とを備えたサーボ系
の制御ゲイン調整装置。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、サーボモータを駆
動源とする産業用ロボットまたはＮＣ（数値制御）にお
いて、サーボ系の制御ゲインを自動的に調整する装置お
よびその調整方法に関するものである。
動源とする産業用ロボットまたはＮＣ（数値制御）にお
いて、サーボ系の制御ゲインを自動的に調整する装置お
よびその調整方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】産業用ロボットやＮＣの動力源となって
いるサーボモータのフィードバック制御には、一般に比
例積分制御が用いられる。この場合、要求の応答性、安
定性を満足させるには適切な制御ゲインの設定が必要で
ある。しかし、多軸になれば、状態変化による負荷変
動、各軸の相互干渉や要求仕様による制御ゲインの制約
等から、理論通りには設定できない。そのため、従来は
作業者がオーバーシュート、速度リップル等の特徴量を
観測し、試行錯誤で変更していた。
いるサーボモータのフィードバック制御には、一般に比
例積分制御が用いられる。この場合、要求の応答性、安
定性を満足させるには適切な制御ゲインの設定が必要で
ある。しかし、多軸になれば、状態変化による負荷変
動、各軸の相互干渉や要求仕様による制御ゲインの制約
等から、理論通りには設定できない。そのため、従来は
作業者がオーバーシュート、速度リップル等の特徴量を
観測し、試行錯誤で変更していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
制御装置では、制御ゲインの設定に時間がかかる上、作
業者の経験に頼るところが大きく、状況に応じた設定変
更などが困難であった。本発明が解決すべき課題は、制
御ゲインを状況に応じて自動的に高速かつ最適に調整す
ることにある。
制御装置では、制御ゲインの設定に時間がかかる上、作
業者の経験に頼るところが大きく、状況に応じた設定変
更などが困難であった。本発明が解決すべき課題は、制
御ゲインを状況に応じて自動的に高速かつ最適に調整す
ることにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
本発明のサーボ系の制御ゲイン調整装置は、サーボモー
タを動力源とし、フィードバック制御を用いて位置およ
び速度の制御を行なうサーボ系の制御装置において、負
荷を考慮した制御対象の近似モデルの応答と規範とする
応答モデルとの応答偏差を評価値とする評価関数比較手
段と、前記評価関数の評価値をもとに制御ゲインを調整
する手段と、基準範囲内の応答が得られた場合に、前記
サーボモータを制御するコントローラの出力信号を前記
近似モデルから制御対象側へ切り換える手段とを備えた
ものである。この装置において、制御対象と負荷を考慮
した制御対象のモデルとの応答偏差によりモデルを同定
し、モデルのパラメータを修正するモデル同定部を備え
ることができる。また、ねじり角およびねじり角速度の
推定量をフィードバックする状態推定器を備えることが
できる。
本発明のサーボ系の制御ゲイン調整装置は、サーボモー
タを動力源とし、フィードバック制御を用いて位置およ
び速度の制御を行なうサーボ系の制御装置において、負
荷を考慮した制御対象の近似モデルの応答と規範とする
応答モデルとの応答偏差を評価値とする評価関数比較手
段と、前記評価関数の評価値をもとに制御ゲインを調整
する手段と、基準範囲内の応答が得られた場合に、前記
サーボモータを制御するコントローラの出力信号を前記
近似モデルから制御対象側へ切り換える手段とを備えた
ものである。この装置において、制御対象と負荷を考慮
した制御対象のモデルとの応答偏差によりモデルを同定
し、モデルのパラメータを修正するモデル同定部を備え
ることができる。また、ねじり角およびねじり角速度の
推定量をフィードバックする状態推定器を備えることが
できる。
【０００５】また、本発明のサーボ系の制御ゲイン調整
方法は、調整する制御ゲインをそれぞれ記号列に変換
し、前記記号列をつなぎ合わせたものを制御ゲインおよ
びその組合せを表すコード列とするとき、前記調整する
制御ゲインの選択および調整条件を入力する第１工程
と、前記調整条件に応じて解候補となるコード列の初期
集団を生成する第２工程と、前記各コード列について、
制御ゲインへのデコードを行ない、前記制御ゲインによ
り得られた応答から評価値を求める第３工程と、前記評
価値に応じて各コード列に対して遺伝的アルゴリズムに
基づく遺伝子操作を施し、子となる解候補コード列を生
成する第４工程と、収束を判定する第５工程とを有し、
前記第３工程から第５工程を繰り返し実行することによ
って、制御ゲインの最適化を行なうものである。
方法は、調整する制御ゲインをそれぞれ記号列に変換
し、前記記号列をつなぎ合わせたものを制御ゲインおよ
びその組合せを表すコード列とするとき、前記調整する
制御ゲインの選択および調整条件を入力する第１工程
と、前記調整条件に応じて解候補となるコード列の初期
集団を生成する第２工程と、前記各コード列について、
制御ゲインへのデコードを行ない、前記制御ゲインによ
り得られた応答から評価値を求める第３工程と、前記評
価値に応じて各コード列に対して遺伝的アルゴリズムに
基づく遺伝子操作を施し、子となる解候補コード列を生
成する第４工程と、収束を判定する第５工程とを有し、
前記第３工程から第５工程を繰り返し実行することによ
って、制御ゲインの最適化を行なうものである。
【０００６】
【発明の実施の態様】図１は本発明の制御ゲイン調整装
置の構成を示すブロック図である。同図において、１は
サーボシステム、２はサーボシステム１のコントロー
ラ、３は近似モデル、４はモデル同定部、５は制御ゲイ
ン調整装置、７は規範応答モデル、８は評価値演算部で
ある。本発明は、図１に示すように、近似モデル３を作
成するためのモデル同定部４と遺伝的アルゴリズムの手
法を用いて制御ゲインの自動調整を行なう制御ゲイン調
整装置５を有する。モデル同定部４に関しては、調整を
行なうに妥当なモデルを近似モデル３に予め設定してお
き、未知の定数のみを最小二乗法等により同定する。制
御ゲイン調整装置５については、図３に示すように、調
整する制御ゲインの選択および調整条件を入力する第１
工程と、前記調整条件に応じて解候補となるコード列の
初期集団を生成する第２工程と、前記各コード列につい
て、制御ゲインへのデコードを行ない、前記制御ゲイン
により得られた応から評価値を求める第３工程と、前記
評価値に応じて各コード列に対して遺伝的アルゴリズム
に基づく遺伝子操作を施し、子となる解候補コード列を
生成する第４工程と、収束を判定する第５工程とを有
し、前記第３工程から第５工程を繰り返し実行すること
によって、制御ゲインの最適化を行なう。また、調整中
は制御対象を近似した近似モデル３を用い、安全に調整
を行ない、最適化終了後にコントローラ２の出力信号を
制御対象側へ切り替え、通常運転に入る。前記の調整装
置および調整方法により、局所解に陥ることなく、しか
も高速にサーボ系の制御ゲインを最適に調整できる。
置の構成を示すブロック図である。同図において、１は
サーボシステム、２はサーボシステム１のコントロー
ラ、３は近似モデル、４はモデル同定部、５は制御ゲイ
ン調整装置、７は規範応答モデル、８は評価値演算部で
ある。本発明は、図１に示すように、近似モデル３を作
成するためのモデル同定部４と遺伝的アルゴリズムの手
法を用いて制御ゲインの自動調整を行なう制御ゲイン調
整装置５を有する。モデル同定部４に関しては、調整を
行なうに妥当なモデルを近似モデル３に予め設定してお
き、未知の定数のみを最小二乗法等により同定する。制
御ゲイン調整装置５については、図３に示すように、調
整する制御ゲインの選択および調整条件を入力する第１
工程と、前記調整条件に応じて解候補となるコード列の
初期集団を生成する第２工程と、前記各コード列につい
て、制御ゲインへのデコードを行ない、前記制御ゲイン
により得られた応から評価値を求める第３工程と、前記
評価値に応じて各コード列に対して遺伝的アルゴリズム
に基づく遺伝子操作を施し、子となる解候補コード列を
生成する第４工程と、収束を判定する第５工程とを有
し、前記第３工程から第５工程を繰り返し実行すること
によって、制御ゲインの最適化を行なう。また、調整中
は制御対象を近似した近似モデル３を用い、安全に調整
を行ない、最適化終了後にコントローラ２の出力信号を
制御対象側へ切り替え、通常運転に入る。前記の調整装
置および調整方法により、局所解に陥ることなく、しか
も高速にサーボ系の制御ゲインを最適に調整できる。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の実施例について詳細に説明す
る。 〔実施例１〕本発明の実施例１では、一般的なサーボ系
の制御ゲイン調整について説明する。ここでは、速度ル
ープ積分型のＰＩ制御の場合の制御ゲインとして、位置
ループゲインＫp、速度ループゲインＫv、速度ループ積
分ゲインＫiの調整について述べる。また、図１の近似
モデル３については妥当なモデル化ができているものと
する。この妥当なモデル化とは、例えば各軸を２慣性系
に近似し、各々の干渉を考慮したモデル化で、２軸で表
せば後述の数２の状態方程式のようになる。図２に本発
明の実施例の制御ゲイン調整装置５を持った制御系の構
成を示すブロック図を示す。また、本発明の制御ゲイン
調整方法の手順を説明するフローチャートを図３に示
す。
る。 〔実施例１〕本発明の実施例１では、一般的なサーボ系
の制御ゲイン調整について説明する。ここでは、速度ル
ープ積分型のＰＩ制御の場合の制御ゲインとして、位置
ループゲインＫp、速度ループゲインＫv、速度ループ積
分ゲインＫiの調整について述べる。また、図１の近似
モデル３については妥当なモデル化ができているものと
する。この妥当なモデル化とは、例えば各軸を２慣性系
に近似し、各々の干渉を考慮したモデル化で、２軸で表
せば後述の数２の状態方程式のようになる。図２に本発
明の実施例の制御ゲイン調整装置５を持った制御系の構
成を示すブロック図を示す。また、本発明の制御ゲイン
調整方法の手順を説明するフローチャートを図３に示
す。
【０００８】まず、はじめに条件の入力を行ない（第１
工程）、初期集団を作成する（第２工程）。各制御ゲイ
ンの下限値と必要あるいは設定できる数値の刻みを基に
したスケーリングと２進数変換により各制御ゲインをコ
ード化し、この制御ゲインを表すビット列をつなぎ合わ
せたものをーつの制御ゲインの組み合わせ候補となるコ
ード列とする。本実施例では各ビットをランダムに設定
したコード列をＭ個発生させ初期集団としている。次
に、各コード列をデコードした制御ゲインにより応答シ
ミュレーションを行ない、前記各候補の評価値を求める
（第３工程）。本実施例では、位置ステップ指令に対す
る評価用近似モデル３の応答を予め設定した理想の規範
応答モデル７と比較している。評価値Ｖiについては次
の評価関数により求めている。
工程）、初期集団を作成する（第２工程）。各制御ゲイ
ンの下限値と必要あるいは設定できる数値の刻みを基に
したスケーリングと２進数変換により各制御ゲインをコ
ード化し、この制御ゲインを表すビット列をつなぎ合わ
せたものをーつの制御ゲインの組み合わせ候補となるコ
ード列とする。本実施例では各ビットをランダムに設定
したコード列をＭ個発生させ初期集団としている。次
に、各コード列をデコードした制御ゲインにより応答シ
ミュレーションを行ない、前記各候補の評価値を求める
（第３工程）。本実施例では、位置ステップ指令に対す
る評価用近似モデル３の応答を予め設定した理想の規範
応答モデル７と比較している。評価値Ｖiについては次
の評価関数により求めている。
【数１】 ここで、Ｎは評価する状態変数の数、Ｔは評価時間、Ｘ
jは近似モデルの状態変数（位置、速度等）、Ｘjmodel
は理想モデルの状態変数、Ｋiは各評価変数の重みを表
している。
jは近似モデルの状態変数（位置、速度等）、Ｘjmodel
は理想モデルの状態変数、Ｋiは各評価変数の重みを表
している。
【０００９】次に、評価値Ｖiを基に次式のように各候
補の選択確率Ｐiを計算する。 Ｐi＝１／Ｖi この選択確率に従って、重複を含みながらＭ／２組のコ
ード列の対を作り、交叉、突然変異の遺伝的操作を行な
う。交叉については図４、図５に、突然変異については
図６、図７に、処理を説明するフローチャートと処理の
イメージを示す。
補の選択確率Ｐiを計算する。 Ｐi＝１／Ｖi この選択確率に従って、重複を含みながらＭ／２組のコ
ード列の対を作り、交叉、突然変異の遺伝的操作を行な
う。交叉については図４、図５に、突然変異については
図６、図７に、処理を説明するフローチャートと処理の
イメージを示す。
【００１０】図４および図５について、交叉の場合の処
理を説明する。すなわち、選択確率により重複を含んで
Ｍ／２組の組合せを決定する（ステップ２１０、図５
（ａ））。次に、各ペアで交叉位置をランダムに決定す
る（ステップ２２０、図５（ｂ））。次いで、決定され
た交叉位置で各ペアの前後のコード列を入れ替える（ス
テップ２３０、図５（ｃ））。最後に、Ｍ個の新しい解
候補となるコード列を生成する（ステップ２４０）。次
に、図６および図７について、突然変異の場合の処理を
説明する。すなわち、突然変異確率に従い、各コード列
（図７（ａ））について、ランダムに突然変異の発生位
置を宣言する（ステップ３１０、図７（ｂ））。次に、
突然変異の発生を宣言された位置のビットを反転させる
（ステップ３２０、図７（ｃ））。このようにして生成
されたＭ個の子のコード列を次の世代のコード列群とす
る（図３第４工程）。その後、設定しておいた条件によ
り、収束の判定を行なう（第５工程）。第３工程から第
５工程の作業を繰り返すことにより制御ゲインが最適化
される。決定された制御ゲインをコントローラ２’に設
定する。最後に、コントローラ２’の出力信号を制御対
象側に切り換え、通常の運転に入る。
理を説明する。すなわち、選択確率により重複を含んで
Ｍ／２組の組合せを決定する（ステップ２１０、図５
（ａ））。次に、各ペアで交叉位置をランダムに決定す
る（ステップ２２０、図５（ｂ））。次いで、決定され
た交叉位置で各ペアの前後のコード列を入れ替える（ス
テップ２３０、図５（ｃ））。最後に、Ｍ個の新しい解
候補となるコード列を生成する（ステップ２４０）。次
に、図６および図７について、突然変異の場合の処理を
説明する。すなわち、突然変異確率に従い、各コード列
（図７（ａ））について、ランダムに突然変異の発生位
置を宣言する（ステップ３１０、図７（ｂ））。次に、
突然変異の発生を宣言された位置のビットを反転させる
（ステップ３２０、図７（ｃ））。このようにして生成
されたＭ個の子のコード列を次の世代のコード列群とす
る（図３第４工程）。その後、設定しておいた条件によ
り、収束の判定を行なう（第５工程）。第３工程から第
５工程の作業を繰り返すことにより制御ゲインが最適化
される。決定された制御ゲインをコントローラ２’に設
定する。最後に、コントローラ２’の出力信号を制御対
象側に切り換え、通常の運転に入る。
【００１１】〔実施例２〕本発明の実施例２では、２軸
ロボットの制御ゲイン調整について説明する。図８にモ
デルの外観図を示す。近似モデルは、２軸ロボットアー
ムを、べース１１→モータ１２→減速機１３−剛体アー
ム１４→モータ１５→剛体アーム１６→負荷１７の結合
とし、モータ１２、１５と減速機１３、１８の間はバネ
とダンパで結合、その他の部分は剛体結合としている。
また、２軸間には干渉があるものとしている。この近似
モデル３の状態方程式を次のように表す。ここで、１軸
目をＬ軸、２軸目をＵ軸としておく。
ロボットの制御ゲイン調整について説明する。図８にモ
デルの外観図を示す。近似モデルは、２軸ロボットアー
ムを、べース１１→モータ１２→減速機１３−剛体アー
ム１４→モータ１５→剛体アーム１６→負荷１７の結合
とし、モータ１２、１５と減速機１３、１８の間はバネ
とダンパで結合、その他の部分は剛体結合としている。
また、２軸間には干渉があるものとしている。この近似
モデル３の状態方程式を次のように表す。ここで、１軸
目をＬ軸、２軸目をＵ軸としておく。
【数２】 ただし、θmL，θmUをモータ角度、θSL，θSUをねじり
角、ＪmL，ＪmUをモータ慣性、ＪIL，ＪIUを負荷慣性、
ＮL，ＮUを減速比、ＫJL（＝ＪIL／ＪmLＮL 2），ＫJUを
慣性比、ＫCL，ＫCUを減速機バネ定数、ＤIL，ＤIUを減
速機減衰係数、ωL，ωUを機構部固有角振動周波数、ｄ
ULをＵ軸からＬ軸への干渉、ｄLUをＬ軸からＵ軸への干
渉とする。
角、ＪmL，ＪmUをモータ慣性、ＪIL，ＪIUを負荷慣性、
ＮL，ＮUを減速比、ＫJL（＝ＪIL／ＪmLＮL 2），ＫJUを
慣性比、ＫCL，ＫCUを減速機バネ定数、ＤIL，ＤIUを減
速機減衰係数、ωL，ωUを機構部固有角振動周波数、ｄ
ULをＵ軸からＬ軸への干渉、ｄLUをＬ軸からＵ軸への干
渉とする。
【００１２】まず、モデルの同定を行なう。ここで、上
述の近似モデル３を用いた場合、未知の定数は減速機バ
ネ定数と減速機減衰係数および機構部固有振動数と考え
られる。そこで、近似モデル３とサーボシステム１の応
答の違いから、モデル同定部４により、これらの定数を
同定する。同定方法については、図１のコントローラ２
の出力信号をａ側にし、あらかじめ設定しておいた制御
ゲインによるサーボシステム１の応答波形をモデル同定
部４に記憶する。次にコントローラ２の出力信号をｂ側
に切り換え、制御ゲインを固定したまま、近似モデル３
の応答を求め、その応答偏差から、最小２乗法等を用い
て、前記の未知の定数を同定する。次に、近似モデル３
の応答によって制御ゲインの調整を行なう。本実施例で
は、ねじり角およびねじり角速度、状態推定量フィード
バック制御の場合について示す。図９にねじり角状態推
定量フィードバック制御のブロック線図を示す。ここで
状態量推定器６の状態方程式は次のように定義してい
る。ここで用いている状態量推定器６は、コントローラ
２”の出力信号Ｕrefとモータ位置のフィードバック値
θmに基づき、次のステップでのモータ位置、速度、減
速機のねじり角、ねじり角速度を推定しており、コント
ローラ２”へフィードバックする値としてはねじり角お
よびねじり角速度の推定値である。
述の近似モデル３を用いた場合、未知の定数は減速機バ
ネ定数と減速機減衰係数および機構部固有振動数と考え
られる。そこで、近似モデル３とサーボシステム１の応
答の違いから、モデル同定部４により、これらの定数を
同定する。同定方法については、図１のコントローラ２
の出力信号をａ側にし、あらかじめ設定しておいた制御
ゲインによるサーボシステム１の応答波形をモデル同定
部４に記憶する。次にコントローラ２の出力信号をｂ側
に切り換え、制御ゲインを固定したまま、近似モデル３
の応答を求め、その応答偏差から、最小２乗法等を用い
て、前記の未知の定数を同定する。次に、近似モデル３
の応答によって制御ゲインの調整を行なう。本実施例で
は、ねじり角およびねじり角速度、状態推定量フィード
バック制御の場合について示す。図９にねじり角状態推
定量フィードバック制御のブロック線図を示す。ここで
状態量推定器６の状態方程式は次のように定義してい
る。ここで用いている状態量推定器６は、コントローラ
２”の出力信号Ｕrefとモータ位置のフィードバック値
θmに基づき、次のステップでのモータ位置、速度、減
速機のねじり角、ねじり角速度を推定しており、コント
ローラ２”へフィードバックする値としてはねじり角お
よびねじり角速度の推定値である。
【００１３】
【数３】 ここで、ＬwLは状態量推定器６のフィードバック行列で
ある。ｌ1〜ｌ4は適当に設定する。Ｕ軸もＬ軸同様に定
義している。ここで調整する制御ゲインは、ＫpL，
ＫvL，ＫiL，ＫsL，ＫsdL，ＫpU，ＫvU，ＫiU，ＫsU，
ＫsdUである。調整方法については、実施例１と同様に
行なう。ただし、評価関数は以下のように定義してい
る。
ある。ｌ1〜ｌ4は適当に設定する。Ｕ軸もＬ軸同様に定
義している。ここで調整する制御ゲインは、ＫpL，
ＫvL，ＫiL，ＫsL，ＫsdL，ＫpU，ＫvU，ＫiU，ＫsU，
ＫsdUである。調整方法については、実施例１と同様に
行なう。ただし、評価関数は以下のように定義してい
る。
【数４】 ここで、Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，Ｋ4は重み係数、θmmodelは規
範モデルの応答、θmr efは位置指令、θSLmax，θSUmax
はねじり角速度の最大値、‖ａ‖＝Σａ2とする。ここ
で第１項および第２項はモデルとの応答誤差、第３項お
よび第４項は振動の減衰の評価量である。上記評価関数
により、応答性を落とさず、相互干渉が少なく、減衰の
良い制御ゲインを探索できる。この実施例２において
も、実施例１と同様に、近似モデルによる調整が終了し
たら、コントローラ２”の出力信号を制御対象側（ｂ
側）に切り換え、通常運転で、ねじり角および、ねじり
角速度状態推定量フィードバック制御を行なう。
範モデルの応答、θmr efは位置指令、θSLmax，θSUmax
はねじり角速度の最大値、‖ａ‖＝Σａ2とする。ここ
で第１項および第２項はモデルとの応答誤差、第３項お
よび第４項は振動の減衰の評価量である。上記評価関数
により、応答性を落とさず、相互干渉が少なく、減衰の
良い制御ゲインを探索できる。この実施例２において
も、実施例１と同様に、近似モデルによる調整が終了し
たら、コントローラ２”の出力信号を制御対象側（ｂ
側）に切り換え、通常運転で、ねじり角および、ねじり
角速度状態推定量フィードバック制御を行なう。
【００１４】
【発明の効果】上述したように、本発明によれば、下記
の効果を奏する。 （１）遺伝的アルゴリズムを用いて、サーボ系の制御ゲ
インの自動調整を行なうことにより、非線形の大きな系
についても高速かつ高精度に制御ゲインを調整できる。 （２）近似モデルを用いて制御ゲインの調整を行うこと
により、調整中に不安定な系が生じても、安全に自動調
整をすすめることができる。 （３）同定部を備えることにより、設置条件や減速機の
劣化などによりモデルが変わっても、何度でも制御ゲイ
ンの調整をやり直すことができる。
の効果を奏する。 （１）遺伝的アルゴリズムを用いて、サーボ系の制御ゲ
インの自動調整を行なうことにより、非線形の大きな系
についても高速かつ高精度に制御ゲインを調整できる。 （２）近似モデルを用いて制御ゲインの調整を行うこと
により、調整中に不安定な系が生じても、安全に自動調
整をすすめることができる。 （３）同定部を備えることにより、設置条件や減速機の
劣化などによりモデルが変わっても、何度でも制御ゲイ
ンの調整をやり直すことができる。
【図１】 本発明の制御ゲイン調整装置の構成を示すブ
ロック線図である。
ロック線図である。
【図２】 本発明の実施例１の制御ゲイン調整装置を持
った制御系の構成を示すブロック図である。
った制御系の構成を示すブロック図である。
【図３】 本発明の制御ゲイン調整方法の手順を説明す
るフローチャートである。
るフローチャートである。
【図４】 交叉の処理を説明するフローチャートであ
る。
る。
【図５】 交叉の処理のイメージ図である。
【図６】 突然変異の処理を説明するフローチャートで
ある。
ある。
【図７】 突然変異の処理のイメージ図である。
【図８】 モデルの外観図である。
【図９】 本発明の実施例２の制御ゲイン調整装置を持
った制御系の構成を示すブロック図である。
った制御系の構成を示すブロック図である。
１ サーボシステム、２，２’，２” コントローラ、
３ 近似モデル、４ モデル同定部、５ 制御ゲイン調
整装置、６ 状態量推定器、７ 規範応答モデル、８
評価値演算部、９ 切り換え手段、１１ ベース、１２
モータ、１３減速機、１４ 剛体アーム、１５ モー
タ、１６ 剛体アーム、１７ 負荷、１８ モータ
３ 近似モデル、４ モデル同定部、５ 制御ゲイン調
整装置、６ 状態量推定器、７ 規範応答モデル、８
評価値演算部、９ 切り換え手段、１１ ベース、１２
モータ、１３減速機、１４ 剛体アーム、１５ モー
タ、１６ 剛体アーム、１７ 負荷、１８ モータ
Claims (4)
- 【請求項１】 サーボモータを動力源とし、フィードバ
ック制御を用いて位置および速度の制御を行なうサーボ
系の制御装置において、負荷を考慮した制御対象の近似
モデルの応答と規範とする応答モデルとの応答偏差を評
価値とする評価関数比較手段と、前記評価関数の評価値
をもとに制御ゲインを調整する手段と、基準範囲内の応
答が得られた場合に、前記サーボモータを制御するコン
トローラの出力信号を前記近似モデルから制御対象側へ
切り換える手段とを備えたことを特徴とするサーボ系の
制御ゲイン調整装置。 - 【請求項２】 制御対象と負荷を考慮した制御対象の近
似モデルとに同一の指令を与え、その応答偏差により近
似モデルの各パラメータを修正するモデル同定部を備え
たことを特徴とする請求項１記載のサーボ系の制御ゲイ
ン調整装置。 - 【請求項３】 減速機で生じるねじり角およびねじり角
速度の状態推定量をフィードバックする状態推定器を備
えたことを特徴とする請求項１記載のサーボ系の制御ゲ
イン調整装置。 - 【請求項４】 調整する制御ゲインをそれぞれ記号列に
変換し、前記記号列をつなぎ合わせたものを制御ゲイン
およびその組合せを表すコード列とするとき、 前記調整する制御ゲインの選択および調整条件を入力す
る第１工程と、前記調整条件に応じて解候補となるコー
ド列の初期集団を生成する第２工程と、前記各コード列
について、制御ゲインへのデコードを行ない、前記制御
ゲインにより得られた応答から評価値を求める第３工程
と、前記評価値に応じて各コード列に対して遺伝的アル
ゴリズムに基づく遺伝子操作を施し、子となる解候補コ
ード列を生成する第４工程と、収束を判定する第５工程
とを有し、前記第３工程から第５工程を繰り返し実行す
ることによって、制御ゲインの最適化を行なうことを特
徴とするサーボ系の制御ゲイン調整方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP28524495A JP3582676B2 (ja) | 1995-11-01 | 1995-11-01 | サーボ系の制御ゲイン調整装置およびその調整方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28524495A JP3582676B2 (ja) | 1995-11-01 | 1995-11-01 | サーボ系の制御ゲイン調整装置およびその調整方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09131087A true JPH09131087A (ja) | 1997-05-16 |
| JP3582676B2 JP3582676B2 (ja) | 2004-10-27 |
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ID=17688985
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28524495A Expired - Fee Related JP3582676B2 (ja) | 1995-11-01 | 1995-11-01 | サーボ系の制御ゲイン調整装置およびその調整方法 |
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| JP (1) | JP3582676B2 (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001255905A (ja) * | 2000-03-08 | 2001-09-21 | Fuji Heavy Ind Ltd | モデル最適化適応制御方法 |
| JP2001290515A (ja) * | 2000-04-07 | 2001-10-19 | Fuji Electric Co Ltd | シミュレーション装置およびシミュレーション方法 |
| JP2002165481A (ja) * | 2000-11-24 | 2002-06-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | モータ駆動装置 |
| JP2002171778A (ja) * | 2000-09-25 | 2002-06-14 | Aisin Seiki Co Ltd | 電動モータの振動抑制制御装置及び電動モータの振動抑制制御における設計手法 |
| US6832127B1 (en) | 1998-09-18 | 2004-12-14 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Motor controller |
| JP2006033929A (ja) * | 2004-07-13 | 2006-02-02 | Fuji Electric Holdings Co Ltd | モータ駆動制御装置 |
| KR100666000B1 (ko) * | 2000-02-11 | 2007-01-10 | 삼성전자주식회사 | 피드 제어기의 이득 결정장치 및 방법 |
| CN105446269A (zh) * | 2016-01-15 | 2016-03-30 | 广东工业大学 | 基于遗传算法的轮廓曲线数控代码生成方法及其数控机床 |
| DE102016007404A1 (de) | 2015-06-26 | 2016-12-29 | Fanuc Corporation | Servosteuervorrichtung mit Funktion zur Online-Optimierung der Regelungsverstärkung unter Verwendung einer Bewertungsfunktion |
| JP2018128838A (ja) * | 2017-02-08 | 2018-08-16 | オムロン株式会社 | 制御装置、制御方法、および、制御プログラム |
-
1995
- 1995-11-01 JP JP28524495A patent/JP3582676B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6832127B1 (en) | 1998-09-18 | 2004-12-14 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Motor controller |
| KR100666000B1 (ko) * | 2000-02-11 | 2007-01-10 | 삼성전자주식회사 | 피드 제어기의 이득 결정장치 및 방법 |
| JP2001255905A (ja) * | 2000-03-08 | 2001-09-21 | Fuji Heavy Ind Ltd | モデル最適化適応制御方法 |
| JP2001290515A (ja) * | 2000-04-07 | 2001-10-19 | Fuji Electric Co Ltd | シミュレーション装置およびシミュレーション方法 |
| JP2002171778A (ja) * | 2000-09-25 | 2002-06-14 | Aisin Seiki Co Ltd | 電動モータの振動抑制制御装置及び電動モータの振動抑制制御における設計手法 |
| JP2002165481A (ja) * | 2000-11-24 | 2002-06-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | モータ駆動装置 |
| JP2006033929A (ja) * | 2004-07-13 | 2006-02-02 | Fuji Electric Holdings Co Ltd | モータ駆動制御装置 |
| DE102016007404A1 (de) | 2015-06-26 | 2016-12-29 | Fanuc Corporation | Servosteuervorrichtung mit Funktion zur Online-Optimierung der Regelungsverstärkung unter Verwendung einer Bewertungsfunktion |
| US9703273B2 (en) | 2015-06-26 | 2017-07-11 | Fanuc Corporation | Servo control apparatus having function of optimizing control gain online using evaluation function |
| CN105446269A (zh) * | 2016-01-15 | 2016-03-30 | 广东工业大学 | 基于遗传算法的轮廓曲线数控代码生成方法及其数控机床 |
| JP2018128838A (ja) * | 2017-02-08 | 2018-08-16 | オムロン株式会社 | 制御装置、制御方法、および、制御プログラム |
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| JP3582676B2 (ja) | 2004-10-27 |
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