JPWO2016174796A1 - エレベーターの制御装置、エレベーター装置、エレベーター用電動機の回転検出部の回転角度誤差を求める方法 - Google Patents

Abstract

昇降路内にかごを昇降させる電動機の電流を検出する電流検出器で検出された電流を周波数解析して得られる特定周波数の成分を出力する周波数解析部と、前記特定周波数の成分を用いて、前記電動機の回転角を検出する回転検出部からの回転角に応じて一意に決まる周期的な角度誤差の振幅と位相を推定して角度誤差推定値として出力する角度誤差推定部と、を備え、前記角度誤差推定部は、かごを特定区間運転させる学習運転を実施するように制御し、学習運転中に検出された前記電流を前記周波数解析部に入力して求まる前記特定周波数の成分を連続して複数取得し、取得された前記特定周波数の成分のうち連続する設定数の前記特定周波数の成分が作る座標平面における幾何学量である評価値を計算すると共に、前記角度誤差推定値を計算して、前記評価値が最小となるときの前記角度誤差推定値を選択する、エレベーターの制御装置。

Description

この発明は、エレベーターの制御装置、特に、巻上げ機を構成する電動機に取り付けられた回転センサの周期的な角度誤差により周期的なトルク脈動や速度脈動を有する制御装置における、角度誤差の推定に関するものである。

従来の回転センサとしてのレゾルバ装置においては、レゾルバの誤差波形がレゾルバ固有の周波数成分で構成されている、再現性があることから、検出された角度信号を参照して位置誤差を算出し、位置誤差を微分して速度誤差信号を算出し、速度誤差信号をフーリエ変換して複数に分割した成分ごとの検出誤差の大きさを計算する。算出した検出誤差を合成して、レゾルバで検出した角度信号に含まれる検出誤差を復元した誤差波形信号を生成する。生成した誤差波形信号を用いて検出誤差を含むレゾルバの角度検出信号を補正する。位置誤差から求めた速度誤差についてフーリエ変換を行うことにより、個々のレゾルバの検出信号を正確に計算でき、求めた検出誤差を用いて検出した角度信号を補正することにより、正確な角度信号を得ることができる。

特開２０１２−１４５３７１号公報

従来、周期的な角度誤差に起因した脈動を含む信号を用いて角度誤差を推定する場合において、周期的な角度誤差の周波数と電動機の負荷として接続された機械系の固有振動数が一致すると、角度誤差と機械系とが共振を起こすことで角度誤差に起因する速度脈動の振幅と位相が一時的に変化し再現性を失うため、従来の装置の方法では、角度誤差を推定することが困難であり誤った推定結果を得る可能性がある。

特に、エレベーターのように、ロープの長さに応じて機械系の固有振動数が変化するような系においては、共振が発生する周波数が時々刻々と変動するため、どの場所において共振が発生するかが明確ではなく、角度誤差の推定を誤る可能性が高い。事前にエレベーターの機械系の詳細な仕様が分かれば、エレベーターの固有振動数やゲイン特性、位相特性を計算して、共振に当たらない速度とかご位置において角度誤差の推定を実施することが可能となるが、エレベーターの機械仕様は物件ごとに異なる場合が多く、事前情報に頼る方法では設計時間が膨大になる。したがって、電動機の負荷として共振を有する機械系が接続されている場合において、角度誤差に起因する脈動を含む信号により角度誤差を推定するときには、角度誤差の推定結果の成否判断が課題となる。

さらに、従来の装置においては、検出された角度信号を参照して位置誤差を算出し、位置誤差を微分して速度誤差信号を算出し、速度誤差信号をフーリエ変換して角度誤差を推定している。ここで、速度信号を用いて角度誤差を推定する場合には、角度検出器または速度検出器の速度分解能によって、角度分解能の推定精度が決定される。そのため、速度分解能の低い角度検出器または速度検出器では、量子化誤差が生じ、角度誤差の推定精度が十分に得られないという課題がある。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、周期的な角度誤差を含む電動機の回転検出部を有するエレベーターの制御装置において、角度誤差と機械系とが共振しても角度誤差の推定を誤ることなく、信頼性の高い角度誤差の推定結果を得ることのできるエレベーターの制御装置等を提供することを目的とする。

この発明は、昇降路内にかごを昇降させる動力を発生する電動機に流れる電流を検出する電流検出器と、前記電動機の回転角を検出する回転検出部と、前記電流検出器で検出された電流を周波数解析して得られる特定周波数の成分を出力する周波数解析部と、前記特定周波数の成分を用いて、前記回転検出部からの回転角に応じて一意に決まる周期的な角度誤差の振幅と位相を推定して角度誤差推定値として出力する角度誤差推定部と、を備え、前記角度誤差推定部は、前記かごを特定区間運転させる学習運転を実施するように制御し、前記学習運転中に検出された前記電流を前記周波数解析部に入力して求まる前記特定周波数の成分を連続して複数取得し、取得された前記特定周波数の成分のうち連続する設定数の前記特定周波数の成分が作る座標平面における幾何学量である評価値を計算すると共に、前記角度誤差推定値を計算して前記評価値と前記角度誤差推定値を関連付け、前記評価値が最小となるときの前記角度誤差推定値を選択する、エレベーターの制御装置等にある。

この発明では、角度誤差と機械系とが共振しても角度誤差の推定を誤ることなく、信頼性の高い角度誤差の推定結果を得ることのできるエレベーターの制御装置等を提供できる。

この発明によるエレベーターの制御装置の一例を示す構成図である。 図１の角度誤差推定部の構成の一例を示す構成図である。 図１の速度制御器の周波数特性の一例を示す図である。 エレベーターの機械系のゲイン特性の一例を示すグラフである。 エレベーターの機械系の位相特性の一例を示すグラフである。 図１の周波数解析部が計算するフーリエ係数の座標平面の一例を示すグラフである。 図１の角度誤差推定部による実施の形態１における学習運転の動作の一例を示すフローチャートである。 図１の角度誤差推定部の計算するフーリエ係数の座標で囲まれる面積の一例を示すグラフである。 図１の角度誤差推定部による実施の形態２における学習運転の動作の一例を示すフローチャートである。 図１の角度誤差推定部による実施の形態３における学習運転の動作の一例を示すフローチャートである。 図１の角度誤差推定部による実施の形態４における学習運転の動作の一例を示すフローチャートである。 図１の角度誤差推定部の構成の一例を示す構成図である。 図１の角度誤差推定部の計算するフーリエ係数の座標間の線分長さの一例を示すグラフである。 図１の角度誤差推定部による実施の形態５における学習運転の動作の一例を示すフローチャートである。 図１の角度誤差推定部による実施の形態６における学習運転の動作の一例を示すフローチャートである。

この発明に係るエレベーターの制御装置では、
周波数解析部は、電流検出器により検出された電流を周波数解析して特定周波数成分の振幅および位相を算出し、
角度誤差推定部は、周波数解析部で演算された特定周波数成分の振幅および位相を用いて特定周波数成分からなる角度誤差を角度誤差推定値として推定し、角度検出誤差を推定するときにはかごを特定区間運転させる学習運転を実施し、学習運転中は特定周波数成分の振幅および位相の演算結果を複数分記憶し、複数分記憶された特定周波数成分の振幅および位相が作る座標における幾何学量である評価値を計算し、評価値が最小となるときの角度誤差推定値を選択する。
そのため、共振の影響により角度誤差の推定を誤ることなく、信頼性の高い角度誤差の推定値を得ることができる。

以下、この発明によるエレベーターの制御装置等を各実施の形態に従って図面を用いて説明する。なお、各実施の形態において、同一もしくは相当部分は同一符号で示し、重複する説明は省略する。

実施の形態１．
図１はこの発明によるエレベーターの制御装置の一例を示す構成図である。図１において、エレベーターのかご４とカウンターウェイト５は互いに巻上ロープ６で接続され綱車３につるべ式に吊られている。綱車３はかご４の駆動用電動機である電動機１に連結しており、かご４は電動機１の動力により昇降する。かご４を昇降させる電動機１は、例えば永久磁石同期モータである。

電動機１と綱車３の同軸上には、電動機１又は綱車３の回転角を検出する回転検出部２が取り付けられている。例えばレゾルバ又はエンコーダ又は磁気センサ等からなる回転検出部２の出力する電動機１の回転角である角度情報には、電動機１の回転角に応じて一意に決まる周期的な誤差を含んでいる。ここで、電動機１の回転角に応じて一意に決まる周期的な誤差とは、例えばレゾルバの検出誤差や、光学式エンコーダにおけるスリット不良によるパルス抜けおよびパルス間距離の不均衡のように、回転角に応じて再現性のある、すなわち各回転の同じ回転角度位置で生じる、誤差を指す

なお、以降で説明する機能ブロックで示された、周波数解析部８、角度誤差推定部９、速度演算部１０、速度指令演算部１１、速度制御器１２、電流制御器１３および各減算器ＳＵ１−ＳＵ３のうち、少なくとも、周波数解析部８、角度誤差推定部９、速度演算部１０、速度指令演算部１１、および各減算器ＳＵ１−ＳＵ３は、例えばプロセッサとメモリを含むコンピュータで構成され、それぞれがメモリに格納されたプログラムおよび処理に必要な種々の設定情報に従ってそれぞれの処理を実行する。また、速度制御器１２、電流制御器１３についても同様に上記コンピュータで構成してもよい。また各機能ブロックで示された部分は、それぞれの機能を実行するデジタル回路でも構成され得る。
またこれは図２においても同様である。

速度指令演算部１１は、電動機１に対する速度指令値を演算して出力する。なお、図示していないが、速度指令演算部１１は、位置制御系を含んでいても良い。速度指令演算部１１が位置制御系を含む場合であっても、この発明は適用することができる。

速度制御器１２は、速度指令演算部１１からの速度指令値と、速度演算部１０で演算された電動機１の回転速度との差分を減算器ＳＵ１から入力し、電動機１に対する電流指令値を演算して出力する。速度制御器１２は、ＰＩ制御、ＰＤ制御など、どのような制御手法で構成されていてもよい。

速度演算部１０は、回転検出部２からの出力である電動機１の回転角と、角度誤差推定部９で推定された電動機１の回転角に応じ一意に決まる周期的な誤差の角度誤差推定値との差分である、減算器ＳＵ２からの補正された補正済回転角に基づいて、電動機１の回転速度を演算して出力する。なお、速度演算部１０は、最も簡単には、回転角の時間微分によって回転速度を演算する。また、時間微分によるノイズを除去するためにローパスフィルター(図示省略)により平滑化する構成でもよい。さらにまた、速度演算部１０は、予め設定された一定時間ごとに電動機１の回転速度を演算してもよいし、時間を計測するための構成を含んで、予め設定された一定回転角ごとに回転速度を演算してもよい。

電流制御器１３は、速度制御器１２からの電流指令値と、電流検出器７からの出力である相電流、または相電流を座標変換(図示せず)によりｄ−ｑ軸変換した電動機１の軸電流との差分を減算器ＳＵ３から入力し、電動機１の電圧指令を演算して出力する。電流制御器１３も速度制御器１２のように制御手法は限定されない。

電流検出器７は、電動機１の電流を検出する。例えば、電動機１が三相電動機である場合には、二相の相電流を測定することが多いが、三相の相電流を測定してもよい。なお、図１では、電流検出器７が電力変換器１４の出力電流を測定しているが、電流検出器７は、ワンシャント抵抗による電流測定法のように、電力変換器１４の母線電流を測定して、各相電流を推定してもよい。この場合であっても、この発明に何等影響を与えない。

電力変換器１４は、電流制御器１３からの電圧指令に基づいて、電源電圧(図示せず)を、好ましい可変電圧可変周波数に変換する。この発明の電力変換器１４は、一般的に販売されているインバータ装置のように、コンバータによって交流電圧を直流電圧に変換した後に、インバータによって直流電圧を交流電圧に変換する電力変換器や、マトリクスコンバータのように、交流電圧を直接交流の可変電圧可変電流に変換する電力変換装置を含む可変電圧可変周波数電力変換器を指す。

また、この発明に係る電力変換器１４は、上述のインバータに加えて、座標変換の機能を含んでいてもよい。すなわち、電圧指令がｄ−ｑ軸の電圧指令値である場合には、ｄ−ｑ軸の電圧指令値を相電圧または線間電圧に変換して、指令された電圧指令値に従った電圧に変換する座標変換機能も含めて、電力変換器１４と表現する。なお、電力変換器１４のデッドタイムを補正する装置または補正部が設けられていても、この発明は適用することができる。

周波数解析部８は、電流検出器７で検出された相電流または軸電流からなる電流を周波数解析し、特定周波数の振幅、位相を出力する。ここで、周波数解析部８は、フーリエ変換、離散フーリエ変換、フーリエ級数展開や高速フーリエ変換のように、入力する信号の特定の周波数における振幅および位相が得られる構成が望ましい。しかしながら、ノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタのように、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部(図示省略)によって、例えばバンドパスフィルタの出力電流に対して、振幅演算および位相演算を行う等して、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算する構成であってもよい。また、ここで用いるフィルタは、抵抗やコンデンサ、コイル等を組み合わせた電機的なものであっても、計算機内で処理を行う処理であってもよい。以降では、周波数解析部８は、フーリエ変換を行うように構成されるものとして説明をする。

角度誤差推定部９は、周波数解析部８からの出力であるフーリエ係数を用いて、回転検出部２の出力である回転角に含まれる周期的な角度誤差を推定する。角度誤差推定部９は、電流検出器７の電流を電動機の回転角の情報を用いてフーリエ変換することにより得られたフーリエ係数を用いて角度誤差を計算する変換式を予めメモリに記憶しており、変換式を用いて電流から角度誤差の推定値を計算する。
また、角度誤差推定部９は、周波数解析部８からの出力である電流検出器７の電流を電動機の回転角の情報を用いてフーリエ変換することにより得られたフーリエ係数に基づき、フーリエ係数の座標により囲まれる領域の面積を座標平面における幾何学量である評価値として計算する。なお、フーリエ係数の座標により囲まれる面積の計算方法とその意味については後述する。
角度誤差推定部９が推定する角度誤差は、後述する誤差振幅と誤差位相の２つからなる。
角度誤差推定部９は、誤差振幅と誤差位相を角度誤差の推定値として計算すると、周期的な角度誤差を再現するために、誤差振幅と誤差位相とを用いて正弦波又は余弦波の補正信号を演算して出力する。

図２は角度誤差推定部９の一例を示す構成図である。
学習速度演算部９１は、回転検出部２が検出する電動機１の回転角に基づき電動機１の回転速度を計算する。学習速度演算部９１は、最も簡単には、回転角の時間微分によって回転速度を演算する。また、時間微分によるノイズを除去するためにローパスフィルターにより平滑化する構成でもよい。さらにまた、学習速度演算部９１は、予め設定された一定時間ごとに電動機１の回転速度を演算してもよいし、時間を計測するための構成を含んで、予め設定された一定回転角ごとに回転速度を演算してもよい。
回転検出部２の検出する回転角は周期的な角度誤差を含むため、学習速度演算部９１の計算する電動機１の回転速度には周期的な速度脈動が含まれる。角度誤差推定部９で必要な速度情報は、後述する角度誤差の学習運転において、電動機１の回転速度が予め設定された速度に達し設定速度による一定速度走行状態に達したか否かを判断するために使うものである。従って、速度情報に脈動が含まれていても一定速度走行状態に達したことは判定できるため問題ない。

かご位置演算部９２は、回転検出部２からの出力である電動機１の回転角に基づいてかご４の昇降路内における位置を計算し出力する。昇降路内における基準位置は最下階でも最上階でもよいし、任意の階床を基準としてもよい。回転検出部２からの出力である電動機１の回転角には周期的な角度誤差が含まれているため、かご位置演算部９２が計算するかご位置にも誤差が含まれる。この発明において必要なかご４の位置情報は、後述する角度誤差学習運転において、特定区間の走行を完了したか否かを判断するために使うものである。従って、かご４の位置情報に誤差が含まれていても特定区間を走行したことは判断できるため問題ない。また、かご位置演算分９２は、回転角に基づいてかご４の位置を計算するものではなく、例えば、ドアゾーンプレートを検出した回数をカウントすることにより、特定区間を走行したことを判断してもよい。また、昇降路内に設けられた最上階や最下階等の基準位置を知らせる位置スイッチによって特定区間走行したことを判断してもよい。

学習判定部９３は、学習速度演算部９１の出力である電動機１の回転速度が一定速度走行状態に達しているか否かと、かご位置演算部９２の出力であるかご４の位置によりかご４が予め設定された特定区間を走行しているか否かを判断する。学習判定部９３は回転速度が一定速度走行状態且つ、特定区間走行中に学習指令を出力し、それ以外のときには学習指令を出力しない。すなわち、角度誤差推定部９は、電動機１の回転速度が一定のとき、角度誤差の周波数が一定となるときに角度誤差の推定を実施する。これにより、角度誤差の周波数を既知として扱うことができる。

角度誤差演算部９４は、学習判定部９３から学習指令を受けとった時、周波数解析部８の出力である、電流検出器７の電流を電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換することにより得られたフーリエ係数を用いて、角度誤差を演算する。角度誤差演算部９４は、電流を電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換した結果であるフーリエ係数から角度誤差を求める変換式を予めメモリに記憶しており、フーリエ係数から角度誤差を演算する。なお、角度誤差演算部９４が計算する角度誤差とは、後述する誤差振幅と誤差位相である。

面積演算部９５は、周波数解析部８の出力である電流検出器７の電流を電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換することにより得られたフーリエ係数に基づいて、フーリエ係数の座標により作られる領域の面積を計算する。フーリエ係数の座標により作られる領域の面積は、角度誤差の推定の成否判断に使用するために、出力判定部９６へ出力される。なお、フーリエ係数の座標により作られる面積とその意味については後述する。

出力判定部９６は、面積演算部９５の出力であるフーリエ係数の座標により作られる面積が最小となるときの誤差振幅と誤差位相を選択して出力する。フーリエ係数の座標により作られる面積が最小となるときは、共振の影響が最も少ないときに等しく、共振の影響が少ないときの角度誤差の推定値を選択できる。

誤差信号演算部９７は、出力判定部９６の出力である誤差振幅と誤差位相を用いて、回転検出部２の周期的な角度誤差を補正する補正信号(角度誤差推定値)を計算して出力する。補正信号は、回転検出部２の出力である電動機１の回転角に角度誤差演算部９４で計算された誤差位相を加算した回転角の正弦値又は余弦値に誤差振幅を乗じた値である(後述の式(１))。

次に、回転検出部２の出力する角度に含まれる周期的な角度誤差について説明する。回転検出部２の周期的な角度誤差は、次式(１)のように、正弦波を用いて近似的に表わすことができる。なお、正弦波による表記でも余弦波による表記でも本質的な違いはないため、この発明においては正弦波による表記に統一する。

θ_e＝Ａ₁sin(Ｘθ_m＋φ) (１)

θ_e：回転検出部２の周期的な角度誤差
Ｘ：電動機１の機械角に対する回転検出部２の角度誤差の次数(既知の値)
θ_m：電動機１の回転角
Ａ₁：回転検出部２の角度誤差の誤差振幅
φ：電動機１の機械角に対する回転検出部２の位相ずれ(誤差位相)

Ｘは電動機１の機械角に対する回転検出部２の角度誤差の次数を示しており既知の値である。よって、電動機１の回転角θ_m、すなわち、電動機１の回転速度が分かれば、式(１)で示される回転検出部２の周期的な角度誤差の周波数を知ることができる。Ａ₁は回転検出部２の角度誤差の誤差振幅を示し、φは電動機１の機械角に対する回転検出部２の位相ずれ(誤差位相)を示している。

角度誤差推定部９においては、誤差振幅Ａ₁の推定結果と誤差位相φの推定結果を用いて式(１)に示される補正信号を計算する。

次に、式(１)に示される周期的な角度誤差は、次式(２)のように速度演算部１０により周期的な速度誤差へ変換される。

ω_e＝ＸＡ₁ωcos(Ｘθ_m＋φ)＝Ａ₂cos(Ｘθ_m＋φ) (２)
ω_e：回転検出部２の周期的な速度誤差
Ａ₂：式(１)の角度誤差による速度誤差の振幅
ω：電動機の回転速度

よって、速度演算部１０の出力する電動機１の回転速度は、式(２)に示された周期的な速度誤差を含むことになる。そして、速度演算部１０の出力した速度は速度指令演算部１１の出力する速度指令値と比較され、速度制御器１２へ入力される。速度制御器１２では、速度指令値と検出速度の差分から電流指令を決定するが、速度演算部１０の出力した回転速度は式(２)のような周期的な速度誤差を含むため、速度制御器１２の計算する電流指令には、式(２)に起因した脈動、すなわち式(１)の回転検出部２の角度誤差に起因した脈動を含む。速度制御器１２の計算する電流指令の脈動は式(２)より、式(３)で表わされる。

Ｉ_e＝Ａ₃cos(Ｘθ_m＋φ+φ_c) (３)
Ｉ_e：電流指令の脈動
Ａ₃：角度誤差による電流脈動の振幅
φ_c：速度制御器１２による位相遅れ

(３)式に示した電流脈動を、フーリエ級数展開により次式(４)のように表わす。

Ｉ_e＝Ａ_ncos(Ｘθ_m)＋Ｂ_nsin(Ｘθ_m) (４)

速度制御器１２の出力する電流指令には、式(４)に示す電流脈動が含まれるため、電流検出器７で検出する電流においても式(４)に示される電流脈動が含まれる。三角関数の合成により、式(４)の電流脈動は次のように書き改めることができる。

Ｉ_e＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)・sin(Ｘθ_m＋γ) (５)
Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)
γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)

式(５)において、
Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)は、回転検出部２の角度誤差に起因する電流脈動の振幅を示し、
Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)＝Ａ₃である。
γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)は、電流脈動の電動機１の機械角に対する位相差を示し、
γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)＝φ＋φ_cである。
以降の説明では、
Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)を電流脈動の振幅、
γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)を電流脈動の位相
と呼ぶことにする。

ここで、電流の周波数解析結果により得られたフーリエ係数Ａ_n、Ｂ_nから角度誤差の誤差振幅Ａ₁および誤差位相φを求める方法を説明する。先ず、角度誤差の誤差位相φは次式(６)のように求めることができる。

φ＝tan^-1(Ａ_n/Ｂ_n)−φ_c (６)

速度制御器１２による位相遅れφ_cは、速度制御器１２の周波数特性により決まる。角度誤差の周波数は既知であるから、速度誤差の周波数は既知の値である。図３は速度制御器１２のゲインと位相の周波数特性を示している。例えば、角度誤差の周波数がＡである場合には、速度制御器１２による位相遅れは、−１５０[deg]となる。また、角度誤差の周波数がＢである場合には、速度制御器１２による位相遅れは、−１７０[deg]となる。速度制御器１２の位相遅れは、速度制御器１２により一意に決まる。よって、速度制御器１２の周波数特性により、速度制御器１２による位相遅れφ_cを求めることができ、式(６)により角度誤差の誤差位相φを求めることができる。

振幅についても同様に、速度制御器１２の周波数特性から求めることができる。速度制御器１２の周波数特性により、角度誤差の周波数が既知であることを考慮すると、速度から電流指令までのゲインＣ１を求めることができる。図３の速度制御器１２の周波数特性より、例えば、角度誤差の周波数がＡである場合には、速度制御器１２によるゲインは、−１０[dB]となる。また、角度誤差の周波数がＢである場合には、速度制御器１２によるゲインは、−３５[dB]となる。よって、次式(７)のように角度誤差の誤差振幅Ａ₁を計算することができる。

Ａ₃／Ａ₂＝Ｃ１→√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)／ＸＡ₁ω＝Ｃ１
Ａ₁＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)／ＸωＣ１ (７)

角度誤差演算部９４は、式(６)と式(７)を予めメモリに記憶しており、電流の周波数解析結果により得られたフーリエ係数から角度誤差の誤差振幅Ａ₁と誤差位相φを計算する。なお、角度誤差演算部９４は、速度制御器１２の周波数特性による位相遅れとゲインは、例えば、複数の周波数毎にテーブルデータとして記憶しておけばよい。

次に、上記式(４)、(５)におけるフーリエ係数Ａ_n，Ｂ_nの計算について説明する。周波数解析部８は、電流検出器７で検出された電流Ｉを、電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換し、フーリエ係数を計算する。フーリエ係数の計算は、一般的に良く知られた次式(８)により行う。

Ａ_n＝(１／π)∫₀ ^2πＩ・cos(Ｘθ_m)ｄθ
Ｂ_n＝(１／π)∫₀ ^2πＩ・sin(Ｘθ_m)ｄθ (８)

式(８)のフーリエ係数の演算は一定周期毎に実施される。例えば、一定周期は、式(８)によれば、電動機１の回転角θ_mの１回転分に相当する。言い換えれば、電動機１の１回転分にかご４が進む距離毎、電動機１の１回転分に必要な時間毎、にフーリエ係数は演算される。なお、フーリエ係数を演算する間隔は、電動機１の１回転分ではなく２回転分や３回転分などでもよい。この場合には、数周期分の平均値を求めていることになるため、電流脈動のばらつきや外乱の影響を軽減することができる。

周波数解析部８は、式(８)に示したフーリエ係数を演算する構成ではなく、ノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタのように、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部によって、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算するものであってもよい。
この場合、位相においては、式(６)におけるtan^-1(Ａ_n/Ｂ_n)が直接検出できるため、速度制御器１２による位相遅れφ_cを減算することで、誤差位相φを求めることができる。振幅においては、式(７)における√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)が直接検出できるため、式(７)と同様の手順で角度誤差の振幅Ａ₁を求めることができる。

次に、本実施の形態による式(１)で示される角度誤差の推定において、電流脈動の振幅と位相の変化が少ないとき、すなわち回転検出部２の角度誤差の周波数と、エレベーターの機械系の共振周波数とが一致せず共振の影響が少ないときの推定値を選択する学習運転方法について説明する。

先ず、エレベーターの機械系の特性について説明をする。図４は、回転検出部２の検出する電動機１の回転角に含まれる角度誤差から電流検出器７の検出する電流までのゲイン特性の一例を、図５は位相特性の一例を示している。
図４と５より、角度誤差の周波数がＡとＣのときには、かご４が昇降路内のどの位置でもゲインと位相が一定値である。
一方で、角度誤差の周波数がＢのときには、かご４の位置が破線で示す最下階付近や実線で示す最上階付近の場合、ゲインと位相は変化しないが、点線で示す中間階付近において共振の特性を示している。図４と５に示した特性は一つの例であるが、エレベーターは、物件ごとに機械仕様が異なるため、図４と５に示すゲイン特性、位相特性は、エレベーターの物件ごとに異なる。また、エレベーターの速度も物件ごとに異なるため、どの位置で、どの速度で角度誤差と機械系が共振するかを事前に知ることは困難となる。よって、事前情報により共振を避けることは難しく、角度誤差の学習と推定の成否判断を同時に行うことが望ましい。

次に、角度誤差推定部９の推定の成否判断の方法について説明する。図６はエレベーターのかご４を特定区間走行させたときに、周波数解析部８で計算された２つのフーリエ係数Ａ_n，Ｂ_nを、横軸をＢ_n、縦軸をＡ_nとしてプロットしたものである。以降では、この平面をフーリエ係数座標平面と呼ぶ。式(５)から分かるように、図６において原点からの距離Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)は電流脈動の振幅に等しく、原点からの距離のベクトルがなす角度γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)は電流脈動の位相に等しい。

次に、フーリエ係数座標平面において、フーリエ係数の座標が囲む面積と、電流脈動の振幅、電流脈動の位相の関係について説明する。図６のフーリエ係数座標平面において、電流脈動の振幅Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)と、電流脈動の位相γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)の変化について考えると、電流脈動の振幅Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)と電流脈動の位相γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)の変化が小さいとき、３点以上のフーリエ係数の座標で囲まれる面積が小さくなる。図６の区間Ａにおいては、フーリエ係数の座標の変化が小さいためフーリエ係数の座標で囲まれる面積が小さく、電流脈動の振幅Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)と電流脈動の位相γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)の変化が小さい。また、区間Ｂにおいては、区間Ａに比べ、フーリエ係数の座標で囲まれる面積が大きく、電流脈動の振幅Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)と電流脈動の位相γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)の変化も大きい。よって、フーリエ係数座標平面におけるフーリエ係数の座標が囲む面積を計算することは、電流脈動の振幅と位相変化量を計算していることに等しくなる。

フーリエ係数座標平面において、３点以上のフーリエ係数の座標が囲む面積は座標法より計算することができる。例えば、エレベーターのかご４を特定区間走行したときに周波数解析部８で計算されたフーリエ係数を計算結果の古い順に(Ｂ_n1，Ａ_n1)，(Ｂ_n2，Ａ_n2)，(Ｂ_n3，Ａ_n3)としたとき、これら３組のフーリエ係数の座標によって囲まれる面積Ｓは、次式(９)で計算できる。

Ｓ＝
(１／２)|(Ｂ_n1Ａ_n2−Ｂ_n2Ａ_n1)＋(Ｂ_n2Ａ_n3−Ｂ_n3Ａ_n2)＋(Ｂ_n3Ａ_n1−Ｂ_n1Ａ_n3)|
(９)

原点から座標(Ｂ_n1，Ａ_n1)までの距離√(Ａ_n1 ²＋Ｂ_n1 ²)をＧ₁、
原点から座標(Ｂ_n2，Ａ_n2)までの距離√(Ａ_n2 ²＋Ｂ_n2 ²)をＧ₂、
原点から座標(Ｂ_n3，Ａ_n3)までの距離√(Ａ_n3 ²＋Ｂ_n3 ²)をＧ₃、
とする、すなわち、各座標における電流脈動の振幅をＧ₁、Ｇ₂、Ｇ₃とし、
原点から座標(Ｂ_n1，Ａ_n1)までの距離ベクトルがなす角tan^-1(Ａ_n1／Ｂ_n1)をγ₁、
原点から座標(Ｂ_n2，Ａ_n2)までの距離ベクトルがなす角tan^-1(Ａ_n2／Ｂ_n2)をγ₂、
原点から座標(Ｂ_n3，Ａ_n3)までの距離ベクトルがなす角tan^-1(Ａ_n3／Ｂ_n3)をγ₃、
とする、すなわち各座標における電流脈動の位相をγ₁、γ₂、γ₃とすると、式(９)の面積は次のように書き換えることができる。

Ｓ＝
(１／２)|Ｇ₁Ｇ₂sin(γ₂−γ₁)＋Ｇ₂Ｇ₃sin(γ₃−γ₂)＋Ｇ₁Ｇ₃sin(γ₁−γ₃)|
(１０)

回転検出部２の検出する電動機１の回転角に含まれる角度誤差から電流検出器７の検出する電流までのゲイン特性と位相特性は、図４と５のような特性であり、例えば、角度誤差の周波数がＡやＣのときには、かご４が昇降路内のどの位置でもゲインと位相は一定値、すなわち、角度誤差の周波数がＡやＣであればエレベーターの機械系と共振しないため、Ｇ₁、Ｇ₂、Ｇ₃とγ₁、γ₂、γ₃は一定値となり、式(９)で計算される面積は０となる。
一方、角度誤差の周波数がＢのときには、かご４が最下階と最上階付近においてはゲインすなわち振幅と位相は一定値であるが、中間階に近づくとゲインと位相は大きく変化する。すなわち、角度誤差の周波数がＢのとき、中間階付近で共振が起こり、その他の場所では共振が起きない。この場合は、式(９)で計算される面積は、最下階と最上階付近で０となるが、中間階に近づくにつれて式(９)の面積は大きくなる。共振が発生すると、ゲインと位相は同時に変化するため、式(９)の面積を計算することで、電流脈動の振幅と位相の変化を計算することができる。

また、周波数解析部８がノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタであり、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部によって、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算する構成である場合にも、同様の手順で面積を計算することができる。即ち、周波数解析部８がノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタであり、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部によって、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算すると、式(１０)における電流脈動の振幅Ｇと電流脈動の位相γが得られるため、式(１０)により面積が計算できる。さらに、電流脈動の振幅Ｇ、誤差位相φを用いれば、Ａ_n＝Ｇsin(φ)、Ｂ_n＝Ｇcos(φ)であるから、電流脈動の振幅と位相を検出し、フーリエ係数へ換算することで、式(９)による演算方法でも面積を計算することができる。

さらに、周波数解析部８がノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタであり、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部によって、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算する構成であった場合に、図６のようにフーリエ係数Ａ_nとＢ_nの作る座標平面ではなく、縦軸を振幅、横軸を位相とした座標平面又は、縦軸を位相、横軸を振幅とした座標平面でも式(９)による演算で面積を計算することで、電流脈動の振幅と位相の変化を計算することができる。即ち、Ａ_nに振幅を対応させ、Ｂ_nに位相を対応、又はＡ_nに位相を対応させ、Ｂ_nに振幅を対応させればよい。

以上のことから式(９)の面積を求めることは、電流脈動の振幅と位相の変化量を求めていることに等しく、面積が大きいことは電流脈動の振幅と位相の変化量が大きいことになる。また、図６では３点のフーリエ係数の座標が囲む面積を例に説明したが、３点以上であればフーリエ係数の座標が囲む面積が計算できるため、３点に限定する必要はない。

次に、式(９)で示したフーリエ係数の座標によって囲まれる面積を用いて、角度誤差とエレベーターの機械系とが共振しておらず電流脈動の振幅と位相の変化量が小さいときの角度誤差の推定値を選択する学習運転の動作を図７のフローチャートを用いて説明する。

角度誤差推定部９は、例えば学習判定部９３または出力判定部９６から図１の速度指令演算部１１へ学習運転指令を送り、学習運転を開始すると、学習判定部９３は、学習速度演算部９１の出力に従って電動機１の回転速度が一定となっているか否かを判定する(ステップＳ７１)。電動機１の回転速度が一定となっていない場合には、回転速度が一定となるまでステップＳ７１を継続する。これは、電動機１の回転速度が一定となるときには、回転検出部２の角度誤差の周波数が一定となり、角度検出誤差の推定が容易となるためである。
電動機１の回転速度が一定となった後、角度誤差演算部９４は、周波数解析部８からの出力である、電流検出器７の電流を電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換して得られたフーリエ係数の計算結果、をメモリに保存する(ステップＳ７２)。

次に、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数の計算結果が３回分または３回分以上(以下では３回分以上として説明する)、記憶されているか否かを判断する(ステップＳ７３)。３回分以上のフーリエ係数が保存されていない場合には、ステップＳ７２に戻り、周波数解析部８からの出力であるフーリエ係数の保存を繰り返す。フーリエ係数が３回分以上保存されている場合には、面積演算部９５は、式(９)によってフーリエ係数の座標が作る面積を計算する。また、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数を用いて、記憶しているフーリエ係数と角度検出誤差の変換式により角度誤差の推定値を計算する(ステップＳ７４)。角度誤差の推定値は、誤差振幅と誤差位相である。そして、出力判定部９６は、面積と角度誤差の推定値を関連付けてメモリに保存する。

ステップＳ７４の面積と角度検出誤差の推定値の計算が終わると、出力判定部９６は、記憶している面積、すなわち１回前のフローで計算された面積と、ステップＳ７４で計算した面積を比較する(ステップＳ７５)。なお、比較する面積の初期値は、１回目の計算結果が必ず保存されるように、記憶できる最大の値とする。角度検出誤差の推定値は、任意の値でよい。

出力判定部９６は、ステップＳ７５において、記憶されている面積と計算した面積を比較した結果、ステップＳ７４において計算された面積の方が小さいと判断された場合、ステップＳ７４で計算された面積と角度検出誤差の推定値を合わせて記憶する。このとき、既に記憶されている面積と角度検出誤差は消去する(ステップＳ７６)。
一方、ステップＳ７５において記憶されている面積と計算した面積を比較した結果、ステップＳ７４において計算された面積が記憶されている面積以上と判断された場合は、なにも処理しない。すなわち既に記憶されている角度誤差の推定値と面積を保存し続け、次のステップへ移行する。

次に、学習判定部９３が、かご位置演算部９２の出力から、かごが特定区間を走行したか否かを判断する(ステップＳ７７)。特定区間走行していないと判断した場合には、ステップＳ７２に戻りステップＳ７７までの処理を繰り返し行う。特定区間走行したと判断した場合には学習運転を終了する。
なお、かご４が特定区間走行したことは、かご位置演算部９２の計算するかご位置に基づいて判断するようにしたが、例えば、ドアゾーンプレートを検出した回数をカウントすることにより、特定区間を走行したことを判断してもよい。また、昇降路内に設けられた最上階や最下階等の基準位置を知らせる位置スイッチによって特定区間走行したことを判断してもよい。

学習運転の完了後は、誤差信号演算部９７が、誤差位相と誤差振幅の推定結果を用いて回転検出部２の周期的な角度誤差を計算し、補正信号として出力し、図１の減算器ＳＵ２で回転検出部２の角度誤差の補正を行わせる。

なお、上記動作では、かごが特定区間を走行したか否かを最後に判断して学習運転したか否かを判断しているが、最初に学習速度演算部９１の出力が電動機１の回転速度が一定速度走行状態にあることを示し、かご位置演算部９２の出力がかご４が予め設定された特定区間を走行していることを示すと、学習判定部９３が学習指令を出力し、学習運転が開始されるようにしてもよい。この場合にはステップＳ７７はステップＳ７１と並行して行われる。

以上の処理により学習運転を実施すると、特定区間走行したときに、電流検出器７の電流を電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換することにより得られたフーリエ係数の座標が作る面積が最小となるときの角度検出誤差を抽出することができる。特定区間走行したときにフーリエ係数の座標が作る面積が最小ということは、特定区間において電流脈動の振幅と位相の変化量が小さいときに等しいため、機械系との共振の影響が最も少なく、最終的には推定誤差が一番小さい角度検出誤差の推定値を抽出することができる。

図８は、図６のフーリエ係数座標平面における隣り合う３つのフーリエ係数の座標を用いて計算した面積とかご位置との関係を示している。例えば、角度誤差の学習運転において図６のようなフーリエ係数の座標が得られた時には、角度誤差推定部９の面積演算部９５で計算する面積は、図８のようになる。区間Ａにおいては面積が小さく、区間Ｂにおいては面積が区間Ａに比べて大きくなる。図７の学習運転のフローによれば、区間Ａのときの角度誤差の推定値が抽出される。面積が小さいことは共振していないことに等しいため、信頼性の高い角度誤差の推定値を得ることができる。

実施の形態１の方法によれば、角度誤差の推定と電流脈動の振幅と位相による推定の成否判断が同時に行え、共振の影響が最も少ないときの角度誤差の推定値を抽出でき、且つ、事前に共振に関する情報を調べなくてよいため、角度誤差の学習に要する時間を短縮できる。また、実施の形態１の方法によれば、エレベーターではなく、電動機１の負荷としていかなる機械系が接続されていたとしても、電流脈動の振幅と位相の変化量を基に、共振の影響が最も少ないときの推定値を抽出できる。図６では、フーリエ係数３点で行う方法を示したが、面積を計算できる３点以上であればよい。

なお、周波数解析部８がフーリエ係数を演算する構成ではなく、ノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタのように、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部によって、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算する構成であっても同様の手順により、信頼性の高い角度誤差の推定値を得ることができる。

実施の形態２．
実施の形態１において、角度誤差の周波数と機械系の周波数が一致して推定が困難となるときの推定値を排除でき、共振の影響が最も少ないときの推定値を抽出する方法を示した。実施の形態２においては、実施の形態１で示した角度誤差の学習運転を、学習運転時の速度を変えて複数回実施して、複数回の学習の結果の整合性確認を行うことにより、実施の形態１よりも信頼性の高い角度誤差の推定値を得る方法について説明する。

実施の形態１の方法では、フーリエ係数の作る座標が囲む面積が最小となるときの角度誤差の推定値を抽出することで、共振の影響が少ないときの角度推定誤差が抽出できた。しかし、エレベーターの機械仕様によっては、昇降路内のどの位置を走行しても共振に当たる速度が存在する。このような状況では、共振している中でも最も電流脈動の振幅と位相の変化が少ないときの角度誤差の推定値が抽出される。この場合は、信頼性の高い角度誤差の推定値が得られない可能性があるため、学習運転の速度を変えることが望ましい。よって、実施の形態２においては、学習運転時の速度を変えて角度誤差の学習を複数回実施して、複数回の学習の結果の整合性確認を行う。

図９は実施の形態２における学習運転のフローチャートを示している。なお、エレベーターの制御装置および回路誤差推定部９の構成は図１，２に示すもとのと基本的に同じである。

角度誤差推定部９は、例えば学習判定部９３または出力判定部９６から図１の速度指令演算部１１へ学習運転指令を送り、学習運転を開始すると、学習判定部９３は、学習速度演算部９１の出力に従って電動機１の回転速度が一定となっているか否かを判定する(ステップＳ９０１)。電動機１の回転速度が一定となっていない場合には、回転速度が一定となるまでステップＳ９０１を継続する。これは、電動機１の回転速度が一定となるときには、回転検出部２の角度誤差の周波数が一定となるため、角度検出誤差の推定が容易となるためである。
電動機１の回転速度が一定となった後、角度誤差演算部９４は、周波数解析部８からの出力である、電流検出器７の電流を電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換して得られたフーリエ係数の計算結果、をメモリに保存する(ステップＳ９０２)。

次に、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数の計算結果が３回分以上記憶されているか否かを判断する(ステップＳ９０３)。３回分以上のフーリエ係数が保存されていない場合には、ステップＳ９０２に戻り、周波数解析部８からの出力であるフーリエ係数の保存を繰り返す。フーリエ係数が３回分以上保存されている場合には、面積演算部９５は、式(９)によってフーリエ係数の座標が作る面積を計算する。また、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数を用いて、記憶しているフーリエ係数と角度検出誤差の変換式により角度誤差の推定値を計算する(ステップＳ９０４)。角度誤差の推定値は、誤差振幅と誤差位相である。そして、出力判定部９６は、面積と角度誤差の推定値を関連付けてメモリに保存する。

ステップＳ９０４の面積と角度検出誤差の推定値の計算が終わると、出力判定部９６は、記憶している面積、すなわち１回前のフローで計算された面積と、ステップＳ９０４で計算した面積を比較する(ステップＳ９０５)。なお、比較する面積の初期値は、１回目の計算結果が必ず保存されるように、記憶できる最大の値とする。角度検出誤差の推定値は、任意の値でよい。

出力判定部９６は、ステップＳ９０５において、記憶されている面積と計算した面積を比較した結果、ステップＳ９０４において計算された面積の方が小さいと判断された場合、ステップＳ９０４において計算された面積と角度検出誤差の推定値を合わせて記憶する。このとき、既に記憶されている面積と角度検出誤差は消去する(ステップＳ９０６)。
一方、ステップＳ９０５において記憶されている面積と計算した面積を比較した結果、ステップＳ９０４において計算された面積が記憶されている面積以上と判断された場合は、なにも処理しない。すなわち既に記憶されている角度誤差の推定値と面積を保存し続け、次のステップへ移行する。

次に、学習判定部９３が、かご位置演算部９２の出力から、かごが特定区間を走行したか否かを判断する(ステップＳ９０７)。特定区間走行していないと判断した場合には、ステップＳ９０２に戻りステップＳ９０７までの処理を繰り返し行う。特定区間走行したと判断した場合には、出力判定部９６は、学習回数と保存している角度誤差推定値を合わせてメモリに記憶する(ステップＳ９０８)。学習回数は、かご位置演算部９２の計算したかご４の位置を用いて、特定区間走行したときの回数をカウントすることで計算できる。
なお、かご４が特定区間走行したことは、かご位置演算部９２の計算するかご位置に基づいて判断するようにしたが、例えば、ドアゾーンプレートを検出した回数をカウントすることにより、特定区間を走行したことを判断してもよい。また、昇降路内に設けられた最上階や最下階等の基準位置を知らせる位置スイッチによって特定区間走行したことを判断してもよい。

次に、学習判定部９３が、記憶した学習回数により２回以上すなわち複数回、角度誤差の学習を実施したか否かを判断する(ステップＳ９０９)。ステップＳ９０９において２回以上学習を実施していないと判断した場合には、学習判定部９３または出力判定部９６から図１の速度指令演算部１１へ学習運転指令を送り、学習運転の速度を変えて再度学習運転を実施する(ステップＳ９１４)。学習速度を変えることで周期的な角度誤差の周波数が変化する。例えば、図４、５において周波数ＢからＡへ移る。これにより、回転検出部２の周期的な角度誤差に起因した電流脈動の傾向が変わる。例えば、周波数Ｂでは中間階付近において共振に当たるが、周波数Ａ，Ｃではどの階層においても共振に当たらない。これにより、１回目の学習とは異なった条件で角度誤差を推定することができる。また、学習運転の速度設定には特に制約はないが、かごが走行できる最遅の速度、最速の速度など、極端に速度を変えた方が電流脈動の傾向が大きく変わるため、異なった条件で角度誤差の学習を実施できる。

学習運転の走行方向に関しては１回目の学習と同じ方向、すなわち１回目の学習が終わると学習を開始した位置まで戻り再度同じ運転方向で実施する、もしくは、１回目の学習が完了した位置から続けて同じ方向に運転してもよいし、１回目の学習が完了した位置から１回目の学習の運転方向と逆方向に運転してもよい。学習速度を変えて運転すれば、運転方向は限定しない。なお、学習運転の速度を変えたときの学習方法については、１回目の学習と同じである。

学習判定部９３が、ステップＳ９０９において２回以上、角度誤差を学習したと判断した場合には、複数回の角度誤差の推定結果の整合性確認を行う(ステップＳ９１０)。角度誤差の推定値は、式(１)の誤差振幅と誤差位相からなるが、先ず、誤差振幅の推定結果の整合性確認を行う。すなわち、複数回の学習運転で得られた誤差振幅の推定値の差分を計算して、その差分が予め設定された値以内となっているか否かを確認する。例えば、３回学習運転を実施したときには、１回目と２回目、２回目と３回目、１回目と３回目のように得られた推定結果の全ての組み合わせにより整合性確認を行うものとする。整合性を判断する誤差振幅の差分の設定値は、予めメモリに記憶しておいてもよいし、外部から入力するようにしてもよい。
誤差振幅の整合性確認が終わると、次に、誤差位相の整合性確認を実施する。誤差位相の整合性確認も誤差振幅のときと同様に行う。すなわち、複数回の学習運転で得られた誤差位相の推定値の差分を計算して、その差分が設定値以内となっているか否かを確認する。整合性を判断する誤差振幅の差分の設定値は、予めメモリに記憶しておいてもよいし、外部から入力するようにしてもよい。

誤差振幅の整合性確認、誤差位相の整合性確認において、どちらか一方でも複数回の学習結果が整合していないと判断された場合には(ステップＳ９１１)、学習回数が最大学習回数以内か否かを判断する(ステップＳ９１２)。
学習回数が最大学習回数以内であれば、学習速度を変えて再度学習運転を実施する(ステップＳ９１４)。
推定結果の整合性確認において、誤差振幅は整合し、誤差位相が整合しなかった場合には、速度を変えた学習運転では、誤差位相のみの再学習を行うようにしてもよい。一方、推定結果の整合性確認において、誤差位相は整合し、誤差振幅が整合しなかった場合には、誤差振幅のみの再学習を行うようにしてもよい。また、誤差振幅、誤差位相ともに再学習するようにしてもよい。

ステップＳ９１２において、学習回数が最大学習回数を超えていると判断された場合、学習判定部９３が、学習不能通知を上位制御装置(図示省略)に出力する(ステップＳ９１３)。なお、最大学習回数は、予めメモリに記憶していてもよいし、外部から指令するようにしてもよい。また、ステップＳ９１３で出力された学習不能通知は、エレベーターの制御盤(図示省略)に表示できようにして異常を知らせるようにすることが望ましい。また、学習不能通知が出力されたときには、エレベーターを休止させることで安全を確保することが望ましい。

ステップＳ９１１の整合性確認が完了する、又はステップＳ９１３で学習不能通知が出力されると、学習判定部９３が、学習運転を完了する。ステップＳ９１１において複数回の学習運転の結果の整合性が確認できた場合には、学習運転の完了後は、誤差信号演算部９７が、誤差位相と誤差振幅の推定結果を用いて回転検出部２の周期的な角度誤差を計算し、補正信号として出力し、図１の減算器ＳＵ２で回転検出部２の角度誤差の補正を行わせる。

以上の処理により学習運転を実施すると、特定区間走行したときにフーリエ係数の座標が作る面積が最小となるときの角度検出誤差を抽出することができる。また、複数回の学習結果の整合性確認により、実施の形態１の方法よりも信頼性の高い角度誤差の推定値を得ることができる。さらに、学習回数を制限することで、角度誤差の学習が正常に行えないときの安全性を確保できるようになる。

実施の形態３．
実施の形態３においては、学習運転により得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標が囲む面積が基準値より大きい場合には、学習運転の速度を変えて学習を実施することにより、実施の形態１よりも信頼性の高い角度誤差の推定値を得る方法について説明する。

実施の形態１の方法では、フーリエ係数の作る座標が囲む面積が最小となるときの角度誤差の推定値を抽出することで、共振の影響が少ないときの角度推定誤差が抽出できた。しかし、エレベーターの機械仕様によっては、昇降路内のどの位置を走行しても共振に当たる速度が存在する。このような状況では、共振している中でも最も電流脈動の振幅と位相の変化が少ないときの角度誤差の推定値が抽出される。この場合は、信頼性の高い角度誤差の推定値が得られない可能性があるため、学習運転の速度を変えることが望ましい。
実施の形態２では、学習運転時の速度を変えた複数回の学習結果の整合性確認を実施した。実施の形態３においては、フーリエ係数の作る座標が囲む面積の基準値を例えば予めメモリに記憶しておく等して用意しておき、学習運転により得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標が囲む面積が基準値よりも大きい場合には、学習運転時の速度を変えて角度誤差の学習を行う。

図１０は実施の形態３における学習運転のフローチャートを示している。なお、エレベーターの制御装置および回路誤差推定部９の構成は図１，２に示すもとのと基本的に同じである。

角度誤差推定部９は、例えば学習判定部９３または出力判定部９６から図１の速度指令演算部１１へ学習運転指令を送り、学習運転を開始すると、学習判定部９３は、学習速度演算部９１の出力に従って電動機１の回転速度が一定となっているか否かを判定する(ステップＳ１０１)。電動機１の回転速度が一定となっていない場合には、回転速度が一定となるまでステップＳ１０１を継続する。これは、電動機１の回転速度が一定となるときには、回転検出部２の角度誤差の周波数が一定となるため、角度検出誤差の推定が容易となるためである。
電動機１の回転速度が一定となった後、角度誤差演算部９４は、周波数解析部８からの出力である、電流検出器７の電流を電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換して得られたフーリエ係数の計算結果、をメモリに保存する(ステップＳ１０２)。

次に、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数の計算結果が３回分または３回分以上(以下では３回分以上として説明する)記憶されているか否かを判断する(ステップＳ１０３)。３回分以上のフーリエ係数が保存されていない場合には、ステップＳ１０２に戻り、周波数解析部８からの出力であるフーリエ係数の保存を繰り返す。フーリエ係数が３回分以上保存されている場合には、面積演算部９５は、式(９)によってフーリエ係数の座標が作る面積を計算する。また、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数を用いて、記憶しているフーリエ係数と角度検出誤差の変換式により角度誤差の推定値を計算する(ステップＳ１０４)。角度誤差の推定値は、誤差振幅と誤差位相である。そして、出力判定部９６は、面積と角度誤差の推定値を関連付けてメモリに保存する。

ステップＳ１０４の面積と角度検出誤差の推定値の計算が終わると、出力判定部９６は、記憶している面積、すなわち１回前のフローで計算された面積と、ステップＳ１０４で計算した面積を比較する(ステップＳ１０５)。なお、比較する面積の初期値は、１回目の計算結果が必ず保存されるように、記憶できる最大の値とする。角度検出誤差の推定値は、任意の値でよい。

出力判定部９６は、ステップＳ１０５において、記憶されている面積と計算した面積を比較した結果、ステップＳ１０４において計算された面積の方が小さいと判断された場合、ステップＳ１０４で計算された面積と角度検出誤差の推定値を合わせて記憶する。このとき、既に記憶されている面積と角度検出誤差は消去する(ステップＳ１０６)。
一方、ステップＳ１０５において記憶されている面積と計算した面積を比較した結果、ステップＳ１０４において計算された面積が記憶されている面積以上と判断された場合は、なにも処理しない。すなわち既に記憶されている角度誤差の推定値と面積を保存し続け、次のステップへ移行する。

次に、学習判定部９３が、かご位置演算部９２の出力から、かごが特定区間を走行したか否かを判断する(ステップＳ１０７)。特定区間走行していないと判断した場合には、ステップＳ１０２に戻りステップＳ１０７までの処理を繰り返し行う。特定区間走行したと判断した場合には、学習運転を終了する。
なお、かご４が特定区間走行したことは、かご位置演算部９２の計算するかご位置に基づいて判断するようにしたが、例えば、ドアゾーンプレートを検出した回数をカウントすることにより、特定区間を走行したことを判断してもよい。また、昇降路内に設けられた最上階や最下階等の基準位置を知らせる位置スイッチによって特定区間走行したことを判断してもよい。

次に、学習判定部９３は、学習運転で得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標が囲む面積が、予め記憶しておいたフーリエ係数の作る座標が囲む面積の基準値以下であることを判断する(ステップＳ１０８)。ステップ１０８において、学習運転で得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標が囲む面積が、予め記憶しておいたフーリエ係数の作る座標が囲む面積の基準値より大きいと判断した場合には、学習判定部９３または出力判定部９６から図１の速度指令演算部１１へ学習運転指令を送り、学習運転の速度を変えて再度学習運転を実施する(ステップＳ１０９)。
学習速度を変えることで周期的な角度誤差の周波数が変化する。例えば、図４、５において周波数ＢからＡへ移る。これにより、回転検出部２の周期的な角度誤差に起因した電流脈動の傾向が変わる。例えば、周波数Ｂでは中間階付近において共振に当たるが、周波数Ａ，Ｃではどの階層においても共振に当たらない。これにより、１回目の学習とは異なった条件で角度誤差を推定することができる。また、学習運転の速度設定には特に制約はないが、かごが走行できる最遅の速度、最速の速度など、極端に速度を変えた方が電流脈動の傾向が大きく変わるため、異なった条件で角度誤差の学習を実施できる。

ステップＳ１０８の確認が完了すると、学習判定部９３が、学習運転を完了する。ステップＳ１０８において学習運転で得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標が囲む面積が、予め記憶しておいたフーリエ係数の作る座標が囲む面積の基準値以下であることが確認できた場合には、学習運転の完了後は、誤差信号演算部９７が、誤差位相と誤差振幅の推定結果を用いて回転検出部２の周期的な角度誤差を計算し、補正信号として出力し、図１の減算器ＳＵ２で回転検出部２の角度誤差の補正を行わせる。

以上の処理により学習運転を実施すると、特定区間走行したときにフーリエ係数の座標が作る面積が最小となるときの角度検出誤差を抽出することができる。また、フーリエ係数の作る座標が囲む面積を基準値と比較確認することにより、実施の形態１の方法よりも信頼性の高い角度誤差の推定値を得ることができる。

実施の形態４．
実施の形態４では、座標平面における幾何学量である評価値としてフーリエ係数の作る座標間の線分の長さにより共振を判定し、信頼性の高い推定値を得る方法を説明する。
先ず、フーリエ係数座標平面において、フーリエ係数の作る座標間の線分の長さと、電流脈動の振幅、電流脈動の位相の関係について説明する。図６のフーリエ係数座標平面において、電流脈動の振幅Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)と、電流脈動の位相γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)の変化について考えると、電流脈動の振幅Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)と電流脈動の位相γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)の変化が小さいとき、２点のフーリエ係数の作る座標間の線分の長さが短くなる。図６の区間Ａにおいては、フーリエ係数の座標の変化が小さいためフーリエ係数の作る座標間の線分の長さが短く、電流脈動の振幅Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)と電流脈動の位相γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)の変化が小さい。また、区間Ｂにおいては、区間Ａに比べ、フーリエ係数の作る座標間の線分の長さが長く、電流脈動の振幅Ｇ＝√(Ａ_n ²＋Ｂ_n ²)と電流脈動の位相γ＝tan^-1(Ａ_n／Ｂ_n)の変化も大きい。よって、フーリエ係数座標平面におけるフーリエ係数が作る座標間の線分の長さを計算することは、電流脈動の振幅と位相変化量を計算していることに等しくなる。

フーリエ係数座標平面において、２点のフーリエ係数の座標が作る線分の長さは式(１１)で計算することができる。例えば、エレベーターのかご４を特定区間走行したときに周波数解析部８で計算されたフーリエ係数を計算結果の古い順に(Ｂ_n1，Ａ_n1)，(Ｂ_n2，Ａ_n2)としたとき、これら２組のフーリエ係数の座標によって作られる線分の長さＬは、次式となる。

Ｌ＝√((Ａ_n2−Ａ_n1)²＋(Ｂ_n2−Ｂ_n1)²) (１１)

原点から座標(Ｂ_n1，Ａ_n1)までの距離√(Ａ_n1 ²＋Ｂ_n1 ²)をＧ₁、
原点から座標(Ｂ_n2，Ａ_n2)までの距離√(Ａ_n2 ²＋Ｂ_n2 ²)をＧ₂、
とする、すなわち、各座標における電流脈動の振幅をＧ₁、Ｇ₂とし、
原点から座標(Ｂ_n1，Ａ_n1)までの距離ベクトルがなす角tan^-1(Ａ_n1／Ｂ_n1)をγ₁、
原点から座標(Ｂ_n2，Ａ_n2)までの距離ベクトルがなす角tan^-1(Ａ_n2／Ｂ_n2)をγ₂、
とする、すなわち各座標における電流脈動の位相をγ₁、γ₂とすると、式(１１)の線分の長さは次のように書き換えることができる。

Ｌ＝√((Ｇ₂sinγ₂−Ｇ₂sinγ₁)²＋(Ｇ₂cosγ₂−Ｇ₂cosγ₁)²) (１２)

回転検出部２の検出する電動機１の回転角に含まれる角度誤差から電流検出器７の検出する電流までのゲイン特性と位相特性は、図４と５のような特性であり、例えば、角度誤差の周波数がＡやＣのときには、かご４が昇降路内のどの位置でもゲインと位相は一定値、すなわち、角度誤差の周波数がＡやＣであればエレベーターの機械系と共振しないため、Ｇ₁、Ｇ₂とγ₁、γ₂は一定値となり、式(１２)で計算される線分の長さは０となる。
一方、角度誤差の周波数がＢのときには、かご４が最下階と最上階付近においてはゲインすなわち振幅と位相は一定値であるが、中間階に近づくとゲインと位相は大きく変化する。すなわち、角度誤差の周波数がＢのとき、中間階付近で共振が起こり、その他の場所では共振が起きない。この場合は、式(１１)で計算される線分の長さは、最下階と最上階付近で０となるが、中間階に近づくにつれて式(１１)の線分の長さは長くなる。共振が発生すると、ゲインと位相は同時に変化するため、式(１１)の線分の長さを計算することで、電流脈動の振幅と位相の変化を計算することができる。

また、周波数解析部８がノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタであり、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部によって、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算する構成である場合にも同様の手順で線分の長さを計算することができる。即ち、周波数解析部８がノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタであり、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部によって、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算すると、式(１２)における電流脈動の振幅Ｇと電流脈動の位相γが得られるため、式(１２)により線分の長さが計算できる。さらに、電流脈動の振幅Ｇ、誤差位相φを用いれば、Ａ_n＝Ｇsin(φ)、Ｂ_n＝Ｇcos(φ)であるから、電流脈動の振幅と位相を検出し、フーリエ係数へ換算することで、式(１１)による演算方法でも線分の長さを計算することができる。

さらに、周波数解析部８がノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタであり、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部によって、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算する構成であった場合に、図６のようにフーリエ係数Ａ_nとＢ_nの作る座標平面ではなく、縦軸を振幅、横軸を位相とした座標平面又は、縦軸を位相、横軸を振幅とした座標平面でも式(１１)による演算で線分の長さを計算することで、電流脈動の振幅と位相の変化を計算することができる。即ち、Ａ_nに振幅を対応させ、Ｂ_nに位相を対応、又はＡ_nに位相を対応させ、Ｂ_nに振幅を対応させれば良い。

以上のことから式(１１)の線分の長さを求めることは、電流脈動の振幅と位相の変化量を求めていることに等しく、線分が長いことは電流脈動の振幅と位相の変化量が大きいことになる。

次に、式(１１)で示したフーリエ係数の作る座標間の線分の長さを用いて、角度誤差とエレベーターの機械系とが共振しておらず電流脈動の振幅と位相の変化量が小さいときの角度誤差の推定値を選択する学習運転の動作を図１１のフローチャートおよび図１２の角度誤差推定部８の構成図を用いて説明する。

図１２は実施の形態４による、角度誤差推定部９の構成の一例を示す図である。基本的な構成は図２と同様であり、図２における面積演算部９５の代わりに線分の長さ演算部９８を設けた。したがって、詳細な説明は省略する。

角度誤差推定部９は、例えば学習判定部９３または出力判定部９６から図１の速度指令演算部１１へ学習運転指令を送り、学習運転を開始すると、学習判定部９３は、学習速度演算部９１の出力に従って電動機１の回転速度が一定となっているか否かを判定する(ステップＳ１１１)。電動機１の回転速度が一定となっていない場合には、回転速度が一定となるまでステップＳ１１１を継続する。これは、電動機１の回転速度が一定となるときには、回転検出部２の角度誤差の周波数が一定となり、角度検出誤差の推定が容易となるためである。
電動機１の回転速度が一定となった後、角度誤差演算部９４は、周波数解析部８からの出力である、電流検出器７の電流を電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換して得られたフーリエ係数の計算結果、をメモリに保存する(ステップＳ１１２)。

次に、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数の計算結果が２回分記憶されているか否かを判断する(ステップＳ１１３)。２回分のフーリエ係数が保存されていない場合には、ステップＳ１１２に戻り、周波数解析部８からの出力であるフーリエ係数の保存を繰り返す。フーリエ係数が２回分保存されている場合には、線分の長さ演算部９８は、式(１１)によってフーリエ係数の座標間の線分の長さを計算する。また、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数を用いて、記憶しているフーリエ係数と角度検出誤差の変換式により角度誤差の推定値を計算する(ステップＳ１１４)。角度誤差の推定値は、誤差振幅と誤差位相である。そして、出力判定部９６は、線分の長さと角度誤差の推定値を関連付けてメモリに保存する。

ステップＳ１１４の線分の長さと角度検出誤差の推定値の計算が終わると、出力判定部９６は、記憶している線分の長さ、すなわち１回前のフローで計算された線分の長さと、ステップＳ１１４で計算した線分の長さを比較する(ステップＳ１１５)。なお、比較する線分の長さの初期値は、１回目の計算結果が必ず保存されるように、記憶できる最大の値とする。角度検出誤差の推定値は、任意の値でよい。

出力判定部９６は、ステップＳ１１５において、記憶されている線分の長さと計算した線分の長さを比較した結果、ステップＳ１１４において計算された線分の長さの方が短いと判断された場合、ステップＳ１１４で計算された線分の長さと角度検出誤差の推定値を合わせて記憶する。このとき、既に記憶されている線分の長さと角度検出誤差は消去する(ステップＳ１１６)。
一方、ステップＳ１１５において記憶されている線分の長さと計算した線分の長さを比較した結果、ステップＳ１１４において計算された線分の長さが記憶されている線分の長さ以上と判断された場合は、なにも処理しない。すなわち既に記憶されている角度誤差の推定値と線分の長さを保存し続け、次のステップへ移行する。

次に、学習判定部９３が、かご位置演算部９２の出力から、かごが特定区間を走行したか否かを判断する(ステップＳ１１７)。特定区間走行していないと判断した場合には、ステップＳ１１２に戻りステップＳ１１７までの処理を繰り返し行う。特定区間走行したと判断した場合には学習運転を終了する。
なお、かご４が特定区間走行したことは、かご位置演算部９２の計算するかご位置に基づいて判断するようにしたが、例えば、ドアゾーンプレートを検出した回数をカウントすることにより、特定区間を走行したことを判断してもよい。また、昇降路内に設けられた最上階や最下階等の基準位置を知らせる位置スイッチによって特定区間走行したことを判断してもよい。

学習運転の完了後は、誤差信号演算部９７が、誤差位相と誤差振幅の推定結果を用いて回転検出部２の周期的な角度誤差を計算し、補正信号として出力し、図１の減算器ＳＵ２で回転検出部２の角度誤差の補正を行わせる。

なお、上記動作では、かごが特定区間を走行したか否かを最後に判断して学習運転したか否かを判断しているが、最初に学習速度演算部９１の出力が電動機１の回転速度が一定速度走行状態にあることを示し、かご位置演算部９２の出力がかご４が予め設定された特定区間を走行していることを示すと、学習判定部９３が学習指令を出力し、学習運転が開始されるようにしてもよい。この場合にはステップＳ１１７はステップ１１１と並行して行われる。

以上の処理により学習運転を実施すると、特定区間走行したときに、電流検出器７の電流を電動機１の回転角の情報を用いてフーリエ変換することにより得られたフーリエ係数の座標間の線分の長さが最小となるときの角度検出誤差を抽出することができる。特定区間走行したときにフーリエ係数間の線分の長さが最小ということは、特定区間において電流脈動の振幅と位相の変化量が小さいときに等しいため、機械系との共振の影響が最も少なく、最終的には推定誤差が一番小さい角度検出誤差の推定値を抽出することができる。

図１３は、図６のフーリエ係数座標平面における隣り合う２つのフーリエ係数の座標を用いて計算した線分の長さとかご位置との関係を示している。例えば、角度誤差の学習運転において図６のようなフーリエ係数の座標が得られた時には、角度誤差推定部９の線分の長さ演算部９８で計算する線分の長さは、図１３のようになる。区間Ａにおいては線分の長さが短く、区間Ｂにおいては線分の長さが区間Ａに比べて長くなる。図１１の学習運転のフローによれば、区間Ａのときの角度誤差の推定値が抽出される。線分の長さが短いことは共振していないことに等しいため、信頼性の高い角度誤差の推定値を得ることができる。

実施の形態４の方法によれば、角度誤差の推定と電流脈動の振幅と位相による推定の成否判断が同時に行え、共振の影響が最も少ないときの角度誤差の推定値を抽出でき、且つ、事前に共振に関する情報を調べなくてよいため、角度誤差の学習に要する時間を短縮できる。また、実施の形態４の方法によれば、エレベーターではなく、電動機１の負荷としていかなる機械系が接続されていたとしても、電流脈動の振幅と位相の変化量を基に、共振の影響が最も少ないときの推定値を抽出できる。

なお、周波数解析部８がフーリエ係数を演算する構成ではなく、ノッチフィルタやバンドパスフィルタを組み合わせたフィルタのように、特定の周波数信号を抽出し、振幅検出部や位相検出部によって、入力信号の特定周波数の振幅や位相を演算する構成であっても同様の手順により、信頼性の高い角度誤差の推定値を得ることができる。

実施の形態５．
実施の形態４において、フーリエ係数の座標が作る線分の長さを用いて、角度誤差の周波数と機械系の周波数が一致して推定が困難となるときの推定値を排除でき、共振の影響が最も少ないときの推定値を抽出する方法を示した。

実施の形態５においては、実施の形態４で示した角度誤差の学習運転を、学習運転時の速度を変えて複数回実施して、複数回の学習の結果の整合性確認を行うことにより、実施の形態４よりも信頼性の高い角度誤差の推定値を得る方法について説明する。

実施の形態４の方法では、フーリエ係数の作る座標間の線分の長さが最小となるときの角度誤差の推定値を抽出することで、共振の影響が少ないときの角度推定誤差が抽出できた。しかし、エレベーターの機械仕様によっては、昇降路内のどの位置を走行しても共振に当たる速度が存在する。このような状況では、共振している中でも最も電流脈動の振幅と位相の変化が少ないときの角度誤差の推定値が抽出される。この場合は、信頼性の高い角度誤差の推定値が得られない可能性があるため、学習運転の速度を変えることが望ましい。よって、実施の形態５においては、学習運転時の速度を変えて角度誤差の学習を複数回実施して、複数回の学習の結果の整合性確認を行う。

図１４は実施の形態５における学習運転のフローチャートを示している。なお、エレベーターの制御装置および角度誤差推定部９の構成は図１，１２に示すもとのと基本的に同じである。また、図１４のフローチャートは、実施の形態２に示した図９のフローチャートと基本的に同じであり、図９においては面積による共振判定であったが、図１４では線分の長さによる共振判定となっている。
なお、図１４において、図９と同じ符号を記したフローは、上記実施の形態２の動作と同じであるため、説明を省略する。実施の形態５では、フーリエ係数の保存する処理(ステップＳ１４０３)から、線分の長さと角度誤差推定値を保存する処理(ステップＳ１４０６)までの動作が異なる。

実施の形態５において、ステップ１４０３では、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数の計算結果が２回分記憶されているか否かを判断する。２回分以上のフーリエ係数が保存されていない場合には、ステップＳ９０２に戻り、周波数解析部８からの出力であるフーリエ係数の保存を繰り返す。フーリエ係数が２回分保存されている場合には、線分の長さ演算部９８は、式(１１)によってフーリエ係数の座標間の線分の長さを計算する。また、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数を用いて、記憶しているフーリエ係数と角度検出誤差の変換式により角度誤差の推定値を計算する(ステップＳ１４０４)。角度誤差の推定値は、誤差振幅と誤差位相である。そして、出力判定部９６は、線分の長さと角度誤差の推定値を関連付けてメモリに保存する。

ステップＳ１４０４の線分の長さと角度検出誤差の推定値の計算が終わると、出力判定部９６は、記憶している線分の長さ、すなわち１回前のフローで計算された線分の長さと、ステップＳ１４０４で計算した線分の長さを比較する(ステップＳ１４０５)。なお、比較する線分の長さの初期値は、１回目の計算結果が必ず保存されるように、記憶できる最大の値とする。角度検出誤差の推定値は、任意の値でよい。

出力判定部９６は、ステップＳ１４０５において、記憶されている線分の長さと計算した線分の長さを比較した結果、ステップＳ１４０４において計算された線分の長さの方が短いと判断された場合、ステップＳ１４０４において計算された線分の長さと角度検出誤差の推定値を合わせて記憶する。このとき、既に記憶されている線分の長さと角度検出誤差は消去する(ステップＳ１４０６)。
一方、ステップＳ１４０５において記憶されている線分の長さと計算した線分の長さを比較した結果、ステップＳ１４０４において計算された線分の長さが記憶されている線分の長さ以上と判断された場合は、なにも処理しない。すなわち既に記憶されている角度誤差の推定値と線分の長さを保存し続け、次のステップへ移行する。

以降の処理に関しては、図９に示したフローチャートと同様である。以上の処理により学習運転を実施すると、特定区間走行したときにフーリエ係数の座標間の線分の長さが最小となるときの角度検出誤差を抽出することができる。また、複数回の学習結果の整合性確認により、実施の形態４の方法よりも信頼性の高い角度誤差の推定値を得ることができる。さらに、学習回数を制限することで、角度誤差の学習が正常に行えないときの安全性を確保できるようになる。

実施の形態６．
実施の形態６においては、学習運転により得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標間の線分の長さが基準値より長い場合には、学習運転の速度を変えて学習を実施することにより、実施の形態４よりも信頼性の高い角度誤差の推定値を得る方法について説明する。

実施の形態４の方法では、フーリエ係数の作る座標間の線分の長さが最小となるときの角度誤差の推定値を抽出することで、共振の影響が少ないときの角度推定誤差が抽出できた。しかし、エレベーターの機械仕様によっては、昇降路内のどの位置を走行しても共振に当たる速度が存在する。このような状況では、共振している中でも最も電流脈動の振幅と位相の変化が少ないときの角度誤差の推定値が抽出される。この場合は、信頼性の高い角度誤差の推定値が得られない可能性があるため、学習運転の速度を変えることが望ましい。
実施の形態５では、学習運転時の速度を変えた複数回の学習結果の整合性確認を実施した。実施の形態６においては、フーリエ係数の作る座標間の線分の長さの基準値を例えば予めメモリに記憶しておく等して用意しておき、学習運転により得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標間の線分の長さが基準値よりも長い場合には、学習運転時の速度を変えて角度誤差の学習を行う。

図１５は実施の形態６における学習運転のフローチャートを示している。なお、エレベーターの制御装置および角度誤差推定部９の構成は図１，１２に示すもとのと基本的に同じである。また、図１５のフローチャートは、実施の形態３に示した図１０のフローチャートと基本的に同じであり、図１０においては面積による共振判定であったが、図１５では線分の長さによる共振判定となっている。
なお、図１５において、図１０と同じ符号を記したフローは、上記実施の形態３の動作と同じであるため、説明を省略する。実施の形態６では、フーリエ係数の保存する処理(ステップＳ１５０３)から、線分の長さと角度誤差推定値を保存する処理(ステップＳ１５０６)までの動作、および線分の長さの基準値による判定(ステップＳ１５０８)が異なる。

実施の形態６において、ステップ１５０３では、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数の計算結果が２回分記憶されているか否かを判断する。２回分以上のフーリエ係数が保存されていない場合には、ステップＳ１０２に戻り、周波数解析部８からの出力であるフーリエ係数の保存を繰り返す。フーリエ係数が２回分保存されている場合には、線分の長さ演算部９８は、式(１１)によってフーリエ係数の座標間の線分の長さを計算する。また、角度誤差演算部９４は、フーリエ係数を用いて、記憶しているフーリエ係数と角度検出誤差の変換式により角度誤差の推定値を計算する(ステップＳ１５０４)。角度誤差の推定値は、誤差振幅と誤差位相である。そして、出力判定部９６は、線分の長さと角度誤差の推定値を関連付けてメモリに保存する。

ステップＳ１５０４の線分の長さと角度検出誤差の推定値の計算が終わると、出力判定部９６は、記憶している線分の長さ、すなわち１回前のフローで計算された線分の長さと、ステップＳ１５０４で計算した線分の長さを比較する(ステップＳ１５０５)。なお、比較する線分の長さの初期値は、１回目の計算結果が必ず保存されるように、記憶できる最大の値とする。角度検出誤差の推定値は、任意の値でよい。

出力判定部９６は、ステップＳ１５０５において、記憶されている線分の長さと計算した線分の長さを比較した結果、ステップＳ１５０４において計算された線分の長さの方が短いと判断された場合、ステップＳ１５０４において計算された線分の長さと角度検出誤差の推定値を合わせて記憶する。このとき、既に記憶されている線分の長さと角度検出誤差は消去する(ステップＳ１５０６)。
一方、ステップＳ１５０５において記憶されている線分の長さと計算した線分の長さを比較した結果、ステップＳ１５０４において計算された線分の長さが記憶されている線分の長さ以上と判断された場合は、なにも処理しない。すなわち既に記憶されている角度誤差の推定値と線分の長さを保存し続け、次のステップへ移行する。

次に、学習判定部９３が、かご位置演算部９２の出力から、かごが特定区間を走行したか否かを判断する(ステップＳ１０７)。この動作は実施の形態３と同様である。
次に、学習判定部９３は、学習運転で得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標間の線分の長さが、予め記憶しておいたフーリエ係数の作る座標間の線分の長さの基準値以下であることを判断する(ステップＳ１５０８)。ステップＳ１５０８において、学習運転で得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標間の線分の長さが、予め記憶しておいたフーリエ係数の作る座標間の線分の長さの基準値より長いと判断した場合には、学習判定部９３または出力判定部９６から図１の速度指令演算部１１へ学習運転指令を送り、学習運転の速度を変えて再度学習運転を実施する(ステップＳ１０９)。
学習速度を変えることで周期的な角度誤差の周波数が変化する。例えば、図４、５において周波数ＢからＡへ移る。これにより、回転検出部２の周期的な角度誤差に起因した電流脈動の傾向が変わる。例えば、周波数Ｂでは中間階付近において共振に当たるが、周波数Ａ，Ｃではどの階層においても共振に当たらない。これにより、１回目の学習とは異なった条件で角度誤差を推定することができる。また、学習運転の速度設定には特に制約はないが、かごが走行できる最遅の速度、最速の速度など、極端に速度を変えた方が電流脈動の傾向が大きく変わるため、異なった条件で角度誤差の学習を実施できる。

ステップＳ１５０８の確認が完了すると、学習判定部９３が、学習運転を完了する。ステップＳ１５０８において学習運転で得られた角度誤差の推定値に対応するフーリエ係数の作る座標間の線分の長さが、予め記憶しておいたフーリエ係数の作る座標間の線分の長さの基準値以下であることが確認できた場合には、学習運転の完了後は、誤差信号演算部９７が、誤差位相と誤差振幅の推定結果を用いて回転検出部２の周期的な角度誤差を計算し、補正信号として出力し、図１の減算器ＳＵ２で回転検出部２の角度誤差の補正を行わせる。

以上の処理により学習運転を実施すると、特定区間走行したときにフーリエ係数の座標間の線分の長さが最小となるときの角度検出誤差を抽出することができる。また、フーリエ係数の作る座標間の線分の長さを基準値と比較確認することにより、実施の形態４の方法よりも信頼性の高い角度誤差の推定値を得ることができる。

なお、エレベーターの全体の機器のレイアウト及びローピング方式等は、図１の例に限定されるものではない。例えば、この発明は、２：１ローピングのエレベーターにも適用できる。また、例えば電動機１からなる巻上機の位置も図１の例に限定されない。

この発明は上記の各実施の形態に限定されるものではなく、これらの可能な組合せをすべて含むことは言うまでもない。

産業上の利用の可能性

この発明は、例えば機械室レスエレベータ、ダブルデッキエレベータ、ワンシャフトマルチカー方式のエレベーター、又は斜行エレベーターなど、種々のタイプのエレベーターに適用できる。

Claims (11)

1. 昇降路内にかごを昇降させる動力を発生する電動機に流れる電流を検出する電流検出器と、
   前記電動機の回転角を検出する回転検出部と、
   前記電流検出器で検出された電流を周波数解析して得られる特定周波数の成分を出力する周波数解析部と、
   前記特定周波数の成分を用いて、前記回転検出部からの回転角に応じて一意に決まる周期的な角度誤差の振幅と位相を推定して角度誤差推定値として出力する角度誤差推定部と、
   を備え、
   前記角度誤差推定部は、前記かごを特定区間運転させる学習運転を実施するように制御し、前記学習運転中に検出された前記電流を前記周波数解析部に入力して求まる前記特定周波数の成分を連続して複数取得し、取得された前記特定周波数の成分のうち連続する設定数の前記特定周波数の成分が作る座標平面における幾何学量である評価値を計算すると共に、前記角度誤差推定値を計算して前記評価値と前記角度誤差推定値を関連付け、前記評価値が最小となるときの前記角度誤差推定値を選択する、
   エレベーターの制御装置。
2. 前記設定数は２であって、前記幾何学量は、前記座標平面における前記特定周波数の成分の振幅および位相が作る座標間の線分の長さである、請求項１に記載のエレベーターの制御装置。
3. 前記設定数は３以上であって、前記幾何学量は、前記座標平面における前記特定周波数の成分の振幅および位相が作る座標によって囲まれる領域の面積である、請求項１に記載のエレベーターの制御装置。
4. 前記角度誤差推定部は、前記評価値によって、前記電流検出器で検出された電流の前記角度誤差に対応した特定周波数の成分の変化量が最小になるときの前記角度誤差推定値を選択する、請求項１から３までのいずれか１項に記載のエレベーターの制御装置。
5. 前記角度誤差推定部は、選択された前記角度誤差推定値に対応する前記評価値が基準値以上である場合に、前記学習運転の運転速度を変えて再度前記学習運転を実施して前記角度誤差推定値を推定する、請求項１から４までのいずれか１項に記載のエレベーターの制御装置。
6. 前記角度誤差推定部は、異なる運転速度で前記学習運転を複数回実施し、複数回の前記学習運転で得られた前記角度誤差推定値を比較確認することで整合性確認を行い、整合が取れない場合にはさらに運転速度を変えて前記学習運転を実施する、請求項１から５までのいずれか１項に記載のエレベーターの制御装置。
7. 前記周波数解析部は、周波数解析としてフーリエ変換行いフーリエ係数を演算する、請求項１から６までのいずれか１項に記載のエレベーターの制御装置。
8. 前記周波数解析部は、前記特定周波数成分を通すバンドパスフィルタを含み、前記バンドパスフィルタの出力電流に対して、振幅演算および位相演算を行う、請求項１から６までのいずれか１項に記載のエレベーターの制御装置。
9. 前記回転検出部は、レゾルバ又はエンコーダ又は磁気センサを含む、請求項１から８までのいずれか１項に記載のエレベーターの制御装置。
10. 昇降路内にかごを昇降させる駆動用の電動機に流れる電流を周波数解析し、特定周波数の成分を演算する工程と、
    前記特定周波数の成分を用いて、前記電動機の回転角を検出する回転検出部に含まれる前記回転角に応じて一意に決まる周期的な角度誤差の振幅と位相を推定して角度誤差推定値として推定する工程と、
    を備え、
    前記角度誤差を角度誤差推定値として推定する工程において、
    前記かごを特定区間運転させる学習運転を実施するように制御し、
    前記学習運転中に検出された前記電動機に流れる電流の前記特定周波数の成分を演算する工程で求まる前記特定周波数の成分を連続して複数取得し、
    取得した前記特定周波数の成分のうち連続する設定数の前記特定周波数の成分が作る座標平面における幾何学量である評価値を計算すると共に、前記角度誤差推定値を計算して前記評価値と前記角度誤差推定値を関連付け、前記評価値が最小となるときの前記角度誤差推定値を選択する、
    エレベーターの駆動用の電動機のための回転検出部の回転角の角度誤差を求める方法。
11. 昇降路内を昇降させるかごと、
    前記かごを昇降させる動力を発生する電動機と、
    前記電動機の回転角を検出する回転検出部と、
    前記電動機に流れる電流を検出する電流検出器と、
    前記電流検出器で検出された電流を周波数解析して得られる特定周波数の成分を出力する周波数解析部と、
    前記特定周波数の成分を用いて、前記回転検出部からの回転角に応じて一意に決まる周期的な角度誤差の振幅と位相を推定して角度誤差推定値として出力する角度誤差推定部と、
    を備え、
    前記角度誤差推定部は、前記かごを特定区間運転させる学習運転を実施するように制御し、前記学習運転中に検出された前記電流を前記周波数解析部に入力して求まる前記特定周波数の成分を連続して複数取得し、取得された前記特定周波数の成分のうち連続する設定数の前記特定周波数の成分が作る座標平面における幾何学量である評価値を計算すると共に、前記角度誤差推定値を計算して前記評価値と前記角度誤差推定値を関連付け、前記評価値が最小となるときの前記角度誤差推定値を選択する、
    エレベーター装置。

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