JPWO2017141411A1 - モータ制御システム - Google Patents

Abstract

モータ制御システムにおいて、電圧指令に基づいて、モータに電圧を出力するインバータと、前記モータに流れる電流に基づいて、電流検出値を出力する電流検出手段と、上位指令および前記電流検出値に基づいて、前記電圧指令を出力する電圧指令演算手段と、前記モータの駆動対象の状態量に基づいて、前記状態量のデータ集合を出力する記憶手段と、前記データ集合に基づいて、前記駆動対象の異常度を演算するための異常度演算式を出力する異常度演算式更新手段と前記状態量と前記異常度演算式に基づいて、異常度を出力する異常度演算手段と、前記異常度に基づいて、前記電圧指令を調整するための調整電圧を出力する電圧調整手段と、を備えるようにした。これにより、モータ制御システムの調整作業を省略し、汎用性を高めることができる。

Description

本発明は、モータ制御システムの汎用性を高める技術に関する。ここで、モータ制御システムとは、モータの駆動対象の仕様に応じて、モータを制御するためのシステムとする。

モータおよびこれを制御するためのモータ制御システムは、電力を機械出力に変換する手段として、ファン、ポンプ、圧縮機、自動車、鉄道など幅広く適用されている。一方、モータ制御システムの問題点として、突発的負荷トルクによる脱調（モータ速度・トルクが不安定化すること）、脈動負荷トルクによる振動などが知られている。これらを検知・防止する技術として、特許文献１、２がある。

特許文献１では、突発的負荷による脱調を検知するため、モータ電流をフーリエ解析し、その脈動成分を基準値と比較する。もし、突発的負荷トルクにより脱調が発生すれば、モータ電流の脈動成分が基準値を超えるため、脱調を検知できる。さらに、脱調検知に関する情報を上位制御器へ伝達することで、安全性を高めることができる。

特許文献２では、脈動負荷トルクによる振動を低減する。モータ電流より回転子位置を推定し、この位置推定値を運動方程式に代入することにより脈動負荷トルクを推定する。次に、脈動負荷トルクをフーリエ解析し、各周波数成分を打ち消すようにインバータの出力電圧を脈動させる。出力電圧の脈動量が適切であれば、モータトルクと脈動負荷トルクは打ち消し合い、振動は低減される。

特開２０１２−５０１５５号公報 特許第４２２１３０７号公報

特許文献１、２の共通問題点は、制御パラメータの調整作業が必要な点である。例えば、特許文献１の電流脈動成分の基準値、特許文献２のフーリエ解析の上限次数などである。電流脈動成分の基準値は、低めに設定すると誤検知が増加し、高めに設定すると脱調を見逃す。また、フーリエ解析の上限数は、低めに設定すると振動を抑制できず、高めに設定すると無駄に演算量が増加する。ゆえに、これらの制御パラメータは、モータ制御システムごとに調整する必要があり、開発期間が長期化する。

本発明の課題は、モータ制御システムの調整作業を省略し、汎用性を高めることである。

上記課題を解決するための本発明の特徴は、例えば以下の通りである。

電圧指令に基づいて、モータに電圧を出力するインバータと、状態量検出手段４２モータに流れる電流に基づいて、電流検出値を出力する電流検出手段と、上位指令および状態量検出手段４２電流検出値に基づいて、状態量検出手段４２電圧指令を出力する電圧指令演算手段と、状態量検出手段４２モータの駆動対象の状態量に基づいて、状態量検出手段４２状態量のデータ集合を出力する記憶手段と、状態量検出手段４２データ集合に基づいて、状態量検出手段４２駆動対象の異常度を演算するための異常度演算式を出力する異常度演算式更新手段と、状態量検出手段４２状態量と状態量検出手段４２異常度演算式に基づいて、異常度を出力する異常度演算手段と、状態量検出手段４２異常度に基づいて、状態量検出手段４２電圧指令を調整するための調整電圧を出力する電圧調整手段と、を備えるモータ制御システム。

本発明により、モータ制御システムの調整作業を省略し、汎用性を高められる。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。

実施例１におけるモータ制御システムの構成図。 電圧・電流のベクトル図。 駆動対象の正常状態。 電圧調整手段の入出力特性図。 起動時の波形図 電圧調整手段の構成図。 トルク脈動時の波形図。 異常度が２つある場合の波形図。 学習モードにおけるフローチャート。 実施例２におけるモータ制御システムの構成図。 実施例３におけるモータ制御システムの構成図。 実施例４におけるモータ制御システムの構成図。 実施例４におけるクラスタ分類の一例。

以下、図面等を用いて、本発明の実施形態について説明する。以下の説明は本発明の内容の具体例を示すものであり、本発明がこれらの説明に限定されるものではなく、本明細書に開示される技術的思想の範囲内において当業者による様々な変更および修正が可能である。また、本発明を説明するための全図において、同一の機能を有するものは、同一の符号を付け、その繰り返しの説明は省略する場合がある。

実施例１について、図１〜図８を用いて説明する。図１は、実施例１におけるモータ制御システムの構成図である。

モータ１は、インバータ２より三相交流電圧（U相電圧Vu、V相電圧Vv、W相電圧Vw）が印加されることで、三相交流電流（U相電流Iu、V相電流Iv、W相電流Iw）が流れ、モータトルクτが発生する。

モータ１の状態量について説明する。図２は、電圧・電流のベクトル図である。U軸は、モータ１のU相コイルが発生する磁束方向を示す。d軸は、U軸よりも回転子位相θdだけ進んだ軸であり（反時計方向：進み、時計方向：遅れ）、モータ１の回転速度ωで反時計方向に回転する。q軸は、d軸よりもπ/2だけ進んだ軸である。電圧ベクトルV1は、三相交流電圧の振幅・位相を表すベクトルであり、その位相は、q軸を基準として、電圧位相δvだけ進んでいる。また、電圧ベクトルV1のU軸成分、d軸成分、q軸成分は、それぞれ、U相電圧Vu、d軸電圧Vd、q軸電圧Vqである。電流ベクトルI1は、三相交流電流の振幅・位相を表すベクトルであり、その位相は、q軸を基準として、電流位相δiだけ進んでいる。また、電流ベクトルI1のU軸成分、d軸成分、q軸成分は、それぞれ、U相電流Iu、d軸電流Id、q軸電流Iqである。例えば、モータ１が磁石モータである場合、（数１）のモータトルクτが発生する。（数１）において、Pm：極対数、Ke：誘起電圧係数、Ld：d軸インダクタンス、Lq：q軸インダクタンスである。

以上がモータ１の状態量の説明である。

図１のインバータ２は、主回路２１およびゲート駆動回路２２を備える。インバータ２は、電圧指令に基づいて、モータ１に電圧を出力する。ゲート駆動回路２２は、最終電圧指令V**および電圧位相δvに基づいて、ゲート信号Sup、Sun、Svp、Svn、Swp、Swnを出力する。ここで，最終電圧指令V**は，図１の電圧ベクトルV1の長さである。このとき、ゲート信号Sup〜SwnのON・OFFは、例えば、PWM（Pulse Width Modulation）により決定できる。主回路２１は、直流電圧VDCをスイッチングにより三相交流電圧Vu、Vv、Vwに変換し、モータ１に印加する。

電流検出手段３は、モータ１の三相交流電流の検出値を出力する。換言すれば、電流検出手段３は、モータ１に流れる電流に基づいて、電流検出値を出力する。説明を簡略化するため、検出誤差は無視できると仮定し、三相交流電流およびその検出値は、両方とも記号Iu、Iv、Iwで表記する。

駆動対象４は、モータ１を駆動源とするシステムである。図１において、駆動対象４は、圧縮機であり、シリンダ４１および状態量検出手段４２を備える。駆動対象４は、その状態量pを１種類以上出力し、図１においては、圧縮機の温度・圧力・振動などである。これ以外には、例えば、駆動対象４がファン・ポンプであるならば、状態量pは、風速・流量などである。

電圧指令演算手段５は、上位指令および電流検出値に基づいて、電圧指令V*を出力する。上位指令とは、モータ制御システムへその上位制御システムから与えられる指令であり、例えば、速度指令f*あるいはトルク指令τ*などがある。電圧指令演算手段５は、具体的には、例えば、ベクトル制御あるいはV/f制御などである。

記憶手段６は、状態量pを記憶し、そのデータ集合Pを出力する。状態量pとデータ集合Pの違いは、状態量pは瞬時値であり、履歴を有さないのに対して、データ集合Pは履歴を有する点である。

異常度演算式更新手段７は、データ集合Pに基づいて、異常度演算式f(p)を出力する。異常度演算式f(p)とは、異常度Anを演算するための数式であり、異常度Anとは、状態量pが、駆動対象４の正常状態から外れた度合いを示す指標である。正常状態とは、駆動対象４が最も望ましい状態、例えば、高効率・低振動で駆動できる運転状態である。状態量pが正常状態にあるとき、異常度Anはゼロであり、状態量pが理想状態から外れるほど、異常度Anは増加する。

例えば、駆動対象４が圧縮機であるとき、状態量pとして、圧縮機圧力が考えられ、その正常状態は、図３(a)の点Aであると仮定する。このとき、現在の圧縮機圧力が点Bであると仮定すると、異常度Anは、点A・Bの距離である。状態量pは、必ずしも一種類ではなく、複数の場合も考えられる。例えば、p1を圧縮機圧力、p2を冷媒流量とするとき、その正常状態は、図３(b)に示す曲線となる。p1、p2が正の相関関係にあるのは、圧縮機圧力が増加するほど、冷媒流量が増加するためである。ここで、現在の状態量pが点Cであると仮定すると、曲線と点Cの距離が異常度Anである。この場合、圧縮機圧力に対して、冷媒流量が低いことから、例えば、配管から冷媒が漏れていることが予想される。このように異常度Anは、駆動対象４の異常を発見する指標となる。

異常度演算手段８は、状態量pと異常度演算式f(p)に基づいて、異常度「An = f(p)」を出力する。ここで、異常度演算式f(p)は、図３においては、正常状態と現在の状態量pとの直線距離であるが、必ずしも直線距離である必要はない。

電圧調整手段９は、異常度Anに基づいて、電圧指令を調整するための調整電圧ΔVを出力する。異常度Anから調整電圧ΔVへの換算は、例えば、図４に示す通りであり、「An = 0において、ΔV = 0」を満たす。それ以外の特性は、任意であるが、図４に示す通り、インバータ２の最大出力電圧Vmaxでリミットすることにより、インバータ２の異常動作を防止できる。

実施例１における構成要素は、以上である。本発明の特徴的手段について述べる。

本発明の特徴的手段は、記憶手段６、異常度演算式更新手段７、異常度演算手段８、電圧調整手段９によるフィードバックである。駆動対象４が正常であるとき、記憶手段６および異常度演算式更新手段７により、図３に示す正常状態を学習する。駆動対象４の正常・異常が未知である場合には、駆動対象４を模擬するシミュレーションにより状態量pを得てもよい。正常状態の学習は、言い換えれば、異常度演算式f(p)の学習であり、異常度演算式f(p)の学習後、異常度演算手段８および電圧調整手段９により、調整電圧ΔVが出力される。この電圧調整手段９によるフィードバックは、電圧指令演算手段５によるフィードバックと以下の点が異なる。
（１）電圧指令演算手段５は、電流検出値のフィードバック、すなわち、モータ１の情報に関するフィードバックである
（２）一方、電圧調整手段９は、駆動対象４の情報に関するフィードバックである。

駆動対象４の製造誤差あるいは運転中の特性変化を検知するには、（２）の電圧調整手段９によるフィードバックが必須である。逆にいえば、これを備えることで、モータ制御システムの調整作業を省略し、汎用性を高めることができる。

以上が、本発明の特徴的手段である。次に、モータ起動時および脈動負荷時の具体例を通して、本発明の効果を説明する。

図５に起動時の波形図に示す。図５において，状態量pは，ファン・ポンプなどの回転速度とする。時刻0において、モータ１は起動する。時刻t1において、突発的な負荷によって、状態量pが低下し、異常度Anが増加する。時刻t2において、異常度Anは1を超えると同時に、電圧指令演算手段５は、駆動対象４を保護するため、電圧指令V*をゼロにリセットする。時刻t3において、モータ１は再起動されるが、最初の起動との違いは、時刻t2における異常度An(= 1)に基づいて、調整電圧ΔVが1に設定される。

これは、例えば、電圧調整手段９が、図６に示すように、異常度・調整電圧変換テーブル９１および遅延素子９２を備え、かつ、異常度・調整電圧変換テーブル９１が、図４(b)に示すものであれば、実現される。換言すれば、電圧調整手段９は、異常度に基づいて、少なくとも１回前記調整電圧を出力する。図５の時刻t3以降、調整電圧ΔVが1に設定されることから、最終電圧指令V**は、その分だけ大きくなる。このとき、電圧指令V*は、最初の起動と同じである。時刻t4において、再度、突発的な負荷によって、状態量pが低下するが、最終電圧指令V**は、前回の起動時よりも大きく、状態量pは再び増加し、異常度Anは1を超えない。時刻t5において、状態量pは、平衡状態に達する。本発明の構成によれば、このようにモータ１の再起動を自動化することができる。

図５において、記憶手段６、異常度演算式更新手段７、異常度演算手段８、電圧調整手段９がなくとも、状態量pに対して、閾値pxを設けることで、再起動をさせることは可能である。しかし、以下の問題により、閾値pxの調整作業が煩雑になる。
（１）閾値pxは、モータ１および駆動対象４の製造誤差あるいは運転中の特性変化に依存してばらつく。
（２）状態量pは複数あるため、閾値pxも複数存在する。
（３）閾値pxの大小関係のみでは、駆動対象４の異常を判定できないケースがある。例えば、状態量pの歪み率や周波数特性などで異常を判定するケースである。

本発明の構成によれば、上記（１）〜（３）の問題点を回避し、モータ１の再起動を自動化することができる。

図７にトルク脈動時の波形図を示す。図７において、状態量pは圧縮機の振動振幅、Tは圧縮機の周期とする。圧縮機がモータ１へ与える負荷トルクは脈動するため、時刻0〜t1において、状態量pおよび異常度Anは正となる。時刻t1〜t2において、電圧指令演算手段５は、負荷トルクの脈動を打ち消し、状態量pを低減するため、電圧指令V*を以下の振幅・周波数で正弦波状に脈動させる。
（１）振幅：モータ１の電気的特性を用いて、トルク脈動振幅を電圧振幅に換算した値
（２）周波数：トルク脈動周波数（圧縮機の駆動周波数）と同じ
これは、例えば、電圧指令演算手段５として、トルク脈動抑制制御を備えたベクトル制御を用いることで実現される。これにより、時刻t1〜t2の状態量pは、時刻0〜t1に比べて低減される。しかし、負荷トルクの脈動は、高調波分を含むため、状態量pはゼロにはならない。そこで、時刻t2〜t3において、電圧調整手段９は、高調波を含む調整電圧ΔVを出力し、状態量pを低減する。さらに、時刻t3以降においても、状態量検出手段４２、記憶手段６、異常度演算式更新手段７、異常度演算手段８、電圧調整手段９のフィードバックにより、調整電圧ΔVが最適化され、状態量pが低減される。時刻t4においては、状態量pがゼロとなり、調整電圧ΔVの最適化が完了する。最適化後の調整電圧ΔVは、以下の特徴を有する。
（１）振幅：高調波であり、圧縮機の周期Tの中で可変となる。
（２）周波数：トルク脈動周波数（圧縮機の駆動周波数）と同じ
電圧指令V*と調整電圧ΔVの差異は、（１）の振幅であり、前者は正弦波、後者は高調波である。これらの和によって、最終電圧指令V**が生成されるため、任意のトルク脈動を打ち消し、状態量pを低減できる。

図７において、記憶手段６、異常度演算式更新手段７、異常度演算手段８、電圧調整手段９がなくとも、電圧指令演算手段５の応答性を十分に上げることで、電圧指令V*を高調波とすることも可能である。しかし、以下の問題により、電圧指令演算手段５の制御パラメータの調整作業が煩雑になる。
（１）必要とされる電圧指令演算手段５の応答性は、圧縮機の機械的特性に依存する。
（２）電圧指令演算手段５の応答性向上により、モータ制御システムが不安定化する。
本発明の構成によれば、上記（１）（２）の問題点を回避し、圧縮機の振動を自動的に低減することができる。

以上が、本発明の効果である。さらに、以下の手段を変更することにより、その効果を高めることができる。

異常度演算式更新手段７は、異常度演算式f(p)を2つ以上出力し、異常度演算手段８は、異常度Anを2つ以上出力し、電圧調整手段９は、複数の異常度の内、少なくとも1つが所定値以下の範囲において、その他の少なくとも1つが最小値となるように調整電圧ΔVを制御してもよい。これにより、複数の異常度にトレードオフの関係がある場合において、その関係を最適化できる。

例えば、図８に異常度が２つある場合の波形図を示す。τLは負荷トルク、τL0は負荷トルク振幅、τ0はモータトルク振幅、An1はモータ１の効率に関する異常度、An1-maxは異常度許容最大値、An2は駆動対象４の振動に関する異常度である。異常度許容最大値とは、異常度An-1の許容できる最大値であり、ここでの制御目的は、異常度An1を異常度許容最大値An1-max以下に保ちつつ、異常度An2を最小化することである。

図８の時刻0〜t1において、負荷トルクτLは脈動する一方、モータトルクτは脈動せず、その差分トルクにより、モータ１の回転速度ωが脈動する。この場合、モータトルクτが一定であることから、（数１）のd軸電流Id、q軸電流Iqは、一定かつ最小に制御できる。これより、モータ１の銅損は最小化され、異常度An1はゼロとなる。

一方、回転速度ωは脈動することから、異常度An2は正となる。時刻t1において、記憶手段６、異常度演算式更新手段７、異常度演算手段８、電圧調整手段９が有効化されると、調整電圧ΔVが発生する。これにより、モータトルクτは脈動し、負荷トルクτLとの差分トルクは小さくなるから、回転速度ωrの脈動および異常度An2も小さくなる。

一方、（数１）のd軸電流Id、q軸電流Iqは脈動するため、それらが一定かつ最小に制御された場合に比べて大きくなり、銅損および異常度An1も大きくなる。このように異常度An1、An2はトレードオフの関係にあり、異常度An2を低減するほど、異常度An1は増加する。そして、時刻t2において、異常度An1は、異常度許容最大値と等しくなり、ここで、調整電圧ΔVの最適化は完了する。

このように、本発明の構成によれば、異常度間のトレードオフを自動的に最適化できる。駆動対象４が大規模化するほど、異常度の種類は増加し、それらのトレードオフ関係も複雑化するが、本発明は、このような場合に特に有効となる。

モータ制御システムは、モータ１と駆動対象４の間にカップリング手段１１を備え、モータ１と駆動対象４が一時的に切り離される学習モードを備えてもよい。図９に学習モードにおけるフローチャートを示す。

学習モードにおいては、カップリング手段１１は、モータ１と駆動対象４を切り離し、代わりにサーボ系を接続する。サーボ系は、駆動対象４の代替として、考えられる運転パターン全てあるいは一部を模擬する。このとき、記憶手段６はデータ集合Pを複数出力し、異常度演算式更新手段７は、少なくとも1回、異常度演算式f(p)を出力する。その出力後、モータ１とサーボ系を切り離し、代わりに駆動対象４を再接続する。再接続後は、学習モード時に出力された異常度演算式f(p)に基づいて、異常度Anを演算する。このような学習モードを用いることで、以下の効果を得られる。
（１）駆動対象４が大規模システムであり、任意の運転パターンで動かせない場合において、データ集合Pを短時間で集録できる。
（２）駆動対象４の運転パターンの内、頻度の少ないもののデータ集合Pを事前に集録できる。

以上の結果、異常度演算式更新手段７が最初に異常度演算式f(p)を出力するまでの期間を短縮でき、モータ制御システムの導入期間も短縮できる。

記憶手段６は、状態量pのデータ集合に代わり、状態量pおよび電流検出値のデータ集合を出力してもよい。例えば、駆動対象４がファンであり、状態量pはファン回転軸のトルク、電流検出値はU相電流Iuの振幅|Iu|であると仮定する。このとき、正常状態は、図３(c)に示すように直線Lとなる。これは、U相電流振幅|Iu|は、図２のq軸電流Iqと比例関係にあり、また、q軸電流Iqとモータトルクτは、（数１）が示すように比例関係にあるからである。現在の状態量が点Dであると仮定すると、異常度Anは、直線Lとの距離となる。この場合、U相電流振幅|Iu|に対して、ファン回転軸のトルクが小さいことから、例えば、（１）モータ１の温度が上昇し、モータ１の抵抗値が増加し、モータ１の効率が低下、（２）回転軸が緩み、モータ１からファンへトルクが伝わっていない、などの異常が考えられる。このように、記憶手段６が、状態量pのデータ集合だけではなく、電流検出値のデータ集合を出力することで、発見できる異常範囲を拡大できる。

記憶手段６は、電流検出値のデータ集合のみを出力してもよい。例えば、U相電流振幅|Iu|およびV相電流振幅|Iv|の正常状態は、図３(d)に示すように等価な関係となる。これは、U相電流IuおよびV相電流Ivの差異は、位相のみであり（2π/3のずれ）、振幅は等しいからである。現状の状態量が点Eにあると仮定すると、U相電流IuがW相電流Iwに対して大きいことから、例えば、（１）モータ１の部分的な絶縁破壊（短絡）によりU相インピーダンスが低下、（２）インバータ２の製造誤差によりU相電圧VuがV相出力電圧Vvよりも小さい、などの異常が考えられる。このように、記憶手段６が、電流検出値のデータ集合のみを出力する場合においても、異常の発見は可能であり、かつ、記憶手段６の入力ポート数およびデータ通信量を低減できるため、記憶手段６のコストを低減できる。

異常度演算手段８は、状態量pに代わり、データ集合Pに基づいて、異常度Anを出力することにより、異常度Anの精度を上げることが可能である。すなわち、異常度演算において、状態量pの時間変化量を取り入れることで、突発的な異常、例えば、瞬停を検知することが可能となる。

異常度演算式更新手段７による異常度演算式f(p)の更新周期は、異常度演算手段８の演算周期よりも長くすることが望ましい。これにより、異常度演算式更新手段７の演算負荷は低減され、かつ、調整電圧ΔVの応答性は劣化しないため、調整作業の省略効果も劣化しない。なぜならば、駆動対象４の異常検知速度は、異常度演算手段８の演算周期には依存するが、異常度演算式f(p)の内容には依存しないからである。言い換えれば、異常度演算式f(p)の内容が影響を与えるのは、駆動対象４の異常度検知精度であり、これは、十分に学習が終わった後であれば、更新不要である。そのため、異常度演算式更新手段７による異常度演算式f(p)の更新周期は、異常度演算手段８の演算周期よりも長くすることが望ましい。

図１０は、実施例２の構成図である。ただし、実施例１と同等の点については省略する。実施例２において、電圧指令演算手段５は、速度制御型のベクトル制御の構成をとり、PI制御手段５１１、PI制御手段５１２、座標変換手段５２１、トルク・電流換算手段５３、モータモデル５４を備える。

PI制御手段５１１は，回転速度指令f*と回転速度ωの差分をPI制御し，トルク指令τ*を算出する。PI制御手段５１２は，d軸電流指令Id*，q軸電流指令Iq*とd軸電流Id，q軸電流Iqの差分をPI制御し，d軸電流指令Id**，q軸電流指令Iq**を算出する。座標変換手段５２１は，回転子位相θdを用いて，三相交流電流Iu，Iv，Iwをd軸電流Id，q軸電流Iqへ図２に示すように座標変換する。座標変換手段５２２は，座標変換手段５２１と同様に，d軸電圧指令Vd*，q軸電圧指令Vq*を三相交流電圧指令Vu*，Vv*，Vw*に変換する。三相交流電圧指令Vu*，Vv*，Vw*は，電圧指令V*および電圧位相δvに換算され（図２），電圧指令演算手段５より出力される。トルク・電流換算手段５３は，（数１）を用いて，トルク指令τ*をd軸電流指令Id*およびq軸電流指令Iq*へ換算する。モータモデル５４は，モータ１のモデルであり，d軸電流指令Id*およびq軸電流指令Iq*をd軸電圧指令Vd*，q軸電圧指令Vq*に換算する。

図１０の構成によれば，モータ１のd軸成分・q軸成分を独立に制御できる。これにより，モータ１の非干渉制御が実現されるため，速度指令f*への応答性が向上する。特に、本発明においては、電圧指令演算手段５により応答性、電圧調整手段９によりロバスト性を向上させることにより、応答性・ロバスト性の両方に優れたモータ制御システムを提供できる。なお、速度制御型に代わり、トルク制御型でも同様である。

図１１は、実施例３の構成図である。ただし、実施例１と同等の点については省略する。実施例３において、電圧調整手段９は、積分演算の構成をとり、遅延素子９２を備える。換言すれば、電圧調整手段９は、積分手段を備える。これによる効果は、以下の通りである。
（１）電圧指令演算手段５と電圧調整手段９の応答性を切り離すことができる。すなわち、既存の電圧指令演算手段５に対して、電圧調整手段９を新規追加しても、電圧指令V*と調整電圧ΔVの応答が干渉せず、モータ制御システムの不安定化を防止できる。
（２）異常度Anに含まれる状態量pの高周波ノイズに対して、ロバスト化される。
このように、電圧調整手段９が積分手段を備えることで、既存のモータ制御システムを変更することなく、ロバスト性を向上させることができる。なお、調整電圧ΔVの応答性は低下するが、モータ制御システムの応答性は、電圧指令演算手段５により確保できる。

図１２は、実施例４の構成図である。ただし、実施例１と同等の点については省略する。実施例４において、異常度演算式更新手段７は、クラスタ分類手段７１、クラスタ重心位置演算手段７２、異常度演算式算出手段７３を備え、全体としてベクトル量子化クラスタリングの機能を備える。

クラスタ分類手段７１は、データ集合Pをクラスタ重心Xに基づいて、各クラスタへ分類し、その分類結果Qを出力する。図１３は、クラスタ分類の一例を示す。P[1]、P[2]、P[3]は、データの集合Pの一部、X1、X2、X3は、クラスタ重心、C1、C2は、クラスタを表す。データP[1]、P[2]は、クラスタ重心X1に近いため、クラスタC1に分類される。一方、データP[3]は、クラスタ重心X2に近いため、クラスタC2に分類される。よって、データP[1]〜[3]に関する分類結果Qは、「P[1]∈C1、P[2]∈C1、P[3]∈C2」となる。

クラスタ重心位置演算手段７２は、クラスタ重心Xの位置を再計算し、これを出力する。例えば、図１３では、クラスタC1に含まれるのは、P[1]とP[2]のみであり、それらの中央を新たな重心X1とする。クラスタ重心位置演算手段７２は、新たな重心Xの位置をクラスタ分類手段７１に出力することで、クラスタ分類手段７１は、再度クラスタ分類を実施する。これらを繰り返すことによって、クラスタ重心Xの位置は、データ集合Pの分散状況を表すのに適した位置となる。

新たな重心Xの位置は、異常度演算式算出手段７３にも出力される。異常度演算式算出手段７３は、ある状態量pに対して、その最短距離にある重心Xとの距離を異常度Anとして、異常度演算式f(p)を出力する。すなわち、異常度算出式f(p)は、以下となる。

ただし、r：距離計算式、Xn：第nの重心
距離計算式r(p,Xn)は、例えば、直交座標における直線距離により定義される。

以上の構成による効果は、以下の通りである。
（１）クラスタ重心Xは、データ集合Pが十分にあれば、クラスタ分類手段７１およびクラスタ重心位置演算手段７２により自動的に計算される。また、クラスタ重心Xにより、データ集合Pの分布、すなわち、駆動対象４が正常であるときの状態を定量的に定義できる。
（２）クラスタ重心Xに基づいて、データ集合Pの分布の変化、すなわち駆動対象４の異常発生を検知することができる。
このように、クラスタ分類手段７１、クラスタ重心位置演算手段７２、異常度演算式算出手段７３を備えることによって、何らかの調整作業を必要とすることなく、駆動対象４の異常発生を検知することができる。

１…モータ、２…インバータ、３…電流検出手段、４…駆動対象、４１…シリンダ、４２…状態量検出手段、５…電圧指令演算手段、６…記憶手段、７…異常度演算式更新手段、８…異常度演算手段、９…電圧調整手段、１１…カップリング手段、２１…主回路、２２…ゲート駆動回路、５３…トルク・電流換算手段、５４…モータモデル、７１…クラスタ分類手段、７２…クラスタ重心位置演算手段、７３…異常度演算式算出手段、９１…異常度・調整電圧変換テーブル、９２…遅延素子、５１１…PI制御手段、５１２…PI制御手段、５２１…座標変換手段、５２２…座標変換手段

Claims (11)

1. 電圧指令に基づいて、モータに電圧を出力するインバータと、
   前記モータに流れる電流に基づいて、電流検出値を出力する電流検出手段と、
   上位指令および前記電流検出値に基づいて、前記電圧指令を出力する電圧指令演算手段と、
   前記モータの駆動対象の状態量に基づいて、前記状態量のデータ集合を出力する記憶手段と、
   前記データ集合に基づいて、前記駆動対象の異常度を演算するための異常度演算式を出力する異常度演算式更新手段と、
   前記状態量と前記異常度演算式に基づいて、異常度を出力する異常度演算手段と、
   前記異常度に基づいて、前記電圧指令を調整するための調整電圧を出力する電圧調整手段と、を備えるモータ制御システム。
2. 請求項１のモータ制御システムにおいて、
   前記電圧指令演算手段は、前記モータの起動後、前記異常度が１以上である場合、前記電圧指令をゼロにリセットし、
   前記電圧調整手段は、前記異常度に基づいて、少なくとも１回前記調整電圧を出力するモータ制御システム。
3. 請求項１のモータ制御システムにおいて、
   前記電圧指令は前記モータの駆動周波数に同期する正弦波であり、
   前記調整電圧は前記モータの駆動周波数に同期する高調波であるモータ制御システム。
4. 請求項１のモータ制御システムにおいて、
   前記異常度演算式更新手段は、前記異常度演算式を２つ以上出力し、
   前記異常度演算手段は、前記異常度を２つ以上出力し、
   前記電圧調整手段は、前記異常度の内、少なくとも１つが所定値以下の範囲において、その他の少なくとも１つが最小値となるように調整電圧を制御するモータ制御システム。
5. 請求項１のモータ制御システムにおいて、
   前記モータと前記駆動対象の間にカップリング手段を備え、
   前記カップリング手段は、前記モータと前記駆動対象を切り離し、
   次に、前記異常度演算式更新手段は、少なくとも１回前記異常度演算式を出力し、
   次に、前記カップリング手段は、前記モータと前記駆動対象を再接続するモータ制御システム。
6. 請求項１のモータ制御システムにおいて、
   前記記憶手段は、前記状態量および前記電流検出値のデータ集合を出力するモータ制御システム。
7. 請求項１のモータ制御システムにおいて、
   前記異常度演算手段は、前記状態量と前記データ集合と前記異常度演算式に基づいて、異常度を出力するモータ制御システム。
8. 請求項１のモータ制御システムにおいて、
   前記異常度演算式更新手段の更新周期は、前記異常度演算手段の演算周期よりも長いモータ制御システム。
9. 請求項１のモータ制御システムにおいて、
   前記電圧指令演算手段は、ベクトル制御手段を備えるモータ制御システム。
10. 請求項１のモータの制御装置において、
    前記電圧調整手段は、積分手段を備えるモータ制御システム。
11. 請求項１のモータの制御装置において、
    前記異常度演算式更新手段は、ベクトル量子化クラスタリング手段を備えるモータ制御システム。

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