JPWO2020157865A1 - モータ駆動装置 - Google Patents

Abstract

モータ駆動装置（１００）は、モータ（１７）に流す電流（２８）を指令値に従って制御する駆動制御部（１３）と、モータ（１７）の動力を受けることによって動作する機構（１８）の動作状態またはモータ（１７）の動作状態の検出結果と駆動制御部（１３）へ入力される指令値と駆動制御部（１３）から出力される電流（２８）の電流値とを含めた状態データ（２５）を保持する状態データ保持部（１４）と、機械学習によって得られた学習データ（２７）を使用して状態データ（２５）を解析するデータ解析部（１５）と、を備える。モータ駆動装置（１００）は、指令値に従ったモータ（１７）の制御が停止されるサーボオフ状態において状態データの解析をデータ解析部（１５）に行わせ、かつ、指令値に従いモータ（１７）が制御されるサーボオン状態においてデータ解析部（１５）による状態データの解析を停止させる切換部（１２）を備える。

Description

本発明は、モータを駆動するモータ駆動装置に関する。

モータの動力によって動作する機構とモータとについて、摩擦、振動特性、負荷特性といった動作状態をモータ駆動装置において検出して、検出結果である状態データに基づいて異常の要因の検証または故障の予兆の診断が行われることがある。異常の要因の検証と故障の予兆の診断とのためのデータ解析において、機械学習によって得られた学習データが使用されることによって、精度の高い検証と診断とを行うことができる。

モータ駆動装置には、モータ軸の回転を検出した結果に基づいてモータ軸の回転を制御するための演算を行う処理回路が搭載されている。学習データの使用による上記データ解析において必要となる演算量は、モータの制御に必要な演算量に比べて大きい。従来のモータ駆動装置に搭載される処理回路は、上記データ解析を常時行い得る処理能力を有しないことから、上記データ解析は、モータ駆動装置の外部の装置を使用して行われている。

特許文献１には、ニューラルネットワークによって快適度指標を演算する空調制御装置について、空調機による空調を行う時間帯以外の時間帯であって演算負荷が低くなる時間帯において機械学習を行うことが開示されている。特許文献１にかかる空調制御装置は、通常の空調制御と並行して機械学習が行われる場合と比較して演算負荷の低減が可能となる。

特開平９−１９６４３４号公報

モータ駆動装置は、通常、モータを有する装置の稼動スケジュールに応じて任意のタイミングでモータを駆動する。モータ駆動装置の場合、空調制御装置の場合と比較して、演算負荷が低くなるときを時間帯によって画定することが難しい。このため、モータ駆動装置は、外部装置を用いた演算によらずに状態データの解析を実現する場合に、上記の特許文献１の技術では演算負荷を低減することが困難であるという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、演算負荷の低減を可能とするモータ駆動装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかるモータ駆動装置は、モータに流す電流を指令値に従って制御する駆動制御部と、モータの動力を受けることによって動作する機構の動作状態またはモータの動作状態の検出結果と駆動制御部へ入力される指令値と駆動制御部から出力される電流の電流値とを含めた状態データを保持する状態データ保持部と、機械学習によって得られた学習データを使用して状態データを解析するデータ解析部と、を備える。本発明にかかるモータ駆動装置は、指令値に従ったモータの制御が停止されるサーボオフ状態において状態データの解析をデータ解析部に行わせ、かつ、指令値に従いモータが制御されるサーボオン状態においてデータ解析部による状態データの解析を停止させる切換部を備える。

本発明にかかるモータ駆動装置は、演算負荷の低減が可能となるという効果を奏する。

本発明の実施の形態１にかかるモータ駆動装置の機能構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１にかかるモータ駆動装置のハードウェア構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２にかかるモータ駆動装置の機能構成を示すブロック図 本発明の実施の形態３にかかるモータ駆動装置の機能構成を示すブロック図 本発明の実施の形態４にかかるモータ駆動装置の機能構成を示すブロック図

以下に、本発明の実施の形態にかかるモータ駆動装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１にかかるモータ駆動装置１００の機能構成を示すブロック図である。モータ駆動装置１００は、モータ１７への電力供給によって、モータ１７を駆動する。モータ１７は、サーボモータである。

外部機器１０は、モータ駆動装置１００の外部の機器であって、モータ１７を有する装置全体を制御する上位コントローラである。外部機器１０は、モータ駆動装置１００へサーボ指令２１を送る。サーボ指令２１は、位置指令または速度指令である。

機構１８は、モータ１７の動力を受けることによって動作する。エンコーダ１９は、モータ１７が有するモータ軸の回転を検出する。エンコーダ１９は、モータ軸の回転を検出した結果である検出値２９をモータ駆動装置１００へ出力する。検出器２０は、機構１８の動作状態を検出する。検出器２０は、機構１８の動作状態を検出した結果である検出値３０をモータ駆動装置１００へ出力する。検出器２０は、機構１８の外部にて動作状態を検出するものと、機構１８の内部にて動作状態を検出するものとのどちらであっても良い。

機構１８の動作状態とは、機構１８の動作時における機構１８の構成要素の状態あるいは機構１８内の物質の状態であって、定量が可能であるものとする。モータ１７の動作状態とは、モータ１７の動作時におけるモータ１７の構成要素の状態あるいはモータ１７内の物質の状態であって、定量が可能であるものとする。状態とは、電気的な状態、機械的な状態、熱力学的な状態あるいは流体力学的な状態である。なお、後述する状態データ２５は、動作状態を定量したデータである。

モータ駆動装置１００は、モータ駆動装置１００へ入力されたサーボ指令２１を解析する指令解析部１１と、モータ１７に流す電流２８を指令値に従って制御する駆動制御部１３と、状態データ２５を保持する状態データ保持部１４と、状態データ２５を解析するデータ解析部１５と、学習データ２７を保持する学習データ保持部１６とを有する。また、モータ駆動装置１００は、駆動制御部１３による制御の実行とデータ解析部１５による解析の実行とを交互に切り換える切換部１２を有する。切換部１２は、指令値に従ったモータ１７の制御が停止されるサーボオフ状態において状態データ２５の解析をデータ解析部１５に行わせ、かつ、指令値に従いモータ１７が制御されるサーボオン状態においてデータ解析部１５による状態データ２５の解析を停止させる。

指令解析部１１は、サーボ指令２１の内容を解析することによって、指令値に従いモータ１７が制御されるサーボオンと指令値に従ったモータ１７の制御が停止されるサーボオフとのどちらがサーボ指令２１によって指示されているかを判断する。サーボオンが指示されていると判断した場合、指令解析部１１は、サーボオンが指示されていることを示す指示情報２２を切換部１２へ出力する。サーボオンにかかる指示情報２２には、指令された位置または指令された速度を表す指令値が含まれる。指令解析部１１は、サーボオフが指示されていると判断した場合、指令解析部１１は、サーボオフが指示されていることを示す指示情報２２を切換部１２へ出力する。

切換部１２は、サーボオンを示す指示情報２２が切換部１２へ入力された場合、指令値を含む駆動指令２３を駆動制御部１３へ出力する。駆動制御部１３は、駆動指令２３が入力されると、指令値に従った電流２８をモータ１７へ流す。駆動制御部１３には、サーボオンが指示されているサーボオン状態において、検出値２９が入力される。駆動制御部１３は、検出値２９が指令値に追従するように電流値を調整する。駆動制御部１３は、サーボオン状態において、駆動制御部１３へ入力される指令値と駆動制御部１３から出力される電流２８の電流値とを含めた入出力データ２４を状態データ保持部１４へ出力する。

切換部１２は、サーボオフを示す指示情報２２が切換部１２へ入力された場合、解析指令２６をデータ解析部１５へ出力する。データ解析部１５は、解析指令２６が入力されると、学習データ保持部１６に格納されている学習データ２７と、状態データ保持部１４に格納されている状態データ２５とを読み出す。データ解析部１５は、サーボオフが指示されているサーボオフ状態において、学習データ２７の使用による状態データ２５の解析を行う。モータ駆動装置１００は、データ解析部１５による解析の結果である解析データ３１をモータ駆動装置１００の外部へ出力する。

切換部１２へ入力される指示情報２２が、サーボオフを示す指示情報２２からサーボオンを示す指示情報２２へ切り換えられた場合、駆動制御部１３は、駆動指令２３に従ったモータ１７の制御を開始させ、かつ、データ解析部１５は、状態データ２５の解析を停止させる。切換部１２は、サーボオフからサーボオンへの移行が指示されたことに従って、データ解析部１５による状態データ２５の解析を停止させるとともに、指令値に従ったモータ１７の制御を駆動制御部１３に行わせる。

一方、切換部１２へ入力される指示情報２２が、サーボオンを示す指示情報２２からサーボオフを示す指示情報２２へ切り換えられた場合、駆動制御部１３は、駆動指令２３に従ったモータ１７の制御を停止させ、かつ、データ解析部１５は、状態データ２５の解析を開始させる。切換部１２は、サーボオンからサーボオフへの移行が指示されたことに従って、状態データ２５の解析をデータ解析部１５に行わせるとともに、駆動制御部１３による指令値に従ったモータ１７の制御を停止させる。

学習データ保持部１６は、モータ駆動装置１００の外部の装置における機械学習によって得られた学習データ２７を格納する。実施の形態１では、データ解析部１５による解析処理は、学習データ２７を使用して状態データ２５を解析するものであれば良く、解析の内容は任意であるものとする。

モータ駆動装置１００は、状態データ保持部１４に蓄積された状態データ２５の解析をデータ解析部１５によって行うことによって、外部装置を用いた演算によらずに状態データ２５の解析を実現可能とする。モータ駆動装置１００は、外部装置を用いることなく、状態データ２５を解析することができる。

モータ駆動装置１００は、サーボオン状態において、モータ１７の駆動を制御するための演算を行い、かつ、状態データ２５の解析のための演算を停止させる。モータ駆動装置１００は、サーボオフ状態において、状態データ２５の解析のための演算を行い、かつ、モータ１７の駆動を制御するための演算を停止させる。モータ駆動装置１００は、モータ１７の駆動の制御のための演算と状態データ２５の解析のための演算とについて、一方の演算が行われる間は他方の演算を行わないこととすることで、双方の演算が並行して行われる場合と比較して演算負荷を低減することができる。

サーボ指令２１は、上位コントローラ以外の機器である外部機器１０によってモータ駆動装置１００へ入力されるものであっても良い。また、サーボ指令２１は、通信インタフェースを用いた外部機器１０との通信によって受信されるものであっても良い。サーボ指令２１は、モータ駆動装置１００が外部機器１０から取得するものに限られず、モータ駆動装置１００の内部において生成されるものであっても良い。

次に、モータ駆動装置１００のハードウェア構成について説明する。図１に示すモータ駆動装置１００の各機能部は、実施の形態１にかかるモータ駆動方法を実行するためのプログラムであるモータ駆動プログラムがハードウェアを用いて実行されることによって実現される。

図２は、本発明の実施の形態１にかかるモータ駆動装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。モータ駆動装置１００は、各種処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、データ格納領域を含むＲＡＭ（Random Access Memory）４２と、不揮発性メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）４３と、外部記憶装置４４と、モータ駆動装置１００への情報の入力とモータ駆動装置１００からの情報の出力のための入出力インタフェース４５とを有する。

ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３および外部記憶装置４４に記憶されているプログラムを実行する。図１に示す指令解析部１１、切換部１２、駆動制御部１３およびデータ解析部１５の各機能は、ＣＰＵ４１を使用して実現される。外部記憶装置４４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）あるいはＳＳＤ（Solid State Drive）である。外部記憶装置４４は、モータ駆動プログラムと、各種情報とを記憶する。図１に示す状態データ保持部１４および学習データ保持部１６の機能は、外部記憶装置４４を使用して実現される。

ＲＯＭ４３には、モータ駆動装置１００であるコンピュータまたはコントローラの基本となる制御のためのプログラムであるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）あるいはＵＥＦＩ（Unified Extensible Firmware Interface）といったブートローダであって、ハードウェアを制御するソフトウェアまたはプログラムが記憶されている。なお、モータ駆動プログラムは、ＲＯＭ４３に記憶されても良い。

ＲＯＭ４３および外部記憶装置４４に記憶されているプログラムは、ＲＡＭ４２にロードされる。ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２にモータ駆動プログラムを展開して各種処理を実行する。入出力インタフェース４５は、モータ駆動装置１００の外部の装置との接続のためのインタフェースである。

モータ駆動プログラムは、コンピュータによる読み取りが可能とされた記憶媒体に記憶されたものであっても良い。モータ駆動装置１００は、記憶媒体に記憶されたモータ駆動プログラムを外部記憶装置４４へ格納しても良い。記憶媒体は、フレキシブルディスクである可搬型記憶媒体、あるいは半導体メモリであるフラッシュメモリであっても良い。モータ駆動プログラムは、他のコンピュータあるいはサーバ装置から通信ネットワークを介して、モータ駆動装置１００となるコンピュータあるいはコントローラへインストールされても良い。

モータ駆動装置１００の機能は、モータ駆動装置１００に専用のハードウェアである処理回路によって実現されても良い。処理回路は、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はこれらの組み合わせである。モータ駆動装置１００の機能は、一部を専用のハードウェアで実現し、他の一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしても良い。

実施の形態１によると、モータ駆動装置１００は、サーボオフ状態において状態データ２５の解析をデータ解析部１５に行わせ、かつ、サーボオン状態においてデータ解析部１５による状態データ２５の解析を停止させる。これにより、モータ駆動装置１００は、演算負荷の低減が可能となるという効果を奏する。

実施の形態２．
図３は、本発明の実施の形態２にかかるモータ駆動装置１０１の機能構成を示すブロック図である。モータ駆動装置１０１のデータ解析部１５は、機構１８またはモータ１７において発生した異常の要因を解析する異常解析部５０を有する。実施の形態２では、上記の実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１とは異なる構成について主に説明する。

モータ駆動装置１０１は、機構１８またはモータ１７において発生した異常を検知する異常検知部５１を備える。検出器２０は、異常検知部５１へ検出値３０を出力する。異常検知部５１は、検出値３０を基に機構１８の異常を検知する。エンコーダ１９は、異常検知部５１へ検出値２９を出力する。異常検知部５１は、検出値２９を基にモータ１７の異常を検知する。

異常検知部５１は、異常を検知すると、異常を検知したことを示す検知結果５２を指令解析部１１へ出力する。指令解析部１１は、検知結果５２が入力されると、サーボ指令２１の内容に関わらずサーボオフを示す指示情報２２を切換部１２へ出力する。切換部１２は、サーボオフを示す指示情報２２が切換部１２へ入力されることによって、駆動制御部１３への駆動指令２３の出力を停止して、かつ、データ解析部１５へ解析指令２６を出力する。これにより、切換部１２は、異常検知部５１によって異常が検知された場合に、駆動制御部１３による指令値に従ったモータ１７の制御を停止させ、かつ、状態データ２５の解析をデータ解析部１５に行わせる。

データ解析部１５は、解析指令２６が入力されると、学習データ保持部１６に格納されている学習データ２７と、状態データ保持部１４に格納されている状態データ２５とを読み出す。異常解析部５０は、サーボオフ状態において、学習データ２７を使用する状態データ２５の解析によって、異常の要因を解析する。モータ駆動装置１０１は、異常解析部５０による解析の結果である要因解析データ５３をモータ駆動装置１０１の外部へ出力する。異常解析部５０は、サーボオン状態では異常の要因の解析を行わない。

モータ駆動装置１０１は、異常の詳細な要因を示す要因解析データ５３を生成することによって、異常からの復旧に有用な情報を提供することができる。なお、異常解析部５０による解析処理は、学習データ２７を使用して状態データ２５を解析するものであれば良く、異常の要因を解析するための手法は任意であるものとする。

モータ駆動装置１０１が有する各機能部は、図２に示すハードウェア構成と同様のハードウェア構成を用いて実現される。異常解析部５０および異常検知部５１の各機能は、ＣＰＵ４１を使用して実現される。

実施の形態２によると、モータ駆動装置１０１は、サーボオン状態において、モータ１７への電力供給を制御するための演算を行い、かつ、異常の要因の解析のための演算を停止させる。モータ駆動装置１０１は、サーボオフ状態において、異常の要因の解析のための演算を行い、かつ、モータ１７への電力供給を制御するための演算を停止させる。これにより、モータ駆動装置１０１は、演算負荷の低減が可能となるという効果を奏する。

実施の形態３．
図４は、本発明の実施の形態３にかかるモータ駆動装置１０２の機能構成を示すブロック図である。モータ駆動装置１０２のデータ解析部１５は、機構１８またはモータ１７における故障の予兆を診断する故障診断部６０を有する。実施の形態３では、上記の実施の形態１および２と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１および２とは異なる構成について主に説明する。

データ解析部１５は、解析指令２６が入力されると、学習データ保持部１６に格納されている学習データ２７と、状態データ保持部１４に格納されている状態データ２５とを読み出す。故障診断部６０は、サーボオフ状態において、学習データ２７を使用する状態データ２５の解析によって、故障の予兆を診断する。モータ駆動装置１０２は、故障診断部６０による診断の結果である診断データ６１をモータ駆動装置１０２の外部へ出力する。故障診断部６０は、サーボオン状態では故障の予兆の診断を行わない。

モータ駆動装置１０２は、故障の予兆についての診断データ６１を生成することによって、機構１８およびモータ１７の故障を未然に防ぐために有用な情報を提供することができる。なお、故障診断部６０による解析処理は、学習データ２７を使用して状態データ２５を解析するものであれば良く、故障の予兆を診断するための手法は任意であるものとする。故障診断部６０は、故障の診断結果を基に、機構１８またはモータ１７の寿命予測を行うこととしても良い。

モータ駆動装置１０２が有する各機能部は、図２に示すハードウェア構成と同様のハードウェア構成を用いて実現される。故障診断部６０の機能は、ＣＰＵ４１を使用して実現される。データ解析部１５は、故障診断部６０と、実施の形態２の異常解析部５０とを有するものであっても良い。

実施の形態３によると、モータ駆動装置１０２は、サーボオン状態において、モータ１７への電力供給を制御するための演算を行い、かつ、故障の予兆の診断のための演算を停止させる。モータ駆動装置１０２は、サーボオフ状態において、故障の予兆の診断のための演算を行い、かつ、モータ１７への電力供給を制御するための演算を停止させる。これにより、モータ駆動装置１０２は、演算負荷の低減が可能となるという効果を奏する。

実施の形態４．
図５は、本発明の実施の形態４にかかるモータ駆動装置１０３の機能構成を示すブロック図である。モータ駆動装置１０３のデータ解析部１５は、機械学習部７０を有する。学習データ保持部１６は、機械学習部７０による機械学習によって得られた学習データ２７を保持する。機械学習部７０は、状態データ２５の入力による再学習を実行して学習データ２７を更新する。実施の形態４では、上記の実施の形態１から３と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１から３とは異なる構成について主に説明する。

データ解析部１５は、解析指令２６が入力されると、学習データ保持部１６に格納されている学習データ２７と、状態データ保持部１４に格納されている状態データ２５とを読み出す。機械学習部７０は、サーボオフ状態において、状態データ２５の利用による学習データ２７の再学習を行う。機械学習部７０は、再学習によって更新された学習データ７２を学習データ保持部１６へ出力する。機械学習部７０は、サーボオン状態では再学習を行わない。

モータ駆動装置１０３は、更新された学習データ７２を使用して状態データ２５を解析することによって、高精度な解析を行うことが可能となる。なお、機械学習部７０による再学習の手法は任意であるものとする。

モータ駆動装置１０３が有する各機能部は、図２に示すハードウェア構成と同様のハードウェア構成を用いて実現される。機械学習部７０の機能は、ＣＰＵ４１を使用して実現される。データ解析部１５は、機械学習部７０と、実施の形態２の異常解析部５０とを有するものであっても良い。データ解析部１５は、機械学習部７０と、実施の形態３の故障診断部６０とを有するものであっても良い。

実施の形態４によると、モータ駆動装置１０３は、サーボオン状態において、モータ１７への電力供給を制御するための演算を行い、かつ、再学習のための演算を停止させる。モータ駆動装置１０３は、サーボオフ状態において、再学習のための演算を行い、かつ、モータ１７への電力供給を制御するための演算を停止させる。これにより、モータ駆動装置１０３は、演算負荷の低減が可能となるという効果を奏する。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１０ 外部機器、１１ 指令解析部、１２ 切換部、１３ 駆動制御部、１４ 状態データ保持部、１５ データ解析部、１６ 学習データ保持部、１７ モータ、１８ 機構、１９ エンコーダ、２０ 検出器、２１ サーボ指令、２２ 指示情報、２３ 駆動指令、２４ 入出力データ、２５ 状態データ、２６ 解析指令、２７，７２ 学習データ、２８ 電流、２９，３０ 検出値、３１ 解析データ、４１ ＣＰＵ、４２ ＲＡＭ、４３ ＲＯＭ、４４ 外部記憶装置、４５ 入出力インタフェース、５０ 異常解析部、５１ 異常検知部、５２ 検知結果、５３ 要因解析データ、６０ 故障診断部、６１ 診断データ、７０ 機械学習部、１００，１０１，１０２，１０３ モータ駆動装置。

Claims (5)

1. モータに流す電流を指令値に従って制御する駆動制御部と、
   前記モータの動力を受けることによって動作する機構の動作状態または前記モータの動作状態の検出結果と前記駆動制御部へ入力される前記指令値と前記駆動制御部から出力される前記電流の電流値とを含めた状態データを保持する状態データ保持部と、
   機械学習によって得られた学習データを使用して前記状態データを解析するデータ解析部と、
   前記指令値に従った前記モータの制御が停止されるサーボオフ状態において前記状態データの解析を前記データ解析部に行わせ、かつ、前記指令値に従い前記モータが制御されるサーボオン状態において前記データ解析部による前記状態データの解析を停止させる切換部と、
   を備えることを特徴とするモータ駆動装置。
2. 前記データ解析部は、前記機構または前記モータにおいて発生した異常の要因を解析する異常解析部を有することを特徴とする請求項１に記載のモータ駆動装置。
3. 前記異常の発生を検知する異常検知部を備え、
   前記切換部は、前記異常検知部によって前記異常の発生が検知された場合に、前記駆動制御部による前記指令値に従った前記モータの制御を停止させ、かつ、前記状態データの解析を前記データ解析部に行わせることを特徴とする請求項２に記載のモータ駆動装置。
4. 前記データ解析部は、前記機構または前記モータにおける故障の予兆を診断する故障診断部を有することを特徴とする請求項１に記載のモータ駆動装置。
5. 前記データ解析部は、前記状態データの入力による再学習を実行して前記学習データを更新する機械学習部を有することを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載のモータ駆動装置。

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