KR101502020B1 - 주기성 교란 억제 장치 및 주기성 교란 억제 방법 - Google Patents

주기성 교란 억제 장치 및 주기성 교란 억제 방법 Download PDF

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Abstract

주기성 교란 옵저버에 의해 수행된 토크 리플 억제 제어에서, 초과 시간 사용에 의해 야기된 플랜트의 변동과 플랜트 특성의 변동을 고려하는 것이 필요하다. 따라서, 식별 모델 에러에 대해 로버스트성의 개선이 요구된다. 이 요구조건을 충족하기 위하여, 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 벡터 궤적의 위상을 계산하여 위상 보정량을 유도하는 위상 보정량 계산부(11), 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 벡터 궤적의 진행 속도를 계산하고 계산된 진행 속도와 임계값을 비교하여 이득 보정량을 유도하는 이득 보정량 계산부(12), 및 상기 이득 보정량과 위상 보정량을 승산하여 시스템 식별 모델 보정값을 유도하고 상기 시스템 식별 모델 보정값에 기초하여 주기성 교란 옵저버부(14)의 시스템 식별 모델을 보정하는 회전 벡터 계산부(13)을 포함하는 시스템이 제공된다.

Description

주기성 교란 억제 장치 및 주기성 교란 억제 방법{PERIODICITY DISTURBANCE SUPPRESSION DEVICE AND PERIODICITY DISTURBANCE SUPPRESSION METHOD}
본 발명은 제어 대상에서 발생하는 주기성 교란(periodicity disturbance)을 억제하는 주기성 교란 억제 장치 및 억제 방법에 관한 것이다.
학습 기능(learning function)을 구비하는 제어 장치와 모터 제어 장치가 동작할 때, 제어 대상물은 종종 주기성 교란을 생성한다.
주기성 교란을 생성하는 제어 대상물이 예를 들어 전기 모터인 경우, 토크 리플(torque ripple)이라고 언급되는 맥동(pulsation)이 발생하며 이는 기계의 진동, 소음, 승차감 저하, 공진 등과 같은 여러 문제를 야기한다. 특히, 널리 사용되는 자석 매립형 동기 모터(magnet embedded type synchronous motor)(이는 이후 PM 모터라고 언급된다)에서, 코깅 토크 리플(cogging torque ripple) 및 리럭턴스 토크 리플(reluctance torque ripple)이 복합적으로 발생한다. 그 발생을 억제하기 위하여, 보상 신호를 제어 대상물에 전기적으로 적용하여 맥동을 상쇄시키는 것에 의해 토크 리플을 억제하는 여러 방법이 알려져 있다.
이 방법은 크게 2가지 방법으로 분류될 수 있는데, 하나의 방법은 토크의 근사 수식과 전자계의 분석 결과에 기초하여 토크 리플을 보상하는 순방향 보상 방법(feedforward compensation method)이고, 다른 하나의 방법은 피드백 방법(feedback method)이다.
이 피드백 방법은 토크 미터(torque meter)를 통해 학습을 수행하는 방법, 모터 전류 리플로부터 토크 리플을 추정하는 것에 의해 억제 제어를 수행하는 방법, 및 검출된 전류값과 회전 속도값에 기초하여 억제 제어를 수행하는 토크 리플 교란 옵저버(observer) 방법으로 구분된다. 이들 피드백 방법은 리플 특성 변동(ripple characteristic fluctuation)을 온라인으로 처리할 수 있지만, 이들 방법은 토크 리플이 전류 리플로부터 추정될 때 불가피하게 발생되는 근사 에러 및 고주파수 대역에서 작동할 때 교란 옵저버 필터에 의해 나타나는 주파수 대역의 제한을 가지고 있다.
이 토크 리플은 모터의 회전 변동 정도(rotational fluctuation degree)에 의해 발생되는 주기성 교란이며, 이 주기성 교란의 고차 성분(higher order component)은 모터가 저속에서 동작할 때에도 기계 공진 주파수와 일치하는 경향이 있다. 따라서, 학습 제어를 발진계의 가변 속도 구동 시스템에 적용하는 경우에, 급격한 진폭 변화와 위상 반전에 의해 야기되는 불안정 현상에 대한 대응책을 고려하는 것이 필요하다. 이것을 달성하기 위해서는, 일반적으로 복잡한 고차 모델 및 이 모델의 적절한 제어/조정이 필요하여 토크 리플과 같은 주기성 교란의 효과적인 제어가 곤란하다. 이러한 주기성 교란을 억제하는 조치는 특허 문헌-1에 알려져 있다.
특허 문헌-1의 조치에서, 도 18에 도시된 바와 같이, 토크 명령(Tref)은 명령 값 변환부(command value converting portion)(1)에 입력되어 전기 모터의 회전과 동기화되는 회전 좌표 시스템(상호 수직한 dq 축)의 d 축과 q 축의 전류 명령(id* 및 iq*)이 생성되고, 이 전류 명령은 벡터 제어되는 인버터(2)(벡터 제어 장치)에 입력된다. 인버터(2)는 전류 명령(id* 및 iq*)에 기초하여 출력을 생성하여 샤프트를 통해 부하에 연결된 PM 모터(3)를 제어한다. 샤프트에 장착된 토크 검출 장치에 의해 검출된 샤프트 토크 검출값(Tdet) 및 샤프트에 장착된 위치 검출 장치에 의해 검출된 회전자 위상각(θ)이 옵저버부(4)에 입력된다.
옵저버부(4)에서, PM 모터(3)의 주기적인 맥동이 푸리에 변환(Fourier transforming)(푸리에 변환부(FT))의 주파수 성분 추출 수단에 의해 직류 전류로 검출되고, 이 주파수 성분 상의 주기성 교란은 주기성 교란 옵저버 보상부(4a)에 의해 추정되고, 추정된 값은 주기성 교란을 억제하는 방식으로 전류 명령(iq*)에 가산된다.
도 18에서 SC는 n차(또는 n차원) 사인/코사인(sinusoidal/cosine) 파형 생성부를 나타내고, Tr은 변환 주기를 나타내고, n은 보상 차수(compensating order)(또는 정도)를 나타낸다.
주기성 교란 옵저버 보상부(4a)는 주기성 교란을 억제하는 제어 수단의 하나로 기능하고, 보상부(4a)의 기본 구성은 종래의 교란 옵저버의 구성과 동일하며, 이 부분(4a)은 교란 성분을 개별적으로 제어한다. 교란 옵저버의 역 시스템 모델(reversed system model)로서 각 주파수 성분에 대해 복소 벡터(complex vector)를 나타내는 시스템 식별 모델을 사용하는 것에 의해, 제어될 주파수의 교란이 직접 추정되고 보상된다. 이에 의해, 제어 구성이 비교적 간단한 구성인 경우에도 차수에 상관없이 의도된 주파수에 대해 높은 제어 효과가 달성될 수 있다.
특허 문헌-1: 국제 공개 공보 WO2010/24195A1
도 19는 특허 문헌-1에 도시된, n차(n차원) 성분이 간략히 도시된 주기성 교란 옵저버의 제어 블록도이다.
Pn : 플랜트, P^n : 시스템 식별 모델
rn : 제어 명령
dn : 주기성 교란, d^n : 주기성 교란 추정된 값
yn : 제어 대상물의 출력
첨부된 n은 n차 성분을 의미한다.
* 상기 변수는 모두 Xn = XAn + jXBn으로 표현된 복소 벡터이다.
GF(s) : 저역통과 필터
제어 대상물 = 제어되는 대상물
PDO : 주기적인 교란 옵저버 (주기적 교란의 옵저버)
제일 먼저, 시스템 식별이 제어 대상물인 플랜트 Pn에 먼저 적용되고, 그 결과는 1차 복소 벡터(1)로 표현된다.
P^n = P^AN + j P^Bn ……………… (1)
P^An은 식별 결과의 n차 성분의 실수부(real part)이고, P^Bn는 식별 결과의 n차 성분의 허수부(imaginary part)라는 것이 주목되어야 한다.
예를 들어, 복소 벡터를 사용하여 1 내지 1000Hz에 적용된 시스템 식별 결과를 매 1Hz마다 표현하는 경우에, 1000개의 1차 복소 벡터의 요소를 포함하는 테이블을 구성하는 것이 가능하다. 또한 근사 수식에 의해 식별 결과를 표현하는 것이 가능하다. 어느 조치에서도, 시스템 모델은 항상 더 간단한 1차 복소 벡터를 사용하여 표현될 수 있다.
이하에 나오는 P^n, rn, dn, d^n, 및 yn은 Xn = XAn + j XBn으로 표현된 복수 벡터라는 것이 주목되어야 한다.
제어를 위해, 플랜트 출력(제어 대상물 출력 yn)은 푸리에 변환을 간략화하는 저역통과 필터(GF(s))를 통과하며, 주기성 교란의 제어 대상인 주파수 성분이 추출된다. 추출된 주파수 성분은 전술된 시스템 식별 모델의 역수 P^n －１로 표현된 역 시스템과 승산(multiplied)되고, 승산의 결과와, 상류에 위치된 제어기에서 발생하는 제어 명령 값(rn) 사이의 차이가 가산기(A1)에 입력되어 주기성 교란(dn)이 추정된다. 추정된 주기성 교란 값(d^n)은, 보상 명령 값으로서, 가산기(A2)에서 제어 명령 값(rn)으로부터 감산되고, 이에 의해 가산기(A3)에 가산되는 주기성 교란(dn)이 억제된다. 전술된 흐름은 주기성 교란 옵저버에 의해 주기성 교란을 억제하는 제어 방법이다.
이 제어 방법에서 제어를 하는데 있어 가장 중요한 기초는 시스템 식별 모델의 실수값에 대한 정밀도(accuracy)이다. 주기성 교란의 억제 능력을 증가시키기 위하여, 훨씬 더 높은 정밀도가 시스템 식별에 요구된다.
그러나, 높은 정밀도의 시스템 식별을 얻는 것은 곤란하다. 즉, 초과 시간 사용(over time usage)으로 인한 플랜트 변동, 플랜트 특성의 변동에 대한 주파수 유지 등을 고려하는 것이 필요하다. 실수값에 대한 에러는 억제 제어의 종료시까지 안정화 시간의 증가를 초래하여, 최악의 경우에, 이 억제 제어 그 자체가 위상 에러에 의한 교란 성분을 구성하고, 이에 의해 불안정한 제어의 가능성을 높일 수 있다. 따라서, 식별 모델 에러에 대한 로버스트성(robustness:견고성)의 개선이 요구된다.
본 발명은 전술된 문제를 해결하기 위해 제공된 것으로, 본 발명의 목적은 시스템 식별 모델의 에러를 보정(correct)할 수 있는 주기성 교란 억제 장치를 제공하는 것이다.
전술된 문제를 해결하기 위한, 특허청구범위 제1항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는,
상류에 제어 명령 값을 발생시키는 제어기를 구비하고, 주기성 교란(periodicity disturbance)을 생성하는 제어 대상물의 출력인 억제-제어 대상물의 주기성 교란의 주파수 성분을, 시스템 식별 모델의 역수로 표현된 역 시스템(reversed system)과 승산(multiplied)하여 주기성 교란을 추정하는 주기성 교란 옵저버부를 구비하여, 상기 주기성 교란 옵저버부에 의해 추정된 상기 주기성 교란을, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산시켜 상기 주기성 교란을 억제하는, 주기성 교란 억제 수단;
상기 주기성 교란 억제 수단에 의해 수행되는 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려진 벡터 궤적의 위상을 계산하여 위상 보정량을 유도하는 위상 보정량 계산 수단;
상기 제어 대상물로부터의 출력을 내부에 입력하여 상기 제어 대상물로부터의 출력의 이득을 보정하는 이득 보정량 계산 수단; 및
상기 위상 보정량 계산 수단으로부터의 상기 위상 보정량과 상기 이득 보정량 계산 수단으로부터의 상기 이득 보정량을 서로 승산하여 시스템 식별 모델 보정값을 계산하고, 상기 시스템 식별 모델 보정값에 기초하여 상기 주기성 교란 억제 수단의 상기 시스템 식별 모델을 보정하는 회전 벡터 계산 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
제2항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는, 제어 대상물은 모터이고, 상기 모터로부터의 출력은 상기 주기성 교란 옵저버부에 입력되어 주기성 교란이 추정되고, 상기 주기성 교란 옵저버부로부터의 추정된 주기성 교란은, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산되어 인버터를 통해 상기 모터가 제어되며,
상기 위상 보정량 계산 수단은 상기 모터의 출력을 내부에 입력하여 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 상기 벡터 궤적의 위상을 계산하고;
상기 이득 보정량 계산 수단은 상기 모터의 출력을 내부에 입력하고 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 상기 벡터 궤적의 진행 속도를 계산하고, 상기 진행 속도를 임계값과 비교하고, 상기 계산과 비교를 복수 회 반복하여 이득 보정량을 계산하고;
상기 회전 벡터 계산 수단은 상기 위상 보정량 계산 수단으로부터의 상기 위상 보정량과 상기 이득 보정량 계산 수단으로부터의 상기 이득 보정량을 서로 승산하여 시스템 식별 모델 보정값을 계산하고, 상기 시스템 식별 모델 보정값에 기초하여 상기 주기성 교란 옵저버부의 상기 주기성 교란의 상기 시스템 식별 모델을 보정하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치이다.
제3항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는, 상기 위상 보정량 계산 수단에 의해 제공된 상기 위상 보정량(θref n)은 중량(a)과 회전각(θ)의 적(product)에, 이전에 계산된 위상 보정량(θref n -1)을 가산하는 것에 의해 유도되는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치이다.
제12항에 규정된 주기성 교란 억제 방법은,
상류에 제어 명령 값을 발생시키는 제어기를 구비하고, 주기성 교란을 생성하는 제어 대상물의 출력인 억제-제어 대상물의 주기성 교란의 주파수 성분을, 시스템 식별 모델의 역수로 표현된 역 시스템과 승산하여 주기성 교란을 추정하는 주기성 교란 옵저버부를 구비하여, 상기 주기성 교란 옵저버부에 의해 추정된 상기 주기성 교란을, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산시켜 상기 주기성 교란을 억제하는 주기성 교란 억제 단계;
주기성 교란 억제 수단에 의해 수행되는 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려진 벡터 궤적의 위상을 계산하여 위상 보정량을 유도하는 위상 보정량 계산 단계;
상기 제어 대상물로부터 출력을 내부에 입력하여 상기 제어 대상물로부터 출력의 이득을 보정하는 이득 보정량 계산 단계; 및
위상 보정량 계산 수단으로부터의 상기 위상 보정량과 이득 보정량 계산 수단으로부터의 상기 이득 보정량을 서로 승산하여 시스템 식별 모델 보정값을 계산하고, 상기 시스템 식별 모델 보정값에 기초하여 상기 주기성 교란 억제 수단의 상기 시스템 식별 모델을 보정하는 회전 벡터 계산 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
제13항에 규정된 주기성 교란 억제 방법은, 제어 대상물은 모터이고, 상기 모터로부터의 출력은 주기성 교란 옵저버부에 입력되어 주기성 교란이 추정되고, 상기 주기성 교란 옵저버부로부터의 추정된 주기성 교란은, 보상 명령 값으로서, 제어 명령 값으로부터 감산되어 인버터를 통해 상기 모터가 제어되고,
상기 위상 보정량 계산 단계는 상기 모터의 출력을 내부에 입력하여 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 벡터 궤적의 위상을 계산하고,
상기 이득 보정량 계산 단계는 상기 모터의 출력을 내부에 입력하여 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 벡터 궤적의 진행 속도를 계산하고, 상기 진행 속도를 임계값과 비교하고, 상기 계산과 비교를 복수회 반복하여 이득 보정량을 계산하고,
상기 회전 벡터 계산 단계는 위상 보정량 계산 수단으로부터의 위상 보정량과 이득 보정량 계산 수단으로부터의 이득 보정량을 서로 승산하여 시스템 식별 모델 보정값을 계산하고, 상기 시스템 식별 모델 보정값에 기초하여 상기 주기성 교란 옵저버부의 주기성 교란의 시스템 식별 모델을 보정한다.
전술된 특성에 의해, 주기성 교란 옵저버로 사용되는 시스템 식별 모델의 에러는 적절히 보정될 수 있어서, 식별 모델의 에러에 로버스트성이 증가될 수 있다.
제4항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는, 상기 회전 벡터 계산 수단의 출력측에 학습 기능부가 제공되고, 상기 회전 벡터 계산 수단에 의해 유도된 시스템 식별 모델 보정값은 상기 학습 기능부에 기억되고, 상기 시스템 식별 모델의 에러에 대한 보정값은 학습되고, 학습된 값은 상기 주기성 교란 옵저버부에 입력되고 상기 식별 모델 보정값과 승산되어 업데이트된 식별 모델 보정값을 생성하는 것을 특징으로 한다.
전술된 특성에 의해, 주어진 주파수의 식별 모델의 에러의 보정값의 학습 (기억)이 가능하여, 동일한 주파수로 반복된 동작 동안 보정 완료시까지의 학습 시간이 단축되거나 학습이 필요치 않을 수 있다.
제5항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는, 식별 모델 보정 기능부가 상기 학습 기능부에 제공되고, 상기 시스템 식별 모델 보정값이 저장될 때 동작점의 이동/변경이 상기 식별 모델 보정 기능부에 의해 반복되고, 상기 동작점의 이동이 종료될 때, 상기 주기성 교란의 억제 제어를 턴온하고, 상기 억제 제어가 완료될 때, 상기 시스템 식별 모델 보정값을 저장하며 상기 주기성 교란의 억제 제어를 턴오프하는 것을 특징으로 한다.
전술된 특성에 의해, 억제 제어는 시스템 식별이 에러를 가지고 있을 때에도 모델 보정 기능에 의해 완료될 수 있고, 이와 동시에 새로운 식별 모델을 획득하는 것이 가능하다.
제6항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는, 상기 학습 기능부는 보간 보정 수단을 구비하여, 상기 시스템 식별 모델 보정값은 학습 후에 임의의 주파수 범위를 가질 수 있는 것을 특징으로 한다.
전술된 특성에 의해, 특정 주파수에 대한 학습 결과가 주변 주파수 범위에 영향을 미치는 것에 의해, 주파수 변동시 억제 제어를 안정화하고 학습하는데 필요한 시간이 단축될 수 있다.
제7항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는, 상기 위상 보정량 계산 수단, 상기 이득 보정량 계산 수단 및 상기 회전 벡터 계산 수단이 상기 주기성 교란의 주파수의 n차 성분을 각각 구비하는 것을 특징으로 한다.
전술된 특성에 의해, 시스템 식별 모델의 에러를 억제하고 추정하기 위한 복수의 주기성 교란 주파수 성분이 동시에 존재하는 경우에도, 이에 대한 적절한 대응이 가능하다.
제8항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는,
상류에 제어 명령 값을 발생시키는 제어기를 구비하고, 주기성 교란을 생성하는 제어 대상물의 출력인 억제-제어 대상물의 주기성 교란의 주파수 성분을, 시스템 식별 모델의 역수로 표현되는 역 시스템과 승산하여 주기성 교란을 추정하는 주기성 교란 옵저버부를 구비하여, 상기 주기성 교란 옵저버부에 의해 추정된 상기 주기성 교란을, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산시켜 상기 주기성 교란을 억제하는 주기성 교란 억제 수단;
1주기 전의 검출된 위치로부터 검출된 현재 위치로 연장하는 벡터 회전각을, 상기 시스템 식별 모델의 에러에 의해 야기된 위상 에러로 계산하는 위상 계산 수단으로서, 상기 벡터 회전각은 상기 주기성 교란 억제 수단에 의해 수행되는 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려진 벡터 궤적이 상기 검출된 현재 위치로부터 원래의 위치로 이동하는 벡터에 대하여 한정된, 위상 계산 수단;
벡터 궤적의 이득의 현재 값과 상기 벡터 궤적의 이득의 희망 값에 따라 상기 시스템 식별 모델의 에러에 의해 이득 에러를 계산하는 이득 계산 수단으로서, 상기 벡터 궤적은 상기 주기성 교란 억제 수단에 의해 수행되는 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려지는, 이득 계산 수단; 및
상기 위상 계산 수단에 의해 계산된 위상 에러와 상기 이득 계산 수단에 의해 계산된 이득 에러를 서로 승산하여 유도된 회전 벡터를 상기 시스템 식별 모델에 대한 보정 명령 값으로서 계산하는 보정 명령 값 계산 수단을 포함하며,
상기 시스템 식별 모델은 상기 보정 명령 값 계산 수단에 의해 계산된 상기 보정 명령 값에 의해 보정되는 것을 특징으로 한다.
제14항에 규정된 주기성 교란 억제 방법은,
상류에 제어 명령 값을 발생시키는 제어기를 구비하고, 주기성 교란을 생성하는 제어 대상물의 출력인 억제-제어 대상물의 주기성 교란의 주파수 성분을, 시스템 식별 모델의 역수로 표현된 역 시스템과 승산하여 주기성 교란을 추정하는 주기성 교란 옵저버부를 구비하여, 상기 주기성 교란 옵저버부에 의해 추정된 상기 주기성 교란을, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산시켜 상기 주기성 교란을 억제하는 주기성 교란 억제 단계;
1주기 전의 검출된 위치로부터 검출된 현재 위치로 연장하는 벡터 회전각을, 상기 시스템 식별 모델의 에러에 의해 야기된 위상 에러로서 계산하는 위상 계산 단계로서, 상기 벡터 회전각은 주기성 교란 억제 수단에 의해 수행된 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려진 벡터 궤적이 검출된 현재 위치로부터 원래의 위치로 이동하는 벡터에 대하여 한정된, 위상 계산 단계;
벡터 궤적의 이득의 현재 값과 상기 벡터 궤적의 이득의 희망값에 따라 상기 시스템 식별 모델의 에러에 의해 이득 에러를 계산하는 이득 계산 단계로서, 상기 벡터 궤적은 상기 주기성 교란 억제 수단에 의해 수행된 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려지는, 이득 계산 단계;
위상 계산 수단에 의해 계산된 위상 에러와 이득 계산 수단에 의해 계산된 이득 에러를 서로 승산하여 유도된 회전 벡터를 상기 시스템 식별 모델에 대한 보정 명령 값으로서 계산하는 보정 명령 값 계산 단계; 및
상기 계산된 보정 명령 값에 의해 상기 시스템 식별 모델을 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술된 특성에 의해, 시스템 식별 모델의 에러는 보정될 수 있어서, 정확히 설정된 식별 모델의 동작으로 인해 이상적인 억제 제어가 수행될 수 있다.
제9항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는, 상기 위상 계산 수단은 1주기 전의 검출된 위치로부터 검출된 현재 위치로 본 벡터에 대하여 1주기 전의 벡터 궤적의 검출된 위치로부터 연장하는 회전각을, 1주기 전의 검출된 위치로부터 검출된 현재 위치로 본 벡터에 대하여 검출된 현재 위치로부터 원래의 위치로 연장하는 다른 회전각에 가산하는 것에 의해 상기 회전각을 유도하는 것을 특징으로 한다.
전술된 특성에 의해, 시스템 식별 모델의 에러에 의해 야기된 위상 에러는 현재 상태와 과거 상태를 고려하여 계산되는 것에 의해, 보정의 정밀도가 증가될 수 있다.
제10항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는, 상기 위상 계산 수단은 상기 회전각과 희망 회전각 사이의 차이를 PI 제어기를 통과시키는 것에 의해 상기 위상 에러를 계산하고, 상기 이득 계산 수단은 상기 이득의 현재 값과 희망 값 사이의 차이를 상기 PI 제어기를 통과시키는 것에 의해 상기 이득 에러를 계산하는 것을 특징으로 한다.
전술된 특성에 의해, 벡터 궤적의 추종성이 증가될 수 있다.
제11항에 규정된 주기성 교란 억제 장치는, 상기 위상 계산 수단, 상기 이득 계산 수단 및 상기 보정 명령 값 계산 수단은 상기 주기성 교란의 복수 차수의 주파수 성분으로 제공되고, 각 차수의 주파수 성분의 보정 명령 값은 상기 시스템 식별 모델을 보정하기 위해 유도되는 것을 특징으로 한다.
전술된 특성에 의해, 시스템 식별 모델을 억제하거나 보정하기 위한 주기성 교란의 주파수 성분이 복수개 동시에 존재하는 때에도 복수의 차수의 주기성 교란을 억제하는 것이 가능하다.
(1) 제1항 내지 제7항의 발명에 따라, 주기성 교란 옵저버에 사용되는 시스템 식별 모델의 에러는 적절히 보정될 수 있어서, 식별 모델의 에러에 대한 로버스트성이 증가될 수 있다.
(2) 제4항의 발명에 따라, 주어진 주파수의 식별 모델의 에러에 대한 보정값의 학습(기억)이 가능하여, 동일한 주파수로 반복 동작 동안 보정의 완료시까지 학습 시간이 단축되거나 학습이 필요치 않을 수 있다.
(3) 제5항의 발명에 따라, 시스템 식별이 에러를 포함하는 경우에도, 모델 보정 기능에 의해 억제 제어가 수립될 수 있고, 동시에 업데이트된 식별 모델이 획득될 수 있다.
(4) 제6항의 발명에 따라, 특정 주파수에서 이루어진 학습 결과를 주변 주파수에 적용하는 것에 의해 억제 제어의 안정화와 학습에 필요한 시간의 단축이 주파수가 변동하는 경우에도 가능하다.
(5) 제7항 또는 제11항의 발명에 따라, 주기성 교란의 주파수 성분들 및 시스템 식별 모델의 에러의 억제와 추정이 동시에 존재할 때에도, 적절한 조치가 용이하게 취해질 수 있다.
(6) 제8, 9, 10, 11 또는 14항의 발명에 따라, 시스템 식별 모델의 에러가 보정될 수 있어서, 적절한 억제 제어가 정확한 식별 모델로 만들어질 수 있다.
(7) 제9항의 발명에 따라, 시스템 식별 모델 에러에 의해 야기된 위상 에러가 과거 상태와 현재 상태의 도움으로 계산되므로, 보정의 정밀도가 증가될 수 있다.
(8) 제10항의 발명에 따라, 희망 값으로의 벡터 궤적의 추종성(followability)이 증가될 수 있다.
도 1은 제 1 실시예의 식별 모델 보정부의 블록도.
도 2는 제 1 실시예에서 이득 보정 시간을 결정하는 흐름도.
도 3은 제 2 실시예의 식별 모델 보정부의 블록도.
도 4는 시스템 식별 모델 에러에 의해 야기된 위상 에러를 설명하는, 본 발명에 사용되는 복소 벡터 평면 궤적을 도시하는 도면.
도 5(a) 및 도 5(b)는 벡터 평면 궤적의 예를 도시하는 도면으로서, 도 5(a)는 시스템 식별 모델에 에러가 없을 때 제공되는 벡터 궤적의 그래프이고, 도 5(b)는 시스템 식별 모델에 에러가 있을 때 제공되는 벡터 궤적의 그래프.
도 6(a) 및 도 6(b)은 시뮬레이션 하에서 제 2 실시예에 제공되는 시스템 식별의 그래프를 도시하는 도면.
도 7(a), 도 7(b) 및 도 7(c)은 학습 기능이 없는 제 2 실시예에서 시뮬레이션의 결과를 도시하는 그래프를 도시하는 도면.
도 8(a), 도 8(b) 및 도 8(c)은 학습 기능이 있는 제 2 실시예에서 시뮬레이션의 결과를 도시하는 그래프를 도시하는 도면.
도 9(a), 도 9(b) 및 도 9(c)는 제 2 실시예의 수정된 모델에서 시뮬레이션의 결과를 도시하는 그래프를 도시하는 도면.
도 10은 제 3 실시예에서 부정확한 학습을 억제하는 공정에 사용되는 흐름도.
도 11은 동시에 복수의 차수가 검출될 때 제 4 실시예에 사용되는 블록도.
도 12(a), 도 12(b) 및 도 12(c)는 제 5 실시예에 사용되는 보간 공정(interpolation process)을 설명하는데 사용되는 그래프.
도 13은 제 6 실시예에 사용되는 시스템 식별 모델 보정기의 제어 블록도.
도 14는 본 발명이 에러 있는 시스템 식별 모델에 적용될 때 나타나는 벡터 궤적을 도시하는 그래프.
도 15는 본 발명의 제 7 실시예의 원리를 설명하는데 사용되는 복소 벡터 평면 궤적을 도시하는 도면.
도 16은 제 8 실시예에 사용되는 시스템 식별 모델 보정기의 제어 블록도.
도 17은 제 9 실시예를 도시하는 블록도.
도 18은 종래의 교란 억제 장치의 블록도.
도 19는 주기성 교란 옵저버 제어기의 블록도.
이하에서, 본 발명의 실시예는 첨부 도면을 참조하여 설명된다. 그러나, 본 발명은 이후 설명된 실시예로 제한되지 않는 것으로 이해된다. 실시예에서, 시스템 식별 모델 에러 (즉, 시스템 식별 모델의 에러)는 학습되고 학습된 에러는 보정된다. 이하의 실시예에서, 토크 리플 제어는 예를 들어 모터를 제어하는 것으로 설명되는 경우이다. 그러나, 본 발명은 이러한 제어로 제한되는 것은 아니다.
제 1 실시예:
제일 먼저, 제어될 출력(또는 제어된 출력)으로서, 실수축에 n차 맥동 추출된 성분 (코사인 계수)(TAn)을 도시하고 허수축에 n차 맥동 추출된 성분 (사인 계수)(TBn)을 도시하는 복소 벡터 평면 상에 그려진 예를 들어 토크 리플의 각 주파수 성분의 궤적에 주목하게 된다.
도 4는 복소 벡터 평면 궤적을 도시하는 도면이다. 100n은 억제 시작시부터 시간 [t = tn]이 경과할 때 나타나는 위치(즉, 검출된 현재 위치)를 도시하고, 100n-1은 억제 시작시부터 시간 [t = tn-1]이 경과할 때 나타나는 위치(즉, 1주기 전에 검출된 위치)를 도시한다.
시스템 식별 모델이 실수값에 에러를 가지고 있지 않다면, 벡터 궤적은, 예를 들어 벡터 평면 궤적을 도시하는 도 5(a)에 도시된 바와 같이, 토크 리플 (주기성 교란)이 없는 제어 시작점으로부터 원점으로 연장한다. 즉, 벡터 궤적은 최적의 응답 시간에 직선상으로 원점으로 향한다. 시스템 식별 모델이 실수값에 에러를 가지고 있다면, 도 5(b)에 도시된 바와 같이, 벡터 궤적은 곡선 또는 원형 궤도를 그리게 되고, 최악의 경우 벡터 궤적은 무한대 방향(infinity direction)을 향하게 된다.
이 실시예는 n차 보상 전류 명령 값을 0(zero)으로 설정하는 것에 의해 토크 리플 (도 13에 도시된 주기성 교란(dn))을 상쇄시키는 것을 전제한다. 그러나, 명령 값이 0(zero)이 아닌 값으로 설정되는 경우에는, 벡터 평면에 도시된 보상 전류값의 위치는 원점에 대응한다.
본 발명에서, 억제 제어 동안, 이하 수식 (2)에서 이득(Gref)및 위상(θref)을 포함하는 회전 벡터(Pn ref)가 궤적 상에 전술된 정보로부터 연속적으로 결정되고, 수식 (3)에서 보는 바와 같이, 회전 벡터와 식별 모델(P^n)을 승산하는 것에 의해 식별 모델은 보정되어 업데이트된 식별 모델(P'n)이 획득된다. 업데이트된 식별 모델(P'n)은 주기성 교란 옵저버(PDO: periodicity disturbance observer)에 사용되는 역 시스템 식별 모델(reversed system identification model)에 적용된다.
Pn ref = Gref · (cos θref + j sin θref ) ………… (2)
P'n = P^n · Pn ref ……………………… (3)
도 1은 수식 (2)와 수식 (3)을 구현하는 제 1 실시예의 식별 모델의 보정부를 도시하는 블록도를 도시한다. 도 1은 주파수 성분과 관련된 도 19의 부분을 간략하게 도시한 것이고, 도 19의 것과 동일한 도 1의 부분은 동일한 참조 부호로 표시된다.
시스템 식별 모델의 보정부의 블록도에서, 10은 실재 플랜트(real plant)를 나타내고, 11은 본 발명의 위상 보정량 계산 수단으로서 위상 보정량 계산부를 나타내며, 이는 플랜트(10)의 제어 대상물의 출력(yn)으로부터, 주기성 교란의 각 주파수 성분으로 그려진 벡터 궤적의 위상(회전각)(θ)을 계산하고, 이후 설명되는 바와 같이 보정량(θref)을 계산한다.
12는 본 발명의 이득 보정량 계산 수단으로서 이득 보정량 계산부를 나타내며, 이는 제어 대상물의 출력(yn)으로부터, 주기성 교란의 각 주파수 성분으로 그려진 벡터 궤적의 진행 속도(advance speed)(즉, 이득의 현재 값)(|v|)을 계산하고, 도 2의 흐름도에 기초하여 진행 속도를 보정한다.
13은 본 발명의 회전 벡터 계산 수단으로서 회전 벡터 계산부를 나타내며, 이는 수식 (2)에 기초하여, 위상(θref)와 이득(θref)을 승산하는 것에 의해 회전 벡터(Pn ref)(시스템 식별 모델에 대한 보정 명령 값)를 계산하고, 주기성 교란 옵저버부(14)의 시스템 식별 모델을 회전 벡터(Pn ref)만큼 보정한다. 주기성 교란 옵저버부(14)에는 제어 대상물의 출력(yn)과 제어 명령이 입력되고, 여기에서 도 13의 블록도에 의해 도시된 계산이 수행되어 주기성 교란 추정된 값(D^n)이 유도되고, 이 주기성 교란 추정된 값(D^n)은 주기성 교란(dn)을 억제하기 위해 가산기(A2)에서 제어 명령(rn)로부터 감산되어 가산기(A3)에 가산된다.
위상 보정량(θref)은 수식 (2)에 기초하여 다음과 같은 방식으로 결정된다.
도 4에 도시된 바와 같이, 제어 시작 시간으로부터 시간 [t = tn]이 경과된 후 결정된 위치 (TAn, TBn)에서 원점을 향하는 벡터는 Pt로 표시하고, 시간 [t=tn-1]으로부터 시간 [t=tn]으로 연결되는 벡터는 v로 표시한다. Pt에서 본 v의 회전각은 θref로 표시한다. 모델 에러가 존재하지 않는다면, θ는 항상 0 (zero)이다. 위상 보정량(θref)이 검출된 위상(θ)에 역이라면, 시스템 식별 모델의 에러는 보정될 수 있다.
θ = tan-1 (Pt x v/Pt · v) …………… (4)
수식 (4)에서, [x]는 외적(outer product)을 의미하고 [·]는 내적(inner product)을 의미한다.
모델 에러가 너무 작아서 보정의 도움 없이 억제가 이루어질 수 있을 정도라면, 주기성 교란 옵저버부는 θ = 0의 방향으로 보상 명령을 생성한다. 모델 에러가 존재한다면, 보정량은 값(θ)이 식별 모델의 위상 에러와 유사한 것을 고려하여 결정된다. 위상 에러와 유사성에 의해 야기된 효과를 감소시키기 위하여, 본 발명의 위상 보정량 계산부(11)는 수식 (5)에 도시된 바와 같이 이전의 위상 보정량(θref n-1)을 중량(weight)(a)과 회전각(θ)의 적(product)에 가산하는 것에 의해 θref를 유도한다.
위상 보정량(θref n)의 초기 값은 0 (zero)인 것으로 이해된다. 이 공정에 의해, 값(θref)은 변화가 급격히 발생할 때에도 적절히 조절될 수 있어서, 유연한 접근이 기대되고 이에 따라 모델은 θ를 0(zero)으로 만드는 방향으로 보정될 수 있다.
θref n = θref n-1 - a · θ　………………… (5)
이득 보정량 계산부(12)는 도 2의 흐름도에 기초하여 보정된 이득(Gref)을 계산한다. 위상 에러가 작은 경우에도, 이득 에러가 큰 경우에는 목표점을 중심으로 사용하여 진동적 거동(vibratory actions)이 나타나고 수렴 시간(convergence time)이 매우 긴 경향이 있다. 이득 보정과 위상 보정을 수행하는 것에 의해, 모델 에러에 매우 로버스트한(견고한) 보정 제어를 수립할 수 있다.
보정된 이득(Gref)은 보정된 이득을 결정하는 도 2의 흐름도의 도움으로 도 4의 속도 벡터(v)와 위치 벡터(Pt)로부터 결정된다. 도 2의 시작부터 종료까지의 단계는 억제 제어와 병렬로 주기적으로 반복되어 이득 보정량이 차례로 결정된다. 보정량의 조절 방향에 관해, 보정된 이득(Gref)의 증가/감소는 진행 속도의 감소/증가에 대응한다. 보정된 이득(Gref)의 초기 값은 1(one)로 설정된다.
이하에서는, 도 2의 (A) 내지 (E)의 처리 공정(treating process)이 기술된다.
(A) 위치 벡터의 절대값 |r|이 임계값(rth) 이하이면, 수렴 상태가 일어난 것으로 판단하여 조정(adjustment)이 수행되지 않는다.
(B) 발산적 거동(boisterous behavior)을 방지하기 위하여, 진행 속도의 제어는 비교적 짧은 사이클 (예를 들어, 수 십 밀리초(msec)씩의 기간 동안)로 수행된다. 진행 속도 |v1|는 속도 벡터로부터 계산되고, 판정 임계값은 k ·|r|로 결정되는데, 그 이유는 이것이 |r|에 비례하기 때문이다. 진행 속도 |v1|가 임계값 이상이라면, 보정된 이득(Gref)은 이득이 부족하다고 판단하여 a1 [%] 만큼 증가된다. a1 및 k는 임의적으로 설정될 수 있는 파라미터인 것으로 이해된다.
(C) 보정 제어의 사이클 주기는 N으로 분할되고, 진행 속도 |v２|는 이 사이클 주기(예를 들어, 수 초(sec)씩의 기간 동안)내에서 계산된다.
(D) |v２|가 임계값(vth) 이하라면, 보정된 이득(Gref)은 이득이 너무 높다고 판단하여 a2[%]만큼 감소된다. 이에 의해, 과도한 수렴 지연 상태가 억제되고 진행 속도가 증가된다. vth 및 a2는 임의적으로 설정될 수 있는 파라미터인 것으로 이해된다.
(E) 보정된 이득(Gref)은 최종적으로 제한되고, 최종 값은 메모리에 저장된다.
상기에서 설명된 바와 같이, (YAN, YBN)의 벡터 궤적과 전술된 위상 및 이득 보정 방법의 사용으로, 식별 모델은 수식 (3)을 사용하여 보정된다.
따라서, 이 실시예에서, 주기성 교란 옵저버에서 사용되는 시스템 식별 모델의 에러는 적절히 보정될 수 있어서, 시스템 식별 모델 에러에 로버스트성이 증가될 수 있다.
제 2 실시예:
전술된 제 1 실시예에서, 주어진 주파수에서, 주기성 교란 옵저버부의 시스템 식별 모델을 적절히 보정하는 수단이 제공된다. 한편, 제 2 실시예에서는, 최종 유도된 보정된 값(Pn ref)을 기억하는데 사용되는 메모리를 제공하는 것에 의해 학습(메모리) 기능이 제공된다.
도 3은 학습 기능을 구비하는 식별 모델 보정부의 블록도를 도시한다. 15는 스위치(16)를 통해 회전 벡터 계산부(13)의 출력(Pn ref)을 입력하고 동시에 PM 모터의 각속도(nω)를 입력하는 메모리를 나타낸다. 메모리(15)와 스위치(16)는 학습 기능부를 구성하는 것으로 이해된다.
스위치(16)는 최종적으로 보정된 회전 벡터(Pn ref)가 메모리(15)에 수신되고 저장되는 타이밍에 ON/OFF 동작을 수행하고, 회전 벡터의 저장 타이밍은 주기성 교란이 식별 모델에 적용된 보정 공정으로 인해 충분히 억제되었을 타이밍이나 시간이다. 이 타이밍에 메모리(15)에 회전 벡터(Pn ref)를 저장하는 것에 의해, 출력은 Pn ref를 Pn mem으로 변화시키는 주기성 교란 옵저버부(14)에 적용된다. 수식 (3)과 유사할 수 있는 이하 수식 (6)에 의해 지시된 바와 같이, 주기성 교란 옵저버(14)에서, 보정된 식별 모델(Pn')을 유도하기 위해 Pn mem의 승산이 수행된다.
P'n = P^n · Pn ref · Pn mem ………… (6)
도 6 내지 도 9는 2개의 테스트 시뮬레이션의 결과를 도시하는데, 하나는 학습 기능을 사용하는 본 실시예의 테스트 시뮬레이션이고, 다른 하나는 학습 기능이 없는 테스트 시뮬레이션이다. 이 테스트 시뮬레이션에서, 회전 속도와 토크는 고정된 상태 (42[Hz]), (자극(pole)의 수 = 4), (30[Nm]) 하에서 유지되었고, 보정된 사이클 주기는 20 [ms]이었다. 토크 리플의 상태에 대해, 특정량의 리플이 전기 주파수 1차 및 2차 주파수 성분(1f, 2f)에 적용되었다. 이득과 위상(즉, 시뮬레이션 시스템 식별 도시)을 각각 도시하는 도 6(a) 및 도 6(b)에서, 라인-a는 명목 모델을 나타내고, 라인-b는 변동 모델 1을 나타내고, 라인-c는 변동 모델 2을 나타낸다.
시스템 식별 모델의 에러 조건으로서, 도 6(a) 및 도 6(b)에 도시된 모델을 역 명목 식별 모델로 설정하고, 실재 플랜트를 변동 모델 1로 에러 설정하고 테스트 시뮬레이션을 수행하였다. 도 7(a), 도 7(b) 및 도 7(c)은 학습 기능이 무효인 경우를 도시하고, 도 8(a), 도 8(b) 및 도 8(c)은 학습 기능이 유효한 경우를 도시한다. 도면에서, 별첨 마크 a를 가지는 도면은 학습 기능이 무효인 경우에 벡터 궤적을 각각 도시하고, 별첨 마크 b를 가지는 도면은 원점(Tan, Tbn)으로부터의 거리 |r|, 및 시간 사이의 관계를 각각 도시하고, 별첨 마크 c를 가지는 도면은 샤프트 토크 및 시간 사이의 관계를 각각 도시한다.
도 8(a) 및 도 8(b)로부터 이해되는 바와 같이, 명목 식별 모델에서, 위상 에러 및 발산 방향을 향하는 속도의 제어는 억제 제어 직후에 시작하여, 또한 1f 및 2f의 경우에도, 억제 제어의 발산 없이 토크 리플의 억제가 수행되었다.
도 9(a), 도 9(b) 및 도 9(c)는 시스템 급변(break) 및 교란 변동의 검증 결과를 도시한다. 검증을 위해, 변동 모델 2는 도 6(a) 및 도 6(b)에 도시된 변동 모델 1에서 억제가 완료된 상태 하에서 시스템을 급변시킴과 동시에 토크 리플을 배가시킨 것이다. 도 9(a), 도 9(b) 및 도 9(c)의 그래프로부터 볼 수 있는 바와 같이, 식별 모델은 시스템 급변과 교란 변동에 대해 적절한 보정을 나타내어 발산 동작이 억제되어 토크 리플의 억제가 실현되었다.
따라서, 이 실시예에 따라, 특정 주파수에서 식별 모델 에러에 대한 보정량의 학습(또는 기억)이 제 1 실시예의 수행에 더하여 가능하게 되어, 동일한 주파수에서 반복된 동작 하에서 보정의 보완(complement)시까지 학습 기간이 단축되거나 극단적인 경우에 학습이 불필요하게 될 수 있다.
제 3 실시예:
도 3의 식별 모델의 보정량을 학습하기 위하여, 보정량은 메모리 (학습 기능부)에 저장된다. 학습 동작은 장치가 동작하는 모든 범위에 걸쳐 또는 주어진 범위에서 수행되되 동작점을 변화시키면서 학습 동작을 반복한다. 그러나, 이러한 학습 동작 동안, 오(miss) 학습이 발생하는 경향이 있다.
제 3 실시예에서, 동작점이 이동할 때 발생할 수 있는 오학습을 억제하기 위하여 억제 제어가 턴온/턴오프된다.
도 10은 전술된 학습 기능부에 의해 제공된 식별 모델 보정 기능부에 의해 수행되는 공정 시퀀스를 도시한다. 단계(S1)에서, 동작점이 이동되고, 단계(S2)에서, 이동이 완료되었는지 여부에 대해 판정이 수행된다. 만약 이동이 완료되었다면, 억제 제어는 단계(S3)에서 시작된다. 단계(S4)에서, 억제 제어가 완료되었는지 여부에 대해 판정이 수행되고, 억제 제어가 완료되었다면, 기억이 단계(S5)에서 이루어지고, 단계(S6)에서 억제 제어가 턴오프된다. 최종적으로, 단계(S7)에서, 모든 동작점의 이동이 완료되었는지 여부에 대해 판정이 수행된다. 이 판정은 완료 판정시까지 계속되어 보정된 모든 주파수 범위에 대한 식별 모델이 완료된다. 주어진 동작점에서 공정 시퀀스를 수행하는 경우에, 임의의 방법을 사용하여 간헐적인 점들이 유도된다.
이에 의해, 시스템 식별이 에러를 포함하는 경우에도, 억제 제어가 모델 보정 기능에 의하여 완료될 수 있고 동시에 새로운 식별 모델이 획득될 수 있다.
제 4 실시예:
전술된 실시예에서, 특정 주파수 성분의 식별 모델 에러를 추정하는 것에 의해 보정이 가능하게 된다. 이 제 4 실시예에서, 도 11에서 볼 수 있는 바와 같이, 도 1 및 도 3의 제어 시스템에서 이루어진 것과 같은 식별 모델 에러의 추정과 보정이 서로 병렬로 수행되도록 식별 모델 보정 수단을 각각 구비하는 "n"개(주기성 교란의 주파수 성분의 차수-n)의 옵저버부(201 내지 20N)가 제공된다.
각 식별 모델 보정 수단을 구비하는 옵저버부(201 내지 20N)는 도 1 및 도 3에 모두 도시된 주기성 교란 옵저버부(14), 위상 보정량 계산부(11), 이득 보정량 계산부(12) 및 회전 벡터 계산부(13)와 같은 각 여러 기능부를 구비하고, n차 제어 명령(r1 내지 rN)에 대한 식별 모델 에러를 추정하고, 시스템 식별 모델의 에러 보정의 결과인 주기성 교란 추정된 값(d^1 내지 d^N)을 출력한다.
이 실시예에 따라, 전술된 제 1 및 제 2 실시예에서 획득된 장점에 더하여, 시스템 식별 모델 에러를 추정하는데 사용되고 억제되는 주기성 교란 주파수 성분이 동시에 1개를 초과할 때에도 적절한 대응 동작이 수행될 수 있는 장점이 더 획득된다.
제 5 실시예:
전술된 제 2 실시예 내지 제 4 실시예가 이에 더하여 학습 기능을 구비하더라도, 학습점은 단 하나의 포인트 주파수에 관한 것이다.
즉, PA(PB)의 관계를 각각 도시하는 도 12의 주파수 응답 그래프에서 도 12(a)는 초기 상태에서 시스템 식별 모델을 도시하는 PA(PB)의 관계의 주파수 응답 그래프이다. 전술된 실시예에서, 식별 모델 에러 학습 결과는 도 12(b)에 도시된 바와 같으며, 주기성 교란의 억제 제어는 모델의 변동에 의해 제공되는 특정 주파수 점 "x" 또는 점 "y"에만 관련된 것이고 모델 에러를 학습할 수 있는 포인트는 특정 주파수에만 관련된 것으로 이루어진다. 따라서, 이 점이 작은 주파수만큼만 학습된 주파수로부터 이동된다면, 이 주파수에 바로 근접한 주파수에 의해 획득된 학습 결과는 실제로 사용될 수 없다. 제어 대상물이 모터 등과 같은 속도 가변 장치라면, 주파수 변동이 매우 정밀한(fine) 경우에도 재학습이 요구된다.
따라서, 제 5 실시예에서, 전술된 학습 기능부는 보간 보정 수단을 구비하고, 도 12(c)에 도시된 바와 같이, 보간 공정이 보간 보정 수단에 의해 학습점 "x" 및 "y"의 주파수 영역에 적용되어, 보간 영역 "z"로부터 볼 수 있는 바와 같이, 특정 주파수 범위가 핀 포인트(pin point)에 대해 획득될 수 있게 된다.
따라서, 이 실시예에서, 특정 주파수에서 획득된 학습 결과를 주변 주파수에 영향을 미치는 것에 의해, 억제 제어의 안정성과 주파수 변동의 학습에 필요한 시간의 감소가 달성될 수 있다.
제 6 실시예:
도 13에서 참조 부호 30은 제어 대상물의 출력(yn)에 기초하여 주기성 교란의 각 주파수 성분으로 그려진 벡터 궤적의 위상(회전각)(θ)을 계산하는 회전각 계산부이고, 참조 부호 31은 전술된 위상(θ)을 반전시키는 것에 의해 위상(θref)(시스템 식별 모델 에러에 의해 야기된 위상 에러)을 유도하는 부호 반전 장치이다. 회전각 계산부(30)와 부호 반전 장치(31)는 본 발명의 위상 계산 수단을 구성한다.
참조 부호 40은 제어 대상물의 출력(yn)에 기초하여 주기성 교란의 각 주파수 성분으로 그려진 벡터 궤적의 현재 속도 (이득의 전류값)(|v|)를 계산하는 현재 속도 계산부이고, 참조 부호 41은 희망 속도(vref)를 결정하는 희망 속도 계산 장치이고, 참조 부호 42는 전술된 |v|와 vref 사이의 비에 기초하여 이득(Gref)(=|v|/vref : 시스템 식별 모델 에러에 의해 야기된 이득 에러)을 계산하는 계산 장치이다. 현재 속도 계산부(40), 희망 속도 계산 장치(41) 및 계산 장치(42)는 본 발명의 이득 계산 수단을 구성한다.
참조 부호 50은 회전 벡터(Pref)를 사용하는 것에 의해 주기성 교란 옵저버(PDO)의 시스템 식별 모델을 보정하기 위하여 전술된 위상(θref)과 이득(Gref)을 서로 승산하는 것에 의해 회전 벡터(Pref)를 계산하는 회전 벡터 계산부이다. 이 회전 벡터 계산부는 본 발명의 보정 명령값 계산 수단을 구성한다.
위상(θref)은 도 4로부터 이해될 수 있다. 즉, 도면에서, 억제 제어 시작시로부터 시간 [t = tn]이 경과할 때 제공된 원점 방향으로의 위치(100n)(TAn, TBn)의 벡터는 Pt로 표시되고, 시간 [t = tn-1]에서 제공된 위치(100n-1)로부터 시간 [t = tn]에서 제공된 위치(100n)로 향하는 벡터는 v로 표시된다. Pt로부터 볼 때 취해진 v의 회전각은 θ로 표시되고, 이 회전각은 시스템 식별 모델의 실수값으로부터 대략 위상 에러로서 간주된다. 이에 비춰, 시간 [t = tn]에서 보정될 각도(θref)는 수식 (7)을 사용하여 유도된다.
[수식-1]
θref = - θ = - tan-1 (Pt x v)/(Pt ·v) ………… (7)
* 수식 (7)에서, [x]는 외적을 의미하고, [·]는 내적을 의미한다.
Gref를 유도하기 위하여, 희망 속도(vref)는 Pt의 크기(원점으로부터의 거리)에 기초하여 희망 속도 계산 장치(21)에 의하여 결정되고, 계산기(22)를 사용하는 것에 의하여 값(Gref)은 현재 속도 |v|에 대한 비율로서 수식 (8)로부터 유도된다.
[수식-2]
Gref = |v|/vref ………………………(8)
이 값은 시스템 식별 모델 에러에 의해 야기된 이득 에러로 간주된다.
본 발명에서, 희망 속도(vref)가 결정되면, 시스템 식별 모델은 결정된 희망 속도에 기초하여 보정되고, 이에 원하는 응답이 획득될 수 있다. 희망 속도에 대해, 즉, 억제 제어의 응답 속도 또는 응답 파형의 형상에 대해, 이들은 제어 적용의 곤란성으로 인해 항상 이상적인 값으로 설정되는 것은 아니다. 그러나, 이 경우에도, 희망 응답에 대한 만족은 희망을 이행하는 희망 속도를 결정하는 것에 의해 획득될 수 있다.
에러를 가지는 도 5(b)의 상태에 본 발명을 적용한 시뮬레이션 결과가 도 14에 도시된다. 본 발명을 적용하기 전의 궤적은 도 5(b)에 도시된 바와 같이 곡선 라인이었다. 그러나, 본 발명을 적용한 후의 궤적은 거의 직선으로 되었으며 이는 본 발명의 효과를 입증하는 것이다.
제 7 실시예:
제 7 실시예는 제 6 실시예에 각도 보정의 정밀도의 개선을 제공하는 것에 의해 구성된다. 도 5의 복소 벡터 평면 상의 궤적을 시간 [t = tn-2]에서 취해진 위치(100n-2)(즉, 2개의 사이클 주기 전에 검출된 위치)로 확장하는 것에 의해 제공된 벡터 궤적이 도 15에 도시된다. 도 15에서, 시간 [t = tn]에 취해진 위치(100n)에서의 각도 에러는 θtn으로 표시된다. 전술된 제 6 실시예에서, θtn은 식별 모델의 실수값에 대하여 위상 에러로 대략 고려된다. 보다 구체적으로, 이동 방향이 주기성 교란 옵저버에 의해 결정되므로, 시간 [t = tn+1]에서 취해진 위치 (즉, 1사이클 주기 후에 검출된 위치)에서, 이동 방향은 θref만큼 보정된 이동 방향보다 더 크거나 더 작은 값을 나타낼 가능성이 있다. 나아가, 이는 보정으로 인해 다른 에러가 발생하는 경향이 있다.
상기한 바를 감안하여, 제 7 실시예에서, 보정의 정밀도가 실제로 과거 정보를 사용하는 것에 의해 증가된다.
도 15에서, 시간 [t = tn-1]에서 취해진 원점 방향으로 위치(100n-1)의 벡터(Pt-1)로부터 볼 때 취해진 벡터(v)의 회전각(θtn-1)은 전술된 수식 (7)과 같이 계산된다. 이렇게 계산된 회전각은 이동이 실제로 이루어진 방향에 대해 시간 [t = tn-1]에서 취해진 위치(100n-1)의 보정에 대한 에러로 고려될 수 있다. 이를 감안하여, 시간 [t = tn]에서 취해진 위치(100n)에서 보정될 각도(θref)는 회전각(θtn)과 회전각(θtn-1)의 합을 나타내는 수식 (9)로부터 계산된다.
[수식-3]
　θref = - (θtn +θtn-1)
= - {tan-1 (Pt x v)/(Pt ·v) + tan-1 (Pt-1 x v)/(Pt-1 ·v)} …… (9)
따라서, 전술된 제 6 실시예에 비해 제 7 실시예의 차이점은 회전각 계산부(10)가 전술된 위상 (회전각)(θ) 대신에 θtn +θtn-1를 계산하는 것이고, 다른 점은 제 6 실시예(도 13)의 것과 동일하다는 것이다.
전술된 바와 같이, 구 데이터(old data)의 보정시 발생한 에러를 현재 보정에 반영함으로써, 보정의 정밀도가 증가될 수 있다.
제 8 실시예:
전술된 제 6 및 제 7 실시예에서, 회전 벡터(Pref n)의 이득(Gref)과 위상(θref)은 현재 정보와 과거 정보에 기초하여 고유하게 결정된다. 그러나, 이득(Gref)과 위상(θref)은 도 16의 제어 장치(61, 62)를 사용하는 것에 의해 결정될 수 있다.
즉, 제 6 실시예에서와 같이, 벡터 궤적의 이득(v)과 위상(회전각)(θ)에 대한 희망 각도는 희망 각도 계산 장치(63)에 의해 설정되고, 희망 속도는 희망 속도 계산 장치(64)에 의해 설정된다. 희망 속도는 제 6 실시예에서 언급된 것과 동일하고, 희망 각도는 기본적으로 0(zero)이다.
희망 각도 계산 장치(63)에 의해 계산된 희망 각도와 회전각 계산부(30)에 의해 계산된 현재 각도(θ) 사이의 차이는 가산기(65)에 의해 유도되고, 유도된 차이는 PI 제어기(61)에 입력되고, 희망 속도 계산 장치(64)에 의해 계산된 희망 속도와 현재 속도 계산부(40)에 의해 계산된 현재 속도(|v|) 사이의 차이는 가산기(66)에 의해 유도되고, 유도된 차이는 다른 PI 제어기(62)에 입력되어 위상(θref)과 이득(Gref)이 각각 계산된다.
도 13의 것과 동일한 도 16의 부분은 동일한 참조 부호로 표시되는 것으로 이해된다. 전술된 PI 제어기(61 및 62)는 종래의 유형일 수 있고 PID 제어가 사용될 수 있다.
제 8 실시예에서, 회전각 계산부(30)에 의해 계산된 위상(회전각)은 θ 대신에 제 7 실시예에서 언급된 "θtn +θtn-1" 일 수 있다.
전술된 배열에서, 희망 값으로의 벡터 궤적의 추종성은 전술된 제 6 및 제 7 실시예에 비해 증가된다
제 9 실시예:
전술된 제 6, 제 7 및 제 8 실시예에서, 식별 모델 에러는 특정 주파수 성분에서 추정되고, 에러의 보정이 가능한 것으로 언급된다. 제 9 실시예에서, 도 17의 도면으로부터 볼 수 있는 바와 같이, 식별 모델 보정기를 각각 구비하는 "N"개(주기성 교란의 주파수 성분의 차수-n)의 PDO(70P1 내지 70PN)가 제공되고, 이에 의해 도 13 및 도 16의 제어 시스템에서 이루어진 것과 같은 식별 모델 에러의 보정과 추정이 각 차수에 대해 병렬로 수행된다.
식별 모델 보정기를 각각 구비하는 PDO(70P1 내지 70PN)는 도 13(제 6 실시예)에 도시된 주기성 교란 옵저버(PDO)(14), 회전각 계산부(30), 부호 반전 장치(31), 현재 속도 계산부 (40), 희망 속도 계산 장치(41), 계산 장치(42) 및 회전 벡터 계산부(50)의 각 기능을 구비하거나, 또는 도 16(제 8 실시예)에 도시된 주기성 교란 옵저버(14), 회전각 계산부 (30), 현재 속도 계산부(40), 회전 벡터 계산부(50), PI 제어기(61, 62), 희망 각도 계산부(63), 희망 속도 계산부(64) 및 가산기(65 및 66)의 각 기능을 구비하여, 이에 의해 식별 모델 에러가 n차 제어 명령(r1 내지 rN)에 대해 추정되고, 추정된 에러에 기초하여 시스템 식별 모델을 보정한 결과인 주기성 교란 추정된 값(d^1 내지 d^N)이 각각 출력된다.
전술된 배열에서, 시스템 식별 모델 에러를 추정하는데 사용되고 억제되는 주기성 교란 주파수 성분이 동시에 하나를 초과하는 경우에도, 적절한 대응 동작이 수행될 수 있다.
산업상 이용가능성
본 발명은 예를 들어 동력계 시스템의 샤프트 토크 공진 억제, 모터 하우징(즉, 전기 모터 차량, 엘리베이터 등의 승차감을 개선시키기 위한 장치)의 진동 억제, 및 주기성 교란에 대한 문제를 가지는 다른 전체 장치에 적용가능하다.
1… 명령 값 변환부
2… 인버터
3… PM 모터
4… 옵저버부
10… 실재 플랜트(제어 대상물)
11… 위상 보정량 계산부
12… 이득 보정량 계산부
13, 50… 회전 벡터 계산부
14… 주기성 교란 옵저버부
15… 메모리
16… 스위치
201 내지 20n … 모델 에러 보정기를 구비하는 PDO
30… 회전각 계산부
31… 부호 반전 장치
40… 현재 속도 계산부
41… 희망 속도 계산 장치
42… 계산 장치
61, 62… PI 제어기
63… 희망 각도 계산기
65, 66… 가산기
70P1 내지 70PN… 식별 모델 보정기를 구비하는 PDO

Claims (14)

  1. 주기성 교란 억제 장치로서,
    제어 흐름의 상류에 제어 명령 값을 입력시키는 제어기와, 제어 대상의 출력으로부터 주기성 교란(periodicity disturbance)에 대응하는 주파수 성분을 추출하는 주기성 교란 옵져버부를 가지며, 추출된 주파수 성분은 주기성 교란 옵져버부에 의해 주기성 교란을 추정하기 위해 시스템 식별 모델의 역수로 표현된 역 시스템(reversed system)과 승산되고(multiplied), 추정된 주기성 교란(estimated periodicity disturbance)은, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산되어 주기성 교란을 억제하는, 주기성 교란 억제 수단;
    상기 주기성 교란 억제 수단에 의해 얻어진 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려질 때 궤적을 입력 및 계산하여 시스템 모델의 위상 보정량을 얻어내는 위상 보정량 계산 수단;
    상기 주기성 교란 억제 수단에 의해 얻어진 상기 주기성 교란의 주파수 성분을 입력 및 계산하여 상기 시스템 모델의 이득 보정량을 얻어내는 이득 보정량 계산 수단; 및
    상기 위상 보정량 계산 수단으로부터의 상기 위상 보정량과 상기 이득 보정량 계산 수단으로부터의 상기 이득 보정량을 서로 승산하여 시스템 식별 모델 보정값을 계산하고, 상기 시스템 식별 모델 보정값에 기초하여 상기 주기성 교란 억제 수단의 상기 시스템 식별 모델을 보정하는 회전 벡터 계산 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 제어 대상물은 모터이고, 상기 모터로부터의 출력은 상기 주기성 교란 옵저버부에 입력되어 주기성 교란이 추정되고, 상기 주기성 교란 옵저버부로부터의 추정된 주기성 교란은, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산되어 인버터를 통해 상기 모터가 제어되며,
    상기 위상 보정량 계산 수단은 상기 모터의 출력을 내부에 입력하여 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 상기 벡터 궤적의 위상을 계산하고;
    상기 이득 보정량 계산 수단은 상기 모터의 출력을 내부에 입력하고 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 상기 벡터 궤적의 진행 속도를 계산하고, 상기 진행 속도를 임계값과 비교하고, 상기 계산과 비교를 복수 회 반복하여 이득 보정량을 계산하고;
    상기 회전 벡터 계산 수단은 상기 위상 보정량 계산 수단으로부터의 상기 위상 보정량과 상기 이득 보정량 계산 수단으로부터의 상기 이득 보정량을 서로 승산하여 시스템 식별 모델 보정값을 계산하고, 상기 시스템 식별 모델 보정값에 기초하여 상기 주기성 교란 옵저버부의 상기 주기성 교란의 상기 시스템 식별 모델을 보정하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 위상 보정량 계산 수단에 의해 제공된 상기 위상 보정량(θref n)은 중량(a)과 회전각(θ)의 적(product)에, 이전에 계산된 위상 보정량(θref n -1)을 가산하는 것에 의해 유도되는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 회전 벡터 계산 수단의 출력측에 학습 기능부가 제공되고, 상기 회전 벡터 계산 수단에 의해 유도된 시스템 식별 모델 보정값은 상기 학습 기능부에 기억되고, 상기 시스템 식별 모델의 에러에 대한 보정값은 학습되고, 학습된 값은 상기 주기성 교란 옵저버부에 입력되고 상기 식별 모델 보정값과 승산되어 업데이트된 식별 모델 보정값을 생성하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  5. 제 4 항에 있어서, 식별 모델 보정 기능부가 상기 학습 기능부에 제공되고, 상기 시스템 식별 모델 보정값이 저장될 때 동작점의 이동/변경이 상기 식별 모델 보정 기능부에 의해 반복되고, 상기 동작점의 이동이 종료될 때, 상기 주기성 교란의 억제 제어를 턴온하고, 상기 억제 제어가 완료될 때, 상기 시스템 식별 모델 보정값을 저장하며 상기 주기성 교란의 억제 제어를 턴오프하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 학습 기능부는 보간 보정 수단을 구비하여, 상기 시스템 식별 모델 보정값은 학습 후에 임의의 주파수 범위를 가질 수 있는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  7. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 위상 보정량 계산 수단, 상기 이득 보정량 계산 수단 및 상기 회전 벡터 계산 수단이 상기 주기성 교란의 주파수의 n차 성분을 각각 구비하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  8. 주기성 교란 억제 장치로서,
    상류에 제어 명령 값을 발생시키는 제어기를 구비하고, 주기성 교란을 생성하는 제어 대상물의 출력인 억제-제어 대상물의 주기성 교란의 주파수 성분을, 시스템 식별 모델의 역수로 표현되는 역 시스템과 승산하여 주기성 교란을 추정하는 주기성 교란 옵저버부를 구비하여, 상기 주기성 교란 옵저버부에 의해 추정된 상기 주기성 교란을, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산시켜 상기 주기성 교란을 억제하는 주기성 교란 억제 수단;
    1주기 전의 검출된 위치로부터 검출된 현재 위치로 연장하는 벡터 회전각을, 상기 시스템 식별 모델의 에러에 의해 야기된 위상 에러로 계산하는 위상 계산 수단으로서, 상기 벡터 회전각은 상기 주기성 교란 억제 수단에 의해 수행되는 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려진 벡터 궤적이 상기 검출된 현재 위치로부터 원래의 위치로 이동하는 벡터에 대하여 한정된, 위상 계산 수단;
    벡터 궤적의 이득의 현재 값과 상기 벡터 궤적의 이득의 희망 값에 따라 상기 시스템 식별 모델의 에러에 의해 이득 에러를 계산하는 이득 계산 수단으로서, 상기 벡터 궤적은 상기 주기성 교란 억제 수단에 의해 수행되는 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려지는, 이득 계산 수단; 및
    상기 위상 계산 수단에 의해 계산된 위상 에러와 상기 이득 계산 수단에 의해 계산된 이득 에러를 서로 승산하여 유도된 회전 벡터를 상기 시스템 식별 모델에 대한 보정 명령 값으로서 계산하는 보정 명령 값 계산 수단
    을 포함하며,
    상기 시스템 식별 모델은 상기 보정 명령 값 계산 수단에 의해 계산된 상기 보정 명령 값에 의해 보정되는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 위상 계산 수단은 1주기 전의 검출된 위치로부터 검출된 현재 위치로 본 벡터에 대하여 1주기 전의 벡터 궤적의 검출된 위치로부터 연장하는 회전각을, 1주기 전의 검출된 위치로부터 검출된 현재 위치로 본 벡터에 대하여 검출된 현재 위치로부터 원래의 위치로 연장하는 다른 회전각에 가산하는 것에 의해 상기 회전각을 유도하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  10. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서, 상기 위상 계산 수단은 상기 회전각과 희망 회전각 사이의 차이를 PI 제어기를 통과시키는 것에 의해 상기 위상 에러를 계산하고, 상기 이득 계산 수단은 상기 이득의 현재 값과 희망 값 사이의 차이를 상기 PI 제어기를 통과시키는 것에 의해 상기 이득 에러를 계산하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  11. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서, 상기 위상 계산 수단, 상기 이득 계산 수단 및 상기 보정 명령 값 계산 수단은 상기 주기성 교란의 복수 차수의 주파수 성분으로 제공되고, 각 차수의 주파수 성분의 보정 명령 값은 상기 시스템 식별 모델을 보정하기 위해 유도되는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 장치.
  12. 주기성 교란 억제 방법으로서,
    제어 흐름의 상류에 제어 명령 값을 입력시키는 제어기와, 제어 대상의 출력으로부터 주기성 교란(periodicity disturbance)에 대응하는 주파수 성분을 추출하는 주기성 교란 옵져버부를 가지며, 추출된 주파수 성분은 주기성 교란 옵져버부에 의해 주기성 교란을 추정하기 위해 시스템 식별 모델의 역수로 표현된 역 시스템(reversed system)과 승산되고(multiplied), 추정된 주기성 교란(estimated periodicity disturbance)은, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산되어 주기성 교란을 억제하는, 주기성 교란 억제 단계;
    상기 주기성 교란 억제 단계에 의해 얻어진 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려질 때 궤적을 입력 및 계산하여 시스템 모델의 위상 보정량을 얻어내는 위상 보정량 계산 단계;
    상기 주기성 교란 억제 단계에 의해 얻어진 상기 주기성 교란의 주파수 성분을 입력 및 계산하여 상기 시스템 모델의 이득 보정량을 얻어내는 이득 보정량 계산 단계; 및
    상기 위상 보정량 계산 단계로부터의 상기 위상 보정량과 상기 이득 보정량 계산 단계로부터의 상기 이득 보정량을 서로 승산하여 시스템 식별 모델 보정값을 계산하고, 상기 시스템 식별 모델 보정값에 기초하여 상기 주기성 교란 억제 단계의 상기 시스템 식별 모델을 보정하는 회전 벡터 계산 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    제어 대상물은 모터이고, 상기 모터로부터의 출력은 주기성 교란 옵저버부에 입력되어 주기성 교란이 추정되고, 상기 주기성 교란 옵저버부로부터의 추정된 주기성 교란은, 보상 명령 값으로서, 제어 명령 값으로부터 감산되어 인버터를 통해 상기 모터가 제어되고,
    상기 위상 보정량 계산 단계에서는 상기 모터의 출력을 내부에 입력하여 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 벡터 궤적의 위상을 계산하고,
    상기 이득 보정량 계산 단계에서는 상기 모터의 출력을 내부에 입력하여 상기 주기성 교란의 주파수 성분이 그려진 벡터 궤적의 진행 속도를 계산하고, 상기 진행 속도를 임계값과 비교하고, 상기 계산과 비교를 복수회 반복하여 이득 보정량을 계산하고,
    상기 회전 벡터 계산 단계에서는 위상 보정량 계산 수단으로부터의 위상 보정량과 이득 보정량 계산 수단으로부터의 이득 보정량을 서로 승산하여 시스템 식별 모델 보정값을 계산하고, 상기 시스템 식별 모델 보정값에 기초하여 상기 주기성 교란 옵저버부의 주기성 교란의 시스템 식별 모델을 보정하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 방법.
  14. 주기성 교란 억제 방법으로서,
    상류에 제어 명령 값을 발생시키는 제어기를 구비하고, 주기성 교란을 생성하는 제어 대상물의 출력인 억제-제어 대상물의 주기성 교란의 주파수 성분을, 시스템 식별 모델의 역수로 표현된 역 시스템과 승산하여 주기성 교란을 추정하는 주기성 교란 옵저버부를 구비하여, 상기 주기성 교란 옵저버부에 의해 추정된 상기 주기성 교란을, 보상 명령 값으로서, 상기 제어 명령 값으로부터 감산시켜 상기 주기성 교란을 억제하는 주기성 교란 억제 단계;
    1주기 전의 검출된 위치로부터 검출된 현재 위치로 연장하는 벡터 회전각을, 상기 시스템 식별 모델의 에러에 의해 야기된 위상 에러로서 계산하는 위상 계산 단계로서, 상기 벡터 회전각은 주기성 교란 억제 수단에 의해 수행된 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려진 벡터 궤적이 검출된 현재 위치로부터 원래의 위치로 이동하는 벡터에 대하여 한정된, 위상 계산 단계;
    벡터 궤적의 이득의 현재 값과 상기 벡터 궤적의 이득의 희망값에 따라 상기 시스템 식별 모델의 에러에 의해 이득 에러를 계산하는 이득 계산 단계로서, 상기 벡터 궤적은 상기 주기성 교란 억제 수단에 의해 수행된 주기성 교란 억제 제어 동안 상기 주기성 교란의 각 주파수 성분이 복소 벡터 평면 상에 그려지는, 이득 계산 단계;
    위상 계산 수단에 의해 계산된 위상 에러와 이득 계산 수단에 의해 계산된 이득 에러를 서로 승산하여 유도된 회전 벡터를 상기 시스템 식별 모델에 대한 보정 명령 값으로서 계산하는 보정 명령 값 계산 단계; 및
    상기 계산된 보정 명령 값에 의해 상기 시스템 식별 모델을 보정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 주기성 교란 억제 방법.



KR1020137027488A 2011-04-15 2012-04-11 주기성 교란 억제 장치 및 주기성 교란 억제 방법 KR101502020B1 (ko)

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