WO1991013489A1

WO1991013489A1 - Method of learning feed-forward gain in motor control

Info

Publication number: WO1991013489A1
Application number: PCT/JP1991/000145
Authority: WO
Inventors: Ryo Nihei; Tetsuaki Kato; Osamu Yoshida; Soichi Arita
Original assignee: Fanuc Ltd
Priority date: 1990-02-21
Filing date: 1991-02-06
Publication date: 1991-09-05
Also published as: EP0469151A1; JPH03242703A; EP0469151A4

Description

明細書モータ制御でのフイードフォアードゲインの学習方法技術分野

本発明はモータ制御のフイードフォア一ドゲインでの学習方法に関し、特にイナーシャ変動等が非常に大きい場合、またはィナ一シャ値が未知の場合のフイードフォア一ドゲインを学習により最適値に決定するモータ制御でのフイードフォァードゲインの学習方法に関する。背景技術

ロボットのようなアームの伸縮状態によって、負荷イナ一シャが大幅に変化し、かつサーボモータと機構部の減速比が大きい機械稼働部を有する系では通常のフィ一ドバック制御のみでは応答が遅く、実用に供しえない。

このようなサ一ボ系において、サーポ偏差量を減らす方法としてフイードフォア一ド制御がある。フィードフォア一ド制御ではフィードフォア一ドゲインがフィードバック系、特にィナーシャ等と整合していると偏差量を劇的に減らすことができる。

しかし、従来の方法では、イナーシャ値が未知の場合にはフィードフォア一ドゲインを計算することができない。また、ィナ一シャ変動があった場合などは、その平均的な値を計算することが非常に困難であり、例え行っても非常に手間の掛かる作業になる。発明の開示

本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、フィードフォアードゲインを学習機能によって決定するモータ制御のフィードフォアードゲインの学習方法を提供することを目的とする。

本発明では上記課題を解決するために、

負荷イナ一シャが大幅に変動する制御システムのモータ制御でのフィードフォアードゲインの学習方法において、 Kをフィードフォア一ドゲイン、 tは時間、 VERは偏差量、 U を指令値とし、第 1の式

(d KZd t ) = [VER* (d U d t ) 〕 /

C 1 - V E R * ( d U/ d t ) 〕

を用い、前記フィードフォアードゲイン Kを学習によって、決定することを特徵とするモータ制御でのフイードフォア一ドゲインの学習方法が、提供される。

後述するように、上記の式によってフィードフォアードゲィンを決定することにより、偏差量を極小値 0に収束することができる。従って、学習により、フィードフォア一ドゲイン値を決定することにより、負荷ィナーシャが大幅に変動する制御系にも適用できる。図面の簡単な説明第 1図は本発明のモータ制御のフイードフォアードゲインの学習方法の一実施例のフローチャート、

第 2図はモータ制御における速度ループのブロック図、第 3図は速度指令を出力とする伝達関数のプロック図、第 4図は位置制御ループと速度制御ループにフィードフォァ一ド制御ループを有する制御系のプロック図、

第 5図は本発明の一実施例の口ボットのサーボ制御ループのハードウユアの構成例を示す図である。発明を実施するための最良の形態以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。

第 5図は本発明の一実施例の口ボットのサーボ制御ループのハードゥェァの構成例を示す図である。ホスト C P U 1 はロボット制御装置全体を制御するプロセッサであり、システ厶プログラム用の R O M、ワーク R A M等は省略してある。ホスト C P U 1からは位置指令値が共有メモリ 2 に書き込まれる。サ一ボ用ディジタルサ一ボ回路 3は D S P (ディジタル * シグナル · プロセッサ）を中心として構成されており、制御プログラム用の R 〇M、データ用の R A M等を有している。ディジタルサーボ回路 3は共有メモリから一定時間ごとに位置指令値を読み出し、さらに帰還信号レジスタ 4からモータ情報を読みだし、サ一ボ系の指令を計算し、ロボット 5 に内蔵された各軸のサーボモータの位置、速度及び電流を制御する。以下に述べるモータ制御のフイードフォア一ドゲインの学習方法の種々の計算もディジタルサーボ回路 3によつて実行される。次にフィードフォアード · ゲイン Kを学習によつて決定する問題を考える。まず、例としてモータ制御における速度ル —プを考える。第 2図はモータ制御における速度ル一プのブロック図である。速度指令値 Uとフィードフォアードループの伝達関数 1 1を通したものとが加算器 1 2で加算され、出力 Xとなる。 Kはフィードフォアードゲインである。出力 X は加算器 1 3で速度フイードバック量 Yを引き、伝達関数 1 4に送られる。 K 1は速度ループゲインである。ブロック 1 の出力は伝達関数 1 5に入力される。 K tはサーボモータのトルク定数、 Jはサーボモータ軸からみた機械系のイナ一シャであり、ロボットの姿勢によって大幅に変動する。 Sはラプラス漬算子である。

U * ( 1 + K S ) = X

ただし、 Uは速度指令、 Yは速度フィードバック量、（U— Y) は速度偏差、 Sはラプラス演算子である。この式を Uについて解くと、

U= 1 X ( 1 +K S)

1 / ( 1 +K S) = 1— K S +K² S ² -K³ s ³

に注目し、入力 Uの周波数の小さい領域を考える。現実には Uの周波数は小さいし、また、 Uが高周波成分を含むときは、ソフトウエアによるフィルタで高周波を力ットするものとす o

1 / ( 1 +K S) ½ 1一 K Sとなり、

U = ( 1 -K S) X ( l a) となる。

第 3図は速度指令を出力とする伝達関数のプロック図である。すなわち、（ 1 a ) 式は Xを入力とし、伝達関数 2 1、 2 2 と Xを直接加算器 2 3に入力したものと等価となる。

し、

E = ( 1 / 2 ) ♦ * (U - Υ) ²

= ( i κ ) * (速度偏差） ²

を考えると、

U = X 1 氺 Κ + Χ 2で、

Ε = { \ / 2 ) * (X 1 * Κ + Χ 2 - Υ) ²

となる。ついで、

( d KZd t ) =- { d E/ d K) ( 1 )

になるように、（ d KZ d t ) を決定する。

これは以下の理由による。すなわち、

( d EZd t ) = ( d E d K) * ( d KZd t )

= ( 9 E/ 0 K) * 〔一 ( 5 EX9 K) 〕

=_ ( 9 E/ 9 K) ² ≤ 0

となり、この結果、 Eは単調減少で、極少値 0に収束し偏差が 0 になり、学習機能によってフィードフォアードゲイン K を決定できるからである。

今、速度偏差を V E Rとすると、

( d E/ d K) = V E R * ( d V E RZ d K)

= V E R * X 1

この式に X l =— ( d XX d t ) を代入すると、

( d E/ d K) = 一 V E R * ( d XZ d t ) ( 2 ) 従って、（ 1 ) （ 2 ) 式より、

(d KZd t ) = V E R * (d XZd t ) ( 3 ) となる。

で、

U ( 1 + K * S ) =χを書き直し、

U + K氺 ( d UX d t ) = X

上式の両辺を tで微分すると、

(d U/d t ) + (d K/d t ) * (d UXd t ) +K* (d ² UZd t ² ) = (d X/d t ) (4)

ここでは、 Uは低い周波数のみと仮定している為、

( d ² U d t ² ) ½ 0

になり、

(d U d t ) + (d KZd t ) * (dUZd t )

= (d KZd t ) ( 5 )

この式を（ 3 ) に代入すると、

(d KZd t ) = VER* 〔d UZd t + (dKZd t )

* (d U/d t )

となり、

(d KZd t ) = C V E R * (d UZd t ) 〕 /

[ 1 - V E R * ( d U d t ) 〕

( 6 ) となる。

またこれは（ 3 ) 式の（ d KZ d t ) を、

( d K/ d t ) = " 氺 VER* ( d XX d t )

( 6 a) と置くことにより（ > 0であれば理由は成り立つ、ここで " > 0、 "は 0に近ぃ）、（ 5 ) 式は（d UZd t ) = (d XZd t )

となる。これを（ 6 ) 式に代入すると、

( d XX d t ) = α * V E R * (d U / d t )

( " > 0、 "は 0に近い）（ 7 )

となる。すなわち、（ 7 ) 式が成立するようにフィードフォァ一ドゲインを学習によって決定すれば、偏差量の少ないフイードフォア一ド制御が可能になる。

上記の説明では、速度制御ループで説明したが、すなわち、上記の Kをフィードフォアードゲイン、 VERを偏差量とすれば他の制御ループ、すなわち位置制御ループにもそのまま適用できる。勿論、位置制御ループでは指令は位置指令、フイードフォア一ドゲインは位置ループのフィードフォア一ドゲイン、偏差量は位置偏差量となる。

第 4図は位置制御ループと速度制御ループにフイードフォァード制御ループを有するモータ制御系のプロック図である。位置指令 U pは加算器 3 1に入力され、位置フィ一ドバック F pとの差をとり、位置偏差量 E R pが得らる。位置偏差量 E R pは伝達関数 3 3で位置制御ループゲイン K pを乗じ、加算器 3 4に入力される。一方、位置指令 U pはフィードフオア一ドル一プを構成する伝達関数 3 2で微分され（L * S を乗じ）加算器 3 4に入力される。ここで、 Lは位置制御ループのフィードフォ了ードゲインであり、 Sはラプラス演算子てある。加算器 3 4の出力は速度指令 U Vとなる。速度指令 U Vは加算器 3 6 に入力され、速度フイードバック F Vとの差をとり、速度偏差量 E R Vが伝達関数 3 7に送られる。ここで、伝達関数 3 7は速度制御ループゲイン K 1を有し、速度偏差量 E R Vに K 1を乗じて加算器 3 8に入力される。一方、速度指令 U Vは速度制御ループのフイードフォア一ドループを構成する伝達関数 3 5で微分され（M * Sを乗じ）加算器 3 8に入力される。ここで、 Mは速度制御ループでのフィードフォアードゲイン、 Sはラプラス演算子である。

加算器 3 8の出力は伝達関数 3 9に入力される。伝達関数 3 9 はサーボモータを含む機械系で、 K t はサーボモータのトルク定数、 Jはサーボモータ軸からみた機械系のイナーシャである。伝達関数 3 9の出力は機械系の速度となる。さらに伝達関数 3 9の出力を積分する伝達関数 4 0の出力が機械系の位置となる。

第 1図は本発明のモータ制御のフイードフォアードゲインの学習方法の一実施例のフローチャートである。このフローチャートは第 4図に示す制御系のフイードフォア一ドゲインを決定するためのものである。図において、 S Pに続く数値はステップ番号を示す。

なお、制御系すなわちロボットを一定のアプリケーションの動作、例えばユーザで使用されるパレタィジング等のプログラムを実行させながら行う。

〔 S P 1〕位置制御ループのフイードフォア一ドゲイン Lを 0又は 1 に固定する。〔 S P 2〕速度制御ループのフィードフォア一ドゲイン Mを 0から順次変化させる。勿論、このときの基になる式は（ 7 ) 式であり、

( d / d t ) = α * E R v * ( d U v / d t )

( or > 0、は 0 に近い）

により Mを収束させる。

〔 S P 3〕 Mは収束したか判別し、収束していれば S P 4に進み、収束していなければ S P 2に戻り、 Mを学習させる。

〔 S P 4〕位置制御ループのフィードフォア一ドゲイン Lを変化させて、学習させる。勿論、このときの基になる式は

( 7 ) 式であり、

( d LZ d t ) = j9 * E RP * ( d U X d t )

( 〉 0、は 0 に近い）

により、 Lを収束させる。

〔 S P 5〕フィードフォア一ドゲイン Lが収束したか判別し、収束していなければ S P 4に戻り学習を続行する。

このように、イナーシャ値が判らなくても最適なフィードフォア一ドゲインが設定でき指令に対する追従性が非常に高くなる。

これらの学習はユーザのァプリケーションプログラム毎に行えば、実際のロボッ卜の動作を実際の使用現場で最適のものとすることができる。すなわち、実際の使用現場でのロボットの姿勢による機械系のィナ一シャに最適なフィードフォァ一ドゲインが決定できる。勿論、これらの学習は口ボットのティーチングが終了時に行い、フィードフォア一ドゲインを決定し、ロボットの動作プログラムを実行することとなる。上記の説明では、位置制御ループと速度制御ループにフィードフォア一ド制御ループを有する例で説明したが、いずれか一方の制御ループにフィードフォア一ド制御ループを有する場合も同様にフィードフォアードゲインを学習させることができる。

以上説明したように本発明では、フィードフォアードゲインを学習によって求めるようにしたので、制御系のィナーシャが分からない場合でも、最適なフイードフォアードゲインが設定でき、指令に対する追従性を高くすることができる。

Claims

請求の範囲

1. 負荷イナ一シャが大幅に変動する制御システムのモータ制御でのフィードフォアードゲインの学習方法において、

Kをフィードフォア一ドゲイン、 tは時間、 VERは偏差量、 Uを指令値とし、第 1の式

(d KZd t ) = C V E R * (d UZd t ) 〕 /

〔 1一 VER * (d U/d t ) ]

を用い、前記フイードフォアードゲイン Kを学習によつて、決定することを特徴とするモータ制御でのフイードフォア一ドゲインの学習方法。

2. 前記第 1の式に変えて、 "は 0に近い正の定数とし、第 2の式

( d K d t ) = or * V E R * ( d U/ d t )

によつて、前記フイードフォアードゲイン Kを学習によつて、決定することを特徴とする請求項 1記載のモータ制御でのフイードフォアードゲインの学習方法。

3. 前記フイードフォアードゲインは位置制御ループに設けたことを特徵とする請求項 1記載のモータ制御でのフィ一ドフォア一ドゲインの学習方法。

4. 前記フイードフォアードゲインは速度制御ループに設けたことを特徵とする請求項 1記載のモータ制御でのフィ一ドフォアードゲインの学習方法。

5. 前記フィードフォア一ドゲインは位置制御ループと速度制御ループに設けたことを特徴とする請求項 1記載のモータ制御でのフイードフォア一ドゲインの学習方法。

6 . 前記位置制御ループの第 1のフィードフォアードゲインを固定し、前記速度制御ループの第 2のフィードフォア一ドゲインを学習によって決定し、ついで前記第 1のフィードフォアードゲインを学習により決定することを特徴とする請求項 5記載のモータ制御でのフイードフォアードゲインの学習方法。