WO2017154321A1 - モータノイズキャンセル装置 - Google Patents

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WO2017154321A1
WO2017154321A1 PCT/JP2017/000140 JP2017000140W WO2017154321A1 WO 2017154321 A1 WO2017154321 A1 WO 2017154321A1 JP 2017000140 W JP2017000140 W JP 2017000140W WO 2017154321 A1 WO2017154321 A1 WO 2017154321A1
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WO
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motor
noise
canceling device
noise canceling
basis vector
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PCT/JP2017/000140
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English (en)
French (fr)
Inventor
浩伸 秋田
Original Assignee
株式会社デンソー
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    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P29/00—Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors
    • H02P29/50—Reduction of harmonics

Definitions

  • the present disclosure relates to a device that detects noise generated when a motor is driven.
  • a motor generates a rotational force using a magnetic attractive force / repulsive force between a coil and a coil, or a ferromagnetic metal such as a coil and iron, or a coil and a permanent magnet.
  • the magnetic attraction / repulsive force that generates rotational force by the motor also generates mechanical deformation force in addition to rotational force. http://eprints.whiterose.ac.uk/891/1/zhuzq22.pdf As shown in FIG. 2, this mechanical deformation force induces mechanical resonance and generates a large noise.
  • Non-Patent Document 1 a structure for suppressing the occurrence of mechanical resonance has been devised.
  • Non-Patent Document 2 it is suggested that a rectangular wave as a drive signal of a coil has a large noise in order to reduce the vibration of the casing, but the noise is lowered by reducing its harmonics.
  • harmonics are intentionally injected to reduce cogging.
  • Non-Patent Document 1 when structural measures are taken as in Non-Patent Document 1, there is a problem that the degree of freedom in housing design is lowered.
  • Non-Patent Document 2 does not disclose a specific method for reducing harmonics.
  • Non-Patent Document 3 since the amplitude and phase of the harmonics to be injected are determined by simulation, it is difficult to sufficiently reduce noise unless there is a highly accurate simulation model.
  • noise fluctuates due to individual differences, temperature fluctuations, rotation speed dependence, etc. there is a problem that they cannot be handled unless they are modeled in advance.
  • the present disclosure has been made in view of the above circumstances, and an object of the present disclosure is to provide a motor noise canceling device that can reduce noise generated when a motor is driven by an easier method.
  • the basis vector output unit generates and outputs a set of harmonics with respect to the fundamental frequency of the drive signal output to the motor as a basis vector.
  • the coefficient generator updates the coefficient corresponding to each base vector by performing error minimization using the detection signal obtained from the noise sensor that detects noise generated when the motor is driven and the step size parameter ⁇ . While generating.
  • “noise generated when the motor is driven” includes “vibration” and the like.
  • the “error minimization calculation” includes an LMS algorithm using the least square method, and a Normalized LMS algorithm, a sign-sign LMS algorithm, and the like, which are applied to the LMS algorithm.
  • the product-sum operation unit performs a product-sum operation on the basis vector and the coefficient corresponding to each basis vector
  • the signal obtained as the operation result is added to or subtracted from the drive signal, thereby driving the motor.
  • Cancel the generated noise That is, the detection signal obtained from the noise sensor becomes an error signal as a result of the noise contained in the motor drive system.
  • the coefficient generator performs an error minimization operation and updates the coefficient corresponding to each base vector, so that the error signal approaches zero level, and noise generated when the motor is driven is reduced. The Therefore, it is not necessary to prepare a high-precision simulation model in advance or to modify the model in consideration of individual noise fluctuation factors in advance, and noise generated when the motor is driven can be reduced by real-time processing. .
  • FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a configuration of a noise canceling apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an attached state of the noise sensor.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a fluctuation state of the motor rotation speed.
  • FIG. 4 is a partial equivalent diagram of FIG. 1 showing the arrangement of the differentiation circuit.
  • FIG. 5 shows FIG. 2 is a diagram illustrating a relationship between a transmission wave and a reception wave disclosed in FIG.
  • FIG. 6 shows FIG. 3 is a diagram showing an echo canceller disclosed in FIG.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a relationship between a transmission wave and its reflection.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a product-sum operation performed by simulating an FIR filter.
  • FIG. 9 is a diagram showing a time waveform and a frequency spectrum of the rotation frequency of the motor.
  • FIG. 10 is a diagram showing a product sum operation shown in FIG. 8 applied to the rotational frequency of the motor and its harmonic components.
  • FIG. 11 is a functional block diagram showing the configuration of the noise canceling apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating the application of the product-sum operation shown in FIG.
  • FIG. 13 is a diagram (condition 1) showing waveforms of the motor drive signal and noise used in the simulation.
  • FIG. 14 is a diagram (condition 1) showing a waveform generated by simulation and a noise waveform.
  • FIG. 15 is a diagram (condition 1) showing coefficients obtained by simulation.
  • FIG. 16 is a diagram (condition 2) showing waveforms of the motor drive signal and noise used in the simulation.
  • FIG. 17 is a diagram (condition 2) showing a waveform generated by simulation and a noise waveform.
  • FIG. 18 is a diagram (condition 2) showing coefficients obtained by simulation.
  • FIG. 19 is a functional block diagram showing the configuration of the noise canceling apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating a product-sum operation using a square wave basis vector.
  • FIG. 21 is a diagram showing a motor drive signal and noise waveforms used in the simulation.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating a waveform generated by simulation and a noise waveform.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating coefficients obtained by simulation.
  • FIG. 24 is a functional block diagram illustrating a part of the configuration of the noise canceling apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 25 is a functional block diagram showing the configuration of the noise canceling apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 26 is a functional block diagram illustrating the configuration of the noise canceling apparatus according to the sixth embodiment.
  • FIG. 27 is a diagram showing the motor drive signal and noise waveforms used in the simulation.
  • FIG. 28 is a diagram illustrating a waveform generated by simulation and a noise waveform.
  • FIG. 29 is a diagram illustrating coefficients obtained by simulation.
  • FIG. 30 is a functional block diagram illustrating a part of the configuration of the noise cancellation device according to the seventh embodiment.
  • FIG. 30 is a functional block diagram illustrating a part of the configuration of the noise cancellation device according to the seventh embodiment.
  • FIG. 31 is an eighth embodiment, and is a waveform diagram showing a drive signal and its fourth harmonic component when driving a three-phase motor.
  • FIG. 32 is a waveform diagram showing the drive signal and its third harmonic component.
  • FIG. 33 is a functional block diagram showing the configuration of the noise cancellation device.
  • the echo canceller In order to cancel this noise component, the echo canceller generates a correction signal y (T) with an Echo Canceller block configured by a FIR (Finite Impulse Response) filter, as shown in FIG.
  • the coefficient of the Echo Canceller block is adjusted so that e (T) that is a difference between y (T) and d (T) that is a noise component becomes zero.
  • Equation (1) As a method for adjusting the coefficient, the above-mentioned paper A discloses using an LMS (Least Mean Square) algorithm as shown in Equation (1). In this technical field, such an LMS algorithm and its modified algorithm are generally used.
  • LMS Least Mean Square
  • w (T + 1) w (T) + ⁇ x (T) e (T) (1)
  • FIG. 7 shows Tx1 signal and its echo Tx1 signal *.
  • FIG. 7B shows Tx1 signal and its echo Tx1 signal *.
  • FIG. 7A shows the waveform whose amplitude changes randomly is obtained by adding a plurality of such isolated pulses.
  • the characteristic of the sum of the delayed pulse multiplied by a certain coefficient can be simulated using an FIR filter.
  • FIR filter By applying the FIR filter, echoes can be reproduced even for randomly changing waveforms.
  • the echo canceller simulating this FIR filter as shown in FIG. 8, it is only necessary to obtain the optimum amplitude fluctuations (w_1 to w_n) for signals delayed by various times.
  • the LMS algorithm is to obtain a coefficient that is the sum of the basis vectors.
  • the LMS algorithm is a mechanism for obtaining the coefficient of the basis vector having the same characteristics as the echo when the sum is taken (principle 2).
  • the waveform of each frequency is generated as the basis vector in the same manner as the drive signal, not the waveform generated by the delay.
  • generation methods such as those based on numerical calculations and those referring to tables.
  • FIG. 9 the case where the noise frequency f2 is generated with respect to the waveform of the rotation frequency f1 is considered.
  • optimal coefficients (w_1 to w_n) for simulating a noise waveform are generated for each base vector using an LMS algorithm. Let these product-sum results be y (T).
  • the basis vectors do not necessarily have to be prepared for all high-order harmonics. If the order in which noise is likely to occur is known by prior analysis or the like, it is only necessary to generate the basis vector. Even when a harmonic component whose order is a non-integer multiple is included, a basis vector corresponding to the frequency may be added similarly.
  • the noise cancellation apparatus 1 includes a base vector generation block 2, a coefficient generation block 3, and a product-sum block 4, and is configured by a DSP (Digital Signal Processor) or the like, for example.
  • the base vector generation block 2 generates base vectors x_1 to x_n, which are a set of fundamental frequencies of the motor drive signal and harmonic components corresponding to the fundamental frequencies, and outputs them to the product-sum block 4. Note that each frequency of the base vectors x_1 to x_n also changes as the motor drive frequency f1 changes.
  • a signal detected by a noise sensor disposed in the motor is input to the coefficient generation block 3.
  • the motor 6 includes a rotating shaft 8 and a rotation angle measuring device 9 attached to the rotating shaft 8 inside the housing 7.
  • the rotation angle measuring device 9 is, for example, a rotary encoder or a resolver.
  • a microphone 11 ⁇ / b> A is attached to a fixed part 10 such as a wall that is not directly connected to the motor 6, and noise that is vibration waves of air As the sound is detected directly.
  • the microphone 11B is attached to the motor fixing jig 12, the microphone 11B side vibrates, so that vibration sound can be detected relatively.
  • the vibration can be directly detected by attaching the acceleration sensor 13 to the motor housing 7 or the motor fixing jig 12.
  • the coefficients w_1 to w_n are updated by the LMS algorithm which is an error minimizing calculation algorithm, and these are output to the product-sum block 4.
  • each term on the right side of the equation (1) corresponds as follows.
  • the product-sum block 4 performs a product-sum operation on each of the base vectors x_1 to x_n and the corresponding coefficients w_1 to w_n, and outputs a signal generated as the operation result to the subtracter 5. Then, the subtracter 5 subtracts the signal input from the product-sum block 4 from the noise signal generated when the motor is driven, and the noise sensor detects the subtraction result. That is, when the coefficient generation block 3 updates the coefficients w_1 to w_n by the LMS algorithm, the error between the generated waveform and the noise waveform becomes sufficiently small. That is, the noise cancellation apparatus 1 generates a waveform similar to the noise waveform.
  • the subtractor 5 is shown as a signal model, and actually, it is determined whether to perform subtraction or addition according to the action in the “noise generation process” in the figure. That is, the signal ⁇ x_1 (T) + y (T) ⁇ on which the product-sum result y (T) generated in FIG. 10 is superimposed is used for driving the motor. Then, y (T) becomes z (T) in the noise generation process, and when this z (T) is subtracted from the noise waveform in the same process, the error between the z (T) generation waveform and the noise waveform becomes sufficiently small. That is, a waveform similar to the noise waveform is generated. In the noise generation process, z (T) may be added to the noise waveform, that is, the adder 5 may be used instead of the subtractor 5, and in this case, x_1 (T) -y ( T) ⁇ may be a motor drive signal.
  • the fundamental wave component x_1 is not used for waveform generation in the product-sum block 4.
  • the base vector generation block 2 can be easily integrated with the drive signal generation circuit.
  • the LMS algorithm has been described.
  • the feature is that a harmonic of the motor rotational speed is used as the basis vector, and the error minimizing calculation algorithm for determining the coefficient is not limited to this.
  • http://www.cs.tut.fi/ ⁇ tabus/course/ASP/SGN2206LectureNew5.pdf As described in, algorithms such as sign-sign LMS and Normalized LMS derived from LMS are also applicable.
  • the multiplication performed in the LSI can be replaced with a bit shift operation, and the circuit scale can be reduced.
  • the basis vector generation block 2 generates and outputs a set of harmonics with respect to the fundamental frequency of the drive signal output to the motor 6 as the basis vectors x_1 to x_n.
  • the coefficient generation block 3 performs an error minimizing calculation using a detection signal obtained from a noise sensor such as a microphone 11 or an acceleration sensor 13 and a step size parameter ⁇ , which detects noise generated when the motor 6 is driven.
  • the coefficients w_1 to w_n corresponding to the respective base vectors x_1 to x_n are generated while being updated.
  • “noise generated when the motor is driven” includes “vibration” and the like.
  • the product-sum block 4 performs a product-sum operation on the basis vectors x_1 to x_n and the corresponding coefficients w_1 to w_n, the signal obtained as the operation result and the drive signal are added or subtracted. Cancels noise generated during driving. That is, the detection signal obtained from the noise sensor becomes an error signal as a result of including noise in the drive system of the motor 6.
  • the coefficient generation block 3 performs the error minimization calculation and updates the coefficients w_1 to w_n, the error signal comes close to the zero level, and noise generated when the motor 6 is driven is reduced.
  • phase of the actually generated noise is rotated even at the same frequency, and it does not always coincide with the phase of the drive signal and can take various phases. Therefore, it is desirable that an arbitrary phase can be given to a waveform generated for noise removal.
  • a base vector having two orthogonal phases is prepared for a base vector for a harmonic of a certain frequency, and the amplitudes thereof can be adjusted independently. And By combining these two basis vectors, an arbitrary phase can be given to the basis vectors for each harmonic.
  • the basis vector generation block 22 outputs two basis vectors x_1 to n_I (T) and x_1 to n_Q (T) having phases different from each other by 90 ° for each basis vector to the product-sum block 24.
  • the coefficient generation block 23 the coefficients w_1 to n_I and w_1 to n_Q are updated by the LMS algorithm and output to the product-sum block 24.
  • the product-sum block 24 performs a product-sum operation on each of the basis vectors x_1 to n_I (T), x_1 to n_Q (T) and the corresponding coefficients w_1 to n_I, w_1 to n_Q, and is generated as an operation result.
  • the signal is output to the subtracter 5.
  • phase difference between x_n_I and x_n_Q is 90 °
  • the case of 90 ° is the most independent.
  • the phase difference is not 0 ° or 180 °, it is possible to generate a signal having an arbitrary phase by vector addition. Therefore, the phase difference is not necessarily limited to 90 °.
  • the simulation condition 1 is as follows, and FIG. 13 shows a time waveform corresponding to the condition 1.
  • ⁇ is a step size parameter used in the LMS algorithm.
  • Drive signal frequency F1 [Hz]
  • Noise component frequency 3F1 [Hz]
  • In-phase 45 °
  • Same amplitude 20% of drive signal
  • ⁇ 0.003
  • Update frequency of LMS algorithm for control cycle T F1 / 720 [Hz]
  • the basis vector generation block 22 generates, as each basis vector, two types of vectors x_1 to n_I (T) and x_1 to n_Q (T) that are 90 ° out of phase. I tried to do it. By combining these two orthogonal vectors, noise having an arbitrary phase component can also be suppressed.
  • the waveform of each base vector is a sine wave.
  • the circuit for generating the sine wave is large in scale and needs to be generated for all candidate harmonics, it causes an increase in cost. Therefore, as shown in FIGS. 19 and 20, in the basis vector generation block 32 of the noise cancellation device 31, for example, a rectangular wave r_n having the same fundamental frequency is used instead of x_n (T) as a basis vector corresponding to the nth harmonic. (T) is used.
  • the 3n-order harmonic of r_n (T) is removed by the basis vector of r_3n (T) having this frequency as a fundamental wave.
  • the 9n-th harmonic which is a further harmonic of r_3n (T)
  • r_9n (T) is removed by r_9n (T).
  • the harmonic component is recursively converted into a higher-order harmonic having a small amplitude, and finally becomes a frequency lower than the detection limit or higher than the audible range.
  • the Fourier transform is a technique for expressing a rectangular wave or the like as a set of sine waves, but the third embodiment can be said to be a technique for expressing a sine wave as a set of rectangular waves.
  • the third embodiment it is not necessary to generate a sine wave that increases the circuit scale, and it is only necessary to generate a rectangular wave that can be expressed by only +1 and ⁇ 1, that is, 1 bit. Can be reduced. It is also easy to implement the third embodiment in combination with the configuration of adding the I and Q vectors of the second embodiment.
  • the motor drive signal shown in FIG. 21 is a sine wave x_1 (T) similar to that of the first embodiment.
  • the base vector generation block 32 shown in FIG. 19 outputs a square wave base vector r_1 (T). However, it may be converted into a sine wave, or a sine wave base vector x_1 (T) may be converted in advance. It may be output.
  • the remaining noise component is larger than that in the second embodiment, but at least the second harmonic component can be synthesized almost correctly. Since the frequency region in which the basis vector cannot be prepared is a frequency that does not cause a problem because it exceeds the audible range in the first place, the remaining noise component does not cause a problem as well. Further, as a feature different from the second embodiment, as shown in a portion surrounded by a broken line in FIG. 23, the 6th, 10th and 14th harmonic components are seen in addition to the second harmonic. As described above, this is a result of generating a sine wave of the second harmonic by combining these order rectangular waves.
  • the basis vector generation block 32 outputs the rectangular wave signals r_n (1) to r_n (T) having the corresponding harmonics as fundamental waves as basis vectors.
  • the circuit scale can be further reduced.
  • the motor 6 may be driven using a rectangular wave motor drive signal r_1 (T).
  • the rotor is provided with a permanent magnet, and a rotating magnetic field with an angular velocity ⁇ 1 is generated from the rotor rotating at the angular velocity ⁇ 1.
  • a harmonic signal of the angular velocity ⁇ 2 is superimposed on the stator coil in order to reduce noise, the magnetic field generated by the coil modulates the angular velocity ⁇ 2.
  • the attractive force / repulsive force determined by the product of the rotor magnetic field and the stator magnetic field is, for example, in a certain direction component, (Rotating force) ⁇ (Rotating magnetic field) x (Stator magnetic field) ⁇ sin ( ⁇ 1 ⁇ t) ⁇ sin ( ⁇ 2 ⁇ t + ⁇ c) ⁇ cos ⁇ ( ⁇ 1 + ⁇ 2) ⁇ t + ⁇ c ⁇ ⁇ cos ⁇ ( ⁇ 1 ⁇ 2) ⁇ t ⁇ c ⁇ ... (2) It becomes.
  • ⁇ c is the phase angle difference between the rotor and the stator at time 0.
  • the signal sin ( ⁇ 1 ⁇ t) multiplied by the generated waveform by the multiplier 33 means frequency conversion, and there is no direct corresponding multiplier.
  • the sensor detection signal is also in a state where sin ( ⁇ 1 ⁇ t) is multiplied by the generated waveform.
  • the sensor detection signal includes only an error between the generated waveform and the noise waveform. Therefore, it cannot be applied as it is to the relationship between the sensor detection signal multiplied by the signal sin ( ⁇ 1 ⁇ t) and the generated waveform. Therefore, it is conceivable that the relationship between the sensor detection signal and the generated waveform is restored by dividing the sensor detection signal by sin ( ⁇ 1 ⁇ t).
  • the range of sin ( ⁇ 1 ⁇ t) is in the range of ⁇ 1 to +1.
  • sin ( ⁇ n ⁇ t) / sin ( ⁇ 1 ⁇ t) diverges infinitely.
  • the value of sin ( ⁇ n ⁇ t) / sin ( ⁇ 1 ⁇ t) becomes very large in the vicinity thereof, so that calculation becomes difficult. Therefore, in the fourth embodiment, the sensor division signal also uses the multiplier 34 as shown in FIG.
  • the sensor detection waveform after conversion is sin ( ⁇ 2 ⁇ t + ⁇ c) ⁇ sin ( ⁇ 1 ⁇ t) ⁇ sin ( ⁇ 1 ⁇ t).
  • Sin ( ⁇ 2 ⁇ t + ⁇ c) ⁇ 1/2 ⁇ 1-cos (2 ⁇ ⁇ 1 ⁇ t) ⁇ 1 / 2sin ( ⁇ 2 ⁇ t + ⁇ c) -1 / 2sin ( ⁇ 2 ⁇ t + ⁇ c) ⁇ cos (2 ⁇ ⁇ 1 ⁇ t) (3)
  • the first term on the right side of equation (3) is multiplied by 1 ⁇ 2, but the converted sensor detection waveform has the same frequency component as the generated waveform. Therefore, the conventional LMS algorithm can be applied as it is.
  • the second term on the right side means that the noise frequency is converted to another frequency, but as described above, that frequency is recursively canceled using another harmonic. Finally, it is converted to a frequency that has no effect.
  • ⁇ 1 is an angular frequency corresponding to the rotor rotational speed
  • x_1_I is a signal applied to the stator.
  • the frequency of x_1_I and the rotational frequency of the rotor coincide with each other. Desired characteristics can be obtained by this method.
  • the multiplier 34 that inputs the result of multiplying the sensor detection signal by the drive signal sin ( ⁇ 1 ⁇ t) to the coefficient generation block 3 is provided, so that noise is removed after frequency conversion.
  • the applied harmonics before the frequency conversion can be generated so that the signal becomes the same.
  • the noise canceling device 41 of the fifth embodiment is obtained by applying the configuration of the fourth embodiment to the noise canceling device 21 of the second embodiment, and performs multiplication on the input side of the coefficient generation block 23.
  • the device 34 multiplies the sensor detection signal and x_1_I (T).
  • x_1_I when only the sign-sign LMS algorithm is used in the coefficient generation block 23, for example, only the sign of the multiplication result of the multiplier 34 is used. Therefore, instead of multiplying by x_1_I (T), the same result can be obtained by multiplying by the square wave base vector r_1_I (T) as in the sixth embodiment described below. Thereby, the circuit scale can be reduced.
  • the noise cancellation apparatus 51 of 6th Embodiment applies the structure of 4th Embodiment to the noise cancellation apparatus of 2nd and 3rd Embodiment as mentioned above.
  • the base vector generation block 22R generates IQ orthogonal vectors for each of the square wave base vectors r_1 to r_n.
  • the motor drive signal multiplied by the sensor detection signal is not limited to r_1_I (T), but may be x_1_I (T). Even in this case, x_1_I (T) is originally used for driving the motor and is not newly generated, so the circuit scale is not increased.
  • the purpose is to obtain a signal waveform close to the noise waveform shown in FIGS. 27, 28B, 28D, etc. after frequency conversion.
  • FIG. 28B it can be seen that the product of the waveform generated in the sixth embodiment and the motor drive signal is asymptotic to the noise waveform.
  • the waveform after frequency conversion needs to be a sine wave, and the waveform superimposed on the drive signal is not a single sine wave as in the second embodiment. , Generated by combining multiple sine waves. If an approximate value that can be expressed by a power of 2 is used instead of the value 0.001 of the step size parameter ⁇ , 0.0009765625 is obtained.
  • the original drive signal does not necessarily need to be a sine wave. Even in the case of the rectangular wave drive, it finally converges to a state where the detection noise is the smallest (close to a sine wave but a detection noise lower than that of the sine wave). Therefore, low noise driving can be realized while achieving a significant circuit reduction.
  • the angular frequency of the rotating magnetic field generated when the rotational angular velocity of the rotor is ⁇ 1 is also ⁇ 1.
  • the rotor has a plurality of poles
  • the frequency conversion parameter sin ( ⁇ 1 ⁇ t) of the sensor detection signal in the fourth embodiment is set. It may be replaced with the parameter sin (p ⁇ ⁇ 1 ⁇ t).
  • the frequency of the motor drive signal is multiplied by the number of pole pairs of the motor 6 and supplied to the multiplier 34, so that the present invention can be applied to the motor 6 having the number of pole pairs p.
  • the quadruple harmonic components are indicated by V4u, V4v, V4w.
  • the 4th harmonics V4u, V4v, and V4w are clearly different waveforms, while the 3rd harmonics V3u, V3v, and V3w shown in FIG. 32 overlap each other.
  • the three-phase physical structure of the motor is not completely symmetric, and the application of the third harmonic may be necessary due to the asymmetry.
  • the upper limit of the triple base vector is set so that the value becomes too large and the amplitude of the synthesized wave is not saturated.
  • Set the coefficient value corresponding to the higher-order third-order harmonic in the coefficient generation block 3 to be smaller, or set the value of the step size parameter ⁇ to be slower than other basis vectors. Setting a smaller value is also effective.
  • the basis vector output generation block 62 stops outputting the basis vector corresponding to the third harmonic with respect to the fundamental frequency. Therefore, it is possible to prevent the harmonic component of the third order from becoming excessive when the noise canceling operation is performed.
  • the upper limit of the coefficient corresponding to the basis vector whose degree is a multiple of 3 is set lower than the coefficients corresponding to the other basis vectors, or the value of the corresponding step size parameter ⁇ is set to The same effect can be obtained by setting the value smaller than the values corresponding to other basis vectors.

Abstract

本開示のモータノイズキャンセル装置によれば、基底ベクトル出力部（２）は、モータ（６）に出力される駆動信号の基本周波数に対する高調波の集合を、基底ベクトルとして生成し出力する。係数生成部（３）は、モータの駆動時に発生するノイズを検出するノイズセンサ（９）より得られる検出信号とステップサイズパラメータμとを用いた誤差最小化演算を行うことで、各基底ベクトルにそれぞれ対応する係数を更新しながら生成する。そして、積和演算部（４）が基底ベクトルと各基底ベクトルに対応する係数との積和演算を行うと、演算結果として得られた信号と前記駆動信号とを加算又は減算することで、モータの駆動時に発生するノイズをキャンセルする。

Description

モータノイズキャンセル装置 関連出願の相互参照
　本出願は、２０１６年３月１１日に出願された日本出願番号２０１６－４８３４４号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。
　本開示は、モータの駆動時に発生するノイズを検出する装置に関する。
　モータは、一般的にコイルとコイル、又はコイルと鉄等の強磁性金属、若しくはコイルと永久磁石との間の磁気的な吸引力・反発力を用いて回転力を生成している。モータで回転力を生じさせる磁気的な吸引力・反発力は、回転力以外に機械的な変形力も生じさせため、
http://eprints.whiterose.ac.uk/891/1/zhuzq22.pdf
に示されるように、この機械的な変形力が機械的な共振を誘起し、大きなノイズを発生させる。
　また、磁気的な吸引力・反発力が回転方向に対し一定で無いために、コギングやトルクリップルと呼ばれる回転子の回転方向に対する振動現象も発生し、これらも振動やノイズの発生原因となる。この対策として、非特許文献１に示されるように、機械的な共振の発生を抑制する構造の工夫がなされている。
　また非特許文献２では、筐体の振動を低減するため、コイルの駆動信号として矩形波ではノイズが大きいが、その高調波を減らすことでノイズが低下することが示唆されている。同様に非特許文献３では、コギングを低減するため高調波を意図的に注入している。
Nau, Sebastiao Lauro, and Hugo Gustavo Gomez Mello. "Acoustic noise in induction motors: causes and solutions." Petroleum and Chemical Industry Conference, 2000. Record of Conference Papers. Industry Applications Society 47th Annual. IEEE, 2000. (論文A)Cameron, Derrick E., Jeffrey H. Lang, and Stephen D. Umans. "The origin and reduction of acoustic noise in doubly salient variable-reluctance motors." Industry Applications, IEEE Transactions on 28.6 (1992): 1250-1255. Stephenson, J. M., A. Hughes, and R. Mann. "Torque ripple minimization in a switched reluctance motor by optimum harmonic current injection." Electric Power Applications, IEE Proceedings-. Vol. 148. No. 4. IET, 2001.
　しかしながら、非特許文献１のように構造的な対策を行うと、筐体設計の自由度を下げてしまう問題がある。また、非特許文献２では、高調波を低減するための具体的な手法が開示されていない。そして、非特許文献３では、注入する高調波の振幅及び位相をシミュレーションで決定しているので、高精度なシミュレーションモデルが無い限りノイズを十分に低減することは困難である。また個体差や温度変動，回転数依存等によりノイズが変動する際には、それらについても予めモデル化できていなければ対応できないという問題がある。
　本開示は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、モータの駆動時に発生するノイズを、より容易な手法で低減できるモータノイズキャンセル装置を提供することにある。
　本開示のモータノイズキャンセル装置によれば、基底ベクトル出力部は、モータに出力される駆動信号の基本周波数に対する高調波の集合を、基底ベクトルとして生成し出力する。係数生成部は、モータの駆動時に発生するノイズを検出するノイズセンサより得られる検出信号とステップサイズパラメータμとを用いた誤差最小化演算を行うことで、各基底ベクトルにそれぞれ対応する係数を更新しながら生成する。ここで、「モータの駆動時に発生するノイズ」は「振動」等も含むものとする。また、「誤差最小化演算」とは、最小二乗法を用いたＬＭＳアルゴリズムや、その応用であるNormalized ＬＭＳアルゴリズム，sign-signＬＭＳアルゴリズム等も含むものとする。
　そして、積和演算部が基底ベクトルと各基底ベクトルに対応する係数との積和演算を行うと、演算結果として得られた信号と前記駆動信号とを加算又は減算することで、モータの駆動時に発生するノイズをキャンセルする。すなわち、ノイズセンサより得られる検出信号は、モータの駆動系にノイズが含まれる結果として誤差信号となる。これに対して係数生成部が誤差最小化演算を行い、各基底ベクトルに対応する係数を更新することで、前記誤差信号がゼロレベルに近付くようになり、モータの駆動時に発生するノイズが低減される。したがって、事前に高精度なシミュレーションモデルを用意したり、そのモデルについて個別のノイズの変動要素等を予め考慮して変形等を加える必要が無く、モータの駆動時に発生するノイズをリアルタイム処理によって低減できる。
　本開示についての上記目的およびその他の目的、特徴や利点は、添付の図面を参照しながら下記の詳細な記述により、より明確になる。その図面は、
図１は第１実施形態であり、ノイズキャンセル装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、ノイズセンサの取り付け状態を例示する図である。 図３は、モータ回転速度の変動状態を示す図である。 図４は、微分回路の配置を示す図１の一部相当図である。 図５は、論文ＡのＦｉｇ．２に開示されている送信波と受信波との関係を示す図である。 図６は、論文ＡのＦｉｇ．３に開示されているエコーキャンセラを示す図である。 図７は、送信波と、その反射との関係を示す図である。 図８は、ＦＩＲフィルタを模擬して行う積和演算を説明する図である。 図９は、モータの回転周波数の時間波形及び周波数スペクトラムを示す図である。 図１０は、モータの回転周波数及びその高調波成分に、図８に示す積和演算を適用したものを示す図である。 図１１は第２実施形態であり、ノイズキャンセル装置の構成を示す機能ブロック図である。 図１２は、図８に示す積和演算を適用したものを示す図である。 図１３は、シミュレーションに使用したモータ駆動信号及びノイズの波形を示す図（条件１）である。 図１４は、シミュレーションで生成した波形とノイズ波形とを示す図（条件１）である。 図１５は、シミュレーションで得られた係数を示す図（条件１）である。 図１６は、シミュレーションに使用したモータ駆動信号及びノイズの波形を示す図（条件２）である。 図１７は、シミュレーションで生成した波形とノイズ波形とを示す図（条件２）である。 図１８は、シミュレーションで得られた係数を示す図（条件２）である。 図１９は第３実施形態であり、ノイズキャンセル装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２０は、矩形波の基底ベクトルを用いた積和演算を示す図である。 図２１は、シミュレーションに使用したモータ駆動信号及びノイズの波形を示す図である。 図２２は、シミュレーションで生成した波形とノイズ波形とを示す図である。 図２３は、シミュレーションで得られた係数を示す図である。 図２４は第４実施形態であり、ノイズキャンセル装置の構成の一部を示す機能ブロック図である。 図２５は第５実施形態であり、ノイズキャンセル装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２６は第６実施形態であり、ノイズキャンセル装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２７は、シミュレーションに使用したモータ駆動信号及びノイズの波形を示す図である。 図２８は、シミュレーションで生成した波形とノイズ波形とを示す図である。 図２９は、シミュレーションで得られた係数を示す図である。 図３０は、第７実施形態であり、ノイズキャンセル装置の構成の一部を示す機能ブロック図である。 図３１は第８実施形態であり、３相モータを駆動する場合の駆動信号とその４倍高調波成分とを示す波形図である。 図３２は、同駆動信号とその３倍高調波成分とを示す波形図である。 図３３は、ノイズキャンセル装置の構成を示す機能ブロック図である。
　　（第１実施形態）
　先ず、本実施形態の原理について説明する。一般に、デジタル信号処理によるノイズ低減技術として、例えば下記の論文Ａに示されているような、全２重通信で用いられるエコーキャンセラがある。
https://www.researchgate.net/profile/Hector_PerezMeana/publication/
4186057_Adaptive_echo_canceller_using_a_modified_ＬＭＳ_algorithm/links/
54b74bb50cf24eb34f6e9ebf.pdf
　図５に示すように、受信信号Rx signalとしてTx2 signalだけを受信したいが、そこに、送信信号Tx1 signalの反射成分であるTx1 signal*がノイズとして混在することがある。このノイズ成分をキャンセルするため、エコーキャンセラでは、図６に示すように、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタにより構成されたEcho Cancellerブロックで補正信号ｙ（Ｔ）を生成する。このｙ（Ｔ）とノイズ成分であるｄ（Ｔ）との差分であるｅ（Ｔ）が０になるように、Echo Cancellerブロックの係数を調整する。
　この係数の調整手法として、上記論文Ａには（１）式のようなＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムを用いることが開示されている。当該技術分野では、このようなＬＭＳアルゴリズムやその変形のアルゴリズムが一般的に用いられる。ＬＭＳアルゴリズムを用いると、Tx1 signalが入力された際に、そのエコーと同じ特性を有するＦＩＲフィルタの係数を決定できる（原理１）。
　　　　　　ｗ（Ｔ＋１）＝ｗ（Ｔ）＋μｘ（Ｔ）ｅ（Ｔ）　…（１）
　　　　　　ｗ（Ｔ＋１）：次回のフィルタ係数
　　　　　　　　ｗ（Ｔ）：現在のフィルタ係数
　　　　　　　　ｘ（Ｔ）：入力信号
　　　　　　　　ｅ（Ｔ）：フィルタ誤差信号
　　　　　　　　　　　μ：ステップサイズパラメータ
　以下、本技術を応用してモータの駆動時に発生するノイズをキャンセルする原理を説明する。図７に示すTx1 signal*はTx1 signalとは波形が異なるが、Tx1 signal*の波形はTx1 signalの遅延成分の和として示すことができる。図７（ａ）にTx1 signalとそのエコーであるTx1 signal*とを示す。両者は波形が異なるが、図７（ｂ）に示すように、波形を分解して１つの孤立pulseに対するエコーを見ると、遅延された信号と、ある割合で振幅の変動を受けた信号との加算であることが分かる。そして、図７（ａ）に示すように振幅がランダムに変化する波形は、このような孤立pulseが複数加算されたものとなっている。
　図７（ｂ）から分かるように、この遅延させたpulseにある係数を掛けたものの和という特性はＦＩＲフィルタを用いて模擬することができる。ＦＩＲフィルタを適用することで、ランダムに変化する波形についてもエコーの再現が可能になる。このＦＩＲフィルタを模したエコーキャンセラでは、図８に示すように、様々な時間で遅延させた信号に対し、最適な振幅の変動（ｗ＿１～ｗ＿ｎ）を求めれば良い。
　ここで、図８に示す複数の入力信号は、相互に時間方向にシフトしているが、同一時刻同士では相関が無い、つまり時間方向では独立した基底ベクトルと見なせる。よって、それぞれの基底ベクトルの和となる様な係数を求めるのがＬＭＳアルゴリズムであると見なせる。換言すれば、ＬＭＳアルゴリズムでは、その和を取ると、エコーと同じ特性を有する基底ベクトルの係数を求める仕組みであると言える（原理２）。
　モータにある回転周波数の駆動信号を印加して動作させると、上述のように、前記回転周波数の高次成分を有するノイズが発生する。そのノイズを模擬する信号は駆動信号の遅延波とはならないため、ＦＩＲフィルタによる遅延が作れない。したがって、原理１に基づく従来のエコーキャンセラと同じ方法は適用できない。しかし、原理２に基づいて独立な基底ベクトルを合成することでノイズ信号を再現するとすれば、ＬＭＳアルゴリズムにより振幅の係数を求めることが可能となる。
　本実施形態では、基底ベクトルとして、遅延により生成された波形では無く、それぞれの周波数の波形を駆動信号と同様に生成する。その生成方法は数値計算によるものやテーブルを参照するもの等様々なものがある。図９において、回転周波数ｆ１の波形に対し、ノイズ周波数ｆ２を生成する場合を考える。図１０に示すように、それぞれの基底ベクトルに対し、ＬＭＳアルゴリズムを用いてノイズ波形を模擬するのに最適な係数（ｗ＿１～ｗ＿ｎ）を生成する。これらの積和結果をｙ（Ｔ）とする。
　基底ベクトルは、必ずしも全ての高次高調波について用意する必要は無く、事前の解析等によりノイズが発生し易い次数が分かっている場合は、その次数分のみ生成すれば良い。また、次数が非整数倍の高調波成分が含まれている場合でも、同様にその周波数に対応した基底ベクトルを加えれば良い。
　図１に示すように、本実施形態のノイズキャンセル装置１は、基底ベクトル生成ブロック２，係数生成ブロック３及び積和ブロック４を備えており、例えばＤＳＰ（Digital Signal Processor）等で構成する。基底ベクトル生成ブロック２は、モータ駆動信号の基本周波数及びその基本周波数に対する高調波成分の集合である基底ベクトルｘ＿１～ｘ＿ｎを生成し、積和ブロック４に出力する。尚、モータの駆動周波数ｆ１が変化するのに応じて、基底ベクトルｘ＿１～ｘ＿ｎの各周波数も変化する。係数生成ブロック３には、モータに配置されているノイズセンサにより検出された信号が入力される。
　図２に示すように、モータ６は、筐体７の内部に回転軸８と、その回転軸８に取り付けられている回転角測定装置９とを備えている。回転角測定装置９は、例えばロータリエンコーダやレゾルバ等である。上記のノイズセンサとして検出対象を音とする場合は、例えばモータ６の近傍において、モータ６には直接接続されていない壁などの固定部１０にマイク１１Ａを取り付けて、空気の振動波であるノイズとしての音を直接検出する。また、固定部１０が無い場合は、モータ固定治具１２にマイク１１Ｂを取り付ければマイク１１Ｂ側が振動するので、相対的に振動音を検出できる。同様に、モータ筐体７やモータ固定治具１２に加速度センサ１３を取り付けて、直接振動を検出することもできる。
　係数生成ブロック３では、誤差最小化演算アルゴリズムであるＬＭＳアルゴリズムにより係数ｗ＿１～ｗ＿ｎの更新を行い、これらを積和ブロック４に出力する。ここで、（１）式の右辺各項は、以下のように対応する。
　　　　　ｗ（Ｔ）：現在の係数ｗ＿１～ｗ＿ｎ
　　　　　ｘ（Ｔ）：基底ベクトルｘ＿１～ｘ＿ｎ
　　　　　ｅ（Ｔ）：センサ検出信号
　積和ブロック４は、各基底ベクトルｘ＿１～ｘ＿ｎと、それぞれに対応する係数ｗ＿１～ｗ＿ｎとの積和演算を行い、演算結果として生成された信号を減算器５に出力する。すると減算器５において、モータの駆動時に発生したノイズ信号より積和ブロック４より入力される信号が減算され、ノイズセンサはその減算結果を検出することになる。すなわち、係数生成ブロック３がＬＭＳアルゴリズムにより係数ｗ＿１～ｗ＿ｎの更新を行なうことで、生成波形とノイズ波形の誤差が十分小さくなる。つまりノイズキャンセル装置１は、ノイズ波形と同様の波形を生成することになる。
　ここで、減算器５は信号モデル的に示したもので、実際には、図中の「ノイズ発生過程」における作用に応じて減算するか、又は加算するかが決まる。すなわち、図１０で生成された積和結果ｙ（Ｔ）を重畳した信号｛ｘ＿１（Ｔ）＋ｙ（Ｔ）｝をモータ駆動に用いる。すると、ｙ（Ｔ）がノイズ発生過程においてｚ（Ｔ）となり、このｚ（Ｔ）が同過程においてノイズ波形から減算されると、ｚ（Ｔ）生成波形とノイズ波形の誤差が十分小さくなる。つまり、ノイズ波形と同様の波形が生成される。また、上記のノイズ発生過程ではｚ（Ｔ）はノイズ波形に加算される場合，すなわち、減算器５に替えて加算器５となる場合もあるので、この際にはｘ＿１（Ｔ）－ｙ（Ｔ）｝をモータ駆動信号とすれば良い。
　尚、一般的にノイズは高調波成分からなるため、基本波成分ｘ＿１は積和ブロック４での波形生成には用いない。ただし、モータ駆動信号の生成には基本波が必要であるから、基底ベクトル生成ブロック２は駆動信号生成回路と容易一体化できる。また、本実施形態ではＬＭＳアルゴリズムについて説明したが、基底ベクトルとしてモータ回転数の高調波を用いることが特徴であり、係数を決定する誤差最小化演算アルゴリズムはこれに限定されない。例えば、
http://www.cs.tut.fi/~tabus/course/ASP/SGN2206LectureNew5.pdf
に述べられているように、ＬＭＳから派生したsign-sign ＬＭＳやNormalized ＬＭＳ等のアルゴリズムも適用可能である。
　また、ＬＭＳアルゴリズムに使用するconvergence factor；ステップサイズパラメータμを２のべき乗で表現される値に設定することで、ＬＳＩ内部で行う乗算算をビットシフト演算に置き換えることができ、回路規模を削減できる。
　また、図２に示すように回転角測定装置９を用いることで、モータ６の回転軸８を中心とする回転方向の揺れを検出できる。回転角度Φ[rad]と回転速度ω[rad/sec]の間には
　　　ω＝ｄφ/ｄｔ
という関係がある。回転速度ωは、ある指示値に対し誤差なく一定であることが望ましいが、図３に示すように時間的に変動することがある。このような回転速度の変動は、振動等の原因になり望ましくないが、本実施形態を適用することで、回転速度の指示値からの変動分をキャンセルすることもできる。この場合、図４に示すように、回転角度を微分回路１４に入力すれば回転速度を得ることができる。
　以上のように本実施形態によれば、基底ベクトル生成ブロック２は、モータ６に出力される駆動信号の基本周波数に対する高調波の集合を、基底ベクトルｘ＿１～ｘ＿ｎとして生成し出力する。係数生成ブロック３は、モータ６の駆動時に発生するノイズを検出するノイズセンサ，例えばマイク１１や加速度センサ１３より得られる検出信号とステップサイズパラメータμとを用いた誤差最小化演算を行うことで、各基底ベクトルｘ＿１～ｘ＿ｎにそれぞれ対応する係数ｗ＿１～ｗ＿ｎを更新しながら生成する。ここで、「モータの駆動時に発生するノイズ」は「振動」等も含むものとする。
　そして、積和ブロック４が基底ベクトルｘ＿１～ｘ＿ｎと対応する係数ｗ＿１～ｗ＿ｎとの積和演算を行うと、演算結果として得られた信号と駆動信号とを加算又は減算することで、モータ６の駆動時に発生するノイズをキャンセルする。すなわち、ノイズセンサより得られる検出信号は、モータ６の駆動系にノイズが含まれる結果として誤差信号となる。これに対して係数生成ブロック３が誤差最小化演算を行い係数ｗ＿１～ｗ＿ｎを更新することで、前記誤差信号がゼロレベルに近付くようになり、モータ６の駆動時に発生するノイズが低減される。
　したがって、事前に高精度なシミュレーションモデルを用意したり、そのモデルについて個別のノイズの変動要素等を予め考慮して変形等を加える必要が無く、モータ６の駆動時に発生するノイズをリアルタイム処理によって低減できる。また、駆動信号が正弦波状であるものに適用することで、モータ６を正弦波駆動する際に発生するノイズを低減できる。
　　（第２実施形態）
　以下、第１実施形態と同一部分には同一符号を付して説明を省略し、異なる部分について説明する。実際に発生するノイズは同じ周波数でもその位相が回転しており、駆動信号の位相と一致するとは限らず様々な位相をとり得る。よって、ノイズ除去のために生成する波形についても任意の位相を付与できることが望ましい。
　そこで、図１１に示す第２実施形態のノイズキャンセル装置２１では、ある一つの周波数の高調波に対する基底ベクトルについて、直交する２つの位相を持つ基底ベクトルを用意し、それらの振幅を独立に調整可能とする。これら２つの基底ベクトルの合成により、各高調波に対する基底ベクトルに任意の位相を付与することができる。
　基底ベクトル生成ブロック２２は、各基底ベクトルについて、それぞれ互いに位相が９０°異なる２つの基底ベクトルｘ＿１～ｎ＿Ｉ（Ｔ）とｘ＿１～ｎ＿Ｑ（Ｔ）とを積和ブロック２４に出力する。係数生成ブロック２３では、ＬＭＳアルゴリズムにより係数ｗ＿１～ｎ＿Ｉ，ｗ＿１～ｎ＿Ｑの更新を行い、積和ブロック２４に出力する。積和ブロック２４は、各基底ベクトルｘ＿１～ｎ＿Ｉ（Ｔ），ｘ＿１～ｎ＿Ｑ（Ｔ）と、それぞれに対応する係数ｗ＿１～ｎ＿Ｉ，ｗ＿１～ｎ＿Ｑとの積和演算を行い、演算結果として生成された信号を減算器５に出力する。
　図１２に一例を示すように、同じ周波数ｆ２を有する２倍高調波について、互いに位相が９０°異なる２つの基底ベクトルｘ＿２＿Ｉ（Ｔ）とｘ＿２＿Ｑ（Ｔ）とがある。これらの振幅を独立して係数ｗ＿２＿Ｉとｗ＿２＿Ｑとにより調整することで、その合成波形は同じ周波数ｆ２で任意の位相となる。
　尚、ｘ＿ｎ＿Ｉとｘ＿ｎ＿Ｑともまた直交しているので、それぞれが独立した基底ベクトルとなる。したがって、上図のように基底ベクトルの数は増えるが、それ以外の回路構成は全く同じとなる。なお、基本波であるｘ＿１＿Ｉ（Ｔ）,ｘ＿１＿Ｑ（Ｔ）は第１実施形態と同様にノイズ低減のためには生成しないが、モータ駆動信号のために必要であり、駆動信号生成回路と一体化することが容易である。
　また、ｘ＿ｎ＿Ｉとｘ＿ｎ＿Ｑとの位相差を９０°としたが、９０°の場合が最も独立性が高いためである。位相差が０°や１８０°で無い限り、ベクトル加算により任意の位相の信号を生成することは可能である。よって、位相差は必ずしも９０°に限定するものではない。
　次に、第２実施形態の効果をシミュレーションにより確認した結果を示す。シミュレーションの条件１は以下であり、図１３は条件１に対応した時間波形を示している。尚、μはＬＭＳアルゴリズムに使用されるステップサイズパラメータである。
　　　　　　　＜条件１＞
　　　　　　　駆動信号周波数：Ｆ１［Ｈｚ］
　　　　　　ノイズ成分周波数：３Ｆ１［Ｈｚ］
　　　　　　　　　　　同位相：４５°
　　　　　　　　　　　同振幅：駆動信号の２０％
　　　　　　　　　　　　　μ：０．００３
制御周期Ｔに対するＬＭＳアルゴリズムの
　　　　　　　　　更新周波数： Ｆ１／７２０［Ｈｚ］
　図１４に示すように、時間の経過に伴い生成波形がノイズ波形と同一の波形に収束していくことが分かる。また、図１５に示す最終的に収束した係数値は、ノイズ成分周波数が３Ｆ１［Ｈｚ］であることに対応し、その成分が得られている。また、ノイズ成分の位相４５°に対応するようにｗ＿３＿Ｉとｗ＿３＿Ｑとの振幅が同一になり、それらのベクトル和により４５°の位相が生成されている。
　　　　　　　＜条件２＞
　　　　　　　駆動信号周波数：Ｆ１［Ｈｚ］
　　　　　　ノイズ成分周波数：５Ｆ１［Ｈｚ］
　　　　　　　　　　　同位相：６０°
　　　　　　　　　　　同振幅：駆動信号の１５％
　　　　　　　　　　　　　μ：０．００３
ＬＭＳアルゴリズムの更新周波数： Ｆ１／７２０［Ｈｚ］
　この場合も、図１７に示すように、生成波形はノイズ波形に収束していくことが分かる。また図１８に示す最終的に収束した係数から、ノイズ成分と同じ５ｘＦ１［Ｈｚ］係数が大きくなり、またノイズの位相６０°に対応してｗ＿５＿Ｉとｗ＿５＿Ｑとの振幅比が調整されている。
　尚、ステップサイズパラメータμの値０．００３に替えて２のべき乗で表現できる近似値を用いるとすれば、０．００３９０６２５又は０．００１９５３１２５となる。これらの値を用いたシミュレーション結果は、μ＝０．００３の場合とほぼ変わらない。
　以上のように第２次実施形態によれば、基底ベクトル生成ブロック２２は、各基底ベクトルとして、位相が９０°異なる２種類のベクトルｘ＿１～ｎ＿Ｉ（Ｔ）とｘ＿１～ｎ＿Ｑ（Ｔ）とを生成するようにした。これら２つの直交ベクトルを合成することで、任意の位相成分を有するノイズについても抑制することができる。
　　（第３実施形態）
　第１，第２実施形態では、各基底ベクトルの波形を正弦波としている。しかし、正弦波を生成するための回路は規模が大きくなり、また候補となる高調波全てに対し生成する必要があることから、コストを増大させる要因となる。そこで、図１９及び図２０に示すように、ノイズキャンセル装置３１の基底ベクトル生成ブロック３２において、例えばｎ次高調波に対応する基底ベクトルとしてｘ＿ｎ（Ｔ）に替えて、基本周波数が等しい矩形波ｒ＿ｎ（Ｔ）を用いる。この場合、矩形波ｒ＿ｎ（Ｔ）はｘ＿ｎ（Ｔ）以外の高調波成分も含んでいるため、ｎ次高調波ノイズをｒ＿ｎ（Ｔ）で除去しても、ｒ＿ｎ（Ｔ）の余分な例えば３ｎ次高調波によるノイズが残る。
　ところが、このｒ＿ｎ（Ｔ)の３ｎ次高調波は、この周波数を基本波とするｒ＿３ｎ（Ｔ）の基底ベクトルによって除去される。同様に、ｒ＿３ｎ（Ｔ）の更に高調波である９ｎ次高調波は、ｒ＿９ｎ（Ｔ）により除去される。以降、再帰的に高調波成分は振幅が小さく且つ高次の高調波に変換されて行き、最後は検出限界以下になるか可聴域より高い周波数となる。例えばフーリエ変換は、矩形波等を正弦波の集合として表現する技術であるが、第３実施形態は、正弦波を矩形波の集合として表す技術と言える。
　このような第３実施形態によれば、回路規模が大きくなる正弦波を生成する必要が無く、＋１と－１のみ、つまり１ｂｉｔで表現可能な矩形波を生成すれば良く、回路規模を大幅に削減できる。第３実施形態を、第２実施形態のＩ，Ｑベクトルを加算する構成と組み合わせて実施することも容易である。
　次に、第３実施形態を適用したシミュレーション結果を示す。尚、係数生成ブロックでは、sign-sign ＬＭＳアルゴリズムを用いる。
　　　　　　　＜条件２＞
　　　　　　　駆動信号周波数：Ｆ１［Ｈｚ］
　　　　　　ノイズ成分周波数：２Ｆ１［Ｈｚ］
　　　　　　　　　　　同位相：１５°
　　　　　　　　　　　同振幅：駆動信号の３０％
　　　　　　　　　　　　　μ：０．０００２
　アルゴリズムの　更新周波数： Ｆ１／７２０［Ｈｚ］
　ここで、図２１に示すモータ駆動信号は、第１実施形態と同様の正弦波ｘ＿１（Ｔ）である。図１９に示す基底ベクトル生成ブロック３２は、矩形波の基底ベクトルｒ＿１（Ｔ）を出力しているが、これを正弦波に変換しても良いし、予め正弦波の基底ベクトルｘ＿１（Ｔ）を出力しても良い。
　図２２に示すように、基底ベクトルとして用意できる周波数には上限があるため、残留するノイズ成分は第２実施形態よりも大きいが、少なくとも２次高調波成分はほぼ正しく合成できている。基底ベクトルを用意できない周波数領域は、そもそも可聴域を超える等で問題の無い周波数であるから、残留するノイズ成分も同様に問題とはならない。また、第２実施形態と異なる特徴として、図２３に破線で囲んだ部分に示すように、２次高調波以外にも６次, １０次及び１４次高調波成分が見られる。これは上述したように、これらの次数の矩形波を合成することで、２次高調波の正弦波を生成した結果である。
　尚、ステップサイズパラメータμの値０．０００２に替えて２のべき乗で表現できる近似値を用いるとすれば、０．０００２４４１４０６２５又は０．０００１２２０７０３６２５となる。これらの値を用いたシミュレーション結果は、やはりμ＝０．０００２の場合とほぼ変わらない。
　以上のように第３実施形態によれば、基底ベクトル生成ブロック３２は、基底ベクトルとして、それぞれに対応する高調波を基本波とする矩形波信号ｒ＿ｎ（１）～ｒ＿ｎ（Ｔ）を出力するので、回路規模をより削減できる。尚、矩形波のモータ駆動信号ｒ＿１（Ｔ）を用いてモータ６を駆動しても良い。
　　（第４実施形態）
　例えばブラシレスＤＣモータでは、ロータには永久磁石が設けられており、角速度ω１で回転しているロータからは角速度ω１の回転磁界が発生する。一方、ノイズを低減するためステータのコイルに角速度ω２の高調波信号を重畳すると、コイルにより生成される磁界は角速度ω２の変調を生じる。この場合、ロータの磁界とステータの磁界との積で決まる吸引力・反発力は、例えばある方向成分では、
　　　（回転力）∝（回転磁界）×（ステータ磁界）
　　　∝ｓｉｎ（ω１・t）×ｓｉｎ（ω２・ｔ＋θｃ）
　　　∝ｃｏｓ｛（ω１＋ω２）・ｔ＋θｃ｝－ｃｏｓ｛（ω１－ω２）・ｔ－θｃ｝
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（２）
となる。但し、θｃは時刻０におけるロータとステータとの位相角度差である。
　つまり、高調波ω２を注入しても角周波数ω２での回転力の変調は得られず、（ω１＋ω２）又は（ω１－ω２）での変調となる周波数変換が起きる。したがって、角周波数ωｎのノイズが発生している時は、高調波ωｎを重畳するのでは無く、周波数変換後に角周波数ωｎとなるような波形を重畳する必要がある。
　尚、図２４において、乗算器３３により生成波形に乗じられる信号ｓｉｎ（ω１・ｔ）は周波数変換を意味しており、直接それに対応する乗算器が存在するわけでは無い。この場合、センサ検出信号も、生成波形に対しｓｉｎ（ω１・ｔ）が乗じられた状態となる。一方、ＬＭＳアルゴリズムでは、センサ検出信号に生成波形とノイズ波形の誤差のみを含んでいることを前提としている。したがって、信号ｓｉｎ（ω１・ｔ）が乗じられた状態のセンサ検出信号と生成波形の関係には、そのまま適用できない。そこで、センサ検出信号をｓｉｎ（ω１・ｔ）により除すことで、センサ検出信号についても生成波形との関係を元に戻すことが考えられる。
　しかし、ｓｉｎ（ω１・ｔ）の値域は－１～＋１の範囲であり、値が０になるとｓｉｎ（ωｎ・ｔ）／ｓｉｎ（ω１・ｔ）は無限大に発散してしまう。また、完全に０にならないまでもその近傍では、ｓｉｎ（ωｎ・ｔ）／sｉｎ（ω１・ｔ）の値が非常に大きくなるので計算が困難になる。そこで第４実施形態では、センサ検出信号についても、生成波形の関係として上述の除算は用いず、図２４に示すように乗算器３４を用いる。
　これにより、生成波形ｓｉｎ（ω２・ｔ＋θｃ）についてノイズ波形を除いて考えると、変換後のセンサ検出波形は
　　　ｓｉｎ（ω２・t＋θc）×ｓｉｎ（ω１・t）×ｓｉｎ（ω１・t）
　　　＝ｓｉｎ（ω２・t＋θc）×１／２｛１－ｃｏｓ（２・ω１・t）｝
　　　＝１／２ｓｉｎ（ω２・t＋θc）
　　　　　　－１／２ｓｉｎ（ω２・t＋θc）・ｃｏｓ（２・ω１・t）　　…（３）
となる。つまり（３）式の右辺第１項は、１／２倍はされるが変換後のセンサ検出波形が生成波形と同一の周波数成分となる。したがって、従来のＬＭＳアルゴリズムをそのまま適用できる。
　また、右辺第２項は、ノイズ周波数が別の周波数に変換されることを意味しているが、前述のように、その周波数は再帰的に別の高調波を用いてキャンセルされることを繰り返し、最終的には影響の無い周波数に変換される。尚、ω１はロータ回転数に対応する角周波数であり、ｘ＿１＿Ｉはステータへの印加信号であるが、モータが定常回転している時はｘ＿１＿Ｉの周波数とロータの回転周波数とは一致するので、上記の方式により所望の特性を得ることができる。
　以上のように第４実施形態によれば、センサ検出信号に駆動信号ｓｉｎ（ω１・ｔ）を乗算した結果を係数生成ブロック３に入力する乗算器３４を備えるので、周波数変換後にノイズが除去された信号となるように、周波数変換前の印加高調波を生成できる。
　　（第５実施形態）
　図２５に示すように、第５実施形態のノイズキャンセル装置４１は、第４実施形態の構成を第２実施形態のノイズキャンセル装置２１に適用したもので、係数生成ブロック２３の入力側で、乗算器３４によりセンサ検出信号とｘ＿１＿Ｉ（Ｔ）とを乗じている。ここで、係数生成ブロック２３において例えばsign-sign ＬＭＳアルゴリズムのみを用いる場合は、乗算器３４の乗算結果の符号のみを用いる。したがって、ｘ＿１＿Ｉ（Ｔ）を乗じることに替えて、次に説明する第６実施形態のように、矩形波の基底ベクトルｒ＿１＿Ｉ（Ｔ）を乗じても同じ結果が得られる。これにより、回路規模を削減することも可能である。
　　（第６実施形態）
　図２６に示すように、第６実施形態のノイズキャンセル装置５１は、上述のように第４実施形態の構成を第２及び第３実施形態のノイズキャンセル装置に適用したものである。この場合、基底ベクトル生成ブロック２２Ｒは、矩形波の基底ベクトルｒ＿１～ｒ＿ｎのそれぞれについて、Ｉ－Ｑの直交ベクトルを生成する。また、センサ検出信号に乗じるモータ駆動信号はｒ＿１＿Ｉ（Ｔ）に限定されず、ｘ＿１＿Ｉ（Ｔ）でも良い。この場合でも、元々モータ駆動にｘ＿１＿Ｉ（Ｔ）は用いられており、新たに生成する訳ではないため、回路規模を増加させることはない。
　図２７及び図２８に示すシミュレーションの条件は、以下である。
　　　　　　　駆動信号周波数：Ｆ１［Ｈｚ］
　　　　　　ノイズ成分周波数：８Ｆ１［Ｈｚ］
　　　　　　　　　　　同位相：４５°
　　　　　　　　　　　同振幅：駆動信号の２０％
　　　　　　　　　　　　　μ：０．００１
　　アルゴリズムの更新周波数： Ｆ１／７２０［Ｈｚ］
　周波数変換された後に、図２７や図２８（ｂ），（ｄ）等に示すノイズ波形に近い信号波形を得ることが目的となる。図２８（ｂ）に示すように、第６実施形態で生成した波形とモータ駆動信号との積がノイズ波形に漸近していることが分かる。第６実施形態では、図２９に示すように、周波数変換された後の波形が正弦波になる必要があり、第２実施形態のように駆動信号に重畳する波形は単一の正弦波ではなく、複数の正弦波の合成によって生成される。
　尚、ステップサイズパラメータμの値０．００１に替えて２のべき乗で表現できる近似値を用いるとすれば、０．０００９７６５６２５となる。
　　（第７実施形態）
　下記の文献でも述べられているように、
http://toshiba.semicon-storage.com/jp/designsupport/e-learning/brushless_motor/chap3/1274521.html
一般にモータを正弦波駆動する方が、矩形波駆動よりも低振動且つ低ノイズとなるが、その代償として回路規模が増大してしまう問題がある。
　しかし、本発明の技術を適用することで、振動やノイズを自動的に低減することができるため、元の駆動信号は必ずしも正弦波である必要がなくなる。たとえ矩形波駆動であっても、最終的に最も検出ノイズの小さい状態（正弦波に近いが、正弦波よりも更に検出ノイズが低い状態）に収束するようになる。したがって、大幅な回路低減を達成しつつ、低ノイズ駆動を実現できる。
　上記の各実施形態では、説明を簡単にするため、ロータの回転角速度がω１の時に発生する回転磁界の角周波数もω１とした。
http://toshiba.semicon-storage.com/jp/design-support/e-learning/brushless_motor/chap2/1274507.html
でも説明されているように、通常のブラシレスＤＣモータでは、ロータは複数の極を有し、ステータは複数のスロットを有している。この用語やその定義はメーカ等によって異なるが、ここでは上記文献に示す４極の場合を極対数ｐ＝２とする。
　極対数ｐの場合、ロータの回転角周波数がω１であれば回転磁界はｐ・ω１となる。極対数ｐは動作状態により変化しない固定値であり、極対数ｐを導入する場合は、例えば図３０に示すように、第４実施形態におけるセンサ検出信号の周波数変換パラメータｓｉｎ（ω１・ｔ）をパラメータｓｉｎ（ｐ・ω１・ｔ）に置き換えれば良い。
　以上のように第７実施形態によれば、モータ駆動信号の周波数を、モータ６の極対数ｐ倍して乗算器３４に与えることで、本発明を極対数ｐのモータ６についても適用できる。
　　（第８実施形態）
　上記の各実施形態では、全ての高調波成分に対応する基底ベクトルを用意することを原則とした。しかし、ブラシレスＤＣモータにおいて最も用いられる３相駆動の場合は、３の倍数の高調波を印加しても３相のコイルに同じ波形が印加されるので、回転力に影響が及ばないか、及んだとしてもその寄与度は非常に低くなる。
　図３１では、３相分のモータ駆動電圧Ｖｕ,Ｖｖ,Ｖｗに対して、その４倍高調波成分をＶ４ｕ,Ｖ４ｖ,Ｖ４ｗで示している。この場合、４倍高調波Ｖ４ｕ,Ｖ４ｖ,Ｖ４ｗはそれぞれ明らかに異なる波形である一方、図３２に示す３倍高調波Ｖ３ｕ,Ｖ３ｖ,Ｖ３ｗは、１つに重なっている。
　一般にブラシレスＤＣモータには、スター結線を採用するものが多い。この場合、３倍高調波Ｖ３ｕ,Ｖ３ｖ,Ｖ３ｗとして同じ波形を与えても、中性点もその電位となるから、流れる電流には何も影響を及ぼさない。つまり、影響を及ぼさないが故に、動作としてこれらの成分が非常に大きくなる可能性がある。そこで、図３３に示すノイズキャンセル装置６１のように、基底ベクトル生成ブロック６２において、３倍数の次数に対応する高調波を基底ベクトルから削除しておくようにすれば、残された基底ベクトルによりノイズ低減に最適な状態に制御されるようになり、好適である。
　また、実際には、モータにおける３相の物理的構造が完全に対称であることはなく、その非対称性により３倍高調波の印加が必要となる場合もある。その場合には、ノイズキャンセル装置６１のように対応する基底ベクトルを完全に削除しないまでも、値が非常に大きくなり過ぎて合成波の振幅が飽和しないように、３倍数の基底ベクトルの上限を設定したり、係数生成ブロック３において高次の３倍次数高調波に対応する係数値をより小さく設定したり、また他の基底ベクトルよりも変化が遅くなるようにステップサイズパラメータμの値をより小さく設定することも有効である。
　以上のように第８実施形態によれば、基底ベクトル出力生成ブロック６２は、モータが３相構成である際に、基本周波数に対する３倍高調波に対応する基底ベクトルの出力を停止する。したがって、ノイズキャンセル動作を行った際に、３倍次数の高調波成分が過大になることを防止できる。
　また、係数生成ブロック３において、次数が３の倍数である基底ベクトルに対応する係数の上限を、その他の基底ベクトルに対応する係数よりも低く設定したり、対応するステップサイズパラメータμの値を、その他の基底ベクトルに対応する値よりもより小さく設定すること等によっても同様の効果が得られる。
　本開示は、実施例に準拠して記述されたが、本開示は当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。
 

Claims (16)

  1. 　モータ（６）に出力される駆動信号の基本周波数に対する高調波の集合を、基底ベクトルとして生成し出力する基底ベクトル出力部（２，２２，３２，６２）と、
    　前記モータの駆動時に発生するノイズを検出するノイズセンサ（９，１１，１２）より得られる検出信号とステップサイズパラメータμとを用いた誤差最小化演算を行うことで、前記基底ベクトルにそれぞれ対応する係数を更新しながら生成する係数生成部（３，２３）と、
    　前記基底ベクトルと各基底ベクトルに対応する係数との積和演算を行う積和演算部（４，２４）とを備え、
    　前記演算の結果として得られた信号を前記駆動信号に加算するか又は前記駆動信号より減算することで、前記ノイズをキャンセルするモータノイズキャンセル装置。
  2. 　前記基底ベクトル出力部（３２）は、前記基底ベクトルとして、それぞれに対応する高調波を基本波とする矩形波信号を出力する請求項１記載のモータノイズキャンセル装置。
  3. 　前記駆動信号が正弦波状であるものに適用される請求項１又は２記載のモータノイズキャンセル装置。
  4. 　前記駆動信号が矩形波であるものに適用される請求項１又は２記載のモータノイズキャンセル装置。
  5. 　前記基底ベクトル出力部（２２）は、各基底ベクトルとして、周波数が等しく且つ位相が異なる少なくとも２種類のベクトルを生成する請求項１から４の何れか一項に記載のモータノイズキャンセル装置。
  6. 　前記２つのベクトルの位相差が９０°である請求項５記載のモータノイズキャンセル装置。
  7. 　前記検出信号に前記駆動信号を乗算した結果を、前記係数生成部に入力する乗算器（３３）を備える請求項１から６の何れか一項に記載のモータノイズキャンセル装置。
  8. 　前記駆動信号の周波数を、前記モータの極対数倍して前記乗算器に与える請求項７記載のモータノイズキャンセル装置。
  9. 　前記乗算を行うに当たり、前記検出信号と前記各基底ベクトルとの少なくとも一方を符号で示すことにより簡略化する請求項７記載のモータノイズキャンセル装置。
  10. 　前記基底ベクトル出力部（６２）は、前記モータが３相構成である際に、前記基本周波数に対する３倍高調波に対応する基底ベクトルの出力を停止する請求項１から９の何れか一項に記載のモータノイズキャンセル装置。
  11. 　前記係数生成部（３）は、前記モータが３相構成である際に、次数が３の倍数である基底ベクトルに対応する係数の上限を、その他の基底ベクトルに対応する係数よりも低く設定する請求項１から９の何れか一項に記載のモータノイズキャンセル装置。
  12. 　前記係数生成部（３）は、前記モータが３相構成である際に、次数が３の倍数である基底ベクトルに対応するステップサイズパラメータμの値を、その他の基底ベクトルに対応する値よりもより小さく設定する請求項１から９の何れか一項に記載のモータノイズキャンセル装置。
  13. 　前記ステップサイズパラメータμを、２のべき乗で表される値に設定する請求項１から１２の何れか一項に記載のモータノイズキャンセル装置。
  14. 　前記ノイズセンサがマイク（１１）である請求項１から１３の何れか一項に記載のモータノイズキャンセル装置。
  15. 　前記ノイズセンサが加速度センサ（１２）である請求項１から１３の何れか一項に記載のモータノイズキャンセル装置。
  16. 　前記ノイズセンサが回転速度センサ（９）である際に、当該回転速度センサより得られる検出信号を微分する微分器（１４）を備え、
    　前記微分器による微分結果を前記係数生成部に入力する請求項１から１３の何れか一項に記載のモータノイズキャンセル装置。
     
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