WO2018159116A1 - 信号処理システム - Google Patents

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WO2018159116A1
WO2018159116A1 PCT/JP2018/000830 JP2018000830W WO2018159116A1 WO 2018159116 A1 WO2018159116 A1 WO 2018159116A1 JP 2018000830 W JP2018000830 W JP 2018000830W WO 2018159116 A1 WO2018159116 A1 WO 2018159116A1
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WO
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state
signal
algorithm
processing system
phase
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PCT/JP2018/000830
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English (en)
French (fr)
Inventor
達也 榎並
浩伸 秋田
Original Assignee
株式会社デンソー
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • 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

Definitions

  • This disclosure relates to a signal processing system that reduces noise generated in a control target.
  • a signal processing system in which noise generated in a control target is reduced by superimposing a compensation signal on a control signal for controlling the operation of the control target.
  • a motor control system that reduces torque ripple by generating torque opposite in phase to torque ripple by superimposing a noise correction signal corresponding to a compensation signal on a motor control signal can be mentioned.
  • a secondary path model is required.
  • the error of the secondary path model affects the convergence characteristics of the algorithm. Specifically, it is known that the algorithm diverges when there is a phase error of ⁇ 90 ° or more between the phase rotation of the secondary path model and the actual phase rotation of the secondary path.
  • a method of creating a secondary route model a method of creating by measuring the target system is common.
  • this method cannot be applied to a system whose characteristics change greatly due to an operating state or aging.
  • the above method cannot be applied because the characteristics fluctuate greatly depending on the rotation speed and the total travel distance.
  • An object of the present disclosure is to provide a signal processing system that can stably suppress noise without requiring complicated calculation.
  • the signal processing system is a system that reduces noise generated in a control target by superimposing a compensation signal on a control signal for controlling the operation of the control target, and a signal generation unit, A state detection unit and a phase shift unit are provided.
  • the signal generation unit generates a compensation signal according to a predetermined algorithm.
  • the state detection unit detects the state of the algorithm and detects at least the divergent state.
  • the phase shift unit shifts the phase of the compensation signal by a predetermined angle when the divergence state is detected by the state detection unit.
  • the phase shift unit shifts the phase of the compensation signal by a predetermined angle. If the algorithm shifts to a stable state where the algorithm converges as a result of such a phase shift, a noise reduction effect can be obtained stably thereafter. If the algorithm is still unstable and remains in the divergence state as a result of the phase shift, the divergence detection by the state detection unit and the phase shift by the phase shift unit are executed again.
  • the phase shift is repeatedly performed until the algorithm is stabilized, and eventually the algorithm transitions to a stable state, and as a result, a noise reduction effect can be stably obtained. Furthermore, in the above configuration, mounting with a simple circuit is possible without requiring a complicated operation, so even if the order of suppression noise increases, the mounting cost does not increase significantly. As described above, according to the above configuration, it is possible to obtain an excellent effect that noise can be stably suppressed without requiring a complicated calculation.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing the configuration of the motor control system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating the configuration of the noise suppression algorithm according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the relationship between the error signal and each threshold value according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a state transition diagram showing state detection and phase shift operation according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a state transition table representing state detection and phase shift operation according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a specific example of the state transition according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a state transition diagram showing state detection and phase shift operation according to the second embodiment.
  • FIG. 8 is a state transition table representing state detection and phase shift operation according to the second embodiment.
  • FIG. 9A is a diagram for explaining a specific example 1 of the state transition according to the second embodiment;
  • FIG. 9B is a diagram for explaining a specific example 2 of the state transition according to the second embodiment.
  • FIG. 9C is a diagram for explaining a specific example 3 of the state transition according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a state transition diagram showing state detection and phase shift operation according to the third embodiment.
  • FIG. 11 is a state transition table representing state detection and phase shift operation according to the third embodiment.
  • FIG. 12A is a diagram for explaining a specific example 1 of the state transition according to the third embodiment;
  • FIG. 12B is a diagram for explaining a specific example 2 of the state transition according to the third embodiment.
  • FIG. 12C is a diagram for explaining a specific example 3 of the state transition according to the third embodiment.
  • FIG. 13 is a state transition diagram showing state detection and phase shift operation according to the fourth embodiment.
  • FIG. 14 is a state transition table representing state detection and phase shift operation according to the fourth embodiment.
  • FIG. 15A is a diagram for explaining a specific example 1 of the state transition according to the fourth embodiment;
  • FIG. 15B is a diagram for explaining a specific example 2 of the state transition according to the fourth embodiment;
  • FIG. 15C is a diagram for explaining a specific example 3 of the state transition according to the fourth embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram schematically illustrating a configuration of a noise suppression algorithm according to the fifth embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram schematically illustrating a configuration of a noise suppression algorithm according to the sixth embodiment.
  • a motor control system 1 shown in FIG. 1 controls a motor 2, and is a signal processing system that reduces noise generated by the motor 2 to be controlled, specifically, torque ripple.
  • the motor control system 1 includes a speed sensor 3, a speed controller 4, a noise suppression algorithm 5, and the like.
  • the actual output of the motor 2 is a torque ripple superimposed on the output of the ideal motor G (s).
  • the speed sensor 3 detects the rotational speed from the output of such a motor 2.
  • a speed detection signal ⁇ representing the rotational speed of the motor 2 output from the speed sensor 3 is given to the speed controller 4 and the noise suppression algorithm 5.
  • the speed sensor 3 corresponds to a detection unit that detects a rotational speed that is a physical quantity that changes in accordance with the state of the motor 2 that is a control target. Further, the speed detection signal ⁇ corresponds to a detection signal.
  • the noise suppression algorithm 5 generates a noise correction signal for reducing torque ripple generated in the motor 2.
  • the control signal output from the speed controller 4 is input to the motor 2 after the noise correction signal output from the noise suppression algorithm 5 is superimposed by the adder 6.
  • the noise correction signal corresponding to the compensation signal is superimposed on the control signal for controlling the operation of the motor 2 to be controlled, so that torque having a phase opposite to that of the torque ripple is obtained. And torque ripple is reduced.
  • the noise suppression algorithm 5 acquires a ripple component of each order from the speed detection signal ⁇ that is information representing the rotation speed of the motor 2 provided from the speed sensor 3.
  • the noise suppression algorithm 5 performs divergence detection by using an error signal Err calculated from the ripple component.
  • the multiplier 7 multiplies the speed detection signal ⁇ by a sine wave of the target order (hereinafter also referred to as the n-th order) that is subject to noise suppression, and the multiplier 8 Multiply ⁇ by an nth-order cosine cosine wave.
  • the outputs of the multipliers 7 and 8 are an nth-order sin component and an nth-order cosine component, respectively, and correspond to an nth-order ripple component.
  • LMSs 9 and 10 are algorithms similar to the feedback control, and calculate the sin component and the cos component of the correction signal to be output so that the n-th order sin component and the cos component obtained in the previous stage become zero. That is, the LMSs 9 and 10 calculate the difference between the sin component and the cos component and the target value of 0, and repeat the same calculation as the integral control in which the difference is multiplied by a constant ( ⁇ ) and integrated to the previous value. , A correction signal such that the sin component and the cos component become 0 is output.
  • the cos component Qout of the output signal is updated based on the following equation (1).
  • Qout (n + 1) Qout (n) + ⁇ (0 ⁇ Qin) (1)
  • the sin component of the output signal is obtained based on the following equation (2).
  • Iout (n + 1) Iout (n) + ⁇ (0 ⁇ Iin) (2) Therefore, the correction signal is expressed by the following equation (3).
  • the multiplier 11 multiplies the sin component of the correction signal that makes the nth-order rotation ripple obtained by the LMS 9 zero, and the multiplier 12 multiplies the cos component of the correction signal by the cos wave.
  • the adder 13 outputs a correction signal obtained by adding the outputs of the multipliers 11 and 12 to the phase shift unit 14.
  • the outputs of the multipliers 7 and 8, that is, the nth-order sin component and the nth-order cosine component are respectively squared and then input to the adder 15.
  • the adder 15 outputs an error signal Err obtained by adding the squares of the outputs of the multipliers 7 and 8.
  • the error signal Err is calculated using the speed detection signal ⁇ . Specifically, the error signal Err is obtained by summing the sine component and the cosine component of the target order extracted from the speed detection signal ⁇ . This is the signal obtained.
  • the state detection unit 16 compares the error signal Err with a plurality of threshold values, and detects the state of the algorithm based on the comparison result. In this case, the state detection unit 16 detects which state is a divergent state, a metastable state, or a stable state (hereinafter also referred to as a converged state). Each of these states (divergence state, metastable state, and stable state) is determined depending on the phase error that is the difference between the phase rotation value of the secondary path model and the phase rotation value of the actual secondary path. Is.
  • the metastable state is a state in which noise (torque ripple) cannot be suppressed stably but is not diverging, that is, a state in which neither the stable state nor the diverging state is present.
  • the state detection unit 16 outputs a signal indicating the state of the detected algorithm.
  • the phase shift unit 14 detects the state of the algorithm based on the output signal of the state detection unit 16 and shifts the phase of the correction signal supplied from the adder 13 according to the detected state.
  • the phase shift unit 14 may not shift the phase of the correction signal depending on the detected state.
  • the phase shift unit 14 outputs a signal obtained by shifting the phase of the correction signal as a noise correction signal.
  • a noise correction signal for reducing torque ripple generated in the motor 2 is generated by the multipliers 7, 8, 11, 12, LMS 9, 10 and the adder 13 according to a predetermined algorithm.
  • a signal generation unit 17 is configured.
  • the state detection unit 16 determines the error signal Err using three threshold values Th_h, Th_m, and Th_l.
  • the relationship between the threshold values Th_h, Th_m, Th_l is as shown in the following equation (4).
  • the threshold Th_l corresponds to a first threshold
  • the threshold Th_m corresponds to a second threshold larger than the first threshold
  • the threshold Th_h corresponds to a third threshold larger than the second threshold.
  • the state detection unit 16 determines that the algorithm is in the convergence state S1 when the level of the error signal Err is lower than the threshold value Th_l.
  • the state detection unit 16 determines that the algorithm is in the metastable state S2 when the level of the error signal Err exceeds the threshold Th_m.
  • the state detection unit 16 determines that the algorithm is the divergence state S3. Note that S0 in FIG. 3 represents an initial state.
  • a hysteresis is provided for each threshold value in order to suppress the influence of harmonics and noise superimposed on the error signal Err.
  • the determination condition is satisfied by exceeding or falling below the threshold value a predetermined number of times within a certain time, the influence of noise and the like can be further suppressed.
  • the threshold values Th_m and Th_h are set to be sufficiently higher than the level of the error signal Err at the time of algorithm convergence.
  • the reason for setting the threshold in this way is as follows. That is, even when the algorithm converges, the level of the error signal Err may fluctuate initially due to the influence of noise or the like. If the error signal Err exceeds the threshold values Th_m and Th_h due to such fluctuations, the phase of the noise correction signal may be shifted although it is not necessary to shift the phase. As described above, if the threshold values Th_m and Th_h are set, the occurrence of such a problem can be prevented.
  • the threshold Th_h when the error signal Err exceeds the threshold Th_h, the threshold Th_h is increased by a certain amount dTh.
  • dTh the threshold value of the error signal Err is increasing. Therefore, when the error signal Err exceeds the threshold value Th_h and divergence is detected and phase shift is performed, but the divergence state is not resolved, if the threshold value Th_h is a constant value, then the threshold value Th_h is again exceeded. There is a possibility that the determination is not made and the state of the algorithm is erroneously determined. As described above, such a problem can be prevented by increasing the threshold value Th_h by a certain amount dTh.
  • the following method (hereinafter referred to as the second method) is used instead of the method of increasing the threshold Th_h by a certain amount dTh (hereinafter referred to as the first method).
  • the first method has an advantage that the divergence can be detected earlier than the second method. Therefore, the first method and the second method may be combined.
  • phase shift unit 14 detects the algorithm state based on the output signal of the state detection unit 16, and shifts the phase of the correction signal according to the detected state. To do. Specifically, when it is detected that the phase is in a divergent state or a metastable state, the phase shift unit 14 shifts the phase of the correction signal by a predetermined angle ⁇ degree.
  • the predetermined angle ⁇ may be any positive or negative angle.
  • the error signal Err changes in either the increasing or decreasing direction. Therefore, even if the phase shift is not performed, the state transits to the diverging state S3 or the convergence state S1. If phase shifting is performed at this time, such a state transition is prevented, and as a result, a situation may occur in which the metastable state S2 is looped. As described above, if the phase shift is not performed, such a problem can be prevented.
  • the algorithm transitions to a converged state by three phase shifts. That is, transition from the range ⁇ 6> to the range ⁇ 5> by the first phase shift, transition from the range ⁇ 5> to the range ⁇ 4> by the second phase shift, and convergence by the third phase shift. It shifts to the range ⁇ 3>.
  • the motor control system 1 of the present embodiment includes a state detection unit 16 that detects the state of the algorithm, and a phase that shifts the phase of the noise correction signal by a predetermined angle when the state detection unit 16 detects a divergence state or a metastable state.
  • a shift unit 14 is provided. According to such a configuration, when the algorithm is diverged or metastable, the phase of the noise correction signal is shifted by the predetermined angle ⁇ . If the algorithm shifts to a stable state where the algorithm converges as a result of such a phase shift, a noise reduction effect can be obtained stably thereafter.
  • the phase shift unit 14 shifts the phase of the noise correction signal to make the algorithm transition to the stable state.
  • the phase shift is repeatedly performed until the algorithm is stabilized. Eventually, the algorithm transitions to a stable state, and as a result, a noise reduction effect can be stably obtained.
  • the above configuration can be implemented with a simple circuit without requiring a complicated operation, even if the order of suppression noise increases, the mounting cost does not increase significantly.
  • the state detection unit 16 compares the error signal Err calculated using the speed detection signal ⁇ output from the speed sensor 3 with a threshold, and detects the state of the algorithm based on the comparison result.
  • the detection accuracy can be satisfactorily maintained by a simple circuit configuration.
  • the error signal Err is a signal obtained by summing the sine component and the cos component of the target order extracted from the speed detection signal ⁇ . In this way, the level of the error signal Err is increased, the detection sensitivity is improved, and the detection accuracy is improved.
  • the phase shift unit 14 of the present embodiment shifts the phase of the correction signal by 180 degrees when it is detected that the state is a divergent state based on the output signal of the state detection unit 16.
  • the state detection operation by the state detection unit 16 and the phase shift operation by the phase shift unit 14 according to the present embodiment can be summarized as a state transition diagram shown in FIG. 7 and a state transition table shown in FIG.
  • FIGS. 9A to 9C a specific example of state transition according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 9A to 9C.
  • 90 degrees has no phase error.
  • FIG. 9A when the initial phase is a value in the range ⁇ 6> and the algorithm is in the divergent state, the phase shifts to the converged state ⁇ 2> by one phase shift.
  • the phase shifts to the range ⁇ 1> in the metastable state by one phase shift.
  • the phase shifts to the range ⁇ 4> in the metastable state by one phase shift.
  • the algorithm transitions to the converged state or metastable state by one phase shift.
  • the metastable state is not necessarily a problem, and there are many signal processing systems that allow the metastable state. If the phase shift method of this embodiment is applied to such a system, it is possible to shift to an always allowed state, that is, a convergence state or a metastable state by one phase shift. Therefore, according to the present embodiment, in a system that allows a metastable state, it is possible to obtain an excellent effect that the system can be stabilized more quickly.
  • FIGS. 10 to 12C a third embodiment will be described with reference to FIGS. 10 to 12C.
  • This embodiment is different from the first embodiment in a specific method of phase shift by the phase shift unit 14.
  • the configuration of this embodiment is the same as that of the first embodiment, and will be described below with reference to FIGS.
  • the phase shift unit 14 of the present embodiment shifts the phase of the correction signal by +90 degrees or ⁇ 90 degrees when it is detected that the state is the divergent state or the metastable state based on the output signal of the state detection unit 16.
  • the state detection operation by the state detection unit 16 and the phase shift operation by the phase shift unit 14 according to the present embodiment can be summarized as a state transition diagram shown in FIG. 10 and a state transition table shown in FIG.
  • FIGS. 12A to 12C a specific example of state transition according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 12A to 12C.
  • 90 degrees has no phase error.
  • the 90 degree phase shift is in the plus direction.
  • FIG. 12A when the initial phase is a value in the range ⁇ 7> and the algorithm is in a divergent state, the phase shifts to the range ⁇ 1> in the metastable state by the first phase shift, The phase shifts to the range ⁇ 3> which is a converged state by the second phase shift.
  • an excellent effect is obtained that noise can be stably suppressed without requiring a complicated calculation.
  • the system can be surely shifted to the converged state by a maximum of three phase shifts, so that an excellent effect that the system can be stabilized quickly is obtained.
  • the phase shift unit 14 of the present embodiment shifts the phase of the correction signal by 180 degrees when it is detected that the state is a divergent state based on the output signal of the state detection unit 16. Further, the phase shift unit 14 of the present embodiment shifts the phase of the correction signal by +90 degrees or ⁇ 90 degrees when the metastable state is detected based on the output signal of the state detection unit 16.
  • the state detection operation by the state detection unit 16 and the phase shift operation by the phase shift unit 14 according to the present embodiment can be summarized as a state transition diagram shown in FIG. 13 and a state transition table shown in FIG.
  • FIGS. 15A to 15C a specific example of state transition according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 15A to 15C.
  • 90 degrees has no phase error.
  • the 90 degree phase shift is in the plus direction.
  • FIG. 15A when the initial phase is a value in the range ⁇ 6> and the algorithm is in a divergent state, a phase shift of 180 degrees is performed to shift to the converged state ⁇ 2>. To do.
  • the phase shift of 180 degrees is performed to the metastable state ⁇ 4>. Then, the phase shift of 90 degrees is performed to shift to the range ⁇ 6> in the divergent state, and then the phase shift of 180 degrees is performed to shift to the range ⁇ 2> in the converged state To do.
  • the algorithm transitions to the converged state by a maximum of three phase shifts.
  • an excellent effect is obtained that noise can be stably suppressed without requiring a complicated calculation.
  • the system can be surely shifted to the converged state by a maximum of three phase shifts, so that an excellent effect that the system can be stabilized quickly is obtained.
  • the noise suppression algorithm 21 of the present embodiment has low-pass filters 22 and 23 (hereinafter abbreviated as LPFs 22 and 23) added to the noise suppression algorithm 5 of the first embodiment. Is different.
  • the outputs of the multipliers 7 and 8, that is, the n-th order sin component and the n-th order cosine component are input to the LPFs 22 and 23, respectively.
  • the LPFs 22 and 23 are designed so that harmonic noise larger than the nth order superimposed on the speed detection signal ⁇ can be removed.
  • the outputs of the LPFs 22 and 23 are respectively squared and then input to the adder 15.
  • the error signal Err is a signal obtained by summing the outputs of the LPFs 22 and 23 that input the sine component and the cosine component of the target order extracted from the speed detection signal ⁇ . ing.
  • the error signal Err is a signal obtained by summing the outputs of the LPFs 22 and 23 that receive the sin component and the cos component of the target order extracted from the speed detection signal ⁇ . In this way, as in the first embodiment, the level of the error signal Err is increased, the detection sensitivity is improved, and the detection accuracy is improved. Furthermore, according to the present embodiment, since the LPFs 22 and 23 are provided, there is also an effect that it is difficult to be affected by noise.
  • the noise suppression algorithm 31 of this embodiment differs from the noise suppression algorithm 21 of the fifth embodiment in the generation method of the error signal Err.
  • the absolute values of the outputs of the LPFs 22 and 23 are obtained, and these absolute values are input to the adder 15.
  • the error signal Err is a signal obtained by summing absolute values of the outputs of the LPFs 22 and 23 that input the sine component and cos component of the target order extracted from the speed detection signal ⁇ . It has become.
  • the error signal Err is a signal obtained by summing absolute values of the outputs of the LPFs 22 and 23 to which the sine component and cos component of the target order extracted from the speed detection signal ⁇ are input. Therefore, according to the present embodiment, although the level of the error signal Err is lower than that of the fifth embodiment, an effect that the circuit scale can be reduced can be obtained.
  • the present disclosure is not limited to the embodiments described above and illustrated in the drawings, and can be arbitrarily modified, combined, or expanded without departing from the scope of the present disclosure.
  • the present disclosure is not limited to the motor control system 1 that controls the motor 2, and a signal processing system that reduces noise generated in a control target by superimposing a compensation signal on a control signal for controlling the operation of the control target. It can be applied in general.
  • the present disclosure can be applied to general uses such as suppressing periodic noise generated in a system controlled by a periodic signal.
  • the state detector 16 only needs to be able to detect the state of the algorithm, and its specific configuration and detection method can be changed as appropriate. For example, the determination is not limited to using three thresholds, and may be determination using one, two, four or more thresholds. Further, after detecting the divergent state, the threshold value Th_h may not be increased by a certain amount dTh. Further, it is not necessary to provide hysteresis for the threshold value. Furthermore, the state detection part 16 should just be the structure which detects the divergence state of an algorithm at least. In that case, the phase shift unit 14 may be configured to shift the phase of the compensation signal by a predetermined angle when a divergence state is detected by the state detection unit 16. Even in such a configuration, the phase can be shifted to a converged state or a metastable state by performing a predetermined number of phase shifts.

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Abstract

信号処理システム（１）は、制御対象（２）の動作を制御するための制御信号に対し補償信号を重畳することにより前記制御対象で生じるノイズを低減する。前記信号処理システムは、所定のアルゴリズムに則って前記補償信号を生成する信号生成部（１７）と、前記アルゴリズムの状態を検知するもので、少なくとも発散状態を検知する状態検知部（１６）と、前記状態検知部により前記発散状態が検知されると前記補償信号の位相を所定角度だけシフトする位相シフト部（１４）と、を備える。

Description

信号処理システム 関連出願の相互参照
　本出願は、２０１７年２月２８日に出願された日本出願番号２０１７－０３６５５９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、制御対象で生じるノイズを低減する信号処理システムに関する。
　制御対象の動作を制御するための制御信号に対し補償信号を重畳することにより制御対象で生じるノイズを低減する、といった信号処理システムが存在する。そのような信号処理システムの一例としては、例えばモータの制御信号に対し補償信号に相当するノイズ補正信号を重畳することによりトルクリップルと逆相のトルクを発生させ、トルクリップルを低減させるモータ制御システムを挙げることができる。
　上記システムでは、モータ入力から速度センサまでの経路である二次経路の伝達関数を考慮してノイズ補正信号を生成するノイズ抑制アルゴリズムを設計する必要があるため、二次経路モデルが必要となる。二次経路モデルの誤差は、アルゴリズムの収束特性に影響を与える。具体的には、二次経路モデルの位相回転と実際の二次経路の位相回転の間に±９０°以上の位相誤差があるときにアルゴリズムが発散することが知られている。
　二次経路モデルを作成する手法としては、対象システムの計測により作成する手法が一般的である。ただし、この手法は、動作状態や経年劣化により特性が大きく変化するシステムを対象とする場合には適用することができない。例えば自動車に用いられるモータなどでは、回転数や総走行距離に応じて特性が大きく変動するため、上記手法を適用することができない。
　そのため、二次経路の伝達関数を適応的に推定する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。二次経路の推定方法としては、適応信号処理とトレーニング信号を用いて二次経路を推定する、という手法が一般的である。しかし、このような手法は、自動車用の主機モータなど、トレーニングが困難なアプリケーションには適用することができない。
　そこで、二次経路の伝達特性も含めて適応信号処理にて同定することにより、±９０°以上の位相誤差であっても収束可能とする技術が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
特開２０１６－０５７６０３号公報
Scott Pigg and Marc Bodson, "Adaptive Algorithms for the Rejection of Sinusoidal Disturbances Acting on Unknown Plants", Control Systems Technology, IEEE Transactions on, vol.18, no.4, pp.822？836, 2010.
　しかし、上記した技術では、演算処理が複雑となるため、抑制ノイズの次数が増えるほど、その実装コストが増大する、という問題がある。
　本開示の目的は、複雑な演算を必要とすることなく、安定してノイズを抑制することができる信号処理システムを提供することにある。
　本開示の第一の態様において、信号処理システムは、制御対象の動作を制御するための制御信号に対し補償信号を重畳することにより制御対象で生じるノイズを低減するシステムであり、信号生成部、状態検知部および位相シフト部を備える。信号生成部は、所定のアルゴリズムに則って補償信号を生成する。状態検知部は、アルゴリズムの状態を検知するもので、少なくとも発散状態を検知する。位相シフト部は、状態検知部により発散状態が検知されると補償信号の位相を所定角度だけシフトする。
　このような構成によれば、±９０度以上の位相誤差があるためにアルゴリズムが発散すると、状態検知部により、その発散状態が検知される。そうすると、位相シフト部は、補償信号の位相を所定角度だけシフトする。このような位相シフトの結果、アルゴリズムが収束する安定状態に遷移すれば、その後は、ノイズの低減効果を安定して得ることができる。また、位相シフトの結果、未だアルゴリズムが安定せずに発散状態のままである場合、状態検知部による発散検知および位相シフト部による位相のシフトが再度実行される。
　つまり、上記構成によれば、アルゴリズムが安定するまで位相シフトが繰り返し実施され、やがてはアルゴリズムが安定状態へと遷移し、その結果、ノイズの低減効果を安定して得ることができる。さらに、上記構成では、複雑な演算を必要とすることなく、簡素な回路での実装が可能であるため、抑制ノイズの次数が増えたとしても、その実装コストが大幅に増加することはない。このように、上記構成によれば、複雑な演算を必要とすることなく、安定してノイズを抑制することができるという優れた効果が得られる。
　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実施形態に係るモータ制御システムの構成を模式的に示す図であり、 図２は、第１実施形態に係るノイズ抑制アルゴリズムの構成を模式的に示す図であり、 図３は、第１実施形態に係るエラー信号と各閾値との関係を説明するための図であり、 図４は、第１実施形態に係る状態検知および位相シフト動作を表す状態遷移図であり、 図５は、第１実施形態に係る状態検知および位相シフト動作を表す状態遷移表であり、 図６は、第１実施形態に係る状態遷移の具体例を説明するための図であり、 図７は、第２実施形態に係る状態検知および位相シフト動作を表す状態遷移図であり、 図８は、第２実施形態に係る状態検知および位相シフト動作を表す状態遷移表であり、 図９Ａは、第２実施形態に係る状態遷移の具体例その１を説明するための図であり、 図９Ｂは、第２実施形態に係る状態遷移の具体例その２を説明するための図であり、 図９Ｃは、第２実施形態に係る状態遷移の具体例その３を説明するための図であり、 図１０は、第３実施形態に係る状態検知および位相シフト動作を表す状態遷移図であり、 図１１は、第３実施形態に係る状態検知および位相シフト動作を表す状態遷移表であり、 図１２Ａは、第３実施形態に係る状態遷移の具体例その１を説明するための図であり、 図１２Ｂは、第３実施形態に係る状態遷移の具体例その２を説明するための図であり、 図１２Ｃは、第３実施形態に係る状態遷移の具体例その３を説明するための図であり、 図１３は、第４実施形態に係る状態検知および位相シフト動作を表す状態遷移図であり、 図１４は、第４実施形態に係る状態検知および位相シフト動作を表す状態遷移表であり、 図１５Ａは、第４実施形態に係る状態遷移の具体例その１を説明するための図であり、 図１５Ｂは、第４実施形態に係る状態遷移の具体例その２を説明するための図であり、 図１５Ｃは、第４実施形態に係る状態遷移の具体例その３を説明するための図であり、 図１６は、第５実施形態に係るノイズ抑制アルゴリズムの構成を模式的に示す図であり、 図１７は、第６実施形態に係るノイズ抑制アルゴリズムの構成を模式的に示す図である。
　以下、複数の実施形態について図面を参照して説明する。なお、各実施形態において実質的に同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
　　　（第１実施形態）
　以下、第１実施形態について図１～図６を参照して説明する。
　図１に示すモータ制御システム１は、モータ２を制御するものであり、制御対象であるモータ２で生じるノイズ、具体的にはトルクリップルを低減する信号処理システムとなっている。モータ制御システム１は、速度センサ３、速度制御器４、ノイズ抑制アルゴリズム５などを備えている。
　この場合、実際のモータ２の出力は、理想のモータＧ（ｓ）の出力に対しトルクリップルが重畳されたものとなる。速度センサ３は、このようなモータ２の出力から、その回転速度を検出する。速度センサ３から出力されるモータ２の回転速度を表す速度検出信号ωは、速度制御器４およびノイズ抑制アルゴリズム５に与えられている。なお、速度センサ３は、制御対象であるモータ２の状態に応じて変化する物理量である回転速度を検出する検出部に相当する。また、速度検出信号ωは、検出信号に相当する。
　速度制御器４は、速度センサ３から与えられる速度検出信号ωと上位の制御装置などから与えられるモータ２の回転速度を指令する速度指令値を表す速度指令信号ω＊との偏差がゼロに近付くように、モータ２の速度制御、つまりトルク制御を行う。詳細は後述するが、ノイズ抑制アルゴリズム５は、モータ２で生じるトルクリップルを低減するためのノイズ補正信号を生成する。速度制御器４から出力される制御信号は、加算器６によりノイズ抑制アルゴリズム５から出力されるノイズ補正信号が重畳されたうえでモータ２に入力される。
　このように、モータ制御システム１では、制御対象であるモータ２の動作を制御するための制御信号に対して補償信号に相当するノイズ補正信号が重畳されることでトルクリップルと逆相のトルクを発生させ、トルクリップルを低減させるようになっている。
　上述したノイズ抑制アルゴリズム５の具体的な構成としては、例えば図２に示すような構成を採用することができる。この場合、ノイズ抑制アルゴリズム５は、速度センサ３から与えられるモータ２の回転速度を表す情報である速度検出信号ωから、各次数のリップル成分を取得する。ノイズ抑制アルゴリズム５は、そのリップル成分から計算されるエラー信号Ｅｒｒを用いることで発散検知を行うようになっている。
　図２に示すように、乗算器７は、速度検出信号ωに対してノイズ抑制の対象となる対象次数（以下、ｎ次とも称す）のｓｉｎ波を乗算し、乗算器８は、速度検出信号ωに対してｎ次のコサインｃｏｓ波を乗算する。これら乗算器７、８の出力は、それぞれｎ次のｓｉｎ成分、ｎ次のｃｏｓ成分であり、ｎ次のリップル成分に相当する。
　ＬＭＳ９、１０は、フィードバック制御と同様のアルゴリズムであり、前段で求められたｎ次のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分がゼロになるように、出力する補正信号のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を計算する。すなわち、ＬＭＳ９、１０は、ｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分と目標値である０との差分を求め、その差分を定数（μ）倍して前回の値に積算する積分制御と同様の演算を繰り返すことにより、ｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分が０になるような補正信号を出力する。
　例えば、出力信号のｃｏｓ成分をＱｏｕｔとし、速度検出信号ωのｎ次のｃｏｓ成分をＱｉｎとすると、下記（１）式に基づいて出力信号のｃｏｓ成分Ｑｏｕｔが更新される。
　　Ｑｏｕｔ（ｎ＋１）＝Ｑｏｕｔ（ｎ）＋μ（０－Ｑｉｎ）　　　…（１）
　同様に、出力信号のｓｉｎ成分は、下記（２）式に基づいて求められる。
　　Ｉｏｕｔ（ｎ＋１）＝Ｉｏｕｔ（ｎ）＋μ（０－Ｉｉｎ）　　　…（２）
　したがって、補正信号は、下記（３）式により表される。
　　Ｑｏｕｔ・ｓｉｎ（ｎωｔ）＋Ｉｏｕｔ・ｃｏｓ（ｎωｔ）　　　…（３）
　乗算器１１は、ＬＭＳ９により求められたｎ次の回転リップルを０にする補正信号のｓｉｎ成分にｓｉｎ波を乗算し、乗算器１２は、上記補正信号のｃｏｓ成分にｃｏｓ波を乗算する。加算器１３は、乗算器１１、１２の各出力を加算して得られる補正信号を位相シフト部１４に出力する。
　乗算器７、８の各出力、つまりｎ次のｓｉｎ成分、ｎ次のｃｏｓ成分は、それぞれ２乗された後、加算器１５に入力される。加算器１５は、乗算器７、８の各出力を２乗したものを加算して得られるエラー信号Ｅｒｒを出力する。このように、エラー信号Ｅｒｒは、速度検出信号ωを用いて計算されるものであり、具体的には、速度検出信号ωから抽出される対象次数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を二乗和することで得られる信号である。
　状態検知部１６は、詳細は後述するが、エラー信号Ｅｒｒと複数の閾値とを比較し、それらの比較結果に基づいてアルゴリズムの状態を検知する。この場合、状態検知部１６は、発散状態、準安定状態および安定状態（以下、収束状態とも呼ぶ）のいずれの状態であるかを検知する。なお、これら各状態（発散状態、準安定状態および安定状態）は、二次経路モデルの位相回転の値と実際の二次経路の位相回転の値との差である位相誤差に依存して決まるものである。また、本明細書において、準安定状態は、安定してノイズ（トルクリップル）を抑制することはできないものの発散はしていない状態、つまり安定状態および発散状態のいずれでもない状態のこととする。
　状態検知部１６は、検知したアルゴリズムの状態を表す信号を出力する。位相シフト部１４は、状態検知部１６の出力信号に基づいてアルゴリズムの状態を検出し、その検出した状態に応じて、加算器１３から与えられる補正信号の位相をシフトする。なお、位相シフト部１４は、検出した状態によっては、補正信号の位相をシフトしないこともある。位相シフト部１４は、補正信号の位相をシフトした信号を、ノイズ補正信号として出力する。
　なお、本実施形態では、乗算器７、８、１１、１２、ＬＭＳ９、１０および加算器１３などにより、所定のアルゴリズムに則ってモータ２で生じるトルクリップルを低減するためのノイズ補正信号を生成する信号生成部１７が構成されている。
　次に、上記構成の作用について説明する。
　　［１］状態検知部１６によるアルゴリズムの状態検知
　図３に示すように、状態検知部１６は、エラー信号Ｅｒｒについて３つの閾値Ｔｈ＿ｈ、Ｔｈ＿ｍ、Ｔｈ＿ｌを用いた判定を行うようになっている。各閾値Ｔｈ＿ｈ、Ｔｈ＿ｍ、Ｔｈ＿ｌの関係は、下記（４）式に示すようになっている。
　　Ｔｈ＿ｌ＜Ｔｈ＿ｍ＜Ｔｈ＿ｈ　　　…（４）
　この場合、閾値Ｔｈ＿ｌは、第１閾値に相当し、閾値Ｔｈ＿ｍは第１閾値よりも大きい第２閾値に相当し、閾値Ｔｈ＿ｈは第２閾値よりも大きい第３閾値に相当する。
　状態検知部１６は、エラー信号Ｅｒｒのレベルが閾値Ｔｈ＿ｌを下回る場合、アルゴリズムが収束状態Ｓ１であると判定する。状態検知部１６は、エラー信号Ｅｒｒのレベルが閾値Ｔｈ＿ｍを上回る場合、アルゴリズムが準安定状態Ｓ２であると判定する。状態検知部１６は、エラー信号Ｅｒｒのレベルが閾値Ｔｈ＿ｈを上回る場合、アルゴリズムが発散状態Ｓ３であると判定する。なお、図３におけるＳ０は、初期状態を表している。
　本実施形態では、エラー信号Ｅｒｒに重畳する高調波やノイズなどの影響を抑えるため、各閾値にはヒステリシスが設けられている。なお、上記閾値による判定について、一定時間内に所定回数だけ閾値を上回ることで、または下回ることで、判定条件を満たしたことにすれば、さらにノイズなどの影響を抑制することが可能となる。
　また、閾値Ｔｈ＿ｍ、Ｔｈ＿ｈは、アルゴリズム収束時におけるエラー信号Ｅｒｒのレベルよりも十分に高い値となるように設定されている。閾値をこのように設定する理由は、次の通りである。すなわち、アルゴリズム収束時であっても、最初はノイズの影響などによりエラー信号Ｅｒｒのレベルが変動することがある。このような変動が原因でエラー信号Ｅｒｒが閾値Ｔｈ＿ｍ、Ｔｈ＿ｈを上回ると、本来は位相をシフトする必要がないにもかかわらず、ノイズ補正信号の位相をシフトさせてしまうおそれがある。上述したように、閾値Ｔｈ＿ｍ、Ｔｈ＿ｈを設定しておけば、このような問題の発生を防止することができる。
　また、本実施形態では、エラー信号Ｅｒｒが閾値Ｔｈ＿ｈを上回った場合、閾値Ｔｈ＿ｈを一定量ｄＴｈだけ高めるようにしている。このようにする理由は、次の通りである。すなわち、アルゴリズムが一旦発散すると、エラー信号Ｅｒｒのレベルは高くなる一方である。そのため、エラー信号Ｅｒｒが閾値Ｔｈ＿ｈを上回って発散が検知され、位相シフトが行われたものの、発散状態が解消しなかった場合、閾値Ｔｈ＿ｈが一定値であると、その後、再び閾値Ｔｈ＿ｈを上回るという判定がされず、アルゴリズムの状態が誤判定されるおそれがある。上述したように、閾値Ｔｈ＿ｈを一定量ｄＴｈだけ高めることにより、このような問題の発生を防止することができる。
　なお、上記問題の発生を防止するため、閾値Ｔｈ＿ｈを一定量ｄＴｈだけ高める方法（以下、第１の方法と呼ぶ）に代えて、次のような方法（以下、第２の方法と呼ぶ）を行ってもよい。すなわち、エラー信号Ｅｒｒが閾値Ｔｈ＿ｈを上回った場合、所定時間が経過した後に、再度エラー信号Ｅｒｒと閾値Ｔｈ＿ｈとの比較を行ってもよい。このような第２の方法によっても、発散状態が解消しないという問題の発生を防止することができる。ただし、第２の方法に比べ、第１の方法は、発散をより早く検知することができるというメリットがある。そこで、第１の方法および第２の方法を組み合わせて実施してもよい。
　　［２］位相シフト部１４による補正信号の位相シフト
　位相シフト部１４は、状態検知部１６の出力信号に基づいてアルゴリズムの状態を検出し、その検出した状態に応じて、補正信号の位相をシフトする。具体的には、位相シフト部１４は、発散状態または準安定状態であることが検出されると、補正信号の位相を所定角度θ度シフトする。所定角度θは、プラスまたはマイナスの任意の角度であればよい。
　　［３］状態検知部１６および位相シフト部１４による全体動作
　状態検知部１６による状態検知の動作および位相シフト部１４による位相シフトの動作をまとめると、図４に示す状態遷移図および図５に示す状態遷移表として表すことができる。なお、以下では、エラー信号Ｅｒｒが閾値Ｔｈ＿ｈを上回ると判定された場合のことを「Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈ」と省略し、エラー信号Ｅｒｒが閾値Ｔｈ＿ｍを上回ると判定された場合のことを「Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍ」と省略し、エラー信号Ｅｒｒが閾値Ｔｈ＿ｌを下回ると判定された場合のことを「Ｅｒｒ＜Ｔｈ＿ｌ」と省略する。
　（初期状態Ｓ０における動作）
　初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定されると、発散状態Ｓ３に遷移するとともに、補正信号の位相がθ度シフトされる。また、この際、閾値Ｔｈ＿ｈが一定量ｄＴｈだけ高められる。初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、状態は遷移しない。初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定されると、収束状態Ｓ１に遷移するとともに、閾値Ｔｈ＿ｈが初期化される。
　（収束状態Ｓ１における動作）
　収束状態Ｓ１において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。収束状態Ｓ１において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、準安定状態Ｓ２に遷移するとともに、補正信号の位相がθ度シフトされる。
　（準安定状態Ｓ２における動作）
　準安定状態Ｓ２において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。準安定状態Ｓ２において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、状態は遷移しない。また、このとき、補正信号の位相シフトも行われない。この理由は、次の通りである。
　すなわち、準安定状態Ｓ２では、エラー信号Ｅｒｒは、増加または減少のいずれかの方向に変化することになる。そのため、位相シフトを行わなくとも、発散状態Ｓ３または収束状態Ｓ１に遷移する。このときに位相シフトを行うと、このような状態遷移を妨げてしまい、その結果、準安定状態Ｓ２をループしてしまうといった事態が生じかねない。上述したように、位相シフトを行わないようにすれば、このような問題の発生を防止することができる。
　（発散状態Ｓ３における動作）
　発散状態Ｓ３において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。発散状態Ｓ３において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定された場合における動作は、収束状態Ｓ１における動作と同様の動作となる。
　　［４］θ＝－４５度とした場合の状態遷移の例
　図６に示すように、９０度が位相誤差無しである場合、０度～４５度の範囲＜１＞および１３５度～１８０度の範囲＜４＞が準安定状態となり、４５度～１３５度の範囲＜２＞および＜３＞が安定状態（収束状態）となり、１８０度～３６０度の範囲＜５＞～＜８＞が発散状態（不安定状態）となる。
　ここで、初期の位相が範囲＜６＞の値であり、アルゴリズムが発散状態となっている場合、本実施形態によれば、３回の位相シフトによりアルゴリズムが収束状態へと遷移する。すなわち、１回目の位相シフトにより範囲＜６＞から範囲＜５＞へと移行し、２回目の位相シフトにより範囲＜５＞から範囲＜４＞へと移行し、３回目の位相シフトにより収束状態である範囲＜３＞へと移行する。
　以上説明した本実施形態によれば、次のような効果が得られる。
　本実施形態のモータ制御システム１は、アルゴリズムの状態を検知する状態検知部１６と、状態検知部１６により発散状態または準安定状態が検知されるとノイズ補正信号の位相を所定角度だけシフトする位相シフト部１４を備えている。このような構成によれば、アルゴリズムが発散状態または準安定状態になると、ノイズ補正信号の位相が所定角度θだけシフトされる。このような位相シフトの結果、アルゴリズムが収束する安定状態に遷移すれば、その後は、ノイズの低減効果を安定して得ることができる。
　なお、準安定状態では、アルゴリズムは発散しないものの、安定したノイズキャンセルの効果が得られないことがある。そこで、本実施形態では、位相シフト部１４は、準安定状態であることが検出された場合にも、ノイズ補正信号の位相をシフトしてアルゴリズムを安定状態に遷移させるようにしている。
　また、上記構成によれば、１回の位相シフトの結果、未だアルゴリズムが安定せずに発散状態または準安定状態のままである場合でも、アルゴリズムが安定するまで位相シフトが繰り返し実施されるため、やがてはアルゴリズムが安定状態へと遷移し、その結果、ノイズの低減効果を安定して得ることができる。
　さらに、上記構成では、複雑な演算を必要とすることなく、簡素な回路での実装が可能であるため、抑制ノイズの次数が増えたとしても、その実装コストが大幅に増加することはない。このように、上記構成によれば、複雑な演算を必要とすることなく、安定してノイズを抑制することができるという優れた効果が得られる。
　また、上述した状態検知および位相シフトの動作を、トルクリップル（ノイズ）抑制の対象とする各次数のリップル成分（高調波ノイズ）に対して実施することにより、例えばモデルの分からない二次経路についても発散することなく、ノイズ抑制を行うことが可能となる。
　状態検知部１６は、速度センサ３から出力される速度検出信号ωを用いて計算されるエラー信号Ｅｒｒと閾値とを比較し、その比較結果に基づいてアルゴリズムの状態を検知するため、比較的簡単な回路構成により検知精度を良好に維持することができる。また、エラー信号Ｅｒｒは、具体的には、速度検出信号ωから抽出される対象次数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を二乗和して得られた信号となっている。このようにすれば、エラー信号Ｅｒｒのレベルが高くなり、検知の感度が良好となり、検知精度が向上する効果が得られる。
　ただし、エラー信号Ｅｒｒのレベルが高くなるということは、そのエラー信号Ｅｒｒに重畳する高調波やノイズも同様に大きくなり、それらが検知精度に悪影響を及ぼす可能性が高くなることを意味する。そこで、本実施形態では、閾値にヒステリシスを持たせることにより、このような高調波、ノイズなどの影響を抑制するようにしている。
　　　（第２実施形態）
　以下、第２実施形態について図７～図９Ｃを参照して説明する。
　本実施形態は、第１実施形態に対し、位相シフト部１４による位相シフトの具体的な方法が異なっている。なお、本実施形態の構成については、第１実施形態の構成と共通するので、以下では図１および図２も参照しながら説明する。
　本実施形態の位相シフト部１４は、状態検知部１６の出力信号に基づいて発散状態であることが検出されると、補正信号の位相を１８０度シフトする。本実施形態の状態検知部１６による状態検知の動作および位相シフト部１４による位相シフトの動作をまとめると、図７に示す状態遷移図および図８に示す状態遷移表として表すことができる。
　（初期状態Ｓ０における動作）
　初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定されると、発散状態Ｓ３に遷移するとともに、補正信号の位相が１８０度シフトされる。また、この際、閾値Ｔｈ＿ｈが一定量ｄＴｈだけ高められる。初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、状態は遷移しない。初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定されると、収束状態Ｓ１に遷移するとともに、閾値Ｔｈ＿ｈが初期化される。
　（収束状態Ｓ１における動作）
　収束状態Ｓ１において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。収束状態Ｓ１において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、準安定状態Ｓ２に遷移する。なお、このとき、補正信号の位相シフトは行われない。
　（準安定状態Ｓ２および発散状態Ｓ３における動作）
　準安定状態Ｓ２および発散状態Ｓ３における各動作は、いずれも収束状態Ｓ１における各動作と同様の動作となる。
　続いて、本実施形態による状態遷移の具体例について図９Ａ～図９Ｃを参照して説明する。この場合も、第１実施形態の図６と同様、９０度が位相誤差無しとなっている。図９Ａに示すように、初期の位相が範囲＜６＞の値であり、アルゴリズムが発散状態となっている場合、１回の位相シフトにより収束状態である範囲＜２＞へと移行する。
　図９Ｂに示すように、初期の位相が範囲＜５＞の値であり、アルゴリズムが発散状態となっている場合、１回の位相シフトにより準安定状態である範囲＜１＞へと移行する。図９Ｃに示すように、初期の位相が範囲＜８＞の値であり、アルゴリズムが発散状態となっている場合、１回の位相シフトにより準安定状態である範囲＜４＞へと移行する。このように、本実施形態によれば、１回の位相シフトによりアルゴリズムが収束状態または準安定状態へと遷移する。
　本実施形態によっても、第１実施形態と同様、複雑な演算を必要とすることなく、安定してノイズを抑制することができるという優れた効果が得られる。さらに、本実施形態によれば、次のような効果が得られる。すなわち、準安定状態は、必ずしも問題となるわけではなく、準安定状態をも許容する信号処理システムは数多く存在する。このようなシステムに本実施形態の位相シフトの手法を適用すれば、１回の位相シフトにより、必ず許容される状態、つまり収束状態または準安定状態へと移行させることができる。したがって、本実施形態によれば、準安定状態をも許容するシステムにおいて、システムをより素早く安定化させることができるという優れた効果が得られる。
　　　（第３実施形態）
　以下、第３実施形態について図１０～図１２Ｃを参照して説明する。
　本実施形態は、第１実施形態に対し、位相シフト部１４による位相シフトの具体的な方法が異なっている。なお、本実施形態の構成については、第１実施形態の構成と共通するので、以下では図１および図２も参照しながら説明する。
　本実施形態の位相シフト部１４は、状態検知部１６の出力信号に基づいて発散状態または準安定状態であることが検出されると、補正信号の位相を＋９０度または－９０度シフトする。本実施形態の状態検知部１６による状態検知の動作および位相シフト部１４による位相シフトの動作をまとめると、図１０に示す状態遷移図および図１１に示す状態遷移表として表すことができる。
　（初期状態Ｓ０における動作）
　初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定されると、発散状態Ｓ３に遷移するとともに、補正信号の位相が９０度シフトされる。また、この際、閾値Ｔｈ＿ｈが一定量ｄＴｈだけ高められる。初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、状態は遷移しない。初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定されると、収束状態Ｓ１に遷移するとともに、閾値Ｔｈ＿ｈが初期化される。
　（収束状態Ｓ１における動作）
　収束状態Ｓ１において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。収束状態Ｓ１において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、準安定状態Ｓ２に遷移するとともに、補正信号の位相が９０度シフトされる。
　（準安定状態Ｓ２における動作）
　準安定状態Ｓ２において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。準安定状態Ｓ２において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、状態は遷移しない。また、このとき、補正信号の位相シフトも行われない。
　（発散状態Ｓ３における動作）
　発散状態Ｓ３において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。発散状態Ｓ３において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定された場合における動作は、収束状態Ｓ１における動作と同様の動作となる。
　続いて、本実施形態による状態遷移の具体例について図１２Ａ～図１２Ｃを参照して説明する。この場合も、第１実施形態の図６と同様、９０度が位相誤差無しとなっている。また、この場合、９０度の位相シフトは、プラス方向となっている。図１２Ａに示すように、初期の位相が範囲＜７＞の値であり、アルゴリズムが発散状態となっている場合、１回目の位相シフトにより準安定状態である範囲＜１＞へと移行し、２回目の位相シフトにより収束状態である範囲＜３＞へと移行する。
　図１２Ｂに示すように、初期の位相が範囲＜５＞の値であり、アルゴリズムが発散状態となっている場合、１回目の位相シフトにより範囲＜７＞へと移行し、２回目の位相シフトにより準安定状態である範囲＜１＞へと移行し、３回目の位相シフトにより収束状態である範囲＜３＞へと移行する。図１２Ｃに示すように、初期の位相が範囲＜１＞の値であり、アルゴリズムが準安定状態となっている場合、１回の位相シフトにより収束状態である範囲＜３＞へと移行する。このように、本実施形態によれば、最大でも３回の位相シフトによりアルゴリズムが収束状態へと遷移する。
　本実施形態によっても、第１実施形態と同様、複雑な演算を必要とすることなく、安定してノイズを抑制することができるという優れた効果が得られる。また、本実施形態によれば、最大でも３回の位相シフトにより確実に収束状態へと移行させることができるため、システムを素早く安定化させることができるという優れた効果が得られる。
　　　（第４実施形態）
　以下、第４実施形態について図１３～図１５Ｃを参照して説明する。
　本実施形態は、第１実施形態に対し、位相シフト部１４による位相シフトの具体的な方法が異なっている。なお、本実施形態の構成については、第１実施形態の構成と共通するので、以下では図１および図２も参照しながら説明する。
　本実施形態の位相シフト部１４は、状態検知部１６の出力信号に基づいて発散状態であることが検出されると、補正信号の位相を１８０度シフトする。また、本実施形態の位相シフト部１４は、状態検知部１６の出力信号に基づいて準安定状態であることが検出されると、補正信号の位相を＋９０度または－９０度シフトする。本実施形態の状態検知部１６による状態検知の動作および位相シフト部１４による位相シフトの動作をまとめると、図１３に示す状態遷移図および図１４に示す状態遷移表として表すことができる。
　（初期状態Ｓ０における動作）
　初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定されると、発散状態Ｓ３に遷移するとともに、補正信号の位相が１８０度シフトされる。また、この際、閾値Ｔｈ＿ｈが一定量ｄＴｈだけ高められる。初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、状態は遷移しない。初期状態Ｓ０において、Ｅｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定されると、収束状態Ｓ１に遷移するとともに、閾値Ｔｈ＿ｈが初期化される。
　（収束状態Ｓ１における動作）
　収束状態Ｓ１において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。収束状態Ｓ１において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、準安定状態Ｓ２に遷移するとともに、補正信号の位相が９０度シフトされる。
　（準安定状態Ｓ２における動作）
　準安定状態Ｓ２において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。準安定状態Ｓ２において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定されると、状態は遷移しない。また、このとき、補正信号の位相シフトも行われない。
　（発散状態Ｓ３における動作）
　発散状態Ｓ３において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｈと判定された場合における動作およびＥｒｒ＜Ｔｈ＿ｌと判定された場合における動作は、初期状態Ｓ０における各動作と同様の動作となる。発散状態Ｓ３において、Ｅｒｒ＞Ｔｈ＿ｍと判定された場合における動作は、収束状態Ｓ１における動作と同様の動作となる。
　続いて、本実施形態による状態遷移の具体例について図１５Ａ～図１５Ｃを参照して説明する。この場合も、第１実施形態の図６と同様、９０度が位相誤差無しとなっている。また、この場合、９０度の位相シフトは、プラス方向となっている。図１５Ａに示すように、初期の位相が範囲＜６＞の値であり、アルゴリズムが発散状態となっている場合、１８０度の位相シフトが行われて収束状態である範囲＜２＞へと移行する。
　図１５Ｂに示すように、初期の位相が範囲＜５＞の値であり、アルゴリズムが発散状態となっている場合、１８０度の位相シフトが行われて準安定状態である範囲＜１＞へと移行し、続いて９０度の位相シフトが行われて収束状態である範囲＜３＞へと移行する。
　図１５Ｃに示すように、初期の位相が範囲＜８＞の値であり、アルゴリズムが準安定状態となっている場合、１８０度の位相シフトが行われて準安定状態である範囲＜４＞へと移行し、続いて９０度の位相シフトが行われて発散状態である範囲＜６＞へと移行し、続いて１８０度の位相シフトが行われて収束状態である範囲＜２＞へと移行する。このように、本実施形態によれば、最大でも３回の位相シフトによりアルゴリズムが収束状態へと遷移する。
　本実施形態によっても、第１実施形態と同様、複雑な演算を必要とすることなく、安定してノイズを抑制することができるという優れた効果が得られる。また、本実施形態によれば、最大でも３回の位相シフトにより確実に収束状態へと移行させることができるため、システムを素早く安定化させることができるという優れた効果が得られる。
　　　（第５実施形態）
　以下、第５実施形態について図１６を参照して説明する。
　図１６に示すように、本実施形態のノイズ抑制アルゴリズム２１は、第１実施形態のノイズ抑制アルゴリズム５に対し、ローパスフィルタ２２、２３（以下、ＬＰＦ２２、２３と省略する）が追加されている点が異なる。
　この場合、乗算器７、８の各出力、つまりｎ次のｓｉｎ成分、ｎ次のｃｏｓ成分は、それぞれＬＰＦ２２、２３に入力されている。ＬＰＦ２２、２３は、速度検出信号ωに重畳するｎ次より大きな高調波ノイズなどを除去できるように設計されている。ＬＰＦ２２、２３の各出力は、それぞれ２乗された後、加算器１５に入力される。このように、本実施形態では、エラー信号Ｅｒｒは、速度検出信号ωから抽出される対象次数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を入力するＬＰＦ２２、２３の各出力を二乗和することで得られる信号となっている。
　このような本実施形態の構成によっても、第１実施形態と同様、複雑な演算を必要とすることなく、安定してノイズを抑制することができるという優れた効果が得られる。また、エラー信号Ｅｒｒは、速度検出信号ωから抽出される対象次数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を入力するＬＰＦ２２、２３の各出力を二乗和して得られた信号となっている。このようにすれば、第１実施形態と同様、エラー信号Ｅｒｒのレベルが高くなり、検知の感度が良好となり、検知精度が向上する効果が得られる。さらに、本実施形態によれば、ＬＰＦ２２、２３を設けているため、ノイズの影響を受け難くなるという効果も得られる。
　　　（第６実施形態）
　以下、第６実施形態について図１７を参照して説明する。
　図１７に示すように、本実施形態のノイズ抑制アルゴリズム３１は、第５実施形態のノイズ抑制アルゴリズム２１に対し、エラー信号Ｅｒｒの生成手法が異なる。この場合、ＬＰＦ２２、２３の各出力の絶対値が求められ、それら各絶対値が加算器１５に入力される。このように、本実施形態では、エラー信号Ｅｒｒは、速度検出信号ωから抽出される対象次数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を入力するＬＰＦ２２、２３の各出力を絶対値和することで得られる信号となっている。
　このような本実施形態の構成によっても、第１実施形態と同様、複雑な演算を必要とすることなく、安定してノイズを抑制することができるという優れた効果が得られる。また、エラー信号Ｅｒｒは、速度検出信号ωから抽出される対象次数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を入力するＬＰＦ２２、２３の各出力を絶対値和して得られた信号となっている。したがって、本実施形態によれば、第５実施形態に比べ、エラー信号Ｅｒｒのレベルが低くなるものの、回路規模を小さくすることができるという効果が得られる。
　　　（その他の実施形態）
　なお、本開示は上記し且つ図面に記載した各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で任意に変形、組み合わせ、あるいは拡張することができる。
　本開示は、モータ２を制御するモータ制御システム１に限らずともよく、制御対象の動作を制御するための制御信号に対し補償信号を重畳することにより制御対象で生じるノイズを低減する信号処理システム全般に適用することができる。例えば、本開示は、周期信号により制御されるシステムにおいて発生する周期的なノイズを抑制するといった用途全般に適用することができる。
　状態検知部１６は、アルゴリズムの状態を検知できるものであればよく、その具体的な構成や検知方法については適宜変更することができる。例えば、３つの閾値を用いた判定に限らずともよく、１つ、２つまたは４つ以上の閾値を用いた判定でもよい。また、発散状態を検知した後、閾値Ｔｈ＿ｈを一定量ｄＴｈだけ高くしなくともよい。また、閾値にヒステリシスを設けなくともよい。さらに、状態検知部１６は、少なくともアルゴリズムの発散状態を検知する構成であればよい。その場合、位相シフト部１４は、状態検知部１６により発散状態が検知されると補償信号の位相を所定角度だけシフトする構成とすればよい。このような構成であっても、所定回数の位相シフトが行われることにより、収束状態または準安定状態へと移行させることができる。
　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 (14)

  1. 　制御対象（２）の動作を制御するための制御信号に対し補償信号を重畳することにより前記制御対象で生じるノイズを低減する信号処理システム（１）であって、
    　所定のアルゴリズムに則って前記補償信号を生成する信号生成部（１７）と、
    　前記アルゴリズムの状態を検知するもので、少なくとも発散状態を検知する状態検知部（１６）と、
    　前記状態検知部により前記発散状態が検知されると前記補償信号の位相を所定角度だけシフトする位相シフト部（１４）と、
    　を備える信号処理システム。
  2. 　前記状態検知部は、前記アルゴリズムが安定状態および前記発散状態のいずれでもない状態である準安定状態も検知し、
    　前記位相シフト部は、前記状態検知部により前記発散状態または前記準安定状態が検知されると前記補償信号の位相を所定角度だけシフトする請求項１に記載の信号処理システム。
  3. 　前記位相シフト部は、前記状態検知部により前記発散状態または前記準安定状態が検知されると前記補償信号の位相を９０度シフトする請求項２に記載の信号処理システム。
  4. 　前記位相シフト部は、前記状態検知部により前記発散状態が検知されると前記補償信号の位相を１８０度シフトし、前記状態検知部により前記準安定状態が検知されると前記補償信号の位相を９０度シフトする請求項２に記載の信号処理システム。
  5. 　前記位相シフト部は、前記状態検知部により前記発散状態が検知されると前記補償信号の位相を１８０度シフトする請求項１または２に記載の信号処理システム。
  6. 　前記状態検知部は、前記制御対象の状態に応じて変化する物理量を検出する検出部（３）から出力される検出信号を用いて計算されるエラー信号を用いた判定を行い、その判定結果に基づいて前記アルゴリズムの状態を検知する請求項１から５のいずれか一項に記載の信号処理システム。
  7. 　前記状態検知部は、前記エラー信号のレベルと複数の閾値とを比較し、それらの比較結果に基づいて前記アルゴリズムの状態を検知する請求項６に記載の信号処理システム。
  8. 　前記複数の閾値は、第１閾値と、第１閾値よりも大きい第２閾値と、前記第２閾値よりも大きい第３閾値とを含み、
    　前記状態検知部は、前記エラー信号のレベルが前記第１閾値を下回る場合には前記アルゴリズムが収束状態であり、前記エラー信号のレベルが前記第２閾値を上回る場合には前記アルゴリズムが前記準安定状態であり、前記エラー信号のレベルが前記第３閾値を上回る場合には前記アルゴリズムが前記発散状態であると判定する請求項７に記載の信号処理システム。
  9. 　前記状態検知部は、前記発散状態を検知した後、前記第３閾値を一定量だけ高くする請求項８に記載の信号処理システム。
  10. 　前記閾値にヒステリシスが設けられている請求項７から９のいずれか一項に記載の信号処理システム。
  11. 　前記エラー信号は、前記検出信号から抽出される対象次数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を二乗和することで得られる請求項６から１０のいずれか一項に記載の信号処理システム。
  12. 　前記エラー信号は、前記検出信号から抽出される対象次数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を入力するローパスフィルタ（２２、２３）の出力を二乗和することで得られる請求項６から１０のいずれか一項に記載の信号処理システム。
  13. 　前記エラー信号は、前記検出信号から抽出される対象次数のｓｉｎ成分およびｃｏｓ成分を入力するローパスフィルタ（２２、２３）の出力の絶対値和することで得られる請求項６から１０のいずれか一項に記載の信号処理システム。
  14. 　前記制御対象は、モータ（２）であり、
    　前記ノイズは、前記モータで生じるトルクリップルである請求項１から１３のいずれか一項に記載の信号処理システム。
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