WO2019064322A1 - 機器制御システム - Google Patents

機器制御システム Download PDF

Info

Publication number
WO2019064322A1
WO2019064322A1 PCT/JP2017/034622 JP2017034622W WO2019064322A1 WO 2019064322 A1 WO2019064322 A1 WO 2019064322A1 JP 2017034622 W JP2017034622 W JP 2017034622W WO 2019064322 A1 WO2019064322 A1 WO 2019064322A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
motor
control system
model
unit
arithmetic
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/034622
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
見多 出口
中村　明博
雅寛 堀
康明 青山
金子　悟
岩路　善尚
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to EP17926991.5A priority Critical patent/EP3691113B1/en
Priority to JP2019545402A priority patent/JP6867503B2/ja
Priority to PCT/JP2017/034622 priority patent/WO2019064322A1/ja
Publication of WO2019064322A1 publication Critical patent/WO2019064322A1/ja

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2425—Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2451—Methods of calibrating or learning characterised by what is learned or calibrated
    • 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
    • H02P23/00—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by a control method other than vector control
    • H02P23/0004—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control
    • H02P23/0018—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control using neural networks
    • 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
    • H02P23/00—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by a control method other than vector control
    • H02P23/14—Estimation or adaptation of motor parameters, e.g. rotor time constant, flux, speed, current or voltage
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D2041/1433—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method using a model or simulation of the system

Definitions

  • the present invention relates to a device control system.
  • a motor control system which is an aspect of a device control system that controls devices, is widely applied to industrial devices such as pumps and air compressors, and transport machines such as electric vehicles and railways.
  • Patent Document 1 In these applications, in order to improve the productivity and reduce the power consumption, it is important to optimally drive the motor according to the state of industrial equipment and transport equipment. As means for solving this problem, the following proposals have been made in Patent Document 1 and Patent Document 2.
  • the measured value of the power consumption of the air conditioner when the air conditioner is controlled by the operation amount of the determination unit (14) to the controller that controls the air conditioning system is estimated model (14a
  • the part (11) compares the power consumption of the air conditioner (5) estimated by the estimation model (14a) with the actual value of the power consumption measured by the power meter (17).
  • a correction operation is performed to correct the estimated model (14a) so that the power consumption estimated by the model (14a) approaches the measured value.
  • the actual machine unit having a motor and a motor control unit for driving a mechanism unit, the motor model simulating the motor, the mechanism model unit simulating the mechanism unit, and the motor control unit
  • a simulation unit having a simulated control model unit, a presentation unit that presents the operator with a comparison result of the same state quantities of the actual machine unit and the simulation unit, a model parameter change unit where the operator changes parameters of the mechanism model unit
  • a control device provided with the
  • JP, 2010-243002 A Japanese Patent Application Publication No. 2006-340480
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 are to control the motor based on the estimation model initially set in the motor control device, or to update the estimation model of the motor based only on the power consumption of the motor. There is no change in power consumption, but when the motor characteristics change (for example, the output of the motor is deteriorated due to age deterioration), or the equipment such as industrial equipment or transport machine driven by the motor ages over time, or the load of the device It is difficult to drive the motor under the optimum conditions as a power source for industrial equipment, transport equipment, etc., because the estimation model with similar characteristics is approximately used in the existing estimation model even when There was a problem that.
  • aging of the motor, aging of the industrial equipment, transport machinery, etc. is achieved by updating the estimated model of the motor based on the output of the industrial equipment, transport machinery, etc., which is the final control target.
  • Equipment control that can maximize the efficiency of industrial equipment and maximize the energy saving of transport equipment by constructing an optimal motor estimation model according to the change in load and controlling the motor etc based on it. It aims to provide a system.
  • a motor for driving the device and a motor control device that holds a calculation model of the motor and generates a control command of the motor based on the calculation model
  • a computing device for updating a computing model of the motor held by the motor control device wherein the computing device is configured to execute the motor or the device based on the status information of the device.
  • the estimated model inside the motor control device even when the motor changes its characteristics due to age deterioration, etc., or even when the equipment such as an industrial device or transport machine driven by the motor age-deteriorates or a load is exchanged.
  • FIG. 2 is a block diagram of a device control system according to a first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram of a device state estimation unit and an update unit according to the first embodiment.
  • FIG. FIG. 7 is a block diagram of a device control system of a second embodiment.
  • the block diagram of Example 3 which applied this invention to the fluid machine.
  • the block diagram of Example 4 which applied this invention to the vehicle drive.
  • the block diagram of Example 5 which applied this invention to the elevator.
  • the block diagram of Example 6 which applied this invention to the machine tool.
  • the block diagram of Example 7 which applied this invention to the injection molding machine.
  • the device control system of the present embodiment includes the motor 41 as a power source generating mechanical energy 105, and controls the motor 41 to cause the device 50 such as an industrial device or transport machine to execute a desired operation.
  • the system is a system, and includes an arithmetic unit 10, a motor control unit 21, and an inverter 42 in addition to the motor 41 and the device 50.
  • an industrial network or the like is used for communication between the device 50 and the arithmetic device 10.
  • an engine may be used as a motive power source, and it may replace with the motor control apparatus 21 and the inverter 42, and should just use an engine control apparatus in that case.
  • the motor control device 21 for controlling the motor 41 holds the arithmetic model 3 for estimating the device operation when given a predetermined input, and when using it, it is desired to cause the device 50 to perform a desired operation.
  • the power energy 104 to be input to the motor 41 is determined, and a control command 103 corresponding to the power energy is output to the inverter 42.
  • the inverter 42 controls the motor 41 with the power energy 104 in accordance with the control command 103, whereby the appropriate mechanical energy 105 is given to the device 50, and a desired operation is performed.
  • the arithmetic control model 3 originally assuming the standard state of the device 50 and the motor 41 is stored in the motor control device 21, the device 50 and the motor 41 age-deteriorated or the load of the device 50 If it changes, the relationship between the output of the motor 41 and the output of the device 50 deviates, and the operation of the device 50 may not be desired even if the power energy 104 obtained by the calculation model 3 is applied to the motor 41. It occurs.
  • the current calculation model 3 can be used continuously, and the estimation result by the current calculation model 3 and the device 50 are determined.
  • the calculation model 3 can be updated before the deviation of the actual output of the motor 41 becomes large.
  • the motor 41 and the device 50 are aged, or the load handled by the device 50 changes. Even in the case where it has occurred, the optimum control command 103 can be output to the inverter 42, and the device 50 can always perform a desired operation.
  • the arithmetic device 10 estimates the actual state of the relationship between the device 50 and the motor 41 based on the state information 100, and outputs the device state estimation portion 2. Based on a certain estimation result 101, the updating unit 1 for updating the calculation model 3 in the motor control device 21 is provided.
  • the arithmetic device 10 may use, for example, a small computer such as a programmable logic controller.
  • the device state estimation unit 2 estimates the actual state of the device 50 based on time series data of a plurality of state information 100 (X 1 , X 2 ,..., X n ) input from the device 50 or the motor 41. , estimation result 101 representing the actual state of the device 50 (Y 1, Y 2, ..., Y m) to output a.
  • the state information X 1 of the device 50 for example, if the device 50 is a fluid machine flow, the displacement or the like as long as the speed, the machine tool if the vehicle or elevators, state information X 2 of the motor 41
  • mechanical information torque, rotational speed, vibration, etc.
  • electrical information current value, voltage value, current phase, voltage phase, etc.
  • the estimation result 101 is for example, if the proportional relationship of the state information X 1 state information X 2 and the device 50 of the motor 41 is established, it is the slope or the like showing their relationships.
  • the device state estimation unit 2 based on the state information 100, continuous state of the device using a mathematical expression (for example, the number of days until the next scheduled maintenance date of the device 50), threshold comparison and clustering are used. It is also possible to estimate the discrete state (for example, “0” when maintenance of the device 50 is unnecessary and “1” when maintenance is required).
  • a mathematical expression for example, the number of days until the next scheduled maintenance date of the device 50
  • threshold comparison and clustering are used. It is also possible to estimate the discrete state (for example, “0” when maintenance of the device 50 is unnecessary and “1” when maintenance is required).
  • the update unit 1 determines whether the current operation model 3 in the motor control device 21 is optimum, and calculates the optimum operation model in the update unit 1 if it is not optimum.
  • the update command 102 is output to the calculation model 3 in the motor control device 21 based on the calculation result.
  • the motor controller 21 obtains the status information X 2 of the motor 41 corresponding to the state information X 1 of the device 50 on the basis of equation 2 obtained by modifying the equation 1, the state information X 2 By outputting the control command 103 corresponding to the above, it is possible to cause the device 50 to execute a desired operation.
  • the drive device 40 is driven based on the existing arithmetic model 3 in the motor control device 21 conventionally, when the present invention is used, the device 50 or the motor is used. Since the arithmetic model 3 itself in the motor control device 21 is rewritten according to the actual state of 41, even when the drive state of the device 50 changes, the device 50 can always be driven in the optimal drive state Become.
  • the estimation method in the device state estimation unit 2 is not limited to the above-described mathematical expression, threshold comparison, or clustering, and an appropriate one may be selected according to the content of the state information 100.
  • the device control system of this embodiment includes a second arithmetic unit 12 in addition to the first arithmetic unit 11 corresponding to the arithmetic unit 10 of the first embodiment.
  • the second computing device 12 is a computing model in the device state estimating unit 2 of the first computing device 11 (a computing model for outputting an estimation result 101 of the device state based on the state information 100), and an updating unit
  • a statistical processing unit 121 is provided to update both of the operation models in 1 (the operation model for optimizing the operation model 3 in the motor control device 21 based on the estimation result 101).
  • the second computing device 12 is considered to use a server such as a large computer located in a higher level system such as a cloud, and the communication between the first computing device 11 and the second computing device 12 is, for example, the Internet It is conceivable that an information network is used.
  • the device state estimation unit 2 performs an operation for estimating the actual state of the device by an operation model (a mathematical expression, threshold comparison, etc.) based on the input state information 100, and estimates the device state. Output the result 101.
  • an operation model a mathematical expression, threshold comparison, etc.
  • the statistical processing unit 121 of the second arithmetic device 12 which is the upper system calculates the long-term deterioration state of the device 50, and the current arithmetic model information 111b of the device state estimation unit 2 and the estimation calculated by the statistical processing unit 121
  • the partial operation models are compared, and if the result calculated by the statistical processing unit 121 is optimum, the operation model of the device state estimation unit 2 is updated by the operation model update information 112 b of the device state estimation unit.
  • the device state estimation unit 2 can always output the estimation result 101 based on the latest operation model, it is possible to always minimize the error generated between the estimation result and the real state. .
  • the updating unit 1 when the calculation model in the updating unit 1 is fixed, the calculation model 3 in the motor control device 21 calculated based on the estimation result 101 changes in the characteristics of the device 50 and the drive device 40 May be less than optimal. Therefore, the current calculation model information 111a of the update unit 1 is compared with the update unit calculation model calculated by the statistical processing unit 121, and when the result calculated by the statistical processing unit 121 is optimum, the calculation model update information of the update unit The calculation model of the updating unit 1 is updated by 112 a.
  • the first computing device performs computation with high load based on long-term characteristic changes (for example, characteristic changes due to usage environment such as seasons and weather, and characteristic changes due to aging deterioration) than the second arithmetic device 12 11 means performing a low load operation based on more real-time changes in characteristics (for example, variations due to manufacturing and effects of other manufacturing facilities in the same manufacturing line).
  • long-term characteristic changes for example, characteristic changes due to usage environment such as seasons and weather, and characteristic changes due to aging deterioration
  • the arithmetic capabilities of the respective arithmetic devices are used to the maximum. While being able to do, it becomes possible to control that each arithmetic unit and the equipment system increase in size.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a system configuration of a third embodiment in which the device control system of the present invention is applied to a fluid machine.
  • a fluid machine As an example of the fluid machine shown in the figure, there are a machine that handles liquid such as a pump, a machine that handles gas such as a compressor and a fan, and a machine that handles steam such as a turbine.
  • the first arithmetic device 11 and the second arithmetic device 12 in the figure are the same as the configuration described in the second embodiment, and the description will be omitted.
  • the conventional fluid mechanical system includes a fluid machine 51, a motor 41 for driving the fluid machine 51, an inverter 42 for driving the motor 41, a motor control device 21 for controlling output power energy of the inverter, the fluid machine
  • the apparatus control device 44 is configured to give a command to the motor control device 21 in order to control the drive state of 51.
  • the device state estimation unit 2 in the first calculation device 11 and the second calculation device 12 for updating the calculation model of the update unit 1 based on the state information 100 of the fluid machine 51 are provided.
  • the current arithmetic model information 111 of the first arithmetic device (the arithmetic model of the device state estimation unit 2, the arithmetic model of the update unit, etc.) and the state information 100 of the fluid machine 51 are input to the second arithmetic device 12 Based on the obtained information (the state information 100 and the current calculation model information 111), it is calculated whether or not the models of the device state estimation unit 2 and the update unit in the second calculation device 12 are optimal. If the model is not optimal, the arithmetic model in the first arithmetic unit 11 is updated by the arithmetic model update information 112.
  • the first arithmetic unit estimates the state of the fluid machine 51 based on the input state information 100 of the fluid machine 51, and calculates the optimal arithmetic model 3 in the device control unit 44 and the motor control unit 21.
  • the current calculation model (130 and 140) is compared with the optimum calculation model calculated by the first calculation unit, and if update is required, the calculation model update information 131 of the device control unit 44 and the calculation of the motor control unit 21 Each operation model is updated using the model update information 141.
  • the state information 100 output from the fluid machine 51 includes, for example, an intake amount and a discharge amount of fluid, an intake pressure and a discharge pressure.
  • Example 4 The block diagram showing the system configuration
  • a wheel shown in the figure there is a wheel such as a railway vehicle, a motor vehicle, a construction vehicle, or an agricultural vehicle.
  • the other system configurations and effects are the same as in the third embodiment, and the description will be omitted.
  • the first computing device 11 and the second computing device 12 perform computations based on the state information 100 of the wheels 52 of the vehicle.
  • the state information 100 output from the wheels 52 of the vehicle includes, for example, the wheel rotation speed, the vehicle speed, and information on the road surface on which the vehicle is traveling.
  • long-term changes in the characteristics of the vehicle changes in characteristics due to the traveling environment, changes in characteristics due to long-term deterioration, etc.
  • real-time by performing calculation based on the information of the wheels 52 It is possible to drive the vehicle in an optimal state at all times in consideration of the influence of various characteristic changes (for example, variations in traveling and road surface conditions).
  • Example 5 which applied the apparatus control system of this invention to FIG. 7 at the elevator is shown.
  • An elevator, an escalator, a hoist etc. exist as an example of the elevator shown to the figure.
  • the other system configurations and effects are the same as in the third embodiment, and the description will be omitted.
  • the first computing device 11 and the second computing device 12 perform calculations based on the state information 100 of the elevator 53.
  • the state information 100 output from the elevator 53 includes, for example, a load to be transported, a speed, position information, noise and vibration, and information on inspection and maintenance states.
  • long-term changes in the characteristics of the elevator 53 changes in characteristics due to the transportation environment, changes in characteristics due to long-term deterioration, etc.
  • the like by performing calculation based on the information of the elevator 53 It is possible to drive the elevator 53 in an optimal state at all times in consideration of the influence of changes in real time characteristics (for example, variations in transport and differences in load).
  • FIG. 8 is a block diagram showing the system configuration when the device control system of the present invention is applied to a machine tool.
  • a machine tool As an example of the machine tool shown in the figure, there are a lathe, a drilling machine, a milling machine, a grinding machine, a machining center and a turning center in which these are combined, and the like.
  • machines using discharge, laser, water jet, etc. The other system configurations and effects are the same as in the third embodiment, and the description will be omitted.
  • state information 100 of the machine tool 54 and state information X 3 (200) indicating the quality of the product 55 processed by the machine tool 54 are used. Calculations are performed by the first calculation device 11 and the second calculation device 12.
  • the state information 100 output from the machine tool 54 includes, for example, processing conditions, type of processing material, NC command code, tool chatter (vibration and noise), type and amount of lubricant, and the like.
  • the state information 200 detected from the product 55 includes, for example, information on burrs of the processed product, surface roughness, and so on.
  • long-term change in characteristics of the machine tool 54 (change in characteristics due to processing environment, change in characteristics due to long-term deterioration, etc.) by performing calculation based on information of the machine tool 54 ), And in consideration of the influence of changes in characteristics in real time (for example, processing variations), it is possible to drive the machine tool 54 in an optimal state at all times.
  • by performing the calculation based on the state information 200 of the product 55 it is possible to automatically change to the optimum processing conditions of the machine tool 54, which contributes to the improvement of productivity and yield. Can.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a system configuration of a seventh embodiment in which the device control system of the present invention is applied to an injection molding machine.
  • the injection molding machine 56 has a plurality of motors (41a and 41b) and inverters (42a and 42b) for driving the respective motors.
  • the motor includes, for example, a metering motor for metering the material, an injection motor for injecting the material, and a clamping motor for opening and closing the mold.
  • the other system configurations and effects are the same as in the third embodiment, and the description will be omitted.
  • the first calculation is performed based on the state information 100 of the injection molding machine 56 and the state information X 3 (200) of the molding 57 formed by the injection molding machine 56.
  • An operation is performed by the device 11 and the second arithmetic device 12.
  • the state information 100 output from the injection molding machine 56 includes, for example, an injection speed, a pressure holding time, a pressure holding time, a cooling time, and a measurement result of the material.
  • the state information 200 output from the molded product 57 includes, for example, burrs of the molded product, filling amount, sink marks and voids, warpage and deformation, flow marks, and the like.
  • long-term changes in the characteristics of the injection molding machine 56 by performing calculations based on the information of the injection molding machine 56 (changes in characteristics due to molding environment, characteristics due to long-term deterioration) It is possible to drive the injection molding machine 56 in an optimal state at all times in consideration of the influence of changes (e.g., changes) and changes in real time characteristics (e.g., molding deviations).
  • changes e.g., changes
  • changes in real time characteristics e.g., molding deviations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Control Of Electric Motors In General (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
  • Control Of Ac Motors In General (AREA)

Abstract

モータや機器の特性が変化した場合でも、モータや機器の状態を推定し、制御装置内部のパラメータやモデルを自動的に最適化することでモータや機器を最適条件で駆動することが可能な機器制御システムを提供する。このため、機器を駆動するモータと、該モータの演算モデルを保持し、該演算モデルに基づいて前記モータの制御指令を生成するモータ制御装置と、該モータ制御装置が保持する前記モータの演算モデルを更新する演算装置と、を備えた機器制御システムであって、前記演算装置は、前記機器の状態情報に基づき前記モータまたは前記機器の実状態を推定する推定部と、該推定部の推定結果に基づき前記モータ制御装置が保持する前記演算モデルを更新する更新部と、を具備する機器制御システムとした。

Description

機器制御システム
　本発明は、機器制御システムに関する。
　機器を制御する機器制御システムの一態様であるモータ制御システムは、ポンプや空気圧縮機などの産業機器や、電気自動車や鉄道などの輸送機械に幅広く適用されている。
　これらの用途において、生産性を向上させたり、消費電力を低減したりするには、産業機器や輸送機械の状態に応じてモータを最適駆動することが重要となる。この課題の解決手段としては、特許文献１や特許文献２で下記の提案がされている。
　例えば、特許文献１の要約書には、「空調システムを制御するコントローラに、決定部（14）の操作量で空調装置を制御した場合における空調装置の消費電力量の実測値を推定モデル（14a）にフィードバックして、その推定モデル（14a）の消費電力値が実測値に近づくように補正する補正部（11）を設ける。」と述べられており、同文献の段落0040では、「上記補正部（11）は、上記推定モデル（14a）で推定した上記空調装置（5）の消費電力量と上記電力計（17）で測定した消費電力量の実測値とを比較する。そして、上記推定モデル（14a）で推定した消費電力量が上記実測値に近づくように、上記推定モデル（14a）を補正する補正動作を行うものである。」と述べられている。
　また、特許文献２の要約書には、「モータおよび機構部を駆動するモータ制御部を有する実機部と、モータを模擬したモータモデルと、機構部を模擬した機構モデル部と、モータ制御部を模擬した制御モデル部とを有するシミュレーション部と、実機部とシミュレーション部の同一状態量の比較結果を作業者に提示する提示部と、作業者が機構モデル部のパラメータを変更するモデルパラメータ変更部とを備えた制御装置とする。」と述べられている。
特開２０１０－２４３００２号公報 特開２００６－３４０４８０号公報
　しかしながら、特許文献１や特許文献２は、モータ制御装置に初期設定された推定モデルに基づいてモータを制御したり、モータの消費電力のみに基づいてモータの推定モデルを更新したりするものであり、消費電力に変化は無いがモータの特性が変化した場合（例えば、経年劣化によりモータの出力が悪化）や、モータが駆動する産業機器や輸送機械等の機器が経年劣化したり、機器の負荷が交換等された場合であっても、既存の推定モデル内で特性の近い推定モデルを近似的に用いるため、モータを産業機器や輸送機械等の動力源としての最適条件で駆動することが困難という問題があった。
　そこで、本発明では、最終的な制御対象である産業機器や輸送機械等の出力に基づいてモータの推定モデルを更新することで、モータの経年劣化や、産業機器、輸送機械等の経年劣化、負荷の変化に応じた、最適なモータ推定モデルを構成し、それに基づいてモータ等を制御することで、産業機器の効率の最大化や、輸送機械の省エネの最大化を図ることができる機器制御システムを提供することを目的とする。
　上記の目的を達成するために、本発明の機器制御システムでは、機器を駆動するモータと、該モータの演算モデルを保持し、該演算モデルに基づいて前記モータの制御指令を生成するモータ制御装置と、該モータ制御装置が保持する前記モータの演算モデルを更新する演算装置と、を備えた機器制御システムであって、前記演算装置は、前記機器の状態情報に基づき前記モータまたは前記機器の実状態を推定する推定部と、該推定部の推定結果に基づき前記モータ制御装置が保持する前記演算モデルを更新する更新部と、を具備するものとした。
　本発明によれば、モータが経年劣化等で特性が変化した場合や、モータが駆動する産業機器や輸送機械等の機器の経年劣化や負荷交換が発生した場合でも、モータ制御装置内部の推定モデルを最適化することで、モータを産業機器や輸送機械等の動力源としての最適条件で駆動することが可能となる。
実施例１の機器制御システムのブロック図。 実施例１の機器状態推定部および更新部のブロック図。 実施例１の演算モデル更新の具体例。 実施例２の機器制御システムのブロック図。 本発明を流体機械に適用した実施例３のブロック図。 本発明を車両駆動に適用した実施例４のブロック図。 本発明を昇降機に適用した実施例５のブロック図。 本発明を工作機械に適用した実施例６のブロック図。 本発明を射出成形機に適用した実施例７のブロック図。
　以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
　図１に実施例１の機器制御システムの機能ブロック図を示す。ここに示すように、本実施例の機器制御システムは、機械エネルギー１０５を生む動力源としてモータ４１を備え、これを制御することで産業機器や輸送機械等の機器５０に所望の動作を実行させるシステムであり、モータ４１と機器５０の他に、演算装置１０、モータ制御装置２１、インバータ４２を備えている。なお、機器５０と演算装置１０の間の通信には産業系ネットワークなどが使用される。また、ここでは、モータ４１を用いる構成を例示しているが、動力源としてエンジンを用いても良く、その場合は、モータ制御装置２１、インバータ４２に代え、エンジン制御装置を用いれば良い。
　モータ４１を制御するモータ制御装置２１は、所定の入力を与えたときの機器動作を推定する演算モデル３を保持しており、これを用いることで、機器５０に所望の動作をさせたい場合にモータ４１に入力する電力エネルギー１０４を求め、その電力エネルギーに相当する制御指令１０３をインバータ４２に出力する。インバータ４２は、制御指令１０３に応じた電力エネルギー１０４でモータ４１を制御することで、機器５０には適切な機械エネルギー１０５が与えられ、所望の動作が実行される。
　ここで、モータ制御装置２１には、元々、機器５０やモータ４１の標準状態を想定した演算モデル３が記憶されているが、機器５０やモータ４１に経年劣化が生じたり、機器５０の負荷が変化したりすると、モータ４１の出力と機器５０の出力の関係にずれが生じ、演算モデル３で求めた電力エネルギー１０４をモータ４１に与えても、機器５０の動作が所望のものにならない場合が生じる。
　そこで、本実施例では、機器５０やモータ４１で実際に検出された状態情報１００に基づいて、現在の演算モデル３の継続使用の可否を判断し、現在の演算モデル３による推定結果と機器５０やモータ４１の実際の出力の乖離が大きくなる前に、演算モデル３を更新できるようにした。このように、演算装置１０で生成された更新指令１０２に従って、モータ制御装置２１の演算モデル３を更新することで、モータ４１や機器５０に経年劣化が生じたり、機器５０が扱う負荷が変化したりした場合であっても、最適な制御指令１０３をインバータ４２に出力でき、機器５０に常に所望の動作を実行させることができる。
　これを実現するため、本実施例の演算装置１０は、状態情報１００に基づいて、機器５０とモータ４１の関係の実状態を推定する機器状態推定部２と、機器状態推定部２の出力である推定結果１０１に基づいて、モータ制御装置２１内の演算モデル３を更新する更新部１を有するものとした。なお、演算装置１０は、例えばプログラマブルロジックコントローラなどの小型コンピュータなどを使用することが考えられる。
　次に、図２を用いて、演算装置１０の機器状態推定部２と更新部１を詳細に説明する。
　機器状態推定部２は、機器５０やモータ４１から入力される複数の状態情報１００（Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｎ）の時系列データをもとに、機器５０の実状態を推定し、機器５０の実状態を表す推定結果１０１（Ｙ１、Ｙ２、…、Ｙｍ）を出力する。ここで、機器５０の状態情報Ｘ１は、例えば、機器５０が流体機械であれば流量、車両や昇降機であれば速度、工作機械であれば変位等であり、モータ４１の状態情報Ｘ２は、例えば、モータ４１で観測される機械的な情報（トルク、回転数、振動など）や、電気的な情報（電流値、電圧値、電流位相、電圧位相など）であり、推定結果１０１は、例えば、モータ４１の状態情報Ｘ２と機器５０の状態情報Ｘ１に比例関係が成立していれば、それらの関係を示す傾き等である。
　なお、機器状態推定部２では、状態情報１００をもとに、数理式を用いた機器の連続的な状態（例えば、機器５０の次回整備予定日までの日数）や、閾値比較やクラスタリングを用いた離散的な状態（例えば、機器５０の整備不要の場合は「０」、整備要の場合は「１」）を推定することとしても良い。
　更新部１は、推定結果１０１をもとに、現在のモータ制御装置２１内の演算モデル３が最適であるかを判定し、最適でない場合には更新部１内で最適な演算モデルを演算し、演算結果に基づいてモータ制御装置２１内の演算モデル３に更新指令１０２を出力する。
　ここで、図３を用いて、演算モデル３の一例を説明する。例えば、モータ制御装置２１の初期の演算モデル３が式１である場合、経年劣化前は、機器５０で実測される状態情報Ｘ１と、モータ４１で実測される状態情報Ｘ２の間にも、式１の関係が成立するため、モータ制御装置２１は、式１を変形した式２に基づいて機器５０の状態情報Ｘ１に対応するモータ４１の状態情報Ｘ２を求め、状態情報Ｘ２に相当する制御指令１０３を出力することで、機器５０に所望の動作を実行させることができる。
　　Ｘ１＝Ｙ１×Ｘ２　…　（式１）
　　Ｘ２＝Ｘ１／Ｙ１　…　（式２）
　ところが、経年劣化等の発生後は、実測された状態情報Ｘ１と状態情報Ｘ２の関係が、式３に変化する場合がある。
　　Ｘ１＝Ｙ２×Ｘ２　…　（式３）
　このような場合、式１の演算モデル３に基づいて制御指令１０３を生成したのでは、機器５０に所望の動作をさせることができないため、式２の演算モデル３に基づいて制御指令１０３を生成できるように、演算モデル３を更新するような制御指令１０３を、モータ制御装置２１に与える。なお、演算モデル３の頻繁な更新を避けたい場合は、Ｙ１とＹ２の差が所定の閾値を超えた時に、演算モデル３を更新するようにしても良い。
　以上に示す構成によれば、従来はモータ制御装置２１内の既存の演算モデル３に基づいて駆動装置４０を駆動していたのに対して、本発明を用いた場合には、機器５０またはモータ４１の実状態に応じてモータ制御装置２１内の演算モデル３自体を書き換えるため、機器５０の駆動状態が変化した場合であっても、常に最適な駆動状態で機器５０を駆動することが可能となる。
　なお、機器状態推定部２での推定手法は、上述の数理式や閾値比較、クラスタリングに限定されるものではなく、状態情報１００の内容に応じて適切なものを選択すれば良い。
　図４に実施例２の機器制御システムの構成を表すブロック図を示す。同図に示すように、本実施例の機器制御システムは、実施例１の演算装置１０に相当する第一演算装置１１に加えて、第二演算装置１２を有している。そして、この第二演算装置１２は、第一演算装置１１の機器状態推定部２内の演算モデル（状態情報１００に基づいて機器状態の推定結果１０１を出力するための演算モデル）と、更新部１内の演算モデル（推定結果１０１に基づいてモータ制御装置２１内の演算モデル３を最適化するための演算モデル）の両者を更新する統計処理部１２１を備えている。
　機器状態推定部２の演算モデルと更新部１内の演算モデルの更新について図４を用いて以下で説明する。なお、第二演算装置１２は、クラウドなどの上位システムに位置する大型コンピュータなどのサーバーを使用することが考えられ、第一演算装置１１と第二演算装置１２の間の通信にはインターネット等の情報系ネットワークが使用されることが考えられる。
　機器状態推定部２は、前述したとおり、入力される状態情報１００をもとに、演算モデル（数理式や閾値比較など）により機器の実状態を推定するための演算を行い、機器状態の推定結果１０１を出力する。しかしながら、機器状態推定部２の演算モデルが固定されている場合、機器５０や駆動装置４０の特性が長期劣化等で大きく変化したときに推定結果１０１の機器５０の実状態の誤差が大きくなる。
　そこで、上位システムである第二演算装置１２の統計処理部１２１で長期的な機器５０の劣化状態を演算し、機器状態推定部２の現在の演算モデル情報１１１ｂと統計処理部１２１で演算した推定部演算モデルを比較し、統計処理部１２１で演算した結果が最適な場合には、機器状態推定部の演算モデル更新情報１１２ｂによって機器状態推定部２の演算モデルを更新する。これにより、機器状態推定部２は常に最新の演算モデルに基づいて推定結果１０１を出力することができるため、推定結果と実状態との間に発生する誤差を常に最小にすることが可能となる。
　更新部１についても同様であり、更新部１内の演算モデルが固定されている場合、推定結果１０１に基づいて演算したモータ制御装置２１内の演算モデル３が機器５０や駆動装置４０の特性変化によって最適ではない状態となる可能性がある。そこで、更新部１の現在の演算モデル情報１１１ａと統計処理部１２１で演算した更新部演算モデルを比較し、統計処理部１２１で演算した結果が最適な場合には、更新部の演算モデル更新情報１１２ａによって更新部１の演算モデルを更新する。これにより、長期劣化などの影響を考慮した演算モデルに更新することが可能となり、機器５０や駆動装置４０の特性変化の影響を受けずにモータ制御装置２１内の演算モデル３を最適なものに更新することが可能となる。
　なお、本実施例に記載の第二演算装置１２の演算周期ｔ２と第一演算装置１１の演算周期ｔ１との間にはｔ１＜ｔ２の関係があり、かつ、第二演算装置１２の演算に使用するために蓄積されるデータ量ｖ２と第一演算装置１１の演算に使用するために蓄積されるデータ量ｖ１との間にはｖ１＜ｖ２の関係がある。つまり、第二演算装置１２よりも長期的な特性の変化（例えば、季節や天気などの使用環境による特性変化や、経年劣化による特性変化）に基づいた負荷の高い演算を行い、第一演算装置１１ではよりリアルタイムな特性の変化（例えば、製造毎のバラつきや、同一製造ラインの他の製造設備の影響）に基づいた負荷の低い演算を行うことを意味する。
　以上に示した構成によれば、演算周期や演算負荷の異なる計算を、第一演算装置１１と第二演算装置１２で分担して行うため、各々の演算装置の演算能力を最大限に使用することが出来るとともに、各演算装置や機器システムが大型化することを抑制することが可能となる。
　図５に本発明の機器制御システムを流体機械に適用した実施例３のシステム構成を表すブロック図を示す。同図に示す流体機械の例として、ポンプなどの液体を扱う機械、圧縮機やファンなどの気体を扱う機械、タービンなどの蒸気を扱う機械などがある。また、同図内の第一演算装置１１および第二演算装置１２は、実施例２に記載の構成と同一であり、説明は省略する。
　従来の流体機械システムは、流体機械５１と、流体機械５１を駆動するためのモータ４１、モータ４１を駆動するためのインバータ４２、インバータの出力電力エネルギーを制御するためのモータ制御装置２１、流体機械５１の駆動状態を制御するためにモータ制御装置２１に指令を与えるための機器制御装置４４で構成されていた。
　本実施例では、従来の構成に加えて、流体機械５１の状態情報１００をもとにモータ制御装置２１内および機器制御装置４４内の演算モデル３を更新するための第一演算装置１１と、流体機械５１の状態情報１００をもとに第一演算装置１１内の機器状態推定部２および更新部１の演算モデルを更新するための第二演算装置１２を有している。
　第二演算装置１２には、第一演算装置の現在の演算モデル情報１１１（機器状態推定部２の演算モデル、更新部の演算モデルなど）と流体機械５１の状態情報１００が入力され、入力された情報（状態情報１００および現在の演算モデル情報１１１）に基づいて第二演算装置１２内の機器状態推定部２および更新部のモデルが最適かどうかを演算する。モデルが最適でない場合には、演算モデル更新情報１１２により第一演算装置１１内の演算モデルを更新する。
　第一演算装置は、入力された流体機械５１の状態情報１００に基づいて流体機械５１の状態を推定し、機器制御装置４４およびモータ制御装置２１内の最適な演算モデル３を演算する。現在の演算モデル（１３０および１４０）と第一演算装置で演算した最適な演算モデルを比較して、更新が必要な場合には機器制御装置４４の演算モデル更新情報１３１およびモータ制御装置２１の演算モデル更新情報１４１を用いてそれぞれの演算モデルを更新する。
　本実施例に記載の流体機械システムの場合、流体機械５１から出力される状態情報１００は、例えば、流体の吸気量や吐出量、吸気圧力や吐出圧力などがある。
　以上に示した本実施例によれば、流体機械５１の長期的な特性の変化（使用環境による特性の変化、長期劣化による特性の変化など）やリアルタイムな特性の変化（例えば、製造毎のバラつきや、同一製造ラインの他の製造設備との関係）の影響を考慮して、常に最適な状態で流体機械システムを駆動することが可能となる。
　図６に本発明の機器制御システムを車両駆動に適用した実施例４のシステム構成を表すブロック図を示す。同図に示す車輪の例として、鉄道車両、自動車車両、建設車両、農業車両などの車輪がある。その他のシステム構成や効果については実施例３と同一であり、説明は省略する。
　同図に示すように、本実施例の構成では、車両の車輪５２の状態情報１００をもとに第一演算装置１１および第二演算装置１２で演算を行う。車両の車輪５２から出力される状態情報１００は、例えば、車輪回転数、車両速度、走行する路面の情報などがある。
　以上に示した実施形態によれば、車輪５２の情報をもとに演算を行うことで、車両の長期的な特性の変化（走行環境による特性の変化、長期劣化による特性の変化など）やリアルタイムな特性の変化（例えば、走行毎のバラつきや、路面状態）の影響を考慮して、常に最適な状態で車両を駆動することが可能となる。
　図７に本発明の機器制御システムを昇降機に適用した実施例５のシステム構成を表すブロック図を示す。同図に示す昇降機の例として、エレベータやエスカレータ、ホイストなどがある。その他のシステム構成や効果については実施例３と同一であり、説明は省略する。
　同図に示すように、本実施例の構成では、昇降機５３の状態情報１００をもとに第一演算装置１１および第二演算装置１２で演算を行う。昇降機５３から出力される状態情報１００は、例えば、運搬する荷重、速度、位置情報、騒音や振動、点検・整備状態の情報などがある。
　以上に示した実施形態によれば、昇降機５３の情報をもとに演算を行うことで、昇降機５３の長期的な特性の変化（運搬環境による特性の変化、長期劣化による特性の変化など）やリアルタイムな特性の変化（例えば、運搬毎のバラつきや、荷重の違い）の影響を考慮して、常に最適な状態で昇降機５３を駆動することが可能となる。
　図８に本発明の機器制御システムを工作機械に適用した場合のシステム構成を表すブロック図を示す。同図に示す工作機械の例として、旋盤、ボール盤、フライス盤、研削盤や、これらが複合されたマシニングセンタやターニングセンタなどがある。その他にも、放電やレーザー、ウォータージェットを用いた加工機などもある。その他のシステム構成や効果については実施例３と同一であり、説明は省略する。
　同図に示すように、本実施例の構成では、工作機械５４の状態情報１００や、工作機械５４によって加工処理１０６された製造物５５の品質を示す状態情報Ｘ３（２００）をもとに第一演算装置１１および第二演算装置１２で演算を行う。工作機械５４から出力される状態情報１００は、例えば、加工条件、加工材料の種類、ＮＣ指令コード、工具びびり（振動や騒音）、潤滑材の種類や量などがある。また、製造物５５から検出される状態情報２００は、例えば、加工品のバリ、表面粗さ、つまりの情報などがある。
　以上に示した実施形態によれば、工作機械５４の情報をもとに演算を行うことで、工作機械５４の長期的な特性の変化（加工環境による特性の変化、長期劣化による特性の変化など）やリアルタイムな特性の変化（例えば、加工バラつき）の影響を考慮して、常に最適な状態で工作機械５４を駆動することが可能となる。加えて、製造物５５の状態情報２００をもとに演算を行うことで、工作機械５４の最適な加工条件に自動的に変更することが可能となり、生産性向上や歩留向上に寄与することができる。
　図９に本発明の機器制御システムを射出成形機に適用した実施例７のシステム構成を表すブロック図を示す。同図に示すように、射出成形機５６は、複数台のモータ（４１ａおよび４１ｂ）、各モータを駆動するためのインバータ（４２ａおよび４２ｂ）を有している。モータは例えば、材料を計量するための計量モータ、材料を射出するための射出モータ、金型を開閉するための型締モータなどがある。その他のシステム構成や効果については実施例３と同一であり、説明は省略する。
　同図に示すように、本実施例の構成では、射出成形機５６の状態情報１００や、射出成形機５６によって成形された成形物５７の状態情報Ｘ３（２００）をもとに第一演算装置１１および第二演算装置１２で演算を行う。射出成形機５６から出力される状態情報１００は、例えば、射出速度、保圧、保圧時間、冷却時間、材料の計量結果などがある。また、成形物５７から出力される状態情報２００は、例えば、成形品のバリ、充填量、ヒケやボイド、反りや変形、フローマークなどがある。
　以上に示した実施形態によれば、射出成形機５６の情報をもとに演算を行うことで、射出成形機５６の長期的な特性の変化（成形環境による特性の変化、長期劣化による特性の変化など）やリアルタイムな特性の変化（例えば、成形バラつき）の影響を考慮して、常に最適な状態で射出成形機５６を駆動することが可能となる。加えて、製造物５５の状態情報２００をもとに演算を行うことで、射出成形機５６の最適な成形条件に自動的に変更することが可能となり、生産性向上や歩留向上に寄与することができる。
１　更新部、２　機器状態推定部、３　演算モデル、１０　演算装置、１１　第一演算装置、１２　第二演算装置、２１　モータ制御装置、４０　駆動装置、４１　モータ、４２　インバータ、４４　機器制御装置、５０　機器、５１　流体機械、５２　車輪、５３　昇降機、５４　工作機械、５５　製造物、５６　射出成形機、５７　成形物、１００、２００、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３　状態情報、１０１　推定結果、１０２　更新指令、１０３　制御指令、１０４　電力エネルギー、１０５　機械エネルギー、１０６　加工処理、１１１　現在の演算モデル情報、１１２　演算モデル更新情報、１１１ａ　更新部の現在の演算モデル情報、１１１ｂ　機器状態推定部の現在の演算モデル情報、１１２ａ　更新部の演算モデル更新情報、１１２ｂ　機器状態推定部の演算モデル更新情報、１２１　統計処理部、１３０　機器制御装置の現在の演算モデル情報、１３１　機器制御装置の演算モデル更新情報、１４０　モータ制御装置の現在の演算モデル情報、１４１　モータ制御装置の演算モデル更新情報、

Claims (8)

  1. 　機器を駆動するモータと、
    　該モータの演算モデルを保持し、該演算モデルに基づいて前記モータの制御指令を生成するモータ制御装置と、
    　該モータ制御装置が保持する前記モータの演算モデルを更新する演算装置と、
    　を備えた機器制御システムであって、
    　前記演算装置は、
    　前記機器の状態情報に基づき前記モータまたは前記機器の実状態を推定する推定部と、
    　該推定部の推定結果に基づき前記モータ制御装置が保持する前記演算モデルを更新する更新部と、
    　を具備することを特徴とする機器制御システム。
  2. 　機器を駆動するエンジンと、
    　該エンジンの演算モデルを保持し、該演算モデルに基づいて前記エンジンの制御指令を生成するエンジン制御装置と、
    　該エンジン制御装置が保持する前記エンジンの演算モデルを更新する演算装置と、
    　を備えた機器制御システムであって、
    　前記演算装置は、
    　前記機器の状態情報に基づき前記エンジンまたは前記機器の実状態を推定する推定部と、
    　該推定部の推定結果に基づき前記エンジン制御装置が保持する前記演算モデルを更新する更新部と、
    　を具備することを特徴とする機器制御システム。
  3. 　請求項１または２に記載の機器制御システムおいて、 
    　前記推定部および前記更新部の情報を収集し、かつ、収集した情報に基づき前記推定部のモデルおよび前記更新部のモデルを更新するための演算を行い、前記推定部および前記演算装置のモデルを更新する統計処理部をさらに備えることを特徴とする機器制御システム。
  4. 　請求項３に記載の機器制御システムにおいて、
    　前記推定部および前記更新部は第一演算装置に配置され、
    　前記統計処理部は第二演算装置に配置されることを特徴とする機器制御システム。
  5. 　請求項４に記載の機器制御システムにおいて、
    　前記第一演算装置の演算周期ｔ１と前記第二演算装置の演算周期ｔ２の関係がｔ１＜ｔ２であり、かつ、
    　前記第一演算装置に蓄積されるデータ量ｖ１と前記第二演算装置に蓄積されるデータ量Ｖ２の関係がｖ１＜ｖ２であり、
    　第一演算装置の演算能力よりも第二演算装置の演算能力が高いことを特徴とする機器制御システム。
  6. 　請求項４に記載の機器制御システムにおいて、
    　前記第二演算装置に蓄積されたデータをもとに前記機器の劣化状態を推定し、推定した劣化状態に基づき前記第一演算装置内の前記推定部および前記更新部のモデルを演算して更新することを特徴とする機器制御システム。
  7. 　請求項４に記載の機器制御システムにおいて、
    　前記第一演算装置はプログラマブルロジックコントローラで構成され、
    　前記第二演算装置はクラウド上のサーバーであることを特徴とする機器制御システム。
  8. 　請求項１から７の何れか一項に記載の機器制御システムにおいて、
    　前記推定部は、前記機器に取り付けられたセンサの情報をもとに演算を行い前記機器の状態を推定することを特徴とする機器制御システム。
PCT/JP2017/034622 2017-09-26 2017-09-26 機器制御システム WO2019064322A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP17926991.5A EP3691113B1 (en) 2017-09-26 2017-09-26 Apparatus control system
JP2019545402A JP6867503B2 (ja) 2017-09-26 2017-09-26 機器制御システム
PCT/JP2017/034622 WO2019064322A1 (ja) 2017-09-26 2017-09-26 機器制御システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2017/034622 WO2019064322A1 (ja) 2017-09-26 2017-09-26 機器制御システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019064322A1 true WO2019064322A1 (ja) 2019-04-04

Family

ID=65902397

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/034622 WO2019064322A1 (ja) 2017-09-26 2017-09-26 機器制御システム

Country Status (3)

Country Link
EP (1) EP3691113B1 (ja)
JP (1) JP6867503B2 (ja)
WO (1) WO2019064322A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7460090B2 (ja) 2019-05-22 2024-04-02 国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 船舶の主機モニタリング方法、主機モニタリングシステム、主機状態予測システム、及び運航状況予測システム

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112577161B (zh) * 2019-09-30 2022-05-27 北京国双科技有限公司 空调能耗模型训练方法与空调系统控制方法
EP4016834A1 (en) 2020-12-21 2022-06-22 Schneider Toshiba Inverter Europe SAS Electric motor control

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07177782A (ja) * 1993-08-11 1995-07-14 Georgia Tech Res Corp 永久磁石同期モータ用自己同調型追従制御方法
JPH07197836A (ja) * 1993-11-29 1995-08-01 Toyota Motor Corp 内燃機関の燃料噴射制御装置
JP2006513685A (ja) * 2003-01-14 2006-04-20 クリストファー・ピー・カレン 電気モータ制御器
JP2006340480A (ja) 2005-06-01 2006-12-14 Yaskawa Electric Corp モータの制御装置及び制御方法
JP2008144744A (ja) * 2006-12-13 2008-06-26 Toyota Motor Corp 内燃機関の制御装置
JP2010243002A (ja) 2009-04-02 2010-10-28 Daikin Ind Ltd 空調システム
JP2014206795A (ja) * 2013-04-11 2014-10-30 日本電信電話株式会社 線形モデルに基づく強化学習方法とその装置とプログラム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7505844B2 (en) * 2005-11-18 2009-03-17 General Electric Company Model-based iterative estimation of gas turbine engine component qualities
US9540944B2 (en) * 2012-09-28 2017-01-10 United Technologies Corporation Real time model based compressor control
US9260903B1 (en) * 2014-11-07 2016-02-16 Continental Automotive Systems, Inc. High resolution motor speed for closed-loop speed control

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07177782A (ja) * 1993-08-11 1995-07-14 Georgia Tech Res Corp 永久磁石同期モータ用自己同調型追従制御方法
JPH07197836A (ja) * 1993-11-29 1995-08-01 Toyota Motor Corp 内燃機関の燃料噴射制御装置
JP2006513685A (ja) * 2003-01-14 2006-04-20 クリストファー・ピー・カレン 電気モータ制御器
JP2006340480A (ja) 2005-06-01 2006-12-14 Yaskawa Electric Corp モータの制御装置及び制御方法
JP2008144744A (ja) * 2006-12-13 2008-06-26 Toyota Motor Corp 内燃機関の制御装置
JP2010243002A (ja) 2009-04-02 2010-10-28 Daikin Ind Ltd 空調システム
JP2014206795A (ja) * 2013-04-11 2014-10-30 日本電信電話株式会社 線形モデルに基づく強化学習方法とその装置とプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3691113A4

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7460090B2 (ja) 2019-05-22 2024-04-02 国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 船舶の主機モニタリング方法、主機モニタリングシステム、主機状態予測システム、及び運航状況予測システム

Also Published As

Publication number Publication date
EP3691113A4 (en) 2021-04-07
JP6867503B2 (ja) 2021-04-28
EP3691113A1 (en) 2020-08-05
EP3691113B1 (en) 2022-11-09
JPWO2019064322A1 (ja) 2020-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6867503B2 (ja) 機器制御システム
JP7023593B2 (ja) 電気モータの周波数変調システム
JP6166515B2 (ja) 電気機械の制御
EP3239790A1 (en) Systems and methods to reduce energy usage of industrial machines using an enhanced motion profile
CN111684369B (zh) 用于风扇或风扇总成的优化操作的方法
CN106020124B (zh) 伺服马达控制装置以及碰撞检测方法
JP2017102613A (ja) 機械の送り軸の送りの滑らかさを最適化する機械学習装置および方法ならびに該機械学習装置を備えたモータ制御装置
US20190187640A1 (en) Digital twin of centrifugal pump in pumping systems
US11404986B2 (en) Torque control based on rotor resistance modeling in induction motors
CN111684162B (zh) 用于确定风扇的操作状态的方法
CN106817058A (zh) 电动叉车的驱动控制方法、装置以及电动叉车
US20180080443A1 (en) Control system and method of a vfd-based pump and pump system
JPWO2018220751A1 (ja) 状態監視装置、並びに機器システム
CN103368474A (zh) 一种电机转速控制方法
KR101992238B1 (ko) 회전체의 열화 상태 진단 및 잔존 유효 수명 예측 시스템
Saarakkala et al. Identification of two-mass mechanical systems in closed-loop speed control
Avdeev et al. Simulation of variable frequency controlled AC induction motor operating on non-linear load
US20150198160A1 (en) Method for optimizing the control of an electric drive
CN108145708A (zh) 多轴机器手臂及其调整方法
Gevorkov et al. Simulink based model of electric drive for throttle valve in pumping application
JP2012014649A (ja) 数値制御装置
CN105490605A (zh) 感应电机预测控制模型参数在线调整方法
Gevorkov et al. Study of the centrifugal pump efficiency at throttling and speed control
JP2017122392A (ja) 建設機械のエンジン制御装置
Osichev et al. Synthesis of the Automatic Speed Control System with Fast Electric Drives in Elastic Mechanical Systems

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17926991

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019545402

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017926991

Country of ref document: EP

Effective date: 20200428