WO2020090595A1 - 位置推定装置及び位置推定方法 - Google Patents

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WO2020090595A1
WO2020090595A1 PCT/JP2019/041597 JP2019041597W WO2020090595A1 WO 2020090595 A1 WO2020090595 A1 WO 2020090595A1 JP 2019041597 W JP2019041597 W JP 2019041597W WO 2020090595 A1 WO2020090595 A1 WO 2020090595A1
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rotor
magnetic field
waveform
field strength
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PCT/JP2019/041597
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翔太 石上
藤田　淳
智久 ▲徳▼永
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日本電産株式会社
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    • H02P6/00—Arrangements for controlling synchronous motors or other dynamo-electric motors using electronic commutation dependent on the rotor position; Electronic commutators therefor
    • H02P6/14—Electronic commutators
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    • H02P23/00—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by a control method other than vector control
    • H02P23/03—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by a control method other than vector control specially adapted for very low speeds

Definitions

  • the present invention relates to a position estimation device and a position estimation method.
  • Patent Document 1 discloses a method of estimating the rotational position of a rotor of a motor without using a position sensor.
  • Japanese Patent Publication Japanese Patent No. 6233532
  • an object of the present invention is to provide a position estimation device and a position estimation method capable of estimating the rotational position of a rotor even when the rotor angle is less than one rotation.
  • One aspect of the present invention is to obtain detection values of magnetic field strengths at three or more locations of a rotor in a range where the rotor angle is less than one rotation, and to select among a plurality of sections predetermined for the pole pair number of the rotor. From the above, the section is selected based on the detected value of the magnetic field strength, and a plurality of feature quantities of the waveform of the magnetic field strength are calculated based on a combination of the detected values of the magnetic field strength according to the selected section. For each segment associated with the selected section, it is determined whether the amount calculation unit and the magnitude relationship between the plurality of previously learned feature amounts and the calculated magnitude relationship between the plurality of feature amounts match. And an estimation unit that estimates the pole pair number associated with the segment having the same magnitude relationship as the rotational position of the rotor.
  • One aspect of the present invention is a position estimation method executed by a position estimation device, which acquires detection values of magnetic field strengths at three or more locations of a rotor in a range where the rotor angle is less than one rotation, and Select a section based on the detection value of the magnetic field strength from among a plurality of sections predetermined for the pole pair number, and select the section based on a combination of the detection values of the magnetic field strength according to the selected section.
  • the step of calculating a plurality of feature quantities of the waveform of the magnetic field strength, and whether or not the magnitude relationship of the plurality of feature quantities learned in advance and the magnitude relationship of the plurality of feature quantities calculated are selected is selected. Determining for each segment associated with the section, and estimating the pole pair number associated with the segment having the same magnitude relationship as the rotational position of the rotor. It is a location estimation method.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a motor unit in the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a correspondence relationship between pole pair numbers, sections, and segments in the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the learned value of the waveform of the magnetic field strength in the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the learned value of the correction waveform in the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the characteristic points of the correction waveform in the first embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of intersection calculation processing in the first embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of size comparison processing in the first embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a motor unit in the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a correspondence relationship between pole pair numbers, sections, and segments in the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the learned value
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of pole pair number calculation processing in the first embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the configuration of the motor unit in the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of detected values of waveform feature points in the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the learned value of the maximum value and the minimum value of the waveform in the second embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of learning values at the intersections of waveforms in the second embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of detection value acquisition processing in the second embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of pole pair number calculation processing in the second embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of detected values of waveform feature points in the third embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of the motor unit 1.
  • the motor unit 1 is a system that estimates the rotational position of the rotor of the motor.
  • the motor unit 1 includes a motor 2, an amplification device 3, a position estimation device 4, a control device 5, and a drive device 6.
  • the motor 2 is an electric motor, and is, for example, a brushless motor or a stepping motor.
  • the motor 2 may be an inner rotor type motor or an outer rotor type motor.
  • the motor 2 shown in FIG. 1 is, for example, an inner rotor type motor.
  • the motor 2 includes a stator 20, a rotor 21, and a detection device 22.
  • the stator 20 includes windings of U-phase, V-phase, and W-phase slots.
  • the stator 20 includes a total of 12 slots, that is, a U-phase winding of 4 slots, a V-phase winding of 4 slots, and a W-phase winding of 4 slots.
  • a three-phase current having a phase difference of 120 degrees is input to the stator 20 from the driving device 6.
  • the stator 20 generates a magnetic field at the positions of the rotor 21 and the detection device 22 by the three-phase currents input to the U-phase, V-phase, and W-phase windings.
  • the rotor 21 rotates around the central axis by receiving the magnetic force of the stator 20.
  • the rotor 21 includes one or more magnetic pole pairs (N pole and S pole). In FIG. 2, the rotor 21 includes, for example, four magnetic pole pairs. The rotor 21 rotates when the magnetic pole pair receives a magnetic force from the stator 20.
  • a pole pair number is assigned to each magnetic pole pair.
  • a section and a segment are associated with the pole pair number.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of correspondence relationships between pole pair numbers, sections, and segments.
  • a section number group is associated with the pole pair number.
  • the number of section numbers is equal to the number of 12 kinds of logic including the magnitude relation of the output signals of the three sensors 220 of the detection device 22 and the positive / negative (zero cross) of the intermediate signal.
  • the pole pair number “0” is associated with the section numbers from “0” to “11”.
  • the segment number is a unique number representing the absolute value of the mechanical angle of the rotor 21.
  • segment numbers “0” to “11” are associated with section numbers “0” to “11” of the pole pair number “0”.
  • segment numbers “12” to “23” are associated with section numbers “0” to “11” of the pole pair number “1”.
  • the data table representing the correspondence shown in FIG. 2 is stored in advance in the storage device 42, for example.
  • the detection device 22 is a device that detects magnetic field strength.
  • the detection device 22 detects magnetic field strengths at three or more locations near the rotor 21.
  • the detection device 22 includes three or more magnetic field sensors.
  • the detection device 22 includes a sensor 220-U, a sensor 220-V, and a sensor 220-W.
  • the magnetic field sensor is, for example, a Hall element, a linear Hall IC (integrated circuit), or a magnetoresistive sensor. In this embodiment, the magnetic field sensor will be described as a Hall element.
  • the sensor 220-U is a sensor that detects the U-phase magnetic field strength.
  • the sensor 220-U outputs a U-phase differential signal, which is a differential signal representing the U-phase magnetic field strength, to the amplification device 3.
  • the sensor 220-V is a sensor that detects the V-phase magnetic field strength.
  • the sensor 220-V outputs a V-phase differential signal, which is a differential signal indicating the V-phase magnetic field strength, to the amplification device 3.
  • the sensor 220-W is a sensor that detects the magnetic field strength of the W phase.
  • the sensor 220-W outputs a W-phase differential signal, which is a differential signal representing the W-phase magnetic field strength, to the amplification device 3.
  • the amplification device 3 is a device that amplifies the amplitude of the waveform of the differential signal.
  • the amplification device 3 includes a differential amplifier 30-U, a differential amplifier 30-V, and a differential amplifier 30-W.
  • the differential amplifier 30-U generates an analog U-phase signal Hu by performing an amplification process on the U-phase differential signal.
  • the differential amplifier 30-V generates an analog V-phase signal Hv by performing amplification processing on the V-phase differential signal.
  • the differential amplifier 30-W generates an analog W-phase signal Hw by performing amplification processing on the W-phase differential signal.
  • the position estimation device 4 is an information processing device that estimates the rotational position of the rotor of the motor.
  • the position estimation device 4 acquires the analog U-phase signal Hu, the analog V-phase signal Hv, and the analog W-phase signal Hw from the amplification device 3.
  • the position estimation device 4 calculates a plurality of characteristic amounts of each waveform of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw.
  • the position estimation device 4 estimates the rotational position of the rotor 21 of the motor 2 based on the calculated plurality of characteristic amounts of each waveform.
  • the position estimation device 4 outputs the estimation result (pole pair number) of the rotational position to the control device 5.
  • the control device 5 is an information processing device that generates a control signal.
  • the control device 5 generates a control signal based on the instruction signal.
  • the control signal is, for example, a signal that represents a register value according to the instructed rotation direction (CW: clockwise, CCW: counterclockwise), or a signal that represents the current value of the current output from the drive device 6 to the stator 20.
  • the control signal may be, for example, a current signal supplied to the power supply of the detection device 22 of the motor 2.
  • the control device 5 can control the power supply of each sensor 220 by controlling the amount of current supplied to the power supply of the detection device 22.
  • the drive device 6 is a device that drives the rotor of the motor.
  • a control signal is input to the drive device 6 from the control device 5.
  • the drive device 6 inputs a three-phase current having a current value represented by the control signal to each winding of the stator 20.
  • the drive device 6 can rotate the rotor 21 by inputting a three-phase current to each winding of the stator 20.
  • the position estimation of the rotor 21 is performed in a state where the drive device 6 does not input the three-phase current to each winding of the stator 20. That is, in the first embodiment, the position estimation device 4 estimates the rotational position of the stopped rotor 21.
  • the position estimation device 4 may estimate the rotational position of the rotating rotor 21.
  • the external device 7 is an information processing device that generates instruction signals such as the rotation direction and rotation speed of the rotor.
  • the external device 7 outputs an instruction signal to the control device 5.
  • the position estimation device 4 includes a conversion device 40, a calculation device 41, and a storage device 42.
  • the conversion device 40 is a device that converts an analog signal into a digital signal.
  • the conversion device 40 includes a conversion unit 400-U, a conversion unit 400-V, and a conversion unit 400-W.
  • the conversion unit 400 is a device that converts an analog signal into a digital signal.
  • the conversion unit 400-U converts the analog U-phase signal acquired from the differential amplifier 30-U into a digital U-phase signal.
  • the conversion unit 400-V converts the analog U-phase signal acquired from the differential amplifier 30-V into a digital V-phase signal.
  • the conversion unit 400-W converts the analog W-phase signal acquired from the differential amplifier 30-W into a digital V-phase signal.
  • the arithmetic device 41 is a device that executes arithmetic processing.
  • a part or all of the arithmetic device 41 is realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) executing a program loaded in the memory.
  • Part or all of the arithmetic device 41 may be realized by using hardware such as LSI (Large Scale Integration) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
  • the arithmetic device 41 includes a switching unit 410, a correction unit 411, a feature amount calculation unit 412, and an estimation unit 413. Since the correction unit 411 is provided for the purpose of improving the accuracy of position estimation, the correction unit 411 is not an essential component.
  • the switching unit 410 connects either one of the feature amount calculation unit 412 and the correction unit 411 to the conversion device 40.
  • the estimation unit 413 estimates the rotational position of the rotor 21 based on the uncorrected waveform
  • the switching unit 410 sets the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw acquired from the conversion device 40. , To the feature amount calculation unit 412.
  • the switching unit 410 causes the U-phase signals Hu and V-phase acquired from the conversion device 40.
  • the signal Hv and the W-phase signal Hw are output to the correction unit 411.
  • the correction unit 411 corrects the waveforms of the magnetic field strengths of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw.
  • the correction unit 411 compares the rotational position of the rotor 21 with the accuracy estimated by the estimation unit 413 based on the uncorrected waveform, and determines the accuracy with which the estimation unit 413 estimates the rotational position of the rotor 21. Can be improved.
  • the characteristic amount calculation unit 412 acquires the detected values of the magnetic field strength at three or more locations on the rotor 21.
  • the feature amount calculation unit 412 causes the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw to have waveforms of the respective magnetic field intensities. From the switching unit 410.
  • the feature amount calculation unit 412 calculates the correction waveform of each magnetic field strength of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw, It is acquired from the correction unit 411.
  • the estimating unit 413 selects whether or not the magnitude relationship between the plurality of feature amounts (each learning value) learned in advance and the magnitude relationship between the plurality of calculated feature amounts (each estimated value) match. Judge for each segment associated with the section. The estimation unit 413 outputs the rotation position estimation result (pole pair number) to the control device 5.
  • the storage device 42 is preferably a non-volatile recording medium (non-temporary recording medium) such as a flash memory or an HDD (Hard Disk Drive).
  • the storage device 42 may include a volatile recording medium such as a RAM (Random Access Memory).
  • the storage device 42 stores a data table of programs, learning values, and the like.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the learned value of the waveform of the magnetic field strength.
  • the learning value of the magnetic field strength waveform is generated in advance.
  • the pre-generation process of the learned value of the waveform is performed before the shipment of the motor unit 1, for example.
  • the pre-generation process of the learned value of the waveform is performed, for example, by rotating the rotor 21 at a constant speed with the external position sensor connected to the rotor 21 and detecting the waveform output from the detection device 22.
  • the waveform shown in FIG. 3 is a correction waveform of the magnetic field strength according to the rotor angle of the rotor 21 when the rotor 21 is rotating in the pre-generation process of the learned value of the waveform.
  • a data table showing the correspondence between the learning values of the characteristic points (intersection points) in the waveform of each magnetic field strength and the sections is stored in advance in the storage device 42, for example.
  • the correspondence between the learned value of the waveform of the U-phase signal Hu, the learned value of the waveform of the V-phase signal Hv, the learned value of the waveform of the W-phase signal Hw, and the section is the waveform of each magnetic field strength. It is shown as an example of the correspondence relationship between the learning value and the section.
  • the positive digital value of the amplitude represents, for example, the digital value of the magnetic field strength of the N pole.
  • the negative digital value of the amplitude represents, for example, the digital value of the magnetic field strength of the S pole.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the learned value of the correction waveform.
  • the learning value of the correction waveform of the magnetic field strength is generated before the estimation unit 413 executes the position estimation.
  • the correction waveform shown in FIG. 4 is a correction waveform of the magnetic field strength according to the rotor angle of the rotor 21 when the rotor 21 is rotating in the pre-generation process of the learning value of the correction waveform.
  • a data table showing the correspondence between the learning values of the characteristic points (intersection points) in the correction waveform of each magnetic field strength and the sections is stored in advance in the storage device 42, for example.
  • the waveform of each magnetic field strength is corrected (triangular wave).
  • an appropriate correction coefficient is used from among four types of correction coefficients, so that the maximum value and the minimum value of the waveform of each magnetic field strength are close to the maximum value of the waveform and the maximum value of the waveform. It is sharpened so that the neighborhood of the minimum value is not flat.
  • the correspondence between the learning value of the correction waveform of the U-phase signal Hu, the learning value of the correction waveform of the V-phase signal Hv, the learning value of the correction waveform of the W-phase signal Hw, and the section is shown in each magnetic field. It is shown as an example of the correspondence between the learning value of the intensity correction waveform and the section.
  • the positive digital value of the amplitude represents, for example, the digital value of the magnetic field strength of the N pole.
  • the negative digital value of the amplitude represents, for example, the digital value of the magnetic field strength of the S pole.
  • the correction unit 411 changes the waveform of each magnetic field strength into the correction waveform (triangular wave). That is, the correction unit 411 uses the four magnetic poles of the rotor 21 so that the vicinity of the maximum value and the minimum value of the waveforms of the respective magnetic field strengths is not flat, so that the correction unit 411 performs an appropriate correction from the four correction coefficients. By using the coefficient, the neighborhood of the maximum value and the minimum value of the waveform is sharpened. The correction unit 411 generates a correction waveform of each magnetic field strength having the same amplitude. By these corrections, the distinguishability of each feature point of the correction waveform is improved.
  • the correction unit 411 is, for example, one of Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-029469, Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-029470, and Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-029471. At least one of the correction procedure and the temperature compensation procedure described in 1. may be performed.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the characteristic points of the corrected waveform.
  • the detection device 22 is energized while the rotation of the rotor 21 is stopped.
  • the symbol “kT” shown in FIG. 5 represents the rotor angle (rotational position) of the rotor 21 at the time when the detected value in the corrected waveform is sampled by the feature amount calculation unit 412.
  • the detected value of the sample point 100 of the correction waveform of the V-phase signal Hv is input to the feature amount calculation unit 412.
  • the detected value of the sample point 110 of the correction waveform of the W-phase signal Hw is input to the characteristic amount calculation unit 412.
  • the detected value of the sample point 120 of the correction waveform of the U-phase signal Hu is input to the characteristic amount calculation unit 412.
  • the feature amount calculation unit 412 uses the detected values of the magnetic field strengths of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw from among the plurality of predetermined sections for the pole pair numbers shown in FIG. Select a section based on: In FIG. 5, the feature amount calculation unit 412 determines whether the section number “” is based on the magnitude relationship between the detected value of the sample point 100, the detected value of the sample point 110, and the detected value of the sample point 120, and whether the sample point 110 is positive or negative. 8 ”.
  • the characteristic amount calculation unit 412 calculates a plurality of characteristic amounts of the magnetic field strength waveform or the correction waveform based on the combination of the detected values of the magnetic field strength according to the selected section.
  • the plurality of feature quantities are, for example, estimated values of each intersection of the waveform of the magnetic field strength or the correction waveform.
  • the feature amount calculation unit 412 calculates the feature amount of the waveform of the magnetic field strength or the correction waveform based on the combination of the sample point having the largest detected value and the sample point having the second largest detected value.
  • the feature amount calculation unit 412 combines the sample points 100 and 110 based on the magnitude relationship of the detected values of the corrected waveform in the section number “8”.
  • the characteristic amount calculation unit 412 calculates the estimated value of the characteristic point 210 of the V-phase signal Hv and the W-phase signal Hw.
  • the estimated value of the characteristic point 210 is an average value of the detected values of the sample points 100 and 110.
  • the feature amount calculation unit 412 calculates the feature amount of the magnetic field strength waveform or the correction waveform based on the combination of the sample point having the second largest detected value and the sample point having the third largest detected value.
  • the feature amount calculation unit 412 combines the sample points 110 and the sample points 120 based on the magnitude relationship between the detected values of the corrected waveform in the section number “8”.
  • the feature amount calculation unit 412 calculates the estimated value of the feature point 200 of the U-phase signal Hu and the W-phase signal Hw.
  • the estimated value of the characteristic point 200 is an average value of the detected values of the sample points 110 and 120.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of intersection calculation processing.
  • the position estimation device 4 repeatedly executes the operations shown in the flowcharts of FIGS. 6, 7, and 8 in a predetermined cycle, for example.
  • the characteristic amount calculation unit 412 obtains the U-phase signal Hu [kT], the V-phase signal Hv [kT], and the W-phase signal Hw [kT] whose waveforms have been corrected from the correction unit 411 as detection values of each magnetic field strength. To do.
  • the feature amount calculation unit 412 may acquire the U-phase signal Hu [kT], the V-phase signal Hv [kT], and the W-phase signal Hw [kT] whose waveforms have not been corrected from the switching unit 410 (step S101). ).
  • the feature amount calculation unit 412 calculates the section number from the detection value of each magnetic field strength based on the correspondence between the digital value and the section shown in FIG. 3, for example. For example, the feature amount calculation unit 412 calculates the section number “8” shown in FIG. 3 from the detected values of the sample points 100, 110 and 120 shown in FIG. 5 (step S102).
  • the feature amount calculation unit 412 calculates the provisional segment number “Nseg” based on the calculated section number “Section”, as in Expression (1).
  • Nseg Np_tmp ⁇ Section ... (1)
  • the initial value of the pole pair number “Np_tmp” is 0.
  • the pole pair numbers are numbers 0 to 3 as shown in FIG. 2 (step S103).
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of size comparison processing.
  • the position estimation device 4 executes magnitude comparison processing subsequent to the intersection calculation processing shown in FIG.
  • the estimation unit 413 determines the magnitude relationship between the double value of the estimated value of the feature point 200 and the double value of the estimated value of the feature point 210. That is, the estimation unit 413 determines whether the expression (4) is satisfied. 2 ⁇ Est_CP [Nseg] ⁇ 2 ⁇ Est_CP [Nseg + 1] ... (4)
  • the estimation unit 413 determines the magnitude relationship between the doubled value of the learned value of the feature point 200 and the doubled value of the learned value of the feature point 210. That is, the estimation unit 413 determines whether the expression (5) is satisfied. 2 ⁇ Stu_CP [Nseg] ⁇ 2 ⁇ Stu_CP [Nseg + 1] ... (5)
  • the estimating unit 413 compares the magnitude of the double value of the estimated value of the feature point 200 and the double value of the estimated value of the feature point 210, and the double value of the learned value of the feature point 200 and the learned value of the feature point 210. It is determined whether or not the magnitude relationship of the double values matches. For example, in FIG. 2, FIG. 4, and FIG. 5, the estimation unit 413 compares the learning values of the first intersection and the second intersection corresponding to the feature point 200 and the feature point 210 in FIG. It is determined whether or not the magnitude relationship between the estimated values of the point 200 and the characteristic point 210 matches with each other, the segment numbers “8”, “20”, “32”, and “44” associated with the section number “8” in FIG. Is determined (step S107).
  • the estimation unit 413 sets the accumulated error variable “TotalDiff [Np_tmp]” to the double of the estimated value of the characteristic point 200 and the learned value of the characteristic point 200.
  • the error from the doubled value is added as in equation (6) (step S108).
  • TotalDiff [Np_tmp] + (2 ⁇ Est_CP [Nseg] -2 ⁇ Est_CP [Nseg]) (6)
  • step S107 FALSE
  • the estimation unit 413 increments the value of the error point “ErrorPoint [Np_tmp]” that is the evaluation value of the error for each segment Nseg (step S110).
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of pole pair number calculation processing.
  • the position estimation device 4 executes a pole pair number calculation process subsequent to the magnitude comparison process shown in FIG. 7.
  • the estimation unit 413 increments the value of the variable indicating the number of times the magnitude comparison process is executed (step S111).
  • the estimation unit 413 determines whether or not the value of the variable indicating the number of times the magnitude comparison process is executed is equal to or greater than the set number (step S112).
  • the estimation unit 413 causes the pole pair number “Np_t.
  • the value of “mp” is incremented (step S113).
  • the estimation unit 413 determines the number of minimum error points “Min (ErrorPoint [Np_tmp])” among the plurality of error points. Is determined (step S114). When the number of minimum error points is one (step S114: one), the estimation unit 413 advances the process to step S116. In this way, the estimation unit 413 estimates the pole pair number associated with the segment having the same magnitude relationship as the rotational position of the rotor 21.
  • the estimation unit 413 acquires the pole pair number “Np_tmp” with the minimum accumulated error (step S115).
  • the estimation unit 413 substitutes the pole pair number “Np_tmp” into the variable “Np” that represents the correct pole pair number.
  • the estimation unit 413 outputs the variable “Np” representing the correct pole pair number to the control device 5 as the detection result of the rotational position (the absolute value of the mechanical angle). In this way, the estimation unit 413 calculates the error between each learning value and each estimation value for each segment.
  • the estimation unit 413 may calculate the error between the absolute value of each learning value and the absolute value of each estimated value for each segment.
  • the estimation unit 413 estimates the pole pair number of the segment having the smallest error between each learning value and each estimated value as the rotational position of the rotor 21 (step S116).
  • the position estimation device 4 of the first embodiment includes the feature amount calculation unit 412 and the estimation unit 413.
  • the feature amount calculation unit 412 acquires the detected values of the magnetic field strength at three or more locations of the rotor 21 in the range where the rotor angle is less than one rotation.
  • the feature amount calculation unit 412 selects a section based on the detected value of the magnetic field strength from a plurality of sections that are predetermined for the pole pair number of the rotor 21.
  • the feature amount calculation unit 412 calculates a plurality of feature amounts of the waveform of the magnetic field intensity based on the combination of the detected values of the magnetic field intensity according to the selected section.
  • the estimation unit 413 determines, for each segment associated with the selected section, whether or not the magnitude relationship of the plurality of feature amounts learned in advance matches the calculated magnitude relationship of the feature amounts. To do.
  • the estimation unit 413 estimates the pole pair number associated with the segment having the same magnitude relationship as the rotational position of the rotor 21.
  • the position estimation device 4 of the first embodiment can estimate the rotational position of the rotor 21 even when the rotor angle is 0 degree.
  • the controller 5 does not have to adjust the origin of the rotational position of the rotor 21 when the motor 2 or the controller 5 is powered on. Since the estimation unit 413 estimates the rotational position of the rotor 21 based on the magnitude relationship between each learned value and each estimated value, even if the output of the sensor 220 changes according to aged deterioration and environmental temperature, etc. It is possible to estimate the rotational position of 21.
  • the position estimation device 4 rotates the rotor 21 within a range where the rotor angle is equal to or less than "a half cycle of the electrical angle", for example, a range where the rotor angle is equal to or less than "1/8 (mechanical angle)" rotation.
  • the difference from the first embodiment is that the rotational position of is estimated.
  • differences from the first embodiment will be described.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the configuration of the motor unit 1.
  • the drive device 6 rotates the rotor 21 in a range where the rotor angle is equal to or smaller than “1/8 (mechanical angle)” rotation.
  • the switching unit 410 outputs the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw acquired from the conversion device 40 to the feature amount calculation unit 412.
  • the correction processing of the waveform of the magnetic field strength by the correction unit 411 is not executed.
  • the motor unit 1 executes the position estimation based on the waveform that has not been subjected to the correction process, the motor unit 1 can improve the identifiability of the pattern of each feature point of the waveform.
  • the correction unit 411 may perform noise reduction processing on the waveform.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of detected values of characteristic points of a waveform.
  • the feature amount calculation unit 412 acquires the detection values of the magnetic field strength at three or more locations of the rotor 21 from the switching unit 410 according to the rotor angle of the rotor 21.
  • the feature amount calculation unit 412 outputs the waveforms of the magnetic field strengths of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw in the range of 1/8 rotation (mechanical angle) from the switching unit 410. get.
  • the feature amount calculation unit 412 calculates a plurality of feature amounts of the magnetic field strength waveform based on the detected value of the magnetic field strength.
  • the plurality of feature amounts are, for example, the absolute value of the detected value at each intersection of the waveform of the magnetic field strength and the absolute value of the detected value of the maximum value or the minimum value of the waveform of the magnetic field strength.
  • the characteristic amount calculation unit 412 calculates the absolute value of the detected value of the maximum value or the minimum value of the magnetic field strength waveform when at least one of the detected values of the magnetic field strength waveform changes in sign. For example, from the middle of the section “0” to the section “1”, any waveform of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw passes through the reference line 50 having a value of 0 (zero crossing). Not) In this case, the position of the characteristic point 130 in the waveform of the V-phase signal Hv may not be determined, so the characteristic amount calculation unit 412 does not have to calculate the absolute value of the detected value of the characteristic point 130.
  • a plurality of feature amounts Is the absolute value of the detected value of the characteristic point 230 which is the first intersection, the absolute value of the detected value of the characteristic point 240 which is the second intersection, and the absolute value of the detected value of the characteristic point 250 which is the third intersection.
  • a plurality of feature amounts Is the absolute value of the detected value of the characteristic point 240 that is the first intersection, the absolute value of the detected value of the characteristic point 250 that is the second intersection, and the absolute value of the detected value of the characteristic point 260 that is the third intersection.
  • the characteristic amount calculation unit 412 may calculate a plurality of characteristic amounts by multiplying the detected value of the magnetic field strength by a scaling factor. As a result, the feature quantity calculation unit 412 can prevent the occurrence of digit cancellation in the detection value calculation processing.
  • the estimation unit 413 determines whether or not a pattern of magnitude relations of a plurality of feature amounts (learning values) learned in advance matches a pattern of magnitude relations of a plurality of calculated feature amounts (detection values). The determination is made for each pole pair number of the child 21. The estimation unit 413 estimates the pole pair number with which the magnitude relationship pattern matches as the rotational position of the rotor 21. Since the estimation unit 413 estimates the rotational position of the rotor 21 based on the magnitude relation between each learned value and each detected value, even if the output of the sensor 220 changes according to aged deterioration and environmental temperature, the rotor will rotate. It is possible to estimate the rotational position of 21.
  • the estimation unit 413 may estimate the rotational position of the rotor 21 based on the difference between a plurality of previously learned feature amounts (learning values) and a plurality of calculated feature amounts (detection values). For example, the estimation unit 413 may estimate, as the rotational position of the rotor 21, the pole pair number that minimizes the difference between the learned value and the detected value.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the learned value of the maximum value and the minimum value of the waveform.
  • the learned value of the maximum value of the waveform, the learned value of the minimum value of the waveform, and the pole pair number are associated with each other.
  • the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 140 (max) is, for example, “7660”.
  • the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 150 (min) is, for example, “7410”.
  • the pattern of the magnitude relationship between the maximum value and the minimum value is a pattern in which the absolute value of the detected value of the characteristic point 140 is larger than the absolute value of the detected value of the characteristic point 150.
  • the estimation unit 413 determines whether or not the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the learning values of the maximum value and the minimum value and the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the detected values of the feature points 140 and 150 match. , For each pole pair number of the rotor 21.
  • the estimation unit 413 has a pattern of the magnitude relationship between the maximum value and the minimum value associated with the pole pair number “0” and a magnitude relationship pattern of the absolute values of the detected values of the feature points 140 and 150. It is determined that and match. The same applies to the pole pair number “1”. The estimation unit 413 adds the error between each detected value and each learned value for each pole pair number in which the patterns of the magnitude relationship match.
  • the estimation unit 413 has a pattern of a magnitude relationship between the maximum value and the minimum value associated with the pole pair number “2” and a pattern of a magnitude relationship between the absolute values of the detected values of the feature points 140 and 150. It is determined that and do not match. The same applies to the pole pair number “3”. The estimation unit 413 adds the value to the error point of the pole pair number in which the patterns of the magnitude relation do not match.
  • the estimation unit 413 does not add a value to the error point of the pole pair number in which the patterns of the magnitude relationship match, the value of the error point of the pole pair number in which the patterns of the magnitude relationship match is: The minimum value is “0”.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of learned values at the intersections of waveforms.
  • the learning value of the first intersection of the waveform, the learning value of the second intersection of the waveform, the learning value of the third intersection of the waveform, and the pole pair number are associated with each other.
  • the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 230 (first intersection) is, for example, “3888”.
  • the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 240 (second intersection) is, for example, “3779”.
  • the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 250 (the third intersection) is, for example, “3881”.
  • the magnitude relationship pattern of each intersection is a pattern in which the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 230 is larger than the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 240.
  • the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 230 is larger than the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 250.
  • the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 240 is smaller than the double value of the absolute value of the detected value of the characteristic point 250.
  • the estimation unit 413 matches the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the learning values of the three intersections with the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the detected values of the feature point 230, the feature point 240, and the feature point 250. It is determined for each pole pair number of the rotor 21.
  • the estimation unit 413 compares the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the learning values of the three intersections associated with the pole pair number “0” and the detected values of the characteristic points 140 and 150. It is determined that the pattern of the magnitude relationship of the absolute values matches. The same applies to the pole pair number “1”. The estimation unit 413 adds the error between each detected value and each learned value for each pole pair number in which the patterns of the magnitude relationship match.
  • the estimating unit 413 compares the absolute value magnitude pattern of the learning values of the three intersections associated with the pole pair number “2” and the detected values of the characteristic points 140 and 150. It is determined that the pattern of the magnitude relationship of absolute values does not match. The same applies to the pole pair number “3”. The estimation unit 413 adds the value to the error point of the pole pair number in which the patterns of the magnitude relation do not match.
  • the estimation unit 413 acquires the cumulative error between each detected value and each learned value for each pole pair number.
  • the estimation unit 413 substitutes one pole pair number with the smallest accumulated error into one variable that represents the correct pole pair number.
  • the estimation unit 413 may acquire the pole pair number of the smallest error point from each pole pair number.
  • the estimation unit 413 may substitute one pole pair number of the smallest error point into one variable that represents the correct pole pair number.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of the detection value acquisition processing.
  • the position estimation device 4 repeatedly executes the operation shown in each of the flowcharts of FIGS. 13 and 14 at a predetermined cycle, for example.
  • the feature amount calculation unit 412 determines whether or not the learning values of the feature point 230, the feature point 240, and the feature point 250 and the learning values of the feature point 140 and the feature point 150 are stored in the storage device 42. The determination is made (step S201).
  • the feature amount calculation unit 412 executes a process (learning process) of calculating the learned value of the feature point.
  • the feature amount calculation unit 412 records the calculated learning value of the feature point and the calculated pole pair number in the data table stored in the storage device 42.
  • the feature amount calculation unit 412 may record the calculated learning value of the feature point and the segment number in the data table (step S202).
  • step S201 When each learned value is stored in the storage device 42 (step S201: YES), the feature amount calculation unit 412 determines whether or not the estimation of the rotational position (the absolute value of the mechanical angle) is completed (step S201). S203). When the estimation of the rotational position has been completed (step S203: NO), the position estimation device 4 executes a predetermined normal process (step S204).
  • the characteristic amount calculation unit 412 executes a process of calculating each detection value from the first intersection to the third intersection of the magnetic field strength waveform.
  • the feature amount calculation unit 412 executes a process of calculating the maximum detection value and the minimum detection value of the magnetic field strength waveform.
  • the feature amount calculation unit 412 determines whether acquisition of each detection value is completed (step S205).
  • step S205 When acquisition of each detection value is not completed (step S205: NO), the feature amount calculation unit 412 determines whether or not the rotation direction of the rotor 21 is constant based on the waveform of the magnetic field strength ( Step S206). When the rotation direction of the rotor 21 is not constant (step S206: NO), the position estimation device 4 ends the process shown in FIG.
  • step S206 When the rotation direction of the rotor 21 is constant (step S206: YES), one of the waveforms of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw after the power of the position estimation device 4 is turned on is the reference line 50 ( It is determined whether the vehicle has passed the zero cross).
  • the estimation unit 413 estimates the rotational position of the rotor 21 based on the range of "1/8 rotation (mechanical angle)" from the middle of the section “0” to the section "5" shown in FIG.
  • no waveform of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw passes through the reference line 50 from the middle of the section “0” to the section “1”. That is, from the middle of the section “0” to the section “1”, the positive / negative of the digital value does not change in any waveform of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw.
  • the detection value of the feature point 130 representing the minimum value of the V-phase signal Hv between the middle of the section “0” and the section “1” may not be acquired. This is because the position of the characteristic point 130 in the waveform of the V-phase signal Hv is not determined, and thus the characteristic amount calculation unit 412 may not be able to accurately calculate the detection value of the characteristic point 130.
  • the estimation unit 413 estimates the rotational position of the rotor 21 based on the range of "1/8 rotation (mechanical angle)" from the middle of the section “2” to the section “7” shown in FIG. In this case, for the same reason, the detected value of the characteristic point 140 representing the maximum value of the waveform of the U-phase signal Hu between the middle of the section “2” and the section “7” does not have to be acquired (step S207). ..
  • step S207: NO If none of the waveforms passes through the reference line 50 (step S207: NO), the position estimation device 4 ends the processing shown in FIG.
  • the feature amount calculation unit 412 detects the detected values from the first intersection to the third intersection of the magnetic field strength waveform. And a process of calculating the maximum and minimum detection values of the magnetic field strength waveform. For example, the estimation unit 413 estimates the rotational position of the rotor 21 based on the range of "1/8 rotation (mechanical angle)" from the middle of the section “0" to the section "5" shown in FIG.
  • the feature amount calculation unit 412 executes the process of calculating the detection values of the feature point 230, the feature point 240, and the feature point 250, and the process of calculating the detection values of the feature point 140 and the feature point 150 ( Step S208).
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of pole pair number calculation processing.
  • the position estimation device 4 executes a pole pair number calculation process subsequent to the detection value acquisition process shown in FIG. 13.
  • step S205 determines the magnitude relationship pattern of each detection value from the first intersection to the third intersection, and The pattern of the magnitude relationship of each learning value from the first intersection to the third intersection is collated.
  • the estimation unit 413 collates the magnitude relationship pattern of the absolute values of the detected values of the maximum value and the minimum value with the magnitude relationship pattern of the absolute values of the learned values of the maximum value and the minimum value.
  • the estimation unit 413 estimates the rotational position of the rotor 21 based on the range of "1/8 rotation (mechanical angle)" from the middle of the section “0" to the section "5" shown in FIG. In this case, the estimation unit 413 determines the pattern of the magnitude relationship of the detected values of the feature point 230, the feature point 240, and the feature point 250, and the pattern of the magnitude relationship of the learned values of the feature point 230, the feature point 240, and the feature point 250. To match. The estimation unit 413 compares the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the detected values of the feature point 140 and the feature point 150 with the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the learned values of the feature point 140 and the feature point 150 ( Step S209).
  • the estimation unit 413 determines whether or not the patterns of the magnitude relation match. That is, the estimation unit 413 determines the magnitude relationship between the absolute value of the maximum detected value and the absolute value of the minimum detected value, the magnitude relationship between the detected value at the first intersection and the detected value at the second intersection, and It is determined whether or not the magnitude relationship between the detection value at the first intersection and the detection value at the third intersection and the magnitude relationship between the detection value at the second intersection and the detection value at the third intersection all match.
  • Reference numeral 413 indicates the magnitude relationship between the absolute value of the detected value of the feature point 140 and the absolute value of the detected value of the feature point 150, the magnitude relationship between the detected value of the feature point 230 and the detected value of the feature point 240, and the feature point 230. It is determined whether or not the magnitude relationship between the detected value of 1) and the detected value of the characteristic point 250 and the magnitude relationship between the detected value of the characteristic point 240 and the detected value of the characteristic point 250 both match.
  • Reference numeral 413 indicates the magnitude relationship between the absolute value of the detected value of the feature point 160 and the absolute value of the detected value of the feature point 150, the magnitude relationship between the detected value of the feature point 240 and the detected value of the feature point 250, and the feature point 240. It is determined whether or not the magnitude relationship between the detected value of the feature point 260 and the detected value of the feature point 260 and the magnitude relationship between the detected value of the feature point 260 and the detected value of the feature point 260 both match (step S210). ..
  • step S210: YES When the respective patterns of the magnitude relationship match (step S210: YES), the estimation unit 41 In step 3, the error between each detected value and each learned value is added for each pole pair number in which the patterns of the magnitude relationship match. As a result, the estimation unit 413 acquires the cumulative error between each detected value and each learned value for each pole pair number (step S211). When the patterns of the magnitude relation do not match (step S210: NO), the estimation unit 413 adds a value to the error point of the pole pair number in which the patterns of the magnitude relation do not match (step S212).
  • the estimation unit 413 acquires the pole pair number of the smallest error point from each pole pair number.
  • the estimation unit 413 substitutes the obtained one or more pole pair numbers into one or more variables representing the correct pole pair numbers (step S213).
  • the estimation unit 413 determines whether or not the number of pole pair numbers of the minimum error point is plural (step S214). When the number of pole pair numbers of the minimum error points is one (step S214: NO), the estimation unit 413 advances the processing to step S216.
  • the estimation unit 413 sets one pole pair number of the minimum accumulated error to one that represents the correct pole pair number.
  • the variable is substituted (step S215).
  • the estimation unit 413 outputs one variable representing the correct pole pair number to the control device 5 as the detection result of the rotational position (absolute value of the mechanical angle) (step S216).
  • the position estimation device 4 of the second embodiment includes the feature amount calculation unit 412 and the estimation unit 413.
  • the feature amount calculation unit 412 acquires the detected values of the magnetic field strength at three or more locations of the rotor 21 according to the rotor angle in the range where the rotor angle is less than one rotation.
  • the feature amount calculation unit 412 calculates a plurality of feature amounts of the magnetic field strength waveform based on the detected value of the magnetic field strength.
  • the estimation unit 413 determines whether or not the pattern of the magnitude relationship of the plurality of feature amounts learned in advance and the pattern of the magnitude relationship of the plurality of calculated feature amounts match, for each pole pair number of the rotor 21. judge.
  • the estimation unit 413 estimates the pole pair number with which the magnitude relationship pattern matches as the rotational position of the rotor 21.
  • the position estimation device 4 of the second embodiment can estimate the rotational position of the rotor 21 even when the rotor angle is equal to or less than "1/8 (mechanical angle)" rotation.
  • the estimation unit 413 estimates the rotational position of the rotor 21 based on the detected values of the total of three feature points of the two intersections and the feature value of the maximum value or the minimum value, the estimation unit 413 calculates Since the feature amount calculation unit 412 can calculate three feature amounts less than the number of features, it is possible to estimate the rotational position of the rotor 21 even if the rotor angle is equal to or smaller than “1/16 (mechanical angle)” rotation. Is.
  • the position estimation device 4 of the second embodiment takes over the parameter value of the position estimation result of the position estimation result after executing the position estimation method shown in the first embodiment, and is shown in the second embodiment.
  • the position estimation method may be performed.
  • the position estimation apparatus 4 of the second embodiment carries out the position estimation method shown in the second embodiment, and then takes over the parameter value of the position estimation result of the position estimation result to obtain the position shown in Patent Document 1.
  • the estimation method may be performed.
  • the third embodiment is different from the second embodiment in that the position estimation device 4 estimates the rotational position of the rotor 21 based on more feature points. In the third embodiment, differences from the second embodiment will be described.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of detected values of waveform feature points.
  • the feature amount calculation unit 412 acquires the detection values of the magnetic field strength at three or more locations of the rotor 21 from the switching unit 410 according to the rotor angle of the rotor 21.
  • the feature amount calculation unit 412 outputs the waveforms of the magnetic field strengths of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw in the range of 1/8 rotation (mechanical angle) from the switching unit 410. get.
  • the characteristic amount calculation unit 412 calculates a plurality of characteristic amounts of the magnetic field strength waveform based on the detected value of the magnetic field strength.
  • the plurality of feature amounts are, for example, the absolute value of the detected value at each intersection of the waveform of the magnetic field strength, the absolute value of the detected value of the maximum value or the minimum value of the waveform of the magnetic field strength, and the waveform of the magnetic field strength is the reference line 50. And the absolute value of the detected value of each other waveform when passing through.
  • the feature amount calculation unit 412 calculates the absolute value of the detected value of each of the other waveforms.
  • the characteristic amount calculation unit 412 detects the absolute value of the detected value of the characteristic point 270 of the U-phase signal Hu and the characteristic point 280 of the V-phase signal Hv. And the absolute value of the detected value of is calculated.
  • the characteristic amount calculation unit 412 calculates the absolute value of the detected value of the characteristic point 290 of the U-phase signal Hu and the detected value of the characteristic point 300 of the W-phase signal Hw. Calculate the absolute value and.
  • the characteristic amount calculation unit 412 detects the absolute value of the detected value of the characteristic point 310 of the V-phase signal Hv and the detected value of the characteristic point 320 of the W-phase signal Hw. Calculate the absolute value and.
  • a plurality of feature amounts Is the absolute value of the detected value of the characteristic point 230 which is the first intersection, the absolute value of the detected value of the characteristic point 240 which is the second intersection, and the absolute value of the detected value of the characteristic point 250 which is the third intersection.
  • the absolute value of the detected value of the characteristic point 140 that is the maximum value, the absolute value of the detected value of the characteristic point 150 that is the minimum value, and the detected values of the characteristic point 270, the characteristic point 280, the characteristic point 290, and the characteristic point 300.
  • a plurality of feature amounts Is the absolute value of the detected value of the characteristic point 240 that is the first intersection, the absolute value of the detected value of the characteristic point 250 that is the second intersection, and the absolute value of the detected value of the characteristic point 260 that is the third intersection.
  • the absolute value of the detected value of the characteristic point 160 that is the maximum value, the absolute value of the detected value of the characteristic point 150 that is the minimum value, and the detected values of the characteristic point 290, the characteristic point 300, the characteristic point 310, and the characteristic point 320.
  • the estimation unit 413 determines whether or not the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the learning values of the maximum value and the minimum value and the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the detected values of the feature points 140 and 150 match. , For each pole pair number of the rotor 21.
  • the estimation unit 413 matches the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the learning values of the three intersections with the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the detected values of the feature point 230, the feature point 240, and the feature point 250. It is determined for each pole pair number of the rotor 21.
  • the estimation unit 413 includes the reference line 50 and the pattern of the magnitude relationship of the absolute values of the learning values of the four feature points corresponding to each waveform, and the feature point 270, the feature point 280, the feature point 290, and the feature point 300. It is determined for each pole pair number of the rotor 21 whether or not the absolute value of the detected value and the pattern of the magnitude relationship match.
  • the estimation unit 413 acquires the cumulative error between each detected value and each learned value for each pole pair number.
  • the estimation unit 413 substitutes one pole pair number with the smallest accumulated error into one variable that represents the correct pole pair number.
  • the estimation unit 413 may acquire the pole pair number of the smallest error point from each pole pair number.
  • the estimation unit 413 may substitute one pole pair number of the smallest error point into one variable that represents the correct pole pair number.
  • the position estimation device 4 of the third embodiment includes the estimation unit 413.
  • the estimation unit 413 determines the magnitude relationship between the absolute values of the learning values of the four or more feature points according to the reference line 50 and the waveforms, and the magnitude relationship of the absolute values of the detected values of the four or more feature points. It is determined for each pole pair number of the rotor 21 whether or not they match the pattern of. The estimation unit 413 estimates the pole pair number with which the magnitude relationship pattern matches as the rotational position of the rotor 21.
  • the position estimation device 4 of the third embodiment can further improve the accuracy of estimating the rotational position of the rotor 21 even when the rotor angle is equal to or less than "1/8 (mechanical angle)" rotation. is there.
  • the position estimation device 4 of the third embodiment carries out the position estimation method shown in the first embodiment and then takes over the parameter value of the position estimation result to perform the position estimation shown in the third embodiment.
  • the method may be performed.
  • the position estimation device 4 of the third embodiment executes the position estimation method shown in Patent Document 1 by taking over the parameter value of the position estimation result after executing the position estimation method shown in the third embodiment. You may.
  • the accuracy of the mounting positions of the sensor 220-U, the sensor 220-V, and the sensor 220-W may be designed to vary intentionally.
  • the waveforms of the U-phase signal Hu, the V-phase signal Hv, and the W-phase signal Hw have different amplitudes and the like, so that the waveform distinguishability is improved.
  • the position estimation device 4 can further improve the accuracy of estimating the rotational position of the rotor 21 of the mass-produced motor 2.
  • a program for realizing the function of the position estimation device according to the present invention is recorded in a computer-readable recording medium (not shown), and the program recorded in this recording medium is read by a computer system and executed. You may perform the procedure of each process.
  • the “computer system” mentioned here includes an OS and hardware such as peripheral devices.
  • the “computer system” also includes a WWW system having a homepage providing environment (or display environment).
  • the "computer-readable recording medium” refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system.
  • the "computer-readable recording medium” is a volatile memory (RAM) inside a computer system that serves as a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line.
  • RAM volatile memory
  • those that hold the program for a certain period of time are also included.
  • the above program may be transmitted from a computer system that stores the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium.
  • the "transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
  • the program may be for realizing a part of the functions described above. Further, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.

Abstract

位置推定装置は、回転子角が１回転未満の範囲において回転子の３箇所以上の磁界強度の検出値を取得し、回転子の極対番号に予め定められた複数のセクションのうちから、磁界強度の検出値に基づいてセクションを選択し、選択されたセクションに応じた磁界強度の検出値の組み合わせに基づいて磁界強度の波形の複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、予め学習された複数の特徴量の大小関係と算出された複数の特徴量の大小関係とが一致するか否かを、選択されたセクションに対応付けられたセグメントごとに判定し、大小関係が一致するセグメントに対応付けられた極対番号を回転子の回転位置と推定する推定部とを備える。

Description

位置推定装置及び位置推定方法
　本発明は、位置推定装置及び位置推定方法に関する。
　従来、光学エンコーダ等の位置センサを用いて、モータの回転子の回転位置を推定する方法が知られているが、モータの小型化及び低コスト化のため、位置センサを用いることなくモータの回転子の回転位置を推定する方法が求められている。特許文献１には、位置センサを用いることなくモータの回転子の回転位置を推定する方法が開示されている。
日本国特許公報：特許第６２３３５３２号公報
　しかしながら、位置センサを用いずに回転子の回転位置を推定する場合、回転子角が１回転未満の範囲では回転子の回転位置を推定することができない場合があった。
　上記事情に鑑み、本発明は、回転子角が１回転未満である場合でも回転子の回転位置を推定することが可能である位置推定装置及び位置推定方法を提供することを目的としている。
　本発明の一態様は、回転子角が１回転未満の範囲において回転子の３箇所以上の磁界強度の検出値を取得し、前記回転子の極対番号に予め定められた複数のセクションのうちから、前記磁界強度の検出値に基づいて前記セクションを選択し、選択された前記セクションに応じた前記磁界強度の検出値の組み合わせに基づいて前記磁界強度の波形の複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、予め学習された前記複数の特徴量の大小関係と算出された前記複数の特徴量の大小関係とが一致するか否かを、選択された前記セクションに対応付けられたセグメントごとに判定し、前記大小関係が一致する前記セグメントに対応付けられた前記極対番号を前記回転子の回転位置と推定する推定部とを備える位置推定装置である。
　本発明の一態様は、位置推定装置が実行する位置推定方法であって、回転子角が１回転未満の範囲において回転子の３箇所以上の磁界強度の検出値を取得し、前記回転子の極対番号に予め定められた複数のセクションのうちから、前記磁界強度の検出値に基づいて前記セクションを選択し、選択された前記セクションに応じた前記磁界強度の検出値の組み合わせに基づいて前記磁界強度の波形の複数の特徴量を算出するステップと、予め学習された前記複数の特徴量の大小関係と算出された前記複数の特徴量の大小関係とが一致するか否かを、選択された前記セクションに対応付けられたセグメントごとに判定し、前記大小関係が一致する前記セグメントに対応付けられた前記極対番号を前記回転子の回転位置と推定するステップとを含む位置推定方法である。
　本発明により、回転子角が１回転未満である場合でも回転子の回転位置を推定することが可能である。
図１は、第１実施形態における、モータユニットの構成の例を示す図である。 図２は、第１実施形態における、極対番号とセクションとセグメントとの対応関係の例を示す図である。 図３は、第１実施形態における、磁界強度の波形の学習値の例を示す図である。 図４は、第１実施形態における、補正波形の学習値の例を示す図である。 図５は、第１実施形態における、補正波形の特徴点の例を示す図である。 図６は、第１実施形態における、交点の算出処理の例を示すフローチャートである。 図７は、第１実施形態における、大小比較処理の例を示すフローチャートである。 図８は、第１実施形態における、極対番号の算出処理の例を示すフローチャートである。 図９は、第２実施形態における、モータユニットの構成の例を示す図である。 図１０は、第２実施形態における、波形の特徴点の検出値の例を示す図である。 図１１は、第２実施形態における、波形の最大値及び最小値の学習値の例を示す図である。 図１２は、第２実施形態における、波形の交点の学習値の例を示す図である。 図１３は、第２実施形態における、検出値の取得処理の例を示すフローチャートである。 図１４は、第２実施形態における、極対番号の算出処理の例を示すフローチャートである。 図１５は、第３実施形態における、波形の特徴点の検出値の例を示す図である。
　本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　（第１実施形態）
　図１は、モータユニット１の構成の例を示す図である。モータユニット１は、モータの回転子の回転位置を推定するシステムである。モータユニット１は、モータ２と、増幅装置３と、位置推定装置４と、制御装置５と、駆動装置６とを備える。
　モータ２は、電動機であり、例えば、ブラシレスモータ、ステッピングモータである。
モータ２は、インナーロータ型モータでもよいし、アウターロータ型モータでもよい。図１に示されたモータ２は、一例として、インナーロータ型モータである。モータ２は、固定子２０と、回転子２１と、検出装置２２とを備える。
　固定子２０は、Ｕ相、Ｖ相及びＷ相の複数スロットの巻線を備える。図１では、固定子２０は、４スロットのＵ相の巻線と、４スロットのＶ相の巻線と、４スロットのＷ相の巻線との計１２スロットの巻線を備える。固定子２０には、１２０度ずつ位相がずれている三相電流が、駆動装置６から入力される。固定子２０は、Ｕ相、Ｖ相及びＷ相の各巻線に入力される三相電流によって、回転子２１及び検出装置２２の位置に磁界を発生させる。
　回転子２１は、固定子２０の磁力を受けることによって中心軸回りに回転する。回転子２１は、１個以上の磁極対（Ｎ極及びＳ極）を備える。図２では、回転子２１は、一例として、４個の磁極対を備える。回転子２１は、磁極対が磁力を固定子２０から受けることによって回転する。磁極対には、極対番号が割り当てられている。極対番号には、セクションとセグメントとが対応付けられている。
　図２は、極対番号とセクションとセグメントとの対応関係の例を示す図である。極対番号には、セクション番号群が対応付けられている。セクション番号の個数は、検出装置２２の３個のセンサ２２０の出力信号の大小関係と中間信号の正負（ゼロクロス）とを含めた１２通りの論理の数に等しい。図２では、極対番号「０」には、「０」から「１１」までのセクション番号が対応付けられている。セグメント番号は、回転子２１の機械角の絶対値を表す固有番号である。例えば、極対番号「０」のセクション番号「０」から「１１」までには、セグメント番号「０」から「１１」までが対応付けられている。例えば、極対番号「１」のセクション番号「０」から「１１」までには、セグメント番号「１２」から「２３」までが対応付けられている。図２に示された対応関係を表すデータテーブルは、例えば、記憶装置４２に予め記憶される。
　検出装置２２は、磁界強度を検出する装置である。検出装置２２は、回転子２１の近傍の３箇所以上の磁界強度を検出する。検出装置２２は、３個以上の磁界センサを備える。
図１では、検出装置２２は、センサ２２０－Ｕと、センサ２２０－Ｖと、センサ２２０－Ｗとを備える。磁界センサは、例えば、ホール素子、リニアホールＩＣ（integrated circuit）、磁気抵抗センサである。本実施形態では、磁界センサがホール素子であるとして説明する。
　センサ２２０－Ｕは、Ｕ相の磁界強度を検出するセンサである。センサ２２０－Ｕは、Ｕ相の磁界強度を表す差動信号であるＵ相差動信号を、増幅装置３に出力する。センサ２２０－Ｖは、Ｖ相の磁界強度を検出するセンサである。センサ２２０－Ｖは、Ｖ相の磁界強度を表す差動信号であるＶ相差動信号を、増幅装置３に出力する。センサ２２０－Ｗは、Ｗ相の磁界強度を検出するセンサである。センサ２２０－Ｗは、Ｗ相の磁界強度を表す差動信号であるＷ相差動信号を、増幅装置３に出力する。
　増幅装置３は、差動信号の波形の振幅を増幅する装置である。増幅装置３は、差動増幅器３０－Ｕと、差動増幅器３０－Ｖと、差動増幅器３０－Ｗとを備える。差動増幅器３０－Ｕは、Ｕ相差動信号に対して増幅処理を実行することによって、アナログのＵ相信号Ｈｕを生成する。差動増幅器３０－Ｖは、Ｖ相差動信号に対して増幅処理を実行することによって、アナログのＶ相信号Ｈｖを生成する。差動増幅器３０－Ｗは、Ｗ相差動信号に対して増幅処理を実行することによって、アナログのＷ相信号Ｈｗを生成する。
　位置推定装置４は、モータの回転子の回転位置を推定する情報処理装置である。位置推定装置４は、アナログのＵ相信号ＨｕとアナログのＶ相信号ＨｖとアナログのＷ相信号Ｈｗとを、増幅装置３から取得する。位置推定装置４は、Ｕ相信号ＨｕとＶ相信号ＨｖとＷ相信号Ｈｗとの各波形の複数の特徴量を算出する。位置推定装置４は、算出された各波形の複数の特徴量に基づいて、モータ２の回転子２１の回転位置を推定する。位置推定装置４は、回転位置の推定結果（極対番号）を、制御装置５に出力する。
　制御装置５は、制御信号を生成する情報処理装置である。制御装置５は、指示信号に基づいて制御信号を生成する。制御信号は、例えば、指示された回転方向（CW: clockwise、CCW: counterclockwise）に応じたレジスタ値を表す信号、駆動装置６から固定子２０に出力される電流の電流値を表す信号である。制御信号は、例えば、モータ２の検出装置２２の電源に供給される電流信号でもよい。制御装置５は、検出装置２２の電源に供給される電流量を制御することによって、各センサ２２０の電源を制御可能である。
　駆動装置６は、モータの回転子を駆動する装置である。駆動装置６には、制御信号が制御装置５から入力される。駆動装置６は、制御信号によって表される電流値の三相電流を、固定子２０の各巻線に入力する。駆動装置６は、固定子２０の各巻線に三相電流を入力することによって、回転子２１を回転させることができる。詳細は後述するが、第１実施形態では、固定子２０の各巻線に駆動装置６が三相電流を入力しない状態で回転子２１の位置推定が行われる。すなわち、第１実施形態では、位置推定装置４は停止中の回転子２１の回転位置を推定する。なお、位置推定装置４は、回転中の回転子２１の回転位置を推定してもよい。
　外部装置７は、回転子の回転方向及び回転速度等の指示信号を生成する情報処理装置である。外部装置７は、指示信号を制御装置５に出力する。
　次に、位置推定装置４の構成例の詳細を説明する。
　位置推定装置４は、変換装置４０と、演算装置４１と、記憶装置４２とを備える。変換装置４０は、アナログ信号をデジタル信号に変換する装置である。変換装置４０は、変換部４００－Ｕと、変換部４００－Ｖと、変換部４００－Ｗとを備える。
　変換部４００は、アナログ信号をデジタル信号に変換するデバイスである。変換部４００－Ｕは、差動増幅器３０－Ｕから取得されたアナログのＵ相信号を、デジタルのＵ相信号に変換する。変換部４００－Ｖは、差動増幅器３０－Ｖから取得されたアナログのＵ相信号を、デジタルのＶ相信号に変換する。変換部４００－Ｗは、差動増幅器３０－Ｗから取得されたアナログのＷ相信号を、デジタルのＶ相信号に変換する。
　演算装置４１は、演算処理を実行する装置である。演算装置４１の一部又は全部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、メモリに展開されたプログラムを実行することにより実現される。演算装置４１の一部又は全部は、例えば、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。
　演算装置４１は、切替部４１０と、補正部４１１と、特徴量算出部４１２と、推定部４１３とを備える。なお、位置推定の精度を向上させる目的で補正部４１１が備えられているので、補正部４１１は必須の構成ではない。
　切替部４１０は、変換装置４０に対して、特徴量算出部４１２及び補正部４１１のいずれか一方を接続する。補正されていない波形に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、切替部４１０は、変換装置４０から取得されたＵ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗを、特徴量算出部４１２に出力する。
　補正された波形（以下「補正波形」という。）に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、切替部４１０は、変換装置４０から取得されたＵ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗを、補正部４１１に出力する。補正部４１１は、Ｕ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗの各磁界強度の波形を補正する。これによって、補正部４１１は、補正されていない波形に基づいて回転子２１の回転位置を推定部４１３が推定する精度と比較して、回転子２１の回転位置を推定部４１３が推定する精度を向上させることができる。
　特徴量算出部４１２は、回転子２１の３箇所以上の磁界強度の検出値を取得する。補正されていない波形に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、特徴量算出部４１２は、Ｕ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗの各磁界強度の波形を、切替部４１０から取得する。補正波形に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、特徴量算出部４１２は、Ｕ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗの各磁界強度の補正波形を、補正部４１１から取得する。
　推定部４１３は、予め学習された複数の特徴量（各学習値）の大小関係と、算出された複数の特徴量（各推定値）の大小関係とが一致するか否かを、選択されたセクションに対応付けられたセグメントごとに判定する。推定部４１３は、回転位置の推定結果（極対番号）を、制御装置５に出力する。
　記憶装置４２は、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の記録媒体（非一時的な記録媒体）が好ましい。記憶装置４２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性の記録媒体を備えてもよい。記憶装置４２は、プログラム、学習値等のデータテーブルを記憶する。
　次に、学習動作について説明する。
　図３は、磁界強度の波形の学習値の例を示す図である。磁界強度の波形の学習値は、事前に生成される。波形の学習値の事前生成処理は、例えば、モータユニット１の出荷前に実施される。波形の学習値の事前生成処理は、例えば、回転子２１に外部位置センサを接続した状態で回転子２１を一定速度で回転させ、検出装置２２から出力される波形を検出することにより行われる。
　図３に示された波形は、波形の学習値の事前生成処理において回転子２１が回転している場合における、回転子２１の回転子角に応じた磁界強度の補正波形である。各磁界強度の波形における特徴点（交点）の学習値とセクションとの対応関係を表すデータテーブルは、例えば記憶装置４２に予め記憶される。
　図３には、Ｕ相信号Ｈｕの波形の学習値と、Ｖ相信号Ｈｖの波形の学習値と、Ｗ相信号Ｈｗの波形の学習値と、セクションとの対応関係が、各磁界強度の波形の学習値とセクションとの対応関係の例として示されている。正値である振幅のデジタル値は、一例として、Ｎ極の磁界強度のデジタル値を表す。負値である振幅のデジタル値は、一例として、Ｓ極の磁界強度のデジタル値を表す。
　図４は、補正波形の学習値の例を示す図である。磁界強度の補正波形の学習値は、推定部４１３が位置推定を実行する前に生成される。図４に示された補正波形は、補正波形の学習値の事前生成処理において回転子２１が回転している場合における、回転子２１の回転子角に応じた磁界強度の補正波形である。各磁界強度の補正波形における特徴点（交点）の学習値とセクションとの対応関係を表すデータテーブルは、例えば、記憶装置４２に予め記憶される。図４では、各磁界強度の波形は補正（三角波）されている。回転子２１の磁極が４極対であるため４通りの補正係数のうちから適切な補正係数が用いられることによって、各磁界強度の波形の最大値及び最小値の近傍は、波形の最大値及び最小値の近傍が平坦にならないように尖頭化される。
　図４には、Ｕ相信号Ｈｕの補正波形の学習値と、Ｖ相信号Ｈｖの補正波形の学習値と、Ｗ相信号Ｈｗの補正波形の学習値と、セクションとの対応関係が、各磁界強度の補正波形の学習値とセクションとの対応関係の例として示されている。正値である振幅のデジタル値は、一例として、Ｎ極の磁界強度のデジタル値を表す。負値である振幅のデジタル値は、一例として、Ｓ極の磁界強度のデジタル値を表す。
　補正波形に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、補正部４１１は、各磁界強度の波形を補正波形（三角波）にする。すなわち、補正部４１１は、各磁界強度の波形の最大値及び最小値の近傍が平坦にならないように、回転子２１の磁極が４極対であるため４通りの補正係数のうちから適切な補正係数を用いることによって、波形の最大値及び最小値の近傍を尖頭化させる。補正部４１１は、同じ振幅の各磁界強度の補正波形を生成する。これらの補正によって、補正波形の各特徴点の識別性が向上する。
　なお、補正部４１１は、例えば、日本国公開公報特開２０１８－０２９４６９号公報と、日本国公開公報特開２０１８－０２９４７０号公報と、日本国公開公報特開２０１８－０２９４７１号公報とのいずれかに記載された補正手順及び温度補償手順のうちの少なくとも一つを実行してもよい。
　次に、位置推定装置４の動作例を説明する。
　図５は、補正波形の特徴点の例を示す図である。図５では、回転子２１の回転が停止している状態で、検出装置２２は通電されている。図５に示された符号「ｋＴ」は、補正波形における検出値が特徴量算出部４１２によってサンプリングされた時刻における、回転子２１の回転子角（回転位置）を表す。特徴量算出部４１２には、Ｖ相信号Ｈｖの補正波形のサンプル点１００の検出値が入力される。特徴量算出部４１２には、Ｗ相信号Ｈｗの補正波形のサンプル点１１０の検出値が入力される。特徴量算出部４１２は、Ｕ相信号Ｈｕの補正波形のサンプル点１２０の検出値が入力される。
　特徴量算出部４１２は、図２に示された極対番号に予め定められた複数のセクションのうちから、Ｕ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗの各磁界強度の検出値に基づいてセクションを選択する。図５では、特徴量算出部４１２は、サンプル点１００の検出値とサンプル点１１０の検出値とサンプル点１２０の検出値との大小関係と、サンプル点１１０の正負とに基づいて、セクション番号「８」を選択する。
　特徴量算出部４１２は、選択されたセクションに応じた磁界強度の検出値の組み合わせに基づいて、磁界強度の波形又は補正波形の複数の特徴量を算出する。複数の特徴量とは、例えば、磁界強度の波形又は補正波形の各交点の推定値である。
　特徴量算出部４１２は、検出値が１番目に大きいサンプル点と２番目に大きいサンプル点との組み合わせに基づいて、磁界強度の波形又は補正波形の特徴量を算出する。図５では、特徴量算出部４１２は、セクション番号「８」における補正波形の検出値の大小関係に基づいて、サンプル点１００及びサンプル点１１０を組み合わせる。サンプル点１００及びサンプル点１１０の組み合わせに基づいて、特徴量算出部４１２は、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗの特徴点２１０の推定値を算出する。特徴点２１０の推定値は、サンプル点１００の検出値とサンプル点１１０の検出値との平均値である。
　特徴量算出部４１２は、検出値が２番目に大きいサンプル点と３番目に大きいサンプル点との組み合わせに基づいて、磁界強度の波形又は補正波形の特徴量を算出する。図５では、特徴量算出部４１２は、セクション番号「８」における補正波形の検出値の大小関係に基づいて、サンプル点１１０及びサンプル点１２０を組み合わせる。サンプル点１１０及びサンプル点１２０の組み合わせに基づいて、特徴量算出部４１２は、Ｕ相信号Ｈｕ及びＷ相信号Ｈｗの特徴点２００の推定値を算出する。特徴点２００の推定値は、サンプル点１１０の検出値とサンプル点１２０の検出値との平均値である。
　図６は、交点の算出処理の例を示すフローチャートである。位置推定装置４は、図６、図７及び図８の各フローチャートに示された動作を、例えば予め定められた周期で繰り返し実行する。特徴量算出部４１２は、波形が補正されたＵ相信号Ｈｕ［ｋＴ］、Ｖ相信号Ｈｖ［ｋＴ］及びＷ相信号Ｈｗ［ｋＴ］を、各磁界強度の検出値として、補正部４１１から取得する。特徴量算出部４１２は、波形が補正されていないＵ相信号Ｈｕ［ｋＴ］、Ｖ相信号Ｈｖ［ｋＴ］及びＷ相信号Ｈｗ［ｋＴ］を、切替部４１０から取得してもよい（ステップＳ１０１）。
　特徴量算出部４１２は、例えば図３に示されたデジタル値とセクションとの対応関係に基づいて、セクション番号を各磁界強度の検出値から算出する。例えば、特徴量算出部４１２は、図３に示されたセクション番号「８」を、図５に示されたサンプル点１００、サンプル点１１０及びサンプル点１２０の検出値から算出する（ステップＳ１０２）。
　特徴量算出部４１２は、算出されたセクション番号「Ｓｅｃｔｉｏｎ」に基づいて、仮のセグメント番号「Ｎｓｅｇ」を、式（１）のように算出する。
　Ｎｓｅｇ＝Ｎｐ＿ｔｍｐ×Ｓｅｃｔｉｏｎ　…（１）
　ここで、極対番号「Ｎｐ＿ｔｍｐ」の初期値は０である。図１に示されたモータ２では、図２に示されているように、極対番号は０から３までの番号である（ステップＳ１０３）。
　特徴量算出部４１２は、特徴点２００の推定値「Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ］」の２倍値を、Ｕ相信号Ｈｕ［ｋＴ］及びＷ相信号Ｈｗ［ｋＴ］の波形の特徴量として、式（２）のように算出する。すなわち、特徴量算出部４１２は、図５に示すサンプル点１２０の検出値とサンプル点１１０の検出値とに基づいて、特徴点２００の推定値の２倍値を、磁界強度の波形の特徴量として式（２）のように算出する（ステップＳ１０４）。
　２×Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ］＝（Ｈｗ［ｋＴ］＋Ｈｕ［ｋＴ］）…（２）
　特徴量算出部４１２は、特徴点２１０の推定値「Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ＋１］」の２倍値を、Ｖ相信号Ｈｖ［ｋＴ］及びＷ相信号Ｈｗ［ｋＴ］の波形の特徴量として、式（３）のように算出する。すなわち、特徴量算出部４１２は、サンプル点１２０の検出値とサンプル点１１０の検出値とに基づいて、特徴点２１０の推定値の２倍値を、磁界強度の波形の特徴量として式（３）のように算出する。
　２×Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ＋１］＝（Ｈｖ［ｋＴ］＋Ｈｗ［ｋＴ］）…（３）
　特徴量算出部４１２が２倍値を算出する理由は、桁落ちを防止するためである（ステップＳ１０５）。
　推定部４１３は、仮のセグメント番号「Ｎｓｅｇ」の特徴点２００の学習値の２倍値（＝２×Ｓｔｕ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ］）を取得する。推定部４１３は、仮のセグメント番号「Ｎｓｅｇ＋１」の特徴点２１０の学習値の２倍値（＝２×Ｓｔｕ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ＋１］）を取得する（ステップＳ１０６）。
　図７は、大小比較処理の例を示すフローチャートである。位置推定装置４は、図６に示された交点の算出処理に続けて、大小比較処理を実行する。
　推定部４１３は、特徴点２００の推定値の２倍値と特徴点２１０の推定値の２倍値との大小関係を判定する。すなわち、推定部４１３は、式（４）が成立するか否かを判定する。
　２×Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ］＜２×Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ＋１］…（４）
　推定部４１３は、特徴点２００の学習値の２倍値と特徴点２１０の学習値の２倍値との大小関係を判定する。すなわち、推定部４１３は、式（５）が成立するか否かを判定する。
　２×Ｓｔｕ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ］＜２×Ｓｔｕ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ＋１］…（５）
　推定部４１３は、特徴点２００の推定値の２倍値及び特徴点２１０の推定値の２倍値の大小関係と、特徴点２００の学習値の２倍値及び特徴点２１０の学習値の２倍値の大小関係とが一致しているか否かを判定する。例えば、図２、図４及び図５において、推定部４１３は、図４において特徴点２００及び特徴点２１０に相当する第１交点及び第２交点の各学習値の大小関係と、図５における特徴点２００及び特徴点２１０の各推定値の大小関係とが一致するか否かを、図２におけるセクション番号「８」に対応付けられたセグメント番号「８」、「２０」「３２」及び「４４」について判定する（ステップＳ１０７）。
　大小関係が一致している場合（ステップＳ１０７：ＴＲＵＥ）、推定部４１３は、累積誤差の変数「ＴｏｔａｌＤｉｆｆ［Ｎｐ＿ｔｍｐ］」に、特徴点２００の推定値の２倍値と特徴点２００の学習値の２倍値との誤差を、式（６）のように加算する（ステップＳ１０８）。
　ＴｏｔａｌＤｉｆｆ［Ｎｐ＿ｔｍｐ］
　＋＝（２×Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ］－２×Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ］）…（６）
　推定部４１３は、累積誤差の変数「ＴｏｔａｌＤｉｆｆ［Ｎｐ＿ｔｍｐ］」に、特徴点２１０の推定値の２倍値と特徴点２１０の学習値の２倍値との誤差を、式（７）のように加算する（ステップＳ１０９）。
　ＴｏｔａｌＤｉｆｆ［Ｎｐ＿ｔｍｐ］
　＋＝（２×Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ＋１］－２×Ｅｓｔ＿ＣＰ［Ｎｓｅｇ＋１］）…（７）
　大小関係が一致していない場合（ステップＳ１０７：ＦＡＬＳＥ）、推定部４１３は、セグメントＮｓｅｇごとの誤差の評価値であるエラーポイント「ＥｒｒｏｒＰｏｉｎｔ［Ｎｐ＿ｔｍｐ］」の値をインクリメントする（ステップＳ１１０）。
　図８は、極対番号の算出処理の例を示すフローチャートである。位置推定装置４は、図７に示された大小比較処理に続けて、極対番号の算出処理を実行する。
　推定部４１３は、大小比較処理の実行回数を表す変数の値をインクリメントする（ステップＳ１１１）。推定部４１３は、大小比較処理の実行回数を表す変数の値が設定回数以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。実行回数を表す変数の値が設定回数未満である場合（ステップＳ１１２：ＦＡＬＳＥ）、推定部４１３は、極対番号「Ｎｐ＿ｔ
ｍｐ」の値をインクリメントする（ステップＳ１１３）。
　実行回数を表す変数の値が設定回数以上である場合（ステップＳ１１２：ＴＲＵＥ）、推定部４１３は、複数個のエラーポイントのうちで、最小のエラーポイント「Ｍｉｎ（ＥｒｒｏｒＰｏｉｎｔ［Ｎｐ＿ｔｍｐ］）」の個数を判定する（ステップＳ１１４）。最小のエラーポイントの個数が１個である場合（ステップＳ１１４：１個）、推定部４１３は、ステップＳ１１６に処理を進める。このように、推定部４１３は、大小関係が一致するセグメントに対応付けられた極対番号を、回転子２１の回転位置と推定する。
　最小のエラーポイントの個数が複数個である場合（ステップＳ１１４：複数個）、推定部４１３は、累積誤差が最小の極対番号「Ｎｐ＿ｔｍｐ」を取得する（ステップＳ１１５）。推定部４１３は、極対番号「Ｎｐ＿ｔｍｐ」を、正しい極対番号を表す変数「Ｎｐ」に代入する。推定部４１３は、正しい極対番号を表す変数「Ｎｐ」を、回転位置の検出結果（機械角の絶対値）として制御装置５に出力する。このように、推定部４１３は、各学習値と各推定値との誤差を、セグメントごとに算出する。推定部４１３は、各学習値の絶対値と各推定値の絶対値との誤差を、セグメントごとに算出してもよい。推定部４１３は、各学習値と各推定値との誤差が最小であるセグメントの極対番号を、回転子２１の回転位置と推定する（ステップＳ１１６）。
　以上のように、第１実施形態の位置推定装置４は、特徴量算出部４１２と、推定部４１３とを備える。特徴量算出部４１２は、回転子角が１回転未満の範囲において、回転子２１の３箇所以上の磁界強度の検出値を取得する。特徴量算出部４１２は、回転子２１の極対番号に予め定められた複数のセクションのうちから、磁界強度の検出値に基づいてセクションを選択する。特徴量算出部４１２は、選択されたセクションに応じた磁界強度の検出値の組み合わせに基づいて、磁界強度の波形の複数の特徴量を算出する。推定部４１３は、予め学習された複数の特徴量の大小関係と、算出された複数の特徴量の大小関係とが一致するか否かを、選択されたセクションに対応付けられたセグメントごとに判定する。推定部４１３は、大小関係が一致するセグメントに対応付けられた極対番号を、回転子２１の回転位置と推定する。
　これによって、第１実施形態の位置推定装置４は、回転子角が０度である場合でも回転子２１の回転位置を推定することが可能である。制御装置５は、モータ２又は制御装置５の電源投入時に回転子２１の回転位置の原点を調整しなくてもよい。推定部４１３は、各学習値と各推定値との大小関係に基づいて回転子２１の回転位置を推定するので、センサ２２０の出力が経年劣化及び環境温度等に応じて変化した場合でも回転子２１の回転位置を推定することが可能である。
　（第２実施形態）
　第２実施形態では、回転子角が「電気角の半周期」以下の範囲、例えば回転子角が「８分の１（機械角）」回転以下の範囲において、位置推定装置４が回転子２１の回転位置を推定する点が、第１実施形態と相違する。第２実施形態では、第１実施形態との相違点を説明する。
　図９は、モータユニット１の構成の例を示す図である。第２実施形態では、駆動装置６は、回転子角が「８分の１（機械角）」回転以下の範囲において、回転子２１を回転させる。切替部４１０は、変換装置４０から取得されたＵ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗを、特徴量算出部４１２に出力する。第２実施形態では、補正部４１１による磁界強度の波形の補正処理は実行されない。補正処理が施されていない波形に基づいてモータユニット１が位置推定を実行する場合、モータユニット１は、波形の各特徴点のパターンの識別性を向上させることが可能である。なお、補正部４１１は、波形に対するノイズリダクション処理等を実行してもよい。
　図１０は、波形の特徴点の検出値の例を示す図である。特徴量算出部４１２は、回転子２１の３箇所以上の磁界強度の検出値を、回転子２１の回転子角に応じて切替部４１０から取得する。図１０では、特徴量算出部４１２は、８分の１回転（機械角）の範囲における、Ｕ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗの各磁界強度の波形を、切替部４１０から取得する。特徴量算出部４１２は、磁界強度の検出値に基づいて、磁界強度の波形の複数の特徴量を算出する。複数の特徴量とは、例えば、磁界強度の波形の各交点の検出値の絶対値と、磁界強度の波形の最大値又は最小値の検出値の絶対値とである。
　特徴量算出部４１２は、各磁界強度の波形の検出値のうちの少なくとも一つの正負が変化した場合、磁界強度の波形の最大値又は最小値の検出値の絶対値を算出する。例えば、セクション「０」の途中からセクション「１」までの間、Ｕ相信号ＨｕとＶ相信号ＨｖとＷ相信号Ｈｗとのいずれの波形も、値が０である基準線５０を通過（ゼロクロス）していない。この場合、Ｖ相信号Ｈｖの波形における特徴点１３０の位置が定まらない場合があるので、特徴量算出部４１２は、特徴点１３０の検出値の絶対値を算出しなくてよい。
　例えば、セクション「０」の途中からセクション「５」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、複数の特徴量とは、第１交点である特徴点２３０の検出値の絶対値と、第２交点である特徴点２４０の検出値の絶対値と、第３交点である特徴点２５０の検出値の絶対値と、最大値である特徴点１４０の検出値の絶対値と、最小値である特徴点１５０の検出値の絶対値とである。
　例えば、セクション「２」の途中からセクション「７」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、複数の特徴量とは、第１交点である特徴点２４０の検出値の絶対値と、第２交点である特徴点２５０の検出値の絶対値と、第３交点である特徴点２６０の検出値の絶対値と、最大値である特徴点１６０の検出値の絶対値と、最小値である特徴点１５０の検出値の絶対値とである。
　特徴量算出部４１２は、磁界強度の検出値に倍率を乗算することによって、複数の特徴量を算出してもよい。これによって、特徴量算出部４１２は、検出値の演算処理における桁落ちの発生を防止することが可能である。
　推定部４１３は、予め学習された複数の特徴量（学習値）の大小関係のパターンと、算出された複数の特徴量（検出値）の大小関係のパターンとが一致するか否かを、回転子２１の極対番号ごとに判定する。推定部４１３は、大小関係のパターンが一致する極対番号を、回転子２１の回転位置と推定する。推定部４１３は、各学習値と各検出値との大小関係に基づいて回転子２１の回転位置を推定するので、センサ２２０の出力が経年劣化及び環境温度等に応じて変化した場合でも回転子２１の回転位置を推定することが可能である。推定部４１３は、予め学習された複数の特徴量（学習値）と、算出された複数の特徴量（検出値）との差に基づいて、回転子２１の回転位置を推定してもよい。例えば、推定部４１３は、学習値と検出値との差が最小となる極対番号を、回転子２１の回転位置と推定してもよい。
　図１１は、波形の最大値及び最小値の学習値の例を示す図である。図１１では、波形の最大値の学習値と、波形の最小値の学習値と、極対番号とが、互いに対応付けられている。特徴点１４０（ｍａｘ）の検出値の絶対値の２倍値は、例えば「７６６０」である。特徴点１５０（ｍｉｎ）の検出値の絶対値の２倍値は、例えば「７４１０」である。この場合、最大値及び最小値の大小関係のパターンは、特徴点１４０の検出値の絶対値が、特徴点１５０の検出値の絶対値よりも大きいというパターンである。
　推定部４１３は、最大値及び最小値の各学習値の絶対値の大小関係のパターンと、特徴点１４０及び特徴点１５０の検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致するか否かを、回転子２１の極対番号ごとに判定する。
　図１１では、推定部４１３は、極対番号「０」に対応付けられた最大値及び最小値の大小関係のパターンと、特徴点１４０及び特徴点１５０の検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致していると判定する。極対番号「１」についても同様である。推定部４１３は、各検出値と各学習値との誤差を、大小関係の各パターンが一致している極対番号ごとに加算する。
　図１１では、推定部４１３は、極対番号「２」に対応付けられた最大値及び最小値の大小関係のパターンと、特徴点１４０及び特徴点１５０の検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致していないと判定する。極対番号「３」についても同様である。推定部４１３は、大小関係の各パターンが一致していない極対番号のエラーポイントに値を加算する。
　なお、大小関係の各パターンが一致している極対番号のエラーポイントには推定部４１３が値を加算しないので、大小関係の各パターンが一致している極対番号のエラーポイントの値は、最小値「０」である。
　図１２は、波形の交点の学習値の例を示す図である。図１２では、波形の第１交点の学習値と、波形の第２交点の学習値と、波形の第３交点の学習値と、極対番号とが、互いに対応付けられている。特徴点２３０（第１交点）の検出値の絶対値の２倍値は、例えば「３８８８」である。特徴点２４０（第２交点）の検出値の絶対値の２倍値は、例えば「３７７９」である。特徴点２５０（第３交点）の検出値の絶対値の２倍値は、例えば「３８８１」である。この場合、各交点の大小関係のパターンは、特徴点２３０の検出値の絶対値の２倍値が、特徴点２４０の検出値の絶対値の２倍値よりも大きいというパターンである。特徴点２３０の検出値の絶対値の２倍値が、特徴点２５０の検出値の絶対値の２倍値よりも大きいというパターンである。特徴点２４０の検出値の絶対値の２倍値が、特徴点２５０の検出値の絶対値の２倍値よりも小さいというパターンである。
　推定部４１３は、３個の交点の各学習値の絶対値の大小関係のパターンと、特徴点２３０、特徴点２４０及び特徴点２５０の各検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致するか否かを、回転子２１の極対番号ごとに判定する。
　図１２では、推定部４１３は、極対番号「０」に対応付けられた３個の交点の各学習値
の絶対値の大小関係のパターンと、特徴点１４０及び特徴点１５０の各検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致していると判定する。極対番号「１」についても同様である。推定部４１３は、各検出値と各学習値との誤差を、大小関係の各パターンが一致している極対番号ごとに加算する。
　図１２では、推定部４１３は、極対番号「２」に対応付けられた３個の交点の各学習値の絶対値の大小関係のパターンと、特徴点１４０及び特徴点１５０の各検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致していないと判定する。極対番号「３」についても同様である。推定部４１３は、大小関係の各パターンが一致していない極対番号のエラーポイントに値を加算する。
　推定部４１３は、各検出値と各学習値との累積誤差を、極対番号ごとに取得する。推定部４１３は、最小の累積誤差の１個の極対番号を、正しい極対番号を表す１個の変数に代入する。推定部４１３は、各極対番号のうちから、最小のエラーポイントの極対番号を取得してもよい。推定部４１３は、最小のエラーポイントの１個の極対番号を、正しい極対番号を表す１個の変数に代入してもよい。
　次に、位置推定装置４の動作例を説明する。
　図１３は、検出値の取得処理の例を示すフローチャートである。位置推定装置４は、図１３及び図１４の各フローチャートに示された動作を、例えば予め定められた周期で繰り返し実行する。特徴量算出部４１２は、磁界強度の波形の第１交点から第３交点までの各学習値と、磁界強度の波形の最大値及び最小値の各学習値とが記憶装置４２に記憶されているか否かを判定する。例えば、特徴量算出部４１２は、特徴点２３０、特徴点２４０及び特徴点２５０の各学習値と、特徴点１４０及び特徴点１５０の各学習値とが記憶装置４２に記憶されているか否かを判定する（ステップＳ２０１）。
　各学習値が記憶装置４２に記憶されていない場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、特徴量算出部４１２は、特徴点の学習値を算出する処理（学習処理）を実行する。特徴量算出部４１２は、算出された特徴点の学習値と極対番号とを、記憶装置４２に記憶されているデータテーブルに記録する。特徴量算出部４１２は、算出された特徴点の学習値とセグメント番号とを、データテーブルに記録してもよい（ステップＳ２０２）。
　各学習値が記憶装置４２に記憶されている場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、特徴量算出部４１２は、回転位置（機械角の絶対値）の推定が完了しているか否かを判定する（ステップＳ２０３）。回転位置の推定が完了している場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、位置推定装置４は、予め定められた通常処理を実行する（ステップＳ２０４）。
　特徴量算出部４１２は、磁界強度の波形の第１交点から第３交点までの各検出値を算出する処理を実行する。特徴量算出部４１２は、磁界強度の波形の最大値及び最小値の各検出値を算出する処理を実行する。特徴量算出部４１２は、各検出値の取得が完了したか否かを判定する（ステップＳ２０５）。
　各検出値の取得が完了していない場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、特徴量算出部４１２は、回転子２１の回転方向が一定であるか否かを、磁界強度の波形に基づいて判定する（ステップＳ２０６）。回転子２１の回転方向が一定でない場合（ステップＳ２０６：ＮＯ）、位置推定装置４は、図１３に示された処理を終了する。
　回転子２１の回転方向が一定である場合（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、位置推定装置４の電源投入後にＵ相信号ＨｕとＶ相信号ＨｖとＷ相信号Ｈｗとのいずれか波形が基準線５０（ゼロ・クロス）を通過したか否かを判定する。
　例えば、図１０に示されたセクション「０」の途中からセクション「５」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、セクション「０」の途中からセクション「１」までの間、Ｕ相信号ＨｕとＶ相信号ＨｖとＷ相信号Ｈｗとのいずれの波形も、基準線５０を通過していない。すなわち、セクション「０」の途中からセクション「１」までの間、Ｕ相信号ＨｕとＶ相信号ＨｖとＷ相信号Ｈｗとのいずれの波形でも、デジタル値の正負が変わっていない。デジタル値の正負が変わっていない場合、セクション「０」の途中からセクション「１」までの間のＶ相信号Ｈｖの最小値を表す特徴点１３０の検出値は取得されなくてもよい。Ｖ相信号Ｈｖの波形における特徴点１３０の位置が定まらないために、特徴量算出部４１２が特徴点１３０の検出値を正確に算出できない場合があるためである。
　例えば、図１０に示されたセクション「２」の途中からセクション「７」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、同様の理由によって、セクション「２」の途中からセクション「７」までの間のＵ相信号Ｈｕの波形の最大値を表す特徴点１４０の検出値は取得されなくてもよい（ステップＳ２０７）。
　いずれの波形も基準線５０を通過していない場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）、位置推定装置４は、図１３に示された処理を終了する。
　回転子２１の回転に応じていずれか波形が基準線５０を通過した場合（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、特徴量算出部４１２は、磁界強度の波形の第１交点から第３交点までの各検出値を算出する処理と、磁界強度の波形の最大値及び最小値の各検出値を算出する処理とを実行する。例えば、図１０に示されたセクション「０」の途中からセクション「５」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、特徴量算出部４１２は、特徴点２３０、特徴点２４０及び特徴点２５０の各検出値を算出する処理と、特徴点１４０及び特徴点１５０の各検出値を算出する処理とを実行する（ステップＳ２０８）。
　図１４は、極対番号の算出処理の例を示すフローチャートである。位置推定装置４は、図１３に示された検出値の取得処理に続けて、極対番号の算出処理を実行する。
　図１３に示されたステップＳ２０５において各検出値の取得が完了した場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、推定部４１３は、第１交点から第３交点までの各検出値の大小関係のパターンと、第１交点から第３交点までの各学習値の大小関係のパターンとを照合する。推定部４１３は、最大値及び最小値の各検出値の絶対値の大小関係のパターンと、最大値及び最小値の各学習値の絶対値の大小関係のパターンとを照合する。
　例えば、図１０に示されたセクション「０」の途中からセクション「５」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、推定部４１３は、特徴点２３０、特徴点２４０及び特徴点２５０の各検出値の大小関係のパターンと、特徴点２３０、特徴点２４０及び特徴点２５０の各学習値の大小関係のパターンとを照合する。推定部４１３は、特徴点１４０及び特徴点１５０の各検出値の絶対値の大小関係のパターンと、特徴点１４０及び特徴点１５０の各学習値の絶対値の大小関係のパターンとを照合する（ステップＳ２０９）。
　推定部４１３は、大小関係の各パターンが一致しているか否かを判定する。すなわち、推定部４１３は、最大値の検出値の絶対値と最小値の検出値の絶対値との大小関係と、第１交点の検出値と第２交点の検出値との大小関係と、第１交点の検出値と第３交点の検出値との大小関係と、第２交点の検出値と第３交点の検出値との大小関係とがいずれも一致しているか否かを判定する。
　例えば、図１０に示されたセクション「０」の途中からセクション「５」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて回転子２１の回転位置を推定する場合、推定部４１３は、特徴点１４０の検出値の絶対値と特徴点１５０の検出値の絶対値との大小関係と、特徴点２３０の検出値と特徴点２４０の検出値との大小関係と、特徴点２３０の検出値と特徴点２５０の検出値との大小関係と、特徴点２４０の検出値と特徴点２５０の検出値との大小関係とがいずれも一致しているか否かを判定する。
　例えば、図１０に示されたセクション「２」の途中からセクション「７」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて回転子２１の回転位置を推定する場合、推定部４１３は、特徴点１６０の検出値の絶対値と特徴点１５０の検出値の絶対値との大小関係と、特徴点２４０の検出値と特徴点２５０の検出値との大小関係と、特徴点２４０の検出値と特徴点２６０の検出値との大小関係と、特徴点２６０の検出値と特徴点２６０の検出値との大小関係とがいずれも一致しているか否かを判定する（ステップＳ２１０）。
　大小関係の各パターンが一致している場合（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、推定部４１
３は、各検出値と各学習値との誤差を、大小関係の各パターンが一致している極対番号ごとに加算する。これによって、推定部４１３は、各検出値と各学習値との累積誤差を、極対番号ごとに取得する（ステップＳ２１１）。大小関係の各パターンが不一致である場合（ステップＳ２１０：ＮＯ）、推定部４１３は、大小関係の各パターンが一致していない極対番号のエラーポイントに値を加算する（ステップＳ２１２）。
　推定部４１３は、各極対番号のうちから、最小のエラーポイントの極対番号を取得する。推定部４１３は、取得された１個以上の極対番号を、正しい極対番号を表す１個以上の変数に代入する（ステップＳ２１３）。推定部４１３は、最小のエラーポイントの極対番号の個数が複数個であるか否かを判定する（ステップＳ２１４）。最小のエラーポイントの極対番号の個数が１個である場合（ステップＳ２１４：ＮＯ）、推定部４１３は、ステップＳ２１６に処理を進める。最小のエラーポイントの極対番号の個数が複数個である場合（ステップＳ２１４：ＹＥＳ）、推定部４１３は、最小の累積誤差の１個の極対番号を、正しい極対番号を表す１個の変数に代入する（ステップＳ２１５）。推定部４１３は、正しい極対番号を表す１個の変数を、回転位置の検出結果（機械角の絶対値）として制御装置５に出力する（ステップＳ２１６）。
　以上のように、第２実施形態の位置推定装置４は、特徴量算出部４１２と、推定部４１３とを備える。特徴量算出部４１２は、回転子角が１回転未満の範囲において、回転子２１の３箇所以上の磁界強度の検出値を、回転子角に応じて取得する。特徴量算出部４１２は、磁界強度の検出値に基づいて、磁界強度の波形の複数の特徴量を算出する。推定部４１３は、予め学習された複数の特徴量の大小関係のパターンと、算出された複数の特徴量の大小関係のパターンとが一致するか否かを、回転子２１の極対番号ごとに判定する。推定部４１３は、大小関係のパターンが一致する極対番号を、回転子２１の回転位置と推定する。
　これによって、第２実施形態の位置推定装置４は、回転子角が「８分の１（機械角）」回転以下でも回転子２１の回転位置を推定することが可能である。なお、２個の交点と最大値又は最小値の特徴点との計３個の特徴点の検出値に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、推定部４１３は、５個に対して少ない３個の特徴量を特徴量算出部４１２が算出できるので、回転子角が「１６分の１（機械角）」回転以下でも回転子２１の回転位置を推定することが可能である。
　なお、第２実施形態の位置推定装置４は、第１実施形態に示された位置推定方法を実行した後で、位置推定結果の位置推定結果のパラメータ値を引き継いで、第２実施形態に示された位置推定方法を実行してもよい。第２実施形態の位置推定装置４は、第２実施形態に示された位置推定方法を実行した後で、位置推定結果の位置推定結果のパラメータ値を引き継いで、特許文献１に示された位置推定方法を実行してもよい。
　（第３実施形態）
　第３実施形態では、より多くの特徴点に基づいて位置推定装置４が回転子２１の回転位置を推定する点が、第２実施形態と相違する。第３実施形態では、第２実施形態との相違点を説明する。
　図１５は、波形の特徴点の検出値の例を示す図である。特徴量算出部４１２は、回転子２１の３箇所以上の磁界強度の検出値を、回転子２１の回転子角に応じて切替部４１０から取得する。図１５では、特徴量算出部４１２は、８分の１回転（機械角）の範囲における、Ｕ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗの各磁界強度の波形を、切替部４１０から取得する。
　特徴量算出部４１２は、磁界強度の検出値に基づいて、磁界強度の波形の複数の特徴量を算出する。複数の特徴量とは、例えば、磁界強度の波形の各交点の検出値の絶対値と、磁界強度の波形の最大値又は最小値の検出値の絶対値と、磁界強度の波形が基準線５０を通過した際の他の各波形の検出値の絶対値とである。
　特徴量算出部４１２は、Ｕ相信号ＨｕとＶ相信号ＨｖとＷ相信号Ｈｗとのいずれの波形が基準線５０を通過した際、他の各波形の検出値の絶対値を算出する。図１５では、特徴量算出部４１２は、Ｗ相信号Ｈｗの波形が基準線５０を通過した際、Ｕ相信号Ｈｕの特徴点２７０の検出値の絶対値と、Ｖ相信号Ｈｖの特徴点２８０の検出値の絶対値とを算出する。特徴量算出部４１２は、Ｖ相信号Ｈｖの波形が基準線５０を通過した際、Ｕ相信号Ｈｕの特徴点２９０の検出値の絶対値と、Ｗ相信号Ｈｗの特徴点３００の検出値の絶対値とを算出する。特徴量算出部４１２は、Ｕ相信号Ｈｕの波形が基準線５０を通過した際、Ｖ相信号Ｈｖの特徴点３１０の検出値の絶対値と、Ｗ相信号Ｈｗの特徴点３２０の検出値の絶対値とを算出する。
　例えば、セクション「０」の途中からセクション「５」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、複数の特徴量とは、第１交点である特徴点２３０の検出値の絶対値と、第２交点である特徴点２４０の検出値の絶対値と、第３交点である特徴点２５０の検出値の絶対値と、最大値である特徴点１４０の検出値の絶対値と、最小値である特徴点１５０の検出値の絶対値と、特徴点２７０、特徴点２８０、特徴点２９０及び特徴点３００の各検出値の絶対値とである。
　例えば、セクション「２」の途中からセクション「７」までの「８分の１回転（機械角）」の範囲に基づいて推定部４１３が回転子２１の回転位置を推定する場合、複数の特徴量とは、第１交点である特徴点２４０の検出値の絶対値と、第２交点である特徴点２５０の検出値の絶対値と、第３交点である特徴点２６０の検出値の絶対値と、最大値である特徴点１６０の検出値の絶対値と、最小値である特徴点１５０の検出値の絶対値と、特徴点２９０、特徴点３００、特徴点３１０及び特徴点３２０の各検出値の絶対値とである。
　推定部４１３は、最大値及び最小値の各学習値の絶対値の大小関係のパターンと、特徴点１４０及び特徴点１５０の検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致するか否かを、回転子２１の極対番号ごとに判定する。
　推定部４１３は、３個の交点の各学習値の絶対値の大小関係のパターンと、特徴点２３０、特徴点２４０及び特徴点２５０の各検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致するか否かを、回転子２１の極対番号ごとに判定する。
　推定部４１３は、基準線５０及び各波形に応じた４個の特徴点の各学習値の絶対値の大小関係のパターンと、特徴点２７０、特徴点２８０、特徴点２９０及び特徴点３００の各検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致するか否かを、回転子２１の極対番号ごとに判定する。
　推定部４１３は、各検出値と各学習値との累積誤差を、極対番号ごとに取得する。推定部４１３は、最小の累積誤差の１個の極対番号を、正しい極対番号を表す１個の変数に代入する。推定部４１３は、各極対番号のうちから、最小のエラーポイントの極対番号を取得してもよい。推定部４１３は、最小のエラーポイントの１個の極対番号を、正しい極対番号を表す１個の変数に代入してもよい。
　以上のように、第３実施形態の位置推定装置４は、推定部４１３を備える。推定部４１３は、基準線５０及び各波形に応じた４個以上の特徴点の各学習値の絶対値の大小関係のパターンと、４個以上の特徴点の各検出値の絶対値の大小関係のパターンとが一致するか否かを、回転子２１の極対番号ごとに判定する。推定部４１３は、大小関係のパターンが一致する極対番号を、回転子２１の回転位置と推定する。
　これによって、第３実施形態の位置推定装置４は、回転子角が「８分の１（機械角）」回転以下でも、回転子２１の回転位置を推定する精度を更に向上させることが可能である。
　なお、第３実施形態の位置推定装置４は、第１実施形態に示された位置推定方法を実行した後で、位置推定結果のパラメータ値を引き継いで、第３実施形態に示された位置推定方法を実行してもよい。第３実施形態の位置推定装置４は、第３実施形態に示された位置推定方法を実行した後で、位置推定結果のパラメータ値を引き継いで、特許文献１に示された位置推定方法を実行してもよい。
　以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
　モータ２の設計において、センサ２２０－Ｕとセンサ２２０－Ｖとセンサ２２０－Ｗとの取り付け位置の精度は、意図的にばらつかせるように設計されてもよい。これによって、Ｕ相信号Ｈｕ、Ｖ相信号Ｈｖ及びＷ相信号Ｈｗの各波形の振幅等が互いに異なる値となるので、波形の識別性は向上する。波形の識別性の向上によって、位置推定装置４は、量産されたモータ２の回転子２１の回転位置を推定する精度を更に向上させることが可能である。
　なお、本発明における位置推定装置の機能を実現するためのプログラムを不図示のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各処理の手順を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
　さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
　また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
１…モータユニット、２…モータ、３…増幅装置、４…位置推定装置、５…制御装置、６…駆動装置、７…外部装置、２０…固定子、２１…回転子、２２…検出装置、３０…差動増幅器、４０…変換装置、４１…演算装置、４２…記憶装置、５０…基準線、１００…サンプル点、１１０…サンプル点、１２０…サンプル点、１３０…特徴点、１４０…特徴点、１５０…特徴点、１６０…特徴点、２００…特徴点、２１０…特徴点、２２０…センサ、２３０…特徴点、２４０…特徴点、２５０…特徴点、２６０…特徴点、２７０…特徴点、２８０…特徴点、２９０…特徴点、３００…特徴点、３１０…特徴点、３２０…特徴点、４００…変換部、４１０…切替部、４１１…補正部、４１２…特徴量算出部、４１３…推定部、５００…特徴点

Claims (6)

  1. 　回転子角が１回転未満の範囲において回転子の３箇所以上の磁界強度の検出値を取得し、前記回転子の極対番号に予め定められた複数のセクションのうちから、前記磁界強度の検出値に基づいて前記セクションを選択し、選択された前記セクションに応じた前記磁界強度の検出値の組み合わせに基づいて前記磁界強度の波形の複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、
    　予め学習された前記複数の特徴量の大小関係と算出された前記複数の特徴量の大小関係とが一致するか否かを、選択された前記セクションに対応付けられたセグメントごとに判定し、前記大小関係が一致する前記セグメントに対応付けられた前記極対番号を前記回転子の回転位置と推定する推定部と
    　を備える位置推定装置。
  2. 　前記複数の特徴量は、前記磁界強度の波形の各交点の推定値である、請求項１に記載の位置推定装置。
  3. 　前記磁界強度の波形を補正する補正部を更に備え、
    　前記特徴量算出部は、補正された前記磁界強度の波形の前記複数の特徴量を算出する、
    請求項１又は請求項２に記載の位置推定装置。
  4. 　前記推定部は、予め学習された前記複数の特徴量と算出された前記複数の特徴量との差が最小となる前記セグメントに対応付けられた前記極対番号を、前記回転子の回転位置と推定する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の位置推定装置。
  5. 　前記特徴量算出部は、前記磁界強度の検出値に倍率を乗算することによって、前記複数の特徴量を算出する、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の位置推定装置。
  6. 　位置推定装置が実行する位置推定方法であって、
    　回転子角が１回転未満の範囲において回転子の３箇所以上の磁界強度の検出値を取得し、前記回転子の極対番号に予め定められた複数のセクションのうちから、前記磁界強度の検出値に基づいて前記セクションを選択し、選択された前記セクションに応じた前記磁界強度の検出値の組み合わせに基づいて前記磁界強度の波形の複数の特徴量を算出するステップと、
    　予め学習された前記複数の特徴量の大小関係と算出された前記複数の特徴量の大小関係とが一致するか否かを、選択された前記セクションに対応付けられたセグメントごとに判定し、前記大小関係が一致する前記セグメントに対応付けられた前記極対番号を前記回転子の回転位置と推定するステップと
    　を含む位置推定方法。
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