WO2021070971A1 - 制御システムおよびクレーン - Google Patents

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WO2021070971A1
WO2021070971A1 PCT/JP2020/038521 JP2020038521W WO2021070971A1 WO 2021070971 A1 WO2021070971 A1 WO 2021070971A1 JP 2020038521 W JP2020038521 W JP 2020038521W WO 2021070971 A1 WO2021070971 A1 WO 2021070971A1
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WO
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target
signal
control system
luggage
crane
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Application number
PCT/JP2020/038521
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English (en)
French (fr)
Inventor
佳成 南
Original Assignee
株式会社タダノ
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Publication date
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Priority to JP2021551744A priority patent/JP7176645B2/ja
Priority to EP20873427.7A priority patent/EP4043967A4/en
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
    • B66C13/00—Other constructional features or details
    • B66C13/18—Control systems or devices
    • B66C13/22—Control systems or devices for electric drives
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
    • B66C13/00—Other constructional features or details
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    • B66C13/06—Auxiliary devices for controlling movements of suspended loads, or preventing cable slack for minimising or preventing longitudinal or transverse swinging of loads
    • B66C13/063—Auxiliary devices for controlling movements of suspended loads, or preventing cable slack for minimising or preventing longitudinal or transverse swinging of loads electrical
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
    • B66C13/00—Other constructional features or details
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    • B66C13/46—Position indicators for suspended loads or for crane elements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
    • B66C13/00—Other constructional features or details
    • B66C13/18—Control systems or devices
    • B66C13/48—Automatic control of crane drives for producing a single or repeated working cycle; Programme control
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks

Definitions

  • the present invention relates to a control system and a crane.
  • Patent Document 2 The crane described in Patent Document 2 is controlled to improve the positioning accuracy of the crane and minimize the runout of the load based on a predetermined mathematical model of the crane. Therefore, when the error of the mathematical model is large, the error of the future predicted value is also large, the positioning accuracy of the crane is lowered, and the runout of the load is increased, which is disadvantageous.
  • An object of the present invention is to provide a crane control system and a crane capable of moving a load in a manner in accordance with the intention of the operator while suppressing the shaking of the load when controlling the actuator with reference to the load. Is.
  • a control system that controls the actuators of a crane.
  • a signal processing unit that generates a signal related to the target operating amount of the actuator,
  • a feedback control unit that controls the actuator based on the difference between the signal related to the target working amount and the signal related to the feeding amount of the actuator that has been fed back. It is equipped with a feedforward control unit that controls the actuator based on a signal related to the target operating amount in cooperation with the feedback control unit and learns the characteristics of the actuator by adjusting the weighting coefficient based on the teacher signal.
  • the signal processing unit removes the pulse-like component from the input signal and converts the input signal into a signal relating to the target working amount.
  • One aspect of the crane according to the present invention includes the above-mentioned control system.
  • the signal related to the target working amount which is an input signal to the feedforward control unit, does not include a pulse-like component. Therefore, it is possible to stabilize the learning performed in the feedforward control unit.
  • FIG. 1 is a side view showing the overall configuration of the crane.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a control configuration of the crane.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a control configuration of the control device according to the present embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing a reverse dynamics model of a crane.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a control configuration of the control system according to the present embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing a flowchart showing a crane control process.
  • FIG. 7 is a diagram showing a flowchart showing a target trajectory calculation process.
  • FIG. 8 is a diagram showing a flowchart showing a boom position calculation process.
  • a crane 1 which is a mobile crane (rough terrain crane) as a work vehicle according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 and 2.
  • the crane 1 (rough terrain crane) will be described as the work vehicle, but the work vehicle may be an all-terrain crane, a truck crane, a loaded truck crane, or the like. It can also be applied to a work device for suspending luggage with a wire rope.
  • (n), (n + 1), (n + 2) is the nth, n + 1th, and n + 2nd information (for example, the amount of wire rope feeding) acquired every unit time t.
  • “(n + 1)” means the information acquired after the lapse of (n + 1) ⁇ t time from the start of information acquisition.
  • (n + 2) means the information acquired after the lapse of (n + 2) ⁇ t time from the start of information acquisition.
  • the crane 1 is a mobile crane that can move to an unspecified place.
  • the crane 1 has a load moving operation tool 32 (see FIG. 2) capable of operating the vehicle 2, the crane device 6 which is a work device, and the crane device 6 based on the load W reference.
  • the vehicle 2 is a traveling body that conveys the crane device 6.
  • the vehicle 2 has a plurality of wheels 3.
  • the vehicle 2 runs on the engine 4 as a power source.
  • the vehicle 2 is provided with an outrigger 5.
  • the outrigger 5 is composed of an overhang beam that can be stretched on both sides of the vehicle 2 in the width direction by flood control and a hydraulic jack cylinder that can be stretched in a direction perpendicular to the ground.
  • the vehicle 2 can expand the workable range of the crane 1 by extending the outrigger 5 in the width direction of the vehicle 2 and grounding the jack cylinder.
  • the crane device 6 is a work device for lifting the luggage W with a wire rope.
  • the crane device 6 includes a swivel 7, boom 9, jib 9a, main hook block 10, sub hook block 11, undulating hydraulic cylinder 12, main winch 13, main wire rope 14, sub winch 15, sub wire rope 16, and It is equipped with a cabin 17 and the like.
  • the swivel base 7 is a drive device that makes the crane device 6 swivelable.
  • the swivel base 7 is provided on the frame of the vehicle 2 via an annular bearing.
  • the swivel base 7 is rotatably configured with the center of the annular bearing as the center of rotation.
  • the swivel base 7 is provided with a hydraulic swivel hydraulic motor 8 which is an actuator.
  • the swivel base 7 is configured to be swivelable in one direction and the other direction by a swivel hydraulic motor 8.
  • the swivel camera 7b which is a luggage position detection unit, is a monitoring device that photographs obstacles, people, etc. around the swivel 7.
  • the swivel camera 7b is provided on the left and right sides in front of the swivel 7 and on the left and right sides behind the swivel 7.
  • Each swivel camera 7b covers the entire circumference of the swivel 7 as a monitoring range by photographing the periphery of each installation location.
  • the swivel camera 7b arranged on the left and right sides in front of the swivel 7 is configured to be usable as a set of stereo cameras.
  • the swivel camera 7b in front of the swivel 7 can be configured as a luggage position detection unit that detects the position information of the suspended luggage W by using it as a set of stereo cameras.
  • the luggage position detection unit (swivel camera 7b) may be configured by a boom camera 9b, which will be described later.
  • the luggage position detection unit may be any one capable of detecting the position information of the luggage W such as a millimeter wave radar, an acceleration sensor, and a GNSS.
  • the swivel hydraulic motor 8 is an actuator that is rotationally operated by a swivel valve 23 (see FIG. 2), which is an electromagnetic proportional switching valve.
  • the swivel valve 23 can control the flow rate of the hydraulic oil supplied to the swivel hydraulic motor 8 to an arbitrary flow rate. That is, the swivel base 7 is configured to be controllable to an arbitrary swivel speed via the swivel hydraulic motor 8 that is rotationally operated by the swivel valve 23.
  • the swivel table 7 is provided with a swivel sensor 27 (see FIG. 2) which is a swivel angle detection unit that detects the swivel angle ⁇ z (see FIG. 4) and the swivel speed of the swivel table 7.
  • the boom 9 is a movable strut that supports the wire rope so that the luggage W can be lifted.
  • the boom 9 is composed of a plurality of boom members.
  • the boom 9 is provided so that the base end of the base boom member can swing at substantially the center of the swivel base 7.
  • the boom 9 is configured to be able to expand and contract in the axial direction by moving each boom member by an expansion / contraction hydraulic cylinder 51 which is an actuator.
  • a jib 9a is provided at the tip of the boom 9.
  • the boom 9 and jib 9a correspond to an example of the arm portion.
  • the arm portion may be, for example, only the boom 9 of the boom 9 and the jib 9a. Further, the arm portion may include a boom 9 and a jib 9a supported by a tip portion of the boom 9.
  • the tip of the arm means the tip of the boom if the mobile crane has only a boom.
  • the tip of the arm means the tip of the jib 9a.
  • the expansion / contraction hydraulic cylinder 51 is an actuator that is expanded / contracted by the expansion / contraction valve 24 (see FIG. 2), which is an electromagnetic proportional switching valve.
  • the expansion / contraction valve 24 can control the flow rate of the hydraulic oil supplied to the expansion / contraction hydraulic cylinder 51 to an arbitrary flow rate.
  • the boom 9 is provided with an expansion / contraction sensor 28 which is an expansion / contraction length detecting unit for detecting the length of the boom 9, and an orientation sensor 29 for detecting an orientation centered on the tip of the boom 9.
  • the boom camera 9b (see FIG. 2) is a detection device that photographs the luggage W and the features around the luggage W.
  • the boom camera 9b is provided at the tip of the boom 9.
  • the boom camera 9b is configured to be able to photograph features and terrain around the luggage W and the crane 1 from vertically above the luggage W.
  • the main hook block 10 and the sub hook block 11 are hanging tools for hanging the luggage W.
  • the main hook block 10 is provided with a plurality of hook sheaves around which the main wire rope 14 is wound and a main hook 10a for suspending the luggage W.
  • the sub-hook block 11 is provided with a sub-hook 11a for suspending the luggage W.
  • the undulating hydraulic cylinder 12 is an actuator that raises and lays down the boom 9 and holds the posture of the boom 9.
  • the end of the cylinder portion is swingably connected to the swivel base 7, and the end of the rod portion is swingably connected to the base boom member of the boom 9.
  • the undulating hydraulic cylinder 12 is expanded and contracted by the undulating valve 25 (see FIG. 2), which is an electromagnetic proportional switching valve.
  • the undulation valve 25 can control the flow rate of the hydraulic oil supplied to the undulation hydraulic cylinder 12 to an arbitrary flow rate.
  • the boom 9 is provided with an undulation sensor 30 (see FIG. 2), which is an undulation angle detecting unit that detects the undulation angle ⁇ x (see FIG. 4).
  • the main winch 13 and the sub winch 15 are winding devices that carry out (wind up) and unwind (roll down) the main wire rope 14 and the sub wire rope 16.
  • the main winch 13 is rotated by a main hydraulic motor 52 in which the main drum around which the main wire rope 14 is wound is an actuator
  • the sub winch 15 is rotated by a sub hydraulic motor 53 in which the sub drum around which the sub wire rope 16 is wound is an actuator. It is configured to be rotated.
  • the main hydraulic motor 52 is rotationally operated by the main valve 26 m (see FIG. 2), which is an electromagnetic proportional switching valve.
  • the main winch 13 is configured to control the main hydraulic motor 52 by a main valve 26 m so that it can be operated at an arbitrary feeding and feeding speed.
  • the sub winch 15 is configured to control the sub hydraulic motor 53 by the sub valve 26s (see FIG. 2), which is an electromagnetic proportional switching valve, so that the sub winch 15 can be operated at an arbitrary feeding and feeding speed.
  • the main winch 13 and the sub winch 15 are provided with a winding sensor 33 (see FIG. 2) for detecting the feeding amount l (n) of the main wire rope 14 and the sub wire rope 16, respectively.
  • Cabin 17 is a cockpit covered with a housing.
  • the cabin 17 is mounted on the swivel base 7.
  • a cockpit (not shown) is provided.
  • an operation tool for operating the vehicle 2 and a turning operation tool 18 for operating the crane device 6, an undulation operation tool 19, a telescopic operation tool 20, a main drum operation tool 21m, a sub-drum operation tool 21s, etc. Is provided (see FIG. 2).
  • the swivel operating tool 18 can operate the swivel hydraulic motor 8.
  • the undulation operation tool 19 can operate the undulation hydraulic cylinder 12.
  • the expansion / contraction operating tool 20 can operate the expansion / contraction hydraulic cylinder 51.
  • the main drum operating tool 21m can operate the main hydraulic motor.
  • the sub-drum operating tool 21s can operate the sub-hydraulic motor 53.
  • the cabin 17 is provided with a luggage movement operation tool 32 which is a luggage movement operation unit for inputting a movement direction and a movement speed of the luggage W.
  • the luggage movement operating tool 32 is an operating tool for inputting instructions regarding the moving direction and speed of the luggage W on a horizontal surface.
  • the luggage movement operating tool 32 is composed of an operating lever and a sensor (not shown) that detects the tilting direction and tilting amount of the operating lever.
  • the luggage movement operating tool 32 is configured so that the operating lever can be tilted in any direction.
  • the luggage moving operation tool 32 relates to the tilt direction of the operation stick and the tilt amount thereof detected by a sensor (not shown) as the extension direction of the boom 9 from the seating direction of the driver's seat to the front direction (hereinafter, simply referred to as “forward direction”).
  • the operation signal is configured to be transmitted to the control device 31 (see FIG. 2).
  • the luggage movement operating tool 32 may be configured to be provided in the remote control terminal.
  • the control device 31 is a control device 31 that controls the actuator of the crane device 6 via each operation valve.
  • the control device 31 is provided in the cabin 17.
  • the control device 31 may actually have a configuration in which a CPU, ROM, RAM, HDD, etc. are connected by a bus, or may have a configuration including a one-chip LSI or the like.
  • the control device 31 stores various programs and data for controlling the operation of each actuator, switching valve, sensor, and the like.
  • the control device 31 is connected to the swivel camera 7b, the boom camera 9b, the swivel operation tool 18, the undulation operation tool 19, the telescopic operation tool 20, the main drum operation tool 21m, and the sub-drum operation tool 21s, and the image from the swivel camera 7b.
  • the image from the boom camera 9b can be acquired, and the operation amounts of the turning operation tool 18, the undulation operation tool 19, the main drum operation tool 21m, and the sub-drum operation tool 21s can be acquired.
  • the control device 31 is connected to the swivel valve 23, the telescopic valve 24, the undulation valve 25, the main valve 26m and the sub valve 26s, and the swivel valve 23, the undulation valve 25, the main valve 26m and the sub valve 26s are connected to each valve.
  • the target operation signal Md (see FIG. 4), which is the target operation amount, can be transmitted.
  • the control device 31 is connected to the swivel sensor 27, the telescopic sensor 28, the orientation sensor 29, the undulation sensor 30, and the winding sensor 33, and has a swivel angle ⁇ z, a telescopic length Lb, and an undulation angle ⁇ x.
  • the feeding amount l (n) and the orientation of the main wire rope 14 or the sub wire rope 16 can be obtained.
  • the control device 31 generates a target operation signal Md corresponding to each operation tool based on the operation amounts of the turning operation tool 18, the undulation operation tool 19, the main drum operation tool 21m, and the sub drum operation tool 21s.
  • the crane 1 configured in this way can move the crane device 6 to an arbitrary position by traveling the vehicle 2. Further, in the crane 1, the boom 9 is erected at an arbitrary undulation angle ⁇ x by the undulating hydraulic cylinder 12 by the operation of the undulating operation tool 19, and the boom 9 is extended to an arbitrary boom 9 length by the operation of the expansion / contraction operation tool 20.
  • the lift and working radius of the crane device 6 can be expanded by making the crane device 6 work. Further, the crane 1 can convey the luggage W by lifting the luggage W by the sub-drum operating tool 21s or the like and turning the swivel base 7 by operating the swivel operating tool 18.
  • the control device 31 calculates the target trajectory signal Pd ⁇ of the luggage W based on the orientation of the tip of the boom 9 acquired by the orientation sensor 29. Further, the control device 31 calculates the target position coordinate p (n + 1) of the luggage W, which is the target position of the luggage W, from the target trajectory signal Pd ⁇ . The control device 31 generates a target operation signal Md for the turning valve 23, the expansion / contraction valve 24, the undulating valve 25, the main valve 26m, and the sub valve 26s that move the luggage W to the target position coordinate p (n + 1) (FIG. 4). reference).
  • the crane 1 moves the luggage W in the tilting direction of the luggage moving operation tool 32 at a speed corresponding to the tilting amount. At this time, the crane 1 controls the swivel hydraulic motor 8, the telescopic hydraulic cylinder 51, the undulating hydraulic cylinder 12, the main hydraulic motor 52, and the like by the target operation signal Md.
  • the crane 1 includes a moving direction corresponding to the operating direction of the luggage moving operating tool 32 and a moving speed corresponding to the operating amount (tilting amount) with reference to the extending direction of the boom 9. Since the target movement speed signal Vd, which is the control signal of the target movement speed of W, is calculated for each unit time t and the target position coordinate p (n + 1) of the luggage W is determined, the operator operates the luggage movement operation tool 32. The recognition of the operating direction of the crane device 6 with respect to the crane device 6 is not lost.
  • the operation direction of the luggage movement operating tool 32 and the movement direction of the luggage W are calculated based on the extension direction of the boom 9, which is a common reference.
  • the crane device 6 can be easily and easily operated.
  • the luggage movement operating tool 32 is provided inside the cabin 17, but it may be provided in a remote control terminal that can be remotely controlled from the outside of the cabin 17 by providing a terminal-side radio.
  • the control device 31 has a target trajectory calculation unit 31a, a boom position calculation unit 31b, and an operation signal generation unit 31c. Further, the control device 31 uses a set of swivel camera 7b on the left and right sides in front of the swivel 7 as a stereo camera, and is configured to be able to acquire the current position information of the luggage W as a luggage position detection unit ( (See Fig. 2).
  • the target trajectory calculation unit 31a is a part of the control device 31 and converts the target moving speed signal Vd of the luggage W into the target trajectory signal Pd ⁇ of the luggage W.
  • the target trajectory calculation unit 31a can acquire the target trajectory signal Pd ⁇ of the luggage W, which is composed of the moving direction and the speed of the luggage W, from the luggage moving operation tool 32 every unit time t.
  • the target trajectory calculation unit 31a can integrate the acquired target movement speed signal Vd to calculate the target trajectory signal Pd ⁇ in the x-axis direction, y-axis direction, and z-axis direction of the luggage W for each unit time t. ..
  • the subscript ⁇ is a code representing any of the x-axis direction, the y-axis direction, and the z-axis direction.
  • the boom position calculation unit 31b is a part of the control device 31, and calculates the position coordinates of the tip of the boom 9 from the attitude information of the boom 9 and the target trajectory signal Pd ⁇ of the luggage W.
  • the boom position calculation unit 31b can acquire the target trajectory signal Pd ⁇ from the target trajectory calculation unit 31a.
  • the boom position calculation unit 31b acquires the turning angle ⁇ z (n) of the turning table 7 from the turning sensor 27.
  • the boom position calculation unit 31b acquires the expansion / contraction length lb (n) from the expansion / contraction sensor 28.
  • the boom position calculation unit 31b acquires the undulation angle ⁇ x (n) from the undulation sensor 30.
  • the boom position calculation unit 31b acquires the feeding amount l (n) of the main wire rope 14 or the sub wire rope 16 (hereinafter, simply referred to as “wire rope”) from the winding sensor 33.
  • the boom position calculation unit 31b acquires the current position information of the luggage W from the images of the luggage W taken by a set of the swivel camera 7b arranged on the left and right sides in front of the swivel 7 (see FIG. 2). ..
  • the boom position calculation unit 31b calculates the current position coordinates p (n) of the baggage W from the acquired current position information of the baggage W.
  • the boom position calculation unit 31b is the tip of the boom 9 (the feeding position of the wire rope), which is the current position of the tip of the boom 9 from the acquired turning angle ⁇ z (n), expansion / contraction length lb (n), and undulation angle ⁇ x (n). ) Is calculated (hereinafter, simply referred to as “current position coordinate q (n) of boom 9”).
  • the boom position calculation unit 31b calculates the wire rope feeding amount l (n) from the current position coordinates p (n) of the luggage W and the current position coordinates q (n) of the boom 9. Further, the boom position calculation unit 31b calculates the target position coordinate p (n + 1) of the luggage W, which is the position of the luggage W after the lapse of the unit time t, from the target trajectory signal Pd ⁇ .
  • the boom position calculation unit 31b obtains the direction vector e (n + 1) of the wire rope from which the luggage W is suspended from the current position coordinate p (n) of the luggage W and the target position coordinate p (n + 1) of the luggage W. calculate.
  • the boom position calculation unit 31b uses the inverse dynamics model at the position of the tip of the boom 9 after a unit time t elapses from the target position coordinates p (n + 1) of the luggage W and the direction vector e (n + 1) of the wire rope.
  • the target position coordinate q (n + 1) of a certain boom 9 is calculated.
  • the operation signal generation unit 31c is a part of the control device 31 and generates the target operation signal Md and the like of each actuator from the target position coordinates q (n + 1) of the boom 9 after the lapse of the unit time t.
  • the operation signal generation unit 31c acquires the target position coordinates q (n + 1) of the boom 9 after the lapse of the unit time t from the boom position calculation unit 31b.
  • the operation signal generation unit 31c is a swivel valve 23, a telescopic valve 24, an undulation valve 25, a main valve 26 m or a sub valve from the current position coordinate q (n) of the boom 9 and the target position coordinate p (n + 1) of the luggage W.
  • the target operation signal Md of 26s, the feedback operation signal Md1 and the feed forward operation signal Md2 described later are generated.
  • the control device 31 defines a reverse dynamics model of the crane 1 for calculating the target position coordinates q (n + 1) at the tip of the boom 9.
  • the inverse dynamics model is defined in the XYZ coordinate system, with the origin O as the turning center of the crane 1.
  • the control device 31 defines q, p, lb, ⁇ x, ⁇ z, l, f and e in the inverse dynamics model, respectively.
  • Q indicates, for example, the current position coordinate q (n) of the tip of the boom 9, and p indicates, for example, the current position coordinate p (n) of the luggage W.
  • lb indicates, for example, the expansion / contraction length lb (n) of the boom 9.
  • ⁇ x indicates, for example, the undulation angle ⁇ x (n).
  • ⁇ z indicates, for example, a turning angle ⁇ z (n).
  • l indicates, for example, the wire rope feeding amount l (n).
  • f indicates the tension f of the wire rope.
  • e represents, for example, the direction vector e (n) of the wire rope.
  • the relationship between the target position q at the tip of the boom 9 and the target position p of the luggage W is derived from the target position p of the luggage W, the mass m of the luggage W, and the spring constant kf of the wire rope. It is expressed by the equation (2). Further, the target position q at the tip of the boom 9 is calculated by the equation (3) which is a function of the time of the luggage W.
  • f Tension of wire rope
  • kf Spring constant
  • m Mass of luggage W
  • q Current position or target position of the tip of boom 9
  • p Current position or target position of luggage W
  • l Delivery amount of wire rope
  • E Direction vector
  • g Gravity acceleration
  • the wire rope feeding amount l (n) is calculated from the following formula (4).
  • the wire rope feeding amount l (n) is defined by the distance between the current position coordinate q (n) of the boom 9 which is the tip position of the boom 9 and the current position coordinate p (n) of the luggage W which is the position of the luggage W. The rope.
  • the wire rope direction vector e (n) is calculated from the following equation (5).
  • the wire rope direction vector e (n) is a vector of the unit length of the wire rope tension f (see equation (2)).
  • the wire rope tension f is calculated by subtracting the gravitational acceleration from the acceleration of the luggage W calculated from the current position coordinate p (n) of the luggage W and the target position coordinate p (n + 1) of the luggage W after the lapse of the unit time t. Will be done.
  • ⁇ indicates the turning angle ⁇ z (n) of the boom 9.
  • the target position coordinate q (n + 1) of the boom 9 is calculated from the wire rope feeding amount l (n), the target position coordinate p (n + 1) of the luggage W, and the direction vector e (n + 1) using inverse dynamics. ..
  • the crane 1 includes a luggage movement operating tool 32, a swivel sensor 27, an undulation sensor 30, a telescopic sensor 28, a swivel camera 7b, a target value filter 35, a target operating amount calculation unit 36, and the like.
  • the feedback control unit 37 and the feedforward control unit 39 are included.
  • the feedback control unit 37 and the feedforward control unit 39 are formed by the cooperation of the target trajectory calculation unit 31a, the boom position calculation unit 31b, and the operation signal generation unit 31c of the control device 31. And constitutes.
  • the control system 34 is a control system that controls the actuator of the crane, and is a signal processing unit (target value filter 35 and target) that generates a signal regarding the target operating amount of the actuator.
  • the actuator is controlled based on the signal related to the target operation amount (target operation signal Md) in cooperation with the feedback control unit 37, and the weight coefficient is calculated based on the teacher signal (difference between the target operation signal Md and the actual operation signal Mdr).
  • It includes a feedback control unit 39 that learns the characteristics of the actuator by adjusting. Then, in the case of the control system 34, the signal processing unit (target value filter 35 and target operating amount calculation unit 36) removes the pulse-like component from the input signal (target movement position signal Pd) and inputs the input signal (target movement position signal). Pd) is converted into a signal related to the target operating amount (target operating signal Md).
  • the signal processing unit target value filter 35 and target operating amount calculation unit 36
  • the target value filter 35 calculates the target trajectory signal Pd ⁇ of the luggage W from the target movement position signal Pd which is a control signal of the target movement position of the luggage W.
  • the target value filter 35 corresponds to an example of the signal processing unit and the first processing unit, and attenuates frequencies of a predetermined frequency or higher.
  • the target movement position signal Pd of the luggage W obtained by converting the target movement speed signal Vd of the luggage movement operation tool 32 by the integrator 32a is input to the target value filter 35.
  • the integrator 32a corresponds to an example of the front processing unit.
  • the target movement position signal Pd of the luggage W corresponds to an example of an input signal input to the signal processing unit.
  • the target movement position signal Pd is, for example, a pulse-shaped (step-shaped) signal.
  • the target moving position signal Pd is converted into a target orbit signal Pd ⁇ from which the pulse-like component has been removed by applying the target value filter 35.
  • the target movement position signal Pd becomes a pulse-like (step-like) time change of the target orbit (in other words, the velocity in each axial direction of the position coordinates) by applying the target value filter 35. It is converted into a target orbit signal Pd ⁇ in which such a sudden change is suppressed.
  • the target value filter 35 is a low-pass filter composed of the transfer function G (s) of the equation (1).
  • the transfer function G (s) is expressed in a form obtained by partial fraction decomposition with T1, T2, T3, T4, C1, C2, C3, and C4 as coefficients and s as a differential element.
  • the transfer function G (s) of the equation (1) is set for each of the x-axis, y-axis, and z-axis. In this way, the transfer function G (s) can be expressed as a superposition of the transfer functions of the first-order lag.
  • the target value filter 35 converts the target movement position signal Pd into the target orbit signal Pd ⁇ by multiplying the target movement position signal Pd of the luggage W by the transfer function G (s).
  • the target working amount calculation unit 36 corresponds to an example of the signal processing unit and the second processing unit, and uses the inverse dynamics model to provide the attitude information of the crane 1, the current position information of the luggage W, and the target trajectory signal Pd ⁇ of the luggage W.
  • the target operation signal Md of each actuator is generated from.
  • the target working amount calculation unit 36 has a reverse dynamics model.
  • the target working amount calculation unit 36 is joined in series with the target value filter 35.
  • the target working amount calculation unit 36 uses the target trajectory signal Pd ⁇ calculated by the target value filter 35, the current position coordinates p (n) of the luggage W calculated from the current position information of the luggage W acquired from the swivel camera 7b, and each sensor. After the unit time t elapses using the inverse kinetic model from the acquired attitude information of the crane 1 (turning angle ⁇ z (n), expansion / contraction length lb (n), undulation angle ⁇ x (n), feeding amount l (n)). The target position coordinates q (n + 1) of the boom 9 of the above are calculated.
  • the target operating amount calculation unit 36 generates a target operating signal Md representing the target operating amount of each actuator from the target position coordinates q (n + 1) calculated in the inverse dynamics model.
  • the target operation signal Md corresponds to an example of a signal relating to the target operation amount.
  • the feedback control unit 37 is a feedback control unit 37, which is a feedback operation amount of each actuator corrected for the target operation signal Md based on the difference between the target operation signal Md and the actual operation signal Mdr representing the actual operation amount of each actuator with respect to the target operation signal Md.
  • the operation signal Md1 is generated.
  • the actual operation signal Mdr corresponds to an example of a signal relating to the operation amount of the actuator.
  • the feedback control unit 37 has a feedback controller 38 that corrects the target operation signal Md.
  • the feedback controller 38 is connected in series to the target working amount calculation unit 36.
  • the feedback control unit 37 can acquire the actual operation signal Mdr from each sensor of the crane 1.
  • the feedback control unit 37 is configured to feed back the actual operation signal Mdr to the target operation signal Md.
  • the feedback control unit 37 acquires the target operation signal Md of the luggage W from the target operation amount calculation unit 36. Further, the feedback control unit 37 acquires the actual operation signal Mdr from each sensor of the crane 1. The feedback control unit 37 feeds back (negative feedback) the acquired actual operation signal Md to the acquired target operation signal Md.
  • the feedback control unit 37 corrects the target operation signal Md by the feedback controller 38 based on the difference of the actual operation signal Md with respect to the target operation signal Md, and calculates the feedback operation signal Md1.
  • Such a feedback control unit 37 is based on the turning angle of the boom 9 (arm portion) of the crane 1, the undulation angle of the boom 9 (arm portion), and the expansion / contraction length of the boom 9 (arm portion). ) Calculate the current position of the tip. Further, the feedback control unit 37 calculates the amount of wire rope feeding from the current position of the load and the current position of the tip of the boom 9 (arm portion) based on the difference between the current position of the load and the target position of the load. Further, the feedback control unit 37 calculates the direction vector of the wire rope from the current position of the load and the target position of the load.
  • the feedback control unit 37 calculates the target position of the tip of the boom 9 (arm portion) at the target position of the load from the feeding amount of the wire rope and the direction vector of the wire rope. Then, the feedback control unit 37 generates a feedback control signal based on the target position of the tip of the boom 9 (arm unit). Specifically, the feedback control unit 37 calculates a target speed signal of each actuator based on a change in the target position of the tip of the boom 9 (arm unit) and the amount of extension of the wow rope for each time, and targets the target. Generate a feedback control signal to correct the speed signal so that the actual response of the actuator of the crane matches.
  • the feedforward control unit 39 is provided in parallel with the feedback control unit 37. Using the learning type reverse dynamics model 40, the feedforward control unit 39 uses the learning type reverse dynamics model 40 to feedforward the feedforward operation amount of each actuator from the attitude information of the crane 1, the current position information of the luggage W, and the target operation signal Md of the luggage W. The operation signal Md2 is generated.
  • the feedforward control unit 39 has, for example, a learning type inverse dynamics model 40 in which a plurality of characteristics of the crane 1 are represented by n subsystems.
  • the learning type inverse dynamics model 40 is connected in parallel to the target working amount calculation unit 36.
  • a plurality of first subsystems SM1, second subsystem SM2, third subsystem SM3 ... nth subsystem SMN are connected in parallel.
  • Subsystems SM1 to SMN correspond to an example of the subsystem group.
  • one subsystem group corresponds to one actuator (for example, a turning hydraulic motor 8) of the crane 1.
  • the feedforward control unit 39 has a number of subsystem groups corresponding to the number of actuators of the crane 1 to be controlled.
  • each subsystem of the learning type inverse dynamics model 40 is connected in parallel with the feedback controller 38.
  • the learning-type inverse dynamics model 40 has a weighting coefficient w1 for the first subsystem SM1, a weighting coefficient w2 for the second subsystem SM2, a weighting coefficient w3 for the third subsystem SM3, and a weighting coefficient for the nth subsystem SMn. wn is assigned.
  • the feedforward control unit 39 adjusts the weighting coefficients w1, w2, w3 ... And wn of each model based on the signal (teacher signal) relating to the difference between the actual operation signal Md and the target operation signal Md.
  • the feedforward control unit 39 is configured to be able to acquire the learning type inverse dynamics model 40 having the characteristics of the crane 1 by adjusting the weighting coefficient of the learning type inverse dynamics model 40.
  • the feedforward control unit 39 acquires the target operation signal Md. Further, the feedforward control unit 39 acquires the difference between the actual operation signal Md and the target operation signal Md from the feedback control unit 37 as a teacher signal. The feedforward control unit 39 adjusts the weighting coefficients w1, w2, w3 ... And w ⁇ n of each model based on the difference of the actual operation signal Mdr with respect to the target operation signal Md.
  • the feedforward control unit 39 adjusts the weighting coefficient of one layer of the learning type inverse dynamics model 40 based on the difference between the target operating amount and the actual operating amount, so that the characteristics of each subsystem are the characteristics of the crane 1. Adapts to real characteristics.
  • the feedforward control unit 39 includes the target operation signal Md, the current position coordinates p (n) of the luggage W calculated from the current position information of the luggage W acquired from the swivel camera 7b, and the attitude information of the crane 1 acquired from each sensor ( From the turning angle ⁇ z (n), the expansion / contraction length lb (n), the undulation angle ⁇ x (n), and the feeding amount l (n), the target of the boom 9 after the lapse of a unit time t using the learning type inverse dynamics model 40.
  • the position coordinate q (n + 1) is calculated.
  • the feedforward control unit 39 generates a feedforward operation signal Md2 for each actuator from the calculated target position coordinates q (n + 1).
  • the feedforward control unit 39 adds the generated feedforward operation signal Md2 to the feedback operation signal Md1.
  • the control system 34 of the crane 1 transmits the feedback operation signal Md1 calculated by the feedback control unit 37 and the feedforward operation signal Md2 calculated by the feedforward control unit 39 to each actuator of the crane 1. That is, the control system 34 controls the actuator to be controlled based on the feedback operation signal Md1 and the feedforward operation signal Md2.
  • the control system 34 After transmitting the feedback operation signal Md1 and the feed forward operation signal Md2 to each actuator, the control system 34 subtracts the actual operation signal Mdr detected by each sensor of the crane 1 into the target operation signal Md by the feedback control unit 37. The control system 34 adjusts the weighting coefficient of the learning type inverse dynamics model 40 based on the difference of the actual operation signal Mdr with respect to the target operation signal Md.
  • the control ratio by the feedback operation signal Md1 calculated by the feedback control unit 37 decreases, and the feedforward operation signal The control ratio by Md2 increases.
  • step S100 the control system 34 starts the target trajectory calculation step A and shifts the step to step S101 (see FIG. 7). Then, when the target trajectory calculation step A is completed, the step is shifted to step S200 (see FIG. 6).
  • step S200 the control system 34 starts the boom position calculation step B and shifts the step to step S201 (see FIG. 8). Then, when the boom position calculation step B is completed, the step is shifted to step S110 (see FIG. 6).
  • step S110 the control system 34 calculates the target operation signal Md from the calculated target position coordinates q (n + 1), and shifts the step to step S120.
  • step S120 the control system 34 acquires the actual operation signal Mdr from each sensor of the crane 1 and shifts the step to step S130.
  • step S130 the control system 34 calculates the difference between the target operation signal Md and the actual operation signal Mdr, and shifts the step to step S140.
  • step S140 the control system 34 generates a feedback operation signal Md1 in which the target operation signal Md is corrected based on the difference between the target operation signal Md and the actual operation signal Md by the feedback controller 38, and the step proceeds to step S150. Let me.
  • step S131 the control system 34 adjusts the weighting coefficients w1, w2, w3, ... Wn of the learning type inverse dynamics model 40 from the difference between the target operation signal Md and the actual operation signal Mdr, and steps S300. Migrate to.
  • step S300 the control system 34 starts the boom position calculation step B and shifts the step to step S301 (see FIG. 8). Then, when the boom position calculation step B is completed, the step is shifted to step S132 (see FIG. 6).
  • step S132 the control system 34 generates a feedforward operation signal Md2 from the target position coordinates q (n + 1), and shifts the step to step S150.
  • step S150 the control system 34 adds the feedback operation signal Md1 and the feedforward operation signal Md2, and shifts the step to step S160.
  • step S160 the control system 34 transmits a signal obtained by adding the feedback operation signal Md1 and the feedforward operation signal Md2 to each actuator of the crane 1 to shift the step to step S100.
  • the control system 34 determines whether or not the target movement speed signal Vd has acquired the target movement position signal Pd converted by the integrator 32a.
  • the target moving speed signal Vd is a signal generated based on the lever operation of the operator, and is a signal for instructing the moving direction and the moving speed of the luggage. That is, the target moving speed signal Vd is not a signal indicating the position of the crane 1 (luggage). Therefore, in the case of the present embodiment, the target moving speed signal Vd is integrated by the integrator 32a and converted into the target moving position signal Pd.
  • the target movement position signal Pd is a pulse-shaped (step-shaped) signal.
  • step S101 When the target movement position signal Pd is acquired in step S101 (“YES” in step S101), the control system 34 shifts the step to step S102. On the other hand, when the target movement position signal Pd has not been acquired (“NO” in step S101), the control system 34 shifts the step to step S101.
  • step S102 the control system 34 detects the luggage W with the boom camera 9b, calculates the current position coordinate p (n) of the luggage W, and shifts the step to step S103.
  • step S103 the control system 34 calculates the target trajectory signal Pd ⁇ from the acquired target movement position signal Pd and the transfer function G (s) which is the target value filter 35, ends the target trajectory calculation step A, and steps.
  • the target orbit signal Pd ⁇ may be regarded as position information that complements the target movement position signal Pd, which is discrete position information, and orbit (path) information in which time information is added to the position information.
  • the control system 34 has the swivel angle ⁇ z (n) of the swivel table 7 acquired by the boom position calculation unit 31b, the expansion / contraction length lb (n), and the undulation angle of the boom 9.
  • the current position coordinates q (n) of the tip of the boom 9 are calculated from ⁇ x (n), and the steps are shifted to steps S202 and S302.
  • control system 34 uses the above equation (4) from the current position coordinates p (n) of the luggage W and the current position coordinates q (n) of the boom 9 by the boom position calculation unit 31b.
  • the rope feeding amount l (n) is calculated, and the steps are shifted to steps S203 and S303.
  • the control system 34 is the target position of the luggage W after a unit time t has elapsed from the target trajectory signal Pd ⁇ with reference to the current position coordinate p (n) of the luggage W by the boom position calculation unit 31b.
  • the target position coordinates p (n + 1) of the luggage W are calculated, and the steps are shifted to steps S204 and S304.
  • the control system 34 calculates the acceleration of the luggage W from the current position coordinate p (n) of the luggage W and the target position coordinate p (n + 1) of the luggage W by the boom position calculation unit 31b, and gravity.
  • the direction vector e (n + 1) of the wire rope is calculated using the above equation (5) using the acceleration, and the steps are shifted to steps S205 and S305.
  • step S205 and S305 the control system 34 uses the above equation (6) from the wire rope feeding amount l (n) calculated by the boom position calculation unit 31b and the wire rope direction vector e (n + 1).
  • the target position coordinates q (n + 1) of the boom 9 are calculated, the boom position calculation step B is completed, and the step is shifted to step S110 or step S132 (see FIG. 6).
  • the control system 34 of the crane 1 calculates the target position coordinates q (n + 1) of the boom 9 by repeating the target trajectory calculation step A and the boom position calculation step B, and after the unit time t elapses, the wire rope feeding amount
  • the direction vector e (n + 2) of the wire rope is calculated from l (n + 1), the current position coordinate p (n + 1) of the luggage W, and the target position coordinate p (n + 2) of the luggage W.
  • control system 34 further calculates the target position coordinate q (n + 2) of the boom 9 after the lapse of the unit time t from the wire rope feeding amount l (n + 1) and the wire rope direction vector e (n + 2).
  • control system 34 calculates the direction vector e (n) of the wire rope, and uses the inverse kinetics to obtain the current position coordinate p (n + 1) of the luggage W, the target position coordinate p (n + 2) of the luggage W, and the wire rope.
  • the target position coordinates q (n + 2) of the boom 9 after the unit time t are sequentially calculated from the direction vector e (n + 2) of.
  • the control system 34 generates a target operation signal Md based on the target position coordinates q (n + 2) of the boom 9 and controls each actuator.
  • the learning type inverse dynamics model 40 of the control system 34 is composed of a plurality of subsystems having clear physical characteristics. Further, the learning type inverse dynamics model 40 can be regarded as a one-layer neural network by multiplying the outputs from the plurality of subsystems by weighting coefficients.
  • the weighting coefficients w1, w2, w3 ... Wn are independently adjusted based on the difference between the target operation signal Md and the actual operation signal Mdr, so that the first subsystem SM1
  • the physical characteristics of the nth subsystem SMn can be approximated to the characteristics of the crane 1.
  • the control system 34 of the crane 1 flexibly responds to changes in its dynamic characteristics while the crane 1 is operating, and the weighting coefficients w1, w2, w3, ... Wn of the learning type inverse dynamics model 40.
  • the higher-order transfer function is adjusted for each of a plurality of lower-order first subsystem SM1, second subsystem SM2, third subsystem SM3 ... nth subsystem SMN.
  • control system 34 controls the actuator with the luggage W as a reference, the control system 34 learns the dynamic characteristics of the crane 1 from the movement of the luggage W, thereby suppressing the shaking of the luggage W and in line with the intention of the operator.
  • the luggage W can be moved in the above manner.
  • the control system 34 is a model in which the learning type inverse dynamics model 40 is configured as a plurality of subsystems, but other physical characteristics are clear.
  • control system 34 since the control system 34 generates the target trajectory signal Pd ⁇ input to the learning type inverse dynamics model 40 via the target value filter 35 which is a fourth-order low-pass filter, the singular point in the target trajectory signal Pd ⁇ Occurrence is suppressed. Therefore, the control system 34 inputs the target orbital signal Pd ⁇ in which the singularity is suppressed into the learning type inverse dynamics model 40, so that the learning convergence of the learning type inverse dynamics model 40 is promoted. Thereby, when the control system 34 controls the actuator with reference to the luggage W, the control system 34 can move the luggage W in a manner in accordance with the intention of the operator while suppressing the shaking of the luggage W.
  • the present invention is not limited to mobile cranes, but can be applied to various cranes.

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Abstract

制御システムは、クレーンのアクチュエータを制御する制御システムであって、アクチュエータの目標作動量に関する信号を生成する信号処理部と、目標作動量に関する信号とフィードバックしたアクチュエータの作動量に関する信号との差分に基づいてアクチュエータを制御するフィードバック制御部と、フィードバック制御部と協働しつつ目標作動量に関する信号に基づいてアクチュエータを制御し、教師信号に基づいて重み係数を調整することでアクチュエータの特性を学習するフィードフォワード制御部と、を備え、信号処理部は、入力信号からパルス状成分を除去して入力信号を目標作動量に関する信号に変換する。

Description

制御システムおよびクレーン
　本発明は、制御システムおよびクレーンに関する。
　従来、移動式クレーン等において、各アクチュエータが操作端末等で操作されるクレーンが提案されている。このようなクレーンは、操作端末からの荷物を基準とした操作指令信号によって操作される。このため、オペレータは、各アクチュエータの作動速度、作動量、作動タイミング等を意識することなく直観的に操作できる（特許文献１参照）。
　特許文献１に記載のクレーンの場合、操作端末における操作具の操作速度に関する速度信号と操作方向に関する方向信号とが操作端末からクレーンに送信される。このため、操作端末からの速度信号がステップ関数の態様でクレーンに入力される移動開始時や停止時において、クレーンは、不連続な加速度が生じて荷物に揺れが発生する可能性がある。そこで、クレーンの速度、位置、荷物の振れ角速度および振れ角をフィードバック量とした最適制御を適用するとともに、予見ゲインによって遅れを補償することで、クレーンの目標位置への位置決めを図りつつ荷物の振れ角を最小とする速度信号によってクレーンを制御する技術が知られている（特許文献２参照）。
　特許文献２に記載のクレーンは、予め定められたクレーンの数学モデルに基づいて、クレーンの位置決め精度を向上させて荷物の振れを最小にするように制御されている。従って、数学モデルの誤差が大きい場合、将来の予測値の誤差も大きくなり、クレーンの位置決め精度が低下し、荷物の振れが増大してしまう点で不利であった。
特開２０１０－２２８９０５号公報 特開平７－８１８７６号公報
　本発明の目的は、荷物を基準としてアクチュエータを制御する際に、荷物の揺れを抑制しつつ操縦者の意図に沿った態様で荷物を移動させることができるクレーンの制御システムおよびクレーンを提供することである。
　本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
　本発明に係る制御システムの一態様は、
　クレーンのアクチュエータを制御する制御システムであって、
　アクチュエータの目標作動量に関する信号を生成する信号処理部と、
　目標作動量に関する信号とフィードバックしたアクチュエータの作動量に関する信号との差分に基づいてアクチュエータを制御するフィードバック制御部と、
　フィードバック制御部と協働しつつ目標作動量に関する信号に基づいてアクチュエータを制御し、教師信号に基づいて重み係数を調整することでアクチュエータの特性を学習するフィードフォワード制御部と、を備え、
　信号処理部は、入力信号からパルス状成分を除去して入力信号を目標作動量に関する信号に変換する。
　本発明に係るクレーンの一態様は、上述の制御システムを備える。
　本発明に係る制御システムによれば、フィードフォワード制御部への入力信号である目標作動量に関する信号が、パルス状成分を含んでいない。このため、フィードフォワード制御部において実施される学習の安定化を図ることができる。
図１は、クレーンの全体構成を示す側面図である。 図２は、クレーンの制御構成を示すブロック図である。 図３は、本実施形態における制御装置の制御構成を示すブロック図である。 図４は、クレーンの逆動力学モデルを示す図である。 図５は、本実施形態における制御システムの制御構成を示すブロック図である。 図６は、クレーンの制御工程を示すフローチャートを表す図である。 図７は、目標軌道算出工程を示すフローチャートを表す図である。 図８は、ブーム位置算出工程を示すフローチャートを表す図である。
　［実施形態］
　以下に、図１と図２とを用いて、本発明の一実施形態に係る作業車両として移動式クレーン（ラフテレーンクレーン）であるクレーン１について説明する。なお、本実施形態においては、作業車両としてクレーン１（ラフテレーンクレーン）ついて説明を行うが、作業車両は、オールテレーンクレーン、トラッククレーン、積載型トラッククレーン等でもよい。また、ワイヤロープで荷物を吊り下げる作業装置にも適用可能である。
　なお、以下の説明において、「（ｎ）、（ｎ＋１）、（ｎ＋２）」は、単位時間ｔ毎に取得される情報（例えばワイヤロープの繰り出し量）のうち、ｎ番目、ｎ＋１番目、ｎ＋２番目に取得した情報を意味する。つまり、「（ｎ）」は、情報の取得開始からｎ×ｔ時間経過後に取得した情報を意味する。また、「（ｎ＋１）」は、情報の取得開始から（ｎ＋１）×ｔ時間経過後に取得した情報を意味する。また、「（ｎ＋２）」は、情報の取得開始から（ｎ＋２）×ｔ時間経過後に取得した情報を意味する。
　図１に示すように、クレーン１は、不特定の場所に移動可能な移動式クレーンである。クレーン１は、車両２、作業装置であるクレーン装置６およびクレーン装置６を荷物Ｗ基準で操作可能な荷物移動操作具３２（図２参照）を有する。
　車両２は、クレーン装置６を搬送する走行体である。車両２は、複数の車輪３を有する。車両２は、エンジン４を動力源として走行する。車両２には、アウトリガ５が設けられている。アウトリガ５は、車両２の幅方向両側に油圧によって延伸可能な張り出しビームと、地面に垂直な方向に延伸可能な油圧式のジャッキシリンダと、から構成されている。車両２は、アウトリガ５を車両２の幅方向に延伸させるとともにジャッキシリンダを接地させることにより、クレーン１の作業可能範囲を広げることができる。
　クレーン装置６は、荷物Ｗをワイヤロープによって吊り上げる作業装置である。クレーン装置６は、旋回台７、ブーム９、ジブ９ａ、メインフックブロック１０、サブフックブロック１１、起伏用油圧シリンダ１２、メインウインチ１３、メインワイヤロープ１４、サブウインチ１５、サブワイヤロープ１６、およびキャビン１７等を具備する。
　旋回台７は、クレーン装置６を旋回可能に構成する駆動装置である。旋回台７は、円環状の軸受を介して車両２のフレーム上に設けられる。旋回台７は、円環状の軸受の中心を回転中心として回転自在に構成されている。旋回台７には、アクチュエータである油圧式の旋回用油圧モータ８が設けられている。旋回台７は、旋回用油圧モータ８によって一方向と他方向とに旋回可能に構成されている。
　荷物位置検出部である旋回台カメラ７ｂは、旋回台７の周辺の障害物や人物等を撮影する監視装置である。旋回台カメラ７ｂは、旋回台７の前方の左右両側および旋回台７の後方の左右両側に設けられている。各旋回台カメラ７ｂは、それぞれの設置個所の周辺を撮影することで、旋回台７の全周囲を監視範囲としてカバーしている。また、旋回台７の前方の左右両側にそれぞれ配置されている旋回台カメラ７ｂは、一組のステレオカメラとして使用可能に構成されている。つまり、旋回台７の前方の旋回台カメラ７ｂは、一組のステレオカメラとして使用することで、吊り下げられている荷物Ｗの位置情報を検出する荷物位置検出部として構成することができる。なお、荷物位置検出部（旋回台カメラ７ｂ）は、後述するブームカメラ９ｂで構成してもよい。また、荷物位置検出部は、ミリ波レーダー、加速度センサ、ＧＮＳＳ等の荷物Ｗの位置情報を検出できるものであればよい。
　旋回用油圧モータ８は、電磁比例切換弁である旋回用バルブ２３（図２参照）によって回転操作されるアクチュエータである。旋回用バルブ２３は、旋回用油圧モータ８に供給される作動油の流量を任意の流量に制御することができる。つまり、旋回台７は、旋回用バルブ２３によって回転操作される旋回用油圧モータ８を介して任意の旋回速度に制御可能に構成されている。旋回台７には、旋回台７の旋回角度θｚ（図４参照）と旋回速度とを検出する旋回角度検出部である旋回用センサ２７（図２参照）が設けられている。
　ブーム９は、荷物Ｗを吊り上げ可能な状態にワイヤロープを支持する可動支柱である。ブーム９は、複数のブーム部材から構成されている。ブーム９は、ベースブーム部材の基端が旋回台７の略中央に揺動可能に設けられている。ブーム９は、各ブーム部材をアクチュエータである伸縮用油圧シリンダ５１で移動させることで軸方向に伸縮自在に構成されている。
　また、ブーム９の先端部には、ジブ９ａが設けられている。ブーム９およびジブ９ａは、アーム部の一例に該当する。アーム部は、例えば、ブーム９およびジブ９ａのうちのブーム９のみであってもよい。また、アーム部は、ブーム９と、ブーム９の先端部に支持されたジブ９ａと、を含んでもよい。アーム部の先端部は、移動式クレーンがブームのみを備えている場合には、ブームの先端部を意味する。一方、移動式クレーンが、ブーム９およびジブ９ａを備えている場合には、アーム部の先端部は、ジブ９ａの先端部を意味する。
　伸縮用油圧シリンダ５１は、電磁比例切換弁である伸縮用バルブ２４（図２参照）によって伸縮操作されるアクチュエータである。伸縮用バルブ２４は、伸縮用油圧シリンダ５１に供給される作動油の流量を任意の流量に制御することができる。ブーム９には、ブーム９の長さを検出する伸縮長さ検出部である伸縮用センサ２８と、ブーム９の先端を中心とする方位を検出する方位センサ２９とが設けられている。
　ブームカメラ９ｂ（図２参照）は、荷物Ｗおよび荷物Ｗの周辺の地物を撮影する検知装置である。ブームカメラ９ｂは、ブーム９の先端部に設けられている。ブームカメラ９ｂは、荷物Ｗの鉛直上方から荷物Ｗおよびクレーン１周辺の地物や地形を撮影可能に構成されている。
　メインフックブロック１０とサブフックブロック１１とは、荷物Ｗを吊る吊り具である。メインフックブロック１０には、メインワイヤロープ１４が巻き掛けられる複数のフックシーブと、荷物Ｗを吊るメインフック１０ａとが設けられている。サブフックブロック１１には、荷物Ｗを吊るサブフック１１ａが設けられている。
　起伏用油圧シリンダ１２は、ブーム９を起立および倒伏させ、ブーム９の姿勢を保持するアクチュエータである。起伏用油圧シリンダ１２は、シリンダ部の端部が旋回台７に揺動自在に連結され、ロッド部の端部がブーム９のベースブーム部材に揺動自在に連結されている。起伏用油圧シリンダ１２は、電磁比例切換弁である起伏用バルブ２５（図２参照）によって伸縮操作される。起伏用バルブ２５は、起伏用油圧シリンダ１２に供給される作動油の流量を任意の流量に制御することができる。ブーム９には、起伏角度θｘ（図４参照）を検出する起伏角度検出部である起伏用センサ３０（図２参照）が設けられている。
　メインウインチ１３とサブウインチ１５とは、メインワイヤロープ１４とサブワイヤロープ１６との繰り入れ（巻き上げ）および繰り出し（巻き下げ）を行う巻回装置である。メインウインチ１３は、メインワイヤロープ１４が巻きつけられるメインドラムがアクチュエータであるメイン油圧モータ５２によって回転され、サブウインチ１５は、サブワイヤロープ１６が巻きつけられるサブドラムがアクチュエータであるサブ油圧モータ５３によって回転されるように構成されている。
　メイン油圧モータ５２は、電磁比例切換弁であるメインバルブ２６ｍ（図２参照）によって回転操作される。メインウインチ１３は、メインバルブ２６ｍによってメイン油圧モータ５２を制御し、任意の繰り入れおよび繰り出し速度に操作可能に構成されている。
　同様に、サブウインチ１５は、電磁比例切換弁であるサブバルブ２６ｓ（図２参照）によってサブ油圧モータ５３を制御し、任意の繰り入れおよび繰り出し速度に操作可能に構成されている。メインウインチ１３とサブウインチ１５とには、メインワイヤロープ１４とサブワイヤロープ１６の繰り出し量ｌ（ｎ）をそれぞれ検出する巻回用センサ３３（図２参照）が設けられている。
　キャビン１７は、筐体に覆われた操縦席である。キャビン１７は、旋回台７に搭載されている。図示しない操縦席が設けられている。操縦席には、車両２を走行操作するための操作具やクレーン装置６を操作するための旋回操作具１８、起伏操作具１９、伸縮操作具２０、メインドラム操作具２１ｍ、サブドラム操作具２１ｓ等が設けられている（図２参照）。
　旋回操作具１８は、旋回用油圧モータ８を操作することができる。起伏操作具１９は、起伏用油圧シリンダ１２を操作することができる。伸縮操作具２０は、伸縮用油圧シリンダ５１を操作することができる。メインドラム操作具２１ｍは、メイン用油圧モータを操作することができる。サブドラム操作具２１ｓは、サブ油圧モータ５３を操作することができる。
　キャビン１７には、荷物Ｗの移動方向と移動速さを入力する荷物移動操作部である荷物移動操作具３２が設けられている。荷物移動操作具３２は、水平面において荷物Ｗの移動方向と速さについての指示を入力する操作具である。
　荷物移動操作具３２は、操作レバーおよび操作レバーの傾倒方向および傾倒量を検出する図示しないセンサから構成されている。荷物移動操作具３２は、操作レバーが任意の方向に傾倒操作可能に構成されている。荷物移動操作具３２は、操縦席の着座方向から前方向（以下、単に「前方向」と記す）をブーム９の延伸方向として図示しないセンサで検出した操作スティックの傾倒方向とその傾倒量についての操作信号を制御装置３１（図２参照）に伝達するように構成されている。
　例えば、ブーム９の先端が北を向いている状態において荷物移動操作具３２が前方向に対して左方向に傾倒角度θ２＝４５°の方向に任意の傾倒量だけ傾倒操作された場合、クレーン１は、ブーム９の延伸方向である北から傾倒角度θ２＝４５°の方向である北西に、荷物移動操作具３２の傾倒量に応じた速さで荷物Ｗを移動させる。なお、荷物移動操作具３２は、遠隔操作端末に設けられる構成でもよい。
　図２に示すように、制御装置３１は、各操作弁を介してクレーン装置６のアクチュエータを制御する制御装置３１である。制御装置３１は、キャビン１７内に設けられている。制御装置３１は、実体的には、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等がバスで接続される構成であってもよく、あるいはワンチップのＬＳＩ等からなる構成であってもよい。制御装置３１は、各アクチュエータや切換えバルブ、センサ等の動作を制御するために種々のプログラムやデータが格納されている。
　制御装置３１は、旋回台カメラ７ｂ、ブームカメラ９ｂ、旋回操作具１８、起伏操作具１９、伸縮操作具２０、メインドラム操作具２１ｍおよびサブドラム操作具２１ｓに接続され、旋回台カメラ７ｂからの映像、ブームカメラ９ｂからの映像、を取得し、旋回操作具１８、起伏操作具１９、メインドラム操作具２１ｍおよびサブドラム操作具２１ｓのそれぞれの操作量を取得することができる。
　制御装置３１は、旋回用バルブ２３、伸縮用バルブ２４、起伏用バルブ２５、メインバルブ２６ｍおよびサブバルブ２６ｓに接続され、旋回用バルブ２３、起伏用バルブ２５、メインバルブ２６ｍおよびサブバルブ２６ｓに各バルブの目標作動量である目標作動信号Ｍｄ（図４参照）を伝達することができる。
　制御装置３１は、旋回用センサ２７、伸縮用センサ２８、方位センサ２９、起伏用センサ３０および巻回用センサ３３に接続され、旋回台７の旋回角度θｚ、伸縮長さＬｂ、起伏角度θｘ、メインワイヤロープ１４またはサブワイヤロープ１６（以下、単に「ワイヤロープ」と記す）の繰り出し量ｌ（ｎ）および方位を取得することができる。
　制御装置３１は、旋回操作具１８、起伏操作具１９、メインドラム操作具２１ｍおよびサブドラム操作具２１ｓの操作量に基づいて各操作具に対応した目標作動信号Ｍｄを生成する。
　このように構成されるクレーン１は、車両２を走行させることで任意の位置にクレーン装置６を移動させることができる。また、クレーン１は、起伏操作具１９の操作によって起伏用油圧シリンダ１２でブーム９を任意の起伏角度θｘに起立させて、伸縮操作具２０の操作によってブーム９を任意のブーム９長さに延伸させたりすることでクレーン装置６の揚程や作業半径を拡大することができる。また、クレーン１は、サブドラム操作具２１ｓ等によって荷物Ｗを吊り上げて、旋回操作具１８の操作によって旋回台７を旋回させることで荷物Ｗを搬送することができる。
　制御装置３１は、方位センサ２９が取得したブーム９の先端の方位に基づいて、荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαを算出する。さらに、制御装置３１は、目標軌道信号Ｐｄαから荷物Ｗの目標位置である荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）を算出する。制御装置３１は、目標位置座標ｐ（ｎ＋１）に荷物Ｗを移動させる旋回用バルブ２３、伸縮用バルブ２４、起伏用バルブ２５、メインバルブ２６ｍおよびサブバルブ２６ｓの目標作動信号Ｍｄを生成する（図４参照）。
　クレーン１は、荷物移動操作具３２の傾倒方向に向けて傾倒量に応じた速さで荷物Ｗを移動させる。この際、クレーン１は、旋回用油圧モータ８、伸縮用油圧シリンダ５１、起伏用油圧シリンダ１２およびメイン油圧モータ５２等を目標作動信号Ｍｄによって制御する。
　このように構成することで、クレーン１は、ブーム９の延伸方向を基準として、荷物移動操作具３２の操作方向に対応する移動方向と操作量（傾倒量）に対応する移動速さを含む荷物Ｗの目標移動速度の制御信号である目標移動速度信号Ｖｄを単位時間ｔ毎に算出し、荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）を決定するので、操縦者が荷物移動操作具３２の操作方向に対するクレーン装置６の作動方向の認識を喪失することがない。
　つまり、荷物移動操作具３２の操作方向と荷物Ｗの移動方向とが共通の基準であるブーム９の延伸方向に基づいて算出されている。これにより、クレーン装置６の操作を容易かつ簡単に行うことができる。なお、本実施形態において、荷物移動操作具３２は、キャビン１７の内部に設けられているが、端末側無線機を設けてキャビン１７の外部から遠隔操作可能な遠隔操作端末に設けてもよい。
　次に、図３から図８を用いて、クレーン装置６の制御装置３１における目標作動信号Ｍｄを生成するための荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄα、およびブーム９の先端の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出する制御工程の一実施形態について説明する。
　図３に示すように、制御装置３１は、目標軌道算出部３１ａ、ブーム位置算出部３１ｂ、作動信号生成部３１ｃを有している。また、制御装置３１は、旋回台７の前方の左右両側の一組の旋回台カメラ７ｂをステレオカメラとして使用し、荷物位置検出部として荷物Ｗの現在位置情報を取得可能に構成されている（図２参照）。
　図３に示すように、目標軌道算出部３１ａは、制御装置３１の一部であり、荷物Ｗの目標移動速度信号Ｖｄを荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαに変換する。目標軌道算出部３１ａは、荷物Ｗの移動方向および速さから構成されている荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαを荷物移動操作具３２から単位時間ｔ毎に取得することができる。
　また、目標軌道算出部３１ａは、取得した目標移動速度信号Ｖｄを積分して単位時間ｔ毎の荷物Ｗのｘ軸方向、ｙ軸方向およびｚ軸方向の目標軌道信号Ｐｄαを算出することができる。ここで、添え字αは、ｘ軸方向、ｙ軸方向およびｚ軸方向のいずれかを表す符号である。
　ブーム位置算出部３１ｂは、制御装置３１の一部であり、ブーム９の姿勢情報と荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαからブーム９の先端の位置座標を算出する。ブーム位置算出部３１ｂは、目標軌道算出部３１ａから目標軌道信号Ｐｄαを取得することができる。
　ブーム位置算出部３１ｂは、旋回用センサ２７から旋回台７の旋回角度θｚ（ｎ）を取得する。ブーム位置算出部３１ｂは、伸縮用センサ２８から伸縮長さｌｂ（ｎ）を取得する。ブーム位置算出部３１ｂは、起伏用センサ３０から起伏角度θｘ（ｎ）を取得する。ブーム位置算出部３１ｂは、巻回用センサ３３からメインワイヤロープ１４またはサブワイヤロープ１６（以下、単に「ワイヤロープ」と記す。）の繰り出し量ｌ（ｎ）を取得する。ブーム位置算出部３１ｂは、旋回台７の前方の左右両側にそれぞれ配置されている一組の旋回台カメラ７ｂが撮影した荷物Ｗの画像から荷物Ｗの現在位置情報を取得する（図２参照）。
　ブーム位置算出部３１ｂは、取得した荷物Ｗの現在位置情報から荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）を算出する。ブーム位置算出部３１ｂは、取得した旋回角度θｚ（ｎ）、伸縮長さｌｂ（ｎ）、起伏角度θｘ（ｎ）からブーム９の先端の現在位置であるブーム９の先端（ワイヤロープの繰り出し位置）の現在位置座標ｑ（ｎ）（以下、単に「ブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）」と記す。）を算出する。
　また、ブーム位置算出部３１ｂは、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）とブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）とからワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）を算出する。また、ブーム位置算出部３１ｂは、目標軌道信号Ｐｄαから単位時間ｔ経過後の荷物Ｗの位置である荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）を算出する。
　さらに、ブーム位置算出部３１ｂは、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）とから荷物Ｗが吊り下げられているワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋１）を算出する。ブーム位置算出部３１ｂは、逆動力学モデルを用いて荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）と、ワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋１）とから単位時間ｔ経過後のブーム９の先端の位置であるブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出する。
　作動信号生成部３１ｃは、制御装置３１の一部であり、単位時間ｔ経過後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）から各アクチュエータの目標作動信号Ｍｄ等を生成する。作動信号生成部３１ｃは、ブーム位置算出部３１ｂから単位時間ｔ経過後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を取得する。
　作動信号生成部３１ｃは、ブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）とから旋回用バルブ２３、伸縮用バルブ２４、起伏用バルブ２５、メインバルブ２６ｍまたはサブバルブ２６ｓの目標作動信号Ｍｄ、後述するフィードバック作動信号Ｍｄ１およびフィードフォワード作動信号Ｍｄ２を生成する。
　次に、図４に示すように、制御装置３１は、ブーム９の先端の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出するためのクレーン１の逆動力学モデルを定める。逆動力学モデルは、ＸＹＺ座標系に定義され、原点Ｏをクレーン１の旋回中心とする。制御装置３１は、逆動力学モデルにおいて、ｑ、ｐ、ｌｂ、θｘ、θｚ、ｌ、ｆおよびｅをそれぞれ定義する。
　ｑは、例えばブーム９の先端の現在位置座標ｑ（ｎ）を示し、ｐは、例えば荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）を示す。ｌｂは、例えばブーム９の伸縮長さｌｂ（ｎ）示す。θｘは、例えば起伏角度θｘ（ｎ）を示す。θｚは、例えば旋回角度θｚ（ｎ）を示す。ｌは、例えばワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）を示す。ｆは、ワイヤロープの張力ｆを示す。ｅは、例えばワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ）を示す。
　このように定まる逆動力学モデルにおいてブーム９の先端の目標位置ｑと荷物Ｗの目標位置ｐとの関係が、荷物Ｗの目標位置ｐと荷物Ｗの質量ｍとワイヤロープのばね定数ｋｆとから式（２）によって表さる。また、ブーム９の先端の目標位置ｑが、荷物Ｗの時間の関数である式（３）によって算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
  
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
  
　ｆ：ワイヤロープの張力、ｋｆ：ばね定数、ｍ：荷物Ｗの質量、ｑ：ブーム９の先端の現在位置または目標位置、ｐ：荷物Ｗの現在位置または目標位置、ｌ：ワイヤロープの繰出し量、ｅ：方向ベクトル、ｇ：重力加速度
　ワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）は、以下の式（４）から算出される。ワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）は、ブーム９の先端位置であるブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）と荷物Ｗの位置である荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）の距離で定義される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
  
　ワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ）は、以下の式（５）から算出される。ワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ）は、ワイヤロープの張力ｆ（式（２）参照）の単位長さのベクトルである。ワイヤロープの張力ｆは、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）と単位時間ｔ経過後の荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）から算出される荷物Ｗの加速度から重力加速度を減算して算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
  
　単位時間ｔ経過後のブーム９の先端の目標位置であるブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）は、式（２）をｎの関数で表した式（６）から算出される。ここで、αは、ブーム９の旋回角度θｚ（ｎ）を示している。ブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）は、逆動力学を用いてワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）と方向ベクトルｅ（ｎ＋１）とから算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
  
　次に、図５を用いて、学習型逆動力学モデルを含むクレーン１の制御システム３４による目標作動信号Ｍｄ（フィードバック作動信号Ｍｄ１およびフィードフォワード作動信号Ｍｄ２）の生成について説明する。
　クレーン１は、クレーン１の制御システム３４として、荷物移動操作具３２、旋回用センサ２７、起伏用センサ３０、伸縮用センサ２８、旋回台カメラ７ｂ、目標値フィルタ３５、目標作動量算出部３６、フィードバック制御部３７およびフィードフォワード制御部３９とを含む。
　制御システム３４は、図４に示すように、制御装置３１の目標軌道算出部３１ａ、ブーム位置算出部３１ｂおよび作動信号生成部３１ｃが協働することにより、フィードバック制御部３７とフィードフォワード制御部３９とを構成している。
　本実施形態の場合、制御システム３４は、図５に示すように、クレーンのアクチュエータを制御する制御システムであって、アクチュエータの目標作動量に関する信号を生成する信号処理部（目標値フィルタ３５および目標作動量算出部３６）と、目標作動量に関する信号（目標作動信号Ｍｄ）とフィードバックしたアクチュエータの作動量に関する信号（実作動信号Ｍｄｒ）との差分に基づいてアクチュエータを制御するフィードバック制御部３７と、フィードバック制御部３７と協働しつつ目標作動量に関する信号（目標作動信号Ｍｄ）に基づいてアクチュエータを制御し、教師信号（目標作動信号Ｍｄと実作動信号Ｍｄｒとの差分）に基づいて重み係数を調整することでアクチュエータの特性を学習するフィードフォワード制御部３９と、を備える。そして、制御システム34の場合、信号処理部（目標値フィルタ３５および目標作動量算出部３６）は、入力信号（目標移動位置信号Ｐｄ）からパルス状成分を除去して入力信号（目標移動位置信号Ｐｄ）を目標作動量に関する信号（目標作動信号Ｍｄ）に変換する。
　具体的には、図５に示すように、目標値フィルタ３５は、荷物Ｗの目標移動位置の制御信号である目標移動位置信号Ｐｄから荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαを算出する。目標値フィルタ３５は、信号処理部および第一処理部の一例に該当し、所定の周波数以上の周波数を減衰させる。目標値フィルタ３５には、荷物移動操作具３２の目標移動速度信号Ｖｄを積分器３２ａによって変換した荷物Ｗの目標移動位置信号Ｐｄが入力される。積分器３２ａは、前側処理部の一例に該当する。
　荷物Ｗの目標移動位置信号Ｐｄは、信号処理部に入力される入力信号の一例に該当する。目標移動位置信号Ｐｄは、例えば、パルス状（ステップ状）の信号である。目標移動位置信号Ｐｄは、目標値フィルタ３５が適用されることにより、パルス状成分を除去された目標軌道信号Ｐｄαに変換される。換言すれば、目標移動位置信号Ｐｄは、目標値フィルタ３５が適用されることにより、目標軌道の時間変化（換言すれば、位置座標の各軸方向の速度）がパルス状（ステップ状）になるような急激な変化が抑制された目標軌道信号Ｐｄαに変換される。このような目標軌道信号Ｐｄαは、パルス状成分を含まないため、フィードフォワード制御部３９における微分操作による特異点（急激な位置変動）の発生が抑制される。目標値フィルタ３５は、式（１）の伝達関数Ｇ（ｓ）からなるローパスフィルタである。伝達関数Ｇ（ｓ）は、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４を係数、ｓを微分要素として部分分数分解した形式で表現している。
　式（１）の伝達関数Ｇ（ｓ）は、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸毎に設定されている。このように、伝達関数Ｇ（ｓ）は、１次遅れの伝達関数を重ね合わせたものとして表現することができる。目標値フィルタ３５は、荷物Ｗの目標移動位置信号Ｐｄに伝達関数Ｇ（ｓ）を乗算することで、目標移動位置信号Ｐｄを目標軌道信号Ｐｄαに変換する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
  
　目標作動量算出部３６は、信号処理部および第二処理部の一例に該当し、逆動力学モデルを用いて、クレーン１の姿勢情報、荷物Ｗの現在位置情報および荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαから各アクチュエータの目標作動信号Ｍｄを生成する。目標作動量算出部３６は、逆動力学モデルを有する。
　目標作動量算出部３６は、目標値フィルタ３５に直列に接合されている。目標作動量算出部３６は、目標値フィルタ３５が算出した目標軌道信号Ｐｄα、旋回台カメラ７ｂから取得した荷物Ｗの現在位置情報から算出した荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）および各センサから取得したクレーン１の姿勢情報（旋回角度θｚ（ｎ）、伸縮長さｌｂ（ｎ）、起伏角度θｘ（ｎ）、繰り出し量ｌ（ｎ））から逆動力学モデルを用いて単位時間ｔ経過後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出する。
　次に、目標作動量算出部３６は、逆動力学モデルにおいて算出した目標位置座標ｑ（ｎ＋１）から各アクチュエータの目標作動量を表す目標作動信号Ｍｄを生成する。目標作動信号Ｍｄは、目標作動量に関する信号の一例に該当する。
　フィードバック制御部３７は、目標作動信号Ｍｄと目標作動信号Ｍｄに対する各アクチュエータの実作動量を表す実作動信号Ｍｄｒの差分に基づいて、目標作動信号Ｍｄを補正した各アクチュエータのフィードバック作動量であるフィードバック作動信号Ｍｄ１を生成する。実作動信号Ｍｄｒは、アクチュエータの作動量に関する信号の一例に該当する。　　　
　フィードバック制御部３７は、目標作動信号Ｍｄを補正するフィードバック制御器３８を有する。フィードバック制御器３８は、目標作動量算出部３６に直列に接続されている。フィードバック制御部３７は、クレーン１の各センサから実作動信号Ｍｄｒを取得することができる。フィードバック制御部３７は、実作動信号Ｍｄｒを目標作動信号Ｍｄにフィードバックさせるように構成されている。
　フィードバック制御部３７は、目標作動量算出部３６から荷物Ｗの目標作動信号Ｍｄを取得する。また、フィードバック制御部３７は、クレーン１の各センサから実作動信号Ｍｄｒを取得する。フィードバック制御部３７は、取得した目標作動信号Ｍｄに取得した実作動信号Ｍｄｒをフィードバック（ネガティブフィードバック）する。
　フィードバック制御部３７は、目標作動信号Ｍｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分に基づいてフィードバック制御器３８によって目標作動信号Ｍｄを補正し、フィードバック作動信号Ｍｄ１を算出する。
　このようなフィードバック制御部３７は、クレーン１のブーム９（アーム部）の旋回角度、ブーム９（アーム部）の起伏角度、およびブーム９（アーム部）の伸縮長さから、ブーム９（アーム部）の先端の現在位置を算出する。又、フィードバック制御部３７は、荷物の目標位置に対する荷物の現在位置の差分に基づいて荷物の現在位置とブーム９（アーム部）の先端の現在位置とから、ワイヤロープの繰出し量を算出する。又、フィードバック制御部３７は、荷物の現在位置と荷物の目標位置とから、ワイヤロープの方向ベクトルを算出する。又、フィードバック制御部３７は、ワイヤロープの繰出し量とワイヤロープの方向ベクトルとから、荷物の目標位置におけるブーム９（アーム部）の先端の目標位置を算出する。そして、フィードバック制御部３７は、ブーム９（アーム部）の先端の目標位置に基づいてフィードバック制御信号を生成する。具体的には、フィードバック制御部３７は、各時間ごとのブーム９（アーム部）の先端の目標位置およびわーわロープの繰り出し量の変化に基づいて各アクチュエータの目標速度信号を算出し、目標速度信号にクレーンのアクチュエータの実応答が一致するように補正するためのフィードバック制御信号を生成する。
　フィードフォワード制御部３９は、フィードバック制御部３７と並列に設けられている。フィードフォワード制御部３９は、学習型逆動力学モデル４０を用いて、クレーン１の姿勢情報、荷物Ｗの現在位置情報および荷物Ｗの目標作動信号Ｍｄから各アクチュエータのフィードフォワード作動量であるフィードフォワード作動信号Ｍｄ２を生成する。
　フィードフォワード制御部３９は、例えばクレーン１が有する複数の特性をｎ個のサブシステムで表した学習型逆動力学モデル４０を有している。学習型逆動力学モデル４０は、目標作動量算出部３６に並列に接続されている。また、学習型逆動力学モデル４０は、複数の第１サブシステムＳＭ１、第２サブシステムＳＭ２、第３サブシステムＳＭ３・・・第ｎサブシステムＳＭｎが並列に結合されている。サブシステムＳＭ１～ＳＭｎは、サブシステム群の一例に該当する。本実施形態の場合、一つのサブシステム群は、クレーン１の一つのアクチュエータ（例えば、旋回用油圧モータ８）に対応している。図示は省略するが、本実施形態の場合、フィードフォワード制御部３９は、制御対象であるクレーン１のアクチュエータの数に対応する数のサブシステム群を有している。
　つまり、学習型逆動力学モデル４０の各サブシステムは、フィードバック制御器３８と並列に接続されている。学習型逆動力学モデル４０は、第１サブシステムＳＭ１に重み係数ｗ１、第２サブシステムＳＭ２に重み係数ｗ２、第３サブシステムＳＭ３に重み係数ｗ３・・・および第ｎサブシステムＳＭｎに重み係数ｗｎが割り当てられている。
　フィードフォワード制御部３９は、目標作動信号Ｍｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分に関する信号（教師信号）に基づいて、各モデルの重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３・・・およびｗｎを調整する。
　このように、フィードフォワード制御部３９は、学習型逆動力学モデル４０の重み係数を調整することでクレーン１の特性を有する学習型逆動力学モデル４０を習得可能に構成されている。
　フィードフォワード制御部３９は、目標作動信号Ｍｄを取得する。また、フィードフォワード制御部３９は、フィードバック制御部３７から目標作動信号Ｍｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分を教師信号として取得する。フィードフォワード制御部３９は、目標作動信号Ｍｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分に基づいて、各モデルの重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３・・・およびｗαｎを調整する。
　つまり、フィードフォワード制御部３９は、目標作動量と実作動量との差分に基づいて学習型逆動力学モデル４０の１層の重み係数を調整することで、各サブシステムの特性がクレーン１の実特性に適応する。
　フィードフォワード制御部３９は、目標作動信号Ｍｄ、旋回台カメラ７ｂから取得した荷物Ｗの現在位置情報から算出した荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）および各センサから取得したクレーン１の姿勢情報（旋回角度θｚ（ｎ）、伸縮長さｌｂ（ｎ）、起伏角度θｘ（ｎ）、繰り出し量ｌ（ｎ））から学習型逆動力学モデル４０を用いて単位時間ｔ経過後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出する。
　次に、フィードフォワード制御部３９は、算出した目標位置座標ｑ（ｎ＋１）から各アクチュエータのフィードフォワード作動信号Ｍｄ２を生成する。フィードフォワード制御部３９は、生成したフィードフォワード作動信号Ｍｄ２をフィードバック作動信号Ｍｄ１に加算する。
　クレーン１の制御システム３４は、フィードバック制御部３７が算出したフィードバック作動信号Ｍｄ１とフィードフォワード制御部３９が算出したフィードフォワード作動信号Ｍｄ２とをクレーン１の各アクチュエータに送信する。つまり、制御システム３４は、フィードバック作動信号Ｍｄ１およびフィードフォワード作動信号Ｍｄ２に基づいて、制御対象であるアクチュエータを制御する。
　制御システム３４は、フィードバック作動信号Ｍｄ１とフィードフォワード作動信号Ｍｄ２とを各アクチュエータに送信後、クレーン１の各センサが検出した実作動信号Ｍｄｒをフィードバック制御部３７によって目標作動信号Ｍｄに減算する。制御システム３４は、目標作動信号Ｍｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分に基づいて学習型逆動力学モデル４０の重み係数を調整する。
　制御システム３４は、フィードフォワード制御部３９の学習型逆動力学モデル４０の特性とクレーン１の特性との乖離度合いが小さいほど、目標作動信号Ｍｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分が小さくなる。また、制御システム３４は、目標作動信号Ｍｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分が小さくなるにつれて、学習型逆動力学モデル４０の重み係数の調整量が少なくなる。
　つまり、制御システム３４は、学習型逆動力学モデル４０の特性が学習によってクレーン１の特性に近似するにつれて、フィードバック制御部３７が算出したフィードバック作動信号Ｍｄ１による制御割合が減少し、フィードフォワード作動信号Ｍｄ２による制御割合が増加する。
　次に図６から図８を用いて、制御システム３４におけるクレーン１のフィードフォワード学習制御について詳細に記載する。
　図６に示すように、ステップＳ１００において、制御システム３４は、目標軌道算出工程Ａを開始し、ステップをステップＳ１０１に移行させる（図７参照）。そして、目標軌道算出工程Ａが終了するとステップをステップＳ２００に移行させる（図６参照）。
　ステップＳ２００において、制御システム３４は、ブーム位置算出工程Ｂを開始し、ステップをステップＳ２０１に移行させる（図８参照）。そして、ブーム位置算出工程Ｂが終了するとステップをステップＳ１１０に移行させる（図６参照）。
　図６に示すように、ステップＳ１１０において、制御システム３４は、算出した目標位置座標ｑ（ｎ＋１）から目標作動信号Ｍｄを算出し、ステップをステップＳ１２０に移行させる。
　ステップＳ１２０において、制御システム３４は、クレーン１の各センサから実作動信号Ｍｄｒを取得し、ステップをステップＳ１３０に移行させる。
　ステップＳ１３０において、制御システム３４は、目標作動信号Ｍｄと実作動信号Ｍｄｒとの差分を算出し、ステップをステップＳ１４０に移行する。
　ステップＳ１４０において、制御システム３４は、フィードバック制御器３８で目標作動信号Ｍｄと実作動信号Ｍｄｒとの差分に基づいて目標作動信号Ｍｄを補正したフィードバック作動信号Ｍｄ１を生成し、ステップをステップＳ１５０に移行させる。
　ステップＳ１３１において、制御システム３４は、目標作動信号Ｍｄと実作動信号Ｍｄｒとの差から学習型逆動力学モデル４０の重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３、・・・ｗｎを調整し、ステップをステップＳ３００に移行させる。
　ステップＳ３００において、制御システム３４は、ブーム位置算出工程Ｂを開始し、ステップをステップＳ３０１に移行させる（図８参照）。そして、ブーム位置算出工程Ｂが終了するとステップをステップＳ１３２に移行させる（図６参照）。
　ステップＳ１３２において、制御システム３４は、目標位置座標ｑ（ｎ＋１）からフィードフォワード作動信号Ｍｄ２を生成し、ステップをステップＳ１５０に移行させる。
　ステップＳ１５０において、制御システム３４は、フィードバック作動信号Ｍｄ１とフィードフォワード作動信号Ｍｄ２と加算し、ステップをステップＳ１６０に移行させる。
　ステップＳ１６０において、制御システム３４は、クレーン１の各アクチュエータにフィードバック作動信号Ｍｄ１とフィードフォワード作動信号Ｍｄ２とを加算した信号を送信しステップをステップＳ１００に移行させる。
　図７に示すように、ステップＳ１０１において、制御システム３４は、目標移動速度信号Ｖｄが積分器３２ａで変換された目標移動位置信号Ｐｄを取得したか否か判定する。ここで、目標移動速度信号Ｖｄは、オペレータのレバー操作に基づいて生成される信号であって、荷物の移動方向及び移動速度を指示するための信号である。つまり、目標移動速度信号Ｖｄは、クレーン１（荷物）の位置を指示する信号ではない。そこで、本実施形態の場合、目標移動速度信号Ｖｄを積分器３２ａにより積分して目標移動位置信号Ｐｄに変換する。目標移動位置信号Ｐｄは、パルス状（ステップ状）の信号である。ステップＳ１０１において目標移動位置信号Ｐｄを取得した場合（ステップＳ１０１において“ＹＥＳ”）、制御システム３４はステップをステップＳ１０２に移行させる。一方、目標移動位置信号Ｐｄを取得していない場合（ステップＳ１０１において“ＮＯ”）、制御システム３４はステップをステップＳ１０１に移行させる。
　ステップＳ１０２において、制御システム３４は、ブームカメラ９ｂで荷物Ｗを検出し、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）を算出し、ステップをステップＳ１０３に移行させる。
　ステップＳ１０３において、制御システム３４は、取得した目標移動位置信号Ｐｄと目標値フィルタ３５である伝達関数Ｇ（ｓ）とから、目標軌道信号Ｐｄαを算出し、目標軌道算出工程Ａを終了させ、ステップをステップＳ２００に移行させる。ここで、目標軌道信号Ｐｄαは、離散的な位置情報である目標移動位置信号Ｐｄの間を補完する位置情報及びこの位置情報に時間の情報が追加された軌道（経路）情報と捉えてよい。
　図８に示すように、ステップＳ２０１・Ｓ３０１において、制御システム３４は、ブーム位置算出部３１ｂが取得した旋回台７の旋回角度θｚ（ｎ）、伸縮長さｌｂ（ｎ）およびブーム９の起伏角度θｘ（ｎ）からブーム９の先端の現在位置座標ｑ（ｎ）を算出し、ステップをステップＳ２０２・Ｓ３０２に移行させる。
　ステップＳ２０２・Ｓ３０２において、制御システム３４は、ブーム位置算出部３１ｂにより、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）とブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）から上述の式（４）を用いてワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）を算出し、ステップをステップＳ２０３・Ｓ３０３に移行させる。
　ステップＳ２０３・Ｓ３０３において、制御システム３４は、ブーム位置算出部３１ｂにより、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）を基準として、目標軌道信号Ｐｄαから単位時間ｔ経過後の荷物Ｗの目標位置である荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）を算出し、ステップをステップＳ２０４・Ｓ３０４に移行させる。
　ステップＳ２０４・Ｓ３０４において、制御システム３４は、ブーム位置算出部３１ｂにより、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）とから荷物Ｗの加速度を算出し、重力加速度を用いて上述の式（５）を用いてワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋１）を算出し、ステップをステップＳ２０５・Ｓ３０５に移行させる。
　ステップＳ２０５・Ｓ３０５において、制御システム３４は、ブーム位置算出部３１ｂにより、算出したワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）とワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋１）とから上述の式（６）を用いてブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出し、ブーム位置算出工程Ｂを終了してステップをステップＳ１１０またはステップＳ１３２に移行させる（図６参照）。
　クレーン１の制御システム３４は、目標軌道算出工程Ａとブーム位置算出工程Ｂとを繰り返すことで、ブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出し、単位時間ｔ経過後に、ワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ＋１）と荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ＋１）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋２）からワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋２）を算出する。
　また、制御システム３４は、ワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ＋１）とワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋２）とから、更に単位時間ｔ経過後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋２）を算出する。
　つまり、制御システム３４は、ワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ）を算出し、逆動力学を用いて荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ＋１）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋２）とワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋２）とから単位時間ｔ後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋２）を順次算出する。
　制御システム３４は、ブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋２）に基づいて目標作動信号Ｍｄを生成し、各アクチュエータを制御する。
　このように制御システム３４の学習型逆動力学モデル４０は、物理的な特性が明確な複数のサブシステムから構成されている。また、学習型逆動力学モデル４０は、複数のサブシステムからの出力にそれぞれ重み係数を掛けることで１層のニューラルネットワークとみなすことができる。
　学習型逆動力学モデル４０は、目標作動信号Ｍｄと実作動信号Ｍｄｒとの差分に基づいて重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３・・・ｗｎを独立して調整することで、第１サブシステムＳＭ１、第２サブシステムＳＭ２、第３サブシステムＳＭ３・・・第ｎサブシステムＳＭｎの物理的な特性をクレーン１の特性に近似させることができる。
　このように、クレーン１の制御システム３４は、クレーン１の作動中に、その動特性の変化に柔軟に対応しながら学習型逆動力学モデル４０の重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３、・・・ｗｎを同定する。つまり、制御システム３４は、高次の伝達関数が複数の低次の第１サブシステムＳＭ１、第２サブシステムＳＭ２、第３サブシステムＳＭ３・・・第ｎサブシステムＳＭｎ毎に調整される。
　これにより、制御システム３４は、荷物Ｗを基準としてアクチュエータを制御する際に、荷物Ｗの動きからクレーン１の動特性を学習することで、荷物Ｗの揺れを抑制しつつ操縦者の意図に沿った態様で荷物Ｗを移動させることができる。なお、本実施形態において制御システム３４は、学習型逆動力学モデル４０を複数のサブシステムとして構成したが他の物理的な特性が明確なモデルでもよい。
　また、制御システム３４は、学習型逆動力学モデル４０に入力される目標軌道信号Ｐｄαを４次のローパスフィルタである目標値フィルタ３５を介して生成しているので目標軌道信号Ｐｄαにおける特異点の発生が抑制されている。従って、制御システム３４は、特異点が抑制された目標軌道信号Ｐｄαを学習型逆動力学モデル４０に入力することで、学習型逆動力学モデル４０の学習の収束が促進される。これにより、制御システム３４は、荷物Ｗを基準としてアクチュエータを制御する際に、荷物Ｗの揺れを抑制しつつ操縦者の意図に沿った態様で荷物Ｗを移動させることができる。
　上述の実施形態は、代表的な形態を示したに過ぎず、一実施形態の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。さらに種々なる形態で実施し得ることは勿論のことであり、本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載によって示され、さらに特許請求の範囲に記載の均等の意味、および範囲内のすべての変更を含む。
　２０１９年１０月１１日出願の特願２０１９－１８７９９４の日本出願に含まれる明細書、図面、および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。
　本発明は、移動式クレーンに限らず、種々のクレーンに適用できる。
　１　クレーン
　２　車両
　３　車輪
　４　エンジン
　５　アウトリガ
　６　クレーン装置
　７　旋回台
　７ｂ　旋回台カメラ
　８　旋回用油圧モータ
　９　ブーム
　９ａ　ジブ
　１０　メインフックブロック
　１０ａ　メインフック
　１１　サブフックブロック
　１１ａ　サブフック
　１２　起伏用油圧シリンダ
　１３　メインウインチ
　１４　メインワイヤロープ
　１５　サブウインチ
　１６　サブワイヤロープ
　１７　キャビン
　１８　旋回操作具
　１９　起伏操作具
　２０　伸縮操作具
　２１ｍ　メインドラム操作具
　２１ｓ　サブドラム操作具
　２３　旋回用バルブ
　２４　伸縮用バルブ
　２５　起伏用バルブ
　２６ｍ　メインバルブ
　２６ｓ　サブバルブ
　２７　旋回用センサ
　２８　伸縮用センサ
　２９　方位センサ
　３０　起伏用センサ
　３１　制御装置
　３１ａ　目標軌道算出部
　３１ｂ　ブーム位置算出部
　３１ｃ　作動信号生成部
　３２　荷物移動操作具
　３２ａ　積分器
　３３　巻回用センサ　３４　制御システム
　３５　目標値フィルタ
　３６　目標作動量算出部
　３７　フィードバック制御部
　３９　フィードフォワード制御部
　３８　フィードバック制御器
　４０　学習型逆動力学モデル
　５１　伸縮用油圧シリンダ
　５２　メイン油圧モータ
　５３　サブ油圧モータ
　Ｗ　荷物
　Ｖｄ　目標移動速度信号
　Ｐｄ　目標移動位置信号
　Ｐｄα　目標軌道信号
　ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４　重み係数

Claims (12)

  1. 　クレーンのアクチュエータを制御する制御システムであって、
    　前記アクチュエータの目標作動量に関する信号を生成する信号処理部と、
    　前記目標作動量に関する信号とフィードバックした前記アクチュエータの作動量に関する信号との差分に基づいて前記アクチュエータを制御するフィードバック制御部と、
    　前記フィードバック制御部と協働しつつ前記目標作動量に関する信号に基づいて前記アクチュエータを制御し、教師信号に基づいて重み係数を調整することで前記アクチュエータの特性を学習するフィードフォワード制御部と、を備え、
    　前記信号処理部は、入力信号からパルス状成分を除去して前記入力信号を前記目標作動量に関する信号に変換する、
    　制御システム。
  2. 　前記荷物の目標速度に関する信号から、前記入力信号であり前記パルス状成分を有する前記荷物の目標移動位置に関する信号を生成する前側処理部を、更に備える、請求項１に記載の制御システム。
  3. 　前記信号処理部は、
    　前記入力信号から所定値以上の周波数を除去して前記荷物の目標軌道に関する信号を生成する第一処理部と、
    　前記目標軌道に関する信号に基づいて前記目標作動量に関する信号を生成する第二処理部と、を有する、請求項１又は２に記載の制御システム。
  4. 　前記第一処理部は、ローパスフィルタにより構成されている、請求項３に記載の制御システム。
  5. 　前記ローパスフィルタの伝達関数は、式（１）により表される、請求項４に記載の制御システム。
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
      
    　Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４：係数、ｓ：微分要素
  6. 　前記教師信号は、前記目標作動量に関する信号と前記作動量に関する信号との差分である、請求項１～５の何れか一項に記載の制御システム。
  7. 　前記フィードバック制御部と前記フィードフォワード制御部とは、互いに並列に設けられ、且つ、前記信号処理部と直列に設けられている、請求項１～６の何れか一項に記載の制御システム。
  8. 　前記フィードフォワード制御部は、
    　前記クレーンにおけるアーム部の旋回角度、前記アーム部の起伏角度、および前記アーム部の伸縮長さから、前記アーム部の先端の現在位置を算出し、
    　前記荷物の目標位置に対する前記荷物の現在位置の差分に基づいて前記重み係数を調整し、
    　前記重み係数が調整された前記複数のサブシステムを用いて、
    　前記荷物の現在位置と前記アーム部の先端の現在位置とから、前記ワイヤロープの繰出し量を算出し、
    　前記荷物の現在位置と前記荷物の目標位置とから、前記ワイヤロープの方向ベクトルを算出し、
    　前記ワイヤロープの繰出し量と前記ワイヤロープの前記方向ベクトルとから、前記荷物の目標位置における前記アーム部の先端の目標位置を算出し、
    　前記アーム部の先端の目標位置に基づいて前記フィードフォワード制御信号を生成する請求項１～７の何れか一項に記載の制御システム。
  9. 　前記フィードバック制御部は、
    　前記クレーンのアーム部の旋回角度、前記アーム部の起伏角度、および前記アーム部の伸縮長さから、前記アーム部の先端の現在位置を算出し、
    　前記荷物の目標位置に対する前記荷物の現在位置の差分に基づいて前記荷物の現在位置と前記アーム部の先端の現在位置とから、前記ワイヤロープの繰出し量を算出し、
    　前記荷物の現在位置と前記荷物の目標位置とから、前記ワイヤロープの方向ベクトルを算出し、
    　前記ワイヤロープの繰出し量と前記ワイヤロープの前記方向ベクトルとから、前記荷物の目標位置における前記アーム部の先端の目標位置を算出し、
    　前記アーム部の先端の目標位置に基づいて前記フィードバック制御信号を生成する請求項１～８の何れか一項に記載の制御システム。
  10. 　前記フィードフォワード制御部は、複数のサブシステムを有する複数のサブシステム群を有し、
    　複数の前記サブシステム群はそれぞれ、複数の前記アクチュエータに対応付けて設けられている、請求項１～９の何れか一項に記載の制御システム。
  11. 　複数の前記アクチュエータは、前記クレーンのアーム部を構成するブームを旋回させるためのアクチュエータ、前記ブームを起伏させるためのアクチュエータ、前記ブームを伸縮させるためのアクチュエータ、および前記クレーンのフックを昇降させるためのアクチュエータを含む、請求項１０に記載の制御システム。
  12. 　請求項１～１１の何れか一項に記載の制御システムを備えたクレーン。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116627043A (zh) * 2023-07-24 2023-08-22 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 一种联合锚泊系统的区域动力定位控制方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0781876A (ja) 1993-09-20 1995-03-28 Nippon Steel Corp 懸垂式クレーンの振止め・位置制御方法
JP2009217417A (ja) * 2008-03-10 2009-09-24 Kyoto Univ 油圧駆動システムの制御方式
JP2010228905A (ja) 2009-03-30 2010-10-14 Tadano Ltd 作業機の遠隔操作装置及び遠隔操作方法
JP2013184826A (ja) * 2012-03-09 2013-09-19 Liebherr-Werk Nenzing Gmbh クレーン制御装置、クレーン、クレーンの制御方法、及びその制御方法を実行するためのソフトウェア
WO2013190821A1 (ja) * 2012-06-19 2013-12-27 住友重機械工業株式会社 フォークリフト用のモータ駆動装置およびそれを用いたフォークリフト
JP2017117366A (ja) * 2015-12-25 2017-06-29 株式会社ジェイテクト モータ制御装置
JP2018092279A (ja) * 2016-11-30 2018-06-14 株式会社タダノ アクチュエータの制御装置及びクレーン
JP2019156609A (ja) * 2018-03-15 2019-09-19 株式会社タダノ クレーンおよびクレーンの制御方法
JP2019164484A (ja) * 2018-03-19 2019-09-26 ファナック株式会社 機械学習装置、サーボ制御装置、サーボ制御システム、及び機械学習方法
JP2019187994A (ja) 2018-04-27 2019-10-31 川崎重工業株式会社 外科手術システム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6442439B1 (en) * 1999-06-24 2002-08-27 Sandia Corporation Pendulation control system and method for rotary boom cranes
JP4472949B2 (ja) * 2003-08-21 2010-06-02 秀和 西村 ジブクレーンの制御方法及び装置
CN102481929B (zh) * 2009-08-18 2015-06-17 丰田自动车株式会社 车辆控制系统
FR3056976B1 (fr) * 2016-10-05 2018-11-16 Manitowoc Crane Group France Procede de commande de grue anti-ballant a filtre du troisieme ordre
JP6514257B2 (ja) * 2017-03-29 2019-05-15 ファナック株式会社 機械学習装置、サーボ制御装置、サーボ制御システム、及び機械学習方法
US20200327403A1 (en) * 2019-04-15 2020-10-15 The Hong Kong University Of Science And Technology All optical neural network

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0781876A (ja) 1993-09-20 1995-03-28 Nippon Steel Corp 懸垂式クレーンの振止め・位置制御方法
JP2009217417A (ja) * 2008-03-10 2009-09-24 Kyoto Univ 油圧駆動システムの制御方式
JP2010228905A (ja) 2009-03-30 2010-10-14 Tadano Ltd 作業機の遠隔操作装置及び遠隔操作方法
JP2013184826A (ja) * 2012-03-09 2013-09-19 Liebherr-Werk Nenzing Gmbh クレーン制御装置、クレーン、クレーンの制御方法、及びその制御方法を実行するためのソフトウェア
WO2013190821A1 (ja) * 2012-06-19 2013-12-27 住友重機械工業株式会社 フォークリフト用のモータ駆動装置およびそれを用いたフォークリフト
JP2017117366A (ja) * 2015-12-25 2017-06-29 株式会社ジェイテクト モータ制御装置
JP2018092279A (ja) * 2016-11-30 2018-06-14 株式会社タダノ アクチュエータの制御装置及びクレーン
JP2019156609A (ja) * 2018-03-15 2019-09-19 株式会社タダノ クレーンおよびクレーンの制御方法
JP2019164484A (ja) * 2018-03-19 2019-09-26 ファナック株式会社 機械学習装置、サーボ制御装置、サーボ制御システム、及び機械学習方法
JP2019187994A (ja) 2018-04-27 2019-10-31 川崎重工業株式会社 外科手術システム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP4043967A4

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116627043A (zh) * 2023-07-24 2023-08-22 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 一种联合锚泊系统的区域动力定位控制方法
CN116627043B (zh) * 2023-07-24 2023-09-15 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 一种联合锚泊系统的区域动力定位控制方法

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