WO2023112082A1 - コントローラ、制御システム、学習装置および推論装置 - Google Patents

コントローラ、制御システム、学習装置および推論装置 Download PDF

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孝輔 ▲辻▼川
良一 池田
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    • H02P29/10—Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors for preventing overspeed or under speed

Definitions

  • the present disclosure relates to a controller, control system, learning device, and reasoning device connected to a motor control device that controls the operation of a motor.
  • a servo motor control device that performs follow-up control.
  • a control device In general servomotor control, a control device is known that performs PID (Proportional Integral Differential) control so as to follow an externally input position command value and speed command value.
  • PID Proportional Integral Differential
  • the control input is limited for the purpose of protecting the servomotor. Therefore, a control device with a limited control input has a windup phenomenon that overshoots the output response when the control input is saturated when a movement command that exceeds the control input limit is given. Due to this, the position command, speed command, etc. cannot be followed, causing deterioration of control performance such as overshoot, and instability of the control system.
  • Patent Document 1 discloses that, as a measure against saturation with respect to the control input limit, the control input to a controlled object having a limit to the control input to the motor is predicted to be limited.
  • a technique for preventing saturation of control input is disclosed by correcting the positional deviation by using
  • a controller which is a host control device connected to a motor control device, generates a position command based on a program, such as a G-code program, that determines the path of the motor to be driven.
  • a program such as a G-code program
  • the motor control device corrects the position deviation, which is the difference between the position command input from the controller and the detected motor position, in order to prevent the windup phenomenon. are being implemented. Therefore, when the motor control device performs such correction, there is a problem that the object to be driven by the motor moves through a path different from the path assumed by the controller.
  • the present disclosure has been made in view of the above.
  • the purpose is to get the controller to update.
  • the present disclosure is a controller that outputs a position command to a motor control device that supplies current to a motor to control its operation.
  • the controller analyzes an operation program that defines the path of the object to be driven by the operation of the motor, and has a program analysis unit that outputs analysis data, and a machine model that calculates the acceleration that the motor can output.
  • a position command generator that generates a position command based on the machine model and updates the machine model when the control input to the motor exceeds a preset control input limit and saturates.
  • the controller of the present disclosure has the effect of being able to update the mechanical model used when generating the position command for the motor control device based on the saturation state while suppressing the deterioration of the control performance due to the saturation of the control input. Play.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a control system according to Embodiment 1;
  • FIG. FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a pre-correction position command calculation unit included in the controller according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a movement amount before acceleration/deceleration processing by an acceleration/deceleration processing unit included in a pre-correction position command calculation unit of the controller according to Embodiment 1;
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a movement amount after acceleration/deceleration processing by an acceleration/deceleration processing unit included in a pre-correction position command calculation unit of the controller according to Embodiment 1;
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a motor characteristic model held by an acceleration/deceleration processing unit included in a pre-correction position command calculation unit of the controller according to Embodiment 1;
  • FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of an acceleration correction calculation unit included in the controller according to Embodiment 1;
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a difference in movement amount when the acceleration correction calculation unit of the controller according to Embodiment 1 corrects the acceleration;
  • 3 is a flow chart showing an operation for suppressing deterioration of control performance due to saturation of control input in the controller according to the first embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram showing an image of plotting, as motor characteristics, the motor torque calculated from the state quantity when the control saturation signal is ON in the acceleration/deceleration processing unit included in the pre-correction position command calculation unit of the controller according to the first embodiment; 4 is a flow chart showing the operation of updating the machine model in the controller according to the first embodiment based on the saturation state;
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of hardware that implements the controller according to the first embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of a learning device applied to a controller according to Embodiment 4;
  • FIG. 14 is a diagram schematically showing an example of a neural network used in the model generation unit of the learning device according to Embodiment 4;
  • FIG. 11 is a diagram showing a configuration example of an inference device applied to a controller according to a fourth embodiment; Flowchart showing inference processing of the inference device according to the fourth embodiment FIG.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a case where a learning device and an inference device are installed outside a controller in Embodiment 4;
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a case where a learning device and an inference device are installed inside a controller in Embodiment 4;
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a control system 40 according to Embodiment 1.
  • the control system 40 includes a controller 10 and a motor control device 20 .
  • the controller 10 suppresses deterioration of control performance due to saturation of the control input, and updates the mechanical model used when generating the position command for the motor control device 20 based on the saturation state. characterized by Each feature will be described below. First, suppression of deterioration of control performance due to saturation of control input will be described.
  • saturation of the control input means exceeding a preset control input limit.
  • the controller 10 is a host control device connected to the motor control device 20. Controller 10 outputs a position command to motor control device 20 .
  • the motor control device 20 controls the operation of the motor 31 by supplying current to the motor 31 based on the position command.
  • An encoder 33 that detects the motor position of the motor 31 and a load 32 that is driven by the operation of the motor 31 are connected to the motor 31 .
  • Motor 31 and load 32 are collectively referred to as mechanical system 30 .
  • the mechanical system 30 includes a drive shaft that drives a load 32 that constitutes a machine tool or the like. In the following description, the drive shaft is simply referred to as shaft.
  • the controller 10 controls operations of a plurality of axes in a machine tool or the like
  • the motor 31 and the motor control device 20 are prepared for each axis.
  • the controller 10 targets one motor control device 20 and one mechanical system 30
  • the encoder 33 may be included in the mechanical system 30 as shown in FIG.
  • the motor control device 20 drives (operates) the motor 31 based on the corrected position command acquired from the controller 10 .
  • the motor control device 20 includes a position deviation calculator 21, a position controller 22, a speed calculator 23, a speed deviation calculator 24, a speed controller 25, and a current limiter 26. , and a current control unit 27 .
  • the position deviation calculation unit 21 calculates the position deviation between the corrected position command acquired from the controller 10 and the motor position of the motor 31 detected by the encoder 33 .
  • the position control section 22 generates a speed command for the motor 31 based on the position deviation calculated by the position deviation calculation section 21 .
  • the speed calculator 23 calculates the speed of the motor 31 by differentiating the motor position of the motor 31 detected by the encoder 33 .
  • a speed deviation calculator 24 calculates a speed deviation between the speed command generated by the position controller 22 and the speed of the motor 31 calculated by the speed calculator 23 .
  • the speed controller 25 generates a current command for the motor 31 based on the speed deviation calculated by the speed deviation calculator 24 .
  • the current limiting unit 26 limits the current command generated by the speed control unit 25 to a motor maximum current Imax or less specified to protect the motor 31, and outputs a post-limiting current command. .
  • the current limiting unit 26 limits the current command when the current command is equal to or greater than the maximum motor current Imax, and when the current command is less than the maximum motor current Imax, the current command is left as it is without limiting the current.
  • the current control unit 27 generates and outputs a motor current I to the motor 31 based on the post-limiting current command and the motor current I fed back.
  • the controller 10 includes a program analysis section 11 , pre-correction position command calculation section 12 , acceleration correction calculation section 13 , and position command calculation section 14 .
  • the pre-correction position command calculator 12 , the acceleration correction calculator 13 , and the position command calculator 14 constitute a position command generator 15 .
  • the program analysis unit 11 analyzes an operation program input from the outside, and outputs analysis results as analysis data.
  • the operating program is composed of a plurality of instruction blocks.
  • the operation program is, for example, a program that defines the path of operation of the load 32 that is driven by the operation of the motor 31 .
  • a motion path of the load 32 defined by the motion program is referred to as a command path.
  • the analysis data is information necessary for movement of each axis, such as movement amount of each axis for each command block, command feed speed, and command information.
  • the command information is, for example, a G code.
  • the position command generator 15 has a machine model for calculating the acceleration that the motor 31 can output, and generates a position command based on the analysis data and the machine model. Further, the position command generator 15 updates the machine model when the control input to the motor 31 exceeds a preset control input limit and saturates.
  • the operation of the position command generator 15 will be described in detail below as the operations of the pre-correction position command calculator 12, the acceleration correction calculator 13, and the position command calculator 14. FIG.
  • the pre-correction position command calculation unit 12 has a machine model for calculating the acceleration that the motor 31 can output, and calculates the pre-correction position command based on the analysis data and the machine model. Specifically, the pre-correction position command calculation unit 12 generates interpolation data based on the analysis data acquired from the program analysis unit 11, and generates a pre-correction position command for accelerating and decelerating the motor 31 based on the interpolation data. to generate FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the pre-correction position command calculator 12 included in the controller 10 according to the first embodiment.
  • the pre-correction position command calculation unit 12 includes an interpolation data generation unit 121 and an acceleration/deceleration processing unit 122 .
  • the interpolation data generation unit 121 generates interpolation data based on the analysis data acquired from the program analysis unit 11.
  • the interpolation data includes information used to generate speed calculation values such as a target speed in addition to data representing the amount of movement for one control cycle.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 receives the interpolated data obtained from the interpolated data generation unit 121 and the state quantity described later, performs acceleration/deceleration processing using the mechanical model 123, and performs acceleration/deceleration processing within the range of torque that the motor 31 can output.
  • a pre-correction position command is calculated by integrating the amount of movement for one control cycle for each axis for acceleration/deceleration driving.
  • the machine model 123 includes a motor characteristic model 124 that indicates torque-speed characteristics that the motor 31 can output, and a load model 125 that includes information on the load 32 to be driven.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the amount of movement before acceleration/deceleration processing by the acceleration/deceleration processing unit 122 included in the pre-correction position command calculation unit 12 of the controller 10 according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a movement amount after acceleration/deceleration processing by the acceleration/deceleration processing unit 122 included in the pre-correction position command calculation unit 12 of the controller 10 according to the first embodiment.
  • the horizontal axis indicates time
  • the vertical axis indicates the amount of movement.
  • the amount of movement corresponds to the amount of change in the position command for one control cycle, and corresponds to the speed command.
  • FIG. 3 corresponds to interpolation data
  • the amount of movement after the acceleration/deceleration processing by the acceleration/deceleration processing unit 122 is greater than the movement amount before the acceleration/deceleration processing shown in FIG. Because the amount is smaller, it takes longer to move the required amount of movement.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the motor characteristic model 124 held by the acceleration/deceleration processing unit 122 included in the pre-correction position command calculation unit 12 of the controller 10 according to the first embodiment.
  • the torque that the motor 31 can output, that is, the maximum output torque Tmax is the smaller of the reduced torque Tr determined from The thick line shown in FIG. 5 is the maximum output torque Tmax.
  • the maximum torque Tmax0 becomes the maximum output torque Tmax, and the voltage command applied to the motor 31, which is the control input. is limited, the reduced torque Tr becomes the maximum output torque Tmax.
  • torque saturation the case where the current command, which is the control input, is limited because it exceeds the control input limit
  • voltage saturation the case where the voltage command applied to the motor 31, which is the control input, is limited because it exceeds the control input limit.
  • the load model 125 included in the mechanical model 123 held by the acceleration/deceleration processing unit 122 includes information such as load inertia J, workpiece information, friction torque T1, and unbalanced load torque T2.
  • the work information includes, for example, information such as the weight of the work and the shape of the work.
  • a work is an object to be machined by a machine tool when the controller 10 controls the operation of the machine tool.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 calculates the pre-correction position command.
  • the motor torque Tm can be calculated from the output torque Tout acting on the load 32 and the disturbance torque Td acting as a disturbance, as shown in Equation (1).
  • Tm is motor torque [Nm]
  • Tout is output torque [Nm]
  • Td disturbance torque [Nm].
  • the disturbance torque Td here can be calculated from the friction torque T1 and the unbalanced load torque T2 as shown in Equation (2).
  • T1 friction torque [Nm] and T2 is unbalanced load torque [Nm].
  • the angular acceleration ⁇ can be calculated from the output torque Tout and the load inertia J as shown in Equation (3).
  • Equation (3) J is the load inertia [kg/m 2 ], which is the moment of inertia. That is, on the premise that the information possessed by the mechanical model 123 matches the object to be driven, the acceleration/deceleration processing unit 122 controls the motor characteristic model 124 and the load model 125 so that the motor torque Tm is equal to or less than the maximum output torque Tmax. If the angular acceleration ⁇ is determined on the basis of , it is possible to calculate a position command before correction that does not cause saturation of the control input.
  • the acceleration correction calculation unit 13 determines whether or not the control input to the motor 31 is saturated. When it is determined that the control input is saturated, the control saturation signal is turned ON and output, and the control input is saturated. If it is determined that it is not, the control saturation signal is turned off and output. Further, the acceleration correction calculation unit 13 calculates a position command correction value for correcting the pre-correction position command based on the control saturation signal. Specifically, the acceleration correction calculation unit 13 uses the pre-correction position command obtained from the pre-correction position command calculation unit 12 and the motor position obtained from the encoder 33 to generate a position command for correcting the pre-correction position command. Calculate the correction value. FIG.
  • the acceleration correction calculation section 13 includes a model output section 131 , a model position deviation calculation section 133 , a comparison section 134 and a position command correction value calculation section 135 .
  • a model output unit 131 receives as input the pre-correction position command calculated by the pre-correction position command calculation unit 12, and generates a model of the motor 31 using a motor control model 132 including a position control unit, a speed control unit, a current control unit, and the like. Calculate the position.
  • the motor control model 132 simulates the motor control device 20, and outputs the motor position as the model position when the motor 31 is controlled without saturation of the control input.
  • the portion corresponding to the mechanical system represented by the motor, load, and encoder is a model corresponding to the motor characteristic model 124 of the mechanical model 123 shown in FIG.
  • the model position deviation between the model position calculated by the model position deviation calculator 133 described later and the motor position is zero.
  • the model position and the motor position diverge, so the position droop, which is the deviation between the pre-correction position command and the motor position, expands, and the model position deviation also expands. . Therefore, the acceleration correction calculation unit 13 can determine the saturation of the control input by monitoring the model position deviation. Further, as described above, the saturation of the control input is mainly due to torque saturation or voltage saturation. Therefore, by reducing the motor acceleration, the motor torque Tm can be reduced, and the saturation of the control input can be eliminated.
  • the model output unit 131 may acquire the information of the motor characteristic model 124 from the pre-correction position command calculation unit 12 as the information of the model corresponding to the motor characteristic model 124.
  • the unit 12 updates the motor characteristic model 124 information on the updated motor characteristic model 124 may be acquired.
  • the model position deviation calculation unit 133 calculates the deviation between the model position calculated by the model output unit 131 and the motor position of the motor 31 detected by the encoder 33, and outputs it as a model position deviation.
  • the comparison unit 134 compares the model position deviation calculated by the model position deviation calculation unit 133 with a prescribed threshold value, and if the model position deviation is equal to or greater than the threshold value, determines that the control input has been saturated for some reason, and controls saturation. Output the signal as ON. On the other hand, when the model position deviation is less than the threshold value, the comparison unit 134 determines that saturation of the control input has not occurred, and outputs the control saturation signal as OFF.
  • the threshold used in the comparison unit 134 may be a fixed value or a variable value. In the case of a fixed value, it is set in advance by the manufacturer or user of the controller 10 .
  • a variable value for example, a value obtained by multiplying the position deviation between the pre-correction position command calculated in the motor control model 132 shown in FIG. 6 and the model position by a specified coefficient may be used as the threshold value.
  • the threshold used by the comparison unit 134 is an example of control input limitation.
  • the position command correction value calculation unit 135 corrects the position command based on the control saturation signal obtained from the comparison unit 134, the motor position obtained from the encoder 33, and the pre-correction position command obtained from the pre-correction position command calculation unit 12. Calculate values. Specifically, when the control saturation signal is turned ON, the position command correction value calculation unit 135 reduces the post-correction command acceleration that is the post-correction acceleration, that is, the amount of change in the post-correction position command for one control cycle. Then, it calculates and outputs a position command correction value for correcting the pre-correction position command.
  • the position command correction value calculation unit 135 may correct the post-correction command acceleration to 0, or may correct it to decrease stepwise with a time constant. In either case, the aforementioned model position deviation acts to decrease rather than increase.
  • the comparison unit 134 determines that the saturation of the control input has been canceled and outputs the control saturation signal. Output as OFF. In this case, when the control saturation signal is turned OFF, the position command correction value calculation unit 135 calculates and outputs a position command correction value that increases the post-correction command acceleration compared to when the control saturation signal is ON. do.
  • the position command correction value calculation unit 135 controls the position command correction value so that the command acceleration after correction becomes 0 when the control saturation signal is ON, and controls the command acceleration after correction when the control saturation signal is OFF.
  • the position command correction value is controlled so that the acceleration is equivalent to the pre-correction command acceleration, which is the pre-correction acceleration.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the difference in movement amount when the acceleration correction calculation unit 13 of the controller 10 according to Embodiment 1 corrects the acceleration.
  • the horizontal axis indicates time
  • the vertical axis indicates the amount of movement.
  • the horizontal axis indicates the ON/OFF timing of the control saturation signal.
  • the acceleration correction calculation unit 13 when a pre-correction position command that causes the motor 31 to accelerate beyond the maximum output torque Tmax is input, the motor torque Tm becomes too small with respect to the required torque, that is, the acceleration. Saturation occurs. At this time, the maximum output torque Tmax is output when the control input is saturated. Since the model position deviation increases when the control input is saturated, the acceleration correction calculation unit 13 turns on the control saturation signal. The acceleration correction calculation unit 13 corrects the position command correction value so that the post-correction command acceleration, which is the post-correction acceleration, becomes zero. Therefore, the saturation of the control input is gradually eliminated and the model position deviation is reduced.
  • the acceleration correction calculation unit 13 turns off the control saturation signal when the model position deviation becomes equal to or less than the threshold value, and controls the position command correction value so as to return to the original acceleration. Under such control, the acceleration correction calculation unit 13 controls the model position deviation to be around the threshold during acceleration and deceleration, and the control saturation signal repeats ON/OFF. Therefore, the controller 10 can accelerate and decelerate at the maximum output torque Tmax while suppressing deterioration of control performance such as overshoot due to a windup phenomenon caused by excessive control saturation.
  • the acceleration correction calculation unit 13 generates the model position when the motor control device 20 controls the motor 31 based on the pre-correction position command, and calculates the deviation between the model position and the detected motor position of the motor 31. is equal to or greater than a specified threshold value, it is determined that the control input has been saturated, and a control saturation signal is turned ON and output. When the model position deviation is less than the threshold value, the acceleration correction calculation unit 13 determines that the control input is not saturated, and outputs the control saturation signal as OFF.
  • the acceleration correction calculation unit 13 When the control saturation signal is turned ON and output, the acceleration correction calculation unit 13 outputs a position command correction value for correcting the pre-correction position command so that the post-correction command acceleration decreases. After that, when the control saturation signal is turned off and output, the acceleration correction calculation unit 13 changes the position command correction value so as to increase from the post-correction command acceleration when the control saturation signal is turned on and output.
  • the position command calculation unit 14 uses the pre-correction position command obtained from the pre-correction position command calculation unit 12 and the position command correction value obtained from the acceleration correction calculation unit 13 to generate a post-correction position command for the motor control device 20 .
  • a position command is calculated and output to the motor control device 20 .
  • the position command calculation unit 14 calculates a post-correction position command by correcting the pre-correction position command using the position command correction value.
  • the controller 10 can suppress deterioration of control performance due to saturation of the control input while maintaining the path to be driven by the motor 31 without adding any special processing to the motor control device 20. .
  • FIG. 8 is a flowchart showing an operation of suppressing deterioration of control performance due to saturation of control input in the controller 10 according to the first embodiment.
  • the program analysis unit 11 analyzes the operation program (step S1) and outputs analysis data.
  • the interpolation data generator 121 of the pre-correction position command calculator 12 generates interpolation data from the analysis data (step S2).
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 of the pre-correction position command calculation unit 12 receives the interpolation data and the state quantity, performs acceleration/deceleration processing using the mechanical model 123, and calculates a pre-correction position command (step S3).
  • the comparison unit 134 of the acceleration correction calculation unit 13 compares the model position deviation calculated by the model position deviation calculation unit 133 with a specified threshold, and determines whether or not the control input is saturated (step S4).
  • the comparison unit 134 outputs the control saturation signal ON or OFF according to the determination result (step S5).
  • the position command correction value calculator 135 of the acceleration correction calculator 13 calculates a position command correction value based on the control saturation signal, the motor position, and the pre-correction position command (step S6).
  • the position command calculator 14 calculates a post-correction position command using the pre-correction position command and the position command correction value (step S7).
  • the position command calculator 14 outputs the corrected position command as a position command to the motor control device 20 .
  • State quantities input to the machine model 123 are motor position, machine end position, motor speed, machine end speed, motor acceleration, machine end acceleration, motor current I, torque information, model position, load inertia estimated value, supply at least one of the voltages.
  • the motor position and the machine-end position are collectively referred to as position information
  • the motor speed and machine-end speed are collectively referred to as speed information
  • the motor acceleration and machine-end acceleration are collectively referred to as acceleration information.
  • the machine end is a defined portion of the mechanical system 30 to be driven by the motor control device 20 when all or part of the load 32 moves due to the rotation of the motor 31 . Any method of estimating the load inertia estimated value can be adopted as long as it is estimated during execution of the operation program.
  • state quantities may be data calculated by the motor control device 20 or the acceleration correction calculation unit 13, or may be data obtained by being measured by an external sensor (not shown) included in the motor control device 20.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 generates a motor characteristic model 124 and a load control unit 124 according to the control saturation signal obtained from the acceleration correction calculation unit 13 and the state quantity obtained from at least one of the motor control device 20 and the acceleration correction calculation unit 13 .
  • the torque output by the motor 31 can be calculated from the motor current I, which is a state quantity, and a torque constant preset according to the motor 31, as shown in Equation (4).
  • FIG. 9 plots the motor torque Tm calculated from the state quantity when the control saturation signal is ON in the acceleration/deceleration processing unit 122 provided in the pre-correction position command calculation unit 12 of the controller 10 according to the first embodiment as a motor characteristic. It is a figure which shows an image. Although it has been explained that the saturation of the control input is mainly torque saturation or voltage saturation, it can be determined from the state quantity as follows. In the determination, a motor current threshold value Ith that is slightly smaller than the motor maximum current Imax corresponding to the output maximum torque Tmax from equation (4) is used in consideration of variations.
  • Acceleration/deceleration processing unit 122 determines torque saturation when motor current I ⁇ motor current threshold Ith when the control saturation signal is ON, and determines torque saturation when motor current I ⁇ motor current threshold Ith when the control saturation signal is ON. can be determined as voltage saturation. Torque saturation can be considered as commanded motor torque Tm ⁇ maximum torque Tmax0. On the other hand, voltage saturation occurs when the commanded motor torque Tm ⁇ maximum torque Tmax0 under the condition that the control input is saturated.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 determines that the torque is saturated, it can be considered that there is a difference in the load inertia J, the friction torque T1, or the unbalanced load torque T2 from the above-described formulas (1) to (3). be done. Therefore, the acceleration/deceleration processing unit 122 can update the load inertia J, the friction torque T1, or the unbalanced load torque T2 of the load model 125 based on the state quantity.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 may determine the information of the load model 125 to be updated according to the workpiece information. Further, the acceleration/deceleration processing unit 122 may be updated based on the load inertia estimated value as the state quantity.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 determines that the voltage is saturated, it is considered that there is a difference in the reduction torque Tr. Since the reduction torque Tr changes depending on the voltage that can be applied to the motor 31, that is, the supply voltage, the acceleration/deceleration processing unit 122 uses data linked to the motor speed and the supply voltage as state quantities, and uses the reduction torque Tr in the motor characteristic model 124 as data linked to the motor speed and supply voltage. Tr can be updated.
  • the pre-correction position command calculation unit 12 when the obtained control saturation signal is ON, indicates the operating state of at least one of the controller 10, the motor control device 20, and the motor 31 when the control saturation signal is ON.
  • the machine model 123 is updated based on the state quantity.
  • the pre-correction position command calculation unit 12 also has a motor characteristic model 124 and a load model 125 as the mechanical model 123 . If the acquired control saturation signal is ON and the motor current I is equal to or greater than the motor current threshold value Ith, which is a prescribed value, the pre-correction position command calculation unit 12 calculates a value based on the state quantity when the control saturation signal is ON. Update the load model 125.
  • the pre-correction position command calculation unit 12 calculates the value based on the state quantity when the control saturation signal is ON. Update the motor characteristic model 124 . That is, the position command generator 15 has a mechanical model 123 that calculates the acceleration that the motor 31 can output, generates a position command based on the analysis data and the mechanical model 123, and controls input to the motor 31 in advance. When the control input limit is exceeded and saturated, the machine model 123 is updated. Further, the position command generator 15 determines whether or not the control input to the motor 31 is saturated (step S4). and motor 31, the machine model 123 is updated based on the state quantity indicating the operating state of at least one of them.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 may update the mechanical model 123 even when the control saturation signal is OFF. For example, the acceleration/deceleration processing unit 122 compares the motor torque Tm as a model associated with the movement command calculated from the machine model 123 and the motor torque Tm calculated from the motor current I to define a torque deviation. If it is greater than or equal to the value, it can be determined that the load model 125 has an error. In this case, as in the case of torque saturation, it is considered that a difference occurs in load inertia J, friction torque T1, or unbalanced load torque T2.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 can update the load inertia J, the friction torque T1, or the unbalanced load torque T2 of the load model 125 based on the state quantity.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 may determine the information of the load model 125 to be updated according to the workpiece information. Further, the acceleration/deceleration processing unit 122 may be updated based on the load inertia estimated value as the state quantity.
  • the pre-correction position command calculation unit 12 determines that the acquired control saturation signal is OFF and the difference between the motor torque Tm calculated from the mechanical model 123 and the motor torque Tm calculated from the motor current I is If the torque deviation is greater than or equal to a specified value, the machine model 123 is updated based on the state quantity. Specifically, the pre-correction position command calculation unit 12 has a motor characteristic model 124 and a load model 125 as the machine model 123 and updates the load model 125 as the machine model 123 .
  • the controller 10 always optimizes the mechanical model 123 according to the actual state of the mechanical system 30 by updating the mechanical model 123 based on the state quantity when the control input is saturated. can be done.
  • the controller 10 uses the updated machine model 123 not only for generating a position command, but also for other applications using the machine model 123, such as operation time prediction, path prediction, and machining prediction based on a program. may
  • FIG. 10 is a flow chart showing the operation of updating the machine model 123 in the controller 10 according to Embodiment 1 based on the saturation state.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 of the pre-correction position command calculation unit 12 acquires the control saturation signal and the state quantity (step S11).
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 determines whether or not the control saturation signal is ON (step S12). If the control saturation signal is ON (step S12: Yes), the acceleration/deceleration processing unit 122 updates the machine model 123 (step S13).
  • step S14 determines whether or not the torque deviation is equal to or greater than a specified value. If the torque deviation is greater than or equal to the prescribed value (step S14: Yes), the acceleration/deceleration processing unit 122 updates the machine model 123 (step S13). If the torque deviation is less than the specified value (step S14: No), the acceleration/deceleration processing section 122 terminates its operation.
  • FIG. 11 is a diagram showing a configuration example of hardware that implements the controller 10 according to the first embodiment.
  • FIG. 11 shows a case where the program analysis unit 11, pre-correction position command calculation unit 12, acceleration correction calculation unit 13, and position command calculation unit 14 of the controller 10 are realized by a processing circuit 61 having a processor 63 and a memory 64. shows a configuration example.
  • the processor 63 is a CPU (Central Processing Unit).
  • the processor 63 may be an arithmetic unit, microprocessor, microcomputer, or DSP (Digital Signal Processor).
  • the memory 64 is, for example, a volatile or It is a non-volatile semiconductor memory.
  • the memory 64 stores programs for operating as the program analysis unit 11, the pre-correction position command calculation unit 12, the acceleration correction calculation unit 13, and the position command calculation unit 14.
  • the program analysis unit 11, the pre-correction position command calculation unit 12, the acceleration correction calculation unit 13, and the position command calculation unit 14 can be realized.
  • the programs stored in the memory 64 for operating as the program analysis unit 11, the pre-correction position command calculation unit 12, the acceleration correction calculation unit 13, and the position command calculation unit 14 are, for example, CD (Compact Disc)- It may be provided to a user or the like while being written in a storage medium such as a ROM or DVD (Digital Versatile Disc)-ROM, or may be provided via a network.
  • the processor 63 outputs data such as calculation results to the volatile memory of the memory 64 .
  • the processor 63 saves the data by outputting the data such as the calculation result to the auxiliary storage device via the volatile memory of the memory 64 .
  • the input unit 62 is a circuit that receives an input signal to the controller 10 from the outside.
  • the input unit 62 receives, for example, an operation program, motor position, state quantity, and the like.
  • the output unit 65 is a circuit that outputs the signal generated by the controller 10 to the outside.
  • the output unit 65 outputs, for example, a post-correction position command.
  • FIG. 11 shows an example of hardware when the program analysis section 11, pre-correction position command calculation section 12, acceleration correction calculation section 13, and position command calculation section 14 are realized by a general-purpose processor 63 and memory 64.
  • the program analysis unit 11, pre-correction position command calculation unit 12, acceleration correction calculation unit 13, and position command calculation unit 14 may be realized by dedicated processing circuits. That is, the program analysis unit 11, pre-correction position command calculation unit 12, acceleration correction calculation unit 13, and position command calculation unit 14 may be realized by dedicated processing circuits.
  • the dedicated processing circuit is a single circuit, a composite circuit, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or a circuit combining these.
  • Part of the program analysis unit 11, the pre-correction position command calculation unit 12, the acceleration correction calculation unit 13, and the position command calculation unit 14 is realized by the processor 63 and the memory 64, and the rest is realized by a dedicated processing circuit. good too.
  • the controller 10 suppresses deterioration of the control performance while maintaining the path of the object to be driven by the motor 31, and performs an optimum control according to the actual state of the mechanical system 30.
  • machine model 123 can be updated.
  • the controller 10 can operate the motor 31 with the optimum acceleration or time constant by determining the position command based on the machine model 123, and the motor 31 can always output without having an extra torque margin.
  • the cycle time can be shortened because acceleration and deceleration operations can be performed with a small maximum torque.
  • even when the controller 10 predicts motion in advance based on the motion program it is possible to obtain good results with little error by using the updated machine model 123 .
  • Embodiment 2 In the first embodiment, the case where one motor control device 20 is connected to the controller 10 has been described. Here, some controllers, which are host control devices, can control a plurality of motors at the same time. However, when the controller interpolates and controls a plurality of motors at the same time, if the correction is performed individually, the motors cannot be interpolated. Embodiment 2 describes a case where there are a plurality of motor control devices connected to a controller, and the controller controls a plurality of motors at the same time.
  • FIG. 12 is a diagram showing a configuration example of the control system 40a according to the second embodiment.
  • the control system 40a includes a controller 10a and motor control devices 20a and 20b.
  • the controller 10a is a host control device connected to the motor control devices 20a and 20b.
  • a mechanical system 30a is connected to the motor control device 20a, and a mechanical system 30b is connected to the motor control device 20b.
  • the motor control device 20a includes a position deviation calculator 21a, a position controller 22a, a speed calculator 23a, a speed deviation calculator 24a, a speed controller 25a, and a current limiter 26a. , and a current control unit 27a.
  • the motor control device 20b includes a position deviation calculator 21b, a position controller 22b, a speed calculator 23b, a speed deviation calculator 24b, a speed controller 25b, a current limiter 26b, and a current controller 27b.
  • the mechanical system 30a includes a motor 31a, a load 32a, and an encoder 33a.
  • the mechanical system 30b also includes a motor 31b, a load 32b, and an encoder 33b. Since the motor control devices 20a and 20b have the same configuration as the motor control device 20 of the first embodiment, detailed description thereof will be omitted. Since the mechanical systems 30a and 30b have the same configuration as the mechanical system 30 of the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.
  • the controller 10a includes a program analysis section 11, a pre-correction position command calculation section 12a, an acceleration correction calculation section 13a, and position command calculation sections 14a and 14b.
  • the pre-correction position command calculator 12a, the acceleration correction calculator 13a, and the position command calculators 14a and 14b constitute a position command generator 15a.
  • the program analysis unit 11 performs the same operation as the program analysis unit 11 of Embodiment 1 shown in FIG.
  • the pre-correction position command calculation unit 12a generates interpolation data based on the analysis data acquired from the program analysis unit 11, and generates pre-correction position commands a and b for accelerating and decelerating the motors 31a and 31b based on the interpolation data. to calculate The pre-correction position command calculator 12a calculates pre-correction position commands a and b for the two motors 31a and 31b. The operation is the same as that of the pre-correction position command calculator 12 of the first embodiment shown in FIGS. Therefore, a detailed description of the operation of the pre-correction position command calculator 12a is omitted.
  • the acceleration correction calculation unit 13a uses the pre-correction position commands a and b obtained from the pre-correction position command calculation unit 12a, the motor position a obtained from the encoder 33a, and the motor position b obtained from the encoder 33b to calculate the pre-correction position A position command correction value a for correcting the command a is calculated, and a position command correction value b for correcting the pre-correction position command b is calculated.
  • FIG. 13 is a diagram showing a configuration example of the acceleration correction calculation section 13a included in the controller 10a according to the second embodiment.
  • the acceleration correction calculation unit 13a includes model output units 131a and 131b, model position deviation calculation units 133a and 133b, comparison units 134a and 134b, and a position command correction value calculation unit 135a.
  • the model output unit 131a holds a motor control model 132a.
  • the model output unit 131b holds a motor control model 132b.
  • the operations of the model output units 131a and 131b, the model position deviation calculation units 133a and 133b, and the comparison units 134a and 134b are similar to those of the model output unit 131, the model position deviation calculation unit 133, and the comparison units of the first embodiment shown in FIG. 134, detailed description thereof will be omitted.
  • the position command correction value calculation unit 135a calculates position command correction values a and b for the pre-correction position commands a and b. At this time, the position command correction value calculation section 135a calculates the position command correction values a and b by ORing the control saturation signals a and b output from the comparison sections 134a and 134b. The position command correction value calculation unit 135a calculates 1 of the post-correction position commands a and b for all the motors 31a and 31b when there is saturation of the control input in at least one of the plurality of motors 31a and 31b. Position command correction values a and b for correcting the pre-correction position commands a and b are calculated and output so that the amount of change for each control cycle is reduced.
  • the configuration corresponding to the position command correction value calculation unit 135a takes the logical sum of three or more control saturation signals, thereby realizing the same control as in the present embodiment.
  • the controller 10a is connected to a plurality of motor controllers 20a, 20b that supply current to different motors 31a, 31b to control their operation, and the plurality of motors 31a, 31b are interpolated.
  • the acceleration correction calculation unit 13a turns ON the control saturation signal for one of the motors 31a and 31b and outputs it, the corrected command acceleration, which is the corrected acceleration, is obtained while maintaining the interpolating operation between the motors 31a and 31b.
  • Position command correction values for a plurality of motors 31a and 31b that perform interpolation operations are output so as to decrease.
  • the acceleration correction calculation unit 13a turns ON the control saturation signals while maintaining the interpolating operation of the motors 31a and 31b.
  • the position command correction values for the plurality of motors 31a and 31b that perform interpolation operations are changed so as to increase from the post-correction command acceleration at the time of output.
  • the hardware configuration of the controller 10a of the second embodiment is the same as the hardware configuration of the controller 10 of the first embodiment shown in FIG.
  • the controller 10a is connected to the plurality of motor control devices 20a and 20b, and even when the plurality of motors 31a and 31b perform interpolation operations, the motors 31a and 31b It is possible to suppress the deterioration of the control performance due to the saturation of the control input while maintaining the path of the driven object, and obtain the same effect as in the first embodiment.
  • Embodiment 3 In the third embodiment, a case will be described in which the motor control device outputs a current limit signal indicating that the current is being limited when the current is being limited in response to the current command.
  • FIG. 14 is a diagram showing a configuration example of a control system 40c according to the third embodiment.
  • the control system 40c includes a controller 10c and a motor control device 20c.
  • the controller 10c is a host control device connected to the motor control device 20c.
  • a mechanical system 30 is connected to the motor control device 20c.
  • the motor control device 20c includes a position deviation calculator 21, a position controller 22, a speed calculator 23, a speed deviation calculator 24, a speed controller 25, and a current limiter 26c. , and a current control unit 27 .
  • the current limiting section 26c has the same function as the current limiting section 26 of the first embodiment shown in FIG. It has the function to Controlled saturation can be considered during current limiting.
  • the current limiter 26c turns ON the current limit signal and outputs it when the current limit is performed, and turns OFF the current limit signal when the current limit is not performed.
  • the controller 10c includes a program analysis unit 11, a pre-correction position command calculation unit 12c, an acceleration correction calculation unit 13c, and a position command calculation unit 14.
  • the pre-correction position command calculator 12c, the acceleration correction calculator 13c, and the position command calculator 14 constitute a position command generator 15c.
  • FIG. 15 is a diagram showing a configuration example of the acceleration correction calculation section 13c included in the controller 10c according to the third embodiment.
  • the acceleration correction calculation unit 13c includes a model output unit 131, a model position deviation calculation unit 133, a comparison unit 134, a position command correction value calculation unit 135c, and a logical sum calculation unit 136.
  • the logical sum calculation unit 136 calculates the logical sum of the control saturation signal obtained from the comparison unit 134 and the current limiting signal obtained from the current limiting unit 26c of the motor control device 20c.
  • the OR operation unit 136 turns ON the control saturation signal c when at least one of the control saturation signal and the current limit signal is ON, and outputs the control saturation signal c when both the control saturation signal and the current limit signal are OFF. is turned off.
  • the position command correction value calculation unit 135c acquires a different signal from the position command correction value calculation unit 135 of the first embodiment. The operation is the same as that of the correction value calculation unit 135 .
  • the acceleration correction calculation unit 13c acquires the current limit signal indicating whether or not the current command, which is the control input to the motor 31 from the motor control device 20c, is equal to or greater than a specified value, and the current command is determined.
  • the control saturation signal c is turned ON and output.
  • the acceleration correction calculation unit 13c acquires a current limit signal indicating that the current command is less than a specified value and when the model position deviation is less than a specified threshold value, the acceleration correction calculation unit 13c turns off the control saturation signal c and outputs it. .
  • the pre-correction position command calculation unit 12c acquires a different signal from the pre-correction position command calculation unit 12 of the first embodiment. The operation is the same as that of the position command calculation unit 12 .
  • the hardware configuration of the controller 10c of the third embodiment is the same as the hardware configuration of the controller 10 of the first embodiment shown in FIG.
  • the controller 10c uses the current limit signal to determine control saturation.
  • the controller 10c can detect the saturation of the control input earlier than the control saturation signal turns ON due to the expansion of the model position deviation under the torque saturation condition.
  • Embodiment 4 a learning device and an inference device that machine-learn the machine model 123 will be described.
  • the mechanical model 123 here is composed of a motor characteristic model 124 and a load model 125.
  • the acceleration/deceleration processing unit 122 mainly shown in FIG. It is used to calculate a pre-correction position command for acceleration/deceleration driving.
  • the motor characteristic model 124 is mainly a torque-speed characteristic, and is used to calculate the torque that can be output according to the supply voltage, operating speed, and the like.
  • the load model 125 is used to calculate the load inertia J for the motor 31 mainly from work information, friction torque T1, unbalanced load torque T2, and other information.
  • FIG. 16 is a diagram showing a configuration example of a learning device 70 applied to the controller 10 according to the fourth embodiment.
  • the learning device 70 includes a data acquisition unit 71 , a model generation unit 72 , and a learned model storage unit 73 .
  • the model is a machine model 123 mainly in the acceleration/deceleration processing unit 122 shown in FIG. be.
  • the learned model storage unit 73 is outside the learning device 70 in FIG. 16 , the learned model storage unit 73 may be included inside the learning device 70 .
  • the data acquisition unit 71 acquires the acquired information and the machine state as learning data from the controller 10 .
  • the acquired information includes the control saturation signal of the control input, the state quantity indicating the operating state of at least one of the controller 10, the motor control device 20, and the motor 31, program information, and workpiece information.
  • the machine state includes motor characteristics, load inertia J, friction torque T1, and unbalanced load torque T2.
  • the model generating unit 72 learns the obtained information using the obtained information output from the data obtaining unit 71 and the learning data created based on the combination of the machine states that are the teacher data. That is, the model generator 72 generates a learned model for inferring the optimum load model 125 included in the machine model 123 from the acquired information of the controller 10 and the machine state.
  • the learning data is data in which the obtained information and the machine state are associated with each other.
  • the learning algorithm used by the model generation unit 72 can use known algorithms such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. As an example, a case where a neural network is applied will be described.
  • the model generator 72 learns the machine model 123 by so-called supervised learning, for example, according to the neural network model.
  • supervised learning refers to a method of inferring a result from an input by giving a set of input and result (label) data to the learning device 70 to learn features in the learning data.
  • a neural network consists of an input layer consisting of multiple neurons, an intermediate layer (hidden layer) consisting of multiple neurons, and an output layer consisting of multiple neurons.
  • the intermediate layer may be one layer, or two or more layers.
  • FIG. 17 is a diagram schematically showing an example of a neural network used in model generation section 72 of learning device 70 according to the fourth embodiment.
  • the neural network learns the machine model 123 by so-called supervised learning according to learning data created based on a combination of the acquired information acquired by the data acquisition unit 71 and the teacher data.
  • the neural network learns by adjusting the weights W1 and W2 so that the obtained information is input to the input layer and the result output from the output layer approaches the teacher data.
  • the model generation unit 72 generates and outputs a learned model by executing the above learning.
  • the learned model storage unit 73 stores the learned model output from the model generation unit 72.
  • FIG. 18 is a flow chart showing learning processing of the learning device 70 according to the fourth embodiment.
  • the data acquisition unit 71 acquires the acquired information and the machine state as data (step S101). Although the data acquisition unit 71 acquires the acquired information and the machine state at the same time, the present invention is not limited to this. Since the data acquisition unit 71 only needs to input the acquired information and the machine state in association with each other, the acquired information and the machine state may be acquired at different timings.
  • the model generation unit 72 performs learning processing (step S102). Specifically, the model generation unit 72 learns the machine model 123 by so-called supervised learning according to learning data created based on a combination of the acquired information acquired by the data acquisition unit 71 and the machine state. Generate a finished model.
  • the learned model storage unit 73 stores the learned model generated by the model generation unit 72 (step S103).
  • FIG. 19 is a diagram showing a configuration example of an inference device 80 applied to the controller 10 according to the fourth embodiment.
  • the inference device 80 includes a data acquisition unit 81 and an inference unit 82 .
  • the inference unit 82 here corresponds to the acceleration/deceleration processing unit 122 shown in FIG. 2 and outputs a pre-correction position command based on the learned machine model 123 .
  • the data acquisition unit 81 acquires acquisition information.
  • the acquired information includes the control saturation signal of the control input, the state quantity indicating the operating state of at least one of the controller 10, the motor control device 20, and the motor 31, program information, and workpiece information.
  • the inference unit 82 uses the learned model stored in the learned model storage unit 73 to infer the load model 125 included in the machine model 123 from the acquired information acquired by the data acquisition unit 81 . That is, the inference unit 82 can infer and output the load model 125 included in the machine model 123 inferred from the acquired information by inputting the acquired information acquired by the data acquisition unit 81 into the learned model. can.
  • the machine model 123 is output using the learned model learned by the model generation unit 72 of the learning device 70 applied to the controller 10.
  • a learned model may be obtained from the learning device 70 that is used, and the machine model 123 may be output based on this learned model.
  • FIG. 20 is a flowchart showing inference processing of the inference device 80 according to the fourth embodiment.
  • the data acquisition unit 81 acquires acquisition information as data (step S111).
  • the inference unit 82 inputs the acquired information to the learned model stored in the learned model storage unit 73 (step S112).
  • the inference unit 82 obtains the machine model 123 by inputting acquired information into the learned model.
  • the inference unit 82 outputs the machine model 123 obtained by the learned model to the controller 10 as data (step S113).
  • the controller 10 outputs a pre-correction position command based on the acquired machine model 123 (step S114).
  • the learning device 70 and the reasoning device 80 can output the program information and the factors that change in the work state as the machine model 123 based on the information that can be obtained from the control system 40, making it possible to easily predict the operation. Become.
  • supervised learning is applied to the learning algorithm used by the model generation unit 72
  • the present invention is not limited to this.
  • reinforcement learning unsupervised learning, semi-supervised learning, and the like as learning algorithms.
  • the model generation unit 72 may learn the machine model 123 according to learning data created for a plurality of controllers 10 .
  • the model generation unit 72 may acquire learning data from a plurality of controllers 10 used in the same area, or learning data collected from a plurality of controllers 10 operating independently in different areas. may be used to learn the machine model 123 .
  • the model generation unit 72 may add the controller 10 from which the learning data is to be collected to the target in the middle, or remove it from the target in the middle.
  • the learning device 70 that has learned the machine model 123 for a certain controller 10 may be applied to another controller 10 to relearn and update the machine model 123 for the other controller 10 .
  • model generation unit 72 deep learning that learns to extract the feature amount itself can also be used, and other known methods such as genetic programming, functional logic programming, Machine learning may be performed according to support vector machines and the like.
  • the learning device 70 and the reasoning device 80 are used to learn the machine model 123 of the controller 10, for example, they may be connected to the controller 10 via a network and may be devices separate from the controller 10. good. Also, the learning device 70 and the reasoning device 80 may be built in the controller 10 . Furthermore, learning device 70 and reasoning device 80 may reside on a cloud server.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example in which learning device 70 and reasoning device 80 are installed outside controller 10 in the fourth embodiment.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example in which the learning device 70 and the reasoning device 80 are installed inside the controller 10 in the fourth embodiment.
  • a network may exist between controller 10 and learning device 70 and reasoning device 80 .
  • the learning device 70 and the reasoning device 80 may exist on a cloud server. 21 and 22, it is assumed that the learned model storage unit 73 is included in the learning device 70.
  • FIG. 21 and 22 it is assumed that the learned model storage unit 73 is included in the learning device 70.
  • the controller 10 may update the machine model 123 by the method of the first embodiment, or update the machine model 123 using the learning device 70 and the inference device 80 as in the fourth embodiment. good too.
  • the learning device 70 and the reasoning device 80 are applied to the controller 10 has been described, the present invention is not limited to this. It is also possible to apply the learning device 70 and the reasoning device 80 to the controllers 10a and 10c.

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Abstract

モータ（３１）に電流を供給して動作を制御するモータ制御装置（２０）に対して位置指令を出力するコントローラ（１０）であって、モータ（３１）の動作によって駆動する駆動対象の経路を規定する動作プログラムを解析し、解析データを出力するプログラム解析部（１１）と、モータ（３１）が出力可能な加速度を算出する機械モデルを有し、解析データおよび機械モデルに基づいて位置指令を生成し、モータ（３１）に対する制御入力が予め設定された制御入力制限を超えて飽和した場合は機械モデルを更新する位置指令生成部（１５）と、を備える。

Description

コントローラ、制御システム、学習装置および推論装置
　本開示は、モータの動作を制御するモータ制御装置に接続されるコントローラ、制御システム、学習装置および推論装置に関する。
　従来、追従制御を行うサーボモータの制御装置が知られている。一般的なサーボモータの制御において、外部から入力された位置指令値および速度指令値に追従するようＰＩＤ（Proportional　Integral　Differential）制御を行う制御装置が公知である。このような制御装置では、サーボモータの保護を目的として制御入力に制限が設けられている。そのため、制御入力に制限が設けられている制御装置は、制御入力の制限を超えるような移動指令が与えられると、制御入力の飽和が生じた際に、出力応答にオーバーシュートを生じるワインドアップ現象によって位置指令、速度指令などに追従できず、オーバーシュートなどの制御性能の劣化、制御系の不安定化などを引き起こすことがある。このような性能劣化の防止対策として、特許文献１には、制御入力の制限に対する飽和対策として、モータへの制御入力に制限を有する制御対象に対して、制御入力が制限を受けることを予測して位置偏差に補正を行うことで、制御入力の飽和を防止する技術が開示されている。
特開２０１０－１７８５０９号公報
　一般的に、工作機械において、モータ制御装置に接続される上位制御装置であるコントローラは、モータの駆動対象の経路を決定するプログラム、例えば、Ｇコードプログラムなどに基づいて位置指令を生成している。しかしながら、上記従来の技術によれば、モータ制御装置は、コントローラから入力された位置指令と、検出されたモータ位置との差分である位置偏差に対して、ワインドアップ現象の防止を目的として補正を実施している。そのため、モータ制御装置がこのような補正を実施した場合、モータの駆動対象は、コントローラが想定している経路と異なる経路を通る動作をしてしまう、という問題があった。また、上記従来の技術によれば、制御入力の飽和が生じるような指令を出力することを防止するものではないため、位置指令に基づいた予想動作と実動作とが乖離してしまう、という問題があった。このような場合、事前に位置指令に基づいて動作時間、経路などを予測していても、良好な結果を得ることができない。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、制御入力の飽和による制御性能の劣化を抑制しつつ、モータ制御装置に対する位置指令を生成する際に使用する機械モデルを飽和状況に基づいて更新するコントローラを得ることを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、モータに電流を供給して動作を制御するモータ制御装置に対して位置指令を出力するコントローラである。コントローラは、モータの動作によって駆動する駆動対象の経路を規定する動作プログラムを解析し、解析データを出力するプログラム解析部と、モータが出力可能な加速度を算出する機械モデルを有し、解析データおよび機械モデルに基づいて位置指令を生成し、モータに対する制御入力が予め設定された制御入力制限を超えて飽和した場合は機械モデルを更新する位置指令生成部と、を備えることを特徴とする。
　本開示のコントローラは、制御入力の飽和による制御性能の劣化を抑制しつつ、モータ制御装置に対する位置指令を生成する際に使用する機械モデルを飽和状況に基づいて更新することができる、という効果を奏する。
実施の形態１に係る制御システムの構成例を示す図 実施の形態１に係るコントローラが備える補正前位置指令演算部の構成例を示す図 実施の形態１に係るコントローラの補正前位置指令演算部が備える加減速処理部による加減速処理前の移動量の例を示す図 実施の形態１に係るコントローラの補正前位置指令演算部が備える加減速処理部による加減速処理後の移動量の例を示す図 実施の形態１に係るコントローラの補正前位置指令演算部が備える加減速処理部が保持するモータ特性モデルの例を示す図 実施の形態１に係るコントローラが備える加速度補正演算部の構成例を示す図 実施の形態１に係るコントローラの加速度補正演算部が加速度を補正した場合の移動量の差異の例を示す図 実施の形態１に係るコントローラにおける制御入力の飽和による制御性能の劣化を抑制する動作を示すフローチャート 実施の形態１に係るコントローラの補正前位置指令演算部が備える加減速処理部において制御飽和信号がＯＮのときの状態量から算出したモータトルクをモータ特性としてプロットしたイメージを示す図 実施の形態１に係るコントローラにおける機械モデルを飽和状況に基づいて更新する動作を示すフローチャート 実施の形態１に係るコントローラを実現するハードウェアの構成例を示す図 実施の形態２に係る制御システムの構成例を示す図 実施の形態２に係るコントローラが備える加速度補正演算部の構成例を示す図 実施の形態３に係る制御システムの構成例を示す図 実施の形態３に係るコントローラが備える加速度補正演算部の構成例を示す図 実施の形態４に係るコントローラに適用される学習装置の構成例を示す図 実施の形態４に係る学習装置のモデル生成部で用いられるニューラルネットワークの例を模式的に示す図 実施の形態４に係る学習装置の学習処理を示すフローチャート 実施の形態４に係るコントローラに適用される推論装置の構成例を示す図 実施の形態４に係る推論装置の推論処理を示すフローチャート 実施の形態４において学習装置および推論装置をコントローラの外部に設置した場合の例を示す図 実施の形態４において学習装置および推論装置をコントローラの内部に設置した場合の例を示す図
　以下に、本開示の実施の形態に係るコントローラ、制御システム、学習装置および推論装置を図面に基づいて詳細に説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る制御システム４０の構成例を示す図である。制御システム４０は、コントローラ１０と、モータ制御装置２０と、を備える。本実施の形態において、コントローラ１０は、制御入力の飽和による制御性能の劣化を抑制すること、およびモータ制御装置２０に対する位置指令を生成する際に使用する機械モデルを飽和状況に基づいて更新することを特徴とする。以下、それぞれの特徴について説明する。まず、制御入力の飽和による制御性能の劣化を抑制することについて説明する。ここで、制御入力の飽和とは、予め設定された制御入力制限を超えることを意味する。
　図１に示すように、コントローラ１０は、モータ制御装置２０に接続されている上位制御装置である。コントローラ１０は、モータ制御装置２０に位置指令を出力する。モータ制御装置２０は、位置指令に基づいてモータ３１に電流を供給することで、モータ３１の動作を制御する。モータ３１には、モータ３１のモータ位置を検出するエンコーダ３３、およびモータ３１の動作によって駆動する駆動対象としての負荷３２が接続されている。モータ３１および負荷３２をまとめて機械系３０と表記する。機械系３０は、工作機械などを構成する負荷３２を駆動する駆動軸を備えている。以降の説明において、駆動軸のことを単に軸と称する。例えば、コントローラ１０が工作機械などにおいて複数の軸の動作を制御する場合、モータ３１およびモータ制御装置２０は軸毎に用意される。実施の形態１では、コントローラ１０が１つのモータ制御装置２０および１つの機械系３０を対象にする場合について説明する。なお、図１に示すように、エンコーダ３３を機械系３０に含めてもよい。
　モータ制御装置２０は、コントローラ１０から取得した補正後位置指令に基づいてモータ３１を駆動（動作）する。図１に示すように、モータ制御装置２０は、位置偏差演算部２１と、位置制御部２２と、速度演算部２３と、速度偏差演算部２４と、速度制御部２５と、電流制限部２６と、電流制御部２７と、を備える。
　位置偏差演算部２１は、コントローラ１０から取得した補正後位置指令とエンコーダ３３で検出されたモータ３１のモータ位置との位置偏差を演算する。位置制御部２２は、位置偏差演算部２１で演算された位置偏差に基づいて、モータ３１に対する速度指令を生成する。速度演算部２３は、エンコーダ３３で検出されたモータ３１のモータ位置を微分することでモータ３１の速度を演算する。速度偏差演算部２４は、位置制御部２２で生成された速度指令と速度演算部２３で演算されたモータ３１の速度との速度偏差を演算する。速度制御部２５は、速度偏差演算部２４で演算された速度偏差に基づいて、モータ３１に対する電流指令を生成する。電流制限部２６は、速度制御部２５で生成された電流指令に対して、モータ３１を保護するために規定されたモータ最大電流Ｉｍａｘ以下になるように制限を行い、制限後電流指令を出力する。電流制限部２６は、電流指令がモータ最大電流Ｉｍａｘ以上の場合に電流指令に対して電流制限を行い、電流指令がモータ最大電流Ｉｍａｘ未満の場合は電流指令に対して電流制限を行わずにそのまま出力する。電流制御部２７は、制限後電流指令、およびフィードバックされたモータ電流Ｉに基づいて、モータ３１に対してモータ電流Ｉを生成して出力する。
　コントローラ１０の構成および動作について詳細に説明する。図１に示すように、コントローラ１０は、プログラム解析部１１と、補正前位置指令演算部１２と、加速度補正演算部１３と、位置指令演算部１４と、を備える。なお、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４によって位置指令生成部１５を構成している。
　プログラム解析部１１は、外部から入力された動作プログラムを解析し、解析結果を解析データとして出力する。動作プログラムは、指令ブロックを複数含んで構成される。動作プログラムとは、例えば、モータ３１の動作によって駆動する駆動対象である負荷３２の動作の経路を規定するプログラムである。動作プログラムによって規定される負荷３２の動作の経路を指令経路と表記する。解析データとは、指令ブロック毎の各軸の移動量、指令送り速度、指令情報など各軸の移動に必要な情報である。指令情報は、例えば、Ｇコードである。
　位置指令生成部１５は、モータ３１が出力可能な加速度を算出する機械モデルを有し、解析データおよび機械モデルに基づいて位置指令を生成する。また、位置指令生成部１５は、モータ３１に対する制御入力が予め設定された制御入力制限を超えて飽和した場合は機械モデルを更新する。以下、位置指令生成部１５の動作について、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４の動作として詳細に説明する。
　補正前位置指令演算部１２は、モータ３１が出力可能な加速度を算出する機械モデルを有し、解析データおよび機械モデルに基づいて、補正前位置指令を演算する。具体的には、補正前位置指令演算部１２は、プログラム解析部１１から取得した解析データに基づいて補間データを生成し、補間データに基づいてモータ３１を加減速駆動させるための補正前位置指令を生成する。図２は、実施の形態１に係るコントローラ１０が備える補正前位置指令演算部１２の構成例を示す図である。補正前位置指令演算部１２は、補間データ生成部１２１と、加減速処理部１２２と、を備える。
　補間データ生成部１２１は、プログラム解析部１１から取得した解析データに基づいて補間データを生成する。補間データは、１制御周期分の移動量を表すデータに加え、目標速度などの速度計算値の生成に用いる情報を含む。
　加減速処理部１２２は、補間データ生成部１２１から取得した補間データと、後述する状態量とを入力とし、機械モデル１２３を用いて加減速処理を行い、モータ３１が出力可能なトルクの範囲で加減速駆動させるための軸毎の１制御周期分の移動量を積算した補正前位置指令を演算する。機械モデル１２３は、モータ３１が出力可能なトルク－速度特性を示すモータ特性モデル１２４、および駆動対象となる負荷３２の情報で構成された負荷モデル１２５を含む。
　図３は、実施の形態１に係るコントローラ１０の補正前位置指令演算部１２が備える加減速処理部１２２による加減速処理前の移動量の例を示す図である。図４は、実施の形態１に係るコントローラ１０の補正前位置指令演算部１２が備える加減速処理部１２２による加減速処理後の移動量の例を示す図である。図３および図４において、横軸は時間を示し、縦軸は移動量を示す。移動量は、位置指令の１制御周期分の変化量にあたり、速度指令に相当する。図３は補間データに相当するものであり、図４は補正前位置指令に相当するものである。図４に示すように、加減速処理部１２２による加減速処理後の移動量では、図３に示す加減速処理前の移動量と比較して、加速区間および減速区間において１制御周期あたりの移動量が小さくなっているため、必要な移動量を移動するための時間が長くなる。
　補正前位置指令演算部１２の加減速処理部１２２が保持する機械モデル１２３のモータ特性モデル１２４は、図５に示すようにモータ３１が出力可能な最大トルクに対する回転数の変化を示すものである。図５は、実施の形態１に係るコントローラ１０の補正前位置指令演算部１２が備える加減速処理部１２２が保持するモータ特性モデル１２４の例を示す図である。一般的に、モータ特性モデル１２４では、モータ３１に流すモータ最大電流Ｉｍａｘから決定される最大トルクＴｍａｘ０、およびモータ回転数と比例して増加するモータ逆起電力とモータ３１に印加可能な最大電圧とから決定される低減トルクＴｒの小さい方が、モータ３１が出力可能なトルク、すなわち出力最大トルクＴｍａｘとなる。図５に示す太線が出力最大トルクＴｍａｘとなる。一般的に、モータ制御において制御入力の飽和が発生する条件では、制御入力である電流指令が制限された場合、最大トルクＴｍａｘ０が出力最大トルクＴｍａｘとなり、制御入力であるモータ３１に印加する電圧指令が制限された場合、低減トルクＴｒが出力最大トルクＴｍａｘとなる。以降の説明において、制御入力である電流指令が制御入力制限を超えるため制限された場合をトルク飽和と称し、制御入力であるモータ３１に印加する電圧指令が制御入力制限を超えるため制限された場合を電圧飽和と称する。これらは、制御入力の飽和の一例である。
　図２の説明に戻る。図２に示すように、加減速処理部１２２が保持する機械モデル１２３に含まれる負荷モデル１２５には、負荷イナーシャＪ、ワーク情報、摩擦トルクＴ１、偏荷重トルクＴ２などの情報が含まれる。ワーク情報には、例えば、ワークの重量、ワークの形状などの情報が含まれる。ワークとは、コントローラ１０が工作機械の動作を制御する場合における工作機械の加工対象である。
　次に、加減速処理部１２２が補正前位置指令を演算する方法について説明する。ここで、モータ制御における前提として、制御入力の飽和を起こすことなくモータ３１を駆動させるためには、モータトルクＴｍを出力最大トルクＴｍａｘ以下にする必要がある。モータトルクＴｍは、負荷３２に作用する出力トルクＴｏｕｔ、および外乱として作用する外乱トルクＴｄから式（１）のように算出できる。
　Ｔｍ＝Ｔｏｕｔ＋Ｔｄ　…（１）
　式（１）において、Ｔｍはモータトルク［Ｎｍ］であり、Ｔｏｕｔは出力トルク［Ｎｍ］であり、Ｔｄは外乱トルク［Ｎｍ］である。ここでの外乱トルクＴｄは、摩擦トルクＴ１、および偏荷重トルクＴ２から式（２）のように算出できる。
　Ｔｄ＝Ｔ１＋Ｔ２　…（２）
　式（２）において、Ｔ１は摩擦トルク［Ｎｍ］であり、Ｔ２は偏荷重トルク［Ｎｍ］である。次に、角加速度αは、出力トルクＴｏｕｔ、および負荷イナーシャＪから式（３）のように算出できる。
　α＝Ｔｏｕｔ／Ｊ　…（３）
　式（３）において、Ｊは慣性モーメントである負荷イナーシャ［ｋｇ／ｍ２］である。すなわち、機械モデル１２３が持つ情報が駆動対象と一致しているという前提下において、加減速処理部１２２は、モータトルクＴｍを出力最大トルクＴｍａｘ以下になるように、モータ特性モデル１２４および負荷モデル１２５に基づいて角加速度αを決定すれば、制御入力の飽和を起こすことのない補正前位置指令を演算することができる。例えば、加減速処理部１２２は、出力最大トルクＴｍａｘ＝最大トルクＴｍａｘ０となる範囲では最大トルクＴｍａｘ０になるように角加速度αを決定し、出力最大トルクＴｍａｘ＝低減トルクＴｒとなる範囲では低減トルクＴｒになるように角加速度αを決定することで、出力最大トルクＴｍａｘでの加減速を実現することができる。
　次に、加速度補正演算部１３は、モータ３１に対する制御入力が飽和したか否かを判定し、制御入力が飽和したと判定した場合は制御飽和信号をＯＮにして出力し、制御入力が飽和していないと判定した場合は制御飽和信号をＯＦＦにして出力する。さらに、加速度補正演算部１３は、制御飽和信号に基づいて、補正前位置指令を補正するための位置指令補正値を演算する。具体的には、加速度補正演算部１３は、補正前位置指令演算部１２から取得した補正前位置指令、およびエンコーダ３３から取得したモータ位置を用いて、補正前位置指令を補正するための位置指令補正値を演算する。図６は、実施の形態１に係るコントローラ１０が備える加速度補正演算部１３の構成例を示す図である。加速度補正演算部１３は、モデル出力部１３１と、モデル位置偏差演算部１３３と、比較部１３４と、位置指令補正値演算部１３５と、を備える。
　モデル出力部１３１は、補正前位置指令演算部１２で演算された補正前位置指令を入力とし、位置制御部、速度制御部、電流制御部などを含むモータ制御モデル１３２を用いてモータ３１のモデル位置を算出する。ここで、モータ制御モデル１３２は、モータ制御装置２０を模擬したものであり、制御入力の飽和が生じずにモータ３１を制御した場合のモータ位置をモデル位置として出力する。図６に示すモータ制御モデル１３２において、モータ、負荷、およびエンコーダで表される機械系に相当する部分が、図２に示す機械モデル１２３のモータ特性モデル１２４に相当するモデルである。したがって、制御入力の飽和が生じない条件かつ理想的なモータ制御モデル１３２であれば、後述するモデル位置偏差演算部１３３で演算されるモデル位置とモータ位置とのモデル位置偏差は０となる。一方、制御入力の飽和が生じた場合、モデル位置とモータ位置とは乖離するため、補正前位置指令とモータ位置との偏差である位置ドループは拡大することとなり、同様にモデル位置偏差も拡大する。したがって、加速度補正演算部１３は、モデル位置偏差を監視することで、制御入力の飽和を判定することができる。また、前述のとおり、制御入力の飽和は主にトルク飽和または電圧飽和によるものであることから、モータ加速度を下げることでモータトルクＴｍを低減でき、制御入力の飽和を解消することができる。なお、モデル出力部１３１は、モータ特性モデル１２４に相当するモデルの情報について、補正前位置指令演算部１２からモータ特性モデル１２４の情報を取得してもよく、後述するように補正前位置指令演算部１２がモータ特性モデル１２４を更新した場合は更新後のモータ特性モデル１２４の情報を取得してもよい。
　モデル位置偏差演算部１３３は、モデル出力部１３１で算出されたモデル位置と、エンコーダ３３で検出されたモータ３１のモータ位置との偏差を演算し、モデル位置偏差として出力する。
　比較部１３４は、モデル位置偏差演算部１３３で演算されたモデル位置偏差と規定された閾値とを比較し、モデル位置偏差が閾値以上の場合、何かしら制御入力の飽和が生じたと判定し、制御飽和信号をＯＮとして出力する。一方、比較部１３４は、モデル位置偏差が閾値未満の場合、制御入力の飽和は生じていないと判定し、制御飽和信号をＯＦＦとして出力する。なお、比較部１３４で使用される閾値については、固定値であってもよいし、可変値であってもよい。固定値の場合、コントローラ１０の生産者または使用者などが予め設定しておく。可変値の場合、例えば、図６に示すモータ制御モデル１３２において演算された補正前位置指令とモデル位置との位置偏差に対して規定された係数を乗算したものを閾値として使用してもよい。比較部１３４で使用される閾値は、制御入力制限の一例である。
　位置指令補正値演算部１３５は、比較部１３４から取得された制御飽和信号、エンコーダ３３から取得したモータ位置、および補正前位置指令演算部１２から取得した補正前位置指令に基づいて、位置指令補正値を演算する。具体的には、位置指令補正値演算部１３５は、制御飽和信号がＯＮとなると、補正後の加速度である補正後指令加速度、すなわち補正後位置指令の１制御周期分の変化量が減少するように、補正前位置指令を補正するための位置指令補正値を算出して出力する。このとき、位置指令補正値演算部１３５は、補正後指令加速度を０にするように補正してもよいし、時定数を持って段階的に減少するように補正してもよい。いずれの場合も、前述のモデル位置偏差は拡大せず減少するように作用する。制御飽和信号がＯＮとなり、位置指令補正値演算部１３５の制御によってモデル位置偏差が減少して閾値以下となった場合、比較部１３４は、制御入力の飽和が解消されたと判定し制御飽和信号をＯＦＦとして出力する。この場合、位置指令補正値演算部１３５は、制御飽和信号がＯＦＦとなると、制御飽和信号がＯＮの場合と比較して、補正後指令加速度を上昇させるような位置指令補正値を算出して出力する。
　一例として、位置指令補正値演算部１３５が、制御飽和信号がＯＮの場合は補正後指令加速度が０となるように位置指令補正値を制御し、制御飽和信号がＯＦＦの場合は補正後指令加速度が補正前の加速度である補正前指令加速度相当で加速するように位置指令補正値を制御する場合について説明する。図７は、実施の形態１に係るコントローラ１０の加速度補正演算部１３が加速度を補正した場合の移動量の差異の例を示す図である。図７において、横軸は時間を示し、縦軸は移動量を示す。また横軸では、制御飽和信号のＯＮ／ＯＦＦのタイミングを示している。
　加速度補正演算部１３では、モータ３１が出力最大トルクＴｍａｘを超える加速度となる補正前位置指令が入力されると、求められるトルク、すなわち加速度に対して、モータトルクＴｍが過少となるため制御入力の飽和が発生する。このとき、制御入力の飽和時には出力最大トルクＴｍａｘが出力されることとなる。加速度補正演算部１３は、制御入力が飽和するとモデル位置偏差が拡大するので制御飽和信号をＯＮにする。加速度補正演算部１３は、補正後の加速度である補正後指令加速度が０となるように位置指令補正値を補正する。そのため、次第に制御入力の飽和が解消されてモデル位置偏差が減少する。加速度補正演算部１３は、モデル位置偏差が閾値以下になると制御飽和信号をＯＦＦとし、再び元の加速度相当になるように位置指令補正値を制御する。このような制御下では、加速度補正演算部１３において、加減速中はモデル位置偏差が閾値前後に制御されながら制御飽和信号がＯＮ／ＯＦＦを繰り返す動きとなる。そのため、コントローラ１０は、過剰な制御飽和によるワインドアップ現象によるオーバーシュートなどの制御性能の劣化を抑制しつつ、出力最大トルクＴｍａｘでの加減速が可能となる。
　このように、加速度補正演算部１３は、補正前位置指令に基づいてモータ制御装置２０がモータ３１を制御した場合のモデル位置を生成し、モデル位置と検出されたモータ３１のモータ位置との偏差であるモデル位置偏差が規定された閾値以上の場合、制御入力が飽和したと判定して制御飽和信号をＯＮにして出力する。加速度補正演算部１３は、モデル位置偏差が閾値未満の場合、制御入力が飽和していないと判定して制御飽和信号をＯＦＦにして出力する。
　加速度補正演算部１３は、制御飽和信号をＯＮにして出力する場合は補正後指令加速度が減少するように補正前位置指令を補正する位置指令補正値を出力する。その後、加速度補正演算部１３は、制御飽和信号をＯＦＦにして出力する場合は制御飽和信号をＯＮにして出力したときの補正後指令加速度から増加するように位置指令補正値を変更する。
　位置指令演算部１４は、補正前位置指令演算部１２から取得した補正前位置指令と、加速度補正演算部１３から取得した位置指令補正値とを用いて、モータ制御装置２０に対する位置指令として補正後位置指令を演算し、モータ制御装置２０に出力する。位置指令演算部１４は、位置指令補正値を用いて補正前位置指令を補正することで、補正後位置指令を演算する。
　以上のように、コントローラ１０は、モータ制御装置２０に特別な処理を追加することなく、モータ３１の駆動対象の経路を維持したまま、制御入力の飽和による制御性能の劣化を抑制することができる。
　ここまでの動作を、フローチャートを用いて説明する。図８は、実施の形態１に係るコントローラ１０における制御入力の飽和による制御性能の劣化を抑制する動作を示すフローチャートである。コントローラ１０において、プログラム解析部１１は、動作プログラムを解析し（ステップＳ１）、解析データを出力する。補正前位置指令演算部１２の補間データ生成部１２１は、解析データから補間データを生成する（ステップＳ２）。補正前位置指令演算部１２の加減速処理部１２２は、補間データと状態量とを入力とし、機械モデル１２３を用いて加減速処理を行い、補正前位置指令を演算する（ステップＳ３）。加速度補正演算部１３の比較部１３４は、モデル位置偏差演算部１３３で演算されたモデル位置偏差と規定された閾値とを比較し、制御入力が飽和したか否かを判定する（ステップＳ４）。比較部１３４は、判定結果に応じて制御飽和信号をＯＮまたはＯＦＦにして出力する（ステップＳ５）。加速度補正演算部１３の位置指令補正値演算部１３５は、制御飽和信号、モータ位置、および補正前位置指令に基づいて、位置指令補正値を演算する（ステップＳ６）。位置指令演算部１４は、補正前位置指令と位置指令補正値とを用いて補正後位置指令を演算する（ステップＳ７）。位置指令演算部１４は、補正後位置指令をモータ制御装置２０への位置指令として出力する。
　次に、機械モデル１２３を飽和状況に基づいて更新する、すなわち制御入力の飽和結果に基づいて機械モデル１２３を更新することについて説明する。
　まず、機械モデル１２３の入力である状態量は、モータ位置、機械端位置、モータ速度、機械端速度、モータ加速度、機械端加速度、モータ電流Ｉ、トルク情報、モデル位置、負荷イナーシャ推定値、供給電圧のうち少なくとも１つを含んでいる。モータ位置および機械端位置をまとめて位置情報と称し、モータ速度および機械端速度をまとめて速度情報と称し、モータ加速度および機械端加速度をまとめて加速度情報と称することがある。機械端とは、モータ制御装置２０の駆動対象である機械系３０において、モータ３１が回転することによって負荷３２の全部または一部が動く場合の規定された部位である。負荷イナーシャ推定値の推定方法は、動作プログラムの実行中に推定されるものであれば任意の手法が採用可能である。例えば、加減速中のトルクと加速度との比から算出する手法、逐次最小２乗法を使う手法などが採用可能である。これらの状態量は、モータ制御装置２０または加速度補正演算部１３によって演算されたデータでもよいし、モータ制御装置２０が備える図示しない外部センサなどによって計測されて取得されたデータでもよい。
　加減速処理部１２２は、加速度補正演算部１３から取得した制御飽和信号と、モータ制御装置２０および加速度補正演算部１３のうち少なくとも一方から取得した状態量とに応じて、モータ特性モデル１２４および負荷モデル１２５で構成された機械モデル１２３を更新する。加減速処理部１２２は前述の方法で補正前位置指令を演算していることから、制御飽和信号がＯＮの場合には、機械モデル１２３が持つ情報と実際の機械系３０の状態との間に差異があることになる。同様に、制御入力に飽和が発生する条件であるため、モータ３１は出力最大トルクＴｍａｘを出力していることになる。モータ３１が出力するトルクは、状態量であるモータ電流Ｉ、およびモータ３１に応じて予め設定されたトルク定数から、式（４）のように算出できる。
　Ｔｍ＝Ｋｔ×Ｉ　…（４）
　式（４）において、Ｔｍはモータトルク［Ｎｍ］であり、Ｉはモータ電流［Ａ］であり、Ｋｔはトルク定数［Ｎｍ／Ａ］である。図９は、実施の形態１に係るコントローラ１０の補正前位置指令演算部１２が備える加減速処理部１２２において制御飽和信号がＯＮのときの状態量から算出したモータトルクＴｍをモータ特性としてプロットしたイメージを示す図である。制御入力の飽和は、主にトルク飽和または電圧飽和であると説明したが、状態量からそれぞれ下記のとおり判定が可能である。判定においては、閾値として、式（４）から出力最大トルクＴｍａｘに相当するモータ最大電流Ｉｍａｘに対してバラつきを考慮して僅かに小さいモータ電流閾値Ｉｔｈを用いる。加減速処理部１２２は、制御飽和信号がＯＮのときにモータ電流Ｉ≧モータ電流閾値Ｉｔｈの場合はトルク飽和と判定し、制御飽和信号がＯＮのときにモータ電流Ｉ＜モータ電流閾値Ｉｔｈの場合は電圧飽和と判定することができる。トルク飽和は、指令によるモータトルクＴｍ≧最大トルクＴｍａｘ０と考えることができる。一方、電圧飽和は、制御入力が飽和している条件においては指令によるモータトルクＴｍ＜最大トルクＴｍａｘ０の場合となる。
　したがって、加減速処理部１２２がトルク飽和と判定した場合、前述の式（１）～式（３）から負荷イナーシャＪ、または摩擦トルクＴ１、または偏荷重トルクＴ２に差異が発生していると考えられる。そのため、加減速処理部１２２は、状態量に基づいて負荷モデル１２５の負荷イナーシャＪ、または摩擦トルクＴ１、または偏荷重トルクＴ２を更新することができる。ここで、加減速処理部１２２は、更新する負荷モデル１２５の情報について、ワーク情報に応じて決定してもよい。また、加減速処理部１２２は、状態量としての負荷イナーシャ推定値を元に更新してもよい。一方、加減速処理部１２２が電圧飽和と判定した場合、低減トルクＴｒに差異が発生していると考えられる。低減トルクＴｒは、モータ３１に印加可能な電圧、すなわち供給電圧により変化するため、加減速処理部１２２は、状態量のモータ速度および供給電圧に紐づいたデータとし、モータ特性モデル１２４における低減トルクＴｒを更新することができる。
　このように、補正前位置指令演算部１２は、取得した制御飽和信号がＯＮの場合、制御飽和信号がＯＮのときのコントローラ１０およびモータ制御装置２０およびモータ３１のうち少なくとも１つの動作状態を示す状態量に基づいて、機械モデル１２３を更新する。また、補正前位置指令演算部１２は、機械モデル１２３としてモータ特性モデル１２４および負荷モデル１２５を有する。補正前位置指令演算部１２は、取得した制御飽和信号がＯＮのときにモータ電流Ｉが規定された値であるモータ電流閾値Ｉｔｈ以上の場合、制御飽和信号がＯＮのときの状態量に基づいて負荷モデル１２５を更新する。補正前位置指令演算部１２は、取得した制御飽和信号がＯＮのときにモータ電流Ｉが規定された値であるモータ電流閾値Ｉｔｈ未満の場合、制御飽和信号がＯＮのときの状態量に基づいてモータ特性モデル１２４を更新する。つまり、位置指令生成部１５は、モータ３１が出力可能な加速度を算出する機械モデル１２３を有し、解析データおよび機械モデル１２３に基づいて位置指令を生成し、モータ３１に対する制御入力が予め設定された制御入力制限を超えて飽和した場合は機械モデル１２３を更新するように動作する。また、位置指令生成部１５は、モータ３１に対する制御入力が飽和したか否かを判定し（ステップＳ４）、制御入力が飽和したと判定した場合は、飽和したときのコントローラ１０およびモータ制御装置２０およびモータ３１のうち少なくとも１つの動作状態を示す状態量に基づいて、機械モデル１２３を更新するように動作する。
　なお、加減速処理部１２２は、制御飽和信号がＯＦＦの場合にも機械モデル１２３を更新してもよい。例えば、加減速処理部１２２は、機械モデル１２３から算出された移動指令と紐づいたモデルとしてのモータトルクＴｍと、モータ電流Ｉから算出されたモータトルクＴｍとを比較したトルク偏差が規定された値以上ある場合、負荷モデル１２５に誤差があると判定できる。この場合、トルク飽和の場合と同様、負荷イナーシャＪ、または摩擦トルクＴ１、または偏荷重トルクＴ２に差異が発生していると考えられる。そのため、加減速処理部１２２は、状態量に基づいて負荷モデル１２５の負荷イナーシャＪ、または摩擦トルクＴ１、または偏荷重トルクＴ２を更新することができる。ここで、加減速処理部１２２は、更新する負荷モデル１２５の情報について、ワーク情報に応じて決定してもよい。また、加減速処理部１２２は、状態量としての負荷イナーシャ推定値を元に更新してもよい。このように、補正前位置指令演算部１２は、取得した制御飽和信号がＯＦＦであり、かつ機械モデル１２３から算出されたモータトルクＴｍとモータ電流Ｉから算出されたモータトルクＴｍとの偏差であるトルク偏差が規定された値以上の場合、状態量に基づいて、機械モデル１２３を更新する。具体的には、補正前位置指令演算部１２は、機械モデル１２３としてモータ特性モデル１２４および負荷モデル１２５を有し、機械モデル１２３として負荷モデル１２５を更新する。
　以上のように、コントローラ１０は、制御入力の飽和時の状態量に基づいて機械モデル１２３を更新することで、常に機械モデル１２３を実際の機械系３０の状態に則した最適なものとすることができる。ここで、コントローラ１０は、更新した機械モデル１２３について、位置指令の生成に限定するものではなく、プログラムに基づいた動作時間予測、経路予測、加工予測など機械モデル１２３を使用した別のアプリケーションに用いてもよい。
　ここまでの動作を、フローチャートを用いて説明する。図１０は、実施の形態１に係るコントローラ１０における機械モデル１２３を飽和状況に基づいて更新する動作を示すフローチャートである。コントローラ１０において、補正前位置指令演算部１２の加減速処理部１２２は、制御飽和信号および状態量を取得する（ステップＳ１１）。加減速処理部１２２は、制御飽和信号がＯＮか否かを判定する（ステップＳ１２）。制御飽和信号がＯＮの場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、加減速処理部１２２は、機械モデル１２３を更新する（ステップＳ１３）。制御飽和信号がＯＦＦの場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、加減速処理部１２２は、トルク偏差が規定された値以上か否かを判定する（ステップＳ１４）。トルク偏差が規定された値以上の場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、加減速処理部１２２は、機械モデル１２３を更新する（ステップＳ１３）。トルク偏差が規定された値未満の場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、加減速処理部１２２は、動作を終了する。
　次に、実施の形態１のコントローラ１０を実現するハードウェア構成について説明する。図１１は、実施の形態１に係るコントローラ１０を実現するハードウェアの構成例を示す図である。図１１には、コントローラ１０のプログラム解析部１１、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４を、プロセッサ６３とメモリ６４とを有する処理回路６１によって実現する場合の構成例を示す。
　プロセッサ６３は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）である。プロセッサ６３は、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、またはＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）でもよい。メモリ６４は、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically　Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）といった、揮発性あるいは不揮発性の半導体メモリである。
　メモリ６４には、プログラム解析部１１、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４として動作するためのプログラムが格納される。このプログラムをプロセッサ６３が読み出して実行することにより、プログラム解析部１１、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４を実現することが可能である。なお、メモリ６４に格納される、プログラム解析部１１、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４として動作するためのプログラムは、例えば、ＣＤ（Compact　Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）－ＲＯＭなどの記憶媒体に書き込まれた状態でユーザ等に提供される形態であってもよいし、ネットワークを介して提供される形態であってもよい。また、プロセッサ６３は、演算結果などのデータをメモリ６４の揮発性メモリに出力する。または、プロセッサ６３は、演算結果などのデータを、メモリ６４の揮発性メモリを介して補助記憶装置に出力することによってデータを保存する。
　入力部６２は、コントローラ１０に対する入力信号を外部から受信する回路である。入力部６２は、例えば、動作プログラム、モータ位置、状態量などを受信する。出力部６５は、コントローラ１０で生成した信号を外部へ出力する回路である。出力部６５は、例えば、補正後位置指令を出力する。
　図１１は、汎用のプロセッサ６３およびメモリ６４によりプログラム解析部１１、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４を実現する場合のハードウェアの例であるが、プロセッサ６３およびメモリ６４の代わりに専用の処理回路でプログラム解析部１１、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４を実現してもよい。すなわち、専用の処理回路でプログラム解析部１１、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４を実現してもよい。ここで、専用の処理回路は、単一回路、複合回路、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）、またはこれらを組み合わせた回路である。なお、プログラム解析部１１、補正前位置指令演算部１２、加速度補正演算部１３、および位置指令演算部１４の一部をプロセッサ６３およびメモリ６４で実現し、残りを専用の処理回路で実現してもよい。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、コントローラ１０は、モータ３１の駆動対象の経路を維持したまま、制御性能の劣化を抑制するとともに、実際の機械系３０の状態に則した最適な機械モデル１２３に更新することができる。また、コントローラ１０は、機械モデル１２３に基づいて位置指令を決定することで、最適な加速度または時定数でモータ３１を動作させることができ、余分なトルクマージンを持つことなく常にモータ３１が出力可能な最大トルクで加減速動作が可能であるため、サイクルタイムの短縮を実現できる。また、コントローラ１０は、動作プログラムに基づいて予め動作予測をする場合も、更新された機械モデル１２３を用いることで、誤差の少ない良好な結果を得ることが可能となる。
実施の形態２．
　実施の形態１では、コントローラ１０に接続されるモータ制御装置２０が１つの場合について説明した。ここで、上位制御装置であるコントローラには、複数のモータを同時に制御できるものがある。ただし、コントローラが複数のモータを同時に補間制御する場合、個別に補正を実施するとモータ同士の補間を取ることができなくなってしまう。実施の形態２では、コントローラに接続されるモータ制御装置が複数あり、コントローラが複数のモータを同時に制御する場合について説明する。
　図１２は、実施の形態２に係る制御システム４０ａの構成例を示す図である。制御システム４０ａは、コントローラ１０ａと、モータ制御装置２０ａ，２０ｂと、を備える。コントローラ１０ａは、モータ制御装置２０ａ，２０ｂに接続されている上位制御装置である。モータ制御装置２０ａには機械系３０ａが接続され、モータ制御装置２０ｂには機械系３０ｂが接続されている。図１２に示すように、モータ制御装置２０ａは、位置偏差演算部２１ａと、位置制御部２２ａと、速度演算部２３ａと、速度偏差演算部２４ａと、速度制御部２５ａと、電流制限部２６ａと、電流制御部２７ａと、を備える。また、モータ制御装置２０ｂは、位置偏差演算部２１ｂと、位置制御部２２ｂと、速度演算部２３ｂと、速度偏差演算部２４ｂと、速度制御部２５ｂと、電流制限部２６ｂと、電流制御部２７ｂと、を備える。機械系３０ａには、モータ３１ａ、負荷３２ａ、およびエンコーダ３３ａが含まれる。また、機械系３０ｂには、モータ３１ｂ、負荷３２ｂ、およびエンコーダ３３ｂが含まれる。モータ制御装置２０ａ，２０ｂは、実施の形態１のモータ制御装置２０と同様の構成のため、詳細な説明は省略する。機械系３０ａ，３０ｂは、実施の形態１の機械系３０と同様の構成のため、詳細な説明は省略する。
　コントローラ１０ａの構成および動作について詳細に説明する。図１２に示すように、コントローラ１０ａは、プログラム解析部１１と、補正前位置指令演算部１２ａと、加速度補正演算部１３ａと、位置指令演算部１４ａ，１４ｂと、を備える。なお、補正前位置指令演算部１２ａ、加速度補正演算部１３ａ、および位置指令演算部１４ａ，１４ｂによって位置指令生成部１５ａを構成している。
　プログラム解析部１１は、図１に示す実施の形態１のプログラム解析部１１と同様の動作を行う。
　補正前位置指令演算部１２ａは、プログラム解析部１１から取得した解析データに基づいて補間データを生成し、補間データに基づいてモータ３１ａ，３１ｂを加減速駆動させるための補正前位置指令ａ，ｂを演算する。補正前位置指令演算部１２ａは、２つのモータ３１ａ，３１ｂに対する補正前位置指令ａ，ｂを演算することになるが、補正前位置指令ａおよび補正前位置指令ｂを演算する個々の動作は、図１および図２に示す実施の形態１の補正前位置指令演算部１２の動作と同様である。そのため、補正前位置指令演算部１２ａの詳細な動作の説明については省略する。
　加速度補正演算部１３ａは、補正前位置指令演算部１２ａから取得した補正前位置指令ａ，ｂ、エンコーダ３３ａから取得したモータ位置ａ、およびエンコーダ３３ｂから取得したモータ位置ｂを用いて、補正前位置指令ａを補正するための位置指令補正値ａを演算し、補正前位置指令ｂを補正するための位置指令補正値ｂを演算する。図１３は、実施の形態２に係るコントローラ１０ａが備える加速度補正演算部１３ａの構成例を示す図である。加速度補正演算部１３ａは、モデル出力部１３１ａ，１３１ｂと、モデル位置偏差演算部１３３ａ，１３３ｂと、比較部１３４ａ，１３４ｂと、位置指令補正値演算部１３５ａと、を備える。モデル出力部１３１ａは、モータ制御モデル１３２ａを保持する。モデル出力部１３１ｂは、モータ制御モデル１３２ｂを保持する。モデル出力部１３１ａ，１３１ｂ、モデル位置偏差演算部１３３ａ，１３３ｂ、および比較部１３４ａ，１３４ｂの動作は、図６に示す実施の形態１のモデル出力部１３１、モデル位置偏差演算部１３３、および比較部１３４の動作と同様のため、詳細な説明については省略する。
　位置指令補正値演算部１３５ａは、補正前位置指令ａ，ｂに対する位置指令補正値ａ，ｂを演算する。このとき、位置指令補正値演算部１３５ａは、比較部１３４ａ，１３４ｂから出力される制御飽和信号ａ，ｂのＯＲ、すなわち論理和をとって位置指令補正値ａ，ｂを演算する。位置指令補正値演算部１３５ａは、複数のモータ３１ａ，３１ｂのうち少なくとも１つにおいて制御入力の飽和があった場合、全てのモータ３１ａ，３１ｂを対象にして、補正後位置指令ａ，ｂの１制御周期分の変化量が減少するように、補正前位置指令ａ，ｂを補正するための位置指令補正値ａ，ｂを算出して出力する。
　なお、本実施の形態では、コントローラに接続されるモータ制御装置が２つの場合について説明したが、コントローラに接続されるモータ制御装置が３つ以上になっても同様の制御が可能である。具体的には、位置指令補正値演算部１３５ａに相当する構成が、３つ以上の制御飽和信号の論理和をとることで、本実施の形態と同様の制御を実現できる。
　このように、制御システム４０ａでは、コントローラ１０ａは各々が異なるモータ３１ａ，３１ｂに電流を供給して動作を制御する複数のモータ制御装置２０ａ，２０ｂに接続され、複数のモータ３１ａ，３１ｂが補間されて制御されている。加速度補正演算部１３ａは、何れかのモータ３１ａ，３１ｂについての制御飽和信号をＯＮにして出力する場合、モータ３１ａ，３１ｂ同士の補間動作を維持しつつ補正後の加速度である補正後指令加速度が減少するように、補間動作する複数のモータ３１ａ，３１ｂに対する位置指令補正値を出力する。その後、加速度補正演算部１３ａは、補間動作する複数のモータ３１ａ，３１ｂについての制御飽和信号をＯＦＦにして出力する場合、モータ３１ａ，３１ｂ同士の補間動作を維持しつつ制御飽和信号をＯＮにして出力したときの補正後指令加速度から増加するように、補間動作する複数のモータ３１ａ，３１ｂに対する位置指令補正値を変更する。
　実施の形態２のコントローラ１０ａのハードウェア構成は、図１１に示す実施の形態１のコントローラ１０のハードウェア構成と同様である。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、コントローラ１０ａは、複数のモータ制御装置２０ａ，２０ｂに接続され、複数のモータ３１ａ，３１ｂを対象にして補間動作する場合でも、モータ３１ａ，３１ｂの駆動対象の経路を維持したまま、制御入力の飽和による制御性能の劣化を抑制することができ、実施の形態１のときと同様の効果を得ることができる。
実施の形態３．
　実施の形態３では、モータ制御装置が、電流指令に対して電流制限中の場合に電流制限中であることを示す電流制限信号を出力する場合について説明する。
　図１４は、実施の形態３に係る制御システム４０ｃの構成例を示す図である。制御システム４０ｃは、コントローラ１０ｃと、モータ制御装置２０ｃと、を備える。コントローラ１０ｃは、モータ制御装置２０ｃに接続されている上位制御装置である。モータ制御装置２０ｃには機械系３０が接続されている。図１４に示すように、モータ制御装置２０ｃは、位置偏差演算部２１と、位置制御部２２と、速度演算部２３と、速度偏差演算部２４と、速度制御部２５と、電流制限部２６ｃと、電流制御部２７と、を備える。
　電流制限部２６ｃは、図１に示す実施の形態１の電流制限部２６と同様の機能を有するとともに、電流制限を行った場合に電流制限を行ったことを示す電流制限信号をコントローラ１０ｃに出力する機能を有する。電流制限中は制御飽和と見なすことができる。例えば、電流制限部２６ｃは、電流制限を行った場合に電流制限信号をＯＮにして出力し、電流制限を行わなかった場合に電流制限信号をＯＦＦにして出力する。
　図１４に示すように、コントローラ１０ｃは、プログラム解析部１１と、補正前位置指令演算部１２ｃと、加速度補正演算部１３ｃと、位置指令演算部１４と、を備える。なお、補正前位置指令演算部１２ｃ、加速度補正演算部１３ｃ、および位置指令演算部１４によって位置指令生成部１５ｃを構成している。図１５は、実施の形態３に係るコントローラ１０ｃが備える加速度補正演算部１３ｃの構成例を示す図である。加速度補正演算部１３ｃは、モデル出力部１３１と、モデル位置偏差演算部１３３と、比較部１３４と、位置指令補正値演算部１３５ｃと、論理和演算部１３６と、を備える。
　論理和演算部１３６は、比較部１３４から取得した制御飽和信号とモータ制御装置２０ｃの電流制限部２６ｃから取得した電流制限信号との論理和を演算する。論理和演算部１３６は、制御飽和信号および電流制限信号の少なくとも１つがＯＮの場合は制御飽和信号ｃをＯＮにして出力し、制御飽和信号および電流制限信号がともにＯＦＦの場合は制御飽和信号ｃをＯＦＦにして出力する。
　位置指令補正値演算部１３５ｃは、実施の形態１の位置指令補正値演算部１３５と取得する信号が異なるが、制御飽和信号ｃがＯＮまたはＯＦＦの場合の動作は、実施の形態１の位置指令補正値演算部１３５の動作と同様である。
　このように、加速度補正演算部１３ｃは、モータ制御装置２０ｃからモータ３１への制御入力である電流指令が規定された値以上か否かを示す電流制限信号を取得し、電流指令が規定された値以上であることを示す電流制限信号を取得した場合は制御飽和信号ｃをＯＮにして出力する。加速度補正演算部１３ｃは、電流指令が規定された値未満であることを示す電流制限信号を取得した場合かつモデル位置偏差が規定された閾値未満の場合は制御飽和信号ｃをＯＦＦにして出力する。
　補正前位置指令演算部１２ｃは、実施の形態１の補正前位置指令演算部１２と取得する信号が異なるが、制御飽和信号ｃがＯＮまたはＯＦＦの場合の動作は、実施の形態１の補正前位置指令演算部１２の動作と同様である。
　実施の形態３のコントローラ１０ｃのハードウェア構成は、図１１に示す実施の形態１のコントローラ１０のハードウェア構成と同様である。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、コントローラ１０ｃは、制御飽和の判定に電流制限信号を用いることとした。コントローラ１０ｃは、トルク飽和条件において、モデル位置偏差の拡大によって制御飽和信号がＯＮとなるより早期に制御入力の飽和を検出することができる。
実施の形態４．
　実施の形態４では、機械モデル１２３を機械学習する学習装置および推論装置について説明する。ここでの機械モデル１２３は、モータ特性モデル１２４および負荷モデル１２５で構成されており、主に図２に示す加減速処理部１２２で、補間データに基づいてモータ３１が出力可能なトルクの範囲で加減速駆動させるための補正前位置指令の演算に用いられる。モータ特性モデル１２４は、主にトルク－速度特性であり、供給電圧、動作速度などに応じて出力可能なトルクの算出に用いられる。負荷モデル１２５は、主にワーク情報、摩擦トルクＴ１、偏荷重トルクＴ２などの情報から、モータ３１に対する負荷イナーシャＪの算出に用いられる。
＜学習フェーズ＞
　図１６は、実施の形態４に係るコントローラ１０に適用される学習装置７０の構成例を示す図である。学習装置７０は、データ取得部７１と、モデル生成部７２と、学習済モデル記憶部７３と、を備える。ここでのモデルとは、主に図２に示す加減速処理部１２２にある、モータ３１が出力可能なトルクの範囲で加減速駆動させるための補正前位置指令の演算に用いられる機械モデル１２３である。なお、図１６では、学習済モデル記憶部７３が学習装置７０の外部にあるが、学習済モデル記憶部７３を学習装置７０の内部に含めてもよい。
　データ取得部７１は、コントローラ１０から、学習用データとして取得情報および機械状態を取得する。取得情報には、制御入力の制御飽和信号、コントローラ１０およびモータ制御装置２０およびモータ３１のうち少なくとも１つの動作状態を示す状態量、プログラム情報、およびワーク情報が含まれる。機械状態には、モータ特性、負荷イナーシャＪ、摩擦トルクＴ１、および偏荷重トルクＴ２が含まれる。
　モデル生成部７２は、データ取得部７１から出力される取得情報、および教師データである機械状態の組み合わせに基づいて作成される学習用データを用いて、取得情報を学習する。すなわち、モデル生成部７２は、コントローラ１０の取得情報、および機械状態から、機械モデル１２３に含まれる最適な負荷モデル１２５を推論するための学習済モデルを生成する。ここで、学習用データは、取得情報、および機械状態を互いに関連付けたデータである。
　モデル生成部７２が用いる学習アルゴリズムは教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、ニューラルネットワークを適用した場合について説明する。モデル生成部７２は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習によって機械モデル１２３を学習する。ここで、教師あり学習とは、入力と結果（ラベル）のデータの組を学習装置７０に与えることで、それらの学習用データにある特徴を学習し、入力から結果を推論する手法をいう。
　ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）、および複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層、又は２層以上でもよい。
　例えば、図１７に示すような３層のニューラルネットワークを想定する。図１７は、実施の形態４に係る学習装置７０のモデル生成部７２で用いられるニューラルネットワークの例を模式的に示す図である。
　図１７に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層（Ｘ１－Ｘ３）に入力されると、その値に重みＷ１（ｗ１１－ｗ１６）を掛けて中間層（Ｙ１－Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１－ｗ２６）を掛けて出力層（Ｚ１－Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１およびＷ２の値によって変わる。
　本実施の形態において、ニューラルネットワークは、データ取得部７１によって取得される取得情報、教師データの組み合わせに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、機械モデル１２３を学習する。
　すなわち、ニューラルネットワークは、入力層に取得情報を入力して出力層から出力された結果が、教師データに近づくように重みＷ１およびＷ２を調整することで学習する。
　モデル生成部７２は、以上のような学習を実行することで学習済モデルを生成し、出力する。
　学習済モデル記憶部７３は、モデル生成部７２から出力された学習済モデルを記憶する。
　次に、図１８を用いて、学習装置７０が学習する処理について説明する。図１８は、実施の形態４に係る学習装置７０の学習処理を示すフローチャートである。
　データ取得部７１は、データとして、取得情報および機械状態を取得する（ステップＳ１０１）。なお、データ取得部７１が取得情報および機械状態を同時に取得するものとしたが、これに限定されない。データ取得部７１は、取得情報および機械状態を関連付けて入力できればよいので、取得情報および機械状態をそれぞれ別のタイミングで取得してもよい。
　モデル生成部７２は、学習処理を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、モデル生成部７２は、データ取得部７１で取得される取得情報および機械状態の組み合わせに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習によって機械モデル１２３を学習し、学習済モデルを生成する。
　学習済モデル記憶部７３は、モデル生成部７２で生成された学習済モデルを記憶する（ステップＳ１０３）。
＜活用フェーズ＞
　図１９は、実施の形態４に係るコントローラ１０に適用される推論装置８０の構成例を示す図である。推論装置８０は、データ取得部８１と、推論部８２と、を備える。ここでの推論部８２は、図２に示す加減速処理部１２２に相当し、学習した機械モデル１２３に基づいて、補正前位置指令を出力する。
　データ取得部８１は、取得情報を取得する。取得情報には、制御入力の制御飽和信号、コントローラ１０およびモータ制御装置２０およびモータ３１のうち少なくとも１つの動作状態を示す状態量、プログラム情報、およびワーク情報が含まれる。
　推論部８２は、学習済モデル記憶部７３に記憶されている学習済モデルを用いて、データ取得部８１で取得された取得情報から、機械モデル１２３に含まれる負荷モデル１２５を推論する。すなわち、推論部８２は、学習済モデルにデータ取得部８１で取得された取得情報を入力することで、取得情報から推論される機械モデル１２３に含まれる負荷モデル１２５を推論して出力することができる。
　なお、本実施の形態では、コントローラ１０に適用される学習装置７０のモデル生成部７２で学習された学習済モデルを用いて機械モデル１２３を出力するものとして説明したが、別のコントローラ１０に適用される学習装置７０から学習済モデルを取得し、この学習済モデルに基づいて機械モデル１２３を出力するようにしてもよい。
　次に、図２０を用いて、推論装置８０が機械モデル１２３を推論する処理について説明する。図２０は、実施の形態４に係る推論装置８０の推論処理を示すフローチャートである。
　データ取得部８１は、データとして、取得情報を取得する（ステップＳ１１１）。
　推論部８２は、学習済モデル記憶部７３に記憶されている学習済モデルに取得情報を入力する（ステップＳ１１２）。推論部８２は、学習済モデルに取得情報を入力することで機械モデル１２３を得る。
　推論部８２は、データとして、学習済モデルによって得られた機械モデル１２３をコントローラ１０に出力する（ステップＳ１１３）。
　コントローラ１０は、取得した機械モデル１２３を元に補正前位置指令を出力する（ステップＳ１１４）。
　これにより、学習装置７０および推論装置８０は、制御システム４０から取得できる情報に基づいて、プログラム情報およびワーク状態において変化する要因を機械モデル１２３として出力することができ、容易な動作予測が可能となる。
　なお、本実施の形態では、モデル生成部７２が用いる学習アルゴリズムに教師あり学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、教師あり学習以外にも、強化学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。
　また、モデル生成部７２は、複数のコントローラ１０に対して作成される学習用データに従って、機械モデル１２３を学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部７２は、同一のエリアで使用される複数のコントローラ１０から学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数のコントローラ１０から収集される学習用データを利用して機械モデル１２３を学習してもよい。また、モデル生成部７２は、学習用データを収集する対象のコントローラ１０を途中で対象に追加してもよいし、途中で対象から除去することも可能である。さらに、あるコントローラ１０について機械モデル１２３を学習した学習装置７０を、これとは別のコントローラ１０に適用し、当該別のコントローラ１０について機械モデル１２３を再学習して更新するようにしてもよい。
　また、モデル生成部７２に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Deep　Learning）を用いることもでき、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。
　なお、学習装置７０および推論装置８０は、コントローラ１０の機械モデル１２３を学習するために使用されるが、例えば、ネットワークを介してコントローラ１０に接続され、コントローラ１０とは別個の装置であってもよい。また、学習装置７０および推論装置８０はコントローラ１０に内蔵されていてもよい。さらに、学習装置７０および推論装置８０は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。図２１は、実施の形態４において学習装置７０および推論装置８０をコントローラ１０の外部に設置した場合の例を示す図である。図２２は、実施の形態４において学習装置７０および推論装置８０をコントローラ１０の内部に設置した場合の例を示す図である。図２１の例では、コントローラ１０と学習装置７０および推論装置８０との間にネットワークが存在していてもよい。また、図２１の例では、学習装置７０および推論装置８０はクラウドサーバ上に存在していてもよい。なお、図２１および図２２の例では、学習装置７０の中に学習済モデル記憶部７３が含まれているものとする。
　このように、コントローラ１０は、実施の形態１の方法で機械モデル１２３を更新してもよいし、実施の形態４のように学習装置７０および推論装置８０を用いて機械モデル１２３を更新してもよい。なお、学習装置７０および推論装置８０をコントローラ１０に適用する場合について説明したが、これに限定されない。学習装置７０および推論装置８０をコントローラ１０ａ，１０ｃに適用することも可能である。
　以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１０，１０ａ，１０ｃ　コントローラ、１１　プログラム解析部、１２，１２ａ，１２ｃ　補正前位置指令演算部、１３，１３ａ，１３ｃ　加速度補正演算部、１４，１４ａ，１４ｂ　位置指令演算部、１５，１５ａ，１５ｃ　位置指令生成部、２０，２０ａ，２０ｂ，２０ｃ　モータ制御装置、２１，２１ａ，２１ｂ　位置偏差演算部、２２，２２ａ，２２ｂ　位置制御部、２３，２３ａ，２３ｂ　速度演算部、２４，２４ａ，２４ｂ　速度偏差演算部、２５，２５ａ，２５ｂ　速度制御部、２６，２６ａ，２６ｂ，２６ｃ　電流制限部、２７，２７ａ，２７ｂ　電流制御部、３０，３０ａ，３０ｂ　機械系、３１，３１ａ，３１ｂ　モータ、３２，３２ａ，３２ｂ　負荷、３３，３３ａ，３３ｂ　エンコーダ、４０，４０ａ，４０ｃ　制御システム、７０　学習装置、７１，８１　データ取得部、７２　モデル生成部、７３　学習済モデル記憶部、８０　推論装置、８２　推論部、１２１　補間データ生成部、１２２　加減速処理部、１２３　機械モデル、１２４　モータ特性モデル、１２５　負荷モデル、１３１，１３１ａ，１３１ｂ　モデル出力部、１３２，１３２ａ，１３２ｂ　モータ制御モデル、１３３，１３３ａ，１３３ｂ　モデル位置偏差演算部、１３４，１３４ａ，１３４ｂ　比較部、１３５，１３５ａ，１３５ｃ　位置指令補正値演算部、１３６　論理和演算部。

Claims (16)

  1. 　モータに電流を供給して動作を制御するモータ制御装置に対して位置指令を出力するコントローラであって、
    　前記モータの動作によって駆動する駆動対象の経路を規定する動作プログラムを解析し、解析データを出力するプログラム解析部と、
    　前記モータが出力可能な加速度を算出する機械モデルを有し、前記解析データおよび前記機械モデルに基づいて前記位置指令を生成し、前記モータに対する制御入力が予め設定された制御入力制限を超えて飽和した場合は前記機械モデルを更新する位置指令生成部と、
    　を備えることを特徴とするコントローラ。
  2. 　前記位置指令生成部は、前記モータに対する制御入力が前記飽和したか否かを判定し、前記制御入力が前記飽和したと判定した場合は、前記飽和したときの前記コントローラおよび前記モータ制御装置および前記モータのうち少なくとも１つの動作状態を示す状態量に基づいて、前記機械モデルを更新する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のコントローラ。
  3. 　前記位置指令生成部は、
    　前記モータが出力可能な加速度を算出する機械モデルを有し、前記解析データおよび前記機械モデルに基づいて、補正前位置指令を演算する補正前位置指令演算部と、
    　前記モータに対する制御入力が前記飽和したか否かを判定し、前記制御入力が前記飽和したと判定した場合は制御飽和信号をＯＮにして出力し、前記制御入力が前記飽和していないと判定した場合は前記制御飽和信号をＯＦＦにして出力し、さらに前記制御飽和信号に基づいて、前記補正前位置指令を補正するための位置指令補正値を演算する加速度補正演算部と、
    　前記補正前位置指令と前記位置指令補正値とを用いて前記位置指令を演算する位置指令演算部と、
    　を備え、
    　前記補正前位置指令演算部は、取得した前記制御飽和信号がＯＮの場合、前記制御飽和信号がＯＮのときの前記コントローラおよび前記モータ制御装置および前記モータのうち少なくとも１つの動作状態を示す状態量に基づいて、前記機械モデルを更新する、
    　ことを特徴とする請求項１または２に記載のコントローラ。
  4. 　前記加速度補正演算部は、前記補正前位置指令に基づいて前記モータ制御装置が前記モータを制御した場合のモデル位置を生成し、前記モデル位置と検出された前記モータのモータ位置との偏差であるモデル位置偏差が規定された閾値以上の場合、前記制御入力が前記飽和したと判定して前記制御飽和信号をＯＮにして出力し、前記モデル位置偏差が前記閾値未満の場合、前記制御入力が前記飽和していないと判定して前記制御飽和信号をＯＦＦにして出力する、
    　ことを特徴とする請求項３に記載のコントローラ。
  5. 　前記加速度補正演算部は、前記モータ制御装置から前記モータへの制御入力である電流指令が規定された値以上か否かを示す電流制限信号を取得し、前記電流指令が前記規定された値以上であることを示す前記電流制限信号を取得した場合は前記制御飽和信号をＯＮにして出力し、前記電流指令が前記規定された値未満であることを示す前記電流制限信号を取得した場合かつ前記モデル位置偏差が規定された閾値未満の場合は前記制御飽和信号をＯＦＦにして出力する、
    　ことを特徴とする請求項４に記載のコントローラ。
  6. 　前記加速度補正演算部は、前記制御飽和信号をＯＮにして出力する場合は補正後の加速度である補正後指令加速度が減少するように前記補正前位置指令を補正する前記位置指令補正値を出力し、その後、前記制御飽和信号をＯＦＦにして出力する場合は前記制御飽和信号をＯＮにして出力したときの前記補正後指令加速度から増加するように前記位置指令補正値を変更する、
    　ことを特徴とする請求項３から５のいずれか１つに記載のコントローラ。
  7. 　前記補正前位置指令演算部は、取得した前記制御飽和信号がＯＦＦであり、かつ前記機械モデルから算出されたモータトルクとモータ電流から算出されたモータトルクとの偏差であるトルク偏差が規定された値以上の場合、前記状態量に基づいて、前記機械モデルを更新する、
    　ことを特徴とする請求項３から６のいずれか１つに記載のコントローラ。
  8. 　前記補正前位置指令演算部は、前記機械モデルとしてモータ特性モデルおよび負荷モデルを有し、前記機械モデルとして前記負荷モデルを更新する、
    　ことを特徴とする請求項７に記載のコントローラ。
  9. 　前記補正前位置指令演算部は、前記機械モデルとしてモータ特性モデルおよび負荷モデルを有し、取得した前記制御飽和信号がＯＮのときにモータ電流が規定された値以上の場合、前記制御飽和信号がＯＮのときの前記状態量に基づいて前記負荷モデルを更新し、取得した前記制御飽和信号がＯＮのときに前記モータ電流が規定された値未満の場合、前記制御飽和信号がＯＮのときの前記状態量に基づいて前記モータ特性モデルを更新する、
    　ことを特徴とする請求項３から７のいずれか１つに記載のコントローラ。
  10. 　前記状態量は、モータ位置、前記モータ制御装置の駆動対象である機械系の機械端位置、モータ速度、前記機械系の機械端速度、モータ加速度、前記機械系の機械端加速度、モータ電流、トルク情報、前記加速度補正演算部で算出されるモデル位置、負荷イナーシャ推定値、および前記モータへの供給電圧のうち少なくとも１つを含む、
    　ことを特徴とする請求項３から８のいずれか１つに記載のコントローラ。
  11. 　各々が異なる前記モータに電流を供給して動作を制御する複数の前記モータ制御装置に接続され、複数の前記モータが補間されて制御され、
    　前記加速度補正演算部は、何れかの前記モータについての前記制御飽和信号をＯＮにして出力する場合、前記モータ同士の補間動作を維持しつつ補正後の加速度である補正後指令加速度が減少するように、補間動作する複数の前記モータに対する位置指令補正値を出力し、その後、補間動作する複数の前記モータについての前記制御飽和信号をＯＦＦにして出力する場合、前記モータ同士の補間動作を維持しつつ前記制御飽和信号をＯＮにして出力したときの前記補正後指令加速度から増加するように、補間動作する複数の前記モータに対する位置指令補正値を変更する、
    　ことを特徴とする請求項３から１０のいずれか１つに記載のコントローラ。
  12. 　前記制御飽和信号、前記状態量、前記動作プログラムのプログラム情報、およびワーク情報を含む取得情報と、モータ特性、負荷イナーシャ、摩擦トルク、および偏荷重トルクを含む教師データと、を学習用データとして取得するデータ取得部と、
    　前記学習用データを用いて、前記取得情報から、前記機械モデルに含まれる負荷モデルを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
    　を備える学習装置、
    　を備えることを特徴とする請求項３から１１のいずれか１つに記載のコントローラ。
  13. 　前記制御飽和信号、前記状態量、前記動作プログラムのプログラム情報、およびワーク情報を取得情報として取得するデータ取得部と、
    　前記機械モデルに含まれる負荷モデルを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部で取得された前記取得情報から負荷モデルを推論する推論部と、
    　を備える推論装置、
    　を備えることを特徴とする請求項３から１２のいずれか１つに記載のコントローラ。
  14. 　請求項１から１３のいずれか１つに記載のコントローラと、
    　前記コントローラから取得した位置指令に基づいてモータの位置制御を行うモータ制御装置と、
    　を備えることを特徴とする制御システム。
  15. 　モータに電流を供給して動作を制御するモータ制御装置に対して位置指令を出力するコントローラから、前記モータに対する制御入力が予め設定された制御入力制限を超えて飽和したか否かを示す制御飽和信号、前記コントローラおよび前記モータ制御装置および前記モータのうち少なくとも１つの動作状態を示す状態量、前記コントローラに入力される動作プログラムのプログラム情報、およびワーク情報を含む取得情報と、モータ特性、負荷イナーシャ、摩擦トルク、および偏荷重トルクを含む教師データと、を学習用データとして取得するデータ取得部と、
    　前記学習用データを用いて、前記取得情報から、前記コントローラが有する機械モデルに含まれる負荷モデルを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
    　を備えることを特徴とする学習装置。
  16. 　モータに電流を供給して動作を制御するモータ制御装置に対して位置指令を出力するコントローラから、前記モータに対する制御入力が予め設定された制御入力制限を超えて飽和したか否かを示す制御飽和信号、前記コントローラおよび前記モータ制御装置および前記モータのうち少なくとも１つの動作状態を示す状態量、前記コントローラに入力される動作プログラムのプログラム情報、およびワーク情報を取得情報として取得するデータ取得部と、
    　前記コントローラが有する機械モデルに含まれる負荷モデルを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部で取得された前記取得情報から負荷モデルを推論する推論部と、
    　を備えることを特徴とする推論装置。
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