WO2024157375A1 - モータ制御装置 - Google Patents

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motor
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利貞 三井
大和 松井
裕一郎 高宗
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    • H02P6/00—Arrangements for controlling synchronous motors or other dynamo-electric motors using electronic commutation dependent on the rotor position; Electronic commutators therefor
    • H02P6/14—Electronic commutators
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    • H02P23/00—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by a control method other than vector control
    • H02P23/14—Estimation or adaptation of motor parameters, e.g. rotor time constant, flux, speed, current or voltage
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    • H02P27/04—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage
    • H02P27/06—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage using DC to AC converters or inverters
    • H02P27/08—Arrangements or methods for the control of AC motors characterised by the kind of supply voltage using variable-frequency supply voltage, e.g. inverter or converter supply voltage using DC to AC converters or inverters with pulse width modulation
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    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P2209/00—Indexing scheme relating to controlling arrangements characterised by the waveform of the supplied voltage or current
    • H02P2209/11—Sinusoidal waveform

Definitions

  • the present invention relates to a motor control device.
  • Patent document 1 describes a bearing equipped with a rotation sensor that can detect absolute angles.
  • Patent Document 1 makes it possible to measure the bearing in advance during its manufacture, record error correction data in a component with a correction data recording unit, and detect the absolute angle without the need for calibration work after the bearing is assembled.
  • Patent document 2 also describes a motor drive device that reduces speed ripples while maintaining the reproducibility of the position information of the moving element of the motor drive device.
  • ellipse parameters that indicate an ellipse that approximates a Lissajous curve are calculated based on two sinusoidal signals with different phases output from a moving element of a motor drive device.
  • the two sinusoidal signals are then corrected so that the ellipse becomes a new circle, and the motor drive device is controlled based on the Lissajous figure based on the corrected two sinusoidal signals and speed information that indicates the moving speed of the moving element.
  • General-purpose ADCs have temperature characteristics, and distortion of the AD value occurs over time. To address this distortion of the AD value, it is possible to use the ADC's AD value calibration function for each channel.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 do not describe any technology that allows the AD value of a general-purpose ADC to be calibrated even while the motor is being driven.
  • the object of the present invention is to realize a motor control device that can calibrate the AD value of a general-purpose ADC even while the motor is being driven, thereby improving the detection accuracy of the motor's rotational electrical angle.
  • the present invention is configured as follows.
  • the motor control device includes a power conversion unit that converts DC power into three-phase AC power and outputs the converted three-phase AC power to a motor, a rotation angle sensor that detects the phase of the motor, and an AD converter that converts an analog signal output from the rotation angle sensor into a digital signal.
  • the motor control device includes a recording unit that records a plurality of sets of data consisting of sine wave signals and cosine wave signals at the phase of the motor included in the digital signal, a calibration necessity determination unit that determines whether the phase of the motor needs to be calibrated based on the plurality of sets of data, an elliptical approximation unit that performs elliptical approximation based on the plurality of sets of data and calculates an elliptical constant when calibration of the phase of the motor is required, a calibration unit that calibrates the sine wave signals and the cosine wave signals based on the elliptical constant, and a phase calculation unit that calculates the phase based on the sine wave signals and the cosine wave signals calibrated by the calibration unit.
  • the plurality of sets of data are each assigned to a predetermined number of divided regions over one electrical angle revolution or more.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a motor control device according to a first embodiment
  • FIG. 2 is a diagram showing an internal configuration of a rotational position detection unit 400 of the motor control device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of the internal configuration of an array buffer.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of the internal configuration of an array buffer.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of the internal configuration of an array buffer.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of the internal configuration of an array buffer.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of the internal configuration of an array buffer.
  • FIG. 13 is a diagram showing an ellipse when there is no offset at the origin.
  • FIG. 13 is a diagram showing a perfect circle when there is an offset at the origin.
  • FIG. 13 is a diagram showing an ellipse when there is no offset at the origin.
  • FIG. 13 is a diagram showing the scale of the origin distance.
  • FIG. 2 is a diagram showing the internal configuration of a calibration unit.
  • FIG. 11 is a diagram showing the internal configuration of a rotational position detection unit according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram showing an array configuration of stored data in an array buffer in the second embodiment.
  • 13A to 13C are diagrams illustrating the operation of an ellipse approximation unit in the second embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram showing a series of constants a' (waveform line).
  • FIG. 13 is a diagram showing a series (wave line) of constant b'.
  • FIG. 11 is a functional block diagram of an ellipse approximation unit 430 in the second embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing ideal sine and cosine signals for an ADC (analog-to-digital converter).
  • 10 is a schematic diagram showing a sine wave signal and a cosine wave signal when the median value is fixed but the amplitudes of the sine wave signal and the cosine wave signal vary;
  • FIG. FIG. 10 is a schematic diagram showing a sine wave signal and a cosine wave signal when the median value is fixed but the amplitudes of the sine wave signal and the cosine wave signal vary;
  • Figure 13 shows ideal sine wave and cosine wave signals for an ADC (analog-to-digital converter). There are three potential error factors for the electrical angle when detecting the electrical angle of a motor.
  • the first error factor is a conversion error caused by the temperature characteristics of the ADC.
  • the ADC has an error calibration function, it cannot be used while the motor is running because it takes a long time to process.
  • the second error factor is error caused by variations in the I/F (interface) performance of the ADC input circuit.
  • the third error factor is error resulting from the manufacturing accuracy of the resolver.
  • the first and second error factors have a fixed median but fluctuate the amplitudes of the sine wave signal and cosine wave signal, causing disturbance. This disturbance repeats for every electrical revolution. This is defined as “distortion.”
  • Figure 14 is a schematic diagram showing the sine wave signal and cosine wave signal when the median is fixed but the amplitudes of the sine wave signal and cosine wave signal fluctuate. However, Figure 14 has been exaggerated for ease of understanding.
  • the third error factor causes the amplitude and median to fluctuate over one mechanical angle revolution.
  • the third error factor causes the median to fluctuate in addition to the amplitude fluctuation shown in Figure 14, and both occur simultaneously. This causes the entire waveform of the fluctuating amplitude to pulsate. This is defined as "fluctuation.”
  • the present invention can eliminate the above distortion, suppress torque fluctuations, and stabilize control.
  • a and b indicate the fluctuation in amplitude
  • c and d indicate the fluctuation in the median.
  • the elliptical constants (a, b, c, d) can be determined.
  • the calibration process involves subtracting c from the cosine wave signal y to obtain a ⁇ cos ⁇ , and then dividing a ⁇ cos ⁇ by a to restore it to cos ⁇ . The same applies to the sine wave signal y.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a motor control device 500 according to a first embodiment of the present invention.
  • the motor control device 500 shown in FIG. 1 is configured for the purpose of calibrating the distortion of the AD value caused by the temperature characteristics of the ADC 330 and calibrating the error of the I/F circuit.
  • the motor control device 500 has a motor 300, a motor drive device 100, and a rotational position detection unit 400.
  • the motor drive device 100 has a current control unit 110, an inverter (power converter) 130, a rotational position detection unit 400, an excitation unit 160, and an ADC 330.
  • the battery 200 is the DC voltage source for the motor drive device 100.
  • the DC power stored in the battery 200 is converted by the inverter 130 of the motor drive device 100 into three-phase AC power with variable voltage and variable frequency.
  • the inverter 130 supplies this three-phase AC power to the motor 300.
  • Motor 300 is a synchronous motor that is driven to rotate by the supply of three-phase AC power.
  • a resolver 320 is attached to motor 300 as a rotation angle sensor to control the phase of the three-phase AC voltage to match the phase of the induced voltage of motor 300.
  • the resolver 320 receives an excitation signal (sin ⁇ t) from the excitation unit 160 and outputs amplitude-modulated two-phase signals Sn1 and Cn1, which are 90° out of phase with each other, to the ADC (analog-to-digital converter) 330 ( ⁇ is the rotation angle of the motor).
  • the ADC 330 converts the analog signal output from the resolver (rotation angle sensor) 320 into a digital signal.
  • the current control unit 110 calculates the motor current values (Iu, Iv, Iw) detected by the current sensor 140 so as to follow the current command value created by the upper control device (not shown), and calculates three-phase motor voltage command values corresponding to the motor rotation angle ⁇ detected by the rotation position detection unit 150 described later.
  • the current control unit 110 then creates a drive signal created by pulse width modulation (PWM) and outputs it to the inverter 130.
  • PWM pulse width modulation
  • the drive signal output from the current control unit 110 controls the on/off of the semiconductor switch elements that make up the main circuit in the inverter 130.
  • the inverter 130 outputs three-phase voltages (Vu, Vv, Vw) to the motor 300 according to the motor voltage command value.
  • the ADC 330 which is an analog-to-digital converter, detects the excitation signal (sin ⁇ t) from the two output signals (Sn1 (sin ⁇ sin ⁇ t), Cn1 (cos ⁇ sin ⁇ t)) from the resolver 320.
  • the ADC 330 then outputs a pair of sine wave signal (sine wave component) Sn2 and cosine wave signal (cosine wave component) Cn2, which are digital values that are (sin ⁇ , cos ⁇ ), to the rotational position detection unit 400.
  • the pair of sine wave signal Sn2 and cosine wave signal Cn2 is actually distorted as (a ⁇ sin ⁇ +c, b ⁇ cos ⁇ +d).
  • the rotational position detection unit 400 calibrates the sine wave signal Sn2 and cosine wave signal Cn2 to calculate the rotational angle ⁇ of the motor.
  • FIG. 2 is an internal block diagram of the rotational position detection unit 400.
  • an array buffer (recording unit) 410 stores (records) a plurality of sets of data consisting of a sine wave signal Sn2 and a cosine wave signal Cn2 from the ADC 330.
  • a calibration necessity determination unit 420 determines the data stored in the array buffer 410 (determines whether or not calibration of the phase of the electric motor 300 is necessary based on the plurality of sets of data) and transmits a necessity result signal Sig1 to the ellipse approximation unit 430.
  • the ellipse approximation unit 430 performs ellipse approximation based on the data stored in the array buffer unit 410 and calculates a set of ellipse constants (a, b, c, d).
  • the calibration unit 440 uses the set of ellipse constants (a, b, c, d) output from the ellipse approximation unit 430 to calibrate the sine wave signal Sn2 and cosine wave signal Cn2 output from the ADC 330 so that they draw a perfect circular trajectory.
  • the calibration unit 440 then outputs the perfect circular sine wave signal Sn3 and cosine wave signal Cn3 to the motor rotation angle calculation unit 450.
  • the motor rotation angle calculation unit 450 is indicated as atan2.
  • the motor rotation angle calculation unit (phase calculation unit) 450 calculates the motor rotation angle ⁇ from the sine wave signal Sn3 and cosine wave signal Cn3 output from the calibration unit 440 (calculates the phase based on the sine wave component Sn2 and cosine wave component Cn2 calibrated by the calibration unit 440).
  • Figures 3A to 3D and 4 are diagrams explaining the internal structure of the array buffer 410.
  • pair data a minimum of four pairs of sine wave signals Sn2 and cosine wave signals Cn2 are required.
  • this will be referred to as pair data.
  • the motor rotation angle range of 0° to 360° is divided into eight zones and group data is collected.
  • Each zone zi is designated z1, z2, ..., z8.
  • Figure 3A plots the state when the sine wave signal Sn2 is the y coordinate and the cosine wave signal Cn2 is the x coordinate within zone zi. If group data is collected as shown in Figure 3A, at least four valid data can be secured even if data aggregation occurs at two locations on the x axis and two locations on the y axis, a total of four locations, as shown in Figure 3B. Therefore, it is only necessary to determine whether the data in the eight zones is sufficient, making it easy to determine whether data collection is complete. In other words, it is possible to prepare group data that is appropriately spread across the angle range of 0 to 360°.
  • FIG. 3C shows an example where group data happens to be concentrated at the boundary edge between zones z1 and z2, the boundary edge between zones z3 and z4, the boundary edge between zones z5 and z6, and the boundary edge between zones z7 and z8.
  • two ellipses can be assumed from these group data, so the ellipse cannot be determined.
  • the elliptical approximation unit 430 extracts multiple consecutive sets of data from the sets of data spanning the mechanical angle, performs partial elliptical approximation to obtain partial elliptical constants, and slides the partial elliptical approximation to perform elliptical approximation across the entire mechanical angle, thereby obtaining the connection of the elliptical constants across the entire mechanical angle.
  • Elliptical approximation can be achieved by making the boundary points of the division lines of each zone zi uneven.
  • the array buffer 410 collects group data in the array buffer 410 corresponding to the determined zone zi.
  • the motor rotation angle range of 0° to 360° is divided into 8 zones, but the motor rotation angle range of 0° to 360° may be equally divided into 8 or more zones (it can be divided into at least 8 regions, for example, 8 to 32 zones).
  • FIG. 4 shows the data array in the array buffer 410.
  • data of the sine wave signal Sn2i and the cosine wave signal Cn2i ((y1, x1) to (y8, x8)) is arrayed.
  • the calibration necessity determination unit 420 uses the data ((y1, x1) to (y8, x8)) of the sine wave signal Sn2i and the cosine wave signal Cn2i to check the difference between the maximum and minimum values of the distance from the origin (origin distance) Ri, in other words, the amplitude, to determine whether calibration is necessary.
  • the origin distance Ri is obtained by calculating the square root of (xi 2 + yi 2 ). Note that i is a variable, and is a number from 1 to 8 in the first embodiment.
  • the calculated origin distance Ri can be stored in an appropriate memory (e.g., memory in the calibration necessity determination unit 420) as shown in FIG. 6, and the amplitude can be determined.
  • an appropriate memory e.g., memory in the calibration necessity determination unit 420
  • each origin distance Ri will be the radius of the circle, will be constant, there will be no difference between the maximum and minimum values, and the fluctuation will be zero.
  • the existence of the major and minor axes causes the origin distance Ri to ripple twice between angles of 0° and 360°, resulting in a fluctuation between the maximum and minimum values of the origin distance Ri.
  • the origin distance Ri undulates once between angles of 0 and 360°, and a fluctuation occurs between the maximum and minimum values of the origin distance Ri, as in the example shown in FIG. 5A.
  • the fluctuation range of the origin distance Ri can be used to determine whether calibration is necessary.
  • the calibration necessity determination unit 420 outputs the calibration necessity determination result as a necessity result signal Sig1 to the ellipse approximation unit 430.
  • constants (a, b, c, d) are determined by the least squares method using a plurality of data (x k , y k ).
  • Step 1 Set up an evaluation formula using the following formula (5).
  • Step 2 Partially differentiate the evaluation formula for the desired parameters (A, B, C, D) using the following formula (6 (6-1 to 6-4)).
  • Step 3 Create a matrix and determine the parameters as shown in the following equation (7).
  • FIG. 7 is a diagram showing the internal configuration of the calibration unit 440. Distortion occurs in the sine wave signal Sn2 and the sine wave signal Cn2 output by the ADC 330. In other words, they can be expressed as distorted signals x and y, as shown in the following equations (10) and (11).
  • Equations (18) and (19) show a perfect circular orbit.
  • the distortion of the cosine wave and sine wave can be calibrated, and the calibration unit 440 can obtain the cosine wave signal Cn3 (cos ⁇ ) and sine wave signal Sn3 (sin ⁇ ) with calibrated distortion.
  • the temperature characteristics of the ADC 330 can be cancelled, the accuracy of the detected rotation angle can be improved, and the speed ripple can be reduced.
  • the first embodiment of the present invention is configured as described above, it is possible to realize a motor control device that can perform calibration of the AD value of the general-purpose ADC even while the motor is being driven, and can improve the detection accuracy of the rotational electrical angle of the motor.
  • FIG. 8 is a diagram showing the internal configuration of the rotational position detection unit 400 in the second embodiment.
  • the overall configuration of the motor control device 500 in the second embodiment is similar to that in the first embodiment, so illustrations and detailed explanations are omitted.
  • the difference between the rotational position detection unit 400 of the second embodiment and the rotational position detection unit 40 of the first embodiment is the internal structure of the buffer 410 and the elliptical approximation 430.
  • the elliptical approximation unit 430 in the second embodiment receives the sine wave signal Sn2 and the cosine wave signal Cn2.
  • FIG. 9 is a diagram showing the array configuration of the stored data in the array buffer 410 in the second embodiment.
  • the number of pole pairs of the rotation sensor is four.
  • the ellipse approximation unit 430 distinguishes the pole pair numbers of the rotation sensor and collects group data over one mechanical revolution (collects group data over one mechanical revolution, allocating them to a specific pole pair number).
  • the electrical angle of each pole pair is divided into eight zones. Since it cannot be denied that the electric motor 300 may rotate when the power supply to the motor control device 500 is off, the pole pair number when the power supply is turned on is set to 1st, and as the motor rotates forward, the pole pair number is assigned to 2nd, 3rd, 4th, and so on.
  • pole pair number if x is near its maximum value and y changes from negative to positive, it is determined to be the next pole pair number. Conversely, if x is near its maximum value and y changes from positive to negative, it is determined to be the previous pole pair number.
  • the sine wave signal Sn2 and cosine wave signal Cn2 overlap on the same orbit, so the pole pair number cannot be identified. However, they always cross an electrical angle of 360°E before moving on to the next pole pair number. By adding the condition of crossing 360°E, the pole pair number can be identified.
  • the group data (xi, yi) is collected in the same manner as in Example 1.
  • the pole pair number for each moment is defined as pole pair information Np.
  • FIG. 10 shows that eight sets of data ((x3, y3) to (x10, y10)) that are continuous sets of data spanning pole pair number 1st and pole pair number 2nd are selected. These are sets of data in a 360° wide electrical angle and can be approximated by an ellipse. Although eight sets of data are selected as an example, the number is not limited to eight, and an appropriate value from 8 to 16 can be selected, for example.
  • the mechanical angle information is added to the constants (a', b', c', d') calculated here. Then, the motor rotation angle calculation unit 450 calculates the electrical angle ⁇ via the calibration unit 440.
  • 360° is added to the electrical angle of pole pair number 2nd
  • 360° x 2 is added to the electrical angle of pole pair number 3rd
  • 360° x 3 is added to the electrical angle of pole pair number 4th.
  • the average value ⁇ i of each electrical angle ⁇ is first calculated, and then the electrical angle is divided by the number of pole pairs P to determine the mechanical angle ⁇ mi as the ellipse constants (a', b', c', d').
  • (a'( ⁇ m1), b'( ⁇ m1), c'( ⁇ m1), d'( ⁇ m1)) is determined by (x1, y1) - (x8, y8)
  • (a'( ⁇ m2), b'( ⁇ m2), c'( ⁇ m2), d'( ⁇ m2)) is determined by (x2, y2) - (x9, y9)
  • (a'( ⁇ m3), b'( ⁇ m3), c'( ⁇ m3), d'( ⁇ m3)) is determined by (x3, y3) - (x10, y10).
  • (a'( ⁇ m32), b'( ⁇ m32), c'( ⁇ m32), d'( ⁇ m32)) is determined by (x32, y32) - (x7, y7).
  • the ellipse approximation unit 430 can also perform partial ellipse approximation and obtain a partial ellipse constant by taking the angle information of the ellipse constant as the average value of the mechanical angles used in the ellipse approximation.
  • a series of constants corresponding to the mechanical angle is defined. In this way, by determining the mechanical angle at each point of the mechanical angle, the constants can be connected to generate a waveform.
  • the dotted line L2 in Figure 11A shows the series of constants a' (waveform line).
  • the solid line L1 shows the series of constants a assumed at this time.
  • the waveform line L3 is the waveform line shaped by applying harmonic processing to the dotted line L2.
  • the waveform line L3 after harmonic processing is approximately equal to the solid line L1, which shows the fluctuations.
  • FIG. 11B shows the series of constants b'.
  • the solid line L1 is the constant b assumed at this time.
  • constants a' and b' contain harmonics. This is because the gain and offset change while moving through a 360° electrical angle, and, for example, the start and end points do not match.
  • harmonic processing can be performed.
  • sine approximation sine wave approximation
  • sine wave approximation can be used to process the constants in harmonic processing.
  • FIG. 12 is a functional block diagram of the ellipse approximation unit 430 in the second embodiment.
  • the atan processing unit (arc tangent processing unit) 431 calculates the electrical angle ⁇ from the sine wave signal Sn2 and the cosine wave signal Cn2.
  • the calculated electrical angle ⁇ is output to the adder 432.
  • the offset ⁇ ofst is output from the offset table 435 to the adder 432.
  • the electrical angle ⁇ and the offset ⁇ ofst are added in the adder 432, and the result is supplied to the divider 433, where it is divided by the number of pole pairs p to calculate the mechanical angle ⁇ m.
  • the approximation equation processor 434 executes the above equations (21) to (24), and the constants (a', b', c', d') for each moment are output to the calibration unit 440.
  • the second embodiment it is possible to obtain the same effect as the first embodiment, and also to calibrate the fluctuations that occur over one mechanical revolution due to misalignment between the stator and rotor of the sensor and the inclination of the stator and rotor.
  • 100...motor drive device 110...current control unit, 130...inverter, 140...current sensor, 160...excitation unit, 200...battery, 300...electric motor, 320...resolver, 330...ADC, 400...rotational position detection unit, 410...array buffer, 420...calibration necessity determination unit, 430...ellipse approximation unit, 431...a tan processing unit, 432...addition unit, 433...division unit, 434...approximation equation processing unit, 435...offset table, 440...calibration unit, 440a, 440b...multiplication and division calculator, 440c, 440d...subtractor, 450...motor rotation angle calculation unit (phase calculation unit), 500...motor control device

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Transmission And Conversion Of Sensor Element Output (AREA)
  • Control Of Electric Motors In General (AREA)

Abstract

モータの位相を検出する回転角センサから出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換したＡＤ値の校正により、モータの回転電機角の検出精度を向上可能なモータ制御装置を実現する。　モータ制御装置は、デジタル信号に含まれるモータの位相における正弦波信号及び余弦波信号からなる複数の組データを記録する記録部と、複数の組データに基づき、モータの位相の校正要否を判断する校正要否判断部と、モータの位相の校正が必要な場合、複数の組データに基づき楕円近似を行い、楕円定数を算出する楕円近似部と、楕円定数に基づいて、正弦波信号及び余弦波信号を校正する校正部と、校正部により校正された正弦波信号及び余弦波信号に基づき位相を演算する位相演算部と、を有する回転位置検出部を備え、複数の組データは、電気角１周分以上に渡り、所定数に分割された領域にそれぞれ振り分けられる。

Description

モータ制御装置
　本発明は、モータ制御装置に関する。
　近年、自動車の電動化に伴い、主機・補機(ブレーキ・パワステなど)にモータ　(電動機)を適用した車両が普及しており、モータを高精度に制御するためには、高精度な回転角度の検出が要求される。
　特許文献１には、絶対角度の検出が可能な回転センサ付軸受が記載されている。
　特許文献１に記載の技術によれば、軸受けの製造時に予め測定し、補正データ記録部付き部品に誤差補正データを記録し、軸受けの組み込み後の校正作業無しで、絶対角度を検出することが可能となる。
　また、特許文献２には、モータドライブ装置の移動子の位置情報の再現性を維持しつつ、速度リップルを低減するモータドライブ装置が記載されている。
　特許文献２に記載の技術によれば、モータドライブ装置の移動子より出力される位相のずれた２つの正弦波状信号に基づく、リサージュ曲線に近似する楕円を示す楕円パラメータが算出される。そして、楕円が新円となるように、２つの正弦波状信号を補正し、補正した２つの正弦波状信号に基づくリサージュ図形を移動子の移動速度を示す速度情報に基づいて、モータドライブ装置を制御している。
特開２００４－３５３６８３号公報 特開２０１１－１２５０７３号公報
　ここで、コスト低減のため、モータの角度センサとして、汎用ＡＤＣ（Ａｎａｌｏｇ　ｔｏ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）経由で位相を検出することが要求されている。
　汎用ＡＤＣには温度特性があり、時間の経過とともにＡＤ値の歪みが発生する。このＡＤ値の歪に対しては、ＡＤＣが有する、ＡＤ値のチャンネル毎の校正機能を使用することが考えられる。
　しかし、ＡＤ値の校正には、ある程度の時間を要するため、モータのパワーオン時には、校正を実行することは可能であるが、モータ駆動中には校正を実行することは困難である。
　特許文献１および特許文献２には、モータ駆動中であっても、汎用ＡＤＣのＡＤ値の校正が可能な技術は、記載されていない。
　本発明の目的は、モータ駆動中であっても、汎用ＡＤＣのＡＤ値の校正を実行でき、モータの回転電気角の検出精度が向上可能なモータ制御装置を実現することである。
　本発明は、上記目的を達成するため、次のように構成される。
　モータ制御装置は、直流電力を３相交流電力に変換し、変換した前記３相交流電力をモータへ出力する電力変換部と、前記モータの位相を検出する回転角センサと、前記回転角センサから出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器と、を備えるモータ制御装置であって、前記デジタル信号に含まれる前記モータの位相における正弦波信号及び余弦波信号からなる複数の組データを記録する記録部と、前記複数の組データに基づき、前記モータの位相の校正要否を判断する校正要否判断部と、前記モータの位相の校正が必要な場合、前記複数の組データに基づき楕円近似を行い、楕円定数を算出する楕円近似部と、前記楕円定数に基づいて、前記正弦波信号及び前記余弦波信号を校正する校正部と、前記校正部により校正された前記正弦波信号及び前記余弦波信号に基づき位相を演算する位相演算部と、を有する回転位置検出部を備え、前記複数の組データは、電気角１周分以上に渡り、所定数に分割された領域にそれぞれ振り分けられる。
実施例１に係るモータ制御装置の全体構成図である。 実施例１に係るモータ制御装置の回転位置検出部４００の内部構成図である。 配列バッファの内部構成説明図である。 配列バッファの内部構成説明図である。 配列バッファの内部構成説明図である。 配列バッファの内部構成説明図である。 配列バッファの内部構成説明図である。 原点にオフセットが無い場合の楕円を示す図である。 原点にオフセットがある場合の真円を示す図である。 原点距離のメモリを示す図である。 校正部の内部構成図である。 実施例２における回転位置検出部の内部構成図である。 実施例２における配列バッファの格納データの配列構成を示す図である。 実施例２における楕円近似部の動作を説明する図である。 定数ａ’の連なり（波形線）を示す図である。 定数ｂ’の連なり（波形線）を示す図である。 実施例２における楕円近似部４３０の機能ブロック図である。 ＡＤＣ（アナログ・ディジタル変換器）の理想的な正弦波信号と余弦波信号を示す図である。 中央値は固定であるが、正弦波信号と余弦波信号の振幅が変動した場合の、正弦波信号と余弦波信号を示す模式図である。 楕円軌道の説明図である。
　本発明の実施例の説明に先立って、本発明の原理について説明する。
　図１３は、ＡＤＣ（アナログ・ディジタル変換器）の理想的な正弦波信号と余弦波信号を示す図である。電動機の電気角の検出に関して、３つの電気角の誤差要因ポテンシャルがある。
　第１の誤差要因は、ＡＤＣの温度特性による変換誤差である。ＡＤＣ内に誤差の校正機能はあるものの、処理時間が掛かるため電動機の駆動中は使えない。
　第２の誤差要因は、ＡＤＣの入力回路のＩ／Ｆ（インタフェース）の性能バラツキによる誤差である。
　第３の誤差要因は、レゾルバの工作精度に由来する誤差である。
　第１の誤差要因と第２の誤差要因とは、中央値は固定であるが、正弦波信号と余弦波信号の振幅が変動し、乱れの原因となる。これは、電気角１周毎に乱れを繰り返す。これを「歪み」と定義する。図１４は、中央値は固定であるが、正弦波信号と余弦波信号の振幅が変動した場合の、正弦波信号と余弦波信号を示す模式図である。ただし、図１４は、理解のため強調してある。
　第３の誤差要因は、機械角１周に渡って振幅と中央値が変動する原因となる。第３の誤差要因は、図１４に示した振幅の変動に加えて、中央値が変動し、両者は同時に起こる。このため、変動した振幅の波形全体が脈動する。これを「揺らぎ」と定義する。
　上記「歪み」や「揺らぎ」による歪は、回転角の誤差の発生に直結し、トルク変動を生じる。
　本発明は、上記歪を解消し、トルク変動を抑え、制御の安定化を図ることができる。
　つまり、歪を含む正弦波信号（歪正弦波信号）は、ｙ＝ａ・ｓｉｎ（θ）＋ｃ、歪を含む余弦波信号（歪余弦波信号）は、ｘ＝ｂ・ｃｏｓ（θ）＋ｄ、と表すことができる。ａ、ｂは振幅の変動を示し、ｃ、ｄは、中央値の変動を示す。
　ここで、ｃｏｓ２θ＋ｓｉｎ２θ＝１を使うと、歪み正弦波信号ｙと歪み余弦波信号ｘは、図１５に示すような、（ｘ－ｃ）２／ａ２＋（ｙ－ｄ）２／ｂ２＝１で表される楕円軌道を描くことがわかる。この楕円は長軸と短軸がｘ軸およびｙ軸に平行になっている。
　従って、（ｘｉ,ｙｉ）の組を複数集め、最小二乗法で楕円近似することで楕円定数（ａ,ｂ,ｃ,ｄ）を定めることができる。校正処理は、余弦波信号yからｃを減じればａ・ｃｏｓθとなり、さらにａ・ｃｏｓθをａで除算すれば、ｃｏｓθ に復元できる。正弦波信号ｙについても同様である。
　上記のような処理を行うことで、真円を描く（ｃｏｓθ，ｓｉｎθ）を得ることができ、歪みを消すことができる。
　機械角１周分の（ｘｉ,ｙｉ）の組に対し、楕円近似を繰り返すことで楕円定数の繋がりを捉えることも可能であって、歪みと同じく校正を掛けることで歪みを消すことができる。
　本発明の原理により、回転角の誤差をなくし、ひいては速度のリップルを取り除くことができ、トルク変動を抑え、制御の安定化が図れる。
　以下、図面を参照して、本発明に係るモータ制御装置の実施例について説明する。なお、図面においては、同一の要素には同一符号を付し、その重複説明を省略する。
　（実施例１）
　図１は、本発明の実施例１であるモータ制御装置５００の構成を示す図である。
　図１に示すモータ制御装置５００は、ＡＤＣ３３０の温特に起因するＡＤ値の歪みを校正すること、および、Ｉ／Ｆ回路の誤差を校正することを目的として構成されている。
　モータ制御装置５００は、モータ３００と、モータ駆動装置１００と、回転位置検出部４００と、を有している。モータ駆動装置１００は、電流制御部１１０と、インバータ（電力変換器）１３０と、回転位置検出部４００と、励磁部１６０と、ＡＤＣ３３０と、を有している。バッテリ２００は、モータ駆動装置１００の直流電圧源である。バッテリ２００に蓄電される直流電力は、モータ駆動装置１００のインバータ１３０によって、可変電圧・可変周波数の３相交流電力に変換される。インバータ１３０は、この３相交流電力をモータ３００に供給する。
　モータ３００は、３相交流電力の供給により回転駆動される同期モータである。モータ３００には、モータ３００の誘起電圧の位相に合わせて３相交流電圧の位相を制御するために、回転角センサとしてレゾルバ３２０が取り付けられている。
　レゾルバ３２０は、励磁部１６０からの励磁信号（ｓｉｎωｔ）を受けて、振幅変調された互いに位相が９０°ずれた２相の信号Ｓｎ１、Ｃｎ１をＡＤＣ（ＡＤ変換器）３３０に出力する（θをモータの回転角度とする）。ＡＤＣ３３０はレゾルバ（回転角センサ）３２０から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する。電流制御部１１０は、上位制御装置（図示せず）にて作成される電流指令値に追従するように電流センサ１４０によって検出されるモータ電流値（Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗ）を、後述する回転位置検出部１５０によって検出されるモータの回転角度θに応じた３相のモータ電圧指令値を演算する。そして、電流制御部１１０は、パルス幅変調（ＰＷＭ）により作成されるドライブ信号を作成し、インバータ１３０に出力する。
　電流制御部１１０から出力されたドライブ信号によって、インバータ１３０における主回路を構成する半導体スイッチ素子をオン／オフ制御する。インバータ１３０は、モータ電圧指令値に応じて３相の電圧（Ｖｕ，Ｖｖ，Ｖｗ）をモータ３００に出力する。
　アナログディジタル変換器であるＡＤＣ３３０は、レゾルバ３２０からの二つの出力信号（Ｓｎ１（ｓｉｎθｓｉｎωｔ），Ｃｎ１（ｃｏｓθｓｉｎωｔ））から励磁信号（ｓｉｎωｔ）を検波する。そして、ＡＤＣ３３０は、（ｓｉｎθ，ｃｏｓθ）となるデジタル値である正弦波信号（正弦波成分）Ｓｎ２と余弦波信号（余弦波成分）Ｃｎ２を組として回転位置検出部４００に出力する。
　正弦波信号Ｓｎ２と余弦波信号Ｃｎ２との組は、実際には（ａ・ｓｉｎθ＋ｃ，ｂ・ｃｏｓθ＋ｄ）の如く歪んでいる。回転位置検出部４００は、後述するように、正弦波信号Ｓｎ２と余弦波信号Ｃｎ２とを校正してモータの回転角θを算出する。
　図２は、回転位置検出部４００の内部構成図である。図２おいて、配列バッファ（記録部）４１０は、ＡＤＣ３３０からの正弦波信号Ｓｎ２と余弦波信号Ｃｎ２とからなる複数の組データを格納（記録）する。校正要否判断部４２０は配列バッファ４１０に格納されたデータを判断して（複数の組データに基づき、電動機３００の位相の校正要否を判断する）、要否結果信号Ｓｉｇ１を楕円近似部４３０に伝える。
　楕円近似部４３０は要否結果信号Ｓｉｇ１にて校正要を指示された場合、配列バッファ部４１０に格納されたデータに基づいて楕円近似を実行し楕円定数のセット(ａ，ｂ，ｃ，ｄ)を算出する。
　校正部４４０は、楕円近似部４３０から出力された楕円定数のセット(ａ，ｂ，ｃ，ｄ)を使い、ＡＤＣ３３０から出力された正弦波信号Ｓｎ２と余弦波信号Ｃｎ２を真円の軌道を描くように校正する。そして、校正部４４０は、真円の正弦波信号Ｓｎ３と、余弦波信号Ｃｎ３と、をモータ回転角演算部４５０に出力する。図２では、モータ回転角演算部４５０をａｔａｎ２と示す。　
　モータ回転角演算部（位相演算部）４５０は、校正部４４０から出力された正弦波信号Ｓｎ３と余弦波信号Ｃｎ３とからモータ回転角θを演算する（校正部４４０により校正された正弦波成分Ｓｎ２及び余弦波成分Ｃｎ２に基づき位相を演算する）。
　図３Ａ～図３Ｄ、図４は、配列バッファ４１０の内部構成説明図である。
　楕円近似を行うには、最低４組の正弦波信号Ｓｎ２と余弦波信号Ｃｎ２とが必要である。以下、これを組データと称する。
　そこで、モータ回転角の範囲０°～３６０°を８ゾーンに分割し、組データを集めることにする。各ゾーンｚｉをｚ１、ｚ２、・・・、ｚ８とする。図３Ａは、ゾーンｚｉ内に正弦波信号Ｓｎ２をｙ座標とし、余弦波信号Ｃｎ２をｘ座標としたときの様子をプロットしたものである。図３Ａに示すように、組データを収集すれば、図３Ｂに示すように、データの集約がｘ軸上で２か所、ｙ軸上で２か所の計４か所で起こっても、有効データを少なくとも４つ確保できる。このため、８ゾーンのデータの充足のみを判断すれば良く、データ収集の完了判定が容易である。つまり、角度範囲が、０～３６０°に渡って適度にばらけた組のデータを用意することができる。
　また、図３Ｃは、ゾーンｚ１とゾーンｚ２の境界端、ゾーンｚ３とゾーンｚ４の境界端、ゾーンｚ５とゾーンｚ６の境界端、およびゾーンｚ７とゾーンｚ８の境界端に、組データが偶々集約したときの例である。これら組データからは図３Ｃに示すように２つの楕円が想定可能であるので、楕円が定まらない。
　ゆえに、図３Ｄに示すように、各ゾーンｚｉの境界線（破線で示す）を適切な角度βｘだけ傾けて、境界端のｘ座標とｙ座標とを故意にずらした方が良い。
　つまり、楕円近似部４３０は、機械角に跨る組データから、連続する複数の組データを取り出して部分的な楕円近似を実行して部分的な楕円定数を求め、部分的な楕円近似をスライドさせて機械角全体に跨って楕円近似を実行し、機械角全体に渡る楕円定数の繋がりを求める。各ゾーンｚｉの分割線の境界点を不揃いにすることで楕円近似ができる。
　以上、配列バッファ４１０ではゾーン判定のため、決められたゾーンｚｉに対応した配列バッファ４１０内に組データを集める。
　なお、以下、モータ回転角の範囲０°～３６０°を８ゾーンに分割した例を説明するが、モータ回転角の範囲０°～３６０°を８ゾーン以上に等分割してもよい（少なくとも８の領域に分割でき、例えば、８～３２ゾーンに分割することができる）。
　図４は、配列バッファ４１０内のデータ配列を示す図である。ゾーンｚ１～ｚ８について、正弦波信号Ｓｎ２ｉと余弦波信号Ｃｎ２ｉのデータ（（ｙ１、ｘ１）～（ｙ８、ｘ８））が配列されている。
　次に、校正要否判断部４２０について説明する。
　校正要否判断部４２０は、正弦波信号Ｓｎ２ｉと余弦波信号Ｃｎ２ｉのデータ（（ｙ１、ｘ１）～（ｙ８、ｘ８））を用い、原点からの距離（原点距離）Ｒｉの最大値と最小値の差、つまり振れ幅を調べることで校正の要否を判断する。原点距離Ｒｉは、（ｘｉ２＋ｙｉ２）の平方根を算出することで得られる。なお、ｉは変数であり、実施例１においては、１から８の数である。
　算出した原点距離Ｒｉは、図６に示すようにして、適切なメモリ（例えば、校正要否判断部４２０内のメモリ）に格納し、振れ幅を判断することができる。
　第１に、真円であって原点のオフセットもない場合、各原点距離Ｒｉは円の半径となり一定で最大値と最小値の差はなく、振れ幅はゼロとなる。
　第２に、楕円であるが原点のオフセットがない場合（図５Ａに示す楕円の場合）、長軸と短軸の存在によって角度０～３６０°間で原点距離Ｒｉは、２回波打ち、原点距離Ｒｉの最大値と最小値に振れ幅が生じる。
  第３に、真円であるが原点がオフセットしている場合（図５Ｂに示す場合）、角度０～３６０°間で原点距離Ｒｉは、１回波打ち、図５Ａに示した例と同様に、原点距離Ｒｉの最大値と最小値に振れ幅が生じる。
　このように、原点距離Ｒｉの振れ幅で校正の要否を判断できる。
　つまり、原点距離Ｒｉの振れ幅が所定値を超える場合、校正が必要である判断し、原点距離Ｒｉの振れ幅が所定値を超えない場合、校正は必要ではないと判断できる。
　校正要否判断部４２０は、校正要否判断結果を要否結果信号Ｓｉｇ１として、楕円近似部４３０に出力する。
　次に、楕円近似部４３０の動作について説明する。
　楕円近似は、複数個のデータ（ｘk ，y k ）のデータを使い最小二乗法で定数（ａ,ｂ,ｃ,ｄ）を定める。
　楕円近似に向け、楕円の式を次式（１）～（４）のように整理する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　以下に示す一般的な最小近似の手順Ｓｔｅｐ１～Ｓｔｅｐ３に従い、パラメータを決定する。
　Ｓｔｅｐ１．次式（５）により評価式を立てる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　Ｓｔｅｐ２．求めたいパラメータ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）で評価式を、次式（６（６－１～６－４））で偏微分する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　Ｓｔｅｐ３．次式（７）のように、行列化し、パラメータを決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　そして、次式（８）により、パラメータ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）を求め、次式（９－１）～（９－４）にて楕円定数（a’,b’,c’,d’）を定める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　近似値の意味合いで楕円定数にはダッシュを付与する。
　上記処理は、要否結果信号Ｓｉｇ１で校正要と指示された場合に実行するものであり、校正否の場合は何も実行しない。
　次に、校正部４４０について説明する。
　図７は、校正部４４０の内部構成図である。ＡＤＣ３３０が出力する正弦波信号Ｓｎ２と正弦波信号Ｃｎ２には、歪みが生じている。即ち、次式（１０）、（１１）に示すように、歪を含む信号ｘ、ｙとして表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　校正部４４０の減算器４４０ｃにより信号ｘのオフセットを取り除き、減算器４４０ｄにより信号ｙのオフセットを取り除く。これらを次式（１２）、（１３）で示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　ここで、ｃ－ｃ’=０、 d－d’＝０と見做してよく、次式（１４）、（１５）と表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　次に、乗除算機４４０ａ、４４０ｂで振幅を揃える。即ち、次式（１６）、（１７）を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　ここで、ａ／ａ’＝１、ｂ／ｂ’＝１と見做してよいため、次式（１８）、（１９）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　式（１８）および式（１９）は、真円軌道を示している。即ち、余弦波と正弦波の歪みを校正することができ、校正部４４０により、歪が校正された余弦波信号Ｃｎ３（ｃｏｓθ）および正弦波信号Ｓｎ３（ｓｉｎθ）を得ることができる。
　実施例１によれば、ＡＤＣ３３０の温度特性をキャンセルすることができ、検出回転角の精度を向上することができ、速度リップルを低減することができる。
　ＡＤＣ３３０の温度特性による歪みを持った正弦波信号と余弦波信号の軌跡を楕円と捉えることで楕円の定数を抽出することができる。両信号に対し、抽出した定数に基づく校正、いわゆる逆補正することでＡＤＣ３３０の温度特性の歪みを無効化できる。
　本発明の実施例１は上記のように構成されているので、モータ駆動中であっても、汎用ＡＤＣのＡＤ値の校正を実行でき、モータの回転電気角の検出精度が向上可能なモータ制御装置を実現することができる。
　（実施例２）
　次に、本発明の実施例２について説明する。
　図８は、実施例２における回転位置検出部４００の内部構成図である。実施例２におけるモータ制御装置５００の全体構成は、実施例１と同様であるので、図示及び詳細な説明は省略する。
　実施例２の回転位置検出部４００と、実施例１の回転位置検出部４０との相違点は、バッファ４１０と楕円近似４３０の内部の構造が異なる。そして、実施例２における楕円近似部４３０には、配列バッファ部４１０に格納されたデータおよび校正要否判断部４２０からの要否結果信号Ｓｉｇ１の他に、正弦波信号Ｓｎ２、余弦波信号Ｃｎ２が入力される。
　図９は、実施例２における配列バッファ４１０の格納データの配列構成を示す図である。この実施例２では、回転センサの極対数が４の場合を例とする。
　楕円近似部４３０は、回転センサの極対番号を区別した上で、機械角１周に渡って組データを収集する（機械角１周分に渡って、所定の極対番号にそれぞれ振り分けて、組データを収集する）。また、各極対の電気角のゾーン分割は８つをする。モータ制御装置５００の電源がオフの時に電動機３００が回転するケースを否定できないため、電源オンとなった時の極対番号を１ｓｔとし、正転するに連れて、２ｎｄ、３ｒｄ、４ｔｈと割り付ければ良い。
　極対番号の識別は、ｘが最大値付近で、ｙが負から正に変わったら、次の極対番号と判断する。または、逆に、ｘが最大値付近で、ｙが正から負に変わったら、前の極対番号と判断する。
　電気角で見た場合、正弦波信号Ｓｎ２と余弦波信号Ｃｎ２は同一軌道に重なるので極対番号を識別出来ない。ただし、必ず電気角３６０°Ｅを跨いでから次の極対番号に移る。３６０°Ｅ跨ぎの条件を付与することで極対番号の識別ができる。
　以上、極対番号を分けつつ、実施例１と同じく組データ（ｘｉ、ｙｉ）を収集する。瞬時毎の極対番号を極対情報Ｎｐとする。
　図１０を参照して、実施例２における楕円近似部４３０の動作を説明する。
　機械角と電気角の関係は、極対数をＰとすると、次式（２０）で表せる。
　電気角＝機械角×Ｐ　・・・（２０）
　連続する電気角の３６０°幅ゾーンのデータを選択して楕円近似を実行し、定数（ａ’,ｂ’,ｃ’,ｄ’）を定める。例えば、図１０は、極対番号１ｓｔと極対番号２ｎｄに跨った連続した組データである（（ｘ３，ｙ３）～(ｘ１０，ｙ１０)）の８つの組データを選択したことを示している。これらは、電気角３６０°幅の組データであり楕円近似可能である。選択した組データは８つの例を示すが、８つに限らず、例えば８～１６のうちの適切な値を選択することができる。
　ここで求めた定数（ａ’,ｂ’,ｃ’,ｄ’）に対し、機械角の情報を付与する。そして、校正部４４０を介してモータ回転角演算部４５０にて電気角θを求める。
　なお、極対番号２ｎｄの電気角には３６０°を加算し、極対番号３ｒｄの電気角には３６０°×２倍を加算し、極対番号４ｔｈの電気角には３６０°×３倍を加算する。各々の電気角θの平均値θiを一旦求め、電気角を極対数Ｐで割って機械角θｍｉを楕円定数（ａ’,ｂ’,ｃ’,ｄ’）に定める。
　位置を強調するため、（ａ’(θｍｉ),ｂ’ (θｍｉ),ｃ’ (θｍｉ),ｄ’ (θｍｉ)　）とする。
　上記の楕円定数の取り出しを、連続する電気角３６０°幅を切り替えて電気角の１周に渡って行う。
　すなわち、（ｘ１，ｙ１）－(ｘ８，ｙ８)により、（ａ’(θｍ１),ｂ’(θｍ１),ｃ’(θｍ１),　ｄ’(θｍ１)）を定め、（ｘ２，ｙ２）－(ｘ９，ｙ９)により、（ａ’(θｍ２),ｂ’(θｍ２),ｃ’(θｍ２),ｄ’(θｍ２)）を定め、（ｘ３，ｙ３）－(ｘ１０，ｙ１０)により、（ａ’(θｍ３),b’(θｍ３),c’(θｍ３),ｄ’(θｍ３)）を定める。以下、同様にして、（ｘ３２，ｙ３２）－(ｘ７，ｙ７)により、（ａ’(θｍ３２),b’(θｍ３２),ｃ’(θｍ３２),d’(θｍ３２)）を定める。
　以上により、機械角θｍに対する楕円定数（ａ’,ｂ’,c’,ｄ’）の連なりを把握できる。
　楕円近似部４３０は、楕円定数の角度情報を楕円近似に用いた機械角の平均値として、部分的な楕円近似を実行し、部分的な楕円定数を求めることもできる。部分的な楕円定数の個々の機械角を定めることで、機械角に応じた定数の連なりを定義する。これによって、機械角の各点での機械角を定めることで、定数を連ねて波形化できる。
　図１１Ａの点線Ｌ２は、定数ａ’の連なり（波形線）を示している。実線Ｌ１が、この時想定した定数ａの連なりである。点線Ｌ２について、高調波処理をして成形した波形線がＬ３である。高調波処理後の波形線Ｌ３は揺らぎを示す実線Ｌ１にほぼ等しい。
　図１１Ｂは、定数ｂ’の連なりを示している。実線Ｌ１が、この時想定した定数ｂである。
　定数ａおよびｂ共に、２％の揺らぎを想定した。図示しないが、定数ｃ’とｄ’も同程度の近似となっている。
　図示の如く、定数ａ’と定数ｂ’には高調波が入っている。これは、電気角３６０°幅を動く間にもゲインとオフセットが動くためであり、例えば、始点と終点が一致しないためである。
　低次波は把握できるので、高調波処理を行えばよい。定数の繋がりの高調波処理として、周期がわかっているのでｓｉｎ近似（正弦波近似）することができる。高調波信号を除去し、取り扱いやすい近似関数に変換し、機械角の各点での機械角を定めることで、楕円定数を連ねて波形化することができる。
　ここまでの処理を実行することで、次式（２１）～（２４）に示す定数ａａ、ｂｂ、ｃｃ、ｄｄ、α、β、γ、ηが定まる。
　ａ’＝ａａ・ｓｉｎ（θｍ＋α）＋１　・・・（２１）
　ｂ’＝ｂｂ・ｓｉｎ（θｍ＋β）＋１　・・・（２２）
　ｃ’＝ｃｃ・ｓｉｎ（θｍ＋γ）　　　・・・（２３）
　ｄ’＝ｄｄ・ｓｉｎ（θｍ＋η）　　　・・・（２４）
　図１２は、実施例２における楕円近似部４３０の機能ブロック図である。
　図１２において、ａｔａｎ処理部（アークタンジェント処理部）４３１は、正弦波信号Ｓｎ２と余弦波信号Ｃｎ２から電気角θを算出する。算出された電気角θは、加算部４３２に出力される。配列バッファ４１０の極対情報Ｎｐに基づき、オフセットテーブル４３５からオフセットθｏｆｓｔが加算部４３２に出力される。
　そして、加算部４３２にて、電気角θと、オフセットθｏｆｓｔとが加算され、除算部４３３に供給され、極対数ｐで除されて機械角θｍが算出される。続いて、近似式処理部４３４にて、上記式（２１）～（２４）が実行され、瞬時毎の定数（ａ’,ｂ’,ｃ’,ｄ’）が校正部４４０に出力される。
　実施例２によれば、実施例１と同様な効果を得ることができる他、センサのステータとロータの芯ずれ、ステータとロータの傾きによる機械角１周に跨って発生する揺らぎを校正することができる。
　１００・・・モータ駆動装置、１１０・・・電流制御部、１３０・・・インバータ、１４０・・・電流センサ、１６０・・・励磁部、２００・・・バッテリ、３００・・・電動機（モータ）、３２０・・・レゾルバ、３３０・・・ＡＤＣ、４００・・・回転位置検出部、４１０・・・配列バッファ、４２０・・・校正要否判断部、４３０・・・楕円近似部、４３１・・・ａｔａｎ処理部よく対、４３２・・・加算部、４３３・・・除算部、４３４・・・近似式処理部、４３５・・・オフセットテーブル、４４０・・・校正部、４４０ａ、４４０ｂ・・・乗除算出器、４４０ｃ、４４０ｄ・・・減算器、４５０・・・モータ回転角演算部（位相演算部）、５００・・・モータ制御装置

Claims (9)

  1. 　直流電力を３相交流電力に変換し、変換した前記３相交流電力をモータへ出力する電力変換部と、
    　前記モータの位相を検出する回転角センサと、
    　前記回転角センサから出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器と、を備えるモータ制御装置であって、
    　前記デジタル信号に含まれる前記モータの位相における正弦波信号及び余弦波信号からなる複数の組データを記録する記録部と、
    　前記複数の組データに基づき、前記モータの位相の校正要否を判断する校正要否判断部と、
    　前記モータの位相の校正が必要な場合、前記複数の組データに基づき楕円近似を行い、楕円定数を算出する楕円近似部と、
    　前記楕円定数に基づいて、前記正弦波信号及び前記余弦波信号を校正する校正部と、
    　前記校正部により校正された前記正弦波信号及び前記余弦波信号に基づき位相を演算する位相演算部と、
    　を有する回転位置検出部を備え、
    　前記複数の組データは、電気角１周分以上に渡り、所定数に分割された領域にそれぞれ振り分けられることを特徴とするモータ制御装置。
  2. 　請求項１に記載のモータ制御装置において、
    　前記複数の組データは、電気角１周を少なくとも８の領域に分割されることを特徴とするモータ制御装置。
  3. 　請求項２に記載のモータ制御装置において、
    　前記複数の組データは、電気角１周を少なくとも８の領域に分割するための分割線はｘ軸とｙ軸から所定角度ずらされていることを特徴とするモータ制御装置。
  4. 　請求項３に記載のモータ制御装置において、
    　前記校正要否判断部は、前記複数の組データのそれぞれに対し原点との距離を求め、前記原点との距離の最大値と最小値の差が所定値を超えた場合に校正要と判断することを特徴とするモータ制御装置。
  5. 　請求項４に記載のモータ制御装置において、
    　前記複数の組データは、機械角１周分に渡って、所定の極対番号にそれぞれ振り分けられ、
    　前記楕円近似部は、極対番号を識別し、
    　機械角に跨る組データから、連続する複数の組データを取り出して部分的な楕円近似を実行して部分的な楕円定数を求め、
    　前記の部分的な楕円近似をスライドさせて機械角全体に跨って楕円近似を実行し、
    　機械角全体に渡る楕円定数の繋がりを求めることを特徴とするモータ制御装置。
  6. 　請求項５に記載のモータ制御装置において、
    　前記楕円近似部は、
    　前記余弦波信号が正値のときに、
    　前記正弦波信号の極性が負値から正値に変わったことをもって前記極対番号を正転側に進め、
    　逆に正弦波信号が正値から負値に変わったことをもって極対番号を逆転側に進め、
    　前記極対番号の識別を行うことを特徴とするモータ制御装置。
  7. 　請求項５に記載のモータ制御装置において、
    　前記楕円近似部は、前記連続する複数の組データの取り出しの連続数を少なくとも８とすることを特徴とするモータ制御装置。
  8. 　請求項５に記載のモータ制御装置において、
    　前記楕円近似部は、前記楕円定数の角度情報を楕円近似に用いた前記機械角の平均値として、前記部分的な楕円近似を実行して前記部分的な楕円定数を求めることを特徴とするモータ制御装置。
  9. 　請求項７に記載のモータ制御装置において、
    　前記楕円近似部は、前記楕円定数の繋がりを正弦波近似することを特徴とするモータ制御装置。
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