発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

前記特許文献１，２を始めとする多くの従来技術では、制御装置内のメモリ容量を節約可能な逐次最小二乗法等を使ったオンライン同定方法が採用されている。これらのオンライン同定方法では、原理上は、無限に長い過去からのデータを反映して逐次同定することもでき、メモリの節約だけでなくノイズに対しても堅牢な同定が可能であるという利点がある。 一方、サーボシステムでは、時として、機械系パラメータが急変する事態も起こり得る。例えば、一軸ステージに様々な負荷を載せて搬送する場合、負荷によってサーボシステムとしての慣性モーメントも変化するが、慣性モーメントの推定値が新たな真値に収束するまでは過去の推定値の影響を受けるため時間がかかる。このような問題に対しては、例えば忘却係数付きの逐次最小二乗法等を用いることで過去の推定値の影響を軽減することができるが、ノイズに対する堅牢性とのトレードオフとなるため、慣性モーメントの最適値を選択するのは容易ではない。 また、特許文献３や非特許文献１に記載された方法によれば、周期信号である速度指令の周期を適切に選ぶことで、短時間で各パラメータを同定することができる。しかし、同定のために、システムに対して周期的な速度指令を与えることが必須であり、上述した一軸ステージの例のような場合には、通常運転を行う中でパラメータを同定することはできない。
また、同じ機械を同じ条件で運転する場合において、通常、摩擦トルクや粘性抵抗係数は大きく変化することはないが、機械に異常が生じた場合に、著しい異常が生じる前兆として摩擦トルク等が大きく変化して見える場合がある。この種の変化を正確にとらえることができれば事故予防等に適用可能であるが、同じ機械を同じ条件で運転する目的の装置に対して日常的に各種パラメータを監視する目的の特殊運転を加えることは、可能であれば回避したいという要請がある。 本発明は上述した課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、トルク指令に応じた電流をモータに通電してモータ及びその負荷機械を含む制御対象の運動を制御するサーボシステムにおいて、慣性モーメント等の機械系パラメータが変化する系においても、同定のための特殊な運転や大容量のメモリを必要とすることなく、短時間で慣性モーメント、粘性抵抗係数、クーロン摩擦からなる機械系パラメータを短時間で同定可能とした、サーボシステムのパラメータ同定方法を提供することにある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、トルク指令に応じた電流をモータに通電してモータ及びその負荷機械からなる制御対象の運動を制御するサーボシステムにおいて、慣性モーメント等が変化する系においても、同定のための特殊な運転や大容量のメモリを必要とすることなく、短時間で慣性モーメント、粘性抵抗係数及びクーロン摩擦からなる機械系パラメータを同定することができる。