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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023139729
(43)【公開日】2023-10-04
(54)【発明の名称】サーボ制御装置、サーボシステムおよびサーボ制御方法
(51)【国際特許分類】
G05B 13/04 20060101AFI20230927BHJP
【ＦＩ】
G05B13/04
【審査請求】未請求
【請求項の数】16
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022045414
(22)【出願日】2022-03-22
(71)【出願人】
【識別番号】000006013
【氏名又は名称】三菱電機株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】301021533
【氏名又は名称】国立研究開発法人産業技術総合研究所
(74)【代理人】
【識別番号】100118762
【弁理士】
【氏名又は名称】高村 順
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 剛
(72)【発明者】
【氏名】中根 滉稀
(72)【発明者】
【氏名】西野 慎哉
(72)【発明者】
【氏名】麻生 英樹
(72)【発明者】
【氏名】赤穂 昭太郎
【テーマコード（参考）】
5H004
【Ｆターム（参考）】
5H004GB18
5H004HA07
5H004HA08
5H004HA09
5H004HA14
5H004HB07
5H004HB08
5H004HB09
5H004HB14
5H004KC27
5H004KD62
5H004LA12
5H004MA04
5H004MA36
(57)【要約】
【課題】アクチュエータの高精度かつ安定した制御を可能とするサーボ制御装置を得ること。
【解決手段】サーボ制御装置２は、アクチュエータを制御するための指令情報１１を生成する指令生成部５と、アクチュエータまたはアクチュエータが駆動する機械系４の状態量の予測値と予測値の信頼度を表す指標とを同時に算出する状態量予測部７と、指令情報１１を補正するための補正量を予測値と指標とに基づいて算出する補正量演算部８と、補正量を用いて補正された指令情報１１に基づいてアクチュエータを制御するサーボ制御部６と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】サーボ制御装置２は、アクチュエータを制御するための指令情報１１を生成する指令生成部５と、アクチュエータまたはアクチュエータが駆動する機械系４の状態量の予測値と予測値の信頼度を表す指標とを同時に算出する状態量予測部７と、指令情報１１を補正するための補正量を予測値と指標とに基づいて算出する補正量演算部８と、補正量を用いて補正された指令情報１１に基づいてアクチュエータを制御するサーボ制御部６と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
アクチュエータを制御するための指令情報を生成する指令生成部と、
前記アクチュエータまたは前記アクチュエータが駆動する機械系の状態量の予測値と前記予測値の信頼度を表す指標とを同時に算出する状態量予測部と、
前記指令情報を補正するための補正量を前記予測値と前記指標とに基づいて算出する補正量演算部と、
前記補正量を用いて補正された前記指令情報に基づいて前記アクチュエータを制御するサーボ制御部と、
を備えることを特徴とするサーボ制御装置。
前記アクチュエータまたは前記アクチュエータが駆動する機械系の状態量の予測値と前記予測値の信頼度を表す指標とを同時に算出する状態量予測部と、
前記指令情報を補正するための補正量を前記予測値と前記指標とに基づいて算出する補正量演算部と、
前記補正量を用いて補正された前記指令情報に基づいて前記アクチュエータを制御するサーボ制御部と、
を備えることを特徴とするサーボ制御装置。
【請求項2】
前記状態量予測部は、前記予測値を算出する時点における状態についての前記状態量、または前記予測値を算出する時点よりも後の時点における状態についての前記状態量を予測し、予測された前記状態量の時点に一致するタイミングにおいて前記予測値を出力することを特徴とする請求項１に記載のサーボ制御装置。
【請求項3】
前記状態量予測部は、前記状態量の実測値と前記指令情報とを入力として、予測モデルの使用により現在または未来の前記状態量を予測することを特徴とする請求項１または２に記載のサーボ制御装置。
【請求項4】
前記状態量予測部は、前記予測モデルを用いて、予測される前記状態量の確率分布を求め、前記確率分布に基づいて前記予測値と前記指標とを算出することを特徴とする請求項３に記載のサーボ制御装置。
【請求項5】
前記予測モデルを学習する学習部をさらに備えることを特徴とする請求項３または４に記載のサーボ制御装置。
【請求項6】
前記指令情報は、前記アクチュエータの位置、速度、加速度またはトルクと、前記アクチュエータに流れる電流とのうち少なくとも１つの指令値を含み、
前記実測値は、前記アクチュエータの位置、速度、加速度またはトルクと、前記アクチュエータに流れる電流と、前記機械系が有する被駆動体の位置または速度とのうち少なくとも１つの値を含むことを特徴とする請求項３から５のいずれか１つに記載のサーボ制御装置。
前記実測値は、前記アクチュエータの位置、速度、加速度またはトルクと、前記アクチュエータに流れる電流と、前記機械系が有する被駆動体の位置または速度とのうち少なくとも１つの値を含むことを特徴とする請求項３から５のいずれか１つに記載のサーボ制御装置。
【請求項7】
前記予測値が適正な値か否かを判断するための前記指標の閾値が設定されており、
前記補正量演算部は、算出された前記指標の値が前記閾値により定まる範囲から外れた値である場合に、前記補正量をゼロとすることを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載のサーボ制御装置。
前記補正量演算部は、算出された前記指標の値が前記閾値により定まる範囲から外れた値である場合に、前記補正量をゼロとすることを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載のサーボ制御装置。
【請求項8】
前記補正量の評価値を算出する補正量評価部をさらに備え、
前記補正量演算部は、前記評価値に基づいて前記補正量を算出することを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載のサーボ制御装置。
前記補正量演算部は、前記評価値に基づいて前記補正量を算出することを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載のサーボ制御装置。
【請求項9】
前記補正量評価部は、あらかじめ設定された評価関数に基づいて前記補正量の複数の候補値の各々についての前記評価値を算出し、
前記補正量演算部は、前記複数の候補値の各々について算出された前記評価値に基づいて、前記複数の候補値の中から前記補正量の値を決定することを特徴とする請求項８に記載のサーボ制御装置。
前記補正量演算部は、前記複数の候補値の各々について算出された前記評価値に基づいて、前記複数の候補値の中から前記補正量の値を決定することを特徴とする請求項８に記載のサーボ制御装置。
【請求項10】
前記補正量に対する前記アクチュエータまたは前記機械系の応答特性に基づいて前記補正量を修正する補正量修正部をさらに備えることを特徴とする請求項１から９のいずれか１つに記載のサーボ制御装置。
【請求項11】
アクチュエータと、
前記アクチュエータを制御するための指令情報を生成する指令生成部と、
前記アクチュエータまたは前記アクチュエータが駆動する機械系の状態量の予測値と前記予測値の信頼度を表す指標とを予測モデルに基づいて同時に算出する状態量予測部と、
前記指令情報を補正するための補正量を前記予測値と前記指標とに基づいて算出する補正量演算部と、
前記補正量を用いて補正された前記指令情報に基づいて前記アクチュエータを制御するサーボ制御部と、
前記状態量の実測値を含む訓練データを用いて前記予測モデルを学習する学習部と、
を備えることを特徴とするサーボシステム。
前記アクチュエータを制御するための指令情報を生成する指令生成部と、
前記アクチュエータまたは前記アクチュエータが駆動する機械系の状態量の予測値と前記予測値の信頼度を表す指標とを予測モデルに基づいて同時に算出する状態量予測部と、
前記指令情報を補正するための補正量を前記予測値と前記指標とに基づいて算出する補正量演算部と、
前記補正量を用いて補正された前記指令情報に基づいて前記アクチュエータを制御するサーボ制御部と、
前記状態量の実測値を含む訓練データを用いて前記予測モデルを学習する学習部と、
を備えることを特徴とするサーボシステム。
【請求項12】
前記補正量に対する前記アクチュエータまたは前記機械系の応答特性を同定する応答特性同定部と、
同定された前記応答特性に基づいて前記補正量を修正する補正量修正部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載のサーボシステム。
同定された前記応答特性に基づいて前記補正量を修正する補正量修正部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載のサーボシステム。
【請求項13】
前記応答特性同定部は、周波数領域におけるゲインおよび位相の各々により表される伝達関数を同定し、
前記補正量修正部は、前記補正量と前記伝達関数の逆モデルとを用いて、修正された前記補正量を算出することを特徴とする請求項１２に記載のサーボシステム。
前記補正量修正部は、前記補正量と前記伝達関数の逆モデルとを用いて、修正された前記補正量を算出することを特徴とする請求項１２に記載のサーボシステム。
【請求項14】
前記補正量に対する前記アクチュエータまたは前記機械系の応答特性を同定する応答特性同定部と、
前記訓練データの作成に使用される前記実測値を、同定された前記応答特性に基づいて修正する状態量修正部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載のサーボシステム。
前記訓練データの作成に使用される前記実測値を、同定された前記応答特性に基づいて修正する状態量修正部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載のサーボシステム。
【請求項15】
前記応答特性同定部は、周波数領域におけるゲインおよび位相の各々により表される伝達関数を同定し、
前記状態量修正部は、前記実測値と前記伝達関数の逆モデルとを用いて、修正された前記実測値を算出することを特徴とする請求項１４に記載のサーボシステム。
前記状態量修正部は、前記実測値と前記伝達関数の逆モデルとを用いて、修正された前記実測値を算出することを特徴とする請求項１４に記載のサーボシステム。
【請求項16】
サーボ制御装置がアクチュエータを制御するサーボ制御方法であって、
前記アクチュエータを制御するための指令情報を生成するステップと、
前記アクチュエータまたは前記アクチュエータが駆動する機械系の状態量の予測値と前記予測値の信頼度を表す指標とを同時に算出するステップと、
前記指令情報を補正するための補正量を前記予測値と前記指標とに基づいて算出するステップと、
前記補正量を用いて補正された前記指令情報に基づいて前記アクチュエータを制御するステップと、
を含むことを特徴とするサーボ制御方法。
前記アクチュエータを制御するための指令情報を生成するステップと、
前記アクチュエータまたは前記アクチュエータが駆動する機械系の状態量の予測値と前記予測値の信頼度を表す指標とを同時に算出するステップと、
前記指令情報を補正するための補正量を前記予測値と前記指標とに基づいて算出するステップと、
前記補正量を用いて補正された前記指令情報に基づいて前記アクチュエータを制御するステップと、
を含むことを特徴とするサーボ制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、アクチュエータを制御するサーボ制御装置、サーボシステムおよびサーボ制御方法に関する。
【背景技術】
【0002】
工作機械のモータを制御するサーボ制御装置は、工具、または被加工物を固定するテーブルといった被駆動体の位置または速度が指令に追従するように、モータに供給される電流を制御する。サーボ制御装置は、加工プログラムによって指示される移動軌跡にて被駆動体を移動させる場合、被駆動体の位置を精緻に管理しながらモータを制御する。モータの制御においては、さまざまな外乱の影響によって、指令された位置と実際の位置との誤差である軌跡誤差が生じることがある。軌跡誤差を生じさせる外乱としては、モータが回転の方向を反転させる際の摩擦によって生じるロストモーション、モータを加速または減速させる際に生じる機械系の振動などが挙げられる。従来、外乱による軌跡誤差を低減させるために、さまざまな方法が提案されている。
【0003】
外乱による軌跡誤差を低減させるための方法の１つとして、モータの軸の回転方向位置のデータまたは回転速度のデータをセンサ等によって取得し、位置または速度のデータに基づいて指令値の補正量を推定するためのモデルを使うことによって指令値を補正する方法が知られている。ただし、モータの制御において生じ得る外乱についての考慮が不十分であると、モデルの使用による補正を行っても補正の効果が表れないか、または、補正により指令値が過度に変更されることで却って軌跡誤差を悪化させる場合がある。また、モデルに入力されるデータが外乱等によって乱された場合、または、未知の入力があった場合において、想定外の補正が行われる可能性がある。このように、従来の技術によって指令値が補正されても、外乱の影響により、モータの高精度かつ安定した制御が困難になる場合があった。そこで、補正の精度を高めるために、モデルから出力される推定値の信頼性を評価し、評価の結果を制御に活用することが考えられている。
【0004】
特許文献１には、工作機械の物理状態を表す情報をニューラルネットワークへ入力することによって、工作機械の構成要素の位置の変動量または構成要素間の距離の変動量を推定し、変動量に対する補正量を算出する装置において、推定された変動量の信頼性を評価することが開示されている。特許文献１に開示されている装置は、信頼性の評価結果に基づいて調整された補正量を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０２０－１７９４２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
特許文献１に開示されている装置は、推定を実行する時点における変動量を求めてから、求めた変動量についての信頼性を評価する。かかる手順によると、変動量を推定した時点から遅れて信頼性の評価結果が求まることから、指令値の補正には、過去の変動量についての信頼性を評価した結果に基づいて調整された補正量が使用されることとなる。変動量を推定する処理を複数回繰り返して実行してから信頼性を評価することから、信頼性の評価結果を得るための演算にはある程度の時間を要する。特許文献１の技術では、過去の変動量についての信頼性を評価した結果に基づいて調整された補正量が使用されることによって、補正によって軌跡誤差を低減させることができない場合がある。このため、特許文献１の技術によると、補正によって軌跡誤差を低減させることができない場合があるため、モータといったアクチュエータの高精度かつ安定した制御が困難であるという問題があった。
【0007】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、アクチュエータの高精度かつ安定した制御を可能とするサーボ制御装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかるサーボ制御装置は、アクチュエータを制御するための指令情報を生成する指令生成部と、アクチュエータまたはアクチュエータが駆動する機械系の状態量の予測値と予測値の信頼度を表す指標とを同時に算出する状態量予測部と、指令情報を補正するための補正量を予測値と指標とに基づいて算出する補正量演算部と、補正量を用いて補正された指令情報に基づいてアクチュエータを制御するサーボ制御部と、を備える。
【発明の効果】
【0009】
本開示にかかるサーボ制御装置は、アクチュエータの高精度かつ安定した制御が可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】実施の形態１にかかるサーボシステムの構成例を示す図
【図2】実施の形態１にかかるサーボシステムのモータおよび機械系の構成例を示す図
【図3】実施の形態１における状態量の予測値と予測値のばらつきとを概念的に示す説明図
【図4】実施の形態１にかかるサーボシステムの変形例を示す図
【図5】実施の形態１にかかるサーボシステムのサーボ制御装置が実行する処理の手順を示すフローチャート
【図6】実施の形態２にかかるサーボシステムが有する補正量演算部の構成例を示す図
【図7】実施の形態２の補正量演算部における評価値の演算に用いられる評価関数の例を示す図
【図8】実施の形態３にかかるサーボシステムの構成例を示す図
【図9】実施の形態３にかかるサーボシステムにおいて同定される応答特性について説明するための図
【図10】実施の形態４にかかるサーボシステムの構成例を示す図
【図11】実施の形態１から４にかかるサーボシステムのサーボ制御装置を実現するハードウェアの構成例を示す図
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下に、実施の形態にかかるサーボ制御装置、サーボシステムおよびサーボ制御方法を図面に基づいて詳細に説明する。
【0012】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかるサーボシステム１の構成例を示す図である。サーボシステム１は、サーボ制御装置２と、アクチュエータであるモータ３と、モータ３が駆動する機械系４と、学習部９とを有する。サーボ制御装置２は、モータ３を制御する。
図１は、実施の形態１にかかるサーボシステム１の構成例を示す図である。サーボシステム１は、サーボ制御装置２と、アクチュエータであるモータ３と、モータ３が駆動する機械系４と、学習部９とを有する。サーボ制御装置２は、モータ３を制御する。
【0013】
サーボ制御装置２は、モータ３を制御するための指令情報１１を生成する指令生成部５と、指令情報１１に基づいてモータ３を制御するサーボ制御部６と、モータ３または機械系４の状態量を予測する状態量予測部７と、指令情報１１を補正するための補正量を求める補正量演算部８とを有する。状態量は、モータ３の位置、速度、加速度またはトルク、モータ３に流れる電流、機械系４が有する被駆動体の位置または速度などである。
【0014】
指令生成部５は、生成した指令情報１１を出力する。指令情報１１は、モータ３の位置、速度、加速度またはトルクと、モータ３に流れる電流とのうち少なくとも１つの指令値を含む。指令生成部５は、数値制御装置またはモーションコントローラといった装置により実現される。サーボ制御部６は、サーボ制御周期おきにモータ３の位置、速度および加速度を制御する。サーボ制御部６は、モータ３の実際の動作状態をモニタし、モータ３の動作状態を指令値に一致させるように、モータ３に供給される電力を随時調整する。サーボ制御装置２は、モータ３に電圧を印加することによって、モータ３を駆動する。モータ３は、駆動対象である機械系４に接続されている。機械系４は、モータ３の回転に伴って動作する。
【0015】
図２は、実施の形態１にかかるサーボシステム１のモータ３および機械系４の構成例を示す図である。モータ３は、サーボモータ２１と、サーボモータ２１に取り付けられているモータ端位置検出器２２とを有する。モータ端位置検出器２２の具体例は、ロータリエンコーダである。モータ端位置検出器２２は、サーボモータ２１の回転角度であるモータ端位置を検出する。モータ端位置検出器２２は、モータ端位置の検出結果を出力する。
【0016】
機械系４は、サーボモータ２１の動力を伝達するカップリング２３と、サーボモータ２１により回転駆動されるボールねじ２４と、ボールねじ２４の回転を直線運動に変換するボールねじナット２５と、ボールねじナット２５に固定されているテーブル２６とを有する。ボールねじ２４およびボールねじナット２５は、モータ３の動力を被駆動体であるテーブル２６へ伝達するための機構を構成する。ボールねじ２４は、カップリング２３を介してサーボモータ２１に接続されている。ボールねじナット２５はボールねじ２４に嵌合されており、テーブル２６およびボールねじナット２５は一体となって駆動される。
【0017】
モータ端位置検出器２２により検出された回転角度の検出単位が「度」であるとすると、モータ端位置の値にボールねじリードを乗じて、３６０度で除することにより回転角度をテーブル２６の移動方向の長さに換算することができる。ボールねじリードは、サーボモータ２１の１回転あたりのテーブル移動量である。モータ端位置検出器２２は、テーブル２６の移動方向の長さに換算されたモータ端位置を求め、換算されたモータ端位置を示す値を出力する。
【0018】
サーボ制御部６による制御は、モータ端位置をフィードバック制御に用いるセミクローズド制御に限られず、テーブル２６の位置である機械端位置をフィードバック制御に用いるフルクローズド制御であっても良い。サーボ制御部６によるフィードバック制御がフルクローズド制御である場合、テーブル２６には、機械端位置検出器２７と機械端位置検出器ヘッド２８とが取り付けられる。機械端位置検出器２７は、例えば、リニアエンコーダである。機械端位置検出器ヘッド２８は、例えば、リニアエンコーダヘッドである。機械端位置検出器２７は、機械端位置の検出結果を出力する。
【0019】
サーボ制御部６には、モータ端位置検出器２２によって検出されたモータ端位置の情報または機械端位置検出器２７によって検出された機械端位置の情報が入力される。フィードバック制御のために検出される位置を、フィードバック位置と称する。以下の説明では、サーボ制御部６によるフィードバック制御がセミクローズド制御である場合を例とする。
【0020】
サーボ制御部６は、モータ端位置の情報をモータ３から取得する。サーボ制御部６は、モータ端位置の情報であるフィードバック情報１５を出力する。学習部９は、予測モデル１６を生成し、生成した予測モデル１６を出力する。状態量予測部７には、指令情報１１と、フィードバック情報１５と、予測モデル１６とが入力される。状態量予測部７は、モータ３または機械系４の状態量の予測値と、信頼度指標とを算出する。信頼度指標は、算出された予測値の信頼度を表す指標である。状態量予測部７は、予測値の算出結果である予測状態量情報１２と、信頼度指標の算出結果である指標情報１３とを出力する。
【0021】
補正量演算部８には、予測状態量情報１２と指標情報１３とが入力される。補正量演算部８は、指令情報１１を補正するための補正量を状態量の予測値と信頼度指標とに基づいて算出する。補正量演算部８は、補正量の算出結果である補正情報１４を出力する。サーボ制御部６には、指令情報１１と補正情報１４とが入力される。サーボ制御部６は、指令情報１１に示される指令値を、補正量を用いた演算によって補正する。サーボ制御部６は、補正量を用いて補正された指令情報１１に基づいてモータ３を制御する。
【0022】
次に、状態量予測部７の詳細について説明する。状態量予測部７は、指令情報１１とフィードバック情報１５に示される状態量の実測値とを入力として、予測モデル１６の使用により現在または未来の状態量を予測する。予測モデル１６は、状態量の実測値および指令情報１１から現在または未来の状態量を予測するための学習済みモデルである。モータ３の状態量の１つの例は、モータ端位置である。機械系４の状態量の１つの例は、機械端位置である。現在とは、状態量予測部７において状態量の予測を行った時点とする。未来とは、状態量予測部７において状態量の予測を行った時点よりも後の時点とする。
【0023】
ここで、サーボ制御周期がＮ周期目であるときの状態量をｅN、Ｎ周期目において予測された状態量である予測状態量をμNとする。例えば、状態量予測部７は、サーボ制御周期がＮ周期目であるときに、Ｎ＋ｉ周期目のときにおける予測状態量μN+iの値を算出する。ｉは０以上の自然数とする。状態量予測部７は、Ｎ＋ｉ周期目のタイミングにおいて、予測状態量μN+iの値、すなわち状態量の予測値を補正量演算部８へ出力する。
【0024】
このように、状態量予測部７は、状態量の予測値を算出する時点における状態についての状態量、または状態量の予測値を算出する時点よりも後の時点における状態についての状態量を予測し、予測された状態量の時点に一致するタイミングにおいて状態量の予測値を出力する。サーボ制御装置２は、状態量予測部７から予測値を出力するタイミングを、予測された状態量の時点に一致させることによって、処理または通信などの遅延がある場合であっても指令情報１１の適切な補正を行うことができる。
【0025】
状態量予測部７は、状態量の予測値と信頼度指標とを同時に算出する。状態量予測部７は、予測モデル１６を用いて、予測状態量の分布、すなわち予測される状態量の確率分布を求める。状態量予測部７は、状態量の実測値と確率分布とに基づいて、状態量の予測値と信頼度指標とを算出する。
【0026】
ここで、予測モデル１６の例と、予測モデル１６を用いた予測状態量および信頼度指標の算出例とについて説明する。実施の形態１において、状態量予測部７は、予測モデル１６から予測状態量の確率分布を算出し、予測状態量の確率分布から予測状態量と信頼度指標とを算出する。
【0027】
予測モデル１６には、ガウス過程回帰を用いることができる。ガウス過程回帰は、予測状態量が特定の分布に従う確率変数であると仮定した場合における確率モデルの一例である。ガウス過程回帰を用いて予測状態量と信頼度指標を算出する場合、例えば、次のような演算が行われる。
【0028】
モータ３を動作させているときに、予測モデル１６の入力データｘおよび出力データｙを取得するサンプリングが行われたとする。入力データｘは指令値である。出力データｙは予測状態量である。サンプリングによって得られる入力データｘの１つをｘj、サンプリングによって得られる出力データｙの１つをｙjとする。ｊは自然数である。Ｍ点のサンプリングによって入力データｘ1，・・・，ｘMが取得されたとして、新たな入力データｘM+1に対する出力データｙM+1の予測値であるｍ（ｘM+1）は、次の式（１）により求まる。分散σ2（ｘM+1）は、次の式（２）により求まる。ＣMはグラム行列とする。ｋは、入力データｘ1，・・・，ｘMの各々と新たな入力データｘM+1とを引数とした場合のカーネル関数の値を要素とするベクトルである。ｋは、次の式（３）により表される。ｃは、引数に新たな入力データｘM+1を含む各カーネル関数の値に精度パラメータを加えたスカラー値とする。精度パラメータは、予測モデル１６の精度を表す。信頼度指標の元となる標準偏差σ（ｘM+1）は、分散σ2（ｘM+1）の平方根を計算することによって求まる。なお、以下の説明にて、出力データｙM+1の予測値であるｍ（ｘM+1）を、予測値ｙ*
M+1と表すこともある。
【0029】
ｍ（ｘM+1）＝ｋT・（ＣM
-1）・ｙ ・・・（１）
σ2（ｘM+1）＝ｃ－ｋT・（ＣM -1）・ｋ ・・・（２）
σ2（ｘM+1）＝ｃ－ｋT・（ＣM -1）・ｋ ・・・（２）
【0030】
【数1】
【0031】
新たな入力データｘM+1に対する予測値ｙ*
M+1の確率分布ｐ（ｙ*
M+1）はガウス分布に従うことから、確率分布ｐ（ｙ*
M+1）は、次の式（４）により表される。
【0032】
【数2】
【0033】
ここで、状態量の予測値と予測値のばらつきとについて説明する。図３は、実施の形態１における状態量の予測値と予測値のばらつきとを概念的に示す説明図である。図３には、予測値と予測値のばらつきの範囲とがガウス過程回帰を用いて算出される例を示す。図３において、グラフの横軸は、入力データｘを表す。グラフの縦軸は、出力データｙを表す。図３における黒塗りの丸は、サンプリングによって取得されたデータを表す。
【0034】
ガウス過程回帰を用いた予測では、出力データｙがガウス分布に従うものとして出力データｙの予測値が算出される。このため、予測値をガウス分布の平均ｍ（ｘ）とし、予測の不確実性を示す指標をガウス分布の標準偏差σ（ｘ）とすると、実際の出力データｙは、約９５％の確率で、ｍ（ｘ）－２σ（ｘ）以上かつｍ（ｘ）＋２σ（ｘ）以下の範囲に入ることが統計的に示される。図３において、実線である曲線は、出力データｙの予測値である平均ｍ（ｘ）を表す。破線である曲線は、ｍ（ｘ）－２σ（ｘ）とｍ（ｘ）＋２σ（ｘ）とを表す。図３に示されるように、サンプリングにより取得されたデータに近い箇所では予測値のばらつきは小さくなり、かつ、サンプリングにより取得されたデータから離れた箇所では予測値のばらつきは大きくなる傾向がある。
【0035】
このような統計的な観点から、実施の形態１では、信頼度指標は標準偏差を基に定義されるものとする。例えば、標準偏差を信頼度指標として用いた場合、信頼度指標が小さいほど、予測値のばらつきが小さく、予測値が確からしいことを表す。
【0036】
状態量予測部７は、予測される状態量の確率分布を算出し、確率分布から、予測状態量である平均ｍ（ｘ）と信頼度指標である標準偏差σ（ｘ）とを同時に算出する。状態量予測部７は、ある制御周期における平均ｍ（ｘ）と、かかる平均ｍ（ｘ）についての信頼度を示す標準偏差σ（ｘ）とを、同じタイミングにおいて算出する。
【0037】
なお、予測状態量と信頼度指標とを同時に算出するとは、予測状態量が算出されるタイミングと信頼度指標が算出されるタイミングとが必ずしも一致することを指すものではない。予測状態量と信頼度指標とを同時に算出するとは、モータ３または機械系４の同じタイミングにおける動作に基づいて予測状態量と信頼度指標とを算出することであっても良い。または、予測状態量と信頼度指標とを同時に算出するとは、モータ３または機械系４の同じタイミングにおける動作について、複数の推定処理ではなく一度の推定処理によって予測状態量と信頼度指標とを算出することであっても良い。推定処理とは、予測モデル１６の演算を行うことを指すものとする。状態量予測部７は、予測状態量と信頼度指標とを同時に算出することによって、短い時間での演算によって予測状態量と信頼度指標との算出が可能である。予測状態量と信頼度指標とを同時に算出することは、高速な演算が必要となる組み込み機器の１つであるサーボ制御装置２に適している。
【0038】
なお、信頼度指標には、ガウス分布の分散σ2（ｘ）が用いられても良い。または、信頼度指標には、分散σ2（ｘ）、標準偏差σ（ｘ）および平均ｍ（ｘ）のうちの１つ以上を用いた演算の結果が用いられても良い。予測状態量は、平均ｍ（ｘ）、標準偏差σ（ｘ）および分散σ2（ｘ）のうちの１つ以上を用いた演算の結果値が用いられても良い。以下の説明では、予測状態量は平均ｍ（ｘ）であって、かつ信頼度指標は標準偏差σ（ｘ）であるものとする。
【0039】
予測モデル１６にガウス過程回帰を用いる場合における予測状態量および信頼度指標の算出例を説明したが、予測状態量および信頼度指標を算出する方法は、ガウス過程回帰を用いるものに限られない。予測状態量の算出には、例えば、決定木、線形回帰、ブースティングまたはニューラルネットワークといった機械学習の手法が用いられても良い。信頼度指標の算出には、例えば、密度推定、混合密度ネットワーク等といった手法が用いられても良い。予測状態量の確率分布は、ガウス分布に限られず、指数分布またはｔ分布等であっても良く、複数の種類の分布を組み合わせたものであっても良い。
【0040】
次に、学習部９の詳細について説明する。学習部９は、状態量予測部７で用いられる予測モデル１６を学習する。具体的には、学習部９は、予測モデル１６に適用されるパラメータであるモデルパラメータまたはハイパーパラメータを最適化する学習を行う。
【0041】
学習部９が用いる学習アルゴリズムはどのようなものを用いても良い。一例として、教師あり学習アルゴリズムの１つであるガウス過程回帰を適用した場合について説明する。予測モデル１６にガウス過程回帰を用いた場合、カーネル関数等に使用されているパラメータを訓練データから推定し、予測モデル１６を更新する。訓練データは、フィードバック情報１５に示される状態量の実測値と指令情報１１とを組み合わせたデータである。状態量の実測値は教師データである。パラメータの推定方法としては最尤推定等を用いることで、より確からしい予測モデル１６を構築することができるが、パラメータの推定方法はこの方法に限定されない。
【0042】
学習部９は、学習が収束した場合に、学習結果である予測モデル１６を出力する。学習部９は、学習結果として、学習済みのモデル情報を出力しても良い。学習済みのモデル情報は、予測モデル１６に適用されるパラメータ、すなわち学習したモデルパラメータまたはハイパーパラメータである。学習が収束したか否かの判定には、公知の判定手法を用いることができる。
【0043】
図１に示す学習部９は、サーボ制御装置２の外部の装置である情報処理装置によって実現される。学習部９として機能する装置は、サーボ制御装置２に接続される。学習部９として機能する装置は、ネットワークを介してサーボ制御装置２に接続可能な装置であっても良い。学習部９として機能する装置は、クラウドサーバ上に存在する装置であっても良い。学習部９は、サーボ制御装置２の外部の装置によって実現されるものに限られず、サーボ制御装置２の内部に備えられても良い。
【0044】
図４は、実施の形態１にかかるサーボシステム１の変形例を示す図である。図４に示す変形例であるサーボシステム１は、サーボ制御装置２の内部に学習部９が備えられている。変形例であるサーボシステム１は、サーボ制御装置２の内部に学習部９が備えられている点以外については、図１に示すサーボシステム１と同様である。
【0045】
次に、補正量演算部８の詳細について説明する。以下の説明では、指令情報１１は、モータ３の指令位置を示す指令値とする。状態量予測部７が算出する予測状態量は、指令位置に対するモータ３の位置の誤差である位置誤差とする。なお、予測状態量はモータ３のフィードバック位置であっても良い。この場合、補正量演算部８は、指令位置とフィードバック位置の予測値との差分を計算することによって、位置誤差である予測状態量を求めることができる。予測状態量は、指令位置に限られず、速度、トルクまたは電流量といった物理量であっても良い。
【0046】
ここでは、状態量予測部７によって算出される予測状態量である位置誤差をμ、状態量予測部７によって算出される信頼度指標をσ、実際に生じる位置誤差をｅ、補正量をＣｏとする。サーボ制御部６は、予測された位置誤差μの値を指令位置の値から減算することによって指令位置を補正する。サーボ制御部６は、位置誤差μに相当する補正量Ｃｏを用いて指令位置を補正することによって、モータ３または機械系４の動作により生じる誤差を相殺させ、指令位置に実際の位置を正確に合わせることが可能となる。しかしながら、予測された位置誤差μが実際に生じた位置誤差ｅとは異なる場合、適切な補正を行うことができず位置精度が悪化する可能性がある。そこで、補正量演算部８は、信頼性指標を用いることによって、適切な補正を行い得る有効な補正量Ｃｏを算出する。これにより、サーボシステム１は、補正による位置精度の悪化を防ぐことができる。
【0047】
ここで、補正量演算部８が状態量の予測値と信頼度指標とに基づいて補正量を算出する方法の第１および第２の例について説明する。標準偏差である信頼度指標σが大きいほど、予測値である位置誤差μの値の不確かさが大きいことを表す。第１の例では、サーボシステム１は、信頼度指標σの閾値をあらかじめ設定しておき、信頼度指標σが閾値を超える場合は指令値の補正を停止する。サーボシステム１は、信頼度指標σが閾値以下である場合に、指令値の補正を行う。
【0048】
第１の例において、補正量演算部８は、閾値をｔとして、次の式（５）に従い補正量Ｃｏを算出する。
【0049】
【数3】
【0050】
このように、第１の例では、予測値が適正な値か否かを判断するための信頼度指標σの閾値が設定されており、補正量演算部８は、算出された信頼度指標σの値が閾値により定まる範囲から外れた値である場合に、補正量Ｃｏをゼロとする。これにより、サーボシステム１は、補正による位置精度の悪化を防ぐことができる。
【0051】
次に、補正量演算部８が補正量を算出する方法の第２の例について説明する。実際の位置誤差ｅの確率分布ｐ（ｅ）は、位置誤差μおよび分散σ2のガウス分布に従う。確率分布ｐ（ｅ）は、ｐ（ｅ）＝Ｎ（μ，σ2）の式から、予測された位置誤差μと信頼度指標σとを用いて計算できる。サーボ制御部６が指令位置の値から補正量Ｃｏを減算することによって補正を行う場合、実際の位置誤差ｅと補正量Ｃｏとが次の式（６）を満たすと、補正による位置精度の悪化が生じる。
【0052】
｜ｅ｜＜｜ｅ－Ｃｏ｜ ・・・（６）
【0053】
式（６）を満たす位置誤差ｅの範囲において確率分布ｐ（ｅ）を積分することにより、位置精度が悪化する確率を補正前に計算することができる。第２の例では、目標とする確率をあらかじめ設定しておくことで、補正量演算部８は、位置精度が悪化する確率が、目標とする確率以下となるような補正量Ｃｏを決定することが可能となる。
【0054】
このように、補正量演算部８は、状態量の予測値と信頼度指標とに基づいて補正量を算出することで、適切な補正を行い得る有効な補正量を得ることができる。サーボシステム１は、補正による位置精度の悪化を低減しつつ、軌跡誤差を低減させる補正が可能となる。補正量演算部８は、サーボ制御周期おきの演算によって補正量を算出する。サーボシステム１は、補正量演算部８による連続的な補正量の算出によって、移動軌跡を高精度に補正することができる。
【0055】
【0056】
ステップＳ１において、サーボ制御装置２の指令生成部５は、指令情報１１を生成する。指令生成部５は、生成された指令情報１１を出力する。ステップＳ２において、サーボ制御装置２の状態量予測部７は、状態量の実測値と指令情報１１とを入力として、予測モデル１６の使用により状態量の予測値と信頼度指標とを同時に算出する。状態量予測部７は、フィードバック情報１５から状態量の実測値を取得する。状態量予測部７は、予測値の算出結果である予測状態量情報１２と、信頼度指標の算出結果である指標情報１３とを出力する。
【0057】
ステップＳ３において、サーボ制御装置２の補正量演算部８は、予測値と信頼度指標とに基づいて補正量を算出する。補正量演算部８は、補正量の算出結果である補正情報１４を出力する。ステップＳ４において、サーボ制御装置２のサーボ制御部６は、補正量を用いて補正された指令情報１１に基づいてモータ３を制御する。サーボ制御装置２は、モータ３の駆動を開始してからモータ３の駆動を終了するまでの期間において、図５に示す手順による処理を繰り返す。
【0058】
実施の形態１によると、サーボ制御装置２は、状態量の予測値と信頼度指標とを予測モデル１６に基づいて同時に算出し、状態量の予測値と信頼度指標とに基づいて補正量を算出する。サーボ制御装置２は、状態量の予測値と信頼度指標とを同時に算出することにより、過去に推定された状態量についての信頼度指標に基づいて補正量が算出される場合に比べて、移動軌跡を高精度に補正可能とする補正量を算出することができる。以上により、サーボシステム１およびサーボ制御装置２は、アクチュエータの高精度かつ安定した制御が可能となるという効果を奏する。
【0059】
実施の形態２．
実施の形態２では、補正量演算部８の変形例について説明する。図６は、実施の形態２にかかるサーボシステム１が有する補正量演算部８Ａの構成例を示す図である。実施の形態２にかかるサーボシステム１は、補正量演算部８の変形例である補正量演算部８Ａを有する。実施の形態２にかかるサーボシステム１のうち補正量演算部８Ａ以外の構成は、実施の形態１にかかるサーボシステム１と同様である。実施の形態２では、上記の実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１とは異なる構成について主に説明する。
実施の形態２では、補正量演算部８の変形例について説明する。図６は、実施の形態２にかかるサーボシステム１が有する補正量演算部８Ａの構成例を示す図である。実施の形態２にかかるサーボシステム１は、補正量演算部８の変形例である補正量演算部８Ａを有する。実施の形態２にかかるサーボシステム１のうち補正量演算部８Ａ以外の構成は、実施の形態１にかかるサーボシステム１と同様である。実施の形態２では、上記の実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１とは異なる構成について主に説明する。
【0060】
補正量演算部８Ａは、補正量の候補値３４を算出する補正量候補値演算部３１と、補正量の評価値３５を算出する補正量評価部３２と、評価値３５に基づいて補正量の値を決定する補正量決定部３３とを有する。補正量演算部８Ａは、補正量評価部３２において算出された評価値３５に基づいて補正量決定部３３が補正量の値を決定することにより、評価値３５に基づいて補正量を算出する。
【0061】
以下の説明では、指令情報１１は、モータ３の指令位置を示す指令値とする。状態量予測部７が算出する予測状態量は、指令位置に対するモータ３の位置の誤差である位置誤差とする。なお、予測状態量はモータ３のフィードバック位置であっても良い。この場合、補正量演算部８Ａは、指令位置とフィードバック位置の予測値との差分を計算することによって、位置誤差である予測状態量を求めることができる。予測状態量は、指令位置に限られず、速度、トルクまたは電流量といった物理量であっても良い。
【0062】
補正量候補値演算部３１には、予測状態量情報１２と指標情報１３とが入力される。補正量候補値演算部３１は、補正量の１つ以上の候補値３４を決定する。例えば、補正量候補値演算部３１は、予測状態量情報１２に示される状態量の予測値と指標情報１３に示される信頼性指標とを用いた演算によって候補値３４を決定する。補正量候補値演算部３１は、決定された候補値３４を出力する。補正量候補値演算部３１は、状態量の予測値と信頼性指標とに基づいて決定された候補値３４を出力することに代えて、テーブルにあらかじめ設定された候補値３４を出力しても良い。
【0063】
補正量評価部３２には、予測状態量情報１２と、指標情報１３と、補正量候補値演算部３１によって決定された候補値３４とが入力される。補正量評価部３２は、あらかじめ設定された評価関数に基づいて複数の候補値３４の各々についての評価値３５を算出する。補正量評価部３２は、候補値３４ごとに算出された評価値３５を出力する。
【0064】
補正量決定部３３には、補正量候補値演算部３１によって決定された候補値３４と、補正量評価部３２によって算出された評価値３５とが入力される。補正量決定部３３は、候補値３４ごとの評価値３５に基づいて、補正量とする値を候補値３４の中から決定する。このように、補正量演算部８Ａは、複数の候補値３４の各々について算出された評価値３５に基づいて、複数の候補値３４の中から補正量の値を決定する。
【0065】
ここで、補正量評価部３２による評価値３５の算出方法の例について説明する。補正量評価部３２は、予測状態量情報１２に示される予測状態量と指標情報１３に示される信頼度指標とに基づいて評価値３５を算出する。実施の形態１と同様に、状態量予測部７によって算出される予測状態量である位置誤差をμ、状態量予測部７によって算出される信頼度指標をσ、実際に生じる位置誤差をｅ、補正量をＣｏとする。サーボ制御部６は、指令位置の値から補正量Ｃｏを減算することによって指令位置を補正するものとする。
【0066】
実際の位置誤差ｅの確率分布ｐ（ｅ）は、予測された位置誤差μと信頼度指標σとにより定義される。確率分布ｐ（ｅ）は、ガウス分布であっても、ガウス分布以外の分布であっても良い。ここでは、確率分布ｐ（ｅ）は、位置誤差μおよび分散σ2のガウス分布に従うものとする。確率分布ｐ（ｅ）は、ｐ（ｅ）＝Ｎ（μ，σ2）の式から、予測された位置誤差μと信頼度指標σとを用いて計算できる。
【0067】
補正量候補値演算部３１から補正量評価部３２へ入力された候補値３４である補正量候補値の各々を、Ｃｏn（ｎ＝１，２，３，・・・）と表す。補正量評価部３２には、補正量候補値Ｃｏnの評価値を算出するための評価関数が与えられる。評価関数は、補正量Ｃｏを用いた補正の精度が低いほど評価値３５が大きい値となるように定められる。
【0068】
指令位置の値から補正量Ｃｏを減算することによって指令位置を補正することから、補正量Ｃｏと実際の位置誤差ｅとが一致する場合に、補正後の位置精度は最も高くなる。補正量Ｃｏと実際の位置誤差ｅとの乖離が大きいほど、補正後の位置精度は低くなる。そこで、評価関数は、補正量候補値Ｃｏnと位置誤差ｅとの差の絶対値が大きいほど評価値が大きい値となるように設定される。
【0069】
また、サーボ制御装置２によるモータ３の制御は、補正量Ｃｏの値が大きいほど不安定になり得る。すなわち、補正量Ｃｏの値が実際の位置誤差ｅからプラスに乖離する場合、補正量Ｃｏの値が実際の位置誤差ｅからマイナスに乖離する場合に比べて、補正後の位置精度は低くなり易い。そこで、評価関数は、補正量候補値Ｃｏnが位置誤差ｅよりも大きい値であるときに、補正量候補値Ｃｏnが位置誤差ｅよりも小さい値であるときよりも評価値が大きい値となるように設定される。
【0070】
図７は、実施の形態２の補正量演算部８Ａにおける評価値３５の演算に用いられる評価関数の例を示す図である。図７には、評価関数の例であるＬ（Ｃｏn，ｅ）のグラフを示す。図７において、グラフの縦軸はＬ（Ｃｏn，ｅ）、グラフの横軸は実際の位置誤差ｅである。
【0071】
Ｌ（Ｃｏn，ｅ）は、次の式（７）により表される。
【0072】
【数4】
【0073】
Ｌ（Ｃｏn，ｅ）は、位置誤差ｅからの補正量候補値Ｃｏnのずれに応じたペナルティーすなわち損失を与えるもので、損失関数とも称される。
【0074】
評価関数に基づく評価値３５は、評価関数と確率分布ｐ（ｅ）との積を積分した値により定義される。評価値３５の例であるＥ（Ｃｏn）は、次の式（８）に示すように、Ｌ（Ｃｏn，ｅ）と確率分布ｐ（ｅ）との積を積分することにより求まる。
【0075】
【数5】
【0076】
補正量決定部３３は、補正量候補値Ｃｏnごとに算出されたＥ（Ｃｏn）を比較し、Ｅ（Ｃｏn）が最も小さい補正量候補値Ｃｏnを選択する。補正量決定部３３は、補正量候補値Ｃｏnの中から選択された補正量候補値Ｃｏnを補正量Ｃｏの値に決定する。
【0077】
このように、補正量決定部３３は、複数の候補値３４のうち評価値３５が最も小さい候補値３４を補正量の値に決定する。なお、補正量演算部８Ａは、補正量決定部３３において、あらかじめ設定された閾値以下である候補値３４を補正量の値に決定しても良い。補正量演算部８Ａは、補正量決定部３３において決定された補正量の値である補正情報１４を出力する。
【0078】
補正量演算部８Ａは、評価値３５に基づいて候補値３４の中から補正量の値を決定することによって、適切な補正を行い得る有効な補正量を算出することができる。これにより、サーボシステム１は、補正による位置精度の悪化を防ぐことができる。
【0079】
なお、評価関数は、補正量を用いた補正の精度が低いほど評価値３５が小さい値となるように定められた物であっても良い。この場合、補正量決定部３３は、複数の候補値３４のうち評価値３５が最も大きい候補値３４を補正量の値に決定する。また、評価関数は、一次関数に限られず、高次関数であっても良い。評価関数は、モータ３または機械系４の機械特性、あるいはサーボ制御部６の制御特性を考慮して設定されたものであっても良い。
【0080】
実施の形態２によると、補正量演算部８Ａは、評価関数に基づいて候補値３４の評価値３５を算出し、評価値３５に基づいて候補値３４の中から補正量の値を決定する。補正量演算部８Ａは、移動軌跡を高精度に補正し得る補正量を算出することができる。以上により、サーボシステム１およびサーボ制御装置２は、アクチュエータの高精度かつ安定した制御が可能となるという効果を奏する。
【0081】
実施の形態３．
図８は、実施の形態３にかかるサーボシステム１Ａの構成例を示す図である。サーボシステム１Ａは、補正量に対するモータ３または機械系４の応答特性に基づいて補正量を修正する。実施の形態３では、上記の実施の形態１または２と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１または２とは異なる構成について主に説明する。
図８は、実施の形態３にかかるサーボシステム１Ａの構成例を示す図である。サーボシステム１Ａは、補正量に対するモータ３または機械系４の応答特性に基づいて補正量を修正する。実施の形態３では、上記の実施の形態１または２と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１または２とは異なる構成について主に説明する。
【0082】
サーボシステム１Ａは、サーボ制御装置２Ａと、モータ３と、機械系４と、学習部９と、応答特性同定部４０とを有する。サーボ制御装置２Ａは、補正量修正部４１を有する。サーボ制御装置２Ａのうち補正量修正部４１以外の構成は、実施の形態１にかかるサーボシステム１のサーボ制御装置２と同様である。
【0083】
以下の説明では、指令情報１１は、モータ３の指令位置を示す指令値とする。状態量予測部７が算出する予測状態量は、指令位置に対するモータ３の位置の誤差である位置誤差とする。なお、予測状態量はモータ３のフィードバック位置であっても良い。この場合、補正量演算部８は、指令位置とフィードバック位置の予測値との差分を計算することによって、位置誤差である予測状態量を求めることができる。予測状態量は、指令位置に限られず、速度、トルクまたは電流量といった物理量であっても良い。
【0084】
サーボ制御部６において補正量を用いて指令値を補正した場合に、モータ３または機械系４の機械特性、あるいはサーボ制御部６の制御特性の影響によって、想定されていた補正がなされず補正の効果が低減する場合がある。機械特性は、モータ３または機械系４の構造に起因する。そこで、実施の形態３では、サーボ制御装置２Ａは、機械特性または制御特性の影響を考慮して補正量を修正する。
【0085】
応答特性同定部４０は、補正量に対するモータ３または機械系４の応答特性を同定する。応答特性同定部４０は、同定された応答特性を示す情報である応答特性情報４２を出力する。
【0086】
ここで、応答特性同定部４０が伝達関数により応答特性を同定する例について説明する。指令値を「０」とし、かつ補正量演算部８で算出される補正量の代わりに補正量に相当するホワイトノイズが与えられた状態において、フィードバック位置が測定される。このとき測定されるフィードバック位置は、モータ３の位置または機械系４の被駆動体の位置の補正において実際に作用する補正量を表す。以下、モータ３の位置または被駆動体の位置の補正において実際に作用する補正量を、実補正量と称する。機械特性または制御特性の影響によって、実補正量には、算出された補正量からのずれが生じる。なお、応答特性を同定する際には、ホワイトノイズの代わりにサインスイープ波が用いられても良い。フィードバック位置の測定は、モータ３および機械系４を実際に動作させて行われるほかに、シミュレーションを活用して行われても良い。
【0087】
図９は、実施の形態３にかかるサーボシステム１Ａにおいて同定される応答特性について説明するための図である。応答特性同定部４０は、補正量のデータと実補正量のデータとを取得する。応答特性同定部４０は、補正量および実補正量に対してフーリエ変換等の数値処理を行うことによって、応答特性である周波数伝達関数を算出する。応答特性同定部４０は、周波数領域におけるゲインおよび位相の各々により表される伝達関数を同定する。
【0088】
図９に示すように、伝達関数は、ゲイン特性を表すゲイン線図と位相特性を表す位相線図とにより表される。ゲイン線図において、横軸は周波数を表す対数軸であって、縦軸はデシベル値であるゲインを表す。位相線図において、横軸は周波数を表す対数軸であって、縦軸は位相を表す。ゲイン線図において、共振点は正のピークとして表され、反共振点は負のピークとして表される。伝達関数を表す線図には、周波数軸に対してフーリエ変換後の実数部と虚数部とを別々にプロットしたコクアド線図が用いられても良い。コクアド線図において、横軸は周波数を表す対数軸であって、縦軸は実数部および虚数部である。
【0089】
応答特性同定部４０は、同定された応答特性である伝達関数の情報である応答特性情報４２を出力する。なお、応答特性同定部４０は、多項式またはニューラルネットワークといった、伝達関数以外の手段を用いて応答特性を同定しても良い。
【0090】
応答特性同定部４０は、サーボ制御装置２Ａの外部の装置である情報処理装置によって実現される。応答特性同定部４０として機能する装置は、サーボ制御装置２Ａに接続される。応答特性同定部４０として機能する装置は、ネットワークを介してサーボ制御装置２Ａに接続可能な装置であっても良い。応答特性同定部４０として機能する装置は、クラウドサーバ上に存在する装置であっても良い。応答特性同定部４０は、サーボ制御装置２Ａの外部の装置によって実現されるものに限られず、サーボ制御装置２Ａの内部に備えられても良い。
【0091】
補正量修正部４１には、補正情報１４と応答特性情報４２とが入力される。補正量修正部４１は、補正量演算部８によって算出された補正量を、応答特性情報４２に基づいて修正する演算を行う。補正量修正部４１は、応答特性同定部４０によって同定された応答特性に基づいて補正量を修正する。補正量修正部４１は、補正量演算部８によって算出された補正量と伝達関数の逆モデルとを用いて、修正された補正量を算出する。
【0092】
ここで、補正量修正部４１が補正量を修正する方法の例について説明する。補正量修正部４１には、応答特性情報４２として伝達関数の情報が入力されるものとする。補正量演算部８によって算出される補正量をＣｏ、伝達関数をＧ（ｓ）とする。
【0093】
補正量修正部４１は、次の式（９）により、修正された補正量Ｃｏ’を算出する。Ｇ-1（ｓ）は、Ｇ（ｓ）の逆伝達関数であって、Ｇ（ｓ）Ｇ-1（ｓ）＝１を満足する。
【0094】
Ｃｏ’＝Ｇ-1（ｓ）Ｃｏ ・・・（９）
【0095】
補正量修正部４１は、修正された補正量を示す修正補正情報４３を出力する。サーボ制御部６には、指令情報１１と修正補正情報４３とが入力される。サーボ制御部６は、指令情報１１に示される指令値を、修正された補正量を用いた演算によって修正する。サーボ制御部６は、修正された補正量を用いて補正された指令情報１１に基づいてモータ３を制御する。
【0096】
補正量修正部４１は、同定された応答特性に基づいて補正量を修正することによって、モータ３または機械系４の機械特性、あるいはサーボ制御部６の制御特性の影響を低減させるように補正量を修正することができる。すなわち、補正量修正部４１は、実補正量に一致するように補正量を修正することができる。なお、サーボ制御装置２Ａは、補正量演算部８の代わりに、実施の形態２の補正量演算部８Ａを有しても良い。
【0097】
実施の形態３によると、補正量修正部４１は、補正量に対するモータ３または機械系４の応答特性に基づいて補正量を修正することによって、実補正量に一致するように補正量を修正することができる。サーボ制御装置２Ａは、修正された補正量に基づいて指令情報１１を補正することによって、移動軌跡を高精度に補正することができる。以上により、サーボシステム１Ａおよびサーボ制御装置２Ａは、モータ３の高精度かつ安定した制御が可能となるという効果を奏する。
【0098】
実施の形態４．
図１０は、実施の形態４にかかるサーボシステム１Ｂの構成例を示す図である。サーボシステム１Ｂは、訓練データの作成に使用される状態量の実測値を、補正量に対するモータ３または機械系４の応答特性に基づいて修正する。訓練データは、学習部９が予測モデル１６の学習に使用する学習用のデータである。実施の形態４では、上記の実施の形態１から３と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１から３とは異なる構成について主に説明する。
図１０は、実施の形態４にかかるサーボシステム１Ｂの構成例を示す図である。サーボシステム１Ｂは、訓練データの作成に使用される状態量の実測値を、補正量に対するモータ３または機械系４の応答特性に基づいて修正する。訓練データは、学習部９が予測モデル１６の学習に使用する学習用のデータである。実施の形態４では、上記の実施の形態１から３と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１から３とは異なる構成について主に説明する。
【0099】
サーボシステム１Ｂは、サーボ制御装置２Ｂと、モータ３と、機械系４と、学習部９と、応答特性同定部４０と、状態量修正部５０と、情報蓄積部５１とを有する。サーボ制御装置２Ｂの構成は、実施の形態１にかかるサーボシステム１のサーボ制御装置２と同様である。サーボ制御装置２Ｂは、指令情報１１とフィードバック情報１５とを情報蓄積部５１へ出力する点が、サーボ制御装置２とは異なる。
【0100】
以下の説明では、指令情報１１は、モータ３の指令位置を示す指令値とする。状態量予測部７が算出する予測状態量は、指令位置に対するモータ３の位置の誤差である位置誤差とする。なお、予測状態量はモータ３のフィードバック位置であっても良い。この場合、補正量演算部８は、指令位置とフィードバック位置の予測値との差分を計算することによって、位置誤差である予測状態量を求めることができる。予測状態量は、指令位置に限られず、速度、トルクまたは電流量といった物理量であっても良い。
【0101】
応答特性同定部４０は、補正量に対するモータ３または機械系４の応答特性を同定する。応答特性同定部４０は、周波数領域におけるゲインおよび位相の各々により表される伝達関数を同定する。応答特性同定部４０は、同定された応答特性である伝達関数の情報である応答特性情報４２を出力する。なお、応答特性同定部４０は、多項式またはニューラルネットワークといった、伝達関数以外の手段を用いて応答特性を同定しても良い。
【0102】
情報蓄積部５１は、指令情報１１とフィードバック情報１５とを互いに対応付けて記憶する。フィードバック情報１５は、状態量の実測値を含む。状態量修正部５０は、指令情報１１とフィードバック情報１５とを情報蓄積部５１から読み出す。また、状態量修正部５０には、応答特性情報４２が入力される。状態量修正部５０は、フィードバック情報１５に含まれる状態量の実測値を、応答特性情報４２に基づいて修正する演算を行う。状態量修正部５０は、応答特性同定部４０によって同定された応答特性に基づいて状態量の実測値を修正する。状態量修正部５０は、フィードバック情報１５に含まれる状態量の実測値と伝達関数の逆モデルとを用いて、修正された実測値を算出する。
【0103】
ここで、状態量修正部５０が状態量の実測値を修正する方法の例について説明する。以下、状態量修正部５０によって修正された状態量の実測値を、修正された状態量と称する。状態量修正部５０には、応答特性情報４２として伝達関数の情報が入力されるものとする。伝達関数はＧ（ｓ）であるものとする。また、状態量の実測値は、位置誤差ｅであるものとする。
【0104】
状態量修正部５０は、次の式（１０）により、修正された位置誤差ｅ’を算出する。Ｇ-1（ｓ）は、Ｇ（ｓ）の逆伝達関数であって、Ｇ（ｓ）Ｇ-1（ｓ）＝１を満足する。
【0105】
ｅ’＝Ｇ-1（ｓ）Ｃｏ ・・・（１０）
【0106】
状態量修正部５０は、指令情報１１と、修正された状態量を示す修正状態量情報５２とを出力する。学習部９には、指令情報１１と、修正状態量情報５２とが入力される。学習部９は、指令情報１１に示される指令値と修正された状態量とを含めた訓練データを作成し、訓練データを用いて予測モデル１６を学習する。修正された状態量は教師データである。
【0107】
状態量修正部５０は、同定された応答特性に基づいて状態量の実測値を修正することによって、モータ３または機械系４の機械特性、あるいはサーボ制御部６の制御特性の影響を低減させるように状態量の実測値を修正することができる。学習部９は、モータ３または機械系４の機械特性、あるいはサーボ制御部６の制御特性の影響が低減された予測モデル１６を生成することができる。サーボ制御装置２Ｂは、予測モデル１６に基づいて算出された状態量の予測値と信頼度指標とを用いて補正量を算出することで、モータ３または機械系４の機械特性、あるいはサーボ制御部６の制御特性の影響を低減させ得る補正を行うことができる。
【0108】
学習部９と、応答特性同定部４０と、状態量修正部５０と、情報蓄積部５１との各部は、サーボ制御装置２Ｂの外部の装置である情報処理装置によって実現される。当該各部として機能する装置は、サーボ制御装置２Ｂに接続される。当該各部として機能する装置は、ネットワークを介してサーボ制御装置２Ｂに接続可能な装置であっても良い。当該各部として機能する装置は、クラウドサーバ上に存在する装置であっても良い。当該各部は、サーボ制御装置２Ｂの外部の装置によって実現されるものに限られず、サーボ制御装置２Ｂの内部に備えられても良い。学習部９と、応答特性同定部４０と、状態量修正部５０と、情報蓄積部５１は、１つの装置に集約されるものに限られず、２以上の装置に分散されても良い。
【0109】
なお、サーボ制御装置２Ｂは、補正量演算部８の代わりに、実施の形態２の補正量演算部８Ａを有しても良い。サーボ制御装置２Ｂは、実施の形態４にて説明した処理と、実施の形態３で説明した処理とを行っても良い。
【0110】
実施の形態４によると、学習部９は、状態量修正部５０において修正された状態量を含む訓練データに基づいて予測モデル１６を学習する。サーボ制御装置２Ｂは、予測モデル１６に基づいて状態量の予測値と信頼度指標とを算出し、状態量の予測値と信頼度指標とに基づいて補正量を算出する。サーボ制御装置２Ｂは、補正量に基づいて指令情報１１を補正することによって、移動軌跡を高精度に補正することができる。以上により、サーボシステム１Ｂおよびサーボ制御装置２Ｂは、アクチュエータの高精度かつ安定した制御が可能となるという効果を奏する。
【0111】
次に、サーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂを実現するハードウェアについて説明する。図１１は、実施の形態１から４にかかるサーボシステム１，１Ａ，１Ｂのサーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂ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、サーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂを処理回路６０によって実現する場合の構成例を示す。処理回路６０は、プロセッサ６２とメモリ６３とを有する。
【0112】
プロセッサ６２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）、システムＬＳＩ（Large Scale Integration）などである。メモリ６３は、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）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスクまたはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等である。
【0113】
メモリ６３には、サーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂの要部である指令生成部５、サーボ制御部６、状態量予測部７、補正量演算部８，８Ａ、学習部９、補正量修正部４１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６２が読み出して実行することにより、サーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂの要部を実現することが可能である。なお、メモリ６３に格納される、サーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂの要部として動作するためのプログラムは、例えば、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ－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良いし、ネットワークを介して提供される形態であっても良い。また、プロセッサ６２は、演算結果等のデータをメモリ６３の揮発性メモリに出力する。または、プロセッサ６２は、演算結果等のデータを、メモリ６３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。
【0114】
入力部６１は、サーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂに対する入力信号を外部から受信する回路である。出力部６４は、サーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂで生成した信号を外部へ出力する回路である。
【0115】
図１１は、汎用のプロセッサ６２およびメモリ６３によりサーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂ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６２およびメモリ６３の代わりに専用の処理回路でサーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂを実現してもよい。すなわち、専用の処理回路でサーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂを実現しても良い。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、サーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂの一部をプロセッサ６２およびメモリ６３で実現し、残りを専用の処理回路で実現しても良い。
【0116】
サーボシステム１，１Ａ，１Ｂにおいてサーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂの外部に備えられる学習部９、応答特性同定部４０、状態量修正部５０および情報蓄積部５１の各々は、図１１に示すハードウェアと同様のハードウェアにより実現できる。
【0117】
実施の形態１から４において、モータ３は、アクチュエータの一例である。サーボ制御装置２，２Ａ，２Ｂは、モータ３以外のアクチュエータを制御するものであっても良い。すなわち、サーボシステム１，１Ａ，１Ｂは、モータ３以外のアクチュエータを有するものであっても良い。
【0118】
以上の各実施の形態に示した構成は、本開示の内容の一例を示すものである。各実施の形態の構成は、別の公知の技術と組み合わせることが可能である。各実施の形態の構成同士が適宜組み合わせられても良い。本開示の要旨を逸脱しない範囲で、各実施の形態の構成の一部を省略または変更することが可能である。
【符号の説明】
【0119】
１，１Ａ，１Ｂ サーボシステム、２，２Ａ，２Ｂ サーボ制御装置、３ モータ、４ 機械系、５ 指令生成部、６ サーボ制御部、７ 状態量予測部、８，８Ａ 補正量演算部、９ 学習部、１１ 指令情報、１２ 予測状態量情報、１３ 指標情報、１４ 補正情報、１５ フィードバック情報、１６ 予測モデル、２１ サーボモータ、２２ モータ端位置検出器、２３ カップリング、２４ ボールねじ、２５ ボールねじナット、２６ テーブル、２７ 機械端位置検出器、２８ 機械端位置検出器ヘッド、３１ 補正量候補値演算部、３２ 補正量評価部、３３ 補正量決定部、３４ 候補値、３５ 評価値、４０ 応答特性同定部、４１ 補正量修正部、４２ 応答特性情報、４３ 修正補正情報、５０ 状態量修正部、５１ 情報蓄積部、５２ 修正状態量情報、６０ 処理回路、６１ 入力部、６２ プロセッサ、６３ メモリ、６４ 出力部。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】