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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】P2023177723
(43)【公開日】2023-12-14
(54)【発明の名称】誘導電動機における回路定数の推定方法
(51)【国際特許分類】
H02P 21/16 20160101AFI20231207BHJP
【ＦＩ】
H02P21/16
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022090559
(22)【出願日】2022-06-03
(71)【出願人】
【識別番号】000006105
【氏名又は名称】株式会社明電舎
(74)【代理人】
【識別番号】100086232
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 博通
(74)【代理人】
【識別番号】100092613
【弁理士】
【氏名又は名称】富岡 潔
(74)【代理人】
【識別番号】100104938
【弁理士】
【氏名又は名称】鵜澤 英久
(74)【代理人】
【識別番号】100210240
【弁理士】
【氏名又は名称】太田 友幸
(72)【発明者】
【氏名】中井 喬太
(72)【発明者】
【氏名】柴田 翔
(72)【発明者】
【氏名】濱田 鎮教
【テーマコード（参考）】
5H505
【Ｆターム（参考）】
5H505DD05
5H505EE41
5H505HB01
5H505JJ03
5H505JJ04
5H505JJ17
5H505LL24
(57)【要約】 （修正有）
【課題】誘導電動機（ＩＭ）のオートチューニング途中停止時においても回路定数を設定可能とする。
【解決手段】複数ＩＭの回路定数設計情報の定格電圧Ｖと定格電流Ｉとから定格インピーダンスＺを導出する。この定格インピーダンスＺを用いて回路定数（一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２），一次漏れインダクタンス（ｌ１），二次漏れインダクタンス（ｌ２），相互インダクタンス（Ｍ））を単位法で導出する。定格情報（定格出力，定格電流，定格電圧，定格周波数，定格回転数，極数，定格インピーダンスＺ）を制約条件として使用し、前記各電動誘導機の前記回路定数と前記単位法の導出データとの傾向・相関関係を分析する。駆動させる誘導電動機の定格情報と制約条件を前記分析結果と比較することで前記回路定数を分析する
【選択図】なし
【解決手段】複数ＩＭの回路定数設計情報の定格電圧Ｖと定格電流Ｉとから定格インピーダンスＺを導出する。この定格インピーダンスＺを用いて回路定数（一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２），一次漏れインダクタンス（ｌ１），二次漏れインダクタンス（ｌ２），相互インダクタンス（Ｍ））を単位法で導出する。定格情報（定格出力，定格電流，定格電圧，定格周波数，定格回転数，極数，定格インピーダンスＺ）を制約条件として使用し、前記各電動誘導機の前記回路定数と前記単位法の導出データとの傾向・相関関係を分析する。駆動させる誘導電動機の定格情報と制約条件を前記分析結果と比較することで前記回路定数を分析する
【選択図】なし
【特許請求の範囲】
【請求項1】
電動誘導機の駆動に必要な回路定数を推定する方法であって、
事前に用意された複数の電動誘導機の回路定数設計情報に基づく分析ステージと、
前記分析ステージの分析結果を用いて前記回路定数を推定する推定ステージと、
を有し、
前記分析ステージは、前記各回路定数設計情報の定格電圧Ｖと定格電流Ｉとから定格インピーダンスＺを導出する第１ステップと、
前記定格インピーダンスＺを用いて回路定数（一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２），一次漏れインダクタンス（ｌ１），二次漏れインダクタンス（ｌ２），相互インダクタンス（Ｍ））を単位法で導出する第２ステップと、
定格情報（定格出力，定格電流，定格電圧，定格周波数，定格回転数，極数，定格インピーダンスＺ）を制約条件として使用し、前記各電動誘導機の前記回路定数と前記単位法の導出データとの傾向・相関関係を分析する第３ステップと、
を有し、
前記推定ステージは、駆動させる誘導電動機の定格情報と制約条件を前記分析結果と比較することで前記回路定数を推定する
ことを特徴とする誘導電動機における回路定数の推定方法。
事前に用意された複数の電動誘導機の回路定数設計情報に基づく分析ステージと、
前記分析ステージの分析結果を用いて前記回路定数を推定する推定ステージと、
を有し、
前記分析ステージは、前記各回路定数設計情報の定格電圧Ｖと定格電流Ｉとから定格インピーダンスＺを導出する第１ステップと、
前記定格インピーダンスＺを用いて回路定数（一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２），一次漏れインダクタンス（ｌ１），二次漏れインダクタンス（ｌ２），相互インダクタンス（Ｍ））を単位法で導出する第２ステップと、
定格情報（定格出力，定格電流，定格電圧，定格周波数，定格回転数，極数，定格インピーダンスＺ）を制約条件として使用し、前記各電動誘導機の前記回路定数と前記単位法の導出データとの傾向・相関関係を分析する第３ステップと、
を有し、
前記推定ステージは、駆動させる誘導電動機の定格情報と制約条件を前記分析結果と比較することで前記回路定数を推定する
ことを特徴とする誘導電動機における回路定数の推定方法。
【請求項2】
前記分析結果は、制約条件ごとにテーブル化され、
事前にインバータに格納されている
ことを特徴とする請求項１記載の誘導電動機における回路定数の推定方法。
事前にインバータに格納されている
ことを特徴とする請求項１記載の誘導電動機における回路定数の推定方法。
【請求項3】
前記インバータのオートチューニングにより前記回路定数を設定できない場合、
前記テーブルの格納情報を用いて前記回路定数を設定する
ことを特徴とする請求項２記載の誘導電動機における回路定数の推定方法。
前記テーブルの格納情報を用いて前記回路定数を設定する
ことを特徴とする請求項２記載の誘導電動機における回路定数の推定方法。
【請求項4】
前記インバータのオートチューニングの初期値を、
前記テーブルの格納情報を用いて設定することを特徴とする請求項２記載の誘導電動機における回路定数の推定方法。
前記テーブルの格納情報を用いて設定することを特徴とする請求項２記載の誘導電動機における回路定数の推定方法。
【請求項5】
前記インバータのオートチューニング結果が事前設定の閾値を超えて逸脱していれば、
前記テーブルの格納情報に基づき修正することを特徴とする請求項２記載の回路定数の推定方法。
前記テーブルの格納情報に基づき修正することを特徴とする請求項２記載の回路定数の推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、誘導電動機（以下、ＩＭと呼ぶ。）の駆動に必要な回路定数を推定する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
周知のようにインバータでは、ＩＭの回路定数（モータ巻線の定数や負荷の慣性モーメントの大きさなど）を自動的に測定し、測定結果を記憶するオートチューニング方法が用いられている。この方法の一例として、特許文献１，２が公知となっている。
【0003】
≪特許文献１≫
特許文献１では、ＩＭの測定結果から二次時定数を測定する方法が提案されている。この方法は、手順（１）～（３）により実行されている。
特許文献１では、ＩＭの測定結果から二次時定数を測定する方法が提案されている。この方法は、手順（１）～（３）により実行されている。
【0004】
（１）励磁電流指令値を一定（ｉｑ
＊＝一定）で、無負荷運転するためトルク電流指令値を零（ｉｑ
＊＝０）とした電流制御を実施する。
【0005】
（２）定常状態から「ｉｑ
＊」をステップ変化させる。
【0006】
（３）「ｉｑ
＊」のステップ変化による一次側ｑ軸電圧（Ｖｑ）の減衰波形を測定・保管し、その結果から二次時定数を決定する。
【0007】
≪特許文献２≫
特許文献２では、オートチューニングに用いる制御ゲイン（スリップゲイン）「ＫＳ」を用いて、ＩＭの回路定数およびトルクゲイン「Ｋｔ」を導出する方法が提案されている。この方法は、手順（１）～（４）により実行されている。
特許文献２では、オートチューニングに用いる制御ゲイン（スリップゲイン）「ＫＳ」を用いて、ＩＭの回路定数およびトルクゲイン「Ｋｔ」を導出する方法が提案されている。この方法は、手順（１）～（４）により実行されている。
【0008】
（１）励磁電流（ｉｄ）を一定、かつトルク電流（ｉｑ）をインパルス変化させたときの固定子側ｄ軸電圧（Ｖｄ）の測定結果をもとに初期スリップゲイン「ＫＳ（０）」を導出する。
【0009】
（２）ｄ軸二次磁束（φ２ｄ）と「Ｖｄ」について、「ＫＳ（０）」を使用して計算した導出値と測定値との誤差が「（φ２ｄ ｅｒｒ）→（０，Ｖｄ＿ｅｒｒ）→０」となる最適な「ＫＳ」を導出する。
【0010】
（３）「ＫＳ」の導出後、（ｉｑ）をステップ変化させ、回転子角速度（ωｒ）と「Ｖｄ」との関係から、漏れインダクタンス（Ｌσ＝Ｌ１－（Ｍ２／Ｌ２）），固定子インダクタンス（Ｌ１），回転子インダクタンス（Ｌ２）を、最小二乗法を用いて導出する。
【0011】
（４）前記導出結果をもとに残りの回路定数「二次抵抗（Ｒ２）と相互インダクタンス（Ｍ）とトルクゲイン（Ｋｔ）」を導出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0012】
【特許文献1】特開２０１７－００５９２０
【特許文献2】特開平０７－２９８６９７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0013】
しかしながら、特許文献１，２の方法によれば、以下の問題を生じるおそれがあった。
【0014】
（１）特許文献１の方法は、相互インダクタンスを経由して二次時定数を測定するため、他の回路定数誤差の影響を受けやすい。また、モータの故障判別が可能とされているものの、モータごとの二次時定数値のばらつきを想定したうえで減衰波形を測定・保管時間を再設定しなければならず、煩雑となってしまう。
【0015】
（２）特許文献２の方法では、最適なスリップゲイン「Ｋ２」、回路定数「Ｌб，Ｌ１，Ｌ２」の計算ならびに複数の回路定数を変数とする「Ｖｄ」を導出する際、最小二乗法を用いて多次元・多変数の方程式を計算する必要があるため、値が収束しなく、計算結果が得られない場合がある。
【0016】
（３）その結果、特許文献１，２の手法では、ＩＭの規格によってはオートチューニングの低精度化やオートチューニングが途中停止する場合が生じる。これではオートチューニングが失敗し、ＩＭの回路定数を設定できなくなるおそれがある。
【0017】
本発明は、このような従来の問題を解決するためになされ、ＩＭのオートチューニング途中停止時においても回路定数を設定可能とすることを解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【0018】
（１）本発明は、電動誘導機の駆動に必要な回路定数を推定する方法であって、
事前に用意された複数の電動誘導機の回路定数設計情報に基づく分析ステージと、
前記分析ステージの分析結果を用いて前記回路定数を推定する推定ステージと、
を有し、
前記分析ステージは、前記各回路定数設計情報の定格電圧Ｖと定格電流Ｉとから定格インピーダンスＺを導出する第１ステップと、
前記定格インピーダンスＺを用いて回路定数（一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２），一次漏れインダクタンス（ｌ１），二次漏れインダクタンス（ｌ２），相互インダクタンス（Ｍ））を単位法で導出する第２ステップと、
定格情報（定格出力，定格電流，定格電圧，定格周波数，定格回転数，極数，定格インピーダンスＺ）を制約条件として使用し、前記各電動誘導機の前記回路定数と前記単位法の導出データとの傾向・相関関係を分析する第３ステップと、
を有し、
前記推定ステージは、駆動させる誘導電動機の定格情報と制約条件を前記分析結果と比較することで前記回路定数を推定することを特徴としている。
事前に用意された複数の電動誘導機の回路定数設計情報に基づく分析ステージと、
前記分析ステージの分析結果を用いて前記回路定数を推定する推定ステージと、
を有し、
前記分析ステージは、前記各回路定数設計情報の定格電圧Ｖと定格電流Ｉとから定格インピーダンスＺを導出する第１ステップと、
前記定格インピーダンスＺを用いて回路定数（一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２），一次漏れインダクタンス（ｌ１），二次漏れインダクタンス（ｌ２），相互インダクタンス（Ｍ））を単位法で導出する第２ステップと、
定格情報（定格出力，定格電流，定格電圧，定格周波数，定格回転数，極数，定格インピーダンスＺ）を制約条件として使用し、前記各電動誘導機の前記回路定数と前記単位法の導出データとの傾向・相関関係を分析する第３ステップと、
を有し、
前記推定ステージは、駆動させる誘導電動機の定格情報と制約条件を前記分析結果と比較することで前記回路定数を推定することを特徴としている。
【0019】
（２）前記分析結果の一態様は、制約条件ごとにテーブル化され、
事前にインバータに格納されている。このとき前記インバータのオートチューニングにより前記回路定数を設定できない場合は、前記テーブルの格納情報を用いて前記回路定数を設定することができる。
事前にインバータに格納されている。このとき前記インバータのオートチューニングにより前記回路定数を設定できない場合は、前記テーブルの格納情報を用いて前記回路定数を設定することができる。
【0020】
また、前記インバータのオートチューニングの初期値を、前記テーブルの格納情報を用いて設定することもできる。なお、前記インバータのオートチューニング結果が事前設定の閾値を超えて逸脱していれば、前記テーブルの格納情報に基づき修正してもよい。
【発明の効果】
【0021】
本発明によれば、ＩＭのオートチューニング途中停止時においても回路定数を設定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1】本発明の実施形態に係る回路定数の推定方法における分析結果例。
【図2】実施例１の処理手順を示すフローチャート。
【図3】実施例２の処理手順を示すフローチャート。
【図4】実施例３の閾値を示す近似線のイメージ図。
【図5】同 処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【0023】
以下、本発明の実施形態に係るＩＭの回路定数の推定方法を説明する。この推定方法は、インバータのオートチューニングに冗長性を持たせ、常にＩＭを駆動可能な状態とするために用いられる。ここでは類似系統のＩＭについて、回路定数のパラメータ間の関係が概ね線形であることが判明し、それをパラメータのオートチューニングに活用している。
【0024】
現状のオートチューニング手法で失敗する要因としては、
（１）オートチューニングにより得られ、設定しようとしている値の誤差が明らかに大きい場合、例えば定格インピーダンスの数倍の一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２）など、
（２）計算をする際における収束演算での初期値に起因する値の発散・振動、繰り返し回数の増加、
（３）ハードウェア上の故障、といった要因がある。
（１）オートチューニングにより得られ、設定しようとしている値の誤差が明らかに大きい場合、例えば定格インピーダンスの数倍の一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２）など、
（２）計算をする際における収束演算での初期値に起因する値の発散・振動、繰り返し回数の増加、
（３）ハードウェア上の故障、といった要因がある。
【0025】
前記推定方法は、前記要因（１）（２）の解決策を提案している。すなわち、ＩＭの回路定数において、動作中の温度等について実際の値はオートチューニングの結果の方がほぼ正しい。そこで、オートチューニングが失敗しているがハードウェア上に大きな問題がない場合において、より適切な値を回路定数に設定可能にしている。
【0026】
具体的には前記推定方法は、コンピュータにより構成された図示省略の推定装置により実行される。この推定装置は、ハードウェアリソース（ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭなど）とソフトウェアリソース（ＯＳ，アプリケーションなど）の協働の結果、分析部と推定部とを実装する。
【0027】
前記分析部は、分析ステージを実行し、事前に用意された複数の電動誘導機の回路定数設計情報に基づき回路定数の傾向・相関関係を分析する。また、前記推定部は、推定ステージを実行し、分析ステージの分析結果を用いて前記回路定数を推定する。
【0028】
≪分析ステージ≫
まず、分析ステージを説明する。この分析ステージは、公知の機械学習の手法を用いてもよいが、ここでは類似系統（同シリーズなど）のＩＭを対象とした多数の測定結果に基づく分析例を説明する。
まず、分析ステージを説明する。この分析ステージは、公知の機械学習の手法を用いてもよいが、ここでは類似系統（同シリーズなど）のＩＭを対象とした多数の測定結果に基づく分析例を説明する。
【0029】
すなわち、前述のように類似系統ごとに多数のＩＭの回路定数を分析することで回路定数の傾向・相関関係を確認する。このとき定格情報により制約をつけることで傾向・相関関係の精度向上が期待できる。以下、分析ステージの処理内容（Ｓ０１～Ｓ０４）を説明する。
【0030】
Ｓ０１：まず、事前に用意された多数のＩＭの回路定数設計情報（試験連絡表など）をコンピュータの記憶装置に記憶・格納する。
【0031】
Ｓ０２：Ｓ０１で記憶された各回路定数設計情報から定格電圧Ｖと定格電流Ｉとを抽出する。抽出された定格電圧Ｖと定格電流Ｉとから定格インピーダンスＺを導出する。
【0032】
Ｓ０３：Ｓ０２で導出された定格インピーダンスＺを用いて回路定数（一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２），一次漏れインダクタンス（ｌ１），二次漏れインダクタンス（ｌ２），相互インダクタンス（Ｍ））を単位法（ｐｕ法）で導出する。
【0033】
Ｓ０４：ＩＭの定格情報（定格出力，定格電流，定格電圧，定格周波数，定格回転数，極数，定格インピーダンスＺ）を取得し、コンピュータの記憶装置に記憶・格納する。この定格情報を制約条件として使用し、ＩＭの前記回路定数（一次抵抗（Ｒ１），二次抵抗（Ｒ２），一次漏れインダクタンス（ｌ１），二次漏れインダクタンス（ｌ２），相互インダクタンス（Ｍ））と、その単位法表記（％Ｒ１，％Ｒ２，％ｌ１，％ｌ２，％Ｍ）と前記単位法の導出データとの傾向・相関関係を分析する。
【0034】
図１の分析結果に基づき詳細を説明する。ここでは定格情報、即ち制約条件によって値を絞り込み、（％Ｒ１）と（％Ｒ２）との関係をプロットした結果から破線（点線）の線形近似線が描かれている。これは式（１）にように表現することができる。
【0035】
【数1】
【0036】
式（１）中、「ａ」は（％Ｒ２
＊）と（％Ｒ１
＊）の近似線の傾きを示し、「ｂ」は（％Ｒ２
＊）と（％Ｒ１
＊）の近似線の切片を示し、それぞれに「＊」が付与されているのはプロットから描かれた近似線の変数であることを示している。
【0037】
そして、式（１）で導出された「ａ」，「ｂ」を制約条件ごとにテーブル化し、そのテーブルを事前にインバータに格納し、分析ステージを終了する。
【0038】
≪推定ステージ≫
つぎに推定ステージを説明する。ここでは駆動させるＩＭの定格情報と制約条件とを比較することで類似傾向の分析結果を探索し、探索結果のテーブルの値から回路定数を推定する。以下、実施例１～３に基づき詳細を説明する。
つぎに推定ステージを説明する。ここでは駆動させるＩＭの定格情報と制約条件とを比較することで類似傾向の分析結果を探索し、探索結果のテーブルの値から回路定数を推定する。以下、実施例１～３に基づき詳細を説明する。
【0039】
（１）実施例１
実施例１は、前記要因（１）（２）によりオートチューニングが途中停止した場合の回路定数の設定を示している。このとき分析ステージの分析結果と駆動させるＩＭの定格情報とから回路定数に傾向・相関関係が確認できれば、オートチューニングに冗長性を持たせることができる。図２に基づき実施例１の処理手順（Ｓ１１～Ｓ１６）を説明する。
実施例１は、前記要因（１）（２）によりオートチューニングが途中停止した場合の回路定数の設定を示している。このとき分析ステージの分析結果と駆動させるＩＭの定格情報とから回路定数に傾向・相関関係が確認できれば、オートチューニングに冗長性を持たせることができる。図２に基づき実施例１の処理手順（Ｓ１１～Ｓ１６）を説明する。
【0040】
Ｓ１１～Ｓ１３：処理の開始により、インバータのオートチューニングが実施される（Ｓ１１）。その後、Ｓ１１のオートチューニングで回路定数がすべて設定できるか否かを確認する。確認の結果、すべて設定できればＳ１３に進んで、オートチューニングの演算結果から回路定数を設定し、処理を終了する。一方、すべて設定できなければＳ１４に進む。
【0041】
Ｓ１４：オートチューニングで設定できていない回路定数について、回路定数の設定に必要な情報がテーブルに存在するか否かを確認する。確認の結果、テーブルに存在すればＳ１５に進む一方、テーブルに存在しなければＳ１６に進む。
【0042】
Ｓ１５：テーブルに存在する近似線に基づきオートチューニングで設定できていない回路定数を設定し、処理を終了する。
【0043】
Ｓ１６：オートチューニングエラーを表示し、処理を終了する。
【0044】
このような実施例１によれば、ＩＭの回路定数に傾向・相関関係があれば、その情報がインバータに格納されるため、オーチューニング実施時に複雑な演算を行うことなく、オートチューニングの途中停止時であっても必ず回路定数を設定することが可能となる。
【0045】
（２）実施例２
実施例２は、テーブルを利用して導出した値をオートチューニングの初期値に設定する。これにより任意の値を初期値に設定するときに比べて真値に近い値を設定することができる。
実施例２は、テーブルを利用して導出した値をオートチューニングの初期値に設定する。これにより任意の値を初期値に設定するときに比べて真値に近い値を設定することができる。
【0046】
特に特許文献２のように計算結果を随時に更新していくオートチューニングの手法では、収束性が期待でき有意義である。図３に基づき実施例２の処理手順（Ｓ２１～Ｓ２８）を説明する。
【0047】
Ｓ２１：処理が開始されると、インバータに格納されたテーブルからＩＭの回路定数が設定可能か否かを確認される。確認の結果、設定できればＳ２２に進む一方、設定できなければＳ２３に進む。
【0048】
Ｓ２２：テーブルを参照して分析結果と駆動させるＩＭの定格情報から回路定数を推定し、推定結果をオートチューニングの初期値に設定する。
【0049】
Ｓ２３～Ｓ２８：Ｓ１１～Ｓ１６と同じ処理を行う。
【0050】
このような実施例２によれば、最小二乗法を用いて計算結果を随時更新するオートチューニング手法を用いる場合、真値に近い値を初期値できるため、収束性が向上し、この点でオートチューニングに要する時間を短縮することが可能となる。
【0051】
（３）実施例３
実施例３では、テーブルの分析結果から駆動させるＩＭの回路定数に傾向・相関関係があることが確認できた場合、収束誤差などでオートチューニング結果が傾向・相関関係から逸脱していれば回路定数の値を修正する。
実施例３では、テーブルの分析結果から駆動させるＩＭの回路定数に傾向・相関関係があることが確認できた場合、収束誤差などでオートチューニング結果が傾向・相関関係から逸脱していれば回路定数の値を修正する。
【0052】
Ａ：処理例
まず、本実施例の処理例を図１の分析結果に基づき説明する。ここでは式（１）とオートチューニング結果の（％Ｒ１）から式（２）を導出する。
まず、本実施例の処理例を図１の分析結果に基づき説明する。ここでは式（１）とオートチューニング結果の（％Ｒ１）から式（２）を導出する。
【0053】
【数2】
【0054】
このときオートチューニングにより演算された（％Ｒ２）に対して、式（３）を適用する。
【0055】
【数3】
【0056】
ただし、「α１」，「β１」は、システム設計者が設定する必要がある。以下、「α１」，「β１」の設計方法の一例を説明する。
【0057】
ここで近似線からの負方向最大誤差プロット点を「％Ｒ２β１」とし、かつ近似線から正方向最大誤差プロット点を「％Ｒ２α１」とし、「α１」，「β１」を式（４）（５）のように定義する。
【0058】
【数4】
【0059】
【数5】
【0060】
式（３）の上限と下限とは、式（４）（５）の「α１」，「β１」を適用することで正方向と負方向の最大誤差点を通る傾き「ａ」の近似線上となる。図４は、回路定数の数値修正の判別に用いる閾値を示す近似線のイメージを示し、オートチューニングの結果が式（３）を満たさない場合、式（６）（７）を適用し、（％Ｒ２）のオートチューニング結果を修正する。
【0061】
【数6】
【0062】
【数7】
【0063】
なお、（％Ｒ１）と（％Ｒ２）でなくても、２つの回路定数の関係が線形性を満たす場合には、同様に適用することが可能である。
【0064】
Ｂ：処理手順
図５に基づき実施例３の処理内容を説明する。
図５に基づき実施例３の処理内容を説明する。
【0065】
Ｓ３１，Ｓ３２：Ｓ１１，Ｓ１２と同じ処理を行う。
【0066】
Ｓ３３：Ｓ３２で設定した回路定数が閾値（「α１」，「β１」）を超えていないか否かを確認する。確認の結果、超えていなければＳ３４に進み一方、超えていればＳ３５に進む。
【0067】
Ｓ３４：Ｓ１３と同じ処理を行う。
【0068】
Ｓ３５：オートチューニングによる回路定数を閾値に基づき修正し、修正結果を回路定数に設定し、処理を終了する。例えば、前述のようにオートチューニングの結果が式（３）を満たさない場合に式（６）（７）を適用し、（％Ｒ２）のオートチューニング結果を修正する。
【0069】
Ｓ３６～Ｓ３８：Ｓ１４～Ｓ１６と同じ処理を行う。
【0070】
このような実施例３によれば、オートチューニング結果がテーブルの分析結果から大きく逸脱していた場合、回路定数の値が閾値に基づき再設定されるため、誤差を低減でき、この点でオートチューニング完了後にＩＭを高精度で運転可能となる。
【0071】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載された範囲内で変形して実施することができる。例えば装置構成などは前記分析部・前記推定部に限定されず、コンピュータによりＳ０１～Ｓ０４，Ｓ１１～Ｓ１６，Ｓ２１～Ｓ２８，Ｓ３１～Ｓ３８を実行できればよいものとする。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】