特開 2024-143591 モータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法

(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】P2024143591

(43)【公開日】2024-10-11

(54)【発明の名称】モータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法

(51)【国際特許分類】

   H02P 6/15 20160101AFI20241003BHJP

【ＦＩ】

H02P6/15

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023056352

(22)【出願日】2023-03-30

(71)【出願人】

【識別番号】000114215

【氏名又は名称】ミネベアミツミ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100173691

【弁理士】

【氏名又は名称】高橋 康久

(74)【代理人】

【識別番号】100137095

【弁理士】

【氏名又は名称】江部 武史

(74)【代理人】

【識別番号】100091627

【弁理士】

【氏名又は名称】朝比 一夫

(74)【代理人】

【識別番号】100091292

【弁理士】

【氏名又は名称】増田 達哉

(72)【発明者】

【氏名】秀島 雄介

【テーマコード（参考）】

5H560

【Ｆターム（参考）】

5H560AA01

5H560BB04

5H560BB07

5H560BB12

5H560DA02

5H560DA19

5H560DB20

5H560DC05

5H560DC12

5H560EB01

5H560GG04

5H560JJ02

5H560TT11

5H560TT15

5H560XA04

5H560XA12

5H560XA15

(57)【要約】

【課題】モータの個体差を吸収し、かつ、その個体差を自動的にキャンセルすることによりモータの高効率駆動を図ることのできるモータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法を提供する。
【解決手段】モータ駆動制御装置２は、モータＭの進角量δを決定する学習モデル３１０を有する進角算出部３１と、モータＭに駆動電圧を印加し、進角算出部３１が決定した進角量δでモータＭを駆動させるモータ制御部としてのモータドライブＩＣ４と、を有する。そして、モータドライブＩＣ４がモータＭの回転速度ωを一定に維持しながら学習モデル３１０の方策に従って進角量δを変化させ、進角算出部３１が各進角量δでの駆動電圧に基づいて進角量δの最適解を求め、モータドライブＩＣ４が最適解でモータＭを駆動する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

モータの進角量を決定する学習モデルを有する進角算出部と、
前記モータに駆動電圧を印加し、前記進角算出部が決定した前記進角量で前記モータを駆動させるモータ制御部と、を有し、
前記モータ制御部が前記モータの回転速度を一定に維持しながら前記学習モデルの方策に従って前記進角量を変化させ、
前記進角算出部が各前記進角量での前記駆動電圧に基づいて前記進角量の最適解を求め、
前記モータ制御部が前記最適解で前記モータを駆動することを特徴とするモータ駆動制御装置。

【請求項2】

前記方策は、前記駆動電圧を取得する探索範囲を狭める度に前記進角量の変化量を小さくする請求項１に記載のモータ駆動制御装置。

【請求項3】

前記方策は、前記駆動電圧が減少から増加に転じるまで第１間隔で前記進角量を同じ方向に変化させる第１探索と、
前記第１探索で得られた前記駆動電圧に基づいて前記第１探索よりも狭い探索範囲を決定し、決定した前記探索範囲内において前記第１間隔よりも小さい第２間隔で前記進角量を変化させる第２探索と、を行う請求項２に記載のモータ駆動制御装置。

【請求項4】

前記第１探索において第ｎ回目の探索での前記駆動電圧が最小値であった場合、
前記第２探索では、第ｎ－１回目の探索での前記駆動電圧と第ｎ＋１回目の探索での前記駆動電圧とを比較し、小さい方の探索と前記ｎ回目の探索との間を前記探索範囲として決定する請求項３に記載のモータ駆動制御装置。

【請求項5】

前記モータ制御部は、駆動パルス信号を生成するＰＷＭ回路と、前記ＰＷＭ回路から出力された前記駆動パルス信号に基づいて前記駆動電圧を前記モータに印加するモータ駆動制御部と、を有し、
前記進角算出部は、前記駆動パルス信号のＤｕｔｔｙ比に基づいて前記駆動電圧を検出する請求項１に記載のモータ駆動制御装置。

【請求項6】

前記モータ制御部は、駆動パルス信号を生成するＰＷＭ回路と、前記ＰＷＭ回路から出力された前記駆動パルス信号に基づいて前記駆動電圧を前記モータに印加するモータ駆動制御部と、前記モータ駆動制御部に流れる電流量を検出する電流検出部と、を有し、
前記進角算出部は、前記電流検出部が検出した電流量に基づいて前記駆動電圧を検出する請求項１に記載のモータ駆動制御装置。

【請求項7】

モータの進角量を決定する学習モデルを有する進角算出部と、
前記モータに駆動電圧を印加し、前記進角算出部が決定した前記進角量で前記モータを駆動させるモータ制御部と、を用いて前記モータの駆動を制御するモータ駆動制御方法であって、
前記モータ制御部が前記モータの回転速度を一定に維持しながら前記学習モデルの方策に従って前記進角量を変化させ、
前記進角算出部が各前記進角量での前記駆動電圧に基づいて前記進角量の最適解を求め、
前記最適解で前記モータを駆動することを特徴とするモータ駆動制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、モータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法に関する。

【背景技術】

【0002】

例えば、３相のコイルを備えるモータでは、コイルのインダクタンス成分によってコイルへの印加電圧（以下、単に「印加電圧」ともいう。）の位相に対してコイルに流れる電流（以下、単に「コイル電流」ともいう。）の位相が遅れ、モータの効率が低下する。そこで、例えば、コイル電流の位相の遅れ分だけ印加電圧の位相を進めてモータの高効率化を図る進角制御が従来から行われている。この進角制御の一例として、例えば、特許文献１および特許文献２が挙げられる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－０６６９１３号公報

【特許文献2】特開２０１５－０６２３２９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

コイル電流の位相の遅れは、モータの回転速度に応じて変動するため、特許文献１には、ロータの回転速度に応じて適切な進角量を算出し、算出した進角量に基づいてモータの駆動を制御するモータ駆動制御装置が開示されている。

【0005】

具体的には、まず、モータ駆動制御装置は、ステップ１として、上位装置からロータの目標回転速度を取得する。次に、モータ駆動制御装置は、ステップ２として、モータの位置センサ（ホール素子）からの信号に基づいてロータの回転角度を取得する。次に、モータ駆動制御装置は、ステップ３として、ステップ２で取得したロータの回転角度に基づいてロータの回転速度を取得する。また、モータ駆動制御装置は、ステップ４として、各コイルの駆動電流値を取得する。

【0006】

次に、モータ駆動制御装置は、ステップ５として、ステップ２で取得したロータの回転角度とステップ４で取得した各コイルの駆動電流値とに基づいてｄ－ｑ回転座標系におけるｑ軸電流値を算出する。次に、モータ駆動制御装置は、ステップ６として、ステップ１で取得したロータの目標回転速度とステップ３で取得したロータの回転速度との差が小さくなるようにｑ軸電流の指令値を算出する。次に、モータ駆動制御装置は、ステップ７として、ステップ６で算出したｑ軸電流値の指令値とステップ５で算出したｑ軸電流値との差が小さくなるようにｄ－ｑ回転座標系での電圧指令値を算出する。

【0007】

次に、モータ駆動制御装置は、ステップ８として、ステップ５で算出したｑ軸電流値とステップ３で取得したロータの回転速度とに基づいてｄ軸電流値がゼロになる進角値を算出する。次に、モータ駆動制御装置は、ステップ９として、ステップ８で算出した進角値およびステップ２で取得したロータの回転角度を加算した角度とステップ７で算出した電圧指令値とに基づいて駆動制御信号を生成する。そして、モータ駆動制御装置は、ステップ９で生成した駆動制御信号に基づいてモータの駆動を制御する。

【0008】

しかしながら、コイルのインダクタンス成分にはモータ個体差があるため、つまり、モータ毎にコイルのインダクタンス成分が異なるため、特許文献１のモータ駆動制御装置のようにして進角量を算出する方法では、進角量のさらなる最適化を図ることが困難である。

【0009】

一方、特許文献２には、コイル電流の位相とコイルの誘起電圧の位相とを検出し、これらが一致するようにモータの駆動を制御する半導体回路装置が開示されている。

【0010】

このような半導体回路装置は、コイル電流の極性に対応した比較結果信号を出力するコンパレータと、比較結果信号に基づいてコイル電流の極性を判定し、その結果に応じた判定信号を出力する判定回路と、モータの位置センサから出力されコイルの誘起電圧の位相と同期した位置検出信号と判定信号とに基づいてコイル電流の位相と誘起電圧の位相とが一致するように駆動電圧の位相を調整する位相調整信号を出力する位相調整回路と、位相調整信号、位置検出信号およびマイコンからの指令信号に基づいてモータの通電を制御するための通電信号を出力する通電信号回路と、通電信号に応じてＰＷＭ制御信号を出力するドライブ回路と、ＰＷＭ制御信号に応じてモータに対して駆動電圧を供給するブリッジ回路と、を有する。

【0011】

このように、コイル電流の位相と誘起電圧の位相とを検出し、これらが一致するように駆動電圧の位相を調整することにより、モータ個体差によるコイルのインダクタンス成分の異なりに影響を受けることなく、モータを高効率で駆動することができる。

【0012】

しかしながら、この場合、モータの製造精度によっては、位置センサとコイルとの機械的な位置ずれ（設計位置からのずれ）が生じ得る。その場合、高効率の駆動を実現するためには、例えば、ユーザが位置ずれをキャンセルするための初期補正を行わなければならない。

【0013】

以上のように、従来の技術では、モータの個体差を吸収し、かつ、その個体差を自動的にキャンセルすることによりモータの高効率駆動を図ることのできるモータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法の実現が困難である。

【0014】

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、モータの個体差を吸収し、かつ、その個体差を自動的にキャンセルすることによりモータの高効率駆動を図ることのできるモータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0015】

このような目的は、以下の（１）および（２）の本発明により達成される。

【0016】

（１） モータの進角量を決定する学習モデルを有する進角算出部と、
前記モータに駆動電圧を印加し、前記進角算出部が決定した前記進角量で前記モータを駆動させるモータ制御部と、を有し、
前記モータ制御部が前記モータの回転速度を一定に維持しながら前記学習モデルの方策に従って前記進角量を変化させ、
前記進角算出部が各前記進角量での前記駆動電圧に基づいて前記進角量の最適解を求め、
前記モータ制御部が前記最適解で前記モータを駆動することを特徴とするモータ駆動制御装置。

【0017】

（２） モータの進角量を決定する学習モデルを有する進角算出部と、
前記モータに駆動電圧を印加し、前記進角算出部が決定した前記進角量で前記モータを駆動させるモータ制御部と、を用いて前記モータの駆動を制御するモータ駆動制御方法であって、
前記モータ制御部が前記モータの回転速度を一定に維持しながら前記学習モデルの方策に従って前記進角量を変化させ、
前記進角算出部が各前記進角量での前記駆動電圧に基づいて前記進角量の最適解を求め、
前記最適解で前記モータを駆動することを特徴とするモータ駆動制御方法。

【発明の効果】

【0018】

本発明のモータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法では、モータに印加する駆動電圧に基づいて進角量の最適解を求め、求めた最適解でモータを駆動する。モータの回転速度を一定にした状態での駆動電圧は、モータ個体差の表れでもあるため、駆動電圧に基づいて進角量の最適解を求めることにより、個体差を自動的にキャンセルすることができる。そのため、ユーザによる初期補正が不要となる。また、駆動電圧が最小となる進角量を最適解とすることにより、モータの高効率駆動を図ることができる。したがって、本発明のモータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法によれば、モータの個体差を吸収し、かつ、その個体差を自動的にキャンセルすることによりモータの高効率駆動を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】第１実施形態に係るモータ駆動制御装置のブロック図である。

【図2】進角量について説明する概略図である。

【図3】印加電圧とコイル電流との位相差を示すグラフである。

【図4】進角量について説明する概略図である。

【図5】学習モデルの方策に基づいて進角量の最適解を求める方法を示すフローチャートである。

【図6】学習モデルの方策に基づいて進角量の最適解を求める方法を示す表である。

【図7】学習モデルの方策に基づいて進角量の最適解を求める方法を示すグラフである。

【図8】第２実施形態に係るモータ駆動制御装置のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、本発明のモータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法を添付図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。

【0021】

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係るモータ駆動制御装置のブロック図である。図２は、進角量について説明する概略図である。図３は、印加電圧とコイル電流との位相差を示すグラフである。図４は、進角量について説明する概略図である。図５は、学習モデルの方策に基づいて進角量の最適解を求める方法を示すフローチャートである。図６は、学習モデルの方策に基づいて進角量の最適解を求める方法を示す表である。図７は、学習モデルの方策に基づいて進角量の最適解を求める方法を示すグラフである。

【0022】

図１に示す駆動システム１は、モータＭと、モータＭに設けられた位置センサＨと、モータＭの駆動を制御するモータ駆動制御装置２と、を有する。図示しないが、本実施形態では、パーソナルコンピュータに設けられた冷却ファンを駆動するために駆動システム１が用いられている。ただし、駆動システム１の用途は、特に限定されない。

【0023】

モータＭは、３相ブラシレスモータである。モータＭは、例えば、Ｗ相コイル、Ｕ相コイル、Ｖ相コイルを備えるステータと、永久磁石を備えるロータと、を有する。このようなモータＭに対してモータ駆動制御装置２から駆動電圧が印加されると、各コイルに駆動電流が流れてステータから磁界が発生する。そして、ステータからの磁界と永久磁石からの磁界との相互作用によって吸引力および反発力が生じ、ロータが回転する。なお、モータＭとしては、特に限定されず、例えば、単相ブラシレスモータ、２相ブラシレスモータ、４相以上のブラシレスモータ等であってもよい。

【0024】

位置センサＨは、モータＭのコイルの誘起電圧の位相と同期した位置検出信号ＳＨを出力する。図１では、モータＭの相数と同じ３個の位置センサＨがモータＭに設けられている。また、位置センサＨとして、例えば、ホール素子やホールＩＣを用いることができる。なお、位置センサＨの数は、特に限定されず、例えば、モータＭの相数と異なっていてもよい。

【0025】

図１に示すように、モータ駆動制御装置２は、強化学習により得られた学習モデル３１０が決定した方策に基づく探索により進角量δの最適解を求めるマイコン３（マイクロコントローラ）と、マイコン３が求めた進角量δの最適解に基づいてモータＭに印加する駆動電圧を生成するモータ制御部としてのモータドライブＩＣ４と、を有する。このように、学習モデル３１０が決定した方策に基づく探索を行って進角量δの最適解を求めることにより、方策を持たずに不規則または規則的に総当たりで進角量δの最適解を求める場合と比べて演算量を減らすことができる。そのため、進角量δの最適解をより短時間に求めることができ、モータＭをより短時間で高効率な駆動状態へ収束させることができると共に、マイコン３やモータドライブＩＣ４の演算資源の節約にもなる。

【0026】

ここで、進角量δについて簡単に説明する。図２に示すように、モータＭでは、ロータの永久磁石が発生させるロータ磁界と励磁されたコイルに生じる電流が発生させるコイル磁界（各コイルの合成磁界）とが９０°のときに最大トルクが得られる。そこで、ロータ磁界とコイル磁界とが９０°になるようにコイルに駆動電圧を印加するタイミングが調整される。しかしながら、コイルが有するインダクタンス成分によって、駆動電圧を印加してからコイルに実際に電流が流れるまでにタイムラグが生じる。つまり、図３に示すように、印加電圧の位相に対してコイル電流の位相がずれる（遅れる）。そのため、図４に示すように、ロータ磁界とコイル磁界とが９０°よりも大きくなり、最大トルクが得られない。そこで、印加電圧の位相に対するコイル電流の位相のずれ量分だけ、駆動電圧の印加タイミングを早め、ロータ磁界とコイル磁界とが９０°になるよう制御する方法を「進角制御」といい、早めた量を「進角量δ」という。

【0027】

モータ駆動制御装置２の説明に戻り、図１に示すように、マイコン３は、進角算出部３１と、目標速度算出部３２と、温度検出部３３と、を有する。マイコン３では、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに従って各種演算処理を実行することにより、各機能ブロックが実現される。

【0028】

進角算出部３１は、機械学習部を兼ねており、進角量δの最適解を求めるための学習モデル３１０を生成し、その学習モデル３１０が決定した方策に基づいて進角量δの最適解を求める。学習モデル３１０を用いて進角量δの最適解を求める方法については、後述する。学習モデル３１０は、所定の技法（アルゴリズム）の機械学習に基づくプログラムである。所定の技法としては、特に限定されず、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のニューラルネットワーク、線形回帰、ボルツマンマシン、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク、スパース回帰、決定木、ランダムフォレストを用いた統計的推定、強化学習、深層学習などである。特に、本実施形態では、所定の技法として強化学習を用いている。これにより、学習前のデータ収集や前処理が不要となり、ユーザによる監視なしに学習を開始することができる。

【0029】

温度検出部３３は、パーソナルコンピュータに設けられたサーミスタ等の温度検出素子５からの出力信号に基づいてパーソナルコンピュータＰＣの温度を検出し、検出結果を温度信号Ｓｔとして出力する。

【0030】

目標速度算出部３２は、温度検出部３３から出力された温度信号Ｓｔに基づいて、モータＭの目標回転速度を決定し、決定した目標回転速度に対応する目標回転速度ωｒｅｆを出力する。

【0031】

また、図１に示すように、モータドライブＩＣ４は、速度制御部４１と、通電タイミング生成部４２と、駆動波形生成部４３と、ＰＷＭ回路４４（ＰＷＭ：Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）と、モータ駆動制御部４５と、回転角検出部４６と、回転速度算出部４７と、を有する。モータドライブＩＣ４は、例えば、コンピュータで構成され、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに従って各種演算処理を実行することにより、各機能ブロックが実現される。

【0032】

回転角検出部４６は、ロータの位置つまり回転角度θを検出する。このような回転角検出部４６は、位置センサＨから出力される位置検出信号ＳＨを用いてロータの回転角度θを検出し、出力する。

【0033】

回転速度算出部４７は、モータＭの回転速度ωを検出する。このような回転速度算出部４７は、回転角検出部４６が出力した回転角度θに基づいてモータＭの回転速度ωを算出し、出力する。

【0034】

通電タイミング生成部４２は、回転角検出部４６が出力した回転角度θと進角算出部３１が出力した進角量δの最適解とに基づいて生成した通電位相信号Ｄｐを出力する。通電位相信号Ｄｐは、回転角度θを基準タイミングとし、この基準タイミングから進角量δだけ位相をずらしたタイミングを示す信号である。

【0035】

速度制御部４１は、マイコン３の目標速度算出部３２から出力された目標回転速度ωｒｅｆと回転速度算出部４７から出力されたモータＭの回転速度ω（実際の回転速度）との差が小さくなるように、電圧指令値Ｖｒｅｆを算出し、出力する。具体的には、速度制御部４１は、目標回転速度ωｒｅｆと回転速度ωとの差を算出し、算出した差がゼロになるようにＰＩ制御演算を行うことにより、電圧指令値Ｖｒｅｆを算出し、出力する。

【0036】

駆動波形生成部４３は、通電タイミング生成部４２から出力された通電位相信号Ｄｐと速度制御部４１から出力された電圧指令値Ｖｒｅｆとに基づいてコイル毎に波形信号Ｗｄを生成し、出力する。具体的には、電圧指令値Ｖｒｅｆに基づいてコイル毎に波形信号Ｗｄを生成し、生成した波形信号Ｗｄを通電位相信号Ｄｐに応じたタイミングで出力する。

【0037】

ＰＷＭ回路４４は、駆動波形生成部４３からコイル毎に供給された波形信号Ｗｄを変調信号として、それぞれにパルス幅変調を行うことで駆動パルス信号Ｐｄを生成し、出力する。

【0038】

モータ駆動制御部４５は、ＰＷＭ回路４４から出力された駆動パルス信号Ｐｄに基づいて、コイル毎に通電を行い、コイルを駆動する。例えば、モータ駆動制御部４５は、電源の正極側に接続されたスイッチ素子と負極側に接続されたスイッチ素子とをコイル毎に備えている。駆動パルス信号Ｐｄによりスイッチ素子がＯＮ／ＯＦＦされると、電源からＯＮのスイッチ素子を介してコイル毎に波形信号Ｗｄに応じた駆動電圧が印加される。

【0039】

以上のような構成により、目標回転速度ωｒｅｆに従ってモータＭの回転速度や回転位置が制御される。

【0040】

次に、マイコン３が備える進角算出部３１による進角量δの決定方法について説明する。前述したように、進角算出部３１は、強化学習（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）により学習モデル３１０を学習する学習機能を有する。強化学習の方法としては、特に限定されず、例えば、ＤＰ法（動的計画法）、ＭＣ法（モンテカルロ法）、ＴＤ法（時間差分学習法）等から適切な方法を用いることができる。

【0041】

ここで、モータ駆動制御装置２では、モータＭが一定の速度で回転している場合において各コイルに印加する駆動電圧が小さい程、モータＭが高い効率で駆動していることを意味する。そこで、学習モデル３１０は、モータＭを一定の回転速度に維持した状態で、駆動電圧が最低となる進角量δを最適解として求めるための方策（関数）を有する。例えば、進角算出部３１は、ロータの回転速度、モータ負荷、温度等の少なくとも１つのパラメータを変化させながら、その環境において駆動電圧が最も小さくなる進角量δを求め、これを十分な回数（例えば、数万回以上）繰り返し学習することにより、精度の高い学習モデル３１０を学習する。なお、駆動電圧は、例えば、ＰＷＭ回路４４から出力される駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比に基づいて検出することができる。駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比に基づくことにより、簡単な構成で、かつ、精度よく駆動電圧を検出することができる。

【0042】

以上、モータ駆動制御装置２の構成について説明した。次に、学習モデル３１０が有する方策（関数）の一例について説明する。なお、方策は、以下に説明するものに限定されない。学習モデル３１０は、モータＭの回転速度ωを一定に維持しながら進角量δを変化させ、各進角量δでの駆動電圧に基づいて進角量δの最適解を求める方策を有する。具体的には、駆動電圧が最小となるときの進角量δを最適解として求める。そして、モータ駆動制御装置２は、この方策により求められた進角量δの最適解でモータＭを駆動させる。

【0043】

ここで、モータＭの個体差（位置センサＨとコイルとの機械的な位置ずれ）によってモータＭ毎にどの進角量δのときに駆動電圧が最小となるかが異なる。そのため、上述したように駆動電圧に基づいて進角量δの最適解を求めることにより、モータ個体差を自動的にキャンセルすることができる。したがって、ユーザによる初期補正が不要となる。また、駆動電圧が最小となる進角量δを最適解とすることにより、モータＭの高効率駆動を図ることができる。したがって、モータ駆動制御装置２によれば、モータＭの個体差を吸収し、かつ、その個体差を自動的にキャンセルすることによりモータＭの高効率駆動を図ることができる。

【0044】

特に、本実施形態では、モータ駆動制御装置２は、学習モデル３１０が有する方策に従って、駆動電圧を取得する探索範囲Ｑを狭める度に進角量δの変化量を小さくする。具体的には、モータ駆動制御装置２は、学習モデル３１０が有する方策に従って、駆動電圧が減少から増加に転じるまで第１間隔Δｄ１で進角量δを同じ方向（増加する方向）に変化させる第１探索と、第１探索で得られた駆動電圧に基づいて第１探索よりも狭い探索範囲Ｑを決定し、決定した探索範囲Ｑ内において第１間隔Δｄ１よりも小さい第２間隔Δｄ２で進角量δを変化させる第２探索と、を少なくとも行い、さらに、必要に応じて、第ｍ－１（ただし、ｍは、３以上の整数）探索で得られた駆動電圧に基づいて第ｍ－１探索よりも狭い探索範囲Ｑを決定し、決定した探索範囲Ｑ内において第ｍ－１間隔Δｄｍ－１よりも小さい第ｍ間隔Δｄｍで進角量δを変化させる第ｍ探索を１回または複数回繰り返し行う。ただし、第１探索は、本実施形態とは逆に、駆動電圧が減少から増加に転じるまで第１間隔Δｄ１で進角量δが減少する方向に変化させてもよい。

【0045】

このような方策によれば、初めは広い範囲を荒く探索し、徐々に範囲を狭めつつ細かく探索することができるため、例えば、方策を持たずに広い範囲を初めから細かく探索する場合と比べて演算量を減らすことができる。そのため、進角量δの最適解をより短時間に求めることができ、モータＭをより短時間で高効率な駆動状態へ収束させることができる。なお、駆動電圧は、ＰＷＭ回路４４が出力する駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比に基づいて検出することができる。

【0046】

また、第１探索において第ｎ＋１回目の探索で駆動電圧が増加に転じ、直前の第ｎ回目の探索での駆動電圧が最小値であった場合、第ｎ－１回目の探索での駆動電圧と第ｎ＋１回目の探索での駆動電圧とを比較し、小さい方の探索回とｎ回目の探索との間を第２探索での探索範囲Ｑとする。これは、この探索範囲Ｑに進角量δの最適解、つまり、駆動電圧が最小となる進角量δが存在する可能性が高いためである。これにより、進角量δの最適解をより確実に、かつ、より短時間で求めることができる。

【0047】

上記の方策について、１つの具体例を図５に示すフローチャート、図６に示す表および図７に示すグラフに基づいて説明する。ただし、方策は、特に限定されない。まず、モータ駆動制御装置２は、第１探索を行う。第１探索では、まず、進角算出部３１は、ステップＳ１１として、第１間隔Δｄ１＝１５°に設定する。次に、進角算出部３１は、ステップＳ１２として、進角量δ＝０°として第１回目の探索を実行する。これを受け付けたモータドライブＩＣ４は、進角量δ＝０°でモータＭの回転速度ωが所定速度ω０で一定となるように駆動パルス信号Ｐｄを生成する。進角算出部３１は、この時の駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比から各コイルに印加された駆動電圧を検出し、検出した駆動電圧をそのまま報酬とする。図示の例では、駆動電圧が６Ｖであり、報酬が６である。

【0048】

次に、進角算出部３１は、ステップＳ１３として、第１回目の探索に対して第１間隔Δｄ１＝１５°だけ進角量δを増加させ、進角量δ＝１５°として第２回目の探索を実行する。これを受け付けたモータドライブＩＣ４は、進角量δ＝１５°でモータＭの回転速度ωが所定速度ω０で一定となるように駆動パルス信号Ｐｄを生成する。進角算出部３１は、この時の駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比から各コイルに印加された駆動電圧を検出し、検出した駆動電圧をそのまま報酬とする。図示の例では、駆動電圧が２．７Ｖであり、報酬が２．７である。また、進角算出部３１は、各回の報酬の合計値および平均値を算出する。この時点での報酬の合計値は、８．７であり、平均値は、４．３５である。

【0049】

次に、進角算出部３１は、ステップＳ１４として、第２回目の探索に対して第１間隔Δｄ１＝１５°だけ進角量δを増加させ、進角量δ＝３０°として第３回目の探索を実行する。これを受け付けたモータドライブＩＣ４は、進角量δ＝３０°でモータＭの回転速度ωが所定速度ω０で一定となるように駆動パルス信号Ｐｄを生成する。進角算出部３１は、この時の駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比から各コイルに印加された駆動電圧を検出し、検出した駆動電圧をそのまま報酬とする。図示の例では、駆動電圧が２．３Ｖであり、報酬が２．３である。また、進角算出部３１は、各回の報酬の合計値および平均値を算出する。この時点での報酬の合計値は、１１であり、平均値は、３．６６（ただし、小数点第３位以下は切り捨て）である。

【0050】

次に、進角算出部３１は、ステップＳ１５として、第３回目の探索に対して第１間隔Δｄ１＝１５°だけ進角量δを増加させ、進角量δ＝４５°として第４回目の探索を実行する。これを受け付けたモータドライブＩＣ４は、進角量δ＝４５°でモータＭの回転速度ωが所定速度ω０で一定となるように駆動パルス信号Ｐｄを生成する。進角算出部３１は、この時の駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比から各コイルに印加された駆動電圧を検出し、検出した駆動電圧をそのまま報酬とする。図示の例では、駆動電圧が５．４Ｖであり、報酬が５．４である。また、進角算出部３１は、各回の報酬の合計値および平均値を算出する。この時点での報酬の合計値は、１６．４であり、平均値は、４．１である。

【0051】

図示の例では、第４回目の探索で駆動電圧（報酬）が減少から増加に転じている。そのため、以上により、第１探索を終了する。つまり、第１探索では、進角量δ＝０°～４５°の範囲が探索範囲Ｑとなる。また、第１探索では、第４回目の直前に行った第３回目の探索での駆動電圧が最小値となる。

【0052】

次に、モータ駆動制御装置２は、第２探索を行う。第２探索では、まず、進角算出部３１は、ステップＳ２１として、最小の駆動電圧である第３回目の探索の両隣に位置する第２回目の探索と第４回目の探索とでどちらの駆動電圧（報酬）が小さいかを判定する。

【0053】

図示の例では、第２回目の探索での駆動電圧［２．７Ｖ］が第４回目の探索での駆動電圧［５．４Ｖ］よりも小さい。そのため、進角算出部３１は、ステップＳ２２として、第２回目の探索と第３回目の探索との間に駆動電圧（報酬）が最小となる進角量δが存在すると推定し、以降の探索を第２回目の探索（進角量δ＝１５°）と第３回目の探索（進角量δ＝３０°）との間で行う。つまり、第２探索では、進角量δ＝１５°～３０°の範囲が探索範囲Ｑとなる。

【0054】

次に、進角算出部３１は、ステップＳ２３として、第２間隔Δｄ２を第１間隔Δｄ１よりも小さく設定する。図示の例では、第２間隔Δｄ２を第１間隔Δｄ１の半分に設定している。つまり、第２間隔Δｄ２＝７．５°に設定する。次に、進角算出部３１は、ステップＳ２４として、２回目の探索に対して第２間隔Δｄ２＝７．５°だけ進角量δを増加させ、進角量δ＝２２．５°として第５回目の探索を実行する。これを受け付けたモータドライブＩＣ４は、進角量δ＝２２．５°でモータＭの回転速度ωが所定速度ω０で一定となるように駆動パルス信号Ｐｄを生成する。進角算出部３１は、この時の駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比から各コイルに印加された駆動電圧を検出し、検出した駆動電圧をそのまま報酬とする。図示の例では、駆動電圧が２．０３Ｖであり、報酬が２．０３である。また、進角算出部３１は、各回の報酬の合計値および平均値を算出する。この時点での報酬の合計値は、１８．４３であり、平均値は、３．６８（ただし、小数点第３位以下は切り捨て）である。

【0055】

以上により、第２探索を終了する。図示の例では、第２探索終了時点での駆動電圧の最小値が十分に低くないため、進角算出部３１は、探索を継続する。

【0056】

次に、モータ駆動制御装置２は、第３探索を行う。第５回目の探索での駆動電圧が第３回目の探索での駆動電圧を下回った。そのため、進角算出部３１は、ステップＳ３１として、第５回目の探索と第３回目の探索との間に駆動電圧が最小となる進角量δが存在すると推定し、第３回目の探索を第５回目の探索（進角量δ＝２２．５°）と第３回目の探索（進角量δ＝３０°）との間で行う。つまり、第３探索では、進角量δ＝２２．５°～３０°の範囲が探索範囲Ｑとなる。

【0057】

次に、進角算出部３１は、ステップＳ３２として、第３間隔Δｄ３を第２間隔Δｄ２よりも小さく設定する。図示の例では、第３間隔Δｄ３を第２間隔Δｄ２の半分に設定している。つまり、第３間隔Δｄ３＝３．７５°に設定する。次に、進角算出部３１は、ステップＳ３３として、５回目の探索に対して第３間隔Δｄ３＝３．７５°だけ進角量δを増加させ、進角量δ＝２６．２５°として第６回目の探索を実行する。これを受け付けたモータドライブＩＣ４は、進角量δ＝２６．２５°でモータＭの回転速度ωが所定速度ω０で一定となるように駆動パルス信号Ｐｄを生成する。進角算出部３１は、この時の駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比から各コイルに印加された駆動電圧を検出し、検出した駆動電圧をそのまま報酬とする。図示の例では、駆動電圧が２．０３Ｖであり、報酬が２．０３である。また、進角算出部３１は、各回の報酬の合計値および平均値を算出する。この時点での報酬の合計値は、２０．４６であり、平均値は、３．４１である。

【0058】

以上により、第３探索を終了する。図示の例では、第３探索終了時点での駆動電圧の最小値が十分に低くないため、進角算出部３１は、探索を継続する。

【0059】

次に、モータ駆動制御装置２は、第４探索を行う。第６回目の探索での駆動電圧が第５回目の探索での駆動電圧と等しい。そのため、進角算出部３１は、ステップＳ４１として、第５回目の探索と第６回目の探索との間に駆動電圧が最小となる進角量δが存在すると推定し、以降の探索を第５回目の探索（進角量δ＝２２．５°）と第６回目の探索（進角量δ＝２６．２５°）との間で行う。つまり、第４探索では、進角量δ＝２２．５°～２６．２５°の範囲が探索範囲Ｑとなる。

【0060】

次に、進角算出部３１は、ステップＳ４２として、第４間隔Δｄ４を第３間隔Δｄ３よりも小さく設定する。図示の例では、第４間隔Δｄ４を第３間隔Δｄ３の半分に設定している。つまり、第４間隔Δｄ４＝１．８７５°に設定する。次に、進角算出部３１は、ステップＳ４３として、５回目の探索に対して第４間隔Δｄ４＝１．８７５°だけ進角量δを増加させ、進角量δ＝２４．３７５°として第７回目の探索を実行する。これを受け付けたモータドライブＩＣ４は、進角量δ＝２４．３７５°でモータＭの回転速度ωが所定速度ω０で一定となるように駆動パルス信号Ｐｄを生成する。進角算出部３１は、この時の駆動パルス信号ＰｄのＤｕｔｔｙ比から各コイルに印加された駆動電圧を検出し、検出した駆動電圧をそのまま報酬とする。図示の例では、駆動電圧が２Ｖであり、報酬が２である。また、進角算出部３１は、各回の報酬の合計値および平均値を算出する。この時点での報酬の合計値は、２２．４６であり、平均値は、３．２０（ただし、小数点第３位以下は切り捨て）である。

【0061】

進角算出部３１は、第７回目の探索での駆動電圧（報酬）が十分に小さい値であり、求められる駆動効率を十分に発揮することができる値であると判断し、ステップＳ４４として、第７回目の探索での進角量δ＝２４．３７５°を進角量δの最適解として決定する。

【0062】

以上により、学習モデル３１０が有する方策に基づいて進角量δの最適解が求められた。そして、前述したように、進角算出部３１は、進角量δの最適解をモータドライブＩＣ４に送信し、それを受けたモータドライブＩＣ４は、進角量δが最適解となるように、所定のタイミングで駆動電圧をモータＭに印加する。これにより、モータＭの高効率駆動が実現される。

【0063】

このように、学習モデル３１０が有する方策に基づく探索を行って進角量δの最適解を求めることにより、方策を持たずに不規則または規則的に総当たりで進角量δの最適解を求める場合と比べて演算量を減らすことができる。そのため、進角量δの最適解をより短時間に求めることができ、モータＭをより短時間で高効率な駆動状態へ収束させることができると共に、マイコン３やモータドライブＩＣ４の演算資源の節約にもなる。

【0064】

＜第２実施形態＞
図８は、第２実施形態に係るモータ駆動制御装置のブロック図である。

【0065】

本実施形態のモータ駆動制御装置２は、進角算出部３１が駆動電圧を検知する方法が異なること以外は、前述した第１実施形態のモータ駆動制御装置２と同様である。そのため、以下の説明では、本実施形態に関して、前述した実施形態との相違点を中心に説明し、同様の事項に関しては、その説明を省略する。また、本実施形態の図において、前述した実施形態と同様の構成については、同一符号を付している。

【0066】

図８に示すように、本実施形態のモータ駆動制御装置２では、モータドライブＩＣ４は、モータ駆動制御部４５に接続された電流検知部４８と、電流検知部４８に接続された過電流保護回路４９と、を有する。電流検知部４８は、例えば、シャント抵抗であり、モータ駆動制御部４５に供給される電流量を検出し、検出した電流量を電流値Ｉｔとして出力する。過電流保護回路４９は、電流検知部４８が出力した電流値Ｉｔに基づいて過電流を検出したときに出力を停止してモータドライブＩＣ４を保護する。

【0067】

また、マイコン３は、電流検知部４８が出力した電流値ＩｔをＡＤ変換（アナログデジタル変換）するＡＤコンバータ３４を有する。そして、進角算出部３１は、ＡＤコンバータ３４でデジタル信号に変換された電流値Ｉｔに基づいて駆動電圧を検知する。このような構成によっても、簡単な構成で、かつ、精度よく、駆動電圧を検知することができる。

【0068】

以上のような第２実施形態によっても、前述した第１実施形態と同様の効果を発揮することができる。

【0069】

以上、本発明のモータ駆動制御装置およびモータ駆動制御方法を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置換することができる。また、本発明に、他の任意の構成物が付加されていてもよい。

【符号の説明】

【0070】

１…駆動システム ２…モータ駆動制御装置 ３…マイコン ３１…進角算出部 ３１０…学習モデル ３２…目標速度算出部 ３３…温度検出部 ３４…ＡＤコンバータ ４…モータドライブＩＣ ４１…速度制御部 ４２…通電タイミング生成部 ４３…駆動波形生成部 ４４…ＰＷＭ回路 ４５…モータ駆動制御部 ４６…回転角検出部 ４７…回転速度算出部 ４８…電流検知部 ４９…過電流保護回路 ５…温度検出素子 Ｄｐ…通電位相信号 Ｈ…位置センサ Ｉｔ…電流値 Ｍ…モータ Ｐｄ…駆動パルス信号 Ｓ１１…ステップ Ｓ１２…ステップ Ｓ１３…ステップ Ｓ１４…ステップ Ｓ１５…ステップ Ｓ２１…ステップ Ｓ２２…ステップ Ｓ２３…ステップ Ｓ２４…ステップ Ｓ３１…ステップ Ｓ３２…ステップ Ｓ３３…ステップ Ｓ４１…ステップ Ｓ４２…ステップ Ｓ４３…ステップ Ｓ４４…ステップ ＳＨ…位置検出信号 Ｓｔ…温度信号 Ｖｒｅｆ…電圧指令値 Ｗｄ…波形信号 Δｄ１…第１間隔 Δｄ２…第２間隔 Δｄ３…第３間隔 Δｄ４…第４間隔 δ…進角量 θ…回転角度 ω…回転速度 ω０…所定速度 ωｒｅｆ…目標回転速度

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】