知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
特開2024-165173情報処理装置、制御装置、電力変換装置、情報処理方法、プログラム
(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】P2024165173
(43)【公開日】2024-11-28
(54)【発明の名称】情報処理装置、制御装置、電力変換装置、情報処理方法、プログラム
(51)【国際特許分類】
H02P 29/00 20160101AFI20241121BHJP
【ＦＩ】
H02P29/00
【審査請求】未請求
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023081094
(22)【出願日】2023-05-16
(71)【出願人】
【識別番号】000005234
【氏名又は名称】富士電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】林 崇
(72)【発明者】
【氏名】高山 哲也
(72)【発明者】
【氏名】大盛 秀仁
【テーマコード（参考）】
5H501
【Ｆターム（参考）】
5H501AA22
5H501BB05
5H501CC05
5H501DD03
5H501DD04
5H501GG03
5H501GG05
5H501HA04
5H501HA08
5H501HA09
5H501HB07
5H501JJ03
5H501JJ04
5H501JJ22
5H501JJ23
5H501JJ26
5H501KK05
5H501LL01
5H501LL22
5H501LL23
5H501LL35
5H501MM09
(57)【要約】
【課題】電動機、及び電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性をより精度良く推定することが可能な技術を提供する。
【解決手段】本開示の一実施形態に係る機械特性推定装置７５は、電動機２、及び電動機２により駆動される機械負荷３を含む機械系４の機械特性を推定する。具体的には、機械特性推定装置７５は、電動機２に対する負荷トルクＴＬが速度ｖに比例する線形関数ｆ０（ｖ）、及び速度ｖの上昇に応じて単調増加し且つ速度ｖの上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数ｆｐ（ｖ）の線形結合で近似される機械系４の第１の力学モデルに基づき、機械系４の機械特性を推定する。
【選択図】図１０
【解決手段】本開示の一実施形態に係る機械特性推定装置７５は、電動機２、及び電動機２により駆動される機械負荷３を含む機械系４の機械特性を推定する。具体的には、機械特性推定装置７５は、電動機２に対する負荷トルクＴＬが速度ｖに比例する線形関数ｆ０（ｖ）、及び速度ｖの上昇に応じて単調増加し且つ速度ｖの上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数ｆｐ（ｖ）の線形結合で近似される機械系４の第１の力学モデルに基づき、機械系４の機械特性を推定する。
【選択図】図１０
【特許請求の範囲】
【請求項1】
電動機、及び前記電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定する情報処理装置であって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する、
情報処理装置。
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する、
情報処理装置。
【請求項2】
前記第１の力学モデルに対応する運動方程式と、所定期間における前記電動機のトルク及び速度の検出値又は推定値とに基づき、最小二乗法を用いて、前記機械系の慣性及び負荷トルクを推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記所定期間における前記電動機のトルク及び速度の検出値又は推定値に基づき、前記電動機のトルク、速度、加速度、及び前記非線形関数の値の中から重複を許して２つを選択する全ての組み合わせの積のそれぞれの前記所定期間での積算値を算出し、算出したそれぞれの積算値に基づき、最小二乗法を用いて、前記機械系の慣性、並びに前記電動機に対する負荷トルクに対応する前記線形関数及び前記非線形関数の比例係数を推定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記電動機のトルク及び速度の検出値又は推定値に基づく演算過程において、同じ時定数のローパスフィルタに通過させることにより得られる、前記所定期間における前記電動機のトルク、速度、加速度、及び前記非線形関数の値に基づき、前記積算値を算出する、
請求項３に記載の情報処理装置。
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記電動機のトルクの検出値又は推定値を第１のローパスフィルタに通過させることにより得られる、前記所定期間における前記電動機のトルク、前記電動機の速度の検出値又は推定値を前記第１のローパスフィルタと同じ時定数の第２のローパスフィルタに通過させることにより得られる、前記所定期間における前記電動機の速度、前記電動機の速度の検出値又は推定値に基づき演算した後に前記第１のローパスフィルタと同じ時定数の第３のローパスフィルタを通過させることにより得られる、前記電動機の加速度、及び前記電動機の速度又は推定値に基づき演算した後に前記第１のローパスフィルタと同じ時定数の第４のローパスフィルタを通過させることにより得られる、前記所定期間における前記非線形関数の値に基づき、前記積算値を算出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記所定期間は、前記電動機の加速時と減速時とで前記負荷トルクに差異が生じる低速の領域の上限よりも高い第１の閾値に対して前記電動機の速度が相対的に高い状態にある期間である、
請求項２乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置。
請求項２乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記所定期間は、前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値に対して前記電動機の速度が相対的に高い状態の期間を一部に含む、
請求項６に記載の情報処理装置。
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記第２の閾値は、前記電動機の運転時の最大速度に基づき規定される、
請求項７に記載の情報処理装置。
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項9】
ユーザからの設定入力に応じて、前記第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する場合と、前記機械系に対する負荷が前記第１の力学モデルとは異なる形で近似される、前記機械系の第２の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する場合とを切り換える、
請求項１乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置。
請求項１乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記第２の力学モデルでは、前記負荷が前記電動機の速度に比例する粘性摩擦の項と、前記電動機の速度の符号関数で規定されるクーロン摩擦の項との和により近似される、
請求項９に記載の情報処理装置。
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項11】
機械負荷を駆動する電動機を制御する制御装置であって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される、前記電動機及び前記機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定し、
推定した前記機械系の機械特性に基づき、前記電動機を制御する、
制御装置。
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される、前記電動機及び前記機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定し、
推定した前記機械系の機械特性に基づき、前記電動機を制御する、
制御装置。
【請求項12】
推定した前記機械系の機械特性に基づき、フィードバック制御及びフィードフォワード制御を用いて、前記電動機の位置又は速度を制御する、
請求項１１に記載の制御装置。
請求項１１に記載の制御装置。
【請求項13】
所定の電源からの電力を所定の電力に変換し機械負荷を駆動する電動機に出力することにより前記電動機を駆動する主回路と、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される、前記電動機及び前記機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する推定部と、
前記推定部により推定される前記機械系の機械特性に基づき、前記主回路を制御することにより、前記電動機の駆動制御を行う制御部と、を備える、
電力変換装置。
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される、前記電動機及び前記機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する推定部と、
前記推定部により推定される前記機械系の機械特性に基づき、前記主回路を制御することにより、前記電動機の駆動制御を行う制御部と、を備える、
電力変換装置。
【請求項14】
情報処理装置が、電動機、及び前記電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定する情報処理方法であって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する、
情報処理方法。
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する、
情報処理方法。
【請求項15】
電動機、及び前記電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定させる機能を情報処理装置に実行させるプログラムであって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定させる機能を情報処理装置に実行させる、
プログラム。
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定させる機能を情報処理装置に実行させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理装置等に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、電動機、及び電動機により駆動される機械負荷を含む機械系について、機械特性を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【0003】
特許文献１では、負荷トルクが速度に比例する粘性摩擦と速度の符号関数型のクーロン摩擦との和によって表される近似モデルを前提として、機械負荷及び電動機の慣性、粘性摩擦係数、及びクーロン摩擦等を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２２－１８１９０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、例えば、負荷トルクが粘性摩擦と符号関数型のクーロン摩擦との和によって表される近似モデルを前提とする場合、機械負荷によっては、実際の機械特性に対する近似誤差が比較的大きくなる可能性がある。
【0006】
そこで、上記課題に鑑み、電動機、及び電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性をより精度良く推定することが可能な技術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】
【0007】
上記目的を達成するため、本開示の一実施形態では、
電動機、及び前記電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定する情報処理装置であって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する、
情報処理装置が提供される。
電動機、及び前記電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定する情報処理装置であって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する、
情報処理装置が提供される。
【0008】
また、本開示の他の実施形態では、
機械負荷を駆動する電動機を制御する制御装置であって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される、前記電動機及び前記機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定し、
推定した前記機械系の機械特性に基づき、前記電動機を制御する、
制御装置が提供される。
機械負荷を駆動する電動機を制御する制御装置であって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される、前記電動機及び前記機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定し、
推定した前記機械系の機械特性に基づき、前記電動機を制御する、
制御装置が提供される。
【0009】
また、本開示の更に他の実施形態では、
所定の電源からの電力を所定の電力に変換し機械負荷を駆動する電動機に出力することにより前記電動機を駆動する主回路と、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される、前記電動機及び前記機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する推定部と、
前記推定部により推定される前記機械系の機械特性に基づき、前記主回路を制御することにより、前記電動機の駆動制御を行う制御部と、を備える、
電力変換装置が提供される。
所定の電源からの電力を所定の電力に変換し機械負荷を駆動する電動機に出力することにより前記電動機を駆動する主回路と、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される、前記電動機及び前記機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する推定部と、
前記推定部により推定される前記機械系の機械特性に基づき、前記主回路を制御することにより、前記電動機の駆動制御を行う制御部と、を備える、
電力変換装置が提供される。
【0010】
また、本開示の更に他の実施形態では、
情報処理装置が、電動機、及び前記電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定する情報処理方法であって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する、
情報処理方法が提供される。
情報処理装置が、電動機、及び前記電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定する情報処理方法であって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定する、
情報処理方法が提供される。
【0011】
また、本開示の更に他の実施形態では、
電動機、及び前記電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定させる機能を情報処理装置に実行させるプログラムであって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定させる機能を情報処理装置に実行させる、
プログラムが提供される。
電動機、及び前記電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定させる機能を情報処理装置に実行させるプログラムであって、
前記電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される前記機械系の第１の力学モデルに基づき、前記機械系の機械特性を推定させる機能を情報処理装置に実行させる、
プログラムが提供される。
【発明の効果】
【0012】
上述の実施形態によれば、電動機、及び電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性をより精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】駆動システムの構成の一例を示す図である。
【図2】制御装置の第１例を示す制御ブロック線図である。
【図3】制御装置の第２例を示す制御ブロック線図である。
【図4】制御装置の第３例を示す制御ブロック線図である。
【図5】制御装置の第４例を示す制御ブロック線図である。
【図6】制御装置の第５例を示す制御ブロック線図である。
【図7】電動機及び機械負荷を含む機械系の機械特性の推定に関するシミュレーションの一例を説明する図である。
【図8】比較例に係る機械系の機械特性の推定方法についてのシミュレーション結果を示す図である。
【図9】実施形態に係る機械特性の推定方法の一例によるシミュレーション結果を示す図である。
【図10】機械特性推定装置の機能構成の第１例を示す機能ブロック図である。
【図11】電動機及び機械負荷を含む機械系の動作パターンの一例を示す図である。
【図12】電動機及び機械負荷を含む機械系の速度と負荷トルクとの関係の一例を示す図である。
【図13】機械特性推定装置の機能構成の第２例を示す機能ブロック図である。
【図14】機械特性推定装置の処理の一例を概略的に示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、図面を参照して実施形態について説明する。
【0015】
［駆動システムの概要］
図１を参照して、本実施形態に係る駆動システム１の概要について説明する。
図１を参照して、本実施形態に係る駆動システム１の概要について説明する。
【0016】
図１は、駆動システム１の一例を示す図である。
【0017】
図１に示すように、駆動システム１は、電動機２と、機械負荷３と、電力変換装置１００と、回転状態センサ１１０と、管理装置２００と、端末装置３００とを含む。
【0018】
駆動システム１は、電力変換装置１００から所定の電圧や所定の周波数の三相交流を電動機２に出力し電動機２を駆動することにより、電動機２を用いて機械負荷３を駆動する。
【0019】
電動機２は、機械負荷３と機械的に連結され、機械負荷３を駆動する。電動機２は、例えば、誘導電動機や同期電動機等の交流電動機である。
【0020】
機械負荷３は、工場の生産設備や機械設備である。例えば、機械負荷３は、ボールねじを利用した搬送装置である。この場合、電動機２は、ボールねじを駆動することにより、機械負荷３としての搬送装置を駆動することができる。
【0021】
電力変換装置１００は、交流電源ＰＳから入力される三相交流（例えばＲ相、Ｓ相、及びＴ相）を所定の電圧や所定の周波数を有する三相交流（例えば、Ｕ相、Ｖ相、及びＷ相）に変換し、電動機２を駆動する。
【0022】
電力変換装置１００は、整流回路１０と、平滑回路２０と、インバータ回路３０と、電流センサ４０と、電圧センサ５０と、ゲート駆動回路６０と、制御装置７０と、機械特性推定装置７５と、入力部８０と、表示部８５と、通信部９０とを含む。
【0023】
整流回路１０は、交流電源ＰＳから入力される三相交流を整流し直流を出力する。整流回路１０は、正側及び負側の出力端のそれぞれが正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの一端に接続され、正ラインＰＬ及び負ラインＮＬを通じて、直流を平滑回路２０に出力することができる。例えば、図１に示すように、整流回路１０は、６つの半導体ダイオードＳＤを含み、上下アームを構成する２つの半導体ダイオードＳＤの直列接続体が３組並列接続されるブリッジ型全波整流回路である。この場合、Ｒ相、Ｓ相、及びＴ相の入力線は、それぞれ、３組の上下アームの中間点に接続される。
【0024】
平滑回路２０は、整流回路１０から出力される直流電力やインバータ回路３０から回生される直流電力の脈動を抑制し平滑化する。
【0025】
例えば、図１に示すように、平滑回路２０は、平滑コンデンサ２１を含む。
【0026】
平滑コンデンサ２１は、整流回路１０やインバータ回路３０と並列に、正ラインＰＬ及び負ラインＮＬを繋ぐ経路に設けられてよい。
【0027】
平滑コンデンサ２１は、適宜、充放電を繰り返しながら、整流回路１０から出力される直流電力やインバータ回路３０から出力（回生）される直流電力を平滑化する。
【0028】
平滑コンデンサ２１は、一つであってよい。また、平滑コンデンサ２１は、複数配置されてもよく、複数の平滑コンデンサ２１が正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの間に並列接続されてもよいし、直列接続されてもよい。また、複数の平滑コンデンサ２１は、２以上の平滑コンデンサの直列接続体が正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの間に複数並列接続される形で構成されてもよい。
【0029】
また、平滑回路２０は、リアクトルを含んでもよい。
【0030】
リアクトルは、整流回路１０と平滑コンデンサ２１（具体的には、平滑コンデンサ２１が配置される経路との分岐点）との間の正ラインＰＬに設けられてよい。
【0031】
リアクトルは、適宜、電流の変化を妨げるように電圧を発生させながら、整流回路１０から出力される直流電力やインバータ回路３０から出力（回生）される直流電力を平滑化する。
【0032】
インバータ回路３０は、その正側及び負側の入力端が正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの他端に接続される。インバータ回路３０は、平滑回路２０から供給される直流を半導体スイッチＳＷのスイッチ動作により、所定の周波数や所定の電圧を有する三相交流電力（Ｕ相、Ｖ相、及びＷ相）に変換し電動機２に出力する。半導体スイッチＳＷは、例えば、ＩＧＢＴ（Insulated Gate Bipolar Transistor）やＭＯＳＦＥＴ（Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor）やＨＥＭＴ（High Electron Mobility Transistor）等である。半導体スイッチＳＷは、例えば、ケイ素（シリコン：Ｓｉ）を主材料として構成される。また、半導体スイッチＳＷは、ワイドバンドギャップ半導体材料を主材料として構成されてもよい。ワイドバンドギャップ半導体材料は、例えば、炭化ケイ素（シリコンカーバイド：ＳｉＣ）、窒化ガリウム（ガリウムナイトライド：ＧａＮ）、酸化ガリウム（ガリウムオキサイド：Ｇａ２Ｏ３）、炭素（ダイヤモンド：Ｃ）等である。
【0033】
例えば、図１に示すように、インバータ回路３０は、６つの半導体スイッチＳＷを含む。具体的には、インバータ回路３０は、上下アームを構成する２つの半導体スイッチＳＷの直列接続体（スイッチレグ）が正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの間に３組並列接続されるブリッジ回路を含んでよい。この場合、インバータ回路３０は、３組の上下アームの中間点から引き出される３本の出力線を通じて、三相交流電力を出力する。また、６つの半導体スイッチＳＷには、それぞれ、環流ダイオードが並列接続されてよい。
【0034】
電流センサ４０は、電力変換装置１００の三相（３本）の出力線のそれぞれの電流、即ち、電動機２の三相のそれぞれの電流を検出する。電流センサ４０は、例えば、ホール素子、シャント抵抗、磁気抵抗素子、フラックスゲート等を用いて電流を検出し、ＡＤ（Analog-Digital）コンバータを用いて電流の検出値（デジタル値）を得る。電流センサ４０は、電動機２の三相のそれぞれの電流の検出値に相当する信号を出力し、電流センサ４０の出力信号は、制御装置７０に取り込まれる。
【0035】
尚、電流センサ４０は、電力変換装置１００の三相の出力線のうちの任意の二相の電流のみを検出してもよい。この場合、制御装置７０は、二相の電流の検出値から残りの一相の電流値を取得（演算）してよい。また、制御装置７０は、例えば、直流リンク（正ラインＰＬや負ラインＮＬ）の電流値と、半導体スイッチＳＷのスイッチングパターンとに基づき、電力変換装置１００の三相の出力線の電流値を取得（演算）してもよい。この場合、制御装置７０は、電圧センサ５０の出力に基づき、直流リンクの電流値を取得（演算）してよい。
【0036】
電圧センサ５０は、電力変換装置１００の正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの間の電圧（直流リンク電圧）を検出する。電圧センサ５０は、正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの間の電圧値に相当する信号を出力し、電圧センサ５０の出力信号は、制御装置７０に取り込まれる。
【0037】
ゲート駆動回路６０は、制御装置７０の制御下で、インバータ回路３０の６つの半導体スイッチＳＷをスイッチング（ＯＮ／ＯＦＦ）するための駆動信号を６つの半導体スイッチＳＷのそれぞれのゲート端子に出力する。
【0038】
制御装置７０は、電力変換装置１００に関する制御を行う。
【0039】
制御装置７０の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。制御装置７０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ装置、補助記憶装置、及びインタフェース装置を含むコンピュータを中心に構成される。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）である。補助記憶装置は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）やフラッシュメモリである。インタフェース装置は、例えば、外部の記録媒体と接続する外部インタフェースや電力変換装置１００の内部の他の構成要素と通信を行うための通信インタフェース等を含む。制御装置７０は、例えば、補助記憶装置にインストールされるプログラムをメモリ装置にロードしＣＰＵ上で実行することにより各種機能を実現することができる。また、制御装置７０は、外部インタフェースを通じて、記録媒体からプログラムを取り込みインストールしたり、通信インタフェース及び通信部９０を通じて、電力変換装置１００の外部機器からプログラムを取り込みインストールしたりすることができる。
【0040】
制御装置７０は、例えば、電動機２が所定の運転条件で動作するように、ゲート駆動回路６０を介してインバータ回路３０を制御し、電動機２を駆動させる。
【0041】
機械特性推定装置７５は、電動機２及び機械負荷３を含む機械系４の機械特性を推定する。これにより、制御装置７０は、機械特性推定装置７５による機械系４の機械特性の推定結果に基づき、電力変換装置１００を制御することにより、電動機２を適切に制御することができる。
【0042】
機械特性推定装置７５の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、機械特性推定装置７５は、制御装置７０と同様、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、及びインタフェース装置を含むコンピュータ等によって構成される。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭである。補助記憶装置は、例えば、ＥＥＰＲＯＭやフラッシュメモリである。インタフェース装置は、例えば、外部の記録媒体と接続する外部インタフェースや電力変換装置１００の内部の他の構成要素と通信を行うための通信インタフェース等を含む。機械特性推定装置７５は、補助記憶装置にインストールされるプログラムをメモリ装置にロードしＣＰＵ上で実行することにより各種機能を実現することができる。また、機械特性推定装置７５は、外部インタフェースを通じて、記録媒体からプログラムを取り込みインストールしたり、通信インタフェース及び通信部９０を通じて、電力変換装置１００の外部機器からプログラムを取り込みインストールしたりすることができる。
【0043】
入力部８０は、駆動システム１のユーザからの入力を受け付ける。駆動システム１のユーザは、例えば、電動機２で駆動される機械負荷３が設置される工場の管理者や作業者等である。
【0044】
例えば、入力部８０は、ボタン、トグル、レバー等を含む。また、入力部８０は、ユーザからの音声入力、ジェスチャ入力、生体入力等を受け付ける音声入力部、ジェスチャ入力部、生体入力部等を含んでもよい。
【0045】
入力部８０に対する入力内容に対応する信号は、制御装置７０や機械特性推定装置７５に取り込まれる。
【0046】
表示部８５は、制御装置７０や機械特性推定装置７５の制御下で、ユーザに向けて電力変換装置１００に関する情報を表示する。表示部８５は、例えば、警告灯、電光掲示板、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等を含む。
【0047】
通信部９０は、所定の通信回線を通じて、電力変換装置１００の外部機器と通信を行う。
【0048】
所定の通信回線は、例えば、一対一の通信線であってよい。また、所定の通信回線には、例えば、電動機２により駆動される生産設備や機械設備等が設置される施設（工場）内に構築されるフィールドネットワーク等のローカルネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）が含まれてよい。ローカルネットワークは、有線で構築されていてもよいし、無線で構築されていてもよいし、その双方を含んでいてもよい。また、所定の通信回線には、例えば、電動機２により駆動される生産設備や機械設備等が設置される施設（工場）の外部の広域ネットワーク（ＷＡＮ：Wide Area Network）が含まれてもよい。広域ネットワークには、例えば、基地局を末端とする移動体通信網、通信衛星を利用する衛星通信網、インターネット網等が含まれてよい。また、所定の通信回線には、例えば、ブルートゥース（登録商標）やＷｉＦｉ等の所定の無線通信規格による近距離通信回線が含まれてもよい。
【0049】
尚、通信部９０の機能は、インタフェース装置の一機能として、制御装置７０や機械特性推定装置７５に内蔵されてもよい。
【0050】
回転状態センサ１１０は、電動機２の回転位置や回転速度を検出する。例えば、回転状態センサ１１０は、光学式や磁気式のエンコーダである。回転状態センサ１１０は、電動機２の回転位置や回転速度の検出値に相当する信号を出力し、回転状態センサ１１０の出力信号は、電力変換装置１００の制御装置７０に取り込まれる。これにより、制御装置７０は、回転状態センサ１１０の検出信号に基づき、電動機２の回転子の磁極位置や回転速度を把握することができる。
【0051】
管理装置２００は、電力変換装置１００の外部に設けられる。管理装置２００は、電力変換装置１００の上位装置として、電力変換装置１００と通信可能に接続され、電力変換装置１００及び電動機２に関する管理を行う。
【0052】
管理装置２００は、例えば、電力変換装置１００から電力変換装置１００や電動機２の状態に関するデータを取得し、電力変換装置１００や電動機２の状態の監視機能に関する処理を行う。また、管理装置２００は、例えば、電力変換装置１００及び電動機２が設置される工場の作業者や管理者等のユーザと、電力変換装置１００との間のやり取りに関するインタフェース機能に関する処理を行う。具体的には、管理装置２００は、電動機２や電力変換装置１００に関する情報をユーザに提供したり、ユーザからの入力を受け付け電力変換装置１００に送信したりするための処理を行ってよい。
【0053】
管理装置２００は、例えば、電動機２で駆動される機械設備や生産設備が設置される工場等において、電力変換装置１００を含むフィールドデバイスを管理するＰＬＣ（Programmable Logic Controller）等のエッジコントローラである。また、管理装置２００は、例えば、工場の機械設備や生産設備等の管理用の端末装置である。管理用の端末装置は、例えば、工場等の事務所に設置されるデスクトップ型のＰＣ（Personal Computer）等の定置型のコンピュータ端末であってよい。また、管理用の端末装置は、例えば、タブレット端末、スマートフォン、ラップトップ型のＰＣ等の工場の管理者や作業者等が携帯可能な可搬型の端末装置（携帯端末）であってもよい。また、管理装置２００は、例えば、サーバ装置である。サーバ装置は、例えば、電動機２で駆動される生産設備や機械設備が設置される工場等の遠隔に設置されるオンプレミスサーバやクラウドサーバであってよい。また、サーバ装置は、電動機２で電気駆動される生産設備や機械設備が設置される工場等の敷地内やその近隣の施設に設置されるエッジサーバであってもよい。
【0054】
管理装置２００の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現される。例えば、管理装置２００は、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、高速演算装置、インタフェース装置を含むコンピュータを中心に構成される。また、管理装置２００は、入力装置及び表示装置等のユーザインタフェース機器を有してもよい。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等を含む。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）やＥＥＰＲＯＭやフラッシュメモリ等を含む。高速演算装置は、例えば、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等を含む。インタフェース装置は、例えば、外部の記録媒体と接続する外部インタフェースや他の機器と通信を行うための通信インタフェース等を含む。管理装置２００は、補助記憶装置にインストールされるプログラムをメモリ装置にロードしＣＰＵ上で実行することにより各種機能を実現することができる。また、管理装置２００は、外部インタフェースを通じて、記録媒体からプログラムを取り込みインストールしたり、通信インタフェースを通じて、他の機器からプログラムを取り込みインストールしたりすることができる。入力装置は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等を含む。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等を含む。
【0055】
端末装置３００は、電力変換装置１００の外部に設けられ、駆動システム１のユーザに利用されるユーザ端末である。端末装置３００は、例えば、ユーザに電力変換装置１００や電動機２に関する各種情報を提供したり、ユーザから各種入力を受け付け、電力変換装置１００に送信したりする。端末装置３００は、管理装置２００経由で電動機２や電力変換装置１００に関する情報を取得してもよいし、電力変換装置１００から電動機２や電力変換装置１００に関する情報を直接取得してもよい。同様に、端末装置３００は、管理装置２００経由で電力変換装置１００にユーザからの各種入力を送信してもよいし、電力変換装置１００にユーザからの入力を直接送信してもよい。
【0056】
端末装置３００は、例えば、デスクトップ型のＰＣ等の定置型の端末装置であってもよいし、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ラップトップ型のＰＣ等の可搬型の端末装置（携帯端末）であってもよい。
【0057】
端末装置３００の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現される。例えば、端末装置３００は、ＣＰＵ、メモリ装置、補助記憶装置、インタフェース装置を含むコンピュータや入力装置及び表示装置等のユーザインタフェース機器を中心に構成される。メモリ装置は、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ等を含む。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤやＥＥＰＲＯＭやフラッシュメモリ等を含む。インタフェース装置は、例えば、外部の記録媒体と接続する外部インタフェースや他の機器と通信を行うための通信インタフェース等を含む。端末装置３００は、補助記憶装置にインストールされるプログラムをメモリ装置にロードしＣＰＵ上で実行することにより各種機能を実現することができる。また、端末装置３００は、外部インタフェースを通じて、記録媒体からプログラムを取り込みインストールしたり、通信インタフェースを通じて、他の機器からプログラムを取り込みインストールしたりすることができる。入力装置は、例えば、ボタンスイッチ、キーボード、マウス、タッチパネル等を含む。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等を含む。
【0058】
【0059】
＜第１例＞
図２は、制御装置７０の第１例を示す制御ブロック線図である。
図２は、制御装置７０の第１例を示す制御ブロック線図である。
【0060】
図２に示すように、機械系４は、電動機２のトルクＴｍとの機械系４の負荷トルクＴＬとの差分に相当する加速トルク（減速時を含む）によって、機械系４の回転部の全体の慣性Ｊに応じた運動を行う。つまり、機械系４の運動方程式は、電動機２のトルクＴｍ、機械系４の負荷トルクＴＬ、及び機械系４の回転運動の速度ｖ或いは位置ｘを用いて、以下の数式１で表される。
【0061】
【数1】
【0062】
図２に示すように、本例では、制御装置７０は、速度指令ｖ＊に基づき、電動機２を含む機械系４の速度制御を行う。これにより、制御装置７０は、機械負荷３の運転条件に合わせて、機械負荷３の可動部の速度を制御することができる。速度指令ｖ＊は、機械負荷３の所定の運転条件に応じて、制御装置７０により生成されてもよいし、制御装置７０の外部で生成されてもよい。
【0063】
制御装置７０は、フィードフォワード（ＦＦ：Feedforward）制御部７０１と、フィードバック（ＦＢ：Feedback）制御部７０２とを含む。
【0064】
ＦＦ制御部７０１は、速度指令ｖ＊に相当する速度ｖで電動機２を含む機械系４を加減速させて、或いは、一定速度で回転させるための電動機２のトルクに相当するフィードフォワード（ＦＦ）トルクＴＦＦを生成し出力する。具体的には、ＦＦ制御部７０１は、速度指令ｖ＊に対応する負荷トルクＴＬの推定値ＴＬｅｓｔ（Ｖ＊）と速度指令ｖ＊の変化に応じた加減速を行うために必要な加速トルクＴｒ（Ｖ＊）との加算によってＦＦトルクＴＦＦを生成し出力する。
【0065】
ＦＢ制御部７０２は、速度指令ｖ＊と電動機２を含む機械系４の実際の速度ｖとの偏差に応じたフィードバック（ＦＢ）トルクＴＦＢを生成し出力する。機械系４の実際の速度ｖは、回転状態センサ１１０の出力に基づき取得される、電動機２の速度検出値ｖ＿ｄに相当する。また、電動機２について、既知のセンサレスベクトル制御が行われる場合、機械系４の実際の速度ｖは、電動機２の速度推定値であってもよい。この場合、回転状態センサ１１０は、省略されてもよい。例えば、ＦＢ制御部７０２は、速度指令ｖ＊と機械系４の速度ｖとの偏差、及び機械系４の回転部の慣性Ｊに基づき、ＰＩ（Proportional Integral）制御を用いて、ＦＢトルクＴＦＢを生成し出力する。
【0066】
制御装置７０は、ＦＦトルクＴＦＦとＦＢトルクＴＦＢとの和に相当するトルクを電動機２から出力させるように、電力変換装置１００を制御する。
【0067】
このように、本例では、制御装置７０は、速度のＦＦ制御及びＦＢ制御を併用して機械負荷３の可動部の速度を制御することができる。
【0068】
＜第２例＞
図３は、制御装置７０の第２例を示す制御ブロック線図である。
図３は、制御装置７０の第２例を示す制御ブロック線図である。
【0069】
本例では、上述の第１例と同じ或いは対応する構成には同一の符号を付すと共に、上述の第１例と異なる部分を中心に説明し、上述の第１例と同じ或いは対応する内容の説明を省略する場合がある。
【0070】
図３に示すように、本例では、制御装置７０は、上述の第１例と同様、速度指令ｖ＊に基づき、電動機２を含む機械系４の速度制御を行う。
【0071】
本例では、制御装置７０は、ＦＦ制御部７０１とＦＢ制御部７０２とに加えて、指令フィルタ７０３を含む点で上述の第１例と異なり、他の点で上述の第１例と同じである。
【0072】
ＦＦ制御部７０１は、指令フィルタ７０３を通過後の速度指令Ｆｖ＊に相当する速度ｖで機械系４の回転部を回転させるための電動機２のトルクに相当するＦＦトルクＴＦＦを生成し出力する。
【0073】
ＦＢ制御部７０２は、指令フィルタ７０３を通過後の速度指令Ｆｖ＊と電動機２を含む機械系４の実際の速度ｖとの偏差に応じたＦＢトルクＴＦＢを生成し出力する。
【0074】
このように、制御装置７０は、指令フィルタ７０３を適用後の速度指令Ｆｖ＊に基づき、速度のＦＦ制御及びＦＢ制御を併用して、電動機２を含む機械系４の速度制御を行ってもよい。
【0075】
＜第３例＞
図４は、制御装置７０の第３例を示す制御ブロック線図である。
図４は、制御装置７０の第３例を示す制御ブロック線図である。
【0076】
本例では、上述の第１例、第２例と同じ或いは対応する構成には同一の符号を付すと共に、上述の第１例、第２例と異なる部分を中心に説明し、上述の第１例、第２例と同じ或いは対応する内容の説明を省略する場合がある。
【0077】
図３に示すように、本例では、制御装置７０は、上述の第１例、第２例と同様、速度指令ｖ＊に基づき、電動機２の速度制御を行う。
【0078】
本例では、制御装置７０は、ＦＦ制御部７０１に代えて、ＦＦ制御部７０１Ａを含む点で、上述の第２例と異なり、他の点で上述の第２例と同じである。
【0079】
ＦＦ制御部７０１Ａは、ＦＦ制御部７０１と異なり、指令フィルタ７０３と同様の指令フィルタ機能を内蔵し、速度指令ｖ＊が入力される。
【0080】
このように、制御装置７０は、指令フィルタ機能を含むＦＦ制御部７０１Ａを用いることにより、指令フィルタの適用後の指令値Ｆｖ＊に基づき、速度のＦＦ制御及びＦＢ制御を併用して、電動機２を含む機械系４の速度制御を行ってもよい。
【0081】
＜第４例＞
図５は、制御装置７０の第４例を示す制御ブロック線図である。
図５は、制御装置７０の第４例を示す制御ブロック線図である。
【0082】
本例では、上述の第１例～第３例と同じ或いは対応する構成には同一の符号を付すと共に、上述の第１例～第３例と異なる部分を中心に説明し、上述の第１例～第３例と同じ或いは対応する内容の説明を省略する場合がある。
【0083】
図５に示すように、本例では、制御装置７０は、上述の第１例～第３例と異なり、位置指令ｘ＊に基づき、電動機２を含む機械系４の位置制御を行う。これにより、制御装置７０は、機械負荷３の運転条件に合わせて、機械負荷３の可動部の位置を制御することができる。位置指令ｘ＊は、機械負荷３の所定の運転条件に応じて、制御装置７０により生成されてもよいし、制御装置７０の外部で生成されてもよい。
【0084】
制御装置７０は、ＦＦ制御部７０１と、ＦＢ制御部７０２とに加えて、上述の第１例と異なり、速度指令生成部７０４と、速度演算部７０５とを含む。
【0085】
速度指令生成部７０４は、位置指令ｘ＊と機械系４の回転部の実際の位置ｘとの差分に基づき、位置フィードバック制御による速度指令ｖ＊
ＦＢを生成する。機械系４の可動部の実際の位置ｘは、回転状態センサ１１０の出力に基づき検出される、電動機２の回転位置の検出値に対応する。例えば、速度指令生成部７０４は、位置指令ｘ＊と機械系４の回転部の実際の位置ｘとの差分に比例ゲインＫｐを乗じることにより速度指令ｖ＊
ＦＢを生成する。
【0086】
速度演算部７０５は、機械系４の回転部の実際の位置ｘを微分することにより、機械系４の回転部の実際の速度ｖを演算する。機械系４の回転部の実際の速度ｖは、回転状態センサ１１０の出力に基づき取得される、電動機２の速度検出値ｖ＿ｄに相当する。
【0087】
ＦＦ制御部７０１は、速度指令ｖ＊
ＦＢに相当する速度ｖで機械系４の回転部を回転させるための電動機２のトルクに相当するＦＦトルクＴＦＦを生成し出力する。
【0088】
ＦＢ制御部７０２は、速度指令ｖ＊
ＦＢと機械系４の回転部の実際の速度ｖとの偏差に応じたＦＢトルクＴＦＢを生成し出力する。
【0089】
このように、本例では、制御装置７０は、位置のＦＢ制御、並びに速度のＦＦ制御及びＦＢ制御を用いて、機械負荷３の可動部の位置を制御することができる。
【0090】
＜第５例＞
図６は、制御装置７０の第５例を示す制御ブロック線図である。
図６は、制御装置７０の第５例を示す制御ブロック線図である。
【0091】
本例では、上述の第１例～第４例と同じ或いは対応する構成には同一の符号を付すと共に、上述の第１例～第４例と異なる部分を中心に説明し、上述の第１例～第４例と同じ或いは対応する内容の説明を省略する場合がある。
【0092】
図６に示すように、本例では、制御装置７０は、ＦＦ制御部７０１と、ＦＢ制御部７０２と、速度指令生成部７０４と、速度演算部７０５とに加えて、上述の第４例と異なり、指令フィルタ７０６と、速度指令生成部７０７とを含む。
【0093】
速度指令生成部７０４は、指令フィルタ７０６を通過後の位置指令Ｆｘ＊と機械系４の実際の位置ｘとの偏差に基づき、位置フィードバックによる速度指令ｖ＊
ＦＢを生成し出力する。
【0094】
速度指令生成部７０７は、指令フィルタ７０６を通過後の位置指令Ｆｘ＊に基づき、位置フィードフォワード制御による速度指令ｖ＊
ＦＦを生成し出力する。例えば、速度指令生成部７０７は、位置指令Ｆｘ＊を微分することにより、速度指令ｖ＊
ＦＦを生成する。
【0095】
ＦＦ制御部７０１は、速度指令ｖ＊
ＦＦに相当する速度ｖで機械系４の回転部を運動させるための電動機２のトルクに相当するＦＦトルクＴＦＦを生成し出力する。
【0096】
ＦＢ制御部７０２は、速度指令ｖ＊
ＦＦ及び速度指令ｖ＊
ＦＢの和と、機械系４の実際の速度ｖとの偏差に応じたＦＢトルクＴＦＢを生成し出力する。
【0097】
このように、本例では、制御装置７０は、位置のＦＦ制御及びＦＢ制御、並びに速度のＦＦ制御及びＦＢ制御を用いて、機械系４の可動部の位置を制御することができる。この際、制御装置７０は、指令フィルタ７０６を適用後の位置指令Ｆｘ＊に基づき、電動機２を含む機械系４の位置制御を行ってもよい。
【0098】
［機械特性推定装置の概要］
次に、機械特性推定装置７５の概要について説明する。
次に、機械特性推定装置７５の概要について説明する。
【0099】
機械特性推定装置７５は、以下の数式２に示すように、機械系４の負荷トルクＴＬが機械系４の回転部の速度ｖに比例する線形関数ｆ０（ｖ）と、速度ｖに関する非線形関数ｆｐ（ｖ）（ｐ＝１，...，ｎ）との線形結合によって近似される力学モデルを使用する。以下、この力学モデルを便宜的に「第１の力学モデル」と称する場合がある。
【0100】
【数2】
【0101】
非線形関数ｆｐ（ｖ）は、速度ｖの上昇に応じて単調増加し、且つ、速度ｖの上昇に応じて増加率が減少する形の非線形関数である。機械系４の負荷トルクＴＬは、速度ｖの上昇に応じて単調増加し、且つ、速度ｖの上昇に応じて増加率が減少する傾向があるからである。これにより、第１の力学モデルは、速度ｖの変化に対する負荷トルクＴＬの変化をより適切に反映し、近似誤差を抑制することができる。
【0102】
上記の数式１，２から、機械系４の運動方程式は、以下の数式３で表される。
【0103】
【数3】
【0104】
よって、機械特性推定装置７５は、電動機２を含む機械系４の稼働中の電動機２のトルクＴｍ及び速度ｖの検出値或いは推定値に基づき、係数ｂ０，ｂ１，...，ｂｎ、及び慣性Ｊを推定することにより、機械系４の機械特性を推定することができる。例えば、電動機２のトルクＴの推定値は、電流センサ４０の出力、即ち、電力変換装置１００の出力電流の検出値に基づき算出される。また、電動機２のトルクＴの検出値が使用されてもよい。例えば、電動機２のトルクＴの検出値は、電動機２のトルクを測定するトルクセンサの出力に基づき取得されうる。例えば、電動機２の速度ｖの検出値は、上述の如く、回転状態センサ１１０の出力に基づき取得される。また、電動機２のセンサレスベクトル制御が適用される場合、上述の如く、電動機２の速度ｖの推定値が使用されてもよい。
【0105】
例えば、機械特性推定装置７５は、電動機２を含む機械系４の稼働中の電動機２のトルクＴｍ及び速度ｖの検出値或いは推定値に基づき、最小二乗法を用いて、係数ｂ０，ｂ１，...，ｂｎ、及び慣性Ｊを推定する。具体的には、機械特性推定装置７５は、以下の数式４の積分値Ｉが最小になるように係数ｂ０，ｂ１，...，ｂｎ、及び慣性Ｊを推定する。
【0106】
【数4】
【0107】
数式４が最小となる条件を整理すると、以下の数式５が得られる。
【0108】
【数5】
【0109】
ここで、以下の数式６のように定義する。
【0110】
【数6】
【0111】
これにより、数式５は、以下の数式７のように表される。
【0112】
【数7】
【0113】
ここで、以下の数式８のように定義する。
【0114】
【数8】
【0115】
これにより、数式７は、以下の数式９のように整理される。
【0116】
【数9】
【0117】
数式９は、以下の数式１０のように行列演算に置換することができる。
【0118】
【数10】
【0119】
よって、係数ｂ０，ｂ１，...，ｂｎ、及び慣性Ｊは、以下の数式１１で表される。
【0120】
【数11】
【0121】
このように、機械特性推定装置７５は、数式１１を用いて、係数ｂ０，ｂ１，...，ｂｎ、及び慣性Ｊを推定することができる。
【0122】
具体的には、機械特性推定装置７５は、数式８で表される、変数ｘ１，...，ｘｋ，ｙの中から重複を許して２つを選択する全ての組み合わせのそれぞれの積の時間積分値を算出する。そして、機械特性推定装置７５は、算出した時間積分値で表される行列Ｍ，Ｑに関する数式１１の演算により、係数ｂ０，ｂ１，...，ｂｎ、及び慣性Ｊを推定する。これにより、機械特性推定装置７５は、機械系４の機械特性、具体的には、負荷トルクＴＬ及び慣性Ｊを推定することができる。
【0123】
【0124】
本例では、比較例に係る機械系４の機械特性の推定方法についてのシミュレーション結果、及び実施例に係る機械系４の機械特性の推定方法についてのシミュレーションを説明する。以下、シミュレーションの実行主体を便宜的に「シミュレーション用コンピュータ」と称する場合がある。
【0125】
＜シミュレーションの概要＞
図７は、電動機２及び機械負荷３を含む機械系４の機械特性の推定に関するシミュレーションの一例を説明する図である。
図７は、電動機２及び機械負荷３を含む機械系４の機械特性の推定に関するシミュレーションの一例を説明する図である。
【0126】
図７Ａに示すように、シミュレーションモデルは、速度指令に基づき、制御装置７０がＰＩ制御器による速度フィードバック制御によって、機械系４の回転部の速度を制御する形で規定される。シミュレーションにおいて、機械系４の慣性Ｊ及び負荷トルクＴＬは、以下の数式１２で表される条件が適用される。
【0127】
【数12】
【0128】
図７Ｂに示すように、本例では、機械系４の回転部をゼロから１０００［ｒ／ｍｉｎ］まで加速させ一定に維持させた後にゼロまで減速させる工程を２回、及びゼロから２０００［ｒ／ｍｉｎ］まで加速させ一定に維持させた後にゼロまで減速させる工程を１回の合計３回の動作工程のシミュレーションが行われる。
【0129】
３回の工程のうち、最初（１回目）の工程では、電動機２のトルク及び速度から機械系４の機械特性が推定され、その後の２回（２回目及び３回目）の工程では、最初の工程で推定された機械特性に基づき、機械系４の負荷トルクＴＬの推定値ＴＬｅｓｔが演算される。
【0130】
＜比較例についてのシミュレーション結果＞
図８は、比較例に係る機械系の機械特性の推定方法についてのシミュレーション結果を示す図である。具体的には、図８は、２回目の工程での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとを表す図８Ａと、３回目の工程での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとを表す図８Ｂとを含む。
図８は、比較例に係る機械系の機械特性の推定方法についてのシミュレーション結果を示す図である。具体的には、図８は、２回目の工程での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとを表す図８Ａと、３回目の工程での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとを表す図８Ｂとを含む。
【0131】
比較例では、以下の数式１３に示すように、機械系４の負荷トルクＴＬが機械系の回転部の速度ｖに関する２次多項式で近似される力学モデルが使用される。
【0132】
【数13】
【0133】
シミュレーション用コンピュータは、本実施形態の場合と同様、最小二乗法を用いて、係数ａ０，ａ１，ａ２、及び慣性Ｊを推定することにより、機械系４の機械特性を推定することができる。
【0134】
図８Ａに示すように、機械系４の機械特性が推定された最初の工程と同じ速度の範囲で機械系４の回転部が動作する２回目の工程では、機械系４の負荷トルクＴＬ（実線）とその推定値ＴＬｅｓｔ（破線）との近似誤差は比較的小さくなっている。
【0135】
一方、図８Ｂに示すように、機械系４の機械特性が推定された最初の工程よりも高い速度範囲を含む３回目の工程では、機械系４の負荷トルクＴＬ（実線）とその推定値ＴＬｅｓｔ（破線）との近似誤差が比較的大きくなっている。特に、速度が大きくなるほど、機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとの間の近似誤差が拡大している。
【0136】
このように、比較例に係る機械系４の機械特性の推定方法によれば、機械系４の機械特性が推定されたときの速度ｖの範囲よりも高い速度範囲での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとの推定誤差が比較的大きく乖離してしまう。そのため、例えば、機械系４の負荷状態によっては、許容される速度範囲の最大値に近い領域で運転される状況が発生し、そのような状況での実際の負荷トルクＴＬと推定値ＴＬｅｓｔとの乖離によって制御性能が悪化してしまう可能性がある。
【0137】
＜実施例についてのシミュレーション結果＞
図９は、実施形態に係る機械特性の推定方法の一例によるシミュレーション結果を示す図である。具体的には、図９は、２回目の工程での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとを表す図９Ａと、３回目の工程での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとを表す図９Ｂとを含む。
図９は、実施形態に係る機械特性の推定方法の一例によるシミュレーション結果を示す図である。具体的には、図９は、２回目の工程での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとを表す図９Ａと、３回目の工程での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとを表す図９Ｂとを含む。
【0138】
本例では、以下の数式１４に示すように、機械系４の負荷トルクＴＬが機械系４の回転部の速度ｖに比例する線形関数ｆ０（ｖ）と、速度ｖに関する非線形関数ｆ１（ｖ），ｆ２（ｖ）との線形結合によって近似される第１の力学モデルが使用される。
【数14】
【0139】
非線形関数ｆ１（ｖ），ｆ２（ｖ）は、上述の如く、速度ｖの上昇に応じて単調増加し、且つ、速度ｖの上昇に応じて増加率が減少する形の非線形関数である。
【0140】
シミュレーション用コンピュータは、上述の如く、最小二乗法を用いて、係数ｂ０，ｂ１，ｂ２、及び慣性Ｊを推定することにより、機械系４の機械特性を推定することができる。
【0141】
尚、非線形関数ｆ１（ｖ）のβは、最適化すべきパラメータの一つであってもよいし、定数であってもよい。前者の場合、例えば、βの複数の候補値β１，β２，...が予め規定され、その中から残差が最も小さい候補値が変数βとして選択される。
【0142】
図９Ａに示すように、機械系４の機械特性が推定された最初の工程と同じ速度の範囲で機械系４の回転部が動作する２回目の工程では、上述の比較例の場合と同様、機械系４の負荷トルクＴＬ（実線）とその推定値ＴＬｅｓｔ（破線）との近似誤差は比較的小さくなっている。
【0143】
また、図９Ｂに示すように、機械系４の機械特性が推定された最初の工程よりも高い速度範囲を含む３回目の工程でも、機械系４の負荷トルクＴＬ（実線）とその推定値ＴＬｅｓｔ（破線）との近似誤差が比較的小さくなっている。特に、速度が大きくなっても、機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとの近似誤差の増加が非常に小さく抑制されている。
【0144】
このように、本実施形態に係る機械系４の機械特性の推定方法によれば、機械系４の機械特性が推定されたときの速度ｖの範囲よりも高い速度範囲での機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとの推定誤差を比較的小さく抑えることができる。そのため、例えば、機械系４の許容される速度範囲の最大値に近い領域で運転される状況が発生しても、実際の負荷トルクＴＬと推定値ＴＬｅｓｔとの誤差が抑制され、機械系４の所望の制御性能を維持することができる。特に、上述の如く、ＦＢ制御に加えて、ＦＦ制御を併用することで、速度制御や位置制御の追従性を向上させることができる一方、負荷トルクの推定誤差が大きい場合、ＦＦ制御による追従性の向上の効果を十分に得られない可能性がある。これに対して、本実施形態に係る機械系４の機械特性の推定方法によれば、機械系４の負荷トルクＴＬとその推定値ＴＬｅｓｔとの推定誤差が抑制されることから、ＦＦ制御による追従性の向上を適切に図ることができる。
【0145】
［機械特性推定装置の具体例］
【0146】
【0147】
＜第１例＞
図１０は、機械特性推定装置７５の機能構成の第１例を示す機能ブロック図である。図１１は、電動機２及び機械負荷３を含む機械系の動作パターンの一例を示す図である。図１２は、電動機及び機械負荷を含む機械系の速度と負荷トルクとの関係の一例を示す図である。
図１０は、機械特性推定装置７５の機能構成の第１例を示す機能ブロック図である。図１１は、電動機２及び機械負荷３を含む機械系の動作パターンの一例を示す図である。図１２は、電動機及び機械負荷を含む機械系の速度と負荷トルクとの関係の一例を示す図である。
【0148】
図１０に示すように、機械特性推定装置７５は、加速度演算部７５１と、非線形関数演算部７５２と、ローパスフィルタ（ＬＰＦ：Lowpass Filter）７５３と、積算部７５４と、積算管理部７５５と、推定部７５６と、機械特性更新部７５７とを含む。
【0149】
加速度演算部７５１は、電動機２を含む機械系４の速度ｖの検出値（速度検出値ｖ＿ｄ）を微分することにより、機械系４の加速度の検出値（加速度検出値ａ＿ｄ）を演算する。
【0150】
非線形関数演算部７５２は、電動機２を含む機械系４の速度検出値ｖ＿ｄに基づき、非線形関数ｆｐ（ｖ）（ｐ＝１，...，ｎ）の値（非線形関数値ｆｐ（ｖ＿ｄ））を演算する。
【0151】
ＬＰＦ７５３は、ＬＰＦ７５３Ａ～ＬＰＦ７５３Ｄを含む。ＬＰＦ７５３Ａ～７５３Ｄは、例えば、互いに時定数が等しい。
【0152】
電動機２のトルクの推定値（トルク推定値Ｔｍ＿ｅ）は、ＬＰＦ７５３Ａを通過し、ＬＰＦ７５３Ａを通過後のトルク推定値Ｔｍ＿ｅは、積算部７５４に入力される。トルク推定値Ｔｍ＿ｅは、電流センサ４０の出力、即ち、電動機２の電流の検出値に基づき演算される。
【0153】
速度検出値ｖ＿ｄは、ＬＰＦ７５３Ｂを通過し、ＬＰＦ７５３Ｂを通過後の速度検出値ｖ＿ｄは、積算部７５４に入力される。
【0154】
加速度検出値ａ＿ｄは、ＬＰＦ７５３Ｃを通過し、ＬＰＦ７５３Ｃを通過後の加速度検出値ａ＿ｄは、積算部７５４に入力される。
【0155】
非線形関数値ｆｐ（ｖ＿ｄ）は、ＬＰＦ７５３Ｄを通過し、ＬＰＦ７５４Ｄを通過後の非線形関数値ｆｐ（ｖ＿ｄ）は、積算部７５４に入力される。
【0156】
積算部７５４は、ＬＰＦ７５３を通過後のトルク推定値Ｔｍ＿ｅ、速度検出値ｖ＿ｄ、加速度検出値ａ＿ｄ、及び非線形関数値ｆｐ（ｖ＿ｄ）の中から重複を許して２つを選択する全ての組み合わせの積のそれぞれの所定期間ＰＤにおける積算値（数値積分値）を演算する。つまり、積算部７５４は、上述の数式８の演算を行う。積算部７５４は、リアルタイムに数式８の演算を行ってもよいし、ＬＰＦ７５３を通過後のトルク推定値Ｔｍ＿ｅ、速度検出値ｖ＿ｄ、加速度検出値ａ＿ｄ、及び非線形関数値ｆｐ（ｖ＿ｄ）の取得済みの時系列データに基づき事後的に数式８の演算を行ってもよい。
【0157】
積算管理部７５５は、積算部７５４による積算値の演算に関する管理を行う。具体的には、積算管理部７５５は、積算部７５４の積算対象の期間（上述の所定期間ＰＤ）に関する管理を行う。
【0158】
例えば、図１１に示すように、所定期間ＰＤは、機械系４の回転部の速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ１に対して相対的に大きい状態にある期間である。速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ１に対して相対的に大きいとは、速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ１以上であることであってもよいし、速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ１より大きいことであってもよい。本例では、積算管理部７５５は、時刻ｔ１～ｔ２までの間を所定期間ＰＤと判断する。例えば、積算部７５４によりリアルタイムに上記の積算値の演算が行われる場合、積算管理部７５５は、時刻ｔ１で速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ１に到達すると、積算部７５４に積算開始の指示を出力する。そして、積算管理部７５５は、時刻ｔ２の直後に速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ１より小さくなると、積算部７５４に積算停止の指示を出力する。これにより、積算部７５４は、時刻ｔ１～ｔ２を所定期間ＰＤとしての時刻ｔ１～ｔ２の間での上記の積算値を演算することができる。
【0159】
図１２に示すように、機械系４の回転部の速度ｖが比較的低い低速領域では、加速時と減速時とで負荷トルクＴＬが異なるヒステリシス現象が生じうる。そのため、閾値ｖ＿ｔｈ１は、ヒステリシス現象が生じる低速領域の上限よりも大きくなるように設定される。これにより、機械特性推定装置７５は、ヒステリシス現象の影響を排除し、機械系４の機械特性の推定精度を向上させることができる。
【0160】
また、図１１に示すように、所定期間ＰＤは速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ２に対して相対的に大きい状態にある期間を一部に含むように設定されてもよい。これにより、機械特性推定装置７５は、機械系４の運転時におけるより広い速度範囲での時系列データを利用して、機械系４の機械特性を推定することができる。そのため、機械特性推定装置７５は、機械系４の機械特性の推定精度を向上させることができる。例えば、図１１の実線の機械系４の速度ｖの変化のように、時刻ｔ１～ｔ２の間で速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ２より相対的に大きい状態になった期間が一部に存在する場合、時刻ｔ１～ｔ２の間は、所定期間ＰＤに該当する。一方、図１１の一点鎖線の機械系４の速度ｖの変化のように、時刻ｔ１～ｔ２の間で速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ２より相対的に大きい状態になった期間が全く存在しない場合、時刻ｔ１～ｔ２の間は、所定期間ＰＤに該当しない。この場合、積算部７５４による積算値の演算結果に基づく機械系４の機械特性の推定処理は実施されない。例えば、積算部７５４によりリアルタイムに上記の積算値の演算が行われる場合、積算管理部７５５は、時刻ｔ１～ｔ２の間で速度ｖが閾値ｖ＿ｔｈ２より相対的に大きい状態になっていない場合、積算部７５４による積算値の演算結果を破棄させる。
【0161】
例えば、閾値ｖ＿ｔｈ２は、電動機２を含む機械系４の運転時における許容される最大速度に基づき規定される。具体的には、閾値ｖ＿ｔｈ２は、機械系４の運転時における許容される最大速度に対して係数γ（０＜γ＜１）を乗じた値であってよい。係数γは、固定値であってもよいし可変値であってもよい。
【0162】
推定部７５６は、積算部７５４により演算される上記の積算値に基づき、機械系４の機械特性を推定する。具体的には、推定部７５６は、積算部７５４により演算される上記の積算値に基づき、上述の数式１１を用いて、負荷トルクＴＬに対応する係数ｂ０，...，ｂｎ、及び慣性Ｊを推定する。
【0163】
推定部７５６の推定結果は、制御装置７０に取り込まれる。これにより、制御装置７０は、慣性Ｊ及び負荷トルクＴＬの推定値を、電動機２を含む機械系４の制御に反映させることができる。
【0164】
機械特性更新部７５７は、推定部７５６の推定結果に基づき、制御装置７０で使用される機械系４の機械特性を更新し制御装置７０に送信する。
【0165】
例えば、機械特性更新部７５７は、推定部７５６の最新の推定結果をそのまま制御装置７０で使用される機械系４の機械特性として採用する。また、機械特性更新部７５７は、推定部７５６による直近の一定期間或いは一定回数の推定結果の移動平均によって、制御装置７０で使用される機械系４の機械特性を更新してもよい。また、機械特性更新部７５７は、新しい推定結果が重視されるように、推定部７５６による直近の一定期間或いは一定回数の推定結果の加重平均によって、制御装置７０で使用される機械系４の機械特性を更新してもよい。
【0166】
＜第２例＞
図１３は、機械特性推定装置７５の機能構成の第２例を示す機能ブロック図である。
図１３は、機械特性推定装置７５の機能構成の第２例を示す機能ブロック図である。
【0167】
本例では、上述の第１例と同じ或いは対応する構成に同一の符号を付すと共に、上述の第１例と異なる部分を中心に説明し、上述の第１例と同じ或いは対応する内容の説明を省略する場合がある。
【0168】
図１３に示すように、本例に係る機械特性推定装置７５は、演算部７５８と切換部７５９とを含む点で上述の第１例と異なり、他の点で上述の第１例と同じであってよい。
【0169】
演算部７５８は、負荷トルクＴＬが第１の力学モデルとは異なる方法で近似される力学モデル（以下、便宜的に「第２の力学モデル」）を使用して機械系４の機械特性を推定するために必要な演算を行う。
【0170】
例えば、第２の力学モデルでは、以下の数式１５に示すように、機械系４の負荷トルクＴＬが速度に比例する粘性摩擦の項と、機械系４の速度ｖの符号関数で規定されるクーロン摩擦の項との和により近似される。
【0171】
【数15】
【0172】
本例では、機械特性推定装置７５は、最小二乗法を用いて、上述の数式１１と同様の方法で慣性Ｊ、粘性係数Ｄ、及びクーロン摩擦係数Ｔｆを推定することができる。この場合、機械特性推定装置７５は、数式８と同様の方法で、速度ｖの符号関数の値とトルク推定値Ｔｍ＿ｅ、速度検出値ｖ＿ｄ、及び加速度ａのそれぞれとの積の時間積算値（数値積分値）を演算する必要がある。そのため、本例では、演算部７５８は、速度検出値ｖ＿ｄに基づき、符号関数の値を演算する。
【0173】
また、第２の力学モデルでは、負荷トルクＴＬが上記の数式１３に示すような２次多項式や高次多項式で近似されてもよい。この場合、演算部７５８は、多項式の次数を上限として、速度検出値ｖ＿ｄの累乗を演算する。
【0174】
演算部７５８の演算結果は、ＬＰＦ７５３Ｄを通過し、ＬＰＦ７５３Ｄを通過後の演算部７５８の演算結果は、積算部７５４に入力される。
【0175】
切換部７５９は、ユーザからの選択入力に応じて、第１の力学モデルを使用して機械系４の機械特性を推定する第１のモードと、第２の力学モデルを使用して機械系４の機械特性を推定する第２のモードとを切り換える。これにより、ユーザからの選択入力は、例えば、入力部８０を通じて受け付けられる。また、ユーザからの選択入力は、管理装置２００や端末装置３００で受け付けられ、通信部９０を通じて機械特性推定装置７５に入力されてもよい。
【0176】
具体的には、ユーザにより第１のモードが選択される場合、切換部７５９は、非線形関数演算部７５２の機能を有効とし、演算部７５８の機能を無効とする。一方、ユーザにより第２のモードが選択される場合、切換部７５９は、非線形関数演算部７５２の機能を無効として、演算部７５８の機能を有効とする。
【0177】
このように、本例では、機械特性推定装置７５は、ユーザの要求に応じて、第１の力学モデルを使用して機械系４の機械特性を推定する場合と、第２の力学モデルを使用して機械系４の機械特性を推定する場合とを切り換えることができる。そのため、ユーザの利便性を向上させることができる。
【0178】
［機械特性推定装置の処理の具体例］
次に、図１４を参照して、機械特性推定装置７５の処理の具体例について説明する。
次に、図１４を参照して、機械特性推定装置７５の処理の具体例について説明する。
【0179】
図１４は、機械特性推定装置７５の処理の一例を概略的に示すフローチャートである。
【0180】
本フローチャートは、機械系４の運転中に繰り返し実行される。以下、フラグｆは、本フローチャートの開始時に初期値０に初期化される前提で説明を進める。
【0181】
図１４に示すように、ステップＳ１０２にて、機械特性推定装置７５の積算管理部７５５は、速度検出値ｖ＿ｄが閾値ｖ＿ｔｈ１以上であるか否かを判定する。積算管理部７５５は、速度検出値ｖ＿ｄが閾値ｖ＿ｔｈ１以上である場合、ステップＳ１０４に進み、それ以外の場合、今回のフローチャートを終了する。
【0182】
ステップＳ１０４にて、機械特性推定装置７５の積算部７５４は、積算を開始する。
【0183】
ステップＳ１０４の処理が完了すると、機械特性推定装置７５は、ステップＳ１０６に進む。
【0184】
ステップＳ１０６にて、積算管理部７５５は、速度検出値ｖ＿ｄが閾値ｖ＿ｔｈ２以上であるか否かを判定する。積算管理部７５５は、速度検出値ｖ＿ｄが閾値ｖ＿ｔｈ２以上である場合、ステップＳ１０８に進み、それ以外の場合、ステップＳ１１０に進む。
【0185】
ステップＳ１０８にて、フラグｆを"１"に設定する。
【0186】
ステップＳ１０８が完了すると、機械特性推定装置７５は、ステップＳ１１０に進む。
【0187】
ステップＳ１１０にて、積算管理部７５５は、速度検出値ｖ＿ｄが閾値ｖ＿ｔｈ１より小さいか否かを判定する。積算管理部７５５は、速度検出値ｖ＿ｄが閾値ｖ＿ｔｈ１より小さい場合、ステップＳ１１２に進み、それ以外の場合、ステップＳ１０６に戻る。
【0188】
ステップＳ１１２にて、積算部７５４は、積算を終了する。
【0189】
ステップＳ１１２の処理が完了すると、機械特性推定装置７５は、ステップＳ１１４に進む。
【0190】
ステップＳ１１４にて、積算管理部７５５は、フラグｆが１であるか否かを判定する。積算管理部７５５は、フラグｆが１である場合、ステップＳ１１６に進み、それ以外の場合、ステップＳ１２０に進む。
【0191】
ステップＳ１１６にて、機械特性推定装置７５の推定部７５６は、積算部７５４の出力（積算値）に基づき、機械系４の機械特性、具体的には、機械系４の慣性Ｊ、及び負荷トルクＴＬに対応する係数ｂ０，…，ｂｎを推定する。
【0192】
ステップＳ１１６の処理が完了すると、機械特性推定装置７５は、ステップＳ１１８に進む。
【0193】
ステップＳ１１８にて、機械特性推定装置７５の機械特性更新部７５７は、ステップＳ１１６の推定結果の機械系４の機械特性に基づき、制御装置７０で使用される機械系４の機械特性を更新する。
【0194】
ステップＳ１１８の処理が完了すると、機械特性推定装置７５は、今回のフローチャートの処理を終了する。
【0195】
一方、ステップＳ１２０にて、機械特性推定装置７５は、積算部７５４による最新の積算値を破棄する。
【0196】
ステップＳ１２０の処理が完了すると、機械特性推定装置７５は、今回のフローチャートの処理を終了する。
【0197】
［他の実施形態］
次に、他の実施形態について説明する。
次に、他の実施形態について説明する。
【0198】
上述の実施形態には、適宜変形や変更が加えられてもよい。
【0199】
例えば、上述の実施形態では、ＬＰＦ７５３Ｃ，７５４Ｃは、省略され、加速度演算部７５１、非線形関数演算部７５２、及び演算部７５８は、ＬＰＦ７５３Ｂを通過後の速度検出値ｖ＿ｄに基づき所望の演算を行ってもよい。また、ＬＰＦ７５３は、省略されてもよい。
【0200】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、切換部７５９は、上述の第１の力学モデルを含む３以上の力学モデルのそれぞれを使用して機械系４の機械特性を推定する３以上のモードの中での切り換えを行ってもよい。
【0201】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、制御装置７０の機能の一部又は全部は、電力変換装置１００の外部に設けられてもよい。例えば、制御装置７０の機能の一部又は全部は、管理装置２００に設けられてもよい。
【0202】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、制御装置７０の機能は、複数の制御装置により分散して実現されてもよい。
【0203】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、機械特性推定装置７５の機能は、複数の機械特性推定装置によって分散して実現されてもよい。
【0204】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、機械特性推定装置７５の機能の一部又は全部は、電力変換装置１００の外部に設けられてもよい。例えば、機械特性推定装置７５の機能の一部又は全部は、管理装置２００に移管されてもよい。
【0205】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、機械特性推定装置７５の機能は、複数の機械特性推定装置により分散して実現されてもよい。
【0206】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、機械特性推定装置７５の機能の一部又は全部は、制御装置７０に統合されてもよい。
【0207】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、駆動システム１において、管理装置２００や端末装置３００は、省略されてもよい。
【0208】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、電力変換装置１００は、交流電源ＰＳに代えて、或いは、加えて、直流電源から入力される直流に基づき、電動機２の駆動電力を生成し出力することが可能であってもよい。この場合、直流電源からの正側の入力線及び負側の入力線は、それぞれ、整流回路１０とインバータ回路３０との間の直流リンク部の正ラインＰＬ及び負ラインＮＬに接続される。また、この場合、整流回路１０が省略されることによって、交流電源ＰＳからの給電を省略してもよい。
【0209】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、電力変換装置１００は、Ｒ相、Ｓ相、及びＴ相の三相交流の電力を、直接、Ｕ相、Ｖ相、及びＷ相の三相交流の電力に変換可能なマトリクスコンバータであってもよい。
【0210】
また、上述の実施形態やその変形・変更の例では、電動機２は、回転電機ではなく、リニアモータであってもよい。
【0211】
［作用］
次に、本実施形態に係る情報処理装置、情報処理方法、プログラム、制御装置、及び電力変換装置の作用について説明する。
次に、本実施形態に係る情報処理装置、情報処理方法、プログラム、制御装置、及び電力変換装置の作用について説明する。
【0212】
本実施形態では、情報処理装置は、電動機、及び電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定する。情報処理装置は、例えば、上述の機械特性推定装置７５や管理装置２００である。電動機は、例えば、上述の電動機２である。また、電動機は、例えば、リニアモータであってもよい。機械負荷は、例えば、上述の機械負荷３である。機械系は、例えば、上述の機械系４である。具体的には、情報処理装置は、電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される機械系の第１の力学モデルに基づき、機械系の機械特性を推定する。電動機に対する負荷は、例えば、回転式の電動機２に対する負荷トルクである。また、電動機に対する負荷は、例えば、リニアモータの推力に抗する方向に作用する負荷による抗力であってもよい。
【0213】
また、本実施形態では、情報処理装置が実行する情報処理方法では、電動機、及び電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定してもよい。具体的には、情報処理方法では、電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される機械系の第１の運動方程式に基づき、機械系の機械特性を推定する。
【0214】
また、本実施形態では、プログラムは、電動機、及び電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性を推定させる機能を情報処理装置に実行させてもよい。具体的には、プログラムは、電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される機械系の第１の運動方程式に基づき、機械系の機械特性を推定させる機能を情報処理装置に実行させてもよい。
【0215】
これにより、情報処理装置は、速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、機械系の負荷の特性を機械系の力学モデルに反映させることができる。そのため、情報処理装置は、電動機、及び電動機により駆動される機械負荷を含む機械系の機械特性をより精度良く推定することができる。特に、機械系において許容される速度範囲の中の比較的低い速度の領域での運転時のデータしか用いることができない場合でも、その範囲外の比較的高い速度の領域での機械系の機械特性をより精度良く推定することができる。よって、情報処理装置による機械系の機械特性が機械系の制御に反映されることで、機械系の制御性能を向上させることができる。
【0216】
また、本実施形態では、情報処理装置は、第１の力学モデルに対応する運動方程式と、所定期間における電動機のトルク及び速度の検出値又は推定値とに基づき、最小二乗法を用いて、機械系の慣性及び負荷トルクを推定してもよい。
【0217】
これにより、情報処理装置は、機械系の慣性及び負荷トルクをより精度良く推定することができる。
【0218】
また、本実施形態では、情報処理装置は、所定期間における電動機のトルク及び速度の検出値又は推定値に基づき、電動機のトルク、速度、加速度、及び非線形関数の値の中から重複を許して２つを選択する全ての組み合わせの積のそれぞれの所定期間での積算値を算出し、算出したそれぞれの積算値に基づき、最小二乗法を用いて、機械系の慣性、並びに電動機に対する負荷トルクに対応する線形関数及び非線形関数の比例係数を推定してもよい。
【0219】
これにより、情報処理装置は、機械系の慣性及び負荷トルクをより精度良く推定することができる。
【0220】
また、本実施形態では、情報処理装置は、電動機のトルク及び速度の検出値又は推定値に基づく演算過程において、同じ時定数のローパスフィルタに通過させることにより得られる、所定期間における電動機のトルク、速度、加速度、及び非線形関数の値に基づき、積算値を算出してもよい。ローパスフィルタは、例えば、上述のＬＰＦ７５３である。
【0221】
これにより、情報処理装置は、トルク及び速度の検出値又は推定値の誤差やノイズによる影響を抑制し、機械系の慣性及び負荷トルクを更に精度良く推定することができる。
【0222】
また、本実施形態では、電動機のトルクの検出値又は推定値を第１のローパスフィルタに通過させることにより得られる、所定期間における電動機のトルク、電動機の速度の検出値又は推定値を第１のローパスフィルタと同じ時定数の第２のローパスフィルタに通過させることにより得られる、所定期間における電動機の速度、電動機の速度の検出値又は推定値に基づき演算した後に第１のローパスフィルタと同じ時定数の第３のローパスフィルタを通過させることにより得られる、電動機の加速度、及び電動機の速度又は推定値に基づき演算した後に第１のローパスフィルタと同じ時定数の第４のローパスフィルタを通過させることにより得られる、所定期間における非線形関数の値に基づき、積算値を算出してもよい。第１のローパスフィルタは、例えば、上述のＬＰＦ７５３Ａである。第２のローパスフィルタは、例えば、上述のＬＰＦ７５３Ｂである。第３のローパスフィルタは、例えば、上述のＬＰＦ７５３Ｃである。第４のローパスフィルタは、例えば、上述のＬＰＦ７５３Ｄである。
【0223】
これにより、情報処理装置は、ローパスフィルタを通過後の速度の検出値や推定値を用いて加速度や非線形関数の値を演算する場合に生じうる、機械系の慣性や負荷トルクの推定誤差を抑制することができる。
【0224】
また、本実施形態では、所定期間は、電動機の加速時と減速時とで負荷トルクに差異が生じる低速の領域の上限よりも高い第１の閾値に対して電動機の速度が相対的に高い状態にある期間であってもよい。第１の閾値は、例えば、上述の閾値ｖ＿ｔｈ１である。
【0225】
これにより、情報処理装置は、電動機の加速時と減速時とで負荷トルクに差異が生じるヒステリシス領域の影響を排除し、機械系の慣性及び負荷トルクを更に精度良く推定することができる。
【0226】
また、本実施形態では、所定期間は、第１の閾値よりも大きい第２の閾値に対して電動機の速度が相対的に高い状態の期間を一部に含んでもよい。第２の閾値は、例えば、上述の閾値ｖ＿ｔｈ２である。
【0227】
これにより、情報処理装置は、機械系のより広い速度範囲でのデータを利用して、機械系の慣性及び負荷トルクを推定することができる。そのため、情報処理装置は、機械系の慣性及び負荷トルクを更に精度良く推定することができる。
【0228】
また、本実施形態では、第２の閾値は、電動機の運転時の最大速度に基づき規定されてもよい。
【0229】
これにより、情報処理装置は、電動機の運転時の最大速度での推定誤差を抑制可能なように第２の閾値を規定することができる。そのため、情報処理装置は、機械系の慣性及び負荷トルクを更に精度良く推定することができる。
【0230】
また、本実施形態では、情報処理装置は、ユーザからの設定入力に応じて、第１の力学モデルに基づき、機械系の機械特性を推定する場合と、機械系に対する負荷が第１の力学モデルとは異なる形で近似される、機械系の第２の力学モデルに基づき、機械系の機械特性を推定する場合とを切り換えてもよい。
【0231】
これにより、例えば、ユーザは、運転状態や負荷状態等を考慮して、前提となる力学モデルを切り換えることができる。そのため、情報処理装置は、ユーザの利便性を向上させることができる。
【0232】
また、本実施形態では、第２の力学モデルでは、負荷が電動機の速度に比例する粘性摩擦の項と、電動機の速度の符号関数で規定されるクーロン摩擦の項との和により近似されてもよい。
【0233】
これにより、情報処理装置は、ユーザの利便性を向上させることができる。
【0234】
また、本実施形態では、制御装置は、機械負荷を駆動する電動機を制御する。制御装置は、例えば、上述の制御装置７０や管理装置２００である。具体的には、制御装置は、推定部と、制御部とを含む。推定部は、例えば、上述の推定部７５６と同様の機能部である。制御部は、例えば、上述のＦＦ制御部７０１やＦＢ制御部７０２である。具体的には、推定部は、電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数の線形結合で近似される、電動機及び機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、機械系の機械特性を推定してよい。そして、制御部は、推定した機械系の機械特性に基づき、電動機を制御してもよい。
【0235】
また、本実施形態では、電力変換装置は、主回路と、推定部と、制御部と、を備えてもよい。電力変換装置は、例えば、上述の電力変換装置１００である。主回路は、例えば、上述の整流回路１０、平滑回路２０、及びインバータ回路３０である。推定部は、例えば、上述の機械特性推定装置７５である。具体的には、主回路は、所定の電源からの電力を所定の電力に変換し機械負荷を駆動する電動機に出力することにより電動機を駆動する。所定の電源は、例えば、上述の交流電源ＰＳである。また、推定部は、電動機に対する負荷が速度に比例する線形関数、及び速度の上昇に応じて単調増加し且つ速度の上昇に応じて増加率が減少する、少なくとも１つの非線形関数との線形結合で近似される、電動機及び機械負荷を含む機械系の第１の力学モデルに基づき、機械系の機械特性を推定してよい。そして、制御部は、推定部により推定される機械系の機械特性に基づき、主回路を制御することにより、電動機の駆動制御を行ってもよい。
【0236】
これにより、制御装置や電力変換装置は、機械系の機械特性をより精度良く推定することができ、その結果、機械系の制御性能を向上させることができる。
【0237】
また、本実施形態では、制御装置や制御部は、推定した機械系の機械特性に基づき、フィードバック制御及びフィードフォワード制御を用いて、電動機の位置又は速度を制御してもよい。
【0238】
例えば、フィードバック制御のみを用いる場合、ゲインをある程度高くしないと、指令に対する所望の追従性能を得ることができない可能性がある。一方、追従性能を重視してゲインを高くするとフィードバック制御系が不安定化する可能性がある。また、フィードフォワード制御を併用する場合、フィードバック制御のゲインをそれほど高くしなくても追従性能を向上させることができる一方、機械系の機械特性の推定誤差が大きい場合、その分、追従性能が悪化してしまうことになる。これに対して、本実施形態では、制御装置等は、機械系の機械特性の推定精度をより向上させることができ、その結果、フィーバック制御及びフィードフォワード制御の併用による所望の追従性能を実現させることができる。
【0239】
以上、実施形態について詳述したが、本開示はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【0240】
１ 駆動システム
２ 電動機
３ 機械負荷
４ 機械系
１０ 整流回路
２０ 平滑回路
３０ インバータ回路
７０ 制御装置
７５ 機械特性推定装置
８０ 入力部
８５ 表示部
９０ 通信部
１００ 電力変換装置
１１０ 回転状態センサ
２００ 管理装置
３００ 端末装置
７０１，７０１Ａ フィードフォワード制御部
７０２ フィードバック制御部
７０３ 指令フィルタ
７０４ 速度指令生成部
７０５ 速度演算部
７０６ 指令フィルタ
７０７ 速度指令生成部
７５１ 加速度演算部
７５２ 非線形関数演算部
７５３ ローパスフィルタ
７５４ 積算部
７５５ 積算管理部
７５６ 推定部
７５７ 機械特性更新部
７５８ 演算部
７５９ 切換部
ＮＬ 負ライン
ＰＤ 所定期間
ＰＬ 正ライン
ＰＳ 交流電源
２ 電動機
３ 機械負荷
４ 機械系
１０ 整流回路
２０ 平滑回路
３０ インバータ回路
７０ 制御装置
７５ 機械特性推定装置
８０ 入力部
８５ 表示部
９０ 通信部
１００ 電力変換装置
１１０ 回転状態センサ
２００ 管理装置
３００ 端末装置
７０１，７０１Ａ フィードフォワード制御部
７０２ フィードバック制御部
７０３ 指令フィルタ
７０４ 速度指令生成部
７０５ 速度演算部
７０６ 指令フィルタ
７０７ 速度指令生成部
７５１ 加速度演算部
７５２ 非線形関数演算部
７５３ ローパスフィルタ
７５４ 積算部
７５５ 積算管理部
７５６ 推定部
７５７ 機械特性更新部
７５８ 演算部
７５９ 切換部
ＮＬ 負ライン
ＰＤ 所定期間
ＰＬ 正ライン
ＰＳ 交流電源
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】