機械特性モデル化装置、電動機制御装置、機械制御システムおよび機械特性モデル化方法
【課題】機械モデル化に誤差が生じないように摩擦を考慮できるようにする。
【解決手段】周波数特性演算装置６と、機械モデル推定手段１０と、周波数特性ピーク検出手段１１と、減衰推定値解析手段１２とを備え、機械特性モデル７には剛体負荷モデル８と摩擦モデル９と、さらに、共振モデル１８と反共振モデルと減衰モデル２０とを備えた振動系モデル１７を備え、最小二乗法もしくは曲線適合により周波数特性から機械モデルを求める。
【解決手段】周波数特性演算装置６と、機械モデル推定手段１０と、周波数特性ピーク検出手段１１と、減衰推定値解析手段１２とを備え、機械特性モデル７には剛体負荷モデル８と摩擦モデル９と、さらに、共振モデル１８と反共振モデルと減衰モデル２０とを備えた振動系モデル１７を備え、最小二乗法もしくは曲線適合により周波数特性から機械モデルを求める。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、半導体製造装置や工作機械などの位置決め装置あるいは産業用ロボットに用いられる電動機制御装置に関し、特に、サーボ調整を最適に行うために制御対象を把握する電動機制御装置の機械モデル推定装置および機械特性モデル化方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の電動機制御装置の機械モデル推定装置は、高価な計測装置を用いることなく、作業者が高度な専門知識や経験を持たなくても、容易に機械モデルを推定することができ、安価な電動機制御装置の機械モデル推定装置を提供するため、負荷機械を駆動する電動機と、電動機の回転角を検出する回転検出器と、電動機を制御するサーボ制御装置と、を備えた電動機制御装置において、演算装置は、動作指令信号と回転検出器信号とから得た周波数特性から、共振周波数と反共振周波数となる突起形状を自動的に算出するとともに、２慣性モデルおよび剛体モデルの周波数特性式で算出された周波数特性に対して、計測して得られた周波数特性との誤差をそれぞれ算出し、２慣性モデルと剛体モデルの周波数特性における計算値と計測値の最小誤差とをそれぞれ比較することで自動的に機械の特性をモデル化するようにしている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
さらに、従来のモータ制御装置は、ク−ロン摩擦等が大きいメカでイナ−シャの同定誤差を少なくするため、速度指令が低速かつ大きさが同じの正・逆転指令での定常状態における各トルク指令Tref1,Tref2 から一定外乱トルクTdを、式（２００）より算出し、
【０００４】
Td＝（Tref1＋Tref2）／2 式（２００）
【０００５】
ある速度指令Vrefとそのα倍の速度指令αVrefの定常状態における各トルク指令Tref3 及びTref4 から前記算出された一定外乱トルクTdを減じた値からクーロン摩擦Tcを式（２０１）より算出し、
【０００６】
Tc＝｛α（Tref3-Td）-（Tref4-Td） ｝／ （α-1） 式（２０１）
【０００７】
ある速度指令Vrefとそのα倍である速度指令αVrefの定常状態における各トルク指令Tref3,Tref4 及び速度Vfb3,Vfb4 から粘性摩擦Dcを式式（２０２）より算出し、
【０００８】
Dc＝（Tref3-Tref4）／（Vfb3-Vfb4） 式（２０２）
【０００９】
これらをモデルに加えたトルク指令と、モータ速度が０から動き出すまでのトルク指令から静止摩擦トルクTgを算出しているものもある（例えば、特許文献２参照）。
【００１０】
（従来の第１例）
従来の第１例では、計測した周波数特性値から機械モデルを判定するために、機械特性のモデル化として、剛体モデルおよび２慣性モデルを予め準備しておき、モデルと計測した周波数特性値の差異の大小により、剛体モデルか２慣性モデルかを判断している。
図１２は、従来の第１例を示す機械モデル推定装置を備えた電動機制御装置の全体構成図である。図１２において、１０１は演算装置 、１０２はサーボ制御装置、１０３は回転検出器、１０４は電動機、１０５は伝達機構、１０６は可動部、１０７は非可動部、１０８は動作指令信号、１０９は回転検出器信号、１１０は制御信号、１１９は入力装置、１２０は 周波数特性式、１２１は出力装置である。計測した周波数特性と周波数特性式１２０との比較を行う。
図１３は、従来の第１例の剛体モデル式の曲線適合への不適の一例を示した図である。
図１３は、剛体モデルと計測した周波数特性値を比較しており、共振周波数が存在する箇所では、剛体モデルと計測した周波数特性値が合っていない例である。
【００１１】
このように、従来の第１例の電動機制御装置の機械モデル推定装置は、周波数特性値を計測して、周波数特性値が剛体モデルか２慣性モデルかを比較して機械モデルにするのである。
【００１２】
（従来の第２例）
図１４は、従来の第２例の基本的な考え方を説明するブロック図である。
速度制御部の速度Vfb とモデル速度制御部の速度Vfb'が一致し、Vfb とVfb'がいずれも零でない場合、速度制御部のトルク指令積分値STref とイナ−シャJ 及びモデル速度制御部のトルク指令積分値STref'とイナ−シャJ'には式（２０３）の関係が成り立ち、
【００１３】
J／J'＝STref／STref' ・・・（２０３）
【００１４】
イナ−シャJ は式（２０４）から直ちに求まる。
【００１５】
J＝（STref／STref'）*J' ・・・（２０４）
【００１６】
ただし、一般には、粘性摩擦Dcや、一定外乱トルクTdや、ク−ロン摩擦Tc、及び静止摩擦トルクTgが存在するので、それらの影響を除去する。
（ａ）粘性摩擦Dcについては、所定の区間[a,b] における速度Vfb の積分値が零であればよい。
（ｂ）一定外乱トルクTdについては、ある速度指令Vref1 により求めたイナ−シャＪ１と、速度指令Vref1 の正負を反転させたVref2 により求めたイナ−シャＪ２との平均値をイナ−シャJ とすればよい。
（ｃ）また、ク−ロン摩擦Tcについては、前記区間[a,b] 内でのモ−タの正転時間と逆転時間が等しくなるように前記区間[a,b] 及び速度指令Vrefを設定すればよい。
（ｄ）静止摩擦トルクTgについては、前記区間[a,b] 内で速度Vfb が式（２０５）である場合を除いてトルク指令の時間積分を行う。
【００１７】
X1＝Vfb＝X2 式（２０５）
【００１８】
ただしX1≠0,X2≠0
以上が一定外乱トルク、クーロン摩擦、粘性摩擦及び静止摩擦トルクの影響を受けにくくイナーシャを求める方法である。
【００１９】
このように、従来のモータ制御装置は、粘性摩擦や一定外乱やク−ロン摩擦や静止摩擦を推定して影響を除去して、イナ−シャ（負荷慣性モーメント）を推定するのである。
【００２０】
【特許文献１】特開２００３−７９１７４ （図１、図１２）
【特許文献２】特開平１１−４６４８９ （図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
従来の電動機制御装置の機械モデル推定装置は、剛体か振動系（２慣性系）かを判別するようになっていて、摩擦を考慮することができないので、摩擦が大きいと剛体成分の推定精度が低下するという問題があった。また、摩擦が非常に大きい場合には、ゲインの低周波領域で剛体系の特徴が無くなるので、剛体成分の推定が不可能となるというような問題もあった。
【００２２】
また、従来のモータ制御装置は、イナーシャ（慣性モーメント）を推定するために、推定誤差となる摩擦を予め推定しておき、摩擦の影響を除去するようになっていて、制御対象の機械の共振を全く考慮しておらず、振動系のモデルは全く判らないという問題があった。
【００２３】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、摩擦特性を考慮して、負荷慣性モーメントや負荷質量を推定するとともに、振動系の共振、減衰特性を考慮して、機械特性モデルを推定することができる電動機制御装置の機械特性モデル化装置および機械特性モデル化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】
【００２４】
上記問題を解決するため、本発明は、次のように構成したのである。
請求項１に記載の発明は、機械を駆動する電動機の動作指令を作成する指令手段を備えた電動機制御装置が前記機械を駆動するとともに、検出手段が前記機械の動作量を検出し、前記検出された動作量と前記動作指令とを演算することにより前記機械の周波数特性を得る周波数特性演算装置を備え、前記機械の特性をモデル化する機械特性モデル化装置において、前記電動機と前記機械の負荷量の剛体負荷モデルと、摩擦を数値化した摩擦モデルを含む機械特性モデルと、前記周波数特性から前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルを算出する機械モデル推定手段と、を有するものである。
【００２５】
また、請求項２に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを直接算出することを特徴とするものである。
【００２６】
また、請求項３に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性を前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含めた前記機械特性モデルで曲線適合して、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを含む前記機械特性モデルを算出することを特徴とするものである。
【００２７】
また、請求項４に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性に近づくよう曲線適合した前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルの変化量を反復演算により収束させることを特徴とするものである。
【００２８】
また、請求項５に記載の発明は、前記検出手段は、前記電動機の位置、速度若しくは加速度、または前記機械の位置、速度若しくは加速度を検出することを特徴とするものである。
【００２９】
また、請求項６に記載の発明は、前記指令手段の出力は、掃引正弦波であることを特徴とするものである。
【００３０】
また、請求項７に記載の発明は、前記指令手段の出力は、Ｍ系列信号であることを特徴とするものである。
【００３１】
また、請求項８に記載の発明は、前記指令手段の出力は、ランダム波であることを特徴とするものである。
【００３２】
また、請求項９に記載の発明は、前記電動機は回転型モータであって、前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは慣性モーメントであることを特徴とするものである。
【００３３】
また、請求項１０に記載の発明は、前記電動機は並進型モータであって、前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは質量であることを特徴とするものである。
【００３４】
また、請求項１１に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出する周波数特性ピーク検出手段を有することを特徴とするものである。
【００３５】
また、請求項１２に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性ピーク検出手段で検出した共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定する減衰推定値解析手段を有することを特徴とするものである。
【００３６】
また、請求項１３に記載の発明は、前記機械特性モデルは、前記機械モデル推定手段に予め入力されている共振モデルと減衰モデルを含む振動系モデルを含み、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記共振モデルと前記減衰モデルとを含む振動系モデルを算出することを特徴とするものである。
【００３７】
また、請求項１４に記載の発明は、複数の前記検出手段を用いて計測した複数の前記周波数特性から、前記機械モデル推定手段、手段前記周波数特性ピーク検出手段、前記減衰推定値解析手段は、それぞれ、前記負荷モデルと前記摩擦モデル、共振周波数と反共振周波数、減衰を推定することを特徴とするものである。
【００３８】
また、請求項１５に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記複数の周波数特性から振動モードを推定する振動モード推定手段をさらに有することを特徴とするものである。
【００３９】
また、請求項１６に記載の発明は、前記電動機制御装置、前記電動機、前記検出手段をそれぞれ少なくとも２つ以上備え、前記周波数特性演算装置は、少なくとも２つ以上の前記周波数特性を計測することを特徴とするものである。
【００４０】
また、請求項１７に記載の発明は、出力手段、入力手段、または記憶手段を有することを特徴とするものである。
【００４１】
また、請求項１８に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の少なくとも２点を任意に指定し周波数範囲を限定して、前記機械特性モデルを算出することを特徴とするものである。
【００４２】
また、請求項１９に記載の発明は、機械と、前記機械を駆動する電動機と、前記電動機の制御指令を作成する指令手段と前記制御指令を受けて前記電動機を駆動する制御器とを備える電動機制御装置と、からなる電動機制御システムの機械特性モデル化方法において、前記指令手段が前記電動機の動作指令を作成して、前記動作指令によって駆動された前記機械の周波数特性を計測するステップと、前記周波数特性から機械特性モデルを算出することにより剛体負荷モデルと摩擦モデルとを含む機械特性モデルを導くステップと、から構成されることを特徴とするものである。
【００４３】
また、請求項２０に記載の発明は、前記機械特性モデルは、共振モデルと減衰モデルとを含む振動系モデルを含むことを特徴とするものである。
【００４４】
また、請求項２１に記載の発明は、前記周波数特性から振動系モデルを算出するステップを有することを特徴とするものである。
【００４５】
また、請求項２２に記載の発明は、前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出して周波数特性のピークを検出し、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップを有することを特徴とするものである。
【００４６】
また、請求項２３に記載の発明は、前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップを有することを特徴とするものである。
【００４７】
また、請求項２４に記載の発明は、前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性を複数用いて振動モードを算出するステップを有することを特徴とするものである。
【００４８】
また、請求項２５に記載の発明は、請求項１記載の機械特性モデル化装置を備えたことを特徴とするものである。
【００４９】
また、請求項２６に記載の発明は、請求項２５記載の制御装置によって制御され、特性がモデル化されることを特徴とするものである。
【００５０】
また、請求項２７に記載の発明は、請求項１記載の機械特性モデル化装置を備えた電動機制御装置と、前記電動機制御装置により制御される電動機と、前記電動機により駆動される機械と、からなることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００５１】
請求項１に記載の発明によると、機械の周波数特性を計測することができ、計測した周波数特性から剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを求めることができる。
【００５２】
また、請求項２に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性から直接求めることができる。
【００５３】
また、請求項３に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性と比較しながら求めることができる。
【００５４】
また、請求項４に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性と比較し、その差異が少なくなるように収束するように繰り返し演算して求めることができる。
【００５５】
また、請求項５に記載の発明によると、検出手段では、電動機の位置または速度または加速度、あるいは機械の位置または速度または加速度を検出することができるので、検出手段の場所や種類を様々に選択して、周波数特性を計測することができる。
【００５６】
また、請求項６に記載の発明によると、掃引正弦波を選択できるので、周波数特性を計測する際に、各種状況に応じた信号を利用できる。
【００５７】
また、請求項７に記載の発明によると、Ｍ系列信号を選択できるので、周波数特性を計測する際に、各種状況に応じた信号を利用できる。
【００５８】
また、請求項８に記載の発明によると、ランダム波を選択できるので、周波数特性を計測する際に、各種状況に応じた信号を利用できる。
【００５９】
また、請求項９に記載の発明によると、前記電動機に回転型モータを利用することができる。
【００６０】
また、請求項１０に記載の発明によると、前記電動機に並進型リニアモータを利用することができる。
【００６１】
また、請求項１１に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数もしくは反共振周波数を検出することができる。
【００６２】
また、請求項１２に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定することができる。
【００６３】
また、請求項１３に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて求めた共振周波数、減衰を共振モデル、減衰モデルとして数値化することができる。
【００６４】
また、請求項１４に記載の発明によると、複数の周波数特性を計測できるので、１つの周波数特性では検出できない共振を把握できる。また、摩擦や剛体負荷も複数の周波数特性の平均として求められるので、剛体負荷モデル、摩擦モデル、共振モデル、減衰モデルなどの信頼性をあげて数値化できる。
【００６５】
また、請求項１５に記載の発明によると、振動モードを求めることができるので、機械全体がどのような挙動で振動するのか把握することができ、機械の特性を詳しく把握することができる。
【００６６】
また、請求項１６に記載の発明によると、複数の電動機からなる構成において、軸間の干渉を含めた周波数特性を計測することができる。
【００６７】
また、請求項１７に記載の発明によると、各機能の出力を把握することができ、各機能に指示することができ、各機能の出力や機能への指示入力を記憶することができる。
【００６８】
また、請求項１８に記載の発明によると、計測した周波数特性から機械特性モデルを求める範囲を選択できるので、効率的に精度良く作業を実行することができる。
【００６９】
また、請求項１９に記載の発明によると、周波数特性を計測することができ、計測した周波数特性から剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを求めることができる。
【００７０】
また、請求項２０、２１に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性から求めることができる。
【００７１】
また、請求項２２に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数もしくは反共振周波数を検出することができる。
【００７２】
また、請求項２３に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定することができる。
【００７３】
また、請求項２４に記載の発明によると、振動モードを求めることができるので、機械全体がどのような挙動で振動するのか把握することができ、機械の特性を詳しく把握することができる。
【００７４】
また、請求項２５、２６、２７に記載の発明によると、機械の周波数特性を計測することができ、計測した周波数特性から剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００７５】
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。
【実施例１】
【００７６】
図１は本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャートである。
ＳＴＥＰ１０は周波数特性を計測するステップ、ＳＴＥＰ２０は周波数特性から機械特性モデルを算出するステップ、ＳＴＥＰ３０は周波数特性から振動系モデルを算出するステップである。
周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０には、２つのステップをさらに有し、ＳＴＥＰ３１は共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップ、ＳＴＥＰ３２は共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップである。
【００７７】
図２は本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図である。
図３は本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図である。
図において、１は電動機（リニアモータ）、２は検出手段、３は制御器、４は指令手段、５は機械、６は周波数特性演算装置、７は機械特性モデル、８は剛体負荷モデル、９は摩擦モデル、１０は機械モデル推定手段、１１は周波数特性ピーク検出手段、１２は減衰推定値解析手段、１４は出力手段、１５は入力手段、１６は記憶手段、１７は振動系モデル、１８は共振モデル、１９は反共振モデル、２０は減衰モデルとなっている。
【００７８】
本発明が特許文献１と異なる部分は、摩擦モデル９を備えた部分である。
【００７９】
本発明が特許文献２と異なる部分は、周波数特性演算装置６と機械モデル推定手段１０と周波数特性ピーク検出手段１１と減衰推定値解析手段１２と入力手段１５と記憶手段１６と、振動系モデル１７として共振モデル１８と反共振モデル１９と減衰モデル２０を備えた部分である。
【００８０】
機械特性モデル化方法は、図１に示すように、３つのステップによって進める。
周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０は、検出手段２の出力を受けて制御器３が構成するフィードバック・ループを切り、開ループとして、指令手段４は掃引正弦波Ｃを推力指令Ｔとして制御器３に与えて、電動機１（リニアモータ）を駆動する。
電動機１が駆動することにより、機械５が振るえ、その動作量を検出手段２が応答ｒを検出する。
推力指令Ｔもしくは掃引正弦波Ｃと、応答ｒを周波数特性演算装置６に与える。なお、応答ｒは、制御器３を介して周波数特性演算装置６に与えて良い。
周波数特性演算装置６は、推力指令Ｔもしくは掃引正弦波Ｃと、応答ｒを、例えばＦＦＴ（Fast Fourier Transform）により、周波数分析を行う。
推力指令Ｔもしくは掃引正弦波Ｃと、応答ｒを複数回に分けて周波数特性演算装置６に与え、周波数分析し、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルを算出する。
平均化した推力指令Ｔである掃引正弦波Ｃのオート・パワー・スペクトルＧｘｘと平均化した応答ｒと、推力指令Ｔである掃引正弦波Ｃのクロス・スペクトルＧｙｘから、式（１）によって、周波数特性ＨＭを得る。
【００８１】
ＨＭ＝Ｇｙｘ／Ｇｘｘ 式（１）
【００８２】
なお、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルは、上記のように推力指令Ｔである掃引正弦波Ｃと、応答ｒを複数回に分けても良いし、推力指令Ｔである掃引正弦波Ｃと、応答ｒを長時間計測しておき、これを複数個に分けて周波数分析し、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルを求めても良い。
周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０では、上記のように周波数特性を計測するのである。
【００８３】
図４は本発明の第１実施例を示す摩擦を有する周波数応答特性の図である。
ステップＳＴＥＰ１０では、図４のような周波数応答特性を計測する。
周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０は、ステップＳＴＥＰ１０にて得た周波数特性から、低周波数領域に現れる質量と摩擦の影響から剛体負荷モデルと摩擦モデルを得る。
図４は、１つの反共振と共振を持ち、摩擦によって低周波数領域のゲインが変わる。
摩擦が無い場合には、横軸の周波数を対数で示せば、左上から右下に直線で落ちるゲインとなり、この傾きが質量、つまり剛体負荷を示し、この部分を抜き出すと、式（２）となる。
【００８４】
【数１】
【００８５】
ここで、ＨＲ：速度応答の剛体負荷の周波数特性、Ｊ：質量（剛体負荷）、ｓ：ラプラス演算子を示す。
【００８６】
図５は、本発明の第１実施例を示す剛体系と２慣性系を示す図である。
前記式（１）は、図５（a）のようなモデルで表現できる。
なお、図４は２慣性系のグラフであり、図５（ｂ）のようなモデルで表現でき、摩擦が無いと、式（３）で示される。
【００８７】
【数２】
【００８８】
ここで、ＨＦ：速度応答の２慣性系の周波数特性、Ｊ１：電動機側の質量、Ｊ２：機械側の質量、Ｃ：減衰、Ｋ：剛性 を示す。
また、電動機側の質量と機械側の質量の和は、全体の質量となり、式（４）となる。
【００８９】
Ｊ＝Ｊ１＋Ｊ２ 式（４）
【００９０】
共振周波数ｆｒは、式（５）となり、反共振周波数faは式（６）となる。
【００９１】
【数３】
【００９２】
【数４】
【００９３】
つまり、２慣性系の周波数特性の場合でも、低周波数領域に限定すれば、剛体負荷を示し両者は一致する。（第１従来例の図１４に示している。）
このため、低周波数領域のゲインのグラフの傾きを、前記式（１）に近似して、剛体負荷つまり質量を求めることができる。
しかしながら、図４のように摩擦が存在すると、グラフが直線でなくなり、そのままでは、求めた質量の精度が低下する恐れがある。
そこで、摩擦の存在を考慮して、機械モデル推定手段１０が剛体負荷つまり質量を求める方法を示す。
【００９４】
摩擦には、クーロン摩擦、粘性摩擦、静止摩擦があるが、一定値のドリフトとして現れるクーロン摩擦や静止摩擦は、周波数特性には影響が少ないので、粘性摩擦を考慮すれば良い。
図６は、本発明の第１実施例を示す摩擦を有する剛体系モデルを示す図である。
速度に比例する推力を発生するので、図６は、前記式（２）を変形して式（７）として数値化される。
【００９５】
【数５】
【００９６】
ここで、Ｈ’Ｒ：摩擦を考慮した速度応答の剛体負荷の周波数特性、Ｄ：（粘性）摩擦特性、Ｍ’: 摩擦を考慮した速度応答の剛体負荷の周波数特性の逆数である。
【００９７】
図４の摩擦を含む周波数特性が計測された場合でも、前記式（７）を用いれば、粘性摩擦特性Ｄを考慮して質量Ｊを求めることができる。
【００９８】
計測した周波数特性Ｈの逆数を、式（８）のように、Ｍとすれば、ＭとＨ’Ｒの逆数Ｍ’の差εを最小にすれば良い。つまり、最小二乗法を用いて式（９）を解けば、式（１０）、式（１１）のように、質量と摩擦が求められる。
【００９９】
【数６】
【０１００】
【数７】
【０１０１】
【数８】
【０１０２】
【数９】
【０１０３】
ここで、ｎ；最小二乗法に用いた周波数特性のデータ数（周波数領域のライン数）を示す。
【０１０４】
周波数特性のデータ数（周波数領域のライン数）ｎは、図４のＡ−Ａ’やＡ’’−Ａ’のように任意の２点を選んで質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定して良い。
また、後述する反共振を推定しておき、反共振より低い周波数領域で質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定するようにしても良い。
【０１０５】
上記の例では、最小二乗法を用いたが、計測した周波数特性に前記式（７）を曲線適合して、質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定して良い。
初期値を上記の最小二乗法の結果としても良いし、予め初期値を決めておき、計測した周波数特性と前記式（７）による曲線適合の結果の差が小さくなるように、質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定して良い。
【０１０６】
計測した周波数特性ＨＭに、前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲの差ΔＨを近づくように、質量Ｊと摩擦特性Ｄから成るパラメータＰをΔＰ変えるので、
結果の差ΔＨと、前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲのパラメータＰ（Ｊ，Ｄ）の偏微分と、パラメータＰの変化量ΔＰは、式（１２）の関係となる。
【０１０７】
【数１０】
【０１０８】
前記式（１２）を詳しく書けば、式（１３）となる。
【０１０９】
【数１１】
【０１１０】
ここで、ＸＲ：複素数値Ｘの実数成分、ＸＩ：複素数値Ｘの虚数値成分を示す。
【０１１１】
これを、例えば、ガウス・ニュートン法によって解けば、パラメータＰの変化量ΔＰにより、前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲが計測した周波数特性ＨＭに近づく値、つまり、質量Ｊの変化量ΔＰと摩擦特性Ｄの変化量ΔＤが判る。
変化量ΔＰ、ΔＤにて質量Ｊ、摩擦特性Ｄを修正して曲線適合すれば、計測した周波数特性ＨＭに合致した値となる。
また、計測した周波数特性ＨＭと現状値から成る前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲの差ΔＨに重みＷを付けてパラメータＰの変化量ΔＰを求めても良い。この場合、式（１４）を考慮し、前記式（１３）のΔＨにΔＨ‘を置き換えて用いる。
【０１１２】
[ΔＨ‘]＝[ΔＨ]・[Ｗ] 式（１４）
【０１１３】
ただし、上記のように、パラメータＰの変化量ΔＰを導いても、前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲが計測した周波数特性ＨＭに近づかない場合がある。変化量ΔＰにより、曲線適合の結果ＨＲの変化率は高いが、ΔＨが増大する場合がある。この場合には、反復計算により、パラメータＰの変化量ΔＰを収束させる。式（１５）のようにパラメータを逐次更新し、収束した変更量ΔＰを導出する。
【０１１４】
Ｐn＝Ｐn-1＋ΔＰ 式（１５）
【０１１５】
以前の値よりΔＨが増大する場合には、式（１６）のようにパラメータＰを逐次更新し、ΔＨが減少するようにする。
【０１１６】
Ｐn＝Ｐn-1＋e・ΔＰ 式（１６）
【０１１７】
ここで、０＜ｅ＜１
【０１１８】
以上のようにして、機械モデル推定手段１０は、計測した周波数特性から質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定するのである。
つまり、質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定するので、機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を機械モデル推定手段１０がモデル化できるのである。
【０１１９】
周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０では、２つのステップをさらに有し、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１が計測した周波数特性から周波数特性ピーク検出手段１１から共振・反共振周波数を求め、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２が減衰推定値解析手段１２によって減衰を算出する。
【０１２０】
共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１では、計測した周波数特性に機械系の共振が存在すれば、ゲイン（振幅）には凹凸が現れ、凸側は共振、凹側は反共振になるので、周波数特性ピーク検出手段１１がゲイン（振幅）の凹凸のピークを検出すれば、共振・反共振周波数を推定できる。
【０１２１】
次に、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２では、
共振・反共振周波数が検出できれば、減衰は凸または凹の角度なので、共振・反共振のピークとその周辺値から、減衰推定値解析手段１２は減衰を推定できる。
【０１２２】
共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１で共振・反共振周波数を推定し、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２で減衰を推定できるので、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０を求めることができる。
なお、周波数特性の図４のＡ−Ａ’やＡ’’−Ａ’である低周波数領域から質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定したように、図４のＢ−Ｂ’ように任意の２点を選んで共振・反共振周波数を推定し、減衰を推定しても良い。
【０１２３】
以上のように、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０と、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０と、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１と共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２から成る周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０を実施することで、周波数特性演算装置６が周波数特性を計測し、機械モデル推定手段１０が機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を求め、周波数特性ピーク検出手段１１と減衰推定値解析手段１２が振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０を求めることができる。
【実施例２】
【０１２４】
図７は、本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャートである。
ＳＴＥＰ１０は周波数特性を計測するステップ、ＳＴＥＰ２０は周波数特性から機械特性モデルを算出するステップ、ＳＴＥＰ３０は周波数特性から振動系モデルを算出するステップである。
周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０のＳＴＥＰ３１は共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップ、ＳＴＥＰ３２は共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップ、ＳＴＥＰ３３は振動モードを算出するステップである。
【０１２５】
図８は、本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図である。
図９は、本発明の第３実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図である。
図において、１は電動機、２は検出手段、３は制御器、４は指令手段、５は機械、６は周波数特性演算装置、７は機械特性モデル、８は剛体負荷モデル、９は摩擦モデル、１０は機械モデル推定手段、１１は周波数特性ピーク検出手段、１２は減衰推定値解析手段、１３は振動モード推定手段、１４は出力手段、１５は入力手段、１６は記憶手段、１７は振動系モデル、１８は共振モデル、１９は反共振モデル、２０は減衰モデル、２１は振動モードモデルとなっている。
検出手段２は、電動機１の動作量を検出する２aと、機械５の可動部の動作量を検出する２ｂと、機械５に取り付けられた加速度計２ｃ〜２ｍがある。
加速度計２ｄ、２ｆは、機械５の可動部の可動方向の加速度を検出し、加速度２eは機械５の可動部に付けてあるが、可動方向とは垂直方向に取り付けられ、加速度計２ｃ、２ｇ、２ｈ、２ｍは機械５の可動しない支持部に取り付けられている。
【０１２６】
本実施例が、第１実施例と異なるのは、電動機１が回転型モータであり、検出手段２が回転型モータに付随する電動機の動作量を検出する回転型エンコーダと、機械５の可動部の動作量を検出するリニアエンコーダとを持つフルクローズド構成である点と、複数の加速度計を機械５に貼り付けた点である。
なお、電動機１が回転型モータであるため、第１実施例で示した負荷Ｊ、剛体負荷モデルは、慣性モーメントＪとなる。
また、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３を含めた点が第１実施例とは異なる。
【０１２７】
本発明が特許文献１と異なる部分は、摩擦モデル９と複数の検出手段２と振動モード推定手段１３、摩擦モデル９を備えた部分である。
【０１２８】
本発明が特許文献２と異なる部分は、周波数特性演算装置６と機械モデル推定手段１０と周波数特性ピーク検出手段１１と減衰推定値解析手段１２と振動モード推定手段１３と入力手段１５と記憶手段１６と、振動系モデル１７として共振モデル１８と反共振モデル１９と減衰モデル２０と振動モードモデル２１を備えた部分である。
【０１２９】
機械特性モデル化方法は、図７に示すように、第１実施例と同様３つのステップによって進める。
周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０は、第１実施例と同様に、開ループ化し、指令手段４は掃引正弦波Ｃをトルク指令Ｔとして制御器３に与えて、電動機１を駆動し、その動作量や機械５の振るえた量を検出手段２が応答ｒを検出する。
第１実施例とは異なり、検出手段２aと共に、２ｂと、加速度計の検出手段２ｄ、２ｆ、２e、２ｃ、２ｇ、２ｈ、２ｍも応答ｒiを検出する。
トルク指令Ｔである掃引正弦波Ｃと、応答ｒiを周波数特性演算装置６に与えることで、９種類の周波数特性を計測できる。なお、応答ｒa,rbは、制御器３を介して周波数特性演算装置６に与えて良い。
【０１３０】
各々の周波数特性は、第１実施例と同様に演算できる。
平均化したクロス・スペクトルを、９種の応答ｒiと推力指令Ｔもしくは掃引正弦波Ｃから求め、前記式（１）にて９種の周波数応答特性ＨＭ,iを求めれば良い。
なお、加速度計の検出手段２ｄ、２ｆ、２e、２ｃ、２ｇ、２ｈ、２ｍは、取り外し可能であれば、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３のために、計測点を変えて周波数特性をさらに追加して得てもよい。
【０１３１】
周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０は、第１実施例と同様に、ステップＳＴＥＰ１０にて得た周波数特性から、低周波数領域に現れる慣性モーメントと摩擦の影響から剛体負荷モデルと摩擦モデルを得る。
ただし、機械５の可動部の可動方向とは垂直方向に付けてある加速度２eと、機械５の可動しない支持部に付けてある加速度計２ｃ、２ｇ、２ｈ、２ｍから得た、周波数特性ＨＭe,ＨＭc,ＨＭg，ＨＭh,ＨＭｍは、剛体成分の影響を受けないので、剛体負荷モデルと摩擦モデルの推定に用いない。
検出手段２a、２ｂと、機械５の可動部の可動方向の加速度を検出する加速度計２ｄ、２ｆを用いて、機械モデル推定手段１０が負荷慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定する。
【０１３２】
なお、検出手段２aは、電動機１の速度の動作量を検出し、検出手段２ｂは、機械５の可動部の位置・変位の動作量を検出し、加速度計の検出手段２ｄ、２ｆは、機械５の可動部の加速度の動作量を検出するので、前記式（７）の単位系が異なる。
機械モデル推定手段１１は、計測した周波数特性ＨＭｂ，ＨＭd、ＨＭｆを微分もしくは積分して、第１実施例と同じ単位系にして、第１実施例と同様に慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定しても良いし、前記式の単位系を変えて構築し、第１実施例のような演算を実施して慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定しても良い。
【０１３３】
前記式（７）を加速度応答の周波数特性とすれば、式（１７）となり、位置・変位応答の周波数応答ならば、式（１８）となる。
【０１３４】
【数１２】
【数１３】
【０１３５】
ここで、ＨＲ（a）’：摩擦を考慮した加速度応答の周波数特性、ＨＲ（d）’：摩擦を考慮した位置・変位応答の周波数応答である。
【０１３６】
単位系が異なる場合も、第１実施例と同様に、最小二乗法や曲線適合により慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定する。
【０１３７】
複数の周波数特性から慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定するので、ここでは９種類の慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄが求められる。
これらを平均化して、最終的な慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄとして良い。
【０１３８】
以上のように、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０で、機械モデル推定手段１１は、機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を求めるのである。
【０１３９】
次に、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に進み、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３を実施する。
【０１４０】
共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１では、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０で得た９種の周波数応答特性ＨＭa, ＨＭｂ, ＨＭc, ＨＭd,ＨＭe, ＨＭｆ, ＨＭg,ＨＭh,ＨＭｍ を用いて、第１実施例と同様に、周波数特性ピーク検出手段１１は、共振・反共振周波数を推定できる。
複数の検出手段２を用いて、電動機１や機械５の様々な点を計測しているので、第１実施例では検出できない共振を把握できる。
以上のように、周波数特性ピーク検出手段１１は、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９を算出できるのである。
【０１４１】
共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２では、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１で得た、共振周波数もしくは反共振周波数の減衰を、第１実施例と同様にして、減衰推定値解析手段１２が算出する。
本実施例では、複数の周波数特性を計測しているので、同じ共振周波数が複数の周波数特性に存在し、減衰も複数得ることができるが、個々の減衰としても良いし、平均化した減衰を求めても良い。
以上のようにして、減衰推定値解析手段１２は振動系モデル１７である減衰モデル２０を算出するのである。
【０１４２】
振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３では、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０で得た、複数の周波数特性を、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２を元に、振動モード推定手段１３は、振動モードを算出する。
振動モードは機械が振動する挙動であり、ある共振周波数における周波数特性のゲイン（振幅）と位相から求められ、電動機１を含む機械５の計測した各点の動きを監察して、機械的な剛性を定性的に判断できる。
このように、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３では、振動モード推定手段１３が、振動系モデル１７である振動モードモデル２１を算出するのである。
【０１４３】
以上のように、本実施例では、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０にて、複数の周波数特性を計測し、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０にて、剛体成分を検出した周波数特性を用いて、機械モデル推定手段１１が機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を算出でき、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に進み、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１にて、周波数特性ピーク検出手段１１が、反共振・共振を算出し、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２では、減衰推定値解析手段１２が、共振もしくは反共振の減衰を算出し、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３では、振動モード推定手段１３が振動モードを算出することで、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０、振動モードモデル２１を算出できるのである。
【実施例３】
【０１４４】
図１０は本発明の第３実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図である。
図１１は本発明の第３実施例を示す電動機制御装置のブロック図である。
図において、１は電動機、２は検出手段、３は制御器、４は指令手段、５は機械、６は周波数特性演算装置、７は機械特性モデル、８は剛体負荷モデル、９は摩擦モデル、１０は機械モデル推定手段、１１は周波数特性ピーク検出手段、１２は減衰推定値解析手段、１４は出力手段、１５は入力手段、１６は記憶手段、１７は振動系モデル、１８は共振モデル、１９は反共振モデル、２０は減衰モデルとなっている。
【０１４５】
本実施例が第１実施例や第２実施例と異なるのは、２つの電動機１と制御器３を持つ２軸構成である点である。
また、第１実施例とは、２軸とも電動機１がリニアモータでは無く、回転モータである点が異なる。機械特性モデル化方法の手順は、第１実施例の図１と同様である。
第２実施例とは、電動機１が回転モータである点は同じだが、Ｘ軸は検出手段２が電動機１ｂの動作量を検出するセミクローズド構成である点が異なる。Ｙ軸検出手段２がフルクローズド構成である点は同じであるが、他に加速度計を持たず、振動モード推定手段１３を有さず、振動系モデル１７を求める振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３を機械特性モデル化方法の手順に含まない点が異なる。
さらに、多軸構成にしたので、電動機１aを動作させたときの検出手段２ｂの応答による周波数特性ＨＭｂ,1、電動機１ｂを動作させたときの検出手段２a、２ｃの応答による周波数特性ＨＭa,2、ＨＭc,2が得られる点が異なるが、複数の周波数特性を得る点は第２実施例と同じである。
【０１４６】
本発明が特許文献１と異なる部分は、摩擦モデル９を備えた部分と、多軸構成にしたので、電動機１aを動作させたときの検出手段２ｂの応答による周波数特性ＨＭｂ,1、電動機１ｂを動作させたときの検出手段２a、２ｃの応答による周波数特性ＨＭa,2、ＨＭc,2が得られる点である。
【０１４７】
本発明が特許文献２と異なる部分は、周波数特性演算装置６と機械モデル推定手段１０と周波数特性ピーク検出手段１１と減衰推定値解析手段１２と入力手段１５と記憶手段１６と、振動系モデル１７として共振モデル１８と反共振モデル１９と減衰モデル２０を備え、多軸構成にしたので、電動機１aを動作させたときの検出手段２ｂの応答による周波数特性ＨＭｂ,1、電動機１ｂを動作させたときの検出手段２a、２ｃの応答による周波数特性ＨＭa,2、ＨＭc,2が得られる点である。
【０１４８】
第１実施例と同様、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０という手順で進める。
【０１４９】
周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０では、多軸構成の周波数特性を得る。
第１実施例や第２実施例と基本的には同じであるが、電動機１aを動作させたときの検出手段２ｂの応答による周波数特性ＨＭｂ,1、電動機１ｂを動作させたときの検出手段２a、２ｃの応答による周波数特性ＨＭa,2、ＨＭc,2が得られる特徴がある。
【０１５０】
周波数特性を計測する手順は以下のようになる。
２軸ともにフィードバック・ループを切り、開ループ化し、指令手段４は掃引正弦波Ｃを発生し、トルク指令として制御器３aに与えると、電動機１aが付加された機械５と共に動作する。制御器３ｂにはトルク指令を与えず、開ループ化のままにする。
動作した電動機１aと機械５の動作量ｒa,rcを、検出手段２a,２ｃが検出する。
一方、検出手段２ｂでも応答ｒｂを得る。
これにより、周波数特性演算装置６は、指令手段４の掃引正弦波Ｃのトルク指令Ｔ１と検出手段２が検出したra,rb,rcから、周波数特性ＨＭa、ＨＭｃ、ＨＭb，1を得る。
次に、動作させる軸を入れ替えて、指令手段４は掃引正弦波Ｃを発生し、トルク指令として制御器３ｂに与えると、電動機１ｂが付加された機械５と共に動作する。動作した電動機１ｂの動作量ｒｂを検出手段２ｂが検出する。
もう１軸も、電動機１ｂが動作するので、検出手段２a,２ｃでも応答ｒa、ｒｃを得る。
これにより、周波数特性演算装置６は、指令手段４の掃引正弦波Ｃのトルク指令Ｔ２と検出手段２が検出したra,rb,rcから、周波数特性ＨＭa,2、ＨＭｃ,2、ＨＭbを得る。
【０１５１】
以上のようにして、ステップＳＴＥＰ１０にて、周波数特性演算装置６は６つの周波数特性ＨＭa、ＨＭｃ、ＨＭb，1とＨＭa,2、ＨＭｃ,2、ＨＭbを計測できる。
なお上記では、計測する際に、電動機１aと１ｂを交互に動作させ、片方は停止させていたが、指令手段４の２種類の指令Ｃが互いに無相関であれば、電動機１aと１ｂを同時に動作させ、周波数特性ＨＭa、ＨＭｃ、ＨＭb，1とＨＭa,2、ＨＭｃ,2、ＨＭbを計測しても良い。
【０１５２】
電動機１aと１ｂを同時に動作する場合は、電動機１aを指令手段４のランダム波C１で動作させ、電動機１ｂを指令手段４のＭ系列波C２で動作させ、C1とC2が互いに無相関であれば、３つの検出手段２a,2b,2cが応答ｒa,rb,rcを得て、周波数特性演算装置６は、例えば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を利用して周波数分析し、スペクトルを得る。スペクトルはオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルに演算する。オート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルは平均化する。これらのスペクトルから周波数特性ＨＭを求められる。周波数特性ＨＭは、模擬的に示す式（１９）の関係がある。
【０１５３】
【数１４】
【０１５４】
左辺の指令信号C1,C2を正方行列化して、その逆行列を掛ければ、周波数特性のマトリックスが解けるので、模擬的に示した式（２０）からＨＭa、ＨＭｃ、ＨＭb，1とＨＭa,2、ＨＭｃ,2、ＨＭbが求まることが判る。
【０１５５】
【数１５】
【０１５６】
ここで、A*；Aの複素共役
[A]-1；[A]の逆行列 を示す。
【０１５７】
つまり、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルから、式（２１）にて周波数特性ＨＭの行列が解ける。
【０１５８】
【数１６】
【０１５９】
ここで、
G’ra,c1；応答raと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’rb,c1；応答rbと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’rc,c1；応答rcと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’ra,c2；応答raと指令信号C2の平均化したクロス・スペクトル
G’rb,c2；応答rbと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’rc,c2；応答rcと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’c1,c1；指令信号C1の平均化したオート・パワー・スペクトル
G’c1,c2；指令信号C1と指令信号C2の平均化したクロス・スペクトル
G’c2,c1；指令信号C2と指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’c2,c2；指令信号C2の平均化したオート・パワー・スペクトル
を示す。
【０１６０】
このように、いずれかの方法で周波数特性演算装置６は６つの周波数特性を計測することができる。
【０１６１】
周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０は、第１実施例や第２実施例と同様に実行できる。
複数の周波数特性を用いる点は、第２実施例と同様であり、機械モデル推定手段１０は、慣性モーメントと摩擦特性を算出することで、機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を求めるのである。
本実施例では２軸構成なので、２種類の剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を求める。
Ｘ軸側は、検出手段２ｂで得た応答から求められた周波数特性ＨＭｂを用いて慣性モーメントと摩擦特性を算出する。また、周波数特性ＨＭｂ、１を用いても良い。
Ｙ軸側は、検出手段２a，２ｃで得た応答から求められた周波数特性ＨＭa、ＨＭｃを用いて慣性モーメントと摩擦特性を算出する。また、周波数特性ＨＭa,2、ＨＭｃ,2を用いても良い。
【０１６２】
次に、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に進み、第１実施例と同様に、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２を実施する。
【０１６３】
共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１は、第１実施例や第２実施例と同様に実行できる。
複数の周波数特性を用いる点は、第２実施例と同様であり、周波数特性ピーク検出手段１１は、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９を算出できるのである。
【０１６４】
共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２も、第１実施例や第２実施例と同様に実行できる。
複数の周波数特性を用いる点は、第２実施例と同様であり、減衰推定値解析手段１２は振動系モデル１７である減衰モデル２０を算出するのである。
【０１６５】
このように、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０では、第１実施例や第２実施例と同様に、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０を算出する。
【０１６６】
以上のように、本実施例では、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０にて、多軸構成の複数の周波数特性を計測し、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０にて、剛体成分を検出した周波数特性を用いて、機械モデル推定手段１１が機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を算出でき、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に進み、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１にて、周波数特性ピーク検出手段１１が、反共振・共振を算出し、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２では、減衰推定値解析手段１２が、共振もしくは反共振の減衰を算出し、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０を算出できるのである。
【産業上の利用可能性】
【０１６７】
周波数特性を計測することによって機械モデルを推定することができるので、電動機を最適に動作させるための情報を把握するという用途に適用できる。
また、機械モデルを推定できるので、実際に電動機を最適に動作させる前に、事前検討として、数値モデルを使った制御系のシミュレーションに用いる制御対象のモデルにも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１６８】
【図１】本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャート
【図２】本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図
【図３】本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図
【図４】本発明の第１実施例を示す摩擦を有する周波数応答特性の図
【図５】本発明の第１実施例を示す剛体系と２慣性系を示す図
【図６】本発明の第１実施例を示す摩擦を有する剛体系モデルを示す図
【図７】本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャート
【図８】本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図
【図９】本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図
【図１０】本発明の第３実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図
【図１１】本発明の第３実施例を示す電動機制御装置のブロック図
【図１２】従来の第１例を示す機械モデル推定装置を備えた電動機制御装置の全体構成図
【図１３】従来の第１例を示す剛体モデル式の曲線適合への不適の一例を示した図
【図１４】従来の第２例を示す基本的な考え方の詳細を示したブロック図
【符号の説明】
【０１６９】
１ 電動機
２ 検出手段
３ 制御器
４ 指令手段
５ 機械
６ 周波数特性演算装置
７ 機械特性モデル
８ 剛体負荷モデル
９ 摩擦モデル
１０ 機械モデル推定手段
１１ 周波数特性ピーク検出手段
１２ 減衰推定値解析手段
１３ 振動モード推定手段
１４ 出力手段
１５ 入力手段
１６ 記憶手段
１７ 振動系モデル
１８ 共振モデル
１９ 反共振モデル
２０ 減衰モデル
２１ 振動モードモデル
１０１ 演算装置
１０２ サーボ制御装置
１０３ 回転検出器
１０４ 電動機
１０５ 伝達機構
１０６ 可動部
１０７ 非可動部
１０８ 動作指令信号
１０９ 回転検出器信号
１１０ 制御信号
１１９ 入力装置
１２０ 周波数特性式
１２１ 出力装置
２０１ 速度指令発生部
２０２ 速度制御部
２０３ モデル速度制御部
２０４ 同定部
２０５ 調整部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、半導体製造装置や工作機械などの位置決め装置あるいは産業用ロボットに用いられる電動機制御装置に関し、特に、サーボ調整を最適に行うために制御対象を把握する電動機制御装置の機械モデル推定装置および機械特性モデル化方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の電動機制御装置の機械モデル推定装置は、高価な計測装置を用いることなく、作業者が高度な専門知識や経験を持たなくても、容易に機械モデルを推定することができ、安価な電動機制御装置の機械モデル推定装置を提供するため、負荷機械を駆動する電動機と、電動機の回転角を検出する回転検出器と、電動機を制御するサーボ制御装置と、を備えた電動機制御装置において、演算装置は、動作指令信号と回転検出器信号とから得た周波数特性から、共振周波数と反共振周波数となる突起形状を自動的に算出するとともに、２慣性モデルおよび剛体モデルの周波数特性式で算出された周波数特性に対して、計測して得られた周波数特性との誤差をそれぞれ算出し、２慣性モデルと剛体モデルの周波数特性における計算値と計測値の最小誤差とをそれぞれ比較することで自動的に機械の特性をモデル化するようにしている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
さらに、従来のモータ制御装置は、ク−ロン摩擦等が大きいメカでイナ−シャの同定誤差を少なくするため、速度指令が低速かつ大きさが同じの正・逆転指令での定常状態における各トルク指令Tref1,Tref2 から一定外乱トルクTdを、式（２００）より算出し、
【０００４】
Td＝（Tref1＋Tref2）／2 式（２００）
【０００５】
ある速度指令Vrefとそのα倍の速度指令αVrefの定常状態における各トルク指令Tref3 及びTref4 から前記算出された一定外乱トルクTdを減じた値からクーロン摩擦Tcを式（２０１）より算出し、
【０００６】
Tc＝｛α（Tref3-Td）-（Tref4-Td） ｝／ （α-1） 式（２０１）
【０００７】
ある速度指令Vrefとそのα倍である速度指令αVrefの定常状態における各トルク指令Tref3,Tref4 及び速度Vfb3,Vfb4 から粘性摩擦Dcを式式（２０２）より算出し、
【０００８】
Dc＝（Tref3-Tref4）／（Vfb3-Vfb4） 式（２０２）
【０００９】
これらをモデルに加えたトルク指令と、モータ速度が０から動き出すまでのトルク指令から静止摩擦トルクTgを算出しているものもある（例えば、特許文献２参照）。
【００１０】
（従来の第１例）
従来の第１例では、計測した周波数特性値から機械モデルを判定するために、機械特性のモデル化として、剛体モデルおよび２慣性モデルを予め準備しておき、モデルと計測した周波数特性値の差異の大小により、剛体モデルか２慣性モデルかを判断している。
図１２は、従来の第１例を示す機械モデル推定装置を備えた電動機制御装置の全体構成図である。図１２において、１０１は演算装置 、１０２はサーボ制御装置、１０３は回転検出器、１０４は電動機、１０５は伝達機構、１０６は可動部、１０７は非可動部、１０８は動作指令信号、１０９は回転検出器信号、１１０は制御信号、１１９は入力装置、１２０は 周波数特性式、１２１は出力装置である。計測した周波数特性と周波数特性式１２０との比較を行う。
図１３は、従来の第１例の剛体モデル式の曲線適合への不適の一例を示した図である。
図１３は、剛体モデルと計測した周波数特性値を比較しており、共振周波数が存在する箇所では、剛体モデルと計測した周波数特性値が合っていない例である。
【００１１】
このように、従来の第１例の電動機制御装置の機械モデル推定装置は、周波数特性値を計測して、周波数特性値が剛体モデルか２慣性モデルかを比較して機械モデルにするのである。
【００１２】
（従来の第２例）
図１４は、従来の第２例の基本的な考え方を説明するブロック図である。
速度制御部の速度Vfb とモデル速度制御部の速度Vfb'が一致し、Vfb とVfb'がいずれも零でない場合、速度制御部のトルク指令積分値STref とイナ−シャJ 及びモデル速度制御部のトルク指令積分値STref'とイナ−シャJ'には式（２０３）の関係が成り立ち、
【００１３】
J／J'＝STref／STref' ・・・（２０３）
【００１４】
イナ−シャJ は式（２０４）から直ちに求まる。
【００１５】
J＝（STref／STref'）*J' ・・・（２０４）
【００１６】
ただし、一般には、粘性摩擦Dcや、一定外乱トルクTdや、ク−ロン摩擦Tc、及び静止摩擦トルクTgが存在するので、それらの影響を除去する。
（ａ）粘性摩擦Dcについては、所定の区間[a,b] における速度Vfb の積分値が零であればよい。
（ｂ）一定外乱トルクTdについては、ある速度指令Vref1 により求めたイナ−シャＪ１と、速度指令Vref1 の正負を反転させたVref2 により求めたイナ−シャＪ２との平均値をイナ−シャJ とすればよい。
（ｃ）また、ク−ロン摩擦Tcについては、前記区間[a,b] 内でのモ−タの正転時間と逆転時間が等しくなるように前記区間[a,b] 及び速度指令Vrefを設定すればよい。
（ｄ）静止摩擦トルクTgについては、前記区間[a,b] 内で速度Vfb が式（２０５）である場合を除いてトルク指令の時間積分を行う。
【００１７】
X1＝Vfb＝X2 式（２０５）
【００１８】
ただしX1≠0,X2≠0
以上が一定外乱トルク、クーロン摩擦、粘性摩擦及び静止摩擦トルクの影響を受けにくくイナーシャを求める方法である。
【００１９】
このように、従来のモータ制御装置は、粘性摩擦や一定外乱やク−ロン摩擦や静止摩擦を推定して影響を除去して、イナ−シャ（負荷慣性モーメント）を推定するのである。
【００２０】
【特許文献１】特開２００３−７９１７４ （図１、図１２）
【特許文献２】特開平１１−４６４８９ （図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
従来の電動機制御装置の機械モデル推定装置は、剛体か振動系（２慣性系）かを判別するようになっていて、摩擦を考慮することができないので、摩擦が大きいと剛体成分の推定精度が低下するという問題があった。また、摩擦が非常に大きい場合には、ゲインの低周波領域で剛体系の特徴が無くなるので、剛体成分の推定が不可能となるというような問題もあった。
【００２２】
また、従来のモータ制御装置は、イナーシャ（慣性モーメント）を推定するために、推定誤差となる摩擦を予め推定しておき、摩擦の影響を除去するようになっていて、制御対象の機械の共振を全く考慮しておらず、振動系のモデルは全く判らないという問題があった。
【００２３】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、摩擦特性を考慮して、負荷慣性モーメントや負荷質量を推定するとともに、振動系の共振、減衰特性を考慮して、機械特性モデルを推定することができる電動機制御装置の機械特性モデル化装置および機械特性モデル化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】
【００２４】
上記問題を解決するため、本発明は、次のように構成したのである。
請求項１に記載の発明は、機械を駆動する電動機の動作指令を作成する指令手段を備えた電動機制御装置が前記機械を駆動するとともに、検出手段が前記機械の動作量を検出し、前記検出された動作量と前記動作指令とを演算することにより前記機械の周波数特性を得る周波数特性演算装置を備え、前記機械の特性をモデル化する機械特性モデル化装置において、前記電動機と前記機械の負荷量の剛体負荷モデルと、摩擦を数値化した摩擦モデルを含む機械特性モデルと、前記周波数特性から前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルを算出する機械モデル推定手段と、を有するものである。
【００２５】
また、請求項２に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを直接算出することを特徴とするものである。
【００２６】
また、請求項３に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性を前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含めた前記機械特性モデルで曲線適合して、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを含む前記機械特性モデルを算出することを特徴とするものである。
【００２７】
また、請求項４に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性に近づくよう曲線適合した前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルの変化量を反復演算により収束させることを特徴とするものである。
【００２８】
また、請求項５に記載の発明は、前記検出手段は、前記電動機の位置、速度若しくは加速度、または前記機械の位置、速度若しくは加速度を検出することを特徴とするものである。
【００２９】
また、請求項６に記載の発明は、前記指令手段の出力は、掃引正弦波であることを特徴とするものである。
【００３０】
また、請求項７に記載の発明は、前記指令手段の出力は、Ｍ系列信号であることを特徴とするものである。
【００３１】
また、請求項８に記載の発明は、前記指令手段の出力は、ランダム波であることを特徴とするものである。
【００３２】
また、請求項９に記載の発明は、前記電動機は回転型モータであって、前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは慣性モーメントであることを特徴とするものである。
【００３３】
また、請求項１０に記載の発明は、前記電動機は並進型モータであって、前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは質量であることを特徴とするものである。
【００３４】
また、請求項１１に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出する周波数特性ピーク検出手段を有することを特徴とするものである。
【００３５】
また、請求項１２に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性ピーク検出手段で検出した共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定する減衰推定値解析手段を有することを特徴とするものである。
【００３６】
また、請求項１３に記載の発明は、前記機械特性モデルは、前記機械モデル推定手段に予め入力されている共振モデルと減衰モデルを含む振動系モデルを含み、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記共振モデルと前記減衰モデルとを含む振動系モデルを算出することを特徴とするものである。
【００３７】
また、請求項１４に記載の発明は、複数の前記検出手段を用いて計測した複数の前記周波数特性から、前記機械モデル推定手段、手段前記周波数特性ピーク検出手段、前記減衰推定値解析手段は、それぞれ、前記負荷モデルと前記摩擦モデル、共振周波数と反共振周波数、減衰を推定することを特徴とするものである。
【００３８】
また、請求項１５に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記複数の周波数特性から振動モードを推定する振動モード推定手段をさらに有することを特徴とするものである。
【００３９】
また、請求項１６に記載の発明は、前記電動機制御装置、前記電動機、前記検出手段をそれぞれ少なくとも２つ以上備え、前記周波数特性演算装置は、少なくとも２つ以上の前記周波数特性を計測することを特徴とするものである。
【００４０】
また、請求項１７に記載の発明は、出力手段、入力手段、または記憶手段を有することを特徴とするものである。
【００４１】
また、請求項１８に記載の発明は、前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の少なくとも２点を任意に指定し周波数範囲を限定して、前記機械特性モデルを算出することを特徴とするものである。
【００４２】
また、請求項１９に記載の発明は、機械と、前記機械を駆動する電動機と、前記電動機の制御指令を作成する指令手段と前記制御指令を受けて前記電動機を駆動する制御器とを備える電動機制御装置と、からなる電動機制御システムの機械特性モデル化方法において、前記指令手段が前記電動機の動作指令を作成して、前記動作指令によって駆動された前記機械の周波数特性を計測するステップと、前記周波数特性から機械特性モデルを算出することにより剛体負荷モデルと摩擦モデルとを含む機械特性モデルを導くステップと、から構成されることを特徴とするものである。
【００４３】
また、請求項２０に記載の発明は、前記機械特性モデルは、共振モデルと減衰モデルとを含む振動系モデルを含むことを特徴とするものである。
【００４４】
また、請求項２１に記載の発明は、前記周波数特性から振動系モデルを算出するステップを有することを特徴とするものである。
【００４５】
また、請求項２２に記載の発明は、前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出して周波数特性のピークを検出し、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップを有することを特徴とするものである。
【００４６】
また、請求項２３に記載の発明は、前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップを有することを特徴とするものである。
【００４７】
また、請求項２４に記載の発明は、前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性を複数用いて振動モードを算出するステップを有することを特徴とするものである。
【００４８】
また、請求項２５に記載の発明は、請求項１記載の機械特性モデル化装置を備えたことを特徴とするものである。
【００４９】
また、請求項２６に記載の発明は、請求項２５記載の制御装置によって制御され、特性がモデル化されることを特徴とするものである。
【００５０】
また、請求項２７に記載の発明は、請求項１記載の機械特性モデル化装置を備えた電動機制御装置と、前記電動機制御装置により制御される電動機と、前記電動機により駆動される機械と、からなることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００５１】
請求項１に記載の発明によると、機械の周波数特性を計測することができ、計測した周波数特性から剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを求めることができる。
【００５２】
また、請求項２に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性から直接求めることができる。
【００５３】
また、請求項３に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性と比較しながら求めることができる。
【００５４】
また、請求項４に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性と比較し、その差異が少なくなるように収束するように繰り返し演算して求めることができる。
【００５５】
また、請求項５に記載の発明によると、検出手段では、電動機の位置または速度または加速度、あるいは機械の位置または速度または加速度を検出することができるので、検出手段の場所や種類を様々に選択して、周波数特性を計測することができる。
【００５６】
また、請求項６に記載の発明によると、掃引正弦波を選択できるので、周波数特性を計測する際に、各種状況に応じた信号を利用できる。
【００５７】
また、請求項７に記載の発明によると、Ｍ系列信号を選択できるので、周波数特性を計測する際に、各種状況に応じた信号を利用できる。
【００５８】
また、請求項８に記載の発明によると、ランダム波を選択できるので、周波数特性を計測する際に、各種状況に応じた信号を利用できる。
【００５９】
また、請求項９に記載の発明によると、前記電動機に回転型モータを利用することができる。
【００６０】
また、請求項１０に記載の発明によると、前記電動機に並進型リニアモータを利用することができる。
【００６１】
また、請求項１１に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数もしくは反共振周波数を検出することができる。
【００６２】
また、請求項１２に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定することができる。
【００６３】
また、請求項１３に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて求めた共振周波数、減衰を共振モデル、減衰モデルとして数値化することができる。
【００６４】
また、請求項１４に記載の発明によると、複数の周波数特性を計測できるので、１つの周波数特性では検出できない共振を把握できる。また、摩擦や剛体負荷も複数の周波数特性の平均として求められるので、剛体負荷モデル、摩擦モデル、共振モデル、減衰モデルなどの信頼性をあげて数値化できる。
【００６５】
また、請求項１５に記載の発明によると、振動モードを求めることができるので、機械全体がどのような挙動で振動するのか把握することができ、機械の特性を詳しく把握することができる。
【００６６】
また、請求項１６に記載の発明によると、複数の電動機からなる構成において、軸間の干渉を含めた周波数特性を計測することができる。
【００６７】
また、請求項１７に記載の発明によると、各機能の出力を把握することができ、各機能に指示することができ、各機能の出力や機能への指示入力を記憶することができる。
【００６８】
また、請求項１８に記載の発明によると、計測した周波数特性から機械特性モデルを求める範囲を選択できるので、効率的に精度良く作業を実行することができる。
【００６９】
また、請求項１９に記載の発明によると、周波数特性を計測することができ、計測した周波数特性から剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを求めることができる。
【００７０】
また、請求項２０、２１に記載の発明によると、剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを、計測した周波数特性から求めることができる。
【００７１】
また、請求項２２に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数もしくは反共振周波数を検出することができる。
【００７２】
また、請求項２３に記載の発明によると、計測した周波数特性を用いて、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定することができる。
【００７３】
また、請求項２４に記載の発明によると、振動モードを求めることができるので、機械全体がどのような挙動で振動するのか把握することができ、機械の特性を詳しく把握することができる。
【００７４】
また、請求項２５、２６、２７に記載の発明によると、機械の周波数特性を計測することができ、計測した周波数特性から剛体負荷モデルと摩擦モデルを含む機械特性モデルを求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００７５】
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。
【実施例１】
【００７６】
図１は本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャートである。
ＳＴＥＰ１０は周波数特性を計測するステップ、ＳＴＥＰ２０は周波数特性から機械特性モデルを算出するステップ、ＳＴＥＰ３０は周波数特性から振動系モデルを算出するステップである。
周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０には、２つのステップをさらに有し、ＳＴＥＰ３１は共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップ、ＳＴＥＰ３２は共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップである。
【００７７】
図２は本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図である。
図３は本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図である。
図において、１は電動機（リニアモータ）、２は検出手段、３は制御器、４は指令手段、５は機械、６は周波数特性演算装置、７は機械特性モデル、８は剛体負荷モデル、９は摩擦モデル、１０は機械モデル推定手段、１１は周波数特性ピーク検出手段、１２は減衰推定値解析手段、１４は出力手段、１５は入力手段、１６は記憶手段、１７は振動系モデル、１８は共振モデル、１９は反共振モデル、２０は減衰モデルとなっている。
【００７８】
本発明が特許文献１と異なる部分は、摩擦モデル９を備えた部分である。
【００７９】
本発明が特許文献２と異なる部分は、周波数特性演算装置６と機械モデル推定手段１０と周波数特性ピーク検出手段１１と減衰推定値解析手段１２と入力手段１５と記憶手段１６と、振動系モデル１７として共振モデル１８と反共振モデル１９と減衰モデル２０を備えた部分である。
【００８０】
機械特性モデル化方法は、図１に示すように、３つのステップによって進める。
周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０は、検出手段２の出力を受けて制御器３が構成するフィードバック・ループを切り、開ループとして、指令手段４は掃引正弦波Ｃを推力指令Ｔとして制御器３に与えて、電動機１（リニアモータ）を駆動する。
電動機１が駆動することにより、機械５が振るえ、その動作量を検出手段２が応答ｒを検出する。
推力指令Ｔもしくは掃引正弦波Ｃと、応答ｒを周波数特性演算装置６に与える。なお、応答ｒは、制御器３を介して周波数特性演算装置６に与えて良い。
周波数特性演算装置６は、推力指令Ｔもしくは掃引正弦波Ｃと、応答ｒを、例えばＦＦＴ（Fast Fourier Transform）により、周波数分析を行う。
推力指令Ｔもしくは掃引正弦波Ｃと、応答ｒを複数回に分けて周波数特性演算装置６に与え、周波数分析し、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルを算出する。
平均化した推力指令Ｔである掃引正弦波Ｃのオート・パワー・スペクトルＧｘｘと平均化した応答ｒと、推力指令Ｔである掃引正弦波Ｃのクロス・スペクトルＧｙｘから、式（１）によって、周波数特性ＨＭを得る。
【００８１】
ＨＭ＝Ｇｙｘ／Ｇｘｘ 式（１）
【００８２】
なお、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルは、上記のように推力指令Ｔである掃引正弦波Ｃと、応答ｒを複数回に分けても良いし、推力指令Ｔである掃引正弦波Ｃと、応答ｒを長時間計測しておき、これを複数個に分けて周波数分析し、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルを求めても良い。
周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０では、上記のように周波数特性を計測するのである。
【００８３】
図４は本発明の第１実施例を示す摩擦を有する周波数応答特性の図である。
ステップＳＴＥＰ１０では、図４のような周波数応答特性を計測する。
周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０は、ステップＳＴＥＰ１０にて得た周波数特性から、低周波数領域に現れる質量と摩擦の影響から剛体負荷モデルと摩擦モデルを得る。
図４は、１つの反共振と共振を持ち、摩擦によって低周波数領域のゲインが変わる。
摩擦が無い場合には、横軸の周波数を対数で示せば、左上から右下に直線で落ちるゲインとなり、この傾きが質量、つまり剛体負荷を示し、この部分を抜き出すと、式（２）となる。
【００８４】
【数１】
【００８５】
ここで、ＨＲ：速度応答の剛体負荷の周波数特性、Ｊ：質量（剛体負荷）、ｓ：ラプラス演算子を示す。
【００８６】
図５は、本発明の第１実施例を示す剛体系と２慣性系を示す図である。
前記式（１）は、図５（a）のようなモデルで表現できる。
なお、図４は２慣性系のグラフであり、図５（ｂ）のようなモデルで表現でき、摩擦が無いと、式（３）で示される。
【００８７】
【数２】
【００８８】
ここで、ＨＦ：速度応答の２慣性系の周波数特性、Ｊ１：電動機側の質量、Ｊ２：機械側の質量、Ｃ：減衰、Ｋ：剛性 を示す。
また、電動機側の質量と機械側の質量の和は、全体の質量となり、式（４）となる。
【００８９】
Ｊ＝Ｊ１＋Ｊ２ 式（４）
【００９０】
共振周波数ｆｒは、式（５）となり、反共振周波数faは式（６）となる。
【００９１】
【数３】
【００９２】
【数４】
【００９３】
つまり、２慣性系の周波数特性の場合でも、低周波数領域に限定すれば、剛体負荷を示し両者は一致する。（第１従来例の図１４に示している。）
このため、低周波数領域のゲインのグラフの傾きを、前記式（１）に近似して、剛体負荷つまり質量を求めることができる。
しかしながら、図４のように摩擦が存在すると、グラフが直線でなくなり、そのままでは、求めた質量の精度が低下する恐れがある。
そこで、摩擦の存在を考慮して、機械モデル推定手段１０が剛体負荷つまり質量を求める方法を示す。
【００９４】
摩擦には、クーロン摩擦、粘性摩擦、静止摩擦があるが、一定値のドリフトとして現れるクーロン摩擦や静止摩擦は、周波数特性には影響が少ないので、粘性摩擦を考慮すれば良い。
図６は、本発明の第１実施例を示す摩擦を有する剛体系モデルを示す図である。
速度に比例する推力を発生するので、図６は、前記式（２）を変形して式（７）として数値化される。
【００９５】
【数５】
【００９６】
ここで、Ｈ’Ｒ：摩擦を考慮した速度応答の剛体負荷の周波数特性、Ｄ：（粘性）摩擦特性、Ｍ’: 摩擦を考慮した速度応答の剛体負荷の周波数特性の逆数である。
【００９７】
図４の摩擦を含む周波数特性が計測された場合でも、前記式（７）を用いれば、粘性摩擦特性Ｄを考慮して質量Ｊを求めることができる。
【００９８】
計測した周波数特性Ｈの逆数を、式（８）のように、Ｍとすれば、ＭとＨ’Ｒの逆数Ｍ’の差εを最小にすれば良い。つまり、最小二乗法を用いて式（９）を解けば、式（１０）、式（１１）のように、質量と摩擦が求められる。
【００９９】
【数６】
【０１００】
【数７】
【０１０１】
【数８】
【０１０２】
【数９】
【０１０３】
ここで、ｎ；最小二乗法に用いた周波数特性のデータ数（周波数領域のライン数）を示す。
【０１０４】
周波数特性のデータ数（周波数領域のライン数）ｎは、図４のＡ−Ａ’やＡ’’−Ａ’のように任意の２点を選んで質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定して良い。
また、後述する反共振を推定しておき、反共振より低い周波数領域で質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定するようにしても良い。
【０１０５】
上記の例では、最小二乗法を用いたが、計測した周波数特性に前記式（７）を曲線適合して、質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定して良い。
初期値を上記の最小二乗法の結果としても良いし、予め初期値を決めておき、計測した周波数特性と前記式（７）による曲線適合の結果の差が小さくなるように、質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定して良い。
【０１０６】
計測した周波数特性ＨＭに、前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲの差ΔＨを近づくように、質量Ｊと摩擦特性Ｄから成るパラメータＰをΔＰ変えるので、
結果の差ΔＨと、前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲのパラメータＰ（Ｊ，Ｄ）の偏微分と、パラメータＰの変化量ΔＰは、式（１２）の関係となる。
【０１０７】
【数１０】
【０１０８】
前記式（１２）を詳しく書けば、式（１３）となる。
【０１０９】
【数１１】
【０１１０】
ここで、ＸＲ：複素数値Ｘの実数成分、ＸＩ：複素数値Ｘの虚数値成分を示す。
【０１１１】
これを、例えば、ガウス・ニュートン法によって解けば、パラメータＰの変化量ΔＰにより、前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲが計測した周波数特性ＨＭに近づく値、つまり、質量Ｊの変化量ΔＰと摩擦特性Ｄの変化量ΔＤが判る。
変化量ΔＰ、ΔＤにて質量Ｊ、摩擦特性Ｄを修正して曲線適合すれば、計測した周波数特性ＨＭに合致した値となる。
また、計測した周波数特性ＨＭと現状値から成る前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲの差ΔＨに重みＷを付けてパラメータＰの変化量ΔＰを求めても良い。この場合、式（１４）を考慮し、前記式（１３）のΔＨにΔＨ‘を置き換えて用いる。
【０１１２】
[ΔＨ‘]＝[ΔＨ]・[Ｗ] 式（１４）
【０１１３】
ただし、上記のように、パラメータＰの変化量ΔＰを導いても、前記式（７）による曲線適合の結果ＨＲが計測した周波数特性ＨＭに近づかない場合がある。変化量ΔＰにより、曲線適合の結果ＨＲの変化率は高いが、ΔＨが増大する場合がある。この場合には、反復計算により、パラメータＰの変化量ΔＰを収束させる。式（１５）のようにパラメータを逐次更新し、収束した変更量ΔＰを導出する。
【０１１４】
Ｐn＝Ｐn-1＋ΔＰ 式（１５）
【０１１５】
以前の値よりΔＨが増大する場合には、式（１６）のようにパラメータＰを逐次更新し、ΔＨが減少するようにする。
【０１１６】
Ｐn＝Ｐn-1＋e・ΔＰ 式（１６）
【０１１７】
ここで、０＜ｅ＜１
【０１１８】
以上のようにして、機械モデル推定手段１０は、計測した周波数特性から質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定するのである。
つまり、質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定するので、機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を機械モデル推定手段１０がモデル化できるのである。
【０１１９】
周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０では、２つのステップをさらに有し、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１が計測した周波数特性から周波数特性ピーク検出手段１１から共振・反共振周波数を求め、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２が減衰推定値解析手段１２によって減衰を算出する。
【０１２０】
共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１では、計測した周波数特性に機械系の共振が存在すれば、ゲイン（振幅）には凹凸が現れ、凸側は共振、凹側は反共振になるので、周波数特性ピーク検出手段１１がゲイン（振幅）の凹凸のピークを検出すれば、共振・反共振周波数を推定できる。
【０１２１】
次に、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２では、
共振・反共振周波数が検出できれば、減衰は凸または凹の角度なので、共振・反共振のピークとその周辺値から、減衰推定値解析手段１２は減衰を推定できる。
【０１２２】
共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１で共振・反共振周波数を推定し、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２で減衰を推定できるので、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０を求めることができる。
なお、周波数特性の図４のＡ−Ａ’やＡ’’−Ａ’である低周波数領域から質量Ｊと摩擦特性Ｄを推定したように、図４のＢ−Ｂ’ように任意の２点を選んで共振・反共振周波数を推定し、減衰を推定しても良い。
【０１２３】
以上のように、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０と、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０と、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１と共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２から成る周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０を実施することで、周波数特性演算装置６が周波数特性を計測し、機械モデル推定手段１０が機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を求め、周波数特性ピーク検出手段１１と減衰推定値解析手段１２が振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０を求めることができる。
【実施例２】
【０１２４】
図７は、本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャートである。
ＳＴＥＰ１０は周波数特性を計測するステップ、ＳＴＥＰ２０は周波数特性から機械特性モデルを算出するステップ、ＳＴＥＰ３０は周波数特性から振動系モデルを算出するステップである。
周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０のＳＴＥＰ３１は共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップ、ＳＴＥＰ３２は共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップ、ＳＴＥＰ３３は振動モードを算出するステップである。
【０１２５】
図８は、本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図である。
図９は、本発明の第３実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図である。
図において、１は電動機、２は検出手段、３は制御器、４は指令手段、５は機械、６は周波数特性演算装置、７は機械特性モデル、８は剛体負荷モデル、９は摩擦モデル、１０は機械モデル推定手段、１１は周波数特性ピーク検出手段、１２は減衰推定値解析手段、１３は振動モード推定手段、１４は出力手段、１５は入力手段、１６は記憶手段、１７は振動系モデル、１８は共振モデル、１９は反共振モデル、２０は減衰モデル、２１は振動モードモデルとなっている。
検出手段２は、電動機１の動作量を検出する２aと、機械５の可動部の動作量を検出する２ｂと、機械５に取り付けられた加速度計２ｃ〜２ｍがある。
加速度計２ｄ、２ｆは、機械５の可動部の可動方向の加速度を検出し、加速度２eは機械５の可動部に付けてあるが、可動方向とは垂直方向に取り付けられ、加速度計２ｃ、２ｇ、２ｈ、２ｍは機械５の可動しない支持部に取り付けられている。
【０１２６】
本実施例が、第１実施例と異なるのは、電動機１が回転型モータであり、検出手段２が回転型モータに付随する電動機の動作量を検出する回転型エンコーダと、機械５の可動部の動作量を検出するリニアエンコーダとを持つフルクローズド構成である点と、複数の加速度計を機械５に貼り付けた点である。
なお、電動機１が回転型モータであるため、第１実施例で示した負荷Ｊ、剛体負荷モデルは、慣性モーメントＪとなる。
また、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３を含めた点が第１実施例とは異なる。
【０１２７】
本発明が特許文献１と異なる部分は、摩擦モデル９と複数の検出手段２と振動モード推定手段１３、摩擦モデル９を備えた部分である。
【０１２８】
本発明が特許文献２と異なる部分は、周波数特性演算装置６と機械モデル推定手段１０と周波数特性ピーク検出手段１１と減衰推定値解析手段１２と振動モード推定手段１３と入力手段１５と記憶手段１６と、振動系モデル１７として共振モデル１８と反共振モデル１９と減衰モデル２０と振動モードモデル２１を備えた部分である。
【０１２９】
機械特性モデル化方法は、図７に示すように、第１実施例と同様３つのステップによって進める。
周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０は、第１実施例と同様に、開ループ化し、指令手段４は掃引正弦波Ｃをトルク指令Ｔとして制御器３に与えて、電動機１を駆動し、その動作量や機械５の振るえた量を検出手段２が応答ｒを検出する。
第１実施例とは異なり、検出手段２aと共に、２ｂと、加速度計の検出手段２ｄ、２ｆ、２e、２ｃ、２ｇ、２ｈ、２ｍも応答ｒiを検出する。
トルク指令Ｔである掃引正弦波Ｃと、応答ｒiを周波数特性演算装置６に与えることで、９種類の周波数特性を計測できる。なお、応答ｒa,rbは、制御器３を介して周波数特性演算装置６に与えて良い。
【０１３０】
各々の周波数特性は、第１実施例と同様に演算できる。
平均化したクロス・スペクトルを、９種の応答ｒiと推力指令Ｔもしくは掃引正弦波Ｃから求め、前記式（１）にて９種の周波数応答特性ＨＭ,iを求めれば良い。
なお、加速度計の検出手段２ｄ、２ｆ、２e、２ｃ、２ｇ、２ｈ、２ｍは、取り外し可能であれば、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３のために、計測点を変えて周波数特性をさらに追加して得てもよい。
【０１３１】
周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０は、第１実施例と同様に、ステップＳＴＥＰ１０にて得た周波数特性から、低周波数領域に現れる慣性モーメントと摩擦の影響から剛体負荷モデルと摩擦モデルを得る。
ただし、機械５の可動部の可動方向とは垂直方向に付けてある加速度２eと、機械５の可動しない支持部に付けてある加速度計２ｃ、２ｇ、２ｈ、２ｍから得た、周波数特性ＨＭe,ＨＭc,ＨＭg，ＨＭh,ＨＭｍは、剛体成分の影響を受けないので、剛体負荷モデルと摩擦モデルの推定に用いない。
検出手段２a、２ｂと、機械５の可動部の可動方向の加速度を検出する加速度計２ｄ、２ｆを用いて、機械モデル推定手段１０が負荷慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定する。
【０１３２】
なお、検出手段２aは、電動機１の速度の動作量を検出し、検出手段２ｂは、機械５の可動部の位置・変位の動作量を検出し、加速度計の検出手段２ｄ、２ｆは、機械５の可動部の加速度の動作量を検出するので、前記式（７）の単位系が異なる。
機械モデル推定手段１１は、計測した周波数特性ＨＭｂ，ＨＭd、ＨＭｆを微分もしくは積分して、第１実施例と同じ単位系にして、第１実施例と同様に慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定しても良いし、前記式の単位系を変えて構築し、第１実施例のような演算を実施して慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定しても良い。
【０１３３】
前記式（７）を加速度応答の周波数特性とすれば、式（１７）となり、位置・変位応答の周波数応答ならば、式（１８）となる。
【０１３４】
【数１２】
【数１３】
【０１３５】
ここで、ＨＲ（a）’：摩擦を考慮した加速度応答の周波数特性、ＨＲ（d）’：摩擦を考慮した位置・変位応答の周波数応答である。
【０１３６】
単位系が異なる場合も、第１実施例と同様に、最小二乗法や曲線適合により慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定する。
【０１３７】
複数の周波数特性から慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄを推定するので、ここでは９種類の慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄが求められる。
これらを平均化して、最終的な慣性モーメントＪと摩擦特性Ｄとして良い。
【０１３８】
以上のように、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０で、機械モデル推定手段１１は、機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を求めるのである。
【０１３９】
次に、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に進み、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３を実施する。
【０１４０】
共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１では、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０で得た９種の周波数応答特性ＨＭa, ＨＭｂ, ＨＭc, ＨＭd,ＨＭe, ＨＭｆ, ＨＭg,ＨＭh,ＨＭｍ を用いて、第１実施例と同様に、周波数特性ピーク検出手段１１は、共振・反共振周波数を推定できる。
複数の検出手段２を用いて、電動機１や機械５の様々な点を計測しているので、第１実施例では検出できない共振を把握できる。
以上のように、周波数特性ピーク検出手段１１は、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９を算出できるのである。
【０１４１】
共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２では、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１で得た、共振周波数もしくは反共振周波数の減衰を、第１実施例と同様にして、減衰推定値解析手段１２が算出する。
本実施例では、複数の周波数特性を計測しているので、同じ共振周波数が複数の周波数特性に存在し、減衰も複数得ることができるが、個々の減衰としても良いし、平均化した減衰を求めても良い。
以上のようにして、減衰推定値解析手段１２は振動系モデル１７である減衰モデル２０を算出するのである。
【０１４２】
振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３では、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０で得た、複数の周波数特性を、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２を元に、振動モード推定手段１３は、振動モードを算出する。
振動モードは機械が振動する挙動であり、ある共振周波数における周波数特性のゲイン（振幅）と位相から求められ、電動機１を含む機械５の計測した各点の動きを監察して、機械的な剛性を定性的に判断できる。
このように、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３では、振動モード推定手段１３が、振動系モデル１７である振動モードモデル２１を算出するのである。
【０１４３】
以上のように、本実施例では、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０にて、複数の周波数特性を計測し、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０にて、剛体成分を検出した周波数特性を用いて、機械モデル推定手段１１が機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を算出でき、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に進み、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１にて、周波数特性ピーク検出手段１１が、反共振・共振を算出し、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２では、減衰推定値解析手段１２が、共振もしくは反共振の減衰を算出し、振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３では、振動モード推定手段１３が振動モードを算出することで、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０、振動モードモデル２１を算出できるのである。
【実施例３】
【０１４４】
図１０は本発明の第３実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図である。
図１１は本発明の第３実施例を示す電動機制御装置のブロック図である。
図において、１は電動機、２は検出手段、３は制御器、４は指令手段、５は機械、６は周波数特性演算装置、７は機械特性モデル、８は剛体負荷モデル、９は摩擦モデル、１０は機械モデル推定手段、１１は周波数特性ピーク検出手段、１２は減衰推定値解析手段、１４は出力手段、１５は入力手段、１６は記憶手段、１７は振動系モデル、１８は共振モデル、１９は反共振モデル、２０は減衰モデルとなっている。
【０１４５】
本実施例が第１実施例や第２実施例と異なるのは、２つの電動機１と制御器３を持つ２軸構成である点である。
また、第１実施例とは、２軸とも電動機１がリニアモータでは無く、回転モータである点が異なる。機械特性モデル化方法の手順は、第１実施例の図１と同様である。
第２実施例とは、電動機１が回転モータである点は同じだが、Ｘ軸は検出手段２が電動機１ｂの動作量を検出するセミクローズド構成である点が異なる。Ｙ軸検出手段２がフルクローズド構成である点は同じであるが、他に加速度計を持たず、振動モード推定手段１３を有さず、振動系モデル１７を求める振動モードを算出するステップＳＴＥＰ３３を機械特性モデル化方法の手順に含まない点が異なる。
さらに、多軸構成にしたので、電動機１aを動作させたときの検出手段２ｂの応答による周波数特性ＨＭｂ,1、電動機１ｂを動作させたときの検出手段２a、２ｃの応答による周波数特性ＨＭa,2、ＨＭc,2が得られる点が異なるが、複数の周波数特性を得る点は第２実施例と同じである。
【０１４６】
本発明が特許文献１と異なる部分は、摩擦モデル９を備えた部分と、多軸構成にしたので、電動機１aを動作させたときの検出手段２ｂの応答による周波数特性ＨＭｂ,1、電動機１ｂを動作させたときの検出手段２a、２ｃの応答による周波数特性ＨＭa,2、ＨＭc,2が得られる点である。
【０１４７】
本発明が特許文献２と異なる部分は、周波数特性演算装置６と機械モデル推定手段１０と周波数特性ピーク検出手段１１と減衰推定値解析手段１２と入力手段１５と記憶手段１６と、振動系モデル１７として共振モデル１８と反共振モデル１９と減衰モデル２０を備え、多軸構成にしたので、電動機１aを動作させたときの検出手段２ｂの応答による周波数特性ＨＭｂ,1、電動機１ｂを動作させたときの検出手段２a、２ｃの応答による周波数特性ＨＭa,2、ＨＭc,2が得られる点である。
【０１４８】
第１実施例と同様、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０という手順で進める。
【０１４９】
周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０では、多軸構成の周波数特性を得る。
第１実施例や第２実施例と基本的には同じであるが、電動機１aを動作させたときの検出手段２ｂの応答による周波数特性ＨＭｂ,1、電動機１ｂを動作させたときの検出手段２a、２ｃの応答による周波数特性ＨＭa,2、ＨＭc,2が得られる特徴がある。
【０１５０】
周波数特性を計測する手順は以下のようになる。
２軸ともにフィードバック・ループを切り、開ループ化し、指令手段４は掃引正弦波Ｃを発生し、トルク指令として制御器３aに与えると、電動機１aが付加された機械５と共に動作する。制御器３ｂにはトルク指令を与えず、開ループ化のままにする。
動作した電動機１aと機械５の動作量ｒa,rcを、検出手段２a,２ｃが検出する。
一方、検出手段２ｂでも応答ｒｂを得る。
これにより、周波数特性演算装置６は、指令手段４の掃引正弦波Ｃのトルク指令Ｔ１と検出手段２が検出したra,rb,rcから、周波数特性ＨＭa、ＨＭｃ、ＨＭb，1を得る。
次に、動作させる軸を入れ替えて、指令手段４は掃引正弦波Ｃを発生し、トルク指令として制御器３ｂに与えると、電動機１ｂが付加された機械５と共に動作する。動作した電動機１ｂの動作量ｒｂを検出手段２ｂが検出する。
もう１軸も、電動機１ｂが動作するので、検出手段２a,２ｃでも応答ｒa、ｒｃを得る。
これにより、周波数特性演算装置６は、指令手段４の掃引正弦波Ｃのトルク指令Ｔ２と検出手段２が検出したra,rb,rcから、周波数特性ＨＭa,2、ＨＭｃ,2、ＨＭbを得る。
【０１５１】
以上のようにして、ステップＳＴＥＰ１０にて、周波数特性演算装置６は６つの周波数特性ＨＭa、ＨＭｃ、ＨＭb，1とＨＭa,2、ＨＭｃ,2、ＨＭbを計測できる。
なお上記では、計測する際に、電動機１aと１ｂを交互に動作させ、片方は停止させていたが、指令手段４の２種類の指令Ｃが互いに無相関であれば、電動機１aと１ｂを同時に動作させ、周波数特性ＨＭa、ＨＭｃ、ＨＭb，1とＨＭa,2、ＨＭｃ,2、ＨＭbを計測しても良い。
【０１５２】
電動機１aと１ｂを同時に動作する場合は、電動機１aを指令手段４のランダム波C１で動作させ、電動機１ｂを指令手段４のＭ系列波C２で動作させ、C1とC2が互いに無相関であれば、３つの検出手段２a,2b,2cが応答ｒa,rb,rcを得て、周波数特性演算装置６は、例えば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を利用して周波数分析し、スペクトルを得る。スペクトルはオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルに演算する。オート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルは平均化する。これらのスペクトルから周波数特性ＨＭを求められる。周波数特性ＨＭは、模擬的に示す式（１９）の関係がある。
【０１５３】
【数１４】
【０１５４】
左辺の指令信号C1,C2を正方行列化して、その逆行列を掛ければ、周波数特性のマトリックスが解けるので、模擬的に示した式（２０）からＨＭa、ＨＭｃ、ＨＭb，1とＨＭa,2、ＨＭｃ,2、ＨＭbが求まることが判る。
【０１５５】
【数１５】
【０１５６】
ここで、A*；Aの複素共役
[A]-1；[A]の逆行列 を示す。
【０１５７】
つまり、平均化したオート・パワー・スペクトルとクロス・スペクトルから、式（２１）にて周波数特性ＨＭの行列が解ける。
【０１５８】
【数１６】
【０１５９】
ここで、
G’ra,c1；応答raと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’rb,c1；応答rbと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’rc,c1；応答rcと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’ra,c2；応答raと指令信号C2の平均化したクロス・スペクトル
G’rb,c2；応答rbと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’rc,c2；応答rcと指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’c1,c1；指令信号C1の平均化したオート・パワー・スペクトル
G’c1,c2；指令信号C1と指令信号C2の平均化したクロス・スペクトル
G’c2,c1；指令信号C2と指令信号C1の平均化したクロス・スペクトル
G’c2,c2；指令信号C2の平均化したオート・パワー・スペクトル
を示す。
【０１６０】
このように、いずれかの方法で周波数特性演算装置６は６つの周波数特性を計測することができる。
【０１６１】
周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０は、第１実施例や第２実施例と同様に実行できる。
複数の周波数特性を用いる点は、第２実施例と同様であり、機械モデル推定手段１０は、慣性モーメントと摩擦特性を算出することで、機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を求めるのである。
本実施例では２軸構成なので、２種類の剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を求める。
Ｘ軸側は、検出手段２ｂで得た応答から求められた周波数特性ＨＭｂを用いて慣性モーメントと摩擦特性を算出する。また、周波数特性ＨＭｂ、１を用いても良い。
Ｙ軸側は、検出手段２a，２ｃで得た応答から求められた周波数特性ＨＭa、ＨＭｃを用いて慣性モーメントと摩擦特性を算出する。また、周波数特性ＨＭa,2、ＨＭｃ,2を用いても良い。
【０１６２】
次に、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に進み、第１実施例と同様に、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２を実施する。
【０１６３】
共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１は、第１実施例や第２実施例と同様に実行できる。
複数の周波数特性を用いる点は、第２実施例と同様であり、周波数特性ピーク検出手段１１は、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９を算出できるのである。
【０１６４】
共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２も、第１実施例や第２実施例と同様に実行できる。
複数の周波数特性を用いる点は、第２実施例と同様であり、減衰推定値解析手段１２は振動系モデル１７である減衰モデル２０を算出するのである。
【０１６５】
このように、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０では、第１実施例や第２実施例と同様に、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０を算出する。
【０１６６】
以上のように、本実施例では、周波数特性を計測するステップＳＴＥＰ１０にて、多軸構成の複数の周波数特性を計測し、周波数特性から機械特性モデルを算出するステップＳＴＥＰ２０にて、剛体成分を検出した周波数特性を用いて、機械モデル推定手段１１が機械特性モデル７である剛体負荷モデル８と摩擦モデル９を算出でき、周波数特性から振動系モデルを算出するステップＳＴＥＰ３０に進み、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップＳＴＥＰ３１にて、周波数特性ピーク検出手段１１が、反共振・共振を算出し、共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップＳＴＥＰ３２では、減衰推定値解析手段１２が、共振もしくは反共振の減衰を算出し、振動系モデル１７である共振モデル１８、反共振モデル１９、減衰モデル２０を算出できるのである。
【産業上の利用可能性】
【０１６７】
周波数特性を計測することによって機械モデルを推定することができるので、電動機を最適に動作させるための情報を把握するという用途に適用できる。
また、機械モデルを推定できるので、実際に電動機を最適に動作させる前に、事前検討として、数値モデルを使った制御系のシミュレーションに用いる制御対象のモデルにも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１６８】
【図１】本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャート
【図２】本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図
【図３】本発明の第１実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図
【図４】本発明の第１実施例を示す摩擦を有する周波数応答特性の図
【図５】本発明の第１実施例を示す剛体系と２慣性系を示す図
【図６】本発明の第１実施例を示す摩擦を有する剛体系モデルを示す図
【図７】本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化方法のフローチャート
【図８】本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図
【図９】本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置のブロック図
【図１０】本発明の第３実施例を示す電動機制御装置の機械特性モデル化装置の全体構成図
【図１１】本発明の第３実施例を示す電動機制御装置のブロック図
【図１２】従来の第１例を示す機械モデル推定装置を備えた電動機制御装置の全体構成図
【図１３】従来の第１例を示す剛体モデル式の曲線適合への不適の一例を示した図
【図１４】従来の第２例を示す基本的な考え方の詳細を示したブロック図
【符号の説明】
【０１６９】
１ 電動機
２ 検出手段
３ 制御器
４ 指令手段
５ 機械
６ 周波数特性演算装置
７ 機械特性モデル
８ 剛体負荷モデル
９ 摩擦モデル
１０ 機械モデル推定手段
１１ 周波数特性ピーク検出手段
１２ 減衰推定値解析手段
１３ 振動モード推定手段
１４ 出力手段
１５ 入力手段
１６ 記憶手段
１７ 振動系モデル
１８ 共振モデル
１９ 反共振モデル
２０ 減衰モデル
２１ 振動モードモデル
１０１ 演算装置
１０２ サーボ制御装置
１０３ 回転検出器
１０４ 電動機
１０５ 伝達機構
１０６ 可動部
１０７ 非可動部
１０８ 動作指令信号
１０９ 回転検出器信号
１１０ 制御信号
１１９ 入力装置
１２０ 周波数特性式
１２１ 出力装置
２０１ 速度指令発生部
２０２ 速度制御部
２０３ モデル速度制御部
２０４ 同定部
２０５ 調整部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械を駆動する電動機の動作指令を作成する指令手段を備えた電動機制御装置が前記機械を駆動するとともに、検出手段が前記機械の動作量を検出し、前記検出された動作量と前記動作指令とを演算することにより前記機械の周波数特性を得る周波数特性演算装置を備え、前記機械の特性をモデル化する機械特性モデル化装置において、
前記電動機と前記機械の負荷量の剛体負荷モデルと、
摩擦を数値化した摩擦モデルを含む機械特性モデルと、
前記周波数特性から前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルを算出する機械モデル推定手段と、を有することを特徴とする電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項２】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを直接算出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項３】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性を前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含めた前記機械特性モデルで曲線適合して、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを含む前記機械特性モデルを算出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項４】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性に近づくよう曲線適合した前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルの変化量を反復演算により収束させることを特徴とする請求項３に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記電動機の位置、速度若しくは加速度、または前記機械の位置、速度若しくは加速度を検出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項６】
前記指令手段の出力は、掃引正弦波であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項７】
前記指令手段の出力は、Ｍ系列信号であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項８】
前記指令手段の出力は、ランダム波であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項９】
前記電動機は回転型モータであって、
前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは慣性モーメントであることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１０】
前記電動機は並進型モータであって、
前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは質量であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１１】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出する周波数特性ピーク検出手段を有することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１２】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性ピーク検出手段で検出した共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定する減衰推定値解析手段を有することを特徴とする請求項１１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１３】
前記機械特性モデルは、前記機械モデル推定手段に予め入力されている共振モデルと減衰モデルを含む振動系モデルを含み、
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記共振モデルと前記減衰モデルとを含む振動系モデルを算出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１４】
複数の前記検出手段を用いて計測した複数の前記周波数特性から、
前記機械モデル推定手段、手段前記周波数特性ピーク検出手段、前記減衰推定値解析手段は、それぞれ、前記負荷モデルと前記摩擦モデル、共振周波数と反共振周波数、減衰を推定することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１５】
前記機械モデル推定手段は、前記複数の周波数特性から振動モードを推定する振動モード推定手段をさらに有することを特徴とする請求項１４に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１６】
前記電動機制御装置、前記電動機、前記検出手段をそれぞれ少なくとも２つ以上備え、
前記周波数特性演算装置は、少なくとも２つ以上の前記周波数特性を計測することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１７】
出力手段、入力手段、または記憶手段を有することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１８】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の少なくとも２点を任意に指定し周波数範囲を限定して、前記機械特性モデルを算出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１９】
機械と、前記機械を駆動する電動機と、前記電動機の制御指令を作成する指令手段と前記制御指令を受けて前記電動機を駆動する制御器とを備える電動機制御装置と、からなる電動機制御システムの機械特性モデル化方法において、
前記指令手段が前記電動機の動作指令を作成して、前記動作指令によって駆動された前記機械の周波数特性を計測するステップと、
前記周波数特性から機械特性モデルを算出することにより剛体負荷モデルと摩擦モデルとを含む機械特性モデルを導くステップと、から構成されることを特徴とする電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２０】
前記機械特性モデルは、共振モデルと減衰モデルとを含む振動系モデルを含むことを特徴とする請求項１９に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２１】
前記周波数特性から振動系モデルを算出するステップを有することを特徴とする請求項１９に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２２】
前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出して周波数特性のピークを検出し、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップを有することを特徴とする請求項２１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２３】
前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップを有することを特徴とする請求項２１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２４】
前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性を複数用いて振動モードを算出するステップを有することを特徴とする請求項２１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２５】
請求項１記載の機械特性モデル化装置を備えたことを特徴とする電動機制御装置。
【請求項２６】
請求項２５記載の制御装置によって制御され、特性がモデル化されることを特徴とする機械。
【請求項２７】
請求項１記載の機械特性モデル化装置を備えた電動機制御装置と、
前記電動機制御装置により制御される電動機と、
前記電動機により駆動される機械と、
からなることを特徴とする機械制御システム。
【請求項１】
機械を駆動する電動機の動作指令を作成する指令手段を備えた電動機制御装置が前記機械を駆動するとともに、検出手段が前記機械の動作量を検出し、前記検出された動作量と前記動作指令とを演算することにより前記機械の周波数特性を得る周波数特性演算装置を備え、前記機械の特性をモデル化する機械特性モデル化装置において、
前記電動機と前記機械の負荷量の剛体負荷モデルと、
摩擦を数値化した摩擦モデルを含む機械特性モデルと、
前記周波数特性から前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルを算出する機械モデル推定手段と、を有することを特徴とする電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項２】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを直接算出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項３】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性を前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含めた前記機械特性モデルで曲線適合して、前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルを含む前記機械特性モデルを算出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項４】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性に近づくよう曲線適合した前記剛体負荷モデルと前記摩擦モデルとを含む前記機械特性モデルの変化量を反復演算により収束させることを特徴とする請求項３に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記電動機の位置、速度若しくは加速度、または前記機械の位置、速度若しくは加速度を検出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項６】
前記指令手段の出力は、掃引正弦波であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項７】
前記指令手段の出力は、Ｍ系列信号であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項８】
前記指令手段の出力は、ランダム波であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項９】
前記電動機は回転型モータであって、
前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは慣性モーメントであることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１０】
前記電動機は並進型モータであって、
前記電動機と前記機械の負荷量である前記剛体負荷モデルは質量であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１１】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出する周波数特性ピーク検出手段を有することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１２】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性ピーク検出手段で検出した共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定する減衰推定値解析手段を有することを特徴とする請求項１１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１３】
前記機械特性モデルは、前記機械モデル推定手段に予め入力されている共振モデルと減衰モデルを含む振動系モデルを含み、
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性から、前記共振モデルと前記減衰モデルとを含む振動系モデルを算出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１４】
複数の前記検出手段を用いて計測した複数の前記周波数特性から、
前記機械モデル推定手段、手段前記周波数特性ピーク検出手段、前記減衰推定値解析手段は、それぞれ、前記負荷モデルと前記摩擦モデル、共振周波数と反共振周波数、減衰を推定することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１５】
前記機械モデル推定手段は、前記複数の周波数特性から振動モードを推定する振動モード推定手段をさらに有することを特徴とする請求項１４に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１６】
前記電動機制御装置、前記電動機、前記検出手段をそれぞれ少なくとも２つ以上備え、
前記周波数特性演算装置は、少なくとも２つ以上の前記周波数特性を計測することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１７】
出力手段、入力手段、または記憶手段を有することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１８】
前記機械モデル推定手段は、前記周波数特性の少なくとも２点を任意に指定し周波数範囲を限定して、前記機械特性モデルを算出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化装置。
【請求項１９】
機械と、前記機械を駆動する電動機と、前記電動機の制御指令を作成する指令手段と前記制御指令を受けて前記電動機を駆動する制御器とを備える電動機制御装置と、からなる電動機制御システムの機械特性モデル化方法において、
前記指令手段が前記電動機の動作指令を作成して、前記動作指令によって駆動された前記機械の周波数特性を計測するステップと、
前記周波数特性から機械特性モデルを算出することにより剛体負荷モデルと摩擦モデルとを含む機械特性モデルを導くステップと、から構成されることを特徴とする電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２０】
前記機械特性モデルは、共振モデルと減衰モデルとを含む振動系モデルを含むことを特徴とする請求項１９に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２１】
前記周波数特性から振動系モデルを算出するステップを有することを特徴とする請求項１９に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２２】
前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数と反共振周波数からなる突起形状を自動的に算出して周波数特性のピークを検出し、共振周波数もしくは反共振周波数を推定するステップを有することを特徴とする請求項２１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２３】
前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性の共振周波数あるいは反共振周波数から減衰を推定するステップを有することを特徴とする請求項２１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２４】
前記振動系モデルを算出するステップは、前記周波数特性を複数用いて振動モードを算出するステップを有することを特徴とする請求項２１に記載の電動機制御装置の機械特性モデル化方法。
【請求項２５】
請求項１記載の機械特性モデル化装置を備えたことを特徴とする電動機制御装置。
【請求項２６】
請求項２５記載の制御装置によって制御され、特性がモデル化されることを特徴とする機械。
【請求項２７】
請求項１記載の機械特性モデル化装置を備えた電動機制御装置と、
前記電動機制御装置により制御される電動機と、
前記電動機により駆動される機械と、
からなることを特徴とする機械制御システム。
【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】
【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】
【公開番号】特開２００６−３３３５９４（Ｐ２００６−３３３５９４Ａ）
【公開日】平成１８年１２月７日（２００６．１２．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１５１８４９（Ｐ２００５−１５１８４９）
【出願日】平成１７年５月２５日（２００５．５．２５）
【出願人】（０００００６６２２）株式会社安川電機 (2,482)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１２月７日（２００６．１２．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年５月２５日（２００５．５．２５）
【出願人】（０００００６６２２）株式会社安川電機 (2,482)
【Ｆターム（参考）】
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