(57)【要約】【課題】ダンパの振動を目標指令に精度よく一致させ得るダンパの振動試験装置の提供である。【解決手段】上記した目的を達成するため、本発明のダンパの振動試験装置１は、テレスコピック型のダンパＤに振動を与えるアクチュエータＡと、ダンパＤの伸縮変位ｘ、伸縮速度ｖおよび伸縮加速度αの三つの情報のうち９０度位相がずれた二つ情報を検知する検知器Ｓと、目標指令Ｕ＊を前記検知器Ｓで検知した情報の入力によってニューラルネットワークモデルを利用してダンパＤの反力を打ち消す補正値Ｒを求める補正器６を有し、補正器６で目標指令Ｕ＊を補正して得た補正指令ＵをアクチュエータＡへ与えてアクチュエータＡを制御するコントローラＣとを備えている。【選択図】図２
2020064021.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テレスコピック型のダンパに振動を与えるアクチュエータと、
前記ダンパの伸縮変位、伸縮速度および伸縮加速度の三つの情報のうち９０度位相がずれた二つ情報を検知する検知器と、
目標指令を前記検知器で検知した情報の入力によってニューラルネットワークモデルを利用して前記ダンパの反力を打ち消す補正値を求める補正器を有し、前記補正値で前記目標指令を補正して得た補正指令を前記アクチュエータへ与えて前記アクチュエータを制御するコントローラとを備えた
ダンパの振動試験装置。
【請求項２】
前記検知器は、前記伸縮変位、前記伸縮速度および前記伸縮加速度の三つの情報の全部を検知し、
前記補正器は、前記伸縮変位、前記伸縮速度および前記伸縮加速度の三つの情報を利用して前記目標指令を補正する前記補正値を得る
ことを特徴とする請求項１に記載のダンパの振動試験装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ダンパの振動試験装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、プラントに対して指令を入力して、プラントの出力を目標波形通りに制御するシステムとしては、プラントの出力を検知して、この出力をフィードバックして目標波形が指示する指示値との偏差を求め、ＰＩ補償やＰＩＤ補償を行ってプラントへ与える指令を求めるものがある。このように、フィードバック制御を行うシステムとしては、たとえば、ダンパに油圧アクチュエータで振動を与えてダンパの疲労耐久性をテストするダンパの振動試験装置がある。
【０００３】
ダンパに対して油圧アクチュエータで正弦波振動を与えて振動試験を行う振動試験機における油圧アクチュエータは、内部にピストンで区画される伸側室と圧側室とを有するシリンダと、ピストンに連結されてシリンダ内に挿入されてシリンダに対して軸方向に移動可能なロッドと、伸側室と圧側室を油圧源とタンクとに連通可能なサーボ弁とを備えている。このような、油圧アクチュエータを備えた振動試験装置は、油圧アクチュエータの変位、速度或いは加速度をフィードバックするフィードバック制御を行って、サーボ弁を駆動して油圧アクチュエータのストロークと推力を制御する（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−１０１７０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ダンパは伸縮すると減衰力と称される反力を発生するため、油圧アクチュエータをフィードバック制御する場合、ダンパが出力する減衰力の影響を加味してやらないとダンパに目標指令通りに振動を与えられない。
【０００６】
フィードバック制御によって油圧アクチュエータを制御する場合、ダンパの反力を外乱と看做して、ダンパの反力を伝達関数でモデル化して目標指令から差し引いてやれば、ダンパに目標指令通りに振動を与えられるようにも思える。
【０００７】
しかしながら、ダンパ内に充填される作動油には気体が含まれており、ダンパが伸縮する速度に対して出力する減衰力の特性は、図４に示すように、ヒステリシスを持つとともに、速度に対して減衰力が非線形となる特性となる。したがって、伝達関数モデルでは非線形なダンパの減衰力を表現するのは不可能であり、モデル無しでは発生する反力を考慮した制御をすることができないので、目標指令通りにダンパへ振動を与えるのは難しい。
【０００８】
非線形特性を学習し得るニューラルネットワークモデルを利用した油圧アクチュエータの動作の学習およびシステム同定では、目標指令の入力から油圧アクチュエータの出力までのモデルの逆モデルを学習し、目標指令から油圧アクチュエータへ与える操作量を得ることも考えられる。しかしながら、油圧アクチュエータの応答には油圧系やサーボ弁由来の大きな時間遅れがあって、単に畳み込み系のニューラルネットワークモデルを利用しただけでは時間遅れに対応できず、やはり、目標指令にダンパの振動を精度よく追従させるのは難しい。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、ダンパの振動を目標指令に精度よく一致させ得るダンパの振動試験装置の提供である。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記した目的を達成するため、本発明のダンパの振動試験装置は、テレスコピック型のダンパに振動を与えるアクチュエータと、ダンパの伸縮変位、伸縮速度および伸縮加速度の三つの情報のうち９０度位相がずれた二つ情報を検知する検知器と、目標指令を前記検知器で検知した情報の入力によってニューラルネットワークモデルを利用してダンパの反力を打ち消す補正値を求める補正器を有し、補正器で目標指令を補正して得た補正指令をアクチュエータへ与えてアクチュエータを制御するコントローラとを備えている。このように構成されたコントローラは、アクチュエータを制御するにあたってダンパの反力を補正器で学習し、ダンパの反力を打ち消す補正値を求め得る。
【００１１】
また、検知器が伸縮変位、伸縮速度および伸縮加速度の三つの情報の全部を検知し、補正器が伸縮変位、伸縮速度および伸縮加速度の三つの情報を利用して目標指令を補正する補正値を得るようにダンパの振動試験装置を構成してもよく、このようにするとダンパの反力を精度よく打ち消す補正値を得ることができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明のダンパの振動試験装置によれば、ダンパの振動を目標指令に精度よく一致させ得る。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施の形態におけるダンパの振動試験装置の構成図である。
【図２】一実施の形態におけるダンパの振動試験装置のコントローラの制御ブロック図である。
【図３】補正器の構成を示した図である。
【図４】ダンパの伸縮速度に対する反力である減衰力の特性を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図に示した実施の形態に基づき、本発明を説明する。図１に示すように、一実施の形態におけるダンパの振動試験装置１は、テレスコピック型のダンパＤに振動を与えるアクチュエータＡと、ダンパＤの伸縮変位、伸縮速度および伸縮加速度の三つの情報を検知する検知器Ｓと、前記三つの情報をフィードバックしてアクチュエータＡを制御するコントローラＣとを備えている。
【００１５】
ダンパＤは、テレスコピック型のダンパであって、一端がアクチュエータＡに連結されるとともに他端はダンパの振動試験装置１の門型フレームＦに対して上下動可能に装着されるクランプ２に連結される。
【００１６】
アクチュエータＡは、本実施の形態では、図１に示すように、直動型の油圧シリンダとされており、コントローラＣからの指令の入力によって、指令が指示する伸縮方向と速度に応じて伸縮する。本実施の形態では、ダンパＤの伸縮方向は、アクチュエータＡの伸縮方向に一致させており、アクチュエータＡが伸縮するとダンパＤの同様に伸縮してダンパＤに振動が与えられる。なお、本実施の形態では、ダンパＤの伸縮方向とアクチュエータＡの伸縮方向とを一致させているが、ダンパＤとアクチュエータＡとを回転可能に連結して、アクチュエータＡに対してダンパＤを斜めに連結して、ダンパＤに伸縮方向の振動の他に横方向の振動を負荷するようにして試験を行ってもよい。
【００１７】
検知器Ｓは、本実施の形態では、ダンパＤの伸縮加速度αを検知する加速度センサ３と、加速度センサ３で検知した伸縮加速度αを積分して伸縮速度ｖを得る積分器４と、伸縮速度ｖを積分して伸縮変位ｘを得る積分器５とを備えている。なお、検知器Ｓは、ダンパＤの伸縮変位を検知するストロークセンサと、ストロークセンサで検知したダンパＤの伸縮変位ｘを微分してダンパＤの伸縮速度ｖを得る微分器と、微分器で検知したダンパＤの伸縮速度をさらに微分してダンパＤの伸縮加速度αを得る微分器とで構成されてもよい。また、検知器Ｓは、ダンパＤの伸縮加速度αを検知する加速度センサ３と、ダンパＤの伸縮変位を検知するストロークセンサと、伸縮加速度を積分する積分器或いは伸縮変位を微分する微分器とで構成されてもよい。
【００１８】
コントローラＣは、図２に示すように、ニューラルネットワークモデルを利用してダンパＤの反力を打ち消す指令を補正値Ｒとして求める補正器６と、入力される目標指令Ｕ＊から補正値Ｒを差し引いて補正指令Ｕを生成する加算器７とを備えて構成されている。
【００１９】
補正器６は、目標指令Ｕ＊と、ダンパＤの伸縮変位ｘ、伸縮速度ｖ、伸縮加速度αとの入力を受けて、アクチュエータＡによって振動が入力されることによってダンパＤが出力する反力である減衰力をニューラルネットワークモデルを利用して学習し、このダンパＤの反力を打ち消すための補正値Ｒを求める。
【００２０】
具体的には、補正器６は、図３に示すように、目標指令Ｕ＊の他、ダンパＤの伸縮変位ｘ、伸縮速度ｖ、伸縮加速度αの情報を入力層に入力して、各情報に重みづけ係数Ｗ１１，Ｗ１２，・・・Ｗ１ｎ，Ｗ２１，Ｗ２２，・・・Ｗ２ｎ，Ｗ３１，Ｗ３２・・・Ｗ３ｎを乗て重みづけして中間層のｎ個の情報ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎを得る。さらに、補正器６は、これら中間層の情報ｙ１，ｙ２，・・・ｙｎにそれぞれ重みづけ係数Ｗ４１，Ｗ４２，・・・Ｗ４ｎを乗じて重みづけして出力層の補正値Ｒを得る。なお、中間層における情報の個数は、任意に設定できる。
【００２１】
補正器６は、目標指令の入力からアクチュエータＡへの操作量が入力される度に、つまり、目標指令に対するダンパＤの応答である三つの情報から入力層の情報が得られる度に、出力層の補正値ＲがダンパＤの減衰力に等しくなるように、重みづけ係数Ｗ１１，Ｗ１２，・・・Ｗ４ｎを調整して、ダンパＤの反力の特性を学習していく。なお、補正器６による学習には、Ａｄａｍの学習側の他、種々の学習則を利用可能である。
【００２２】
このようにして補正器６は、ダンパＤの反力である減衰力を学習するので、ダンパＤの反力を打ち消す補正値Ｒを精度よく求め得る。ダンパＤの伸縮速度ｖと伸縮変位ｘの二つの情報或いは伸縮速度ｖと伸縮加速度αの二つの情報を利用して補正器６で学習する場合、伸縮変位ｘ或いは伸縮加速度αをダンパＤの減衰力のヒステリシスの場合分けの材料として用いることができ、ニューラルネットワークモデルの本来の特性である判別が働き、伸縮速度ｖに対してヒステリシス特性の結びつけが可能なる。また、本来であればダンパＤの反力のヒステリシスの場合分けの材料としては伸縮速度ｖに対するダンパＤの反力の微分もしくは時間微分により成されるが、反力の微分や時間微分を求めるには遅れ特性を持つフィルタを使用する必要があり、制御系に遅れと構成を持つフィルタを利用するとコントローラＣの性能低下につながってしまう。これに対して、ダンパＤの伸縮速度ｖと伸縮変位ｘの二つの情報或いは伸縮速度ｖと伸縮加速度αの二つの情報を利用する場合、ノイズの影響や計測精度が良好なデータを選択して用いることができ、補正器６は、補正値Ｒを効率的に求め得る。なお、本実施の形態では、伸縮変位ｘ、伸縮速度ｖおよび伸縮加速度αの三つの情報を補正器６に入力するようにしているので、補正値Ｒを得るまでの時間の短縮に加えて、より高精度の補正値Ｒが得られる。
【００２３】
加算器７は、目標指令Ｕ＊から補正器６で得た補正値Ｒを差し引いて補正指令Ｕを求め、補正指令Ｕを操作量としてアクチュエータＡに与える。このようにしてコントローラＣは、アクチュエータＡを制御するので、ダンパＤの反力を打ち消してダンパＤに対して目標指令通りに振動を負荷して良好な振動試験を行える。
【００２４】
以上のように、本実施の形態のダンパの振動試験装置１は、テレスコピック型のダンパＤに振動を与えるアクチュエータＡと、ダンパＤの伸縮変位ｘ、伸縮速度ｖおよび伸縮加速度αの三つの情報のうち９０度位相がずれた二つ情報を検知する検知器Ｓと、目標指令Ｕ＊を前記検知器Ｓで検知した情報の入力によってニューラルネットワークモデルを利用してダンパＤの反力を打ち消す補正値Ｒを求める補正器６を有し、補正器６で目標指令Ｕ＊を補正して得た補正指令ＵをアクチュエータＡへ与えてアクチュエータＡを制御するコントローラＣとを備えている。このように構成されたコントローラＣは、システムの非線形写像関係を部分的にニューラルネットワークに学習させることにより既存の伝達関数を用いた逆システムを利用した制御とニューラルネットワークによる補正値Ｒを推定する機械学習を組み合わせることによってアクチュエータＡを制御する。よって、コントローラＣは、アクチュエータＡを制御するにあたりダンパＤの非線形な反力を補正器６で学習してダンパＤの反力を打ち消す補正値Ｒを求め得るので、ダンパＤの振動が目標指令に精度良く一致し、良好な振動試験を行える。
【００２５】
また、本実施の形態のダンパの振動試験装置１では、検知器Ｓが伸縮変位ｘ、伸縮速度ｖおよび伸縮加速度αの三つの情報の全部を検知し、補正器６が伸縮変位ｘ、伸縮速度ｖおよび伸縮加速度αの三つの情報を利用して目標指令Ｕ＊を補正する補正値Ｒを得るので、ダンパＤの反力を精度よく打ち消す補正値Ｒを得ることができる。
【００２６】
以上で、本発明の実施の形態についての説明を終えるが、本発明の範囲は図示されまたは説明された詳細そのものには限定されない。
【符号の説明】
【００２７】
１・・・ダンパの振動試験装置、６・・・補正器、Ａ・・・アクチュエータ、Ｃ・・・コントローラ、Ｄ・・・ダンパ、Ｓ・・・検知器
【図１】
2020064021.tif 000003
【図２】
2020064021.tif 000004
【図３】
2020064021.tif 000005
【図４】
2020064021.tif 000006