(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
誘導電動機に電力を供給する定数測定設定機能付きインバータの制御方法であって、前記誘導電動機の一次巻線抵抗を求める直流試験手段と、前記誘導電動機に複数の周波数と複数の大きさの単相交流電流を流して該単相交流電流のそれぞれの周波数と大きさにおける前記誘導電動機の一次と二次の巻線抵抗の和と一次と二次の漏れインダクタンスの和を求める単相試験手段と、前記直流試験手段と前記単相試験手段との出力から前記単相交流電流のそれぞれの周波数と大きさに対応する二次巻線抵抗と漏れインダクタンスを求める計算手段とを具備する定数測定設定機能付きインバータの制御方法において、インバータにより誘導電動機を駆動するときに必要とする計算定数である漏れインダクタンスや二次巻線抵抗や漂遊負荷損を通常の前記駆動の以前に決定する際に、前記計算手段の出力と前記単相交流電流のそれぞれの周波数と大きさとを入力とし前記計算定数を出力とするニューラルネットワークとを具備し、該ニューラルネットワークに与える教師信号としては、各種誘導電動機で実測し種々の特性試験結果妥当な値にすべく修正を加えた前記計算定数とすることを特徴とする定数測定設定機能付きインバータの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明はインバータによる三相誘導電動機駆動システムに係り、特にその調整を簡単にしかも高精度化し得るニューラルネットワークを用いた定数測定設定機能付きインバータの制御方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
三相誘導電動機（以下誘導電動機という）を高精度に制御するには、誘導電動機の電気的定数であるところの、一次と二次の巻線抵抗，一次と二次の漏れインダクタンス，相互インダクタンスが必要な場合がある。
これらの電気的定数を測定しインバータに設定する機能を有するインバータとして、図２の如きものがある。
図２は従来例の定数測定設定機能付きインバータを示すもので、１はインバータ、２は誘導電動機、３は電流検出器、４は電圧検出器、51は磁束トルク制御器、６は無負荷試験手段、７は直流試験手段、８は単相試験、91は計算手段、 101は選択器、 111は設定記憶手段である。
【０００３】
すなわち、インバータ１は選択器 101の出力のスイッチ信号を入力し、そのスイッチング信号に応じてインバータを動作させる。
インバータ１の出力は電流検出器３や電圧検出器４を介して誘導電動機２に接続されており、インバータ１により誘導電動機２に電圧を印加することができる。
まず、誘導電動機２を無負荷にして、選択器 101が無負荷試験手段６出力のスイッチング信号を選択してインバータ１に出力する。
誘導電動機２は高速回転し、無負荷試験手段６は、電流検出器３や電圧検出器４より誘導電動機２の入力電流と入力電圧とを入力してそれらの基本波の大きさと位相とを求め、それらの関係から誘導電動機２の一次自己インダクタンスＬ1 を求める。
【０００４】
つぎに、選択器 101が直流試験手段７出力のスイッチング信号を選択し、インバータ１に出力する。
誘導電動機２は、停止した状態で三相入力端子の内の二つの端子間に、直流電圧が印加される。
直流試験手段７は、電流検出器３と電圧検出器４により検出した電流と電圧とを入力して、それらの比により一次巻線抵抗Ｒ1 を求めて計算手段91に出力する。最後に、選択器 101が単相試験手段８出力のスイッチング信号を選択し、インバータ１に出力する。
誘導電動機２は停止した状態で三相入力端子の内の二つの端子間に単相交流電圧が印加される。
単相試験手段８は、電流検出器３と電圧検出器４により検出した電流と電圧を入力してそれらの基本波の大きさと位相を求め、それらの関係から一次と二次の漏れインダクタンスの和（Ｌ1 ＋Ｌ2 ）と、一次と二次の巻線抵抗の和（Ｒ1 ＋Ｒ2 ）を求めて計算手段91に出力する。
【０００５】
計算手段91では、直流試験手段７および単相試験手段８の出力を入力し、一次漏れインダクタンスと二次漏れインダクタンスは等しいと仮定して漏れインダクタンスＬを求め、抵抗の和（Ｒ1 ＋Ｒ2 ）より一次巻線抵抗Ｒ1 を引いて二次巻線抵抗Ｒ2 を求め、設定記憶手段 111に出力する。
また、加減算器12にて一次自己インダクタンスよりこの漏れインダクタンスＬを引き、相互インダクタンスＭを求めて設定記憶手段 111に出力する。
設定記憶手段 111では、入力した電気定数をインバータのメモリに設定記憶する。
磁束トルク制御制御制御第51では、設定記憶された前述の定数をもとに、誘導電動機２の磁束とトルクを制御するスイッチング信号を、選択器 101を介してインバータ１に出力する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
かご形誘導電動機の場合、二次巻線抵抗や二次漏れインダクタンスの値は、表皮効果や解明されていないその他の理由により、二次導体に流れる電流の周波数や電流の大きさにより変化する。
そして、従来技術においては、図２に示した如き単相試験手段によれば、一つの周波数と一次の電流で、一次と二次の漏れインダクタンスの和（Ｌ1 ＋Ｌ2 ）と、一次と二次の巻線抵抗の和（Ｒ1 ＋Ｒ2 ）を測定するだけのものであって、それらから得られた漏れインダクタンスと二次巻線抵抗が、磁束トルク制御器で必要とする値になるとは限らない。
かような理由により、定数の測定精度が要く、トルクと磁束を制御する通常運転での制御性能が、悪化したものとなっていた。
さらには、誘導電動機は前述の電気的定数では表すことのできない鉄損以外の損失の漂遊負荷損があり、従来方式ではそれを推定することができない。
よって、その損失に相当するだけ通常運転のトルクなどの制御精度が悪化し、それを補償することができない。
しかして本発明は、上述したような点に鑑みなされたものであって、調整を簡単にすることは勿論、高精度な制御を実現し得る格別な制御方法を提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明による解決手段はつぎの如くである。
すなわち本発明は、第１には複数の周波数と電流で測定し、複数の漏れインダクタンスと二次巻線抵抗を得る単相試験手段をなすものである。
第２には、これらの複数の漏れインダクタンスと二次巻線抵抗を得るとともに、その誘導電動機の正しいとされる漏れインダクタンスと二次巻線抵抗を推定するニューラルネットワーク手段を具備してなるものである。
ニューラルネットワーク手段は、予め様々な誘導電動機において測定した漏れインダクタンスと二次巻線抵抗を、教師値として学習した結果がニューラルネットワーク学習結果設定手段により、設定されている構成をなすものである。
【０００８】
このニューラルネットワークの一例としては多相階相構造型神経回路網があり、その学習方式として誤差逆伝播法（バツクプロパゲーション法）がある。
これは、例えば東京大学出版会，「神経回路網モデルとコネクショニズム（甘利俊一著）」誌に掲載されている。
このバツクプロパゲーション法を用いる場合は、漏れインダクタンス，二次巻線抵抗等の入出力、教師とも「０」から「１」の間の実測値に正規化して用いる。そして、ニューラルネットワークより得られた出力値を推定値と解釈し正規化した過程を逆変換して使用する。
第３には、この入出力値，教師値で使用する漏れインダクタンス，二次巻線抵抗等の値をそのまま正規化してもよいが、ここで、それぞれの誘導電動機の定格を乗じ、定格電圧で割ってから正規化した方の値が規格化され、より多くの種類の誘導電動機に対して適用可能である。
【０００９】
【作用】
かかる解決手段により、予め様々な誘導電動機において、印加する電圧の周波数と流す電流の大きさをパラメータとして単相試験を行い、各周波数や各電流での漏れインダクタンスと二次巻線抵抗を得ておく。
また、通常運転に必要な正しいとされる漏れインダクタンスと二次巻線抵抗および漂遊負荷損を、トルク制御特性や運転制御特性などから推定しておく。
そして、各周波数と各電流で計測された漏れインダクタンスと二次巻線抵抗を入力とし、前述の正しいとされる漏れインダクタンスと二次巻線抵抗と漂遊負荷損を教師値として、ニューラルネットワークを学習させておく。
すると、学習に用いなかった誘導電動機においても、各周波数や各電流で単相試験を行い、得られた各周波数や各電流での漏れインダクタンスや二次巻線抵抗を、その学習されたニューラルネットワークに入力することにより、その誘導電動機の正しいとされる漏れインダクタンスと二次巻線抵抗と漂遊負荷損を推定して出力することができる。
【００１０】
かくの如くに、学習したニューラルネットワークの汎用能力で理論的に解明されていない単相試験での計測値を補正し、より真値に近い漏れインダクタンスと二次巻線抵抗をインバータに設定することができ、通常運転のトルクなどの制御性能を向上することができる。
さらには、同様に理論的に解明されていない漂遊負荷損をも推定できるため、それを補償可能となってトルクなどの制御精度を向上することができる。
以下に、本発明を図面に基づいて、さらに詳細説明する。
【００１１】
【実施例】
図１は本発明が適用された一実施例の要部構成を図２に類して示したもので、52は磁束トルク制御器、81・・・８ｎは単相試験手段、92は計算手段、 102は選択器、 112は設定記憶手段、13はニューラルネットワーク手段、14はニューラルネットワーク学習結果設定手段である。図中、図２と同符号のものは同じ機能を有する部分を示す。
すなわち、インバータ１は選択器 102出力のスイッチング信号を入力し、そのスイッチング信号に応じてインバータを動作させる。
インバータ１の出力は電流検出器３や電圧検出器４を介して誘導電動機２に接続されており、インバータ１により誘導電動機２に電圧を印加することができる。
【００１２】
まず誘導電動機２を無負荷にして、選択器 102が無負荷試験手段６出力のスイッチング信号を選択してインバータ１に出力する。
誘導電動機２は高速回転し、無負荷試験手段６は、電流検出器３や電圧検出器４より誘導電動機２の入力電流と入力電圧とを入力してそれらの基本波の大きさと位相を求め、それらの関係から誘導電動機２の一次自己インダクタンスＬ1 を求める。
つぎに選択器 102は、直流試験手段７出力のスイッチング信号を選択し、インバータ１に出力する。
誘導電動機２は停止した状態で三相入力端子の二つの端子間に直流電圧が印加される。
直流試験手段７は、電流検出器３と電圧検出器４により検出した電流と電圧とを入力し、それらの比より一次巻線抵抗Ｒ1 を求めて計算手段92に出力する。
また選択器 102は、単相試験手段81〜単相試験手段８ｎの出力のスイッチング信号を選択し、インバータ１に出力する。ここで、ｎは単相試験手段の数を意味する。
誘導電動機２は停止した状態で三相入力端子の内の二つの端子間に単相交流電圧が印加される。その場合、各々の単相試験手段では電動機に流れる電流の大きさや周波数のどちらか一方か、または両方が異なっているものとする。
各々の単相試験手段にて電流検出器３と電圧検出器４により検出した電流と電圧を入力してそれらの基本波の大きさと位相を求め、それらの関係から、一次と二次の漏れインダクタンスの和（Ｌ11＋Ｌ21）〜和（Ｌ1n＋Ｌ2n）と、一次と二次の巻線抵抗の和（Ｒ1 ＋Ｒ22）〜和（Ｒ1 ＋Ｒ2n）を求め、計算手段92に出力する。
【００１３】
計算手段92では直流試験手段７および単相試験手段81，８ｎの出力を入力し、一次と二次の漏れインダクタンスは等しい仮定して、それぞれの単相試験手段の出力の漏れインダクタンスの和の半分（Ｌ01〜Ｌ0n）と、一次巻線抵抗Ｒ1 を引いた二次巻線抵抗Ｒ21〜二次巻線抵抗Ｒ2nを、ニューラルネットワーク手段13に出力する。
ニューラルネットワーク手段13ではそれぞれの単相試験の電流Ｉ1 〜電流Ｉn とそれぞれの単相試験の周波数Ｆ1 〜周波数Ｆn と計算手段92出力とを入力し、ニューラルネットワーク学習結果設定手段14によって設定された係数をもつニューラルネットワーク手段により、二次巻線抵抗と漏れインダクタンスの代表値Ｒ2 ，Ｌと漂遊負荷損Ｓ1 とを推定し、設定記憶手段 112に出力する。
また加減算器12にて、一次自己インダクタンスＬ1 よりニューラルネットワーク手段13出力の漏れインダクタンスＬを引き、相互インダクタンスＭを求める。
設定記憶手段 112では、入力した電気定数をインバータのメモリに設定記憶する。
磁束トルク制御器52より、設定記憶された前述の定数をもとに誘導電動機２の磁束とトルクを制御するスイッチング信号を、選択器 102を介してインバータ１に出力して通常運転を行う。このとき、漂遊負荷損Ｓ1 を補正する制御を行う。
【００１４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、電動機の回転子構造による二次巻線抵抗と漏れインダクタンスの測定誤差を減少し、従来考慮されていなかった漂遊負荷をも推定して通常運転においてその補償を行い、高精度な誘導電動機運転を行い得る格別な制御方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明が適用された一実施例の要部構成を示すブロック図である。
【図２】図２は従来例の定数測定設定機能付きインバータを示すブロック図である。
【符号の説明】
１        インバータ
２        誘導電動機
３        電流検出器
４        電圧検出器
51        磁束トルク制御器
52        磁束トルク制御器
６        無負荷試験手段
７        直流試験手段
８        単相試験手段
81        単相試験手段
８ｎ      単相試験手段
91        計算手段
92        計算手段
101        選択器
102        選択器
111        設定記憶手段
112        設定記憶手段
12        加減算器
13        ニューラルネットワーク手段
14        ニューラルネットワーク学習結果設定手段
【図１】
0003638030.tif 000002
【図２】
0003638030.tif 000003