(57)【要約】【課題】  電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルの低減することができる電動機の制御装置を提供する。【解決手段】  電動機１５を駆動する駆動手段１と、駆動力指令値を演算する駆動力指令手段５と、駆動手段１を制御する駆動力制御手段２と、駆動力を検出する駆動力検出手段３と、電動機１５の回転角を検出する回転角検出手段４と、電動機１５の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段６と、駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段７と、駆動力補正データを学習する補正データ学習手段８と、特徴量を抽出する補正特徴量抽出手段９と、駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段１０ｅとを具備する。【選択図】      図１
2006238663.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電動機を駆動するための駆動手段と、
入力された運転条件に基づき、前記駆動手段に対する駆動力指令値を演算する駆動力指令手段と、
前記駆動力指令手段により演算された駆動力指令値に基づいて、前記駆動手段を制御する駆動力制御手段と、
前記駆動手段及び前記電動機の駆動力を検出する駆動力検出手段と、
前記電動機の回転角を検出する回転角検出手段と、
前記前記電動機の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段と、
前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段と、
前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを学習する補正データ学習手段と、
前記補正データ記憶手段に記憶された補正データから特徴量を抽出する補正特徴量抽出手段と、
入力された運転条件に基づき、前記回転角に対応する駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段と、
を具備することを特徴とする電動機の制御装置。
【請求項２】
電動機を駆動するための駆動手段と、
入力された運転条件に基づき、前記駆動手段に対する駆動力指令値を演算する駆動力指令手段と、
前記駆動力指令手段により演算された駆動力指令値に基づいて、前記駆動手段を制御する駆動力制御手段と、
前記駆動手段及び前記電動機の駆動力を検出する駆動力検出手段と、
前記電動機の回転角を検出する回転角検出手段と、
前記電動機の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段と、
前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段と、
基づき検出回転角に対応する補正データを読み出す補正データ読出手段と、
入力された運転条件に基づき、前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを学習する補正データ学習手段と、
補正データから駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段と、
を具備することを特徴とする電動機の制御装置。
【請求項３】
電動機を駆動するための駆動手段と、
入力された運転条件に基づき、前記駆動手段に対する駆動力指令値を演算する駆動力指令手段と、
前記駆動力指令手段により演算された駆動力指令値に基づいて、前記駆動手段を制御する駆動力制御手段と、
前記駆動手段及び前記電動機の駆動力を検出する駆動力検出手段と、
前記電動機の回転角を検出する回転角検出手段と、
前記電動機の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段と、
複数の、前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段と、
複数の、検出回転角に対応する補正データを読み出す補正データ読出手段と、
入力された運転条件に基づき、前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを学習する補正データ学習手段と、
入力された運転条件に基づき、複数の補正データから駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段と、
を具備することを特徴とする電動機の制御装置。
【請求項４】
電動機を駆動するための駆動手段と、
入力された運転条件に基づき、前記駆動手段に対する駆動力指令値を演算する駆動力指令手段と、
前記駆動力指令手段により演算された駆動力指令値に基づいて、前記駆動手段を制御する駆動力制御手段と、
前記駆動手段及び前記電動機の駆動力を検出する駆動力検出手段と、
前記電動機の回転角を検出する回転角検出手段と、
前記電動機の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段と、
複数の、前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段と、
複数の、前記補正データ記憶手段に記憶された補正データから特徴量を抽出する補正特徴量抽出手段と、
入力された運転条件に基づき、前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを学習する補正データ学習手段と、
入力された運転条件に基づき、複数の補正特徴量から駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段と、
を具備することを特徴とする電動機の制御装置。
【請求項５】
前記運転条件に対応する補正特徴量データを記憶する補正特徴量データ記憶手段と、
前記運転条件に対応する補正特徴量データを学習する補正特徴量データ学習手段と、
前記補正特徴量データ記憶手段により記憶された補正特徴量データを読み出す特徴量データ読出手段と、
前記特徴量データ読出手段により読み出された補正特徴量データから駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段と、
をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の電動機の制御装置。
【請求項６】
前記回転角に対応する駆動リプルデータを記憶するリプルデータ記憶手段と、
前記リプルデータ記憶手段により記憶された駆動リプルデータに基づいて、駆動リプルの特徴量を抽出するリプル特徴量抽出手段と、
前記リプル特徴量抽出手段により抽出された駆動リプルの特徴量に基づいて、駆動力補正データの学習する補正データ学習手段と、
をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の電動機の制御装置。
【請求項７】
前記リプル特徴量抽出手段により抽出された学習前の駆動リプルの特徴量を記憶するリプル特徴量記憶手段と、
前記補正データ記憶手段により記憶された学習前補正データに基づき、駆動力補正データを学習する補正データ学習手段と、
をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の電動機の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルの低減を行うことができる電動機の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電動機はインバータ等の駆動装置で駆動されている。電動機の駆動力は電流センサ等の駆動力検出装置で検出される。電動機の回転角はパルスジェネレータＰＧ等の回転角検出装置で検出される。回転角検出装置で検出された回転角信号は、電動機の速度を制御する速度制御系に入力される。速度制御系は、電動機の実速度とその速度指令値との速度偏差信号から、駆動装置への信号を出力する駆動力制御系への駆動力指令値を演算する。
【０００３】
電動機をベクトル制御する場合、この駆動力指令値は、直交回転座標系におけるｄ軸電流指令値Ｉｄｃおよびｑ軸電流指令値Ｉｑｃである。また、速度制御系は、ＰＧから入力された回転角信号により電動機の実速度を演算し、その実速度に基づいて一次周波数角θｅを演算する。駆動力制御系では、速度制御系から直交回転座標系におけるｄ軸電流指令値Ｉｄｃ、ｑ軸電流指令値Ｉｑｃ、および一次周波数角θｅを入力し、電流センサを介して入力される出力電流Ｉｕｆ、Ｉｗｆがｄ軸電流指令値Ｉｄｃ、ｑ軸電流指令値Ｉｑｃ、および一次周波数角θｅを満たすように、インバータにゲート信号を出力する。これにより、電動機は速度制御系からの電流指令値に基づいて駆動制御される。
【０００４】
一般に、永久磁石同期電動機においては、誘導電動機に比べ、同じ出力に対し小型に製作できるので、近年いろいろなシステムの駆動部に使われつつある。
【０００５】
ところが、永久磁石同期電動機では、磁極を回転させる電機子磁束の変化が、スロットの影響により歪んでしまう。すなわち、本来ならば正弦波状であるべき磁束変化に対して、スロットの影響により歪んでしまい、これが原因となって電動機の発生トルクが脈動し、回転むら等の要因となっている。また、電動機の巻線のアンバランスや電流を検出するセンサ系統の誤差等から発生するトルク脈動もトルクリプルの原因となっている。
【０００６】
理想的には、電機子巻線電流により生成される磁束の空間分布は、正弦波状が望ましいが、実際には電機子巻線の本数が有限であるため、階段状となる。実磁束分布は磁極がスロットを通過する度に、階段状の形状を変化させるため、スロットリプルとして発生トルクを歪ませる要因となる。
【０００７】
電動機巻線のスキュー等の対策で、スロットリプルを問題のないレベルに抑えることもできるが、コスト上昇を招くことになる。
【０００８】
また、トルクリプルの低減方法として、例えば、[特許文献１]のようにトルクリプルが電動機の回転角と相関性を持つことからこの相関関係を記憶装置に記憶させ、電動機の回転角に基づいてこれと対応するトルクリプルデータを読み出し、トルク指令値からリプル分を差し引いたものを新たなトルク指令値とする方法や、[特許文献２]のように電動機回転角θと、調整ゲインＡと初期位相αとから、トルクリプル補正信号Ｔｃｏｍｐ＝Ａ・Ｓｉｎ（ｎ×θ＋α）を演算し、電動機の回転周期に同期させてフィードフォワード的に目標トルク指令に加算してトルクリプルを打ち消す方法がある。
【特許文献１】特開平１１−２９９２７７
【特許文献２】特開平７−１２９２５１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、上述した従来の構成では、以下のような課題がある。
【００１０】
しかし、こうした方法であっても、それぞれの調整パラメータが個々の対象に依存する場合が多く、多くの対象でトルクリプルの低減を行うためには多大な時間と、多大なコストを要するという課題があった。
【００１１】
また、対象の運転条件に依存する場合も多く、運転条件が変化した場合には低減性能が悪化するという課題もあった。
【００１２】
本発明の目的は、上述した課題を解決するためになされたものであり、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルの低減することができる電動機の制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、上記課題を解決するため、電動機を駆動するための駆動手段と、入力された運転条件に基づき、前記駆動手段に対する駆動力指令値を演算する駆動力指令手段と、前記駆動力指令手段により演算された駆動力指令値に基づいて、前記駆動手段を制御する駆動力制御手段と、前記駆動手段及び前記電動機の駆動力を検出する駆動力検出手段と、前記電動機の回転角を検出する回転角検出手段と、前記前記電動機の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段と、前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段と、前記回転角検出手段により検出された回転角に対応する駆動力補正データを学習する補正データ学習手段と、前記補正データ記憶手段に記憶された補正データから特徴量を抽出する補正特徴量抽出手段と、入力された運転条件に基づき、前記回転角に対応する駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段とを具備することを特徴とする。このため、電動機を制御して、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルの低減することができる。
【発明の効果】
【００１４】
電動機を制御して、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルの低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
（第１の実施形態）
以下図面を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００１６】
なお、以下の図面の記載において、同じ機能を有する部材には同一の符号を付した。また、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、比率などは現実のものと異なることに留意すべきである。従って、具体的な厚みや寸法は以下の説明を斜酌して判断すべきものである。さらに、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることはもちろんである。
【００１７】
図１は、本発明の第１の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図である。
【００１８】
電動機の制御装置３０は、以下のように構成されている。電動機１５を駆動するための駆動手段１と、入力された運転条件に基づき、駆動手段１に対する駆動力指令値を演算する駆動力指令手段５と、前記駆動力指令手段５により演算された駆動力指令値に基づいて、前記駆動手段１を制御する駆動力制御手段２と、前記駆動手段１及び前記電動機１５の駆動力を検出する駆動力検出手段３と、前記電動機１５の回転角を検出する回転角検出手段４と、前記電動機１５の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段６と、前記回転角検出手段４により検出された回転角に対応する駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段７と、前記回転角検出手段４により検出された回転角に対応する駆動力補正データを学習する補正データ学習手段８と、前記補正データ記憶手段７に記憶された補正データから特徴量を抽出する補正特徴量抽出手段９と、入力された運転条件に基づき、前記回転角に対応する駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段１０ｅとから構成されている。
【００１９】
このように構成された第１の実施形態に係る電動機の制御装置３０の処理動作を説明する。
【００２０】
電動機１５は、インバータ等の駆動手段１で駆動される。駆動手段１には、駆動力制御手段２の出力（例えばインバータのゲート信号）が入力されている。駆動力制御手段２は、駆動力検出手段３で検出された駆動力が、回転角検出手段４で検出された回転角に対応して、駆動力指令手段５からの駆動力指令値を駆動力指令補正手段１０ａからの駆動力補正値で補正された値になるように制御されている。
【００２１】
駆動力指令手段５は、運転条件により、例えば、駆動力をある一定値に制御したい場合にはその値から、また、電動機の回転速度をある速度指令値に制御したい場合には速度制御系から駆動力指令値を演算し、駆動力制御手段２に出力する。
【００２２】
駆動リプル検出手段６では、例えば、駆動力検出手段３で検出した駆動力から低周波分を除いてリプル成分を検出し、補正データ学習手段８に出力する。
【００２３】
補正データ記憶手段７では、回転角に対応する駆動力補正データを記憶する。
【００２４】
補正データ学習手段８は、回転角に対応させて、駆動リプル検出手段６で検出された駆動リプルが小さくなるように、補正データ記憶手段７に記憶する補正データを学習する。
【００２５】
補正特徴量抽出手段９は、例えば、回転角検出手段４で検出された回転角がある角度になったタイミングで、補正データ記憶から特徴量を抽出し、駆動力指令補正手段１０ａに出力する。
【００２６】
駆動力指令補正手段１０ａは、補正特徴量抽出手段９で抽出された特徴量と運転条件読出手段１１で読み出された運転条件から駆動力補正関数を演算し、回転角検出手段４で検出された回転角と対応させて、駆動力指令の補正値を演算し、駆動力制御手段２に出力する。
【００２７】
運転条件読出手段１１は、運転条件から、例えば、駆動力一定制御時での駆動力目標値、速度一定制御時での速度目標値、加減速時の加減速度目標値を読み出す。
【００２８】
駆動力補正データｄＴｍは、例えば、以下のような配列で記憶する。
【００２９】
ｄＴｍ（θｉ）：ここで、θｉはｉ番目の回転角、ｉは一回転をｎ等分として１からｎまでの整数である。
【００３０】
また、駆動力補正データは、例えば、以下のように学習する。
【００３１】
ｄＴｍ（θｉ，ｋ＋１）＝λ×ａｖＬ［ｄＴｍ（θｊ，ｋ）]
＋ｇ×ｄＴｒ（θｉ）
ここで、ａｖＬはｊがｉ−ｉＬからｉ＋ｉＬまでの平均、ｉＬは学習値の高周波カットに対応する整数、ｋは学習回数、ｄＴｒは検出した駆動リプル、ｇは学習ゲイン、λは忘却ゲインである。
【００３２】
補正特徴量は、例えば、駆動力補正データをフーリエ変換した振幅と位相として抽出する。簡単のため、駆動リプルがコギング力によるものと電動機の突極性によるものの組み合わさったもので、また、駆動力一定制御時とすると、運転条件として駆動力目標値を用いて、以下のような式を満たすＡＣ，ＡＴ０,θＣ，θＴをフーリエ変換や最小二乗法等で抽出する。
【００３３】
ｄＴｍ（θｉ）≒ＡＣ×Ｓｉｎ（ｎＣ×θｉ＋θＣ）
＋ＡＴ０×Ｔｒｅｆ０×Ｓｉｎ（ｎＴ×θｉ＋θＴ）
＝ＡＣｓ×Ｓｉｎ（ｎＣ×θｉ）＋ＡＣｃ×Ｃｏｓ（ｎＣ×θｉ）
＋Ｔｒｅｆ０×（ＡＴ０ｓ×Ｓｉｎ（ｎＴ×θｉ）
＋ＡＴ０ｃ×Ｃｏｓ（ｎＴ×θｉ））
ここで、ＡＣは駆動力に依らず一定のリプル振幅、ＡＴ０は駆動力に比例するリプル振幅の係数、ｎＣは電動機スロット数とロータ極数の最小公倍数、ｎＴは６／極数、θＣ、θＴはリプル位相、Ｔｒｅｆ０は特徴量抽出時の駆動力目標値である。
【００３４】
ＡＣ×ＡＣ＝ＡＣｓ×ＡＣｓ＋ＡＣｃ×ＡＣｃ
ＡＣｓ×Ｓｉｎ（θＣ）＝ＡＣｃ×Ｃｏｓ（θＣ）
駆動力指令補正値は、補正特徴量から、駆動力制御手段２の応答遅れを考慮して、例えば、以下のように演算する。
【００３５】
ｄＴｃ（θｉ）＝ＡＣ×Ｓｉｎ（ｎＣ×θｉ＋θＣ＋θＣｃ）
＋ＡＴ０×Ｔｒｅｆ×Ｓｉｎ（ｎＴ×θｉ＋θＴ＋θＴｃ）
ここで、Ｔｒｅｆは駆動力目標値、θＣｃ、θＴｃは駆動力制御手段２の応答遅れ相当の位相である。
【００３６】
以上、本発明の第１の実施の形態によれば、記憶した補正データから特徴量を抽出し、運転条件に基づき駆動力指令を補正するようにしたので、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルを低減することができる。
【００３７】
（第２の実施形態）
以下図面を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。
【００３８】
なお、以下の図面の記載において、同じ機能を有する部材には同一の符号を付した。また、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、比率などは現実のものと異なることに留意すべきである。従って、具体的な厚みや寸法は以下の説明を斜酌して判断すべきものである。さらに、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることはもちろんである。
【００３９】
図２は、本発明の第２の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図である。なお、第１の実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００４０】
電動機の制御装置３０は、以下のように構成されている。
【００４１】
電動機１５を駆動するための駆動手段１と、入力された運転条件に基づき、前記駆動手段１に対する駆動力指令値を演算する駆動力指令手段５と、前記駆動力指令手段５により演算された駆動力指令値に基づいて、前記駆動手段１を制御する駆動力制御手段２と、前記駆動手段１及び前記電動機１５の駆動力を検出する駆動力検出手段３と、前記電動機１５の回転角を検出する回転角検出手段４と、前記電動機１５の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段６と、前記回転角検出手段４により検出された回転角に対応する駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段７と、基づき検出回転角に対応する補正データを読み出す補正データ読出手段と、入力された運転条件に基づき、前記回転角検出手段４により検出された回転角に対応する駆動力補正データを学習する補正データ学習手段８と、補正データから駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段１０ｅとから構成されている。
【００４２】
このように構成された第２の実施形態に係る電動機の制御装置３０の処理動作を説明する。
【００４３】
補正データ学習手段８ｂは、回転角に対応させて、運転条件読出手段１１で読み出された運転条件から駆動リプル検出手段６で検出された駆動リプルが小さくなるように、補正データ記憶手段７に記憶する補正データを学習する。
【００４４】
駆動力指令補正手段１０ｂは、回転角検出手段４で検出された回転角と対応させて、補正データ読出手段１２で駆動力補正データを読み出し、駆動力制御手段２に出力する。
【００４５】
駆動力補正データｄＴｍは、実施例１と同様に、以下のような配列で記憶する。
【００４６】
ｄＴｍ（θｉ）：ここで、θｉはｉ番目の回転角、ｉは一回転をｎ等分として１からｎまでの整数である。
【００４７】
駆動力補正データは、運転条件に基づき、例えば、以下のように学習する。
【００４８】
ｄＴｍ（θｉ，ｋ＋１）＝λ（Ｔｒｅｆ）×ａｖＬ［ｄＴｍ（θｊ，ｋ）]
＋ｇ（Ｔｒｅｆ）×ｄＴｒ（θｉ）
ここで、ａｖＬはｊがｉ−ｉＬからｉ＋ｉＬまでの平均、ｄＴｒは検出した駆動リプル、ｇ（Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく学習ゲイン、λ（Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく忘却ゲインである。
【００４９】
運転条件に基づくゲインは、例えば、運転条件変化時はλ：１以下の小、ｇ：約１で、運転条件一定後はλ：約１、ｇ：１以下の小となるようにする。
【００５０】
駆動力指令補正値は、駆動力補正データから、駆動力制御手段２の応答遅れを考慮して、例えば、以下のように演算する。
【００５１】
ｄＴｃ（θｉ）＝ａｖＣ［ｄＴｍ（θｊ）]
ここで、ａｖＣはｊがｉ＋ｉｎ−ｉＣからｉ＋ｉｎ＋ｉＣまでの平均、ｉｎは駆動制御手段の応答遅れ相当の整数、ｉＣは補正値の高周波カットに対応した整数である。
【００５２】
以上、本発明の第２の実施の形態によれば、運転条件に基づき駆動力補正データを学習するようにしたので、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルを低減することができる。
【００５３】
（第３の実施形態）
以下図面を参照して、本発明の第３の実施形態について説明する。
【００５４】
なお、以下の図面の記載において、同じ機能を有する部材には同一の符号を付した。また、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、比率などは現実のものと異なることに留意すべきである。従って、具体的な厚みや寸法は以下の説明を斜酌して判断すべきものである。さらに、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることはもちろんである。
【００５５】
図３は、本発明の第３の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図である。なお、第１の実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００５６】
電動機の制御装置３０は、以下のように構成されている。
【００５７】
電動機１５を駆動するための駆動手段１と、入力された運転条件に基づき、前記駆動手段１に対する駆動力指令値を演算する駆動力指令手段５と、前記駆動力指令手段５により演算された駆動力指令値に基づいて、前記駆動手段１を制御する駆動力制御手段２と、前記駆動手段１及び前記電動機１５の駆動力を検出する駆動力検出手段３と、前記電動機１５の回転角を検出する回転角検出手段４と、前記電動機１５の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段６と、複数の、前記回転角検出手段４により検出された回転角に対応する駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段７と、複数の、検出回転角に対応する補正データを読み出す補正データ読出手段と、入力された運転条件に基づき、前記回転角検出手段４により検出された回転角に対応する駆動力補正データを学習する補正データ学習手段８と、入力された運転条件に基づき、複数の補正データから駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段１０ｅとから構成されている。
【００５８】
このように構成された第３の実施形態に係る電動機の制御装置３０の処理動作を説明する。
【００５９】
補正データ学習手段８ｃは、回転角に対応させて、運転条件読出手段１１で読み出された運転条件から駆動リプル検出手段６で検出された駆動リプルが小さくなるように、複数の補正データ記憶手段７ａ，７ｂに記憶する補正データを学習する。
【００６０】
駆動力指令補正手段１０ｂは、回転角検出手段４で検出された回転角と対応させて、複数の補正データ読出手段１２ａ，１２ｂで駆動力補正データを読み出し、駆動力制御手段２に出力する。
【００６１】
駆動力補正データｄＴｍ（ｍ）は、以下のような配列で記憶する。
【００６２】
ｄＴｍ（ｍ，θｉ）：ここで、ｍはｍ番目の記憶手段、θｉはｉ番目の回転角、ｉは一回転をｎ等分として１からｎまでの整数である。
【００６３】
駆動力補正データは、運転条件に基づき、例えば、以下のように学習する。
【００６４】
ｄＴｍ（ｍ，θｉ，ｋ＋１）＝
λ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ａｖＬ［ｄＴｍ（ｍ，θｊ，ｋ）]
＋ｇ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ｄＴｒ（θｉ）
ここで、ｇ（ｍ，Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく学習ゲイン、λ（ｍ，Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく忘却ゲインである。
【００６５】
運転条件に基づくゲインは、記憶手段と運転条件を対応させ、例えば、運転条件が近い記憶手段の場合ではλ：約０の小、ｇ：約１の大で、運転条件が近くない記憶手段の場合ではλ：約１の大、ｇ：約０の小となるようにする。
【００６６】
駆動力指令補正値は、駆動力補正データから、駆動力制御手段２の応答遅れを考慮して、例えば、以下のように演算する。
【００６７】
ｄＴｃ（θｉ）＝ａｖｗＭ［ｗＭ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ａｖＣ［ｄＴｍ（ｍ，θｊ）]］
ここで、ａｖｗＭはｍが１からまでの重み付き平均、ｗＭ（ｍ，Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく重みである。
【００６８】
運転条件に基づく重みは、例えば、運転条件が近い記憶手段の場合ではｗＭ：約１で、運転条件に近くない記憶手段の場合にはｗＭ：約０となるようにする。
【００６９】
以上、本発明の第３の実施の形態によれば、複数の補正データ記憶手段７、補正データ読出手段を設け、運転条件に基づき補正データの学習及び駆動力指令を補正するようにしたので、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルを低減することができる。
【００７０】
（第４の実施形態）
以下図面を参照して、本発明の第４の実施形態について説明する。
【００７１】
なお、以下の図面の記載において、同じ機能を有する部材には同一の符号を付した。また、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、比率などは現実のものと異なることに留意すべきである。従って、具体的な厚みや寸法は以下の説明を斜酌して判断すべきものである。さらに、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることはもちろんである。
【００７２】
図４は、本発明の第４の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図である。なお、第１の実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００７３】
電動機の制御装置３０は、以下のように構成されている。
【００７４】
電動機１５を駆動するための駆動手段１と、入力された運転条件に基づき、前記駆動手段１に対する駆動力指令値を演算する駆動力指令手段５と、前記駆動力指令手段５により演算された駆動力指令値に基づいて、前記駆動手段１を制御する駆動力制御手段２と、前記駆動手段１及び前記電動機１５の駆動力を検出する駆動力検出手段３と、前記電動機１５の回転角を検出する回転角検出手段４と、前記電動機１５の駆動リプルを検出する駆動リプル検出手段６と、複数の、前記回転角検出手段４により検出された回転角に対応する駆動力補正データを記憶する補正データ記憶手段７と、複数の、前記補正データ記憶手段７に記憶された補正データから特徴量を抽出する補正特徴量抽出手段９と、入力された運転条件に基づき、前記回転角検出手段４により検出された回転角に対応する駆動力補正データを学習する補正データ学習手段８と、入力された運転条件に基づき、複数の補正特徴量から駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段１０ｅとから構成されている。
【００７５】
このように構成された第４の実施形態に係る電動機の制御装置３０の処理動作を説明する。
【００７６】
補正データ学習手段８ｄは、回転角に対応させて、運転条件読出手段１１で読み出された運転条件から駆動リプル検出手段６で検出された駆動リプルが小さくなるように、複数の補正データ記憶手段７ａ，７ｂに記憶する補正データを学習する。
【００７７】
複数の補正特徴量抽出手段９ａ，９ｂは、例えば、回転角検出手段４で検出された回転角がある角度になったタイミングで、補正データ記憶から特徴量を抽出し、駆動力指令補正手段１０ｄに出力する。
【００７８】
駆動力指令補正手段１０ｄは、補正特徴量抽出手段９ａ，９ｂで抽出された特徴量と運転条件読出手段１１で読み出された運転条件から駆動力補正関数を演算し、回転角検出手段４で検出された回転角と対応させて、駆動力指令の補正値を演算し、駆動力制御手段２に出力する。
【００７９】
駆動力補正データｄＴｍ（ｍ）は、以下のような配列で記憶する。
【００８０】
ｄＴｍ（ｍ，θｉ）：ここで、ｍはｍ番目の記憶手段、θｉはｉ番目の回転角、ｉは一回転をｎ等分として１からｎまでの整数である。
【００８１】
駆動力補正データは、運転条件に基づき、例えば、以下のように学習する。
【００８２】
ｄＴｍ（ｍ，θｉ，ｋ＋１）＝
λ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ａｖＬ［ｄＴｍ（ｍ，θｊ，ｋ）]
＋ｇ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ｄＴｒ（θｉ）
ここで、ｇ（ｍ，Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく学習ゲイン、λ（ｍ，Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく忘却ゲインである。
【００８３】
補正特徴量は、例えば、以下のような式を満たすようなＡＣ（ｍ），ＡＴ０（ｍ），θＣ（ｍ），θＴ（ｍ）をフーリエ等で抽出する。
【００８４】
ｄＴｍ（ｍ，θｉ）≒ＡＣ（ｍ）×Ｓｉｎ（ｎＣ×θｉ＋θＣ（ｍ））
＋ＡＴ０（ｍ）×Ｔｒｅｆ０×Ｓｉｎ（ｎＴ×θｉ＋θＴ（ｍ））
駆動力指令補正値は、補正特徴量から、駆動力制御手段２の応答遅れを考慮して、例えば、以下のように演算する。
【００８５】
ｄＴｃ（θｉ）＝
ａｖｗＭ［ｗＭ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ＡＣ（ｍ）
×Ｓｉｎ（ｎＣ×θｉ＋ａｖｗＭ［θＣ（ｍ）]＋θＣｃ）
＋ｗＭ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ＡＴ０（ｍ）×Ｔｒｅｆ
×Ｓｉｎ（ｎＴ×θｉ＋ａｖｗＭ［θＴ（ｍ）]＋θＴｃ））］
ここで、ａｖｗＭはｍが１からまでの重み付き平均、ｗＭ（ｍ，Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく重みである。
【００８６】
以上、本発明の第４の形態によれば、複数の補正データ記憶手段７、補正特徴量抽出手段９を設け、運転条件に基づき補正データの学習及び駆動力指令を補正するようにしたので、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルを低減することができる。
【００８７】
（第５の実施形態）
以下図面を参照して、本発明の第５の実施形態について説明する。
【００８８】
なお、以下の図面の記載において、同じ機能を有する部材には同一の符号を付した。また、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、比率などは現実のものと異なることに留意すべきである。従って、具体的な厚みや寸法は以下の説明を斜酌して判断すべきものである。さらに、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることはもちろんである。
【００８９】
図５は、本発明の第５の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図である。なお、第１の実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００９０】
電動機の制御装置３０は、以下のように構成されている。
【００９１】
本発明の第５の実施形態は、上述した第１〜第５の実施形態の構成に加えて、前記運転条件に対応する補正特徴量データを記憶する補正特徴量データ記憶手段と、前記運転条件に対応する補正特徴量データを学習する補正特徴量データ学習手段と、前記補正特徴量データ記憶手段により記憶された補正特徴量データを読み出す特徴量データ読出手段と、前記特徴量データ読出手段により読み出された補正特徴量データから駆動力指令値を補正する駆動力指令補正手段１０ｅとをさらに具備して構成されている。
【００９２】
このように構成された第５の実施形態に係る電動機の制御装置３０の処理動作を説明する。
【００９３】
補正特徴量抽出手段９は、例えば、回転角検出手段４で検出された回転角がある角度になったタイミングで、補正データ記憶から特徴量を抽出し、特徴量データ学習手段１４に出力する。
【００９４】
特徴量データ学習手段１４は、運転条件読出手段１１で読み出された運転条件に対応させて、補正特徴量抽出手段９で抽出された特徴量データとの差が小さくなるように、特徴データ記憶手段１３に記憶する特徴量データを学習する。
【００９５】
駆動力指令補正手段１０ｅは、補正特徴量抽出手段９１３に記憶された特徴量と運転条件読出手段１１で読み出された運転条件から駆動力補正関数を演算し、回転角検出手段４で検出された回転角と対応させて、駆動力指令の補正値を演算し、駆動力制御手段２に出力する。
【００９６】
補正特徴量は、例えば、以下のような式を満たすようなＡＣ（ｍ），ＡＴ０（ｍ），θＣ（ｍ）,θＴ（ｍ）をフーリエ変換等で抽出する。
【００９７】
ｄＴｍ（ｍ，θｉ）≒ＡＣ（ｍ）×Ｓｉｎ（ｎＣ×θｉ＋θＣ（ｍ））
＋ＡＴ０（ｍ）×Ｔｒｅｆ０×Ｓｉｎ（ｎＴ×θｉ＋θＴ（ｍ））
ここで、ｄＴｍは、駆動力補正データである
特徴量データは、運転条件に基づき、例えば、以下のように学習する。
【００９８】
ＡＣｍ（ｍ，ｋ＋１）＝λｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ＡＣｍ（ｍ，ｋ）
＋ｇｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ＡＣ（ｍ）
ＡＴ０ｍ（ｍ，ｋ＋１）＝λｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ＡＴ０ｍ（ｍ，ｋ）
＋ｇｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ＡＴ０（ｍ）
θＣｍ（ｍ，ｋ＋１）＝λｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×θＣｍ（ｍ，ｋ）
＋ｇｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×θＣ（ｍ）
θＴｍ（ｍ，ｋ＋１）＝λｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×θＴｍ（ｍ，ｋ）
＋ｇｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×θＴ（ｍ）
ここで、ｇｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく学習ゲイン、λｍ（ｍ，Ｔｒｅｆ）は運転条件に基づく忘却ゲインである。
【００９９】
駆動力指令補正値は、特徴量データから、駆動力制御手段２の応答遅れを考慮して、例えば、以下のように演算する。
【０１００】
ｄＴｃ（θｉ）＝
ａｖｗＭ［ｗＭ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ＡＣｍ（ｍ）
×Ｓｉｎ（ｎＣ×θｉ＋ａｖｗＭ［θＣｍ（ｍ）］＋θＣｃ）
＋ｗＭ（ｍ，Ｔｒｅｆ）×ＡＴ０ｍ（ｍ）×Ｔｒｅｆ
×Ｓｉｎ（ｎＴ×θｉ＋ａｖｗＭ［θＴｍ（ｍ）］＋θＴｃ））］
以上、本発明の第５の実施の形態によれば、補正特徴量データ記憶手段を設け、運転条件に基づき補正特徴量を学習して、また運転条件に基づき駆動力指令を補正するようにしたので、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルを低減することができる。
【０１０１】
（第６の実施形態）
以下図面を参照して、本発明の第６の実施形態について説明する。
【０１０２】
なお、以下の図面の記載において、同じ機能を有する部材には同一の符号を付した。また、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、比率などは現実のものと異なることに留意すべきである。従って、具体的な厚みや寸法は以下の説明を斜酌して判断すべきものである。さらに、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることはもちろんである。
【０１０３】
図６は、本発明の第６の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図である。なお、第１の実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【０１０４】
電動機の制御装置３０は、以下のように構成されている。
【０１０５】
本発明の第６の実施形態は、上述した第１〜第５の実施形態の構成に加えて、前記回転角に対応する駆動リプルデータを記憶するリプルデータ記憶手段と、前記リプルデータ記憶手段により記憶された駆動リプルデータに基づいて、駆動リプルの特徴量を抽出するリプル特徴量抽出手段と、前記リプル特徴量抽出手段により抽出された駆動リプルの特徴量に基づいて、駆動力補正データの学習する補正データ学習手段８とをさらに具備して構成されている。
【０１０６】
このように構成された第６の実施形態に係る電動機の制御装置３０の処理動作を説明する。
【０１０７】
駆動力指令補正手段１０ｆは、補正特徴量抽出手段９で抽出された特徴量と運転条件読出手段１１で読み出された運転条件から駆動力補正関数を演算し、補正データ学習手段８ｆで演算した位相と回転角検出手段４で検出された回転角と対応させて、駆動力指令の補正値を演算し、駆動力制御手段２に出力する。
【０１０８】
リプルデータ記憶手段１６では、回転角に対応する駆動リプルデータを記憶する。
【０１０９】
リプル特徴量抽出手段１７は、例えば、回転角検出手段４で検出された回転角がある角度になったタイミングで、駆動リプルデータ記憶からリプル特徴量を抽出し、補正データ学習手段８ｆに出力する。
【０１１０】
リプルデータｄＴｒは、以下のような配列で記憶する。
【０１１１】
ｄＴｒ（θｉ）：ここで、θｉはｉ番目の回転角、ｉは一回転をｎ等分として１からｎまでの整数である。
【０１１２】
リプル特徴量は、例えば、以下のような式を満たすようなＡＣｒ，ＡＴｒ，θＣｒ，θＴｒをフーリエ変換等で抽出する。
【０１１３】
ｄＴｒ（θｉ）≒ＡＣｒ×Ｓｉｎ（ｎＣ×θｉ＋θＣｒ）
＋ＡＴｒ×Ｓｉｎ（ｎＴ×θｉ＋θＴｒ）
駆動力補正データは、リプル特徴量と運転条件に基づき、例えば、以下のように学習する。
【０１１４】
ｄＴｍ（θｉ，ｋ＋１）＝λｒ（Ｔｒｅｆ，Ｒｃｈ）×ａｖＬ［ｄＴｍ（θｊ，ｋ）]
＋ｇｒ（Ｔｒｅｆ，Ｒｃｈ）×ｄＴｒ（θｉ）
ここで、Ｒｃｈはリプル特徴量である。
【０１１５】
リプル特徴量と運転条件に基づくゲインは、例えば、運転条件一定後でリプル特徴量の振幅が小さい場合ではλｒ：大、ｇｒ：小で、運転条件変化時でリプル特徴量の振幅が小さい場合ではλｒ：大、ｇｒ：中で、運転条件変化時でリプル特徴量の振幅が大きい場合ではλｒ：大、ｇｒ：大で、運転条件一定後でリプル特徴量の振幅が大きい場合ではλｒ：中、ｇｒ：大となるようにする。
【０１１６】
また、運転条件一定後でリプル特徴量の振幅が大きい場合では、リプル特徴量の位相を用いて、駆動力指令補正手段１０ｅの駆動制御手段の応答遅れ相当の位相を以下のように自動調節する。
【０１１７】
θＣｃ（ｋ＋１）＝θＣｃ（ｋ）＋ｇθＣ（θＣｒ）
θＴｃ（ｋ＋１）＝θＴｃ（ｋ）＋ｇθＴ（θＴｒ）
ここで、ｇθＣ、ｇθＴはリプル特徴量の位相に基づく係数である。
【０１１８】
以上、本発明の第６の実施の形態によれば、抽出したリプル特徴量を用いて駆動力補正データを学習し、駆動力指令を補正するようにしたので、電動機の運転条件が変化した場合でもトルクリプルを低減することができる。
【０１１９】
（第７の実施形態）
以下図面を参照して、本発明の第７の実施形態について説明する。
【０１２０】
なお、以下の図面の記載において、同じ機能を有する部材には同一の符号を付した。また、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、比率などは現実のものと異なることに留意すべきである。従って、具体的な厚みや寸法は以下の説明を斜酌して判断すべきものである。さらに、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることはもちろんである。
【０１２１】
図７は、本発明の第７の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図である。なお、第１の実施形態と同一の構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【０１２２】
電動機の制御装置３０は、以下のように構成されている。
【０１２３】
本発明の第７の実施形態は、上述した第１〜第５の実施形態の構成に加えて、前記リプル特徴量抽出手段により抽出された学習前の駆動リプルの特徴量を記憶するリプル特徴量記憶手段と、前記補正データ記憶手段７により記憶された学習前補正データに基づき、駆動力補正データを学習する補正データ学習手段８とをさらに具備して構成されている。
【０１２４】
このように構成された第７の実施形態に係る電動機の制御装置３０の処理動作を説明する。
【０１２５】
駆動力指令補正手段１０ｇは、補正特徴量抽出手段９で抽出された特徴量と運転条件読出手段１１で読み出された運転条件から駆動力補正関数を演算し、補正データ学習手段８ｇで演算した位相と回転角検出手段４で検出された回転角と対応させて、駆動力指令の補正値を演算し、駆動力制御手段２に出力する。
【０１２６】
リプルデータ記憶手段１６では、回転角に対応する駆動リプルデータを記憶する。
【０１２７】
リプル特徴量抽出手段１７は、例えば、回転角検出手段４で検出された回転角がある角度になったタイミングで、駆動リプルデータ記憶からリプル特徴量を抽出し、補正データ学習手段８ｇに出力する。
【０１２８】
リプル特徴量記憶手段１８では、補正データ学習前のリプル特徴量を記憶する。
【０１２９】
学習前補正データ記憶手段７１９では、補正データ学習前の補正データを記憶する。
【０１３０】
リプル特徴量は、以下のように記憶する
ＡＣｒｏ（ｋ）＝ＡＣｒ（ｋ−１）
ＡＴｒｏ（ｋ）＝ＡＴｒ（ｋ−１）
θＣｒｏ（ｋ）＝θＣｒ（ｋ−１）
θＴｒｏ（ｋ）＝θＴｒ（ｋ−１）
リプルデータは、以下のような配列で記憶する。
【０１３１】
ｄＴｍｏ（θｉ，ｋ）＝ｄＴｍ（θｉ，ｋ−１）
駆動力補正データは、学習前データや運転条件に基づき、例えば、以下のように学習する。
【０１３２】
ｄＴｍ（θｉ，ｋ＋１）＝
λｒｏ（Ｔｒｅｆ，Ｒｃｈ，Ｒｃｈｏ）×ａｖＬ［ｄＴｍ（θｊ，ｋ）]
＋ｃｒｏ（Ｔｒｅｆ，Ｒｃｈ，Ｒｃｈｏ）×ｄＴｍｏ（θｊ，ｋ）
＋ｇｒｏ（Ｔｒｅｆ，Ｒｃｈ，Ｒｃｈｏ）×ｄＴｒ（θｉ）
ここで、ａｖＬはｊがｉ−ｉＬからｉ＋ｉＬまでの平均、ｉＬは学習値の高周波カットに対応する整数である。
【０１３３】
ゲインは、例えば、運転条件一定後でリプル特徴量の振幅が大きくなっている（ＡＣｒ＞ＡＣｒｏまたはＡＴｒ＞ＡＴｒｏ）場合ではλｒｏ：約０、ｃｒｏ：約１、ｇｒｏ：小で、運転条件一定後でリプル特徴量の振幅が小さくなっている（ＡＣｒ＜ＡＣｒｏかつＡＴｒ＜ＡＴｒｏ）場合ではλｒ：約１、ｃｒｏ：約０、ｇｒ：中で、運転条件変化時でリプル特徴量の振幅が大きくなっている場合ではλｒｏ：中、ｃｒｏ：中、ｇｒｏ：中で、運転条件変化時でリプル特徴量の振幅が小さくなっている場合ではλｒ：大、ｃｒｏ：約０、ｇｒ：大となるようにする。
【０１３４】
また、リプル特徴量の振幅が大きくなっている場合では、リプル特徴量の位相を用いて、駆動力指令補正手段１０ｅの駆動制御手段の応答遅れ相当の位相を以下のように自動調節する。
【０１３５】
θＣｃ（ｋ＋１）＝θＣｃ（ｋ）＋ｇθＣ（θＣｒ，θＣｒｏ）
θＴｃ（ｋ＋１）＝θＴｃ（ｋ）＋ｇθＴ（θＴｒ，θＴｒｏ）
以上、本発明の第７の実施の形態によれば、記憶した学習前データを用いて駆動力補正データを学習し、駆動力指令を補正するようにしたので、対象運転条件が変化した場合でもトルクリプルを低減することができる。
【０１３６】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図。
【図２】本発明の第２の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図。
【図３】本発明の第３の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図。
【図４】本発明の第４の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図。
【図５】本発明の第５の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図。
【図６】本発明の第６の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図。
【図７】本発明の第７の実施形態に係る電動機の制御装置を示した模式図。
【符号の説明】
【０１３８】
１…駆動手段、２…駆動力制御手段、３…駆動力検出手段、４…回転角検出手段、５…駆動力指令手段、６…駆動リプル検出手段、７…補正データ記憶手段、７ａ．７ｂ…補正データ記憶手段、８、８ａ〜８ｇ…補正データ学習手段、９、９ａ、９ｂ…補正特徴量抽出手段、１０ａ〜１０ｇ…駆動力指令補正手段、１１…運転条件読出手段
【図１】
2006238663.tif 000003
【図２】
2006238663.tif 000004
【図３】
2006238663.tif 000005
【図４】
2006238663.tif 000006
【図５】
2006238663.tif 000007
【図６】
2006238663.tif 000008
【図７】
2006238663.tif 000009