(57)【要約】【課題】実質的な耐用能力を向上する。【解決手段】制御指令に基づいて駆動電力を給電制御するモータ制御装置３と、駆動電力によって駆動するモータ４と、モータ制御装置３及びモータ４の少なくとも一つにおける環境状態データを検出するセンサ５，３８と、を備えるモータ制御システム１であって、モータ制御装置３及びモータ４の少なくとも一つの動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部３０１を有し、この動作状態監視部３０１は、モータ制御装置３及びモータ４の少なくとも一つの動作定格値を格納する格納部３５と、環境状態データに基づいて動作状態値を算出する算出部３６と、動作定格値と動作状態値とを比較して動作余裕度を出力する比較部３７と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御指令に基づいて駆動電力を給電制御するモータ制御装置と、
前記駆動電力によって駆動するモータと、
前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つにおける環境状態データを検出する環境状態検出部と、
を備えるモータ制御システムであって、
前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つの動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部
を有することを特徴とするモータ制御システム。
【請求項２】
前記動作状態監視部は、
前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つの前記動作定格値を格納する格納部と、
前記環境状態データに基づいて前記動作状態値を算出する算出部と、
前記動作定格値と前記動作状態値とを比較して前記動作余裕度を出力する比較部と、
を有することを特徴とする請求項１記載のモータ制御システム。
【請求項３】
前記動作定格値は、
前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つの正常状態を保証する指標値であることを特徴とする請求項２記載のモータ制御システム。
【請求項４】
前記動作状態値は、
前記環境状態データに基づいて、前記環境状態データの検出時における前記モータ制御システムにどれだけの負荷が付加されているかを前記動作定格値と同じ尺度で示す指標値であることを特徴とする請求項２又は３記載のモータ制御システム。
【請求項５】
前記動作余裕度は、
前記動作定格値に対する前記動作状態値の比率であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のモータ制御システム。
【請求項６】
前記モータ制御装置は、
前記動作状態監視部を備えていることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のモータ制御システム。
【請求項７】
前記算出部は、
機械学習プロセスでの学習内容に基づいて前記動作状態値を算出することを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項に記載のモータ制御システム。
【請求項８】
前記算出部は、
前記機械学習プロセスにおいて、入力される前記環境状態データと、出力すべき前記動作状態値との対応関係を学習することを特徴とする請求項７記載のモータ制御システム。
【請求項９】
前記環境状態データは、
部品温度、外気温度、機器内雰囲気温度、湿度、振動値の少なくとも１つを含んでいることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載のモータ制御システム。
【請求項１０】
制御指令に基づいてモータに給電する駆動電力を制御するモータ制御装置であって、
前記モータ制御装置における環境状態データを検出する環境状態検出部と、
前記モータ制御装置の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部
を有することを特徴とするモータ制御装置。
【請求項１１】
制御指令に基づいてモータに給電する駆動電力を制御するモータ制御装置のモータ制御方法であって、
前記モータ制御装置における環境状態データを検出することと、
前記モータ制御装置の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力することと、
を実行することを特徴とするモータ制御方法。
【請求項１２】
対象機器から検出した環境状態データに基づいて、前記対象機器の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を出力する動作状態監視部
を有することを特徴とする状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、モータ制御システム、モータ制御装置、モータ制御方法、及び状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、検出した出力電流及び入気温度とそれぞれ対応する定格値とを個別に比較することにより、動作状態が規定の寿命を満足する使用環境条件にあるか判断する手法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１７６０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、実際に機器を使用するにあたって、その時点の機器内の環境状態（部品温度や機内雰囲気温度等）が不明であったため、複数の動作状態（出力電流や出力トルク等）がそれぞれ対応する定格値（定格電流や定格トルク等）に対してどの程度の使用度合いにあるか（どの程度の余裕度があるか）が認識できなかった。そのため、機器やシステムの潜在的な耐用能力を大きく規制する要因となっていた。
【０００５】
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、実質的な耐用能力を向上できるモータ制御システム、モータ制御装置、モータ制御方法、及び状態推定装置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】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一の観点によれば、制御指令に基づいて駆動電力を給電制御するモータ制御装置と、前記駆動電力によって駆動するモータと、前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つにおける環境状態データを検出する環境状態検出部と、を備えるモータ制御システムであって、前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つの動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部を有するモータ制御システムが適用される。
【０００７】
また、本発明の別の観点によれば、制御指令に基づいてモータに給電する駆動電力を制御するモータ制御装置であって、前記モータ制御装置における環境状態データを検出する環境状態検出部と、前記モータ制御装置の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部を有するモータ制御装置が適用される。
【０００８】
また、本発明の別の観点によれば、制御指令に基づいてモータに給電する駆動電力を制御するモータ制御装置のモータ制御方法であって、前記モータ制御装置における環境状態データを検出することと、前記モータ制御装置の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力することと、を実行するモータ制御方法が適用される。
【０００９】
また、本発明の別の観点によれば、対象機器から検出した環境状態データに基づいて、前記対象機器の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を出力する動作状態監視部
を有する状態推定装置が適用される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、実質的な耐用能力を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係るモータ制御システム全体の概略的なシステムブロック構成の一例を表す図である。
【図２】モータ制御システムにおいて検出される各状態データの限界耐用値と定格値の関係の一例を表す図である。
【図３】動作定格値と動作状態値の関係を表す図である。
【図４】深層学習を適用した場合における判定部のニューラルネットワークの概略モデル構成の一例を表す図である。
【図５】判定部学習用データセットを表す図である。
【図６】状態データのベクトル空間における境界曲線と各指標値の算出手法例を表す図である。
【図７】深層学習を適用した場合における算出部のニューラルネットワークの概略モデル構成の一例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
【００１３】
＜モータ制御システムの概略構成＞
まず、図１を用いて、本実施形態に係るモータ制御システム全体のシステムブロック構成について説明する。図１に示すように、モータ制御システム１は、上位制御装置２と、モータ制御装置３と、モータ４と、各種の外部センサ５とを備える。
【００１４】
上位制御装置２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるコンピュータで構成されており、モータ制御装置３から入力される動作余裕度（後述）等の情報を参照しつつ、制御指令をモータ制御装置３に出力することで、当該モータ制御システム１全体の動作を制御する。
【００１５】
モータ制御装置３は、上位制御装置２から入力された制御指令に基づいてモータ４へ給電する駆動電力を制御する装置である。このモータ制御装置３は、電源回生コンバータ３１と、平滑コンデンサ３２と、インバータ３３と、制御部３４と、動作状態監視部３０１と、各種の内部センサ３８とを備えている。
【００１６】
電源回生コンバータ３１は、商用電源である３相交流電源７に接続して、当該３相交流電源７から供給される交流電力を直流電力へ電力変換して直流母線へ給電する機能と、直流母線の直流電力を交流電力へ電力変換して３相交流電源７へ回生する機能とを有する。この電源回生コンバータ３１は、例えばＩＧＢＴ、ＭＯＳＦＥＴ、ＨＥＭＴなどのパワー半導体で構成する６つのアームスイッチング素子Ｑをブリッジ接続したデバイスであり、３相交流電源７側では各相ＲＳＴに対応して接続されているとともに、直流側では直流母線３９に接続されている。
なお、ここでは電源回生コンバータを例に挙げているが、ダイオード整流コンバータ等の他の交流−直流変換器であっても良い（特に図示せず）。
【００１７】
平滑コンデンサ３２は、直流母線３９間を渡すように接続され、上記電源回生コンバータ３１によって全波整流した直流電力を平滑する。
【００１８】
インバータ３３は、モータ４に接続して、直流母線３９から供給される直流電力を所定の振幅と周波数にある３相交流相当の駆動電力にＰＷＭ変換してモータ４へ給電する機能と、モータ４から入力される交流の回生電力を直流電力に変換して直流母線３９へ回生する機能とを有する。このインバータ３３は、上記電源回生コンバータ３１と同様に例えばＩＧＢＴ、ＭＯＳＦＥＴ、ＨＥＭＴなどのパワー半導体で構成する６つのアームスイッチング素子Ｑをブリッジ接続したデバイスであり、直流側では直流母線３９に接続されているとともに、モータ４側では各相ＵＶＷに対応して接続されている。
【００１９】
制御部３４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるコンピュータで構成されており、上記の上位制御装置２から入力される制御指令に基づいて、上記の電源回生コンバータ３１とインバータ３３の各アームスイッチング素子Ｑに対するＯＮ／ＯＦＦ制御信号を生成し出力する。
【００２０】
動作状態監視部３０１は、当該モータ制御装置３及びモータ４の少なくとも一つの動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、後述する環境状態データに基づいて出力する処理部である。この動作状態監視部３０１は、格納部３５と、算出部３６と、比較部３７とを備えている。
【００２１】
格納部３５は、当該モータ制御装置３及び接続しているモータ４に対応して予め算出された動作定格値を記憶する記憶部である。この格納部３５は、上記制御部３４が備えるＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置の一部記憶領域で実装してもよいし、専用の記憶装置で実装してもよい。
【００２２】
算出部３６は、上記の内部センサ３８や外部センサ５で検出した各種の環境状態データに基づいて、動作状態値を算出する演算部である。この算出部３６は、上記制御部３４が実行するソフトウェアで実装してもよいし、専用のハードウェア演算回路で実装してもよい。
【００２３】
比較部３７は、上記の格納部３５に記憶されている動作定格値と、上記の算出部３６で算出された動作状態値との比較に基づいて動作余裕度を算出し、上位制御装置２に出力する演算部である。この比較部３７についても、上記制御部３４が実行するソフトウェアで実装してもよいし、専用のハードウェア演算回路で実装してもよい。
【００２４】
なお、上記の環境状態データ、動作定格値、動作状態値、及び動作余裕度については後に詳述する。
【００２５】
そして本実施形態の例では、上記動作状態監視部３０１の算出部３６に入力する各種環境状態データを検出するためのセンサ（環境状態検出部）として、モータ制御装置３自体がその内部に備える内部センサ３８と、モータ制御装置３の外部に備える外部センサ５とを有している。図示する例では、モータ制御装置３の内部センサ３８としてコンバータ温度センサ３８ａ、平滑コンデンサ温度センサ３８ｂ、インバータ温度センサ３８ｃ、装置内雰囲気温度センサ３８ｄ、湿度センサ３８ｅ、及び振動センサ３８ｆが設けられている。また、外部センサ５として、外気温度センサ５ａ及びモータ温度センサ５ｂが設けられている。
【００２６】
上記のコンバータ温度センサ３８ａ、平滑コンデンサ温度センサ３８ｂ、インバータ温度センサ３８ｃは、それぞれ電源回生コンバータ３１、平滑コンデンサ３２、インバータ３３の部品温度を環境状態データとして検出する。また、装置内雰囲気温度センサ３８ｄ、湿度センサ３８ｅ、振動センサ３８ｆは、それぞれモータ制御装置３の筐体内における雰囲気温度、湿度、振動値を環境状態データとして検出する。モータ温度センサ５ｂは、モータ４自体の温度を環境状態データとして検出する。外気温度センサ５ａは、当該モータ制御システム１の周囲の外気温度を環境状態データとして検出する。
【００２７】
＜本実施形態の特徴＞
現在、工場などにおける産業機械やその他多くの駆動機械には、給電したモータ４の機械的駆動力を駆動源として作動するものが多くある。そのようなモータ４の駆動を制御するためのモータ制御システム１として、上述した本実施形態のように上位制御装置２、モータ制御装置３、及びモータ４を有するものがある。
【００２８】
このモータ制御システム１は、その用途によって多様な作業環境で使用され、またモータ４に多様な制御を強いるものであるが、その耐用限度を越えて動作異常を起こさないためにも予め各機器にその製品仕様に対応した指標値としての各種の定格値が設定されている。この定格値は、各機器においてその動作状態や機器状態の正常状態に影響を与え得る状態変数ごとに個別に設定される値である。例えばモータ４の速度、トルク、駆動電力（電流）などの動作状態に関する状態変数や、温度、湿度、振動などの環境状態に関する状態変数など多数の状態変数にそれぞれ個別に対応した定格値が設定される。そしてこれらの定格値は、各機器やシステムが備える各使用部品の部品定格に対して所定の設計マージン（安全率）を考慮して決定されていた。
【００２９】
しかしながら、実際に機器を使用するにあたって、その時点の機器内の環境状態（部品温度や機内雰囲気温度等）が不明であったため、複数の動作状態（出力電流や出力トルク等）がそれぞれ対応する定格値（定格電流や定格トルク等）に対してどの程度の使用度合いにあるか（どの程度の余裕度があるか）が認識できなかった。そのため、機器やシステムの潜在的な耐用能力を大きく規制する要因となっていた。
【００３０】
これに対し本実施形態では、モータ制御装置３及びモータ４の少なくとも一つの動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部３０１を有している。これにより、当該モータ制御システム１の使用者や上位制御装置２は、上記動作状態監視部３０１が出力する動作余裕度に応じて機器の動作制御及び使用環境のバランスを調整することで、システム全体の潜在的なリソースを十分生かしながらシステム全体の正常状態を確保することが容易となる。
【００３１】
＜定格値について＞
まず、定格値についてあらためて以下に図示、説明する。図２は、モータ制御システム１において検出される各動作状態データと各環境状態データ（状態変数）の限界耐用値と定格値の関係の一例を示している。なお、図中に示す各環境状態データは上記内部センサ３８と外部センサ５で検出した状態データであり、また各動作状態データについてはそれぞれ制御部３４内で生成された対応指令に基づく状態データである。そして、ここでいう各状態データの限界耐用値（図中の太点線枠参照）とは、モータ制御装置３及びモータ４がそれぞれ備える使用部品から決定される値であり、対応する状態データを増大させた場合でも全ての使用部品が正常状態を維持するために必ず越えてはいけない値に相当する。
【００３２】
そして図２においては、各状態データそれぞれの限界耐用値を一律１００％に正規化した（図中で同じ高さに揃えた）上で、それぞれの限界耐用値に対する定格値の割合を柱状グラフで示している。ここで、定格値とは、各部品定格に対して所定の設計マージン（安全率）を考慮して決定する値であり、対応する状態データが当該定格値の範囲内にあれば各機器の正常動作が保証される基準仕様値である。
【００３３】
なお、各状態データにおいては、限界下限値から限界上限値の範囲を正規化して示している。また、図示の煩雑を避けるため、各部品温度に関する環境状態データについては統一して示している。また、出力（電力）、電流、電圧、損失、速度、及びトルク（推力）の各動作状態データについては、当該モータ制御システム１における任意の制御状態により変動する状態データとなる。また、部品温度、機内温度（装置内雰囲気温度）、外気温度、湿度、及び振動値の各環境状態データについては、システムの各機器が影響を受ける状態データとなる。
【００３４】
この図２を見て分かるように、各状態データに対応する定格値は、それぞれ対応する限界耐用値と比較してかなり大きな余裕度を持って低く設定されている。これは、その時点の環境状況次第で各状態データが各定格値を越えても許容される場合があるが、限界耐用値は必ず越えてはいけない値であるためである。
【００３５】
例えばモータ制御システム１における各状態データの間においては、一方が定格値より十分低ければ他方は定格値より多少高くなっても当該モータ制御システム１は正常状態を維持できるが、両方が定格値を越えた場合には異常が生じるといったトレードオフの関係にあるものもある。このため、それぞれの状態データで個別に見た場合には実質的な限界耐用値が高くても、それぞれ大きな余裕度を持った低い値で各定格値を設定しなければならない。
【００３６】
つまり、実際に機器を使用するにあたって、その時点の機内の環境状態（部品温度や機内雰囲気温度等）が不明であったため、複数の動作状態（出力電流や出力トルク等）がそれぞれ対応する定格値（定格電流や定格トルク等）に対してどの程度の使用度合いにあるか（どの程度の余裕度があるか）が認識できなかった。そのため、機器やシステムの潜在的な耐用能力を大きく規制する要因となっていた。
【００３７】
＜動作定格値、動作状態値、動作余裕度について＞
本実施形態では、複数の動作状態データに対応する定格値を統合的に組み合わせたものを動作定格値とし、複数の動作状態データを統合的に組み合わせたものを動作状態値とする。そして上記動作状態監視部３０１は、その時点で検出された環状状態データに基づいて、当該機器及びシステムの正常状態を維持するための動作定格値に対しその時点の動作状態値がどの程度の機器使用状況にあるかの指標となる動作余裕度を出力する（図３参照）。
【００３８】
この動作定格値は、モータ制御装置３及びモータ４の少なくとも一つの正常状態を保証する指標値となる。このような動作定格値は、モータ制御システム１の実動作試験で実測された各状態データの限界耐用値や、それら限界耐用値それぞれのシステム全体の正常状態に対する影響度を反映した重み付け、上記トレードオフなどの関係性や相関などを考慮した統計学的な計算により予め算出、設定すればよい。
【００３９】
また本実施形態の例において上記算出部３６が算出する動作状態値は、検出された全ての状態データが当該モータ制御システム１全体の正常状態にどれだけの影響度を及ぼしているかを表す数値である。すなわち動作状態値は、当該モータ制御システム１の動作時（運転時）に検出された状態データに基づいて、その検出時におけるモータ制御システム１にどれだけの負荷が付加されているかを動作定格値と同じ尺度で示す指標値となる（つまり個々の動作状態データを統合的に組み合わせたものに相当）。そしてこの動作状態値が上記動作定格値以下であれば、動作状態にある当該モータ制御システム１全体の正常状態が維持され、動作状態値が上記動作定格値を越えた場合には、動作状態にある当該モータ制御システム１の正常状態が保証されない（異常が発生する可能性がある）と判定できる。
【００４０】
このような動作状態値は、モータ制御システム１の実動作で実測された各状態データそのものや、それら状態データそれぞれのシステム全体の正常状態に対する影響度を反映した重み付け、上記トレードオフなどの関係性や相関などを考慮した統計学的な計算により変動値として算出すればよい。
【００４１】
また本実施形態の例において上記比較部３７が出力する動作余裕度は、上記動作定格値に対する上記動作状態値の比率を表す数値である。本実施形態の例の比較部３７においては、具体的に動作状態値を動作定格値で除算した値に１００を乗算した百分率（％）の値で算出する。なおこの際に、動作定格値に対しては安全率を考慮して所定のマージンを差し引いた値を適用してもよい。以上のようにして動作状態監視部３０１は、当該モータ制御装置３及びモータ４の少なくとも一つの動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、環境状態データに基づいて出力できる。そして、この動作余裕度を入力された上位制御装置２は、当該動作余裕度で示されるその時点のシステムの動作状態及び環境状態の余裕度を考慮した制御が可能となる。また、当該動作余裕度を別途の表示装置で表示することで、当該モータ制御システム１の使用者においても上記余裕度を考慮した制御操作や環境の変更が可能となる。
【００４２】
なお、上述したモータ制御システム１全体における「正常状態」の定義については、当該モータ制御システム１が正常に動作可能な状態（つまり制御指令通りに動作する状態）としてもよいし、またはモータ制御システム１が規定の寿命を超えないように動作する状態としてもよい。
【００４３】
＜本実施形態による効果＞
以上説明したように、本実施形態のモータ制御システム１は、モータ制御装置３及びモータ４の少なくとも一つの動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部３０１を有している。これにより、当該モータ制御システム１の使用者や上位制御装置２は、上記動作状態監視部３０１が出力する動作余裕度に応じて機器の動作制御及び使用環境のバランスを調整することで、システム全体の潜在的なリソースを十分生かしながらシステム全体の正常状態を確保することが容易となる。この結果、モータ制御システム１の実質的な耐用能力を向上させることができる。また、このように動作余裕度を把握できることで、例えば動作余裕度が高い場合には動作定格値以上での機器の使用も可能となりいわゆるタクトアップ等に寄与でき、またモータ４に対するモータ制御装置３の容量体を落として小型化／低コスト化を図ることができるという利点もある。
【００４４】
また、本実施形態では特に、動作状態監視部３０１は、モータ制御装置３及びモータ４の動作定格値を格納する格納部３５と、環境状態データに基づいて動作状態値を算出する算出部３６と、動作定格値と動作状態値とを比較して動作余裕度を出力する比較部３７と、を有している。これにより、当該モータ制御システム１の使用者や上位制御装置２は、動作余裕度に応じて動作制御及び使用環境のバランスを調整することで、システム全体の潜在的なリソースを十分生かしながらシステム全体の正常状態を確保することが容易となる。
【００４５】
なお、本実施形態ではシステム全体に対する各指標値として動作定格値、動作状態値、及び動作余裕度を設定、算出したが、これに限られない。他にも、各機器別に動作定格値、動作状態値、及び動作余裕度を設定、算出してもよく、この場合には機器ごとでの動作制御及び使用環境のバランスの調整が可能となる。
【００４６】
また、本実施形態では特に、動作定格値は、モータ制御装置３及びモータ４の正常状態を保証する指標値である。これにより、当該モータ制御システム１の使用者や上位制御装置２は、設定された動作定格値を基準としてこれを越えないよう動作制御及び使用環境のバランスを調整することが容易となる。また特に、動作余裕度が高い場合には、動作定格値以上での機器の使用も可能となる。
【００４７】
また、本実施形態では特に、動作状態値は、環境状態データに基づいて、環境状態データの検出時におけるモータ制御システム１にどれだけの負荷が付加されているかを上記動作定格値と同じ尺度で示す指標値である。これにより、その時点でモータ制御システム１全体に付加されている実質的な負荷を動作状態値とし、これを動作定格値と同じ尺度の指標値として参照することができる。つまり、当該モータ制御システム１の使用者や上位制御装置２は、この動作状態値が動作定格値を越えないよう動作制御及び使用環境のバランスを調整することで、モータ制御システム１全体の正常状態を維持できる。また特に、動作余裕度が高い場合には、動作定格値以上での機器の使用も可能となる。
【００４８】
また、本実施形態では特に、動作余裕度は、動作定格値に対する動作状態値の比率である。これにより、当該モータ制御システム１の使用者や上位制御装置２は、動作余裕度を参照することでその時点の動作状態値が動作定格値に対してどれだけの余裕度があるかを比率表現で容易に把握することができる。例えば、部品温度や装置内雰囲気温度が動作定格値より十分に低い使用環境ではそれだけ動作余裕度が高くなり、それだけ動作定格値以上での機器の使用も可能となる。
【００４９】
また、本実施形態では特に、モータ制御装置３が、動作状態監視部３０１を備えている。これにより、格納部３５が記憶すべき動作定格値は当該モータ制御装置３と組み合わせて適用可能なモータ４の機種数と同じ数だけ記憶すればよく、その設定と選択を簡略化できる。なお、格納部３５、算出部３６、及び比較部３７は、上位制御装置２にまとめて備えるか、モータ制御装置３と分担して備えるか、もしくは独立した状態推定装置にまとめて備えてもよい。上位制御装置２又は状態推定装置に格納部３５を備える場合には、適用可能なモータ制御装置３の機種と適用可能なモータ４の機種の組み合わせの数だけ設定された動作定格値を格納部３５に記憶させる必要がある。
【００５０】
また、本実施形態では特に、環境状態データは、部品温度、外気温度、機器内雰囲気温度、湿度、振動値の少なくとも１つを含んでいる。これにより、システムの各機器が影響を受ける環境状態データに基づいて、具体的な各指標値の算出が可能となる。
【００５１】
＜変形例＞
なお、以上説明した実施形態は、その趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。
【００５２】
＜機械学習により各指標値を設定する場合＞
上記実施形態では、統計学的な演算手法により動作定格値及び動作状態値を設定、算出すると説明したが、これに限られない。他にも、例えば機械学習などを用いた手法で各指標値を設定、算出してもよい。
【００５３】
各指標値の設定、算出手法には多様な機械学習手法を適用できるが、以下においては例えば機械学習アルゴリズムに深層学習（ディープラーニング）を適用した場合の例を説明する。その一例として本変形例では、まずシステム（又は機器）の状態データ空間において正常動作と異常動作とを区分可能な境界曲線を求め、それに基づいて各指標値を求める手法について説明する。
【００５４】
＜機械学習による動作状態の判定手法について＞
図４は、モータ制御システム１の動作状態の正常性を判定する判定部において深層学習を利用した場合のニューラルネットワークの概略モデル構成の一例を示している。この判定部は、設計段階で実際に作成されたモータ制御システム１の実動作試験において動作定格値を求める際に用いられる処理部であり、上記実施形態における上位制御装置２、モータ制御装置３、又は状態データを取得可能な他の独立した処理装置（状態推定装置）に備えられる。この図４において、判定部のニューラルネットワークは、各センサ５，３８から入力された多数の状態データ（動作状態データ、環境状態データ）に対して、それら状態データの検出時に当該モータ制御システム１（又は対象機器）の動作状態が正常動作であるか異常動作であるかを判定情報として出力するよう設計されている。
【００５５】
図示する例では、各状態データを入力ノードに入力し、正常動作、異常動作の各動作状態に対応する２つの出力ノードのいずれか１つだけを真値として２値出力する（いわゆるクラスタリング出力する）。これら判定処理は、当該判定部の学習フェーズにおける機械学習プロセスでの学習内容に基づくものであり、すなわちこの判定部のニューラルネットワークは、各状態データと動作状態との相関（対応関係）を表す特徴量を学習している。
【００５６】
この判定部の機械学習プロセスについては、上記のように設計された多層ニューラルネットワークが上記処理装置上でソフトウェア的（又はハードウェア的）に実装された後、特に図示しないデータベースに保存した多数の判定部学習用データセットを用いていわゆる教師あり学習により判定部に学習させる。ここで用いる判定部学習用データセットは、例えば図５に示すように、各状態データの検出値と、それら各状態データの検出時においてユーザ又は所定の実判定処理で別途判定したモータ制御システム１（又は対象機器）の実際の動作状態とを対応付けて１つの判定部学習用データセットとして作成する。そして多様な状態データの組み合わせに対応してこのような判定部学習用データセットを多数作成し、データベースに保存する。
【００５７】
本変形例における判定部の学習フェーズでは、判定部学習用データセットのうちの状態データを入力データとし、動作状態を出力データとした組み合わせの教師データを用いて、判定部のニューラルネットワークの入力層と出力層の間の関係性が成立するよう各ノードどうしをつなぐ各エッジの重み係数を調整するいわゆるバックプロパゲーション処理（逆誤差伝搬）等により学習を行う。なお、このようなバックプロパゲーションの他にも、いわゆる積層オートエンコーダ、制限付きボルツマンマシン、ドロップアウト、ノイズ付加、及びスパース正則化などの公知の多様な学習手法を併用して処理精度を向上させてもよい。
【００５８】
なお上述したように、判定部において動作状態を判定するアルゴリズムは、図示した深層学習によるもの以外にも、例えばサポートベクトルマシンやベイジアンネットワーク等を利用した他の機械学習アルゴリズム（特に図示せず）を適用してもよい。その場合でも、入力した状態データの結果としてモータ制御システム１（又は対象機器）に生じる動作状態を判定し、その判定情報を出力するという基本的な構成については同等となる。
【００５９】
＜動作状態境界曲線を利用した指標値の算出手法例について＞
そして以上の機械学習プロセスにより得られた判定部は、多数ある状態データの多次元ベクトル空間において、当該システム（又は対象機器）固有の動作状態に関する正常動作の領域と異常動作の領域とを区分する境界曲線（曲面）を形成できる。図６はそのような境界曲線ＢＣの一例を示しており、図示の便宜上、多数ある状態データのうち動作状態データと環境状態データの２種類でそれぞれ次元圧縮してベクトル空間全体を２次元平面で表している。
【００６０】
この図６に示すように、境界曲線ＢＣは局所的に多少の歪みはあるものの、全体としては概略的に略反比例関係を表す曲線となる。つまり、環境状態データにおける実負荷が小さいほどそれだけ動作状態データの負荷の許容度が高くなり、逆に動作状態データにおける実負荷が小さいほどそれだけ環境状態データの負荷の許容度が高くなる。そしてこの境界曲線ＢＣで区分された正常動作領域中の任意の点Ｐ２が、正常動作状態にあるシステム（又は対象機器）の状態を表すことになる。
【００６１】
ここで、上記のような境界曲線ＢＣ上にあるどの点Ｐ１においても、対応する動作状態データの座標値ｘ１と環境状態データの座標値ｙ１の和（＝ｘ１＋ｙ１）が略一定であると仮定した場合には、この座標値和が動作定格値に概略的に相当すると想定できる。これに対して、正常動作領域中の任意の点Ｐ２における動作状態データの座標値ｘ２と環境状態データの座標値ｙ２の和（＝ｘ２＋ｙ２）が動作状態値に概略的に相当すると想定できる。つまりこの算出手法例では、図６のベクトル平面上において、境界曲線ＢＣ上の任意複数の各点Ｐ１を特定する動作状態データと環境状態データのそれぞれの負荷の和の平均が固定値としての動作定格値に相当し、正常動作領域中の任意の点Ｐ２を特定する動作状態データと環境状態データのそれぞれの負荷の和が変動値としての動作状態値に相当する。
【００６２】
なお、この場合の動作定格値と動作状態値の座標値和は、それぞれ特定の物理量に基づく基本単位を持たない無次元量となる。このため、例えば当該モータ制御システム１（又は対象機器）の使用寿命が最も長いと想定される動作状態及び環境状態に対応した点Ｐ０での座標値和（＝ｘ０＋ｙ０）を共通の基本単位とすることで、動作定格値と動作状態値の演算上での比較や動作余裕度の算出が可能となる。
【００６３】
また上記の座標値和以外にも、例えば境界曲線ＢＣ上にある任意の点Ｐ１に対応する動作状態データの座標値ｘ１と環境状態データの座標値ｙ１の積（＝ｘ１×ｙ１：いわゆる反比例定数）が略一定の固定値であると想定できるため、この座標値積の平均を動作定格値としてもよい。これに準じて、正常動作領域中の任意の点Ｐ２における動作状態データの座標値ｘ２と環境状態データの座標値ｙ２の積（＝ｘ２×ｙ２）を動作状態値としてもよい。この場合には、上記点Ｐ０での座標値積（＝ｘ０×ｙ０）が共通の基本単位となる。
【００６４】
＜機械学習による指標値の算出手法について＞
算出部３６が、上記判定部を備えて状態データの検出時に逐次上述したベクトル空間上の各演算手法により各指標値を算出してもよいが、これらの演算処理をまとめて一つの機械学習で実装してもよい。
【００６５】
この各指標値の設定、算出手法においても多様な機械学習手法を適用できるが、以下においては例えば機械学習アルゴリズムに深層学習（ディープラーニング）を適用した場合の例を説明する。
【００６６】
図７は、算出部３６において深層学習を利用した場合のニューラルネットワークの概略モデル構成の一例を示している。この図７において、算出部３６のニューラルネットワークは、各センサ５，３８から入力された多数の状態データ（動作状態データ、環境状態データ）に対して、それら状態データの検出時における当該モータ制御システム１（又は対象機器）の動作状態値を出力するよう設計されている。
【００６７】
図示する例では、各状態データを入力ノードに入力し、動作状態値に対応する１つの出力ノードから連続値を出力する（いわゆる回帰出力する）。これらの演算処理は、当該算出部３６の学習フェーズにおける機械学習プロセスでの学習内容に基づくものであり、すなわちこの算出部３６のニューラルネットワークは、各状態データと動作状態値との相関（対応関係）を表す特徴量を学習している。
【００６８】
この算出部３６の機械学習プロセスについては、上記のように設計された多層ニューラルネットワークがモータ制御装置３上や上位制御装置２上でソフトウェア的（又はハードウェア的）に実装された後、特に図示しないデータベースに保存した多数の算出部学習用データセットを用いていわゆる教師あり学習により算出部３６に学習させる。ここで用いる算出部学習用データセットは、特に図示しないが、各状態データの検出値と、それら各状態データ及び上記境界曲線ＢＣを用いて予め算出された動作状態値とを対応付けて１つの算出部学習用データセットとして作成する。そして多様な状態データの組み合わせに対応してこのような算出部学習用データセットを多数作成し、データベースに保存する。
【００６９】
本変形例における算出部３６の学習フェーズでは、算出部学習用データセットのうちの状態データを入力データとし、動作状態値を出力データとした組み合わせの教師データを用いて、算出部３６のニューラルネットワークの入力層と出力層の間の関係性が成立するよう各ノードどうしをつなぐ各エッジの重み係数を調整するいわゆるバックプロパゲーション処理（逆誤差伝搬）等により学習を行う。なお、このようなバックプロパゲーションの他にも、いわゆる積層オートエンコーダ、制限付きボルツマンマシン、ドロップアウト、ノイズ付加、及びスパース正則化などの公知の多様な学習手法を併用して処理精度を向上させてもよい。なお、この算出部３６の学習フェーズが、各請求項記載の機械学習プロセスに相当する。
【００７０】
なお上述したように、算出部３６において各指標値を判定するアルゴリズムについても、図示した深層学習によるもの以外に、例えばサポートベクトルマシンやベイジアンネットワーク等を利用した他の機械学習アルゴリズム（特に図示せず）を適用してもよい。その場合でも、入力した状態データの結果としてモータ制御システム１（又は対象機器）に生じる動作状態を判定し、その判定情報を出力するという基本的な構成については同等となる。
【００７１】
＜変形例による効果＞
以上説明したように、本変形例のモータ制御システム１は、算出部３６が、機械学習プロセス（深層学習及びその他機械学習）での学習内容に基づいて動作状態値を算出する。これにより、算出部３６は、人為的に設計した数理モデルに基づく演算手法によらず、機械学習プロセスで機械学習した実際の各状態データ間の関係性から得られる正常状態についての特徴量に基づいて、動作定格値、動作状態値、及び動作余裕度の各指標値を算出できるため、それら各指標値を実動作上で有効な精度で得ることができる。
【００７２】
また、本実施形態では特に、算出部３６は、機械学習プロセスにおいて、入力される環境状態データと、出力すべき動作状態値との対応関係を学習する。これにより、算出部３６は、複数の状態データと各指標値との間の複雑な関係性を反映した関数演算部として機能し、各指標値を高い精度で算出することができる。
【００７３】
なお、以上の説明において、「垂直」「平行」「平面」等の記載がある場合には、当該記載は厳密な意味ではない。すなわち、それら「垂直」「平行」「平面」とは、設計上、製造上の公差、誤差が許容され、「実質的に垂直」「実質的に平行」「実質的に平面」という意味である。
【００７４】
また、以上の説明において、外観上の寸法や大きさ、形状、位置等が「同一」「同じ」「等しい」「異なる」等の記載がある場合は、当該記載は厳密な意味ではない。すなわち、それら「同一」「等しい」「異なる」とは、設計上、製造上の公差、誤差が許容され、「実質的に同一」「実質的に同じ」「実質的に等しい」「実質的に異なる」という意味である。
【００７５】
また、以上既に述べた以外にも、上記実施形態や各変形例による手法を適宜組み合わせて利用しても良い。その他、一々例示はしないが、上記実施形態や各変形例は、その趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変更が加えられて実施されるものである。
【符号の説明】
【００７６】
１            モータ制御システム
２            上位制御装置
３            モータ制御装置
４            モータ
５ａ，５ｂ    外部センサ（環境状態検出部）
６            ３相交流電源
３１          電源回生コンバータ
３２          平滑コンデンサ
３３          インバータ
３４          制御部
３５          格納部
３６          算出部
３７          比較部
３８ａ〜ｆ    内部センサ（環境状態検出部）
３９          直流母線
３０１        動作状態監視部
【図１】
2018164386.tif 000003
【図２】
2018164386.tif 000004
【図３】
2018164386.tif 000005
【図４】
2018164386.tif 000006
【図５】
2018164386.tif 000007
【図６】
2018164386.tif 000008
【図７】
2018164386.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成30年1月11日(2018.1.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御指令を出力する上位制御装置と、
前記制御指令に基づいて駆動電力を給電制御するモータ制御装置と、
前記駆動電力によって駆動するモータと、
前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つにおける環境状態データを検出する環境状態検出部と、
を備えるモータ制御システムであって、
前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つの動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部
を有し、
前記動作定格値は、
当該モータ制御システムにおける任意の制御状態により変動する複数の動作状態データに対応する定格値を統合的に組み合わせたものであり、
前記動作状態値は、
前記複数の動作状態データを統合的に組み合わせたものであり、
前記動作余裕度は、
前記動作定格値に対して前記動作状態値がどの程度の状況にあるかを示す指標値であり、
前記上位制御装置は、
前記動作余裕度に応じて少なくとも前記モータ制御装置の動作制御及び使用環境のバランスを調整する
ことを特徴とするモータ制御システム。
【請求項２】
前記動作状態監視部は、
前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つの前記動作定格値を格納する格納部と、
前記環境状態データに基づいて前記動作状態値を算出する算出部と、
前記動作定格値と前記動作状態値とを比較して前記動作余裕度を出力する比較部と、
を有することを特徴とする請求項１記載のモータ制御システム。
【請求項３】
前記算出部は、
機械学習プロセスでの学習内容に基づいて前記動作状態値を算出することを特徴とする請求項２記載のモータ制御システム。
【請求項４】
前記算出部は、
前記機械学習プロセスにおいて、入力される前記環境状態データと、出力すべき前記動作状態値との対応関係を学習することを特徴とする請求項３記載のモータ制御システム。
【請求項５】
前記動作定格値は、
前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つの正常状態を保証する指標値であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のモータ制御システム。
【請求項６】
前記動作状態値は、
前記環境状態データに基づいて、前記環境状態データの検出時における前記モータ制御システムにどれだけの負荷が付加されているかを前記動作定格値と同じ尺度で示す指標値であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のモータ制御システム。
【請求項７】
前記動作余裕度は、
前記動作定格値に対する前記動作状態値の比率であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のモータ制御システム。
【請求項８】
前記モータ制御装置は、
前記動作状態監視部を備えていることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載のモータ制御システム。
【請求項９】
前記環境状態データは、
部品温度、外気温度、機器内雰囲気温度、湿度、振動値の少なくとも１つを含んでいることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載のモータ制御システム。
【請求項１０】
制御指令に基づいてモータに給電する駆動電力を制御するモータ制御装置であって、
前記モータ制御装置における環境状態データを検出する環境状態検出部と、
前記モータ制御装置の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部と、
を有し、
前記動作定格値は、
当該モータ制御装置における任意の制御状態により変動する複数の動作状態データに対応する定格値を統合的に組み合わせたものであり、
前記動作状態値は、
前記複数の動作状態データを統合的に組み合わせたものであり、
前記動作余裕度は、
前記動作定格値に対して前記動作状態値がどの程度の状況にあるかを示す指標値であることを特徴とするモータ制御装置。
【請求項１１】
制御指令に基づいてモータに給電する駆動電力を制御するモータ制御装置のモータ制御方法であって、
前記モータ制御装置における環境状態データを検出することと、
前記モータ制御装置の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力することと、
を実行し、
前記動作定格値は、
当該モータ制御装置における任意の制御状態により変動する複数の動作状態データに対応する定格値を統合的に組み合わせたものであり、
前記動作状態値は、
前記複数の動作状態データを統合的に組み合わせたものであり、
前記動作余裕度は、
前記動作定格値に対して前記動作状態値がどの程度の状況にあるかを示す指標値であることを特徴とするモータ制御方法。
【請求項１２】
対象機器から検出した環境状態データに基づいて、前記対象機器の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を出力する動作状態監視部
を有し、
前記動作定格値は、
前記対象機器における任意の制御状態により変動する複数の動作状態データに対応する定格値を統合的に組み合わせたものであり、
前記動作状態値は、
前記複数の動作状態データを統合的に組み合わせたものであり、
前記動作余裕度は、
前記動作定格値に対して前記動作状態値がどの程度の状況にあるかを示す指標値であることを特徴とする状態推定装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一の観点によれば、制御指令を出力する上位制御装置と、前記制御指令に基づいて駆動電力を給電制御するモータ制御装置と、前記駆動電力によって駆動するモータと、前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つにおける環境状態データを検出する環境状態検出部と、を備えるモータ制御システムであって、前記モータ制御装置及び前記モータの少なくとも一つの動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部を有し、前記動作定格値は、当該モータ制御システムにおける任意の制御状態により変動する複数の動作状態データに対応する定格値を統合的に組み合わせたものであり、前記動作状態値は、前記複数の動作状態データを統合的に組み合わせたものであり、前記動作余裕度は、前記動作定格値に対して前記動作状態値がどの程度の状況にあるかを示す指標値であり、前記上位制御装置は、前記動作余裕度に応じて少なくとも前記モータ制御装置の動作制御及び使用環境のバランスを調整するモータ制御システムが適用される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
また、本発明の別の観点によれば、制御指令に基づいてモータに給電する駆動電力を制御するモータ制御装置であって、前記モータ制御装置における環境状態データを検出する環境状態検出部と、前記モータ制御装置の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力する動作状態監視部と、を有し、前記動作定格値は、当該モータ制御装置における任意の制御状態により変動する複数の動作状態データに対応する定格値を統合的に組み合わせたものであり、前記動作状態値は、前記複数の動作状態データを統合的に組み合わせたものであり、前記動作余裕度は、前記動作定格値に対して前記動作状態値がどの程度の状況にあるかを示す指標値であるモータ制御装置が適用される。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
また、本発明の別の観点によれば、制御指令に基づいてモータに給電する駆動電力を制御するモータ制御装置のモータ制御方法であって、前記モータ制御装置における環境状態データを検出することと、前記モータ制御装置の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を、前記環境状態データに基づいて出力することと、を実行し、前記動作定格値は、当該モータ制御装置における任意の制御状態により変動する複数の動作状態データに対応する定格値を統合的に組み合わせたものであり、前記動作状態値は、前記複数の動作状態データを統合的に組み合わせたものであり、前記動作余裕度は、前記動作定格値に対して前記動作状態値がどの程度の状況にあるかを示す指標値であるモータ制御方法が適用される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
また、本発明の別の観点によれば、対象機器から検出した環境状態データに基づいて、前記対象機器の動作定格値に対する動作状態値の動作余裕度を出力する動作状態監視部を有し、前記動作定格値は、前記対象機器における任意の制御状態により変動する複数の動作状態データに対応する定格値を統合的に組み合わせたものであり、前記動作状態値は、前記複数の動作状態データを統合的に組み合わせたものであり、前記動作余裕度は、前記動作定格値に対して前記動作状態値がどの程度の状況にあるかを示す指標値である状態推定装置が適用される。