(57)【要約】【課題】インバータにおいて所望の制御性能を得られ易くする技術を提供する。【解決手段】推定装置４により、インバータ２によって駆動制御されるモータ３におけるd軸，q軸電流検出信号、d軸，q軸電圧指令信号v*d，v*q、電気角速度ωr、周波数指令信号ωeのデータを読み取り、二次磁束φr、誘導電動機パラメータである一次抵抗Rs，二次抵抗Rr，漏れインダクタンスLσ，励磁インダクタンスLMの各推定値を推定する。推定装置４は、二次磁束φrの推定値を導出することが可能な第１カルマンフィルタ部５と、第１カルマンフィルタ部５よりも遅い演算周期で誘導電動機パラメータwの推定値を導出することが可能な第２カルマンフィルタ部６と、を並列に接続している。【選択図】図１
2019103228.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インバータによって駆動制御される誘導電動機におけるd軸，q軸電流検出信号、d軸，q軸電圧指令信号、電気角速度、周波数指令信号のデータを読み取り、当該データによる誘導電動機の離散化モデルに基づいて、誘導電動機の二次磁束と、誘導電動機パラメータである一次抵抗，二次抵抗，漏れインダクタンス，励磁インダクタンスと、の推定値をそれぞれ導出する推定部、を備え、
推定部は、
二次磁束の推定値を導出する第１カルマンフィルタ部と、
第１カルマンフィルタ部よりも遅い演算周期で当該誘導電動機パラメータの推定値をそれぞれ導出する第２カルマンフィルタ部と、
の両者が並列に接続されていることを特徴とする推定装置。
【請求項２】
第１カルマンフィルタ部は、
前回演算時に当該第１カルマンフィルタ部で導出した二次磁束の推定値を含む第１前回値を記録する第１前回値保持部と、
d軸，q軸電圧指令信号、電気角速度、周波数指令信号のデータと、第１前回値保持部に記録されている第１前回値と、第２カルマンフィルタ部に記録されている誘導電動機パラメータの推定値をサンプリングした値と、に基づいて二次磁束の予測値を算出する第１予測部と、
第１予測部の予測値と、d軸，q軸電流検出信号と、に基づいて二次磁束の推定値および電流の予測誤差値を算出し、当該二次磁束の推定値を第１前回値保持部に記録する第１更新部と、
を備え、
第２カルマンフィルタ部は、
前回演算時に当該第２カルマンフィルタ部で導出した誘導電動機パラメータの推定値を含む第２前回値を記録する第２前回値保持部と、
第２前回値保持部に記録されている第２前回値に基づいて誘導電動機パラメータの予測値を算出する第２予測部と、
第２予測部の予測値と、第１カルマンフィルタ部が算出した電流の予測誤差値をサンプリングした値と、に基づいて誘導電動機パラメータの推定値を算出し、当該誘導電動機パラメータの推定値を第２前回値保持部に記録する第２更新部と、
を備えていることを特徴とする請求項１記載の推定装置。
【請求項３】
インバータは、
誘導電動機の回転速度に基づき当該誘導電動機の機械角速度を検出する機械角速度検出部と、
外部からの速度指令信号と、機械角速度と、に基づき誘導電動機のトルク指令信号を出力する速度制御部と、
機械角速度を電気角速度に変換する角速度変換部と、トルク指令信号と、電気角速度と、当該誘導電動機パラメータの推定値と、に基づきd軸，q軸電流指令信号および周波数指令信号を出力するトルク制御部と、
周波数指令信号を積分して電気角を算出する積分部と、
周波数指令信号と、電流制御の周期の１．５倍値と、の積を算出する周波数・周期乗算部と、
インバータの出力側の三相電流検出信号を積分部からの電気角に基づきd軸，q軸電流検出信号に変換する検出信号座標変換部と、
d軸，q軸電流指令信号と、d軸，q軸電流検出信号と、当該誘導電動機パラメータの推定値と、に基づきd軸，q軸電圧指令信号を出力する電流制御部と、
積分部が算出した電気角と、周波数・周期乗算部の算出値と、の和に基づきd軸，q軸電圧指令信号を三相電圧指令信号に変換する指令信号座標変換部と、
三相電圧指令信号に基づきパルス幅変調を行い生成した三相交流電圧を誘導電動機に出力するパルス幅変調部と、
を備えていることを特徴とする請求項１または２記載の推定装置。
【請求項４】
インバータによって誘導電動機を駆動制御するインバータシステムであって、請求項１〜３のうち何れかの推定装置を備え、
推定装置が導出した二次磁束の推定値をインバータの電流制御にフィードバックし、
当該誘導電動機パラメータの推定値の少なくとも一つを、インバータのトルク制御および電流制御のうち少なくとも何れか一方にフィードバックすることを特徴とするインバータシステム。
【請求項５】
インバータによって駆動制御される誘導電動機におけるd軸，q軸電流検出信号、d軸，q軸電圧指令信号、電気角速度、周波数指令信号のデータを読み取り、当該データによる誘導電動機の離散化モデルに基づいて、誘導電動機の二次磁束と、誘導電動機パラメータである一次抵抗，二次抵抗，漏れインダクタンス，励磁インダクタンスと、の推定値をそれぞれ導出する過程を有し、
導出する過程は、
二次磁束の推定値を導出する第１カルマンフィルタ部と、
第１カルマンフィルタ部よりも遅い演算周期で誘導電動機パラメータの推定値を導出する第２カルマンフィルタ部と、
の両者が並列に接続された推定装置を用いることを特徴とする推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置，推定方法，インバータシステムに係るものであって、誘導電動機の駆動制御技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
インバータによる誘導電動機の駆動制御においては、誘導電動機パラメータ（例えば一次抵抗，二次抵抗，漏れインダクタンス，励磁インダクタンス）や、その他の必要な項目（例えば二次磁束等）を推定装置により適宜推定し、その推定値をインバータのトルク制御や電流制御に利用する技術が知られている。
【０００３】
例えば、誘導電動機パラメータを運転中のデータ（例えば誘導電動機の一次電流、一次電圧、回転速度等）から推定する技術としては、磁束オブザーバを用いた推定方法（例えば非特許文献１，特許文献１）や、逐次形最小二乗法を用いる推定方法（例えば特許文献２）等がある。
【０００４】
これらの推定方法は、時々刻々得られるデータを用いて逐次的に、誘導電動機パラメータを推定する手法（以下、単に逐次的推定方法と適宜称する）であり、駆動制御対象である誘導電動機が等価回路モデルに従って動作するという仮定の下で推定する方法であると言える。また、この逐次的推定方法では、当該等価回路モデルの誘導電動機パラメータと、実際の誘導電動機の誘導電動機パラメータと、の両者に誤差がある場合には、推定装置による推定精度が低くなってしまうことも考えられる。
【０００５】
そして、前述のような推定装置によって推定した誘導電動機パラメータの推定値を用いてインバータを運転すると、当該インバータにおいて所望の制御性能が得られない可能性があるものと言える。
【０００６】
そこで、逐次的推定方法の替わりに、カルマンフィルタリング方式（例えば非特許文献２〜６）を用いた推定方法（以下、単にＥＫＦ推定方法と適宜称する）を適用し、制御性能を高めることが検討されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】電気学会・センサレスベクトル制御の整理に関する調査専門委員会，「ＡＣドライブシステムのセンサレスベクトル制御」，第１版，株式会社オーム社，平成２８年９月２５日，１８７頁〜１９２頁
【非特許文献２】片岡昭雄，岩崎徹也，荒山英章，福島晋，「カルマンフィルタによる誘導機制御系定数推定」，平成2年電気学会全国大会講演論文集（分冊７），７−１９〜７−２０，１９９０
【非特許文献３】T. Iwasaki and T. Kataoka, "Application of an extended Kalman filter to parameter identification of an induction motor," Conference Record of the IEEE Industry Applications Society Annual Meeting,, San Diego, CA, USA, 1989, pp. 248-253 vol.1
【非特許文献４】M. Barut, S. Bogosyan and M. Gokasan, "Experimental Evaluation of Braided EKF for Sensorless Control of Induction Motors," in IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 55, no. 2, pp. 620-632, Feb. 2008
【非特許文献５】Jie Li, Yan Zhang and Yanru Zhong, "Self-tuning vector control system of induction machines based on dual EKF," 2008 International Conference on Electrical Machines and Systems, Wuhan, 2008, pp. 1600-1603
【非特許文献６】Eric A. Wan and Alex T. Nelson, "DUAL EXTENDED KALMAN FILTER METHODS" Kalman Filtering and Neural Networks 2001, John Wiley & Sons, Inc.
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１４−２３６６１１号公報
【特許文献２】特開２０１２−２４９４８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
前述のようなＥＫＦ推定方法では、所望の推定精度で推定値を導出できる可能性はあるものの、状態変数の大きさの行列計算を要するため、逐次的推定方法の場合と比較すると演算量が多く、演算負荷が大きくなってしまう可能性がある。この場合、例えば誘導電動機パラメータや二次磁束の推定をオンラインで実施することが、困難となることも考えられる。
【００１０】
本発明は、かかる技術的課題を鑑みてなされたものであって、インバータにおいて所望の制御性能を得られ易くすることに貢献可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明の一態様は、インバータによって駆動制御される誘導電動機におけるd軸，q軸電流検出信号、d軸，q軸電圧指令信号、電気角速度、周波数指令信号のデータを読み取り、当該データによる誘導電動機の離散化モデルに基づいて、誘導電動機の二次磁束と、誘導電動機パラメータである一次抵抗，二次抵抗，漏れインダクタンス，励磁インダクタンスと、の推定値をそれぞれ導出する推定部、を備え、推定部は、二次磁束の推定値を導出する第１カルマンフィルタ部と、第１カルマンフィルタ部よりも遅い演算周期で当該誘導電動機パラメータの推定値をそれぞれ導出する第２カルマンフィルタ部と、の両者が並列に接続されていることを特徴とする推定装置である。
【００１２】
第１カルマンフィルタ部は、前回演算時に当該第１カルマンフィルタ部で導出した二次磁束の推定値を含む第１前回値を記録する第１前回値保持部と、d軸，q軸電圧指令信号、電気角速度、周波数指令信号のデータと、第１前回値保持部に記録されている第１前回値と、第２カルマンフィルタ部に記録されている誘導電動機パラメータの推定値をサンプリングした値と、に基づいて二次磁束の予測値を算出する第１予測部と、第１予測部の予測値と、d軸，q軸電流検出信号と、に基づいて二次磁束の推定値および電流の予測誤差値を算出し、当該二次磁束の推定値を第１前回値保持部に記録する第１更新部と、を備えているものであっても良い。
【００１３】
また、第２カルマンフィルタ部は、前回演算時に当該第２カルマンフィルタ部で導出した誘導電動機パラメータの推定値を含む第２前回値を記録する第２前回値保持部と、第２前回値保持部に記録されている第２前回値に基づいて誘導電動機パラメータの予測値を算出する第２予測部と、第２予測部の予測値と、第１カルマンフィルタ部が算出した電流の予測誤差値をサンプリングした値と、に基づいて誘導電動機パラメータの推定値を算出し、当該誘導電動機パラメータの推定値を第２前回値保持部に記録する第２更新部と、を備えているものであっても良い。
【００１４】
インバータは、誘導電動機の回転速度に基づき当該誘導電動機の機械角速度を検出する機械角速度検出部と、外部からの速度指令信号と、機械角速度と、に基づき誘導電動機のトルク指令信号を出力する速度制御部と、機械角速度を電気角速度に変換する角速度変換部と、トルク指令信号と、電気角速度と、当該誘導電動機パラメータの推定値と、に基づきd軸，q軸電流指令信号および周波数指令信号を出力するトルク制御部と、周波数指令信号を積分して電気角を算出する積分部と、周波数指令信号と、電流制御の周期の１．５倍値と、の積を算出する周波数・周期乗算部と、インバータの出力側の三相電流検出信号を積分部からの電気角に基づきd軸，q軸電流検出信号に変換する検出信号座標変換部と、d軸，q軸電流指令信号と、d軸，q軸電流検出信号と、当該誘導電動機パラメータの推定値と、に基づきd軸，q軸電圧指令信号を出力する電流制御部と、積分部が算出した電気角と、周波数・周期乗算部の算出値と、の和に基づきd軸，q軸電圧指令信号を三相電圧指令信号に変換する指令信号座標変換部と、三相電圧指令信号に基づきパルス幅変調を行い生成した三相交流電圧を誘導電動機に出力するパルス幅変調部と、を備えているものであっても良い。
【００１５】
他の態様は、インバータによって誘導電動機を駆動制御するインバータシステムであって、前述のような推定装置を備え、当該推定装置が導出した二次磁束の推定値をインバータの電流制御にフィードバックし、当該誘導電動機パラメータの推定値の少なくとも一つを、インバータのトルク制御および電流制御のうち少なくとも何れか一方にフィードバックすることを特徴とするインバータシステムである。
【００１６】
また、他の態様は、インバータによって駆動制御される誘導電動機におけるd軸，q軸電流検出信号、d軸，q軸電圧指令信号、電気角速度、周波数指令信号のデータを読み取り、当該データによる誘導電動機の離散化モデルに基づいて、誘導電動機の二次磁束と、誘導電動機パラメータである一次抵抗，二次抵抗，漏れインダクタンス，励磁インダクタンスと、の推定値をそれぞれ導出する過程を有し、導出する過程は、二次磁束の推定値を導出する第１カルマンフィルタ部と、第１カルマンフィルタ部よりも遅い演算周期で誘導電動機パラメータの推定値を導出する第２カルマンフィルタ部と、の両者が並列に接続された推定装置を用いることを特徴とする推定方法である。
【発明の効果】
【００１７】
以上示したように本発明によれば、インバータにおいて所望の制御性能を得られ易くすることに貢献可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施形態によるインバータシステムの一例を示す概略構成図。
【図２】T−I型等価回路の概略説明図。
【図３】トルク制御部２３の一例を示す概略説明図。
【図４】電流制御部２７の一例を示す概略説明図。
【図５】本実施形態による推定装置４（推定部４０）の概略説明図。
【図６】一般的な推定装置７の概略説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の実施形態における推定装置，推定方法，インバータシステムは、一般的なＥＫＦ推定方法を単に適用するものとは全く異なるものである。
【００２０】
すなわち、本実施形態においては、誘導電動機の二次磁束（φr）の推定値（^φr）を導出する第１カルマンフィルタ部と、第１カルマンフィルタ部よりも遅い演算周期で誘導電動機パラメータ（一次抵抗（Rs），二次抵抗（Rr），漏れインダクタンス（Lσ），励磁インダクタンス（LM））の推定値を導出する第２カルマンフィルタ部と、の両者が並列に接続されており、当該両者の各状態変数を、当該両者の一方から他方に対し当該他方の演算周期でサンプリングする推定部を用いるものである。
【００２１】
そして、誘導電動機におけるd軸，q軸電流検出信号（is）、d軸，q軸電圧指令信号（vs）、電気角速度（ωr）、周波数指令信号（ωe）のデータを読み取り、当該データによる誘導電動機の離散化モデルに基づいて、誘導電動機の二次磁束と、誘導電動機パラメータである一次抵抗，二次抵抗，漏れインダクタンス，励磁インダクタンスと、の各推定値をそれぞれ導出するものである。
【００２２】
このような本実施形態によれば、二次磁束の推定と誘導電動機パラメータの推定とを、それぞれ別個の演算周期で演算（第１，第２カルマンフィルタ部によりそれぞれ演算）することができる。これにより、当該各推定に係る演算負荷を抑制したり、例えば当該各推定をオンラインで実施することも可能となる。したがって、良好な推定精度（信頼性）で二次磁束や誘導電動機パラメータの推定値を導出することができ、誘導電動機を駆動制御するインバータにおいて所望の制御性能を得られ易くなる。
【００２３】
本実施形態の推定装置等は、前述のように二次磁束の推定と誘導電動機パラメータの推定とを別個の演算周期で演算することが可能な構成であれば、種々の分野（例えば各種設備のインバータ技術，誘導電動機技術，カルマンフィルタリング技術等の分野）の技術常識を適宜適用して設計することが可能であり、その一例として以下に示すものが挙げられる。
【００２４】
≪本実施形態によるインバータシステムの構成例≫
図１に示す本実施形態の実施例であるインバータシステム１は、複数の機能部（詳細を後述する）や推定装置４を有し誘導電動機仕様のモータ３を駆動制御するインバータ２を、備えた構成となっている。インバータ２とモータ３とは、三相電線３１を介して接続され、当該モータ３は負荷３２にカップリングされた構成となっている。モータ３においては、例えば図２に示すT−I型等価回路モデルのような構成を適用することが挙げられる。
【００２５】
インバータ２が有する各機能部のうち、検出部２０は、例えばエンコーダ３３等を介して検出されるモータ３の回転速度に基づき、当該モータ３の機械角速度を検出するものである。速度制御部２１は、外部からの速度指令信号と機械角速度とに基づき、モータ３のトルク指令信号を出力するものである。角速度変換部２２は、前記機械角速度を電気角速度ωrに変換するものである。
【００２６】
トルク制御部２３は、誘導電動機パラメータである一次抵抗Rs，二次抵抗Rr，漏れインダクタンスLσ，励磁インダクタンスLM（以下、纏めて単に誘導電動機パラメータと適宜称する）の各推定値と、トルク指令信号および電気角速度ωrと、に基づきd軸，q軸電流指令信号（一次電流指令信号）i*d，i*qおよび周波数指令信号（参照座標の回転角速度）ωeを出力するものである。
【００２７】
積分部２４は、トルク制御部２３からの周波数指令信号ωeの時系列信号を積分して電気角θeを算出するものである。周波数・周期乗算部２５は、トルク制御部２３からの周波数指令信号ωeと電流制御の周期Tsの１．５倍値との積を算出するものである。
【００２８】
検出信号用座標変換部２６は、インバータ２の出力側で検出された三相電流検出信号iu，iv，iwを、積分部２４からの電気角θeに基づき、d軸，q軸電流検出信号（一次電流検出信号）id，iqに変換するものである。三相電流検出信号iu，iv，iwは、例えば三相電線３１に付帯された電流センサ３４により検出することが挙げられる。
【００２９】
電流制御部２７は、誘導電動機パラメータの各推定値と、トルク制御部２３からのd軸，q軸電流指令信号i*d，i*qおよび検出信号用座標変換部２６からのd軸，q軸電流検出信号id，iqと、に基づきd軸，q軸電圧指令信号v*d，v*qを算出するものである。
【００３０】
指令信号用座標変換部２８は、電流制御部２７からのd軸，q軸電圧指令信号v*d，v*qを、積分部２４からの電気角θeと周波数・周期乗算部２５からの積の値との和に基づき、三相電圧指令信号v*u，v*v，v*wに変換するものである。パルス幅変調部２９（以下、PWM部２９）は、指令信号用座標変換部２８から供される三相電圧指令信号v*u，v*v，v*wに基づき、パルス幅変調（PWM）を行い生成した三相交流電圧をモータ３に出力するものである。
【００３１】
推定装置４は、インバータ２によって駆動制御されるモータ３におけるd軸，q軸電流検出信号、d軸，q軸電圧指令信号v*d，v*q、電気角速度ωr、周波数指令信号ωeのデータを読み取り、当該データによるモータ３の離散化モデルに基づいて、モータ３の二次磁束および誘導電動機パラメータの各推定値をそれぞれ導出し、各推定値をインバータ２のトルク制御部２３や電流制御部２７にフィードバックするものである。
【００３２】
ここで、図２に示すT−I型等価回路モデルに係る電圧方程式（一次電圧vs、二次電圧vr、一次電流is、二次電流irの関係式）については、下記式（１），（２）で表すことができる。
【００３３】
【数１】
2019103228.tif 000003
【００３４】
【数２】
2019103228.tif 000004
【００３５】
なお、ωeは参照座標の回転角速度、ωrはロータ電気角速度、pは微分演算子、Iは２×２の単位行列、Jはベクトルを９０°回転させる行列［［０，１］T，[−１，０］T］とする。また、vsはd軸成分とq軸成分を持つベクトルであり、vs＝［vsd，vsq］Tと表すことができる。また、vr、is、ir、φs、φrについても同様に、vr＝［vrd，vrq］T、is＝［isd，isq］T、ir＝［ird，irq］T、φs＝［φsd，φsq］T、φr＝［φrd，φrq］Tと表ことができる。次に、式（１）（２）を変形して、二次側変数を二次電流irから二次磁束φrに変換すると、下記式（３）の通りとなる。
【００３６】
【数３】
2019103228.tif 000005
【００３７】
そして、同期座標系の一次電流検出信号id，iq、一次電圧指令信号v*d，v*q、周波数指令信号ωe，電気角速度ωrが、図１の推定装置４に入力されることとなる。なお、一次電流検出信号id，iqは式（１），（３）のisに対応し、一次電圧指令信号v*d，v*qは式（１），（３）のvsに対応する。また、一次電圧を検出している場合は、一次電圧指令信号v*d，v*qの代わりに一次電圧検出信号vd，vqを用いても良い。
【００３８】
更に、式（３）を用いて、誘導電動機の離散化した状態方程式を導出することができる。まず、状態変数を［is，φr］とし、当該状態変数の微分項が左辺に来るように変形すると、下記式（４）のようになる。
【００３９】
【数４】
2019103228.tif 000006
【００４０】
次に、状態変数x＝［is，φr］T、誘導電動機パラメータw＝［Rs，Rr，Lσ-1，LM-1］T、入力u＝［vs，vr］Tとし、状態変数xと乗算を行う右辺第一項の行列をA、入力uと乗算を行う第二項の行列をBと置くと、当該A，Bは下記式（５）のｗの関数で示すことができる。なお、かご形誘導電動機の場合、vrはゼロとなる。
【００４１】
【数５】
2019103228.tif 000007
【００４２】
ここで、状態変数のうち一次電流isが観測されると、観測式ｙは下記式（６）のようになる。
【００４３】
【数６】
2019103228.tif 000008
【００４４】
式（６）の右辺の行列をCと置くと、下記式（７）のようになる。
【００４５】
【数７】
2019103228.tif 000009
【００４６】
次に、サンプル周期をTsとし、前進オイラー法で式（５）を離散化すると、下記式（８）のようになる。
【００４７】
【数８】
2019103228.tif 000010
【００４８】
次に、（I＋TsA）をAdと置き、TsBをBdと置くと、式（８）は下記式（９）のようになる。
【００４９】
【数９】
2019103228.tif 000011
【００５０】
次に、式（９）の右辺を、x、w、uの関数fとして表記すると、下記式（１０）のようになる。
【００５１】
【数１０】
2019103228.tif 000012
【００５２】
ここで、誘導電動機パラメータwを状態変数とした離散状態方程式を求めるにあたり、当該誘導電動機パラメータwの時間微分をゼロとすると、下記式（１１）が成り立つ。
【００５３】
【数１１】
2019103228.tif 000013
【００５４】
また、観測を一次電流とすると、観測式は下記式（１２）のようになる。
【００５５】
【数１２】
2019103228.tif 000014
【００５６】
次に、式（１２）の右辺をwの関数hとして表記すると、下記式（１３）のようになる。
【００５７】
【数１３】
2019103228.tif 000015
【００５８】
次に、非線形関数h（x）を線形近似するために、h（w）をwで微分すると、下記式（１４）のようになる。
【００５９】
【数１４】
2019103228.tif 000016
【００６０】
式（１４）の右辺の微分は、式（９）を使って逐次的に求めることができ、下記式（１５）のようになる。
【００６１】
【数１５】
2019103228.tif 000017
【００６２】
ここで、式（１５）の導出について説明する。なお、xk-1はwの関数であり、uk-1はwの関数でないとする。まず、式（１０）をwで微分すると、下記式（１６）のようになる。
【００６３】
【数１６】
2019103228.tif 000018
【００６４】
この式（１６）においては、下記式（１７）のようになり、式（１５）を導出できることが読み取れる。
【００６５】
【数１７】
2019103228.tif 000019
【００６６】
次に、式（１５）の右辺第２項は、下記式（１８）（１９）のような行列になる。
【００６７】
【数１８】
2019103228.tif 000020
【００６８】
【数１９】
2019103228.tif 000021
【００６９】
ここで、Γσ＝Lσ-1，ΓM＝LM-1である。
【００７０】
＜トルク制御部２３の具体例＞
トルク制御部２３においては、種々の態様を適用することが可能であるが、その一例として図３に示すような構成が挙げられる。図３において、d軸電流指令用乗算部２３１は、外部からの磁束指令信号と、励磁インダクタンスLMの逆数と、の積を算出してd軸電流指令信号i*dを出力するものである。
【００７１】
q軸電流指令用除算部２３２は、トルク指令信号を磁束指令信号および極対数の積で割ってq軸電流指令信号i*qを出力するものである。周波数指令用加算部２３３は、q軸電流指令信号i*qをd軸電流指令信号i*dで割った値と、二次抵抗インダクタンス比（KRM＝Rr/LM）と、の積に電気角速度ωrを加算して周波数指令信号ωeを出力するものである。
【００７２】
＜電流制御部２７の具体例＞
電流制御部２７においては、種々の態様を適用することが可能であるが、その一例として図４に示すような構成が挙げられる。なお、図４中では電流，電圧をベクトルで表記してあり、説明の便宜上、電流is＝［id，iq］T、電圧vs＝［vd，vq］Tと示す（図４中の式も同様）。添え字kはディジタル電流制御のサンプリング時刻を表す。
【００７３】
図４において、電流予測部２７１は、現在の時刻に計測されたd軸，q軸電流検出信号と、前回のd軸，q軸電圧指令信号と、前回のd軸，q軸外乱電圧推定信号と、からモータ３の離散化モデルに基づく演算により次の時刻k＋１のd軸，q軸電流予測信号を算出する。
【００７４】
すなわち、電流予測部２７１は、図中の電流予測部２７１内の式に基づいて、現在の時刻のd軸，q軸電流検出信号is,kと、前回のd軸，q軸電圧指令信号v*s,kと、前回のd軸，q軸外乱電圧推定値^vl,kと、から１サンプル後（次の時刻k＋１）の電流予測信号^is,k+1を算出するものである。なお、電流予測部２７１内の式において、Tsはディジタルd軸，q軸電流制御の周期である。
【００７５】
外乱電圧推定部２７２は、電流予測部２７１から供された次の時刻k＋１のd軸，q軸電流予測値^is,k+1と、モータ３の一次抵抗Rs及び二次磁束の推定値^φr,k+1と、周波数指令信号ωeと、に基づき当該次の時刻k＋１のd軸，q軸外乱電圧推定値^vl,k+1を算出する。
【００７６】
すなわち、外乱電圧推定部２７２は、図中の外乱電圧推定部２７２内の式に基づいて、d軸，q軸電流予測値^is,k+1と、角速度変換部２２から供された周波数指令信号ωeと、から次の時刻k＋１のd軸，q軸外乱電圧推定値^vl,k+1を算出するものである。なお、外乱電圧推定部２７２内の式において、^φr,k+1は二次磁束φrの推定値である。
【００７７】
電圧指令計算部２７３は、図中の電圧指令計算部２７３内の式に基づいて、外乱電圧推定部２７２で算出された次の時刻のd軸，q軸外乱電圧推定値^vl,k+1と、モータ３のd軸，q軸電流指令信号i*s,kと、次の時刻のd，q軸電流予測値^is,k+1と、に基づき当該次の時刻のd軸，q軸電圧指令信号v*sを算出するものである。
【００７８】
＜推定装置４の具体例＞
推定装置４においては、種々の態様を適用することが可能であり、その一例としては図５に示す推定部４０を備えた構成が挙げられる。なお、図中の添え字kは、後述の第１開始タイミング部５０による第１カルマンフィルタ部５の演算周期の離散時刻を示すものとする。また、添え字lは、後述の第２開始タイミング部６０による第２カルマンフィルタ部６の演算周期の離散時刻を示すものとする。
【００７９】
推定部４０は、二次磁束φrの推定値を導出することが可能な第１カルマンフィルタ部５と、第１カルマンフィルタ部５よりも遅い演算周期で誘導電動機パラメータwの推定値を導出することが可能な第２カルマンフィルタ部６と、を主として備えており、当該第１，第２カルマンフィルタ部５，６の両者が並列に接続された構成となっている。
【００８０】
第１カルマンフィルタ部５においては、第１前回値保持部５１，第１予測部５２，第１更新部５３を備えており、第１開始タイミング部５０からの割り込み信号の周期により演算を開始し、当該演算周期で動作する第１サンプリング部５４を介して、第２カルマンフィルタ部６の誘導電動機パラメータ推定値（図中では^wl-1）をサンプリングできる構成となっている。
【００８１】
第１前回値保持部５１は、前回演算時（時刻k−１）に第１カルマンフィルタ部５で導出した各推定値（後述の式（２３）の^xk、^Px,k、^Gkのことである；以下、これらを単に第１前回値と適宜称する）を記録するものである。なお、^xkには二次磁束φrの推定値^φr）が含まれている。
【００８２】
第１予測部５２は、d軸，q軸電圧指令信号vs、電気角速度ωe、周波数指令信号ωrのデータと、第１前回値保持部５１に記録されている第１前回値と、第２カルマンフィルタ部６からサンプリングした状態変数（誘導電動機パラメータ推定値）と、に基づいて、二次磁束φrの予測値（例えば後述の式（２１）に基づいた予測値）を算出するものである。
【００８３】
第１更新部５３は、第１予測部５２の予測値と、d軸，q軸電流検出信号isと、に基づいて二次磁束φrの推定値（例えば後述の式（２３）に基づいた推定値）および後述の式（２３）の^xk、^Px,k、^Gkおよび電流の予測誤差値ekを算出し、当該二次磁束φrの推定値および当該推定値^xk、^Px,k、^Gkを第１前回値保持部５１に記録するものである。
【００８４】
第２カルマンフィルタ部６においては、第２前回値保持部６１，第２予測部６２，第２更新部６３を備えており、第２開始タイミング部６０からの割り込み信号の周期により演算を開始し、当該演算周期で動作する第２サンプリング部６４を介して、第１カルマンフィルタ部５の状態変数（図中では-Gk，ek）をサンプリングできる構成となっている。第２開始タイミング部６０の割り込み信号の周期は、第１開始タイミング部５０の割り込み信号の周期よりも長く設定される。
【００８５】
第２前回値保持部６１は、前回演算時（時刻l−１）に第２カルマンフィルタ部６で導出した誘導電動機パラメータwの推定値と後述の式（２５）の推定値^Pw,l（以下、これらを単に第２前回値と適宜称する）を記録するものである。
【００８６】
第２予測部６２は、第２前回値保持部６１に記録されている第２前回値に基づいて誘導電動機パラメータwの予測値（例えば後述の式（２４）に基づいた予測値）を算出するものである。
【００８７】
第２更新部６３は、第２予測部６２の予測値と、第１カルマンフィルタ部５からサンプリングした状態変数と、に基づいて、誘導電動機パラメータwの推定値（例えば後述の式（２５）に基づいた推定値）と後述の式（２５）の推定値^Pw,lを算出し、これらの推定値を第２前回値保持部６１に記録するものである。
【００８８】
図５のような構成の推定部４０を備えた推定装置４によれば、第１，第２カルマンフィルタ部５，６により、二次磁束φrと誘導電動機パラメータwとの両者を、並列に推測することが可能であって、当該両者の推定をそれぞれ別個の時間周期で演算することが可能となる。
【００８９】
すなわち、第１，第２サンプリング部５４，６４により、２つの異なる演算周期（時間周期）の状態変数の受け渡しをすることで、２つの演算周期を使いながら二次磁束φrと誘導電動機パラメータwを同時推定できるものと言える。ここで、同時推定とは、式（９）によって予測される電流と観測される電流の誤差を最小とするような二次磁束φrと誘導電動機パラメータwとの組み合わせを探索する問題を解くこと、を意味する。
【００９０】
＜推定装置４による推定方法の具体例＞
次に、推定装置４による推定方法の具体例を、図５に基づいて説明する。なお、第２カルマンフィルタ部６内部の第２前回値内の誘導電動機パラメータ推定値^wl-1は、第１サンプリング部５４にて、第１開始タイミング部５０からの割り込み信号の周期（すなわち、第１カルマンフィルタ部５の演算周期）でサンプルされ、時刻k−１の変数（値）^wk-1となる。また、第１カルマンフィルタ部５内部の状態変数-Gk，ekは、第２サンプリング部６４にて、第２開始タイミング部６０からの割り込み信号の周期（すなわち、第２カルマンフィルタ部６の演算周期）でサンプルされ、時刻lの変数（値）-Gl，elとなる。
【００９１】
第１カルマンフィルタ部５においては、状態変数xの推定値^x、共分散行列の推定値^Pxおよび式（１５）の微分の推定値^Gを、以下の手順で逐次的に求めることが挙げられる。まず、第１予測部５２により、式（９）の行列Ad，Bd、および式（１８）の行列Fを、下記式（２０）のように更新する。
【００９２】
【数２０】
2019103228.tif 000022
【００９３】
続いて、予測値-xk、-Px,k、-Gkを、下記式（２１）により求める。
【００９４】
【数２１】
2019103228.tif 000023
【００９５】
Rx,vは、状態のプロセスノイズの共分散行列であり、適当な値を初期設定しておく。
【００９６】
次に、第１更新部５３では、まず電流の予測誤差ekを、下記式（２２）によって求める。
【００９７】
【数２２】
2019103228.tif 000024
【００９８】
なお、式（２２）のykは、式（６）よりyk＝［isd,k，^isq,k］Tと表される。よって、図５に示すように電流観測is,kを第１更新部５３に入力することで、式（２２）の演算が可能となる。
【００９９】
続いて、推定値^xk、^Px,k、^Gkを、下記式（２３）によって求めて更新する。この更新された推定値は、第１前回値保持部５１に記録（メモリ記録）される。
【０１００】
【数２３】
2019103228.tif 000025
【０１０１】
Kxは、^xkの推定計算に用いるゲインであり、電流の予測誤差ekに乗算する。Rx,nは、状態の観測ノイズの共分散行列であり、適当な値を初期設定しておくこと。
【０１０２】
そして、^xk＝［^isk、^φrk］T内の^φrkを、図１のように推定装置４から出力し、例えば電流制御部２７に入力する。図４のような制御構成を持つ電流制御部２７の場合、入力された^φrkを用いて、一次電圧指令vsを出力することが挙げられる。
【０１０３】
なお、第１前回値保持部５１が出力する^xk-1は、^xk-1＝［^isk-1、^φrk-1］Tである。第１予測部５２が出力する-xkは、-xk＝［-isk、-φrk］Tである。したがって、第１前回値保持部５１は、第１更新部５３が出力した二次磁束推定値^φrkを記録し、^φrk-1として第１予測部５２へ出力していることになる。第１予測部５２は、第１前回値保持部５１が出力した二次磁束推定値^φrk-1に基づいて、二次磁束予測値-φrkを算出し、第１更新部５３へ出力していることになる。
【０１０４】
第２カルマンフィルタ部６においては、誘導電動機パラメータwの推定値^w、共分散行列の推定値^Pwを、以下の手順で逐次的に求めることが挙げられる。まず、第２予測部６２により、予測値-wl、-Pw,lを、下記式（２４）によって求める。
【０１０５】
【数２４】
2019103228.tif 000026
【０１０６】
次に、第２更新部６３では、推定値^wl、^Pw,lを、下記式（２５）により求めて更新する。この更新された推定値は、第２前回値保持部６１に記録（メモリ記録）される。
【０１０７】
【数２５】
2019103228.tif 000027
【０１０８】
Kwは、^xlの推定計算に用いるゲインであり、電流の予測誤差elに乗算する。Rw,nは、パラメータの観測ノイズnwの共分散行列で、適当な値を初期設定しておくことが挙げられる。λは、忘却係数を示すものであって、０＜λ≦１の値を取り、小さいほど過去のデータの重みが小さくなるものとする。
【０１０９】
そして、^wl＝［^Rsl，^Rrl，^Lσ-1l，^LM-1l］Tの各パラメータ値を、図１のように推定装置４から出力し、例えばトルク制御部２３，電流制御部２７に入力する。図３，図４のような制御構成を持つトルク制御部２３，電流制御部２７の場合、入力された各パラメータ値を用いて制御を行うことが挙げられる。
【０１１０】
なお、二次磁束φrの推定は、例えば通常電流制御の周期で行うことが考えられるが、誘導電動機パラメータwの変動は二次磁束φrの変動よりも遅くなる傾向があり、当該推定の演算周期を遅くすることが可能となる。
【０１１１】
ここで、図５の推定装置４とは異なる構成、例えば図６のように単に一般的な２つのカルマンフィルタ部７ａ，７ｂを並列接続した構成（例えば非特許文献５）の推定装置７に着目すると、当該推定装置７を適用した推定方法の場合には、二次磁束φrと誘導電動機パラメータwとの両者の推定において、開始タイミング部７０からの割り込み信号の周期により演算を開始することとなる。すなわち、当該両者の推定において、同じ時間周期で演算することとなり、演算負荷が大きくなり易いことが読み取れる。
【０１１２】
このような推定装置７の場合、例えば現行の汎用プロセッサを備えた演算能力では、二次磁束φrや誘導電動機パラメータwの推定は困難となり、推定精度が低くなるおそれもある。
【０１１３】
一方、図５のような推定装置４を用いた推定方法によれば、前述の図６の推定装置７を適用した推定方法の場合と比較して、推定装置４（第１，第２カルマンフィルタ部５，６）による推定の演算量を大幅に減らすことができることが判る。これにより、例えば、比較的高速な演算処理部（例えば、FPGA（Field Programmable Gate Array）や高速演算可能なプロセッサ等）に第１カルマンフィルタ部５を実装し、比較的低速な演算処理部（例えば汎用のプロセッサ等）に第２カルマンフィルタ部６を実装して、二次磁束φrの推定は速い演算周期で行い、誘導電動機パラメータwの推定は遅い演算周期で行うことが可能になる。すなわち、誘導電動機パラメータwの推定の演算周期を遅くすることで、全体の演算負荷も軽減されることとなり、例えば現行の汎用プロセッサの演算能力でも、二次磁束φrや誘導電動機パラメータwの推定が十分可能となる。
【０１１４】
したがって、本実施形態によれば、二次磁束や誘導電動機パラメータの推定に係る演算負荷を抑制でき、例えば当該各推定をオンラインで実施することも可能であることが判る。そして、良好な推定精度（信頼性）で二次磁束や誘導電動機パラメータの推定値を導出することができ、誘導電動機を駆動制御するインバータにおいて所望の制御性能を得られ易くなることが判る。
【０１１５】
以上、本発明において、記載された具体例に対してのみ詳細に説明したが、本発明の技術思想の範囲で多彩な変更等が可能であることは、当業者にとって明白なことであり、このような変更等が特許請求の範囲に属することは当然のことである。
【０１１６】
例えば、図１では誘導電動機パラメータの各推定値をトルク制御部２３および電流制御部２７の両方にフィードバックする構成となっているが、当該両者の何れか一方のみにフィードバックする構成であっても、同様の作用効果を奏する可能性がある。
【０１１７】
図１中のインバータシステム１の推定装置４は、インバータ２内に位置する構成となっているが、これに限定されるものではなく、例えばインバータ２外側に位置する構成であっても良い。
【符号の説明】
【０１１８】
１…インバータシステム
２…インバータ
２３…トルク制御部
２４…電流制御部
３…モータ
４…推定装置
４０…推定部
５，６…第１，第２カルマンフィルタ部
【図１】
2019103228.tif 000028
【図２】
2019103228.tif 000029
【図３】
2019103228.tif 000030
【図４】
2019103228.tif 000031
【図５】
2019103228.tif 000032
【図６】
2019103228.tif 000033