(57)【要約】【課題】本発明は制御装置を代えずに制御システムを高機能化及び高速処理化することを課題とする。【解決手段】シミュレータ１０には、シーケンサ２０と、軌道生成器３０と、理想フィードバック制御器４０と、ホルダ５０と、実システムモデル６０とがコンピュータ上の仮想機器として形成される。理想フィードバック制御器４０は、シミュレータ１０上において、制御対象モデル９０の状態量と、動作指令パターンから実システムモデル６０への入力を決定し、フィードバックループを策定すると共に、実システムモデル６０への入力を時系列データとしてメモリ１５に出力する。ホルダ５０は、シミュレータ１０上において、実システム１１０上のシーケンサ１１２のサーボサイクル毎に演算結果によって値が更新され、次のサーボサイクルまで値を保持する。ホルダ５０で生成される理想制御入力の更新周期は、シーケンサ１１２と同じサーボサイクルになる。【選択図】図２
2008204002.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルと、
前記実システムモデルに対する理想的な制御を行う理想フィードバック手段と、
前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成するシミュレータ用動作指令パターン生成手段と、
前記理想フィードバック手段から出力された制御データを記憶する記憶手段と、
を備え、
前記理想フィードバック手段は、前記制御対象モデルの状態量と前記シミュレータ用動作指令パターン生成手段による動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを前記記憶手段に出力することを特徴とするシミュレータ。
【請求項２】
前記理想フィードバック手段の出力に前記実システムモデルの制御周期を反映したホルダを備えたことを特徴とする請求項１に記載のシミュレータ。
【請求項３】
前記制御対象モデルの状態量は、前記実システムに用いられるセンサから得られる以外の状態量を含むことを特徴とする請求項１または２に記載のシミュレータ。
【請求項４】
前記実システムモデルは、フィードバック制御器モデルと前記制御対象モデルとを有し、前記フィードバック制御器モデルと前記制御対象モデルとの間で閉ループを策定することを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載のシミュレータ。
【請求項５】
前記制御対象モデルは、前記フィードバック制御器モデルからの出力に前記理想フィードバック手段からの理想制御入力を加算されたデータが入力されることを特徴とする請求項４に記載のシミュレータ。
【請求項６】
前記フィードバック制御器モデルは、前記理想フィードバック手段からの理想制御入力を入力されることを特徴とする請求項４に記載のシミュレータ。
【請求項７】
前記請求項１乃至６の何れかに記載のシミュレータから転送された前記時系列データを格納し、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器に前記時系列データを出力することを特徴とする記憶媒体。
【請求項８】
コンピュータに、
制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、
前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、
前記制御対象モデルの状態量と前記動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順と、
を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
前記請求項８に記載のプログラムが格納されたメモリを有する制御装置。
【請求項１０】
制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、
前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、
前記制御対象モデルの状態量と前記動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順と、
を有することを特徴とするシミュレータの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はシミュレーションにより得られたデータを実システムに反映させるよう構成されたシミュレータ及び記憶媒体及びプログラム及び制御装置及びシミュレータの制御方法
に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、制御装置を製作する場合、当該制御装置が実システムの中でどの位の性能が得られるのかをシミュレータを用いて、コンピュータ上に生成された模擬的なモデルに対して動作指令パターンを入力し、各センサから得られる状態量を徐々に変化させながら制御特性をシミュレーションすることで実際の制御特性を推測することが行われている。
【０００３】
このような制御方式を検討する手段としてシミュレーションを用いる方法は、一般的に行われている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１では、メカ動作解析部において、実際のモータ駆動装置、モータ、モータ負荷機械の各々のシミュレーション用モデルをソフトウェアによって作成すると共に、モータ負荷機械の機構部のモデルを作成する。そして、駆動仕様入力部によって必要なモデルに駆動仕様を入力した後、運転パターン入力部によってモータ駆動装置モデルに運転パターン等の制御パラメータを入力して機構部力学モデルをシミュレーション動作させ、メカ動作解析部において、機構部力学モデルの先端の速度及び位置の変化を計算する。
【０００４】
また、フィードバック制御は、制御対象の目標値の誤差を減らすように制御入力値を調整する手法であるが、目標追従性能に限界があるので、より高精度が必要な装置においては、追従時間差が要求に応えられない場合がある。このようなフィードバック制御による動作の改善が難しいシステムでの動作改善のために逆モデルによるフィードフォワード制御を実施する方式もある（例えば、特許文献２参照）。この特許文献２では、目標空燃比を設定する目標空燃比設定手段と、目標空燃比設定手段で設定された目標空燃比に応じて供給空燃比をフィードフォワード補正するフィードフォワード制御手段と、目標空燃比設定手段で設定された目標空燃比を規範モデルＭで補正する目標空燃比補正手段と、空燃比センサの検出空燃比が目標空燃比補正手段で補正された目標空燃比と一致するように供給空燃比をフィードバック補正するフィードバック制御手段とから空燃比制御系を構成しており、フィードフォワード制御手段は、目標空燃比に対する所定の応答モデルと内燃機関モデルの逆モデルとからなる。
【特許文献１】特開２００６−３３９２９号公報
【特許文献２】特開２００６−１４４７２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１に記載された制御方式では、シミュレータ上に構築された制御装置を実システムに実装しているため、シミュレーションにより得られた結果が実システムに反映させることができるといった優れた制御方式であるが、実施しようとする制御装置の性能が足りなかったり、あるいは高価な制御機器が必要になって実装できない場合があった。そのため、コスト的に実装可能な制御装置をシミュレータ上に構築し、制御方式、制御パラメータ等を検討して要求された性能に近づけるようにしていたので、実システムに実装するデータを得るのに多くの手間を要するという問題があった。
【０００６】
また、上記特許文献２に記載された逆モデルによるフィードフォワード制御を実施する制御方式では、制御対象によって逆モデルが存在しないか、あるいは逆モデルを求めることが非常に難しいことが有り、適用できない場合があるという問題があった。
【０００７】
そこで、本発明は上記事情に鑑み、上記課題を解決したシミュレータ及び記憶媒体及びプログラム及び制御装置及びシミュレータの制御方法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】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明は以下のような手段を有する。
【０００９】
本発明は、制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルと、前記実システムモデルに対する理想的な制御を行う理想フィードバック手段と、前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成するシミュレータ用動作指令パターン生成手段と、前記理想フィードバック手段から出力された制御データを記憶する記憶手段と、を備え、前記理想フィードバック手段は、前記制御対象モデルの状態量と前記シミュレータ用動作指令パターン生成手段による動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを前記記憶手段に出力することにより、上記課題を解決するものである。
【００１０】
本発明は、前記理想フィードバック手段の出力に前記実システムモデルの制御周期を反映したホルダを有することにより、上記課題を解決するものである。
【００１１】
前記制御対象モデルの状態量は、前記実システムに用いられるセンサから得られる以外の状態量を含むことが望ましい。
【００１２】
前記実システムモデルは、フィードバック制御器モデルと制御対象モデルとを有し、前記フィードバック制御器モデルと前記制御対象モデルとの間で閉ループを策定することが望ましい。
【００１３】
前記制御対象モデルは、前記フィードバック制御器モデルからの出力に前記理想フィードバック手段からの理想制御入力を加算されたデータが入力されることが望ましい。
【００１４】
前記フィードバック制御器モデルは、前記理想フィードバック手段からの理想制御入力を入力されることが望ましい。
【００１５】
本発明は、シミュレータから転送された前記時系列データを格納し、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器に前記時系列データを出力する記憶媒体により、上記課題を解決するものである。
【００１６】
本発明は、コンピュータに、制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、前記制御対象モデルの状態量と前記動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順と、を実行させるためのプログラムにより、上記課題を解決するものである。
【００１７】
本発明は、前記プログラムが格納されたメモリを有する制御装置により、上記課題を解決するものである。
【００１８】
本発明は、制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、前記実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、前記制御対象モデルの状態量と前記動作指令パターンとから前記実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、前記実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順と、ことを特徴とするシミュレータの制御方法により、上記課題を解決するものである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、理想フィードバック手段により、制御対象の状態量と、動作指令パターンから実システムモデルへの入力を決定し、フィードバックループを策定すると共に、実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データとして記憶手段に出力するため、シミュレータの仮想空間上に存在するプログラムや演算式、関数を実システムに実装する必要がないので、理想フィードバック制御器及び制御対象モデルを高度なプログラムや複雑な演算によって構築したり、仮想的に高速な処理が実行可能としてシミュレーションを実施したり、実際には測定が困難な状態量をフィードバックしたりできる。また、実装する際には、シミュレーション結果として得られた理想制御入力としての時系列データのみを実システムの制御機器に入力すれば良いので、実システムの制御機器は、理想フィードバック制御器を実装できなくてもシミュレーションの結果を実システムに反映させて制御応答を改善することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。
【実施例１】
【００２１】
＜本発明の概要＞
本発明では、シミュレータにおいて、実システムに近似とされた実システムモデルを構築し、実システムモデルに対する理想フィードバックデータ（時系列データ）を得ると共に、このデータをメモリに保存し、さらに、メモリのデータを実システムのパターン発生器のメモリのインストールすることにより実システムにおける制御の高精度化を実現するものである。
【００２２】
以下に、本発明におけるシミュレータ及び記憶媒体及びプログラム及び制御装置及びシミュレータの制御方法を好適に実施した形態について、図面を用いて説明する。
【００２３】
＜本実施例における装置構成＞
まず、本実施例におけるシミュレータについて図を用いて説明する。図１は、本実施例におけるシミュレータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２４】
図１に示されるように、シミュレータ１０は、入力装置１１と、出力装置１２と、ドライブ装置１３と、補助記憶装置１４と、メモリ１５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１６と、ネットワーク接続装置１７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００２５】
入力装置１１は、ユーザが操作するキーボードやマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。また、出力装置１２は、本発明におけるシミュレーション処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ１６が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示することができる。
【００２６】
ここで、本発明において、シミュレーション処理を行うプログラムは、コンピュータに、制御対象をモデル化した制御対象モデルを含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデルを形成する手順と、実システムモデルにおける動作指令パターンを生成する手順と、制御対象モデルの状態量と動作指令パターンとから実システムモデルへの入力を決定する閉ループを策定すると共に、実システムで理想制御入力を生成するパターン発生器へ入力される時系列データを記憶手段に出力する手順とを実行させるプログラムである。
【００２７】
このプログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体１８等を介してコンピュータ本体にインストールされる。また、プログラムを記憶した記憶媒体１８は、ドライブ装置１３にセット可能であり、記憶媒体１８に含まれる実行プログラムが、記憶媒体１８からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。
【００２８】
補助記憶装置１４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム、本発明におけるシミュレーションに必要な入力データや処理結果等を蓄積し、更に必要に応じて入出力を行うことができる。そのため、本実施例では、シミュレーション処理により得られたシミュレーション結果（理想制御入力となる時系列データ）が補助記憶装置１４に記憶される。そして、実システムに理想制御入力データをインストールする際には、例えば、ドライブ装置１３にセットされた記憶媒体１００に格納され、記憶媒体１００を介して実システム１１０の記憶装置などにインストールされる。
【００２９】
メモリ１５は、ＣＰＵ１６により補助記憶装置１４から読み出された実行プログラムや理想制御入力となる時系列データ等を格納する記憶手段であり、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等からなる。
【００３０】
ＣＰＵ１６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、メモリ１５により読み出され格納されている実行プログラム等に基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して各処理を実現することができる。また、ＣＰＵ１６は、プログラムの実行中に必要な各種情報を補助記憶装置１４から取得することができ、また処理結果等を補助記憶装置１４に格納することができる。
【００３１】
ネットワーク接続装置１７は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、シミュレーション処理により得られたシミュレーション結果（理想制御入力データ）を実システムの制御器等に提供することができる。
【００３２】
図２は本発明によるシミュレータ及び実システムの構成例を模式的に示す構成図である。図２に示されるように、シミュレータ１０は、例えば、シミュレーションを行うプログラムをインストールされたコンピュータ装置であり、実システム１１０に対応したシステム構成となるように各機器のモデルがコンピュータ上に仮想的に構築されている。本実施例のシミュレータ１０には、シーケンサ２０と、軌道生成器（シミュレータ用動作指令パターン生成手段）３０と、理想フィードバック制御器（理想フィードバック手段）４０と、ホルダ５０と、実システムモデル６０とがコンピュータ上の仮想機器として形成される。実システムモデル６０は、実システム１１０のフィードバック制御器１６０に対応するフィードバック制御器モデル８０と制御対象モデル９０とを有し、フィードバック制御器モデル８０と制御対象モデル９０との間で閉ループを策定している。
【００３３】
また、シミュレータ１０は、前述したプログラムに基づいて、制御対象を有する実システム１１０を模擬的にモデル化した実システムモデル６０を形成する手順と、実システムモデル６０における動作指令パターンを生成する手順と、制御対象の状態量と動作指令パターンとから実システムモデル６０への入力を決定する閉ループを策定すると共に、実システムモデル６０へ入力される時系列データをメモリ１５に出力する手順と、を有するシミュレータの制御方法を実行するように設定されている。
【００３４】
ここで、実システム１１０を構成する各機器について説明する。実システム１１０は、シーケンサ１２０と、パターン発生器１３０と、ホルダ１４０と、軌道生成器１５０と、フィードバック制御器１６０と、加算器１７０と、制御対象１８０とを有する。実システム１１０の制御装置には、上記シーケンサ１２０と、パターン発生器１３０と、ホルダ１４０と、軌道生成器１５０と、フィードバック制御器１６０と、加算器１７０とがプログラムによって形成され、所定のサーボサイクルごとに演算が実行される。
【００３５】
パターン発生器１３０のメモリには、制御対象１８０を制御するため制御データ及び制御データを生成するためのプログラムがインストールされている。パターン発生器１３０のメモリに格納される制御データは、シミュレータ１０によるシミュレーション処理の結果、メモリ１５に記憶された理想制御入力データ（時系列データ）であり、記憶媒体１００を介して格納される。
【００３６】
シーケンサ１２０は、実システム１１０上において、予め設定された制御プログラムに基づいてシーケンス信号を順次出力する。
【００３７】
パターン発生器１３０は、実システム１１０上でシーケンサ１２０からの指令に基づいて記憶媒体１００を介して内蔵メモリに格納された理想制御入力のデータの中から当該指令に対応する理想制御入力を抽出して出力する。
【００３８】
軌道生成器１５０は、実システム１１０上において、シーケンサ１２０からの指令信号に基づいて動作指令パターンを生成する。
【００３９】
フィードバック制御器１６０は、制御対象１８０からサンプラ１４５を介して入力された計測量と、軌道生成器１５０からの動作指令パターンから補正制御入力を生成する。
【００４０】
サンプラ１４５は、制御装置１１２のサーボサイクル毎に制御対象１８０の計測手段により計測された計測量を取得する。制御装置１１２では、取得された値に基づいて演算を実施する。
【００４１】
加算器１７０は、パターン発生器１３０で生成された理想制御入力とフィードバック制御器１６０で生成された補正制御入力とを加算し、制御入力を生成する。
【００４２】
ホルダ１４０は、実システム１１０の制御装置１１２のサーボサイクル毎に演算結果によって値が更新され、次のサーボサイクルまで値を保持する。
【００４３】
一方、シミュレータ１０上には、上記のように構成された実システム１１０の構成に対応したモデル化された構成が構築されており、各機器において以下のような機能を有している。シミュレータ１０上のシーケンサ２０は、予め設定された制御プログラムに基づいてシーケンス信号を順次出力する。
【００４４】
シミュレータ１０上の軌道生成器３０は、シミュレータ１０上において、シーケンサ２０からの指令信号に基づいて動作指令パターンを生成する。
【００４５】
シミュレータ１０上の理想フィードバック制御器４０は、シミュレータ１０上において、制御対象モデル９０の状態量と、動作指令パターンから実システムモデル６０への入力を決定し、フィードバックループを策定すると共に、実システムモデル６０への入力を時系列データとしてメモリ１５に出力する理想フィードバック手段である。また、理想フィードバック制御器４０は、動作指令パターンを実現するために入力する信号を生成しているので、逆システムになっている。
【００４６】
メモリ１５では、理想制御入力の時系列データがシーケンス信号と共に記憶される。
【００４７】
また、シミュレータ１０上の理想フィードバック制御器４０は、実装を目的としていないので、実システム１１０の制御装置１１２による制約を受けることなく、制御性の改善を図ることができる。
【００４８】
例えば、シミュレータ１０上でモデル化される制御対象モデル９０の状態量のうち、理想制御出力は、制御性能を評価する状態量であり、理想フィードバック制御器４０にフィードバックされる制御対象モデル９０の状態量は、実システム１１０で計測される計測量の他、実際は計測されない状態量でも必要に応じて利用することができる。
【００４９】
また、理想フィードバック制御器４０は、実装を目的としていないので、高度なプログラムや複雑な演算により構築することや、仮想的に高速な処理が実行可能とすることができる。
【００５０】
ホルダ５０は、シミュレータ１０上において、実システム１１０上の制御装置１１２のサーボサイクル毎に演算結果によって値が更新され、次のサーボサイクルまで値を保持する。そのため、理想フィードバック制御器４０で高速なサーボサイクルを採用していても、ホルダ５０で生成される理想制御入力の更新周期は、前述した実システム１１０の制御装置１１２と同じサーボサイクルになる。従って、実システム１１０の制御周期に沿った理想制御入力を実システム１１０の制御に用いることができる。
【００５１】
実システムモデル６０は、フィードバック制御器モデル８０、加算器８５、ホルダモデル８７、制御対象モデル９０、サンプラモデル９２で構成され、夫々、実システム１１０のフィードバック制御器１６０、加算器１７０、ホルダ１４０、サンプラ１４５、制御対象１８０に対応している。ホルダモデル８７は、前述したホルダ１４０と同様にサーボサイクル毎に演算結果によって値が更新され、次のサーボサイクルまで値を保持する。
【００５２】
制御対象モデル９０は、実システム１１０の制御対象１８０をモデル化したものである。制御対象モデル９０は、実装を目的にしていないので、実システム１１０の制御装置１１２による制約を受けることなく、実システム１１０の制御対象１８０を正確にモデル化することができる。
【００５３】
シーケンサ２０からメモリ１５に記憶されたシーケンスと、理想フィードバック制御器４０からメモリ１５に記憶された理想制御入力データは、例えば、前述したドライブ装置１３を介してＣＤ−ＲあるいはＭＯなどの記憶媒体１００にコピーされ、さらに記憶媒体１００を介してパターン発生器１３０のメモリにインストールされる。
【００５４】
理想フィードバック制御器４０からメモリ１５に記憶された時系列データは、理想制御入力データであり、フィードバック制御器モデル８０からの出力と加算され、ホルダモデル８７を介して制御対象モデル９０に入力され、これにより、制御対象モデル９０が理想的に制御される。また、理想フィードバック制御器４０では、予め決められた動作指令パターンに応じた理想制御入力データを生成することが可能なので、予め決められた動作パターンを繰り返し実行するようなシステムに適用されると有効である。
【００５５】
実システム１１０において、シーケンス信号に従ってパターン発生器１３０から生成される時系列データは、理想制御入力データを再現したものである。この理想制御入力とフィードバック制御器１６０から出力された補正制御入力とを加算した制御入力がホルダ１４０を介して制御対象１８０に入力されることで、制御対象１８０が理想的に制御される。
【００５６】
図３は制御対象１８０の一例としてステージ駆動装置を示す図である。図３に示されるように、制御入力は、モータドライバ２００へのモータ電流指令である。計測量は、モータ２１０に取り付けられたエンコーダ２４０からの出力である。制御出力は、ステージ２３０の位置である。また、動作指令パターンは、ステージ２３０の目標位置の時系列データである。ステージ２３０は、動作指令パターンと計測量に基づいて制御される。
【００５７】
ここで、図３に示すステージ装置を制御対象として、本発明を適用する場合について説明する。図２において、説明したように、シミュレータ１０上でステージ装置を制御対象モデルとして構築する。
【００５８】
これにより、シミュレータ１０上で構築された制御対象モデルが出力するステージ２３０の位置を理想制御出力として制御に利用することができる。従って、シミュレータ１０上において、動作指令パターンと理想制御出力とに基づいて、理想制御入力を出力する理想フィードバック制御器４０を構築する。これにより、制御対象モデル９０を理想的に制御することが可能になる。
【００５９】
ここで、理想フィードバック制御器４０が出力した理想制御入力を、ホルダ５０を介してメモリ１５に保存し、実システム１１０の制御周期に合った理想制御入力を制御対象、すなわち、ステージ２３０の位置制御に用いる。このように、本発明をステージ制御位置に適用することにより、実際には測定が困難な状態量をフィードバックすることができ、高性能な制御装置を実装することなく実システム１１０での制御応答性を向上させることができる。
【００６０】
また、本実施例において、ボールネジ２２０の摩擦を制御対象モデル９０が出力する状態量とすると好ましい。この場合、理想フィードバック制御器４０によりその状態量（ボールネジ２２０の摩擦）をフィードバックすることにより、ボールネジ２２０の摩擦による外乱の影響を抑制することができる。
【００６１】
また、モータ２１０のトルク変動を制御対象モデル９０が出力する状態量とすると好ましい。この場合、理想フィードバック制御器４０によりその状態量（モータ２１０のトルク）をフィードバックすることにより、モータ２１０のトルク変動を抑制することができる。
【００６２】
また、シミュレータ１０上の理想フィードバック制御器４０のサーボサイクルを仮想的に高速であるとしてシミュレータを実施する。
【００６３】
この結果、シミュレータ１０上でステージ２３０の位置の目標に近い値で理想的に制御され、そのときのトルクパターン（理想制御入力）がメモリ１５に保存される。
【００６４】
このトルクパターン（理想制御入力）がパターン発生器１３０から生成されることにより、実システムでもステージ２３０の位置の目標とされた結果が近づき、ステージ２３０の位置を理想的に制御させることができる。
【００６５】
本実施例では、上記のようなモータ駆動力をボールネジ２２０に伝達してステージ２３０を移動させる駆動方式を実システムの構成例として示したが、非線形性が問題となる制御システム（例えば、ギヤモータの制御、ロボットアームの制御、のほか、電磁石の吸着力制御、エアシリンダの制御、温度制御など）にも適用できるのは、勿論である。
【００６６】
図４Ａは動作指令パターンの一例を示す波形図である。図４Ａに示されるように、動作指令パターンＰａは、実システム１１０の起動生成器１５０により生成される信号であり、実システム１１０のステージ２３０の目標位置の時系列データである。
【００６７】
図４Ｂは実システム１１０における従来の制御出力の一例を示す波形図である。図４Ｂに示されるように、パターンＰｂは、動作指令パターンＰａに対して、遅れやオーバシュートが発生しており、指令に対して誤差を持って動作している状態である。
【００６８】
図４Ｃはシミュレータ１０における制御出力の一例を示す波形図である。図４Ｃに示されるように、シミュレータ１０のシーケンサ２０からの動作指令パターンＰａと、制御対象モデル９０からの制御出力Ｐｂがほぼ一致している。実装を前提としない理想フィードバック制御器４０で制御性能の向上を図ることで、指令に対して非常に小さい誤差で動作している状態を仮想的に実現している。
【００６９】
図４Ｄは理想制御入力データの一例を示す波形図である。図４Ｄに示す理想制御入力データＰｄは、シミュレータ１０における理想フィードバック制御器４０のホルダ５０を介した出力であり、メモリ１５に記憶される時系列データである。また、理想制御入力データは、実システム１１０のパターン発生器１３０からシーケンス信号に応じて生成されるデータである。
【００７０】
図４Ｅは実システム１１０における本発明による制御出力の一例を示す波形図である。図４Ｅに示されるように、制御出力Ｐｂと動作指令パターンＰａがほぼ一致している。システム１０で生成された理想制御入力を実システム１１０のパターン発生器１３０で再現することにより、実システム１１０でも指令に対して非常に小さい誤差で動作している状態を実現している。
【００７１】
従って、実システム１１０では、シミュレータ１０により得られた理想制御入力データをパターン発生器１３０のメモリに格納することで、制御対象１８０を制御するのに最適な制御データである理想制御入力データがパターン発生器１３０により再現されるので、高価で高性能な制御装置により高速演算処理をしなくても、高速且つ高精度なフィードバック制御が可能になる。
【００７２】
本発明により実システム１１０に追加されたのは、パターン発生器１３０であり、サーボサイクルが従来と同じであるので、実システム１１０の制御装置１１２は、従来と同等の性能で実現可能でありながら、制御性能を向上させることができる。
【００７３】
また、シミュレータ１０で仮想的に設計した理想フィードバック制御器４０の性能や制御アルゴリズムは、実システム１１０に実現する必要がない。
【００７４】
図５は変形例のシステム構成を示す図である。尚、図５において、図１に示すシステムと同一部分には、同一の符号を付してその説明を省略する。
【００７５】
図５に示されるように、変形例の実システム４１０では、パターン発生器１３０から生成される時系列データがホルダ１３５に保持され、ホルダ１３５を介してフィードバック制御器１６０に時系列データが入力される。さらに、実システム４１０は、前述した実施例の軌道生成器１５０及び加算器１７０が無くなり、加算処理が削除された分、システム構成が簡素化されている。
【００７６】
さらに、実システム４１０の制御装置４１２は、制御入力への加算機能が必要ないので、実装可能範囲が広くなり、適用されるシステムを増加させることができる。また、本発明は、実システムの構成に応じて変形して適用することが可能で、実システムが多重フィードバックループを持つシステムの場合や、フィードバックループが全くないシステムの場合でも適用できる。
【００７７】
一方、変形例のシミュレータ３１０上には、上記実システム４１０を構成する各機器に対応してモデル化された実システムモデル３６０が形成される。実システムモデル３６０は、フィードバック制御器モデル８０と制御対象モデル９０を含んでいる。
【００７８】
また、変形例のシミュレータ３１０では、理想フィードバック制御器４０から出力された時系列データがホルダ５０を介して直接フィードバック制御器モデル８０に入力される。そして、フィードバック制御器モデル８０で生成された時系列データは、そのまま制御対象モデル９０に入力される。この変形例では、前述した実施例の加算器８５が無くなり、加算処理が削除された分、システム構成が簡素化されている。
【００７９】
理想フィードバック制御器４０により生成された時系列データからなる理想制御入力データ（図４Ｄ参照）Ｐｄは、前述した実施例と同様に、メモリ１５に保存され、記憶媒体１００を介してパターン発生器１３０のメモリにインストールされる。そして、実システム４１０では、制御対象１８０を制御するのに最適な制御データである理想制御入力データのパターンＰｄが得られるので、高価で高性能な制御装置により高速演算処理をしなくても、高速且つ高精度なフィードバック制御が可能になる。
【００８０】
さらに、実システムモデル６０，３６０は、フィードバック制御器モデル８０と制御対象モデル９０とを有し、フィードバック制御器モデル８０と制御対象モデル９０との間で閉ループを策定することが好ましい（請求項４に対応する）。これにより、実システム１１０，４１０において、フィードバックループを策定しているフィードバック制御器１６０と制御対象１８０とをシミュレータ１０上でモデル化し、実システムモデル６０，３６０に含ませることで、実装されているフィードバック制御器１６０の性能を考慮して実システムモデル６０，３６０の理想フィードバック制御器４０を設計することができる。
【００８１】
また、制御対象モデル９０は、フィードバック制御器モデル８０からの出力に理想フィードバック制御器４０からの理想制御入力を加算されたデータが入力されることが好ましい（請求項５に対応する）。これにより、シミュレータ１０，３１０上の制御対象モデル９０の制御器に、理想フィードバック制御器４０の出力とフィードバック制御器モデル８０の出力とを加算したデータが入力されることにより、さらに高性能な制御を実現することを可能にする。
【００８２】
また、シミュレータ３１０上のフィードバック制御器モデル８０は、理想フィードバック制御器４０からの理想制御入力を入力されることが好ましい（請求項６に対応する）。これにより、制御対象モデル９０の制御器に、理想フィードバック制御器４０の出力が入力されることにより、さらに高性能な制御を実現することを可能にする。
【００８３】
また、プログラムをコンピュータに読み込ませることにより、制御対象をモデル化した制御対象モデル９０を含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデル６０，３６０を形成する手順と、実システムモデル６０，３６０における動作指令パターンを生成する手順と、制御対象モデル９０の状態量と動作指令パターンとから実システムモデル６０，３６０への入力を決定する閉ループを策定すると共に、実システム１１０，４１０で理想制御入力を生成するパターン発生器１３０へ入力される時系列データをメモリ（記憶手段）１５に出力する手順と、を実行させることが好ましい（請求項８に対応する）。これにより、シミュレータ１０，３１０の仮想空間上に存在するプログラムや演算式、関数を実システム１１０，４１０に実装する必要がないので、理想フィードバック制御器４０及び制御対象モデル９０を高度なプログラムや複雑な演算によって構築したり、仮想的に高速な処理が実行可能としてシミュレーションを実施したり、実際には測定が困難な状態量をフィードバックしたりできる。
【００８４】
制御装置としてのパターン発生器１３０は、上記プログラムが格納されたメモリを有することが好ましい（請求項９に対応する）。これにより、パターン発生器１３０は、メモリに格納された上記プログラムを読み込んで各手順を実行することができるため、理想フィードバック制御器４０を実システム１１０，４１０に実装できなくてもシミュレーションの結果を実システム１１０，４１０に反映させて制御応答を改善することができる。
【００８５】
また、シミュレータ１０，３１０は、制御対象をモデル化した制御対象モデル９０を含み、少なくとも実システムの一部がモデル化された実システムモデル６０，３６０を形成する手順と、実システムモデル６０，３６０における動作指令パターンを生成する手順と、制御対象モデル９０の状態量と動作指令パターンとから実システムモデル６０，３６０への入力を決定する閉ループを策定すると共に、実システム１１０，４１０で理想制御入力を生成するパターン発生器１３０へ入力される時系列データをメモリ（記憶手段）１５に出力する手順と、からなる制御方法を実行させることが好ましい（請求項１０に対応する）。これにより、シミュレータ１０，３１０の仮想空間上に存在するプログラムや演算式、関数を実システム１１０，４１０に実装する必要がないので、理想フィードバック制御器４０及び制御対象モデル９０を高度なプログラムや複雑な演算によって構築したり、仮想的に高速な処理が実行可能としてシミュレーションを実施したり、実際には測定が困難な状態量をフィードバックしたりできる。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
上記実施例では、制御対象として図３に示すようなモータ駆動システムの構成例を例示したが、本発明は制御対象モデル９０をシミュレータ上に構築することができれば、どのような構成のものにもシミュレーション処理により理想制御入力データをメモリ１５に記憶させ、この理想制御入力データを実システム１１０，４１０のパターン発生器１３０のメモリにインストールすることで制御装置を変更せずに実システムを実質的に高機能化及び高性能化することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本実施例におけるシミュレータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】本発明によるシミュレータ及び実システムの構成例を模式的に示す構成図である。
【図３】制御対象１８０の一例を示す図である。
【図４Ａ】動作指令パターンの一例を示す波形図である。
【図４Ｂ】従来の制御出力の一例を示す波形図である。
【図４Ｃ】高速で制御可能な制御装置でフィードバック制御した場合の一例を示す波形図である。
【図４Ｄ】理想制御入力データの一例を示す波形図である。
【図４Ｅ】パターン発生器１３０で生成された理想制御入力データのパターンＰｄの一例を示す波形図である。
【図５】変形例のシステム構成を示す図である。
【符号の説明】
【００８８】
１０，３１０  シミュレータ
１１  入力装置
１２  出力装置
１３  ドライブ装置
１４  補助記憶装置
１５  メモリ
１６  ＣＰＵ
１７  ネットワーク接続装置
２０，１２０  シーケンサ
３０  軌道生成器
４０  理想フィードバック制御器
５０  ホルダ
６０  実システムモデル
８０  フィードバック制御器モデル
８５，１７０  加算器
９０  制御対象モデル
１００  記憶媒体
１１０，４１０  実システム
１３０  パターン発生器
１４０  ホルダ
１５０  軌道生成器
１６０  フィードバック制御器
１８０  制御対象
２００  モータドライバ
２１０  モータ
２２０  ボールネジ
２３０  ステージ
２４０  エンコーダ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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【図５】
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