(57)【要約】【課題】制御対象を暴走させることなく、最適なゲインチューニングを行う。【解決手段】制御対象モデル生成部と制御器最適化部を設け、制御対象モデル生成部では実制御対象のモデル構造と実特徴量をもとに制御対象モデルを生成し、制御器最適化部では、▲１▼制御対象モデルに対応した制御則やサーボゲイン等を選択してモデル制御器を生成し、▲２▼制御対象モデルとモデル制御器を用いてモデル状態量を演算し、▲３▼モデル状態量が許容値以内かどうかを比較・判定し、▲４▼比較・判定を満足しなければ▲１▼の処理に戻り、▲５▼比較・判定を満足すればモデル制御器の制御方式を実制御器に供給することでサーボ系を調整する。【選択図】　　図１
2004094336.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめ設定された操作量３と実制御対象２の状態量をあらわす実状態量５とから前記実制御対象２を制御するための実制御量６を出力する実制御器４を有するサーボ系の調整方法およびその制御装置１において、
その内部に実特徴量抽出部７と、モデル情報記憶部１１と、制御対象モデル生成部１３と、制御器最適化部１６とを有し、
前記実特徴量抽出部７では、前記操作量３および／または前記実状態量５および／または前記実制御量６を測定してこれらを解析して実特徴量８を抽出して、前記モデル情報記憶部１１には、複数のモデルが記憶され、
前記制御対象モデル生成部１３では、あらかじめ選択されたモデル構造９と前記実特徴量８をもとに前記モデル情報記憶部１１からモデル１０を選択して制御対象モデル１２を生成して、
前記制御器最適化部１６は、その内部にモデル制御器生成部１８と、モデル状態量演算部１９と、比較・判定部２０とを有し、
▲１▼前記制御器生成部１８では、前記制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を選択してモデル制御器２１を生成して、
▲２▼前記モデル状態量演算部１９では、前記制御対象モデル１２と前記モデル制御器２１を用いてモデル状態量１７を演算して、
▲３▼前記比較・判定部２０では、あらかじめ設定された目標値１４に対して、前記モデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定して、
▲４▼前記比較・判定を満足しなければ▲１▼の処理に戻り、
▲５▼前記比較・判定を満足すれば前記モデル制御器２１の制御方式１５を前記実制御器４に供給してサーボ系を調整し、前記制御対象２を制御する、
ことを特徴とするサーボ系の調整方法。
【請求項２】
前記モデル情報記憶部１１はその内部に、モデル生成出力部３３と、複数のモデル構造要素３４とを有し、
前記モデル構造要素３４はそれぞれ、モデル特性式３１およびそれに対応するモデル係数算出式３２を有し、
前記モデル係数算出式３２は、前記実特徴量８から前記モデル特性式３１の係数が算出できる演算式であって、
前記モデル生成出力部３３は、前記モデル構造９に対応する該モデル構造要素３４を抽出して、該モデル特性式３１と該モデル係数算出式３２を前記モデル１０として前記制御対象モデル生成部１３に出力することを特徴とする請求項１に記載のサーボ系の調整方法。
【請求項３】
前記実特徴量８は、前記実制御対象２の伝達関数、前記実制御対象２の負荷イナーシャ値あるいは負荷質量値、前記実制御対象２の摩擦特性値、前記実制御対象２の外乱トルク値あるいは外乱推力値、をあらわす１つまたは複数の特徴量としたことを特徴とする請求項１または２に記載のサーボ系の調整方法。
【請求項４】
前記制御対象モデル生成部１３では、前記実特徴量８の替わりに前記実制御対象２の機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１をもとに制御対象モデル１２を生成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のサーボ系の調整方法。
【請求項５】
前記機械諸元および／または前記振動特性値および／または前記摩擦特性値６１は、前記実制御対象２の実験結果および／または有限要素法の解析結果に基づいたものとしたことを特徴とする請求項４に記載のサーボ系の調整方法。
【請求項６】
請求項１における前記▲４▼の処理のかわりに、▲６▼前記比較・判定を満足しなければ前記機械諸元および／または前記振動特性値および／または前記摩擦特性値６１を設定し直して前記制御対象モデル生成部１３で前記制御対象モデル１２を再生成して前記▲１▼の処理に戻る処理を行い、または前記▲４▼と前記▲６▼の処理を組み合わせて行うことを特徴とする請求項４または５に記載のサーボ系の調整方法。
【請求項７】
動力を伝達するベルト又はチェン又は減速機又はカップリングの振動特性、動力を伝達するボールねじの振動特性、可動部または動力伝達部を支持する軸受の振動特性、可動部または動力伝達部を支持する軸受の摩擦特性、
可動部を支持する非可動部の振動特性、可動部に支持された被可動部の振動特性、
をあらわす１つまたは複数の特性に対して、前記特性に対応したモデルのイメージ図、数式、文字列などをあらわす情報が画面または音声等によって案内され、使用者が前記案内に従って前記モデル構造９を選択することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載のサーボ系の調整方法。
【請求項８】
前記モデル状態量１７は、前記制御対象モデル１２を制御するためのモデル制御量および／またはモデル速度を含んだものを使用することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載のサーボ系の調整方法。
【請求項９】
前記モデル制御器生成部１８はその内部に、モデル制御器出力部５１と、複数の制御情報要素５２とを有し、前記制御情報要素５２はそれぞれ、制御則５３およびそれに対応するサーボゲイン５４を有し、前記モデル制御器出力部５１は、前記制御対象モデル１２に対応する該制御則５３と該サーボゲイン５４からモデル制御器２１を生成することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載のサーボ系の調整方法。
【請求項１０】
前記目標値１４は、モデルを操作する操作量のほかに、
「搬送時間短縮」、「先端精度向上」、「経路維持」、「騒音減少」、「加工精度向上」、「スムーズ移動」、「機台振動減少」、といった使用者が要求する動作性能をあらわす指標７２を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載のサーボ系の調整方法。
【請求項１１】
前記モデル制御器生成部１８はその内部に、モデル制御器出力部５１と、複数の制御情報要素５２とを有し、前記制御情報要素５２はそれぞれ、制御則５３およびそれに対応するサーボゲイン５４を有し、前記モデル制御器出力部５１は、前記制御対象モデル１２および前記指標７２に対応する該制御則５３と該サーボゲイン５４からモデル制御器２１を生成することを特徴とする請求項１０に記載のサーボ系の調整方法。
【請求項１２】
請求項１における前記▲４▼の処理あるいは請求項６における前記▲６▼の処理のかわりに、▲７▼前記比較・判定を満足しなければ前記制御対象モデル生成部１３で前記モデル状態量１７に基づいて前記制御対象モデル１２を再生成して前記▲１▼の処理に戻る処理を行い、または前記▲４▼と前記▲６▼と前記▲７▼の処理を組み合わせて行うことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載のサーボ系の調整方法。
【請求項１３】
前記モデル構造要素３４はそれぞれ、モデル特性式３１およびそれに対応するモデル係数算出式３２とモータ特性算出式３５を有し、前記モデル係数算出式３２は、前記実特徴量８および／または前記モデル状態量１７から前記モデル特性式３１の係数が算出できる演算式であって、前記モデル生成出力部３３は、前記モデル構造９に対応する該モデル構造要素３４を抽出して、該モデル特性式３１と該モデル係数算出式３２と該モータ特性算出式３５を前記モデル１０として前記制御対象モデル生成部１３に出力することを特徴とする
請求項１２に記載のサーボ系の調整方法。
【請求項１４】
前記制御器最適化部１６はその内部に、前記モデル状態量１７を記憶・表示する記録・出力手段を付加したことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれかに記載のサーボ系の調整方法。
【請求項１５】
あらかじめ設定された操作量３と実制御対象２の状態量をあらわす実状態量５とから前記実制御対象２を制御するための実制御量６を出力する実制御器４を有するサーボ系の制御装置１において、
その内部に実特徴量抽出部７と、モデル情報記憶部１１と、制御対象モデル生成部１３と、制御器最適化部１６とを有し、前記実特徴量抽出部７では、前記操作量３および／または前記実状態量５および／または前記実制御量６を測定してこれらを解析して実特徴量８を抽出して、前記モデル情報記憶部１１には、複数のモデルが記憶され、前記制御対象モデル生成部１３では、あらかじめ選択されたモデル構造９と前記実特徴量８をもとに前記モデル情報記憶部１１からモデル１０を選択して制御対象モデル１２を生成して、前記制御器最適化部１６は、その内部にモデル制御器生成部１８と、モデル状態量演算部１９と、比較・判定部２０とを有し、
▲１▼前記制御器生成部１８では、前記制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を選択してモデル制御器２１を生成して、
▲２▼前記モデル状態量演算部１９では、前記制御対象モデル１２と前記モデル制御器２１を用いてモデル状態量１７を演算して、
▲３▼前記比較・判定部２０では、あらかじめ設定された目標値１４に対して、前記モデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定して、
▲４▼前記比較・判定を満足しなければ▲１▼の処理に戻り、
▲５▼前記比較・判定を満足すれば前記モデル制御器２１の制御方式１５を前記実制御器４に供給してサーボ系を調整し、前記制御対象２を制御する、ことを特徴とするサーボ系の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御対象を制御するための可動部を駆動するサーボ系の調整方法およびその制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
（第１の従来例）
従来のサーボ系の制御装置では、制御対象モデルの制御性能をシミュレーションにより検討して、その検討結果に基づきサーボの調整が行う方法がある。この方法によるサーボ系のシミュレーションでは、制御対象である機械をあらわすモデル特性式を作成しておく必要がある。モデル特性式は、一般にモデル特性式の構造を特定する手順と、その式の係数を特定する手順とにより作成される。これらの手順では、実験モーダル解析あるいは有限要素解析により機械特性を解析し、機械剛性の弱い箇所と固有振動数を特定し、機械剛性の弱い箇所にばね要素を入れた力学モデルを作成してモデル特性式の構造を特定し、さらにその係数を特定するといった方法がよく用いられる。
公報（特許２７５８２４６号）では、サーボ系の制御装置の例として、制御対象のモデルを推論し、制御装置のパラメータを得るオートチューニングコントローラが記載されている。
以下、簡単に図面を用いて説明する。図１３は第１の従来例の装置の構成を表す図である。図１３において、８０は制御対象、８１は制御対象のモデル、８２は制御対象モデル８１を制御するモデル補償器、８３は制御対象モデル８１から出力されるモデル制御量８１ａからモデル特徴量８３ａを抽出するモデル特徴量抽出部、８４はモデル補償器８２と同じ構造であって同じパラメータで制御対象８０を制御するプラント補償器、８５は制御対象８０から出力されるプラント制御量８０ａからプラント特徴量８５ａを抽出するプラント特徴量抽出部、８６はモデル特徴量８３ａとプラント特徴量８５ａを比較する特徴量比較部、８７は特徴量比較部８６の比較結果に基づいて推論を行いモデル８１を変更する推論部、８８は推論部により変更されたモデル８１に応じてモデル補償器８２およびプラント補償器８４を変更する補償器設計部、８９は目標値、である。
図１４は第１の従来例の流れを示すフローチャートである。
この第１の従来例では、モデル８１を伝達関数ＰＭ（ｓ）＝Ｋ×ｅｘｐ（−Ｌ×ｓ）／（Ｔ×ｓ＋１）とし、各補償器８２、８４を伝達関数Ｃ（ｓ）＝Ｋｐ×（１／ＴＩ／ｓ＋１＋Ｋｄ×ｓ）としている。ただし、ｓ：ラプラス演算子　Ｋ：プラントゲイン　Ｔ：一次遅れ時定数　Ｌ：無駄時間　Ｋ、Ｔ、Ｌ：モデルパラメータ　Ｋｐ：比例ゲイン　ＴＩ：積分時定数　Ｋｄ：微分ゲイン　Ｋｐ、ＴＩ、Ｋｄ：補償パラメータである。
ステップ９１において、モデル８１のモデルパラメータ（Ｔ、Ｋ、Ｌ）の初期値を作業者が決定する。これは制御対象８０の特性の大まかな値であり、作業者がおおよその値を知っている場合が多い。
ステップ９２では、モデル８１に適した各補償器８２、８４の補償パラメータ等を補償器設計部８８により設計して決定する。この補償器設計部８８はモデルマッチング法にて実現している。
ステップ９３では、決定されたプラント補償器８４で、制御対象８０を制御し、その時の目標値８９、プラント操作量８４ａ、プラント制御量８０ａからプラント特徴量抽出部８５によりプラント特徴量８５ａを抽出する。
ステップ９４では、決定されたモデル補償器８２で、モデル８１をプラントを制御した時と同じ目標値８９に対してコントローラ上で数値計算して制御し、その時の目標値８９、モデル操作量８２ａ、モデル制御量８１ａからモデル特徴量抽出部８３によりモデル特徴量８３ａを抽出する。
ステップ９５で、両方の特徴量８３ａ、８５ａを特徴量比較部８６により比較し、双方がほぼ一致していれば、制御対象８０のモデル８１と制御対象８０とがほぼ一致しており、このとき、部分的モデルマッチング法による良好なプラント補償器８４が設計できているため、ステップ９７でオートチューニングを終了する。双方が一致していない場合には、ステップ９６で、推論部８７においてファジィ推論を行い、モデル８１を修正する。そののち、再びステップ９２に戻り各補償器８２、８４を設計する。
以上の手順を繰返すことにより、制御対象８０のモデル８１のパラメータ（Ｔ、Ｋ、Ｌ）を実際の制御対象８０に近づけ、望ましいプラント補償器８４の補償パラメータ（Ｋｐ、ＴＩ、Ｋｄ）を得るものである。
本従来例では制御対象のモデルとして、「例えば２次遅れ系、内部にループを持つようなモータ制御系モデルなどを用いてもよい」とあり、プラント特徴量８５ａから、制御対象のモデルとして、２慣性系モデル等に置き換えて用いる。
【０００３】
（第２の従来例）
制御対象をサーボにより制御する制御則は、ＰＩＤ制御のみならず、使用者が要求する動作性能と制御対象の機械特性とに応じた様々なものが提案されている。使用される制御対象に対してどんな制御則が適しているかといった判断は、制御の専門知識を有する調整者により行われている。制御の専門知識を有さない調整者が行う場合は、試行錯誤で制御則を選択し、制御ゲインを調整した上で、使用者が要求する動作性能を満たしているかどうかを判定する。
【０００４】
（第３の従来例）
サーボモータの容量は、モータにかかる負荷と速度指令値を微分して得た最大加速度との積から選定される。すなわち、モータにかかる最大トルク（あるいは最大推力、以下「最大トルク等という」）を負荷と最大角加速度との積であると予測して、サーボモータの容量を選定している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
（本発明の第１の課題）
しかしながら、前記第１の従来例のオートチューニングコントローラにおいては、ステップ９２から９６を何度も繰り返して、モデル８１のパラメータを実際の制御対象８０に近づける。このため、制御対象８０を制御しプラント特徴量８５ａを抽出するステップ９３を何度も繰り返す必要がある。すなわち繰り返しの途中で、実際の制御対象８０とは一致しないモデル８１によって算出された補償パラメータにより制御対象８０を制御することになる。例えば、機械全体が振動してしまうような制御対象に対して、使用者が高速位置決めを要求しているといった場合には、追従性を高めるためにループゲインを高めに設定する必要がある。しかし、これを高くしすぎると機械全体の振動振幅が大きくなりサーボ系の発振を引き起こす。このような制御対象に対し、ステップ９２から９６を繰り返し行うと、モデル特性式が機械全体の振動振幅を実際の制御対象より低くモデル化しているというケースが現れる。この場合、モデルの動作では問題なしとされた制御ゲインでも、実際に制御対象を動作させると、制御対象が暴走するという危険性がある。また、モデル特性式の構造が制御対象の構造と異なる場合には、モデル特性式の係数をどのように変更したとしてもモデルの動作特性と制御対象の動作特性が一致することはありえず、結局ステップ９２から９６を何度繰り返しても最適な調整結果が得られないことになるという問題があった。したがって、本発明の第１の課題は、制御方式を供給するまでに制御対象を何度も動作させることなく、制御対象により近いモデル特性式を用いてオフラインによりゲインチューニングを実施し、制御対象を暴走させることなく、最適なゲインチューニングを行うことが出来る調整方法およびその制御装置を提供することである。
【０００６】
（本発明の第２の課題）
前記第１の従来例のオートチューニングコントローラにおいては、制御対象となる機械をあらわす制御対象モデルの作成で、実験モーダル解析のための高価な測定機器あるいは有限要素解析のための高価な解析ツールが必要であり、このツールの操作においては高度な専門知識を必要とする。また、モデル特性式の構造の特定では、前記解析ツールで得た解析結果、例えば制御対象の固有振動モード等から剛性の弱い箇所を探し出し、その固有振動モードに近い２慣性系モデルなどを作成する必要があり、高度な専門知識を必要とする。このため、制御対象モデルの作成に膨大な費用を要するばかりでなく、高度な専門知識なくしてはその作成が不可能であるという問題があった。したがって、本発明の第２の課題は、高度な専門知識がなくても低コストで制御対象モデルを作成することができる調整方法およびその制御装置を提供することである。
【０００７】
（本発明の第３の課題）
前記第１の従来例のオートチューニングコントローラにおいては、制御対象モデルの作成にあたり、制御対象を実際に動作させてその特徴量から制御対象モデルを作成しているため、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合、例えば試作前段階などで制御対象が存在しない場合などは制御対象モデルが作成できず、制御性能の予測や事前検討が不可能である。同じ理由により、制御対象となる機械の特徴量をどのくらい変更すれば制御対象の動作性能がどのくらい向上されるかといった事前評価も不可能である。また、前記第３の従来例では、速度指令値を微分して得た最大加速度を用いてモータにかかる最大トルク等を予測しているが、たとえば制御対象が振動系を有する構造である場合には、機械系の共振などにより制御対象を実際に動作させたときに前記予想された最大トルク等を超えるトルク指令（あるいは推力指令）が印加され、モータ容量が不足することがあった。また、このようにモータ容量が不足している場合にモータ容量をどのくらい上げれば制御対象の動作性能がどのくらい向上されるかといった事前評価も前に述べた理由により不可能であるという問題があった。したがって、本発明の第３の課題は、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る調整方法およびその制御装置を提供することである。
【０００８】
（本発明の第４の課題）
前記第１の従来例では、補償器設計部８８において、推論部８７により変更されたモデル８１に応じて各補償器８２、８４を変更している。しかし、推論部８７の構成は線形的な特性を有するモデルのみに有効であって、機械的摩擦や内部にレギュレータ（上限値フィルタ）などを有する制御対象、すなわち非線形的な特性を有する制御対象の場合には、推論部８７の構成では目標値８９を考慮した最適なゲインチューニングが期待できないという問題があった。したがって、本発明の第４の課題は、非線形的な特性を有する制御対象に対しても、最適なゲインチューニングを行うことが出来る調整方法およびその制御装置を提供することである。
【０００９】
（本発明の第５の課題）
前記第２の従来例では、使用される制御対象に対してどんな制御則が適しているかといった判断を、制御の専門知識を有さない調整者が行う場合は、試行錯誤の段階で、実際に制御対象を動作させる必要があり、制御対象が暴走するという危険性があるばかりでなく、制御則の選定や制御ゲインの調整を繰り返すため膨大な時間を要するという問題があった。したがって、本発明の第５の課題は、制御の専門知識を有さない調整者でも安全かつ短時間で使用者が要求する動作性能を満足させるような制御則を選択することが出来る調整方法およびその制御装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１および第４の課題を解決するため、請求項１に記載のサーボ系の調整方法は、あらかじめ設定された操作量３と実制御対象２の状態量をあらわす実状態量５とから前記実制御対象２を制御するための実制御量６を出力する実制御器４を有するサーボ系の調整方法１において、
その内部に実特徴量抽出部７と、モデル情報記憶部１１と、制御対象モデル生成部１３と、制御器最適化部１６とを有し、前記実特徴量抽出部７では、前記操作量３および／または前記実状態量５および／または前記実制御量６を測定してこれらを解析して実特徴量８を抽出して、前記モデル情報記憶部１１には、複数のモデルが記憶され、前記制御対象モデル生成部１３では、あらかじめ選択されたモデル構造９と前記実特徴量８をもとに前記モデル情報記憶部１１からモデル１０を選択して制御対象モデル１２を生成して、前記制御器最適化部１６は、その内部にモデル制御器生成部１８と、モデル状態量演算部１９と、比較・判定部２０とを有し、
▲１▼前記制御器生成部１８では、前記制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を選択してモデル制御器２１を生成して、
▲２▼前記モデル状態量演算部１９では、前記制御対象モデル１２と前記モデル制御器２１を用いてモデル状態量１７を演算して、
▲３▼前記比較・判定部２０では、あらかじめ設定された目標値１４に対して、前記モデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定して、
▲４▼前記比較・判定を満足しなければ▲１▼の処理に戻り、
▲５▼前記比較・判定を満足すれば前記モデル制御器２１の制御方式１５を前記実制御器４に供給してサーボ系を調整し、前記制御対象２を制御するものである。
【００１１】
本発明の第２の課題を解決するため、請求項２に記載のサーボ系の調整方法は、前記モデル情報記憶部１１はその内部に、モデル生成出力部３３と、複数のモデル構造要素３４と、を有し、前記モデル構造要素３４はそれぞれ、モデル特性式３１およびそれに対応するモデル係数算出式３２を有し、前記モデル係数算出式３２は、前記実特徴量８から前記モデル特性式３１の係数が算出できる演算式であって、前記モデル生成出力部３３は、前記モデル構造９に対応する該モデル構造要素３４を抽出して、該モデル特性式３１と該モデル係数算出式３２を前記モデル１０として前記制御対象モデル生成部１３に出力するものである。
また、請求項３に記載のサーボ系の調整方法は、前記実特徴量８は、前記実制御対象２の伝達関数、前記実制御対象２の負荷イナーシャ値あるいは負荷質量値、
前記実制御対象２の摩擦特性値、前記実制御対象２の外乱トルク値あるいは外乱推力値、などをあらわす１つまたは複数の特徴量としたものである。
また、請求項７に記載のサーボ系の調整方法は、動力を伝達するベルト又はチェン又は減速機又はカップリングの振動特性、動力を伝達するボールねじの振動特性、可動部または動力伝達部を支持する軸受の振動特性、可動部または動力伝達部を支持する軸受の摩擦特性、可動部を支持する非可動部の振動特性、可動部に支持された被可動部の振動特性、などをあらわす１つまたは複数の特性に対して、前記特性に対応したモデルのイメージ図、数式、文字列などをあらわす情報が画面または音声等によって案内され、使用者が前記案内に従って前記モデル構造９を選択するものである。
また、請求項１２に記載のサーボ系の調整方法は、請求項１における前記▲４▼の処理あるいは請求項６における前記▲６▼の処理のかわりに、
▲７▼前記比較・判定を満足しなければ前記制御対象モデル生成部１３で前記モデル状態量１７に基づいて前記制御対象モデル１２を再生成して前記▲１▼の処理に戻る処理を行い、または前記▲４▼と前記▲６▼と前記▲７▼の処理を組み合わせて行うものである。
【００１２】
本発明の第３の課題を解決するため、請求項４に記載のサーボ系の調整方法は、前記制御対象モデル生成部１３では、前記実特徴量８の替わりに前記実制御対象２の機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１をもとに制御対象モデル１２を生成するものである。
また、請求項５に記載のサーボ系の調整方法は、前記機械諸元および／または前記振動特性値および／または前記摩擦特性値６１は、前記実制御対象２の実験結果および／または有限要素法などの解析結果に基づいたものとしたものである。
また、請求項８に記載のサーボ系の調整方法は、前記モデル状態量１７は、
前記制御対象モデル１２を制御するためのモデル制御量および／またはモデル速度を含んだものを使用するものである。
また、請求項１３に記載のサーボ系の調整方法は、前記モデル構造要素３４はそれぞれ、モデル特性式３１およびそれに対応するモデル係数算出式３２とモータ特性算出式３５を有し、前記モデル係数算出式３２は、前記実特徴量８および／または前記モデル状態量１７から前記モデル特性式３１の係数が算出できる演算式であって、前記モデル生成出力部３３は、前記モデル構造９に対応する該モデル構造要素３４を抽出して、該モデル特性式３１と該モデル係数算出式３２と該モータ特性算出式３５を前記モデル１０として前記制御対象モデル生成部１３に出力するものである。
また、請求項１４に記載のサーボ系の調整方法は、前記制御器最適化部１６はその内部に、前記モデル状態量１７を記憶・表示する記録・出力手段を付加したものである。
【００１３】
本発明の第４の課題を解決するため、請求項６に記載のサーボ系の調整方法は、請求項１における前記▲４▼の処理のかわりに、▲６▼前記比較・判定を満足しなければ前記機械諸元および／または前記振動特性値および／または前記摩擦特性値６１を設定し直して前記制御対象モデル生成部１３で前記制御対象モデル１２を再生成して前記▲１▼の処理に戻る処理を行い、または前記▲４▼と前記▲６▼の処理を組み合わせて行うものである。
【００１４】
本発明の第５の課題を解決するため、請求項９に記載のサーボ系の調整方法は、前記モデル制御器生成部１８はその内部に、モデル制御器出力部５１と、複数の制御情報要素５２と、を有し、前記制御情報要素５２はそれぞれ、制御則５３およびそれに対応するサーボゲイン５４を有し、前記モデル制御器出力部５１は、前記制御対象モデル１２に対応する該制御則５３と該サーボゲイン５４からモデル制御器２１を生成するものである。
また、請求項１０に記載のサーボ系の調整方法は、前記目標値１４は、
モデルを操作する操作量のほかに、「搬送時間短縮」、「先端精度向上」、「経路維持」、「騒音減少」、「加工精度向上」、「スムーズ移動」、「機台振動減少」、などといった使用者が要求する動作性能をあらわす指標７２を含むものである。
また、請求項１１に記載のサーボ系の調整方法は、前記モデル制御器生成部１８はその内部に、モデル制御器出力部５１と、複数の制御情報要素５２と、
を有し、前記制御情報要素５２はそれぞれ、制御則５３およびそれに対応するサーボゲイン５４を有し、前記モデル制御器出力部５１は、前記制御対象モデル１２および前記指標７２に対応する該制御則５３と該サーボゲイン５４からモデル制御器２１を生成するものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
（本発明の第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態のサーボ系の調整方法について、図１および図２に基づいて説明する。すなわち、図１は本発明の第１の実施形態の装置の構成を表す図であり、１は制御装置、２は実制御対象、３はあらかじめ設定された図示しない操作器から供給される実制御対象２の操作量、４は実制御対象２を制御する実制御器、５は実制御対象２の状態量を表す実状態量、６は実制御器４から出力された実制御対象２の実制御量、７は操作量３・実状態量５・実制御量６を測定してこれらを解析する実特徴量抽出部、８は実特徴量抽出部７によって出力された実特徴量、９はあらかじめ選択された図示しない操作器から供給される実制御対象２のモデル構造、１０はモデル、１１は実特徴量８とモデル構造９とからモデル１０を出力するモデル情報記憶部、１２は実制御対象２の制御対象モデル、
１３は制御対象モデル１２を生成する制御対象モデル生成部、１４はあらかじめ設定された図示しない操作器から供給される目標値、１５は制御方式、
１６は実制御対象２に最適な制御方式１５を供給する制御器最適化部、１７はモデル状態量、１８は制御対象モデル１２を制御するモデル制御器２１を生成するモデル制御器生成部、１９は制御対象モデル１２とモデル制御器２１を多自由度モデルに対応させてシミュレーションしモデル状態量１７を演算するモデル状態量演算部、２０はあらかじめ設定された目標値１４に対して、モデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定して比較・判定を満足すればモデル制御器２１の制御方式１５を実制御器４に供給して比較・判定を満足しなければ制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を再選択させる比較・判定部、である。
【００１６】
図２は本発明の第１の実施形態の方法をあらわすフローチャートである。
ステップ１では、実制御対象２を実制御器４により制御して操作量３、実制御対象２から出力される実状態量５や、実制御量６などから実特徴量８を抽出する。まず、実制御器４によって、実制御対象２を動作させる信号を実制御対象２に印加すると同時に、実特徴量抽出部７によって、そのときの実状態量５をモニタリングする。また、このときの操作量３や、実制御器４内の演算結果（例えば実制御量６）なども必要に応じてモニタリングする。モニタリングする実状態量５は、モータに取り付けられたエンコーダや、実制御対象２の機械に取り付けられたリニアスケール、レーザ変位計などで測定した位置や回転量の情報や、レーザドプラ計などで測定した速度の情報や、加速度ピックアップなどで測定した加速度の情報など、デジタル変換可能である状態量であればなんでもよい。つぎに、実特徴量抽出部７でモニタリングした状態量を数値処理して実特徴量８に変換する。速度応答の周波数特性などを実特徴量８として抽出するために、例えばモータ速度と、モータのトルク（あるいは推力）と、該可動部を支持する非可動部の加速度の時間応答などをＦＦＴ（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理し、伝達関数を計算する。この計算・処理は、特願２０００−１１９３７９号に記載された方法で行えばよい。このようにして、伝達関数（モータ速度／モータトルク）や伝達関数（非可動部加速度／モータトルク）が実特徴量８として抽出される。また、実特徴量８としては、負荷イナーシャ値あるいは負荷質量値ほか、、外乱トルク値あるいは外乱推力値、クーロン摩擦、粘性摩擦や静止摩擦等の摩擦特性値なども必要に応じて抽出できる。この計算・処理は、特願平１１−４６４８９号に記載された方法などで行えばよい。
ステップ２では、あらかじめ選択された実制御対象２のモデル構造９と実特徴量８をもとにモデル情報記憶部１１からモデル１０を選択してモデル１０に基づき制御対象モデル１２を生成する。
ステップ３では、制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を選択してモデル制御器２１を生成するために、前ステップで生成された制御対象モデル１２に適した制御則を選択する。サーボゲインの選択は、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）により、後記モデル状態量１７を評価するなどして行えばよい。
ステップ４では、制御対象モデル１２とモデル制御器２１を用いた多自由度モデルに対応させたてミュレーションしモデル状態量１７を演算する。
ステップ５では、あらかじめ設定された目標値１４に対して、モデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定して、比較・判定を満足すればモデル制御器２１の制御方式１５を実制御器４に供給して制御装置１の調整を終了して、比較・判定を満足しなければ、ステップ３に戻り制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を選択し直してモデル制御器２１を再生成する。
以上、ステップ３からステップ５までを繰り返すことにより、実制御器４に最適な制御則と制御パラメータ等が供給される。
【００１７】
次に、ステップ２について、図３、図４を用いて具体的に説明する。図３は、モデル情報記憶部１１の構成を示した説明図である。図３において、モデル情報記憶部１１はその内部に、モデル生成出力部３３と、複数のモデル構造要素（３４ａ、３４ｂ、３４ｃ、…）とを有し、モデル構造要素３４はそれぞれ、モデル特性式３１およびそれに対応するモデル係数算出式３２を有し、モデル係数算出式３２は、実特徴量８からモデル特性式３１の係数が算出できる演算式となっている。モデル生成出力部３３では、モデル構造９に対応する該モデル構造要素３４を特定してモデル特性式３１と該モデル係数算出式３２を参照して、これをモデル１０として制御対象モデル生成部１３に出力する。例えば、該モデル構造９が、非可動部振動を有するモデルである場合、該モデル特性式３１は
【００１８】
【数１】
2004094336.tif 000003
【００１９】
であらわされ、該モデル係数算出式３２は
【００２０】
【数２】
2004094336.tif 000004
【００２１】
であらわされる。ここで、θＦは非可動部の変位、θＬは可動部の変位であり、Ｔｒｑはモータに印加されるトルク（あるいは推力）をあらわす。ＪＬは可動部のイナーシャ（あるいは質量、以下「イナーシャ・質量」という）、ω１は伝達関数（モータ速度／モータトルク）から同定した機械の共振周波数、ω２は伝達関数（モータ速度／モータトルク）から同定した機械の反共振周波数であり、ステップ１において抽出された実特徴量８である。したがって、この実特徴量８を（式２）に適用すれば、ＫＦ（ばね定数）とＪＦ（非可動部のイナーシャ・質量）が算出されて、制御対象モデル１２が決定される。
【００２２】
図４は、モデル構造９の選択手段の一例を示す案内画面である。図４において、
４１はモデル構造９に対応したモデルをあらわす文字列、４２はモデル構造９に対応したモデルのイメージ図、４３はモデル構造９に対応したモデルの数式、４４は動力を伝達するベルト又はチェン又は減速機又はカップリングの振動特性に対応したモデル構造９、４５は動力を伝達するボールねじの振動特性に対応したモデル構造９、４６は可動部または動力伝達部を支持する軸受の振動特性と摩擦特性とに対応したモデル構造９、４７は可動部を支持する非可動部の振動特性に対応したモデル構造９、４８は非可動部に支持された被可動部の振動特性に対応したモデル構造９、である。
ステップ２に先立って、図４の案内画面に従ってモデル構造９を選択しておき、ステップ２ではこの選択されたモデル構造９と実特徴量８をもとに制御対象モデル１２を生成することができる。
なお、モデル構造９の選択手段に関しては、案内画面に限られるものではなく、文字列や数式等で分類されたモデルの構造を音声などによって案内し、この案内に従って選択が可能となるような手段であればなんでもよい。また、モデル構造９の候補としては、図４に示した案内画面に表示されているものに限られることなく、実制御対象２をモデル化してあるものであれば、案内においてどんな候補を挙げておいてもよい。
【００２３】
次に、ステップ３について、図５を用いて具体的に説明する。図５は、モデル制御器生成部１８の構成を示した説明図である。図５において、モデル制御器生成部１８はその内部に、モデル制御器出力部５１と、複数の制御情報要素（５２ａ、５２ｂ、５２ｃ、…）とを有し、制御情報要素５２はそれぞれ、制御則５３およびそれに対応するサーボゲイン５４を有する。
例えば、制御対象モデル１２が非可動部振動を有するモデルである場合、モデル制御器出力部５１では制御対象モデル１２のモデル構造９から最適な制御則（例えば特願平１１−３２４１８４号に記載された制御則）を選択して、モデル制御器２１としてその制御則を出力すればよい。
【００２４】
本発明の第１の実施形態のサーボ系の調整方法によれば、あらかじめ設定された目標値１４に対して、モデル状態量演算部１９が多自由度モデルに対応したシミュレーションを行い、そのシミュレーション結果であるモデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定するので、非線形的な特性を有する制御対象に対しても、最適なゲインチューニングを行うことが出来る。また、制御対象モデル生成部１３は、あらかじめ選択された実制御対象２のモデル構造９と実特徴量８をもとにモデル情報記憶部１１からモデル１０を選択してモデル１０に基づき制御対象モデル１２を生成するので、制御方式を供給するまでに制御対象を何度も動作させることなく、制御対象により近いモデル特性式を用いてオフラインによりゲインチューニングを実施し、制御対象を暴走させることなく、最適なゲインチューニングを行うことが出来る。
【００２５】
また、複数種類のモデル構造９についてモデル特性式３１と実特徴量８から算出可能なモデル係数算出式３２とがモデル情報記憶部１１にあらかじめ記憶されており、あらかじめ選択された実制御対象２に対応する該モデル構造９を特定して該モデル特性式３１と該モデル係数算出式３２をモデル１０として制御対象モデル生成部１３に出力するので、高度な専門知識がなくても低コストで制御対象モデルを作成することができる。
【００２６】
また、実特徴量８に、実制御対象２の伝達関数、実制御対象２のイナーシャ値、実制御対象２の摩擦特性値、実制御対象２の外乱トルク値、などをあらわす１つまたは複数の特徴量を用いるので、高度な専門知識がなくても低コストで制御対象モデルを作成することができる。
【００２７】
また、モデル構造９に、動力を伝達するベルト又はチェン又は減速機又はカップリングの振動特性、動力を伝達するボールねじの振動特性、可動部または動力伝達部を支持する軸受の振動特性、可動部または動力伝達部を支持する軸受の摩擦特性、可動部を支持する非可動部の振動特性、可動部に支持された被可動部の振動特性、などをあらわす１つまたは複数の特性から選択されたものを使用して、その選択方法とは、特性に対応したモデルのイメージ図および／または数式および／または文字列などをあらわす情報が画面または音声等によって案内され、案内に従って選択するので、制御対象の固有振動モード等から剛性の弱い箇所を探し出し、その固有振動モードに近い２慣性系モデルなどを作成する必要がなく、高度な専門知識がなくても低コストで制御対象モデルを作成することができる。
【００２８】
また、制御器最適化部１６において制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を選択するにあたり、制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等の組み合わせを予め記憶したモデル制御器出力部５１から選択しているので、制御の専門知識を有さない調整者でも安全かつ短時間で使用者が要求する動作性能を満足させるような制御則を選択することが出来る。
【００２９】
（本発明の第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態のサーボ系の調整方法および制御装置について、図６に基づいて説明する。すなわち、図６は本発明の第２の実施形態の装置の構成を表す図であり、６１は実制御対象２の機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値である。
第１の実施形態のステップ１において抽出された実特徴量８を変更したい場合、あるいは実制御対象２が存在しないために実特徴量８が抽出できない場合は、第１の実施形態のステップ２において、実特徴量８の替わりに実制御対象２の機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１をもとに制御対象モデル１２を生成する。例えば、実制御対象２の実験結果および／または有限要素法などの解析結果などに基づいて機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１を設定すればよい。
このようにして作成された制御対象モデル１２を用いて、第１の実施形態に記載のステップ３からステップ５までを繰り返すことにより、実制御器４に最適な制御則と制御パラメータ等が供給される。
【００３０】
なお、機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１は実制御対象２の実験結果および／または有限要素法などの解析結果に限られるものではなく、モータや負荷のイナーシャ・質量などを用いてもよい。例えば、第１の実施形態に記載のステップ４では、制御器最適化部１６の内部にモデル状態量１７を記憶・表示手段を付加しておき、モデル制御量（モータトルク指令、モータ電流、モータ電圧など）やモデル速度をモデル状態量１７として演算して、モータが出力可能な最大値を超えていないかどうかを使用者が観察することが出来る。観察した値と出力可能な容量を比較して、その比（観察した値／出力可能な容量）が大きいときには、容量が大きいモータの機械諸元を機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１として、逆に小さいときには容量が小さいモータの機械諸元を機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１として、制御対象モデル１２を再作成して、第１の実施形態に記載のステップ３からステップ５までを繰り返すことにより、実制御対象２に取り付けるべきモータの容量が決定される。このようにモータ容量が不足している場合にモータ容量をどのくらい上げれば実制御対象２の動作性能がどのくらい向上されるかといった評価も可能となる。
【００３１】
また、実制御対象２の機械諸元をどのくらい変更すれば、実制御対象２の制御性能がどのくらい影響するかといった評価も同様の方法により可能となる。
【００３２】
本発明の第２の実施形態のサーボ系の調整方法によれば、
制御対象モデル生成部１３で制御対象モデル１２を生成するにあたり、実特徴量８の替わりに任意に設定可能な実制御対象２の機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１を使用しているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
【００３３】
また、機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１を、実制御対象２の実験結果および／または有限要素法などの解析結果に基づき設定しているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
【００３４】
また、モデル状態量１７には、制御対象モデル１２を制御するためのモデル制御量（モータトルク指令、モータ電流、モータ電圧など）および／またはモータ速度を含んだ物を使用しているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
モデル状態量１７から算出可能なモータ特性算出式３４がモデル情報記憶部１１にあらかじめ記憶されているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
【００３５】
（本発明の第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態のサーボ系の調整方法および制御装置について、図７および図８に基づいて説明する。図７は本発明の第３の実施形態の装置の構成を表す図である。図７において、１４は目標値であり、モデルを操作する操作量のほかに、「搬送時間短縮」、「先端精度向上」、「経路維持」、「騒音減少」、「加工精度向上」、「スムーズ移動」、「機台振動減少」、などの使用者が要求する動作性能をあらわす指標７２をあらかじめ設定しておく。
モデル制御器生成部１８はその内部に、モデル制御器出力部５１と、複数の制御情報要素（５２ａ、５２ｂ、５２ｃ、…）とを有し、制御情報要素５２はそれぞれ、制御則５３およびそれに対応するサーボゲイン５４を有する。
モデル制御器出力部５１は、制御対象モデル１２および指標７２に対応する該制御則５３と該サーボゲイン５４からモデル制御器２１を生成する。
【００３６】
図８は、制御則の選択手段の一例を示す案内画面である。図８において、「搬送時間短縮」、「先端精度向上」、「経路維持」、「騒音減少」、「加工精度向上」、「スムーズ移動」、「機台振動減少」、などの使用者が要求する動作性能をあらわす指標７２とモデル構造９に対応した制御則を選択できる。また、モデル構造９の候補としては、図８に表示されているものに限られることなく、実制御対象２をモデル化してあるものであればどんな候補を挙げておいてもよい。
第１の実施形態のステップ３において、制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を選択してモデル制御器２１を生成するために、例えば、指標７２には「機台振動減少」が設定され、制御対象モデル１２が非可動部振動を有するモデルである場合、モデル制御器出力部５１では制御対象モデル１２のモデル構造９と指標７２とから最適な制御則（例えば特願平１１−５５７５９号に記載された制御則）を選択して、モデル制御器２１として、その制御則を出力すればよい。さらに、指標７２として「搬送時間短縮」も追加された場合には、モデル状態量１７から搬送に要した時間を推論するなどして遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）により、サーボゲイン等の選択を行えばよい。
また、制御対象モデル１２と指標７２とに対応した制御則やサーボゲイン等の組み合わせでなくても、指標７２のみに対応した制御則やサーボゲイン等の組み合わせを予め記憶したモデル制御器出力部５１から選択されるようにすればよい。
【００３７】
本発明の第３の実施形態のサーボ系の調整方法によれば、
制御器最適化部１６において制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を選択するにあたり、制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等の組み合わせを予め記憶した制御情報記憶部５１から選択しているので、制御の専門知識を有さない調整者でも安全かつ短時間で使用者が要求する動作性能を満足させるような制御則を選択することが出来る。
【００３８】
また、目標値１４に、モデルを操作する操作量と、「搬送時間短縮」、「先端精度向上」、「経路維持」、「騒音減少」、「加工精度向上」、「スムーズ移動」、「機台振動減少」、などの使用者が要求する動作性能をあらわす指標７２を含んだものを使用しているので、制御の専門知識を有さない調整者でも安全かつ短時間で使用者が要求する動作性能を満足させるような制御則を選択することが出来る。
【００３９】
以上、本発明の第１乃至第３の実施形態では、目標値を満足しているかの判断は、立上がり時間、オーバシュート量、振動減衰化、オフセット量、オーバシュート時間など、推論に用いることができる特徴量であれば、どのような特徴量を用いてもよい。また、ステップ３では、ＧＡによりサーボゲインを選択したが、通常のルールやファジィルールによる推論など、サーボゲインが選択できるものであればどんな推論を用いてもよい。
【００４０】
さらに、各実施形態では、モータ制御系に関して説明しているが、温度制御系などモデル化が可能な実制御対象を制御するシステムであればなんでもよい。
【００４１】
（本発明の第４の実施形態）
本発明の第４の実施形態のサーボ系の調整方法について、図９および図１０および図１１に基づいて説明する。すなわち、図９は本発明の第４の実施形態の装置の構成を表す図であり、２０はあらかじめ設定された目標値１４に対して、モデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定して比較・判定を満足すればモデル制御器２１の制御方式１５を実制御器４に供給して比較・判定を満足しなければ制御対象モデル生成部１３において制御対象モデル１２を再生成させる比較・判定部である。
【００４２】
図１０は、モデル情報記憶部１１の構成を示した説明図である。図３において、モデル情報記憶部１１はその内部に、モデル生成出力部３３と、複数のモデル構造要素（３４ａ、３４ｂ、３４ｃ、…）とを有し、モデル構造要素３４はそれぞれ、モデル特性式３１それに対応するモデル係数算出式３２およびモータ特性算出式３５を有し、モデル係数算出式３２およびモータ特性算出式３５は、実特徴量８からモデル特性式３１の係数が算出できる演算式となっている。
モデル生成出力部３３では、モデル構造９に対応する該モデル構造要素３４を特定してモデル特性式３１と該モデル係数算出式３２および該モータ特性算出式３５を参照して、これをモデル１０として制御対象モデル生成部１３に出力する。例えば、モデル状態量演算部１９で算出されるモデル状態量１７は、モータトルク、モータ速度、等のモータに関する状態量が含まれている。モデル状態量１７は比較・判定部においてモータ定格トルク、最大トルク、定格速度等と比較され、モータ容量が不足した場合は、制御対象モデル生成部１３において制御対象モデル１２が再生成される。モデル生成出力部３３では、モータ特性算出式３４を参照して、モデル１０を出力する。
【００４３】
図１１は本発明の第４の実施形態を表すフローチャートである。ステップ５では、あらかじめ設定された目標値１４に対して、モデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定して、比較・判定を満足すればモデル制御器２１の制御方式１５を実制御器４に供給して制御装置１の調整を終了して、比較・判定を満足しなければ、ステップ２に戻り制御対象モデル１２を生成し直してモデル制御器２１を再生成する。以上、ステップ２からステップ５までを繰り返すことにより、実制御器４に最適な制御則と制御パラメータ等が供給される。
【００４４】
本発明の第４の実施形態のサーボ系の調整方法によれば、線形的に作成したモデルで比較・判定を満足しないような場合でも、機械諸元・振動特性値・摩擦特性値６１を設定しなおすことで制御対象モデル１２を生成するので、非線形的な特性を有する制御対象に対しても、最適なゲインチューニングを行うことが出来る。
【００４５】
また、制御器最適化部１６において、モデル状態量１７を記憶・表示する手段を付加しているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
【００４６】
（本発明の第５の実施形態）本発明の第５の実施形態のサーボ系の調整方法について、図１２に基づいて説明する。　図１２は、本発明の第５の実施形態の装置の構成を表す図である。モデル状態量１７が比較・判定部２０において、目標値１４との比較・判定を満足しない場合は、制御対象モデル生成部１３において機械諸元・摩擦・振動特性値６１を再入力し、制御対象モデル１２を再生成する。例えば、モデル構造９がボールねじの振動特性に対応した構造の場合、機械諸元としてボールねじリードやねじ径、ナット剛性、支持軸受の剛性があり、これらを変更することで、制御対象モデル１２を再生成する。
【００４７】
本発明の第５の実施形態のサーボ系の調整方法によれば、
あらかじめ設定された目標値１４に対して、モデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定し、モデル構造９の振動特性における機械諸元・摩擦・振動特性値６１を選択し直して制御対象モデル１２を再生成するので、高度な専門知識がなくても低コストで制御対象モデルを作成することができる。
【００４８】
【発明の効果】
以上述べたように、請求項１記載の発明によれば、あらかじめ設定された目標値１４に対して、モデル状態量演算部１９が多自由度モデルに対応したシミュレーションを行い、そのシミュレーション結果であるモデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定するので、非線形的な特性を有する制御対象に対しても、最適なゲインチューニングを行うことが出来る。また、制御対象モデル生成部１３は、あらかじめ選択された実制御対象２のモデル構造９と実特徴量８をもとにモデル情報記憶部１１からモデル１０を選択してモデル１０に基づき制御対象モデル１２を生成するので、制御方式を供給するまでに制御対象を何度も動作させることなく、制御対象により近いモデル特性式を用いてオフラインによりゲインチューニングを実施し、制御対象を暴走させることなく、最適なゲインチューニングを行うことが出来る。
【００４９】
また、請求項２記載の発明によれば、複数種類のモデル構造９についてモデル特性式３１と実特徴量８から算出可能なモデル係数算出式３２とがモデル情報記憶部１１にあらかじめ記憶されており、あらかじめ選択された実制御対象２に対応する該モデル構造９を特定して該モデル特性式３１と該モデル係数算出式３２をモデル１０として制御対象モデル生成部１３に出力するので、高度な専門知識がなくても低コストで制御対象モデルを作成することができる。
【００５０】
また、請求項３記載の発明によれば、実特徴量８に、実制御対象２の伝達関数、実制御対象２のイナーシャ値、実制御対象２の摩擦特性値、実制御対象２の外乱トルク値、などをあらわす１つまたは複数の特徴量を用いるので、高度な専門知識がなくても低コストで制御対象モデルを作成することができる。
【００５１】
また、請求項４記載の発明によれば、制御対象モデル生成部１３で制御対象モデル１２を生成するにあたり、実特徴量８の替わりに任意に設定可能な実制御対象２の機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１を使用しているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
【００５２】
また、請求項５記載の発明によれば、機械諸元および／または振動特性値および／または摩擦特性値６１を、実制御対象２の実験結果および／または有限要素法などの解析結果に基づき設定しているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
【００５３】
また、請求項６記載の発明によれば、線形的に作成したモデルで比較・判定を満足しないような場合でも、機械諸元・振動特性値・摩擦特性値６１を設定しなおすことで制御対象モデル１２を生成するので、非線形的な特性を有する制御対象に対しても、最適なゲインチューニングを行うことが出来る。
【００５４】
また、請求項７記載の発明によれば、モデル構造９に、動力を伝達するベルト又はチェン又は減速機又はカップリングの振動特性、動力を伝達するボールねじの振動特性、可動部または動力伝達部を支持する軸受の振動特性、可動部または動力伝達部を支持する軸受の摩擦特性、可動部を支持する非可動部の振動特性、可動部に支持された被可動部の振動特性、などをあらわす１つまたは複数の特性から選択されたものを使用して、その選択方法とは、特性に対応したモデルのイメージ図および／または数式および／または文字列などをあらわす情報が画面または音声等によって案内され、案内に従って選択するので、制御対象の固有振動モード等から剛性の弱い箇所を探し出し、その固有振動モードに近い２慣性系モデルなどを作成する必要がなく、高度な専門知識がなくても低コストで制御対象モデルを作成することができる。
【００５５】
また、請求項８記載の発明によれば、モデル状態量１７には、制御対象モデル１２を制御するためのモデル制御量（モータトルク指令、モータ電流、モータ電圧など）および／またはモータ速度を含んだ物を使用しているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
【００５６】
また、請求項９記載の発明によれば、制御器最適化部１６において制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等を選択するにあたり、制御対象モデル１２に対応した制御則やサーボゲイン等の組み合わせを予め記憶した制御情報記憶部５１から選択しているので、制御の専門知識を有さない調整者でも安全かつ短時間で使用者が要求する動作性能を満足させるような制御則を選択することが出来る。
【００５７】
また、請求項１０記載の発明によれば、目標値１４に、モデルを操作する操作量と、「搬送時間短縮」、「先端精度向上」、「経路維持」、「騒音減少」、「加工精度向上」、「スムーズ移動」、「機台振動減少」、などの使用者が要求する動作性能をあらわす指標７２を含んだものを使用しているので、制御の専門知識を有さない調整者でも安全かつ短時間で使用者が要求する動作性能を満足させるような制御則を選択することが出来る。
【００５８】
また、請求項１１記載の発明によれば、制御器最適化部１６において、制御情報記憶部５１には制御対象モデル１２と指標７２とに対応しまたは指標７２に対応した制御則やサーボゲイン等の組み合わせが予め記憶され、制御対象モデル１２と指標７２とに対応しまたは指標７２に対応した制御則やサーボゲイン等の組み合わせを制御情報記憶部５１から選択するので、制御の専門知識を有さない調整者でも安全かつ短時間で使用者が要求する動作性能を満足させるような制御則を選択することが出来る。
【００５９】
また、請求項１２記載の発明によれば、あらかじめ設定された目標値１４に対して、モデル状態量１７が、許容値以内かどうかを比較・判定し、モデル構造９の振動特性における機械諸元・摩擦・振動特性値６１を選択し直して制御対象モデル１２を再生成するので、高度な専門知識がなくても低コストで制御対象モデルを作成することができる。
【００６０】
また、請求項１３記載の発明によれば、制御器最適化部１６において、モデル状態量１７を記憶・表示する手段を付加しているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
【００６１】
また、請求項１４記載の発明によれば、モデル状態量１７から算出可能なモータ特性算出式３４がモデル情報記憶部１１にあらかじめ記憶されているので、制御対象となる機械の特徴量が測定不可能な場合やモータ容量を仮想的に変更した場合でも、制御性能を事前評価することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態の装置の構成を表す図。
【図２】本発明の第１の実施形態の方法をあらわすフローチャート。
【図３】モデル情報記憶部１１の構成を示した説明図。
【図４】モデル構造９の選択手段の一例を示す案内画面。
【図５】モデル制御器生成部１８の構成を示した説明図。
【図６】本発明の第２の実施形態の装置の構成を表す図。
【図７】本発明の第３の実施形態の装置の構成を表す図。
【図８】制御則の選択手段の一例を示す案内画面。
【図９】本発明の第４の実施形態の装置の構成を表す図。
【図１０】モデル情報記憶部１１の構成を示した説明図。
【図１１】本発明の第４の実施形態を表すフローチャート。
【図１２】本発明の第５の実施形態の装置の構成を表す図。
【図１３】第１の従来例の装置の構成を表す図。
【図１４】第１の従来例の流れを示すフローチャート。
【符号の説明】
１　制御装置
２　実制御対象
３　実制御対象２の操作量
４　実制御対象２を制御する実制御器
５　実制御対象２の状態量を表す実状態量
６　実制御対象２の状実制御量
７　実特徴量抽出部
８　実特徴量
９　実制御対象２のモデル構造
１０　モデル
１１　モデル情報記憶部
１２　実制御対象２の制御対象モデル
１３　制御対象モデル生成部
１４　目標値
１５　制御方式
１６　制御器最適化部
１７　モデル状態量
１８　モデル制御器生成部
１９　モデル状態量演算部
２０　比較・判定部
２１　モデル制御器
３１　モデル特性式
３２　モデル係数算出式
３３　モデル生成出力部
３４　モデル構造要素
４２　イメージ図
４３　数式
４４、４５、４６、４７、４８　モデル構造９
５１　モデル制御器出力部
５２　制御情報要素
５３　制御則５３
５４　サーボゲイン
６１　機械諸元・振動特性値・摩擦特性値
７２　指標
８０　制御対象、
８１　制御対象のモデル
８２　モデル補償器
８３　モデル特徴量抽出部
８４　プラント補償器
８５　プラント特徴量抽出、
８６　特徴量比較部
８７　推論部
８８　設計部
８９　目標値
【図１】
2004094336.tif 000005
【図２】
2004094336.tif 000006
【図３】
2004094336.tif 000007
【図４】
2004094336.tif 000008
【図５】
2004094336.tif 000009
【図６】
2004094336.tif 000010
【図７】
2004094336.tif 000011
【図８】
2004094336.tif 000012
【図９】
2004094336.tif 000013
【図１０】
2004094336.tif 000014
【図１１】
2004094336.tif 000015
【図１２】
2004094336.tif 000016
【図１３】
2004094336.tif 000017
【図１４】
2004094336.tif 000018