(57)【要約】【課題】非線形パラメータを含む数理モデルのシステム同定の精度を向上させることを目的とする。【解決手段】モータ側エラー算出部１２０は、モータ側残差計算式に対して、モータ電流ｉｒ、モータ位置θＭ、および負荷位置θＬを入力情報として用いて、複数のモータ側内部信号ｑ１〜ｑ５およびモータ側残差ｅＭを算出する。モータ側パラメータ同定部１２１は、モータ側エラー算出部１２０から入力された情報をパラメータ推定式に用いて、モータ側残差計算式に含まれているモデルパラメータを同定する。ここで、パラメータ推定式は、モータ側残差計算式に含まれる複数の線形パラメータおよび複数の非線形パラメータがそれぞれ誤差成分で表された式であり、複数の線形項と複数の非線形項との線形結合で表されている。更に、モータ側残差計算式に含まれる複数の非線形パラメータの一つは、不感帯関数の中心位置とされている。【選択図】図３
2016157317.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータと負荷とを有する機械装置を表した二慣性系モデルであって、前記モータから前記負荷に動力を伝達する伝達特性として不感帯関数を含む前記二慣性系モデルを同定するシステム同定装置であって、
モータ側残差の項を含むモータ側運動方程式を前記モータ側残差の項について表したモータ側残差計算式に対して、モータ電流またはモータトルク、前記モータの回転位置、および前記負荷の回転位置を入力情報として用いて、複数のモータ側内部信号および前記モータ側残差を算出するモータ側エラー算出部と、
前記モータ側残差計算式に含まれる複数の線形パラメータおよび複数の非線形パラメータがそれぞれ誤差成分で表されたパラメータ推定式に対して、前記モータ側エラー算出部の算出結果を用いることにより、複数の前記線形パラメータおよび複数の前記非線形パラメータの誤差成分をそれぞれ推定し、推定した各前記線形パラメータの誤差成分および各前記非線形パラメータの誤差成分から各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータを同定するモータ側パラメータ同定部と
を備え、
前記パラメータ推定式は、複数の線形項と複数の非線形項との線形結合で表され、
各前記線形項は、線形内部信号と単一の前記線形パラメータの誤差成分との積で表され、
各前記非線形項は、非線形内部信号と単一の前記非線形パラメータの誤差成分との積で表され、
複数の前記非線形パラメータの一つは、前記不感帯関数の中心位置であるシステム同定装置。
【請求項２】
モータと負荷とを有する機械装置を表した二慣性系モデルであって、前記モータから前記負荷に動力を伝達する伝達特性として不感帯関数を含む前記二慣性系モデルを同定するシステム同定装置であって、
負荷側残差の項を含む負荷側運動方程式を前記負荷側残差の項について表した負荷側残差計算式に対して、前記モータの回転位置および前記負荷の回転位置を入力情報として用いて、複数の負荷側内部信号および前記負荷側残差を算出する負荷側エラー算出部と、
前記負荷側残差計算式に含まれる複数の線形パラメータおよび複数の非線形パラメータがそれぞれ誤差成分で表されたパラメータ推定式に対して、前記負荷側エラー算出部の算出結果を用いることにより、複数の前記線形パラメータおよび複数の前記非線形パラメータの誤差成分をそれぞれ推定し、推定した各前記線形パラメータの誤差成分および各前記非線形パラメータの誤差成分から各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータを同定する負荷側パラメータ同定部と
を備え、
前記パラメータ推定式は、複数の線形項と複数の非線形項との線形結合で表され、
各前記線形項は、線形内部信号と単一の前記線形パラメータの誤差成分との積で表され、
各前記非線形項は、非線形内部信号と単一の前記非線形パラメータの誤差成分との積で表され、
複数の前記非線形パラメータの一つは、前記不感帯関数の中心位置であるシステム同定装置。
【請求項３】
複数の前記非線形パラメータには、前記不感帯関数の不感帯幅が含まれる請求項１または請求項２に記載のシステム同定装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載のシステム同定装置と、
前記システム同定装置によって同定された前記線形パラメータ及び前記非線形パラメータが反映された前記二慣性系モデルの逆モデルを用いて制御信号を生成するフィードフォワード制御部と
を具備するモータ制御システム。
【請求項５】
請求項１から請求項３のいずれかに記載のシステム同定装置と、
前記システム同定装置によって同定された各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータの変化量をそれぞれ監視し、各前記変化量がパラメータに応じて設定されている所定の閾値以上である場合に、異常を検知する異常検知部と
を具備する異常診断システム。
【請求項６】
モータと負荷とを有する機械装置を表した二慣性系モデルであって、前記モータから前記負荷に動力を伝達する伝達特性として不感帯関数を含む前記二慣性系モデルを同定するシステム同定方法であって、
モータ側残差の項を含むモータ側運動方程式を前記モータ側残差の項について表したモータ側残差計算式に対して、モータ電流またはモータトルク、前記モータの回転位置、および前記負荷の回転位置を入力情報として用いて、複数のモータ側内部信号および前記モータ側残差を算出する工程と、
前記モータ側残差計算式に含まれる複数の線形パラメータおよび複数の非線形パラメータがそれぞれ誤差成分で表されたパラメータ推定式に対して、複数の前記モータ側内部信号および前記モータ側残差を用いることにより、複数の前記線形パラメータおよび複数の前記非線形パラメータの誤差成分をそれぞれ推定する工程と、
推定した各前記線形パラメータの誤差成分および各前記非線形パラメータの誤差成分から各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータを同定する工程と
を含み、
前記パラメータ推定式は、複数の線形項と複数の非線形項との線形結合で表され、
各前記線形項は、線形内部信号と単一の前記線形パラメータの誤差成分との積で表され、
各前記非線形項は、非線形内部信号と単一の前記非線形パラメータの誤差成分との積で表され、
複数の前記非線形パラメータの一つは、前記不感帯関数の中心位置であるシステム同定方法。
【請求項７】
モータと負荷とを有する機械装置を表した二慣性系モデルであって、前記モータから前記負荷に動力を伝達する伝達特性として不感帯関数を含む前記二慣性系モデルを同定するシステム同定方法であって、
負荷側残差の項を含む負荷側運動方程式を前記負荷側残差の項について表した負荷側残差計算式に対して、前記モータの回転位置および前記負荷の回転位置を入力情報として用いて、複数の負荷側内部信号および前記負荷側残差を算出する工程と、
前記負荷側残差計算式に含まれる複数の線形パラメータおよび複数の非線形パラメータがそれぞれ誤差成分で表されたパラメータ推定式に対して、複数の前記負荷側内部信号および前記負荷側残差を用いることにより、複数の前記線形パラメータおよび複数の前記非線形パラメータの誤差成分をそれぞれ推定する工程と、
推定した各前記線形パラメータの誤差成分および各前記非線形パラメータの誤差成分から各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータを同定する工程と
を含み、
前記パラメータ推定式は、複数の線形項と複数の非線形項との線形結合で表され、
各前記線形項は、線形内部信号と単一の前記線形パラメータの誤差成分との積で表され、
各前記非線形項は、非線形内部信号と単一の前記非線形パラメータの誤差成分との積で表され、
複数の前記非線形パラメータの一つは、前記不感帯関数の中心位置であるシステム同定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システム同定装置およびシステム同定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、フィードフォワード制御では、実際の制御対象を摸した数理モデルを予め作成し、この数理モデルを利用することによって制御系への入力指令を決定する。フィードフォワード制御の精度を向上させるためには、数理モデルの応答を実際の制御対象の応答にできるだけ近づけることが重要である。そこで、実際の制御対象の応答に基づいて数理モデルのパラメータを決定するシステム同定が行われている（例えば、特許文献１、２参照）。
【０００３】
上記のようなシステム同定は、フィードバック制御に限られず、例えば、制御対象の異常診断にも用いることができる。具体的には、システム同定によって決定された数理モデルのパラメータの経時的変化を監視することにより、制御対象に生じている異常や経年劣化を把握することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−１１４５３１号公報
【特許文献２】特開２００４−３００６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したフィードフォワード制御や異常診断の精度を向上させるためには、システム同定の精度を高めることが必要となる。しかしながら、数理モデルに非線形要素が含まれている場合、システム同定を高精度で行うことが難しく、フィードフォワード制御の精度向上や異常診断の精度向上を図ることが難しい。
【０００６】
上記非線形要素の一例としてバックラッシュが挙げられる。例えば、図１４に示されるように、モータ軸１００と負荷軸１０２とがギア１０４、１０６によって噛み合い、モータの回転力を負荷へ伝達する多慣性軸捩れ系の機械装置は、モータと負荷との間に結合されている各ギア１０４，１０６間に、バックラッシュが存在する。このバックラッシュは、一対のギアをかみ合わせたときの歯面間の「遊び」のことであり、数理モデルでは、不感帯特性やヒステリシス特性として表される。
【０００７】
バックラッシュを規定する不感帯特性は、図１５に示すように、不感帯幅の中心をゼロ点とする特性として表される。この特性は、モータ側および負荷側にそれぞれ設けられているセンサのゼロ点が、バックラッシュの中心に位置している場合を前提としている。しかしながら、実際の機械装置では、モータ側および負荷側にそれぞれ設けられたセンサのゼロ点とバックラッシュの中心とが必ずしも一致しているわけではない。したがって、システム同定の精度を更に高めるためには、このような不感帯中心位置のずれ量も考慮してシステム同定を行う必要がある。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、非線形パラメータを含む数理モデルのシステム同定の精度を向上させることのできるシステム同定装置およびシステム同定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】
【０００９】
本発明の第１態様は、モータと負荷とを有する機械装置を表した二慣性系モデルであって、前記モータから前記負荷に動力を伝達する伝達特性として不感帯関数を含む前記二慣性系モデルを同定するシステム同定装置であって、モータ側残差の項を含むモータ側運動方程式を前記モータ側残差の項について表したモータ側残差計算式に対して、モータ電流またはモータトルク、前記モータの回転位置、および前記負荷の回転位置を入力情報として用いて、複数のモータ側内部信号および前記モータ側残差を算出するモータ側エラー算出部と、前記モータ側残差計算式に含まれる複数の線形パラメータおよび複数の非線形パラメータがそれぞれ誤差成分で表されたパラメータ推定式に対して、前記モータ側エラー算出部の算出結果を用いることにより、複数の前記線形パラメータおよび複数の前記非線形パラメータの誤差成分をそれぞれ推定し、推定した各前記線形パラメータの誤差成分および各前記非線形パラメータの誤差成分から各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータを同定するモータ側パラメータ同定部とを備え、前記パラメータ推定式は、複数の線形項と複数の非線形項との線形結合で表され、各前記線形項は、線形内部信号と単一の前記線形パラメータの誤差成分との積で表され、各前記非線形項は、非線形内部信号と単一の前記非線形パラメータの誤差成分との積で表され、複数の前記非線形パラメータの一つは、前記不感帯関数の中心位置であるシステム同定装置である。
【００１０】
上記システム同定装置によれば、モータ側エラー算出部によって、モータ側残差計算式に含まれる内部信号とモータ側残差とが算出され、これら内部信号とモータ側残差とをパラメータ推定式に用いることにより、二慣性系モデルに含まれるモータ側の線形パラメータおよび非線形パラメータがモータ側パラメータ同定部によって同定される。ここで、パラメータ推定式は、モータ側残差計算式において、線形パラメータ及び非線形パラメータをそれぞれ誤差成分で表現した計算式であり、複数の線形項と複数の非線形項とが線形結合された関数として表されている。更に、各線形項には単一の線形パラメータしか含まれず、各非線形項には単一の非線形パラメータしか含まれていない。したがって、このようなパラメータ推定式を用いることにより、非線形であったモータ側モデルを線形モデルとして取り扱うことが可能となる。これにより、非線形パラメータの同定精度を向上させることができ、非線形要素を含む二慣性系モデルのシステム同定精度を向上させることが可能となる。
更に、不感帯関数の中心位置ずれをも考慮してシステム同定を行うので、システム同定の精度を更に向上させることができる。
【００１１】
本発明の第２態様は、モータと負荷とを有する機械装置を表した二慣性系モデルであって、前記モータから前記負荷に動力を伝達する伝達特性として不感帯関数を含む前記二慣性系モデルを同定するシステム同定装置であって、負荷側残差の項を含む負荷側運動方程式を前記負荷側残差の項について表した負荷側残差計算式に対して、前記モータの回転位置および前記負荷の回転位置を入力情報として用いて、複数の負荷側内部信号および前記負荷側残差を算出する負荷側エラー算出部と、前記負荷側残差計算式に含まれる複数の線形パラメータおよび複数の非線形パラメータがそれぞれ誤差成分で表されたパラメータ推定式に対して、前記負荷側エラー算出部の算出結果を用いることにより、複数の前記線形パラメータおよび複数の前記非線形パラメータの誤差成分をそれぞれ推定し、推定した各前記線形パラメータの誤差成分および各前記非線形パラメータの誤差成分から各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータを同定する負荷側パラメータ同定部とを備え、前記パラメータ推定式は、複数の線形項と複数の非線形項との線形結合で表され、各前記線形項は、線形内部信号と単一の前記線形パラメータの誤差成分との積で表され、各前記非線形項は、非線形内部信号と単一の前記非線形パラメータの誤差成分との積で表され、複数の前記非線形パラメータの一つは、前記不感帯関数の中心位置であるシステム同定装置である。
【００１２】
上記システム同定装置によれば、負荷側エラー算出部によって、負荷側残差計算式に含まれる内部信号と負荷側残差とが算出され、これら内部信号と負荷側残差とをパラメータ推定式に用いることにより、二慣性系モデルに含まれる負荷側の線形パラメータおよび非線形パラメータが負荷側パラメータ同定部によって同定される。ここで、パラメータ推定式は、負荷側残差計算式において、線形パラメータ及び非線形パラメータをそれぞれ誤差成分で表現した計算式であり、複数の線形項と複数の非線形項とが線形結合された関数として表されている。更に、各線形項には単一の線形パラメータしか含まれず、各非線形項には単一の非線形パラメータしか含まれていない。したがって、このようなパラメータ推定式を用いることにより、非線形であった負荷側モデルを線形モデルとして取り扱うことが可能となる。これにより、非線形パラメータの同定精度を向上させることができ、非線形要素を含む二慣性系モデルのシステム同定精度を向上させることが可能となる。
更に、不感帯関数の中心位置ずれをも考慮してシステム同定を行うので、システム同定の精度を更に向上させることができる。
【００１３】
上記システム同定装置において、複数の前記非線形パラメータには、前記不感帯関数の不感帯幅が含まれていてもよい。
【００１４】
上記システム同定装置によれば、不感帯関数の中心位置ずれだけでなく、不感帯関数の不感帯幅についても実際の機械装置に近づけることが可能となる。これにより、システム同定精度を更に向上させることが可能となる。
【００１５】
本発明の第３態様は、上述したシステム同定装置と、前記システム同定装置によって同定された前記線形パラメータ及び前記非線形パラメータが反映された前記二慣性系モデルの逆モデルを用いて制御信号を生成するフィードフォワード制御部とを具備するモータ制御システムである。
【００１６】
本発明の第４態様は、上述したシステム同定装置と、前記システム同定装置によって同定された各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータの変化量をそれぞれ監視し、各前記変化量がパラメータに応じて設定されている所定の閾値以上である場合に、異常を検知する異常検知部とを具備する異常診断システムである。
【００１７】
本発明の第５態様は、モータと負荷とを有する機械装置を表した二慣性系モデルであって、前記モータから前記負荷に動力を伝達する伝達特性として不感帯関数を含む前記二慣性系モデルを同定するシステム同定方法であって、モータ側残差の項を含むモータ側運動方程式を前記モータ側残差の項について表したモータ側残差計算式に対して、モータ電流またはモータトルク、前記モータの回転位置、および前記負荷の回転位置を入力情報として用いて、複数のモータ側内部信号および前記モータ側残差を算出する工程と、前記モータ側残差計算式に含まれる複数の線形パラメータおよび複数の非線形パラメータがそれぞれ誤差成分で表されたパラメータ推定式に対して、複数の前記モータ側内部信号および前記モータ側残差を用いることにより、複数の前記線形パラメータおよび複数の前記非線形パラメータの誤差成分をそれぞれ推定する工程と、推定した各前記線形パラメータの誤差成分および各前記非線形パラメータの誤差成分から各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータを同定する工程とを含み、前記パラメータ推定式は、複数の線形項と複数の非線形項との線形結合で表され、各前記線形項は、線形内部信号と単一の前記線形パラメータの誤差成分との積で表され、各前記非線形項は、非線形内部信号と単一の前記非線形パラメータの誤差成分との積で表され、複数の前記非線形パラメータの一つは、前記不感帯関数の中心位置であるシステム同定方法である。
【００１８】
本発明の第６態様は、モータと負荷とを有する機械装置を表した二慣性系モデルであって、前記モータから前記負荷に動力を伝達する伝達特性として不感帯関数を含む前記二慣性系モデルを同定するシステム同定方法であって、負荷側残差の項を含む負荷側運動方程式を前記負荷側残差の項について表した負荷側残差計算式に対して、前記モータの回転位置および前記負荷の回転位置を入力情報として用いて、複数の負荷側内部信号および前記負荷側残差を算出する工程と、前記負荷側残差計算式に含まれる複数の線形パラメータおよび複数の非線形パラメータがそれぞれ誤差成分で表されたパラメータ推定式に対して、複数の前記負荷側内部信号および前記負荷側残差を用いることにより、複数の前記線形パラメータおよび複数の前記非線形パラメータの誤差成分をそれぞれ推定する工程と、推定した各前記線形パラメータの誤差成分および各前記非線形パラメータの誤差成分から各前記線形パラメータおよび各前記非線形パラメータを同定する工程とを含み、前記パラメータ推定式は、複数の線形項と複数の非線形項との線形結合で表され、各前記線形項は、線形内部信号と単一の前記線形パラメータの誤差成分との積で表され、各前記非線形項は、非線形内部信号と単一の前記非線形パラメータの誤差成分との積で表され、複数の前記非線形パラメータの一つは、前記不感帯関数の中心位置であるシステム同定方法である。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、非線形パラメータの同定精度を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係るモータ制御システムの制御対象の一構成例を示した図である。
【図２】図１に示した機械装置を二慣性系の数理モデルで示したときのブロック線図を示した図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るモータ制御システムの機能構成を示した図である。
【図４】バックラッシュを規定した不感帯関数モデルの一例を示した図である。
【図５】モータ側エラー算出部及び負荷側エラー算出部をブロック線図として表した図である。
【図６】不感帯幅変化関数について説明するための図である。
【図７】不感帯幅変化関数について説明するための図である。
【図８】不感帯中心位置変化関数について説明するための図である。
【図９】不感帯中心位置変化関数について説明するための図である。
【図１０】モータ側残差計算式に含まれるモデルパラメータを誤差成分として表したパラメータ推定式をブロック線図で表した図である。
【図１１】負荷側残差計算式に含まれるモデルパラメータを誤差成分として表したパラメータ推定式をブロック線図で表した図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係るシステム同定装置による不感帯幅及び不感帯中心位置の推定精度のシミュレーション結果の一例を示した図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る異常診断システムの一構成例を示した図である。
【図１４】バックラッシュについて説明するための図である。
【図１５】バックラッシュを規定する不感帯特性について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
〔モータ制御システム〕
以下に、本発明のシステム同定装置およびシステム同定方法をモータ制御システムに適用する場合の一実施形態について、図面を参照して説明する。
【００２２】
図１には、本実施形態に係るモータ制御システム１の制御対象の一構成例が示されている。図１に示すように、制御対象は、モータ２０と、負荷２１と、モータ２０から負荷２１に動力を伝達する伝達機構２２とを備える多慣性軸捩れ系の機械装置２である。伝達機構２２は、例えば、モータ軸２３に接続されるギア２４と、負荷軸２５に接続されるギア２６とを有し、このギア同士が噛みあうことにより力が伝達される。ギア２４とギア２６とをかみ合わせたときに歯面間にバックラッシュが生じ、これが非線形要素として後述する数理モデルに規定される。
なお、本実施形態では、伝達機構２２の一例としてギアを例に挙げて説明するが、伝達機構２２はギアに限られず、例えば、ねじ等であってもよい。
【００２３】
モータ制御システム１は、図示しないホストコントローラから負荷２１の目標位置θｔの情報を受信し、負荷２１の回転位置（以下「負荷位置」という）θＬをこの目標位置θｔに一致させるようなモータトルクを算出し、トルク指令信号τをモータ２０に出力する。これにより、モータ２０は、トルク指令信号τに基づくトルクで回転駆動し、そのトルクがモータ２０側から負荷２１側へと伝達機構２２を通じて伝達される。この結果、伝達トルクτ´に応じて負荷２１が回転する。このようにして、負荷位置θＬが所望の目標位置θｔに制御される。
【００２４】
機械装置２を二慣性系とみなした場合、機械装置２固有の特性を表す複数のパラメータ（以下「実機パラメータ」という。）は、モータ２０側の特性を示すパラメータ、負荷２１側の特性を示すパラメータ、および伝達機構２２の特性を示すパラメータに大別される。例えば、モータ２０側の特性を示すパラメータとして、トルク定数（トルク効率）ＫＴ、モータ側慣性モーメントＪＭ、モータ側粘性係数ＤＭ、モータ側クーロン摩擦係数τｆＭが、負荷２１側の特性を示すパラメータとして、負荷側慣性モーメントＪＬ、負荷側粘性係数ＤＬ、負荷側クーロン摩擦係数τｆＬが挙げられる。伝達機構２２の特性を示すパラメータとして、ギア効率η、ねじり剛性係数Ｋｇ、ねじり粘性係数Ｄｇが挙げられ、更に、本実施形態では、バックラッシュに関するパラメータとして、不感帯幅ＢＬおよび不感帯中心位置ＳＨが挙げられる。
【００２５】
図２に、図１に示した機械装置２を二慣性系の数理モデルで示したときのブロック線図を示す。
図２に示すように、モータ２０は、モータ電流ｉｒにトルク定数ＫＴを乗じたトルクτからモータ側クーロン摩擦係数τｆＭ等が差し引かれたトルクを入力とし、伝達要素１／（ＪＭｓ＋ＤＭ）および伝達要素１／ｓを経てモータの回転位置（以下「モータ位置」という）θＭを出力する伝達系として表現される。
【００２６】
負荷２１は、モータ２０からモータ軸２３を通じて伝達された伝達トルクτ´から負荷側クーロン摩擦係数τｆＬが差し引かれたトルクを入力とし、伝達要素１／（ＪＬｓ＋ＤＬ）および伝達要素１／ｓを経て負荷位置θＬを出力する伝達系として表現される。
なお、図２に示す伝達系の途中には、モータ角速度ωＭおよび負荷角速度ωＬを記載している。
【００２７】
伝達機構２２は、モータ位置θＭと負荷位置θＬとの偏差を入力とし、バックラッシュの特性を規定する不感帯関数Ｆ１と、伝達要素Ｋｇおよび伝達要素Ｄｇｓとを経て、負荷２１に印加される伝達トルクτ´を出力する伝達系として表現される。ここで、不感帯関数Ｆ１は、モータ位置と負荷位置の偏差（θＭ−θＬ）に応じて出力が変化する非線形関数ＢＫＬＳ（θＭ−θＬ）であり、実機パラメータである不感帯幅ＢＬ、不感帯中心位置ＳＨを含む要素である。
【００２８】
上記トルク定数（トルク効率）ＫＴ、モータ側慣性モーメントＪＭ、モータ側粘性係数ＤＭ、モータ側クーロン摩擦係数τｆＭ、負荷側慣性モーメントＪＬ、負荷側粘性係数ＤＬ、負荷側クーロン摩擦係数τｆＬ、ギア効率η、不感帯幅ＢＬおよび不感帯中心位置ＳＨは、機械装置２の実際の特性を表す実機パラメータであり、いずれも個別には観測不能な未知のパラメータである。一方、入力であるモータ電流ｉｒ、出力であるモータ位置θＭ、負荷位置θＬは観測可能なパラメータである。
【００２９】
図３は、本実施形態に係るモータ制御システム１の機能構成を示す図である。図３に示すように、モータ制御システム１は、例えば、フィードバック制御部１０と、フィードフォワード制御部１１と、システム同定装置１２とを備えている。
フィードバック制御部１０は、負荷２１の目標位置θｔと負荷位置θＬとの偏差（θｔ−θＬ）がゼロになるようなトルクを算出し、フィードバックトルク指令信号τＦＢを出力する。このとき、フィードバック制御部１０は、モータ位置θＭに基づいて算出されるモータ角速度ωＭ（モータ位置θＭの時間微分）を用いて、適切かつ迅速なフィードバック制御がなされるようなトルクを算出してもよい。
【００３０】
フィードフォワード制御部１１は、機械装置２を二慣性系として表した数理モデルである二慣性系モデルＭＯＤを用いて、フィードフォワードトルク指令信号τＦＦを算出し、出力する。二慣性系モデルＭＯＤは、図２に示した機械装置２の逆モデルであり、上述した機械装置２の実機パラメータにそれぞれ対応するモデルパラメータを含んでいる。具体的には、モデルパラメータとして、トルク定数（トルク効率）ＫＴ０、モータ側慣性モーメントＪＭ０、モータ側粘性係数ＤＭ０、モータ側クーロン摩擦係数τｆＭ０、負荷側慣性モーメントＪＬ０、負荷側粘性係数ＤＬ０、負荷側クーロン摩擦係数τｆＬ０、ギア効率η０、不感帯幅ＢＬ０、および不感帯中心位置ＳＨ０を含んでいる。
これらのモデルパラメータ（ＫＴ０、ＪＭ０、ＤＭ０、τｆＭ０、ＪＬ０、ＤＬ０、τｆＬ０、η０、ＢＬ０、ＳＨ０）は、後述するシステム同定装置１２によって推定され、更新される。
【００３１】
このように、本実施形態においては、バックラッシュに関するパラメータである不感帯幅ＢＬ０および不感帯中心位置ＳＨ０についてもモデルパラメータとして考慮し、これらのモデルパラメータについても後述するシステム同定装置１２によって同定する。これにより、二慣性系モデルＭＯＤを実際の機械装置２の特性により近づけることが可能となり、システム同定精度を更に向上させることが可能となる。
【００３２】
フィードバック制御部１０から出力されたフィードバックトルク指令信号τＦＢと、フィードフォワード制御部１１から出力されたフィードフォワードトルク指令信号τＦＦとは加算部１３によって加算され、トルク指令信号τとして機械装置２のモータ２０に出力される。
【００３３】
システム同定装置１２は、フィードフォワード制御部１１が有する二慣性系モデルＭＯＤのモデルパラメータ（ＫＴ０、ＪＭ０、ＤＭ０、τｆＭ０、ＪＬ０、ＤＬ０、τｆＬ０、η０、ＢＬ０、ＳＨ０）を同定する。システム同定装置１２は、例えば、モータ側エラー算出部１２０、モータ側パラメータ同定部１２１、負荷側エラー算出部１２２、および負荷側パラメータ同定部１２３を備えている。以下、各部についてそれぞれ説明する。
【００３４】
〔モータ側エラー算出部〕
モータ側エラー算出部１２０は、モータ側残差ｅＭの項を含むモータ側運動方程式をモータ側残差ｅＭの項について表したモータ側残差計算式に対して、モータ電流ｉｒ、モータ位置θＭ、および負荷位置θＬを入力情報として用いて、モータ側内部信号ｑ１〜ｑ５およびモータ側残差ｅＭを算出する。
【００３５】
例えば、フィードフォワード制御部１１が備える二慣性系モデルＭＯＤのモータ側モデルの応答誤差をモータ側残差ｅＭと定義すると、モータ側残差ｅＭの項を含むモータ側運動方程式は、以下の（１）式で表される。
【００３６】
【数１】
2016157317.tif 000003
【００３７】
ここで、ｓｉｇｎ（ｓθＭ）は、ｓθＭが正（ｓθＭ＞０）のときに”＋１”の値をとり、ｓθＭが負（ｓθＭ＜０）のときに”−１”の値をとる非線形関数である。
また、ＢＫＬＳ０（θＭ−θＬ）は、図４に示すように、バックラッシュを規定した不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤであり、不感帯幅（片幅）ＢＬ０を有し、不感帯中心位置ＳＨ０をとる。
【００３８】
上記（１）式をモータ側残差ｅＭについて表すと以下の（２）式となり、以下、この（２）式をモータ側残差計算式という。
【００３９】
【数２】
2016157317.tif 000004
【００４０】
（２）式において、バックラッシュ特性を現在の二慣性モデルＭＯＤに規定されている不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤで表される固定特性としてみなして、既知部分をモータ側内部信号ｑｉ（ｉ＝１、２、・・・）として整理すると、以下の（３）式となる。
【００４１】
【数３】
2016157317.tif 000005
【００４２】
ここで、ｑ１〜ｑ５は以下の（４）式の通りである。
【００４３】
【数４】
2016157317.tif 000006
【００４４】
モータ側エラー算出部１２０は、上記（４）式に示したモータ側内部信号ｑ１〜ｑ５を算出するとともに、モータ側残差ｅＭを算出し、これらをモータ側パラメータ同定部１２１に出力する。
図５には、モータ側エラー算出部１２０をブロック線図として表した図が示されている。
【００４５】
〔モータ側パラメータ同定部〕
モータ側パラメータ同定部１２１は、モータ側エラー算出部１２０から出力されたモータ側残差ｅＭおよびモータ側内部信号ｑ１〜ｑ５を用いて、モータ側モデルパラメータを同定する。
【００４６】
まず、モータ側残差計算式は、上述したように、以下の（２）式で表される。
【００４７】
【数５】
2016157317.tif 000007
【００４８】
ここで、モータ側残差ｅＭが各モデルパラメータのモデル化誤差によって生じていると仮定し、各モデルパラメータを以下の（５）式に規定するように誤差成分で表現すると、（２）式は以下の（６）式で表すことができる。
【００４９】
【数６】
2016157317.tif 000008
【００５０】
【数７】
2016157317.tif 000009
【００５１】
更に、上記（６）式において、モータ側内部信号ｑｉ（ｉ＝１、２・・・）を以下の（７）式のように規定して整理すると、（８）式となる。
【００５２】
【数８】
2016157317.tif 000010
【００５３】
【数９】
2016157317.tif 000011
【００５４】
このように、モータ側残差計算式の各項を対応する各モデルパラメータで偏微分し、モータ側残差計算式に含まれるモデルパラメータを誤差成分で表すことにより、モータ側残差計算式を線形項と非線形項との線形結合で表すことが可能となる。ここで、線形項は、線形内部信号と単一の線形パラメータの誤差成分との積として表され、非線形項は、非線形内部信号と単一の非線形パラメータの誤差成分との積として表される。
このようなパラメータ推定式を用いてモータ側の各モデルパラメータを推定することにより、非線形であったモータ側モデルを線形モデルとして取り扱うことが可能となるので、非線形パラメータの同定精度を向上させることができ、非線形要素を含む二慣性系モデルのシステム同定精度を向上させることが可能となる。
上記（８）式で表されるパラメータ推定式は、図１０に示すようなブロック線図で表すことができる。
【００５５】
（７）式において、非線形内部信号ｑ６の要素である｛∂ＢＫＬＳ（θＭ−θＬ）／∂ＢＬ｝は、不感帯幅の誤差成分δＢＬによる不感帯関数Ｆ１の特性の変化量を示す非線形関数であり、｛∂ＢＫＬＳ（θＭ−θＬ）／∂ＳＨ｝は、不感帯中心位置の誤差成分δＳＨによる不感帯関数Ｆ１の特性の変化量を示す非線形関数である。
【００５６】
ここで、図６に示すように、機械装置２の特性を規定した不感帯関数Ｆ１に対し、不感帯幅にδＢＬ（δＢＬ＞０）の誤差成分を有する不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤを想定すると、不感帯関数Ｆ１に対する不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤの変化量を示す特性、換言すると、不感帯関数Ｆ１から不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤを減算した関数は、図７に示すような非線形関数（以下「不感帯幅変化関数」という。）Ｆ２＝∂ＢＫＬＳ（θＭ−θＬ）／∂ＢＬとなる。このように、不感帯幅変化関数Ｆ２は、不感帯幅の誤差成分δＢＬによる不感帯関数Ｆ１（＝ＢＫＬＳ（θＭ−θＬ））の変化量を示す非線形の関数である。
【００５７】
同様に、図８に示すように、機械装置２の特性を規定した不感帯関数Ｆ１に対し、不感帯中心位置にδＳＨ（δＳＨ＞０）の誤差成分を有する不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤを想定すると、不感帯関数Ｆ１に対する不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤの変化量を示す特性、換言すると、不感帯関数Ｆ１から不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤを減算した関数は、図９に示すような非線形関数（以下「不感帯中心位置変化関数」という。）Ｆ３＝∂ＢＫＬＳ（θＭ−θＬ）／∂ＳＨとなる。このように、不感帯中心位置変化関数Ｆ３は、不感帯中心位置の誤差成分δＳＨによる不感帯関数Ｆ１（＝ＢＫＬＳ（θＭ−θＬ））の変化量を示す非線形の関数である。
【００５８】
次に、上記（８）式に含まれる各モデルパラメータをそれぞれ推定する。例えば、以下の手法を用いて推定することができる。
まず、（８）式の両辺に内部信号ｑ１〜ｑ７を乗じ、更に両辺を時間Ｔ、例えば、機械装置２を正弦波駆動した際の１周期分の時間に渡って時間積分して（９）式を得る。
【００５９】
【数１０】
2016157317.tif 000012
【００６０】
更に、（９）式を以下の（１０）式に変形する。
【００６１】
【数１１】
2016157317.tif 000013
【００６２】
続いて、モータ側パラメータ同定部１２１は、以下の（１１）式に従って、モータ側モデルパラメータの誤差成分（δＫＴ、δＪＭ、δＤＭ、δτｆＭ、δη、δＢＬ、δＳＨ）を算出する。
【００６３】
【数１２】
2016157317.tif 000014
【００６４】
そして、モータ側パラメータ同定部１２１は、上記モータ側モデルパラメータの誤差成分を現在のモデルパラメータにそれぞれ加算することにより、新たな各モデルパラメータ（各モータ側線形パラメータ及び各モータ側非線形パラメータ）を算出する。
【００６５】
〔負荷側エラー算出部〕
負荷側エラー算出部１２２は、負荷側残差ｅＬの項を含む負荷側運動方程式を負荷側残差ｅＬの項について表した負荷側残差計算式に対して、モータ位置θＭ及び負荷位置θＬを用いることにより、負荷側内部信号及び負荷側残差を算出する。
【００６６】
例えば、フィードフォワード制御部１１が備える二慣性系モデルＭＯＤの負荷側モデルの応答誤差を負荷側残差ｅＬと定義すると、負荷側残差ｅＬの項を含む負荷側運動方程式は、以下の（１２）式で表される。
【００６７】
【数１３】
2016157317.tif 000015
【００６８】
上記（１２）式を負荷側残差ｅＬについて表現すると以下の（１３）式となり、以下、この（１３）式を負荷側残差計算式という。
【００６９】
【数１４】
2016157317.tif 000016
【００７０】
（１３）式において、バックラッシュ特性を不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤで表される固定特性としてみなして、既知部分を負荷側内部信号ｑｉ（ｉ＝８、９、・・・）として整理すると、以下の（１４）式となる。
【００７１】
【数１５】
2016157317.tif 000017
【００７２】
ここで、ｑ８〜ｑ１１は以下の（１５）式の通りである。
【００７３】
【数１６】
2016157317.tif 000018
【００７４】
負荷側エラー算出部１２２は、上記（１５）式に示した負荷側内部信号ｑ８〜ｑ１１を算出するとともに、負荷側残差ｅＬを算出し、これらを負荷側パラメータ同定部１２３に出力する。
図５には、負荷側エラー算出部１２２をブロック線図として表した図が示されている。
【００７５】
〔負荷側パラメータ同定部〕
負荷側パラメータ同定部１２３は、負荷側エラー算出部１２２から出力された負荷側残差ｅＬおよび負荷側内部信号ｑ８〜ｑ１１を用いて、負荷側モデルパラメータを同定する。
【００７６】
まず、負荷側残差計算式は、上述したように、以下の（１３）式で表される。
【００７７】
【数１７】
2016157317.tif 000019
【００７８】
ここで、負荷側残差ｅＬが各モデルパラメータのモデル化誤差によって生じていると仮定し、各モデルパラメータを以下の（１６）式に規定するように誤差成分で表現すると、（１３）式は以下の（１７）式で表すことができる。
【００７９】
【数１８】
2016157317.tif 000020
【００８０】
【数１９】
2016157317.tif 000021
【００８１】
更に、上記（１７）式において、負荷側内部信号ｑｉ（ｉ＝８、９・・・）を（１８）式のように規定して整理すると、（１９）式となる。
【００８２】
【数２０】
2016157317.tif 000022
【００８３】
【数２１】
2016157317.tif 000023
【００８４】
このように、負荷側残差計算式の各項を各々のモデルパラメータで各々偏微分し、負荷側残差計算式に含まれるモデルパラメータを誤差成分で表すことにより、上述したモータ側の場合と同様に、負荷側残差計算式を線形項と非線形項との線形結合で表すことが可能となる。このようなパラメータ推定式を用いることにより、非線形であった負荷側モデルを線形モデルとして取り扱うことが可能となる。これにより、非線形パラメータの同定精度を向上させることができ、非線形要素を含む二慣性系モデルのシステム同定精度を向上させることが可能となる。
ここで、各バックラッシュに関する非線形内部信号については、モータ側のところで説明した通りである。
上記（１９）式で表されるパラメータ推定式は、図１１に示すようなブロック線図で表すことができる。
【００８５】
次に、上記（１９）式に含まれる各モデルパラメータを、例えば、上述したモータ側と同様の手法を用いてそれぞれ推定する。すなわち、上記（１９）式の両辺に内部信号ｑ８〜ｑ１３を乗じ、更に両辺を時間Ｔ、例えば、機械装置２を正弦波駆動した際の１周期分の時間に渡って時間積分して（２０）式を得る。
【００８６】
【数２２】
2016157317.tif 000024
【００８７】
更に、（２０）式を以下の（２１）式に変形する。
【００８８】
【数２３】
2016157317.tif 000025
【００８９】
これにより、負荷側パラメータ同定部１２３は、以下の（２２）式に従って、負荷側モデルパラメータの誤差成分（δＪＬ、δＤＬ、δτｆＬ、δη、δＢＬ、δＳＨ）を算出する。
【００９０】
【数２４】
2016157317.tif 000026
【００９１】
そして、負荷側パラメータ同定部１２３は、上記負荷側モデルパラメータの誤差成分を現在のモデルパラメータにそれぞれ加算することにより、新たな各モデルパラメータ（各負荷側線形パラメータ及び各負荷側非線形パラメータ）を算出する。
【００９２】
なお、上述したように、非線形パラメータη０、ＢＬ０、ＳＨ０については、モータ側モデルと負荷側モデルとで重複する。したがって、これら非線形パラメータについては、モータ側パラメータ同定部１２１及び負荷側パラメータ同定部１２３のいずれかによって決定された値を他方に用いることとしてもよい。これにより、処理負担の軽減等を図ることができる。なお、この場合において、モータ側パラメータ同定部１２１によって同定された非線形パラメータを負荷側パラメータ同定部１２３に用いることが好ましい。これは、モータ側は機械装置２の入力側であるので、負荷側に比べてノイズが少なく、同定精度が比較的高いからである。
なお、上述した（８）式、（１４）式で表されるパラメータ推定式から各モデルパラメータを求める演算手法については、上記の例に限られず、公知の手法を適宜採用することが可能である。
【００９３】
次に、本実施形態に係るモータ制御システム１の動作について説明する。
まず、目標位置θｔと負荷位置θＬとの誤差がフィードバック制御部１０に入力され、負荷位置θＬを目標位置θｔに一致させるようなフィードバックトルク指令信号τＦＢが算出され、出力される。一方、フィードフォワード制御部１１では、目標位置θｔと二慣性系モデルＭＯＤとを用いてフィードフォワードトルク指令信号τＦＦが算出され、出力される。フィードバックトルク指令信号τＦＢとフィードフォワードトルク指令信号τＦＦとは加算部１３によって加算され、トルク指令信号τとして制御対象である機械装置２に与えられる。これにより、トルク指令信号τに基づくトルクがモータに与えられることによりモータが回転し、この回転動力が伝達機構２２によって負荷側に伝達され、負荷位置θＬが目標位置θｔとなるように制御される。
【００９４】
モータ位置θＭ、負荷位置θＬは、図示しないセンサによって所定のタイミングで検出され、これらの検出値がフィードバック制御部１０にフィードバックされる。また、システム同定装置１２には、センサによって検出されたモータ位置θＭ、負荷位置θＬおよびモータ電流ｉｒが入力される。
システム同定装置１２において、モータ側エラー算出部１２０は、モータ位置θＭ、負荷位置θＬおよびモータ電流ｉｒを用いて、モータ側内部信号ｑ１〜ｑ５およびモータ側残差ｅＭを算出する。モータ側パラメータ同定部１２１は、モータ側エラー算出部１２０によって算出されたモータ側内部信号ｑ１〜ｑ５およびモータ側残差ｅＭを用いて、モータ側の線形パラメータの誤差成分δＫＴ、δＪＭ、δＤＭ、δτｆＭ及び非線形パラメータの誤差成分δη、δＢＬ、δＳＨを算出し、これらの誤差成分をそれぞれの現在の線形パラメータＫＴＭ０、ＪＭ０、ＤＭ０、τｆＭ０及び非線形パラメータη０、ＢＬ０、ＳＨ０に加算することにより、新たな各モデルパラメータＫＴＭ０、τｆＭ０、ＤＭ０、ＪＭ０、η０、ＢＬ０、ＳＨ０を算出する。
【００９５】
同様に、負荷側エラー算出部１２２は、モータ位置θＭおよび負荷位置θＬを用いて、負荷側内部信号ｑ８〜ｑ１１および負荷側残差ｅＬを算出する。負荷側パラメータ同定部１２３は、負荷側エラー算出部１２２によって算出された負荷側内部信号ｑ８〜ｑ１１および負荷側残差ｅＬを用いて、負荷側の線形パラメータの誤差成分δＪＬ、δＤＬ、δτｆＬ及び非線形パラメータの誤差成分δη、δＢＬ、δＳＨを算出し、これらの誤差成分をそれぞれの現在の線形パラメータＪＬ０、ＤＬ０、τｆＬ０及び非線形パラメータη０、ＢＬ０、ＳＨ０に加算することにより、各モデルパラメータＪＬ０、ＤＬ０、τｆＬ０、η０、ＢＬ０、ＳＨ０を同定する。このとき、モデルパラメータη０、ＢＬ０、ＳＨ０については、モータ側パラメータ同定部１２１によって決定されたモデルパラメータを既知として用いることにより、負荷側パラメータ同定部１２３で決定するモデルパラメータの数を減らすことが可能である。これにより、処理負担を低減させることが可能となる。
【００９６】
システム同定装置１２において決定されたモータ側モデルパラメータＫＴＭ０、τｆＭ０、ＤＭ０、ＪＭ０、η０、ＢＬ０、ＳＨ０および負荷側モデルパラメータＪＬ０、ＤＬ０、τｆＬ０、η０、ＢＬ０、ＳＨ０は、フィードフォワード制御部１１の二慣性系モデルＭＯＤに反映される。これにより、二慣性系モデルＭＯＤのモデルパラメータと機械装置２の実機パラメータとの誤差を低減することが可能となり、フィードフォワード制御の精度を向上させることが可能となる。
【００９７】
以上説明したように、本実施形態に係るシステム同定装置およびその方法によれば、モータ側残差計算式や負荷側残差計算式に含まれるモデルパラメータを誤差成分として表現したパラメータ推定式を用いてモデルパラメータを同定するので、非線形パラメータの同定精度を向上させることができ、これにより、非線形要素を含む二慣性系モデルのシステム同定精度を向上させることが可能となる。そして、このような高い精度で同定されたモデルパラメータをフィードフォワード制御部１１に反映させることで、フィードフォワード制御部１１の制御精度を向上させることが可能となる。
更に、不感帯関数の中心位置ずれをも考慮してシステム同定を行うので、システム同定の精度を更に向上させることが可能となる。
【００９８】
図１２は、本実施形態に係るシステム同定装置１２による不感帯幅及び不感帯中心位置の推定精度のシミュレーション結果の一例を示した図である。図１２（ａ）に示すように、今回のシミュレーションでは、不感帯幅（片幅）の実機パラメータＢＬ＝０．３［ｒａｄ］に対して誤差成分δＢＬ＝＋０．２［ｒａｄ］を有するとともに、不感帯中心位置の実機パラメータＳＨ＝０に対して誤差成分δＳＨ＝０．１［ｒａｄ］を有する不感帯関数モデルＦ１ＭＯＤを想定し、システム同定装置１２を用いてこれらの非線形パラメータＢＬ０、ＳＨ０を同定する場合を想定した。ここで、その他のモデルパラメータについては、実機パラメータと同値に設定している。
【００９９】
図１２（ｂ）は不感帯幅ＢＬ０のシミュレーション結果を、図１２（ｃ）は不感帯中心位置ＳＨ０のシミュレーション結果を示した図である。図１２（ｂ）、（ｃ）に示すように、不感帯幅ＢＬ０及び不感帯中心位置ＳＨ０は、実機パラメータとほとんど同じ値が推定されており、不感帯幅の推定誤差は０．５２［％］、不感帯中心位置の推定誤差は−２．２７［％］であった。
このように、本実施形態に係るシステム同定装置１２が十分な推定精度を実現できることが確認された。
【０１００】
〔異常診断システム〕
次に、本発明のシステム同定装置およびその方法を異常診断システムに適用した場合の一実施形態について図を参照して説明する。
上述したモータ制御システム１では、実機パラメータとモデルパラメータとの誤差成分をモデル化誤差と捉え、フィードフォワード制御部１１における二慣性系モデルＭＯＤを機械装置２の特性に近づけることを目的としていた。
他方、例えば、システム同定装置１２によって同定されたモデルパラメータの信頼性が既に確保されている場合、すなわち、モータ制御システム１による制御誤差が所定の誤差範囲を満足しているような場合、モデルパラメータに生じる誤差成分は、経年劣化や異常による機械装置２側の変化と捉えることができる。
【０１０１】
本実施形態に係る異常診断システムは、システム同定装置１２によって同定された各モデルパラメータの変化量を監視することによって機械装置２の特性の変化を把握し、この監視結果に基づいて機械装置２の異常を検知または予知するシステムである。
【０１０２】
図１３は、本発明の一実施形態に係る異常診断システムの一構成例を示した図である。図１３に示すように、異常診断システム３は、システム同定装置１２と、異常検知部１５とを備えている。
システム同定装置１２は、上述したモータ制御システム１が備えるシステム同定装置１２と同一であるため、説明を省略する。
【０１０３】
異常検知部１５は、システム同定装置１２によって同定された各モデルパラメータＫＴ０、ＪＭ０、ＤＭ０、τｆＭ０、ＪＬ０、ＤＬ０、τｆＬ０、η０、ＢＬ０、ＳＨ０の変化量をそれぞれ監視する。例えば、異常検知部１５は、各モデルパラメータの基準値（例えば、初期値）を保有しているとともに、各モデルパラメータについて異常と判断する基準となる変化量の閾値をそれぞれ保有している。そして、異常検知部１５は、各モデルパラメータについて、基準値に対する変化量を監視し、その変化量が閾値を超えている場合に異常を検知し、その旨を報知する。
【０１０４】
このような異常診断システム３によれば、システム同定装置１２によって同定された各モデルパラメータＫＴ０、ＪＭ０、ＤＭ０、τｆＭ０、ＪＬ０、ＤＬ０、τｆＬ０、η０、ＢＬ０、ＳＨ０が異常検知部１５に入力される。異常検知部１５は、各モデルパラメータについての基準値に対する変化量を演算し、この変化量がそれぞれのモデルパラメータに対応して設定されている閾値以上であるか否かを判定する。そして、変化量が閾値以上であるパラメータが存在する場合に、異常と判断する。
【０１０５】
以上のように、本実施形態に係る異常診断システム３によれば、機械装置２のバックラッシュを規定した不感帯関数の不感帯幅、不感帯中心位置までもモデルパラメータとして取扱うシステム同定装置１２によって同定されたモデルパラメータに基づいて異常診断を行うので、機械装置２の異常診断の精度を向上させることが可能となる。
なお、上述した異常検知部１５による異常判定の手法は、上記例に限られず、公知の手法を採用することが可能である。例えば、変化量に代えてまたは加えて、モデルパラメータの変化率を監視し、モデルパラメータの変化率が所定の閾値を超えた場合に異常と判断することとしてもよい。
【０１０６】
本発明は、上述の実施形態のみに限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々変形実施が可能である。
【０１０７】
例えば、上述の実施形態では、モデルパラメータをトルク定数（トルク効率）ＫＴ０、モータ側慣性モーメントＪＭ０、モータ側粘性係数ＤＭ０、モータ側クーロン摩擦係数τｆＭ０、負荷側慣性モーメントＪＬ０、負荷側粘性係数ＤＬ０、負荷側クーロン摩擦係数τｆＬ０、ギア効率η０、不感帯幅ＢＬ０、および不感帯中心位置ＳＨ０として規定したが、どれをモデルパラメータとして選定するかについては、要求される同定精度などに応じて適宜選定することが可能である。
【０１０８】
また、上述の実施形態では、モータ電流ｉｒを入力情報として用いたが、これに代えて、モータトルク指令信号τや、モータ電流ｉｒに規定のトルク定数ＫＴを乗じたモータトルクを入力情報として用いてもよい。
【０１０９】
また、上述の実施形態では、（９）式及び（２０）式において積分を行っていたが、積分を行わずに、リアルタイムの計算としてもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
１  モータ制御システム
２  機械装置
３  異常診断システム
１０  フィードバック制御部
１１  フィードフォワード制御部
１２  システム同定装置
１５  異常検知部
２０  モータ
２１  負荷
２２  伝達機構
２４、２６  ギア
１２０  モータ側エラー算出部
１２１  モータ側パラメータ同定部
１２２  負荷側エラー算出部
１２３  負荷側パラメータ同定部
【図１】
2016157317.tif 000027
【図２】
2016157317.tif 000028
【図３】
2016157317.tif 000029
【図４】
2016157317.tif 000030
【図５】
2016157317.tif 000031
【図６】
2016157317.tif 000032
【図７】
2016157317.tif 000033
【図８】
2016157317.tif 000034
【図９】
2016157317.tif 000035
【図１０】
2016157317.tif 000036
【図１１】
2016157317.tif 000037
【図１２】
2016157317.tif 000038
【図１３】
2016157317.tif 000039
【図１４】
2016157317.tif 000040
【図１５】
2016157317.tif 000041