(57)【要約】【課題】計算モデルが多数の同定を必要とするパラメータを含み、これらが相互に計算結果へ干渉する場合であっても高精度なパラメータ同定を実現できる方法及び装置を提供すること。【解決手段】同定する複数のパラメータを複数のグループにグループ分けする工程と、複数のグループ毎に複数のグループ内のパラメータを同定する工程と、複数のグループ内のあるグループでパラメータが同定されることにより得られたパラメータ値を、あるグループ中のパラメータが同定された以降にパラメータを同定するグループの計算に引き継いで利用しながら、複数のグループ毎に複数のグループ内のパラメータの同定を繰返す工程と、所定の終了条件になったところで繰返しを終了し、繰返しにより得られたパラメータ値を同定結果とする工程と、を有する複数のパラメータを同定する方法。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の挙動を計算機上で予想するために用いる計算モデルの複数のパラメータを同定する方法であって、
同定する前記複数のパラメータを複数のグループにグループ分けする工程と、
前記複数のグループ毎に前記複数のグループ内のパラメータを同定する工程と、
前記複数のグループ内のあるグループでパラメータが同定されることにより得られたパラメータ値を、前記あるグループ中のパラメータが同定された以降にパラメータを同定するグループの計算に引き継いで利用しながら、前記複数のグループ毎に前記複数のグループ内のパラメータの同定を繰返す工程と、
所定の終了条件になったところで前記繰返しを終了し、前記繰返しにより得られたパラメータ値を同定結果とする工程と、を有する
複数のパラメータを同定する方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記複数のパラメータの周波数感度を用いて、同定する前記複数のパラメータを複数のグループにグループ分けする
複数のパラメータを同定する方法。
【請求項３】
請求項１において、
前記制御対象の応答とパラメータを関連づけたデータベースに基づいて、同定する前記複数のパラメータを複数のグループにグループ分けする
複数のパラメータを同定する方法。
【請求項４】
請求項１において、
前記複数のグループ毎に前記複数のグループ内のパラメータを同定する際、前記パラメータの同定に適した動作データを用いる
複数のパラメータを同定する方法。
【請求項５】
請求項１において、
前記計算モデルの対象が電気モータで駆動される機械装置であって、
前記複数のグループ毎に前記複数のグループ内のパラメータを同定する際に、前記電気モータの回転速度または回転角度を用いる
複数のパラメータを同定する方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかの複数のパラメータを同定する方法を用いた複数のパラメータ同定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算機上でモデルを用いた計算により対象のふるまいを把握して機器の設計を改善するモデルベース開発技術に関し、特に複数のパラメータを同定する方法および複数のパラメータを同定する方法を用いた複数のパラメータ同定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特開２０１４−５２３０４号公報（特許文献１）がある。この公報には、並列に配置されたＮ（≧２）個の物理モデルのうちの１つの物理モデルの特徴に応じた試験データを用いて、当該物理モデル、及び、当該物理モデルの材料パラメータを同定する第１の同定ステップと、第ｎ−１（２≦ｎ≦Ｎ）の同定ステップまでに同定された物理モデル及び材料パラメータ、並びに、Ｎ個の異種の物理モデルのうち第ｎ−１の同定ステップまでに同定されていない他の１つの物理モデルの特徴に応じた試験データを用いて、当該他の１つの物理モデル、及び、当該他の１つの物理モデルの材料パラメータを同定する第ｎの同定ステップと、を含み、第１の同定ステップから第Ｎの同定ステップまでを実行することによって、Ｎ個の異種の物理モデルの材料パラメータを順次同定する、と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−５２３０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、例えば、第ｎ−１の物理モデルのパラメータと第ｎの物理モデルのパラメータによる計算結果への干渉がある場合、第ｎの物理モデルのパラメータを同定により変更した際に干渉による影響があるので、本来なら成されるべき第ｎ−１の物理モデルのパラメータの修正が成されず、結果としてパラメータの同定の精度が悪化し、計算モデル全体の計算結果の精度が十分ではなくなってしまう場合がある。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、計算モデルが多数の同定を必要とするパラメータを含み、これらが相互に計算結果へ干渉する場合であっても高精度なパラメータ同定を実現できる方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の特徴は、例えば以下の通りである。
【０００７】
制御対象の挙動を計算機上で予想するために用いる計算モデルの複数のパラメータを同定する方法であって、同定する複数のパラメータを複数のグループにグループ分けする工程と、複数のグループ毎に複数のグループ内のパラメータを同定する工程と、複数のグループ内のあるグループでパラメータが同定されることにより得られたパラメータ値を、あるグループ中のパラメータが同定された以降にパラメータを同定するグループの計算に引き継いで利用しながら、複数のグループ毎に複数のグループ内のパラメータの同定を繰返す工程と、所定の終了条件になったところで繰返しを終了し、繰返しにより得られたパラメータ値を同定結果とする工程と、を有する複数のパラメータを同定する方法。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、計算モデルが多数の同定を必要とするパラメータを含み、これらが相互に計算結果へ干渉する場合であっても高精度なパラメータ同定を実現できる方法及び装置を提供できる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】計算モデルの例を示す図である。
【図２】本発明によるパラメータ同定装置を含む制御ブロック図の例である。
【図３】パラメータ同定装置の内部の処理の例を示す図である。
【図４】パラメータ同定時のモータ回転速度応答の例を示す図である。
【図５】パラメータ同定装置で行われるパラメータ同定のフローの例である。
【図６】また別の本発明によるパラメータ同定装置を含む制御ブロック図の例である。
【図７】またさらに別の本発明によるパラメータ同定装置を含む制御ブロック図の例である。
【図８】パラメータ同定装置をオフラインで実行する場合の制御ブロック図の例である。
【図９】また別のパラメータ同定装置で行われるパラメータ同定のフローの例である。
【図１０】さらにまた別のパラメータ同定装置で行われるパラメータ同定のフローの例である。
【図１１】従来のパラメータ同定中のパラメータ値の推移の例である。
【図１２】従来のパラメータ同定値を用いたモータ回転速度応答の比較の例である。
【図１３】本発明によるパラメータ同定中のパラメータ値の推移の例を示す図である。
【図１４】本発明によるパラメータ同定値を用いたモータ回転速度応答の比較の例である。
【図１５】同定するパラメータの周波数感度解析の例である。
【図１６】同定するパラメータを知見データベースに基づいてグループ分けする例である。
【図１７】知見と速度応答の関係の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施例として、電気モータを用いてフライホイールを回転させる装置のモデルのパラメータ同定に本発明のパラメータ同定装置を用いた例について、図１から図１６を用いて説明する。まず、実施例の構成を説明する。
【００１１】
図１に計算モデルの例を示す。計算モデルは回転イナーシャ２つとこれらを連結するシャフトから構成されている。ここで、第一の回転イナーシャ３１は電気モータのロータであり、第二の回転イナーシャ３３は負荷となるフライホイールである。連結するシャフトは、シャフトの剛性３２１とシャフトの粘性減衰３２２でねじり特性としてモデル化している。なお、図中では並進運動のばね、並進運動の粘性減衰の記号を用いているが、これは理解をたやすくするためであり、実際は回転方向のばねと回転方向の粘性減衰である。
【００１２】
各回転イナーシャには摩擦などの損失を計上するため、第一の粘性減衰（モータロータの粘性減衰）３４と第二の粘性減衰（フライホイールの粘性減衰）３５を取り付けてある。これらも同じく回転方向の粘性減衰である。ここで、計算モデルのパラメータは、モータロータのイナーシャＪ１、フライホイールのイナーシャＪ２、シャフトの剛性ｋｓ、シャフトの粘性減衰係数ｃｓ、モータロータの粘性減衰係数ｃ１、フライホイールの粘性減衰係数ｃ２の６個となる。本実施例では、計算モデルの対象が電気モータで駆動される機械装置である。
【００１３】
図２に本発明の一実施形態によるパラメータ同定装置１を含む制御ブロック図の例を示す。図示しない上位の制御器から指令が供給されていて、上位の制御器からの指令は、例えば、目標とする目標速度値や目標トルク値と、制御器の動作モードを速度制御モードとするかトルク制御モードとするかを選択する制御信号を合わせたものである。
【００１４】
パラメータ同定装置１が制御器２の上流にあり、モータ及び機械からの信号が入力されている。パラメータ同定装置１の出力は上位の制御器と同様の信号である。スイッチＳＷ１を切り換えることで、制御器２がどちらの信号を受けて動作するかを選択できるようになっている。
【００１５】
制御器２は入力された指令とモータ４及び機械５からの信号を受けて目標トルクを算出しモータアンプ３に引き渡す。
【００１６】
モータアンプ３は目標トルクとモータ４からの信号からモータ４に印加する電圧を生成する。図示していないが、電源からモータアンプ３に電力が供給されており、モータアンプ３はモータ４が目標のトルクを発生するように電源からの電力を変換してモータに印加する。
【００１７】
モータ４は印加された電圧から、トルクを生成し機械に引き渡す。
【００１８】
機械５は引き渡されたトルクを受けて慣性力や摩擦力などから成る運動の法則に従った運動を行う。ここで、モータ４から制御器２とモータアンプ３への信号は、モータ４の回転角度であり、機械５から制御器２への信号は、フライホイールの回転角度である。それぞれの信号は、それぞれに物理量から信号へ変換するセンサ装置が取り付けられていて、センサ出力値として引き渡される。
【００１９】
図３にパラメータ同定装置１の内部の処理の例を示す。実測データ記憶部Ｓ１には図示しない処理ブロックを用いてパラメータ同定装置１に入力されたモータ４及び機械５からの信号などを実測データとして記憶している。パラメータ変数記憶部Ｓ２には図示しない処理ブロックを用いてモデルのパラメータ変数を登録し、これを記憶している。パラメータ同定部Ｓ４には、実測データ記憶部Ｓ１からの実測データ、またパラメータ変数記憶部Ｓ２からパラメータグループ分け部Ｓ３を通してグループ化されたパラメータが入力される。
【００２０】
パラメータ同定部Ｓ４内部には、モデル実行部Ｓ４１と同定実行部Ｓ４２が配置され、パラメータ同定部Ｓ４に入力された実測データやパラメータ変数が入力され処理できるようになっている。同定実行部Ｓ４２で算出されたパラメータ同定結果がパラメータ同定部Ｓ４から出力され、パラメータ値記憶部Ｓ５に格納される構成となっている。
【００２１】
続いて、本実施例の電気モータを用いてフライホイールを回転させる装置の動作を以下に説明する。
【００２２】
なお、パラメータ同定部Ｓ４内のモデル実行部Ｓ４１には予め計算モデルが計算可能な状態で搭載されていて、パラメータ変数記憶部Ｓ２には、計算モデルのパラメータ（Ｊ１、Ｊ２、ｋｓ、ｃｓ、ｃ１、ｃ２）が格納されており、パラメータグループ分け部Ｓ３では、パラメータをグループ分けするために必要な振り分け処理が搭載されているものとする。
【００２３】
通常の運転時はスイッチＳＷ１が図示しない上位の制御器からの指令が制御器２に入力されるように接続されており、上位の制御器から、例えば速度目標値の指令が出力され、その指令を制御器が２受け取り、制御器２で目標速度とモータ速度の差からモータ速度が目標速度に近づくように目標トルクを生成する。
【００２４】
モータアンプ３はその目標トルクからモータ４に印加する電圧を生成する。ここで、本実施例のモータ４は三相同期モータであり、モータアンプ３はモータ４が目標トルクを発生するようにモータ４に印加する三相交流を生成する。
【００２５】
モータ４は三相交流より回転磁界を発生させ、モータロータを回転させる電磁トルクを発生させる。発生した電磁トルクはモータロータを回転させ、さらにモータロータと機械的に接続されているシャフト、フライホイールを回転させる。そして、制御器２による目標トルクの修正とそれに伴う印加電圧、電磁トルクの修正が時々刻々、例えば制御周期１ミリ秒毎に実施され、上位の制御器からの指令どおりのモータ回転となるように制御される動作となる。
【００２６】
モデルのパラメータ同定を行う場合は、スイッチＳＷ１をパラメータ同定装置１からの指令が制御器２に入力される接続に切り換える。モデルパラメータ同定装置１はパラメータ同定を行うために必要な指令、例えば、矩形の目標トルクを生成し制御器２に与える。それを制御器２が受け取り通常の運転時と同様に制御器で目標トルク、モータアンプ３でモータ４に印加する電圧、モータ４で電磁トルクを発生させ、回転運動を行わせる。
【００２７】
図４にパラメータ同定時の実機のモータ回転速度応答の例を示す。本例では目標トルクは時刻０秒から時刻１秒の間に一定のトルクを与え、時刻１秒からは０とする矩形とした。モータ４の回転速度応答は、０秒から１秒の間が一様に上昇し、１秒以降が一様に下降する応答となり、全体を通じて約５．５Ｈｚの振動が生じる形状となっている。
【００２８】
このようにして実機で回転運動を行った際のモータ４の回転速度応答および機械のフライホイールの回転速度応答をパラメータ同定装置１で読み込み、実測データとして実測データ記憶部Ｓ１に格納する。
【００２９】
図５にパラメータ同定装置で行われるパラメータ同定のフローの例を示す。
【００３０】
まず、パラメータグループ分け処理Ｆ１０１で、パラメータ変数記録部Ｓ２から制御対象の挙動を計算機上で予想するために用いる計算モデルのパラメータ（Ｊ１、Ｊ２、ｋｓ、ｃｓ、ｃ１、ｃ２）を読み出し、パラメータグループ分け部Ｓ３の振り分け処理を実行し、複数のパラメータを複数のグループ分けする。本実施例の処理ではパラメータを物理的な分類でグループ分けした。すなわち、グループ１としてイナーシャの部類であるＪ１、Ｊ２、グループ２として回転方向のねじれ特性の部類であるｋｓ、ｃｓ、グループ３として損失の部類であるｃ１、ｃ２の３グループとした。
【００３１】
次に、グループ１のパラメータ同定処理Ｆ１０２で、Ｊ１、Ｊ２のパラメータ同定を実施する。同定パラメータ同定部Ｓ４の同定実行部Ｓ４２でＪ１とＪ２の値を設定してモデル実行部Ｓ４１に供給し、実機のモータ回転速度応答とフライホイールの回転速度応答を取得した駆動条件と同じ条件でモデルを実行し、モデルのモータ回転速度応答とフライホイールの回転速度応答を計算する。同定実行部Ｓ４２でモデルの回転速度応答とフライホイールの回転速度応答が実機のモータ回転速度応答とフライホイールの回転速度応答に近づくようにＪ１とＪ２を修正して再度モデル実行部Ｓ４１に供給し、モデルのモータ回転速度応答とフライホイールの回転速度応答を計算する。この計算を繰り返し実行し、最も実機とモデルの回転速度応答が近づくＪ１とＪ２を決定する。なお、同定処理の初期では、各パラメータの値は予め登録された初期値が設定されている。また、Ｊ１とＪ２の修正は、モデルの応答の評価値を算出してその評価値が最小となるように実行される。具体的な評価値は実機とモデルのモータ回転速度応答とフライホイールの回転速度応答それぞれの差の二乗和の合計値とした。
【００３２】
次に、グループ２パラメータ同定処理Ｆ１０３で、グループ１のパラメータ同定処理と同様の計算でｋｓとｃｓの値を同定する。ここで、グループ２のパラメータ同定処理では、Ｊ１とＪ２の値が直前のグループ１のパラメータ同定処理の結果、得られたＪ１とＪ２を用いるようにする。
【００３３】
以下同様に、グループ３のパラメータ同定処理Ｆ１０４を実行し、ｃ１とｃ２を決定する。Ｆ１０２、Ｆ１０３、Ｆ１０４では、複数のグループ毎に複数のグループ内のパラメータを同定し、複数のグループ内のあるグループでパラメータが同定されることにより得られたパラメータ値を、あるグループ中のパラメータが同定された以降にパラメータを同定するグループの計算に引き継いで利用しながら、複数のグループ毎に複数のグループ内のパラメータを同定している。
【００３４】
次に、終了判断部Ｆ１０５で、パラメータ値の同定が十分に実施された状態であるか判断し、所定の終了条件が達成されたと判定された場合はパラメータ同定を終了する。所定の終了条件が達成されていない場合は、再びグループ１のパラメータ同定処理に戻る。このようにして、所定の終了条件が達成されるまで、グループ毎のパラメータ同定を繰り返し、最終的に得られたパラメータ値を同定結果とする。
【００３５】
なお、本実施例では、所定の終了条件はモデルの応答の評価値が所定の値以下となることとしたが、これに限定するものでは無く、所定の終了条件はパラメータ値の変化量が所定の値以下になった場合でもよいし、一巡のグループ毎のパラメータ同定の計算の繰り返し回数が所定の回数以上になった場合でもよいし、パラメータ同定の計算時間が所定の時間以上になった場合でもよい。
【００３６】
次に、パラメータ同定の結果得られたパラメータ値はパラメータ同定部Ｓ４から出力されパラメータ値記憶部Ｓ５に格納される。パラメータ記憶部Ｓ５に格納されたパラメータ値は図示しないパラメータ値出力部によって取り出すことができ、他の処理や計算等で活用することができる。
【００３７】
なお、本実施例では、モータ回転速度とフライホイールの回転速度をそれぞれに取り付けられているセンサ装置から得られるものとしたが、これに限定するものでは無く、計算で求める推定値であってもよい。
【００３８】
なお、本実施例では、同定の用いる駆動トルクを矩形トルクとしたが、これに限定するものでは無く、周期的な駆動トルクや、ランプ上の駆動トルク、インパルス的な駆動トルク、また、任意の波形の駆動トルクを用いてもよい。
【００３９】
なお、本実施例では、それぞれのグループのパラメータ同定を、同一の矩形トルク用いて実施したが、これに限定するものでは無く、各グループの同定でその同定計算に適した駆動トルク(動作データ)を用いるなど、異なる駆動トルクを用いてもよい。
【００４０】
なお、本実施例では、評価値を実機とモデルのモータ回転速度応答とフライホイールの回転速度応答それぞれの差の二乗和の合計値としたが、これに限定するものでは無く、実機とモデルのモータ回転速度応答のみの差の二乗和であってもよいし、実機とモデルのモータ回転速度応答とフライホイールの回転速度応答あるいは、片方の回転速度をフーリエ変換し、結果得られるピーク振動数やその強度、あるいは平均値、あるいは実効値、あるいは単位時間あたりの変化量であってもよい。
【００４１】
なお、本実施例では、制御器２の上流にパラメータ同定装置１を配置したが、図６に示すように制御器２と同じレベルであってもよいし、図７に示すようにモータアンプ３の内部に配置される構成でもよい。また、図８に示すように、パラメータ同定装置１をオフラインで配置し、予め記録してある指令を用いてパラメータ同定に必要な実機データを取得するための動作を実施し、その際のデータを記録しておき、パラメータ同定装置１はその記録されたデータを用いて、オフラインでパラメータ同定を実行する構成でもよい。
【００４２】
なお、本実施例ではグループ１のパラメータ同定処理からグループ３のパラメータ同定処理を逐次的に実施したが、図９に示すようにグループ１のパラメータ同定処理からグループ３のパラメータ同定処理を並列に実行してパラメータ値の集結処理Ｆ１０６で、各グループで同定したパラメータ値を統合するパラメータ同定のフローであってもよいし、図１０に示すように逐次的なパラメータ同定の計算と並列なパラメータ同定計算を組み合わせて実行し、パラメータ値を統合するパラメータ同定のフローであってもよい。
【００４３】
図１１に従来の全パラメータを同時に同定する方法を用いた場合のパラメータ同定中のパラメータ値の推移の図の例を示す。
【００４４】
図１２に従来のパラメータ同定値を用いたモータ回転速度応答の比較の図の例を示す。
【００４５】
図１３に本発明の一実施形態によるパラメータ同定を用いた場合のパラメータ同定中のパラメータ値の推移の図の例を示す。
【００４６】
図１４に本発明の一実施形態によるパラメータ同定値を用いたモータ回転速度応答の比較の図の例を示す。
【００４７】
図１１と図１３の比較から本発明の一実施形態によるパラメータ同定の場合は真値に近いパラメータの値が同定されていることがわかる。図１２と図１４の比較から従来手法によるパラメータ同定値を用いたモータ回転速度応答は実機とモデルとの差異がみられるが、本発明の一実施形態によるパラメータ同定値を用いたモータ回転速度応答は実機とモデルとの差異がほとんど無いことがわかる。
【００４８】
このようにして、パラメータを所定の特徴を持ってグループ分けし、グループ毎のパラメータ同定を実施し、直前のグループのパラメータ同定の結果を引き継ぎつつグループ毎のパラメータ同定を実施し、そのグループ毎の一連の計算を繰り返し実行することで、従来の全パラメータを一気に同定する場合に全パラメータの影響が平均化されることで発生していたパラメータどうしの応答への影響の干渉による同定精度悪化を防止することができ、計算モデルが多数の同定を必要とするパラメータを含み、これらが相互に計算結果へ干渉する場合であっても高精度な同定を実施できる。
【００４９】
なお、本実施例ではパラメータを物理的な分類でグループ分けしたが、これに限定するものでは無く、パラメータの周波数感度を用いてグループ分けをおこなってもよい。図１５にこのグループ分けに用いるパラメータの周波数感度解析の例を示す。
【００５０】
図１５はモデルによるモータの回転速度をフーリエ変換行った結果をプロットしたものである。通常、すなわち各パラメータを初期値に設定した場合の応答は、周波数ｆ１にピークを持つ波形となっている。ここで、各パラメータを変化させて応答の変化を観測すると、Ｊ１、Ｊ２、ｃ１、ｃ２のパラメータを変化させた場合、周波数ｆ１のピークが変動する変化が観測される。一方、ｋｓ、ｃｓを変化させた場合、周波数ｆ１での変化は無く、周波数ｆ２でピークが現れる変化が観測される。これらの観測結果から、Ｊ１、Ｊ２、ｃ１、ｃ２が周波数ｆ１に感度があるパラメータであり、ｋｓ、ｃｓが周波数ｆ２に感度があるパラメータであることが分かり、それぞれ共通の応答に影響するパラメータであると思われる。このような周波数感度解析をもとにしてＪ１、Ｊ２、ｃ１、ｃ２からなる第一グループと、ｋｓ、ｃｓからなる第二グループにグループ分けをおこなってもよい。この手法により、パラメータのグループ分けを高速に実行することが可能となる。
【００５１】
なお、本実施例ではパラメータを物理的な分類でグループ分けしたが、これに限定するものでは無く、同定するパラメータを知見データベースに基づいてグループ分けをおこなってもよい。
【００５２】
図１６は、同定するパラメータを知見データベースに基づいてグループ分けする例である。換言すれば、制御対象の応答とパラメータを関連づけたデータベースに基づいてグループ分けしている。知見データベースＳ１６１には例えば、知見１として「トルク印加時の速度応答の差異は、イナーシャと摩擦損失によるものである」。知見２として「トルク急変時に速度波形に生じる振動はシャフトのねじり特性によるものである」。というような知見を登録しておく。知見１および知見２により、知見データベースＳ１６１がＪ１、Ｊ２、ｃ１、ｃ２からなる第一グループＳ１６２およびｋｓ、ｃｓからなる第二グループＳ１６３にグループ分けされる。
【００５３】
図１７にこれらの知見と速度応答の関係を示す。パラメータのグループ分けを行う際に、この知見データベースを参照して、Ｊ１、Ｊ２、ｃ１、ｃ２からなる第一グループと、ｋｓ、ｃｓからなる第二グループにグループ分けをおこなってもよい。この手法により、パラメータのグループ分けを過去の知見に基づいて的確に実行することが可能となる。
【００５４】
以上、本発明によれば、計算機上でモデルを用いた計算により対象のふるまいを把握して機器の設計を改善するモデルベース開発技術に関し、特にモデルのパラメータ同定の方法およびその装置に関して、計算モデルが多数の同定を必要とするパラメータを含み、これらが相互に計算結果へ干渉する場合であっても高精度なパラメータ同定を実現できる手法および装置を提供することができる。
【符号の説明】
【００５５】
１  パラメータ同定装置
２  制御器
３  モータアンプ
４  モータ
５  機械
３１  第一の回転イナーシャ
３３  第二の回転イナーシャ
３４  第一の粘性減衰
３５  第二の粘性減衰
３２１  シャフトの剛性
３２２  シャフトの粘性減衰
Ｓ１  実測データ記憶部
Ｓ２  パラメータ変数記憶部
Ｓ３  パラメータグループ分け部
Ｓ４  パラメータ同定部
Ｓ５  パラメータ値記憶部
Ｓ４１  モデル実行部
Ｓ４２  同定実行部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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