"回転支持される被加工物の回転角に応じて、刃具を前記被加工物の径方向に同期動作させる数値制御機械の位置制御装置であって、繰返し学習制御部を備えた位置制御装置において、前記繰り返し学習制御部は、主軸回転角に応じて収集された前記刃具の位置指令値と位置検出値の偏差値である位置偏差を、離散フーリエ変換するDFT処理部と、前記DFT処理部から出力されたフーリエ係数ベクトルに、複数の周波数重み関数それぞれを乗じて、前記フーリエ係数ベクトルを複数に成分分割する周波数重み制御部と、前記分割された複数のフーリエ係数ベクトルを離散フーリエ逆変換するIDFT処理部と、フーリエ逆変換された複数の信号データに位相進み補償を加える位相進み補償部と、位相進み補償を加えた複数の信号データを加算して、補正値データを生成する加算部と、を備えることを特徴とする繰返し学習制御を搭載した位置制御装置。請求項1に記載の位置制御装置であって、前記複数の周波数重み関数は、その総和が各周波数に対して1になるように設定されている、ことを特徴とする位置制御装置。高速同期軸による位置制御動作の一例を以下に示す。図11の上側は、ロープネジの一種である台形ネジを加工する場合における指令値データテーブルを1断面分主軸1回転=360deg表わしている。横軸は主軸回転角、縦軸は主軸回転角1degピッチに対応して指令値データテーブルに設定されている位置指令値Xcを示している。本例では主軸回転数を300min-1で動作させているため、指令値基本周波数が5[Hz]で、主軸回転角1deg分の回転時間は1/1800[sec]になる。そこで、指令値データテーブルのサンプリング周波数fs=1800[Hz]として、離散フーリエ変換以下DFTというの周波数分解能fd=0.5[Hz]になるように条件DFTデータ数N=3600を設定し、DFT処理した周波数スペクトルを図11の下側に示す。ここで、横軸は周波数、縦軸は各周波数に対応する振幅スペクトル2Ck/Nで、式1で算出されるフーリエ係数Ckから演算される。なお、式1のgiは、式2の信号列ベクトルgの形式で表わした指令値データテーブルのi番目の要素を示している。g{g0,g1,g2,,gN1}2図11の周波数スペクトルから、位置指令値Xcには、基本周波数5Hzと、主要な高調波成分として15Hz及び20Hz成分が含まれていることがわかる。図12の上側は、本例の台形ネジ加工に関して、繰返し学習制御を実行した際の、1回目の学習サイクル時において、収集された偏差値データテーブルの中で、図11の指令値データテーブルに対応した1断面分を示している。横軸は主軸回転角、縦軸は主軸回転角1degピッチに対応して偏差値データテーブルDefに設定されている偏差値を示している。これより、位置指令値Xcの形状急変部で、大きな偏差値が発生していることがわかる。図12の下側は、図11の指令値データテーブルと同様に、偏差値データテーブルをDFT処理した周波数スペクトルを示している。横軸は周波数、縦軸は各周波数に対応する振幅スペクトル2Ck/Nで、式1で算出されるフーリエ係数Ckから演算されるが、この場合のgiは、偏差値データテーブルDefのi番目の要素になる。この周波数スペクトルから、偏差値には、15Hz成分が最も大きく含まれ、位置指令値Xcには殆んど含まれない50Hz成分など、多様な高調波成分が含まれていることがわかる。本例の場合、1回目の学習サイクルで設定される補正値データテーブルDefには、偏差値の最大周波数成分である15Hzの偏差値が効率よく収束できる様、この周波数帯の位置制御の応答遅れ図10で示した遅れ時間5.5ms相当の遅れを相殺するための位相進み補償が、図8に示した位相進み補償部61によって偏差値データテーブルに加えられることになる。具体的には、遅れ時間5.5msを主軸回転角θLに換算すると、θL=300/603605.5103=9.9deg,データテーブルピッチθp1degだから、PL=θLθp≒10ピッチ分のテーブル位相を進ませて補正値データテーブルCmpが生成されるなお、1回目の学習サイクルだから、補正値データテーブルCmpbは0である。。以上説明したように、従来の高速同期軸の位置制御装置における繰返し学習制御では、偏差値Dcの最大周波数成分が効率よく収束できるように、偏差値データテーブルDefに加える位相進み補償を決定している。そのため、偏差値に多様な高調波成分が含まれる場合には、偏差値が十分に減衰しないことや、収束性が悪くなって繰返し学習制御の動作時間が長くなることがあった。本発明が解決しようとする課題は、偏差値Dcに多様な高調波成分が含まれる場合にも、偏差値の高い減衰性と迅速な収束性を有する繰返し学習制御を持つ高速同期軸の位置制御装置を提供することである。本発明は、偏差値データテーブルDefをDFT処理して得られたフーリエ係数ベクトルCkに、複数の周波数重み係数をそれぞれ乗じることで、Ckを周波数帯域別に成分分割し、成分毎にIDFT処理した信号データテーブルに、各々の最適な進みテーブル位相を与える位相進み補償を処置した後に加算して、この加算結果で補正値データテーブルを構成することにより、前記課題を解決するものである。なお、IDFTは、離散フーリエ逆変換を指す略語である。本発明による学習制御部を含む繰返し学習位置制御装置では、多様な高調波成分を含む偏差値に対しても、偏差値の高い減衰性と、迅速な収束性を達成でき、加工精度の向上と、繰返し学習制御に要する動作時間が短縮化できる。以下、本発明を実施するための最良の形態の例以下、実施形態というを用いて説明する。図1は、本実施形態の学習制御部の一例を示すブロック図である。以下、これまでに説明した従来例と異なる部分について説明する。偏差値データテーブルDefは、必要に応じてフィルタリング処理部60でフィルタリングされた後、DFT処理部1で、DFT処理される。得られたフーリエ係数ベクトルCkは、周波数重み制御部2に入力される。フーリエ係数ベクトルCkには、周波数重み関数W1とW2で定義された、周波数に応じたスカラ重み係数0≦Gain≦1が乗じられ、周波数重み制御部2からは、周波数重みが加えられたフーリエ係数ベクトルAS1とAS2が出力される。図2は、周波数重み関数W1とW2の一例を示している。本例では、周波数重み関数W1が低域周波数帯に、周波数重み関数W2が高域周波数帯に重みを付けている。ここで、周波数重み関数は、全ての周波数重み関数におけるスカラ重み係数の総和が、各周波数に対して1になる様決定されている。次に、周波数重みが加えられたフーリエ係数ベクトルAS1とAS2は、IDFT処理部3のIDFT1とIDFT2で離散逆フーリエ変換IDFT処理され、信号データテーブルD1とD2が出力される。図3は、本例における信号データテーブルD1とD2を示している。図2の周波数重み関数の特性から、信号データテーブルD1は偏差値データテーブルDefの50Hz程度までの低周波成分に対する復元信号になる。一方で、信号データテーブルD2は偏差値データテーブルDefの60Hz程度を超える高周波成分に対する復元信号になる。なお、ここでD1D2を演算すると、偏差値データテーブルDefが復元できることになる。信号データテーブルD1とD2は、位相進み補償部4に入力される。信号データテーブルD1は、テーブルピッチPL1分のテーブル位相を進めた信号データテーブルC1として出力され、信号データテーブルD2は、テーブルピッチPL2分のテーブル位相を進めた信号データテーブルC2として出力される。ここで、PL1とPL2は、図10に示した位相遅れ特性から、各々5.5msと2.75msの位置制御遅れ時間が相殺できるよう、PL110,PL25を選んでいる5.5msと2.75msを主軸回転角に換算すると、約10ピッチと約5ピッチになる。。図3には、本例における信号データテーブルC1とC2を追記している。本例における1ピッチは1degだから、信号データテーブルC1とC2は、D1とD2に対して、10degと5deg位相が進んだ関係になっている。信号データテーブルC1とC2は、加算器5で加算され、更に、今回学習サイクルで採用した補正値データテーブルCmpbと加算され、次回学習サイクルで採用する補正値データテーブルCmpが出力される。図4の上側は、本実施形態Inventionと従来技術Traditionによって、1回目の学習サイクルで演算された補正値データテーブルCmpを示したものである。1回目の学習サイクルであるから、補正値データテーブルCmpbは0になる。つまり、本実施形態による補正値データテーブルCmpは、図3のC1C2に同等で、従来技術による補正値データテーブルCmpは、図3のD1D2を10deg分進めたものになる。図4の下側は、本例における繰返し学習制御が終了した時の補正値データテーブルCmpの一例を示している。学習サイクルを繰返す中で、偏差値の減少と共に、補正値が増加していくため、学習終了時の補正値データテーブルCmpの振幅は、1回目の学習サイクルにおける振幅より大きくなる。一方で、本発明による補正値データテーブルの方が、従来技術による補正値データテーブルよりも、学習終了時の補正値データテーブルと位相関係が近いため、本発明による繰返し学習制御では、偏差値の高い減衰性と迅速な収束性が期待できる。以上説明した本発明実施形態では、偏差値データテーブルのフーリエ係数ベクトルを、2種の周波数重み関数を用いて、2個に成分分割した場合を示しているが、偏差値データテーブルの周波数スペクトルの広がりによっては、より多数の周波数重み関数を用いて、多数に成分分割し、細かな周波数帯区分に応じて、最適な位相進み補償を加えることで、位置制御装置特性との整合に優れた補正値データテーブルの生成を行うことができる。"