JP3222895B2 - 積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナ - Google Patents
積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナInfo
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- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Velocity Or Acceleration (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、積分型最適レギュレー
タとこれを用いたイメージスキャナに関する。
タとこれを用いたイメージスキャナに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の積分型最適レギュレータ
は例えばモータの速度制御に用いられており、その解決
定時の評価関数の重み決定方法として特開平１−２４０
９０３号公報に示されるものがある。これは、解決定時
の評価関数の重み選択において、解導出後の状態変数の
応答計算を行わず、概略の重みをＰＩ制御により求めた
解と同じになるように選択した後、評価関数の重みを決
定するようにしたものである。これにより、最適レギュ
レータの解決定時の評価関数の重みの選択基準が提供さ
れることになり、評価関数の重み決定に要する時間の短
縮化を図れる。
は例えばモータの速度制御に用いられており、その解決
定時の評価関数の重み決定方法として特開平１−２４０
９０３号公報に示されるものがある。これは、解決定時
の評価関数の重み選択において、解導出後の状態変数の
応答計算を行わず、概略の重みをＰＩ制御により求めた
解と同じになるように選択した後、評価関数の重みを決
定するようにしたものである。これにより、最適レギュ
レータの解決定時の評価関数の重みの選択基準が提供さ
れることになり、評価関数の重み決定に要する時間の短
縮化を図れる。
【０００３】このような積分型最適レギュレータを用い
たモータの速度制御について図７ないし図１０を参照し
て説明する。まず、図７はイメージスキャナ中の走行体
（キャリッジ）１の駆動用のモータ２に対する速度制御
ブロック図を示す。基本的には、マイクロプロセッサ
３、ＲＯＭ４及びＲＡＭ５を備えたマイクロコンピュー
タ６により制御される。このマイクロコンピユータ６に
はバス７を介して指令発生回路８、インターフェース回
路９，１０が接続されている。前記指令発生回路８はモ
ータ２の状態を指令する状態指令信号（速度指令信号
等）を出力するためのものである。インターフェース回
路９は駆動用であり、マイクロコンピュータ６の演算結
果のデジタル値を駆動回路１１を構成するパワー半導
体、例えばパワートランジスタを動作させるためのパル
ス状信号（制御信号）に変換するためのものである。駆
動回路１１はこのパルス状信号に基づき動作し、モータ
２に印加する電圧を制御する。これにより、モータ２は
所望の速度で回転する。一方、モータ２に対してはその
回転速度を検出するためのインクリメンタルエンコーダ
１２が設けられている。このインクリメンタルエンコー
ダ１２の出力は前記インターフェース回路１０に入力さ
れ、デジタル数値に変換されて内蔵のカウンタによりそ
の出力パルス数が計数され、回転速度が検出され、バス
７を通してマイクロコンピュータ６にフィードバックさ
れる。
たモータの速度制御について図７ないし図１０を参照し
て説明する。まず、図７はイメージスキャナ中の走行体
（キャリッジ）１の駆動用のモータ２に対する速度制御
ブロック図を示す。基本的には、マイクロプロセッサ
３、ＲＯＭ４及びＲＡＭ５を備えたマイクロコンピュー
タ６により制御される。このマイクロコンピユータ６に
はバス７を介して指令発生回路８、インターフェース回
路９，１０が接続されている。前記指令発生回路８はモ
ータ２の状態を指令する状態指令信号（速度指令信号
等）を出力するためのものである。インターフェース回
路９は駆動用であり、マイクロコンピュータ６の演算結
果のデジタル値を駆動回路１１を構成するパワー半導
体、例えばパワートランジスタを動作させるためのパル
ス状信号（制御信号）に変換するためのものである。駆
動回路１１はこのパルス状信号に基づき動作し、モータ
２に印加する電圧を制御する。これにより、モータ２は
所望の速度で回転する。一方、モータ２に対してはその
回転速度を検出するためのインクリメンタルエンコーダ
１２が設けられている。このインクリメンタルエンコー
ダ１２の出力は前記インターフェース回路１０に入力さ
れ、デジタル数値に変換されて内蔵のカウンタによりそ
の出力パルス数が計数され、回転速度が検出され、バス
７を通してマイクロコンピュータ６にフィードバックさ
れる。
【０００４】なお、図示回路例はディスクリート型のマ
イクロコンピュータ６の例としたが、指令発生回路８、
インターフェース回路９，１０をも１チップ化したマイ
クロコンピュータを用いたものでも同様である。
イクロコンピュータ６の例としたが、指令発生回路８、
インターフェース回路９，１０をも１チップ化したマイ
クロコンピュータを用いたものでも同様である。
【０００５】ついで、マイクロコンピュータ６において
演算される目標値に対して出力の偏差のない積分型最適
レギュレータの演算方式について説明する。一般に、直
流モータの自己インダクタンスＬは小さく無視できるの
で、状態方程式は(１)式に示すようになる。ただし、
ω：モータの角速度、外１：モータの角加速度、ＫT ：
モータのトルク定数、Ｊ：モータと負荷とのイナーシ
ャ、ｕ：モータの入力電圧、Ｒａ：電機子抵抗とする。
演算される目標値に対して出力の偏差のない積分型最適
レギュレータの演算方式について説明する。一般に、直
流モータの自己インダクタンスＬは小さく無視できるの
で、状態方程式は(１)式に示すようになる。ただし、
ω：モータの角速度、外１：モータの角加速度、ＫT ：
モータのトルク定数、Ｊ：モータと負荷とのイナーシ
ャ、ｕ：モータの入力電圧、Ｒａ：電機子抵抗とする。
【０００６】
【外１】
【０００７】
【数１】
【０００８】出力方程式は、ｃ：定数とすると、(２)式
のようになる。
のようになる。
【０００９】
【数２】
【００１０】また、その離散系の状態方程式及びその出
力方程式は各々(３)(４)式のようになる。ただし、ｐ，
ｑはサンプリング時間により決まる定数とする。
力方程式は各々(３)(４)式のようになる。ただし、ｐ，
ｑはサンプリング時間により決まる定数とする。
【００１１】
【数３】
【００１２】図８に積分型最適レギュレータ制御系のブ
ロック図を示す。まず、Ｒ(ｋ)はモータ２を目標速度で
回転させるために指令発生回路８から与えられた指令速
度であり、演算部１３に入力される。また、モータ２の
角速度ω(ｋ)（インクリメンタルエンコーダ１２で検
出）はフィードバックループ１４を経て乗算器１５によ
り定数ｃが掛けられ出力ｙ(ｋ)（インターフェース回路
１０によりデジタル値に変換されたモータ２の検出速
度）として演算部１３にフィードバックされる。演算部
１３による演算結果ｅ(ｋ)は積分ブロック１６で積分さ
れた後、乗算器１７でフィードバックゲインＫ０が掛け
られ、演算器１８に出力される。一方、モータ２の角速
度ω(ｋ)は他方ではフィードバックループ１９により前
記演算部１８にフィードバックされるが、このフィード
バック途中において乗算器２０でフィードバックゲイン
Ｋ１が掛けられる。演算器１８では両入力の差を求め、
これを制御入力ｕ(ｋ)としてモータ２を制御し、所望の
角速度で回転させるものとなる。ここに、Ｋ０，Ｋ１は
リカッチ方程式を解いて決定される最適ゲインベクトル
である。
ロック図を示す。まず、Ｒ(ｋ)はモータ２を目標速度で
回転させるために指令発生回路８から与えられた指令速
度であり、演算部１３に入力される。また、モータ２の
角速度ω(ｋ)（インクリメンタルエンコーダ１２で検
出）はフィードバックループ１４を経て乗算器１５によ
り定数ｃが掛けられ出力ｙ(ｋ)（インターフェース回路
１０によりデジタル値に変換されたモータ２の検出速
度）として演算部１３にフィードバックされる。演算部
１３による演算結果ｅ(ｋ)は積分ブロック１６で積分さ
れた後、乗算器１７でフィードバックゲインＫ０が掛け
られ、演算器１８に出力される。一方、モータ２の角速
度ω(ｋ)は他方ではフィードバックループ１９により前
記演算部１８にフィードバックされるが、このフィード
バック途中において乗算器２０でフィードバックゲイン
Ｋ１が掛けられる。演算器１８では両入力の差を求め、
これを制御入力ｕ(ｋ)としてモータ２を制御し、所望の
角速度で回転させるものとなる。ここに、Ｋ０，Ｋ１は
リカッチ方程式を解いて決定される最適ゲインベクトル
である。
【００１３】このような最適ゲインベクトルは次のよう
に求められる。まず、(３)(４)式より、(５)式のような
状態方程式を作る。ただし、ｓ(ｋ)＝ω(ｋ)−ω(ｋ−
１)、ｄ(ｋ)＝ｕ(ｋ)−ｕ(ｋ−１)とする。
に求められる。まず、(３)(４)式より、(５)式のような
状態方程式を作る。ただし、ｓ(ｋ)＝ω(ｋ)−ω(ｋ−
１)、ｄ(ｋ)＝ｕ(ｋ)−ｕ(ｋ−１)とする。
【００１４】
【数４】
【００１５】(５)式中に含まれる行列を(６)(７)式のよ
うに置いて、
うに置いて、
【００１６】
【数５】
【００１７】モータ２を制御する際の評価関数として
(８)式を用いる。
(８)式を用いる。
【００１８】
【数６】
【００１９】この評価関数Ｊを極小にする制御入力ｄ
(ｋ)を求める。なお、Ｗは負でない重み係数である。
(ｋ)を求める。なお、Ｗは負でない重み係数である。
【００２０】一方、リカッチ方程式は、Ｗｘを重み行列
とすると、(９)式で与えられる。
とすると、(９)式で与えられる。
【００２１】
【数７】
【００２２】いま、この(９)式の定常解をＨとすると、
最適ゲインベクトルＧ＝（Ｋ０，Ｋ１）は、(10)式によ
り求められる。これらの式中、Ｐ１′，Ｑ１′は各々Ｐ
１，Ｑ１の転置行列、マイナス１乗は逆行列を示す。
最適ゲインベクトルＧ＝（Ｋ０，Ｋ１）は、(10)式によ
り求められる。これらの式中、Ｐ１′，Ｑ１′は各々Ｐ
１，Ｑ１の転置行列、マイナス１乗は逆行列を示す。
【００２３】
【数８】
【００２４】ついで、インクリメンタルエンコーダ１２
の出力処理をして速度を検出するインターフェース回路
１０の処理方法について説明する。このインターフェー
ス回路１０はインクリメンタルエンコーダ１２の出力を
マイクロプロセッサ３の割込みに接続しており、かつ、
基準クロックＣＬＫをカウントするカウンタを備えてい
る。いま、図９においてインクリメンタルエンコーダ１
２の出力ＯＢのエッジＥ1 が到達する直前の状態から説
明する。内蔵のカウンタは出力ＯＢのパルス周期を、ク
ロックＣＬＫを基に与えられたカウント数（例えば、０
ＦＦＦＦＨ）からデクリメントカウントする。エッジＥ
1 がマイクロプロセッサ３の割込みに到達すると、図１
０に示す割込みルーチンが実行される。すると、カウン
タのデクリメントカウント値はインターフェース回路１
０内蔵のストレージレジスタにラッチされる（カウンタ
のラッチ）。ついで、ラッチされたデクリメントカウン
ト値をＲＡＭ５に格納する。そして、Ｔｎのパルス周期
をカウントするためのカウント初期値（０ＦＦＦＦＨ）
を与え、再度、デクリメントカウントを開始し、割込み
処理を終了する。再度、エッジＥ2が割込みに到達する
と、上述した処理を同様に繰返す。
の出力処理をして速度を検出するインターフェース回路
１０の処理方法について説明する。このインターフェー
ス回路１０はインクリメンタルエンコーダ１２の出力を
マイクロプロセッサ３の割込みに接続しており、かつ、
基準クロックＣＬＫをカウントするカウンタを備えてい
る。いま、図９においてインクリメンタルエンコーダ１
２の出力ＯＢのエッジＥ1 が到達する直前の状態から説
明する。内蔵のカウンタは出力ＯＢのパルス周期を、ク
ロックＣＬＫを基に与えられたカウント数（例えば、０
ＦＦＦＦＨ）からデクリメントカウントする。エッジＥ
1 がマイクロプロセッサ３の割込みに到達すると、図１
０に示す割込みルーチンが実行される。すると、カウン
タのデクリメントカウント値はインターフェース回路１
０内蔵のストレージレジスタにラッチされる（カウンタ
のラッチ）。ついで、ラッチされたデクリメントカウン
ト値をＲＡＭ５に格納する。そして、Ｔｎのパルス周期
をカウントするためのカウント初期値（０ＦＦＦＦＨ）
を与え、再度、デクリメントカウントを開始し、割込み
処理を終了する。再度、エッジＥ2が割込みに到達する
と、上述した処理を同様に繰返す。
【００２５】この時、速度ω(ｋ)は(11)式により求めら
れる。ただし、ＴCLK ：ＣＬＫ周期、ＮE ：インクリメ
ンタルエンコーダ分割数、ｎ：ＣＬＫカウント数＝ＯＦ
ＦＦＦＨ−デクリメントカウント数、Ｋ：角速度への単
位換算定数とする。
れる。ただし、ＴCLK ：ＣＬＫ周期、ＮE ：インクリメ
ンタルエンコーダ分割数、ｎ：ＣＬＫカウント数＝ＯＦ
ＦＦＦＨ−デクリメントカウント数、Ｋ：角速度への単
位換算定数とする。
【００２６】
【数９】
【００２７】
【発明が解決しようとする課題】このような積分型最適
レギュレータによるモータ２の速度制御系では、重み係
数Ｗを決定すれば最適ゲインの組（Ｋ０，Ｋ１）は(９)
式に示したリカッチ方程式を解くことにより一様に求め
られ、モータ稼動中に変えられることはない。ところ
が、モータ２が稼動するとジュール熱のためコイル温度
が上昇し、コイルの抵抗値Ｒａが変化することになる。
すると、(１)式に示した状態方程式中の各係数（−ＫＴ
2／Ｒａ・Ｊ及びＫT／Ｒａ・Ｊ）の値も変化する。これ
に伴い、リカッチ方程式の各係数も変わってしまうの
で、この方程式を解いて得る最適ゲイン（Ｋ０，Ｋ１）
の値も変わってしまう。従って、上述した従来方式のよ
うにモータ稼動中でも稼動前に設定したゲインの値を用
いると、正確な制御ができないものとなる。
レギュレータによるモータ２の速度制御系では、重み係
数Ｗを決定すれば最適ゲインの組（Ｋ０，Ｋ１）は(９)
式に示したリカッチ方程式を解くことにより一様に求め
られ、モータ稼動中に変えられることはない。ところ
が、モータ２が稼動するとジュール熱のためコイル温度
が上昇し、コイルの抵抗値Ｒａが変化することになる。
すると、(１)式に示した状態方程式中の各係数（−ＫＴ
2／Ｒａ・Ｊ及びＫT／Ｒａ・Ｊ）の値も変化する。これ
に伴い、リカッチ方程式の各係数も変わってしまうの
で、この方程式を解いて得る最適ゲイン（Ｋ０，Ｋ１）
の値も変わってしまう。従って、上述した従来方式のよ
うにモータ稼動中でも稼動前に設定したゲインの値を用
いると、正確な制御ができないものとなる。
【００２８】ちなみに、本出願人によれば、モータ稼動
中にコイルの抵抗値を求め、その値と常温における初期
のコイル抵抗値との比を補正係数として、モータへの入
力電圧を補正することにより、モータ稼動中にコイル温
度が上昇しコイル抵抗値が変動しても、正確な制御をな
し得るようにしたものが提案されている。しかし、この
提案方式によっても、コイル抵抗値の変化による内部状
態の変動に基づく最適ゲインの変化までは考慮していな
いため、制御の正確性に欠けるものである。
中にコイルの抵抗値を求め、その値と常温における初期
のコイル抵抗値との比を補正係数として、モータへの入
力電圧を補正することにより、モータ稼動中にコイル温
度が上昇しコイル抵抗値が変動しても、正確な制御をな
し得るようにしたものが提案されている。しかし、この
提案方式によっても、コイル抵抗値の変化による内部状
態の変動に基づく最適ゲインの変化までは考慮していな
いため、制御の正確性に欠けるものである。
【００２９】
【課題を解決するための手段】制御対象の状態値をフィ
ードバックさせて目標値と比較演算し、この演算結果を
積分処理した後、フィードバックゲインを掛けた値と、
前記制御対象の状態値に別のフィードバックゲインを掛
けてフィードバックさせた値との差を演算して前記制御
対象の制御入力とし状態方程式を解くようにした積分型
最適レギュレータにおいて、請求項１記載の発明では、
制御対象であるモータにおけるモータコイルの抵抗の変
動に基づく状態方程式の各係数行列の変化を検出する検
出手段と、各係数行列の変化に応じて前記フィードバッ
クゲインを変更するゲイン変更手段を設けた。
ードバックさせて目標値と比較演算し、この演算結果を
積分処理した後、フィードバックゲインを掛けた値と、
前記制御対象の状態値に別のフィードバックゲインを掛
けてフィードバックさせた値との差を演算して前記制御
対象の制御入力とし状態方程式を解くようにした積分型
最適レギュレータにおいて、請求項１記載の発明では、
制御対象であるモータにおけるモータコイルの抵抗の変
動に基づく状態方程式の各係数行列の変化を検出する検
出手段と、各係数行列の変化に応じて前記フィードバッ
クゲインを変更するゲイン変更手段を設けた。
【００３０】請求項２記載の発明では、ゲイン変更手段
として、各係数行列の変化に応じて最適フィードバック
ゲインを求める積分型最適レギュレータ解決定手段を有
して求めた最適フィードバックゲインを新たなフィード
バックゲインとするものとした。
として、各係数行列の変化に応じて最適フィードバック
ゲインを求める積分型最適レギュレータ解決定手段を有
して求めた最適フィードバックゲインを新たなフィード
バックゲインとするものとした。
【００３１】請求項３記載の発明では、複数の状態方程
式の各係数行列の変化に対して予め求められた最適フィ
ードバックゲインを記憶する記憶手段を設けるととも
に、ゲイン変更手段として各係数行列の変化に応じて前
記記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出する抽
出手段を有して抽出された最適フィードバックゲインを
新たなフィードバックゲインとするものとした。
式の各係数行列の変化に対して予め求められた最適フィ
ードバックゲインを記憶する記憶手段を設けるととも
に、ゲイン変更手段として各係数行列の変化に応じて前
記記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出する抽
出手段を有して抽出された最適フィードバックゲインを
新たなフィードバックゲインとするものとした。
【００３２】さらに、請求項４記載の発明では、イメー
ジスキャナについて、制御対象を走行体駆動用モータと
して速度制御する請求項１，２又は３記載の積分型最適
レギュレータを設けた。
ジスキャナについて、制御対象を走行体駆動用モータと
して速度制御する請求項１，２又は３記載の積分型最適
レギュレータを設けた。
【００３３】
【作用】請求項１〜４に記載の発明によれば、制御対象
であるモータにおけるモータコイルの抵抗の変動に基づ
く状態方程式の各係数行列の変化に応じてゲイン変更手
段によりフィードバックゲインを変更しているので、稼
動中の制御対象であるモータの制御中にモータの稼動に
よってジュール熱のためにモータコイルの温度が上昇し
てモータコイルの温度が変化してもフィードバックゲイ
ンの変化も考慮した制御となり、モータの制御が正確に
行なわれる。
であるモータにおけるモータコイルの抵抗の変動に基づ
く状態方程式の各係数行列の変化に応じてゲイン変更手
段によりフィードバックゲインを変更しているので、稼
動中の制御対象であるモータの制御中にモータの稼動に
よってジュール熱のためにモータコイルの温度が上昇し
てモータコイルの温度が変化してもフィードバックゲイ
ンの変化も考慮した制御となり、モータの制御が正確に
行なわれる。
【００３４】請求項２記載の発明によれば、ゲイン変更
手段を各係数行列の変化に応じて最適フィードバックゲ
インを求める積分型最適レギュレータ解決定手段とし
て、状態方程式の各係数行列の変化に応じて最適フィー
ドバックゲインを求めてゲインを変更するので、制御中
の状態方程式の各係数行列のあらゆる変化に対して最適
なフィードバックゲインを正確に求め、より正確な制御
が可能となる。
手段を各係数行列の変化に応じて最適フィードバックゲ
インを求める積分型最適レギュレータ解決定手段とし
て、状態方程式の各係数行列の変化に応じて最適フィー
ドバックゲインを求めてゲインを変更するので、制御中
の状態方程式の各係数行列のあらゆる変化に対して最適
なフィードバックゲインを正確に求め、より正確な制御
が可能となる。
【００３５】また、請求項３記載の発明によれば、複数
の状態方程式の各係数行列の変化に対して最適フィード
バックゲインを予め求めて記憶手段に記憶しておき、ゲ
イン変更手段では各係数行列の変化に応じて抽出手段に
より記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出しこ
れを新たなフィードバックゲインとするので、制御中に
状態方程式の各係数行列が変化した時に即座に最適なフ
ィードバックゲインを求めることができ、より正確な制
御が可能となる。
の状態方程式の各係数行列の変化に対して最適フィード
バックゲインを予め求めて記憶手段に記憶しておき、ゲ
イン変更手段では各係数行列の変化に応じて抽出手段に
より記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出しこ
れを新たなフィードバックゲインとするので、制御中に
状態方程式の各係数行列が変化した時に即座に最適なフ
ィードバックゲインを求めることができ、より正確な制
御が可能となる。
【００３６】さらに、請求項４記載の発明によれば、こ
れらの積分型最適レギュレータを用いてイメージスキャ
ナ走行体駆動用モータの速度を制御するので、正確な速
度制御となり、高精度な読取りを行わせることができ
る。
れらの積分型最適レギュレータを用いてイメージスキャ
ナ走行体駆動用モータの速度を制御するので、正確な速
度制御となり、高精度な読取りを行わせることができ
る。
【００３７】
【実施例】請求項１及び４記載の発明の一実施例を図１
ないし図３に基づいて説明する。図７ないし図１０で示
した部分と同一部分は同一符号を用いて示す。本実施例
は、積分型最適レギュレータをイメージスキャナの走行
体駆動用モータ２の速度制御に適用したものである。ま
ず、図２に制御系全体のブロック図を示す。基本的に
は、図７に示したものと同様であるが、モータ２のコイ
ル温度を測定して検出手段となる温度センサ（例えば、
サーミスタ）２１が付加されている。この温度センサ２
１はマイクロコンピュータ６からの指令に基づきコイル
温度を測定するもので、測定結果はバス７を通してマイ
クロコンピュータ６に取り込まれる。この他は、図７に
示したものと同様であり、また、本実施例の場合も１チ
ップマイクロコンピュータ構成によるものでもよい。
ないし図３に基づいて説明する。図７ないし図１０で示
した部分と同一部分は同一符号を用いて示す。本実施例
は、積分型最適レギュレータをイメージスキャナの走行
体駆動用モータ２の速度制御に適用したものである。ま
ず、図２に制御系全体のブロック図を示す。基本的に
は、図７に示したものと同様であるが、モータ２のコイ
ル温度を測定して検出手段となる温度センサ（例えば、
サーミスタ）２１が付加されている。この温度センサ２
１はマイクロコンピュータ６からの指令に基づきコイル
温度を測定するもので、測定結果はバス７を通してマイ
クロコンピュータ６に取り込まれる。この他は、図７に
示したものと同様であり、また、本実施例の場合も１チ
ップマイクロコンピュータ構成によるものでもよい。
【００３８】ついで、イメージスキャナ２２の構成を図
３により説明する。まず、読取り対象となる原稿２３を
載置させる原稿台２４が設けられている。この原稿台２
４の下部には、照明ランプ２５、反射ミラー２６，２
７、等倍結像レンズ２８及びＣＣＤラインセンサ２９か
らなる等倍光電変換ユニットが走行体１として移動自在
に設けられ、原稿面を副走査し得るように構成されてい
る。この走行体１をモータ２により副走査駆動させるも
のである。即ち、モータ２により回転駆動される駆動プ
ーリ３０と従動プーリ３１との間にはワイヤ３２が掛け
渡され、このワイヤ３２の一部が前記走行体１に連結さ
れており、モータ２の回転に伴い走行体１が往復動す
る。なお、このような等倍系イメージスキャナに限ら
ず、縮小光学系を持つイメージスキャナの場合であって
も同様に適用できる。
３により説明する。まず、読取り対象となる原稿２３を
載置させる原稿台２４が設けられている。この原稿台２
４の下部には、照明ランプ２５、反射ミラー２６，２
７、等倍結像レンズ２８及びＣＣＤラインセンサ２９か
らなる等倍光電変換ユニットが走行体１として移動自在
に設けられ、原稿面を副走査し得るように構成されてい
る。この走行体１をモータ２により副走査駆動させるも
のである。即ち、モータ２により回転駆動される駆動プ
ーリ３０と従動プーリ３１との間にはワイヤ３２が掛け
渡され、このワイヤ３２の一部が前記走行体１に連結さ
れており、モータ２の回転に伴い走行体１が往復動す
る。なお、このような等倍系イメージスキャナに限ら
ず、縮小光学系を持つイメージスキャナの場合であって
も同様に適用できる。
【００３９】しかして、本実施例の積分型最適レギュレ
ータ制御系のブロック図を図１に示す。図中、２は制御
対象なるモータであるが、図８の場合と異なり、本実施
例ではサンプリング周期毎のω(ｋ)及びｕ(ｋ)の係数の
変化を表すため、ω(ｋ＋１)＝ｐ(ｋ)・ω(ｋ)＋ｑ(ｋ)
・ｕ(ｋ)で表現されている。インクリメンタルエンコー
ダ１２により検出された角速度ω(ｋ)はフィードバック
ループ１４を経て乗算器１５により定数ｃが掛けられ、
出力ｙ(ｋ)として演算部１３に与えられる。一方、角速
度ω(ｋ)は別のフィードバックループ１９を経て乗算器
３３によりフィードバックゲインＫ１(ｋ)が掛けられ、
演算部１８に与えられる。演算部１３では目標値Ｒ(ｋ)
と検出出力ｙ(ｋ)との偏差ｅ(ｋ)が算出され、積分ブロ
ック１６で積分され、ｘ0(ｋ) としてゲイン変更手段と
なるゲイン決定部３４に与えられる。ゲイン決定部３４
ではその時のコイル抵抗値から最適フィードバックゲイ
ンＫ０(ｋ)，Ｋ１(ｋ)を算出し、各々の値を乗算器３
５，３３に入力する。その後、偏差の積分値ｘ0(ｋ) に
は乗算器３５によりフィードバックゲインＫ０(ｋ)が掛
けられ、演算部１８に与えられる。演算部１８では乗算
器３５，３３からの出力間の差を求め、制御入力ｕ(ｋ)
を算出する。この制御入力ｕ(ｋ)がモータ２に入力され
て所望の角速度で回転するように制御される。
ータ制御系のブロック図を図１に示す。図中、２は制御
対象なるモータであるが、図８の場合と異なり、本実施
例ではサンプリング周期毎のω(ｋ)及びｕ(ｋ)の係数の
変化を表すため、ω(ｋ＋１)＝ｐ(ｋ)・ω(ｋ)＋ｑ(ｋ)
・ｕ(ｋ)で表現されている。インクリメンタルエンコー
ダ１２により検出された角速度ω(ｋ)はフィードバック
ループ１４を経て乗算器１５により定数ｃが掛けられ、
出力ｙ(ｋ)として演算部１３に与えられる。一方、角速
度ω(ｋ)は別のフィードバックループ１９を経て乗算器
３３によりフィードバックゲインＫ１(ｋ)が掛けられ、
演算部１８に与えられる。演算部１３では目標値Ｒ(ｋ)
と検出出力ｙ(ｋ)との偏差ｅ(ｋ)が算出され、積分ブロ
ック１６で積分され、ｘ0(ｋ) としてゲイン変更手段と
なるゲイン決定部３４に与えられる。ゲイン決定部３４
ではその時のコイル抵抗値から最適フィードバックゲイ
ンＫ０(ｋ)，Ｋ１(ｋ)を算出し、各々の値を乗算器３
５，３３に入力する。その後、偏差の積分値ｘ0(ｋ) に
は乗算器３５によりフィードバックゲインＫ０(ｋ)が掛
けられ、演算部１８に与えられる。演算部１８では乗算
器３５，３３からの出力間の差を求め、制御入力ｕ(ｋ)
を算出する。この制御入力ｕ(ｋ)がモータ２に入力され
て所望の角速度で回転するように制御される。
【００４０】このように積分ブロック１６から偏差の積
分値ｘ0(ｋ) がこのゲイン決定部３４に与えられると、
その時のコイル抵抗値に基づいた最適フィードバックゲ
インＫ０(ｋ)，Ｋ１(ｋ)を算出し、各々乗算器３５，３
３に出力するが、この時のフィードバックゲインＫ０
(ｋ)，Ｋ１(ｋ)はその制御のサンプリング周期における
パラメータ（コイルの抵抗値）を正確に把握した上で、
リカッチ方程式を解くことにより得られた値である。よ
って、このような変更されたフィードバックゲインＫ０
(ｋ)，Ｋ１(ｋ)を用いることにより、その制御のサンプ
リング周期毎の最適なフィードバックが可能となり、コ
イル抵抗値が変化しても正確な速度制御が可能となる。
特に、本実施例のようにイメージスキャナ２２の走行体
１駆動用のモータ２制御に用いることにより、高精度な
読取りを行わせることができる。
分値ｘ0(ｋ) がこのゲイン決定部３４に与えられると、
その時のコイル抵抗値に基づいた最適フィードバックゲ
インＫ０(ｋ)，Ｋ１(ｋ)を算出し、各々乗算器３５，３
３に出力するが、この時のフィードバックゲインＫ０
(ｋ)，Ｋ１(ｋ)はその制御のサンプリング周期における
パラメータ（コイルの抵抗値）を正確に把握した上で、
リカッチ方程式を解くことにより得られた値である。よ
って、このような変更されたフィードバックゲインＫ０
(ｋ)，Ｋ１(ｋ)を用いることにより、その制御のサンプ
リング周期毎の最適なフィードバックが可能となり、コ
イル抵抗値が変化しても正確な速度制御が可能となる。
特に、本実施例のようにイメージスキャナ２２の走行体
１駆動用のモータ２制御に用いることにより、高精度な
読取りを行わせることができる。
【００４１】つづいて、請求項２及び４記載の発明の一
実施例を図４により説明する。図４は、本実施例のフィ
ードバックゲイン決定方式を示すもので、図１中に示し
たゲイン決定部３４により実行される。まず、積分ブロ
ック１６から偏差の積分値ｘ0(ｋ) がゲイン決定部３４
に送られてくると、コイルの温度を測定する。これは、
温度センサ２１の出力、即ちコイルの温度をマイクロコ
ンピュータ６に取り込むことにより実行する。ついで、
測定した温度からコイルの抵抗値を求める。この処理は
次のように行う。まず、コイルに電流が流れるとジュー
ル熱によりコイル温度が上昇しコイル抵抗値が変化す
る。例えば、コイル導線として最も一般的に用いられる
電気銅線はｔ℃の温度での抵抗値をＲｔ、０℃での抵抗
値をＲ0とすると、＋１５０℃〜−２００℃の範囲では
Ｒｔ＝Ｒ0（１＋０．００４３ｔ）で与えられる。ここ
に、温度ｔと抵抗値Ｒｔとが１：１の関係になっている
ことに着目すれば、上述したＲｔを求める式と温度セン
サ２１により測定したコイル温度とから、その時のコイ
ル抵抗値は簡単に求められることが判る。
実施例を図４により説明する。図４は、本実施例のフィ
ードバックゲイン決定方式を示すもので、図１中に示し
たゲイン決定部３４により実行される。まず、積分ブロ
ック１６から偏差の積分値ｘ0(ｋ) がゲイン決定部３４
に送られてくると、コイルの温度を測定する。これは、
温度センサ２１の出力、即ちコイルの温度をマイクロコ
ンピュータ６に取り込むことにより実行する。ついで、
測定した温度からコイルの抵抗値を求める。この処理は
次のように行う。まず、コイルに電流が流れるとジュー
ル熱によりコイル温度が上昇しコイル抵抗値が変化す
る。例えば、コイル導線として最も一般的に用いられる
電気銅線はｔ℃の温度での抵抗値をＲｔ、０℃での抵抗
値をＲ0とすると、＋１５０℃〜−２００℃の範囲では
Ｒｔ＝Ｒ0（１＋０．００４３ｔ）で与えられる。ここ
に、温度ｔと抵抗値Ｒｔとが１：１の関係になっている
ことに着目すれば、上述したＲｔを求める式と温度セン
サ２１により測定したコイル温度とから、その時のコイ
ル抵抗値は簡単に求められることが判る。
【００４２】このようにして、モータ稼動中のあるサン
プリング周期ｋにおけるコイル抵抗値を求めた後、この
抵抗値を状態方程式(１)に代入することにより、(１)式
中のω(ｋ)とｕ(ｋ)との係数を求め直す。
プリング周期ｋにおけるコイル抵抗値を求めた後、この
抵抗値を状態方程式(１)に代入することにより、(１)式
中のω(ｋ)とｕ(ｋ)との係数を求め直す。
【００４３】この後は、従来方式の場合と同様にリカッ
チ方程式の定常解を求め、求めた定常解から最適フィー
ドバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）を求める。ついで、求め
られた最適フィードバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）の値を
各々の乗算器３５，３３に代入し、偏差の積分値ｘ
0(ｋ) を乗算器３５に出力する。このようにして求めら
れた最適フィードバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）はモータ
稼動中のコイルの温度変化によりコイルの抵抗値の変化
を考慮しているので、コイルの温度変化によりコイル抵
抗値が如何なる値をとっても正確な制御を行えるものと
なる。よって、イメージスキャナ２２への適用により、
より正確な速度制御が行われ、より高精度な読取りを行
わせることができる。
チ方程式の定常解を求め、求めた定常解から最適フィー
ドバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）を求める。ついで、求め
られた最適フィードバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）の値を
各々の乗算器３５，３３に代入し、偏差の積分値ｘ
0(ｋ) を乗算器３５に出力する。このようにして求めら
れた最適フィードバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）はモータ
稼動中のコイルの温度変化によりコイルの抵抗値の変化
を考慮しているので、コイルの温度変化によりコイル抵
抗値が如何なる値をとっても正確な制御を行えるものと
なる。よって、イメージスキャナ２２への適用により、
より正確な速度制御が行われ、より高精度な読取りを行
わせることができる。
【００４４】さらに、請求項３及び４記載の発明の一実
施例を図５及び図６により説明する。図５は、本実施例
のフィードバックゲイン決定方式を示すもので、図１中
に示したゲイン決定部３４により実行される。まず、積
分ブロック１６から偏差の積分値ｘ0(ｋ) がゲイン決定
部３４に送られてくると、コイルの温度を測定する。こ
れは、図４の場合と同様に、温度センサ２１の出力、即
ちコイルの温度をマイクロコンピュータ６に取り込むこ
とにより実行する。その後、図６に示すようなコイルの
温度と最適フィードバックゲインとの関係を予め記憶し
たメモリ４内のテーブル３６から、その時のコイル温
度、即ち、コイル抵抗値に適したフィードバックゲイン
を抽出決定する。抽出された最適フィードバックゲイン
（Ｋ０，Ｋ１）の値を各々の乗算器３５，３３に代入
し、偏差の積分値ｘ0(ｋ) を乗算器３５に出力する。こ
のようにして求められた最適フィードバックゲイン（Ｋ
０，Ｋ１）は、予めコイルの温度をコイル抵抗値に換算
し、その抵抗値における最適フィードバックゲイン（Ｋ
０，Ｋ１）を求めて、テーブルとしてメモリ４に格納
し、制御のサンプリング周期毎にコイル抵抗値を測定し
たならば、直ちにこのテーブルによりゲインを選定でき
る。また、このテーブル内のコイル温度は絶対値の大き
い順又は小さい順に並べられており、測定値に一致する
温度値がテーブル中になかったとしても測定温度値に最
も近い値を見出し、これに対応するゲインを選定すれば
よく、柔軟な対応ができる。何れにしても、テーブル利
用により、コイル温度が検出されると即座に最適フィー
ドバックゲインを選定できるものとなる。よって、イメ
ージスキャナ２２への適用により、より正確な速度制御
が行われ、より高精度な読取りを行わせることができ
る。
施例を図５及び図６により説明する。図５は、本実施例
のフィードバックゲイン決定方式を示すもので、図１中
に示したゲイン決定部３４により実行される。まず、積
分ブロック１６から偏差の積分値ｘ0(ｋ) がゲイン決定
部３４に送られてくると、コイルの温度を測定する。こ
れは、図４の場合と同様に、温度センサ２１の出力、即
ちコイルの温度をマイクロコンピュータ６に取り込むこ
とにより実行する。その後、図６に示すようなコイルの
温度と最適フィードバックゲインとの関係を予め記憶し
たメモリ４内のテーブル３６から、その時のコイル温
度、即ち、コイル抵抗値に適したフィードバックゲイン
を抽出決定する。抽出された最適フィードバックゲイン
（Ｋ０，Ｋ１）の値を各々の乗算器３５，３３に代入
し、偏差の積分値ｘ0(ｋ) を乗算器３５に出力する。こ
のようにして求められた最適フィードバックゲイン（Ｋ
０，Ｋ１）は、予めコイルの温度をコイル抵抗値に換算
し、その抵抗値における最適フィードバックゲイン（Ｋ
０，Ｋ１）を求めて、テーブルとしてメモリ４に格納
し、制御のサンプリング周期毎にコイル抵抗値を測定し
たならば、直ちにこのテーブルによりゲインを選定でき
る。また、このテーブル内のコイル温度は絶対値の大き
い順又は小さい順に並べられており、測定値に一致する
温度値がテーブル中になかったとしても測定温度値に最
も近い値を見出し、これに対応するゲインを選定すれば
よく、柔軟な対応ができる。何れにしても、テーブル利
用により、コイル温度が検出されると即座に最適フィー
ドバックゲインを選定できるものとなる。よって、イメ
ージスキャナ２２への適用により、より正確な速度制御
が行われ、より高精度な読取りを行わせることができ
る。
【００４５】
【発明の効果】本発明は、上述したように構成したの
で、請求項１〜４に記載の発明によれば、制御対象であ
るモータにおけるモータコイルの抵抗の変動に基づく状
態方程式の各係数行列の変化に応じてゲイン変更手段に
よりフィードバックゲインを変更するため、稼動中の制
御対象であるモータの制御中にモータの稼動によってジ
ュール熱のためにモータコイルの温度が上昇してモータ
コイルの温度が変化してもフィードバックゲインの変化
も考慮した制御であり、モータの制御を正確に行うこと
ができる。また、請求項２記載の発明によれば、ゲイン
変更手段を各係数行列の変化に応じて最適フィードバッ
クゲインを求める積分型最適レギュレータ解決定手段と
しているので、制御中の状態方程式の各係数行列のあら
ゆる変化に対して最適なフィードバックゲインが正確に
求められるので、より正確な制御を可能とすることがで
きる。一方、請求項３記載の発明によれば、複数の状態
方程式の各係数行列の変化に対して最適フィードバック
ゲインを予め求めて記憶手段に記憶しておき、ゲイン変
更手段では各係数行列の変化に応じて抽出手段により記
憶手段から最適フィードバックゲインを抽出しこれを新
たなフィードバックゲインとするため、制御中に状態方
程式の各係数行列が変化した時に即座に最適なフィード
バックゲインを求めることができ、より正確な制御を可
能とすることができる。
で、請求項１〜４に記載の発明によれば、制御対象であ
るモータにおけるモータコイルの抵抗の変動に基づく状
態方程式の各係数行列の変化に応じてゲイン変更手段に
よりフィードバックゲインを変更するため、稼動中の制
御対象であるモータの制御中にモータの稼動によってジ
ュール熱のためにモータコイルの温度が上昇してモータ
コイルの温度が変化してもフィードバックゲインの変化
も考慮した制御であり、モータの制御を正確に行うこと
ができる。また、請求項２記載の発明によれば、ゲイン
変更手段を各係数行列の変化に応じて最適フィードバッ
クゲインを求める積分型最適レギュレータ解決定手段と
しているので、制御中の状態方程式の各係数行列のあら
ゆる変化に対して最適なフィードバックゲインが正確に
求められるので、より正確な制御を可能とすることがで
きる。一方、請求項３記載の発明によれば、複数の状態
方程式の各係数行列の変化に対して最適フィードバック
ゲインを予め求めて記憶手段に記憶しておき、ゲイン変
更手段では各係数行列の変化に応じて抽出手段により記
憶手段から最適フィードバックゲインを抽出しこれを新
たなフィードバックゲインとするため、制御中に状態方
程式の各係数行列が変化した時に即座に最適なフィード
バックゲインを求めることができ、より正確な制御を可
能とすることができる。
【００４６】さらに、請求項４記載の発明によれば、こ
れらの積分型最適レギュレータを用いてイメージスキャ
ナ走行体駆動用モータの速度を制御するので、正確な速
度制御が可能となり、高精度な読取りを行わせることが
できる。
れらの積分型最適レギュレータを用いてイメージスキャ
ナ走行体駆動用モータの速度を制御するので、正確な速
度制御が可能となり、高精度な読取りを行わせることが
できる。
【図１】請求項１及び４記載の発明の一実施例を示す積
分型最適レギュレータ制御系のブロック図である。
分型最適レギュレータ制御系のブロック図である。
【図２】制御系全体を示すブロック図である。
【図３】イメージスキャナの概略構成図である。
【図４】請求項２及び４記載の発明の一実施例の積分型
最適レギュレータ解決定処理を示すフローチャートであ
る。
最適レギュレータ解決定処理を示すフローチャートであ
る。
【図５】請求項３及び４記載の発明の一実施例の積分型
最適レギュレータ解決定処理を示すフローチャートであ
る。
最適レギュレータ解決定処理を示すフローチャートであ
る。
【図６】記憶手段を示す説明図である。
【図７】従来例の制御系全体を示すブロック図である。
【図８】その積分型最適レギュレータ制御系のブロック
図である。
図である。
【図９】速度検出方法を示すタイミングチャートであ
る。
る。
【図１０】その処理を示すフローチャートである。
２ 走行体駆動用モータ＝制御対象 ２１ 検出手段 ３４ ゲイン変更手段 ３６ 記憶手段
Claims (4)
- 【請求項１】 制御対象の状態値をフィードバックさせ
て目標値と比較演算し、この演算結果を積分処理した
後、フィードバックゲインを掛けた値と、前記制御対象
の状態値に別のフィードバックゲインを掛けてフィード
バックさせた値との差を演算して前記制御対象の制御入
力とし状態方程式を解くようにした積分型最適レギュレ
ータにおいて、前記制御対象であるモータにおけるモー
タコイルの抵抗の変動に基づく前記状態方程式の各係数
行列の変化を検出する検出手段と、各係数行列の変化に
応じて前記フィードバックゲインを変更するゲイン変更
手段を設けたことを特徴とする積分型最適レギュレー
タ。 - 【請求項２】 制御対象の状態値をフィードバックさせ
て目標値と比較演算し、この演算結果を積分処理した
後、フィードバックゲインを掛けた値と、前記制御対象
の状態値に別のフィードバックゲインを掛けてフィード
バックさせた値との差を演算して前記制御対象の制御入
力とし状態方程式を解くようにした積分型最適レギュレ
ータにおいて、前記制御対象であるモータにおけるモー
タコイルの抵抗の変動に基づく前記状態方程式の各係数
行列の変化を検出する検出手段と、各係数行列の変化に
応じて最適フィードバックゲインを求める積分型最適レ
ギュレータ解決定手段を有して求めた最適フィードバッ
クゲインを新たなフィードバックゲインとするゲイン変
更手段とを設けたことを特徴とする積分型最適レギュレ
ータ。 - 【請求項３】 制御対象の状態値をフィードバックさせ
て目標値と比較演算し、この演算結果を積分処理した
後、フィードバックゲインを掛けた値と、前記制御対象
の状態値に別のフィードバックゲインを掛けてフィード
バックさせた値との差を演算して前記制御対象の制御入
力とし状態方程式を解くようにした積分型最適レギュレ
ータにおいて、前記制御対象であるモータにおけるモー
タコイルの抵抗の変動に基づく前記状態方程式の各係数
行列の変化を検出する検出手段と、複数の状態方程式の
各係数行列の変化に対して予め求められた最適フィード
バックゲインを記憶する記憶手段と、各係数行列の変化
に応じて前記記憶手段から最適フィードバックゲインを
抽出する抽出手段を有して抽出された最適フィードバッ
クゲインを新たなフィードバックゲインとするゲイン変
更手段とを設けたことを特徴とする積分型最適レギュレ
ータ。 - 【請求項４】 制御対象を走行体駆動用モータとして速
度制御する請求項１，２又は３記載の積分型最適レギュ
レータを設けたことを特徴とするイメージスキャナ。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13389691A JP3222895B2 (ja) | 1991-03-18 | 1991-06-05 | 積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナ |
| US07/804,449 US5265188A (en) | 1990-12-10 | 1991-12-10 | Control system for controlling object at constant state |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3-52094 | 1991-03-18 | ||
| JP5209491 | 1991-03-18 | ||
| JP13389691A JP3222895B2 (ja) | 1991-03-18 | 1991-06-05 | 積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04348402A JPH04348402A (ja) | 1992-12-03 |
| JP3222895B2 true JP3222895B2 (ja) | 2001-10-29 |
Family
ID=26392707
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13389691A Expired - Fee Related JP3222895B2 (ja) | 1990-12-10 | 1991-06-05 | 積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3222895B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11199822B2 (en) | 2017-12-15 | 2021-12-14 | Omron Corporation | Control device |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58169203A (ja) * | 1982-03-30 | 1983-10-05 | Fujitsu Ltd | 移動体の適応制御方式 |
| JPS6395502A (ja) * | 1986-10-11 | 1988-04-26 | Omron Tateisi Electronics Co | 離散型最適サ−ボシステム |
| JPH01240903A (ja) * | 1988-03-23 | 1989-09-26 | Fuji Electric Co Ltd | 評価関数の重み決定方法 |
-
1991
- 1991-06-05 JP JP13389691A patent/JP3222895B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04348402A (ja) | 1992-12-03 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |