JP4697663B2 - 電動機制御装置およびそのフィルタ設定方法 - Google Patents
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Description
本発明は、工作機械などの位置決め装置あるいは産業用ロボットに用いられる電動機制御装置に関し、特に機械系の共振を抑制するフィルタの設定機能を有する電動機制御装置およびそのフィルタ設定方法に関する。
工作機械などの電動機制御装置では、電動機と機械の共振が制御性能に影響があることから、制御装置側でこの共振を吸収するためのフィルタを搭載するようにしている。従来よりこのフィルタの設定方法について色々検討されてきている。
第１の従来例である、工作機械の送り軸パラメータ調整システムでは、機械の動きの測定結果に基づいて、数学モデルを作成し諸定数を同定し、それに基づき、制御系のパラメータを、実際の機械上ではなく、数学モデル上の模擬（シミュレーション）で実施している。（たとえば、特許文献１参照）。
第１の従来例である、工作機械の送り軸パラメータ調整システムでは、機械の動きの測定結果に基づいて、数学モデルを作成し諸定数を同定し、それに基づき、制御系のパラメータを、実際の機械上ではなく、数学モデル上の模擬（シミュレーション）で実施している。（たとえば、特許文献１参照）。
また、第２の従来例である、サーボ系のノッチフィルタ自動調整装置では、最初にデジタルノッチフィルタを切り離した状態で試験動作させ、サーボ系からの動作信号を周波数分析してノッチフィルタ組み込み対象となる中心周波数を決定し、次に係数設定器によりデジタルノッチフィルタの各係数を求めてデジタルノッチフィルタに代入するようにしている。（例えば、特許文献２参照）。
先ず、第１の従来例について説明する。
図９は、第１の従来例の送り軸パラメータ調整システムのブロック図を示す。
ここで、ＣＮＣ装置１０１とサーボコントローラ１０３とモータ１０４と工作機械１０
５からなる工作機械送り駆動系に、主軸とテーブルの相対運動を測定する測定器１０６が取り付けられ、さらにパラメータ調整システム１００（以下調整システム）が装備されている。
図には、調整すべきパラメータのうち、フィードフォワードゲインと位置ループゲインだけを示している。他の３つのパラメータはＣＮＣ１０１の内部での処理に使われる。
調整システム１００は、ＣＮＣからのサーボ指令と、測定器からの測定データを入力信号とし、ＣＮＣのパラメータ変更と運転起動を出力信号とする。
調整システムの内部はフィードフォワード処理部１０７、位置制御装置１０８、機械をシミュレートする機械モデル１０９を持つ。
図９は、第１の従来例の送り軸パラメータ調整システムのブロック図を示す。
ここで、ＣＮＣ装置１０１とサーボコントローラ１０３とモータ１０４と工作機械１０
５からなる工作機械送り駆動系に、主軸とテーブルの相対運動を測定する測定器１０６が取り付けられ、さらにパラメータ調整システム１００（以下調整システム）が装備されている。
図には、調整すべきパラメータのうち、フィードフォワードゲインと位置ループゲインだけを示している。他の３つのパラメータはＣＮＣ１０１の内部での処理に使われる。
調整システム１００は、ＣＮＣからのサーボ指令と、測定器からの測定データを入力信号とし、ＣＮＣのパラメータ変更と運転起動を出力信号とする。
調整システムの内部はフィードフォワード処理部１０７、位置制御装置１０８、機械をシミュレートする機械モデル１０９を持つ。
図１０は、第１の従来例の送り軸パラメータ調整システムの調整手順を示す図である。
ステップＳ１では、実機にて所定の加工プログラムを実行し、主軸とテーブルの相対運動を測定する。
ステップＳ２では、測定データから、数学モデル（以下、機械モデル）の係数を同定する。
ステップＳ３では、この機械モデルを用いて、模擬（シミュレーション）を行い、精度が許容値内になるように加減速パラメータを調整する。
ステップＳ４では、このパラメータを用いて、実機上で精度を確認する。
ステップＳ１では、実機にて所定の加工プログラムを実行し、主軸とテーブルの相対運動を測定する。
ステップＳ２では、測定データから、数学モデル（以下、機械モデル）の係数を同定する。
ステップＳ３では、この機械モデルを用いて、模擬（シミュレーション）を行い、精度が許容値内になるように加減速パラメータを調整する。
ステップＳ４では、このパラメータを用いて、実機上で精度を確認する。
図１１は、第１の従来例の送り軸パラメータ調整システムの機械モデルの説明図である。
モデルＡは、２つの周波数を持った数学モデルであり、モデルＢのように高次の線形モデルでもよいし、モデルＣのような離散系のモデルでもよい。
モデルＡは、２つの周波数を持った数学モデルであり、モデルＢのように高次の線形モデルでもよいし、モデルＣのような離散系のモデルでもよい。
以下に設定動作について説明する。
まず、ステップＳ１では、切換スイッチ１０２を接点aにしておき、所定のプログラムで機械を運転する。運転パラメータは安全な範囲でかつ機械が振動しやすい値にしておく。ここで、機械の運動軌跡を測定器で測定し、パラメータ調整システムに入力する。
パラメータ調整システムでは、その測定データを解析し、機械モデルのパラメータを同定する。
次に、ステップＳ２では、切換スイッチ１０２を接点ｂにしてサーボ指令を調整システムに与え、調整システム内で模擬（シミュレーション）をおこなう。機械モデルを同定したときと同じサーボ指令であれば、同じ運動軌跡が得られる。
ステップＳ３では、このデータをもとに、所定のアルゴリズムを用いて、パラメータを調整していく。たとえばフィードフォワードゲインをある値に変更し、再度模擬（シミュレーション）をおこない、変更前と比較して、より適切な値に変更するというような方法である。ＣＮＣ内で使うパラメータを変更する場合には、ＣＮＣのパラメータを変更した後、ＣＮＣからサーボ指令をもらい、模擬（シミュレーション）をおこなう。
最後のステップＳ４では、このパラメータを用いて、実機上で精度を確認する。
このように、第１の従来例では、数学モデルに基づく模擬（シミュレーション）を実施しながら、各パラメータの調整をおこなうのである。
まず、ステップＳ１では、切換スイッチ１０２を接点aにしておき、所定のプログラムで機械を運転する。運転パラメータは安全な範囲でかつ機械が振動しやすい値にしておく。ここで、機械の運動軌跡を測定器で測定し、パラメータ調整システムに入力する。
パラメータ調整システムでは、その測定データを解析し、機械モデルのパラメータを同定する。
次に、ステップＳ２では、切換スイッチ１０２を接点ｂにしてサーボ指令を調整システムに与え、調整システム内で模擬（シミュレーション）をおこなう。機械モデルを同定したときと同じサーボ指令であれば、同じ運動軌跡が得られる。
ステップＳ３では、このデータをもとに、所定のアルゴリズムを用いて、パラメータを調整していく。たとえばフィードフォワードゲインをある値に変更し、再度模擬（シミュレーション）をおこない、変更前と比較して、より適切な値に変更するというような方法である。ＣＮＣ内で使うパラメータを変更する場合には、ＣＮＣのパラメータを変更した後、ＣＮＣからサーボ指令をもらい、模擬（シミュレーション）をおこなう。
最後のステップＳ４では、このパラメータを用いて、実機上で精度を確認する。
このように、第１の従来例では、数学モデルに基づく模擬（シミュレーション）を実施しながら、各パラメータの調整をおこなうのである。
次に、第２の従来例について説明する。
図１２は、第２の従来例であるノッチフィルタ自動調整装置のブロック図である。
図１２において、ノッチフィルタ自動調整装置は、工作機械等の負荷装置を駆動するサーボモータ２０１、このサーボモータ２０１を制御するサーボアンプ２０２から構成される。
速度指令入力部２０３は、図示していないコントローラからの速度指令信号ＶCM1 または関数発生器２０４からの速度指令信号ＶCM2 をスイッチ２０５で選択可能に構成されている。
図１２は、第２の従来例であるノッチフィルタ自動調整装置のブロック図である。
図１２において、ノッチフィルタ自動調整装置は、工作機械等の負荷装置を駆動するサーボモータ２０１、このサーボモータ２０１を制御するサーボアンプ２０２から構成される。
速度指令入力部２０３は、図示していないコントローラからの速度指令信号ＶCM1 または関数発生器２０４からの速度指令信号ＶCM2 をスイッチ２０５で選択可能に構成されている。
上記の速度指令信号ＶCM1 又はＶCM2 と、速度検出信号ＶTGとの偏差は速度増幅器２０６に入力される。
サーボアンプ２０２には、デジタルノッチフィルタ２０７が設けられ、スイッチ２０８の切り替えによってノッチフィルタ２０７を通過させるか選択できるようにしている。
ノッチフィルタ２０７のモデルは、図中に示すようにアナログ・ノッチフィルタの伝達関数を双一次変換した離散伝達関数とする。
図１３は、第２の従来例であるノッチフィルタ自動調整装置の中心周波数設定器及び係数設定器の構成を示すブロック図である。
中心周波数設定器２０９は、信号記憶手段２０９ａ、周波数分析手段２０９ｂ、振幅比演算手段２０９ｃ、振幅比記憶手段２０９ｄ、最大振幅比検索手段２０９ｅ、指令周波数カウント手段２０９ｆ、中心周波数決定手段２０９ｇとから構成される。
サーボアンプ２０２には、中心周波数設定器２０９、計数発生器２１０が設けられている。
以下に設定動作について説明する。
最初に、スイッチ２０８がＢ端子を選択してノッチフィルタ２０７を組み込まない状態を選択し、更にスイッチ２１１及び２１２をオン状態にすることにより閉ループ構成にして、中心周波数の設定動作を行う。
関数発生器２０４が周波数の異なる速度指令信号ＶCM2 を順次出力し、中心周波数設定器２０９は、関数発生器２０４からの速度指令信号ＶCM2 と速度検出信号ＶTGが入力される。これを周波数分析し、速度ループ応答周波数（カットオフ周波数）帯域外の不要周波数成分を検出してデジタルノッチフィルタの中心周波数ｆc として決定する。
サーボアンプ２０２には、デジタルノッチフィルタ２０７が設けられ、スイッチ２０８の切り替えによってノッチフィルタ２０７を通過させるか選択できるようにしている。
ノッチフィルタ２０７のモデルは、図中に示すようにアナログ・ノッチフィルタの伝達関数を双一次変換した離散伝達関数とする。
図１３は、第２の従来例であるノッチフィルタ自動調整装置の中心周波数設定器及び係数設定器の構成を示すブロック図である。
中心周波数設定器２０９は、信号記憶手段２０９ａ、周波数分析手段２０９ｂ、振幅比演算手段２０９ｃ、振幅比記憶手段２０９ｄ、最大振幅比検索手段２０９ｅ、指令周波数カウント手段２０９ｆ、中心周波数決定手段２０９ｇとから構成される。
サーボアンプ２０２には、中心周波数設定器２０９、計数発生器２１０が設けられている。
以下に設定動作について説明する。
最初に、スイッチ２０８がＢ端子を選択してノッチフィルタ２０７を組み込まない状態を選択し、更にスイッチ２１１及び２１２をオン状態にすることにより閉ループ構成にして、中心周波数の設定動作を行う。
関数発生器２０４が周波数の異なる速度指令信号ＶCM2 を順次出力し、中心周波数設定器２０９は、関数発生器２０４からの速度指令信号ＶCM2 と速度検出信号ＶTGが入力される。これを周波数分析し、速度ループ応答周波数（カットオフ周波数）帯域外の不要周波数成分を検出してデジタルノッチフィルタの中心周波数ｆc として決定する。
次に、信号記憶手段２０９ａは、速度検出信号ＶTGのデータを所定のサンプリング周期に従って記憶する。周波数分析手段２０９ｂは、これを周波数分析し、サンプリング毎に速度検出信号ＶTGの振幅値を測定する。
振幅比演算手段２０９ｃは、周波数分析手段２０９ｂからのＶTGの振幅と速度指令信号ＶCM2 の振幅との比（振幅比Ｒ）を周波数毎に演算する。
この振幅比Ｒと該当する周波数成分が振幅比記憶手段２０９ｄに順次記憶され、最大振幅比検索手段２０９ｅはその中から最大振幅比Ｒc を検索する。
なお、指令周波数カウント手段２０９ｆは、速度指令信号ＶCM2の周波数の変化回数をカウントすることにより、現在の速度指令信号ＶCM2 の周波数を認識する。
この振幅比Ｒと該当する周波数成分が振幅比記憶手段２０９ｄに順次記憶され、最大振幅比検索手段２０９ｅはその中から最大振幅比Ｒc を検索する。
なお、指令周波数カウント手段２０９ｆは、速度指令信号ＶCM2の周波数の変化回数をカウントすることにより、現在の速度指令信号ＶCM2 の周波数を認識する。
次に、中心周波数決定手段２０９ｇは、最大振幅比Ｒc が基準振幅比Ｒref より大きいか否かを判定し、最大振幅比Ｒc が基準振幅比Ｒref より大きい場合は、最大振幅比Ｒc に該当する周波数成分をノッチフィルタ２０７の中心周波数ｆc と決定して、係数設定器２１０にその情報を出力する。最大振幅比Ｒc が基準振幅比Ｒref以下であれば、係数設定器２１０への係数の設定を中止する。
中心周波数ｆc が定まれば、後は尖鋭度を決定することで、ノッチフィルタの係数が決まる。中心周波数ｆc に基づいて尖鋭度を決定して係数データテーブル２１０ｂから係数を決める。
中心周波数ｆc が定まれば、後は尖鋭度を決定することで、ノッチフィルタの係数が決まる。中心周波数ｆc に基づいて尖鋭度を決定して係数データテーブル２１０ｂから係数を決める。
このように、第２の従来例では、ノッチフィルタを外した状態での閉ループ構成での応答信号を分析して、ノッチフィルタの中心周波数と先鋭度を設定するのである。
特許公開２００４−１８８５４１号公報（図１、図２、図３）
特許２７４４７３１号公報（図１、図２）
第１の従来例の送り軸パラメータ調整システムは、初期試験結果に基づき、調整システム内で機械モデルで模擬（シミュレーション）でパラメータを調整するようになっている。
しかしながら、パラメータ調整の段階で実測値を利用することができないので、モデル化できなかった部分を考慮した模擬（シミュレーション）検討ができないという問題があった。
また、モデル化できなかった部分が、装置全体の性能に与える影響が大きい場合は模擬（シミュレーション）検討が無意味となる。
さらに、装置を動作した結果の応答データから機械モデルを求めるのは、熟練有識者の作業が必要となったり、モデル化に時間が掛かるというような問題もあった。
しかしながら、パラメータ調整の段階で実測値を利用することができないので、モデル化できなかった部分を考慮した模擬（シミュレーション）検討ができないという問題があった。
また、モデル化できなかった部分が、装置全体の性能に与える影響が大きい場合は模擬（シミュレーション）検討が無意味となる。
さらに、装置を動作した結果の応答データから機械モデルを求めるのは、熟練有識者の作業が必要となったり、モデル化に時間が掛かるというような問題もあった。
第２の従来例のノッチフィルタ自動調整装置は、測定用速度指令信号を使ってサーボモータを駆動して得た速度検出信号を周波数分析して、ノッチフィルタの中心周波数を決定している。
しかしながら、周波数分析で決定した条件を事前に確認する手段が無いので、決定した条件を実機に設定して評価するしか無いという問題があった。
しかしながら、周波数分析で決定した条件を事前に確認する手段が無いので、決定した条件を実機に設定して評価するしか無いという問題があった。
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、電動機制御装置のフィルタ設定において、パラメータ検討段階で実測値を活用することで最適なフィルタを効率よく設定できるようにすることを目的とする。
上記問題を解決するため、本発明は、次のように構成したのである。
請求項１に記載の発明は、指令信号を発生する指令器と、前記指令信号を受けて駆動指令を出力する制御器と、前記駆動指令にフィルタ処理を施す駆動力フィルタ部と、前記駆動力フィルタ部の出力を入力として機械に連結された電動機を駆動する電流制御部とを備え、前記機械の動作量を前記制御器にフィードバックするように構成された電動機制御装置において、前記駆動力フィルタ部のパラメータを算出するフィルタ設定部を備え、前記フィルタ設定部が、前記フィードバックを切り前記電流制御部の入力と前記動作量とを計測して、前記電動機と前記機械を含む機械系の実測伝達特性を算出する機械特性算出部と、前記機械系実測伝達特性から前記駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するフィルタ定数推定部と、前記駆動力フィルタ部を数値モデル化し前記パラメータを適用した駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系の実測伝達特性とを使用し、組み合わせ動作特性を模擬する模擬特性算出部と、前記模擬特性算出部で評価されたパラメータを適用して、実機により組み合わせ動作特性を求める実機特性確認部と、を有することを特徴としている。
請求項１に記載の発明は、指令信号を発生する指令器と、前記指令信号を受けて駆動指令を出力する制御器と、前記駆動指令にフィルタ処理を施す駆動力フィルタ部と、前記駆動力フィルタ部の出力を入力として機械に連結された電動機を駆動する電流制御部とを備え、前記機械の動作量を前記制御器にフィードバックするように構成された電動機制御装置において、前記駆動力フィルタ部のパラメータを算出するフィルタ設定部を備え、前記フィルタ設定部が、前記フィードバックを切り前記電流制御部の入力と前記動作量とを計測して、前記電動機と前記機械を含む機械系の実測伝達特性を算出する機械特性算出部と、前記機械系実測伝達特性から前記駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するフィルタ定数推定部と、前記駆動力フィルタ部を数値モデル化し前記パラメータを適用した駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系の実測伝達特性とを使用し、組み合わせ動作特性を模擬する模擬特性算出部と、前記模擬特性算出部で評価されたパラメータを適用して、実機により組み合わせ動作特性を求める実機特性確認部と、を有することを特徴としている。
また、請求項２に記載の発明は、前記フィルタ定数推定部は、前記機械系の実測伝達特性から共振周波数を推定する共振周波数推定部と、前記共振周波数の中から候補を選択すると共にこれを反映した前記パラメータを算出するフィルタ推定部を備えたことを特徴としている。
また、請求項３に記載の発明は、前記模擬特性算出部は、前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系の実測伝達特性とを使用して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するフィルタ効果模擬部と、前記制御器を数値モデル化した制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系の実測伝達特性とを使用して、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬する特性演算部とを備えたことを特徴としている。
また、請求項３に記載の発明は、前記模擬特性算出部は、前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系の実測伝達特性とを使用して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するフィルタ効果模擬部と、前記制御器を数値モデル化した制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系の実測伝達特性とを使用して、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬する特性演算部とを備えたことを特徴としている。
また、請求項４に記載の発明は、前記実機特性確認部は、前記フィードバックを切り前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部の入力と前記動作量とを計測して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を実機により求めるフィルタ効果算出部と、さらに、前記制御器モデルと、前記フィルタ効果算出部で評価した組み合わせ動作特性を使って、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価する第２の特性演算部とを備えたことを特徴としている。
また、請求項５に記載の発明は、前記フィルタ設定部は、さらにフィルタモデル設定部を備え、前記フィルタモデル設定部が、数値演算によって前記機械系の数値モデルである機械系伝達特性モデルを算出する演算部と、前記機械系伝達特性モデルから駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するフィルタモデル推定部と、前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系伝達特性モデルを使用して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬する機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部と、前記制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系伝達特性モデルとを使用し、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するモデル特性演算部とを備えたことを特徴としている。
また、請求項６に記載の発明は、請求項３，４，５において、前記特性演算部（２６）と、前記第２の特性演算部と、前記モデル特性演算部は、閉ループ周波数特性の指令応答と、閉ループ周波数特性の外乱応答と、一巡開ループ周波数特性のいずれかひとつを算出することを特徴としている。
また、請求項７に記載の発明は、前記動作量は、前記機械または前記電動機に取り付けられた検出器により検出された位置または速度または加速度であることを特徴としている。
また、請求項８に記載の発明は、前記動作量は、前記機械または前記電動機の複数箇所で検出され、前記複数箇所の機械系実測伝達特性を算出し、前記複数箇所の内少なくとも一つをフィードバックすることを特徴としている。
また、請求項５に記載の発明は、前記フィルタ設定部は、さらにフィルタモデル設定部を備え、前記フィルタモデル設定部が、数値演算によって前記機械系の数値モデルである機械系伝達特性モデルを算出する演算部と、前記機械系伝達特性モデルから駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するフィルタモデル推定部と、前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系伝達特性モデルを使用して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬する機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部と、前記制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系伝達特性モデルとを使用し、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するモデル特性演算部とを備えたことを特徴としている。
また、請求項６に記載の発明は、請求項３，４，５において、前記特性演算部（２６）と、前記第２の特性演算部と、前記モデル特性演算部は、閉ループ周波数特性の指令応答と、閉ループ周波数特性の外乱応答と、一巡開ループ周波数特性のいずれかひとつを算出することを特徴としている。
また、請求項７に記載の発明は、前記動作量は、前記機械または前記電動機に取り付けられた検出器により検出された位置または速度または加速度であることを特徴としている。
また、請求項８に記載の発明は、前記動作量は、前記機械または前記電動機の複数箇所で検出され、前記複数箇所の機械系実測伝達特性を算出し、前記複数箇所の内少なくとも一つをフィードバックすることを特徴としている。
また、請求項９に記載の発明は、前記動作量は、前記機械から発生する音圧を検出することを特徴としている。
また、請求項１０に記載の発明は、前記駆動指令は、前記電動機が回転型モータの時はトルク指令であり、前記電動機が並進型モータの時は前記駆動指令は推力指令であることを特徴としている。
また、請求項１０に記載の発明は、前記駆動指令は、前記電動機が回転型モータの時はトルク指令であり、前記電動機が並進型モータの時は前記駆動指令は推力指令であることを特徴としている。
また、請求項１１に記載の発明は、前記電動機制御装置が、前記制御器と前記駆動力フィルタ部と前記電流制御部を２つ以上備え、前記フィルタ設定部が２系統以上の機能を有することを特徴としている。
また、請求項１２に記載の発明は、前記指令信号は、掃引正弦波、Ｍ系列信号、ランダム波のいずれかであることを特徴としている。
また、請求項１３に記載の発明は、前記駆動力フィルタ部にパラメータ設定をする入力装置と、前記機械系実測伝達特性や前記組み合わせの動作特性を観察する出力装置と、前記機械系実測伝達特性や前記組み合わせの動作特性を記憶する記憶装置とを、さらに備え、前記出力装置には音圧再生装置が含まれることを特徴としている。
また、請求項１２に記載の発明は、前記指令信号は、掃引正弦波、Ｍ系列信号、ランダム波のいずれかであることを特徴としている。
また、請求項１３に記載の発明は、前記駆動力フィルタ部にパラメータ設定をする入力装置と、前記機械系実測伝達特性や前記組み合わせの動作特性を観察する出力装置と、前記機械系実測伝達特性や前記組み合わせの動作特性を記憶する記憶装置とを、さらに備え、前記出力装置には音圧再生装置が含まれることを特徴としている。
また、請求項１４に記載の発明は、指令信号を発生する指令器と、前記指令信号を受けて駆動指令を出力する制御器と、前記駆動指令にフィルタ処理を施す駆動力フィルタ部と、前記駆動力フィルタ部の出力を入力として機械に連結された電動機を駆動する電流制御部とを備え、前記機械の動作量を前記制御器にフィードバックするように構成された電動機制御装置において、前記駆動力フィルタ部のパラメータを算出するときに、前記フィードバックを切り前記電流制御部の入力と前記動作量を計測して、前記電動機と前記機械を含む機械系の実測伝達特性を算出するステップと、前記機械系実測伝達特性から駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するステップと、前記駆動力フィルタ部を数値モデル化した駆動力フィルタ部モデルと前記機械系の実測伝達特性とを使用し、前記パラメータを適用して、模擬により組み合わせ動作特性を評価するステップと、前記模擬により組み合わせ動作特性を評価するステップで評価されたパラメータを適用して、実機により組み合わせ動作特性を評価するステップとを、備えたことを特徴としている。
また、請求項１５に記載の発明は、前記パラメータを推定するときは、前記機械系の実測伝達特性から共振周波数を推定し、前記共振周波数の中から候補を選択するとともにこれを反映した前記パラメータを算出することを特徴としている。
また、請求項１６に記載の発明は、前記模擬により組み合わせ動作特性を評価するときは、前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系の実測伝達特性を使って、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価し、前記制御器を数値モデル化した制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系の実測伝達特性とを使用して、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価することを特徴としている。
また、請求項１５に記載の発明は、前記パラメータを推定するときは、前記機械系の実測伝達特性から共振周波数を推定し、前記共振周波数の中から候補を選択するとともにこれを反映した前記パラメータを算出することを特徴としている。
また、請求項１６に記載の発明は、前記模擬により組み合わせ動作特性を評価するときは、前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系の実測伝達特性を使って、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価し、前記制御器を数値モデル化した制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系の実測伝達特性とを使用して、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価することを特徴としている。
また、請求項１７に記載の発明は、前記実機により組み合わせ動作特性を評価するときは、前記フィードバックを切り前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部の入力と前記動作量とを計測して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を実機で評価し、前記制御器モデルと、実機で評価した前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を使って、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価することを特徴としている。
また、請求項１８に記載の発明は、数値演算によって前記機械系の数値モデルである機械系伝達特性モデルを算出するステップと、前記機械系伝達特性モデルから駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するステップと、前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系伝達特性モデルを使用して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するステップと、前記制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系伝達特性モデルとを使用して、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するステップとを、さらに備えたことを特徴としている。
また、請求項１９に記載の発明は、請求項１６，１７，１８において、前記電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するときは、閉ループ周波数特性の指令応答と、閉ループ周波数特性の外乱応答と、一巡開ループ周波数特性のいずらかひとつを算出することを特徴としている。
また、請求項１８に記載の発明は、数値演算によって前記機械系の数値モデルである機械系伝達特性モデルを算出するステップと、前記機械系伝達特性モデルから駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するステップと、前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系伝達特性モデルを使用して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するステップと、前記制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系伝達特性モデルとを使用して、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するステップとを、さらに備えたことを特徴としている。
また、請求項１９に記載の発明は、請求項１６，１７，１８において、前記電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するときは、閉ループ周波数特性の指令応答と、閉ループ周波数特性の外乱応答と、一巡開ループ周波数特性のいずらかひとつを算出することを特徴としている。
請求項１に記載の発明によると、前記機械特性算出手段で機械系の実測伝達特性を算出し、機械系実測伝達特性から駆動力フィルタ部のパラメータを算出して、駆動力フィルタ部モデルを使って模擬にて組み合わせ動作特性を評価でき、最後に実機で組み合わせ動作特性を評価できるので、駆動力フィルタ部の最適なパラメータを決めることができる。
また、請求項２に記載の発明によると、実測値に基づいて共振周波数を抽出するとともに、これを反映したパラメータを算出できる。
また、請求項３に記載の発明によると、駆動力フィルタ部モデルを使って、駆動力フィルタ部に設定する前に、模擬的に組み合わせ動作特性を評価することで、駆動力フィルタ部のパラメータの妥当性を確認することができる。また、効果を予測しながら駆動力フィルタ部のパラメータを決めることができる。
また、請求項２に記載の発明によると、実測値に基づいて共振周波数を抽出するとともに、これを反映したパラメータを算出できる。
また、請求項３に記載の発明によると、駆動力フィルタ部モデルを使って、駆動力フィルタ部に設定する前に、模擬的に組み合わせ動作特性を評価することで、駆動力フィルタ部のパラメータの妥当性を確認することができる。また、効果を予測しながら駆動力フィルタ部のパラメータを決めることができる。
また、請求項４記載の発明によると、請求項３の模擬評価で確認されたパラメータを実機に適用して評価することで、パラメータの妥当性がさらに向上する。
また、請求項５記載の発明によると、実機がない設計段階で、演算によって機械系伝達特性モデルを算出し、駆動力フィルタ部のパラメータを算出し、駆動力フィルタ部モデルを使って模擬で組み合わせ動作特性の確認を段階的に行い、駆動力フィルタ部の最適なパラメータを決めることができる。
また、請求項６記載の発明によると、模擬または実機で組み合わせ時の各種特性を把握でき、総合的評価ができる。
また、請求項７によると、多種の単位の動作量が利用できるので、多種の構成に活用できる。
また、請求項８記載の発明によると、機械の複数個所の機械系伝達特性を算出することができるので、より詳細な機械系伝達特性を把握できる。
また、請求項９記載の発明によると、音圧を検出できるので、人の耳に頼った曖昧さを排除しデータを活用して科学的かつ定量的に分析できる。
また、請求項１０記載の発明によると、前記電動機に回転型モータや並進型モータを利用することができる。これにより、各種状況に応じたモータを利用できる。
また、請求項１１記載の発明によると、多軸構成の電動機制御装置の場合も、同様な処理を行うことで、最適なフィルタ設定が可能となる。
また、請求項１２記載の発明によると、前記指令信号に、掃引正弦波やＭ系列信号やランダム波を選択できるので、各種特性の把握に、各種状況に応じた信号を利用できる。
また、請求項１３記載の発明によると、出力装置により各種の演算結果を明確に観察することができる。また、音圧再生装置では、物理的な音圧と人の耳で聞いた感覚が一致しない場合にも、音を耳で聞いて確認することができ、人の感覚と物理的なデータを併用してフィルタ効果を確認できる。入力装置では、各種条件やパラメータ設定などを行うことができ、記憶装置により各種条件や設定などを記憶することができ、日時や場所を変えて作業することができる。
また、請求項５記載の発明によると、実機がない設計段階で、演算によって機械系伝達特性モデルを算出し、駆動力フィルタ部のパラメータを算出し、駆動力フィルタ部モデルを使って模擬で組み合わせ動作特性の確認を段階的に行い、駆動力フィルタ部の最適なパラメータを決めることができる。
また、請求項６記載の発明によると、模擬または実機で組み合わせ時の各種特性を把握でき、総合的評価ができる。
また、請求項７によると、多種の単位の動作量が利用できるので、多種の構成に活用できる。
また、請求項８記載の発明によると、機械の複数個所の機械系伝達特性を算出することができるので、より詳細な機械系伝達特性を把握できる。
また、請求項９記載の発明によると、音圧を検出できるので、人の耳に頼った曖昧さを排除しデータを活用して科学的かつ定量的に分析できる。
また、請求項１０記載の発明によると、前記電動機に回転型モータや並進型モータを利用することができる。これにより、各種状況に応じたモータを利用できる。
また、請求項１１記載の発明によると、多軸構成の電動機制御装置の場合も、同様な処理を行うことで、最適なフィルタ設定が可能となる。
また、請求項１２記載の発明によると、前記指令信号に、掃引正弦波やＭ系列信号やランダム波を選択できるので、各種特性の把握に、各種状況に応じた信号を利用できる。
また、請求項１３記載の発明によると、出力装置により各種の演算結果を明確に観察することができる。また、音圧再生装置では、物理的な音圧と人の耳で聞いた感覚が一致しない場合にも、音を耳で聞いて確認することができ、人の感覚と物理的なデータを併用してフィルタ効果を確認できる。入力装置では、各種条件やパラメータ設定などを行うことができ、記憶装置により各種条件や設定などを記憶することができ、日時や場所を変えて作業することができる。
また、請求項１４に記載の発明によると、機械系の実測伝達特性を算出し、機械系実測伝達特性から駆動力フィルタ部のパラメータを算出し、駆動力フィルタ部モデルを使って模擬で組み合わせ動作特性を評価し、最後に実機で組み合わせ動作特性を評価できるので、駆動力フィルタ部の最適なパラメータを決めることができる。
また、請求項１５に記載の発明によると、実測値に基づいて共振周波数を抽出するとともに、これを反映したパラメータを算出できる。
また、請求項１６に記載の発明によると、駆動力フィルタ部モデルを使って、駆動力フィルタ部と機械系、制御装置と機械系の組み合わせを模擬することで、駆動力フィルタ部のパラメータの妥当性を確認することができる。また、効果を予測しながら駆動力フィルタ部のパラメータを決めることができる。
また、請求項１６に記載の発明によると、駆動力フィルタ部モデルを使って、駆動力フィルタ部と機械系、制御装置と機械系の組み合わせを模擬することで、駆動力フィルタ部のパラメータの妥当性を確認することができる。また、効果を予測しながら駆動力フィルタ部のパラメータを決めることができる。
また、請求項１７記載の発明によると、請求項１６で評価されたパラメータを実機に適用して評価することができる。
また、請求項１８記載の発明によると、実機がない設計段階で、機械系伝達特性モデルを算出、駆動力フィルタ部のパラメータを算出、駆動力フィルタ部モデルを使って模擬での組み合わせ動作、実機での組み合わせ動作を、段階的に行い、駆動力フィルタ部の最適なパラメータを決めることができる。
また、請求項１９記載の発明によると、模擬または実機で組み合わせ時の各種特性を把握でき総合的評価ができる。
また、請求項１８記載の発明によると、実機がない設計段階で、機械系伝達特性モデルを算出、駆動力フィルタ部のパラメータを算出、駆動力フィルタ部モデルを使って模擬での組み合わせ動作、実機での組み合わせ動作を、段階的に行い、駆動力フィルタ部の最適なパラメータを決めることができる。
また、請求項１９記載の発明によると、模擬または実機で組み合わせ時の各種特性を把握でき総合的評価ができる。
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施例を示す電動機制御装置の構成図である。
図１において、３は制御器、４は指令器、６は電流制御部、８は加算器、９はスイッチ、１０は駆動力フィルタ部、５０はフィルタ設定部であり、これで電動機制御装置が構成されている。
フィルタ設定部５０は、フィルタ設定機能の集合であり、機械特性算出部１１、フィルタ定数推定部３３、模擬動作算出部３３、実機動作確認部３２から構成されている。
また、フィルタ定数推定部３３は、共振周波数推定部２４、フィルタ推定部２５で構成され、模擬動作算出部３３は、特性演算部２６、フィルタ効果模擬部１３で構成され、実機動作確認部３２は、フィルタ効果算出部１４、第２の特性演算部２７で構成されている。
また、出力装置１８、入力装置２０、記憶装置１９は、フィルタ設定部の付属装置である。
この電動機制御装置で駆動される電動機１が機械５に固定され、機械に検出部２が取り付けられている。ここで、電動機１は並進型のリニアモータとなっている。
本発明と第１従来例および第２従来例と比較すると、機械系の伝達特性を算出する機械特性算出部１１は類似しているが実施内容が異なり、計測した機械特性を使って模擬するフィルタ効果模擬部１３と特性演算部２６と、実機を使って特性を確認するフィルタ効果算出部１４と第２の特性演算部２７とを備えた点は異なっている。
図１において、３は制御器、４は指令器、６は電流制御部、８は加算器、９はスイッチ、１０は駆動力フィルタ部、５０はフィルタ設定部であり、これで電動機制御装置が構成されている。
フィルタ設定部５０は、フィルタ設定機能の集合であり、機械特性算出部１１、フィルタ定数推定部３３、模擬動作算出部３３、実機動作確認部３２から構成されている。
また、フィルタ定数推定部３３は、共振周波数推定部２４、フィルタ推定部２５で構成され、模擬動作算出部３３は、特性演算部２６、フィルタ効果模擬部１３で構成され、実機動作確認部３２は、フィルタ効果算出部１４、第２の特性演算部２７で構成されている。
また、出力装置１８、入力装置２０、記憶装置１９は、フィルタ設定部の付属装置である。
この電動機制御装置で駆動される電動機１が機械５に固定され、機械に検出部２が取り付けられている。ここで、電動機１は並進型のリニアモータとなっている。
本発明と第１従来例および第２従来例と比較すると、機械系の伝達特性を算出する機械特性算出部１１は類似しているが実施内容が異なり、計測した機械特性を使って模擬するフィルタ効果模擬部１３と特性演算部２６と、実機を使って特性を確認するフィルタ効果算出部１４と第２の特性演算部２７とを備えた点は異なっている。
図２は、本発明の第１の実施例を示す電動機制御装置のフローチャートである。
図２において、各ステップの概要を説明する。
ＳＴＥＰ１１は、機械系の実測伝達特性を算出するステップであり、電動機１と機械５を含む機械系の実測伝達特性を把握する。
ＳＴＥＰ１２は、共振周波数を推定するステップであり、ＳＴＥＰ１１で得た機械系実測伝達特性に含まれる共振周波数を推定する。
ＳＴＥＰ１３は、駆動力フィルタ部のパラメータを算出するステップであり、共振周波数の候補を選択すると共に、これを反映したパラメータを算出する。
図２において、各ステップの概要を説明する。
ＳＴＥＰ１１は、機械系の実測伝達特性を算出するステップであり、電動機１と機械５を含む機械系の実測伝達特性を把握する。
ＳＴＥＰ１２は、共振周波数を推定するステップであり、ＳＴＥＰ１１で得た機械系実測伝達特性に含まれる共振周波数を推定する。
ＳＴＥＰ１３は、駆動力フィルタ部のパラメータを算出するステップであり、共振周波数の候補を選択すると共に、これを反映したパラメータを算出する。
ＳＴＥＰ１４は、駆動力フィルタ部と機械系の組み合わせ動作を模擬するステップであり、駆動力フィルタ部モデルを使用して、駆動力フィルタ部と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価する。
ＳＴＥＰ１５は、電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するステップであり、駆動力フィルタ部モデルと、制御器モデルを使って、電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価する。
ＳＴＥＰ１５は、電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するステップであり、駆動力フィルタ部モデルと、制御器モデルを使って、電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価する。
ＳＴＥＰ１６は、駆動力フィルタ部と機械系伝達特性の組み合わせを実機で評価するステップであり、上記パラメータを適用して駆動力フィルタ部と機械系の合成特性を算出する。
ＳＴＥＰ１７は、電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するステップであり、ＳＴＥＰ１６で得られた駆動力フィルタ部と機械系の合成特性と、制御器モデルを使って、電動機制御装置と機械系の合成特性を算出する。
ここでは、ＳＴＥＰ１１，１４，１６の後では、必要に応じて次のステップを飛ばすこともある。
ＳＴＥＰ１７は、電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するステップであり、ＳＴＥＰ１６で得られた駆動力フィルタ部と機械系の合成特性と、制御器モデルを使って、電動機制御装置と機械系の合成特性を算出する。
ここでは、ＳＴＥＰ１１，１４，１６の後では、必要に応じて次のステップを飛ばすこともある。
以下順を追って各手順を説明する。
先ず、ＳＴＥＰ１１は、機械特性算出部１１が関わり、電動機と機械を含む機械系の実測伝達特性を算出するステップであり、実際の電動機制御装置を使って電動機１と機械５を含む機械系の実測伝達特性を把握する。
図１において、スイッチ９a,９ｂ,９ｃ、加算器８a,８ｂ、指令器４、電流制御部６、電動機１、検出器２、機械５、機械特性算出部１１が関わる。
スイッチ９ｃによりフィードバックループを切り開ループ化し、スイッチ９aにより指令器４の出力を加算器８a側に切り替えて、スイッチ９ｂにより駆動力フィルタ部１０を使わないように設定する。
指令器４は掃引正弦波Ｃの指令信号を発生し、制御器３が推力指令を電流制御部６に与えると、電動機１が機械５と共に動作し、検出部２が機械５の動作量ｒを検出する。
先ず、ＳＴＥＰ１１は、機械特性算出部１１が関わり、電動機と機械を含む機械系の実測伝達特性を算出するステップであり、実際の電動機制御装置を使って電動機１と機械５を含む機械系の実測伝達特性を把握する。
図１において、スイッチ９a,９ｂ,９ｃ、加算器８a,８ｂ、指令器４、電流制御部６、電動機１、検出器２、機械５、機械特性算出部１１が関わる。
スイッチ９ｃによりフィードバックループを切り開ループ化し、スイッチ９aにより指令器４の出力を加算器８a側に切り替えて、スイッチ９ｂにより駆動力フィルタ部１０を使わないように設定する。
指令器４は掃引正弦波Ｃの指令信号を発生し、制御器３が推力指令を電流制御部６に与えると、電動機１が機械５と共に動作し、検出部２が機械５の動作量ｒを検出する。
機械特性算出部１１は、指令信号と動作量ｒが入力され、これを演算し電動機１と機械５を含む機械系の伝達特性Ｈ（ω）を算出する。
例えば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を利用して、周波数分析しスペクトルを得るが、ここで、オートパワースペクトルとクロススペクトルを演算し、オートパワースペクトルＧ’ＣＣ（ω）とクロススペクトルＧ’rＣ（ω）から、式（１）によって、機械系の伝達特性Ｈ（ω）が得られる。
実際には、データ取得を繰り返して平均化処理したオートパワースペクトルＧ’ＣＣ（ω）とクロススペクトルＧ’rＣ（ω）を使用する。
なお、実測して得られた機械系の伝達特性を、以降機械系の実測伝達特性と呼称する。
例えば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を利用して、周波数分析しスペクトルを得るが、ここで、オートパワースペクトルとクロススペクトルを演算し、オートパワースペクトルＧ’ＣＣ（ω）とクロススペクトルＧ’rＣ（ω）から、式（１）によって、機械系の伝達特性Ｈ（ω）が得られる。
実際には、データ取得を繰り返して平均化処理したオートパワースペクトルＧ’ＣＣ（ω）とクロススペクトルＧ’rＣ（ω）を使用する。
なお、実測して得られた機械系の伝達特性を、以降機械系の実測伝達特性と呼称する。
ここで、機械系の実測伝達特性Ｈを記憶装置１９に記録しても良いし、さらに出力装置１８にて観察しても良い。
ステップＳＴＥＰ１２は、共振周波数推定部２４が関わり、機械系実測伝達特性から共振周波数を推定するステップであり、ここではＳＴＥＰ１１で得た機械系実測伝達特性に含まれる共振周波数を推定する。
機械系実測伝達特性には凹凸があるが、凸の頂点は共振であり、その周波数を共振周波数とする。
ステップＳＴＥＰ１３は、フィルタ推定部２５が関わり、前記駆動力フィルタ部のパラメータを算出するステップであり、共振周波数の候補を選択すると共にこれを反映したパラメータを算出する。
ここでは、制御器３のパラメータ（ゲイン）と干渉しないように周波数範囲が決められ、かつ、機械系実測伝達特性の凸振幅が大きいものから、共振周波数の候補を選択する。
機械系実測伝達特性には凹凸があるが、凸の頂点は共振であり、その周波数を共振周波数とする。
ステップＳＴＥＰ１３は、フィルタ推定部２５が関わり、前記駆動力フィルタ部のパラメータを算出するステップであり、共振周波数の候補を選択すると共にこれを反映したパラメータを算出する。
ここでは、制御器３のパラメータ（ゲイン）と干渉しないように周波数範囲が決められ、かつ、機械系実測伝達特性の凸振幅が大きいものから、共振周波数の候補を選択する。
ステップＳＴＥＰ１４は、フィルタ効果模擬部１３が関わり、駆動力フィルタ部と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するステップであり、ここではＳＴＥＰ１１で得られた機械系実測伝達特性と駆動力フィルタ部をモデル化した駆動力フィルタ部モデルとの合成特性を算出する。実際の電動機制御装置では共振周波数の数や設定方法に制限があるので、駆動力フィルタ部モデルを適用するのである。なお、ここで使用する駆動力フィルタ部モデルは、離散化の特徴までも実際の駆動力フィルタ部１０を模擬している。
図３は、第１実施例を示す機械系および駆動力フィルタ部の特性の関連を示す図である。 図３において、Ｃは指令器４が出力する指令信号（掃引正弦波）、ｆは駆動力フィルタ部１０の特性、Ｈは電動機１と機械５を含む機械系伝達特性である。
駆動力フィルタ部１０は、通常、ノッチフィルタやローパスフィルタの機能を持っている。ノッチフィルタの特性ｆ１は式（２）で示され、一次遅れのローパスフィルタの特性ｆ２は式（３）で示される。
駆動力フィルタ部１０は、通常、ノッチフィルタやローパスフィルタの機能を持っている。ノッチフィルタの特性ｆ１は式（２）で示され、一次遅れのローパスフィルタの特性ｆ２は式（３）で示される。
ここで、ｓはラプラス演算子であり、Ｑは減衰項、ωｒはノッチフィルタ対象周波数である。 ノッチフィルタは、周波数ωｒの信号の通過を阻止する特性があり、減衰項Ｑ値を大きくするほど、信号の通過を阻止する周波数特性でのくぼみと位相遅れが急峻になる。
ここで、Ｔｆは一次遅れのローパスフィルタ時定数である。
機械系実測伝達特性Ｈと駆動力フィルタ部モデルとの合成特性Ｈ’は、式（４）となる。
Ｈ’=Ｈ・ｆ1・ｆ２ 式（４）
また、式（２）、式（３）におけるパラメータを変更して、効果を確認することができる。
図３において、ブロック図の下に各部の周波数特性の例を示す。
機械系の伝達特性では共振を示す凸部が見られるが、次のノッチフィルタの中心周波数がこの共振周波数にあわせて設定され、機械系の伝達特性とノッチフィルタの合成特性では共振を示す凸部がなくなっている様子が示されている。
機械系実測伝達特性Ｈと駆動力フィルタ部モデルとの合成特性Ｈ’は、式（４）となる。
Ｈ’=Ｈ・ｆ1・ｆ２ 式（４）
また、式（２）、式（３）におけるパラメータを変更して、効果を確認することができる。
図３において、ブロック図の下に各部の周波数特性の例を示す。
機械系の伝達特性では共振を示す凸部が見られるが、次のノッチフィルタの中心周波数がこの共振周波数にあわせて設定され、機械系の伝達特性とノッチフィルタの合成特性では共振を示す凸部がなくなっている様子が示されている。
なお、式(２)、（３）は、オイラー1次近似と双1次近似などで演算してよい。
また、本例では、駆動力フィルタ部モデルの特性をノッチフィルタｆ1,一次遅れローパスフィルタf2の２つとしたが、ノッチフィルタやローパスフィルタを１つまたは２つ以上備えていても良く、さらに、ローパスフィルタが２次フィルタでも良いし、１次と２次のローパスフィルタを備えても良い。
こうした模擬（シミュレーション）結果は出力装置１８にて確認できる。
また、パラメータを変化させた場合の特性変化などを記憶装置１９に記録できる。
また、本例では、駆動力フィルタ部モデルの特性をノッチフィルタｆ1,一次遅れローパスフィルタf2の２つとしたが、ノッチフィルタやローパスフィルタを１つまたは２つ以上備えていても良く、さらに、ローパスフィルタが２次フィルタでも良いし、１次と２次のローパスフィルタを備えても良い。
こうした模擬（シミュレーション）結果は出力装置１８にて確認できる。
また、パラメータを変化させた場合の特性変化などを記憶装置１９に記録できる。
ＳＴＥＰ１５は、特性演算部２６が関わり、電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬するステップである。
ＳＴＥＰ１１で得られた機械系実測伝達特性と、駆動力フィルタ部モデルと、制御器の数値モデルである制御器モデルとを使用し、駆動力フィルタ部モデルには、ＳＴＥＰ１３にて得たパラメータを設定して、電動機制御装置と機械系の合成特性を算出する。
図１において、スイッチ９a,９ｂ,９ｃ、加算器８a,８ｂ、指令器４、制御器３、電流制御部６、電動機１、検出器２、機械５がかかわる処理であるが、駆動力フィルタ部と制御器は数値モデルを用い、機械系はＳＴＥＰ１１で得られた機械系実測伝達特性を用いる。
ＳＴＥＰ１１で得られた機械系実測伝達特性と、駆動力フィルタ部モデルと、制御器の数値モデルである制御器モデルとを使用し、駆動力フィルタ部モデルには、ＳＴＥＰ１３にて得たパラメータを設定して、電動機制御装置と機械系の合成特性を算出する。
図１において、スイッチ９a,９ｂ,９ｃ、加算器８a,８ｂ、指令器４、制御器３、電流制御部６、電動機１、検出器２、機械５がかかわる処理であるが、駆動力フィルタ部と制御器は数値モデルを用い、機械系はＳＴＥＰ１１で得られた機械系実測伝達特性を用いる。
ここでは、閉ループ周波数特性である指令応答、外乱応答や、一巡開ループ周波数特性を算出する。
閉ループ周波数特性のひとつである指令応答は、図１において、指令器４から、スイッチ９aが指令信号Cを制御器３側に与え、制御器３を経由して、駆動力が働き電動機１から機械５を介し、検出部２からの動作量ｒを、スイッチ９ｃを閉じ、制御器３にフィードバックする状態における指令信号Cから動作量ｒまでの特性ＺＲである。
電動機１と機械５を含む機械系伝達特性をＨ、制御器３の特性をＧ，駆動力フィルタ部１０をｆとおくと、指令応答特性Zrは式（５）となる。
閉ループ周波数特性のひとつである指令応答は、図１において、指令器４から、スイッチ９aが指令信号Cを制御器３側に与え、制御器３を経由して、駆動力が働き電動機１から機械５を介し、検出部２からの動作量ｒを、スイッチ９ｃを閉じ、制御器３にフィードバックする状態における指令信号Cから動作量ｒまでの特性ＺＲである。
電動機１と機械５を含む機械系伝達特性をＨ、制御器３の特性をＧ，駆動力フィルタ部１０をｆとおくと、指令応答特性Zrは式（５）となる。
ここで、G:制御器の特性、Ｈ:電動機および機械の機械系伝達特性 ｆ；駆動力フィルタ部の特性である。
なお、ｆは、駆動力フィルタ部の特性ｆは、複数のフィルタの特性を含み、式（６）となる。
ｆ＝ｆ1・ｆ２ 式（６）
また、閉ループ周波数特性のひとつである外乱応答は、図１において、スイッチ９aが指令信号Cを加算器８ａに与え、スイッチ９ｃを閉じた場合の、外乱としての指令信号Cから応答ｒまでの特性Zｄであり、式（７）となる。
なお、ｆは、駆動力フィルタ部の特性ｆは、複数のフィルタの特性を含み、式（６）となる。
ｆ＝ｆ1・ｆ２ 式（６）
また、閉ループ周波数特性のひとつである外乱応答は、図１において、スイッチ９aが指令信号Cを加算器８ａに与え、スイッチ９ｃを閉じた場合の、外乱としての指令信号Cから応答ｒまでの特性Zｄであり、式（７）となる。
また、一巡開ループ周波数特性Ｚoは、図１において、指令器４から、スイッチ９aが指令信号Cを制御器３側に与え、制御器３を経由して、駆動力が働き電動機１から機械５を介し、検出部２からの動作量ｒまで、スイッチ９ｃを開いた開ループの指令信号Cから応答ｒまでの特性Ｚoであり、式（８）となる。
Ｚo＝−G・（ｆ・Ｈ） 式（８）
ＳＴＥＰ１５では、図１の構成を数値モデル化し、機械系実測伝達特性を用いて、式（５）（６）（７）の特性を把握するのである。
ここで、制御器モデルのパラメータを変更すれば制御系のGが変わるので、この影響も事前検討できるのである。
Ｚo＝−G・（ｆ・Ｈ） 式（８）
ＳＴＥＰ１５では、図１の構成を数値モデル化し、機械系実測伝達特性を用いて、式（５）（６）（７）の特性を把握するのである。
ここで、制御器モデルのパラメータを変更すれば制御系のGが変わるので、この影響も事前検討できるのである。
ＳＴＥＰ１６は、フィルタ効果算出部１４が関与し、駆動力フィルタ部と機械系の組み合わせ特性を実機で評価するステップである。
図１において、スイッチ９a,９ｂ,９ｃ、加算器８a,８ｂ、指令器４、電流制御部６、電動機１、検出器２、機械５、駆動力フィルタ部１０、フィルタ効果算出部１４が関わる。
ここで、ＳＴＥＰ１５で評価したパラメータを駆動力フィルタ部１０に設定し、指令器４の指令信号Ｃを駆動力フィルタ部に与えるようにし、指令信号Ｃと検出部２からの動作量ｒを使って、式（４）と同様に、（９）に示す機械系と駆動力フィルタ部１０との合成Ｈ”を算出する。
Ｈ”＝Ｈ・ｆ1・ｆ2 式（９）
図１において、スイッチ９a,９ｂ,９ｃ、加算器８a,８ｂ、指令器４、電流制御部６、電動機１、検出器２、機械５、駆動力フィルタ部１０、フィルタ効果算出部１４が関わる。
ここで、ＳＴＥＰ１５で評価したパラメータを駆動力フィルタ部１０に設定し、指令器４の指令信号Ｃを駆動力フィルタ部に与えるようにし、指令信号Ｃと検出部２からの動作量ｒを使って、式（４）と同様に、（９）に示す機械系と駆動力フィルタ部１０との合成Ｈ”を算出する。
Ｈ”＝Ｈ・ｆ1・ｆ2 式（９）
ＳＴＥＰ１７は、第２の特性演算部２７が関与し、電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬するステップであり、ＳＴＥＰ１６で得た駆動力フィルタ部１０と機械系の合成特性と、制御器モデルとの合成特性を算出する。
この第２の特性演算部２７は、ＳＴＥＰ１５で用いた特性演算部２６とほぼ同じ機能を持っている。ここで、ＳＴＥＰ１５にて示した、式（５）の指令応答ZＲ、式（７）の外乱応答Zd、、式（８）の一巡開ループ周波数特性Zoを算出する。
ＳＴＥＰ１５と異なる点は、駆動力フィルタ部モデルの代わりに、実際の駆動力フィルタ部１０を使う点である。
この第２の特性演算部２７は、ＳＴＥＰ１５で用いた特性演算部２６とほぼ同じ機能を持っている。ここで、ＳＴＥＰ１５にて示した、式（５）の指令応答ZＲ、式（７）の外乱応答Zd、、式（８）の一巡開ループ周波数特性Zoを算出する。
ＳＴＥＰ１５と異なる点は、駆動力フィルタ部モデルの代わりに、実際の駆動力フィルタ部１０を使う点である。
本実施例では、指令Ｃに掃引正弦波を使用したが、ランダム波や、Ｍ系列信号を用いても良い。
また、記憶装置１９にて、機械系実測伝達特性Ｈ，機械系実測伝達特性に駆動力フィルタ部モデルが作用した合成特性Ｈ’、実際の機械系に駆動力フィルタ部１０が作用した合成特性Ｈ”を比較して効果を確認できる。
また、駆動力フィルタ部１０のパラメータを、入力装置２０にて変更しても良い。
また、特性演算部２６と第２の特性演算部２７は、入力が異なるが同じ機能のため共用しても良い。
スイッチ９ｂは、駆動力フィルタ部１０を使用するか、または使用しないでバイパスする機能を実現するための物である。
この代替として、たとえば、後に第２実施例、第３実施例で示すように、駆動力フィルタ部１０の前段にスイッチ９ｂを設け、駆動力フィルタ部１０の出力と駆動力フィルタ部１０を使用しないでバイパスした制御器３の出力を加算器８で受け、この出力を電流制御部６に入力するようにしても良い。つまり、駆動力フィルタ部１０を使用するか、または使用しないでバイパスする機能を実現できればよい。
また、記憶装置１９にて、機械系実測伝達特性Ｈ，機械系実測伝達特性に駆動力フィルタ部モデルが作用した合成特性Ｈ’、実際の機械系に駆動力フィルタ部１０が作用した合成特性Ｈ”を比較して効果を確認できる。
また、駆動力フィルタ部１０のパラメータを、入力装置２０にて変更しても良い。
また、特性演算部２６と第２の特性演算部２７は、入力が異なるが同じ機能のため共用しても良い。
スイッチ９ｂは、駆動力フィルタ部１０を使用するか、または使用しないでバイパスする機能を実現するための物である。
この代替として、たとえば、後に第２実施例、第３実施例で示すように、駆動力フィルタ部１０の前段にスイッチ９ｂを設け、駆動力フィルタ部１０の出力と駆動力フィルタ部１０を使用しないでバイパスした制御器３の出力を加算器８で受け、この出力を電流制御部６に入力するようにしても良い。つまり、駆動力フィルタ部１０を使用するか、または使用しないでバイパスする機能を実現できればよい。
以上のように各ステップを実行することで、電動機制御装置において駆動力フィルタ部１０の最適なパラメータ設定が可能となるのである。
なお、図２において、必要に応じて途中のステップを省略することもできる。
なお、図２において、必要に応じて途中のステップを省略することもできる。
図４は、本発明の第２の実施例を示す電動機制御装置の構成図である。
図４において、３は制御器、４は指令器、５は機械、６は電流制御部、８は加算器、９はスイッチ、１０は駆動力フィルタ部、１５は位置制御部、１６は速度制御部、１７は変換部であり、これで電動機制御装置が構成されている。
１は電動機であり、回転型モータであり、ボールねじを介してテーブルを並進運動させる。２a、２ｂ、２ｃ、２ｄ、・・・２ｍは検出部であり、回転型モータの動作量を検出する検出部２aと、テーブルの動作量を検出する検出部２bを有したフルクローズド構成になっている。検出部２aの出力は、変換部１７を介して、速度制御部１６にフィードバックする。
さらに、制御器３にフィードバックしない検出部２ｃ、２ｄ、・・・・、２ｍが機械５に取り付けられている。検出部２ｃ、・・２ｍは加速度計であり、音圧検出部２９は音圧計である。
５０は、フィルタ設定部であり、機械特性算出部１１、フィルタ定数推定部３３、模擬動作算出部３１、実機動作確認部３２、フィルタモデル設定部５１で構成されている。
フィルタ定数推定部３３は、共振周波数推定部２４、フィルタ推定部２５で構成され、
模擬動作算出部３１は、フィルタ効果模擬部１３、特性演算部２６で構成され、実機動作確認部３２は、第２の特性演算部２７、フィルタ効果算出部１４で構成されている。
フィルタモデル設定部５１は、演算部２３、フィルタモデル推定部３６、機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部２２、モデル特性演算部３５で構成される。
また、出力装置１８、入力装置２０、記憶装置１９、音圧再生装置３０、フィルタ設定部５０の付属装置である。
なお、検出部２a、２ｂ、２ｃ、２ｄ、・・・、２ｍから機械特性算出部１１への線を１本で省略して示したが、各信号は個別に並列接続されている。
図４において、３は制御器、４は指令器、５は機械、６は電流制御部、８は加算器、９はスイッチ、１０は駆動力フィルタ部、１５は位置制御部、１６は速度制御部、１７は変換部であり、これで電動機制御装置が構成されている。
１は電動機であり、回転型モータであり、ボールねじを介してテーブルを並進運動させる。２a、２ｂ、２ｃ、２ｄ、・・・２ｍは検出部であり、回転型モータの動作量を検出する検出部２aと、テーブルの動作量を検出する検出部２bを有したフルクローズド構成になっている。検出部２aの出力は、変換部１７を介して、速度制御部１６にフィードバックする。
さらに、制御器３にフィードバックしない検出部２ｃ、２ｄ、・・・・、２ｍが機械５に取り付けられている。検出部２ｃ、・・２ｍは加速度計であり、音圧検出部２９は音圧計である。
５０は、フィルタ設定部であり、機械特性算出部１１、フィルタ定数推定部３３、模擬動作算出部３１、実機動作確認部３２、フィルタモデル設定部５１で構成されている。
フィルタ定数推定部３３は、共振周波数推定部２４、フィルタ推定部２５で構成され、
模擬動作算出部３１は、フィルタ効果模擬部１３、特性演算部２６で構成され、実機動作確認部３２は、第２の特性演算部２７、フィルタ効果算出部１４で構成されている。
フィルタモデル設定部５１は、演算部２３、フィルタモデル推定部３６、機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部２２、モデル特性演算部３５で構成される。
また、出力装置１８、入力装置２０、記憶装置１９、音圧再生装置３０、フィルタ設定部５０の付属装置である。
なお、検出部２a、２ｂ、２ｃ、２ｄ、・・・、２ｍから機械特性算出部１１への線を１本で省略して示したが、各信号は個別に並列接続されている。
図５は、本発明の第２実施例を示す電動機制御装置の構成図において電動機と機械の機械系を伝達関数で表した図である。図５は構成要素を図４より省略し、図４における電動機と機械の機械系を、検出部２a、２ｂ、２ｃ、・・・・、２ｍ、と音圧検出部２９に関する機械系伝達特性として、Ｈa，Ｈb，Ｈc，・・・、Ｈｍ、Ｈｎで表している。
第１の実施例と異なる部分は、電動機１が回転型モータとなり、検出部２a、２ｂを備えたフルクローズド構成になり、検出部２aは機械５の位置を検出し、位置制御部１５にフィードバックし、検出部２ｂは電動機１の回転量を検出し、変換部１７を介して回転速度と成して、速度制御部１７にフィードバックする点である。
また、機械５の他の動作量を検出する検出部２ｃ、・・２ｍである加速度計と、音圧検出部２９の音圧計を備えている点も第１の実施例とは異なる。
さらに、制御器３を位置制御部１５、速度制御部１６に分解し、変換部１７を追加した点も第１の実施例とは異なる。
また、機械５の他の動作量を検出する検出部２ｃ、・・２ｍである加速度計と、音圧検出部２９の音圧計を備えている点も第１の実施例とは異なる。
さらに、制御器３を位置制御部１５、速度制御部１６に分解し、変換部１７を追加した点も第１の実施例とは異なる。
図６は、第２の実施例を示す電動機制御装置のフィルタ設定のフローチャートである。
第１実施例と異なる部分は、ＳＴＥＰ０１、ＳＴＥＰ０２、ＳＴＥＰ０３，ＳＴＥＰ０４の手順を備えている部分であり、ＳＴＥＰ１１からＳＴＥＰ１７は、第１実施例と同様である。
ここで、ＳＴＥＰ０１は、数値演算により機械系の数値モデルである機械系伝達特性モデルを算出する処理である。
ＳＴＥＰ０２は、ＳＴＥＰ１２，１３と同様な処理を行い、ＳＴＥＰ０１で得られた機械系伝達特性モデルから駆動力フィルタ部に適用するパラメータを算出する処理である。
ＳＴＥＰ０３では、ＳＴＥＰ０１で得られた機械系伝達特性モデルに駆動力フィルタ部モデルを使用して、駆動力フィルタ部と機械系の組み合わせを模擬する処理である。
ＳＴＥＰ０４では、ＳＴＥＰ０１で得られた機械系伝達特性モデルと駆動力フィルタ部モデルを利用して、電動機制御装置と機械系の組み合わせ特性を模擬する処理である。
第１実施例と異なる部分は、ＳＴＥＰ０１、ＳＴＥＰ０２、ＳＴＥＰ０３，ＳＴＥＰ０４の手順を備えている部分であり、ＳＴＥＰ１１からＳＴＥＰ１７は、第１実施例と同様である。
ここで、ＳＴＥＰ０１は、数値演算により機械系の数値モデルである機械系伝達特性モデルを算出する処理である。
ＳＴＥＰ０２は、ＳＴＥＰ１２，１３と同様な処理を行い、ＳＴＥＰ０１で得られた機械系伝達特性モデルから駆動力フィルタ部に適用するパラメータを算出する処理である。
ＳＴＥＰ０３では、ＳＴＥＰ０１で得られた機械系伝達特性モデルに駆動力フィルタ部モデルを使用して、駆動力フィルタ部と機械系の組み合わせを模擬する処理である。
ＳＴＥＰ０４では、ＳＴＥＰ０１で得られた機械系伝達特性モデルと駆動力フィルタ部モデルを利用して、電動機制御装置と機械系の組み合わせ特性を模擬する処理である。
以下順を追って各手順を説明する。
ＳＴＥＰ０１から０４のステップでは、実際の電動機制御装置が実在していないので、すべて数値モデルを使用する。
ＳＴＥＰ０１は、数値演算により機械系伝達特性モデルを算出するステップで、演算部２３が関係する。
この中には、寸法、機械の物性値を入れて機械をモデルとして組み込み、境界条件など諸々の条件を実機に合わせて定義して解けば、機械の固有振動数や振動モードが得られる。
固有振動数（共振周波数）や振動モードが得られれば、機械のモデルの数値化ができるので、電動機１と機械の機械系伝達特性モデル２１を出力できる。
ＳＴＥＰ０１から０４のステップでは、実際の電動機制御装置が実在していないので、すべて数値モデルを使用する。
ＳＴＥＰ０１は、数値演算により機械系伝達特性モデルを算出するステップで、演算部２３が関係する。
この中には、寸法、機械の物性値を入れて機械をモデルとして組み込み、境界条件など諸々の条件を実機に合わせて定義して解けば、機械の固有振動数や振動モードが得られる。
固有振動数（共振周波数）や振動モードが得られれば、機械のモデルの数値化ができるので、電動機１と機械の機械系伝達特性モデル２１を出力できる。
図４のように、音圧検出部２９の音圧計を使っている場合にも、有限要素法にて音の特性を数値化できる。
図４のように、複数の検出部２a、２ｂ、２ｃ、・・・・、２ｍと音圧検出部２９を有しているので、実測した場合には、１つの電動機１と検出部２a、２ｂ、２ｃ、・・・・、２ｍおよび音圧検出部２９の間の機械系伝達特性を得る。
図５の破線内の各要素は、実際の電動機１から検出部までの特性に相当する機械系伝達特性Ｈa、Ｈb、・・・、Ｈｍ、Ｈｎであるが、有限要素法により、機械系伝達特性モデルｈa,ｈｂ、・・・ｈｍ、ｈｎを得ることができる。
このように、実機が無い場合にも模擬的な機械系伝達特性が得られることになる。
図５の破線内の各要素は、実際の電動機１から検出部までの特性に相当する機械系伝達特性Ｈa、Ｈb、・・・、Ｈｍ、Ｈｎであるが、有限要素法により、機械系伝達特性モデルｈa,ｈｂ、・・・ｈｍ、ｈｎを得ることができる。
このように、実機が無い場合にも模擬的な機械系伝達特性が得られることになる。
ＳＴＥＰ０２は、フィルタモデル推定部３６が関与し、前のステップで得られた機械系伝達特性より共振周波数の候補を算出する。
これは、ＳＴＥＰ１３と同様に、前のステップで得られた機械系伝達特性のモデルから、共振周波数を反映したパラメータを設定する。
ＳＴＥＰ０３は、機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部２２が関与し、機械系伝達特性モデルに前記駆動力フィルタ部（１０）を適用した結果を模擬するステップであり、機械系伝達特性モデルｈa,ｈｂ、・・・ｈｍ、ｈｎに対して、駆動力フィルタ部モデルを適用して、事前に状況を検討する処理を行う。
機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部２２の出力は、機械系伝達特性モデルｈa,ｈｂ、・・・ｈｍ、ｈｎに駆動力フィルタ部モデル１２を適用した結果を模擬した特性ｈ’a、ｈ’b、ｈ’c、・・・、ｈ’ｍ、ｈ’nとなり、前記式（４）と同様の、式（１０）となる。
ｈ’k=ｈk・ｆ1・ｆ2 式（１０）
これは、ＳＴＥＰ１３と同様に、前のステップで得られた機械系伝達特性のモデルから、共振周波数を反映したパラメータを設定する。
ＳＴＥＰ０３は、機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部２２が関与し、機械系伝達特性モデルに前記駆動力フィルタ部（１０）を適用した結果を模擬するステップであり、機械系伝達特性モデルｈa,ｈｂ、・・・ｈｍ、ｈｎに対して、駆動力フィルタ部モデルを適用して、事前に状況を検討する処理を行う。
機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部２２の出力は、機械系伝達特性モデルｈa,ｈｂ、・・・ｈｍ、ｈｎに駆動力フィルタ部モデル１２を適用した結果を模擬した特性ｈ’a、ｈ’b、ｈ’c、・・・、ｈ’ｍ、ｈ’nとなり、前記式（４）と同様の、式（１０）となる。
ｈ’k=ｈk・ｆ1・ｆ2 式（１０）
ここで、k=a,b,c,・・・・，n 、ｆ１、ｆ２は駆動力フィルタ部モデルの特性である。
機械系伝達特性モデル（ｈa、ｈｂ、・・・、ｈｎ）に対して駆動力フィルタ部１０を活用した場合を推定するので、機械全体の状況を事前検討できる。
また、式（２）に示したノッチフィルタの減衰項Ｑや、式（３）に示した一次遅れのローパスフィルタ時定数Ｔｆなど駆動力フィルタ部モデルのパラメータを変化させて駆動力フィルタ部１０の効果を事前検討できる。
また、式（２）に示したノッチフィルタの減衰項Ｑや、式（３）に示した一次遅れのローパスフィルタ時定数Ｔｆなど駆動力フィルタ部モデルのパラメータを変化させて駆動力フィルタ部１０の効果を事前検討できる。
なお、本例では有限要素法によって得たが、集中質量とバネのモデルを演算部２３で演算しても良いし、モデルから手計算で得た結果を入力したものでも良く、機械系伝達特性を数値化して機械系伝達特性モデルとして表現でき、入力できるものであれば良い。
ＳＴＥＰ０４は、モデル特性演算部３５が関与し、電動機制御装置と機械系の組み合わせ特性を模擬するステップで、機械系伝達特性モデルと駆動力フィルタ部モデルと制御器モデルとの合成特性を算出する。
位置制御部１５、速度制御部１６、変換部１７のそれぞれの特性をG1,G2,bとすれば、検出部２aから得る動作量raの場合、指令応答Zraは式（１１）となる。
ここで、C：指令信号、ra:検出部２aの出力、G1：位置制御部特性、G2：速度制御特性、ｂ：変換部特性、ha:電動機から検出部２aまでの機械系伝達特性、hb:電動機から検出部２ｂまでの機械系伝達特性 である。
検出部２ｂから得る動作量rｂの場合、指令応答Zrｂは式（１２）となる。
検出部２aから得る動作量raの場合、外乱応答Zdaは、式（１３）となる。
検出部２ｂから得る応答rｂの場合、指令応答Zｄｂは、式（１４）となる。
また、一巡開ループ周波数特性Zoは、式（１５）となる。
Ｚo=−｛Ｇ１・(ｆ・ｈb)＋ｂ・(ｆ・ｈa)｝・Ｇ2 式（１５）
上記式において、数値モデルを適用して電動機制御装置と機械系の合成特性を算出することで、実機が無い設計段階で事前検討できるのである。ここで十分な性能と判断できれば、実機を製作して次のステップに移る。
Ｚo=−｛Ｇ１・(ｆ・ｈb)＋ｂ・(ｆ・ｈa)｝・Ｇ2 式（１５）
上記式において、数値モデルを適用して電動機制御装置と機械系の合成特性を算出することで、実機が無い設計段階で事前検討できるのである。ここで十分な性能と判断できれば、実機を製作して次のステップに移る。
次に、実機を使ったステップについて説明する。
ＳＴＥＰ１１は、第１実施例と同様に、実際の電動機制御装置を使って電動機１と機械５を含む機械系の機械系伝達特性を把握する。
第２実施例では、複数の検出部と音圧検出部２９を有しているので、複数の機械系伝達特性を得られる。つまり、機械特性算出部１１は、指令器４の指令信号である掃引正弦波Ｃと、検出部２a、２ｂ、２ｃ、・・・・、２ｍが検出した機械の動作量ｒ１、ｒ２、ｒ３、・・・、ｒｍから、複数の機械系実測伝達特性Ｈa，Ｈb，Ｈc，・・・、Ｈｍ，Ｈｎを算出する。
同様に、指令器４の指令信号と、検出部２９が検出した音圧ｒｎから、機械５が振動して発生する音の実測特性Ｈｎを算出することができる。
なお、ここではＨｎも機械系実測伝達特性に含めて説明を続ける。
なお、各動作量ｒ１、ｒ２、ｒ３、・・・、ｒｍ、と音圧ｒｎを変換部１７を介することで単位系を変えても良く、さらに、機械系実測伝達特性を算出した後に単位系を変換する演算を行っても良い。
ＳＴＥＰ１１は、第１実施例と同様に、実際の電動機制御装置を使って電動機１と機械５を含む機械系の機械系伝達特性を把握する。
第２実施例では、複数の検出部と音圧検出部２９を有しているので、複数の機械系伝達特性を得られる。つまり、機械特性算出部１１は、指令器４の指令信号である掃引正弦波Ｃと、検出部２a、２ｂ、２ｃ、・・・・、２ｍが検出した機械の動作量ｒ１、ｒ２、ｒ３、・・・、ｒｍから、複数の機械系実測伝達特性Ｈa，Ｈb，Ｈc，・・・、Ｈｍ，Ｈｎを算出する。
同様に、指令器４の指令信号と、検出部２９が検出した音圧ｒｎから、機械５が振動して発生する音の実測特性Ｈｎを算出することができる。
なお、ここではＨｎも機械系実測伝達特性に含めて説明を続ける。
なお、各動作量ｒ１、ｒ２、ｒ３、・・・、ｒｍ、と音圧ｒｎを変換部１７を介することで単位系を変えても良く、さらに、機械系実測伝達特性を算出した後に単位系を変換する演算を行っても良い。
ＳＴＥＰ１２は、第１の実施例と同様に、共振周波数推定部２４で、ステップＳＴＥＰ１１で得た機械系実測伝達特性Ｈa，Ｈb，Ｈc，・・・、Ｈｍ、Ｈｎから共振周波数を検出する。
機械の振動モードが複雑な場合、１点の機械系伝達特性の計測では共振周波数を判別できない場合があるが、ここでは複数の機械系伝達特性を利用できるので、共振周波数の判別漏れが少なくなる効果もある。また、音の計測も判別に寄与できる。
機械の振動モードが複雑な場合、１点の機械系伝達特性の計測では共振周波数を判別できない場合があるが、ここでは複数の機械系伝達特性を利用できるので、共振周波数の判別漏れが少なくなる効果もある。また、音の計測も判別に寄与できる。
ＳＴＥＰ１３では、第１の実施例と同様に、フィルタ推定部２５が関与し、前記駆動力フィルタ部１０のパラメータを算出するステップであり、ＳＴＥＰ１２で得た共振周波数から共振周波数の候補を選定しこれを反映したパラメータを算出する。
ここでは、検出部２a,２ｂのみが制御器３にフィードバックされるが、この検出部２a,２ｂで検出できていない共振に対してもフィルタ設定候補を算出できる。
ここでは、検出部２a,２ｂのみが制御器３にフィードバックされるが、この検出部２a,２ｂで検出できていない共振に対してもフィルタ設定候補を算出できる。
ＳＴＥＰ１４は、第１実施例と同様に、フィルタ効果模擬部１３が関与し、ここではＳＴＥＰ１１で得られた機械系伝達特性に、駆動力フィルタ部をモデル化した駆動力フィルタ部モデルを適用した結果を算出する。
ここでは、複数の機械系伝達特性に対して、駆動力フィルタ部１０を活用した場合を模擬することができ、１つの機械系伝達特性Ｈでは得られない様々な箇所における効果を評価できる。
また、その結果を出力装置１８にて観察できる。さらに、音の特性を含むＨｍも他と同様に取り扱うことができ、音に対する駆動力フィルタ部１０の効果をも評価できる。
音の特性は、出力装置１８にグラフ化して観察しても良いし、音圧再生装置３０にて、人の耳で聞き分けて、フィルタ効果を模擬して確認しても良い。
音の時系列データを記憶装置１９に記憶させておき、これをフィルタ効果模擬部１３に入力して、その出力を音圧再生装置３０にて音を再生して、音に対するフィルタの効果を人の耳で確認しても良い。
ここでは、複数の機械系伝達特性に対して、駆動力フィルタ部１０を活用した場合を模擬することができ、１つの機械系伝達特性Ｈでは得られない様々な箇所における効果を評価できる。
また、その結果を出力装置１８にて観察できる。さらに、音の特性を含むＨｍも他と同様に取り扱うことができ、音に対する駆動力フィルタ部１０の効果をも評価できる。
音の特性は、出力装置１８にグラフ化して観察しても良いし、音圧再生装置３０にて、人の耳で聞き分けて、フィルタ効果を模擬して確認しても良い。
音の時系列データを記憶装置１９に記憶させておき、これをフィルタ効果模擬部１３に入力して、その出力を音圧再生装置３０にて音を再生して、音に対するフィルタの効果を人の耳で確認しても良い。
また、算出した機械系実測伝達特性Ｈa，Ｈb，Ｈc，・・・、Ｈｍを、逆フーリエ変換により、時系列データに変換して、出力装置１８にグラフ化しても良い。
ＳＴＥＰ１５は、第１実施例と同じように、特性演算部２６が関与し、ＳＴＥＰ１１で得られた機械系実測伝達特性と、駆動力フィルタ部モデルと、制御器の数値モデルである制御器モデルを使って、電動機制御装置と機械系の組み合わせを模擬する。
ここでは、ステップＳＴＥＰ０３で示した式（１１）、（１２）、（１３）、（１４）、（１５）において、機械系伝達特性モデルｈを機械系実測伝達特性Ｈに置き換え、駆動力フィルタ部ｆには駆動力フィルタ部モデルを適用し、制御器モデルと駆動力フィルタ部モデルと機械系実測伝達特性との合成特性にを算出する。
なお、検出部２ｃ、・・２ｍと音圧検出部２９は、制御器３にフィードバックされないので、制御系の特性とは無関係である。
ここでは、ステップＳＴＥＰ０３で示した式（１１）、（１２）、（１３）、（１４）、（１５）において、機械系伝達特性モデルｈを機械系実測伝達特性Ｈに置き換え、駆動力フィルタ部ｆには駆動力フィルタ部モデルを適用し、制御器モデルと駆動力フィルタ部モデルと機械系実測伝達特性との合成特性にを算出する。
なお、検出部２ｃ、・・２ｍと音圧検出部２９は、制御器３にフィードバックされないので、制御系の特性とは無関係である。
ＳＴＥＰ１６は、第１実施例と同様に、フィルタ効果算出部１４が関与し、ＳＴＥＰ１１で得られた機械系実測伝達特性に、駆動力フィルタ部を適用した結果を算出する。
ここで、スイッチ９ｂを駆動力フィルタ部１０が作用するように設定して処理すれば良い。
ここで、フィルタ効果算出部１４の出力は出力装置１８にて確認できる。
また、記憶装置１９にて、ＳＴＥＰ１４の駆動力フィルタ部モデルを適用した場合と、ＳＴＥＰ１６の駆動力フィルタ部１０を適用した場合を比較して効果を確認することもできる。
ここで、スイッチ９ｂを駆動力フィルタ部１０が作用するように設定して処理すれば良い。
ここで、フィルタ効果算出部１４の出力は出力装置１８にて確認できる。
また、記憶装置１９にて、ＳＴＥＰ１４の駆動力フィルタ部モデルを適用した場合と、ＳＴＥＰ１６の駆動力フィルタ部１０を適用した場合を比較して効果を確認することもできる。
音の特性を含むＨｎについても、駆動力フィルタ部１０が作用した特性を出力装置１８にて確認できるので、人の耳に頼った曖昧さを排除して、音の低減を把握できる。
また、第１実施例と同様に、駆動力フィルタ部１０の設定パラメータを入力装置２０にて、駆動力フィルタ部モデルと異なる設定値に変更しても良い。
また、第１実施例と同様に、駆動力フィルタ部１０の設定パラメータを入力装置２０にて、駆動力フィルタ部モデルと異なる設定値に変更しても良い。
ＳＴＥＰ１７は、第２の特性演算部２７が関与し、ＳＴＥＰ１６で得られた駆動力フィルタ部１０と機械系伝達特性と、制御器モデルを使って、電動機制御装置と機械系の組み合わせを模擬する。
ここで、ＳＴＥＰ１６で算出した駆動力フィルタ部１０と機械系伝達特性の合成特性を使用し、制御器３の位置制御部１５および速度制御部１６の特性Ｇ２はモデルを用いて、ＳＴＥＰ１５に示した式（１１）、（１２）、（１３）、（１４）、（１５）を使用し、指令応答Ｚｒa,Ｚｒｂ、外乱応答Ｚｄa,Ｚｄｂ、一巡開ループ周波数特性Ｚｏを算出する。
ここで、ＳＴＥＰ１６で算出した駆動力フィルタ部１０と機械系伝達特性の合成特性を使用し、制御器３の位置制御部１５および速度制御部１６の特性Ｇ２はモデルを用いて、ＳＴＥＰ１５に示した式（１１）、（１２）、（１３）、（１４）、（１５）を使用し、指令応答Ｚｒa,Ｚｒｂ、外乱応答Ｚｄa,Ｚｄｂ、一巡開ループ周波数特性Ｚｏを算出する。
このようにして、ＳＴＥＰ１１から１７を実行することで、駆動力フィルタ部１０の最適なパラメータを求めることができるのである。
なお、図６において、必要に応じて、途中のステップを省略したり、前のステップに戻るようにすることもできる。
なお、図６において、必要に応じて、途中のステップを省略したり、前のステップに戻るようにすることもできる。
図７は、本発明の第３実施例を示す電動機制御装置の構成図である。
図７において、１a、１ｂは電動機、２a、２ｂ、２ｃは検出部、３a、３ｂは制御器、４は指令器、５は機械、これで電動機制御装置が構成されている。
なお、図７において、図の簡略化のため、制御器３は、第１実施例、第２実施例で示した駆動力フィルタ部１０やスイッチ９を内臓した各種機能部を含むハードウエアの外観図として示している。つまり、制御器３としているが、第１実施例、第２実施例で示した制御器３や駆動力フィルタ部１０やスイッチ９や加算器を備え、同様に電動機制御装置を構成しているものとする。
５０は、フィルタ設定部であり、機械特性算出部１１、フィルタ定数推定部３３、模擬動作算出部３１、実機動作確認部３２、フィルタモデル設定部５１で構成されている。
フィルタ定数推定部３３は、共振周波数推定部２４、フィルタ推定部２５で構成され、
模擬動作算出部３１は、フィルタ効果模擬部１３、特性演算部２６で構成され、実機動作確認部３２は、第２の特性演算部２７、フィルタ効果算出部１４で構成されている。
フィルタモデル設定部５１は、演算部２３、フィルタモデル推定部３６、機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部２２、モデル特性演算部３５で構成される。
また、出力装置１８、入力装置２０、記憶装置１９は、フィルタ設定部５０の付属装置である。
また、電動機１a,1bは回転型モータであり、回転型モータはボールねじを介してテーブルを並進移動させる。また、Ｙ軸は、回転型モータ１aの動作量を検出する検出部２aと、テーブルの動作量を検出する検出部２ｃを有したフルクローズド構成になっている。
Ｘ軸は、回転型モータ1bの動作量を検出する検出部２ｂを持つセミクローズド構成になっている。
図７において、１a、１ｂは電動機、２a、２ｂ、２ｃは検出部、３a、３ｂは制御器、４は指令器、５は機械、これで電動機制御装置が構成されている。
なお、図７において、図の簡略化のため、制御器３は、第１実施例、第２実施例で示した駆動力フィルタ部１０やスイッチ９を内臓した各種機能部を含むハードウエアの外観図として示している。つまり、制御器３としているが、第１実施例、第２実施例で示した制御器３や駆動力フィルタ部１０やスイッチ９や加算器を備え、同様に電動機制御装置を構成しているものとする。
５０は、フィルタ設定部であり、機械特性算出部１１、フィルタ定数推定部３３、模擬動作算出部３１、実機動作確認部３２、フィルタモデル設定部５１で構成されている。
フィルタ定数推定部３３は、共振周波数推定部２４、フィルタ推定部２５で構成され、
模擬動作算出部３１は、フィルタ効果模擬部１３、特性演算部２６で構成され、実機動作確認部３２は、第２の特性演算部２７、フィルタ効果算出部１４で構成されている。
フィルタモデル設定部５１は、演算部２３、フィルタモデル推定部３６、機械系伝達特性モデルフィルタ効果模擬部２２、モデル特性演算部３５で構成される。
また、出力装置１８、入力装置２０、記憶装置１９は、フィルタ設定部５０の付属装置である。
また、電動機１a,1bは回転型モータであり、回転型モータはボールねじを介してテーブルを並進移動させる。また、Ｙ軸は、回転型モータ１aの動作量を検出する検出部２aと、テーブルの動作量を検出する検出部２ｃを有したフルクローズド構成になっている。
Ｘ軸は、回転型モータ1bの動作量を検出する検出部２ｂを持つセミクローズド構成になっている。
図８は図７の第３実施例を示す電動機制御装置の構成図において、電動機と機械の機械系を伝達関数で表した図である。図８は構成要素を図７より省略している。
電動機１a,1bと機械５を含めた機械系伝達特性として、電動機１aの駆動と検出部２aにより得られる機械系伝達特性Ｈa，a、電動機１aの駆動と検出部２ｃにより得られるＨｃ，a，電動機１ｂの駆動と検出部２ｂにより得られる機械系伝達特性Ｈｂ,bに加え、電動機１aの駆動と検出部２ｂにより得られる機械系伝達特性Ｈｂ，aと、電動機１ｂの駆動と検出部２aにより得られる機械系伝達特性Ｈa,bと、電動機１ｂの駆動と検出部２ｃにより得られる機械系伝達特性Ｈｃ，ｂがある。
電動機１a,1bと機械５を含めた機械系伝達特性として、電動機１aの駆動と検出部２aにより得られる機械系伝達特性Ｈa，a、電動機１aの駆動と検出部２ｃにより得られるＨｃ，a，電動機１ｂの駆動と検出部２ｂにより得られる機械系伝達特性Ｈｂ,bに加え、電動機１aの駆動と検出部２ｂにより得られる機械系伝達特性Ｈｂ，aと、電動機１ｂの駆動と検出部２aにより得られる機械系伝達特性Ｈa,bと、電動機１ｂの駆動と検出部２ｃにより得られる機械系伝達特性Ｈｃ，ｂがある。
第１実施例と異なる部分は、電動機１、制御機３を２つ有し、検出部２を３つ有した多軸構成になっている点である。
また、その１軸は、電動機１が回転型モータを持ち、検出部２a、２ｃを備えたフルクローズド構成であり、もう１つの軸は、電動機１が回転型モータを持ち、検出部２ｂを備えたセミクローズド構成である点である。
さらに、制御器３を位置制御部１５、速度制御部１６に分解し、変換部１７を追加した点も第１の実施例とは異なる。
また、機械特性算出部１１とフィルタ効果算出部１４は、２系統の入力がある。
また、その１軸は、電動機１が回転型モータを持ち、検出部２a、２ｃを備えたフルクローズド構成であり、もう１つの軸は、電動機１が回転型モータを持ち、検出部２ｂを備えたセミクローズド構成である点である。
さらに、制御器３を位置制御部１５、速度制御部１６に分解し、変換部１７を追加した点も第１の実施例とは異なる。
また、機械特性算出部１１とフィルタ効果算出部１４は、２系統の入力がある。
第２実施例と異なる部分は、電動機１、制御機３を２つ有し、検出部２を３つ有した多軸構成になっている点である。また、その１軸が、フルクローズド構成である点は、第２実施例と同じであるが、もう１つの軸を備え、セミクローズド構成で回転型モータの電動機１と検出部２ｂを備えた点である。
さらに、制御機３にフィードバックする３つの検出部２以外に、複数の加速度計や音圧検出部２９および音圧再生装置３０を有していない点も異なる。
加えて、第１実施例の図１と同じ手順としたので、機械系伝達特性モデルで演算するステップＳＴＥＰ０１から０４に関連する要素を有していない点が異なる。
さらに、制御機３にフィードバックする３つの検出部２以外に、複数の加速度計や音圧検出部２９および音圧再生装置３０を有していない点も異なる。
加えて、第１実施例の図１と同じ手順としたので、機械系伝達特性モデルで演算するステップＳＴＥＰ０１から０４に関連する要素を有していない点が異なる。
以下、各ステップの動作について、順に説明する。
まず、ＳＴＥＰ１１は、機械特性算出部１１が関わり、電動機と機械を含む機械系の機械系実測伝達特性を算出するステップであり、実際の電動機制御装置を使って、機械系伝達特性を把握する。
ここでは、多軸構成なので、３つの検出部２から６つの機械系伝達特性を計測する。
スイッチ９ｃによりY軸のフィードバックループを切り、開ループ化し、スイッチ９aにより指令器４の出力を加算器８a側に切り替え、加算器８a側のスイッチ９ｂは、駆動力フィルタ部１０を使わないように設定する。
指令器４は掃引正弦波Ｃaを発生し、トルク指令Ｔaとして電流制御部６aに与えると、電動機１aが付加された機械５と共に動作する。動作した電動機１aと機械５の動作量ｒa,rcを、検出部２a,２ｃが検出する。
もう１軸も、スイッチ９ｆによりX軸を開ループ化し、掃引正弦波Ｃbを受けず電流制御部６ｂにトルク指令を与えないか、もしくはＣb＝０を与えておけば、電動機１aが動作したとき、検出部２ｂでも応答ｒｂを得る。
これにより、機械特性算出部１１は、トルク指令Ｔａと動作量ra,rb,rcから、機械系伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,aを得る。
まず、ＳＴＥＰ１１は、機械特性算出部１１が関わり、電動機と機械を含む機械系の機械系実測伝達特性を算出するステップであり、実際の電動機制御装置を使って、機械系伝達特性を把握する。
ここでは、多軸構成なので、３つの検出部２から６つの機械系伝達特性を計測する。
スイッチ９ｃによりY軸のフィードバックループを切り、開ループ化し、スイッチ９aにより指令器４の出力を加算器８a側に切り替え、加算器８a側のスイッチ９ｂは、駆動力フィルタ部１０を使わないように設定する。
指令器４は掃引正弦波Ｃaを発生し、トルク指令Ｔaとして電流制御部６aに与えると、電動機１aが付加された機械５と共に動作する。動作した電動機１aと機械５の動作量ｒa,rcを、検出部２a,２ｃが検出する。
もう１軸も、スイッチ９ｆによりX軸を開ループ化し、掃引正弦波Ｃbを受けず電流制御部６ｂにトルク指令を与えないか、もしくはＣb＝０を与えておけば、電動機１aが動作したとき、検出部２ｂでも応答ｒｂを得る。
これにより、機械特性算出部１１は、トルク指令Ｔａと動作量ra,rb,rcから、機械系伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,aを得る。
つぎに、動作させる軸を入れ替える。
スイッチ9fによりX軸のフィードバックループを切り、開ループ化し、スイッチ９dにより指令器４の出力を加算器８ｃ側に切り替え、加算器８c側のスイッチ９eは、駆動力フィルタ部１０を使わないように設定する。
指令器４は掃引正弦波Ｃbを発生し、トルク指令Ｔｂとして電流制御部６ｂに与えると、電動機１ｂが付加された機械５と共に動作する。動作した電動機１ｂの動作量ｒｂを検出部２ｂが検出する。
もう１軸も、スイッチ９ｃによりYX軸を開ループ化し、掃引正弦波Ｃaを受けず電流制御部６aにトルク指令を与えないか、もしくはＣa＝０を与えておけば、電動機１bが動作したとき、検出部２a,2cでも応答ｒa,rcを得る。
これにより、トルク指令Ｔbと動作量ra,rb,rcから、機械系伝達特性Ｈa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bを得る。
ここで得られた機械系伝達特性Ｈを記憶装置１９に記録しても良く、さらに、機械系伝達特性Ｈを出力装置１８にて観察しても良い。
スイッチ9fによりX軸のフィードバックループを切り、開ループ化し、スイッチ９dにより指令器４の出力を加算器８ｃ側に切り替え、加算器８c側のスイッチ９eは、駆動力フィルタ部１０を使わないように設定する。
指令器４は掃引正弦波Ｃbを発生し、トルク指令Ｔｂとして電流制御部６ｂに与えると、電動機１ｂが付加された機械５と共に動作する。動作した電動機１ｂの動作量ｒｂを検出部２ｂが検出する。
もう１軸も、スイッチ９ｃによりYX軸を開ループ化し、掃引正弦波Ｃaを受けず電流制御部６aにトルク指令を与えないか、もしくはＣa＝０を与えておけば、電動機１bが動作したとき、検出部２a,2cでも応答ｒa,rcを得る。
これにより、トルク指令Ｔbと動作量ra,rb,rcから、機械系伝達特性Ｈa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bを得る。
ここで得られた機械系伝達特性Ｈを記憶装置１９に記録しても良く、さらに、機械系伝達特性Ｈを出力装置１８にて観察しても良い。
次に、ＳＴＥＰ１２について説明する。
ここは、共振周波数推定部２４が関与し、前記機械系伝達特性から共振周波数を推定するステップであり、ＳＴＥＰ１１で得た電動機１および機械５の機械系実測伝達特性に含まれる共振を検出する処理を行う。
ステップＳＴＥＰ１１で得た機械系実測伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,aとＨa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bには、は凹凸が現れ、凸の頂点は共振である。それぞれの機械系実測伝達特性によって共振の大きさ（高さ）が異なるが、それぞれの機械系実測伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,aとＨa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bから共振周波数推定部２４にて共振周波数を推定できる。
ここは、共振周波数推定部２４が関与し、前記機械系伝達特性から共振周波数を推定するステップであり、ＳＴＥＰ１１で得た電動機１および機械５の機械系実測伝達特性に含まれる共振を検出する処理を行う。
ステップＳＴＥＰ１１で得た機械系実測伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,aとＨa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bには、は凹凸が現れ、凸の頂点は共振である。それぞれの機械系実測伝達特性によって共振の大きさ（高さ）が異なるが、それぞれの機械系実測伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,aとＨa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bから共振周波数推定部２４にて共振周波数を推定できる。
次のＳＴＥＰ１３は、フィルタ推定部２５が関与し、前記共振周波数の中から候補を選択し算出し前記駆動力フィルタ部１０のパラメータを算出するステップであり、共振周波数の候補を選択すると共にこれを反映したパラメータを算出する。
ここでは、制御器３のパラメータ（ゲイン）と干渉しないように周波数範囲が決められ、かつ、共振周波数の機械系伝達特性の振幅が大きいものを選択する。
ここでは、制御器３のパラメータ（ゲイン）と干渉しないように周波数範囲が決められ、かつ、共振周波数の機械系伝達特性の振幅が大きいものを選択する。
次のＳＴＥＰ１４は、フィルタ効果模擬部１３が関わり、駆動力フィルタ部と機械系の組み合わせ特性を模擬するステップであり、ここではＳＴＥＰ１１で得られた機械系実測伝達特性に、駆動力フィルタ部をモデル化した駆動力フィルタ部モデルを適用した結果を算出する。ここでは、ＳＴＥＰ１３で得たパラメータを使って処理を行う。
すなわち、フィルタ効果模擬部１３は、機械系実測伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,aとＨa,bとＨa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bに、ＳＴＥＰ１３で得たパラメータを駆動力フィルタ部モデルを適用した場合を模擬する。
すなわち、フィルタ効果模擬部１３は、機械系実測伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,aとＨa,bとＨa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bに、ＳＴＥＰ１３で得たパラメータを駆動力フィルタ部モデルを適用した場合を模擬する。
第１実施例、第２実施例と異なり、機械系実測伝達特性Ｈb,aとＨa,b、Ｈｃ,b、も得られているので、X軸の電動機１ｂが動作したときのY軸の検出部２a,2cへの影響や、Y軸の電動機１aが動作したときのX軸の検出部２ｂへの影響について、フィルタの有無による効果を事前に検討できる。
このため、軸間干渉の除去に有効な、フィルタの設定を検討できる。
出力装置１８にて、算出した結果をグラフ化して比較すれば、単軸の特性あるいはXY軸間の特性に対して、駆動力フィルタ部１０がどの程度効果があるかを確認できる。
このため、軸間干渉の除去に有効な、フィルタの設定を検討できる。
出力装置１８にて、算出した結果をグラフ化して比較すれば、単軸の特性あるいはXY軸間の特性に対して、駆動力フィルタ部１０がどの程度効果があるかを確認できる。
ＳＴＥＰ１５は、演算部２６が関与し、電動機制御装置と機械系の組み合わせ特性を模擬するステップである。ＳＴＥＰ１１で得られた機械系伝達特性と、駆動力フィルタ部モデルと、制御器の数値モデルである制御器モデルを使って、合成特性を算出する。
フルクローズド構成のＹ軸は、第２実施例に示した式（１１）、（１２）、（１３）、（１４）、（１５）を使用し、セミクローズド構成のＸ軸は、第１実施例に示した式（５）、（７）、（８）を用いる。式（１１）、（１２）、（１３）、（１４）の機械系伝達特性ｈaをＨa,aに、ｈbをＨc,aに、検出部２ｂの応答ｒｂをｒｃに、置き換えればよい。また、本実施例では、第２実施例と同様に、制御器３の特性Ｇを位置制御部の特性Ｇ１と速度制御部の特性Ｇ２に分けて記載したので、式（５）、（７）、（８）は、式（１６）（１７）（１８）に書き直される。
指令応答Ｚｒは式（１６）、外乱応答Ｚｄは式（１７）、一巡開ループ周波数特性Ｚｏは式（１８）となる。
フルクローズド構成のＹ軸は、第２実施例に示した式（１１）、（１２）、（１３）、（１４）、（１５）を使用し、セミクローズド構成のＸ軸は、第１実施例に示した式（５）、（７）、（８）を用いる。式（１１）、（１２）、（１３）、（１４）の機械系伝達特性ｈaをＨa,aに、ｈbをＨc,aに、検出部２ｂの応答ｒｂをｒｃに、置き換えればよい。また、本実施例では、第２実施例と同様に、制御器３の特性Ｇを位置制御部の特性Ｇ１と速度制御部の特性Ｇ２に分けて記載したので、式（５）、（７）、（８）は、式（１６）（１７）（１８）に書き直される。
指令応答Ｚｒは式（１６）、外乱応答Ｚｄは式（１７）、一巡開ループ周波数特性Ｚｏは式（１８）となる。
Ｚo=−(Ｇ1＋ｂ)・Ｇ２・（ｆ・Ｈb,b） 式（１８）
ここで、特性演算部２６は、計測した機械系伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,bと、駆動力フィルタ部モデルの特性ｆと、位置制御部の特性Ｇ１と速度制御部の特性Ｇ２を用いて、電動機制御装置と機械系実測伝達特性の合成特性を算出する。
ここで、特性演算部２６は、計測した機械系伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb,bと、駆動力フィルタ部モデルの特性ｆと、位置制御部の特性Ｇ１と速度制御部の特性Ｇ２を用いて、電動機制御装置と機械系実測伝達特性の合成特性を算出する。
ＳＴＥＰ１６は、フィルタ効果算出部１４が関与し、駆動力フィルタ部と機械系伝達特性の組み合わせ特性を確認するステップであり、駆動力フィルタ部を適用して実機で評価する。実際に駆動力フィルタ部１０が作用するようにし、ＳＴＥＰ１３にて決定したパラメータを駆動力フィルタ部１０に設定して実施する。
スイッチ９ｂ、９eは、駆動力フィルタ部１０a、１０ｂを介して、指令信号C（Ca,Cb）が電流制御部６a、６ｂに与えられるように設定して、フィルタ効果算出部１４が実際に駆動力フィルタ部１０が作用した機械系伝達特性Ｈ”を算出する。
スイッチ９ｂ、９eは、駆動力フィルタ部１０a、１０ｂを介して、指令信号C（Ca,Cb）が電流制御部６a、６ｂに与えられるように設定して、フィルタ効果算出部１４が実際に駆動力フィルタ部１０が作用した機械系伝達特性Ｈ”を算出する。
次のＳＴＥＰ１７は、第２の特性演算部２７が関与し、電動機制御装置と機械系の組み合わせ特性を模擬するステップであり、ＳＴＥＰ１６で得られた駆動力フィルタ部１０と機械系実測伝達特性の組み合わせ特性と、制御器モデルを使って、合成特性を算出する。
ここでは、閉ループ周波数特性の指令応答Ｚｒ、閉ループ周波数特性の外乱応答Ｚｄ、一巡開ループ周波数特性Ｚｏを求めて、実機での動作を評価する。
以上のようにして、駆動力フィルタ部の最適なパラメータが得て、それを模擬および実記で評価して、電動機制御装置のフィルタ設定が実現できるのである。
ここでは、閉ループ周波数特性の指令応答Ｚｒ、閉ループ周波数特性の外乱応答Ｚｄ、一巡開ループ周波数特性Ｚｏを求めて、実機での動作を評価する。
以上のようにして、駆動力フィルタ部の最適なパラメータが得て、それを模擬および実記で評価して、電動機制御装置のフィルタ設定が実現できるのである。
なお、第３の実施例において、ステップＳＴＥＰ１１では、機械系伝達特性Ｈa,a、Ｈｃ,a、Ｈb，aとＨa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bを計測する際に、電動機１aと１ｂの一方を動作させて他方を停止させていたが、指令器４の２種類の指令Cが互いに無相関であれば、電動機１aと１ｂを同時に動作させて計測しても良い。
この方法について、以下に説明する。
たとえば、電動機１aをランダム波Caで動作させ、電動機１ｂをM系列波Cbで動作させ、３つの検出部２a,2b,2cから応答ｒa,rb,rcを得て、それそれの機械系伝達特性を算出する。ここで、機械特性算出部１１は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を利用して周波数分析し、平均化して得られたオートパワースペクトルとクロススペクトルから機械系伝達特性Ｈを求められる。
機械系伝達特性Ｈは、模擬的に示す式（１９）の関係である。
この方法について、以下に説明する。
たとえば、電動機１aをランダム波Caで動作させ、電動機１ｂをM系列波Cbで動作させ、３つの検出部２a,2b,2cから応答ｒa,rb,rcを得て、それそれの機械系伝達特性を算出する。ここで、機械特性算出部１１は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を利用して周波数分析し、平均化して得られたオートパワースペクトルとクロススペクトルから機械系伝達特性Ｈを求められる。
機械系伝達特性Ｈは、模擬的に示す式（１９）の関係である。
左辺の指令信号Ca,Cbの正方行列化して、その逆行列を掛ければ、機械系伝達特性のマトリックスが解けるので、模擬的に示した式（２０）からＨa,a、Ｈｃ,a、Ｈb，aとＨa,b、Ｈｃ,b、Ｈb,bが求まることが判る。
ここで、A*;Aの複素共役
[A]-1;[A]の逆行列 を示す。
[A]-1;[A]の逆行列 を示す。
つまり、平均化したオートパワースペクトルとクロススペクトルから、式（２１）にて機械系伝達特性Ｈの行列が解ける。
ここで、G’ra,ca;応答raと指令信号Caの平均化したクロススペクトル
G’rb,ca；応答rbと指令信号Caの平均化したクロススペクトル
G’rc,ca;応答rcと指令信号Caの平均化したクロススペクトル
G’ra,cb;応答raと指令信号Cbの平均化したクロススペクトル
G’rb,cb；応答rbと指令信号Cbの平均化したクロススペクトル
G’rc,cb;応答rcと指令信号Cbの平均化したクロススペクトル
G’ca,ca;指令信号Caの平均化したオートパワースペクトル
G’ca,cb;指令信号Caと指令信号Cbの平均化したクロススペクトル
G’cb,ca;指令信号Cbと指令信号Caの平均化したクロススペクトル
G’cb,cb;指令信号Cbの平均化したオートパワースペクトル
を示す。
G’rb,ca；応答rbと指令信号Caの平均化したクロススペクトル
G’rc,ca;応答rcと指令信号Caの平均化したクロススペクトル
G’ra,cb;応答raと指令信号Cbの平均化したクロススペクトル
G’rb,cb；応答rbと指令信号Cbの平均化したクロススペクトル
G’rc,cb;応答rcと指令信号Cbの平均化したクロススペクトル
G’ca,ca;指令信号Caの平均化したオートパワースペクトル
G’ca,cb;指令信号Caと指令信号Cbの平均化したクロススペクトル
G’cb,ca;指令信号Cbと指令信号Caの平均化したクロススペクトル
G’cb,cb;指令信号Cbの平均化したオートパワースペクトル
を示す。
実機で計測して得た機械系伝達特性からフィルタのパラメータを求め、数値モデルおよび実機での評価することで最適のフィルタ設定が可能となる。これらの機能は電動機制御装置全般に適用可能である。
１ 電動機（１a、１ｂ）
２ 検出部（２a、２ｂ、２ｃ、・・・、２ｍ）
３ 制御器（３a、３ｂ）
４ 指令器
５ 機械
６ 電流制御部（６a、６ｂ）
８ 加算器 （８a、８ｂ）
９ スイッチ (９a、９ｂ、９ｃ、９ｄ、９e、９ｆ)
１０ 駆動力フィルタ部（１０a、１０ｂ）
１１ 機械特性算出部
１３ フィルタ効果模擬部
１４ フィルタ効果算出部
１５ 位置制御部（１５a、１５ｂ）
１６ 速度制御部（１６a、１６ｂ）
１７ 変換部（１７a、１７ｂ）
１８ 出力装置
１９ 記憶装置
２０ 入力装置
２２ 機械特性モデルフィルタ効果模擬部
２３ 演算部
２４ 共振周波数推定部
２５ フィルタ推定部
２６ 特性演算部
２７ 第２の特性演算部
２９ 音圧検出部
３０ 音圧再生装置
３１ 模擬特性算出部
３２ 実機特性確認部
３３ フィルタ定数推定部
３６ フィルタモデル推定部
５０ フィルタ設定部
５１ フィルタモデル設定部
(従来)
１００ パラメータ調整システム
１０１ ＣＮＣ装置
１０２ 切換スイッチ
１０３ サーボコントローラ
１０４ モータ
１０５ 工作機械
１０６ 測定器
１０７ フィードフォワード処理部
１０８ 位置制御装置。
１０９ 機械モデル
(従来)
２０１ サーボモータ
２０２ サーボアンプ
２０３ 速度指令入力部
２０４ 関数発生器
２０５ スイッチ
２０６ 速度増幅器
２０７ デジタルノッチフィルタ
２０８ スイッチ
２０９ 中心周波数設定器
２１０ 係数設定器
２１１，２１２ スイッチ
２１３ 電流指令設定器
２１４ 増幅器
２ 検出部（２a、２ｂ、２ｃ、・・・、２ｍ）
３ 制御器（３a、３ｂ）
４ 指令器
５ 機械
６ 電流制御部（６a、６ｂ）
８ 加算器 （８a、８ｂ）
９ スイッチ (９a、９ｂ、９ｃ、９ｄ、９e、９ｆ)
１０ 駆動力フィルタ部（１０a、１０ｂ）
１１ 機械特性算出部
１３ フィルタ効果模擬部
１４ フィルタ効果算出部
１５ 位置制御部（１５a、１５ｂ）
１６ 速度制御部（１６a、１６ｂ）
１７ 変換部（１７a、１７ｂ）
１８ 出力装置
１９ 記憶装置
２０ 入力装置
２２ 機械特性モデルフィルタ効果模擬部
２３ 演算部
２４ 共振周波数推定部
２５ フィルタ推定部
２６ 特性演算部
２７ 第２の特性演算部
２９ 音圧検出部
３０ 音圧再生装置
３１ 模擬特性算出部
３２ 実機特性確認部
３３ フィルタ定数推定部
３６ フィルタモデル推定部
５０ フィルタ設定部
５１ フィルタモデル設定部
(従来)
１００ パラメータ調整システム
１０１ ＣＮＣ装置
１０２ 切換スイッチ
１０３ サーボコントローラ
１０４ モータ
１０５ 工作機械
１０６ 測定器
１０７ フィードフォワード処理部
１０８ 位置制御装置。
１０９ 機械モデル
(従来)
２０１ サーボモータ
２０２ サーボアンプ
２０３ 速度指令入力部
２０４ 関数発生器
２０５ スイッチ
２０６ 速度増幅器
２０７ デジタルノッチフィルタ
２０８ スイッチ
２０９ 中心周波数設定器
２１０ 係数設定器
２１１，２１２ スイッチ
２１３ 電流指令設定器
２１４ 増幅器
Claims (19)
- 指令信号を発生する指令器と、
前記指令信号を受けて駆動指令を出力する制御器と、
前記駆動指令にフィルタ処理を施す駆動力フィルタ部と、
前記駆動力フィルタ部の出力を入力として機械に連結された電動機を駆動する電流制御部とを備え、
前記機械の動作量を前記制御器にフィードバックするように構成された電動機制御装置において、
記駆動力フィルタ部のパラメータを算出するフィルタ設定部を備え、
前記フィルタ設定部が、
前記フィードバックを切り前記電流制御部の入力と前記動作量とを計測して、前記電動機と前記機械を含む機械系の実測伝達特性を算出する機械特性算出部と、
前記機械系の実測伝達特性から前記駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するフィルタ定数推定部と、
前記駆動力フィルタ部を数値モデル化し前記パラメータを適用した駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系の実測伝達特性とを使用し、組み合わせ動作特性を模擬する模擬特性算出部と、
前記模擬特性算出部で評価されたパラメータを適用して、実機により組み合わせ動作特性を求める実機特性確認部と、
を有することを特徴とする電動機制御装置。 - 前記フィルタ定数推定部は、
前記機械系の実測伝達特性から共振周波数を推定する共振周波数推定部と、
前記共振周波数の中から候補を選択すると共にこれを反映した前記パラメータを算出するフィルタ推定部と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。 - 前記模擬特性算出部は、
前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系の実測伝達特性とを使用して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬するフィルタ効果模擬部と、
前記制御器を数値モデル化した制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系の実測伝達特性とを使用して、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬する特性演算部と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。 - 前記実機特性確認部は、
前記フィードバックを切り前記駆動力フィルタ部の入力と前記動作量とを計測して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を実機により求めるフィルタ効果算出部と、
さらに、前記制御器モデルと、前記フィルタ効果算出部で評価した組み合わせ動作特性を使って、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬する第２の特性演算部と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。 - 前記フィルタ設定部は、さらにフィルタモデル設定部を備え、
前記フィルタモデル設定部が、
数値演算によって前記機械系の数値モデルである機械系伝達特性モデルを算出する演算部と、
前記機械系伝達特性モデルから駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するフィルタモデル推定部と、
前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系伝達特性モデルを使用して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬する機械特性モデルフィルタ効果模擬部と、
前記制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系伝達特性モデルとを使用し、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬するモデル特性演算部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。 - 前記特性演算部と、前記第２の特性演算部と、前記モデル特性演算部とは、閉ループ周波数特性の指令応答と、閉ループ周波数特性の外乱応答と、一巡開ループ周波数特性の少なくとも一つを算出することを特徴とする請求項３，４、５のいずれかに記載の電動機制御装置。
- 前記動作量は、前記機械または前記電動機に取り付けられた検出器により検出された位置または速度または加速度であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。
- 前記動作量は、前記機械または前記電動機の複数箇所で検出され、前記複数箇所の機械系実測伝達特性を算出し、前記複数箇所の内少なくとも一つをフィードバックすることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。
- 前記動作量は、前記機械から発生する音圧を検出することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。
- 前記駆動指令は、前記電動機が回転型モータの時はトルク指令であり、前記電動機が並進型モータの時は推力指令であることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。
- 前記電動機制御装置が、前記制御器と前記駆動力フィルタ部と前記電流制御部とを２つ以上備え、前記フィルタ設定部が２系統以上の機能を有することを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。
- 前記指令信号は、掃引正弦波、Ｍ系列信号、ランダム波のいずれかであることを特徴とする請求項１記載の電動機制御装置。
- 前記駆動力フィルタ部にパラメータ設定をする入力装置と、
前記機械系の実測伝達特性や前記組み合わせ動作特性を観察する出力装置と、
前記機械系の実測伝達特性や前記組み合わせ動作特性を記憶する記憶装置とを、さらに備え、
前記出力装置には音圧再生装置が含まれることを特徴とする請求項１に記載の電動機制御装置。 - 指令信号を発生する指令器と、前記指令信号を受けて駆動指令を出力する制御器と、前記駆動指令にフィルタ処理を施す駆動力フィルタ部と、前記駆動力フィルタ部の出力を入力として機械に連結された電動機を駆動する電流制御部とを備え、前記機械の動作量を前記制御器にフィードバックするように構成された電動機制御装置において、
前記駆動力フィルタ部のパラメータを算出するときに、
前記フィードバックを切り前記電流制御部の入力と前記動作量を計測して、前記電動機と前記機械を含む機械系の実測伝達特性を算出するステップと、
前記機械系の実測伝達特性から駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するステップと、
前記駆動力フィルタ部を数値モデル化した駆動力フィルタ部モデルと前記機械系の実測伝達特性とを使用し、前記パラメータを適用して、模擬により組み合わせ動作特性を評価するステップと、
前記模擬により組み合わせ動作特性を評価するステップで評価されたパラメータを適用して、実機により組み合わせ動作特性を評価するステップとを、
備えたことを特徴とする電動機制御装置のフィルタ設定方法。 - 前記パラメータを推定するときは、前記機械系の実測伝達特性から共振周波数を推定し、前記共振周波数の中から候補を選択するとともにこれを反映した前記パラメータを算出することを特徴とする請求項１４に記載の電動機制御装置のフィルタ設定方法。
- 前記模擬により組み合わせ動作特性を評価するときは、
前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械系の実測伝達特性を使って、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価し、
前記制御器を数値モデル化した制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系の実測伝達特性とを使用して、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価することを特徴とする請求項１４に記載の電動機制御装置のフィルタ設定方法。 - 前記実機により組み合わせ動作特性を評価するときは、前記フィードバックを切り前記駆動力フィルタ部の入力と前記動作量とを計測して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を実機により評価し、
前記制御器モデルと、実機で評価した前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を使って、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価することを特徴とする請求項１４記載の電動機制御装置のフィルタ設定方法。 - 数値演算によって前記機械系の数値モデルである機械系の伝達特性モデルを算出するステップと、
前記機械系伝達特性モデルから駆動力フィルタ部に設定するパラメータを推定するステップと、
前記パラメータを設定した前記駆動力フィルタ部モデルと前記機械特性モデルを使用して、前記駆動力フィルタ部と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価するステップと、
前記制御器モデルと、前記駆動力フィルタ部モデルと、前記機械系伝達特性モデルとを使用して、前記電動機制御装置と前記機械系の組み合わせ動作特性を模擬により評価するステップとを、
さらに備えたことを特徴とする請求項１４に記載の電動機制御装置のフィルタ設定方法。 - 前記電動機制御装置と機械系の組み合わせ動作特性を模擬にて評価するときは、
閉ループ周波数特性の指令応答と、閉ループ周波数特性の外乱応答と、一巡開ループ周波数特性の少なくとも一つを算出することを特徴とする請求項１６、１７、１８のいずれかに記載の電動機制御装置のフィルタ設定方法。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005020949A (ja) * | 2003-06-27 | 2005-01-20 | Yaskawa Electric Corp | 電動機制御装置の多慣性機械モデル推定装置 |
| JP2005032048A (ja) * | 2003-07-08 | 2005-02-03 | Yaskawa Electric Corp | モーションコントロールシミュレータ及びその機能を備えた電動機制御系の調整支援装置 |
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| JPH0566150A (ja) * | 1991-09-09 | 1993-03-19 | Hitachi Ltd | 回転次数比分析方法および装置 |
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|---|---|---|---|---|
| JP2005020949A (ja) * | 2003-06-27 | 2005-01-20 | Yaskawa Electric Corp | 電動機制御装置の多慣性機械モデル推定装置 |
| JP2005032048A (ja) * | 2003-07-08 | 2005-02-03 | Yaskawa Electric Corp | モーションコントロールシミュレータ及びその機能を備えた電動機制御系の調整支援装置 |
| JP2005086841A (ja) * | 2003-09-04 | 2005-03-31 | Yaskawa Electric Corp | モータ制御装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9223300B2 (en) | 2012-05-17 | 2015-12-29 | Mitsubishi Electric Corporation | Servo-parameter adjusting apparatus |
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