JP5434368B2 - 電動機のトルク脈動抑制システム - Google Patents

Description

本発明は、電動機のトルク脈動周波数成分を抽出してトルク脈動を抑制するための補償電流を学習し、この補償電流を電動機の電流制御指令に重畳させて周波数成分毎のトルク脈動を抑制するトルク脈動抑制システムに関する。

電動機は、構造的な磁束の歪みやコギングトルクを持つため、回転に応じて振動・騒音の一因となるトルク脈動を発生する。また、電動機と負荷との間で多慣性系が構成される場合、その機械系共振点とトルク脈動周波数成分が一致することで過大な軸ねじれトルクが発生し、運転特性上の悪影響やシステム破損の危険がある。

これらの対策として、フィードバック制御による軸ねじれ共振抑制手法や、共振の基となるトルク脈動自体をフィードバック制御で低減する手法がある。しかし、フィードバックによる共振抑制方法では、共振周波数とインバータの応答周波数が近い場合、または制御系のサンプリング時間を充分に短くできない場合に共振抑制が困難になる。

これらの課題を解決するため、ＩＰＭモータ出力のトルクリップルを打ち消す補償信号をフィードフォワード制御でＩＰＭモータのｄ、ｑ軸電流指令またはトルク指令に加えるようにしたものがある。

一方、電動機に発生するトルク脈動は、モータ構造の磁気的な不完全性や、それを駆動するインバータの応答・電流誤差、機械系の特性など、様々な要因が複雑に関連している。ただし、電動機の脈動周期に着目すると、主に回転子位置に依存して発生することが分かっており、これを周期的な外乱と見なして繰り返し補償信号を生成する方法が従来から考えられている。

例えば、トルク脈動の検出値をフーリエ変換し、そのフーリエ係数をＰＩ制御器によって制御する手法がある（例えば、特許文献１参照）。トルク脈動検出値をフーリエ変換すると、正弦・余弦の２つのフーリエ係数を導くことができるため、これらの係数が２つともゼロとなるようにＰＩ制御すれば、その係数をもつ周波数成分のトルク脈動を抑制できる。

この手法のブロック構成を図１１に示し、テンション指令Ｔｓと検出信号Ｔｆの偏差に応じてＰＩ制御部に電流指令Ｉｓを得、これを電流制御部ＡＣＲでモータＭの電流を制御するテンション制御装置において、テンションセンサで検出するテンションに含まれる脈動の正弦項係数と余弦項係数を算出し、これらと指令値「０」との偏差をＰＩ制御で求め、これらを正弦波信号と余弦波信号に変換して電流指令の正弦波および余弦波補正値として加算する構成としている。

特公平８−１７５８５号公報

上記の特許文献１では、２つのフーリエ係数が２つともゼロとなるようにＰＩ制御することでその周波数成分のトルク脈動を抑制しようとする。ただし、特許文献１には、ＰＩ制御パラメータの調整手法について提案されておらず、厳密なパラメータ調整を必要としない単純なシステムへの適用に限定されるものである。このため、例えば、ＰＩ制御パラメータを無調整にしたトルク脈動抑制装置を多慣性系システムに適用すると、機械共振点で過補償となるか、逆に不安定振動を引き起こす原因となる。

一方、電動機の中でも特に埋込磁石式同期電動機は、永久磁石によるトルクだけでなく、磁気的異方性を用いたリラクタンストルクも有効活用できる高効率な電動機である。その反面、トルク脈動の観点からは、マグネットトルク脈動とリラクタンストルク脈動の双方が複合的に発生する。この点、特許文献１では、単に電流指令値に脈動補償電流を重畳することのみが記述されており、埋込磁石同期電動機のリラクタンストルクとマグネットトルクの脈動が補償電流によって干渉する問題に触れられていない。また、回転座標変換したｄｑ軸でベクトル制御することが明記されていない。したがって、埋込磁石同期電動機の場合は、必ずしも最適にトルク脈動を抑制できるとは限らず、他の周波数成分へ悪影響を与える可能性もある。

これら課題を解消するトルク脈動抑制方法として、トルク脈動周波数成分ごとに補償電流を予め学習しておき、学習した補償電流をテーブル化してフィードフォワード的に抑制する手法が考えられる。しかしながら、テーブル作成時のシステム構成や補償電流テーブルの生成方法などについて具体的に触れたものはなかった。

本発明の目的は、電動機のトルク脈動を抑制するための補償電流の学習を簡易にし、この補償電流を基にしたトルク脈動抑制システムの構成を簡単化できるトルク脈動抑制システムを提供することにある。

本発明は、前記の課題を解決するため、補償電流の学習時は電動機の制御装置とは別装置にしたコントローラを使ってトルク脈動周波数成分を抽出し、これを基にトルク脈動補償電流を学習してテーブル化し、トルク脈動抑制時は補償電流テーブルを電動機の制御装置に実装してトルク脈動補償制御を行うトルク脈動抑制システムとするもので、以下の構成を特徴とする。

（１）電動機のトルク脈動周波数成分を抽出してトルク脈動を抑制するための補償電流を学習し、この補償電流を電動機の制御装置の電流制御指令に重畳させて周波数成分毎のトルク脈動を抑制するトルク脈動抑制システムであって、
前記学習時には、電動機の制御装置とは別装置にしたコントローラを接続し、該コントローラは、電動機のトルク脈動周波数成分を抽出し、このトルク脈動を抑制するのに必要な補償電流を求めて前記制御装置にフィードバックしてトルク脈動を抑制するトルク脈動抑制手段と、トルク脈動抑制手段によるトルク脈動抑制運転時のトルク脈動補償電流を学習し、この補償電流をテーブル化しておくトルク脈動補償電流学習手段とを備え、
電動機の装置運転時には、前記補償電流テーブルを電動機の制御装置に実装し、該補償電流テーブルから読み出した補償電流でフィードフォワード的にトルク脈動を抑制する補償電流生成手段を設けると共に、
前記トルク脈動補償電流学習手段は、トルク脈動抑制運転時の周波数成分毎のトルク脈動補償電流の振幅Ｍと位相φとして学習し、これら振幅Ｍと位相φを直流信号で前記補償電流生成手段に送信する構成とし、
前記補償電流生成手段は、前記振幅Ｍと位相φと制御装置内部の位相情報θと周波数ｎを用いて補償電流ｉｑｃ＊＝Ｍ・ｓｉｎ（ｎθ＋φ）を生成する構成としたことを特徴とする。

（２）前記補償電流生成手段は、前記学習時のコントローラと制御装置との間の位相情報通信タイミングのずれを無くすよう、補償電流生成時に調整する無駄時間調整手段を備えたことを特徴とする。

（３）前記トルク脈動補償電流学習手段は、「回転数」と「トルク」を電動機および制御装置の動作状態のパラメータとして、前記振幅Ｍと位相φを個別にテーブル化した２次元のトルク脈動補償電流テーブルとして生成する構成を特徴とする。

（４）前記トルク脈動補償電流学習手段は、「回転数」と「ｑ軸電流」を電動機および制御装置の動作状態のパラメータとして、前記振幅Ｍと位相φを個別にテーブル化した２次元のトルク脈動補償電流テーブルとして生成する構成を特徴とする。

（５）前記トルク脈動補償電流学習手段は、前記振幅Ｍと位相φに変換する前の２つのフーリエ係数ＩＡｎ、ＩＢｎまたは補償電流の実部成分Ｂ、虚部成分Ａの状態で補償電流テーブルを生成する構成を特徴とする。

以上のとおり、本発明によれば、補償電流の学習時は電動機の制御装置とは別装置にしたコントローラを使ってトルク脈動周波数成分を抽出し、これを基にトルク脈動補償電流を学習してテーブル化し、トルク脈動抑制時は補償電流テーブルを電動機の制御装置に実装してトルク脈動補償制御を行うトルク脈動抑制システムとするため、補償電流の学習を簡易にし、トルク脈動抑制システムの構成を簡単化できる。

本発明に係る電動機のトルク脈動抑制システムの構成図。 実施形態１における学習システム形態の構成図。 実施形態１におけるテーブル実装システム形態の構成図。 トルクリプル抑制制御手段と学習手段の構成例。 実施形態２におけるテーブル実装システム形態の構成図。 実施形態３における学習システム形態の構成図。 実施形態４におけるトルク脈動補償電流テーブルの生成例。 実施形態５におけるトルク脈動補償電流テーブルの生成例。 実施形態６における補償電流テーブルの生成例。 実施形態８における並列化補償電流テーブルの構成例。 トルク脈動抑制ブロック付きのテンション制御装置の構成図。

（全体構成）
本発明の実施形態を説明する前に、本発明による補償電流の学習によるトルク脈動抑制システムを説明する。

図１は、本発明に係る電動機のトルク脈動抑制システムの全体構成を示す。トルク脈動の発生源となる電動機（モータ）１と、何らかの負荷装置２をシャフト３で結合し、その軸トルクをトルクメータ４で計測してコントローラ５に入力する。また、ロータリエンコーダ等の回転位置センサ６を用いて電動機の回転子位置情報を入力する。

コントローラ５は、トルク脈動抑制手段５Ａと補償電流学習手段５Ｂを搭載し、トルク指令値（あるいは速度指令値）に基づいて生成される電流指令値に上乗せするトルク脈動補償電流をインバータ７に与えることで、トルク脈動を抑制する。図１の例では、インバータ７で電流ベクトル制御することを考慮して、電動機の回転に同期した回転座標（直交ｄｑ軸）上のｄ軸またはｑ軸の電流指令値ｉ_d ^*またはｉ_q ^*を与える場合を示す。

ここで、トルク脈動抑制形態には「テーブル補償モード」と「オンライン補償モード」の２種類を用意する。「オンライン補償モード」では、図１のようにモータ１と負荷装置２の結合軸に設置した軸トルク検出器４で軸トルクを検出し、コントローラ５に搭載するトルク脈動抑制制御手段では検出されたトルク脈動を抑制するのに必要な補償電流を求めてインバータ（制御装置）７にフィードバックしてトルク脈動を抑制する。また、回転位置センサ６によりモータの回転位置／速度を検出し、この検出で補償電流の位相／速度を制御する。具体的には、トルク脈動抑制手段では、軸トルク検出値Ｔ_detと位相θから検出する電動機１の脈動をフーリエ変換し、任意周波数の脈動成分を２つのフーリエ係数の形で検出し、トルク脈動抑制制御アルゴリズムを常時オンラインで動作させてトルク脈動を抑制する。

一方、「テーブル補償モード」では、「オンライン補償モード」でトルク脈動を抑制したときの補償電流を学習手段で学習し、この補償電流をテーブル化しておき、実際の運転時に補償電流テーブルのデータを読み出してフィードフォワード的にトルク脈動を抑制する。

本発明は、「オンライン補償モード」でトルク脈動を抑制した運転を行ない、このトルク脈動抑制運転に必要な補償電流を学習して補償電流テーブルを生成しておき、「テーブル補償モード」で装置運転をするときに、補償電流テーブルを予めインバータ内に実装し、この補償電流テーブルから補償電流を読み出し、フィードフォワード的にトルク脈動を抑制するトルク脈動抑制システムとする。

このシステム構成により、図１に示す構成において、学習時にはコントローラ５および軸トルクメータ４をシステムに実装して補償電流の学習テーブル作成を行い、装置運転時には学習テーブルをインバータ７内に実装し、トルク脈動抑制手段と学習手段を搭載したコントローラ５および軸トルクメータ４などをシステムから切り離し、トルク脈動を抑制した装置運転を可能にする。

なお、インバータ７には、例えば最大トルク／電流制御を実現する電流ベクトル制御でモータ電流（トルク）を制御する一般的な装置を使用できる。

また、コントローラ５は、軸トルクメータ４によるトルク検出値からトルク脈動を検出しているが、この形態はあくまで一例であり、フレームに設置した加速度センサによるフレーム振動検出、エンコーダ等による回転速度／位置変動検出、あるいは電流センサによる電流脈動検出に置き換えることが可能である。図１では軸トルクフィードバックの形態を例に挙げている。

（実施形態１）
本実施形態では、トルク脈動補償電流テーブルを生成するための「学習システム形態」と、生成された補償電流テーブルを実装してフィードフォワード的にトルク脈動を抑制する「テーブル実装システム形態」の２種類のシステムを構築し、学習システム形態でテーブルを生成した後は、テーブル実装システム形態に切り替えてトルク脈動を抑制する。

図２は学習システム形態の構成を示し、図３はテーブル実装システム形態の構成を示す。

図２は、図１と同様に、電流ベクトル制御方式のインバータで電動機をトルク／速度制御する場合を示す。インバータ７の電流ベクトル制御部１１は、電流センサ１２で検出するモータ駆動電流ｉ_u，ｉ_v，ｉ_wとモータ１のロータ回転角度θから座標変換部１３によりモータ回転座標に同期したｄｑ軸直交回転座標系の電流に変換したｄ，ｑ軸電流検出値との比較によりモータ電流の制御を行う。ロータ回転角度θは回転位置センサ６によるエンコーダ波形ａｂｚから速度・位相検出部１４により速度ωと共に求められる。

トルク／ｉｄ，ｉｑ変換部１５は、コントローラ５からのトルク指令値Ｔ_refとモータ回転速度ωから、ベクトル制御における回転ｄｑ座標系のｄ軸およびｑ軸電流指令値ｉ_d ^*、ｉ_q0 ^*に変換し、これら電流指令値のうちｑ軸電流指令値ｉ_q0 ^*にトルク脈動補償電流ｉ_qc*を重畳して電流ベクトル制御指令値とする。

コントローラ５は、図１と同様に、トルクリプル抑制制御手段５Ａと学習手段５Ｂを搭載する。このトルクリプル抑制制御手段と学習手段の構成例を図４に示す。同図において、正弦・余弦波生成器２１では、電動機の回転子位相角θと、抑制したい脈動成分の次数ｎを設定し、基準となる周波数の正弦・余弦波を生成する。フーリエ変換部２２では、この正弦・余弦波および任意のフーリエ変換周期Ｔ_rを設定して、トルク検出値Ｔ_detをフーリエ変換し、ｎ次のフーリエ係数Ｔ_An、Ｔ_Bnを演算する。これらの脈動成分のフーリエ係数が目標値０（すなわち脈動を抑制）となるように２つのＰＩ制御器２３Ａ，２３Ｂで各々制御する。ＰＩ制御器の構成方法は任意であり、トルク脈動のフーリエ係数を０に制御するための出力Ｉ_An、Ｉ_Bnをそのまま補償電流信号のフーリエ係数として、フーリエ変換部と同じ正弦・余弦波を乗算器２４Ａ，２４Ｂでそれぞれ乗算して逆変換する。つまり、時間波形の補償電流信号として復元する。復元したトルク脈動補償電流はベクトル制御インバータ１１のｄ軸あるいはｑ軸電流指令値に重畳する。図４では、ｑ軸電流指令値にのみ重畳した例である。ここでは、重畳する前のｄ軸、ｑ軸電流指令値をそれぞれｉ_d ^*、ｉ_qo ^*と定義し、これらは指令値変換部１５でトルク指令値から任意の配分で各軸電流指令値に変換したものを用いる。例えば、指令値変換部１５は最大トルク制御を実現する指令値変換テーブル等で構成される。

上記の軸トルク検出値をフィードバックして最適なトルク脈動の補償信号をＰＩ制御器２３Ａ，２３Ｂに得ている状態で、ＰＩ制御出力（補償電流のフーリエ係数）の応答が定常値に落ち着くまでの時間を学習時間として、脈動補償電流のフーリエ係数Ｉ_An、Ｉ_Bnを低周波数域通過フィルタ（ＬＰＦ）２５を介してメモリ２６に記録する。ＲＭＳ評価＆ゲイン調整器２７は、トルク脈動検出値フーリエ係数の２乗平均平方根（ＲＭＳ）を用いて脈動成分の振幅値を評価し、発散・収束条件を判別し、ＰＩ制御のゲイン調整と学習時間を決定し、学習時間後にメモリ２６への補償電流の書き込み指令を発生する。

以上のように、図２に示す学習システム形態の構成により、コントローラ５に搭載するトルクリプル抑制制御手段と学習手段を使用してトルク脈動抑制に必要な補償電流をフーリエ係数テーブルとして図４のメモリ２６に保存する。

この後、図３に示すテーブル実装システム形態の構成により、トルク脈動をフィードフォワード的に抑制するトルク脈動抑制制御を行う。図３のシステムが図２と異なる部分は、コントローラ５およびトルクメータ４を省き、インバータ７にはトルク脈動を抑制する補償電流生成手段を搭載すると共にトルク指令値Ｔ_ref＊を直接に与える。この補償電流生成手段として振幅・位相補償電流テーブル１６と補償電流生成部１７を備える。

振幅・位相補償電流テーブル１６は、図２のシステム構成で、コントローラ５によってトルクリプル抑制制御を実行したときに指定した定常動作状態（定常トルク指令・定常回転数）で図４におけるメモリ２６に学習保存したフーリエ係数テーブルの正弦・余弦波を合成したトルクリプル補償電流ｉ_qc ^*の振幅Ｍおよび位相φを記録する。この作業を複数の定常動作点で同様に記録して、トルク指令Ｔ_ref ^*と回転数ωを変数とした２次元の振幅テーブルおよび位相テーブルを生成する。データ間の情報は線形補間等で補間する。

補償電流生成部１７は、運転状態（トルク指令・回転数）からそのときの振幅Ｍと位相φを振幅・位相補償電流テーブル１６から読み出し、これら読み出した振幅Ｍと位相φは、そのときの回転位相θを用いて、テーブル補償電流ｉ_qc ^*＝Ｍ・ｓｉｎ（ｎθ＋φ）を生成する（ｎは補償次数）。この生成したテーブル補償電流ｉ_qc ^*は、ｑ軸電流指令値_iq0 ^*と合成してｒｅｑ軸電流指令値ｉ_q ^*とする。

なお、テーブル補償電流ｉ_qc ^*は、ｑ軸電流指令値に重畳するほか、トルク指令値Ｔ_ref ^*、ｄ軸、あるいはｄ軸ｑ軸の双方など、学習時の重畳箇所と一致させれば良い。

以上のように、本実施形態では、図２の「学習システム形態」では、外付け装置としてトルク脈動抑制制御手段とトルクリプル補償電流学習手段を搭載したコントローラを用意し、トルク脈動補償電流を学習する。この学習後は、図３の「テーブル実装システム形態」でインバータ単体の動作に切り替えてトルク脈動を抑制する。

これにより、「学習」時には、インバータ制御に使用される低コストＣＰＵを採用するもＣＰＵ演算処理能力に起因した実現性の問題を解決することができるとともに、「実装」時には「学習」時に必要であった軸トルクメータ等の検出器も不要となり、テーブル実装形態では汎用性が向上する。

（実施形態２）
図２で示した「学習システム形態」は、インバータ７と物理的に分離されたコントローラ５を外付けしているため、インバータ内部における回転位相・速度情報と、通信を経てコントローラ５内のトルク脈動抑制制御手段に取り込まれた回転位相・速度情報では、時間的にズレがある。定常運転における速度情報は特に問題とならないが、回転位相のように時々刻々と変化する状態量は、装置間の通信等の無駄時間が影響してしまう。例えば、図２の「学習システム形態」で学習した補償電流の位相情報は、図３の「テーブル実装システム形態」で用いている位相情報とは通信無駄時間分だけタイミングにずれが起きる。

そこで、本実施形態では、図５に「テーブル実装システム形態」の構成を示すように、位相情報を学習システム形態における位相と一致させる（位相情報通信タイミングのずれを無くす）ような無駄時間調整部１８を追加する。例えば、無駄時間調整部１８は装置間の通信無駄時間に相当する時間だけ位相θを遅らせた位相θｂになるようなメモリバッファ構造で位相を補正する。

本実施形態によれば、無駄時間誤差の影響によるテーブル補償電流の誤差を改善し、より高精度なトルク脈動抑制を実現できる。

（実施形態３）
図２の「学習システム形態」では、トルク脈動抑制制御手段で学習した補償電流ｉ_qc ^*（交流信号）をインバータに送信していたが、本実施形態では図６に示すように学習手段５Ｂでは定常運転状態における補償電流の振幅Ｍと位相φとして学習し、これら振幅Ｍと位相φを直流信号でインバータ７側に送信し、補償電流生成部１７ではインバータ内部の位相情報θを用いて補償電流ｉ_qc ^*＝Ｍ・ｓｉｎ（ｎθ＋φ）を生成する。

本実施形態によれば、図６に示す「学習」時の位相情報θと図３に示す「テーブル実装システム形態」の位相情報θが一致しているため、実施形態２（図５）に示すような無駄時間調整機構が不要となる。

ただし、補償電流ｉ_qc ^*だけであったのが、振幅Ｍと位相φの２つの情報を送信することになるため、通信すべき情報量は増えるので、通信可能な情報量の余裕度合に応じて実施形態２と使い分ける。

（実施形態４）
本実施形態はトルク脈動補償電流テーブルの形式に関するものである。インバータ駆動されるモータのトルク脈動の発生要因としては、主としてモータの電磁気的な構造に起因するものと、インバータの電圧出力特性に起因するものがある。例えば、前記のように、近年実用化が進んでいる埋込磁石形同期モータの場合は、マグネットトルク脈動とリラクタンストルク脈動が複合的に発生する。また、インバータ駆動により、デッドタイムの影響、電圧高調波の影響、電流制御特性の影響、電流センサのオフセット誤差／ゲイン誤差、などが発生し、これらがトルク脈動の発生要因となる。

上述のごとく、トルク脈動は非常に複雑かつ複合的に発生するため、モータおよびインバータの動作状態を検出して逐次適した補償電流を提供するテーブルを作成する必要がある。例えば、モータ構造に起因したトルク脈動は、回転位相（回転位置）に応じて周期的に発生することが分かっているが、インバータは理想電源ではないために電流制御応答遅れを生じ、回転数が高い、あるいは高次のトルク脈動ほど位相遅れや振幅減衰が顕著となる。

そこで、本実施形態では、図７に示すように「回転数」と「トルク」をモータおよびインバータの動作状態のパラメータとして２次元のトルク脈動補償電流テーブルを生成する。回転数ωは例えば回転位置センサから検出した演算値、トルクＴ^*はトルク指令値Ｔ_ref ^*などを用いればよい。補償電流テーブルは補償電流の振幅Ｍと位相φを個別にテーブル化して出力し、後段の補償電流生成部で交流信号に変換する。

なお、テーブルデータ点数は任意であるが、指定した適当な間隔で取得しても良いし、実験計画法などから決定しても良いが、その部分の形態は問わない。また、データ間の補間メソッドについても、線形補間、キュービックスプライン補間等、多種多様であるため、特にここでは限定しない。

本実施形態によれば、トルクと回転数の情報を用いて２次元テーブルを作成するため、インバータ制御応答遅れや負荷トルク依存性を考慮したトルク脈動抑制補償電流テーブルを提供できる。

（実施形態５）
本実施形態では、実施形態４のトルク脈動補償電流テーブルの生成における「トルク」の情報に置き換えて、図８に示すとおり「ｑ軸電流ｉ_q ^*」を用いる。このとき、学習システム形態においても回転数とｑ軸電流をパラメータとして各動作点の補償電流を学習しておく。

トルク情報でテーブル化する場合、図２などで示したようにトルクからｉｄ・ｉｑ電流に変換して用いることになるため、ｄ軸とｑ軸の電流割合はその変換方法に依存する。本実施形態では直接的にトルクに関連するｑ軸電流の情報を用いてテーブル化するため、ｑ軸電流指令に対するテーブル出力の応答が明確となり、励磁に関連するｄ軸側の制御と分離して考慮することが可能となる。

なお、用途に応じて、実施形態５と実施形態６の形態を使い分けることができる。

（実施形態６）
コントローラ５のトルク脈動抑制制御手段では、基本的にフーリエ変換（あるいはそれに類する手法）によってトルク脈動周波数成分を抽出して抑制する手法を用いている。例えば、特許文献１では２つのフーリエ係数（正弦フーリエ係数および余弦フーリエ係数）を用いて補償電流の振幅値、位相値を計算している。他の手法として、２つのフーリエ係数に相当する複素ベクトルの実部と虚部の成分を用いて補償電流の振幅値、位相値を計算することもできる。

特許文献１の手法であれば、図４に示すように、トルク脈動周波数成分検出値の正弦／余弦フーリエ係数がともにゼロとなるようにＰＩＤ制御器で制御され、その結果生成されるＰＩＤ制御器の出力値を補償電流余弦フーリエ係数Ｉ_An、補償電流正弦フーリエ係数Ｉ_Bnとしている。上記の複素ベクトルの実部と虚部の成分を用いる手法であれば、周期性外乱オブザーバ補償器で生成された補償電流の実部成分をＢ、虚部成分をＡとして定義できる。いずれの手法においても、振幅Ｍおよび位相φは以下の演算で求められる。

振幅Ｍ＝√（Ｉ_An ²＋Ｉ_Bn ²）、位相φ＝ｔａｎ^-1（Ｉ_Bn／Ｉ_An）
振幅Ｍ＝√（Ａ²＋Ｂ²）、位相φ＝ｔａｎ^-1（Ｂ／Ａ）
これら振幅Ｍ、位相φからテーブル補償電流ｉ_qc ^*＝Ｍ・ｓｉｎ（ｎθ＋φ）を生成する。

これまでの実施形態では、上記の振幅Ｍ、および位相φを求めてから補償電流テーブル生成や補償電流の学習を行っていた。補償電流の特性が直感的に分かりやすい反面、上述の演算変換が必要となっていた。

そこで、本実施形態では、図９に示すとおり、振幅・位相に変換する前の２つのフーリエ係数Ｉ_An、Ｉ_Bnまたは補償電流の実部成分Ｂ、虚部成分Ａの状態で補償電流テーブルを生成する。これにより、振幅・位相に変換する上記の手間が省け、演算を簡略化できる。

（実施形態７）
本実施形態では、上記実施形態４〜６における補償電流テーブルを関数化する。例えば実施形態４の構成においては、トルクＴ^*と回転数ωを変数とした関数を考えればよい。関数として表現する手法は種々であるが、例えば応答曲面法などから、誤差εとして、
Ｍ＝ｆ_m（Ｔ^*，ω）＋ε_m
φ＝ｆ_φ（Ｔ^*，ω）＋ε_φ
などの多項式近似を求めて、近似数式化する。

本実施形態では、近似数式を用いてトルク脈動応答を表現することにより、メモリ領域を必要とする補償電流テーブルが不要となる。ただし、近似式から補償電流を求める上記演算は逐次必要となるので、用途に応じて使い分ける。

（実施形態８）
本実施形態では、上述までの実施形態のいずれかの構成において、学習手段は補償電流テーブルを周波数成分毎に並列化して生成し、トルク脈動抑制制御手段は並列化した補償電流テーブルを使って複数次数成分のトルク脈動を同時に抑制するシステムを提供する。

図１０に並列化した補償電流テーブルの構成例を示す。補償電流テーブルはｎ１次の振幅テーブル３１と位相テーブル３２と、ｎ２次の振幅テーブル３３と位相テーブル３４とを併設し、補償電流生成部３５，３６は補償電流ｉ_qc1 ^*＝Ｍ１・ｓｉｎ（ｎθ＋φ１）、補償電流ｉ_qc2 ^*＝Ｍ２・ｓｉｎ（ｎθ＋φ２）を生成する。

なお、他の実施形態の並列化はいずれであっても同様であるので、図面での説明は省略する。また、図１０は２つのトルク脈動周波数次数成分について並列化した例であるが、３つ以上の場合についても同様に並列化して補償電流を合成できる。

本実施形態によれば、複数の次数成分のトルク脈動周波数を同時に抑制することができる。

１ 電動機
２ 負荷装置
５ コントローラ
５Ａ トルクリプル抑制制御手段
５Ｂ トルクリプル補償電流学習手段
７ インバータ
１５ 指令値変換部（トルク／ｉｄ，ｉｑ変換部）
１６ トルクリプル補償電流テーブル
１７ 補償電流生成部
２１ 正弦・余弦波生成器
２２ フーリエ変換部
２３Ａ，２３Ｂ ＰＩ制御器
２４Ａ，２４Ｂ 乗算器
２５ 低周波数域通過フィルタ
２６ メモリ
２７ ＲＭＳ評価＆ゲイン調整部

Claims (5)

1. 電動機のトルク脈動周波数成分を抽出してトルク脈動を抑制するための補償電流を学習し、この補償電流を電動機の制御装置の電流制御指令に重畳させて周波数成分毎のトルク脈動を抑制するトルク脈動抑制システムであって、
   前記学習時には、電動機の制御装置とは別装置にしたコントローラを接続し、該コントローラは、電動機のトルク脈動周波数成分を抽出し、このトルク脈動を抑制するのに必要な補償電流を求めて前記制御装置にフィードバックしてトルク脈動を抑制するトルク脈動抑制手段と、トルク脈動抑制手段によるトルク脈動抑制運転時のトルク脈動補償電流を学習し、この補償電流をテーブル化しておくトルク脈動補償電流学習手段とを備え、
   電動機の装置運転時には、前記補償電流テーブルを電動機の制御装置に実装し、該補償電流テーブルから読み出した補償電流でフィードフォワード的にトルク脈動を抑制する補償電流生成手段を設けると共に、
   前記トルク脈動補償電流学習手段は、トルク脈動抑制運転時の周波数成分毎のトルク脈動補償電流の振幅Ｍと位相φとして学習し、これら振幅Ｍと位相φを直流信号で前記補償電流生成手段に送信する構成とし、
   前記補償電流生成手段は、前記振幅Ｍと位相φと制御装置内部の位相情報θと周波数ｎを用いて補償電流ｉｑｃ＊＝Ｍ・ｓｉｎ（ｎθ＋φ）を生成する構成としたことを特徴とするトルク脈動抑制システム。
2. 前記補償電流生成手段は、前記学習時のコントローラと制御装置との間の位相情報通信タイミングのずれを無くすよう、補償電流生成時に調整する無駄時間調整手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載のトルク脈動抑制システム。
3. 前記トルク脈動補償電流学習手段は、「回転数」と「トルク」を電動機および制御装置の動作状態のパラメータとして、前記振幅Ｍと位相φを個別にテーブル化した２次元のトルク脈動補償電流テーブルとして生成する構成を特徴とする請求項１に記載のトルク脈動抑制システム。
4. 前記トルク脈動補償電流学習手段は、「回転数」と「ｑ軸電流」を電動機および制御装置の動作状態のパラメータとして、前記振幅Ｍと位相φを個別にテーブル化した２次元のトルク脈動補償電流テーブルとして生成する構成を特徴とする請求項１に記載のトルク脈動抑制システム。
5. 前記トルク脈動補償電流学習手段は、前記振幅Ｍと位相φに変換する前の２つのフーリエ係数ＩＡｎ、ＩＢｎまたは補償電流の実部成分Ｂ、虚部成分Ａの状態で補償電流テーブルを生成する構成を特徴とする請求項１又は３又は４のいずれか１項に記載のトルク脈動抑制システム。

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