JP5434369B2 - 電動機のトルク脈動抑制システム - Google Patents
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Description
トルク脈動抑制アルゴリズムに従って制御動作し、電動機の任意の定常運転動作状態でのトルク脈動を抑制するトルク脈動抑制手段と、
前記トルク脈動抑制に必要な補償電流を学習データとして取得するトルク脈動補償電流学習手段と、
前記補償電流の学習処理を複数の異なる動作点で自動的に繰り返し実行し、この学習データを補償電流テーブルとして生成する補償電流テーブル生成手段を備え、
前記補償電流テーブル生成手段は、
前記補償電流学習によって取得されるトルク脈動周波数成分の振幅を評価して定常値への収束か発散かを判断する学習結果判断手段と、
前記定常値への収束性が不十分の場合または発散する場合は、前記学習アルゴリズムのパラメータを再探索して変更するパラメータ再探索手段と、
を備えると共に、
前記学習結果判断手段は、
動作点情報と補償電流データを適度な時定数で平均化する低域通過フィルタと、
前記トルク脈動成分の瞬時振幅を監視し、トルク脈動が抑制されているかどうかを任意の閾値で判別する閾値判定部と、
補償電流データの変化率から、一定期間に任意定常値に収束されていると判定したときに学習完了と判定する変化率判定部と、
前記閾値判定と変化率判定の論理積条件の成立で、前記低域通過フィルタを通した動作点情報と補償電流データを学習結果として記録するメモリ記憶部と、
を備えたことを特徴とする。
前記制御装置の補償電流入力からトルク脈動検出値までの伝達関数(振幅、位相)に共振点・***振点が複数現れる場合、振幅が任意に定めた閾値以下となる周波数領域では前記トルク脈動補償電流学習手段による学習動作を自動的に停止する、あるいは実験計画点に含めない学習安定化手段を備えたことを特徴とする。
本発明の実施形態を説明する前に、補償電流の学習によるトルク脈動抑制システムの例を説明する。
前記のトルク脈動抑制手段とトルク脈動補償電流学習手段は、トルク脈動補償電流テーブルの生成には、ある定常運転状態(例えば、一定トルクかつ一定回転数での運転状態)における補償電流のデータ(補償電流の振幅と位相、あるいは正弦/余弦フーリエ係数)として取得する。
本実施形態では、図4におけるS6(学習結果判断)において、学習完了の判定を自動化する。図5は、学習結果判断手段とメモリ記憶手段をハードウェア構成で示している。
実施形態1において、テーブルデータ点は、回転数・トルクの動作領域内を一定間隔で分割し、それを学習計画点として選択していた。本実施形態では、上記よりも効率の良いデータ取得を行うために、実験計画法から決定した学習計画点を選択して、応答局面法から多項式近似で動作点決定を行う。実験計画については種々手法があるが、本提案書では特に限定しない。
φ=fφ(T*,ω)+εφ
上記の例では補償電流振幅Mと位相φの関数としているが、当然、正弦/余弦フーリエ係数に置き換えることも可能である。上式の関数は、一般には線形多項式で表されることが多いが、近似式の形式はトルク脈動特性にも依存するのでここでは特に限定しない。
図1のようなシステムで軸トルクフィードバック制御を行う場合、補償電流入力から軸トルク検出値(トルク脈動検出値)までの伝達関数は多慣性共振系の特性となる。図6は、そのシステム同定結果の一例である。このように、共振点・***振点が複数現れる特性となる。例えば前記のトルク脈動抑制制御による学習アルゴリズムでは、この同定結果を用いてトルク脈動を周波数成分毎に抑制している。
多慣性共振系のシステムでは、高周波領域になるほど位相特性の同定が困難となる。例えば、図6では一旦、ノンパラメトリックに周波数伝達関数を同定した後に、振幅特性の傾向から4慣性系システムとみなして(近似して)パラメトリックに再同定している。
本実施形態では上述までの実施形態について、トルク脈動周波数成分を複数次数について同時に抑制する並列構成とする。図8は、実施形態1の構成を2つのトルク脈動周波数次数n1,n2成分について並列化した場合のフローチャートを示している。図4中のS5〜S8が図8中ではS5A〜S8AとS5B〜S8Bと並列的に処理する。
2 負荷装置
5 コントローラ
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
Claims (4)
- 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で求め、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において、
トルク脈動抑制アルゴリズムに従って制御動作し、電動機の任意の定常運転動作状態でのトルク脈動を抑制するトルク脈動抑制手段と、
前記トルク脈動抑制に必要な補償電流を学習データとして取得するトルク脈動補償電流学習手段と、
前記補償電流の学習処理を複数の異なる動作点で自動的に繰り返し実行し、この学習データを補償電流テーブルとして生成する補償電流テーブル生成手段を備え、
前記補償電流テーブル生成手段は、
前記補償電流学習によって取得されるトルク脈動周波数成分の振幅を評価して定常値への収束か発散かを判断する学習結果判断手段と、
前記定常値への収束性が不十分の場合または発散する場合は、前記学習アルゴリズムのパラメータを再探索して変更するパラメータ再探索手段と、
を備えると共に、
前記学習結果判断手段は、
動作点情報と補償電流データを適度な時定数で平均化する低域通過フィルタと、
前記トルク脈動成分の瞬時振幅を監視し、トルク脈動が抑制されているかどうかを任意の閾値で判別する閾値判定部と、
補償電流データの変化率から、一定期間に任意定常値に収束されていると判定したときに学習完了と判定する変化率判定部と、
前記閾値判定と変化率判定の論理積条件の成立で、前記低域通過フィルタを通した動作点情報と補償電流データを学習結果として記録するメモリ記憶部と、
を備えたことを特徴とするトルク脈動抑制システム。 - 前記補償電流テーブル生成手段は、補償電流の学習処理を行う前記動作点を、実験計画法から決定した学習計画点を選択して、応答局面法から多項式近似で決定する動作点決定手段を備えたことを特徴とする請求項1記載のトルク脈動抑制システム。
- 前記補償電流テーブル生成手段は、
前記制御装置の補償電流入力からトルク脈動検出値までの伝達関数(振幅、位相)に共振点・***振点が複数現れる場合、振幅が任意に定めた閾値以下となる周波数領域では前記トルク脈動補償電流学習手段による学習動作を自動的に停止する、あるいは実験計画点に含めない学習安定化手段を備えたことを特徴とする請求項1又は2記載のトルク脈動抑制システム。 - 前記学習結果判断手段は、学習した補償電流の学習結果判断が発散と判断された場合は補償電流の位相反転済みか否かをチェックし、反転処理していない場合は位相反転を行い、再度の学習結果判断に戻り、再度の学習結果判断で収束性が不十分の場合は前記学習パラメータを調整して再度学習結果判断に戻り、この学習結果判断で定常値収束する場合または強制終了とする場合は補償電流データと動作点情報を学習データとして記録する手段を備えたことを特徴とする請求項1〜3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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