JP5644203B2

JP5644203B2 - Torque ripple suppression control device and control method for rotating electrical machine

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Publication number: JP5644203B2
Application number: JP2010138898A
Authority: JP
Inventors: 裕吾只野
Original assignee: Meidensha Corp
Current assignee: Meidensha Corp
Priority date: 2010-06-18
Filing date: 2010-06-18
Publication date: 2014-12-24
Anticipated expiration: 2030-06-18
Also published as: JP2012005269A

Description

本発明は、モータ等の回転電気機械のトルク制御装置において、回転電気機械のトルクリプル（トルク脈動）を自動的に抑制する制御装置および制御方法に係り、特に補償電流フーリエ係数学習制御による周期性外乱抑制制御に関する。 The present invention relates to a control device and a control method for automatically suppressing torque ripple (torque pulsation) of a rotary electric machine in a torque control device of a rotary electric machine such as a motor, and more particularly to periodic disturbance by compensated current Fourier coefficient learning control. It relates to suppression control.

モータは原理的にトルクリプル（トルク脈動）を発生し、振動・騒音、乗り心地への悪影響、電気・機械共振等の種々の問題を引き起こす。特に、近年普及が進んでいる埋込磁石ＰＭモータ（ＩＰＭＳＭ）は、コギングトルクリプルとリラクタンストルクリプルが複合的に発生する。その対策として、トルクリプルを打ち消す補償電流をトルク指令に重畳する種々の方式が検討されている。 In principle, the motor generates torque ripple (torque pulsation), causing various problems such as vibration / noise, adverse effects on riding comfort, and electrical / mechanical resonance. In particular, an embedded magnet PM motor (IPMSM), which has become popular in recent years, generates a combination of cogging torque ripple and reluctance torque ripple. As a countermeasure, various methods for superimposing a compensation current for canceling the torque ripple on the torque command have been studied.

しかしながら、例えば数式解析モデルを用いてフィードフォワード補償を行なう方式では、解析誤差の影響が懸念される。また、定常動作点でのフィードバック学習制御結果を記憶してフィードフォワード補償する方式では動作点毎に制御パラメータを適切に調整するための時間を要し、オンライン補償が難しくなる。また、電流リプルを低減する方式は、トルクリプルの観点からは最適に抑制されているとは限らない。そのほか、トルクリプルオブザーバ補償方式も検討されているが、可変速運転時の特性やオンラインフィードバック抑制の検証が不充分なものであった。 However, for example, in the method of performing feedforward compensation using a mathematical analysis model, there is a concern about the influence of analysis errors. Further, in the method of storing the feedback learning control result at the steady operating point and performing feedforward compensation, it takes time to appropriately adjust the control parameter for each operating point, and online compensation becomes difficult. Further, the method for reducing the current ripple is not always optimally suppressed from the viewpoint of torque ripple. In addition, torque ripple observer compensation methods have been studied, but the characteristics during variable speed operation and on-line feedback suppression verification have been insufficient.

上記の課題に対し、電気・機械共振の元凶であるトルクリプルを高精度に抑制する目的で、軸トルクメータによるフィードバック抑制制御法を本願発明者等は既に提案している（例えば、非特許文献１参照）。この制御法は、トルクリプルの周期性に着目して脈動周波数成分毎に補償する制御系を構築すると共に、システム同定結果を用いて動作状態変化に即応するようパラメータを自動調整する機能を設けたものであり、この制御法の詳細を以下に説明する。 The inventors of the present application have already proposed a feedback suppression control method using an axial torque meter for the purpose of highly accurately suppressing torque ripple, which is a cause of electrical / mechanical resonance, in response to the above problems (for example, Non-Patent Document 1). reference). This control method focuses on the periodicity of torque ripple and constructs a control system that compensates for each pulsation frequency component, and also has a function that automatically adjusts parameters to respond quickly to changes in the operating state using the system identification result. The details of this control method will be described below.

（１）トルクリプル抑制制御装置の基本構成
図４は、従来のトルクリプル抑制制御装置の基本構成図である。同図は、モータによって負荷をトルク加振するシステムに適用したものである。 (1) Basic Configuration of Torque Ripple Suppression Control Device FIG. 4 is a basic configuration diagram of a conventional torque ripple suppression control device. The figure is applied to a system in which a load is torque-excited by a motor.

トルクリプルの発生源となるモータ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で計測してトルクリプル抑制装置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を用いてモータの回転子位置（位相）情報を入力する。トルクリプル抑制装置（コントローラ）５は、トルク脈動抑圧手段を搭載し、トルク指令値（あるいは速度指令値）に基づいて生成された電流指令値に、トルク脈動補償電流を上乗せした指令値をインバータ７に与える。図４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、モータの回転に同期した回転座標（直交ｄｑ軸）上のｄ軸、ｑ軸電流指令値ｉｄ^*、ｉｑ^*を与えている。 A motor 1 that is a torque ripple generation source and some load device 2 are coupled by a shaft 3, and its shaft torque is measured by a torque meter 4 and input to a torque ripple suppression device 5. Moreover, the rotor position (phase) information of a motor is input using rotational position sensors 6, such as a rotary encoder. The torque ripple suppression device (controller) 5 is equipped with torque pulsation suppression means, and a command value obtained by adding a torque pulsation compensation current to the current command value generated based on the torque command value (or speed command value) is supplied to the inverter 7. give. In the example of FIG. 4, in consideration of the current vector control by the inverter 7, the d-axis and q-axis current command values id ^* and iq ^* on the rotation coordinates (orthogonal dq axes) synchronized with the rotation of the motor are given. Yes.

トルクリプル（トルク脈動）はモータの構造上、回転子位置に応じて周期的に発生することが知られている。そこで、モータ回転に同期してトルクリプル周波数成分を抽出する手段を用い、任意次数ｎのトルクリプルを余弦、正弦係数Ｔ_An，Ｔ_Bn［Ｎｍ］に変換する。トルクリプル周波数成分の厳密な計測手段にはフーリエ変換などあがるが、演算容易性を重視すれば回転位相θ［ｒａｄ］を基準とした単相の高調波回転座標系に低域通過フィルタを通すことでトルクリプル周波数成分を抽出することができる。 It is known that torque ripple (torque pulsation) periodically occurs according to the rotor position due to the structure of the motor. Therefore, means for extracting a torque ripple frequency component in synchronism with the motor rotation is used to convert the torque ripple of arbitrary order n into cosine and sine coefficients T _An and T _Bn [Nm]. The exact measurement means for torque ripple frequency components includes Fourier transform, but if importance is placed on the ease of operation, a low-pass filter can be passed through a single-phase harmonic rotation coordinate system based on the rotation phase θ [rad]. A torque ripple frequency component can be extracted.

トルクリプル抑制装置５では、上記の余弦、正弦係数Ｔ_An，Ｔ_Bnを用いてトルクリプル抑制制御を行い、任意周波数成分のトルク脈動補償電流ｉｑｃ^*［Ａ］の余弦／正弦係数Ｉ_An，Ｉ_Bn［Ａ］を生成する。トルク脈動補償電流ｉｑｃ^*への変換は、変換時と同じ回転位相θを用いて求め、このトルク脈動補償電流ｉｑｃ^*はｑ軸電流指令値に重畳して通常のベクトル制御を行う。 The torque ripple suppression device 5 performs torque ripple suppression control using the cosine and sine coefficients T _An and T _Bn described above, and the cosine / sine coefficients I _An and I _Bn [of the torque pulsation compensation current iqc ^* [A] of an arbitrary frequency component. A] is generated. Conversion to the torque ripple compensation current iqc ^* is determined using the same rotational phase θ at the time of conversion, it performs a normal vector control the torque pulsation compensation current iqc ^* is superimposed on the q-axis current command value.

図５は、前記の軸トルクＴ_detと回転位相θからトルクリップルの余弦、正弦係数Ｔ_An、Ｔ_Bnを求め、これらと回転速度ωから補償電流余弦係数Ｉ_Anおよび正弦係数Ｉ_Bnを求めてトルク周期性外来抑制の補償電流を求めるトルクリプル抑制装置の制御ブロック図である。図中の記号は、以下の意味である。 In FIG. 5, the cosine and sine coefficients T _An and T _Bn of the torque ripple are obtained from the shaft torque T _det and the rotational phase θ, and the compensation current cosine coefficient I _An and the sine coefficient I _Bn are obtained from these and the rotational speed ω. It is a control block diagram of the torque ripple suppression apparatus which calculates | requires the compensation current of torque periodic external suppression. The symbols in the figure have the following meanings.

Ｔ^*：トルク指令値、Ｔ_det：トルク検出値、Ｔ_An：ｎ次トルク脈動抽出成分（余弦係数）、Ｔ_Bn：ｎ次トルク脈動抽出成分（正弦係数）、ω：回転数検出値、θ：回転位相検出値、ｉｑｃ^*：トルクリプル補償電流、ｉｄ：ｄ軸電流検出値、ｉｄ^*：ｄ軸電流指令値、ｉｑ：ｑ軸電流検出値、ｉｑ^*：ｑ軸電流指令値、ｉｕ．ｉｖ．ｉｗ：ｕ、ｖ、ｗ相電流、ｉｑｏ^*：ｑ軸電流指令値（補償電流重畳前）、Ｉ_An：ｎ次補償電流余弦係数、ｌ_Bn：ｎ次補償電流正弦係数、ａｂｚ：回転センサ信号。なお、添え字のｎはｎ次成分トルクリプルである。 T ^* : Torque command value, T _det : Torque detection value, T _An : n-th order torque pulsation extraction component (cosine coefficient), T _Bn : n-th order torque pulsation extraction component (sine coefficient), ω: Rotation speed detection value, θ : Rotation phase detection value, iqc ^* : torque ripple compensation current, id: d-axis current detection value, id ^* : d-axis current command value, iq: q-axis current detection value, iq ^* : q-axis current command value, iu. iv. iw: u, v, w-phase current, iqo ^* : q-axis current command value (before compensation current superposition), I _An : n-order compensation current cosine coefficient, l _Bn : n-order compensation current sine coefficient, abz: rotation sensor signal . Note that the subscript n is an nth-order component torque ripple.

図５において、指令値変換部１１は、トルク指令値Ｔ^*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Ｉｄ^*、Ｉｑｏ^*に変換する。一般には、最大トルク／電流制御を実現するような変換数式やテーブルなどが用いられる。電流ベクトル制御部１２は、ｑ軸電流指令値ｉｑｏ^*にトルク脈動補償電流ｉｑｃ^*を重畳したものをｑ軸電流指令値ｉｑ^*としてトルク脈動を抑制する。図５の例ではｑ軸電流指令値に補償電流ｉ_qcを重畳しているが、ｄ軸電流、あるいはｄ軸とｑ軸の両方に与えても良い。あるいは、ｄｑ軸電流の干渉が問題にならないシステムであれば、トルク指令値に対して直接的にトルク脈動補償信号を重畳しても良い。 In FIG. 5, the command value conversion unit 11 converts the torque command value T ^* into d-axis and q-axis current command values Id ^* and Iqo ^* in the rotation dq coordinate system in vector control. In general, conversion formulas and tables that realize maximum torque / current control are used. Current vector control unit 12 suppresses the torque ripple those superimposed torque pulsation compensation current iqc ^* the q-axis current command value Iqo ^* as q-axis current command value iq ^*. In the example of FIG. 5, the compensation current i _qc is superimposed on the q-axis current command value, but it may be applied to the d-axis current or both the d-axis and the q-axis. Alternatively, in a system where interference of dq axis current does not become a problem, a torque pulsation compensation signal may be directly superimposed on the torque command value.

電流ベクトル制御部１２は、一般的な直交回転座標系ｄ軸ｑ軸において、電流ベクトル制御の動作を行い、モータ（ＩＰＭＳＭ）１３をベクトル制御で駆動することで、負荷装置１４を駆動する。座標変換部１５は、電流センサ１６で検出する３相交流電流ｉｕ、ｉｖ、ｉｗとモータ回転位相θから、モータ回転座標に同期したｄｑ軸直交回転座標系の電流ｉｄ，ｉｑに変換する。回転位相／速度検出部１７は、エンコーダ等の回転位置センサ１８の回転センサ信号ａｂｚから回転速度ωおよび回転位相θの情報に変換する。 The current vector control unit 12 drives the load device 14 by performing a current vector control operation on a general orthogonal rotating coordinate system d-axis q-axis and driving the motor (IPMSM) 13 by vector control. The coordinate conversion unit 15 converts the three-phase alternating currents iu, iv, iw and the motor rotation phase θ detected by the current sensor 16 into currents id, iq in a dq axis orthogonal rotation coordinate system synchronized with the motor rotation coordinates. The rotation phase / speed detection unit 17 converts the rotation sensor signal abz of the rotation position sensor 18 such as an encoder into information on the rotation speed ω and the rotation phase θ.

トルク脈動周波数成分抽出部１９では、軸トルクメータ２０で検出する軸トルク検出値Ｔ_detと回転位相θからトルク周期性外乱を脈動周波数成分ごとに抽出する。代表的な抽出手段としてフーリエ変換がある。脈動成分の抽出方法は任意であるが、演算容易性を重視し、軸トルク検出値Ｔ_det［Ｎｍ］に回転位相θを基準としたｎ次余弦波・正弦波を乗じ、それぞれに低域通過フィルタを施すことで、（１）〜（３）式に示す近似的なフーリエ変換を行う。これを、トルクリプル同期座標変換と称する。 The torque pulsation frequency component extraction unit 19 extracts torque periodic disturbance for each pulsation frequency component from the shaft torque detection value T _det detected by the shaft torque meter 20 and the rotation phase θ. A typical extraction means is Fourier transform. The method of extracting the pulsation component is arbitrary, but the emphasis is placed on ease of calculation, and the shaft torque detection value T _det [Nm] is multiplied by the nth-order cosine wave and sine wave based on the rotational phase θ, and each is passed through a low-frequency range. By applying the filter, the approximate Fourier transform shown in the equations (1) to (3) is performed. This is called torque ripple synchronous coordinate transformation.

£：ラプラス変換、Ｇ_F：脈動抽出フィルタ、ω_f：脈動抽出ローパスフィルタ遮断周波数［ｒａｄ／ｓ］、ｓ：ラプラス演算子
トルクリプル抑制制御部２１では、（１）〜（３）式で抽出・変換したＴ_An、Ｔ_Bnを用いてトルクリプル抑制制御を各次成分で行い、補償電流ｉ_qc ^*［Ａ］のｎ次周波数成分ｉ_qcn ^*［Ａ］の余弦係数Ｉ_An ^*［Ａ］ならびに正弦係数Ｉ_Bn ^*［Ａ］を生成する。ｎ次補償電流ｉ_qcn ^*への変換は、（４）式から、トルクリプル同期座標変換時と同一の回転位相θを用いて計算する。 £: Laplace transform, G _F : Pulsation extraction filter, ω _f : Pulsation extraction low-pass filter cut-off frequency [rad / s], s: Laplace operator The torque ripple suppression control unit 21 uses the expressions (1) to (3) _Torque ripple suppression control is performed with each order component using the converted T _An and T _Bn, and the cosine coefficient I _An ^* [A] and the sine of the n-th order frequency component i _qcn ^* [A] of the compensation current i _qc ^* [A]. A coefficient I _Bn ^* [A] is generated. The conversion to the n-th order compensation current i _qcn ^* is calculated from the equation (4) using the same rotation phase θ as that at the time of torque ripple synchronous coordinate conversion.

トルク指令Ｔ^*［Ｎｍ］は、最大トルク／電流制御を実現するｄｑ軸電流指令値ｉ_d ^*、ｉ_q0 ^*に変換し、（４）式で生成した各次補償電流の合成値ｉ_qc ^*をｉ_q0 ^*に重畳して、ベクトル制御を行う。基本的に、トルクリプル抑制制御装置で行う演算処理内容は、軸トルク脈動成分抽出・トルクリプル抑制・補償電流信号生成であり、それ以外の処理については一般的なインバータで行っている。 The torque command T ^* [Nm] is converted into a dq-axis current command value i _d ^* , i _q0 ^* that realizes maximum torque / current control, and a combined value i _qc ^* of each primary compensation current generated by the equation (4) ^. _Is superposed on i _q0 ^* to perform vector control. Basically, the contents of calculation processing performed by the torque ripple suppression control device are extraction of shaft torque pulsation component, torque ripple suppression, and compensation current signal generation, and other processing is performed by a general inverter.

上記のトルクリプル抑制制御部２１の代表形態として、後述の周期性外乱オブザーバ補償法または補償電流フーリエ係数学習制御法を用いることができる。 As a representative form of the torque ripple suppression control unit 21, a periodic disturbance observer compensation method or a compensation current Fourier coefficient learning control method described later can be used.

補償電流生成部２２では、前記の（４）式でトルク脈動補償電流指令値ｉｑｃ^*を生成し、ｑ軸電流指令値ｉ_q0 ^*に重畳する。なお、図５ではｑ軸電流指令値ｉ_q0 ^*にトルク脈動補償電流指令値ｉ_qc ^*を重畳するが、ｄ軸電流指令値、ｄ軸とｑ軸の双方の電流指令値、トルク指令値などに置き換えることも可能である。 The compensation current generator 22 generates a torque pulsation compensation current command value iqc ^* by the above equation (4) and superimposes it on the q-axis current command value i _q0 ^* . In FIG. 5, the torque pulsation compensation current command value i _qc ^* is superimposed on the q-axis current command value i _q0 ^*. However, the d-axis current command value, the current command values for both the d-axis and the q-axis, the torque command value, etc. It is also possible to replace with.

（２）システムの同定
図４に示すようなシステム構成は、ＰＭモータ１，負荷装置２，卜ルクメータ４，カップリング３等の慣性モーメントにより多慣性軸ねじれ共振系となる。軸トルク検出値をフィードバックする場合は複数の共振・***振周波数があるため、動作状態に応じて適切に抑制制御パラメータを決定しなければならない。制御パラメータの学習時間か長いと電気・機械共振現象を増大させる危険があるため、速やかな自動調整機能が必要である。 (2) System Identification The system configuration shown in FIG. 4 is a multi-inertia torsional resonance system due to the moment of inertia of the PM motor 1, the load device 2, the torque meter 4, the coupling 3, and the like. When the detected value of the shaft torque is fed back, since there are a plurality of resonance / anti-resonance frequencies, the suppression control parameter must be appropriately determined according to the operation state. If the learning time of the control parameter is long, there is a risk of increasing the electric / mechanical resonance phenomenon, so a quick automatic adjustment function is necessary.

そこで、非特許文献１では、回転速度変化に適応する可変ノミナル制御パラメータを導出するために、図４のトルクリプル抑制装置５の出力値から入力値までのシステム伝達特性、すなわち図５におけるトルク脈動補償電流指令値ｉｑｃ^*から軸トルク検出器４の検出値Ｔ_detまでの周波数伝達特性を同定する。システム同定手法は一般的な技術であるため、任意手法を用いることができる。 Therefore, in Non-Patent Document 1, in order to derive a variable nominal control parameter adapted to the rotational speed change, the system transfer characteristic from the output value to the input value of the torque ripple suppression device 5 in FIG. 4, that is, the torque pulsation compensation in FIG. The frequency transfer characteristic from the current command value iqc ^* to the detected value T _det of the shaft torque detector 4 is identified. Since the system identification method is a general technique, an arbitrary method can be used.

（３）補償電流フーリエ係数学習制御法
前記の非特許文献１に方式１として記載されるトルクリプル抑制制御法であり、トルクリプルをそれがもつ周波数成分のフーリエ係数として求め、これから前記（４）式の演算でトルク脈動補償電流ｉｑｃ^*を求める。この制御法では、トルクリプル周波数に同期した周波数成分のシステム伝達関数を１次元複素ベクトルで表現し、任意周波数成分のトルクリプルの実部・虚部をフーリエ変換等で抽出している。その余弦・正弦フーリエ係数を複素ベクトルの実部・虚部に当てはめて、フィードバック抑制制御系を構築する。 (3) Compensation current Fourier coefficient learning control method This is a torque ripple suppression control method described as method 1 in Non-Patent Document 1 described above. The torque ripple is obtained as a Fourier coefficient of a frequency component of the torque ripple, and from the above equation (4), The torque pulsation compensation current iqc ^* is obtained by calculation. In this control method, a system transfer function of a frequency component synchronized with the torque ripple frequency is expressed by a one-dimensional complex vector, and a real part and an imaginary part of the torque ripple of an arbitrary frequency component are extracted by Fourier transform or the like. By applying the cosine and sine Fourier coefficients to the real and imaginary parts of the complex vector, a feedback suppression control system is constructed.

トルク脈動補償電流係数はＩ−Ｐ（比例・積分）学習制御方式で求める。Ｉ−Ｐ抑制制御系の閉ループ特性は、モデルマッチング法によって任意の標準系規範モデルの極配置と一致するように比例・積分ゲインを決定する。また、それらは前記のシステム同定結果と回転速度情報を用いて自動的にパラメータを適応させるので、多慣性共振系システムヘの実装を容易にする（例えば、特許文献１参照）。 The torque pulsation compensation current coefficient is obtained by the IP (proportional / integral) learning control method. The proportional / integral gain is determined by the model matching method so that the closed loop characteristic of the IP suppression control system matches the pole arrangement of an arbitrary standard system reference model. In addition, since the parameters are automatically adapted using the system identification result and the rotational speed information, the mounting on the multi-inertia resonance system is facilitated (see, for example, Patent Document 1).

只野他、「ＰＭモータの周期性外乱に着目したトルクリプル抑制制御法の検討」、平成２１年電気学会産業応用部門大会、Ｉ−６１５〜６１８、会期：平成２１年８月３１日〜９月２日、会場：三重大学Kanno et al., “Examination of torque ripple suppression control method focusing on periodic disturbance of PM motor”, 2009 IEEJ Industrial Application Division Conference, I-615-618, Date: August 31-September 2, 2009 Sun, venue: Mie University

国際公開番号ＷＯ２０１０／０２４１９４Ａ１International Publication Number WO2010 / 024194A1

一般に、トルクリプルを検出し、全周波数帯域に亘るフィードバック制御でトルクリプルを抑制する装置では、高周波帯域では演算無駄時間の影響を受けてフィードバック制御応答が低下し、高周波帯域の外乱抑圧性能が低下し、所望の補償電流生成が困難となる。 In general, in a device that detects torque ripple and suppresses torque ripple by feedback control over the entire frequency band, the feedback control response decreases due to the influence of computation dead time in the high frequency band, and disturbance suppression performance in the high frequency band decreases. It becomes difficult to generate a desired compensation current.

一方、前記のＩ−Ｐ（比例・積分）学習制御方式などで求める周期的学習法は、周期性外乱と同一周波数の正弦波・余弦波を生成してから、その正弦・余弦係数（振幅・位相と等価）を調整対象とする。したがって、この方式は、全周波数帯域の補償電流を一括して生成する制御器よりも高周波外乱への対応が容易になり、周期外乱抑圧性能の改善が期待できる。また、対象次数毎に並列に抑制制御器を構成すれば、同時に複数の次数のトルクリプル抑制にも対応できる。 On the other hand, the periodic learning method obtained by the above-described IP (proportional / integral) learning control method generates a sine wave / cosine wave having the same frequency as that of the periodic disturbance, and then generates the sine / cosine coefficient (amplitude / cosine coefficient). (Equivalent to phase). Therefore, this method is easier to deal with high frequency disturbances than a controller that collectively generates compensation currents in all frequency bands, and can be expected to improve periodic disturbance suppression performance. Further, if a suppression controller is configured in parallel for each target order, torque ripple suppression of a plurality of orders can be handled at the same time.

また、図５ではトルクリプル周波数に同期した座標で制御系を構築するため、トルクリプル補償電流指令値ｉｑｃ^*から軸トルク検出値Ｔ_detまでのシステム伝達特性を同定する。このシステム同定結果から任意の周波数伝達特性のみを抽出してフィードバック制御する。定常状態において、トルクリプル周波数に同期したシステムの振幅・位相伝達特性は１次元複素ベクトルで表現できるので、実システムの周波数伝達関数を回転速度ωに関する複素ベクトルＰ（ｊω）で以下の（５）式のとおり定義することができる。なお、（５）式中のベクトル量および以降の式中では「→」記号をＰの頂部に付して示すが、明細書中では矢印を省略して記載する。 Further, in FIG. 5, in order to construct a control system with coordinates synchronized with the torque ripple frequency, the system transfer characteristic from the torque ripple compensation current command value iqc ^* to the shaft torque detection value T _det is identified. From this system identification result, only an arbitrary frequency transfer characteristic is extracted and feedback controlled. In the steady state, the amplitude / phase transfer characteristic of the system synchronized with the torque ripple frequency can be expressed by a one-dimensional complex vector. Can be defined as follows. In addition, in the vector amount in the equation (5) and in the following equations, the symbol “→” is attached to the top of P, but in the specification, the arrow is omitted.

Ｐ_A（ω）：実システムの実部、Ｐ_B（ω）：実システムの虚部
非特許文献１では、トルクリプル同期座標で制御系を構築するため、（５）式から任意ｎ次成分の周波数伝達特性のみを抽出し、トルクリプル同期座標の実システムを（６）式とする。つまり、任意ｎ次成分のシステムの振幅・位相特性は、単純な１次元複素ベクトルＰ_nで表現できることに着目する。なお、（１）〜（４）式と同様に、回転位相θを基準として実部・虚部の軸を定義し、余弦係数は実部成分、正弦係数は虚部成分に対応させている。 P _A (ω): Real part of real system, P _B (ω): Imaginary part of real system In Non-Patent Document 1, in order to construct a control system with torque ripple synchronous coordinates, an arbitrary n-th order component is obtained from Equation (5). Only the frequency transfer characteristic is extracted, and the actual system of torque ripple synchronous coordinates is expressed by equation (6). That is, it is noted that the amplitude / phase characteristics of an arbitrary n-order component system can be expressed by a simple one-dimensional complex vector P _n . As in the equations (1) to (4), the real part / imaginary part axes are defined with reference to the rotational phase θ, the cosine coefficient corresponds to the real part component, and the sine coefficient corresponds to the imaginary part component.

Ｐ_An：実システムｎ次成分実部、Ｐ_Bn：実システムｎ次成分虚部
図５の制御系におけるシステム同定結果についても、同様に１次元複素ベクトルで（７）式のとおり定義することができる。なお、（７）式中の推定値および以降の式中では「＾」記号をＰの頂部に付して示すが、明細書中では「Ｐ＾」のように記す。 P _An : Real system n-order component real part, P _Bn : Real system n-order component imaginary part The system identification result in the control system of FIG. 5 can be similarly defined as a formula (7) with a one-dimensional complex vector. it can. In addition, although the estimated value in the equation (7) and the following equations are shown with the “^” symbol added to the top of P, it is written as “P ^” in the specification.

Ｐ＾_An：同定結果のｎ次成分実部推定値、Ｐ＾_Bn：同定結果のｎ次成分虚部推定値
例えば、１〜ｌ０００Ｈｚまでのシステム同定結果をＩＨｚ毎に複素ベクトルで表現した場合、１０００個の１次元複素ベクトルの要素からなるテーブルを構築することができる。特許文献１ではこれを実部・虚部成分に分けて、回転速度ωに関するルックアップテーブルＬＵＴ_A、ＬＵＴ_Bとする。トルクリプルｎ次成分と同期した（７）式の同定システムの実部Ｐ＾_Anおよび虚部Ｐ＾_Bnは、線形補間を用いてシステム同定テーブルＬＵＴ_A、ＬＵＴ_Bから参照する。 P ^ _An : n-order component real part estimated value of identification result, P ^ _Bn : n-order component imaginary part estimated value of identification result For example, when the system identification result from 1 to 1000 Hz is expressed by a complex vector for each IHz, A table composed of 1000 one-dimensional complex vector elements can be constructed. In Patent Document 1, this is divided into a real part and an imaginary part component to be look-up tables LUT _A and LUT _B relating to the rotational speed ω. The real part P ^ _An and the imaginary part P ^ _Bn of the identification system of the equation (7) synchronized with the torque ripple n-order component are referred to from the system identification tables LUT _A and LUT _B using linear interpolation.

以上から、複雑なシステムであってもシステムモデルは常に簡素な１次元複素ベクトルとなり、モータ回転速度ωの変化（トルクリプル周波数変化）に応じて（７）式も瞬時に参照値を変更すれば可変速運転にも容易に対応できる。 From the above, even in a complex system, the system model is always a simple one-dimensional complex vector, and equation (7) can be changed instantaneously according to changes in motor rotation speed ω (torque ripple frequency change). It can easily handle variable speed operation.

ところで、特許文献１では、（３）式における脈動抽出フィルタＧ_F（ｓ）を１次ローパスフィルタに限定して制御系を構築していた。また、閉ルーブ応答の計算にモデルマッチング手法を使用しており、学習制御パラメータはユーザが任意に指定する方法を採用していた。 By the way, in Patent Document 1, the pulsation extraction filter G _F (s) in the expression (3) is limited to a primary low-pass filter to construct a control system. In addition, a model matching method is used to calculate the closed loop response, and a method in which the user arbitrarily designates the learning control parameter has been adopted.

しかしながら、実際はローパスフィルタの次数を高くすることも考えられ、その際は閉ループ応答を再考する必要がある。例えば、特許文献１における脈動抽出フィルタとして高次ローパスフィルタを使用した際、完全なモデルマッチングができず、所望の抑制効果が得られない。 However, in practice, it is possible to increase the order of the low-pass filter, and in that case, it is necessary to reconsider the closed-loop response. For example, when a high-order low-pass filter is used as the pulsation extraction filter in Patent Document 1, perfect model matching cannot be performed, and a desired suppression effect cannot be obtained.

本発明の目的は、トルク脈動抽出フィルタのフィルタ次数を高くした場合にも、学習制御パラメータを自動調整して所望の抑制効果を得ることができるトルクリプル抑制制御装置および制御方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a torque ripple suppression control device and a control method capable of automatically adjusting a learning control parameter to obtain a desired suppression effect even when the filter order of a torque pulsation extraction filter is increased. .

本発明は、前記の課題を解決するため、トルク脈動抽出フィルタとして高次ローパスフィルタを使用したトルクリプル抑制の周期的学習制御に、部分的モデルマッチング手法を用いて近似的にモデルの代表的極配置を維持するようにしたもので、以下の装置および方法を特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problem, the present invention provides a representative pole arrangement of a model approximately by using a partial model matching method for periodic learning control of torque ripple suppression using a high-order low-pass filter as a torque pulsation extraction filter. And is characterized by the following apparatus and method.

（トルクリプル抑制制御装置の発明）
（１）駆動される回転電気機械のトルク検出値Ｔｄｅｔに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して２つのｎ次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを０に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、２つの高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出する構成とし、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを使った学習制御で求めるｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整すると共に、Ｉ−ＰＤ（比例・積分・微分）学習制御方式で構成し、その３つの制御パラメータを任意のトルク脈動抽出フィルタ（次数・フィルタ形式は問わず）に対応させる手段を備えたことを特徴とする。 (Invention of torque ripple suppression control device)
(1) A torque pulsation component included in the torque detection value Tdet of the driven rotating electrical machine is detected in the form of two n-th order complex Fourier coefficients TAn and TBn through a torque pulsation extraction filter, and the complex Fourier coefficient is detected by a learning control system. The control parameters are automatically adjusted to suppress TAn and TBn to 0, and the torque ripple of the rotating electrical machine is suppressed by using the nth-order compensation currents IAn * and IBn * of the torque pulsation obtained by the learning control system. In the torque ripple suppression control device,
The torque pulsation extraction filter is a high-order low-pass filter configured to detect two high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn,
The learning control system is a part for matching only the low-order poles that govern the response of the rotating electrical machine among the n-order compensation currents IAn * and IBn * obtained by the learning control using the high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn. The control parameters are automatically adjusted by a dynamic model matching method, and configured by an I-PD (proportional / integral / derivative) learning control method, and the three control parameters can be selected from any torque pulsation extraction filter (regardless of order and filter type). (1) is provided .

（２）駆動される回転電気機械のトルク検出値Ｔｄｅｔに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して２つのｎ次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを０に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、２つの高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出する構成とし、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを使った学習制御で求めるｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整すると共に、
任意の標準系モデル（規範となる参照モデル）の学習制御応答周波数ωＣも制御パラメータとして、モデルマッチングを行う手段を備えたことを特徴とする。 (2) Torque pulsation components included in the detected torque value Tdet of the rotating electric machine to be driven are detected in the form of two n-th order complex Fourier coefficients TAn and TBn through a torque pulsation extraction filter, and the complex Fourier coefficients are detected by a learning control system. The control parameters are automatically adjusted to suppress TAn and TBn to 0, and the torque ripple of the rotating electrical machine is suppressed by using the nth-order compensation currents IAn * and IBn * of the torque pulsation obtained by the learning control system. In the torque ripple suppression control device,
The torque pulsation extraction filter is a high-order low-pass filter configured to detect two high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn,
The learning control system is a part for matching only the low-order poles that govern the response of the rotating electrical machine among the n-order compensation currents IAn * and IBn * obtained by the learning control using the high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn. Automatic adjustment of the control parameters by a dynamic model matching method,
A learning control response frequency ωC of an arbitrary standard model (a reference model serving as a reference) is also used as a control parameter, and means for performing model matching is provided.

（トルクリプル抑制制御方法の発明）
（３）駆動される回転電気機械のトルク検出値Ｔｄｅｔに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して２つのｎ次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを０に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御方法において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、２つの高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、
前記学習制御系は、Ｉ−ＰＤ（比例・積分・微分）学習制御方式で構成し、その３つの制御パラメータを任意のトルク脈動抽出フィルタ（次数・フィルタ形式は問わず）に対応させることを特徴とする。 (Invention of torque ripple suppression control method)
(3) Torque pulsation components included in the detected torque value Tdet of the rotating electric machine to be driven are detected in the form of two n-order complex Fourier coefficients TAn and TBn through a torque pulsation extraction filter, and the complex Fourier coefficients are detected by a learning control system. The control parameters are automatically adjusted to suppress TAn and TBn to 0, and the torque ripple of the rotating electrical machine is suppressed by using the nth-order compensation currents IAn * and IBn * of the torque pulsation obtained by the learning control system. In the torque ripple suppression control method,
The torque pulsation extraction filter is a high-order low-pass filter and detects in the form of two high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn,
The learning control system is configured by an I-PD (proportional / integral / derivative) learning control system, and the three control parameters are associated with an arbitrary torque pulsation extraction filter (regardless of order and filter type). And

（４）前記学習制御系は、３つの制御パラメータＫｐ，Ｋｉ，Ｋｄをトルク脈動抽出フィルタに対応させるために次式１−１の演算を行うことを特徴とする。

ただし、Ｐ^AN：同定結果のｎ次成分実部推定値、Ｐ^ＢＮ：同定結果のｎ次成分虚部推定値、ωｃ：学習制御応答周波数［rad／ｓ］、ωｆ：フーリエ変換応答周波数、 (4) The learning control system performs a calculation of the following expression 1-1 in order to make the three control parameters Kp, Ki, Kd correspond to the torque pulsation extraction filter .

However, P ^ AN: n-order component real part estimated value of identification result, P ^ BN: n-order component imaginary part estimated value of identification result, ωc: learning control response frequency [rad / s], ωf: Fourier transform response frequency ,

（５）駆動される回転電気機械のトルク検出値Ｔｄｅｔに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して２つのｎ次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを０に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御方法において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、２つの高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを使った学習制御で求めるｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整すると共に、
任意の標準系モデル（規範となる参照モデル）の学習制御応答周波数ωＣも制御パラメータとして、モデルマッチングを行うことを特徴とする。 (5) Torque pulsation components included in the detected torque value Tdet of the rotating electric machine to be driven are detected in the form of two nth-order complex Fourier coefficients TAn and TBn through a torque pulsation extraction filter, and the complex Fourier coefficients are detected by a learning control system. The control parameters are automatically adjusted to suppress TAn and TBn to 0, and the torque ripple of the rotating electrical machine is suppressed by using the nth-order compensation currents IAn * and IBn * of the torque pulsation obtained by the learning control system. In the torque ripple suppression control method,
The torque pulsation extraction filter is a high-order low-pass filter and detects in the form of two high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn,
The learning control system is a part for matching only the low-order poles that govern the response of the rotating electrical machine among the n-order compensation currents IAn * and IBn * obtained by the learning control using the high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn. Automatic adjustment of the control parameters by a dynamic model matching method,
The model matching is performed using the learning control response frequency ωC of an arbitrary standard system model (reference model as a reference) as a control parameter.

以上のとおり、本発明によれば、トルク脈動抽出フィルタとして高次ローパスフィルタを使用したトルクリプル抑制の周期的学習制御に、部分的モデルマッチング手法を用いて近似的にモデルの代表的極配置を維持するようにしたため、トルク脈動抽出フィルタのフィルタ次数を高くした場合にも、学習制御パラメータを自動調整して所望の抑制効果を得ることができる。 As described above, according to the present invention, the representative pole arrangement of the model is approximately maintained using the partial model matching method for the periodic learning control of torque ripple suppression using the high-order low-pass filter as the torque pulsation extraction filter. Therefore, even when the filter order of the torque pulsation extraction filter is increased, the learning control parameter can be automatically adjusted to obtain a desired suppression effect.

フーリエ係数学習制御の演算ブロック図（実施形態１）。FIG. 4 is a calculation block diagram of Fourier coefficient learning control (first embodiment). フーリエ係数学習制御の演算ブロック図（実施形態２）。FIG. 4 is a calculation block diagram of Fourier coefficient learning control (second embodiment). 本発明によるトルクリプル抑制制御の実験結果の例。The example of the experimental result of the torque ripple suppression control by this invention. 従来のトルクリプル抑制制御装置の基本構成図。The basic block diagram of the conventional torque ripple suppression control apparatus. 従来のトルクリプル抑制制御装置の制御ブロック図。The control block diagram of the conventional torque ripple suppression control apparatus.

（実施形態１）
図１は、本実施形態におけるフーリエ係数学習制御の演算ブロック図である。同図において、トルクリプル周波数成分抽出部（図５の１９）３４は前記の（１）〜（３）式に従った演算ブロックに構成する。トルクリプル抑制制御部（図５の２１）は、トルクリプル同期座標におけるＩ−Ｐ制御部３１ならびに非干渉化部３２で構成され、トルクリプル指令値の余弦係数（実部）Ｔ_An ^*と正弦係数（虚部）Ｔ_Bn ^*には０を入力して抑制する。３３は実システムである。 (Embodiment 1)
FIG. 1 is a calculation block diagram of Fourier coefficient learning control in the present embodiment. In the figure, a torque ripple frequency component extraction unit (19 in FIG. 5) 34 is configured as a calculation block according to the above equations (1) to (3). The torque ripple suppression control unit (21 in FIG. 5) includes an IP control unit 31 and a non-interacting unit 32 in torque ripple synchronous coordinates, and a cosine coefficient (real part) T _An ^* and a sine coefficient (imaginary part) of the torque ripple command value. Part) 0 is input to T _Bn ^* for suppression. Reference numeral 33 denotes an actual system.

ここで、前記の（４）式で示した、ｎ次補償電流ｉ_qcn ^*を複素ベクトルで表現して前記の（６）式で表現したシステムに与えた場合、トルク検出値Ｔ_detのｎ次成分Ｔ_detnの複素フーリエ係数は、オイラーの公式を用いて（８）式のように展開できる（ただし、周期外乱成分は除く）。 Here, when the n-order compensation current i _qcn ^* shown in the above equation (4) is expressed by a complex vector and given to the system expressed by the above equation (6), the n-th order of the torque detection value T _det The complex Fourier coefficient of the component T _detn can be expanded as shown in equation (8) using Euler's formula (however, the periodic disturbance component is excluded).

正の次数（ｎ＞０）の複素フーリエ係数について、（８）式の実部成分Ｔ_Anおよび虚部成分Ｔ_Bnをそれぞれ係数比較すると、以下の（９）式のように表すことができる。 When the real part component T _An and the imaginary part component T _Bn of the expression (8) are compared with each other for the positive order (n> 0) complex Fourier coefficients, they can be expressed as the following expression (9).

この（９）式から分かるように、トルク検出値のｎ次成分Ｔ_detnの実部・虚部のそれぞれに補償電流の実部Ｉ_An ^*と虚部Ｉ_Bn ^*が含まれており、干渉することが分かる。この干渉を打ち消すために、（１０）式に従った非干渉化部３２を構成する。 As can be seen from this equation (9), it includes a real part I _An ^* and an imaginary part I _Bn ^* of compensation current to each of the real and imaginary parts of the n th component T _DETN of the torque detection value, interferes I understand that. In order to cancel this interference, the non-interacting unit 32 according to the equation (10) is configured.

同定結果が正しいとして、（１０）式を（９）式に代入して非干渉化すると、（１１）式のように置き換えられ、実部と虚部の補償電流は独立かつ同一に制御設計できる。 If the identification result is correct and formula (10) is substituted into formula (9) to make it non-interfering, it is replaced as formula (11), and the compensation current for the real part and the imaginary part can be controlled independently and identically. .

従来の特許文献１では、脈動抽出フィルタＧ_F（ｓ）を１次ローパスフィルタに限定して制御設計していたが、本実施形態では、トルク脈動抽出フィルタＧ_F（ｓ）に２次以上のローパスフィルタを用いて、比例先行形Ｉ−Ｐ抑制制御系を構成する。 In conventional Patent Document 1, control design is performed by limiting the pulsation extraction filter G _F (s) to the primary low-pass filter. However, in the present embodiment, the torque pulsation extraction filter G _F (s) has a second or higher order. A proportional preceding type IP suppression control system is configured using a low-pass filter.

ローパスフィルタの次数や種類は任意であるが、一事例として（１２）式に示す２次の二項係数形を用いた場合について説明する。 Although the order and type of the low-pass filter are arbitrary, a case where the second-order binomial coefficient form shown in the equation (12) is used as an example will be described.

（１２）式を（１１）式に代入し、図１のトルク目標値Ｔ_An ^*、Ｔ_Bn ^*から検出値Ｔ_An、Ｔ_Bnまでの閉ループ伝達関数を求めると、以下のようになる。 Substituting the equation (12) into the equation (11) and _obtaining the closed-loop transfer function from the torque target values T _An ^* and T _Bn ^* to the detected values T _An and T _Bn in FIG.

この目標値に対する制御対象の応答を、任意の参照モデル極配置に一致させる手法がモデルマッチング法であるが、Ｉ−Ｐ制御では制御パラメータが２つとなる。一方．（１３）式から分かるように、閉ループ伝達関数の特性多項式は３次式となるため、極が３つとなる。 A model matching method is a method for matching the response of the control target with respect to the target value to an arbitrary reference model pole arrangement. In the IP control, there are two control parameters. on the other hand. As can be seen from the equation (13), the characteristic polynomial of the closed-loop transfer function is a cubic equation, so there are three poles.

この場合、代表極（すなわち制御対象の応答を支配する低次の極）のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法を用いて、参照モデルの応答に近似させる。例えば、ここでは置を近（１４）式に示す３次の二項係数標準系参照モデルを用いて極配置を近似する。 In this case, the response of the reference model is approximated using a partial model matching method that matches only the representative pole (that is, the low-order pole that dominates the response of the controlled object). For example, here, the pole placement is approximated using a third-order binomial coefficient standard system reference model shown in the near (14) equation.

ω_C：学習制御応答周波数［ｒａｄ／ｓ］
（１３）、（１４）式に関して、それぞれ分母を分子で除した多項式で係数を比較する。 ω _C : Learning control response frequency [rad / s]
Regarding the equations (13) and (14), the coefficients are compared with polynomials obtained by dividing the denominator by the numerator.

ただし、上述したとおりＩ−Ｐ制御系は制御パラメータがＫ_p、Ｋ_iの２つであるため、ｓに関して係数比較する次数は１次、２次までとする。係数比較の結果、（１６）式が導かれる。 However, as described above, since the IP control system has two control parameters, K _p and K _i , the order of coefficient comparison with respect to s is limited to the first and second orders. As a result of the coefficient comparison, equation (16) is derived.

（１６）式より、制御パラメータＫ_p、Ｋ_iはシステム同定テーブルから読み出すＰ＾_AnおよびＰ＾_Bnによる速度適応形の可変ゲインとなることがわかる。 From the equation (16), it can be seen that the control parameters K _p and K _i are variable gains of a speed adaptive type by P ^ _An and P ^ _Bn read from the system identification table.

したがって、部分的モデルマッチング法で設計した（１６）式の可変の比例・積分ゲインを用いることで、速度変化があっても常に所望の参照モデルの極配置に近似するようにパラメータを自動調整できる。これにより、様々な動作点における卜ルクリプル抑制制御の調整を省力化できる。 Therefore, by using the variable proportional / integral gain of the equation (16) designed by the partial model matching method, the parameters can be automatically adjusted so as to always approximate the pole arrangement of the desired reference model even if there is a speed change. . Thereby, the adjustment of the torque ripple suppression control at various operating points can be saved.

なお、本実施形態ではあくまで代表事例としてフィルタ次数・種類を２次の二項係数形としたが、３次以上の次数や、バターワース形などの他のフィルタ形であっても同様に設計できる。 In the present embodiment, the filter order / type is a second-order binomial coefficient form as a representative example, but other filter forms such as a third-order order or a Butterworth form can be similarly designed.

（実施形態２）
本実施形態では、実施形態１を拡張し、フーリエ係数学習制御のＩ−Ｐ制御部を比例微分先行形のＩ−ＰＤ（比例・積分・微分）制御で構成する。この構成図を図２に示し、基本的な方式の説明は実施形態１と同様であるが、微分制御要素（Ｋｄ・ｓ）を追加することで、応答波形の改善や、実施形態１における部分的モデルマッチング法の近似の次数（精度）を高める。 (Embodiment 2)
In this embodiment, the first embodiment is expanded, and the IP control unit of the Fourier coefficient learning control is configured by proportional differential preceding type I-PD (proportional / integral / differential) control. This configuration diagram is shown in FIG. 2 and the description of the basic method is the same as that of the first embodiment. However, by adding a differential control element (Kd · s), the response waveform can be improved, or a part in the first embodiment. The degree of approximation (accuracy) of the dynamic model matching method.

例えば、実施形態１と同様に（１２）式で示した２次の二項係数形を脈動抽出フィルタＧ_F（ｓ）に適用した場合、目標値Ｔ_An ^*，Ｔ_Bn ^*から検出値Ｔ_An，Ｔ_Bnまでの閉ループ伝達関数を求めると、以下のようになる。 For example, when the second-order binomial coefficient form expressed by the equation (12) is applied to the pulsation extraction filter G _F (s) as in the first embodiment, the detected value T _{An is obtained} from the target values T _An ^* and T _Bn ^*. , T _Bn , the closed-loop transfer function is obtained as follows.

参照モデルも、実施形態１と同様に（１４）式として、（１４）、（１７）式に関して、それぞれ分母を分子で除した多項式で係数を比較すると、以下の（１８）式になる。 Similarly to the first embodiment, when the coefficients of the reference model are compared with the polynomials obtained by dividing the denominator by the numerator with respect to the expressions (14) and (17) as the expression (14), the following expression (18) is obtained.

Ｉ−ＰＤ制御の場合、制御パラメータはＫｐ、Ｋｉ、Ｋｄの３つとなるため、（１８）式のｓに関する全次数の係数をマッチングできるようになる。係数比較の結果、以下の（１９）式を導くことができる。 In the case of I-PD control, since there are three control parameters, Kp, Ki, and Kd, it is possible to match coefficients of all orders related to s in the equation (18). As a result of the coefficient comparison, the following equation (19) can be derived.

（１９）式より、制御パラメータＫｐ、Ｋｉ、Ｋｄはシステム同定テーブルから読み出すＰ＾_AnおよびＰ＾_Bnによる速度適応形の可変ゲインとなることがわかる。 From equation (19), it can be seen that the control parameters Kp, Ki, and Kd are speed adaptive variable gains by P ^ _An and P ^ _Bn read from the system identification table.

したがって、部分的モデルマッチング法で設計した（１６）式の可変の比例・積分・微分ゲインを用いることで、速度変化があっても常に所望の参照モデルの極配置にパラメータを自動調整できる。これにより、様々な動作点におけるトルクリプル抑制制御の調整を省力化できる。 Therefore, by using the variable proportional / integral / differential gain of the equation (16) designed by the partial model matching method, the parameter can always be automatically adjusted to the pole arrangement of the desired reference model even if there is a speed change. Thereby, adjustment of torque ripple suppression control at various operating points can be saved.

また、実施形態１は部分的なモデルマッチングであったが、本実施形態の２次フィルタについては完全モデルマッチングを実現しており、近似による応答誤差をなくすことができる。３次以上の次数については、実施形態１と同様に低次から部分的にマッチングさせることで、抑制制御系の閉ループ伝達関数を所望の応答に近似させることができる。 Further, although the first embodiment is a partial model matching, the second-order filter of the present embodiment realizes a complete model matching and can eliminate a response error due to approximation. As for the third and higher orders, the closed loop transfer function of the suppression control system can be approximated to a desired response by partially matching from the lower order as in the first embodiment.

（実施形態３）
実施形態１、２における学習制御応答周波数ω_Cは、ユーザが所望する抑制応答特性に従って任意に決定するパラメータであった。しかし、部分的モデルマッチング法ではパラメータが不足しているため、学習制御応答周波数ω_Cも閉ループ伝達関数の極配置を決定づけるパラメータとして扱い、近似精度を高めることができる。本実施形態では、学習制御応答周波数ω_Cを積極的に用いて極配置を決定する。 (Embodiment 3)
The learning control response frequency ω _C in the first and second embodiments is a parameter that is arbitrarily determined according to the suppression response characteristic desired by the user. However, since the partial model matching method has insufficient parameters, the learning control response frequency ω _C can also be treated as a parameter that determines the pole arrangement of the closed-loop transfer function, and the approximation accuracy can be improved. In the present embodiment, the pole arrangement is determined by actively using the learning control response frequency ω _C.

ここでは具体例として、脈動抽出フィルタＧ_F（ｓ）に（２０）式の４次二項係数形フィルタを用いて、比例先行形Ｉ−Ｐ制御を構成する場合の計算例を示す。 Here, as a specific example, a calculation example in the case of configuring proportional precedence type IP control using a quaternary binomial coefficient filter of equation (20) for the pulsation extraction filter G _F (s) is shown.

実施形態１、２同様に、目標値からの閉ループ伝達関数を求めると（２１）式となる。 As in the first and second embodiments, when a closed loop transfer function from the target value is obtained, equation (21) is obtained.

部分的モデルマッチング法より、この目標値応答を（２２）式に示す５次の二項係数標準系モデルの極配置に近似する。 From the partial model matching method, this target value response is approximated to the pole arrangement of the fifth-order binomial coefficient standard system model shown in Equation (22).

ω_C：学習制御応答周波数［ｒａｄ／ｓ］
Ｉ−Ｐ制御パラメータは２変数であるが、学習応答を決定づける学習制御応答周波数ω_Cも制御パラメータと捉えて３変数とし、（２１）、（２２）式それぞれにおいて、分母を分子で除したときの特性多項式を考えて、その低次３次までを近似する。すなわち、以下の（２３）式の係数比較から（２４）式の比例ゲインＫｐ、積分ゲインＫｉならびに学習制御応答周波数ω_Cを導く。 ω _C : Learning control response frequency [rad / s]
The IP control parameter has two variables, but the learning control response frequency ω _C that determines the learning response is also regarded as a control parameter and is set to three variables, and the denominator is divided by the numerator in each of equations (21) and (22). Approximate up to the low order 3rd order. That is, the proportional gain Kp, integral gain Ki, and learning control response frequency ω _C of equation (24) are derived from the coefficient comparison of equation (23) below.

（１５）式より、ゲインＫｐ、Ｋｉはシステム同定テーブルから読み出すＰ＾_AnおよびＰ＾_Bnによる速度適応形の可変ゲインとなる。また、実施形態１、２では任意パラメータとして扱っていた学習制御応答周波数ω_Cが指定され、脈動抽出フィルタカットオフ周波数ω_f以外の未定パラメータがなくなる。 From the equation (15), the gains Kp and Ki are speed adaptive variable gains by P ^ _An and P ^ _Bn read from the system identification table. In addition, the learning control response frequency ω _C treated as an arbitrary parameter in the first and second embodiments is designated, and there are no undetermined parameters other than the pulsation extraction filter cutoff frequency ω _f .

本実施形態によれば、（２２）式の参照モデル応答への近似精度を高めるだけでなく、未定パラメータの設計指針を決定づけることにより、所望の応答を実現することができる。 According to the present embodiment, not only the approximation accuracy to the reference model response of Equation (22) can be improved, but also the desired response can be realized by determining the design guideline of the undetermined parameter.

なお、他の次数・フィルタ形式でも同様に制御ゲインパラメータを設計できる。本実施形態ではＩ−Ｐ制御形で説明したが、他のＰＩＤ制御形でも同様に実現可能である。 It should be noted that the control gain parameter can be similarly designed for other orders and filter types. Although the present embodiment has been described with the IP control type, other PID control types can be similarly realized.

（２４）式のパラメータを適用して実験したときの結果を図３に示す。波形は上から軸トルク検出波形、６次成分トルク検出値のフーリエ係数、６次成分補償電流のフーリエ係数、トルク脈動振幅値を示している。図３では、０秒で抑制開始すると、軸トルクの共振成分は抑制され、良好な応答で脈動成分が低減していることが分かる。なお、このときの脈動抽出フィルタは４次でカットオフ周波数１Ｈｚとしている。 FIG. 3 shows the result when the experiment was performed by applying the parameter of the equation (24). The waveform shows from the top the shaft torque detection waveform, the Fourier coefficient of the sixth-order component torque detection value, the Fourier coefficient of the sixth-order component compensation current, and the torque pulsation amplitude value. In FIG. 3, it can be seen that when the suppression starts at 0 seconds, the resonance component of the shaft torque is suppressed and the pulsation component is reduced with a good response. Note that the pulsation extraction filter at this time is quaternary and has a cutoff frequency of 1 Hz.

１１指令値変換部
１２電流ベクトル制御部
１３モータ
１４負荷装置
１５座標変換部
１６電流センサ
１７回転位相／速度検出部
１８回転位置センサ
１９トルク脈動周波数成分抽出部
２０軸トルク検出器
２１トルクリプル抑制制御部
２２補償電流生成部
３１Ｉ−Ｐ制御部
３２非干渉化部
３３実システム
３４トルクリプル抽出部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Command value conversion part 12 Current vector control part 13 Motor 14 Load apparatus 15 Coordinate conversion part 16 Current sensor 17 Rotation phase / speed detection part 18 Rotation position sensor 19 Torque pulsation frequency component extraction part 20 Shaft torque detector 21 Torque ripple suppression control part 22 Compensation current generation unit 31 IP control unit 32 Decoupling unit 33 Real system 34 Torque ripple extraction unit

Claims

駆動される回転電気機械のトルク検出値Ｔｄｅｔに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して２つのｎ次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを０に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、２つの高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出する構成とし、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを使った学習制御で求めるｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整すると共に、Ｉ−ＰＤ（比例・積分・微分）学習制御方式で構成し、その３つの制御パラメータを任意のトルク脈動抽出フィルタ（次数・フィルタ形式は問わず）に対応させる手段を備えたことを特徴とする回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置。 Torque pulsation components included in the detected torque value Tdet of the rotating electric machine to be driven are detected in the form of two n-order complex Fourier coefficients TAn and TBn through a torque pulsation extraction filter, and the complex Fourier coefficients TAn and TBn are detected by a learning control system. Control parameter of the rotating electrical machine, which automatically adjusts the control parameter so as to suppress the torque to 0 and suppresses the torque ripple of the rotating electrical machine using the n-th order compensation currents IAn * and IBn * of the torque pulsation obtained by this learning control system In the device
The torque pulsation extraction filter is a high-order low-pass filter configured to detect two high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn,
The learning control system is a part for matching only the low-order poles that govern the response of the rotating electrical machine among the n-order compensation currents IAn * and IBn * obtained by the learning control using the high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn. The control parameters are automatically adjusted by a dynamic model matching method, and configured by an I-PD (proportional / integral / derivative) learning control method, and the three control parameters can be selected from any torque pulsation extraction filter (regardless of order and filter type). A torque ripple suppression control device for a rotating electrical machine, characterized in that it comprises means for handling

駆動される回転電気機械のトルク検出値Ｔｄｅｔに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して２つのｎ次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを０に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、２つの高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出する構成とし、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを使った学習制御で求めるｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整すると共に、
任意の標準系モデル（規範となる参照モデル）の学習制御応答周波数ωＣも制御パラメータとして、モデルマッチングを行う手段を備えたことを特徴とする回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置。 Torque pulsation components included in the detected torque value Tdet of the rotating electric machine to be driven are detected in the form of two n-order complex Fourier coefficients TAn and TBn through a torque pulsation extraction filter, and the complex Fourier coefficients TAn and TBn are detected by a learning control system. Control parameter of the rotating electrical machine, which automatically adjusts the control parameter so as to suppress the torque to 0 and suppresses the torque ripple of the rotating electrical machine using the n-th order compensation currents IAn * and IBn * of the torque pulsation obtained by this learning control system In the device
The torque pulsation extraction filter is a high-order low-pass filter configured to detect two high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn,
The learning control system is a part for matching only the low-order poles that govern the response of the rotating electrical machine among the n-order compensation currents IAn * and IBn * obtained by the learning control using the high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn. Automatic adjustment of the control parameters by a dynamic model matching method,
A torque ripple suppression control device for a rotating electrical machine, comprising means for performing model matching using a learning control response frequency ωC of an arbitrary standard model (normative reference model) as a control parameter .

駆動される回転電気機械のトルク検出値Ｔｄｅｔに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して２つのｎ次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを０に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御方法において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、２つの高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、
前記学習制御系は、Ｉ−ＰＤ（比例・積分・微分）学習制御方式で構成し、その３つの制御パラメータを任意のトルク脈動抽出フィルタ（次数・フィルタ形式は問わず）に対応させることを特徴とするトルクリプル抑制制御方法。 Torque pulsation components included in the detected torque value Tdet of the rotating electric machine to be driven are detected in the form of two n-order complex Fourier coefficients TAn and TBn through a torque pulsation extraction filter, and the complex Fourier coefficients TAn and TBn are detected by a learning control system. Control parameter of the rotating electrical machine, which automatically adjusts the control parameter so as to suppress the torque to 0 and suppresses the torque ripple of the rotating electrical machine using the n-th order compensation currents IAn * and IBn * of the torque pulsation obtained by this learning control system In the method
The torque pulsation extraction filter is a high-order low-pass filter and detects in the form of two high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn,
The learning control system is configured by an I-PD (proportional / integral / differential) learning control system, and the three control parameters are associated with an arbitrary torque pulsation extraction filter (regardless of order and filter type). torque ripple suppression control method to be.

前記学習制御系は、３つの制御パラメータＫｐ，Ｋｉ，Ｋｄをトルク脈動抽出フィルタに対応させるために次式１−１の演算を行うことを特徴とする請求項３に記載のトルクリプル抑制制御方法。

ただし、Ｐ^AN：同定結果のｎ次成分実部推定値、Ｐ^ＢＮ：同定結果のｎ次成分虚部推定値、ωｃ：学習制御応答周波数［rad／ｓ］、ωｆ：フーリエ変換応答周波数、 4. The torque ripple suppression control method according to claim 3, wherein the learning control system performs calculation of the following expression 1-1 in order to make the three control parameters Kp, Ki, and Kd correspond to the torque pulsation extraction filter .

駆動される回転電気機械のトルク検出値Ｔｄｅｔに含まれるトルク脈動成分をトルク脈動抽出フィルタを通して２つのｎ次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、学習制御系により前記複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを０に抑制するように制御パラメータを自動調整し、この学習制御系で求めるトルク脈動のｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊を使って回転電気機械のトルクリプルを抑制する回転電気機械のトルクリプル抑制制御方法において、
前記トルク脈動抽出フィルタは、高次ローパスフィルタとし、２つの高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎの形で検出し、
前記学習制御系は、前記高次複素フーリエ係数ＴＡｎ、ＴＢｎを使った学習制御で求めるｎ次補償電流ＩＡｎ＊，ＩＢｎ＊のうち回転電気機械の応答を支配する低次の極のみをマッチングさせる部分的モデルマッチング手法で前記制御パラメータを自動調整すると共に、
任意の標準系モデル（規範となる参照モデル）の学習制御応答周波数ωＣも制御パラメータとして、モデルマッチングを行うことを特徴とするトルクリプル抑制制御方法。 Torque pulsation components included in the detected torque value Tdet of the rotating electric machine to be driven are detected in the form of two n-order complex Fourier coefficients TAn and TBn through a torque pulsation extraction filter, and the complex Fourier coefficients TAn and TBn are detected by a learning control system. Control parameter of the rotating electrical machine, which automatically adjusts the control parameter so as to suppress the torque to 0 and suppresses the torque ripple of the rotating electrical machine using the n-th order compensation currents IAn * and IBn * of the torque pulsation obtained by this learning control system In the method
The torque pulsation extraction filter is a high-order low-pass filter and detects in the form of two high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn,
The learning control system is a part for matching only the low-order poles that govern the response of the rotating electrical machine among the n-order compensation currents IAn * and IBn * obtained by the learning control using the high-order complex Fourier coefficients TAn and TBn. Automatic adjustment of the control parameters by a dynamic model matching method,
A torque ripple suppression control method , wherein model matching is performed using a learning control response frequency ωC of an arbitrary standard system model (reference model as a reference) as a control parameter .