JP7387983B2 - Control system, update method, estimation method, and computer program - Google Patents
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Description
本開示は、制御システム、更新方法、推定方法、及びコンピュータプログラムに関する。 The present disclosure relates to a control system, an updating method, an estimation method, and a computer program.
従来、制御器の自動調整技術として、ＦＲＩＴ（Fictitious Reference Iterative Tuning）技術及びＶＲＦＴ（Virtual Reference Feedback Tuning）技術が知られている。制御出力の観測値からプラントの逆モデルを用いて制御出力の観測値に対する制御入力を演算し、制御出力の観測値から演算した制御入力と、制御入力の観測値との比較により制御誤差を推定する技術も知られている（例えば特許文献１参照）。 Conventionally, FRIT (Fictitious Reference Iterative Tuning) technology and VRFT (Virtual Reference Feedback Tuning) technology are known as automatic adjustment technologies for controllers. Calculate the control input for the observed value of the control output using the inverse model of the plant from the observed value of the control output, and estimate the control error by comparing the control input calculated from the observed value of the control output with the observed value of the control input. There is also a known technique (for example, see Patent Document 1).
しかしながら、従来技術では、一時的な原因によって発生する制御誤差に適切に対応して、制御器のパラメータを更新することができなかった。一時的な原因による制御誤差には、動き出し時の摩擦を原因とする制御誤差が含まれる。 However, in the prior art, it has not been possible to update the parameters of the controller in an appropriate manner in response to control errors caused by temporary causes. Control errors due to temporary causes include control errors due to friction at the start of movement.
そこで、本開示の一側面によれば、摩擦を考慮した制御器の適切なパラメータ更新を実現可能な技術を提供できることが望ましい。 Therefore, according to one aspect of the present disclosure, it is desirable to be able to provide a technique that can realize appropriate parameter updating of a controller in consideration of friction.
本開示の一側面に係る制御システムは、制御器と、更新器と、を備える。制御器は、制御対象を制御するように構成される。制御器は、目標指令と制御対象からの制御出力とに基づき、制御対象に対する制御入力として、設計変数を有する伝達モデルに従う制御入力を算出する。更新器は、制御器における設計変数を更新するように構成される。伝達モデルは、制御対象の粘性摩擦モデル、及び、ストライベック効果を考慮した静止摩擦及びクーロン摩擦モデルを含み、設計変数は、粘性摩擦係数及び静止摩擦を含む。 A control system according to one aspect of the present disclosure includes a controller and an updater. The controller is configured to control a controlled object. The controller calculates a control input according to a transfer model having a design variable as a control input to the controlled object based on the target command and the control output from the controlled object. The updater is configured to update design variables in the controller. The transmission model includes a viscous friction model of the controlled object, and a static friction and Coulomb friction model considering the Stribeck effect, and the design variables include the viscous friction coefficient and static friction.
更新器は、制御出力から特定される制御対象の変位に関する速度が基準速度以上である第一のケースでは、制御誤差に関する第一の評価関数に従って、制御誤差を低減する粘性摩擦係数の値を、粘性摩擦係数の学習値として算出し、設計変数における粘性摩擦係数の値を、粘性摩擦係数の学習値に更新する。第一の評価関数は、制御入力、制御出力、及び上記伝達モデルを要素に含み、伝達モデルに含まれる粘性摩擦係数及び静止摩擦のうち、粘性摩擦係数を学習対象の変数に設定し、静止摩擦を固定値に設定した評価関数である。 In the first case where the speed related to the displacement of the controlled object specified from the control output is equal to or higher than the reference speed, the updater updates the value of the viscous friction coefficient that reduces the control error according to the first evaluation function regarding the control error. It is calculated as a learned value of the viscous friction coefficient, and the value of the viscous friction coefficient in the design variable is updated to the learned value of the viscous friction coefficient. The first evaluation function includes control input, control output, and the above-mentioned transmission model as elements, and sets the viscous friction coefficient as a learning target variable among the viscous friction coefficient and static friction included in the transmission model, and sets the static friction coefficient as a learning target variable. This is an evaluation function where is set to a fixed value.
更新器は、制御対象の速度が基準速度未満である第二のケースでは、第二の評価関数に従って、制御誤差を低減する静止摩擦の値を、静止摩擦の学習値として算出し、設計変数における静止摩擦の値を、静止摩擦の学習値に更新する。第二の評価関数は、第一の評価関数と同型の評価関数であって、静止摩擦を学習対象の変数に設定し、粘性摩擦係数を固定値に設定した評価関数である。 In the second case where the speed of the controlled object is less than the reference speed, the updater calculates the value of static friction that reduces the control error as the learned value of static friction according to the second evaluation function, and Update the static friction value to the learned static friction value. The second evaluation function is an evaluation function of the same type as the first evaluation function, and is an evaluation function in which static friction is set as a variable to be learned and the viscous friction coefficient is set to a fixed value.
周知のように、粘性摩擦は、速度に比例して大きくなる。このため、制御誤差に含まれる粘性摩擦起因の誤差成分は、速度が高いほど大きくなり、速度が低いほど小さくなる。これに対し、静止摩擦起因の誤差成分は、制御対象の動き出し時に大きく表れる。このように、粘性摩擦起因の誤差成分は、速度が高いときに他の誤差成分よりも強調され、静止摩擦起因の誤差成分は、速度が低いときに強調される。 As is well known, viscous friction increases in proportion to speed. Therefore, the error component caused by viscous friction included in the control error becomes larger as the speed is higher, and becomes smaller as the speed is lower. On the other hand, error components caused by static friction appear largely when the controlled object starts moving. In this way, the error component due to viscous friction is emphasized more than other error components when the speed is high, and the error component due to static friction is emphasized when the speed is low.
従って、制御対象の速度に応じた評価関数を用いて、制御器の設計変数を更新することによれば、制御器の設計変数を、摩擦の変動を考慮して、従来よりも適切に更新することができる。従って、本開示の一側面によれば、高精度に制御対象を制御可能な優れた制御システムを提供することができる。 Therefore, by updating the design variables of the controller using an evaluation function that corresponds to the speed of the controlled object, the design variables of the controller can be updated more appropriately than before, taking into account fluctuations in friction. be able to. Therefore, according to one aspect of the present disclosure, it is possible to provide an excellent control system that can control a controlled object with high precision.
本開示の一側面によれば、制御器の設計変数を更新するための更新方法が提供されてもよい。更新方法は、制御出力から特定される制御対象の速度が基準速度以上である第一のケースでは、上述の第一の評価関数に従って、制御誤差を低減する粘性摩擦係数の値を、粘性摩擦係数の学習値として算出し、設計変数における粘性摩擦係数の値を、粘性摩擦係数の学習値に更新することと、制御対象の速度が基準速度未満である第二のケースでは、上述の第二の評価関数に従って、制御誤差を低減する静止摩擦の値を、静止摩擦の学習値として算出し、設計変数における静止摩擦の値を、静止摩擦の学習値に更新することと、を含んでいてもよい。 According to one aspect of the present disclosure, an update method for updating design variables of a controller may be provided. In the first case where the speed of the controlled object specified from the control output is equal to or higher than the reference speed, the update method is to update the value of the viscous friction coefficient that reduces the control error according to the first evaluation function described above. The value of the viscous friction coefficient in the design variable is updated to the learned value of the viscous friction coefficient, and in the second case where the speed of the controlled object is less than the reference speed, the second The method may include calculating a value of static friction that reduces the control error as a learned value of static friction according to the evaluation function, and updating the value of static friction in the design variable to the learned value of static friction. .
本開示の一側面によれば、制御器による制御対象への制御入力及び制御対象からの制御出力に基づき、制御対象における粘性摩擦係数及び静止摩擦を推定する推定方法が提供されてもよい。推定方法は、制御出力から特定される制御対象の変位に関する速度が基準速度以上である第一のケースでは、上述の第一の評価関数に従って、制御誤差を最小化する粘性摩擦係数の値を、制御対象における粘性摩擦係数として推定することと、制御対象の速度が基準速度未満である第二のケースでは、上述の第二の評価関数に従って、制御誤差を最小化する静止摩擦の値を、制御対象における静止摩擦として推定することと、を含んでいてもよい。 According to one aspect of the present disclosure, an estimation method may be provided for estimating a viscous friction coefficient and static friction in a controlled object based on a control input to the controlled object by a controller and a control output from the controlled object. In the first case where the speed related to the displacement of the controlled object specified from the control output is equal to or higher than the reference speed, the estimation method calculates the value of the viscous friction coefficient that minimizes the control error according to the first evaluation function described above. In the second case where the speed of the controlled object is less than the reference speed, the static friction value that minimizes the control error is controlled according to the second evaluation function described above. and estimating static friction on the object.
本開示の一側面によれば、上述の更新方法を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。本開示の一側面によれば、上述の推定方法を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。 According to one aspect of the present disclosure, a computer program for causing a computer to execute the above-described updating method may be provided. According to one aspect of the present disclosure, a computer program for causing a computer to execute the estimation method described above may be provided.
以下に本開示の例示的実施形態を、図面と共に説明する。
図１に示す画像形成システム１は、インクジェットプリンタとして構成される。画像形成システム１は、記録ヘッド１０を備える。記録ヘッド１０は、キャリッジ２１に搭載される。キャリッジ２１は、用紙搬送方向と直交する主走査方向（図１紙面法線方向）に往復動して、記録ヘッド１０を主走査方向に搬送する。
Exemplary embodiments of the present disclosure will be described below in conjunction with the drawings.
The image forming system 1 shown in FIG. 1 is configured as an inkjet printer. The image forming system 1 includes a recording head 10. The recording head 10 is mounted on a carriage 21. The carriage 21 reciprocates in the main scanning direction (direction normal to the plane of the paper in FIG. 1) perpendicular to the paper transport direction, and transports the recording head 10 in the main scanning direction.
周知のインクジェットプリンタと同様、画像形成システム１は、用紙Ｑを所定量搬送しては停止させる用紙Ｑの搬送制御を繰返し実行することにより、用紙Ｑを記録ヘッド１０の下方に所定量ずつ間欠搬送する。用紙Ｑの停止時には、キャリッジ２１を主走査方向に搬送し、記録ヘッド１０にインク液滴を吐出させる。これにより、用紙Ｑの間欠搬送毎に、用紙Ｑに主走査方向の画像を形成する。画像形成システム１は、このような動作を繰返し実行することにより、用紙Ｑの全体に画像を形成する。 Similar to a well-known inkjet printer, the image forming system 1 intermittently transports the paper Q below the recording head 10 by a predetermined amount by repeatedly carrying out paper Q transport control in which the paper Q is transported a predetermined amount and then stopped. do. When the paper Q is stopped, the carriage 21 is conveyed in the main scanning direction to cause the recording head 10 to eject ink droplets. As a result, an image in the main scanning direction is formed on the paper Q every time the paper Q is conveyed intermittently. The image forming system 1 forms an image on the entire sheet Q by repeatedly performing such operations.
用紙Ｑは、搬送ローラ３１及び排紙ローラ３５からの力の作用を受けて、記録ヘッド１０の下方に位置するプラテン３９の上流から下流に搬送される。用紙搬送方向は、搬送ローラ３１及び排紙ローラ３５の回転軸と直交する。搬送ローラ３１は、プラテン３９の上流で従動ローラ３２に対向配置され、排紙ローラ３５は、プラテン３９の下流で従動ローラ３６に対向配置される。 The paper Q is conveyed from upstream to downstream of the platen 39 located below the recording head 10 under the action of forces from the conveyance roller 31 and the paper discharge roller 35 . The paper conveyance direction is perpendicular to the rotation axes of the conveyance roller 31 and the paper discharge roller 35. The conveyance roller 31 is arranged upstream of the platen 39 and facing the driven roller 32 , and the paper ejection roller 35 is arranged downstream of the platen 39 and facing the driven roller 36 .
搬送ローラ３１は、ＰＦモータ７１によって回転駆動される。ＰＦモータ７１は、直流モータで構成される。搬送ローラ３１は、従動ローラ３２との間に用紙Ｑを挟持した状態で回転することにより、用紙Ｑを下流に搬送する。 The conveyance roller 31 is rotationally driven by a PF motor 71. The PF motor 71 is composed of a DC motor. The conveyance roller 31 rotates with the paper Q sandwiched between it and the driven roller 32, thereby conveying the paper Q downstream.
排紙ローラ３５は、接続機構３８を介して搬送ローラ３１と接続されており、ＰＦモータ７１からの動力を、搬送ローラ３１及び接続機構３８を介して受けて、搬送ローラ３１と同期回転する。排紙ローラ３５は、従動ローラ３６との間に用紙Ｑを挟持した状態で回転することにより、搬送ローラ３１側からプラテン３９に沿って到来する用紙Ｑを更に下流に搬送する。 The paper discharge roller 35 is connected to the transport roller 31 via a connection mechanism 38, receives power from the PF motor 71 via the transport roller 31 and the connection mechanism 38, and rotates in synchronization with the transport roller 31. The paper ejection roller 35 rotates with the paper Q sandwiched between it and the driven roller 36, thereby transporting the paper Q arriving from the transport roller 31 side along the platen 39 further downstream.
本実施形態の画像形成システム１は、図２に示すように、メインユニット４０と、通信インタフェース５０と、給紙部６０と、用紙搬送部７０と、記録部９０とを備える。メインユニット４０は、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４３、ＲＡＭ４５、及びＮＶＲＡＭ４７を備え、画像形成システム１を統括制御する。 The image forming system 1 of this embodiment includes a main unit 40, a communication interface 50, a paper feed section 60, a paper transport section 70, and a recording section 90, as shown in FIG. The main unit 40 includes a CPU 41, a ROM 43, a RAM 45, and an NVRAM 47, and controls the image forming system 1 in an integrated manner.
ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３に格納されたプログラムに従う処理を実行する。ＲＡＭ４５は、ＣＰＵ４１による処理実行時に作業用メモリとして使用される。ＮＶＲＡＭ４７は、電気的にデータ書き換え可能な不揮発性メモリであり、画像形成システム１の電源オフ後にも保持する必要のあるデータを記憶する。 The CPU 41 executes processing according to a program stored in the ROM 43. The RAM 45 is used as a working memory when the CPU 41 executes processing. The NVRAM 47 is a nonvolatile memory in which data can be electrically rewritten, and stores data that needs to be retained even after the image forming system 1 is powered off.
メインユニット４０は、通信インタフェース５０を介して外部装置５から印刷対象データを受信すると、この印刷対象データに基づく画像が用紙Ｑに形成されるように、給紙部６０、用紙搬送部７０及び記録部９０に指令入力する。 When the main unit 40 receives print target data from the external device 5 via the communication interface 50, the main unit 40 controls the paper feed unit 60, paper transport unit 70, and recording unit so that an image based on the print target data is formed on the paper Q. A command is input to section 90.
給紙部６０は、メインユニット４０からの指令に従って、図示しない給紙トレイから搬送ローラ３１と従動ローラ３２とによる用紙Ｑのニップ位置まで用紙Ｑを搬送する。用紙搬送部７０は、メインユニット４０からの指令に従って、給紙部６０から供給された用紙Ｑを、記録ヘッド１０下方の画像形成位置に間欠搬送する。 The paper feed section 60 transports the paper Q from a paper feed tray (not shown) to a nip position of the paper Q between the transport roller 31 and the driven roller 32 in accordance with a command from the main unit 40 . The paper transport section 70 intermittently transports the paper Q supplied from the paper feed section 60 to an image forming position below the recording head 10 according to instructions from the main unit 40 .
記録部９０は、用紙搬送部７０によって間欠搬送される用紙Ｑの停止時に、メインユニット４０からの指令に従って、キャリッジ２１を主走査方向に搬送しつつ、記録ヘッド１０に印刷対象データに基づくインク液滴の吐出動作を実行させる。これにより、用紙Ｑに対する主走査方向の画像形成を行う。記録部９０は、記録ヘッド１０、及び、記録ヘッド１０を搭載するキャリッジ２１を主走査方向に搬送（往復動）可能なキャリッジ搬送機構２０を備える。 When the paper Q that is intermittently transported by the paper transport section 70 is stopped, the recording section 90 supplies ink liquid to the recording head 10 based on data to be printed while transporting the carriage 21 in the main scanning direction according to a command from the main unit 40. Execute the droplet ejection operation. As a result, image formation on the paper Q in the main scanning direction is performed. The recording unit 90 includes a carriage conveyance mechanism 20 that can convey (reciprocate) the recording head 10 and a carriage 21 on which the recording head 10 is mounted in the main scanning direction.
具体的に、メインユニット４０は、印刷対象データを受信すると、給紙部６０及び用紙搬送部７０に用紙Ｑの先端を記録ヘッド１０下方の画像形成位置まで搬送させた後、記録部９０にキャリッジ２１（記録ヘッド１０）を主走査方向に搬送させて、用紙Ｑに対する画像形成動作を実行させる。 Specifically, when the main unit 40 receives the data to be printed, the main unit 40 causes the paper feed section 60 and the paper transport section 70 to transport the leading edge of the paper Q to the image forming position below the recording head 10, and then causes the recording section 90 to transport the leading edge of the paper Q to the image forming position below the recording head 10. 21 (recording head 10) is conveyed in the main scanning direction to perform an image forming operation on the paper Q.
その後、メインユニット４０は、用紙搬送部７０に対して目標軌跡ｒ（ｔ）を設定し、用紙搬送部７０に、目標軌跡ｒ（ｔ）に従って用紙Ｑを所定量搬送させ、搬送終了後、記録部９０に用紙Ｑに対する画像形成動作を実行させる。 After that, the main unit 40 sets a target trajectory r(t) for the paper transport section 70, causes the paper transport section 70 to transport the paper Q by a predetermined amount according to the target trajectory r(t), and after completing the transport, performs recording. The unit 90 is caused to perform an image forming operation on the paper Q.
画像形成動作の終了後、メインユニット４０は、用紙搬送部７０に、目標軌跡ｒ（ｔ）に従う用紙Ｑの搬送動作を再実行させる。メインユニット４０は、その後、記録部９０に用紙Ｑに対する画像形成動作を再実行させる。このように、メインユニット４０は、用紙搬送部７０及び記録部９０に上記処理を交互に繰返し実行させることにより、用紙Ｑに、印刷対象データに基づく画像を形成する。 After the image forming operation is completed, the main unit 40 causes the paper transport section 70 to re-execute the transport operation of the paper Q according to the target trajectory r(t). The main unit 40 then causes the recording section 90 to perform the image forming operation on the paper Q again. In this way, the main unit 40 forms an image on the paper Q based on the data to be printed by causing the paper transport section 70 and the recording section 90 to alternately and repeatedly perform the above processing.
用紙搬送部７０は、搬送機構３０と、ＰＦモータ７１と、モータ駆動回路７３と、ロータリエンコーダ７５と、信号処理回路７７と、コントローラ８０とを備える。搬送機構３０は、上述した搬送ローラ３１、従動ローラ３２、排紙ローラ３５、従動ローラ３６、接続機構３８、及び、プラテン３９を含む用紙Ｑの搬送機構である。搬送機構３０は、搬送ローラ３１及び排紙ローラ３５がＰＦモータ７１からの動力を受けて回転することにより、用紙Ｑの搬送動作を実現する。 The paper transport section 70 includes a transport mechanism 30, a PF motor 71, a motor drive circuit 73, a rotary encoder 75, a signal processing circuit 77, and a controller 80. The transport mechanism 30 is a transport mechanism for the paper Q that includes the above-described transport roller 31, driven roller 32, paper ejection roller 35, driven roller 36, connection mechanism 38, and platen 39. The transport mechanism 30 realizes the transport operation of the paper Q by rotating the transport roller 31 and the paper ejection roller 35 by receiving power from the PF motor 71.
ＰＦモータ７１は、モータ駆動回路７３により駆動されて、搬送ローラ３１を回転駆動する。モータ駆動回路７３は、コントローラ８０からの制御入力ｕに応じた駆動電流をＰＦモータ７１に印加することによって、ＰＦモータ７１を駆動する。 The PF motor 71 is driven by a motor drive circuit 73 to rotationally drive the conveyance roller 31 . The motor drive circuit 73 drives the PF motor 71 by applying a drive current to the PF motor 71 according to the control input u from the controller 80 .
ロータリエンコーダ７５は、周知のロータリエンコーダと同様に構成され、搬送ローラ３１の回転に応じたＡ相及びＢ相パルス信号をエンコーダ信号として出力する。ロータリエンコーダ７５は、例えば、ＰＦモータ７１と搬送ローラ３１との間の動力伝達経路に設けられる。 The rotary encoder 75 is configured similarly to a well-known rotary encoder, and outputs A-phase and B-phase pulse signals corresponding to the rotation of the conveyance roller 31 as encoder signals. The rotary encoder 75 is provided, for example, in a power transmission path between the PF motor 71 and the conveyance roller 31.
信号処理回路７７は、ロータリエンコーダ７５から入力されるエンコーダ信号に基づき、制御出力として、搬送ローラ３１の回転位置ｙ及び回転速度ｖを計測する。以下では、回転位置ｙの計測値のことを、回転位置ｙmと表現し、回転速度ｖの計測値のことを回転速度ｖmと表現する。信号処理回路７７は、回転位置ｙm及び回転速度ｖmを、コントローラ８０に入力するように構成される。 The signal processing circuit 77 measures the rotational position y and rotational speed v of the conveyance roller 31 as control outputs based on the encoder signal input from the rotary encoder 75. Below, the measured value of the rotational position y will be expressed as a rotational position y m , and the measured value of the rotational speed v will be expressed as a rotational speed v m . The signal processing circuit 77 is configured to input the rotational position y m and the rotational speed v m to the controller 80 .
コントローラ８０は、目標指令部８１と、位置制御器８３と、観測部８５とを備える。目標指令部８１は、図３に示すように、メインユニット４０からの目標軌跡ｒ（ｔ）に従って、制御開始時からの各時刻ｔにおける目標値ｒを、位置制御器８３に入力するように構成される。 The controller 80 includes a target command section 81, a position controller 83, and an observation section 85. As shown in FIG. 3, the target command unit 81 is configured to input the target value r at each time t from the start of control to the position controller 83 according to the target trajectory r(t) from the main unit 40. be done.
用紙Ｑの間欠搬送時にメインユニット４０から設定される目標軌跡ｒ（ｔ）は、用紙Ｑを、制御開始時から目標停止位置まで搬送して、その後、用紙Ｑの停止を維持するための位置軌跡を示す。 The target trajectory r(t) set by the main unit 40 during intermittent conveyance of the paper Q is a position trajectory for conveying the paper Q from the start of control to the target stop position and then maintaining the stop of the paper Q. shows.
一例によれば、目標軌跡ｒ（ｔ）は、制御開始時の位置に対応する値ｒ＝０から目標停止位置に対応する値ｒ＝ｙsまで単調増加した後、目標値ｒを値ｒ＝ｙsを維持する軌跡を示す。別例によれば、目標軌跡ｒ（ｔ）は、目標停止位置に対応する一定値ｒ＝ｙsであってもよい。 According to one example, the target trajectory r(t) increases monotonically from the value r=0 corresponding to the position at the start of control to the value r= ys corresponding to the target stop position, and then changes the target value r to the value r= The trajectory that maintains y s is shown. According to another example, the target trajectory r(t) may be a constant value r= ys corresponding to the target stop position.
位置制御器８３は、この目標軌跡ｒ（ｔ）に従って、ＰＦモータ７１の駆動制御を行うことにより、用紙Ｑが搬送ローラ３１の回転により所定量搬送されるようにする。具体的に、位置制御器８３は、目標指令部８１から入力される目標値ｒと信号処理回路７７から入力される回転位置ｙmに応じた制御入力ｕをモータ駆動回路７３に入力するように構成される。 The position controller 83 controls the drive of the PF motor 71 according to this target trajectory r(t), so that the paper Q is transported by a predetermined amount by the rotation of the transport roller 31. Specifically, the position controller 83 inputs a control input u corresponding to the target value r input from the target command unit 81 and the rotational position y m input from the signal processing circuit 77 to the motor drive circuit 73. configured.
図３に示されるＰは、制御対象を表す。位置制御器８３は、予め設定された伝達関数Ｃ（ρ）に従って、目標値ｒ及び回転位置ｙmに応じた制御入力ｕを演算する。この動作により、位置制御器８３は、用紙Ｑが搬送ローラ３１の回転により所定量搬送されるように、ＰＦモータ７１をフィードバック制御する。 P shown in FIG. 3 represents a controlled object. The position controller 83 calculates a control input u according to the target value r and the rotational position y m according to a preset transfer function C(ρ). Through this operation, the position controller 83 performs feedback control on the PF motor 71 so that the paper Q is conveyed by a predetermined amount by the rotation of the conveyance roller 31.
位置制御器８３の伝達関数Ｃ（ρ）は、設計変数ρを有し、設計変数ρは、メインユニット４０により調整される。メインユニット４０は、ＣＰＵ４１によるプログラムの実行により、設計変数ρの値を更新する更新器４９として機能する。 The transfer function C(ρ) of the position controller 83 has a design variable ρ, and the design variable ρ is adjusted by the main unit 40. The main unit 40 functions as an updater 49 that updates the value of the design variable ρ by executing a program by the CPU 41.
観測部８５（図２参照）は、位置制御器８３がモータ駆動回路７３に入力した制御入力ｕ、及び、制御入力ｕに対応して信号処理回路７７から得られた回転位置ｙm及び回転速度ｖmを、観測データとして、メインユニット４０（更新器４９）に入力するように構成される。更新器４９は、この観測データに基づき、位置制御器８３における設計変数ρの値を更新する。 The observation unit 85 (see FIG. 2) detects the control input u that the position controller 83 inputs to the motor drive circuit 73, and the rotational position y m and rotational speed obtained from the signal processing circuit 77 in response to the control input u. It is configured to input v m to the main unit 40 (updater 49) as observation data. The updater 49 updates the value of the design variable ρ in the position controller 83 based on this observed data.
続いて、位置制御器８３の詳細を説明する。本実施形態の位置制御器８３は、内部モデル制御（ＩＭＣ）によって搬送ローラ３１の回転位置ｙを制御するように構成される。位置制御器８３は、図４に示すように、目標応答関数Ｔと、速度推定関数ｓＴと、制御対象の伝達関数Ｈと、その逆モデルＨ-1と、摩擦推定関数Ｇと、を要素に含む伝達関数Ｃ（ρ）に従って、目標値ｒ及び回転位置ｙmに応じた制御入力ｕを算出するように構成される。 Next, details of the position controller 83 will be explained. The position controller 83 of this embodiment is configured to control the rotational position y of the conveyance roller 31 by internal model control (IMC). As shown in FIG. 4, the position controller 83 uses as elements a target response function T, a speed estimation function sT, a transfer function H of the controlled object, its inverse model H -1 , and a friction estimation function G. It is configured to calculate the control input u according to the target value r and the rotational position y m according to the included transfer function C(ρ).
この位置制御器８３は、目標値ｒを、回転位置ｙmと、対応する目標応答ｙrと、の差分δ＝ｙm－ｙrで補正した値（ｒ－δ）に基づき、関係式ｕ＝Ｈ-1Ｔ（ｒ－δ）＋Ｆrに従う制御入力ｕを算出する。 The position controller 83 uses the relational expression u =H -1 Calculate the control input u according to T(r-δ)+F r .
伝達関数Ｈは、モデル化された制御対象の伝達関数である。逆モデルＨ-1は、この伝達関数Ｈの逆モデルである。内部モデル制御系は、このように、モデル化された制御対象の伝達関数Ｈを内部に含む。目標応答関数Ｔは、入力値（ｒ－δ）に対して実現されるべき回転位置ｙである目標応答ｙrを出力する。 The transfer function H is a transfer function of a modeled controlled object. The inverse model H -1 is an inverse model of this transfer function H. The internal model control system thus internally includes the modeled transfer function H of the controlled object. The target response function T outputs a target response y r which is the rotational position y to be realized for the input value (r−δ).
搬送ローラ３１を含む制御対象の伝達関数Ｈは、具体的に、粘性摩擦を加味した剛体の運動モデルに従って次のように定義される。 Specifically, the transfer function H of the controlled object including the conveyance roller 31 is defined as follows according to a rigid body motion model that takes into account viscous friction.
値Ｆrは、摩擦推定関数Ｇの出力値であり、ストライベック効果を考慮した制御対象に作用する静止摩擦及びクーロン摩擦の推定値に対応する。この値Ｆrは、目標値ｒを速度推定関数ｓＴに入力して得られる搬送ローラ３１の回転速度ｖrを、摩擦推定関数Ｇに入力して得られる。 The value F r is an output value of the friction estimation function G, and corresponds to an estimated value of static friction and Coulomb friction acting on the controlled object in consideration of the Stribeck effect. This value F r is obtained by inputting the rotation speed v r of the conveying roller 31 obtained by inputting the target value r into the speed estimation function sT, into the friction estimation function G.
摩擦推定関数Ｇは、ストライベック効果を含む静止摩擦及びクーロン摩擦モデルを含む。図５には、ストライベック効果による摩擦変化を、速度ｖの横軸及び摩擦の縦軸を有するグラフで示す。具体的に、推定値Ｆrは、次の摩擦推定関数Ｇに従って算出される。 The friction estimation function G includes static friction and Coulomb friction models including the Stribeck effect. FIG. 5 shows friction changes due to the Stribeck effect in a graph having a horizontal axis of velocity v and a vertical axis of friction. Specifically, the estimated value F r is calculated according to the following friction estimation function G.
ここで、ｆcは、クーロン摩擦であり、ｆbは、静止摩擦であり、αは、静止摩擦からクーロン摩擦への移行期における減衰係数である。ｅｘｐ（）は、指数関数であり、ｓｉｇｎ（）は、符号関数である。摩擦推定関数Ｇには、設計変数としてクーロン摩擦ｆc及び静止摩擦ｆbが含まれる。即ち、伝達関数Ｃ（ρ）の設計変数ρは、ρ＝（Ｊ，Ｄ，ｆc，ｆb）である。 Here, f c is Coulomb friction, f b is static friction, and α is a damping coefficient in the transition period from static friction to Coulomb friction. exp() is an exponential function and sign() is a sign function. The friction estimation function G includes Coulomb friction f c and static friction f b as design variables. That is, the design variable ρ of the transfer function C(ρ) is ρ=(J, D, f c , f b ).
上述の伝達関数Ｃ（ρ）に従って制御入力ｕを算出する位置制御器８３に対して、更新器４９は、観測データに基づき、次の第一評価関数Ｑ１又は第二評価関数Ｑ２が最小となる設計変数ρ1＝（Ｊ，Ｄ，ｆc），ρ2＝ｆbの値を算出することにより、制御誤差を適切に抑制可能な設計変数ρ＝（Ｊ，Ｄ，ｆc，ｆb）の値を学習する。そして、位置制御器８３の設計変数ρを、この学習値に更新する。 For the position controller 83 that calculates the control input u according to the above-mentioned transfer function C (ρ), the updater 49 calculates the following first evaluation function Q1 or second evaluation function Q2 to be the minimum based on observation data. By calculating the values of the design variables ρ 1 = (J, D, f c ), ρ 2 = f b , the design variables ρ = (J, D, f c , f b ) can appropriately suppress the control error. Learn the value of. Then, the design variable ρ of the position controller 83 is updated to this learned value.
第一評価関数Ｑ１は、次のように表される。下式において上付きドットは、時間微分を表す。 The first evaluation function Q1 is expressed as follows. In the formula below, the superscript dot represents time differentiation.
第二評価関数Ｑ２は、次のように表される。 The second evaluation function Q2 is expressed as follows.
搬送機構３０の運動は、加えられるトルクτ、イナーシャＪ、回転速度v、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆc、及び、静止摩擦ｆbを用いて次の運動方程式によりモデル化することができる。 The motion of the transport mechanism 30 can be modeled by the following equation of motion using applied torque τ, inertia J, rotational speed v, viscous friction coefficient D, Coulomb friction f c , and static friction f b .
上述したようにＦbrk＝ｆb－ｆcである。トルクτは、ＰＦモータ７１に印加される駆動電流に対応し、制御入力ｕに対応する。従って、位置制御器８３による制御誤差Ｅは、次式に従って算出可能である。 As mentioned above, F brk = f b - f c . The torque τ corresponds to the drive current applied to the PF motor 71 and corresponds to the control input u. Therefore, the control error E by the position controller 83 can be calculated according to the following equation.
このことから理解できるように、第一評価関数Ｑ１を最小化する設計変数ρ1の値を求めることは、静止摩擦ｆbを固定値に設定し、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、及びクーロン摩擦ｆcを変数に設定して、制御誤差Ｅを最小にするイナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、及びクーロン摩擦ｆcを算出することに対応する。 As can be understood from this, finding the value of the design variable ρ 1 that minimizes the first evaluation function Q1 means setting the static friction f b to a fixed value, inertia J, viscous friction coefficient D, and Coulomb friction. This corresponds to setting f c as a variable and calculating the inertia J, viscous friction coefficient D, and Coulomb friction f c that minimize the control error E.
式（５）の右辺におけるイナーシャＪ及び粘性摩擦係数Ｄを含む第二項及び第三項は、上述の逆モデルＨ-1に制御出力を入力した値に対応し、第四項及び第五項は、ストライベック効果を含む静止摩擦及びクーロン摩擦モデルに制御出力を入力した値に対応する。 The second and third terms including the inertia J and the viscous friction coefficient D on the right side of equation (5) correspond to the value obtained by inputting the control output to the above-mentioned inverse model H -1 , and the fourth and fifth terms corresponds to the value obtained by inputting the control output to a static friction and Coulomb friction model including the Stribeck effect.
同様に、第二評価関数Ｑ２を最小化する設計変数ρ2の値を求めることは、静止摩擦ｆbを変数に設定し、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、及びクーロン摩擦ｆcを固定値に設定して、制御誤差Ｅを最小にする静止摩擦ｆbを算出することに対応する。 Similarly, to find the value of the design variable ρ 2 that minimizes the second evaluation function Q2, static friction f b is set as a variable, and inertia J, viscous friction coefficient D, and Coulomb friction f c are set to fixed values. This corresponds to setting the static friction f b that minimizes the control error E.
具体的に、更新器４９は、位置制御器８３によるモータ制御が実行されている期間、図６に示す学習更新処理を繰返し実行することにより、逐次最小二乗（ＲＬＳ）法により、適切な設計変数ρ＝（Ｊ，Ｄ，ｆc，ｆb）の値を学習値として求め、位置制御器８３の設計変数ρ＝（Ｊ，Ｄ，ｆc，ｆb）を、求めた学習値に更新する。 Specifically, the updater 49 repeatedly executes the learning update process shown in FIG. 6 during the period when the motor control by the position controller 83 is being performed, and uses the recursive least squares (RLS) method to determine appropriate design variables. The value of ρ = (J, D, f c , f b ) is determined as a learning value, and the design variable ρ = (J, D, f c , f b ) of the position controller 83 is updated to the determined learning value. .
学習更新処理を開始すると、更新器４９は、制御対象の速度情報を取得する（Ｓ１１０）。具体的には、更新器４９は、信号処理回路７７から制御出力として搬送ローラ３１の回転速度ｖmの情報を取得する。 When the learning update process is started, the updater 49 acquires speed information of the controlled object (S110). Specifically, the updater 49 acquires information on the rotational speed v m of the conveyance roller 31 as a control output from the signal processing circuit 77 .
その後、更新器４９は、回転速度ｖmに基づき、制御対象が停止しているか否かを判断する（Ｓ１２０）。更新器４９は、回転速度ｖmが、予め定められた下限速度Ｖ０未満であるとき、制御対象が停止していると判断し、それ以外の場合には、制御対象が停止していないと判断することができる。 After that, the updater 49 determines whether the controlled object is stopped based on the rotational speed v m (S120). The updater 49 determines that the controlled object is stopped when the rotation speed v m is less than a predetermined lower limit speed V0, and otherwise determines that the controlled object is not stopped. can do.
ここで、制御対象が停止していると判断すると（Ｓ１２０でＹｅｓ）、更新器４９は、学習更新処理の繰返し実行動作を終了する。そして、位置制御器８３によるモータ制御が再実行されることを契機に、学習更新処理の繰返し実行動作を再開する。 Here, if it is determined that the controlled object is stopped (Yes in S120), the updater 49 ends the repetitive execution operation of the learning update process. Then, when the motor control by the position controller 83 is re-executed, the repetitive execution operation of the learning update process is restarted.
更新器４９は、制御対象が停止していないと判断すると（Ｓ１２０でＮｏ）、回転速度ｖmの絶対値が、予め定められた基準速度Ｖｔｈ以上であるか否かを判断する（Ｓ１３０）。基準速度Ｖｔｈは、上述の下限速度Ｖ０よりも大きい値で定められる。 When the updater 49 determines that the controlled object is not stopped (No in S120), the updater 49 determines whether the absolute value of the rotational speed v m is equal to or higher than a predetermined reference speed Vth (S130). The reference speed Vth is determined to be a value larger than the above-mentioned lower limit speed V0.
更新器４９は、回転速度ｖmの絶対値が基準速度Ｖｔｈ以上であると判断すると（Ｓ１３０でＹｅｓ）、変数ａ1を値１に設定し、変数ａ2を値０に設定した後（Ｓ１４０）、Ｓ１６０に移行する。変数ａ1は、第一評価関数Ｑ１に基づく設計変数ρ1の学習動作をオン／オフするための変数である。同様に、変数ａ2は、第二評価関数Ｑ２に基づく設計変数ρ2の学習動作をオン／オフするための変数である。 When the updater 49 determines that the absolute value of the rotational speed v m is equal to or higher than the reference speed Vth (Yes in S130), it sets the variable a 1 to the value 1 and the variable a 2 to the value 0 (S140 ), the process moves to S160. The variable a 1 is a variable for turning on/off the learning operation of the design variable ρ 1 based on the first evaluation function Q1. Similarly, the variable a 2 is a variable for turning on/off the learning operation of the design variable ρ 2 based on the second evaluation function Q2.
更新器４９は、回転速度ｖmの絶対値が基準速度Ｖｔｈ未満であると判断すると（Ｓ１３０でＮｏ）、変数ａ1を値０に設定し、変数ａ2を値１に設定した後（Ｓ１５０）、Ｓ１６０に移行する。 When the updater 49 determines that the absolute value of the rotational speed v m is less than the reference speed Vth (No in S130), the updater 49 sets the variable a 1 to the value 0 and the variable a 2 to the value 1 (S150 ), the process moves to S160.
Ｓ１６０において、更新器４９は、第一評価関数Ｑ１を最小化する設計変数ρ1の値ρ1（ｋ）を、設計変数ρ1の学習値として逐次最小二乗法により算出する。具体的には、次式に従って、設計変数ρ1の値ρ1（ｋ）を算出する。 In S160, the updater 49 calculates the value ρ 1 (k) of the design variable ρ 1 that minimizes the first evaluation function Q1 as the learning value of the design variable ρ 1 by the successive least squares method. Specifically, the value ρ 1 (k) of the design variable ρ 1 is calculated according to the following equation.
ここで、上付きＴは、転置記号を表す。即ち、θ1 T（ｋ）は、θ1（ｋ）の転置行列である。変数ａ1は、上述したようにＳ１４０，Ｓ１５０で値０又は１に設定される。ｘ1（ｋ）は、式（１）に示された時刻ｋにおける値ｘ1に対応する。値ｘ1（ｋ）の算出には、時刻ｋにおいて位置制御器８３に設計変数ρとして設定されている最新の静止摩擦ｆb及びクーロン摩擦ｆcに基づく値Ｆbrkが用いられる。 Here, the superscript T represents a transposition symbol. That is, θ 1 T (k) is the transposed matrix of θ 1 (k). The variable a 1 is set to the value 0 or 1 in S140 and S150 as described above. x 1 (k) corresponds to the value x 1 at time k shown in equation (1). To calculate the value x 1 (k), a value F brk based on the latest static friction f b and Coulomb friction f c set as the design variable ρ in the position controller 83 at time k is used.
同様に、θ1（ｋ）は、式（２）に示された時刻ｋにおける値θ1に対応する。時刻ｋは、今回の学習更新処理の実行時刻に対応し、時刻ｋ－１は、学習更新処理の前回実行時刻に対応する。従って、ρ1（ｋ－１）は、前回の学習更新処理実行時にＳ１６０で算出された設計変数ρ1の値に対応する。 Similarly, θ 1 (k) corresponds to the value θ 1 at time k shown in equation (2). Time k corresponds to the execution time of the current learning update process, and time k-1 corresponds to the previous execution time of the learning update process. Therefore, ρ 1 (k−1) corresponds to the value of the design variable ρ 1 calculated in S160 when the learning update process was executed last time.
Ｓ１６０では、変数ａ1＝１であるとき、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、及びクーロン摩擦ｆcの学習値が、制御入力ｕ及び制御出力（回転速度ｖ＝ｖm）に基づき有効に算出される。変数ａ1＝０であるときには、有効な学習動作が行われず、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、及びクーロン摩擦ｆcの学習値は、前回値と同一値に形式的に算出される。 In S160, when the variable a 1 =1, the learned values of the inertia J, the viscous friction coefficient D, and the Coulomb friction f c are effectively calculated based on the control input u and the control output (rotational speed v = v m ). Ru. When variable a 1 =0, no effective learning operation is performed, and the learned values of inertia J, viscous friction coefficient D, and Coulomb friction f c are formally calculated to be the same as the previous value.
Ｓ１７０において、更新器４９は、第二評価関数Ｑ２を最小化する設計変数ρ2の値を、逐次最小二乗法により算出する。具体的には、次式に従って、設計変数ρ2の値ρ2（ｋ）を算出する。 In S170, the updater 49 calculates the value of the design variable ρ 2 that minimizes the second evaluation function Q2 using the iterative method of least squares. Specifically, the value ρ 2 (k) of the design variable ρ 2 is calculated according to the following equation.
この式におけるパラメータ表現は、上述したｘ1（ｋ），θ1（ｋ）等と同様に理解されてよい。即ち、ｘ2（ｋ）は、式（３）に示された時刻ｋにおける値ｘ2に対応し、θ2（ｋ）は、式（４）に示された時刻ｋにおける値θ2に対応する。値ｘ2（ｋ）の算出には、時刻ｋにおいて位置制御器８３に設計変数ρとして設定されている最新のイナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、及びクーロン摩擦ｆcが用いられる。ρ2（ｋ－１）は、前回の学習更新処理実行時にＳ１７０で算出された設計変数ρ2の値に対応する。 The parameter expression in this equation may be understood in the same way as x 1 (k), θ 1 (k), etc. described above. That is, x 2 (k) corresponds to the value x 2 at time k shown in equation (3), and θ 2 (k) corresponds to the value θ 2 at time k shown in equation (4). do. The latest inertia J, viscous friction coefficient D, and Coulomb friction f c set as design variables ρ in the position controller 83 at time k are used to calculate the value x 2 (k). ρ 2 (k−1) corresponds to the value of the design variable ρ 2 calculated in S170 during the previous learning update process.
Ｓ１７０では、変数ａ2＝１であるとき、静止摩擦ｆbの学習値が、制御入力ｕ及び制御出力（回転速度ｖ＝ｖm）に基づき有効に算出される。変数ａ2＝０であるときには、有効な学習動作が行われず、静止摩擦ｆbは、前回値と同一値に形式的に算出される。 In S170, when the variable a 2 =1, the learned value of the static friction f b is effectively calculated based on the control input u and the control output (rotational speed v=v m ). When the variable a 2 =0, no effective learning operation is performed and the static friction f b is formally calculated to be the same value as the previous value.
その後、更新器４９は、位置制御器８３における設計変数ρの値を、Ｓ１６０，Ｓ１７０で算出した学習値ρ1（ｋ），ρ2（ｋ）に更新する（Ｓ１８０）。即ち、位置制御器８３におけるイナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆc、静止摩擦ｆbを、Ｓ１６０，Ｓ１７０で算出したイナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆc、静止摩擦ｆbの学習値に更新し（Ｓ１８０）、当該更新制御処理を一旦終了する。更新後の設計変数ρの値は、ＲＡＭ４５及びＮＶＲＡＭ４７に記録される。更新器４９は、このような学習更新処理を、モータ制御が行われている期間、繰返し実行する。 After that, the updater 49 updates the value of the design variable ρ in the position controller 83 to the learned values ρ 1 (k) and ρ 2 (k) calculated in S160 and S170 (S180). That is, the inertia J, viscous friction coefficient D, Coulomb friction f c , and static friction f b in the position controller 83 are changed from the inertia J, viscous friction coefficient D, Coulomb friction f c , and static friction f b calculated in S160 and S170. The updated value is updated to the learned value (S180), and the update control process is temporarily ended. The updated value of the design variable ρ is recorded in the RAM 45 and NVRAM 47. The updater 49 repeatedly executes such a learning update process while the motor control is being performed.
上述した学習更新処理の実行により、ＰＦモータ７１の回転速度が速いときには、制御入力及び制御出力に基づき、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、及びクーロン摩擦ｆcが学習され、動き出し時のＰＦモータ７１の回転速度が速いときには、静止摩擦ｆbのみが学習される。 By executing the learning update process described above, when the rotational speed of the PF motor 71 is high, the inertia J, viscous friction coefficient D, and Coulomb friction f c are learned based on the control input and control output, and the PF motor 71 when starting to move is learned. When the rotational speed of is high, only the static friction f b is learned.
このような速度に応じた学習対象の切替は、速度が高いときには、位置制御器８３に設定されたイナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆcの不正確さによる誤差成分が制御誤差Ｅにおいて目立ち、速度が低いときには、静止摩擦ｆbの不正確さによる誤差成分が制御誤差Ｅにおいて目立つことを理由に行われている。 Such switching of the learning target according to the speed is such that when the speed is high, error components due to inaccuracies in the inertia J, viscous friction coefficient D, and Coulomb friction f c set in the position controller 83 are caused in the control error E. This is done because the error component due to the inaccuracy of the static friction f b is noticeable in the control error E when the speed is low.
即ち、速度が高いとき、静止摩擦起因の誤差成分の制御誤差Ｅの全体に占める割合は低い。このため、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆc、静止摩擦ｆbを一つの評価関数を用いて一度に学習しようとすると、他の誤差成分が学習動作に大きな影響を与えて、静止摩擦起因の誤差成分に基づき、静止摩擦ｆbを精度良く学習することができない。 That is, when the speed is high, the proportion of the error component caused by static friction in the total control error E is low. Therefore, if you try to learn inertia J, viscous friction coefficient D, Coulomb friction f c , and static friction f b at once using one evaluation function, other error components will have a large influence on the learning operation, and Static friction f b cannot be learned accurately based on error components caused by friction.
反対に、動き出し時の速度が低いときには、静止摩擦起因の誤差成分の制御誤差Ｅの全体に占める割合は高い。このため、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆc、静止摩擦ｆbを一つの評価関数を用いて一度に学習しようとすると、静止摩擦起因の誤差成分が学習動作に大きな影響を与えて、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆcを精度良く学習することができない。 On the other hand, when the speed at the start of movement is low, the error component due to static friction accounts for a high proportion of the total control error E. Therefore, if you try to learn inertia J, viscous friction coefficient D, Coulomb friction f c , and static friction f b at the same time using one evaluation function, the error component due to static friction will have a large influence on the learning operation. , inertia J, viscous friction coefficient D, and Coulomb friction fc cannot be learned accurately.
そこで、本実施形態では、速度が低いときには、静止摩擦ｆbのみを選択的に学習し、速度が高いときには、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、及びクーロン摩擦ｆcを選択的に学習するようにしている。 Therefore, in this embodiment, when the speed is low, only the static friction f b is selectively learned, and when the speed is high, the inertia J, viscous friction coefficient D, and Coulomb friction f c are selectively learned. ing.
本実施形態によれば、速度に依らず、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆc、静止摩擦ｆbを一つの評価関数を用いて学習する場合よりも、高精度にイナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆc、静止摩擦ｆbを学習又は推定することができて、位置制御器８３による制御精度を高精度に維持することができる。従って、本実施形態における設計変数ρの推定及び更新技術は、モータ制御の精度向上に大変役立つ。 According to the present embodiment, the inertia J, viscous friction coefficient D, Coulomb friction f c , and static friction f b can be learned with higher accuracy regardless of the speed than when learning the inertia J, viscous friction coefficient D, Coulomb friction f c , and static friction f b using one evaluation function. The friction coefficient D, Coulomb friction f c , and static friction f b can be learned or estimated, and the control accuracy by the position controller 83 can be maintained at high accuracy. Therefore, the technology for estimating and updating the design variable ρ in this embodiment is very useful for improving the accuracy of motor control.
本実施形態によれば特に、実質リアルタイムに、イナーシャＪ、粘性摩擦係数Ｄ、クーロン摩擦ｆc、静止摩擦ｆbを同定することができ、これを設計変数ρの更新に役立てることができる。従って、制御誤差Ｅを短時間で抑制することができる。 According to this embodiment, in particular, the inertia J, the viscous friction coefficient D, the Coulomb friction f c , and the static friction f b can be identified substantially in real time, and this can be used to update the design variable ρ. Therefore, the control error E can be suppressed in a short time.
以上には、本開示に係る技術を、用紙Ｑの搬送制御に適用した例を説明したが、本開示が、上述の例示的実施形態に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができることは言うまでもない。 Although an example in which the technology according to the present disclosure is applied to transport control of paper Q has been described above, the present disclosure is not limited to the above-mentioned exemplary embodiments, and may take various forms. It goes without saying that it can be done.
例えば、本開示に係る技術は、キャリッジ２１の搬送制御に適用されてもよいし、画像形成システム１以外の別のシステムに提供されてもよい。 For example, the technology according to the present disclosure may be applied to transport control of the carriage 21, or may be provided to a system other than the image forming system 1.
本開示に係る技術をキャリッジ２１の搬送制御に適用した場合の実験結果を、図７及び図８に示す。図７には、上段の時間対位置のグラフに示す位置軌跡、及び、中段の時間対速度のグラフに示す速度軌跡に従って、キャリッジ２１を所定量ずつ段階的に搬送する制御を行った場合の、目標位置軌跡に対する観測された位置偏差の軌跡を、下段の時間対位置偏差のグラフに、実線で示す。 Experimental results when the technology according to the present disclosure is applied to transport control of the carriage 21 are shown in FIGS. 7 and 8. FIG. 7 shows a case where the carriage 21 is controlled to be conveyed step by step by a predetermined amount according to the position trajectory shown in the graph of time versus position in the upper row and the speed trajectory shown in the graph of time vs. speed in the middle row. The locus of the observed positional deviation with respect to the target positional locus is shown by a solid line in the lower graph of time versus positional deviation.
実験は、更新器４９にて制御器の設計変数ρ＝（Ｊ，Ｄ，ｆc，ｆb）をリアルタイムに学習及び更新することにより行われている。下段のグラフには、比較対象として、制御器の設計変数ρを固定した場合の位置偏差の軌跡を、破線で示す。本開示の技術によれば、位置制御に関して制御精度が向上することが、図７から理解できる。 The experiment is conducted by learning and updating the design variables ρ=(J, D, f c , f b ) of the controller in real time by the updater 49. In the lower graph, as a comparison target, the locus of the positional deviation when the design variable ρ of the controller is fixed is shown by a broken line. It can be understood from FIG. 7 that according to the technology of the present disclosure, the control accuracy regarding position control is improved.
図８には、図７と同種の実験で得られた上述の値Ｆbrkを、時間軸を横軸に有するグラフ上に示す。上段グラフでは、制御器の設計変数ρ＝（Ｊ，Ｄ，ｆc，ｆb）をリアルタイムに学習及び更新したときの、クーロン摩擦ｆc及び静止摩擦ｆbに基づく値Ｆbrk＝ｆb－ｆcの軌跡が破線で示され、（ｆb－ｆc）の真値が実線で示されている。下段グラフは、従来手法による値Ｆbrk＝ｆb－ｆcの軌跡を破線で示す。本開示の技術によれば、値Ｆbrkについて精度よく高速に学習／同定できることが、図８から理解できる。 FIG. 8 shows the above-mentioned value F brk obtained in the same type of experiment as FIG. 7 on a graph having the time axis on the horizontal axis. The upper graph shows the value F brk = f b − based on Coulomb friction f c and static friction f b when the controller design variable ρ = (J, D, f c , f b ) is learned and updated in real time. The locus of f c is shown by a broken line, and the true value of (f b −f c ) is shown by a solid line. The lower graph shows the trajectory of the value F brk =f b −f c according to the conventional method with a broken line. It can be understood from FIG. 8 that according to the technology of the present disclosure, the value F brk can be learned/identified accurately and at high speed.
以上には、内部モデル制御系を含む制御器に、本開示の技術を適用した例を説明したが、本開示の技術は、制御器の構成に限定されない。 Although an example in which the technology of the present disclosure is applied to a controller including an internal model control system has been described above, the technology of the present disclosure is not limited to the configuration of the controller.
この他、上記実施形態における１つの構成要素が有する機能は、複数の構成要素に分散して設けられてもよい。複数の構成要素が有する機能は、１つの構成要素に統合されてもよい。上記実施形態の構成の一部は、省略されてもよい。上記実施形態の構成の少なくとも一部は、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換されてもよい。特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。 In addition, the function of one component in the above embodiment may be distributed and provided to multiple components. Functions possessed by multiple components may be integrated into one component. A part of the configuration of the above embodiment may be omitted. At least a part of the configuration of the embodiment described above may be added to or replaced with the configuration of other embodiments described above. All aspects included in the technical idea specified from the words described in the claims are embodiments of the present disclosure.
１…画像形成システム、１０…記録ヘッド、２０…キャリッジ搬送機構、２１…キャリッジ、３０…搬送機構、３１…搬送ローラ、３２…従動ローラ、３５…排紙ローラ、３６…従動ローラ、４０…メインユニット、４１…ＣＰＵ、４３…ＲＯＭ、４５…ＲＡＭ、４７…ＮＶＲＡＭ、４９…更新器、６０…給紙部、７０…用紙搬送部、７１…ＰＦモータ、７３…モータ駆動回路、７５…ロータリエンコーダ、７７…信号処理回路、８０…コントローラ、８１…目標指令部、８３…位置制御器、８５…観測部、９０…記録部、Ｑ…用紙。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Image forming system, 10... Recording head, 20... Carriage conveyance mechanism, 21... Carriage, 30... Conveyance mechanism, 31... Conveyance roller, 32... Followed roller, 35... Paper discharge roller, 36... Followed roller, 40... Main Unit, 41... CPU, 43... ROM, 45... RAM, 47... NVRAM, 49... Updater, 60... Paper feed section, 70... Paper transport section, 71... PF motor, 73... Motor drive circuit, 75... Rotary encoder , 77...Signal processing circuit, 80...Controller, 81...Target command section, 83...Position controller, 85...Observation section, 90...Recording section, Q...Paper.
Claims (11)
前記制御器における前記設計変数を更新するように構成される更新器と、
を備え、
前記伝達モデルは、前記制御対象の粘性摩擦モデル、及び、ストライベック効果を考慮した静止摩擦及びクーロン摩擦モデルを含み、
前記設計変数は、粘性摩擦係数及び静止摩擦を含み、
前記更新器は、前記制御器による前記制御対象の制御が実行されている期間、制御誤差に関する評価関数を用いて、前記評価関数から判別される前記制御誤差を低減する前記設計変数の値を、学習値として繰返し算出し、前記学習値が算出される度に、前記制御器における前記設計変数の値を、算出された前記学習値に更新するように構成されており、
前記学習値は、前記粘性摩擦係数の学習値及び前記静止摩擦の学習値を含み、
前記更新器は、
前記制御出力から特定される前記制御対象の変位に関する速度が基準速度以上である第一のケースでは、前記制御誤差に関する第一の評価関数であって、前記制御入力、前記制御出力、及び前記伝達モデルを要素に含み、前記伝達モデルに含まれる前記粘性摩擦係数及び前記静止摩擦のうち、前記粘性摩擦係数を学習対象の変数に設定し、前記静止摩擦を固定値に設定した第一の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を低減する前記粘性摩擦係数の値を、前記粘性摩擦係数の学習値として算出し、前記設計変数における前記粘性摩擦係数の値を、前記粘性摩擦係数の学習値に更新し、
前記制御対象の速度が前記基準速度未満である第二のケースでは、前記第一の評価関数と同型の評価関数であって、前記静止摩擦を学習対象の変数に設定し、前記粘性摩擦係数を固定値に設定した第二の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を低減する前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値として算出し、前記設計変数における前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値に更新する
制御システム。 a controller that is configured to control a controlled object and calculates a control input according to a transfer model having a design variable as a control input to the controlled object based on a target command and a control output from the controlled object;
an updater configured to update the design variables in the controller;
Equipped with
The transmission model includes a viscous friction model of the controlled object, and a static friction and Coulomb friction model that takes into account the Stribeck effect,
The design variables include a viscous friction coefficient and static friction,
The updater uses an evaluation function related to a control error to set a value of the design variable that reduces the control error determined from the evaluation function during a period when the control target is being controlled by the controller. The learning value is repeatedly calculated, and each time the learning value is calculated, the value of the design variable in the controller is updated to the calculated learning value,
The learned value includes a learned value of the viscous friction coefficient and a learned value of the static friction,
The updater is
In a first case where the speed related to the displacement of the controlled object specified from the control output is equal to or higher than the reference speed, the first evaluation function regarding the control error is A first evaluation function that includes a model as an element, sets the viscous friction coefficient as a learning target variable among the viscous friction coefficient and the static friction included in the transmission model, and sets the static friction to a fixed value. is used as the evaluation function , the value of the viscous friction coefficient that reduces the control error is calculated as the learning value of the viscous friction coefficient, and the value of the viscous friction coefficient in the design variable is calculated as the viscous friction coefficient Update to the learning value of
In a second case where the speed of the controlled object is less than the reference speed, the evaluation function is the same as the first evaluation function, the static friction is set as a variable to be learned, and the viscous friction coefficient is Using the second evaluation function set to a fixed value as the evaluation function, the value of the static friction that reduces the control error is calculated as the learned value of the static friction, and the value of the static friction that reduces the control error is calculated as the learned value of the static friction. A control system that updates a value to the learned value of static friction.
前記更新器は、
前記第一のケースでは、前記第一の評価関数として、前記伝達モデルに含まれる前記粘性摩擦係数、前記クーロン摩擦、及び前記静止摩擦のうち、前記粘性摩擦係数及び前記クーロン摩擦を学習対象の変数に設定し、前記静止摩擦を固定値に設定した評価関数に従って、前記制御誤差を低減する前記粘性摩擦係数及び前記クーロン摩擦の値を、それぞれ前記粘性摩擦係数及び前記クーロン摩擦の学習値として算出し、前記設計変数における前記粘性摩擦係数及び前記クーロン摩擦の値を、それぞれ前記粘性摩擦係数及び前記クーロン摩擦の学習値に更新し、
前記第二のケースでは、前記第二の評価関数として、前記静止摩擦を学習対象の変数に設定し、前記粘性摩擦係数及び前記クーロン摩擦を固定値に設定した評価関数に従って、前記制御誤差を低減する前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値として算出し、前記設計変数における前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値に更新する
請求項１記載の制御システム。 The design variables further include Coulomb friction,
The updater is
In the first case, among the viscous friction coefficient, Coulomb friction, and static friction included in the transfer model, the viscous friction coefficient and the Coulomb friction are used as learning target variables as the first evaluation function. and the values of the viscous friction coefficient and the Coulomb friction that reduce the control error are calculated as learned values of the viscous friction coefficient and the Coulomb friction, respectively, according to an evaluation function in which the static friction is set to a fixed value. , updating the values of the viscous friction coefficient and the Coulomb friction in the design variables to learned values of the viscous friction coefficient and the Coulomb friction, respectively;
In the second case, as the second evaluation function, the static friction is set as a variable to be learned, and the control error is reduced according to an evaluation function in which the viscous friction coefficient and the Coulomb friction are set to fixed values. The control system according to claim 1, wherein the value of the static friction is calculated as the learned value of the static friction, and the value of the static friction in the design variable is updated to the learned value of the static friction.
前記設計変数は、イナーシャを更に含み、
前記更新器は、
前記第一のケースでは、前記第一の評価関数として、前記伝達モデルに含まれる前記粘性摩擦係数、前記クーロン摩擦、前記イナーシャ及び前記静止摩擦のうち、前記粘性摩擦係数、前記クーロン摩擦、及び前記イナーシャを学習対象の変数に設定し、前記静止摩擦を固定値に設定した評価関数に従って、前記制御誤差を低減する前記粘性摩擦係数、前記クーロン摩擦、及び前記イナーシャの値を、それぞれ前記粘性摩擦係数、前記クーロン摩擦、及び前記イナーシャの学習値として算出し、前記設計変数における前記粘性摩擦係数、前記クーロン摩擦、及び前記イナーシャの値を、それぞれ前記粘性摩擦係数、前記クーロン摩擦、及び前記イナーシャの学習値に更新し、
前記第二のケースでは、前記第二の評価関数として、前記静止摩擦を学習対象の変数に設定し、前記粘性摩擦係数、前記クーロン摩擦、及び前記イナーシャを固定値に設定した評価関数に従って、前記制御誤差を低減する前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値として算出して、前記設計変数における前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値に更新する
請求項２記載の制御システム。 The transmission model further includes a rigid body model of the controlled object,
The design variable further includes inertia,
The updater is
In the first case, the first evaluation function includes the viscous friction coefficient, the Coulomb friction, the Coulomb friction, the inertia, and the static friction included in the transfer model. Inertia is set as a variable to be learned, and the values of the viscous friction coefficient, the Coulomb friction, and the inertia that reduce the control error are determined according to the evaluation function in which the static friction is set to a fixed value. , the Coulomb friction, and the inertia are calculated as learning values, and the values of the viscous friction coefficient, the Coulomb friction, and the inertia in the design variables are calculated as learning values of the viscous friction coefficient, the Coulomb friction, and the inertia, respectively. update to the value,
In the second case, as the second evaluation function, the static friction is set as a variable to be learned, and the viscous friction coefficient, the Coulomb friction, and the inertia are set to fixed values. The control system according to claim 2, wherein the value of the static friction that reduces the control error is calculated as the learned value of the static friction, and the value of the static friction in the design variable is updated to the learned value of the static friction. .
前記第一の評価関数Ｅ１及び第二の評価関数Ｅ２は、次式に従う
The first evaluation function E1 and the second evaluation function E2 follow the following formula
前記制御器は、目標指令と制御対象からの制御出力とに基づき、前記制御対象に対する制御入力として、前記設計変数を有する伝達モデルに従う制御入力を算出して、前記制御対象を制御するように構成され、
前記伝達モデルは、前記制御対象の粘性摩擦モデル、及び、ストライベック効果を考慮した静止摩擦及びクーロン摩擦モデルを含み、
前記設計変数は、粘性摩擦係数及び静止摩擦を含み、
前記更新方法は、前記制御器による前記制御対象の制御が実行されている期間、制御誤差に関する評価関数を用いて、前記評価関数から判別される前記制御誤差を低減する前記設計変数の値を、学習値として繰返し算出し、前記学習値が算出される度に、前記制御器における前記設計変数の値を、算出された前記学習値に更新すること
を含み、
前記学習値は、前記粘性摩擦係数の学習値及び前記静止摩擦の学習値を含み、
前記更新することは、
前記制御出力から特定される前記制御対象の変位に関する速度が基準速度以上である第一のケースでは、前記制御誤差に関する第一の評価関数であって、前記制御入力、前記制御出力、及び前記伝達モデルを要素に含み、前記伝達モデルに含まれる前記粘性摩擦係数及び前記静止摩擦のうち、前記粘性摩擦係数を学習対象の変数に設定し、前記静止摩擦を固定値に設定した第一の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を低減する前記粘性摩擦係数の値を、前記粘性摩擦係数の学習値として算出し、前記設計変数における前記粘性摩擦係数の値を、前記粘性摩擦係数の学習値に更新することと、
前記制御対象の速度が前記基準速度未満である第二のケースでは、前記第一の評価関数と同型の評価関数であって、前記静止摩擦を学習対象の変数に設定し、前記粘性摩擦係数を固定値に設定した第二の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を低減する前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値として算出し、前記設計変数における前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値に更新することと、
を含む更新方法。 An update method for updating design variables of a controller, the method comprising:
The controller is configured to calculate, as a control input to the controlled object, a control input according to a transfer model having the design variable based on a target command and a control output from the controlled object, and to control the controlled object. is,
The transmission model includes a viscous friction model of the controlled object, and a static friction and Coulomb friction model that takes into account the Stribeck effect,
The design variables include a viscous friction coefficient and static friction,
The updating method includes, during a period when the controller is controlling the controlled object, using an evaluation function related to the control error, setting a value of the design variable that reduces the control error determined from the evaluation function. Repeatedly calculating the learning value, and updating the value of the design variable in the controller to the calculated learning value each time the learning value is calculated.
including;
The learned value includes a learned value of the viscous friction coefficient and a learned value of the static friction,
The said updating is
In a first case where the speed related to the displacement of the controlled object specified from the control output is equal to or higher than the reference speed, the first evaluation function regarding the control error is A first evaluation function that includes a model as an element, sets the viscous friction coefficient as a learning target variable among the viscous friction coefficient and the static friction included in the transmission model, and sets the static friction to a fixed value. is used as the evaluation function , the value of the viscous friction coefficient that reduces the control error is calculated as the learning value of the viscous friction coefficient, and the value of the viscous friction coefficient in the design variable is calculated as the viscous friction coefficient updating to the learning value of
In a second case where the speed of the controlled object is less than the reference speed, the evaluation function is the same as the first evaluation function, the static friction is set as a variable to be learned, and the viscous friction coefficient is Using the second evaluation function set to a fixed value as the evaluation function, the value of the static friction that reduces the control error is calculated as the learned value of the static friction, and the value of the static friction that reduces the control error is calculated as the learned value of the static friction. updating the value to the learned value of the static friction;
Update methods including.
前記制御器は、目標指令と前記制御出力とに基づき、予め定められた伝達モデルに従う制御入力を算出して、前記制御対象を制御するように構成され、
前記伝達モデルは、前記制御対象の粘性摩擦モデル、及び、ストライベック効果を考慮した静止摩擦及びクーロン摩擦モデルを含み、粘性摩擦係数及び静止摩擦を有し、
前記推定方法は、前記制御器による前記制御対象の制御が実行されている期間、制御誤差に関する評価関数を用いて、前記制御対象における前記粘性摩擦係数及び前記静止摩擦を繰返し推定することを含み、
前記推定することは、
前記制御出力から特定される前記制御対象の変位に関する速度が基準速度以上である第一のケースでは、制御誤差に関する第一の評価関数であって、前記制御入力、前記制御出力、及び前記伝達モデルを要素に含み、前記伝達モデルに含まれる前記粘性摩擦係数及び前記静止摩擦のうち、前記粘性摩擦係数を学習対象の変数に設定し、前記静止摩擦を固定値に設定した第一の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を最小化する前記粘性摩擦係数の値を、前記制御対象における前記粘性摩擦係数として推定することと、
前記制御対象の速度が前記基準速度未満である第二のケースでは、前記第一の評価関数と同型の評価関数であって、前記静止摩擦を学習対象の変数に設定し、前記粘性摩擦係数を固定値に設定した第二の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を最小化する前記静止摩擦の値を、前記制御対象における前記静止摩擦として推定することと、
を含む推定方法。 An estimation method for estimating a viscous friction coefficient and static friction in the controlled object based on a control input to the controlled object by a controller and a control output from the controlled object, the method comprising:
The controller is configured to calculate a control input according to a predetermined transmission model based on the target command and the control output to control the controlled object,
The transmission model includes a viscous friction model of the controlled object, and a static friction and Coulomb friction model considering the Stribeck effect, and has a viscous friction coefficient and static friction,
The estimation method includes repeatedly estimating the viscous friction coefficient and the static friction in the controlled object using an evaluation function related to control error during a period when the control object is controlled by the controller,
The said estimation is
In a first case where the speed related to the displacement of the controlled object specified from the control output is equal to or higher than the reference speed, a first evaluation function regarding the control error, the control input, the control output, and the transfer model of the viscous friction coefficient and the static friction included in the transmission model, the viscous friction coefficient is set as a variable to be learned, and the static friction is set to a fixed value . , estimating a value of the viscous friction coefficient that minimizes the control error using as the evaluation function as the viscous friction coefficient in the controlled object;
In a second case where the speed of the controlled object is less than the reference speed, the evaluation function is the same as the first evaluation function, the static friction is set as a variable to be learned, and the viscous friction coefficient is Using a second evaluation function set to a fixed value as the evaluation function , estimating a value of the static friction that minimizes the control error as the static friction in the controlled object;
Estimation methods including.
前記制御器は、目標指令と制御対象からの制御出力とに基づき、前記制御対象に対する制御入力として、前記設計変数を有する伝達モデルに従う制御入力を算出して、前記制御対象を制御するように構成され、
前記伝達モデルは、前記制御対象の粘性摩擦モデル、及び、ストライベック効果を考慮した静止摩擦及びクーロン摩擦モデルを含み、
前記設計変数は、粘性摩擦係数及び静止摩擦を含み、
前記更新する処理は、前記制御器による前記制御対象の制御が実行されている期間、制御誤差に関する評価関数を用いて、前記評価関数から判別される前記制御誤差を低減する前記設計変数の値を、学習値として繰返し算出し、前記学習値が算出される度に、前記制御器における前記設計変数の値を、算出された前記学習値に更新することを含み、
前記更新することは、
前記制御出力から特定される前記制御対象の変位に関する速度が基準速度以上である第一のケースでは、前記制御誤差に関する第一の評価関数であって、前記制御入力、前記制御出力、及び前記伝達モデルを要素に含み、前記伝達モデルに含まれる前記粘性摩擦係数及び前記静止摩擦のうち、前記粘性摩擦係数を学習対象の変数に設定し、前記静止摩擦を固定値に設定した第一の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を低減する前記粘性摩擦係数の値を、前記粘性摩擦係数の学習値として算出し、前記設計変数における前記粘性摩擦係数の値を、前記粘性摩擦係数の学習値に更新することと、
前記制御対象の速度が前記基準速度未満である第二のケースでは、前記第一の評価関数と同型の評価関数であって、前記静止摩擦を学習対象の変数に設定し、前記粘性摩擦係数を固定値に設定した第二の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を低減する前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値として算出し、前記設計変数における前記静止摩擦の値を、前記静止摩擦の学習値に更新することと、
を含むコンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to execute a process of updating design variables of a controller,
The controller is configured to calculate, as a control input to the controlled object, a control input according to a transfer model having the design variable based on a target command and a control output from the controlled object, and to control the controlled object. is,
The transmission model includes a viscous friction model of the controlled object, and a static friction and Coulomb friction model that takes into account the Stribeck effect,
The design variables include a viscous friction coefficient and static friction,
The updating process uses an evaluation function related to a control error to update the value of the design variable that reduces the control error determined from the evaluation function during a period when the control target is being controlled by the controller. , repeatedly calculating the learning value, and updating the value of the design variable in the controller to the calculated learning value each time the learning value is calculated,
The said updating is
In a first case where the speed related to the displacement of the controlled object specified from the control output is equal to or higher than the reference speed, the first evaluation function regarding the control error is A first evaluation function that includes a model as an element, sets the viscous friction coefficient as a learning target variable among the viscous friction coefficient and the static friction included in the transmission model, and sets the static friction to a fixed value. is used as the evaluation function , the value of the viscous friction coefficient that reduces the control error is calculated as the learning value of the viscous friction coefficient, and the value of the viscous friction coefficient in the design variable is calculated as the viscous friction coefficient updating to the learning value of
In a second case where the speed of the controlled object is less than the reference speed, the evaluation function is the same as the first evaluation function, the static friction is set as a variable to be learned, and the viscous friction coefficient is Using the second evaluation function set to a fixed value as the evaluation function, the value of the static friction that reduces the control error is calculated as the learned value of the static friction, and the value of the static friction that reduces the control error is calculated as the learned value of the static friction. updating the value to the learned value of the static friction;
A computer program containing.
前記制御器は、目標指令と前記制御出力とに基づき、予め定められた伝達モデルに従う制御入力を算出して、前記制御対象を制御するように構成され、
前記伝達モデルは、前記制御対象の粘性摩擦モデル、及び、ストライベック効果を考慮した静止摩擦及びクーロン摩擦モデルを含み、粘性摩擦係数及び静止摩擦を有し、
前記推定する処理は、前記制御器による前記制御対象の制御が実行されている期間、制御誤差に関する評価関数を用いて、前記制御対象における前記粘性摩擦係数及び前記静止摩擦を繰返し推定することを含み、
前記推定することは、
前記制御出力から特定される前記制御対象の変位に関する速度が基準速度以上である第一のケースでは、制御誤差に関する第一の評価関数であって、前記制御入力、前記制御出力、及び前記伝達モデルを要素に含み、前記伝達モデルに含まれる前記粘性摩擦係数及び前記静止摩擦のうち、前記粘性摩擦係数を学習対象の変数に設定し、前記静止摩擦を固定値に設定した第一の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を最小化する前記粘性摩擦係数の値を、前記制御対象における前記粘性摩擦係数として推定することと、
前記制御対象の速度が前記基準速度未満である第二のケースでは、前記第一の評価関数と同型の評価関数であって、前記静止摩擦を学習対象の変数に設定し、前記粘性摩擦係数を固定値に設定した第二の評価関数を、前記評価関数として用いて、前記制御誤差を最小化する前記静止摩擦の値を、前記制御対象における前記静止摩擦として推定することと、
を含むコンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to execute a process of estimating a viscous friction coefficient and static friction in the controlled object based on a control input to the controlled object by a controller and a control output from the controlled object, the computer program comprising:
The controller is configured to calculate a control input according to a predetermined transmission model based on the target command and the control output to control the controlled object,
The transmission model includes a viscous friction model of the controlled object, and a static friction and Coulomb friction model considering the Stribeck effect, and has a viscous friction coefficient and static friction,
The estimating process includes repeatedly estimating the viscous friction coefficient and the static friction in the controlled object using an evaluation function related to a control error during a period when the controller is controlling the controlled object. ,
The said estimation is
In a first case where the speed related to the displacement of the controlled object specified from the control output is equal to or higher than the reference speed, a first evaluation function regarding the control error, the control input, the control output, and the transfer model of the viscous friction coefficient and the static friction included in the transmission model, the viscous friction coefficient is set as a variable to be learned, and the static friction is set to a fixed value . , estimating a value of the viscous friction coefficient that minimizes the control error using as the evaluation function as the viscous friction coefficient in the controlled object;
In a second case where the speed of the controlled object is less than the reference speed, the evaluation function is the same as the first evaluation function, the static friction is set as a variable to be learned, and the viscous friction coefficient is Using a second evaluation function set to a fixed value as the evaluation function , estimating a value of the static friction that minimizes the control error as the static friction in the controlled object;
A computer program containing.
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