JPH06217597A - ステップモータ制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明はステップモータの脱調発生を迅速且
つ正確に予測できるよう構成したステップモータ制御装
置を提供することを目的とする。 【構成】 本発明は、ステップモータ（Ａ１）の負荷を
検出する負荷検出手段（Ａ２）と、ステップモータ（Ａ
１）の駆動軸の作動速度を検出する駆動軸作動速度検出
手段（Ａ３）と、負荷及び作動速度を所定時間間隔の時
系列データとして記憶する記憶手段（Ａ４）と、記憶手
段（Ａ４）に記憶された時系列データを予め学習された
結合度で結合させる結合度学習手段（Ａ５）と、結合度
学習手段（Ａ５）からの出力に基づいて、ステップモー
タ（Ａ１）の脱調発生を予測する脱調発生予測手段（Ａ
６）と、脱調発生予測手段（Ａ６）により前記ステップ
モータ（Ａ１）の脱調発生が予測されたとき、駆動軸の
作動速度を減速するように制御する減速制御手段（Ａ
７）と、よりなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はステップモータ制御装置
に係り、特にステップモータの脱調発生を防止するよう
構成したステップモータ制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、ステップモータの駆動力により
アクチュエータを駆動させる制御が知られている。例え
ば特開昭６０−１９３７７０号公報には４輪操舵装置に
おいて、前後輪の転舵比を可変制御するためのアクチュ
エータをステップモータで構成したものがある。

【０００３】しかしながら、上記のように使用されるス
テップモータは、駆動負荷が高い場合に脱調（空回り状
態）が発生することがある。これに対し、脱調発生を検
出することが行われており、例えば特開昭６３−１７０
１７１号公報には、上記特開昭６０−１９３７７０号公
報に記載の如くの４輪操舵装置にステップモータが用い
られる技術において、実転舵比と目標転舵比とを比較す
ることでステップモータ脱調発生を検出する方法が開示
されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ようなステップモータの脱調発生の検出は、飽くまで脱
調発生したことの検出であって脱調発生することを予測
するものではなく、従って、脱調発生を未然に防止し得
ないという問題があった。

【０００５】そこで、本発明は上記課題を鑑み、脱調の
発生原因となるステップモータの負荷及びステップモー
タの駆動軸の作動速度に基づいてステップモータの脱調
の発生を予測できるようにすることを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】図１は本発明になるステ
ップモータ制御装置の原理図である。

【０００７】同図中、本発明は、ステップモータ（Ａ
１）と、該ステップモータ（Ａ１）の負荷を検出する負
荷検出手段（Ａ２）と、前記ステップモータ（Ａ１）の
駆動軸の作動速度を検出する駆動軸作動速度検出手段
（Ａ３）と、前記負荷検出手段（Ａ２）により検出され
た負荷及び駆動軸作動速度検出手段（Ａ３）により検出
された作動速度を所定時間間隔の時系列データとして記
憶する記憶手段（Ａ４）と、該記憶手段（Ａ４）に記憶
された前記時系列データを予め学習された結合度で結合
させる結合度学習手段（Ａ５）と、該結合度学習手段
（Ａ５）により得られた結合値に基づいて、前記ステッ
プモータ（Ａ１）の脱調発生を予測する脱調発生予測手
段（Ａ６）と、該脱調発生予測手段（Ａ６）により前記
ステップモータ（Ａ１）の脱調発生が予測されたとき、
前記駆動軸の作動速度を減速するように制御する減速制
御手段（Ａ７）と、よりなることを特徴とする。

【０００８】

【作用】本発明によれば、記憶手段（Ａ４）に、負荷検
出手段（Ａ２）により検出されたステップモータ（Ａ
１）の負荷の時系列データ及び駆動軸作動速度検出手段
（Ａ３）により検出されたステップモータ（Ａ１）の駆
動軸の作動速度の時系列データが記憶され、その記憶さ
れた各時系列データを結合度学習手段（Ａ５）により結
合して得られた結合値に基づいて脱調発生予測手段（Ａ
６）によってステップモータ（Ａ１）の脱調発生が予測
される。ステップモータ（Ａ１）の脱調発生が予測され
ると、減速制御手段（Ａ７）によってステップモータ
（Ａ１）の駆動軸の作動速度が減速される。

【０００９】

【実施例】図２及び図３に本発明になるステップモータ
制御装置の一実施例が適用された４輪操舵装置を示す。

【００１０】両図中、４輪操舵装置は、左右前輪ＦＷ
１，ＦＷ２を操舵する前輪操舵機構Ａと、左右後輪ＲＷ
１，ＲＷ２を操舵する後輪操舵機構Ｂと、後輪操舵機構
Ｂを電気的に制御する制御回路Ｃとを備えてなる。

【００１１】前輪操舵機構Ａは操舵ハンドル１１を有し
ており、この操舵ハンドル１１は操舵軸１２を介してピ
ニオンギヤ１３に接続されている。このピニオンギヤ１
３はラックバー１４と噛合し、操舵ハンドル１１の回転
運動をラックバー１４の往復運動に変換して伝達するも
のである。ラックバー１４の両端には左右タイロッド１
５ａ，１５ｂ及び左右ナックルアーム１６ａ，１６ｂを
介して左右前輪ＦＷ１，ＦＷ２が操舵可能に連結されて
いる。

【００１２】又、ラックバー１４は操舵ハンドル１１の
回動による軸方向の変位に応じて左右前輪ＦＷ１，ＦＷ
２を操舵する。操舵軸１２の中間には四方弁からなる制
御バルブ１７が組み付けられている。制御バルブ１７
は、操舵軸１２に作用する操舵トルクに応じて、エンジ
ン１８により駆動される油圧ポンプ２１からの作動油を
パワーシリンダ２２の一方の油室へ供給するとともに、
パワーシリンダ２２の他方の油室内の作動油をリザーバ
２３へ排出するように機能する。

【００１３】パワーシリンダ２２は、作動油の吸排に応
じてラックバー１４を軸方向に駆動することにより、左
右前輪ＦＷ１，ＦＷ２の操舵を助勢する。

【００１４】後輪操舵機構Ｂは、ラックバー１４と同様
に軸方向に変位して左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２を操舵する
リレーロッド３１を有する。リレーロッド３１の両端に
は、前記前輪操舵機構Ａの場合と同様に、左右タイロッ
ド３２ａ，３２ｂ及び左右ナックルアーム３３ａ，３３
ｂを介して左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２が操舵可能に連結さ
れている。

【００１５】リレーロッド３１は車体に支持されたハウ
ジング３４により軸方向に変位可能に支持され、ハウジ
ング３４内にはパワーシリンダ３５が形成されている。
パワーシリンダ３５は作動油の吸排に応じてリレーロッ
ド３１を軸方向へ駆動するものであり、リレーロッド３
１に固定されたピストン３５ａにより左右油室３５ｂ，
３５ｃに区画されている。これらの左右油室３５ｂ，３
５ｃ内にはスプリング３６ａ，３６ｂがプレロードを付
与された状態でリレーロッド３１を貫通させるようにし
て組み込まれており、スプリング３６ａ，３６ｂはそれ
らの弾発力によりリレーロッド３１を中立位置に附勢し
ている。

【００１６】又、ハウジング３４内には、パワーシリン
ダ３５とともに油圧倣い機構を構成するスプールバルブ
３７が組み込まれている。このスプールバルブ３７はハ
ウジング３４内に軸方向に液密的且つ摺動可能に収容さ
れたバルブスリーブ３７ａと、ハウジング３４に固定さ
れたバルブスリーブ３７ｂと、からなり、バルブスリー
ブ３７ａの左方向への変位に応じて、エンジン１８によ
り駆動される油圧ポンプ３８からの作動油をパワーシリ
ンダ３５の左油室３５ｂへ供給するとともに、パワーシ
リンダ３５の右油室３５ｃ内の作動油をリザーバ２３へ
排出する。又、バルブスリーブ３７ａが右方向へ変位す
ると、スプールバルブ３７は油圧ポンプ３８からの作動
油をパワーシリンダ３５の右油室３５ｃへ供給するとと
もに、パワーシリンダ３５の左油室３５ｂ内の作動油を
リザーバ２３へ排出する。

【００１７】バルブスリーブ３７ａの右端部には、貫通
孔３７ａ₁ が設けられており、貫通孔３７ａ₁ にはレバ
ー４１が貫通されている。レバー４１の中間部分には球
型の節状***部４１ａが設けられ、レバー４１は節状隆
起部４１ａの外周面にて貫通孔３７ａ₁ の内周面に傾動
且つ摺動可能に係合している。又、レバー４１の下端部
はピストン３５ａの外周上に設けた環状溝３５ａ₁ 内に
回動可能且つ上下方向に摺動可能に嵌合され、レバー４
１の上端部はピン４２に回動可能に接続されている。

【００１８】ピン４２の両端部は、ハウジング３４に設
けた支持孔３４ａ，３４ｂ内に進退可能且つ回転不能に
侵入している。又、ピン４２の外周上にはラック歯４２
ａが形成され、ラック歯４２ａにはステップモータ４３
の回転軸に固定されたウォーム４４が噛合している。こ
の場合、ステップモータ４３が右回転又は左回転すると
ピン４２は右方向又は左方向に変位するようになってい
る。

【００１９】制御回路Ｃは、後輪操舵機構Ｂを制御する
ためにハンドル操舵角センサ５１、車速センサ５２、ヨ
ーレートセンサ５３及び後輪操舵角センサ５４を備え、
且つステップモータ４３の作動速度を検出する回転速度
検出センサ（駆動軸作動速度検出手段）６１、後述する
ように上記ステップモータ４３の脱調（空回り状態）を
予測する際のデータとなる負荷を得るため負荷検出手段
として機能する気温又は作動油の温度を計測する温度セ
ンサ６２、ステップモータ４３の軸力（駆動トルク）を
検出する力センサ６３を備えている。

【００２０】ハンドル操舵角センサ５１は操舵軸１２の
回転角を測定することによってハンドル操舵角θを検出
して、操舵角θを表す検出信号を出力する。車速センサ
５２は変速機（図示せず）の出力軸の回転速度を測定す
ることにより車速Ｖを検出して、車速Ｖを表す検出信号
を出力する。

【００２１】ヨーレートセンサ５３は車体の垂直軸回り
の回転角速度即ち、ヨーレートωｙを検出して、ヨーレ
ートωｙを表す検出信号を出力する。後輪操舵角センサ
５４はステップモータ４３の回転軸の回転角を測定する
ことにより後輪操舵角θｒを検出して、後輪操舵角θｒ
を表す検出信号を出力する。尚、ハンドル操舵角θ、ヨ
ーレートωｙ及び後輪操舵角θｒはそれぞれ右回転方向
を正とし、左方向を負とする。

【００２２】回転速度検出センサ６１は、ステップモー
タ４３のロータ又は軸の回転速度を検出し、その回転速
度に比例した信号を出力する。従って、回転速度検出セ
ンサ６１からの出力信号より、ステップモータ４３が脱
調発生限界値に対しどの位の回転速度で駆動されている
のか判定することができる。

【００２３】温度センサ６２は、上記油圧回路の作動油
の温度又は気温を計測し、その信号を出力する。これ
は、上記ハウジング３４内にパワーシリンダ３５ととも
に油圧倣い機構を構成するスプールバルブ３７が組み込
まれており、温度によって作動油の粘度が変化して抵抗
が変化するからである。即ち、温度が下がると、作動油
の粘性抵抗が高くなり、ステップモータ４３の負荷が増
大して脱調発生に繋がる。逆に、温度が上がると作動油
の粘性抵抗が低くなり、ステップモータ４３にかかる負
荷が変動する。

【００２４】力センサ６３は、例えば圧電素子などから
なり、ステップモータ４３の駆動軸にかかる軸力（駆動
トルク）を検出し、その検出信号を出力する。

【００２５】これらの各センサ５１〜５４，６１〜６３
はマイクロコンピュータ５５に接続されており、マイク
ロコンピュータ５５はバス５５ａに夫々接続されたＲＯ
Ｍ５５ｂ，ＣＰＵ５５ｃ，ＲＡＭ（記憶手段）５５ｄ及
びＩ／Ｏ５５ｅ（入出力インターフェース）からなる。
ＲＯＭ５５ｂは係数Ｋ₁ ，Ｋ₂ ，Ｋ₃ をテーブルの形で
記憶している。係数Ｋ₁ は図４に示すように、車速Ｖが
所定車速（約２０km/h）以下のとき零であるとともに、
車速Ｖがそれ以上大きくなるにしたがって徐々に増加
し、所定車速（約１２０km/h）以上で一定（例えば
「０．０７」）となるものである。

【００２６】係数Ｋ₂ は図５に示すように、操舵ハンド
ル１１の操舵速度ｄθ／ｄｔの絶対値｜ｄθ／ｄｔ｜が
所定値（約０．５度／秒）以下のとき一定比率（例えば
「１．０」に維持されるとともに、｜ｄθ／ｄｔ｜がそ
れ以上大きくなるにしたがって徐々に減少し、所定値
（約２．０度／秒）以上のとき前記より小さな一定比率
（例えば「０．５」）に維持されるものである。

【００２７】係数Ｋ₃ は図６に示すように、ヨーレート
ωｙの絶対値｜ωｙ｜が所定値（約１５度／秒）以下で
一定比率（例えば「１．０」に維持されるとともに、｜
ωｙ｜がそれ以上大きくなるにしたがって徐々に増加
し、所定値（約２０度／秒）以上で前記より大きな一定
比率（例えば「１．５」）に維持されるものである。

【００２８】ＣＰＵ５５ｃは、イグニッションスイッチ
（図示せず）の閉成から開成まで、前記プログラムを繰
り返し実行するもので、ＲＡＭ５５ｄは後述するプログ
ラムの実行に必要な変数データ及び各センサ５１〜５
４，６１〜６３からの検出信号を記憶するものである。

【００２９】Ｉ／Ｏ５５ｅは外部回路との信号の授受を
行うもので、Ｉ／Ｏ５５ｅには各センサ５１〜５４が接
続されるとともに、駆動回路５６が接続されている。駆
動回路５６は、マイクロコンピュータ５５からの回転制
御信号に応じたステップ数だけステップモータ４３を回
転させるとともに、その後、ステップモータ４３を回転
後の位置に維持するように制御するものである。

【００３０】本発明の要部を構成するステップモータ制
御装置は、大略、ステップモータ４３と、ステップモー
タ４３の負荷を検出するための温度センサ６２、力セン
サ６３と、ステップモータ４３の駆動軸の作動速度を検
出する回転検出センサ６１と、上記温度センサ６２、力
センサ６３により検出された負荷及び回転検出センサ６
１により検出された作動速度を所定時間間隔の時系列デ
ータとして記憶するＲＡＭ５５ｄと、ＲＡＭ５５ｄに記
憶された時系列データを予め学習された結合度で結合さ
せ、その結合値に基づいて、前記ステップモータの脱調
発生を予測するニューラルネット演算処理部（結合度学
習手段，脱調発生予測手段）６４と、ステップモータ４
３の脱調発生が予測されたとき、ステップモータ４３の
駆動軸の作動速度を減速するように駆動回路５６に指令
を出力する減速制御手段と、よりなる。尚、減速制御手
段としては、予めＲＯＭ５５ｂに記憶された制御プログ
ラムにより実行される。

【００３１】次に上記構成とされた４輪操舵装置の動作
について説明する。

【００３２】イグニッションスイッチ（図示せず）が閉
成されると、ＣＰＵ５５ｃが図３のプログラムの実行を
開始して、ステップＳ１〜Ｓ５（以下「ステップ」を省
略する）からなる循環処理を実行する。この循環処理に
おいては、Ｓ１にて上記センサ５１〜５４からハンドル
操舵角θ、車速Ｖ，ヨーレートωｙ及び後輪操舵角θｒ
を夫々表す検出信号が読み込まれ、Ｓ２にてハンドル操
舵角θを微分することにより操舵ハンドル１１の操舵速
度ｄθ／ｄｔが計算される。次に、Ｓ３にて車速Ｖ、操
舵速度ｄθ／ｄｔの絶対値｜ｄθ／ｄｔ｜及びヨーレー
トωｙの絶対値｜ωｙ｜に基づいてＲＯＭ５５ｂ内のテ
ーブルが参照されて、車速Ｖ及び両絶対値｜ｄθ／ｄｔ
｜，｜ωｙ｜に対応した各係数Ｋ₁ ，Ｋ₂ ，Ｋ₃ が導出
され、Ｓ４にて次式の演算の実行により目標後輪操舵角
θｒ＊が計算される。

【００３３】 θｒ＊＝Ｋ₃ ・Ｋ₂ ・Ｋ₁ ・ωｙ … （１） この目標後輪操舵角θｒ＊の算出後、Ｓ５にて目標後輪
操舵角θｒ＊から現在の後輪操舵角θｒを減算すること
により、左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２の操舵されるべき操舵
量θｒ＊−θｒが計算され、この操舵量θｒ＊−θｒに
対応したステップモータ４３に対する回転制御信号がＩ
／Ｏ５５ｅを介して駆動回路５６へ出力される。

【００３４】駆動回路５６は回転制御信号に応じた駆動
パルスをステップモータ４３に供給し、ステップモータ
４３は駆動パルス数に対応した量だけウォーム４４を回
転させる。この場合、後輪操舵量θｒ＊−θｒに対応し
た回転制御信号が正であれば、ステップモータ４３は左
回転し、ピン４２は右方向に変位して、レバー４１の上
端部をその下端部を支点として右方向に変位させる。

【００３５】これにより、バルブスリーブ３７ａは右方
向に変位して、油圧ポンプ３８からの作動油はパワーシ
リンダ３５の右油室３５ｃに供給されるとともに、パワ
ーシリンダ３５の左油室３５ｂ内の作動油はリザーバ２
３に排出されるようになるので、リレーロッド３１が左
方向へ変位して左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２は右方向へ操舵
される。

【００３６】一方、リレーロッド３１の左方向への変位
により、レバー４１の下端部がその上端部を支点として
左方向に変位し、バルブスリーブ３７ａは左方向へ変位
するようになる。そして、バルブスリーブ３７ａが基準
位置に復帰すると、作動油の吸排が停止し、リレーロッ
ド３１の左方向への変位も停止するので、左右後輪ＲＷ
１，ＲＷ２は過去の状態から後輪操舵量θｒ＊−θｒに
対応した量だけ右方向へ操舵され、その操舵角θｒは目
標後輪操舵角θｒ＊に等しくなる。

【００３７】又、後輪操舵量θｒ＊−θｒに対応した回
転制御信号が負であれば、ステップモータ４３は右回転
し、ピン４２は左方向に変位するので、前記の場合とは
逆に左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２は過去の状態から後輪操舵
量θｒ＊−θｒに対応した量だけ左方向へ操舵され、こ
の場合も、その操舵角θｒは目標後輪操舵角θｒ＊に等
しくなる。

【００３８】このように左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２が目標
後輪操舵角θｒ＊（＝Ｋ₃ ・Ｋ₂ ・Ｋ₁ ・ωｙ）に操舵
制御される結果、車体は右（又は左）回り即ち、正（又
は負）のヨーレートωｙが発生すると、各係数Ｋ₁ ，Ｋ
₂ ，Ｋ₃ は常に零又は正であるので、左右後輪ＲＷ１，
ＲＷ２は中立状態に保たれるか、ヨーレートωｙを抑制
する方向に操舵され、その操舵角θｒの大きさはヨーレ
ートωｙの大きさに比例したものになる。このことは、
左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２の操舵がヨーレートωｙに応じ
てフィードバック制御されるとともに、フィードバック
ゲインが係数Ｋ ₁ ，Ｋ₂ ，Ｋ₃ により決定されることを
意味する。

【００３９】今、車両が中高速で走行中、操舵ハンドル
１１がそれほど大きくない速度で操舵されて車体にそれ
ほど大きくないヨーレートωｙが発生すると、この場
合、係数Ｋ₂ ，Ｋ₃ は共に「１．０」であるので、左右
後輪ＲＷ１，ＲＷ２の操舵は係数Ｋ₁ のみにより決定さ
れるゲインでヨーレートωｙに応じてフィードバック制
御される。

【００４０】一方、このフィードバックゲインとしての
係数Ｋ₁ は車速Ｖの増加にしたがって徐々に増加する正
の値であるので、ヨーレートωｙの大きさに比例する後
輪操舵角θｒは車速Ｖの増加にしたがって大きくなり、
車体に発生するヨーレートがより大きく抑制され、中高
速走行時、特に高速走行時における車両の走行安定性が
良好になる。

【００４１】又、走行時において、ニューラルネット演
算処理部６４は上記センサ６１〜６３から出力された検
出信号及び回路の抵抗値に基づいて上記ステップモータ
４３の脱調発生を予測する。そして、ニューラルネット
演算処理部６４によりステップモータ４３の脱調発生が
予測されたときは、ＣＰＵ５５ｃから駆動回路５６に減
速指令信号が出力される。

【００４２】ここで、作動油の温度、ステップモータ４
３の軸力、ステップモータ４３の作動速度、回路の抵抗
値のデータに基づいてステップモータ４３の脱調発生の
予測を行うのは、これらの条件が脱調発生要因のなかで
も非常に影響度の大きい項目であるからである。

【００４３】しかるに、上記ステップモータ４３の脱調
発生は複数の条件が重なっておきるので、単純に一つの
センサ出力に基づいて脱調発生を予測しようとすると予
測精度が落ちる。そのため、本実施例では、脱調発生の
予測精度を高めるため、図７，図８に示すニューラルネ
ット演算処理部６４の神経網（ニューラルネットワー
ク）６５を利用する。

【００４４】神経網６５は、上記回転検出センサ６１、
温度センサ６２、力センサ６３からの各検出信号がデー
タ処理部６６を介して入力される。

【００４５】先ず、図７を参照して各センサ６１〜６３
及び回路の抵抗値のデータの処理と神経網の構成につい
て説明する。

【００４６】上記回転検出センサ６１、温度センサ６
２、力センサ６３からの検出信号は、データ取り込み部
ＳＤ_i （ｉ＝１，２，…）において所定の時間間隔毎に
読み込まれ、時系列データ展開部ＴＳＤ_i （ｉ＝１，
２，…）において所定時間間隔の時系列データに展開さ
れる。この時系列データ展開部ＴＳＤ_i は、単位時間毎
にデータをシフトする構成により、データに単位時間デ
ィレイを付与して、時系列データを生成する。

【００４７】神経網６５は、階層系のものであり、図８
に示すように時系列に展開された各データの夫々に対応
して設けられた入力ユニットＬｍからなる入力層６７
と、中間ユニットＭｎからなる中間層６８と、認識すべ
きステップモータ４３の脱調度合いの種別数に対応する
数だけ設けられた出力ユニットＯｐからなる出力層６９
とから構成される。

【００４８】各入力層６７と中間層６８との間の結合及
び中間層６８と出力層６９との間の結合は、バックプロ
バケーション等の手法により学習されている。このバッ
クプロバケーションによる学習とは、神経網６５への入
力に対し、それに対応する出力ユニットＯｐの出力値が
値「１」で、それ以外の出力ユニットＯｐの出力値が値
「０」となるように結合量Ｗを学習させるものである。

【００４９】この手法は公知のものなので、ここでは詳
細な説明は省略するが基本的には、各出力ユニットＯｐ
の実際の出力と理想的な出力（教師データ）との誤差が
最小になるように各ユニット間の結合の強さ（重み付け
データ）Ｗを学習するものであり、最小２乗誤差法が用
いられる。

【００５０】又、中間層６８と出力層６９については、
教師データに相当するものを決定することが事実上困難
なので、出力側の層の誤差値δに重み付けデータＷを乗
算した累積値をその層の誤差値とし、これが最小になる
ように学習を行う。

【００５１】こうした学習を繰り返し行って色々な入力
パターンに対して各層の結合の強さを学習しておけば、
学習した走行パターン以外のパターンが入力されても、
これに一番近い出力の連想（出力の計算）がなされる。

【００５２】上記時系列データ展開部ＴＳＤ_i によって
展開された時系列データは、神経網６５の入力層６７の
各入力ユニットＬｍに入力される。この時系列データ
は、単位時間毎の最も古いデータが一つ消去され、最新
のデータが一つ付け加えられて更新される。

【００５３】以上の処理を簡単にまとめると、このステ
ップモータ４３の脱調発生予測を行うニューラルネット
演算処理部６４において、先ず神経網６５の各階層の結
合の強さをバックプロバケーションの手法により学習
し、学習後には、走行中の上記各センサ６１〜６３から
の検出信号の一定時間の時系列データを入力して、出力
の計算を行ってステップモータ４３の脱調発生を認識す
るものである。本実施例では、学習された結合の強さを
重み付けデータＷとして予めＲＯＭ５５ｂに記憶し、こ
れを用いた演算を行う。

【００５４】次に、図９に示すフローチャートを参照し
てニューラルネット演算処理部６４が実行する処理につ
き説明する。

【００５５】先ず、ステップＳ１１（以下「ステップ」
を省略する）でデータＤ_i を取り込む。

【００５６】次に、Ｓ１２でデータＤ_i のアナログ信号
をデジタル信号に変換し終えたかどうかをチェックし、
このＡ／Ｄ変換が終了すると，次のＳ１３に進む。Ｓ１
３では、データＤ_i の取り込みが完了した後、それまで
に入力したＲＡＭ５５ｄの所定の領域に記憶した全入力
時系列的データＴＤｍをシフトする。この結果、全入力
時系列的データＴＤｍは単位時間だけディレイされるこ
とになり、各最新データをロードする処理を行うことに
より、全入力時系列的データＴＤｍを更新する。

【００５７】次のＳ１４では、入力層の各ユニットＬｍ
の出力値ＬＤｍを演算する。この演算処理は、各入力デ
ータＤ_i の全入力時系列的データＴＤｍに予め決定した
重み付けデータＷｍを乗算して次式（２）により累積値
ＮＥＴｍを求め、次式（３）により累積値ＮＥＴｍのシ
グモイド関数として出力値ＬＤｍを求める。 ＮＥＴｍ＝Ｗｍ・ＴＤｍ … （２） ＬＤｍ＝１／（１＋ｅ^-(NETm+Sm)） … （３） 尚、上式（３）のシグモイド関数は、累積値ＮＥＴｍ＝
０で関数値が０、累積値ＮＥＴｍが最大値になったとこ
ろで関数値が０．５となるように位相Ｓｍが決められて
いる。

【００５８】又、上記Ｗは、各階層間の結合の強さを表
す重み付けデータ、Ｗｍは入力データとこれに対応した
入力ユニットＬｍ間の重み付けデータ、Ｗｎｍは入力ユ
ニットＬｍと中間ユニットＭｎ間の重み付けデータ、Ｗ
ｐｎは中間ユニットＭｎと出力ユニットＯｐ間の重み付
けデータである。

【００５９】これらの重み付けデータは、バックプロバ
ケーションの手法により学習され、決定されてＲＯＭ５
５ｂに記憶される。

【００６０】次のＳ１５では、中間層１５の各ユニット
Ｍｎの出力値ＭＤｎを演算する。この出力値ＭＤｎの演
算は、上記入力ユニットＬｍの出力値ＬＤｍの演算と同
様に次式（４）（５）により行う。

【００６１】

【数１】

【００６２】次のＳ１６では、出力層の各ユニットＯｐ
の出力値ＯＤｐを算出する。この出力値ＯＤｐの演算
は、上記中間ユニットＭｎの出力値ＭＤｎの演算と同様
に次式（６）（７）により行う。

【００６３】

【数２】

【００６４】以上の演算処理終了後、Ｓ１７で出力層の
各ユニットＯｐの出力値ＯＤｐを出力回路を介して出力
する。この出力値ＯＤｐは、神経網６５による認識であ
り、学習時のパターン若しくはこれに類似するパターン
が入力されれば、対応する出力値ＯＤｐが近似的に
「１」に、他の出力値ＯＤｐが近似的に「０」になる。

【００６５】従って、この出力値ＯＤｐがそのままステ
ップモータ４３の脱調発生予測の認識結果になり、脱調
発生の度合いが大きいことに対応する出力値が大きいと
き、脱調発生と予測するため、上記神経網６５により迅
速且つ正確に脱調発生を予測することができる。

【００６６】尚、脱調発生認識が予測されると、ＣＰＵ
５５ｃより駆動回路５６にステップモータ４３を減速さ
せる制御信号が出力され、脱調発生が未然に防止され
る。

【００６７】これにより、急激に左右後輪ＲＷ１，ＲＷ
２を操舵するようにステップモータ４３を駆動させるよ
う制御されても左右後輪ＲＷ１，ＲＷ２は脱調発生の限
界を越えることなく操舵され、操安性が低下することが
防止される。

【００６８】従って、本実施例では、上記神経網６５に
よりステップモータ４３の脱調発生を迅速且つ正確に予
測することができるので、脱調発生の直前までステップ
モータ４３の性能を引き出すことができ、上記後輪操舵
機構Ｂを駆動させるのに必要な容量のステップモータに
小型化することができ、あるいはステップモータ４３の
持つ性能を効率よく使用することができる。

【００６９】尚、上記実施例では、上記神経網６５によ
り脱調発生予測が認識されると、駆動回路５６を制御し
てステップモータ４３を減速させるように制御したが、
これに限らず、例えばステップモータ４３のロータにブ
レーキを掛けるようにしても良い。

【００７０】又、上記実施例では、４輪操舵装置の後輪
操舵機構Ｂを駆動するステップモータを一例として挙げ
たが、本発明はこれ以外のステップモータにも適用でき
るのは勿論である。

【００７１】

【発明の効果】上述の如く、本発明になるステップモー
タ制御装置は、脱調発生予測手段が結合度学習手段によ
り得られた結合値に基づいてステップモータの脱調発生
を正確且つ迅速に予測して減速制御手段がステップモー
タの駆動軸の作動速度を減速させるため、ステップモー
タの脱調を未然に防止できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理図である。

【図２】本発明のステップモータ制御装置の一実施例が
適用された４輪操舵装置を説明するための概略構成図で
ある。

【図３】図２のマイクロコンピュータが実行する処理の
フローチャートである。

【図４】係数Ｋ₁ の変化特性グラフである。

【図５】係数Ｋ₂ の変化特性グラフである。

【図６】係数Ｋ₃ の変化特性グラフである。

【図７】ニューラルネットワークの階層構造を説明する
ための模式図である。

【図８】神経網の処理動作を説明するための模式図であ
る。

【図９】ニューラルネット演算処理部で実行される処理
を説明するためのフローチャートである。

【符号の説明】

１１ 操舵ハンドル ２１ 油圧ポンプ ２２ パワーシリンダ ２３ リザーバ ３１ リレーロッド ３２ａ，３２ｂ 左右タイロッド ３５ パワーシリンダ ３７ スプールバルブ ３８ 油圧ポンプ ４１ レバー ５１ ハンドル操舵角センサ ５２ 車速センサ ５３ ヨーレートセンサ ５４ 後輪操舵角センサ ６１ 回転速度検出センサ ６２ 温度センサ ６３ 力センサ ６４ ニューラルネット演算処理部 ６５ 神経網 ６７ 入力層 ６８ 中間層 ６９ 出力層

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ステップモータと、 該ステップモータの負荷を検出する負荷検出手段と、 前記ステップモータの駆動軸の作動速度を検出する駆動
   軸作動速度検出手段と、 前記負荷検出手段により検出された負荷及び駆動軸作動
   速度検出手段により検出された作動速度を所定時間間隔
   の時系列データとして記憶する記憶手段と、 該記憶手段に記憶された前記時系列データを予め学習さ
   れた結合度で結合させる結合度学習手段と、 該結合度学習手段により得られた結合値に基づいて、前
   記ステップモータの脱調発生を予測する脱調発生予測手
   段と、 該脱調発生予測手段により前記ステップモータの脱調発
   生が予測されたとき、前記駆動軸の作動速度を減速する
   ように制御する減速制御手段と、 よりなることを特徴とするステップモータ制御装置。