JPH0726880B2 - Physical quantity detection device - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は物理量検出装置、特に被測定体の物理量（たと
えば伝達トルク等）を測定する物理量検出装置の改良に
関する。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a physical quantity detection device, and more particularly to an improvement of a physical quantity detection device for measuring a physical quantity (for example, transmission torque) of an object to be measured.

［従来の技術］ 背景技術 各種の回転駆動装置において、伝達トルク等の物理量を
正確にかつ簡易に測定することが望まれており、このよ
うにして伝達トルク等の物理量の測定を行うことができ
れば、各種の産業分野における駆動装置の分析あるいは
運転状態を把握する上で極めて便利なものとなる。[Prior Art] Background Art In various rotary drive devices, it is desired to accurately and easily measure a physical quantity such as a transmission torque, and if the physical quantity such as a transmission torque can be measured in this manner. , It will be extremely convenient for analyzing the driving device or grasping the operating condition in various industrial fields.

通常、この種の回転駆動装置としては各種の原動機が知
られており、特に車両のエンジン，電気自動車の電動モ
ータあるいは産業用モータは各種産業分野に幅広く利用
されており、このような回転駆動装置の運転状態を正確
に把握しその分析を行うためには、その回転数と並んで
伝達トルクの測定を正確に行うことが必要とされる。Generally, various types of prime movers are known as this type of rotary drive device, and in particular, an engine of a vehicle, an electric motor of an electric vehicle, or an industrial motor is widely used in various industrial fields. It is necessary to accurately measure the transmission torque along with the rotation speed in order to accurately grasp the operating state of the vehicle and analyze it.

特に、車両用エンジンなどにおいて、エンジン自体ある
いはその駆動力伝達機構であるトランスミッション，プ
ロペラシャフト，差動ギアなどの各種駆動系における伝
達トルクを測定することにより、エンジンの点火時期制
御，燃料噴射量制御，変速時期あるいは変速比制御を良
好に行い、これらの最適制御により車両の燃費を改善
し、また運転特性を向上させることができる。Particularly, in a vehicle engine or the like, by measuring transmission torque in various drive systems such as the engine itself or a drive force transmission mechanism thereof, a transmission, a propeller shaft, a differential gear, etc., engine ignition timing control, fuel injection amount control The control of the gear change timing or the gear ratio is performed well, and the fuel consumption of the vehicle can be improved and the driving characteristics can be improved by these optimum controls.

また、産業用モータにおいても、伝達トルクの正確な測
定を行うことができれば回転駆動系の最適制御および診
断が可能となり、エネルギー効率および運転特性の向上
を図ることができる。Further, also in the industrial motor, if accurate measurement of the transmission torque can be performed, optimal control and diagnosis of the rotary drive system can be performed, and energy efficiency and operating characteristics can be improved.

従来の技術 このため、従来より各種のトルク検出装置の提案が行わ
れており、その中の１つとして回転磁性体を介して伝達
されるトルクを磁性歪みを利用して非接触で測定する装
置が知られている。2. Description of the Related Art For this reason, various types of torque detection devices have been proposed in the related art, and one of them has been a device for non-contact measurement of torque transmitted through a rotating magnetic body using magnetic strain. It has been known.

すなわち、回転駆動系を介してトルクを伝達する場合
に、回転駆動系のトルク伝達用回転体、例えば回転軸や
クラッチ板などには伝達トルクに比例した歪みが発生す
ることが知られている。従って、トルクを伝達する回転
磁性体の磁歪量を磁気センサを用いて検出すれば、その
伝達トルクを非接触で測定することができる。That is, it is known that when torque is transmitted via a rotary drive system, distortion proportional to the transmitted torque occurs in the torque transmitting rotary body of the rotary drive system, such as the rotating shaft and the clutch plate. Therefore, if the magnetostriction amount of the rotating magnetic body that transmits torque is detected using the magnetic sensor, the transmitted torque can be measured in a non-contact manner.

第７図および第８図には、前述したトルク検出装置の磁
気センサ12を、車両用エンジンのトルク伝達機構に設け
た場合の一例が示されており、ここにおいて第７図は磁
気センサ12の側面を概略的に示し、第８図は第７図のXI
II−XIII断面を概略的に示している。7 and 8 show an example in which the magnetic sensor 12 of the torque detection device described above is provided in the torque transmission mechanism of the vehicle engine, and FIG. FIG. 8 is a schematic side view, and FIG. 8 shows XI of FIG.
The II-XIII cross section is shown schematically.

周知のように、エンジンで発生したトルクは伝達軸10を
介して図示しない回転フライホイールに伝わり、このフ
ライホイールと摩擦接合するクラッチ板を介してトラン
スミッション側へ伝達される。As is well known, the torque generated in the engine is transmitted to a rotary flywheel (not shown) via the transmission shaft 10, and is transmitted to the transmission side via a clutch plate frictionally joined to the flywheel.

このようにしてトルクの伝達が行われると、トルク伝達
軸10や、クラッチ板，フライホイールなどの回転板に
は、伝達トルクの大きさに比例した大きさの歪みεの異
方性が生じる。従って、トルク伝達系が強磁性体を用い
て形成されている場合には、発生する歪みεの異方性の
大きさを磁歪効果を用いて磁気的に検出すれば、伝達さ
れるエンジントルクの測定を行うことができる。When the torque is transmitted in this manner, anisotropy of strain ε having a magnitude proportional to the magnitude of the transmitted torque occurs in the torque transmission shaft 10 and the rotating plates such as the clutch plate and the flywheel. Therefore, when the torque transmission system is formed by using a ferromagnetic material, if the magnitude of anisotropy of the generated strain ε is magnetically detected using the magnetostriction effect, the transmitted engine torque of A measurement can be made.

このため、前述したトルク検出装置では、トルクが伝達
される回転体を回転磁性体とするために、トルク伝達軸
10あるいはフライホイールそのものを強磁性体を用いて
形成したり、あるいはこれらトルク伝達軸10またはフラ
イホイールの表面に強磁性体を付着させる。そして、こ
の回転磁性体に向け磁気センサ12を所定間隔で離隔的に
対向配置している。For this reason, in the above-described torque detection device, since the rotating body to which the torque is transmitted is the rotating magnetic body, the torque transmitting shaft is
10 or the flywheel itself is formed by using a ferromagnetic material, or a ferromagnetic material is attached to the surface of the torque transmission shaft 10 or the flywheel. The magnetic sensors 12 are arranged facing the rotating magnetic body at a predetermined interval in a spaced-apart manner.

ここにおいて、前記磁気センサ12は、トルク伝達軸10と
平行に配置されたコ字状の励磁コア14と、この励磁コア
14の内側に直交配置されたコ字状の検出コア18とを含
み、前記励磁コア14に励磁コイル16を巻き回し、前記検
出コア18に検出コイル20を巻き回すことにより形成され
ている。Here, the magnetic sensor 12 includes a U-shaped exciting core 14 arranged in parallel with the torque transmission shaft 10, and the exciting core 14.
A detection core 18 having a U-shape that is orthogonally arranged inside 14 is formed by winding an excitation coil 16 around the excitation core 14 and a detection coil 20 around the detection core 18.

第10図には前記トルク検出装置のブロック図が示されて
いる。励磁コイル16には交流電源22から正弦波電圧が印
加され、磁気センサ12と対向するトルク伝達軸10を交番
磁化している。このとき、トルク伝達軸10を介してトル
クが伝達されると、トルク伝達軸10内に応力が発生し磁
歪効果により前記励磁方向と直交する方向に磁束成分が
生じる。この磁束成分は、前記磁気センサ12の検出コイ
ル20を用い誘導電圧とし検出され、交流増幅器24で増幅
された後、検波器26を用いて整流検波され、この整流検
波信号Ｓ（以後トルク検出信号と呼ぶ）がトルク検出信
号として出力される。FIG. 10 shows a block diagram of the torque detection device. A sine wave voltage is applied to the exciting coil 16 from the AC power source 22, and the torque transmission shaft 10 facing the magnetic sensor 12 is alternately magnetized. At this time, when torque is transmitted via the torque transmission shaft 10, stress is generated in the torque transmission shaft 10 and a magnetic flux component is generated in the direction orthogonal to the excitation direction due to the magnetostrictive effect. This magnetic flux component is detected as an induced voltage by using the detection coil 20 of the magnetic sensor 12, amplified by the AC amplifier 24, and then rectified and detected by the detector 26. This rectified detection signal S (hereinafter, torque detection signal) is detected. Is called) is output as a torque detection signal.

トルク検出信号Ｓは、伝達トルクに依存する成分とトル
クに依存しないオフセット成分の和として出力されてい
る。そのため前記トルク検出信号Ｓからオフセット成分
を減算することが必要となる。The torque detection signal S is output as the sum of the component that depends on the transmission torque and the offset component that does not depend on the torque. Therefore, it is necessary to subtract the offset component from the torque detection signal S.

特に、前記オフセット成分の大きさは、伝達トルクが一
定でも回転磁性体の回転に伴い不規則に変化する（第12
図）。このため回転磁性体の各ポジションで、しかるべ
きオフセット成分を減算するという手法が、トルク検出
の高精度化には必要となる。In particular, the magnitude of the offset component changes irregularly with the rotation of the rotating magnetic body even if the transmission torque is constant (12th
Figure). Therefore, a method of subtracting an appropriate offset component at each position of the rotating magnetic body is required to improve the accuracy of torque detection.

特開昭62−55533,55534には、このような手法を採用し
た従来装置が示されている。この従来装置は、回転磁性
体を介して伝達され、複数の回転角度位置を変極点とす
るトルクを、前記各変極点区間毎に測定するものであ
る。そして、その特徴は前記回転磁性体の回転角に依存
して磁気センサから出力されるオフセット信号を前記各
変極点区間毎に予め設定しておき、回転磁性体の回転角
および変極点を表すタイミング信号に基づき、磁気セン
サから出力される検出信号からオフセット信号を減算
し、各変極点区間毎のトルク平均値を出力することにあ
る。これにより、回転磁性体を介して伝達されるトルク
を各変極点区間毎にオフセット成分に影響されることな
く測定することをができる。Japanese Unexamined Patent Publication Nos. 62-55533 and 55534 show a conventional device adopting such a method. This conventional device measures the torque transmitted through a rotating magnetic body and having a plurality of rotational angle positions as inflection points for each inflection point section. The characteristic is that the offset signal output from the magnetic sensor depending on the rotation angle of the rotating magnetic body is set in advance for each of the inflection point sections, and the rotation angle and the inflection point of the rotating magnetic body are represented. Based on the signal, the offset signal is subtracted from the detection signal output from the magnetic sensor, and the average torque value for each inflection point section is output. As a result, the torque transmitted through the rotating magnetic body can be measured for each inflection point section without being affected by the offset component.

［発明が解決しようとする問題点］ しかし、この従来のトルク検出装置は、以下に詳述する
２つの問題を有していた。[Problems to be Solved by the Invention] However, this conventional torque detection device has the following two problems.

（ａ）まず、この従来装置は、回転磁性体の回転に伴う
オフセット成分の変動については考慮しているものの、
トルクに依存する出力、すなわちトルク検出感度の変動
については全く考慮していない。このため、トルク検出
精度を高める上で限界があるという問題があった。(A) First, although the conventional device takes into consideration the fluctuation of the offset component due to the rotation of the rotating magnetic body,
The output depending on the torque, that is, the fluctuation of the torque detection sensitivity is not considered at all. Therefore, there is a problem in that there is a limit in improving the torque detection accuracy.

すなわち、この種のトルク検出装置では、回転磁性体の
表面に生ずる磁気的特性の変化を利用して、トルク検出
を行っている。このため、その検出精度が被測定体の磁
気特性のバラツキに大きく依存する。従って、被測定
体、すなわち回転磁性体で磁気特性が不均一に分布して
いる場合には、そのトルク検出信号（センサ出力）は印
加トルクが一定にもかかわらず、第13図に示すよう軸回
転に伴い変動してしまう。That is, in this type of torque detecting device, the torque is detected by utilizing the change in the magnetic characteristics generated on the surface of the rotating magnetic body. Therefore, the detection accuracy greatly depends on the variation in the magnetic characteristics of the measured object. Therefore, when the magnetic characteristics are unevenly distributed in the object to be measured, that is, the rotating magnetic material, the torque detection signal (sensor output) is the same as that shown in Fig. 13 even though the applied torque is constant. It changes with the rotation.

本発明者らは、このようなトルク検出出力の変動原因に
ついての検討を進めたところ、その原因は、磁気センサ
12の感度Sensおよびオフセット出力Offsが印加トルクが
一定の場合でもトルク伝達軸10の回転とともに、変動し
てしまうことにあることを見出した。ここで、感度Sens
とは、単位トルク当りのセンサ出力信号の増加量を表わ
し、オフセット出力とは印加トルクが零のときのセンサ
出力を表わす。The inventors of the present invention have studied the cause of such a variation in the torque detection output, and the cause is the magnetic sensor.
It has been found that the sensitivity Sens of 12 and the offset output Offs vary with the rotation of the torque transmission shaft 10 even when the applied torque is constant. Where sensitivity Sens
Represents the amount of increase in the sensor output signal per unit torque, and the offset output represents the sensor output when the applied torque is zero.

第11図，第12図には、印加トルク一定の場合における感
度Sensおよびオフセット出力Offsが示されている。同図
から明らかなように、トルク伝達軸10が回転すると、印
加トルクが一定の場合でも、感度Sensおよびオフセット
出力Offsが変動してしまう。このため、第13図に示すよ
う、磁気センサ12から出力されるトルク検出信号Ｓもこ
れに影響を受けて変動してしまう。FIG. 11 and FIG. 12 show the sensitivity Sens and the offset output Offs when the applied torque is constant. As is clear from the figure, when the torque transmission shaft 10 rotates, the sensitivity Sens and the offset output Offs fluctuate even when the applied torque is constant. Therefore, as shown in FIG. 13, the torque detection signal S output from the magnetic sensor 12 is also affected by this and fluctuates.

従って、前述した従来装置のように、回転磁性体の回転
に伴うオフセット成分Offsの変動についてのみ考慮して
も、トルクに依存する出力、すなわちトルク検出感度Se
nsの変動について考慮しなければ、伝達トルクTqをより
高精度で測定できないことは明らかである。Therefore, as in the conventional device described above, even if only the variation of the offset component Offs accompanying the rotation of the rotating magnetic body is considered, the output that depends on the torque, that is, the torque detection sensitivity Se
It is obvious that the transmission torque Tq cannot be measured with higher accuracy without considering the fluctuation of ns.

また、以上説明した被測定体内での磁気特性のバラツキ
の原因としては、 1.組成のバラツキ 2.組織のバラツキ 3.残留応力の分布 などが考えられる。従って、被測定体の製造工程を洗練
し、組成・組織が均一で、残留応力の分布のないものを
作れば、前述した問題は解決されるであろうが、そのた
めには徹底的な製造工程管理が必要となり現実的には不
可能である。In addition, the causes of the variations in the magnetic properties within the object to be measured described above are 1. variations in composition 2. variations in structure 3. distribution of residual stress. Therefore, if the manufacturing process of the object to be measured is refined so that the composition / structure is uniform and the residual stress is not distributed, the above-mentioned problems will be solved, but for that purpose, a thorough manufacturing process is required. It requires management and is impossible in reality.

（ｂ）また、従来のトルク検出装置は、トルク検出信号
の温度依存性について考慮されていない。このため、こ
の面からもその検出精度を高める上で限界があるという
問題があった。(B) Further, the conventional torque detection device does not consider the temperature dependence of the torque detection signal. For this reason, there is a problem in that there is a limit in improving the detection accuracy from this aspect as well.

すなわち、本発明者らが検討したところによると、磁気
センサ12の感度Sensおよびオフセット出力Offsは、印加
トルクが一定の場合でも、温度Ｔが変化すると変動して
しまうことが確認された。That is, according to the studies made by the present inventors, it was confirmed that the sensitivity Sens and the offset output Offs of the magnetic sensor 12 fluctuate when the temperature T changes, even when the applied torque is constant.

第14図および第15図には、感度Sens、オフセット出力Of
fsの温度依存特性の一例が示されており、同図から、感
度およびオフセット出力は温度とともに変動することが
理解される。Figures 14 and 15 show the sensitivity Sens and the offset output Of.
An example of the temperature-dependent characteristic of fs is shown, and it can be understood from this figure that the sensitivity and offset output change with temperature.

この原因としては、センサを構成している材料および被
測定体の物性値が温度変化により変動すること、あるい
はセンサと被測定体との間隙（クリアランス）が、熱膨
張係数の違いにより変化することなどが考えられる。The cause of this is that the physical properties of the material forming the sensor and the object to be measured fluctuate due to temperature changes, or the gap between the sensor and the object to be measured changes due to the difference in thermal expansion coefficient. And so on.

従って、第16図に示すように、この従来装置では、印加
トルクが一定の場合でも検出装置の温度変化と共にトル
ク検出信号Ｓが変動してしまい、十分な検出精度を得る
ことができないという問題があった。Therefore, as shown in FIG. 16, in this conventional device, even if the applied torque is constant, the torque detection signal S varies with the temperature change of the detection device, and sufficient detection accuracy cannot be obtained. there were.

（ｃ）また、従来のトルク検出装置は、磁気センサ12の
飽和特性について全く考慮していない。このため、セン
サ出力が飽和する高トルク領域では、トルク検出を正確
に行うことができないという問題があった。(C) Further, the conventional torque detecting device does not consider the saturation characteristic of the magnetic sensor 12 at all. Therefore, there is a problem that the torque cannot be accurately detected in the high torque region where the sensor output is saturated.

すなわち、磁気センサ12を用いて伝達トルクを検出する
場合に、伝達トルクとセンサ出力との関係を調べたとこ
ろ、その関係は単純ではなく、一次式等では正確に表現
できないことが確認された。That is, when the transmission torque was detected using the magnetic sensor 12, the relation between the transmission torque and the sensor output was examined, and it was confirmed that the relation was not simple and could not be expressed accurately by a linear expression or the like.

特に、高トルク領域では磁気センサ12から出力されるト
ルク検出出力が、伝達トルクに対し飽和する現象が存在
する。従って、このような複雑な非線形関数を初等的な
代数式で表現し、測定値を較正しても、センサ出力が飽
和する領域ではその測定を正確に行うことができないと
いう問題があった。Particularly, in the high torque region, there is a phenomenon that the torque detection output output from the magnetic sensor 12 is saturated with respect to the transmission torque. Therefore, even if such a complicated non-linear function is expressed by an elementary algebraic expression and the measurement value is calibrated, there is a problem that the measurement cannot be accurately performed in a region where the sensor output is saturated.

以上説明したように、従来のトルク検出装置は、
（ａ），（ｂ），（ｃ）で詳述した問題点を有している
ため、そのトルク検出精度が必ずしも十分でなかった。As described above, the conventional torque detection device is
Because of the problems detailed in (a), (b), and (c), the torque detection accuracy is not always sufficient.

しかし、近年、自動車，工作機械等の回転駆動制御系に
おいては、低回転領域から高応答でトルク検出可能なセ
ンサが必要とされており、特にエンジンあるいはトラン
スミッション等の最適制御を行うためには、停止から高
回転、低温から高温、低トルクから高トルクという広い
測定範囲において、伝達される瞬時トルクを応答性よ
く、高精度に検出可能であることが要求されている。However, in recent years, in a rotary drive control system for automobiles, machine tools, etc., a sensor capable of detecting torque with high response from a low rotation range is required, and particularly in order to perform optimum control of an engine or a transmission, In a wide measurement range from stop to high rotation, low temperature to high temperature, and low torque to high torque, it is required that instantaneous torque transmitted can be detected with high response and high accuracy.

このため、前記（ａ），（ｂ），（ｃ）で詳述した問題
を早急に解決することが必要とされる。Therefore, it is necessary to immediately solve the problems detailed in the above (a), (b), and (c).

［発明の目的］ 本発明は、このような従来の課題に鑑みてなされたもの
であり、その第１の目的は、温度および被測定体の回転
又は往復運動位置によるオフセット出力変動および感度
変動の影響を補正し、トルク等の物理量をリアルタイム
で高精度に検出できる物理量検出装置を得ることにあ
る。[Object of the Invention] The present invention has been made in view of such conventional problems. A first object of the present invention is to reduce offset output fluctuation and sensitivity fluctuation due to temperature and rotational or reciprocating position of a measured object. An object of the present invention is to obtain a physical quantity detection device capable of correcting an influence and detecting a physical quantity such as torque with high accuracy in real time.

また、本発明の第２の目的は、物理量センサの飽和特性
の影響を補正し、被測定体の物理量を広い範囲で正確に
測定可能な物理量検出装置を得ることにある。A second object of the present invention is to correct the influence of the saturation characteristic of the physical quantity sensor and obtain a physical quantity detection device capable of accurately measuring the physical quantity of the measured object in a wide range.

［問題点を解決するための手段］ 前記第目的を達成するため、本発明は、回転運動または
往復運動する被測定体の物理量を検出する物理量検出装
置において、 前記被測定体の物理量を測定する物理量センサと、 前記被測定体の運動位置を検出する位置検出手段と、 物理量検出手段の動作温度を検出する温度検出手段と、 予め所定の重み係数が設定され、その重み係数を用い前
記物理量センサから出力される信号に補正演算処理を施
し物理量検出信号として出力する物理量補正手段と、 物理量の検出に先だって、較正用の基準信号と物理量補
正手段から出力される物理量検出信号とに基づき前記重
み係数を決定する重み係数決定手段と、 を含み、 前記物理量補正手段は、 前記物理量センサおよび各検出手段の出力を記憶する第
１層メモリと、 １個あるいは複数の層からなる中間層メモリと、 最終出力を得る最終層メモリと、 前記各メモリ間の結合係数を重み係数として記憶する係
数メモリと、 前段の層メモリ内のデータに、この層メモリと対応する
係数メモリ内の重み係数を用いて所定の演算処理を施
し、次段の層メモリへその演算結果を出力する演算器
と、 を含み、被測定体の運動位置と物理量検出装置の動作温
度の変化に伴う物理量センサの検出出力信号の変動を補
正し、物理量検出信号として出力するように形成され、 前記重み係数決定手段は、 較正用の基準信号を出力する較正信号発生器と、 前記基準信号と最終層メモリから出力される信号とが一
致するよう、メモリ間の結合係数群を重み係数として演
算し、前記各係数メモリに記憶された重み係数を更新す る学習動作を、基準値と最終層メモリの出力との誤差が
所定値以下になるまで繰返して行う係数更新演算器と、 を含み、前記係数メモリの重み係数群を学習により決定
するよう形成されたことを特徴とする。[Means for Solving the Problems] In order to achieve the first object, the present invention is a physical quantity detection device for detecting a physical quantity of an object to be measured that rotates or reciprocates, and measures the physical quantity of the object to be measured. A physical quantity sensor, a position detecting means for detecting a movement position of the object to be measured, a temperature detecting means for detecting an operating temperature of the physical quantity detecting means, and a predetermined weighting coefficient set in advance, and the physical quantity sensor using the weighting coefficient The physical quantity correction means for performing correction calculation processing on the signal output from the physical quantity detection signal and outputting the physical quantity detection signal based on the reference signal for calibration and the physical quantity detection signal output from the physical quantity correction means prior to the detection of the physical quantity. A first-layer memory that stores the outputs of the physical quantity sensor and each detection means. , An intermediate layer memory composed of one or a plurality of layers, a final layer memory for obtaining a final output, a coefficient memory for storing a coupling coefficient between the memories as a weighting coefficient, and a data in the preceding layer memory. An arithmetic unit for performing a predetermined arithmetic processing using the weighting coefficient in the coefficient memory corresponding to the layer memory and outputting the arithmetic result to the layer memory of the next stage, and a movement position of the measured object and a physical quantity detection device. Is formed so as to correct the variation of the detection output signal of the physical quantity sensor due to the change of the operating temperature of and output as a physical quantity detection signal, wherein the weighting factor determining means is a calibration signal generator that outputs a reference signal for calibration. , The coupling coefficient group between the memories is calculated as a weighting coefficient so that the reference signal and the signal output from the final layer memory match, and the weighting coefficient stored in each coefficient memory is updated. A coefficient update calculator for repeatedly performing the learning operation until the error between the reference value and the output of the final layer memory becomes equal to or less than a predetermined value, and is formed to determine the weighting coefficient group of the coefficient memory by learning. It is characterized by

原理 次に本発明の原理を、回転体を介して伝達されるトルク
を測定する場合を例にとり説明する。Principle Next, the principle of the present invention will be described by taking the case of measuring the torque transmitted through the rotating body as an example.

第11図、第12図に示すよう、感度（第11図参照）とオフ
セット出力（第12図参照）は、回転体の回転角度θによ
って変化することが実験により確認されている。さら
に、第14図、第15図に示すよう、感度（第14図参照）と
オフセット出力（第15図参照）は温度変化によっても変
動することが実験による確認されている。As shown in FIGS. 11 and 12, it has been experimentally confirmed that the sensitivity (see FIG. 11) and the offset output (see FIG. 12) change depending on the rotation angle θ of the rotating body. Further, as shown in FIGS. 14 and 15, it has been experimentally confirmed that the sensitivity (see FIG. 14) and the offset output (see FIG. 15) also change depending on the temperature change.

ところで、このようなトルク検出信号S,回転体の角度
θ，検出装置の動作温度Ｔと、回転体を介して実際に伝
達されるトルクTqとの対応関係を初等的代数式で正確に
表現することは、先に説明したように、非常に困難であ
る。By the way, the correspondence relationship between the torque detection signal S, the angle θ of the rotating body, the operating temperature T of the detecting device, and the torque Tq actually transmitted through the rotating body should be accurately expressed by elementary algebraic expressions. Is very difficult, as explained above.

しかし、トルク検出信号Ｓと、回転体の回転角度θ，温
度Ｔおよび印加トルクTqとの間には、何らかの対応関係
が明らかに存在する。However, there is obviously some correspondence between the torque detection signal S, the rotation angle θ of the rotating body, the temperature T, and the applied torque Tq.

従って、この対応関係を求めることができれば、伝達ト
ルクTqの測定を正確に行うことが可能となる。Therefore, if this correspondence can be obtained, the transmission torque Tq can be accurately measured.

本発明の特徴は、この対応関係を学習によって決定する
ことにある。すなわち、学習用に用意されたトルク検出
信号S,回転角度θ，温度Ｔと、較正用の基準トルクTqme
sとの対応パターンに基づいて、S,θ,TとTqmesとの対応
関係を同定する学習を繰り返し行うことを特徴とする。A feature of the present invention is to determine this correspondence by learning. That is, the torque detection signal S, the rotation angle θ, the temperature T prepared for learning, and the reference torque Tqme for calibration.
It is characterized in that the learning for identifying the correspondence between S, θ, T and Tqmes is repeated based on the correspondence pattern with s.

以下にこの学習原理を詳細に説明する。The learning principle will be described in detail below.

（ａ）学習に用いるデータの組合わせ 前記対応関係を学習するために、本発明では次のような
データの組合わせが用いられる。(A) Combination of data used for learning In order to learn the correspondence, the following data combination is used in the present invention.

学習時に利用されるものは次のデータの組合せである。The following data combinations are used during learning.

Ｓ ；トルク検出出力 （N1 bit精度） θ ；回転軸角度 （N2 bit精度） Ｔ ；温度 （N3 bit精度） Tq ;S,θ,Tより求まるトルク量 （N4 bit精
度） Tqmes ；較正信号発生器から出力される学習用測定トル
ク（実際の伝達トルク） （N4 bit精度） そして、これらのデータを用いて、学習パターン（X,
Y）を生成する。S: Torque detection output (N1 bit accuracy) θ: Rotation axis angle (N2 bit accuracy) T: Temperature (N3 bit accuracy) Tq; Torque amount obtained from S, θ, T (N4 bit accuracy) Tqmes; Calibration signal generator Measured torque for learning (actual transmission torque) output from (N4 bit accuracy) Then, using these data, the learning pattern (X,
Y) is generated.

ただし Ｘ＝［S,θ,T］,Y＝［Tqmes］ …（１） とする。However, X = [S, θ, T], Y = [Tqmes] (1).

ここにおいて、前記Ｘは、二進表現（1/0）成分からな
る（N1＋N2＋N3＋１）次のベルトル量,Yは二進表現成分
からなるN4次のベルトク量であるる。Here, the X is the (N1 + N2 + N3 + 1) -th order Bertkle amount consisting of the binary expression (1/0) component, and the Y is the N4-th order Bertmark amount consisting of the binary expression component.

（ｂ）学習アルゴリズム そして、本発明は前記学習パターン（X,Y）を用いて、
所定の学習アルゴリズムにしたがい伝達トルクTqの表現
モデルを同定する。(B) Learning Algorithm The present invention uses the learning pattern (X, Y) to
An expression model of the transmission torque Tq is identified according to a predetermined learning algorithm.

第４図には、前記学習パターン（X,Y）を用いてトルクT
qを演算する同定モデルの一例が示されている。この例
では、N1＝9,N2＝9,N3＝8,N4＝10,MID（中間層）＝９の
ノード数に設定されている。In FIG. 4, the torque T is calculated using the learning pattern (X, Y).
An example of an identification model for calculating q is shown. In this example, the number of nodes is set to N1 = 9, N2 = 9, N3 = 8, N4 = 10, MID (middle layer) = 9.

この同定モデルは、入力層としての第１層と、中間層と
ししての第２層と、出力層としての第３層とから構成さ
れる。そして、第１層に学習パターン（トルク検出信号
S,回転角度θ，温度Ｔ）を加え、ここに所定の演算処理
を施し、第２層に転送し、さらに所定の演算処理を施し
第３層に転送し、第３層からトルクTqを出力するよう演
算ネットワークが構成されている。This identification model is composed of a first layer as an input layer, a second layer as an intermediate layer, and a third layer as an output layer. Then, the learning pattern (torque detection signal
S, rotation angle θ, and temperature T) are added, and predetermined calculation processing is performed here and transferred to the second layer, further predetermined calculation processing is performed and transferred to the third layer, and torque Tq is output from the third layer. The computing network is configured to

すなわち、この演算ネットワークは、前層の出力と重み
係数ｗの積和を非線形関数に通し、これを次層に転送す
るという動作を、各層間において行い、出力層からトル
クTqを出力するように形成されている。That is, in this arithmetic network, the operation of passing the product sum of the output of the previous layer and the weighting coefficient w through a non-linear function and transferring this to the next layer is performed in each layer, and the torque Tq is output from the output layer. Has been formed.

ここにおいて、各層にはノードが存在し、この例では第
１層に27ノード、第２層に11ノード、第３層に10ノード
が存在している。Here, there are nodes in each layer, and in this example, there are 27 nodes in the first layer, 11 nodes in the second layer, and 10 nodes in the third layer.

そして、本発明は、このようにして得られたトルクTq
を、その都度、学習パターンＹ（実際の伝達トルクTqme
s）と比較し、両者がほぼ一致するまで各層間の重み係
数を更新演算し、重み係数を決定するという学習を繰返
して行う。The present invention is based on the torque Tq thus obtained.
The learning pattern Y (actual transmission torque Tqme
s), and the weighting coefficient between each layer is updated and calculated until the two substantially match, and the learning of determining the weighting coefficient is repeated.

次に、この学習アルゴリズムを詳細に説明する。Next, this learning algorithm will be described in detail.

まず、この学習に用いられるデータを、以下のように表
わすものとする。First, the data used for this learning is represented as follows.

W_i,j ^(k,k+1) ：第ｋ層のｉノードから第ｋ＋１層のｊ
ノードへの重み係数 O_j(k) ：第ｋ層のｊノード出力 ただし、0.0〜1.0の値をとる連続量 X_j ：学習パターンＸの第ｊ成分 Y_j ：学習パターンＹの第ｊ成分 学習パターンX,Yの各成分はA/D変換
後の［０もしくは１の］２値であるが、同定モデルでは
0.0〜1.0の連続量として扱う。W _{i, j} ^{(k, k + 1)} : from the k-th layer inode to the k + 1-th layer j
Weighting coefficient to node O _j (k): j-node output of k-th layer However, continuous quantity that takes a value of 0.0 to 1.0 X _j : j-th component of learning pattern X Y _j : j-th component of learning pattern Y Learning Each component of pattern X and Y is a binary value [0 or 1] after A / D conversion, but in the identification model
Handle as a continuous amount of 0.0 to 1.0.

DigitOj（３） ：第４図に示すモデルの出力である連続
量Oj（３）を、２値化した最終的出力の第ｊ成分 ｔ ：学習回数 ；このようにすれば、その回数がｔで表わされる学習
を繰り返すたびに、第１層と第２層との間で行われる演
算に用いられる重み係数は以下に示す（２）式で順次更
新され、第２層と第３層との間で行われる演算に用いら
れる重み係数は次の（３）式に基づき順次更新される。DigitOj (3): The j-th component of the final output obtained by binarizing the continuous quantity Oj (3), which is the output of the model shown in FIG. 4, t: the number of times of learning; Each time the learning shown is repeated, the weighting factors used in the calculation performed between the first layer and the second layer are sequentially updated by the following equation (2), and the weight coefficient between the second layer and the third layer is updated. The weighting factors used in the calculation performed in (3) are sequentially updated based on the following equation (3).

ΔW_i,j ^(1,2)（ｔ＋１）＝−ε・d_j(2)・O_j（１）＋α・
ΔW_i,j ^(1,2)（ｔ） （但し、ｉ＝０〜N1＋N2＋N3,j＝１〜MID） …
（２） ΔW_i,j ^(2,3)（ｔ＋１）＝−ε・d_j(3)・O_j（２）＋α・
ΔW_i,j ^(2,3)（ｔ） （但し、ｉ＝０〜MID＋1,j＝１〜N4） …（３） ここで、前記ε，αはパラメータを表わす（例えばε＝
0.1,α＝0.9）。ΔW _{i, j} ^(1,2) (t + 1) = − ε · d _j (2) · O _j (1) + α ·
ΔW _{i, j} ^(1,2) (t) (where i = 0 to N1 + N2 + N3, j = 1 to MID)
(2) ΔW _{i, j} ^(2,3) (t + 1) = − ε · d _j (3) · O _j (2) + α ·
ΔW _{i, j} ^(2,3) (t) (where i = 0 to MID + 1, j = 1 to N4) (3) where ε and α represent parameters (eg, ε =
0.1, α = 0.9).

また、重み係数の初期値ΔW_i,j ^(k-1,k)（０）は−0.3〜
＋0.3の乱数で決定するものとする。In addition, the initial value ΔW _{i, j} ^{(k-1, k)} (0) of the weighting coefficient is −0.3 to
It shall be decided by a random number of +0.3.

；また、前記（２）（３）式において、d_j（３）d
_j（２）はそれぞれ第３層と第２層における誤差成分で
あり、次式で表わされる。In the above formulas (2) and (3), d _j (3) d
_j (2) are error components in the third layer and the second layer, respectively, and are expressed by the following equations.

d_j（３）＝(O_j(3)-Y_j)・O_j(3) ・2^j・(1-O_j(3)) （但し、Ｊとｊは同じためＪ→j,またｊ＝１〜N4） …
（４） ；以上の演算式を、第４図にあてはめてみる。d _j (3) ＝ (O _j (3) -Y _j ) ・ O _j (3) ・ 2 ^j・ (1-O _j (3)) (However, since J and j are the same, J → j, or j = 1 to N4)
(4) ; Apply the above equation to Figure 4.

−１ まず、第１層の各ノードから第２層のノード０へのデー
タの転送は行われない。このため、この間の重み係数は
次式で表わされることになる。-1 First, data is not transferred from each node in the first layer to node 0 in the second layer. Therefore, the weighting factor during this period is expressed by the following equation.

W_j,0 ^(1,2)（ｔ）＝0.0 （但し、ｊ＝０〜N1＋Ｎ＋N2＋N3）…（６） 次に、第１層の各ノードの出力O_j(1)について考察す
る。まず、ノード０は、その値が固定値１に設定されて
いるため、その出力は（７）式で表わされる。W _{j, 0} ^(1,2) (t) = 0.0 (where j = 0 to N1 + N + N2 + N3) (6) Next, the output O _j (1) of each node in the first layer will be considered. First, since the value of the node 0 is set to the fixed value 1, its output is represented by the equation (7).

またノード１〜26は、センサから出力されるトルク検出
信号S,温度T,回転角度θを、それぞれ２進符号化した各
ビット値に対応し０あるいは１の離散量（整数）を持つ
が、重み係数との演算のために0.0あるいは1.0という連
続量（実数）O_j(1)として出力する。このため、その出
力は（８）式で表わされる。Further, the nodes 1 to 26 each have a discrete amount (integer) of 0 or 1 corresponding to each bit value obtained by binary-coding the torque detection signal S, the temperature T, and the rotation angle θ output from the sensor, Output as continuous quantity (real number) O _j (1) of 0.0 or 1.0 for calculation with weighting coefficient. Therefore, the output is represented by the equation (8).

O_j(1)＝1.0 （但し、ｊ＝０） …（７） O_j(1)＝float（X_j） （但し、ｊ＝１〜N1＋N2＋N3） …（８） なお、floatは整数値を連続量として扱うことを意味す
る。つまり、 float（１）→1.0 float（０）→0.0 これはO_j(1)が連続量といいう意味を強調するために入
れた。O _j (1) = 1.0 (however, j = 0) (7) O _j (1) = float (X _j ) (however, j = 1 to N1 + N2 + N3) (8) Note that float is a continuous integer value. It means to treat it as a quantity. In other words, float (1) → 1.0 float (0) → 0.0 This is inserted to emphasize the meaning that O _j (1) is a continuous quantity.

−２ 次に、第４図の中間層の出力について検討してみる。-2 Next, let us consider the output of the intermediate layer in FIG.

まず、ノード０は、固定値1.0に設定されている。この
ため、その出力は（９）式で表わされる。First, the node 0 is set to a fixed value 1.0. Therefore, the output is represented by the equation (9).

また、ノード１〜10は、第１層の各ノードの出力O_j(1)
と、１層と２層との間の重み係数W_ji ^(1,2)（ｔ）の積和
の非線形関数で表わされる。このため、これを式で表わ
すと、（10）式となる。Further, the nodes 1 to 10 output the output O _j (1) of each node of the first layer.
And a non-linear function of the sum of products of the weighting factors W _ji ^(1,2) (t) between the first layer and the second layer. Therefore, if this is expressed by an equation, equation (10) is obtained.

O_j(2)＝1.0 （但し、ｊ＝０） …（９） −3; 次に、出力層である３層の出力について検討してみる。O _j (2) = 1.0 (where j = 0) (9) −3; Next, let us consider the output of the third layer, which is the output layer.

まず、この第３層の各ノードの出力O_j(3)は、前述した
ように、第２層の各ノードの出力O_j(2)と重み係数W_k,j
^(2,3)（ｔ）の積和を、非線形関数に通したものとして
表わされ、従って、これを式で表わすと、（11）式のよ
うになる。First, as described above, the output O _j (3) of each node of the third layer is the output O _j (2) of each node of the second layer and the weighting coefficient W _{k, j.}
^The sum of products of ^(2,3) (t) is expressed by passing it through a non-linear function. Therefore, if this is expressed by an expression, it becomes as shown in expression (11).

ここにおいて、前記（10），（11）式の非線形関数f
₁は、（12）式で表わされる。 Here, the non-linear function f of the equations (10) and (11) is
₁ is expressed by equation (12).

f₁(X)＝1/［１＋exp（Ｘ）］ …（12） この（12）式に示す非線形関数は、学習における収束性
の向上、補正演算時の判別性能の向上のために用いられ
る。f ₁ (X) = 1 / [1 + exp (X)] (12) The non-linear function shown in the equation (12) is used for improving convergence in learning and discriminating performance during correction calculation.

−3; そして、この第３層の各ノードから連続量として出力さ
れる値O_j(3)を二値化し、最終的出力を得ると、このデ
ジタル値は次式で表わされることになる。-3; Then, when the value O _j (3) output as a continuous quantity from each node of the third layer is binarized and the final output is obtained, this digital value is expressed by the following equation.

第１層（入力層）から第３層（出力層）の間の演算は、
連続量［0.0〜1.0］として取扱い数値演算しているが、
入力，出力としては、２値化したデジタル量として取扱
う必要がある。そのため式（13），（14）の処理を行
う。The calculation from the first layer (input layer) to the third layer (output layer) is
The numerical value is calculated as a continuous quantity [0.0 to 1.0].
It is necessary to handle the input and output as binary digital values. Therefore, the processing of equations (13) and (14) is performed.

DigitO_j(3)＝f₂(O_j(3)) …（13） （但し、ｊ＝１〜N4） ここにおいて、f₂(X)は次式で表される。DigitO _j (3) = f ₂ (O _j (3)) (13) (where j = 1 to N4) Here, f ₂ (X) is represented by the following equation.

f₂(X)＝ ０ （但し、ｘ＜0.5） …（14） １ （但し、0.5≦ｘ） −5; そして、このようにして求めた各ノードのデジタル値
を、（15）式に基づき加算演算するこにとより、学習パ
ターンＸに対応した補正トルク出力Tqを得ることができ
る。f ₂ (X) = 0 (provided that x <0.5) (14) 1 (provided that 0.5 ≦ x) −5; Then, the digital value of each node thus obtained is calculated based on the expression (15). By performing the addition operation, the corrected torque output Tq corresponding to the learning pattern X can be obtained.

2^(N4)の項はTqを正規化するためのものである。 The 2 ^(N4) term is for normalizing Tq.

ここで（15）式におげる重み係数2^J-1は、第３層（出力
層）の各ノードに２進の重みをつけていることに相当す
る。これは、第３層の出力と序列が２進化符号のビット
列と同じものと見なすためである。Here, the weighting factor 2 ^{J-1 in the} equation (15) corresponds to giving a binary weight to each node of the third layer (output layer). This is because the output of the third layer and the order are regarded as the same as the bit string of the binary code.

−6; そして、このようにして求めたO_j(3)に対応するトルク
と、学習パターンＹ（実際の伝達トルクTqmes）と比較
する。そして、両者の差がより小さくなるように前記
（２），（３）式に基づきその重み係数の更新を行う。−6; Then, the torque corresponding to O _j (3) thus obtained is compared with the learning pattern Y (actual transmission torque Tqmes). Then, the weighting coefficient is updated based on the equations (2) and (3) so that the difference between the two becomes smaller.

；このような−１〜６の学習を複数回繰り返して行
うことにより、学習パターンＸとＹとが対応するよう
に、すなわち入力されるS,θ,Tから、真の伝達トルクTq
mesが得られるような対応関係を表わす重み係数が決定
されることになる。The learning patterns X and Y correspond to each other by repeating the learning of −1 to 6 as described above, that is, from the input S, θ, T, the true transmission torque Tq is obtained.
The weighting coefficient that represents the correspondence relationship with which mes is obtained will be determined.

そして、重み係数Ｗを決定することにより、トルク検出
信号S,温度T,回転角θと、真の伝達トルクTqmesとの対
応関係を表わす（７）〜（15）の関数を自己組織的に形
成することができる。Then, by determining the weighting coefficient W, the functions (7) to (15) representing the correspondence relationship between the torque detection signal S, the temperature T, the rotation angle θ, and the true transmission torque Tqmes are formed in a self-organizing manner. can do.

従って、このようにして求められた関数関係、すなわち
（７）〜（15）式を用いることにより、第１層に入力さ
れる信号Ｘ（トルク検出信号S,温度T,回転角度θ）に対
応して第３層から真の伝達トルクに対応するトルクTqを
演算出力することが可能となる。Therefore, by using the functional relationship thus obtained, that is, by using the equations (7) to (15), it is possible to correspond to the signal X (torque detection signal S, temperature T, rotation angle θ) input to the first layer. Then, the torque Tq corresponding to the true transmission torque can be calculated and output from the third layer.

この結果、回転体の回転位置等に起因するオフセット出
力変動および感度変動を補正し、停止から高速回転、低
トルクから高トルク、低温から高温という広い測定範囲
において、高精度の瞬時トルクの測定が可能になる。As a result, offset output fluctuations and sensitivity fluctuations due to the rotational position of the rotating body are corrected, and highly accurate instantaneous torque measurement is possible in a wide measurement range from stop to high speed rotation, low torque to high torque, and low temperature to high temperature. It will be possible.

［作用］ 次に本発明の作用を説明する。[Operation] Next, the operation of the present invention will be described.

（ａ）本発明の物理量検出装置は、回転または往復運動
する被測定体の運動位置を位置検出手段を用いて検出す
るとともに、この被測定体の物理量を物理量センサを用
いて測定する。(A) The physical quantity detection device of the present invention detects the movement position of the object to be measured that rotates or reciprocates using the position detection means, and also measures the physical quantity of the object to be measured using the physical quantity sensor.

また、この物理量検出手段の動作温度を温度検出手段を
用いて測定する。Also, the operating temperature of the physical quantity detecting means is measured using the temperature detecting means.

そして、物理量センサの出力する物理量検出信号Ｓと、
位置検出手段の検出する運動位置θと、温度検出手段の
検出する温度Ｔとを、物理量補正手段に入力する。Then, the physical quantity detection signal S output from the physical quantity sensor,
The movement position θ detected by the position detection means and the temperature T detected by the temperature detection means are input to the physical quantity correction means.

本発明の物理量補正手段は、前記第４図に示す第１層に
相当する第１層メモリと、中間層に相当する中間層メモ
リと、出力層に相当する最終層メモリと、前記各メモリ
間の重み係数を記憶した係数メモリとを含む。そして、
この物理量補正手段に設けられた演算器は、第１層メモ
リに物理量検出信号S,運動位置θ，動作温度Ｔが
（７），（８）式に従って入力されると、この入力デー
タS,θ,Tに、第１層に対応する係数メモリ内の重み係数
を用いて、前記（９），（10）、（12）式に基づく所定
の演算処理を施し、これを次段の中間層メモリへ書き込
む。The physical quantity correcting means of the present invention includes a first layer memory corresponding to the first layer shown in FIG. 4, an intermediate layer memory corresponding to an intermediate layer, a final layer memory corresponding to an output layer, and a memory between the memories. And a coefficient memory that stores the weighting coefficient of. And
When the physical quantity detection signal S, the movement position θ, and the operating temperature T are input to the first layer memory according to the equations (7) and (8), the arithmetic unit provided in the physical quantity correction means receives the input data S, θ. , T are subjected to predetermined arithmetic processing based on the equations (9), (10), and (12) by using the weighting coefficient in the coefficient memory corresponding to the first layer, and this is applied to the intermediate layer memory of the next stage. Write to

そして、この前記演算器は、この中間層メモリに書込ま
れたデータも、同様に対応する係数メモリ内の重み係数
を用いて前記（11），（12）式に示す演算処理を施し、
最終層メモリへ書込む。そして、最終層メモリに書込ま
れたデータに対し、（13）〜（15）式基づく演算処理を
施し、（15）式に示す物理量Tqを出力する。Then, the arithmetic unit also performs arithmetic processing on the data written in the intermediate layer memory using the weighting factors in the corresponding coefficient memory, as shown in the equations (11) and (12).
Write to the last layer memory. Then, the data written in the final layer memory is subjected to arithmetic processing based on the equations (13) to (15), and the physical quantity Tq shown in the equation (15) is output.

（ｂ）このようにして、（７）〜（15）式に基づき物理
量Tqを演算する場合に、この演算に用いる重み係数Ｗを
最適値に決定できれば、被測定体の運動位置θと物理量
検出装置の動作温度Ｔの変化に伴うセンサ出力Ｓの変動
を補正し、被測定体の実際の物理量と正確に対応した検
出信号を出力することができる。(B) In this way, when the physical quantity Tq is calculated based on the equations (7) to (15), if the weighting coefficient W used for this calculation can be determined to be an optimum value, the movement position θ of the measured object and the physical quantity detection It is possible to correct the fluctuation of the sensor output S due to the change of the operating temperature T of the device, and output a detection signal that accurately corresponds to the actual physical quantity of the measured object.

このため、本発明の装置には、実際の測定に先立って前
記重み係数を決定する重み係数決定手段が設けられてい
る。Therefore, the apparatus of the present invention is provided with a weighting factor determining means for determining the weighting factor prior to actual measurement.

この重み係数決定手段は、被測定体の真の物理量と対応
した較正用の基準信号Tqmesを出力する較正信号発生器
と、前記前段の層メモリと後段の層メモリとの間の重み
係数を演算する係数更新演算器とを含む。The weighting factor determining means calculates a weighting factor between a calibration signal generator that outputs a reference signal Tqmes for calibration corresponding to the true physical quantity of the object to be measured, and the layer memory of the preceding stage and the layer memory of the following stage. And a coefficient updating calculator for performing the calculation.

そして、各メモリ間の重み係数の決定は、前記原理の項
で述べた（２）〜（15）式を用いて行う。Then, the weighting coefficient between the memories is determined using the equations (2) to (15) described in the section of the principle.

すなわち、まず学習用に用意された物理量検出信号S,回
転角度θ，温度Ｔを用い、前記物理量補正手段を用いて
物理量Tqを演算する。That is, first, the physical quantity detection signal S, the rotation angle θ, and the temperature T prepared for learning are used to calculate the physical quantity Tq using the physical quantity correction means.

そして、演算される物理量Tqと、較正信号発生器から出
力される基準信号Tqmesの２乗誤差が最少となるよう
に、前記（２），（３）式に基づき演算に使用した重み
係数Ｗを更新し、１回目の学習を終了する。Then, the weighting factor W used in the calculation is calculated based on the equations (2) and (3) so that the squared error between the calculated physical quantity Tq and the reference signal Tqmes output from the calibration signal generator is minimized. Update and end the first learning.

このような学習動作を、演算によって求められた物理量
Tqと基準信号Tqmesの２乗誤差が所定許容レベル以下に
なるまで何回も繰り返して行い、重み係数Ｗを決定す
る。Such a learning operation is performed by calculating the physical quantity
The weighting factor W is determined by repeating the process a number of times until the squared error between Tq and the reference signal Tqmes falls below a predetermined allowable level.

これにより、トルク検出信号Ｓ、回転角度θ、温度Ｔ
と、較正信号Tqmesの複雑な対応関係が自己組織的に形
成されることになる。そして、このようにして決定され
た重み係数を、対応する係数メモリに、各メモリ間の重
み係数として最終的に登録すればよい。As a result, the torque detection signal S, the rotation angle θ, the temperature T
And the complex correspondence of the calibration signal Tqmes is formed in a self-organizing manner. Then, the weighting factors thus determined may be finally registered in the corresponding coefficient memories as the weighting factors between the memories.

（ｃ）従って、このような学習により求められた重み係
数と、前記（７）〜（15）式を用いることにより、前記
物理量補正手段は、入力される物理量検出信号S,温度T,
運動位置θに基づき、被測定体の物理量を正確に検出す
ることができる。(C) Therefore, by using the weighting coefficient obtained by such learning and the equations (7) to (15), the physical quantity correction means is configured to input the physical quantity detection signal S, the temperature T,
The physical quantity of the measured object can be accurately detected based on the movement position θ.

特に、本発明によれば、被測定体の運動位置θや検出装
置の動作温度Ｔに起因する感度、オフセット出力の変動
がある場合でも、また物理量センサの出力の飽和領域で
あっても、これに影響されることなく、前記物理量検出
信号S,温度T,位置θと、これに対応する真の物理量Tqme
sとが正確に対応するよう重み係数Ｗを設定することが
できる。このため、停止から高速運動、低温から高温、
物理量センサの低測定領域から高測定領域等の広範囲の
測定条件において、物理量を高精度でかつ瞬時に検出す
ることが可能となる。In particular, according to the present invention, even if there is a change in sensitivity or offset output due to the movement position θ of the object to be measured or the operating temperature T of the detection device, or even in the saturation region of the output of the physical quantity sensor, The physical quantity detection signal S, the temperature T, the position θ, and the corresponding true physical quantity Tqme
The weighting factor W can be set so that s exactly corresponds to. Therefore, from stop to high speed movement, from low temperature to high temperature,
Under a wide range of measurement conditions such as a low measurement region to a high measurement region of the physical quantity sensor, it becomes possible to instantly detect the physical quantity with high accuracy.

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば、演算により求め
られた物理量と、実際の物理量との差が最少となるよう
に重み関数を更新するという学習を繰り返し、その重み
関数を決定することにより、被測定体の物理量を、被測
定体の停止、低運動領域から高運動領域まで、また低温
から高温、低測定領域から高測定領域まで幅広い範囲で
正確にかつ瞬時に検出することが可能となる。[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, the learning of updating the weighting function is repeated so as to minimize the difference between the physical quantity obtained by the calculation and the actual physical quantity, and the weighting function is updated. By determining, the physical quantity of the object to be measured can be accurately and instantaneously detected in a wide range from stop of the object to be measured, low motion area to high motion area, low temperature to high temperature, low measurement area to high measurement area. It becomes possible to do.

従って、本発明を、例えばトルク検出装置に適用すれ
ば、回転体を介して伝達されるトルクを、被測定体の停
止から高速回転、低トルクから高トルク、低温から高温
という広い測定範囲において、高精度にしかも瞬時トル
クとして測定することが可能となる。Therefore, if the present invention is applied to, for example, a torque detection device, the torque transmitted through the rotating body is measured in a wide measurement range from stop of the measured object to high speed rotation, low torque to high torque, and low temperature to high temperature. It is possible to measure with high accuracy and as instantaneous torque.

［実施例］ 次に本発明の好適な実施例を図面に基づき説明する。[Embodiment] Next, a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

第１実施例 第１図には、本発明のトルク検出装置の好適な第１実施
例が示されている。First Embodiment FIG. 1 shows a preferred first embodiment of the torque detection device of the present invention.

このトルク検出装置は、トルク伝達軸10に対し離隔的に
対向配置された磁気センサ12を用い、伝達軸10内に発生
する磁歪量を検出している。This torque detecting device detects the amount of magnetostriction generated in the transmission shaft 10 by using a magnetic sensor 12 which is arranged to face the torque transmission shaft 10 in a spaced manner.

実施例ではトルク伝達軸10に対し、磁気センサ12を対向
配置しているが、磁気センサ12が対向配置される回転体
としては、トルクが伝達されるものであれば、トルク伝
達軸10に限らずいずれの部分でもよい。In the embodiment, the magnetic sensor 12 is arranged to face the torque transmission shaft 10, but the rotating body on which the magnetic sensor 12 is arranged to face is not limited to the torque transmission shaft 10 as long as it can transmit torque. Either part may be used.

また、本実施例のように、回転体の磁歪量によりトルク
を求める場合には、この回転体（第１図ではトルク伝達
軸10）を強磁性体を用いて形成することが好ましく、例
えばトルク伝達軸10の円周方向に沿って強磁性体を貼着
あるいは表面処理に形成してもよく、またトルク伝達軸
そのものを強磁性体を用いて形成してもよい。Further, when the torque is obtained from the magnetostriction amount of the rotating body as in the present embodiment, it is preferable to form this rotating body (the torque transmission shaft 10 in FIG. 1) using a ferromagnetic body. A ferromagnetic material may be adhered or formed by surface treatment along the circumferential direction of the transmission shaft 10, or the torque transmission shaft itself may be formed using a ferromagnetic material.

（ａ）磁気センサ 第５図および第６図には、磁気センサ12の概略が示され
ており、第５図にはその側面の概略、第６図にはその正
面が示されている。(A) Magnetic sensor FIGS. 5 and 6 show an outline of the magnetic sensor 12, FIG. 5 shows an outline of its side surface, and FIG. 6 shows its front surface.

実施例において、磁気センサ12はトルク伝達軸10と平行
に配置された励磁コア14と、この励磁コア14の内側に直
交配置された検出コア18と、を含み、これ各コア14,18
にそれぞれ励磁コイル16および検出コイル20を巻回すこ
とにより形成されている。In the embodiment, the magnetic sensor 12 includes an exciting core 14 arranged in parallel with the torque transmission shaft 10 and a detecting core 18 arranged orthogonally inside the exciting core 14, and each of the cores 14, 18
It is formed by winding the exciting coil 16 and the detecting coil 20, respectively.

第９図には、前記磁気センサ12の励磁コイル16に接続さ
れた駆動回路30と、検出コイル20に接続された検出信号
処理回路32の一例が示されている。FIG. 9 shows an example of the drive circuit 30 connected to the exciting coil 16 of the magnetic sensor 12 and the detection signal processing circuit 32 connected to the detection coil 20.

前記駆動回路30は、発振器34および交流増幅器36を含
み、発振器34から出力される正弦波または三角波等の対
称交流波形電圧を交流増幅器36を介して励磁コイル16に
印加し、トルク伝達軸10を交番磁化している。The drive circuit 30 includes an oscillator 34 and an AC amplifier 36, and applies a symmetrical AC waveform voltage, such as a sine wave or a triangular wave, output from the oscillator 34 to the exciting coil 16 via the AC amplifier 36, so that the torque transmission shaft 10 is driven. Alternating magnetized.

これにより、磁気センサ12の検出コイル20は、トルク印
加時にトルク伝達軸内に発生する磁歪量を起電力として
検出し、その検出信号を検出信号処理回路32へ向け出力
する。As a result, the detection coil 20 of the magnetic sensor 12 detects the amount of magnetostriction generated in the torque transmission shaft when torque is applied as an electromotive force, and outputs the detection signal to the detection signal processing circuit 32.

前記検出信号処理回路32は、濾波器38、交流増幅器40お
よび検波器42を含み、検出コイル20の出力電圧を直流検
波し、この直流検波信号をトルク検出信号（実施例では
アナログ信号）として出力している。The detection signal processing circuit 32 includes a filter 38, an AC amplifier 40 and a detector 42, performs DC detection of the output voltage of the detection coil 20, and outputs this DC detection signal as a torque detection signal (an analog signal in the embodiment). is doing.

本発明の第１の特徴は、トルク伝達軸10の回転に伴うト
ルク検出信号（センサ出力）Ｓの変動（第13図）、すな
わちトルク検出感度Sensの変動（第11図）およびトルク
検出信号Ｓ中に含まれるオフセット成分Offsの変動（第
12図）を補正し、これらの影響を受けることなく伝達ト
ルクの測定を正確に行うことにある。The first feature of the present invention is that the torque detection signal (sensor output) S varies with the rotation of the torque transmission shaft 10 (Fig. 13), that is, the torque detection sensitivity Sens varies (Fig. 11) and the torque detection signal S. Variation of the offset component Offs contained in the
(Fig. 12) is corrected to accurately measure the transmission torque without being affected by these.

（ｂ）回転角検出器 このため、本発明の装置には、トルク伝達軸10の回転角
を検出する回転角検出器50が設けられている。(B) Rotation angle detector Therefore, the device of the present invention is provided with the rotation angle detector 50 for detecting the rotation angle of the torque transmission shaft 10.

本実施例において、この回転角検出器50は、トルク伝達
軸10に取付けられた光式ロータリエンコーダ52と、この
ロータリエンコーダ52の出力に基づきトルク伝達軸10の
回転角度θを検出し、デジタル信号として出力する角度
位置検出回路54とを含む。なお、前記光式ロータリエン
コーダに替え、磁気式のロータリエンコーダまたその他
の回転角検出手段を用いることも可能である。In the present embodiment, the rotation angle detector 50 detects the rotation angle θ of the torque transmission shaft 10 based on the output of the optical rotary encoder 52 attached to the torque transmission shaft 10 and the rotary encoder 52, and outputs the digital signal. And an angular position detection circuit 54 for outputting Instead of the optical rotary encoder, a magnetic rotary encoder or other rotation angle detecting means can be used.

（ｃ）温度検出器 また、磁気センサ12から出力されるトルク検出信号Ｓ
は、第14図に示すように、温度Ｔによる影響を受けやす
く、温度が変化する測定条件下では、その測定精度にば
らつきが生じてしまう。(C) Temperature detector Also, the torque detection signal S output from the magnetic sensor 12
, As shown in FIG. 14, is easily affected by the temperature T, and the measurement accuracy varies under the measurement conditions in which the temperature changes.

本発明の第２の特徴は、このような温度変化の影響を受
けることなく、伝達トルクの測定をより正確に行なうこ
とある。The second feature of the present invention is to measure the transmission torque more accurately without being affected by such temperature change.

このため、本発明のトルク検出装置には、トルク検出装
置の温度を検出する温度検出器90が設けられている。こ
の温度検出器90は、どの部位の温度をもって温度補正す
るかによりその温度検出箇所が異なるが、一般的にはト
ルク検出出力特性に最も影響を及ぼす部分の温度を測定
するよう形成することが好ましい。このような温度検出
箇所としては、センサ部あるいはトルク伝達軸10とする
ことが考えられるが、本実施例では、磁気センサ12の温
度を検出出力するように形成されている。Therefore, the torque detector of the present invention is provided with the temperature detector 90 for detecting the temperature of the torque detector. The temperature detector 90 has different temperature detection points depending on which temperature is used for temperature correction, but generally, it is preferable that the temperature detector 90 is formed so as to measure the temperature of the portion that most affects the torque detection output characteristic. . Although it is conceivable to use the sensor portion or the torque transmission shaft 10 as such a temperature detection location, in the present embodiment, it is formed so as to detect and output the temperature of the magnetic sensor 12.

また、このような温度検出器90は、熱電対あるいは赤外
線センサ等各種のセンサを用いて形成することができる
が、一般的には、測定対象が静止物体の場合には熱電対
を、測定対象がトルク伝達軸10のように回転体である場
合には赤外線センサ等を使用する。Further, such a temperature detector 90 can be formed by using various sensors such as a thermocouple or an infrared sensor. Generally, when the measurement target is a stationary object, the thermocouple is used. When is a rotating body like the torque transmission shaft 10, an infrared sensor or the like is used.

実施例では、熱電対62を用いて磁気センサ12の動作温度
の検出を行い、この熱電対62の出力に対し、温度検出回
路64を用いて室温補償、増幅を施し、最適な電圧レベル
の温度検出信号Ｔとして出力している。In the embodiment, the thermocouple 62 is used to detect the operating temperature of the magnetic sensor 12, and the temperature detection circuit 64 is used to perform room temperature compensation and amplification on the output of the thermocouple 62 to obtain an optimum voltage level temperature. It is output as the detection signal T.

（ｄ）トルク補正回路 そして、検出信号処理回路32から出力されるトルク検出
信号Ｓ、温度検出器60から検出される検出温度Ｔおよび
回転角検出器から出力される検出角度θはトルク補正回
路100に入力され、ここで所定の演算処理が施され、ト
ルク信号Tqとして出力される。(D) Torque correction circuit Then, the torque detection signal S output from the detection signal processing circuit 32, the detected temperature T detected from the temperature detector 60, and the detection angle θ output from the rotation angle detector are the torque correction circuit 100. Is input to the device, is subjected to predetermined arithmetic processing, and is output as a torque signal Tq.

ここにおいて、温度信号処理回路32および温度検出回路
64から出力される信号S,Tはアナログ信号であるため、
本実施例ではこれをA/D変換回路102を用いてデジタル信
号に変換する。そして、デジタル信号に変換されたＴ、
Ｓの各信号と、角度検出器54からデジタル化され出力さ
れる信号θは、マルチプレクサ104に入力される。Here, the temperature signal processing circuit 32 and the temperature detection circuit
Since the signals S and T output from 64 are analog signals,
In the present embodiment, this is converted into a digital signal using the A / D conversion circuit 102. Then, T converted into a digital signal,
Each signal of S and the signal θ digitized and output from the angle detector 54 are input to the multiplexer 104.

本実施例のトルク補正回路100は、このように入力され
る信号S,T,θを用い、前記第４図に示す演算ネットワー
クに基づく補正演算処理を施し、トルクTqを演算出力す
るように形成されている。The torque correction circuit 100 of the present embodiment is configured to perform correction calculation processing based on the calculation network shown in FIG. 4 using the signals S, T, θ input in this way, and calculate and output the torque Tq. Has been done.

このため、実施例の補正演算回路100は、第４図に示す
入力層のノード０に対応する調整器116と、ノード１〜2
6に対応する第１層メモリ106と、中間層のノード０に対
応する調整器122と、ノード１〜10に対応する第２層メ
モリ108と、出力層のノード１〜10に対応する第３層メ
モリ110とを有する。Therefore, the correction arithmetic circuit 100 of the embodiment includes the adjuster 116 corresponding to the node 0 of the input layer shown in FIG.
6, the first layer memory 106 corresponding to 6, the adjuster 122 corresponding to the node 0 of the intermediate layer, the second layer memory 108 corresponding to the nodes 1 to 10, and the third layer corresponding to the nodes 1 to 10 of the output layer. Layer memory 110.

また、前記第１層メモリ106と第２層メモリ108との間に
は、両メモリ間の重み係数W_i,j ^(1,2)が記憶された重み
係数メモリI112と、前記（９），（10），（12）式の演
算を行う演算器I114とが設けられている。Further, between the first layer memory 106 and the second layer memory 108, a weighting coefficient memory I112 in which a weighting coefficient W _{i, j} ^(1,2) between both memories is stored, and (9), An arithmetic unit I114 for performing the arithmetic operations of equations (10) and (12) is provided.

また、第２層メモリ108と第３層メモリ110との間には、
両メモリ間の重み係数W_i,j ^(2,3)が登録された重み係数
メモリI118と、前記（11），（12）式の演算OKを行う演
算器II120とが設けらている。Further, between the second layer memory 108 and the third layer memory 110,
A weight coefficient memory I118 in which a weight coefficient W _{i, j} ^(2,3) between both memories is registered, and an arithmetic unit II120 for performing the calculation OK of the equations (11) and (12) are provided.

そして、マルチプレクサ104からデジタル化された信号
S,T,θが第１層メモリ106に入力されると、この第１層
メモリ106からは前記（８）式に示すデータが演算器I11
4へ向け出力され、これと同時に調整器116からは前記
（７）式に示すデータが演算器114へ向け出力される。And the digitized signal from the multiplexer 104
When S, T, and θ are input to the first layer memory 106, the data shown in the equation (8) is output from the first layer memory 106 to the arithmetic unit I11.
4 and at the same time, the regulator 116 outputs the data shown in the equation (7) to the calculator 114.

そして、演算器I114は、このようにして入力されるデー
タO_j(1)と、重み係数メモリI112内に登録されている重
み係数W_i,j ^(1,2)を用い、前記（９），（10），（12）
式の演算を行い、その演算結果O_j(2)を第２層メモリ108
へ記憶する。この内容は、第４図で示す中間層の内容に
相当している。Then, the computing unit I114 uses the data O _j (1) thus input and the weighting factors W _{i, j} ^(1,2) registered in the weighting factor memory I112 to calculate the above (9) , (10), (12)
The calculation result is calculated, and the calculation result O _j (2) is stored in the second layer memory 108.
Memorize to This content corresponds to the content of the intermediate layer shown in FIG.

この演算が終了すると、次に調整器122から前記（９）
式、第２層メモリ108からは前記（10）式のデータが演
算器II120へ向け出力される。そして、演算器II120は、
このようにして入力されるデータと、重み係数メモリII
118内に登録されている重み係数W_i,j ^(2,3)を用いて前記
（11），（12）式の演算を行い、その演算結果O_j(3)を
第３層メモリ110へ記憶する。この内容は、第４図に示
す出力層の内容に相当し、補正された伝達トルクTqとな
っている。When this calculation is completed, the adjuster 122 then executes (9)
From the equation, the second layer memory 108 outputs the data of the equation (10) to the arithmetic unit II 120. And the computing unit II 120
The data input in this way and the weight coefficient memory II
The weighting factors W _{i, j} ^(2,3) registered in 118 are used to perform the calculations of the equations (11) and (12), and the calculation result O _j (3) is stored in the third layer memory 110. Remember. This content corresponds to the content of the output layer shown in FIG. 4, and is the corrected transmission torque Tq.

なお、前記データO_j(3)は連続量である。このため、こ
れを変換回路124を用いて（13）〜（15）式の二値化と
重み付けを行い、補正されたトルク信号Tqとして出力し
ている。The data O _j (3) is a continuous quantity. For this reason, this is binarized and weighted by the conversion circuit 124 using equations (13) to (15) and output as a corrected torque signal Tq.

このように、本実施例によれば、非常に簡単な構成で、
トルク検出信号S,回転角度θ，温度Ｔの状態に対応した
補正トルク信号Tqを得ることができる。Thus, according to this embodiment, with a very simple configuration,
The corrected torque signal Tq corresponding to the torque detection signal S, the rotation angle θ, and the temperature T can be obtained.

なお、実施例では調整器116を、第１層メモリ106と並列
に設けている。そして、その値を演算器I114に向け出力
し、（７）式に示す第１層のノード０の役割をもたせて
いる。In the embodiment, the adjuster 116 is provided in parallel with the first layer memory 106. Then, the value is output to the arithmetic unit I114 to serve as the node 0 of the first layer shown in the equation (7).

これにより、次層の出力O_j(2)（ｊ≠０）のレベルを第
１層へ物理量入力_j(1)に依存することなく、シフトす
ることが可能となる。つまり、W_ij ^(1,2)の学習によりO_j
(2)出力値が変化できる範囲を広げる働きをもつ。従っ
て、この調整器116を用いることにより、補正演算の適
用範囲を調整し広げることができる。As a result, the level of the output O _j (2) (j ≠ 0) of the next layer can be shifted to the first layer without depending on the physical quantity input _j (1). That is, by learning W _ij ^(1,2) , O _j
(2) It has the function of expanding the range in which the output value can be changed. Therefore, by using the adjuster 116, it is possible to adjust and widen the applicable range of the correction calculation.

また、もう一つの調整器122も、前記調整器116と同様な
動作を行う。Further, the other adjuster 122 also performs the same operation as the adjuster 116.

（ｅ）重み係数決定回路 ところで、このようなトルク補正回路100を用いて前述
した補正演算を行うためには、予め前記各重み係数メモ
リI122,重み係数メモリII118に最適重み係数を書込んで
やる必要がある。(E) Weighting coefficient determination circuit By the way, in order to perform the above-described correction calculation using the torque correction circuit 100, the optimum weighting coefficient is written in advance in each of the weighting coefficient memory I122 and the weighting coefficient memory II118. There is a need.

このため本発明の装置には、学習により前記重み係数を
決定する重み係数決定回路200が設けられている。For this reason, the apparatus of the present invention is provided with a weight coefficient determination circuit 200 that determines the weight coefficient by learning.

この重み係数決定回路200は、トルク測定に先だって予
め学習用に用意された前記（１）式の学習パターンを用
い、演算されたトルクTqと基準測定トルクTqmesとの誤
差が最少となるよう、重み係数Ｗを変化させるという学
習を繰り返して行い、最適重み係数を自己組織的に決定
する。This weighting factor determination circuit 200 uses the learning pattern of the formula (1) prepared for learning in advance prior to torque measurement, so that the error between the calculated torque Tq and the reference measured torque Tqmes is minimized. The learning of changing the coefficient W is repeated to determine the optimum weighting coefficient in a self-organizing manner.

このため、本発明の係数決定回路200は、較正用の基準
信号Tqmesを発生する較正信号発生器210と、重み係数更
新演算器II212および重み係数更新演算器I214とを含
む。Therefore, the coefficient determination circuit 200 of the present invention includes the calibration signal generator 210 that generates the reference signal Tqmes for calibration, the weight coefficient update calculator II212 and the weight coefficient update calculator I214.

前記較正信号発生器210は、トルク伝達軸10を介して実
際に伝達されるトルクを、較正信号として出力するよう
に形成されている。このとき出力される較正信号は、ト
ルクの測定範囲、軸の停止から高回転、低温から高温に
わたる広い測定範囲において、センサ出力Ｓを較正する
に十分な精度と応答性を有する必要がある。このため、
実施例では歪みゲージとテレメータからなるトルクメー
タを用い、トルク伝達軸10を介して実際に伝達されるト
ルクを直接測定し、これを較正信号Tqmesとして出力す
るように形成されている。The calibration signal generator 210 is configured to output the torque actually transmitted through the torque transmission shaft 10 as a calibration signal. The calibration signal output at this time needs to have sufficient accuracy and responsiveness to calibrate the sensor output S in a torque measurement range, a wide measurement range from shaft stop to high rotation, and low temperature to high temperature. For this reason,
In the embodiment, a torque meter including a strain gauge and a telemeter is used, and the torque actually transmitted via the torque transmission shaft 10 is directly measured and is output as a calibration signal Tqmes.

そして、このようにして出力された較正信号Tqmesは、
第（１）式に示す学習パターンＹとして用いられる。Then, the calibration signal Tqmes output in this way is
It is used as the learning pattern Y shown in the equation (1).

また、このときマルチプレクサ104から出力されるS,T,
θのデータは、同様に（１）式で示す学習パターンＸと
して用いられ、第１層メモリ106に入力される。Further, at this time, S, T, output from the multiplexer 104
Similarly, the data of θ is used as the learning pattern X represented by the equation (1) and input to the first layer memory 106.

学習過程においては、式（１）に示す学習パターンＸに
対し（７）〜（12）式の一連の補正演算動作を行い、第
３層メモリ110内に（11）式で示すデータを書き込む。In the learning process, a series of correction calculation operations of equations (7) to (12) are performed on the learning pattern X shown in equation (1), and the data shown in equation (11) is written in the third layer memory 110.

そして、この第３層メモリ110内に記憶されたデータ
は、加重器216に入力され、ここで、重み2^jがかけられO
_j(3)・2^jとして、重み係数更新演算器210に入力される。
同時に第３層メモリ110内のデータは、直接重み係数更
新演算器210に入力される。Then, the data stored in the third layer memory 110 is input to the weighter 216, where the weight 2 ^j is applied and O
_The weight coefficient update calculator 210 is input as _j (3) · 2 ^j .
At the same time, the data in the third layer memory 110 is directly input to the weight coefficient update calculator 210.

また第２層メモリ108のデータO_j(2)が重み係数更新演算
器210に入力される。Further, the data O _j (2) of the second layer memory 108 is input to the weight coefficient update calculator 210.

また、較正信号発生器210から出力される学習パターン
Ｙ（すなわち較正用の基準トルクTqmes）は、重み係数
更新演算器212へ入力される。Further, the learning pattern Y output from the calibration signal generator 210 (that is, the reference torque Tqmes for calibration) is input to the weight coefficient update calculator 212.

重み係数更新演算器210は、これらの値より（４），
（３）式の演算を実行し、重み係数メモリII118の内容
を更新する。The weighting factor update calculator 210 calculates (4),
The calculation of the equation (3) is executed to update the contents of the weight coefficient memory II 118.

そして、重み係数更新演算器II212は、両者の二乗誤差
が最少となるように、学習を繰り返して行う。Then, the weighting factor update calculator II212 repeats the learning so that the squared error between them is minimized.

そして、重み係数更新演算I214は、重み係数更新演算器
212より を入力し、第２層メモリ108よりO_j(2)を入力し、第１層
メモリ106よりO_j(1)を入力し重み係数メモリI112より重
み係数W_ij ^(1,2)を入力し、式（２），（５）に基づき誤
差が最少となるように重み係数を求め、重み係数メモリ
II112の重み係数を更新する。Then, the weight coefficient update calculation I214 is performed by the weight coefficient update calculation unit.
From 212 Enter a, than the second layer memory 108 enter the O _j (2), enter the weight coefficient W _ij ^{(1, 2)} from the weight coefficient memory I112 Type O _j a (1) than the first layer memory 106 , The weight coefficient is calculated based on the equations (2) and (5) so that the error is minimized, and the weight coefficient memory
Update the weighting coefficient of II112.

以上の学習は、加重器216から出力される演算トルク
と、較正信号発生器210の出力Tqmesとが十分近似される
まで繰り返して行う。The above learning is repeated until the calculated torque output from the weighter 216 and the output Tqmes of the calibration signal generator 210 are sufficiently approximated.

このような一連の学習により、複雑な非線形トルク成分
の入出力関係が自己組織的に形成され、学習された結果
が、重み係数メモリI112,重み係数メモリII118内に残り
学習が終了する。By such a series of learning, a complicated input / output relationship of the nonlinear torque component is formed in a self-organizing manner, and the learned result remains in the weight coefficient memory I112 and the weight coefficient memory II118, and the learning ends.

このような学習に際し、注意すべき事項としては、前記
（４）式における重み2^jの存在である。A matter to be noted in such learning is the presence of the weight 2 ^{j in} the equation (4).

これは３層の第ｊ成分であるO_j(3)と、学習パターン成
分Y_jの差が上位ビットほど最終的２進表現に対して大き
な誤差となることを考慮したものである。もし、この項
を入れなければ、各ｊ成分の意味が対等になり、本発明
での誤差補正力は非常に低下すると考えられるからであ
る。This takes into consideration that the difference between the j-th component of the three layers, O _j (3), and the learning pattern component Y _j becomes a larger error with respect to the final binary representation as the higher order bits are. If this term is not included, it is considered that the meanings of the respective j components become equal, and the error correction power in the present invention is greatly reduced.

そして、重み係数決定回路200による学習が終了する
と、この回路の役割は終了するので、その後は重み係数
更新演算器I212,重み係数更新演算器II214は動作を停止
する。Then, when the learning by the weighting factor determination circuit 200 is finished, the role of this circuit is finished, and thereafter the weighting factor update computing unit I212 and the weighting factor updating computing unit II214 stop their operations.

以上説明したように、本発明の重み係数決定回路200
は、トルク補正回路100の第１層メモリ106に入力される
学習パターンＸから求まる各層の出力と、較正信号発生
器210から出力される学習パターンＹとの対応関係を表
わす重み係数を求めることができる。このため、求めた
重み係数に基づき前記（７）〜（15）式の演算を行うこ
とにより、トルク伝達軸10を介して伝達される瞬時トル
クTqを、トルク伝達軸10の停止から高速回転、低トルク
から高トルク、低温から高温という広範囲の測定条件に
おいて高い精度で測定することが可能となる。As described above, the weighting factor determination circuit 200 of the present invention
Is a weighting coefficient that represents the correspondence between the output of each layer obtained from the learning pattern X input to the first layer memory 106 of the torque correction circuit 100 and the learning pattern Y output from the calibration signal generator 210. it can. Therefore, the instantaneous torque Tq transmitted through the torque transmission shaft 10 is changed from the stop of the torque transmission shaft 10 to the high speed rotation by performing the calculation of the equations (7) to (15) based on the obtained weight coefficient. It is possible to measure with high accuracy under a wide range of measurement conditions from low torque to high torque and from low temperature to high temperature.

第２実施例 第２図には、本発明に係るトルク検出装置の好適な第２
実施例が示されている。Second Embodiment FIG. 2 shows a second preferred embodiment of the torque detection device according to the present invention.
Examples are given.

前記第１実施例では、第１層メモリ106から第３層メモ
リ110に至る回路により、全トルク成分に対する補正を
行っていた。In the first embodiment, the circuit from the first layer memory 106 to the third layer memory 110 corrects all torque components.

トルク成分Tqは、次式で示すように、線形の一次式成分
Tqlと、非線形誤差成分Tqnの２つの成分の和により表現
される。The torque component Tq is a linear linear equation component as shown in the following equation.
It is represented by the sum of two components, Tql and the nonlinear error component Tqn.

Tq＝Tql＋Tqn …（17） ただし、 Tql:一次式で表現されるトルク成分 Tqn:一次式で表現できないトルク成分 （飽和特性等の、モデル化が困難な非線形成分） ここにおいて、Tqlは単純に求めたトルク成分であり、T
qnはその誤差補正項としても考えられる。Tq = Tql + Tqn (17) where Tql: Torque component expressed by linear equation Tqn: Torque component that cannot be expressed by linear equation (Nonlinear component that is difficult to model such as saturation characteristics) where Tql is simply calculated Torque component, T
qn can also be considered as the error correction term.

本実施例のトルク検出装置では、本発明を前記Tqnで表
わされる非線形誤差成分に対する補正に用いる。In the torque detection device of the present embodiment, the present invention is used for correction for the non-linear error component represented by Tqn.

（ａ）まず前記（17）式に含まれる線形の一次近似成
分、すなわちTqlの測定について説明する。(A) First, the measurement of the linear first-order approximation component included in the equation (17), that is, Tql will be described.

測定原理 このような一次近似のトルク成分は、磁気センサ12の検
出信号Ｓを用いて次式で表わされる。Measurement Principle The torque component of such a first-order approximation is expressed by the following equation using the detection signal S of the magnetic sensor 12.

Ｓ＝Sens・Tql＋Offs …（18） ただし、 Sens:感度（単位印加トルク当りのトルク検出出力量） Tql:印加トルク量 Offs:オフセット出力 （印加トルク０のときの出力） 前記トルク検出信号Ｓがトルク伝達軸10の回転により変
動することを考慮すると、前記（18）式は次式で表わさ
れる。S = Sens-Tql + Offs (18) However, Sens: Sensitivity (torque detection output amount per unit applied torque) Tql: Applied torque amount Offs: Offset output (output when applied torque is 0) The torque detection signal S is torque. Considering that the transmission shaft 10 varies depending on the rotation thereof, the equation (18) is represented by the following equation.

Ｓ（θ）＝Sens（θ）・Tql＋Offs（θ） …（19） ただし、θ：回転磁性体の角度位置 ここにおいて、感度およびオフセット信号は、第11図，
第12図に示すように変化する。従って、トルク伝達軸10
が回転すると、トルク検出出力Ｓ（θ）は、印加トルク
一定の場合でも、第13図示すように変動する。S (θ) = Sens (θ) · Tql + Offs (θ) (19) where θ is the angular position of the rotating magnetic body. Here, the sensitivity and offset signals are shown in FIG.
It changes as shown in FIG. Therefore, the torque transmission shaft 10
When is rotated, the torque detection output S (θ) fluctuates as shown in FIG. 13 even when the applied torque is constant.

また、前記感度およびオフセット出力は、検出装置の温
度が変化すると変動する。Also, the sensitivity and offset output fluctuate as the temperature of the detector changes.

第14図および第15図には、感度、オフセット出力の温度
依存特性の一例が示されている。ただし、回転体の回転
位置θは一定とする。14 and 15 show an example of the temperature dependence characteristics of sensitivity and offset output. However, the rotation position θ of the rotating body is constant.

従って、第16図に示すように、印加トルクが一定の場合
でもトルク検出出力Ｓ（センサ出力）は変動してしま
う。Therefore, as shown in FIG. 16, the torque detection output S (sensor output) fluctuates even when the applied torque is constant.

留意する点は、被測定体内での磁気特性不均一分布によ
るトルク検出信号の変動と、温度変化によるトルク検出
信号の変動とは、おたがいに独立した事象であるという
こである。It should be noted that the fluctuation of the torque detection signal due to the non-uniform distribution of the magnetic characteristics in the body to be measured and the fluctuation of the torque detection signal due to the temperature change are independent events.

このため、温度Ｔの関数で表される感度、オフセット信
号は、回転位置の関数で表される感度Sens（θ）、オフ
セット信号Offs（θ）と、前記温度依存関数f₁(T)，f
₂(T)との積として次式で表されることとなる。Therefore, the sensitivity and the offset signal represented by the function of the temperature T are the sensitivity Sens (θ) and the offset signal Offs (θ) represented by the function of the rotational position, and the temperature dependent functions f ₁ (T), f.
It is expressed by the following equation as the product of ₂ (T).

Sens（θ,T）＝Sens（θ）・f₁(T) …（21） Offs（θ,T）＝Offs（θ）・f₂(T) …（22） 但し、f₁(T)，f₂(T)は次式で表される。Sens (θ, T) = Sens (θ) · f ₁ (T)… (21) Offs (θ, T) = Offs (θ) · f ₂ (T)… (22) where f ₁ (T), f ₂ (T) is expressed by the following equation.

f₁(T)＝a₁+b₁・Ｔ …（23） f₂(T)＝a₂+b₂・Ｔ …（24） a₁,b₁,a₂,b₂は定数 従って、２つの変動原因を同時に考慮した場合、トルク
検出信号Ｓ（θ,T）は、以下の式ように表される。f ₁ (T) = a ₁ + b ₁ · T (23) f ₂ (T) = a ₂ + b ₂ · T (24) a ₁ , b ₁ , a ₂ , b ₂ are constants, so 2 When the two fluctuation causes are considered at the same time, the torque detection signal S (θ, T) is expressed by the following equation.

Ｓ（θ,T）＝Sens（θ,T）・Tql ＋Offs（θ,T） …（20） 従って、トルクTqlを求めると、次のようになる。S (θ, T) = Sens (θ, T) · Tql + Offs (θ, T) (20) Therefore, the torque Tql is calculated as follows.

Tql＝Ａ（θ）Ｓ（θ,T）・［1/f₁(T)］ ＋Ｂ
（θ）・［f₂(T)/f₁(T)］ …（25） ただし、 Ａ（θ）＝［1/Sens（θ）］ …（26） Ｂ（θ）＝−［Offs（θ）/Sens（θ）］ …（27） 以上のようにして、トルク伝達軸10の回転角度θ、検出
装置の動作温度Ｔに対する依存性を補償した、１次近似
の補正トルクTqlを得ることができる。Tql = A (θ) S (θ, T) ・ [1 / f ₁ (T)] + B
(Θ) · [f ₂ (T) / f ₁ (T)] (25) where A (θ) = [1 / Sens (θ)] (26) B (θ) =-[Offs (θ ) / Sens (θ)] (27) As described above, the first-order approximation correction torque Tql that compensates for the rotation angle θ of the torque transmission shaft 10 and the dependence of the detection device on the operating temperature T can be obtained. it can.

回路構成 本実施例のトルク補正回路100は、このような補正演算
を行うために、線形補正用演算器130、感度係数メモリ1
32、オフセット係数メモリ134、温度係数メモリ136を含
む。Circuit Configuration The torque correction circuit 100 of the present embodiment uses the linear correction calculator 130 and the sensitivity coefficient memory 1 to perform such correction calculation.
32, offset coefficient memory 134, temperature coefficient memory 136 is included.

そして、前記感度係数メモリ132、オフセット係数メモ
リ134には、トルク伝達軸10の各回転位置θに対応した
感度Sens（θ）およびオフセット成分Offs（θ）が設定
されている。また、前記温度係数メモリ136には、（2
3）、（24）式に示す温度係数a₁,b₁,a₂,b₂が設定されて
いる。Then, in the sensitivity coefficient memory 132 and the offset coefficient memory 134, the sensitivity Sens (θ) and the offset component Offs (θ) corresponding to each rotational position θ of the torque transmission shaft 10 are set. Further, the temperature coefficient memory 136 stores (2
The temperature coefficients a ₁ , b ₁ , a ₂ , b ₂ shown in equations 3) and (24) are set.

そして、線形補正用演算器130は、マルチプレクサ104か
ら入力されるS,T,θの各データに基づき、対応する係数
群を各メモリ132,134,136から読出し、前記（25）式に
示す演算を行い、Tqlを出力する。Then, the linear correction arithmetic unit 130 reads a corresponding coefficient group from each of the memories 132, 134, and 136 based on each data of S, T, and θ input from the multiplexer 104, performs the operation shown in the equation (25), and calculates Tql Is output.

このようにして、θ,Tに対する依存性を補償した一次関
数近似の補正トルクTqlを求めることができる。In this way, it is possible to obtain the correction torque Tql of a linear function approximation that compensates for the dependence on θ, T.

（ｂ）誤差補正項Tqnの演算 本発明のトルク補正回路100を用い、前記誤差補正項Tqn
の演算を行うためには、入力データS,T,θと、誤差補正
項Tqnをモデリングする学習を繰り返し行い、各メモリ1
06,108,110間の重み係数を決定しなければならない。(B) Calculation of error correction term Tqn Using the torque correction circuit 100 of the present invention, the error correction term Tqn is calculated.
In order to perform the calculation of, the learning for modeling the input data S, T, θ and the error correction term Tqn is repeated, and each memory 1
The weighting factor between 06, 108 and 110 must be determined.

このため、本実施例では、較正信号発生器210から出力
される較正信号Tqmesと、線形補正用演算器130から出力
される第一次近似の補正トルクTqlとが加算器220に入力
され、ここで次式に示す演算が行われ、誤差補正項Tqn
が求められる。Therefore, in this embodiment, the calibration signal Tqmes output from the calibration signal generator 210 and the correction torque Tql of the first-order approximation output from the linear correction calculator 130 are input to the adder 220. Then, the calculation shown in the following equation is performed and the error correction term Tqn
Is required.

Tqn＝Tqmes−Tql …（29） そして、このようにして求められた誤差補正項Tqnは、
重み係数更新演算器212へ入力される。また、第３層出
力メモリ110の出力は前記実施例と同様に加重器216を介
して重み係数更新演算器212へ入力される。Tqn = Tqmes−Tql (29) Then, the error correction term Tqn thus obtained is
The weighting factor update calculator 212 is input. Further, the output of the third layer output memory 110 is input to the weighting coefficient updating calculator 212 via the weighter 216 as in the above embodiment.

従って、本実施例における学習パターンは次式で表わさ
れる。Therefore, the learning pattern in this embodiment is expressed by the following equation.

Ｘ＝［S,θ,T］,Y＝［Tqmes−Tql］ …（28） そして、重み係数更新演算器II212,重み係数更新演算器
I214は、このように加算器220から入力される信号と加
重器216から入力される信号との二乗誤差が最少となる
よう、重み係数を演算し、重み係数メモリ118,112の内
容を更新する。X = [S, θ, T], Y = [Tqmes−Tql] (28) Then, the weight coefficient update calculator II212, the weight coefficient update calculator
The I214 calculates the weight coefficient so that the square error between the signal input from the adder 220 and the signal input from the weighter 216 is minimized, and the contents of the weight coefficient memories 118 and 112 are updated.

このような学習を、加重器216から出力される値が、加
算器220から出力される値に十分近似するまで繰り返し
行う。Such learning is repeated until the value output from the weighter 216 is sufficiently close to the value output from the adder 220.

この学習により、複雑な非線形トルク成分の入出力関係
が自己組織的に形成され、学習された結果は、重み係数
Ｗの形で各重み係数メモリ118,112内に残り、学習は終
了する。By this learning, a complicated input / output relationship of the nonlinear torque component is formed in a self-organizing manner, and the learned result remains in the weight coefficient memories 118 and 112 in the form of the weight coefficient W, and the learning ends.

そして、このような学習終了後は、各重み係数更新演算
器212,214の動作は停止する。Then, after such learning is completed, the operation of each of the weighting factor update calculators 212 and 214 is stopped.

従って、このような学習が終了すると、トルク補正回路
100は、入力されるS,T,θのデータに基づき、前記（1
7）の一次式で表わされるトルク成分Tqlを線形補正用演
算器30から出力し、一次式で表現できない非線形誤差成
分Tqnを変換回路124を介して出力する。Therefore, when such learning is completed, the torque correction circuit
100 is based on the input S, T, θ data, and (1
7) The torque component Tql represented by the linear equation is output from the linear correction computing unit 30, and the non-linear error component Tqn that cannot be represented by the linear equation is output via the conversion circuit 124.

そして、このようにして出力された各トルク成分は、加
算器138で加算され、補正されたトルク信号Tqとして出
力されることになる。Then, the respective torque components output in this way are added by the adder 138 and output as the corrected torque signal Tq.

（ｃ）測定データ 第17図、第18図には、前記（17）式に示す一次成分Tql
について回転角度θに関する補正前後のデータ、温度Ｔ
に関する補正前後のデータが示されている。(C) Measurement data FIGS. 17 and 18 show the primary component Tql shown in the equation (17).
Before and after correction of the rotation angle θ, temperature T
The data before and after the correction are shown.

同図から明らかなように、本実施例の装置は、トルク伝
達軸10の回転および検出装置の動作温度の変化に対して
も、フラットな特性を示す優れた補正効果を発揮できる
ことが理解されよう。As is clear from the figure, it can be understood that the device of the present embodiment can exhibit an excellent correction effect showing a flat characteristic even with respect to the rotation of the torque transmission shaft 10 and the change of the operating temperature of the detection device. .

また、第19図〜第21図には、（17）式の非線形誤差成分
Tqnについての飽和特性が示されており、図において点
線は理想特性、実線は実際の飽和特性を表わしている。In addition, Fig. 19 to Fig. 21 show that the nonlinear error component of equation (17) is
The saturation characteristics for Tqn are shown. In the figure, the dotted line shows the ideal characteristics and the solid line shows the actual saturation characteristics.

第19図に示すように、理想特性に比べ大幅に崩れた飽和
特性を示す場合に、第20図に示すように単に一次補正を
施しただけでは両者の誤差は少なくならない。これに対
し、本発明のように非線形成分も考慮した誤差補正を行
うことにより、第21図に示すように理想特性と実際の特
性が極めて近似し、良好な補正効果を得ることが確認さ
れた。As shown in FIG. 19, in the case where the saturation characteristic is significantly degraded as compared with the ideal characteristic, the error between the two is not reduced by simply performing the primary correction as shown in FIG. On the other hand, by performing the error correction in consideration of the non-linear component as in the present invention, it was confirmed that the ideal characteristic and the actual characteristic are extremely close to each other as shown in FIG. 21, and a good correction effect is obtained. .

以上説明したように、本実施例のトルク検出によって
も、停止から高速回転、低トルクから高トルク、低温か
ら高温という広範囲の測定範囲において高精度の瞬時ト
ルクの検出が可能となる。As described above, the torque detection of the present embodiment also makes it possible to detect the instantaneous torque with high accuracy in a wide measurement range from stop to high speed rotation, low torque to high torque, and low temperature to high temperature.

第３実施例 第３図には、本発明の好適な第３実施例が示されてい
る。Third Embodiment FIG. 3 shows a preferred third embodiment of the present invention.

この第３実施例は、前記第２実施例と同じ演算を行うよ
うに形成されているが、その特徴は重み係数決定回路20
0の演算をマイクロコンピュータ240を用いて行い、さら
にトルク補正回路100の演算を、乗算器142,算術論理演
算器144および累算器146からなる１組の演算ユニットを
用いて行うことにある。The third embodiment is formed so as to perform the same calculation as that of the second embodiment, but its characteristic feature is that the weight coefficient determining circuit 20
The calculation of 0 is performed by using the microcomputer 240, and further the calculation of the torque correction circuit 100 is performed by using one set of arithmetic unit including the multiplier 142, the arithmetic logic operator 144 and the accumulator 146.

また、実施例のトルク補正回路100は、データバスライ
ンに接続されたデータ入力回路150,データ出力回路152
と、前記第２図に示す重み係数メモリ122,118に対応す
る非線形演算係数用EEPROM160と、第２図に示す各メモ
リ13106,108,110に対応する非線形演算用RAM162とを含
む。さらに、このトルク補正回路100は、前記第２図に
示す各メモリ132,134,136に該当する線形演算用EPROM17
0と、線形演算用のRAM172と線形および非線形の双方の
演算に用いる共用演算用RAM174とを含む。Further, the torque correction circuit 100 according to the embodiment includes the data input circuit 150 and the data output circuit 152 connected to the data bus line.
And a non-linear operation coefficient EEPROM 160 corresponding to the weighting coefficient memories 122 and 118 shown in FIG. 2 and a non-linear operation RAM 162 corresponding to each of the memories 13106, 108 and 110 shown in FIG. Further, this torque correction circuit 100 is equivalent to the linear operation EPROM 17 corresponding to each of the memories 132, 134 and 136 shown in FIG.
0, a RAM 172 for linear calculation and a shared calculation RAM 174 used for both linear and nonlinear calculations.

そして、補正演算を用いる重み係数の学習は、次のよう
にして行われる。Then, the learning of the weighting coefficient using the correction calculation is performed as follows.

まず、データ入力回路150を介して入力される学習パタ
ーンＸ（S,T,θ）に基づきトルク補正回路100は前記（1
7）式に示す一次式成分Tqlを演算し、線形演算用RAM170
へ書込む。First, based on the learning pattern X (S, T, θ) input via the data input circuit 150, the torque correction circuit 100 determines the above (1
The linear expression RAM 170 is calculated by calculating the linear expression component Tql shown in Expression 7).
Write to.

そして、加算器220は、前記RAM172内の演算データと較
正信号発生器210の出力信号とを前記（29）式に基づき
差演算し、その値をマイクロコンピュータ240に入力す
る。Then, the adder 220 calculates the difference between the calculation data in the RAM 172 and the output signal of the calibration signal generator 210 based on the equation (29), and inputs the value to the microcomputer 240.

また、マイクロコンピュータ240には、前記S,T,θから
なる学習パターンＸが入力されている。そして、このマ
イクロコンピュータ240は、前記（２）〜（15）式に示
される方法により最適重み係数Ｗを学習により決定す
る。Further, the learning pattern X made up of S, T, and θ is input to the microcomputer 240. Then, this microcomputer 240 determines the optimum weighting coefficient W by learning by the method shown in the equations (2) to (15).

そして、このようにして求めた各メモリ間の重み係数を
EEPROM160にその都度書込み、EEPROM160内の重み係数を
順次更新していく。Then, the weighting factor between each memory obtained in this way is
Each time it is written in the EEPROM 160, the weighting coefficient in the EEPROM 160 is updated sequentially.

このようにして、実施例の装置は、複雑な非線形成分の
入出力関係を自己組織的に形成し、学習された結果を、
重み係数の形で非線形演算計数用EEPROM160内に書込み
その学習を終了する。In this way, the apparatus of the embodiment self-organizes the input-output relationship of the complex nonlinear component and outputs the learned result as
The weighting coefficient is written in the non-linear operation / counting EEPROM 160 to end the learning.

そして、EEPROM160内の重み係数の更新を終了する。Then, the updating of the weighting coefficient in the EEPROM 160 is completed.

このような学習を終了すると、トルク補正回路100は、
乗算器142,算術論理演算144および累算器146からなる１
組の演算ユニットを用い、前記第２実施例と同様にして
（17）式の一次成分Tql、非線形成分Tqnを演算し、これ
を線形演算用RAM172,非線形演算用RAM162に書込む。こ
のとき、非線形トルク成分Tqnの演算には、（10）式、
（11）式に示すように多数の積和演算を必要とするが、
本実施例では乗算器142,算術論理演算器144,類算器146
を組合わせてＹ←Ａ＊Ｘ＋Ｙで表わされる連続積和演算
をパイプライン的に高速で実行することが可能となる。When such learning is completed, the torque correction circuit 100
1 consisting of a multiplier 142, an arithmetic logic operation 144 and an accumulator 146
Using a set of arithmetic units, the primary component Tql and the non-linear component Tqn of equation (17) are calculated in the same manner as in the second embodiment, and these are written in the linear arithmetic RAM 172 and the nonlinear arithmetic RAM 162. At this time, to calculate the nonlinear torque component Tqn, equation (10),
Although a large number of multiply-add operations are required as shown in equation (11),
In this embodiment, a multiplier 142, an arithmetic logic operator 144, a classifier 146
It is possible to execute the continuous product-sum operation represented by Y ← A * X + Y at a high speed in a pipeline manner by combining the above.

そして、このようにしてTqlとTqnとが求まると、両者を
算術論理演算器144を用いて加算し、共用演算用RAM174
を経てデータ出力回路152から補正トルク信号Tqとして
出力する。Then, when Tql and Tqn are obtained in this way, both are added using the arithmetic logic operation unit 144, and the shared operation RAM 174
After that, the data output circuit 152 outputs the corrected torque signal Tq.

このようにして、本実施例のトルク検出装置によって
も、停止から高速回転、低トルクから高トルク、低温か
ら高温という広い測定条件においても高精度の瞬時トル
ク検出を行うことが可能となる。In this way, also with the torque detection device of this embodiment, it is possible to perform highly accurate instantaneous torque detection under a wide range of measurement conditions from stop to high speed rotation, low torque to high torque, and low temperature to high temperature.

なお、本発明は前記実施例に限定されるものでは無く、
その発明の要旨の範囲内で各種の変形実施が可能であ
る。The present invention is not limited to the above embodiment,
Various modifications can be made within the scope of the invention.

例えば、前記各実施例では被測定体として回転運動する
トルク伝達軸を例にとり説明したが、本発明はこれに限
らず、並進往復運動するトルク伝達体に対しても同様に
適用可能であることは言うまでもない。For example, in each of the embodiments described above, the torque transmission shaft that rotates as the object to be measured has been described as an example, but the present invention is not limited to this and is similarly applicable to a torque transmission body that performs translational reciprocating motion. Needless to say.

また、前記実施例ではヘッド型磁気センサを用いた場合
を例にとり説明したが、リング形状の磁気センサを用い
た場合にも適用可能であることはいうまでもなく、また
磁気センサ以外の他のタイプの物理量センサを用いた場
合においても適用可能であることはいうまでもない。Further, in the above-described embodiment, the case where the head type magnetic sensor is used has been described as an example, but it goes without saying that the present invention is also applicable to the case where a ring-shaped magnetic sensor is used, and other than the magnetic sensor. Needless to say, the present invention can be applied to the case where a physical quantity sensor of the type is used.

また、前記実施例では、本発明をトルク検出装置に対し
適用した場合を例にとり説明したが、本発明はこれに限
らず、これ以外の他の物理量、例えば力，歪，圧力，温
度，反射率を検出する物理量センサを用いた場合でも、
同様にして被測定体の位置および温度変動等の影響を補
正できることは明らかである。Further, in the above-described embodiment, the case where the present invention is applied to the torque detection device has been described as an example, but the present invention is not limited to this, and other physical quantities such as force, strain, pressure, temperature, and reflection. Even when using a physical quantity sensor that detects the rate,
It is obvious that the influence of the position of the object to be measured and the temperature variation can be similarly corrected.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第１図は、本発明が適用されたトルク検出装置の好適な
第１実施例の説明図、 第２図は、本発明のトルク検出装置の好適な第２実施例
の説明図、 第３図は、本発明の好適な第３実施例の説明図、 第４図は、本発明の装置に用いられる重み係数決定回路
の演算ネットワークの一例を示す説明図、 第５図および第６図は、前記第１図〜第３図に示す回路
に用いられる磁気センサの概略説明図、 第７図および第８図には、一般的な磁気センサの概略説
明図、 第９図は、第１図および第２図に示す回路に用いられる
磁気センサ用の駆動回路および検出信号処理回路のブロ
ック回路図、 第10図は、一般的なトルク検出装置のブロック回路図、 第11図および第12図は、回転体の回転位置に対応した感
度およびオフセット信号の説明図、 第13図は磁気センサから出力される補正前のトルク検出
信号Ｓの説明図、 第14図および第15図は、温度による感度およびオフセッ
ト信号の変動を示す説明図、 第16図は、温度補正を行う前のトルク検出信号の説明
図、 第17図は、回転磁性体周上の補正前のトルク検出出力と
補正後のトルク検出出力の説明図、 第18図は、トルク検出信号の補正前の温度依存特性と補
正後の温度依存特性の説明図、 第19図は、トルク検出信号の飽和特性の説明図、 第20図は、トルク検出出力を一次補正した場合の補正誤
差の説明図、 第21図は、非線形成分も考慮して補正を行った場合の補
正誤差の説明図である。 100…トルク補正回路 106…第１層メモリ 108…第２層メモリ 110…第３層メモリ 112…重み係数メモリＩ 114…演算器Ｉ 116…調整器 118…重み係数メモリII 120…演算器 122…調整器 200…重み係数決定回路 210…較正信号発生器 212,214…重み係数更新演算器I,II 216…加重器 240…マイクロコンピュータ。FIG. 1 is an explanatory view of a preferred first embodiment of a torque detection device to which the present invention is applied, and FIG. 2 is an explanatory view of a preferred second embodiment of the torque detection device of the present invention, FIG. Is an explanatory diagram of a preferred third embodiment of the present invention, FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of an arithmetic network of a weighting factor determination circuit used in the device of the present invention, and FIGS. 5 and 6 are Schematic explanatory views of magnetic sensors used in the circuits shown in FIGS. 1 to 3, FIGS. 7 and 8 are schematic explanatory diagrams of general magnetic sensors, and FIG. 9 is FIG. A block circuit diagram of a drive circuit and a detection signal processing circuit for a magnetic sensor used in the circuit shown in FIG. 2, FIG. 10 is a block circuit diagram of a general torque detection device, and FIGS. 11 and 12 are Explanatory diagram of sensitivity and offset signal corresponding to rotational position of rotating body, Fig. 13 shows magnetic sensor Fig. 14 and Fig. 15 are explanatory views of the torque detection signal S before correction output from the motor, Fig. 14 and Fig. 15 are explanatory views showing changes in sensitivity and offset signals due to temperature, and Fig. 16 is a torque before temperature correction. FIG. 17 is an explanatory view of the detection signal, FIG. 17 is an explanatory view of the torque detection output before correction and the torque detection output after correction on the circumference of the rotating magnetic body, and FIG. 18 is a temperature dependence characteristic of the torque detection signal before correction. FIG. 19 is an explanatory view of the temperature dependence characteristic after the correction, FIG. 19 is an explanatory view of the saturation characteristic of the torque detection signal, FIG. 20 is an explanatory view of the correction error when the torque detection output is linearly corrected, and FIG. 21 is It is explanatory drawing of the correction error at the time of performing correction also considering a nonlinear component. 100 ... Torque correction circuit 106 ... First layer memory 108 ... Second layer memory 110 ... Third layer memory 112 ... Weight coefficient memory I 114 ... Calculator I 116 ... Adjuster 118 ... Weight coefficient memory II 120 ... Calculator 122 ... Adjuster 200 ... Weighting coefficient determination circuit 210 ... Calibration signal generator 212,214 ... Weighting coefficient update calculator I, II 216 ... Weighter 240 ... Microcomputer.

フロントページの続き (72)発明者 竹内 正治 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内Continued Front Page (72) Inventor Shoji Takeuchi 1 41, Yokomichi, Nagakute-cho, Aichi-gun, Aichi-gun, Toyota Central Research Institute Co., Ltd.

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】回転運動または往復運動する被測定体の物
理量を検出する物理量検出装置において、 前記被測定体の物理量を測定する物理量センサと、 前記被測定体の運動位置を検出する位置検出手段と、 物理量検出手段の動作温度を検出する温度検出手段と、 予め所定の重み係数が設定され、その重み係数を用い前
記物理量センサから出力される信号に補正演算処理を施
し物理量検出信号として出力する物理量補正手段と、 物理量の検出に先だって、較正用の基準信号と物理量補
正手段から出力される物理量検出信号とに基づき前記重
み係数を決定する重み係数決定手段と、 を含み、 前記物理量補正手段は、 前記物理量センサおよび各検出手段の出力を記憶する第
１層メモリと、 １個あるいは複数の層からなる中間層メモリと、 最終出力を得る最終層メモリと、 前記各メモリ間の結合係数を重み係数として記憶する係
数メモリと、 前段の層メモリ内のデータに、この層メモリと対応する
係数メモリ内の重み係数を用いて所定の演算処理を施
し、次段の層メモリへその演算結果を出力する演算器
と、 を含み、被測定体の運動位置と物理量検出装置の動作温
度の変化に伴う物理量センサの検出出力信号の変動を補
正し、物理量検出信号として出力するように形成され、 前記重み係数決定手段は、 較正用の基準信号を出力する較正信号発生器と、 前記基準信号と最終層メモリから出力される信号とが一
致するよう、メモリ間の結合係数群を重み係数として演
算し、前記各係数メモリに記憶された重み係数を更新す
る学習動作を、基準値と最終層メモリの出力との誤差が
所定値以下になるまで繰返して行う係数更新演算器と、 を含み、前記係数メモリの重み係数群を学習により決定
するよう形成されたことを特徴とする物理量検出装置。1. A physical quantity detection device for detecting a physical quantity of an object to be measured which is rotating or reciprocating, and a physical quantity sensor for measuring a physical quantity of the object to be measured, and position detecting means for detecting a movement position of the object to be measured. A temperature detecting means for detecting the operating temperature of the physical quantity detecting means, and a predetermined weighting coefficient set in advance, and using the weighting coefficient, the signal output from the physical quantity sensor is subjected to correction calculation processing and output as a physical quantity detection signal. A physical quantity correction means; and a weight coefficient determination means for determining the weight coefficient based on a reference signal for calibration and a physical quantity detection signal output from the physical quantity correction means prior to the detection of the physical quantity. A first layer memory for storing the outputs of the physical quantity sensor and each detecting means; an intermediate layer memory including one or a plurality of layers; A final layer memory that obtains a force, a coefficient memory that stores the coupling coefficient between the memories as a weighting coefficient, and data in the previous layer memory is specified using the weighting coefficient in the coefficient memory corresponding to this layer memory. And a calculation unit that outputs the calculation result to the layer memory of the next stage, and the fluctuation of the detection output signal of the physical quantity sensor due to the change of the movement position of the measured object and the operating temperature of the physical quantity detection device. Is formed so as to output as a physical quantity detection signal, the weighting factor determining means includes a calibration signal generator that outputs a reference signal for calibration, and the reference signal and the signal output from the final layer memory. The learning operation of calculating the coupling coefficient group between the memories as the weighting coefficient so as to match and updating the weighting coefficient stored in each coefficient memory is performed when the error between the reference value and the output of the final layer memory is a predetermined value or less. Anda coefficient update calculator performed repeatedly until the physical quantity detecting apparatus characterized by being formed to determine the learning weight coefficient group of the coefficient memory. 【請求項２】特許請求の範囲（１）に記載の装置におい
て、 前記重み係数決定手段は、最終層メモリと係数更新演算
器との間に、最終層メモリから出力される信号に所定の
重みずけをする加重器を含むことを特徴とする物理量検
出装置。2. The apparatus according to claim 1, wherein the weighting coefficient determining means is provided between the final layer memory and the coefficient updating calculator with a predetermined weight for a signal output from the final layer memory. A physical quantity detection device characterized by including a weighting device.