JPH10323087A - Motor position controller - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To always realize ideal controllability regardless of individual difference and secular change of a motor in a motor position controller for controlling the rotation position of motor to the target position. SOLUTION: Rotation position of a motor 10 is detected by using a potentiometer 48. An excitation current I is supplied to coils 18 to 24 for generating a rotating magnetic field in the vicinities of a permanent magnet 16, and the rotating position of the motor 10 is coincided with the target position. As the deviation between rotating position and target position becomes smaller, the exciting current I is reduced to a smaller value. The rule for varying the exciting current I as stated above is evaluated based on the controllability (quantity of overshoot, high speed) of the motor 10. The above rule is renewed as required to a rule capable of obtaining a better evaluation.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、電動機位置制御装
置に係り、特に、電動機の回転位置を目標位置に制御す
る装置として好適な電動機位置制御装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a motor position control device, and more particularly to a motor position control device suitable for controlling a rotational position of a motor to a target position.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来より、例えば、特開平６−５８３５
９号に開示される如く、ステップモータを用いた減衰力
可変式ショックアブソーバが知られている。上記従来の
ショックアブソーバは、ステップモータの回転位置に応
じて減衰力を変更する可変オリフィスを備えている。従
って、上記従来のショックアブソーバによれば、ステッ
プモータの回転位置を制御することで、発生する減衰力
の大きさを適当に変化させることができる。2. Description of the Related Art Conventionally, for example, Japanese Patent Laid-Open No.
As disclosed in No. 9, a damping force variable shock absorber using a step motor is known. The conventional shock absorber has a variable orifice that changes the damping force according to the rotational position of the step motor. Therefore, according to the conventional shock absorber, the magnitude of the generated damping force can be appropriately changed by controlling the rotational position of the step motor.

【０００３】[0003]

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記従来の
ショックアブソーバにおいて、減衰力段を速やかに所望
の減衰力段に変化させるためには、ステップモータを目
標位置に向けて高速で回転させ、かつ、ステップモータ
の回転位置を速やかに目標位置に収束させることが必要
である。ステップモータを高速で回転させるためには、
ステップモータに大きな励磁電流を供給することが有効
である。一方、ステップモータは、高速で回転するほど
目標位置に対してオーバーシュートし易くなる。このた
め、ステップモータの回転位置を速やかに目標位置に収
束させるためには、ステップモータに小さな励磁電流を
供給することが望ましい。In the conventional shock absorber described above, in order to quickly change the damping force stage to a desired damping force stage, a step motor is rotated at a high speed toward a target position, and It is necessary to quickly converge the rotational position of the step motor to the target position. To rotate the step motor at high speed,
It is effective to supply a large exciting current to the step motor. On the other hand, as the step motor rotates at a higher speed, it tends to overshoot the target position. Therefore, it is desirable to supply a small exciting current to the step motor in order to quickly converge the rotational position of the step motor to the target position.

【０００４】上記の背反する要求は、例えば、ステップ
モータの回転位置が目標位置から大きく離間している間
はステップモータに対して大きな励磁電流を供給し、か
つ、ステップモータの回転位置と目標回転位置との偏差
が小さい領域では、ステップモータに対して小さな励磁
電流を供給することで、共に満たすことができる。この
ような制御によれば、ステップモータは、目標位置から
離間している間は高速で回転し、目標位置の近傍ではそ
の回転速度を低下させる。従って、上記の制御によれ
ば、ステップモータの回転位置を、速やかに、かつ、精
度良く目標位置に一致させることができる。[0004] The above conflicting requirements are, for example, that a large exciting current is supplied to the step motor while the rotational position of the step motor is far away from the target position, and that the rotational position of the step motor and the target rotational speed are different. In a region where the deviation from the position is small, both can be satisfied by supplying a small exciting current to the step motor. According to such control, the step motor rotates at a high speed while being away from the target position, and decreases its rotation speed near the target position. Therefore, according to the above control, the rotational position of the step motor can be quickly and accurately matched with the target position.

【０００５】しかしながら、ステップモータの回転位置
が目標位置から離間している場合に供給し得る励磁電流
の値、および、その回転位置が目標位置の近傍である場
合に供給し得る励磁電流の値は、ステップモータの個体
差や経時変化に起因して、常に同一の値とはならない。
従って、ステップモータについて、常に理想的な回転位
置制御を実行するためには、ステップモータの回転位置
と目標位置との偏差と、ステップモータに供給する励磁
電流の値との関係を、個々のステップモータに対応した
最適な値に設定する必要がある。However, the value of the exciting current that can be supplied when the rotational position of the step motor is away from the target position, and the value of the exciting current that can be supplied when the rotational position is near the target position are: However, the same value is not always obtained due to individual differences of the step motors and aging.
Therefore, in order to always execute ideal rotation position control for the step motor, the relationship between the deviation between the rotation position of the step motor and the target position and the value of the excitation current supplied to the step motor is determined for each step motor. It is necessary to set the optimal value corresponding to the motor.

【０００６】本発明は、上述の点に鑑みてなされたもの
であり、電動機の回転位置制御に用いられる制御値を、
個々の電動機の状態に応じた好適な値に更新することの
できる電動機位置制御装置を提供することを目的とす
る。[0006] The present invention has been made in view of the above points, and a control value used for controlling the rotational position of an electric motor is expressed as follows.
It is an object of the present invention to provide a motor position control device that can be updated to a suitable value according to the state of each electric motor.

【０００７】[0007]

【課題を解決するための手段】上記の目的は、請求項１
に記載する如く、電動機の回転位置を検出する回転位置
検出手段と、電動機の回転位置と目標位置との位置偏差
を検出する位置偏差検出手段とを備え、前記位置偏差が
消滅するように電動機の回転位置を制御する電動機位置
制御装置において、前記位置偏差に基づいて、電動機の
制御変数を所定の制御値に定める制御変数設定手段と、
前記所定の制御値を用いて電動機を駆動する電動機駆動
手段と、電動機の制御性に基づいて前記所定の制御値を
評価する制御値評価手段と、前記所定の制御値を良好な
評価の得られる値に更新する制御値更新手段と、を備え
る電動機位置制御装置により達成される。The above object is achieved by the present invention.
As described in the above, a rotational position detecting means for detecting the rotational position of the electric motor, and a position deviation detecting means for detecting a positional deviation between the rotational position of the electric motor and the target position, the motor of the motor so that the positional deviation disappears In a motor position control device that controls the rotational position, based on the position deviation, a control variable setting unit that determines a control variable of the motor to a predetermined control value,
A motor driving unit that drives the motor using the predetermined control value; a control value evaluation unit that evaluates the predetermined control value based on the controllability of the motor; and a favorable evaluation of the predetermined control value. And a control value updating means for updating the value to a value.

【０００８】本発明において、電動機は、その回転位置
と目標位置との偏差が消滅するように制御される。この
際、電動機の制御に用いられる制御変数は、所定の制御
値に設定される。従って、電動機は、その制御値が適切
な値であるほど、良好な制御性の下に制御される。換言
すると、電動機の制御性が良好である場合は、制御に用
いられた制御値が適切な値であり、一方、電動機の制御
性が良好でない場合は、制御に用いられた制御値が適切
な値でないと判断できる。上記の制御値は、電動機の制
御性に基づいて評価されると共に、より良好な評価の得
られる値に更新される。従って、本発明によれば、個々
の電動機は、それらの状態に応じた好適な制御値に基づ
いて制御される。In the present invention, the electric motor is controlled so that the deviation between its rotational position and the target position disappears. At this time, a control variable used for controlling the electric motor is set to a predetermined control value. Therefore, the electric motor is controlled with better controllability as the control value is an appropriate value. In other words, when the controllability of the motor is good, the control value used for the control is an appropriate value, while when the controllability of the motor is not good, the control value used for the control is an appropriate value. It can be determined that it is not a value. The above-mentioned control value is evaluated based on the controllability of the electric motor, and is updated to a value that can obtain a better evaluation. Therefore, according to the present invention, the individual electric motors are controlled based on suitable control values according to their states.

【０００９】上記の目的は、請求項２に記載する如く、
上記請求項１記載の電動機位置制御装置において、電動
機のオーバーシュート量を検出するオーバーシュート量
検出手段と、電動機の目標位置への収束速度を検出する
収束速度検出手段と、を備えると共に、前記制御値評価
手段が、前記オーバーシュート量と、前記収束速度とに
基づいて、前記制御値を評価する電動機位置制御装置に
より達成される。[0009] The object of the present invention is as described in claim 2.
2. The motor position control device according to claim 1, further comprising: an overshoot amount detection unit that detects an overshoot amount of the motor; and a convergence speed detection unit that detects a convergence speed of the motor to a target position. The value evaluation means is achieved by a motor position control device that evaluates the control value based on the overshoot amount and the convergence speed.

【００１０】本発明において、制御値は、電動機のオー
バーシュート量と収束速度とに基づいて評価されると共
に、オーバーシュート量を抑制するうえで好適であり、
かつ、大きな収束速度を得るうえで好適な値に更新され
る。電動機の回転位置制御に、このような制御値が用い
られると、電動機の回転位置は、大きなオーバーシュー
トを生ずることなく速やかに目標位置に一致する。In the present invention, the control value is evaluated based on the overshoot amount and the convergence speed of the motor, and is suitable for suppressing the overshoot amount.
In addition, the value is updated to a value suitable for obtaining a large convergence speed. When such a control value is used for controlling the rotation position of the motor, the rotation position of the motor quickly matches the target position without causing a large overshoot.

【００１１】上記の目的は、請求項３に記載する如く、
上記請求項１記載の電動機位置制御装置において、前記
制御値更新手段が、遺伝的アルゴリズムを用いて新世代
の制御値データを生成する新世代生成手段と、前記新世
代の制御値データの評価と前記制御値の評価とを比較す
る評価比較手段と、前記新世代の制御値データの評価が
前記制御値の評価に比して優れている場合に、前記新世
代の制御値データを新たな制御値とする制御値変更手段
と、を備える電動機位置制御装置により達成される。[0011] The above object is as described in claim 3.
2. The electric motor position control device according to claim 1, wherein the control value updating means generates new generation control value data using a genetic algorithm, and evaluates the new generation control value data. Evaluation comparing means for comparing the evaluation of the control value with the evaluation of the control value, and when the evaluation of the control value data of the new generation is superior to the evaluation of the control value, the control value data of the new generation is newly controlled. This is achieved by a motor position control device comprising:

【００１２】本発明において、制御値は、より評価の優
れた新世代の制御値データに更新される。新世代の制御
値データは、遺伝的アルゴリズムに従って生成される。
遺伝的アルゴリズムによれば、過去に生成された制御値
の遺伝子を基に、目的の達成に適した遺伝子を継承する
新世代の制御値データを生成することができる。このた
め、本発明において、所定の制御値は、速やかに、優れ
た評価の得られる値に進化する。In the present invention, the control value is updated to a new generation of control value data which is more excellent in evaluation. The new generation control value data is generated according to a genetic algorithm.
According to the genetic algorithm, a new generation of control value data that inherits a gene suitable for achieving an object can be generated based on a gene of a control value generated in the past. For this reason, in the present invention, the predetermined control value quickly evolves to a value with which excellent evaluation can be obtained.

【００１３】また、上記の目的は、請求項４に記載する
如く、上記請求項１記載の電動機位置制御装置におい
て、前記制御値更新手段が、免疫的アルゴリズムを用い
て新世代の制御値データを生成する新世代生成手段と、
前記新世代の制御値データの評価と前記制御値の評価と
を比較する評価比較手段と、前記新世代の制御値データ
の評価が前記制御値の評価に比して優れている場合に、
前記新世代の制御値データを新たな制御値とする制御値
変更手段と、を備えることを特徴とする電動機位置制御
装置。According to a fourth aspect of the present invention, in the electric motor position control device according to the first aspect, the control value updating means transmits a new generation of control value data using an immune algorithm. A new generation generating means for generating;
Evaluation comparing means for comparing the evaluation of the control value data of the new generation and the evaluation of the control value, and when the evaluation of the control value data of the new generation is superior to the evaluation of the control value,
A control value changing unit that uses the new generation control value data as a new control value.

【００１４】本発明において、制御値は、より評価の優
れた新世代の制御値データに更新される。新世代の制御
値データは、遺伝的アルゴリズムに従って生成される。
遺伝的アルゴリズムによれば、過去に生成された制御値
の遺伝子を基に、目的の達成に適した遺伝子を継承する
新世代の制御値データを生成することができる。このた
め、本発明において、所定の制御値は、速やかに、優れ
た評価の得られる値に進化する。In the present invention, the control value is updated to a new generation of control value data which has better evaluation. The new generation control value data is generated according to a genetic algorithm.
According to the genetic algorithm, a new generation of control value data that inherits a gene suitable for achieving an object can be generated based on a gene of a control value generated in the past. For this reason, in the present invention, the predetermined control value quickly evolves to a value with which excellent evaluation can be obtained.

【００１５】本発明において、制御値は、免疫的アルゴ
リズムに従って生成され、かつ、優れた評価を有する新
世代の制御値データに更新される。免疫的アルゴリズム
によれば、過去に有効であった制御値の遺伝子を基に、
目的の達成に適した遺伝子を継承する新世代の制御値デ
ータを生成することができる。このため、本発明におい
て、所定の制御値は、速やかに、優れた評価の得られる
値に進化する。In the present invention, the control value is generated according to an immune algorithm and is updated to a new generation of control value data having excellent evaluation. According to the immune algorithm, based on the genes of control values that were effective in the past,
A new generation of control value data that inherits genes suitable for achieving the object can be generated. For this reason, in the present invention, the predetermined control value quickly evolves to a value with which excellent evaluation can be obtained.

【００１６】[0016]

【発明の実施の形態】図１は、本発明の第１実施例であ
る電動機位置制御装置のシステム構成図を示す。電動機
位置制御装置は、モータ１０を備えている。モータ１０
は、その中央部に回転軸１２を備えている。回転軸１２
には、回転子１４が固定されている。また、回転子１４
の外周には、環状の永久磁石１６が装着されている。永
久磁石１６は、その周方向に、交互にＮ極またはＳ極に
着磁されている。FIG. 1 is a system configuration diagram of a motor position control device according to a first embodiment of the present invention. The motor position control device includes a motor 10. Motor 10
Is provided with a rotating shaft 12 at the center thereof. Rotary shaft 12
, The rotor 14 is fixed. Also, the rotor 14
An annular permanent magnet 16 is mounted on the outer circumference of the. The permanent magnets 16 are alternately magnetized to the N pole or the S pole in the circumferential direction.

【００１７】モータ１０は、Ａ相コイル１８、Ｂ相コイ
ル２０、Ｃ相コイル２２およびＤ相コイル２４を備えて
いる。これらのコイル１８〜２４は、永久磁石１６の周
囲に回転磁界を発生させることができるように設けられ
ている。モータ１０は、コイル１８〜２４が永久磁石１
６の周囲に所定の磁界を発生させることにより、その回
転位置をＮステップに切り換えることができる。また、
モータ１０は、コイル１６〜２４が永久磁石１６の周囲
に回転磁界を発生させることにより、異なるステップへ
回転することができる。The motor 10 includes an A-phase coil 18, a B-phase coil 20, a C-phase coil 22, and a D-phase coil 24. These coils 18 to 24 are provided so that a rotating magnetic field can be generated around the permanent magnet 16. In the motor 10, the coils 18 to 24 have the permanent magnet 1
By generating a predetermined magnetic field around 6, the rotation position can be switched to N steps. Also,
The motor 10 can be rotated to different steps by the coils 16 to 24 generating a rotating magnetic field around the permanent magnet 16.

【００１８】電動機位置制御装置は、電子制御ユニット
２６（以下、ＥＣＵ２６と称す）を備えている。ＥＣＵ
２６は、ＣＰＵ２８を備えている。ＣＰＵ２８には、バ
スライン３０を介してＲＯＭ３２、ＲＡＭ３４およびＩ
／Ｏポート３６が接続されている。ＥＣＵ２６は、モー
タ１０の回転位置を目標位置に一致させるべく後述する
処理を実行する。ＥＣＵ２６がその処理を実行するため
のプログラムは、ＲＯＭ３２に格納されている。The motor position control device includes an electronic control unit 26 (hereinafter, referred to as ECU 26). ECU
26 has a CPU 28. The CPU 28 has a ROM 32, a RAM 34 and an I
The / O port 36 is connected. The ECU 26 executes a process described below so that the rotational position of the motor 10 matches the target position. A program for the ECU 26 to execute the processing is stored in the ROM 32.

【００１９】Ｉ／Ｏポート３６には、駆動回路３８〜４
４が接続されている。駆動回路３８〜４４には、それぞ
れ、モータ１０のＡ相コイル１８〜Ｄ相コイル２４が接
続されている。駆動回路３８〜４４は、それぞれ、ＣＰ
Ｕ２８の指示に従って、所定の時期に所定の出力ゲイン
Ｇで対応するコイル（１８〜２４の何れか）に対して励
磁電流Ｉを供給する。The I / O port 36 includes driving circuits 38 to 4
4 are connected. The A-phase coils 18 to D-phase coils 24 of the motor 10 are connected to the drive circuits 38 to 44, respectively. The drive circuits 38 to 44 each include a CP
In accordance with the instruction of U28, the exciting current I is supplied to the corresponding coil (any of 18 to 24) at a predetermined time with a predetermined output gain G.

【００２０】Ｉ／Ｏポート３６には、Ａ／Ｄコンバータ
４６が接続されている。また、Ａ／Ｄコンバータ４６に
は、ポテンショメータ４８が接続されている。ポテンシ
ョメータ４８は、モータ１０の回転位置に応じた電気信
号を出力する。ＥＣＵ２６は、ポテンショメータ４８の
出力信号に基づいて、モータ１０の回転位置を検出す
る。An A / D converter 46 is connected to the I / O port 36. A potentiometer 48 is connected to the A / D converter 46. The potentiometer 48 outputs an electric signal according to the rotation position of the motor 10. The ECU 26 detects the rotational position of the motor 10 based on the output signal of the potentiometer 48.

【００２１】次に、電動機位置制御装置の動作について
説明する。上述の如く、モータ１０は、４つのコイル１
８〜２４が回転磁界を発生することにより駆動される。
ＥＣＵ２６は、モータ１０の回転位置と目標位置との間
に偏差が生じている場合に、４つのコイル１８〜２４に
適宜励磁電流Ｉを供給して回転磁界を発生させる。そし
て、ＥＣＵ２６は、モータ１０の回転位置と目標位置と
の偏差が消滅すると、以後、回転位置を目標位置に維持
すべく回転磁界を消滅させる。Next, the operation of the motor position control device will be described. As described above, the motor 10 has four coils 1
8 to 24 are driven by generating a rotating magnetic field.
When a deviation occurs between the rotational position of the motor 10 and the target position, the ECU 26 appropriately supplies the exciting current I to the four coils 18 to 24 to generate a rotating magnetic field. When the deviation between the rotation position of the motor 10 and the target position disappears, the ECU 26 thereafter eliminates the rotating magnetic field to maintain the rotation position at the target position.

【００２２】コイル１８〜２４が回転磁界を発生してい
る場合において、モータ１０は、各コイル１８〜２４に
供給される励磁電流Ｉが大きな値であるほど高速で回転
することができる。従って、モータ１０の回転位置を高
速で目標位置に近づけるためには、励磁各コイル１８〜
２４に供給される励磁電流Ｉを大きな値にすることが有
効である。一方、モータ１０は、その回転速度が高速で
あるほど目標位置に対してオーバーシュートし易い。こ
のため、モータ１０の回転位置を速やかに目標位置に収
束させるためには、各コイル１８〜２４に供給される励
磁電流Ｉが小さな値であることが望ましい。When the coils 18 to 24 generate a rotating magnetic field, the motor 10 can rotate at a higher speed as the exciting current I supplied to each of the coils 18 to 24 has a larger value. Therefore, in order to bring the rotational position of the motor 10 closer to the target position at high speed, the excitation coils 18 to
It is effective to make the exciting current I supplied to 24 a large value. On the other hand, the higher the rotation speed of the motor 10, the easier it is for the motor 10 to overshoot the target position. Therefore, in order to quickly converge the rotational position of the motor 10 to the target position, it is desirable that the exciting current I supplied to each of the coils 18 to 24 has a small value.

【００２３】図２（Ａ）〜図２（Ｄ）は、それぞれ、本
実施例においてモータ１０のＡ相コイル１８〜Ｄ相コイ
ル２４に供給される励磁電流Ｉ_A 〜Ｉ_D の波形の一例を
示す。尚、モータ１０の回転位置は、励磁電流Ｉの供給
を受けるコイルがＡ相コイル１８からＤ相コイル２４に
変化するに連れて目標位置に近づくものとする。図２
（Ａ）〜図２（Ｄ）に示す如く、本実施例において、各
コイル１８〜２４に供給される励磁電流Ｉ_A 〜Ｉ_D は、
モータ１０の回転位置と目標位置との偏差が大きいほど
大きな値とされる。励磁電流Ｉ_A 〜Ｉ_D がこのように変
化すると、回転位置が目標位置から大きく離れている場
合にモータ１０を高速で回転させ、かつ、回転位置が目
標位置に近接する場合にモータ１０を低速で回転させる
ことができる。この場合、モータ１０の回転位置を、速
やかに、かつ、大きなオーバーシュートを発生させるこ
となく目標位置に一致させることができる。FIG. 2 (A) ~ FIG 2 (D), respectively, an example of a waveform of the exciting current I _A ~I _D supplied to the A-phase coil 18~D phase coil 24 of motor 10 in this embodiment Show. It is assumed that the rotational position of the motor 10 approaches the target position as the coil receiving the excitation current I changes from the A-phase coil 18 to the D-phase coil 24. FIG.
(A) As shown in to FIG. 2 (D), in the present embodiment, the exciting current I _A ~I _D supplied to each coil 18-24,
The larger the deviation between the rotation position of the motor 10 and the target position, the larger the value. When the exciting current I _A ~I _D is changed in this manner, the motor 10 is rotated at high speed when the rotation position is far from the target position, and the motor 10 when the rotational position approaches the target position low speed Can be rotated. In this case, the rotational position of the motor 10 can be made to coincide with the target position quickly and without generating a large overshoot.

【００２４】ところで、本実施例の電動機位置制御装置
において、モータ１０の回転位置と目標位置との偏差が
減少する過程で励磁電流Ｉが過度に減少されると、モー
タ１０の回転速度が不必要に抑制される事態が生ずる。
一方、上記の如く偏差が減少する過程で励磁電流Ｉが充
分に減少されない場合は、モータ１０のオーバーシュー
トを適正に抑制できない事態が生ずる。このため、本実
施例の電動機位置制御装置において、各コイル１８〜２
４に供給される励磁電流Ｉを如何なる規則に沿って減少
させるかは、システムの特性を決める重要な項目であ
る。In the motor position control device of this embodiment, if the exciting current I is excessively reduced in the process of decreasing the deviation between the rotational position of the motor 10 and the target position, the rotational speed of the motor 10 becomes unnecessary. Occurs.
On the other hand, if the exciting current I is not sufficiently reduced in the process of reducing the deviation as described above, a situation may occur in which the overshoot of the motor 10 cannot be properly suppressed. For this reason, in the motor position control device of this embodiment, each of the coils 18 to 2
The rule for reducing the exciting current I supplied to 4 is an important item which determines the characteristics of the system.

【００２５】しかし、モータ１０の回転位置を、速やか
に、かつ、大きなオーバーシュートを生じさせることな
く目標位置に一致させるうえで最適な規則は、個々のモ
ータ１０の個体差や経時変化に起因して、常に一定には
ならない。従って、個々のモータ１０に対して、常に理
想的な回転位置制御を実行するためには、回転位置と目
標位置との偏差に基づいて励磁電流Ｉを変化させるため
の規則を、個々のモータ１０の状態等に応じて適宜最適
なものに更新する必要が生ずる。However, the most suitable rule for matching the rotational position of the motor 10 to the target position promptly and without causing a large overshoot is due to individual differences of the individual motors 10 and aging. And it is not always constant. Therefore, in order to always execute ideal rotation position control for each motor 10, a rule for changing the excitation current I based on the deviation between the rotation position and the target position is set for each motor 10 It is necessary to appropriately update to an optimum one according to the state of the system.

【００２６】本実施例の電動機位置制御装置は、上述の
要求を満たすべく、励磁電流Ｉの値を定めるための上記
の規則を、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm)を
用いて、個々のモータ１０の状態に応じた最適なものに
更新する機能を備える点に特徴を有している。以下、図
３乃至図８を参照して、本実施例の電動機位置制御装置
の特徴部について説明する。The motor position control device according to the present embodiment uses the above-mentioned rules for determining the value of the exciting current I to satisfy the above-mentioned requirements by using a genetic algorithm, and It is characterized in that it has a function of updating to an optimum one according to the state. Hereinafter, with reference to FIGS. 3 to 8, a description will be given of a characteristic portion of the electric motor position control device of the present embodiment.

【００２７】図３および図４は、上記の機能を実現すべ
くＥＣＵ２６が実行する制御ルーチンの一例のフローチ
ャートを示す。本ルーチンは、その実行が終了する毎に
繰り返し起動されるメインルーチンである。図３および
図４に示すルーチンが起動されると、先ずステップ１０
０の処理が実行される。ステップ１００では、試行タイ
マＴ_GAが所定時間Ｔ₀ 以上であるか否かが判別される。
試行タイマＴ_GAは、後述の如く、回転位置制御の試行が
終了する毎にクリアされると共に、自動的にインクリメ
ントされるタイマである。所定時間Ｔ₀は、回転位置制
御の試行を実行すべき間隔を定める時間である。上記の
判別の結果、Ｔ_GA≧Ｔ₀ が成立しないと判別された場合
は、未だ試行の時期が到来していないと判断される。こ
の場合、次にステップ１０２の処理が実行される。FIGS. 3 and 4 show a flowchart of an example of a control routine executed by the ECU 26 to realize the above functions. This routine is a main routine that is repeatedly started each time the execution is completed. When the routine shown in FIG. 3 and FIG.
0 is executed. In step 100, attempts timer T _GA whether the predetermined time T ₀ or more is determined.
The trial timer _TGA is a timer that is cleared and automatically incremented each time the trial of the rotational position control ends, as described later. The predetermined time T ₀ is a time that determines an interval at which the trial of the rotational position control should be executed. If it is determined that T _GA ≧ T ₀ does not hold as a result of the above determination, it is determined that the time for trial has not yet come. In this case, the process of step 102 is executed next.

【００２８】ステップ１０２では、“個体１”としてＲ
ＡＭ３４に記憶されている出力ゲインデータ群Ｇｓ
（１）（ｓ＝１〜Ｎ）が、出力ゲインＧｓ（ｓ＝１〜
Ｎ）に代入される。出力ゲインＧｓは、モータ１０の回
転位置と目標位置との偏差がｓステップ分に相当する場
合に駆動回路３８〜４４で用いられる出力ゲインであ
る。すなわち、駆動回路３８〜４４は、モータ１０の回
転位置と目標位置とにｓステップの偏差が存在する状況
下では、基準の電流Ｉ₀ をＧｓ倍に増幅することで得ら
れる励磁電流Ｉを、対応するコイル１８〜２４に対して
供給する。本ステップ１０２の処理が実行されると、以
後、駆動回路３８〜４４は、モータ１０の回転位置と目
標位置との偏差がｓステップである場合に、対応するコ
イル１８〜４４に対して、Ｉ＝Ｉ₀ ・Ｇｓ（１）で表さ
れる励磁電流Ｉを供給する。In step 102, R is set as "individual 1".
Output gain data group Gs stored in AM34
(1) (s = 1 to N) is the output gain Gs (s = 1 to N)
N). The output gain Gs is an output gain used by the drive circuits 38 to 44 when the deviation between the rotation position of the motor 10 and the target position corresponds to s steps. That is, in a situation where there is a deviation of s steps between the rotation position of the motor 10 and the target position, the drive circuits 38 to 44 determine the excitation current I obtained by amplifying the reference current I ₀ by Gs times. Supply to corresponding coils 18-24. When the process of step 102 is performed, the drive circuits 38 to 44 thereafter apply the I to the corresponding coils 18 to 44 when the deviation between the rotation position of the motor 10 and the target position is s steps. = I ₀ · Gs (1).

【００２９】図５は、ＥＣＵ２６がＲＡＭ３４に記憶し
ている出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｋ）を示す。図５に示
す如く、ＥＣＵ２６には、“個体１”〜“個体ｍ”まで
ｍ個のデータ群（以下、“個体ｋ”（ｋ＝１〜ｍ）と称
す）が記憶されている。個体ｋには、それぞれ、回転位
置と目標位置との偏差が１ステップである場合に用いら
れるべき出力ゲインデータＧ１（ｋ）から、上記の偏差
がＮステップである場合に用いられるべき出力ゲインデ
ータＧＮ（ｋ）まで、Ｎ個のデータが記憶されている。
また、ＥＣＵ２６は、各個体ｋと関連付けて評価値Ｘ
（ｋ）を記憶している。FIG. 5 shows the output gain data group Gs (k) stored in the RAM 34 by the ECU 26. As shown in FIG. 5, the ECU 26 stores m data groups from “individual 1” to “individual m” (hereinafter, referred to as “individual k” (k = 1 to m)). The individual k has output gain data G1 (k) to be used when the deviation between the rotational position and the target position is one step, and output gain data to be used when the deviation is N steps. Up to GN (k), N data are stored.
The ECU 26 also associates the evaluation value X with each individual k.
(K) is stored.

【００３０】図６は、個体ｋに記憶されるＮ個の出力ゲ
インデータ群Ｇｓ（ｋ）（ｓ＝１〜Ｎ）と、回転位置と
目標位置との偏差ｓとの関係を示す。図６に示す如く、
出力ゲインデータ群Ｇｓのそれぞれの値は、偏差ｓが大
きいほど大きな値となる。図７は、個体ｋの構成要素で
ある個々の出力ゲインデータＧｓ（ｋ）のデータ構造の
例を示す。本実施例において、個々の出力ゲインデータ
Ｇｓ（ｋ）は、図７に示す如く、８ビットの２値化信号
で構成されている。FIG. 6 shows the relationship between the N output gain data groups Gs (k) (s = 1 to N) stored in the individual k and the deviation s between the rotational position and the target position. As shown in FIG.
Each value of the output gain data group Gs has a larger value as the deviation s is larger. FIG. 7 shows an example of the data structure of individual output gain data Gs (k), which is a component of the individual k. In this embodiment, each output gain data Gs (k) is composed of an 8-bit binary signal as shown in FIG.

【００３１】個体ｋの評価値Ｘ（ｋ）は、個体ｋに記憶
されている出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｋ）の良否を定性
的に表した値である。本実施例において、評価値Ｘ
（ｋ）は、個体ｋの出力ゲインデータ群Ｇｓを用いてモ
ータ１０の回転位置制御を行った場合に、オーバーシュ
ート量Ｐｏが少ないほど、また、モータ１０の回転位置
が速やかに目標位置に収束するほど、小さな値となるよ
うに定められている。The evaluation value X (k) of the individual k is a value qualitatively representing the quality of the output gain data group Gs (k) stored in the individual k. In this embodiment, the evaluation value X
(K) indicates that when the rotational position control of the motor 10 is performed using the output gain data group Gs of the individual k, the smaller the overshoot Po, and the faster the rotational position of the motor 10 converges to the target position. The smaller the value, the smaller the value.

【００３２】一方、個体１〜個体ｍの順序は、その順で
評価値Ｘ（ｋ）が大きな値となるように、すなわち、そ
の順で個体の評価が低下するように整理されている。従
って、上記ステップ１０２では、ＥＣＵ２６に記憶され
ている出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｋ）のうち、最も評価
の優れたデータ群が出力ゲインＧｓとして設定される。On the other hand, the order of the individuals 1 to m is arranged so that the evaluation value X (k) becomes larger in that order, that is, the evaluation of the individual decreases in that order. Therefore, in step 102, the data group having the highest evaluation among the output gain data groups Gs (k) stored in the ECU 26 is set as the output gain Gs.

【００３３】ステップ１０４では、モータ１０の駆動が
要求されているか否かが判別される。本ステップ１０４
の処理は、モータ１０の駆動が要求されるまで繰り返し
実行される。その結果、モータ１０の駆動が要求される
と、次にステップ１０６の処理が実行される。ステップ
１０６では、ポテンショメータ４８の出力信号に基づい
て、モータ１０の回転位置が検出される。In step 104, it is determined whether or not driving of the motor 10 is requested. This step 104
Are repeatedly executed until the drive of the motor 10 is requested. As a result, when the drive of the motor 10 is requested, the process of step 106 is executed next. In step 106, the rotational position of the motor 10 is detected based on the output signal of the potentiometer 48.

【００３４】ステップ１０８では、モータ１０の回転位
置と目標位置との偏差ｓが検出される。ステップ１１０
では、上記の如く検出した回転位置と偏差ｓとに基づい
て、今回の処理サイクルで用いるべき出力ゲインＧと、
今回の処理サイクルで励磁電流Ｉを供給すべきコイル
（１８〜２４の何れか）とが決定される。本ステップ１
１０の処理が実行されると、励磁電流Ｉを供給すべきコ
イル（１８〜２４の何れか）に対応する駆動回路（３８
〜４４の何れか）の出力ゲインＧが、出力ゲインデータ
Ｇｓ（１）（ｓは上記ステップ１０８で求めた偏差ｓ）
に設定される。In step 108, a deviation s between the rotational position of the motor 10 and the target position is detected. Step 110
Then, based on the rotational position and the deviation s detected as described above, an output gain G to be used in the current processing cycle,
In this processing cycle, the coil (any of 18 to 24) to which the exciting current I is to be supplied is determined. This step 1
When the processing of step 10 is executed, the drive circuit (38) corresponding to the coil (any of 18 to 24) to which the exciting current I is to be supplied is provided.
To 44), the output gain G is output gain data Gs (1) (where s is the deviation s obtained in step 108).
Is set to

【００３５】ステップ１１２では、励磁電流Ｉを出力す
るための処理が実行される。本ステップ１１２の処理が
実行されると、今回の処理サイクルで励磁電流Ｉを供給
すべきコイル１８〜２４に対して、Ｉ＝Ｉ₀ ・Ｇｓ
（１）で表される励磁電流Ｉが供給される。ステップ１
１４では、モータ１０の回転位置が目標位置に到達して
いるか否かが判別される。その結果、未だ目標位置に到
達していないと判別された場合は、再び上記ステップ１
０６以降の処理が実行される。一方、既に目標位置に到
達していると判別される場合は、速やかに今回のルーチ
ンが終了される。In step 112, a process for outputting the exciting current I is executed. When the process of step 112 is executed, I = I ₀ · Gs is applied to the coils 18 to 24 to which the exciting current I is to be supplied in the current processing cycle.
An exciting current I represented by (1) is supplied. Step 1
At 14, it is determined whether the rotational position of the motor 10 has reached the target position. As a result, if it is determined that the target position has not yet been reached, the above step 1 is performed again.
06 and subsequent steps are executed. On the other hand, if it is determined that the target position has already been reached, the current routine is immediately terminated.

【００３６】上記の処理によれば、モータ１０の回転位
置を、個体１の出力ゲインデータ群Ｇｓ（１）（ｓ＝１
〜Ｎ）を用いた回転位置制御によって目標位置まで変化
させることができる。個体１の出力ゲインデータ群Ｇｓ
（１）は、モータ１０の回転位置を高速で目標位置まで
変化させ、かつ、オーバーシュート量を極小さく抑制す
るうえで優れた評価を有するデータ群である。従って、
本実施例の電動機位置制御装置によれば、モータ１０の
回転位置を、速やかに、かつ、精度良く目標位置に制御
することができる。According to the above processing, the rotational position of the motor 10 is determined by the output gain data group Gs (1) (s = 1
To N), the position can be changed to the target position. Output gain data group Gs of individual 1
(1) is a data group having an excellent evaluation for changing the rotational position of the motor 10 to the target position at high speed and suppressing the overshoot amount to an extremely small value. Therefore,
According to the motor position control device of the present embodiment, the rotational position of the motor 10 can be quickly and accurately controlled to the target position.

【００３７】本実施例のメインルーチン中、上記ステッ
プ１００でＴ_GA≧Ｔ₀ が成立すると判別された場合は、
以後、回転位置制御の試行を開始すべく、図４に示すス
テップ１１６以降の処理が実行される。ステップ１１６
では、試行カウンタＣ_GAをクリアする処理が実行され
る。試行カウンタＣ_GAは、試行期間中に実行された回転
位置制御の試行回数を計数するためのカウンタである。In the main routine of this embodiment, if it is determined in step 100 that T _GA ≧ T ₀ is satisfied,
Thereafter, the processing after step 116 shown in FIG. 4 is executed to start the trial of the rotation position control. Step 116
Then, a process of clearing the trial counter _CGA is executed. The trial counter _CGA is a counter for counting the number of trials of the rotational position control performed during the trial period.

【００３８】ステップ１１８では、試行カウンタＣ_GAが
インクリメントされる。今回の処理サイクルが、試行期
間の開始後初回の処理であれば、本ステップ１１８が実
行されることにより試行カウンタＣ_GAに“１”が計数さ
れる。ステップ１２０では、ＲＡＭ３４に記憶されてい
るｍ個の個体を基に、遺伝的アルゴリズムに従って新世
代の個体ｍ＋１が生成される。本ステップ１２０では、
具体的には、図８に示すルーチンに沿った処理を実行す
ることで新世代の個体ｍ＋１が生成される。At step 118, the trial counter _CGA is incremented. If the current processing cycle is the first processing after the start of the trial period, “1” is counted in the trial counter _CGA by executing step 118. In step 120, a new generation individual m + 1 is generated based on the m individuals stored in the RAM 34 according to the genetic algorithm. In this step 120,
Specifically, a new generation individual m + 1 is generated by executing the processing according to the routine shown in FIG.

【００３９】図８は、遺伝的アルゴリズムに従って新世
代の個体ｍ＋１を生成すべくＥＣＵ２６が実行する制御
ルーチンの一例のフローチャートを示す。図８に示すル
ーチンは、上記ステップ１２０の実行が要求される毎に
起動される。図８に示すルーチンが起動されると先ずス
テップ１２２の処理が実行される。ステップ１２２で
は、ＲＡＭ３４に記憶されているｍ個の個体（個体１〜
個体ｍ）から２つの個体が確率的に選択される。これら
の個体ｋ（ｋ＝１〜ｍ）には、それぞれ、上記の如く８
ビットの２値化信号で構成される出力ゲインデータ群Ｇ
ｓ（ｋ）（ｓ＝１〜Ｎ）が記憶されている（図５および
図７参照）。ＥＣＵ２６は、本ステップ１２２で選択さ
れた２つの個体にそれぞれ記憶されている出力ゲインデ
ータを交配させることにより、新世代の個体ｍ＋１を構
成する出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｍ＋１）（ｓ＝１〜
Ｎ）を生成する。FIG. 8 shows a flowchart of an example of a control routine executed by the ECU 26 to generate a new generation individual m + 1 according to the genetic algorithm. The routine shown in FIG. 8 is started each time execution of step 120 is requested. When the routine shown in FIG. 8 is started, first, the process of step 122 is executed. In step 122, the m individuals stored in the RAM 34 (individuals 1 to
Two individuals are selected stochastically from the individual m). Each of these individuals k (k = 1 to m) has 8
Output gain data group G composed of binary signals of bits
s (k) (s = 1 to N) is stored (see FIGS. 5 and 7). The ECU 26 crosses the output gain data stored in each of the two individuals selected in the present step 122, so that the output gain data group Gs (m + 1) (s = 1 to 1) constituting the new generation individual m + 1
N).

【００４０】ステップ１２４では、新世代の個体ｍ＋１
を生成する際に用いられる交配方法が選択される。本実
施例において、ＥＣＵ２６は、個々の出力ゲインデー
タＧｓ（ｋ）を単位とする交換、個々の出力ゲインデ
ータＧｓ（ｋ）のビットデータを単位とする交叉、また
は、突然変異等の手法を用いて個体間の交配を行う。
本ステップ１２４では、これらの選択肢から、今回の処
理サイクルで用いられる単数または複数の交配方法が確
率的に選択される。In step 124, a new generation individual m + 1
Is selected. In the present embodiment, the ECU 26 uses a method such as exchange in units of individual output gain data Gs (k), crossover in units of bit data of individual output gain data Gs (k), or mutation. Mating between individuals.
In the present step 124, one or more mating methods used in the current processing cycle are stochastically selected from these options.

【００４１】ステップ１２６では、交配させる出力ゲイ
ンデータの組み合わせ、交配させるビットデータの組み
合わせ等が確率的に選択される。具体的には、交配方法
として個々の出力ゲインデータＧｓ（ｋ）を単位とす
る交換、または、突然変異が選択されている場合は、
交配させる出力ゲインデータの組み合わせ、または、突
然変異を生じさせる出力ゲインデータの組み合わせが選
択される。また、交配方法としてビットデータを単位
とする交叉が選択されている場合は、交配させるビット
データの組み合わせが選択される。In step 126, a combination of output gain data to be crossed, a combination of bit data to be crossed, and the like are stochastically selected. More specifically, when a method of breeding is selected in which the individual output gain data Gs (k) is used as a unit or the mutation is selected,
A combination of output gain data to be crossed or a combination of output gain data to cause mutation is selected. When crossover in units of bit data is selected as the mating method, a combination of bit data to be mated is selected.

【００４２】ステップ１２８では、新世代の個体ｍ＋１
を生成する処理が実行される。本ステップ１２８では、
具体的には、上記ステップ１２２〜１２６で選択された
交配方法等に従って、２つの個体を基礎として、他の個
体と同様にＮ個の出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｍ＋１）
（ｓ＝１〜Ｎ）を有する新世代の個体ｍ＋１が生成され
る。本ステップ１２８の処理が終了すると、今回のルー
チンが終了される。At step 128, a new generation individual m + 1
Is generated. In this step 128,
Specifically, according to the mating method or the like selected in the above steps 122 to 126, N output gain data groups Gs (m + 1) based on the two individuals in the same manner as the other individuals.
A new generation individual m + 1 having (s = 1 to N) is generated. When the process of step 128 ends, the current routine ends.

【００４３】本実施例のメインルーチンにおいて、上記
ステップ１２０（図４参照）の処理、すなわち、新世代
の個体ｍ＋１を生成する処理が終了すると、次にステッ
プ１３０の処理が実行される。ステップ１３０では、新
世代の個体ｍ＋１の構成要素であるＮ個の出力ゲインデ
ータ群Ｇｓ（ｍ＋１）（ｓ＝１〜Ｎ）が、各偏差ｓに対
して実現すべき出力ゲインＧｓ（ｓ＝１〜Ｎ）として記
憶される。ＥＣＵ２６は、以後、上記の如く設定した出
力ゲインＧｓを用いて、すなわち、新世代の出力ゲイン
データ群Ｇｓ（ｍ＋１）を用いて回転位置制御の試行を
行う。In the main routine of this embodiment, when the process of step 120 (see FIG. 4), that is, the process of generating the new generation individual m + 1 is completed, the process of step 130 is executed next. In step 130, N output gain data groups Gs (m + 1) (s = 1 to N), which are constituent elements of the new generation individual m + 1, are output gains Gs (s = 1 to be realized for each deviation s). ＮN). Thereafter, the ECU 26 performs the trial of the rotational position control using the output gain Gs set as described above, that is, using the new-generation output gain data group Gs (m + 1).

【００４４】ステップ１３２では、上記ステップ１０４
の場合と同様に、モータ１０の駆動が要求されているか
否かが判別される。その結果、モータ１０の駆動が要求
されていると判別されると、次にステップ１３４の処理
が実行される。ステップ１３４では、変位タイマＴ_MODE
をクリアした後スタートさせる処理が実行される。変位
タイマＴ_MODEは、上記の如くスタートされた後、その計
数値を自動的にインクリメントする自動計数式タイマで
ある。本ルーチンにおいて、変位タイマＴ_MODEは、回転
位置制御の試行に要した時間を計数するタイマとして用
いられる。In step 132, the above-mentioned step 104
As in the case of, it is determined whether the drive of the motor 10 is requested. As a result, when it is determined that the drive of the motor 10 is requested, the process of step 134 is executed next. In step 134, the displacement timer T _MODE
Is executed after clearing. After being started as described above, the displacement timer T _MODE is an automatic counting timer that automatically increments its count value. In this routine, the displacement timer T _MODE is used as a timer for counting the time required for trial of the rotational position control.

【００４５】ステップ１３６〜１４４では、新世代の出
力ゲインデータ群Ｇｓ（ｍ＋１）を用いて、上記ステッ
プ１０６〜１１４と同様の手法で、モータ１０の回転位
置が目標位置に到達するまで、４つのコイル１８〜２４
に対して順次励磁電流Ｉを供給する処理が実行される。
これらの処理が終了すると、次に、ステップ１４６の処
理が実行される。In steps 136 to 144, using the new-generation output gain data group Gs (m + 1), in the same manner as in the above steps 106 to 114, until the rotational position of the motor 10 reaches the target position, Coil 18-24
Are sequentially supplied with the excitation current I.
When these processes end, the process of step 146 is executed.

【００４６】ステップ１４６では、上記ステップ１４４
でモータ１０の回転位置が目標位置に到達したと判別さ
れた後、モータ１０に生じた最大のオーバーシュート量
Ｐｏを検出する処理が実行される。本ステップ１４６で
は、具体的には、過去に検出されたオーバーシュート量
に比して大きなオーバーシュート量Ｐｏが検出された場
合に、その値Ｐｏを新たにオーバーシュート量Ｐｏとし
て記憶する処理が実行される。In step 146, the above-mentioned step 144
After it is determined that the rotational position of the motor 10 has reached the target position, a process for detecting the maximum overshoot Po generated in the motor 10 is executed. In step 146, specifically, when an overshoot amount Po larger than the overshoot amount detected in the past is detected, a process of newly storing the value Po as the overshoot amount Po is executed. Is done.

【００４７】ステップ１４８では、上記ステップ１４４
の条件が成立した後、所定時間Ｔ_P0が経過したか否かが
判別される。所定時間Ｔ_P0は、モータ１０のオーバーシ
ュートが収束するのに要する時間に比して僅かに長い時
間である。本ステップ１４８で、未だ所定時間Ｔ_P0が経
過していないと判別される場合は、再び上記ステップ１
４６の処理が実行される。一方、既に所定時間Ｔ_P0が経
過したと判別される場合は、次にステップ１５０の処理
が実行される。In step 148, step 144
After the condition is satisfied, it is determined whether a predetermined time T _P0 has elapsed. The predetermined time T _P0 is slightly longer than the time required for the overshoot of the motor 10 to converge. If it is determined in step 148 that the predetermined time T _P0 has not yet elapsed, step 1
Step 46 is executed. On the other hand, if it is determined that the predetermined time T _P0 has already elapsed, the process of step 150 is executed next.

【００４８】ステップ１５０では、変位タイマＴ_MODOの
計数を停止させるための処理が実行される。本ステップ
１５０の処理が実行されると、変位タイマＴ_MODEは、計
数値のインクリメントを停止する。上記の処理によれ
ば、変位タイマＴ_MODEによって、モータ１０の駆動が要
求された後、モータ１０の回転位置が目標位置に収束す
るまでに要した時間を計数することができる。In step 150, a process for stopping the counting of the displacement timer T _MODO is executed. When the process of step 150 is performed, the displacement timer T _MODE stops incrementing the count value. According to the above processing, the time required for the rotation position of the motor 10 to converge to the target position after the drive of the motor 10 is requested by the displacement timer T _MODE can be counted.

【００４９】ステップ１５２では、今回の試行で実現さ
れたモータ１０の単位収束時間ＤＴ _MOVEが演算される。
単位収束時間ＤＴ_MOVEは、モータ１０の回転位置が目標
位置に収束するまでに要した時間Ｔ_MOVEを、その間にモ
ータ１０に生じた変位ステップ数Ｓ_MOVEで除することに
より得られる値である。本実施例のシステムにおいて、
モータ１０は、変位ステップ数Ｓ_MOVEの大小に関わら
ず、単位収束時間ＤＴ_{MO VE}が短時間であるほど、収束性
に優れていると判断することができる。In step 152, the realization is performed in this trial.
Unit convergence time DT of the motor 10 _MOVEIs calculated.
Unit convergence time DT_MOVEMeans that the rotational position of the motor 10 is the target
Time T required to converge to the position_MOVEIn the meantime
Number of displacement steps S generated in the data 10_MOVETo be divided by
It is a value obtained from In the system of the present embodiment,
The motor 10 has a displacement step number S_MOVERegardless of the size of
And unit convergence time DT_{MO VE}Is shorter, the convergence
Can be determined to be excellent.

【００５０】ステップ１５４では、次式に従って新世代
の個体ｍ＋１に対する評価値Ｘ（ｍ＋１）が演算され
る。 Ｘ（ｍ＋１）＝α₁ ・Ｐｏ＋β₁ ・ＤＴ_MOVE ・・・（１） 上記（１）式によれば、モータ１０に生じたオーバーシ
ュート量Ｐｏが小さいほど、また、単位収束時間ＤＴ
_MOVEが短時間であるほど、評価値Ｘ（ｍ＋１）が小さな
値に演算される。このため、新世代の個体ｍ＋１は、そ
の評価値Ｘ（ｍ＋１）が小さな値であるほど、モータ１
０の回転位置を速やかに、かつ、精度良く目標位置に一
致させる上で優れていると評価することができる。In step 154, the evaluation value X (m + 1) for the new generation individual m + 1 is calculated according to the following equation. X (m + 1) = α ₁ Po + β ₁ DT _MOVE (1) According to the above equation (1), the smaller the overshoot amount Po generated in the motor 10, the more the unit convergence time DT
_The shorter the _MOVE is, the smaller the evaluation value X (m + 1) is calculated. Therefore, the smaller the evaluation value X (m + 1) of the new generation individual m + 1 is, the smaller the motor 1
It can be evaluated as excellent in quickly and accurately matching the zero rotational position to the target position.

【００５１】尚、上記（１）式中、α₁ およびβ₁ は、
オーバーシュート量Ｐｏおよび単位収束時間ＤＴ_MODEに
重み付けを行うための係数である。具体的には、例え
ば、α ₁ をβ₁ に比して大きな値に設定すると、新世代
の個体ｍ＋１がオーバーシュート量Ｐｏの抑制に適して
いる場合に良好な評価が得られ易くなる。また、β₁ を
α₁ に比して大きな値に設定すると、新世代の個体ｍ＋
１がモータ１０の高速変位に適している場合に良好な評
価が得られ易くなる。In the above equation (1), α₁And β₁Is
Overshoot Po and unit convergence time DT_MODETo
This is a coefficient for performing weighting. Specifically, for example
If α ₁To β₁When set to a larger value than
M + 1 is suitable for suppressing the amount of overshoot Po
In this case, a good evaluation is easily obtained. Also, β₁To
α₁When set to a large value compared to, a new generation of individuals m +
1 is suitable for high-speed displacement of the motor 10
Value is easily obtained.

【００５２】ステップ１５６では、(i) 個体１〜個体ｍ
および新世代の個体ｍ＋１を、評価値Ｘ（ｋ）の小さい
順に個体１〜個体ｍ＋１に並べ変える処理、および、(i
i)上記の処理により最も評価が低いと判断された出力ゲ
インデータ群Ｇｓ（ｋ）（ｓ＝１〜Ｎ）を、すなわち、
新たに個体ｍ＋１に記憶された出力ゲインデータ群Ｇｓ
（ｍ＋１）（ｓ＝１〜Ｎ）を抹消する処理が実行され
る。In step 156, (i) individual 1 to individual m
And rearranging the individual m + 1 of the new generation into individuals 1 to m + 1 in ascending order of the evaluation value X (k), and (i)
i) The output gain data group Gs (k) (s = 1 to N) determined to have the lowest evaluation by the above processing,
Output gain data group Gs newly stored in individual m + 1
A process for deleting (m + 1) (s = 1 to N) is executed.

【００５３】上記の処理によれば、回転位置制御の試行
が行われる毎に、個体１〜個体ｍに記憶されている出力
ゲインデータ群Ｇｓ（ｋ）を、オーバーシュート量Ｐｏ
を抑制しつつモータ１０を高速で変位させる上で優れた
データ群に進化させることができる。そして、上記の処
理によれば、常に、それらのデータ群の中で最も優れた
出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｋ）を個体１として記憶する
ことができる。According to the above processing, the output gain data group Gs (k) stored in each of the individuals 1 to m is replaced with the overshoot Po
Can be evolved into a data group that is excellent in displacing the motor 10 at high speed while suppressing the occurrence of data. According to the above processing, the most excellent output gain data group Gs (k) among these data groups can always be stored as the individual 1.

【００５４】ステップ１５８では、試行カウンタＣ_GAの
計数値が所定回数Ｎ_TESTに到達しているか否かが判別さ
れる。その結果、未だＣ_GA≧Ｎ_TESTが成立しないと判別
される場合は、以後、再び上記ステップ１１８以降の処
理が実行される。一方、既にＣ_GA≧Ｎ_TESTが成立すると
判別される場合は、次にステップ１６０の処理が実行さ
れる。[0054] At step 158, whether the count value of the attempt counter C _GA has reached the predetermined number N _TEST is determined. As a result, if it is determined that C _GA ≧ N _TEST is not established, the processing after step 118 is executed again. On the other hand, if it is determined that C _GA ≧ N _TEST is satisfied, the process of step 160 is executed next.

【００５５】ステップ１６０では、試行タイマＴ_GAをク
リアする処理が実行される。本ステップ１６０の処理が
終了すると、今回の処理サイクルが終了される。上記の
処理によれば、試行タイマＴ_GAに所定値Ｔ₀ が計数され
る毎に、所定回数Ｎ_TESTだけ繰り返して、新世代の個
体ｍ＋１の生成、その個体ｍ＋１を用いた回転位置制
御の試行、および、個体１〜個体ｍの更新を行うこと
ができる。そして、通常時には、ＥＣＵ２６に記憶され
ている個体の中で最も評価の優れた個体１の出力ゲイン
データ群Ｇｓ（１）（ｓ＝１〜Ｎ）を用いて回転位置制
御を行うことができる。このため、本実施例の電動機位
置制御装置によれば、システムの個体差や経時変化に関
わらず、常に、オーバーシュートを抑制しつつモータ１
０を高速で制御することができる。In step 160, a process for clearing the trial timer _TGA is executed. When the process of step 160 ends, the current processing cycle ends. According to the above process, every time the predetermined value T ₀ is counted in the trial timer T _GA , it is repeated a predetermined number of times N _TEST to generate a new generation individual m + 1 and to perform a rotational position control trial using the individual m + 1. , And individual 1 to individual m can be updated. Then, at normal times, the rotational position control can be performed using the output gain data group Gs (1) (s = 1 to N) of the individual 1 having the highest evaluation among the individuals stored in the ECU 26. For this reason, according to the motor position control device of the present embodiment, the motor 1 is always controlled while suppressing the overshoot regardless of the individual difference of the system or the change over time.
0 can be controlled at high speed.

【００５６】ところで、上記の実施例においては、単位
収束時間ＤＴ_MOVEに基づいてモータ１０の高速性を評価
している。上記実施例で用いられる単位収束時間ＤＴ
_MOVEは、モータ１０が目標位置に収束するまでの速度
（収束速度）の逆数に相当する値である。本発明におい
て、モータ１０の高速性を評価する手法は上記実施例の
手法に限定されるものではなく、その評価は、モータ１
０の収束速度に基づいて直接的に行うこととしてもよ
い。In the above embodiment, the high-speed performance of the motor 10 is evaluated based on the unit convergence time DT _MOVE . Unit convergence time DT used in the above embodiment
_MOVE is a value corresponding to the reciprocal of the speed (convergence speed) until the motor 10 converges to the target position. In the present invention, the method of evaluating the high-speed performance of the motor 10 is not limited to the method of the above embodiment, and the evaluation is performed by the motor 1
It may be performed directly based on the convergence speed of zero.

【００５７】尚、上記の実施例においては、ポテンショ
メータ４８が前記請求項１記載の「回転位置検出手段」
に、出力ゲインＧｓが前記請求項１記載の「制御値」
に、それぞれ相当していると共に、ＥＣＵ２６が、上記
ステップ１０６、１０８、１３６および１３８の処理を
実行することにより前記請求項１記載の「位置偏差検出
手段」が、上記ステップ１１０および１４０の処理を実
行することにより前記請求項１記載の「制御変数設定手
段」が、上記ステップ１１２および１４２の処理を実行
することにより前記請求項１記載の「電動機駆動手段」
が、上記ステップ１３４および１４６〜１５４の処理を
実行することにより前記請求項１記載の「制御値評価手
段」が、上記ステップ１２０〜１２８および１５６の処
理を実行することにより前記請求項１記載の「制御値更
新手段」が、それぞれ実現されている。In the above embodiment, the potentiometer 48 is the "rotational position detecting means" according to the first aspect.
2. The "control value" according to claim 1, wherein the output gain Gs is
The ECU 26 executes the processing of steps 106, 108, 136 and 138, and the "position deviation detecting means" according to claim 1 executes the processing of steps 110 and 140. By executing, the “control variable setting means” according to claim 1 executes the processing of steps 112 and 142 to execute the “motor driving means” according to claim 1.
Executes the processing of steps 134 and 146 to 154, whereby the “control value evaluation means” of claim 1 executes the processing of steps 120 to 128 and 156 to execute the processing of steps 120 to 128 and 156. "Control value updating means" is realized respectively.

【００５８】また、上記の実施例においては、ＥＣＵ２
６が、上記ステップ１４６および１４８の処理を実行す
ることにより前記請求項２記載の「オーバーシュート量
検出手段」が、上記ステップ１３４、１５０および１５
２の処理を実行することにより前記請求項２記載の「収
束速度検出手段」が、それぞれ実現されている。更に、
上記の実施例においては、出力ゲインデータ群Ｇｓ
（ｋ）が前記請求項３記載の「制御値データ」に相当し
ていると共に、ＥＣＵ２６が、上記ステップ１２０〜１
２８の処理を実行することにより前記請求項３記載の
「新世代生成手段」が、上記ステップ１５６の処理を実
行することにより前記請求項３記載の「評価比較手段」
および「制御値変更手段」が、それぞれ実現されてい
る。In the above embodiment, the ECU 2
6 executes the processing of steps 146 and 148, whereby the “overshoot amount detecting means” according to claim 2 performs the processing of steps 134, 150 and 15
The "convergence speed detecting means" according to the second aspect is realized by executing the second process. Furthermore,
In the above embodiment, the output gain data group Gs
(K) corresponds to the “control value data” according to the third aspect, and the ECU 26 executes the processing in the steps 120 to 1.
28. The “new generation generating means” according to claim 3 by executing the processing of step 28, and the “evaluation comparing means” according to claim 3 by executing the processing of step 156.
And "control value changing means" are each realized.

【００５９】次に、図９乃至図１４を参照して、本発明
の第２実施例の電動機位置制御装置について説明する。
本実施例の電動機位置制御装置は、上記図１に示すシス
テム構成において、ＥＣＵ２６に、図９乃至図１１に示
すルーチン、および、図１４に示すルーチンを実行させ
ることにより実現される。本実施例の電動機位置制御装
置は、出力ゲインＧｓ（ｓ＝１〜Ｎ）に代入される出力
ゲインデータ群Ｇｓ（ｉ）（ｓ＝１〜Ｎ，ｉ＝１〜ｍ＋
１）が、免疫的アルゴリズム（Immune Algorithm）に従
って更新される点に特徴を有している。Next, a motor position control device according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
The motor position control device of the present embodiment is realized by causing the ECU 26 to execute the routine shown in FIGS. 9 to 11 and the routine shown in FIG. 14 in the system configuration shown in FIG. The motor position control device according to the present embodiment has an output gain data group Gs (i) (s = 1 to N, i = 1 to m +) substituted for the output gain Gs (s = 1 to N).
1) is characterized in that it is updated according to an immune algorithm (Immune Algorithm).

【００６０】図９乃至図１１は、本実施例の電動機位置
制御装置において実行されるメインルーチンの一例のフ
ローチャートを示す。尚、図９乃至図１１において、上
記図３および図４に示すステップと同一の処理を実行す
るステップについては、同一の符号を付してその説明を
省略または簡略する。図９乃至図１１に示すルーチンが
起動されると、先ず、ステップ１６２の処理が実行され
る。FIGS. 9 to 11 show a flowchart of an example of a main routine executed in the motor position control device of this embodiment. 9 to 11, steps that execute the same processing as the steps shown in FIGS. 3 and 4 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted or simplified. When the routine shown in FIGS. 9 to 11 is started, first, the process of step 162 is executed.

【００６１】ステップ１６２では、試行タイマＴ_IAが所
定値Ｔ₀ に達しているか否かが判別される。試行タイマ
Ｔ_IAは、モータ１０の回転位置制御の試行が終了した後
の時間を計数するためのタイマである。所定時間Ｔ
₀ は、回転位置制御の試行を実行すべき間隔を定める時
間である。本ステップ１６２でＴ_IA≧Ｔ₀ が成立しない
と判別された場合は、未だ試行の時期が到来していない
と判断される。この場合、次にステップ１６４の処理が
実行される。[0061] At step 162, whether attempts timer T _IA has reached the predetermined value T ₀ is determined. The trial timer _TIA is a timer for counting the time after the trial of the rotational position control of the motor 10 is completed. Predetermined time T
₀ is a time that determines an interval at which the trial of the rotational position control should be executed. If it is determined in this step 162 that T _IA ≧ T ₀ is not established, it is determined that the trial time has not yet come. In this case, the process of step 164 is executed next.

【００６２】ステップ１６４では、“抗体１”としてＲ
ＡＭ３４に記憶されている出力ゲインデータ群Ｇｓ
（１）（ｓ＝１〜Ｎ）が、回転位置制御で用いられる出
力ゲインＧｓ（ｓ＝１〜Ｎ）として記憶される。出力ゲ
インＧｓは、モータ１０の回転位置と目標位置との偏差
がｓステップである場合に、駆動回路３８〜４４で用い
られる出力ゲインである。In step 164, R is set as "antibody 1".
Output gain data group Gs stored in AM34
(1) (s = 1 to N) is stored as the output gain Gs (s = 1 to N) used in the rotational position control. The output gain Gs is an output gain used in the drive circuits 38 to 44 when the deviation between the rotation position of the motor 10 and the target position is s steps.

【００６３】図１２は、本実施例のシステムにおいて、
ＲＡＭ３４の内部に形成される記憶領域の一部を示す。
図１２に示す如く、本実施例のシステムにおいて、ＲＡ
Ｍ３４の内部には、抗体生産領域１６６と記憶細胞領域
１６８とが形成されている。抗体生産領域１６６には、
上記ステップ１６４で用いられる“抗体１”を含むｍ個
の抗体、および、これらに基づいて生成される“新世代
の抗体ｍ＋１”を記憶するための領域が確保されてい
る。抗体１は、抗体生産領域１６６に記憶される複数の
抗体のうち“抗原”に対して最も効き目のある抗体であ
る。FIG. 12 shows a system according to this embodiment.
2 shows a part of a storage area formed inside the RAM 34.
As shown in FIG. 12, in the system of the present embodiment, RA
Inside M34, an antibody producing region 166 and a memory cell region 168 are formed. In the antibody production region 166,
An area for storing m antibodies including “antibody 1” used in the above step 164 and “new generation antibody m + 1” generated based on them is secured. The antibody 1 is the most effective antibody for the “antigen” among the plurality of antibodies stored in the antibody production region 166.

【００６４】ここで“抗原”とは、本実施例のシステム
によって無害化すべき刺激である。本実施例の電動機位
置制御装置は、オーバーシュート量Ｐｏを抑制しつ
つ、モータ１０を高速で目的位置まで回転させるこ
と、すなわち、モータ１０において高い収束速度を得る
ことを目的としている。従って、本実施例において“抗
原”は、モータ１０に生ずるオーバーシュート量Ｐｏと
モータ１０の収束速度である。また、抗体１は、抗体生
産領域１６６に記憶される複数の抗体のうち、車体のバ
ネ上挙動の安定化を図るうえで最も優れた抗体である。Here, the “antigen” is a stimulus to be rendered harmless by the system of this embodiment. The motor position control device of the present embodiment aims at rotating the motor 10 to a target position at a high speed while suppressing the overshoot Po, that is, obtaining a high convergence speed in the motor 10. Therefore, in this embodiment, the “antigen” is the overshoot amount Po generated in the motor 10 and the convergence speed of the motor 10. The antibody 1 is the most excellent antibody among the plurality of antibodies stored in the antibody production area 166 in stabilizing the sprung behavior of the vehicle body.

【００６５】記憶細胞領域１６８には、最大Ｎ_MAX 個の
保存抗体を記憶することができる。本実施例において、
記憶細胞領域１６８には、“保存抗体１”〜“保存抗体
ｍ”までｍ個（≦Ｎ_MAX 個）のデータ群（以下、“保存
抗体ｉ”（ｉ＝１〜ｍ）と称す）が記憶されている。保
存抗体ｉは、過去において“抗原”に対して有効である
と判断された抗体である。それぞれの保存抗体ｉには、
第１実施例における個体ｋと同様に、回転位置と目標位
置との偏差ステップ数ｓ（ｓ＝１〜Ｎ）に対応する出力
ゲインデータ群Ｇｓ（ｉ）が記憶されている。The memory cell area 168 can store up to N _MAX conserved antibodies. In this embodiment,
The memory cell region 168 stores m (≦ N _MAX ) data groups (hereinafter “conserved antibody i” (i = 1 to m)) from “conserved antibody 1” to “conserved antibody m”. Have been. Conserved antibody i is an antibody that has been previously determined to be effective against an “antigen”. For each stored antibody i,
Similarly to the individual k in the first embodiment, an output gain data group Gs (i) corresponding to the number of deviation steps s (s = 1 to N) between the rotational position and the target position is stored.

【００６６】記憶細胞領領域１６８には、保存抗体ｉの
それぞれに対応して抗原親和度Ｖｉが記憶されている。
抗原親和度Ｖｉは、抗原に対する保存抗体ｉの効き目を
定性的に表した値である。より具体的には、抗原親和度
Ｖｉは、保存抗体ｉに記憶されている出力ゲインデータ
群Ｇｓ（ｉ）（ｓ＝１〜Ｎ）を用いて行われる回転位置
制御に伴って発生するオーバーシュート量Ｐｏ、およ
び、その回転位置制御によって実現される収束速度に基
づいて、抗体ｉの良否を定性的に表した値である。尚、
抗原親和度Ｖｉの演算式については、後に詳細に説明す
る。In the memory cell region 168, the antigen affinity Vi is stored for each of the stored antibodies i.
The antigen affinity Vi is a value qualitatively representing the effect of the stored antibody i on the antigen. More specifically, the antigen affinity Vi is an overshoot generated by the rotation position control performed using the output gain data group Gs (i) (s = 1 to N) stored in the storage antibody i. It is a value qualitatively representing the quality of the antibody i based on the amount Po and the convergence speed realized by the rotation position control. still,
The arithmetic expression of the antigen affinity Vi will be described later in detail.

【００６７】抗体生産領域１６６に記憶される抗体１〜
抗体ｍは、記憶細胞領域１６８に記憶されるｍ個の保存
抗体ｉを基礎として生成される。具体的には、ＥＣＵ２
６は、所定の時期において記憶細胞領域１６８に記憶さ
れている保存抗体ｉの内容を抗体生産領域１６６にロー
ドして、抗体生産領域１６６にｍ個の初期抗体群（抗体
１〜抗体ｍ）を形成させる。抗体生産領域１６６に形成
された初期抗体群は、その後、新世代の抗体ｍ＋１を生
成する基礎として用いられると共に、抗原に対してより
優れた効き目を発揮する抗体群に更新される。Antibodies 1 to 1 stored in the antibody production area 166
The antibody m is generated based on the m conserved antibodies i stored in the memory cell area 168. Specifically, the ECU 2
6 loads the contents of the stored antibody i stored in the memory cell area 168 at a predetermined time into the antibody production area 166, and stores m initial antibody groups (antibodies 1 to m) in the antibody production area 166. Let it form. The initial antibody group formed in the antibody production region 166 is then used as a basis for generating a new generation of antibody m + 1, and is updated to a group of antibodies that exerts superior effects on the antigen.

【００６８】その結果、抗体生産領域１６６中に、保存
抗体として記憶する価値を有する抗体ｉが生成される
と、その抗体ｉが、新たな保存抗体として記憶細胞領域
１６８に記憶される。この際、記憶細胞領域１６８に、
既に上限値であるＮ_MAX 個の保存抗体が記憶されている
場合は、記憶細胞領域１６８において、新たに保存抗体
とすべき抗体ｉと、その抗体ｉと最も特性の近似した保
存抗体との入れ換えが行われる。As a result, when an antibody i having a value to be stored as a conserved antibody is generated in the antibody producing region 166, the antibody i is stored in the memory cell region 168 as a new conserved antibody. At this time, in the memory cell area 168,
When N _MAX conserved antibodies, which are the upper limit, are already stored, in the memory cell region 168, the antibody i to be newly set as the conserved antibody is replaced with the conserved antibody having the closest characteristic to the antibody i. Is performed.

【００６９】図１３は、抗体ｉに記憶されている出力ゲ
インデータ群Ｇｓ（ｉ）、および、ＥＣＵ２６が、抗体
ｉと関連させて記憶する各種データの種類を示す。図１
３に示す如く、ＥＣＵ２６は、それぞれの抗体ｉと関連
付けて、抗原親和度Ｖｉ、抗体間親和度Ｕｉｊ（ｊ
＝１〜ｍ＋１、ｉ≠ｊ）、飽和度Ｓｉ、および、期
待値ＥＸｉを記憶している。FIG. 13 shows the output gain data group Gs (i) stored in the antibody i and the types of various data stored by the ECU 26 in association with the antibody i. FIG.
As shown in FIG. 3, the ECU 26 associates the antigen affinity Vi and the inter-antibody affinity Uij (j
= 1 to m + 1, i ≠ j), the degree of saturation Si, and the expected value EXi.

【００７０】抗原親和度Ｖｉは、上述の如く、オーバ
ーシュート量Ｐｏとモータの収束速度とに基づく抗体ｉ
の評価を定性的に表した値である。この値は、第１実施
例における評価値Ｘ（ｋ）と同様に、抗体ｉを用いて回
転位置制御を実行した際に発生するオーバーシュート量
Ｐｏと、その制御によって実現される単位収束時間ＤＴ
_MODEとを用いて、次式の如く表すことができる。As described above, the antigen affinity Vi is determined based on the amount of overshoot Po and the convergence speed of the motor.
Is a value qualitatively expressing the evaluation of. This value is, like the evaluation value X (k) in the first embodiment, the amount of overshoot Po generated when the rotational position control is performed using the antibody i, and the unit convergence time DT realized by the control.
_{Using MODE} , it can be expressed as follows.

【００７１】 Ｖｉ＝α₂ ・Ｐｏ＋β₂ ・ＤＴ_MOVE ・・・（２） 尚、上記（２）式中、α₂ およびβ₂ は、₂ は、オーバ
ーシュート量Ｐｏおよび単位収束時間ＤＴ_MODEに重み付
けを行うための係数である。抗原親和度Ｖｉが上記
（２）式により演算される場合、抗体ｉは、抗原親和度
Ｖｉの値が小さいほど、オーバーシュート量Ｐｏを抑制
しつつモータ１０を高速回転させるうえで好適であると
評価できる。抗体生産領域１６６において、抗体１〜抗
体ｍは、その順で抗原親和度Ｖｉが大きな値となるよう
に整理されている。従って、抗体生産領域１６６に記憶
される抗体の中では、抗体１が最も評価の優れた抗体で
ある。[0071] _{Vi = α 2 · Po + β} 2 · DT MOVE ··· (2) It should be noted that, in the above equation (2), α ₂ and β ₂ is, _2, weighted to overshoot the amount of Po and the unit convergence time DT _MODE Is a coefficient for performing When the antigen affinity Vi is calculated by the above equation (2), it is considered that the smaller the value of the antigen affinity Vi, the more suitable the antibody i is for the high-speed rotation of the motor 10 while suppressing the overshoot Po. Can be evaluated. In the antibody production region 166, the antibodies 1 to m are arranged such that the antigen affinity Vi becomes larger in that order. Therefore, among the antibodies stored in the antibody production region 166, the antibody 1 is the antibody with the highest evaluation.

【００７２】抗体間親和度Ｕｉｊ（ｊ＝１〜ｍ＋１、
ｉ≠ｊ）は、抗体ｉに記憶されている出力ゲインデータ
群Ｇｓ（ｉ）が、抗体生産領域１６６に記憶されている
他の抗体ｊ（ｊ＝１〜ｍ＋１、ｉ≠ｊ）に記憶されてい
る出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｊ）とどの程度類似してい
るかを定性的に表した値である。本実施例において、抗
体ｉの出力ゲインデータ群Ｇｓと偏差ステップ数ｓとの
関係は、上記図６に示す如く、Ｇｓとｓとの２次元座標
上に表すことができる。そして、２次元座標上で出力ゲ
インデータ群Ｇｓを結ぶことによりＧｓとｓとの関係を
表す特性曲線を得ることができる。Ｇｓとｓとの２次元
座標上に表された特性曲線については、最小二乗法によ
り定めた回帰直線Ｇｓ＝ａｉ・ｓ＋ｂｉにより、その直
線的傾向を表すことができる。尚、回帰直線を表す“ａ
ｉ”および“ｂｉ”は、抗体ｉの出力ゲインデータ群Ｇ
ｓについて（Ｇｓ−ａｉ・ｓ−ｂｉ）² をｓ＝１〜Ｎま
で累積した場合に、その累積値を最小とする係数として
定められた値である。The affinity between antibodies Uij (j = 1 to m + 1,
i ≠ j) indicates that the output gain data group Gs (i) stored in the antibody i is stored in another antibody j (j = 1 to m + 1, i ≠ j) stored in the antibody production area 166. This is a value qualitatively representing how similar the output gain data group Gs (j) is. In the present embodiment, the relationship between the output gain data group Gs of the antibody i and the number of deviation steps s can be represented on the two-dimensional coordinates of Gs and s as shown in FIG. Then, by connecting the output gain data group Gs on the two-dimensional coordinates, a characteristic curve representing the relationship between Gs and s can be obtained. Regarding the characteristic curve represented on the two-dimensional coordinates of Gs and s, a linear trend can be represented by a regression line Gs = ai · s + bi determined by the least squares method. Note that "a" representing the regression line
“i” and “bi” are output gain data group G for antibody i
When s = (Gs−ai · s−bi) ² is accumulated from s = 1 to N, this is a value determined as a coefficient that minimizes the accumulated value.

【００７３】同様に、抗体ｊについても、Ｇｓとｓとの
２次元座標上に、抗体ｊの出力ゲインデータ群Ｇｓと偏
差ステップ数ｓとの関係を表す特性曲線を表すことがで
きる。また、その特性曲線についても、最小二乗法によ
り定めた回帰直線Ｇｓ＝ａｊ・ｓ＋ｂｊにより、その直
線的傾向を表すことができる。尚、回帰直線を表す“ａ
ｊ”および“ｂｊ”は、抗体ｊの出力ゲインデータ群Ｇ
ｓについて（Ｇｓ−ａｊ・ｓ−ｂｊ）² をｓ＝１〜Ｎま
で累積した場合に、その累積値を最小とする係数として
定められた値である。このように、本実施例において
は、抗体ｉおよび抗体ｊのそれぞれについて、出力ゲイ
ンデータ群Ｇｓに対応する回帰直線を特定することがで
きる。Similarly, for the antibody j, a characteristic curve representing the relationship between the output gain data group Gs of the antibody j and the number of deviation steps s can be represented on the two-dimensional coordinates of Gs and s. In addition, the characteristic curve can also be represented by a linear trend using a regression line Gs = aj · s + bj determined by the least square method. Note that "a" representing the regression line
“j” and “bj” are the output gain data group G of antibody j.
When s is equal to (Gs−aj · s−bj) ² s = 1 to N, this is a value determined as a coefficient that minimizes the accumulated value. As described above, in the present embodiment, a regression line corresponding to the output gain data group Gs can be specified for each of the antibody i and the antibody j.

【００７４】抗体ｉと抗体ｊとは、上記の如く特定され
る回帰直線の傾き“ａ”および“ｃ”が近似しているほ
ど、互いに類似していると判断できる。従って、本実施
例において、抗体ｉと抗体ｊとの抗体間親和度Ｕｉｊ
は、次式に従って求めることができる。 Ｕｉｊ＝（ａｉ−ａｊ）² ・・・（３） 抗体間親和度Ｕｉｊが上記（３）式により演算される場
合、抗体ｉと抗体ｊとは、抗体間親和度Ｕｉｊの値が小
さいほど類似していると判断できる。The closer the gradients “a” and “c” of the regression line specified as described above are, the more similar the antibodies i and j are to each other. Therefore, in this example, the affinity Uij between the antibodies i and j
Can be obtained according to the following equation. Uij = (ai−aj) ² (3) When the inter-antibody affinity Uij is calculated by the above equation (3), the antibody i and the antibody j are more similar as the value of the inter-antibody affinity Uij is smaller. You can judge that you are doing.

【００７５】飽和度Ｓｉは、抗体生産領域１６６中に
記憶されている抗体の中に、抗体ｉに近似する抗体がど
の程度の割合で存在するかを定性的に表した値である。
本実施例において、抗体ｉの飽和度は、次式に従って求
めることができる。 Ｓｉ＝Ｎ_SIMILAR ／ｍ ・・・（４） 上記（４）式中、Ｎ_SIMILAR は、抗体生産領域１６６中
に存在する他の抗体ｊの中で、抗体ｉに近似していると
判断される抗体の数である。ここで、抗体ｉと他の抗体
ｊとは、両者の抗体間親和度Ｕｉｊが所定値Ｕ_THに比し
て小さい場合に近似していると判断される。従って、抗
体ｉの飽和度Ｓｉは、抗体生産領域１６６中に、Ｕｉｊ
＜Ｕ_THの関係を満たす抗体ｊが数多く存在するほど
“１．０”に近い値となる。The saturation Si is a value qualitatively representing the proportion of the antibodies stored in the antibody production region 166 that are close to the antibody i.
In this example, the saturation of the antibody i can be determined according to the following equation. Si = N _SIMILAR / m (4) In the above formula (4), N _SIMILAR is determined to be similar to antibody i among other antibodies j present in antibody production region 166. The number of antibodies. Here, the antibody i and other antibody j, between both antibody affinity Uij is determined to be approximated is smaller than the predetermined value U _TH. Therefore, the saturation Si of the antibody i is expressed in the antibody production region 166 as Uij
<A value close enough to "1.0" that there are many antibodies j satisfies the relationship U _TH.

【００７６】期待値ＥＸｉは、抗体ｉを新世代の抗体
ｍ＋１の基礎とすべきか否かを判断するための指標であ
る。本実施例のシステムにおいて、ＥＣＵ２６は、後述
の如く、抗体生産領域１６６に記憶されているｍ個の抗
体の中から、最も期待値ＥＸｉの高い抗体ｉを２つ選択
し、それらを交配させることにより新世代の抗体ｍ＋１
を生成する。従って、新世代の抗体ｍ＋１には、大きな
期待値ＥＸｉを有する抗体ｉの遺伝子が承継され易い。The expected value EXi is an index for determining whether or not the antibody i should be used as the basis for the new generation antibody m + 1. In the system according to the present embodiment, as described later, the ECU 26 selects two antibodies i having the highest expected value EXi from the m antibodies stored in the antibody production area 166 and crosses them. New generation antibody m + 1
Generate Therefore, the gene of antibody i having a large expected value EXi is likely to be inherited by the new generation antibody m + 1.

【００７７】換言すると、抗体ｉの期待値ＥＸｉは、そ
の抗体ｉの価値が高いほど大きな値とされるべき値であ
る。本実施例において、抗体ｉには、その抗体ｉが他の
抗体ｊと比較して抗原に対して優れた効き目を発揮する
ほど高い価値が認められる。一方、抗体ｉの価値は、抗
体生産領域１６６中に抗体ｉに似た抗体が多数存在する
ほど低下すると共に、記憶細胞領域１６８中に抗体ｉに
似た保存抗体が数多く記憶されているほど低下する。こ
れらの点を考慮して、抗体ｉの期待値ＥＸｉは、次式に
従って演算される。In other words, the expected value EXi of the antibody i is a value that should be made larger as the value of the antibody i becomes higher. In this example, the value of the antibody i is higher as the antibody i exerts an excellent effect on the antigen as compared with the other antibodies j. On the other hand, the value of antibody i decreases as more antibodies similar to antibody i are present in antibody production region 166, and decreases as more stored antibodies similar to antibody i are stored in memory cell region 168. I do. In consideration of these points, the expected value EXi of the antibody i is calculated according to the following equation.

【００７８】 ＥＸｉ＝Ｖｉ／｛（Ｎ_SC1 ／ｍ）・（Ｎ_SC2 ／ｍ）｝ ・・・（５） 上記（５）式中“ｍ”は抗体の総数（＝保存抗体の総
数）である。また、“Ｎ _SC1 ”および“Ｎ_SC2 ”は、そ
れぞれ、抗体生産領域１６６に記憶される抗体のうち
「Ｖｉ−Δ_SC≦Ｖｊ≦Ｖｉ＋Δ_SC」の関係を満たす抗原
親和度Ｖｊを有するものの数、および、記憶細胞領域１
６８に記憶される保存抗体のうち「Ｖｉ−Δ _SC≦Ｖｊ≦
Ｖｉ＋Δ_SC」の関係を満たす抗原親和度Ｖｊを有するも
のの数である。尚、Δ_SCは、抗原に対する効き目が抗体
親和度Ｖｉと実質的に同一である範囲を定めるべく予め
設定された値である。EXi = Vi / ｛(N_SC1/ M) ・ (N_SC2/ M)｝ (5) In the above formula (5), “m” is the total number of antibodies (= the total number of stored antibodies).
Number). Also, “N _SC1"And" N_SC2"
Each of the antibodies stored in the antibody production area 166
"Vi-Δ_SC≦ Vj ≦ Vi + Δ_SCThat satisfies the relationship
Number of those having affinity Vj and memory cell region 1
Among the stored antibodies stored in No. 68, “Vi-Δ _SC≦ Vj ≦
Vi + Δ_SCHas an antigen affinity Vj that satisfies the relationship
Is the number of Note that Δ_SCIs an antibody whose effect on the antigen is
In order to determine a range that is substantially the same as the affinity Vi,
This is the set value.

【００７９】上記（５）式によれば、抗体ｉは、その希
少価値が高く、かつ、オーバーシュト量Ｐｏを抑制しつ
つモータ１０を高速で回転させることができる場合に、
高い期待値ＥＸｉを得ることができる。本実施例のメイ
ンルーチンにおいて、上記ステップ１６４の処理が終了
すると、以後、第１実施例の場合と同様に、ステップ１
０４〜１１４の処理が実行されることにより、抗体１の
出力ゲインデータ群Ｇｓ（１）を用いた回転位置制御が
実行される。抗体１の出力ゲインデータ群Ｇｓ（１）
は、上記の如く、抗体生産領域１６６に記憶される抗体
の中で最も評価の良い抗体である。従って、本実施例の
電動機位置制御装置によれば、回転位置制御の実行中
に、オーバーシュート量を抑制しつつモータ１０を高速
で回転させることができる。According to the above formula (5), when the antibody i has a high rarity value and can rotate the motor 10 at high speed while suppressing the overshoot Po,
A high expected value EXi can be obtained. In the main routine of this embodiment, when the processing of step 164 is completed, thereafter, as in the first embodiment, step 1 is executed.
By executing the processes of 04 to 114, the rotational position control using the output gain data group Gs (1) of the antibody 1 is executed. Output gain data group Gs (1) of antibody 1
Is the most highly evaluated antibody among the antibodies stored in the antibody producing region 166 as described above. Therefore, according to the motor position control device of the present embodiment, the motor 10 can be rotated at a high speed while suppressing the overshoot amount during the execution of the rotational position control.

【００８０】本実施例のメインルーチンにおいて、上記
ステップ１６２で試行タイマＴ_IAが所定時間Ｔ₀ 以上で
あると判別されると、次に、図１０に示すステップ１７
０の処理が実行される。ステップ１７０では、抗体生産
領域１６６中に初期抗体群を生成する処理が実行され
る。本ステップ１７０では、具体的には、記憶細胞領域
１６８に記憶されているｍ個の保存抗体ｉの内容を抗体
生産領域１６６にロードして、抗体生産領域１６６中に
ｍ個の抗体ｉ（ｉ＝１〜ｍ）を生成する処理が実行され
る。In the main routine of this embodiment, if it is determined in step 162 that the trial timer T _IA is _equal to or longer than the predetermined time T ₀ , then step 17 shown in FIG.
0 is executed. In step 170, processing for generating an initial antibody group in the antibody production area 166 is executed. In this step 170, specifically, the contents of the m stored antibodies i stored in the memory cell area 168 are loaded into the antibody production area 166, and the m antibodies i (i = 1 to m) is executed.

【００８１】ステップ１７２では、上記ステップ１７０
で抗体１として記憶された内容が、新世代の抗体ｍ＋１
として記憶される。以後、回転位置制御の初回の試行
は、本ステップ１７２で新世代の抗体ｍ＋１とされた抗
体１を用いて、すなわち、初期抗体群の中で最も抗原に
対して優れた効き目を発揮する抗体を用いて実行され
る。In step 172, the above step 170
Is stored as antibody 1 in the new generation antibody m + 1
Is stored as Thereafter, the first trial of the rotational position control is performed using the antibody 1 which has been determined to be the new generation antibody m + 1 in this step 172, that is, the antibody exhibiting the best effect on the antigen in the initial antibody group is determined. Performed using

【００８２】ステップ１７４では、試行カウンタＣ_IAが
クリアされる。試行カウンタＣ_IAは、試行期間が開始さ
れた後、車高制御の試行が繰り返された回数を計数する
ためのカウンタである。ステップ１７６では、試行カウ
ンタＣ_IAをインクリメントする処理が実行される。今回
の処理サイクルが、試行期間の開始後初回の処理であれ
ば、本ステップ１７６が実行されることにより試行カウ
ンタＣ_IAに“１”が計数される。At step 174, the trial counter _CIA is cleared. The trial counter _CIA is a counter for counting the number of times the trial of the vehicle height control is repeated after the trial period is started. In step 176, a process of incrementing the trial counter _CIA is performed. If the current processing cycle is the first processing after the start of the trial period, “1” is counted in the trial counter _CIA by executing step 176.

【００８３】ステップ１７８では、抗体生産領域１６６
に記憶される抗体ｉ（ｉ＝１〜ｍ＋１）のそれぞれと、
他の抗体ｊ（ｊ＝１〜ｍ＋１、ｊ≠ｉ）のそれぞれとの
抗体間親和度Ｕｉｊが演算される。抗体間親和度Ｕｉｊ
は、上記（３）式に従って演算される。抗体ｉについて
の抗体間親和度Ｕｉｊ（ｊ＝１〜ｍ＋１、ｊ≠ｉ）は、
上記の如く抗体ｉと関連付けて記憶される（図１３参
照）。In step 178, the antibody producing region 166
Each of the antibodies i (i = 1 to m + 1) stored in
The affinity Uij between the antibodies and each of the other antibodies j (j = 1 to m + 1, j ≠ i) is calculated. Affinity between antibodies Uij
Is calculated according to the above equation (3). The inter-antibody affinity Uij (j = 1 to m + 1, j） i) for antibody i is
It is stored in association with the antibody i as described above (see FIG. 13).

【００８４】ステップ１８０では、新世代の抗体ｍ＋１
の出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｍ＋１）を出力ゲインＧｓ
とする処理が実行される。本ステップ１８０の処理が実
行されると、以後、ＥＣＵ２６は新世代の出力ゲインデ
ータ群Ｇｓ（ｍ＋１）を用いて回転位置制御の試行を行
う。本ステップ１８０の処理が終了すると、次にステッ
プ１３２の処理が実行される。In step 180, the new generation antibody m + 1
Output gain data group Gs (m + 1)
Is performed. After the processing of step 180 is executed, the ECU 26 thereafter performs a trial of the rotational position control using the new-generation output gain data group Gs (m + 1). When the process of step 180 is completed, the process of step 132 is executed.

【００８５】ステップ１３２〜１４４では、第１実施例
の場合と同様に、新世代の出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｍ
＋１）を用いた回転位置制御の試行が行われる。これら
の処理が実行されることにより、モータ１０の回転位置
が目標位置に到達したと判別されると（ステップ１４
４）、次に図１１に示すステップ１９６の処理が実行さ
れる。In steps 132 to 144, as in the first embodiment, a new generation output gain data group Gs (m
A trial of the rotational position control using +1) is performed. By executing these processes, when it is determined that the rotational position of the motor 10 has reached the target position (step 14).
4) Then, the process of step 196 shown in FIG. 11 is executed.

【００８６】ステップ１４６〜１５２では、第１実施例
の場合と同様に、今回の試行に伴ってモータ１０に発生
したオーバーシュート量Ｐｏを検出する処理、および、
今回の試行において実現された単位収束時間ＤＴ_MOVEを
演算する処理が実行される。これらの処理が終了する
と、次にステップ１８２の処理が実行される。ステップ
１８２では、上記の如く検出すたオーバーシュート量Ｐ
ｏ、および、上記の如く演算した単位収束時間ＤＴ_MOVE
を上記（２）式に代入することにより、新世代の抗体ｍ
＋１の抗原親和度Ｖｉが演算される。In steps 146 to 152, as in the case of the first embodiment, a process of detecting the overshoot Po generated in the motor 10 due to the current trial, and
A process of calculating the unit convergence time DT _MOVE realized in this trial is executed. When these processes end, the process of step 182 is executed next. In step 182, the overshoot amount P detected as described above
o and the unit convergence time DT _MOVE calculated as described above
Into the above equation (2) to obtain a new generation of antibody m
An antigen affinity Vi of +1 is calculated.

【００８７】ステップ１８４では、抗体生産領域１６６
に記憶されている抗体１〜抗体ｍ＋１のそれぞれについ
て、飽和度Ｓｉ（ｉ＝１〜ｍ＋１）が演算される。抗体
ｉの飽和度Ｓｉは、上述の如く、抗体生産領域１６６中
に存在する他の抗体ｊのうち、抗体ｉとの抗体親和度Ｕ
ｉｊが所定値Ｕ_THに満たないものの数Ｎ_SIMILAR を、上
記（４）式に代入することにより演算される。In step 184, the antibody producing region 166
The saturation Si (i = 1 to m + 1) is calculated for each of the antibody 1 to the antibody m + 1 stored in the step S1. As described above, the saturation Si of the antibody i is the antibody affinity U with the antibody i among the other antibodies j present in the antibody production region 166.
The calculation is performed by substituting the number N _SIMILAR of those for which ij is less than the predetermined value U _TH into the above equation (4).

【００８８】ステップ１８６では、抗体生産領域１６６
中に、保存抗体として記憶する価値を有する抗体が存在
するか否かが判別される。抗体生産領域１６６中に記憶
される抗体群は、回転位置制御の試行が繰り返されるに
連れて、現在の状況下で抗原に対して良好な効き目を発
揮する抗体群に進化する。このような進化が継続して行
われると、抗体生産領域１６６中に記憶されるそれぞれ
の抗体は、互いに類似したものに進化する。In step 186, the antibody producing region 166
Among them, it is determined whether or not there is an antibody having a value to be stored as a stored antibody. The group of antibodies stored in the antibody production area 166 evolves into a group of antibodies that exerts a good effect on the antigen under the current situation as the trial of the rotational position control is repeated. As such evolution continues, each antibody stored in the antibody production region 166 evolves to be similar to each other.

【００８９】換言すると、抗体生産領域１６６に記憶さ
れる抗体群の更新が繰り返し行われた結果、その抗体群
の中に互いに類似する抗体が複数生成された場合には、
それらの抗体を、現在の状況下で抗原に対して有効に作
用する抗体と認識することができる。本実施例におい
て、抗体生産領域１６６中に、抗体ｉに類似する他の抗
体ｊが多数存在する場合は、抗体ｉの飽和度Ｓｉが大き
な値となる。従って、本実施例のシステムにおいて、抗
体生産領域１６６に記憶されている抗体群のうち、飽和
度Ｓｉの大きな抗体ｉは、現在の状況下で特に有効な抗
体と認識することができる。In other words, when a plurality of antibodies similar to each other are generated in the group of antibodies as a result of repeatedly updating the group of antibodies stored in the antibody production area 166,
Those antibodies can be recognized as antibodies that effectively act on the antigen under the current circumstances. In the present embodiment, when many other antibodies j similar to the antibody i exist in the antibody production region 166, the saturation Si of the antibody i becomes a large value. Therefore, in the system according to the present embodiment, the antibody i having a high degree of saturation Si can be recognized as a particularly effective antibody under the current situation among the antibody groups stored in the antibody production area 166.

【００９０】上記ステップ１８６では、所定値Ｓ_TH以上
の飽和度Ｓｉを有する抗体ｉが、保存抗体として記憶す
る価値のある抗体と判断される。このような判断によれ
ば、特定の状況下で有効に作用する抗体を、記憶細胞領
域１６８に複数記憶させることができる。上記ステップ
１８６で、抗体生産領域１６６中に保存抗体として記憶
する価値のある抗体が存在すると判別された場合は、次
にステップ１８８の処理が実行される。一方、保存抗体
として記憶する価値のある抗体が存在しないと判別され
た場合は、ステップ１８８〜１９４がジャンプされ、次
にステップ１９６の処理が実行される。In step 186, it is determined that the antibody i having the saturation Si equal to or higher than the predetermined value S _TH is an antibody worth storing as a stored antibody. According to such a determination, a plurality of antibodies that effectively act under a specific situation can be stored in the memory cell region 168. If it is determined in step 186 that there is an antibody worth storing as a preserved antibody in the antibody production area 166, the process of step 188 is executed. On the other hand, if it is determined that there is no antibody worth storing as a preserved antibody, steps 188 to 194 are jumped, and the process of step 196 is executed.

【００９１】ステップ１８８では、記憶細胞領域１６８
に記憶されている保存抗体の数が、上限値Ｎ_MAX に達し
ているか否かが判別される。その結果、既にＮ_MAX 個の
保存抗体が記憶されていると判別される場合は、次にス
テップ１９０の処理が実行される。一方、記憶細胞領域
１６８中に、Ｎ_MAX 個の保存抗体が記憶されていないと
判別される場合は、ステップ１９０および１９２がジャ
ンプされ、次にステップ１９４の処理が実行される。In step 188, the memory cell area 168
It is determined whether or not the number of stored antibodies stored in the. Has reached the upper limit _NMAX . As a result, if it is determined that N _MAX stored antibodies have already been stored, the process of step 190 is executed. On the other hand, when it is determined that N _MAX conserved antibodies are not stored in the memory cell region 168, steps 190 and 192 are jumped, and the process of step 194 is executed.

【００９２】ステップ１９０では、記憶細胞領域１６８
に記憶されている保存抗体ｊ（ｊ＝１〜ｍ）のそれぞれ
と、新たに保存抗体として記憶すべき抗体ｉとの抗体間
親和度Ｕｉｊが演算される。本ステップ１９０におい
て、抗体間親和度Ｕｉｊは、保存抗体ｊの出力ゲインデ
ータ群Ｇｓ（ｊ）に対応する回帰直線の傾きａｊと、抗
体ｉの出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｉ）に対応する回帰直
線の傾きｂｉとを、上記（３）式に代入することにより
演算される。In step 190, the memory cell area 168
Is calculated between each of the stored antibodies j (j = 1 to m) stored in the storage device and an antibody i to be newly stored as a stored antibody. In this step 190, the affinity between antibodies Uij is calculated by calculating the slope aj of the regression line corresponding to the output gain data group Gs (j) of the stored antibody j and the regression line corresponding to the output gain data group Gs (i) of the antibody i. Is calculated by substituting the inclination bi of equation (3) into the equation (3).

【００９３】ステップ１９２では、記憶細胞領域１６８
に記憶される保存抗体群の中で、新たに保存抗体とすべ
き抗体ｉと最も類似する保存抗体ｊが、すなわち、抗体
ｉとの抗体間親和度Ｕｉｊが最も小さな値となった保存
抗体ｊが抹消される。本ステップ１９２の処理が実行さ
れることにより、記憶細胞領域１６８中に、抗体ｉを新
たに記憶するための領域が確保される。In step 192, the memory cell area 168
Among the group of stored antibodies stored in the storage antibody j, the stored antibody j most similar to the antibody i to be newly stored is the stored antibody j in which the affinity Uij between the antibody i and the antibody i has the smallest value. Is deleted. By executing the processing of step 192, an area for newly storing the antibody i is secured in the memory cell area 168.

【００９４】ステップ１９４では、新たに保存抗体とす
べき抗体ｉが、記憶細胞領域に記憶される。上記の処理
によれば、記憶細胞領域１６８に既にＮ_MAX 個の保存抗
体が記憶されている場合は、抗体ｉが、その抗体ｉと最
も類似する保存抗体ｊと入れ代わるかたちで新たな保存
抗体とされる。抹消される保存抗体ｊは、過去におい
て、特定の状況下で有効な効き目を発揮すると評価され
た価値のある抗体である。しかしながら、その保存抗体
ｊに近似する抗体ｉによれば、保存抗体ｊと同等の効果
を得ることができる。このため、保存抗体ｊと抗体ｉと
を入れ換えても、実質的に不利益が生ずることはない。In step 194, the antibody i to be newly stored is stored in the memory cell area. According to the above processing, when N _MAX conserved antibodies are already stored in the memory cell region 168, the antibody i is replaced with a conserved antibody j which is the most similar to the antibody i and a new conserved antibody is used. Is done. The deleted conserved antibody j is a valuable antibody that has been evaluated in the past to be effective in certain situations. However, according to the antibody i similar to the conserved antibody j, the same effect as the conserved antibody j can be obtained. Therefore, there is no substantial disadvantage even if the stored antibody j is replaced with the antibody i.

【００９５】ステップ１９６では、(i) 抗体生産領域１
６６に記憶されている抗体１〜抗体ｍ＋１を、抗原親和
度Ｖｉの小さい順に抗体１〜抗体ｍ＋１に並べ変える処
理、および、(ii)上記の処理により最も効き目がないと
判断された出力ゲインデータ群Ｇｓ（ｉ）を、すなわ
ち、新たに抗体ｍ＋１として記憶された出力ゲインデー
タ群Ｇｓ（ｍ＋１）を抗体生産領域１６６から抹消する
処理が実行される。In step 196, (i) the antibody producing region 1
A process of rearranging the antibody 1 to the antibody m + 1 stored in the order 66 into the antibody 1 to the antibody m + 1 in ascending order of the antigen affinity Vi; and (ii) output gain data determined to be ineffective by the above process. A process of deleting the group Gs (i), that is, the output gain data group Gs (m + 1) newly stored as the antibody m + 1 from the antibody production area 166 is executed.

【００９６】上記の処理によれば、回転位置制御の試行
が行われる毎に、抗体１〜抗体ｍに記憶されている出力
ゲインデータ群Ｇｓ（ｉ）を、オーバーシュート量Ｐｏ
を抑制しつつモータ１０を高速で回転させるうえでより
優れたデータ群に進化させることができると共に、常
に、それらのデータ群の中で最も優れた出力ゲインデー
タ群を抗体１として記憶することができる。According to the above processing, the output gain data group Gs (i) stored in the antibodies 1 to m is changed to the overshoot amount Po each time the rotation position control is attempted.
It is possible to evolve into a data group superior in rotating the motor 10 at a high speed while suppressing the noise, and always to store the most excellent output gain data group in the data group as the antibody 1. it can.

【００９７】ステップ１９８では、試行カウンタＣ_IAの
計数値が所定回数Ｎ_TESTに到達しているか否かが判別さ
れる。その結果、既にＣ_IA≧Ｎ_TESTが成立すると判別さ
れる場合は、次にステップ２００の処理が実行される。
一方、未だＣ_IA≧Ｎ_TESTが成立しないと判別される場合
は、次にステップ２０２の処理が実行される。ステップ
２００では、試行タイマＴ_GAをクリアする処理が実行さ
れる。本ステップ２００の処理が終了すると、回転位置
制御の試行が終了すると共に、今回の処理サイクルが終
了される。[0097] At step 198, whether the count value of the attempt counter C _IA has reached the predetermined number N _TEST is determined. As a result, if it is determined that C _IA ≧ N _TEST is already established, the process of step 200 is executed next.
On the other hand, if it is determined that C _IA ≧ N _TEST is not established, the process of step 202 is executed next. In step 200, a process of clearing the trial timer _TGA is executed. When the process of step 200 ends, the trial of the rotational position control ends, and the current processing cycle ends.

【００９８】ステップ２０２では、抗体生産領域１６６
に記憶されているｍ個の抗体ｉ（ｉ＝１〜ｍ）のそれぞ
れについて、期待値ＥＸｉが演算される。期待値ＥＸｉ
は、抗体ｉの抗原親和度Ｖｉ、抗体ｉと保存抗体ｊ（ｊ
＝１〜ｍ）との抗体間親和度Ｕｉｊ、抗体ｉの飽和度Ｓ
ｉ、および、抗体ｉと他の抗体ｊ（ｊ＝１〜ｍ、ｊ≠
ｉ）との抗体間親和度Ｕｉｊを、上記（５）式に代入す
ることで演算される。本ステップ２０２の処理が終了す
ると次にステップ２０４の処理が実行される。In step 202, the antibody producing region 166
The expected value EXi is calculated for each of the m antibodies i (i = 1 to m) stored in Expected value EXi
Is the antigen affinity Vi of antibody i, antibody i and stored antibody j (j
= 1 to m) and the saturation S of the antibody i
i, and the antibody i and another antibody j (j = 1 to m, j ≠
This is calculated by substituting the antibody affinity Uij with i) into the above equation (5). When the process of step 202 is completed, the process of step 204 is executed next.

【００９９】ステップ２０４では、抗体生産領域１６６
に記憶されている抗体１〜抗体ｍを基礎として、新世代
の抗体ｍ＋１を生成する処理が実行される。本ステップ
２０４では、具体的には、図１４に示すルーチンに沿っ
た処理を実行することで新世代の抗体ｍ＋１が生成され
る。図１４は、本実施例のシステムにおいて新世代の抗
体ｍ＋１を生成すべくＥＣＵ２６が実行する制御ルーチ
ンの一例のフローチャートを示す。尚、図１４におい
て、上記図８に示すステップと同一の処理を実行するス
テップには、同一の符号を付してその説明を省略または
簡略する。In step 204, the antibody producing region 166
A process of generating a new generation of antibody m + 1 is performed based on the antibodies 1 to m stored in the storage area. In step 204, specifically, a new generation of the antibody m + 1 is generated by executing the processing according to the routine shown in FIG. FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a control routine executed by the ECU 26 to generate a new generation antibody m + 1 in the system according to the present embodiment. In FIG. 14, steps that execute the same processing as the steps shown in FIG. 8 are denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted or simplified.

【０１００】図１４に示すルーチンは、上記ステップ２
０４の実行が要求される毎に起動される。図１４に示す
ルーチンが起動されると、先ずステップ２０６の処理が
実行される。ステップ２０６では、抗体生産領域１６６
に記憶されているｍ個の抗体（抗体１〜抗体ｍ）の中か
ら、最も高い期待値ＥＸｉを有する抗体ｉと、その抗体
ｉに次いで高い期待値ＥＸｊを有する抗体ｊとが、新世
代の抗体ｍ＋１の基礎として選択される。The routine shown in FIG.
It is activated every time execution of the program 04 is requested. When the routine shown in FIG. 14 is started, first, the process of step 206 is executed. In step 206, the antibody production region 166
Out of the m antibodies (antibody 1 to antibody m) stored in a new generation, an antibody i having the highest expected value EXi and an antibody j having the next highest expected value EXj after the antibody i Selected as the basis for antibody m + 1.

【０１０１】ステップ１２４〜１２６では、第１実施例
の場合と同様に、新世代の抗体ｍ＋１を生成する際に用
いられる交配方法、交配させるデータ、および、交配さ
せるビットの位置等が選択される。そして、ステップ１
２８では、上記の如く選択された交配方法等に従って抗
体ｉと抗体ｊとを交配させることにより、新世代の抗体
ｍ＋１が生成される。In steps 124 to 126, as in the first embodiment, a mating method, data to be mated, positions of bits to be mated, and the like used for generating the new generation antibody m + 1 are selected. . And step 1
At 28, a new generation of antibody m + 1 is generated by crossing antibody i and antibody j according to the hybridization method selected as described above.

【０１０２】上記の処理によれば、期待値の大きな２つ
の抗体の遺伝子を、すなわち、希少価値が高く、かつ、
現在の状況下で抗原に対して特に優れた効き目を発揮す
る２つの抗体の遺伝子を、優先的に抗体ｍ＋１に承継さ
せることができる。このような手法によれば、保存抗体
と異なる形を有し、かつ、抗原に対して有効に作用する
新たな抗体の生成を促進することができる。According to the above-described processing, the genes of two antibodies having a large expected value, that is, having a high rarity value and
The genes of the two antibodies, which exert particularly good effects on the antigen under the current circumstances, can be preferentially passed on to the antibody m + 1. According to such a technique, it is possible to promote the generation of a new antibody having a form different from that of the conserved antibody and effectively acting on the antigen.

【０１０３】本実施例のメインルーチンにおいて、上記
ステップ２０４の処理が終了すると、以後、再び上記ス
テップ１７６以降の処理が実行される。そして、上記ス
テップ１７６〜１４４および１４６〜２０４の処理は、
試行カウンタＣ_IAの計数値がＮ_TESTに達するまで繰り返
される。上記の処理によれば、試行タイマＴ_IAに所定値
Ｔ₀ が計数される毎に、所定回数Ｎ_TESTだけ繰り返し
て、新世代の抗体ｍ＋１の生成、その抗体ｍ＋１を
用いた回転位置制御の試行、および、抗体１〜抗体ｍ
の更新を行うことができる。また、試行が繰り返される
過程で新たに生成された価値の高い抗体を、保存抗体と
して記憶することができる。そして、通常時には、試行
の過程で生成された抗体の中で最も評価の高い抗体１の
出力ゲインデータ群Ｇｓ（１）を用いて回転位置制御を
実行することができる。In the main routine of this embodiment, when the processing of step 204 is completed, the processing of step 176 and thereafter is executed again. Then, the processing of the above steps 176 to 144 and 146 to 204
The count value of the attempt counter C _IA is repeated until the N _TEST. According to the above-described processing, each time the predetermined value T ₀ is counted in the trial timer T _IA , it is repeated a predetermined number of times N _TEST to generate a new-generation antibody m + 1 and to perform a rotational position control using the antibody m + 1. And antibody 1 to antibody m
Can be updated. Further, a high-value antibody newly generated in the process of repeating the trial can be stored as a stored antibody. Then, in the normal state, the rotational position control can be executed using the output gain data group Gs (1) of the antibody 1 which has the highest evaluation among the antibodies generated in the course of the trial.

【０１０４】このため、本実施例の電動機位置制御装置
によれば、システムの個体差や経時変化に関わらず、オ
ーバーシュート量Ｐｏを抑制しつつモータ１０を高速で
回転させることができると共に、モータ１０の状態が変
化した場合等において、過去に有効であった保存抗体を
利用して、変化後の状態に対して優れた制御性を実現し
得る状況を速やかに形成することができる。Therefore, according to the motor position control device of this embodiment, the motor 10 can be rotated at a high speed while suppressing the overshoot Po, irrespective of the individual difference of the system and the change with time. In the case where the state of No. 10 has changed, for example, a condition that can realize excellent controllability with respect to the state after the change can be quickly formed by using the previously-conserved preserved antibody.

【０１０５】ところで、本実施例では、第１実施例の場
合と同様に単位収束時間ＤＴ_MOVEに基づいてモータ１０
の高速性を評価することとしているが、モータ１０の高
速性を評価する手法は上記の手法に限定されるものでは
ない。すなわち、モータ１０の高速性は、単位収束時間
ＤＴ_MOVEの逆数であるモータ１０の収束速度に基づいて
評価してもよい。In the present embodiment, the motor 10 is controlled based on the unit convergence time DT _MOVE as in the first embodiment.
However, the method for evaluating the high speed of the motor 10 is not limited to the above method. That is, the speed of the motor 10 may be evaluated based on the convergence speed of the motor 10, which is the reciprocal of the unit convergence time DT _MOVE .

【０１０６】尚、上記の実施例においては、ＥＣＵ２６
が、上記ステップ１０６、１０８、１３６および１３８
の処理を実行することにより前記請求項１記載の「位置
偏差検出手段」が、上記ステップ１１０および１４０の
処理を実行することにより前記請求項１記載の「制御変
数設定手段」が、上記ステップ１１２および１４２の処
理を実行することにより前記請求項１記載の「電動機駆
動手段」が、上記ステップ１３４、１４６〜１５２およ
び１８２の処理を実行することにより前記請求項１記載
の「制御値評価手段」が、上記ステップ１７８、１８４
〜１９６、２０２および２０４の処理を実行することに
より前記請求項１記載の「制御値更新手段」が、それぞ
れ実現されている。In the above embodiment, the ECU 26
Are the same as steps 106, 108, 136 and 138
By executing the processing of (1), the "position deviation detecting means" of the above-mentioned claim 1 executes the processing of the above steps 110 and 140, so that the "control variable setting means" of the above-mentioned claim 1 becomes the above-mentioned step 112. And "142", the "motor driving means" according to claim 1 executes the processing of steps 134, 146-152 and 182 to "control value evaluation means" according to claim 1. Are the steps 178 and 184
196, 202, and 204 realize the "control value updating means" according to claim 1 respectively.

【０１０７】また、上記の実施例においては、ＥＣＵ２
６が、上記ステップ１４６および１４８の処理を実行す
ることにより前記請求項２記載の「オーバーシュート量
検出手段」が、上記ステップ１３４、１５０および１５
２の処理を実行することにより前記請求項２記載の「収
束速度検出手段」が、それぞれ実現されている。更に、
上記の実施例においては、出力ゲインデータ群Ｇｓ
（ｋ）が前記請求項４記載の「制御値データ」に相当し
ていると共に、ＥＣＵ２６が、上記ステップ１７８、１
８４〜１９４、２０２および２０４の処理を実行するこ
とにより前記請求項４記載の「新世代生成手段」が、上
記ステップ１９６の処理を実行することにより前記請求
項４記載の「評価比較手段」および「制御値変更手段」
が、それぞれ実現されている。In the above embodiment, the ECU 2
6 executes the processing of steps 146 and 148, whereby the “overshoot amount detecting means” according to claim 2 performs the processing of steps 134, 150 and 15
The "convergence speed detecting means" according to the second aspect is realized by executing the second process. Furthermore,
In the above embodiment, the output gain data group Gs
(K) corresponds to the “control value data” according to the fourth aspect, and the ECU 26 executes the processing in the steps 178, 1
84 to 194, 202 and 204, the "new generation generating means" according to claim 4 executes the processing of step 196, "evaluation comparing means" according to claim 4, "Control value changing means"
Have been realized respectively.

【０１０８】[0108]

【発明の効果】上述の如く、請求項１記載の発明によれ
ば、電動機の制御に用いられる制御値を、個々の電動機
の状態に応じた好適な値に更新することができる。従っ
て、本発明によれば、電動機の個体差や経時変化に関わ
らず、常に正確かつ速やかに、電動機の回転位置を目標
位置に制御することができる。As described above, according to the first aspect of the present invention, the control value used for controlling the electric motor can be updated to a suitable value according to the state of each electric motor. Therefore, according to the present invention, it is possible to always and accurately control the rotational position of the electric motor to the target position regardless of individual differences or changes over time of the electric motor.

【０１０９】請求項２記載の発明によれば、個々の電動
機を、大きなオーバーシュートを生じさせることなく、
かつ、その回転位置を速やかに目標位置に一致させるう
えで好適な条件で制御することができる。また、請求項
３または請求項４記載の発明によれば、電動機の制御に
用いられる制御値を速やかに進化させることができる。
このため、本発明によれば、電動機を好適な条件で制御
し得る状況を、速やかに形成することができる。According to the second aspect of the present invention, the individual electric motors can be controlled without causing a large overshoot.
In addition, it is possible to control the rotation position under suitable conditions in order to quickly match the rotation position with the target position. According to the third or fourth aspect of the present invention, it is possible to quickly evolve the control value used for controlling the electric motor.
Therefore, according to the present invention, a situation where the electric motor can be controlled under suitable conditions can be quickly formed.

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

【図１】本発明の第１および第２実施例の電動機位置制
御装置のシステム構成図である。FIG. 1 is a system configuration diagram of a motor position control device according to first and second embodiments of the present invention.

【図２】図１に示す電動機位置制御装置の動作を説明す
るためのチャムチャートである。FIG. 2 is a charm chart for explaining an operation of the electric motor position control device shown in FIG. 1;

【図３】本実施例の第１実施例において実行されるメイ
ンルーチンの一例のフローチャート（その１）である。FIG. 3 is a flowchart (part 1) of an example of a main routine executed in the first embodiment of the present embodiment;

【図４】本実施例の第１実施例において実行されるメイ
ンルーチンの一例のフローチャート（その２）である。FIG. 4 is a flowchart (part 2) of an example of a main routine executed in the first embodiment of the present embodiment;

【図５】本発明の第１実施例においてＲＡＭに記憶され
る複数の個体のデータ構造を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a data structure of a plurality of individuals stored in a RAM in the first embodiment of the present invention.

【図６】本発明の第１および第２実施例で用いられる出
力ゲインデータＧｓと、モータの回転位置と目標位置と
の偏差ステップｓとの関係を表す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a relationship between output gain data Gs used in the first and second embodiments of the present invention and a deviation step s between a rotational position of the motor and a target position.

【図７】図５に示す個体に記憶される個々のデータの構
造を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing the structure of individual data stored in the individual shown in FIG.

【図８】本発明の第１実施例において実行される新世代
生成ルーチンの一例のフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart of an example of a new generation generation routine executed in the first embodiment of the present invention.

【図９】本実施例の第２実施例において実行されるメイ
ンルーチンの一例のフローチャート（その１）である。FIG. 9 is a flowchart (part 1) of an example of a main routine executed in a second embodiment of the present embodiment;

【図１０】本実施例の第２実施例において実行されるメ
インルーチンの一例のフローチャート（その２）であ
る。FIG. 10 is a flowchart (part 2) of an example of a main routine executed in a second embodiment of the present embodiment.

【図１１】本実施例の第２実施例において実行されるメ
インルーチンの一例のフローチャート（その３）であ
る。FIG. 11 is a flowchart (part 3) of an example of a main routine executed in a second embodiment of the present embodiment;

【図１２】本発明の第２実施例においてＲＡＭに形成さ
れる記憶領域の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a storage area formed in a RAM according to a second embodiment of the present invention.

【図１３】本発明の第２実施例において用いられる抗体
ｉのデータ構造を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a data structure of an antibody i used in a second embodiment of the present invention.

【図１４】本発明の第２実施例において実行される新世
代生成ルーチンの一例のフローチャートである。FIG. 14 is a flowchart of an example of a new generation generation routine executed in the second embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１０ モータ １２ 回転軸 １６ 永久磁石 １８ Ａ相コイル ２０ Ｂ相コイル ２２ Ｃ相コイル ２４ Ｄ相コイル ２６ 電子制御ユニット（ＥＣＵ） ４８ ポテンショメータ DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Motor 12 Rotary axis 16 Permanent magnet 18 A-phase coil 20 B-phase coil 22 C-phase coil 24 D-phase coil 26 Electronic control unit (ECU) 48 Potentiometer

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 電動機の回転位置を検出する回転位置検
出手段と、電動機の回転位置と目標位置との位置偏差を
検出する位置偏差検出手段とを備え、前記位置偏差が消
滅するように電動機の回転位置を制御する電動機位置制
御装置において、 前記位置偏差に基づいて、電動機の制御変数を所定の制
御値に定める制御変数設定手段と、 前記所定の制御値を用いて電動機を駆動する電動機駆動
手段と、 電動機の制御性に基づいて前記所定の制御値を評価する
制御値評価手段と、 前記所定の制御値を良好な評価の得られる値に更新する
制御値更新手段と、 を備えることを特徴とする電動機位置制御装置。1. A motor comprising: a rotational position detecting means for detecting a rotational position of an electric motor; and a position deviation detecting means for detecting a positional deviation between the rotational position of the electric motor and a target position. In a motor position control device for controlling a rotational position, control variable setting means for setting a control variable of the motor to a predetermined control value based on the position deviation; motor driving means for driving the motor using the predetermined control value And control value evaluation means for evaluating the predetermined control value based on the controllability of the electric motor; and control value updating means for updating the predetermined control value to a value at which good evaluation is obtained. Motor position control device. 【請求項２】 請求項１記載の電動機位置制御装置にお
いて、 電動機のオーバーシュート量を検出するオーバーシュー
ト量検出手段と、 電動機の目標位置への収束速度を検出する収束速度検出
手段と、を備えると共に、 前記制御値評価手段が、前記オーバーシュート量と、前
記収束速度とに基づいて、前記制御値を評価することを
特徴とする電動機位置制御装置。2. The motor position control device according to claim 1, further comprising: an overshoot amount detecting means for detecting an overshoot amount of the motor; and a convergence speed detecting means for detecting a convergence speed of the motor to a target position. A motor position control device, wherein the control value evaluation means evaluates the control value based on the overshoot amount and the convergence speed. 【請求項３】 請求項１記載の電動機位置制御装置にお
いて、前記制御値更新手段が、 遺伝的アルゴリズムを用いて新世代の制御値データを生
成する新世代生成手段と、 前記新世代の制御値データの評価と前記制御値の評価と
を比較する評価比較手段と、 前記新世代の制御値データの評価が前記制御値の評価に
比して優れている場合に、前記新世代の制御値データを
新たな制御値とする制御値変更手段と、 を備えることを特徴とする電動機位置制御装置。3. The motor position control device according to claim 1, wherein said control value updating means generates a new generation of control value data using a genetic algorithm, and said new generation control value. Evaluation comparing means for comparing the evaluation of data and the evaluation of the control value; and the evaluation of the control value data of the new generation is superior to the evaluation of the control value. And a control value changing means for setting a new control value. 【請求項４】 請求項１記載の電動機位置制御装置にお
いて、前記制御値更新手段が、 免疫的アルゴリズムを用いて新世代の制御値データを生
成する新世代生成手段と、 前記新世代の制御値データの評価と前記制御値の評価と
を比較する評価比較手段と、 前記新世代の制御値データの評価が前記制御値の評価に
比して優れている場合に、前記新世代の制御値データを
新たな制御値とする制御値変更手段と、 を備えることを特徴とする電動機位置制御装置。4. The electric motor position control device according to claim 1, wherein said control value updating means generates a new generation of control value data using an immune algorithm, and said new generation control value. Evaluation comparing means for comparing the evaluation of data and the evaluation of the control value; and the evaluation of the control value data of the new generation is superior to the evaluation of the control value. And a control value changing means for setting a new control value.