JPH0421101A - 学習コントローラの飽和処理方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、工作機械等に用いられるサーボモータの制御
に関するもので、特に、所定周期で同一パターンが繰返
し指令されるような制御に関する。

従来の技術 サーボモータの制御において、所定周期で同じパターン
で繰返される指令に対し、制御偏差を零に収束させ高い
精度のモータ制御を行い加工精度を向上させる方法とし
て、学習制御方式が用いられてる。

第５図は、上記学習制御方式を適用したサーボモータの
制御における要部ブロック線図である。

第５図において、ｒは速度指令、Ｅは該速度指令ｒと実
際の速度ωとの差である速度偏差、６は速度ループ伝達
関数で、位置偏差を知るための積分器が加わった従来か
ら公知のようにＰＩ制御等を行うものである。そして、
学習制御を行うために学習コントローラ１０が付加され
ており、該学習コントローラ１０は帯域制限フィルタ３
、所定周期して繰返される１周期分のデータを記憶する
遅れ要素４、及び、制御対象の位相遅れ、ゲイン低下を
補償するための動特性補償要素５で構成されている。

上記学習コントローラ１０は所定サンプリング周期Ｔ毎
に速度偏差Ｅに遅れ要素４から出力される１周期り前の
サンプリング時のデータＥｌを加算し、帯域制限フィル
タ３の処理を行って遅れ要素４にそのデータを格納する
。遅れ要素４はＮ（＝Ｌ／Ｔ）個のメモリを有し、１周
期り分の各サンプリングデータを記憶できるようになっ
ており、各サンプリング時には一番古いデータを出力す
るようになっている。即ち、各サンプリング毎１番地シ
フトして０番地のメモリに入力データを格納し、Ｎ−１
番地のデータをａカする。その結果、遅れ要素４の出力
は１周期り分遅れたサンプリングデータが出力される。

そのため、周期して同一パターンの速度指令ｒが与えら
れるから、速度偏差Ｅと遅れ要素４の出力か加算されて
、速度指令ｒのパターン上において同一位置のデータが
補正データとして記憶されることとなる。

また、遅れ要素４の出力は動特性補償要素５で制御対象
の位相遅れ、ゲイン以下が補償されて、学習コントロー
ラ１０の出力ｙとして出力され、該出力ｙが速度偏差Ｅ
に加算されて、この加算データによって速度ループ処理
が実行される。

その結果、所定周期りで同一パターンの処置が繰返され
、あるサンプリング時において前周期で当該サンプリン
グ時に対応するサンプリング時の速度偏差Ｅが大きな値
の場合には、全周期においては、学習コントローラ１０
から大きな値の出力ｙが出力され、速度偏差に加算され
ることとなるから、速度ループ処理に入力される速度偏
差は大きく変り、実速度ωもそれに対して変化するから
、速度偏差Ｅはその値が零に収束するように修正される
ことになり、高精度のモータ制御が可能となる。

発明が解決しようとする課題 上述したように学習制御において、速度偏差Ｅが非常に
大きくなる場合かあ、また、サーボモータを駆動するア
ンプの有する最大出力や、サーボモータの最大出力トル
ク等によって、モータが出力できるトルクが制限される
ことから、速度偏差Ｅかなかなか収束しない場合が生じ
、このような場合、学習コントローラｌＯ内の帯域制限
フィルタ３の入力の値が徐々に大きくなり、演算器で処
理できる数値の範囲を越え、オーバーフローが発生する
。このような場合、従来は、帯域制限フィルタ３の入力
をある固定値でクランプする方法が取られている。しか
し、このような方法を用いると位置かずれるいう問題が
発生する。

第６図及び第７図はこの位置ずれ発生の説明図である。

所定周期して動作は繰り返し実施されており、第６図（
ａ）に示すように減速時のトルクＴｄｌ。

Ｔａ２．Ｔａ３・・・・・・、加速時のトルクＴａｌ、
Ｔａ２．・・・・・・が交互に出力され、位置、及び速
度は第６図（ｂ）、（ｃ）に示すように所定周期して同
一パターンで繰り返している。第６図（ａ）中「トルク
リミット」はサーボモータが８力できるトルクの限界値
を示すもので、トルク指令がＴａ１、Ｔａ２・・・、Ｔ
ｄｌ、Ｔａ２・・・とあったとしてもモータから出力さ
れるトルクはこのトルクリミット値までである。その結
果、トルク指令があってもモータから出力できないトル
クの積算値ＡＩ。

Ａ２・・・、Ｂｌ、Ｂ２・・・において、Ａ１＝ｌＢＩ
Ａ２＝Ｉ８２１・・・・・・であれば、加速及び減速時
のトルクが同等に減少するものであるから、位置ずれは
生じない。第６図（ｂ）、　　（ｃ）はこのような場合
における状態を示している。

一方、上記積算値に差があり、例えば、ＡＩ＞Ｂｌ　ｌ
、Ａ２＞　ｌ　８２１・・・とすると、加速時のトルク
が小さくなり、第７図（ｂ）に示すように速度の立ち上
がり勾配は小さくなり、その分だけ移動量が少なくなる
。その結果、第７図（ａ）に示すように、位置ずれｄｉ
、ｄ２・・・が生しることとなる。

そこで本発明の目的は、上記帯域制限フィルタの入力の
クランプ値を最適値に調整することによって上記位置ず
れを防止した学習コントローラの飽和処理方式を提供す
ることにある。

課題を解決するための手段 本発明は、速度指令が所定周期で繰り返されるサーボモ
ータの制御であって、当該サンプリング時の速度偏差に
上記所定周期の１周期前の当該サンプリング時に対応す
る補正データを加算し、該加算した値を帯域制限フィル
タ処理を行って当該周期の当該サンプリング時の補正デ
ータとして記憶すると共に、上記１周期前の当該サンプ
リング時に対応する補正データに基づいて上記当該サン
プリング時の速度偏差を補正してサーボモータを制御す
る学習制御方式における学習コントローラにおいて、上
記帯域制限フィルタ処理における入力をクランプする正
、負のクランプ値より入力値が越える分を各サンプリン
グ時積算し、上記積算値が零になるように上記正、負の
クランプ値を変更することによって上記課題を解決した
。

作　　用 例えば、第６図において、Ａｌ＞ＩＢＩ　ｌ、Ａ２＞　
ｌ　Ｂ２１・・・で第７図に示すように位置ずれが生じ
たとする。このような場合、第７図（ｂ）に示すように
破線で示す本来の速度に対して実際の速度は遅れ、速度
偏差Ｅは正の値で大きくなり、その結果、速度偏差Ｅに
補正データが加算されて、この加算値の正、負のクラン
プ値を越えた分の積算値が前周期して検出された該積算
値より大きくなる。このような場合、帯域制限フィルタ
処理の正（上限）、負（下限）のクランプ値をさげる。

そうすると記憶される補正データのクランプされた正の
値は小さくなり、負の値はその絶対値が大きくなる。そ
の結果次の周期では、この補正データに基づいて出力さ
れる学習コントローラの出力は、正のときは小さく、負
のときはその絶対値が大きくなり、これが速度偏差に加
算されるから、速度ループ処理で出力されるトルク指令
は正のときは小さくなり、負のときはその絶対値が大き
くなる。そのため第６図におけれるＡｌ、Ａ２・・・の
値は小さくなり、Ｂｌ、Ｂ２・・・の値はその絶対値が
大きくなる。その結果、上記積算値Ａ１＋Ｂ１＋Ａ２＋
Ｂ２・・・の値は小さ（なり零に近づき、速度偏差Ｅに
補正データを加算しその加算した値において正、負のク
ランプ値より越えた分の積算値も零に近づくこととなる
。

また、上記積算値において、Ａｌ＜　ｌ　ＢＩＡ２＜　
ｌ　Ｂ２　＋・・・の場合には減速トルクが小さく減速
速度が落ちて、速度偏差Ｅの負の絶対値の値が大きくな
る。その結果、速度偏差に補正データを加算した値の正
、負のクランプ値を越えた分の積算値は前周期りのこの
積算値と比較して小さくなる。このような場合には、帯
域制限フィルタ処理の正（上限）、負（下限）のクラン
プ値をあげる。そうすると記憶される補正データのクラ
ンプされた正の値は大きくなり、負の値はその絶対値が
小さくなる。その結果次の周期では、この補正データに
基づいて出力される学習コントローラの出力は、正のと
きは大きく、負のときはその絶対値が小さくなり、これ
が速度偏差に加算されるから、速度ループ処理で出力さ
れるトルク指令は正のときは大きくなり、負のときはそ
の絶対値が小さくなる。そのため第６図におけれるＡｌ
、　Ａ２・・・の値は大きくなり、Ｂｌ、Ｂ２・・・の
値はその絶対値が小さくなる。その結果、上記積算値Ａ
１＋Ｂ１＋Ａ２＋Ｂ２・・・の値は小さくなり零に近づ
き、速度偏差Ｅに補正データを加算しその加算した値に
おいて正、負のクランプ値より越えた分の積算値も零に
近づくこととなる。

実施例 第１図は本発明の一実施例の学習制御方式を適用したサ
ーボモータの制御における要部ブロック図である。

第１図において、符号１は学習コントローラであり、第
５図に示した従来の学習コントローラ１０と比べ、飽和
処理ブロック２が加わっている点が相違する。そして、
第５図に示す従来の方式と同一の要素は同一符号を符し
ている。

学習コントローラ１のサンプリング周期（速度ループの
処理周期）をＴ、所定処理パターンで繰り返される速度
指令ｒの周期をＬとすると、遅れ要素４にはＬ／Ｔ＝Ｎ
個のメモリを有し、１周期り分の各サンプリングデータ
を記憶できるようになっており、各サンプリング時には
一番古いデー夕を出力するようになっている。即ち、各
サンプリング毎１番地シフトして０番地のメモリに入力
データを格納し、Ｎ−１番地のデータを出力する。

その結果、遅れ要素４の出力は１周期り公達れた補正デ
ータが出力される。そのため、後述するように、周期り
で同一パターンの速度指令ｒが与えられるから、速度指
令ｒのパターン上において同一位置の補正データが速度
偏差Ｅに加算されることとなる。

各サンプリング周期Ｔごと速度指令ｒから実速度ωを減
じて速度偏差Ｅを求め、該速度偏差Ｅに１周期り前の当
該サンプリング時に対応する補正データＥｌ（メモリの
Ｎ−１番地に記憶する補正データ）が加算され、その加
算値が飽和処理ブロック２の入力Ｘ１となる。飽和処理
ブロック２は第２図にグラフで示すような処理を行って
おり、入力Ｘ１の絶対値が小さいときは入力Ｘ１をその
まま出力ＸＯとして出力し、入ツ７Ｘ１が設定された正
の可変クランプ値Ｌｈをこえるとこの値にクランプして
出力ＸＯを出力する。また、入力Ｘ１が負の可変クラン
プ値Ｌｌをこえるとこの値Ｌｌに出力ｘＯをクランプし
て出力する。なお、Ｌｍａｘ、Ｌｍｉｎは演算器で処理
できる数値の限界値でＬｍａｘは正の固定値、Ｌｍｉｎ
は負の固定値である。そして、入力Ｘ１の各クランプ値
を越えた分を積算し、上記積算値の値に応じて、上記可
変クランプ値Ｌｈ、Ｌｌを調整するようになっている。

こうして飽和処理ブロック２から出力されたデータＸＯ
は帯域制限フィルタ処理３が行われ、その出力をメモリ
の０番地に格納すると共にメモリ記憶内容を１番地づつ
シフトする。

また、遅れ要素４の出力は動特性補償要素５で制御対象
の位相遅れ、ゲイン以下が補償されて、学習コントロー
ラ１の出力ｙとして出力され、該８力ｙが速度偏差Ｅに
加算されて、この加算データによって速度ループ処理が
実行される。

以上が本発明の詳細な説明であるが、次に本発明の一実
施例について説明する。

第３図は、本発明を実施する工作機械のサーボモータ制
御の一実施例のブロック図である。

第３図中、２０は工作機械を制御する数値制御装置、２
１は該数値制御装置２０から出力される工作機械のサー
ボモータへの位置指令等を受信し、デジタルサーボ回路
２２のプロセッサに受は渡すための共有メモリ、２２は
デジタルサーボ回路であり、プロセッサによってサーボ
モータ２４の位置、速度、電流制御などを行うと共に学
習制御の処理をも行うものである。２３はトランジスタ
インバータ等で構成されるサーボアンプ、２４はサーボ
モータ、２５はサーボモータ１回当りに所定数のフィー
ドバックパルスを発生しデジタルサーボ回路２２に出力
するパルスコーダである。なお、２２ａはデジタルサー
ボ回路２２内に設けられているＲＯＭ、ＲＡＭで構成さ
れるメモリである。

上記構成は工作機械等のサーボモータの制御において、
デジタルサーボ回路として公知な事項であり、詳細な説
明は省略する。

次に、デジタルサーボ回路２２のプロセッサが行う処理
における飽和処理ブロック２の処理について第４図（ａ
）、　　（ｂ）と共に説明する。なお、他の処理は従来
と同様であるのでその説明を省略する。

プロセッサはサンプリング周期（速度処理周期）Ｔごと
第４図（ａ）、　　（ｂ）の処理を実行し、まず、速度
指令ｒからバルスコーダ２５で検出されるモータの実速
度ωを減じて速度偏差Ｅを求め該速度偏差Ｅに遅れ要素
のＮ−１番地に記憶するサンプリング周期ＴのＮ周期前
の補正データＥ１（繰り返される所定周期かしてサンプ
リング周期Ｔとし、Ｌ／Ｔ＝Ｎとしているから、１周期
り前の当該サンプリング周期に対応する補正データＥｌ
が読み出される）を加算しくステップＳ１．Ｓ２）、該
加算値Ｘ１が零以上の正の値か否か判断しくステップＳ
３）、零以上の正の値ならば該加算値Ｘ１が現在（始め
は初期設定されている）の正の可変クランプ値Ｌｈより
大きいか否か判断しくステップＳ４）、小さければ、こ
の加算値Ｘ１を飽和処理の出力値ＸＯとして、次の処理
の帯域制限フィルタ処理に引き渡す（ステップＳ５）。

また、加算値Ｘ１が正の可変クランプ値Ｌｈより大きけ
れば、飽和処理の出力ＸＯとして正の可変クランプ値Ｌ
ｈを出力し、積算器Ａ（始めは初期設定で０に設定され
ている）に加算値Ｘ１から正の可変クランプ値Ｌｈを減
じた値を加算する（ステップＳ６．　Ｓ７）。

また、加算値ｘ１が負の場合には、加算値Ｘ１が現在（
始めは初期設定されている）の負の可変クランプ値Ｌｌ
より小さいか否か判断しくステップＳ８）、小さくなけ
ればこの加算値Ｘ１を出力ＸＯとして出力しくステップ
Ｓ９）、小さい場合には出力ＸＯを負の可変クランプ値
Ｌｌとし、積算器Ａに加算値Ｘ１から負の可変クランプ
値Ｌｌを減じた値を加算する（ステップＳＩ０，８１１
）次に初期設定で０に設定され、この飽和処理を行うご
とに１加算されるカウンタＣＮＴが設定された値ｎと等
しいか否か判断しくステップ５１２）、等しくなければ
、該カウンタＣＮＴに１加算し、該カウンタＣＮＴの値
が１周期りをサンプリング周期Ｔで除した値Ｎに等しい
か否か判断し等しくなければ当該周期のこの飽和処理を
終了し、等しければカウンタＣＮＴを０にセットして当
該周期の処理を終了する（ステップＳ１９．Ｓ２０．５
２１）。

以下、上記処理をサンプリング周期Ｔごと繰り返し、ス
テップＳ１２でカウンタＣＮＴの値が設定値ｎにななっ
たことを検出すると、積算値Ａから前周期りにおいてカ
ウンタＣＮＴの値がｎであったときの積算値Ａを記憶す
るレジスタＲ（Ａ）の値を減じた値にゲインＫを乗じ、
得られた値を現在の正、負の可変クランプ値Ｌｈ、Ｌｌ
から減じて新しい正、負のクランプ値Ｌｈ、Ｌｌとする
（ステップ８１３）。なお、レジスタＲ（Ａ）には始め
は初期設定で０が設定されている。次にレジスタＲ（Ａ
）に積算値Ａをセットする（ステップ５１４）。そして
、正の可変クランプ値Ｌｈが演算器で処理できる正の固
定クランプ値Ｌｍａｘを越えていれば、この正の可変ク
ランプ値Ｌｈを正の固定クランプ値Ｌｍａｘに変更し、
同様に負の可変クランプ値Ｌｌが負の固定値Ｌｍｉｎよ
り小さければ負の可変クランプ値Ｌｌをこの負の固定ク
ランプ値に変更する。なお、各可変クランプ値Ｌｈ、Ｌ
ｌがそれぞれの固定クランプ値Ｌｍａｘ、Ｌｍｉｎを越
えてなければ、ステップＳ１３で算出されたクランプ値
をそのまま可変クランプ値とする（ステップ８１５〜５
１８）。そしてステップ３１９〜Ｓ２１の処理を行って
当該サンプリング周期の処理を終了する。

以上の処理をサンプリング周期Ｔごと実施し、かつ、カ
ウンタＣＮＴはカウント値がＮ（繰り返しパターンの１
周期り内におけるサンプリング時の数、Ｎ＝Ｌ／Ｔ）に
なるごとに０にセットされ、該カウンタＣＮＴの値が設
定値ｎになるごとにステップ８１３〜３１８の処理が行
われて、正、負の可変クランプ値Ｌｈ、Ｌｌが調整され
ることになる。すなわち所定パターンにおける決まった
所定位置で可変クランプ値Ｌｈ、Ｌｌの変更がなされる
。

以上のようにして、繰り返されるパターンの１周期り内
の所定位置で１回、可変クランプ値Ｌｈ。

Ｌｌの変更がなされ、しかも、この変更は前周期して検
出された積算値（速度偏差Ｅと補正データＥｌの加算値
が可変クランプ値Ｌｈ、Ｌｌを越えた分の積算値）が当
該周期りの上記積算値より小さければ、正、負の可変ク
ランプ値Ｌｈ、Ｌｌは前周期よりも小さい値に変更され
、大きければ、大きい値に変更される。前周期で検出さ
れた上記積算値が当該周期で検出された上記積算値より
小さいということは、速度偏差Ｅが正方向に増大してい
ることを意味し、正のトルク指令値が大きくモータのト
ルクリミットを越える分が大きい（第６図におけるＡ１
．Ａ２・・・が大きい）ことを意味する。そこで、正、
負の可変クランプ値Ｌｈ、Ｌｌを小さ（シ、補正データ
として記憶されるクランプされた値を小さくすれば、次
の周期しでは、速度偏差Ｅに加算される学習コントロー
ラの出力ｙは、正の値のときは小さく、負の値のときは
その絶対値が大きくなり、その結果、モータのトルクリ
ミット値を越える分のトルク指令の正の積算値（第６図
のＡＩ、Ａ２・・・）は小さくなり負の積算値（第６図
のＢｌ、Ｂ２・・・）の絶対値は大きくなり、これら積
算値を加算した値は零に近づき、速度偏差に補正データ
を加算した値の可変クランプ値を越えた分の積算値も零
に近づき、正、負の可変クランプ値は最適な一定の値に
収束する。そして、トルクリミットを越える分のトルク
指令の正、負の積算値が等しくなることから、位置ずれ
もなくなる。　また、逆の場合で、前周期して検出され
た積算値（速度偏差Ｅと補正データＥｌの加算値が可変
クランプ値Ｌｈ、Ｌｌを越えた分の積算値）が当該周期
りの上記積算値より大きければ、正、負の可変クランプ
値Ｌｈ、Ｌｌは前周期よりも大きい値に変更することに
よって、位置ずれをなくすような最適な正、負の可変ク
ランプ値Ｌｈ、Ｌｌに自動的に設定されることになる。

発明の効果 本発明は、飽和処理として入力される速度偏差に補正デ
ータを加算した値をクランプするクランプ値を、該クラ
ンプ値を越えた分の積算値が零になるように変更するよ
うにして、学習コントローラによって速度偏差に補正さ
れる値を修正し、トルク指令のモータのトルクリミット
を越える分の積算値が零になるようにしたので、位置ず
れの発生を防止することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の学習コントローラ方式を適
用したサーボモータの制御における要部ブロック図、第
２図は同実施例における飽和処理ブロックの入出力関係
を表す図、第３図は同実施例を実施するサーボモータ制
御部の要部ブロック図、第４図（ａ）、　　（ｂ）は同
実施例におけるデジタルサーボ回路のプロセッサが飽和
処理として実行する処理のフローチャート、第５図は従
来の学習コントローラを適用した学習制御を実施するサ
ーボモータの制御における要部ブロック図、第６図、第
７図は位置ずれを説明する説明図である。 １．１０・・・学習コントローラ、２・・・飽和処理ブ
ロック、３・・・帯域制限フィルタ、４・・・遅れ要素
、訃・・動特性補償要素、６・・・速度ループ伝達関数
、２０・・・数値制御装置、２１・・・共有メモリ、２
２・・・デジタルサーボ回路、２３・・・サーボアンプ
、２４・・・サーボモータ、２５・・・パルスコーダ。 第 図ｆａ）

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 速度指令が所定周期で繰り返されるサーボモータの制御
   であって、当該サンプリング時の速度偏差に上記所定周
   期の１周期前の当該サンプリング時に対応する補正デー
   タを加算し、該加算した値を帯域制限フィルタ処理を行
   って当該周期の当該サンプリング時の補正データとして
   記憶すると共に、上記１周期前の当該サンプリング時に
   対応する補正データに基づいて上記当該サンプリング時
   の速度偏差を補正してサーボモータを制御する学習制御
   方式における学習コントローラにおいて、上記帯域制限
   フィルタ処理における入力をクランプする正、負のクラ
   ンプ値より入力値が越える分を各サンプリング時積算し
   、上記積算値が零になるように上記正、負のクランプ値
   を変更することを特徴とする学習コントローラの飽和処
   理方式。