JPH04348402A - 積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナ - Google Patents
積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナInfo
- Publication number
- JPH04348402A JPH04348402A JP3133896A JP13389691A JPH04348402A JP H04348402 A JPH04348402 A JP H04348402A JP 3133896 A JP3133896 A JP 3133896A JP 13389691 A JP13389691 A JP 13389691A JP H04348402 A JPH04348402 A JP H04348402A
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- JP
- Japan
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- feedback gain
- value
- controlled object
- gain
- integral type
- Prior art date
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- Granted
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- Exposure Or Original Feeding In Electrophotography (AREA)
- Optical Systems Of Projection Type Copiers (AREA)
- Facsimile Scanning Arrangements (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Velocity Or Acceleration (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、積分型最適レギュレー
タとこれを用いたイメージスキャナに関する。
タとこれを用いたイメージスキャナに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の積分型最適レギュレータ
は例えばモータの速度制御に用いられており、その解決
定時の評価関数の重み決定方法として特開平１−２４０
９０３号公報に示されるものがある。これは、解決定時
の評価関数の重み選択において、解導出後の状態変数の
応答計算を行わず、概略の重みをＰＩ制御により求めた
解と同じになるように選択した後、評価関数の重みを決
定するようにしたものである。これにより、最適レギュ
レータの解決定時の評価関数の重みの選択基準が提供さ
れることになり、評価関数の重み決定に要する時間の短
縮化を図れる。
は例えばモータの速度制御に用いられており、その解決
定時の評価関数の重み決定方法として特開平１−２４０
９０３号公報に示されるものがある。これは、解決定時
の評価関数の重み選択において、解導出後の状態変数の
応答計算を行わず、概略の重みをＰＩ制御により求めた
解と同じになるように選択した後、評価関数の重みを決
定するようにしたものである。これにより、最適レギュ
レータの解決定時の評価関数の重みの選択基準が提供さ
れることになり、評価関数の重み決定に要する時間の短
縮化を図れる。
【０００３】このような積分型最適レギュレータを用い
たモータの速度制御について図７ないし図１０を参照し
て説明する。まず、図７はイメージスキャナ中の走行体
（キャリッジ）１の駆動用のモータ２に対する速度制御
ブロック図を示す。基本的には、マイクロプロセッサ３
、ＲＯＭ４及びＲＡＭ５を備えたマイクロコンピュータ
６により制御される。このマイクロコンピユータ６には
バス７を介して指令発生回路８、インターフェース回路
９，１０が接続されている。前記指令発生回路８はモー
タ２の状態を指令する状態指令信号（速度指令信号等）
を出力するためのものである。インターフェース回路９
は駆動用であり、マイクロコンピュータ６の演算結果の
デジタル値を駆動回路１１を構成するパワー半導体、例
えばパワートランジスタを動作させるためのパルス状信
号（制御信号）に変換するためのものである。駆動回路
１１はこのパルス状信号に基づき動作し、モータ２に印
加する電圧を制御する。これにより、モータ２は所望の
速度で回転する。一方、モータ２に対してはその回転速
度を検出するためのインクリメンタルエンコーダ１２が
設けられている。このインクリメンタルエンコーダ１２
の出力は前記インターフェース回路１０に入力され、デ
ジタル数値に変換されて内蔵のカウンタによりその出力
パルス数が計数され、回転速度が検出され、バス７を通
してマイクロコンピュータ６にフィードバックされる。
たモータの速度制御について図７ないし図１０を参照し
て説明する。まず、図７はイメージスキャナ中の走行体
（キャリッジ）１の駆動用のモータ２に対する速度制御
ブロック図を示す。基本的には、マイクロプロセッサ３
、ＲＯＭ４及びＲＡＭ５を備えたマイクロコンピュータ
６により制御される。このマイクロコンピユータ６には
バス７を介して指令発生回路８、インターフェース回路
９，１０が接続されている。前記指令発生回路８はモー
タ２の状態を指令する状態指令信号（速度指令信号等）
を出力するためのものである。インターフェース回路９
は駆動用であり、マイクロコンピュータ６の演算結果の
デジタル値を駆動回路１１を構成するパワー半導体、例
えばパワートランジスタを動作させるためのパルス状信
号（制御信号）に変換するためのものである。駆動回路
１１はこのパルス状信号に基づき動作し、モータ２に印
加する電圧を制御する。これにより、モータ２は所望の
速度で回転する。一方、モータ２に対してはその回転速
度を検出するためのインクリメンタルエンコーダ１２が
設けられている。このインクリメンタルエンコーダ１２
の出力は前記インターフェース回路１０に入力され、デ
ジタル数値に変換されて内蔵のカウンタによりその出力
パルス数が計数され、回転速度が検出され、バス７を通
してマイクロコンピュータ６にフィードバックされる。
【０００４】なお、図示回路例はディスクリート型のマ
イクロコンピュータ６の例としたが、指令発生回路８、
インターフェース回路９，１０をも１チップ化したマイ
クロコンピュータを用いたものでも同様である。
イクロコンピュータ６の例としたが、指令発生回路８、
インターフェース回路９，１０をも１チップ化したマイ
クロコンピュータを用いたものでも同様である。
【０００５】ついで、マイクロコンピュータ６において
演算される目標値に対して出力の偏差のない積分型最適
レギュレータの演算方式について説明する。一般に、直
流モータの自己インダクタンスＬは小さく無視できるの
で、状態方程式は（１）式に示すようになる。ただし、
ω：モータの角速度、外１：モータの角加速度、ＫＴ
：モータのトルク定数、Ｊ：モータと負荷とのイナーシ
ャ、ｕ：モータの入力電圧、Ｒａ：電機子抵抗とする。
演算される目標値に対して出力の偏差のない積分型最適
レギュレータの演算方式について説明する。一般に、直
流モータの自己インダクタンスＬは小さく無視できるの
で、状態方程式は（１）式に示すようになる。ただし、
ω：モータの角速度、外１：モータの角加速度、ＫＴ
：モータのトルク定数、Ｊ：モータと負荷とのイナーシ
ャ、ｕ：モータの入力電圧、Ｒａ：電機子抵抗とする。
【０００６】
【外１】
【０００７】
【数１】
【０００８】出力方程式は、ｃ：定数とすると、（２）
式のようになる。
式のようになる。
【０００９】
【数２】
【００１０】また、その離散系の状態方程式及びその出
力方程式は各々（３）（４）式のようになる。ただし、
ｐ，ｑはサンプリング時間により決まる定数とする。
力方程式は各々（３）（４）式のようになる。ただし、
ｐ，ｑはサンプリング時間により決まる定数とする。
【００１１】
【数３】
【００１２】図８に積分型最適レギュレータ制御系のブ
ロック図を示す。まず、Ｒ（ｋ）はモータ２を目標速度
で回転させるために指令発生回路８から与えられた指令
速度であり、演算部１３に入力される。また、モータ２
の角速度ω（ｋ）（インクリメンタルエンコーダ１２で
検出）はフィードバックループ１４を経て乗算器１５に
より定数ｃが掛けられ出力ｙ（ｋ）（インターフェース
回路１０によりデジタル値に変換されたモータ２の検出
速度）として演算部１３にフィードバックされる。演算
部１３による演算結果ｅ（ｋ）は積分ブロック１６で積
分された後、乗算器１７でフィードバックゲインＫ０が
掛けられ、演算器１８に出力される。一方、モータ２の
角速度ω（ｋ）は他方ではフィードバックループ１９に
より前記演算部１８にフィードバックされるが、このフ
ィードバック途中において乗算器２０でフィードバック
ゲインＫ１が掛けられる。演算器１８では両入力の差を
求め、これを制御入力ｕ（ｋ）としてモータ２を制御し
、所望の角速度で回転させるものとなる。ここに、Ｋ０
，Ｋ１はリカッチ方程式を解いて決定される最適ゲイン
ベクトルである。
ロック図を示す。まず、Ｒ（ｋ）はモータ２を目標速度
で回転させるために指令発生回路８から与えられた指令
速度であり、演算部１３に入力される。また、モータ２
の角速度ω（ｋ）（インクリメンタルエンコーダ１２で
検出）はフィードバックループ１４を経て乗算器１５に
より定数ｃが掛けられ出力ｙ（ｋ）（インターフェース
回路１０によりデジタル値に変換されたモータ２の検出
速度）として演算部１３にフィードバックされる。演算
部１３による演算結果ｅ（ｋ）は積分ブロック１６で積
分された後、乗算器１７でフィードバックゲインＫ０が
掛けられ、演算器１８に出力される。一方、モータ２の
角速度ω（ｋ）は他方ではフィードバックループ１９に
より前記演算部１８にフィードバックされるが、このフ
ィードバック途中において乗算器２０でフィードバック
ゲインＫ１が掛けられる。演算器１８では両入力の差を
求め、これを制御入力ｕ（ｋ）としてモータ２を制御し
、所望の角速度で回転させるものとなる。ここに、Ｋ０
，Ｋ１はリカッチ方程式を解いて決定される最適ゲイン
ベクトルである。
【００１３】このような最適ゲインベクトルは次のよう
に求められる。まず、（３）（４）式より、（５）式の
ような状態方程式を作る。ただし、ｓ（ｋ）＝ω（ｋ）
−ω（ｋ−１）、ｄ（ｋ）＝ｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）と
する。
に求められる。まず、（３）（４）式より、（５）式の
ような状態方程式を作る。ただし、ｓ（ｋ）＝ω（ｋ）
−ω（ｋ−１）、ｄ（ｋ）＝ｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）と
する。
【００１４】
【数４】
【００１５】（５）式中に含まれる行列を（６）（７）
式のように置いて、
式のように置いて、
【００１６】
【数５】
【００１７】モータ２を制御する際の評価関数として（
８）式を用いる。
８）式を用いる。
【００１８】
【数６】
【００１９】この評価関数Ｊを極小にする制御入力ｄ（
ｋ）を求める。なお、Ｗは負でない重み係数である。
ｋ）を求める。なお、Ｗは負でない重み係数である。
【００２０】一方、リカッチ方程式は、Ｗｘを重み行列
とすると、（９）式で与えられる。
とすると、（９）式で与えられる。
【００２１】
【数７】
【００２２】いま、この（９）式の定常解をＨとすると
、最適ゲインベクトルＧ＝（Ｋ０，Ｋ１）は、（１０）
式により求められる。これらの式中、Ｐ１′，Ｑ１′は
各々Ｐ１，Ｑ１の転置行列、マイナス１乗は逆行列を示
す。
、最適ゲインベクトルＧ＝（Ｋ０，Ｋ１）は、（１０）
式により求められる。これらの式中、Ｐ１′，Ｑ１′は
各々Ｐ１，Ｑ１の転置行列、マイナス１乗は逆行列を示
す。
【００２３】
【数８】
【００２４】ついで、インクリメンタルエンコーダ１２
の出力処理をして速度を検出するインターフェース回路
１０の処理方法について説明する。このインターフェー
ス回路１０はインクリメンタルエンコーダ１２の出力を
マイクロプロセッサ３の割込みに接続しており、かつ、
基準クロックＣＬＫをカウントするカウンタを備えてい
る。いま、図９においてインクリメンタルエンコーダ１
２の出力ＯＢのエッジＥ１ が到達する直前の状態から
説明する。内蔵のカウンタは出力ＯＢのパルス周期を、
クロックＣＬＫを基に与えられたカウント数（例えば、
０ＦＦＦＦＨ）からデクリメントカウントする。エッジ
Ｅ１ がマイクロプロセッサ３の割込みに到達すると、
図１０に示す割込みルーチンが実行される。すると、カ
ウンタのデクリメントカウント値はインターフェース回
路１０内蔵のストレージレジスタにラッチされる（カウ
ンタのラッチ）。ついで、ラッチされたデクリメントカ
ウント値をＲＡＭ５に格納する。そして、Ｔｎのパルス
周期をカウントするためのカウント初期値（０ＦＦＦＦ
Ｈ）を与え、再度、デクリメントカウントを開始し、割
込み処理を終了する。再度、エッジＥ２が割込みに到達
すると、上述した処理を同様に繰返す。
の出力処理をして速度を検出するインターフェース回路
１０の処理方法について説明する。このインターフェー
ス回路１０はインクリメンタルエンコーダ１２の出力を
マイクロプロセッサ３の割込みに接続しており、かつ、
基準クロックＣＬＫをカウントするカウンタを備えてい
る。いま、図９においてインクリメンタルエンコーダ１
２の出力ＯＢのエッジＥ１ が到達する直前の状態から
説明する。内蔵のカウンタは出力ＯＢのパルス周期を、
クロックＣＬＫを基に与えられたカウント数（例えば、
０ＦＦＦＦＨ）からデクリメントカウントする。エッジ
Ｅ１ がマイクロプロセッサ３の割込みに到達すると、
図１０に示す割込みルーチンが実行される。すると、カ
ウンタのデクリメントカウント値はインターフェース回
路１０内蔵のストレージレジスタにラッチされる（カウ
ンタのラッチ）。ついで、ラッチされたデクリメントカ
ウント値をＲＡＭ５に格納する。そして、Ｔｎのパルス
周期をカウントするためのカウント初期値（０ＦＦＦＦ
Ｈ）を与え、再度、デクリメントカウントを開始し、割
込み処理を終了する。再度、エッジＥ２が割込みに到達
すると、上述した処理を同様に繰返す。
【００２５】この時、速度ω（ｋ）は（１１）式により
求められる。ただし、ＴＣＬＫ ：ＣＬＫ周期、ＮＥ
：インクリメンタルエンコーダ分割数、ｎ：ＣＬＫカウ
ント数＝ＯＦＦＦＦＨ−デクリメントカウント数、Ｋ：
角速度への単位換算定数とする。
求められる。ただし、ＴＣＬＫ ：ＣＬＫ周期、ＮＥ
：インクリメンタルエンコーダ分割数、ｎ：ＣＬＫカウ
ント数＝ＯＦＦＦＦＨ−デクリメントカウント数、Ｋ：
角速度への単位換算定数とする。
【００２６】
【数９】
【００２７】
【発明が解決しようとする課題】このような積分型最適
レギュレータによるモータ２の速度制御系では、重み係
数Ｗを決定すれば最適ゲインの組（Ｋ０，Ｋ１）は（９
）式に示したリカッチ方程式を解くことにより一様に求
められ、モータ稼動中に変えられることはない。ところ
が、モータ２が稼動するとジュール熱のためコイル温度
が上昇し、コイルの抵抗値Ｒａが変化することになる。 すると、（１）式に示した状態方程式中の各係数（−Ｋ
Ｔ２／Ｒａ・Ｊ及びＫＴ／Ｒａ・Ｊ）の値も変化する。 これに伴い、リカッチ方程式の各係数も変わってしまう
ので、この方程式を解いて得る最適ゲイン（Ｋ０，Ｋ１
）の値も変わってしまう。従って、上述した従来方式の
ようにモータ稼動中でも稼動前に設定したゲインの値を
用いると、正確な制御ができないものとなる。
レギュレータによるモータ２の速度制御系では、重み係
数Ｗを決定すれば最適ゲインの組（Ｋ０，Ｋ１）は（９
）式に示したリカッチ方程式を解くことにより一様に求
められ、モータ稼動中に変えられることはない。ところ
が、モータ２が稼動するとジュール熱のためコイル温度
が上昇し、コイルの抵抗値Ｒａが変化することになる。 すると、（１）式に示した状態方程式中の各係数（−Ｋ
Ｔ２／Ｒａ・Ｊ及びＫＴ／Ｒａ・Ｊ）の値も変化する。 これに伴い、リカッチ方程式の各係数も変わってしまう
ので、この方程式を解いて得る最適ゲイン（Ｋ０，Ｋ１
）の値も変わってしまう。従って、上述した従来方式の
ようにモータ稼動中でも稼動前に設定したゲインの値を
用いると、正確な制御ができないものとなる。
【００２８】ちなみに、本出願人によれば、モータ稼動
中にコイルの抵抗値を求め、その値と常温における初期
のコイル抵抗値との比を補正係数として、モータへの入
力電圧を補正することにより、モータ稼動中にコイル温
度が上昇しコイル抵抗値が変動しても、正確な制御をな
し得るようにしたものが提案されている。しかし、この
提案方式によっても、コイル抵抗値の変化による内部状
態の変動に基づく最適ゲインの変化までは考慮していな
いため、制御の正確性に欠けるものである。
中にコイルの抵抗値を求め、その値と常温における初期
のコイル抵抗値との比を補正係数として、モータへの入
力電圧を補正することにより、モータ稼動中にコイル温
度が上昇しコイル抵抗値が変動しても、正確な制御をな
し得るようにしたものが提案されている。しかし、この
提案方式によっても、コイル抵抗値の変化による内部状
態の変動に基づく最適ゲインの変化までは考慮していな
いため、制御の正確性に欠けるものである。
【００２９】
【課題を解決するための手段】制御対象の状態値をフィ
ードバックさせて目標値と比較演算し、この演算結果を
積分処理した後、フィードバックゲインを掛けた値と、
前記制御対象の状態値に別のフィードバックゲインを掛
けてフィードバックさせた値との差を演算して前記制御
対象の制御入力とし状態方程式を解くようにした積分型
最適レギュレータにおいて、請求項１記載の発明では、
状態方程式の各係数行列の変化を検出する検出手段と、
各係数行列の変化に応じて前記フィードバックゲインを
変更するゲイン変更手段を設けた。
ードバックさせて目標値と比較演算し、この演算結果を
積分処理した後、フィードバックゲインを掛けた値と、
前記制御対象の状態値に別のフィードバックゲインを掛
けてフィードバックさせた値との差を演算して前記制御
対象の制御入力とし状態方程式を解くようにした積分型
最適レギュレータにおいて、請求項１記載の発明では、
状態方程式の各係数行列の変化を検出する検出手段と、
各係数行列の変化に応じて前記フィードバックゲインを
変更するゲイン変更手段を設けた。
【００３０】請求項２記載の発明では、ゲイン変更手段
として、各係数行列の変化に応じて最適フィードバック
ゲインを求める積分型最適レギュレータ解決定手段を有
して求めた最適フィードバックゲインを新たなフィード
バックゲインとするものとした。
として、各係数行列の変化に応じて最適フィードバック
ゲインを求める積分型最適レギュレータ解決定手段を有
して求めた最適フィードバックゲインを新たなフィード
バックゲインとするものとした。
【００３１】請求項３記載の発明では、複数の状態方程
式の各係数行列の変化に対して予め求められた最適フィ
ードバックゲインを記憶する記憶手段を設けるとともに
、ゲイン変更手段として各係数行列の変化に応じて前記
記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出する抽出
手段を有して抽出された最適フィードバックゲインを新
たなフィードバックゲインとするものとした。
式の各係数行列の変化に対して予め求められた最適フィ
ードバックゲインを記憶する記憶手段を設けるとともに
、ゲイン変更手段として各係数行列の変化に応じて前記
記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出する抽出
手段を有して抽出された最適フィードバックゲインを新
たなフィードバックゲインとするものとした。
【００３２】さらに、請求項４記載の発明では、イメー
ジスキャナについて、制御対象を走行体駆動用モータと
して速度制御する請求項１，２又は３記載の積分型最適
レギュレータを設けた。
ジスキャナについて、制御対象を走行体駆動用モータと
して速度制御する請求項１，２又は３記載の積分型最適
レギュレータを設けた。
【００３３】
【作用】請求項１記載の発明によれば、状態方程式の各
係数行列の変化に応じてゲイン変更手段によりフィード
バックゲインを変更しているので、稼動中の制御対象の
制御中に状態方程式の各係数行列が変化してもフィード
バックゲインの変化も考慮した制御となり、制御対象の
制御が正確に行なわれる。
係数行列の変化に応じてゲイン変更手段によりフィード
バックゲインを変更しているので、稼動中の制御対象の
制御中に状態方程式の各係数行列が変化してもフィード
バックゲインの変化も考慮した制御となり、制御対象の
制御が正確に行なわれる。
【００３４】請求項２記載の発明によれば、ゲイン変更
手段を各係数行列の変化に応じて最適フィードバックゲ
インを求める積分型最適レギュレータ解決定手段として
、状態方程式の各係数行列の変化に応じて最適フィード
バックゲインを求めてゲインを変更するので、制御中の
状態方程式の各係数行列のあらゆる変化に対して最適な
フィードバックゲインを正確に求め、より正確な制御が
可能となる。
手段を各係数行列の変化に応じて最適フィードバックゲ
インを求める積分型最適レギュレータ解決定手段として
、状態方程式の各係数行列の変化に応じて最適フィード
バックゲインを求めてゲインを変更するので、制御中の
状態方程式の各係数行列のあらゆる変化に対して最適な
フィードバックゲインを正確に求め、より正確な制御が
可能となる。
【００３５】また、請求項３記載の発明によれば、複数
の状態方程式の各係数行列の変化に対して最適フィード
バックゲインを予め求めて記憶手段に記憶しておき、ゲ
イン変更手段では各係数行列の変化に応じて抽出手段に
より記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出しこ
れを新たなフィードバックゲインとするので、制御中に
状態方程式の各係数行列が変化した時に即座に最適なフ
ィードバックゲインを求めることができ、より正確な制
御が可能となる。
の状態方程式の各係数行列の変化に対して最適フィード
バックゲインを予め求めて記憶手段に記憶しておき、ゲ
イン変更手段では各係数行列の変化に応じて抽出手段に
より記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出しこ
れを新たなフィードバックゲインとするので、制御中に
状態方程式の各係数行列が変化した時に即座に最適なフ
ィードバックゲインを求めることができ、より正確な制
御が可能となる。
【００３６】さらに、請求項４記載の発明によれば、こ
れらの積分型最適レギュレータを用いてイメージスキャ
ナ走行体駆動用モータの速度を制御するので、正確な速
度制御となり、高精度な読取りを行わせることができる
。
れらの積分型最適レギュレータを用いてイメージスキャ
ナ走行体駆動用モータの速度を制御するので、正確な速
度制御となり、高精度な読取りを行わせることができる
。
【００３７】
【実施例】請求項１及び４記載の発明の一実施例を図１
ないし図３に基づいて説明する。図７ないし図１０で示
した部分と同一部分は同一符号を用いて示す。本実施例
は、積分型最適レギュレータをイメージスキャナの走行
体駆動用モータ２の速度制御に適用したものである。ま
ず、図２に制御系全体のブロック図を示す。基本的には
、図７に示したものと同様であるが、モータ２のコイル
温度を測定して検出手段となる温度センサ（例えば、サ
ーミスタ）２１が付加されている。この温度センサ２１
はマイクロコンピュータ６からの指令に基づきコイル温
度を測定するもので、測定結果はバス７を通してマイク
ロコンピュータ６に取り込まれる。この他は、図７に示
したものと同様であり、また、本実施例の場合も１チッ
プマイクロコンピュータ構成によるものでもよい。
ないし図３に基づいて説明する。図７ないし図１０で示
した部分と同一部分は同一符号を用いて示す。本実施例
は、積分型最適レギュレータをイメージスキャナの走行
体駆動用モータ２の速度制御に適用したものである。ま
ず、図２に制御系全体のブロック図を示す。基本的には
、図７に示したものと同様であるが、モータ２のコイル
温度を測定して検出手段となる温度センサ（例えば、サ
ーミスタ）２１が付加されている。この温度センサ２１
はマイクロコンピュータ６からの指令に基づきコイル温
度を測定するもので、測定結果はバス７を通してマイク
ロコンピュータ６に取り込まれる。この他は、図７に示
したものと同様であり、また、本実施例の場合も１チッ
プマイクロコンピュータ構成によるものでもよい。
【００３８】ついで、イメージスキャナ２２の構成を図
３により説明する。まず、読取り対象となる原稿２３を
載置させる原稿台２４が設けられている。この原稿台２
４の下部には、照明ランプ２５、反射ミラー２６，２７
、等倍結像レンズ２８及びＣＣＤラインセンサ２９から
なる等倍光電変換ユニットが走行体１として移動自在に
設けられ、原稿面を副走査し得るように構成されている
。この走行体１をモータ２により副走査駆動させるもの
である。即ち、モータ２により回転駆動される駆動プー
リ３０と従動プーリ３１との間にはワイヤ３２が掛け渡
され、このワイヤ３２の一部が前記走行体１に連結され
ており、モータ２の回転に伴い走行体１が往復動する。 なお、このような等倍系イメージスキャナに限らず、縮
小光学系を持つイメージスキャナの場合であっても同様
に適用できる。
３により説明する。まず、読取り対象となる原稿２３を
載置させる原稿台２４が設けられている。この原稿台２
４の下部には、照明ランプ２５、反射ミラー２６，２７
、等倍結像レンズ２８及びＣＣＤラインセンサ２９から
なる等倍光電変換ユニットが走行体１として移動自在に
設けられ、原稿面を副走査し得るように構成されている
。この走行体１をモータ２により副走査駆動させるもの
である。即ち、モータ２により回転駆動される駆動プー
リ３０と従動プーリ３１との間にはワイヤ３２が掛け渡
され、このワイヤ３２の一部が前記走行体１に連結され
ており、モータ２の回転に伴い走行体１が往復動する。 なお、このような等倍系イメージスキャナに限らず、縮
小光学系を持つイメージスキャナの場合であっても同様
に適用できる。
【００３９】しかして、本実施例の積分型最適レギュレ
ータ制御系のブロック図を図１に示す。図中、２は制御
対象なるモータであるが、図８の場合と異なり、本実施
例ではサンプリング周期毎のω（ｋ）及びｕ（ｋ）の係
数の変化を表すため、ω（ｋ＋１）＝ｐ（ｋ）・ω（ｋ
）＋ｑ（ｋ）・ｕ（ｋ）で表現されている。インクリメ
ンタルエンコーダ１２により検出された角速度ω（ｋ）
はフィードバックループ１４を経て乗算器１５により定
数ｃが掛けられ、出力ｙ（ｋ）として演算部１３に与え
られる。一方、角速度ω（ｋ）は別のフィードバックル
ープ１９を経て乗算器３３によりフィードバックゲイン
Ｋ１（ｋ）が掛けられ、演算部１８に与えられる。演算
部１３では目標値Ｒ（ｋ）と検出出力ｙ（ｋ）との偏差
ｅ（ｋ）が算出され、積分ブロック１６で積分され、ｘ
０（ｋ） としてゲイン変更手段となるゲイン決定部３
４に与えられる。ゲイン決定部３４ではその時のコイル
抵抗値から最適フィードバックゲインＫ０（ｋ），Ｋ１
（ｋ）を算出し、各々の値を乗算器３５，３３に入力す
る。その後、偏差の積分値ｘ０（ｋ） には乗算器３５
によりフィードバックゲインＫ０（ｋ）が掛けられ、演
算部１８に与えられる。演算部１８では乗算器３５，３
３からの出力間の差を求め、制御入力ｕ（ｋ）を算出す
る。この制御入力ｕ（ｋ）がモータ２に入力されて所望
の角速度で回転するように制御される。
ータ制御系のブロック図を図１に示す。図中、２は制御
対象なるモータであるが、図８の場合と異なり、本実施
例ではサンプリング周期毎のω（ｋ）及びｕ（ｋ）の係
数の変化を表すため、ω（ｋ＋１）＝ｐ（ｋ）・ω（ｋ
）＋ｑ（ｋ）・ｕ（ｋ）で表現されている。インクリメ
ンタルエンコーダ１２により検出された角速度ω（ｋ）
はフィードバックループ１４を経て乗算器１５により定
数ｃが掛けられ、出力ｙ（ｋ）として演算部１３に与え
られる。一方、角速度ω（ｋ）は別のフィードバックル
ープ１９を経て乗算器３３によりフィードバックゲイン
Ｋ１（ｋ）が掛けられ、演算部１８に与えられる。演算
部１３では目標値Ｒ（ｋ）と検出出力ｙ（ｋ）との偏差
ｅ（ｋ）が算出され、積分ブロック１６で積分され、ｘ
０（ｋ） としてゲイン変更手段となるゲイン決定部３
４に与えられる。ゲイン決定部３４ではその時のコイル
抵抗値から最適フィードバックゲインＫ０（ｋ），Ｋ１
（ｋ）を算出し、各々の値を乗算器３５，３３に入力す
る。その後、偏差の積分値ｘ０（ｋ） には乗算器３５
によりフィードバックゲインＫ０（ｋ）が掛けられ、演
算部１８に与えられる。演算部１８では乗算器３５，３
３からの出力間の差を求め、制御入力ｕ（ｋ）を算出す
る。この制御入力ｕ（ｋ）がモータ２に入力されて所望
の角速度で回転するように制御される。
【００４０】このように積分ブロック１６から偏差の積
分値ｘ０（ｋ） がこのゲイン決定部３４に与えられる
と、その時のコイル抵抗値に基づいた最適フィードバッ
クゲインＫ０（ｋ），Ｋ１（ｋ）を算出し、各々乗算器
３５，３３に出力するが、この時のフィードバックゲイ
ンＫ０（ｋ），Ｋ１（ｋ）はその制御のサンプリング周
期におけるパラメータ（コイルの抵抗値）を正確に把握
した上で、リカッチ方程式を解くことにより得られた値
である。よって、このような変更されたフィードバック
ゲインＫ０（ｋ），Ｋ１（ｋ）を用いることにより、そ
の制御のサンプリング周期毎の最適なフィードバックが
可能となり、コイル抵抗値が変化しても正確な速度制御
が可能となる。 特に、本実施例のようにイメージスキャナ２２の走行体
１駆動用のモータ２制御に用いることにより、高精度な
読取りを行わせることができる。
分値ｘ０（ｋ） がこのゲイン決定部３４に与えられる
と、その時のコイル抵抗値に基づいた最適フィードバッ
クゲインＫ０（ｋ），Ｋ１（ｋ）を算出し、各々乗算器
３５，３３に出力するが、この時のフィードバックゲイ
ンＫ０（ｋ），Ｋ１（ｋ）はその制御のサンプリング周
期におけるパラメータ（コイルの抵抗値）を正確に把握
した上で、リカッチ方程式を解くことにより得られた値
である。よって、このような変更されたフィードバック
ゲインＫ０（ｋ），Ｋ１（ｋ）を用いることにより、そ
の制御のサンプリング周期毎の最適なフィードバックが
可能となり、コイル抵抗値が変化しても正確な速度制御
が可能となる。 特に、本実施例のようにイメージスキャナ２２の走行体
１駆動用のモータ２制御に用いることにより、高精度な
読取りを行わせることができる。
【００４１】つづいて、請求項２及び４記載の発明の一
実施例を図４により説明する。図４は、本実施例のフィ
ードバックゲイン決定方式を示すもので、図１中に示し
たゲイン決定部３４により実行される。まず、積分ブロ
ック１６から偏差の積分値ｘ０（ｋ） がゲイン決定部
３４に送られてくると、コイルの温度を測定する。これ
は、温度センサ２１の出力、即ちコイルの温度をマイク
ロコンピュータ６に取り込むことにより実行する。つい
で、測定した温度からコイルの抵抗値を求める。この処
理は次のように行う。まず、コイルに電流が流れるとジ
ュール熱によりコイル温度が上昇しコイル抵抗値が変化
する。例えば、コイル導線として最も一般的に用いられ
る電気銅線はｔ℃の温度での抵抗値をＲｔ、０℃での抵
抗値をＲ０とすると、＋１５０℃〜−２００℃の範囲で
はＲｔ＝Ｒ０（１＋０．００４３ｔ）で与えられる。こ
こに、温度ｔと抵抗値Ｒｔとが１：１の関係になってい
ることに着目すれば、上述したＲｔを求める式と温度セ
ンサ２１により測定したコイル温度とから、その時のコ
イル抵抗値は簡単に求められることが判る。
実施例を図４により説明する。図４は、本実施例のフィ
ードバックゲイン決定方式を示すもので、図１中に示し
たゲイン決定部３４により実行される。まず、積分ブロ
ック１６から偏差の積分値ｘ０（ｋ） がゲイン決定部
３４に送られてくると、コイルの温度を測定する。これ
は、温度センサ２１の出力、即ちコイルの温度をマイク
ロコンピュータ６に取り込むことにより実行する。つい
で、測定した温度からコイルの抵抗値を求める。この処
理は次のように行う。まず、コイルに電流が流れるとジ
ュール熱によりコイル温度が上昇しコイル抵抗値が変化
する。例えば、コイル導線として最も一般的に用いられ
る電気銅線はｔ℃の温度での抵抗値をＲｔ、０℃での抵
抗値をＲ０とすると、＋１５０℃〜−２００℃の範囲で
はＲｔ＝Ｒ０（１＋０．００４３ｔ）で与えられる。こ
こに、温度ｔと抵抗値Ｒｔとが１：１の関係になってい
ることに着目すれば、上述したＲｔを求める式と温度セ
ンサ２１により測定したコイル温度とから、その時のコ
イル抵抗値は簡単に求められることが判る。
【００４２】このようにして、モータ稼動中のあるサン
プリング周期ｋにおけるコイル抵抗値を求めた後、この
抵抗値を状態方程式（１）に代入することにより、（１
）式中のω（ｋ）とｕ（ｋ）との係数を求め直す。
プリング周期ｋにおけるコイル抵抗値を求めた後、この
抵抗値を状態方程式（１）に代入することにより、（１
）式中のω（ｋ）とｕ（ｋ）との係数を求め直す。
【００４３】この後は、従来方式の場合と同様にリカッ
チ方程式の定常解を求め、求めた定常解から最適フィー
ドバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）を求める。ついで、求め
られた最適フィードバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）の値を
各々の乗算器３５，３３に代入し、偏差の積分値ｘ０（
ｋ） を乗算器３５に出力する。このようにして求めら
れた最適フィードバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）はモータ
稼動中のコイルの温度変化によりコイルの抵抗値の変化
を考慮しているので、コイルの温度変化によりコイル抵
抗値が如何なる値をとっても正確な制御を行えるものと
なる。よって、イメージスキャナ２２への適用により、
より正確な速度制御が行われ、より高精度な読取りを行
わせることができる。
チ方程式の定常解を求め、求めた定常解から最適フィー
ドバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）を求める。ついで、求め
られた最適フィードバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）の値を
各々の乗算器３５，３３に代入し、偏差の積分値ｘ０（
ｋ） を乗算器３５に出力する。このようにして求めら
れた最適フィードバックゲイン（Ｋ０，Ｋ１）はモータ
稼動中のコイルの温度変化によりコイルの抵抗値の変化
を考慮しているので、コイルの温度変化によりコイル抵
抗値が如何なる値をとっても正確な制御を行えるものと
なる。よって、イメージスキャナ２２への適用により、
より正確な速度制御が行われ、より高精度な読取りを行
わせることができる。
【００４４】さらに、請求項３及び４記載の発明の一実
施例を図５及び図６により説明する。図５は、本実施例
のフィードバックゲイン決定方式を示すもので、図１中
に示したゲイン決定部３４により実行される。まず、積
分ブロック１６から偏差の積分値ｘ０（ｋ） がゲイン
決定部３４に送られてくると、コイルの温度を測定する
。これは、図４の場合と同様に、温度センサ２１の出力
、即ちコイルの温度をマイクロコンピュータ６に取り込
むことにより実行する。その後、図６に示すようなコイ
ルの温度と最適フィードバックゲインとの関係を予め記
憶したメモリ４内のテーブル３６から、その時のコイル
温度、即ち、コイル抵抗値に適したフィードバックゲイ
ンを抽出決定する。抽出された最適フィードバックゲイ
ン（Ｋ０，Ｋ１）の値を各々の乗算器３５，３３に代入
し、偏差の積分値ｘ０（ｋ） を乗算器３５に出力する
。このようにして求められた最適フィードバックゲイン
（Ｋ０，Ｋ１）は、予めコイルの温度をコイル抵抗値に
換算し、その抵抗値における最適フィードバックゲイン
（Ｋ０，Ｋ１）を求めて、テーブルとしてメモリ４に格
納し、制御のサンプリング周期毎にコイル抵抗値を測定
したならば、直ちにこのテーブルによりゲインを選定で
きる。また、このテーブル内のコイル温度は絶対値の大
きい順又は小さい順に並べられており、測定値に一致す
る温度値がテーブル中になかったとしても測定温度値に
最も近い値を見出し、これに対応するゲインを選定すれ
ばよく、柔軟な対応ができる。何れにしても、テーブル
利用により、コイル温度が検出されると即座に最適フィ
ードバックゲインを選定できるものとなる。よって、イ
メージスキャナ２２への適用により、より正確な速度制
御が行われ、より高精度な読取りを行わせることができ
る。
施例を図５及び図６により説明する。図５は、本実施例
のフィードバックゲイン決定方式を示すもので、図１中
に示したゲイン決定部３４により実行される。まず、積
分ブロック１６から偏差の積分値ｘ０（ｋ） がゲイン
決定部３４に送られてくると、コイルの温度を測定する
。これは、図４の場合と同様に、温度センサ２１の出力
、即ちコイルの温度をマイクロコンピュータ６に取り込
むことにより実行する。その後、図６に示すようなコイ
ルの温度と最適フィードバックゲインとの関係を予め記
憶したメモリ４内のテーブル３６から、その時のコイル
温度、即ち、コイル抵抗値に適したフィードバックゲイ
ンを抽出決定する。抽出された最適フィードバックゲイ
ン（Ｋ０，Ｋ１）の値を各々の乗算器３５，３３に代入
し、偏差の積分値ｘ０（ｋ） を乗算器３５に出力する
。このようにして求められた最適フィードバックゲイン
（Ｋ０，Ｋ１）は、予めコイルの温度をコイル抵抗値に
換算し、その抵抗値における最適フィードバックゲイン
（Ｋ０，Ｋ１）を求めて、テーブルとしてメモリ４に格
納し、制御のサンプリング周期毎にコイル抵抗値を測定
したならば、直ちにこのテーブルによりゲインを選定で
きる。また、このテーブル内のコイル温度は絶対値の大
きい順又は小さい順に並べられており、測定値に一致す
る温度値がテーブル中になかったとしても測定温度値に
最も近い値を見出し、これに対応するゲインを選定すれ
ばよく、柔軟な対応ができる。何れにしても、テーブル
利用により、コイル温度が検出されると即座に最適フィ
ードバックゲインを選定できるものとなる。よって、イ
メージスキャナ２２への適用により、より正確な速度制
御が行われ、より高精度な読取りを行わせることができ
る。
【００４５】
【発明の効果】本発明は、上述したように構成したので
、請求項１記載の発明によれば、状態方程式の各係数行
列の変化に応じてゲイン変更手段によりフィードバック
ゲインを変更するため、稼動中の制御対象の制御中に状
態方程式の各係数行列が変化してもフィードバックゲイ
ンの変化も考慮した制御であり、制御対象の制御を正確
に行うことができる。また、請求項２記載の発明によれ
ば、ゲイン変更手段を各係数行列の変化に応じて最適フ
ィードバックゲインを求める積分型最適レギュレータ解
決定手段としているので、制御中の状態方程式の各係数
行列のあらゆる変化に対して最適なフィードバックゲイ
ンが正確に求められるので、より正確な制御を可能とす
ることができる。一方、請求項３記載の発明によれば、
複数の状態方程式の各係数行列の変化に対して最適フィ
ードバックゲインを予め求めて記憶手段に記憶しておき
、ゲイン変更手段では各係数行列の変化に応じて抽出手
段により記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出
しこれを新たなフィードバックゲインとするため、制御
中に状態方程式の各係数行列が変化した時に即座に最適
なフィードバックゲインを求めることができ、より正確
な制御を可能とすることができる。
、請求項１記載の発明によれば、状態方程式の各係数行
列の変化に応じてゲイン変更手段によりフィードバック
ゲインを変更するため、稼動中の制御対象の制御中に状
態方程式の各係数行列が変化してもフィードバックゲイ
ンの変化も考慮した制御であり、制御対象の制御を正確
に行うことができる。また、請求項２記載の発明によれ
ば、ゲイン変更手段を各係数行列の変化に応じて最適フ
ィードバックゲインを求める積分型最適レギュレータ解
決定手段としているので、制御中の状態方程式の各係数
行列のあらゆる変化に対して最適なフィードバックゲイ
ンが正確に求められるので、より正確な制御を可能とす
ることができる。一方、請求項３記載の発明によれば、
複数の状態方程式の各係数行列の変化に対して最適フィ
ードバックゲインを予め求めて記憶手段に記憶しておき
、ゲイン変更手段では各係数行列の変化に応じて抽出手
段により記憶手段から最適フィードバックゲインを抽出
しこれを新たなフィードバックゲインとするため、制御
中に状態方程式の各係数行列が変化した時に即座に最適
なフィードバックゲインを求めることができ、より正確
な制御を可能とすることができる。
【００４６】さらに、請求項４記載の発明によれば、こ
れらの積分型最適レギュレータを用いてイメージスキャ
ナ走行体駆動用モータの速度を制御するので、正確な速
度制御が可能となり、高精度な読取りを行わせることが
できる。
れらの積分型最適レギュレータを用いてイメージスキャ
ナ走行体駆動用モータの速度を制御するので、正確な速
度制御が可能となり、高精度な読取りを行わせることが
できる。
【図１】請求項１及び４記載の発明の一実施例を示す積
分型最適レギュレータ制御系のブロック図である。
分型最適レギュレータ制御系のブロック図である。
【図２】制御系全体を示すブロック図である。
【図３】イメージスキャナの概略構成図である。
【図４】請求項２及び４記載の発明の一実施例の積分型
最適レギュレータ解決定処理を示すフローチャートであ
る。
最適レギュレータ解決定処理を示すフローチャートであ
る。
【図５】請求項３及び４記載の発明の一実施例の積分型
最適レギュレータ解決定処理を示すフローチャートであ
る。
最適レギュレータ解決定処理を示すフローチャートであ
る。
【図６】記憶手段を示す説明図である。
【図７】従来例の制御系全体を示すブロック図である。
【図８】その積分型最適レギュレータ制御系のブロック
図である。
図である。
【図９】速度検出方法を示すタイミングチャートである
。
。
【図１０】その処理を示すフローチャートである。
２ 走行体駆動用モータ＝制御対象２１
検出手段 ３４ ゲイン変更手段 ３６ 記憶手段
検出手段 ３４ ゲイン変更手段 ３６ 記憶手段
Claims (4)
- 【請求項１】 制御対象の状態値をフィードバックさ
せて目標値と比較演算し、この演算結果を積分処理した
後、フィードバックゲインを掛けた値と、前記制御対象
の状態値に別のフィードバックゲインを掛けてフィード
バックさせた値との差を演算して前記制御対象の制御入
力とし状態方程式を解くようにした積分型最適レギュレ
ータにおいて、前記状態方程式の各係数行列の変化を検
出する検出手段と、各係数行列の変化に応じて前記フィ
ードバックゲインを変更するゲイン変更手段を設けたこ
とを特徴とする積分型最適レギュレータ。 - 【請求項２】 制御対象の状態値をフィードバックさ
せて目標値と比較演算し、この演算結果を積分処理した
後、フィードバックゲインを掛けた値と、前記制御対象
の状態値に別のフィードバックゲインを掛けてフィード
バックさせた値との差を演算して前記制御対象の制御入
力とし状態方程式を解くようにした積分型最適レギュレ
ータにおいて、前記状態方程式の各係数行列の変化を検
出する検出手段と、各係数行列の変化に応じて最適フィ
ードバックゲインを求める積分型最適レギュレータ解決
定手段を有して求めた最適フィードバックゲインを新た
なフィードバックゲインとするゲイン変更手段とを設け
たことを特徴とする積分型最適レギュレータ。 - 【請求項３】 制御対象の状態値をフィードバックさ
せて目標値と比較演算し、この演算結果を積分処理した
後、フィードバックゲインを掛けた値と、前記制御対象
の状態値に別のフィードバックゲインを掛けてフィード
バックさせた値との差を演算して前記制御対象の制御入
力とし状態方程式を解くようにした積分型最適レギュレ
ータにおいて、前記状態方程式の各係数行列の変化を検
出する検出手段と、複数の状態方程式の各係数行列の変
化に対して予め求められた最適フィードバックゲインを
記憶する記憶手段と、各係数行列の変化に応じて前記記
憶手段から最適フィードバックゲインを抽出する抽出手
段を有して抽出された最適フィードバックゲインを新た
なフィードバックゲインとするゲイン変更手段とを設け
たことを特徴とする積分型最適レギュレータ。 - 【請求項４】 制御対象を走行体駆動用モータとして
速度制御する請求項１，２又は３記載の積分型最適レギ
ュレータを設けたことを特徴とするイメージスキャナ。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13389691A JP3222895B2 (ja) | 1991-03-18 | 1991-06-05 | 積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナ |
| US07/804,449 US5265188A (en) | 1990-12-10 | 1991-12-10 | Control system for controlling object at constant state |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5209491 | 1991-03-18 | ||
| JP3-52094 | 1991-03-18 | ||
| JP13389691A JP3222895B2 (ja) | 1991-03-18 | 1991-06-05 | 積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04348402A true JPH04348402A (ja) | 1992-12-03 |
| JP3222895B2 JP3222895B2 (ja) | 2001-10-29 |
Family
ID=26392707
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13389691A Expired - Fee Related JP3222895B2 (ja) | 1990-12-10 | 1991-06-05 | 積分型最適レギュレータとこれを用いたイメージスキャナ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3222895B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019109890A (ja) * | 2017-12-15 | 2019-07-04 | オムロン株式会社 | 制御装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58169203A (ja) * | 1982-03-30 | 1983-10-05 | Fujitsu Ltd | 移動体の適応制御方式 |
| JPS6395502A (ja) * | 1986-10-11 | 1988-04-26 | Omron Tateisi Electronics Co | 離散型最適サ−ボシステム |
| JPH01240903A (ja) * | 1988-03-23 | 1989-09-26 | Fuji Electric Co Ltd | 評価関数の重み決定方法 |
-
1991
- 1991-06-05 JP JP13389691A patent/JP3222895B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58169203A (ja) * | 1982-03-30 | 1983-10-05 | Fujitsu Ltd | 移動体の適応制御方式 |
| JPS6395502A (ja) * | 1986-10-11 | 1988-04-26 | Omron Tateisi Electronics Co | 離散型最適サ−ボシステム |
| JPH01240903A (ja) * | 1988-03-23 | 1989-09-26 | Fuji Electric Co Ltd | 評価関数の重み決定方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019109890A (ja) * | 2017-12-15 | 2019-07-04 | オムロン株式会社 | 制御装置 |
| US11199822B2 (en) | 2017-12-15 | 2021-12-14 | Omron Corporation | Control device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3222895B2 (ja) | 2001-10-29 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |