JPH08294300A - 誘導機の速度推定方法及び制御装置 - Google Patents
誘導機の速度推定方法及び制御装置Info
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- JPH08294300A JPH08294300A JP7163378A JP16337895A JPH08294300A JP H08294300 A JPH08294300 A JP H08294300A JP 7163378 A JP7163378 A JP 7163378A JP 16337895 A JP16337895 A JP 16337895A JP H08294300 A JPH08294300 A JP H08294300A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 誘導機の真の速度を推定する速度推定方法、
及びこの方法を適用することによって直流機に等価な特
性が得られる誘導機の制御装置を提供する。 【構成】 電圧／電流検出器３１は誘導機１６の一次電
圧及び一次電流をサンプリング検出する。ニューロ速度
推定部３２は、磁束演算部３３にて誘導機の速度に依存
する項を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流と二
次磁束との間の関係式を用いて、サンプリング検出され
た一次電圧及び一次電流に対応する二次磁束を演算する
と共に、一次電流及び回転速度にそれぞれ依存する項を
含む磁束に関する状態方程式を用いて、サンプリング検
出された一次電流に対応する二次磁束を演算する。又、
速度推定部３４はサンプリング毎に二つの二次磁束を比
較し、両者が一致する方向に状態方程式中の回転速度に
依存する項の重み係数を学習し、二次磁束が一致した重
み係数に対応付けて誘導機の速度を決定することを特徴
としている。
及びこの方法を適用することによって直流機に等価な特
性が得られる誘導機の制御装置を提供する。 【構成】 電圧／電流検出器３１は誘導機１６の一次電
圧及び一次電流をサンプリング検出する。ニューロ速度
推定部３２は、磁束演算部３３にて誘導機の速度に依存
する項を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流と二
次磁束との間の関係式を用いて、サンプリング検出され
た一次電圧及び一次電流に対応する二次磁束を演算する
と共に、一次電流及び回転速度にそれぞれ依存する項を
含む磁束に関する状態方程式を用いて、サンプリング検
出された一次電流に対応する二次磁束を演算する。又、
速度推定部３４はサンプリング毎に二つの二次磁束を比
較し、両者が一致する方向に状態方程式中の回転速度に
依存する項の重み係数を学習し、二次磁束が一致した重
み係数に対応付けて誘導機の速度を決定することを特徴
としている。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、速度センサレスにて誘
導機をベクトル制御する制御装置に係り、特に、ニュー
ラルネットワークを使った速度推定方法及び制御装置に
関する。
導機をベクトル制御する制御装置に係り、特に、ニュー
ラルネットワークを使った速度推定方法及び制御装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】ベクトル制御される誘導機においては、
電動機パラメータを用いて磁化電流及びトルク電流の大
きさ、並びにその位相が計算により求められ、これに対
応する相電流指令が電流制御形の電力変換器に与えられ
る。ここで、位相とは一次巻線に与えられる電流の位相
であり、一次周波数を積分して得られる。一次周波数
は、周知のとおり、磁束指令、トルク電流及び電動機パ
ラメータによりすべり角周波数を求め、このすべり角周
波数と回転角周波数との和をとって求められる。電動機
の回転角周波数を検出することは速度制御ループを構成
する場合に必要であるが、ベクトル制御を行う時の電流
の位相を決める場合にも不可欠である。
電動機パラメータを用いて磁化電流及びトルク電流の大
きさ、並びにその位相が計算により求められ、これに対
応する相電流指令が電流制御形の電力変換器に与えられ
る。ここで、位相とは一次巻線に与えられる電流の位相
であり、一次周波数を積分して得られる。一次周波数
は、周知のとおり、磁束指令、トルク電流及び電動機パ
ラメータによりすべり角周波数を求め、このすべり角周
波数と回転角周波数との和をとって求められる。電動機
の回転角周波数を検出することは速度制御ループを構成
する場合に必要であるが、ベクトル制御を行う時の電流
の位相を決める場合にも不可欠である。
【０００３】一方、ベクトル制御される誘導機は一般産
業の他、鉄道車両など広い分野で使用されるようにな
り、設置される環境もさまざまである。なかには、速度
センサを取付けるスペースがなかったり、環境がよくな
い場合もあり、速度センサが無くとも直流機相当のベク
トル制御が可能な制御装置に対する期待は大きい。
業の他、鉄道車両など広い分野で使用されるようにな
り、設置される環境もさまざまである。なかには、速度
センサを取付けるスペースがなかったり、環境がよくな
い場合もあり、速度センサが無くとも直流機相当のベク
トル制御が可能な制御装置に対する期待は大きい。
【０００４】図７はこれまでに検討されている最も典型
的な速度センサレスのベクトル制御装置の構成を示すブ
ロック図である。図７において、比較器１１を付帯する
ヒステリシスコンパレータ１２と、電力変換器１３と、
相電流を検出する変流器１４とで電流形インバータ１５
が構成され、この電流形インバータ１５が誘導電動機１
６の電流を制御するようになっている。この場合、電流
型インバータ１５は一次電流指令ｉu * ，ｉv * ，ｉw
* と、変流器１４による実測一次電流ｉu ，ｉv ，ｉw
とをヒステリシスコンパレータ１２でそれぞれ比較し、
その差が任意の設定値Δｉを越えようとすると、電力変
換器１３のスイッチング素子を反対側に切り換えて実電
流を反転させる方式のインバータである。
的な速度センサレスのベクトル制御装置の構成を示すブ
ロック図である。図７において、比較器１１を付帯する
ヒステリシスコンパレータ１２と、電力変換器１３と、
相電流を検出する変流器１４とで電流形インバータ１５
が構成され、この電流形インバータ１５が誘導電動機１
６の電流を制御するようになっている。この場合、電流
型インバータ１５は一次電流指令ｉu * ，ｉv * ，ｉw
* と、変流器１４による実測一次電流ｉu ，ｉv ，ｉw
とをヒステリシスコンパレータ１２でそれぞれ比較し、
その差が任意の設定値Δｉを越えようとすると、電力変
換器１３のスイッチング素子を反対側に切り換えて実電
流を反転させる方式のインバータである。
【０００５】誘導電動機１６の速度を速度センサで検出
する代わりに、変流器１４により一次電流ｉu ，ｉv ，
ｉw （図中、ｉと略記する）が、電圧検出器１７により
一次電圧ｖu ，ｖv ，ｖw （図中、ｖと略記する）がそ
れぞれ検出され、各検出信号がトルク電流演算器１８に
導かれる。トルク電流演算器１８においては電圧方程式
を積分することによって二次磁束Φr を求め、次いで、
その結果と電流の位相角θとを用いて実測電流ｉをトル
ク電流ｉ2 に変換する。このトルク電流ｉ2 はすべり角
周波数演算器１９と、ＰＩコントローラ２４の前段に設
置された比較器２３とに加えられる。なお、ｉ2 などに
付した記号「＾」は演算値ないしは推定値を示してい
る。
する代わりに、変流器１４により一次電流ｉu ，ｉv ，
ｉw （図中、ｉと略記する）が、電圧検出器１７により
一次電圧ｖu ，ｖv ，ｖw （図中、ｖと略記する）がそ
れぞれ検出され、各検出信号がトルク電流演算器１８に
導かれる。トルク電流演算器１８においては電圧方程式
を積分することによって二次磁束Φr を求め、次いで、
その結果と電流の位相角θとを用いて実測電流ｉをトル
ク電流ｉ2 に変換する。このトルク電流ｉ2 はすべり角
周波数演算器１９と、ＰＩコントローラ２４の前段に設
置された比較器２３とに加えられる。なお、ｉ2 などに
付した記号「＾」は演算値ないしは推定値を示してい
る。
【０００６】すべり角周波数演算器１９はトルク電流ｉ
2 を受けてすべり角周波数ωs を求め、比較器２０に加
える。比較器２０はＰＩコントローラ２４の出力である
一次角周波数ω1 からすべり角周波数ωs を差引いて電
動機の回転角速度ωm を出力して比較器２１に加える。
この比較器２１は設定された回転角速度指令ωm * から
回転角速度ωm を差引いてＰＩコントローラ２２に加え
る。ＰＩコントローラ２２は回転角速度差に対して比
例、積分演算を実行してトルク電流指令ｉ2 * を出力し
て比較器２３と、磁化電流演算器２６とに加える。比較
器２３はトルク電流指令ｉ2 * から前述のトルク電流ｉ
2 を差引いた値をＰＩコントローラ２４に加える。ＰＩ
コントローラ２４はこの差に対して比例、積分演算を実
行して一次角周波数ω1 を求める。また、積分器２５が
一次角周波数ω1 を積分して時間の経過に従って変化す
る電流の位相角θを出力する。
2 を受けてすべり角周波数ωs を求め、比較器２０に加
える。比較器２０はＰＩコントローラ２４の出力である
一次角周波数ω1 からすべり角周波数ωs を差引いて電
動機の回転角速度ωm を出力して比較器２１に加える。
この比較器２１は設定された回転角速度指令ωm * から
回転角速度ωm を差引いてＰＩコントローラ２２に加え
る。ＰＩコントローラ２２は回転角速度差に対して比
例、積分演算を実行してトルク電流指令ｉ2 * を出力し
て比較器２３と、磁化電流演算器２６とに加える。比較
器２３はトルク電流指令ｉ2 * から前述のトルク電流ｉ
2 を差引いた値をＰＩコントローラ２４に加える。ＰＩ
コントローラ２４はこの差に対して比例、積分演算を実
行して一次角周波数ω1 を求める。また、積分器２５が
一次角周波数ω1 を積分して時間の経過に従って変化す
る電流の位相角θを出力する。
【０００７】一方、磁化電流演算器２６はトルク電流指
令ｉ2 * と設定された磁化電流ｉ0 * との合成値を演算
すると共に、その位相γを演算して、回転磁束座標系で
見た直流分電流ｉ1 * ＝ｉ1 εｊγを演算する。次に、
座標系変換部２７にはこの直流分電流ｉ1 * と、前述の
電流の位相角θとが加えられ、位相γと位相角θとを加
算したものが静止座標系でみた一次電流の位相であるの
で、それぞれを誘導電動機の各相に振分けて一次電流指
令ｉu * ，ｉv * ，ｉw * を電流形インバータ１５に加
える。このようにして、速度センサを取付けることなく
誘導電動機をベクトル制御するシステムが実現される。
令ｉ2 * と設定された磁化電流ｉ0 * との合成値を演算
すると共に、その位相γを演算して、回転磁束座標系で
見た直流分電流ｉ1 * ＝ｉ1 εｊγを演算する。次に、
座標系変換部２７にはこの直流分電流ｉ1 * と、前述の
電流の位相角θとが加えられ、位相γと位相角θとを加
算したものが静止座標系でみた一次電流の位相であるの
で、それぞれを誘導電動機の各相に振分けて一次電流指
令ｉu * ，ｉv * ，ｉw * を電流形インバータ１５に加
える。このようにして、速度センサを取付けることなく
誘導電動機をベクトル制御するシステムが実現される。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上述したベクトル制御
装置ではトルク電流指令ｉ2 * と演算されたトルク電流
ｉ2 との偏差に対して、ＰＩコントローラ２４が比例、
積分演算を実行することによって一次角周波数ω1 に変
換しているが、厳密にはこの考え方は正しくない。すな
わち、トルク電流の偏差があったときは、誘導電動機本
来の特性を考えるとすべり周波数を調整すべきであるの
に、上記のベクトル制御装置においてはすべり周波数
は、結果として別のブロック内で決定されてしまう。こ
のため、ベクトル制御本来の特性とは異なる誘導電動機
が速度センサレスで運転されていることになる。その結
果、速度制御精度が低下し、直流機に等価な電動機駆動
システムが実現されているとは言えなかった。
装置ではトルク電流指令ｉ2 * と演算されたトルク電流
ｉ2 との偏差に対して、ＰＩコントローラ２４が比例、
積分演算を実行することによって一次角周波数ω1 に変
換しているが、厳密にはこの考え方は正しくない。すな
わち、トルク電流の偏差があったときは、誘導電動機本
来の特性を考えるとすべり周波数を調整すべきであるの
に、上記のベクトル制御装置においてはすべり周波数
は、結果として別のブロック内で決定されてしまう。こ
のため、ベクトル制御本来の特性とは異なる誘導電動機
が速度センサレスで運転されていることになる。その結
果、速度制御精度が低下し、直流機に等価な電動機駆動
システムが実現されているとは言えなかった。
【０００９】本発明は上記の問題点を解決するためにな
されたもので、誘導機の真の速度を推定する速度推定方
法、及びこの方法を適用することによって直流機に等価
な特性が得られる誘導機の制御装置を提供することを目
的とする。
されたもので、誘導機の真の速度を推定する速度推定方
法、及びこの方法を適用することによって直流機に等価
な特性が得られる誘導機の制御装置を提供することを目
的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の誘導機
の速度推定方法は、誘導機の一次電圧及び一次電流をサ
ンプリング検出し、誘導機の速度に依存する項を含まな
い、誘導機の一次電圧及び一次電流と二次磁束との間の
関係式を用いて、サンプリング検出された一次電圧及び
一次電流に対応する二次磁束を演算すると共に、一次電
流及び回転速度にそれぞれ依存する項を含む磁束に関す
る状態方程式を用いて、サンプリング検出された一次電
流に対応する二次磁束を演算し、サンプリング毎に二つ
の二次磁束を比較し、両者が一致する方向に状態方程式
中の回転速度に依存する項の重み係数を学習し、二次磁
束が一致した重み係数に対応付けて誘導機の速度を決定
する、ことを特徴としている。
の速度推定方法は、誘導機の一次電圧及び一次電流をサ
ンプリング検出し、誘導機の速度に依存する項を含まな
い、誘導機の一次電圧及び一次電流と二次磁束との間の
関係式を用いて、サンプリング検出された一次電圧及び
一次電流に対応する二次磁束を演算すると共に、一次電
流及び回転速度にそれぞれ依存する項を含む磁束に関す
る状態方程式を用いて、サンプリング検出された一次電
流に対応する二次磁束を演算し、サンプリング毎に二つ
の二次磁束を比較し、両者が一致する方向に状態方程式
中の回転速度に依存する項の重み係数を学習し、二次磁
束が一致した重み係数に対応付けて誘導機の速度を決定
する、ことを特徴としている。
【００１１】請求項２に記載の誘導機の速度推定方法
は、電力供給系統に、交流を直流に変換して直流出力電
圧を制御する第１の電力変換手段と、この第１の電力変
換手段から出力される直流を交流に変換して交流出力電
流を制御する第２の電力変換手段とを備えているとき、
誘導機の一次電圧及び一次電流をサンプリング検出し、
誘導機の速度に依存する項を含まない、誘導機の一次電
圧及び一次電流と二次磁束との間の関係式を用いて、サ
ンプリング検出された一次電圧及び一次電流に対応する
二次磁束を演算すると共に、一次電流及び回転速度にそ
れぞれ依存する項を含む磁束に関する状態方程式を用い
て、サンプリング検出された一次電流に対応する二次磁
束を演算し、第１の電力変換手段の電圧制御偏差が予め
設定された設定値以内であるとき、サンプリング毎に二
つの二次磁束を比較し、両者が一致する方向に状態方程
式中の回転速度に依存する項の重み係数を学習し、二次
磁束が一致した重み係数に対応付けて誘導機の速度を決
定する、ことを特徴としている。
は、電力供給系統に、交流を直流に変換して直流出力電
圧を制御する第１の電力変換手段と、この第１の電力変
換手段から出力される直流を交流に変換して交流出力電
流を制御する第２の電力変換手段とを備えているとき、
誘導機の一次電圧及び一次電流をサンプリング検出し、
誘導機の速度に依存する項を含まない、誘導機の一次電
圧及び一次電流と二次磁束との間の関係式を用いて、サ
ンプリング検出された一次電圧及び一次電流に対応する
二次磁束を演算すると共に、一次電流及び回転速度にそ
れぞれ依存する項を含む磁束に関する状態方程式を用い
て、サンプリング検出された一次電流に対応する二次磁
束を演算し、第１の電力変換手段の電圧制御偏差が予め
設定された設定値以内であるとき、サンプリング毎に二
つの二次磁束を比較し、両者が一致する方向に状態方程
式中の回転速度に依存する項の重み係数を学習し、二次
磁束が一致した重み係数に対応付けて誘導機の速度を決
定する、ことを特徴としている。
【００１２】請求項３に記載の誘導機の制御装置は、誘
導機の速度指令と実速度との差に応じてトルク電流指令
を求め、このトルク電流指令と磁束指令に基いて一次電
流指令及びすべり周波数指令を演算し、演算された一次
電流指令及びすべり周波数指令に従って誘導機の電流を
制御するに当たり、誘導機の一次電圧及び一次電流をサ
ンプリング検出する検出手段と、誘導機の速度に依存す
る項を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流と二次
磁束との間の関係式を用いて、サンプリング検出された
一次電圧及び一次電流に対応する二次磁束を演算する第
１の磁束演算手段と、一次電流及び回転速度にそれぞれ
依存する項を含む磁束に関する状態方程式を用いて、サ
ンプリング検出された一次電流に対応する二次磁束を演
算する第２の磁束演算手段と、サンプリング毎に二つの
二次磁束を比較し、両者が一致する方向に状態方程式中
の回転速度に依存する項の重み係数を学習し、二次磁束
が一致した重み係数に対応付けて誘導機の速度を決定す
る速度推定手段と、を備えたことを特徴としている。
導機の速度指令と実速度との差に応じてトルク電流指令
を求め、このトルク電流指令と磁束指令に基いて一次電
流指令及びすべり周波数指令を演算し、演算された一次
電流指令及びすべり周波数指令に従って誘導機の電流を
制御するに当たり、誘導機の一次電圧及び一次電流をサ
ンプリング検出する検出手段と、誘導機の速度に依存す
る項を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流と二次
磁束との間の関係式を用いて、サンプリング検出された
一次電圧及び一次電流に対応する二次磁束を演算する第
１の磁束演算手段と、一次電流及び回転速度にそれぞれ
依存する項を含む磁束に関する状態方程式を用いて、サ
ンプリング検出された一次電流に対応する二次磁束を演
算する第２の磁束演算手段と、サンプリング毎に二つの
二次磁束を比較し、両者が一致する方向に状態方程式中
の回転速度に依存する項の重み係数を学習し、二次磁束
が一致した重み係数に対応付けて誘導機の速度を決定す
る速度推定手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１３】請求項４に記載の誘導機の制御装置は、請
求項３に記載のものに対して、さらに、誘導機の速度に
依存する項を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流
と二次磁束との間の関係式を用いて、サンプリング検出
された一次電圧及び一次電流に対応する二次磁束及びト
ルク電流を演算する磁束演算手段と、磁束指令及びトル
ク電流指令と、演算された二次磁束及びトルク電流とを
交互に入力し、重み係数が可変の一次式を用いて学習し
ながら両者が一致する一次電流指令及びすべり周波数指
令を演算するベクトル演算手段と、学習された重み係数
に対応する電動機パラメータを格納するデータ格納手段
とを備え、速度推定手段がデータ格納手段に格納された
電動機パラメータを用いて誘導機の速度を決定すること
を特徴としている。
求項３に記載のものに対して、さらに、誘導機の速度に
依存する項を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流
と二次磁束との間の関係式を用いて、サンプリング検出
された一次電圧及び一次電流に対応する二次磁束及びト
ルク電流を演算する磁束演算手段と、磁束指令及びトル
ク電流指令と、演算された二次磁束及びトルク電流とを
交互に入力し、重み係数が可変の一次式を用いて学習し
ながら両者が一致する一次電流指令及びすべり周波数指
令を演算するベクトル演算手段と、学習された重み係数
に対応する電動機パラメータを格納するデータ格納手段
とを備え、速度推定手段がデータ格納手段に格納された
電動機パラメータを用いて誘導機の速度を決定すること
を特徴としている。
【００１４】請求項５に記載の誘導機の制御装置は、誘
導機の電力供給系統に、交流を直流に変換して直流出力
電圧を制御する第１の電力変換手段と、この第１の電力
変換手段から出力される直流を交流に変換して交流出力
電流を制御する第２の電力変換手段とを備え、誘導機の
磁束指令及びトルク電流指令に基いて一次電流指令及び
すべり周波数指令を演算し、演算された一次電流指令及
びすべり周波数指令に従って第２の電力変換手段を制御
するに当たり、誘導機の一次電圧及び一次電流をサンプ
リング検出する検出手段と、誘導機の速度に依存する項
を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流と二次磁束
との間の関係式を用いて、サンプリング検出された一次
電圧及び一次電流に対応する二次磁束を演算する第１の
磁束演算手段と、一次電流及び回転速度にそれぞれ依存
する項を含む磁束に関する状態方程式を用いて、サンプ
リング検出された一次電流に対応する二次磁束を演算す
る第２の磁束演算手段と、第１の電力変換手段の電圧制
御偏差が予め設定された設定値以内であることを検出す
る定常状態判定手段と、電圧制御偏差が設定値以内であ
るとき、サンプリング毎に二つの二次磁束を比較し、両
者が一致する方向に状態方程式中の回転速度に依存する
項の重み係数を学習し、二次磁束が一致した重み係数に
対応付けて誘導機の速度を決定する速度推定手段と、を
備えたことを特徴としている。
導機の電力供給系統に、交流を直流に変換して直流出力
電圧を制御する第１の電力変換手段と、この第１の電力
変換手段から出力される直流を交流に変換して交流出力
電流を制御する第２の電力変換手段とを備え、誘導機の
磁束指令及びトルク電流指令に基いて一次電流指令及び
すべり周波数指令を演算し、演算された一次電流指令及
びすべり周波数指令に従って第２の電力変換手段を制御
するに当たり、誘導機の一次電圧及び一次電流をサンプ
リング検出する検出手段と、誘導機の速度に依存する項
を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流と二次磁束
との間の関係式を用いて、サンプリング検出された一次
電圧及び一次電流に対応する二次磁束を演算する第１の
磁束演算手段と、一次電流及び回転速度にそれぞれ依存
する項を含む磁束に関する状態方程式を用いて、サンプ
リング検出された一次電流に対応する二次磁束を演算す
る第２の磁束演算手段と、第１の電力変換手段の電圧制
御偏差が予め設定された設定値以内であることを検出す
る定常状態判定手段と、電圧制御偏差が設定値以内であ
るとき、サンプリング毎に二つの二次磁束を比較し、両
者が一致する方向に状態方程式中の回転速度に依存する
項の重み係数を学習し、二次磁束が一致した重み係数に
対応付けて誘導機の速度を決定する速度推定手段と、を
備えたことを特徴としている。
【００１５】請求項６に記載の誘導機の制御装置は、請
求項５に記載のものに対して、さらに、誘導機の速度に
依存する項を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流
と二次磁束との間の関係式を用いて、サンプリング検出
された一次電圧及び一次電流に対応する二次磁束及びト
ルク電流を演算する磁束演算手段と、磁束指令及びトル
ク電流指令と、演算された二次磁束及びトルク電流とを
交互に入力し、重み係数が可変の一次式を用いて学習し
ながら両者が一致する一次電流指令及びすべり周波数指
令を演算するベクトル演算手段と、学習された重み係数
に対応する電動機パラメータを格納するデータ格納手段
とを備え、速度推定手段がデータ格納手段に格納された
電動機パラメータを用いて誘導機の速度を決定すること
を特徴としている。
求項５に記載のものに対して、さらに、誘導機の速度に
依存する項を含まない、誘導機の一次電圧及び一次電流
と二次磁束との間の関係式を用いて、サンプリング検出
された一次電圧及び一次電流に対応する二次磁束及びト
ルク電流を演算する磁束演算手段と、磁束指令及びトル
ク電流指令と、演算された二次磁束及びトルク電流とを
交互に入力し、重み係数が可変の一次式を用いて学習し
ながら両者が一致する一次電流指令及びすべり周波数指
令を演算するベクトル演算手段と、学習された重み係数
に対応する電動機パラメータを格納するデータ格納手段
とを備え、速度推定手段がデータ格納手段に格納された
電動機パラメータを用いて誘導機の速度を決定すること
を特徴としている。
【００１６】
【作用】請求項１に記載の誘導機の速度推定方法におい
ては、誘導機の速度に依存する項を含まない、誘導機の
一次電圧及び一次電流と二次磁束との間の関係式を用い
て演算された二次磁束と、一次電流及び回転速度にそれ
ぞれ依存する項を含む磁束に関する状態方程式を用いて
演算された二次磁束とが一致する方向に状態方程式中の
回転速度に依存する項の重み係数を学習して、この重み
係数に対応付けて誘導機の速度を決定しているので、誘
導機の真の速度を推定することができる。
ては、誘導機の速度に依存する項を含まない、誘導機の
一次電圧及び一次電流と二次磁束との間の関係式を用い
て演算された二次磁束と、一次電流及び回転速度にそれ
ぞれ依存する項を含む磁束に関する状態方程式を用いて
演算された二次磁束とが一致する方向に状態方程式中の
回転速度に依存する項の重み係数を学習して、この重み
係数に対応付けて誘導機の速度を決定しているので、誘
導機の真の速度を推定することができる。
【００１７】請求項２に記載の誘導機の制御装置におい
ては、交流を直流に変換して直流出力電圧を制御する第
１の電力変換手段の電圧制御偏差が予め設定された設定
値以内であることを条件にして、状態方程式中の回転速
度に依存する項の重み係数を学習するので、負荷変動に
対する電圧制御動作が間に合わない場合等に、実速度と
は異なった速度を推定することを未然に防止することが
できる。
ては、交流を直流に変換して直流出力電圧を制御する第
１の電力変換手段の電圧制御偏差が予め設定された設定
値以内であることを条件にして、状態方程式中の回転速
度に依存する項の重み係数を学習するので、負荷変動に
対する電圧制御動作が間に合わない場合等に、実速度と
は異なった速度を推定することを未然に防止することが
できる。
【００１８】請求項３に記載の誘導機の制御装置におい
ては、請求項１に記載の方法を採用して誘導機の速度を
推定し、この速度に従って誘導機をベクトル制御するの
で、誘導機の真の速度を推定できると同時に、直流機に
等価な特性が得られる。
ては、請求項１に記載の方法を採用して誘導機の速度を
推定し、この速度に従って誘導機をベクトル制御するの
で、誘導機の真の速度を推定できると同時に、直流機に
等価な特性が得られる。
【００１９】請求項４に記載の誘導機の制御装置におい
ては、磁束指令及びトルク電流指令と、演算された二次
磁束及びトルク電流とを交互に入力し、重み係数が可変
の一次式を用いて学習しながら両者が一致する一次電流
指令及びすべり周波数指令を演算し、学習された重み係
数に対応する電動機パラメータを用いて誘導機の速度を
決定しているので、電動機パラメータの変動の大きい誘
導電動機を対象とした場合でも直流機に等価な特性が得
られる。
ては、磁束指令及びトルク電流指令と、演算された二次
磁束及びトルク電流とを交互に入力し、重み係数が可変
の一次式を用いて学習しながら両者が一致する一次電流
指令及びすべり周波数指令を演算し、学習された重み係
数に対応する電動機パラメータを用いて誘導機の速度を
決定しているので、電動機パラメータの変動の大きい誘
導電動機を対象とした場合でも直流機に等価な特性が得
られる。
【００２０】請求項５に記載の誘導機の制御装置におい
ては、請求項２に記載の方法を採用して誘導機の速度を
推定しているので、実速度とは異なった速度を推定する
ことを未然に防止することができ、また、この推定速度
に従ったベクトル制御が可能となる。
ては、請求項２に記載の方法を採用して誘導機の速度を
推定しているので、実速度とは異なった速度を推定する
ことを未然に防止することができ、また、この推定速度
に従ったベクトル制御が可能となる。
【００２１】請求項６に記載の誘導機の制御装置におい
ては、さらに、磁束指令及びトルク電流指令と、演算さ
れた二次磁束及びトルク電流とを交互に入力し、重み係
数が可変の一次式を用いて学習しながら両者が一致する
一次電流指令及びすべり周波数指令を演算し、学習され
た重み係数に対応する電動機パラメータを用いて誘導機
の速度を決定しているので、電動機パラメータの変動の
大きい誘導電動機を対象とした場合でも直流機に等価な
特性が得られる。
ては、さらに、磁束指令及びトルク電流指令と、演算さ
れた二次磁束及びトルク電流とを交互に入力し、重み係
数が可変の一次式を用いて学習しながら両者が一致する
一次電流指令及びすべり周波数指令を演算し、学習され
た重み係数に対応する電動機パラメータを用いて誘導機
の速度を決定しているので、電動機パラメータの変動の
大きい誘導電動機を対象とした場合でも直流機に等価な
特性が得られる。
【００２２】
【実施例】以下、本発明を図面に示す実施例によって詳
細に説明する。図１は本発明の第１実施例の構成を示す
ブロック図であり、図中、従来装置を示す図７と同一の
要素には同一の符号を付してその説明を省略する。図１
において、ベクトル制御部３０は、詳細を図示しない
が、磁化電流演算部、すべり周波数演算部、合成電流演
算部及び座標変換部等から構成されている。電圧／電流
検出器３１は誘導電動機１６に供給される一次電圧ｖ及
び一次電流ｉを検出するもので、その検出値はニューラ
ルネットワークを含んで構成されるニューロ速度推定部
３２に加えられる。このニューロ速度推定部３２は磁束
演算部３３と、速度推定部３４とで表現することができ
る。このうち、磁束演算部３３はトルク電流ｉqs及び二
次磁束λr を演算してベクトル制御部３０に加えると共
に、二次磁束λr を速度推定部３４に加える。そして、
速度推定部３４は回転角速度ωr を演算する。この回転
角速度ωr は比較器２１に加えられ、さらに、ベクトル
制御部３０にも加えられる。比較器２１は設定された角
速度指令ωr * から回転角速度ωr を差引いてＰＩコン
トローラ２２に加える。ＰＩコントローラ２２は回転角
速度差に対して比例、積分演算を実行してトルク電流指
令ｉqs * を出力してベクトル制御部３０に加える。ベク
トル制御部３０は磁束指令λdr * に見合う磁化電流指令
ｉds * と、トルク電流指令ｉqs * に見合うすべり周波数
指令ωs * を次式にて演算する。 ｉds * ＝（Ｌr ／Ｒr Ｍ）ｐλdr * ＋（１／Ｍ）λdr * …(1) ωs * ＝（Ｒr Ｍｉqs * ／Ｌr λdr * …(2) ただし Ｌr ：二次自己インダクタンス Ｒr ：二次抵抗 Ｍ ：相互インダクタンス ｐ ：微分演算子 である。座標系変換部２７は上述した(1) ，(2) 式で求
められる磁化電流指令ｉds * 及びすべり周波数指令ωs
* と、トルク電流指令ｉqs * と、次に述べる推定された
回転速度ωr を用いて一次電流指令ｉu * ，ｉv * ，ｉ
w * を演算する。
細に説明する。図１は本発明の第１実施例の構成を示す
ブロック図であり、図中、従来装置を示す図７と同一の
要素には同一の符号を付してその説明を省略する。図１
において、ベクトル制御部３０は、詳細を図示しない
が、磁化電流演算部、すべり周波数演算部、合成電流演
算部及び座標変換部等から構成されている。電圧／電流
検出器３１は誘導電動機１６に供給される一次電圧ｖ及
び一次電流ｉを検出するもので、その検出値はニューラ
ルネットワークを含んで構成されるニューロ速度推定部
３２に加えられる。このニューロ速度推定部３２は磁束
演算部３３と、速度推定部３４とで表現することができ
る。このうち、磁束演算部３３はトルク電流ｉqs及び二
次磁束λr を演算してベクトル制御部３０に加えると共
に、二次磁束λr を速度推定部３４に加える。そして、
速度推定部３４は回転角速度ωr を演算する。この回転
角速度ωr は比較器２１に加えられ、さらに、ベクトル
制御部３０にも加えられる。比較器２１は設定された角
速度指令ωr * から回転角速度ωr を差引いてＰＩコン
トローラ２２に加える。ＰＩコントローラ２２は回転角
速度差に対して比例、積分演算を実行してトルク電流指
令ｉqs * を出力してベクトル制御部３０に加える。ベク
トル制御部３０は磁束指令λdr * に見合う磁化電流指令
ｉds * と、トルク電流指令ｉqs * に見合うすべり周波数
指令ωs * を次式にて演算する。 ｉds * ＝（Ｌr ／Ｒr Ｍ）ｐλdr * ＋（１／Ｍ）λdr * …(1) ωs * ＝（Ｒr Ｍｉqs * ／Ｌr λdr * …(2) ただし Ｌr ：二次自己インダクタンス Ｒr ：二次抵抗 Ｍ ：相互インダクタンス ｐ ：微分演算子 である。座標系変換部２７は上述した(1) ，(2) 式で求
められる磁化電流指令ｉds * 及びすべり周波数指令ωs
* と、トルク電流指令ｉqs * と、次に述べる推定された
回転速度ωr を用いて一次電流指令ｉu * ，ｉv * ，ｉ
w * を演算する。
【００２３】図２はニューラルネットワークを含んで構
成されるニューロ速度推定部３２の機能説明図であり、
誘導電動機１６に供給される一次電圧ｖs 及び一次電流
ｉsとに基いて二次磁束Φr を演算する磁束演算器３３
Ａと、一次電流ｉs 及び回転速度ωr にそれぞれ依存す
る項を含む磁束に関する状態方程式を用いて二次磁束λ
r を演算する状態方程式のニューロモデル３３Ｂと、こ
れら二つの二次磁束Φr 及びλr を比較する比較器３４
Ａと、二次磁束の差εがゼロになるまで回転速度ωr に
微小量Δωr を加えて、回転速度ωr に依存する重み係
数を修正する動作を繰返す誤差計算部３４Ｂとで表現さ
れる。ここで、磁束演算器３３Ａは誘導電動機１６に供
給される一次電圧ｖs 及び一次電流ｉs をサンプリング
検出し、二次磁束を演算する。因みに、ｄ軸の成分につ
いてその演算式を示すと次のようになる。
成されるニューロ速度推定部３２の機能説明図であり、
誘導電動機１６に供給される一次電圧ｖs 及び一次電流
ｉsとに基いて二次磁束Φr を演算する磁束演算器３３
Ａと、一次電流ｉs 及び回転速度ωr にそれぞれ依存す
る項を含む磁束に関する状態方程式を用いて二次磁束λ
r を演算する状態方程式のニューロモデル３３Ｂと、こ
れら二つの二次磁束Φr 及びλr を比較する比較器３４
Ａと、二次磁束の差εがゼロになるまで回転速度ωr に
微小量Δωr を加えて、回転速度ωr に依存する重み係
数を修正する動作を繰返す誤差計算部３４Ｂとで表現さ
れる。ここで、磁束演算器３３Ａは誘導電動機１６に供
給される一次電圧ｖs 及び一次電流ｉs をサンプリング
検出し、二次磁束を演算する。因みに、ｄ軸の成分につ
いてその演算式を示すと次のようになる。
【００２４】
【数１】 ただし Ｌr ：二次自己インダクタンス Ｍ ：相互インダクタンス Ｌs ：一次自己インダクタンス Ｒs ：一次抵抗 σ ：漏れ係数 である。
【００２５】上記(3) 式は回転速度に全く関係なく二次
磁束を検出できる点に特徴がある。もう一つの方法とし
て状態方程式を基準にして二次磁束を観測する方法があ
る。すなわち、前述したと同様に、ｄ軸の成分について
表現すると次式のようになる。
磁束を検出できる点に特徴がある。もう一つの方法とし
て状態方程式を基準にして二次磁束を観測する方法があ
る。すなわち、前述したと同様に、ｄ軸の成分について
表現すると次式のようになる。
【００２６】
【数２】 ただし Ｔr ：二次の時定数 である。
【００２７】上記(4) 式は回転角速度ωr に依存する項
を含む点に特徴がある。この(4) 式を離散系表示すると
次式のようにまとめられる。 λdr（ｋ）＝Ｗ1 λdr（ｋ−１）＋Ｗ2 λdr（ｋ−１） ＋Ｗ3 ｉds（ｋ−１） …(5) 状態方程式のニューロモデル３３Ｂは(5) 式を用いて二
次磁束λr を演算する。比較器３４Ａは(3) 式で求めら
れた二次磁束Φr と、(5) 式で求められたλrとを比較
するが、本来この両者は一致していなければならない。
もし、両者に偏差があるとすれば(5) 式中で用いた重み
係数Ｗ1 ，Ｗ2 ，Ｗ3 が正しくないことになる。(3) ，
(4) 式で用いられている電動機のパラメータが正しけれ
ば、重み係数Ｗ1 ，Ｗ3 は真値が使用されているので、
この場合は回転数に依存する重み係数Ｗ2 が誤差を含ん
でいると考えられる。そこで、誤差計算部３４Ｂは状態
方程式中の重み係数Ｗ2 に含まれる回転角速度ωr に微
小量Δωr を加えて修正し、改めて(5) 式の計算を行い
比較する。かかる演算と比較とを繰返して二次磁束Φr
とλr とが一致するまで行えば、正しいＷ2 が学習さ
れ、真の回転角速度ωr が推定される。
を含む点に特徴がある。この(4) 式を離散系表示すると
次式のようにまとめられる。 λdr（ｋ）＝Ｗ1 λdr（ｋ−１）＋Ｗ2 λdr（ｋ−１） ＋Ｗ3 ｉds（ｋ−１） …(5) 状態方程式のニューロモデル３３Ｂは(5) 式を用いて二
次磁束λr を演算する。比較器３４Ａは(3) 式で求めら
れた二次磁束Φr と、(5) 式で求められたλrとを比較
するが、本来この両者は一致していなければならない。
もし、両者に偏差があるとすれば(5) 式中で用いた重み
係数Ｗ1 ，Ｗ2 ，Ｗ3 が正しくないことになる。(3) ，
(4) 式で用いられている電動機のパラメータが正しけれ
ば、重み係数Ｗ1 ，Ｗ3 は真値が使用されているので、
この場合は回転数に依存する重み係数Ｗ2 が誤差を含ん
でいると考えられる。そこで、誤差計算部３４Ｂは状態
方程式中の重み係数Ｗ2 に含まれる回転角速度ωr に微
小量Δωr を加えて修正し、改めて(5) 式の計算を行い
比較する。かかる演算と比較とを繰返して二次磁束Φr
とλr とが一致するまで行えば、正しいＷ2 が学習さ
れ、真の回転角速度ωr が推定される。
【００２８】本実施例によれば、回転角速度ωr の推定
を可能にするための検出信号は誘導電動機に供給される
電圧と電流であるので特に難しいことはない。従って、
ソフトウェアで構成される速度推定部は容易に実現する
ことができる。また、本実施例によれば、ニューロ速度
推定部３２を速度センサの代替手段として使用すること
ができるもので、元のシステムの構成を本質的に変えな
いで実現できる効果もある。
を可能にするための検出信号は誘導電動機に供給される
電圧と電流であるので特に難しいことはない。従って、
ソフトウェアで構成される速度推定部は容易に実現する
ことができる。また、本実施例によれば、ニューロ速度
推定部３２を速度センサの代替手段として使用すること
ができるもので、元のシステムの構成を本質的に変えな
いで実現できる効果もある。
【００２９】ところで、上記実施例は電動機パラメータ
が正しく把握され、且つ、稼働中の変動もないと言う前
提で構成されている。もしも、電動機パラメータが正し
く把握されていないか、あるいは、稼働中に変動する場
合は、(5) 式中の重み係数Ｗ1 ，Ｗ3 も正しい値ではな
いので、二次磁束Φdrとλdrとの誤差は回転角速度ωr
のみのせいではなくなる。つまり、重み係数Ｗ1 ，Ｗ3
の真値を学習し、その上で重み係数Ｗ2 すなわちωr を
推定する必要がある。
が正しく把握され、且つ、稼働中の変動もないと言う前
提で構成されている。もしも、電動機パラメータが正し
く把握されていないか、あるいは、稼働中に変動する場
合は、(5) 式中の重み係数Ｗ1 ，Ｗ3 も正しい値ではな
いので、二次磁束Φdrとλdrとの誤差は回転角速度ωr
のみのせいではなくなる。つまり、重み係数Ｗ1 ，Ｗ3
の真値を学習し、その上で重み係数Ｗ2 すなわちωr を
推定する必要がある。
【００３０】図３はそれを可能にした実施例の構成を示
すブロック図である。図中、図１と同一の要素には同一
の符号を付してその説明を省略する。この実施例は電動
機パラメータの学習をニューロベクトル演算部４０で学
習し、学習によって得られた電動機パラメータをデータ
バッファ４１に格納し、格納された電動機パラメータを
用いてニューロ速度推定部３２が回転角速度を推定する
ようにしたものである。なお、磁束関数４２は速度に応
じて磁束を強めたり弱めたりする必要があるときに設定
される「磁束と二次磁束指令」の関数で、回転角速度ω
r 及びこれに対応する二次磁束指令Φr * がニューロベ
クトル演算部４０に加えられる。
すブロック図である。図中、図１と同一の要素には同一
の符号を付してその説明を省略する。この実施例は電動
機パラメータの学習をニューロベクトル演算部４０で学
習し、学習によって得られた電動機パラメータをデータ
バッファ４１に格納し、格納された電動機パラメータを
用いてニューロ速度推定部３２が回転角速度を推定する
ようにしたものである。なお、磁束関数４２は速度に応
じて磁束を強めたり弱めたりする必要があるときに設定
される「磁束と二次磁束指令」の関数で、回転角速度ω
r 及びこれに対応する二次磁束指令Φr * がニューロベ
クトル演算部４０に加えられる。
【００３１】図３に示した実施例はニューロベクトル演
算部４０を設けた点に構成上の特徴があり、これ以外の
構成は図１又は図２を用いて説明したと実質的に同じで
あるので、ニューラルネットワークを使ったベクトル制
御について、図４を参照して説明する。
算部４０を設けた点に構成上の特徴があり、これ以外の
構成は図１又は図２を用いて説明したと実質的に同じで
あるので、ニューラルネットワークを使ったベクトル制
御について、図４を参照して説明する。
【００３２】図４において、座標系変換部２７から出力
される一次電流指令に従って、電流形インバータ１５は
誘導電動機１６の電流を制御する。誘導電動機１６には
パルス発信器３５が結合されており、加算器３６によっ
てその出力パルスを加算することにより回転角速度ωr
を求め、ＰＩコントローラ２２及び積分器２５に加え
る。ＰＩコントローラ２２はこの回転角速度ωr と図示
省略の回転角速度指令とに基づいてトルク電流指令ｉqs
* をニューロベクトル演算部４０に加える。また、回転
角速度ωr とニューロベクトル演算部４０で演算された
すべり角速度指令ωs * とが積分器２５に加えられ、積
分器２５はこの両者を加算して積分することにより位相
角θを求め座標系変換部２７に加える。もう一つの座標
系変換部２８は検出された一次電流ｉを３相／２相変換
して一次トルク電流ｉqs及び一次励磁電流ｉdsを座標系
変換部２７に加える。一方、磁束演算部３３は誘導電動
機に供給される一次電圧ｖ及び一次電流ｉに基づいて、
二次磁束λdr及びトルク電流ｉqsを演算してニューロベ
クトル演算部４０に加える。
される一次電流指令に従って、電流形インバータ１５は
誘導電動機１６の電流を制御する。誘導電動機１６には
パルス発信器３５が結合されており、加算器３６によっ
てその出力パルスを加算することにより回転角速度ωr
を求め、ＰＩコントローラ２２及び積分器２５に加え
る。ＰＩコントローラ２２はこの回転角速度ωr と図示
省略の回転角速度指令とに基づいてトルク電流指令ｉqs
* をニューロベクトル演算部４０に加える。また、回転
角速度ωr とニューロベクトル演算部４０で演算された
すべり角速度指令ωs * とが積分器２５に加えられ、積
分器２５はこの両者を加算して積分することにより位相
角θを求め座標系変換部２７に加える。もう一つの座標
系変換部２８は検出された一次電流ｉを３相／２相変換
して一次トルク電流ｉqs及び一次励磁電流ｉdsを座標系
変換部２７に加える。一方、磁束演算部３３は誘導電動
機に供給される一次電圧ｖ及び一次電流ｉに基づいて、
二次磁束λdr及びトルク電流ｉqsを演算してニューロベ
クトル演算部４０に加える。
【００３３】ニューロベクトル演算部４０は、磁束指令
λdr * とトルク電流指令ｉqs * とを入力し、次式により
磁化電流指令ｉds * 及びすべり周波数指令ωs * を演算
する。 ｉds * ＝Ｗ11λdr * ＋Ｗ12ｐλdr * …(6) ωs * ＝Ｗ23ｉqs * ／λdr * …(7) (6) ，(7) 式中のＷ11，Ｗ12，Ｗ23は電動機パラメータ
に関係する重み係数で、磁束演算部３３によって演算検
出された二次磁束λdr、実際のトルク電流ｉqsと比較さ
れながら真値になるまで学習される。上述した如く、磁
束を検出するとき、上記(3) 式を用いると速度の影響を
受けない。
λdr * とトルク電流指令ｉqs * とを入力し、次式により
磁化電流指令ｉds * 及びすべり周波数指令ωs * を演算
する。 ｉds * ＝Ｗ11λdr * ＋Ｗ12ｐλdr * …(6) ωs * ＝Ｗ23ｉqs * ／λdr * …(7) (6) ，(7) 式中のＷ11，Ｗ12，Ｗ23は電動機パラメータ
に関係する重み係数で、磁束演算部３３によって演算検
出された二次磁束λdr、実際のトルク電流ｉqsと比較さ
れながら真値になるまで学習される。上述した如く、磁
束を検出するとき、上記(3) 式を用いると速度の影響を
受けない。
【００３４】なお、ニューロベクトル演算部４０の詳細
については、本願と同一出願人より出願、公開された特
開平５−１６１３８２号公報に詳しく説明されているの
で、その公報を参照して頂きたい。また、図４に示した
ベクトル制御システムは、理解を容易にするために、速
度検出器付きのものを例示したが、速度センサレスのベ
クトル制御システムにおいては、パルス発信器３５及び
加算器３６を除去し、その代わりに誘導電動機１６の速
度を推定する速度推定器４３を設け、この速度推定器か
ら回転角速度ωr を出力するようにすればよい。
については、本願と同一出願人より出願、公開された特
開平５−１６１３８２号公報に詳しく説明されているの
で、その公報を参照して頂きたい。また、図４に示した
ベクトル制御システムは、理解を容易にするために、速
度検出器付きのものを例示したが、速度センサレスのベ
クトル制御システムにおいては、パルス発信器３５及び
加算器３６を除去し、その代わりに誘導電動機１６の速
度を推定する速度推定器４３を設け、この速度推定器か
ら回転角速度ωr を出力するようにすればよい。
【００３５】しかして、図３に示したニューロベクトル
演算部４０は、ベクトル演算をする過程において、ニュ
ーラルネットワークを使って電動機のパラメータ、特
に、相互インダクタンスＭと二次抵抗Ｒr を学習して真
の値を把握し、その結果をデータバッファ４１に格納す
る。ニューロ速度推定部３２においては、その結果に基
づいて、第１図を用いて説明したと同様にして速度の推
定を行うので、真の電動機パラメータを用いた速度推定
が行われる。本実施例においては、ニューロベクトル演
算部４０のニューラルネットワークと、ニューロ速度推
定部３２のニューラルネットワークとが相互に干渉しあ
うことなく学習され、この過程でベクトル制御とそのセ
ンサレス化が同時に解決される。
演算部４０は、ベクトル演算をする過程において、ニュ
ーラルネットワークを使って電動機のパラメータ、特
に、相互インダクタンスＭと二次抵抗Ｒr を学習して真
の値を把握し、その結果をデータバッファ４１に格納す
る。ニューロ速度推定部３２においては、その結果に基
づいて、第１図を用いて説明したと同様にして速度の推
定を行うので、真の電動機パラメータを用いた速度推定
が行われる。本実施例においては、ニューロベクトル演
算部４０のニューラルネットワークと、ニューロ速度推
定部３２のニューラルネットワークとが相互に干渉しあ
うことなく学習され、この過程でベクトル制御とそのセ
ンサレス化が同時に解決される。
【００３６】本実施例によれば、ニューロ速度推定部３
２を速度センサの代替手段として使用することができる
もので、元のシステムの構成を本質的に変えないで実現
できる効果もある。また、本実施例によれば、ベクトル
制御の演算、電動機パラメータの推定、電動機速度の推
定を同時に、かつ、互いに干渉し合うことなく実行で
き、これによって、電動機パラメータの変動の大きい誘
導電動機を対象とした場合でも直流機に等価な特性が得
られる。
２を速度センサの代替手段として使用することができる
もので、元のシステムの構成を本質的に変えないで実現
できる効果もある。また、本実施例によれば、ベクトル
制御の演算、電動機パラメータの推定、電動機速度の推
定を同時に、かつ、互いに干渉し合うことなく実行で
き、これによって、電動機パラメータの変動の大きい誘
導電動機を対象とした場合でも直流機に等価な特性が得
られる。
【００３７】ところで、誘導電動機の速度制御を行うに
当たって、制御精度を高めるために、電流形インバータ
１５の前段に交流を直流に変換し、かつ、直流電圧を設
定値に制御するコンバータが設けられる。しかしなが
ら、負荷の変動に対して電圧制御動作が間に合わないこ
とがある。上述した重み係数の学習にはかなりの時間が
かかり、その期間に負荷の変動により速度が変わってし
まっては推定結果に信憑性がなくなる。すなわち、速度
推定動作は、誘導機が電動機モードであれ回生制動モー
ドであれ、定常状態になければならない。
当たって、制御精度を高めるために、電流形インバータ
１５の前段に交流を直流に変換し、かつ、直流電圧を設
定値に制御するコンバータが設けられる。しかしなが
ら、負荷の変動に対して電圧制御動作が間に合わないこ
とがある。上述した重み係数の学習にはかなりの時間が
かかり、その期間に負荷の変動により速度が変わってし
まっては推定結果に信憑性がなくなる。すなわち、速度
推定動作は、誘導機が電動機モードであれ回生制動モー
ドであれ、定常状態になければならない。
【００３８】図５はこの負荷変動等に対処可能な実施例
の構成を示すブロック図である。図中、図１と同一の要
素には同一の符号を付してその説明を省略する。この実
施例は電流形インバータ１５の前段にコンバータ５１が
接続されている。このコンバータ５１は交流を入力し、
制御された直流を出力するもので、電圧制御部５２を付
帯しており、かつ、出力側には平滑コンデンサ５３が接
続されている。ここで、電圧制御部５２は基準電圧Ｖc
* と、図示省略の電圧検出器で検出した直流電圧Ｖc と
の偏差εv を求め、この偏差εv がゼロになるようにコ
ンバータ５１を制御する。なお、コンバータ５１及び電
圧制御部５２の詳細な構成については、公知であるので
その説明を省略する。
の構成を示すブロック図である。図中、図１と同一の要
素には同一の符号を付してその説明を省略する。この実
施例は電流形インバータ１５の前段にコンバータ５１が
接続されている。このコンバータ５１は交流を入力し、
制御された直流を出力するもので、電圧制御部５２を付
帯しており、かつ、出力側には平滑コンデンサ５３が接
続されている。ここで、電圧制御部５２は基準電圧Ｖc
* と、図示省略の電圧検出器で検出した直流電圧Ｖc と
の偏差εv を求め、この偏差εv がゼロになるようにコ
ンバータ５１を制御する。なお、コンバータ５１及び電
圧制御部５２の詳細な構成については、公知であるので
その説明を省略する。
【００３９】かかるコンバータ５１を接続したとして
も、負荷の変動に対して制御が間に合わないことがあ
る。この状態で速度を推定しても誤差が大きくなる。ニ
ューロ速度推定部３２Ａはこのことを考慮して速度推定
するもので、図３に示したニューロ速度推定部３２に定
常状態判定部３７を付加した構成になっている。定常状
態判定部３７は電圧制御部５２の電圧偏差、すなわち、
制御偏差εv が予め設定した基準値（例えば１％）以内
か否かを判定し、基準値以内である時に速度推定を可能
にする信号を速度推定部３４に与える。速度推定部３４
はその信号を受けていることを条件に速度を推定し、推
定の途中で入力信号がなくなれば、それまでの推定結果
を無効として、速度推定をやり直す。この実施例によれ
ば、負荷変動等に起因して電圧制御動作が間に合わない
場合には、実速度とは異なった速度を推定することを未
然に防ぐことができる。
も、負荷の変動に対して制御が間に合わないことがあ
る。この状態で速度を推定しても誤差が大きくなる。ニ
ューロ速度推定部３２Ａはこのことを考慮して速度推定
するもので、図３に示したニューロ速度推定部３２に定
常状態判定部３７を付加した構成になっている。定常状
態判定部３７は電圧制御部５２の電圧偏差、すなわち、
制御偏差εv が予め設定した基準値（例えば１％）以内
か否かを判定し、基準値以内である時に速度推定を可能
にする信号を速度推定部３４に与える。速度推定部３４
はその信号を受けていることを条件に速度を推定し、推
定の途中で入力信号がなくなれば、それまでの推定結果
を無効として、速度推定をやり直す。この実施例によれ
ば、負荷変動等に起因して電圧制御動作が間に合わない
場合には、実速度とは異なった速度を推定することを未
然に防ぐことができる。
【００４０】図６は負荷変動等に対処可能なもう一つの
実施例の構成を示すブロック図である。図中、図３又は
図５と同一の要素には同一の符号を付してその詳しい構
成説明を省略する。この実施例は図３に示したものに、
上述したコンバータ５１、電圧制御部52、平滑コンデン
サ５３を追設すると共に、ニューロ速度推定部３２の代
わりに図５で説明したニューロ速度推定部３２Ａを設け
たものである。ここで、定常状態判定部３７は電圧制御
部５２の電圧偏差、すなわち、制御偏差εv が予め設定
した基準値以内か否かを判定し、基準値以内である時に
速度推定を可能にする信号を速度推定部３４に与える。
速度推定部３４はその信号を受けていることを条件に速
度を推定し、推定の途中で入力信号がなくなれば、それ
までの推定結果を無効として、速度推定をやり直す。か
くして、この実施例によれば、電動機パラメータを正し
く推定し、この推定結果に基づいて電動機速度を推定す
るに当たり、負荷変動等に起因する実速度とは異なった
速度を推定することを未然に防ぐことができる。
実施例の構成を示すブロック図である。図中、図３又は
図５と同一の要素には同一の符号を付してその詳しい構
成説明を省略する。この実施例は図３に示したものに、
上述したコンバータ５１、電圧制御部52、平滑コンデン
サ５３を追設すると共に、ニューロ速度推定部３２の代
わりに図５で説明したニューロ速度推定部３２Ａを設け
たものである。ここで、定常状態判定部３７は電圧制御
部５２の電圧偏差、すなわち、制御偏差εv が予め設定
した基準値以内か否かを判定し、基準値以内である時に
速度推定を可能にする信号を速度推定部３４に与える。
速度推定部３４はその信号を受けていることを条件に速
度を推定し、推定の途中で入力信号がなくなれば、それ
までの推定結果を無効として、速度推定をやり直す。か
くして、この実施例によれば、電動機パラメータを正し
く推定し、この推定結果に基づいて電動機速度を推定す
るに当たり、負荷変動等に起因する実速度とは異なった
速度を推定することを未然に防ぐことができる。
【００４１】
【発明の効果】以上の説明によって明らかなように、本
発明によれば、誘導機の真の速度を推定することがで
き、また、推定された速度を用いて一次電流指令及びす
べり周波数指令を演算することによって直流機に等価な
特性が得られる。さらに、重み係数が可変の一次式を用
いて学習しながら磁束指令及びトルク電流指令と、演算
された二次磁束及びトルク電流とを一致させるベクトル
演算を実行し、これに対応する電動機パラメータを用い
て誘導機の速度を推定することにより、電動機パラメー
タの変動の大きい誘導電動機を対象とした場合でも直流
機に等価な特性が得られる。
発明によれば、誘導機の真の速度を推定することがで
き、また、推定された速度を用いて一次電流指令及びす
べり周波数指令を演算することによって直流機に等価な
特性が得られる。さらに、重み係数が可変の一次式を用
いて学習しながら磁束指令及びトルク電流指令と、演算
された二次磁束及びトルク電流とを一致させるベクトル
演算を実行し、これに対応する電動機パラメータを用い
て誘導機の速度を推定することにより、電動機パラメー
タの変動の大きい誘導電動機を対象とした場合でも直流
機に等価な特性が得られる。
【００４２】また、電圧制御系統の電圧制御偏差が予め
設定された設定値以内であることを条件にして速度推定
動作をすることにより、負荷変動に対する電圧制御動作
が間に合わない場合等に、実速度とは異なった速度を推
定することを未然に防止することができる。
設定された設定値以内であることを条件にして速度推定
動作をすることにより、負荷変動に対する電圧制御動作
が間に合わない場合等に、実速度とは異なった速度を推
定することを未然に防止することができる。
【図１】本発明の第１実施例の構成を示すブロック図。
【図２】図１に示した実施例の主要部の機能説明図。
【図３】本発明の第２実施例の構成を示すブロック図。
【図４】図２に示した実施例の主要素の動作を説明する
ために、速度検出器付きのベクトル制御システムを示し
た図。
ために、速度検出器付きのベクトル制御システムを示し
た図。
【図５】本発明の第３実施例の構成を示すブロック図。
【図６】本発明の第４実施例の構成を示すブロック図。
【図７】従来の最も典型的な速度センサレスのベクトル
制御装置の構成を示すブロック図。
制御装置の構成を示すブロック図。
１５ 電流形インバータ １６ 誘導電動機 ２７，２８ 座標系変換部 ３０ ベクトル制御部 ３１ 電圧／電流検出器 ３２，３２Ａ ニューロ速度推定部 ３３ 磁束演算部 ３４ 速度推定部 ３７ 定常状態判定部 ４０ ニューロベクトル演算部 ４１ データバッファ ５１ コンバータ ５２ 電圧制御部
Claims (6)
- 【請求項１】誘導機の一次電圧及び一次電流をサンプリ
ング検出し、 前記誘導機の速度に依存する項を含まない、前記誘導機
の一次電圧及び一次電流と二次磁束との間の関係式を用
いて、サンプリング検出された前記一次電圧及び一次電
流に対応する二次磁束を演算すると共に、前記一次電流
及び回転速度にそれぞれ依存する項を含む磁束に関する
状態方程式を用いて、サンプリング検出された前記一次
電流に対応する二次磁束を演算し、 前記サンプリング毎に前記二つの二次磁束を比較し、両
者が一致する方向に前記状態方程式中の回転速度に依存
する項の重み係数を学習し、 二次磁束が一致した前記重み係数に対応付けて前記誘導
機の速度を決定する、 ことを特徴とする誘導機の速度推定方法。 - 【請求項２】電力供給系統に、交流を直流に変換して直
流出力電圧を制御する第１の電力変換手段と、この第１
の電力変換手段から出力される直流を交流に変換して交
流出力電流を制御する第２の電力変換手段とを備えた誘
導機の速度推定方法において、 前記誘導機の一次電圧及び一次電流をサンプリング検出
し、 前記誘導機の速度に依存する項を含まない、前記誘導機
の一次電圧及び一次電流と二次磁束との間の関係式を用
いて、サンプリング検出された前記一次電圧及び一次電
流に対応する二次磁束を演算すると共に、前記一次電流
及び回転速度にそれぞれ依存する項を含む磁束に関する
状態方程式を用いて、サンプリング検出された前記一次
電流に対応する二次磁束を演算し、 前記第１の電力変換手段の電圧制御偏差が予め設定され
た設定値以内であるとき、前記サンプリング毎に前記二
つの二次磁束を比較し、両者が一致する方向に前記状態
方程式中の回転速度に依存する項の重み係数を学習し、 二次磁束が一致した前記重み係数に対応付けて前記誘導
機の速度を決定する、 ことを特徴とする誘導機の速度推定方法。 - 【請求項３】誘導機の速度指令と実速度との差に応じて
トルク電流指令を求め、このトルク電流指令と磁束指令
とに基いて一次電流指令及びすべり周波数指令を演算
し、演算された前記一次電流指令及びすべり周波数指令
に従って前記誘導機の電流を制御する誘導機の制御装置
において、 前記誘導機の一次電圧及び一次電流をサンプリング検出
する検出手段と、 前記誘導機の速度に依存する項を含まない、前記誘導機
の一次電圧及び一次電流と二次磁束との間の関係式を用
いて、サンプリング検出された前記一次電圧及び一次電
流に対応する二次磁束を演算する第１の磁束演算手段
と、 前記一次電流及び回転速度にそれぞれ依存する項を含む
磁束に関する状態方程式を用いて、サンプリング検出さ
れた前記一次電流に対応する二次磁束を演算する第２の
磁束演算手段と、 前記サンプリング毎に前記二つの二次磁束を比較し、両
者が一致する方向に前記状態方程式中の回転速度に依存
する項の重み係数を学習し、二次磁束が一致した前記重
み係数に対応付けて前記誘導機の速度を決定する速度推
定手段と、 を備えたことを特徴とする誘導機の制御装置。 - 【請求項４】前記誘導機の速度に依存する項を含まな
い、前記誘導機の一次電圧及び一次電流と二次磁束との
間の関係式を用いて、サンプリング検出された前記一次
電圧及び一次電流に対応する二次磁束及びトルク電流を
演算する磁束演算手段と、 前記磁束指令及びトルク電流指令と、演算された二次磁
束及びトルク電流とを交互に入力し、重み係数が可変の
一次式を用いて学習しながら両者が一致する一次電流指
令及びすべり周波数指令を演算するベクトル演算手段
と、 学習された重み係数に対応する電動機パラメータを格納
するデータ格納手段とを備え、前記速度推定手段が前記
データ格納手段に格納された電動機パラメータを用いて
前記誘導機の速度を決定することを特徴とする請求項３
に記載の誘導機の制御装置。 - 【請求項５】誘導機の電力供給系統に、交流を直流に変
換して直流出力電圧を制御する第１の電力変換手段と、
この第１の電力変換手段から出力される直流を交流に変
換して交流出力電流を制御する第２の電力変換手段とを
備え、前記誘導機の磁束指令及びトルク電流指令に基い
て一次電流指令及びすべり周波数指令を演算し、演算さ
れた前記一次電流指令及びすべり周波数指令に従って前
記第２の電力変換手段を制御する誘導機の制御装置にお
いて、 前記誘導機の一次電圧及び一次電流をサンプリング検出
する検出手段と、 前記誘導機の速度に依存する項を含まない、前記誘導機
の一次電圧及び一次電流と二次磁束との間の関係式を用
いて、サンプリング検出された前記一次電圧及び一次電
流に対応する二次磁束を演算する第１の磁束演算手段
と、 前記一次電流及び回転速度にそれぞれ依存する項を含む
磁束に関する状態方程式を用いて、サンプリング検出さ
れた前記一次電流に対応する二次磁束を演算する第２の
磁束演算手段と、 前記第１の電力変換手段の電圧制御偏差が予め設定され
た設定値以内であることを検出する定常状態判定手段
と、 前記電圧制御偏差が設定値以内であるとき、前記サンプ
リング毎に前記二つの二次磁束を比較し、両者が一致す
る方向に前記状態方程式中の回転速度に依存する項の重
み係数を学習し、二次磁束が一致した前記重み係数に対
応付けて前記誘導機の速度を決定する速度推定手段と、 を備えたことを特徴とする誘導機の制御装置。 - 【請求項６】前記誘導機の速度に依存する項を含まな
い、前記誘導機の一次電圧及び一次電流と二次磁束との
間の関係式を用いて、サンプリング検出された前記一次
電圧及び一次電流に対応する二次磁束及びトルク電流を
演算する磁束演算手段と、 前記磁束指令及びトルク電流指令と、演算された二次磁
束及びトルク電流とを交互に入力し、重み係数が可変の
一次式を用いて学習しながら両者が一致する一次電流指
令及びすべり周波数指令を演算するベクトル演算手段
と、 学習された重み係数に対応する電動機パラメータを格納
するデータ格納手段とを備え、前記速度推定手段が前記
データ格納手段に格納された電動機パラメータを用いて
前記誘導機の速度を決定することを特徴とする請求項５
に記載の誘導機の制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7163378A JPH08294300A (ja) | 1995-02-23 | 1995-06-29 | 誘導機の速度推定方法及び制御装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3548495 | 1995-02-23 | ||
| JP7-35484 | 1995-02-23 | ||
| JP7163378A JPH08294300A (ja) | 1995-02-23 | 1995-06-29 | 誘導機の速度推定方法及び制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08294300A true JPH08294300A (ja) | 1996-11-05 |
Family
ID=26374485
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7163378A Pending JPH08294300A (ja) | 1995-02-23 | 1995-06-29 | 誘導機の速度推定方法及び制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08294300A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20040018716A (ko) * | 2002-08-26 | 2004-03-04 | 삼성전자주식회사 | 무정류자 직류모터의 속도제어장치 및 방법 |
| JP2018014838A (ja) * | 2016-07-21 | 2018-01-25 | ファナック株式会社 | モータの電流指令を学習する機械学習器，モータ制御装置および機械学習方法 |
| CN113114079A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-13 | 三一重机有限公司 | 电动挖掘机主驱电机控制方法、系统及电动挖掘机 |
| CN114499327A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-05-13 | 中车青岛四方车辆研究所有限公司 | 永磁同步电机磁链补偿无位置传感器控制方法及控制系统 |
| CN114902060A (zh) * | 2020-01-09 | 2022-08-12 | 三菱电机株式会社 | 机器学习装置及机器学习方法 |
-
1995
- 1995-06-29 JP JP7163378A patent/JPH08294300A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20040018716A (ko) * | 2002-08-26 | 2004-03-04 | 삼성전자주식회사 | 무정류자 직류모터의 속도제어장치 및 방법 |
| JP2018014838A (ja) * | 2016-07-21 | 2018-01-25 | ファナック株式会社 | モータの電流指令を学習する機械学習器，モータ制御装置および機械学習方法 |
| US10305413B2 (en) | 2016-07-21 | 2019-05-28 | Fanuc Corporation | Machine learning device which learns current command for motor, motor controller, and machine learning method |
| CN114902060A (zh) * | 2020-01-09 | 2022-08-12 | 三菱电机株式会社 | 机器学习装置及机器学习方法 |
| CN113114079A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-13 | 三一重机有限公司 | 电动挖掘机主驱电机控制方法、系统及电动挖掘机 |
| CN114499327A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-05-13 | 中车青岛四方车辆研究所有限公司 | 永磁同步电机磁链补偿无位置传感器控制方法及控制系统 |
| CN114499327B (zh) * | 2022-02-21 | 2023-09-22 | 中车青岛四方车辆研究所有限公司 | 永磁同步电机磁链补偿无位置传感器控制方法及控制系统 |
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