JP6157773B1 - モータ制御装置およびこれを用いたエレベータ - Google Patents

Abstract

交流モータ（９）の磁気特性から算出した切り替え条件に応じて、トルクリプル抑制部（８０）によりトルクリプル抑制を行うオンライン制御モードと、トルクリプル抑制部（８０）によりトルクリプル抑制を行うと同時に抑制制御パラメータ記憶部（１２０）で抑制制御パラメータを記憶する学習制御モードと、抑制制御パラメータ記憶部（１２０）に記憶された抑制制御パラメータによってトルクリプル抑制を行うオフライン制御モードとの３つの制御モードの内の一つを選択する動作シーケンスを実行する制御部（１５０）を備える。

Description

この発明は、三相交流電動機などのモータ制御装置およびこれを用いたエレベータに関するものである。

交流モータ、特にＰＭモータ（Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ Ｍａｇｎｅｔ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｍｏｔｏｒ）は、小型かつ高効率という特徴を持ち、近年では、産業機器用などに広く利用されている。

しかし、ＰＭモータは、その構造上、誘起電圧に高調波成分を含むため、発生トルクに対してモータ電気角の整数倍（主として６倍）の次数成分（以下、この次数成分を６ｆ成分と称する）で振動する外乱であるトルクリプルを持つ。このトルクリップルは振動や騒音、機械的共振等の問題を引き起こす原因となりうるため、その低減技術（以下、トルクリプル抑制制御と称する）が必要となる。

トルクリプル抑制制御を行うためには、その対象であるトルクリプルに相当する情報を取得する必要がある。それには、事前に試験や解析などを行って情報を取得しておき、制御装置に記憶させておくフィードフォワード方式（以下、ＦＦ方式と称する）と、モータ駆動中にオンラインで取得するフィードバック方式（以下、ＦＢ方式と称する）とに大別される。

前者のＦＦ方式は、高応答なトルクリプル抑制が可能となる長所がある反面、煩雑なトルクリプル情報の事前取得作業が必要となり、またモータや装置の経年変化によって事前取得したトルクリプル情報が適切なものでなくなるといった短所がある。
後者のＦＢ方式は、煩雑なトルクリプル情報の事前取得作業が必要でなく、モータや装置の経年変化に対応して適切なトルクリプル抑制制御が可能になるといった長所がある反面、トルクリプル抑制の応答をトルクリプル周波数以上に高くすることができないことや、トルクリプル相当の情報をオンラインで取得することそのものの技術的障壁も高いといった短所がある。

そこで、これら二つの方式を組み合わせた学習制御方式が提案されている（例えば、下記の特許文献１参照）。すなわち、オンラインでＦＢ方式として駆動している場合にはそのトルクリプル抑制指令値を記憶しておき、高応答性が必要となる場合には記憶しておいた抑制指令値を用いてＦＦ方式で動作させたり、あるいは、基本的にはＦＦ方式として駆動しておき、定常運転時にはＦＢ方式で抑制指令値を更新するといった方法が挙げられている。

特許５４３４３６９号

このように、学習方式は、ＦＦ方式とＦＢ方式の切り替えを適切に行うことで両者の長所を組み合わせた形でトルクリプル抑制制御を行うことが可能となる。しかしながら、この切り替えのタイミングが適切でない場合には、間違った抑制指令値を学習することになるため、切り替えのタイミングを管理する動作シーケンスの設定が重要となる。とりわけ、システムの簡易化のために電気的な情報からモータパラメータに基づいてトルクリプルを推定する場合など、トルクリプルの伝達特性を正確に把握できない場合には特に問題となる。

トルクリプル抑制制御のためには、上記６ｆ成分の情報をオンラインで推定する必要があるが、一般的によく使われる回転座標（ｄｑ座標）上でのＲＬ回路モデルではこれが非常に困難となるケースが存在する。

図１５はＰＭモータをある一定の速度に制御した状態でｑ軸電流ｉ_ｑを増加させた場合のｑ軸磁束φ_ｑの変化を示した一例である。この図における傾きがｑ軸のインダクタンスとなるが、ここで問題となるのは以下の二点である。

（ｉ）インダクタンスの基本波成分の変化、すなわち、モータの磁気飽和によりインダクタンスが電流に応じて変化すること。
（ｉｉ）インダクタンスの高調波成分の変化、すなわち、インダクタンスがヒステリシスマイナーループを形成すること。
ここに、ヒステリシスマイナーループとは、図１５の拡大図において、同じｑ軸電流ｉ_ｑに対してもｑ軸磁束φ_ｑが複数の値を取り得ることから、ｑ軸磁束φ_ｑが小さなループを形成するような変化をすることである。

上記（ｉ）に関しては、電流が増大するほどインダクタンスが飽和して小さくなるため、制御器が認識するモータの回路モデルと実際のモータのそれとが誤差を持つことでトルクの伝達特性が異なることが問題となる。

上記（ｉｉ）に関しては、同じ電流であっても回転子位置に応じてインダクタンスの値が異なることから、トルクリプルと同様に、モータ電気角に応じた高調波成分を持つため、ヒステリシスマイナーループを形成する。このような特性を持つ場合、磁気飽和特性を考慮して電流に応じてインダクタンスが変化するように設定していたとしても、高調波の座標上でみたインダクタンスは回転子位置に応じて変化することになる。すなわち、トルクの伝達特性が合っていてもトルクリプルの伝達特性が異なっているので、正確なトルクリプルの情報を取得することが困難となる。

この発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、モータの速度や磁気特性の変化に応じてトルクリプル抑制制御を行う場合に、動作シーケンスを適切に管理することで、高精度にトルクリプル抑制制御が可能なモータ制御装置およびこれを用いたエレベータを提供することを目的とする。

この発明に係るモータ制御装置は、交流モータと、三相の内少なくとも二相の電流を検出する電流検出部と、検出された電流値を用いて制御座標軸における電圧指令値を生成する電流制御部と、電圧指令値と電流検出値に基づき上記交流モータのトルクを推定するトルク推定部と、推定トルクに基づいて上記交流モータのトルクリプルを抑制する抑制指令を生成するトルクリプル抑制部と、上記抑制指令を生成するための抑制制御パラメータを上記交流モータの速度と電流指令値に対応付けて記憶する抑制制御パラメータ記憶部とを備えるとともに、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うオンライン制御モードと、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うと同時に上記抑制制御パラメータ記憶部で抑制制御パラメータを記憶する学習制御モードと、上記抑制制御パラメータ記憶部に記憶された抑制制御パラメータによってトルクリプル抑制を行うオフライン制御モードとの３つの制御モードを備え、上記オンライン制御モードと上記学習制御モードとのいずれか一つを上記交流モータの磁気特性から算出した切り替え条件に応じて、選択する動作シーケンスを実行する制御部を有する。
また、この発明に係るモータ制御装置は、交流モータと、三相の内少なくとも二相の電流を検出する電流検出部と、上記電流検出部で検出された電流検出値を用いて制御座標軸における電圧指令値を生成する電流制御部と、電圧指令値と電流検出値に基づき上記交流モータのトルクを推定するトルク推定部と、上記トルク推定部で推定した推定トルクに基づいて上記交流モータのトルクリプルを抑制する抑制指令を生成するトルクリプル抑制部と、上記抑制指令を生成するための抑制制御パラメータを上記交流モータの速度と電流指令値に対応付けて記憶する抑制制御パラメータ記憶部とを備えるとともに、
上記交流モータの磁気特性から算出した切り替え条件に応じて、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うオンライン制御モードと、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うと同時に上記抑制制御パラメータ記憶部で抑制制御パラメータを記憶する学習制御モードと、上記抑制制御パラメータ記憶部に記憶された抑制制御パラメータによってトルクリプル抑制を行うオフライン制御モードとの３つの制御モードの内の一つを選択する動作シーケンスを実行する制御部を有し、
上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、上記交流モータの電流に対する磁束の磁気特性がヒステリシスマイナーループを形成する場合には上記学習制御モードは選択しない。
また、この発明に係るモータ制御装置は、交流モータと、三相の内少なくとも二相の電流を検出する電流検出部と、上記電流検出部で検出された電流検出値を用いて制御座標軸における電圧指令値を生成する電流制御部と、電圧指令値と電流検出値に基づき上記交流モータのトルクを推定するトルク推定部と、上記トルク推定部で推定した推定トルクに基づいて上記交流モータのトルクリプルを抑制する抑制指令を生成するトルクリプル抑制部と、上記抑制指令を生成するための抑制制御パラメータを上記交流モータの速度と電流指令値に対応付けて記憶する抑制制御パラメータ記憶部とを備えるとともに、
上記交流モータの磁気特性から算出した切り替え条件に応じて、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うオンライン制御モードと、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うと同時に上記抑制制御パラメータ記憶部で抑制制御パラメータを記憶する学習制御モードと、上記抑制制御パラメータ記憶部に記憶された抑制制御パラメータによってトルクリプル抑制を行うオフライン制御モードとの３つの制御モードの内の一つを選択する動作シーケンスを実行する制御部を有し、
上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、上記交流モータの電流に対する磁束の磁気特性がヒステリシスマイナーループを形成する条件に対応する電流閾値またはトルク閾値が設定され、上記電流閾値または上記トルク閾値に応じて上記学習制御モードの選択を行う。
また、この発明のエレベータは、上記構成のモータ制御装置と、かごと、釣り合い錘と、上記かごと上記釣り合い錘との間を連結するロープと、上記交流モータの駆動力によって回転して上記ロープが巻き掛けられている駆動シーブと、を備えている。

この発明のモータ制御装置、およびこれを用いたエレベータは、交流モータの磁気特性に基づく切り替え条件に応じて、オンライン制御モード、学習制御モード、オフライン制御モードの３つの制御モードの内の一つを選択する動作シーケンスを実行するようにしたので、これによって、適切な抑制制御パラメータの学習が可能となり、トルクリプルを効果的に抑制することが可能となる。

この発明の実施の形態１に係るモータ制御装置の構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態１のモータ制御装置のトルクリプル補償指令生成部の構成の一例を示すブロック図である。 この発明の実施の形態１のモータ制御装置のオンライン制御モードの動作を示すブロック図である。 この発明の実施の形態１のモータ制御装置の学習制御モードの動作を示すブロック図である。 この発明の実施の形態１のモータ制御装置のオフライン制御モードの動作を示すブロック図である。 この発明の実施の形態１のモータ制御装置における制御モードの切り替え動作シーケンスを示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１のモータ制御装置における制御モードの切り替え動作シーケンスを模式的に示すグラフである。 この発明の実施の形態１のモータ制御装置における制御モードの他の切り替え動作シーケンスを模式的に示すグラフである。 この発明の実施の形態１のモータ制御装置における制御モードのさらに他の切り替え動作シーケンスを模式的に示すグラフである。 この発明の実施の形態２に係るモータ制御装置の構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態２のモータ制御装置のオンライン制御モードの動作を示すブロック図である。 この発明の実施の形態２のモータ制御装置の学習制御モードの動作を示すブロック図である。 この発明の実施の形態２モータ制御装置のオフライン制御モードの動作を示すブロック図である。 この発明の実施の形態４のモータ制御装置における制御モードの切り替え動作シーケンスを示すフローチャートである。 交流モータの磁気飽和特性の一例を示す特性図である。 この発明におけるモータ制御装置をエレベータに適用した実施の形態５における概略構成図である。 この発明の実施の形態５のエレベータが備えるモータ制御装置における制御モードの切り替え動作シーケンスを示すフローチャートである。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１におけるモータ制御装置の構成を示すブロック図である。

この実施の形態１のモータ制御装置は、電力変換器３を介して交流モータであるＰＭモータ（以下、単にモータと称する）９を制御するものである。このモータ制御装置は、トルク指令値τ^＊に基づいて電流指令値ｉ^＊ _ｄ、ｉ^＊ _ｑを出力する電流指令生成部１０、この電流指令生成部１０の出力から三相−ｄｑ変換器５の出力を減算する減算器６及び７、これら減算器６および７の出力を用いて制御座標軸における電圧指令値ｖ^＊ _ｄ、ｖ^＊ _ｑを生成する電流制御部１、この電流制御部１からの電圧指令値ｖ^＊ _ｄ、ｖ^＊ _ｑに基づいて三相交流電圧を生成するｄｑ−三相変換器２、このｄｑ−三相変換器２の出力に基づいてモータ９への供給電力を制御する電力変換器３、モータ９に供給する三相の電流の内の少なくとも二相の電流を検出する電流検出部４、モータ９の回転位置を検出するエンコーダ等の回転位置検出器８、電流検出部４で得られた検出電流を制御座標軸のｄ軸電流ｉ_ｄとｑ軸電流ｉ_ｑに変換する三相−ｄｑ変換器５を備える。

さらに、この実施の形態１のモータ制御装置は、モータ９のトルクリプル抑制用の抑制指令を生成するトルクリプル抑制部８０、トルクリプル抑制のための抑制制御パラメータをモータ９の速度と電流指令値に対応付けて記憶する抑制制御パラメータ記憶部１２０、および上記のトルクリプル抑制部８０と、抑制制御パラメータ記憶部１２０を制御するマイクロコンピュータなどの制御部１５０を有する。

そして、トルクリプル抑制部８０は、電圧指令値ｖ^＊ _ｄｑ、電流検出値ｉ^＊ _ｄｑ、およびモータ９の回転位置θ_ｒｅに基づきモータ９のトルク推定値τを算出するトルク推定部９０と、モータ９の回転位置θ_ｒｅとトルク推定部９０からのトルク推定値τに基づいてモータ９のトルクリプルを抑制する抑制指令としてのトルクリプル補償信号τ^＊ _ｒｉｐを生成して電流指令生成部１０に出力するトルクリプル補償指令生成部１００とを含んでいる。

制御部１５０は、上記のトルクリプル抑制部８０と、抑制制御パラメータ記憶部１２０の動作を制御するとともに、モータ９の速度、およびモータ９の磁気特性（先の図１５に示したインダクタンス特性）に基づいて設定された切り替え条件（後述のω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}、ω_{ｒｅ＿ｈｉｇｈ}、ｉ_ｑ＿ｍｇ、ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}）に応じて、トルクリプル抑制部８０によりトルクリプル抑制を行うオンライン抑制制御モードと、トルクリプル抑制部８０によりトルクリプル抑制を行うと同時に抑制制御パラメータ記憶部１２０で抑制制御パラメータを記憶する学習制御モードと、抑制制御パラメータ記憶部１２０に記憶された抑制制御パラメータによってトルクリプル抑制を行うオフライン制御モードとの３つの制御モードの内の一つを選択する動作シーケンスを実行するものである。

図２は上記のトルクリプル補償指令生成部１００の構成の一例を示すブロック図である。なお、図１、図２に示した各部の構成、作用は、以下の動作説明によりさらに一層明確にされる。

次に、上記構成を有するモータ制御装置において、モータ９に供給される電圧と電流とからモータ９の電力を推定し、推定した電力に基づいてトルクリプルを抑制するオンライン制御モードの動作について、図３を用いて説明する。

トルク推定部９０は、モータ定数と、ｄｑ軸実電流ｉ_ｑ、ｉ_ｄからなる実電流ベクトルｉ_ｄｑと、モータ９への電圧指令値ｖ^＊ _ｄ，ｖ^＊ _ｑからなる電圧ベクトルｖ^＊ _ｄｑと、回転位置検出器８によって検出されたモータの電気角θ_ｒｅに基づき、以下の式（１）の演算によってモータ９の推定誘起電圧としての誘起電圧推定値ベクトルｅ_ｄｑを推定する。

ここで、Ｒはモータの巻線抵抗、Ｌは自己インダクタンス、Ｐ_ｍは極対数、ｓは微分演算子、ω_ｒｍは機械角速度、ω_ｒｅはモータ９の速度（電気角速度）を表している。

さらに、トルク推定部９０は、上記式（１）で得られた誘起電圧推定値ベクトルｅ_ｄｑと実電流ベクトルｉ_ｄｑとに基づいて、以下の式（２）によってモータ９のトルクを推定し、このトルク推定値τをトルクリプル補償指令生成部１００へ出力する。

トルクリプル補償指令生成部１００は、トルク推定値τに含まれる振動成分を抽出してその振動を打ち消すようなトルクリプル補償信号τ^＊ _ｒｉｐを生成し、このトルクリプル補償信号τ^＊ _ｒｉｐを電流指令生成部１０へ出力する。なお、このトルク推定値τに基づくトルクリプル補償信号τ^＊ _ｒｉｐの生成方法に関しては多数の公知技術があるが、ここでは一例として、図２に示す構成を有するトルクリプル補償指令生成部１００を採用している。

図２において、まず、処理部１０１を構成する抽出部１０１ａでトルク推定値τに含まれる脈動成分が抽出される。その演算方法としては、任意の公知技術を用いることができるが、例えばトルク推定値τに対してフーリエ級数展開を参考にした次式（３）の演算を用いることができる。

ここで、τ_Ｃｎはトルク推定値τの余弦係数、τ_Ｓｎはトルク推定値τの正弦係数、Ｆ_ＬＰＦ（ｓ）はローパスフィルタのゲイン、ｎはトルクリプル次数、Δθ_ｅｓｔはトルク推定値τの実トルクからの推定遅れを補償するための位相の補償設定値であり、処理部１０１を構成する位相補償部１０１ｂにおいて設定される。なお、この場合の補償設定値Δθ_ｅｓｔは、実測やモデルから求めて予め設定される。

次に、処理部１０１で得られた上記の余弦係数τ_Ｃｎ、および正弦係数τ_Ｓｎは、それぞれ減算器１０２ａ、１０３ａへ入力される。減算器１０２ａ、１０３ａおよび抑制制御部１０２ｂ，１０３ｂは、次の式（４）の演算によってトルクリプル振幅抑制値の演算を行い、トルクリプル補償余弦係数τ^＊ _Ｃｎ、およびトルクリプル補償正弦係数τ^＊ _Ｓｎを演算し、それぞれ乗算器１０５ｂ、１０６ｂへ出力する。

ここで、Ｇ_ｒｉｐ（ｓ）は抑制制御部１０２ｂ，１０３ｂの伝達特性、τ^＊＊ _Ｃｎ、τ^＊＊ _Ｓｎはトルクリプル抑制指令値を表している。

乗算器１０５ｂ、１０６ｂおよび加算器１０７において次の式（５）の演算を行ってトルクリプルの周期に同期した変換信号としての周期信号へと変換し、トルクリプル補償信号τ^＊ _ｒｉｐが出力され、このトルクリプル補償信号τ^＊ _ｒｉｐが電流指令生成部１０へ入力されてトルクリプルが抑制される。

なお、周期信号生成部１０５ａ，１０６ａは、回転位置検出器８で得られるモータ９の電気角θ_ｒｅを微分器１０８で微分して得られる電気角速度（以下、単に速度という）ω_ｒｅに基づき、電流制御系の持つ制御遅れに対応する位相補償設定値Δθ_ｉにより位相補償を行った周期信号を生成する。

ただし、Δθ_ｉは制御系がもつ制御遅れに基づく位相補償の設定値を表している。この場合、位相補償設定値Δθ_ｉは、実測やモデルから求めて、予め設定される。

次に、図４で表される学習制御モードの動作について説明する。
この学習制御モードでは、上記のオンライン制御モードの動作を行うのと並行して、これに加えて抑制制御パラメータ記憶部１２０が動作状態となり、トルクリプル補償指令生成部１００を構成する抑制制御部１０２ｂ、１０３ｂから出力されるトルクリプル補償余弦係数τ^＊ _Ｃｎ、およびトルクリプル補償正弦係数τ^＊ _Ｓｎを、トルクリプル補償信号τ^＊ _ｒｉｐを生成するための抑制制御パラメータとして、モータ９の速度ω_ｒｅおよびｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑと対応付けて記憶する。

次に、図５で表されるオフライン制御モードの動作について説明する。
このオフライン制御モードでは、トルク推定部９０は停止状態にある。このため、トルクリプル補償指令生成部１００の抑制制御部１０２ｂ，１０３ｂの制御動作も停止状態にある。したがって、この場合には、制御部１５０により、抑制制御パラメータ記憶部１２０内に記憶されたモータ９の速度ω_ｒｅおよびｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑに対応した抑制制御パラメータτ^＊ _Ｃｎ、τ^＊ _Ｓｎを読み出して乗算器１０５ｂ、１０６ｂへ出力する。これにより、前述の式（４）、式（５）に基づく演算が行われ、トルクリプル補償指令生成部１００からオフラインでトルクリプル補償信号τ^＊ _ｒｉｐが生成され、このトルクリプル補償信号τ^＊ _ｒｉｐが電流指令生成部１０へ入力されてトルクリプルが抑制される。

次に、上記の３つの制御モードを相互に切り替えるシーケンス動作について説明する。これには、（ａ）モータ９の速度ω_ｒｅに対して適切な制御モードを設定するための切り替え条件と、（ｂ）モータ９の磁気特性（先の図１５に示したインダクタンス特性）を表すｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑに対して適切な制御モードを設定するための切り替え条件とに分けられる。
まず、上記（ａ）のモータ９の速度ω_ｒｅに対して適切な制御モードを設定するための切り替え条件について説明する。

最初の起動時には、トルクリプル周波数が低く、オンライン制御の応答を高くできないため、オフライン制御モードで起動する。そして、モータ９の速度ω_ｒｅが予め設定した所定の第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}以上となるまでは起動期間としてオフライン制御モードを継続する。

ここで、上記の第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}の設定の一例として、トルクリプルが速度応答ω_ｓｃ以上の周波数となるまでオフライン制御モードで動作させたい場合について説明する。先に説明したようにトルクリプルはモータ電気角の整数倍の次数成分で発生する振動であるため、その周波数はｎω_ｒｅとなる。したがってトルクリプル周波数が速度応答ω_ｓｃ以上となるような速度条件はω_ｓｃ＜ｎω_ｒｅ⇔ω_ｒｅ＞ω_ｓｃ／ｎである。すなわち、ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}＞ω_ｓｃ／ｎ［ｒａｄ／ｓｅｃ］と設定すればトルクリプルが速度応答以上の周波数となるまではオフライン制御モードの動作を継続させることができる。

モータ９の速度ω_ｒｅが第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}以上になっても、加減速中は抑制制御パラメータτ^＊ _Ｃｎ、τ^＊ _Ｓｎが変化し続けるため、抑制制御パラメータτ^＊ _Ｃｎ、τ^＊ _Ｓｎの学習は行わず、オンライン制御モードに移行する。

加減速が完了して定常動作に入ると、オンライン制御モードから学習制御モードへ移行して抑制制御パラメータτ^＊ _Ｃｎ、τ^＊ _Ｓｎを、モータ９の速度ω_ｒｅおよびｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑと対応付けて抑制制御パラメータ記憶部１２０に記憶する。

また、この定常動作において、モータ９の速度ω_ｒｅがあまりに高速であると、トルクリプルが制御系の帯域を上回るような高周波となる場合もある。そのような場合には、トルクリプルを適切に抑制することは難しく、その時に得られる抑制制御パラメータτ^＊ _Ｃｎ、τ^＊ _Ｓｎも適切なものとはならない。そこで、予め所定の第２の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｈｉｇｈ}（＞ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}）を設定しておき、モータ９の速度ω_ｒｅが第２の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｈｉｇｈ}以上であった場合には、オンライン制御モードや学習制御モードには移行せずに、オフライン制御モードへ移行する。

ここで、上記の第２の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｈｉｇｈ}の設定の一例について説明する。本実施の形態ではｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑを補正して電流制御部１を介してトルクリプル抑制を行うため、その補正信号の周波数が電流制御部１における電流制御応答ω_ｃｃ以上である場合にはその影響は減衰する。すなわちトルクリプル周波数ｎω_ｒｅと電流制御応答ω_ｃｃとの間にω_ｃｃ＞ｎω_ｒｅ⇔ω_ｒｅ＜ω_ｃｃ／ｎの関係が成り立つ場合であれば精度よくオンライン制御が機能する。したがってω_{ｒｅ＿ｈｉｇｈ}＜ω_ｃｃ／ｎ［ｒａｄ／ｓｅｃ］と設定することで適切なオンライン制御モードや学習制御モードの動作が可能となる。

次に、上記（ｂ）のモータ９の磁気特性に対して適切な制御モードを設定するための切り替え条件について、モータ９が図１５に示したようなインダクタンス特性を持つ場合を例にとって説明する。

図１５に示したようなモータ９のインダクタンス特性から、ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑに対して各制御モードの切り替え閾値を予め設定しておく。まず、定格１００％以下の場合には、定常状態のときに学習制御モードになる。次に、定格１００％を超えたところから磁気飽和が始まってインダクタンスが小さくなるため、この磁気飽和が始まる領域で定常状態になっても、適切な抑制制御パラメータτ^＊ _Ｃｎ、τ^＊ _Ｓｎを得るのが難しいため、学習制御モードには移行せず、オンライン制御モードとしてのみ動作させる。この磁気飽和が始まるｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑの条件を第１の電流閾値ｉ_ｑ＿ｍｇとして設定する。

さらに、定格２００％付近からインダクタンスのヒステリシスマイナーループが表れるため、適切な抑制制御パラメータτ^＊ _Ｃｎ、τ^＊ _Ｓｎが得られない。そこからマージンを持たせて、例えば、ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑが１５０％以上の負荷相当の値となっている場合には、常にオフライン制御モードとして動作するようにする。このヒステリシスマイナーループが表れるｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑの条件を第２の電流閾値ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}（＞ｉ_ｑ＿ｍｇ）として設定する。

このように、この実施の形態１では、制御部１５０が、モータ９の速度ω_ｒｅおよびモータ９の磁気特性（特にここではインダクタンス特性）の双方の条件に合わせて、オンライン制御モード、学習制御モード、オフライン制御モードの３つの制御モードの一つを選択する動作シーケンスを実行する。

この場合の制御部１５０が３つの制御モードを選択して切り替える際の動作シーケンスを、図６のフローチャートに示す。なお、符号Ｓは処理ステップを意味する。
すなわち、起動後にステップＳ１０１を実行し、オフライン制御モードとして動作が開始される。オフライン制御モードの動作中にはステップＳ１０２でモータ９の速度ω_ｒｅに関する切り替え条件の判定が行われる。すなわち、モータ９の速度ω_ｒｅが第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}以上であるかを判定する。
またステップＳ１０３でインダクタンス特性（ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑ）に関する切り替え条件の判定が行われる。すなわち、ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑが第２の電流閾値ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}以下であるかを判定する。
ステップＳ１０２とステップＳ１０３の少なくとも一方が否である場合にはオフライン制御モードを継続する。一方、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３が共に真である場合のみステップＳ１０４が実行されてオンライン制御モードへと移行する。

オンライン制御モードでの動作中には、ステップＳ１０５でインダクタンス特性（ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑ）に関する切り替え条件の判定が行われる。すなわち、ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑが第１の電流閾値ｉ_ｑ＿ｍｇ以下であるかを判定する。
また、ステップＳ１０６、Ｓ１０７で速度ω_ｒｅに関する切り替え条件の判定が行われる。すなわち、ステップＳ１０６ではモータが加減速せず、定常状態であるかを判定する。ステップＳ１０７ではモータ９の速度ω_ｒｅが第２の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｈｉｇｈ}以下であるかを判定する。
ステップＳ１０５、ステップＳ１０６の少なくとも一方が否である場合には、さらにステップＳ１０２とステップＳ１０３による判定が行われてオンライン制御モードを継続するか否かが判断される。
ステップＳ１０５およびＳ１０６がともに真である場合には、ステップＳ１０７による判定が行われ、このとき否である場合にはステップＳ１０１が実行されてオフライン制御モードへ移行する。ステップＳ１０７で真である場合にはステップＳ１０８が実行されて学習制御モードへと移行する

学習制御モードでの動作中にはステップＳ１０５、Ｓ１０６、Ｓ１０７による判定が行われており、学習制御モードを継続するか、オフライン制御モードあるいはオンライン制御モードへと移行するかが判断される。

図７は、上記の制御モードの切り替えをグラフ化して模式的に示したものである。
図７において、横軸を第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}、第２の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｈｉｇｈ}の切り替え条件により、また縦軸を第１の電流閾値ｉ_ｑ＿ｍｇ、第２の電流閾値ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}の切り替え条件によりそれぞれ区分けして、９個の領域（Ｉ）〜（ＩＸ）に分割する。この場合、領域（Ｉ）〜（ＩＩＩ）、（ＶＩ）、（ＶＩＩ）〜（ＩＸ）では全てオフライン制御モードが選択され、領域（ＩＶ）では定常状態でないときにはオンライン制御モードが、定常状態では学習制御モードが選択され、また、領域（Ｖ）ではオンライン制御モードが選択される。

このように、この実施の形態１では、モータ９の速度ω_ｒｅおよびモータ９の磁気特性（特にここではインダクタンス特性）の双方の条件に合わせて、オンライン制御モード、学習制御モード、オフライン制御モードの３つの制御モードの一つを選択する動作シーケンスを持つようにしたので、これによって、適切な抑制制御パラメータの学習が可能となり、トルクリプルを効果的に抑制することができる。

なお、図７に示した各領域（Ｉ）〜（ＩＸ）に対して各制御モードを割り振る場合に限らず、例えば図８に示すように、ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑがｉ_ｑ＿ｍｇ＜ｉ^＊ _ｑ＜ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}（図８の領域（Ｖ））では、オンライン制御モードに代えて、学習制御モードを選択してもよい。また、ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑがｉ_ｑ＞ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}（図８の領域（ＶＩ）では、学習制御モードは実施できないが、オフライン制御モードに代えて、オンライン制御モードを選択してもよい。

また、上記の実施の形態１では、モータ９の速度ω_ｒｅおよびモータ９の磁気特性であるｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑの双方の条件に合わせて、オンライン制御モード、学習制御モード、オフライン制御モードの３つの制御モードを選択して切り替えるようにしたが、これに限らず、図９に示すように、ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑの条件だけに従って、３つの制御モードの内の一つを選択するようにしてもよい。

すなわち、図９では、ｑ軸電流指令値ｉ^＊ _ｑが第２の電流閾値ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}以上の場合（領域（ＩＩＩ）、（ＶＩ）、（ＩＸ）の場合）には全てオフライン制御モードを選択し、第２の電流閾値ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}以下の場合（領域（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＶ）、（Ｖ）、（ＶＩＩ）、（ＶＩＩＩ）の場合）には全て学習制御モードを選択する。

実施の形態２．
図１０は、この発明の実施の形態２におけるモータ制御装置の構成を示すブロック図である。なお、この実施の形態２において、図１１はオンライン制御モードの動作時のブロック図を、図１２は学習制御モードの動作時のブロック図を、図１３はオフライン制御モードの動作時のブロック図を、それぞれ示している。

この実施の形態２の特徴は、実施の形態１の回転位置検出器８に代わり、回転位置推定部１３０を設け、ここで推定された回転位置推定値θ_ｒｅを制御演算に用いる。
その他の構成は、図１、図２に示した実施の形態１と同様であるから、ここでは詳しい説明は省略する。

モータ９の回転位置推定は、誘起電圧を利用する方法と、モータ９に突極性がある場合に高周波電圧を利用して直接位置を推定する方法の二つに大別される。前者の方法は、電気的情報のみから回転位置を推定することが可能であるが、誘起電圧が低くなる低速域では位置推定が不能となる。一方、後者の方法は、低速域〜ゼロ速域まで位置推定が可能であるが、騒音や振動を引き起こすこともあり得る高周波電圧を印加する必要がある。

このため、モータ９の回転位置推定は、一般的にはある速度閾値ω_ｓｈを設定し、モータ９の速度ω_ｒｅがこの速度閾値ω_ｓｈよりも低い低速域では高周波電圧を利用する方法を採用し、速度閾値ω_ｓｈよりも高い中速域以上では誘起電圧を利用する方法を採用し、両者の方法を切り替えて使用する場合が多い。

そこで、この実施の形態２では、制御モードの切り替えのための第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}を、上記の誘起電圧利用と高周波利用の切り替え速度閾値ω_ｓｈに一致するように、すなわちω_ｓｈ（切り替え速度閾値）＝ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}（第１の速度閾値）となるように設定する。したがって、制御部１５０は、回転位置推定部１３０に対して、第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}以下の低速域では高周波電圧を利用する方法を採用して回転位置推定値θ_ｒｅを算出し、また、第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}よりも大きい中速域以上では誘起電圧を利用する方法を採用して回転位置推定値θ_ｒｅを算出する。このように、制御部１５０は、回転位置推定部１３０に対して、第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}を境として回転位置推定値θ_ｒｅの算出方法が切り替わるように制御する。

このようにすれば、第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}以下の低速域では、回転位置推定部１３０は回転位置推定値θ_ｒｅを高周波電圧を利用して推定することになるが、その場合、トルクリプル抑制部８０は、オフライン制御モードで動作することになり、低速域においてトルクリプル抑制部８０が回転位置推定値θ_ｒｅを制御演算に用いる際に悪影響を及ぼすのを防ぐことができる。

また、第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}以上の高速域では、回転位置推定部１３０は回転位置推定値θ_ｒｅを誘起電圧を利用して推定することになるが、その場合、トルクリプル抑制部８０は、オンライン制御モードあるいは学習制御モードで動作することになり、高速域においてトルクリプル抑制部８０が回転位置推定値θ_ｒｅを制御演算に用いる際に悪影響を及ぼすのを防ぐことができ、適切な抑制制御パラメータの学習が可能となる。

その他の構成、および作用効果は実施の形態１の場合と同様であるから、ここでは詳しい説明は省略する。

実施の形態３．
この実施の形態３におけるモータ制御装置の構成は、図１、図２に示した実施の形態１と同様であるので、ここではその構成についての詳しい説明は省略する。

この実施の形態３の特徴は、モータ９とそれに接続されている図示しない負荷装置とが共振する速度ω_ｒｅ＿ｖと一定のマージン速度ω_ｒｅ＿ｍとを用いて制御モードの切り替えのための第１の速度閾値ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}を設定する。すなわち、ω_{ｒｅ＿ｌｏｗ}（第１の速度閾値）＝ω_ｒｅ＿ｖ（モータと負荷装置が共振する速度）＋ω_ｒｅ＿ｍ（マージン速度）となるように設定する。

これにより、機械的な共振の影響を避けてモータ９自身のトルクリプルが支配的となる場合のみ、オンライン制御モードや学習制御モードとして動作することになるため、適切な抑制制御パラメータの学習が可能となる。

実施の形態４．
この実施の形態４におけるモータ制御装置の基本的な構成は、図１、図２に示した実施の形態１と同様であるので、ここではその構成についての詳しい説明は省略する。

この実施の形態４の特徴は、モータ９に対してその温度ｔ_ｍを検出する図示しない温度検出器を設けるとともに、その検出される温度ｔ_ｍに対して温度閾値ｔ_{ｍ＿ｈｉｇｈ}を設定する。そして、制御部１５０は、ｔ_{ｍ＿ｈｉｇｈ}＜ｔ_ｍである場合にオフライン制御モードとして動作させようにしている。

これにより、モータ９の特性が大きく変化する高温領域を避けてオンライン制御モードや学習制御モードとして動作させることができるので、適切な抑制制御パラメータの学習が可能となる。

この実施の形態４において、制御部１５０が切り替え条件に基づいて３つの制御モードを選択して切り替える際の動作シーケンスを、図１４のフローチャートに示す。

図１４では、図６と比較すると、オンライン制御モードから学習制御モードへの移行判定に、ステップＳ２０２による温度ｔ_ｍに関する切り替え条件の判定が追加され、Ｓ２０２で判定が否である場合にはオフライン制御モード（ステップＳ１０１）へ、真である場合にのみ学習制御モード（ステップＳ２０２）へ移行する。

なお、この発明のモータ制御装置は、上記の実施の形態１〜４の構成のみに限定されるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、上記の各実施の形態１〜４を自由に組み合わせたり、各実施の形態１〜４の構成を適宜、変形、省略することが可能である。

実施の形態５．
図１６は、エレベータのかごを昇降させる巻上機に備えられた駆動シーブ２０５を回転させるモータを制御するために、上記実施の形態１〜４のモータ制御装置を適用した一例を示す構成図である。

この実施の形態５におけるエレベータは、かご２０３および釣り合い錘２０４がロープ２０２を介して巻上機としての駆動シーブ２０５に巻き掛けられて接続されている。そして、駆動シーブ２０５は、ＰＭモータ９の回転軸と接続されており、ＰＭモータ９によって回転駆動される。また、このエレベータは、ＰＭモータ９を駆動制御してかご２０３を昇降路内で昇降させるために、回転位置検出器８と制御装置２０１とを備えている。

この場合の制御装置２０１は、図１、図２におけるＰＭモータ９および回転位置検出器８を除く残りの部分で構成されており、その基本的な構成は、図１、図２に示した実施の形態１と同様であるので、ここではその構成についての詳しい説明は省略する。

この実施の形態５の特徴は、かご２０３に対して図示しない重量検出器を設けるとともに、その検出されるかご重量Ｍｍと釣り合い錘２０４の重量Ｍｗに対して重量閾値Ｍ_{ｍ＿ｈｉｇｈ}を予め設定し、制御部１５０は、｜Ｍ_{ｍ＿ｈｉｇｈ}−Ｍｗ｜＜｜Ｍ_ｍ」−Ｍｗ｜である場合に、オフライン制御モードとして動作させるようにしている。

かご重量Ｍ_ｍがある重量より重い場合には。起動時から高いトルクでＰＭモータ９を駆動させることになる。すなわち、起動時からヒステリシスマイナーループが表れる電流閾値ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}（＞ｉ_ｑ＿ｍｇ）を上回るような電流が必要となる場合があり得る。

そこで、この実施の形態５では、このようなヒステリシスマイナーループが表れることが事前に予測できる場合には、予めオフライン制御モードとして動作させることができ、その後、オンライン制御モードや学習制御モードへ移行するか否かを重量閾値Ｍ_{ｍ＿ｈｉｇｈ}と電流閾値ｉ_{ｑ＿ｈｙｓ}とで二重に判断することになるため、より安全に適切な抑制制御パラメータの学習が可能となる。

この実施の形態５において、制御部１５０が３つの制御モードを選択して切り替える際の動作シーケンスを、図１７のフローチャートに示す。なお、符号Ｓは処理ステップを意味する。
図１７では、図６と比較すると、オフライン制御モードからオンライン制御モードへの移行判定として、ステップＳ２０３による、かご重量Ｍｍに関する切り替え条件の判定が追加され、ステップＳ２０３の判定結果が否である場合にはオフライン制御モード（ステップＳ１０１）へ、真である場合にのみオンライン制御モード（ステップＳ１０３）へと移行する。

なお、この実施の形態５のエレベータは、実施の形態１の構成のモータ制御装置を備えることを前提として説明したが、これに限らず、他の実施の形態２〜４の構成を備えたモータ制御装置を適用することが可能である。

Claims (12)

1. 交流モータと、三相の内少なくとも二相の電流を検出する電流検出部と、上記電流検出部で検出された電流検出値を用いて制御座標軸における電圧指令値を生成する電流制御部と、電圧指令値と電流検出値に基づき上記交流モータのトルクを推定するトルク推定部と、上記トルク推定部で推定した推定トルクに基づいて上記交流モータのトルクリプルを抑制する抑制指令を生成するトルクリプル抑制部と、上記抑制指令を生成するための抑制制御パラメータを上記交流モータの速度と電流指令値に対応付けて記憶する抑制制御パラメータ記憶部とを備えるとともに、
   上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うオンライン制御モードと、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うと同時に上記抑制制御パラメータ記憶部で抑制制御パラメータを記憶する学習制御モードと、上記抑制制御パラメータ記憶部に記憶された抑制制御パラメータによってトルクリプル抑制を行うオフライン制御モードとの３つの制御モードを備え、
   上記オンライン制御モードと上記学習制御モードとのいずれか一つを上記交流モータの磁気特性から算出した切り替え条件に応じて、選択する動作シーケンスを実行する制御部を有するモータ制御装置。
2. 上記制御部は、上記オンライン制御モードと上記学習制御モードとのいずれか一つを上記交流モータの電流に対する磁束から算出した切り替え条件に応じて、選択する動作シーケンスを実行する請求項１に記載のモータ制御装置。
3. 上記制御部は、上記オンライン制御モードと上記学習制御モードとのいずれか一つを上記交流モータの磁気飽和から算出した切り替え条件に応じて、選択する動作シーケンスを実行する請求項１に記載のモータ制御装置。
4. 上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、上記交流モータが磁気飽和する場合には上記学習モードを選択しない請求項３に記載のモータ制御装置。
5. 交流モータと、三相の内少なくとも二相の電流を検出する電流検出部と、上記電流検出部で検出された電流検出値を用いて制御座標軸における電圧指令値を生成する電流制御部と、電圧指令値と電流検出値に基づき上記交流モータのトルクを推定するトルク推定部と、上記トルク推定部で推定した推定トルクに基づいて上記交流モータのトルクリプルを抑制する抑制指令を生成するトルクリプル抑制部と、上記抑制指令を生成するための抑制制御パラメータを上記交流モータの速度と電流指令値に対応付けて記憶する抑制制御パラメータ記憶部とを備えるとともに、
   上記交流モータの磁気特性から算出した切り替え条件に応じて、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うオンライン制御モードと、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うと同時に上記抑制制御パラメータ記憶部で抑制制御パラメータを記憶する学習制御モードと、上記抑制制御パラメータ記憶部に記憶された抑制制御パラメータによってトルクリプル抑制を行うオフライン制御モードとの３つの制御モードの内の一つを選択する動作シーケンスを実行する制御部を有し、
   上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、上記交流モータの電流に対する磁束の磁気特性がヒステリシスマイナーループを形成する場合には上記学習制御モードは選択しないモータ制御装置。
6. 交流モータと、三相の内少なくとも二相の電流を検出する電流検出部と、上記電流検出部で検出された電流検出値を用いて制御座標軸における電圧指令値を生成する電流制御部と、電圧指令値と電流検出値に基づき上記交流モータのトルクを推定するトルク推定部と、上記トルク推定部で推定した推定トルクに基づいて上記交流モータのトルクリプルを抑制する抑制指令を生成するトルクリプル抑制部と、上記抑制指令を生成するための抑制制御パラメータを上記交流モータの速度と電流指令値に対応付けて記憶する抑制制御パラメータ記憶部とを備えるとともに、
   上記交流モータの磁気特性から算出した切り替え条件に応じて、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うオンライン制御モードと、上記トルクリプル抑制部によりトルクリプル抑制を行うと同時に上記抑制制御パラメータ記憶部で抑制制御パラメータを記憶する学習制御モードと、上記抑制制御パラメータ記憶部に記憶された抑制制御パラメータによってトルクリプル抑制を行うオフライン制御モードとの３つの制御モードの内の一つを選択する動作シーケンスを実行する制御部を有し、
   上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、上記交流モータの電流に対する磁束の磁気特性がヒステリシスマイナーループを形成する条件に対応する電流閾値またはトルク閾値が設定され、上記電流閾値または上記トルク閾値に応じて上記学習制御モードの選択を行うモータ制御装置。
7. 上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、トルク指令値からトルク推定値までの伝達特性から算出した速度閾値に応じて上記３つの制御モードの内の一つを選択する請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のモータ制御装置
8. 上記交流モータに速度推定部が設置されている場合、上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、上記速度推定部の動作条件に合わせて上記３つの制御モードの内の一つを選択する請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のモータ制御装置。
9. 上記交流モータが任意の負荷装置と接続されている場合、上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、上記負荷装置の共振特性から算出した速度閾値に応じて上記３つの制御モードの内の一つを選択する請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のモータ制御装置。
10. 上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、上記交流モータの温度特性から算出した温度閾値に応じて上記３つの制御モードの内の一つを選択する請求項１から請求項９のいずれか１項に記載のモータ制御装置。
11. 請求項１から請求項１０のいずれか1項に記載のモータ制御装置と、かごと、釣り合い錘と、上記かごと上記釣り合い錘との間を連結するロープと、上記交流モータの駆動力によって回転して上記ロープが巻き掛けられている駆動シーブと、を備えているエレベータ。
12. 上記制御部は、上記動作シーケンスを実行する場合において、上記かごの重量と上記釣り合い錘の重量とに基づいて算出した重量閾値に応じて上記３つの制御モードの内の一つを選択する請求項１１に記載のエレベータ。

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