专利名称：减振控制装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种用于控制机器可动部位的运动的控制装置，特别是涉及一种能够抑制在可动部位产生的振动的控制装置。
背景技术：
工业机械、机床、机器人等机械的可动部位，一般地在由驱动源经由各种各样的传动机构进行驱动的同时，作为控制对象控制可动部位的位置与速度。在此，在驱动源与可动部位之间存在的传动机构等机械元件具有比较低的刚性。因此，像在使可动部位以高速移动停止在目标位置的情况下，具有在可动部位容易产生振动的倾向。
作为一个例子，对机器人手臂的传动机构进行研究。图21表示机器人手臂的传动机构的结构。在图21中，机器人手臂1经由由齿轮等构成的减速机构2，由电动机3驱动。控制机器人手臂1运动的没有图示的控制装置，使用设置在电动机3上的位置/速度检测器4检测出的机器人手臂1的位置以及速度，进行位置以及速度的反馈控制，控制机器人手臂1的位置以及速度。
减速机构2一般具有较低的刚性。因此，图21中表示的机器人手臂驱动系统能够由图22所示的二惯性系模型表示，作为从电动机3的电流(输入)到机器人1的位置以及速度(输出)的方框线图。此外，为了简化研究，忽略摩擦以及粘性的影响。另外，在图22中，i为电动机电流，Tq为电动机转矩，ωM为电动机速度，θM电动机位置，ωL为手臂速度，θL手臂位置，JM为电动机惯性，JL为手臂惯性，Kt为电动机转矩常数，K为低刚性部位弹性系数，s为拉普拉斯算符。
在这样的机器人手臂驱动系统中控制机器人手臂1的位置以及速度时，一般进行如图23所示的半闭环控制。即，反馈由位置/速度检测器4检测出的电动机速度ωM以及电动机位置θM，进行位置以及速度的环控制。如果进行详细叙述的话，如图23所示，从位置指令θR减去被反馈的电动机位置θM求取位置偏差，根据位置控制增益Kp(函数)进行位置环处理，求取速度指令。而且，从该速度指令减去被反馈的电动机位置θM求取速度偏差，根据速度控制增益Kv(函数)进行速度环处理，求取电流指令i。而且，根据该电流指令i驱动电动机3。
上述的半闭环控制因为是对电动机3的位置以及速度的反馈控制，所以能够很好地控制电动机3的位置以及速度。但是，如同上述，因为低刚性的减速机构2等传动机构的存在，所以具有在机器人手臂1产生振动的问题。
作为该问题的对策，在机器人手臂1等机械的可动部位设置检测其自身的位置以及/或者速度的检测器，反馈可动部位的位置以及/或者速度的、如图24所示的闭环控制一般在机床等机械上进行。图24所示的方框线图在反馈手臂位置θL以及手臂速度ωL取代反馈电动机位置θM以及电动机速度ωM这点上与图23的方框线图不同。在应用该闭环控制时，需要在机器人手臂等机械的可动部位设置用于检测该可动部位的位置以及速度的检测器。
此外，例如特开平6-178570号公报(JP-A-06-178570)公开了具有机械驱动系统的振动抑制功能的半闭环控制的控制装置。该控制装置为了抑制机械的振动，除了半闭环控制还在机械上设置速度检测器以及加速度检测器，反馈机械的速度以及加速度(即状态变量)的检测值，修正对电动机的转矩指令。
这样，在机械的可动部位设置检测器时，为了得到来自检测器的反馈信号需要电缆、信号接收电路等很多的附加装置，因此整体系统的费用可能增加。此外，还存在各个装置的维护费用上升的可能。进而，由于部件个数的增加，存在系统可靠性下降的可能。
作为其他的对策，人们所知的控制可动部位的方法为在控制电路中设置估计可动部位的状态变量的观测器(即状态变量估计部)，反馈由观测器估计的状态变量所表示的位置以及速度，以代替像上述那样设置直接检测机械可动部位的位置和速度的检测器。关于像这样的状态反馈式的控制方法，对估计的状态变量、反馈方法提出了很多的方案。
例如，特开平7-20940号公报(JP-A-07-020940)公开了在进行半闭环控制的控制装置中，具备估计电动机与机械负载之间的扭转角以及扭转角速度的观测器的控制装置。该控制装置通过使用由观测器所估计的扭转角以及扭转角速度修正对电动机的转矩指令，抑制机械的振动。
在JP-A-07-020940中公开的状态反馈控制方法是主要以控制对象的稳定化为目的的控制方法，并不使状态变量积极地追踪于目标值。参照图25对该方法进行说明。图25作为使用状态反馈控制方法的一般的控制系统的一个例子，用方框图表示机器人手臂等机械可动部位的位置以及速度的控制系统。在该例中，控制对象为驱动可动部位的电动机的状态。
在图示的控制系统中，根据位置指令θR与电动机位置θM的反馈信号的偏差，通过位置控制增益KP进行位置环控制求取速度指令，根据该速度指令与电动机速度ωM的反馈信号的偏差为基础，通过速度控制增益KV求取转矩指令(电流指令)。而且，从作为控制对象(电动机)操作量的该转矩指令减去由观测器反馈的估计状态变量的修正量，求取修正转矩指令，将该修正转矩指令输入给控制对象。
此处，观测器输出根据输入给控制对象的修正转矩指令与控制对象电动机速度ωM估计的状态变量x1、x2。此时，例如估计状态变量x1为可动部位(机器人手臂等)的位置θL的估计值，估计状态变量x2为可动部位的速度ωL的估计值。将状态反馈增益K1、K2分别乘以对应的状态变量x1、x2进行反馈，修正操作量。这样，图示的控制方法不是使由观测器估计的控制对象的状态变量积极地追踪于目标值的控制方法。
另一方面，特开2001-136767号公报(JP-A-2001-136767)公开的控制装置为直线电动机的控制装置，由观测器估计直线电动机可动部位重心处的位置以及速度，将估计的位置以及速度分别反馈给位置控制器以及速度控制器，控制可动部位。
此外，特开2002-287804号公报(JP-A-2002-287804)公开的控制方法为在由观测器估计控制对象的状态变量的同时，根据目标值通过标准模型求取参照状态变量，将状态变量估计值与参照状态变量的差反馈给控制器，控制控制对象。
这些公报公开的状态反馈控制方法是使由观测器估计的状态变量积极地追踪于目标值的控制方法。但是，存在由于适用的机械的结构，控制对象不稳定，得不到足够的反馈增益的问题。此外，该反馈增益虽然需要根据机械的特性来决定，但得到该反馈增益的最佳值一般来说很困难。
发明内容
本发明的目的在于提供在用于控制机械可动部位的运动的控制装置中，执行不需要在可动部位设置振动检测器的状态反馈式控制，在能够有效地抑制可动部位振动的同时，通过使控制对象的状态变量积极地追踪于目标值，能够确保稳定的响应性的控制装置。
为了达到上述的目的，本发明提供的装置，具备状态变量估计部，其估计机械中控制对象的状态变量，输出估计状态变量；标准模型，其输出控制对象的理想控制量；补偿器，其根据估计状态变量与理想控制量的差，算出用于修正对控制对象的操作量的补偿量；和反馈控制部，其根据目标指令值与估计状态变量以及理想控制量的任意一个的偏差，求取操作量，在将根据补偿器算出的补偿量修正而得到的修正操作量输入给控制对象的同时，将由反馈控制部求得的操作量输入给状态变量估计部以及标准模型。
在该结构中，如果控制对象是二惯性系，状态变量可以是控制对象的负载侧的加速度、速度以及位置的任意一个。
在上述控制装置中，状态变量可以是加速度、速度以及位置中的任意一种，补偿量可以是补偿电流或者补偿转矩。
补偿器的传递函数可以具有与标准模型的传递函数的特性相反的逆特性。
此时，补偿器的传递函数可以为对逆特性附加滤波的传递函数。
上述控制装置在机械为机器人时，特别适用。
通过与附图相关的以下恰当的实施方式的说明，本发明的上述以及其他的目的、特征以及优点会变得更加清楚。在该附图中，图1为表示涉及本发明的控制装置的结构的方框图。
图2为表示包含本发明第1实施方式的控制装置的机器人手臂控制系统的结构的方框图。
图3为表示模型参照型控制的一例的方框图。
图4为表示模型参照型控制的其他例的方框图。
图5为二惯性系模型中的从电流指令到手臂前端加速度的传递函数的伯德线图(Bode diagram)。
图6是表示在图3的模型参照型控制中装入观测器的、图2的控制装置的第1控制例的结构的方框线图。
图7为图6方框线图中的从电流指令到手臂加速度的传递函数的伯德线图。
图8为用1型模型表示第1控制例中的从加速度指令到手臂前端加速度的伺服环的方框线图。
图9为表示对图6的方框线图附加加速度控制环的结构的方框线图。
图10为图9的方框线图中的从加速度指令到手臂加速度的传递函数的伯德线图。
图11为表示对图9的方框线图附加了位置以及速度控制环的第1控制例的整体结构的方框线图。
图12为图11的方框图中的从位置指令到手臂前端位置的传递函数的伯德线图。
图13为现有半闭环控制中的从位置指令到手臂前端位置的传递函数的伯德线图。
图14A为表示在图11表示的控制系统中，针对位置指令阶跃输入的手臂前端位置的响应的图。
图14B为表示在现有半闭环控制中，针对位置指令阶跃输入的手臂前端位置的响应的图。
图15为图2的控制装置的第2控制例中的从速度指令到手臂前端速度的伺服环的简易模型的方框线图。
图16为表示第2控制例中的从速度指令到手臂前端速度的结构的方框线图。
图17为表示对图16的方框线图附加了位置控制环的第2控制例的整体结构的方框线图。
图18为表示在图17表示的控制系统中，针对位置指令阶跃输入的手臂前端速度的响应的图。
图19为图2的控制装置的第3控制例中的从位置指令到手臂前端位置的伺服环的简易模型的方框线图。
图20为表示第3控制例中的从位置指令到手臂前端位置的结构的方框线图。
图21为简略地表示机器人手臂的传动装置的结构的图。
图22为表示机器人手臂驱动系统中的从电动机电流(输入)到位置以及速度(输出)的结构的方框线图。
图23为现有半闭环控制的机器人手臂的位置以及速度控制的方框线图。
图24为现有闭环控制的机器人手臂的位置以及速度控制的方框线图。
图25为使用状态反馈式控制方法的现有控制系统的方框图。
具体实施例方式
下面，参照附图详细地说明本发明的实施方式。在附图中，对相同或者类似的构成要素附以共有的参照符号。
在参照附图时，图1用方框图表示涉及本发明的控制装置的结构。涉及本发明的控制装置具备观测器(即状态变量估计部)12，其估计表示控制对象10内部状态的状态变量α(实际无法测定)，输出状态估计变量α～，控制对象10是机械中实际要控制的特定部位；标准模型14，其输出作为控制对象10的理想响应值的理想控制量α*；补偿器16，其根据估计状态变量α～与理想控制量α*的差，算出用于修正针对控制对象10的操作量u的补偿量；和控制器(即反馈控制部)18，其根据目标指令值αR与估计状态变量α～以及理想控制量α*的任意一方的偏差，求取操作量u。
在第1实施方式中，对控制器18输入用于控制控制对象10的目标指令值αR与由观测器12估计的估计状态变量α～的偏差(用实线表示)。而且，将从作为控制器18的输出的操作量u减去作为补偿器16的输出的补偿量而得到的修正操作量v作为操作输入，输入给控制对象10。将修正操作量v与控制对象10的控制量y输入给观测器12，由这些修正操作量v与控制量y，观测器12求取控制对象10的估计状态变量α～。此外，对标准模型14输入修正操作量v，通过该输入求取控制对象10的理想控制量α*。补偿器16根据从作为观测器12的输出的估计状态变量α～减去作为标准模型14的输出的理想控制量α*而得到的差，求取操作量u的修正值。根据该修正值，修正操作量u得到修正操作量v。
根据具有上述结构的本发明的控制装置，执行使作为控制对象10的理想响应值的理想控制量α*与由观测器12估计的控制对象10的估计状态变量α～相互一致的控制。进而，反馈作为观测器12的输出的估计状态变量α～，通过将控制对象10的目标指令值αR与估计状态变量α～的偏差输入给控制器18，执行使控制对象10追踪于目标指令值αR的控制。结果，因为观测器12所估计的控制对象10的估计状态变量α～收敛于控制对象10的实际的状态变量α，所以能够使控制对象10的状态变量α高精度地追踪于目标指令值αR。
在上述结构中，选择加速度作为状态变量α时，能够使控制对象10的加速度高精度地追踪于目标指令值αR。同样，如果选择位置或者速度作为状态变量α，能够使控制对象10的速度或者位置高精度地追踪于目标指令值αR。在所有这些情况时，作为补偿器16的输出的补偿量为补偿转矩。此外，因为没有必要为了控制机械可动部位(例如机器人手臂前端)的位置、速度或者加速度而在机械的可动部位设置检测这些变量的检测器，所以能够解决费用升高和可靠性下降的问题，而且，通过使控制对象10的状态变量α积极地追踪于目标指令值αR，能够抑制机械可动部位振动的发生，同时确保按照位置、速度或者加速度的指令值的稳定的响应性。
在图1表示的结构中，补偿器16的传递函数可以具有与标准模型14的传递函数的特性相反的逆特性。根据该结构，能够使针对修正操作量v的控制对象10的状态变量α的响应特性与标准模型14的响应特性相同。但是，作为标准模型14因为通常选择特有的函数，所以其逆特性的函数分子的阶数比分母的阶数大。因此如同后面叙述的那样，希望补偿器16除上述逆特性之外，还具备具有该相对阶数以上的阶数的滤波。
此外，在图1中也可以采用将向控制对象10的目标指令值αR与作为标准模型14的输出的理想控制量α*的偏差输入给控制器18的结构(由虚线表示)，来取代将向控制对象10的目标指令值αR与作为观测器12的输出的估计状态变量α～的偏差输入给控制器18的结构(由实线表示)。这是因为被控制成使由观测器12所估计的控制对象10的状态变量α与由标准模型14输出的控制对象10的理想控制量α*一致。
然后，参照图2至图20，对适用于机器人手臂控制的涉及本发明第1实施方式的控制装置的结构进行说明。
如图2所示，机器人中的控制对象10为设置在机器人上的多个控制轴的每一个，例如参照图21被构成为具备已叙述的机器人手臂1、减速机构2、电动机3以及位置/速度检测器4。此外，内部含有涉及本发明第1实施方式的控制装置的机器人控制装置20具有将控制整体系统的主CPU22与ROM24、ROM26、接口28、输入输出电路30以及公共存储器32经由总线34相互连接的结构。将采用触摸悬吊等方式形成的显示/操作器36与接口28连接，将安装在机器人手臂1的前端的机械手等外部装置38与输入输出电路30连接。此外，将用于控制驱动机器人手臂1的电动机3的位置以及速度的伺服CPU40与公共存储器32连接，将控制对象10中的电动机3与伺服放大器42连接。
主CPU22根据在ROM24中存储的系统程序控制图示的机器人控制系统整体，同时根据在ROM26中存储的示范程序，将向机器人的各个控制轴的运动指令经由公共存储器32向伺服CPU40输出。伺服CPU40根据该运动指令和来自设置在电动机3上的位置/速度检测器4的位置以及速度的反馈信号，进行位置以及速度的反馈控制，向伺服放大器42输出电流指令。而且，服放大器42执行上述的涉及本发明的状态反馈式控制，以使实际流入电动机3的电流成为遵从该电流指令的电流。
然后，作为通过伺服放大器42进行控制的第1例，对控制对象10的状态变量α(图1)为机器人手臂1前端部位的加速度的情况进行说明。
包括机器人手臂1的控制对象10的模型为参照图22已叙述的二惯性系模型。该控制对象10能够通过下面的状态方程式(1)来表示。
x1′x2′x3′=00-JLJM001KJL-KJM0·x1x2x3+KtJM00·i---(1)]]>y=100·x1x2x3]]>在方程式(1)中，x1、x2、x3全部为状态变量，x1′、x2′、x3′为各个状态变量的微分值。此外，参照图22，x1＝ωM(电动机速度)、x2＝ωL(手臂速度)、x3＝aL(手臂加速度)。此外，y为控制对象10的控制量(图1)，y＝x1＝ωM。此外，图1中的修正操作量v为状态方程式(1)的电动机电流i(图22)(即v＝i)。
观测器12能够由下面的方程式(2)表示。
x1~′x2~′x3~′=-K10-JLnJMn-K201KnJLn-K3-KnJMn0·x1~x2~x3~+KtnJMn00·i+K1K2K3·y---(2)]]>在方程式(2)中，x1～、x2～、x3～；为状态变量x1、x2、x3的估计值(估计状态变量)，x1～′、x2～′、x3～′为其微分值。此外，JMn为电动机惯性JM的标称值，JLn为手臂惯性JL的标称值，Kn为低刚性部弹性系数K的标称值，Ktn为电动机转矩常数Kt的标称值，K1、K2、K3为观测器参数。此外，因为关于观测器理论广为人知，所以省略详细的说明。此外，如果将干扰加在状态变量中能够期待估计精度更加提高，但是在此处为了简单地进行说明，采用不考虑干扰的观测器。
而且，我们知道如果选择观测器参数K1、K2、K3使观测器系统稳定，那么估计状态变量x～收敛于实际的状态变量x。此外在该例中，因为控制对象10的状态变量为手臂加速度，所以观测器使用表示手臂加速度aL的状态变量x3的估计值x3～作为观测器12(图1)的输出。
此处，对于在本发明中所采用的模型参照型控制说明其概要。
在图3表示的模型参照型控制的方框线图中，从操作量u到控制量y的传递函数由下面的式(3)表示。
yu=GP(s)1+GP(s)·H(s)-Gm(s)·H(s)---(3)]]>在图3以及式(3)中，u为操作量，y为控制量，Gp(s)为控制对象10的传递函数，Gm(s)为标准模型14(图1)的传递函数，H(s)为补偿器16(图1)的传递函数。
在式(3)中，如果使补偿器16的传递函数H(s)为标准模型14的传递函数Gm(s)的反函数，即H(s)＝1/Gm(s)，那么从操作量u到控制量y的传递函数成为下面的式(4)，成为与标准模型14的传递函数Gm(s)相等的函数。
yu=GP(s)1+GP(s)Gm(s)-Gm(s)Gm(s)=Gm(s)---(4)]]>此外，在图4表示的模型参照型控制的方框线图中，从操作量u到控制量y的传递函数由下面的式(5)表示。
yu=Gp(s)·1+Gm(s)·H(s)1+GP(s)·H(s)---(5)]]>此处，如果采用足够大的增益函数作为补偿器16的传递函数H(s)，如式(6)所示，y/u约等于标准模型14的传递函数Gm(s)。
yu≈GP(s)·Gm(s)·H(s)GP(s)·H(s)=Gm(s)---(6)]]>
因此，无论进行图3以及图4的哪个模型参照型控制，都能够达成本发明的目的，但在此处说明的控制例是进行图3所示的模型参照型控制的例子。
在图22所示的机器人手臂控制的二惯性系模型中，从电流指令i(对应操作量u)到手臂前端加速度αL的传递函数由下面的式(7)表示。
aLi=Kt·KJL·JMS2+(JL+Jm)·K=KtJL+Jm·1JL·JM(JL+Jm)·K·s2+1---(7)]]>此处，设电动机转矩常数Kt＝5[kgf·cm/A]、电动机惯性JM＝0.01[kgf·cm/s2]、手臂惯性JL＝0.1[kgf·cm/s2]、弹性系数K＝200[kgf/rad]，由式(7)表示的传递函数的伯德线图成为在图5表示的线图。
如图5的伯德线图所示，该传递函数(7)的响应不稳定。因此，为了使响应稳定采用具有标准2阶系统的传递函数的标准模型14。标准模型14的传递函数Gm(s)由下面的式(8)表示。
Gm(s)=KtmJm·11ωn2·s2+2·ζωn·s+1---(8)]]>在式(8)中，Jm为标准模型惯性，Ktm为标准模型转矩常数，ωn为模型的共振角频率，ζ为阻尼系数。
表示标准模型14的逆特性的补偿器16的传递函数，即标准模型14的传递函数Gm(s)的逆传递函数Gm(s)-1由下面的式(9)表示。
Gms-1=JmKtm·[1ωn2·s2+2·ζωn·s+1]---(9)]]>但是，由上式(9)表示的逆传递函数Gm(s)-1为非特有，具有微分要素非常强的特性，难以处理。因此，作为补偿器16的传递函数H(s)，采用由下面式(10)表示的函数。
H(s)=Gm(s)-1·F(s)=JmKtm·1ωn2·s2+2·ζωn·s+11ωf2·s2+2·ζfωf·s+1---(10)]]>在式(10)中，F(s)为滤波的传递函数，由下面的式(11)表示。此外，ωf、ζf为滤波参数。
F(s)=ωf2s2+2·ζf·ωf·s+ωf2---(11)]]>这样，将标准模型14的传递函数Gm(s)作为式(8)的函数，将补偿器16的传递函数Gm(s)-1作为式(10)的函数时的，将由之前的状态方程式(2)表示的、装入观测器12的控制装置的方框线图在图6中表示。
此处，确定观测器参数K1、K2、K3，以使使用控制对象10的标称值、观测器极配置成为120Hz的巴特沃斯(Butterworth)模式的极配置，关于标准模型14设定为参照转矩常数Ktm＝5，标准模型惯性Jm＝0.1，模型的共振角频率ωn＝2·π·20，阻尼系数ζ＝0.7，关于补偿器16，在设定滤波的参数ωf＝2·π·100[Hz]，ζf＝1时，在图6所示的方框线图中，从作为操作量u的电流指令i′(i′＝u)到作为控制量的手臂加速度aL的传递函数的伯德线图成为图7所示的线图。此外，如图6所示，通过补偿器16求得的补偿量为补偿电流(或者补偿转矩)τ，从电流指令i′减去补偿电流τ而求得的新的电流指令i成为修正操作量v(i＝v)。
如同图7清楚地表示的那样，已显著地将控制对象10稳定化。
因此，将从电流指令i′(＝u)到手臂加速度aL(控制量)的传递函数作为新的控制对象10，构筑用于确保针对加速度指令的手臂前端加速度的指令追踪性的伺服环。此处，为了进行简单地说明，采用图8所示的1型伺服系统。该伺服系统的传递函数由下面的式(12)表示。此外，在图8以及式(12)中，aR为加速度指令，Ka为加速度环增益。
aLaR=Ka·KtmJm·s+Ka·Ktm=1JmKa·Ktm·s+1---(12)]]>式(12)中，如果Ka＝Jm/(T·Ktm)，那么该传递函数成为下面的式(13)。
aLaR=1T·s+1---(13)]]>即，传递函数成为时间常数T(s)的一次响应，其结果为不发生振动，对没有稳定偏差的追踪性实现良好的加速度控制环。
将在图6的模型参照型控制环的外侧设置的上述加速度控制环的系统用方框线图在图9中表示。
图10表示装入加速度控制环的图9方框线图中的从加速度aR到手臂加速度aL的传递函数的伯德线图。此时，选定加速度环增益Ka＝Jm/Ktm(1/2/π/10)。
如图10所示，实现极其稳定的控制响应。此处，如果只使观测器12符合控制对象10的特性，那么标准模型14、补偿器16以及加速度环增益与控制对象10的特性没有关系，能够广泛地使用。
图11通过方框线图表示在图9的方框线图附加了位置以及速度环的、第1例的机器人手臂控制的整体结构。图12表示在图11的方框线图中，从位置指令θR到将手臂加速度aL进行2重积分得到的手臂前端位置θL的传递函数的伯德线图。此外为了进行比较，将图23半闭环控制中的从位置指令θR到手臂前端位置θL的传递函数的伯德线图在图13中表示。此外，在图12以及图13中，将位置环带宽设为2Hz，将速度环带宽设为5Hz(因为机械共振频率为7Hz)。
如同根据图12与图13的比较理解的那样，通过本发明能够实现稳定的控制。
在此，在图14A中表示由位置指令θR进行了阶越输入时的手臂前端位置θL的响应。与此相对，在图14B中表示对于图23的半闭环控制中的阶越输入的响应。如同根据图14A与图14B的比较理解的那样，对于现有的半闭环控制中发生振动，通过本发明能够进行不发生振动、稳定的控制。
然后，作为通过增益放大器42(图2)的控制的第2例，将控制对象10的状态变量α(图1)为机器人手臂1(图2)的前端部位的速度的情况进行说明。对于包含机器人手臂1的控制对象10，从指令电流i到手臂前端速度ωL的传递函数由下面的式(14)表示。
ωLi=Kt(JL+JM)·s·1JL·JM(JL+JM)·K·s2+1---(14)]]>因此，标准模型14的传递函数Gm(s)由下面的式(15)表示。
Gm(s)=KtmJm·s·11ωn2·s2+2·ζωn·s+1---(15)]]>因为该标准模型14的传递函数Gm(s)的相对阶数为3次，所以作为补偿器16的传递函数H(s)，采用由下面的式(16)表示的函数。
H(s)=Gm(s)-1·F(s)=Jm·sKtm·1ωn2·s2+2·ζωn·s+1a3·s3+·a2·s2+·a1·s+1---(16)]]>选定图(16)中的滤波参数a1～a3以使系统稳定。此外，观测器12(图1)使用与上述第1例相同的观测器，作为与标准模型14的输出相比较的观测器输出，使用与估计手臂速度ωL～对应的估计状态变量x2～。
此处，如果标准模型14的固有角频率ωn对于速度控制环的响应频率足够高，那么作为设计速度环时的控制对象10，可以使用由下面的式(17)表示的传递函数。
G(s)=KtmJm·s---(17)]]>
将上述传递函数Gm(s)作为控制对象10，使用由图15所示的方框线图表示的简易模型来决定速度控制增益。此外，ωR为速度指令，Kv为速度环增益。
图15的简易模型的传递函数由下面式(18)表示。
ωLωR=Kv·KtmJm·s+Kv·Ktm=1JmKv·Ktm·s+1---(18)]]>在式(18)中，如果速度环增益Kv＝Jm/(Ktm·T)，那么式(18)的传递函数成为下面的式(19)，能够得到没有时间常数T(s)的振动的稳定的响应。
ωLωR=1T·s+1---(19)]]>图16表示使控制对象10的状态变量为手臂前端速度ωL时的，从速度指令ωR到手臂前端速度ωL的方框线图。此外，图17表示在图16的方框线图中装入位置环的结构。
在图17的装入了位置环的控制系统中，根据位置指令θR已进行阶跃输入时的手臂前端速度的响应在图18中表示。由图可知，得到没有振动的稳定的控制系统。
此外，在上述第2例中，对控制对象10、观测器12和标准模型14内的标准2阶系统参数、Ktm以及Jm使用与之前在第1例中使用的相同的值。而且，对于滤波参数a1至a3选用满足由下面的式(20)表示的条件的参数。此外，在式(20)中，δ＝1/ωf，设ωf＝2·π·100[Hz]。并且，设速度控制增益Kv＝Jm/Ktm/(1/2/π/5[Hz])，位置控制增益Kp＝2·π·2[Hz]。
α3·s3+α2·s2+α1·s+1＝0.15σ3·s3+0.5σ2·s2+σ·s+1 (20)然后，作为通过伺服放大器42(图2)进行控制的第3例，对控制对象10的状态变量α(图1)为机器人手臂1(图2)的前端部位的位置的情况进行说明。
其中，如果使手臂前端加速度包括在状态函数内，那么控制对象10用状态方程式(21)表示。在状态方程式(21)中，状态变量x1为电动机速度ωM，x2为电动机位置θM，x3为手臂速度ωL，X4为手臂位置θL。而且，为了提高观测性，将控制量y设为电动机位置x2(＝θM)。
x1′x2′x3′x4′=0-KJM0KJM10000KJL0-KJL0010·x1x2x3x4KtJM000·i---(21)]]>y=0100·x1x2x3x4]]>观测器12(图1)由下面的状态方程式(22)表示。
x1~′x2~′x3~′x4~′=-K1-KnJMn0KnJMn1-K2000-K3KnJLn0-KnJLn-K4010·x1~x2~x3~x4~+KtnJMn000·i+K1K2K3K4·y---(22)]]>在状态方程式(22)中，x1～、x2～、x3～、x4～为状态变量x1、x2、x3、x4的估计值，x1～’、x2～’、x3～’、x4～’为其微分值。此外，JMn为电动机惯性JM的标称值，JLn为手臂惯性JL的标称值，Kn为低刚性部位弹性系数K的标称值，Ktn为电动机转矩常数Kt的标称值，K1、K2、K3以及K4为观测器参数。
对于控制对象10的从电流指令i到手臂前端位置θL的传递函数由下面的式(23)表示。
θLi=Kt(JL+JM)·s2·1JL·JM(JL+JM)·K·s2+1---(23)]]>因此，标准模型14的传递函数Gm(s)由下面的式(24)表示。
Gm(s)=KtmJm·s2·11ωn2·s2+2·ζωn·s+1---(24)]]>因为该标准模型14的传递函数Gm(s)的相对阶数为4次，所以作为补偿器16的传递函数H(s)，采用由下面的式(25)表示的函数。在补偿器16的滤波参数中，选择系统稳定的参数。
H(s)=Gms-1·F(s)=Jm·s2Ktm·1ωn2·s2+2·ζωn·s+1a4·s4+a3·s3+·a2·s2+·a1·s+1---(25)]]>此处，标准模型14的固有角频率ωn如果对于位置控制环的响应频率足够高，那么作为设计位置环时的控制对象10，可以使用由下面的式(26)表示的传递函数。
G(s)=KtmJm·s2---(26)]]>将上述传递函数Gm(s)作为控制对象10，使用由图19中的方框线图表示的简易模型(使用P-D控制器，以使容易稳定环传递函数)决定位置控制增益。此外，θR为指令位置，Kp1为位置环比例增益，Kp2为位置环微分增益。
图19的简易模型的传递函数由下面的式(27)表示。
θLθR=Kv1·KtmJm·s2+Kv2·Ktm·s+Kv1·Ktm=1JmKv1·Ktm·s2+Kv2Kv1·s+1---(27)]]>在式(27)中，如果确定位置环比例增益Kp1由式(28)表示，位置环微分增益Kp2由式(29)表示，那么式(27)的传递函数成为下面的式(30)，能够得到任意稳定的响应。此外，在式(28)至(30)中，ωc为位置控制响应的固有角频率，ζc为阻尼系数。
Kv1=ωc2·JmKtm---(28)]]>Kv2=2·ζcωc·JmKtm---(29)]]>θLθR=11ωc2s2+2·ζcωc·s+1---(30)]]>图20表示将控制对象10的状态变量作为手臂前端位置θL时的、从指令位置θR到手臂前端位置θL的方框线图。
如同上述说明那样，通过本发明能够按照指令控制控制对象，得到没有振动的稳定的响应性。此外，因为能够使控制对象的响应与标准模型的响应相等，所以能够将标准模型视作控制对象设计反馈环，因此，可以容易地设计、调整增益。另外，因为没有必要在控制对象上直接设置振动检测用的检测器，所以通常，本发明在没有在手臂前端设置传感器的机器人手臂的控制中特别有效。
以上结合适当的实施方式对本发明进行了说明，但在不脱离后面记述的权利要求的范围以及精神进行各种各样的修正以及变更，应该会被本行业人员所理解。
权利要求
1.一种控制装置，其特征在于，具备状态变量估计部(12)，其估计机器中的控制对象(10)的状态变量(α)，输出估计状态变量(α～)；标准模型(14)，其输出控制对象的理想控制量(α*)；补偿器(16)，其根据上述估计状态变量与上述理想控制量的差，算出用于修正针对控制对象的操作量(u)的补偿量；和反馈控制部(18)，其根据目标指令值(αR)与上述估计状态变量以及上述理想控制量的任意一方的偏差，求取上述操作量，将通过上述补偿器算出的上述补偿量修正得到的修正操作量(v)输入给控制对象，同时将由上述反馈控制部求得的上述操作量输入给上述状态变量估计部以及上述标准模型。
2.根据权利要求1所述的控制装置，其特征在于，上述状态变量为加速度、速度以及位置中的任意一种，上述补偿量为补偿电流或者补偿转矩。
3.根据权利要求2所述的控制装置，其特征在于，上述控制对象为二惯性系，上述状态变量为该控制对象的负载侧的加速度、速度以及位置中的任意一种。
4.根据权利要求1所述的控制装置，其特征在于，上述补偿器的传递函数具有与上述标准模型的传递函数的特性相反的逆特性。
5.根据权利要求4所述的控制装置，其特征在于，上述补偿器的传递函数为对上述逆特性附加滤波的函数。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的控制装置，其特征在于，上述机器为机器人。
全文摘要
抑制在可动部位产生的振动，同时控制机械可动部位运动的控制装置。该控制装置具备状态变量估计部，其估计机械中控制对象的状态变量，输出估计状态变量；标准模型，其输出控制对象的理想控制量；补偿器，其根据估计状态变量与理想控制量的差，算出用于修正对控制对象的操作量的补偿量；和反馈控制部，其根据目标指令值与估计状态变量以及理想控制量的任意一方的偏差，求取操作量。而且，将通过补偿器算出的补偿量修正得到的修正操作量输入给控制对象，同时将由反馈控制部求得的操作量输入给状态变量估计部以及标准模型。例如，状态变量是加速度、速度以及位置中的任意一种，补偿量是补偿转矩。
文档编号G05B13/02GK1680893SQ200510063280
公开日2005年10月12日 申请日期2005年4月7日 优先权日2004年4月8日
发明者二瓶亮, 加藤哲朗, 有田创一 申请人:发那科株式会社