WO2001090833A1 - Procede et dispositif pour l'identification d'une valeur caracteristique - Google Patents

Procede et dispositif pour l'identification d'une valeur caracteristique Download PDF

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WO2001090833A1
WO2001090833A1 PCT/JP2001/004286 JP0104286W WO0190833A1 WO 2001090833 A1 WO2001090833 A1 WO 2001090833A1 JP 0104286 W JP0104286 W JP 0104286W WO 0190833 A1 WO0190833 A1 WO 0190833A1
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WO
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characteristic value
model
test
transient
steady
Prior art date
Application number
PCT/JP2001/004286
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English (en)
French (fr)
Inventor
Shizuo Sumida
Akio Nagamatsu
Hiroshi Takata
Original Assignee
Isuzu Motors Limited
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Isuzu Motors Limited filed Critical Isuzu Motors Limited
Priority to US10/018,754 priority Critical patent/US6920413B2/en
Priority to EP01932206A priority patent/EP1288759A4/en
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    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02Systems involving the use of models or simulators of said systems electric

Definitions

  • the present invention relates to a method and an apparatus for identifying characteristic values, and more particularly to a method and an apparatus for identifying characteristic values of parts constituting a product.
  • the characteristic matrix identification method uses the time-calendar measurement data of the excitation force and the response obtained from the vibration test of the DUT (part), and calculates the equation of motion formulated based on the "force balance" rule in the dynamical system. It employs means to identify the three types of characteristic matrices, namely the mass matrix, damping matrix, and stiffness matrix.
  • a machine has a power source that generates kinetic energy in some form, and it is composed of many parts, such as a mechanism that transmits this power and a mechanism that performs work using power.
  • components based on a physical unit system such as an electrical 'mechanical system' flow system are organically coupled to the components that compose these machines.
  • an object of the present invention is to provide a characteristic value identification method and an apparatus that can develop each model across different physical unit systems and integrate them into an overall model, similarly to a product in which individual parts are combined. I do. Disclosure of the invention
  • FIG. 1 shows an identification method that takes advantage of the fact that the functional model is a modeling method that includes the steady-state characteristic value and the transient characteristic value.
  • the functional model modeled in step 1 originally contains steady-state and transient characteristic values. Therefore, in the identification of the functional model according to the present invention according to Claim 1, these internal characteristic values are identified by being divided into a steady identification procedure 2 and a transient identification procedure 3. In other words, as a basic procedure for identification, the steady state characteristic value has no transient state interference, and the transient state state interferes with the steady state characteristic value.
  • the stationary identification procedure 2 further includes the following procedure according to claims 2 to 5.
  • a steady-state function model that reproduces the steady-state function, performance, and characteristics from the function model of the part is obtained.
  • This stationary function model is a model that includes only the stationary characteristics excluding the transient characteristics.
  • a steady test is performed on the part to be identified. And collect routine test data.
  • the test data is used to identify the steady state internal characteristic value, and in step 24, it is given to the functional model.
  • the transient identification procedure 3 includes the following procedures according to claims 6 to 9.
  • step 31 a transient test model of the component to be identified is created and tested, and transient test data is collected.
  • Step 32 uses this test data to identify the transient internal characteristic values of the functional model.
  • the transient identification procedure 3 reflects the steady-state internal characteristic values identified in step 24.
  • step 1 the functional model of step 1 common to each claim will be described below using a DC motor as an example.
  • the basic function of the motor is to input electric energy, convert it into rotational energy, and output it.
  • the voltage V M and the current I M are added to the electric system of the motor, and the angular velocity ⁇ ⁇ and the torque T M are output from the rotating system.
  • loss characteristics, accumulation characteristics, and side loads are included as internal loads in the motor, and these determine the motor-specific behavior and loss.
  • Equation (1) P is the number of armature poles, a is the number of armature parallel circuits, Z is the total number of conductors, and is the total magnetic flux per pole. These are the characteristics determined by the motor structure. is there.
  • the flux ⁇ is determined by the structure of the separately excited motor using permanent magnets as in the former. A self-excited motor having a winding is affected by the state quantity of the electric system.
  • This equation (1) is a basic equation common to DC rotating machines applicable to DC generators.
  • the torque coefficient; ⁇ and the velocity coefficient ⁇ ⁇ are obtained by performing the physical unit conversion from current to torque or from angular velocity to voltage using the same equation. Therefore, this coefficient is called the motor constant here, and is expressed by ⁇ ⁇ .
  • the relationship between the motor constant and the internal load can be considered that the electric system and the rotating system are the internal load of the motor based on this coefficient.
  • Figure 2 shows the basic form of a motor model that combines the basic functions of this motor constant ⁇ ⁇ and the relationship between the internal load.
  • the input / output state quantities of the electrical system are connected to the power supply, and the input / output state quantities of the mechanical system are coupled to an external mechanical load.
  • the state quantity of flow represents a flow system as a stream of output torque tau Micromax driving an external load to convert at Micromax lower side supply current iota Micromax Micromax, the upper angular velocity omega Micromax received from the external load is converted to the induced voltage of the motor in Micromax Micromax represents the position difference system which is a stream of voltage V M to be returned to the power source.
  • the mechanical system and the electrical system are coupled by the energy intensity of the potential difference and the energy amount of the flow amount, and the two-dimensional energy law of force balance and continuity of speed is defined. Can be satisfied.
  • Fig. 3 shows the electric circuit diagram of the motor model.
  • R M is winding resistance
  • L M is the inductance
  • R c is an insulating resistance of the winding.
  • the rotating system has a moment of inertia of J M , a viscous resistance of D M , and a friction torque of T MF .
  • the functional model representing these relationships is shown in Figs. 4 (1) and (2). Note that such a function model itself has already been disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-91334.
  • Equation (3) the first and second lines are state equations, and the second and fourth lines are output equations. Equation (3) can be derived by the following procedure shown in FIG. 4 (2).
  • Open circles are output state quantities by adding the input state quantities.
  • the output state quantity is equal to the input state quantity.
  • the product of the characteristic with the input state quantity is defined as the output state quantity.
  • the white circles with an X mark output the input state quantity or the product of the input signals.
  • a white circle with one mark makes the state quantity negative.
  • the triangle integrates the derivative of the input state quantity into the output state quantity.
  • the battery that is the power source for the motor is modeled.
  • the circuit diagram of the battery is shown in Fig. 5, and this functional model is shown in Fig. 6.
  • Cell of FIG. 6, the voltage V B ⁇ current I B is connected to the voltage V M ⁇ current I M of the motor shown in FIG. 4 (1).
  • the characteristic in the figure is E.
  • the R E is an internal resistance of the battery.
  • the function model of the part based on the displacement amount and the flow amount representing the energy applied to the part is used.
  • the creation of this function model is the first procedure.
  • a functional model of a part is created based on the energy law of the difference amount and the flow amount, and the internal characteristic value is constantly identified and then transiently identified. Characteristic values can be accurately identified and integrated products can be modeled.
  • the second procedure described above includes a first step of obtaining internal characteristic values of at least one stationary test model from the stationary function model, and a step of collecting stationary test data by performing a test corresponding to the stationary test model. It can be composed of two steps and a third step of identifying a steady internal characteristic value of the internal characteristic value based on the steady test data (claim 2).
  • the internal characteristic value may be obtained from a governing equation of the functional model in the steady state (claim 3).
  • the governing equation may be converted into a regression equation, and the steady-state internal characteristic value may be obtained from a regression coefficient of the regression equation (claim 4). Is divided into known and unknown factors, and the steady-state internal characteristic values of the unknown (Claim 5).
  • the third procedure described above includes a first step of obtaining an internal characteristic value of at least one transient test model in a transient state of the functional model, and a test corresponding to the transient test model to perform transient test data.
  • a second step of collecting a third step of generating transient reproduction data by substituting the steady-state internal characteristic values for the internal characteristic values of the transient test model, and an error between the transient reproduction data and the transient test data.
  • a fourth step of correcting the transient reproduction data based on the data, and thereby identifying the transient internal characteristic value (claim 6).
  • the predetermined transient internal characteristic value in the transient reproduction data is repeatedly corrected until the error is within the allowable range, and the error is within the allowable range. Then, it can be assumed that the transient internal characteristic value has been identified (claim 7).
  • the variation deviation from the initial value when each transient internal characteristic value is increased or decreased at a fixed rate is calculated as the time calendar sensitivity in advance, and the maximum sensitivity among the time calendar sensitivity is calculated.
  • the transient internal characteristic value having the following is selected as the predetermined transient internal characteristic value.
  • the transient internal characteristic value having the time-of-day sensitivity similar to the error is defined as the predetermined transient internal characteristic value.
  • a plurality of transient internal characteristic values having different maximum sensitivity times may be simultaneously selected as the predetermined transient internal characteristic value (claim 10).
  • the characteristic value identification device includes: a nesting means for a functional model of the component; at least one steady test model in a steady state of the functional model and at least one transient test model in a transient state.
  • a test reproduction means for reproducing, a test apparatus for the part that performs a steady test and a transient test corresponding to the steady test model and the transient test model, respectively, and when a steady test and a transient test of the part are performed by the test apparatus.
  • a measuring instrument that collects the steady-state test data and transient test data of the above, and identifies the steady-state internal characteristic value of the steady-state test model using the steady-state test data, and inserts the steady-state internal characteristic value into the transient test model to perform transient analysis.
  • the reproduction data is generated, and the transient reproduction data is corrected based on an error between the transient reproduction data and the transient test data.
  • Can comprise a computing device that (range 11 claims). This makes it possible to quickly identify the same type of functional model.
  • the arithmetic unit repeatedly corrects the predetermined transient internal characteristic value in the transient reproduction data until the error is within the allowable range, and the error is within the allowable range. At this time, the transient internal characteristic value can be regarded as being identified (claim 12).
  • the arithmetic unit previously calculates a variation deviation from an initial value when each transient internal characteristic value is increased / decreased at a fixed rate as a time calendar sensitivity, and, among the time calendar sensitivities, a transient having a maximum sensitivity. Select the internal characteristic value as the predetermined transient internal characteristic value (claim 13) or select a transient internal characteristic value having the time-of-day sensitivity similar to the error as the predetermined transient internal characteristic value. (Claim 14).
  • the arithmetic unit may simultaneously select a plurality of transient internal characteristic values having different times of the maximum sensitivity as the predetermined transient internal characteristic value (claim 15).
  • the function model having the internal characteristic value identified by the characteristic value identification device according to claim 10 is incorporated as a virtual prototype, and the operating condition and the operating condition are included in the characteristic value identification device.
  • the identification of the internal characteristic values according to the present invention can be regarded as a virtual test performed on a computer in which the evaluation of functions, performance, characteristics, etc. from parts to products performed in the actual machine test can be regarded as a virtual test performed on a computer. This eliminates the actual equipment tests that are being performed during the development process, and shortens the period and reduces development costs through virtual tests.
  • the virtual test apparatus includes: another measuring instrument for measuring actual machine test data when the driving operation conditions and environmental conditions are given to a real machine to be a target of the virtual prototype; and a means for re-identifying the virtual prototype. Furthermore, the evaluation means can compare the output of the measuring instrument with the observation result, and can re-identify the virtual prototype by the re-identification means according to the comparison result (claim 17).
  • FIG. 1 is a block diagram showing the basic concept of the characteristic value identification method and device according to the present invention.
  • Fig. 2 is a block diagram showing the basic system of the motor model in relation to the energy displacement and the flow.
  • FIG. 3 is a general electric circuit diagram of a motor.
  • FIG. 4 is a diagram showing a functional model of a motor used in the characteristic value identification method and device according to the present invention and symbols thereof.
  • FIG. 5 is a general electric circuit diagram of a battery.
  • Figure 6 is a functional model diagram of the battery.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a procedure for creating a group of steady-state test models from a steady-state function model of a motor for the characteristic value identification method and apparatus according to the present invention.
  • Fig. 8 is a model diagram of the stationary function of the motor.
  • FIG. 9 is a motor model diagram during a steady load test.
  • Figure 10 is a motor model diagram during a load test.
  • FIG. 11 is a motor model diagram during the lip test.
  • Fig. 12 is a motor model diagram during the induced voltage test.
  • FIG. 13 is a motor model diagram during a braking test.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a procedure for identifying a stationary function model from a stationary test model group in the characteristic value identification method and apparatus according to the present invention.
  • FIG. 15 is a graph showing motor characteristics in a steady state.
  • FIG. 16 is a diagram showing the external shape of the motor.
  • FIG. 17 is a Dallaff diagram showing the stationary internal characteristic values of the motor with the vertical and horizontal axes of FIG. 15 reversed.
  • FIG. 18 is a graph showing the steady-state internal characteristic values of the motor.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating transient identification of a functional model in the method and apparatus for identifying characteristic values according to the present invention. It is the block diagram which showed the procedure.
  • FIG. 20 is a structural diagram of the electric arm mechanism.
  • FIG. 21 is a model diagram of a motor during an actual load transient test.
  • FIG. 22 is a transient test model diagram when the motor shaft is fixed.
  • FIG. 23 is a diagram of a constant torque transient test model of the motor.
  • Fig. 24 is a model diagram of the motor during the inertial rotation test.
  • FIG. 25 is a switch circuit diagram for operating the motor.
  • FIG. 26 is a functional model diagram of a motor operation switch.
  • FIG. 27 is an electric circuit diagram of the switching system.
  • FIG. 28 is a functional model diagram of a switching-type electric circuit.
  • FIG. 29 is an electric circuit diagram of the constant current control.
  • FIG. 30 is a functional model diagram of the constant current control circuit.
  • FIG. 31 is a graph showing test simulation results before performing transient identification in the characteristic value identification method and apparatus according to the present invention.
  • FIG. 32 is a flowchart illustrating the operation of transient identification in the characteristic value identification method and apparatus according to the present invention.
  • FIG. 33 is a graph showing the sensitivity of characteristic values in the characteristic value identification method and device according to the present invention.
  • FIG. 34 is a graph showing the relationship between the current deviation and the characteristic value time calendar sensitivity in the characteristic value identification method and device according to the present invention.
  • FIG. 35 is a graph showing a simulation result after identification in the characteristic value identification method and apparatus according to the present invention.
  • FIG. 36 is a graph showing simulation results of start and stop in the characteristic value identification method and device according to the present invention.
  • FIG. 37 is a graph showing simulation results of forward / reverse rotation / braking in the characteristic value identification method and device according to the present invention.
  • FIG. 38 is a block diagram illustrating a characteristic value identification device according to the present invention using a motor as an example.
  • Figure 39 is a block diagram showing the relationship between product development and models.
  • FIG. 40 is a block diagram showing the concept of the virtual test according to the present invention.
  • FIG. 41 is a model diagram when the virtual test device according to the present invention is applied to a vehicle.
  • FIG. 42 is a block diagram showing an embodiment of the virtual test apparatus according to the present invention.
  • FIG. 43 is a block diagram showing an example in which the virtual test device according to the present invention is applied to an actual test of a transmission.
  • FIG. 44 is a model diagram showing a virtual test device for a drive system, a transmission, and a load system.
  • FIG. 45 is a block diagram showing an example in which the virtual test device according to the present invention is applied to an actual test of a power train.
  • FIG. 1 An embodiment of the model identification method and apparatus according to the present invention schematically illustrated in FIG. 1 will be described.
  • the stationary function model conversion is required as shown in step 21.
  • This steady function model conversion converts the function model into a steady function model that reproduces the steady state of the part as described below, and further converts the steady function model into a steady test model according to each steady test of the part. (Step 210) is required.
  • the steady-state function model to be identified is actually tested by modeling the DUT according to the conditions and contents of the steady-state test that generates the test data. It can be matched with the DUT.
  • Fig. 7 shows the flow of this series of model conversion.
  • the governing equation in the steady state with L M ⁇ J M ⁇ R c eliminated from the governing equation (3) of the functional model in Fig. 4 (1) can be obtained by the following procedure. it can.
  • the steady-state governing equation (12) derived from the governing equation (3) of the functional model is the same as the governing equation (8) derived from the steady-state functional model in FIG. Therefore, the steady governing equation that reproduces the steady state of the part can be obtained by converting a functional model that reproduces the transient state of the part into a steady functional model, or by deriving the steady governing equation from the governing equation of the functional model. There is a street. This indicates that a steady state functional model can be drawn from the derived steady governing equation, and that there is reversibility between the steady functional model and the steady governing equation.
  • the test model in the steady state models the actual test that gives specific conditions to the input / output system of the DUT from the steady-state function model and its governing equations. Then, the stationary internal characteristic values are identified by associating the governing equations with the test data given to the specimen under these specific conditions.
  • test models differ depending on how to give each specific condition.
  • the values of the steady state characteristics such as the steady state function model or the steady load test model and the input state quantity are set to zero or infinity (a large value that does not affect the reproduction result), and are equivalent.
  • Each test model can be realized in an appropriate manner. These steady tests are At least one must be done.
  • test model of the motor performed under specific conditions from the steady-state function model in Fig. 8 is as follows.
  • Figure 9 shows a steady load test in which the performance and characteristics are observed by applying a load torque to the motor.
  • Equation (13) the input torque T M is given as a driving torque by a side load from the steady-state function model of FIG. 8, and the output angular velocity ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ is expressed as an observation amount. Therefore, the governing equation for the motor in Eq. (8) is modified as follows. Equation (13)
  • the dominant equation of the steady load test in which the dominant equation (4) of the battery is substituted into this equation (13), is as follows.
  • This equation (14) is the governing equation that reproduces the rated load test of the motor, and all equations are output state quantities that reproduce the steady state state quantity.
  • the governing equation for the motor in Fig. 10 is the following equation excluding the load torque T M from the governing equation (13) for the steady load test. Equation (15)
  • the function model of the lock test that reproduces the motor lock can be represented in FIG. 11 in which the output angular velocity ⁇ ⁇ of the steady-state function model of FIG. 8 is set to zero. Note that the brush voltage drop ⁇ ⁇ ⁇ that occurs when the rotation of the motor lock is stopped does not generate a constant voltage drop, but is simply a very small voltage drop due to the brush resistance and is ignored and omitted.
  • Fig. 12 shows a model of an induced voltage test that observes the back electromotive force V M and the angular velocity ⁇ ⁇ ⁇ induced by the armature by applying a torque to the motor.
  • Fig. 13 shows a steady state model of regenerative braking that applies a torque to the motor and reversely returns the back electromotive force V M from the armature to the motor via the braking resistor RL to apply a braking force.
  • FIG. 14 shows the identification procedure 2 of the stationary internal characteristic value included in the stationary function model described with reference to FIG.
  • the steady state internal characteristic values can be determined in advance from the design values, characteristic values of similar products, characteristic measured values, etc., they can be determined as default values (Step 26), so only the remaining undetermined values can be determined. Identification is sufficient (Step 27).
  • the analytical method applied to this is to convert the governing equation of the steady-state test model into a statistical model such as canonical correlation analysis or multiple regression analysis (single regression analysis) to obtain the partial regression coefficient from the steady-state test data.
  • a steady internal characteristic value is derived from the relationship between the coefficient and the governing equation (Step 28).
  • factor analysis is performed, and the process of forming the steady-state internal characteristic values is modeled by theoretical and empirical formulas. Classify and identify factors that are difficult to quantify (Step 29).
  • Steady internal characteristic value to be constant identification from the steady functional model shown in FIG. 8 is a six M M ⁇ R M ⁇ D M ⁇ ⁇ M ⁇ T MF ⁇ E MB. In order to determine these steady internal characteristic values, it is necessary to clarify the function of the stationary model in Fig. 8 and the characteristics of each steady internal characteristic value, and to clarify the relationship with the test method.
  • the characteristic values that govern the steady state of general products and parts include the characteristic values clarified in the literature, the characteristics that can directly use the design values, and the characteristic values that can be measured directly, even without conducting a steady test. There are many things that can be clarified. Therefore, when performing steady-state identification, it is important to determine these characteristic values by conducting a preliminary survey or measuring them.
  • Brush voltage drop EMB is a graphite brush voltage drop, which is constant regardless of current while the motor is rotating, and has a small DC resistance when stopped. Therefore, 0.7 [V] shown in the literature can be applied during motor rotation, and can be ignored when stopped.
  • R c is a value of number [Micromax Omega] that do not affect the results.
  • the winding resistance R M of the motor can be obtained by calculation from an ohmmeter or the motor voltage and current in the motor locked state shown in Fig. 11.
  • Analytical methods frequently used in product development include multivariate analysis such as multiple regression analysis and simple regression analysis.
  • the regression equation of the multiple regression model applied to this is as follows.
  • V b 0 + b l x + b 2 x 2 ⁇ • b n x + e rr formula (21)
  • the application of the multiple regression equation expressed by equation (21) to a stationary function model including a plurality of unknown stationary internal characteristic values is examined.
  • the method of application the subordinate and independent variables constant governing equations (8) to correspond to the objective variable y explanatory variables X l ⁇ x n multiple regression equation is obtained from the steady test data.
  • the partial regression coefficients b Q to b n are obtained by combining known and unknown stationary internal characteristic values. Therefore, an unknown steady internal characteristic value can be derived by associating the partial regression coefficient with the steady internal characteristic value.
  • e is the residual.When the multiple regression equation has a plurality of different objective variables, these are expressed by simultaneous equations and canonical correlation analysis is applied. However, it is possible to relate the test data obtained by several different test methods, the partial regression coefficient of the regression model, and the steady state internal characteristic value.
  • the steady-state internal characteristic values can be clarified from the data of the steady load test shown in Fig. 9 by the following procedure.
  • Expression (22) corresponds to the first line of expression (13), and expression (23) corresponds to the second line.
  • the internal resistance R B of the battery is very small, the internal electromotive force E of the battery.
  • the motor output voltage V m are considered to be approximately equal, so E 0 in equation (23) is obtained by replacing the dependent variable V M (motor output voltage) in equation (13). is there.
  • Equation (24) the regression equation expressing the torque T M as the target variable and the motor current I M and the angular velocity ⁇ ⁇ as the explanatory variables is as follows (Step 281).
  • Equation (24) The upper equation in Equation (24) below is a multiple regression equation with two explanatory variables, and the lower equation is a simple regression equation because there is one explanatory variable.
  • B 20 and the partial regression coefficients B " ⁇ B 12 ⁇ B 21 can be represented by the following equation.
  • B, N -TM, F
  • T MF ⁇ D M ⁇ ⁇ ⁇ correspond to their partial regression coefficients as in the following equation.
  • R M can be derived by the following equation.
  • the steady-state internal characteristic values of the stationary function model include many internal factors that form this characteristic. Therefore, each characteristic value clarifies the constituent factors by performing a factor analysis, It is necessary to formulate the result. Based on the results, it is necessary to divide the factors into known factors and unknown factors, and for unknown or unknown factors, it is necessary to perform steady-state identification to clarify the degree of influence on the model or by test data. .
  • a sensitivity analysis that captures the relationship between the fluctuation of the dominant factor and the steady-state internal characteristic value as sensitivity is effective. This is especially important when the steady-state internal characteristic value has nonlinearity that is affected by other state quantities.
  • Equation (1) P, a, and Z are design constants determined by the motor structure, so they are already set values.
  • the total magnetic flux per pole ⁇ is the air gap between the field and the armature. Is difficult to determine. Therefore, identifying the motor constant means identifying this magnetic flux ⁇ by experimental data.
  • the design value is determined by 1 ⁇ S ⁇ ⁇ ⁇ the structure and the material, but the temperature t is governed by the temperature of the test environment and the temperature rise due to self-heating of the motor. Therefore, in tests for identification, the motor temperature is an important factor that governs the characteristic value. Also, when considering the hot or cold environment, there is a temperature compensation is necessary in governing equations (3) and (8) the R M wherein subsequent steady governing equations (30).
  • the steady-state internal characteristic value of the motor is based on the results measured in the steady-state load test described above (Fig. 9), and is based on the torque that indicates the relationship between the output torque T M [Nm] and the motor current I M [A]. It is represented by a torque-speed characteristic that expresses the relationship between the current characteristic and the angular velocity co M [rad / sec ].
  • the torque one speed characteristic can be expressed by the following equation obtained by substituting the equation (22) the motor current I M of the formula (23). Further, the torque-current characteristic is the equation (23) itself. T one M ⁇
  • Equation (22) represents the relationship between the two regression lines in FIG.
  • the intersection of the X-axis and the torque angular velocity characteristics indicates the locked state of the motor
  • the intersection with the Y-axis indicates the no-load state. Therefore, the motor constant M M and the winding resistance R M can be approximated by substituting the locked motor current ⁇ ⁇ torque ⁇ ⁇ voltage V M into equation (17).
  • the friction torque T MF is ignored.
  • the steady-state characteristic values are identified from the motor functional model shown in FIG.
  • the motor used for this identification is a separately-excited small DC motor that is widely used in electric actuators for automobiles and uses permanent magnets for the field.
  • Fig. 17 shows the results of a steady test performed on the motor in Fig. 16 and the regression equation.
  • the X-axis and the ⁇ ⁇ ⁇ -axis are exchanged in FIG.
  • Fig. 17 shows the torque-current characteristics showing the relationship between the output torque T M [Nm] and the motor current I M [A] in the steady state, and the torque single speed showing the relationship between the angular velocity w M [rad / sec]. It is a figure showing the measured value of the degree characteristic and its regression equation.
  • the points indicated by the variable names indicate the basic characteristics and rated characteristics (dotted line) in Table 1.
  • the black circles in the figure show the measured values.
  • Table 1 shows the basic performance at start-up and no load obtained from Fig. 17, and Table 2 shows the catalog specifications published by the motor manufacturer as reference data.
  • Fig. 18 shows the results of simulating the identified steady-state internal characteristic values using the steady-state governing equation in which the battery model equation (4) is substituted into the motor steady-state equation (8). Show.
  • the thick solid line in FIG. 18 shows the results of the steady state angular velocity omega Micromax motor current iota Micromax, thin dotted line simulation Reshiyo emissions was subjected to transient internal characteristic value before identification described later in use connexion formula (5) The result. From the figure, it can be seen that the results in the steady state are consistent in the steady state where the transient state is stable.
  • an identification method first, an approximate value is given to each transient internal characteristic value, a simulation is performed, and an initial value is determined (step 36). Then, the time calendar sensitivity of each transient internal characteristic value with respect to the motor current I M the calculated (Step 38), was set to measure value of the motor current I M to its sensitivity to the indicator deviation (Step 35) and the stain Interview Resho emission value (Step 37) is minimized.
  • test model in the transient state reproduces the actual test that gives specific conditions to the input / output system of the DUT using a functional model and its governing equations, similar to the steady state identification.
  • Transient identification identifies the characteristic values included in the governing equation by associating the test data given the specified conditions with the test sample and the simulation-shot results of the test model.
  • the test model for transient identification is built by modeling the drive or load by the following method.
  • the driving input / output model is a model for supplying driving energy such as power and torque for driving the DUT.
  • This model may have an operation system or a control system that operates the driving energy supply method.
  • a system connected to the electric system of the motor corresponds to this, such as a battery of the power supply, a motor operation switch, and a control device.
  • a special case is the regenerative braking resistance mentioned earlier.
  • the load input / output model is a model for storing or consuming energy, such as the load characteristics of the DUT and the actual load.
  • This model may have an operation system or a control system that operates the way of applying load energy.
  • rigidity panel stiffness
  • inertia moment viscous drag coefficient
  • a characteristic with a large value is connected, it can be considered that the output shaft is fixed.
  • a method of applying a constant load there is a method in which a current or torque is given as a side load, and a paired voltage or angular velocity is used as an observation amount.
  • the load is switched using models such as clutches and brakes.
  • the battery model in Fig. 6 is connected to the electric system of the motor model in Fig. 4, and the actual load model or equivalent load model is connected to the rotating system and closed from the outside.
  • the actual load model or equivalent load model is connected to the rotating system and closed from the outside.
  • FIG. 20 shows that the operating range is 1 shows a load model of an electric arm mechanism having an operation arm restricted by the above.
  • FIG. 21 shows an execution functional model in which the electric arm mechanism of FIG. 20 is incorporated in the battery and motor model.
  • the electric arm mechanism shown in the figure has the rigidity K c of the stopper, the reduction ratio NG of the speed reducer, and the contact radius L c of the stop. Inside, there are estimated rotation angle ⁇ R and the internal state x c of the arm.
  • the condition determination indicated by the hexagonal frame in the figure is a model in which the arm operation range is determined and the switch variable Swc is operated.
  • This functional model has a side load of torque 1 ⁇ as an external load.
  • N C The equation (32), the governing equation of the electric arm mechanism upper shown at the right end in FIG. 21, the lower indicates the estimated rotation angle of the arm.
  • the model that determines the rotation range of the arm is as follows. 3 ⁇ 4 3 ⁇ 4 1
  • FIG. 22 a model in which the output shaft of the motor is fixed can be represented in FIG. 22 shown below. This model can be replaced with the arm mechanism on the right side of the motor actual load transient test model in Fig. 21.
  • Figure 22 is a model obtained by replacing the rigid K c for fixing the motor output shaft model of an electric arm mechanism of actual load transient test model of Figure 21.
  • the motor torque T M in the figure reproduces the lock torque with the motor output shaft fixed. In this case, the governing equation is omitted.
  • a load test performed in an actual machine test includes a constant torque test in which a constant torque is applied as a load.
  • This test model combines the battery model in Fig. 6 and the motor model in Fig. 4 and converts it as an execution model closed from the outside.
  • Figure 23 shows the converted execution function model.
  • the motor voltage V M and current are the observed quantities due to the connection between the battery and the motor.
  • the input torque T M of the motor becomes the side load T M because it becomes the load torque generated inside the model, and the output angular velocity ⁇ ⁇ becomes the observation quantity.
  • the side load ⁇ ⁇ 0 may be set to 0.
  • the first and second lines are state equations, and the third to fifth lines are output equations.
  • current source I. are equations (6) and (7) described earlier.
  • equation (5) Eliminate column 1 and column 2 containing the moment of inertia J M and inductance L M of , and make the dependent variables in rows 1 and 2 M and '. Then, the input torque T M of the independent variable in the equation (5) may be incorporated into the side load in the 1 ⁇ 3 column of the same equation.
  • the motor can measure the motor voltage V M ⁇ current I M and the angular velocity of the rotating system ⁇ ⁇ ⁇ torque ⁇ ⁇ .
  • the test voltage for identification of the induced voltage V M generated when the motor power is turned off can be measured by the inertial rotation test.
  • Fig. 24 shows a model of this inertial rotation test.
  • Fig. 24 shows a model of the inertial rotation test from the moment the motor power is turned off in a no-load state to the moment it stops.
  • the insulation resistance Rc is omitted because it is a very small current.
  • the motor model of the inertial rotation test shown in Fig. 24 is as follows.
  • the first and second rows are state equations, and the third to fifth rows are output equations.
  • the transient test model shown in Fig. 23 is used for the identification example of the transient internal characteristic value, and the model of the inertial rotation test is not used.
  • the motor of the operation model can be incorporated between the voltage V M and the current I M that connects the battery and the motor in the motor actual load transient test model shown in Figure 21.
  • This operation By incorporating a switch, the actual load transient test model shown in the figure can reproduce the motor start / stop, forward / reverse rotation, and electric brake operating state by switch operation. The simulation results of this model will be described after the identification of the transient state.
  • FIG. 25 is a circuit diagram of an operation switch incorporated between a battery and a motor.
  • Figure 26 shows the functional model of this switch circuit.
  • the resistance RL in FIG. 26 is the braking resistance for the electric brake. Also, the contact resistance and insulation resistance of the switch are not considered.
  • Operation switch in FIG. 26 S ws to start and stop the motor, and a S WB for selecting the necessity of S w have electric brake for the forward and reverse rotation operations.
  • the operation signals for operating these are represented by "1" and "0" for the 0N / 0FF of the switch.
  • the function of each switch is as follows.
  • the operation system of the motor including the switch mechanism described above can be rearranged by using the telescopic system.
  • the minimum functions required to drive the motor are modeled. Therefore, the nonlinear characteristics of semiconductors and the transient response of electronic circuits are excluded.
  • control is performed by changing the 0N / 0FF ratio of power supply in a cycle that does not affect the motor speed.
  • Switching method can be implemented by switch between the S ws in FIG. 26 periodically.
  • An electronic circuit diagram similar to this method is shown in Fig. 27, and its functional model is shown in Fig. 28. Each figure is a model that includes a battery.
  • Figure 27 is converted into a base current to operate 0N / 0FF transistors T R and a signal voltage E CNT rectangular wave applied from the outside by the resistance of the transistor T R.
  • R B is the battery voltage and the internal resistance.
  • D r wheeling diode in the drawing, a function of returning the energy Indakutansu is stored in the motor ⁇ generated when OFF the transistor motor to motor, inductance transistors protect from high voltage induced There are two of working.
  • the mechanism model of the switching signal generator is omitted.
  • the switching operation in Figure 28 changes the ON conduction state to a low resistance R. N , OFF cut off state High resistance R. Expressed as FF and switch between the two.
  • the function of the wheeling diode is represented by the condition judgment SWD and the conducting resistance RD indicated by a hexagonal frame.
  • Select FF Select the switch variable. ⁇ S WE —. Perform in.
  • the energy stored in the inductance is determined by determining the timing of its release by the negative electromotive force of the inductance, and via the conduction resistance R D of the wheeling diode. Return to the motor.
  • the braking resistance RL shown in Fig. 26 and the resistance RD in Fig. 28 seem to be the same at first glance, the former works with a positive motor induced voltage, and the latter works with a negative back electromotive force due to inductance.
  • an electronic circuit for controlling the motor by continuously changing the motor current or voltage is as follows.
  • Basic functions of the motor is converted to a given current Te torque coefficient chi tau Niyotsu the driving torque. Therefore, when electronically controlling a motor, the basic function of constant current control is to set the target current freely and maintain it.
  • Figure 29 is one of a control circuit for maintaining the output current I s proportional to the value of the specified current I CNT.
  • FIG. 29 shows an operational amplifier or the like in which a triangle symbol has a high amplification factor inside.
  • the target current I CNT is converted to a voltage by the resistor R s and input to the + side of the amplifier.
  • the current I M to be controlled is converted into a voltage by the current detection resistor R E of amplifier - has a feedback control to return to the side.
  • E 0 and R B are internal resistance and the induced voltage of the battery.
  • the UT regulates the upper limit of the output current I M and indicates the limit of constant current control.
  • the output current I SL that exceeds this limit is the battery induced voltage E shown in Fig. 29. ⁇ Offset voltage E.
  • the voltage of FS determined by closed-circuit voltage drop due to the motor ⁇ resistor R M ⁇ current detection resistor R E ⁇ battery internal resistance R B.
  • the functional element of constant current control is E. Therefore, it is necessary to replace with the supply voltage V B applied to the functional element.
  • the current I S J taking this point into account is as follows.
  • Characteristics that have not been clarified so far are mainly transient characteristic values inside the motor.
  • the design values shown in Table 4 below or the initial characteristic values obtained from similar parts are given, and a step-like voltage is applied to the motor in the no-load state. Initialize characteristic values while updating characteristic values on a trial basis.
  • the procedures and methods performed here can be simulated on a computer.
  • Fig. 31 (1) shows the motor current I M [A] and the angular velocity ⁇ ⁇ [rad / sec].
  • the thin dotted line shows the raw data of the measured current
  • the thick dotted line the current I M MEe [A] obtained by processing the measurement results described later using a digital filter
  • the thick solid line the current I M _ SIM [ A] the thin solid line shows the motor angular velocity co M [rad / sec].
  • the thick solid line represents the current deviation ⁇ ⁇ ⁇ [A] of the initial value obtained by subtracting the current I M _MEC after processing by the filter from the current I M SIM obtained in the simulation.
  • the thin dotted line shows the current deviation AI PSe bombard[A] when the moment of inertia J M described later is identified.
  • the motor current I M was measured by connecting a shunt resistor R s of 50 [ ⁇ ] between the motor and the power supply.
  • the startup current measured at this time is a thin dotted line with a sharp fluctuation shown in FIG. 31 (1).
  • the severe fluctuations shown by the measured values are due to the motor brush and commutator, and are noticeable in the low rotation range immediately after startup. In particular, the sharp fluctuations that occur at the start of rotation depend on the rotation angle of the commutator with respect to the brush, and are prominent in small motors with few commutator contact pieces.
  • the result of signal processing of the measured data with a digital filter in order to remove this severe current fluctuation is the thick dotted line in the figure.
  • the filter characteristics were a low-pass filter with a cut-off frequency of 100 [Hz].
  • a phase delay of about 72 [msec] was generated between the measured data and the measured data. Therefore, the signal processing results in the same figure were made to coincide by advancing the rising point by the phase difference. As a result, the diagonally ascending components moved before 0 [sec] shown in the figure are ignored.
  • the identification procedure will be performed using this filtered data. However, in the filtering process, the current fluctuation occurring at the rise of the motor rotation is not completely eliminated, so this error is expected to greatly affect the identification result. Since this is an uncertain variation depending on the positional relationship between the brush and the commutator, identification will be performed taking this point into account.
  • the motor current I M obtained from the output state quantity of the output equation in the fifth line of equation (36) includes all characteristic values to be identified. Therefore, when identifying, it is necessary to understand the relationship between each target characteristic value and the motor current, make a hypothesis, and verify it through interpretation of the identification result. Therefore, the effect of each characteristic on the motor current is based on the following hypothesis.
  • the moment of inertia J M is proportional to the change in angular velocity (angular acceleration), and the change in angular velocity is large. It is considered that this has a strong effect during acceleration, and has no effect in the steady state where the change is small.
  • the inductance L M is proportional to the change in the motor current, which has an effect when the current fluctuation at the start is large, and has no effect in the steady state where the current is stable.
  • the viscous drag coefficient ⁇ ⁇ is proportional to the angular velocity, and as the angular velocity increases, it has an effect as a load of internal loss, and it is considered that the load becomes constant in a steady state.
  • each characteristic value contributes differently in the process of temporal transition from the moment of startup to the transition to the steady state. Therefore, if an index identifying the sensitivity of each characteristic value for the change of the motor current I M, can be inferred that a readily identifiable.
  • 3 and ⁇ ⁇ above were added to examine the time calendar sensitivity of steady internal characteristic values.
  • the simulation results in Fig. 31 (1) indicate that the simulation was performed with the initial values of the characteristic values, and the current deviation ⁇ ⁇ at that time was shown in Fig. 31 (2).
  • This current deviation AI ERR can be expressed by the following equation as the deviation between the current measurement value I MJ1EG (step SI in Fig. 33) and the simulation value I M SIM (same S2) (S3).
  • the current deviation ⁇ I ERR in FIG. 31 (2) is such that when the deviation is on the positive side, the value of the oscillation is higher than the measured value, and when the deviation is negative, the reverse is true. Also, at the moment of start-up, there are severe fluctuations. Therefore, in order to use the current deviation AI ERR as the sensitivity of the motor current I M to the characteristic change, it is necessary to remove the fluctuation, and the offset amount due to the current deviation AI ERR is also included in the sensitivity.
  • the fluctuation current deviation ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ of the characteristic representing the sensitivity is expressed by the following equation, and the fluctuation of the deviation is removed.
  • Ip- SIM shows the simulation value when the transient internal characteristic value is changed
  • AI ERR is the simulation of the initial value according to equation (51). shows a current deviation of the measured value I M MEG for translation value I M _ SIM.
  • Fig. 33 (2) to (5) show the results (S6) of obtaining the current deviation ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ when the characteristic values are changed by +10 [%] and one- .
  • the four figures shown in the figure are the chronological sensitivities when each characteristic value is changed.
  • the figure (1) shows the lower four figures shown in the figures (2) to (5).
  • the figure compares the respective sensitivities at the time indicated by the thin dotted line with respect to the figure, and stores these time calendar data.
  • Fig. 33 (1) shows that the characteristic becomes linear because the result of changing the characteristic by ⁇ 10 [%] is positive-negative symmetric. Then, ⁇ moment of inertia J M and the viscous resistance coefficient ⁇ becomes relationship between the motor current directly proportional, Indakutansu L M is the proportional positive and negative are inverted. In addition, the hypothesis on the relationship between the motor current I M and the characteristics described above almost agrees, and the fluctuation of the deviation is also eliminated.
  • identification is performed using the current deviation ⁇ ⁇ ⁇ — ERR when the characteristics in Fig. 33 are changed as the time calendar sensitivity.
  • the identification is repeated in the following procedure until the current falls within the allowable range (S4).
  • the identification of each characteristic value is based on the initial value current deviation ⁇ I ERR in Fig. 31 (2), where the positive current deviation is large in the area of 0.02 to 0.06 [sec]. sensitivity as shown selects the moment of inertia J M of high figure (2) (same S8) smaller (same S9).
  • starting the moment of change value DI ERR, as shown in FIG. 31 (2) is than that closer to the upper, to increase the inductance L M of FIG. 33 (4).
  • the current deviation Derutaiota ⁇ may be determined to be most affected by the moment of inertia J M and may be identified by changing only the moment of inertia J M.
  • FIG. 34 (1) is a diagram showing the current deviation 1 ⁇ shown in FIG. 31 (2) up to 0.06 [sec]. Point A in the figure indicates the amount of deviation to be reduced and its position (point at 0.03 [sec]).
  • Fig. 34 (2) shows the sensitivity of the moment of inertia J M at the point of 0.03 [sec] shown in Fig. 33 (1). At point A in Fig. 34 (1), the point of zero sensitivity (horizontal axis) is shown.
  • FIG. 34 (1) is a diagram showing the current deviation 1 ⁇ shown in FIG. 31 (2) up to 0.06 [sec]. Point A in the figure indicates the amount of deviation to be reduced and its position (point at 0.03 [sec]).
  • Fig. 34 (2) shows the sensitivity of the moment of inertia J M at the point of 0.03 [sec] shown in Fig. 33 (1). At point A in Fig. 34 (1), the point of zero sensitivity (horizontal axis) is shown.
  • Moment of inertia J M to be updated from Table 4, the 0 ⁇ 4X 10- 6X (1-0.168) 0.3328 X 10-6.
  • the upper side is an equation for the characteristic value correction rate] 3 and the lower side is the updated characteristic value equation.
  • the variables in the equation are: (t) [A] is the current deviation at the time t of the initial value current deviation AI ERR , and (t) [A /%] is the sensitivity of the characteristic value at time t.
  • M _ NEW be updated after the characteristic values.
  • P M _OLD is a characteristic value before the update.
  • the characteristic value is not proportional to the motor current (when the time-of-day calendar sensitivity is asymmetric), or the change range of the characteristic value greatly exceeds ⁇ 10 [%], the sensitivity must be calculated again from equation (52). It is necessary to repeat the identification to find out.
  • Table 5 shows the characteristic values obtained by the above transient identification procedure. For the test data for identification, the results of a no-load test with the set torque of the constant torque transient test set to zero were used. Table 5
  • FIG. 35 shows the simulation results reflecting the transient identification results. The simulation was performed by giving the characteristic values of the transient identification results in Table 5 and the steady-state identification results in Table 3 to the execution governing equation (35) of the constant torque transient test model shown in Fig. 23.
  • the operating condition model of Fig. 26 is incorporated into the actual load transient test model shown in Fig. 21 to show the operating state of the actual machine. This can be a model of a virtual test to be reproduced (see Figure 42 below).
  • the simulation result is shown. The simulation was performed by giving the characteristic values of the electric arm in Table 6 below to Equation (41).
  • Stopper radius L s [m] 0.04 The characteristic values other than those in Table 6 are the same as those of the motor model after identification.
  • the simulation result of starting and stopping the motor is as follows. Forward reverse switch S WL is 0FF, while the brake switch S WB is OFF, giving a load of 2 [N'm]
  • the power switch S ws launch motor is turned ON after 120 [msec], given the load After 280 [msec], turn off the power switch Sws .
  • Figure 36 shows the simulation results.
  • Figures 36 (1) to (4) show the motor current I M [A], load torque T L [Nm] and motor voltage V M [V], motor angular velocity co M [rad / sec ], and arm operating angle, respectively.
  • 0 R [deg] is shown.
  • Load motor current I M is increased from the time of addition, the angular velocity omega Micromax is reduced. At this time, the change in the operating angle 0 R is slightly slower.
  • Figure 37 is an example in which stopped with and without the electric brake according to 0FF / 0N braking Suitsuchi S WB.
  • the figure, forward and reverse rotation switch S WL is stopped at forcibly slip Topa power switch S ws activated in the ON at OFF, reversed by the forward reverse switch S is turned ON after 0. 6 [sec], This shows a state in which the motor was forcibly stopped again by the stopper on the opposite side, and after 1.4 [sec], the power switch Sws was turned off and the motor was stopped.
  • Figures (1) to (4) show, in order, motor current I M [A], arm operating angle 0 R [deg], motor angular velocity co M [rad / sec], and motor torque T M [Nm]. Is shown.
  • the motor is compressed by absorbing the maximum torque of the motor by the flexible structure of the stopper rubber.
  • the arm is pushed back by the compression force due to the deflection of the stopper.
  • the effect of the electric brake appears in the stopped state after 1.4 [sec], and as shown by the solid line, the motor idle rotation due to the stop reaction force is well absorbed.
  • Force Motor angular velocity ⁇ ⁇ and arm operation angle ⁇ We know from ⁇ .
  • Functional components embedded in products have a structure in which functional components are assembled in their input / output units and work in cooperation with each other.
  • a motor test requires a driving battery and an electric arm serving as a load.
  • the operation system shown in Fig. 25, Fig. 27, Fig. 29, etc. is also required to control the motor.
  • the test model that is identified using the test data of the actual equipment needs to model the drive source of the DUT and the functional components that are the loads.
  • their functions and behaviors can be standardized as the specifications and test standards of the DUT. Anything that behaves and reproduces the behavior as standardized can be used as a common alternative to each test method.
  • test equipment and test model can also be used to reassemble a group of devices under test with different parts specifications in a nested manner.
  • the motor model 1 has a nested structure with respect to the test reproduction model 22
  • the reproduction model 2 has a drive model 21 such as a battery and an operation model and a load model such as a load generator model. 22, an observation model 23 for observing the state quantity of the motor model 1, and a characteristic updating model 24 for updating the internal characteristic values.
  • the drive circuit device 4 handles the battery and the operating system that are the drive source of the motor under test 3, the load generator 5 and the electrical load 6 handle the mechanical load of the motor 3, and the drive model 21 and the load model 22 Modeled and identified.
  • the relationship between the actual test equipment and each model is such that the former drive model 21 controls the drive circuit device 4 via the drive system control equipment 71, and the latter load model 22 via the load system control equipment 72.
  • the load generator 5 is controlled.
  • the measured value of the motor 3 is measured by the measuring device 8 and provided to the arithmetic unit 9.
  • the arithmetic unit 9 updates the characteristic update model 24 based on the observation value of the observation model 23 and the measurement from the measuring device 8.
  • the motor generator model shown in Fig. 38 corresponds to the model in which the battery on the left side of Fig. 21 and the circuit of the operating system in Figs. 26, 28, and 30 are connected.
  • the load generator model 22 is the arm on the right side in Fig. 21. It corresponds to the mechanism and the constant torque generation model shown in Fig. 23.
  • the operation and behavior to be reproduced on the former model is reproduced by the drive circuit device 4 by the drive system control device 71 and given to the motor 3 to be tested. Similarly, the load state given to the motor 3 is reproduced on the load generator 5 by controlling the electric load 6 by the load system controller 72.
  • the steady test data generated from the motor 3 is measured by the measuring device 8
  • the arithmetic unit 9 receiving this data gives the governing equation of the steady-state function model, that is, the steady-state internal characteristic value to the motor model 1. This completes the steady state identification.
  • the reproduction model 2 changes the drive model 21 and the load model 22 to a transient test model in order to perform transient identification. Accordingly, the transient test is executed, and the transient test data is provided from the measuring device 8 to the arithmetic device 9.
  • the arithmetic unit 9 compares the value obtained by substituting the already calculated steady-state internal characteristic value into the internal characteristic value input from the observation model 23 with the measurement data from the measuring instrument 8, and the error between the two becomes small to an allowable range.
  • the internal characteristic value of the motor model 1 is appropriately updated by the characteristic update model 24 as described above. This completes the transient identification and completes all identification work.
  • Models that reproduce the functions, performance, and characteristic values of parts or products composed of parts are identified by test data of the actual state, and various evaluations are performed instead of actual equipment by verifying the internal characteristic values and reproducibility.
  • the test can be used as a virtual prototype (virtual prototype) acting on a computer. This section describes an example of applying this virtual prototype to product development.
  • the figure shows the relationship between the development process up to the planning stage, design stage, trial production, and test stage, and modeling and identification performed in parallel.
  • the figure shows a process that incorporates the concept of concurrent parallel development (concurrent concurrent "near link”) in which each product development process is performed in parallel.
  • the modeling process starts with the modeling of the abstract product target at the planning stage.
  • verification is performed, identification is finally performed using test data of prototypes, and a virtual test is performed in which various evaluation tests are performed by computer simulation using this identification model.
  • the abstract model at the planning stage is a model that reproduces the vehicle performance that is the target characteristic of the planned vehicle, such as acceleration time of 0 to 400 [m], stationary fuel consumption performance, acceleration performance, etc.
  • Power characteristics Verifies the feasibility of target characteristics with a model that combines characteristics such as gear ratios.
  • the model is decomposed in accordance with the basic functional component configuration method, such as the engine, transmission, and body, to achieve the target characteristics, and the internal characteristic values of each functional component are clarified. Modeling is performed while verifying the functions and performance required for each functional component and the achievability of the target characteristic value.
  • the model created in the above process is decomposed from the abstract model at the planning stage into lower-level models according to the component configuration, and is a systematic model that is hierarchized from products to components and their details. .
  • the identification is performed based on the data of functional components and vehicle test shown in the lower part of Fig. 39.
  • the identification and necessary tests are divided into the steady-state and transient states described above, and the steady-state test is performed as shown in Figs. 9 to 13, and the transient test is performed as shown in Figs. 21 to 30.
  • the test model is identified based on the test data. In the identification performed here, it is possible to first integrate the identification results of each test model performed for each functional component according to the component configuration to identify the product model.
  • the electric actuator model is converted to a test model, and the identified internal characteristic values are converted to the existing values.
  • partial identification can be performed by focusing on the uncharacterized internal characteristic values of the motor model.
  • the part model thus identified is determined as a virtual prototype of the part that reproduces the function and performance of each part.
  • a product model in which the identified part models are connected to each other and integrated is determined as a virtual prototype that reproduces the product.
  • these models were converted into test models that match the test method as described above, and the results were identified while comparing and evaluating the reproducibility and actual test results, and examining the differences between the two. is there.
  • the figure shows a model of virtual prototype 11 and a set of test standards 12 applied to it.
  • this is a basic configuration example of the virtual test model 10.
  • the virtual prototype in this model is composed of two types: a functional part model that has been identified, and a functional part model that provides design values and characteristic values of similar parts during a virtual test.
  • the distinction between the two uses the former as a model of parts that have basic functions that govern the functions and performance of the product, and the latter as a way to expand to a wide variety of products with different characteristic values depending on the product usage, structure, shape, etc. Become a model.
  • the product model that combines these two methods is used to evaluate products over a wide variety of products, and to evaluate the diversified product group by combining the former model of the identified basic function with the latter model of the derivative function with different characteristic values. This indicates that the test evaluation can be performed by a virtual test.
  • FIG. 40 a simple model of the vehicle virtual prototype in FIG. 40 can be represented in FIG.
  • the figure shows a functional model in which engine and transmission functional parts are modeled and integrated as a powertrain (PZT), and a functional model in which different types of vehicles are modeled as vehicle bodies due to their structure and other factors, and both are integrated as vehicles.
  • PZT powertrain
  • T e ⁇ f b is an engine-transmission and the transmission-angular velocity omega theta-v b and the flow quantity is position difference amount between the vehicle body.
  • each characteristic of the engine is inertia moment J e ⁇ viscous drag coefficient S e ⁇ internal torque T e .
  • D e ⁇ T e therein a rotary one torque characteristics which receives the slot torr opening alpha beta ⁇ atmospheric pressure p e ⁇ outside temperature t e, the partial line formulated with gradient D e, engine speed There represents a torque generated at the time of "0" as T e.
  • Each characteristic of the transmission is a transmission ratio N final gear ratio N d ′ rigidity C p of the output shaft.
  • the last vehicle has a tire radius R T ⁇ Vehicle mass M b ⁇ Driving resistance D b ⁇ Trave road slope ⁇ . Since the characteristics of the body characteristics R T ⁇ M b ⁇ D b differ depending on the body structure, etc., it is necessary to rearrange them for each vehicle type.
  • control characteristic values of the engine control unit and the transmission control unit that control the engine and the transmission have been identified in advance by test data.
  • the model under test which is the target of the actual machine test, can be converted to a test model
  • the test standard is a driving operation model, an environmental condition model, and the execution result of the virtual prototype as an observation model.
  • the observation data reproduced by the virtual test and the test data of the actual machine test can be identified by comparing and evaluating the two. This indicates that the virtual test model and the test model for identification can be shared.
  • this virtual test device (model) consists of an identification model 9 (corresponding to the arithmetic unit in Fig. 38), which models the identification method and procedure and updates the internal characteristic values of the virtual prototype, and a virtual test that reproduces the data.
  • an identification model 9 corresponding to the arithmetic unit in Fig. 38
  • a virtual test that reproduces the data.
  • the evaluation model 35 to verify the validity, it is possible to have consistency in the actual test, identification, and virtual test.
  • Fig. 42 these are related by inputting the actual machine test data and the evaluation model, and the results of the evaluation model to the identification model. If the former causes a problem in the pass / fail judgment result of the virtual test, it is re-evaluated by performing an actual test as shown by the dotted line.If there is a problem with the identification result of the virtual prototype, the latter is re-executed. It is a procedure that enables identification.
  • Virtual prototype 1 corresponds to the motor model shown in Fig. 38, and is a model that reproduces the function, performance, and characteristic values of products and parts, and consists of a mechanical system related to the mechanism and structure, and a control system model that controls this. Is done.
  • Driving operation model 31 is a model that operates virtual prototype 1 under the same operating conditions as the actual machine. For example, there are accelerator operation and shifting operation of a car and braking.
  • Environmental condition model 32 is a model that reproduces the effects of virtual prototype 1 under the same conditions as the operating environment of the actual machine. For example, the driving route when the car runs on the market ⁇ Temperature-Humidity ⁇ Barometric pressure.
  • the observation model 23 is a model that reproduces the data of each measurement point measured in the actual machine test on the model, and data that is difficult to measure with the actual machine can be observed on the model. is there.
  • the internal characteristic update model 24 is a model that updates the internal characteristic values of the virtual prototype based on the identification result, as shown in FIG.
  • the actual machine test section 33 shows a test that has been performed in the past, and a measuring instrument 34 in which the test data is taken into a computer in real time.
  • the virtual prototype 1 will reproduce the reproduced data obtained as a result of the simulation at this time.
  • the evaluation model 35 it is necessary to compare the reproduced data with the evaluation criteria specified in the test standards to determine whether the reproduced data of the simulation result is valid (validity of products and parts) instead of the actual machine test. It is evaluated by.
  • the evaluation model 35 applies the operating and environmental conditions to the virtual test section 30. Change to indicate re-identification. As a result, as shown by the dotted line in FIG. 42, the operating conditions and the environmental conditions are given to the actual machine testing unit 33 from the models 31 and 32, respectively.
  • the evaluation model 35 instructs the identification model 9 to re-identify if the deviation between the actual device test data from the actual device test unit 33 and the reproduced data via the measuring device 34 is large. Since the identification model 9 receives the actual machine test data and corrects the internal characteristic values of the virtual prototype 1 by the internal characteristic update model 34, the evaluation model 35 is evaluated again through the observation model 23. As a result, the same model 9 updates the internal characteristic values of the virtual prototype 1 so that the deviation between the actual machine test data and the reproduction data is minimized.
  • an evaluation is made of a modified example (for example, a modified example by vehicle type) in another virtual prototype 1.
  • a modified example for example, a modified example by vehicle type
  • the virtual prototype 1 can be tuned to the optimal state for each vehicle type.
  • Fig. 43 shows an example of a test device for a transmission that incorporates this virtual prototype.
  • the figure shows a device that reproduces the drive characteristics of the engine and the load characteristics of the vehicle using a drive motor and a load generator, and performs an actual test of the transmission alone in accordance with the actual use conditions.
  • This device derives the performance required for vehicle travel from the engine performance that is the driving source, and performs evaluation tests on various speeds, such as acceleration / deceleration performance and gear shift shock, related to gear shifting with actual equipment. is there.
  • a test device 33 is composed of a drive motor 4 for driving a transmission, a load generator 5 serving as a load thereof, an electric load 6, and a measuring instrument 8 for measuring the operation state.
  • a virtual prototype 11 of the drive motor 4, the load generator 5 and the transmission 50 is connected to the test device 33, and the driving state of the vehicle is reproduced by this.
  • Drive system controller 71 and load system controller 72 that faithfully reproduce with load generator 5 It has.
  • These control devices 71 and 72 give the drive torque of the engine to the transmission 50 by the drive motor 4, and reproduce the load torque given by the vehicle body to the transmission 50 with the load generator 5 and the electric load 6.
  • These models of the drive motor 4 and the load generator 5 are both virtual prototypes 11 that have been identified, so that the function 'performance' behavior of the engine and the vehicle body can be reproduced in the test apparatus 33.
  • FIG. 43 A virtual prototype that models these drive motor 4, transmission 50, and load generator 5 is shown in FIG.
  • the operation system models 31, 38, and 39 and the environment model 32, which are input to the transmission model 1 in Fig. 43, are the models of the test standards described above, and the former inputs the driver's operation conditions.
  • Each observation system model 23, 37, 40 is a model that observes the state quantity inside each virtual prototype.
  • the motor model 13 of the drive system in FIG. 44 is composed of the motor, battery, and constant current control models in FIGS. 6, 4, and 30. Note that some internal characteristic values of the motor model 13 are omitted to simplify the model.
  • the load generator model 14 is composed of Fig. 4 and the electric load is composed of the braking resistor on the left side of Fig. 13, and some internal characteristic values are omitted.
  • Fig. 44 shows the angular velocity co e connecting the drive system motor model 13 and the transmission model 1 ⁇
  • the input torque T e is the target value of the drive system controller 71, and the speed v b of the load generator model 14 And the driving force f b are given as target values of the load system controller 72.
  • the driving torque T e of the drive dynamic motor 4 can be reproduced by the constant current control model of Figure 30, the control to the control current I CNT in the operation system for adjusting the current of the drive motor.
  • the load torque of the load generator 5 can be reproduced by changing the motor model of the braking test in FIG. 13 to a braking resistance value via an operation system. Further, this load torque may incorporate the constant current control model shown in FIG. 30 and its device, which is the same as the drive motor, instead of the braking resistor.
  • the test device 33 shown in FIG. 43 includes an evaluation model provided in the arithmetic unit 9 when a difference occurs between the test result of the transmission 50 and the reproduction result of the virtual prototype 11 (see FIG. 42). Evaluated this, using the identification model (see Fig. 42) also provided in the arithmetic unit 9. An internal characteristic update model 24 for identifying and updating the internal characteristic values of the transmission model (virtual prototype) 1 is incorporated.
  • FIG. 45 An example of the actual test equipment with this PZT and load generator is shown in Figure 45.
  • the same PZT 51 is mounted on a vehicle body with a different structure shown in Fig. 41, and various types of vehicles are subjected to actual machine tests to verify the suitability of the P / T 51 for vehicles with different vehicle body characteristic values. It is.
  • the virtual prototype 1 of the P / T 51 is a combination of motors, gasoline engines, diesel engines, and other types of motors, as well as transmissions such as automatic transmissions, manual transmissions, and continuously variable transmissions. Requires many types. Therefore, each of these virtual prototypes 1 is to be rearranged by the model rearrangement device 25.
  • the virtual prototype 1 of the PZT 51 has a control model that reproduces the software of the control unit for the engine and the transmission, and controls the model of the virtual prototype 1 at the same time via the control input / output device 36.
  • the actual engine and transmission can be controlled directly.
  • control characteristic value of the control model is updated through the internal characteristic updating device 24 so as to increase the amount of fuel.
  • a simulation using the virtual prototype was used to confirm the effects of measures to change the control amount and the adverse effects on fuel consumption and exhaust gas, etc., which would be a concern with increasing the amount, and finally, using a virtual test device
  • a functional model of a component is created based on a displacement amount and a flow amount representing the intensity and amount of energy applied to the component, Since the stationary internal characteristic value in the transient state of the functional model is identified, and the transient internal characteristic value in the transient state of the functional model is identified using the identified stationary internal characteristic value, the energy specification It is possible to model the function of all articles that govern the two-dimensional quantity of difference and flow.
  • a function model having the characteristic values identified by such an identification device is incorporated in a virtual test device as a virtual prototype, and operating data and environmental conditions are given to obtain reproduction data from the virtual prototype. If the system is configured to compare the actual machine test data and the reproduced data with the operating conditions and environmental conditions and re-identify as necessary according to the comparison result, it will be performed during the design, prototype, and test development process. This eliminates the need for actual equipment testing, which can shorten the period and reduce development costs.

Description

明 細 書
特性値同定方法及び装置 技術分野
本発明は、 特性値同定方法及び装置に関し、 特に製品を構成する部品の特性値 同定方法及び装置に関するものである。 背景技術
従来の特性値同定方法及び装置としては、以下の二通りのものが知られている。 まず、 特願平 6- 140081号、 同 8-18946号、 同 9-287161号等に開示されたもの がある。 これらの従来技術においては、 被試験物 (部品) の振動試験により得ら れた周波数応答関数(FRF)の測定データから、 固有振動数、 固有モード、 及びモー ド減衰比を同定するという手段を採用している。
次に、 特性行列同定法と呼ばれるものがある。 この方法は、 被試験物 (部品) の振動試験により得られた加振力と応答の時刻暦測定データから、 力学系におけ る 「力のつり合い」 則に基づいて定式化された運動方程式の係数である 3種類の 特性行列、 すなわち質量行列、 減衰行列、 剛性行列を同定するという手段を採用 している。
一般的に、 機械には、 何らかの形で運動エネルギーを生成する動力源があり、 この動力を伝達する機構■動力を利用して仕事を行なう機構など、 多くの部品で 構成されている。 また、 これらの機械を構成する部品には、 電気系 '機械系 ' 流 体系等の物理単位系を根拠とする部品が有機的に結合されている。
このように多くの理論的背景が異なる多くの部品を再現するモデルは、 個々の 部品や機構の汎用性の高さにも関わらず、互いの理論的な関連性を無視して、各々 がそれらを包含する物理的単位系やそれらの用途に従って個別にモデル化し同定 しているのが実状である。 このため、 機械系特有の手法に基づく上記の二通りの 従来技術は、 機械系の振動という特定の現象にしか適用できないという問題があ つた。
また、 これらの従来技術では、 エネルギーを規定する 「量 (位差量) J と 「強さ (流動量) J という二次元量に対して 「強さ」 という一次元でしかモデル (部品) の同定を行っていない。 すなわち、 エネルギーを構成するこれらの 2種類の量の 各々を支配する法則の両方を当て嵌めていないため、 速度や加速度の連続性が同 定されたモデル上に表現されておらず、 部品同士の結合が困難であるという問題 力 sあった。
さらに、 従来技術では、 モデルの構造すなわちモデルを構成する各特性の位置 関係を示しているだけで、 各特性の機能を表現していないため、 同定により、 各 特性が複合して発現する構造上の現象、 例えば固有振動数と固有モード形状、 あ るいは構造全体の特性行列を明らかにできるだけであり、 対象物の機能を支配す る各特性値を直接明らかにすることはできなかった。
従って本発明は、 個々の部品を組み合わせた製品と同じように、 異なる物理単 位系に跨って各モデルを展開して全体モデルに統合できる特性値同定方法及び装 置を提供することを目的とする。 発明の開示
本発明において、 製品,部品 (以下、 単に部品と称する。) に関する機能モデル の内部特性値を同定する基本的な手順は、 図 1に示すようになる。 この図は、 機 能モデルが定常特性値と過渡特性値とを包含したモデル化手法であることを生か した同定手法を示している。
まず、 手順 1でモデル化された機能モデルの内部には、 元々定常特性値と過渡 特性値が含まれている。 従って、 請求の範囲 1 に係る本発明における機能モデル の同定は、 これらの内部特性値を定常同定手順 2 と過渡同定手順 3に分けて同定 する。 すなわち、 同定の基本手順としては、 定常特性値は過渡状態の干渉が無く、 過渡状態には定常特性値が干渉するので、 定常同定手順 2 の後に過渡同定手順 3 を実行する。
定常同定手順 2では、さらに請求の範囲 2〜5により以下の手順を含んでいる。 まず、 手順 21では、 部品の機能モデルから定常状態の機能 ·性能■特性を再現す る定常機能モデルを求める。 この定常機能モデルは、 過渡特性を除いた定常特性 のみを包含したモデルとなる。 手順 22では、 同定対象となる部品の定常試験を行 なって、 定常試験データを収集する。 手順 23では、 この試験データを使って定常 内部特性値を同定し、 手順 24により機能モデルに与える。
次に、 過渡同定手順 3は、 請求の範囲 6〜9により以下の手順を含んでいる。 ま ず、手順 31では、 同定対象となる部品の過渡試験モデルを作成して試験を行い、 過渡試験データを収集する。 手順 32では、 この試験データを使って機能モデルの 過渡内部特性値を同定する。 この過渡同定手順 3には、 手順 4に示す如く、 手順 24で同定した定常内部特性値を反映させる。
以下、 この手順に沿って、 機能モデルを同定するための試験モデルと同定手法 についてこれを簡単に説明できるモータを例にとって述べる。
まず、 各請求の範囲に共通な手順 1の機能モデルについて、 直流モータを例に とって以下に説明する。
<モータのモデル化〉
( 1 ) モータの基本機能
モータは、 電気工ネルギを入力し、 これを回転エネルギに変換して出力するこ とを基本機能とする。 このときのエネルギー変換は、 モータの電気系に電圧 VMと 電流 IMが加えられて回転系から角速度 ω Μと トルク TMが出力される。 また、 モー タ内部には損失特性 · 蓄積特性 ·側負荷が内部負荷として包含され、 これらがモ ータ固有の挙動と損失などを決定している。
直流モータの電気系と回転系の間には、 電流と トルクの比で表わすトルク係数 % T [Nm/A]と、角速度と誘起電圧の比で表わす速度係数 X ω [V/ (rad/sec) ]が知られ ている。 そこで、 これらの係数を基本機能にして入出力状態量を直接変換する理 想的なモータモデルは、 次式で表わすことができる。
ΙΜ 2Λ· a
'式 (1)
V 1 p
χω =—— ^ x lO"
ωΜ 2π a この式(1)は、 Pが電機子の極数、 aが電機子並列回路数、 Zが全導体数、 が 1極当たりの全磁束で、 これらはモータ構造で決まる特性である。 また、 磁束 φ は、 界磁に永久磁石を使用する他励式モータでは前者と同様に構造で決まり、 界 磁卷線を持つ自励式モータでは電気系の状態量に影響される。 この式(1)は、 直流 発電機にも適用できる直流回転機共通の基本式である。
式(1)の トルク係数; ^ と速度係数 χ ωは、 電流から トルク、 または角速度から 電圧に物理単位系変換を同じ式で行なう。 そこで、 この係数をここではモータ定 数と呼び、 ΜΜで表わす。 このモータ定数と内部負荷の関係は、 この係数を境に電 気系と回転系をモータの内部負荷と考えることができる。 このモータ定数 ΜΜの基 本機能と内部負荷の関係を組み合わせた、 モータモデルの基本形を図 2に示す。
この図 2は、 電気系の入出力状態量が電源に接続され、 機械系の入出力状態量 が外部の機械負荷と結合される。 また状態量の流れは、 下側が電源の電流 ΙΜを ΜΜ で変換して外部負荷を駆動する出力トルク τΜの流れとなる流動系を表わし、 上側 が外部負荷から受けた角速度 ω Μを ΜΜでモータの誘起電圧に変換して電源に返す 電圧 VMの流れとなる位差系を表わしている。
これにより、 機械系と電気系が、 位差量というエネルギーの強さと、 流動量と いうエネルギーの量で結合されたことになり、 力のつり合いと速度の連続性とい う二次元のエネルギー則を満たすことができる。
( 2 ) モータの機能モデル
モータモデルの電気回路図は、 図 3で表わされる。
同図の電気系は、 RMが巻線抵抗、 LMがインダクタンス、 Rcが巻線の絶縁抵抗で ある。 また、 回転系には、 JMの慣性モーメン ト、 DMの粘性抵抗、 及び TMFの摩擦ト ルクを持っている。 これらの関係を表わした機能モデルは図 4 ( 1)及び(2)で表わ される。 尚、 このような機能モデル自体については、 特開平 9— 91334号公報に既 に開示されている。
図 4 ( 1)は、 モータ定数 MMの右側が回転系内部負荷となり、左側が電気系内部負 荷となる。 このモデルは、 電機子に電流 IMを供給するブラシの電圧降下 EMBと回 転系の摩擦トルク TMFを側負荷と して持つ。 両者の影響を無視するときは、 TMF = 0 および EMB = 0 とすれば良い。 尚、 同図の xMと xLは内部状態量である。 また、 モ ータ定数 MMには、 トルク係数 χ τと速度係数ズ ωのバラツキを考慮して、 次の速度 補正係数 δ Μが追加されている。 Χ .. τ. ! '式 (2)
ΜΜ = χτ
のような図 4 ( 1)のモータの機能モデルの支配方程式は、 次式で表される,
'式 (3)
Figure imgf000007_0001
この式(3)は、 1〜2行目が状態方程式、 2〜4行目が出力方程式になっている。 尚、 式(3)は、 図 4 (2)に示す以下の手順で導出することができる。
白丸は、 入力される状態量を加算して出力状態量とする。
黒丸は、 出力される状態量は入力する状態量に等しい。
四角で表わした特性は、 入力状態量との特性の積を出力状態量とする。 X印の付いた白丸は、 入力状態量又は入力信号の積を出力する。
一印の付いた白丸は、 状態量を負にする。
三角は、 入力される状態量の微分量を積分して出力状態量にする。
変数名が書かれた大きな白丸は、 機能モデル内部で生成される状態量を側 負荷と して表わしている。
( 3 ) モータ電源との結合
次に、 モータの電源となる電池についてモデル化する。 電池の回路図を図 5に 示し、 この機能モデルを図 6に示す。 図 6の電池は、 電圧 VB ·電流 IBが図 4 ( 1) で示すモータの電圧 VM■電流 IMに接続される。 また、 同図の特性は、 E。が電池の 誘起起電力、 REが電池の内部抵抗である。
図 5の電池の支配方程式は、 次式のようになる。
1
[ i 。 '式 (4)
1
次に、 モータモデルと電池モデルの結合は、 式(3)に式(4)を代入することによ り次式で与えられる。 式 (5)
Figure imgf000008_0001
この式(5)は、 1〜2行目が状態方程式、 3〜5行目が出力方程式を示している, 同式の抽象化された等価ァドミタンス Y。と電流源 I。は、 次式で表わされる。
1
式 (6)
/ = YF 式 (7)
このように本発明に係る特性値同定方法では、 部品に加わるエネルギーを表わ す位差量及び流動量に基づく該部品の機能モデルを用いており、 この機能モデル の作成を第 1の手順として、 該機能モデルから定常状態における定常機能モデル へ変換して定常内部特性値を同定する第 2の手順と、 該定常内部特性値を用いて 該機能モデルの過渡状態における過渡内部特性値を同定する第 3の手順とを備え たことを特徴としている (請求の範囲 1 )。
このようにして本発明の特性値同定方法では、 位差量と流動量というエネルギ 一則で部品の機能モデルを作成し、 その内部特性値を定常同定してから過渡同定 したので、 全ての部品の特性値を正確に同定でき、 統合した製品のモデル化を可 能にしている。
上記の第 2の手順は、 該定常機能モデルから少なく とも 1つの定常試験モデル の内部特性値を求める第 1 のステップと、 該定常試験モデルに対応した試験を行 つて定常試験データを収集する第 2のステップと、 該定常試験データに基づいて 該内部特性値の定常内部特性値を同定する第 3のステップとで構成することがで きる (請求の範囲 2 )。
上記の第 1のステップでは、 該内部特性値を、 該機能モデルの該定常状態にお ける支配方程式から求めてもよい (請求の範囲 3 )。
該また、 上記の第 3のステップでは、 該支配方程式を回帰式に変換し、 該回帰 式の回帰係数から該定常内部特性値を求めてもよく (請求の範囲 4 )、該定常内部 特性値を既知の要因と未知の要因とに分け、 該未知の要因の定常内部特性値を同 定してもよい (請求の範囲 5 )。
さらに、 上記の第 3の手順は、 該機能モデルの過渡状態における少なく とも 1 つの過渡試験モデルの内部特性値を求める第 1のステップと、 該過渡試験モデル に対応した試験を行い過渡試験データを収集する第 2のステップと、 該過渡試験 モデルの内部特性値に該定常内部特性値を代入して過渡再現データを生成する第 3 のステップと、 該過渡再現データと該過渡試験データとの誤差に基づいて該過 渡再現データを補正し、 以つて過渡内部特性値を同定する第 4のステップとで構 成することができる (請求の範囲 6 )。
上記の第 4のステップでは、 該誤差が許容範囲内にないとき、 該誤差が許容範 囲内になるまで該過渡再現データ内の所定の過渡内部特性値を繰り返し補正し、 該許容範囲内になったとき該過渡内部特性値が同定されたものとすることができ る (請求の範囲 7 )。
また、 上記の第 4のステップでは、 予め各過渡内部特性値を一定の割合で増減 した時の初期値に対する変動偏差を時刻暦感度として計算しておき、 該時刻暦感 度の内、 最大感度を有する過渡内部特性値を該所定の過渡内部特性値と して選択 する (請求の範囲 8 ) 力 \ 該誤差と類似した該時刻暦感度を有する過渡内部特性 値を該所定の過渡内部特性値として選択することができる (請求の範囲 9 )。 なお、 この第 4のステップでは、 該最大感度の時刻が異なる複数の過渡内部特 性値を、 該所定の過渡内部特性値として同時に選択してもよい (請求の範囲 10)。 また、 本発明に係る特性値同定装置は、 該部品の機能モデルの入子手段と、 該 機能モデルの定常状態における少なく とも 1つの定常試験モデル及び過渡状態に おける少なく とも 1つの過渡試験モデルを再現する試験再現手段と、 該定常試験 モデル及び過渡試験モデルにそれぞれ対応した定常試験及び過渡試験を行う該部 品の試験装置と、 該試験装置により該部品の定常試験及び過渡試験を行ったとき の定常試験データ及び過渡試験データを収集する計測器と、 該定常試験データを 用いて該定常試験モデルの定常内部特性値を同定し、 該定常内部特性値を該過渡 試験モデルに挿入して過渡再現データを生成すると共に該過渡再現データと該過 渡試験データとの誤差に基づいて該過渡再現データを補正し、 以つて過渡内部特 性値を同定する演算装置とを備えることができる (請求の範囲 11)。 これにより、 同種類の機能モデルの同定を迅速に行うことが可能となる。 上記の演算装置は、 該誤差が許容範囲内にないとき、 該誤差が許容範囲内にな るまで該過渡再現データ内の所定の過渡内部特性値を繰り返し補正し、 該許容範 囲内になったとき該過渡内部特性値が同定されたものとすることができる (請求 の範囲 12)。
また、 上記の演算装置は、 予め各過渡内部特性値を一定の割合で増減した時の 初期値に対する変動偏差を時刻暦感度として計算しておき、 該時刻暦感度の内、 最大感度を有する過渡内部特性値を該所定の過渡内部特性値として選択する (請 求の範囲 13) か、 該誤差と類似した該時刻暦感度を有する過渡内部特性値を該所 定の過渡内部特性値として選択することができる (請求の範囲 14)。
なお、 該演算装置は、 該最大感度の時刻が異なる複数の過渡内部特性値を、 該 所定の過渡内部特性値として同時に選択してもよい (請求の範囲 15)。
さらに本発明に係る仮想試験装置では、請求の範囲 10に記載の特性値同定装置 で同定した内部特性値を有する機能モデルを仮想原型と して組み込むと共に、 該 特性値同定装置に運転操作条件及び環境条件を与える条件付与手段と、 該運転操 作条件及び環境条件を与えたときに該仮想原型により得られる再現データを観測 する観測手段と、 該観測手段の観測結果を評価する評価手段とを備えたことを特 徴としている (請求の範囲 16)。
すなわち、 本発明による内部特性値の同定は、 実機試験で行なう部品から製品 までの機能 ·性能 ·特性などの評価を、 コンピュータ上で行なう仮想試験と見る ことができ、 従来の設計■試作 ·試験の開発過程で行なわれている実機試験を省 き、 仮想試験による期間短縮と開発費用の削減が可能となる。
上記の仮想試験装置は、 該運転操作条件及び環境条件を、 該仮想原型の対象と なる実機に与えた時の実機試験データを計測する別の計測器と、 該仮想原型の再 同定手段とをさらに備え、 該評価手段が、 該計測器の出力と該観測結果とを比較 し、 比較結果に応じて該再同定手段により該仮想原型を再同定させることができ る (請求の範囲 17)。
そして上記の仮想原型として、 該部品に接続される駆動系及び負荷系の部品に ついて固定仮想原型を組み込み、 該試験装置が、 各固定仮想原型に対応した試験 を行い、 このとき該評価手段が、 該比較結果により該再同定手段による再同定を 行わせることも可能である (請求の範囲 18)。 図面の簡単な説明
図 1は、 本発明に係る特性値同定方法及び装置の基本概念を示したプロック図 である。
図 2は、 モータモデルの基本系をエネルギーの位差量及び流動量と関連付けて 示したブロック図である。
図 3は、 モータの一般的な電気回路図である。
図 4は、 本発明に係る特性値同定方法及び装置に用いるモータの機能モデルと その記号を示した図である。
図 5は、 電池の一般的な電気回路図である。
図 6は、 電池の機能モデル図である。
図 7は、 本発明に係る特性値同定方法及び装置に関してモータの定常機能モデ ルから定常試験モデル群を作成する手順を示したプロック図である。
図 8は、 モータの定常機能モデル図である。
図 9は、 定常負荷試験時のモータモデル図である。
図 10は、 負荷試験時のモータモデル図である。
図 11は、 口ック試験時のモータモデル図である。
図 12は、 誘起電圧試験時のモータモデル図である。
図 13は、 制動試験時のモータモデル図である。
図 14は、本発明に係る特性値同定方法及び装置における定常試験モデル群から 定常機能モデルの同定手順を示したプロック図である。
図 15は、 定常状態のモータ特性を示したグラフ図である。
図 16は、 モータの外観形状をを示した図である。
図 17は、 図 15の縦軸と横軸を逆にしてモータの定常内部特性値を示したダラ フ図である。
図 18は、 モータの定常内部特性値を示したグラフ図である。
図 19は、本発明に係る特性値同定方法及び装置における機能モデルの過渡同定 手順を示したプロック図である。
図 20は、 電動アーム機構の構造図である。
図 21は、 モータの実負荷過渡試験時のモデル図である。
図 22は、 モータ軸を固定したときの過渡試験モデル図である。
図 23は、 モータの定トルク過渡試験モデル図である。
図 24は、 モータの惰性回転試験時のモデル図である。
図 25は、 モータの操作用スィッチ回路図である。
図 26は、 モータの操作スィツチの機能モデル図である。
図 27は、 スイッチング方式の電気回路図である。
図 28は、 スイッチング方式の電気回路の機能モデル図である。
図 29は、 定電流制御の電気回路図である。
図 30は、 定電流制御回路の機能モデル図である。
図 31は、本発明に係る特性値同定方法及び装置において過渡同定を行う前の試 行シミュレーション結果を示したグラフ図である。
図 32は、本発明に係る特性値同定方法及び装置における過渡同定の動作を説明 したフローチャー ト図である。
図 33は、本発明に係る特性値同定方法及び装置における特性値の感度を示した グラフ図である。
図 34は、本発明に係る特性値同定方法及び装置における電流偏差と特性値時刻 暦感度との関係を示したグラフ図である。
図 35は、本発明に係る特性値同定方法及び装置における同定を行った後のシミ ユレーション結果を示したグラフ図である。
図 36は、本発明に係る特性値同定方法及び装置における起動と停止のシミュレ ーション結果を示したグラフ図である。
図 37は、本発明に係る特性値同定方法及び装置における正逆転'制動のシミュ レーション結果を示したグラフ図である。
図 38は、本発明に係る特性値同定装置をモータを例に採って説明したブロック 図である。
図 39は、 製品開発とモデルとの関係をを示したプロック図である。 図 40は、 本発明に係る仮想試験の概念を示したプロック図である。
図 41は、本発明に係る仮想試験装置を車両に適用したときのモデル図である。 図 42は、 本発明に係る仮想試験装置の実施例を示したプロック図である。 図 43は、本発明に係る仮想試験装置を変速機の実機試験に応用した例を示した ブロック図である。
図 44は、 駆動系 ·変速機 ·負荷系の仮想試験装置を示したモデル図である。 図 45は、本発明に係る仮想試験装置をパワートレインの実機試験に応用した例 を示したブロック図である。
符号の説明
1 モータモデル (入子構造)
2 試験再現モデル
3 被試験モータ
4 駆動回路装置
5 負荷発電機
6 電気負荷
8, 34 計測器
9 演算装置
10 仮想試験モデル
1 1 仮想原型
12 試験規格モデル
13 エンジンモデノレ (モータモデル)
14 車体モデル (発電機モデル)
21 駆動モデル (電池 ·操作モデル)
22 負荷モデル (負荷発電機モデル)
23, 37, 40 観測モデル、 観測系
24 特性値更新モデル
25 モデル組み替え装置
30 仮想試験部
31, 38, 39 運転操作モデル、 操作系 32, 41 環境条件モデル、 環境系
33 実機試験部
35 評価モデル
36 制御系入出力装置
50 被試験変速機
51 被試験パワートレイン (P Z T )
71 駆動系制御装置
72 負荷系制御装置
図中、 同一符号は同一又は相当部分を示す。 発明を実施するための最良の形態
以下に、 図 1に概略的に示した本発明に係るモデル同定方法及び装置の実施例 について説明する。
1 . 定常状態の機能モデル
図 1に示した定常同定手順 2を行なうには、手順 21で示したように定常機能モ デル変換を必要とする。 この定常機能モデル変換は、 以下に述べるように機能モ デルから部品の定常状態を再現する定常機能モデルに変換し、 更に定常機能モデ ルを部品の各定常試験に応じて定常試験モデルに変換する (手順 210) ことが必 要である。
この定常試験モデルは、 定常同定が定常試験データを利用することから、 試験 データを生成する定常試験の条件及び内容に応じた被試験品のモデル化によって、 同定対象の定常機能モデルを実機試験する被試験品と一致させることができる。 この一連のモデル変換の流れを図 7に示す。
1 . 1 機能モデルから定常機能モデルへの変換
モータの定常状態は過渡的な変動がないので、図 4 ( 1)で示すィンダクタンス LM と慣性モーメント JMは定常内部特性値に影響を与えない。 また、 同図の絶縁抵抗 Rcは、 非常に大きな値を持つのでモータ電流 IMに対する影響を無視できる。 以上 の点から同図の LM · JM · Rcを消去した定常状態のモータモデルは、 図 8で示す機 この図 8は、 左側が図 6の電源系の操作スィツチが省略した電池のモデルであ り、右側が定常状態のモータモデルである。 同図から定常状態のモータモデルは、 次の支配方程式で表わすことができる。
式 (8)
Figure imgf000015_0001
定常支配方程式の別の導出法として図 4 ( 1)の機能モデルの支配方程式(3)から, LM · JM■ Rc を消去した定常状態の支配方程式は、 以下の手順で求めることができ る。
①式(3)から、 LM ' JMを零とおいて、 ί:Μと の微分状態量を消去した式は、 次式 のようになる。
'式 (9)
Figure imgf000015_0002
②式(9)から、 xMと xLの内部状態量を消去した式は、 次式のようになる。
Figure imgf000015_0003
……式(10)
ここで、 式(10)の中にある Dは次式とする。
D = DM(RM + RC) + SMMM 2 ……式 (11)
③式(10)から、 絶縁抵抗を Rc=∞にして消去した式は、 次のようになる 式 (12)
Figure imgf000015_0004
機能モデルの支配方程式(3)から導いた定常状態の支配方程式(12)は、図 8の定 常状態の機能モデルから導いた支配方程式(8)と同一である。 従って、 部品の定常状態を再現する定常支配方程式は、 部品の過渡状態を再現 する機能モデルを定常機能モデルに変換して求める方法と、 該機能モデルの支配 方程式から定常支配方程式を導く方法の 2通りがある。 このことは、 導出した定 常支配方程式から逆に定常状態の機能モデルが描けることを示し、 定常機能モデ ルと定常支配方程式の間には可逆性があることを示している。
1 . 2 定常機能モデルから試験モデルへの変換
次に、 定常機能モデルによる実態の定常状態を考察し、 試験用のモデルを検討 する。 定常状態における試験モデルは、 定常機能モデルとその支配方程式から、 被試験品の入出力系に特定条件を与える実態の試験をモデル化するものである。 そして、 この特定条件を被試験品に与えた試験データと支配方程式を関連付けて 定常内部特性値を同定する。
これをモータモデルに与える特定条件と試験の関係は、以下のようになる。 ① 電源を接続した状態でモータに一定のトルクを与えた場合は、 モータに加わる負 荷と定常内部特性値の関係を再現するモデルとなり、 モータ電流 ·角加速度と負 荷トルクの関係が観測できる (定常負荷試験 : 図 9)。
②入力 トルク TMを零にした場合は、 モータを無負荷状態で回転させることに対 応し、 無負荷角速度と無負荷電流が観測できる (無負荷試験 : 図 10)。
③出力角速度 ω Μを零にした場合は、モータの回転を強制的に停止させた口ック 状態または起動瞬間の状態に対応し、 ロック電流とロック トルクが観測できる (モータのロック試験 : 図 1 1)。
④入力電流 ΙΜを零にして入力トルク ΤΜを与えた場合は、モータの発電機作用を 再現するモデルとなり、誘起電圧と角加速度が観測できる (誘起電圧試験:図 12)。
⑤電気系の入出力状態量に抵抗器を接続して一定のトルクを与えた場合は、 モ ータの回生制動力を再現するモデルとなり、 モータ電流 ·角加速度と制動トルク の関係が観測できる (定常制動試験 : 図 13)。
これらの試験モデルは、各特定条件の与え方によってモデルが異なる。 しかし、 実際のモデル化では、 定常機能モデル又は定常負荷試験モデルなどの定常特性と 入力状態量の値を零又は無限大値(再現結果に影響を与えない範囲の大きな値)に して、 等価的に各試験モデルを実現することができる。 尚、 これらの定常試験は 少なく とも 1つは行う必要がある。
以上のことを踏まえて、 図 8の定常機能モデルから特定条件下で行なうモータ の試験モデルは、 以下のようになる。
1 . 2 . 1 モータの定常負荷試験
モータに負荷トルクを与えて性能 ·特性を観測する定常負荷試験は、 図 9で表 わされる。
この図 9は、 図 8の定常機能モデルから入力 トルク TMを駆動トルクと して側負 荷で与え、 出力角速度 ω Μを観測量として表現されている。 従って、 式(8)のモー タの支配方程式は、 次式のように変形される。 式 (13)
Figure imgf000017_0001
この式(13)に電池の支配方程式(4)を互いに代入した、定常負荷試験の支配方程 式は次のようになる。
式 (14)
Figure imgf000017_0002
この式(14)は、 モータの定格負荷試験を再現する支配方程式で、 全ての方程式 が定常状態の状態量を再現する出力状態量となる。
1 . 2 . 2 モータの無負荷試験
モータの無負荷状態は、図 9の定常負荷試験モデルの入力 トルク力 S TH=0 となつ たものである。 同図から入力 トルク TMを消去した無負荷試験モデルは、 図 10で 表わされる。
この図 10のモータの支配方程式は、定常負荷試験の支配方程式(13)から負荷ト ルク TMを除いた次式となる。 式 (15)
Figure imgf000018_0001
この式(15)に電池の支配方程式(4)を互いに代入した無負荷試験の支配方程式 は、 次のようになる。
1 MM(E0-Em)-{RB +RM)T MF
D M n , n Vl MM 5M
D M,
MSM_T
M - E。 + E M
MF
M R, ,
式 (16)
r, MM δΜ
1 M 1+
D, RR
■E MB +
A.
1. 2. 3 モータのロック試験
モータの起動瞬間は角速度 ωΜ=0 となり、 モータの回転を強制的に停止させる モータのロック状態と見なせる。 従って、 モータロックを再現するロック試験の 機能モデルは、 図 8の定常機能モデルの出力角速度 ωΜを零とした図 11で表わす ことができる。 尚、 モータ口ックの回転が停止状態で発生するブラシ電圧降下 ΕΜΒ は、 定電圧降下を発生せず、 単にブラシ抵抗による微小電圧降下となるため無視 し省略されている。
図 11は、 図 8の定常機能モデルから出力角速度 ωΜの関係する各定常内部特性 値を消去し、 入力 トルク ΤΜをロ ック トルクの観測量で表現してある。 図 11 の支 配方程式は、 次のようになる。 [ J 式 (17) この式(17)に電池の支配方程式(4)を代入して統合したロック試験の支配方程 式は、 次のようになる。
[i] 式(18)
Figure imgf000019_0001
1 . 2 . 4 モータの誘起電圧試験
モータにトルクを与えて電機子から誘起される逆起電力 VMと角速度 ω Μを観測 する誘起電圧試験のモデルは、 図 12で表わされる。
この図 12は、 図 8 の定常機能モデルから入力電流 ΙΜの関係する定常内部特性 値が消去され、 出力角速度 ω Μが観測量で表現してある。 図 12の支配方程式は、 次のようになる。
[l] ……式 (19)
Figure imgf000019_0002
1 . 2 . 5 モータの定常制動試験
モータに トルクを与えて電機子から誘起される逆起電力 VMを制動抵抗 RLを介 して逆にモータに返して制動力を与える回生制動の定常モデルは、図 13で表わさ れる。
この図 13は、 図 8の定常機能モデルから電池を消去して制動抵抗 が接続さ れ、 モータの入力 トルク TMが駆動トルクと して与えられたものである。 また、 出 力角速度 ω Μは観測量として表現されている。 図 13のモータの支配方程式は、 次 のようになる。 Ml' ) i
'δ M, D M ω M MB
D M,
-R, [1] 式 (20)
) + ΜΜ_ δΜ
M
D M
M S,
121 MB M 1 MF >
Dk
\KL + KM ) + - 以上の各試験モデルは、 図 9で示す定常負荷試験モデルの特性又は入力状態 に以下の値を設定して、 等価的にモデル化することができる。
①無負荷試験モデルは、 入力 トルクを TM = 0とすることで等価となる。
②ロック試験モデルは、 粘性抵抗係数とブラシ電圧降下をそれぞれ DM = E MB = 0とすることで等価となる。
③誘起電圧試験モデルは、 モータ電流とブラシ電圧降下をそれぞれ IM = 0 E; MB = 0とすることで等価となる。
④制動試験モデルは、 電池の内部起電力を E。= 0と し、 内部抵抗の RBを制動抵 抗 RLにすることで等価モデルにできる。
2 . 定常状態の同定
図 1について述べた定常機能モデルが包含する定常内部特性値の同定手順 2は、 図 14で表わされる。 定常同定手順では、 設計値 ·類似品の特性値 ·特性の計測値 などから事前に定常内部特性値が判るものは既定値として確定することができる (手順 26) ので、 残った未定値についてのみ同定すればよい (手順 27)。
これに適用する解析手法は、 定常試験モデルの支配方程式を正準相関分析また は重回帰分析 (単回帰分析) などの統計モデルに変換して定常試験データから偏 回帰係数を求め、 この偏回帰係数と支配方程式の関係から定常内部特性値を導く (手順 28)。 また多くの要因で形成される定常特性に付いては、 要因分析を行な レ、、 定常内部特性値の形成過程を理論式 · 実験式などでモデル化して定量可能な 要因と困難な要因に分け、 定量化が困難な要因について同定する (手順 29)。 2 . 1 定常同定の試験計画
図 8 に示した定常機能モデルから定常同定の対象となる定常内部特性値は、 MM · RM · DM · δ M · TMF · EMBの 6種類である。 これらの定常内部特性値を求めるには, まず図 8の定常モデルの働きと各定常内部特性値の特徴を明らかにして、 試験法 との関係を明らかにしておく ことが必要である。
2 . 1 . 1 既知または実測可能な定常内部特性値の検討 (手順 26)
まず、 定常機能モデルが包含する定常内部特性値の中で、 既知の特性値及び単 独測定が可能な特性値を明らかにする。 一般の製品や部品の定常状態を支配する 特性値には、 文献などで明らかにされている特性値、 設計値を直接利用できる特 性、 直接計測可能な特性値など、 定常試験を行なわないでも明らかにできるもの が多くある。 従って、 定常同定を行なう際は、 これらの特性値を事前調査または 測定して確定することが大切である。
ここで使用するモータについて考察すると、 ブラシ電圧降下 EMB、 図 8の定常機 能モデルをモデル化する際に省略した絶縁抵抗 Rc、モータの卷線抵抗 RMなどが該 当する。 これらの定常特性は以下のとおりである。
①ブラシ電圧降下 EMBは、 黒鉛系ブラシ電圧降なのでモータ回転中は電流 に 関係なく一定となり、 停止状態では微小な直流抵抗となる。 従って、 モータ回転 中には文献で示されている 0. 7 [V]を適用し、停止状態では無視することができる。
②絶縁抵抗 Rcについては、 結果に影響を与えない数 [Μ Ω ]の値となる。
③モータの卷線抵抗 RMについては、 抵抗計や図 1 1 で示すモータロック状態の モータ電圧と電流から計算で求めることができる。
2 . 1 . 2 定常機能モデルと統計モデル (手順 28)
製品開発の中で多用されている分析手法に重回帰分析と単回帰分析などの多変 量解析がある。 これに適用される重回帰モデルの回帰式は、 次のようになる。
V = b0 + blx +b2x 2■■■•bnx +err 式 (21)
ここでは、 式(21 )で示す重回帰式を複数の未知の定常内部特性値を包含する定 常機能モデルに適用することを検討する。 適用の方法は、 定常支配方程式(8)の従 属変数と独立変数を重回帰式の目的変数 y と説明変数 X l〜xnに対応させて、 定常 試験データから求める。 また、 偏回帰係数 bQ〜bnは、 既知と未知の定常内部特性値を組み合わせたもの となる。 従って、 未知の定常内部特性値は、 この偏回帰係数と定常内部特性値を 関係付けて導くことができる。 式(21)中の e„は、 残差である。 また、 重回帰式 が複数の異なる目的変数を持つ場合は、 これを連立方程式で表わして正準相関分 析を適用する。 当然のことであるが、 複数の異なる試験法で求めた試験データと 回帰モデルの偏回帰係数と定常内部特性値を関係付けることができる。
モータの重回帰分析は、 図 9に示す定常負荷試験のデータから、 次の手順で定 常内部特性値を明らかにすることができる。
まず、 重回帰モデルは, 図 9の定常負荷試験モデルの支配方程式(13)から次の 重回帰式が導ける。
TM = -T^ - ΌΜωΜ + ΜΜΙΜ ……式 (22)
+ Μ ΙΜ ……式 (23)
Figure imgf000022_0001
尚、 式(22)は式(13)の 1行目に対応し、 式(23)は同 2行目に対応している。 こ こで、電池の内部抵抗 RBは非常に小さいので、電池の内部起電力 E。とモータ出力 電圧 Vmは近似的に等しいと見なされるから、式(23)の中の E0は、式(13)の従属変 数の VM (モータの出力電圧) を置き替えたものである。
これらの式のトルク TMは目的変数とし、 モータ電流 IMと角速度 ω Μを説明変数 として表わした回帰式は、 次式のようになる (手順 281)。 尚、 下記の式(24)の上 側の式は 2個の説明変数を持つ重回帰式となり、 下側は説明変数が 1個なので単 回帰式となる。
ΤΜ = ^ + + Β12 ωΜ I 式 (24) また、 定数(切片) 。と B20と偏回帰係数 B„ · B12■ B21は、 次式で表わすことが できる。 B、N = -T M,F
β、 Du
B、 =M M
EN—E MB '式 (25)
B20 =一 DM ■TL
B2, =M + RMDM 式(25)で示す偏回帰係数から各定常内部特性値を導く と以下のようになる (手 順 282)。
まず、 式(25)の上 4行から TMF · DM · ΜΜは、 次式のようにそれぞれの偏回帰係数 が対応する。
—B、 式 (26) 次に、 式(25)の 4行に式(26)を代入して、 δ Μを導く ことができる。
5,,
δΜ = . '式 (27)
( 20 ~ Β\ο)Βη
尚、 この式(27)の中にある電池の誘起電圧 Ε。とブラシ電圧降下 ΕΜΒは、 既知の 定常内部特性値とする。
更に、 式(25)の 5行に式(26)と式(27)を代入して、 次式により RMを導く ことが できる。
12一 "° J
R M, ~ ~ ~ ~ ( ^0 - ΕΜΒ ) 式 (28)
20 _ ^10
ここで述べた事例では、式(8)の支配方程式から回帰分析によって、 全ての定常 内部特性値を求めたが、 実際の定常同定では、 複数の試験法を組み合わせて定常 内部特性値を導く ことが多い。 例えば、 この事例でもモータ定数 ΜΜを導く式(26) の 3行目と、 卷線抵抗 RMを求める式(28)については、 ロック試験モデルの式(17) と試験データからも MMと RMを求めることができる。
2. 1. 3 定常特性の要因分析 (手順 29)
定常機能モデルの定常内部特性値には、 この特性を形成する内部要因を多く含 んでいる。 従って、 各特性値は、 要因分析を行なって構成する要因を明らかにし、 その結果を定式化しておく必要がある。 そして、 その結果を元に既知の要因と未 知の要因に分け、 未知または不明な要因については、 モデル上又は試験データに よって影響度合いを明らかにするための定常同定を行なうことが必要である。 この定常同定法には, 支配要因の変動と定常内部特性値の関係を感度として捉 える感度解析などが有効である。 特に、 定常内部特性値が他の状態量の影響を受 ける非線形性を持つ場合には重要となる。
例えば、 モータ定数について考察すると、 式(1)から P · a · Zは、 モータ構造で 決まる設計定数なので既値となるが、 1極当たりの全磁束 φは、 界磁と電機子間 の空隙に分布するので確定が困難である。 従って、 モータ定数を同定することは、 この磁束 φを実験データで同定することとなる。 同定したモータ定数 MMから求め る 1極当たりの全磁束 φは、 次式となる。 φ = ΜΜ ……式 (29)
Figure imgf000024_0001
また、 簡単な例と してモータの卷線抵抗 RMは、 線の長さ 1 · 断面積 S * 固有抵 抗 p ·温度係数 αによって決まる次の式となり、 温度 tに支配される。 RM + ca) ……式(30)
Figure imgf000024_0002
式(30)から、 1 · S · ρ · ひは構造と材料から決まる設計値となるが温度 tは、 試験環境の温度とモータの自己加熱による温度上昇に支配される。 従って、 同定 を行なうための試験には、 モータ温度が特性値を支配する重要な要因となる。 ま た、 高温や低温環境について検討する際には、 支配方程式(3)及び式(8)以降の定 常支配方程式の RMを式(30)で温度補正する必要がある。
2 . 1 . 4 モータの定常特性
モータの定常内部特性値は、 前に述べた定常負荷試験 (図 9) で測定された結 果を元に、 出力トルク TM[Nm]とモータ電流 IM[A]の関係を表わすトルク一電流特 性と、 角速度 co M[rad/sec]との関係を表わしたトルク一速度特性によって表わさ れる。 まず、 トルク一速度特性は、 式(22)と式(23)のモータ電流 IMを代入した次 の式で表わすことができる。 また、 トルク一電流特性は、 式(23)そのものである。 T 一 M \
1 M ― - (E0 - EMB - Tt Ml- ί-' M^ 卞 " ωΜ 式 (31)
R M
モータのトルク一電流特性と トルク一速度特性がカタ口グ又は技術資料などで 提供される場合は, これらの特性図から定常内部特性値を求めてもよい。 このモ ータ特性を図 15に示す。
同図の 2本の回帰直線間の関係を式(22)が表わしている。 同図は、 X 軸と トル クー角速度特性の交点がモータのロック状態を表わし、 Y 軸との交点が無負荷状 態を表わしている。 従って、 モータ定数 MMと卷線抵抗 RMは、 式(17 )にロ ック状態 のモータ電流 ΙΜ · トルク ΤΜ ·電圧 VMを代入して近似値を求めることができる。 ま た、 この結果を式(22)に代入して無負荷時の粘性抵抗係数 δ Μの近似値が判る。 但 し、 摩擦トルク TMFは無視する。
2 . 2 モータの定常試験と定常同定結果
ここでは、 図 4に示すモータの機能モデルから定常状態の特性値を同定する。 尚、 この同定で使用するモータは、 自動車用電動ァクチエ ータに広く利用されて いる、 他励式小型直流モータで界磁に永久磁石を使用している。
定常同定のための定常試験は、 無負荷試験 · ロ ック試験 · 定常負荷試験につい て行なった。 無負荷試験とロック試験は、 モータの特定条件下における試験と し て、 前者はモータの出力軸を開放して入力 トルク TM = 0の状態と し、 後者は出力 軸を固定して出力角速度 ω Μ = 0の状態で行なった。
また、 定常負荷試験は、 錘の付いた糸を巻きつけたドラムをモータ出力軸に取 りつけて、 錘の質量と ドラム半径から負荷トルクを算出した。 また、 試験条件は、 下記の表 3の中で定常同定の結果と一緒に示してある。
図 16のモータについて行なった定常試験の結果と回帰式を図 17に示す。 尚、 同図は、 図 15に対し X軸と Υ軸が入れ替わつている。
図 17は、 定常状態における出力 トルク TM [Nm]とモータ電流 IM [A]の関係を表わ した トルク—電流特性、 および角速度 w M [rad/sec ]の関係を表わしたトルク一速 度特性の測定値とその回帰式を表わした図である。 同図の X軸上の特性値は前述 の如くモータの無負荷状態(TM = 0)を表わし、 Y軸上のトルク一速度特性との交点 が角速度 ω Μ = 0のモータの口ック状態または起動瞬間を示している。 同図中の各 変数名で示す点は表 1の基本特性と定格特性(点線)を示している。 また、 同図中 の黒丸は測定値を示している。
また、 図 17から求めた起動時と無負荷時の基本性能を表 1に示し、参考データ としてモータメーカが公表わしているカタログ仕様を表 2に示す。
特性名 記号 単位 特性値
モータ 無負荷電流 [A] 0.1
無負荷角速度 ΩΜ_0 [rad/sec] 1410.0
起動トルク 1 M_L [Nm] 28.0X 10"3
起動電流 I M—L [A] 4.0
試験電源 内部起電力 EB [V] 12.0
電源内部抵抗 RB [A] 1.0X 10—3
特性名 記号 単位 特性値 条件
定格電流 IM-S [A] 0.57 最大 0.9
定格角速度 wMs [rad/sec] 1210.0 公差 ±160.0
定格負荷 TM s [Nm] 4.0X 10"3
定格電圧 vM [V] 12.0 図 17の試験データで行なった定常同定の結果を表 3に示す。 特性名 単位 特性値
モータ 粘性抵抗係数 DM [Nm/(rad/sec)] 0.65 X 10— 6
の 動摩擦トルク T MF [Nm] 0.1 X 10- 6
定常特性 巻線抵抗 [Ω] 3.0
ブラシ電圧 ^ E BR [V] 0.7
絶縁抵抗 [ΜΩ] 10.0
モータ定数 [Nm/A] 7.25x10-3
速度係数補正 sM 1.0
試験条件 試験電圧 [V] 12.0
(既知) 内部抵抗 [Ω] 50.0 10"3
周囲温度 [deg] 25.0 表 3は、 これまでの検討した定常同定の手順に従ってまとめた結果である。 同 定した定常内部特性値の内、 EMBは文献から求め規定値と した。 また、 Rcは絶縁抵 抗計の測定結果である。 その他の定常内部特性値 MM · RM · DM · dM · TMFは、 上記の 式(24)〜(27)により重回帰分析と単回帰分析から求めたものである。 また、 電池 の内部抵抗 RBは、 電池の内部抵抗が非常に小さいので電流計測用分流器の抵抗値 を適用した。
尚、 式(24)で 5つの係数 Β^ Β^, Β^ Β^, B21を求めるには 5つの連立方程式が必 要であるが、 ΤΜ, ΙΜ, ω Μは図 17 の特性で得られる値が 5つ以上存在するべク トル である。
次に、このよ うに同定した定常内部特性値をモータの定常状態の式(8)に電池モ デルの式(4)を代入した定常支配方程式を使って、シミュレーショ ンした結果を図 18に示す。
この図 18中の太い実線は角速度 ω Μとモータ電流 ΙΜの定常状態の結果を示し、 細い点線は後で述べる同定前の過渡内部特性値を使つて式(5)で行なったシミュ レーシヨ ン結果である。 同図から定常状態の結果は、 過渡状態が安定する定常域 で一致していることがわかる。
3 . 過渡状態の同定 (手順 32)
上記の表 3に示すモータの定常内部特性値が明らかとなったので、 次に、 図 19 に示す過渡同定手順 32により、モータの過渡機能を^:配する過渡内部特性値とし ての慣性モーメ ン ト JM 'インダクタンス LMをモータ電流 IMの測定値によって同定 する。
同定法と しては、 最初に各過渡内部特性値に概略値を与えてシミュ レーション を行い、 初期値を決め (手順 36)、 次にモータ電流 IMに対する各過渡内部特性値 の時刻暦感度を求め (手順 38)、 その感度を指標にモータ電流 IMの測定値 (手順 35) とシミ ュ レーショ ン値との偏差 (手順 37) が最小となるようにした。
また、 定常同定済みの粘性抵抗係数 δ Mと動摩擦トルク FMFについては、 確認の ため再度過渡同定の中で行なう。 また、 同定する場合には、 モータの電源系と回 転系に接続される操作系と負荷のモデルの組み付け · 取り外し及び入子方式によ る組み替えを行なうことができる。 3 . 1 機能モデルから過渡試験モデルへの変換 (手順 33)
過渡状態における試験モデルは、 定常同定と同じように被試験品の入出力系に 特定条件を与える実態試験を機能モデルとその支配方程式で再現する。 過渡同定 は、 この特定条件を被試験品に与えた試験データと、 試験モデルによるシミュレ —シヨ ン結果とを関連付けて、支配方程式が包含する特性値群を同定する。 また、 過渡同定の試験モデルは、 以下のような方法で駆動または負荷をモデル化して組 み込む。
①駆動用の入出力モデル
駆動用の入出力モデルは、 被試験品を駆動するための電源やトルクなどの駆動 エネルギーを供給するためのモデルである。 このモデルは、 駆動エネルギーの供 給方法を操作する操作系又は制御系を持つ場合がある。 例えば、 モータの電気系 に接続される系がこれに対応し、 電源の電池、 モータの操作スィ ッチ、 制御装置 などがある。 特殊な例では、 前に述べた回生制動の制動抵抗などがある。
②負荷用の入出力モデル
負荷用の入出力モデルは、 被試験品の負荷となる特性や実負荷などエネルギー の蓄積又は消費させるためのモデルである。 このモデルは、 負荷エネルギーの与 え方を操作する操作系又は制御系を持つ場合がある。 モータの回転系又は機械系 では、 剛性(パネこわさ) ·慣性モーメン ト ·粘性抵抗係数などを接続する方法が ある。
尚、 値の大きな特性を接続した場合は、 出力軸の固定と見なすことができる。 また、 定負荷を与える便法としては、 電流やトルクなどを側負荷と して与え、 対 となる電圧や角速度を観測量にする方法がある。 機械負荷の操作には、 クラッチ やブレーキなどモデルを併用して、 負荷の切り替えを行なう。
3 . 1 . 1 モータの実負荷過渡試験モデル (手順 34)
実用状態を再現する過渡試験モデルは、 図 6の電池モデルを図 4のモータモデ ルの電気系に結合し、 更に、 回転系に実際の負荷モデル又は等価負荷モデルを結 合して、 外部から閉鎖された実行用のモデルに変換する。
( 1 ) 電動アーム機構の実負荷モデル
実用負荷の一例と して、 図 20に、 ウォームギヤ一のラック側に動作範囲が Θ で規制された操作アームを持つ電動アーム機構の負荷モデルを示す。 図 21は、 電池とモータモデルに図 20の電動アーム機構を組み込んだ実行用の 機能モデルを示している。 同図の電動アーム機構は、 スッ トパーの剛性 Kc 、 減 速機の減速比 NG 、 ス トツバの接触半径 Lcを有する。 内部には、 アームの推定回 転角 §Rと内部状態 xcがある。
また、 同図の 6角形の枠で示す条件判定は、 アーム動作範囲を判断してスイツ チ変数 Swcを操作するモデルである。 この機能モデルは、外部負荷としてトルク 1\ の側負荷を持っている。
この電動アーム機構の支配方程式は、 次のようになる。 TL '式 (32)
Figure imgf000029_0001
NC この式(32)は、 上側が図 21の右端に示す電動アーム機構の支配方程式、 下側が アームの推定回転角 を示している。 また、 アームの回転範囲を決めるモデルは 次式となる。 ¾ ¾ 1
ϊί κ≥θ^ then (Swc = \) else{Swc = Q) ……式 (33)
この式(33)は、 アームの推定回転角 が回転範囲 0 max内の時 Swc=0、 回転範囲 外の時 S =1 とする、 条件判定 S¾cの式になっている。
次に、電池とモータを統合した上記の式(5)と電動アーム機構の支配方程式(32) を統合すると次式のようになる。
Figure imgf000029_0002
'式 (34) この式(34)は、 1〜 3行目が状態方程式、 4行目以降が内部の過渡的な状態量 を観測する出力方程式になっている。 尚、 式中の I。と Y。は、 それぞれ式(6)と(7) で示す等価ァ ドミタンスと電流源である。
( 2 ) モータの軸固定モデル
ここで、 モータの出力軸を固定したモデルは、 次に示す図 22で表わすことがで きる。 このモデルは、 図 21のモータ実負荷過渡試験モデル右側のアーム機構と組 み替えることができる。
図 22は、 図 21の実負荷過渡試験モデルの電動アーム機構のモデルをモータ出 力軸を固定する剛性 Kcに置き換えたモデルである。 同図のモータ トルク TMは、 モ ータの出力軸を固定した状態のロック トルクを再現する。 尚、 この場合の支配方 程式は省略する。
3 . 1 . 1 . 1 モータの定トルク過渡試験モデル
実機試験で行なわれている負荷試験には、 定トルクを負荷として与える定トル ク試験がある。 この試験モデルは、 図 6の電池モデルと図 4のモータモデルを結 合して、 外部から閉鎖された実行用モデルとして変換を行う。 変換した実行用機 能モデルを図 23に示す。
同図は、 電池とモータの結合によって、 モータ電圧 VMと電流 が観測量となる。 また、 モータの入力 トルク TMは、 モデル内部で生成する負荷トルクとなるので側 負荷 TMになり、 出力角速度 ω Μが観測量となる。 尚、 モータの無負荷試験は、 側 負荷 ΤΜ= 0とすれば良い。
図 23で示す実行用機能モデルの実行支配方程式は、 次のようになる。
MM TM + ^MF
JM
ΔΜ ΜΜ RM + ^c RB Y0
式 (35)
LM LM *
1 0 0
0 - RC RB Y0
0 .
この式(35)は、 1〜2行目が状態方程式、 3行〜 5行目が出力方程式である。 尚、 等価ァドミタンス Υ。と電流源 I。は、 前に述べた式(6)と(7)である。
また、式(35)を前に述べた式(5)から導く手順は以下のようになる。まず、式(5) の慣性モ一メ ント JMとインダクタンス LMを含む 1列と 2列を消去して、 1行と 2 行の従属変数を Mと 'にする。 そして、 式(5)の独立変数の入力 トルク TMを同式 の 1行 3列の側負荷に組み込めばよい。
3 . 1 . 1 . 2 モータの惰性回転試験モデル
モータで測定できるのは、 モータ電圧 VM ·電流 IMと回転系の角速度 ω Μ · トル ク ΤΜである。 その中で特に電気系は簡単に高精度のデータが測定できる特長を持 つが、 図 23で示す機能モデルは、 モータ電圧 VMが電池の起電力 Ε。とほぼ等しく なるので、 同定用のデータと しては利用できない。
しかしながら、 モータ電源を切ったときに発生する誘起電圧 VMは、 惰性回転試 験によって同定用の試験データが測定できる。 この惰性回転試験のモデルを、 図 24に示す。
図 24は、無負荷状態のモータ電源を切った瞬間から停止するまでの惰性回転試 験のモデルである。 尚、 絶縁抵抗 Rcは微小電流なので省略されている。 図 24で 示す惰性回転試験のモータモデルは、 次式となる。
JM
式 (36)
MM *
vM 1 0 0
— · - ΔΜ ΜΜ
0 1 0 この式(36)は、 1行目と 2行目が状態方程式、 3行目〜 5行目が出力方程式であ る。 尚、 ここで行なう過渡内部特性値の同定事例には、 図 23の過渡試験モデルを 使用し、 この惰性回転試験のモデルは使用しない。
3 . 1 . 1 . 3 操作系を持つモータの実負荷過渡試験モデル
( 1 ) 操作スィツチ
モータの起動 .停止、 正転 .逆転、 電気ブレーキの基本操作は、 図 25で示すス ィツチ回路で行なうことができる。 図 21 の実負荷過渡試験モデルに、 このスイツ チ回路をモデル化して組み込んだ試験モデルについて検討する。
このモータの操作モデルは、図 21 で示すモータ実負荷過渡試験モデルで電池と モータを接続している電圧 VMと電流 IMとの間に組み込むことができる。この操作 スィ ッチを組み込むことで、 同図の実負荷過渡試験モデルは、 スィ ッチ操作によ つてモータの起動 '停止、 正転 '逆転、 電気ブレーキの運転状態が再現できる。 尚、 このモデルのシミュレーショ ン結果は、 過渡状態の同定後に述べる。
図 25は、電池とモータの間に組み込む操作用スィツチの回路図である。 このス イッチ回路の機能モデルは、 次の図 26 となる。
図 26の中の抵抗 RLは、 電気ブレーキ用の制動抵抗である。 また、 スィッチの 接触抵抗と絶縁抵抗は考慮されていない。
図 26の操作スィッチは、 モータを起動 ·停止する Sws、 正逆回転操作をする Swい 電気ブレーキの要否を選択する SWBで構成されている。 これらを操作する操作信 号は、 スィッチの 0N/0FFを "1" と "0" で表わす。 各スィッチの働きは、 次のよ うになる。
①モータに電源を供給する Swsは、 Sws=lでモータに電力を供給し、 sws = oで供 給を停止する。
②正逆転操作をする SWLは、 SWL = 0で切替スィ ッチ変数 Swl_—。が "1" となり、 図 23の電気回路の電流 IMが矢印方向に流れてモータが正回転し、 S =lで SWL 1が "1" となって逆流し逆回転する。 また 。と は、 同時に "1" または "0" の状態 になることを禁止した切替スィッチ変数である。 機能モデル上は、 この操作によ つて電流側の SWLが出力電流 Isの符号を切り替え、電圧側の SWLが帰って来た入力 電圧 VSを元の符号に戻す。
③電気ブレーキによる制動は、 電源 OFFの Sws = 0を条件にして、 SWB=1で電気 ブレーキを ONにし、 SWB = 0で OFFにする。 電気ブレーキは、 電源が OFFされた時 のモータ空転による誘起起電力を制動抵抗 で消費して制動トルクを発生させ る。 このときの制動トルクは制動抵抗 で決まり、 抵抗値が 0[Ω]のとき最大の 制動トルクを発生する。
図 26から求めた支配方程式は、 次のようになる。
……式 (37)
Figure imgf000032_0001
Figure imgf000032_0002
この式(37)の SWEは、 モータの起動 '停止と電流の流れを正逆方向に切り替え る電源スィッチ変数で、 次式のように表わされる。 次に、 式(4)と式(37)の電池と操作スィツチの支配方程式の電圧 VBと電流 IBを 互いに代入して統合した電源系の支配方程式は、 次式のようになる。 c WE '式 (39)
Figure imgf000033_0001
この式(39)中の SWAは、 電源の 0N/0FFと電気ブレーキ要否を選択する制動スィ ツチ変数と し、 次式となる。
または 式 (40)
°WA ~ SWS +—- SWB{ 一 i^ws) の式(40)において、 上側の SWE 2は式(38)から正逆回転の切替スィッチ変数項 が (S 。 」) となり、 Sws 2は "0, または " 1' となる とから、 S 2 = ς と して整理した、 下側の式で表わすことができる。
最後に、 式(32)の実負荷過渡試験モデルのモータモデルと式(39)の電源系の電 圧 VMと電流 IMを互いに代入して統合した支配方程式は、 次式で表わされる。
Figure imgf000033_0002
……式 (41)
この式(41)は、 1〜 3行目が状態方程式、 4行目以降が出力方程式となってレ' る。 同式の抽象化された等価ァドミタンス Y0と電流源 I。は、 次式で表わされる。
1
'式 (42) /0 = Y0£0SWE ……式 (43) 尚、 制御ュニッ トなどに組み込まれる電子回路でモータを操作する応用事例と しては、 図 25のモータの操作用スィ ッチ回路と同様に、 図 21 の実負荷過渡試験 モデルに組み込むことが可能である。
また、 前に述べたスィッチ機構も含めてモータの操作系を入子方式にして組み 替えることができる。 尚、 電子回路は、 高度な回路技術を使用して行う方法もあ るが、 ここではモータを駆動するために必要な最低限の機能についてモデル化し ている。 従って、 半導体の持つ非線形特性と電子回路の過渡応答などは除外して 考える。
( 2 ) スィ ツチング方式
スィ ツチング方式は、 モータ速度に影響を与えない周期で電力の供給する 0N/0FF比を変えて制御する。 スイッチング方式は、 図 26の Swsを周期的に切り替 えることで実現できる。 この方法に近い電子回路図を図 27に示し、その機能モデ ルを図 28に示す。 各図は、 電池を含めたモデルとなっている。
図 27は、 外部から加えた矩形波の信号電圧 ECNTをトランジスタ TRの抵抗 で ベース電流に変換してトランジスタ TRを 0N/0FF動作させる。 その時、 E。と RBは 電池電圧と内部抵抗である。 図中の Drはホイーリングダイオードで、 トランジス タを OFFにしたときに発生するモータ卷線のィンダクタンスが貯えたエネルギー をモータに返す働きと、 インダクタンスが誘起する高電圧から トランジスタを保 護する働きの、 2つがある。 尚、 スイッチング信号発生器の機構モデルについて は割愛する。
図 28 のスイ ッチング操作は、 ONの導通状態を低い抵抗 R。N、 OFFの遮断状態を 高い抵抗 R。FFで表わし、 この両者を切り替える。 また、 ホイーリングダイオード の働きは、 6角枠で示す条件判定 SWDと導通状態の抵抗 RDで表わしてある。 この 両者は、 条件判定 SWEが信号発生器の電圧 ECNTを検出電圧 ETHで判定し、 SWE= 1が導 通抵抗 R。Nを選択、 SWE=0が遮断抵抗 R。FFを選択する。 選択は、 切替えスィッチ変 数 ■ SWE—。で行なう。
また、 インダクタンスの蓄積エネルギは、 その放出時期をインダクタンスの逆 起電力が負になることで判定し、 ホイーリングダィォードの導通抵抗 RDを介して モータに還元する。 図 26で示す制動抵抗 RLと図 28の抵抗 RDは、一見同じ働きに 見えるが、 前者は正のモータ誘起電圧で働き、 後者はインダクタンスによる負の 逆起電力で働く。 これらの点を考慮したスイ ッチング方式の支配方程式は、 次の ようになる。 式 (44)
Figure imgf000035_0001
Figure imgf000035_0002
Figure imgf000035_0003
尚、 スィツチング信号発生器については除外して考える。
( 3 ) 定電流制御方式
次に、モータ電流又は電圧を連続的に変化させてモータを制御する電子回路は、 以下のようになる。 モータの基本機能は、与えられた電流をトルク係数 χ τによつ て駆動トルクに変換される。 従って、 モータを電子制御する際は、 目標とする電 流を自由に設定し、 これを維持する定電流制御の機能が基本となる。 図 29は、 指 定電流 ICNTの値に比例した出力電流 Isを維持する制御回路の一つである。
この図 29は、三角形の記号が内部に高い増幅率を持つ演算増幅器などを示して いる。 目標となる電流 ICNTは、 抵抗 Rsで電圧に変換して増幅器の +側に入力され ている。 また、 制御される電流 IMは、 電流検出抵抗 REで電圧に変換して増幅器の —側に返すフィードバック制御となっている。 尚、 E0と RBは電池の誘起電圧と内 部抵抗である。
定電流制御について簡単に検討を加えると以下のようになる。
増幅器の +と一入力に加わる電圧は、 図 29からそれぞれ VAINP1 = RSICNTと VAINP2 = REIMとなる。 また、 増幅器の増幅率を AMPとすると、 出力電圧 VA 0UTは、 次式と なる。
= VM + REIM
また、 図 29の増幅器は高い増幅率を持つことから、 1/AMP = 0と置いて、 式(45) を整理すると出力電流 IMは次式となり、 式中の RS/RBが電流増幅率を表わす。 IM ^- IC T ……式 (46) 次に、 式(45)の VA_。UTは、 図 29で示す供給電圧 VB以上の電圧を発生できない。 また、 増幅器の出力電圧上限値と電源電圧間には、 オフセッ ト電圧 v。FSの電圧差 が必要である。 この関係は、 次の不等式となる。
VA_our≤VL - VOFS ……式 (47)
この式(47)の出力電圧 VA_。UTは、 出力電流 IMの上限値を規制し定電流制御の限 界を示すものである。 この限界を超えた出力電流 ISLは、 図 29で示す電池誘起電 圧 E。 ·オフセッ ト電圧 E。FSの電圧と、 モータ卷線抵抗 RM ·電流検出抵抗 RE■電池 内部抵抗 RBによる電圧降下の閉回路で決まる。 しカゝし、 定電流制御の機能要素に は、 E。が含まれないので、 機能要素に加えられる供給電圧 VBに置き換える必要が ある。 この点を考慮した電流 ISJま、 次式となる。
T ― . ― ^OFS ,
1SL - '式 (48) この式(48)は、 増幅器の内部回路が消費する電流は非常に少ないので、 これを 無視すると、 電池から供給される電流 ΙΒの近似式となる。
以上から図 29の定電流制御回路は、 式(46)で示す制御された電流 ΙΜと式(48) で示す制御されない電流 ISLを切り替えて供給する機能となる。 これまでの内容 を整理してモデル化した定電流制御の機能モデルは、図 30で表わすことができる c まず、 図 30から定電流制御の支配方程式を求めると、 次のようになる。
0 S, WAMP ^WAMP。IcNT VM
I M.
'式 (49)
^■E^WAMP 1 ^WAMP O^CNT この式(49)は、 S SWAMP。が定電流制御の限界を判定する条件判定で切替え るスィツチ要素である。
最後に定電流制御の限界は、式(46)の制御領域内の電流 IBが式(48)の制御限界 を超えた電流 Isl_以下の状態が制御中となり、 これを超えると非制御状態となる。 この条件判定 SWAMPは、 次式となる。 尚、 式中の と ISLは推定状態量である(式は 省略)。
if (IB < ISL) then SWAMP= \ elkse SWAMP= 式(50)
この式(50)は、 SWAMP= 1が条件成立で電池から直接電流を供給、 SWAMP = 0が条件 不成立で定電流制御を行なう。 3 . 2 特性値の初期値を決定
これまで明らかにされていない特性は、 モータ内部の過渡的な特性値が中心で ある。 ここでは、 モータ機能と機能モデルの関係を理解する意味で、 下記の表 4 で示す設計値または類似部品から求めた初期特性値を与えて無負荷状態のモータ にステップ状の電圧を加え、 順次特性値を試行的に更新しながら特性値の初期化 を行なう。 当然ここで行った手順と方法は、 コンピュータ上でシミュレーショ ン することが可能である。
表 4
特性名 記号 単位 特性値
慣性モーメント JM [Nm/(rad/sec2)] 0. 4 x 10-6
インダクタンス LM [H ] 3. 0 x 10-3 同定するに当たり、 式(35)に表 4に示す特性を与えて無負荷状態の機能モデル (図 23において TM =0 としたモデルに相当) を初期化した際のシミユレーシヨン 結果を図 31に示す。 尚、 表 4で示す以外の定常内部特性値と試験条件は、 前に述 ベた表 3で示す定常状態の同定結果を用いる。 また、 側負荷 TMは無負荷なので零 とする。
図 31 ( 1)の上側は、 モータ電流 IM [A] と角速度 ω Μ [rad/sec] を示す。 同図は、 細い点線が測定した電流の生データ、 太い点線が後で述べる測定結果をディジタ ルフィルターで信号処理した電流 IM MEe [A]、 太い実線がシミュレーション結果の 電流 IM_SIM [A]、 細い実線がモータの角速度 co M [rad/sec]を示す。
また、 同図(2)では、 太い実線がシミュレーショ ンで求めた電流 IM SIMからフィ ルターで処理した後の電流 IM_MECを減算した初期値の電流偏差 Δ Ι^ [A] を示し、 細い点線は、 後で述べる慣性モーメント JMを同定したときの電流偏差 A IPSe„ [A] を示す。
同図から、 電流 IMは、 電源 ON直後の立ち上がりに大きな起動電流が流れ、 こ れが時間の経過と共に減少して無負荷電流に安定する。 逆に、 角速度 ω Μは時間経 過と共に上昇し無負荷回転数で安定する。 このモータ電流の変化は、 モータの誘 起電圧 VMがモータ定数 ΜΜを介して角速度 ω Μに支配されていることを示している。 3 . 2 . 1 測定電流のノイズ処理
モータ電流 IMは、 モータと電源の間に 50 [ηι Ω ]の分流抵抗 Rsを接続して測定し た。 この時測定した起動電流が、 図 31 ( 1 )に示す変動の激しい細い点線である。 実測値で示す激しい変動はモータのブラシと整流子によるもので、 起動直後の低 回転域で顕著に表われている。 特に回転の立.ち上がりで発生する激しい変動は、 ブラシに対する整流子の回転角に依存し、 整流子の接触片が少ない小型モータで 顕著に表われる。
この激しい電流変動を除去する為に、 測定データをディジタルフィルターで信 号処理した結果が同図に示す太い点線である。 フィルター特性は、 カッ トオフ周 波数を 100 [Hz]のローパスフィルタ一とした。 尚、 フィルターを通したことで測 定データとの間に約 72 [msec]の位相遅れが発生したので、 同図の信号処理結果は、 位相差だけ立ち上がり点を進ませて一致させた。 これにより、 同図に示す 0 [sec] の前に移動した斜めに上昇する成分は、 無視する。
同定手順は、 このフィルター処理したデータを使って行うことにする。 しかし ながら、 フィルター処理では、 モータ回転の立ち上がりに発生する電流変動が除 き切れていないので、この誤差が同定結果に大きく影響することが予想されるが、 この誤差は前に述べた起動時のブラシと整流子の位置関係に依存する不確定な変 動なので、 この点を考慮して同定を行うこととする。
3 . 2 . 2 特性の時刻暦感度 (手順 38)
式(36)の 5行目の出力方程式の出力状態量から求めたモータ電流 IMには、 同定 の対象となる特性値が全て含まれることが明らかとなった。 そこで同定するに当 たっては、対象となる各特性値とモータ電流との関係を良く把握して仮説を立て、 同定結果の解釈を通して検証することが必要である。 そこで、 モータ電流に対す る各特性の影響は、 以下の仮説とする。
①慣性モーメント JMは角速度変化(角加速度)に比例し角速度の変化が大きい 加速途中に強く影響し、変化が少ない定常状態では影響しないものと考えられる。 ②ィンダクタンス LMはモータ電流の変化に対して比例し、 起動瞬間の電流変動 が大きいときの影響を与え、 電流が安定する定常状態では影響しないものと考え られる。 ③粘性抵抗係数 δ Μは角速度に比例し、角速度の上昇と共に内部損失の負荷とし て影響を与え、 定常状態では一定負荷となることが考えられる。
④動摩擦トルク FMFは定数なので状態量変化に影響されない特性と考えられる が、 モータは可能な限り摩擦トルクを削減する構造となっているため影響は少な レ、。
以上の内容から、 各特性値は起動瞬間から定常状態に移るまでの時間的な推移 の過程で、 それぞれ寄与の仕方が異なることが判る。 従って、 モータ電流 IMの変 化に対する各特性値の感度を同定の指標とすれば、 容易に同定可能なことが推察 できる。 尚、 上記③と④は、 定常内部特性値の時刻暦感度を検討するために追加 されたものである。
以上の結果を踏まえて、 各特性値の感度について検討すると以下のようになる
(図 32のフローチヤ一ト参照)。
図 31 (1)のシミュレーション結果は、 各特性値の初期値で行ったことを述べ、 その時の電流偏差 Δ ΙΕΚΚを同図(2)に示した。 これを同定の指標とするには、 特性 値変動が電流偏差 Δ IERRに与える影響を明らかにして、 特性値とモータ電流の関 係が把握できる。 この電流偏差 A IERRは、 電流測定値 IMJ1EG (図 33のステップ S I) とシミュレーショ ン値 IM SIM (同 S2) の偏差として、 次式で表わせる (同 S3)。
△ = IM—SIM― IM—MEG
Figure imgf000039_0001
l)
この偏差 Δ ΙΕΙί[ίが許容範囲内であれば後述するシミュレーションによる同定結 果の検証を行って過渡同定を完了する (同 S4, S 10)。
式(51 )から図 31 (2)の電流偏差 Δ IERRは、偏差が正側の時は測定値に対しシ レーシヨンの値が高く、 負の時はその逆となる。 また起動瞬間には、 激しい変動 が含まれている。 従って、 この電流偏差 A IERRを特性変化に対するモータ電流 IM の感度として使用するには、 この変動を除去する必要があり、 またこの電流偏差 A IERRによるオフセッ ト量も感度に含まれる。
そこで感度を表わす特性の変動電流偏差 Δ ΙΡ ΕΚΚは、 次の式で表わし、 偏差の変 動分を除去する。
P err 二 ^ P _SIM― Λ M _MEG― ^ ERR |
式 (52)
= Ip SIM一 M SIM I この式(52)の上側において、 Ip— SIM (同 S5) が過渡内部特性値を変化させたとき のシミュ レーション値を示し、 初期値電流偏差 A IERRが式(51 )による初期値のシ ミュ レーション値 IM_SIMに対する測定値 IM MEGの電流偏差を示している。
この式から特性値の変動電流偏差 Δ ΙΡ_ΕΚΚは、 式(52)の下側で示すように初期値 のシミュレーション値 IMSIMに対する各特性値変動のシミ ユ レーション値 Ip一 SIMの 偏差を感度と して使うことができる。 但し、 同定精度は、 あくまでも初期値電流 偏差 Δ IERRで評価するので、 この Δ IERRを同定途上で随時妥当な範囲に収めながら 進める必要がある。
3 . 2 . 3 時刻暦感度変化による同定法
まず、 各特性値を + 10 [%]及び一 10 ]変化させたときの電流偏差 Δ ΙΡ ΕΒΒを時刻 暦で求めた結果 (同 S6) を、 図 33 (2)〜(5)に示す。 同図に示す 4つの図は、 各特 性値を変化させたときの時刻暦で見た感度で、 同図(1)は、 同図(2)〜(5)に示す下 側の 4つの図に対して細い点線で示された時刻における各感度を比較した図とな つており、 これらの各時刻暦データは記憶しておく。
また、 同図(2)〜(5)の各電流偏差は、 それぞれ、 Jが慣性モーメント、 Lがイン ダクタンス、 Dが粘性抵抗係数、 Fが動摩擦トルクを指しており、 これらを総称し て上記のとおり "P" (パラメータ) で示している。 但し、 各図の縦軸目盛りは、 下側の図と同じ目盛りになっているので、 4つの図を横並びで比較することはで きない。 また、 実線は表 4 の特性を +10 [%]だけ増加させた結果を示し、 点線は - 10 [«だけ減少させた結果を示す。この計算を同定対象の全特性値について実行す る (同 S7)。
図 33 ( 1)には、 特性を ± 10 [%]変化させた結果が正負対称になっていることから 特性は線形になることが判る。 そして、 慣性モーメン ト JMと粘性抵抗係数 δ Μは モータ電流と正比例の関係となり、 ィンダクタンス LMは正負が反転した比例関係 となる。 また、 前に述べたモータ電流 IMと特性の関係の仮説ともほぼ一致し、 偏 差の変動も除去されている。
次に、 図 33 の特性を変化させたときの電流偏差 Δ ΙΡERRを時刻暦感度として、 同定を行なう。 同定は、 以下の手順で許容できる範囲の電流偏差に収まるように 試行を繰り返す (同 S4)。 まず、 各特性値の同定は、 図 31(2)の初期値電流偏差 Δ IERR から、 0.02〜 0.06[sec]の領域において正の電流偏差が大きいので、 この領域で図 33(1)に示す ように感度が高い同図(2)の慣性モーメント JMを選択し (同 S8) 小さくする (同 S9)。 次に、 図 31(2)に示すように起動瞬間の変動値 DIERRが上側に寄っているの で、 図 33(4)のインダクタンス LMを大きくする。
これらの特性値を同定する順序は、 初期値電流偏差 ΔΙΕΚΚ と各変動電流偏差 Δ
IPERRの相関係数を指標にして係数の高いものから順次上記のステップ S2〜S9 を 実行する。 あるいは、 同図(2)及び(4)に示す如く変動が時刻の差で互いに干渉し ていないと思われる場合には、 ステップ S2〜S9で同時に行ってもよレ、。
尚、同図(1)に示すように慣性モーメント JMの特性曲線は図 31 (2)に示す電流偏 差 ΔΙΕΚΚと時刻暦変化の曲線が類似 (相似) しているので、 電流偏差 ΔΙΕΚΒは慣性 モーメント JMの影響を最も受けていると判断し、慣性モーメント JMのみを変化さ せて同定してもよい。
以上の手順の内、 最初に行った慣性モーメント JMの更新値を決定した過程につ いて、 その手順を図示すると図 34のようになる。
図 34(1)は、 図 31(2)に示した電流偏差厶1^を 0.06[sec]まで表わした図であ る。 図中の A点は、少なく したい偏差量 とその位置(0.03[sec]の点)を示してい る。 図 34(2)は、 図 33(1)に示す 0.03[sec]の点における慣性モーメント JMの感度 を示しており、 図 34(1)の A点に感度 0の点(横軸)を合わせた図である。
尚、 両者の縦軸で示す電流偏差は同じ目盛り幅に合わせてある。 同図(1)から除 きたい偏差量 α=0.2[Α]は、 同図(2)から感度が負になることが判る。
従って、 同図(1)の偏差 0の横軸と同図(2)の負の感度を延長した交点 Βから慣 性モーメント JMの補正率 /3 =16.8[%]が求められる。 表 4から更新する慣性モー メント JMは、 0· 4X 10- 6X (1-0.168) =0.3328 X 10-6となる。
この慣性モーメント JMを更新した結果が図 31 (2)の変動電流偏差 ΔΙΡ_™で示さ れる細い点線である。 以上の手順を式で表わすと次式のようになる (同 S9)。 式(53)
Figure imgf000041_0001
この式(53)は、 上側が特性値の補正率 ]3、 下側は更新後の特性値の式になって いる。 式中の変数は、 ひ (t) [A]が初期値電流偏差 A IERRの時間 t における電流偏 差量、 え (t) [A/%]も同様に時間 tにおける特性値の感度、 PM_NEWが更新後の特性値. PM_OLDが更新前の特性値である。
尚、 モータ電流と特性値が比例しない非線形特性 (時刻暦感度が非対称となる 時)、 特性値の変更範囲が ± 10[%]を大幅に越える時は、 再度、 式(52)から感度を 求めて同定を繰り返す必要がある。
3 . 3 過渡同定とシミュレーショ ンの結果 (S10)
( 1 ) 同定結果とそのシミ ュレーショ ン
以上の過渡同定の手順で行なった各特性値を、 表 5に示す。 同定用の試験デー タは、 定トルク過渡試験の設定トルクを零にした無負荷試験の結果を使用した。 表 5
特性名 単位 特性値
慣性モーメント [Nm/(rad/sec2)] 0.335X 10-6
インダクタンス [H] 4.2 10-3 過渡同定結果を反映させたシミユレーショ ン結果を、 図 35に示す。 シミュ レ一 シヨンは、 図 23で示した定トルク過渡試験モデルの実行支配方程式(35)に、 表 5 の過渡同定結果と表 3の定常同定結果の特性値を与えて行なった。
図 35(1)には、ィンダクタンス LMが考慮されていない結果を細い点線で追加し、 モータ電流の生データが省かれている。 その他は、 図 31 と同じである。 尚、 イン ダクタンス LMを考慮しない場合のシミ ュ レーショ ンは、 LM=10- 12[H]にして影響 を与えない微小な値にして同じ式(35)で行なった。
両者を比較すると、 インダクタンス LMによる影響は、 起動瞬間の急峻に立ち上 がる起動電流をエネルギとして貯え、電流の低下と共に放出していることが判る。 その結果、 細い点線(LM 0)に対し実線(LM〉0)ではモータ電流の立ち上がり と先 頭値が抑えられ、 立ち下がり部分が右側に移動している。 また、 同定結果は、 図 35 (2)の電流偏差 Δ IERRで示すようにほぼ一致しているが、 前に述べたように起動 瞬間の変動については、 そのまま電流偏差として現れている。 ( 2) モータの実負荷過渡試験モデルのシミュレーショ ン
次に、 この同定されたモータモデルは、 モータ単品を正確に再現する仮想原型 となるので、 図 21に示した実負荷過渡試験モデルに図 26の操作用機能モデルを 組み込んで実機の運転状態を再現する仮想試験のモデルとすることができる (後 述の図 42参照)。そのシミュレーショ ン結果を示す。シミュレーショ ンは、式(41) に下記の表 6の電動アームの特性値を与えて行なった。
表 6
特性名 記号 単位 特性値
減速比 NG 1/200
動作角度 0S [rad] 1.57
スットパー剛性 Ks [N/m] 7.0 104
ストッパー半径 Ls [m] 0.04 尚、 表 6以外の特性値は、 同定後のモータモデルと同じである。 また、 モータ 操作は、 図 26で示す電源スィ ッチ Sws、 正逆転スィ ッチ SWL、 制動スィ ッチ SWBで 行う。
まず、 モータの起動 '停止のシミュレーション結果は、 以下のようになる。 正逆転スィッチ SWLが 0FF、 制動スィッチ SWBが OFFの状態で、 電源スィッチ Sws を ONにしてモータを起動し 120 [msec]後に 2 [N'm]の負荷を与え、この負荷を与え た状態で 280[msec]後に電源スィツチ Swsを OFFする。そのシミュレーション結果 を図 36に示す。
図 36(1)〜(4)は順に、モータ電流 IM[A]、負荷トルク TL[Nm]及びモータ電圧 VM[V]、 モータ角速度 coM[rad/sec]、 アームの動作角 0R[deg]を示している。 負荷を加え た時点からモータ電流 IMが増加し、 角速度 ωΜが低下する。 この時、 動作角 0Rの 変化はやや遅くなつている。
また、 電源 OFF では、 モータ電流 IMが 0[A]となり、 角速度 ωΜが低下して 310[msec]付近から負荷がモータを駆動し、 逆回転を起こす。 また、 電源 OFF後の モータ電圧 VMには、 OFFの瞬間にィンダクタンス LMがスパイク状の電圧を発生し、 その後はモータの角速度 ωΜによる誘起電圧 Vwが発生し、 モータから発電機に変 わる様子が示されている。 次に、 モータの正転 '逆転 '制動のシミュレーショ ン結果は、 以下のようにな る。
図 37 は、 制動スィツチ SWBの 0FF/0Nによる電気ブレーキの有り と無しで停止 させた例である。 同図は、 正逆転スィッチ SWLが OFFで電源スィッチ Swsを ONに して起動し強制的にスッ トパーで停止させ、 0. 6 [sec ]後に正逆転スィッチ S を ONにして逆転させ、 再び反対側のスッ トパーで強制停止させ、 その後、 1. 4 [ sec] 経過した時点で電源スィッチ Swsを OFF にしてモータを停止させた状態を示して いる。
同図(1)〜(4)は、 順に、 モータ電流 IM [A]、 アームの動作角 0 R [deg]、 モータ角 速度 co M [rad/sec]、 モータ トルク TM [Nm]を示している。 また、 同図の実線は RL = 1 [m Ω ]の制動抵抗による電気ブレーキを掛けた状態を示し、 点線は掛けない状態 を示す。 正回転 · 逆回転共にスッ トパーに衝突時に減衰振動を起こしている。 また、 ス トツバで強制的に停止したときは、 スッ トパーゴムの柔軟構造でモー タの最大トルクを吸収して圧縮されている。 この状態で電源を切ると、 スッ トパ 一のたわみによる圧縮力でアームが押し返される。 電気ブレーキの効果は 1. 4 [sec]後の停止状態で現れ、 実線で示すようにスッ トパ一反力によるモータの 空転を良く吸収していること力 モータ角速度 ω Μとアームの動作角 θ κから判る。
4 . モータ同定装置
これまで述べた機能部品の定常と過渡状態の試験モデルを同定するために必要 な装置について以下に説明する。
製品の中に組み込まれている機能部品は、 その入出力部に機能部品を組み付け て互いに連携させながら働く構造となっている。 図 21に示したように、例えばモ ータの試験には、駆動用の電池と負荷となる電動アームなどが必要である。 また、 モータを制御するには、 図 25、 図 27、 図 29などで示す操作系も必要となる。 このよ うに実機の試験データを使って同定する試験モデルには、 被試験品の駆 動源及び負荷となる機能部品のモデル化を必要とする。 このように他の機能部品 の影響を受ける場合は、 その働きと挙動を被試験品の仕様及び試験規格として標 準化することが可能である。 この標準化された通りに動作し挙動を再現するもの があれば、 各試験法に共通の代替品として利用できる。 試験モデルには、 この駆動源及び負荷の代替品となる機能部品をモデル化して 同定済みモデルとして組み込めば、 被試験品の内部特性値に絞った同定を行なう ことができる。 また、 この試験装置と試験モデルは、 部品仕様が異なる被試験品 群を入子方式で組み替ることもできる。
これらの概念をモータの同定装置に適用した例が、 図 38に示されている。 同図 の同定装置は、モータモデル 1が試験再現モデル 22に対して入子構造になってお り、再現モデル 2は電池や操作モデルなどの駆動モデル 21 と、負荷発電機モデル などの負荷モデル 22 と、 モータモデル 1の状態量を観測する観測モデル 23 と、 該内部特性値を更新する特性更新モデル 24とで構成されている。
また、被試験モータ 3の駆動源となる電池と操作系を駆動回路装置 4が受持ち、 モータ 3 の機械的な負荷を負荷発電機 5 と電気負荷 6 が受持ち、 駆動モデル 21 と負荷モデル 22 としてモデル化され同定済みとなっている。
さらに、 実機試験装置と各モデルとの関係は、前者の駆動モデル 21が駆動系制 御装匱 71を介して駆動回路装置 4を制御し、 後者の負荷モデル 22が負荷系制御 装置 72を介して負荷発電機 5を制御する構造となっている。
そして、 モータ 3の測定値が計測器 8で計測されて演算装置 9へ与えられる。 演算装置 9は観測モデル 23の観測値と計測器 8からの計測を受けて特性更新モデ ノレ 24を更新する。
図 38 に示すモータ駆動モデル 21 力 図 21左側の電池と図 26、 図 28、 図 30 の操作系の回路とを結合したモデルに対応し、 負荷発電機モデル 22が、 図 21右 側のアーム機構や図 23の定トルク発生モデルなどに対応している。
そして、 前者のモデル上で再現する動作 ·振る舞いは、 駆動系制御装置 71によ つて駆動回路装置 4が再現して被試験品のモータ 3に与える。 同様に、 モータ 3 に与える負荷状態は、負荷系制御装置 72によって電気負荷 6を制御し、負荷発電 機 5上に再現している。
従って、 図 4 ( 1)に示すモータ機能モデル 1を再現モデル 2に接続すると、 駆動 系及び負荷系に対応して予め与えられている駆動モデル 21及び負荷モデル 22が 所定の定常試験モデルとなって、 駆動回路装置 4及び電気負荷 6を制御する。
これに伴って、 モータ 3から発生される定常試験データが計測器 8で計測され ることとなり、 このデータを受けた演算装置 9は定常機能モデルの支配方程式、 すなわち定常内部特性値をモータモデル 1に与える。 これにより定常同定が完了 する。
この後、 再現モデル 2は過渡同定を行うために、駆動モデル 21及び負荷モデル 22を過渡試験モデルに変更する。 これに伴い、 過渡試験が実行されることとなり 過渡試験データが計測器 8から演算装置 9に与えられる。 演算装置 9は観測モデ ノレ 23 から入力している内部特性値に既に演算した定常内部特性値を代入した値 と計測器 8からの計測データとを比較し、 両者の誤差が許容範囲まで小さくなる ように特性更新モデル 24 によりモータモデル 1の内部特性値を上記の如く適宜 更新する。 これにより過渡同定が終了し、 全ての同定作業が完了する。
5 . 仮想試験
部品又は部品で構成された製品の機能 ·性能 ·特性値を再現するモデルは、 そ の実態の試験データで同定し、 内部特性値と再現性が検証されたことで、 実機の 代りに各種評価試験をコンピュータ上で代行する仮想原型(バーチャルプロ トタ イブ)と して、 利用することができる。 ここでは、 この仮想原型を製品開発に応用 する例について述べる。
5 . 1 製品開発とモデル化の関係
製品の開発過程とモデルの育成過程は、 図 39で示す関係で表わされる。
同図は、 企画段階 ·設計段階 ·試作 ·試験段階までの開発過程と、 これに並行 して行なわれるモデル化及び同定の関係を表わしたものである。 同図は、 製品の 各開発過程を並行して行なう同時並行開発(コンカレントェンシ"ニァリンク")の概念が織り込ま れた過程となっている。
これに対し、 モデル化の過程は、 企画段階の抽象的な製品目標のモデル化から 始まり、 これを開発過程に沿って順次モデルの詳細化を進めながら、 モデルによ る企画 ·設計内容の妥当性を検証し、最後に試作品の試験データで同定を行ない、 この同定モデルを利用して各種評価試験を、 コンピュータによるシミュレーショ ンで代行する仮想試験を行なう流れになっている。
( 1 ) 製品開発とモデル化の関係
例えば、 これを車の開発に適用すると以下のような手順となる。 企画段階の抽象的なモデルは、 0〜4 0 0 [m]の加速時間、 定置燃費性能、加速 性能など、 企画された車の目標特性となる車両性能を再現するモデルを、 重量 . 抵抗■動力特性 ·変速比などの特性を組み立てたモデルで、 目標特性の実現可能 性の検証を行なう。
次の製品の部品構成と基礎設計では、 この目標特性を実現するエンジン .変速 機 ·車体などの基本的な機能部品の構成法に沿ってモデルを分解し、 各機能部品 の内部特性値を明らかにしながらモデル化を行ない、 各機能部品に要求される機 能 ·性能の検証と目標特性値の達成可能性を検証する。
同様に、 詳細設計では、 エンジン ' クラッチ ' ブレーキ '変速機 '制御装置な どの詳細設計の内容に従ってモデル化を詳細化し、 トルク変動 .変速ショック . 振動騒音■制御アルゴリズムなどの細部について、 設計内容の妥当性をモデルで 検証する。
以上の過程で作られたモデルは、 企画段階の抽象的なモデルから、 部品構成に 沿つて順次下位モデルに分解され、 製品から部品及びその細部まで階層化した体 系的なモデルとなっている。
また、 これまでの企画 '設計及びモデル化の過程は、 目標特性を実現する実態 の設計図とこれを検証するモデルによって開発が進められるが、 両者共、 あくま でも仮説である。 従って、 この両者は、 設計図を元に作られた試作車などで、 試 験を行ない、 これらのモデルを同定して、 仮説の妥当性を検証しておくことが必 要である。
( 2 ) 製品開発と同定の関係
以上の理由から、図 39の下側に示す、機能部品及び車両試験のデータを元に同 定が行なわれる。 同定とそのために必要な試験は、 前に述べた定常 '過渡状態に 分けて行ない、定常試験が図 9〜図 13、過渡試験が図 21〜30で示すように試験法 に合わせてモデル変換を行い、 その試験データによって試験モデルの同定を行な う。 ここで行なう同定は、 まず機能部品単位に行なった各試験モデルの同定結果 を、 部品構成に沿って統合し、 製品モデルの同定とすることが可能である。
例えば、 図 21の電池 ·モータ ·電動アームの各機能部品が個別にモデル化され、 これを互いに接続したものが電動ァクチユエータの製品であると仮定する。 この 電動ァクチユエータのモデルは、 電池 ' モータ '電動ァ- る階層化されたモデルで表わすことができる。 また、 これを統合した方程式は、 式(34)となることが判る。
従って、 図 21の中央のモータと右端の電動アームを個別に同定して、 同図の特 性値とすれば、 自然に上位階層の電動ァクチユエータを同定したこととなる。 こ のように、 実態の形態に沿って製品の特性値 ·性能を忠実に再現できるモデルを 「仮想原型」 と呼ぶことにする。
この階層化されたモデルの応用法としては、 図 21で電池と電動アームが、既に 同定済みの時は、 電動ァクチユエータモデルを試験モデルに変換し、 同定済みの 内部特性値を既値とし、 モータモデルの未値の内部特性値に絞った部分同定が可 能である。
5 . 2 仮想原型による仮想試験
次に、 このようにして同定された部品モデルは、 各部品が有する機能 ·性能を 再現する部品の仮想原型として確定される。 同様に、 同定済み部品モデルを互い に接続して統合した製品モデルは、 製品を再現する仮想原型と して確定されるこ とを意味する。 また、 これらのモデルは、 前に述べたように試験法に合わせた試 験モデルに変換し、 再現性と実態の試験結果を比較評価して、 両者の差異を検討 しながら同定された結果である。
従って、 ここで同定された製品及び部品の仮想原型は、 試作品などの各種試験 をコンピュータによるシミュレーションで代行して、 その妥当性を評価すること が可能となる。 この仮想原型を利用して、 実態の評価試験をコンピュータ上で行 なうことを、 部品又は製品の 「仮想試験」 と呼び、 図 37〜図 38で得られた同定 結果の妥当性を検証したシミユレーションもその一例である。
( 1 ) 仮想試験モデルの内部構成
仮想試験は、 実態の評価試験と同じ環境条件 ·運転操作などの試験条件、 及び 性能 ·挙動の再現データによる合否判定 ·性能予測 · 異常現象の有無などの評価 基準を定めた試験規格を適用するのが普通である。 これを模式的に表わすと、 図 40のようになる。
同図は、 仮想原型 11 とこれに適用する試験規格群 12をモデル化して組み込ん だ、 仮想試験用モデル 10の基本的な構成例である。 この中の仮想原型は、 同定済 み機能部品モデルと、 仮想試験に際して設計値及び類似部品の特性値を与える機 能部品モデルの 2種類で構成されている。
この両者の使い分けは、 前者が製品の機能 ·性能を支配する基本機能を有する 部品のモデルとなり、 後者が製品の用途■構造 ·形状などで特性値が異なる多品 種の製品に拡大するためのモデルとなる。 この両者を併せた製品モデルは、 多品 種に渡る製品の評価試験を、 前者の同定済み基本機能のモデルに、 後者の異なる 特性値の派生機能のモデルを組み合わせた、 多様化する製品群の試験評価を仮想 試験で代行できることを示している。
( 2 ) 仮想試験用車両の仮想原型例
例えば、 図 40の車両用仮想原型の簡単なモデルは、 図 41で表わすことができ る。 同図は、 エンジン ·変速機の機能部品をモデル化して、 パワートレイン(P Z T )として統合した機能モデルと、構造などで異なる車の種類を車体としてモデル 化し、 両者を車両として統合した機能モデルを表わした仮想原型の例である。 各 機能部品のモデル間は、 エンジン ·変速機及び変速機 · 車体間が位差量である角 速度 ω θ · vbと流動量である トルク Te · fbで関係付けられている。
各モデル内の特性は、 以下のようになつている。 エンジンの各特性は、 慣性モ 一メン ト Je ·粘性抵抗係数 S e · 内部トルク Teである。 その中の De · Teは、 スロ ッ トル開度 α β ·大気圧 pe ·外気温 teを入力とする回転一 トルク特性を、 部分線 形化した勾配を De、 エンジン回転数が "0" の時の発生トルクを Teとして表わし ている。
変速機の各特性は、 変速比 N ファイナルギヤ一比 Nd '出力軸の剛性 Cpである。 最後の車体は、 タイヤ半径 RT■車体質量 Mb ·走行抵抗 Db ·走行路の勾配 Θである。 この車体特性の RT■ Mb · Dbは、 車体構造などの違いで特性が異なるので、 車の種 類毎に組み替える必要がある。
また、 エンジンと変速機を制御するエンジン制御装置と変速機制御装置の制御 特性値は、 試験データで事前に同定が済まされている。
図 41の仮想原型を使って、車の運転状態と同じ条件で仮想試験を行なうには、 更に次のモデルが必要となる。 まず、 同図の勾配 0 '大気圧 Pe ·外気温度 te な どには、 車の使用環境条件として与える環境条件モデルが必要である。 さらに、 スロッ トル開度 ae ·変速機の歯車比 Ngなどには、 車の運転操作を条件と して与え る操作モデルが必要である。
最後に、 仮想試験を行なった仮想原型の再現結果を評価するには、 ω 6 · vb ' Te · fbなどを観測する観測モデルが必要である。 これらの条件と評価を行なうための モデルは、図 40で示した試験規格モデルの各評価試験法を元にしてモデル化する c このモデルで行なう仮想試験は、 実機の特性値 ·性能 ·振る舞いを忠実に再現 する P Z Tの機能部品の仮想原型に、 車の種類で異なる車体モデルの特性値を組 み替えて、 各車種に対応させることができる。 そして、 同じ P Z Tが搭載された 各車種毎に行う各種試験は、 この車両モデルの仮想原型を使った仮想試験による 代行が可能となる。
これまでの車の開発では、 多くの車体構造を持つ車両に対して、 多岐に渡る評 価試験を行なって、 商品としての妥当性が検証されている。 これらの膨大な試験 は、 仮想原型の中の車体特性値を組み替えながら、 モデル化された試験規格群を 組み合わせて行なう仮想試験によって、 試作車の削減及び試験に要する開発期間 の短縮を可能と し、 その結果として開発費の低減を図ることができる。
5 . 3 仮想試験装置 (モデル)
これまで述べた実機試験と同定、 及び仮想原型による仮想試験は、 その基本構 成を図 42で示すことができる。
仮想原型の仮想試験では、 実機試験の対象となる被試験品モデルを試験モデル に変換可能なことと、 試験規格が運転操作モデル ·環境条件モデル、 及び仮想原 型の実行結果を観測モデルとしてモデル化できることを、 前に述べた。
この仮想試験で再現した観測データと実機試験の試験データは、 両者を比較評 価して同定することが可能である。 このことは、 仮想試験のモデルと同定のため の試験モデルが共通化可能であることを示している。
すなわち、 この仮想試験装置 (モデル) は、 同定の手法と手順をモデル化して 仮想原型の内部特性値を更新する同定モデル 9 (図 38の演算装置に対応) と、 仮 想試験が再現データの妥当性を検証する評価モデル 35を組み込むことで、実機試 験 · 同定 ·仮想試験に一貫性を持たすことができる。 図 42は、 これらを実機試験データと評価モデル、及び評価モデルの結果を同定 モデルに入力して関係付けられている。 この両者は、 前者が仮想試験の合否判定 結果に問題を生じた場合に、 点線で示すように実機試験を行なって再評価し、 も し、 仮想原型の同定結果に問題があれば後者で再同定が行なえる手順となってい る。
同図に示す仮想試験装置各部の主な内容は、 次のようになる。
①仮想原型 1は図 38のモータモデルに対応するものであり、製品'部品の機能 - 性能 ·特性値を再現するモデルで、 機構 ·構造に関するメカ系とこれを制御する 制御系のモデルで構成される。
②運転操作モデル 31は、仮想原型 1を実機と同じ運転条件で操作するモデルで ある。 例えば、 車のアクセル操作 ·変速操作 ' ブレーキングなどがある。
③環境条件モデル 32は、仮想原型 1を実機の使用環境と同一条件にして、 その 影響を再現させるモデルである。 例えば、 車が市場走行する時の走行路 ·温度 - 湿度 ·気圧などがある。
④観測モデル 23は、 図 38にも示されているとおり、 実機試験で計測する各計 測点のデータをモデル上で再現させるモデルで、 実機で測定困難なデータもモデ ル上で観測可能である。
⑤内部特性更新モデル 24は、 図 38にも示されているとおり、 同定結果を元に 仮想原型の内部特性値を更新するモデルである。
⑥実機試験部 33 は、 従来から行なわれている試験を示し、 その中の計測器 34 が試験データをリアルタイムでコンピュータに取り込む装匱を示している。
以上の動作をまとめると、 仮想原型 1に対してモデル 31および 32からそれぞ れ運転操作条件及び環境条件を与えると、 仮想原型 1はこの時にシミュレーショ ンした結果得られる再現データを観測モデル 23から評価モデル 35へ与える。 評 価モデル 35では、実機試験の代わりにシミュレーション結果の再現データが妥当 であるか否か (製品 · 部品の妥当性) を試験規格で定めてある評価基準と再現デ ータとを比較することにより評価する。
この評価で不合格となつた場合は、 実機試験データと再現データとの偏差が大 きければ、 評価モデル 35が仮想試験部 30に対して運転操作条件及び環境条件を 変更して同定のやり直しを指示する。 これにより図 42の点線で示す如く、 実機試 験部 33に対してモデル 31及び 32から運転操作条件及び環境条件がそれぞれ与え られる。
従って、評価モデル 35は計測器 34を経由して実機試験部 33からの実機試験デ ータと再現データとの偏差が大きければ同定モデル 9に再同定を指示する。 同定 モデル 9は実機試験データを受けて内部特性更新モデル 34により仮想原型 1の内 部特性値を補正するので、 観測モデル 23を介して再び評価モデル 35で評価が行 われる。 この結果、 実機試験データと再現データとの偏差が最小となるように同 定モデル 9は仮想原型 1の内部特性値を更新することになる。
評価が終了したときには、 別の仮想原型 1 中の変形例 (例えば車種による変形 例) についての評価を行う。 特に、 仮想原型の中の制御モデルの内部特性値 (制 御パラメータ) に対して、 この同定を行うことで仮想原型 1を車種別に最適状態 にチューニングすることができる。
5 . 4 仮想試験を応用した変速機の実機試験
被試験品の機能部品を単品で実機試験する場合には、 これを駆動する駆動系と その負荷となる負荷系の機能部品が必要となる。 ここでは、 このような駆動系と 負荷系の機能部品を同定した仮想原型を試験装置に組み込んで、 被試験品の実機 試験を行なう方法について検討する。
この仮想原型を内部に包含した変速機の試験装置例を図 43に示す。
同図は、 エンジンの駆動特性と車両の負荷特性を駆動モータと負荷発電機で再 現して、 変速機単体を実際の使用状態に沿って実機試験を行なうための装置であ る。 この装置は、 車両の走行に必要な性能を駆動源となるエンジンン性能から引 き出し、 変速に関する、 加減速性能 ·変速ショ ックなどの速各種性能について実 機で評価試験を行なうものである。
同図において、変速機を駆動する駆動モータ 4、 その負荷となる負荷発電機 5、 電気負荷 6、 その運転状態を測定する計測器 8 とで試験装置 33が構成されている。 また、 この試験装置 33には、 駆動モータ 4と負荷発電機 5及び変速機 50の仮想 原型 1 1が接続されており、 これで車両の運転状態を再現し、 その結果を駆動モー タ 4 と負荷発電機 5で忠実に再現させる駆動系制御装置 71 と負荷系制御装置 72 を備えている。
これらの制御装置 71、 72は、駆動モータ 4によってエンジンの駆動トルクを変 速機 50に与え、 車体が変速機 50に与える負荷トルクを負荷発電機 5と電気負荷 6で再現している。 これらの駆動モータ 4 と負荷発電機 5のモデルは、 共に同定 済みの仮想原型 1 1で、 エンジンと車体の機能 '性能 '挙動を試験装置 33の中で 再現できるようになつている。
これらの駆動モータ 4 ·変速機 50 ·負荷発電機 5をモデル化した仮想原型は、 図 44 で表わされる。 尚、 図 43 の変速機モデル 1 に入力される、 操作系モデル 31 , 38, 39及び環境系モデル 32は、 前に述べた試験規格のモデルで、 前者がドラ ィバーの運転操作条件を入力するモデルを表わし、 後者が変速機の内部特性値に 影響を与える外気温度などの環境条件を入力する。 また、 各観測系モデル 23, 37, 40は、 各仮想原型内部の状態量を観測するモデルである。
図 44の駆動系のモータモデル 13は、 図 6、 図 4、 図 30のモータ ·電池 · 定電 流制御のモデルで構成されている。 尚、モータモデル 13の一部の内部特性値は、 モデルを簡略的に表現するために省略されている。 同様に、 負荷側は、 負荷発電 機モデル 14が図 4、 電気負荷が図 13左側の制動抵抗で構成し、 一部の内部特性 値を省略している。
図 44は、駆動系モータモデル 13と変速機モデル 1を接続している角速度 co e■ 入力トルク Teが駆動系制御装置 71の目標値とし、 同様に、 負荷発電機モデル 14 の速度 vbと駆動力 fbを負荷系制御装置 72の目標値として与えている。 また、 駆 動モータ 4の駆動トルク Teは、 図 30の定電流制御モデルから、 制御電流 ICNTを 操作系で制御して駆動モータの電流を調整することで再現できる。
また、負荷発電機 5の負荷トルクは、 図 13の制動試験のモータモデルから、 操 作系を介して制動抵抗値に変えることで再現できる。 また、 この負荷トルクは、 制動抵抗の代わりに、駆動モータと同じ図 30の定電流制御モデルとその装置を組 み込んでも良い。
また、 図 43に示す試験装置 33には、 変速機 50の試験結果と仮想原型 1 1の再 現結果に差異が生じた場合に、演算装置 9内に設けられた評価モデル(図 42参照) がこれを評価し、 同じく演算装置 9内に設けられた同定モデル (図 42参照) によ り変速機モデル(仮想原型) 1 の内部特性値を同定して更新する内部特性更新モデ ノレ 24が組み込まれている。
5 . 5 仮想試験を応用したパワー ト レイン (P Z T ) の実機試験例
次に、 図 43に示した実機試験装置において、駆動側のモータ 4とこれに連なる 仮想原型 13及び駆動系制御装置 71を除いて、 エンジンと変速機を一体にした P
Ζ τの実機試験を行なう例について検討する。
この P Z Tと負荷発電機を持つ実機試験装置の例は、 図 45で表わされる。 この例では、 図 41 に示した構造が異なる車体に、 同じ P Z T 51 を搭載して多 品種の車を実機試験し、異なる車体特性値を持つ車両に対する P / T 51の適合性 を検証するものである。
P / T 51の仮想原型 1は、 モータ ·ガソリン機関 ·ディーゼル機関などの原動 機の種類に加えて、 自動変速機 · 手動変速機 ·無段変速機などの変速機が組み合 わされた、 多種類を必要とする。 従って、 これらの各仮想原型 1は、 モデル組替 装置 25によって組み替えるようになつている。
また、 この P Z T 51の仮想原型 1は、 エンジン及び変速機の制御ユニッ トのソ フ トウエアを再現する制御モデルを持ち、 仮想原型 1 のモデルを制御すると同時 に、制御入出力装置 36を介して、 エンジンと変速機の実機が直接制御できるよう になっている。
従って、 実機の P Z T 51 と負荷発電機 5で再現した車体性能の適合性が悪化し た場合には、 内部特性更新装置 24を介して制御モデルの内部特性値を変更し、最 初に、 仮想原型 1の中で対策効果の確認を行ない、 次に、 実機試験で再度評価し て確認できるようになっている。
例えば、 車体重量又は走行抵抗が大きい車両に搭載したエンジンの低速域トル クが不足気味で発進加速力の不足が生じる不具合などの場合には、 加速性能の向 上を図るために、 加速開始時の燃料増量を行なうように、 内部特性更新装置 24 を通して制御モデルの制御特性値を更新する。 そして、 最初に仮想原型によるシ ミュレーシヨ ンによって、 制御量変更の対策効果と、 増量で懸念される燃費ゃ排 ガスなどへの悪影響を仮想試験で確認し、 最後に、 仮想試験装置を使って
51 の実機評価試験を行なう。 この手順を踏むことで、 対策の効果と多くの試験項目について検討する悪影響 の再現試験を、 短時間に仮想原型のシミュレーションで検証し、 この検証結果を 元に、 長時間を要する実機試験項目を少数に絞り込んで効率的な試験運用が可能 となる。
以上説明したように本発明に係る特性値同定方法及び装置によれば、 部品に加 わるエネルギーの強さ及び量を表わす位差量および流動量に基づいて該部品の機 能モデルを作成し、 該機能モデルの定常状態における定常内部特性値を同定し、 この同定した定常内部特性値を用いて該機能モデルの過渡状態における過渡内部 特性値を同定するように構成したので、 エネルギーを規定する位差量及び流動量 という二次元量を支配する全ての物品の機能をモデル化することができる。
さらにこのモデルの内部特性値を定常同定を経て過渡同定しているので、 過渡 状態の干渉を受けない定常同定が可能となり、 これに基づいて過渡同定が行われ るので、簡素化された同定手順で正確な内部特性値が得られるという効果がある。 そして、 これらの結果から、 製品 ·部品の定常状態から過渡状態までを忠実に再 現することができる。
また、 このような特性値同定方法を用いた装置を作ることにより、 同種類の機 能モデルの同定を迅速に行うことが可能となる。
さらに、 このような同定装置によって同定された特性値を有する機能モデルを 仮想原型と して仮想試験装置に組み込んでおき、 運転操作条件や環境条件を与え て該仮想原型から再現データを取得し、 その運転操作条件や環境条件に伴う実機 試験データと再現データとを比較してその比較結果に応じて必要に応じ再同定す るように構成すれば、 設計 ·試作 ·試験の開発過程で行われている実機試験を省 き、 期間の短縮と開発費用の削減が可能となる。

Claims

求 の 範 囲
1 . 部品に加わるエネルギーを表わす位差量及び流動量に基づいて部品の機能モ デルを作成する第 1の手順と、
該機能モデルかち定常状態における定常機能モデルへ変換して定常内部特性値 を同定する第 2の手順と、
該定常内部特性値を用いて該機能モデルの過渡状態における過渡内部特性値を 同定する第 3の手順と、
を備えたことを特徴とする特性値同定方法。
2 . 請求の範囲 1において、
該第 2の手順が、
該定常機能モデルから少なくとも 1つの定常試験モデルの内部特性値を求める 第 1のステップと、
該定常試験モデルに対応した試験を行って定常試験データを収集する第 2のス テツプと、
該定常試験データに基づいて該内部特性値の定常内部特性値を同定す.る第 3の ステップと、
を備えたことを特徴とする特性値同定方法。
3 . 請求の範囲 2において、
該第 1のステップが、 該内部特性値を、 該機能モデルの該定常状態における支 配方程式から求めることを特徴とした特性値同定方法。
4 . 請求の範囲 3において、
該第 3のステップが、 該支配方程式を回帰式に変換し、 該回帰式の回帰係数か ら該定常内部特性値を求めることを特徴とした特性値同定方法。
5 . 請求の範囲 1において、
該第 3のステップが、 該定常内部特性値を既知の要因と未知の要因とに分け、 該未知の要因の該定常内部特性値を同定することを特徴とした特性値同定方法。
6 . 請求の範囲 1乃至 5のいずれかにおいて、
該第 3の手順が、 該機能モデルの過渡状態における少なく とも 1つの過渡試験モデルの内部特性 値を求める第 1のステップと、
該過渡試験モデルに対応した試験を行い過渡試験データを収集する第 2のステ ップと、
該過渡試験モデルの内部特性値に該定常内部特性値を代入して過渡再現データ を生成する第 3のステップと、
該過渡再現データと該過渡試験データとの誤差に基づいて該過渡再現データを 補正し、 以つて過渡内部特性値を同定する第 4のステップと、
を備えたことを特徴とする特性値同定方法。
7 . 請求の範囲 6において、
該第 4のステップは、 該誤差が許容範囲内にないとき、 該誤差が許容範囲内に なるまで該過渡再現データ内の所定の過渡内部特性値を繰り返し補正し、 該許容 範囲内になったとき該過渡内部特性値が同定されたものとすることを特徴とした 特性値同定方法。
8 . 請求の範囲 7において、
該第 4のステップは、 予め各過渡内部特性値を一定の割合で増減した時の初期 値に対する変動偏差を時刻暦感度として計算しておき、 該時刻暦感度の内、 最大 感度を有する過渡内部特性値を該所定の過渡内部特性値として選択することを特 徴とした特性値同定方法。
9 . 請求の範囲 7において、
該第 4のステップは、 予め各過渡内部特性値を一定の割合で増減した時の初期 値に対する変動偏差を時刻暦感度として計算しておき、 該誤差と類似した該時刻 暦感度を有する過渡内部特性値を該所定の過渡内部特性値として選択することを 特徴とした特性値同定方法。
10. 請求の範囲 9において、
該第 4のステップは、 該最大感度の時刻が異なる複数の過渡内部特性値を、 該 所定の過渡内部特性値として同時に選択することを特徴とした特性値同定方法。
11. 部品に加わるエネルギーの強さ及ぴ量を表わす位差量及び流動量によって作 成した該部品の機能モデルの入子手段と、 該機能モデルの定常状態における少なくとも 1つの定常試験モデル及び過渡状 態における少なく とも 1つの過渡試験モデルを再現する試験再現手段と、 該定常試験モデル及び過渡試験モデルにそれぞれ対応した定常試験及び過渡試 験を行う該部品の試験装置と、
該試験装置により該部品の定常試験及び過渡試験を行ったときの定常試験デー タ及び過渡試験データを収集する計測器と、
該定常試験データを用いて該定常試験モデルの定常内部特性値を同定し、 該定 常内部特性値を該過渡試験モデルに代入して過渡再現データを生成すると共に該 過渡再現データと該過渡試験データとの誤差に基づいて該過渡再現データを補正 し、 以つて過渡内部特性値を同定する演算装置と、
を備えたことを特徵とする特性値同定装置。
12. 請求の範囲 11において
該演算装置は、 該誤差が許容範囲内にないとき、 該誤差が許容範囲内になるま で該過渡再現データ内の所定の過渡内部特性値を繰り返し補正し、 該許容範囲内 になったとき該過渡内部特性値が同定されたものとすることを特徴とした特性値 同定装置。
13. 請求の範囲 11において、
該演算装置は、 予め各過渡内部特性値を一定の割合で増減した時の初期値に対 する変動偏差を時刻暦感度として計算しておき、 該時刻暦感度の内、 最大感度を 有する過渡内部特性値を該所定の過渡内部特性値として選択することを特徴とし た特性値同定装置。
14. 請求の範囲 11において、
該演算装置は、 予め各過渡特性値を一定の割合で増減した時の初期値に対する 変動偏差を時刻暦感度として計算しておき、 該誤差と類似した該時刻暦感度を有 する過渡内部特性値を該所定の過渡内部特性値として選択することを特徴とした 特性値同定装置。
15. 請求の範囲 13において、
該演算装置は、 該最大感度の時刻が異なる複数の過渡内部特性値を、 該所定の 過渡内部特性値として同時に選択することを特徴とした特性値同定装置。
16.請求の範囲 11に記載の特性値同定装置で同定した内部特性値を有する機能モ デルを仮想原型として組み込む仮想試験装置であって、
該特性値同定装置に運転操作条件及び環境条件を与える条件付与手段と、 該運転操作条件及び環境条件を与えたときに該仮想原型により得られる再現デ ータを観測する観測手段と、
該観測手段の観測結果を評価する評価手段と、
を備えたことを特徴とする仮想試験装置。
17. 請求の範囲 16において、
該運転操作条件及び環境条件を、 該仮想原型の対象となる実機に与えた時の実 機試験データを計測する別の計測器と、
該仮想原型の再同定手段とをさらに備え、
該評価手段が、 該計測器の出力と該観測結果とを比較し、 比較結果に応じて該 再同定手段により該仮想原型を再同定させることを特徴とする仮想試験装置。
18. 請求の範囲 17において、
該仮想原型として、 該部品に接続される駆動系及び負荷系の部品について固定 仮想原型を組み込み、 該試験装置が、 各固定仮想原型に対応した試験を行い、 こ のとき該評価手段が、 該比較結果により該再同定手段による再同定を行わせるこ とを特徴と した仮想試験装置。
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