リニア軸サーボシステム

今日のACサーボシステムは、わずか10年前のものとは大きく異なっています。高速プロセッサと高解像度エンコーダの登場により、メーカーはチューニング技術において驚くべき進歩を遂げています。モデル予測制御（MPC）と振動抑制は、複雑なサーボシステムにも効果的に適用できる、そうした進歩の2つです。

交流サーボシステムにおけるサーボチューニングとは、接続された機械システムに対する電気制御システムの応答を調整することです。電気制御システムは、PLCまたはモーションコントローラで構成され、サーボアンプに信号を送信することで、サーボモータが作動し、機械システムが動きます。

サーボモーター（電気機械装置）は、2つのシステムを結びつける重要な構成要素である。電気制御システム内で、機械システムの挙動を予測するために多くのことが可能となる。

この記事では、現代のサーボチューニング技術における2つの手法、すなわちモデル予測制御（MPC）と振動抑制、およびそれらの応用レベルでの考慮事項について探究します。

CPU速度はかつてないほど高速に

CPUの高速化はあらゆる分野で進んでおり、サーボアンプも例外ではありません。かつてはコストが高すぎて採用できなかったCPUがサーボアンプの設計に取り入れられるようになり、より複雑で効果的なチューニングアルゴリズムが可能になりました。10年前は、速度ループの帯域幅が100Hzまたは200Hz程度であることが一般的でしたが、現在では1,000Hzをはるかに超える速度を実現できます。

制御ループの解決に加え、高速プロセッサによってサーボアンプはトルク、速度、位置のリアルタイム解析をオンボードで実行できるようになり、従来は検出できなかった機械特性を発見することが可能になります。複雑な数理モデルをサーボアンプ内にコスト効率よく実装することで、標準的なPID制御をはるかに超える高度なチューニング制御アルゴリズムを活用できるようになります。

さらに、より高速なプロセッサは高解像度エンコーダからのデータも処理できますが、解像度が向上してもシステムの位置決め性能が向上するわけではありません。位置決めを制限する要因は通常、エンコーダではなく機械システムですが、高解像度エンコーダを使用することで、低解像度エンコーダでは検出できない機械システムの微細な動きを制御システムが捉えることができます。これらの小さな動きは、多くの場合、振動や共振によって発生するものであり、検出できれば、機械システムの挙動を理解し、予測し、補償するための重要なデータとなります。

モデル予測制御の基礎

簡単に言うと、モデル予測制御は、過去に指令されたプロファイルを使用して将来のトルクと速度を予測します。特定の動作における速度とトルクがおおよそ分かっている場合、誤差にしか反応しないPIDループに動作プロファイルを盲目的に通す必要はありません。代わりに、予測された速度とトルクをフィードフォワードとしてサーボ制御ループに供給し、ループが残りの最小限の誤差に反応するようにします。

これを正しく機能させるには、アンプは慣性、摩擦、剛性などの特性に基づいた、機械の有効な数学モデルを備えている必要があります。そして、そのモデルのトルクと速度プロファイルをサーボループに注入することで、性能を向上させることができます。これらのモデルは複雑な数学関数を使用しますが、サーボアンプのプロセッサの高速化により、モーションコントロール業界ではこれらのモデルの実装が始まっています。

モデル予測制御には多くの利点があるものの、トレードオフも存在します。点対点の位置決めには非常に効果的ですが、移動中に時間遅延が発生します。この時間遅延は、モデル予測制御において、直近の過去の動作に基づいて将来の応答を予測するため、必然的に生じるものです。この遅延のため、コントローラからの正確な指令プロファイルが必ずしも実行されるとは限りません。代わりに、移動の最後に迅速な位置決めを実現するための類似したプロファイルが生成されます。

振動抑制

MPCの最も有用な機能の1つは、機械の低周波振動をモデル化、予測、抑制できることです。機械の振動は、1桁Hzから数千Hzまでの周波数で発生する可能性があります。1Hzから10Hzの低周波振動は、動作の開始時と終了時に顕著になることが多く、機械の動作周波数範囲内にあるため、特に厄介です。

特定の機器構成（例えば、細長いグリッパーアームを備えた機械）は、他の構成よりもこの低共振周波数を顕著に示しやすい傾向があります。このような振動しやすい設計は、部品を開口部に挿入するなど、長さの要件を満たすために必要となる場合があります。また、大型機械も振動しやすい傾向があり、これは低周波数で振動する大きな部品で構成されているためです。このような用途では、振動は動作終了時のモーター位置で発生します。サーボアンプの振動抑制技術は、このような機械の振動を大幅に低減します。

デュアルモーターサーボシステムにおけるMPC

単軸アクチュエータへのMPCの適用は容易であり、点間移動においては、指令されたプロファイルからのずれは問題にならない。しかし、一方のサーボ軸が他方のサーボ軸と機械的に連結されている場合、それらの動作プロファイルは互いに影響し合う。デュアルモータボールねじアクチュエータは、そのような構成の一例である。

このデュアルモーター構成は、モーターのローターを加速するために必要なトルクが大きく、単一の大型モーターでは必要なトルクと加速力を得られないような大規模な用途において有利となる場合があります。チューニングの観点から重要なのは、比較的大きな2つのサーボモーターが重い負荷を位置決めし、ほぼ定格トルクと定格速度で動作している点です。モーターが同期しなくなると、トルクは位置を巡って互いに争うことで無駄になってしまいます。しかし、両方のサーボのゲインが等しい場合、モデル予測制御の遅延も等しくなり、モーターは同期した状態を維持します。

このようなアプリケーションを調整する最初のステップは、モーターの 1 つを物理的に取り外し、通常のとおり 1 つのモーターだけでシステムを調整します。サーボモーター 1 つで軸の安定した制御は可能ですが、必要なプロファイルを実行するにはトルクが足りません。この場合、メーカーの自動調整シーケンスを使用して慣性パラメータを設定し、モデル予測制御機能を有効にします。注: 1 つのモーターで得られたシステムゲインは、最終的に両方のモーターで均等に共有する必要があります。慣性パラメータはサーボループゲインのスケールファクターとして機能するため、このステップは簡単です。そのため、各アンプで元の調整結果の半分に設定されます。残りの調整結果は、軸 1 から軸 2 にコピーできます。最後の調整は、軸 2 から積分コンポーネントを取り除くことです。つまり、2 番目のモーターに「加速アシスト」の役割を割り当て、小さな積分補正はモーター 1 に残します。

このようなアプリケーションのチューニングコンセプトは2つのフェーズから構成されます。第1フェーズでは、メーカーが提供する自動チューニング機能を起点として各軸を個別にチューニングし、モデル予測制御を有効にします。振動抑制も適用されます。このフェーズの終了時には、各軸は最小限の振動でクリーンかつスムーズな応答を実現します。

第2段階では、コントローラーの視点から「ドライラン」中に誤差を監視しながら、軸を同時に動作させます。MPCゲインを同じ値に設定し、試行錯誤を繰り返して、位置誤差が低く、位置誤差が等しく、かつ滑らかな動作を実現する最適なMPCゲイン設定を決定します。この概念は、位置誤差が同じであれば、両軸の遅延時間が同じになり、動作中の位置誤差が大きくても、部品は正しい寸法で切削されるというものです。