[发明专利]机器学习装置及方法、伺服控制装置、伺服控制系统

说明书

本发明提供一种机器学习装置及方法、伺服控制装置、伺服控制系统。能够简单地进行前馈控制的调整，并且能够提升指令跟踪性。机器学习装置(100)具有：标签取得单元(102)，其取得伺服控制装置(200)为了进行控制对象装置(300)的驱动控制而输出给所述控制对象装置的指令作为标签；输入数据取得单元(101)，其取得根据所述指令而驱动的控制对象装置的输出作为输入数据；学习单元(103)，其将所述标签与所述输入数据的组作为教师数据来进行监督学习，由此构筑用于校正所述指令的前馈控制有关的学习模型。

技术领域

本发明涉及进行与伺服控制相关的机器学习的、机器学习装置、伺服控制装置、伺服控制系统、以及机器学习方法。

背景技术

以往，已知在伺服控制装置中，通过进行前馈控制(feedforward control)来校正指令这样的技术。此外，还已知有利用神经网络等机器学习来决定设置于控制对象前段的补偿器的参数这样的技术。

例如，在专利文献1中，公开了如下结构：在进行反馈控制和前馈控制的伺服控制装置中，通过机器学习来学习控制对象的输出与线性模型的输出之差，根据机器学习的学习结果来决定设置于控制对象前段的补偿器的参数。

现有技术文献

专利文献1：日本特开平7-210207号公报

上述专利文献1所公开的技术的结构是：以线性模型为参考模型来进行参考模型自适应控制，以便与该线性模型的特性一致。该线性模型例如是通过绕平衡点将非线性控制对象线性化而得的模型。这里，由于利用专利文献1所公开的技术，因此用户需要逐一准备线性模式。

但是，逐一准备线性模型对于用户来说是繁杂的，由此希望可以更简单地进行前馈控制有关的调整的方法。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种机器学习装置、伺服控制装置、伺服控制系统、以及机器学习方法，能够简单地进行前馈控制的调整，并且能够提升指令跟踪性。

(1)一种机器学习装置(例如，后述的机器学习装置100)具有：标签取得单元(例如，后述的标签取得部102)，其取得伺服控制装置(例如，后述的伺服控制装置200)为了进行控制对象装置(例如，后述的控制对象装置300)的驱动控制而输出给所述控制对象装置的指令作为标签；输入数据取得单元(例如，后述的输入数据取得部101)，其取得根据所述指令而驱动的控制对象装置的输出作为输入数据；学习单元(例如，后述的学习部103)，其将所述标签与所述输入数据的组作为教师数据来进行监督学习，由此构筑用于校正所述指令的前馈控制有关的学习模型。

(2)可以使上述(1)所述的机器学习装置为，所述伺服控制装置是进行用于校正所述指令的反馈控制的伺服控制装置，所述输入数据取得单元取得所述反馈控制中的反馈作为所述控制对象装置的输出。

(2)可以使上述(1)所述的机器学习装置为，所述指令是位置指令、速度指令以及电流指令中的某一个或它们的组合，所述控制对象装置的输出是位置反馈、速度反馈以及电流反馈中的某一个或它们的组合。

(3)可以使上述(2)所述的机器学习装置为，所述指令是位置指令、速度指令以及电流指令中的某一个或它们的组合，所述控制对象装置的输出是位置反馈、速度反馈以及电流反馈中的某一个或它们的组合。

(4)可以使上述(1)～(3)中任一项所述的机器学习装置为，所述标签取得单元作为标签而取得的所述指令中包含计划输出给所述控制对象装置的指令。

(5)可以使上述(1)～(4)中任一项所述的机器学习装置为，该机器学习装置还具有：函数输出单元(例如，后述的推定控制指令生成函数输出部105、推定电流指令生成函数输出部106、推定电压指令生成函数输出部107)，其根据由所述学习单元构筑出的学习模型来生成函数并将其输出，该函数用于生成所述前馈控制中的校正值。