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KR101451783B1 - Apparatus for estimating friction characteristic of driving device using kalman filter and method thereof - Google Patents

Apparatus for estimating friction characteristic of driving device using kalman filter and method thereof Download PDF

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Publication number
KR101451783B1
KR101451783B1 KR1020130109937A KR20130109937A KR101451783B1 KR 101451783 B1 KR101451783 B1 KR 101451783B1 KR 1020130109937 A KR1020130109937 A KR 1020130109937A KR 20130109937 A KR20130109937 A KR 20130109937A KR 101451783 B1 KR101451783 B1 KR 101451783B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
angular velocity
driving
drive
torque
estimating
Prior art date
Application number
KR1020130109937A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
조시훈
남병욱
이호정
조성훈
이종효
Original Assignee
국방과학연구소
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 국방과학연구소 filed Critical 국방과학연구소
Priority to KR1020130109937A priority Critical patent/KR101451783B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101451783B1 publication Critical patent/KR101451783B1/en

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N19/00—Investigating materials by mechanical methods
    • G01N19/02—Measuring coefficient of friction between materials
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
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    • G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
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Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for inferring a frictional characteristic of a driving device using a Kalman filter which can remarkably reduce experiment time used to infer a frictional characteristic of a driving device. According to an embodiment disclosed in the present specification, the method of estimating a frictional characteristic of a driving device includes applying first and second driving torques to the driving device to measure a change in first angular velocity of the driving device with respect to the first driving torque and a change in second angular velocity of the driving device with respect to the second driving torque, and estimating inertia and viscous friction coefficient of the driving device based on the changes in the first angular velocity and the second angular velocity; and estimating Coulomb friction force based on the estimated inertia and viscous friction coefficient.

Description

칼만 필터를 이용한 구동장치의 마찰특성 추정 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR ESTIMATING FRICTION CHARACTERISTIC OF DRIVING DEVICE USING KALMAN FILTER AND METHOD THEREOF}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to an apparatus for estimating a frictional characteristic of a driving apparatus using a Kalman filter, and a method of estimating frictional characteristics of a driving apparatus using the Kalman filter.

본 명세서는 칼만 필터를 이용한 구동장치 마찰특성 추정 장치 및 그 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for estimating a frictional characteristic of a drive apparatus using a Kalman filter and a method thereof.

일반적으로, 자동화 설비와 대량생산, 정밀한 작업의 필요성에 따라 산업전반에 걸쳐 구동장치에 대한 중요도는 크게 증가하고 있다. 특히, 반도체 공정과 같은 정밀함이 필요로 하는 산업에 발전함에 따라 구동장치의 정밀한 구동제어의 중요성은 더욱 강조된다.In general, the importance of the drive system is increasing significantly throughout the industry due to the need for automation equipment, mass production and precision work. Particularly, the importance of precise drive control of the drive apparatus is emphasized as it develops in industries requiring precision such as semiconductor processing.

정밀한 구동제어와 제어시스템의 안정성을 위해서 핵심이 되는 것들에는 많은 것들이 있겠지만, 가장 기본이 되는 것은 시스템의 물리적인 특성을 파악하는 것이다. 일반적으로 제어기의 성능을 결정하는 것은 제어기의 구조나 이득 등에 관련된 것이지만, 해당 요소를 구성하기 위해 기본적으로 요구되는 것이 해당 시스템의 불균형 토크, 관성(Inertia), 마찰과 같은 특성이기 때문이다. 물리적인 특성은 초기 제어기 설계에 있어서 시뮬레이션을 할 때에도 필수적으로 요구되는 요소들이며, 제어기의 안정성이나 성능을 가상적으로 가늠해 볼 수 있는 정보로 사용된다. 다시 말해, 시스템의 특성을 정확하게 정의할수록 구동성능을 높일 수 있다.There are many things that are key to precise drive control and control system stability, but the most basic is to understand the physical characteristics of the system. Generally, determining the performance of the controller is related to the structure or gain of the controller. However, what is basically required in order to construct the corresponding element is characteristics such as unbalanced torque, inertia, and friction of the corresponding system. The physical characteristics are essential elements in the initial controller design simulation, and are used as information that can virtually measure the stability and performance of the controller. In other words, precisely defining the characteristics of the system can improve the driving performance.

따라서, 시스템의 물리적 특성을 알아내기 위해 다양한 방법들이 사용되는데, 관성(Inertia)이나 불균형 토크와 같은 형상에 관련된 특성은 설계 시에 해석을 통해 정의되거나 간단한 실험을 통해 알 수 있다. 하지만, 마찰에 관련된 특성은 각 단품의 경우 카탈로그 등에 정의된 값으로 통해 가늠할 수는 있지만, 전체 시스템의 마찰특성은 조립방법이나 외부환경 등에 따라 달라지기 때문에, 실험을 통해서 알아내는 방법을 사용하여야 한다. Therefore, various methods are used to find out the physical characteristics of the system. The characteristics related to the shape such as inertia and unbalanced torque can be defined through analysis at design time, or through simple experiments. However, the characteristics related to the friction can be determined by the values defined in the catalog in each individual item. However, since the friction characteristics of the entire system depend on the assembly method and the external environment, .

시스템의 마찰특성을 모델링하는 방법에는 여러 가지가 존재하지만, 일반적으로 점성마찰과 쿨롱마찰로 구분하는 고전적인 방법을 통해 정의하는 경우가 많다. 두 가지 마찰특성은 모두 속도에 관계되어 정의되는 마찰력이기 때문에, 구동실험을 통해 계측되는 값을 해당 시스템 특성으로 정의하는 방법이 일반적이다. 종래 기술에 따른 마찰 계수 추정 방법 및 장치는 한국 특허 출원 번호 10-2009-7012995에 개시되어 있다. There are many ways to model the friction characteristics of a system, but in many cases it is often defined by a classical method of distinguishing between viscous friction and Coulomb friction. Since both of the friction characteristics are friction forces defined in relation to the speed, it is common to define the values measured by the drive experiment as the characteristics of the corresponding system. A method and apparatus for estimating the friction coefficient according to the prior art are disclosed in Korean Patent Application No. 10-2009-7012995.

본 발명은, 구동 장치의 마찰특성을 추정해내기 위해 소용되는 실험시간을 획기적으로 줄일 수 있는 칼만 필터를 이용한 구동장치의 마찰특성 추정 장치 및 그 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.An object of the present invention is to provide an apparatus and method for estimating a frictional characteristic of a drive apparatus using a Kalman filter that can dramatically reduce an experiment time spent for estimating frictional characteristics of a drive apparatus.

본 명세서에 개시된 실시예에 따른 구동장치의 마찰특성 추정 방법은, 구동 장치의 구동 토크, 관성, 점성마찰계수, 쿨롱마찰력, 각속도, 각가속도를 근거로 상기 구동 장치의 마찰특성을 추정하는 방법에 있어서, A method of estimating a frictional characteristic of a driving apparatus based on driving torque, inertia, viscous frictional coefficient, coulomb frictional force, angular velocity, and angular acceleration of a driving apparatus according to an embodiment of the present invention, ,

상기 구동 장치에 인가할 제1 및 제2 구동 토크를 미리 선정하는 단계와;Selecting the first and second drive torques to be applied to the drive unit in advance;

상기 제1 및 제2 구동 토크를 상기 구동 장치에 인가하여 상기 제1 구동 토크에 대한 상기 구동 장치의 제1 각속도 변화와 상기 제2 구동 토크에 대한 상기 구동 장치의 제2 각속도 변화를 측정하는 단계와;Measuring the change in the first angular velocity of the drive device relative to the first drive torque and the change in the second angular velocity of the drive device relative to the second drive torque by applying the first and second drive torques to the drive device Wow;

상기 제1 각속도 변화에 대응하는 그래프에 가장 근접한 제1 고차 다항식을 추정하는 단계와;Estimating a first higher order polynomial closest to a graph corresponding to the first angular velocity change;

상기 제2 각속도 변화에 대응하는 그래프에 가장 근접한 제2 고차 다항식을 추정하는 단계와;Estimating a second higher order polynomial closest to the graph corresponding to the second angular velocity change;

상기 추정된 제1 고차 다항식에 대응하는 상기 제1 각속도 변화 그래프의 미분식을 제1 각가속도로 정의하는 단계와;Defining a subset of the first angular velocity change graph corresponding to the estimated first higher order polynomial as a first angular acceleration;

상기 추정된 제2 고차 다항식에 대응하는 상기 제2 각속도 변화 그래프의 미분식을 제2 각가속도로 정의하는 단계와;Defining a subset of the second angular velocity change graph corresponding to the estimated second higher order polynomial as a second angular acceleration;

상기 제1 및 제2 각속도 변화 그래프의 차이를 근거로 상기 구동 장치의 관성과 점성마찰계수를 추정하는 단계와;Estimating an inertia and a viscous friction coefficient of the drive system based on a difference between the first and second angular velocity change graphs;

상기 추정된 관성과 점성마찰계수를 기반으로 상기 쿨롱 마찰력을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.And estimating the coulomb friction force based on the estimated inertia and the viscous friction coefficient.

본 명세서와 관련된 일 예로서, 상기 관성과 점성마찰계수를 추정하는 단계는,

Figure 112013083696268-pat00001
식의 상기 관성과 점성마찰계수를 상태변수로 하는 칼만 필터를 적용하여 상기 관성과 점성마찰계수를 추정하며, As one example related to the present specification, the step of estimating the inertia and the viscous friction coefficient includes:
Figure 112013083696268-pat00001
The inertia and the viscous friction coefficient are estimated by applying a Kalman filter having the inertia and the viscous friction coefficient of the equation as state variables,

여기서,

Figure 112013083696268-pat00002
는 상기 제1 구동 토크를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00003
는 상기 제2 구동 토크를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00004
는 상기 구동 장치의 관성(Inertia)을 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00005
는 점성마찰계수를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00006
는 상기 제1 구동 토크에 의한 상기 구동 장치의 제1 각속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00007
는 상기 제2 구동 토크에 의한 구동 장치의 제1 각가속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00008
는 상기 제2 구동 토크에 의한 구동 장치의 제2 각속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00009
는 상기 제2 구동 토크에 의한 구동 장치의 제2 각가속도를 나타낼 수 있다.here,
Figure 112013083696268-pat00002
Represents the first drive torque,
Figure 112013083696268-pat00003
Represents the second drive torque,
Figure 112013083696268-pat00004
Represents the inertia of the driving device,
Figure 112013083696268-pat00005
Represents a viscous friction coefficient,
Figure 112013083696268-pat00006
Represents a first angular velocity of the driving device due to the first driving torque,
Figure 112013083696268-pat00007
Represents a first angular acceleration of the drive device due to the second drive torque,
Figure 112013083696268-pat00008
Represents a second angular velocity of the driving device due to the second driving torque,
Figure 112013083696268-pat00009
May represent the second angular acceleration of the driving device due to the second driving torque.

본 명세서에 개시된 실시예에 따른 구동장치의 마찰특성 추정 장치는, 구동 장치의 구동 토크, 관성, 점성마찰계수, 쿨롱마찰력, 각속도, 각가속도를 근거로 상기 구동 장치의 마찰특성을 추정하는 장치에 있어서, 상기 구동 장치에 인가할 제1 및 제2 구동 토크를 미리 선정하고, 상기 제1 및 제2 구동 토크를 상기 구동 장치에 인가하여 상기 제1 구동 토크에 대한 상기 구동 장치의 제1 각속도 변화와 상기 제2 구동 토크에 대한 상기 구동 장치의 제2 각속도 변화를 측정하고, 상기 제1 각속도 변화에 대응하는 그래프에 가장 근접한 제1 고차 다항식을 추정하고, 상기 제2 각속도 변화에 대응하는 그래프에 가장 근접한 제2 고차 다항식을 추정하고, 상기 추정된 제1 고차 다항식에 대응하는 상기 제1 각속도 변화 그래프의 미분식을 제1 각가속도로 정의하고, 상기 추정된 제2 고차 다항식에 대응하는 상기 제2 각속도 변화 그래프의 미분식을 제2 각가속도로 정의하고, 상기 제1 및 제2 각속도 변화 그래프의 차이를 근거로 상기 구동 장치의 관성과 점성마찰계수를 추정하고, 상기 추정된 관성과 점성마찰계수를 기반으로 상기 쿨롱 마찰력을 추정하는 추정부를 더 포함할 수 있다. An apparatus for estimating a friction characteristic of a drive system based on driving torque, inertia, viscous friction coefficient, coulomb friction, angular velocity, and angular acceleration of a drive system according to an embodiment of the present invention, And a control unit for previously selecting the first and second drive torques to be applied to the drive unit and applying the first and second drive torques to the drive unit to change the first angular velocity of the drive unit with respect to the first drive torque Estimating a first high-order polynomial closest to a graph corresponding to the first angular velocity change, calculating a second high-order polynomial in the graph corresponding to the second angular velocity change, Estimates a second high-order polynomial close to the first high-order polynomial, defines a first fraction of the first angular velocity change graph corresponding to the estimated first high-order polynomial as a first angular acceleration, And a second angular velocity change graph representing a difference between the inertia and the viscous friction coefficient of the drive device based on the difference between the first and second angular velocity change graphs, And estimating the Coulomb friction force based on the estimated inertia and the viscous friction coefficient.

본 발명의 실시예에 따른 칼만 필터를 이용한 구동장치의 마찰특성 추정 장치 및 그 방법은, 구동 장치의 마찰특성을 추정해내기 위해 소용되는 실험시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 예를 들면, 기존의 방법에서는 저속구동 실험을 하는 쿨롱마찰력 계산에만 1시간이 걸리며, 점성마찰계수를 위한 실험에도 시험할 구동속도의 경우의 수를 정의하기에 따라 다르지만, 계수의 경향성을 파악하기 위해서 많은 경우의 속도에 대해서 시험을 수행한다면 그 시간은 가늠하기 힘들다. 하지만, 본 발명은 두 번의 정토크 구동실험을 시스템속도 한계치까지만 수행하는 것이기 때문에 몇 분 안에 끝낼 수 있다. 또한, 잡음 등이 배제되도록 정의된 알고리즘이 일관되게 적용되기 때문에, 실험자에 따라 마찰특성이 다르게 판단될 수 있는 부분도 방지할 수 있다.An apparatus and method for estimating a friction characteristic of a driving apparatus using a Kalman filter according to an embodiment of the present invention can drastically reduce the time required for estimating frictional characteristics of a driving apparatus. For example, in the conventional method, only one hour is required to calculate the coulomb frictional force for performing the low-speed driving test. The experiment for the viscous friction coefficient also depends on the number of the driving speeds to be tested. However, If you are testing for many speeds, the time is hard to guess. However, the present invention can be completed within a few minutes because it is only performing two constant torque drive experiments up to the system speed limit. In addition, since the algorithm defined to exclude noise, etc. is consistently applied, it is possible to prevent portions where friction characteristics may be judged differently according to the experimenter.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 칼만 필터를 이용한 구동장치의 마찰특성 추정 장치를 나타낸 도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 칼만 필터를 이용한 구동장치의 마찰특성 추정 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 각 속도를 나타낸 그래프이다.FIG. 1 is a diagram illustrating an apparatus for estimating a friction characteristic of a driving apparatus using a Kalman filter according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for estimating a friction characteristic of a driving apparatus using a Kalman filter according to an embodiment of the present invention.
3 is a graph showing angular velocities according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.It is noted that the technical terms used herein are used only to describe specific embodiments and are not intended to limit the invention. It is also to be understood that the technical terms used herein are to be interpreted in a sense generally understood by a person skilled in the art to which the present invention belongs, Should not be construed to mean, or be interpreted in an excessively reduced sense. Further, when a technical term used herein is an erroneous technical term that does not accurately express the spirit of the present invention, it should be understood that technical terms that can be understood by a person skilled in the art are replaced. In addition, the general terms used in the present invention should be interpreted according to a predefined or prior context, and should not be construed as being excessively reduced.

또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.Also, the singular forms "as used herein include plural referents unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the term "comprising" or "comprising" or the like should not be construed as necessarily including the various elements or steps described in the specification, Or may be further comprised of additional components or steps.

또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다. Furthermore, terms including ordinals such as first, second, etc. used in this specification can be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to like or similar elements throughout the several views, and redundant description thereof will be omitted.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. It is to be noted that the accompanying drawings are only for the purpose of facilitating understanding of the present invention, and should not be construed as limiting the scope of the present invention with reference to the accompanying drawings.

시스템(구동 장치)의 마찰특성을 모델링하는 방법에는 여러 가지가 존재하지만, 일반적으로 사용되는 방식은 점성마찰과 쿨롱마찰로 구분한다. 수학식 1과 같이 구동토크(

Figure 112013083696268-pat00010
)를 정의하여, 구동실험을 통해 해당 시스템(구동 장치)의 마찰특성을 추정한다. There are various methods for modeling the friction characteristics of the system (driving device), but the commonly used methods are classified into viscous friction and coulomb friction. As shown in Equation (1), the drive torque
Figure 112013083696268-pat00010
), And estimates the friction characteristic of the corresponding system (driving apparatus) through a driving experiment.

Figure 112013083696268-pat00011
Figure 112013083696268-pat00011

여기서,

Figure 112013083696268-pat00012
는 구동토크를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00013
는 관성(Inertia)을 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00014
는 각도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00015
는 점성마찰계수를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00016
는 쿨롱마찰력을 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00017
는 불균형토크를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00018
는 각속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00019
는 각가속도를 나타낸다. here,
Figure 112013083696268-pat00012
Lt; / RTI > represents the drive torque,
Figure 112013083696268-pat00013
Represents an inertia,
Figure 112013083696268-pat00014
Represents an angle,
Figure 112013083696268-pat00015
Represents a viscous friction coefficient,
Figure 112013083696268-pat00016
Represents the coulomb friction force,
Figure 112013083696268-pat00017
Indicates an unbalanced torque,
Figure 112013083696268-pat00018
Is an angular velocity,
Figure 112013083696268-pat00019
Represents the angular acceleration.

정의된 마찰특성은 속도에 따른 구동실험을 통해서 추정한다. 쿨롱마찰력은 시스템(구동 장치)이 매우 느린 속도로 정속구동하여 가속도와 속도가 근사적으로 0이라 가정하여 추정한다. 또한, 점성마찰계수도 비슷한 방법으로 속도별 정속구동제어를 하여 가속도를 근사적으로 0이라 가정하고, 앞서 구한 쿨롱 마찰력을 제거하여 추정한다. 하지만, 정속구동제어를 매우 짧은 주기로 하다 보니 구동토크의 전류가 잡음과 비슷한 형태로 측정되어 정확한 값을 정의하기 어렵다. 실제 제어명령이 잡음과 비슷한 형태로 인가되어 구동된 결과이지만, 특정 값으로 정의되는 마찰계수에 사용하기에 모호한 측면이 존재한다. 즉, 결과를 정의하는 사람에 따라 약간씩 다르게 해석할 수 있는 여지가 있다.The defined friction characteristics are estimated through drive experiments with speed. The coulomb frictional force is estimated by assuming that the system (drive) is driven at a very constant speed and the acceleration and speed are approximately zero. Also, the viscous friction coefficient is estimated by eliminating the coulomb frictional force obtained above, assuming that the acceleration is approximately 0 by the constant speed drive control for each speed in a similar manner. However, when the constant speed drive control is performed in a very short period, the current of the drive torque is measured in a form similar to noise, and it is difficult to define an accurate value. Although the actual control command is driven by applying a noise-like shape, there is an ambiguous aspect to use for the friction coefficient defined by a specific value. In other words, there is room for a slightly different interpretation depending on who defines the result.

또한, 마찰특성을 추정하는 실험시간이 많이 소요되는 문제도 존재한다. 앞서 언급한 것과 같이 쿨롱 마찰력은 속도에 관계없이 구동 시에 존재하는 마찰특성으로 매우 낮은 속도로 구동하여 측정된 토크를 대략적인 쿨롱마찰력이라고 정의한다. 시스템(구동 장치)이 0에 가까운 저속으로 구동하기 때문에 360로 회전이 가능한 시스템(구동 장치)에서는 매우 오랜 시간이 소요된다. 예를 들어, 시스템(구동 장치)이

Figure 112013083696268-pat00020
으로 구동한다고 가정하면, 1회전에 6분이 걸리고 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 2회전, 3회 이상 측정을 할 경우, 준비 등의 시간을 합하여 1시간 이상이 소요된다. 점성마찰계수 추정도 마찬가지이다. 점성마찰계수는 속도에 따라 비례적으로 증가하는 점성마찰력의 속도관련 상수를 의미하는 것으로 속도에 따라 요구되는 토크의 양을 알아야 추정할 수 있다. 따라서, 다양한 속도로 정속구동 실험을 하여야 정확한 점성마찰계수를 추정할 수 있다. 이러한 이유로 두 가지 마찰 특성을 추출하는 실험에 많은 시간이 소요된다.In addition, there is also a problem that it takes a lot of experiment time to estimate the friction characteristic. As mentioned above, the coulomb frictional force is a frictional characteristic existing at the time of driving regardless of the speed, and is driven at a very low speed to define the measured torque as a rough Coulomb frictional force. Since the system (driving apparatus) is driven at a low speed close to zero, a very long time is required in a system (driving apparatus) capable of rotating at 360 degrees. For example, if the system (drive)
Figure 112013083696268-pat00020
, It takes 6 minutes per rotation and it takes more than 1 hour to prepare for 2 rotations, 3 times or more measurements in order to secure the reliability of the data, preparation time and the like. Estimation of viscous friction coefficient is also the same. The viscous frictional coefficient is a rate-related constant of the viscous frictional force proportional to the speed. It is necessary to know the amount of torque required according to the speed. Therefore, the exact viscous friction coefficient can be estimated by performing the constant speed drive experiment at various speeds. For this reason, it takes a lot of time to experiment to extract two friction characteristics.

본 발명은 위의 문제들을 해결하기 위해 두 가지 토크에 대해 정토크를 인가하여 구동시키는 실험만으로 취득된 토크, 각속도 데이터에 칼만 필터를 적용하여 마찰특성을 추정하는 방법 및 장치를 설명한다.In order to solve the above problems, the present invention describes a method and an apparatus for estimating a friction characteristic by applying a Kalman filter to torque and angular velocity data obtained only by an experiment in which a constant torque is applied to two torques.

기존의 문제점을 보완하여 마찰 특성을 추정하기 위해서는 두 번의 구동실험 및 데이터 저장이 필요하다. 시스템(구동 장치)에서 제공하는 정보는 토크, 위치, 각속도이다. 대표적으로 두 개의 구동 토크를 선정하여, 시간이 지남에 따라 증가하는 각속도 변화 그래프를 저장하게 된다. 토크 선정은 각속도 변화가 매끄럽게 나올 수 있는 정도의 적당 토크를 선정한다. 이때, 각속도를 미분해서 각가속도를 얻는데, 기본적으로 포함되는 잡음과 외란과 같은 요인으로 각가속도 변화를 구하기가 쉽지 않다. 잡음을 미분하면 그 변화가 너무 급격하기 때문이다.Two driving experiments and data storage are necessary to compensate the existing problems and to estimate the friction characteristics. The information provided by the system (driver) is torque, position, and angular velocity. Typically, two driving torques are selected, and an angular velocity change graph that increases with time is stored. The torque selection selects the appropriate torque to the extent that the angular speed change can smoothly go out. In this case, the angular velocity is differentiated to obtain the angular velocity, and it is difficult to obtain angular velocity change due to factors such as noise and disturbance fundamentally included. If the noise is differentiated, the change is too rapid.

따라서, 측정된 각속도 그래프(각속도 변화 그래프)를 고차 다항식에 피팅시키는 방법을 적용한다. 측정된 데이터에 근사적으로 일치하는 고차 다항식의 계수를 알아내면, 미분다항식을 쉽게 구할 수 있으면서 잡음이 제거된 상태의 각가속도 데이터를 얻을 수 있기 때문이다.Therefore, a method of fitting the measured angular velocity graph (angular velocity change graph) to the higher order polynomial is applied. If the coefficients of the higher order polynomial approximate to the measured data are found, the differential polynomial can be obtained easily and the angular acceleration data with the noise removed can be obtained.

다음으로 수학식 1과 같이 정의된 구동토크 모델을 적용하기 위해 위치에 따른 불균형 토크를 구동 토크에서 빼준다. 특별한 경우가 아니면 구동성능을 높이기 위해 불균형이 없도록 시스템을 설계하기 때문에 대부분은 불균형 토크를 무시하여도 무방하다.Next, in order to apply the drive torque model defined by Equation (1), the unbalanced torque according to the position is subtracted from the drive torque. Unless otherwise specified, the system is designed so that there is no imbalance in order to improve the driving performance, so that the unbalanced torque can be neglected in most cases.

다음으로 두 번의 실험 결과를 빼게 되면 상수인 쿨롱마찰력을 배제할 수 있으며, 선형적인 관계에 있는 수식은 칼만필터를 통해 계수를 추정할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 관성(Inertia)과 점성마찰계수를 추정할 수 있으며, 그 추정된 관성(Inertia)과 점성마찰계수를 기반으로 쿨롱마찰력을 계산(추정)한다.Next, by subtracting the two experimental results, the constant Coulomb friction can be excluded, and the linear relationship can be estimated by the Kalman filter. Inertia and viscous friction coefficient can be estimated by this method, and the Coulomb friction is estimated (estimated) based on the estimated inertia and the viscous friction coefficient.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 칼만 필터를 이용한 구동장치의 마찰특성 추정 장치를 나타낸 도이다.FIG. 1 is a diagram illustrating an apparatus for estimating a friction characteristic of a driving apparatus using a Kalman filter according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 칼만 필터를 이용한 구동장치의 마찰특성 추정 장치는, 시스템(구동장치)에 설치되고, 토크(전류), 위치, 각속도를 측정하는 측정부(100)와; 상기 측정된 데이터를 근거로 상기 시스템(구동장치)의 마찰특성을 추정하는 추정부(200)를 포함한다.1, an apparatus for estimating a friction characteristic of a drive apparatus using a Kalman filter according to an embodiment of the present invention is provided with a measurement section (torque measuring section) (100); And an estimation unit 200 for estimating a friction characteristic of the system (driving apparatus) based on the measured data.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 칼만 필터를 이용한 구동장치의 마찰특성 추정 방법을 나타낸 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating a method for estimating a friction characteristic of a driving apparatus using a Kalman filter according to an embodiment of the present invention.

먼저, 시험을 진행할 두 개의 대표 토크를 선정한다. 대표 토크는 시스템(구동 장치)의 특성에 따라 가변적인 값으로 구동 장치에 정토크를 인가한 이후 시간이 지남에 따라 증가하는 각속도 변화 그래프가 매끄러운 특성을 가지는 토크를 선정하여야 한다. 예를 들어, 도 3의 검은색 그래프에서와 같은 특성을 가지는 적당한 값을 선정하여야 한다. First, the two representative torques to be tested are selected. The representative torque should be selected such that the graph of the angular velocity change graph which is increased over time after the constant torque is applied to the driving device at a variable value according to the characteristics of the system (driving device) has a smooth characteristic. For example, a suitable value having the same characteristics as in the black graph of FIG. 3 should be selected.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 각 속도를 나타낸 그래프이다.3 is a graph showing angular velocities according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시한 바와 같이, 검은색 그래프에서와 같은 특성을 가지는 적당한 값을 선정하여야 한다. 너무 낮은 토크를 선정하면, 외란 및 잡음 영향에 민감하게 되고, 너무 큰 토크를 선정하면 짧은 시간 내에 시스템(구동 장치) 속도 제한치에 도달하게 되어 칼만 필터를 적용하기 어렵게 된다. 또한, 두 개의 대표 토크의 값 차이가 너무 많이 나게 되어도 실험 결과 비교가 어렵기 때문에 적절한 값을 선정하는 것이 중요하다. 이를 위해서 대략적으로 가선정된 토크들에 대해서 사전시험을 하고, 그 가선정된 토크들을 인가하여 결과 그래프의 형태를 보면서 실제 적용할 대표토크 값을 선정하여야 한다.As shown in FIG. 3, an appropriate value having the same characteristics as in the black graph should be selected. If the too low torque is selected, it becomes sensitive to the influence of disturbance and noise. If a too large torque is selected, the speed limit of the system (driving device) is reached within a short time, making it difficult to apply the Kalman filter. Also, it is important to select an appropriate value because it is difficult to compare the experimental results even if the difference of the two representative torque values becomes too much. To do this, preliminary tests are conducted on roughly selected torques, and the representative torque values to be applied are selected by applying the selected torques and observing the shape of the result graph.

상기 추정부(200)는, 상기 실험에 사용될 2개의 대표 토크들이 선정되면, 상기 측정부(100)에 의해 측정된 잡음 등이 포함된 각속도 측정 데이터를 미분한다(S11). 도 3의 검은색 그래프에서 보는 것과 같이 측정 데이터는 다양한 이유에서 짧은 시간동안 순간적으로 변화하는 부분들이 다수 포함되어 있다. 이러한 측정 데이터를 그대로 미분을 하게 되면 미분결과를 분석하기 어려울 수 있다. 따라서, 상기 측정된 각속도 그래프를 고차 다항식에 대응시키는 처리 과정을 거쳐 얻은 결과를 미분하는 방법을 적용한다. 측정된 데이터 그래프와 근사적으로 일치하는 고차 다항식의 계수를 알면, 잡음이 제거된 미분결과를 쉽게 얻을 수 있다. 측정 데이터와 유사한 그래프가 되도록 다항식의 차수를 정해서 대응시킨 그래프는 도 3의 빨간 점선과 같다. 실제 측정그래프와 유사하면서 잡음 및 순간적인 변화들이 제거된 결과를 확인할 수 있다.When the two representative torques to be used in the experiment are selected, the estimating unit 200 differentiates the angular velocity measurement data including the noise and the like measured by the measuring unit 100 (S11). As can be seen from the black graph in FIG. 3, the measurement data includes a plurality of portions that change instantaneously for a short period of time for various reasons. It is difficult to analyze the differential results by directly differentiating these measured data. Therefore, a method of differentiating the result obtained by processing the measured angular velocity graph to correspond to a higher order polynomial is applied. Knowing the coefficients of the higher order polynomials that approximately coincide with the measured data graph, it is easy to obtain the noise-removed derivative results. A graph in which the degrees of the polynomials are determined so as to be a graph similar to the measured data is shown by a red dotted line in FIG. Similar to the actual measurement graph, the noise and the instantaneous changes are eliminated.

상기 추정부(200)는, 칼만 필터를 적용하기 위해 두 번의 실험 데이터를 하나의 식으로 표현한다(S12). 예를 들면, 도 3의 보정된 두 개의 그래프(빨간 점선)를 시간에 대해서 빼주면 수학식 2를 얻을 수 있다. 여기서, 추정해야할 계수는

Figure 112013083696268-pat00021
와
Figure 112013083696268-pat00022
이다.In order to apply the Kalman filter, the estimating unit 200 expresses two pieces of experimental data in one equation (S12). For example, subtracting the two corrected graphs (red dotted lines) of FIG. 3 with respect to time can be used to obtain Equation 2. Here, the coefficient to be estimated is
Figure 112013083696268-pat00021
Wow
Figure 112013083696268-pat00022
to be.

Figure 112013083696268-pat00023
Figure 112013083696268-pat00023

여기서,

Figure 112013083696268-pat00024
는 제1 구동 토크(제1 대표 토크)를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00025
는 제2 구동 토크(제2 대표 토크)를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00026
는 상기 구동 장치의 관성(Inertia)을 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00027
는 점성마찰계수를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00028
는 제1 구동 토크(제1 대표 토크)에 의한 구동 장치의 제1 각속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00029
는 제2 구동 토크(제2 대표 토크)에 의한 구동 장치의 제1 각가속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00030
는 제2 구동 토크(제2 대표 토크)에 의한 구동 장치의 제2 각속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00031
는 제2 구동 토크(제2 대표 토크)에 의한 구동 장치의 제2 각가속도를 나타낸다.here,
Figure 112013083696268-pat00024
Represents a first drive torque (first representative torque)
Figure 112013083696268-pat00025
Represents a second drive torque (second representative torque)
Figure 112013083696268-pat00026
Represents the inertia of the driving device,
Figure 112013083696268-pat00027
Represents a viscous friction coefficient,
Figure 112013083696268-pat00028
Represents a first angular velocity of the drive system by the first drive torque (first representative torque)
Figure 112013083696268-pat00029
Represents the first angular acceleration of the drive system by the second drive torque (second representative torque)
Figure 112013083696268-pat00030
Represents the second angular velocity of the drive device by the second drive torque (second representative torque)
Figure 112013083696268-pat00031
Represents the second angular acceleration of the drive system by the second drive torque (second representative torque).

상기 추정부(200)는 수학식 2의

Figure 112013083696268-pat00032
와
Figure 112013083696268-pat00033
를 상태변수로 하는 칼만 필터를 적용한다(S13~S17). 예를 들면, 상기 추정부(200)는 칼만 필터의 초기 상태변수와 행렬을 정의한다(S13).
Figure 112013083696268-pat00034
와
Figure 112013083696268-pat00035
를 상태변수로, 수학식 2의 관계를 행렬로 정의하여 초기 값을 설정한다.
Figure 112013083696268-pat00036
는 칼만 필터 이터레이션(iteration) 수를 나타낸다. 상기 추정부(200)는
Figure 112013083696268-pat00037
=1인 경우는(S14) 칼만필터 예측과정 없이 설정된 초기값으로 바로 업데이트 단계로 이동하여 상기 측정된 토크, 각속도, 각가속도 데이터로 칼만 필터를 업데이트한다(S16). The estimating unit 200 calculates the weighted sum
Figure 112013083696268-pat00032
Wow
Figure 112013083696268-pat00033
Is applied as a state variable (S13 to S17). For example, the estimator 200 defines an initial state variable and a matrix of the Kalman filter (S13).
Figure 112013083696268-pat00034
Wow
Figure 112013083696268-pat00035
Is defined as a state variable and the relation of Equation (2) is defined as a matrix to set an initial value.
Figure 112013083696268-pat00036
Represents the number of Kalman filter iterations. The estimating unit 200
Figure 112013083696268-pat00037
= 1 (S14), the Kalman filter is directly updated to the initial value set without the Kalman filter predicting process, and the Kalman filter is updated with the measured torque, angular velocity, and angular acceleration data (S16).

상기 추정부(200)는 상기 칼만 필터 과정이 끝나지 않았으면(S17), 다시 예측단계(S15)로 이동하여 이전단계에서 업데이트된 데이터를 기반으로 상태변수의 값을 예측하게 된다. 이것은 다시 측정된 데이터를 기반으로 업데이트되고, 이러한 과정은 데이터가 끝날 때 까지 계속된다. If the Kalman filter process has not been completed (S17), the estimator 200 proceeds to the prediction step S15 again and predicts the value of the state variable based on the updated data in the previous step. This is updated based on the measured data again, and this process continues until the data is finished.

상기 추정부(200)는 상기 측정된 데이터에 대해서 칼만 필터를 통한 추정이 끝나면,

Figure 112013083696268-pat00038
와
Figure 112013083696268-pat00039
를 최종적으로 구하게 된다(S18).When the estimation of the measured data by the Kalman filter is completed,
Figure 112013083696268-pat00038
Wow
Figure 112013083696268-pat00039
(S18).

상기 추정부(200)는 상기 S19 단계에서 추정된

Figure 112013083696268-pat00040
와
Figure 112013083696268-pat00041
를 수학식 1에 기반한 쿨롱 마찰을 추정한다(S19). 이러한 과정을 거쳐 추정된 마찰특성은 시스템(구동 장치)의 특성을 정의하고, 제어기의 성능을 증가시키는데 이용될 수 있다.The estimator 200 determines whether the estimated
Figure 112013083696268-pat00040
Wow
Figure 112013083696268-pat00041
The Coulomb friction based on Equation (1) is estimated (S19). The estimated friction characteristics through this process can be used to define the characteristics of the system (drive system) and to increase the performance of the controller.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 칼만 필터를 이용한 구동장치의 마찰특성 추정 장치 및 그 방법은, 구동 장치의 마찰특성을 추정해내기 위해 소용되는 실험시간을 획기적으로 줄일 수 있다. INDUSTRIAL APPLICABILITY As described above, the apparatus and method for estimating frictional characteristics of a driving apparatus using a Kalman filter according to an embodiment of the present invention can drastically reduce the time spent in estimating frictional characteristics of a driving apparatus.

예를 들면, 기존의 방법에서는 저속구동 실험을 하는 쿨롱마찰력 계산에만 1시간이 걸리며, 점성마찰계수를 위한 실험에도 시험할 구동속도의 경우의 수를 정의하기에 따라 다르지만, 계수의 경향성을 파악하기 위해서 많은 경우의 속도에 대해서 시험을 수행한다면 그 시간은 가늠하기 힘들다. 하지만, 본 발명은 두 번의 정토크 구동실험을 시스템속도 한계치까지만 수행하는 것이기 때문에 몇 분 안에 끝낼 수 있다. 또한, 잡음 등이 배제되도록 정의된 알고리즘이 일관되게 적용되기 때문에, 실험자에 따라 마찰특성이 다르게 판단될 수 있는 부분도 방지할 수 있다.For example, in the conventional method, only one hour is required to calculate the coulomb frictional force for performing the low-speed driving test. The experiment for the viscous friction coefficient also depends on the number of the driving speeds to be tested. However, If you are testing for many speeds, the time is hard to guess. However, the present invention can be completed within a few minutes because it is only performing two constant torque drive experiments up to the system speed limit. In addition, since the algorithm defined to exclude noise, etc. is consistently applied, it is possible to prevent portions where friction characteristics may be judged differently according to the experimenter.

본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas falling within the scope of the same shall be construed as falling within the scope of the present invention.

Claims (4)

구동 장치의 구동 토크, 관성, 점성마찰계수, 쿨롱마찰력, 각속도, 각가속도를 근거로 상기 구동 장치의 마찰특성을 추정하는 방법에 있어서,
상기 구동 장치에 인가할 제1 및 제2 구동 토크를 미리 선정하는 단계와;
상기 제1 및 제2 구동 토크를 상기 구동 장치에 인가하여 상기 제1 구동 토크에 대한 상기 구동 장치의 제1 각속도 변화와 상기 제2 구동 토크에 대한 상기 구동 장치의 제2 각속도 변화를 측정하는 단계와;
상기 제1 각속도 변화에 대응하는 그래프에 가장 근접한 제1 고차 다항식을 추정하는 단계와;
상기 제2 각속도 변화에 대응하는 그래프에 가장 근접한 제2 고차 다항식을 추정하는 단계와;
상기 추정된 제1 고차 다항식에 대응하는 상기 제1 각속도 변화 그래프의 미분식을 제1 각가속도로 정의하는 단계와;
상기 추정된 제2 고차 다항식에 대응하는 상기 제2 각속도 변화 그래프의 미분식을 제2 각가속도로 정의하는 단계와;
상기 제1 및 제2 각속도 변화 그래프의 차이를 근거로 상기 구동 장치의 관성과 점성마찰계수를 추정하는 단계와;
상기 추정된 관성과 점성마찰계수를 기반으로 상기 쿨롱 마찰력을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 구동장치의 마찰특성 추정 방법.A method of estimating a frictional characteristic of a driving device based on driving torque, inertia, viscous frictional coefficient, coulomb frictional force, angular velocity, and angular acceleration of a driving device,
Selecting the first and second drive torques to be applied to the drive unit in advance;
Measuring the change in the first angular velocity of the drive device relative to the first drive torque and the change in the second angular velocity of the drive device relative to the second drive torque by applying the first and second drive torques to the drive device Wow;
Estimating a first higher order polynomial closest to a graph corresponding to the first angular velocity change;
Estimating a second higher order polynomial closest to the graph corresponding to the second angular velocity change;
Defining a subset of the first angular velocity change graph corresponding to the estimated first higher order polynomial as a first angular acceleration;
Defining a subset of the second angular velocity change graph corresponding to the estimated second higher order polynomial as a second angular acceleration;
Estimating an inertia and a viscous friction coefficient of the drive system based on a difference between the first and second angular velocity change graphs;
And estimating the coulomb friction force based on the estimated inertia and the viscous friction coefficient. 제1항에 있어서,
Figure 112013083696268-pat00042
식의 상기 관성과 점성마찰계수를 상태변수로 하는 칼만 필터를 적용하여 상기 관성과 점성마찰계수를 추정하며,
여기서,
Figure 112013083696268-pat00043
는 상기 제1 구동 토크를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00044
는 상기 제2 구동 토크를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00045
는 상기 구동 장치의 관성(Inertia)을 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00046
는 점성마찰계수를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00047
는 상기 제1 구동 토크에 의한 상기 구동 장치의 제1 각속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00048
는 상기 제2 구동 토크에 의한 구동 장치의 제1 각가속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00049
는 상기 제2 구동 토크에 의한 구동 장치의 제2 각속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00050
는 상기 제2 구동 토크에 의한 구동 장치의 제2 각가속도를 나타내는 것을 특징으로 하는 구동장치의 마찰특성 추정 방법.The method according to claim 1,
Figure 112013083696268-pat00042
The inertia and the viscous friction coefficient are estimated by applying a Kalman filter having the inertia and the viscous friction coefficient of the equation as state variables,
here,
Figure 112013083696268-pat00043
Represents the first drive torque,
Figure 112013083696268-pat00044
Represents the second drive torque,
Figure 112013083696268-pat00045
Represents the inertia of the driving device,
Figure 112013083696268-pat00046
Represents a viscous friction coefficient,
Figure 112013083696268-pat00047
Represents a first angular velocity of the driving device due to the first driving torque,
Figure 112013083696268-pat00048
Represents a first angular acceleration of the drive device due to the second drive torque,
Figure 112013083696268-pat00049
Represents a second angular velocity of the driving device due to the second driving torque,
Figure 112013083696268-pat00050
Wherein the second angular acceleration of the driving device is determined by the second driving torque. 구동 장치의 구동 토크, 관성, 점성마찰계수, 쿨롱마찰력, 각속도, 각가속도를 근거로 상기 구동 장치의 마찰특성을 추정하는 장치에 있어서,
상기 구동 장치에 인가할 제1 및 제2 구동 토크를 미리 선정하고, 상기 제1 및 제2 구동 토크를 상기 구동 장치에 인가하여 상기 제1 구동 토크에 대한 상기 구동 장치의 제1 각속도 변화와 상기 제2 구동 토크에 대한 상기 구동 장치의 제2 각속도 변화를 측정하고, 상기 제1 각속도 변화에 대응하는 그래프에 가장 근접한 제1 고차 다항식을 추정하고, 상기 제2 각속도 변화에 대응하는 그래프에 가장 근접한 제2 고차 다항식을 추정하고, 상기 추정된 제1 고차 다항식에 대응하는 상기 제1 각속도 변화 그래프의 미분식을 제1 각가속도로 정의하고, 상기 추정된 제2 고차 다항식에 대응하는 상기 제2 각속도 변화 그래프의 미분식을 제2 각가속도로 정의하고, 상기 제1 및 제2 각속도 변화 그래프의 차이를 근거로 상기 구동 장치의 관성과 점성마찰계수를 추정하고, 상기 추정된 관성과 점성마찰계수를 기반으로 상기 쿨롱 마찰력을 추정하는 추정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구동장치의 마찰특성 추정 장치.An apparatus for estimating a frictional characteristic of a driving apparatus based on driving torque, inertia, viscous frictional coefficient, coulomb frictional force, angular velocity, and angular acceleration of a driving apparatus,
Wherein the first and second driving torques to be applied to the driving apparatus are previously selected and the first and second driving torques are applied to the driving apparatus to change the first angular velocity of the driving apparatus with respect to the first driving torque, Estimating a first high order polynomial closest to the graph corresponding to the first angular velocity change, and estimating a first high order polynomial closest to the graph corresponding to the second angular velocity change; A second angular velocity change corresponding to the estimated second high-order polynomial, a second angular velocity change corresponding to the estimated second high-order polynomial, and a second angular velocity change corresponding to the estimated second high- The inertia and the viscous friction coefficient of the drive device are estimated based on the difference between the first and second angular velocity change graphs A friction characteristic estimating apparatus based on the estimated inertia and the viscous friction coefficient of the driving device according to claim 1, further comprising an estimation for estimating the Coulomb friction. 제3항에 있어서, 상기 추정부는,
Figure 112013083696268-pat00051
식의 상기 관성과 점성마찰계수를 상태변수로 하는 칼만 필터를 적용하여 상기 관성과 점성마찰계수를 추정하며,
여기서,
Figure 112013083696268-pat00052
는 상기 제1 구동 토크를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00053
는 상기 제2 구동 토크를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00054
는 상기 구동 장치의 관성(Inertia)을 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00055
는 점성마찰계수를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00056
는 상기 제1 구동 토크에 의한 상기 구동 장치의 제1 각속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00057
는 상기 제2 구동 토크에 의한 구동 장치의 제1 각가속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00058
는 상기 제2 구동 토크에 의한 구동 장치의 제2 각속도를 나타내며,
Figure 112013083696268-pat00059
는 상기 제2 구동 토크에 의한 구동 장치의 제2 각가속도를 나타내는 것을 특징으로 하는 구동장치의 마찰특성 추정 장치.4. The apparatus according to claim 3,
Figure 112013083696268-pat00051
The inertia and the viscous friction coefficient are estimated by applying a Kalman filter having the inertia and the viscous friction coefficient of the equation as state variables,
here,
Figure 112013083696268-pat00052
Represents the first drive torque,
Figure 112013083696268-pat00053
Represents the second drive torque,
Figure 112013083696268-pat00054
Represents the inertia of the driving device,
Figure 112013083696268-pat00055
Represents a viscous friction coefficient,
Figure 112013083696268-pat00056
Represents a first angular velocity of the driving device due to the first driving torque,
Figure 112013083696268-pat00057
Represents a first angular acceleration of the drive device due to the second drive torque,
Figure 112013083696268-pat00058
Represents a second angular velocity of the driving device due to the second driving torque,
Figure 112013083696268-pat00059
And the second angular acceleration of the drive unit based on the second drive torque.
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