あなたのサーボはまるで酔っ払い運転？サーボシステムにおける速度検出の罠と、性能を120%引き出すための完全マニュアル

カタログスペックは完璧なはずなのに、なぜか装置は期待通りに動いてくれない。ゲインを上げれば耳障りな振動が始まり、下げれば応答性が鈍くなる…。まるで気難しいアーティストをなだめるように、そっとパラメータに触れる日々。その終わりの見えないパラメータ調整の迷宮で、頭を抱えていませんか？その歯がゆい状況、痛いほどよくわかります。

サーボシステムのエンコーダについてはこちら

その根深い問題、実はモーターの力不足や機械の剛性ではなく、もっと繊細で決定的な部分、すなわち「サーボシステムにおける速度検出」の仕組みと、その避けられない「遅れ」に潜んでいるのです。この記事を最後まで読めば、あなたはまるで時間旅行者のように、その「遅れ」の正体を解き明かせます。なぜ振動が起きるのか、その根本メカニズムを理解し、サーボのポテンシャルを120%解放するための、ハードとソフト両面の具体的な武器を手に入れることで、あなたのトラブルシューティングの視点は劇的に変わるでしょう。それはまるで、数秒前の景色を見ながら運転していた状態から、リアルタイムの風景を見渡せるようになるようなものです。

この記事を読むことで、あなたが長年抱えてきたサーボ制御に関する疑問に、明確な答えが見つかります。

この記事で解決できることこの記事が提供する答え
なぜゲインを上げると、機械が壊れそうなほど振動するのか？それは「速度検出の遅れ」がシステムの安定余裕（位相余裕）を奪い、本来の機械共振よりずっと手前で制御が破綻するためです。
最適なエンコーダ選定の、本当の勘所はどこにあるのか？高応答性なら「シリアル通信」で遅延を最小化し、耐環境性なら「磁気式/レゾルバ」を選ぶなど、目的から逆算する視点が全てです。
ソフトウェア（パラメータ）だけで、物理的な「遅れ」を克服できるのか？可能です。速度オブザーバで「今の速度」を推定し、フィードフォワード制御で「先回り」することで、物理的な時間的制約を補償します。

もちろん、この表は冒険の地図にすぎません。本文では、これらの答えに至るまでの理論的な背景、具体的な波形データでの比較、そして明日から使える実践的な選定・調整ノウハウまで、余すことなく解説していきます。もう闇雲にパラメータをいじるのはやめにしましょう。さあ、あなたのサーボシステムにかけられた「時間」という名の呪いを解き明かす準備はよろしいですか？ページをめくるごとに、あなたの調整画面の数字が、全く異なる意味を持つ魔法の呪文に見えてくるはずです。

なぜか性能が出ない…その原因はサーボシステムの「速度」の捉え方にあった

最新のサーボシステムを導入し、カタログスペック上は申し分ないはずなのに、なぜか期待した性能が出ない。タクトタイムが目標に届かない、微小な振動が収まらない、位置決めの整定に時間がかかる…。こうした歯がゆい経験は、多くの技術者の方が一度は直面する壁ではないでしょうか。パラメータ調整を繰り返しても改善が見られない時、私たちはついモータの出力や機械剛性といった、より大きな要素に目を向けがちです。しかし、その根本原因は、もっと繊細で、しかし決定的な部分、「サーボシステム 速度検出」の仕組みとその捉え方そのものに潜んでいるのかもしれません。

カタログスペック通りに動かないサーボシステム、見落とされがちな要因とは？

サーボシステムのカタログに並ぶ華々しい数値は、あくまで理想的な条件下で測定されたものです。実際の製造現場では、機械系の共振、負荷イナーシャの変動、電源ノイズといった様々な外乱要因が複雑に絡み合い、カタログ通りの性能発揮を阻みます。多くの技術者はこれらの要因を一つ一つ潰し込もうと奮闘しますが、それでも解決しない問題が残ることがあります。その見落とされがちな要因こそが、サーボモータの「現在の速度」を如何に正確かつ迅速に捉えているか、という「速度検出」の品質です。この検出精度と応答性が、制御ループ全体のパフォーマンスを根底から支えているという事実は、あまりにも重要であるにも関わらず、しばしば見過ごされてしまうのです。

「サーボシステム 速度検出」の理解が、装置性能向上のブレークスルーになる理由

なぜ「サーボシステム 速度検出」の理解が、それほどまでに重要なのでしょうか。それは、サーボシステムが行う全ての制御が、この「検出された速度」という情報の上に成り立っているからです。もし検出された速度情報が不正確であったり、実際の速度変化から遅れてフィードバックされたりすれば、サーボアンプは間違った前提に基づいて制御を行うことになります。それはまるで、数秒前の景色を見ながら高速道路を運転するようなもの。どんなに優れた頭脳（サーボアンプ）と手足（モータ）を持っていても、正確な判断は下せません。この速度検出のメカニズムと、その限界を深く理解することこそが、パラメータ調整の迷宮から抜け出し、装置性能を真に向上させるためのブレークスルーとなるのです。

本記事であなたが得られる3つの視点：トラブル解決から次世代設計まで

この記事を最後までお読みいただくことで、あなたは「サーボシステム 速度検出」に関して、これまでとは全く異なる解像度で物事を捉えられるようになります。具体的には、以下の3つの重要な視点を得ることができるでしょう。

  • トラブルシューティングの新たな視点： 現在直面している振動や応答性の問題を、「速度検出の遅れ」や「検出ノイズ」といった観点から分析し、根本原因に迫る具体的なアプローチを学びます。
  • 性能を最大限に引き出す視点： サーボシステムのポテンシャルを100%引き出すために、パラメータ調整だけでなく、エンコーダ選定といったハードウェアの観点から、何を考慮すべきかが明確になります。
  • 次世代装置を構想する視点： 将来の装置設計において、要求される性能から逆算し、最適な速度検出方式を選定するための知識と判断基準を身につけることができます。

まずは基本から：サーボシステム制御と「速度検出」の絶対的な関係性

なぜ「速度」の情報がこれほどまでにサーボシステムの挙動を左右するのでしょうか。その答えは、サーボ制御の最も基本的な構造に隠されています。サーボシステムは、単に指令通りに動くだけでなく、「指令通りに動けているか」を絶えず監視し、ズレがあれば即座に修正するフィードバック制御の塊です。この緻密な制御ループの中で、速度検出はまさに心臓部とも言える役割を担っています。ここからは、その絶対的な関係性を、制御の基本に立ち返って解き明かしていきましょう。

位置・速度・電流：サーボの3ループ制御における速度ループの役割

現代のサーボシステムの多くは、入れ子構造になった3つのフィードバックループによって制御されています。それは「位置ループ」「速度ループ」「電流（トルク）ループ」です。この中で「速度ループ」は、外側の位置ループからの指令を受け、内側の電流ループへ指令を出す、いわば中間管理職のような極めて重要な役割を担っています。位置のズレを修正するためにどれくらいの速度で動くべきかを決定し、その速度を維持するために必要なトルク（電流）を指令するのです。システムの応答性や安定性は、この速度ループの性能に大きく依存します。

制御ループ主な役割指令元指令先フィードバック情報
位置ループ目標位置への正確な位置決め上位コントローラ速度ループ位置検出値
速度ループ滑らかで安定した速度制御、外乱抑制位置ループ電流ループ速度検出値
電流（トルク）ループ指令されたトルク（電流）の正確な出力速度ループモータ電流検出値

なぜ正確な速度検出がサーボシステムの安定性に不可欠なのか？

速度ループの役割がシステムの安定性を司ることからも分かる通り、その制御の拠り所となる「速度検出」の正確性は、システム全体の安定性に直接的な影響を与えます。もし検出される速度にノイズが多かったり、実際の速度とズレがあったりすると、サーボアンプは「速度が不安定だ」と誤解し、それを補正しようと過剰なトルク指令を頻繁に出してしまいます。これが、微小な振動、いわゆるハンチングの直接的な原因となります。逆に、速度検出に遅れがあれば、負荷変動などの外乱が発生しても反応が間に合わず、オーバーシュートや整定時間の悪化を招きます。つまり、正確でリアルタイムな速度検出こそが、サーボシステムが安定して静粛に動作するための大前提なのです。

制御ブロック図で理解する、フィードバックループの心臓部

サーボシステムの制御をブロック図で思い浮かべてみましょう。位置指令が入力され、まず位置検出器からのフィードバックと比較されます。その差（位置偏差）が次の速度ループへの速度指令となります。速度ループでは、その速度指令と「速度検出器」からのフィードバックが比較され、その差（速度偏差）を埋めるためのトルク指令が電流ループへと渡されます。この一連の流れの中で、速度検出は、位置とトルクという異なる物理量をつなぐ、まさに中枢に位置しています。このフィードバックループの心臓部から送られてくる情報が不正確であれば、その後に続くすべての制御が成り立たなくなるのは、自明の理と言えるでしょう。

主流の速度検出方式：エンコーダがサーボシステムで広く使われる理由

サーボシステムのフィードバック制御、その心臓部から送られてくる情報を生成するデバイスとして、現代のサーボシステムで圧倒的な主流となっているのが「エンコーダ」です。なぜ、これほどまでにエンコーダは広く採用されているのでしょうか。その理由は、デジタル技術との親和性の高さにあります。エンコーダはモータの回転角や移動量を、コンピュータが直接的に理解できるデジタルパルス信号に変換します。これにより、ノイズに強く、高精度な情報を長距離伝送することが可能になりました。さらに、半導体技術の進歩により、驚異的な高分解能化とコストダウンが両立されたことも、その普及を決定づけた要因と言えるでしょう。まさに、現代サーボシステムの高精度化・高機能化を支える、屋台骨のような存在なのです。

インクリメンタル式とアブソリュート式の違いは？速度検出におけるメリット・デメリット

エンコーダと一言で言っても、その情報の出力方式によって大きく二つのタイプに分類されます。それが「インクリメンタル式」と「アブソリュート式」です。インクリメンタル式は、移動量に応じてパルスを発生させるシンプルな方式。一方、アブソリュート式は、どの位置にいても絶対的な角度情報を常に出力し続けます。サーボシステムの速度検出においては、それぞれの特性がメリット・デメリットとして現れるため、用途に応じた適切な選択が不可欠です。両者の違いを理解することは、最適なサーボシステムを構築するための第一歩となります。

項目インクリメンタル式エンコーダアブソリュート式エンコーダ
原理基準点からの回転量（移動量）に応じてパルス信号を出力する。スリットパターンなどを読み取り、常に絶対的な角度（位置）情報を出力する。
特徴構造がシンプルでコストが低い。高速なパルス出力が可能。電源投入時から現在位置を把握可能。原点復帰動作が不要。
速度検出におけるメリットシンプルなパルス列のため、速度の演算が比較的容易で高速応答性に優れる。位置情報を微分することで速度を算出。低速域でも安定した情報が得やすい。
速度検出におけるデメリット電源断で位置情報が失われるため、毎回原点復帰が必要。ノイズによるパルスのカウントミスが位置ズレに直結する。構造が複雑で高価になりがち。データ量が多いため、通信速度が応答性を左右する。
主な用途コンベアの速度制御、一般的なFA機器など、コストと応答性が重視されるシステム。多関節ロボットのアーム、NC工作機械など、絶対位置の管理が重要なシステム。

パルス数だけじゃない！サーボシステムの応答性を左右するエンコーダ分解能の真実

エンコーダの性能指標として最もよく知られているのが「分解能」、すなわちモータ一回転あたりにどれだけ細かくパルスを発生させるか（あるいは位置を識別できるか）という数値です。多くの技術者は「分解能が高いほど高性能」と考えがちですが、これは半分正解で半分は誤解です。確かに、高い分解能は、ごく僅かな回転変化も捉えることができるため、特に低速域での速度リップルを抑え、滑らかな動作を実現する上で極めて有効です。しかし、これがシステムの応答性を決定づける唯一の要素ではありません。分解能が高くなるほど、単位時間あたりに処理すべきデータ量は爆発的に増加します。サーボシステムの真の応答性は、エンコーダの分解能という「情報の細かさ」と、サーボアンプがその情報を遅れなく処理できる「演算能力」との絶妙なバランスの上に成り立っているのです。むやみに高分解能なエンコーダを選定しても、アンプの処理能力が追いつかなければ、かえって制御遅れの原因となり、性能を悪化させることさえあるのです。

光学式 vs 磁気式：過酷な環境下での最適な検出デバイスの選び方

エンコーダが回転を検出する「眼」の部分にも、いくつかの方式があります。主流となっているのが「光学式」と「磁気式」です。これらは検出原理が全く異なるため、得意な環境、不得意な環境が明確に分かれます。光学式は、LED光とフォトダイオードを用いてスリット円盤のパターンを読み取ることで高精度を実現しますが、その繊細さゆえにホコリや油、結露に弱いという側面も持ち合わせます。一方で磁気式は、磁石と磁気センサを用いて磁界の変化を検出するため、粉塵や油滴が舞うような過酷な環境でも安定した検出が可能です。サーボシステムの長期的な信頼性を確保するためには、装置が置かれる環境を正しく見極め、最適な検出方式を選択する視点が欠かせません。

項目光学式エンコーダ磁気式エンコーダ
検出原理スリットの入ったガラスや金属の円盤を、LED光と受光素子で読み取る。磁石（磁気ドラム/リング）のN極・S極の変化を、MR素子などの磁気センサで検出する。
メリット高分解能・高精度化が容易。直線性に優れ、非常に精密な位置・速度制御が可能。油、水、粉塵、振動、衝撃といった悪環境に対して非常に高い耐性を持つ。構造が堅牢。
デメリット円盤へのゴミや油、結露の付着に弱い。衝撃や振動に対しても比較的デリケート。光学式に比べて一般的に精度や分解能で劣る傾向がある。強い磁気ノイズの影響を受ける可能性。
最適なアプリケーション半導体製造装置、精密測定器、医療機器など、クリーンな環境で最高の精度が求められる分野。工作機械、建設機械、製鉄設備、農業機械など、信頼性と堅牢性が最優先される過酷な環境。

エンコーダだけではない！多様なサーボシステムの速度検出技術

現代のサーボシステムにおいてエンコーダが絶対的な主流であることは間違いありません。しかし、その輝かしい舞台の陰で、あるいは特定の過酷な条件下で、今なお重要な役割を果たし続けている速度検出技術が存在することもまた事実です。エンコーダがデジタル技術の寵児であるならば、これから紹介する技術は、より物理法則に根差したアナログ的なアプローチや、信頼性を極限まで追求した思想から生まれました。これらの技術を理解することは、サーボシステムにおける速度検出の多様性と、その本質をより深く知ることに繋がります。状況によっては、エンコーダ以外の選択肢こそが最適解となるケースも存在するのです。

高速・高応答ならタコジェネレータ？その原理と現代における位置づけ

タコジェネレータは、その名の通り「小さな発電機（ジェネレータ）」です。原理は極めてシンプルで、モータの回転軸に直結し、その回転速度に正確に比例した直流電圧を発生させます。エンコーダのようにパルスを数えて速度を「演算」するのではなく、回転そのものがリアルタイムに電圧へと「変換」されるのです。このため、原理的に演算遅れが存在せず、極めて応答性の高い速度フィードバックが可能となります。しかし、接点であるブラシが摩耗するため定期的なメンテナンスが必要なことや、アナログ信号ゆえのノイズへの弱さ、低速域での出力電圧の不安定さといった課題も抱えています。デジタル技術の発展によってエンコーダに主役の座を譲りましたが、その遅延なき速度検出という理想的なコンセプトは、現代の高性能サーボにおける「オブザーバ」などの制御理論の根底にも影響を与えています。

悪環境に強いレゾルバ：その構造と速度検出の仕組みを解説

エンコーダでは到底太刀打ちできない、極めて過酷な環境。そこにこそ、レゾルバという速度検出デバイスの真価が発揮される舞台があります。レゾルバは、回転する変圧器（トランス）とも言える構造を持ち、ブラシなどの機械的な接触部が一切ありません。固定子側の励磁コイルに交流電圧をかけると、回転子の角度に応じて、出力側の2つのコイルに位相のずれた交流信号（sin波とcos波）が誘起されます。この信号の振幅や位相を解析することで、絶対角度と速度を同時に検出できるのです。この非接触構造により、高温や高振動、油や粉塵が舞う環境でも、驚異的な信頼性を誇ります。自動車の電動パワーステアリングやハイブリッドシステムのモータ制御など、絶対的な信頼性が求められる場面で今もなお、不可欠な技術として活躍しています。

項目レゾルバの特徴
構造回転トランスに類似した構造。ブラシなどの機械的接触部がなく、非常に堅牢。
原理固定子の励磁コイルと、回転子の角度に応じて結合度が変化する出力コイル間の電磁誘導を利用。
メリット高温、高振動、油、粉塵などの極めて過酷な環境に対して、他に類を見ない高い信頼性を持つ。
デメリットアナログ信号をデジタルに変換するR/Dコンバータが必要で、周辺回路が複雑になり高価になりがち。
主な用途自動車（EV/HV）、航空宇宙、産業用ロボット、工作機械の主軸など、極限の信頼性が要求される分野。

【一歩先の理解へ】サーボシステムの速度検出は「パルスを数える」だけではない

エンコーダがモータの回転に応じてパルスを出力し、サーボアンプがそれを基に速度を把握する。この基本的な理解は、サーボシステムを扱う上での第一歩です。しかし、真の性能向上を目指すならば、私たちはもう一歩深く踏み込まなければなりません。それは、「どのようにしてパルスの流れから、正確な速度という数値情報へ変換しているのか？」という演算のプロセスです。実はこの演算方法こそが、サーボシステムの応答性や、特に低速域での安定性を左右する隠れた鍵。単純にパルスを数えているだけ、というイメージは、ここで一度リセットする必要があるのです。

M/T法とは？低速域と高速域で切り替わる速度の演算方式

サーボアンプは、モータの回転速度に応じて、実は巧みに速度の演算方式を切り替えています。その代表的な手法が「M/T法」です。これは、高速域を得意とする「M法」と、低速域で真価を発揮する「T法」を組み合わせたハイブリッド方式。なぜなら、どちらか一方だけでは、モータが動き出してから最高速度に達するまでの全領域で、必要な精度と応答性を両立させることができないからです。このM/T法という賢い仕組みを理解することは、サーボシステムがどのようにして滑らかで安定した動作を実現しているのか、その根幹に触れることに他なりません。

演算方式原理得意な速度域メリットデメリット
M法 (Method of Measuring Pulse)一定の観測時間（サンプリング周期）内に、エンコーダから入力されたパルス数をカウントして速度を算出する。中速～高速域パルス数が多いため平均化効果が働き、ノイズに強く安定した速度値が得られる。低速域では観測時間内にパルスがほとんど来ないため、分解能が極端に低下し、不正確になる。
T法 (Method of Measuring Time)エンコーダのパルスが一つ入力されてから、次のパルスが入力されるまでの時間を高周波クロックで計測し、その時間から速度を算出する。極低速～低速域パルス間隔が長くなる低速域において、非常に高い分解能で正確な速度を検出できる。高速域ではパルス間隔が短くなりすぎ、クロックの計測誤差の影響が大きくなるため、精度が低下する。

「観測時間」が鍵！速度検出精度と応答時間のトレードオフ

M法における「観測時間」は、速度検出の品質を決定づける極めて重要なパラメータです。この時間をどう設定するかによって、「検出精度」と「応答時間」がシーソーのようなトレードオフの関係になります。例えば、観測時間を長く取れば、より多くのパルスを平均化して計算できるため、ノイズの影響を受けにくく、滑らかで安定した速度値を得ることができます。しかしその反面、速度が急に変化しても、その変化を捉えるのに時間がかかり、システムの応答性は鈍化してしまいます。逆に観測時間を短くすれば、速度変化への追従性は向上しますが、僅かなパルスのばらつきが速度値の大きな変動として現れ、制御が不安定になりがちです。サーボの性能を追い込むとは、アプリケーションが要求する精度と応答性のバランスを見極め、この「観測時間」に相当するパラメータを最適化する作業でもあるのです。

なぜ高分解能エンコーダでも低速で速度が安定しないことがあるのか？

「高分解能エンコーダを使えば、低速でも安定するはずだ」。これは多くの技術者が抱く期待であり、理論上はその通りです。分解能が高ければ、僅かな回転でもパルスが発生するため、T法からM法へ移行する速度域を下げることができ、低速での制御に有利に働きます。しかし、それでもなお速度が安定しない、微小な振動が収まらないという現象に遭遇することがあります。その原因の一つは、極めて低い速度域では、どんなに高分解能であっても観測時間内にパルスが一つも入らない「ゼロカウント」状態が発生し、速度の演算が不連続になるためです。もう一つの根深い原因は、高分解能エンコーダが、モータ自身のコギングトルクや機械系の微細なバックラッシといった「見たくないもの」まで忠実に検出してしまうことにあります。この過敏な検出結果に速度ループが過剰に反応し、結果としてハンチング（自励振動）を引き起こしてしまうのです。エンコーダの性能だけでなく、制御側の演算ロジックと機械系との総合的なマッチングが、真の安定性を生み出すのです。

【本質】サーボシステムの性能を縛る「速度検出の遅れ」という名のボトルネック

これまで、速度を「演算」する仕組みについて深く掘り下げてきました。しかし、この「演算」という行為には、避けることのできない物理的な制約が伴います。それが「時間」です。エンコーダがパルスを捉えてから、サーボアンプのCPUが計算を終え、速度情報を確定させるまでには、たとえマイクロ秒のオーダーであっても、必ず時間がかかります。この無視されがちな、しかし確実に存在する「速度検出の遅れ」こそが、サーボシステムの応答性と安定性の限界を規定し、性能向上を阻む見えざる壁、本質的なボトルネックとなっているのです。

ゼロにはできない「演算時間」：リアルタイム制御下に潜む時間的制約

サーボ制御は、しばしば「リアルタイム制御」と表現されます。しかし、この言葉は「瞬時に」という意味ではありません。それは、「決められた時間内に処理を終えることを保証する」という意味合いです。エンコーダからの信号をサンプリングし、M/T法などのアルゴリズムで速度を計算し、フィルタ処理を施す。この一連のプロセスには、CPUのクロックサイクルに基づく物理的な演算時間が必ず発生します。この演算時間やサンプリング周期に起因する時間は、制御工学の世界では「むだ時間」と呼ばれ、制御対象の挙動そのものとは無関係に発生する、純粋な「遅れ」としてシステムに作用します。このゼロにできない時間的制約の存在を認識することが、サーボ制御の限界を理解する上で不可欠です。

速度検出の遅れがサーボシステムの位相余裕をどう減少させるか

では、この「むだ時間」という遅れは、サーボシステムの安定性に具体的にどのような影響を与えるのでしょうか。制御システムの安定性を評価する指標に「位相余裕」があります。これは、システムが発振に至るまでに、どれだけ位相の遅れに対する余裕があるかを示すものです。速度検出の遅れは、周波数応答特性において、周波数が高くなるほど急激に位相を遅らせる要素として働きます。つまり、サーボシステムの応答性を高めようと制御帯域を広げていくと、この「遅れ」による位相遅れの影響がどんどん大きくなり、システムの位相余裕を容赦なく削り取っていくのです。速度検出の遅れが大きければ大きいほど、システムの安定性の限界点は低い周波数に設定され、結果として高い応答性を実現できなくなります。

この「遅れ」を無視したパラメータ調整が、なぜ失敗するのか？

現場でサーボの応答性を上げたい時、多くの技術者はまず速度ループゲインの向上を試みます。しかし、ゲインを上げていくと、ある点で突然システムが「ジージー」と音を立てて振動し始める、という経験はないでしょうか。これがまさに、「遅れ」を無視した調整の典型的な失敗例です。ゲインを上げるという行為は、システムの制御帯域を高周波側へシフトさせることを意味します。しかし前述の通り、高周波域では「速度検出の遅れ」による位相遅れがより深刻化します。つまり、応答性を求めてゲインを上げた結果、システムの位相余裕が枯渇する点に自ら飛び込んでしまい、発振を招いているのです。この根本原因が、機械の剛性不足やイナーシャの不一致だけではなく、制御の内部に潜む「速度検出の遅れ」にあると理解しない限り、ゲイン調整は永遠に安定と応答性のジレンマから抜け出すことはできません。

「速度検出の遅れ」が引き起こす現象：ハンチング・振動の根本原因を断つ

理論上の「むだ時間」が、現実の装置でどのような牙を剥くのか。サーボシステムの性能を追い込む過程で多くの技術者を悩ませる「ハンチング」や「振動」、そして「整定時間の悪化」といった現象は、そのほとんどが「速度検出の遅れ」という根源的な問題に行き着きます。パラメータ調整の沼にはまる前に、まずはこの遅れが引き起こす物理現象のメカニズムを正しく理解すること。それこそが、根本原因を断ち切るための最短ルートとなるのです。

速度ループゲインを上げられない本当の理由：共振点と検出遅れの関係

応答性を高めるために速度ループゲインを上げていくと、ある点でシステムが発振を始める。この現象を多くの技術者は「機械の共振点に達した」と解釈しがちです。しかし、それは必ずしも本質ではありません。真実は、速度検出の遅れによってシステムの位相余裕がすでに削り取られている状態でゲインを上げたため、本来の機械的共振周波数よりもずっと低い周波数で、制御が破綻してしまっているのです。つまり、技術者が対峙しているのは機械単体の共振周波数ではなく、「検出遅れ」によって見かけ上、低周波数側に引きずり降ろされた、制御システム全体としての不安定化点なのです。この「遅れ」の存在を無視してゲインだけを追求しても、安定した高応答性は決して手に入りません。

位置決め整定時間が短縮できない…サーボシステムの応答性を阻害するメカニズム

タクトタイム短縮の鍵を握る「位置決め整定時間」。この時間がなかなか縮まらない根本原因もまた、速度検出の遅れに潜んでいます。整定時間を短縮するには、目標位置でピタッと止まるための高い制動力が不可欠であり、それは高い速度ループゲインによって実現されます。しかし前述の通り、検出遅れはゲインを上げることを許してくれません。結果として、低いゲインで動作させざるを得ないサーボシステムは、目標位置に近づいても制動が甘く、オーバーシュートしたり、逆に目標位置を行き過ぎてから戻るようなハンチングを繰り返したりします。速度検出の遅れは、システムが「止まる」という行為そのものからキレを奪い、目標位置周辺での微細な振動や、いつまでも収束しない緩慢な動きとして現れ、貴重なタクトタイムを蝕んでいきます。

波形データで見る！理想的な速度応答と遅れがある場合の比較

この「遅れ」がもたらす影響は、実際の速度応答波形を観測することで一目瞭然となります。もしオシロスコープなどで速度指令と実際のモータ速度を同時にモニタリングできるなら、その差は明確に現れるでしょう。理想的なシステムと、速度検出に遅れを持つシステムでは、その振る舞いがどのように異なるのか。その特徴的な違いを以下に示します。

観測ポイント理想的な速度応答（遅れが極小）遅れがある場合の速度応答
立ち上がり速度指令に対して、実速度が極めて忠実に追従する。指令と実測の波形がほぼ重なって見える。実速度が、速度指令に対して明確に遅れて立ち上がる。指令波形を追いかけるような形になる。
定速走行時速度リップルが非常に小さく、安定した直線を描く。速度指令は一定でも、実速度には細かな揺らぎ（ハンチング）が見られることがある。
減速・停止時速度指令がゼロになると、実速度もオーバーシュートすることなく、吸い付くようにピタッとゼロになる。指令がゼロになっても止まりきれず、一度マイナス側へオーバーシュートし、その後ゼロ付近で数回振動（リンギング）してからようやく停止する。
総合的な評価指令通りの動きを俊敏かつ正確に実現できている。整定時間は極めて短い。全ての動作がワンテンポ遅れ、特に停止時の挙動が不安定。整定時間が長くなる直接的な原因となっている。

解決策①【ハードウェア選定】：目的に合わせた最適な速度検出デバイスの見極め方

「速度検出の遅れ」という根深い問題を前に、パラメータ調整だけで戦うことには限界があります。真にサーボシステムのポテンシャルを引き出すためには、設計・選定の段階、すなわちハードウェアそのものに目を向ける必要があります。どのようなエンコーダを選ぶのか。その選択が、後段の制御設計の自由度を大きく左右し、最終的な装置性能の限界点を決定づけるのです。ここでは、遅れを最小化し、性能を最大化するためのハードウェア選定のアプローチを解説します。

高応答性を求めるなら？シリアル通信エンコーダの優位性

従来のインクリメンタルエンコーダが出力するA/B相パルスは、その情報をサーボアンプ側で計数・演算して初めて速度情報となるため、どうしても演算時間による遅れが生じます。この課題に対する最も直接的なハードウェア的解決策が、シリアル通信エンコーダの採用です。これらのエンコーダは、高分解能な絶対位置情報をデジタルデータとして、独自の高速通信プロトコル（例：EnDat, BiSS, A-format）を用いてサーボアンプに直接送信します。シリアル通信エンコーダの真価は、単なる高分解能化ではなく、豊富な情報を高速に、かつノイズ耐性の高いデジタル信号として伝送することで「速度検出の遅れ」そのものを最小化し、制御ループの帯域を飛躍的に向上させる点にあります。この通信速度の向上が、結果として位相遅れを劇的に改善し、より高い速度ループゲインの設定を可能にするのです。

イナーシャ比と機械剛性から考える、サーボシステムに必要な検出分解能の算出法

エンコーダの分解能は、高ければ高いほど良いという単純なものではありません。それは常に、負荷イナーシャと機械剛性とのバランスの中で最適解を考えるべきです。むやみに高分解能なエンコーダを選定すると、機械系の微細な振動まで拾ってしまい、かえって制御が不安定になることもあります。必要な分解能を見極めるための思考プロセスは、以下のステップで整理できます。

  • ステップ1：イナーシャ比の確認
    まず、負荷イナーシャとモータイナーシャの比率を確認します。イナーシャ比が大きい（負荷が重い）ほど、モータの回転を正確に負荷に伝えるのが難しくなり、ねじれやたわみが生じやすくなります。このようなシステムでは、高い分解能が過剰な反応を招くことがあります。
  • ステップ2：機械剛性の評価
    カップリングやボールねじ、ベルトなどの伝達機構の剛性を評価します。剛性が低いシステム（柔らかい機械）では、高分解能エンコーダが検出した微小な動きにサーボが反応しても、その動きが負荷の末端まで伝わらず、系全体が振動する原因となります。剛性の高い機械ほど、高分解能エンコーダのメリットを活かせます。
  • ステップ3：要求停止精度の確認
    最終的に装置に求められる停止精度から、必要な分解能を逆算するアプローチが最も現実的です。例えば、1μmの精度で停止させたい場合、その1/4程度の分解能（0.25μm/pulse）を持つエンコーダが目安となります。これ以上の分解能は、コスト増や調整の複雑化を招く可能性があります。

コストと性能の最適解はどこにある？アプリケーション別選定ガイド

究極の性能を求めればコストは青天井となり、逆にコストを優先すれば性能は頭打ちになります。重要なのは、装置の目的と用途を明確にし、どこに投資すべきかを見極めることです。アプリケーションごとに求められる性能の優先順位は異なり、それに合わせて最適な速度検出デバイスも変わってきます。

アプリケーション例最優先される性能推奨される速度検出デバイス選定のポイント
半導体製造装置・超精密加工機最高レベルの応答性・整定性能・軌跡精度高速シリアル通信対応・高分解能光学式アブソリュートエンコーダコストよりも性能を最優先。速度検出の遅れを極限まで排除し、ナノメートルオーダーの制御を実現する。
高速実装機・包装機タクトタイム短縮（高速応答性）高速シリアル通信エンコーダまたは高応答インクリメンタルエンコーダ絶対位置の必要性が低い場合は、コストパフォーマンスに優れたインクリメンタル式も選択肢。通信速度が鍵。
汎用搬送装置・コンベアコストパフォーマンス・安定性汎用インクリメンタルエンコーダ（光学式/磁気式）過剰なスペックは不要。安定した速度制御を、いかに低コストで実現できるかが重要。環境に応じて磁気式も検討。
工作機械の主軸・建設機械耐環境性・信頼性・堅牢性磁気式エンコーダまたはレゾルバ切削油や粉塵、衝撃や振動が絶えない過酷な環境下で、長期間にわたり安定して動作し続けることが絶対条件となる。

解決策②【ソフトウェア・パラメータ調整】：サーボシステムのポテンシャルを100%引き出す技術

最適なハードウェアを選定することは、高性能なサーボシステムを構築するための盤石な土台作りです。しかし、その土台の上でどれほど優雅なダンスを舞えるかは、ソフトウェアという名の振付師の腕にかかっています。物理的なセンサが持つ「サーボシステム 速度検出の遅れ」という避けられない制約。これに真正面から立ち向かい、システムのポテンシャルを限界まで引き出すための武器庫が、サーボアンプの内部に用意された高度なソフトウェアアルゴリズムとパラメータ調整なのです。ここでは、その知性とも言える技術の核心に迫ります。

速度オブザーバとは何か？検出遅れを補償する現代サーボの頭脳

エンコーダから送られてくる速度情報は、残念ながら常に「過去」のものです。この時間的な遅れを、あたかも未来を予測するように補正する革新的な技術、それが「速度オブザーバ」です。オブザーバ（Observer）とは「観測者」の意。それは、エンコーダからの遅れた情報と、サーボアンプが把握している「モータにどれだけの電流を流したか（＝どれだけのトルクを発生させたか）」という内部情報、そしてモータの物理モデルを組み合わせることで、「今、この瞬間」の真の速度を推定する仮想的なセンサなのです。速度オブザーバは、物理センサの検出遅れという時間的制約をソフトウェアの力で乗り越え、より安定で高応答な制御を実現するための、現代サーボシステムに不可欠な頭脳と言えるでしょう。

速度フィードフォワード制御を使いこなし、サーボシステムの追従性を劇的に改善する

フィードバック制御が「結果を見てから修正する」後手の制御であるのに対し、フィードフォワード制御は「指令から結果を予測し、先回りして手を打つ」先手の制御と言えます。上位コントローラから「このような軌跡で動きなさい」という位置指令が来た時点で、サーボアンプはその指令を微分することで、これから必要となる速度や加速度を正確に予測できます。速度フィードフォワードは、この予測した速度指令に追従するために、フィードバックループが働くよりも前に、あらかじめ必要なトルクの一部を先行して加えるのです。これにより、サーボシステムは指令に対してより俊敏に反応できるようになり、特に加速・減速時の追従誤差を劇的に低減させ、位置決め整定時間の大幅な短縮に貢献するのです。

ノッチフィルタだけでは不十分？振動抑制の本質的なアプローチ

機械系の特定の周波数で発生する共振は、サーボシステムの安定性を脅かす厄介な存在です。これに対し、特定の周波数の信号成分だけを鋭く減衰させる「ノッチフィルタ」は非常に有効な武器となります。しかし、ノッチフィルタはあくまで対症療法。共振周波数が負荷の変動によって変化した場合や、複数の共振点が存在する場合には、その効果は限定的です。サーボシステムの振動を本質的に抑制するためには、これまで見てきたソフトウェア技術を組み合わせた多角的なアプローチが不可欠なのです。

制御技術アプローチの分類主な目的と役割
速度オブザーバ推定・補償検出遅れを補い、真の速度を推定することで、制御ループ全体の安定性を向上させる、まさに土台。
速度フィードフォワード予測・先回り指令値への追従遅れを最小化し、システムの応答性を高める、攻めの技術。
ノッチフィルタ抑制・除去機械的な共振によって引き起こされる特定の周波数の振動をピンポイントで取り除く、専門的な治療。

未来のサーボシステムと速度検出技術：センサレス化とAIがもたらす革新

これまで見てきたように、「サーボシステム 速度検出」の技術は、物理的なセンサと高度なソフトウェアが一体となって進化を遂げてきました。しかし、その進化の歩みは止まることを知りません。未来のサーボシステムは、これまで「あって当たり前」とされてきた物理的な速度センサそのものからの脱却、すなわち「センサレス化」、そして熟練技術者のノウハウを代替・超越する「AIによる自己調整」という、二つの大きな潮流によって、新たな次元へと突入しようとしています。これは、単なる技術革新に留まらず、製造業のあり方そのものを変革する可能性を秘めているのです。

なぜエンコーダが不要に？モータ電流から速度を推定するセンサレスベクトル制御

サーボモータが回転する時、その内部で発生する微細な電気的変化、特にモータに流れる電流の波形には、回転子の位置や速度に関する情報が指紋のように刻み込まれています。センサレスベクトル制御とは、この電流というモータ自身の「声」に耳を澄まし、高度な演算処理によってその声から回転速度や位置をリアルタイムに推定する技術です。エンコーダという物理的な部品が不要になることで、コストダウンや省スペース化はもちろん、エンコーダが苦手とする高温・高振動といった過酷な環境への耐性が飛躍的に向上します。まだ極低速域での安定性など課題は残りますが、この技術の進化が、これまで不可能だった小型・複雑な機構のサーボシステム化を加速させることは間違いありません。

AIが実現する自己調整サーボシステム：最適なパラメータを自動生成する未来

サーボシステムの性能を100%引き出すためのパラメータ調整は、これまで、豊富な知識と経験を持つ熟練技術者の「匠の技」に依存してきました。しかし、AI、特に機械学習の進化が、この常識を覆そうとしています。AIを搭載したサーボシステムは、実際の運転データを自ら学習し、接続された機械のイナーシャや剛性を把握。そして、まるで生き物のように、そのシステムに最適なパラメータ群を自動で生成・最適化していくのです。これは単なるオートチューニングの進化形ではなく、稼働中の負荷変動にさえリアルタイムで適応し、常に最高のパフォーマンスを維持し続ける、真の自己調整能力の獲得を意味します。

次世代の速度検出が変える、ファクトリーオートメーションのランドスケープ

センサレス化とAIによる自己調整。この二つの技術が融合した時、ファクトリーオートメーションの風景は一変するでしょう。エンコーダケーブルの配線や故障リスクから解放され、より自由で堅牢な機械設計が可能になります。そして、どんな複雑な機械であっても、電源を入れればサーボ自身が最適な状態に自らを調整し、最高のパフォーマンスを発揮し始めるのです。さらに、AIは異常な振動や電流パターンから故障の予兆を検知し、ダウンタイムを未然に防ぐ「予知保全」の役割も担うようになります。次世代のサーボシステムにおける速度検出技術とは、もはや単なる「速度を測る」技術ではなく、システムを知能化させ、工場全体を自己進化させるための、根源的な駆動力となるのです。

まとめ

本記事を通して、私たちは「サーボシステムの速度検出」という、一見地味ながらもシステムの挙動を根底から支配する、奥深い世界を探求してきました。カタログスペックだけでは決して見えてこない性能の壁、その正体が「検出された速度」という情報の質と、そこから逃れられない「時間的な遅れ」にあったことを、ご理解いただけたのではないでしょうか。それはまるで、オーケストラの指揮者が刻むテンポの僅かなズレが、壮大な演奏全体の調和を静かに、しかし確実に乱してしまう様に似ています。エンコーダの選定からオブザーバによる補償技術まで、ハードウェアとソフトウェアの両輪でこの「遅れ」に立ち向かうアプローチは、単なるパラメータ調整の迷宮から抜け出すための強力な羅針盤となるはずです。なぜゲインを上げられないのか、なぜ振動が収まらないのか、その根本原因を「速度検出」という視点から捉え直すことで、これまで見えなかった解決の糸口が、確かな光として見えてくるでしょう。そして、センサレス化やAIによる自己調整といった技術は、もはや空想の物語ではありません。速度検出の概念そのものが変革を遂げ、機械が自らを知り、最適化する時代がすぐそこまで来ています。この記事が、あなたの目の前にある機械のポテンシャルを最大限に引き出すための一助となれば幸いです。より深い議論や具体的な課題解決に向けて、こちらの問い合わせフォームからお気軽にお声がけください。サーボシステムの深淵なる世界への探求は、まだ始まったばかりなのです。

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