电动机控制装置、机械学习装置及其方法与流程

本发明涉及一种将从交流输入侧提供的交流电力转换为直流电力并输出给DC链路之后进一步转换为用于电动机的驱动的交流电力并提供给电动机的电动机控制装置、用于该电动机控制装置的机械学习装置及其方法，特别涉及一种具有在三相交流输入侧停电时指令电动机进行预定的保护动作的保护动作控制部的电动机控制装置、以及用于该电动机控制装置的机械学习装置及其方法。

背景技术：

在机床、锻压机、注射成形机、工业机械或驱动各种机器人内的电动机的电动机控制装置中，通过整流器将从三相交流输入侧提供的交流电力一旦转换为直流电力后进一步通过逆变器转换为交流电力，并将该交流电力用作设置在每个驱动轴上的电动机的驱动电力。

在这种电动机控制装置中，如果在整流器的三相交流输入侧发生停电而三相交流输入电压下降，则不能够继续进行电动机的正常运行。因此，电动机、驱动该电动机的电动机控制装置、与该电动机控制装置所驱动的电动机连接的工具、该工具进行加工的加工对象以及具有该电动机控制装置的生产线等有可能产生破损或变形等任意故障。所以，在整流器的三相交流输入侧设置停电检测部来监视整流器的三相交流输入侧有无发生停电，在停电检测部判定为整流器的三相交流输入侧发生了停电的情况下，电动机控制装置需要进行避免上述故障或将故障限制为最小限度的保护动作。

作为停电检测方法，例如有日本特开2006-14546号公报所记载的方法，即将整流器的交流电源侧的三相交流输入电压进行坐标转换为与其等价的两相坐标上的电压向量，通过计算该向量的振幅来计算电源电压的振幅值，并根据该振幅值低于预定的基准电压值的状态持续了预定的基准时间来检测停电。

图7是表示在停电时进行保护动作的普通电动机控制装置的框图。另外，图7中，表示为了使附图简单明了而驱动一台电动机104的情况。电动机控制装置100具备：整流器101，其将来自工业三相交流电源(以下简单称为“交流电源”)103的交流电力转换为直流电力；逆变器102，其与整流器101的直流侧即DC链路(直流链路)连接，将从整流器101输出的直流电力转换为作为电动机104的驱动电力而提供的希望频率的交流电力，或者将从电动机104再生的交流电力转换为直流电力；以及DC链路电容器105，其设置在DC链路上，具有累积直流电力的蓄电功能以及抑制整流器101的直流输出的脉动量的平滑功能。电动机控制装置100，作为其控制系统具备通常动作控制部111、停电检测部112以及保护动作控制部113。通常动作控制部111根据从逆变器102提供给电动机104的交流电流、施加在DC链路电容器105两端的直流电压(以下简单称为“DC链路电压”)以及从交流电源103提供给整流器101的交流电流，对逆变器102进行控制，使得输出具有用于驱动电动机104的希望电压以及希望频率的交流电力，或者将电动机104所产生的交流再生电力转换为直流电力。另外，停电检测部112根据整流器101的交流电源侧的电源电压来检测有无发生停电，保护动作控制部113在通过停电检测部112检测出发生停电时，对逆变器102通知保护动作指令使得电动机控制装置100进行保护动作。接受保护动作指令后，逆变器102将DC链路电容器105中累积的直流电力转换为各种保护动作所需要的交流电力并输出，该各种保护动作用于保护具有与电动机104连接的工具、该工具进行加工的加工对象以及电动机控制装置100的生产线等。

停电发生时进行的保护动作虽然具有能够保护具备电动机、电动机控制装置、工具、加工对象以及该电动机控制装置的生产线等的优点，但是如果一旦执行保护动作，则会有由于生产线停止造成发生经济损失的问题。因此，在发生了停电时，优选将保护动作的执行抑制为必要最小限度，以便电动机控制装置及其周边设备(例如控制电源部和冷却设备等)在某种程度期间能够通过DC链路电容器的累积能量继续通常动作。

技术实现要素：

本发明的目的在于，鉴于以上问题提供一种电动机控制装置、用于该电动机控制装置的机械学习装置及其方法，在交流电源侧发生停电时，最大限度继续通常动作，并将保护动作的执行抑制为最小限度。

为了实现上述目的，提供一种学习电动机控制装置的、与交流电源侧的停电相关联的条件的机械学习装置，其中，所述电动机控制装置将从交流电源侧提供的交流电力转换为直流电力并输出给DC链路后进一步转换为用于电动机的驱动的交流电力并提供给电动机，所述机械学习装置具备：状态观测部，其观测状态变量，该状态变量由与交流电源侧的电源电压值相关的数据、与设置在DC链路上的DC链路电容器中累积的能量相关的数据、与针对电动机控制装置的保护动作是否成功相关的数据、与电动机输出相关的数据中的至少一个构成；以及学习部，其根据由状态变量构成的训练数据集来学习与交流电源侧的停电相关联的条件。

这里，学习部也可以具备：奖赏计算部，其根据状态变量计算奖赏；以及函数更新部，其根据奖赏来更新函数，该函数用于变更成为交流电源侧是否停电的判断基准的电源电压值即停电检测电平、交流电源侧的电源电压未满停电检测电平的状态的持续时间即停电检测时间。

另外，奖赏计算部可以在通过状态观测部观测到的DC链路电容器中累积的能量未满预定值时增加奖赏，在能量为预定值以上时减少奖赏。

另外，奖赏计算部可以在通过状态观测部观测到针对电动机控制装置的保护动作失败时减少奖赏。

可以将学习部构成为按照针对多个电动机控制装置所取得的训练数据集来学习条件。

另外，具备上述机械学习装置的电动机控制装置还具备：意思决定部，其根据学习部按照训练数据集进行学习的结果，响应当前的状态变量的输入，决定停电检测电平以及停电检测时间；整流器，其将从交流电源侧提供的交流电力转换为直流电力并输出给DC链路；逆变器，其与DC链路连接，将DC链路中的直流电力转换为交流电力并提供给电动机；停电检测部，其在交流电源侧的电源电压未满停电检测电平的状态持续了停电检测时间的情况下，判定为在交流电源侧发生了停电；以及保护动作控制部，其在停电检测部检测出交流电源侧的停电时，对逆变器输出保护动作指令使得输出用于电动机进行预定的保护动作的电力。

这里，可以将学习部构成为按照由当前的状态变量构成的追加训练数据集，来重新学习条件并进行更新。

另外，提供一种学习电动机控制装置的、与交流电源侧的停电相关联的条件的机械学习方法，其中，所述电动机控制装置将从交流电源侧提供的交流电力转换为直流电力并输出给DC链路后进一步转换为用于电动机的驱动的交流电力并提供给电动机，所述机械学习方法具备以下步骤：状态观测步骤，其观测状态变量，该状态变量由与交流电源侧的电源电压值相关的数据、与设置在DC链路上的DC链路电容器中累积的能量相关的数据、与针对电动机控制装置的保护动作是否成功相关的数据中的至少一个构成；以及学习步骤，其根据由状态变量构成的训练数据集来学习与交流电源侧的停电相关联的条件。

附图说明

通过参照以下的附图能够更加明确地理解本发明。

图1是实施例的机械学习装置的原理框图。

图2是表示实施例的机械学习方法的动作原理的流程图。

图3是实施例的使用了强化学习的机械学习装置的原理框图。

图4是表示实施例的使用了强化学习的机械学习方法的原理的流程图。

图5是表示具备实施例的机械学习装置的电动机控制装置的原理框图。

图6是表示实施例的使用了强化学习的机械学习装置的动作流程的流程图。

图7是表示停电时进行保护动作的普通电动机控制装置的框图。

具体实施方式

以下参照附图说明具有保护动作控制部的电动机控制装置、机械学习装置及其方法。但是希望理解本发明不限定于附图或以下所说明的实施方式。

图1是实施例的机械学习装置的原理框图。以后，在不同的附图中标注相同的参照标记表示是具有相同功能的结构要素。

实施例的机械学习装置1学习将从交流电源侧提供的交流电力转换为直流电力并输出给DC链路后进一步转换为用于电动机的驱动的交流电力并提供给电动机的电动机控制装置的、与交流电源侧的停电相关联的条件。即，机械学习装置1学习在电动机控制装置的交流电源侧发生停电时能够最大限度继续通常动作并将保护动作的执行抑制为最小限度的作为与交流电源侧的停电相关联的条件的停电检测电平以及停电检测时间。这里，停电检测电平是成为电动机控制装置的交流电源侧是否停电的判断基准的电源电压的值，停电检测时间是指电动机控制装置的交流电源侧的电源电压未满停电检测电平的状态的持续时间。当交流电源侧的电源电压未满停电检测电平的状态持续了停电检测时间时，判定为“在交流电源侧发生了停电”。

机械学习装置1具备状态观测部11和学习部12。

状态观测部11观测作为训练数据集的状态变量，该状态变量由与交流电源侧的电源电压值相关的数据、与设置在DC链路上的DC链路电容器中累积的能量相关的数据、与针对电动机控制装置的保护动作是否成功相关的数据以及与电动机输出相关的数据中的至少一个构成。

学习部12按照由状态变量构成的训练数据集，来学习作为与交流电源侧的停电相关联的条件的停电检测电平以及停电检测时间。另外，也可以从多个电动机控制装置取得训练数据集，这时，学习部12按照针对多个电动机控制装置所取得的训练数据集来学习与电源再生动作相关联的条件。

图2是表示实施例的机械学习方法的动作原理的流程图。学习将从交流电源侧提供的交流电力转换为直流电力并输出给DC链路后进一步转换为用于电动机的驱动的交流电力并提供给电动机的电动机控制装置的、与交流电源侧的停电相关联的条件的机械学习方法具备状态观测步骤S101和机械学习步骤S102。

通过状态观测部11来执行状态观测步骤S101，即观测状态变量，该状态变量由与交流电源侧的电源电压值相关的数据、与设置在DC链路上的DC链路电容器中累积的能量相关的数据、与针对电动机控制装置的保护动作是否成功相关的数据以及与电动机输出相关的数据中的至少一个构成。

机械学习步骤S102通过学习部12来执行，按照由状态变量构成的训练数据集来学习与交流电源侧的停电相关联的条件。

学习部12所使用的学习算法可以使用任意的算法。作为一例，说明适用了强化学习(Reinforcement Learning)的情况。强化学习是指由某环境内的代理(行动主体)观测当前的状态并决定应该采取的行动。代理通过选择行动来从环境得到奖赏，并通过一系列的行动来学习得到最多奖赏的策略。作为强化学习的代表方法知道有Q学习(Q-learning)和TD学习(TD-learning)。例如，通过公式1表示Q学习的情况下的行动价值函数Q(s，a)的一般更新式(行动价值表)。

在公式1中，s_t表示时刻t的环境，a_t表示时刻t的行动。环境通过行动a_t变为s_t+1。r_t+1表示根据该环境的变化而得到的奖赏(reward)，γ表示折扣率，α表示学习系数。在适用了Q学习的情况下，停电检测电平以及停电检测时间成为行动a_t。

图3是实施例的使用了强化学习的机械学习装置的原理框图。学习部12具备奖赏计算部21和函数更新部22。奖赏计算部21根据状态变量计算奖赏。函数更新部22根据奖赏来更新函数，该函数用于变更成为交流电源侧是否停电的判断基准的电源电压值即停电检测电平、交流电源侧的电源电压未满停电检测电平的状态的持续时间即停电检测时间。例如Q学习的情况下，将通过公式1表示的行动价值函数Q(s，a)作为用于变更行动a_t即停电检测电平以及停电检测时间的函数来使用。另外，关于这些之外的电路结构要素与图1所示的电路结构要素相同，所以对相同的电路结构要素标注相同标记并省略对该电路结构要素的详细说明。

图4是表示实施例的使用了强化学习的机械学习方法的原理的流程图。

首先，在状态观测步骤S101中，状态观测部11观测状态变量，该状态变量由与交流电源侧的电源电压值相关的数据、与设置在DC链路上的DC链路电容器中累积的能量相关的数据、与针对电动机控制装置的保护动作是否成功相关的数据以及与电动机输出相关的数据中的至少一个构成。

接着，在奖赏计算步骤S102-1中，奖赏计算部21根据在步骤S101中观测到的状态变量来计算奖赏。

接着，在函数更新步骤S102-2中，函数更新部22根据奖赏来更新函数，该函数用于变更成为交流电源侧是否停电的判断基准的电源电压值即停电检测电平、交流电源侧的电源电压未满停电检测电平的状态的持续时间即停电检测时间。

接着，说明具备机械学习装置的上述电动机控制装置。这里作为一例，说明作为学习部的学习算法而使用了强化学习的情况。

图5是表示具备实施例的机械学习装置的电动机控制装置的原理框图。另外，这里说明了驱动控制一个电动机104的电动机控制装置1000，但是通过电动机控制装置1000进行驱动控制的电动机104的个数不特别限定于本发明，也可以是多个。另外，通过电动机控制装置1000进行驱动的电动机104的种类也不特别限定于本发明，例如即使是感应电动机也可以是同步电动机。另外，相数也不特别限定于本发明，除了三相以外例如也可以是单相或其他多相。

电动机控制装置1000作为其主电路结构，具备整流器101、逆变器102以及DC链路电容器105。电动机控制装置1000的三相交流输入侧与交流电源103连接，电动机控制装置1000的交流电动机侧与三相的电动机104连接。另外，为了说明更加简单明了，图5中将用于驱动电动机104的控制系统统一为通常动作控制部41来标明。另外，关于将DC链路电压从0[V]升压到输入电压峰值时所使用的初始充电方法省略图示。

整流器101将从交流电源103侧提供的交流电力转换为直流电力并输出给DC链路。本发明中所使用的整流器101的实施方式不被特别限定，例如有二极管整流器、或者PWM控制方式的整流电路等。

DC链路电容器105被设置在连接整流器101的直流侧和逆变器102的直流侧的DC链路上。DC链路电容器105具有累积DC链路中的直流电力的功能和抑制整流器101的直流输出的脉动量的平滑功能。

逆变器102与DC链路连接，将DC链路中的直流电力转换为交流电力并提供给电动机104，但一般是能够进行交流直流双向转换的电力转换器。即，逆变器102能够在DC链路的直流电力和电动机104的驱动电力或再生电力即交流电力之间双方向进行电力转换，按照从通常动作控制部41接收到的电动机驱动指令，进行将直流电力转换为交流电力的动力运行动作(逆转换动作)以及将交流电力转换为直流电力的再生动作(正转换动作)中的任意一个。具体地说，逆变器102根据从通常动作控制部41接收到的电动机驱动指令使内部的开关元件进行开关动作，将从DC链路侧提供的直流电力转换为用于驱动电动机104的希望电压以及希望频率的三相交流电力。这样，电动机104根据所提供的可变电压以及可变频率的三相交流电力而进行动作。另外，在电动机104减速时产生再生电力，但这时候根据从通常动作控制部41接收到的电动机驱动指令，将在电动机104产生的交流的再生电力转换为直流电力并返回DC链路。另外，在通过电动机控制装置1000驱动控制多个电动机104的情况下，为了对各个电动机104单独地提供驱动电力并驱动控制电动机104，并联连接与电动机104个数相同的个数逆变器102。逆变器102例如由PWM变换器等那样的、开关元件以及与其逆并联连接的二极管的桥式电路组成。作为开关元件的例子，虽然有IGBT、晶闸管、GTO(Gate Turn-OFF thyristor：门极可关断晶闸管)、晶体管等，但是开关元件的种类自身不限定本发明而可以是其它的半导体元件。

电动机控制装置1000，作为其控制系统具备参照图3和图4说明的使用了强化学习的机械学习装置1、意思决定部13、保护动作控制部14、直流电压测量部31、交流电压测量部32、能量计算部33、停电检测部14、通常动作控制装部41以及电动机控制部51。

直流电压测量部31测量设置在DC链路上的DC链路电容器105两端的电压(DC链路电压)。

交流电压测量部32测量交流电源103侧的电源电压。

能量计算部33计算DC链路电容器105中累积的能量。

停电检测部34在交流电源103侧的电源电压未满停电检测电平的状态持续了停电检测时间的情况下，判定为在交流电源侧发生了停电。用于停电检测部34的停电检测处理的停电检测电平以及停电检测时间如后述那样由意思决定部13决定。

保护动作控制部14在停电检测部34检测出交流电源103侧的停电时，对逆变器102输出保护动作指令使得输出用于电动机104进行预定的保护动作的电力。当逆变器102是PWM控制方式的变换器时，作为用于对逆变器102内的开关元件的开关动作进行PWM控制的PWM控制信号而生成保护动作指令。另外，在本实施方式中，保护动作控制部14对逆变器102直接输出了保护动作指令，但是作为其代替例，可以对通常动作控制部41输出保护动作指令，这时，通常动作控制部41接受来自保护动作控制部14的保护动作指令，并对逆变器12输出驱动指令使得输出用于电动机104进行预定的保护动作的电力。任何情况下，逆变器102如果接收到保护动作指令，则将DC链路电容器105中累积的直流电力转换为各种保护动作所需要的交流电力并输出，该保护动作用于保护具有与电动机104连接的工具、该工具进行加工的加工对象以及电动机控制装置1000的生产线等。

通常动作控制部41控制将DC链路侧的直流电力和交流电动机104侧的交流电力进行相互转换的逆变器102的电力转换动作。即，作为用于使用电动机104的动作程序、逆变器102的交流电动机侧的交流电流或交流电压和/或电动机104的转速等来控制电动机104的速度、扭矩或转子的位置的驱动指令，电动机动作控制部41对逆变器102指令将交流电力转换为直流电力的再生动作(正转换动作)以及将直流电力转换为交流电力的动力运行动作(逆转换动作)的任意一个。当逆变器102是PWM控制方式的变换器的情况下，作为用于对逆变器102内的开关元件的开关动作进行PWM控制的PWM控制信号而生成上述各个指令。

机械学习装置1具备状态观测部11和学习部12。

状态观测部11观测状态变量，该状态变量由与交流电源103侧的电源电压值相关的数据、与设置在DC链路上的DC链路电容器中累积的能量相关的数据、与保护动作控制部14针对电动机控制装置的保护动作是否成功相关的数据以及与电动机输出相关的数据中的至少一个构成。观测到的状态变量作为训练数据集用于学习部12的学习。通过交流电压测量部32来测量交流电源103侧的电源电压，通过能量计算部33来计算DC链路电容器105中累积的能量。

学习部12内的奖赏计算部21根据由状态观测部11观测到的状态变量来计算奖赏。

在将DC链路电容器105中累积的能量设为状态变量的情况下，奖赏计算部21在通过状态观测部11观测到的DC链路电容器105中累积的能量未满预定值时增加奖赏，在是预定值以上时减少奖赏。这样，DC链路电容器105中累积的能量未满预定值时增加奖赏，在预定值以上时减少奖赏是指在交流电源103侧发生停电并且保护动作控制部14的保护动作结束时，DC链路电容器105中累积的能量剩余预定值以上，这是因为不执行保护动作而使电动机控制装置1000进行通常动作的电力还有剩余，停电检测电平以及停电检测时间的设定过于严格的原因。

另外，在将与针对电动机控制装置1000的保护动作是否成功相关的数据设为状态变量的情况下，奖赏计算部21在通过状态观测部11观测到针对电动机控制装置1000的保护动作失败时减少奖赏。这样，在观测到针对电动机控制装置1000的保护动作失败时减少奖赏是由于以下原因：由于保护动作的失败，具有电动机104、驱动电动机104的电动机控制装置1000、与电动机控制装置1000所驱动的电动机104连接的工具、该工具进行加工的加工对象、该电动机控制装置的生产线等发生破损或变形等任意的故障。

学习部12内的函数更新部22根据通过奖赏计算部22计算出的奖赏，来更新用于变更停电检测电平以及停电检测时间的函数。例如在Q学习的情况下，将通过公式1表示的行动价值函数Q(s，a)作为用于变更停电检测电平以及停电检测时间的函数来使用。

意思决定部13根据学习部12按照训练数据集而学习到的结果，响应当前的状态变量的输入，决定停电检测电平以及停电检测时间。在本实施例中，作为一例使用强化学习作为学习算法，所以学习部12内的函数更新部22根据通过学习部12内的奖赏计算部21计算出的奖赏来更新用于变更停电检测电平以及停电检测时间的函数，意思决定部13根据所更新的函数来选择得到奖赏最多的停电检测电平以及停电检测时间。根据意思决定部13所决定的停电检测电平以及停电检测时间，停电检测部34判别交流电源103侧有无发生停电。

电动机控制部51统一控制保护动作控制部14以及通常动作控制部41。

图6是表示实施例的使用了强化学习的机械学习装置的动作流程的流程图。

一般通过强化学习来随机地选择行动的初始值。在实施例中，在步骤S201中，随机地选择行动即停电检测电平以及停电检测时间的初始值。

在步骤S202中，作为用于电动机动作控制部41使用电动机104的动作程序、逆变器102的交流电动机侧的交流电流或交流电压和/或电动机104的转速等来控制电动机104的速度、扭矩或者转子的位置的驱动指令，通常动作控制部41对逆变器102指令将交流电力转换为直流电力的再生动作(正转换动作)以及将直流电力转换为交流电力的动力运行动作(逆转换动作)的任意一个。这样电动机104进行加速动作、恒速动作或者减速动作。这期间，直流电压测量部31测量设置在DC链路上的DC链路电容器105两端的电压(DC链路电压)，交流电压测量部32测量交流电源103侧的电源电压，能量计算部33计算DC链路电容器105中累积的能量。

在步骤S203中，状态观测部11将状态变量作为训练数据集进行观测，该状态变量由与交流电源103侧的电源电压值相关的数据、与设置在DC链路上的DC链路电容器105中累积的能量相关的数据、与保护动作控制部14针对电动机控制装置1000的保护动作是否成功相关的数据以及与电动机输出相关的数据中的至少一个构成。另外，在本实施例中，作为一例将这三个数据设为了状态变量，但是也可以将这三个数据中的至少一个设为状态变量即可。

接着，在步骤S204中，停电检测部34根据停电检测电平和停电检测时间来判别交流电源103侧有无发生停电，交流电压测量部32根据交流电源103侧的电源电压来判别交流电源103侧有无发生停电。停电检测部34在交流电源103侧的电源电压未满停电检测电平的状态持续了停电检测时间的情况下，判定为在交流电源侧产生停电并进入步骤S205。

在步骤S205，保护动作控制部14在停电检测部34检测出交流电源103侧的停电时，对逆变器102输出保护动作指令使得输出用于电动机104进行预定的保护动作的电力。这样，逆变器102将DC链路电容器105中累积的直流电力转换为各种保护动作所需要的交流电力并输出，该各种保护动作用于保护具有与电动机104连接的工具、该工具进行加工的加工对象以及电动机控制装置1000的生产线等。

在步骤S206，状态观测部11根据与保护动作是否成功相关的数据来判别针对电动机控制装置1000的保护动作是否失败。当通过状态观测部11观测到针对电动机控制装置1000的保护动作失败时，在步骤S208中奖赏计算部21减少奖赏。另一方面，当状态观测部11观测到针对电动机控制装置1000的保护动作成功时进入步骤S207。

在步骤S207，状态观测部11根据与DC链路电容器105中累积的能量相关的数据，来判别通过状态观测部11观测到的DC链路电容器105中累积的能量是否在预定值以上。当状态观测部11判定DC链路电容器105中累积的能量在预定值以上时，在步骤S208中奖赏计算部21减少奖赏。另一方面，当状态观测部11判定DC链路电容器105中累积的能量未满预定值时，在步骤S209中奖赏计算部21增加奖赏。

在步骤S210，函数更新部22根据通过奖赏计算部21计算出的奖赏来更新用于变更停电检测电平以及停电检测时间的函数。

接着，在步骤S211，意思决定部13根据在步骤S210中更新后的函数来选择得到奖赏最多的停电检测电平以及停电检测时间，之后，返回步骤S202，之后重复执行步骤S202～S211的处理。这样，机械学习装置1将停电检测电平以及停电检测时间作为能够最大限度持续通常动作并最小限度抑制保护动作的执行的与交流电源侧的停电相关联的条件来进行学习。另外，可以从多个整流器101取得训练数据集，这时候，学习部12按照针对多个整流器101取得的训练数据集来重复执行步骤S201～S211的处理，学习停电检测电平以及停电检测时间。如果针对多个整流器101取得训练数据集，则机械学习装置1的学习精度提高。

另外，上述的状态观测部11、学习部12以及意思决定部13例如可以通过软件程序形式来构筑，或者也可以通过各种电子电路和软件程序之间的组合来构筑。例如在通过软件程序形式对其进行构筑的情况下，通过使电动机控制装置1000内的运算处理装置按照该软件程序进行动作来实现上述各部的功能。或者作为写入了实现各部功能的软件程序的半导体集成电路来实现具备状态观测部11以及学习部12的机械学习装置1。或者也可以通过不仅包括具备状态观测部11以及学习部12的机械学习装置1也包括意思决定部13的形式来实现写入了实现各部功能的软件程序的半导体集成电路。

另外，使用各种数据来执行机械学习处理，所以不需要如现有技术那样设置新的硬件装置，从而能够后来安装在已存在的电动机控制装置来应用，其中上述各种数据是通过电动机控制装置1000为了电动机的驱动控制而本身具备的直流电压测量部31以及交流电压测量部32测量到的数据。这时，将写入了实现机械学习装置1和意思决定部13的各部功能的软件程序的半导体集成电路组装到该既存的电动机控制装置中，或者将实现机械学习装置1和意思决定部13的各部功能的软件程序本身追加安装到该既存的电动机控制装置内的运算处理装置中即可。另外，关于某个电动机控制装置，将学习了停电检测电平以及停电检测时间的机械学习装置1安装到与之不同的别的电动机控制装置上，关于该别的电动机驱动装置，可以重新学习停电检测电平以及停电检测时间并进行更新。

根据本发明，在交流电源侧发生停电时，能够实现能够最大限度持续通常动作并且最小限度抑制保护动作的执行的电动机控制装置、用于该电动机控制装置的机械学习装置及其方法。

根据本发明，针对正在动作的电动机控制装置，在交流电源侧发生停电时，机械学习装置亲自调整能够最大限度持续通常动作并且能够最小限度抑制保护动作的执行的停电检测电平以及停电检测时间，所以不需要在电动机控制装置的设计阶段或运行阶段中人工进行调整。