CN103171108A - 注塑成型机的异常检测装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种注塑成型机的异常检测装置。使注塑成型机的可动部开始动作，检测当前的物理量和当前的时间（或者可动部的当前位置）。另一方面，与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的位置对应地将当前的物理量作为基准物理量来存储。另外，计算当前的物理量和基准物理量的偏差，并根据该偏差来计算分布指标值，根据该分布指标值求出阈值。另外，在该偏差大于上述阈值时执行报警处理。

Description

注塑成型机的异常检测装置

技术领域

本发明涉及注塑成型机的异常检测装置。

背景技术

在使用注塑成型机制造成型品的注塑成型循环中的开闭模动作、推出成型品的动作中，对应于时间或者可动部的位置存储了驱动该可动部的电动机的基准负荷，并且与所述时间或者可动部的位置对应地依次比较该存储的基准负荷和实际的电动机负荷，通过其偏差是否超过了预先设定的阈值来检测开闭模动作或者推出动作的异常，使注塑成型机停止，由此防止机构部、金属模的破损。

例如，在日本特开2001-30326号公报以及日本特开2001-38775号公报中公开了一种防止注塑成型机的机构部或金属模的破损的技术，即将通过计算进行了正常的开闭模或推出动作的至少过去一次的负荷或多次负荷的移动平均值而得到的负荷设定为基准负荷。但是，在这些专利文献记载的技术中，需要操作员设定用于异常检测的阈值，用于设定阈值的操作有可能成为操作员的负担。

另外，日本特开2004-330529号公报以及日本特开2005-280015号公报中公开了根据过去检测出的电动机电流的平均值或方差来求出阈值的注塑成型机的控制技术。但是，在这些专利文献记载的技术中，虽然根据过去检测出的电动机电流的平均值或方差来设定监视幅度，但是，当在闭模的过程中金属模的导向钉和导向衬套配合、或金属模的中间板和可动侧板接触等时，有时电动机电流的波动的分布成为与正态分布不同的分布。根据分布的形状，有时基于过去检测出的电动机电流的平均值或方差计算出的阈值低于适当值，因而存在误检测出异常的问题。

另外，虽然不是检测注塑成型机的异常的技术，但是，日本特开2006-228181号公报中公开了如下技术：一种显示在通过制造设备制造的多个产品中的预定的品质的变动的品质变动显示装置，在品质数据的频数分布不近似于正态分布的情况下，在使其近似于正态分布地进行品质数据的变换的基础上，计算变换后的品质数据的平均值以及各种统计量，对计算出的平均值以及各种统计量进行逆变换，由此求出品质数据的平均值以及各种统计量。

发明内容

为了解决上述问题而提出本发明，其目的在于通过自动设定用于异常检测的阈值来减轻操作员的负担。进而，提供一种在异常检测的判定中使用的物理量的波动的分布不同于正态分布的情况下，也进行基于适当的阈值的异常检测的注塑成型机的异常检测装置。

本发明的注塑成型机的异常检测装置的第一方式，包含：驱动部，其对伺服电动机进行驱动控制来驱动可动部；物理量检测部，其检测施加在所述伺服电动机上的负荷、所述伺服电动机的速度、电流、位置偏差中的某一个物理量；存储部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地将通过所述物理量检测部检测出的物理量作为基准物理量进行存储；物理量偏差计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地依次比较所述存储的基准物理量和当前的物理量来求出偏差；分布指标值计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地计算所述求出的物理量的偏差的峰态、偏态、根据3次以上的高阶矩求出的分布指标值中的至少一个作为分布指标值；以及阈值计算部，其以与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置相对应的阈值随着所述分布指标值计算部计算出的分布指标值变大而变大的方式计算该阈值。并且，在所述物理量偏差计算部求出的偏差超过了通过所述阈值计算部计算出的阈值的情况下，检测出异常。

本发明的注塑成型机的异常检测装置的第二方式，包含：驱动部，其对伺服电动机进行驱动控制来驱动可动部；物理量检测部，其检测施加在所述伺服电动机上的负荷、所述伺服电动机的速度、电流、位置偏差中的某一个物理量；计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地计算通过所述物理量检测部检测出的物理量的预定循环次数的平均值；存储部，其存储通过所述计算部计算出的物理量的平均值；物理量偏差计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地依次比较在所述存储部中存储的物理量的平均值和当前的物理量，求出偏差；分布指标值计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地计算所述求出的物理量的偏差的峰态、偏态、根据3次以上的高阶矩求出的分布指标值中的至少一个作为分布指标值；以及阈值计算部，其以与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置相对应的阈值随着所述分布指标值计算部计算出的分布指标值变大而变大的方式计算该阈值。并且，在所述物理量偏差计算部求出的偏差超过了通过所述阈值计算部计算出的阈值的情况下，检测出异常。

所述注塑成型机的异常检测装置，还具有平均值计算部，其通过与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地运算下式，来计算物理量的偏差的绝对值的平均值，

$R(n,x)=\frac{\left|E(n,x)\right|}{n}+R(n-1,x)\·\frac{n-1}{n}$

其中，

n为从阈值的运算开始的循环数，

x为经过时间或者可动部的位置，

R(n，x)是从第1到第n次循环为止的x的偏差的绝对值的平均值，

E(n，x)是第n次循环的x的偏差，

此外，所述分布指标值计算部，与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地根据通过所述平均值计算部计算出的物理量的偏差的绝对值的平均值来运算下式，由此计算分布指标值，

$K(n,x)=\frac{E{(n,x)}^m}{R{(n,x)}^m}\·\frac{1}{n}+K(n-1,x)\·\frac{R{(n-1,x)}^m}{R{(n,x)}^m}\·\frac{n-1}{n}$

其中，

K(n，x)是从第1到第n次循环为止的x的分布指标值的近似值，

m是矩的次数，m≥3，

并且，所述阈值计算部，与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地根据通过所述分布指标值计算部计算出的分布指标值来运算下式，由此计算阈值，

L(n，x)=α·K(n，x)+β

其中，L(n，x)是第n次循环的x的阈值，

α，β是系数，α＞0。

所述注塑成型机的异常检测装置，还可以包含：波动指标计算部，其与所述可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地计算所述求出的偏差的波动的指标；以及阈值修正部，其以与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置相对应的阈值随着通过所述波动指标计算部计算出的波动的指标变大而变大的方式修正该阈值。

所述波动指标计算部可以计算所述物理量的标准偏差、方差、偏差的绝对值的平均值、最大-最小值中的任意一个，作为所述偏差的波动的指标。

根据本发明，通过自动地设定用于异常检测的阈值，能够减轻操作员的负担。并且，能够提供一种即使在异常检测的判定中使用的物理量的波动的分布与正态分布不同的情况下，也进行基于适当的阈值的异常检测的异常检测装置。

附图说明

本发明的上述以及其它目的以及特征，通过参照附图的以下的实施例的说明可以明了。其中：

图1是本发明的注塑成型机的异常检测装置的一个实施方式的要部的框图。

图2是说明通过本发明的异常检测装置执行的异常检测处理的第一方式的流程图。

图3是说明通过本发明的异常检测装置执行的异常检测处理的第二方式的流程图。

图4是说明通过本发明的异常检测装置执行的异常检测处理的第三方式的流程图。

图5是说明通过本发明的异常检测装置执行的异常检测处理的第四方式的流程图。

具体实施方式

本发明的注塑成型机的异常检测装置具有负荷偏差计算部和阈值计算部。负荷偏差计算部与时间或者可动部的位置对应地计算可动部的当前的负荷与预先存储的基准负荷的偏差。然后，比较与时间或者可动部的位置对应地计算出的负荷偏差与预定的阈值，当所述负荷偏差超过了阈值时检测出异常。另一方面，阈值计算部将所述负荷偏差计算部与时间或者可动部的位置对应地计算出的负荷偏差的峰态、偏态、高阶矩中的至少一个计算为分布指标值，并根据该计算出的分布指标值，与时间或者可动部的位置对应地计算异常检测的阈值。另外，在阈值计算部计算阈值时，在所述计算出的分布指标值大的情况下，设定相对较大的阈值，在所述计算出的分布指标值小的情况下，设定相对较小的阈值。

使用图1的要部框图说明本发明的注塑成型机的异常检测装置的一个实施方式。

注塑成型机的主体部由合模部和注射部构成，所述合模部包含配置在底盘15上的固定板1、后板2、可动板3、肘杆机构6等，所述注射部包含注射缸20、注射螺杆22、注射用伺服电动机25等。如后所述，在这些合模部或注射部中具备可动板3、顶出器装置13、注射螺杆22等可动部。

首先，说明合模部。固定板1和后板2通过多个连接杆4连结。在固定板1和后板2之间，以沿着连接杆4自由移动的方式配设可动板3。另外，在固定板1上安装固定侧金属模5a，在可动板3上安装可动侧金属模5b，由这些固定侧金属模5a和可动侧金属模5b构成金属模5。

在后板2和可动板3之间配置肘杆机构6，在该肘杆机构6的十字头6a上设置的螺母与以可自由旋转而在轴向不能移动的方式安装在后板2上的滚珠螺杆7螺合。在滚珠螺杆7上设置的带轮10和在合模用伺服电动机8的输出轴上设置的带轮11之间架设传送带（定时传送带）9。

通过合模用伺服电动机8的驱动，经由包含带轮11、传送带9、带轮10的动力传递单元驱动滚珠螺杆7，使肘杆机构6的十字头6a前进（在图1中为向右移动），后退（在图中向左移动）来驱动肘杆机构6，使可动板3向固定板1移动（前进），或者向从固定板1离开的方向移动（后退），进行金属模5（固定侧金属模5a、可动侧金属模5b）的闭模、合模、开模。

在合模用伺服电动机8中安装了用于检测合模用伺服电动机8的旋转位置/速度的编码器等位置/速度检测器12。根据来自该位置/速度检测器12的位置反馈信号，检测十字头6a的位置（可动板3（可动侧金属模5b）的位置）。

顶出器装置13是用于从在可动板3上设置的金属模5（可动侧金属模5b）内推出成型品的装置。顶出器装置13通过由带轮、传送带（定时传送带）构成的动力传递单元13c以及滚珠螺杆/螺母机构13d，向推杆（未图示）传递顶出器用伺服电动机13a的旋转力，使该推杆向金属模5（可动侧金属模5b）内推出，将成型品推出金属模5（可动侧金属模5b）。另外，在顶出器用伺服电动机13a上安装了位置/速度检测器13b，用该位置/速度检测器13b检测顶出器用伺服电动机13a的旋转位置/速度，由此能够检测推杆的位置/速度。

在后板2上设置了包含合模力调整用电动机14a的合模力调整机构14。驱动合模力调整用电动机14a，经由传动机构使与设置在连接杆4上的螺杆螺合的螺母（未图示）旋转，改变后板2相对于连接杆4的位置（即改变相对于底盘15上的固定板1的位置），由此进行合模力的调整。上述的合模装置、顶出器机构等是现有的注塑成型机中具备的公知的构件。

然后，说明注射部。为了向注射缸20内供给树脂材料，在注射缸20的上部设置了料斗27。在注射缸20的前端安装喷嘴部21，在注射缸20内插通注射螺杆22。

在注射部设置了用于检测注射缸20内的熔融树脂的压力的负载传感器（load cell）等未图示的压力传感器。

通过螺杆旋转用伺服电动机23，经由带轮、定时传送带等构成的传动单元24使注射螺杆22进行正反旋转。此外，注射螺杆22经由包含带轮、传送带、滚珠螺杆/螺母机构等将旋转运动转换为直线运动的机构的传动单元26，通过注射用伺服电动机25被驱动，在注射缸20内向注射缸20的轴心方向移动。

在螺杆旋转用伺服电动机23上安装了用于检测注射螺杆22的旋转位置或旋转速度的编码器（未图示）。另外，在注射用伺服电动机25上安装了用于检测注射螺杆22的轴向的位置或速度的编码器（未图示）。

然后，说明用于控制注塑成型机的控制装置。

用于控制注塑成型机的控制装置30具备由处理器（CPU）35、RAM34a、ROM34b等构成的存储器34、总线33和显示装置接口36。存储器34以及显示装置接口36通过总线33与CPU35连接。

在ROM34b中存储了控制可动板3的动作的软件、用于控制顶出器装置13的推出控制用的软件等将注塑成型机作为整体进行控制的软件。此外，在本发明的异常检测装置的一个实施方式中，在存储器34的ROM34b中存储了用于检测注塑成型机的异常的各种软件。

在显示装置接口36上连接了液晶显示装置37。此外，在伺服接口32上连接了驱动注塑成型机的各可动部并控制伺服电动机的位置/速度的伺服放大器31。在该伺服放大器31上连接了安装在用于驱动各可动部（可动板3、顶出器装置13、注射螺杆22等）的各伺服电动机上的位置/速度检测器。此外，在显示装置接口36上连接了基于手动输入的输入单元（未图示）。

在注塑成型机中为了驱动多个可动部而使用了多个伺服电动机，但是，在图1中仅表示了合模用伺服电动机8用和顶出器用伺服电动机13a用的伺服放大器31。另外，伺服放大器31与各个伺服电动机8、13a的位置/速度检测器12、13b连接，将位置/速度检测信号反馈给各个伺服放大器31。此外，省略了螺杆旋转用伺服电动机23以及注射用伺服电动机25的伺服放大器以及在各个伺服电动机23、25上安装的位置/速度检测器的图示。

处理器（CPU）35根据成型条件等执行预先在存储器34的ROM34b中存储的程序，将针对注塑成型机的各可动部的移动指令经由伺服接口32输出到伺服放大器31。各伺服放大器31根据该移动指令、来自各个位置/速度检测器（12、13b）的位置/速度反馈信号进行位置/速度的反馈控制、以及根据来自未图示的电流检测器的电流反馈信号进行电流反馈控制，驱动控制各伺服电动机（8、13a）。另外，各伺服放大器31与现有技术一样，由处理器和存储器等构成，通过软件的处理执行该位置/速度的反馈控制等处理。

以下说明本发明的阈值的计算方法。

（关于峰态）

峰态（kurtosis）是表示标本值集中在平均的周围的程度的尺度，一般如下述公式（1）那样计算。例如，考虑在两个分布中方差都为1，但峰态在一方中为3，在另一方中为10的情况时，前者的分布接近正态分布，但后者的分布与前者相比，成为具有尖峰和长下摆的分布。因此，在针对负荷偏差的分布设定异常检测的阈值时，在分布的峰态大的情况下，为了避免误检测需要较大地设定阈值。

σ：标准偏差，

μ：平均值。

（关于偏态）

偏态（skewness）是表示分布的非对称性的尺度，一般如下述公式（2）那样计算。例如，考虑在两个分布中偏差都为1，但偏态在一方中是0，在另一方中是10的情况时，前者的分布为左右对称的分布，而后者的分布左右非对称，并且分布的右侧的下摆变长。因此，在针对负荷偏差的分布设定异常检测的阈值时，在分布的偏态大的情况下，为了避免误检测而需要较大地设定阈值。

σ：标准偏差，

μ：平均值。

（关于根据高阶矩求出的分布指标值）

一般，围绕标本的分布的平均值的m阶中央矩，如下述公式（3）那样表示。上述的偏态是根据3阶中央矩求出的分布指标值，峰态是根据4阶中央矩求出的分布指标值。在此，也可以与根据偏态、峰态来设定阈值的情况相同，与根据m阶中央矩（m≥3）求出的分布指标值对应地设定阈值。例如，可以将m阶中央矩除以标准偏差的m次方而得的值作为分布指标值，在分布指标值大的情况下，为了避免误检测而较大地设定阈值。另外，也可以将m阶中央矩本身设为分布指标值，在分布指标值大的情况下，为了避免误检测而较大地设定阈值。

${\mathrm{\μ}}_m=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{Xi}-\mathrm{\μ})}^m---\left(3\right)$

μ_m：围绕平均值的m阶中央矩

另外，本发明中的峰态、偏态以及m阶中央矩，可以分别用上述的公式（1）、（2）、（3）来求出也可以通过求出公式（1）、（2）、（3）的近似值的计算式来求出。例如，可以代替通过公式（1）求出峰态，而通过后述的公式（4）、（5）求出峰态的近似计算值。或者，可以通过用于分别求出峰态、偏态、以及m阶中央距的公知的计算式来求出。

（根据峰态、偏态、高阶矩计算阈值的情况）

1.与时间或者可动部的位置对应地比较可动部的当前的负荷和预先存储的基准负荷，计算并存储与时间或者可动部的位置对应的负荷的偏差。

2.在多个循环中重复执行上述1。

3.根据所存储的多个循环的负荷的偏差，将上述负荷偏差的峰态、偏态、高阶矩中的至少一个作为分布指标值，与时间或者可动部的位置对应地计算。

4.以随着分布指标值变大，与时间或者可动部的位置对应的阈值变大的方式来计算该阈值。

5.与时间或者可动部的位置对应地比较阈值和负荷偏差，在偏差超过了阈值的情况下检测出可动部的异常。

6.以后，在继续循环运转的同时重复进行上述的3~5的处理，在每次循环中计算与时间或者可动部的位置对应的阈值，由此能够进行基于最佳的阈值的异常检测。

（根据峰态、偏态、高阶矩的近似计算值计算阈值的情况）

在根据如上述那样定义的峰态、偏态、高阶矩来计算阈值的情况下，需要存储多个循环中的全部负荷的偏差，因此需要大量的存储容量。因此，为了节约存储容量，也可以根据峰态、偏态、高阶矩的近似计算值来计算阈值。

1.与时间或者可动部的位置对应地比较可动部的当前的负荷和预先存储的基准负荷，计算与时间或者可动部的位置对应的负荷的偏差。

2.计算上述计算出的偏差的绝对值。

3.与时间或者可动部的位置对应地计算下述公式（4），由此计算与时间或者可动部的位置对应的偏差的绝对值的平均值并存储。

$R(n,x)=\frac{\left|E(n,x)\right|}{n}+R(n-1,x)\·\frac{n-1}{n}---\left(4\right)$

n：从阈值的运算开始的循环数，

x：经过时间或者可动部的位置，

R（n，x）：从第1~第n循环为止的x的偏差的绝对值的平均值，

E（n，x）：第n循环中的x的偏差

4.与时间或者可动部的位置对应地计算下述公式（5），由此计算与时间或者可动部的位置对应的分布指标值并存储。

$K(n,x)=\frac{E{(n,x)}^m}{R{(n,x)}^m}\·\frac{1}{n}+K(n-1,x)\·\frac{R{(n-1,x)}^m}{R{(n,x)}^m}\·\frac{n-1}{n}---\left(5\right)$

K（n，x）：从第1~第n循环为止的x的分布指标值的近似值，

m：矩的次数（m≥3）

5.以随着分布指标值变大，与时间或者可动部的位置对应的阈值变大的方式来计算该阈值。

6.与时间或者可动部的位置对应地比较上述计算出的阈值和上述计算出的偏差的绝对值，在偏差的绝对值超过了阈值的情况下检测出可动部的异常。

7.以后，在继续循环运转的同时重复上述的1~6的处理，在每个循环中计算与时间或者可动部的位置对应的阈值，由此能够进行基于最佳的阈值的异常检测。

（关于基于分布指标值的阈值的计算）

在上述中，在基于分布指标值计算与时间或者可动部的位置对应的阈值时，也可以通过计算下述公式（6）来计算阈值。

L(n，x)=α·K(n，x)+β    （6）

L（n，x）：第n次循环中的x的阈值，

α、β：系数（α＞0）

（关于系数α、β）

通过调整上述公式（6）中的系数α、β的设定值，可以调整异常检测的检测灵敏度。当将系数α、β设定为小的值时，异常检测的检测灵敏度变得敏感，但是异常的误检测的发生概率变大。另一方面，将系数α、β设定为大的值时，异常检测的检测灵敏度变得迟钝，但是异常的误检测的发生概率变小。例如，操作员可以根据与成型品对应的异常检测的检测灵敏度、与生产状况对应的误检测的容许概率等进行判断来调整系数α、β的值。

（使用负荷的平均值来代替基准负荷的情况）

在上述的例子中，记载了与时间或者可动部的位置对应地比较可动部的当前的负荷和预先存储的基准负荷，计算与时间或者可动部的位置对应的负荷的偏差的情况，但是，也可以代替基准负荷而使用从开始阈值的计算到当前循环为止的负荷的平均值。例如，在每次循环中，可以根据下述公式（7）计算与时间或者可动部的位置对应的负荷的平均值。

Dmean(n，x)=D(n，x)/n+Dmean(n-1，x)·(n-1)/n    （7）

n：从阈值的运算开始的循环数，

x：经过时间或者可动部的位置，

Dmean（n，x）：第1~第n循环的x的负荷的平均值，

D（n，x）：第n循环的x的负荷。

（负荷的检测单元）

可动部的负荷可以通过在伺服电路中构成公知的外部干扰负荷观测器来检测，或者可以在可动部中准备应变仪等检测单元来检测。或者，作为用于检测负荷的物理量，可以使用伺服电动机的驱动电流、速度、位置偏差。例如，可以根据伺服电动机的驱动电流来检测负荷。或者，根据在可动部的前进方向的反方向施加负荷时伺服电动机的速度下降、在可动部的前进方向的相同方向施加负荷时伺服电动机的速度上升来检测负荷。或者，根据在可动部的前进方向的反方向施加负荷时伺服电动机的位置偏差增大、在可动部的前进方向的相同方向施加负荷时伺服电动机的位置偏差减少来检测负荷。

（进行异常检测的可动部的种类）

进行异常检测的可动部，除了上述的可动板3、顶出器装置13、注射螺杆22以外，还可以是驱动金属模的套管的驱动装置、驱动金属模的旋开部的驱动装置等。

接着，使用图2~图4的流程图说明使用上述的运算式进行阈值的设定的处理。

首先，使用图1的流程图说明通过本发明的异常检测装置执行的异常检测处理的第一方式。在该方式的异常检测处理中，计算当前的物理量与基准物理量的偏差，根据计算出的偏差的分布指标值来计算阈值，使用该计算出的阈值来进行异常检测。以下，按照各步骤进行说明。

[步骤SA01]开始可动部的动作。

[步骤SA02]更新循环计数n。另外，n的初始值为1。

[步骤SA03]检测当前的时间或者可动部的位置。

[步骤SA04]检测当前的物理量。

[步骤SA05]判断是否已存储基准物理量，在已存储的情况下（判断：是）转移到步骤SA07，在未存储的情况下（判断：否）转移到步骤SA06。

[步骤SA06]与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的位置对应地将当前的物理量作为基准物理量来存储，转移到步骤SA12。

[步骤SA07]计算在步骤SA04中检测出的当前的物理量和在步骤SA06中存储的基准物理量的偏差并存储。

[步骤SA08]根据1~n循环中的物理量的偏差来计算分布指标值。

[步骤SA09]根据在步骤SA08中计算出的分布指标值来计算阈值。

[步骤SA10]判断在步骤SA07中存储的偏差是否大于在步骤SA09中计算出的阈值，在大的情况下（判断：是）转移到步骤SA11，在不大的情况下（判断：否）转移到步骤SA12。

[步骤SA11]执行报警处理，结束本循环。

[步骤SA12]判断可动部的动作是否完成，在完成的情况下（判断：是）转移到步骤SA13，在还未完成的情况下（判断：否）返回步骤SA03，继续该处理。

[步骤SA13]判断循环是否结束，在结束的情况下（判断：是），结束本循环，在未结束的情况下（判断：否）返回步骤SA01，继续该处理。

然后，使用图3的流程图说明通过本发明的异常检测装置执行的异常检测的处理的第二方式。在该方式的异常检测处理中，计算当前物理量和物理量的平均值的偏差，根据计算出的偏差的分布指标值来计算阈值，使用该计算出的阈值来进行异常检测。以下，按照各步骤进行说明。

[步骤SB01]开始可动部的动作。

[步骤SB02]检测当前的时间或者可动部的位置。

[步骤SB03]检测当前的物理量。

[步骤SB04]判断物理量的平均值是否已存储，在已存储的情况下（判断：是）转移到步骤SB06，在未存储的情况下（判断：否），转移到步骤SB05。

[步骤SB05]通过公式（7）计算物理量的平均值并存储，转移到步骤SB13。

[步骤SB06]计算在步骤SB03中检测出的当前物理量与在步骤SB05中存储的物理量的平均值的偏差。

[步骤SB07]计算在步骤SB06中计算出的偏差的绝对值。

[步骤SB08]根据在步骤SB07中计算出的偏差的绝对值，通过公式（4）计算偏差的绝对值的平均值并存储。

[步骤SB09]根据在步骤SB08中存储的偏差的绝对值的平均值，通过公式（5）计算分布指标值的近似值。

[步骤SB10]根据在步骤SB09中计算出的分布指标值的近似值，通过公式（6）来计算阈值。

[步骤SB11]判断在步骤SB06中计算出的偏差是否大于在步骤SB10中计算出的阈值，在大的情况下（判断：是），转移到步骤SB12，在不大的情况下（判断：否），转移到步骤SB13。

[步骤SB12]执行报警处理，结束本循环。

[步骤SB13]判断可动部的动作是否完成，当完成时（判断：是）转移到步骤SB14，在还未完成时（判断：否）返回步骤SB02，继续该处理。

[步骤SB14]判断循环是否结束，当结束时（判定：是）结束本循环，在未结束时（判断：否）返回步骤SB01，继续该处理。

然后，使用图4的流程图说明通过本发明的异常检测装置执行的异常检测处理的第三方式。在该方式的异常检测处理中，计算当前物理量和基准物理量的偏差，根据计算出的偏差的分布指标值的近似值来计算阈值，使用该计算出的阈值来进行异常检测。以下，按照各步骤进行说明。

[步骤SC01]开始可动部的动作。

[步骤SC02]检测当前的时间或者可动部的位置。

[步骤SC03]检测当前的物理量。

[步骤SC04]判断是否已存储基准物理量，在已存储的情况下（判断：是）转移到步骤SC06，在未存储的情况下（判断：否）转移到步骤SC05。

[步骤SC05]与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的位置对应地将当前的物理量作为基准物理量来存储，转移到步骤SC13。

[步骤SC06]计算在步骤SC03中检测出的当前的物理量和在步骤SC05中存储的基准物理量的偏差。

[步骤SC07]计算在步骤SC06中计算出的偏差的绝对值。

[步骤SC08]根据在步骤SC07中计算出的偏差的绝对值，通过公式（4）计算偏差的绝对值的平均值并存储。

[步骤SC09]根据在步骤SC08中存储的偏差的绝对值的平均值，通过公式（5）计算分布指标值的近似值。

[步骤SC10]根据在步骤SC09中计算出的分布指标值的近似值，通过公式（6）来计算阈值。

[步骤SC11]判断在步骤SC06中计算出的偏差是否大于在步骤SC10中计算出的阈值，在大的情况下（判断：是）转移到步骤SC12，在不大的情况下（判断：否）转移到步骤SC13。

[步骤SC12]执行报警处理，结束本循环。

[步骤SC13]判断可动部的动作是否完成，当完成时（判断：是）转移到步骤SC14，在还未完成时（判断：否）返回步骤SC02，继续该处理。

[步骤SC14]判断循环是否结束，当结束时（判定：是）结束本循环，在未结束时（判断：否）返回步骤SC01，继续该处理。

然后，使用图5的流程图说明通过本发明的异常检测装置执行的异常检测处理的第四方式。在该方式的异常检测处理中，计算当前的物理量和基准物理量的偏差，根据计算出的偏差的分布指标值来计算阈值，使用该计算出的阈值来进行异常检测。以下，按照各步骤进行说明。

[步骤SD01]开始可动部的动作。

[步骤SD02]更新循环计数n。另外，n的初始值为1。

[步骤SD03]检测当前的时间或者可动部的位置。

[步骤SD04]检测当前的物理量。

[步骤SD05]判断是否已存储基准物理量，在已存储的情况下（判断：是）转移到步骤SD07，在未存储的情况下（判断：否）转移到步骤SD06。

[步骤SD06]与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的位置对应地将当前的物理量作为基准物理量来存储，转移到步骤SD14。

[步骤SD07]计算在步骤SD04中检测出的当前的物理量和在步骤SD06中存储的基准物理量的偏差并存储。

[步骤SD08]根据1~n循环中的物理量的偏差计算分布指标值。

[步骤SD09]根据在步骤SD06中计算出的分布指标值来计算阈值。

[步骤SD10]根据1~n循环的物理量的偏差计算波动指标值。在计算出的偏差的波动指标值中包含物理量的标准偏差、方差、偏差的绝对值的平均值、最大-最小值中的某一个。

[步骤SD11]以在步骤SD10中计算出的波动指标值来修正在步骤SD09中计算出的阈值。

[步骤SD12]判断在步骤SD07中存储的偏差是否大于在步骤SD11中被修正后的阈值，在大的情况下（判断：是）转移到步骤SD13，在不大的情况下（判断：否）转移到步骤SD14。

[步骤SD13]执行报警处理，结束本循环。

[步骤SD14]判断可动部的动作是否完成，在完成的情况下（判断：是）转移到步骤SD15，在还未完成的情况下（判断：否）返回步骤SD03，继续该处理。

[步骤SD15]判断循环是否结束，在结束的情况下（判断：是）结束本循环，在未结束的情况下（判断：否）返回步骤SD01，继续该处理。

Claims (5)

1.一种注塑成型机的异常检测装置，其特征在于，

包含：

驱动部，其对伺服电动机进行驱动控制来驱动可动部；

物理量检测部，其检测施加在所述伺服电动机上的负荷、所述伺服电动机的速度、电流、位置偏差中的某一个物理量；

存储部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地将通过所述物理量检测部检测出的物理量作为基准物理量进行存储；

物理量偏差计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地依次比较所述存储的基准物理量和当前的物理量来求出偏差；

分布指标值计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地计算所述求出的物理量的偏差的峰态、偏态、根据3次以上的高阶矩求出的分布指标值中的至少一个作为分布指标值；以及

阈值计算部，其以与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置相对应的阈值随着所述分布指标值计算部计算出的分布指标值变大而变大的方式计算该阈值，

在所述物理量偏差计算部求出的偏差超过了通过所述阈值计算部计算出的阈值的情况下，检测出异常。

2.一种注塑成型机的异常检测装置，其特征在于，

包含：

驱动部，其对伺服电动机进行驱动控制来驱动可动部；

物理量检测部，其检测施加在所述伺服电动机上的负荷、所述伺服电动机的速度、电流、位置偏差中的某一个物理量；

计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地计算通过所述物理量检测部检测出的物理量的预定循环次数的平均值；

存储部，其存储通过所述计算部计算出的物理量的平均值；

物理量偏差计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地依次比较在所述存储部中存储的物理量的平均值和当前的物理量，求出偏差；

分布指标值计算部，其与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地计算所述求出的物理量的偏差的峰态、偏态、根据3次以上的高阶矩求出的分布指标值中的至少一个作为分布指标值；以及

阈值计算部，其以与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置相对应的阈值随着所述分布指标值计算部计算出的分布指标值变大而变大的方式计算该阈值，

在所述物理量偏差计算部求出的偏差超过了通过所述阈值计算部计算出的阈值的情况下，检测出异常。

3.根据权利要求1或2所述的注塑成型机的异常检测装置，其特征在于，

还具有平均值计算部，其通过与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地运算下式，来计算物理量的偏差的绝对值的平均值，

$R(n,x)=\frac{\left|E(n,x)\right|}{n}+R(n-1,x)\·\frac{n-1}{n}$

其中，

n为从阈值的运算开始的循环数，

x为经过时间或者可动部的位置，

R(n，x)是从第1到第n次循环为止的x的偏差的绝对值的平均值，

E(n，x)是第n次循环的x的偏差，

此外，所述分布指标值计算部，与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地根据通过所述平均值计算部计算出的物理量的偏差的绝对值的平均值来运算下式，由此计算分布指标值，

$K(n,x)=\frac{E{(n,x)}^m}{R{(n,x)}^m}\·\frac{1}{n}+K(n-1,x)\·\frac{R{(n-1,x)}^m}{R{(n,x)}^m}\·\frac{n-1}{n}$

其中，

K(n，x)是从第1到第n次循环为止的x的分布指标值的近似值，

m是矩的次数，m≥3，

并且，所述阈值计算部，与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地根据通过所述分布指标值计算部计算出的分布指标值来运算下式，由此计算阈值，

L(n，x)＝α·K(n，x)+β

其中，L(n，x)是第n次循环的x的阈值，

α，β是系数，α＞0。

4.根据权利要求1或2所述的注塑成型机的异常检测装置，其特征在于，

还包含：

波动指标计算部，其与所述可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置对应地计算所述求出的偏差的波动的指标；以及

阈值修正部，其以与可动部的动作过程中的经过时间或者可动部的动作过程中的位置相对应的阈值随着通过所述波动指标计算部计算出的波动的指标变大而变大的方式修正该阈值。

5.根据权利要求4所述的注塑成型机的异常检测装置，其特征在于，

所述波动指标计算部计算所述物理量的标准偏差、方差、偏差的绝对值的平均值、最大-最小值中的任意一个，作为所述偏差的波动的指标。

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