JP6694016B2

JP6694016B2 - 寿命評価装置およびロボットシステム

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Publication number: JP6694016B2
Application number: JP2018131070A
Authority: JP
Inventors: 巍郭; 中川　浩; 中川　　浩
Original assignee: FANUC Corp
Current assignee: FANUC Corp
Priority date: 2018-07-10
Filing date: 2018-07-10
Publication date: 2020-05-13
Anticipated expiration: 2038-07-10
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Description

本発明は、寿命評価装置およびロボットシステムに関する。

従来、モータ電流およびモータ速度から伝達機構の摩擦係数を同定し、予め求められている摩擦係数とグリースの温度との関係からグリースの温度を推定し、推定されたグリースの温度を考慮して伝達機構の入力速度を補正し、補正された入力速度からグリースの寿命を評価する寿命評価装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

特許第４０２１３５４号公報

しかしながら、特許文献１に記載された寿命評価装置では、グリースの温度が伝達機構の摩擦係数のみから求められているため、誤差が大きく、寿命を正しく評価することができないという不都合がある。
本発明は上述した事情に鑑みてなされたものであって、潤滑材の寿命を精度よく評価することができる寿命評価装置およびロボットシステムを提供することを目的としている。

上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を提供する。
本発明の一態様は、
モータと、潤滑材により潤滑され前記モータの動力を可動部に伝達する伝達機構とを備える機械における前記潤滑材の寿命を評価する寿命評価装置であって、
前記モータの電流値に基づいてモータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部と、
前記モータの回転速度と、前記伝達機構の摩擦係数とに基づいて、該伝達機構における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部と、
該摩擦発熱量算出部により算出された前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量算出部により算出された前記モータ発熱量とに基づいて、前記潤滑材の温度を推定する潤滑材温度推定部と、
該潤滑材温度推定部により推定された前記潤滑材の温度と、前記潤滑材に含まれる不純物の情報とに基づいて該潤滑材の寿命を推定する寿命推定部とを備える寿命評価装置を提供する。

本態様によれば、モータ発熱量算出部によりモータの電流値に基づいてモータ発熱量が算出され、摩擦発熱量算出部により伝達機構の摩擦係数とモータの回転速度とに基づいて伝達機構における摩擦発熱量が算出される。そして、算出されたモータ発熱量と摩擦発熱量とに基づいて潤滑材温度推定部により潤滑材の温度が推定される。潤滑材に含まれる不純物の情報と前記潤滑材温度推定部により推定された温度とに基づいて潤滑材の寿命が寿命推定部により推定される。
摩擦係数のみに基づいて潤滑材の温度を推定していた従来の寿命評価装置と比較して、潤滑材の温度上昇に大きく寄与しているモータの発熱量と、潤滑材の寿命に寄与している不純物の情報とを加味しているので、潤滑材の寿命を精度よく評価することができる。

上記態様においては、前記モータ発熱量算出部が、前記モータの電流値および前記モータの回転速度に基づいて前記モータ発熱量を算出してもよい。
このようにすることで、モータの電流値のみにより算出する場合と比較して、モータの回転速度による発熱が大きい場合には、モータ発熱量を精度よく算出することができる。

また、上記態様においては、前記伝達機構の移動速度に基づいて空冷放熱量を算出する空冷放熱量算出部を備え、前記潤滑材温度推定部が、前記空冷放熱量算出部により算出された空冷放熱量に基づいて前記潤滑材の温度を推定してもよい。
このようにすることで、伝達機構が可動部に配置されていて移動させられる場合に、移動によって強制的な空気冷却が実施されるので、伝達機構の移動速度に基づいて空冷放熱量算出部により空冷放熱量が算出され、潤滑材温度推定部は空冷放熱量に基づいて潤滑材の温度が推定される。これにより、より実機に即した潤滑材の温度を推定することができ、潤滑材の寿命を精度よく評価することができる。

また、上記態様においては、前記寿命推定部により推定された寿命に基づいて残存寿命を算出する残存寿命算出部を備えていてもよい。
このようにすることで、残存寿命算出部により残存寿命が算出されるので、交換時期を予め確認することができる。

また、上記態様においては、前記寿命推定部により推定された寿命に基づいて推定交換日を算出する交換日算出部を備えていてもよい。
このようにすることで、交換日算出部により算出された推定交換日により、交換時期をより明確に認識することができる。

また、上記態様においては、前記潤滑材温度推定部が、下式により前記潤滑材の温度を推定してもよい。

ここで、Ｔは前記潤滑材の推定温度、Ｔ_０は室温、ｉは目標軸を含む目標軸潤滑材温度に影響を与える軸、Ｄ_１，Ｄ_２，Ｄ_３，Ｄ_４，Ｄ_５，Ｄ_６は、予め実験により、種々のパターンの動作を実行し、各パターンにおける前記潤滑材の温度、室温、発熱量、減速機の移動速度および他の発熱源の発熱量のデータを取得して同定した係数、Ｗ_３は空冷放熱量、Ｗ_４は他の発熱源の発熱量、Ｅ_ｉは前記モータ発熱量Ｗ_１ｉの係数、Ｆ_ｉは前記摩擦発熱量Ｗ_２ｉの係数であり、Ｅ_ｉおよびＦ_ｉのそれぞれは、予め実験により、種々のパターンの動作を実行し、各パターンにおける前記潤滑材温度、室温、発熱量、減速機の移動速度および他の発熱源の発熱量のデータを取得して同定した係数または予め設定した定数である。

また、上記態様においては、前記寿命推定部が、下式により前記潤滑材の寿命量を推定してもよい。
Ｓｇ＝ｍ∫Ａ^ｋｄｔ
ここで、Ｓｇは前記潤滑材の寿命使用量、Ａは予め設定した定数、ｋは前記潤滑材の推定温度Ｔ＞Ｔ０において（Ｔ−Ｔ０）／Δ，推定温度Ｔ≦Ｔ０において０、Δは寿命使用量ＳｇがＡ倍になる温度Ｔ０からの差分であり、ｍは前記潤滑材に含まれる前記不純物の量に応じて設定する係数である。

また、上記態様においては、前記潤滑材温度推定部が、前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量を用いた機械学習により、前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量から前記潤滑材の温度を推定するための学習済みモデルを生成してもよい。
このようにすることで、種々のパターンの摩擦発熱量およびモータ発熱量のデータに基づく学習済みモデルを用いて潤滑材の温度を精度高く推定することができる。

また、上記態様においては、前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量を用いた機械学習により生成された学習済みモデルを記憶する記憶部を備え、前記潤滑材温度推定部が、前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量に基づいて、前記学習済みモデルを用いて前記潤滑材の温度を推定してもよい。
このようにすることで、記憶部に記憶された学習済みモデルを用いた潤滑材の温度推定がされることにより、一から学習済みモデルを生成しなくても、潤滑材の温度を精度高く推定できる。

また、上記態様においては、前記機械学習は、前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量を入力データとし、前記潤滑材の温度の実測値をラベルとしてお互いに関連付けた教師データを用いた教師あり学習であってもよい。
このようにすることで、潤滑材の温度の実測値を正解として用いることにより、入力データに対応する潤滑材の温度を精度高く推定できる。

また、本発明の他の態様は、１以上の前記モータと、１以上の可動部と、前記潤滑材により潤滑され各前記モータの動力を各前記可動部に伝達する１以上の前記伝達機構とを備えるロボットと、該ロボットの前記モータを制御する制御装置と、上記いずれかの寿命評価装置とを備えるロボットシステムを提供する。

本発明によれば、潤滑材の寿命を精度よく評価することができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係るロボットシステムを示す全体構成図である。図１のロボットシステムに備えられるロボットの関節部分の一例を示す部分的な縦断面図である。図１のロボットシステムに備えられる本発明の一実施形態に係る寿命評価装置を示すブロック図である。グリースの温度と当該温度を維持した場合のグリースの寿命との関係を示すグラフである。図３の寿命評価装置の変形例を示すブロック図である。図３の寿命評価装置の変形例であって、グリースの交換日算出部による交換日の算出方法を説明するグラフである。図６の寿命評価装置により出力される推定交換日と残存寿命との表示例を示す図である。

本発明の一実施形態に係る寿命評価装置１２およびロボットシステム１について、図面を参照して以下に説明する。
本実施形態に係るロボットシステム１は、図１に示されるように、ロボット２と、該ロボット２を制御する制御装置３と、該制御装置３に接続された表示部４とを備えている。

ロボット２としては、１以上のリンク（可動部）５と１以上の関節を有するものであり、図１に示す例では、６軸多関節型ロボットを挙げることができる。
図２にロボット２の関節部分６の一例を示す。関節部分６は、ベース７と、該ベース７に対して軸線回りに揺動可能に支持されるリンク５と、該リンク５とベース７との間に配置された減速機（伝達機構）８と、該減速機８に入力する動力を発生するモータ９とを備えている。

減速機８内部にはグリース（潤滑材）１０が充填されており、減速機８を構成しているギヤおよびベアリングを潤滑している。
モータ９が作動させられると、モータ９の回転は減速機８により減速されて、ベース７に対してリンク５が回転させられるようになっている。

図２に示される状態では、グリース１０に含まれる不純物である鉄粉の濃度を測定するセンサ（検出部）２１が、減速機８内部にグリースを充填するための給脂口に挿入されている。センサ２１によって測定された鉄粉濃度は、グリース１０の寿命を算出するために用いられる。なお、本実施形態では、センサ２１がグリース１０に含まれる不純物の濃度を検出したが、他の実施形態では、モータ９のトルクやモータ９の回転数などによってグリース１０に含まれる不純物の濃度が算出されてもよい。

制御装置３は、ロボット２を制御するロボット制御部（制御装置）１１と、グリース１０の寿命を評価する本実施形態に係る寿命評価装置１２とを備えている。
寿命評価装置１２は、図３に示されるように、室温を入力する室温入力部１３と、モータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部１４と、減速機８における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部１５と、空冷放熱量算出部１６と、これらの算出部１４，１５，１６により算出された熱量に基づいてグリース１０の温度を推定する潤滑材温度推定部１７と、センサ２１によって測定された鉄粉濃度を入力する濃度入力部２２と、入力された鉄粉濃度と潤滑材温度推定部１７によって推定された温度とに基づいてグリース１０の寿命を算出する寿命算出部（寿命推定部）１８とを備えている。

室温入力部１３は、作業者が室温を手入力で入力してもよいし、温度センサにより室温を検出することにしてもよい。
本実施形態では、センサ２１によって測定された鉄粉濃度が作業者によって入力されるが、他の実施形態では、減速機８内部に配置されたセンサ２１の測定情報が自動的に寿命算出部１８に送信されてもよい。
モータ発熱量算出部１４は、ロボット制御部１１から入力されたモータ状態量、すなわち、モータ９の電流値（モータ電流値）およびモータ９の回転速度（モータ回転速度）に基づいて式（１）によりモータ発熱量を算出するようになっている。

Ｗ_１＝Ａ_１×Ｉ_Ｍ ^２＋（Ａ_２×Ｓ_Ｍ＋Ａ_３×Ｓ_Ｍ ^２）（１）
ここで、
Ｗ_１はモータ発熱量、
Ａ_１，Ａ_２，Ａ_３は係数、
Ｉ_Ｍはモータ電流値、
Ｓ_Ｍはモータ回転速度
である。
式（１）において右辺第１項はモータ９における銅損を示し、第２項は鉄損を示している。

また、摩擦発熱量算出部１５は、ロボット制御部１１から入力されたモータ状態量、すなわち、摩擦トルクおよびモータ回転速度に基づいて式（２）により摩擦発熱量を算出するようになっている。
Ｗ_２＝Ｔ×Ｓ_Ｍ
＝（Ｂ_１＋Ｂ_２×Ｔ_Ｍ＋Ｂ_３×Ｓ_Ｍ）×Ｓ_Ｍ（２）
ここで、
Ｗ_２は摩擦発熱量、
Ｔは摩擦トルク、
Ｂ_１，Ｂ_２，Ｂ_３は予め同定された摩擦係数、
Ｔ_Ｍは摩擦が存在しない場合のロボット２のリンク５を駆動する際に必要とするトルク
である。
トルクＴ_Ｍは、リンク５の位置、加速度、質量情報等を用いて、一般的に、ラグランジュ法、ニュートン・オイラー法等の公知の計算方法により計算される。

また、空冷放熱量算出部１６は、ロボット２の駆動による減速機８自体が空気中で移動することにより、周辺空気との間に相対速度が発生するために発生する空冷放熱量を算出するものであり、ロボット制御部１１から入力されたモータ９の回転速度に基づいて、減速機の位置におけるロボット２の移動速度を算出し、算出された移動速度に基づいて式（３）により空冷放熱量を算出するようになっている。
Ｗ_３＝Ｃ_１×Ｓ_Ｒ（３）
ここで、
Ｗ_３は空冷放熱量、
Ｃ_１はモータ発熱量Ｗ_１と摩擦発熱量Ｗ_２の和で計算された値、
Ｓ_Ｒは減速機８の位置におけるロボット２の移動速度
である。

潤滑材温度推定部１７は、式（４）によりグリース１０の温度を推定するようになっている。

ここで、
Ｔはグリース１０の推定温度、
Ｔ_０は室温、
ｉは目標軸を含む目標軸潤滑材温度に影響を与える軸、
Ｄ_１，Ｄ_２，Ｄ_３，Ｄ_４，Ｄ_５，Ｄ_６は、予め実験により、種々のパターンの動作を実行し、各パターンにおけるグリース温度、室温、発熱量、減速機８の移動速度および他の発熱源の発熱量のデータを取得して同定した係数、
Ｗ_４は他の発熱源の発熱量、
Ｅ_ｉは予め実験により、種々のパターンの動作を実行し、各パターンにおける前記潤滑材温度、室温、発熱量、減速機８の移動速度および他の発熱源の発熱量のデータを取得して同定したモータ発熱量Ｗ_１ｉの係数、
Ｆ_ｉは予め実験により、種々のパターンの動作を実行し、各パターンにおける前記潤滑材温度、室温、発熱量、減速機８の移動速度および他の発熱源の発熱量のデータを取得して同定した摩擦発熱量Ｗ_２ｉの係数
である。

他の発熱源としては近接する他の関節または装置を挙げることができる。
また、式（４）に加えて、熱輻射を考慮してもよい。
そして、本実施形態においては、グリース１０の推定温度Ｔは、ロボット２動作時には式（４）により計算し、ロボット２が停止しているときには室温と同じとする。

一例として、６軸多関節型ロボットであるロボット２の各軸をＪ１軸，Ｊ２軸，Ｊ３軸，Ｊ４軸，Ｊ５軸，Ｊ６軸としたとき、Ｊ４軸，Ｊ５軸およびＪ６軸のモータ９と減速機８とが密集してお互いに影響を与える場合、Ｊ６軸を目標軸とするグリース１０の推定温度Ｔは、式（５）により推定される。

Ｅ_４はＪ４軸のモータ発熱量Ｗ_１４の係数、
Ｅ_５はＪ５軸のモータ発熱量Ｗ_１５の係数、
Ｅ_６はＪ６軸のモータ発熱量Ｗ_１６の係数、
Ｆ_４はＪ４軸の摩擦発熱量Ｗ_２４の係数、
Ｆ_５はＪ５軸の摩擦発熱量Ｗ_２５の係数、
Ｆ_６はＪ６軸の摩擦発熱量Ｗ_２６の係数
である。

また、式（５）において、Ｊ１軸，Ｊ２軸およびＪ３軸が影響を与えず、Ｊ４軸およびＪ５軸がＪ６軸に影響を与える場合を例示したが、Ｊ１軸，Ｊ２軸およびＪ３軸も影響を与える場合には、Ｗ_１１，Ｗ_１２，Ｗ_１３，Ｗ_２１，Ｗ_２２，Ｗ_２３，Ｅ_１，Ｅ_２，Ｅ_３，Ｆ_１，Ｆ_２，Ｆ_３を追記する。
また、式（５）において、Ｊ４軸およびＪ５軸がＪ６軸に影響を与える場合を例示したが、Ｊ４軸およびＪ５軸がＪ１軸，Ｊ２軸およびＪ３軸同様にＪ６軸に影響を与えない場合には、Ｗ_１４，Ｗ_１５，Ｗ_２４，Ｗ_２５（あるいは、Ｅ_４，Ｅ_５，Ｆ_４，Ｆ_５）は０である。

グリース１０の温度と寿命とは、図４に示される関係がある。すなわち、グリース１０の温度がＴ０以下では、グリース１０の寿命は一定の定格寿命Ｓｇ０であるのに対し、温度がＴ０より高くなると、グリース１０の寿命は指数関数的に減少するので、推定された温度と時間とによって、式（６）を用いて寿命使用量を算出することができる。

Ｓｇ＝ｍ∫Ａ^ｋｄｔ（６）
ここで、
Ｓｇはグリース１０の寿命使用量、
Ａは定数、
ｋは、Ｔ＞Ｔ０において（Ｔ−Ｔ０）／Δ、Ｔ≦Ｔ０において０、
Δは寿命使用量がＡ倍となる温度のＴ０からの差分
ｍは鉄粉濃度が閾値以下の場合に１，鉄粉濃度が閾値を超える場合に１よりも大きい定数である。
式（６）においては、ロボット２の動作時の時間およびロボット２の停止時の時間の両方について算出されて合計される。

寿命算出部１８は式（６）を用いて、推定されたグリース１０の温度と、測定された鉄粉濃度とから、グリース１０の寿命使用量を算出するようになっている。ここで、鉄粉濃度に着目して、鉄粉濃度のみが異なる場合の寿命使用量を比較すると、例えば、鉄粉濃度が閾値を超えるＰ_１（ｐｐｍ）の場合の寿命使用量Ｓｇ_１は、鉄粉濃度が閾値以下のＰ_０（ｐｐｍ）の場合の寿命使用量Ｓｇ_０のｍ倍になる。このように、式（６）から、鉄粉濃度が上昇して閾値Ｐ_１を超えると、寿命使用量が大きくなる。
また、本実施形態においては、図３に示されるように、寿命評価装置１２は、残存寿命算出部１９を備えている。

残存寿命算出部１９は、式（７）を用いて残存寿命を算出するようになっている。
残存寿命＝（１−Ｓｇ／Ｓｇ０）×１００％（７）

表示部４は、残存寿命算出部１９により算出された残存寿命そのものを表示してもよいし、算出された残存寿命が予め設定された閾値より小さくなった場合に警告を表示することにしてもよい。

このように構成された本実施形態に係る寿命評価装置１２およびこれを備えるロボットシステム１によれば、減速機８を潤滑しているグリース１０の温度が、減速機８における摩擦係数のみならず、モータ発熱量にも基づいて推定されるので、精度よく推定される。推定されたグリース１０の温度と、測定されたグリース１０における鉄粉濃度とによってグリース１０の寿命を精度よく評価することができるという利点がある。
また、モータ発熱量をモータ電流およびモータ回転速度に基づいて算出しているので、モータ回転速度による発熱が大きい場合には、モータ発熱量を精度よく算出することができ、グリース１０の寿命を精度よく評価することができるという利点がある。モータ９の回転速度による発熱量が小さい場合には、式（１）における右辺第２項の鉄損については省略することにしてもよい。

また、本実施形態によれば、リンク５に配置されていて移動させられる減速機８が、移動によって空冷される空冷放熱量をも加味してグリース１０の温度が推定される。これにより、より精度よくグリース１０の温度を推定することができ、グリース１０の寿命を精度よく評価することができる。
また、本実施形態によれば、算出された寿命使用量を表示するのではなく、残存寿命を算出して表示するので、作業者が交換時期を予め確認することができるという利点がある。

なお、本実施形態においては、グリース１０の残存寿命を算出して表示することとしたが、これに代えて、あるいはこれに加えて、図５に示されるように、グリース１０の交換日を算出する交換日算出部２０を備えていてもよい。
交換日算出部２０は、直近の数日のグリース１０の寿命使用量のデータを用いて、式（８）により、図６に示されるように、最小二乗法を用いて寿命使用量の積算値の増加率を算出し、算出された増加率を用いて、寿命使用量の積算値が定格寿命に達する時期を予測するようになっている。一例として、直近２０日間の寿命使用量積算値を利用する推奨交換日（推定交換日）の計算式を下記の式（８）に示す。

ここで、
ｄは最新のＳｇを計算した日付
である。
すなわち、直近の数日のロボット２の使用状況がそのまま継続される場合に、寿命を使い切ることとなる日付が予測され、関節毎に表示部４に、図７に示されるように表示される。
このように交換日算出部２０により算出された推定交換日が表示部４に表示されることにより、交換時期をより明確に認識することができるという利点がある。式（８）においては最小二乗法を例示したが、これに限定されるものではなく、他の任意の近似計算法を採用してもよい。

また、潤滑材温度推定部１７は、摩擦発熱量算出部１５により算出される摩擦発熱量と、モータ発熱量算出部１４により算出されるモータ発熱量とを用いた機械学習によって、グリース１０の温度を推定するための学習済みモデルを生成してもよい。また、生成された学習済みモデルが、図５に示される記憶部２３に記憶されてもよい。

潤滑材温度推定部１７は、摩擦発熱量、モータ発熱量、空冷放熱量算出部１６により算出された空冷放熱量、およびグリース１０の実際の温度に基づいた教師あり学習を行い、グリース１０の温度の推定に用いられる学習済みモデルを生成してもよい。潤滑材温度推定部１７は、例えば、上記式（４）の重回帰式を学習モデルとして用いた回帰分析を行い、上記式（４）に用いられる各係数Ｄ_１〜Ｄ_６，Ｅ_ｉ，Ｆ_ｉの全部または一部を推定することで学習済みモデルを作成する。

潤滑材温度推定部１７による学習は、寿命評価装置１２が学習モードとして機能している場合に行われる。このとき、潤滑材温度推定部１７は、摩擦発熱量、モータ発熱量、および空冷放熱量を入力データとし、グリース１０の実測値としての温度をラベル（出力データ）とする教師データを作成し、作成した教師データを用いた教師あり学習を行う。ラベルとしてのグリース１０の温度は、例えば、図５に示される潤滑材温度入力部２４を介して作業者が測定したグリース１０の温度を手入力で設定するようにしてもよいし、減速機８の内部または近傍に取り付けられた図示しない温度センサにより検出された温度を自動的に取得するようにしてもよい。潤滑材温度推定部１７は、生成した学習済みモデルを記憶部２３に記憶させ、グリース１０の温度を推定する際に学習済みモデルを用いる。

なお、本実施形態においては、減速機８を潤滑する潤滑材としてグリース１０を例示したが、オイル等任意の潤滑材に適用してもよい。また、ロボット２の軸構成については、図１に示される垂直多関節型に限定されるものではなく、他の任意の軸構成のロボット２を備えるロボットシステム１に適用してもよい。

上記実施形態においては、グリース１０に含まれる不純物として鉄粉を一例に挙げ、鉄粉濃度を用いて算出された寿命使用量について説明したが、他の形態においては、鉄粉以外の不純物の情報を用いて寿命使用量が算出されてもよい。例えば、グリース１０に含まれる樹脂材の濃度などが用いられてもよい。

１ロボットシステム
２ロボット
５リンク（可動部）
８減速機（伝達機構）
９モータ
１０グリース（潤滑材）
１１ロボット制御部（制御装置）
１２寿命評価装置
１４モータ発熱量算出部
１５摩擦発熱量算出部
１６空冷放熱量算出部
１７潤滑材温度推定部
１８寿命算出部（寿命推定部）
１９残存寿命算出部
２０交換日算出部
２３記憶部

Claims

モータと、潤滑材により潤滑され前記モータの動力を可動部に伝達する伝達機構とを備える機械における前記潤滑材の寿命を評価する寿命評価装置であって、
前記モータの電流値に基づいてモータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部と、
前記モータの回転速度と、前記伝達機構の摩擦係数とに基づいて、該伝達機構における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部と、
該摩擦発熱量算出部により算出された前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量算出部により算出された前記モータ発熱量とに基づいて、前記潤滑材の温度を推定する潤滑材温度推定部と、
該潤滑材温度推定部により推定された前記潤滑材の温度と、前記潤滑材に含まれる不純物の情報とに基づいて該潤滑材の寿命を推定する寿命推定部とを備える寿命評価装置。
前記モータ発熱量算出部が、前記モータの電流値および前記モータの回転速度に基づいて前記モータ発熱量を算出する請求項１に記載の寿命評価装置。
前記伝達機構の移動速度に基づいて空冷放熱量を算出する空冷放熱量算出部を備え、前記潤滑材温度推定部が、前記空冷放熱量算出部により算出された空冷放熱量に基づいて前記潤滑材の温度を推定する請求項１または請求項２に記載の寿命評価装置。
前記寿命推定部により推定された寿命に基づいて残存寿命を算出する残存寿命算出部を備える請求項１から請求項３のいずれかに記載の寿命評価装置。
前記寿命推定部により推定された寿命に基づいて推定交換日を算出する交換日算出部を備える請求項１から請求項４のいずれかに記載の寿命評価装置。
前記潤滑材温度推定部が、下式により前記潤滑材の温度を推定する請求項１から請求項５のいずれかに記載の寿命評価装置。

ここで、Ｔは前記潤滑材の推定温度、Ｔ_０は室温、ｉは目標軸を含む目標軸潤滑材温度に影響を与える軸、Ｄ_１，Ｄ_２，Ｄ_３，Ｄ_４，Ｄ_５，Ｄ_６は、予め実験により、種々のパターンの動作を実行し、各パターンにおける前記潤滑材の温度、室温、発熱量、減速機の移動速度および他の発熱源の発熱量のデータを取得して同定した係数、Ｗ_３は空冷放熱量、Ｗ_４は他の発熱源の発熱量、Ｅ_ｉは前記モータ発熱量Ｗ_１ｉの係数、Ｆ_ｉは前記摩擦発熱量Ｗ_２ｉの係数であり、Ｅ_ｉおよびＦ_ｉのそれぞれは、予め実験により、種々のパターンの動作を実行し、各パターンにおける前記潤滑材温度、室温、発熱量、減速機の移動速度および他の発熱源の発熱量のデータを取得して同定した係数または予め設定した定数である。
前記寿命推定部が、下式により前記潤滑材の寿命量を推定する請求項１から請求項６のいずれかに記載の寿命評価装置。
Ｓｇ＝ｍ∫Ａ^ｋｄｔ
ここで、Ｓｇは前記潤滑材の寿命使用量、Ａは予め設定した定数、ｋは前記潤滑材の推定温度Ｔ＞Ｔ０において（Ｔ−Ｔ０）／Δ，推定温度Ｔ≦Ｔ０において０、Δは寿命使用量ＳｇがＡ倍になる温度Ｔ０からの差分であり、ｍは前記潤滑材に含まれる前記不純物の量に応じて設定する係数である。
前記潤滑材温度推定部が、前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量を用いた機械学習により、前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量から前記潤滑材の温度を推定するための学習済みモデルを生成する請求項１から請求項７のいずれかに記載の寿命評価装置。
前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量を用いた機械学習により生成された学習済みモデルを記憶する記憶部を備え、
前記潤滑材温度推定部が、前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量に基づいて、前記学習済みモデルを用いて前記潤滑材の温度を推定する請求項１から請求項７のいずれかに記載の寿命評価装置。
前記機械学習は、前記摩擦発熱量および前記モータ発熱量を入力データとし、前記潤滑材の温度の実測値をラベルとしてお互いに関連付けた教師データを用いた教師あり学習である請求項８または請求項９に記載の寿命評価装置。
１以上の前記モータと、
１以上の可動部と、
前記潤滑材により潤滑され各前記モータの動力を各前記可動部に伝達する１以上の前記伝達機構とを備えるロボットと、
該ロボットの前記モータを制御する制御装置と、
請求項１から請求項１０のいずれかに記載の寿命評価装置とを備えるロボットシステム。