JP6742563B1 - 駆動音診断システム、駆動音診断方法および駆動音診断システムの機械学習装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施の形態1に係る駆動音診断システムの機能構成の一例を示すブロック図である。駆動音診断システム10は、駆動音検出部11と、運転状態検出部12と、時刻同期部13と、運転モード抽出部14と、音振動時系列スペクトル取得部15と、特徴点抽出部16と、運転振動抽出部17と、要因判定部18と、を備える。
モータ110の回転が停止している区間を停止中と定める。ここで、モータ110の回転が停止しているとは、一定の時間、運転状態検出部12で検出するモータ110の回転角度のデータの変化量の和が特定の閾値に収まることをいう。このとき、回転角度のデータの変化量の和が特定の閾値に収まっている区間を位置が停止している区間として定める。条件に含まれる一定の時間は、音振動データおよび運転データの検出周期の平均値に応じて定めればよい。
モータ110の回転速度が一定となり、かつ、停止中でない区間を定速運転中と定める。ここで、速度が一定であるとは、停止中と同様に一定の時間、速度のデータの変化量の和が特定の閾値に収まることをいう。このとき、速度のデータの変化量の和が特定の閾値に収まっている区間を速度が一定である、予め定められた時間よりも長い時間を区間として定める。
停止中でも定速運転中でもない区間を加減速中として定める。駆動方向に対して、加速度が正のときを加速中、加速度が負のときを減速中と区別してもよい。図10は、図7の運転データを運転モードで分割した一例を示す図である。この例では、運転モードは、時刻0からt11までの間が加減速中であり、時刻t11からt12までが定速運転中であり、時刻t12からt13までが加減速中であり、時刻t13以降が停止中である。
(1)周波数がfxで、取得時刻がtxの次の時刻tx+1の点x1(tx+1,fx,p1)
(2)周波数がfxで、取得時刻がtxの一つ前の時刻tx-1の点x2(tx-1,fx,p2)
(3)取得時刻がtxで、周波数がfxの次の周波数fx+1の点x3(tx,fx+1,p3)
(4)取得時刻がtxで、周波数がfxの一つ前の周波数fx-1の点x4(tx,fx-1,p4)
変更前のピーク周波数=10×ギアボックス122の変換比×2±誤差[Hz] ・・・(1)
変更後のピーク周波数=20×ギアボックス122の変換比×2±誤差[Hz] ・・・(2)
ピーク周波数=回転速度の周波数×ギアボックス122の変換比×2±誤差[Hz] ・・・(3)
図13は、実施の形態2に係る駆動音診断システムをピッキングユニットに適用した場合のハードウェア構成の一例を示す図である。この例では、診断対象200は、ベルトコンベア225上を流れるワーク291を別のベルトコンベア226へ移し替えるピッキングユニットである。
図18は、実施の形態3に係る駆動音診断システムにおける要因判定部の機能構成の一例を示すブロック図である。実施の形態3による駆動音診断システムは、実施の形態1における演算処理部140の要因判定部18を、駆動音の要因判定について学習済みの学習器を用いて駆動音の要因を判別する要因判定部18Aへと換えたものである。なお、以下では、実施の形態1と同一の構成要素には、同一の符号を付してその説明を省略し、実施の形態1と異なる部分について説明する。
図19は、実施の形態4に係る駆動音診断システムの機械学習装置の機能構成の一例を示すブロック図である。機械学習装置50は、実施の形態2における音振動データおよび運転データを用いて要因判別を行う機能処理部を有するサーバ装置250およびユーザ端末260に、機械学習する機能を持たせたものである。なお、以下では、実施の形態1,2と同一の構成要素には、同一の符号を付してその説明を省略し、実施の形態1,2と異なる部分について説明する。
Claims (7)
- アクチュエータまたはアクチュエータによって駆動される被駆動機械で発生する音または機械的振動である駆動音を検出する駆動音検出部と、
前記アクチュエータの駆動位置、駆動速度または駆動により発生する力を時系列で取得する運転状態検出部と、
検出された前記駆動音の時系列データである音振動データの各時刻に対応する周波数スペクトルを算出し、算出した前記周波数スペクトルのパワーを周波数および前記時刻と対応付けて組にした時系列スペクトルを出力する音振動時系列スペクトル取得部と、
前記時系列スペクトルの前記パワーの前記周波数および前記時刻に対する波形が前記時系列スペクトルの前記パワーの前記周波数および前記時刻に対する波形の頂点、峰、稜線および鞍点の少なくともいずれか1つとなる点を特徴点として抽出し、前記特徴点の前記周波数、前記時刻、前記特徴点の前記波形および前記特徴点の前記時刻における前記アクチュエータの駆動位置、駆動速度または駆動により発生する力である運転データを組にした特徴点データを出力する特徴点抽出部と、
前記駆動音の要因である前記アクチュエータまたは前記被駆動機械に発生する現象毎に、前記現象に伴って発生する前記特徴点の含まれる前記周波数および前記時刻の少なくとも1つと、前記時刻における前記アクチュエータの駆動位置、駆動速度または駆動により発生する力である前記運転データと、の組み合わせを多次元データとしたときの第1数値範囲を定めた要因判定条件と、前記特徴点データの数値と、を比較することで検出された前記駆動音の発生要因を判定する要因判定部と、
を備えることを特徴とする駆動音診断システム。 - 前記被駆動機械の運転状態を、前記運転データに基づいて時刻で区切られた2つ以上の区間に区分する運転モード抽出部をさらに備え、
前記音振動時系列スペクトル取得部は、前記区間の開始時刻と終了時刻との間に検出した少なくとも一点の前記音振動データを用いて前記周波数スペクトルを算出することを特徴とする請求項1に記載の駆動音診断システム。 - 前記運転モード抽出部は、予め定められた時間よりも長い時間、前記アクチュエータの速度が一定の幅に収まる状態である区間を抽出することを特徴とする請求項2に記載の駆動音診断システム。
- 前記運転データから振動成分を抽出する運転振動抽出部をさらに備え、
前記要因判定部は、前記特徴点データの数値と前記第1数値範囲との比較に加え、前記振動成分と、前記現象毎に、前記現象に伴って発生する前記振動成分が含まれる第2数値範囲と、を比較することで検出された前記駆動音の発生要因を判定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1つに記載の駆動音診断システム。 - 前記要因判定部は、
前記特徴点データと、前記運転データに対する音の要因と、を推定するための機械学習を行った学習結果を保存する学習結果保存部と、
前記多次元データを入力とし、前記学習結果保存部に保存された前記学習結果に基づいた演算処理を実行し、前記駆動音の発生要因を判定する要因推論部と、
を有することを特徴とする請求項1から4のいずれか1つに記載の駆動音診断システム。 - アクチュエータまたはアクチュエータによって駆動される被駆動機械で発生する音または機械的振動である駆動音を検出する工程と、
前記アクチュエータの駆動位置、駆動速度または駆動により発生する力を時系列で取得する工程と、
検出された前記駆動音の時系列データである音振動データの各時刻に対応する周波数スペクトルを算出し、算出した前記周波数スペクトルのパワーを周波数および前記時刻と対応付けて組にした時系列スペクトルを出力する工程と、
前記時系列スペクトルの前記パワーの前記周波数および前記時刻に対する波形が前記時系列スペクトルの前記パワーの前記周波数および前記時刻に対する波形の頂点、峰、稜線および鞍点の少なくともいずれか1つとなる点を特徴点として抽出し、前記特徴点の前記周波数、前記時刻、前記特徴点の前記波形および前記特徴点の前記時刻における前記アクチュエータの駆動位置、駆動速度または駆動により発生する力である運転データを組にした特徴点データを出力する工程と、
前記駆動音の要因である前記アクチュエータまたは前記被駆動機械に発生する現象毎に、前記現象に伴って発生する前記特徴点の含まれる前記周波数および前記時刻の少なくとも1つと、前記時刻における前記アクチュエータの駆動位置、駆動速度または駆動により発生する力である前記運転データと、の組み合わせを多次元データとしたときの数値範囲を定めた要因判定条件と、前記特徴点データの数値と、を比較することで検出された前記駆動音の発生要因を判定する工程と、
を含むことを特徴とする駆動音診断方法。 - アクチュエータまたはアクチュエータによって駆動される被駆動機械で発生する音または機械的振動である駆動音を検出する駆動音検出部と、
前記アクチュエータの駆動位置、駆動速度、または、駆動により発生する力を時系列で取得する運転状態検出部と、
検出された前記駆動音の時系列データである音振動データの各時刻に対応する周波数スペクトルを算出し、算出した前記周波数スペクトルのパワーを周波数および前記時刻と対応付けて組にした時系列スペクトルを出力する音振動時系列スペクトル取得部と、
前記時系列スペクトルの前記パワーの前記周波数および前記時刻に対する波形が前記時系列スペクトルの前記パワーの前記周波数および前記時刻に対する波形の頂点、峰、稜線および鞍点の少なくともいずれか1つとなる点を特徴点として抽出し、前記特徴点の前記周波数、前記時刻、前記特徴点の前記波形および前記特徴点の前記時刻における前記アクチュエータの駆動位置、駆動速度、または駆動により発生する力である運転データを組にした特徴点データを出力する特徴点抽出部と、
前記駆動音の要因である前記アクチュエータまたは前記被駆動機械に発生する現象毎に、前記現象に伴って発生する前記特徴点の含まれる前記周波数および前記時刻の少なくとも1つと、前記時刻における前記アクチュエータの駆動位置、駆動速度または駆動により発生する力である前記運転データと、の組み合わせを多次元データとし、前記多次元データに基づいて前記駆動音の発生要因を学習する要因学習部と、
前記要因学習部で学習した学習結果を保存する学習結果保存部と、
前記要因学習部に与える前記駆動音の発生要因を取得する要因取得部と
を備えることを特徴とする駆動音診断システムの機械学習装置。
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