JP7052873B2 - 異常判定装置及び異常判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、異常判定装置及び異常判定方法に関するものである。

従来から、レーザ溶接等の作業の状況を監視する監視装置が知られている（特許文献１及び２参照）。これらの監視装置は、正常時及び異常時のモニタデータをニューラルネットワーク等で学習し、異常の種別を判別する。そして、異常の種別を選択して、選択した異常について正常規範又は異常規範を学習している。

特開平０５－３３７６６３号公報 特開平０５－３３７６６４号公報

しかしながら、異常規範は、過去の異常時のモニタデータから得られる処理結果に基づいて操作者が作り、機械に学習させることにより作成されている。よって、異常規範を記憶させるために、異常種別毎に規範となるデータを入力する負担が操作者にかかってしまう。

本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、ユーザに対して過度なデータ入力負担をかけずに判定アルゴリズムを更新することができる異常判定装置及び異常判定方法を提供することである。

本発明の一態様は、作業装置から出力された信号が入力される入力部と、作業装置の所定の異常を判定するための判定アルゴリズムが記憶される第１の記憶部と、前記信号及び判定アルゴリズムに基づいて作業装置の所定の異常を判定する異常判定部と、異常判定部による所定の異常に関する判定結果をユーザへ出力する出力部と、ユーザによる判定結果が正しいか否かに関する正誤情報の入力を受け付ける操作部と、正誤情報に基づいて判定アルゴリズムを更新する更新部とを有する異常判定装置である。

本発明の一態様によれば、ユーザに対して過度なデータ入力負担をかけずに判定アルゴリズムを更新することができる。

図１Ａは、実施形態に係わる異常判定装置の概略構成を示すブロック図である。 図１Ｂは、図１Ａの異常判定装置における処理データの流れを示すデータフロー図である。 図２Ａは、図１Ａの異常判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。（その１） 図２Ｂは、図１Ａの異常判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。（その２） 図３は、作業ロボットに異常が無く、正常稼働中であることを示す画面Ｇ０１の一例を示す図である。 図４は、故障モードＡがあることを示す画面Ｇ０４の一例を示す図である。 図５は、判定結果が正しいか否かに関する正誤情報を選択する画面Ｇ０５の一例を示す図である。 図６Ａは、（１－１）ボタンが押された場合に出力部４に表示される画面Ｇ１７の一例を示す図である。 図６Ａは、（１－２）ボタンが押された場合に出力部４に表示される画面Ｇ１８の一例を示す図である。 図７は、（２－１）ボタンが押された場合に出力部４に表示される画面Ｇ１４の一例を示す図である。 図８は、（２－２）ボタンが押された場合に出力部４に表示される画面Ｇ１５の一例を示す図である。 図９は、（２－３）ボタンが押された場合に出力部４に表示される画面Ｇ１６の一例を示す図である。 図１０は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン１」及び「パターン２」におけるフィードバックフローを示す。 図１１は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン４」におけるフィードバックフローを示す。 図１２は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン６」におけるフィードバックフローを示す。 図１３は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン３」におけるフィードバックフローを示す。 図１４は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン５」におけるフィードバックフローを示す。 図１５は、第１変形例に関わり、図２Ａに示すステップＳ０３でＮＯの場合において表示される画面（Ｇ０１～Ｇ０３）の表示フローを示す図である。 図１６は、第１変形例に関わり、故障モードＡであるという正判定情報が入力された場合（Ｓ１２でＹＥＳ、Ｓ３２でＹＥＳ）において表示される画面（Ｇ０４～Ｇ０７）の表示フローを示す図である。 図１７は、第２変形例に関わる画面（Ｇ０１、Ｇ０９～Ｇ１３）の表示フローを示す図である。 図１８は、正判定時において、図１５に示す画面Ｇ０１～Ｇ０３の表示フローと、図１７に示す画面Ｇ０１、Ｇ０９～Ｇ１３の表示フローとを組み合わせた実施例を示す図である。 図１９は、異常判定時において、図１６に示す画面Ｇ０４～Ｇ０７、Ｇ０７’の表示フローと、図２Ａ及び図２Ｂの処理フローに沿った画面Ｇ０４、Ｇ０５、Ｇ１４～Ｇ１８（図４～図９）の表示フローとを組み合わせた実施例を示す図である。 図２０は、異常判定の対象となる作業ロボット２００の構成の一例を示す概略図である。 図２１は、異常の種別を判別する場合に用いるテーブルの一例を示す。

図面を参照して、実施形態を説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

実施形態に係わる異常判定装置は、所定の作業を行う作業装置の異常を判定する装置であって、例えば、自動車を組み立てる多軸機械である作業ロボット２００（作業装置の一例）の異常の有無及び異常の種別を判定する。異常判定装置を説明する前に、異常判定の対象となる作業ロボット２００について、説明する。

図２０を参照して、異常判定の対象となる作業ロボット２００の構成を説明する。作業ロボット２００は、動作軸である関節軸２０１として複数のモータ駆動系を備えている。作業ロボット２００は、サーボモータ２２１（モータと略する）により減速機２２２を介して駆動される。モータ２２１には、回転角位置及び回転速度を検出する検出器の一例としてのパルスコーダ（パルスジェネレータ又はエンコーダ）が付帯されている。ロボットアームの先端には、チェンジャを介して、様々な工具を交換可能に取り付けることができる。工具の例としては、溶接用の作業工具としてスポット溶接機やレーザ溶接機、作業対象物を把持する作業工具としてワークハンドを含む。よって、この場合、「所定の作業」は、溶接作業、把持作業となる。

減速機２２２の近傍の部位には、この部位の振動の大きさとして、加速度を検出するセンサ２２３が配置される。センサ２２３は、センサ２２３が配置された部位の振動を表す波形（加速度信号）を、所定のサンプリング周期でサンプリングする。サンプリングされた加速度信号は、作業ロボット２００の部位の１つである減速機２２２の状態を示す信号（装置状態信号）の一例である。なお、センサ２２３としては、加速度を検出する加速度センサに限らず、機器の所定の部位の状態を検出できる他のセンサを使用してもよい。例えば、その部位の速度又は変位を検知することによって、振動の大きさを検出するセンサを使用できる。例えば、圧電センサ、角速度センサ、ジャイロセンサなど、姿勢の変化を時系列で取得可能な種々のセンサを用いることができる。これらのセンサにより得られる、振動の大きさを示す信号は、異常判定装置へ出力される。

作業ロボット２００は、所定の作業を行うようにロボット制御部（図示せず）により制御される。ロボット制御部は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコントローラによって構成される。ロボット制御部は、作業ロボット２００が所定の作業を行うように動作中のモータに流れる電流の大きさ及び時間、タイミングなどを記憶及び出力し、モータ２２１を制御する。回転速度とトルクの指令値に従ってモータ２２１を回転（可動）させる。モータ２２１の可動に伴い、減速機２２２も可動する。そして、ロボット制御部は、モータ２２１に流れる電流により、モータ２２１における外乱による駆動力、すなわちトルクの指令値に対する変動成分（外乱トルクともいう）の大きさを示す信号（装置状態信号の他の例）を生成する。外乱トルクの大きさを示す信号は、異常判定装置へ出力される。異常判定装置は、作業ロボット２００に対して有線又は無線の通信回線を通じて接続されている。異常判定装置は、作業ロボット２００と同じ敷地内、施設内に配置されていてもよいし、作業ロボット２００から離れた遠隔地に配置されていても構わない。

なお、作業装置の一例である作業ロボット２００から出力される装置状態信号は、振動の大きさを示す信号、及び外乱トルクの大きさを示す信号に限らない。その他にも、作業装置の状態を示す信号であって、異常の判定に有用な信号はすべて含まれる。

図１Ａを参照して、実施形態に係わる異常判定装置の概略構成を説明する。異常判定装置は、図２０の作業ロボットに対して、有線又は無線の通信回線を介して接続され、作業ロボットから出力された信号（装置状態信号）が入力され、装置状態信号に基づいて作業ロボットに所定の異常が有るか否かを判定する。異常判定装置は、作業ロボットと同じ生産現場内に配置されていても、生産現場の外の遠隔地に配置されていても構わない。

図１Ａに示すように、異常判定装置は、入力部１と、記憶部２（第１の記憶部）と、異常判定部３と、出力部４と、操作部５と、更新部６と、を有する。入力部１には、所定の作業を行う作業装置（作業ロボット）から出力された信号（装置状態信号）が入力される。

記憶部２には、作業ロボットの所定の異常を判定するための判定アルゴリズムが記憶されている。「所定の異常」は、予め種別が定められた異常、すなわち既定の故障モードである。ここで、「既定の故障モード」とは，異常判定の対象となる作業ロボットに特有な故障の形態を表し、事前に故障の予兆が判定できている故障形態を想定している。作業ロボットにおける既定の故障モードとしては、例えば、ケーブルの切断（CABLE CUT）、ケーブルの不結束（UNTIED CABLE）、溶接不足（WELDING LESS）、サーボガンの欠損（SERVO-GUN CRACK）、溶接不良（POOR WELDING）、減速機の劣化（REDUCER DETERIORATION）などが含まれる。判定アルゴリズムには、コンピュータが作業ロボットの所定の異常を判定するために予め設定された判定ルールが含まれる。判定アルゴリズム及び判定ルールは、様々な関数及び様々なパラメータなどの各種データによって構成されている。判定アルゴリズムの詳細については、後述する。

異常判定部３は、装置状態信号及び判定アルゴリズムに基づいて、作業ロボットの所定の異常を判定する。具体的に、異常判定部３は、作業ロボットに所定の異常が発生しているか否かを判定する。そして、異常判定部３は、異常発生時には、異常の種別、即ち、故障モードの種別を判定する。

具体的に、異常判定部３は、コントローラの一例であるＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ（主記憶装置）、及び入出力部を備えるマイクロコンピュータを用いて実現可能である。マイクロコンピュータを異常判定部３として機能させるためのコンピュータプログラム（異常判定プログラム）を、マイクロコンピュータにインストールして実行する。これにより、マイクロコンピュータのＣＰＵは、異常判定部３が備える情報処理部として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって異常判定部３を実現する例を示すが、もちろん、各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、異常判定部３を構成することも可能である。専用のハードウェアには、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。異常判定部３は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、等の補助記憶装置（記憶部２）、出力部４、操作部５、及び更新部６に対して、有線又は無線の通信回線を通じて接続されている。マイクロコンピュータの入出力部は、図１Ａに示す入力部１の一例である。

出力部４は、異常判定部３による所定の異常に関する判定結果（以後、「判定結果」と略することがある。）を出力する。例えば、出力部４は、異常判定装置のユーザが視認可能な表示画面を有する表示装置であって、表示画面に所定の異常に関する判定結果を表示する。これにより、ユーザに対して所定の異常に関する判定結果を提示することができる。表示画面の詳細は、後述する。

操作部５は、ユーザによる判定結果が正しいか否かに関する正誤情報（以後、「正誤情報」と呼ぶことがある。）の入力を受け付ける。操作部５は、ユーザが操作可能な端末である。ここで、異常判定装置は、運用による学習が十分に進むまでは、故障の種別の判定結果に関わらず、異常判定後に、ユーザによる保全作業（検査・点検・修理を含む）による作業ロボットの動作チェックを想定している。つまり、異常判定装置は、判定結果を踏まえてユーザ（保全員）が作業ロボットに対して保全作業を行うことを想定している。ユーザは、保全作業を行うことにより、異常判定部３の判定結果が正しいか否かを自ら判断することができる。そして、ユーザは、異常判定部３の判定結果が正しいか否かに関する正誤情報を、操作部５を介して入力することができる。判定結果に誤りが発生した場合に、ユーザは、判定の訂正操作(フィードバック)を行うことができる。本実施形態では、出力部４と操作部５とが一体となったユーザインターフェース（ＵＩ）の一例として、タッチパネル式の表示部を備えるタブレット式の端末装置について説明する。タブレット式の端末装置は、異常判定部３、記憶部２、及び更新部６に対して、無線又は有線による通信回線を通じて接続されている。

更新部６は、操作部５により受け付けた正誤情報に基づいて、記憶部２に記憶されている判定アルゴリズムを更新する。「判定アルゴリズムの更新」には、判定アルゴリズムに含まれる判定ルールの更新、及び、判定アルゴリズム及び判定ルールに含まれる関数及びパラメータなどのデータの更新が含まれる。そして、更新部６は、異常判定部３による判定結果が誤りであれば、同じ誤判定を繰り返さないように、判定アルゴリズムを修正する。一方、異常判定部３による判定結果が正しければ、同じ正判定が繰り返されるように、判定アルゴリズムを強化する。判定アルゴリズムの更新には、判定アルゴリズムの修正及び判定アルゴリズムの強化が含まれる。

図１Ｂを参照して、図１Ａの異常判定装置におけるデータ処理の流れを説明する。入力部１に装置状態信号が入力される。例えば、１台の作業ロボットから１時間あたりに１回、装置状態信号が入力部１に入力される。異常判定装置は、数十～数百台の作業ロボットの異常を判定する。よって、異常判定装置には、１時間あたり数十～数百の装置状態信号が入力される。入力された全ての装置状態信号は、先ず、生データＤ０１として、記憶部２に記憶される。

図１Ａの異常判定部３は、図１Ｂに示すように、作業ロボットに所定の異常が発生しているか否かを判定する異常検出器３ａと、異常が発生している場合の異常の種別（故障モードの種別）を判定する故障モード分別器３ｂとを備える。判定アルゴリズム７には、作業ロボットの所定の異常の有無を判定するための検出アルゴリズム７ａ（第１の判定アルゴリズム）と、作業装置に生じた異常の種別を判定するための分別ルール７ｂ（第２の判定アルゴリズム）とが含まれる。

異常検出器３ａは、装置状態信号としての生データＤ０１及び検出アルゴリズム７ａに基づいて、作業ロボットの所定の異常の有無を判定する。異常検出器３ａは、例えば、生データＤ０１と参照信号とを比較する。参照信号は、検出アルゴリズム７ａに含まれるパラメータ又はデータであって、例えば、作業ロボットが正常時に出力する装置状態信号である。異常検出器３ａは、例えば、生データＤ０１と参照信号との偏差の平均値が所定のしきい値を越えた場合、作業ロボットに所定の異常が発生していると判定する。検出アルゴリズム７ａには、上記した異常の有無を判定する具体的な方法（判定ルール）が含まれるのみならず、当該方法において使用される「参照信号」及び「所定のしきい値」というパラメータ及びデータが含まれる。

異常が検出されたという判定結果（ＳＴ１）は、異常表示アラーム４ａとして出力部４に表示される。異常が検出された装置状態信号は、異常データＤ０２として記憶部２に記憶される。故障モード分別器３ｂは、装置状態信号としての異常データＤ０２及び分別ルール７ｂに基づいて、作業ロボットに生じた異常の種別を判定する。故障モード分別器３ｂは、複数種類の異常データＤ０２を組み合わせて、異常の種別を判定することができる。例えば、故障モード分別器３ｂは、センサ２２３から得られる振動の大きさを示す信号と、ロボット制御部により生成される外乱トルクの大きさを示す信号とを組み合わせて、異常の種別を判定する。

故障モード分別器３ｂは、分別ルール７ｂに含まれるデータの一例である図２１に示すテーブルを参照して、異常の種別を判定することができる。図２１は、異常の種別を加速度と駆動力の変化の状態に対応づけたテーブルである。図２１に示すテーブルは、記憶部２に記憶されている。

「加速度」は、センサ２２３により検出された加速度信号の大きさ、つまりセンサ２２３が設置された作業ロボットの部位の振動の大きさを示す。「加速度」の「上昇」は、振動が時間の経過とともに大きくなる状態を意味する。「加速度」の「下降」は、振動が時間の経過とともに小さくなる状態を意味する。「加速度」の「変化なし」は、振動の大きさが変化していない、ことを意味する。

「駆動力」は、作業ロボットの可動部位に生じる外乱トルクの大きさを示し、ロボット制御部により生成された外乱トルクの大きさを示す信号に相当する。「駆動力」の「上昇」は、外乱トルクが時間の経過とともに大きくなる状態を意味する。「駆動力」の「下降」は、外乱トルクが時間の経過とともに小さくなる状態を意味する。「駆動力」の「変化なし」は、外乱トルクが変化していない、ことを意味する。

故障モード分別器３ｂは、図２１に示すテーブルを参照して、以下の通り、異常の種別を判定する。例えば、故障モード分別器３ｂは、振動の大きさが変化しておらず、且つ、外乱トルクが時間の経過とともに小さくなっている場合、異常の種別として、「グリスの漏れ」を判定する。このように、故障モード分別器３ｂは、振動の時間変化と外乱トルクの時間変化の組合せから、図２１に示すテーブルを参照して、故障モード（異常）の種別を判定することができる。「グリスの漏れ」の他に、「部品の干渉」、「機械部の異常」、「グリス不足」、「鉄粉濃度の異常」、「回転機構（モータ）の異常」、「回転機構（モータ）又は減速器以外の異常」及び「グリス追加及び効果の確認」を含む異常の種別を判別することができる。「部品の干渉」とは、接触すべきでない部品同士が接触することを意味する。部品同士の衝突も干渉に含まれる。

図１Ｂに戻り、判定された異常の種別（ＳＴ２）は、故障表示アラーム４ｂとして出力部４に表示される。出力部４に表示された判定結果を踏まえて、ユーザ（保全員）は、作業ロボットに対して所定の保全作業を行い、異常判定部３の判定結果が正しいか否かを自ら判断する。その後、ユーザは、保全作業の結果を異常判定装置へフィードバックする。すなわち、ユーザは、判定結果が正しいか否かに関する正誤情報を、操作部５を介して入力する。更新部６は、操作部５により受け付けた正誤情報に基づいて、記憶部２に記憶されている判定アルゴリズムを更新する。

例えば、更新部６は、検出アルゴリズム７ａに含まれる「参照信号」及び「所定のしきい値」というパラメータ又はデータを更新することができる。或いは、更新部６は、検出アルゴリズム７ａ自体を更新してもよい。更に、更新部６は、分別ルール７ｂに含まれるデータ（図２１）を更新してもよい。具体的には、振動の時間変化と外乱トルクの時間変化の組合せ自体を変更してもよい。或いは、図２１における「上昇」と「変化無し」の間の判断しきい値、又は「変化無し」と「下降」の間の判断しきい値を更新しても構わない。

ただし、正誤情報が異常判定部３による判定結果が誤りであることを示す誤判定情報である場合、同じ誤判定を繰り返さないように、判定アルゴリズム（７ａ、７ｂ）を修正する。一方、正誤情報が異常判定部３による判定結果が正しいことを示す正判定情報である場合、同じ正判定が繰り返されるように、判定アルゴリズム（７ａ、７ｂ）を強化する。これにより、異常判定部３の判定精度を向上させることができる。

このように、更新部６は、ユーザからのフィードバック情報、つまり操作部５により受け付けた正誤情報に基づいて、判定アルゴリズム７に含まれる判定ルール自体、判定ルールに含まれる関数又はパラメータなどのデータを更新することができる。換言すれば、「判定アルゴリズム７の更新」には、判定アルゴリズム７に含まれる判定ルールの更新、及び、判定アルゴリズム及び判定ルールに含まれる関数又はパラメータなどのデータの更新が含まれる。

図２Ａ及び図２Ｂを参照して、図１Ａの異常判定装置を用いた異常判定方法の一例を説明する。ここでは、「所定の異常」として、「故障モードＡ」、「故障モードＢ」、及び「故障モードＣ」が予め設定されている。また、図２Ａ及び図２Ｂのフローチャートは、異常判定部３が「故障モードＡ」を判定した場合（ステップＳ０５でＹＥＳ）の手順を示している。

先ず、異常判定装置は、入力部１を介して、作業ロボット２００から出力された装置状態信号を取得し（ステップＳ０１）、生データＤ０１として記憶部２に保存する（ステップＳ０２）。ステップＳ０３に進み、異常検出器３ａは、生データＤ０１及び検出アルゴリズム７ａに基づいて、作業ロボットの所定の異常の有無を判定する。異常が無いと判定した場合（Ｓ０３でＮＯ）、ステップＳ０１に戻る。なお、このとき、出力部４に、図３に示すように、作業ロボットに異常が無く、正常稼働中である旨の画面Ｇ０１を表示してもよい。一方、異常が有ると判定した場合（Ｓ０３でＹＥＳ）、ステップＳ０４に進む。

ステップＳ０４において、故障モード分別器３ｂは、分別ルール７ｂ、及びステップＳ０１で取得した装置状態信号に含まれる「振動の大きさ（加速度）」と「外乱トルクの大きさ（駆動力）」の組合せに基づいて、異常の種別を判定する。具体的に、故障モード分別器３ｂは、ステップＳ０４～Ｓ０６において、「故障モードＡ」、「故障モードＢ」、「故障モードＣ」、又は、「故障モード不明」と判定する。「故障モード不明」とは、故障モードＡ、Ｂ、及びＣのいずれにも該当しないため、異常の種別が不明であることを意味する。

「故障モードＡ」と判定した場合（Ｓ０４でＹＥＳ、Ｓ０５でＹＥＳ）、ステップＳ０８に進み、出力部４は、故障表示アラーム４ｂを表示する。故障表示アラーム４ｂの画面Ｇ０４の一例を、図４に示す。故障表示アラーム４ｂの一部に、保全作業の実施をユーザに促す表示を加えてもよい。

同様にして、「故障モードＢ」と判定した場合（Ｓ０４でＹＥＳ、Ｓ０５でＮＯ、Ｓ０６でＹＥＳ）、ステップＳ０９に進む。「故障モードＣ」と判定した場合（Ｓ０４でＹＥＳ、Ｓ０５でＮＯ、Ｓ０６でＮＯ）、ステップＳ１０に進む。「故障モード不明」の場合（Ｓ０４でＮＯ）、ステップＳ０７に進む。ステップＳ０９、Ｓ１０、Ｓ０７の各々において、出力部４は、図４と同様に、故障表示アラーム４ｂとして、「故障モードＢ」又は「故障モードＣ」が発生している旨の画面、又は「故障モード不明」を示す画面を表示する。

なお、図４に示す異常判定結果が表示された後は、ユーザによる作業ロボットのチェック（保全作業）が行われるまで、出力部４は、図４の画面Ｇ０４を固定的に表示する。画面Ｇ０４が表示されている間、保全作業の間に作業ロボットの手動停止を伴わない。更なる異常判定のタイミング（ステップＳ０３、Ｓ０４）が到来した場合，図３又は図４に示す先の画面（Ｇ０１、Ｇ０４）に重ねて、異常判定結果が表示される。

ユーザ（保全員）は、作業ロボットに対して所定の保全作業を行い、異常判定部３の判定結果が正しいか否かに関する正誤情報を、操作部５を介して入力する。出力部４は、図４に示すように、故障モードＡであるという判定結果を示す画像と、判定結果に含まれる所定の異常に対する保全作業の有無の入力を受け付ける画像とを、表示画面に同時に表示する。以下に、操作部５への入力手順及び更新部６による更新例を説明する。

ステップＳ１１において、出力部４は、図４に示すように、故障表示アラーム４ｂの画面Ｇ０４の一部として、「完了」ボタンと、「Ｆ／Ｂ」ボタンとを表示する。「完了」は、異常判定部３による判定結果（故障モードＡ）が正しいことを示す「正判定情報」を意味する。「Ｆ／Ｂ（フィードバック）」は、異常判定部３による判定結果が誤りであることを示す「誤判定情報」を意味する。

「完了」ボタンが押された場合（Ｓ１２でＹＥＳ）、ステップＳ１３に進み、異常判定装置は、正判定情報が操作部５から入力されたと判断し、図１２の「パターン６」に示すフィードバックフローを実施する。その後、ステップＳ０１に戻り、異常判定装置は、作業ロボットが正常であるか否かの監視を継続する。

「完了」ボタンが押されない場合（Ｓ１２でＮＯ）、ステップＳ１４に進み、「Ｆ／Ｂ」ボタンが押されたか否かを判断する。「判定結果とは異なった状態が発生」していた場合、「完了」ボタンではなく、「Ｆ／Ｂ」ボタンが押される（Ｓ１４でＹＥＳ）。これにより、出力部４は、図５に示す画面Ｇ０５を表示する（ステップＳ１６）。画面Ｇ０５では、以下の３つの場合に分けて、判定結果が正しいか否かに関する正誤情報を検出アルゴリズム７ａ及び分別ルール７ｂにフィードバックする。

（１）ボタン 発報された故障モードではない
（２）ボタン 発報された故障モード以外の他の異常がある
（３）ボタン 発報された故障モードがある(判定に間違いなし)
誤った判定結果に対する訂正依頼を行う場合、（１）ボタン又は（２）ボタンが選択される。一方、正しい判定結果に対する追認依頼を行う場合、（３）ボタンが選択される。ボタン（１）ボタンが押された場合（Ｓ１７でＹＥＳ）、ステップＳ１８に進む。図５に示すように、
（１－１）ボタン 「故障モードＡではない」、
（１－２）ボタン 「故障モードＡ／Ｂ／Ｃではない」、或いは
（１－３）ボタン 「異常なし」
が選択肢として選択可能である。（１－１）ボタンが押された場合（Ｓ１８でＹＥＳ）、判定結果に係わる装置状態信号は、記憶部２（第２の記憶部）に記憶される（Ｓ１９）。ステップＳ２０において、図１０の「パターン１」に示すフィードバックフローを実施する。

（１－２）ボタンが押された場合（Ｓ３３でＹＥＳ）、判定結果に係わる装置状態信号は、記憶部２（第２の記憶部）に記憶される（Ｓ３４）。ステップＳ３５において、図１０の「パターン２」に示すフィードバックフローを実施する。

（１－３）ボタンが押された場合（Ｓ３３でＮＯ、Ｓ３７）、ステップＳ３８において、図１３の「パターン３」に示すフィードバックフローを実施する。

一方、ステップＳ１７において、（１）ボタンではなく、（２）ボタン又は（３）ボタンが押された場合（Ｓ１７でＮＯ）、ステップＳ２２に進む。（２）ボタンが選択された場合、図５に示すように、
（２－１）ボタン 「故障モードＢである」
（２－２）ボタン 「故障モードＣである」
（２－３）ボタン 「新たな故障モードである」
が選択肢として選択可能である。一方、（３）ボタンが選択された場合（Ｓ３２でＹＥＳ）、正判定情報が入力されたことになるので、「完了」ボタンが押された場合（Ｓ１２でＹＥＳ）と同様にして、ステップＳ１３に戻る。

（２－１）ボタンが押された場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、ステップＳ２３に進み、図１１の「パターン４」に示すフィードバックフローを実施する。（２－２）ボタンが押された場合（Ｓ２５でＹＥＳ）、ステップＳ２６に進み、図１１の「パターン４」に示すフィードバックフローを実施する。（２－３）ボタンが押された場合（Ｓ２８でＹＥＳ）、判定結果に係わる装置状態信号は、記憶部２（第２の記憶部）に記憶される（Ｓ２９）。ステップＳ３０に進み、図１４の「パターン５」に示すフィードバックフローを実施する。

なお、（１－１）ボタン、（１－２）ボタン及び（２―３）ボタンの操作（Ｓ１８でＹＥＳ、Ｓ３３でＹＥＳ、Ｓ２８でＹＥＳ）は、正誤情報として、異常の種別が不明であることを示す情報が入力されたことを意味する。この場合、判定結果に対応する装置状態信号を記憶部２（第２の記憶部）に一時的に記憶する。そして、後日、作業ロボットの運用状態の監視を再開して、作業ロボットの稼働を終了後などに保全作業を行い、異常の現象を分析することができる。よって、再度の分析に基づく正誤情報を異常判定部３へフィードバックすることができる。

次に、更新部６による判定アルゴリズムの更新について説明する。更新部６は、ユーザによる判定結果に対する正誤情報の入力に基づいて、判定アルゴリズムの更新を行う。図１０は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン１」及び「パターン２」におけるフィードバックフローを示す。（１－１）ボタン又は（１－２）ボタンが押された場合、操作部５により故障モードＡではないことを示す情報が入力される。このため、更新部６は、同じ装置状態信号が再度入力されたときに故障モードＡが有る旨の誤判定が繰り返されないように、検出アルゴリズム７ａを修正し（Ｓ５３）、分別ルール７ｂを修正する（Ｓ５１）。

前述したように、（１－１）ボタン又は（１－２）ボタンが押された場合、異常の種別が不明であることを示す正誤情報が入力されたことを意味する。よって、更新部６は、当該正誤情報に基づいて、作業ロボットに故障モードＢがないことを判定する消極判定アルゴリズム、及び、作業ロボットに故障モードＣがないことを判定する消極判定アルゴリズムを強化することができる。「判定アルゴリズム」には、作業ロボットに所定の異常（既定の故障モード）がないことを判定する消極判定アルゴリズムと、作業ロボットに所定の異常（既定の故障モード）があることを判定する積極判定アルゴリズムとの少なくとも一方が含まれる。

更に、更新部６は、判定結果に係わる装置状態信号を、記憶部２に、図１Ｂの学習データＤ０３として記憶する（Ｓ５２）。（１－１）ボタンが押された場合、出力部４には、図６Ａに示す画面Ｇ１７が表示される。（１－２）ボタンが押された場合、出力部４には、図６Ｂに示す画面Ｇ１８が表示される。これにより、操作部５により受け付けた正誤情報に基づいて判定アルゴリズムが更新されたことを、ユーザに認識させることができる。

なお、故障モードＡが誤判定である場合の「判定アルゴリズム（７ａ、７ｂ）の修正」とは、故障モードＡであると判定する判定アルゴリズム（７ａ、７ｂ）から今回の装置状態信号の特徴を取り除くことを意味している。例えば、異常の発生を検出する時に、異常が有ると判定しないように、故障モードＡに関連する特徴量の閾値を修正してもよい。故障モードＢ、Ｃについても同様である。なお、図１０に示す更新のフローにおいて、ステップＳ５１～Ｓ５３の実行の順序は特に問わない。

図１３は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン３」におけるフィードバックフローを示す。（１－３）ボタンが押された場合（Ｓ３３でＮＯ）、故障モードＡではない為、故障モードＡの誤判定が繰り返されないように、分別ルール７ｂを修正する（Ｓ８１）。また、保全作業により、異常が無く、作業ロボットは正常であることが確認されている。よって、異常が有るという誤判定が繰り返されないように、検出アルゴリズム７ａを修正する（Ｓ８２）。なお、図示は省略するが、更新部６は、作業ロボットに故障モードＢがないことを判定する消極判定アルゴリズム、及び、作業ロボットに故障モードＣがないことを判定する消極判定アルゴリズムを強化することもできる。

このように、（１）ボタン（発報された故障モードではない）が操作された場合、判定が誤判定であったこと、又はその他の故障でもないことを、更新部６に伝えることが可能となる。（１）ボタンによる誤判定に対する訂正依頼は、現在の分別ルール７ｂを否定する選択肢であると言える。なお、図１３に示す更新のフローにおいて、ステップＳ８１～Ｓ８２の実行の順序は特に問わない。

図１１は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン４」におけるフィードバックフローを示す。（２－１）ボタンが押された場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、故障モードＡではない為、故障モードＡの誤判定が繰り返されないように、検出アルゴリズム７ａを修正し（Ｓ６３）、分別ルール７ｂを修正する（Ｓ６１）。また、故障モードＢであるため、故障モードＢがあることを判定する積極判定アルゴリズム（分別ルール７ｂ）を強化し（Ｓ６２）、作業ロボットに故障モードＡがあることを判定する積極判定アルゴリズム（分別ルール７ｂ）を修正する（Ｓ６１）。（２－１）ボタンが押された場合、出力部４には、図７に示す画面Ｇ１４が表示される。

（２－２）ボタンが押された場合（Ｓ２５でＹＥＳ）、故障モードＡではない為、故障モードＡの誤判定が繰り返されないように、検出アルゴリズム７ａを修正し（Ｓ６３）、分別ルール７ｂを修正する（Ｓ６１）。また、故障モードＣであるため、故障モードＣがあることを判定する積極判定アルゴリズム（分別ルール７ｂ）を強化し（Ｓ６２）、作業ロボットに故障モードＡがあることを判定する積極判定アルゴリズム（分別ルール７ｂ）を修正する（Ｓ６１）。（２－２）ボタンが押された場合、出力部４には、図８に示す画面Ｇ１５が表示される。なお、図１１に示す更新のフローにおいて、ステップＳ６１～Ｓ６３の実行の順序は特に問わない。

図１４は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン５」におけるフィードバックフローを示す。（２－３）ボタンが押された場合（Ｓ２８でＹＥＳ）、既定の故障モードＡ、Ｂ、Ｃではなく、新たな故障モードであることを示す情報が入力される。「新たな故障モード」とは、ユーザによる保全作業において新たに発生が確認された故障モードである。更新部６は、新たな故障モードの発生を確認したという正誤情報に基づいて、判定アルゴリズム（７ａ、７ｂ）を更新する。具体的に、更新部６は、新たな故障モード（ここでは、故障モードＤと呼ぶ）を分別する分別ルール７ｂを新規に設定する。故障モード分別器３ｂは、既定の故障モードＡ，Ｂ，Ｃに新たな故障モードＤを追加した新たな分別ルール７ｂに基づいて、異常の種別を判定することができる。（２－３）ボタンが押された場合、出力部４には、図９に示す画面Ｇ１６が表示される。

（２－３）ボタンが押された場合（Ｓ２８でＹＥＳ）、故障モードＡではない為、故障モードＡの誤判定が繰り返されないように、検出アルゴリズム７ａを修正し（Ｓ９３）、分別ルール７ｂを修正する（Ｓ９１）。更に、更新部６は、作業ロボットに故障モードＢがないことを判定する消極判定アルゴリズム、及び、作業ロボットに故障モードＣがないことを判定する消極判定アルゴリズムを強化することができる（Ｓ９２）。なお、図１４に示す更新のフローにおいて、ステップＳ９１～Ｓ９３の実行の順序は特に問わない。

（２－１）ボタン又は（２－２）ボタンが押された場合の「判定アルゴリズムの修正」とは、故障モードＡであると判別する分別ルールから、故障モードＢ又はＣであると判別する分別ルールへの変更を意味している。（２－３）ボタンが押された場合の「判定アルゴリズムの修正」とは、故障モードＡであると判別する分別ルールから、新規な故障モードＤであると判別する分別ルールへの変更を意味している。例えば、異常の検出（ステップＳ０３）において、故障モードＡに起因する異常を検出しないように、故障モードＡに起因する特徴量の閾値を再設定する。更に、故障モードＢ又はＣ、あるいは新規の故障モードＤに起因する異常を検出できるように、故障モードＢ、Ｃ、及びＤに起因する特徴量の閾値を再設定する。このように、上記の誤判定に対する訂正依頼は、故障モード判定を別の故障モードへ訂正する選択肢である。

図１２は、図２Ａ及び図２Ｂの「パターン６」におけるフィードバックフローを示す。「完了」ボタンが押された場合（Ｓ１２でＹＥＳ）、又は（３）ボタンが押された場合（Ｓ３２でＹＥＳ）、「パターン６」のフィードバックが実施される。「完了」ボタン又は（３）ボタンが押されることは、操作部５が、正誤情報として、異常判定部３による判定結果が正しいことを示す正判定情報を受け付けたことを意味する。更新部６は、正判定情報に基づいて、同じ正判定が繰り返されるように、検出アルゴリズム７ａを強化し（Ｓ７２）、分別ルール７ｂを強化する（Ｓ７１）。なお、図１２に示すフィードバックフローにおいて、ステップＳ７１～Ｓ７２の実行の順序は特に問わない。

図１０～図１４に示したフィードバックフローに従って、判定アルゴリズム（７ａ、７ｂ）を更新するタイミングについて説明する。操作部５により保全作業の有無が入力された場合、更新部６は、判定アルゴリズム７を更新する。判定アルゴリズム（７ａ、７ｂ）の更新タイミングは、可能な限り、保全作業の有無が入力された後、早期に実施されることが望ましい。ただし、保全作業が完了するには、ある程度の入力データの蓄積を要求する場合には、秒・分単位のタイミングではなく、時・日単位となる。よって、更新のためのフィードバック情報を集積して、日・週・月の単位で更新を実施してもよい。

（第１変形例）
第１変形例において、判定結果が正しいという正判定情報が操作部５から入力された場合、更新部６は、当該判定結果を検出アルゴリズム７ａ及び分別ルール７ｂの少なくとも一方にフィードバックする。

例えば、図２Ａ及び図２Ｂにおいて、故障モードＡであるという正判定情報が入力された場合（Ｓ１２でＹＥＳ、Ｓ３２でＹＥＳ）、図１６に示すように、故障モードＡであることを確認し（画面Ｇ０６）、正判定情報を判定アルゴリズム７にフィードバックすることを通知する（画面Ｇ０７）。換言すれば、出力部４は、実施形態における図４及び図５の画面Ｇ０４、Ｇ０５の代わりに、図１６の画面（Ｇ０４～Ｇ０７）を表示する。

図２Ａに示すステップＳ０３でＮＯの場合に、図１５に示すように、作業ロボットに異常が無く、正常稼働中である旨の画面Ｇ０１に、この判定結果に対する保全作業（確認作業）をユーザに促す「完了」ボタン及び「Ｆ／Ｂ」ボタンを追加する。そして、異常が無いという正判定情報を受け付ける画面Ｇ０２を表示し、判定アルゴリズム７にフィードバックすることを通知する（画面Ｇ０３）。換言すれば、出力部４は、実施形態における図３の画面Ｇ０１の代わりに、図１５の画面（Ｇ０１～Ｇ０３）を表示する。

正判定情報が入力された場合、正判定情報を検出アルゴリズム７ａ及び分別ルール７ｂにフィードバックすることにより、例えば、ニューラルネットワークを用いた深層学習等の異常判定部３の判定における判断基準を強化することができる。

（第２変形例）
第２変形例では、作業ロボットの異常発生時に保全作業を行う図２Ａ及び図２Ｂの処理フローとは異なり、定期的な保全作業を実施することを想定している。すなわち、保全作業の前には異常を検知していなかったにもかかわらず、保全作業として作業ロボットの状態をチェックした時に、異常判定装置を稼働させる。これにより、保全作業で発見した故障モード及び保全作業で確認された正常動作に基づいて、判定アルゴリズム７を更新することができる。

ユーザ（保全員）は、定期的に、作業ロボットに対して保全作業を行う。この際に、故障の発生を発見した場合に、異常判定装置を起動させて、正誤情報を判定アルゴリズム７へフィードバックする。換言すれば、異常判定部３による異常の検知（Ｓ０３でＹＥＳ）をトリガーとはせずに、定期的な保全作業における異常の発見をトリガーとして、ユーザは更新部６に対して訂正依頼を行う。この場合、図３の画面Ｇ０１の代わりに、図１７に示す画面Ｇ０１、Ｇ０９～Ｇ１３が表示される。

「Ｆ／Ｂ」ボタンが押されることにより、図１７の画面Ｇ０９が表示される。画面Ｇ０９では、以下の（４）及び（５）の場合に分けて、保全作業の結果を検出アルゴリズム７ａ及び分別ルール７ｂにフィードバックする。

（４）ボタン 作業ロボットは正常ではない
（５）ボタン 作業ロボットは正常である
誤った判定結果（正常ではない）に対する訂正依頼を行う場合、（４）ボタンが選択される。一方、正しい判定結果（正常である）に対する追認依頼を行う場合、（５）ボタンが選択される。

（４）ボタンが選択された場合の「判定アルゴリズム（７ａ、７ｂ）の更新」は、故障判定なし(正常)という判断に対して「異常がある」ことをフィードバックすることである。よって、更新部６は、異常がないという誤判定が繰り返されないように、検出アルゴリズム７ａのうち、異常が有るという積極判定アルゴリズム及び異常が無いという消極判定アルゴリズムの少なくとも一方を修正する。（４）ボタンが選択された場合、図１７に示すように、
（４－１）ボタン 「故障モードＡである」、
（４－２）ボタン 「故障モードＢである」、
（４－３）ボタン 「故障モードＣである」、
（４－４）ボタン 「その他の故障モードである」
が選択肢として選択可能である。（４－１）ボタンが選択されることにより、更新部６は、故障モードＡであると判別する分別ルール（画面Ｇ１０）を修正することができる。（４－２）ボタンが選択されることにより、更新部６は、故障モードＢであると判別する分別ルール（画面Ｇ１１）を修正することができる。（４－３）ボタンが選択されることにより、更新部６は、故障モードＣであると判別する分別ルール（画面Ｇ１２）を修正することができる。分別ルールの詳細な修正方法は、実施形態と同じであり、説明を割愛する。（４－４）ボタンが選択されることにより、更新部６は、新たな故障モードＤであると判別する分別ルール（画面Ｇ１３）を分別ルール７ｂに追加することができる。

（５）ボタンが選択された場合の「判定アルゴリズム（７ａ、７ｂ）の更新」は、故障判定なし(正常)という判断に対して「異常がない」ということをフィードバックすることである。よって、更新部６は、異常がないという正判定が繰り返されるように、検出アルゴリズム７ａのうち、異常があるという積極判定アルゴリズム及び異常がないという消極判定アルゴリズムの少なくとも一方を補強する。

なお、実施形態、第１変形例及び第２変形例は、任意に組み合わせて実施することができる。例えば、図１８(正判定時)に示すように、図１５に示す画面Ｇ０１～Ｇ０３の表示フローと、図１７に示す画面Ｇ０１、Ｇ０９～Ｇ１３の表示フローとを組み合わせて実施することも可能である。

図１９(異常判定時)に示すように、図１６に示す画面Ｇ０４～Ｇ０７、Ｇ０７’の表示フローと、図２Ａ及び図２Ｂの処理フローに沿った画面Ｇ０４、Ｇ０５、Ｇ１４～Ｇ１８（図４～図９）の表示フローとを組み合わせて実施することも可能である。

以上説明したように、実施形態及びその変形例によれば、以下の作用効果が得られる。

異常判定装置は、装置状態信号及び判定アルゴリズム７に基づいて作業ロボットの所定の異常を判定する異常判定部３と、異常判定部３による所定の異常に関する判定結果を出力する出力部４と、ユーザによる判定結果が正しいか否かに関する正誤情報の入力を受け付ける操作部５と、操作部５により受け付けた正誤情報に基づいて、記憶部２に記憶されている判定アルゴリズム７を更新する更新部６とを有する。ユーザが入力する正誤情報に基づいて、記憶部２に記憶されている判定アルゴリズム７を更新することができる。よって、ユーザに対して過度なデータ入力負担をかけずに判定アルゴリズム７を更新することができる。

正誤情報は、図５に示したように、
(１)発報された故障モード（一の異常）はないこと示す情報、
(２)発報された故障モード（一の異常）以外の他の故障モードがあることを示す情報、
(３)発報された故障モード（一の異常）があることを示す情報、
のいずれか１つである。これにより、判定結果に対してユーザが行った保全作業に基づいて、正誤情報を抜け漏れなく網羅的に受け付けることができる。よって、誤った判定結果に対して判定アルゴリズム７を修正するのみならず、正しい判定結果に対して判定アルゴリズム７を強化することができる。すなわち、判定アルゴリズム７を幅広く更新することができる。

判定アルゴリズム７は、図１Ｂに示したように、作業ロボットの所定の異常の有無を判定するための検出アルゴリズム７ａ（第１の判定アルゴリズム）と、作業ロボットに生じた異常の種別を判定するための分別ルール７ｂ（第２の判定アルゴリズム）とを含む。正誤情報に基づいて、異常の種別を分別する判定モデル（第２の判定アルゴリズム）のみならず、正常／異常を分別する判定モデル（第１の判定アルゴリズム）についても更新することができる。正常／異常の検出精度および異常の識別精度の両方を向上することができる。

出力部４は、表示画面を有し、図４に示したように、判定結果を示す画像、及び正誤情報の入力を受け付ける画像を、表示画面に同時に表示する。判定結果と保全作業に基づいた正誤情報の入力を同一画面で出力する。よって、判定アルゴリズム７を更新するためのデータ作成の工程を効率化することができる。また、ユーザは、視覚的に間違いを生じさせずに正誤に関する情報を入力することができる。

正誤情報の入力を受け付ける画像には、判定結果に応じて作成された、選択可能な複数の選択項目が含まれる。更新部６は、操作部５によって選択された選択項目に含まれる正誤情報に基づいて、判定アルゴリズム７を更新する。保全作業に基づいた、正誤情報の入力は選択項目であるので、入力時の詳細記述やデータ編集など各種の手間を省くことができる。

更新部６は、操作部５によって選択された選択項目に含まれる正誤情報に基づいて、検出アルゴリズム７ａ（第１の判定アルゴリズム）及び分別ルール７ｂ（第２の判定アルゴリズム）の双方を更新する。判定結果が正しいか否かに関する正誤情報に基づいて、異常の種別を分別する判定モデル（第２の判定アルゴリズム）のみならず、正常／異常を分別する判定モデル（第１の判定アルゴリズム）についても更新することができる。正常／異常の検出精度および異常の識別精度の両方を向上することができる。

出力部４は、図４に示すように、故障モードＡであるという判定結果を示す画像と、判定結果に含まれる所定の異常に対する保全作業の有無の入力を受け付ける画像とを、画面Ｇ０４に同時に表示する。判定結果と保全作業の有無を入力するための情報を同一画面で出力する。よって、保全作業のミスを防ぎ、正誤に関する情報の入力を正確に行うことができる。

図２Ａ及び図２Ｂに示したように、所定の異常に対する保全作業の有無が入力されたことをトリガーとして、更新部６は、判定アルゴリズム７を更新する。よって、適切なタイミングで判定アルゴリズム７を更新することができる。

（１－１）ボタン、（１－２）ボタン及び（２－３）ボタンは、異常の有無又は異常の種別が不明であることを示す。よって、操作部５は、正誤情報として、異常の有無が不明であることを示す情報及び異常の種別が不明であることを示す情報少なくとも一方の入力を受け付けることができる。

異常の有無が不明であることを示す情報又は異常の種別が不明であることを示す情報の少なくとも一方が入力された場合に、判定結果に対応する装置状態信号を記憶部（第２の記憶部）に記憶する。判定結果に基づいた保全作業時に不明であった、作業ロボットから出力された装置状態信号を記憶する。よって、保全作業の後に確認した異常を判定アルゴリズム７に反映することができる。

前記判定アルゴリズムは、作業ロボットに所定の異常があることを判定する積極判定アルゴリズム、及び作業ロボットに所定の異常がないことを判定する消極判定アルゴリズムの少なくとも一方を含む。積極判定アルゴリズム及び消極判定アルゴリズムの少なくとも一方を有するので、異常時の異常検出および正常時の異常非検出の両方の精度を向上することができる。

上述の各実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

なお、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは言うまでもない。

作業装置の一例として、自動車を組み立てる多軸機械である作業ロボット２００を示したが、作業装置はこれに限らない。作業装置には、自動車以外の機械を組み立てる多軸機械、一軸機械、駆動軸が無い作業装置など、予め定められた作業を行う機械が含まれる。

１ 入力部
２ 第１の記憶部
３ 異常判定部
４ 出力部
５ 操作部
６ 更新部
７ 判定アルゴリズム
７ａ 検出アルゴリズム（第１の判定アルゴリズム）
７ｂ 分別ルール（第２の判定アルゴリズム）
２００ 作業ロボット（作業装置）

Claims (13)

1. 所定の作業を行う作業装置から出力された信号が入力される入力部と、
   前記作業装置の所定の異常を判定するための判定アルゴリズムが記憶される第１の記憶部と、
   前記信号及び前記判定アルゴリズムに基づいて前記作業装置の所定の異常を判定する異常判定部と、
   前記異常判定部による前記所定の異常に関する判定結果をユーザへ出力する出力部と、
   前記ユーザによる前記判定結果が誤りであることを示す誤判定情報、或いは前記判定結果が正しいことを示す正判定情報の入力を受け付ける操作部と、
   前記操作部により受け付けた前記誤判定情報又は正判定情報に基づいて、前記第１の記憶部に記憶されている前記判定アルゴリズムを更新する更新部と、
   を有する異常判定装置。
2. 前記所定の異常に関する前記判定結果は、前記作業装置に前記所定の異常に含まれる一の異常があることを示す情報であり、
   前記誤判定情報又は正判定情報は、
   （１）前記一の異常はないこと示す情報、
   （２）前記一の異常以外の他の異常があることを示す情報、
   （３）前記一の異常があることを示す情報、
   のいずれか１つである請求項１に記載の異常判定装置。
3. 前記判定アルゴリズムは、
   前記作業装置の前記所定の異常の有無を判定するための第１の判定アルゴリズムと、
   前記作業装置に生じた異常の種別を判定するための第２の判定アルゴリズムと
   を含む請求項１又は２に記載の異常判定装置。
4. 前記出力部と前記操作部とは一体を成し、前記出力部は、表示画面を有し、前記判定結果を示す画像、及び前記誤判定情報又は正判定情報の入力を受け付ける画像を、前記表示画面に同時に表示する請求項１～３のいずれか一項に記載の異常判定装置。
5. 前記誤判定情報又は正判定情報の入力を受け付ける画像には、前記判定結果に応じて作成された、選択可能な複数の選択項目が含まれ、
   前記更新部は、前記操作部によって選択された前記選択項目に含まれる前記誤判定情報又は正判定情報に基づいて、前記判定アルゴリズムを更新する、
   請求項４に記載の異常判定装置。
6. 前記判定アルゴリズムは、前記作業装置の前記所定の異常の有無を判定するための第１の判定アルゴリズムと、前記作業装置に生じた異常の種別を判定するための第２の判定アルゴリズムとを含み、
   前記更新部は、前記操作部によって選択された前記選択項目に含まれる前記誤判定情報又は正判定情報に基づいて、前記第１の判定アルゴリズム及び前記第２の判定アルゴリズムの双方を更新する、
   請求項５に記載の異常判定装置。
7. 前記出力部は、表示画面を有し、前記判定結果を示す画像、及び前記判定結果に含まれる前記所定の異常に対する保全作業の有無の入力を受け付ける画像を、前記表示画面に同時に表示する請求項１～６のいずれか一項に記載の異常判定装置。
8. 前記操作部により、前記所定の異常に対する保全作業の有無が入力された場合、前記更新部は、前記判定アルゴリズムを更新する請求項７に記載の異常判定装置。
9. 前記誤判定情報又は正判定情報は、異常の有無が不明であることを示す情報又は異常の種別が不明であることを示す情報の少なくとも一方を含む請求項１～８のいずれか一項に記載の異常判定装置。
10. 前記操作部により、前記誤判定情報又は正判定情報として、異常の有無が不明であることを示す情報又は異常の種別が不明であることを示す情報の少なくとも一方が入力された場合に、前記判定結果に対応する前記作業装置から出力された前記信号を記憶する第２の記憶部を更に有する請求項９に記載の異常判定装置。
11. 前記判定アルゴリズムは、前記作業装置に前記所定の異常があることを判定する積極判定アルゴリズム、及び前記作業装置に前記所定の異常がないことを判定する消極判定アルゴリズムの少なくとも一方を含む請求項１～１０のいずれか一項に記載の異常判定装置。
12. 所定の作業を行う作業装置から出力された信号が入力され、
    前記信号及び前記作業装置の所定の異常を判定するための判定アルゴリズムに基づいて前記作業装置の所定の異常を判定し、
    前記所定の異常に関する判定結果をユーザへ出力し、
    前記ユーザによる前記判定結果が誤りであることを示す誤判定情報、或いは前記判定結果が正しいことを示す正判定情報の入力を受け付け、
    受け付けた前記誤判定情報又は正判定情報に基づいて、前記判定アルゴリズムを更新する
    異常判定方法。
13. 前記操作部は、前記ユーザが前記作業装置に対して行う保全作業から判断される、前記誤判定情報又は正判定情報の前記ユーザによる入力を受け付ける請求項１～１１に記載のいずれか一項に記載の異常判定装置。

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