JP7060078B2 - 異常種別判定装置及び異常種別判定方法 - Google Patents

異常種別判定装置及び異常種別判定方法 Download PDF

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Description

本発明は、異常種別判定装置及び異常種別判定方法に関するものである。
従来においては、工作機械の主軸を駆動するモータを制御するモータ制御装置の出力データ、モータの状態を検出する検出器の出力データ、および、主軸またはモータの状態を測定する測定器の出力データなどを用いて、主軸またはモータの故障を予知する技術が開示されている。
特開２０１７－１８８０３０号公報
しかし、上記技術では、工作機械などの機器の異常の種別を判定できず、異常の種別に応じた保全などの対応がとれない。
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、機器の異常の種別を判定できる異常種別判定装置及び異常種別判定方法を提供することである。
本発明の一態様に係わる異常種別判定装置は、機器に設けられた回転機構における駆動力を検出する駆動力センサと、機器の振動を検出する振動センサと、検出された駆動力及び振動の各々の時間の経過に伴う変化の傾向が、上昇する傾向を示すか、下降する傾向を示すか、上昇する傾向も下降する傾向も示さないかを検出し、機器の異常の種別を検出された駆動力の変化の傾向と、検出された振動の変化の傾向との組み合わせに基づいて判定する制御部とを備える。
本発明によれば、機器の異常の種別を判定できる。
図１は、実施形態の異常種別判定装置を含むシステムの構成を示す図である。 図２は、作業ロボット２におけるセンサ２３の配置例を示す図である。 図３は、記憶部１７が記憶する異常の種別を例示する図である。 図４は、演算処理部１３の概略構成を示すブロック図である。 図５は、演算処理部１３の処理の流れを示すフローチャートである。 図６は、加速度や駆動力の変化の傾向を検出する方法についての説明図である。 図７は、計測結果１４０の表示例を示す図である。 図８は、演算処理部１３における別な処理の流れを示すフローチャートである。
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。
図１は、実施形態の異常種別判定装置を含むシステムの構成を示す図である。
異常種別判定装置１は、機器の異常の種別を判定するもので、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２を機器として、その異常の種別を判定する。異常種別判定装置１と作業ロボット２は生産現場３内に設けられ、異常種別判定装置１は通信回線４を介してコンピュータ５に接続される。
作業ロボット２は、作業ロボット２の回転機構（例えばモータであり、以下、モータ２１という）とモータ２１のトルクを高いトルクに変換して作業ロボット２のアーム等で荷重の大きなものを動かすための機構（例えば減速機であり、以下、減速機２２という）を備える機器である。
減速機２２の近傍の部位には、この部位の振動を検出する振動センサとして、減速機２２の近傍の部位の加速度を検出するセンサ２３が配置される。センサ２３は、センサ２３が配置された部位の振動に伴う加速度を表す波形を生成し、この波形を所定のサンプリング周期でサンプリングして加速度信号Ｍ１を出力する。なお、センサ２３としては、加速度を検出するセンサに限らず、配置された部位の速度や変位を検知することによって振動の大きさを検出できるセンサを使用してもよい。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。
図２は、作業ロボット２におけるセンサ２３の配置例を示す図である。
作業ロボット２は、例えば、３つの回転軸２０１を備え、それぞれにモータ２１と減速機２２が設けられている。センサ２３は、例えば、その中の１つの回転軸２０１に設けられた減速機２２の近傍に配置される。減速機２２は、モータ２１に比べ、交換が面倒であり、減速機２２の異常を早期に検出できるように、センサ２３が減速機２２の近傍に配置される。
図１に戻り、説明を続ける。
異常種別判定装置１は、モータ制御部１１、センサ制御部１２、演算処理部１３、表示部１４、音声出力部１５、通信部１６及び記憶部１７を備える。また、異常種別判定装置１は、ここでは、センサ２３を含むものする。
異常種別判定装置１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ピュータを含む。マイクロコンピュータには、異常種別判定装置として機能させるためのコンピュータプログラム（異常種別判定プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータは、異常種別判定装置が備える複数の情報処理回路（１１～１３、１６）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種別判定装置１が備える複数の情報処理回路（１１～１３、１６）を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す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、情報処理回路（１１～１３、１６）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（１１～１３、１６）を個別のハードウェアにより構成してもよい。
モータ制御部１１は、作業ロボット２による作業の開始時にモータ２１を動作させる。モータ２１の動作に伴い、減速機２２も動作する。そして、モータ制御部１１は、動作中のモータ２１に流れる電流により、モータ２１における外乱による駆動力、すなわちトルクの制御値に対する変動成分（外乱トルクともいう）の大きさ（以下、駆動力という）を示す駆動力信号Ｍ２を生成し、演算処理部１３に出力する。モータ制御部１１は、すなわちモータ２１の駆動力を検出する駆動力センサと言うこともできる。
センサ制御部１２は、減速機２２の動作中において、センサ２３に減速機２２の加速度を検出させる。そして、センサ制御部１２は、減速機２２の加速度を示す加速度信号Ｍ１をセンサ２３から受信し、演算処理部１３に転送する。
演算処理部１３は、加速度信号Ｍ１と駆動力信号Ｍ２を受信し、加速度信号Ｍ１又は駆動力信号Ｍ２に基づいて、作業ロボット２が異常か否かを判定する制御部である。また、演算処理部１３（制御部）は、加速度信号Ｍ１が示す加速度と駆動力信号Ｍ２が示す駆動力との組み合わせに基づいて、作業ロボット２の異常の種別を判定する。
表示部１４は、加速度信号Ｍ１、駆動力信号Ｍ２、作業ロボット２が異常か否かの判定結果、作業ロボット２の異常の種別（以下、これらを総称して計測結果１４０という）をリアルタイムに表示するもので、例えば、液晶モニタである。表示部１４は、作業ロボット２が異常か否かによらず計測結果１４０を表示する。
音声出力部１５は、作業ロボット２が異常と判定された場合にアラーム音や振動により作業員に異常を報知するもので、例えばスピーカである。
通信部１６は、計測結果１４０を遠隔地（外部）のコンピュータ５に送信するためのもので、例えば有線ＬＡＮのルータや無線（ＷｉＦｉなど）のルータである。
記憶部１７は、受信した駆動力信号Ｍ２と加速度信号Ｍ１を記憶する。また、記憶部１７は、作業ロボット２が正常なときの加速度信号Ｍ１又は駆動力信号Ｍ２の周波数特性から予め生成した正常モデルを備える。正常モデルは、作業ロボット２が正常か否かの判定に用いる閾値を含む。
また、記憶部１７は、加速度信号Ｍ１と駆動力信号Ｍ２の組み合わせに対応する作業ロボット２の異常の種別を予め記憶する。
図３は、記憶部１７が記憶する異常の種別を例示する図である。記憶部１７は、図３に示すように異常の種別を加速度と駆動力の変化の傾向に対応づけて記憶している。
「加速度」の「上昇」は、加速度信号Ｍ１によって示される加速度が時間経過とともに上昇する傾向を示す、ことを意味する。「加速度」の「下降」は、加速度が時間経過とともに下降する傾向を示す、ことを意味する。「加速度」の「変化なし」は、加速度が上昇の傾向も下降の傾向も示さない、ことを意味する。「駆動力」の「上昇」は、駆動力信号Ｍ２によって示される駆動力が時間経過とともに上昇する傾向を示す、ことを意味する。「駆動力」の「下降」は、駆動力が時間経過とともに下降する傾向を示す、ことを意味する。「駆動力」の「変化なし」は、駆動力が上昇の傾向も下降の傾向も示さない、ことを意味する。駆動力の上昇や下降は、本来の駆動力に対して、いわゆる外乱が加わることにより生じている可能性がある。
なお、上述の「加速度」は、加速度信号Ｍ１によって示される加速度の大きさを示すものである。ここでは、振動の大きさの時間的変化を検知する例として、「加速度」の時間的変化を取得する例を示したが、これに限定されるものではない。「加速度」以外に、例えば、角速度、速度、圧力、変位を示す信号に基づいて、振動の大きさの時間的変化を検知してもよい 。
つまり、上述した「加速度」の「上昇」は、振動の大きさが時間と共に大きくなる状態を意味し、上述した「加速度」の「変化なし」は、振動の大きさが時間と共にほぼ変化していない状態を意味し、上述した「加速度」の「下降」は、振動の大きさが時間と共に小さくなる状態を意味するものである。
また、図３に示すように、「加速度」の「変化なし」と「駆動力」の「下降」の組み合わせに対して、第１の異常として、「（機器における）グリス漏れ（グリスの漏れ）」（異常の種別）が対応づけられている。この機器は作業ロボット２であり、以下も同様である。
減速機２２の内部はグリスで満たされていて、グリスは可動部であるギヤやベアリングの潤滑や冷却などの機能を有している。このグリスが何らかの原因で減速機２２のケースから漏れる場合がある。グリスが漏れると、ケース内の圧力が低下するので、モータ２１への負荷が低下して駆動力は低下する。一方、減速機２２の機械的振動などは大きくは変わらないので、加速度には変化は表れにくい。このような特性を考慮して、「加速度」の「変化なし」と「駆動力」の「下降」の組み合わせに対して、「グリス漏れ」が対応づけられている。
また、「加速度」の「上昇」と「駆動力」の「変化なし」の組み合わせに対して、第２の異常として、「（機器における）機械部の異常」（異常の種別）が対応づけられている。機械部とは例えばギヤである。
減速機２２の内部のギヤやベアリングなどが摩耗したり、一部にキズや欠けが生じたりして、機械部に異常が発生すると、特定周波数帯の振動は高くなる。これにより、加速度も高くなる。一方、モータ２１の駆動力は、わずかの摩耗やキズでは回転への影響はそれほど大きくならないので、駆動力には変化は表れにくい。このような特性を考慮して、「加速度」の「上昇」と「駆動力」の「変化なし」の組み合わせに対して、「機械部の異常」が対応づけられている。
また、「加速度」の「変化なし」と「駆動力」の「上昇」の組み合わせに対して、第３の異常として、「鉄粉濃度の異常（機器における鉄粉の濃度の異常）」（異常の種別）が対応づけられている。
減速機２２の内部のギヤやベアリングなどの摩耗により鉄粉が発生して、その量と濃度が高くなると減速機２２が故障する可能性が高くなることが知られている。グリス内の鉄粉濃度が上昇すると、グリスの潤滑性能が落ちてモータ２１の負荷が増すために駆動力は高くなる。一方、グリス性能が低下しても、機械部の異常ほど振動は大きくならないため、加速度の変化はごくわずかとなる。このような特性を考慮して、「加速度」の「変化なし」と「駆動力」の「上昇」の組み合わせに対して、「鉄粉濃度の異常」が対応づけられている。「鉄粉濃度の異常」を「鉄粉濃度の上昇」としてもよい。
また、「加速度」の「上昇」と「駆動力」の「上昇」の組み合わせに対して、第４の異常として、「（機器における）部品の干渉」（異常の種別）が対応づけられている。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。
作業ロボット２である溶接ロボットなどのアームは、あらかじめプログラムされた動作を決まったタイミングで行う。しかしながら、協調して作業を行う他のロボットが故障などして動作しなくなると、タイミングがずれてアーム同士が衝突し、ワークにアームが衝突することになる。このような異常では、モータ２１の負荷が増すために駆動力は高くなる。さらに、衝突によって機械部に振動などが発生するので加速度も短時間ながら高くなる。このような特性を考慮して、「加速度」の「上昇」と「駆動力」の「上昇」の組み合わせに対して、「部品の干渉」が対応づけられている。
また、「加速度」の「上昇」と「駆動力」の「下降」の組み合わせに対して、第５の異常として、「グリス不足（機器におけるグリスの不足）」（異常の種別）が対応づけられている。
また、「加速度」の「下降」と「駆動力」の「上昇」の組み合わせに対して、第６の異常として、「回転機構の異常」（異常の種別）が対応づけられている。この回転機構はモータ２１であり、以下も同様である。
また、「加速度」の「下降」と「駆動力」の「変化なし」の組み合わせに対して、第７の異常として、「回転機構以外又は回転機構に接続された減速機以外の異常」（異常の種別）が対応づけられている。
また、「加速度」の「変化なし」と「駆動力」の「変化なし」の組み合わせに対して、「（機器は）正常」（機器が正常であること）が対応づけられている。また、「加速度」の「下降」と「駆動力」の「下降」の組み合わせに対して、「グリス追加及び効果確認」（グリスを追加し、その効果を確認すべきこと）が対応づけられている。
図１に戻り、説明を続ける。
コンピュータ５は、作業ロボット２を遠隔地等で監視する監視員や保全員に使用されるもので、計測結果１４０を受信して表示し、監視員などに対して、異常と異常の種別などを画像、音や音声、振動などで提示する。
図４は、演算処理部１３の概略構成を示すブロック図である。
演算処理部１３は、異常判定部１３１、異常種別判定部１３２及び計測結果出力部１３３を備える。
異常判定部１３１は、モータ制御部１１からの加速度信号Ｍ１又はセンサ制御部１２からの駆動力信号Ｍ２に基づいて、作業ロボット２が異常か否かを判定する。
異常種別判定部１３２は、加速度信号Ｍ１、駆動力信号Ｍ２及び記憶部１７に記憶された異常の種別に基づいて、作業ロボット２の異常の種別を判定する。
計測結果出力部１３３は、計測結果１４０を表示部１４に表示する。また、作業ロボット２が異常と判定された場合にアラーム音や振動を音声出力部１５から発生させる。また、計測結果１４０を通信部１６に出力する。
図５は、演算処理部１３の処理の流れを示すフローチャートである。
異常判定部１３１は、センサ制御部１２から加速度信号Ｍ１を受信し、記憶部１７に記憶する（Ｓ１）。また、モータ制御部１１から駆動力信号Ｍ２を受信し、記憶部１７に記憶する（Ｓ３）。
なお、後述の判定で作業ロボット２が正常と判定された場合は、記憶部１７に記憶したサンプリング信号により正常モデルと閾値を更新することができる。
次に、異常判定部１３１は、作業ロボット２が異常か否かを判定する（Ｓ７）。
ステップＳ７では、まず、加速度信号Ｍ１又は駆動力信号Ｍ２からＦＦＴ（Fast Fourier Transform）などにより周波数特性（以下、周波数特性ｆ１という）を算出する。
そして、作業ロボット２が正常なときに同様な方法で取得した周波数特性から生成して予め記憶部１７に記憶した正常モデルを記憶部１７から読み出す。
正常モデルは、例えば、作業ロボット２が正常なときの周波数特性から生成した平均値の周波数特性Ｕ’と分散値の周波数特性δ２を含む。
平均値の周波数特性Ｕ’は、作業ロボット２が正常なときの周波数特性において所定の範囲の値の平均値を算出し、範囲を周波数の軸（横軸）に沿って移動しながら平均値の算出を繰り返すことにより得られる。異なる範囲同士が一部重複してもよい。
分散値の周波数特性δ２は、作業ロボット２が正常なときの周波数特性の所定の範囲の値の分散値を算出し、範囲を周波数の軸（横軸）に沿って移動しながら分散値の算出を繰り返すことにより得られる。異なる範囲同士が一部重複してもよい。
ステップＳ７では、まず、平均値の周波数特性Ｕ’と同様に、周波数特性ｆ１において所定の範囲の値の平均値を算出し、範囲を周波数の軸（横軸）に沿って移動しながら平均値の算出を繰り返すことにより、平均値の周波数特性ｆ１’を求める。
次に、周波数特性Ｕ’と周波数特性ｆ１’の差分の２乗の周波数特性を求める。次に、求めた周波数特性を分散値の周波数特性δ２で除することにより、求めた周波数特性を補正する。
次に、補正後の周波数特性において周波数ごとの値を積算する。そして、積算した値が正常モデルの閾値より大きい場合は、作業ロボット２が異常であると判定し（Ｓ７：ＹＥＳ）、積算した値が閾値以下の場合は、作業ロボット２が正常であると判定する（Ｓ７：ＮＯ）。
なお、加速度信号Ｍ１を用いてステップＳ７の判定を行い、駆動力信号Ｍ２を用いてステップＳ７の判定を行い、両方の判定で値が閾値より大きい場合は、作業ロボット２が異常であるとし、値が閾値以下の場合は、作業ロボット２が正常であるとしてもよい。又は、少なくとも一方の判定で値が閾値より大きいと判定した場合は、作業ロボット２が異常であるとしてもよい。
なお、正常モデルには、作業ロボット２が正常なときの加速度又は駆動力の中央値、最大値、最小値などの周波数特性を含め、これらを用いて、ステップＳ７の判定を行ってもよい。
または、加速度や駆動力の時系列データをＡＲモデルなどにモデル化し、作業ロボット２が正常なときのモデルとの差を算出し、この差を閾値と比較してもよい。
または、加速度信号Ｍ１又は駆動力信号Ｍ２における検出値の平均値や分散値を求め、平均値や分散値が所定の範囲に含まれるか否かにより、作業ロボット２の異常を判定してもよい。
さて、計測結果出力部１３３は、作業ロボット２が異常と判定された場合は（Ｓ７：ＹＥＳ）、アラーム音や振動を音声出力部１５から発生させる（Ｓ９）。
次に、異常種別判定部１３２は、加速度信号Ｍ１が示す加速度と駆動力信号Ｍ２が示す駆動力との組み合わせに基づいて、作業ロボット２の異常の種別を判定する（Ｓ１１）。
ここで、ステップＳ１１の判定について具体的に説明する。
まず、図６を参照して、加速度や駆動力の変化の傾向を検出する方法について説明する。
図６において、横軸は時間、縦軸は加速度や駆動力の値とする。まず、異常種別判定部１３２は、期間ｔ１における値の平均値ｄ１を算出し、期間ｔ１より後の期間ｔ２における値の平均値ｄ２を算出し、ｄ＝ｄ２／ｄ１を算出する。そして、（１－Δ）≦ｄ≦（１＋Δ）なら加速度や駆動力が上昇の傾向も下降の傾向も示さないと判定する。また、ｄ＞（１＋Δ）なら加速度や駆動力が上昇の傾向を示すと判定する。また、ｄ＜（１－Δ）なら加速度や駆動力が下降の傾向を示すと判定する。Δは予め設定した値（例えば０．１）である。
さらに、ステップＳ１１では、異常種別判定部１３２は、このように検出した加速度と駆動力の変化の傾向と、図３に示す記憶部１７の内容とに基づき、異常の種別を判定する。異常種別判定部１３２は、加速度と駆動力の変化の傾向が記憶部１７に記憶された変化の傾向に合致するか否かを判定し、合致する場合は異常の種別を判定できる。
具体的には、「加速度」の「変化なし」と「駆動力」の「下降」が検出された場合は、このような変化の傾向が記憶部１７にも記憶されているので、記憶された変化の傾向に対応する「機器におけるグリス漏れ」が発生していると判定する。
また、「加速度」の「上昇」と「駆動力」の「変化なし」が検出された場合は、このような変化の傾向が記憶部１７にも記憶されているので、記憶された変化の傾向に対応する「機器の機械部の異常」が発生していると判定する。
また、「加速度」の「変化なし」と「駆動力」の「上昇」が検出された場合は、このような変化の傾向が記憶部１７にも記憶されているので、記憶された変化の傾向に対応する「機器の鉄粉濃度の異常」が発生していると判定する。
また、「加速度」の「上昇」と「駆動力」の「上昇」が検出された場合は、このような変化の傾向が記憶部１７にも記憶されているので、記憶された変化の傾向に対応する「機器における部品の干渉」が発生していると判定する。
また、「加速度」の「上昇」と「駆動力」の「下降」が検出された場合は、このような変化の傾向が記憶部１７にも記憶されているので、記憶された変化の傾向に対応する「機器におけるグリス不足」が発生していると判定する。
また、「加速度」の「下降」と「駆動力」の「上昇」が検出された場合は、このような変化の傾向が記憶部１７にも記憶されているので、記憶された変化の傾向に対応する「回転機構の異常」が発生していると判定する。
また、「加速度」の「下降」と「駆動力」の「変化なし」が検出された場合は、このような変化の傾向が記憶部１７にも記憶されているので、記憶された変化の傾向に対応する「回転機構以外又は回転機構に接続された減速機以外の異常」が発生していると判定する。
このように、異常種別判定部１３２は、検出された加速度と駆動力の変化の傾向が、記憶部１７に記憶された異常の種別に対応する変化の傾向に合致する場合は、記憶された変化の傾向に対応する異常が発生していると判定する。
次に、計測結果出力部１３３は、検出された加速度と駆動力の変化の傾向が、記憶部１７に記憶された変化の傾向に合致する場合は（Ｓ１３：ＹＥＳ）、判定した異常の種別に対応するアラーム音や振動を音声出力部１５から発生させる（Ｓ１５）。
ステップＳ１５の実行後、又は、作業ロボット２が正常であると判定した場合（Ｓ７：ＮＯ）、又は、検出された変化の傾向が、記憶部１７に記憶された変化の傾向に合致しない場合は（Ｓ１３：ＮＯ）、ステップＳ１７に進む。
計測結果出力部１３３は、ステップＳ１７では、計測結果１４０すなわち、加速度信号Ｍ１、駆動力信号Ｍ２、作業ロボット２が異常か否かの判定結果、作業ロボット２の異常の種別を、表示部１４に表示する（Ｓ１７）。つまり、判定した異常の種別を表示部１４に出力する。また、計測結果１４０を通信部１６に出力する。
通信部１６は、計測結果１４０をコンピュータ５に送信する（Ｓ１７）。すなわち、判定した異常の種別をコンピュータ５に出力する。コンピュータ５は、計測結果１４０を表示する。また、作業ロボット２が異常の場合は、音や音声、振動を発生する。監視員や保全員は、計測結果１４０や発生音などにより、作業ロボット２が異常か否か、並びに、異常の種別を知ることができる。
次に、異常種別判定装置１に対して、生産現場３の作業員などが処理終了の操作を行ったか否かを判定し（Ｓ１９）、操作が行われてない場合は、ステップＳ１に戻り、操作が行われた場合は処理を終了する。
図７は、計測結果１４０の表示例を示す図である。表示部１４とコンピュータ５は、例えば、計測結果１４０を図７に示すように画像で表示する。
表示部１４やコンピュータ５の表示領域に、計測結果１４０として、加速度信号Ｍ１、駆動力信号Ｍ２が表示される。また、例えば、ステップＳ７で作業ロボット２が異常であると判定された場合には、作業ロボット２が異常であることを示す表示情報１４１が表示される。作業ロボット２が正常である場合は、正常であることを示す情報が表示される。
また、例えば、ステップＳ１１で加速度と駆動力の変化の傾向が記憶部１７に記憶された変化の傾向に合致した場合は、作業ロボット２の異常の種別を示す表示情報１４２が表示される。
生産現場３の作業員は、この表示を見ることで、また、音声出力部１５のアラーム音や振動によって、作業ロボット２が異常か否か、並びに、異常の種別を知ることができる。
また、遠隔の監視員や保全員は、この表示を見ることで、また、コンピュータ５が発生する音などによって、作業ロボット２が異常か否か、並びに、異常の種別を知ることができる。
なお、図８に示すように、ステップＳ１１、Ｓ１３、Ｓ１５を先に行い、ステップＳ７、Ｓ９を後に行ってもよい。すなわち、異常の種別を先に判定し、異常か否かを後に判定してもよい。
こうすることで、機器の異常を判定する前に異常の種別を優先して判定できる。そのため、異常に至らない状況での異常の種別の発生頻度を取得して、異常の発生を予測するのに有効である。
なお、正常モデルは、作業ロボット２が正常なときの周波数特性から生成した平均値の周波数特性Ｕ’と分散値の周波数特性δ２を含むこととしたが、例えば、図示しない機械学習部が加速度信号Ｍ１及び駆動力信号Ｍ２について機械学習を行うことにより正常モデルを生成してもよい。機械学習部は、具体的には、作業ロボット２が正常であるときの加速度信号Ｍ１及び駆動力信号Ｍ２を機械学習し、加速度信号Ｍ１及び駆動力信号Ｍ２の所定の特徴を抽出することにより、正常モデルとしてこれを記憶部１７に記憶させる。正常モデルではなく、作業ロボット２が異常であるときの加速度信号Ｍ１及び駆動力信号Ｍ２の所定の特徴を抽出し、これを異常モデルとして正常モデルの代わりに用いてもよい。機械学習部は、例えば、ディープラーニングにより上記学習を行ってもよく、強化学習による学習を行ってもよい。
以上のように、実施形態の異常種別判定装置１は、機器（２）に設けられた回転機構（２１）における駆動力を検出する駆動力センサ（１１）と、機器（２）の振動を検出する振動センサ（２３）と、機器の異常の種別を、検出された駆動力と、検出された振動との組み合わせに基づいて判定する制御部（１３）とを備える。よって、機器の異常の種別を判定でき、精度の高い異常検出を行うことができる。その結果、異常の種別に応じた保全などの対応をとることができる。また、異常種別判定装置１が行う上記の異常種別判定方法によっても同様に機器の異常の種別を判定でき、精度の高い異常検出を行うことができる。
また、機器の異常の種別を判定できるので、異常の種別を人間が特定する必要がなく、機器の保全の準備を早期に行え、保全作業の時間を短縮でき、保全の効率を向上できる。
また、検出する駆動力は、外乱による駆動力であるので、外乱により駆動力が変化する機器の異常の種別を判定でき、精度の高い異常検出を行うことができる。
なお、機器が異常であると判定したにも関わらず、上記７種類の異常の種別のように予め設定した異常の種別のいずれにも該当しない場合は、予め設定した異常の種別以外の種別の異常が発生していると判断し、そのような判定結果としてもよい。また、予め設定する異常の種別は複数であればよく、７種類に限定されない。
また、演算処理部１３は、機器の異常の種別を、駆動力の変化の傾向と振動の変化の傾向との組み合わせに基づいて判定する。よって、駆動力の変化の傾向と振動の変化の傾向との組み合わせにより変わる異常の種別を判定でき、精度の高い異常検出を行うことができ、機器の保全の効率を向上できる。
なお、変化の傾向は、上昇、下降、変化なしの３種類としたが、２種類（例えば、上昇と下降）でもよく、４種類以上でもよい。例えば、上昇や下降を上昇や下降の傾きにより分類してもよい。
また、振動の変化は、振動の大きさの変化であるので、異常の種別によって振動の大きさが変化する機器について、その異常の種別を判定でき、精度の高い異常検出を行うことができる。
また、演算処理部１３は、機器におけるグリスの漏れを判定するので、グリスの漏れを早期に解消でき、機器の保全の効率を向上できる。
また、演算処理部１３は、機器における機械部の異常を判定するので、機械部の異常を早期に解消でき、機器の保全の効率を向上できる。
また、演算処理部１３は、機器における鉄粉濃度の異常を判定するので、鉄粉濃度の異常を早期に解消でき、機器の保全の効率を向上できる。
また、演算処理部１３は、機器における部品の干渉を判定するので、部品の干渉を早期に解消でき、機器の保全の効率を向上できる。
また、演算処理部１３は、機器におけるグリス不足を判定するので、グリス不足を早期に解消でき、機器の保全の効率を向上できる。
また、演算処理部１３は、回転機構の異常を判定するので、回転機構の異常を早期に解消でき、機器の保全の効率を向上できる。
また、演算処理部１３は、回転機構以外又は回転機構に接続された減速機以外の異常を判定するので、このような異常を早期に解消でき、機器の保全の効率を向上できる。
また、演算処理部１３は、機器におけるグリスの漏れと、機器における機械部の異常と、機器における鉄粉濃度の異常と、機器における部品の干渉と、機器におけるグリスの不足と、回転機構の異常と、回転機構以外又は回転機構に接続された減速機以外の異常とからなる７種の異常以外の異常を判定できる。これにより、７種の異常以外の異常を早期に解消でき、機器の保全の効率を向上できる。
また、演算処理部１３は、加速度（振動）が上昇の傾向も下降の傾向も示さず、且つ、駆動力が下降の傾向を示す場合は第１の異常であると判定する。加速度（振動）が上昇の傾向を示し、且つ、駆動力が上昇の傾向も下降の傾向も示さない場合は第２の異常であると判定する。加速度（振動）が上昇の傾向も下降の傾向も示さず、且つ、駆動力が上昇の傾向を示す場合は第３の異常であると判定する。加速度（振動）が上昇の傾向を示し、且つ、駆動力が上昇の傾向を示す場合は第４の異常であると判定する。
また、演算処理部１３は、加速度（振動）が上昇の傾向を示し、且つ、駆動力が下降の傾向を示す場合は第５の異常であると判定する。加速度（振動）が下降の傾向を示し、且つ、駆動力が上昇の傾向を示す場合は第６の異常であると判定する。加速度（振動）が下降の傾向を示し、且つ、駆動力が上昇の傾向も下降の傾向も示さない場合は第７の異常であると判定する。
よって、加速度（振動）の変化の傾向と駆動力の変化の傾向との組み合わせにより変わる、これらの７種の異常の種別を判定できる。
また、第１の異常は機器におけるグリスの漏れであり、第２の異常は機器における機械部の異常である。第３の異常は機器における鉄粉濃度の異常であり、第４の異常は機器における部品の干渉である。第５の異常は機器におけるグリスの不足であり、第６の異常は回転機構の異常である。第７の異常は回転機構以外又は回転機構に接続された減速機以外の異常である。
よって、機器におけるグリスの漏れ、機器における機械部の異常、機器における鉄粉濃度の異常、機器における部品の干渉、機器におけるグリスの不足、回転機構の異常、回転機構以外又は回転機構に接続された減速機以外の異常を判定できる。
また、演算処理部１３は、判定した異常の種別を出力する計測結果出力部１３３を備えるので、異常の種別を作業員や監視員に知らせることができる。これにより、外乱トルクと加速度の両データを用いた異常検出の状況を作業員や監視員に知らせるという課題を解決できる。
以上、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
異常判定、並びに異常の種別を判定する対象の機器は作業ロボット２に限定されるものでない。例えば、モータの代わりに自動車のエンジン、減速機の代わりにトランスミッションを用いてもよい。また、移動体の回転機構、遊園地の遊具などの移動体、３次元プリンターなどの工作機械、すなわち回転機構とそれを伝達する機構を有する全ての機器も対象にすることができる。また、その他の種類の機器を対象としてもよい。
また、異常種別判定装置１は、コンピュータ５と同様に遠隔地に配置し、必要な信号やデータを通信回線を介して送受信して、機器の異常の種別を判定してもよい。また、複数の機器の異常の種別を１台の異常種別判定装置１が判定してもよい。また、複数の機器は互いに異なる場所に配置されていてもよい。また、モータ制御部１１、センサ制御部１２及び演算処理部１３等の機能ブロックをコンピュータを用いて構成することも可能である。
また、異常種別判定装置１による異常の種別の判定は、故障の予知、予測にも使用できる。例えば、ある種別の異常の発生から故障までの時間が既知である場合は、異常の種別の判定は故障の予知、予測と言うことができる。
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。
１ 異常種別判定装置
２ 作業ロボット（機器）
１１ モータ制御部（駆動力センサ）
１２ センサ制御部
１３ 演算処理部（制御部）
１４ 表示部
１５ 音声出力部
１６ 通信部
１７ 記憶部
２１ モータ（回転機構）
２２ 減速機
２３ センサ（振動センサ）
１３１ 異常判定部
１３２ 異常種別判定部
１３３ 計測結果出力部
１４０ 計測結果
ｄ１、ｄ２ 平均値
ｆ１、ｆ１’、Ｕ’、δ２ 周波数特性
Ｍ１ 加速度信号
Ｍ２ 駆動力信号
ｔ１、ｔ２ 期間

Claims (9)

  1. 機器に設けられた回転機構における駆動力を検出する駆動力センサと、
    前記機器の振動を検出する振動センサと、
    検出された前記駆動力及び前記振動の各々の時間の経過に伴う変化の傾向が、上昇する傾向を示すか、下降する傾向を示すか、上昇する傾向も下降する傾向も示さないかを検出し、前記機器の異常の種別を、検出された前記駆動力の変化の傾向と、検出された前記振動の変化の傾向との組み合わせに基づいて判定する制御部とを備える
    ことを特徴とする異常種別判定装置。
  2. 前記駆動力は外乱による駆動力であることを特徴とする請求項１記載の異常種別判定装置。
  3. 前記振動の変化は、前記振動の大きさの変化であることを特徴とする請求項１または２記載の異常種別判定装置。
  4. 前記機器は、前記回転機構のトルクを高いトルクに変換して荷重の大きなものを動かすための機構を備え、
    前記制御部は、前記機器におけるグリスの漏れ、前記機器における機械部の異常、前記機器における鉄粉濃度の異常、前記機器における部品の干渉、前記機器におけるグリスの不足、前記回転機構の異常のいずれか１つを判定することを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の異常種別判定装置。
  5. 前記制御部は、前記回転機構以外又は前記回転機構に接続された減速機以外の異常を判定することを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の異常種別判定装置。
  6. 前記機器は、前記回転機構のトルクを高いトルクに変換して荷重の大きなものを動かすための機構を備え、
    前記制御部は、
    前記機器におけるグリスの漏れと、
    前記機器における機械部の異常と、
    前記機器における鉄粉濃度の異常と、
    前記機器における部品の干渉と、
    前記機器におけるグリスの不足と、
    前記回転機構の異常と、
    前記回転機構以外又は前記回転機構に接続された減速機以外の異常と
    からなる７種の異常以外の異常を判定することを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の異常種別判定装置。
  7. 前記機器は、前記回転機構のトルクを高いトルクに変換して荷重の大きなものを動かすための機構を備え、
    前記制御部は、
    前記振動が上昇の傾向も下降の傾向も示さず、且つ、前記駆動力が下降の傾向を示す場合は前記機器におけるグリスの漏れであると判定し、
    前記振動が上昇の傾向を示し、且つ、前記駆動力が上昇の傾向も下降の傾向も示さない場合は前記機器における機械部の異常であると判定し、
    前記振動が上昇の傾向も下降の傾向も示さず、且つ、前記駆動力が上昇の傾向を示す場合は前記機器における鉄粉濃度の異常であると判定し、
    前記振動が上昇の傾向を示し、且つ、前記駆動力が上昇の傾向を示す場合は前記機器における部品の干渉であると判定し、
    前記振動が上昇の傾向を示し、且つ、前記駆動力が下降の傾向を示す場合は前記機器におけるグリスの不足であると判定し、
    前記振動が下降の傾向を示し、且つ、前記駆動力が上昇の傾向を示す場合は前記回転機構の異常であると判定し、
    前記振動が下降の傾向を示し、且つ、前記駆動力が上昇の傾向も下降の傾向も示さない場合は前記回転機構以外又は前記回転機構に接続された減速機以外の異常であると判定することを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の異常種別判定装置。
  8. 前記制御部は、判定した前記異常の種別を出力する計測結果出力部を備えることを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の異常種別判定装置。
  9. 回転機構を含む機器の異常の種別を判定する異常種別判定装置の異常種別判定方法であって、
    前記回転機構における駆動力を検出し、
    前記機器の振動を検出し、
    検出された前記駆動力及び前記振動の各々の時間の経過に伴う変化の傾向が、上昇する傾向を示すか、下降する傾向を示すか、上昇する傾向も下降する傾向も示さないかを検出し、前記機器の異常の種別を、検出された前記駆動力の変化の傾向と、検出された前記振動の変化の傾向との組み合わせに基づいて判定することを特徴とする異常種別判定方法。
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