JPH0552712A - 生産機械の故障予知装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】生産機械を構成する移動部材の振動パターンを
検出することでその生産機械の予防保全を行なえるよう
にすること。 【構成】ロボットの作業端，つまり自由端に設けた振動
センサーからの波形をA/D 変換器４によってデジタル信
号に変換し、さらにＦＦＴ手段５によってこのデジタル
信号からパワースペクトルを得る。判断手段６は、A/D
変換器４から出力されるデジタルデータ及びＦＦＴ手段
５によって得られたパワースペクトルを記憶回路７に記
憶されている正常時に得られたこのデータ及びスペクト
ルと比較する。この比較において、検出されたものが正
常時のものと大きく違っているときには表示手段９及び
アラーム発生手段１０はその旨を表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、生産機械の故障予知を
する故障予知装置に係るものであり、特に、多軸型の産
業用ロボットに使用して好適な故障予知装置に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】生産工程に産業用ロボットが導入されて
久しいが、構成部品の非常に多いこのロボットにおいて
は、通常は稼動率の向上を図るために各種の予防保全が
行われている。その予防保全の１つに回転軸回りの機械
系の予防保全がある。産業用ロボットにおいては、この
部分の疲労が最も激しいものであり、また、この部分に
一旦故障が生じてしまうとその修理には非常に多くの時
間と費用を要する。このため、従来、図１に示すような
６自由度を有する産業用ロボットにおいてこの予防保全
を行なうに当たり、第１関節から第６関節を構成する関
節部のそれぞれに振動センサー２０〜２４を取り付け、
それぞれの関節部において単独の振動パターンを得るこ
とができるようにしてある。この振動センサーからの信
号はＦＦＴ２５に入力されて高速フーリエ変換の処理が
施され、その処理後の波形はオシロスコープ２６に表示
される。保全員は、このオシロスコープ２６から出力さ
れる波形に基づき、一般回転機械振動診断理論を適用し
て、ベアリングに異常が発生しつつあるとか、軸受のガ
タが大きくなりつつあるなどの判断をする。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、このような
従来の故障診断装置にあっては、一般回転機械振動理論
を適用して故障診断を行なうようになっているから、各
関節部ごとに振動センサを取り付けなければならず、こ
の関節部を１つづつ独立に駆動させて各関節部ごとの振
動パターンを得る必要がある。つまり、この理論は回転
機器の故障診断に有効なものだからである。また、上述
の一般回転機械振動理論に基づく故障診断は、被駆動体
が高速回転する場合に有効なものであるから、通常は高
速回転とはほど遠い動きをするロボットの軸の故障診断
には、ある程度の傾向は認識できるもののその精度は必
ずしも良いとは言えない。従って、実際には、ロボット
の軸のベアリングの劣化状況までを把握することは困難
であり、軸回転に支障が出始めた時点で故障予知の診断
がされるのが常であった。さらに、その故障診断は、過
去の実績の統計処理に基づいて行われるために、過去の
実績としてのデータが少ない生産機械に対しては正確な
診断を行なうことができない。本発明は、このような従
来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、産業用ロ
ボットの自由端に設けた振動センサーによって各関節部
の振動パターンを検出し、この検出された振動パターン
に基づいて生産機械の故障予知をする故障予知装置の提
供を目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明は、生産機械を構成する複数の移動部位から発
生されるそれぞれの移動部位毎の振動パターンを当該移
動部位の自由端で検出する振動検出手段と、当該生産機
械の正常動作時における当該自由端での基準振動パター
ンを記憶している記憶手段と、前記振動検出手段によっ
て随時検出された振動パターンを当該記憶手段に記憶さ
れている基準振動パターンと比較して、前記生産機械の
故障予知を図る故障予知手段とを有することを特徴とす
る

【０００５】

【作用】このように構成した本発明は次のように作用す
る。振動検出手段は生産機械の各移動部位から発生する
振動パターンを移動部位の自由端で随時検出する。例え
ば、産業用ロボットであれば、その振動検出手段はロボ
ットのアーム作業端に取り付けられる。記憶手段は、こ
の生産機械の正常動作時におけるその自由端において検
出された振動パターンを基準振動パターンとして記憶し
ている。この基準振動パターンは、各移動部位を独立し
て移動させた場合に得られた各移動部位毎の振動パター
ンである。故障予知手段は、ある移動部位を移動させた
ときに振動検出手段によって検出された振動パターンを
記憶手段に記憶されているその部位についての基準振動
パターンと比較し、そのパターンの相違が大きければ近
い将来には故障が生じるであろうことを予測する。この
予測によって予防保全を行なうことができ、生産機械の
稼動率の向上と信頼性の向上を図ることができるように
なる。

【０００６】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図２は、故障予知を行なう場合に振動センサー
が取り付けられる生産機械の一例としての産業用ロボッ
トの外観図であり、図３（Ａ），（Ｂ）は、振動センサ
ーが取り付けられるツールアタッチメントの側面図及び
正面図である。本実施例においては、生産機械として図
２のような産業用ロボットを例示して説明する。振動セ
ンサー１は加速度を検出するセンサーであり、図に示す
ようにロボット１２のアームの作業端，つまり手首回転
軸先端に取り付ける。この手首回転軸先端は、ロボット
１２のいずれかのアームが移動すれば移動することにな
る部分であるから自由端と称する。この自由端に振動セ
ンサーを取り付ければそれぞれのアームが独立して移動
した場合に発生される振動波形を捕らえることができる
ことになる。

【０００７】この振動センサー１はロボット１２のアー
ムに直接取り付けられているわけではなく図３に示すよ
うなツールアタッチメント１４を介してその回転軸先端
に取り付けられている。このツールアタッチメント１４
は、ロボット１２の予防保全を行なおうとする場合にロ
ボット１２の手首回転先端に取り付けられている作業用
ツールに代えて取り付けられるものである。振動センサ
ー１はどの様な方向の加速度，つまり振動をも検出でき
るという特性は有しておらず、通常は重力の影響を避け
るためにその検出可能方向が決まっているから、振動が
検出できるように、具体的には、移動方向が振動センサ
ー１の接線方向になるようにロボット１２の各アームを
移動させて振動センサー１の位置を特定する。このよう
にしておけば、他の機械構成部分のガタ現象の悪影響を
極力排除することができるようになる。そして、例えば
手首軸の予防保全を行なう場合には、図２のような位置
に振動センサー１が位置されるように手首を動かし、さ
らにその振動センサー１の位置が保たれるようにして手
首軸のみをゆっくりと水平方向に回転し、その時に振動
センサー１から出力された振動パターンを後述する装置
に出力する。なお、この際の動作は予め教示してあるの
で、その予防保全を行なう場合にはその教示した動作の
プレイバックを指令するのみでよい。また、回転ではな
く往復動させるときには例えば往動中の安定域で振動パ
ターンの測定を行なうというようになっている。この振
動センサー１は図示されてはいないが、図１と同様にＦ
ＦＴ２５に接続されている。

【０００８】図４は、本発明に係る予防診断装置のブロ
ック図である。振動センサー１は、前述のようにツール
アタッチメント１４を介してロボット１２の手首回転軸
端に取り付けられているわけであるが、この振動センサ
ー１からは、ロボット１２を構成する各軸の回転，ある
いは移動動作に伴って振動するその回転軸端の振動の程
度に応じたアナログ信号が出力される。このアナログ信
号は、例えば同図左下波形図の左端に示したような経時
的に変化する信号である。この振動センサー１から出力
されるアナログ波形はアナログ振動計２によって記録さ
れる。トリガー回路３は、振動測定用に教示された往路
の軌跡上の安定域において図示しないロボット１２の制
御装置から出力される信号を検出するものである。この
ように安定域を設けるのは、例えば軸の移動初期におい
ては安定した振動状態とはなっていないので、このよう
な不安定領域での振動パターンは故障予知のデータとし
て参酌しないようにするためである。アナログ振動計２
には、常に振動センサーからのアナログ波形が入力され
ているが、この波形のA/D 変換器４による変換が開始さ
れるのは、トリガー回路３から信号が出力されたとき、
すなわちロボット１２の制御装置から安定域に達したと
の信号が出力された時からである。A/D 変換器４によっ
てデジタル信号に変化された後の波形図は、例えば波形
図の中央に示したような経時的に変化するデジタル信号
となる。ＦＦＴ手段５ではA/D 変換器４から出力される
デジタル信号を高速フィーリエ変換し、パワースペクト
ルを算出するものである。例えば、波形図の中央に示し
たような波形を高速フーリエ変換すると、その右端に示
すようなその波形に含まれる周波数成分のスペクトル分
布の波形，すなわちパワースペクトルが得られる。

【０００９】判断手段６は、A/D 変換器４から出力され
るデジタル信号及びＦＦＴ手段５によって得られたパワ
ースペクトルに基づいて、それらの平均値及びピーク
値、さらには、パソコンインターフェース８を介して記
憶回路７に記憶されている前回の値及び通常時に得られ
たデータである基準値とをそれぞれ比較して、軸受異常
及び歯車異常並びにハーモニック減速機に係わる摩耗劣
化を判定する。記憶回路７にはそれぞれ１軸ごとに移動
した場合に得られたA/D変換後の振動波形と、それぞれ
の軸の移動によって得られた前回の振動波形に関するデ
ータが基準振動パターンとして記憶されている。この基
準振動パターンは、任意の期間毎に検出された正常時の
振動パターンに更新するようにしてもよい。なお、軸受
異常及び歯車異常は、A/D 変換器４から出力されるデジ
タルデジタル信号に基づいて判断され、ハーモニック減
速機に係わる摩耗劣化はＦＦＴ手段６から出力されたパ
ワースペクトルに基づいて判断される。この判断は、判
断手段６に指定スペクトル帯域幅のレベル値の面積やピ
ーク値を比較するコンパレーター機能を備えさせること
で自動的に行われるようになる。表示手段９は例えばＬ
ＣＤ表示器のようなものであり、アラーム発生手段１０
は例えばブザーやランプである。判断手段６において異
常であるとの判断がされたときには、表示手段９にその
旨の表示がされると共に、アラーム発生手段によって聴
覚的又は視覚的なアラーム表示が行われる。なお、今回
測定されたデータは記憶回路７に記憶されているわけで
あるが、このデータはパソコンインターフェース８を介
して外部の記憶装置に蓄積され、また管理される。ま
た、上記のＦＦＴ手段５及び判断手段６はマイクロプロ
セッサーによって構成しても良い。

【００１０】次に、本発明にかかる産業機械の故障予知
装置を使用してロボット手首回転関節機構の軸受異常及
びハーモニック減速機の摩耗時の状況を検出した際のデ
ータを基にして、実際いかにして異常が検知されるかを
説明する。図５（ａ）に示してある波形は、ある軸のみ
を動かしたとき振動センサー１からアナログ振動計２に
出力された正常時の振動波形である。また、同図（ｂ）
に示してある波形は当該振動時の正常波形によって得ら
れたパワースペクトルである。このパワースペクトル
は、500HZ レンジで得られたものであるが、150HZ 近傍
にピークを有する波形となっている。なおこのときの回
転基本周波数は約2HZである。図６（ａ）及び（ｂ）
は、手首回転関節機構の軸受転動体の１つに僅かに傷が
ついている場合に得られた波形及びパワースペクトルで
ある。この図を見れば明らかなように、振動センサー１
によって検出される振動波形の検出レベルは正常時の振
動波形に比較して大きくなっている。また、パワースペ
クトルも正常時に検出されたものよりも同一の周波数に
おいてレベルが高くなっているのがわかる。なお、この
ときの転動体のキズによる周波数は９HZである。このよ
うな波形が判断手段６に入力されると、判断手段６は記
憶回路７に記憶されている図５に示したような波形とこ
の入力した波形とを比較する。具体的には、それぞれの
波形から得られるレベルの平均値及びピーク値がそれぞ
れ比較される。これらの値が正常時に得られる値よりも
大きく外れているかいないかで異常であるか正常である
かの判断がされることになる。図７（ａ）及び（ｂ）
は、手首回転関節機構のハーモニック減速機にロストモ
ーション1.5 分のガタが生じている場合に得られた波形
及びパワースペクトルである。この図を見て判ること
は、振動センサー１によって得られる波形は、正常時に
得られる波形よりも周期が大きくなるということであ
り、また、パワースペクトルの場合には、ピークとなる
周波数が100HZ 近辺にシフトするということである。こ
のピークシフトは、30% 以上であるから、この周波数帯
のピークを検出できるようにしておけば、ロストモーシ
ョンも容易に検出できることになる。実際にこの診断を
行なう場合には、ロボット１２を構成する全ての軸につ
いて行なう。つまり、図１のような６軸のロボットの診
断を行なう場合には、まず第１関節のみを動かしてこの
測定を行ない、次に第２関節のみを動かして、さらに第
３関節のみを、という具合に順次１つの関節のみを動か
して全ての関節について上記の波形を採る。この診断時
のロボットの動作軌跡は教示してあり、もちろん振動セ
ンサー１の姿勢もそれぞれの関節の動きに拘らず任意の
姿勢が保たれる。また、波形が採られるのはそれぞれの
軌跡における安定域であるのは前述の通りである。

【００１１】以上の３つの実例は、同一の部位の正常時
と軸受異常時及び減速機ガタ発生時の検出結果である
が、その差異は、振動波形の平均値，ピーク値及びパワ
ースペクトルのピークシフト等から明瞭に区別すること
ができる。従って、これらのデータを管理することによ
って傾向管理によるロボット診断を行なうことができ、
結果として予防保全を行なうことができることになる。
なお、以上の実施例においては産業用ロボットの各軸の
異常を検出する場合を例示して説明したが、これに限ら
ず、通常用いられている工作機械などにおいても本発明
を適用することができる。さらに、この診断によって得
られたデータは現場においてＩＣカード等に一時的に保
存し、管理部署にあるコンピュータでそのＩＣカードの
データを読み取って自動解析や精密診断を行なうように
しても良い。このようにすれば、狭い現場に診断のため
の装置を持っていく必要がなくなるので非常に楽であ
る。本発明の装置を使用すれば、予防保全による修理後
の復元精度を検証することも容易にできることになり、
常にベストコンディションを保つことができるようにな
る。

【００１２】

【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、生産
機械の各移動部位から発生される振動パターンをその自
由端に設けた振動センサーよって検出し、検出された振
動パターンを正常時のそれと比較するようにしたので、
設備診断の専門家でなくとも予防保全を行なうことがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、従来の産業用ロボットにおいて振動パ
ターンを検出する装置の構成図である。

【図２】図２は、故障予知を行なう場合に振動センサー
が取り付けられる生産機械の一例としての産業用ロボッ
トの外観図である。

【図３】図３（Ａ），（Ｂ）は、振動センサーが取り付
けられるツールアタッチメントの側面図及び正面図であ
る。

【図４】図４は、本発明に係る故障予知装置の信号処理
系の構成ブロック図である。

【図５】図５（ａ）に示してある波形は、正常時の振動
波形であり、また（ｂ）に示してある波形は当該振動時
の正常波形によって得られたパワースペクトルである。

【図６】図６（ａ）及び（ｂ）は、手首回転関節機構の
軸受転動体の１つに僅かに傷がついている場合に得られ
た波形及びパワースペクトルである。

【図７】図７（ａ）及び（ｂ）は、手首回転関節機構の
ハーモニック減速機にロストモーション1.5 分のガタが
生じている場合に得られた波形及びパワースペクトルで
ある。

【符号の説明】

１…振動センサー（振動検出手段） ２…アナログ振動計（振動検出手段） ３…トリガー回路 ４…A/D 変換器（振動検出手段） ５…ＦＦＴ手段（振動検出手段） ６…判断手段（故障予知装置） ７…記憶回路（記憶手段） １２…産業用ロボット（生産機械） １４…ツールアタッチメント ２０〜２４…振動センサー ２５…ＦＦＴ ２６…オシロスコープ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】生産機械を構成する複数の移動部位から発
   生されるそれぞれの移動部位毎の振動パターンを当該移
   動部位の自由端で検出する振動検出手段と、 当該生産機械の正常動作時における当該自由端での基準
   振動パターンを記憶している記憶手段と、 前記振動検出手段によって随時検出された振動パターン
   を当該記憶手段に記憶されている基準振動パターンと比
   較して、前記生産機械の故障予知を図る故障予知手段と
   を有することを特徴とする生産機械の故障予知装置。