JPWO2019106963A1 - 機械設備制御システム、機械設備制御装置、及び機械設備制御方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施形態の機械設備制御システム全体の外観を斜視で表しており、図2は、その機械設備制御システムの概略的なシステム構成とその作業工程の一例を表している。本実施形態の例に示す機械設備制御システムは、供給された多数の部品を用いて組み立てた完成品を検査し、搬出する作業を行う機械設備を制御するシステムである。図1、図2において、機械設備制御システム1は、組み立てロボット2と、完成品移送ロボット3と、検査ロボット4と、完成品搬出ロボット5と、統合制御装置6とを有している。
図3は、上記機械設備制御システム1の制御機能ブロック構成の一例を表している。なお、この図3では、各ロボットにおいてアクチュエータ制御に関連する制御構成だけを示しており、例えば検査ロボット4における検査装置4aなどの図示を省略している。この図3において、各ロボット2〜5は、上位コントローラ11と、エンドエフェクタ12と、サーボアンプ13と、モータ14とを有している。
上記のような機械設備などのファクトリーオートメーションは、モータ14を駆動軸として駆動制御される機械装置(ロボット等)を複数台備えた機械設備で構成される。このような機械設備は、例えば全体の消費電力や機器寿命、また本実施形態の例のような生産設備であれば製造物の製造速度(タクトタイム)、製造物の品質(歩留まり)などといった運用の際に考慮すべき多様な運用パラメータが存在する。
まず、本実施形態の例における各モータ14の負荷率について説明する。例えばモータ14の定格電流に対してその時点で当該モータ14に給電している瞬時電流値の比率を負荷率としてもよいが、本実施形態の例においては、以下に説明するようにそのモータ14及び対応するサーボアンプ13におけるその時点の動作状態及び環境状態も考慮した動作定格値に対する動作状態値の比率で算出した動作余裕度を負荷率として適用する。
以上説明したように、動作余裕度で算出される負荷率は、対応するサーボアンプ13とモータ14についてその潜在的な機能リソースをどの程度引き出せているかを示す単一の指標値として参照できる。本実施形態における統合制御装置6は、各ロボットの上位コントローラ11を介して全てのモータ14についてそれぞれ検出された負荷率を受信し、表示部22に表示できる。図5は、統合制御装置6の表示部22において負荷率モニタと運用パラメータコントロールパネルをいわゆるGUI(Graphic User Interface)で表示した画面の一例を表している。この図5において、表示画面の左側上方にはモニタウィンドウ51が表示され、その下方には運用コントロールウィンドウ52が表示され、その他右側の領域には負荷率モニタウィンドウ53を表示している。
上述した本実施形態における制御調整、具体的には統合制御装置6が各ロボットの上位コントローラ11に出力する作業指令の調整について以下に説明する。まず、機械設備が運用タスクの遂行状態を維持するための条件としては、各ロボット(機械装置)が備える全てのモータ14及びサーボアンプ13の負荷率が許容負荷状態を維持すること、すなわち上記の動作状態値が動作定格値以下(動作余裕度=負荷率≦100%)を維持することが条件となる。
<7−1:稼働シーケンスの手動調整モードについて>
図6は、上記図5に対応した稼働状況モニタの表示画面の一例を表している。この図6において、右側の領域には稼働状況モニタウィンドウ54が表示されている。図示する例では、稼働状況モニタウィンドウ54に当該画面を表示した時点から直近1分の間における各ロボットの単位での稼働状態の時系列シーケンス、つまり稼働シーケンスが表示されている。この稼働シーケンスの表示では、対応するロボットの各稼働状態(図示する例の「動作中」、「省エネ中」、「アラーム」、「停止中」、及び「切断中」)が塗りつぶしパターン別で区別されて時系列順に配置されている。この図6を見て分かるように、当該機械設備の運用中において各ロボットは常に動作状態にあるわけではなく、実際には各ロボット間での連携作業を同期させる関係から省エネ、停止、又は切断の各稼働状態となる期間が頻繁に設けられている。
例えば垂直多軸ロボットの場合、同じ移動先位置にエンドエフェクタ12を移動させる場合でも、それまでの移動経路やその移動中における各アーム節の配置によって必要とされるモータ14の負荷率や到達時間が変化する場合がある。そのため、同じ移動先位置への移動作業を維持しつつロボットの動作パターンを手動修正することや、各モータ14の負荷率自体を手動修正することは、各モータ14間における負荷率の分担(負荷分担)の調整に有効である。そのためには手動調整部24での設定入力処理により、特に図示しないエディタ画面で動作パターンを手動修正する操作を行えるようにするとよい。このとき手動調整部24は、全てのモータ14の負荷率が許容負荷状態を維持できる範囲で各修正操作量を制限することで、上述した機械設備における運用タスクの遂行条件を満たすことができる。また、運用パラメータの設定内容に特に影響を与える動作パターンを例えば点滅等で注視させるように表示することで、修正が必要な稼働状態期間の箇所を明確に視認させることができる。
統合制御装置6の自動調整部23は、基本的に上述した稼働シーケンスの調整手法、又は作業指令の調整手法における修正を自動的に行えばよい。その調整形態として数理モデルに基づく場合には、全てのモータ14の負荷率が許容負荷状態を維持できる範囲で、設定入力された運用パラメータに応じた稼働状態期間の修正や運転パターンの修正が可能なソフトウェアプログラムをあらかじめ作成すればよい。適用する数理モデルとしては、例えば各ロボットの運動学(順キネマティクス、逆キネマティクス)、システム伝達関数、又はラダープログラム等におけるシーケンスモデルなどがある。
図7は、ニューラルネットワークを用いた深層学習での学習内容により稼働シーケンスの調整を行う自動調整部23Aの概念的なモデル構成例を表している。図示する例の自動調整部23Aでは、設定入力された運用パラメータに対して、各ロボットの稼働状態期間の時系列パターンを出力するよう設計、調整されている。出力される各稼働状態期間の時系列配置パターン(つまり稼働シーケンス)は、機械学習プロセス(深層学習)での学習内容に基づくものであり、全てのモータ14の負荷率が許容負荷状態を維持できる範囲で、入力された運用パラメータを実現できると推定されたものである。すなわち、この自動調整部23Aのニューラルネットワークは、運用パラメータの値と各ロボットの稼働シーケンスとの相関を表す特徴量を学習している。なお、図示する例のように、自動調整部23Aで他の運用パラメータの推定値を出力するよう学習させてもよい。
上記図7に示した稼働シーケンスの調整を行う自動調整部23Aは入出力する情報を概略的に示したものであるが、その具体的な構成としては多様な構成が考えられる。例えば生産設備における稼働シーケンスは、図8に示すように、所定長の制御周期ΔTの間における各稼働状態期間の時系列配置パターンを周期的に繰り返し実行する場合が多い。これに対応して、標準的な制御周期ΔT以内における経過時間を所定の周期内経過時間t(図示する例ではt=0〜1000)で規定し、稼働シーケンスの自動調整部23が計時された各周期内経過時間tに逐次対応して各ロボットの適切な稼働状態を推定し出力すればよい。
また図10は、ニューラルネットワークを用いた深層学習での学習内容により作業指令の運転パターンの調整を行う自動調整部23Bの概念的なモデル構成例を表している。この場合には、設定入力された運用パラメータに対して、対応するロボットにおける各モータ14の運転パターンを出力するよう設計、調整されている。すなわち、この自動調整部23Bのニューラルネットワークは、運用パラメータの値と各モータ14の運転パターンとの相関を表す特徴量を学習している。なお、図示する例のように、自動調整部23で他の運用パラメータの推定値を出力するよう学習させてもよい。
上記図10に示した作業指令の調整を行う自動調整部23Cは入出力する情報を概略的に示したものであるが、その具体的な構成としては多様な構成が考えられる。例えば図11に示すように、垂直多軸ロボット31のエンドエフェクタ12を現在位置Psから目的位置Ptへ移動させる場合であっても、これら2点間の直線経路を移動させることで必要とされる到達時間(タクトタイム)を最短にできるが、それ以外の迂回経路で移動することで消費電力を削減できる場合がある。これに対応して、作業指令の自動調整部23が、その時点の現在位置Psの近傍で運用パラメータの実現に適切と推定される途中経路位置Piを逐次推定して出力すればよい。なお、この図11の説明ではエンドエフェクタ12の移動位置だけを説明しているが、当該垂直多軸ロボット31が多くの駆動軸を備えている場合にはエンドエフェクタ12の姿勢も考慮する必要がある。
以上説明したように、本実施形態の機械設備制御システム1は、全てのモータ14及びサーボアンプ13の負荷率を検出する負荷率検出部35と、当該機械設備制御システム1における所定の運用パラメータの設定入力を受け付ける操作部21と、いずれの負荷率も許容負荷状態を維持しつつ、設定入力された運用パラメータに対応して複数台のロボットを制御する統合制御装置6と、有している。
2 組み立てロボット(機械装置)
3 完成品移送ロボット(機械装置)
4 検査ロボット(機械装置)
5 完成品搬出ロボット(機械装置)
6 統合制御装置(統合制御部)
11 上位コントローラ
12 エンドエフェクタ
13 サーボアンプ(駆動制御部)
14 モータ(駆動軸)
21 操作部(入力部)
22 表示部(負荷率表示部)
23、 自動調整部
23A〜23D
24 手動調整部
35 負荷率検出部
36 内部センサ(状態量検知部)
40 外部センサ(状態量検知部)
Claims (10)
- 駆動軸で駆動制御される機械装置を備える機械設備制御システムであって、
前記駆動軸の負荷率を検出する負荷率検出部と、
前記機械設備制御システムにおける所定の運用パラメータの設定入力を受け付ける入力部と、
前記負荷率の許容負荷状態を維持しつつ、設定入力された前記所定の運用パラメータに対応して前記機械装置を制御する統合制御部と、
を有することを特徴とする機械設備制御システム。 - 前記機械装置は、
前記駆動軸の駆動を制御する駆動軸制御部と、
前記駆動軸及び前記駆動軸制御部の少なくとも一方における状態量を検知する状態量検知部と、
を有し、
前記負荷率検出部は、
検知された前記状態量に基づいて前記駆動軸及び前記駆動軸制御部の少なくとも一方についての動作余裕度を前記負荷率として算出することを特徴とする請求項1記載の機械設備制御システム。 - 前記統合制御部は、
前記駆動軸の負荷率を表示する負荷率表示部と、
前記機械装置の制御の調整の設定入力を受け付ける手動調整部と、
を有することを特徴とする請求項1又は2記載の機械設備制御システム。 - 前記統合制御部は、
設定入力された前記所定の運用パラメータに対応して前記機械装置の制御を調整する自動調整部、
を有することを特徴とする請求項1又は2記載の機械設備制御システム。 - 前記自動調整部は、
設定入力された前記所定の運用パラメータに対応して、前記機械装置の稼働状態の時系列シーケンスを調整することを特徴とする請求項4記載の機械設備制御システム。 - 前記自動調整部は、
設定入力された前記所定の運用パラメータに対応して、前記機械装置内における駆動軸の負荷を調整することを特徴とする請求項4又は5記載の機械設備制御システム。 - 前記自動調整部は、
数理モデルに基づいて前記調整を行うことを特徴とする請求項4乃至6のいずれか1項に記載の機械設備制御システム。 - 前記自動調整部は、
機械学習プロセスでの学習内容に基づいて前記調整を行うことを特徴とする請求項4乃至7のいずれか1項に記載の機械設備制御システム。 - 駆動軸で駆動制御される機械装置を備える機械設備を制御する機械設備制御装置であって、
前記駆動軸から検出された負荷率の許容負荷状態を維持しつつ、前記機械設備に対して設定入力された所定の運用パラメータに対応して前記機械装置を制御することを特徴とする機械設備制御装置。 - 駆動軸で駆動制御される機械装置を備える機械設備を制御する機械設備制御方法であって、
前記駆動軸から検出された負荷率の許容負荷状態を維持しつつ、前記機械設備に対して設定入力された所定の運用パラメータに対応して前記機械装置を制御することを特徴とする機械設備制御方法。
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