CN106020116A - 具有对机器人进行异常诊断的功能的机器人控制装置 - Google Patents

具有对机器人进行异常诊断的功能的机器人控制装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种具有对机器人进行异常诊断的功能的机器人控制装置，机器人控制装置具备：第一时间序列数据取得部，其按时间序列取得用于异常诊断的第一数据，存储为第一时间序列数据；第二时间序列数据取得部，其按时间序列取得用于提取异常诊断所使用的上述第一数据的第二数据，存储为第二时间序列数据；时间确定部，其根据第二时间序列数据，确定用于异常诊断的第一数据的提取时间；数据提取部，其在第一时间序列数据中提取与提取时间对应的第一数据；以及诊断执行部，其根据由数据提取部提取出的第一数据，执行机器人的异常诊断。

Description

具有对机器人进行异常诊断的功能的机器人控制装置
技术领域
本发明涉及一种控制机器人的机器人控制装置。
背景技术
工业机器人在生产线上与很多其它机器人或机械一起使用。因此，如果一台机器人发生故障，则导致生产线整体停止。机器人机构部的部件、例如减速机在更换时大多需要大量的时间。因此，如果由于机器人发生故障生产长时间停止，则有时会导致严重损失。因此，要求一种提前发现机器人的异常而防止生产线停止的方法。
日本特开昭63-123105号公报公开了一种示教再现方式的机器人故障预知诊断方法。根据该关联技术，按基准动作模式使正常状态的机器人进行动作，预先取得此时的基准数据。而且，在使机器人运行预定时间之后，将在按相同基准动作模式使机器人进行动作时取得的数据与基准数据进行比较，从而进行故障的预测或诊断。
日本特开2014-232450号公报公开了一种数据处理装置，其用于比较相对于大致相同的输入条件(位置指令)的机器人的输出(伺服数据)并判定机器人有无经年劣化。根据该关联技术，根据相对于基准动作所对应的模板的类似度，从大量数据中提取用于比较的数据。
然而，在日本特开昭63-123105号公报所记载的关联技术中，需要定期地执行与所意图的生产工序中的动作不同的基准动作，从而效率下降。另外，在机器人周围环境发生变化时，有时无法执行相同基准动作。在日本特开2014-232450号公报所记载的关联技术中，生成模板的准备工序对于使用人来说复杂且费工夫，结果是导致增加成本。
因而，要求一种不需要事先准备且不中断生产工序而能够执行机器人的异常诊断的机器人控制装置。
发明内容
根据本申请的第一发明，提供一种具有机器人的异常诊断功能的机器人控制装置，其具备：第一时间序列数据取得部，其按时间序列取得用于异常诊断的第一数据，存储为第一时间序列数据；第二时间序列数据取得部，其按时间序列取得用于提取异常诊断所使用的上述第一数据的第二数据，存储为第二时间序列数据；时间确定部，其根据上述第二时间序列数据，确定用于异常诊断的上述第一数据的提取时间；数据提取部，其在上述第一时间序列数据中提取与由上述时间确定部确定的上述提取时间对应的上述第一数据；以及诊断执行部，其根据由上述数据提取部提取出的上述第一数据，执行上述机器人的异常诊断。
根据第二发明，在第一发明所涉及的机器人控制装置中，上述第二数据为根据编码器值计算出的速度信息。
根据第三发明，在第一发明所涉及的机器人控制装置中，上述第二数据为通过机器人软件计算出的速度指令。
根据第四发明，在第一发明所涉及的机器人控制装置中，上述第二数据为根据编码器值计算出的加速度信息。
根据第五发明，在第一发明所涉及的机器人控制装置中，上述第二数据为通过机器人软件计算出的加速度指令。
根据第六发明，在第一至第五发明中任一发明所涉及的机器人控制装置中，上述第一数据为通过安装在上述机器人中的扭矩传感器取得到的扭矩。
根据第七发明，在第一至第五发明中任一发明所涉及的机器人控制装置中，上述第一数据为通过机器人软件计算出的扭矩指令。
根据第八发明，在第一至第五发明中任一发明所涉及的机器人控制装置中，上述第一数据为通过机器人软件计算出的干扰扭矩。
根据第九发明，在第一至第三发明和第六至第八发明中的任意发明所涉及的机器人控制装置中，上述时间确定部构成为将上述机器人的速度为固定的时间确定为上述提取时间，上述诊断执行部构成为通过对提取出的上述第一数据进行频率分析，执行机器人的异常诊断。
根据第十发明，在第一至第三发明和第六至第八发明中的任意发明所涉及的机器人控制装置中，上述时间确定部构成为将上述机器人的速度位于预定范围的时间确定为上述提取时间，上述诊断执行部通过对提取出的上述第一数据进行时间频率分析，执行机器人的异常诊断。
根据第十一发明，在第一发明和第四至第八发明中的任意发明所涉及的机器人控制装置中，上述第一数据为在上述机器人中产生的扭矩，上述时间确定部构成为将上述机器人的加速度为预定大小的时间确定为上述提取时间，上述诊断执行部构成为根据上述扭矩，执行上述机器人的异常诊断。
根据第十二发明，在第一至第十一发明中任一发明所涉及的机器人控制装置中，上述第一时间序列数据和上述第二时间序列数据为相同的时间序列数据。
这些和其它本发明的目的、特征以及优点参照附图示出的本发明的例示实施方式所涉及的详细说明会变得更清楚。
附图说明
图1是一个实施方式所涉及的机器人控制装置的功能框图。
图2是表示一个实施方式所涉及的机器人控制装置所执行的处理的流程图。
图3A是表示按第一实施例取得的第二时间序列数据的图表。
图3B是表示按第一实施例取得的第一时间序列数据的图表。
图4A是表示按第二实施例取得的第二时间序列数据的图表。
图4B是表示按第二实施例取得的第一时间序列数据的图表。
图5A是表示按第三实施例取得的第二时间序列数据的图表。
图5B是表示按第三实施例取得的第一时间序列数据的图表。
具体实施方式
以下，参照附图说明本发明的实施方式。图1是一个实施方式所涉及的机器人控制装置10的功能框图。机器人控制装置10用于控制机器人100并执行期望的动作。虽然未详细图示，但是机器人100为具备驱动关节轴的多个电动机102的多关节机器人。
机器人100还具备：编码器104，其检测与电动机102的动作有关的信息、例如角度位置、速度、加速度等；以及扭矩传感器106，其安装在机器人100上，检测作用于机器人100的各关节轴的扭矩。机器人100是构成为例如执行机械加工、工件搬送等工序的工业用机器人。
机器人控制装置10为具有CPU、ROM、RAM、易失性存储器等公知硬件结构的数字计算机。机器人控制装置10具备在与外部设备之间用于发送和接收数据和信号的接口，根据需要例如与输入设备或显示设备、外部存储装置等进行连接。
如图所示，机器人控制装置10具备第一时间序列数据取得部12、第二时间序列数据取得部14、时间确定部16、数据提取部18以及诊断执行部20，具有执行机器人100的异常诊断的功能。
第一时间序列数据取得部12按时间序列取得用于机器人100的异常诊断的第一数据，并作为第一时间序列数据存储到非易失性存储器或外部存储装置中。
第二时间序列数据取得部14按时间序列取得用于提取机器人100的异常诊断所使用的第一数据的第二数据，作为第二时间序列数据存储到非易失性存储器或外部存储装置。
第一数据和第二数据可以由编码器104或扭矩传感器106等传感器进行检测或也可以根据这些传感器的检测值计算而求出。或者，第一数据和第二数据也可以是按机器人100的动作程序等通过机器人软件计算出的、针对机器人100的指令值。机器人软件为控制机器人100的动作的软件。在通过计算求出第一数据和第二数据的情况下，可以随时执行需要的计算而依次存储第一数据和第二数据，也可以存储计算所需要的信息并在任意的定时从后面计算第一数据和第二数据。
时间确定部16根据由第二时间序列数据取得部14取得的第二时间序列数据，确定用于机器人100的异常诊断的第一数据的提取时间。时间确定部16确定第二时间序列数据满足预定条件时的第二数据的取得时间。
数据提取部18在第一时间序列数据中提取与由时间确定部16确定的提取时间对应的第一数据。通过诊断执行部20读出由数据提取部18提取出的提取数据。
诊断执行部20根据由数据提取部18提取出的第一数据，执行机器人100的异常诊断。虽然未图示，但是机器人控制装置10也可以构成为在诊断执行部20判定为机器人100存在异常时，将警报通知给操作人员。例如在机器人控制装置10的显示设备显示警告消息或发出警报声，从而执行警报通知。
图2是表示一个实施方式所涉及的机器人控制装置10所执行的处理的流程图。在步骤S201中，第一时间序列数据取得部12取得用于机器人100的异常诊断的第一时间序列数据。
在步骤S202中，第二时间序列数据取得部14取得为了确定第一数据的提取时间而使用的第二时间序列数据。第一时间序列数据和第二时间序列数据也可以相互同步地取得，但是，本发明并不限定于这种确定的方式。例如也可以在取得第一时间序列数据的采样周期的整数倍的周期取得第二时间序列数据。
在步骤S203中，时间确定部16根据在步骤S202中取得的第二时间序列数据，确定与有利于执行异常诊断的第一数据对应的提取时间。
在步骤S204中，数据提取部18从第一时间序列数据中提取在与步骤S203中所确定的提取时间对应的时间取得到的第一数据。
在步骤S205中，诊断执行部20根据在步骤S204中提取出的提取数据，执行机器人100的异常诊断。根据第一数据的种类决定机器人100的异常诊断的方法。在一个实施方式中，将预定基准数据与提取数据进行比较而进行异常诊断。在其它的实施方式中，将在机器人100正常进行动作时取得到的正常数据与提取数据进行比较而进行异常诊断。步骤S203～S205的处理可以在取得第一时间序列数据和第二时间序列数据时迅速地执行或也可以在任意的定时从后面执行。
图3A和图3B分别示出按第一实施例取得的第二时间序列数据和第一时间序列数据。在本实施例中，第一数据为通过扭矩传感器106取得的扭矩，第二数据为根据编码器104的检测值计算出的速度。
时间确定部16将第二数据、即速度在比预定期间长的期间为固定的从时刻T1到时刻T2期间的时间确定为提取时间ΔT。例如在根据编码器104的检测值求出的速度的微分值在比预定时间长的时间小于预定阈值时，判定为速度固定。此外，速度可以是电动机输出的旋转速度，也可以是轴的旋转速度，或者也可以是设置于电动机与轴之间的旋转要素的转速。
在本实施例的变形例中，时间确定部16除了速度为固定的条件以外，也可以将速度或其绝对值在预定范围内的情况设为提取时间ΔT的确定条件。在该情况下，可以没有范围的上限值或下限值中的任意一方。
数据提取部18提取与提取时间ΔT对应的第一数据。在图3B中用粗线表示与提取时间ΔT对应的提取数据D1。取得第一数据的采样周期与取得第二数据的采样周期不一致，且在各数据的取得时刻不一致时，在从最接近时刻T1的第一数据的取得时刻到最接近时刻T2的第一数据的取得时刻期间所取得的第一数据作为提取数据D1而被提取。
诊断执行部20以提取数据D1为对象而进行频率分析，执行机器人100的异常诊断。使用FFT(高速傅里叶转换)等公知方法执行频率分析。在一个实施方式中，将预定的基准数据与频率分析结果进行比较而执行异常诊断。或者也可以将在机器人100正常进行动作时取得的正常数据与分析结果进行比较而执行异常诊断。
图4A和图4B分别示出按第二实施例取得的第二时间序列数据和第一时间序列数据。在本实施例中，与第一实施例同样，第一数据为扭矩，第二数据为速度。然而，在本实施例中，时间确定部16将第二数据、即速度在速度V1与速度V2之间的范围内的从时刻T1到时刻T2期间的时间作为提取时间ΔT1，并且将从时刻T3到时刻T4期间分别确定为提取时间ΔT2。
如果参照图4B，分别用粗线表示与提取时间ΔT1、ΔT2分别对应的提取数据D1、D2。诊断执行部20以提取数据D1、D2为对象而进行时间频率分析。在一个实施方式中，将预定的基准数据与分析结果进行比较而执行异常诊断。或者也可以将在机器人100正常进行动作时取得的正常数据与分析结果进行比较而执行异常诊断。
在本实施例的变形例中，也可以将速度的绝对值在预定范围内这一情况设为提取时间ΔT的确定条件。在该情况下，可以没有范围的上限值或下限值中的任意一方。
图5A和图5B分别示出按第三实施例取得的第二时间序列数据和第一时间序列数据。在本实施例中，第一数据为通过扭矩传感器106取得的扭矩，第二数据为根据编码器104的检测值计算出的加速度。时间确定部16将在比预定期间长的期间加速度为预定加速度A1的从时刻T1到时刻T2期间的时间确定为提取时间ΔT。根据是否在以加速度A1为基准而决定的误差范围内，判断加速度是否为预定加速度A1。此外，加速度可以是电动机输出的旋转加速度，也可以是轴的旋转加速度，或者也可以是设置在电动机与轴之间的旋转要素的旋转加速度。
在图5B中用粗线表示与提取时间ΔT对应的提取数据D1。诊断执行部20将提取数据D1中的扭矩大小与预定的基准数据进行比较，执行机器人100的异常诊断。或者也可以将提取数据D1与机器人100正常进行动作时所取得的正常数据进行比较而执行异常诊断。
根据本实施方式，在诊断执行部20的异常诊断中所使用的基准数据能够在机器人控制装置10出厂前设定，因此使用人在准备阶段不需要进行机器人100的异常诊断所需要的设定。另外，机器人控制装置10在机器人100执行生产工序需要的动作期间能够执行机器人100的异常诊断，因此不需要为了异常诊断而停止生产线。因而，根据本实施方式，不会使生产效率下降而能够提前发现机器人100的异常。
在变形例中，代替使用扭矩传感器106，也可以将通过机器人软件计算出的干扰扭矩或针对电动机102的扭矩指令用作第一数据。在其它变形例中，代替根据编码器104的检测值取得第二数据，也可以使用通过机器人软件计算出的针对电动机102的速度指令或加速度指令。要留意第一数据和第二数据并不限定于在本说明书中例示类型的数据的情况。例如在一个实施方式中，第一时间序列数据和第二时间序列数据也可以是相同的时间序列数据。
发明的效果
根据本发明所涉及的机器人控制装置，不需要使用人事先准备用于异常诊断的基准数据，并且不中断生产工序而能够执行机器人的异常诊断。由此，能够不下降生产效率而提前发现机器人的异常。
以上，说明了本发明的各种实施方式，但是如果是本领域技术人员，则能够认识到也能够通过其它实施方式实现本发明所意图的作用效果。特别是在不脱离本发明的范围内，能够删除或替换上述实施方式的结构要素，或还能够附加公知的方法。另外，在本说明书中任意地组合明确地或暗示地公开的多个实施方式的特征，也能够实施本发明这一情况对于本领域技术人员来说是显而易见的。

Claims (12)

1.一种机器人控制装置，具有执行机器人的异常诊断的功能，其特征在于，该机器人控制装置具备：
第一时间序列数据取得部，其按时间序列取得用于异常诊断的第一数据，存储为第一时间序列数据；
第二时间序列数据取得部，其按时间序列取得用于提取异常诊断所使用的上述第一数据的第二数据，存储为第二时间序列数据；
时间确定部，其根据上述第二时间序列数据，确定用于异常诊断的上述第一数据的提取时间；
数据提取部，其在上述第一时间序列数据中提取与上述时间确定部所确定的上述提取时间对应的上述第一数据；以及
诊断执行部，其根据由上述数据提取部提取出的上述第一数据，执行上述机器人的异常诊断。
2.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述第二数据为根据编码器值计算出的速度信息。
3.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述第二数据为通过机器人软件计算出的速度指令。
4.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述第二数据为根据编码器值计算出的加速度信息。
5.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述第二数据为通过机器人软件计算出的加速度指令。
6.根据权利要求1～5中的任意一项所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述第一数据为通过安装在上述机器人中的扭矩传感器取得的扭矩。
7.根据权利要求1～5中的任意一项所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述第一数据为通过机器人软件计算出的扭矩指令。
8.根据权利要求1～5中的任意一项所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述第一数据为通过机器人软件计算出的干扰扭矩。
9.根据权利要求1～3、6～8中的任意一项所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述时间确定部构成为将上述机器人的速度为固定的时间确定为上述提取时间，
上述诊断执行部构成为通过对提取出的上述第一数据进行频率分析，执行机器人的异常诊断。
10.根据权利要求1～3、6～8中的任意一项所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述时间确定部构成为将上述机器人的速度位于预定范围的时间确定为上述提取时间，
上述诊断执行部通过对提取出的上述第一数据进行时间频率分析，执行机器人的异常诊断。
11.根据权利要求1、4～8中的任意一项所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述第一数据为在上述机器人中产生的扭矩，
上述时间确定部构成为将上述机器人的加速度为预定大小的时间确定为上述提取时间，
上述诊断执行部构成为根据上述扭矩执行上述机器人的异常诊断。
12.根据权利要求1～11中的任意一项所述的机器人控制装置，其特征在于，
上述第一时间序列数据和上述第二时间序列数据为相同的时间序列数据。
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