CN116323102A - 波形分析装置及波形分析方法 - Google Patents

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Abstract

防止在今后出现由于机械装置故障而导致的停止和动作中的损坏事故。波形分析装置(200)包括检测物理现象的传感器部(203)、对从传感器部(203)发送的检测信号进行离散傅里叶变换的离散傅里叶变换部(208)、将相对于由离散傅里叶变换部(208)生成的各频率的振幅超过规定的上限值的振幅设为上述规定的上限值的后段加权部(209)、以及将由后段加权部(209)加权后的各频率的振幅相加的累积部(210)。操作控制台(100)在波形分析装置(200)中设置预定的上限值。

Description

波形分析装置及波形分析方法
技术领域
本发明涉及一种分析装置及分析方法，其检测传感器(以下称为物理传感器)的信号波形来诊断机械装置的状态，上述传感器检测在搬送被搬送物的多关节的搬送机器人或沿着引导轨道搬送被搬送物的行进机构等的机械装置的动作时产生的振动、声音、电磁波这样的物理现象。特别是，本发明涉及一种波形分析装置及波形分析方法，其用于分析通过多关节机器人的可动部分所具有的轴承或进给丝杠机构、减速机等的旋转设备或线性导向件等的驱动机构的动作而产生的振动或声音的信号波形。
背景技术
在过去，提案了发现构成机械装置的机械元件的劣化而在今后防止将因故障而导致的停止、动作中的破损事故的方法、装置。例如，在专利文献1中公开了如下的判断机构，其设置对机械装置所发出的声音或振动、或者机械元件的变形的物理现象进行检测的物理传感器，将该物理传感器检测出的值与预先存储的基准值进行比较，在检测出的值为基准值以上的情况下发送劣化信号。另外，公开了具有处理机构的机器人的部件劣化检测装置，该处理机构响应于该判断机构所发送的劣化检测信号，执行警报信号的发送、机械装置的动作停止的所需的处理动作。
另外，在专利文献2中提出了如下的分析装置：在发生了不良情况的机械装置所发出的物理传感器的输出波形中，机械装置的劣化的发生、机械元件彼此的碰撞作为脉冲波形而包含在物理传感器的检测信号中，通过捕获该脉冲波形而发现故障。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：JP特开平2—262993号公报
专利文献2：国际公开WO2018/110337A号公报
发明内容
发明要解决的课题
按照专利文献1的发明，为了检测机械装置的异常，需要事先实测并登记在产生了劣化的情况下产生的实际的各种劣化音。如果是该方法，则存在到事先调查并登记各种劣化音为止需花费相当的时间的问题。
另一方面，在专利文献2中，试图捕捉脉冲波形而不是劣化音。劣化音是通过机械元件振动而产生的波，具有机械元件固有的频率。劣化音根据机械元件的状态而能产生各种频率的劣化音。因此，如果捕捉到不具有特定频率的脉冲波形，则即使不像专利文献1那样预先收集各种劣化音，仍可进行不良情况的检测。
另外，在机械元件的碰撞中，包含暂时碰撞之后分离的“摩擦”。另外，对于所谓机械元件彼此摩擦的情况，考虑本来由润滑油润滑的机械元件的润滑中断的情况、因变形而碰撞的情况等。例如，在轴承滚珠的润滑油中断的部位存在于一部分时，存在该部位摩擦的情况。因反复进行该摩擦所引起的故障会在比较短的时间内发生。
已知理想的脉冲波形仅在无限短的时间产生，且在宽范围的频带中包含恒定的振幅。因此，若在物理传感器的检测信号中包含脉冲波形时进行傅里叶变换，则在全部的频率中信号电平应该均匀地增大。在专利文献2中，对通过实验得到的傅里叶变换的数据进行了评价，结果在比较低的频率下埋没于测定对象自身所具有的频率中，无法明确地观测到由脉冲波形引起的信号电平的增加。因此，在专利文献2的发明中，作业人员通过手动方式设定测定对象所产生的各种振动中机械装置通常产生的情况少的频带，在该特定频带的范围内进行加法运算。其结果是，在机械元件彼此摩擦时一瞬间产生的脉冲波形在已设定的频率范围内也具有频谱，因此通过在该范围内累积，与因在特定频率的范围内产生的固有振动而产生的频率的频谱相比受到强调。
在专利文献2中，将通过傅里叶变换在任何频率下都存在频谱的脉冲波形作为对象来进行故障检测，因此解决了机械装置预先知道各种由异常等引起的劣化音，并在故障检测器侧设定与该劣化音一致的频率这样的专利文献1的问题。但是，由于需要设定测量对象自身通常不发出的频率范围，因此，仍然存在故障检测依赖于检测对象的机械装置的课题。另外，在用于更准确地捕获并分析原本的脉冲波形的分析装置的结构中也需要改良。
本发明是鉴于上述课题提出的，本发明的目的在于提供一种无论机械装置通常产生的振动、劣化音具有怎样的频率，都使其影响降低而高精度地分析仅由脉冲产生的波形的方法，不依赖于机械装置，而在今后防止将因机械装置的故障而导致的停止、动作中的破损事故，并且进行效率良好的维护作业。
用于解决课题的技术方案
为了解决上述问题，本发明的波形分析装置检测在机械装置动作时产生的物理现象，对检测信号进行分析，其特征在于，该波形分析装置包括：
传感器部，该传感器部检测上述物理现象；
离散傅里叶变换部，该离散傅里叶变换部对从上述传感器部发送的检测信号进行离散傅里叶变换；
后段加权部，该后段加权部将相对于由上述离散傅里叶变换部生成的各频率的振幅超过规定的上限值的振幅设为上述规定的上限值；以及
累积部，该累积部累积由上述后段加权部加权后的各频率的振幅。
发明的效果
按照本发明，具有不需要预先知道下述情况的效果，该情况为，相对于何种频率发生具有振幅的固有振动。即，当进行离散傅里叶变换时，脉冲分解为多个频率，因此各自的大小与原来的脉冲的大小相比，与数据数n相应地变小。另一方面，基于机械装置的固有振动的波形具有特定的频率，即使进行离散傅里叶变换，该特定频率的振幅也大致原样地较大地出现。固有振动有可能与故障的有无无关地产生，另外，有时也会因共振而变大，但无论在哪个频率下都限制为上限值，由此固有振动的影响被缩小。
附图说明
图1为表示波形分析装置的图。
图2为说明脉冲的图，图2的A为表示衰减波形的图，图2的B为说明脉冲的傅里叶变换的图，图2的C为表示传感器部的特性与采样频率的关系的图。
图3为表示加权数据的图，图3的A表示加权数据W，图3的B～图3的D表示加权数据FL；
图4为表示操作控制台和波形分析装置的动作的流程图，图4的A为设定初始值的设定流程，图4的B为检测物理现象时的检测流程；
图5为表示作为构成半导体制造系统的装置的EFEM的立体图；
图6为针对风扇轴承而测定振动的例子，图6的A表示正常时，图6的B表示异常时；
图7为表示离散傅里叶变换的结果的图，图7的A为正常时的各频率的振幅，图7的B为异常时的各频率的振幅；
图8为表示以声音为测定对象的离散傅里叶变换的结果的图，图8的A表示未发生接触时的离散傅里叶变换的结果，图8的B表示与管接触时的离散傅里叶变换的结果，图8的C表示与布线接触时的离散傅里叶变换的结果，图8的D表示与金属部接触时的离散傅里叶变换的结果；
图9为表示检测使半导体晶圆接触的情况下的振动的例子的图，图9的A为已使用的加权数据FL，图9的B、图9的C为正常时的结果，图9的D、图9的E为异常时的结果，分别依次表示离散傅里叶变换的结果和振幅累积值。
图10为表示应用于其他EFEM的例子的图。
具体实施方式
理想的脉冲波形、即作为δ函数的脉冲波形作为在零的宽度内具有无限大的能量的脉冲波形而作为数学模型存在，但在物理上不存在。然而，在本说明书中，将机械元件彼此摩擦时产生的非连续的波形称为脉冲。
当机械元件受到冲击时，物理传感器观察到如图2的A所示那样的典型的衰减波形。这样的衰减波形能够解释为，在对机械元件施加冲击的瞬间突然产生非连续的波形，之后由于机械元件的构造而产生某特定的固有振动频率的波形。在本发明中，将这样的物理传感器观测到的检测信号中的最初的部分(非连续地产生的波形)作为脉冲，想要对其进行捕捉。而且，对于之后接着的衰减波形，作为在某特定的频率下振动的部分来进行区别。例如，就专利文献1而言，该振动的部分能够解释为相当于劣化音。
通过物理传感器观察到的脉冲不像理想脉冲那样在零宽度上具有无穷大的能量。然而，由于是非连续地产生的波形，因此在通过傅里叶变换进行频率分析时，应该分析为在宽频率范围内具有频谱。
在本实施例的波形分析装置中，使用数字技术来进行公知的离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)。离散傅里叶变换使用n个连续采样数据，该n个连续采样数据是通过使用AD转换器以一定间隔对由物理传感器检测到的电信号产生的连续波进行采样而获得的。在这里，n设为2的乘方(幂)，因为其有利之处在于能够通过傅里叶变换算法进行高速运算，若将采样频率设为fs，则通过离散傅里叶变换分解为n/2个(Δf、2Δf、····(n/2)Δf)频率和直流成分。另外，Δf＝fs/n。在图2的B中，在以某采样频率fs取得n个数据时，若检测到如图2的B那样的仅在n个中的一个采样数据中出现有意义的数据的脉冲波形，则通过进行离散傅里叶变换，能够针对各频率来计算大致恒定的振幅。
在本实施例的波形分析装置中，进行求出对该振幅进行累积而得到的值的运算。作为“累积”的方法，可以求出图2的B中的斜线所示的部分的面积，也可以将各频率的振幅相加。另外，在将累积部的输出称为“振幅”时，包含相当于振幅的平方值的功率频谱、取其平方根而得到的线性频谱。
另外，不是对第1个至第n个采样数据进行离散傅里叶变换，对接下来的第n+1个至第2n个采样数据进行离散傅里叶变换的情况，而是在本实施例的波形分析装置中，为了高精度地捕获脉冲成分，使用第1个至第n个采样数据之后的第1+k个至第n+k个采样数据来进行离散傅里叶变换。此外，在此k是1至n/16的数值，最优选k＝1。另外，在本实施例的波形分析装置中，n优选设为256以上的2的乘方的数值。这是因为，n＝256时频率可以分解为128个，足以测量脉冲，但如果使n的值过小，则难以测量脉冲。
在图1中，本实施例的波形分析装置200设置在机械装置内，包括对成为测定对象的机械元件的物理现象进行测定的传感器部(物理传感器)203、由门阵列、微处理器构成的运算部201、以及通过无线方式进行数据收发的远程侧通信部202。波形分析装置200与操作控制台100连接。操作控制台100是具有监视器和输入装置的一般的一体型的计算机(所谓笔记本电脑)，还具有能够与远程侧通信部202进行无线通信的主体侧通信部102。
在图中，将运算部201分为功能性的块来表示。运算部201具有控制部204、移位存储部205、前段加权部207、离散傅里叶变换部208、后段加权部209以及累积部210。控制部204针对每个采样周期(1/fs)来对移位存储部205提供定时信号t1，移位存储部205对来自传感器部的信号波形进行采样。移位存储部205具有n级的存储部206，按每个采样周期向下一级依次发送数据。移位存储部205还并行地输出存储在n级存储部206中的采样数据。另外，从位于移位存储部205的中央的存储部206输出采样数据并向控制部204发送。设为位于中央的存储部206是因为存在通过后面说明的前段加权部207进行最重的加权的情况的数据。控制部204具有存储器211，具有比移位存储部205能够保持的采样数据量大的存储区域，能够保持数小时的数据。另外，采样数据覆盖并持续更新。如果有来自操作控制台100的请求，则能够传送所存储的采样数据。
前段加权部207从移位存储部205并行地接收采样数据，对各采样数据进行适当的加权，将各个采样数据并行地传递给离散傅里叶变换部208。
前段加权部207从控制部预先接受加权数据W。加权数据W称为所谓的“窗函数”，具有对各采样数据乘以加权的功能。图3的A表示窗函数的一个例子。窗函数设为在某有限区间以外成为0的函数，是将中央设为凸的山型的加权。对于从1到n的采样数据，增大对中央位置的采样数据的加权，减小两端。通过设置前段加权部，能够避免在传感器部检测到具有非常长的周期的波形时产生的问题。该问题可以解释如下。例如，在设定为采样频率fs＝2KHz、数据数n＝256的情况下，时间窗长度n/fs为128msec。假设在由传感器部检测到具有128msec附近的周期的波形时，一个周期不收敛于128msec的范围而变得不连续。如果存在这样的不连续的采样数据，则检测为脉冲。能够通过前段加权部避免这样的问题。如果没有设想这样的具有长周期的波形，则也可以不设置前段加权部207，而将移位存储部205与离散傅里叶变换部208直接连接。
离散傅里叶变换部208接收定时信号t2，计算n/2个(Δf，2Δf，····(n/2)Δf)频率成分和直流成分并输出。定时信号t2以采样周期(1/fs)的r倍(r为正整数)的周期产生(称为运算周期CL)。即，控制部204指示是以与采样周期(1/fs)相同的周期(r＝1的情况)进行离散傅里叶变换部208的运算，还是以较晚的周期(r＝n/16的情况)进行离散傅里叶变换部208的运算，还是以该期间的某个时刻进行离散傅里叶变换部208的运算。
后段加权部209从离散傅里叶变换部208并行地接收各频率分量以及直流分量的振幅，进行适当的加权，将各振幅发送到累积部210。累积部210将各振幅相加，将其作为振幅累积值而向控制部204发送。振幅累积值在每个运算周期CL向控制部204发送新的值。
后段加权部209从控制部204预先接收加权数据FL。加权数据FL对从离散傅里叶变换部208得到的振幅进行加权。在图3的B、图3的C、图3的D中示出加权的模式。
图3的B为针对规定的高度以上的振幅限制上限值的加权数据。称为“上限权重”。上限值也可以按每个频率来确定，但在本实施例中，最大值作为在各频率中共同的上限值而限制为p0。当进行离散傅里叶变换时，脉冲分解为多个频率，因此各自的大小与原来的脉冲的大小相比，对应数据数n而变小。另一方面，基于机械装置的固有振动的波形具有特定的频率，即使进行离散傅里叶变换，该特定频率的振幅也大致原样地较大地出现。固有振动有可能与障碍的有无无关地产生，另外，有时也会因共振而变大。通过在任何频率下都限制上限值，无需预先知道相对于怎样的频率产生具有振幅的固有振动。
在图3的C中，除了图3的B的“上限权重”以外，还减去对应于频率而变更的加权，在成为负的情况下设为零。将其称为“减法权重”。在该减法权重中，变更从直流分量0到某个频率mΔf的梯度和从频率mΔf到频率(n/2)Δf的梯度。将从直流分量0到mΔf的梯度设为((p2-p1)/m)，将从频率mΔf到频率(n/2)Δf的梯度设为((p3-p2)/(n-m))。另外，在图3的C所示的例子中，p1＝p2，在低频率下使减法值固定。
在图3的D中，从直流成分0到mΔf的梯度与图3的C相同，但在从频率mΔf到频率(n/2)Δf的中途，将减去的权重数据设为零。“减法权重”是减少随着设备的动作而常态地在背景中产生的各频率的振幅的值，依赖于设备。
在图3的C、图3的D中，例如，当某个频率的振幅为px时，如果px大于p0，则该频率的振幅通过“上限权重”而限制为p0，然后，减去由“减法权重”而确定的数值，或者成为零。
“上限权重”也可以不是p0的一定值(斜率0)，也可以具有正负的斜率。另外，“减法权重”也可以不在p2中的一个部位改变斜率，也可以在多个部位改变斜率，但根据发明人的实验可知，“上限权重”以及“减法权重”可以是简单的模式。加权数据FL预先从控制部204被后段加权部209设定。通过设置后段加权部209，能够提高检测脉冲的精度。
传感器部203是检测振动、声音、电磁波这样的物理现象的传感器，对模拟地得到的检测值实施A/D转换并作为数字值输出。已知模拟传感器具有响应频率。通常，将直流时设为100％，响应频率称为下降至约70％(严格来说，
Figure BDA0004143774310000091
)的频率。图2的C作为一个例子示出传感器部的特性。另一方面，为了捕捉脉冲较短的波形，采样频率fs设定为比响应频率高的频率。但是，若设为过高的采样频率，则信号衰减剧烈，因此有可能无法进行正确的运算。因此，采样频率fs可以设为响应频率的2倍左右。
图4为表示操作控制台100和波形分析装置200的动作的流程图，图4的A为设定初始值的设定流程，图4的B为检测物理现象时的检测流程。
在图4的A中，操作者使用操作者控制台100在波形分析装置200中设定初始值。在波形分析装置200中，为了检测振动、声音、电磁波这样的物理现象，包括具有符合其用途的功能的传感器部203。振动是比声音低的频率。在检测振动的传感器部203的情况下，使用数KHz的采样频率，在声音的情况下，使用数10KHz的采样频率。在本实施例中，考虑到成本，各波形分析装置200的运算部201利用具有共通结构的部件。优选运算周期CL和采样周期相同，但对于声音而言，通过离散傅里叶变换进行计算的能力可能无法及时实现。波形分析装置200能够分别设定运算周期CL和采样周期，能够选择比采样周期慢的值作为运算周期CL。
在设定流程中，对各波形分析装置200进行设定。首先，向操作者控制台100输入各波形分析装置200搭载于哪个场所的位置信息。位置信息与各种测定对象例如轴承建立对应。接着，由操作者对特定的波形分析装置200输入采样频率fs、运算等的参数。另外，还输入是否使用加权数据W。另外，为了指定加权数据FL，指定p0、p1、p2、p3时的频率。由此制作由各频率的加权数据构成的加权数据FL。另外，在图3的D的例子中，指定振幅为0的频率。此外，经由操作控制台100设定针对该波形分析装置200中的振幅累积值的阈值。这样输入的各种参数经由主体侧通信部102附加确定该波形分析装置200的信息而向波形分析装置200发送。然后，在操作控制台100中，反复进行该处理并对各波形分析装置200发送参数。在波形分析装置200中，若判断为经由远程侧通信部202接收到的信息是针对自身的参数的设定，则基于接收到的信息所包含的参数，控制部204设定作为自身的阈值而取得的阈值，进而，控制部204在前段加权部207、后段加权部209中设定加权数据W、FL，另外，产生定时信号t1、t2。
接着，在检测流程中，波形分析装置200取得基于定时信号t1、t2而得到的累积部210的振幅累积值，判定振幅累积值是否超过阈值。在超过阈值的情况下，判定为发生故障，对该判定结果附加确定该波形分析装置200的信息并经由远程侧通信部202发送。进而，波形分析装置200针对从移位存储部205向存储器211输出的采样数据，标记故障发生时的前后数分钟的数据，以不覆盖的方式设定。之后对应于操作控制台100的请求而读出存储器211的数据。操作者控制台100在从波形分析装置200接收到故障发生时，在监视器上显示为在搭载有该波形分析装置200的场所发生了异常。
作为个人计算机的操作控制台100能够与波形分析装置200同样地通过存储于自身的软件对如下一系列步骤进行批处理：(1)从存储器211读出从波形分析装置200的移位存储部205向控制部204发送的采样数据，(2)对采样周期偏移1或r后的n个检测信号进行基于加权数据W的加权，(3)使用n个检测信号进行离散傅里叶变换，(4)对得到的振幅进行基于加权数据FL的加权，(5)求出振幅累积值，(6)进行基于阈值的判定。在操作控制台100侧，也能够再现在波形分析装置200中产生的情况，例如，在检测到异常时，能够在监视器上显示得到了怎样的离散傅里叶变换结果来进行分析。
[应用例]
以下，对将波形分析装置应用于具有搬送机器人的半导体制造系统2的例子进行说明。以下，本实施例中的设定如下。此外，不进行关于电磁波的检测。
检测对象：振动
采样周期：500μsec(fs：2KHz)
运算周期CL：500μsec(2KHz)
数据数n：256个(500μsec×256＝128msec)
频率范围(n/2)Δf：1KHz
频率分辨率Δf：7.8125Hz
检测对象：声音
采样周期：25μsec(fs：40KHz)
运算周期CL：150μsec(r＝6)
数据数n：256个(6.4msec)
频率范围(n/2)Δf：20KHz
频率分辨率Δf：156.25Hz
在半导体制造系统2中，在处理部中，在规定的气氛下对半导体晶圆的表面实施各种处理。在处理部的近前存在加载锁定室，进行大气气氛与真空气氛之间的中继。将保存在FOUP(Front-Opening Unified Pod：前开式晶圆盒)中的半导体晶圆向加载锁定室交接的处理由作为图5所示的搬送装置的一个方式的EFEM(Equipment Front End Module：设备前端模块)4进行。
EFEM 4、14在其内部具有：将FOUP载置于其里侧并开闭其盖的装载端口6和将收纳于FOUP的内部的半导体晶圆取出并向加载锁定室插入的搬送机器人3。
图5所示的EFEM 4所具有的搬送机器人3搭载于行进机构7上，行进机构7使搬送机器人3(被搬送物)在水平面内沿直线方向移动。行进机构7由沿水平面内的规定的方向引导搬送机器人3的在图中未示出的一对导轨、相对于该导轨平行地配设的相同的在图中未示出的进给丝杠机构、以及用于旋转驱动该进给丝杠机构的丝杠轴的行进驱动马达8构成。此外，在行进驱动马达8、进给丝杠机构中具有用于使驱动用的轴部件顺畅地旋转的轴承，另外，在导轨中具有用于降低在轨道上滑动移动的滑块的滑动阻力的滚珠保持器。这些轴承、滚珠保持器这样的摩擦降低部件由于长时间的动作，磨损、涂布于内部的润滑脂的劣化加剧，成为动作中产生振动的原因。在行进机构7上，与成为测定对象的这些摩擦降低部件分别接近地搭载有波形分析装置28(作为代表，仅图示了1个)。波形分析装置28的传感器部是检测振动的加速度传感器。
搬送机器人3左右对称地具有一对臂体11、12，臂体11经由轴承可旋转地安装于主体10，成为可在水平面内旋转的结构。在臂体11、12的前端，经由轴承而设置指状部21、22。另外，臂体11具有多关节，可在使指状部21朝向规定的方向的状态下进行伸缩动作，可将支承于指状部21上的半导体晶圆(被搬送物)搬送至规定的位置。臂体12也具有多关节，可在使指状部22朝向规定的方向的状态下进行伸缩动作，能够将支承于指状部22上的半导体晶圆运送至规定的位置。
指状部21、22通过臂体11、12的伸缩动作分别独立地进退移动。而且，在图5中，相对于作为测定对象的指状部21的轴承接近地搭载有波形分析装置29。波形分析装置29也针对搬送机器人3的其他测量对象进行了设置，全部都没有在图中示出。波形分析装置29也与波形分析装置28同样地具有加速度传感器作为传感器部203。
作为搬送机器人3中的测定对象，有交叉滚子轴承、径向轴承等。这些轴承例如在臂体11、12中承受径向载荷、推力载荷、轴的力矩载荷，因长期的使用而劣化或破损。
EFEM 4的内部空间的四周通过由支架18和罩19构成的分隔构件包围，在EFEM 4的顶棚部分搭载有FFU(Fun Filter Unit，风扇过滤单元)23。FFU 23利用过滤器对通过风扇的旋转而导入的空气进行过滤并作为清洁空气向EFEM 4内部供给，利用从该FFU23供给的清洁空气的下降流，将通过搬送机器人3的动作产生的尘埃向EFEM 4的外部排出，EFEM 4内部始终维持为清洁的气氛。与风扇的轴承接近地搭载有波形分析装置30。摄像机37配置于EFEM 4的内部清洁空间中，始终拍摄搬送机器人3、其他机械装置的动作，将该图像作为录像数据记录于硬盘、存储器这样的在图中未示出的记录装置中。
在EFEM 4的内部固定有将通过搬送机器人3的动作产生的声音作为测定对象的波形分析装置38，在搬送机器人3进行动作的期间，会始终检测通过搬送机器人3的动作产生的声音。波形分析装置38所具有的传感器部203是麦克风。除了机械元件彼此的接触以外，还设想搭载于指状部21、22上的半导体晶圆在搬送中与树脂制的管、配线电缆或金属接触。由于声音是不选择设置场所而能够取得的信息，因此将声音作为测定对象的波形分析装置38适合于覆盖较宽范围的用途。如果在由波形分析装置38得到的振幅累积值中检测出异常，则摄像机37将在前后数分钟内记录的图像数据不覆盖而保存于存储装置中。通过形成上述结构，在发生了晶圆的接触、碰撞这样的有可能使品质大幅降低的异常时，作业人员能够立即掌握发生了异常。进而，通过确认所保存的图像数据，还能够掌握发生了何种异常，能够在短时间内消除故障。
[测定结果]
图6为波形分析装置30对风扇的轴承测定振动的例子。图6的A表示正常时，图6的B表示异常时。异常是以稍微产生摩擦的方式实验性地设定的。在图中，横轴是时间。波形h1、h3表示来自传感器部的测定信号(原始波形)。另外，波形h2、h4是从累积部得到的振幅累积值。此外，对波形分析装置30的设定是针对之前示出的振动的采样周期、数据数，使用窗函数作为在前段加权部207中设定的加权数据W。此外，在后段加权部209中不设定加权数据FL，累积部将由离散傅里叶变换部计算出的各频率直接相加。
当观察图6的B的波形h3时，可以看出相对于图6的A的波形h1，频率整体紊乱的情形。在该状态下，无法判别是产生固有振动而紊乱，还是产生脉冲。另一方面，当观察图6的B的波形h4时，发现振幅累积值相对于图6的A的波形h2整体上增加的倾向，可知产生了脉冲、即非连续的振动。图中示出了固定的阈值Th1。若观察图6的B，则超过阈值Th1近10秒。能够类推为轴承滑动而产生不连续的振动。若在进行了这样的滑动的状态下长时间放置，则轴承磨损从而导致故障。
图7表示通过操作控制台的软件批量求出的离散傅里叶变换的结果。图7的A为正常时的各频率分量下的振幅的曲线h5，图7的B为异常时的各频率下的振幅的曲线h6。在异常时，无论在哪个频率成分中都能够观察到振幅增加的情形。
图8表示对来自以声音为测定对象的波形分析装置38的检测信号进行离散傅里叶变换的结果。通过实验使半导体晶圆与半导体制造系统2的部件接触来检测声音。图8的离散傅里叶变换的结果是通过操作控制台的软件而对使管、布线、金属部试验性地与半导体晶圆接触并由波形分析装置38取得的检测信号进行批处理而求出的。作为加权数据W，使用窗函数，不设定加权数据FL。另外，为了检测声音，将麦克风用于波形分析装置38的传感器部。
图8的A为未发生接触时的离散傅里叶变换的结果，图8的B为与管接触时的离散傅里叶变换的结果，图8的C为与布线接触时的离散傅里叶变换的结果，图8的D为与金属部接触时的离散傅里叶变换的结果。各结果均同样地在接触时遍及全频率在较宽的范围内检测出较大的振幅，表示产生了不连续的振动。因此，即便为树脂制部件的管、配线电缆等柔软的部件，也与金属部同样地，振幅累积值中出现与非接触时明确的差异，可通过阈值设定来检测异常。
图9为对使半导体晶圆与FOUP接触的情况下的振动(不是声音)进行检测的例子。该例子也是通过操作控制台的软件进行批处理而求出的。使用窗函数作为加权数据W，使用图9的A所示的加权数据FL作为加权数据FL。
图9的B、图9的C表示作为正常时的离散傅里叶变换的结果而得到的各频率成分中的振幅的曲线h7和振幅累积值h8。图9的D、图9的E表示作为异常时的离散傅里叶变换的结果而得到的各频率成分中的振幅的曲线h9和振幅累积值h10。在图9的B和图9的D中，重叠显示了利用加权数据FL进行加权的范围。若对图9的C和图9的E进行比较，则在振幅累积值中出现与非接触时明确的差异，通过设定阈值Th2(图9的E)，能够检测异常。此外，在图9的D中，出现了具有超过了在加权数据FL中进行加权的范围的振幅的频率。由于一些峰是图9的B中未观察到的峰(例如，图9的D中的pk)，因此可以推测，由于机械元件的共振，振幅增加。这样的峰值与在宽范围内均匀地产生振幅的脉冲不同。通过加权数据FL，能够缩小由具有大的振幅的特定的频率带来的影响。
在上述实施例中，波形分析装置和操作控制台通过无线方式进行了通讯，但也可以通过有线方式进行通讯。另外，如果运算部201的处理能力高，则也可以在一个波形分析装置中，通过一个运算部201实时地与检测如振动和声音、声音和电磁波等那样多个物理现象的传感器相对应。在该情况下，例如，也可以采用针对每个传感器部设置移位存储部、前段加权部、后段加权部，共用控制部和离散傅里叶变换部等的结构。
在上述中，作为搭载实施例的波形分析装置的搬送装置的例子，示出了EFEM 4。EFEM 4是将搬送机器人3搭载于行进机构7上并使其在水平面内沿直线方向移动而成的，但也可以搭载于其他结构的搬送装置。在图10中，作为其他搬送装置的例子，示出EFEM 14。处理部5在规定的气氛下对半导体晶圆的表面实施各种处理。在处理部的近前存在加载锁定室9，进行大气气氛与真空气氛之间的中继。EFEM 14与EFEM 4同样地进行将收纳于FOUP 20的半导体晶圆向加载锁定室9交接的处理。EFEM 14所具有的搬送机器人13在其基台24固定于EFEM 14的地面的支架18这一点上与EFEM 4不同。搬送机器人13至少具有基端相对于基台24旋转自如地构成的第1臂15、基端旋转自如地设置于第1臂15的前端的第2臂16、以及各自的基端旋转自如地设置于第2臂16的前端的上下指状部17a、17b。第1臂15、第2臂16、上下指状部17a、17b具有分别单独地进行旋转动作的在图中未示出的驱动马达和减速器，通过这些第1臂15、第2臂16和上下指状部17a、17b进行同步插补动作，搬送机器人13即使没有行走机构7，也能够将由上下指状部17a、17b支承的半导体晶圆输送至规定的位置。
在图10中，与作为测定对象的指状部17a、17b的轴承接近地搭载有波形分析装置29。波形分析装置29也针对搬送机器人13的其他测定对象进行了设置，全部都没有在图中示出。另外，在EFEM 14的顶棚部分上搭载有FFU 23，利用从该FFU 23供给的清洁空气的下降流，将因搬送机器人13的动作而产生的尘埃向EFEM 14的外部排出，EFEM 14内部始终维持为清洁的气氛。与风扇的轴承接近地搭载有波形分析装置30。摄像机37配置于EFEM 14的内部清洁空间中，始终拍摄搬送机器人13、其他机械装置的动作，将该图像作为录像数据记录于硬盘、存储器这样的在图中未示出的记录装置中。
在EFEM 14的内部固定有波形分析装置38，该波形分析装置38将检测由搬送机器人13的动作而发生的声音以得到的声音作为测定对象，在搬送机器人13动作的期间，始终检测由搬送机器人3的动作而产生的声音。波形分析装置38所具有的传感器部203是麦克风。进而，如果在由波形分析装置38得到的振幅累积值中检测出异常，则摄像机37将在前后数分钟内记录的图像数据不覆盖而保存于存储装置中。通过形成上述结构，在发生了晶圆的接触、碰撞的有可能使品质大幅降低的异常时，操作者能够立即掌握发生了异常。进而，通过确认所保存的图像数据，还能够掌握发生了何种异常，能够在短时间内消除故障。
标号的说明：
标号2表示半导体制造系统；
标号3、13表示搬送机器人；
标号4、14表示EFEM；
标号5表示处理部；
标号6表示装载端口；
标号7表示行进机构；
标号8表示行进驱动马达；
标号9表示加载锁定室；
标号10表示主体；
标号11、12表示臂体；
标号15表示第1臂；
标号16表示第2臂；
标号17a、17b表示上下指状部；
标号18表示支架；
标号19表示罩；
标号20表示FOUP；
标号21、22表示指状部；
标号23表示FFU；
标号24表示基台；
标号28、29、30、38、200表示波形分析装置；
标号37表示摄像机；
标号100表示操作控制台；
标号102表示主体侧通信部；
标号201表示运算部；
标号202表示远程侧通信部；
标号203表示传感器部；
标号204表示控制部；
标号205表示移位存储部；
标号206表示存储部；
标号207表示前段加权部；
标号208表示离散傅里叶变换部；
标号209表示后段加权部；
标号210表示累积部；
标号211表示存储器。

Claims (11)

1.一种波形分析装置，该波形分析装置检测在机械装置动作时产生的物理现象，对检测信号进行分析，其特征在于，该波形分析装置包括：
传感器部，该传感器部检测上述物理现象；
离散傅里叶变换部，该离散傅里叶变换部对从上述传感器部发送的检测信号进行离散傅里叶变换；
后段加权部，该后段加权部将相对于由上述离散傅里叶变换部生成的各频率的振幅超过规定的上限值的振幅设为上述规定的上限值；以及
累积部，该累积部累积由上述后段加权部加权后的各频率的振幅。
2.根据权利要求1所述的波形分析装置，其特征在于：
上述离散傅里叶变换部将从上述传感器部以规定的采样周期取得的n个连续的检测信号各错开r而进行离散傅里叶变换；
在这里，r表示1至n/16的整数，n表示256以上的2的乘方。
3.根据权利要求1所述的波形分析装置，其特征在于：
上述波形分析装置具有前段加权部，该前段加权部对上述n个检测信号进行基于窗函数的加权。
4.根据权利要求1所述的波形分析装置，其特征在于：
上述后段加权部对由上述离散傅里叶变换部生成的各频率的振幅减去根据频率而变更的加权，在成为负的情况下进行设为零的加权。
5.根据权利要求1所述的波形分析装置，其特征在于：
当由上述累积部相加的相加值超过规定的阈值时，检测出异常发生。
6.根据权利要求1所述的波形分析装置，其特征在于：
上述规定的上限值由操作控制台来设定。
7.一种搬送机器人，该搬送机器人包括臂体、经由轴承而设置于上述臂体的前端上并搭载被搬送物的指状部、以及运算由上述指状部产生的物理现象的检测信号的波形分析装置；
上述波形分析装置包括：
传感器部，该传感器部检测上述物理现象；
离散傅里叶变换部，该离散傅里叶变换部对从上述传感器部发送的检测信号进行离散傅里叶变换；
后段加权部，该后段加权部将相对于由上述离散傅里叶变换部生成的各频率的振幅超过规定的上限值的振幅设为上述规定的上限值；以及
累积部，该累积部累积由上述后段加权部加权后的各频率的振幅。
8.一种行走机构，该行走机构包括：导轨、沿着上述导轨搬送被搬送物的行驶驱动马达、以及运算由上述导轨产生的物理现象的检测信号的波形分析装置；
上述波形分析装置包括：
传感器部，该传感器部检测所述物理现象；
离散傅里叶变换部，该离散傅里叶变换部对从上述传感器部发送的检测信号进行离散傅里叶变换；
后段加权部，该后段加权部将相对于由上述离散傅里叶变换部生成的各频率的振幅超过规定的上限值的振幅设为上述规定的上限值；以及
累积部，该累积部累积由上述后段加权部加权后的各频率的振幅。
9.一种搬送装置，其特征在于：该搬送装置包括权利要求7所述的搬送机器人。
10.一种搬送装置，该搬送装置包括权利要求7所述的搬送机器人和权利要求8所述的行走机构，其特征在于：上述行走机构沿着上述导轨搬送上述搬送机器人。
11.一种波形分析方法，该波形分析方法通过物理传感器来检测在机械装置动作时产生的物理现象，对检测到的信号的波形进行分析，其特征在于：
该波形分析方法包括：
对上述物理传感器的检测信号进行离散傅里叶变换的步骤；
针对通过上述离散傅里叶变换而生成的各频率的振幅，进行将超过规定的上限值的振幅设为上述规定的上限值的加权的步骤；
将上述加权后的各频率的振幅相加的步骤。
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