JP2005148873A

JP2005148873A - ロボット劣化診断装置

Info

Publication number: JP2005148873A
Application number: JP2003381934A
Authority: JP
Inventors: Hirobumi Hamada; 博文浜田; Kazuto Shirahama; 和人白濱
Original assignee: Nachi Fujikoshi Corp; Daihen Corp
Current assignee: Nachi Fujikoshi Corp; Daihen Corp
Priority date: 2003-11-12
Filing date: 2003-11-12
Publication date: 2005-06-09

Abstract

【課題】過去に再生運転したときと現在再生運転したときとで特性データに違いがあった場合にも、ロボット駆動系の劣化の有無を判断することが可能なロボット劣化診断装置を提供する。
【解決手段】劣化診断に使用する作業プログラムにおける１サイクル再生運転完了のたびに劣化診断に使用するデータとしての特性データ群を記録するロボット制御装置から、特性データ群のデータが更新されるたびに特性データ群を読み込み記憶するデータ蓄積部と、このデータ蓄積部に記憶されている特性データ群を読み込み、これを統計学的手法により解析するデータ解析部と、このデータ解析部における解析結果に基づいてロボットアームの機械的な劣化症状を診断する劣化診断部と、を有することを特徴とするロボット劣化診断装置を提供した。
【選択図】図２

Description

本発明は、駆動源としてのモータによりロボット本体を構成する各関節軸が駆動される多関節型の産業用ロボットに関し、特に、モータや減速機を含むロボット駆動系の劣化診断技術に関するものである。

駆動源としてのモータによりロボット本体を構成する各関節軸が駆動される多関節型の産業用ロボットにおいては、モータの動力が減速機を介して各関節軸に伝達され、これによりロボット本体の先端に取り付けられた溶接ガン等のエンドエフェクタを所望の位置に動作させるようにしている。係る産業用ロボットにおいては、モータや減速機を含むロボット駆動系に対してグリースアップなどのメーカーが定める通常の定期的な保守作業を行うことにより、メーカー保証期間内においては円滑な運転を持続させることができる。

しかし、ロボット本体と周辺装置との予期せぬ干渉トラブルが発生した場合や、定格負荷重量を超えたエンドエフェクタを搭載した過酷な運転状態が継続した場合などにおいては、メーカーが定める通常の定期的な保守作業周期の到来を待たずしてモータや減速機を含むロボット駆動系が劣化し、ロボット駆動系を構成する機械部品に疲労破壊が発生する可能性がある。一旦、ロボット駆動系の機械部品に疲労破壊が発生してしまうと、ロボット本体が動作しなくなってしまうという致命的な状況となるので、疲労破壊が発生した部品やロボット本体そのものの交換作業を行うことを強いられ、ロボットユーザーの生産活動に多大な影響を与えることになる。そこで、係る事態に発展する前にロボット駆動系の劣化症状をいちはやく察知し、致命的なトラブルの発生を未然に防ぐことが必要となる。

従来、ロボット駆動系の劣化症状を検出する技術としては、例えば、速度とトルクをもとに減速機に使用されているベアリングの寿命を求め、これにより減速機の交換時期を割り出して適宜警告メッセージを発する所謂「減速機寿命予測機能」がある。また、特許文献１乃至３では、質点モデルから算出される各関節軸の負荷側の仕事率および各関節軸への動作指令から算出される各関節軸の駆動側の仕事率を求め、これら両仕事率の比または差を判定値と比較することにより、ロボット駆動系の劣化の有無を判断する方法が開示されている。
特開平１０−３９９０８号公報特開平１１−１０４９８８号公報特開平１１−２０２９１４号公報

前述した「減速機寿命予測機能」は、ある時刻のロボットの挙動をもとにその時刻における減速機寿命を算出するようにしているので、その時刻の結果が明らかな異常レベルを超えているか、あるいはそこから得られた減速機の交換時期がまさに到来しない限り、警告メッセージが発せられることはない。ところで、産業用ロボットの実際の動作においては、同じ作業プログラム（同じ動作）を繰り返して再生運転しているので、過去に再生運転したときと現在再生運転したときとで、例えば平均トルクが上昇していたりサイクルタイムが伸びていたりするなど、特性データに違いがあった場合でも、劣化症状の現れと考えることができる。しかし、ある時刻のロボットの挙動をもとにその時刻における減速機寿命を算出するようにしている前述した「減速機寿命予測機能」では、過去に再生運転したときと現在再生運転したときとで特性データに違いがあった場合には、ロボット駆動系の劣化症状を検出することができない。

また、前述した特許文献１乃至３に開示されている方法についても、前述した「減速機寿命予測機能」と同様に、ある時刻における負荷側の仕事率および駆動側の仕事率に基づいているので、前述した「減速機寿命予測機能」と同様に、過去に再生運転したときと現在再生運転したときとで特性データに違いがあった場合には、ロボット駆動系の劣化症状を検出することができない。

本発明は、前述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、過去に再生運転したときと現在再生運転したときとで特性データに違いがあった場合にも、ロボット駆動系の劣化の有無を判断することが可能なロボット劣化診断装置を提供することを目的とする。

前述した目的を達成するために、請求項１に係る発明では、劣化診断に使用する作業プログラムにおける１サイクル再生運転完了のたびに劣化診断に使用するデータとしての特性データ群を記録するロボット制御装置から、前記特性データ群のデータが更新されるたびに特性データ群を読み込み記憶するデータ蓄積部と、このデータ蓄積部に記憶されている特性データ群を読み込み、これを統計学的手法により解析するデータ解析部と、このデータ解析部における解析結果に基づいてロボットアームの機械的な劣化症状を診断する劣化診断部と、を有することを特徴とするロボット劣化診断装置を提供した。

係る構成としたことにより、サイクルタイム、平均トルク、あるいは減速機寿命といった劣化診断に使用する特性データ群を一定期間に渡って蓄積し、これを統計学的手法で解析することにより、ロボット駆動系の寿命あるいはこれを構成する減速機等の部品の交換時期が到来する前に、劣化の兆候を検出することができる。

また、請求項２に係る発明では、請求項１に係る発明において、劣化診断に使用する作業プログラムは、ロボットアームに所定の作業を行わせるべく予めプログラムしておいた継続して再生運転される複数の作業プログラムの中から選択するようにした。係る構成としたことにより、劣化診断に使用する作業プログラムとしては、溶接作業や搬送作業といったロボットアームに所定の作業を行わせるべく予めプログラムしておいた作業プログラムを利用することになるので、劣化診断専用に新たに作業プログラムを用意する必要はない。

さらに、請求項３に係る発明では、請求項１または２に係る発明において、データ解析部において行われる統計学的手法は、予め決められた測定回数分の特性データ群について「Ｘバー−Ｒ管理図」を作成し、この「Ｘバー−Ｒ管理図」に基づいて管理限界線（ＵＣＬとＬＣＬ）を設定し、次回の測定時にはサンプリングされた特性データ群が管理限界線の範囲内にあるか否かでもって解析する手法とした。

本発明によれば、サイクルタイム、平均トルク、あるいは減速機寿命といった劣化診断に使用する特性データ群を一定期間に渡って蓄積し、これを統計学的手法で解析することにより、ロボット駆動系の寿命あるいはこれを構成する減速機等の部品の交換時期が到来する前に、劣化の兆候を検出することにしたので、過去に再生運転したときと現在再生運転したときとで特性データに違いがあった場合にも、ロボット駆動系の劣化の有無を判断することが可能になった。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して説明する。図１は、本実施形態に係るロボット劣化診断装置および複数のロボット制御装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。１は図示しない産業用ロボット本体を制御するためのロボット制御装置であり、生産ラインに設けられたロボット本体の台数に対応して複数個設けられている。なお、この図示しない産業用ロボット本体は、駆動源としてのモータによりロボット本体を構成する各関節軸が駆動される形態を有している。２は本実施形態に係るロボット劣化診断装置であり、生産ラインに１台以上設けられている。このロボット劣化診断装置２の形態としては、例えばパソコン等のロボット制御装置とは独立したコンピュータである。このロボット劣化診断装置２と前述した複数個のロボット制御装置１とは、イーサネット（登録商標）等の通信手段３を介して接続されている。

このようにロボット劣化診断装置２とロボット制御装置１とを別々の装置とすることによって、パソコンが搭載しているハードディスク等の大容量メモリにより劣化診断のための大量データの蓄積やその解析を容易にするばかりでなく、生産ラインに設置された複数台のロボットの劣化診断を１台のロボット劣化診断装置で実現できることになる。そのため、係るロボット劣化診断装置２を例えば生産ライン全体を管理する監視センター等に設置すれば、生産ラインに配置されたすべてのロボットの劣化診断状況を知ることができるものとなる。

図２は、本実施形態に係るロボット劣化診断装置２内の構成を示すブロック図である。この図２に示すように、本実施形態に係るロボット劣化診断装置２は、少なくとも、データ蓄積部４，データ解析部５、劣化診断部６、およびプログラム蓄積部７を具備している。なお、これらデータ蓄積部４，データ解析部５、劣化診断部６、およびプログラム蓄積部７は、ソフトウエアにより構成してもよいし、パソコンの拡張スロットに装備される基板などによるハードウエアにより構成してもよい。

ロボット制御装置１では、劣化診断に使用する作業プログラムを予め選択しておく。この劣化診断に使用する作業プログラムは、劣化診断専用に新たに用意する必要はなく、ロボット本体に所定の作業（例えば溶接作業や搬送作業）を行わせるべく予めプログラムしておいた、継続して再生運転される複数の作業プログラムの中から、そのひとつを選択するようにすればよい。ロボット制御装置１は、ロボットの通常の動作中に、前述の劣化診断に使用する作業プログラムにおける１サイクル再生運転完了のたびに、劣化診断に使用するデータとしての特性データ群をメモリに記録する。ここで、ロボット駆動系の劣化診断に使用される特性データ群とは、サイクルタイム、各関節軸が具備する減速機寿命、モータの平均トルク、最大トルク、平均回転速度、最大回転速度などである。なお、これらの特性データ群を測定し記録する方法については本実施形態の要旨ではないので、ここでの詳細な説明は省略する。

ロボット劣化診断装置２内のデータ蓄積部４では、前述の劣化診断に使用する作業プログラムにおける前述した特性データ群が更新されるたびに、ロボット制御装置１から通信手段３を介して特性データ群を読み込み、これを蓄積（記憶）する。

ロボット劣化診断装置２内のデータ解析部５では、前述したデータ蓄積部４に蓄積されている特性データ群を読み込み、これを統計学的手法によって解析する。この解析方法としては、例えば、まず、予め決められた測定回数をひとつの群として扱い、この測定回数分の特性データ群について「Ｘバー−Ｒ管理図」を作成する。この「Ｘバー−Ｒ管理図」は、従来から知られているように、平均値Ｘバーの管理図によって工程平均を管理し、範囲Ｒの管理図によってばらつきを管理するものである。次いで、この「Ｘバー−Ｒ管理図」に基づいて管理限界線（ＵＣＬとＬＣＬ）を設定する。そして、次回の測定からは、サンプリングされた特性データ群がこの管理限界線の範囲内にあるか否かでもって管理状態を判断する。サンプリングされた特性データ群が管理限界線を逸脱した場合や、逸脱しなくとも予め決められた連続的な上昇または下降の傾向が確認された場合、例えば平均トルクが上昇していたり、サイクルタイムが伸びていたりといった場合は、ロボット駆動系に何らかの機械的劣化の兆候があるものと判断する。

ロボット劣化診断装置２内の劣化診断部６では、前述したデータ解析部５においてロボット駆動系に何らかの機械的劣化の兆候があるものと判断された場合は、すみやかに警告メッセージを表示する旨の指示を出し、登録されている負荷パラメータの確認、手首ガタのチェック、グリース充填状態のチェックといったロボット駆動系の劣化診断作業を作業者に対して促すことになる。

ところで、実際の生産ラインにおいては、ロボットアームの先端に取り付けられる溶接ガン等のエンドエフェクタや周辺装置にも劣化や破損による部品交換等があり、それに伴うロボット定数の変更やティーチング修正がたびたび繰り返される場合がある。このようなエンドエフェクタや周辺装置に劣化や破損による異常の兆候が認められた場合、前述のロボット定数の変更やティーチング修正がその引き金となっていることがないかを調べるために、本実施形態に係るロボット劣化診断装置を適用することも可能である。具体的には、ロボット劣化診断装置２内のプログラム蓄積部７では、ロボット定数や前述した劣化診断用の作業プログラムを定期的に読み込み蓄積することによって、劣化の兆候が発生した原因を調査する手助けを行うことができる。さらに、蓄積された定数ファイル群や作業プログラムファイルのタイムスタンプで更新があったか否かや、その内容まで比較することもできる。係る形態においても、ハードディスク等の大容量のメモリを搭載するパソコンをロボット劣化診断装置２として使用すればよい。

以上、本発明の一実施形態について説明した。なお、前述した実施形態においては、ロボット劣化診断装置２とロボット制御装置１とを別々の装置とするようにしていたが、本発明は係る形態に限定されるものではない。例えば、ロボット制御装置１に搭載されているハードディスク等のメモリやＣＰＵの処理能力に余裕があれば、ロボット制御装置１そのものにおいてロボット劣化診断を行うことも可能である。この場合は生産ライン全体に設置されているロボット本体の劣化診断を一括して管理できるという前述の実施形態における利点はないが、ロボットユーザーはパソコン等のロボット制御装置とは別個のコンピュータやネットワーク回線を新たに設けることなく、簡単に劣化診断を実現できるという利点がある。

また、前述した実施形態においては、データ解析部５にて実施される統計学的手法として「Ｘバー−Ｒ管理図」を用いたが、本発明は係る形態に限定されるものではない。例えば、前述した「Ｘバー−Ｒ管理図」と同様な計量値を対象とした管理図としては「Ｘバー−ｓ管理図」や「Ｘｍｅｄ−Ｒ管理図」などがあるが、本発明はこれらの統計学的手法を用いるようにしてもよい。ここで、「Ｘバー−ｓ管理図」は、平均値Ｘバーの管理図と標準偏差ｓの管理図とを組み合わせたものであり、Ｘバー管理図によって工程平均を管理し、ｓ管理図によってばらつきを管理するものである。前述した「Ｘバー−Ｒ管理図」では、ばらつきの管理に範囲Ｒを用いたが、この「Ｘバー−ｓ管理図」では、ばらつきの範囲に標準偏差 s を用いる。そのため、群の大きさが大きいときには、この「Ｘバー−ｓ管理図」を用いる方が検出力がよい。また、「Ｘｍｅｄ−Ｒ管理図」は、中央値Ｘｍｅｄ（エックスメディアン）の管理図および範囲Ｒの管理図を用いるものである。なお、統計学的手法としては、前述した「Ｘバー−Ｒ管理図」のような計量値を対象とした管理図の他に、「ｐｎ管理図」や「ｐ管理図」などの計数値を対象とした管理図もあるが、本発明はこれらの統計学的手法を用いるようにしてもよい。

本実施形態によれば、サイクルタイム、モータの平均トルク、あるいは減速機寿命といった劣化診断に使用する特性データ群を一定期間に渡って蓄積し、これを統計学的手法で解析することにより、ロボット駆動系の寿命あるいはこれを構成する減速機等の部品の交換時期が到来する前に、劣化の兆候を検出することにしたので、過去に再生運転したときと現在再生運転したときとで特性データに違いがあった場合にも、ロボット駆動系の劣化の有無を判断することが可能になった。

本発明の一実施形態に係るロボット劣化診断装置２および複数のロボット制御装置１を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。本発明の一実施形態に係るロボット劣化診断装置２内の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ロボット制御装置
２ロボット劣化診断装置
３通信手段
４データ蓄積部
５データ解析部
６劣化診断部
７プログラム蓄積部

Claims

劣化診断に使用する作業プログラムにおける１サイクル再生運転完了のたびに劣化診断に使用するデータとしての特性データ群を記録するロボット制御装置から、前記特性データ群のデータが更新されるたびに前記特性データ群を読み込み記憶するデータ蓄積部と、
該データ蓄積部に記憶されている前記特性データ群を読み込み、これを統計学的手法により解析するデータ解析部と、
該データ解析部における解析結果に基づいてロボットアームの機械的な劣化症状を診断する劣化診断部と、
を有することを特徴とするロボット劣化診断装置。
前記劣化診断に使用する作業プログラムは、ロボットアームに所定の作業を行わせるべく予めプログラムしておいた継続して再生運転される複数の作業プログラムの中から選択するようにしたことを特徴とする請求項１に記載のロボット劣化診断装置。
前記データ解析部において行われる前記統計学的手法は、予め決められた測定回数分の前記特性データ群について「Ｘバー−Ｒ管理図」を作成し、該「Ｘバー−Ｒ管理図」に基づいて管理限界線（ＵＣＬとＬＣＬ）を設定し、次回の測定時にはサンプリングされた特性データ群が前記管理限界線の範囲内にあるか否かでもって解析する手法であることを特徴とする請求項１または２に記載のロボット劣化診断装置。