JP2015034776A - Frequency analytical method, and diagnostic method of rotary apparatus using frequency analytical method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、例えば、多関節ロボットに設けられた減速機などに代表される回転機器に発生する振動を解析するための周波数分析方法、及びこの周波数分析方法を用いた回転機器の診断方法に関する。 The present invention relates to a frequency analysis method for analyzing vibrations generated in a rotating device typified by, for example, a speed reducer provided in an articulated robot, and a diagnostic method for a rotating device using the frequency analysis method.
近年、多関節ロボットを用いた溶接作業が幅広く採用されるようになっている。このような多関節ロボットは、各軸に電動モータと減速機を有している。
多関節ロボットに用いられる減速機としては、例えばハーモニックドライブ（登録商標）といわれる歯車機構が採用されており、このハーモニックドライブ（登録商標）が出力回転に微小な振動（脈動）を含むことは、周知となっている。
In recent years, welding work using an articulated robot has been widely adopted. Such an articulated robot has an electric motor and a speed reducer on each axis.
As a speed reducer used for an articulated robot, for example, a gear mechanism called a harmonic drive (registered trademark) is adopted, and this harmonic drive (registered trademark) includes minute vibration (pulsation) in output rotation. It is well known.
このような減速機の微小な振動を解析することは、当該減速機の劣化や故障を知る上で重要である。例えば、故障時において、減速機の出力側乃至は入力側に現れる微小な振動のうち、特定の周波数成分の振幅が大きくなるなどの情報が予め得られていれば、減速機の微小な振動を解析することで、減速機の故障診断を行うことが可能となる。
減速機に発生する振動などを解析する技術は、既に開発されており、例えば、特許文献１、２に開示されたものがある。
Analyzing such minute vibrations of the speed reducer is important for knowing the deterioration and failure of the speed reducer. For example, if information such as the amplitude of a specific frequency component is obtained in advance among minute vibrations appearing on the output side or input side of the speed reducer at the time of a failure, the minute vibration of the speed reducer is reduced. By analyzing, it becomes possible to perform a failure diagnosis of the speed reducer.
Techniques for analyzing vibrations generated in the speed reducer have already been developed. For example, there are those disclosed in Patent Documents 1 and 2.
特許文献１は、入力した信号を、高速フーリエ変換してスペクトルデータを演算するＦＦＴ演算部と、特定のスペクトルを選択するスペクトル選択部と、前記スペクトル選択部で選択した前記特定のスペクトルを、前記ＦＦＴ演算部により演算された前記スペクトルデータから逐次探索するスペクトル探索部と、前記スペクトル探索部で探索される前記スペクトルの探索範囲を、前記特定のスペクトルの周波数に基づいて演算する探索範囲演算部とを備え、前記探索範囲演算部は、前記特定のスペクトルの周波数が変動したときに、前記探索範囲を、前記特定のスペクトルの変動した周波数に基づいて演算し、変動した前記特定のスペクトルに追従させる信号処理装置を開示する。この信号処理装置は、回転機器において、回転機器の状態量から回転速度に依存した周波数のスペクトルをＦＦＴにて抽出する際に、回転速度が変わることで変動する周波数のスペクトルを正しく追従するために、スペクトルの探索周波数範囲を回転速度に応じて変更するものとなっている。 Patent Document 1 discloses an FFT calculation unit that calculates spectrum data by performing fast Fourier transform on an input signal, a spectrum selection unit that selects a specific spectrum, and the specific spectrum selected by the spectrum selection unit. A spectrum search unit that sequentially searches from the spectrum data calculated by the FFT calculation unit, and a search range calculation unit that calculates the search range of the spectrum searched by the spectrum search unit based on the frequency of the specific spectrum; When the frequency of the specific spectrum fluctuates, the search range calculation unit calculates the search range based on the fluctuating frequency of the specific spectrum and follows the fluctuated specific spectrum. A signal processing apparatus is disclosed. In order to correctly follow the spectrum of the frequency that fluctuates due to the change in the rotation speed, the signal processing apparatus uses the FFT to extract the spectrum of the frequency depending on the rotation speed from the state quantity of the rotation apparatus. The spectrum search frequency range is changed according to the rotation speed.
特許文献２は、回転軸回りの振動を検出する振動センサと、前記回転軸の回転角をサンプリング信号に変換するサンプリング信号発生手段と、前記振動センサの信号をサンプリング信号発生手段のサンプリング信号毎にサンプリングして回転軸回転角度空間の信号に変換する変換手段とを備え、前記変換手段の出力する回転軸回転角度空間の信号に基づいて、回転機器の異常を診断する回転機器の異常診断装置を開示する。 Patent Document 2 discloses a vibration sensor that detects vibration around a rotation axis, sampling signal generation means that converts a rotation angle of the rotation axis into a sampling signal, and a signal from the vibration sensor for each sampling signal of the sampling signal generation means. A rotating device abnormality diagnosing device for diagnosing an abnormality of the rotating device based on a signal of the rotating shaft rotation angle space output by the converting unit; Disclose.
しかしながら、特許文献１に開示された信号処理装置では、ＦＦＴによるスペクトル抽出の技術を用いているため、回転速度が一定でない動作時（加減速時）の信号から周波数成分の抽出を行った場合には、得られた周波数成分は回転速度に依存するものとなってしまい、正確な周波数成分の抽出が行えないといった不都合が発生する。
従って、特許文献１の信号処理装置は、多関節ロボット等の操業中のデータから正確な周波数成分を抽出することが困難である。
However, since the signal processing apparatus disclosed in Patent Document 1 uses the spectrum extraction technique by FFT, when the frequency component is extracted from the signal during operation (acceleration / deceleration) where the rotation speed is not constant. In this case, the obtained frequency component depends on the rotational speed, and there is a disadvantage that accurate frequency component cannot be extracted.
Therefore, it is difficult for the signal processing apparatus of Patent Document 1 to extract an accurate frequency component from data during operation of an articulated robot or the like.
一方で、特許文献２の異常診断装置は、振動センサの信号のサンプリングタイミングを回転速度（位置）に応じて指定することで、センサ信号を回転位置空間の信号に変換し、その信号に基づいて異常診断を行うことで、回転速度が変化している場合でも、適切に異常検出を行うことができるものとなっている。とはいえ、特許文献２には、抽出の仕方に関しての具体的な記載はなく、実際の周波数分析に用いることが困難であると思えると共に、操業中の多関節ロボット等において、振動センサの信号のサンプリングタイミングを変更することが現実的でないことは周知である。 On the other hand, the abnormality diagnosis device of Patent Document 2 specifies the sampling timing of the vibration sensor signal according to the rotational speed (position), thereby converting the sensor signal into a rotational position space signal, and based on the signal. By performing the abnormality diagnosis, it is possible to appropriately detect the abnormality even when the rotation speed is changing. Nonetheless, Patent Document 2 does not have a specific description regarding the extraction method, and seems to be difficult to use for actual frequency analysis. It is well known that changing the sampling timing is not practical.
また、特許文献２は、振動センサから得られる信号の解析に限定した技術を開示しており、その他の信号（例えば、回転機器のトルク信号など）を基に周波数分析を行う技術の記載はない。例えば、トルク信号から、異常に起因した回転速度に依存している信号成分を抽出したい場合には、信号のサンプリングタイミングを変えるなどの手法のみでは対応できない。なぜならば、トルク信号には異常に関する信号成分以外に、加減速等の動作するために必要なトルクが支配的に含まれているためである。それ故、トルク信号から異常に関する特徴量を抽出するためには、動作のためのトルク成分を除去する必要がある。 Patent Document 2 discloses a technique limited to analysis of a signal obtained from a vibration sensor, and there is no description of a technique for performing frequency analysis based on other signals (for example, a torque signal of a rotating device). . For example, when it is desired to extract a signal component that depends on the rotational speed caused by the abnormality from the torque signal, it cannot be handled only by a method such as changing the sampling timing of the signal. This is because the torque signal contains predominantly torque necessary for operations such as acceleration / deceleration in addition to signal components related to abnormality. Therefore, in order to extract a feature amount related to abnormality from the torque signal, it is necessary to remove a torque component for operation.
本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、多関節ロボットに備えられた減速機のような回転機器の回転に関する情報量（速度、振動、トルク）から、回転速度に依存せずに、正確な周波数スペクトルを抽出する方法、及びこの周波数分析方法を用いた回転機器の診断方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and depends on the rotational speed from the amount of information (speed, vibration, torque) related to the rotation of a rotating device such as a speed reducer provided in an articulated robot. An object of the present invention is to provide a method for extracting an accurate frequency spectrum and a diagnostic method for a rotating device using the frequency analysis method.
上記課題を解決するため、本発明に係るは、以下の技術的手段を講じている。
即ち、本発明に係る周波数分析方法は、回転機器の入力軸又は出力軸から得られる回転に関する情報量を取得し、取得した回転に関する情報量を、回転機器の入力軸又は出力軸の回転位置を変数とする基底関数でフィッティングし、前記フィッティングの結果を基にすることで、前記回転機器の回転速度の影響を受けることなく、前記回転機器の入力軸又は出力軸の回転に関する周波数成分を抽出することを特徴とする。
In order to solve the above problems, the present invention has the following technical means.
That is, in the frequency analysis method according to the present invention, the information amount related to rotation obtained from the input shaft or output shaft of the rotating device is acquired, and the acquired information amount related to rotation is determined as the rotational position of the input shaft or output shaft of the rotating device. By fitting with a basis function as a variable and based on the result of the fitting, a frequency component related to the rotation of the input shaft or output shaft of the rotating device is extracted without being affected by the rotational speed of the rotating device. It is characterized by that.
好ましくは、前記基底関数へのフィッティングを行うに際しては、逐次計算の手法を用いるとよい。
好ましくは、前記回転に関する情報量として、回転速度値を用いるとよい。
好ましくは、前記回転に関する情報量として、振動計測値を用いるとよい。
好ましくは、前記回転に関する情報量として、回転トルク値を用いるとよい。
Preferably, when performing fitting to the basis function, a sequential calculation method may be used.
Preferably, a rotation speed value is used as the information amount related to the rotation.
Preferably, a vibration measurement value is used as the information amount related to the rotation.
Preferably, a rotational torque value is used as the information amount related to the rotation.
好ましくは、回転機器を表現する動力学モデルから得られた回転トルク値と、実測で得られた回転トルク値との差を求め、求めたトルク差を前記回転に関する情報量とするとよい。
また、本発明に係る回転機器の診断方法は、上記した周波数分析方法を用いることで、回転機器の入力軸又は出力軸から得られる回転に関する情報量の周波数成分を抽出し、得られた周波数成分に基づいて、前記回転機器の故障状態及び／又は劣化状態を推定することを特徴とする。
Preferably, a difference between a rotational torque value obtained from a dynamic model representing a rotating device and a rotational torque value obtained by actual measurement is obtained, and the obtained torque difference is used as an information amount related to the rotation.
The diagnostic method for a rotating device according to the present invention uses the frequency analysis method described above to extract the frequency component of the information amount related to rotation obtained from the input shaft or the output shaft of the rotating device, and the obtained frequency component Based on the above, the failure state and / or deterioration state of the rotating device is estimated.
本発明に係る周波数分析方法及びこの周波数分析方法を用いた回転機器の診断方法を用いることで、多関節ロボットに備えられた減速機のような回転機器の回転に関する情報量（速度、振動、トルク）から、回転速度に依存せずに、精確な周波数スペクトルを抽出できる。加えて、抽出された情報を基に回転機器の診断方法を行うことができる。 By using the frequency analysis method according to the present invention and the diagnostic method of a rotating device using the frequency analyzing method, the amount of information (speed, vibration, torque) related to the rotation of the rotating device such as a speed reducer provided in the articulated robot. ), An accurate frequency spectrum can be extracted without depending on the rotation speed. In addition, a diagnostic method for a rotating device can be performed based on the extracted information.
以下、本発明の実施の形態に係る周波数分析方法、及びこの周波数分析方法を用いた回転機器の診断方法を、図面に基づき詳しく説明する。
なお、以下の説明では、周波数分析を行う対象である回転機器として、多関節ロボットに設けられた減速機を例示する。その上で、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
［第１実施形態］
まず、本実施の形態に係る多関節ロボットの概要について説明する。例えば、多関節ロボットは、垂直多関節型であって６関節を備え、先端軸に溶接トーチが設けられ、溶接トーチから送りだされる溶接ワイヤによりアーク溶接が行われる。この多関節ロボットは、溶接開始点と溶接終了点とを結ぶ溶接線方向に移動しつつ、溶接ワイヤを予め定められた振幅および周波数で傾動する動作（ウィービング動作）を行うように教示されている。
Hereinafter, a frequency analysis method according to an embodiment of the present invention and a diagnostic method for a rotating device using the frequency analysis method will be described in detail with reference to the drawings.
In the following description, a speed reducer provided in an articulated robot is illustrated as a rotating device that is a target for frequency analysis. In addition, the same parts are denoted by the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.
[First Embodiment]
First, an outline of the articulated robot according to the present embodiment will be described. For example, the multi-joint robot is a vertical multi-joint type, has six joints, a welding torch is provided on the tip shaft, and arc welding is performed by a welding wire fed from the welding torch. This articulated robot is taught to perform an operation (weaving operation) of tilting the welding wire at a predetermined amplitude and frequency while moving in the direction of the welding line connecting the welding start point and the welding end point. .
図１に、この多関節ロボットの１つの関節軸１のモデルを示す。
図１に示すように、１つの関節軸１は、モータ２（電動モータ）と、そのモータ２により回動されるアーム３と、モータ２とアーム３とを接続する減速機４とを含んで構成されるモデルにより表される。
１つの関節軸１がこのようにモデル化される多関節ロボットは、以下に示すコントローラ５（制御装置）で制御される。
FIG. 1 shows a model of one joint axis 1 of this articulated robot.
As shown in FIG. 1, one joint shaft 1 includes a motor 2 (electric motor), an arm 3 rotated by the motor 2, and a speed reducer 4 connecting the motor 2 and the arm 3. Represented by the model that is constructed.
An articulated robot in which one joint axis 1 is modeled in this way is controlled by a controller 5 (control device) shown below.
このコントローラ５は、多関節ロボットに設けられた溶接トーチを、予め教示したプログラムに従って、溶接線に倣ってウィービング動作して移動するように、多関節ロボットを制御する。教示プログラムは、コントローラ５に接続された教示ペンダントを使用して作成する場合や、上位コンピュータを利用したオフライン教示システムを使用して作成する場合がある。いずれの場合であっても、教示プログラムは、実際の動作の前に予め作成される。 The controller 5 controls the articulated robot so that the welding torch provided in the articulated robot moves by performing a weaving operation following the welding line in accordance with a program taught in advance. The teaching program may be created using a teaching pendant connected to the controller 5, or may be created using an offline teaching system using a host computer. In any case, the teaching program is created in advance before the actual operation.
上記した多関節ロボットを用いてアーク溶接により複数の母材の溶接を行う際には、溶接電極を溶接方向に進ませつつ、溶接線の左右方向に正弦波ウィービング動作をさせながら溶接するウィービング溶接が採用される。このウィービング溶接は、従来から、溶接トーチ自体を左右に揺動させるか、または溶接トーチ自体を中心として左右に傾動させることにより行っている。このようなウィービング溶接を多関節ロボットに行わせる場合、高い軌跡精度が要求される。このようなウィービング溶接を行わせる多関節ロボットにおいては、ロボットの動力伝達系における減速機４の特性を知ることは、非常に重要である。 When welding multiple base materials by arc welding using the above-mentioned articulated robot, weaving welding is performed with the welding electrode moving in the welding direction and sine wave weaving in the horizontal direction of the welding line Is adopted. Conventionally, this weaving welding is performed by swinging the welding torch itself to the left or right, or tilting the welding torch left and right about the welding torch itself. When letting an articulated robot perform such weaving welding, high trajectory accuracy is required. In an articulated robot that performs such weaving welding, it is very important to know the characteristics of the speed reducer 4 in the power transmission system of the robot.
ところで、多関節ロボットでは、例えば、ハーモニックドライブ（登録商標）といわれる歯車機構が、前述した減速機４として採用されている。このハーモニックドライブ（登録商標）は、出力回転に微小な振動（脈動）を含むものとなっていることは周知である。このような減速機４の微小な振動を解析することは、当該減速機４の劣化や故障を知る上で重要である。例えば、故障時において、減速機４の出力側に現れる微小な振動のうち、特定の周波数成分の振幅が大きくなる等の情報が予め得られていれば、減速機４の微小な振動を解析することで、減速機４の故障診断を行うことができるようになる。 By the way, in the articulated robot, for example, a gear mechanism called a harmonic drive (registered trademark) is adopted as the reduction gear 4 described above. It is well known that this harmonic drive (registered trademark) includes minute vibration (pulsation) in output rotation. Analyzing such minute vibrations of the speed reducer 4 is important in order to know the deterioration or failure of the speed reducer 4. For example, if information such as the amplitude of a specific frequency component becomes large among minute vibrations appearing on the output side of the speed reducer 4 at the time of failure, the minute vibration of the speed reducer 4 is analyzed. Thus, it becomes possible to perform a failure diagnosis of the speed reducer 4.
なお、減速機４の出力側に現れる微小な振動は、結果的に減速機４の入力側にも発現するようになるため、減速機４の入力側の微小な振動を解析することによっても、減速機４の故障診断を行うことが可能である。
そこで、本実施形態では、以下の方法により、減速機４の入力側（すなわち、電動モータ２の回転）に現れる微小な振動をピックアップし、得られた振動の周波数を分析することとしている。
In addition, since the minute vibration which appears on the output side of the speed reducer 4 comes to appear on the input side of the speed reducer 4 as a result, even by analyzing the minute vibration on the input side of the speed reducer 4, It is possible to perform a failure diagnosis of the speed reducer 4.
Therefore, in this embodiment, a minute vibration appearing on the input side of the speed reducer 4 (that is, the rotation of the electric motor 2) is picked up by the following method, and the frequency of the obtained vibration is analyzed.
まず、モータ２に対しては、コントローラ５から回転角度や回転速度に関する指令値が入力されるようになっている。モータ２には計測用センサ６（エンコーダや回転トルク計など）が取り付けられていて、モータ２の回転軸、すなわち減速機４の入力軸の回転速度（回転速度値）や回転トルク（回転トルク値）が計測されるようになっている。
図２には、モータ２の回転速度と振動の計測値が示されている。図２（ｂ）に示される振動は、入力軸の回転に重畳され存在するものである。
First, a command value related to a rotation angle and a rotation speed is input to the motor 2 from the controller 5. A measurement sensor 6 (an encoder, a rotational torque meter, etc.) is attached to the motor 2, and the rotational speed (rotational speed value) and rotational torque (rotational torque value) of the rotational shaft of the motor 2, that is, the input shaft of the speed reducer 4. ) Is measured.
FIG. 2 shows measured values of the rotational speed and vibration of the motor 2. The vibration shown in FIG. 2B is superposed on the rotation of the input shaft.
図２から明らかなように、モータ２の回転速度が速くなると、入力軸の回転に重畳されている振動は周波数が高いものとなる。すなわち、モータ２の回転速度（減速機４の入力側の回転速度）と、入力軸の回転に重畳されている振動の周波数との間には、密接な関係があり、モータ２の回転速度の変化は、入力軸の回転に重畳されている振動の周波数に反映される。 As apparent from FIG. 2, when the rotational speed of the motor 2 is increased, the vibration superimposed on the rotation of the input shaft has a high frequency. That is, there is a close relationship between the rotational speed of the motor 2 (the rotational speed on the input side of the speed reducer 4) and the vibration frequency superimposed on the rotation of the input shaft. The change is reflected in the frequency of vibration superimposed on the rotation of the input shaft.
図３（ｂ）は、モータ２の回転速度を山形に変化させたとき（図３（ａ）のように、線形的に回転速度を上げ、その後、線形的に回転速度を下げる）の振動の計測値（振動計測値）を示したものである。その際、振動の周波数は、一旦、高周波となり、その後、低周波へと戻る。つまり、モータ２の回転速度が減速機４の入力側の振動の周波数に大きな影響を与えていることがわかる。 FIG. 3B shows vibrations when the rotation speed of the motor 2 is changed to a mountain shape (as shown in FIG. 3A, the rotation speed is linearly increased and then the rotation speed is linearly decreased). The measured value (vibration measurement value) is shown. At that time, the frequency of vibration once becomes a high frequency and then returns to a low frequency. That is, it can be seen that the rotational speed of the motor 2 has a great influence on the vibration frequency on the input side of the speed reducer 4.
さて、減速機４の入力側の微小な振動を解析することによって、減速機４の故障診断を行うことを考えた際、モータ２の回転速度が減速機４の入力側の振動の周波数に大きな影響を与えている事実は、重大な問題となる。減速機４の故障診断に用いる「特定の周波数成分」が、モータ２の回転速度の影響を受けてしまうことになり、正確な減速機４の故障診断を実施できないからである。 When considering failure diagnosis of the speed reducer 4 by analyzing minute vibration on the input side of the speed reducer 4, the rotational speed of the motor 2 is larger than the frequency of vibration on the input side of the speed reducer 4. The fact that it has an impact becomes a serious problem. This is because the “specific frequency component” used for failure diagnosis of the speed reducer 4 is affected by the rotational speed of the motor 2, and accurate failure diagnosis of the speed reducer 4 cannot be performed.
そこで、本願発明者らは、計測用センサ６で取得した振動を、モータ２の回転速度に依存しない手法により周波数分析する手法を開発するに至った。
以下、本願発明の周波数分析方法について述べることとする。
まず、計測用センサ６で取得した回転速度（振動成分を含む）を計測値として、コントローラ５（外付けされたパソコンなどでもよい）へ入力する。コントローラ５では、入力された減速機４の振動成分の計測値ｙの波形を、モータ２の回転位置ｘに基づいた基底（sin(x),cos(x))へ射影する。言い換えれば、回転位置ｘに基づいた基底を、振動成分の波形へフィッティングする。その後、射影された各基底の係数ａ，ｂを見ることで、所望の周波数成分（減速機４の故障診断に用いる「特定の周波数成分」）のスペクトル強度を抽出することができる。なお、基底への射影を行うことは、以下の最適化問題を解くことに同値である。
Therefore, the inventors of the present application have developed a method for analyzing the frequency of the vibration acquired by the measurement sensor 6 using a method that does not depend on the rotational speed of the motor 2.
Hereinafter, the frequency analysis method of the present invention will be described.
First, the rotational speed (including vibration components) acquired by the measurement sensor 6 is input as a measurement value to the controller 5 (may be an external personal computer or the like). The controller 5 projects the waveform of the input measurement value y of the vibration component of the speed reducer 4 onto the base (sin (x), cos (x)) based on the rotational position x of the motor 2. In other words, the base based on the rotational position x is fitted to the waveform of the vibration component. Thereafter, by looking at the projected base coefficients a and b, it is possible to extract the spectral intensity of a desired frequency component (“specific frequency component” used for failure diagnosis of the speed reducer 4). Note that projecting to the base is equivalent to solving the following optimization problem.
なお、定数Ｎの値は、１，２，３・・・の整数が採用される。例えば、モータ２の入力軸の１回転で１回ピークが出るような周波数成分をピックアップする際には、Ｎ＝１とし、モータ２の入力軸の１回転で１回ピークが出るような周波数成分をピックアップする際には、Ｎ＝２とするとよい。
以下、本発明に係る周波数分析方法の具体的な例を示す。
As the value of the constant N, integers of 1, 2, 3,. For example, when picking up a frequency component such that a peak appears once in one revolution of the input shaft of the motor 2, N = 1 and a frequency component such that a peak appears once in one revolution of the input shaft of the motor 2. When picking up, it is better to set N = 2.
Hereinafter, specific examples of the frequency analysis method according to the present invention will be shown.
まず、図３（ａ）のように、モータ２の回転速度を山形に変化させたとき（線形的に回転速度を上げ、その後、線形的に回転速度を下げる）に、図３（ｂ）の振動の計測波形が得られたとする。
図３（ｂ）の波形から特定の周波数成分（故障診断に有益な周波数成分）を抽出したい場合に、単純にＦＦＴ処理にてスペクトル抽出を行うと、図４（ａ）のように、多くの波形ピークが発現し、特定とする周波数成分のみを抽出することができない。これは、モータ２の回転速度が計測時間ｔと共に変化することで、本来検出したい特定の周波数成分がモータ２の回転速度の変化に依存して様々な周波数として出現してしまうためであり、ＦＦＴ変換など、計測時間ｔに基づいた基底（sin(t),cos(t))へ射影する手法では、抽出された周波数成分はモータ２の回転速度の変化の影響を受けたものとなり、正確な周波数分析が不可能である。
First, as shown in FIG. 3 (a), when the rotational speed of the motor 2 is changed to a mountain shape (linearly increasing the rotational speed and then linearly decreasing the rotational speed), the rotational speed of FIG. Assume that a vibration measurement waveform is obtained.
When it is desired to extract a specific frequency component (a frequency component useful for fault diagnosis) from the waveform of FIG. 3B, if spectrum extraction is simply performed by FFT processing, as shown in FIG. A waveform peak appears and it is not possible to extract only a specific frequency component. This is because when the rotational speed of the motor 2 changes with the measurement time t, a specific frequency component to be detected appears as various frequencies depending on the change in the rotational speed of the motor 2. In the method of projecting to the base (sin (t), cos (t)) based on the measurement time t such as conversion, the extracted frequency component is affected by the change in the rotational speed of the motor 2 and is accurate. Frequency analysis is impossible.
一方で、図４（ｂ）に示す「本法」の如く、本実施形態による周波数分析方法は、計測した波形を、モータ２の回転位置ｘに基づいた基底（sin(x),cos(x))へ射影するため、モータ２の回転速度の変化の影響を受けない正確な周波数成分が可能となり、多関節ロボットがどのように動いたとしても（溶接作業中の多関節ロボットから得られた計測波形であっても）減速機４の故障診断に用いる「特定の周波数成分」を抽出することが可能となる。 On the other hand, like the “present method” shown in FIG. 4B, the frequency analysis method according to the present embodiment uses the measured waveform as the basis (sin (x), cos (x) based on the rotational position x of the motor 2. )), Accurate frequency components that are not affected by changes in the rotational speed of the motor 2 are possible, and no matter how the articulated robot moves (obtained from the articulated robot during welding work). It is possible to extract a “specific frequency component” used for failure diagnosis of the speed reducer 4 (even for a measurement waveform).
なお、基底（sin(x),cos(x))への射影は、式（１）の最適化問題を解くことに同値であり、斯かる最適化問題は逐次的に解くことが出来る。その手法として、逐次最小二乗法（RLS法）を採用することができる。
逐次最小二乗法（RLS法）は、図５ならびに式（２）で示される最適化問題を解く手法である。
The projection onto the base (sin (x), cos (x)) is equivalent to solving the optimization problem of Equation (1), and such optimization problem can be solved sequentially. As the method, a sequential least square method (RLS method) can be adopted.
The successive least squares method (RLS method) is a method for solving the optimization problem shown in FIG. 5 and Equation (2).
逐次最小二乗法は、既に確立された技術（計算手法）であり、以下の計算式により、推定値θを逐次的に求めることができる。 The sequential least square method is a technique (calculation method) that has already been established, and the estimated value θ can be obtained sequentially by the following calculation formula.
ところで、推定パラメータが時間変化する場合（劣化による変化等）には、過去のデータ（時間変化する前のデータ）に引きずられ、現時点における正しい値（精確な周波数成分）が出てこない。
この点を解決する手法が、忘却係数付き逐次最小二乗法である。この手法は、使用データに対して重みを付け、その重みが、現在のデータほど大きく、過去のデータほど小さくなる手法である。この手法を用いることにより、推定パラメータが時間変化する対象に対しても適切な推定値が得られる。
By the way, when the estimation parameter changes with time (change due to deterioration, etc.), it is dragged by past data (data before time change), and the correct value (accurate frequency component) at the present time does not come out.
A method for solving this problem is a sequential least square method with a forgetting factor. This method is a method of assigning weights to use data, and the weights are larger for current data and smaller for past data. By using this method, an appropriate estimated value can be obtained even for an object whose estimated parameter changes over time.
以上に述べた逐次最小二乗法などを用いることで、回転機器の入力軸又は出力軸から得られる回転に関する情報量（速度、振動、トルク）を取得し、取得した回転に関する情報量を、回転機器の入力軸又は出力軸の回転位置を変数とする基底関数でフィッティングし、フィッティングした結果を基に、回転機器の入力軸又は出力軸の回転速度に依存することなく、回転機器の入力軸又は出力軸の回転に関する周波数スペクトルを抽出することが可能となる。この場合、回転に関する情報量の取得に関し、サンプリング周期は任意である。
［第２実施形態］
次に、本実施形態に係る周波数分析方法の第２実施形態について述べることとする。
By using the successive least squares method described above or the like, the information amount (speed, vibration, torque) related to rotation obtained from the input shaft or output shaft of the rotating device is acquired, and the acquired information amount related to rotation is obtained from the rotating device. Fitting with a basis function with the rotational position of the input shaft or output shaft as a variable, based on the result of the fitting, the input shaft or output of the rotating device is independent of the rotational speed of the input shaft or output shaft of the rotating device It becomes possible to extract a frequency spectrum related to the rotation of the shaft. In this case, regarding the acquisition of the information amount related to rotation, the sampling period is arbitrary.
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the frequency analysis method according to this embodiment will be described.
まず、前述した第１実施形態の周波数分析方法は、計測値（モータ２の回転速度）を基に周波数分析を行う方法であった。しかしながら、この分析方法をそのままモータ２の発生トルクに採用すると、正確な周波数解析を行うことができないことを本発明者らは知見している。
図６に示す如く、その原因としては、回転トルクには、加減速時等の動作に必要なトルク成分が含まれており、このトルク成分は多関節ロボットの動作に依存して変化する。そのため、計測された回転トルクに対する周波数分析を行った場合、多関節ロボットの動作に必要なトルク成分が外乱となり、正確な周波数解析を行うことができないのである。
First, the frequency analysis method of the first embodiment described above is a method of performing frequency analysis based on a measured value (rotational speed of the motor 2). However, the present inventors have found that if this analysis method is employed as it is for the torque generated by the motor 2 as it is, an accurate frequency analysis cannot be performed.
As shown in FIG. 6, as the cause, the rotational torque includes a torque component necessary for the operation during acceleration / deceleration and the like, and this torque component changes depending on the operation of the articulated robot. Therefore, when a frequency analysis is performed on the measured rotational torque, the torque component necessary for the operation of the articulated robot becomes a disturbance, and an accurate frequency analysis cannot be performed.
そこで、この問題を解決すべく第２実施形態では、図６（ｃ）に示すように、動作に応じてモータ２より出力されるトルクを、モデル（モータ２により回動されるアーム３と、モータ２とアーム３とを接続する減速機４とを含んで構成されるモデル）から推定し、計測されたトルクから推定されたトルクを差し引く。これによって、図６（ｄ）に示すように、回転速度または回転位置に依存するトルク変動のみを抽出し、この信号（変動トルク波形）を、第１実施形態で説明した周波数分析方法に適用して、スペクトル抽出を行うようにしている。 In order to solve this problem, in the second embodiment, as shown in FIG. 6C, the torque output from the motor 2 according to the operation is converted into the model (the arm 3 rotated by the motor 2, Estimated from a model including a reduction gear 4 connecting the motor 2 and the arm 3), and the estimated torque is subtracted from the measured torque. As a result, as shown in FIG. 6D, only the torque fluctuation depending on the rotation speed or the rotation position is extracted, and this signal (fluctuation torque waveform) is applied to the frequency analysis method described in the first embodiment. Thus, spectrum extraction is performed.
以下に、トルクから回転位置に依存した周波数成分を抽出する際に解くべき最適化問題を示す。なお、この最適化問題も第１実施形態で示した方法により逐次的に解くことができる。 The following shows the optimization problem to be solved when extracting the frequency component depending on the rotational position from the torque. This optimization problem can also be solved sequentially by the method shown in the first embodiment.
以下、第２実施形態に係る周波数分析方法の具体的な例を示す。
まず、図７（ａ）のように、モータ２の回転速度が変化する場合を考える。この際のトルク変化は、図７（ｂ）のようになる。
図７（ｂ）のトルク波形に対し、第１実施形態の分析方法を用いて回転速度に依存した周波数のスペクトル抽出を行った場合、図８のように、適切なスペクトル抽出を行うことができない。これは、計測トルク波形に、回転速度に依存した周波数成分以外に、多関節ロボットの動作に必要なトルク変動が含まれているためである。
Hereinafter, a specific example of the frequency analysis method according to the second embodiment will be described.
First, consider the case where the rotational speed of the motor 2 changes as shown in FIG. The torque change at this time is as shown in FIG.
When the spectrum extraction of the frequency depending on the rotational speed is performed on the torque waveform of FIG. 7B using the analysis method of the first embodiment, the appropriate spectrum extraction cannot be performed as shown in FIG. . This is because the measured torque waveform includes torque fluctuations necessary for the operation of the articulated robot, in addition to the frequency component depending on the rotation speed.
そこで、第２実施形態では、動作に応じてモータ２より出力されるトルクを数値モデルにより推定し、推定されたトルクを計測されるトルクより差し引くことで、回転速度または回転位置に依存するトルク変動のみを抽出し、この信号（変動トルク波形）を、第１実施形態の方法に適用して、スペクトル抽出を行う。
図９は、上記の方法でスペクトル抽出を行った結果である。
Therefore, in the second embodiment, the torque fluctuation that depends on the rotational speed or the rotational position is estimated by estimating the torque output from the motor 2 according to the operation by a numerical model and subtracting the estimated torque from the measured torque. Only, and this signal (fluctuating torque waveform) is applied to the method of the first embodiment to perform spectrum extraction.
FIG. 9 shows the result of the spectrum extraction performed by the above method.
図９（ａ）は、モータ２の回転速度の時系列変化を示したものであり、図９（ｂ）は、そのときに観測されるトルクの時系列変化を示したものである。
図９（ｃ）は、モデルより推定されたトルク変動の時系列変化であり、図９（ｄ）は、計測されるトルクから推定されたトルクを差し引いた結果（図９（ｂ）から図９（ｃ）を差し引いたもの）であり、トルクの中に重畳されている振動成分のみが抽出されていることがわかる。
FIG. 9A shows a time series change in the rotational speed of the motor 2, and FIG. 9B shows a time series change in torque observed at that time.
FIG. 9C is a time-series change in torque fluctuation estimated from the model, and FIG. 9D is a result of subtracting the estimated torque from the measured torque (FIG. 9B to FIG. 9). It can be seen that only the vibration component superimposed on the torque is extracted.
図９（ｅ）は、外乱となる駆動トルクを取り除いた図９（ｄ）の波形からスペクトル抽出を行った結果であり、回転速度に依存せずに、正確に周波数成分を抽出していることがわかる。
［第３実施形態］
次に、本実施形態に係る故障診断方法を、本発明の第３実施形態として述べることとする。
FIG. 9 (e) shows the result of spectrum extraction from the waveform of FIG. 9 (d) from which the driving torque that is a disturbance is removed, and the frequency component is accurately extracted without depending on the rotational speed. I understand.
[Third Embodiment]
Next, the failure diagnosis method according to the present embodiment will be described as a third embodiment of the present invention.
第３実施形態では、第２実施形態（第１実施形態でもよい）の周波数分析方法を用いることで、回転機器の入力軸又は出力軸から得られる回転に関する情報量の周波数分析を行い、得られた周波数スペクトルに基づいて、回転機器の故障状態及び／又は劣化状態を推定する。
回転機器の故障診断においては、回転機器の振動やトルク波形の脈動など、回転機器の回転に関する情報量（速度、振動、トルク）が機器の故障（劣化度合い）の有益な情報となる。とはいえ、発現する振動（脈動）の周波数は、回転機器の回転速度が変化すると、それに連動して変化することとなる。そこで、本提案手法による所望のスペクトル抽出が効果的な故障診断指標となる。
In the third embodiment, by using the frequency analysis method of the second embodiment (or the first embodiment may be used), the frequency analysis of the information amount related to rotation obtained from the input shaft or the output shaft of the rotating device is performed and obtained. Based on the obtained frequency spectrum, the failure state and / or deterioration state of the rotating device is estimated.
In the failure diagnosis of a rotating device, the amount of information (speed, vibration, torque) related to the rotation of the rotating device, such as vibration of the rotating device and pulsation of the torque waveform, is useful information of the device failure (degradation degree). Nonetheless, the frequency of vibration (pulsation) that develops changes in conjunction with changes in the rotational speed of the rotating device. Therefore, desired spectrum extraction by the proposed method is an effective fault diagnosis index.
以下に、回転機器の故障診断について、説明する。
図１０（ａ）は、モータ２の回転速度の時系列変化を示したものであり、図１０（ｂ）は、そのときに観測されるトルクの時系列変化を示したものから推定されたトルクを差し引いた結果であり、トルクの中に重畳されている振動成分のみが抽出されていることがわかる。図１０（ｂ）の波形を、回転位置に基づいた基底（sin(x),cos(x))へ射影する。その後、射影された各基底の係数を見ることで、所望の周波数成分（減速機４の故障診断に用いる「特定の周波数成分」）のスペクトル強度を抽出することができる。
Hereinafter, the failure diagnosis of the rotating device will be described.
FIG. 10A shows a time series change in the rotational speed of the motor 2, and FIG. 10B shows a torque estimated from the time series change of the torque observed at that time. It can be seen that only the vibration component superimposed on the torque is extracted. The waveform of FIG. 10B is projected onto the base (sin (x), cos (x)) based on the rotational position. Thereafter, by looking at the projected coefficients of the bases, it is possible to extract the spectral intensity of a desired frequency component (a “specific frequency component” used for failure diagnosis of the speed reducer 4).
図１０（ｃ），図１０（ｄ）は、第２実施形態の分析方法用いて、周波数分析を行った結果である。
例えば、図１０（ｃ）には、モータ２の回転数の２倍に当たる周波数のスペクトルの時系列変化が示されている。この図から明らかなように、減速機４に異常が発生した後、モータ２の回転数の２倍にあたる周波数のスペクトルの振幅が増加していることがわかる。
FIGS. 10C and 10D show the results of frequency analysis using the analysis method of the second embodiment.
For example, FIG. 10C shows a time-series change in the spectrum of the frequency corresponding to twice the number of rotations of the motor 2. As can be seen from this figure, the amplitude of the spectrum of the frequency corresponding to twice the number of revolutions of the motor 2 has increased after the occurrence of the abnormality in the speed reducer 4.
同様に、図１０（ｄ）には、モータ２の回転数の４倍に当たる周波数のスペクトルの時系列変化が示されている。この図から明らかなように、減速機４に異常が発生した後、モータ２回転数の４倍にあたる周波数のスペクトルの振幅も大きく増加していることがわかる。
上記のことから明らかなように、減速機４が異常状態になると、特定の周波数成分の強度（振幅）が大きくなっていることが分かる。このため、このスペクトル強度を指針として故障診断を行うことができる。なお、このような時間的に変化していく傾向を捕らえることができるのは、スペクトル抽出を逐次的に行うことができるからである。逆に、従来からよく用いられている手法、すなわちＦＦＴ変換など、計測時間に基づいた基底（sin(t),cos(t))へ射影する手法では、抽出された周波数成分は、時間（例えば、減速機４の回転速度など）に依存するものとなり、正確な周波数分析が不可能であって逐次的ではない断片的な値しか求めることができない。
Similarly, FIG. 10D shows a time-series change in the spectrum of the frequency corresponding to four times the rotational speed of the motor 2. As can be seen from this figure, after an abnormality has occurred in the speed reducer 4, the amplitude of the spectrum of the frequency corresponding to four times the number of rotations of the motor 2 is also greatly increased.
As is clear from the above, it can be seen that when the speed reducer 4 is in an abnormal state, the intensity (amplitude) of a specific frequency component increases. Therefore, failure diagnosis can be performed using this spectrum intensity as a guideline. Note that the tendency to change with time can be captured because spectrum extraction can be performed sequentially. On the other hand, in a method that is often used in the past, that is, a method of projecting to a base (sin (t), cos (t)) based on measurement time such as FFT conversion, the extracted frequency component is time (for example, Depending on the rotational speed of the speed reducer 4, etc., and accurate frequency analysis is impossible, and only fractional values that are not sequential can be obtained.
以上述べたように、回転機器の入力軸又は出力軸から得られる回転に関する情報量を取得し、取得した回転に関する情報量を、回転機器の入力軸又は出力軸の回転位置を変数とする基底関数でフィッティングし、フィッティングした結果を基に、回転機器の入力軸又は出力軸の回転速度に依存しない周波数スペクトルを抽出することを特徴とする周波数分析方法を用いることで、多関節ロボットに備えられた減速機４のような回転機器の回転に関する情報量（速度、振動、トルク）から、回転速度に依存せずに、精確な周波数スペクトルを抽出できる。加えて、抽出された情報を基に回転機器の診断方法を行うことができるようになる。 As described above, the information amount related to rotation obtained from the input shaft or output shaft of the rotating device is acquired, and the acquired information amount related to rotation is used as the basis function with the rotation position of the input shaft or output shaft of the rotating device as a variable. It was equipped with an articulated robot by using a frequency analysis method characterized by extracting a frequency spectrum that does not depend on the rotational speed of the input shaft or output shaft of a rotating device based on the result of fitting with An accurate frequency spectrum can be extracted from the amount of information (speed, vibration, torque) related to the rotation of the rotating device such as the speed reducer 4 without depending on the rotation speed. In addition, a diagnostic method for a rotating device can be performed based on the extracted information.
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。特に、今回開示された実施形態において、明示的に開示されていない事項、例えば、運転条件や操業条件、各種パラメータ、構成物の寸法、重量、体積などは、当業者が通常実施する範囲を逸脱するものではなく、通常の当業者であれば、容易に想定することが可能な値を採用している。 The embodiment disclosed this time should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims. In particular, in the embodiment disclosed this time, matters that are not explicitly disclosed, for example, operating conditions and operating conditions, various parameters, dimensions, weights, volumes, and the like of a component deviate from a range that a person skilled in the art normally performs. Instead, values that can be easily assumed by those skilled in the art are employed.
１ 関節軸
２ モータ
３ アーム
４ 減速機
５ コントローラ
６ 計測用センサ
1 Joint shaft 2 Motor 3 Arm 4 Reducer 5 Controller 6 Sensor for measurement
Claims (7)
取得した回転に関する情報量を、回転機器の入力軸又は出力軸の回転位置を変数とする基底関数でフィッティングし、
前記フィッティングの結果を基にすることで、前記回転機器の回転速度の影響を受けることなく、前記回転機器の入力軸又は出力軸の回転に関する周波数成分を抽出することを特徴とする周波数分析方法。 Obtain the amount of information about rotation obtained from the input shaft or output shaft of the rotating device,
Fitting the amount of information about the acquired rotation with a basis function with the rotational position of the input shaft or output shaft of the rotating device as a variable,
A frequency analysis method that extracts a frequency component related to rotation of an input shaft or an output shaft of the rotating device without being influenced by a rotation speed of the rotating device based on the result of the fitting.
求めたトルク差を前記回転に関する情報量とすることを特徴とする請求項５に記載の周波数分析方法。 Find the difference between the rotational torque value obtained from the dynamic model representing the rotating equipment and the rotational torque value obtained by actual measurement,
The frequency analysis method according to claim 5, wherein the obtained torque difference is used as an information amount related to the rotation.
得られた周波数成分に基づいて、前記回転機器の故障状態及び／又は劣化状態を推定することを特徴とする回転機器の診断方法。 By using the frequency analysis method according to any one of claims 1 to 6, a frequency component of an information amount related to rotation obtained from an input shaft or an output shaft of a rotating device is extracted,
A rotating device diagnosis method, wherein a failure state and / or a deterioration state of the rotating device is estimated based on the obtained frequency component.
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