JP2018034172A - 溶接の状態を判定するスポット溶接装置 - Google Patents

Abstract

【課題】溶接を実施している期間中に溶接の状態を判定するスポット溶接装置を提供する。
【解決手段】スポット溶接装置１０は、スポット溶接ガン１４と、溶接ガン制御装置１８とを備える。溶接ガン制御装置１８は、加圧力を制御する加圧力制御部６８と、電極の位置を制御する位置制御部６９と、溶接の状態が正常か否かを判定する判定部７０とを含む。位置制御部６９は、通電前に初期の加圧力になる電極の位置を、通電後に維持するように電極駆動モータ３４を制御する。判定部７０は、加圧力を取得し、加圧力の変化傾向に基づいて、溶接の状態が正常か否かを判定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、スポット溶接装置に関する。

製品の製造工程では、金属の部材同士を接合するためにスポット溶接を行うことが知られている。例えば、自動車の車体の製造において、部材同士を固定するためにスポット溶接が用いられている。自動車においては、燃費の向上を目的として、車体の軽量化が進められている。軽量化の方法としては、使用する部材を軽い材質にて形成することが考えられる。車体を軽くするためには、従来の鉄系の部材からアルミニウム系の部材に変更する方法がある。アルミニウム系の部材を接合するには、レーザ溶接、摩擦撹拌接合、および接着剤によって接合する方法があるが、設備のコストや接合箇所の信頼性を考慮して、スポット溶接にて接合することが多い。

アルミニウム系の部材をスポット溶接にて接合する場合には、鉄系の部材に比べて、考慮するべき技術課題がある。例えば、アルミニウム系の部材は熱伝導性が高く、溶接中に熱が逃げて急激に冷却される場合がある。部材が急激に冷却されると、溶接部の内部にクラックが生じてしまうという問題がある。

特許第３５９８６８３号公報には、溶接ガンによりスポット溶接を実施する際の電極の位置の制御方法が開示されている。この制御方法では、通電中に溶接電極の圧接方向の位置を、所望の品質が得られる一定の位置に制御することが開示されている。

特許第３５９８６８３号公報

スポット溶接では、一対の電極にて部材を挟み込む。そして、電極に通電すると、接合する部材の境界部分が溶融して、ナゲットが生成される。通電を継続すると、ナゲットが成長すると共に溶接部が膨張する。アルミニウム系の部材等を用いる場合に、溶接部の急激な冷却を避けるために、通電中に高い加圧力を部材に加える制御を実施することができる。加圧力を高く維持することにより、通電抵抗の上昇を抑制して、効率よく溶接電流を溶接部に集中させることができる。

たとえば、上記の特許文献に記載のように、電極の位置を一定に維持する制御を実施することができる。ところが、電極の位置を一定に維持している期間中に、溶接電流が所望の値よりも大きくなる場合がある。溶接電流が大きくなると、溶接部への入熱量が多くなり、ナゲットの成長速度が速くなりすぎる。この場合には、加圧力が高くなりすぎて、最終的に溶接部がはじけてスパッタが生じる虞がある。また、上記の特許文献には、加圧力が所定の値まで下がった時に加圧力を修正する制御が開示されている。しかしながら、この制御では、加圧力の修正が間に合わずに、溶接部の内部にクラック等が生じる場合が考えられる。

本発明のスポット溶接装置は、互いに対向して配置された一対の電極、および一対の電極のうち少なくとも一方の電極を駆動する電極駆動モータを含むスポット溶接ガンを備える。スポット溶接装置は、スポット溶接ガンを制御する溶接ガン制御装置を備える。溶接ガン制御装置は、加圧力を制御する加圧力制御部と、一対の電極が部材に加える加圧力を検出する加圧力検出部とを含む。溶接ガン制御装置は、電極の位置を制御する位置制御部を含む。溶接ガン制御装置は、電極に通電している期間中に溶接の状態が正常か否かを判定する判定部と、溶接に関する情報を記憶する記憶部とを含む。加圧力制御部は、通電前に電極に加える加圧力が予め定められた初期の加圧力になるように電極駆動モータを制御する。位置制御部は、通電前に初期の加圧力になる電極の位置を、通電後に維持するように電極駆動モータを制御する。判定部は、加圧力検出部により検出された加圧力を取得する。判定部は、加圧力が増加する時の加圧力の傾き、加圧力が減少する時の加圧力の傾き、および加圧力の最大値のうち少なくとも一つを含む変化傾向に基づいて、溶接の状態が正常か否かを判定する。

上記発明においては、記憶部は、加圧力が増加する期間中または加圧力が減少する期間中の加圧力の大きさに対する加圧力の傾きの判定範囲を記憶することができる。判定部は、予め定められた加圧力の大きさに対する加圧力の傾きが判定範囲を逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定することができる。

上記発明においては、記憶部は、通電を開始した後の予め定められた時間における加圧力の傾きの判定範囲を記憶することができる。判定部は、通電を開始してからの時間に対する加圧力の傾きが判定範囲を逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定することができる。

上記発明においては、記憶部は、通電を開始した後の予め定められた時間間隔ごとに、加圧力の傾きの判定範囲を記憶することができる。判定部は、予め定められた時間間隔ごとに加圧力の傾きが判定範囲を逸脱するか否かを判定することができる。判定部は、加圧力の傾きが判定範囲を逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定することができる。

上記発明においては、スポット溶接装置は、変化傾向の判定範囲を機械学習により設定する学習装置を備えることができる。

上記発明においては、判定部は、加圧力の傾きが予め定められた判定範囲を逸脱することを検出し、位置制御部は、通電後の電極の位置を維持する制御を停止するとともに、加圧力制御部は、加圧力の傾きの絶対値が小さくなるように電極駆動モータを制御することができる。

上記発明においては、溶接ガン制御装置は、他の装置に溶接の状態を通知する通知部を含むことができる。判定部が溶接の状態が異常であると判定した場合に、通知部は、他の装置に溶接の状態が異常であることを通知することができる。

本発明によれば、溶接を実施している期間中に溶接の状態を判定するスポット溶接装置を提供することができる。

実施の形態における第１のスポット溶接装置の概略図である。 実施の形態における第１のスポット溶接装置のブロック図である。 実施の形態におけるスポット溶接ガンおよびワークの拡大概略図である。 実施の形態における溶接ガン動作制御部のブロック図である。 実施の形態における溶接の状態を判定する第１の制御および第２の制御を説明するグラフである。 溶接の状態が異常の時の加圧力の変化を説明するグラフである。 実施の形態における補助制御を説明するグラフである。 実施の形態における溶接の状態を判定する制御のフローチャートである。 実施の形態における溶接の状態を判定する第３の制御を説明するグラフである。 実施の形態における溶接の状態を判定する第４の制御を説明するグラフである。 実施の形態における第２のスポット溶接装置の概略図である。 実施の形態における機械学習装置のブロック図である。

図１から図１２を参照して、実施の形態におけるスポット溶接装置について説明する。本実施の形態のスポット溶接装置は、ロボットに支持されている。

図１に、本実施の形態における第１のスポット溶接装置の概略図を示す。図２に、本実施の形態における第１のスポット溶接装置のブロック図を示す。図１および図２を参照して、本実施の形態のスポット溶接装置１０は、ロボット１２と、スポット溶接ガン１４とを備える。本実施の形態のロボット１２は、複数の関節部を有する多関節ロボットである。スポット溶接装置１０は、ロボット１２およびスポット溶接ガン１４を制御する制御装置１５を備える。

制御装置１５は、ロボット１２を制御するロボット制御装置１６と、スポット溶接ガン１４を制御する溶接ガン制御装置１８とを含む。ロボット制御装置１６および溶接ガン制御装置１８は、バスを介して互いに接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、およびＲＯＭ（Read Only Memory）等を有する電子制御ユニットを含む。ロボット制御装置１６および溶接ガン制御装置１８は、互いに通信可能に形成されている。制御装置としては、この形態に限られず、ロボット１２およびスポット溶接ガン１４を１つの装置にて制御するように形成されていても構わない。

スポット溶接装置１０は、ロボット１２が駆動することにより、スポット溶接ガン１４の位置および姿勢が変更可能に形成されている。第１のスポット溶接装置１０では、溶接を行うワークＷは、固定装置８１に固定されている。

ロボット１２は、床面に設置される基台２０と、鉛直方向に延びる軸線の周りに回転可能に形成された旋回台２２とを備える。ロボット１２は、旋回台２２に支持されて回動可能な下部アーム２４と、下部アーム２４に支持されて回動可能な上部アーム２６とを含む。また、ロボット１２は、上部アーム２６に回転可能に支持された手首部２８を含む。ロボット１２は、旋回台２２、下部アーム２４、上部アーム２６および手首部２８のそれぞれを駆動する複数のロボット駆動モータ２９を含む。ロボット駆動モータ２９が駆動することにより、ロボット１２の位置および姿勢が変化する。

本実施の形態のスポット溶接装置１０は、制御装置１５に接続された教示操作盤４２を備える。教示操作盤４２は、ロボット１２およびスポット溶接ガン１４に関する情報を入力する入力部４３を含む。作業者は、動作プログラムや判定範囲などを入力部４３から制御装置１５に入力することができる。入力部４３は、キーボードやダイヤルなどにより構成されている。教示操作盤４２は、ロボット１２およびスポット溶接ガン１４に関する情報を表示する表示部４４を含む。

ロボット制御装置１６は、ロボット１２の制御に関する情報を記憶する記憶部５２を含む。ロボット制御装置１６は、ロボット駆動モータ２９を制御するロボット動作制御部５３を含む。ロボット動作制御部５３は、動作プログラムに基づく動作指令をロボット駆動回路５４に送出する。ロボット駆動回路５４は、動作指令に基づく電流をロボット駆動モータ２９に供給する。

ロボット１２は、ロボット１２の位置および姿勢を検出するためのロボット位置検出器５６を含む。本実施の形態のロボット位置検出器５６は、それぞれのロボット駆動モータ２９に取り付けられた回転角検出器により構成されている。ロボット制御装置１６は、ロボット位置検出器５６から出力される回転位置に関する信号を受信する。ロボット制御装置１６は、ロボット１２の位置および姿勢に基づいて、スポット溶接ガン１４の位置および姿勢を検出することができる。

図３に、本実施の形態における第１のスポット溶接装置のスポット溶接ガンおよびワークの拡大概略図を示す。図１から図３を参照して、スポット溶接ガン１４は、同軸状に配置された一対の電極３０，３２を含む。スポット溶接ガン１４は、可動電極３０と可動電極３０に対向して配置された対向電極３２とを含む。可動電極３０は、ガンアーム３５に支持されている。対向電極３２は、ガンアーム３６に支持されている。

スポット溶接ガン１４は、一対の電極のうち少なくとも一方の電極を駆動する電極駆動装置を含む。本実施の形態の電極駆動装置は、可動電極３０を駆動する電極駆動モータ３４を含む。可動電極３０は、可動電極３０の軸線に沿って移動する。電極駆動モータ３４が駆動することにより、可動電極３０が対向電極３２に向かって移動したり、可動電極３０から離れる方向に移動したりする。なお、本実施の形態においては、対向電極は固定された電極であるが、この形態に限られず、電極駆動装置は、両方の電極を駆動するように形成されていても構わない。また、電極駆動装置は、任意の機構にて電極を駆動することができる。例えば、電極駆動装置は、圧縮空気や制御油等の流体により電極を駆動するように形成されていても構わない。

溶接ガン制御装置１８は、電極駆動モータ３４に供給する電流および電極３０，３２に印加する電圧を制御する溶接ガン動作制御部６１を含む。溶接ガン動作制御部６１は、動作プログラムに基づく動作指令を電極駆動回路６３および電圧供給回路６４に送出する。電極駆動回路６３は、動作指令に基づく電流を電極駆動モータ３４に供給する。電圧供給回路６４は、動作指令に基づく電圧を可動電極３０および対向電極３２に供給する。また、溶接ガン制御装置１８は、溶接に関する情報を記憶する記憶部６２を含む。

スポット溶接ガン１４は、可動電極３０の位置を検出するための電極位置検出器３７を含む。本実施の形態の電極位置検出器３７は、電極駆動モータ３４に取り付けられたエンコーダにより構成されている。

溶接を行う場合に、始めに、ロボット動作制御部５３はロボット１２を駆動する。ロボット１２は、ワークＷが可動電極３０と対向電極３２との間に配置されように、スポット溶接ガン１４を移動する。次に、溶接ガン動作制御部６１は、矢印９１に示すように、可動電極３０をワークＷに向けて移動する。可動電極３０がワークＷに当接する。溶接ガン制御装置１８は、可動電極３０がワークＷに接触したことを検出する。スポット溶接ガン１４は、可動電極３０と対向電極３２との間にワークＷを挟む。

次に、スポット溶接ガン１４は、可動電極３０と対向電極３２との間に電流を流すことにより溶接を行う。この時に、ワークＷの溶接部７９には、ナゲット７８が形成される。ナゲット７８は、複数の部材の境界の部分が溶融した後に、冷却により凝固する部分である。

本実施の形態におけるスポット溶接装置は、スポット溶接を行うときに、一対の電極３０，３２によりワークＷに対して加圧力を印加しながら、溶接部７９の内部を溶融する。可動電極３０が対向電極３２に向かうように、電極駆動モータ３４に電流を供給する。可動電極３０がワークＷを押圧して、ワークＷに加圧力が付与される。

図４に、本実施の形態における溶接ガン動作制御部のブロック図を示す。図２から図４を参照して、溶接ガン制御装置１８は、電極３０，３２がワークＷに加える加圧力を検出する加圧力検出部６６を備える。溶接ガン動作制御部６１は、加圧力を制御する加圧力制御部６８を含む。また、溶接ガン制御装置１８は、電極３０，３２の位置を検出する電極位置検出部６７を含む。溶接ガン動作制御部６１は、電極３０，３２の位置を制御する位置制御部６９を含む。

図５に、本実施の形態のスポット溶接装置にてスポット溶接を行っているときの時間に対する加圧力のグラフを示す。図５は、溶接の状態が正常な時の加圧力の変化を示している。図２から図５を参照して、溶接ガン動作制御部６１は、可動電極３０を移動してワークＷを可動電極３０および対向電極３２にて挟持する制御を実施する。

次に、溶接ガン動作制御部６１の加圧力制御部６８は、予め定められた初期の加圧力ＰｓをワークＷに印加する制御を実施する。ワークＷへの加圧力の大きさは、電極駆動モータ３４に供給する電流の大きさに対応する。本実施の形態では、初期の加圧力Ｐｓに対応する初期電流値が定められている。加圧力制御部６８は、初期電流値の電流を電極駆動モータ３４に供給するように電極駆動回路６３を制御する。ワークＷには、第１の加圧力として加圧力Ｐｓが印加される。加圧力Ｐｓが印加された後に、電極位置検出部６７は、電極位置検出器３７の出力に基づいて可動電極３０の位置を検出する。記憶部６２は、第１の加圧力Ｐｓが加えられている可動電極３０の位置を記憶する。

次に、溶接ガン動作制御部６１は、通電を開始した後も一対の電極３０，３２の位置が維持されるように制御を切り替える。加圧力制御部６８は、加圧力Ｐｓを印加する制御を停止する。そして、位置制御部６９は、現在の電極３０，３２の位置を維持する制御を開始する。位置制御部６９は、電極位置検出器３７の出力に基づいて電極駆動モータ３４を制御する。

このように、通電の開始前に加圧力制御部６８による制御を位置制御部６９による制御に切替えることができる。または、通電の開始と同時に加圧力制御部６８による制御を位置制御部６９による制御に切り替えても構わない。

通電が開始されると、ワークＷの溶接部７９の内部にナゲット７８が生成される。ナゲット７８は、通電すると共に大きくなる。このために、ワークＷの溶接部７９は膨張する。対向電極３２の位置は固定されている。可動電極３０の位置を一定に維持するためには、可動電極３０がワークＷを押圧する力を増大する必要がある。すなわち、加圧力を増大する必要がある。

電極位置検出部６７は、電極位置検出器３７の出力に基づいて可動電極３０の位置を検出する。位置制御部６９は、可動電極３０の位置が維持されるように、電極駆動モータ３４に供給する電流を制御する。すなわち、可動電極３０が、対向電極３２から離れる向きに移動すると、位置制御部６９は、電極駆動モータ３４に供給する電流を増加する制御を行う。また、ナゲット７８が収縮する期間では、位置制御部６９は、電極駆動モータ３４に供給する電流を減少する制御を行う。このように、位置制御部６９は、ナゲット７８の成長または収縮に伴って、電極駆動モータ３４に供給する電流を調整する制御を行う。

図５に示す例では、溶接ガン動作制御部６１は、時刻ｔｓにおいて通電を開始する。通電が開始すると、ワークＷの溶接部７９が加熱される。溶融熱により、溶接部７９は中央部が溶融してナゲット７８が生成される。通電を行っている期間中には、ナゲット７８が大きくなるとともに溶接部７９が膨張する。位置制御部６９は、可動電極３０の位置を第１の加圧力Ｐｓに到達した位置に維持している。逃げ場のない膨張力は、それぞれのガンアーム３５，３６を弾性変形させる。弾性変形による反力により、可動電極３０による加圧力が増大する。

ナゲット７８が成長することにより、加圧力が増加する。ナゲット７８の成長に合わせて、電極駆動モータ３４に供給する電流値は増加する。時刻ｔｅにおいて通電を停止した後には、ワークＷへの入熱量が減少する。ナゲット７８は、冷却されることにより、徐々に収縮する。位置制御部６９は、可動電極３０の位置を第１の加圧力Ｐｓに到達した位置に維持している。ナゲット７８が収縮すると、それぞれのガンアーム３５，３６の弾性変形により、加圧力は除々に減少する。ナゲット７８の収縮に合わせて、電極駆動モータ３４に供給する電流値は減少する。そして、予め定められた時刻ｔ５において、溶接を終了している。

位置制御部６９は、可動電極３０の位置を一定に維持する制御を終了する。そして、溶接ガン動作制御部６１は、可動電極３０をワークＷから引き離す向きに移動する。ロボット動作制御部５３は、ロボット駆動モータ２９を駆動することにより、スポット溶接ガン１４がワークＷから離れる。

なお、本実施の形態では、予め定められた時刻ｔｅにて通電を停止しているが、この形態に限られず、所定の電流値を維持した後に、徐々に電流値を下げる制御を実施しても構わない。例えば、ワークＷがアルミニウムを主成分にして形成されている場合には、通電によりナゲット７８を膨張させた後に、電流の供給を遮断せずに電流値を除々に減少しても構わない。

図６に、スポット溶接を実施したときに、溶接の状態に異常が生じた場合の加圧力のグラフを示す。グラフＡは、溶接の状態が正常である場合のグラフである。グラフＢ〜Ｄは、溶接の状態に異常が生じた場合のグラフである。

グラフＢは、ナゲットの冷却速度が速い場合を示している。この場合には、加圧力の減少速度が速くなる。例えば、溶接する部材がアルミニウムを主成分とする部材である場合に、ナゲットの温度が短時間で減少すると、ナゲットの内部に生じる残留応力によって、ナゲットの内部にクラックが生じる場合がある。このように、溶接の品質を確保するためには、極端に短い時間でナゲットを収縮させないことが好ましい。

グラフＣは、ナゲットが成長する途中で、溶接部が破裂した場合を示している。すなわち、溶接部に散りと称される現象が発生した場合を示す。この場合には、加圧力の最大値が小さくなる。また、加圧力の減少速度が速くなる。グラフＤは、電極に供給する電流値が大きすぎる場合を示している。この場合には、ナゲットが膨張しすぎている。最終的には、溶接部がはじけてスパッタが発生する。この場合には、加圧力の最大値が大きくなる。また、加圧力の増加速度および減少速度が速くなる。

このように、溶接に異常が生じると、加圧力の変化傾向が変化する。本実施の形態においては、加圧力が増加するときの加圧力の傾き、加圧力が減少するときの加圧力の傾き、および加圧力の最大値のうち少なくとも１つを変化傾向として採用している。

図２を参照して、本実施の形態の溶接ガン制御装置１８は、溶接の状態が正常か否かを判定する判定部７０を備える。判定部７０は、溶接を実施している時の変化傾向を算出する。そして、判定部７０は、実際の変化傾向と予め定められた判定範囲に基づいて、溶接の状態が正常か否かを判定する。判定部７０は、変化傾向が判定範囲から逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定する。変化傾向の判定範囲は、予め定められており、記憶部６２に記憶されている。

図２および図５を参照して、判定部７０は、加圧力の傾きに基づいて判定を行う第１の制御を実施する。判定部７０は、予め定められた時刻ｔ１において、加圧力が増加するときの加圧力の傾きの判定を行う。また、判定部７０は、予め定められた時刻ｔ３において、加圧力が減少する時の加圧力の傾きの判定を行う。

加圧力検出部６６は、予め定められた時刻において、電極駆動モータ３４に供給される電流値を検出する。加圧力検出部６６は、電極駆動モータ３４に供給される電流値に基づいて、加圧力Ｐを推定することができる。

判定部７０は、時刻ｔ１における加圧力Ｐ１と時刻ｔ２における加圧力Ｐ２とを取得する。判定部７０は、時刻ｔ１における加圧力の傾き（（Ｐ２−Ｐ１）／Δｔ）を算出する。時刻ｔ１および時刻ｔ２は、予め定められており、記憶部６２に記憶されている。または、加圧力の傾きを算出する際の時間幅Δｔは、予め定められており、記憶部６２に記憶されている。

図６を参照して、例えば、グラフＤのスパッタが生じる場合には、加圧力が増加するときの傾きが、グラフＡの正常な溶接の状態の傾きよりも大きくなっている。本実施の形態においては、記憶部６２は、通電を開始した後の予め定められた時間における加圧力の傾きの判定範囲を記憶している。判定部７０は、加圧力の傾きを加圧力の傾きの判定範囲と比較する。判定部７０は、加圧力の傾きが判定範囲を逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定する。

図２および図５を参照して、時刻ｔ３においても同様の制御を実施することができる。判定部７０は、時刻ｔ３における加圧力Ｐ３と時刻ｔ４における加圧力Ｐ４とを取得する。判定部７０は、加圧力が減少する時の傾き（（Ｐ４−Ｐ３）／Δｔ）を算出する。判定部７０は、この加圧力の傾きが判定範囲を逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定する。

図６を参照して、例えば、グラフＢ〜Ｄにおいて、加圧力が減少する時の加圧力の傾きは、グラフＡの正常な状態における加圧力の傾きよりも小さくなる（傾きの絶対値は大きくなる）。判定部７０は、加圧力の傾きが判定範囲を逸脱した場合に、溶接の状態が異常であると判定することができる。

判定部７０による判定は、通電を行っている期間および通電が終了した期間の任意の時期に実施することができる。すなわち通電を開始した後の任意の時期に実施することができる。また、図５に示す例では、加圧力が増加する期間に１回の第１の制御および加圧力が減少する期間に１回の第１の制御を行っている。第１の制御を実施する回数は、この形態に限られず、加圧力が増加する期間または加圧力が減少している期間に複数回の第１の制御を実施することができる。また、判定部は、複数の時刻において複数の加圧力の傾きを算出して、複数の傾きの平均値にて判定を行っても構わない。または、判定部は、複数の傾きのうち、加圧力の傾きの最大値または最小値を用いて判定を行っても構わない。

次に、本実施の形態における第２の制御を説明する。図２および図５を参照して、第２の制御では、判定部７０は、最大の加圧力Ｐｍａｘを変化傾向として採用する。加圧力が最大になるときには、加圧力の傾きはゼロである。判定部７０は、加圧力の傾きが正の値からゼロになったときに、加圧力が最大であると判定することができる。判定部７０は、加圧力の最大値に基づいて溶接の状態が正常か否かを判定する。最大の加圧力Ｐｍａｘの判定範囲は予め定めておいて、記憶部６２が判定範囲を記憶しておくことができる。判定部７０は、加圧力検出部６６から出力される加圧力に基づいて、最大の加圧力Ｐｍａｘを検出することができる。

図６を参照して、グラフＣの場合には、加圧力の最大値は、グラフＡの正常な溶接の状態の加圧力の最大値よりも小さくなる。また、グラフＤにおいては、加圧力の最大値は、グラフＡの正常な溶接の状態の加圧力の最大値よりも大きくなる。このために、判定部７０は、実際に検出した加圧力の最大値と判定範囲とに基づいて、溶接の状態が正常であるか否かを判定することができる。判定部７０は、加圧力の最大値が判定範囲を逸脱する場合には、溶接の状態が異常であると判定する。グラフＣの場合には、判定部７０は、ナゲットが十分に成長しているか否かを判定することができる。グラフＤの場合には、判定部７０は、溶融電流が大きくなりすぎて、ナゲットが膨張しすぎているか否かを判定することができる。

図２を参照して、本実施の形態における溶接ガン制御装置１８は、他の装置に溶接の状態を通知する通知部７１を備える。判定部７０が溶接の状態が異常であると判定した場合に、通知部７１は、他の装置に溶接の状態が異常であることを通知する。本実施の形態における通知部７１は、ロボット制御装置１６を介して、教示操作盤４２に溶接の状態を通知する。表示部４４は、溶接の状態を表示することができる。たとえば、表示部４４は、溶接に異常が生じたことを表示して、作業者に通知する。

通知部７１が溶接の状態を通知する他の装置としては、任意の装置を採用することができる。例えば、制御装置１５が他の場所に配置されている製造管理装置に接続されている場合には、製造管理装置に溶接の異常信号を発信しても構わない。

または、通知部７１は、溶接ガン動作制御部６１およびロボット制御装置１６に、溶接に異常が生じたことを通知する。溶接ガン動作制御部６１は溶接作業を停止し、ロボット動作制御部５３は、ロボット１２の駆動を停止することができる。または、溶接の状態が異常である時に、表示部４４に溶接の異常を表示するとともに、その後の溶接の作業を継続しても構わない。なお、溶接の状態が異常である時には、他の装置に通知する制御に限られず、任意の制御を実施することができる。

ところで、本実施の形態の制御装置１５は、判定部７０が溶接の状態が異常であると判定した場合に、加圧力を補正する補助制御を実施することができる。始めに、加圧力が減少している期間中に補助制御を実施する例を説明する。加圧力が減少している期間中には、加圧力の傾きが小さくなりすぎる場合がある。換言すると、加圧力の傾きの絶対値が大きくなりすぎる場合がある。図６を参照して、グラフＢは、ナゲット７８が急激に冷却された例を示している。例えば、グラフＢでは、ナゲットの急激な冷却を抑制するために電極３０，３２に電流を供給していた場合に、所定の原因により、溶接抵抗が上昇して溶接電流の流れが悪化している。

図７に、本実施の形態における補助制御を説明するグラフを示す。グラフＦは、前述のグラフＢと同様に、ナゲット７８が急激に冷却される場合を示している。判定部７０は、加圧力が減少する期間中に加圧力の傾きが予め定められた判定範囲を逸脱することを検出する。ここでの例では、判定部７０は、時刻ｔ６において、加圧力の傾きが予め定められた判定範囲を逸脱することを検出する。位置制御部６９は、可動電極３０の位置を維持する制御を停止する。そして、加圧力制御部６８は、加圧力の減少を抑制する制御を実施する。加圧力制御部６８は、加圧力の傾きの絶対値が小さくなるように電極駆動モータを制御する。

加圧力制御部６８は、可動電極３０をワークＷに向かって押圧する制御を実施する。本実施の形態における加圧力制御部６８は、予め定められた増加量にて加圧力を増加するように、電極駆動モータ３４に供給する電流の大きさを増加する。加圧力の増加量と電極駆動モータ３４に供給する電流の増加量との関係は、予め定められており、記憶部６２に記憶されている。

または、加圧力制御部６８は、加圧力検出部６６から加圧力を取得する。そして、加圧力制御部６８は、加圧力の傾きが予め定められた傾きになるまで、電極駆動モータ３４に供給する電流を増加しても構わない。この場合には、例えば、加圧力制御部６８は、予め定められた増加量にて電流を増加する。加圧力制御部６８は、所定の時間間隔ごとに、加圧力を取得して、加圧力の傾きを算出する。そして、加圧力制御部６８は、加圧力の傾きが予め定められた傾きに到達してない場合には、さらに電流値を増加するフィードバック制御を実施することができる。

グラフＥは、補助制御を実施したときの例に対応する。時刻ｔ６において、可動電極３０の位置を一定に維持する制御を停止し、加圧力の減少を抑制する制御を開始している。図７に示す例では、加圧力制御部６８は、電極の位置を維持する制御を停止した時の加圧力を維持するように、電極駆動モータ３４に供給する電流を制御している。加圧力が一定に維持されていると、通電抵抗が下がらないために、ナゲットに充分に熱を供給することができる。

加圧力が減少している期間中に加圧力の傾きが小さくなりすぎた時に、補助制御を実施することにより、ナゲットの急冷を抑制することができる。加圧力の変動が滑らかになるため、ナゲット７８の内部に生じる残留応力の急激な変化を避けることができる。この結果、ナゲット７８の内部にクラックが発生することを抑制できる。補助制御を実施することにより、溶接の品質の劣化を抑制することができる。特に、加圧力を検出して、加圧力が所定の値まで減少した後に加圧力を補正しても、補正が間に合わない場合がある。本実施の形態では、加圧力の傾きに基づいて判定するために、早い時期に溶接の異常を検出することができる。このために、早い時期にナゲットの急冷を抑制することができる。

なお上記の補助制御では、加圧力を徐々に減少させる制御および加圧力をほぼ一定に維持する制御を説明したが、この形態に限られず、補助制御は、加圧力を徐々に増加させる制御を含んでいても構わない。

次に、加圧力が増加している期間中に実施する補助制御を説明する。加圧力が増加している期間中には、加圧力の傾きが大きくなりすぎる場合がある。図６のグラフＤでは、溶融電流が大きくなっているために、加圧力の増加速度が大きくなる。判定部７０は、加圧力が増加する期間中に加圧力の傾きが予め定められた判定範囲を逸脱することを検出する。位置制御部６９は、通電後の電極の位置を維持する制御を停止する。そして、加圧力制御部６８は、加圧力の傾きが小さくなるように電極駆動モータ３４を制御することができる。

例えば、加圧力制御部６８は、予め定められた減少量にて加圧力を減少するように、電極駆動モータ３４に供給する電流を減少することができる。加圧力の減少量と電極駆動モータ３４に供給する電流の減少量との関係は、予め定められており、記憶部６２に記憶されている。または、加圧力制御部６８は、加圧力検出部６６から加圧力を取得する。加圧力制御部６８は、加圧力の傾きが予め定められた傾きになるまで、電極駆動モータ３４に供給する電流を減少することができる。または、加圧力制御部６８は、加圧力がほぼ一定になるように電極駆動モータ３４を制御することができる。

加圧力が増加している期間中に補助制御を実施することにより、ナゲットの急激な成長を抑制することができる。たとえば、図６のグラフＤでは、溶融電流が大きく、ナゲットが膨張しすぎてしまう。このような場合に、補助制御を実施することにより、加圧力の増加速度を小さくすることができる。ナゲットが大きくなりすぎることを抑制できるために、スパッタの発生等を抑制することができる。

なお、上記の加圧力が増加する期間中に実施する補助制御では、加圧力の増加速度を抑制する制御および加圧力をほぼ一定に維持する制御を説明したが、この形態に限られず、補助制御は、加圧力を徐々に減少させる制御を含んでいても構わない。

図８に、本実施の形態における溶接の状態の判定を行う制御および補助制御のフローチャートを示す。図８に示す制御を開始する前には、ロボット１２およびスポット溶接ガン１４が駆動して、ワークＷは一対の電極３０，３２に挟まれている。

ステップ１１１において、加圧力制御部６８は、電極駆動モータ３４を駆動することによりワークＷを第１の加圧力まで加圧する。

次に、ステップ１１２において、第１の加圧力に到達した後に、加圧力制御部６８による制御を停止する。位置制御部６９は、可動電極３０の位置を一定に維持する制御を開始する。ステップ１１３において、溶接ガン動作制御部６１は、通電を開始する。このときに、溶接ガン動作制御部６１は、電極３０，３２に予め定められた電流値の電流が流れるように制御する。

次に、ステップ１１４において、加圧力検出部６６は、予め定められた条件の時期に、ワークＷに加えられている加圧力を検出する。ステップ１１５において、判定部７０は、検出した加圧力に基づいて加圧力の変化傾向を算出する。例えば、第１の制御においては、判定部７０は、変化傾向として加圧力の傾きを算出する。

次に、ステップ１１６において、判定部７０は、変化傾向が判定範囲を逸脱しているか否かを判定する。変化傾向が判定範囲内である場合には、溶接が正常な状態で行われていると判別することができるために、この制御を終了する。ステップ１１６において、変化傾向が判定範囲を逸脱している場合には、溶接の状態が異常であると判定することができる。この場合に、制御は、ステップ１１７に移行する。

ステップ１１７においては、補助制御を実施するか否かを判定する。補助制御を実施するか否かの情報は、作業者が予め溶接ガン制御装置１８に入力することができる。ステップ１１７において、補助制御を実施しない場合には、制御はステップ１１８に移行する。

ステップ１１８において、通知部７１は、溶接に異常が生じた信号をロボット制御装置１６に通知する。ロボット制御装置１６は、溶接に異常が生じた信号を教示操作盤４２に送信する。そして、表示部４４は、溶接に異常が生じたことを表示する。ステップ１１７において、補助制御を実施する場合には、制御はステップ１１９に移行する。

ステップ１１９において、溶接ガン動作制御部６１は、現在の状態が加圧力が減少する期間中であるか否かを判定する。現在の状態が加圧力が減少する期間中である場合には、制御はステップ１２０に移行する。現在の状態が加圧力が増加する期間中である場合には、制御はステップ１２１に移行する。

ステップ１２０，１２１においては、補助制御を実施する。ステップ１２０では、加圧力の減少速度が抑制されるように、電極駆動モータ３４に供給する電流を増加する制御が実施される。ステップ１２１では、加圧力の増加速度が抑制されるように、電極駆動モータ３４に供給する電流を減少する制御が実施される。そして、これらの補助制御は、溶接が完了するまで継続される。

図９に、溶接の状態を判定する第３の制御を説明するグラフを示す。第３の制御においては、判定部７０は、通電を開始してからの時間に対する加圧力の傾きに基づいて判定を行うのではなく、検出された加圧力に対する加圧力の傾きに基づいて判定を行う。

記憶部６２には、加圧力の大きさに対する加圧力の傾きの判定範囲が予め記憶されている。通電を開始した後の予め定められた時刻ｔ７において、加圧力検出部６６は、加圧力Ｐ６１を検出する。また、加圧力検出部６６は、時間幅Δｔ後の時刻における加圧力Ｐ６２を検出する。

判定部７０は、加圧力が増加している期間の加圧力Ｐ６１、加圧力Ｐ６２および時間幅Δｔに基づいて、加圧力Ｐ６１における加圧力の傾きを算出する。判定部７０は、加圧力Ｐ６１における傾きの判定範囲を取得する。判定部７０は、加圧力Ｐ６１における傾きが判定範囲を逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定する。

加圧力が減少している期間も同様に、加圧力検出部６６は、加圧力Ｐ７１，Ｐ７２を検出する。判定部７０は、加圧力Ｐ７１における傾きの判定範囲を取得する。判定部７０は、加圧力Ｐ７１における加圧力の傾きを算出する。判定部７０は、加圧力Ｐ７１における加圧力の傾きが判定範囲を逸脱している場合に、溶接の状態が異常であると判定する。

図６を参照して、グラフＤの予め定められた加圧力に対する加圧力の傾きは、グラフＡの予め定められた加圧力に対する加圧力の傾きと異なる。また、グラフＢ，Ｃでは、加圧力が減少している期間中において、予め定められた加圧力に対する加圧力の傾きがグラフＡの傾きと異なっている。このように、判定部７０は、加圧力の大きさに対する加圧力の傾きの判定範囲に基づいて、判定を行うことができる。

なお、上記の第３の制御においては、加圧力の測定を行う時刻を定めているが、この形態に限られない。たとえば、判定を行う加圧力が予め定められて、記憶部６２に記憶されている。加圧力検出部６６は、予め定められた時間間隔ごとに加圧力Ｐを検出する。そして、判定部７０は、加圧力が判定を行う大きさになった場合に、溶接の状態の判定を行っても構わない。

図１０に、溶接の状態を判定する第４の制御を説明するグラフを示す。第４の制御では、上記の第１の制御を、予め定められた時間間隔ごとに繰り返して実施する。すなわち、通電を行っている期間中に、継続して第１の制御を繰り返す。

時刻ｔｓにおいて通電を開始した後に、予め定められた時間間隔Δｔごとに、加圧力検出部６６は加圧力を検出し、判定部７０は加圧力の傾きの判定を実施している。例えば、判定部７０は、時刻ｔｓから時刻ｔ８１までの加圧力の傾きを判定し、時刻ｔ８１から時刻ｔ８２までの加圧力の傾きを判定し、更に、このような判定を繰り返している。それぞれの区間における加圧力の傾きの判定範囲は、予め定められて記憶部６２に記憶されている。判定部７０は、それぞれの区間において、加圧力の傾きが判定範囲を逸脱している場合には、溶接の状態が異常であると判定する。この制御を実施することにより、時系列的に加圧力の変化を判定することができる。第４の制御では、第１の制御よりも、より正確に溶接の状態を判定することができる。または、第４の制御では、早期に溶接の状態の異常を発見することができる。

図１０に示す例では、第１の制御を繰り返して実施しているが、この形態に限られず、第３の制御を繰り返して実施しても構わない。

上記の実施の形態では、加圧力検出部６６は、電極駆動モータ３４に供給される電流の大きさに基づいて加圧力を検出しているが、この形態に限られず、加圧力検出部６６は、任意の制御により加圧力を推定することができる。

図１１に、本実施の形態における第２のスポット溶接装置の電極の部分の拡大概略図を示す。第２のスポット溶接装置１１では、電極駆動モータ３４の出力シャフトに、トルクセンサ３８が配置されている。加圧力検出部６６は、トルクセンサ３８の出力に基づいて、加圧力を検出することができる。このように、トルクセンサ３８を配置することによって実際の加圧力を検出しても構わない。また、トルクセンサ３８は、例えば、可動電極３０を駆動するボールねじの周りに配置することができる。

本実施の形態の変化傾向の判定範囲は、予め定めておくことができる。変化傾向の判定範囲は、ワークの溶接を実施したときの結果に基づいて設定することができる。また、変化傾向の判定範囲は、複数の結果を学習することにより設定することができる。次に、機械学習により判定範囲を設定する方法について説明する。

図１および図２を参照して、本実施の形態における制御装置１５は、機械学習装置１９を備える。機械学習装置１９は、ＣＰＵ等を含む電子制御ユニットを含む。機械学習装置１９は、溶接ガン制御装置１８に接続されている。機械学習装置１９は、溶接ガン制御装置１８から溶接に関する情報を取得できるように形成されている。なお、ロボット制御装置１６または溶接ガン制御装置１８が、機械学習装置１９の機能を有していても構わない。

機械学習装置は、装置に入力されるデータの集合から、その中にある有用な規則や知識表現、判断基準などを解析により抽出し、その判断結果を出力するとともに、知識の学習を行う機能を有する。その手法は様々であるが、大別すれば「教師あり学習」、「教師なし学習」、および「強化学習」に分けられる。さらに、これらの手法を実現するうえで、特徴量そのものの抽出を学習する「深層学習」と呼ばれる手法がある。

教師あり学習では、所定の入力と結果（ラベル）のデータの組を大量に機械学習装置に与えることにより、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル、即ち、その関係性を帰納的に獲得することができる。これはニューラルネットワークなどのアルゴリズムを用いて実現することができる。

教師なし学習とは、入力データのみを大量に機械学習装置に与えることにより、入力データがどのような分布をしているか学習し、対応する教師出力データを与えなくても、入力データに対して圧縮、分類、整形などを行う装置を学習する手法である。それらのデータセットにある特徴を似た者どうしにクラスタリングすることなどができる。この結果を使って、何らかの基準を設けてそれを最適にするような出力の割り当てを行うことで、出力の予測を実現することできる。また「教師なし学習」と「教師あり学習」との中間的な問題設定として、「半教師あり学習」と呼ばれるものがある。これは一部のみ入力と出力のデータの組が存在し、それ以外は入力のみのデータである場合が相当する。

強化学習では、問題を以下のように設定する。
・機械学習装置は環境の状態を観測し、行動を決定する。
・環境は何らかの規則に従って変化し、さらに自分の行動が、環境に変化を与えることもある。
・行動するたびに報酬信号が帰ってくる。
・最大化したいのは将来にわたっての（割引）報酬の合計である。
・行動が引き起こす結果を全く知らない、または不完全にしか知らない状態から学習はスタートする。機械学習装置は実際に動作して初めて、その結果をデータとして得ることが出来る。つまり、試行錯誤しながら最適な行動を探索する必要がある。
・人間の動作を真似るように事前学習（前述の教師あり学習や、逆強化学習といった手法）した状態を初期状態として、良いスタート地点から学習をスタートさせることもできる。

強化学習とは、判定や分類だけではなく、行動を学習することにより、環境に行動が与える相互作用を踏まえて適切な行動を学習、即ち、将来的に得られる報酬を最大にするための学習する方法である。このことは、本実施形態において、未来に影響を及ぼすような行動を獲得できることを表している。例えばＱ学習の場合で説明を続けるが、これに限るものではない。

Ｑ学習は、或る環境状態ｓの下で、行動ａを選択する価値Ｑ（ｓ，ａ）を学習する方法である。つまり、或る状態ｓのとき、価値Ｑ（ｓ，ａ）の最も高い行動ａを最適な行動として選択すればよい。しかし、最初は状態ｓと行動ａとの組合せについて、価値Ｑ（ｓ，ａ）の正しい値は全く分かっていない。そこで、エージェント（行動主体）は、或る状態ｓの下で様々な行動ａを選択し、その時の行動ａに対して報酬が与えられる。それにより、エージェントはより良い行動の選択、すなわち正しい価値Ｑ（ｓ，ａ）を学習していく。

行動の結果、将来にわたって得られる報酬の合計を最大化したいので、最終的にＱ（ｓ，ａ）＝Ｅ［Σγ^tｒ_t］となるようにすることを目指す（期待値は最適な行動に従って状態変化したときについてとる。もちろん、それは分かっていないので、探索しながら学習しなければならない）。そのような価値Ｑ（ｓ，ａ）の更新式は、例えば次の式（１）により表すことができる。

ここで、ｓ_tは時刻ｔにおける環境の状態を表し、ａ_tは時刻ｔにおける行動を表す。行動ａ_tにより、状態はｓ_t+1に変化する。ｒ_t+1は、その状態の変化により貰える報酬を表している。また、ｍａｘの付いた項は、状態ｓ_t+1の下で、その時に分かっている最もＱ値の高い行動ａを選択した場合のＱ値にγを乗じたものになる。γは、０＜γ≦１のパラメータで、割引率と呼ばれる。αは学習係数で、０＜α≦１の範囲とする。

この式は、試行ａ_tの結果帰ってきた報酬ｒ_t+1を元に、状態ｓ_tにおける行動ａ_tの評価値Ｑ（ｓ_t，ａ_t）を更新する方法を表している。状態ｓにおける行動ａの評価値Ｑ（ｓ_t，ａ_t）よりも、報酬ｒ_t+1＋行動ａによる次の状態における最良の行動ｍａｘ ａの評価値Ｑ（ｓ_t+1，ｍａｘ ａ_t+1）の方が大きければ、Ｑ（ｓ_t，ａ_t）を大きくするし、反対に小さければ、Ｑ（ｓ_t，ａ_t）も小さくする事を示している。つまり、或る状態における或る行動の価値を、結果として即時帰ってくる報酬と、その行動による次の状態における最良の行動の価値に近付けるようにしている。

Ｑ（ｓ，ａ）の計算機上での表現方法は、すべての状態行動ペア（ｓ，ａ）に対して、その値をテーブル（行動価値テーブル）として保持しておく方法と、Ｑ（ｓ，ａ）を近似するような関数を用意する方法がある。後者の方法では、前述の更新式は、確率勾配降下法などの手法で近似関数のパラメータを調整していくことで実現することが出来る。近似関数としては、例えば、ニューラルネットワークを用いることが出来る。

図１２に、実施の形態における機械学習装置のブロック図を示す。図２および図１２を参照して、本実施の形態の機械学習装置１９は、初期の判定範囲を設定した後に、強化学習により判定範囲を更新する。機械学習装置１９は、入力部８３と、状態取得部８４と、学習部８５とを備える。また、機械学習装置１９は、意思決定部８８と、記憶部８９とを備える。記憶部８９は、機械学習に関する任意の情報を記憶する。

状態取得部８４は、溶接ガン制御装置１８から溶接を行うときのスポット溶接の状態に関するデータを取得する。本実施の形態では、状態取得部８４は、判定を行う時のスポット溶接装置の状態を取得する。また、作業者は、入力部８３を介して学習部８５に、溶接の検査結果などの溶接の品質に関する情報を入力する。

学習部８５は、学習により評価関数（行動価値）を設定する。学習部８５は、入力された情報に基づいて行動価値テーブルを更新する。本実施の形態の行動価値テーブルは、学習により設定された評価関数、報酬、スポット溶接装置の状態のデータ、およびワークの検査結果を含む表である。

報酬計算部８６は、取得した情報に基づいて報酬を設定する。例えば、作業者は、実際に溶接を行った部材の検査を実施する。作業者は、検査結果を機械学習装置１９に入力する。報酬計算部８６は、ナゲット径が所望の大きさに近いほど大きな報酬を設定することができる。また、報酬計算部８６は、溶接部の引張強度試験を実施し、引張強度が大きいほど大きな報酬を設定することができる。または、報酬計算部８６は、溶接部の内部のクラックが発生していない場合には、大きな報酬を設定することができる。

関数更新部８７は、取得した情報と、報酬計算部８６にて設定された報酬とに基づいて、行動の評価関数を更新する。ここでは、行動が判定範囲に相当する。意思決定部８８は、学習部８５にて設定された評価関数に基づいて、判定範囲を設定する。例えば、意思決定部８８は、行動価値が高い判定範囲を選定することができる。

このように、機械学習により判定範囲を設定することにより、適切な判定範囲にて判定を行うことができる。また、上記の第３の制御のように時系列で判定範囲を設定する場合には、処理するデータの個数が多くなるために、機械学習は有効である。時系列で判定範囲を設定することにより、理想的な加圧力の変化を取得することができる。

本実施の形態におけるスポット溶接ガンは、ロボットに支持されているが、この形態に限られず、任意の装置にて支持されることができる。たとえば、スポット溶接ガンが固定装置に固定されており、ロボットがワークを移動するように形成されていても構わない。

上述のそれぞれの制御においては、機能および作用が変更されない範囲において適宜ステップの順序を変更することができる。また、上記の実施の形態は、適宜組み合わせることができる。

上述のそれぞれの図において、同一または相等する部分には同一の符号を付している。なお、上記の実施の形態は例示であり発明を限定するものではない。また、実施の形態においては、特許請求の範囲に示される実施の形態の変更が含まれている。

１０，１１ スポット溶接装置
１４ スポット溶接ガン
１５ 制御装置
１８ 溶接ガン制御装置
１９ 機械学習装置
３０ 可動電極
３２ 対向電極
３４ 電極駆動モータ
３７ 電極位置検出器
３８ トルクセンサ
６１ 溶接ガン動作制御部
６２ 記憶部
６６ 加圧力検出部
６７ 電極位置検出部
６８ 加圧力制御部
６９ 位置制御部
７０ 判定部
７１ 通知部
Ｗ ワーク

Claims (7)

1. 互いに対向して配置された一対の電極、および一対の電極のうち少なくとも一方の電極を駆動する電極駆動モータを含むスポット溶接ガンと、
   スポット溶接ガンを制御する溶接ガン制御装置とを備え、
   溶接ガン制御装置は、加圧力を制御する加圧力制御部と、一対の電極が部材に加える加圧力を検出する加圧力検出部と、電極の位置を制御する位置制御部と、電極に通電している期間中に溶接の状態が正常か否かを判定する判定部と、溶接に関する情報を記憶する記憶部とを含み、
   前記加圧力制御部は、通電前に電極に加える加圧力が予め定められた初期の加圧力になるように電極駆動モータを制御し、
   前記位置制御部は、通電前に初期の加圧力になる電極の位置を、通電後に維持するように電極駆動モータを制御し、
   前記判定部は、前記加圧力検出部により検出された加圧力を取得し、加圧力が増加する時の加圧力の傾き、加圧力が減少する時の加圧力の傾き、および加圧力の最大値のうち少なくとも一つを含む変化傾向に基づいて、溶接の状態が正常か否かを判定する、スポット溶接装置。
2. 前記記憶部は、加圧力が増加する期間中または加圧力が減少する期間中の加圧力の大きさに対する加圧力の傾きの判定範囲を記憶しており、
   前記判定部は、予め定められた加圧力の大きさに対する加圧力の傾きが判定範囲を逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定する、請求項１に記載のスポット溶接装置。
3. 前記記憶部は、通電を開始した後の予め定められた時間における加圧力の傾きの判定範囲を記憶しており、
   前記判定部は、通電を開始してからの時間に対する加圧力の傾きが判定範囲を逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定する、請求項１に記載のスポット溶接装置。
4. 前記記憶部は、通電を開始した後の予め定められた時間間隔ごとに、加圧力の傾きの判定範囲を記憶しており、
   前記判定部は、予め定められた時間間隔ごとに加圧力の傾きが判定範囲を逸脱するか否かを判定し、加圧力の傾きが判定範囲を逸脱する場合に、溶接の状態が異常であると判定する、請求項１から３のいずれか一項に記載のスポット溶接装置。
5. 前記変化傾向の判定範囲を機械学習により設定する学習装置を備える、請求項１から４のいずれか一項に記載のスポット溶接装置。
6. 前記判定部は、加圧力の傾きが予め定められた判定範囲を逸脱することを検出し、
   前記位置制御部は、通電後の電極の位置を維持する制御を停止するとともに、前記加圧力制御部は、加圧力の傾きの絶対値が小さくなるように電極駆動モータを制御する、請求項１に記載のスポット溶接装置。
7. 溶接ガン制御装置は、他の装置に溶接の状態を通知する通知部を含み、
   前記判定部が溶接の状態が異常であると判定した場合に、通知部は、他の装置に溶接の状態が異常であることを通知する、請求項１から６のいずれか一項に記載のスポット溶接装置。

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