JP2018115992A - ワイヤケーブルの破断予兆検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】外乱の影響を低減し、ワイヤケーブルの破断予兆をより精度良く検出することができる破断予兆検出装置を提供する。【解決手段】検出手段は、基準とする期間における一周期分時系列データを複数含む第１データ群と、検査対象期間における一周期分時系列データを所定数含む第２データ群と、を生成し、第１データ群および第２データ群に含まれる各一周期分時系列データに対してオフセット補正を行った後、第１データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにまとめた第１同期データ群と、第２データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにまとめた第２同期データ群とを生成し、一周期での各タイミングにおける、第１同期データ群と第２同期データ群との統計的な差分で最大のものが所定の閾値を超えたときに破断予兆を検出する。【選択図】図１

Description

本発明は、ワイヤケーブルの破断予兆検出装置に関する。

屈曲伸張を周期的に繰り返すワイヤケーブルにおいて、破断予兆を検出する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、屈曲伸張を周期的に繰り返す、通電されたワイヤケーブルにおいて、ワイヤケーブルの屈曲伸張の周期とワイヤケーブルの電気的な状態の変化の周期との関連性に基づいて破断予兆を検出する技術が記載されている。

特開２００７−１３９４８８号公報

屈曲伸張を周期的に繰り返す、通電されたワイヤケーブルにおいて、ワイヤケーブルを構成する素線の一部が断線すると、ワイヤケーブルの屈曲伸張の周期に対応してワイヤケーブルの両端間の抵抗値が周期的に変化する。一般的には、伸張状態に対して屈曲状態の方が、ワイヤケーブルの両端間の抵抗値が大きくなる。これは、ワイヤケーブルが、伸張状態のときには断線した素線の素線半部同士が接触し、屈曲状態のときには断線した素線の対となる素線半部が互いに分離するからである。このため、屈曲伸張の一周期でのあるタイミングにおいて、素線に断線がないときと、素線の一部に断線があるときとの、ワイヤケーブルの両端間の抵抗値の差分が所定の閾値を超えている場合に、ワイヤケーブルの両端間の抵抗値の変化がワイヤケーブルの屈曲伸張の周期と相関していると判定し、ワイヤケーブルの破断予兆を検出することができる。

ワイヤケーブルの長さが、相対的に長い場合には、相対的に短い場合に対して、屈曲伸張の一周期での同じタイミングにおける、素線に断線がないときと、素線の一部に断線があるときとの、ワイヤケーブルの両端間の抵抗値の差分が小さくなる。また、一般的には、断線した素線の本数が少なくなればなるほど、屈曲伸張の一周期での同じタイミングにおける、素線に断線がないときと、素線の一部に断線があるときとの、ワイヤケーブルの両端間の抵抗値の差分は小さくなる。このため、ワイヤケーブルの長さが長い場合や、断線した素線の本数が少ない場合にもワイヤケーブルの破断予兆を検出するためには、上記所定の閾値を小さく設定する必要がある。

ところで、ワイヤケーブルの両端間の抵抗値は、環境温度の変動やセンサの端子とワイヤケーブルとの接触状態の経時的な変化など、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱の影響を受ける。すなわち、長期的に変動する外乱がある場合、ワイヤケーブルの両端間の抵抗の測定値は、長期的に変動する外乱の変動と相関して変化する。また、センサによって検出されるワイヤケーブルの両端間の抵抗値は、落雷等によりワイヤケーブルに対して瞬間的に流れる異常な過電流など、突発的な外乱の影響を受ける。すなわち、突発的な外乱がある場合に、センサによって検出されるワイヤケーブルの両端間の抵抗の測定値が急峻に変化する。これらの外乱がある場合に、上記所定の閾値を小さく設定すると、ワイヤケーブルにおいて、実際には破断予兆がないにもかかわらず破断予兆があると誤って判定されるおそれがあった。

本発明は、以上の背景に鑑みなされたものであり、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱および突発的な外乱の影響を低減し、ワイヤケーブルの破断予兆をより精度良く検出することができるワイヤケーブルの破断予兆検出装置を提供することを目的とする。

本発明は、ワイヤケーブルの破断予兆検出装置であって、ワイヤケーブルと、通電された前記ワイヤケーブルにおける抵抗値を検出するセンサと、検出された前記抵抗値に基づいて前記ワイヤケーブルの破断予兆を検出する検出手段と、を備え、前記検出手段は、屈曲伸張を繰り返す前記ワイヤケーブルに対して、基準とする期間に前記センサにより検出された時系列データから、前記ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを複数切り出して第１データ群を生成し、前記基準とする期間よりも時期が遅い検査対象期間に前記センサにより検出された時系列データから、前記ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを所定数切り出して第２データ群を生成し、前記第１データ群および前記第２データ群に含まれる各一周期分時系列データに対し、最初の値を所定の値に一致させるようにオフセットする補正を行った後、前記第１データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第１同期データ群を生成し、前記第２データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第２同期データ群を生成し、前記第１同期データ群と前記第２同期データ群との統計的な差分を、一周期での同じタイミングのデータごとに求め、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた前記統計的な差分のうち最大のものが、所定の閾値を超えている場合に前記ワイヤケーブルの破断予兆を検出するものである。

ワイヤケーブルの素線に断線がない、基準とする期間にセンサにより検出された時系列データから、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを複数切り出して第１データ群を生成する。これにより、基準とする期間における、屈曲伸張の一周期分に対応するワイヤケーブルの抵抗値のデータを複数得ることができる。また、検査対象期間にセンサにより検出された時系列データから、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを所定数切り出して第２データ群を生成する。これにより、検査対象期間において、屈曲伸張の一周期分に対応するワイヤケーブルの抵抗値のデータを所定数得ることができる。第１データ群および第２データ群に含まれる各一周期分時系列データに対し、最初の値を所定の値に一致させるようにオフセットする補正を行うことで、環境温度の変動やセンサの端子とワイヤケーブルとの接触状態の経時的な変化など、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱に起因する一周期分時系列データ間のばらつきを低減することができる。第１データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第１同期データ群を生成することで、基準とする期間における一周期での各タイミングにおいて、それぞれ、複数の抵抗値が得られる。第２データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第２同期データ群を生成することで、検査対象期間において、一周期での各タイミングにおいて、それぞれ、所定数の抵抗値が得られる。そして、第１同期データ群と第２同期データ群との統計的な差分を、一周期での同じタイミングのデータごとに求める。すなわち、一周期での同じタイミングごとに、基準とする期間より得られた複数のデータと、検査対象期間より得られた所定数のデータと、の統計的な差分を求める。このようにすると、落雷等によりワイヤケーブルに対して瞬間的に流れる異常な過電流などの突発的な外乱の影響を低減することができる。そして、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた統計的な差分のうち、最大のものが、所定の閾値を超えている場合にワイヤケーブルの破断予兆を検出する。上述したように、上記統計的な差分において、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱および突発的な外乱の影響が低減できているので、上記所定の閾値をより小さく設定することができる。これにより、ワイヤケーブルの破断予兆をより精度良く検出することができる。

さらに、前記検出手段は、通電された破断のない状態の前記ワイヤケーブルから前記センサによって検出された複数の前記抵抗値の分布に対して正規分布曲線による近似を行い、当該正規分布曲線における標準偏差に基づいて前記閾値を決定してもよい。

ワイヤケーブルにおいて断線した素線の本数が少なくなると、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群と第２同期データ群との統計的な差分は小さくなる。このため、ワイヤケーブルの長さが長い場合や、ワイヤケーブルにおいて断線した素線の本数が少ない場合にも、ワイヤケーブルの破断予兆を検出するためには、ワイヤケーブルの破断予兆のあり、なしを判定するための所定の閾値を小さくする必要がある。上述したように、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群と第２同期データ群との統計的な差分において、外乱の影響を低減できている。このため、ワイヤケーブルの破断予兆のあり、なしを判定するための所定の閾値を、計測誤差程度の小さな値、例えば、正規分布曲線の標準偏差の６倍に設定することができる。これにより、ワイヤケーブルの長さが長い場合や、ワイヤケーブルにおいて断線した素線の本数が少ない場合にも、ワイヤケーブルの破断予兆を精度良く検出することができる。

さらに、前記統計的な差分は、前記第１同期データ群に含まれる、一周期でのあるタイミングにおける同期データの平均値と、前記第２同期データ群に含まれる、当該タイミングにおける同期データの平均値と、の差であってもよい。

このようにすることで、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱および突発的な外乱の影響を低減し、ワイヤケーブルの破断予兆をより精度良く検出することができる。

本発明によれば、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱および突発的な外乱の影響を低減し、ワイヤケーブルの破断予兆をより精度良く検出することができる。

本実施の形態にかかる破断予兆検出装置の概略構成を示す模式図である。 素線群の一部が断線しているワイヤケーブル５における、屈曲状態と伸張状態について説明する模式図である。 本実施の形態にかかる破断予兆検出装置における検出手段の処理の流れを示すフローチャートである。 基準とする期間にセンサにより検出された時系列データの一例を示すグラフである。 基準とする期間にセンサにより検出された時系列データから、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを複数切り出して生成した第１データ群の一例を示すグラフである。 検査対象期間にセンサにより検出された時系列データの一例を示すグラフである。 検査対象期間にセンサにより検出された時系列データから、ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを複数切り出して生成した第２データ群の一例を示すグラフである。 図５に示す第１データ群に対し、最初の値を所定の値に一致させるようにオフセットする補正を行った示すグラフである。 図７に示す第２データ群に対し、最初の値を所定の値に一致させるようにオフセットする補正を行った示すグラフである。 図８に示す、オフセット補正を行った後の第１データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめて生成した第１同期データ群を示すグラフである。 図９に示す、オフセット補正を行った後の第２データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめて生成した第２同期データ群を示すグラフである。 第１同期データ群に含まれる、一周期での各タイミングにおける同期データの平均値、および、第２同期データ群に含まれる、一周期での各タイミングにおける同期データの平均値をプロットしたグラフである。 通電された破断のない状態のワイヤケーブルからセンサによって予め検出された抵抗値の分布の一例を示すグラフである。 ワイヤケーブルにおける断線した素線の本数と、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群と第２同期データ群との統計的な差分の最大値との関係を示すグラフである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
まず、図１を参照して本実施の形態にかかる、ワイヤケーブルの破断予兆検出装置１の概略構成について説明する。ここで、ワイヤケーブルに破断予兆があるとは、ワイヤケーブルにおいて、素線の一部に断線しているものがあることを意味する。
図１は、本実施の形態にかかる、ワイヤケーブルの破断予兆検出装置１の概略構成を示す模式図である。図１に示すように、破断予兆検出装置１は、センサ２と、検出手段３と、を備えている。

破断予兆検出装置１により破断予兆を検出する対象であるワイヤケーブル５は、屈曲動作を行うロボット４に取り付けられている。ロボット４は、屈曲伸張を繰り返すように制御装置６によって制御される。これにより、ワイヤケーブル５は、屈曲伸張を繰り返す。ワイヤケーブル５は、電源７によって通電されている。センサ２は、通電されたワイヤケーブル５の両端間における抵抗値を検出する。センサ２により検出された抵抗値は、検出手段３に設けられた記録媒体に保存される。

検出手段３は、センサ２によって検出された抵抗値に基づいてワイヤケーブル５の破断予兆を検出するものである。検出手段３に対して、センサ２から抵抗値の検出データが送信される。また、検出手段３に対して、制御装置６から屈曲伸張の周期の信号が送信される。制御装置６からの屈曲伸張の周期の信号は、検出手段３に設けられた記録媒体に保存される。なお、屈曲伸張の周期の信号とは、経過時間に対するロボット４の位相（屈曲角θ）の信号である。また、検出手段３の処理の詳細については後述する。

図２は、素線群の一部が断線しているワイヤケーブル５における、屈曲状態と伸張状態について説明する模式図である。図２では、ワイヤケーブル５の各状態について、図１の破線で囲んだ領域Ａを拡大して示す。ここで、ワイヤケーブル５において、素線群５ａ、５ｃは断線しており、素線群５ｂは断線していないとする。素線群５ａは、素線半部群５ａＡ，５ａＢからなる。同様に、素線群５ｃは、素線半部群５ｃＡ，５ｃＢからなる。図２に示すように、下側に凸の屈曲状態では、ワイヤケーブル５の断線した素線群５ｃにおける、素線半部群５ｃＡと素線半部群５ｃＢが分離し、ワイヤケーブル５の断線した素線群５ａにおける、素線半部群５ａＡと素線半部群５ａＢが互いに接触している。伸張状態では、ワイヤケーブル５の断線した素線群５ａにおける、素線半部群５ａＡと素線半部群５ａＢが互いに接触し、ワイヤケーブル５の断線した素線群５ｃにおける、素線半部群５ｃＡと素線半部群５ｃＢが互いに接触している。上側に凸の屈曲状態では、ワイヤケーブル５の断線した素線群５ａにおける、素線半部群５ａＡと素線半部群５ａＢが分離し、ワイヤケーブル５の断線した素線群５ａにおける、素線半部群５ａＡと素線半部群５ａＢが互いに接触している。

断線した素線のうち、対となる素線半部が互いに接触している素線では電流が流れ、対となる素線半部が分離している素線では電流が流れない。屈曲状態では伸張状態よりも断線した素線群のうち、対となる素線半部が分離している状態の素線の割合が多くなるため、屈曲状態の方が伸張状態よりもワイヤケーブル５の抵抗値が大きくなる。

次に、破断予兆検出装置１における検出手段３における処理の流れについて説明する。なお、以下の説明では適宜図１を参照する。
図３は、検出手段３の処理の流れを示すフローチャートである。図３に示すように、まず、基準とする期間にセンサ２により検出された時系列データから、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを複数切り出して第１データ群を生成する（ステップＳ１）。ここで、基準とする期間とは、ワイヤケーブル５に破断予兆がない期間である。次に、基準とする期間よりも時期が遅い検査対象期間にセンサ２により検出された時系列データから、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを所定数切り出して第２データ群を生成する（ステップＳ２）。

図４は、基準とする期間にセンサ２により検出された時系列データＤ１の一例を示すグラフである。ここで、上のグラフは、経過時間に対するセンサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値を示す。上のグラフにおいて、横軸は経過時間、縦軸はセンサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値を表す。下のグラフは、経過時間に対する位相（屈曲角θ）を示す。下のグラフにおいて、横軸は経過時間、縦軸は位相（屈曲角θ）を表す。位相（屈曲角θ）は、図２に示す、下側に凸の屈曲状態である場合に正、上側に凸の屈曲状態である場合に負とする。なお、図４では、時系列データＤ１の全体のうちの一部分のみ示している。

図４に示すように、ロボット４の位相（屈曲角θ）の一周期において、ワイヤケーブル５は、伸張状態、下側に凸の屈曲状態、伸張状態、上側に凸の屈曲状態、伸張状態、と順次状態が変化する。基準とする期間では、ワイヤケーブル５において素線の破断が発生していないため、ワイヤケーブル５の抵抗値は、ロボット４の位相（屈曲角θ）の一周期においてほとんど変化しない。

時系列データＤ１における破線で囲んだ範囲は、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データＤ１ａである。図３のステップＳ１では、基準とする期間にセンサ２により検出された時系列データＤ１から、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データＤ１ａを複数切り出して第１データ群を生成する。すなわち、第１データ群には、基準とする期間における、屈曲伸張の一周期分に対応するワイヤケーブル５の抵抗値のデータ（一周期分時系列データＤ１ａ）が複数含まれている。なお、第１データ群に含まれる一周期分時系列データＤ１ａの数はできるだけ多い方が好ましい。

図５は、基準とする期間にセンサ２により検出された時系列データＤ１（図４参照）から、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データＤ１ａを複数切り出して生成した第１データ群ＤＧ１の一例を示すグラフである。ここで、横軸は一周期内時間[ｍｓｅｃ]、縦軸はセンサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値を表す。第１データ群ＤＧ１における各一周期分時系列データＤ１ａには、それぞれ、センサ２によって５０ｍｓｅｃ毎に検出された、ワイヤケーブル５の両端間の抵抗値が１周期（７００ｍｓｅｃ）分含まれている。図５に示すように、第１データ群ＤＧ１において、複数の一周期分時系列データＤ１ａは、それぞれに含まれる一周期分のデータの全体がシフトするようにばらついている。このばらつきは、環境温度の変動やセンサ２の端子とワイヤケーブル５との接触状態の経時的な変化など、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱に起因するものである。

図６は、検査対象期間にセンサ２により検出された時系列データＤ２の一例を示すグラフである。図４と同様に、上のグラフは経過時間に対する抵抗値を示し、下のグラフは経過時間に対する位相を示す。上のグラフにおいて、横軸は経過時間、縦軸はセンサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値を表す。下のグラフにおいて、横軸は経過時間、縦軸は位相（屈曲角θ）を表す。なお、図６では、時系列データＤ２の全体のうちの一部分のみ示している。

図６に示すように、ワイヤケーブル５の抵抗値は、ロボット４の位相（屈曲角θ）の一周期において変化している。これは、ワイヤケーブル５において、素線の幾つかが断線しているためである。また、屈曲状態の方が伸張状態よりもワイヤケーブル５の抵抗値が大きくなっている。これは、図２を参照して説明したように、下側に凸の屈曲状態、および、上側に凸の屈曲状態では、伸張状態よりもワイヤケーブル５における断線した素線のうち、対となる素線半部が分離している素線の割合が多くなるからである。

時系列データＤ２における破線で囲んだ範囲は、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データＤ２ａである。図３のステップＳ２では、検査対象期間にセンサ２により検出された時系列データＤ２から、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データＤ２ａを所定数ｎだけ切り出して第２データ群を生成する。すなわち、第２データ群には、検査対象期間において、屈曲伸張の一周期分に対応するワイヤケーブルの抵抗値のデータ（一周期分時系列データＤ２ａ）が所定数ｎだけ含まれている。所定数ｎは、破断予兆検出装置１においてワイヤケーブル５の破断予兆の検出精度が十分に高くなるように実験的に決定する。

図７は、検査対象期間にセンサ２により検出された時系列データＤ２（図６参照）から、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データＤ２ａを所定数ｎだけ切り出して生成した第２データ群ＤＧ２の一例を示すグラフである。ここで、横軸は一周期内時間[ｍｓｅｃ]、縦軸はセンサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値を表す。第２データ群ＤＧ２における各一周期分時系列データＤ２ａには、センサ２によって５０ｍｓｅｃ毎に検出された、ワイヤケーブル５の両端間の抵抗値が１周期（７００ｍｓｅｃ）分含まれている。図７に示すように、第２データ群ＤＧ２において、複数の一周期分時系列データＤ２ａは、それぞれに含まれる一周期分のデータの全体がシフトするようにばらついている。このばらつきは、環境温度の変動やセンサ２の端子とワイヤケーブル５との接触状態の経時的な変化など、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱に起因するものである。

図３に戻り、ステップＳ２に続き、第１データ群および第２データ群に含まれる各一周期分時系列データに対し、最初の値を所定の値に一致させるようにオフセットする補正を行う（ステップＳ３）。

図８は、図５に示す第１データ群ＤＧ１に対し、最初の値を所定の値に一致させるようにオフセットする補正を行った後の、第１データ群ＤＧ１ｏｆｆ示すグラフである。ここで、横軸は一周期内時間[ｍｓｅｃ]、縦軸はセンサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値（オフセット補正した後の抵抗値）を表す。図８に示すように、第１データ群ＤＧ１ｏｆｆに含まれる一周期分時系列データＤ１ａｏｆｆは、全て、最初の値が所定の値Ｒｐになるようにオフセットされている。図９は、図７に示す第２データ群ＤＧ２に対し、最初の値を所定の値に一致させるようにオフセットする補正を行った後の、第２データ群ＤＧ２ｏｆｆ示すグラフである。ここで、横軸は一周期内時間[ｍｓｅｃ]、縦軸はセンサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値（オフセット補正した後の抵抗値）を表す。図９に示すように、第２データ群ＤＧ２ｏｆｆに含まれる一周期分時系列データＤ２ａｏｆｆは、全て、最初の値が所定の値Ｒｐになるようにオフセットされている。このようにオフセット補正をすると、環境温度の変動やセンサ２の端子とワイヤケーブル５との接触状態の経時的な変化など、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱に起因する一周期分時系列データ間のばらつきが低減される。

再び図３に戻り、ステップＳ３に続き、第１データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第１同期データ群を生成する（ステップＳ４）。同様に、第２データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第２同期データ群を生成する（ステップＳ５）。

図１０は、図８に示す、オフセット補正を行った後の第１データ群ＤＧ１ｏｆｆに含まれる複数の一周期分時系列データＤ１ａｏｆｆにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめて生成した第１同期データ群ＰＧを示すグラフである。ここで、横軸の一方は一周期内時間[ｍｓｅｃ]、横軸の他方は周期順番、縦軸はセンサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値（オフセット補正した後の抵抗値）を表す。周期順番とは、ある一周期分時系列データが、センサ２によるワイヤケーブル５の抵抗値の検出を開始してから何周期目にあたるかを表すものである。第１データ群ＤＧ１ｏｆｆには、周期順番がｍ１〜ｍ２（ｍ１＜ｍ２）までの一周期分時系列データＤ１ａｏｆｆが含まれている。図１０に示すように、第１同期データ群ＰＧには、一周期内時間が０から７００ｍｓｅｃまで５０ｍｓｅｃおきの同期データＰａが含まれる。すなわち、オフセット補正を行った後の第１データ群ＤＧ１ｏｆｆに含まれる複数の一周期分時系列データＤ１ａｏｆｆにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第１同期データ群ＰＧを生成することで、基準とする期間における一周期での各タイミングにおいて、それぞれ、複数の抵抗値を含む同期データＰａが得られる。

図１１は、図９に示す、オフセット補正を行った後の第２データ群ＤＧ２ｏｆｆに含まれる複数の一周期分時系列データＤ２ａｏｆｆにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめて生成した第２同期データ群ＱＧを示すグラフである。ここで、横軸の一方は一周期内時間[ｍｓｅｃ]、横軸の他方は周期順番、縦軸はセンサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値（オフセット補正した後の抵抗値）を表す。第２データ群ＤＧ２ｏｆｆには、周期順番がｍ３〜ｍ３＋ｎまでの、所定数ｎの一周期分時系列データＤ２ａｏｆｆが含まれている。また、ｍ３＞ｍ２（図１０参照）である。図１１に示すように、第２同期データ群ＱＧには、一周期内時間が０から７００ｍｓｅｃまで５０ｍｓｅｃおきの同期データＱａが含まれる。すなわち、オフセット補正を行った後の第２データ群ＤＧ２ｏｆｆに含まれる複数の一周期分時系列データＤ２ａｏｆｆにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第２同期データ群ＱＧを生成することで、検査対象期間において、一周期での各タイミングにおいて、それぞれ、所定数の抵抗値を含む同期データＱａが得られる。

再び図３に戻り、ステップＳ５に続き、第１同期データ群と第２同期データ群との統計的な差分を、一周期での同じタイミングのデータごとに求める（ステップＳ６）。第１同期データ群と第２同期データ群との統計的な差分は、例えば、第１同期データ群に含まれる、一周期でのあるタイミングにおける同期データの平均値と、第２同期データ群に含まれる、当該タイミングにおける同期データの平均値と、の差である。一周期での同じタイミングごとに、基準とする期間より得られた複数の抵抗値と、検査対象期間より得られた所定数の抵抗値と、の統計的な差分を求めると、落雷等によりワイヤケーブル５に対して瞬間的に流れる異常な過電流などの突発的な外乱の影響を低減することができる。

図１２は、第１同期データ群ＰＧ（図１０参照）に含まれる、一周期での各タイミングにおける同期データの平均値、および、第２同期データ群ＱＧ（図１１参照）に含まれる、一周期での各タイミングにおける同期データの平均値をプロットしたグラフである。ここで、横軸は一周期内時間[ｍｓｅｃ]、縦軸は同期データに含まれる抵抗値を平均した平均抵抗値[ｍｓｅｃ]である。第１同期データ群ＰＧに含まれる、一周期での各タイミングにおける同期データの平均値をプロットしたものを結んだラインがＬ１である。第２同期データ群ＱＧに含まれる、一周期での各タイミングにおける同期データの平均値をプロットしたものを結んだラインがＬ２である。図１２に示すように、第１同期データ群ＰＧに含まれる、一周期でのあるタイミングにおける同期データの平均値と、第２同期データ群ＱＧに含まれる、当該タイミングにおける同期データの平均値と、の差は、一周期内時間が２００ｍｓｅｃのときに最大（ｄｍａｘ）である。

なお、一周期でのあるタイミングにおける同期データの平均値を求めるにあたって、同期データにおける最大値と最小値を除くようにしてもよい。また、第１同期データ群ＰＧに含まれる、一周期でのあるタイミングにおける同期データの平均値と、第２同期データ群ＱＧに含まれる、当該タイミングにおける同期データの平均値と、の差は、ｔ検定によって求めてもよい。このようにすることで、破断予兆の検出精度を向上させることができる。

第１同期データ群ＰＧと第２同期データ群ＱＧとの統計的な差分は、第１同期データ群ＰＧに含まれる、一周期でのあるタイミングにおける同期データの平均値と、第２同期データ群ＱＧに含まれる、当該タイミングにおける同期データの平均値と、の差に限るものではない。例えば、第１同期データ群ＰＧと第２同期データ群ＱＧとの統計的な差分は、第１同期データ群ＰＧに含まれる、一周期でのあるタイミングにおける同期データの中央値と、第２同期データ群ＱＧに含まれる、当該タイミングにおける同期データの中央値と、の差であってもよい。

再び図３に戻り、ステップＳ６に続き、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群と第２同期データ群との統計的な差分のうち最大のものが、所定の閾値を超えている場合にワイヤケーブル５の破断予兆を検出する（ステップＳ７）。すなわち、検出手段３は、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群と第２同期データ群との統計的な差分のうち最大のもの（図１２ではｄｍａｘ）が、所定の閾値Ｐを超えている場合にワイヤケーブルの破断予兆を検出する。

ワイヤケーブル５の長さが、相対的に長い場合には、相対的に短い場合に対して、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群ＰＧ（図１０参照）と第２同期データ群ＱＧ（図１１参照）との統計的な差分は小さくなる。また、一般的には、ワイヤケーブル５において断線した素線の本数が少なくなると、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群ＰＧと第２同期データ群ＱＧとの統計的な差分は小さくなる。このため、ワイヤケーブル５の長さが長い場合や、ワイヤケーブル５において断線した素線の本数が少ない場合に、破断予兆を検出するためには、ワイヤケーブル５の破断予兆のあり、なしを判定するための所定の閾値Ｐを小さくする必要がある。上述したように、上記統計的な差分において、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱および突発的な外乱の影響が低減できているので、所定の閾値Ｐをより小さく設定することができる。これにより、ワイヤケーブル５の破断予兆をより精度良く検出することができる。

なお、破断予兆検出装置１において、検出手段３がワイヤケーブルの破断予兆を検出した際に、音声、映像等によって作業者にワイヤケーブルの破断予兆を報知するようにしてもよい。

ワイヤケーブルの破断予兆のあり、なしを判定するための閾値を決定する方法の一例について以下で説明する。

図１３は、外乱が少ない環境にて、通電された破断のない状態のワイヤケーブル５からセンサ２によって検出された抵抗値の分布の一例を示すグラフである。ここで、横軸はセンサ２によって検出されたワイヤケーブル５の抵抗値、縦軸は出現頻度を表す。図１３に示すように、通電された破断のない状態のワイヤケーブル５からセンサ２によって予め検出された抵抗値の分布は、ほぼ正規分布をしており、正規分布曲線Ｌ３で近似することができる。センサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値のばらつきは、センサ２の計測誤差によるものである。

正規分布曲線Ｌ３における、平均値をμ、標準偏差をσとする。正規分布曲線Ｌ３において、センサ２により検出されたワイヤケーブル５の抵抗値がμ±６σの範囲内に含まれる確率は９９．９９９９９９％である。すなわち、外乱が少ない環境にて、通電された破断のない状態のワイヤケーブル５からセンサ２によって検出された抵抗値がμ±６σを逸脱する確率は極めて少ない。

上述したように、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群ＰＧ（図１０参照）と第２同期データ群ＱＧ（図１１参照）との統計的な差分では、ワイヤケーブル５の屈曲伸張の一周期に対して長期的に変動する外乱および突発的な外乱の影響が低減できている。このため、ワイヤケーブル５の破断予兆のあり、なしを判定するための所定の閾値Ｐを、計測誤差程度の小さな値、例えば、正規分布曲線Ｌ３の標準偏差σの６倍である６σに設定することができる。つまり、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群ＰＧと第２同期データ群ＱＧとの統計的な差分のうち最大のもの（図１２ではｄｍａｘ）が６σを超える場合に、第１同期データ群ＰＧと第２同期データ群ＱＧとの間には計測誤差のレベルを超えた差分、すなわち、ワイヤケーブル５の破断予兆に起因する差分があると判定する。このように、所定の閾値Ｐを計測誤差程度の小さな値に設定することで、ワイヤケーブル５の長さが長い場合や、ワイヤケーブル５において断線した素線の本数が少ない場合にも、ワイヤケーブル５の破断予兆を精度良く検出することができる。

図１４は、ワイヤケーブル５における断線した素線の本数と、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群ＰＧ（図１０参照）と第２同期データ群ＱＧ（図１１参照）との平均値の差分の最大値との関係を示すグラフである。ここで、横軸は、ワイヤケーブル５において断線した素線の本数[本]、縦軸は、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群ＰＧと第２同期データ群ＱＧとの平均値の差分の最大値を表す。検証に用いたワイヤケーブル５の長さは約４５ｃｍである。所定の閾値Ｐは、図１３に示す正規分布曲線Ｌ３における標準偏差σの６倍（６σ）に設定した。図１４に示すように、ワイヤケーブル５において、断線した素線の本数が少なくなると、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群ＰＧと第２同期データ群ＱＧとの平均値の差分の最大値は小さくなる。すなわち、ワイヤケーブル５における断線した素線の本数が１本のとき、一周期での同じタイミングのデータごとに求めた、第１同期データ群ＰＧと第２同期データ群ＱＧとの平均値の差分の最大値は最も小さくなる。上述のように所定の閾値Ｐを設定することで、ワイヤケーブル５における素線が１本断線した場合についても、ワイヤケーブル５に破断予兆があると判定することができる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上記実施の形態において、センサ２により検出された抵抗値や制御装置６からの屈曲伸張の周期の信号などを保存する記録媒体は、検出手段３に設けられていたが、検出手段３とは別体に設けられていてもよい。記録媒体が検出手段３とは別体に設けられている場合、検出手段３は、第１データ群の生成する際（図３のステップＳ１参照）や、第２データ群を生成する際（図３のステップＳ２参照）に、記録媒体にアクセスする。

１ 破断予兆検出装置
２ センサ
３ 検出手段
４ ロボット
５ ワイヤケーブル
６ 制御装置
７ 電源

Claims (3)

1. ワイヤケーブルと、
   通電された前記ワイヤケーブルにおける抵抗値を検出するセンサと、
   検出された前記抵抗値に基づいて前記ワイヤケーブルの破断予兆を検出する検出手段と、を備え、
   前記検出手段は、
   屈曲伸張を繰り返す前記ワイヤケーブルに対して、基準とする期間に前記センサにより検出された時系列データから、前記ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを複数切り出して第１データ群を生成し、
   前記基準とする期間よりも時期が遅い検査対象期間に前記センサにより検出された時系列データから、前記ワイヤケーブルの屈曲伸張の一周期に対応する一周期分時系列データを所定数切り出して第２データ群を生成し、
   前記第１データ群および前記第２データ群に含まれる各一周期分時系列データに対し、最初の値を所定の値に一致させるようにオフセットする補正を行った後、
   前記第１データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第１同期データ群を生成し、
   前記第２データ群に含まれる複数の一周期分時系列データにおいて、一周期での同じタイミングごとにデータをまとめた第２同期データ群を生成し、
   前記第１同期データ群と前記第２同期データ群との統計的な差分を、一周期での同じタイミングのデータごとに求め、
   一周期での同じタイミングのデータごとに求めた前記統計的な差分のうち最大のものが、所定の閾値を超えている場合に前記ワイヤケーブルの破断予兆を検出する、ワイヤケーブルの破断予兆検出装置。
2. 前記検出手段は、通電された破断のない状態の前記ワイヤケーブルから前記センサによって予め検出された複数の前記抵抗値の分布に対して正規分布曲線による近似を行い、当該正規分布曲線における標準偏差に基づいて前記閾値を決定する、請求項１に記載のワイヤケーブルの破断予兆検出装置。
3. 前記統計的な差分は、前記第１同期データ群に含まれる、一周期でのあるタイミングにおける同期データの平均値と、前記第２同期データ群に含まれる、当該タイミングにおける同期データの平均値と、の差である、請求項１または２に記載のワイヤケーブルの破断予兆検出装置。

Images