JP2018202553A - 減速機の状態診断方法及び状態診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】減速機の劣化状態を感度よく、且つ、簡便に診断することを可能にする技術を提供することを目的とする。【解決手段】本出願は、減速機の劣化状態を診断するための状態診断方法を開示する。状態診断方法は、前記減速機を駆動するモータへ供給されるモータ電流の時間変化をＮ回（Ｎは、１を超える自然数）測定し、Ｎ種の電流値データを生成する工程と、前記Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表す状態データを生成する工程と、前記状態データを所定の判定基準と比較し、前記劣化状態を診断する工程と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、減速機の劣化状態を診断するための技術に関する。

減速機は、様々な技術分野に利用されている。たとえば、多数の減速機は、車両を生産するための多関節ロボットに組み込まれている。多関節ロボットに組み込まれた複数の減速機のうち１つが故障するならば、多関節ロボットを用いた生産作業は、長期間停止されることもある。したがって、減速機の劣化状態の定期的な診断は、重要である。

減速機に充填されたグリス中の鉄粉濃度の測定は、減速機の劣化状態を診断するのに有用である（特許文献１を参照）。トルク変動が、減速機の劣化状態の診断のための他の指標として用いられることもある（特許文献２を参照）。

特開２００９−２２６４８８号公報 特開２００７−１７２１５０号公報

減速機に充填されたグリス中の鉄粉の多くは、減速機中の部品の摩耗に由来する。したがって、特許文献１が提案する技術は、減速機の劣化状態を精度よく診断することを可能にする。しかしながら、この診断技術は、作業者が、減速機からグリスを採取することを必要とする。特許文献１の診断技術が、多数の減速機が用いられている作業現場（たとえば、多関節ロボットが多数導入されている作業現場）で利用されるならば、グリスの採取は、作業者に過大な負荷を与えることになる。

作業者への負荷の軽減のために、グリスの採取作業の頻度が低減されるならば、減速機の劣化状態の監視は、粗くなる。減速機の劣化の進行は、減速機が組み込まれた部位に加わる負荷、減速機が組み込まれた部位の動作速度や動作頻度、減速機の構造や他の様々な環境的因子に依存する。したがって、減速機の急激な劣化進行は、粗い監視状態の下では、見逃されることもある。このことは、減速機の予期しない故障に帰結する。

減速機の劣化が進行すると、トルクの変動幅は増加するので、特許文献２の診断技術も、減速機の劣化状態を診断するのに有用である。特許文献１の診断技術とは異なり、特許文献２の診断技術は、グリスの採取を必要としない。特許文献２の診断技術は、グリスの採取の代わりに、トルクの変動幅を監視する。

減速機の劣化が、トルクの変動幅の増加として現れるとき、深刻な劣化が、減速機に生じていることが多い。すなわち、トルクの変動幅があまり増加していないときでも、減速機は、減速機が交換されるべき劣化状態に陥っていることもある。したがって、特許文献２の診断技術の劣化検出感度は、減速機の予期しない故障を防止するには十分ではない。

本発明は、減速機の劣化状態を感度よく、且つ、簡便に診断することを可能にする技術を提供することを目的とする。

本発明の一局面に係る状態診断方法は、減速機の劣化状態を診断するために用いられる。状態診断方法は、前記減速機を駆動するモータへ供給されるモータ電流の時間変化をＮ回（Ｎは、１を超える自然数）測定し、Ｎ種の電流値データを生成する工程と、前記Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表す状態データを生成する工程と、前記状態データを所定の判定基準と比較し、前記劣化状態を診断する工程と、を備える。

上記の構成によれば、Ｎ種の電流値データは、減速機を駆動するモータへ供給されるモータ電流の時間変化のＮ回の測定によって得られる。従来技術とは異なり、減速機からのグリスの採取は、必要とされないので、Ｎ種の電流値データは、簡便に生成される。

減速機の劣化は、モータ電流に感度よく現れる。したがって、減速機の劣化は、Ｎ種の電流値データ間のＮ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動として現れる。減速機があまり劣化していないならば、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動は、小さい。一方、減速機の劣化が進行すると、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動は、大きくなる。したがって、劣化状態は、所定の判定基準とＮ種の電流値データ間のＮ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表す状態データとの比較によって診断されることができる。

上記の構成に関して、前記状態データを生成する前記工程は、前記状態データとして、前記Ｎ種の電流値データ間の相関係数を算出する段階を含んでもよい。前記劣化状態を診断する前記工程は、（ｉ）前記相関係数を所定の閾値と比較する段階と、（ｉｉ）前記相関係数が前記所定の閾値を下回るならば、劣化が進行していると判定する段階と、を含んでもよい。

上記の構成によれば、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動は、Ｎ種の電流値データ間の相関係数として簡便に表されることができる。減速機が、あまり劣化していないならば、Ｎ種の電流値データは、互いに略一致する。この場合、高い相関係数が算出されることになる。一方、減速機の劣化が進行しているならば、Ｎ種の電流値データは、あまり一致しない。この場合、低い相関係数が算出されることになる。したがって、相関係数が、所定の閾値を下回っているとき、劣化が進行していると判定されることができる。

上記の構成に関して、前記Ｎ種の電流値データを生成する工程は、（ｉ）前記モータ電流の前記時間変化をＭ回（Ｍは、１より大きく、（Ｎ−１）未満の自然数）測定し、Ｍ種の電流値データを生成する段階と、（ｉｉ）前記モータ電流の前記時間変化が、Ｍ回測定された後に、前記モータ電流の前記時間変化を（Ｎ−Ｍ）回測定し、（Ｎ−Ｍ）種の電流値データを生成する段階と、を含んでもよい。前記状態データを生成する前記工程は、前記状態データとして、前記Ｍ種の電流値データ間の第１相関係数を算出する段階と、前記（Ｎ−Ｍ）種の電流値データ間の第２相関係数を算出する段階と、を含んでもよい。前記劣化状態を診断する前記工程は、前記第１相関係数から前記第２相関係数への変化が、所定の閾値を上回るならば、劣化が進行していると判定する段階を含んでもよい。

上記の構成によれば、Ｎ種の電流値データは、Ｍ種の電流値データと（Ｎ−Ｍ）種の電流値データとに分けられてもよい。減速機があまり劣化していないならば、（Ｎ−Ｍ）種の電流値データ間の第２相関係数は、Ｎ種の電流値データ間の第１相関係数からあまり変化しない。一方、減速機の劣化が進行しているならば、第１相関係数から第２相関係数への変化量は大きくなる。したがって、第１相関係数から第２相関係数への変化が、所定の閾値を上回るならば、劣化が進行していると判定されることができる。

上記の構成に関して、前記Ｎ種の電流値データを生成する前記工程は、前記モータ電流の瞬時値の時間変化を測定する段階を含んでもよい。

上記の構成によれば、減速機の劣化は、モータ電流の瞬時値の時間変化に感度よく現れる。Ｎ種の電流値データを生成する工程において、モータ電流の実効値の時間変化ではなく、モータ電流の瞬時値の時間変化が測定されるので、減速機の劣化状態は、感度よく診断される。

上記の構成に関して、前記Ｎ種の電流値データを生成する前記工程は、フィードバック制御下で動作する前記モータへ供給される前記モータ電流の前記時間変化を測定する段階を含んでもよい。

減速機の劣化が進行しているならば、モータに与えられた目標値からのモータの現在の状態のずれは大きくなりやすい。したがって、モータに対するフィードバック制御は、モータの状態を目標値に近づけるように、モータ電流を調整する。すなわち、フィードバック制御は、減速機があまり劣化していないときよりも、減速機の劣化が進行しているときに、モータ電流を大きく調整する。したがって、Ｎ種の電流値データの時間的ズレや振幅の変動は、フィードバック制御下で動作するモータへ供給されるモータ電流の時間変化において顕著になる。上記の構成によれば、Ｎ種の電流値データを生成する工程は、フィードバック制御下で動作するモータへ供給されるモータ電流の時間変化を測定するので、減速機の劣化は、感度よく診断されることになる。

本発明の他の局面に係る状態診断装置は、減速機の劣化状態を診断する。状態診断装置は、前記減速機を駆動するモータへ供給されるモータ電流の時間変化を測定する測定部と、前記測定部によるＮ回（Ｎは、１を超える自然数）の測定の結果得られたＮ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表す状態データを生成する生成部と、前記状態データを所定の判定基準と比較し、前記劣化状態を診断する診断部と、を備える。

上記の構成によれば、測定部は、減速機を駆動するモータへ供給されるモータ電流の時間変化のＮ回の測定し、従来技術とは異なり、減速機からのグリスの採取を、必要としない。したがって、Ｎ種の電流値データは、簡便に生成される。

減速機の劣化は、モータ電流に感度よく現れる。したがって、減速機の劣化は、Ｎ種の電流値データ間のＮ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動として現れる。減速機があまり劣化していないならば、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動は、小さい。一方、減速機の劣化が進行すると、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動は、大きくなる。したがって、診断部は、所定の判定基準とＮ種の電流値データ間のＮ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表す状態データとを比較し、減速機の劣化状態を感度よく診断することができる。

上記の構成に関して、前記減速機及び前記モータは、多関節ロボットの関節軸を駆動するために用いられてもよい。

上記の構成によれば、減速機及びモータは、多関節ロボットの関節軸を駆動するために用いられるので、状態診断装置は、多関節ロボットの予期せぬ故障の防止に貢献することができる。

上述の状態診断技術は、減速機の劣化状態を感度よく、且つ、簡便に診断することを可能にする。

例示的な状態診断装置の概略的なブロック図である。 図１に示される状態診断装置のサンプリング制御部の例示的な処理を表す概略的なフローチャートである。 図２のフローチャートによって表される処理から得られた電流値データのグラフである。 新品の減速機から得られた散布図である。 劣化した減速機から得られた散布図である。 図１に示される状態診断装置の診断部の例示的な処理を表す概略的なフローチャートである。 相関係数の例示的な履歴を表す概略的なプロット図である。 診断部の改良された処理を表す概略的なフローチャートである。 サンプリング制御部の例示的な処理を表す概略的なフローチャートである。

図１は、例示的な状態診断装置１００の概略的なブロック図である。図１を参照して、状態診断装置１００が説明される。図１の実線の矢印は、信号の伝達を概念的に表す。図１の点線の矢印は、力の伝達を概念的に表す。

図１は、状態診断装置１００に加えて、ロボットＲＢＴを示す。ロボットＲＢＴは、車両の組立、塗装や溶接を行う多関節ロボットであってもよいし、他の処理を実行するロボットＲＢＴであってもよい。本実施形態の原理は、ロボットＲＢＴの特定の用途に限定されない。

ロボットＲＢＴは、減速機ＳＲＤと、モータＭＴＲと、電源ＰＳＣと、モータ制御部ＣＴＲと、を含む。状態診断装置１００は、減速機ＳＲＤの劣化状態を診断する。本実施形態に関して、減速機ＳＲＤは、ロボットＲＢＴに搭載されている。しかしながら、状態診断装置１００は、他の装置に組み込まれた減速機の劣化状態を診断してもよい。本実施形態の原理は、減速機が組み込まれた特定の装置に限定されない。

電力供給回路は、モータＭＴＲと電源ＰＳＣとの間で形成される。電源ＰＳＣは、モータ制御部ＣＴＲの制御下で、電力供給回路を通じて、モータ電流をモータＭＴＲへ供給する。モータ電流の大きさは、モータ制御部ＣＴＲによって決定される。減速機ＳＲＤは、モータＭＴＲから出力された回転力を、所定の減速比で増幅し、ロボットＲＢＴの関節軸（図示せず）を駆動する。代替的に、減速機ＳＲＤは、ロボットＲＢＴの他の部位を駆動するために用いられてもよい。本実施形態の原理は、減速機ＳＲＤの特定の用途に限定されない。

減速機ＳＲＤは、ＲＶ（Ｒｏｔａｒｙ Ｖｅｃｔｏｒ）減速機であってもよいし、サイクロ減速機であってもよいし、ハーモニック減速機であってもよい。状態診断装置１００は、様々な種類の減速機の劣化状態を診断することができる。本実施形態の原理は、減速機ＳＲＤの特定の種類に限定されない。

モータＭＴＲの現在の状態を表す信号は、モータＭＴＲからモータ制御部ＣＴＲへ出力される。モータＭＴＲの現在の状態が、モータＭＴＲに対して与えられた目標値に到達するように、モータ制御部ＣＴＲは、モータ電流の値を決定する。モータ電流の値を表す信号は、モータ制御部ＣＴＲから電源ＰＳＣへ出力される。電源ＰＳＣは、モータ制御部ＣＴＲからの信号によって定められた値の電流をモータＭＴＲへ供給する。したがって、フィードバック制御回路が、モータＭＴＲ、モータ制御部ＣＴＲ及び電源ＰＳＣの間で形成される。

減速機ＳＲＤが、あまり劣化していないならば、上述のフィードバック制御によって調整される制御量は少ない。一方、減速機ＳＲＤの劣化が進行しているならば、フィードバック制御によって調整される制御量は大きくなりやすい。フィードバック制御による制御量の調整は、電源ＰＳＣから供給されるモータ電流の瞬時値の時間変化として顕著に現れる。

状態診断装置１００は、電流計１１０と、コンピュータ１２０と、を含む。電流計１１０は、電源ＰＳＣとモータＭＴＲとの間で形成された電力供給回路に組み込まれ、モータ電流の瞬時値を測定する。モータ電流の瞬時値を表す測定信号は、電流計１１０からコンピュータ１２０へ順次出力される。電流計１１０は、ホールセンサであってもよいし、モータ電流の瞬時値を測定することができる他のセンサ素子であってもよい。本実施形態の原理は、電流計１１０として用いられる特定の装置に限定されない。

コンピュータ１２０は、サンプリング制御部１２１と、記憶部１２２と、算出部１２３と、診断部１２４と、を含む。上述の測定信号は、電流計１１０からサンプリング制御部１２１へ出力される。サンプリング制御部１２１は、測定信号に加えて、トリガ信号をモータ制御部ＣＴＲから受け取る。例えば、モータＭＴＲが、所定のホームポジションから回転を開始したとき、モータ制御部ＣＴＲは、トリガ信号を生成してもよい。サンプリング制御部１２１は、トリガ信号を参照し、モータ電流の瞬時値のサンプリングの開始タイミングを決定する。

データサンプリングの開始を決定したサンプリング制御部１２１は、測定信号によって表されるモータ電流の瞬時値を記憶部１２２へ順次書き込む。この結果、モータ電流の瞬時値の時間変化を表す電流値データが、記憶部１２２内に生成されることになる。本実施形態に関して、測定部は、電流計１１０とサンプリング制御部１２１とによって例示される。

モータＭＴＲが、減速機ＳＲＤの駆動を繰り返すたびに、モータ電流の瞬時値の時間変化を表す電流値データは、サンプリング制御部１２１によって、記憶部１２２に書き込まれる。すなわち、減速機ＳＲＤの駆動が、Ｎ回繰り返されると（Ｎは、１より大きな自然数）、Ｎ種の電流値データが、記憶部１２２に格納されることになる。

算出部１２３は、Ｎ種の電流値データを、記憶部１２２から読み出す。算出部１２３は、その後、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表す状態データを算出する。状態データは、Ｎ種の電流値データ間の相関係数であってもよいし、マハラノビス距離であってもよいし、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表すことができる他の統計学的値であってもよい。本実施形態の原理は、状態データとして算出される特定の統計学的値に限定されない。本実施形態に関して、生成部は、記憶部１２２と算出部１２３とによって例示される。

状態データは、算出部１２３から診断部１２４へ出力される。診断部１２４は、状態データを所定の判定基準と比較し、減速機ＳＲＤの劣化状態を診断する。状態データが、相関係数であるならば、相関係数は、減速機ＳＲＤの進行に応じて低くなる。この場合、相関係数が所定の閾値を下回っているとき、診断部１２４は、減速機ＳＲＤの劣化が進行していると診断してもよい。状態データが、マハラノビス距離であるならば、マハラノビス距離は、減速機ＳＲＤの進行に応じて長くなる。この場合、マハラノビス距離が所定の閾値を超えているとき、診断部１２４は、減速機ＳＲＤの劣化が進行していると診断してもよい。

作業者は、上述の閾値を、減速機ＳＲＤに充填されたグリス中の鉄粉濃度に基づいて予め設定することができる。作業者は、交換が必要なほど劣化が進行した減速機からＮ種の電流値データを作成してもよい。その後、作業者は、Ｎ種の電流値データから相関係数を得てもよい。劣化した減速機から得られた相関係数は、上述の閾値として利用されることができる。作業者は、新品の減速機と交換が必要なほど劣化が進行した他のもう１つの減速機からＮ種の電流値データをそれぞれ作成してもよい。この結果、新品の減速機から得られたデータ群及び劣化した減速機から得られたデータ群が得られる。これらのデータ群のマハラノビス距離は、上述の閾値として利用されることができる。

図２は、サンプリング制御部１２１の例示的な処理を表す概略的なフローチャートである。図１及び図２を参照して、サンプリング制御部１２１の処理が説明される。

（ステップＳ１１０）
サンプリング制御部１２１は、カウント値「ｎ」を、「０」に設定する。その後、ステップＳ１２０が実行される。

（ステップＳ１２０）
サンプリング制御部１２１は、計時値「ｔ」を、「０」に設定する。その後、ステップＳ１３０が実行される。

（ステップＳ１３０）
サンプリング制御部１２１は、サンプリングの開始条件が充足されるのを待つ。サンプリングの開始条件は、モータ制御部ＣＴＲからのトリガ信号の受信であってもよい。トリガ信号の受信に加えて、他の付随的な条件が、サンプリングの開始条件として設定されてもよい。本実施形態の原理は、サンプリングの開始条件の特定の内容に限定されない。サンプリングの開始条件が充足されると、ステップＳ１４０が実行される。

（ステップＳ１４０）
サンプリング制御部１２１は、計時を開始する。その後、ステップＳ１５０が実行される。

（ステップＳ１５０）
サンプリング制御部１２１は、カウント値「ｎ」に、「１」を増分する。その後、ステップＳ１６０が実行される。

（ステップＳ１６０）
サンプリング制御部１２１は、モータ電流の瞬時値を、記憶部１２２に書き込む。その後、ステップＳ１７０が実行される。

（ステップＳ１７０）
サンプリング制御部１２１は、計時値「ｔ」が、所定の計時閾値「ＴＴＨ」を超えているか否かを判定する。計時値「ｔ」が、計時閾値「ＴＴＨ」を超えていないならば、ステップＳ１６０が実行される。したがって、計時値「ｔ」が、計時閾値「ＴＴＨ」を超えるまで、ステップＳ１６０とステップＳ１７０とからなる処理ループが実行されることになる。処理ループの実行の結果、モータ電流の瞬時値の時間変化を表すデータ列が、記憶部１２２内に生成されることになる。その後、計時値「ｔ」が、計時閾値「ＴＴＨ」を超えると、ステップＳ１８０が実行される。

（ステップＳ１８０）
サンプリング制御部１２１は、カウント値「ｎ」が、所定のカウント閾値「Ｎ」に一致しているか否かを判定する。カウント値「ｎ」が、カウント閾値「Ｎ」に一致していないならば、ステップＳ１２０が実行される。したがって、カウント値「ｎ」が、カウント閾値「Ｎ」に一致するまで、ステップＳ１２０乃至ステップＳ１８０からなる処理ループが実行されることになる。処理ループの実行の結果、「Ｎ」個のデータ列（モータ電流の瞬時値の時間変化を表すデータ列）が、記憶部１２２内に生成されることになる。カウント値「ｎ」が、カウント閾値「Ｎ」に一致すると、サンプリング制御部１２１は、処理を終了する。

以下の表は、記憶部１２２内に生成される電流値データを概念的に表す。

上記の表の各列は、ステップＳ１５０及びステップＳ１６０からなる処理ループによって作成される。カウント値「ｎ」が、カウント閾値「Ｎ」に一致していないならば、ステップＳ１２０乃至ステップＳ１８０の処理ループが１回終了すると、モータ電流の瞬時値は、右側の列に書き込まれる。この結果、Ｎ個のデータ列（すなわち、Ｎ種の電流値データ）が生成される。本実施形態に関して、Ｎ種の電流値データを生成する工程は、図２のフローチャートによって表される処理によって例示される。

図３は、図２のフローチャートによって表される処理から得られた電流値データのグラフである。図１乃至図３を参照して、電流値データが説明される。

図３の点線の丸内には、上述の表中の第１列目（ｎ＝１）及び第２列目（ｎ＝２）の電流値データの一部が示されている。第１列目の電流値データは、実線で表されている。第２列目の電流値データは、鎖線で表されている。

図３は、第１列目のデータ及び第２列目の電流値データのピーク値の間での時間的ズレ及び振幅の変動を示す。減速機ＳＲＤが、あまり劣化していないならば、時間的ズレ及び振幅の変動は、小さくなる。一方、減速機ＳＲＤの劣化が、進行すると、時間的ズレ及び／又は振幅の変動は、大きくなる。算出部１２３は、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を定量化する。算出部１２３は、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を相関係数として定量化してもよい。代替的に、算出部１２３は、Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を、所定のパターン認識技術（たとえば、ＭＲ法（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ−Ｔａｇｕｃｈｉ Ｍｅｔｈｏｄ）やＲＴ法（Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ−Ｔａｇｕｃｈｉ Ｍｅｔｈｏｄ））を用いて定量化してもよい。

本発明者等は、新品の減速機と、劣化が既に進行した減速機と、を用意した。本発明者等は、カウント閾値「Ｎ」を、「７」に設定し、図２のフローチャートに示される処理を実行した。この結果、本発明者等は、新品の減速機及び劣化した減速機から、図３に示されるような電流値データを得た。本発明者等は、７種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表す状態データとして、相関係数が算出されるように、算出部１２３が実行するプログラムを設計した。

図４Ａは、新品の減速機から得られた散布図である。図４Ｂは、劣化した減速機から得られた散布図である。図４Ａ及び図４Ｂを参照して、状態データが説明される。

図４Ａの散布図に関して、データ点は、回帰直線の周囲の細長い領域に分布している。このことは、新品の減速機から得られた７種の電流値データ間の相関係数は、高いことを意味する。回帰直線の周囲のデータ点の分布領域は、図４Ａの散布図よりも図４Ｂの散布図の方が大きい。このことは、劣化が進行した減速機から得られた７種の電流値データ間の相関係数は、低いことを意味する。本実施形態に関して、状態データを生成する工程は、７種の電流値データ間の相関係数の算出処理によって例示される。

図５は、診断部１２４の例示的な処理を表す概略的なフローチャートである。図１及び図５を参照して、診断部１２４の処理が説明される。

（ステップＳ２１０）
診断部１２４は、算出部１２３によって算出された相関係数「Ｒ」の入力を待つ。相関係数「Ｒ」が算出部１２３から診断部１２４へ出力されると、ステップＳ２２０が実行される。

（ステップＳ２２０）
診断部１２４は、相関係数「Ｒ」を所定の係数閾値「ＲＴＨ」と比較する。相関係数「Ｒ」が、係数閾値「ＲＴＨ」を下回っているならば、ステップＳ２３０が実行される。他の場合には、ステップＳ２４０が実行される。

（ステップＳ２３０）
診断部１２４は、減速機ＳＲＤの劣化が進行していると判定し、減速機ＳＲＤを他の減速機に交換することを要求する要求信号を生成する。要求信号は、コンピュータ１２０と一体的に形成された又はコンピュータ１２０に電気的に接続されたモニタ装置（図示せず）に出力されてもよい。モニタ装置は、要求信号に応じて、減速機ＳＲＤの劣化の進行を表す画像を表示してもよい。代替的に、要求信号は、コンピュータ１２０に電気的に接続された音声装置に出力されてもよい。この場合、作業者は、音声装置からの警報によって、減速機ＳＲＤの劣化を通知されてもよい。

（ステップＳ２４０）
診断部１２４は、減速機ＳＲＤが正常であると判定する。減速機ＳＲＤが正常であるとの診断結果は、上述のモニタ装置や上述の音声装置によって、作業者に通知されてもよい。

本実施形態に関して、相関係数「Ｒ」は、１つの係数閾値「ＲＴＨ」と比較される。しかしながら、相関係数「Ｒ」は、複数の係数閾値「ＲＴ１」，「ＲＴ２」，「ＲＴ３」（ＲＴ１＞ＲＴ２＞ＲＴ３）と比較されてもよい。この場合、相関係数「Ｒ」が、係数閾値「ＲＴ１」を上回っているならば、診断部１２４は、減速機ＳＲＤが正常であると判定してもよい。相関係数「Ｒ」が、係数閾値「ＲＴ１」，「ＲＴ２」の間の範囲にあるならば、診断部１２４は、減速機ＳＲＤに代替される新たな減速機の用意が必要であることを表す判定結果を生成してもよい。相関係数「Ｒ」が、係数閾値「ＲＴ２」，「ＲＴ３」の範囲にあるならば、診断部１２４は、減速機ＳＲＤの交換を勧告する判定結果を生成してもよい。相関係数「Ｒ」が、係数閾値「ＲＴ３」を下回るならば、減速機ＳＲＤの至急の交換を要求する判定結果を生成してもよい。

＜他の特徴＞
設計者は、上述の状態診断装置１００に様々な特徴を与えることができる。以下に説明される特徴は、上述の状態診断装置１００の設計原理を何ら限定しない。

（相関係数の変化に基づく診断）
相関係数の急激な降下は、減速機ＳＲＤの異常の発生を意味することもある。したがって、状態診断装置１００は、相関係数の時間的な変化を参照し、減速機ＳＲＤの劣化を診断してもよい。

図６は、相関係数「Ｒ」の例示的な履歴を表す概略的なプロット図である。図１、図５及び図６を参照して、相関係数「Ｒ」の履歴が説明される。

「診断１」に対応するデータ点は、減速機ＳＲＤが新品の時に得られている。「診断１」の後、「診断２」乃至「診断５」が、間隔を空けて、実行されている。「診断１」乃至「診断５」の間の間隔は、減速機ＳＲＤが利用されている作業現場での作業スケジュールに適合するように決定されている。

相関係数「Ｒ」は、「診断１」から「診断４」までの期間において、緩やかに減少している。作業者は、相関係数「Ｒ」の緩やかな降下を、減速機ＳＲＤの通常の摩耗に由来すると判断することができる。

相関係数「Ｒ」は、「診断４」と「診断５」との間の期間において、急激に減少している。作業者は、望ましくない何かが、「診断４」と「診断５」との間の期間において、減速機ＳＲＤに生じたと予測することができる。しかしながら、図５を参照して説明された処理の下では、「診断５」に対応する相関係数「Ｒ」は、係数閾値「ＲＴＨ」を上回っているので、診断部１２４は、減速機ＳＲＤが、正常であると判断することになる。

図７は、診断部１２４の改良された処理を表す概略的なフローチャートである。図１、図５及び図７を参照して、診断部１２４の処理が説明される。図７に示される処理は、図５を参照して説明されたステップＳ２２０内で実行される。

（ステップＳ２２１）
ステップＳ２１０の後、ステップＳ２２１が、実行される。診断部１２４は、相関係数「Ｒ」を所定の係数閾値「ＲＴＨ」と比較する。相関係数「Ｒ」が、係数閾値「ＲＴＨ」を下回っているならば、ステップＳ２３０が実行される。他の場合には、ステップＳ２２４が実行される。

（ステップＳ２２４）
診断部１２４は、これまでの診断で得られた相関係数「Ｒ」を保持している。診断部１２４は、前回の相関係数「Ｒ」から今回の相関係数「Ｒ」を差し引き、差分値「ＤＩＦ」を算出する。「診断５」が、実行されているならば、「診断４」において得られた相関係数「Ｒ」から「診断５」において得られた相関係数「Ｒ」を差し引く。差分値「ＤＩＦ」が算出されると、ステップＳ２２７が実行される。本実施形態に関して、第１相関係数は、前回の相関係数によって例示される。第２相関係数は、今回の相関係数によって例示される。

（ステップＳ２２７）
診断部１２４は、差分値「ＤＩＦ」を、所定の変化閾値「ＣＴＨ」と比較する。差分値「ＤＩＦ」が、変化閾値「ＣＴＨ」を下回るならば、ステップＳ２４０が実行される。他の場合には、ステップＳ２３０が実行される。

（データサンプリングの開始タイミングの決定）
データサンプリング（記憶部１２２への書き込み）の開始のタイミングのばらつきは、相関係数の減少に帰結する。したがって、サンプリング制御部１２１が、可能な限り一定の条件の下で、データサンプリングを開始することが好ましい。

図８は、サンプリング制御部１２１の例示的な処理を表す概略的なフローチャートである。図１乃至図３及び図８を参照して、サンプリング制御部１２１の処理が説明される。図８に示される処理は、図２を参照して説明されたステップＳ１３０内で実行される。

（ステップＳ１３１）
サンプリング制御部１２１は、トリガ信号を待つ。トリガ信号が、モータ制御部ＣＴＲからサンプリング制御部１２１へ出力されると、ステップＳ１３４が実行される。モータＭＴＲが、所定のホームポジションから回転を開始したとき、トリガ信号は、モータ制御部ＣＴＲからサンプリング制御部１２１へ出力されてもよい。したがって、データサンプリングの開始タイミングは、モータＭＴＲの所定の回転位置に対して、略一定になる。しかしながら、データサンプリングの開始タイミングの決定が、トリガ信号にのみ依存すると、データサンプリングの開始タイミングは、バックラッシや他の機械的又は電気的なバラツキ因子によって変動されることもある。

（ステップＳ１３４）
モータＭＴＲが開始すると、モータ電流の瞬時値は、徐々に増加する（図３を参照）。サンプリング制御部１２１は、モータ電流の瞬時値が、所定の電流閾値を超えるのを待つ。モータ電流の瞬時値が、所定の電流閾値を超えると、ステップＳ１４０が実行される。

本実施形態に関して、データサンプリングの開始タイミングを決定するために２つの判断基準（モータ制御部ＣＴＲからのトリガ信号及びモータ電流の瞬時値が、電流閾値を超えているか否か）が用いられる。この結果、データサンプリングの開始タイミングは、Ｎ種の電流値データ間で略一定である。すなわち、減速機ＳＲＤが新品であるならば、Ｎ種の電流値データ間において、非常に高い相関係数「Ｒ」が得られることになる。一方、減速機ＳＲＤの劣化が進行すると、相関係数「Ｒ」は、徐々に低くなる。図８に示される処理は、データサンプリングの開始タイミングを略一定にするので、相関係数「Ｒ」の降下は、減速機ＳＲＤの劣化にほとんど起因するということができる。したがって、本実施形態の劣化診断技術は、減速機ＳＲＤの劣化を感度よく検出することができる。

上述の実施形態の原理は、減速機が利用される様々な作業現場に好適に利用される。

１００・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・状態診断装置
１１０・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・電流計（測定部）
１２１・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・サンプリング制御部（測定部）
１２２・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・記憶部（生成部）
１２３・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・算出部（生成部）
１２４・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・診断部
ＭＴＲ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・モータ
ＳＲＤ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・減速機

Claims (7)

1. 減速機の劣化状態を診断するための状態診断方法であって、
   前記減速機を駆動するモータへ供給されるモータ電流の時間変化をＮ回（Ｎは、１を超える自然数）測定し、Ｎ種の電流値データを生成する工程と、
   前記Ｎ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表す状態データを生成する工程と、
   前記状態データを所定の判定基準と比較し、前記劣化状態を診断する工程と、を備える
   状態診断方法。
2. 前記状態データを生成する前記工程は、前記状態データとして、前記Ｎ種の電流値データ間の相関係数を算出する段階を含み、
   前記劣化状態を診断する前記工程は、
   （ｉ）前記相関係数を所定の閾値と比較する段階と、
   （ｉｉ）前記相関係数が前記所定の閾値を下回るならば、劣化が進行していると判定する段階と、を含む
   請求項１に記載の状態診断方法。
3. 前記Ｎ種の電流値データを生成する工程は、
   （ｉ）前記モータ電流の前記時間変化をＭ回（Ｍは、１より大きく、（Ｎ−１）未満の自然数）測定し、Ｍ種の電流値データを生成する段階と、
   （ｉｉ）前記モータ電流の前記時間変化が、Ｍ回測定された後に、前記モータ電流の前記時間変化を（Ｎ−Ｍ）回測定し、（Ｎ−Ｍ）種の電流値データを生成する段階と、を含み、
   前記状態データを生成する前記工程は、前記状態データとして、前記Ｍ種の電流値データ間の第１相関係数を算出する段階と、前記（Ｎ−Ｍ）種の電流値データ間の第２相関係数を算出する段階と、を含み、
   前記劣化状態を診断する前記工程は、前記第１相関係数から前記第２相関係数への変化が、所定の閾値を上回るならば、劣化が進行していると判定する段階を含む
   請求項１に記載の状態診断方法。
4. 前記Ｎ種の電流値データを生成する前記工程は、前記モータ電流の瞬時値の時間変化を測定する段階を含む
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の状態診断方法。
5. 前記Ｎ種の電流値データを生成する前記工程は、フィードバック制御下で動作する前記モータへ供給される前記モータ電流の前記時間変化を測定する段階を含む
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の状態診断方法。
6. 減速機の劣化状態を診断する状態診断装置であって、
   前記減速機を駆動するモータへ供給されるモータ電流の時間変化を測定する測定部と、
   前記測定部によるＮ回（Ｎは、１を超える自然数）の測定の結果得られたＮ種の電流値データ間の時間的ズレ及び振幅の変動を表す状態データを生成する生成部と、
   前記状態データを所定の判定基準と比較し、前記劣化状態を診断する診断部と、を備える
   状態診断装置。
7. 前記減速機及び前記モータは、多関節ロボットの関節軸を駆動する
   請求項６に記載の状態診断装置。

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