JP2020006459A - 異常判定装置及び異常判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】可動部の状態に関するデータが大きく変動した場合でも、機器に発生する異常を高精度に判定することが可能な異常判定装置及び異常判定方法を提供する。【解決手段】ロボット１０１に設けられる減速機１４の異常を判定する異常判定装置であり、減速機１４にて教示変更を実施し、外乱トルクに段ズレが発生した場合には、段ズレが発生した時点から外乱トルクの平均値が定常状態になるまでの期間を過渡期間として設定する。更に、外乱トルクの平均値が定常状態となった後の期間を安定期間として設定する。過渡期間における外乱トルクの移動平均を、安定期間における平均である定常時平均に置き換えて過渡期間における外乱トルクを補正する。その結果、過渡期間にて発生する異常を高精度に検出することができる。【選択図】 図１

Description

本発明は、ロボット等の機器に設けられる減速機等の可動部に発生する異常を判定する異常判定装置及び異常判定方法に関する。

従来より、ロボットに発生する異常を検出する装置として、例えば特許文献１に開示されたものが知られている。特許文献１では、ロボットに搭載される減速機に発生する外乱トルクの平均値を算出し、算出した平均値が予め設定した閾値を上回った場合に、減速機に異常が発生しているものと判定することが開示されている。

特開平９−１７４４８２号公報

しかしながら、減速機に生じる外乱トルク（可動部の状態に関するデータ）は、教示変更や機器の修理、交換等の保全を実施した後の過渡期間において数値が大きく変動することがある。このため、特許文献１に記載されているように異常を判定するための閾値を固定すると、過渡期間において減速機に発生する異常を高精度に判定できないという問題が発生する。

本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、可動部の状態に関するデータが大きく変動した場合でも、機器に発生する異常を高精度に判定することが可能な異常判定装置及び異常判定方法を提供することにある。

上記目的を達成するため本願発明は、可動部の状態に関するデータの基準を示す基準値に基づいて、基準値が変動する過渡期間、及び基準値が安定する安定期間を識別し、過渡期間の後の安定期間における基準値に基づいて、過渡期間に検出されたデータを補正し、補正したデータに基づいて機器の異常を判定する。

本発明によれば、可動部の状態に関するデータが大きく変動した場合でも、機器に発生する異常を高精度に判定することが可能となる。

図１は、本発明の実施形態に係る異常判定装置、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。 図２は、図１に示した異常判定装置を一体型のコンピュータで構成した例を示す説明図である。 図３は、移動平均の演算方法を示す説明図である。 図４は、教示変更が行われたときの外乱トルクの変動を示すグラフである。 図５は、教示変更が行われたときの外乱トルクの変動を示すグラフであり、（ａ）は過渡期間の第１基準波形、（ｂ）は過渡期間の第２基準波形、（ｃ）は過渡期間における補正後の外乱トルクを示す。 図６は、本発明の実施形態に係る異常判定装置の処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
［第１実施形態の説明］
図１は、本発明の実施形態に係る異常判定装置、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る異常判定装置１０２は、ロボット１０１（機器）、及びユーザインターフェース１０３（図では「ＵＩ」と表記）に接続されており、ロボット１０１の異常を判定し、判定結果をユーザインターフェース１０３に設けられたディスプレイ（図示省略）等に表示する。或いは、スピーカ（図示省略）より警報音を発して異常の発生をユーザに報知する。なお、「異常を判定する」とは、現在生じている異常を判定するだけでなく、将来的に発生する異常を予測することを含む概念である。

ロボット１０１は、例えばティーチングプレイバック型の多軸型ロボットである。ティーチングプレイバックとは、ロボットに付属するティーチングペンダントを使用して、操作者がロボットを実際に動作させ、その動作を記録、再生させてロボットを動作させる機能を示す。なお、本実施形態では、ティーチングプレイバック型のロボットを例に挙げて説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。

図１に示すようにロボット１０１は、減速機１４（可動部）と、動作制御部１５と、センサ１３と、外乱トルク演算部１２と、通信部１１を備えている。なお、減速機１４及びセンサ１３はロボット１０１に複数設けられているが、図１では１つのみを記載している。

減速機１４は、ロボットアームの関節軸を動作させるためのサーボモータ（以下、「モータ」と略す）を備えており、動作制御部１５の制御により動作する。そして、減速機１４を動作させることにより、例えばロボットアームの先端に搭載した溶接電極を、加工の対象となる対象物（例えば、金属製のブランク材）の所望部位に接触させて、溶接作業を実施する。また、溶接作業以外にも、ロボット１０１により、対象物のプレス、塗装、樹脂成形、組み立て、等の各種作業を実施することができる。

センサ１３は、ロボット１０１に設置され、例えばパルスジェネレータやエンコーダ等を含み、減速機１４により動作するロボットアームの位置及び角度、減速機１４に設けられるモータの回転角度、回転速度、消費電力、及び電流、減速機１４の回転角度等の各種の物理量を検出する。更に、センサ１３は、減速機１４のモータに生じるトルク値を検出する。センサ１３で検出したセンサデータは、通信部１１より異常判定装置１０２に送信される。

動作制御部１５は、上述したティーチングにより設定された動作プログラムに従って減速機１４を動作させ、ロボット１０１に搭載される各ロボットアーム、関節軸が所望の動作をするように制御する。更に、ロボット１０１を稼働させたときの稼働データを通信部１１に出力する。稼働データには、ロボット１０１の稼働に関する各種の情報が含まれる。詳細については後述する。

外乱トルク演算部１２は、減速機１４のモータに発生する外乱トルク（可動部の状態に関するデータ）を演算する。外乱トルクとは、モータを制御する際のトルク指令値と、センサ１３で検出されるトルク検出値との差分を示す。モータが正常であり減速機１４が安定的に動作しているときは、トルク指令値とトルク検出値との差分はほぼ一定となるので、外乱トルクは安定した数値を示す。減速機１４に異常が発生している場合には減速機１４は安定的に動作せず、外乱トルクに大きな変化が発生する。また、減速機１４にて保全が実施された場合には、外乱トルクに段ズレ（詳細は後述する）が発生する。なお、外乱トルクは、可動部（減速機１４）の状態に関するデータの一例である。

通信部１１は、ロボット１０１の稼働データ、外乱トルク演算部１２で演算された外乱トルク、センサ１３で検出された各種のセンサデータを異常判定装置１０２に送信する。

ロボット１０１が備える上記した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、ロボット１０１が備える機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

ユーザインターフェース１０３は、操作者が各種の操作を行う入力部、各種の情報を表示するディスプレイを備えている。例えば、操作者が入力部にて、ロボット１０１の保全を実施したことを示す保全データを入力した場合には、この保全データを後述する保全履歴ＤＢ３２に書き込む操作を行う。ユーザインターフェース１０３は、タブレット端末を用いることができる。
なお、「保全」とはロボットの教示変更、グリスの更油等のメンテナンス、減速機１４の交換を含む概念である。教示変更とは、ロボット１０１に搭載される減速機１４の動作を変更することを指す。

次に、異常判定装置１０２の構成について説明する。異常判定装置１０２は、制御部５１と、各種のデータベース（ＤＢ）を備えている。制御部５１は、通信部２１と、異常度判定部２２と、移動平均演算部２３と、定常時平均演算部２４と、過渡期間検出部２５と、振幅成分抽出部２６と、外乱トルク補正部２７と、アラーム判定部２８を含んでいる。データベースは、センサＤＢ３１と、保全履歴ＤＢ３２と、稼働履歴ＤＢ３３を含んでいる。

センサＤＢ３１は、センサ１３で検出されたロボットアームの位置及び角度、モータの回転角度及び回転速度等のセンサデータを記憶する。更に、外乱トルク演算部１２で演算された外乱トルクを記憶する。

稼働履歴ＤＢ３３は、ロボット１０１の稼働データを記憶する。稼働データには、ロボット１０１の稼働日、稼働を開始した時刻、稼働を停止した時刻、連続して稼働した時間、連続して停止した時間等の、稼働に関する各種のデータが含まれる。また、稼働データには、減速機１４の運転モードが含まれる。運転モードには、通常運転モード、保全モード、停止モードが含まれる。

保全履歴ＤＢ３２は、減速機１４に異常が発生した場合や、異常の発生が予測された場合において、ロボット１０１に対して保全を実施した際の、保全データを記憶する。上述したように、保全データにはロボット１０１の教示変更が含まれる。保全データは、操作者がユーザインターフェース１０３の入力部（図示省略）により入力することができる。或いは、ロボット１０１が上述した保全モードで運転された場合に、保全が実施されているものと判定して自動で保全データを作成して記憶してもよい。

保全データには、保全を実施した減速機１４のＩＤ番号、或いは該減速機１４に搭載されるモータのＩＤ番号、保全を実施した日時、保全の内容（交換、修理、グリスの更油、教示変更等）が含まれる。更に保全データには、減速機１４を教示変更した際の、教示変更に関するデータが含まれる。例えば、教示変更前の減速機１４の動作量、及び教示変更後の減速機１４の動作量のデータが含まれる。

通信部２１は、ロボット１０１に設けられる通信部１１との間で通信を行う。通信部２１は、ロボット１０１より送信されるロボット１０１の稼働データを受信し、稼働履歴ＤＢ３３に出力する。また、通信部２１は、ロボット１０１より送信される外乱トルク、センサデータを受信して、センサＤＢ３１に出力する。

異常度判定部２２は、減速機１４に搭載されるモータの過去の外乱トルクを、センサＤＢ３１から取得し、取得した外乱トルクの異常さを示す異常度を演算する。
以下、異常度の演算方法について説明する。外乱トルクがｘ’であるときの異常度ａ（ｘ’）を、下記の（１）式で定義する。
ａ（ｘ’）＝｛（ｘ’−ｍ）^２｝／２・ｓ^２ ・・・（１）
但し、ｍは外乱トルクの標本平均、ｓは外乱トルクの標準偏差である。
そして、異常度ａ（ｘ’）が一定値を超える場合には、この外乱トルクは異常であると判定する。

また、上記以外にも、異常度を演算する方法として、カーネル密度推定や密度比推定等を用いることができる。更に、異常度を演算する他の方法として、外乱トルクと所定のトルク閾値との差分を演算し、更に、この差分の時間経過に対する変化率を演算する。そして、演算した変化率が所定の変化率閾値を上回った場合に外乱トルクは異常であると判定することもできる。上記のトルク閾値は、例えば、１年前の同月の外乱トルクの平均値を用いることができる。

更に、異常度判定部２２は、外乱トルクの異常を判定した場合には保全履歴ＤＢ３２を参照し、異常判定時よりも前に実施された保全データに基づき、異常が発生した原因が保全によるものか、或いは保全以外によるものかを判断し、異常を示すデータにラベルを付して稼働履歴ＤＢ３３に記憶する。例えば、異常判定から過去１週間以内に減速機１４に対して保全が実施されている場合には、異常を示すデータに「保全実施」を示すラベルを付する。一方、過去１週間以内に保全が実施されていなければ「保全未実施」のラベルを付する。
更に、異常度判定部２２は、後述する外乱トルク補正部２７で補正された過渡期間中の外乱トルクに基づいて、上記と同様の手法により異常度を演算し、異常の発生を判定する。

移動平均演算部２３は、減速機１４にて検出された外乱トルクの移動平均を演算する。「移動平均」とは、一定期間の外乱トルクの平均である。図３は、外乱トルクＱ１の移動平均を示す説明図であり、現在が時刻ｔ１である場合には、時刻ｔ１から所定の期間だけ遡った期間Ｔｘ１の外乱トルクの平均Ａｖ１が移動平均として演算される。即ち、時刻ｔ１における移動平均はＡｖ１である。その後の時刻ｔ２では、この時刻ｔ２から所定の期間だけ遡った期間Ｔｘ２の外乱トルクの平均Ａｖ２が移動平均として演算される。同様に、時刻ｔ３では期間Ｔｘ３の外乱トルクの平均Ａｖ３が移動平均として演算される。このように、移動平均は時間が経過して新たなデータが得られる毎に、最も古いデータを破棄して演算する平均値を示し、時間経過と共に新たな数値に更新されていく。

定常時平均演算部２４は、稼働履歴ＤＢ３３に記憶されているロボット１０１の稼働データに基づき、減速機１４にて教示変更が行われ、その後、長時間が経過した定常時における一定の期間である安定期間の外乱トルクの平均値を演算する。演算した平均値を定常時平均とする。具体的には、後述する図４に示す時刻ｔ１２（過渡期間が終了した時刻）の後における外乱トルクの平均値を定常時平均とする。

過渡期間検出部２５は、保全履歴ＤＢ３２に記憶されている減速機１４にて実施された保全データ、及びこの減速機１４に発生した外乱トルクに基づいて、保全が実施された後に、外乱トルクの平均値が変動する期間である過渡期間を検出する。外乱トルクの平均値は、「可動部の状態に関するデータ」の基準を示す基準値の一例である。平均値以外にも、基準値として外乱トルクの振幅の中央値（最大振幅と最小振幅の中央の数値）を用いてもよい。

過渡期間の検出の具体例として、移動平均演算部２３で演算された、教示変更実施後の移動平均を取得し、移動平均の時間経過に対する傾きが第１の閾値よりも大きい場合に過渡期間が存在するものと判断する。例えば、図４に示す時刻ｔ１１で教示変更が実施された場合には、その後における移動平均の傾きｄ１（この例では負の傾き）が第１の閾値よりも大きい場合に過渡期間が存在するものと判断する。
或いは移動平均と上述した定常時平均との差分が第２の閾値よりも大きい場合に、過渡期間が存在するものと判定する。例えば、図４に示す時刻ｔ１１における移動平均と定常時平均Ｐ３との差分ｇ１が第２の閾値よりも大きい場合に過渡期間が存在するものと判断する。

過渡期間の演算方法として、定常時平均演算部２４で演算された定常時平均を取得し、教示変更後における外乱トルクの移動平均と定常時平均との差分を演算し、この差分が予め設定した第３の閾値（ゼロまたはゼロに近い数値）以下となるまでの期間を過渡期間として検出する。以下、図４を参照して詳細に説明する。

図４は、減速機１４に発生する外乱トルクの、時間経過に対する変化を示す波形図であり、時刻ｔ１１においてロボット１０１の教示変更（保全）が実施された場合を示している。図４に示すように、時刻ｔ１１にてロボット１０１の教示変更が実施されることにより、外乱トルクに大きな変化（以下、「段ズレ」という）が発生している。更に、時刻ｔ１１で教示変更が実施された後、外乱トルクがオーバーシュートし、その後徐々に低下して定常時の外乱トルクＴｇに収束している。また、オーバーシュート後の外乱トルクの移動平均の傾きｄ１が前述した第１の閾値よりも大きい場合に、過渡期間が有るものと判定される。更に、時刻ｔ１２において、外乱トルクは定常時平均とほぼ一致し、上述した第３の閾値以下となる。従って、時刻ｔ１１から時刻ｔ１２までを過渡期間Ｔｃとして設定する。

また、過渡期間を設定する他の方法として、移動平均の時間経過に対する変化率（傾き）が、所定値以下となるまでの期間を過渡期間として設定することも可能である。更に、教示変更による減速機１４の動作量に応じて過渡期間を設定することも可能である。具体的には、教示変更が実施される前の減速機１４の動作量と、教示変更が実施された後の減速機１４の動作量の差分を演算し、差分が大きいほど過渡期間を長く設定してもよい。

振幅成分抽出部２６は、外乱トルクからスパイク（突発的な変動成分）を除去し、更に、移動平均演算部２３で演算した移動平均とスパイク除去後の外乱トルクとの差分を演算して、外乱トルクの振幅成分を抽出する。「振幅成分」とは、移動平均を基準として上下方向に変位する成分を指す。また、「スパイク」とは、減速機１４の異常とは無関係に突発的に発生する外乱トルクのノイズ成分である。

例えば、減速機１４を長時間停止させた後に稼働を開始した場合には、稼働開始から長期間に亘ってスパイクが発生し、且つスパイクの発生頻度が高まる。同様に、減速機１４が駆動する負荷の大きさが変更された場合や、減速機１４の温度が低い場合には、スパイクの発生頻度が高まる。スパイクの発生頻度が高まることが予測される場合には、外乱トルクに含まれる多くのスパイクが重畳しているものと判断してスパイクを除去する演算を実施する。スパイクを除去することにより、ノイズ成分を除去した振幅成分を抽出できる。

なお、減速機１４の温度は、減速機１４が設置される工場内の温度やネットワーク等を介して得られる地域の気温を用いることもできる。また、減速機１４の温度、減速機１４の稼働データとスパイクとの関係を示すマップを予め用意しておき、減速機１４の温度、及び稼働データが取得された際にこれらのデータをマップに当てはめることにより、スパイクを除去することもできる。

また、スパイクを除去する他の方法として、教示変更が実施された後に、外乱トルクの移動平均を演算し、移動平均に対して所定の割合以上（例えば、±２０％以上）変化する外乱トルクの波形が存在する場合にこれをスパイク判断して、移動平均値に置き換えることでスパイクを除去することもできる。
即ち、減速機１４の運転状態、減速機１４の温度、及び減速機１４に対する保全の有無のうちの少なくとも一つに応じて、スパイクを検出する条件を変更する。

外乱トルク補正部２７は、過渡期間検出部２５で検出された過渡期間Ｔｃにおける外乱トルクを補正する。上述した過渡期間Ｔｃにおいて、移動平均演算部２３で算出された移動平均の波形（これを「第１基準波形Ｐ１」とする）を設定する。その結果、図５（ａ）に示すように、過渡期間Ｔｃにおける外乱トルクから上述した振幅成分が除去された第１基準波形Ｐ１が生成される。

更に、外乱トルク補正部２７は、過渡期間Ｔｃにおける第１基準波形Ｐ１が定常時平均Ｐ３と一致するように、該第１基準波形Ｐ１をシフトさせる。具体的には、図５（ｂ）に示すように、第１基準波形Ｐ１を定常時平均Ｐ３と一致するようにシフトさせる。シフト後の波形を第２基準波形Ｐ２とする。

その後、外乱トルク補正部２７は、過渡期間Ｔｃにおける第２基準波形Ｐ２に、振幅成分抽出部２６で抽出した振幅成分を重畳し、過渡期間Ｔｃにおける外乱トルクを生成する。その結果、図５（ｃ）に示すように、過渡期間Ｔｃにおいて、移動平均が定常時平均Ｐ３とほぼ一致する波形の外乱トルクが得られることになる。

アラーム判定部２８は、外乱トルク補正部２７で補正された外乱トルクに基づいて、異常度判定部２２で異常であると判定された場合に、異常を知らせるためのアラームを出力するか否かを判定し、アラームを出力すると判定した場合には、アラーム出力指令をユーザインターフェース１０３に出力する。

ここで、異常判定装置１０２は、図２に示すようにＣＰＵ４１（中央処理装置）、メモリ４２、及び各データベース（センサＤＢ３１、保全履歴ＤＢ３２、稼働履歴ＤＢ３３）を備えるコンピュータを用いて実現することもできる。コンピュータを異常判定装置１０２として機能させるためのコンピュータプログラム（異常判定プログラム）を、コンピュータにインストールして実行する。これにより、ＣＰＵ４１は、異常判定装置１０２が備える複数の情報処理回路、即ち、通信部２１、異常度判定部２２、移動平均演算部２３、定常時平均演算部２４、過渡期間検出部２５、外乱トルク補正部２７、及びアラーム判定部２８として機能する。

異常判定装置１０２が備える上記した各機能は、１又は複数の処理回路により実装することができる。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、異常判定装置１０２が備える機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

［第１実施形態の動作の説明］
次に、本実施形態に係る異常判定装置の処理手順を、図６に示すフローチャートを参照して説明する。図６に示す処理は、減速機１４に異常が発生してから暫くの時間が経過した後に実行する例について説明する。但し、リアルタイムで実行することも可能である。

初めに、ステップＳ１１において、異常度判定部２２は、センサＤＢ３１に記憶されている減速機１４の外乱トルクに基づいて、該減速機１４の異常度を演算する。異常度は前述した（１）式を用いて演算することができる。

ステップＳ１２において、異常度判定部２２は、減速機１４に異常が発生しているか否かを判定する。ステップＳ１１の処理で演算した異常度が一定値を上回っている場合に減速機１４に異常が発生しているものと判定し（ステップＳ１２でＹＥＳ）、ステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１３において、異常度判定部２２は、稼働履歴ＤＢ３３に記憶されている異常を示すデータを取得する。前述したように、稼働履歴ＤＢ３３には、異常を示すデータが記憶され、更に「保全実施」、「保全未実施」のラベルが付されている。このラベルに基づいて、減速機１４に発生した異常が、保全実施により発生した異常であるか、或いは保全以外の原因により発生した異常であるかを認識する。

ステップＳ１４において、「保全実施」のラベルが付されているか否かを判定する。「保全実施」のラベルが付されている場合には、異常の発生が検出された時点から遡って所定期間（例えば、１週間）以内に、減速機１４の保全（例えば、教示変更）が実施されているものと認識される。

保全が実施されていない場合には（ステップＳ１４でＮＯ）、異常が検出された原因が保全の実施ではないものと判断して、ステップＳ１５において、その他の要因分析処理に移行する。

保全が実施されている場合には（ステップＳ１４でＹＥＳ）、ステップＳ１６において移動平均演算部２３は、保全実施後の移動平均を演算する。即ち、保全が実施されている場合には、図４に示したように保全の実施により外乱トルクに段ズレが発生している可能性が高いので、段ズレ発生後に過渡期間が発生しているか否かを判定するために、移動平均を演算する。例えば、段ズレが発生した後の一定の期間において、移動平均を演算する。移動平均の演算方法は、図３で説明した通りである。この演算により、図４に示したように、段ズレが発生した時刻ｔ１１から一定期間が経過するまでの間の移動平均が求められる。

ステップＳ１７において、過渡期間検出部２５は、ステップＳ１６の処理で演算された移動平均に基づいて、保全の実施後に過渡期間が存在するか否かを判定する。具体的には前述したように、保全を実施した後の外乱トルクの移動平均の傾き（図４に示すｄ１）、或いは過渡期間の移動平均と定常時平均との差分（図４に示すｇ１）に基づいて過渡期間が存在するか否かを判定する。過渡期間が存在すると判定された場合にはステップＳ１８に移行し、過渡期間が存在すると判定されない場合にはステップＳ２２に移行する。

ステップＳ１８において、過渡期間検出部２５は、過渡期間の長さを設定する。前述したように、移動平均と定常時平均との差分が第３の閾値（ゼロまたはゼロに近い数値）に達するまでの期間を過渡期間として設定する。具体的には、図４に示すように、保全が実施されて外乱トルクＴｇに段ズレが発生した時刻ｔ１１から、外乱トルクＴｇの移動平均が定常時平均Ｐ３とほぼ一致する時刻ｔ１２までの期間を過渡期間Ｔｃとして設定する。また、前述したように教示変更による減速機１４の動作量の変化に応じて過渡期間を設定してもよい。

ステップＳ１９において、振幅成分抽出部２６は、過渡期間Ｔｃにおける外乱トルクの振幅成分を抽出し、更に、外乱トルクに含まれるスパイクを除去する。外乱トルクに含まれる振幅成分のうち突発的な変動成分をスパイクと見なして除去する。前述したように、振幅成分抽出部２６は、稼働履歴ＤＢ３３よりロボット１０１の稼働履歴を参照して、減速機１４の停止時間、稼働時間、負荷の状態を参照してスパイクを除去する。或いは、減速機１４の温度データを取得し、減速機１４の温度、或いは減速機１４の周囲温度を参照してスパイクを除去する。

ステップＳ２０において、外乱トルク補正部２７は、過渡期間Ｔｃでの移動平均に基づいて、図５（ａ）に示す第１基準波形Ｐ１を生成し、該第１基準波形Ｐ１を定常時平均Ｐ３にシフトする。その結果、図５（ｂ）に示す第２基準波形Ｐ２が得られる。

ステップＳ２１において、外乱トルク補正部２７は、第２基準波形Ｐ２に、外乱トルクの振幅成分を重畳する。その結果、図５（ｃ）に示すように過渡期間Ｔｃにおいて移動平均が定常時平均Ｐ３と一致する外乱トルクが得られる。

ステップＳ２２において、異常度判定部２２は、ステップＳ２１の処理で生成された外乱トルクに基づいて異常を判定する。異常なしと判定された場合にはステップＳ１１に処理を戻し、異常有りと判定された場合にはステップＳ２３に移行する。

ステップＳ２３において、アラーム判定部２８は、アラームを出力するか否かを判定し、アラームを出力すると判定した場合には、ステップＳ２４において、アラーム信号を出力する。その結果、図１に示すユーザインターフェース１０３に設けられるディスプレイ等に異常の発生が報知される。

ステップＳ２５において、異常度判定部２２は、減速機１４に異常が発生したことを稼働履歴ＤＢ３３に記憶する。こうして、減速機１４に発生する異常を検出し、ユーザに通知することができるのである。

なお、上述した実施形態では、図６のステップＳ１８で過渡期間を設定する処理を実施する例について説明したが、過渡期間を一定の期間に設定する場合には、ステップＳ１８の処理は不要となる。

このようにして、本実施形態に係る異常判定装置では、以下に示す効果を得ることができる。
（１）
本実施形態に係る異常判定装置１０２では、減速機１４の外乱トルクの平均値（可動部の状態に関するデータの基準値）が変動した場合、即ち、図４の時刻ｔ１１に示すように外乱トルクに段ズレが発生した場合には、段ズレが発生してから外乱トルクの平均値が定常状態になるまでの期間（過渡期間）と、基準値が定常状態となった後の期間を期間（安定期間）を識別する。そして、安定期間における外乱トルクの基準値（例えば、平均値）に基づいて、過渡期間の外乱トルクを補正する。補正後の外乱トルクに基づいて、減速機１４の異常を判定する。従って、教示変更の実施等に起因して外乱トルクに段ズレが発生した場合でも、減速機１４の異常を高精度に検出することが可能となる。
特に保全データはリアルタイムではなく、実際の保全作業が終わった後に入力されることがあり得るため、時間が経過した後に異常判断をすることで最新の保全データを用いることができ、より正確な異常判定を行うことが可能となる。

（２）
外乱トルクの基準値を平均値または振幅の中央値とすることにより、上下に変動する外乱トルクの振幅のほぼ中心を基準値とすることができ、高精度な異常検出が可能となる。

（３）
過渡期間における外乱トルクの移動平均を演算し、演算した移動平均が安定期間の平均値と一致するように、過渡期間における外乱トルクを補正するので、過渡期間における外乱トルクの変動量を相殺でき、より高精度な異常検出が可能となる。

（４）
過渡期間において、外乱トルクに含まれるスパイク（突発的な変動成分）を除去し、スパイク除去後の外乱トルクに基づいて移動平均を演算するので、スパイクによる影響を回避でき、移動平均を高精度に演算することができる。ひいては、高精度な異常検出が可能となる。

（５）
減速機１４の運転状態、減速機１４の温度、或いは減速機１４での保全の有無に応じてスパイクを検出する条件を変更するので、減速機１４の状況に適したスパイク除去が可能となる。

（６）
減速機１４の運転状態として、減速機１４の停止時間、稼働時間、負荷の大きさに応じてスパイクを検出する条件を変更する。具体的には、減速機１４を長時間停止させた後に稼働を開始した場合には、稼働開始から長期間に亘ってスパイクが発生し、且つスパイクの発生頻度が高まる。同様に、減速機１４により駆動する負荷の大きさが変化した場合にはスパイクの発生頻度が高まる。従って、外乱トルクに多くのスパイクが存在することを前提としてスパイクを検出するので、スパイクの除去精度を向上させることができる。

（７）
減速機１４の温度として、該減速機１４の周囲温度を用いるので、簡単な方法で減速機１４の温度を取得できる。また、減速機１４の温度が低いほどスパイクの発生頻度が高まるので、減速機１４の温度に応じてスパイクを除去することにより、スパイクの除去精度を向上させることができる。

（８）
教示変更等の保全の実施に起因して減速機１４の外乱トルクに段ズレが発生した場合には、保全の実施後の外乱トルクの移動平均の変化率（図４に示す傾きｄ１）を演算し、変化率が所定値以下となるまでの期間を過渡期間として設定する。具体的には、図４に示す時刻ｔ１１〜ｔ１２までを過渡期間Ｔｃとして設定する。従って、過渡期間を高精度に設定することができる。このため、過渡期間における異常検出を高精度に実施することが可能となる。

なお、上述した実施形態では、教示変更等の保全を実施した後に発生する外乱トルクの段ズレ（外乱トルクの基準値の変動）が発生した場合を例に挙げて説明したが、本発明は保全の実施後に発生する段ズレに限定されず、その他の原因で外乱トルクに段ズレが発生した場合についても適用することができる。

また、上述した実施形態では、図４に示したように、教示変更の実施により外乱トルクが上昇する方向（図中、上方向）に段ズレする例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、下降する方向（図中、下方向）に段ズレする場合においても適用することができる。

［変形例の説明］
次に、上述した実施形態に係る異常判定装置の変形例について説明する。変形例では、減速機１４に対して教示変更を行う場合に、教示変更前の減速機１４の動作量と、教示変更後の減速機１４の動作量の差分を演算し、演算した差分に応じて過渡期間の長さを設定する。具体的には、差分が大きいほど、過渡期間を長く設定する。

即ち、減速機１４の回転角度、稼働領域等の動作量が大きくなる教示変更をした場合には、外乱トルクの変化量が大きくなり、定常状態となるまでに長時間を要する。このため、過渡期間を長く設定する。
そして、設定した過渡期間において外乱トルクを補正することにより、より高精度な異常検出が可能となる。

ここで、上述した実施形態では、ロボット１０１の異常を判定する例について説明したが、異常を判定する対象の機器はロボット１０１に限定されるものでない。例えば、モータの代わりに自動車のエンジン、減速機１４の代わりにトランスミッションを用いてもよい。また、移動体の回転機構、遊園地の遊具などの移動体、３次元プリンターなどの工作機械、すなわち回転機構とそれを伝達する機構を有する全ての機器も対象にすることができる。また、その他の種類の機器を対象としてもよい。

また、異常判定装置を遠隔地に配置し、必要な信号やデータを通信回線を介して送受信して、機器の異常を判定してもよい。また、複数の機器の異常を１台の異常判定装置で診断してもよい。また、複数の機器は互いに異なる場所に配置されていてもよい。

以上、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

１１ 通信部
１２ 外乱トルク演算部
１３ センサ
１４ 減速機（可動部）
１５ 動作制御部
２１ 通信部
２２ 異常度判定部
２３ 移動平均演算部
２４ 定常時平均演算部
２５ 過渡期間検出部
２６ 振幅成分抽出部
２７ 外乱トルク補正部
２８ アラーム判定部
３１ センサＤＢ
３２ 保全履歴ＤＢ
３３ 稼働履歴ＤＢ
５１ 制御部
１０１ ロボット（機器）
１０２ 異常判定装置
１０３ ユーザインターフェース

Claims (10)

1. 可動部を有する機器に設置されたセンサから取得した、前記可動部の状態に関するデータに基づいて、前記機器の異常を判定する制御部を備える異常判定装置であって、
   前記制御部は、
   前記データの基準を示す基準値に基づいて、前記基準値が変動する過渡期間、及び前記基準値が安定する安定期間を識別し、
   前記過渡期間の後の前記安定期間における前記基準値に基づいて、前記過渡期間における前記データを補正し、
   前記補正したデータに基づいて前記機器の異常を判定すること
   を特徴とする異常判定装置。
2. 前記基準値は、前記データの平均値、または前記データの振幅の中央値であること
   を特徴とする請求項１に記載の異常判定装置。
3. 前記基準値は、前記データの平均値であり、
   前記制御部は、
   前記過渡期間における前記データの平均値として、前記データの移動平均を演算し、
   前記移動平均が前記安定期間における平均値と一致するように、前記過渡期間における前記データを補正すること
   を特徴とする請求項２に記載の異常判定装置。
4. 前記制御部は、
   前記過渡期間における前記データに含まれる突発的な変動成分を検出し、
   検出した前記突発的な変動成分を前記データから除去した後、前記移動平均を演算すること
   を特徴とする請求項３に記載の異常判定装置。
5. 前記制御部は、前記可動部の運転状態、前記可動部の温度、及び前記可動部に対する保全の有無、の少なくとも一つに応じて、前記突発的な変動成分を検出する条件を変更すること
   を特徴とする請求項４に記載の異常判定装置。
6. 前記可動部の運転状態は、前記可動部の停止時間、前記可動部の稼働時間、及び前記可動部に加わる負荷の大きさ、のうちの少なくとも一つであること
   を特徴とする請求項５に記載の異常判定装置。
7. 前記可動部の温度とは、前記可動部の周囲の温度であること
   を特徴とする請求項５に記載の異常判定装置。
8. 前記制御部は、前記移動平均の時間経過に対する変化率を演算し、前記移動平均の変動が発生してから、前記変化率が所定値以下に低下するまでの期間を過渡期間とすること
   を特徴とする請求項３〜７のいずれか１項に記載の異常判定装置。
9. 前記可動部に実施する保全は、前記可動部の動作を変更する教示変更であり、
   前記教示変更前における前記可動部の動作量と、前記教示変更後における前記可動部の動作量と、の差分に応じて、前記過渡期間を設定すること
   を特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の異常判定装置。
10. 可動部を有する機器に設置されたセンサから取得した、前記可動部の状態に関するデータに基づいて、前記機器の異常を判定する異常判定方法であって、
    前記データの基準を示す基準値に基づいて、前記基準値が変動する過渡期間、及び前記基準値が安定する安定期間を識別し、
    前記過渡期間の後の安定期間における前記基準値に基づいて、前記過渡期間における前記データを補正し、補正したデータに基づいて前記機器の異常を判定すること
    を特徴とする異常判定方法。

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