JP2020035372A - Information processing apparatus and information processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、モータの出力値によって、当該モータが用いられている可動装置の異常を検出する、情報処理装置及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus and an information processing method for detecting an abnormality of a movable device using the motor based on an output value of the motor.
モータの出力値によって、当該モータが用いられている可動装置の異常を監視する装置が使用されている。特許文献1の工具異常検知方法では、モータの駆動に伴い周期的に変化する電力値を逐次取得し、一周期以上変化する時間の分散値を第1の電力分散値とし、さらに、所定期間における第1の電力分散値の分散値を第2の電力分散値とし、最新の第2の電力分散値と、所定個数前の第2の電力分散値との比を逐次求め、当該比が閾値を所定回数続けて越えたとき、電力値に異常が発生したと判定している。
A device that monitors an abnormality of a movable device using the motor based on an output value of the motor is used. In the tool abnormality detection method of
モータが用いられている可動装置は、動作に伴う摩耗又は振動による緩み等によって徐々に故障していく場合が多い。特許文献1の工具異常検知方法によると、最新の第2の電力分散値と、所定個数前(すなわち所定時間前)の第2の電力分散値との比を閾値と比較して、電力値の異常の有無を判定している。このため、可動装置が徐々に故障していくことで性能が徐々に低下した場合、当該可動装置の異常に気付けない場合がある。
In many cases, a movable device using a motor gradually breaks down due to abrasion accompanying operation or looseness due to vibration. According to the tool abnormality detection method of
本発明の一態様は、モータが用いられている可動装置の異常を、安定して検出することを目的とする。 An object of one embodiment of the present invention is to stably detect an abnormality of a movable device using a motor.
本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。 The present invention employs the following configuration in order to solve the above-described problems.
すなわち、本発明の一側面に係る情報処理装置は、モータの回転によって所定動作をする可動装置の異常を検出する情報処理装置であって、前記モータの回転に伴う出力値を経時的に取得する取得部と、前記取得部が取得した出力値から、前記所定動作毎の特徴量を演算する特徴量演算部と、第1所定期間における前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する分布指標演算部と、前記分布指標と閾値とを比較することで、前記可動装置の異常を検出する異常検出部とを備えている。 That is, an information processing device according to one aspect of the present invention is an information processing device that detects an abnormality of a movable device that performs a predetermined operation by rotation of a motor, and acquires an output value associated with rotation of the motor with time. An acquisition unit, a feature amount calculation unit that calculates a feature amount for each of the predetermined operations from the output value obtained by the acquisition unit, and a distribution index that is an index indicating a width of the distribution of the feature amount in a first predetermined period. A distribution index calculation unit for calculating; and an abnormality detection unit for detecting an abnormality of the movable device by comparing the distribution index with a threshold.
上記構成によると、所定期間毎に、前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標自体を閾値と比較することで、前記可動装置の異常を検出する。このため、特許文献1とは異なり、徐々に可動装置が故障していったとしても、当該可動装置の異常を検出することができる。これにより、可動装置の異常を安定して検出することができる。
According to the above configuration, the abnormality of the movable device is detected by comparing the distribution index itself, which is an index indicating the width of the distribution of the feature amount, with the threshold value at predetermined intervals. Therefore, unlike
上記一側面に係る情報処理装置において、固定された期間である第2所定期間において前記取得部が取得した出力値から、前記閾値を演算する閾値演算部を備えていてもよい。前記構成によると、前記情報処理装置が自動で前記閾値を演算するため、ユーザが閾値を入力する場合と比べて、ユーザの作業効率を上げることができる。 The information processing apparatus according to the one aspect may further include a threshold calculation unit that calculates the threshold from an output value obtained by the obtaining unit in a second predetermined period that is a fixed period. According to the configuration, since the information processing apparatus automatically calculates the threshold, the work efficiency of the user can be improved as compared with a case where the user inputs the threshold.
上記一側面に係る情報処理装置において、前記分布指標は、前記第1所定期間内における、前記特徴量の最大値と最小値との差分であってもよい。前記構成によると、前記特徴量の分散を用いて前記可動装置の異常を検出する場合と比べて、演算に要する負荷を低減することができる。 In the information processing apparatus according to the one aspect, the distribution index may be a difference between a maximum value and a minimum value of the feature amount within the first predetermined period. According to the configuration, it is possible to reduce the load required for the calculation as compared with the case where the abnormality of the movable device is detected using the variance of the feature amount.
上記一側面に係る情報処理装置において、前記分布指標は、前記第1所定期間内における、前記特徴量の分散又は正規分布の歪度であってもよい。前記構成によっても、前記可動装置の異常を安定して検出することができる。 In the information processing apparatus according to the one aspect, the distribution index may be a variance of the feature amount or a skewness of a normal distribution within the first predetermined period. According to the configuration, the abnormality of the movable device can be stably detected.
上記一側面に係る情報処理装置において、前記出力値は、当該モータのトルク値であり、前記特徴量は、前記トルク値の平均値であってもよい。 In the information processing apparatus according to the above aspect, the output value may be a torque value of the motor, and the feature amount may be an average value of the torque values.
上記一側面に係る情報処理装置において、前記閾値演算部は、前記第2所定期間における前記出力値の平均値と標準偏差とを演算し、前記平均値と標準偏差との積から前記閾値を演算してもよい。 In the information processing apparatus according to the one aspect, the threshold value calculation unit calculates an average value and a standard deviation of the output values during the second predetermined period, and calculates the threshold value from a product of the average value and the standard deviation. May be.
上記一側面に係る情報処理装置において、前記異常検出部は、前記可動装置の異常を検出すると、前記モータの回転を停止する処理を実行してもよい。これにより、前記可動装置が破壊されてしまうことを防止することができる。 In the information processing apparatus according to the one aspect, the abnormality detection unit may execute a process of stopping rotation of the motor when the abnormality detection unit detects an abnormality of the movable device. Thereby, it is possible to prevent the movable device from being destroyed.
本発明の一側面に係る情報処理方法は、モータの回転によって所定動作をする可動装置の異常を検出する情報処理装置の情報処理方法であって、前記モータの回転に伴う出力値を経時的に取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得した出力値から、前記所定動作毎の特徴量を演算する特徴量演算ステップと、第1所定期間における前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する分布指標演算ステップと、前記分布指標と閾値とを比較することで、前記可動装置の異常を検出する異常検出ステップとを有する。 An information processing method according to one aspect of the present invention is an information processing method for an information processing apparatus that detects an abnormality of a movable device that performs a predetermined operation by rotation of a motor, and outputs an output value accompanying rotation of the motor over time. An acquiring step of acquiring, a feature amount calculating step of calculating a feature amount for each of the predetermined operations from the output value obtained in the acquiring step, and a distribution which is an index indicating a width of a distribution of the feature amount in a first predetermined period. A distribution index calculating step of calculating an index; and an abnormality detecting step of detecting an abnormality of the movable device by comparing the distribution index with a threshold.
本開示の一態様によれば、モータが用いられている可動装置の異常を、安定して検出することができる。 According to an embodiment of the present disclosure, it is possible to stably detect an abnormality of a movable device using a motor.
以下、本発明の一側面に係る実施の形態(以下、「本実施形態」とも表記する)を、図面に基づいて説明する。 Hereinafter, an embodiment according to one aspect of the present invention (hereinafter, also referred to as “the present embodiment”) will be described with reference to the drawings.
§1 適用例
図2を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図2は、実施形態1に係るPLC(programmable logic controller)50の適用場面の一例を模式的に表す図である。本実施形態に係るPLC50は、モータ30の回転によって所定動作をする可動機構(可動部13、ボールネジ12)を含む可動装置10の異常をリアルタイムで検出する、本発明の情報処理装置の一例である。
§1 Application Example An example of a scene to which the present invention is applied will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram schematically illustrating an example of an application scene of a PLC (programmable logic controller) 50 according to the first embodiment. The
可動システム1は、可動装置10と、モータ30と、モータ30の駆動を制御するドライバ40と、PLC50とを備えている。可動システム1は、例えば、製品の製造工場において用いられる生産設備である。可動装置10は、例えば、カップリング20を介して接続されているモータ30の回転が伝達されることによって、所定動作を行う装置である。可動装置10は、モータ30の回転が伝達されることで所定動作をする装置であればよく、例えば、製造工場において用いられる搬送装置等の各種装置であってもよいし、製造工場以外で用いられている各種のロボット等の装置であってもよい。
The
PLC50は、モータ30の回転に伴う出力値を経時的に取得し、当該出力値に基づいて可動装置10の異常を検出する情報処理装置であればよく、当該情報処理装置としては、例えば、サーバ等であってもよい。例えば、PLC50は、所定動作におけるトルクの平均値の、所定期間における分散に基づいて、異常を検出する。
The
§2 構成例
図2を用いて、実施形態1に係る可動システム1の構成例について説明する。可動装置10は、例えば、リニアガイドを有するベース11と、ボールネジ12と、可動部13とを備えている。ボールネジ12は、ベース11の長軸方向に平行となるようにベース11に搭載されている。可動部13は、ボールネジ12に搭載されている。ボールネジ12の一方の端部は、カップリングを介してモータ30の出力軸と接続されている。
§2 Configuration Example A configuration example of the
モータ30の出力軸の回転(単に、モータ30の回転と称する)によってボールネジ12が回転する。そして、可動部13は、ボールネジ12の回転に伴い、ボールネジ12上であって、矢印A1に示すように、ボールネジ12に沿って動作する(すなわち移動する)。
The
可動装置10は、例えば、可動部13が、ボールネジ12の一方の端部(モータ30に近い側の端部)近傍から、他方の端部(モータ30から遠い側の端部)近傍方向(往路方向)へ1サイクルの動作として移動したり、逆に、可動部13が、ボールネジ12の他方の端部近傍から、一方の端部近傍方向(復路方向)へ1サイクルの動作として移動したりする。この可動装置10における所定動作とは、前記1サイクルの動作であってもよいし、前記1サイクルの動作を複数回含む複数サイクルの動作であってもよい。
In the
モータ30はエンコーダを備えていてもよい。モータ30は、エンコーダを備える場合(すなわちモータ30にエンコーダが内蔵されている場合)、例えば、モータ30が備えるエンコーダは、回転方向及び回転角度を示す情報をパルス信号としてドライバ40へ経時的に出力する。
The
または、エンコーダは、モータ30とは別に設けられた外付けであってもよい。エンコーダがモータ30とは別に設けられている場合、例えば、当該エンコーダは、ボールネジ12の他方の端部(モータ30から遠い側の端部)にカップリングを介して取り付けられる。そして、当該エンコーダは、ボールネジ12の回転方向及び回転角度を示す情報をパルス信号としてPLC50へ経時的に出力する。
Alternatively, the encoder may be externally provided separately from the
なお、モータ30に内蔵されているエンコーダ又はモータ30とは別に設けられた外付けのエンコーダは、回転部分と、当該回転部分の回転方向及び回転角度をセンシングするセンシング部分と、が接触している接触式のエンコーダであってもよいし、回転部分とセンシング部分とが非接触である非接触式のエンコーダであってもよい。
An encoder built in the
例えば、ドライバ40は、PLC50からの指示に基づいて、モータ30の単位時間あたりの回転数が所定の値になるように、適切な値の電流及び電圧をモータ30に出力する。これにより、ドライバ40は、モータ30の回転を制御する。例えば、ドライバ40は、モータ30へ出力した電流及び電圧それぞれの電流値及び電圧値に基づいて、モータ30の回転に伴う出力値であるトルク値を経時的に演算し、逐次、PLC50へ出力する。
For example, the driver 40 outputs appropriate values of current and voltage to the
または、ドライバ40は、モータ30にエンコーダが内蔵されている場合は、モータ30から取得するパルス信号に基づいて、モータ30の回転に伴う出力値である角速度値を経時的に演算して、逐次、PLC50へ出力してもよい。
Alternatively, when an encoder is built in the
なお、例えば、可動部13に加速度センサを取り付けておき、モータ30の回転に伴って移動する可動部13の加速度データを加速度センサが経時的に取得し、当該加速度センサが、加速度値を示す加速度データを、モータ30の回転に伴う出力値として、逐次、PLC50へ出力するようにしてもよい。上述したような、トルク値、角速度値、及び加速度値は、あくまで、モータ30の回転に伴う出力値の一例であり、モータ30の回転に伴う出力値は、モータ30の回転に伴って得られる値であればよい。
For example, an acceleration sensor is attached to the
図1は、実施形態1に係るPLC50の機能ブロックの一例を示す図である。PLC50は、取得部51と、閾値演算部52と、記憶部53と、特徴量演算部54と、分布指標演算部55と、異常検出部56とを備えている。以下、PLC50が備える各部について説明する。
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a functional block of the
図3は、実施形態1に係る可動装置10が所定動作を行っている際のモータ30のトルク値の経時変化を表す図である。
FIG. 3 is a diagram illustrating a temporal change in the torque value of the
取得部51は、図3の系列1に示すように、例えば、ドライバ40から、モータ30の回転に伴う出力値として、トルク値を経時的に取得する。また、図3では、系列2に示すように、取得部51は、ドライバ40からモータ30の回転方向を示す情報も経時的に取得している例を表している。系列2における、+1の期間(期間B1・B3)は、ドライバ40がモータ30を、時計回り方向に回転することを指示している期間である。モータ30が時計回り方向に回転することで、可動部13が往路方向へ移動する。−1の期間(期間B2・B4)は、ドライバ40がモータ30を反時計回り方向に回転することを指示している期間である。モータ30が反時計回り方向に回転することで可動部13が復路方向へ移動する。0の期間は、ドライバ40のモータ30への回転指示が停止することで、可動部13が停止しようとしている期間(すなわち、モータ30のトルク値が減少している期間)又は停止している期間を表している。すなわち、期間B1、期間B2、期間B3、期間B4・・・は、それぞれ、可動装置10における1サイクルの動作期間である。なお、本実施形態では、可動装置10の所定動作とは、1サイクルの動作であるものとして説明するが、複数サイクルの動作であってもよい。
The acquisition unit 51 acquires a torque value over time, for example, as an output value accompanying the rotation of the
なお、取得部51は、モータ30の回転に伴う出力値として、モータ30の角速度値をドライバ40から経時的に取得してもよい。また、例えば、加速度センサが可動部13に取り付けられている場合は、取得部51は、モータ30の回転に伴う出力値として、加速度値を示す加速度データを加速度センサから取得してもよい。
The acquisition unit 51 may acquire the angular velocity value of the
閾値演算部52は、モータ30の出力値から異常検出部56が可動装置10の異常を検出する判断基準となる閾値を演算して記憶部53に記憶する。閾値演算部52は、固定された期間である第2所定期間において取得部51が取得した出力値から、閾値を演算する。第2所定期間は、特許文献1に記載の第2の電力分散値のような異常の検出処理の進捗に伴って移動する期間ではなく、モータ30の出力値から異常検出部56が可動装置10の異常を検出する処理の進捗とは関係なく固定された期間である。例えば、第2所定期間は、PLC50を起動させた直後の期間、一日の中で予め設定された時刻からの所定期間等としてもよい。また、第2所定期間は、過去に、モータ30の出力値から可動装置10の異常がPLC50によって検出されなかった期間であることが好ましい。
The
このように、閾値演算部52が自動で閾値を演算して設定するため、ユーザが閾値を入力する場合と比べて、ユーザの作業効率を上げることができる。また、閾値演算部52は、実際のモータ30の回転に伴う出力値から閾値を演算しているため、モータ30の動作状況に即した閾値を設定することができる。これによると、可動装置10の異常の検出精度を向上させることができる。なお、閾値は、ユーザがPLC50に直接入力するようにしてもよい。閾値演算部52が閾値を演算する具体的な処理の一例は、図6を用いて後述する。
As described above, since the
図4は、実施形態1に係る可動装置10の所定動作毎のトルク値の平均値の経時変化を表す図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating a temporal change in the average value of the torque value for each predetermined operation of the
特徴量演算部54は、取得部51が取得した出力値から、可動装置10の所定動作毎の特徴量を演算する。例えば、特徴量演算部54は、取得部51が取得したトルク値から、可動装置10の1サイクルの動作期間として図3に示した、期間B1、期間B2、期間B3、期間B4・・・毎の平均値を特徴量として演算する。図4に示す例では、期間B1、期間B2、期間B3、期間B4・・・毎のトルク値の平均値を経時的に横軸方向にプロットしたトルク値の平均値の経時変化の様子を表している。
The feature
なお、特徴量演算部54が演算する特徴量は、平均値以外であってもよく、例えば、分散、中央値、最大値と最小値との差分等を挙げることができる。また、特徴量演算部54は、図3に示した期間B1、期間B2、期間B3、期間B4・・・毎ではなく、複数期間毎(例えば、期間B1+B2、期間B3+B4毎)に特徴量を演算してもよい。なお、上述したような、平均値、分散、中央値、最大値と最小値との差分等は、あくまで、特徴量演算部54が演算する特徴量の一例であり、特徴量演算部54が演算する特徴量は、モータ30の出力値から演算できる値であればよい。
Note that the feature value calculated by the feature
図5は、実施形態1に係る、所定期間毎のトルク値の平均値のP‐Pの経時変化を表す図である。 FIG. 5 is a diagram illustrating a temporal change in PP of the average value of the torque value for each predetermined period according to the first embodiment.
分布指標演算部55は、特徴量演算部54が演算した特徴量から、第1所定期間毎における特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する。例えば、分布指標演算部55は、特徴量演算部54が演算した平均値から、第1所定期間における平均値の分布の幅を示す最大値と最小値との差分(P‐P:Peak to Peak)を分布指標として演算する。図5に示す例では、図4において第1所定期間を表す平均値10個分の期間C1、期間C2、期間C3毎の平均値の最大値P1と最小値P2との差分を経時的に横軸方向にプロットした、最大値と最小値との差分(P‐P)の経時変化の様子を表している。
The distribution
なお、第1所定期間は任意に設定可能である。例えば、期間C1、期間C2、期間C3は、少なくとも一部の期間が重複していてもよいし、期間C1、期間C2、期間C3が連続していない期間(すなわち、期間C1と期間C2とが離れた期間、期間C2と期間C3とが離れた期間)等であってもよい。 The first predetermined period can be set arbitrarily. For example, at least some of the periods C1, C2, and C3 may overlap, or a period in which the periods C1, C2, and C3 are not continuous (that is, the periods C1 and C2 are (A separated period, a period in which the period C2 and the period C3 are separated), and the like.
このように、分布指標として、第1所定期間における平均値の最大値と最小値との差分を演算する場合、分布指標演算部55は、第1所定期間における平均値の最大値と最小値とをメモリしておけばよい。このため、分布指標として分散を演算する場合と比べて、演算に要するメモリ領域を減らすことができ、この結果、演算に要する負荷を低減することができる。
As described above, when calculating the difference between the maximum value and the minimum value of the average value in the first predetermined period as the distribution index, the distribution
なお、分布指標演算部55が演算する分布指標は、最大値と最小値との差分以外であってもよく、例えば、分散、正規分布の歪度等であってもよい。これによっても、安定してモータ30の出力値から可動装置10の異常を検出することができる。上述したような、最大値と最小値との差分、分散、正規分布の歪度等は、あくまで、分布指標演算部55が演算する分布指標の一例であり、分布指標演算部55が演算する分布指標は、特徴量の分布の幅を示す指標であればよい。
Note that the distribution index calculated by the distribution
異常検出部56は、記憶部53に記憶されている閾値T1(例えば0.46)を参照し、この閾値T1と、分布指標演算部55が経時的に演算していく特徴量(ここでは、最大値と最小値との差分)と逐次比較していき、当該特徴量が閾値T1を越えると、リアルタイムで可動装置10に異常が発生したことを検出する。
The
異常検出部56は、特徴量が閾値T1以上となった(すなわち、可動装置10に異常が発生した)ことを検出すると、その旨をユーザに通知する処理を行う。このユーザに通知する処理とは、ユーザに通知するための種々の方法を含む。このユーザに通知する処理の例としては、可動システム1がディスプレイを備える場合は、ユーザに通知する画面をディスプレイに表示させたり、可動システム1がスピーカを備える場合は、ユーザに通知する音声をスピーカに出力させたりする処理を挙げることができる。または、このユーザに通知する処理として、例えば、ユーザが指定するアドレスにメールを送信することでユーザに通知したり、可動システム1がランプを備える場合は、当該ランプを点灯又は点滅させたりする処理等を挙げることもできる。
When detecting that the feature amount has become equal to or larger than the threshold value T1 (that is, an abnormality has occurred in the movable device 10), the
異常検出部56は、特徴量が閾値T1以上となったことを検出すると、その旨をユーザに通知する処理、及び/又は、ドライバ40に対し、モータ30の回転を停止する処理を実行してもよい。これにより、可動装置10に異常が発生したとき、可動装置10が破壊してしまうことを防止することができる。
When detecting that the characteristic amount has become equal to or greater than the threshold value T1, the
ここで、モータのトルク値等の出力値は、温度等の外乱によって変化しやすい。このため、モータのトルク値等の出力値と閾値とを比較するだけでは、可動装置の故障の前兆を捉えにくい。 Here, the output value such as the torque value of the motor tends to change due to disturbance such as temperature. For this reason, it is difficult to detect a sign of failure of the movable device only by comparing the output value such as the torque value of the motor with the threshold value.
そこで、PLC50によると、第1所定期間毎における特徴量(例えば平均値)の分布の幅を示す指標である分布指標(例えば平均値の最大値と最小値との差分(P‐P))自体を異常検出部56が閾値と逐次比較していくことで、可動装置10の異常をリアルタイムで検出する。このため、モータ30に温度などの外乱が加わっても、安定して可動装置10の異常を検出することができる。加えて、特許文献1とは異なり、可動装置10の動作に伴う摩耗又は振動による緩み等の種々の原因によって、徐々に可動装置10が故障していったとしても、可動装置10の異常を検出することができる。これにより、可動装置10の異常を安定して検出することができる。
Therefore, according to the
図6は、実施形態1に係るPLC50において、閾値T1を演算する流れを表すフローチャートである。閾値T1の演算は閾値演算部52が行う。閾値演算部52は、特徴量演算部54、分布指標演算部55及び異常検出部56がそれぞれの処理を行う前に、予め、閾値T1を演算して記憶部53に記憶しておく。なお、図6に示すフローチャートは、閾値演算部52が閾値T1を演算する流れの一例である。閾値演算部52は他の方法によって閾値T1を演算してもよい。
FIG. 6 is a flowchart illustrating a flow of calculating the threshold T1 in the
取得部51は、第2所定期間において、ドライバ40からトルク値を経時的に取得する(ステップS1)。次いで、閾値演算部52は、取得部51が取得した第2所定期間におけるトルク値の平均値を演算し(ステップS2)、さらに、取得部51が取得した第2所定期間におけるトルク値の標準偏差を演算する(ステップS3)。そして、閾値演算部52は、ステップS3において演算した標準偏差を3倍してから、ステップS2において演算した平均値を加えることで閾値T1を演算する(ステップS4)。閾値演算部52は、ステップS4にて得られた閾値T1を記憶部53に記憶する。
The acquisition unit 51 acquires a torque value from the driver 40 over time in the second predetermined period (Step S1). Next, the
図7は、実施形態1に係るPLC50において、可動装置10の異常を検出する流れを表すフローチャートである。取得部51は、ドライバ40からトルク値を経時的に取得する(ステップS11)。次いで、特徴量演算部54は、取得部51が取得したトルク値から、可動装置10の所定動作毎の平均値を経時的に演算する(ステップS12)。そして、分布指標演算部55は、特徴量演算部54が演算した平均値から、第1所定期間毎における平均値の最大値と最小値との差分(P‐P)を経時的に演算する(ステップS13)。次いで、異常検出部56は、分布指標演算部55が演算した平均値の最大値と最小値との差分(P‐P)を、記憶部53に記憶された閾値T1と逐次比較していくことで、平均値の最大値と最小値との差分(P‐P)が閾値T1以上となるか否かを判定する(ステップS14)。
FIG. 7 is a flowchart illustrating a flow of detecting an abnormality of the
ステップS14において、異常検出部56は、平均値の最大値と最小値との差分(P‐P)が閾値T1以上となったと判定すると(ステップS14におけるYES)、ユーザへの通知処理を行う(ステップS15)。
In step S14, when the
〔ソフトウェアによる実現例〕
PLC50の制御ブロック(特に、閾値演算部52、特徴量演算部54、分布指標演算部55、異常検出部56)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
[Example of software implementation]
The control blocks of the PLC 50 (in particular, the threshold
後者の場合、PLC50は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば1つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばCPU(Central Processing Unit)を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ROM(Read Only Memory)等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
In the latter case, the
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。 The present invention is not limited to the embodiments described above, and various modifications are possible within the scope shown in the claims, and embodiments obtained by appropriately combining technical means disclosed in different embodiments. Is also included in the technical scope of the present invention.
1 可動システム
10 可動装置
11 ベース
12 ボールネジ
13 可動部
20 カップリング
30 モータ
40 ドライバ
50 PLC(情報処理装置)
51 取得部
52 閾値演算部
53 記憶部
54 特徴量演算部
55 分布指標演算部
56 異常検出部
T1 閾値
DESCRIPTION OF
51
Claims (8)
前記モータの回転に伴う出力値を経時的に取得する取得部と、
前記取得部が取得した出力値から、前記所定動作毎の特徴量を演算する特徴量演算部と、
第1所定期間における前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する分布指標演算部と、
前記分布指標と閾値とを比較することで、前記可動装置の異常を検出する異常検出部とを備えている情報処理装置。 An information processing device that detects an abnormality of a movable device that performs a predetermined operation by rotation of a motor,
An acquisition unit that acquires an output value accompanying the rotation of the motor over time,
From the output value obtained by the obtaining unit, a feature amount calculating unit that calculates a feature amount for each of the predetermined operations,
A distribution index calculation unit that calculates a distribution index that is an index indicating a width of the distribution of the feature amount in a first predetermined period;
An information processing apparatus comprising: an abnormality detection unit that detects an abnormality of the movable device by comparing the distribution index with a threshold.
前記特徴量は、前記トルク値の平均値である請求項1〜4の何れか1項に記載の情報処理装置。 The output value is a torque value of the motor,
The information processing device according to claim 1, wherein the feature amount is an average value of the torque values.
前記モータの回転に伴う出力値を経時的に取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した出力値から、前記所定動作毎の特徴量を演算する特徴量演算ステップと、
第1所定期間における前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する分布指標演算ステップと、
前記分布指標と閾値とを比較することで、前記可動装置の異常を検出する異常検出ステップとを有する情報処理方法。 An information processing method of an information processing device that detects an abnormality of a movable device that performs a predetermined operation by rotation of a motor,
An acquisition step of acquiring an output value accompanying the rotation of the motor over time,
A feature value calculating step of calculating a feature value for each of the predetermined operations from the output value obtained in the obtaining step;
A distribution index calculating step of calculating a distribution index that is an index indicating a width of the distribution of the feature amount in a first predetermined period;
An abnormality detection step of detecting an abnormality of the movable device by comparing the distribution index with a threshold.
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