JP2020060558A - 工場ロボットの状態ベースメンテナンスのための運動非感知性特徴 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (20)
- 機械内の故障を検出するための方法であって、
前記機械に関連する動的信号を取得することと、
1つ以上の信号処理技術を前記動的信号に適用して、前記動的信号に関連する周波数、振幅、及び/又は時間周波数情報を取得することと、
前記動的信号に関連する前記取得された周波数、振幅、及び/又は時間周波数情報から運動非感知性特徴を抽出することと、
前記抽出された特徴に基づいて、前記機械内で故障が発生するかどうかを判断することと、を含む、方法。 - 前記動的信号が、
電流信号、
振動信号、及び
音響信号、
のうちの1つを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記取得された動的信号を前処理して、高周波ノイズを除去することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記信号処理技術が、
時間領域解析技術、
周波数領域解析技術、及び
時間周波数領域解析技術、
のうちの1つ以上を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記時間領域解析技術が、ヒルバート変換(HT)を含み、前記周波数領域解析技術が、フーリエ変換(FT)を含み、前記時間周波数領域解析技術が、
短時間フーリエ変換(STFT)、
ウェーブレット変換、及び
マッチング追跡(MP)、
のうちの1つ以上を含む、請求項4に記載の方法。 - 前記動的信号を、前記動的信号に関連する前記取得した周波数、振幅、及び/又は時間周波数情報に基づいて、いくつかの運動状態にセグメント化することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記運動状態が、
アイドル状態、
過渡状態、及び
定常状態、
のうちの1つ以上を含む、請求項6に記載の方法。 - 前記運動非感知性特徴を抽出することが、
前記定常状態の間に、最大電力を有する周波数成分の電力と他の周波数成分の総電力との間の比率を計算すること、
前記定常状態の間に、振幅変動指数を計算すること、及び
過渡状態の間に、前記動的信号のヒルバート変換に基づく振幅変動指数を計算すること、のうちの1つ以上を含む、請求項7に記載の方法。 - 前記動的信号をセグメント化することが、最大電力を有する周波数成分の分散を計算することを含む、請求項6に記載の方法。
- 前記故障が発生するかどうかを判断することが、
前記抽出した特徴に基づいて特徴ベクトルを構築することと、
教師なし機械学習技術を適用して前記特徴ベクトルを分類することと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記教師なし機械学習技術が、k平均クラスタリング技術又はガウス混合モデル(GMM)クラスタリング技術を含む、請求項10に記載の方法。
- 機械内の故障を検出するための装置であって、
前記機械に関連する動的信号を取得するための1つ以上のセンサと、
前記動的信号に1つ以上の信号処理技術を適用して、前記動的信号に関連する周波数、振幅、及び/又は時間周波数情報を取得するように構成された信号処理モジュールと、
前記動的信号に関連する前記取得された周波数、振幅、及び/又は時間周波数情報から運動非感知性特徴を抽出するように構成された特徴抽出モジュールと、
前記抽出された特徴に基づいて、前記機械内で故障が発生するかどうかを判断するように構成された、故障検出モジュールと、を備える、装置。 - 前記1つ以上のセンサが、
電流センサと、
運動センサと、
音センサと、
を備える、請求項12に記載の装置。 - 前記取得された動的信号を前処理して、高周波ノイズを除去するように構成された信号前処理モジュールを更に備え、前記信号処理モジュールが、
時間領域解析技術、
周波数領域解析技術、及び
時間周波数領域解析技術、
のうちの1つ以上を実施するように構成されている、請求項12に記載の装置。 - 前記動的信号を、前記動的信号に関連する前記取得された周波数及び/又は振幅情報に基づいて、いくつかの運動状態にセグメント化するように構成された状態セグメント化モジュールを更に備える、請求項12に記載の装置。
- 前記運動状態が、
アイドル状態、
過渡状態、及び
定常状態、
のうちの1つ以上を含む、請求項15に記載の装置。 - 前記特徴抽出モジュールが、
前記定常状態の間に、最大電力を有する周波数成分の電力と他の周波数成分の総電力との間の比率を計算すること、
前記定常状態の間に、振幅変動指数を計算すること、及び
過渡状態の間に、前記動的信号のヒルバート変換に基づく振幅変動指数を計算すること、のうちの1つ以上によって、前記運動非感知性特徴を抽出する、請求項16に記載の装置。 - 前記状態セグメント化モジュールが、最大電力を有する周波数成分の分散を計算することによって、前記動的信号をセグメント化する、請求項15に記載の装置。
- 前記故障検出モジュールが、
前記抽出された特徴に基づいて、特徴ベクトルを構築することと、
教師なし機械学習技術を適用して、前記特徴ベクトルを分類することと、
とによって、前記故障が発生するかどうかを判断する、請求項12に記載の装置。 - 前記教師なし機械学習技術が、k平均クラスタリング技術又はガウス混合モデル(GMM)クラスタリング技術を含む、請求項19に記載の装置。
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