JP2020157317A - 異常判定方法及び異常判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】溶接品質の異常や異常の予兆、もしくは、溶接装置自体の異常や故障の予兆を精度よく検知できる異常判定方法及び異常判定装置を提供する。【解決手段】異常判定方法及び異常判定装置は、ワークの溶接作業を行う装置に取り付けられたセンサによって測定した稼働データに基づいて、溶接作業に伴って装置が実行する一群の工程のうちの第１工程に対応する第１工程データを稼働データの中から分離し、第１工程に対応する所定の基準データと第１工程データとに基づいて、第１工程での異常を判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、異常判定方法及び異常判定装置に関する。

溶接作業中の溶接装置の電極チップの振動を検出し、検出した溶接振動波形の周波数分布に基づいて、溶接品質の判定を行う方法が提案されている（特許文献１参照）。

特許第３７９６７４６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術によれば、溶接品質の評価対象区間は、溶接作業中の区間、すなわち、溶接のために通電を開始してから終了するまでの区間を対象としている。そのため、通電前若しくは通電後における測定データに基づいた溶接品質の判定が行われておらず、溶接装置の異常や故障の予兆を精度よく検知できないという問題がある。

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、溶接品質の異常や異常の予兆、もしくは、溶接装置自体の異常や故障の予兆を精度よく検知できる異常判定方法及び異常判定装置を提供することにある。

上述した問題を解決するために、本発明の一態様に係る異常判定方法及び異常判定装置は、ワークの溶接作業を行う装置に取り付けられたセンサによって測定した稼働データに基づいて、溶接作業に伴って装置が実行する一群の工程のうちの第１工程に対応する第１工程データを稼働データの中から分離し、第１工程に対応する所定の基準データと第１工程データとに基づいて、第１工程での異常を判定する。

本発明によれば、溶接品質の異常や異常の予兆、もしくは、溶接装置自体の異常や故障の予兆を精度よく検知できる。

図１は、本発明の一実施形態に係る異常判定装置と判定対象である溶接装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る異常判定装置の動作を示すフローチャートである。 図３は、溶接装置のうち、溶接作業を行う溶接部の一例を示す模式図である。 図４は、溶接シーケンスの一例を示す模式図である。

次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。説明において、同一のものには同一符号を付して重複説明を省略する。

図１は、本実施形態に係る異常判定装置と判定対象である溶接装置の構成を示すブロック図である。

異常判定装置１００は、無線又は有線によって溶接装置４０と通信可能なように接続される。異常判定装置１００は、溶接装置４０による溶接が異常であるか否か、若しくは、溶接装置４０自体が異常であるか否かを判定する。溶接装置４０は、例えば、複数の可動部を備えており、車体の溶接作業を実行するロボット等である。

［溶接装置の構成］
図１に示すように、溶接装置４０は、通信回路４１と、計測回路４３と、センサ４５と、溶接制御部４７と、溶接部４９とを備える。

通信回路４１は計測回路４３と接続され、計測回路４３からデータを受信し、受信したデータを溶接装置４０の外部に送信する。また、通信回路４１は溶接制御部４７と接続され、溶接作業に伴う工程を実行するための制御信号を溶接装置４０の外部より受信し、受信した制御信号を溶接制御部４７に対して送信する。

計測回路４３はセンサ４５と接続され、センサ４５を介して溶接装置４０の状態に関するデータを、溶接装置４０の稼働データとして取得する。計測回路４３は、センサ４５のＯＮ／ＯＦＦや、センサ４５のセンサ感度の調整、センサ４５から出力された信号の数値化などを行う。取得した稼働データは通信回路４１に送信される。

センサ４５は、溶接装置４０の状態を検出するために、溶接部４９（溶接作業部）若しくは溶接部４９の近傍に設置される。溶接装置４０が抵抗溶接を行う場合を例に挙げると、抵抗溶接を行うためにワークに流す高圧大電流を供給するトランス若しくはトランスの近傍に設置されるものであってもよい。一般に、溶接部４９の近傍にトランスが設けられることが多く、さらに、トランスの表面はセンサ４５を設置するのに十分な面積を有している場合が多いからである。なお、ワークとは、溶接を行う対象物のことである。

センサ４５は、例えば、溶接装置の作業の状態を計測するため、加速度センサ、振動センサ、歪センサ、変位センサ、圧力センサなどである。

センサ４５は、画像や動画を撮像するカメラであってもよいし、光センサ、音センサ、溶接部４９の位置を計測する位置センサ、溶接部４９において溶接作業の対象となるワークとの間で生じる圧力やトルクなどを計測するセンサなどであってもよい。その他、溶接装置が生産ロボットである場合には、センサ４５は、生産ロボットのアーム位置や動作などの状態を定量的に監視するための位置センサを含んでいてもよい。

溶接制御部４７は、通信回路４１から受信した、溶接作業に伴う工程を実行するための制御信号に基づいて、溶接部４９を制御する。

ここで、溶接装置４０が抵抗溶接を行う場合を例に挙げると、溶接作業に伴う工程として「加圧工程」、「加圧維持工程」、「開放工程」がある。「加圧工程」では、溶接作業の対象となるワークに加える圧力を所定の大きさに達するまで増加させていく。「加圧維持工程」では、ワークに加える圧力を維持し、溶接作業を行う。「開放工程」では、ワークに加える圧力を減少させていく。多くの場合、「加圧工程」、「加圧維持工程」、「開放工程」の順番で行われる。なお、「加圧維持工程」は、ワークに対して電流を流して実際に抵抗溶接を行う「通電工程」と、ワークに対して電流を流さない「非通電工程」とに分けられる。

溶接部４９は、溶接制御部４７からの司令に基づいて、溶接作業に伴う一連の工程を実行する。

溶接装置４０が抵抗溶接を行う場合を例にして、溶接作業に伴う一連の工程における、溶接部４９の動きを説明する。図３は、溶接装置４０のうち、溶接作業を行う溶接部４９の一例を示す模式図である。図４は、溶接シーケンスの一例を示す模式図である。なお、図４に示す図において、横軸は時間を表し、縦軸は、圧力Ｆもしくは電流Ｊの大きさを表す。

図３に示すように、溶接部４９は、例えば、シャンクＳ１，Ｓ２と、シャンクＳ１，Ｓ２の先端にそれぞれ取り付けられた溶接チップＴ１，Ｔ２と、を備える。溶接作業の対象となるワークＷ１，Ｗ２を挟み込むように、溶接チップＴ１，Ｔ２が配置される。一般に、シャンクＳ１，Ｓ２の内部には冷却水が流れる管路が設けられ、冷却水が流れることにより、溶接作業中に発生する熱で高温となったシャンクＳ１，Ｓ２及び溶接チップＴ１，Ｔ２を冷却できるよう構成されている。

溶接部４９は、「加圧工程」（図４の工程Ｐ１）においてシャンクＳ１は下方に、シャンクＳ２は上方に移動し、その結果、ワークＷ１，Ｗ２に加えられる圧力Ｆが増加していく。圧力Ｆが所定の大きさに達すると、「加圧維持工程」（図４の工程Ｐ２）において圧力Ｆが所定の大きさで維持される。

「加圧維持工程」（図４の工程Ｐ２）のうち「通電工程」（図４の通電工程Ｐ２１，Ｐ２２，Ｐ２３）においてワークＷ１，Ｗ２に対して溶接チップＴ１，Ｔ２を介して電流Ｊが流れ、ジュール熱によってワークＷ１，Ｗ２のうち接触する領域ＭＲが融解する。その後、「非通電工程」（図４の非通電工程Ｔ２１，Ｔ２２，Ｔ２３，Ｔ２４）において領域ＭＲの冷却が行われる。

その後、「開放工程」（図４の工程Ｐ３）においてシャンクＳ１は上方に、シャンクＳ２は下方に移動し、その結果、ワークＷ１，Ｗ２に加えられる圧力Ｆが減少していく。

上記では、溶接装置４０が抵抗溶接を行う場合を例にして、溶接制御部４７及び溶接部４９の説明をしたが、溶接装置４０はこれに限定されない。例えば、溶接装置４０は、アーク溶接などのシーム溶接を行うものであってもよいし、溶接作業の機構を有するものであればよい。

［異常判定装置の構成］
図１に示すように、異常判定装置１００は、通信回路５０と、表示部６０と、記憶部７０と、制御部８０（コントローラ）とを備える。制御部８０は、通信回路５０、表示部６０、記憶部７０と通信可能なように接続される。

通信回路５０は、無線又は有線によって溶接装置４０の通信回路４１と通信可能なように接続される。通信回路５０は、溶接装置４０の通信回路４１から溶接装置４０の稼働データを受信する。その他、通信回路５０は、溶接装置４０が行う作業の種類、負荷量、頻度などのデータや、保全データを受信するものであっても良い。

通信回路５０が受信した、溶接装置４０の稼働データは、記憶部７０に記憶される。記憶部７０に記憶されたデータは、異常判定の処理を実行する際に制御部８０によって読み出される。なお、記憶部７０は、溶接装置４０の稼働データを記憶する際に、溶接装置４０が行う作業の種類、負荷量、頻度、時刻などのデータを紐づけて記憶するものであってもよいし、さらには、溶接装置４０の保全データを紐づけて記憶するものであってもよい。

制御部８０は、溶接装置４０の動作を制御し、さらに、溶接装置４０の動作の状況等に基づいて、溶接装置４０が行う各工程における異常有無や、溶接装置４０自体の異常有無を判定する。制御部８０の詳細は後述する。

溶接装置４０が行う各工程において異常があると判定された場合や、溶接装置４０自体に異常があると判定された場合、表示部６０は、判定結果を作業員や作業監督者、保全員、設備管理者などの関係者に、アラームとして伝える。例えば、表示部６０は、回転灯や、ディスプレイなどの表示機器、音を発するブザーやスピーカなどの音響機器、電話などである。その他、表示部６０は、電子メール、ソーシャルネットワークサービスなどの情報伝達媒体などを用いて判定結果をアラームとして伝えるものであってもよい。

［制御部の構成］
制御部８０（コントローラの一例）は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。制御部８０には、溶接装置４０の異常を判定するための異常判定装置１００の一部として機能するためのコンピュータプログラム（異常判定プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、制御部８０は、異常判定装置１００が備える複数の情報処理回路（８１、８３、８５、８７、８９）として機能する。

本実施形態では、ソフトウェアによって複数の情報処理回路（８１、８３、８５、８７、８９）を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（８１、８３、８５、８７、８９）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（８１、８３、８５、８７、８９）を個別のハードウェアにより構成してもよい。さらに、情報処理回路（８１、８３、８５、８７、８９）は、溶接装置４０の監視または制御に用いる制御ユニットと兼用してもよい。

図１に示すように、制御部８０は、複数の情報処理回路（８１、８３、８５、８７、８９）として、前処理部８１と、工程分離部８３と、異常判定部８５と、相関演算部８７と、制御信号修正部８９とを備える。制御部８０が行う処理内容によっては、相関演算部８７、制御信号修正部８９は必須の構成要素ではなく、省略されていてもよい。

前処理部８１は、通信回路５０が受信した溶接装置４０の稼働データ、あるいは、記憶部７０に記憶されている溶接装置４０の稼働データのうち、信号の欠損値などの補正・補完を行う。また、前処理部８１は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などにより、センサ４５によって取得した稼働データの周波数特性解析などを行い、稼働データから特徴量を抽出する。なお、特徴量の抽出方法は周波数特性解析に限定されない。また、抽出する特徴量としては、例えば、信号波形の形状、強度、時間長、周波数特性などが挙げられるが、これらに限定されない。

工程分離部８３は、前処理部８１で抽出した特徴量に基づいて、溶接作業に伴って溶接装置４０が実行する一群の工程に含まれる工程ごとに、稼働データを分割する。そして、工程分離部８３は、一群の工程に含まれる工程ごとに対応した工程データを稼働データの中から分離する。

溶接装置４０が抵抗溶接を行う場合を例に挙げると、一群の工程には「加圧工程」、「加圧維持工程」、「開放工程」が含まれるため、工程分離部８３は、稼働データを時間方向にいくつかの区間に分割し、溶接装置４０が「加圧工程」を実行中に得られた稼働データを、「加圧工程」に対応する工程データとして分離する。同様に、「加圧維持工程」を実行中に得られた稼働データを、「加圧維持工程」に対応する工程データとして分離し、「開放工程」を実行中に得られた稼働データを、「開放工程」に対応する工程データとして分離する。稼働データから工程を分離する方法としては、それぞれの工程で発生する振動の主周波数の違いや振幅、時間長などを利用する方法がある。

「加圧工程」にてワークＷ１，Ｗ２を加圧するため、図示しないクランプなどを用いてシャンクＳ１，Ｓ２に圧力を加える場合、クランプを回すモータに起因する振動や、ワークＷ１，Ｗ２やシャンクＳ１，Ｓ２の変形に伴う振動が発生し得る。これらの振動に起因して生じる所定の周波数成分の大きさが所定の閾値を超える稼働データ中の区間を、工程分離部８３は、「加圧工程」に対応する工程データとして分離するものであってもよい。

同様の手法により、工程分離部８３は、「開放工程」に対応する工程データを分離するものであってもよい。なお、「加圧工程」では、溶接チップＴ１，Ｔ２がワークＷ１，Ｗ２に軽く接触した後に加圧するので、「開放工程」の開始時における振動幅や加速度と比較して、「加圧工程」の開始時の振動幅や加速度は小さい。さらには、「開放工程」の時間長よりも「加圧工程」の時間長は短い。そのため「加圧工程」と「開放工程」とを区別できる。

そして、稼働データのうち、「加圧工程」に対応する工程データと「開放工程」に対応する工程データとで挟まれる区間のデータを、「加圧維持工程」に対応する工程データとして分離するものであってもよい。具体的には、「加圧工程」と「解放工程」の区別には、「加圧維持工程」での通電時の周波数に基づいて「加圧維持工程」を特定し、「加圧維持工程」の前の所定時間を「加圧工程」、「加圧維持工程」の後の所定時間を「解放工程」と区別してもよい。これは、「加圧工程」、「加圧維持工程」、「解放工程」の作業順序が常に同じ場合に適用できるものである。

その他、「加圧維持工程」は「通電工程」と「非通電工程」とに分けられるため、工程分離部８３は、「加圧維持工程」に対応する工程データを、さらに、「通電工程」に対応する工程データと「非通電工程」に対応する工程データとに分離するものであってもよい。

例えば、交流電流を用いて抵抗溶接を行う場合、「通電工程」では交流電流の整数倍の周波数成分の振動が生じ易い。したがって、これらの振動に起因して生じる所定の周波数成分の大きさが所定の閾値を超える稼働データ中の区間を、工程分離部８３は、「通電工程」に対応する工程データとして分離するものであってもよい。「加圧維持工程」に対応する工程データのうち、「通電工程」に対応しない残りの部分を「非通電工程」に対応する工程データとして分離するものであってもよい。

工程分離部８３は、交流電流の整数倍の周波数成分の振動に基づいて「通電工程」と「非通電工程」とを分離する方法以外にも、溶接電流の制御信号、あるいは、電流計等で計測した溶接電流に基づいて、「通電工程」と「非通電工程」とを分離する方法を用いてもよく、「通電工程」と「非通電工程」とを分離する方法はこれらの方法に限定されない。

上記の他、一群の工程に含まれる工程ごとに対応した工程データを稼働データの中から分離する方法として、例えば、統計学的な検定を使う方法を用いてもよい。

また、ニューラルネットワークを用いたディープラーニング（深層学習、機械学習）のように、訓練データとして入力データと正解出力の対（工程データと対応する工程の対）を用意し、入力データが入力されたニューラルネットワークの出力と正解出力の間の出力誤差を計算し、誤差が最小となるようにニューラルネットワークの各種パラメータの調整を行うこと（教師あり学習）により、工程データの分離を行う方法を用いてもよい。

その他、ニューラルネットワークとして自己符号化器を用い、入力データ（工程データ）だけの訓練データによる学習（教師なし学習）を行い、入力データをよく表す特徴を自己符号化器に獲得させて、入力データを分類し、工程データの分離を行う方法を用いてもよい。

工程分離部８３において、一群の工程に含まれる工程ごとに対応した工程データを稼働データの中から分離する方法は、上述した方法に限定されない。

異常判定部８５は、工程分離部８３によって得られた工程データに基づいて、工程データに対応する工程での異常の有無を判定する。

例えば、異常の有無の判定の対象となる工程が正常に終了した場合における工程データを予め基準データとして記憶部７０に記憶しておき、異常判定部８５は、判定を行う際に当該基準データを記憶部７０から読み出し、当該基準データと判定時における工程データとを比較して、当該工程での異常の有無を判定するものであってもよい。より具体的には、基準データにおける特徴量と工程データにおける特徴量の差異を算出し、差異の大きさが所定閾値を超える場合に、異常が発生していると判定するものであってもよい。

また、異常判定部８５は、異常の程度を複数の段階に区別して判定するものであってもよい。例えば、基準データにおける特徴量から工程データにおける特徴量がどの程度外れた値を示しているかに基づいて、異常の程度を複数の段階に分けて判定するものであってもよい。すなわち、基準データにおける特徴量から工程データにおける特徴量が大きく外れている値を示しているほど、重度の異常であると判定し、一方で、基準データにおける特徴量から工程データにおける特徴量が大きくずれていない場合には、軽度の異常であると判定するものであってもよい。

さらに、異常判定部８５は、基準データと工程データを比較して、異常が生じる時期の推定を行うものであってもよい。具体的には、基準データにおける特徴量に対する工程データにおける特徴量のズレ量を算出し、ズレ量が大きいほど、近い将来に異常が発生し得るとして推定を行うものであってもよい。

また、異常判定部８５は、基準データと現在の判定での工程データとの比較のみならず、過去の判定での工程データと現在の判定での工程データとの比較、例えば自己相関関数を用いた過去と現在の比較や、線形回帰で過去から現在までのデータを近似するなどを行って、異常が生じる時期の推定を行うものであってもよい。この場合、過去のある特定の時点での工程データとの比較で、現在の工程データにおける特徴量のズレ（基準データにおける特徴量からの特徴量のズレ）の変化の程度を検出できるため、より精度よく、異常が生じる時期の推定が可能となる。

さらに、異常判定部８５は、工程データに基づく異常有無の判定結果を、時系列データとして保持し、保持した時系列データに基づいて、工程での異常が生じる時期を推定するものであってもよい。ここでいう「時系列データとして保持」とは、過去に行われた所定回数分の判定結果を保持して、記憶部７０などに記憶することを意味する。より正確な推定のため、過去に行われた所定回数分の判定結果を保持する際、各判定結果を得た日時も合わせて保持するものであってもよい。

また、制御信号と対応させて複数の基準データを工程ごとに記憶部７０に記憶しておき、異常判定部８５は、判定対象となる工程に対応する基準データを読み出す際に、当該工程を実行する際の制御信号に基づいて、複数の基準データの中から一の基準データを読み出すものであってもよい。具体的には、例えば、「通電工程」における異常有無を判定する際に、溶接チップＴ１，Ｔ２に流す電流量を制御信号として取得し、電流量に対応した基準データを読み出すものであってもよい。このように制御信号と対応させて複数の基準データを記憶するのは、制御信号に応じて、工程が正常に終了した場合の基準データが異なり得るからである。

基準データの選択に用いる制御信号としては「電流量」に限られず、他にもシャンクＳ１，Ｓ２に流れる「冷却水流量」、溶接チップＴ１，Ｔ２の種類など、種々のものがあり、これらに限定されない。

さらに、異常判定部８５は、稼働データに含まれる、複数のセンサからの情報を同時に用いて、異常が生じる時期の推定を行うものであってもよい。

具体的には、例えば、稼働データのうち、加速度センサからの加速度の情報と、歪センサからの歪み量の情報とを用いるものであってもよい。この場合、ワークＷ１，Ｗ１に溶接チップＴ１，Ｔ２が溶着し始めているか否かを検知できる。

特にワークＷ１，Ｗ１に溶接チップＴ１，Ｔ２が溶着してしまうと、「開放工程」において溶接チップＴ１，Ｔ２をワークＷ１，Ｗ１から引き離すために余分な力が働くことになり、溶接チップＴ１，Ｔ２あるいはシャンクＳ１，Ｓ２が歪むことになる。

加速度センサからの加速度の情報のみならず、歪センサからの歪み量の情報を用いることで、溶接部４９における状態をより正確に検知し、異常が生じる時期の推定を行うことができる。

その他、異常判定部８５は、統計学的な検定を用いて、異常の有無を判定するものであってもよい。また、異常判定部８５は、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングに基づいて、工程データにおける正常状態と異常状態の区別を行って、異常の有無を判定するものであってもよい。

相関演算部８７は、異常判定部８５によって異常の有無の判定が行われた複数の工程での判定結果の組み合わせに基づいて、溶接状態の不良原因（溶接状態の異常の原因）を推定する。溶接装置４０が抵抗溶接を行う場合を例に挙げると、「加圧工程」、「加圧維持工程」、「開放工程」の各工程での異常有無の組み合わせに基づいて、相関演算部８７は、次の表１に示すように、溶接状態の不良原因を推定する。

異常有無の組み合わせに対応して定まる「推定される不良原因」は、溶接装置４０の特性に基づいて事前に設定されるものであってもよいし、溶接装置４０の運用中の状況に応じて、ユーザが適宜変更して設定されるものであってもよい。

異常判定部８５もしくは相関演算部８７で判定された結果は、表示部６０を介して作業員や作業監督者、保全員、設備管理者などの関係者に伝えられる。

制御信号修正部８９は、異常判定部８５もしくは相関演算部８７によって、溶接状態が異常であると判定された場合に、溶接状態が正常となるように、溶接制御部４７に送信される、溶接作業に伴う工程を実行するための制御信号の補正を行う。その他、制御信号修正部８９は、溶接状態の異常発生時に、溶接装置４０の故障を回避するため、溶接装置４０の緊急停止を行う制御信号を溶接制御部４７に送信するものであってもよい。

［異常判定の処理手順］
次に、図２のフローチャートを本実施形態に係る異常判定の処理手順の一例を説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る異常判定装置の動作を示すフローチャートである。図２に示す異常判定の処理は、異常診断開始の指示が監視員や保全員からあった場合や、溶接装置４０が起動している期間中の所定のタイミングで開始される。なお以下では、 溶接装置４０が抵抗溶接を行う場合を例に挙げて説明する。

まず、ステップＳ１０１において、計測回路４３は、センサ４５を介して溶接装置４０の稼働データを取得し、通信回路５０は、溶接装置４０から溶接装置４０の稼働データを受信する。

ステップＳ１０３において、前処理部８１は、通信回路５０が受信した溶接装置４０の稼働データから特徴量を抽出し、工程分離部８３は、前処理部８１で抽出した特徴量に基づいて、溶接作業に伴って溶接装置４０が実行する一群の工程に含まれる工程ごとに、稼働データを分割する。そして、工程分離部８３は、一群の工程に含まれる工程ごとに対応した工程データを稼働データの中から分離する。

ステップＳ１０５において、異常判定部８５は、「加圧工程」での工程データに基づいて、「加圧工程」での異常を判定する。

ステップＳ１０７において、異常判定部８５は、「加圧維持工程」での工程データに基づいて、「加圧維持工程」での異常を判定する。

なお、「加圧維持工程」における「通電工程」及び「非通電工程」のそれぞれに対応する工程データが分離されている場合には、異常判定部８５は、「通電工程」での工程データに基づいて、「通電工程」での異常を判定するものであってもよい。さらには、異常判定部８５は、「非通電工程」での工程データに基づいて、「非通電工程」での異常を判定するものであってもよい。

ステップＳ１０９において、異常判定部８５は、「開放工程」での工程データに基づいて、「開放工程」での異常を判定する。

ステップＳ１１１において、制御部８０からの指令に基づき、異常判定部８５もしくは相関演算部８７で判定された結果が表示部６０を介して出力される。その結果、判定された結果が表示部６０を介して作業員や作業監督者、保全員、設備管理者などの関係者に伝えられる。

なお、表示部６０による判定結果の出力は、ステップＳ１０５，Ｓ１０７，Ｓ１０９で行われる各工程での異常有無の判定が行われた後に都度行うものであってもよいし、溶接作業に伴って溶接装置４０が実行する一群の工程に含まれる工程のすべてについて異常有無の判定が行われた後にまとめて行うものであってもよい。

［実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、ワークの溶接作業を行う装置に取り付けられたセンサによって測定した装置の稼働データを取得し、稼働データに基づいて、溶接作業に伴って装置が実行する一群の工程のうちの第１工程に対応する第１工程データを、稼働データの中から分離し、第１工程に対応する所定の基準データと第１工程データとに基づいて、第１工程での異常を判定する。

これにより、溶接作業に伴って装置が実行する一群の工程のうちの一つ一つの工程に分解して溶接品質の異常や異常の予兆、もしくは、溶接装置自体の異常や故障の予兆を精度よく検知できる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、一群の工程には、ワークに加える圧力を所定の大きさに達するまで増加させていく加圧工程が含まれ、加圧工程での異常を判定するものであってもよい。これにより、一群の工程のうちの加圧工程の特性に基づいて、溶接作業の異常や異常の予兆を検知できる。また、一群の工程のうち加圧工程に限定して異常判定を行うため、データ処理量が少なくなり、データ処理速度を向上させ、データ処理時間を短縮することができる。

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、一群の工程には、ワークに加える圧力を所定の大きさ以上で維持する加圧維持工程が含まれ、加圧維持工程での異常を判定するものであってもよい。これにより、一群の工程のうちの加圧維持工程の特性に基づいて、溶接作業の異常や異常の予兆を検知できる。また、一群の工程のうち加圧維持工程に限定して異常判定を行うため、データ処理量が少なくなり、データ処理速度を向上させ、データ処理時間を短縮することができる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、加圧維持工程には、ワークに電流を流す通電工程と、ワークに電流を流さない非通電工程と、が含まれ、通電工程及び非通電工程のうち少なくとも一方の工程での異常を判定するものであってもよい。これにより、通電工程あるいは非通電工程の特性に基づいて、溶接作業の異常や異常の予兆を検知できる。また、一群の工程のうち通電工程あるいは非通電工程に限定して異常判定を行うため、データ処理量が少なくなり、データ処理速度を向上させ、データ処理時間を短縮することができる。

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、一群の工程には、ワークに加える圧力を減少させていく開放工程が含まれ、開放工程での異常を判定するものであってもよい。これにより、一群の工程のうちの開放工程の特性に基づいて、溶接作業の異常や異常の予兆を検知できる。また、一群の工程のうち開放工程に限定して異常判定を行うため、データ処理量が少なくなり、データ処理速度を向上させ、データ処理時間を短縮することができる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、基準データと第１工程データとに基づいて、第１工程での異常が生じる時期を推定するものであってもよい。特に、基準データにおける特徴量に対する工程データにおける特徴量のズレ量を算出し、ズレ量が大きいほど、近い将来に異常が発生し得るとして推定を行うため、異常の発生が差し迫っているか否かを判定することができる。その結果、異常の発生の可能性について、ユーザに対して早期の警告を行うことができる。

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、第１工程を実行する際の装置の制御信号を取得し、制御信号に基づいて選択された基準データと第１工程データとに基づいて、第１工程での異常を判定するものであってもよい。これにより、制御信号に応じて、工程が正常に終了した場合の基準データが異なり得る場合にも対応して、溶接作業の異常や異常の予兆を検知することができる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、一群の工程には２以上の工程が含まれ、稼働データに基づいて、一群の工程に含まれる工程ごとの異常を判定し、一群の工程に含まれる工程ごとの判定結果の組み合わせに基づいて、ワークの溶接状態の異常の原因を推定するものであってもよい。複数の工程での異常有無の判定結果を用いることで、ワークの溶接状態の異常の原因をより精度よく推定することができる。

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、基準データと第１工程データとに基づいて、第１工程の異常を判定した結果を、時系列データとして保持し、時系列データに基づいて、第１工程での異常が生じる時期を推定するものであってもよい。時系列データに基づいて、異常状態が変化する様子をモデル化することができ、溶接作業に影響を及ぼすレベルの異常状態に到達する時期を正確に推定することができる。また、時系列データにおいてデータの外挿などを行うことにより、溶接の良否または異常や、装置の故障などが発生する時期の予測などを行うことができるようになる。

また、時系列データの変化の様子を分類することにより、溶接装置４０の故障の種別を判定することもできる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、センサには、少なくとも加速度センサと歪センサとが含まれ、加速度センサの出力と、歪センサの出力に基づいて、第１工程での異常が生じる時期を推定するものであってもよい。加速度センサからの加速度の情報のみならず、歪センサからの歪み量の情報を用いることで、溶接部における状態をより正確に検知し、異常が生じる時期の推定を行うことができる。

また、加速度センサと歪センサの出力を比較することにより、ワークの溶融状態、スパッタ（散り）による材料の減少量などの推定ができるようになり、溶接状態の良否判別または異常を判定する精度を向上させることができる。

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、センサは、装置のうち溶接作業を行う溶接作業部又は溶接作業部の近傍に取り付けられているものであってもよい。これにより、センサによって溶接作業の状態を精度よく取得することができる。

特に、溶接装置４０が抵抗溶接を行う場合を例に挙げると、抵抗溶接を行うためにワークに流す高圧電流を供給するトランス若しくはトランスの近傍に設置されるものであってもよく、この場合、溶接作業に影響を及ぼすことのない位置にセンサを取り付け、溶接作業の状態を精度よく取得することができる。また、トランスにセンサを取り付ける場合、センサの設置場所やセンササイズなどの自由度を増すことができる。

上述の実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサや、電気回路などが含まれ、さらには、特定用途向けの集積回路（ＡＳＩＣ）のような装置や、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。

以上、実施形態に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。この開示の一部をなす論述及び図面は本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形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

４０ 溶接装置
４１ 通信回路
４３ 計測回路
４５ センサ
４７ 溶接制御部
４９ 溶接部
５０ 通信回路
６０ 表示部
７０ 記憶部
８０ 制御部
８１ 前処理部
８３ 工程分離部
８５ 異常判定部
８７ 相関演算部
８９ 制御信号修正部
１００ 異常判定装置

Claims (12)

1. ワークの溶接作業を行う装置に取り付けられたセンサによって測定した前記装置の稼働データを取得し、
   前記稼働データに基づいて、前記溶接作業に伴って前記装置が実行する一群の工程のうちの第１工程に対応する第１工程データを、前記稼働データの中から分離し、
   前記第１工程に対応する所定の基準データと前記第１工程データとに基づいて、前記第１工程での異常を判定すること
   を特徴とする異常判定方法。
2. 請求項１に記載の異常判定方法であって、
   前記一群の工程には、前記ワークに加える圧力を所定の大きさに達するまで増加させていく加圧工程が含まれ、
   前記加圧工程での異常を判定すること
   を特徴とする異常判定方法。
3. 請求項１又は２に記載の異常判定方法であって、
   前記一群の工程には、前記ワークに加える圧力を所定の大きさ以上で維持する加圧維持工程が含まれ、
   前記加圧維持工程での異常を判定すること
   を特徴とする異常判定方法。
4. 請求項３に記載の異常判定方法であって、
   前記加圧維持工程には、
   前記ワークに電流を流す通電工程と、
   前記ワークに電流を流さない非通電工程と、
   が含まれ、
   前記通電工程及び前記非通電工程のうち少なくとも一方の工程での異常を判定すること
   を特徴とする異常判定方法。
5. 請求項１〜４のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
   前記一群の工程には、前記ワークに加える圧力を減少させていく開放工程が含まれ、
   前記開放工程での異常を判定すること
   を特徴とする異常判定方法。
6. 請求項１〜５のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
   前記基準データと前記第１工程データとに基づいて、前記第１工程での異常が生じる時期を推定すること
   を特徴とする異常判定方法。
7. 請求項６に記載の異常判定方法であって、
   前記第１工程を実行する際の前記装置の制御信号を取得し、
   前記制御信号に基づいて選択された前記基準データと前記第１工程データとに基づいて、前記第１工程での異常を判定すること
   を特徴とする異常判定方法。
8. 請求項１〜７のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
   前記一群の工程には２以上の工程が含まれ、
   前記稼働データに基づいて、前記一群の工程に含まれる工程ごとの異常を判定し、
   前記一群の工程に含まれる工程ごとの判定結果の組み合わせに基づいて、前記ワークの溶接状態の異常の原因を推定すること
   を特徴とする異常判定方法。
9. 請求項１〜８のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
   前記基準データと前記第１工程データとに基づいて、前記第１工程の異常を判定した結果を、時系列データとして保持し、
   前記時系列データに基づいて、前記第１工程での異常が生じる時期を推定すること
   を特徴とする異常判定方法。
10. 請求項１〜９のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
    前記センサには、少なくとも加速度センサと歪センサとが含まれ、
    前記加速度センサの出力と、前記歪センサの出力に基づいて、前記第１工程での異常が生じる時期を推定すること
    を特徴とする異常判定方法。
11. 請求項１〜１０のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
    前記センサは、前記装置のうち前記溶接作業を行う溶接作業部又は前記溶接作業部の近傍に取り付けられていること
    を特徴とする異常判定方法。
12. ワークの溶接作業を行う装置に取り付けられたセンサと通信する通信回路と、コントローラとを備える、前記装置の異常を判定する異常判定装置であって、
    前記コントローラは、
    前記センサによって測定した前記装置の稼働データを、前記通信回路を介して取得し、
    前記稼働データに基づいて、前記溶接作業に伴って前記装置が実行する一群の工程のうちの第１工程に対応する第１工程データを、前記稼働データの中から分離し、
    前記第１工程に対応する所定の基準データと前記第１工程データとに基づいて、前記第１工程での異常を判定すること
    を特徴とする異常判定装置。
    

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