JP2021009041A - 減速機の故障診断装置及び故障診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】故障の兆候があるか否かを早期に判定することが可能な減速機の故障診断装置及び故障診断方法を提供する。【解決手段】各々複数の動作部１２とモータ１４及び減速機１３とを備える機械装置１１の複数の減速機の故障を診断する故障診断装置１であって該動作部のうちの１つの動作部の動作における加減速期間を特定する加減速期間特定部と加減速期間における１つの動作部を駆動するモータの電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値を取得するモータ電流処理部３２と該電流の振幅のピーク値に基づいて１つの該動作部に該モータの回転動力を伝達する減速機機に対して故障の兆候の有無の判定を行う判定部９とを備える。１つの特定周波数帯域が機械装置１の複数の固有振動数のうちの１つの減速機のギヤが噛み合う方向に機械装置を共振させる１つの固有振動数を含む。故障診断装置は複数の減速機の各減速機について前記判定を行うよう構成されている。【選択図】図３

Description

本発明は、減速機の故障診断装置及び故障診断方法に関する。

従来、機械装置の加減速期間におけるモータの回転数の変化に対するモータ電流の周波数スペクトルの変化に基づいて、減速機に故障の兆候があるか否かを判定する減速機の故障診断方法が知られている（特許文献１参照）。この故障診断方法は、機械装置の加減速期間に故障診断を行うので、機械装置の作業中に故障診断を行うことができる。

特許第６１４４４０４号掲載公報

ところで、故障はできるだけ早期に発見することが望ましい。上記減速機の故障診断方法においては、減速機の摩耗がある程度進行するとモータ電流が明瞭に増大するので、減速機に故障の兆候があるか否かを的確に判定することができる。

しかし、減速機の摩耗があまり進行していない状態では、モータ電流があまり増大しないので、減速機の摩耗に起因するモータ電流の増大が他の要因によるモータ電流の変動に埋もれてしまい、減速機に故障の兆候があるか否かを早期に判定することが容易ではなかった。

本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、故障の兆候があるか否かを早期に判定することが可能な減速機の故障診断装置及び故障診断方法を提供することを目的としている。

上記目的を達成するために、本発明のある形態（aspect）に係る故障診断装置は、複数の動作部と、前記複数の動作部をそれぞれ駆動する複数のモータと、前記複数のモータの回転動力を減速して前記複数の動作部にそれぞれ伝達する複数の減速機と、を備える機械装置の前記複数の減速機の故障を診断する故障診断装置であって、前記複数の動作部のうちの１つの動作部の動作における加減速期間の特定を行う加減速期間特定部と、前記加減速期間における、前記１つの動作部を駆動する１つのモータの負荷電流又は当該負荷電流と相関関係を有する電流値であるモータ電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値（以下、モータ電流の振幅のピーク値という）を取得するよう前記モータ電流を処理するモータ電流処理部と、前記モータ電流の振幅のピーク値に基づいて、前記１つの動作部に前記１つのモータの回転動力を減速して伝達する１つの減速機に故障の兆候があるか否かの判定を行う判定部と、を備え、１つの前記特定周波数帯域が、前記機械装置の複数の固有振動数のうちの、前記１つの減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせる１つの固有振動数を含み、前記複数の減速機の各減速機について前記判定を行うよう構成されている。

この構成によれば、複数の減速機に故障の兆候があるか否かの判定は、減速機毎に行われ、各減速機の判定は、各減速機に対応する各動作部の動作における加減速期間におけるモータ電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値に基づいて行われる。この判定の原理は、減速機のギヤの回転数（回転周波数）が機械装置の固有振動数に近づくと当該ギヤの噛み合いに起因する起振力に機械装置が共振し、その共振によって、ギヤの噛み合いによる起振力が増大し、その結果、当該ギヤを駆動するモータのモータ電流が増大するという現象に基づいている。この場合、モータ電流の周波数成分のうちの当該ギヤに固有の周波数成分を特定する必要があるが、この固有の周波数成分として、モータ電流における当該ギヤの回転に起因する（由来する）基本波又は高調波の周波数成分（以下、ギヤ周波数成分という場合がある）が用いられる。一方、機械装置には複数の固有振動数が存在し、各固有振動数によって機械装置の振動モード（振れ方）が異なる。そこで、モータ電流のギヤ周波数成分の振幅のピーク値を求めるために当該モータ電流から抽出する周波数成分の周波数として、機械装置の複数の固有振動数のうちの、故障の兆候の有無を判定しようとする減速機のギヤが噛み合う方向に機械装置が振れる振動モードを引き起こす固有振動数を用いると、モータ電流におけるギヤ周波数成分の振幅のピーク値を捉え易くなる。つまり、故障の兆候の検出感度が向上する。

この構成では、１つの前記特定周波数帯域が、機械装置の複数の固有振動数のうちの、１つの前記減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせる１つの固有振動数を含み、１つの前記減速機が故障の兆候の有無を判定しようとする減速機であり、且つ、前記特定周波数帯域が、モータ電流の振幅のピーク値を求めるために当該モータ電流から抽出する周波数成分の周波数である。よって、この構成によれば、モータ電流におけるギヤ周波数成分の振幅のピーク値を捉え易くなり、故障の兆候の検出感度が向上する。その結果、故障の兆候があるか否かを早期に診断することができる。

前記複数の減速機は、Ａ方向においてギヤが噛み合うＡ減速機と前記Ａ方向と異なるＢ方向においてギヤが噛み合うＢ減速機と、を含み、前記複数の固有振動数は、前記Ａ減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせるＡ固有振動数と、前記Ｂ減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせるＢ固有振動数と、を含み、前記判定部は、前記Ａ減速機について、前記Ａ固有振動数を含むＡ特定周波数帯域を用いて前記判定を行い、且つ、前記Ｂ減速機について、前記Ｂ固有振動数を含むＢ特定周波数帯域を用いて前記判定を行うよう構成されていてもよい。

この構成によれば、それぞれのギヤの噛み合う方向が互いに異なる２つの減速機を、それぞれの故障の兆候の検出感度が向上する特定周波数帯域を用いて当該故障の兆候の有無を判定することができる。その結果、それぞれのギヤの噛み合う方向が互いに異なる２つの減速機に故障の兆候があるか否かを早期に診断することができる。

前記判定が、前記モータ電流の振幅のピーク値と所定の振幅閾値との比較に基づく判定であってもよい。

この構成によれば、故障の兆候があるか否かを的確に診断することができる。

前記機械装置が垂直多関節型ロボットであり、前記複数の動作部が前記ロボットの複数のリンク及び当該複数のリンクを連結する複数の関節であり、前記複数の駆動機構が、前記複数の関節をそれぞれ駆動する複数の駆動機構であってもよい。

この構成によれば、垂直多関節型ロボットの関節の駆動機構に故障の兆候があるか否かを早期に診断することができる。

前記モータ電流処理部が、前記１つのモータの回転数及び前記モータ電流に基づいて、一群の時系列回転数データにそれぞれ一群のモータ電流データの周波数スペクトルが対応してなる３次元周波数解析データを生成するＦＦＴ処理部と、前記３次元周波数解析データから、前記モータ電流の前記１つの減速機の前記ギヤの基本波又は高調波の周波数成分を抽出してこれを取得する回転要素周波数成分取得部と、前記モータ電流の前記ギヤの基本波又は高調波の周波数成分から、前記特定周波数帯域に存在する部分を抽出してこれを取得する特定周波数帯域成分取得部と、前記モータ電流の前記ギヤの基本波又は高調波の周波数成分のうちの前記特定周波数帯域に存在する部分における振幅のピーク値を抽出することによって、前記モータ電流の振幅のピーク値を取得する振幅ピーク値抽出部と、を備えていてもよい。

この構成によれば、ＦＦＴ解析によって適切にモータ電流の振幅のピーク値を取得することができる。

前記モータ電流処理部が、前記複数の駆動機構のうちの前記判定の対象である駆動機構を構成する所定のギヤの回転数が前記加減速期間において前記特定周波数帯域の周波数になる時間区間を取得する共振時間区間取得部と、前記モータ電流にバンドパスフィルタを適用して前記モータ電流の前記特定周波数帯域の一部又は全部に渡る周波数成分を取得する特定周波数帯域成分取得部と、前記時間区間取得部によって取得された前記時間区分と前記周波数成分取得部によって取得された前記周波数成分とに基づいて、前記モータ電流の振幅のピーク値を取得する振幅ピーク値取得部と、を備えていてもよい。

この構成によれば、ＦＦＴによる解析が不要になる。

また、本発明の他の形態（aspect）に係る故障診断方法は、複数の動作部と、前記複数の動作部をそれぞれ駆動する複数のモータと、前記複数のモータの回転動力を減速して前記複数の動作部にそれぞれ伝達する複数の減速機と、を備える機械装置の前記複数の減速機の故障を診断する故障診断方法であって、前記複数の動作部のうちの１つの動作部の動作における加減速期間の特定を行うことと、前記加減速期間における、前記１つの動作部を駆動する１つのモータの負荷電流又は当該負荷電流と相関関係を有する電流値であるモータ電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値（以下、モータ電流の振幅のピーク値という）を取得するよう前記モータ電流を処理することと、前記モータ電流の振幅のピーク値に基づいて、前記１つの動作部に前記１つのモータの回転動力を減速して伝達する１つの減速機に故障の兆候があるか否かの判定を行うことと、を含み、１つの前記特定周波数帯域が、前記機械装置の複数の固有振動数のうちの、前記１つの減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせる１つの固有振動数を含み、前記複数の減速機の各減速機について前記判定を行う。

この構成によれば、故障の兆候の検出感度が向上し、その結果、故障の兆候があるか否かを早期に診断することができる。

また、本発明のさらなる他の形態（aspect）に係る故障診断装置は、動作部と、前記動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して前記動作部に伝達する減速機と、を備える機械装置の前記減速機の故障を診断する故障診断装置であって、前記動作部の動作における加減速期間の特定を行う加減速期間特定部と、前記加減速期間における前記モータの負荷電流又は当該負荷電流と相関関係を有する電流値であるモータ電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値（以下、モータ電流の振幅のピーク値という）を取得するよう前記モータ電流を処理するモータ電流処理部と、前記モータ電流の振幅のピーク値に基づいて、前記１つの動作部に前記１つのモータの回転動力を減速して伝達する１つの減速機に故障の兆候があるか否かの判定を行う判定部と、を備え、前記モータ電流処理部が、前記複数の駆動機構のうちの前記判定の対象である駆動機構を構成する所定のギヤの回転数が前記加減速期間において前記特定周波数帯域の周波数になる時間区間を取得する共振時間区間取得部と、前記モータ電流にバンドパスフィルタを適用して前記モータ電流の前記特定周波数帯域の一部又は全部に渡る周波数成分を取得する特定周波数帯域成分取得部と、前記時間区間取得部によって取得された前記時間区分と前記周波数成分取得部によって取得された前記周波数成分とに基づいて、前記モータ電流の振幅のピーク値を取得する振幅ピーク値取得部と、を備える。

この構成によれば、ＦＦＴによる解析を行うことなくモータ電流の振幅のピーク値を取得し、減速機に故障の兆候があるか否かを診断することができる。

本発明は、故障の兆候があるか否かを早期に判定することが可能な減速機の故障診断装置及び故障診断方法を提供できるという効果を奏する。

図１は、本発明の実施形態１に係る減速機の故障診断装置が用いられる機械装置の故障診断システムの構成を示す機能ブロック図である。 図２は、図１の機械装置の故障診断システムの構成を示す外観図である。 図３は、図１の機械装置及び故障診断装置の構成を示す機能ブロック図である。 図４は、図１の機械装置の一例である６軸垂直多関節型ロボットの構成を示す外観図である。 図５（ａ）及び（ｂ）は、図４の６軸垂直多関節型ロボットの共振による振動モードを示す模式図である。 図６（ａ）〜（ｃ）は、図４の６軸垂直多関節型ロボットの共振による振動モードと関節を駆動する減速機のギヤが噛み合う方向との関係を示す模式図である。 図７は、図４の６軸垂直多関節型ロボットの特定周波数帯域と故障診断に適した関節との対応関係を示す表である。 図８は、図１の動作部の加減速期間における減速機の所定のギヤの回転数の変化の一例を示すグラフである。 図９は、図８に示す所定のギヤの回転数の変化に伴うモータ電流の当該ギヤ由来の基本波及び高調波の周波数の変化と特定周波数帯域との関係の一例を模式的（概念的）に示すグラフである。 図１０は、図３の故障診断装置の電流処理部の構成の一例を示す機能ブロック図である。 図１１は、図１０の故障診断装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図１２は、本発明の実施形態２に係る故障診断装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。 図１３は、図１２の故障診断装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図１４は、図１３の共振時間区間抽出の方法の一例を示すグラフである。 図１５は、図１３のモータ電流の特定周波数帯域成分抽出の方法の一例を示すグラフである。 図１６は、図１３のモータ電流の共振領域成分抽出の方法の一例を示すグラフである。 図１７は、図１３のモータ電流の共振領域成分の実効値算出の方法の一例を示すグラフである。 図１８は、図４のロボットの減速機の摩耗加速試験の結果を、ＦＦＴ解析処理による評価とバンドパスフィルタ処理による評価とを対比して示すグラフである。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下では全ての図面を通じて同一又は相当する要素には同一の参照符号を付して、その重複する説明を省略する。また、本発明は、以下の実施形態に限定されない。

（実施形態１）
［構成］
＜故障診断システムの概要＞
図１は、本発明の実施形態１に係る減速機の故障診断装置が用いられる機械装置の故障診断システムの構成を示す機能ブロック図である。図２は、図１の機械装置の故障診断システムの構成を示す外観図である。図２においては、機械装置１１の一例として、垂直多関節型ロボット（以下、単にロボットと略記する場合がある）が示されている。

図１及び図２を参照すると、実施形態１の故障診断システム１００は、故障診断装置１と機械装置１１とを含む。機械装置１１は、本体４１とコントローラ１７とを含む。コントローラ１７は、各種信号等を伝送するための通信ケーブルによって本体４１と接続されている。また、故障診断装置１は、各種データを伝送するための通信ケーブルによってコントローラ１７と接続されている。

機械装置１１の本体４１は、当該機械装置１１の機能を実現するための複数の動作部１２と、複数の動作部１２をそれぞれ駆動するための複数の駆動機構３１と、を含む。

機械装置１１は、動作部１２及び駆動機構３１を含むものであればよく、特に限定されない。

機械装置１１の本体４１は、当該機械装置１１の機械的構造部であり、複数の固有振動数を有する。動作部１２及び駆動機構３１は、本体４１のこの機械的構造に機械的に結合されており、本体４１に起振力が加わると、本体４１と一緒に振動する。

コントローラ１７は、本体４１の動作部１２の動作を制御する。

故障診断装置１は、機械装置１１の駆動機構３１に故障の兆候があるか否かを診断する。

以下、これらの要素を詳しく説明する。

＜機械装置１１＞
図３は、図１の機械装置１１及び故障診断装置１の構成を示す機能ブロック図である。図３においては、機械装置１１の本体４１の複数の動作部１２及び複数の駆動機構３１のうちの１つの動作部１２及び１つの駆動機構３１が示されている。他の動作部１２及び駆動機構３１に関しても以下の説明が同様に当て嵌まる。

まず、モータ１４及び故障診断装置１の診断対象である減速機１３を含む駆動機構３１、並びに当該駆動機構３１を備える本機械装置１１について説明する。

機械装置１１は、本体４１と、コントローラ１７とを含む。コントローラ１７は、制御された電力（ここでは電流）を本体４１のモータ１４に供給する電力変換器１５と、電力変換器１５を用いて本体４１の動作を制御する制御部４２と、を含む。

本体４１は、動作部１２と、動作部１２を駆動するモータ１４と、モータ１４の回転動力を減速して動作部１２に伝達する減速機１３と、モータ１４の回転位置を検出するエンコーダ１６と、を含む。駆動機構３１は、駆動源としてのモータ１４と、モータ１４から動作部１２に至る動力伝達経路とで構成される。減速機１３はこの動力伝達経路の一部を構成する。

図２を参照すると、機械装置１１として、典型的にはロボットが挙げられる。ロボットでは、ロボット本体の動作部が本体４１の動作部１２を構成する。例えば、多関節ロボットでは、固定対象に固定される基台（基部）が静止部を構成し、基台に連結される１以上の関節及びリンク並びにエンドエフェクタが動作部１２を構成する。機械装置１１として、これ以外に、建設機械や工作機械等が例示される。なお、ロボットについては、後で詳しく説明する。

減速機１３は、モータ１４の回転動力を減速して動作部１２に伝達するものであればよい。減速機１３は、例えば、入力軸の回転動力を減速機構（図示せず）によって減速し、減速した回転動力を、出力軸１３ａに出力する。入力軸として、図１には、モータ１４の回転軸１４ａが例示されているが、例えば、他の動作部の出力軸であってもよい。また、減速機構として、典型的には歯車減速機構が例示される。

モータ１４はサーボモータであり、ブラシレスモータ又は直流モータでもよい。しかし、誘導電動機等の他のモータであってもよい。サーボモータが用いられる場合は、エンコーダ１６を併用して、動作部１２の位置制御が行われる。モータ１４の設置場所は、機械装置１１の静止部でも、動作部１２でもよい。ロボットの場合、モータ１４は、第１関節を除いて、各関節において各関節より先のリンクを駆動するために設けられるので、第１関節以外の関節ではモータ１４は動作部１２に設けられる。第１関節では静止部に設けられる。

エンコーダ１６は、モータ１４の回転軸１４ａに設けられる。エンコーダ１６は、モータ１４の回転角（回転位置）を検出するものであればよい。なお、モータ１４が、誘導電動機等によって構成され、動作部１２の位置制御が行われない場合は、例えば、エンコーダ１６に代えて回転数検知器が用いられる。

電力変換器１５は、モータ１４に、電圧又は電流が制御される（図１では電流が制御される）電力を供給して、モータ１４を駆動する。電力変換器１５は、周知であるので、その具体的な説明を省略する。図１では、電力変換器１５が電流センサ（図示せず）を備えていて、モータ１４に供給する電流（モータ１４の負荷電流）を検知し、その検知した電流１９を制御部４２に出力する。電流センサは、電力変換器１５の外部に設けられてもよい。

制御部４２は、エンコーダ１６から入力されるモータ１４の回転角と電力変換器１５の電流センサから入力されるモータ電流１９に基づいて、電流指令値２０を生成し、それを電力変換器１５に出力する。電力変換器１５は、電流指令値２０に従った電流の電力をモータ１４に出力する。かくして、制御部４２は、モータ１４の回転角及びトルクをフィードバック制御する。

また、制御部４２は、エンコーダ１６から入力されるモータ１４の回転角、電流センサから入力されるモータ電流１９、及び電流指令値２０を、それぞれ、所定の時間間隔でサンプリングした時系列データとして記憶する。これらの時系列データは、後述するように故障診断装置１によって読み出されて、故障診断に用いられる。制御部４２は、機械装置１１の複数の駆動機構３１のうちの故障診断を実施する所定の複数の駆動機構３１のそれぞれについて、これらの時系列データを記憶する。

制御部４２は、演算装置で構成される。演算装置としては、例えば、パーソナルコンピュータ、マイクロコントローラ等が例示される。制御部４２（演算器）は、演算部と記憶部とを有し、演算部が記憶部に格納された所定の制御プログラム読み出して実行することにより、所定の動作制御を行う。制御部４２は、上述の所定の制御プログラムが実行されることによって実現される機能部であり、実際には上記演算器が制御部４２として動作する。

＜故障診断装置１＞
次に、故障診断装置１を説明する。故障診断装置１は、上述のように、故障診断に必要なモータ１４の回転角の時系列データ及びモータ１４の負荷電流又は当該負荷電流と相関関係を有する電流値である「モータ電流」の時系列データをコントローラ１７の制御部４２から読み出して取得する。このようにすると、故障診断を機械装置１１の動作と切り離して所望のタイミングで行うことができる。なお、エンコーダ１６で検知されるモータ１４の回転角、及び「モータ電流」としての電流センサで検知されるモータ電流１９又は制御部から出力される電流指令値２０を、それぞれ、直接、故障診断装置１に入力してもよい。このようにすると、リアルタイムで故障診断を行うことができる。

故障診断装置１は、複数の動作部１２のうちの１つの動作部１２の動作における加減速期間の特定を行う加減速期間特定部３と、前記加減速期間における、前記１つの動作部１２を駆動する１つのモータ１４の負荷電流１９又は当該負荷電流１９と相関関係を有する電流値２０であるモータ電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値（以下、モータ電流の振幅のピーク値という）を取得するよう前記モータ電流を処理するモータ電流処理部３２と、モータ電流の振幅のピーク値に基づいて、前記１つの動作部１２に前記１つのモータ１４の回転動力を減速して伝達する１つの減速機１３に故障の兆候があるか否かの判定を行う判定部９と、を備える。

そして、１つの前記特定周波数帯域が、機械装置１１の複数の固有振動数のうちの、前記１つの減速機１３のギヤが噛み合う方向に機械装置１１を共振によって振れさせる１つの固有振動数を含む。故障診断装置１は、複数の減速機１３の各減速機について前記判定を行うよう構成されている。

以下、この構成を詳しく説明する。

故障診断装置１は、演算器で構成される。演算器としては、例えば、コンピュータ、パーソナルコンピュータ、マイクロコントローラ等のプログラムに従って動作するものの他、論理回路、電子回路等を含むハードウエアが例示される。故障診断装置１は、ここでは、プログラムに従って動作する演算器で構成される。この演算器は、プロセッサとメモリとを備え、プロセッサがメモリに格納された所定の故障診断プログラムを読み出して実行することにより、所定の故障診断を行う。故障診断装置１は、回転数取得部２と、加減速期間特定部３と、モータ電流処理部３２と、判定部９と、出力部１０と、を含む。プロセッサとして、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）等が例示される。メモリとして、ＲＯＭ等の内部メモリ及びハードディスク等の外部メモリが例示される。

これらの機能部２，３，３２，９は、上述の所定の故障診断プログラムが実行されることによって実現される機能部であり、実際には上記演算器が機能部２，３，３２，９として動作する。

回転数取得部２は、コントローラ１７の制御部４２からモータ１４の回転角１８の時系列データを読み出し、これに基づいて、モータ１４の回転数を取得する（そして、一時的に保存する）。なお、エンコーダ１６に代えて回転数検知器が設けられる場合には、回転数検知器で検知される回転数に基づいて、モータ１４の回転数を取得する。

加減速期間特定部３は、回転数取得部２により取得されたモータ１４の回転数に基づいて、機械装置１１の動作部１２の加減速期間を特定する。

モータ電流取得部４は、「モータ電流」の時系列データをコントローラ１７の制御部４２から読み出して取得する。ここでは、電流センサで検知される電流１９を「モータ電流」として取得する（そして、一時的に保存する）。なお、制御部４２から出力される電流指令値２０を「モータ電流」として取得してもよい。電流指令値は、モータ１４の負荷電流に対する現在値の偏差に応じた指令信号であり、モータの負荷電流と遜色ない結果が得られる。モータ電流の具体的な処理及び「特定周波数帯域」については、後で詳しく説明する。

モータ電流処理部３２は、加減速期間におけるモータ１４の負荷電流１９又は当該負荷電流と相関関係を有する電流値２０である「モータ電流」の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値を取得する。

判定部９は、この振幅のピーク値に基づいて、機械装置１１の複数の減速機１３に故障の兆候があるか否かの判定を行う。具体的には、判定部９は、このモータ電流の振幅のピーク値を所定の振幅閾値と比較し、その結果に基づいて、減速機１３に故障の兆候があるか否かを判定する。例えば、モータ電流の振幅のピーク値が所定の振幅閾値以上であると減速機１３に故障の兆候があると判定し、モータ電流の振幅のピーク値が所定の振幅閾値未満であると減速機１３に故障の兆候がないと判定する。この振幅閾値は、実験、シミュレーション等によって決定される。振幅閾値は、減速機１３の劣化（故障の兆候）と関連する物理量（パラメータ）の許容限度を示す許容限度閾値に対応させて決定される。実施形態で１は、例えば、減速機１３のグリスの鉄粉濃度の許容限度閾値と対応させて決定される。

出力部１０は、判定部９による判定結果を出力する。出力部１０は、例えば、判定結果を表示する表示器又は警報器、判定結果を外部に送信する送信器、判定結果を印刷する印刷器等で構成される。

＜故障の兆候有無判定の原理＞
図４は、図１の機械装置１１の一例である６軸垂直多関節型ロボットの構成を示す外観図である。

｛機械装置１１の固有振動数｝
図４を参照すると、機械装置１１の本体４１の一例としての垂直多関節型ロボットのロボット本体（４１）は、基台１１１と、基台１１１に、第１関節ＪＴ１を介して、鉛直な第１回動軸線Ａ１の周りに回動自在に設けられた旋回体１１２と、旋回体１１２に、第２関節ＪＴ２を介して、水平な第２回動軸線Ａ２の周りに回動自在に設けられた下アーム１１３と、下アーム１１３に、第３関節ＪＴ３を介して、第２回動軸線Ａ２に平行な第３回動軸線Ａ３の周りに回動自在に設けられた上アーム１１４と、上アーム１１４に、第５関節ＪＴ５を介して、第２回動軸線Ａ２に平行な第５回動軸線Ａ５の周りに回動自在に設けられた手首１１５と、手首１１５に、第６関節ＪＴ６を介して、第５回動軸線Ａ５に垂直な第６回動軸線Ａ６の周りに回動自在に装着されたエンドエフェクタ１１６とを含む。また、上アーム１１４は、第５回動軸線Ａ５に垂直で且つ上アーム１１４の長手方向に延びる第４回動軸線Ａ４の周りに手首１１５を回動させる第４関節ＪＴ４を備える。

このロボット本体（４１）は、上述のように、複数の固有振動数を有する。また、ロボット本体（４１）は、様々な姿勢を取る。

ここで、本発明者等は、実験により、このロボット本体（４１）の姿勢に依存してこれらの複数の固有振動数が若干変化することを見出した。この実験は、以下のようにして行った。図４に示す垂直多関節型ロボットのロボット本体（４１）の第２関節に三軸加速度センサ（不図示）を取り付け、当該ロボット本体（４１）の姿勢を７つの姿勢に変化させた。ロボット本体（４１）には２００ｋｇの加重を負担させた（エンドエフェクタに２００ｋｇの重量物を把持させた）。そして、各姿勢において、ロボット本体（４１）に打撃を加え、その振動を当該三軸加速度センサで計測し、その計測データを周波数解析した。

一方、次に述べるように、減速機１３の故障の兆候有無の判定は、減速機１３の起振力にロボット本体（４１）（機械装置１１の本体４１）、ひいては減速機１３が、これらの複数の固有振動数において共振し、それによって、当該減速機１３の動力源であるモータ１４のモータ電流が増大する現象を利用している。

そこで、本発明においては、ロボット本体（４１）の姿勢による固有振動数の変化を考慮し、上記判定に用いる共振周波数帯域として、固有振動数の変化幅を見込んだ周波数帯域である「特定周波数帯域」を定義する。特定周波数帯域には参照符号ｆｒを付与し、中心周波数の低い順に第ｎ特定周波数帯域と称し、その参照符号にｎのサフィックスを付与する（ｎは自然数）。

図９を参照すると、例えば、第１特定周波数帯域ｆｒ１は、中心周波数ｆｃ１、下限周波数ｆｌ１、及び上限周波数ｆｕ１によって定義される。任意の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎは、中心周波数ｆｃｎ、下限周波数ｆｌｎ、及び上限周波数ｆｕｎによって定義される。中心周波数ｆｃｎは、ロボット本体（４１）の所定の基準姿勢における固有振動数である。下限周波数ｆｌｎ及び上限周波数ｆｕｎは、実験、シミュレーション、計算等によって決定される。

｛振動モード｝
本発明者等は、実験により、このロボット本体（４１）の低い方の固有振動数における共振が興味深い振動モードを引き起こすことを見出した。この実験は、以下のようにして行った。

図５（ａ）及び（ｂ）は、図４の６軸垂直多関節型ロボットの共振による振動モードを示す模式図であり、図５（ａ）は、一番低い固有振動数における振動モードを示し、図５（ｂ）は、二番目に低い固有振動数における振動モードを示す。

図５（ａ）及び（ｂ）を参照すると、この実験では、ロボット本体（４１）において、第１関節ＪＴ１の第１回動軸線Ａ１を水平方向において挟む旋回体１１２の一対の部位に一対の三軸加速度センサＳＣ１，ＳＣ２が取り付けられ、第２関節ＪＴ２の第２回動軸線Ａ２上の一対の位置に一対の三軸加速度センサＳＣ３，ＳＣ４が取り付けられ、第３関節ＪＴ３の第３回動軸線Ａ３上の一対の位置に一対の三軸加速度センサＳＣ５，ＳＣ６が取り付けられ、且つ、第５関節ＪＴ５の第５回動軸線Ａ５上の一対の位置に一対の三軸加速度センサＳＣ７，ＳＣ８が取り付けられた。そして、ロボット本体（４１）に打撃が加えられ、その振動が当該三軸加速度センサＳＣ１〜ＳＣ８で計測され、その計測データが周波数解析された。その結果は、以下の通りであった。

図５（ａ）及び（ｂ）には、ロボット本体（４１）が、これらの三軸加速度センサＳＣ１〜ＳＣ８を順に直線で結んでその概容が判るように示されている。図５（ａ）及び（ｂ）において、実線及び点線は、ロボット本体（４１）の振れの範囲を示し、矢印はその振れの方向を示す。また、図５（ａ）及び（ｂ）において、Ｘ，Ｙ，Ｚは、ロボット本体（４１）の座標系を示す。図５（ａ）及び（ｂ）には、Ｘ方向とＹ方向との中間の方角における斜め上方から見たロボット本体（４１）の概容が示されている。

図５（ａ）に示されるように、ロボット本体（４１）では、一番低い固有振動数において、共振により横振れ（略水平な面内における振れ）が引き起こされた。また、図５（ｂ）に示されるように、ロボット本体（４１）では、二番目に低い固有振動数において、共振により縦振れ（略鉛直な面内における振れ）が引き起こされた。

図６（ａ）〜（ｃ）は、図４の６軸垂直多関節型ロボットの共振による振動モードと関節を駆動する減速機１３のギヤが噛み合う方向との関係を示す模式図である。

図６（ａ）及び（ｂ）における視点は図５（ａ）及び（ｂ）と同じであるが、図６（ｃ）には、Ｙ軸方向から見たロボット本体（４１）の概容が示されている。

図６（ａ）〜（ｃ）において、太い実線の矢印は、ロボット本体（４１）の振れを示し、細い二点鎖線は、各関節ＪＴ１〜ＪＴ３を駆動する減速機１３のギヤが噛み合う方向示す。

図６（ａ）に示すように、一番低い固有振動数が共振により引き起こす横振れは第１関節ＪＴ１を駆動する減速機１３のギヤが噛み合う方向であり、図６（ｂ）及び（ｃ）に示すように、二番目に低い固有振動数が共振により引き起こす縦振れは第２関節ＪＴ２及び第３関節ＪＴ３をそれぞれ駆動する減速機１３のギヤが噛み合う方向である。

図７は、図４の６軸垂直多関節型ロボットの特定周波数帯域と故障診断に適した関節との対応関係を示す表である。図７を参照すると、一番低い固有振動数を含む第１特定周波数帯域ｆｒ１は、共振によって、ロボット本体（４１）に横振れを引き起こす。二番目に低い固有振動数を含む第２特定周波数帯域ｆｒ２は、共振によって、ロボット本体（４１）に縦振れを引き起こす。

以上の実験結果から、ロボット以外の機械装置１１においても、複数の特定周波数帯域が、共振によって機械装置１１に互いに異なる振れを引き起こすことが推定される。

｛動作部１２の動作による共振｝
図８は、図１の動作部１２の加減速期間における減速機１３の所定のギヤの回転数の変化の一例を示すグラフである。

図３を参照すると、減速機１３の故障診断は、減速機１３の所定の１つのギヤに着目して行われる。所定のギヤを選択する基準は任意であるが、本実施形態では、最も摩耗しやすいギヤ、すなわち、減速機１３の寿命を律するギヤが選択される。

図８を参照すると、所定のギヤは、動作部１２の加減速期間において、例えば、図８に示すように、回転数がゼロから増大して最大値に達した後、減少してゼロになるように変化する。所定のギヤの回転数は、モータ１４の回転数に当該ギヤの減速比を乗じて算出される。

図９は、図８に示す所定のギヤの回転数の変化に伴うモータ電流の当該ギヤ由来の高調波の周波数の変化と特定周波数帯域との関係の一例を模式的（概念的）に示すグラフである。図９において、Ｉｐ及びＩｓは、それぞれ、モータ電流の所定のギヤ由来の基本波成分及び２次高調波成分を示す。また、丸印は、モータ電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値を示し、丸印の大きさは、ピーク値の大きさを示す。

所定のギヤの起振力は、その回転数を周波数に換算した周波数の自然数倍の周波数成分（以下、「ギヤ周波数成分」という場合がある）を含む。モータ電流は、所定のギヤの起振力に応じて変化するので、モータ電流も、同様のギヤ周波数成分を含む。

図９を参照すると、所定のギヤの回転数の変化に伴って、モータ電流（正確にはモータ１４の負荷電流１９）のギヤ周波数成分の１次周波数成分（基本波成分）Ｉｐ及び２次周波数成分（２次高調波成分）Ｉｓの周波数が第１及び第２特定周波数帯域ｆｒ１，ｆｒｎの周波数になると、減速機１３を含むロボット本体（４１）が、これらのモータ電流によって駆動される所定のギヤの起振力に共振し、それによって、当該モータ電流のギヤ周波数成分の１次周波数成分Ｉｐ及び２次周波数成分Ｉｓの振幅のピーク値がそれぞれ増大する。この場合、１次周波数成分Ｉｐの振幅のピーク値が、２次周波数成分Ｉｓの振幅のピーク値より大きい。そこで、実施形態１では、故障の兆候の有無の判定には、１次周波数成分（基本波成分）Ｉｐの振幅のピーク値が用いられる。

｛特定周波数帯域の選択｝
図３を参照すると、減速機１３のギヤが摩耗すると、ギヤの噛み合いによる起振力が大きくなるので、当該減速機１３を駆動するモータ１４の電流１９が増大する。減速機１３のギヤの噛み合いによる起振力が、ロボット本体（４１）と共振すると、当該減速機１３を駆動するモータ１４の電流１９は一層増大する。さらに、減速機１３のギヤの噛み合い方向と類似の方向にロボット本体（４１）が共振すると、減速機１３のギヤの噛み合いによる起振力がより一層大きくなるので、当該減速機１３を駆動するモータ１４の電流１９がより一層増大する。この場合、モータ１４の電流の周波数成分のうちの当該ギヤに固有の周波数成分を特定する必要があるが、この固有の周波数成分として、当該ギヤの回転に起因する（由来する）上記ギヤ周波数成分が用いられる。

従って、モータ電流におけるギヤ周波数成分の振幅のピーク値を求めるために当該モータ電流から抽出する周波数成分の周波数帯域として、ロボット本体（４１）（機械装置１１の本体４１）の複数の固有振動数にそれぞれ対応する複数の特定周波数帯域ｆｒのうちの、故障の兆候の有無を判定しようとする減速機１３のギヤが噛み合う方向にロボット本体（４１）が振れる振動モードを引き起こす特定周波数帯域ｆｒを用いると、モータ電流における当該ギヤのギヤ周波数成分の振幅のピーク値を捉え易くなる。つまり、故障の兆候の検出感度が向上する。

従って、複数の減速機１３が組み込まれたロボット本体（４１）において、各減速機１３の所定のギヤの噛み合い方向に応じて、当該所定のギヤのギヤ周波数成分の振幅のピーク値を捉え易いロボット本体（４１）の振れを引き起こす特定周波数帯域ｆｒを選択することによって、故障の兆候の検出感度が向上し、その結果、複数の減速機１３に故障の兆候があるか否かを早期に診断することができる。

｛特定周波数帯域ｆｒの選択例｝
図４を参照すると、ロボット本体（４１）の第１関節ＪＴ１の回動軸線Ａ１は鉛直であり、第２関節ＪＴ２の回動軸線Ａ２及び第３関節ＪＴ３の回動軸線Ａ３は、水平である。

ある関節（ＪＴ１〜ＪＴ６）を駆動する減速機１３のギヤの回動軸線の向きは設計に依存する。ここでは、所定のギヤの回動軸線が当該関節（ＪＴ１〜ＪＴ６）の回動軸線（Ａ１〜Ａ６）に平行である場合を例示する。この場合、当該関節（ＪＴ１〜ＪＴ６）の回動軸線（Ａ１〜Ａ６）を中心とする回動方向が、所定のギヤの噛み合い方向である。

図７を参照すると、上述のように、第１特定周波数帯域ｆｒ１の共振によるロボット本体（４１）の振れは横振れであり、第２特定周波数帯域ｆｒ２の共振によるロボット本体（４１）の振れは、縦振れである。

従って、第１関節ＪＴ１の減速機１３の故障診断には第１特定周波数帯域ｆｒ１が選択され、第２関節ＪＴ２及び第３関節ＪＴ３の減速機１３の故障診断には第２特定周波数帯域ｆｒ２が選択される。

＜モータ電流処理部３２の構成＞
本実施形態では、モータ電流処理部は、ＦＦＴ(Fast Fourier Transform)解析を用いてモータ電流を処理する。

具体的には、モータ電流処理部３２は、ＦＦＴ処理部５と、ギヤ周波数成分取得部６と、特定周波数帯域成分取得部７と、振幅ピーク値抽出部８と、を含む。

ＦＦＴ処理部５は、加減速期間において回転数取得部２により取得されるモータの回転数を順次サンプリングして一群の時系列回転数データを生成する。また、加減速期間においてモータ電流取得部４により取得されるモータ電流を順次サンプリングして一群の時系列モータ電流データを生成する。

ここで、回転数データ及びモータ電流データの切り出し（抽出）とサンプリングについて説明する。回転数取得部２及びモータ電流取得部４は、それぞれ、モータ回転数及びモータ電流を、時系列のデータとして取得する。この時系列のデータについては、加減速期間の部分の切り出しと、サンプリングとを行う必要があるが、いずれが先であってもよい。また、サンプリングは、モータの１回転におけるサンプリング点数を定義し、且つ、モータの回転数が変化しても、定義した点数のサンプリングが行われるように、モータの回転数に応じたサンプリング周波数を決定する。

ＦＦＴ処理部５は、一群の時系列モータ電流データを一群の時系列回転数データにそれぞれ対応させて周波数解析し、一群の時系列回転数データにそれぞれ対応する一群のモータ電流データの周波数スペクトルを生成する。この周波数解析で得られたデータ（以下、３次元周波数解析データという）では、１つの時系列回転数データに１つのモータ電流データの周波数スペクトルが対応するようにして、一群の時系列回転数データに一群のモータ電流データの周波数スペクトルが対応している。

そして、この３次元周波数解析データにおいて、モータ電流の特定周波数帯域ｆｒに存在する所定のギヤのギヤ周波数成分の振幅が、減速機１３を含む機械装置１１の共振により増大してピーク値を示す。

ギヤ周波数成分取得部６は、この３次元周波数解析データから、モータ電流の所定の次数（ここでは１次）のギヤ周波数成分を抽出して、これを取得する。この際、ギヤ周波数成分取得部６は、モータ１４の回転数の変化に追従して、モータ１４の回転数から所定の次数のギヤ周波数成分の周波数を逐次算出しながら、モータ電流の所定の次数のギヤ周波数成分を抽出する。

特定周波数帯域成分取得部７は、このモータ電流の所定の次数のギヤ周波数成分から、所定の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎに存在する部分を抽出して、これを取得する。

振幅ピーク値抽出部８は、このモータ電流の所定の次数のギヤ周波数成分（ここでは、１次ギヤ周波数成分）のうちの所定の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎに存在する部分における振幅のピーク値を抽出してこれを取得する。

［動作］
次に、以上のように構成された故障診断装置１の動作を説明する。図１１は、図１０の故障診断装置１の動作の一例を示すフローチャートである。故障診断装置１の動作は、上述のように、上記プロセッサが上記メモリに格納された所定の故障診断プログラムを読み出して実行することにより実現される。この故障診断においては、複数の減速機１３が診断対象とされる。

図１１を参照すると、故障診断装置１において、まず、最初の減速機１３について、回転数取得部２が、コントローラ１７の制御部４２から取得したデータに基づいて、モータ１４の回転数を取得する（ステップＳ１）。

次いで、加減速期間特定部３が、このモータ１４の回転数に基づいて、機械装置１１の動作部１２の加減速期間を特定する（ステップＳ２）。

次いで、モータ電流取得部４が、コントローラ１７の制御部４２から読み出したデータに基づいて、モータ電流を取得する（ステップＳ３）。

次いで、ＦＦＴ処理部５が、これらのモータ１４の回転数及びモータ電流に基づいて、一群の時系列回転数データと一群の時系列モータ電流データを生成する。そして、この一群の時系列回転数データとこの一群の時系列モータ電流データとをそれぞれ対応させて周波数解析し、それによって、一群の時系列回転数データにそれぞれ一群のモータ電流データの周波数スペクトルが対応してなる３次元周波数解析データを生成する（ステップＳ４）。

次いで、ギヤ周波数成分取得部６が、この３次元周波数解析データから、モータ電流の所定の次数（ここでは１次）のギヤ周波数成分を抽出して、これを取得する（ステップＳ５）。

次いで、特定周波数帯域成分取得部７が、このモータ電流の所定の次数のギヤ周波数成分から、所定の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎに存在する部分を抽出して、これを取得する（ステップＳ６）。ここで、所定の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎとして、モータ電流の所定のギヤのギヤ周波数成分の振幅のピーク値を捉え易い機械装置１１の振れを引き起こす第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎが選択される。例えば、減速機１３が図４のロボット本体（４１）の第１関節ＪＴ１を駆動する減速機１３である場合、第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎとして、第１特定周波数帯域ｆｒ１が選択される。

次いで、振幅ピーク値抽出部８が、このモータ電流の所定の次数のギヤ周波数成分のうちの所定の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎに存在する部分における振幅のピーク値を抽出して、これを取得する（ステップＳ７）。

次いで、判定部９が、この振幅のピーク値に基づいて、最初の減速機１３に故障の兆候があるか否かの判定を行う（ステップＳ８）。この判定の結果を出力部１０が適宜出力する。

次いで、判定部９は、全ての減速機１３の故障診断が終了したか否か判定する（ステップＳ９）。全ての減速機１３の故障診断が終了していない場合、ステップＳ１に戻る（ステップＳ９でＮＯ）。そして、故障診断装置１は、次の減速機１３の故障診断を実施する（ステップＳ１〜９）。この場合、ステップＳ６において、例えば、減速機１３が図４のロボット本体（４１）の第２関節ＪＴ２を駆動する減速機１３である場合、第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎとして、第２特定周波数帯域ｆｒ２が選択される。

それ以降、故障診断装置１は、全ての減速機１３の故障診断が終了するまで、ステップＳ１〜９を繰り返し、全ての減速機１３の故障診断が終了すると（ステップＳ９でＹＥＳ）、故障診断を終了する。

以上に説明したように、実施形態１によれば、複数の減速機１３が組み込まれた機械装置１１において、各減速機１３の所定のギヤの噛み合い方向に応じて、モータ電流における当該ギヤのギヤ周波数成分の振幅のピーク値を捉え易い機械装置１１の振れを引き起こす特定周波数帯域ｆｒを選択することによって、故障の兆候の検出感度が向上し、その結果、複数の減速機１３に故障の兆候があるか否かを早期に診断することができる。

（実施形態２）
図１２は、本発明の実施形態２に係る故障診断装置１の構成の一例を示す機能ブロック図である。

実施形態２の故障診断装置１においては、モータ電流処理部３２の構成が、実施形態１の故障診断装置１のモータ電流処理部３２と異なる。実施形態２の故障診断装置１のこれ以外の構成は、実施形態１の故障診断装置１の構成と同じである。以下、この相違点を説明する。

図１２を参照すると、本実施形態２の故障診断装置１では、モータ電流処理部３２が、共振時間区間取得部５１と、特定周波数帯域成分取得部５２と、共振領域取得部５３と、振幅ピーク値取得部５４と、を含む。

共振時間区間取得部５１は、減速機１３の所定のギヤの基本波及び高調波に相当する回転数（所定のギヤの回転数の自然数倍の回転数）が、加減速期間特定部３によって特定された加減速期間において、第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの周波数になる時間区間を取得する。ここでは、上述のように、モータ電流の１次ギヤ周波数成分の振幅のピーク値を求めるので、「所定の次数」は１次である。つまり、「所定のギヤの基本波及び高調波に相当する回転数」は、所定のギヤの回転数である。この時間区間は、モータ電流における、機械装置１１が共振する時間区間（以下、共振時間区間という）に相当する。

特定周波数帯域成分取得部５２は、モータ電流にバンドパスフィルタを適用して、モータ電流の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの一部又は全部に渡る周波数成分を取得する。

共振領域取得部５３は、特定周波数帯域成分取得部５２によって取得されたモータ電流の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの成分から、共振時間区間取得部５１によって取得された共振時間区分内に存在する部分を抽出し、これを取得する。この取得されたモータ電流の成分は、モータ電流における機械装置１１の共振領域にある周波数成分（以下、共振周波数成分という）に相当する。

振幅ピーク値取得部５４は、共振領域取得部５３が取得したモータ電流の共振周波数成分の実効値を、共振時間区間毎に算出し、それらの最大値を振幅ピーク値として求め、これを取得する。

次に、以上のように構成された故障診断装置１の動作を詳しく説明する。図１３は、図１２の故障診断装置１の動作の一例を示すフローチャートである。

図１３を参照すると、ステップＳ１１〜１３は、図１１に示す実施形態１の故障診断装置１の動作におけるステップＳ１〜３と同じであるので、その説明を省略する。

故障診断装置１では、モータ電流取得部がモータ電流を取得した後、共振時間区間取得部５１が、減速機１３の所定のギヤの基本波及び高調波に相当する回転数が、加減速期間特定部３によって特定された加減速期間において、第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの周波数になる共振時間区間を取得する（ステップＳ１４）。ここでは、モータ電流の１次ギヤ周波数成分の振幅のピーク値を求めるので、「所定のギヤの基本波及び高調波に相当する回転数」は、所定のギヤの回転数である。これを、図１４を用いて説明する。

図１４は、図１３の共振時間区間抽出の方法の一例を示すグラフである。図１４を参照すると、共振時間区間取得部５１は、図１４の上段のグラフに示すように、モータ１４の回転数を所定のギヤの回転数に変換し、この変換後回転数の時系列データを生成する。そして、図１４の下段のグラフに示すように、この変換後回転数の時系列データから、変換後回転数が第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎに存在する部分を抽出する。そして、この抽出した変換後回転数の部分の始端及び終端にそれぞれ対応する一対の時間（ｔ_１，ｔ_２），（ｔ_３，ｔ_４），（ｔ_５，ｔ_６），（ｔ_７，ｔ_８）をそれぞれ抽出し、これらの一対の時間（ｔ_１，ｔ_２），（ｔ_３，ｔ_４），（ｔ_５，ｔ_６），（ｔ_７，ｔ_８）から、変換後回転数が第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎに存在する共振時間区間を求める。

一方、この処理と並行して、特定周波数帯域成分取得部５２が、モータ電流にバンドパスフィルタを適用して、モータ電流の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの周波数成分を取得する（ステップＳ１５）。ここでは、モータ電流の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの全部に渡る周波数成分が取得されるが、モータ電流の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの一部に渡る周波数成分が取得されてもよい。第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎとしては、減速機１３が、例えば、図４のロボット本体（４１）の第１関節ＪＴ１を駆動する減速機１３である場合、第１特定周波数帯域ｆｒ１が選択され、第２関節ＪＴ２を駆動する減速機１３である場合、第２特定周波数帯域ｆｒ２が選択される。これを、図１５を用いて説明する。図１５は、図１３のモータ電流の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの周波数成分抽出の方法の一例を示すグラフである。

図１５を参照すると、上段のグラフに示すモータ電流に、第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの全域を通過帯域とするバンドパスフィルタを適用すると、下段のグラフに示すような、モータ電流の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの周波数成分が取得される。

次いで、共振領域取得部５３が、特定周波数帯域成分取得部５２によって取得されたモータ電流の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの周波数成分から、共振時間区間取得部５１によって取得された共振時間区分内に存在する部分を抽出し、これを取得する（ステップＳ１６）。これを、図１６を用いて説明する。図１６は、図１３のモータ電流の共振領域成分抽出の方法の一例を示すグラフである。

図１６を参照すると、共振領域取得部５３は、図１５の下段のグラフに示されたモータ電流の第ｎ特定周波数帯域ｆｒｎの周波数成分のうち、一対の時間（ｔ_１，ｔ_２），（ｔ_３，ｔ_４），（ｔ_５，ｔ_６），（ｔ_７，ｔ_８）でそれぞれ特定される共振時間区間内に存在する部分（共振周波数成分）を取得する。

次いで、振幅ピーク値取得部５４は、共振領域取得部５３が取得したモータ電流の共振周波数成分の実効値を、共振時間区間毎に算出し、それらの最大値を振幅ピーク値として求め、これを取得する（ステップＳ１７）。これを、図１７を用いて説明する。図１７は、図１３のモータ電流の共振領域成分実効値算出の方法の一例を示すグラフである。

図１７を参照すると、振幅ピーク値取得部５４は、下記の式を用いてモータ電流の共振領域成分の実効値を求める。

この式において、ａ（ｔ）は時刻ｔの瞬時値であり、Ａ（ｔ_０）は時刻ｔ_０の実効値であり、Ｔは時定数である。図１７には、時刻ｔ_１から時刻ｔ_２までの共振時間区間の実効値の求め方が示されている。

次いで、振幅ピーク値取得部５４は、このようにして共振時間区間毎に算出したモータ電流の共振周波数成分の実効値のうちの最大値を振幅ピーク値として求め、これを取得する（ステップＳ１８）。

これ以降のステップＳ１９及びステップＳ２０は、図１１に示す実施形態１の故障診断装置１の動作におけるステップＳ１〜３と同じであるので、その説明を省略する。

次に、実施形態１のＦＦＴ処理を用いた故障診断と実施形態２のバンドパスフィルタを用いた故障診断との比較を説明する。

図１８は、図４のロボットの減速機の摩耗加速試験の結果を、ＦＦＴ解析処理による評価とバンドパスフィルタ処理による評価とを対比して示すグラフである。減速機の摩耗度は、グリス中の鉄粉の濃度を指標とした。

図１８において、横軸は試験の経過時間を示し、縦軸はモータ電流の振幅のピーク値を示す。また、図１８において、四角印のプロットは、ＦＦＴ処理による評価を示し、丸印のプロットは、バンドパスフィルタ処理による評価を示す。図１８から、バンドパスフィルタ処理による評価は、ＦＦＴ処理による評価と遜色ないことが判る。

以上の説明から明らかなように、実施形態２によれば、実施形態１と同様に、モータ電流における所定のギヤのギヤ周波数成分の振幅のピーク値を捉え易い機械装置１１の振れを引き起こす特定周波数帯域ｆｒを選択することによって、故障の兆候の検出感度が向上し、その結果、複数の駆動機構３１に故障の兆候があるか否かを早期に診断することができる。さらに、故障診断におけるＦＦＴによる解析が不要になる。

上記説明から、当業者にとっては、多くの改良や他の実施形態が明らかである。従って、上記説明は、例示としてのみ解釈されるべきである。

本発明の減速機の故障診断装置及び診断方法は、故障の兆候があるか否かを早期に判定することが可能な減速機の故障診断装置及び故障診断方法として有用である。

１ 故障診断の装置
２ 回転数取得部
３ 加減速期間特定部
４ モータ電流取得部
５ ＦＦＴ処理部
６ ギヤ周波数成分取得部
７ 特定周波数帯域成分取得部
８ 振幅のピーク値抽出部
９ 判定部
１０ 出力部
１１ 機械装置
１２ 動作部
１３ 減速機
１４ モータ
１５ 電力変換器
１６ エンコーダ
１７ コントローラ
１９ モータ電流
２０ 電流指令値
３１ 駆動機構
３２ モータ電流処理部
４１ 本体
４２ 制御部
５１ 共振時間区間取得部
５２ 特定周波数帯域成分取得部
５３ 共振領域取得部
５４ 振幅のピーク値取得部
１００ 故障診断システム
Ａ１〜Ａ６ 第１回動軸線〜第６回動軸線
ＪＴ１〜ＪＴ６ 第１関節〜第６関節

Claims (12)

1. 複数の動作部と、前記複数の動作部をそれぞれ駆動する複数のモータと、前記複数のモータの回転動力を減速して前記複数の動作部にそれぞれ伝達する複数の減速機と、を備える機械装置の前記複数の減速機の故障を診断する故障診断装置であって、
   前記複数の動作部のうちの１つの動作部の動作における加減速期間の特定を行う加減速期間特定部と、
   前記加減速期間における、前記１つの動作部を駆動する１つのモータの負荷電流又は当該負荷電流と相関関係を有する電流値であるモータ電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値（以下、モータ電流の振幅のピーク値という）を取得するよう前記モータ電流を処理するモータ電流処理部と、
   前記モータ電流の振幅のピーク値に基づいて、前記１つの動作部に前記１つのモータの回転動力を減速して伝達する１つの減速機に故障の兆候があるか否かの判定を行う判定部と、を備え、
   １つの前記特定周波数帯域が、前記機械装置の複数の固有振動数のうちの、前記１つの減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせる１つの固有振動数を含み、
   前記複数の減速機の各減速機について前記判定を行うよう構成されている、減速機の故障診断装置。
2. 前記複数の減速機は、Ａ方向においてギヤが噛み合うＡ減速機と前記Ａ方向と異なるＢ方向においてギヤが噛み合うＢ減速機と、を含み、
   前記複数の固有振動数は、前記Ａ減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせるＡ固有振動数と、前記Ｂ減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせるＢ固有振動数と、を含み、
   前記判定部は、前記Ａ減速機について、前記Ａ固有振動数を含むＡ特定周波数帯域を用いて前記判定を行い、且つ、前記Ｂ減速機について、前記Ｂ固有振動数を含むＢ特定周波数帯域を用いて前記判定を行うよう構成されている、請求項１に記載の減速機の故障診断装置。
3. 前記判定が、前記モータ電流の振幅のピーク値と所定の振幅閾値との比較に基づく判定である、請求項１又は２に記載の減速機の故障診断装置。
4. 前記機械装置が垂直多関節型ロボットであり、前記複数の動作部が前記ロボットの複数のリンク及び当該複数のリンクを連結する複数の関節であり、前記複数のモータが、前記複数の関節をそれぞれ駆動する複数のモータであり、前記複数の減速機が、前記複数のモータの回転動力を減速して前記複数の動作部にそれぞれ伝達する複数の減速機である、請求項１乃至３のいずれかに記載の減速機の故障診断装置。
5. 前記モータ電流処理部が、前記１つのモータの回転数及び前記モータ電流に基づいて、一群の時系列回転数データにそれぞれ一群のモータ電流データの周波数スペクトルが対応してなる３次元周波数解析データを生成するＦＦＴ処理部と、前記３次元周波数解析データから、前記モータ電流の前記１つの減速機の前記ギヤの基本波又は高調波の周波数成分を抽出してこれを取得するギヤ周波数成分取得部と、前記モータ電流の前記ギヤの基本波又は高調波の周波数成分から、前記特定周波数帯域に存在する部分を抽出してこれを取得する特定周波数帯域成分取得部と、前記モータ電流の前記ギヤの基本波又は高調波の周波数成分のうちの前記特定周波数帯域に存在する部分における振幅のピーク値を抽出することによって、前記モータ電流の振幅のピーク値を取得する振幅ピーク値抽出部と、を備える、請求項１乃至４のいずれかに記載の減速機の故障診断装置。
6. 前記モータ電流処理部が、前記１つの減速機の前記ギヤの回転数が前記加減速期間において前記特定周波数帯域の周波数になる時間区間を取得する共振時間区間取得部と、前記１つのモータの前記モータ電流にバンドパスフィルタを適用して前記モータ電流の前記特定周波数帯域の一部又は全部に渡る周波数成分を取得する特定周波数帯域成分取得部と、前記共振時間区間取得部によって取得された前記時間区分と前記特定周波数帯域成分取得部によって取得された前記周波数成分とに基づいて、前記モータ電流の振幅のピーク値を取得する振幅ピーク値取得部と、を備える、請求項１乃至４のいずれかに記載の減速機の故障診断装置。
7. 複数の動作部と、前記複数の動作部をそれぞれ駆動する複数のモータと、前記複数のモータの回転動力を減速して前記複数の動作部にそれぞれ伝達する複数の減速機と、を備える機械装置の前記複数の減速機の故障を診断する故障診断方法であって、
   前記複数の動作部のうちの１つの動作部の動作における加減速期間の特定を行うことと、
   前記加減速期間における、前記１つの動作部を駆動する１つのモータの負荷電流又は当該負荷電流と相関関係を有する電流値であるモータ電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値（以下、モータ電流の振幅のピーク値という）を取得するよう前記モータ電流を処理することと、
   前記モータ電流の振幅のピーク値に基づいて、前記１つの動作部に前記１つのモータの回転動力を減速して伝達する１つの減速機に故障の兆候があるか否かの判定を行うことと、を含み、
   １つの前記特定周波数帯域が、前記機械装置の複数の固有振動数のうちの、前記１つの減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせる１つの固有振動数を含み、
   前記複数の減速機の各減速機について前記判定を行う、減速機の故障診断方法。
8. 前記複数の減速機は、Ａ方向においてギヤが噛み合うＡ減速機と前記Ａ方向と異なるＢ方向においてギヤが噛み合うＢ減速機と、を含み、
   前記複数の固有振動数は、前記Ａ減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせるＡ固有振動数と、前記Ｂ減速機のギヤが噛み合う方向に前記機械装置を共振によって振れさせるＢ固有振動数と、を含み、
   前記Ａ減速機について、前記Ａ固有振動数を含むＡ特定周波数帯域を用いて前記判定を行い、且つ、前記Ｂ減速機について、前記Ｂ固有振動数を含むＢ特定周波数帯域を用いて前記判定を行う、請求項７に記載の減速機の故障診断方法。
9. 前記判定が、前記モータ電流の特定周波数帯域の周波数成分の振幅のピーク値と所定の振幅閾値との比較に基づく判定である、請求項７又は８に記載の減速機の故障診断方法。
10. 前記機械装置が垂直多関節型ロボットであり、前記複数の動作部が前記ロボットの複数のリンク及び当該複数のリンクを連結する複数の関節であり、前記複数の駆動機構が、前記複数の関節をそれぞれ駆動する複数の駆動機構である、請求項７乃至９のいずれかに記載の減速機の故障診断方法。
11. 前記モータ電流を処理することが、前記１つのモータの回転数及び前記モータ電流に基づいて、一群の時系列回転数データにそれぞれ一群のモータ電流データの周波数スペクトルが対応してなる３次元周波数解析データを生成することと、前記３次元周波数解析データから、前記モータ電流の前記１つの減速機の前記ギヤの基本波又は高調波の周波数成分を抽出してこれを取得することと、前記モータ電流の前記ギヤの基本波又は高調波の周波数成分から、前記特定周波数帯域に存在する部分を抽出してこれを取得することと、前記モータ電流の前記ギヤの基本波又は高調波の周波数成分のうちの前記特定周波数帯域に存在する部分における振幅のピーク値を抽出することによって、前記モータ電流の振幅のピーク値を取得することと、を含む、請求項７乃至１０のいずれかに記載の減速機の故障診断方法。
12. 前記モータ電流を処理することが、前記複数の駆動機構のうちの前記判定の対象である駆動機構を構成する所定のギヤの回転数が前記加減速期間において前記特定周波数帯域の周波数になる時間区間を取得することと、前記モータ電流にバンドパスフィルタを適用して前記モータ電流の前記特定周波数帯域の一部又は全部に渡る周波数成分を取得することと、前記時間区間を取得することにおいて取得された前記時間区分と前記周波数成分を取得することにおいて取得された前記周波数成分とに基づいて、前記モータ電流の振幅のピーク値を取得することと、を含む、請求項７乃至１０のいずれかに記載の減速機の故障診断方法。