JP2021060313A - 診断装置及び機械学習装置 - Google Patents
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Abstract
Description
そこで、産業機械を動作させたままでベルトのテンションまたは異常を診断することを可能とする技術が望まれている。
図1は本発明の一実施形態による診断装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本発明の診断装置1は、例えば制御用プログラムに基づいて産業機械を制御する制御装置として実装することができる。また、本発明の診断装置1は、制御用プログラムに基づいて産業機械を制御する制御装置に併設されたパソコンや、有線/無線のネットワークを介して制御装置と接続されたパソコン、セルコンピュータ、フォグコンピュータ6、クラウドサーバ7の上に実装することができる。本実施形態では、診断装置1を、制御用プログラムに基づいて産業機械を制御する制御装置として実装した例を示す。
また、周波数応答データのうち、共振周波数、反共振周波数を含むいくつかの特徴点を入力データS、ベルトのテンション値をラベルデータLとして、回帰分析、重回帰分析、リッジ回帰等の機械学習を用いてベルトのテンションを推定する学習モデルとしてもよい。回帰による学習モデルは構成が単純であり、プロセッサ101に負荷がかかり難い利点がある。一方convolutional neural network等のディープラーニングによる学習モデルは、ベルトテンションの推定精度が上がる効果が期待できる。
3 産業機械
4 センサ
5 ネットワーク
6 フォグコンピュータ
7 クラウドサーバ
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
15,17,18,20,21 インタフェース
16 PMC
19 I/Oユニット
22 バス
30 軸制御回路
40 サーボアンプ
50 サーボモータ
70 表示装置
71 入力装置
72 外部機器
110 制御部
120 データ取得部
130 前処理部
200 制御用プログラム
210 取得データ記憶部
100 機械学習装置
101 プロセッサ
102 ROM
103 RAM
104 不揮発性メモリ
106 学習部
108 推定部
109 学習モデル記憶部
Claims (10)
- 産業機械が備える動力を伝達するベルトのテンションの推定または異常検知をする診断装置であって、
前記ベルトを駆動する診断動作を行う制御を行う制御部と、
前記診断動作の時のフィードバックデータを少なくとも取得するデータ取得部と、
前記フィードバックデータの周波数−ゲイン特性を解析し、該周波数−ゲイン特性における共振周波数及び反共振周波数を含む範囲を入力データとして作成する前処理部と、
前記前処理部が作成したデータに基づいて、機械学習に係る処理を実行する機械学習装置と、
を備えた診断装置。 - 前記データ取得部は、更に前記診断動作の時の前記ベルトのテンション値を取得し、
前記前処理部は、前記入力データと、前記データ取得部が取得した前記ベルトのテンション値を含むラベルデータとを含む教師データを作成し、
前記機械学習装置は、
前記教師データに基づいて、前記診断動作の時に取得されたフィードバックデータの周波数−ゲイン特性に対する前記ベルトのテンション値の相関性を機械学習した学習モデルを作成する学習部と、
前記学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
を備えた請求項1に記載の診断装置。 - 前記機械学習装置は、
診断動作時に取得されたフィードバックデータの周波数−ゲイン特性に対する前記ベルトのテンション値の相関性を機械学習した学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記入力データに基づいて、前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルを用いて前記ベルトのテンション値を推定し、その推定処理を出力する推定部を更に備える、
請求項1に記載の診断装置。 - 前記共振周波数及び反共振周波数を含む範囲は、少なくとも一次共振周波数及び一次反共振周波数を含む範囲である、
請求項1に記載の診断装置。 - 前記共振周波数及び反共振周波数を含む範囲は、更に二次以上の共振周波数及び反共振周波数を含む範囲を含む、
請求項4に記載の診断装置。 - 前記入力データに、更に温度、湿度の少なくともいずれかを含む、
請求項1に記載の診断装置。 - 前記入力データに、更に機械特性、ベルト特性の少なくともいずれを含む、
請求項1に記載の診断装置。 - 産業機械が備える動力を伝達するベルトのテンションの推定または異常検知をする機械学習装置であって、
前記ベルトを駆動する診断動作時に取得されたフィードバックデータの周波数−ゲイン特性を解析し、該周波数−ゲイン特性における共振周波数及び反共振周波数を含む範囲を入力データとして、該入力データに基づいて、機械学習に係る処理を実行する、
機械学習装置。 - 前記入力データと、前記診断動作時の前記ベルトのテンション値を含むラベルデータとを含む教師データに基づいて、前記診断動作時に取得されたフィードバックデータの周波数−ゲイン特性に対する前記ベルトのテンション値の相関性を機械学習した学習モデルを作成する学習部と、
前記学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
を備えた請求項8に記載の機械学習装置。 - 診断動作時に取得されたフィードバックデータの周波数−ゲイン特性に対する前記ベルトのテンション値の相関性を機械学習した学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記入力データに基づいて、前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルを用いて前記ベルトのテンション値を推定し、その推定処理を出力する推定部を更に備える、
請求項8に記載の機械学習装置。
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