JP2022530612A

JP2022530612A - クランプ解除ツール及び方法

Info

Publication number: JP2022530612A
Application number: JP2021560500A
Authority: JP
Inventors: マシューウォーカー，; パヴロススガーデリス，
Original assignee: Integrated Display Systems Ltd
Current assignee: Integrated Display Systems Ltd
Priority date: 2019-04-02
Filing date: 2020-03-26
Publication date: 2022-06-30
Also published as: US20220161400A1; GB201906491D0; GB2581406B; EP3948259A1; GB2581406A; US12053865B2; WO2020201723A1

Abstract

開放位置と閉鎖位置との間で動作可能な事前開放・事前配置クランプを操作する方法。方法は、ツールヘッド（２０１）を使用してクランプを開放位置から解除し、解除の結果生じる前記ツールヘッドの運動の計測を行い、前記計測に関連するデータを記録し、前記データの振動数成分を特定し、特定された前記振動数成分に基づいて、前記クランプが前記閉鎖位置に移動したか否かを判定することを含む。【選択図】図２

Description

本発明は、事前開放クランプを操作する方法に関する。より詳細に、ただし非限定的に、本発明は、例えばクリップレス事前開放スプリングバンドクランプの形態であってもよい、事前開放・事前配置（ＰＯＰＰ）クランプを操作する方法に関する。

多くの分野で、流体を移送するためにフレキシブルパイプが使用されている。そのようなパイプを使用する製品の例は、洗濯機及び自動車を含む。例えば自動車のエンジンでは、冷却媒体がゴムホースを介してラジエータへ輸送される。ホースは、流体の入口及び出口のようなスピゴットに取り付けられ、事前開放・事前配置（Pre-Opened Pre-Positioned）クランプ（しばしば、単に「ＰＯＰＰクランプ」と呼ばれる。）のような適切なクランプによって所定の位置に固定される。

図１は、先行技術の例示的なＰＯＰＰクランプ１００を示す。クランプ１００は、実質的に円形の湾曲したバンド１０１を含む。バンド１０１の第１の端部は、バンド１０１の第２の端部を収容するように成形された切欠き１０３を含む。バンド１０１は、その実質的に円形の形状を維持しながら、より大きな直径を有するように、こじ開けることができる。バンド１０１を開くことにより、バンド１０１は、解除時に収縮して元の直径へ戻るよう、張力が作用した状態に置かれる。バンド１０１の第２の端部は、バンドを十分に開いた時、バンド１０１を開放位置に固定するように機能する突起１０５を含む。図１は、そのような開放位置に固定されたクランプ１００を示す。バンドは張力が作用した状態にあるが、バンドの第１の端部のストッパ１０６に押し付けられている突起１０５により、閉じることが防止される。クランプ１００を開放位置から解除するために、クランプ解除ツールがバンド１０１の凹部１０７に挿入され、クランプ解除ツールがクランプ１００のプロング１０９の上に押し下げられるように操作される。この動作は、突起１０５が切欠き１０３を通過することができ、バンド１０１がより小さな直径へと収縮することが可能となるまで、突起１０５を下方へ且つストッパ１０６から離れるように押し付ける。したがって、ＰＯＰＰクランプ１００は、開放位置と閉鎖位置との間で動作可能である。

ＰＯＰＰクランプは、開放位置に置かれ、スピゴットに取り付けられたホースを取り囲む位置に移動され、開放位置から解除されることにより、取り付けられる。ＰＯＰＰクランプは、その後、ホースと接触するまで収縮し、ホースをスピゴットにクランプする。ＰＯＰＰクランプは、その時、閉鎖位置にあるということができる。クランプが閉鎖位置に移動するという結果をもたらすＰＯＰＰクランプの解除は、クランプの成功裏の解除ということができる。

ＰＯＰＰクランプは、常に開放位置から成功裏に解除されるわけではない。例えば、突起１０５は、その静止位置から移動するものの、切欠き１０３を通って移動しない可能性がある。そのような状況では、クランプ１００は閉鎖位置に移動せず、したがってクランプ力をホースに加えない。

自動車の生産ラインでは、手持ち式のクランプ解除ツールを使用して、操作者がＰＯＰＰクランプを手で取り付ける。ＰＯＰＰクランプが成功裏に解除されたか否かは、操作者には必ずしも直ちには明らかでない。したがって、操作者は、ＰＯＰＰクランプが成功裏に解除されておらず、したがってクランプ力をホースに与えていないことに、気付かない可能性がある。これは、クランプの点検を要求することによって操作者の時間を浪費する可能性があり、気付かれず成功裏に解除されなかったクランプは、最終的に、適切にクランプされていないパイプ－スピゴット接合部での漏れをもたらす可能性がある。自動車のエンジン冷却液システムの場合、漏れは冷却液の喪失をもたらす可能性があり、これはエンジンの損傷や故障につながる可能性がある。

生産ライン、特に自動車の生産ラインは、品質管理の目的のために、生産ライン上で実行される動作のトレーサビリティをも要求する。この要求を満たすために、操作者は、彼らが解除するそれぞれのクランプを記録する必要があるかも知れない。これは、通常は時間のかかる手によるプロセスであり、操作者の時間の更なる浪費の元である。

本発明は、上述した問題の１つ以上を軽減しようとするものである。代替的に又は付加的に、本発明は、事前開放・事前配置クランプを操作するための改善されたツール及び／又は改善された方法を提供しようとするものである。

本発明は、第１の態様によれば、開放位置と閉鎖位置との間で動作可能な事前開放・事前配置クランプを操作する方法を提供する。方法は、ツールヘッドを使用してクランプを開放位置から解除することを含む。解除に起因するツールヘッドの運動の計測に由来するデータが、記録される。方法は、データの振動数成分を特定するステップと、特定された振動数成分に基づいて、クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定するステップと、を含む。

上記方法を使用する本発明の実施形態は、クランプが成功裏に解除されたか否かのより確実な検出を提供することができる。本発明者らは、例えば、本発明の実施形態が、ツールの絶対位置及び速度に直接的に関連するデータのみがクランプの成功裏の解除を判定するために使用される同等の方法と比較して、クランプが成功裏に解除されたか否かのより確実な検出を提供すると確信する。本発明の実施形態は、例えば自動車の生産ラインのトレーサビリティ要求を満たすために、クランプ解除の自動的な記録を可能とする「スマート」クランプ解除ツールをも提供することができる。

運動の計測を行うことは、３次元空間内の少なくとも３つの異なる方向における相対運動を計測することを含み得る。運動の計測を行うことは、３次元空間内の少なくとも３つの異なる軸の周りの相対回転を計測することを含み得る。運動の計測を行うことは、３つの全ての運動平面に関する運動を計測することを含み得る。運動の計測を行うことは、ピッチ、ロール及びヨーに関する回転を計測することを含み得る。運動の計測を行うことは、３次元空間内での絶対位置の変化よりも、むしろ力などを計測することを含み得る。運動は、例えば100Hzより大きな振動数の振動を含み得る。

成功裏に解除されると、ＰＯＰＰクランプは特徴的な振動数で振動する。したがって、本発明の実施形態は、ツールヘッドの振動を計測することにより、ＰＯＰＰクランプが成功裏に解除されたか否かを判定することができる。

振動数成分は、閉鎖位置に移動したクランプに特徴的な１つ以上の振動数に関する成分を含み得る。

閉鎖位置に移動したクランプに特徴的な１つ以上の振動数に関する成分を検出する本発明の実施形態は、検出された運動が成功裏のＰＯＰＰクランプ解除に対応するか否かを判定することができる。

本方法は、更に、計測された運動に基づいて、トリガー事象が発生したことを判定するステップを含み得る。そのようなトリガー事象の発生を判定することは、１つ以上の有意な振動の検出を含み得る。有意な振動は、例えば100ms^-2より大きな閾値を超える加速度を含むものであると見なされ得る。閾値は500ms^-2より大きいものであり得る。閾値は900ms^-2より大きいものであり得る。閾値は約1000ms^-2又はそれより大きいもの（すなわち、少なくとも～100g）であり得る。有意な振動は、代替的に又は付加的に、例えば500ms^-3より大きな閾値を超える加速度の変化率（絶対マグニチュード値）を含むものであると見なされ得る。閾値は900ms^-3より大きいものであり得る。トリガー事象の発生を判定することは、少なくとも３つの（例えば４つの又は任意でそれより多くの）連続する有意な振動の検出を含み得る。（ツールヘッドの運動の計測に由来するデータの）記録は、トリガー事象に応答して実行され得る。

検出されたトリガー事象に基づいて動作する本発明の実施形態は、クランプ解除ツールが当該ツールの電力消費を低減することを可能とし、それにより、トリガー事象の検出まで低電力モードに入ることによって、ツールのバッテリー寿命を延ばすことができる。

記録されたデータは、トリガー事象に先行する運動を定義するデータ、及び、トリガー事象に続く運動を定義するデータを含み得る。

トリガー事象の直前及び直後の両方のデータを評価する本発明の実施形態は、計測された運動がＰＯＰＰクランプの成功裏の解除に対応するか否かのより正確な判定を可能とすることができる。

上述したように、方法は、データの振動数成分を特定するステップと、特定された振動数成分に基づいて、クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定するステップと、を含む。振動数成分を特定することは、フーリエ変換を実行することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、振動数成分における最大ピークの振動数、及び／又は、最大振幅を有する振動数帯域（これらは、卓越振動数及び／又は卓越振動数帯域と呼ばれ得る。）を特定することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、卓越振動数／卓越振動数帯域における振動数成分の振幅を特定することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、付加的に又は代替的に、最大ピーク以外の、振動数成分における１つ以上のピークの振動数及び／又は振幅を特定することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、（振動数領域における）振動数成分の変化率を評価することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、１つの振動数成分（又は振動数帯域）と別の振動数成分（又は振動数帯域）の振幅の比を評価することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、複数の、例えば１０以上の、異なる振動数帯域の対についての、そのような比を評価することを含み得る。比を計算するために使用される少なくとも１つの振動数成分（又は振動数帯域）は、卓越振動数の振幅であり得る。比を計算するために使用される少なくとも１つの振動数成分（又は振動数帯域）は、二番目に高い卓越振動数及び／又は二番目に高い卓越振動数の振幅であり得る。比を計算するために使用される少なくとも１つの振動数成分（又は振動数帯域）は、振動数領域における平均的な振幅（最頻値、中央値又は平均値のいずれか）であり得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定する際に、振動数成分の尖度及び／又は歪度が使用され得る。

クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、振動数成分に関連するものに加えて、他のパラメータの使用を含み得る。

クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、クランプ解除ツールの向きの変化を特定することを含み得る。向きは、開始位置及び／又は所与の瞬間における位置、例えばトリガー事象時の位置に対するものであり得る。

クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、（ａ）所与の期間にわたる第１の軸の周りの回転速度を代表するか又はそれから導出された第１の組のデータと、例えば、例えば同一の期間にわたる第１の軸とは異なる第２の軸の周りの回転速度を代表するか又はそれから導出された第２の組のデータとの間の、及び、（ｂ）所与の期間にわたる第１の方向における並進加速度を代表するか又はそれから導出されたデータの第１の組のデータと、例えば、例えば同一の期間にわたる第１の方向とは異なる第２の方向における並進加速度を代表するか又はそれから導出されたデータの第２の組のデータとの間の、のうち少なくとも１つの相関を評価することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、記録されたデータのピアソンの相関係数を評価することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、ピッチ回転の計測値を代表するか又はそれから導出されたデータが特定の基準を満たすか否かを評価することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、記録されたデータの多様性の数学的な尺度（例えば、データのシャノン・ウィナー多様性指数）、及び好ましくは、ピッチ回転の計測値を代表するか又はそれから導出されたデータの多様性の数学的な尺度を評価することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、記録されたデータ（又は記録されたデータから導出されたデータ）の尖度を評価することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、記録されたデータの歪度を評価することを含み得る。そのような各ケースにおいて、記録されたデータは、（ａ）少なくとも１つの、好ましくは３つの異なる軸の周りの回転速度を代表するか又はそれから導出されたデータ、及び、（ｂ）１つの方向、好ましくは３つの異なる方向における並進加速度を代表するか又はそれから導出されたデータ、のうちの少なくとも１つを含み得る。

クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、有意な振動の数を計算すること、時間－位置領域において１つ以上の有意な振動を表す曲線の傾きの最大又は平均の勾配を計算すること、（１つ以上の方向における）加速度の変化率を計算すること、（１つ以上の方向における）最大の加速度を使用すること、（１つ以上の方向における）最小の加速度を使用すること、（１つ以上の方向における）加速度の平均（すなわち平均値、最頻値又は中央値）及び（１つ以上の方向における）加速度の第１及び第３の四分位値を使用すること、のうちの１つ以上を含み得る。

クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、記録されたデータから複数のパラメータを計算することを含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、クランプが閉鎖位置に移動したか否かを評価するためにそれらのパラメータを使用することを含み得る。複数のパラメータは、３つ以上の異なるパラメータを含み得る。３つ以上の異なるパラメータのそれぞれは、クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定する、ここに記載される方法のうちの１つに関連し得る。複数のパラメータは、相関の尺度、ピアソンの相関係数、多様性の尺度、シャノン・ウィナー多様性指数、有意な振動の総数、有意な振動の平均変化率、データの変化率、データの尖度、歪度、最大値、データの最小値、データの平均値、データの中央値、データの最頻値、データの第１の四分位値及びデータの第３の四分位値から成る群からの２つ以上の（好ましくは３つ以上の）異なるパラメータを含み得る。以上のように、そのような各ケースにおいて、記録されたデータは、（ａ）少なくとも１つの、好ましくは３つの異なる軸の周りの回転速度を代表するか又はそれから導出されたデータ、及び、（ｂ）１つの方向、好ましくは３つの異なる方向における並進加速度を代表するか又はそれから導出されたデータ、のうちの少なくとも１つを含み得る。

上述した様々なパラメータのうちの３つ以上を評価する本発明の実施形態は、成功裏のクランプ解除のより確実な検出を提供することができる。

クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、１つ以上の規則を適用することを含み得る。１つ以上の規則は、閉鎖位置に移動するクランプに対応するものと見なされる運動の特性を定義し得る。１つ以上の規則は、分類木の出力に基づき得る。１つ以上の規則は、複数の分類木の出力に基づき得る。１つ以上の規則は、複数の分類木による多数決の出力に基づき得る。分類木は、機械学習アルゴリズムによって決定される複数の重みに基づいて動作し得る。

検出された運動がクランプの成功裏の解除に対応するか否かを確実に判定する問題は、多数の制御不能な変数を伴い、扱いにくい可能性がある。複数の重みを決定するために機械学習アルゴリズムが使用される本発明の実施形態は、検出された運動がクランプの成功裏の解除に対応するか否かを判定するためのより確実な方法を提供することができる。そのような実施形態は、展開されたクランプ解除ツールによって取得されたデータを使用した機械学習アルゴリズムの継続中のトレーニングを通じて、クランプ解除ツールが進化し続けることを可能とすることもできる。１つ以上の規則が複数の分類木の出力に基づく本発明の実施形態は、機械学習アルゴリズムが過剰適合解を生成する可能性を低減することができる。

クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、スライディング・ウィンドウ・アルゴリズムの出力を評価することを含み得る。スライディング・ウィンドウ・アルゴリズムは、第１の振動数帯域の振幅と第２の振動数帯域の振幅の比を計算することを含み得る。スライディング・ウィンドウ・アルゴリズムは、少なくとも１０の比を計算することを含み得る。１つ以上の規則は、スライディング・ウィンドウ・アルゴリズムの出力に基づいて動作し得る。

クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定するステップは、クランプが成功裏に解除されたか否かを判定することと同等であると見なされて得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、閉鎖位置に移動するクランプに対応する運動の積極的な検出を含み得る。本発明の実施形態において、これは、単に不完全な動作に対応する特性を検出し、そのような検出が無い場合にはＰＯＰＰクランプの動作が成功であったと見なすことではなく、ＰＯＰＰクランプの成功裏の動作に対応する特性の検出を積極的に要求することを意味する。方法は、例えば、クランプが閉鎖位置に移動したことを判定するステップを含み得る。また、そのステップは、クランプが成功裏に解除されたことを積極的に判定することを含み得る。閉鎖位置に移動するクランプに対応する運動のそのような積極的な検出を実行する本発明の実施形態は、低減された偽陽性率を提供し得る。

計測を行うことは、それぞれの方向及びそれぞれの軸を中心として、3kHzより大きなサンプルレートで運動を計測することを含み得る。サンプルレートは、4.5kHzより大きくてもよい、サンプルレートは、6kHzより大きくてもよい。

サンプルレートが3kHzより大きい本発明の実施形態は、クランプ解除ツールが成功裏のクランプ解除の特徴的な振動数の全範囲を捕捉することを可能とし得る。サンプルレートがより高い本発明の実施形態は、より大きな範囲の振動数を捕捉することができ、計測された運動がクランプの成功裏の解除に対応するか否かのより確実な判定を可能とする。

本発明の第２の態様によれば、開放位置と閉鎖位置との間で動作可能な事前開放・事前配置クランプを操作するためのクランプ取り付けツールも提供される。ツールは、クランプを開放位置から解除するためのツールヘッドと、ツールヘッドの運動の計測を行うように構成された慣性計測電子機器と、信号処理電子機器とを含む。信号処理電子機器は、検出された運動の振動数成分を特定し、特定された振動数成分に基づいて、クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定するように構成されている。

クランプは、ホース、好ましくは自動車のホースを、スピゴットにクランプするのに好適であり得る。スピゴットは、流体の入口又は出口を含み得る。

開放位置にあるクランプは、ホースの外径よりも大きな拡張直径で保持され得る。閉鎖位置にあるクランプは、ホースの周囲に配置され、クランプの直径は、ホースの外径と実質的に同じであり得る。閉鎖位置にあるクランプがホースに圧縮力を加え、ホースをスピゴットにクランプするよう、クランプは弾性的に変形可能であり得る。

クランプ取り付けツールは、閉鎖位置にあるとき、14mm～43mmの内径を有するクランプに好適であり得る。

クランプ取り付けツールは、携帯可能であり得る。クランプ取り付けツールは、手持ち式であり得る。

ツールヘッドは、クランプ取り付けツールから取り外し可能であるように構成され得る。ツールヘッドは、使用中に摩耗及び損傷を受け、一定期間後に交換されなければならない。取り外し可能なツールヘッドを備えるクランプ取り付けツールによって、クランプ取り付けツールの全体の交換を必要とすることなく、摩耗したツールヘッドを交換することが可能となる。したがって、ツールヘッドは、クランプ取り付けツールの残りの部分に対して別個に交換されるように構成され得る。慣性計測電子機器及び信号処理電子機器の交換を必要とすることなく、ツールヘッドが取り外され交換され得るよう、慣性計測電子機器は（及び任意で信号処理電子機器も）、クランプ取り付けツールの本体内に配置され得る。したがって、慣性計測電子機器及び信号処理電子機器は、ツールヘッドから離れて配置され得る。慣性計測電子機器及び信号処理電子機器が、ツールヘッド内又はその上に配置されなくてもよい。更に、慣性計測電子機器及び信号処理電子機器が、ツールヘッドに恒久的に取り付けられていなくてもよい。クランプ取り付けツールの本体及びツールヘッドをクランプ取り付けツールの本体に取り付けるための手段は、ツールヘッドの運動（例えば、ツールヘッドの振動）を慣性計測電子機器に伝えるように構成され得る。したがって、クランプ取り付けツールの本体及びツールヘッドをクランプ取り付けツールの本体に取り付けるための手段は、ツールヘッドの運動が慣性計測電子機器において対応する運動を引き起こすように構成され得る。

本発明の第３の態様によれば、クランプ取り付けツールを製造する方法も提供される。ツールは、本発明の第２の態様によるもの、及び／又は、本発明の第１の態様の方法を実行するのに好適なものであり得る。例えば、ツールは、開放位置と閉鎖位置との間で動作可能な事前開放・事前配置クランプを操作するのに好適であることができ、当該ツールは、クランプと係合するように構成されたツールヘッドと、ツールヘッドの運動の計測を行うように構成された慣性計測電子機器とを含む。方法は、使用時に、ツールによって行われた計測に対応する信号を受信し、計測に関連するデータを記録し、データの振動数成分を特定し、特定された振動数成分に基づいて、クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定するように構成された、信号処理電子機器をプログラムすることを含む。

方法は、検出された運動を、閉鎖位置に移動したクランプに対応するものとして又はそうでないものとして分類するための、１つ以上の規則を決定することを含み得る。１つ以上の規則は、閉鎖位置に移動するクランプに対応するものと見なされる運動の特性を定義し得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、１つ以上の規則を適用することを含み得る。

方法は、１つ以上の規則を決定するために、機械学習アルゴリズムを動作させることを含み得る。

もちろん、本発明の一態様に関連して説明された特徴は、本発明の他の態様に組み込まれてもよいことが理解されるであろう。例えば、本発明の方法は、本発明の装置を参照して説明したいかなる特徴も組み込むことができ、逆もまた同様である。

先行技術の典型的な事前開放・事前配置クランプの斜視図である。本発明の第１の実施形態によるクランプ解除ツールの斜視図である。図２のクランプ解除ツールの電子機器パッケージのブロック図である。本発明の第２の実施形態による、事前開放・事前配置クランプを操作する方法のステップを示すフローチャートである。本発明の第３の実施形態による、クランプ解除ツールの製造方法のステップを示すフローチャートである。

本発明の実施形態が、添付の概略図を参照して、単に例として説明される。

図２は、本発明の第１の実施形態による事前開放・事前配置（ＰＯＰＰ）クランプ解除ツール２００の斜視図を示す。

クランプ解除ツール２００は、ツールヘッド２０１及びハンドル２０３を含む。ツールヘッド２０１は３つのプロングを備え、その各々は、ツールヘッド２０１がＰＯＰＰクランプ１００を開放位置から解除するのに好適であるよう、ＰＯＰＰクランプ１００の凹部１０７に受容されるように構成されている。本発明の代替的な実施形態は、１つ若しくは２つのプロング又は考えらえるより多くのプロングのような、異なる数のプロングを含み得る。３つのプロングを組み込むことにより、クランプ解除ツール２００は３つの異なる角度からクランプ１００と係合することが可能となり、クランプ解除ツール２００の操作者に、ツールを使用するための多くの可能な角度を提供する。これは、しばしば自動車の用途においてよくあることだが、クランプが狭い空間で使用される場合に特に有益である。クランプ解除ツール２００は、更に、ハンドル２０３内に収容された電子機器パッケージ３００を含む。

図３は、電子機器パッケージ３００のブロック図を示す。電子機器パッケージ３００は慣性計測ユニット３０１を含み、ツールヘッド２０１の運動が、電子機器パッケージ３００の、したがって慣性計測ユニット３０１の対応する運動をもたらすよう、ツールヘッド２０１に取り付けられている。

慣性計測ユニット３０１は、３つの全ての運動平面、並びに、ピッチ、ロール及びヨーに関する運動、特に振動を検出することができるように構成された、３つの加速度計及び３つのジャイロスコープを含む。したがって、慣性計測ユニット３０１は、６軸ジャイロスコープを含むということができる。本発明の代替的な実施形態は、より少ない（すなわち１つ又は２つの）加速度計、及び／又は、より少ない（すなわち１つ又は２つの）ジャイロスコープを含み得る。慣性計測ユニット３０１は、検出された運動に対応する信号を、電子機器パッケージ３００の信号処理ユニット３０３に送信するように構成されている。慣性計測ユニット３０１からの信号は、慣性計測ユニット３０１の慣性データを含むということができる。この例示的な実施形態では、慣性計測ユニット３０１は運動を検出し、加速度計及びジャイロスコープのそれぞれからのデータを含む慣性データのフルセットを、6.667kHzのレートで生成する。したがって、慣性データは、それぞれの検出方向におけるそれぞれの加速度計の加速度を定義するデータと、それぞれの検出軸の周りのそれぞれのジャイロスコープの角速度（それぞれのそのような軸の周りの回転速度、すなわち角速度）を定義するデータとを含む。

信号処理ユニット３０３は、検出された運動がＰＯＰＰクランプの成功裏の解除に対応するか否かを判定するために、慣性データを処理するように構成されている。そのために、信号処理ユニット３０３は、トリガー事象について慣性データを監視するように構成されている。トリガー事象は、少なくとも４つの有意な振動を含む運動から成り、ここで、有意な振動は、100gs^-1(すなわち980ms^-3)を超える加速度の変化率に対応する運動である。したがって、監視は、以下の基準を満たす４つの連続する振動について慣性データをチェックすることを含む：

ここで
ACX＝x方向の加速度。

信号処理ユニット３０３は、更に、トリガー事象の検出に応答して、0.45秒の時間に対応する慣性データを記録するように構成されている。具体的には、信号処理ユニット３０３は、トリガー事象直前の0.27秒間の慣性データ（トリガー前慣性データ）と、トリガー事象直後の0.18秒間の慣性データ（トリガー後慣性データ）を記録するように構成されている。この例示的な実施形態では、慣性データが6.667kHzのレートで取得されるので、先行する0.27秒間は１８００のログデータポイントに対応し、後続の0.18秒間は１２００のログデータポイントに対応する。したがって、信号処理ユニットは、それぞれ３０００のデータポイントから成り、３つの加速度計及び３つのジャイロスコープのそれぞれが１つのアレイに対応する、６つのアレイを記録する。

信号処理ユニット３０３は、更に、記録された慣性データに基づいて、クランプ解除ツール２００の向きの変化を計算するように構成されている。これは、以下の式を用いて計算される：

ここで、
RollGY＝ジャイロスコープデータの積分から決定されるロール；
PitchGY＝ジャイロスコープデータの積分から決定されるピッチ；
Yaw＝ジャイロスコープデータの積分から決定されるヨー；
GYX＝x軸周りの回転に関するジャイロスコープデータ；
GYY＝y軸周りの回転に関するジャイロスコープデータ；
GYZ＝z軸周りの回転に関するジャイロスコープデータ；
RollAC＝加速度計データから決定されるロール；
PitchAC＝加速度計データから決定されるピッチ；
ACX＝x方向の加速度に関する加速度計データ；
ACY＝y方向の加速度に関する加速度計データ；及び
ACZ＝z方向の加速度に関する加速度計データ。

GYX及びGYYの積分の結果は経時的にドリフトしやすいため、ロール及びピッチの推定値を提供するために、データ融合アルゴリズムが使用される。したがって、ロール及びピッチの最終的な推定値は、以下の式を用いて計算される：

ここで、
Roll＝データ融合から決定されるロール；及び
Pitch＝データ融合から決定されるピッチ。

クランプ解除ツール２００の向きの変化は、検出された運動がＰＯＰＰクランプの成功裏の解除に対応するか否かを判定する際に評価され得る要因を含む。

信号処理ユニット３０３は、更に、記録された慣性データの振動数成分を特定するように構成されている。振動数成分を特定することは、記録された慣性データに対してフーリエ変換、例えば離散フーリエ変換（ＤＦＴ）又は高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行することを含む。フーリエ変換は、加速度計及びジャイロスコープのそれぞれについて、トリガー事象に続く１２８個データポイントに対して実行される。

ＰＯＰＰクランプを解除すると、クランプ解除ツールに振動が誘発される。成功裏に解除されたＰＯＰＰクランプは、単一の卓越振動数及び多数の調和振動数を含む、特定の特徴的な振動数分布を有する振動を誘発する。したがって、この特定の振動数分布は、閉鎖位置に移動したクランプに特有であり、クランプが成功裏に解除されたことを示している。振動数分布は、クランプ１００の突起１０５の運動に関連する振動数成分を含み得る。振動数分布は、クランプ１００のプロング１０９の振動に関連する振動数成分を含み得る。ＰＯＰＰクランプにはさまざまなサイズがあり、それぞれが異なる特徴的な振動数分布で振動する。したがって、ＰＯＰＰクランプの成功裏の解除を示す可能性のある多数の異なる特徴的な振動数分布が存在する。

振動数成分は、スライディング・ウィンドウ・アルゴリズムを用いて処理される。データは、最初に、有限の数の、例えば６４のビンにグループ化される。この例示的な実施形態では、それぞれのビンが52Hzの振動数範囲に対応する。この例示的な実施形態においてそれぞれが４ビン幅である２つのウィンドウが、次に、第１のウィンドウが第１の４つのビンを含み、第２のウィンドウが第２の４つのビンを含む状態で、データに適用される。第１のウィンドウの平均が第２のウィンドウの平均で割られ、結果が保存される。第２のウィンドウは、次に、第５～第９のビンを含むように１ビンだけ進められ、プロセスが繰り返される。第２のウィンドウが最後の４つのビンに到達すると、第１のウィンドウが第２～第５のビンを含むように１ビンだけ前進され、第２のウィンドウは第１のウィンドウに続く４つのビンを含むように移動される。このプロセスは、両方のウィンドウがデータセットの最後に到達するまで繰り返される。このアルゴリズムの出力（ＤＦＴスライディング・ウィンドウ・アルゴリズム・データ）は、検出された運動がＰＯＰＰクランプの成功裏の解除に対応するか否かを判定する際に評価され得る要因を含む。

振動数成分の最大ピークに対応する特定の振動数ビンも、検出された運動がＰＯＰＰクランプの成功裏の解除に対応するか否かを判定する際に評価され得る要因を含む。

信号処理ユニット３０３は、更に、記録された慣性データのアレイに関連する１つ以上の量を決定するように構成されている。

第１の例示的な量は、ピアソン相関係数（ＰＣＣ）を含む。信号処理ユニット３０３は、トリガー前慣性データのアレイの対のＰＣＣを計算するように構成されている。ＰＣＣは２組のデータの相関の尺度を提供し、＋１のＰＣＣは完全な正の線形相関を示し、０は無相関を示し、－１は完全な負の相関を示す。アレイＸおよびＹのＰＣＣは、以下の式を用いて計算される：

ＰＣＣは、加速度計の可能なそれぞれの対（すなわち、ｘとｙ、ｙとｚ、及び、ｘとｚ）について、並びに、ジャイロスコープの可能なそれぞれの対（すなわち、ロールとピッチ、ピッチとヨー、及び、ロールとヨー）について計算される。

第２の例示的な量は、慣性データにおける有意な振動の数を含む。本発明の実施形態では、当該量は、クランプ解除ツール２００のロールに関連する慣性データに、例えばそれのみに、有意な振動の数を含み得る。信号処理ユニット３０３は、先行する要素からの差が所定の閾値を超える要素に関する慣性データのアレイを探索することによって、有意な振動の数を決定するように構成されている。信号処理ユニット３０３は、更に、閾値を超えるそれらの差の平均の大きさを決定するように構成されている。

第３の例示的な量は、アレイの歪度を含む。信号処理ユニット３０３は、以下の式を用いて、慣性データのそれぞれのアレイの歪度を計算するように構成されている：

第４の例示的な量は、アレイの尖度を含む。信号処理ユニット３０３は、以下の式を用いて、慣性データのそれぞれのアレイの尖度を計算するように構成されている：

ここで、
Q1＝第１の四分位数；
Q3＝第３の四分位数；
P₉₅＝第９５の百分位数；及び
P₅＝第５の百分位数。

第５の例示的な量は、慣性データのそれぞれのアレイの変化率を含む。信号処理ユニット３０３は、以下の式を用いて、慣性データのそれぞれのアレイの１次及び２次の導関数を計算するように構成されている：

ここで、
X＝
DevX＝Xの１次導関数；及び
Dev₂X＝Xの２次導関数。

第６の例示的な量は、シャノン・ウィナー多様性指数を含む。信号処理ユニット３０３は、以下の式を用いて、慣性データのそれぞれのアレイのシャノン・ウィナー多様性指数を計算するように構成される：

ここで、
p_i＝次のエントリーが状態ｉに属する可能性；
s_i＝状態ｉ；

本発明の実施形態では、シャノン・ウィナー多様性指数が、クランプ解除ツール２００のピッチに関連する慣性データに基づいて、例えばそれのみに基づいて、計算され得る。

更なる例示的な量は、慣性データのソートされたアレイの、第１、第２及び第３の四分位数、最大値、最小値、平均値及び最頻値を含む。センサのための慣性データのアレイは、２つのサブアレイと見なすことができ、トリガー前慣性データは第１のサブアレイを含み、トリガー後慣性データは第２のサブアレイを含む。したがって、記録された慣性データは、１２のサブアレイを含む。信号処理ユニット３０３は、それぞれのサブアレイ内の慣性データを大きさによってソートし、次いで、ソートされたサブアレイのそれぞれの第１、第２及び第３の四分位数（ここで、第２の四分位数は中央値である。）、最大値、最小値、平均値並びに最頻値を決定するように構成されている。この例示的な実施形態では、慣性計測ユニット３０１は１２ビットのデータを出力するため、サブアレイ内に繰り返される値を有する可能性は低い。したがって、最頻値を計算する際、慣性データは、１００の、好ましくは等しいサイズのビンにグループ分けされ、モーダルビンが決定される。

上述した量のそれぞれは、検出された運動がＰＯＰＰクランプの成功裏の解除に対応するか否かを判定する際に評価され得る要因を含む。

検出された運動がＰＯＰＰクランプの成功裏の解除に対応するか否かを判定するために、信号処理ユニット３０３は、１つ以上の規則を評価するように構成されている。１つ以上の規則は、閉鎖位置に移動するクランプに対応するものと見なされる運動の特性を定義する。１つ以上の規則は、クランプ解除ツールの向きの変化、記録された慣性データの振動数成分及び上述した計算された量のうちの１つ以上のうちの１つ以上を含み得る複数のパラメータに基づいて動作する。したがって、本発明の実施形態では、信号処理ユニット３０３は、特定された振動数成分に基づいて、クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定するように構成されている。代替的な実施形態では、信号処理ユニット３０３は、１つ以上の規則のうち満たされたものの数のカウントに基づいて、検出された運動が閉鎖位置に移動するクランプに対応するパーセンテージ確率を決定するように構成される。

１つ以上の規則は、機械学習アルゴリズムを用いて決定される。機械学習アルゴリズムは、複数のパラメータに基づいて、検出された運動を、ＰＯＰＰクランプの成功裏の解除である（「クリップ」）か、又は、ＰＯＰＰクランプの成功裏の解除ではない（「ヒット」）か、のいずれかとして分類するように構成された、分類木を含む。

「ヒット」として分類されるべき運動の例は、成功裏に解除されなかったクランプ、操作者がクランプ解除ツールを落とすこと、及び、操作者がクランプ解除ツールを他の物体にぶつけること、を含む。

分類木は、検出された運動を分類する際に複数のパラメータのそれぞれの有意性を決定する複数の重みに基づいて動作するように構成されている。

機械学習アルゴリズムは、訓練データのコーパスに基づいて分類木を訓練するように構成されている。訓練データのコーパスは複数のエントリーを含み、それぞれのエントリーは「クリップ」（成功）又は「ヒット」（失敗）のいずれかに対応する過去の運動に対応する。分類木を訓練することは、訓練データのコーパスからのエントリーを分類する際に、所与の複数の重みの性能を評価し、その評価に基づいて、１つ以上の新しい複数の重みの候補を生成することを含む。訓練プロセスを繰り返すことによって、機械学習アルゴリズムは、運動を「クリップ」又は「ヒット」として分類するために最適化された複数の重みに向かって反復する。

単一分類木は、訓練データのコーパスの内容に非常に敏感であり、過剰適合解を生成しやすい。したがって、訓練データのコーパスに対する小さな変更であっても、非常に異なる分類木をもたらす可能性がある。したがって、機械学習アルゴリズムは分類木の森を生成するように構成されており、森のそれぞれの分類木は、訓練データのランダムに選択されたサブセットを用いて訓練される。この例示的な実施形態では、機械学習アルゴリズムは、５００の分類木を含む森を生成するように構成されている。この場合、分類決定は、森の木の個々の分類の単純な多数決に基づく。

機械学習アルゴリズムは、更に、木の森に基づいて１つ以上の規則を生成するように構成されている。１つ以上の規則は、例えば、木の森の出力を近似する１つ以上の規則を生成する単純化された木アンサンブル学習器を用いて、ルールベースの学習器によって生成される。結果として生じる規則は、しばしば木の森の出力を完全には再現せず、しばしばより多くの分類エラーをもたらすが、著しく単純で、実行がより容易である。

機械学習アルゴリズムに入力するパラメータの（分類精度において最大の改善をもたらすという点で）最も重要なものは、ＤＦＴスライディング・ウィンドウ・データであることが見出された。２番目に重要なのは振動数成分の最大ピークであり、３番目はシャノン・ウィナー多様性指数であり、４番目は有意な振動の数及び平均変化である。

したがって、信号処理ユニット３０３は、ツールヘッド２０１の検出された運動に対応する信号を受信し；ツールヘッドの検出された運動を定義する慣性データを記録し；慣性データに基づいてクランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定するように構成されている。信号処理ユニット３０３は、主に、成功裏のクランプ解除の結果生じる特徴的な振動を検出することによって動作し、特徴的な振動の存在は、成功裏のクランプ解除を示す。

信号処理ユニット３０３が、検出された運動がＰＯＰＰクランプの成功裏の解除に対応すると判定した場合、信号処理ユニット３０３は、クランプ解除ツールの操作者に成功裏の解除が発生したことを知らせるために、ＬＥＤ３０５を点灯させるように構成されている。信号処理ユニット３０３は、更に、「クリップ」が検出されたことを示す信号を無線通信モジュール３０７に送信するように構成されている。

無線通信モジュール３０７は、「クリップ」が検出されたことを示す信号を受信機に送信するように構成されている。自動車の生産ラインでは、これにより、生産ライン内の所与の場所で所与のツールによって検出されたクリップの数を記録することが可能となり、したがって、トレーサビリティ・データ（例えば、特定のツールを用いて所与の操作者によって所与の時間に実行される、車両当たりの成功裏に動作されたクランプ閉鎖の数）が提供される。

この例示的な実施形態では、無線通信モジュール３０７がメッセージを無線で送信するように構成されている。本発明の代替的な実施形態は、代わりに有線通信リンクを組み込むことができる。無線通信モジュール３０７は、更に、周期的な「ハートビート」信号を受信機に送信するように構成されている。「ハートビート」信号は、クランプ解除ツール２００のバッテリーの状況を示す「ローバッテリー」フラグを含む。チャンネル選択３０９は、１つ以上のスイッチを含み、その位置は、無線通信モジュール３０７が受信機と通信し得る複数の振動数帯域（又はチャンネル）のうちの選択された１つを示す。

受信機は、「クリップ」が検出されたことを示す信号を、無線通信モジュール３０７から受信するように構成されている。受信機は「閉鎖クランプ信号受信」ＬＥＤを含み、「クリップ」が検出されたことを示す信号を無線通信モジュール３０７から受信したことに応答して、「閉鎖クランプ信号受信」ＬＥＤを点灯するように構成されている。受信機は、クランプが成功裏に解除されると品質制御システムが更新されるよう、品質制御システムと通信するように構成されている。受信機は、更に、無線通信モジュール３０７から「ハートビート」信号を受信するように構成されている。受信機は「ローバッテリー」ＬＥＤを含み、「ローバッテリー」フラグが設定された「ハートビート」信号の受信に応答して、「ローバッテリー」ＬＥＤを点灯するように構成されている。受信機は、チャンネル選択スイッチを含み、その位置は、受信機が無線通信モジュール３０７と通信し得る複数の振動数帯域（又はチャンネル）のうちの選択された１つを示す。受信機は、更に、「ハートビート」信号が定期的に受信されている限り点灯するように構成された「ツールあり」ＬＥＤ、「データ受信」ＬＥＤ、「受信機ＯＫ」ＬＥＤ及び「電源オン」ＬＥＤを含む。

動作中、慣性計測ユニット３０１は、ツールヘッド２０１の運動を検出する。ツールヘッド２０１がＰＯＰＰクランプを解放するために使用されるとき、振動がツールヘッド２０１に誘発され、当該振動は慣性計測ユニット３０１によって検出される。ＰＯＰＰクランプの解除によって誘発される振動は、トリガー事象条件を満たすのに十分な大きさである。したがって、信号処理ユニット３０３は、ツールヘッド２０１の運動を定義する慣性データを記録する。信号処理ユニット３０３は、次に、慣性データが成功裏のクランプ解除に対応するか否かを判定する際に使用するための複数のパラメータを計算し、複数のパラメータは、クランプ解除ツール２０１の向きの変化、慣性データの振動数成分及び多数の統計量を含む。複数のパラメータは、信号処理ユニット３０３によって適用される１つ以上の規則への入力を含み、その出力は、検出された運動が閉鎖位置に移動したクランプに対応するか否かを判定する。

図４は、本発明の第２の実施形態による、開放位置と閉鎖位置との間で動作可能な事前開放・事前配置クランプを操作する方法４００のステップを示すフローチャートを示す。

ボックス４０１によって表される方法の第１のステップは、ツールヘッドを使用してクランプを開放位置から解除することを含む。ツールヘッドはクランプ解除ツールに含まれており、解除は、当該クランプ解除ツールの操作者によって実行される。操作者は、典型的には人間であるが、本発明の実施形態では、機械であってもよい。

ボックス４０３によって表される方法の第２のステップは、解除の結果生じるツールヘッドの運動を検出することを含む。ツールヘッドを使用してクランプを開放位置から解除すると、ツールヘッドが振動する。したがって、開放位置からのクランプの解除は、ツールヘッドの運動と関連しており、当該運動は、クランプを解除するためのツールヘッドの操作者の運動と、クランプの解除によって誘発されるツールヘッドの振動との両方を含む。検出することは、３つの全ての運動平面に関するツールヘッドの運動、並びに、そのピッチ、ロール及びヨーに関するツールヘッドの回転を検出することを含む。

ボックス４０５によって表される方法の任意の第３のステップは、検出された運動に基づいて、トリガー事象が発生したことを判定することを含む。トリガー事象は４つの連続する有意な振動の検出を含み、有意な振動は、980ms^-2を超える加速度を含む。

ボックス４０７によって表される方法の第４のステップは、ツールヘッドの検出された運動を定義する慣性データを記録することを含む。記録は、トリガー事象の検出に応答して実行され、トリガー事象の直前及び直後の慣性データを記録することを含む。したがって、記録された慣性データは、トリガー事象に先行する運動を定義するデータと、トリガー事象に続く運動を定義するデータとを含む。

ボックス４０９によって表される方法の第５のステップは、慣性データの振動数成分を特定することを含む。振動数成分を特定することは、記録された慣性データに対してフーリエ変換を実行することを含む。

ボックス４１１によって表される方法の第６のステップは、特定された振動数成分に基づいて、クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することを含む。クランプが成功裏に解除され、したがって、期待どおりにホースをクランプしている場合、振動数成分は、成功裏に閉鎖位置に移動したクランプに特徴的な１つ以上の振動数を含むことになる。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、１つ以上のパラメータを評価することを含む。１つ以上のパラメータは、クランプ解除ツールの向きの変化を含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、したがって、クランプ解除ツールの向きの変化を判定することを含み得る。

１つ以上のパラメータは、記録された慣性データのピアソンの相関係数、シャノン・ウィナー多様性指数、尖度又は歪度を含み得る。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、１つ以上の規則を適用することを含む。１つ以上の規則は、閉鎖位置に移動するクランプに対応するものと見なされる運動の特性を定義する。１つ以上の規則は、分類木の出力に基づく。より具体的には、１つ以上の規則は、複数の分類木による多数決の出力に基づく。分類木は、慣性データがクランプの成功裏の解除に対応する検出された運動を定義するか否かを判定するように動作する。分類木は、機械学習アルゴリズムによって予め決定された複数の重みに基づいて、分類を実行する。

図５は、本発明の第３の実施形態による、クランプ取り付けツールのための信号処理電子機器を製造する方法５００のステップを示すフローチャートを示す。

ツールは、クランプと係合するように構成されたツールヘッドと、ツールヘッドの運動の計測を行うように構成された慣性計測電子機器とを含む。クランプは、開放位置と閉鎖位置との間で動作可能である。

ボックス５０１によって表される方法５００の第１のステップは、計測値に対応する信号を受信するように構成された信号処理電子機器を提供することを含む。

ボックス５０３によって表される方法５００の任意の第２のステップは、検出された運動を、閉鎖位置に移動したクランプに対応するか又は対応しないかのいずれかとして分類するための、１つ以上の規則を決定することを含む。１つ以上の規則は、閉鎖位置に移動するクランプに対応するものと見なされる運動の特性を定義する。

１つ以上の規則を決定することは、機械学習アルゴリズムを動作させることを含む。機械学習アルゴリズムを動作させることは、訓練データのコーパスに基づいて分類木を訓練することを含む。訓練データのコーパスは複数のエントリーを含み、それぞれのエントリーは「クリップ」又は「ヒット」のいずれかに対応する過去の運動に対応する。分類木を訓練することは、訓練データのコーパスからのエントリーを分類する際に、所与の複数の重みの性能を評価し、その評価に基づいて、１つ以上の新しい複数の重みの候補を生成することを含む。訓練プロセスを繰り返すことによって、機械学習アルゴリズムは、運動を「クリップ」又は「ヒット」として分類するために最適化された複数の重みに向かって反復する。

単一分類木は、訓練データのコーパスの内容に非常に敏感であり、過剰適合解を生成しやすい。したがって、訓練データのコーパスに対する小さな変更であっても、非常に異なる分類木をもたらす可能性がある。したがって、機械学習アルゴリズムを動作させることは、分類木の森を生成することを含み、森のそれぞれの分類木は、訓練データのランダムに選択されたサブセットを用いて訓練される。この例示的な実施形態では、機械学習アルゴリズムを動作させることは、５００の分類木を含む森を生成することを含む。この場合、分類決定は、森の木の個々の分類の単純な多数決に基づく。

機械学習アルゴリズムを動作させることは、更に、木の森に基づいて１つ以上の規則を生成することを含む。１つ以上の規則は、例えば、木の森の出力を近似する１つ以上の規則を生成する単純化された木アンサンブル学習器を用いて、ルールベースの学習器によって生成される。結果として生じる規則は、しばしば木の森の出力を完全には再現せず、しばしばより多くの分類エラーをもたらすが、著しく単純で、実行がより容易である。

ボックス５０５によって表される方法５００の第３のステップは、計測に関するデータを記録するために信号処理電子機器をプログラムすることと、データの振動数成分を特定することと、特定された振動数成分に基づいて、クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することとを含む。クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、１つ以上の規則を適用することを含む。

本発明が特定の実施形態を参照して説明され示されてきたが、本発明がここに具体的に示されていない多くの異なる変形例に適していることが、当業者には理解されるであろう。単なる例として、いくつかの可能な変形例をここで説明する。

本発明の代替的な実施形態では、第１の実施形態で信号処理ユニット３０３によって提供される機能の一部又は全てが、代わりに受信機によって提供される。そのような実施形態では、無線通信モジュール３０７が慣性計測ユニット３０１からの慣性データを受信機に送信するように構成され、受信機は、続いて、検出された運動が「クリップ」又は「ヒット」を構成するか否かを判定する。

本発明の代替的な実施形態では、信号処理電子機器３０３が、プロセッサ、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ、プログラマブル論理デバイス及び個別の電子部品のうちの１つ以上で実装される。本発明の代替的な実施形態では、信号処理電子機器３０３が、全体的に又は部分的にソフトウェアモジュールとして実装される。

前述の説明において、既知の、自明の又は予測可能な等価物を有する整数又は要素が言及されている場合、そのような等価物は、あたかも個別に記載されているかのようにここに組み込まれる。本発明の真の範囲を決定するためには特許請求の範囲が参照されるべきであり、それは、任意のそのような等価物を包含するように解釈されるべきである。好ましい、有利な、便利な、などとして記載された本発明の整数又は特徴は任意であり、独立請求項の範囲を限定しないことも、読者によって理解されるであろう。更に、そのような任意の整数又は特徴は、本発明のいくつかの実施形態では可能な利点であるが、他の実施形態では望ましくない可能性があり、したがって存在しない可能性があることが、理解されるべきである。

Claims

開放位置と閉鎖位置との間で動作可能な事前開放・事前配置クランプを操作する方法であって、前記方法は以下を含む：
ツールヘッドを使用して前記クランプを前記開放位置から解除すること;
加速度計及びジャイロスコープを使用して、前記解除の結果生じる前記ツールヘッドの運動の計測を行うこと；
前記計測に関連するデータを記録すること；
前記データの振動数成分を特定すること；及び
特定された前記振動数成分に基づいて、前記クランプが前記閉鎖位置に移動したか否かを判定すること。
運動の計測を行うことは、３つの全ての運動平面に関する運動、並びに、ピッチ、ロール及びヨーに関する回転を計測することを含む、請求項１に記載の方法。
前記運動は振動を含む、請求項１又は２に記載の方法。
前記振動数成分は、前記閉鎖位置に移動した前記クランプに特徴的な１つ以上の振動数に関する成分を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
更に、計測された前記運動に基づいてトリガー事象の発生を判定することを含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
トリガー事象の発生を判定することは、有意な振動を検出することを含み、有意な振動は、500ms^-2より大きな閾値を超える加速度、及び、500ms^-3より大きな閾値を超える加速度の変化率のうち、少なくとも一方を備える、請求項５に記載の方法。
前記トリガー事象は、少なくとも４つの連続する有意な振動の検出を含む、請求項６に記載の方法。
記録は前記トリガー事象に応答して実行される、請求項５～７のいずれか１項に記載の方法。
記録された前記データは、前記トリガー事象に先行する運動を定義するデータと、前記トリガー事象に続く運動を定義するデータとを含む、請求項５～８のいずれか１項に記載の方法。
前記振動数成分を特定することは、フーリエ変換を実行することを含む、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
前記クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、前記クランプ解除ツールの向きの変化を特定することを含む、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。
請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法であって、前記クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、前記データの前記振動数成分の又はそれから導出された複数のパラメータを計算し、前記クランプが閉鎖位置に移動したか否かを評価するためにそれらのパラメータを使用することを含み、前記複数のパラメータは、以下のうちの少なくとも１つを含む：
・相関係数、
・多様性指数、
・尖度の尺度、
・歪度の尺度、
・振動数領域における最大ピークの振幅、
・前記振動数領域における前記最大ピークの振動数、及び
・少なくとも１つの他の振動数ピークの振幅及び／又は振動数。
請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法であって、前記クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、記録された前記データの又はそれから導出された複数のパラメータを計算し、前記クランプが閉鎖位置に移動したか否かを評価するためにそれらのパラメータを使用することを含み、前記複数のパラメータは、以下から成る群からの２つ以上の異なるパラメータを含む：
・相関係数、
・多様性指数、
・有意な振動のカウント、
・前記有意な振動の平均変化率、
・加速度の変化率、
・角速度の変化率、
・尖度の尺度、
・歪度の尺度、
・加速度、角速度、加速度の変化率、角速度の変化率のうち１つ以上の最大値、
・加速度、角速度、加速度の変化率、角速度の変化率のうち１つ以上の最小値、
・加速度、角速度、加速度の変化率、角速度の変化率のうち１つ以上の平均値、及び
・加速度、角速度、加速度の変化率、角速度の変化率のうち１つ以上の第１の及び／又は第３の四分位値。
前記クランプが閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、前記閉鎖位置に移動する前記クランプに対応するものと見なされる運動の特性を定義する１つ以上の規則を適用することを含む、請求項１～１３のいずれか１項に記載の方法。
前記クランプが前記閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、スライディング・ウィンドウ・アルゴリズムの出力を評価することを含み、前記スライディング・ウィンドウ・アルゴリズムは、第１の振動数帯域の振幅と第２の振動数帯域の振幅の比を計算することを含む、請求項１～１４のいずれか１項に記載の方法。
前記スライディング・ウィンドウ・アルゴリズムは、少なくとも１０の比を計算することを含む、請求項１５に記載の方法。
前記１つ以上の規則は、前記スライディング・ウィンドウ・アルゴリズムの前記出力に基づいて動作する、請求項１４を引用する請求項１５又は１６に記載の方法。
前記クランプが前記閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、前記閉鎖位置に移動する前記クランプに対応する運動の積極的な検出を含む、請求項１～１７のいずれか１項に記載の方法。
前記計測を行うことは、それぞれの方向及びそれぞれの軸を中心として、3kHzより大きなサンプルレートで運動を計測することを含む、請求項１～１８のいずれか１項に記載の方法。
開放位置と閉鎖位置との間で動作可能な事前開放・事前配置クランプを操作するためのクランプ取り付けツールであって、前記ツールは以下を含む：
クランプを前記開放位置から解除するためのツールヘッド；
前記ツールヘッドの運動の計測を行うように構成された加速度計及びジャイロスコープを含む慣性計測電子機器；及び
計測に関連するデータを記録し、前記データの振動数成分を特定し、特定された前記振動数成分に基づいて前記クランプが前記閉鎖位置に移動したか否かを判定するように構成された信号処理電子機器。
前記クランプは、ホースをスピゴットにクランプするのに適している、請求項２０に記載のクランプ取り付けツール。
前記開放位置にある前記クランプは、前記ホースの外径よりも大きな拡張直径で保持され、
前記閉鎖位置にある前記クランプは、前記ホースの前記外径と実質的に同じ直径で前記ホースの周囲に配置され、
前記閉鎖位置にある前記クランプが前記ホースに圧縮力を加え、前記ホースを前記スピゴットにクランプするよう、前記クランプは弾性的に変形可能である、請求項２１に記載のクランプ取り付けツール。
前記クランプの直径は、前記閉鎖位置にあるとき14mm～43mmである、請求項２０～２２のいずれか１項に記載のクランプ取り付けツール。
開放位置と閉鎖位置との間で動作可能な事前開放・事前配置クランプを操作するのに適したクランプ取り付けツールのための信号処理電子機器の製造方法であって、前記ツールは、前記クランプと係合するように構成されたツールヘッドと、前記ツールヘッドの運動の計測を行うように構成された加速度計及びジャイロスコープを含む慣性計測電子機器とを含み、前記方法は以下を含む：
前記計測に対応する信号を受信するように構成された信号処理電子機器を提供すること；
前記計測に関連するデータを記録し、前記データの振動数成分を特定し、特定された前記振動数成分に基づいて前記クランプが前記閉鎖位置に移動したか否かを判定するために前記信号処理電子機器をプログラムすること。
検出された運動を、前記閉鎖位置に移動した前記クランプに対応するか又は対応しないかのいずれかとして分類するための１つ以上の規則を決定することを更に含み、前記１つ以上の規則は、前記閉鎖位置に移動する前記クランプに対応するものと見なされる運動の特性を定義し、前記クランプが前記閉鎖位置に移動したか否かを判定することは、前記１つ以上の規則を適用することを含む、請求項２４に記載の方法。
前記１つ以上の規則を決定するために、機械学習アルゴリズムを動作させることを含む、請求項２５に記載の方法。