JP2023043530A - 寿命推定方法、寿命推定装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを蓄積し、所定部位の故障時期又は故障確率を算出することができる寿命推定方法を提供する。【解決手段】産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを取得し、取得した物理量データ及び物理量データの取得時を示す時間データを対応付けて記憶し、取得した物理量データ及び時間データに基づいて、所定部位の寿命と相関のあるパラメータ値の経時変化を推定するための関数を算出し、算出した関数を用いて所定部位の故障時期又は故障確率を算出する。【選択図】図６

Description

本発明は、寿命推定方法、寿命推定装置及びコンピュータプログラムに関する。

射出成形機は、成形材料を溶融して射出する射出装置及び型締装置を備える。射出装置は、先端部にノズルを有する加熱シリンダと、当該加熱シリンダ内に周方向と軸方向とに回転可能に配されたスクリュとを備える。スクリュは駆動機構によって回転方向と軸方向とに駆動する。駆動機構は、射出用サーボモータの回転駆動力をスクリュの軸方向への駆動力に変換して伝達するボールねじを備える（例えば、特許文献１）。

特開２０１９－１６６７０２号公報

ところで、射出成形機の使用条件と使用時間からボールねじの点検目安の時期を表示することが行われている。しかし、同じように点検目安時期に到達してもボールねじの損傷具合は射出成形機毎に差がある。その結果、点検目安時期になっても射出成形機の点検が実施されるケースは少ない。

本発明の目的は、産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを蓄積し、所定部位の故障時期又は故障確率を算出することができる寿命推定方法、寿命推定装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。

本発明の一態様に係る寿命推定方法は、産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを取得し、取得した前記物理量データ及び該物理量データの取得時を示す時間データを対応付けて記憶し、取得した前記物理量データ及び前記時間データに基づいて、前記所定部位の寿命と相関のあるパラメータ値の経時変化を推定するための関数を算出し、算出した前記関数を用いて前記所定部位の故障時期又は故障確率を算出する。

本発明の一態様に係る寿命推定装置は、産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを取得する取得部と、取得した前記物理量データ及び該物理量データの取得時を示す時間データを対応付けて記憶する記憶部と、取得した前記物理量データ及び前記時間データに基づいて、前記所定部位の寿命と相関のあるパラメータ値の経時変化を推定するための関数を算出し、算出した前記関数を用いて前記所定部位の故障時期又は故障確率を算出する演算部とを備える。

本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを取得し、取得した前記物理量データ及び該物理量データの取得時を示す時間データを対応付けて記憶し、取得した前記物理量データ及び前記時間データに基づいて、前記所定部位の寿命と相関のあるパラメータ値の経時変化を推定するための関数を算出し、算出した前記関数を用いて前記所定部位の故障時期又は故障確率を算出する処理をコンピュータに実行させる。

上記によれば、産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを蓄積し、所定部位の故障時期又は故障確率を算出することができる。

実施形態１に係る射出成形機の構成例を示す模式図である。 実施形態１に係る射出成形機の駆動装置の構成例を示す断面図である。 実施形態１に係る演算部の処理手順を示すフローチャートである。 ボールねじの寿命と相関のある振動加速度ピーク値の経時変化を推定するための関数の算出方法を示す説明図である。 ボールねじの寿命の故障確率及び故障時期の算出方法を示す説明図である。 推定結果の表示画面例を示す模式図である。 実施形態２に係る演算部の処理手順を示すフローチャートである。 実施形態３に係る制御装置の構成例を示す模式図である。

本発明の実施形態に係る射出成形機（寿命推定装置）、寿命推定方法及びコンピュータプログラムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

図１は、実施形態１に係る射出成形機１の構成例を示す模式図である。本実施形態１に係る射出成形機１は、金型２１を型締めする型締装置２と、成形材料を溶融して射出する射出装置３と、制御装置４とを備える。制御装置４は、本実施形態１に係る寿命推定装置として機能する。

型締装置２はベッド２０上に固定された固定盤２２と、ベッド２０上をスライド可能に設けられた型締ハウジング２３と、ベッド２０上を同様にスライドする可動盤２４とを備える。固定盤２２と型締ハウジング２３は複数本、例えば４本のタイバー２５、２５、…によって連結されている。可動盤２４は、固定盤２２と型締ハウジング２３の間でスライド自在に構成されている。型締ハウジング２３と可動盤２４の間には型締機構２６が設けられている。型締機構２６は、例えばトグル機構から構成されている。なお、型締機構２６は、直圧式の型締機構、つまり型締シリンダによって構成してもよい。固定盤２２と可動盤２４にはそれぞれ固定金型２８と、可動金型２７が設けられ、型締機構２６を駆動すると金型２１が型開閉されるようになっている。

射出装置３は、基台３０上に設けられている。射出装置３は、先端部にノズル３１ａを有する加熱シリンダ３１と、当該加熱シリンダ３１内に周方向と軸方向とに回転可能に配されたスクリュ３２とを備える。加熱シリンダ３１の内部又は外周には、成形材料を溶融させるためのヒータが設けられている。スクリュ３２は駆動装置５によって回転方向と軸方向とに駆動する。

加熱シリンダ３１の後端部近傍には、成形材料が投入されるホッパ３３が設けられている。また、射出成形機１は、射出装置３を前後方向（図１中左右方向）に移動させるノズルタッチ装置３４を備える。ノズルタッチ装置３４を駆動すると、射出装置３が前進して加熱シリンダ３１のノズル３１ａが固定盤２２の密着部にタッチするように構成されている。

制御装置４は、型締装置２及び射出装置３の動作を制御するコンピュータであり、ハードウェア構成としてプロセッサ（演算部）４１、記憶部４２、操作部４３、取得部４４及び表示部４５等を備える。なお、制御装置４は、ネットワークに接続されたサーバ装置であっても良い。また、制御装置４は、複数台のコンピュータで構成し分散処理する構成でもよいし、１台のサーバ内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されていてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されていてもよい。

プロセッサ４１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マルチコアＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-purpose computing on graphics processing units）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＮＰＵ（Neural Processing Unit）等の演算回路、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の内部記憶装置、Ｉ／Ｏ端子、計時部等を有する。プロセッサ４１は、後述の記憶部４２が記憶するコンピュータプログラム（プログラム製品）４２ａを実行することにより、本実施形態１に係る制御方法を実施する。

記憶部４２は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部４２は、ボールねじ５１の故障時期及び故障確率を算出する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム４２ａを記憶している。

本実施形態１に係るコンピュータプログラム４２ａは、記録媒体６にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様でも良い。記憶部４２は、読出装置によって記録媒体６から読み出されたコンピュータプログラム４２ａを記憶する。記録媒体６はフラッシュメモリ等の半導体メモリである。また、記録媒体６はＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ、ＢＤ（Blu-ray(登録商標)Disc）等の光ディスクでも良い。更に、記録媒体６は、フレキシブルディスク、ハードディスク等の磁気ディスク、磁気光ディスク等であっても良い。更にまた、通信網に接続されている外部サーバから本実施形態１に係るコンピュータプログラム４２ａをダウンロードし、記憶部４２に記憶させても良い。

操作部４３は、タッチパネル、ソフトキー、ハードキー、キーボード、マウス等の入力装置である。
取得部４４は、後述のエンコーダ５０ｄから出力される回転角信号、加速度センサ５ａから出力される加速度信号をＡＤ変換し、回転角データ及び加速度データを取得する。
表示部４５は、液晶パネル、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパ、プラズマディスプレイ等である。表示部４５は、プロセッサ４１から与えられた画像データに応じた各種情報を表示する。

射出成形機１には、射出開始時点、金型内樹脂温度、ノズル温度、シリンダ温度、ホッパ温度、型締力、射出速度、射出加速度、射出ピーク圧力、射出ストローク等の成形条件を定める設定値が設定される。また射出成形機１には、シリンダ先端樹脂圧、逆防リング着座状態、保圧切替圧力、保圧切替速度、保圧切替位置、保圧完了位置、クッション位置、計量背圧、計量トルク等の成形条件を定める設定値が設定される。更に射出成形機１には、計量完了位置、スクリュ３２後退速度、サイクル時間、型閉時間、射出時間、保圧時間、計量時間、型開時間等の成形条件を定める設定値が設定される。そして、これらの設定値が設定された射出成形機１は、当該設定値に従って動作する。

図２は、実施形態１に係る射出成形機１の駆動装置５の構成例を示す断面図である。駆動装置５は、スクリュ３２を軸方向に駆動するための射出用サーボモータ５０及びボールねじ５１を備える。射出用サーボモータ５０には、回転角を検出し、回転角を示す回転角信号を制御装置４へ出力するエンコーダ５０ｄが設けられている。制御装置４はエンコーダ５０ｄから出力される回転角信号に基づいて、射出用サーボモータ５０の回転を制御する。射出用サーボモータ５０の出力軸には、小プーリ５０ａが設けられている。

ボールねじ５１は、ボールねじ軸５１ａと、ボールねじ軸５１ａに螺合したナット５１ｂとを備える。ボールねじ軸５１ａの基端部は、孔部及び軸受け座を有する第１プレート５２にベアリング５２ａを介して回転可能に支持されている。ボールねじ軸５１ａの基端部には大プーリ５０ｃが設けられている。小プーリ５０ａと、大プーリ５０ｃは、はタイミングベルト５０ｂにより連結されており、小プーリ５０ａの回転力が大プーリ５０ｃに減速伝達され、ボールねじ軸５１ａが回転する。
以下、ボールねじ軸５１ａの基端部側の方向を（図１中、右側）を後退方向、その反対側の方向（図１中、左方向）を前進方向と呼ぶ。また、前進方向及び後退方向を合わせて進退方向と呼ぶ。射出用サーボモータ５０が駆動して大プーリ５０ｃ及びボールねじ軸５１ａが回転すると、その回転方向に応じてナット５１ｂは前進方向及び後退方向へ移動する。

ナット５１ｂの前進方向側の面には、ロードセル５３が設けられ、ロードセル５３の前進方向側の面は第２プレート５４に固定されている。第２プレート５４には複数の貫通孔が形成されており、貫通孔にはガイド軸５５が挿通している。第２プレート５４は、ガイド軸５５によって案内され進退方向へ移動する。第１プレート５２の前進方向側には、第３プレート５６が設けられており、ガイド軸５５の一端部及び他端部はそれぞれ第１プレート５２及び第３プレート５６に支持されている。ボールねじ軸５１ａが回転すると、ナット５１ｂ、ロードセル５３及び第２プレート５４は、ガイド軸５５に沿って進退方向へ一体的に移動する。

第２プレート５４には孔部及び軸受け座が設けられており、孔部にベアリング５４ａを介して出力軸５８が支持されている。出力軸５８には可塑化用プーリ５７が設けられている。可塑化用プーリ５７は不図示のタイミングベルトを介して、不図示のスクリュ３２回転用モータに取り付けられたプーリに連結されている。出力軸５８の回転中心はボールねじ軸５１ａの回転中心と一致している。出力軸５８は、ナット５１ｂが進退移動した際に、ボールねじ軸５１ａの先端部が侵入する凹部が形成されている。また、出力軸５８には中心軸が一致するようにスクリュ３２の一端が固定されている。第３プレート５６には、スクリュ３２が挿通する貫通孔が形成されている。第３プレート５６の貫通孔を挿通したスクリュ３２が加熱シリンダ３１内を軸方向に移動できるように、加熱シリンダ３１の一端部が第３プレート５６に固定されている。

また、ボールねじ５１のナット５１ｂには、ナット５１ｂの振動を検出する加速度センサ５ａが取り付けられている。加速度センサ５ａは、検出した加速度信号を制御装置４へ出力する。制御装置４のプロセッサ４１は加速度センサ５ａから出力された加速度信号を取得部４４にて加速度データにＡＤ変換して取得する。制御装置４は、加速度データに基づいてボールねじ５１の寿命を推定することができる。

成形工程サイクルの概要は以下の通りであり、制御装置４は、繰り返される成形工程サイクルにおいて、ナット５１ｂの進退移動範囲を逐次移動させる処理を行う。射出成形に際しては、周知の型閉工程、型締工程、射出ユニット前進工程、射出工程、計量工程、射出ユニット後退工程、型開工程及びエジェクト工程が順次に行われる。

図３は、実施形態１に係るプロセッサ４１の処理手順を示すフローチャートである。プロセッサ４１は取得部４４を介して、加速度センサ５ａからボールねじ５１の状態を示す加速度データを取得する（ステップＳ１１１）。

そして、演算部は、取得した加速度データと、当該加速度データを取得した時間を示す時間データとを対応付けて記憶部４２に記憶する（ステップＳ１１２）。時間データは、計時部から得られる。

次いで、演算部は、記憶部４２が記憶する加速度データ及び時間データに基づいて、ボールねじ５１の寿命と相関のある加速度ピーク値の経時変化を推定するための第１関数を算出する（ステップＳ１１３）。加速度ピーク値は、ボールねじ５１の寿命と相関のあるパラメータ値の一例である。

図４は、ボールねじ５１の寿命と相関のある振動加速度ピーク値の経時変化を推定するための関数の算出方法を示す説明図である。図４に示すグラフの横軸は時間、縦軸は加速度ピーク値を示している。横軸の時間は、ボールねじ５１の稼働時間に相当し、加速度ピーク値は、ボールねじ５１の故障度に対応する。プロセッサ４１は、所定期間にわたって記憶部４２に蓄積された加速度データ及び時間データに基づいて、加速度ピーク値の経時変化を示す第１関数を最尤推定法にて求める。

例えば、第１関数は、例えば下記式で表される。
Ｐ＝ａ×ｅ^ｂｔ＋ｃ…（１）
但し、
Ｐ：加速度ピーク値
ｔ：時間
ａ，ｂ，ｃ：係数

プロセッサ４１は、平均二乗誤差が最小となる係数ａ，ｂ，ｃを算出することによって、第１関数を求める。

次いで、プロセッサ４１は、図４中破線で示すように、第１関数を用いて算出される加速度ピーク値に対して、正規分布の標準偏差（所定偏差）を加算した値の経時変化を推定するための第２関数を算出する（ステップＳ１１４）。具体的には、プロセッサ４１は、複数の時点における第１関数を用いて算出される加速度ピーク値（平均値）と、記憶部４２が記憶する標本データとしての加速度データ及び時間データとに基づいて、複数の各時点における標準偏差を算出する。そして、各時点の加速度ピーク値（平均値）それぞれに、当該時点における標準偏差を加算した値を求める。そして、プロセッサ４１は、算出された値の経時変化を示す第２関数を最尤推定法にて算出する。第２関数も上記式（１）に示すような指数関数を用いて表される。

また、プロセッサ４１は、複数の時点メータ値に対して、正規分布の記標準偏差を減算した値の経時変化を推定するための第３関数を算出する（ステップＳ１１５）。第３関数の算出方法は、第２関数の算出方法と同様である。

次いで、プロセッサ４１は、第１関数を用いてボールねじ５１の故障時期及び故障確率を算出する（ステップＳ１１６）。同様に、プロセッサ４１は、第２関数を用いてボールねじ５１の故障時期及び故障確率を算出する（ステップＳ１１７）。また、プロセッサ４１は、第３関数を用いてボールねじ５１の故障時期及び故障確率を算出する（ステップＳ１１８）。

図５は、ボールねじ５１の寿命の故障確率及び故障時期の算出方法を示す説明図である。プロセッサ４１は、例えば、図５Ａに示すように、第１関数を用いて算出される加速度ピーク値が所定の故障判定閾値に達する時点を、故障確率が５０％（第１確率）となる故障時期として算出する。故障判定閾値は、予め記憶部４２が記憶しておいてもよいし、プロセッサ４１が操作部４３にてオペレータから受け付けるように構成してもよい。
また、プロセッサ４１は、第２関数を用いて算出される加速度ピーク値が所定の故障判定閾値に達する時点を、故障確率が１６％（第２確率）となる故障時期として算出する。
更に、プロセッサ４１は、第３関数を用いて算出される加速度ピーク値が所定の故障判定閾値に達する時点を、故障確率が８４％（第３確率）となる故障時期として算出する。

なお、上記の例では、第１関数、第２関数及び第３関数と、故障判定閾値とが交わる点から、故障時期を推定する例を説明したが、図５Ｂに示すように、特定の推定基準時点における故障確率を算出するように構成してもよい。プロセッサ４１は、第１関数を用いて特定の推定基準時点における加速度ピーク値（平均値）を求める。そして、プロセッサ４１は、加速度ピーク値の平均値と、記憶部４２が記憶する標本としての加速度データ及び時間データとに基づいて、当該推定基準時点における分散又は標準偏差を算出し、当該推定基準時点において加速度ピーク値が故障判定閾値となる確率を算出すればよい。つまり、当該推定基準時点において加速度ピーク値は正規分布に従っているものと仮定し、加速度ピーク値が故障判定閾値となる確率を求めればよい。

次いで、プロセッサ４１は、実測値グラフ４５ａ及び推定値グラフ４５ｂ，４５ｃ，４５ｄ等を表示部４５に表示し（ステップＳ１１９）、処理を終える。

図６は、推定結果の表示画面例を示す模式図である。プロセッサ４１は、グラフの横軸及び縦軸を表示部４５に表示し、実測値グラフ４５ａ及び推定値グラフ４５ｂ，４５ｃ，４５ｄのグラフ線を表示する。
横軸は経過時間に相当する稼働時間を示し、縦軸は加速度ピーク値に相当する故障度を示す。実測値グラフ４５ａは、記憶部４２が記憶する加速度データ及び時間データに基づく、加速度ピーク値の経時変化の実測値を示すグラフである。推定値グラフ４５ｂ，４５ｃ，４５ｄは、それぞれ第１関数、第２関数、第３関数で求められる加速度ピーク値の経時変化を示すグラフである。
また、プロセッサ４１は、故障判定閾値を示す閾値線画像４５ｆを表示部４５に表示する。更に、プロセッサ４１は、現時点からの経過時間とボールねじ５１の故障確率を示す正規分布画像４５ｅを表示する。

射出成形機１のオペレータは表示部４５に表示される実測値グラフ４５ａ及び推定値グラフ４５ｂ，４５ｃ，４５ｄから、現在のボールねじ５１の実際の状態、故障時期及び故障確率を視覚的に認識することができる。

以上の通り、本実施形態１に係る射出成形機１によれば、射出成形機１のボールねじ５１の状態を示す加速度データを蓄積し、ボールねじ５１の故障時期及び故障確率を算出することができる。

具体的には、最尤推定法にて時間と加速度ピーク値との関係を示す第１関数を求め、第１関数を用いて算出される加速度ピーク値が所定の故障判定閾値に達する時点を、故障確率５０％の故障時期として算出することができる。
また、第２関数を用いて算出される加速度ピーク値が所定の故障判定閾値に達する時点を、故障確率１６％の故障時期として算出することができる。
更に、第３関数を用いて算出される加速度ピーク値が所定の故障判定閾値に達する時点を、故障確率８４％の故障時期として算出することができる。

また、実測値グラフ４５ａ及び推定値グラフ４５ｂ，４５ｃ，４５ｄを用いて、現在のボールねじ５１の状態を表示することができる。

なお、本実施形態１では、ボールねじ５１の振動に基づいて、ボールねじ５１の故障時期及び故障確率を推定する例を説明したが、射出用サーボモータ５０の電流又はトルクを示す物理量データを用いてもよい。プロセッサ４１は、射出用サーボモータ５０の電流又はトルクを示す物理量データに基づいて、電流又はトルクのピーク値の経時変化を示す関数を算出し、本実施形態１と同様にして、ボールねじ５１の故障時期及び故障確率を算出することができる。また、ボールねじ５１の潤滑油に含まれる鉄粉濃度に基づいてボールねじ５１の故障時期及び故障確率を算出するように構成してもよい。
また、本実施形態１ではボールねじ５１の故障時期及び故障確率を算出する例を説明したが、型締装置２、射出装置３の故障時期及び故障確率を算出するように構成してもよい。
更に、産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを取得し、当該所定部位の故障時期及び故障確率を算出するように構成してもよい。

更にまた、本実施形態１では、加速度ピーク値の平均値に標準偏差を加算及び減算した値を推定する第２関数及び第３関数を例示したが、これに限定されるものではない。加速度ピーク値の平均値に任意の所定偏差を加減算した値を推定する関数を算出し、当該関数を用いて故障時期及び故障確率を推定するように構成してもよい。

（実施形態２）
実施形態２に係る射出成形機１は、ボールねじ軸５１ａの部位毎に故障時期及び故障確率を算出する点が実施形態１と異なる。射出成形機１のその他の構成は、実施形態１に係る射出成形機１と同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

図７は実施形態２に係る演算部の処理手順を示すフローチャートである。プロセッサ４１は取得部４４を介して、加速度センサ５ａからボールねじ５１の状態を示す加速度データを取得する（ステップＳ２１１）。また、プロセッサ４１は取得部４４を介して、エンコーダ５０ｄから角度データ、言い換えるとナット５１ｂの位置を示す位置データを取得する（ステップＳ２１１）。射出用サーボモータ５０の回転角は、ボールねじ軸５１ａにおけるナット５１ｂの位置に相当する。

そして、演算部は、取得した加速度データと、位置データと、当該加速度データ及び位置データを取得した時間を示す時間データとを対応付けて記憶部４２に記憶する（ステップＳ２１２）。時間データは、計時部から得られる。

次いで、演算部は、記憶部４２が記憶する加速度データ、位置データ及び時間データに基づいて、ボールねじ５１の寿命と相関のある加速度ピーク値の経時変化を推定するための第１関数を、ボールねじ軸５１ａの部位毎に算出する（ステップＳ２１３）。

次いで、プロセッサ４１は、第１関数を用いて算出される加速度ピーク値に対して、正規分布の標準偏差を加算した値の経時変化を推定するための第２関数を、ボールねじ軸５１ａの部位毎に算出する（ステップＳ２１４）。
また、プロセッサ４１は、複数の時点メータ値に対して、正規分布の記標準偏差を減算した値の経時変化を推定するための第３関数を、ボールねじ軸５１ａの部位毎に算出する（ステップＳ２１５）。
なお、第１関数～第３関数の算出方法は実施形態１と同様である。

次いで、プロセッサ４１は、第１関数を用いてボールねじ５１の故障時期及び故障確率を、ボールねじ軸５１ａの部位毎に算出する（ステップＳ２１６）。同様に、プロセッサ４１は、第２関数を用いてボールねじ５１の故障時期及び故障確率を、ボールねじ軸５１ａの部位毎に算出する（ステップＳ２１７）。また、プロセッサ４１は、第３関数を用いてボールねじ５１の故障時期及び故障確率を、ボールねじ軸５１ａの部位毎に算出する（ステップＳ２１８）。
なお、第１関数～第３関数を用いた故障時期及び故障確率の算出方法は実施形態１と同様である。

そして、プロセッサ４１は、実測値グラフ４５ａ及び推定値グラフ４５ｂ，４５ｃ，４５ｄ等を表示部４５に表示し（ステップＳ２１９）、処理を終える。

本実施形態２に係る射出成形機１によれば、射出成形機１のボールねじ５１の状態を示す加速度データを蓄積し、ボールねじ５１の故障時期及び故障確率をボールねじ軸５１ａの部位毎に算出することができる。

（実施形態３）
実施形態３に係る射出成形機１は、機械学習によりボールねじ軸５１ａの故障時期及び故障確率を算出する点が実施形態１と異なる。射出成形機１のその他の構成は、実施形態１に係る射出成形機１と同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

図８は、実施形態３に係る制御装置４の構成例を示す模式図である。実施形態３に係る制御装置４のプロセッサ４１は、機能部として学習処理部４１ａを備える。また、記憶部４２は、ボールねじ５１の故障時期及び故障確率を推定するための学習モデル４２ｂを記憶する。なお、学習処理部４１ａはソフトウェアで実現してもよいし、ハードウェアで構成してもよい。また学習処理部４１ａの一部をハードウェアで構成してもよい。

プロセッサ４１は、記憶部４２から学習モデル４２ｂ及びコンピュータプログラム４２ａを読み出して実行する。

学習モデル４２ｂは、振動加速度のピーク値と、ボールねじ５１の稼働時間である経過時間が入力された場合に、故障確率を出力するニューラルネットワークである。学習モデル４２ｂは、入力層と、隠れ層と、出力層とを備える。入力層は、振動加速度のピーク値及び経過時間が入力される複数のノードを有する。隠れ層は、複数のノードを有する中間層を複数備え、入力側の中間層のノードは入力層のノードと結合されている。出力層は、故障確率を出力するノードを有する。出力層の各ノードは、出力側の中間層のノードと結合されている。

学習モデル４２ｂは、振動加速度のピーク値及び経過時間と、故障確率とを含む訓練データを用いて機械学習させることにより生成することができる。例えば、プロセッサ４１の学習処理部４１ａは、訓練データを用いた誤差逆伝播法、誤差勾配降下法等によって、学習モデル４２ｂの重み係数を最適化することにより、学習モデル４２ｂを機械学習させる。

なお、学習モデル４２ｂは、複数の経過時間に相当するノードを出力層に備え、振動加速度のピーク値が入力された場合に、各経過時間に相当するノードから故障確率が出力されるように構成してもよい。

プロセッサ４１は、現時点で検出した振動加速度のピーク値と、任意の経過時間とを学習モデル４２ｂに入力することによって、ボールねじ５１の故障確率を算出することができる。プロセッサ４１は、学習モデル４２ｂを用いて算出した経過時間と故障確率との関係を用いて、実施形態１と同様にして実測値グラフ４５ａ及び推定値グラフ４５ｂ，４５ｃ，４５ｄを表示部４５に表示するとよい。

本実施形態３に係る射出成形機１によれば、実施形態１と同様、ボールねじ５１の故障時期及び故障確率を算出し、実測値グラフ４５ａ及び推定値グラフ４５ｂ，４５ｃ，４５ｄを表示部４５に表示することができる。

なお、本実施形態３ではニューラルネットワークを用いた学習モデル４２ｂを説明したが、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク等のその他の公知の機械学習モデルを用いて故障時期及び故障確率を推定するように構成してもよい。

１ 射出成形機
２ 型締装置
３ 射出装置
４ 制御装置
５ 駆動装置
５ａ 加速度センサ
６ 記録媒体
３１ 加熱シリンダ
３２ スクリュ
５０ 射出用サーボモータ
５０ｄ エンコーダ
５１ ボールねじ
４１ プロセッサ
５１ ボールねじ
５１ａ ボールねじ軸
５１ｂ ナット

Claims (10)

1. 産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを取得し、
   取得した前記物理量データ及び該物理量データの取得時を示す時間データを対応付けて記憶し、
   取得した前記物理量データ及び前記時間データに基づいて、前記所定部位の寿命と相関のあるパラメータ値の経時変化を推定するための関数を算出し、
   算出した前記関数を用いて前記所定部位の故障時期又は故障確率を算出する
   寿命推定方法。
2. 前記関数を用いて算出される前記パラメータ値が、故障判定閾値に達する時点を故障時期として算出する
   請求項１に記載の寿命推定方法。
3. 最尤推定法にて算出した前記関数を用いて算出される前記パラメータ値が前記故障判定閾値に達する時点を故障確率が５０％の故障時期として算出する
   請求項２に記載の寿命推定方法。
4. 最尤推定法にて、前記パラメータ値の経時変化を推定するための第１関数を算出し、
   前記第１関数を用いて算出される前記パラメータ値に対して所定偏差を加算した値の経時変化を推定するための第２関数を算出し、
   前記第１関数を用いて算出される前記パラメータ値に対して前記所定偏差を減算した値の経時変化を推定するための第３関数を算出し、
   前記第１関数を用いて算出される前記パラメータ値が前記故障判定閾値に達する時点を、故障確率が第１確率の場合の故障時期として算出し、
   前記第２関数を用いて算出される前記パラメータ値が前記故障判定閾値に達する時点を、故障確率が第２確率の場合の故障時期として算出し、
   前記第３関数を用いて算出される前記パラメータ値が前記故障判定閾値に達する時点を、故障確率が第３確率の場合の故障時期として算出する
   請求項２に記載の寿命推定方法。
5. 前記物理量データ及び前記時間データに基づく前記パラメータ値の経時変化を示す実測値グラフと、前記第１関数、前記第２関数及び前記第３関数を示す推定値グラフと、前記故障判定閾値とを表示する
   請求項４に記載の寿命推定方法。
6. 前記産業機械はボールねじを有する成形機であり、
   前記ボールねじの故障時期又は故障確率を算出する
   請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の寿命推定方法。
7. 前記物理量データは、前記ボールねじの振動加速度、前記ボールねじを駆動するモータの電流又はトルクを示すデータであり、前記パラメータ値は、前記振動加速度、前記電流又は前記トルクのピーク値である
   請求項６に記載の寿命推定方法。
8. 前記成形機は、先端部にノズルを有するシリンダ内に回転方向と軸方向とに駆動可能に設けられたスクリュを備え、前記ボールねじは、回転可能に設けられたボールねじ軸と、該ボールねじ軸に螺合され該ボールねじ軸の回転に伴い進退されるナットとを有し、該ナットの進退により前記スクリュを前記軸方向に駆動するものであり、
   前記ボールねじに対する前記ナットの位置を示す位置データと、該位置の前記ボールねじの状態を示す前記物理量データとを取得し、
   取得した前記位置データ、前記物理量データ及び該物理量データの取得時を示す前記時間データを対応付けて記憶し、
   取得した前記位置データ、前記物理量データ及び前記時間データに基づいて、前記ボールねじの寿命と相関のある前記パラメータ値の経時変化を推定するための前記関数を、前記ボールねじ軸の部位毎に算出する
   請求項７に記載の寿命推定方法。
9. 産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを取得する取得部と、
   取得した前記物理量データ及び該物理量データの取得時を示す時間データを対応付けて記憶する記憶部と、
   取得した前記物理量データ及び前記時間データに基づいて、前記所定部位の寿命と相関のあるパラメータ値の経時変化を推定するための関数を算出し、算出した前記関数を用いて前記所定部位の故障時期又は故障確率を算出する演算部と
   を備える寿命推定装置。
10. 産業機械を構成する所定部位の状態を示す物理量データを取得し、
    取得した前記物理量データ及び該物理量データの取得時を示す時間データを対応付けて記憶し、
    取得した前記物理量データ及び前記時間データに基づいて、前記所定部位の寿命と相関のあるパラメータ値の経時変化を推定するための関数を算出し、
    算出した前記関数を用いて前記所定部位の故障時期又は故障確率を算出する
    処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
    

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