JP2023067108A - 異常情報推定システム、動作解析システム、モータ制御装置、異常情報推定方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本開示に係る異常情報推定システムの実施形態の一例を説明する。図1は、異常情報推定システムのハードウェア構成の一例を示す図である。例えば、異常情報推定システム1は、産業装置10、機構20、センサ30、及びユーザ装置40を含む。異常情報推定システム1は、少なくとも1つの装置を含めばよく、図1の例に限られない。例えば、異常情報推定システム1は、産業装置10だけを含んでもよい。
図2は、異常情報推定システム1の概要を示す図である。産業装置10は、記憶部12に記憶されたプログラムを実行し、所定の位置にテーブルが移動するように、機構20を制御する。機構20に何らかの異常が発生した場合、従来は、経験を積んだ技術者が、センサ30を利用して取得された産業装置10の動作データを解析していた。本実施形態の異常情報推定システム1は、技術者の経験や勘に頼ることなく、産業装置10の動作データに基づいて異常現象及び異常要因を推定することによって、トラブルシュートを可能にする。
図3は、異常情報推定システム1の機能の一例を示す機能ブロック図である。
データ記憶部100は、記憶部12を主として実現される。他の各機能は、CPU11を主として実現される。
データ記憶部100は、産業装置10が実行する処理に必要なデータを記憶する。例えば、データ記憶部100は、機構20を制御するためのデータとして、産業装置10の動作を示す動作プログラムと、動作プログラムにより参照されるパラメータと、を記憶する。動作プログラム自体は、ラダー言語等を利用して作成される公知のプログラムであってよい。パラメータも公知のものでってよく、例えば、機構20のモータの回転方向、回転速度、又はトルク等がパラメータに含まれている。産業装置10は、動作プログラムを実行し、必要に応じてパラメータを参照することによって、機構20に含まれるモータに対する電圧を制御する。
機構制御部101は、機構20を制御する。機構制御部101は、機構20に含まれるモータを少なくとも制御する。機構制御部101は、モータを制御するモータ制御部の一例である。モータの制御方法自体は、種々の方法を利用可能である。例えば、機構制御部101は、データ記憶部100に記憶された動作プログラムを実行し、データ記憶部100に記憶されたパラメータを参照することによって、機構20に含まれるモータに対する電圧を制御する。機構制御部101は、センサ30の検出結果に基づいて、機構20を制御してもよい。
動作データ取得部102は、動作データを取得する。動作データは、産業装置10の動作に関するデータである。本実施形態では、産業装置10の動作に関する数値が動作データに時系列的に示される場合を説明するが、動作データは、ある一時点の動作を示す瞬時値であってもよい。動作データは、波形データ又はトレースデータと呼ばれることもある。例えば、動作データ取得部102は、センサ30の検出信号に基づいて、動作データを取得する。動作データ取得部102は、センサ30により検出されたトルク等の物理量を時系列的に計測し、物理量の時系列的な変化を示す動作データを取得する。動作データ取得部102は、センサ30の検出信号ではなく、動作プログラムの処理結果に基づいて、動作データを取得してもよい。即ち、動作データは、産業装置10の内部的な処理の結果を示すデータであってもよい。
異常検知部103は、動作データに基づいて、異常の発生を検知する。本実施形態では、異常検知部103は、何らかの異常が発生したか否かを検知し、具体的な異常の内容に関する異常現象及び異常要因は、後述の異常情報推定部106により推定される。異常検知部103は、1つの動作データだけに基づいて、異常の発生を検知してもよいし、互いに異なる複数の動作データ(例えば、トルク指令を示す動作データと、振動センサの検出値を示す動作データと、の2つの動作データ)に基づいて、異常の発生を検知してもよい。異常検知部103は、少なくとも1つの動作データに基づいて、異常の発生を検知すればよい。
異常発生部分抽出部104は、動作データの中から複数の異常発生部分を抽出する。この異常発生部分は、後述の機械学習手法で利用される場合を説明するが、解析的手法で利用されてもよい。異常発生部分抽出部104は、1つの動作データの中から、複数の異常発生部分を抽出してもよいし、互いに異なる複数の動作データ(例えば、トルク指令を示す動作データと、振動センサの検出値を示す動作データと、の2つの動作データ)の中から、複数の異常発生部分を抽出してもよい。この場合、1つの動作データから抽出される異常発生部分は、1つだけであってもよいし複数であってもよい。異常発生部分抽出部104は、少なくとも1つの動作データに基づいて、複数の異常発生部分を抽出すればよい。
単位現象特定部105は、機構20を制御する産業装置10の動作に関する動作データに基づいて、当該動作による複数の単位現象を特定する。単位現象特定部105は、1つの動作データに基づいて、複数の単位現象を特定してもよいし、互いに異なる複数の動作データ(例えば、トルク指令を示す動作データと、振動センサの検出値を示す動作データと、の2つの動作データ)に基づいて、複数の単位現象を特定してもよい。この場合、1つの動作データから特定される単位現象は、1つだけであってもよいし複数であってもよい。単位現象特定部105は、少なくとも1つの動作データに基づいて、複数の単位現象を特定すればよい。
異常情報推定部106は、複数の単位現象に基づいて、機構20に発生した異常に関する異常情報を推定する。異常情報は、異常現象及び異常要因を包含した概念である。異常情報は、異常に関する何らかの情報であればよい。異常情報は、異常現象又は異常要因の何れか一方だけを意味してもよいし、何らかの異常の発生有無だけを示してもよい。異常情報は、異常現象が発生したタイミング等の他の情報を含んでもよい。以降の説明では、異常現象又は異常要因の何れか一方だけを推定してもよい場合には、異常情報と記載する。
データ記憶部400は、記憶部42を主として実現される。他の各機能は、CPU41を主として実現される。
データ記憶部400は、産業装置10の設定に必要なデータを記憶する。例えば、データ記憶部400は、エンジニアリングツールを記憶する。エンジニアリングツールは、ユーザによる産業装置10の設定を支援するためのプログラムである。エンジニアリングツールでは、産業装置10に実行させる動作プログラムの作成、産業装置10に記録するパラメータの設定、又は異常情報に関する画面の表示が可能である。他にも例えば、データ記憶部400は、単位現象の特定方法を示すデータと、異常情報の推定方法を示すデータと、を記憶してもよい。
指定受付部401は、ユーザによる、機構20の種類の指定を受け付ける。例えば、ユーザ装置40がエンジニアリングツールを起動すると、機構20の種類のリストを示す画面が表示部45に表示される。このリストには、ボールねじ、伝動ベルト、及びギアといった複数の種類が表示される。リストを表示させるために必要なデータは、データ記憶部400に予め記憶されているものとする。ユーザは、任意の種類を指定可能である。指定受付部401は、操作部44の検出信号に基づいて、リストの中から何れかの種類の指定を受け付ける。
推定方法決定部402は、ユーザにより指定された機構20の種類に基づいて、異常情報の推定方法を決定する。機構20の種類と、異常情報の推定方法と、の関係はデータ記憶部400に予め記憶されているものとする。推定方法決定部402は、ユーザに提示されたリストに含まれる複数の推定方法のうち、ユーザにより指定された種類に関連付けられた推定方法を、産業装置10で利用する推定方法として決定する。例えば、ボールねじ用の推定方法を示すデータ、伝動ベルト用の推定方法を示すデータ、及びギア用の推定方法を示すデータがデータ記憶部400に記憶されている。推定方法決定部402は、ユーザにより指定された機構20に関連付けられた推定方法のデータを取得する。
推定結果出力部403は、異常情報の推定結果を出力する。本実施形態では、推定結果出力部403が、エンジニアリングツールの画面を利用して、異常情報の推定結果を出力する場合を説明するが、推定結果出力部403は、他の画面を利用して異常情報の推定結果を出力してもよいし、電子メール等の通知媒体を利用して異常情報の推定結果を出力してもよい。他にも例えば、推定結果出力部403は、画像を利用した視覚的な出力に限られず、音声を利用した聴覚的な出力によって異常情報の推定結果を出力してもよいし、コンピュータ又は情報記憶媒体に対するデータ出力によって異常情報の推定結果を出力してもよい。
単位現象出力部404は、異常情報の推定結果に関連付けて、複数の単位現象の特定結果を出力する。異常情報の推定結果と、単位現象の特定結果と、を関連付けて出力するとは、これらの対応関係が分かるように出力することである。例えば、単位現象出力部404は、異常情報の推定結果と同じ画面に、複数の単位現象の特定結果を出力する。例えば、単位現象出力部404は、異常情報の推定結果が選択された場合に、複数の単位現象の特定結果を出力する。図6の例では、エンジニアリングツールの画面に、異常現象及び異常要因とともに、これらの推定の根拠になった単位現象が表示される。
図7は、異常情報推定システム1で実行される処理の一例を示すフロー図である。図7の処理は、CPU11,41がそれぞれ記憶部12,42に記憶されたプログラムに基づいて動作することによって実行される。なお、ユーザ装置40は、通信線を介して産業装置10と接続されているものとする。
なお、本開示は、以上に説明した実施形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更可能である。
例えば、単位現象特定部105は、産業装置10の設定に関する設定情報に基づいて、複数の単位現象を特定してもよい。設定情報は、産業装置10が機構20を制御する場合に利用される設定に関する情報である。例えば、設定情報は、産業装置10が機構20を制御する場合に利用される動作プログラム、パラメータ、ファームウェア、又はこれらの組み合わせである。設定情報は、エンジニアリングツールを利用して産業装置10に記録されてもよいし、産業装置10に予め記録されていてもよい。設定情報は、ユーザによる指定が可能であってもよい。
例えば、実施形態で説明した異常情報推定システム1は、機構20の種類に依存しない特定方法に基づいて、単位現象を特定し、かつ、機構20の種類に依存する特定方法に基づいて、異常要因を推定する場合を説明した。異常情報推定システム1のこれらの特徴を、異常発生時の処理ではなく、異常以外の動作解析に利用してもよい。変形例2では、異常情報推定システム1の一部の機能を有する動作解析システム2について説明する。動作解析システム2は、異常情報推定システム1の他の機能を有さなくてもよいという点では、異常情報推定システム1の上位概念に相当する。動作解析システム2のハードウェア構成は、異常情報推定システム1と同様であり、図1に示す通りである。
例えば、ユーザが機構20の種類を指定せずに、産業装置10は、全種類の推定方法に基づいて、異常現象及び異常要因を推定してもよい。この場合、産業装置10は、ユーザ装置40に接続された場合に、ユーザが指定した種類に応じた推定結果だけをユーザ装置40に送信してもよい。ユーザ装置40には、ユーザが指定した種類に応じた推定結果だけが表示される。ユーザが指定しなかった種類に応じた推定結果は、産業装置10から削除されてもよい。他にも例えば、産業装置10は、異常現象だけを推定し、異常要因を推定しなくてもよい。逆に、産業装置10は、異常要因だけを推定し、異常現象を推定しなくてもよい。
Claims (20)
- 機構を制御する産業装置の動作に関する動作データに基づいて、前記動作による複数の単位現象を特定する単位現象特定部と、
前記複数の単位現象に基づいて、前記機構に発生した異常に関する異常情報を推定する異常情報推定部と、
を有する異常情報推定システム。 - 前記異常情報推定部は、前記複数の単位現象に基づいて、前記動作で発生した異常現象を推定する異常現象推定部を有する、
請求項1に記載の異常情報推定システム。 - 前記異常情報推定部は、前記異常現象に基づいて、前記異常現象の要因である異常要因を推定する異常要因推定部を更に有する、
請求項2に記載の異常情報推定システム。 - 前記単位現象特定部は、前記機構の種類に依存しない特定方法に基づいて、前記複数の単位現象を特定し、
前記異常情報推定部は、前記機構の種類に依存する推定方法に基づいて、前記異常情報を推定する、
請求項1~3の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記異常情報推定システムは、
ユーザによる、前記機構の種類の指定を受け付ける指定受付部と、
前記ユーザにより指定された前記機構の種類に基づいて、前記推定方法を決定する推定方法決定部と、
を更に有し、
前記異常情報推定部は、前記推定方法決定部により決定された前記推定方法に基づいて、前記異常情報を推定する、
請求項4に記載の異常情報推定システム。 - 前記異常情報推定システムは、
前記異常情報の推定結果を出力する推定結果出力部と、
前記異常情報の推定結果に関連付けて、前記複数の単位現象の特定結果を出力する単位現象出力部と、
を更に有する請求項1~5の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記単位現象特定部は、解析的手法に基づいて前記動作データを解析することによって、少なくとも1以上の前記単位現象を特定する、
請求項1~6の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記単位現象特定部は、前記単位現象を推定可能な機械学習モデルに基づいて、少なくとも1以上の前記単位現象を特定する、
請求項1~7の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記異常情報推定システムは、前記動作データの中から複数の異常発生部分を抽出する異常発生部分抽出部を更に有し、
前記単位現象特定部は、前記複数の異常発生部分と、前記機械学習モデルと、に基づいて、少なくとも1以上の前記単位現象を特定する、
請求項8に記載の異常情報推定システム。 - 前記単位現象特定部は、前記単位現象が発生したタイミングを特定するタイミング特定部を有し、
前記異常情報推定部は、前記タイミングに基づいて、前記異常情報を推定する、
請求項1~9の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記単位現象特定部は、前記単位現象の順序を特定する順序特定部を有し、
前記異常情報推定部は、前記順序に基づいて、前記異常情報を推定する、
請求項1~10の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記単位現象特定部は、前記単位現象の時間間隔を計算する時間間隔計算部を有し、
前記異常情報推定部は、前記時間間隔に基づいて、前記異常情報を推定する、
請求項1~11の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記単位現象特定部は、前記動作データのうち、前記単位現象に対応する部分に関する特徴量を抽出する特徴量抽出部を有し、
前記異常情報推定部は、前記特徴量に基づいて、前記異常情報を推定する、
請求項1~12の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記単位現象特定部は、互いに異なる複数の前記動作データに基づいて、前記複数の単位現象を特定する、
請求項1~13の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記異常情報推定システムは、前記動作データに基づいて、前記異常の発生を検知する異常検知部を更に有し、
前記単位現象特定部は、前記異常検知部により前記異常の発生が検知された場合に、前記複数の単位現象を特定する、
請求項1~14の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 前記単位現象特定部は、前記産業装置の設定に関する設定情報に基づいて、前記複数の単位現象を特定する、
請求項1~15の何れかに記載の異常情報推定システム。 - 産業装置の動作に関する動作データに基づいて、前記産業装置が制御する機構の種類に依存しない複数の第1解析方法に基づいて、前記動作を解析する第1解析部と、
前記複数の第1解析方法の各々の解析結果と、前記機構の種類に依存する第2解析方法と、に基づいて、前記動作を解析する第2解析部と、
を有する動作解析システム。 - モータを制御するモータ制御部と、
前記モータの動作に関する動作データに基づいて、前記動作により発生した異常現象に含まれる複数の単位現象を特定する単位現象特定部と、
前記複数の単位現象に基づいて、前記モータにより駆動する機構に発生した異常に関する異常情報を推定する異常情報推定部と、
前記異常情報の推定結果を記憶する推定結果記憶部と、
を含むモータ制御装置。 - 機構を制御する産業装置の動作に関する動作データに基づいて、前記動作により発生した異常現象に含まれる複数の単位現象を特定し、
前記複数の単位現象に基づいて、前記機構に発生した異常に関する異常情報を推定する、
異常情報推定方法。 - 機構を制御する産業装置の動作に関する動作データに基づいて、前記動作により発生した異常現象に含まれる複数の単位現象を特定する単位現象特定部、
前記複数の単位現象に基づいて、前記機構に発生した異常に関する異常情報を推定する異常情報推定部、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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