JP6409965B2 - 故障診断装置及び故障診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、多軸型ロボットの故障を診断する故障診断装置及び故障診断方法に関する。

多関節型の産業用ロボットの故障診断方法として、従来では特許文献１が開示されている。特許文献１に開示された故障診断方法では、ロボットの動作中において所定周期毎にロボット関節軸の移動位置及び関節軸にかかる外乱トルクを検出し、検出された移動位置毎の外乱トルクの平均値を求めている。そして、この平均値と設定閾値とを比較し、平均値が設定閾値を超えている場合に、ロボットが異常または故障であると診断していた。

特開平９−１７４４８２号公報

しかしながら、外乱トルクは、作業を行うロボットに応じて変化する場合があるため、ロボット毎に予め異なる閾値を設定する必要があった。

本発明は上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、作業を行うロボットに係わらず、一定の閾値を用いて精度の高い故障診断が行うことができる故障診断装置及び故障診断方法を提供することにある。

上述した課題を解決するために、本発明の一態様は、多軸型ロボットの故障を診断する故障診断装置及び故障診断方法であって、予め定めた定型作業を行っている時に検出された外乱トルクから外乱トルク参照値を算出する。この外乱トルク参照値を用いて、外乱トルクを補正し、補正後外乱トルクと閾値とを比較することにより故障診断を行う。

図１は、第１実施形態に係る故障診断装置２３を含む故障診断システム１００の全体構成を示すブロック図である。 図２は、外乱トルク（Ｔｑ）の算出方法の詳細を示すブロック図である。 図３は、図１の演算処理部１８ａの詳細を示すブロック図である。 図４（ａ）は、外乱トルク（Ｔｑａ、Ｔｑｂ）の時間変化を示すグラフであり、図４（ｂ）は、代表値が外乱トルク（Ｔｑ）の平均値であり、変化量が外乱トルク（Ｔｑ）の標準偏差である場合の補正後外乱トルク（Ｔｑａ’、Ｔｑｂ’）を示すグラフである。 図５（ａ）は、図４（ａ）と同じ外乱トルク（Ｔｑａ、Ｔｑｂ）の時間変化を示すグラフであり、図５（ｂ）は、代表値が外乱トルク（Ｔｑ）の最小値であり、変化量が外乱トルク（Ｔｑ）の最大値と最小値との差である場合の補正後外乱トルク（Ｔｑａ’、Ｔｑｂ’）を示すグラフである。 図６は、第１実施形態に係わる故障診断方法を示すフローチャートである。 図７は、第２実施形態に係る故障診断装置２３を含む故障診断システム２００の全体構成を示すブロック図である。 図８は、図７の演算処理部１８ｂの詳細を示すブロック図である。 図９は、季節変動成分を考慮しない外乱トルク正常値（Ｒ’）の予測方法を説明するグラフである。 図１０は、外乱トルクに占める季節変動成分を正弦波で近似することを説明するグラフである。 図１１は、季節変動成分を考慮した外乱トルク正常値（Ｒ’）の予測方法を説明するグラフである。 図１２は、第２実施形態における閾値（α）の設定方法の一例を示すフローチャートである。 図１３は、整備・保全の実施により外乱トルク（Ｔｑ）が大きく減少する例を示すグラフである。

以下、本発明を適用した一実施形態について図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

（第１実施形態）
図１を参照して、第１実施形態に係る故障診断装置２３を含む故障診断システム１００の全体構成を説明する。故障診断システム１００は、ロボット１と、故障診断装置２３と、生産管理装置４とから構成される。故障診断装置２３は、ロボット制御ユニット２と、故障診断ユニット３とを備える。

ロボット１は、多軸型ロボットの一例として、多軸機械のティーチングプレイバック型のロボットである。ロボット１は、動作軸である関節軸としてモータ駆動系を備えている。ロボットアーム５は、サーボモータ（以下、単にモータと言う）６により減速機８を介して駆動される。モータ６には、回転角位置および速度の検出器であるパルスコーダ（パルスジェネレータまたはエンコーダ）７が付帯されている。

ロボット制御ユニット２は、動作統括制御部９と、位置検出部２４と、通信部１０と、サーボ制御部１１（トルク検出部の一例）と、サーボアンプ部１４とを備えている。サーボ制御部１１は、上位の動作統括制御部９からの指令を受けて、サーボアンプ部１４を介してモータ６を駆動する。モータ６に付帯するパルスコーダ７は、モータ６の回転角位置および速度の制御処理のためのフィードバックループを、サーボ制御部１１との間で形成している。

サーボ制御部１１は、モータ６の回転角位置、速度、及び電流を制御するための処理を行うプロセッサ、制御プログラムを記憶するＲＯＭ、設定値や各種パラメータを記憶する不揮発性記憶部を備えている。また、サーボ制御部１１は、演算処理中におけるデータを一時記憶するＲＡＭ、パルスコーダ７からの位置フィードバックパルスを計数してモータ６の絶対回転角位置を検出するためのレジスタ等を備えている。

サーボ制御部１１は、プロセッサに予めインストールされたコンピュータプログラムを実行させることにより、関節軸に加わる外乱トルク（Ｔｑ）を検出するための回路を構成する。サーボ制御部１１は、上記回路として、外乱トルク演算部１２及び状態データ取得部１３を備える。

状態データ取得部１３は、ロボット１の各関節軸の作動状態に関する各種のデータ（回転角位置、速度、電流を示すデータ）を定期的に収集する。外乱トルク演算部１２は、状態データ取得部１３が取得したデータに基づいて、外乱トルク（Ｔｑ）を演算する。外乱トルク演算部１２により演算された外乱トルク（Ｔｑ）は通信部１０を介して故障診断ユニット３に出力される。この構成により、サーボ制御部１１はいわゆるソフトウェアサーボの形態をなしている。なお、外乱トルク（Ｔｑ）の算出方法の詳細は、図２を参照して後述する。外乱トルク（Ｔｑ）とは、モータ６に対するトルク指令値と、モータ６が発生しているトルクとの差異を示す。

なお、図１のようなモータ駆動系は、ロボット１が備える関節軸の数だけ必要となるが、図１では一軸分のみを図示して、それ以外のモータ駆動系は図示省略している。また、図１のモータ６と減速機８との間に変速歯車列が介装されることもある。

位置検出部２４は、状態データ取得部１３により取得されたモータ６の絶対回転角位置から、モータ６が設けられた関節軸の移動位置を検出する。位置検出部２４により検出された関節軸の移動位置を示すデータは、外乱トルク（Ｔｑ）を示すデータと関連づけされた状態で、通信部１０を介して故障診断ユニット３に出力される。故障診断ユニット３には、互いに関連づけされた関節軸の移動位置と外乱トルクの情報が伝達される。

動作統括制御部９は、サーボ制御部１１及び位置検出部２４の上位に位置してロボット１の動作の直接的な制御を司っている。通信部１０は、後述する故障診断ユニット３の通信部１５との間で、例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う。

故障診断ユニット３は、通信部１５と、参照値データベース１６と、外乱トルクデータベース１７と、演算処理部１８ａとを備えている。通信部１５は、先に述べたロボット制御ユニット２および生産管理装置４のそれぞれの通信部１０、２０との間で例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う。

外乱トルクデータベース１７は、ロボット制御ユニット２から送信される、関節軸の移動位置に関連づけられた外乱トルク（Ｔｑ）を示すデータを逐次記憶する。外乱トルクデータベース１７には、過去分の外乱トルク（Ｔｑ）が蓄積される。

演算処理部１８ａは、外乱トルクデータベース１７に記憶された外乱トルク（Ｔｑ）に基づいて、能動的にロボット１の故障診断を実行する。演算処理部１８ａはメモリ機能を具備し、外乱トルクデータベース１７にアクセスして得られたデータを一時的に記憶し、それらのデータをもとに故障診断を実行する。演算処理部１８ａの詳細は、図３を参照して後述する。

生産管理装置４は、例えば工場における生産ラインの稼働状況等を含む生産情報の管理を行う装置であり、通信部２０と、生産情報データベース２１とを備えている。通信部２０は、故障診断ユニット３の通信部１５との間で例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う。生産情報データベース２１は、収集した各種の生産情報を記憶しておく機能を有する。したがって、生産情報データベース２１には過去分の各種の生産情報が蓄積されることになる。なお、生産情報には、ロボット１や付帯設備の緊急停止情報や保全実績等の情報が含まれる。

図２を参照して、外乱トルク（Ｔｑ）の算出方法の一例を説明する。外乱トルク演算部１２は、パルスコーダ７からの速度フィードバック信号により求められるモータ６の実速度Ｖｒを微分して加速度を求める。この加速度に対してモータ６にかかる全てのイナーシャＪを乗じて加速度トルクＴａを求める。次に、加速度トルクＴａを、サーボ制御部１１の速度ループ処理で求められるモータ６へのトルク指令Ｔｃから減じる。減算後の値に対して、さらにモーメントＭを減じることにより、外乱トルクＴｂを求める。この後、所定のフィルタリング処理を施すことによって外乱の不規則成分を除去して、「外乱トルク（Ｔｑ）」を求める。このような処理をサーボ制御部１１が所定のサンプリング周期毎に実行することにより、外乱トルク（Ｔｑ）を逐次検出することができる。

より具体的に、サーボ制御部１１はレジスタを備えており、このレジスタは所定のサンプリング周期毎にパルスコーダ７からの位置のフィードバックパルスを計数してモータ６の絶対位置を求めている。そこで、サーボ制御部１１はレジスタからモータ６の絶対位置を検出し、モータ６の絶対位置からモータ６が駆動する関節軸の回転角位置（移動位置）を求める。さらに、サーボ制御部１１は、先に説明したように図２の処理を行って外乱トルク（Ｔｑ）を求めることができる。

図３を参照して、演算処理部１８ａの詳細を説明する。演算処理部１８ａは、マイクロプロセッサを備え、予めインストールされたプログラムを実行することにより、外乱トルクに基づいてロボット１の故障診断を行うための一連の演算処理回路を構成する。演算処理部１８ａは、一連の演算処理回路として、定型作業判断回路２５と、参照値算出回路２６と、トルク補正回路２７と、故障診断回路２８とを備える。

定型作業判断回路２５は、位置検出部２４により検出された関節軸の移動位置から、ロボット１が予め定めた定型作業を行っているか否かを判断する。「定型作業」とは、ロボット１が行う作業のうち、複数のロボットの間で作業の内容が共通する作業である。例えば、定型作業には、溶接ガンのガンチップを研磨してリフレッシュする研磨作業が含まれる。ロボット１がこの研磨作業を行うときの関節軸の移動位置は予め定められている。よって、定型作業判断回路２５は、位置検出部２４により検出された関節軸の移動位置から、ロボット１が予め定めた定型作業を行っているか否かを判断することができる。定型作業判断回路２５は、外乱トルクデータベース１７から外乱トルクに関連づけされた関節軸の移動位置のデータを読み出し、関節軸の移動位置から、定型作業を行っているか否かを判断する。

参照値算出回路２６は、定型作業を行っている時に検出された外乱トルク（Ｔｑ）から、外乱トルク参照値を算出する。参照値算出回路２６は、定型作業を行っていると判断された関節軸の移動位置に関連づけされた外乱トルクを、外乱トルクデータベース１７から読み出す。参照値算出回路２６は、読み出した外乱トルクから（Ｔｑ）、外乱トルク参照値として、外乱トルク（Ｔｑ）の代表値及び外乱トルク（Ｔｑ）の変化量を算出する。外乱トルク（Ｔｑ）の代表値には、定型作業を行っている期間において検出された外乱トルク（Ｔｑ）の平均値、中央値、及び積分値が含まれる。外乱トルク（Ｔｑ）の変化量には、定型作業を行っている期間において検出された外乱トルク（Ｔｑ）の分散、偏差、標準偏差、及び最大値と最小値との差が含まれる。

トルク補正回路２７は、参照値算出回路２６により算出された外乱トルク参照値を用いて外乱トルク（Ｔｑ）を補正する。補正の対象となる外乱トルク（Ｔｑ）は、定型作業を行っている時に検出された外乱トルクである。補正された外乱トルク（Ｔｑ）を、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）と呼ぶ。トルク補正回路２７は、定型作業を行っている時に検出された外乱トルク（Ｔｑ）から代表値を減算し、減算後の値を変化量で除算することにより、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を取得する。トルク補正回路２７は、作業を行う複数のロボット１の間で標準化された、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を取得することができる。

故障診断回路２８は、トルク補正回路２７により取得された補正後外乱トルク（Ｔｑ’）と閾値（α）とを比較することによりロボット１の故障診断を行う。具体的に、故障診断回路２８は、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）が閾値（α）よりも大きければ、ロボット１は故障していると判断することができる。第1実施形態で、閾値（α）は、予め定めた定型作業に固有な値であって、当該定型作業を行うロボット１に関わりなく、一定の値である。補正後外乱トルク（Ｔｑ’）が複数のロボット１の間で標準化された値であるため、閾値（α）は、ロボット１毎に変化しない。

図４及び図５を参照して、外乱トルク（Ｔｑ）の補正による標準化の具体例を説明する。図４は、代表値が外乱トルク（Ｔｑ）の平均値であり、変化量が外乱トルク（Ｔｑ）の標準偏差である場合の具体例を示す。図４（ａ）は、定型作業を行う２つのロボット１の外乱トルク（Ｔｑａ、Ｔｑｂ）の時間変化を示す。ロボット１が異なるため、同じ定型作業を行ったとしても、検出された外乱トルク（Ｔｑａ、Ｔｑｂ）に大きな違いに生じてしまう。この具体的には、外乱トルク（Ｔｑａ、Ｔｑｂ）の相違は、外乱トルク（Ｔｑａ、Ｔｑｂ）の平均値（ＲＰａ、ＲＰｂ）と、標準偏差（ＶＱａ、ＶＱｂ）で表すことができる。そこで、例えば、外乱トルク（Ｔｑａ）に関して、（１）式を用いて、補正後外乱トルク（Ｔｑａ’）を求める。同様にして、補正後外乱トルク（Ｔｑｂ’）を求める。これにより、図４（ｂ）に示すように、ロボット１間で標準化された補正後外乱トルク（Ｔｑａ’、Ｔｑｂ’）を取得することができる。

Ｔｑａ’＝（Ｔｑａ−ＲＰａ）／ＶＱａ ・・・（１）
補正後外乱トルク（Ｔｑａ’、Ｔｑｂ’）の絶対値と閾値（α）との対比により、故障診断回路２８は、故障診断を行うことができる。

図５は、代表値が外乱トルク（Ｔｑ）の最小値（ｍｉ）であり、変化量が外乱トルク（Ｔｑ）の最大値（Ｍａ）と最小値（ｍｉ）との差（ＶＱａ、ＶＱｂ）である場合の具体例を示す。この場合も、トルク補正回路２７は、（１）式を用いて外乱トルク（Ｔｑ）の補正を行うことができる。図５の補正後外乱トルク（Ｔｑａ’、Ｔｑｂ’）は、０〜１の間で標準化される点が、図４を相違する。図５（ａ）の外乱トルク（Ｔｑａ、Ｔｑｂ）は、図４（ａ）のそれと同じである。

図６のフローチャートを参照して、第１実施形態に係わる故障診断方法を説明する。第１実施形態に係わる故障診断方法は、図１の故障診断装置２３を用いて実行される。

ステップＳ０１において、状態データ取得部１３が、ロボット１の各関節軸の作動状態に関する各種のデータ（回転角位置、速度、電流を示すデータ）を収集し、外乱トルク演算部１２は、状態データ取得部１３が取得したデータに基づいて、外乱トルク（Ｔｑ）を演算する。外乱トルク演算部１２により演算された外乱トルク（Ｔｑ）は通信部１０を介して故障診断ユニット３に出力される。

ステップＳ０３において、ステップＳ０１で取得された外乱トルク（Ｔｑ）にリンクするように、位置検出部２４は、状態データ取得部１３により取得されたモータ６の絶対回転角位置から、モータ６が設けられた関節軸の移動位置を検出する。

ステップＳ０５において、定型作業判断回路２５は、位置検出部２４により検出された関節軸の移動位置から、ロボット１が予め定めた定型作業を行っているか否かを判断する。なお、このとき、生産情報データベース２１から作業工程のタイムスケジュールを入手して、定型作業を行っているタイミングを判断してもよい。参照値算出回路２６は、定型作業を行っている時に検出された外乱トルク（Ｔｑ）を外乱トルクデータベース１７から抽出する。

ステップＳ０７に進み、参照値算出回路２６は、抽出された外乱トルク（Ｔｑ）から、外乱トルク参照値として、外乱トルク（Ｔｑ）の代表値及び外乱トルク（Ｔｑ）の変化量を算出する。ステップＳ０９に進み、図４及び図５に示したように、トルク補正回路２７は、参照値算出回路２６により算出された外乱トルク参照値を用いて外乱トルク（Ｔｑ）を補正する。具体的に、トルク補正回路２７は、定型作業を行っている時に検出された外乱トルク（Ｔｑ）から代表値を減算し、減算後の値を変化量で除算することにより、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を取得する。トルク補正回路２７は、複数のロボット１間で標準化された、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を取得することができる。

ステップＳ１１に進み、故障診断回路２８は、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）が閾値（α）よりも大きいか否かを判断する。補正後外乱トルク（Ｔｑ’）が閾値（α）よりも大きければ（ステップＳ１１でＹＥＳ）、ステップＳ１３に進み、故障診断回路２８は、ロボット１は故障していると判断する。補正後外乱トルク（Ｔｑ’）が閾値（α）以下であれば（ステップＳ１１でＮＯ）、ステップＳ１５に進み、故障診断回路２８は、ロボット１は故障していないと判断する。このように、定期的に図６のフローチャートを実施することにより、故障診断を行う。

以上説明したように、第１実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

同じ作業であっても複数のロボットの間に個体差が生じる為、ロボットに応じて、外乱トルク（Ｔｑ）が変化してしまう場合がある。この場合であっても、予め定めた定型作業を行っている時に検出された外乱トルク（Ｔｑ）に基づいて外乱トルク参照値を求め、外乱トルク参照値を用いて定型作業を行っている時の外乱トルクを補正する。ロボットの個体差に係わらず、一定の閾値を用いて正確な故障診断を行うことができる。つまり、ロボット毎に異なる閾値を設定する必要が無くなる。更に、１つのロボットが備える複数の関節軸に関しても同様にして標準化が可能となる。

内容が異なる複数の作業を同じロボットが実施する場合、ロボットの故障診断を行うための閾値として、作業毎に異なる閾値を設定する必要があった。そこで、予め定めた定型作業を行っている時に検出された外乱トルク（Ｔｑ）から外乱トルク参照値を算出し、外乱トルク参照値を用いて、定型作業とは異なる作業を行っている時の外乱トルクを補正する。これにより、異なる複数の作業間で標準化された補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を得ることができる。よって、作業内容に係わらず、一定の閾値を設定することができる。つまり、作業毎に異なる閾値を設定する必要が無くなる。

参照値算出回路２６は、外乱トルク参照値として、外乱トルク（Ｔｑ）の代表値及び外乱トルク（Ｔｑ）の変化量を算出する。トルク補正回路２７は、外乱トルク（Ｔｑ）から代表値を減算し、減算後の値を変化量で除算することにより、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を取得する。これにより、外乱トルクの絶対値の違いが代表値により解消され、外乱トルクの変動幅の違いが変化量により解消される。よって、異なる複数のロボット間、関節軸間、或いは作業間で標準化された補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を得ることができる。

図４に示したように、代表値は、定型作業を行っている時に検出された外乱トルクの平均値（ＲＰａ、ＲＰｂ）であり、変化量は、定型作業を行っている時に検出された外乱トルクの標準偏差（ＶＱａ、ＶＱｂ）であってもよい。これにより、一定の閾値を用いて精度の良い故障診断を行うことができる。

図５に示したように、代表値は、定型作業を行っている時に検出された外乱トルクの最小値（ｍｉａ、ｍｉｂ）であり、変化量は、定型作業を行っている時に検出された外乱トルクの最大値と前記最小値との差（ＶＱａ、ＶＱｂ）であってもよい。これにより、０〜１の範囲で標準化できるので、閾値（α）を１つだけに定めることができる。一定の閾値を用いて精度の良い故障診断を行うことができる。

（第２実施形態）
ロボット１の整備或いは保全の実施状況に応じて、外乱トルクが大きく変動する場合がある。例えば、検出される外乱トルク（Ｔｑ）はロボット１の経時劣化により徐々に大きくなる。しかし、整備・保全を実施して、ロボット１の潤滑油を更新することにより、図１３に示すように、検出される外乱トルク（Ｔｑ）が大きく減少する場合がある。このため、整備或いは保全の実施状況を考慮することにより、より正確な故障診断を行うことができる。

図７を参照して、第２実施形態に係る故障診断装置２３を含む故障診断システム２００の全体構成を説明する。故障診断システム２００は、ロボット１と、故障診断装置２３と、生産管理装置４とから構成される。図１と比して、故障診断ユニット３が保全実績データベース１９を更に備える点、演算処理部１８ｂの回路構成が異なる点が相違するが、その他の点については図１と同一である。

保全実績データベース１９は、ロボット１の整備或いは保全の実施状況に関する情報を、ロボット毎且つ関節軸毎に記憶する。保全実績データベース１９には、過去の保全実績データが蓄積されている。

図８を参照して、図７の演算処理部１８ｂの詳細を説明する。演算処理部１８ｂは、図３の演算処理部１８ａと比して、整備・保全情報取得回路２９と、トルク正常値予測回路３０と、閾値設定回路３１とを更に備える点で相違する。

整備・保全情報取得回路２９は、保全実績データベース１９から、ロボット１の整備或いは保全の実施状況に関する情報を取得する。トルク正常値予測回路３０は、整備・保全情報取得回路２９により取得された情報を考慮して、ロボット１が正常に動作している時の外乱トルクである外乱トルク正常値を予測する。閾値設定回路３１は、トルク正常値予測回路３０により予測された外乱トルク正常値に基づいて閾値（α）を設定する。

トルク正常値予測回路３０は、予め定めた期間（第１期間）の間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）のデータに基づいて、外乱トルク正常値を予測する。図９は、第１期間（Ｔ１）の間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）を示す。トルク正常値予測回路３０は、外乱トルクデータベース１７から外乱トルク（Ｔｑ）のデータを読み出す。そして、第１期間（Ｔ１）の間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）の時間変化から、回帰式を用いて、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。第１期間（Ｔ１）は例えば１〜３ヶ月である。もちろん、第１期間（Ｔ１）よりも長い期間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）を用いて、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測してもよい。

例えば、トルク正常値予測回路３０は、最小二乗法により、第１期間（Ｔ_１）の間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）を、直線（ＦＬ）で近似して、外乱トルクのモデル式を求めることができる。

故障診断時（ｔ_０）から第２期間（Ｔｘ）前までの間に、整備或いは保全を実施している場合、或いはロボット１を導入した場合、トルク正常値予測回路３０は、整備或いは保全を実施した直後（ｔ_２）或いはロボット１を導入した直後を、ロボット１が正常に動作している時と見なして、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。第２期間（Ｔｘ）は例えば１年である。

図示は省略するが、整備或いは保全の実施時期、或いはロボット１の導入時期が、故障診断時（ｔ_０）から１年以上前である場合、整備或いは保全の実施時期等における外乱トルク正常値（Ｒ’）を精度良く予測することが難しくなる。例えば、外乱トルク（Ｔｑ）に含まれる季節変動成分が無視できなくなる。そこで、トルク正常値予測回路３０は、故障診断時（ｔ_０）から第２期間（Ｔｘ）前までを限度として、季節変動成分を考慮せずに、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。もちろん、予測精度を高くするために、整備或いは保全の実施時期等が１年以内であっても、季節変動成分を考慮して外乱トルク正常値（Ｒ’）してもよい。

故障診断時（ｔ_０）から第２期間（Ｔｘ）前までの間に、整備或いは保全を実施していない場合、トルク正常値予測回路３０は、外乱トルク（Ｔｑ）に占める季節変動成分を考慮して、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。図１０に示すように、トルク正常値予測回路３０は、故障診断時（ｔ_０）と季節変動（ＦＣ、ＦＣ’）が同じとなる過去の時期（ｔ_３）を、ロボット１が正常に動作している時と見なして、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。例えば、周期を１年とする正弦波（ｃ×sin(２πｔ)）で、外乱トルク（Ｔｑ）に占める季節変動成分（ＦＣ、ＦＣ’）を近似することができる。故障診断時（ｔ_０）が夏或いは冬であれば、季節変動が同じとなる過去の時期（ｔ_３）は、１年（Ｔｘ）前の夏或いは冬となる。一方、故障診断時（ｔ_０）が春或いは秋であれば、季節変動が同じとなる過去の時期（ｔ_３）は、半年（Ｔｘ／２）前の秋或いは春であってもよい。

具体的に、図１０に示すように、トルク正常値予測回路３０は、第１期間（Ｔ_１）の間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）の季節変動成分を、正弦波（ＦＣ）で近似する。正弦波（ＦＣ）を過去１年（Ｔｘ）前、或いは半年前まで延長して、正弦波（ＦＣ’）を作成する。これにより、トルク正常値予測回路３０は、季節変動（ＦＣ、ＦＣ’）が故障診断時（ｔ_０）と同じとなる過去の時期（ｔ_３）における外乱トルクを予測することができる。換言すれば、外乱トルク（Ｔｑ）から季節変動成分を除去することができる。

トルク正常値予測回路３０は、第１期間（Ｔ_１）の間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）のうち、経時劣化成分は図９と同様にして直線（ＦＬ）で近似し、季節変動成分は正弦波で近似する。近似した直線（ＦＬ）及び正弦波を合成することにより、（２）式に示す関数（ＦＣＬ）を算出することができる。トルク正常値予測回路３０は、非線形回帰法により（２）式の係数（ａ、ｂ、ｃ）を設定する。

ＦＣＬ＝ａ×ｔ＋ｂ＋ｃ×sin(２πｔ) ・・・（２）
そして、トルク正常値予測回路３０は、故障診断時（ｔ_０）から第２期間（Ｔｘ）前の外乱トルクを、外乱トルク正常値（Ｒ’）として算出する。

閾値設定回路３１は、トルク正常値予測回路３０により予測された外乱トルク正常値（Ｒ’）に基づいて閾値（α）を設定する。具体的には、故障診断時（ｔ_０）の外乱トルク（Ｐ_０）が、ロボット１が正常に動作している時の外乱トルク正常値（Ｒ’）から、一定値（ｋ）以上増加している場合に故障と判断することができる。よって、閾値設定回路３１は、外乱トルク正常値（Ｒ’）に対して、一定値（ｋ）を加算した値を、閾値（α）として設定する。一定値（ｋ）は複数のロボット１の間で共通した値である。

次に、図１２を参照して、第２実施形態における閾値（α）を設定する方法を説明する。ステップＳ５１において、トルク正常値予測回路３０は、予め定めた期間（第１期間）の間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）のデータを、外乱トルクデータベース１７から読み出す。ステップＳ５３において、整備・保全情報取得回路２９により取得された整備或いは保全の実施状況に関する情報に基づいて、整備・保全の実施記録があるか否かを判断する。実施記録がある場合（Ｓ５３でＹＥＳ）、ステップＳ５５に進み、整備或いは保全を実施してから１年（第２期間）以上が経過している否かを判断する。１年以上が経過している場合（Ｓ５５でＹＥＳ）、整備或いは保全の実施時期における外乱トルクを精度良く予測することが難しいと判断できる。よって、実施記録がない場合（Ｓ５３でＮＯ）と同じように、ステップＳ５７に進み、図１０及び図１１に示したように季節変動成分を考慮して、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。

一方、故障診断時から１年以内に整備或いは保全の実施記録がある場合（Ｓ５５でＮＯ）、整備或いは保全の実施時期における外乱トルクを、季節変動を考慮せずに予測可能と判断できる。よって、ステップＳ５９に進み、図９に示したように季節変動成分を考慮しないで、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。

ステップＳ６１に進み、閾値設定回路３１は、予測された外乱トルク正常値（Ｒ’）に一定値（ｋ）を加算した値を、閾値（α）として設定する。設定された閾値（α）を用いて、図６のステップＳ１１の判断処理を実施する。

以上説明したように、第２実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

ロボット１の整備或いは保全の実施状況に応じて、外乱トルク（Ｔｑ）が大きく変動する場合がある。このため、整備或いは保全の実施状況を考慮して外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測し、外乱トルク正常値（Ｒ’）に基づいて閾値（α）を設定する。これにより、整備或いは保全の実施状況を考慮して、より正確な故障診断をおこなうことができる。

図９〜図１１に示したように、トルク正常値予測回路３０は、第１期間（Ｔ_１）の間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）のデータに基づいて、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。外乱トルク正常値（Ｒ’）を正確に予測することができる。例えば、図９において、第１期間（Ｔ_１）の開始時期（ｔ_１）における外乱トルク（Ｐ_１）を外乱トルク正常値として予測した比較例を考える。この場合、外乱トルク（Ｐ_１）に一定値（ｋ）を加算した値が閾値となる。この閾値は、故障診断時（ｔ_０）の外乱トルク（Ｐ_０）よりも大きい。このため、比較例において、故障していない、と誤って判断されてしまう。一方、図９において、開始時期（ｔ_１）よりも過去である整備・保全時期（ｔ_２）における外乱トルク（Ｐ_２）を、外乱トルク正常値（Ｒ’）として予測する。経時劣化成分が考慮されるため、閾値（α＝Ｒ’＋ｋ）は、比較例のそれよりも小さくなり、故障診断時（ｔ_０）の外乱トルク（Ｐ_０）以下となる。このため、第２実施形態では、故障している、と判断することができる。図１１についても同様である。

トルク正常値予測回路３０は、第１期間（Ｔ_１）の間に取得された外乱トルク（Ｔｑ）の時間変化から、直線や（２）式に示した関数を含む回帰式を用いて、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。回帰式を用いて外乱トルク（Ｔｑ）を近似できるので、外乱トルク正常値（Ｒ’）を正確に予測することができる。

故障診断時（ｔ_０）から第２期間（Ｔｘ）前までの間に、整備或いは保全を実施している場合、トルク正常値予測回路３０は、整備或いは保全を実施した時を、ロボット１が正常に動作している時と見なして、外乱トルク正常値（Ｒ’）を予測する。図１３に示したように、整備或いは保全を実施した直後に低下した外乱トルクを外乱トルク正常値（Ｒ’）と見なすことができる。よって、経時劣化によって外乱トルクが増加している場合でも、正確な故障診断をおこなうことができる。

故障診断時から第２期間（Ｔｘ）前までの間に、整備或いは保全を実施していない場合、トルク正常値予測回路３０は、外乱トルクの季節変動を考慮して、外乱トルク正常値を予測する。トルク正常値予測回路３０は、故障診断時と季節変動が同じとなる過去の時期を、ロボット１が正常に動作している時と見なす。外乱トルクの季節変動を考慮することにより、故障診断時から長期間を遡った過去の外乱トルクを精度良く予測することができる。

図１１に示したように、トルク正常値予測回路３０は、季節変動を近似する正弦波と、経時劣化を近似する直線とを合成した関数（ＦＣＬ）を、回帰式として用いる。季節変動成分を除去して、外乱トルク正常値（Ｒ’）を精度良く予測することができる。

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなるであろう。

１ ロボット
２ ロボット制御ユニット
３ 故障診断ユニット
６ サーボモータ（モータ）
１１ サーボ制御部（トルク検出部）
２３ 故障診断装置
２４ 位置検出部
２５ 定型作業判断回路
２６ 参照値算出回路
２７ トルク補正回路
２８ 故障診断回路
２９ 整備・保全情報取得回路
３０ トルク正常値予測回路
３１ 閾値設定回路
ＦＣ 季節変動（正弦波）
ＦＣＬ 関数
Ｒ’ 外乱トルク正常値
Ｔｑ 外乱トルク
Ｔｑ’ 補正後外乱トルク
Ｔ_１ 第１期間
Ｔｘ 第２期間
α 閾値

Claims (11)

1. 多軸型ロボットの故障を診断する故障診断装置であって、
   前記多軸型ロボットが備える関節軸の移動位置を検出する位置検出部と、
   前記関節軸に加わる外乱トルクを検出するトルク検出部と、
   前記位置検出部により検出された前記移動位置から、前記多軸型ロボットが予め定めた定型作業を行っているか否かを判断する定型作業判断回路と、
   前記定型作業を行っている時に検出された前記外乱トルクから、外乱トルク参照値を算出する参照値算出回路と、
   前記参照値算出回路により算出された前記外乱トルク参照値を用いて、前記多軸型ロボットが前記定型作業とは異なる作業を行っている時に検出された前記外乱トルクを補正して、補正後外乱トルクを取得するトルク補正回路と、
   前記トルク補正回路により取得された前記補正後外乱トルクと閾値とを比較することにより故障診断を行う故障診断回路と、
   を備えることを特徴とする故障診断装置。
2. 前記参照値算出回路は、前記外乱トルク参照値として、前記外乱トルクの代表値及び前記外乱トルクの変化量を算出し、
   前記トルク補正回路は、前記外乱トルクから前記代表値を減算し、減算後の値を前記変化量で除算することにより、前記補正後外乱トルクを取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
3. 前記代表値は、前記定型作業を行っている時に検出された前記外乱トルクの平均値であり、
   前記変化量は、前記定型作業を行っている時に検出された前記外乱トルクの標準偏差である
   ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
4. 前記代表値は、前記定型作業を行っている時に検出された前記外乱トルクの最小値であり、
   前記変化量は、前記定型作業を行っている時に検出された前記外乱トルクの最大値と前記最小値との差である
   ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
5. 前記多軸型ロボットの整備或いは保全の実施状況に関する情報を取得する整備・保全情報取得回路と、
   前記整備・保全情報取得回路により取得された前記情報を考慮して、前記多軸型ロボットが正常に動作している時の前記外乱トルクである外乱トルク正常値を予測するトルク正常値予測回路と、
   前記トルク正常値予測回路により予測された前記外乱トルク正常値に基づいて前記閾値を設定する閾値設定回路と
   を更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の故障診断装置。
6. 前記トルク正常値予測回路は、第１期間の間に取得された外乱トルクのデータに基づいて、前記外乱トルク正常値を予測することを特徴とする請求項５に記載の故障診断装置。
7. 前記トルク正常値予測回路は、前記第１期間の間に取得された前記外乱トルクの時間変化から、回帰式を用いて、前記外乱トルク正常値を予測することを特徴とする請求項６に記載の故障診断装置。
8. 故障診断時から第２期間前までの間に、前記整備或いは保全を実施している場合、前記トルク正常値予測回路は、前記整備或いは保全を実施した時を、前記多軸型ロボットが正常に動作している時と見なして、前記外乱トルク正常値を予測することを特徴とする請求項５に記載の故障診断装置。
9. 故障診断時から第２期間前までの間に、前記整備或いは保全を実施していない場合、前記トルク正常値予測回路は、前記外乱トルクの季節変動を考慮して、故障診断時と前記季節変動が同じとなる過去の時期を、前記多軸型ロボットが正常に動作している時と見なして、前記外乱トルク正常値を予測することを特徴とする請求項５に記載の故障診断装置。
10. 前記トルク正常値予測回路は、季節変動を近似する正弦波と、経時劣化を近似する直線とを合成した関数を、前記回帰式として用いることを特徴とする請求項７に記載の故障診断装置。
11. 多軸型ロボットの故障を診断する故障診断方法であって、
    前記多軸型ロボットが備える関節軸の移動位置を検出し、
    前記関節軸に加わる外乱トルクを検出し、
    検出された前記移動位置から、前記多軸型ロボットが予め定めた定型作業を行っているか否かを判断し、
    前記定型作業を行っている時に検出された前記外乱トルクから、外乱トルク参照値を算出し、
    算出された前記外乱トルク参照値を用いて、前記多軸型ロボットが前記定型作業とは異なる作業を行っている時に検出された前記外乱トルクを補正して、補正後外乱トルクを取得し、
    取得された前記補正後外乱トルクと閾値とを比較することにより故障診断を行うことを特徴とする故障診断方法。

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