JP6428935B2 - 故障診断装置及び故障診断方法 - Google Patents
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Description
本発明は、各動作軸の駆動源としてそれぞれに独立したモータを備えた機械装置の故障診断装置及びその方法に関する。
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。このように、従来では外乱トルクが一定の設定閾値を超えたか否かによって故障を診断していたので、ロボットの動作姿勢やロボットハンドで把持するワーク等の重さに関係なく、ロボット駆動系の異常を検出していた。
しかしながら、動作軸にグリスを更油してグリス粘度が変化するような保全が実施されると、保全による影響で外乱トルク値が変動する。この場合に、外乱トルク値のみに基づいて故障を診断していると、正常であるにも関わらず異常と診断される誤判定が多発して故障の診断精度が低下してしまうという問題点があった。
また、外乱トルク値に影響を与える外乱要因は多岐に渡るので、外乱トルク値から全ての外乱要因を排除することは困難である。したがって、外乱トルク値のみに基づいて故障を診断していると、故障の診断精度が低下してしまうという問題点があった。
このように、外乱トルク値のみに基づいてロボット駆動系の故障を診断していると、誤判定が多発して故障の診断精度が低下してしまうという問題点があった。
そこで、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、外乱トルク値以外の保全実績や検査結果を故障の診断に用いることにより、誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることのできる故障診断装置及びその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、本発明の一態様に係る故障診断装置及びその方法は、外乱トルク値が所定の故障判定閾値より大きい場合に動作軸を故障と診断し、故障と診断された動作軸に対して過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する。
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。
[故障診断システムの構成]
図1は、本実施形態に係る故障診断装置を備えた故障診断システムの構成を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態に係る故障診断システム100は、ロボット1と、ロボット制御装置2と、故障診断装置3と、生産管理装置4とから構成される。ロボット1は、機械装置の一例として、多軸機械のティーチングプレイバック型で、尚且つ多関節型のロボットである。ただし、ロボット1は、多軸機械ではなく、一軸の機械であってもよい。
図1は、本実施形態に係る故障診断装置を備えた故障診断システムの構成を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態に係る故障診断システム100は、ロボット1と、ロボット制御装置2と、故障診断装置3と、生産管理装置4とから構成される。ロボット1は、機械装置の一例として、多軸機械のティーチングプレイバック型で、尚且つ多関節型のロボットである。ただし、ロボット1は、多軸機械ではなく、一軸の機械であってもよい。
ロボット1は、動作軸である関節軸として複数のモータ駆動系を備えているが、図1では一軸分のモータ駆動系を示している。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。
ロボット制御装置2は、動作統括制御部9と、通信部10と、サーボ制御部11と、サーボアンプ部14とを備えている。サーボ制御部11は、外乱トルク演算部12と、状態データ取得部13とを含んでおり、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、外乱トルク演算部12や状態データ取得部13の他に、モータ6の回転角位置、速度、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。
また、ロボット1は多関節であるので、図1のようなモータ駆動系が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。
動作統括制御部9は、サーボ制御部11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、後述する故障診断装置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。また、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を定期的に収集する機能を有する。収集されたデータには、収集期間を示すデータが含まれている。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値を演算する機能を有する。これら外乱トルク演算部12および状態データ取得部13を含むようにサーボ制御部11が構成されているので、外乱トルク演算部12の演算によって求められた外乱トルク値は通信部10を介して故障診断装置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。
故障診断装置3は、通信部15と、外乱トルク選定部16と、外乱トルクデータベース17と、故障診断部18と、保全実績データベース19とを備えている。ここで、故障診断装置3は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、CPUを含む汎用の電子回路とメモリ等の周辺機器から構成されている。したがって、特定のプログラムを実行することにより、故障診断装置3は、通信部15、外乱トルク選定部16、外乱トルクデータベース17、故障診断部18として動作する。
通信部15は、先に述べたロボット制御装置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機能を有する。外乱トルク選定部16は、生産管理装置4から必要な生産情報を取得するとともに、ロボット1の稼働状況に応じて収集した外乱トルク値のうち記憶すべき値を選別する機能を有する。また、外乱トルクデータベース17は、外乱トルク選定部16で選別された外乱トルク値を逐次記憶しておく機能を有する。したがって、この外乱トルクデータベース17には過去分の外乱トルク値が蓄積されることになる。
保全実績データベース19は、ロボット1に対して保全や検査を実施した場合に、その保全実績及び検査結果を各関節軸毎に記憶しておくための機能を有する。したがって、保全実績データベース19には過去分の保全実績データ及び検査結果データが蓄積されることになる。
故障診断部18は、外乱トルク値に基づいて能動的に故障診断を実行する機能を有する。この故障診断部18にはメモリ機能を具備させてあるため、外乱トルクデータベース17および保全実績データベース19にそれぞれ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。特に、故障診断部18は、所定周期毎に各動作軸の移動位置と各動作軸にかかる移動位置毎の外乱トルク値とを取得し、取得した外乱トルク値が所定の故障判定閾値より大きい場合に故障と診断する。さらに、故障診断部18は、再判定部25を備えている。
再判定部25は、故障と診断された動作軸に対して、過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する。具体的に、再判定部25は、保全実績として減速機の交換実績を用いて再判定を実施する。例えば、直近で動作軸の減速機が交換されている場合には、外乱トルク値によって動作軸が故障と診断されても、動作軸が正常である可能性が高い。そこで、再判定部25は減速機の交換実績を用いて再判定を行う。また、再判定部25は、検査結果として鉄粉濃度の測定結果を用いて再判定を実施する。動作軸に更油されたグリスには、経年劣化や負荷の増大によって、徐々に鉄粉が増加していく。したがって、鉄粉濃度が所定の閾値以上に増加している場合には、動作軸に故障が発生している可能性が高くなる。そこで、再判定部25は、動作軸に更油されたグリスの鉄粉濃度の測定結果を用いて再判定を行う。尚、減速機の交換実績や鉄粉濃度の測定結果のデータは保全実績データベース19に蓄積されているので、再判定部25は保全実績データベース19からデータを取得して再判定を実行する。
具体的に、再判定部25は、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がある場合に、この測定実績に記録された鉄粉濃度の測定値が所定の閾値以下であれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。
また、再判定部25は、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合には、現在の鉄粉濃度を推算して推算値を算出し、この推算値が所定の閾値以下であれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。
さらに、再判定部25は、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、過去の所定期間内に再判定の対象となった動作軸の減速機について交換実績があれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。
このようにして再判定を実行することにより、再判定部25は、外乱トルク値以外の保全実績や検査結果を用いて動作軸の故障を診断することができる。これにより、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。ただし、鉄粉濃度の測定結果や減速機の交換実績の他に、動作軸の故障を診断できるデータがあれば、そのデータを用いて再判定を実行してもよい。
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、故障診断装置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。
ここで、本実施形態では、ロボット1の各関節軸を駆動するモータ6にかかる外乱トルク(外乱負荷トルク)を検出し、この外乱トルク値に基づき該当するモータ駆動系の異常をロボットの故障として診断する。この外乱トルクを求める手順は概略次の通りである。
図2のブロック図に示すように、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、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、求めた加速度トルク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、さらにモーメントMを減じて外乱トルク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TG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して外乱トルクTGを求めることになる。
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、このモータ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TGを求めることになる。
[外乱トルク選定処理]
次に、図3を参照して、本実施形態に係る故障診断装置3の外乱トルク選定部16による外乱トルク選定処理を説明する。図3は、外乱トルク選定部16による外乱トルク選定処理の処理手順を示すフローチャートである。
次に、図3を参照して、本実施形態に係る故障診断装置3の外乱トルク選定部16による外乱トルク選定処理を説明する。図3は、外乱トルク選定部16による外乱トルク選定処理の処理手順を示すフローチャートである。
図3に示すように、ステップS1において、外乱トルク選定部16は、ロボット制御装置2で演算された外乱トルク値を取得する。この外乱トルク値は、各動作軸の移動位置毎の値である。また、このとき同時に、外乱トルク値が収集された期間を示す情報についても取得する。
次に、ステップS2において、外乱トルク選定部16は、生産管理装置4の生産情報データベース21から設備の緊急停止情報を取得する。ステップS3において、外乱トルク選定部16は、取得した外乱トルク値の収集期間内に設備の緊急停止が発生したか否かを判断し、緊急停止が発生したと判定した場合にはステップS4に進む。一方、緊急停止が発生しなかったと判定した場合にはステップS5に進む。
ステップS4において、外乱トルク選定部16は、取得した外乱トルク値のうち緊急停止発生時の外乱トルク値のみを削除してステップS5に進む。ステップS5において、外乱トルク選定部16は、取得した外乱トルク値を外乱トルクデータベース17に記録して本実施形態に係る外乱トルク選定処理を終了する。
このような処理によって外乱トルク値を選定したことにより、外乱トルクデータベース17には設備の緊急停止による異常値を排除した外乱トルク値のみが記憶・蓄積されることになる。
[故障診断処理]
次に、図4、5を参照して、本実施形態に係る故障診断装置3の故障診断部18による故障診断処理を説明する。図4、5は、故障診断部18による故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。
次に、図4、5を参照して、本実施形態に係る故障診断装置3の故障診断部18による故障診断処理を説明する。図4、5は、故障診断部18による故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。
図4、5に示すように、ステップS11において、故障診断部18は、外乱トルクデータベース17から直近の外乱トルク値および診断を行う日の前年同月の外乱トルク値を一括して取得する。ステップS12において、故障診断部18は、診断を行う日の前年同月の外乱トルク値に基づいて、それらの平均値、分散値および中央値のうちの少なくとも一つ(複数でも可)を算出し、それに基づいて故障判定閾値を算出・設定する。例えば、平均値、分散値、中央値のうちのいずれか一つを故障判定閾値として設定してもよいし、これらのうちの複数を故障判定閾値として設定してもよい。
ステップS13において、故障診断部18は、直近の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうちの少なくともいずれか一つ(複数でも可)を算出し、その値がステップS12で設定した故障判定閾値以下であるか否かを判断する。そして、直近の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうち算出した値が故障判定閾値以下であれば、故障は発生していないと判断して、直ちに本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、直近の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうち算出した値が故障判定閾値より大きい場合には、故障の可能性があると判断してステップS14に進む。
ステップS14において、故障診断部18は、保全実績データベース19に蓄積されているデータをもとに、直近3か月以内に保全が実施されているか否かを判断する。そして、保全が実施されていなければ、故障が発生していると判断してステップS22に進む。一方、直近3か月以内に保全が実施されていれば、保全の影響を判断するためにステップS15に進む。
ステップS15において、故障診断部18は、保全が実施されたロボットの全ての動作軸について、保全が実施された前後の外乱トルク値の変化率を算出する。保全が実施されたロボットには、複数の動作軸があり、保全が実施された動作軸もあれば、保全が実施されていない動作軸もある。これは、頻繁に保全する必要のある動作軸もあれば、長期間保全する必要のない動作軸もあるためである。ここでは、これらの動作軸の全てについて、外乱トルク値の変化率を算出する。
ステップS16において、故障診断部18は、ステップS15で算出された外乱トルク値の変化率が所定の閾値以下であるか否かを判断し、所定の閾値以下であれば保全の影響はなく、故障が発生していると判断してステップS22に進む。一方、外乱トルク値の変化率が所定の閾値より大きい場合には保全の影響があると判断してステップS17に進む。
ステップS17において、故障診断部18は、保全実施後の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうちの少なくともいずれか一つ(複数でも可)を算出し、その値に基づいて故障判定閾値を算出・再設定する。
ステップS18において、故障診断部18は、関節軸の外乱トルク値に季節変動があるか否かを判断し、季節変動がない場合にはステップS21に進み、季節変動がある場合にはステップS19に進む。ここで、外乱トルク値に季節変動があるか否かの判断は、例えば季節毎の外気温の変化と外乱トルク値との間の相関度合いによって判断することができ、別に蓄積されている外気温のデータと外乱トルク値のデータとを照合することによって判断することができる。
ステップS19において、故障診断部18は、ステップS17で再設定された故障判定閾値に季節変動に応じた定数(係数)を乗じて、故障判定閾値を再再設定する。
ステップS21において、故障診断部18は、再設定された故障判定閾値または再再設定された故障判定閾値をメモリに記憶して本実施形態に係る故障診断処理を終了する。
ステップS22において、再判定部25は、故障と診断された動作軸に対して再判定を実行するために、保全実績データベース19にアクセスして、直近の減速機交換及びグリス更油が実施された以降に、鉄粉濃度の測定実績があるか否かを判断する。減速機交換やグリス更油等の保全が実施されると、鉄粉濃度は大きく変化するので、保全が実施された以降に鉄粉濃度の測定実績があるか否かを判断する。そして、鉄粉濃度の測定実績がある場合にはステップS23に進み、鉄粉濃度の測定実績がない場合にはステップS28に進む。
ステップS23において、再判定部25は、直近の鉄粉濃度の測定日から現在までの経過期間が所定の閾値以内であるか否かを判断し、所定の閾値以内であればステップS24に進み、所定の閾値を超えている場合にはステップS25に進む。直近の鉄粉濃度の測定日から現在までの経過期間が長くなると、その間に鉄粉濃度が増加している可能性があるので、長期間経過してしまった測定結果は利用しないようにしている。
ステップS24において、再判定部25は、直近の鉄粉濃度の測定値が所定の閾値以下であるか否かを判断し、所定の閾値以下であれば、故障は発生していないと判断して本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、直近の鉄粉濃度の測定値が所定の閾値より大きい場合には、故障が発生していると判断してステップS30に進む。尚、所定の閾値については、過去のデータや実験等から故障と判断できる鉄粉濃度を予め求めておいて設定すればよい。
ステップS25において、再判定部25は、鉄粉濃度の測定実績が複数回あるか否かを判断する。ステップS23で経過期間が過ぎたと判定された古い測定実績であっても、複数回あれば最小二乗法等によって現在の鉄粉濃度を推算することができる。そこで、鉄粉濃度の測定実績が複数回ある場合にはステップS26に進む。一方、鉄粉濃度の測定実績が複数回ない場合には、現在の鉄粉濃度を推算することはできないので、故障が発生していると判断してステップS30に進む。
ステップS26において、再判定部25は、複数回ある鉄粉濃度の測定実績を用いて最小二乗法等によって現在の鉄粉濃度を推算して推算値を算出する。
ステップS27において、再判定部25は、算出した鉄粉濃度の推算値が所定の閾値以下であるか否かを判断し、所定の閾値以下であれば、故障は発生していないと判断して本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、鉄粉濃度の推算値が所定の閾値より大きい場合には、故障が発生していると判断してステップS30に進む。尚、所定の閾値については、過去のデータや実験等から故障と判断できる鉄粉濃度を予め求めておいて設定すればよい。
ステップS28において、再判定部25は、保全実績データベース19にアクセスして直近の減速機の交換実績を取得する。
ステップ29において、再判定部25は、直近の減速機交換の実施日から現在までの経過期間が所定の閾値以内であるか否かを判断する。減速機が交換された直後であれば、故障が発生する可能性は低いので、経過期間が所定の閾値以内であれば、故障は発生していないと判断して本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、経過期間が所定の閾値を超える場合には、故障が発生していると判断してステップS30に進む。
ステップS30において、故障診断部18は、故障診断装置3に付属して設置された図示外のモニタの表示画面上に、関節軸についての故障アラームを表示して、本実施形態に係る故障診断処理を終了する。
[実施形態の効果]
以上、詳細に説明したように、本実施形態に係る故障診断装置3では、外乱トルク値が故障判定閾値より大きい場合に動作軸を故障と診断し、故障と診断された動作軸に対して過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する。これにより、外乱トルク値以外の保全実績や検査結果を用いて故障を診断できるので、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。
以上、詳細に説明したように、本実施形態に係る故障診断装置3では、外乱トルク値が故障判定閾値より大きい場合に動作軸を故障と診断し、故障と診断された動作軸に対して過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する。これにより、外乱トルク値以外の保全実績や検査結果を用いて故障を診断できるので、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。
また、本実施形態に係る故障診断装置3では、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がある場合に、測定実績に記録された鉄粉濃度の測定値が所定の閾値以下であれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。これにより、外乱トルク値以外の鉄粉濃度の測定実績に基づいて故障を診断できるので、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。
さらに、本実施形態に係る故障診断装置3では、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、現在の鉄粉濃度を推算して推算値を算出する。そして、この推算値が所定の閾値以下であれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。これにより、外乱トルク値以外の鉄粉濃度の推算値に基づいて故障を診断できるので、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。
また、本実施形態に係る故障診断装置3では、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、再判定の対象となった動作軸の減速機について交換実績を取得する。そして、過去の所定期間内に減速機に交換実績があれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。これにより、外乱トルク値以外の減速機の交換実績に基づいて故障を診断できるので、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。
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 ロボット制御装置
3 故障診断装置
4 生産管理装置
5 ロボットアーム
6 サーボモータ(モータ)
7 パルスコーダ
8 減速機
9 動作統括制御部
10、15、20 通信部
11 サーボ制御部
12 外乱トルク演算部
13 状態データ取得部
14 サーボアンプ部
16 外乱トルク選定部
17 外乱トルクデータベース
18 故障診断部
19 保全実績データベース
21 生産情報データベース
25 再判定部
100 故障診断システム
2 ロボット制御装置
3 故障診断装置
4 生産管理装置
5 ロボットアーム
6 サーボモータ(モータ)
7 パルスコーダ
8 減速機
9 動作統括制御部
10、15、20 通信部
11 サーボ制御部
12 外乱トルク演算部
13 状態データ取得部
14 サーボアンプ部
16 外乱トルク選定部
17 外乱トルクデータベース
18 故障診断部
19 保全実績データベース
21 生産情報データベース
25 再判定部
100 故障診断システム
Claims (5)
- 各動作軸の駆動源としてそれぞれに独立したモータを備えた機械装置について、所定周期毎に前記動作軸の移動位置と前記動作軸にかかる外乱トルク値とを取得して前記機械装置の故障を診断する故障診断装置において、
前記外乱トルク値が所定の故障判定閾値より大きい場合に前記動作軸を故障と診断する故障診断部と、
前記故障診断部によって故障と診断された動作軸に対して、過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する再判定部と
を備えたことを特徴とする故障診断装置。 - 前記再判定部は、前記再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がある場合に、前記測定実績に記録された鉄粉濃度の測定値が所定の閾値以下であれば、前記再判定の対象となった動作軸を正常と判定することを特徴とする請求項1に記載の故障診断装置。
- 前記再判定部は、前記再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、現在の鉄粉濃度を推算して推算値を算出し、前記推算値が所定の閾値以下であれば、前記再判定の対象となった動作軸を正常と判定することを特徴とする請求項1または2に記載の故障診断装置。
- 前記再判定部は、前記再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、過去の所定期間内に前記再判定の対象となった動作軸の減速機について交換実績があれば、前記再判定の対象となった動作軸を正常と判定することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の故障診断装置。
- 各動作軸の駆動源としてそれぞれに独立したモータを備えた機械装置について、所定周期毎に前記動作軸の移動位置と前記動作軸にかかる外乱トルク値とを取得して前記機械装置の故障を診断する故障診断装置による故障診断方法において、
前記故障診断装置は、
前記外乱トルク値が所定の故障判定閾値より大きい場合に前記動作軸を故障と診断し、
故障と診断された前記動作軸に対して、過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施することを特徴とする故障診断方法。
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JP2002175104A (ja) * | 2000-12-05 | 2002-06-21 | Murata Mach Ltd | 異常負荷監視機能付き工作機械 |
US7451063B2 (en) * | 2001-07-20 | 2008-11-11 | Red X Holdings Llc | Method for designing products and processes |
JP4515939B2 (ja) * | 2005-03-07 | 2010-08-04 | 株式会社東芝 | プラント監視方法 |
JP2007007762A (ja) | 2005-06-29 | 2007-01-18 | Honda Motor Co Ltd | 多関節ロボットの関節部監視装置 |
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WO2007083520A1 (ja) * | 2006-01-23 | 2007-07-26 | Ntn Corporation | 潤滑剤劣化検出装置および検出装置付き軸受 |
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JP5188088B2 (ja) | 2007-03-30 | 2013-04-24 | 川崎重工業株式会社 | 減速機等の故障予知装置 |
JP4523977B2 (ja) * | 2008-03-19 | 2010-08-11 | 関東自動車工業株式会社 | ロボット内蔵減速機の故障診断方法及び装置 |
US8042332B1 (en) * | 2008-06-02 | 2011-10-25 | Kanzaki Kokyukoki Mfg. Co., Ltd. | Transaxle |
US20110093157A1 (en) * | 2009-10-20 | 2011-04-21 | General Electric Company, A New York Corporation | System and method for selecting a maintenance operation |
DE102009054959B4 (de) * | 2009-12-18 | 2022-08-25 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Fehlererkennung in einem Steuergerät |
KR20180115335A (ko) * | 2010-12-02 | 2018-10-22 | 나부테스코 가부시키가이샤 | 산업 로봇용 감속기 |
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