JP6556398B1

JP6556398B1 - 診断装置および閾値作成方法

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Publication number: JP6556398B1
Application number: JP2019500689A
Authority: JP
Inventors: 大記角田; 今中　晶; 晶今中; 覚寺島
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2018-03-26
Filing date: 2018-03-26
Publication date: 2019-08-07
Anticipated expiration: 2038-03-26
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Abstract

本発明は、機械装置（１）を駆動するモータ（１２）の劣化度を診断する診断装置（２０）であって、機械装置（１）に取り付けられたセンサ（１３，１４）による測定結果を示す測定データを解析するデータ解析部（２２）と、加工条件を調整して劣化させたモータである加工モータにより機械装置（１）を駆動させた場合のデータ解析部（２２）における解析結果に基づいて、診断対象のモータの劣化度の診断で使用する、加工条件に対応した閾値を作成する閾値作成部（２３）と、を備える。

Description

本発明は、モータの診断を行う診断装置および閾値作成方法に関する。

モータによって駆動される機械装置の異常を診断するためには、定期的な点検および監視を数年、場合によっては数十年という時間を掛けて、機械装置の音または振動といった物理量を、作業者が識別することで判断する必要があった。すなわち、作業者は、かなりの時間をかけ、定期的な点検で得られる音または振動といった物理量の変化を確認し、主観的な判断基準によって異常判定を行っていた。

例えば、モータの異常を判定する発明が特許文献１で開示されている。特許文献１に記載された発明は、使用初期におけるモータから得られるデータと、使用開始から一定期間経過して劣化が進んだモータから得られるデータとに基づいて決定した閾値を使用して、異常を判定する。

特開平１０−２８８５４６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の発明は、使用開始から一定期間経過してある程度劣化したモータが必要となるため、異常判定に用いる閾値を作成するのに長い時間を要する、という問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、動作の診断に用いる閾値の作成に要する時間を短縮することが可能な診断装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、機械装置を駆動するモータの劣化度を診断する診断装置であり、機械装置に取り付けられたセンサによる測定結果を示す測定データを解析するデータ解析部を備える。また、診断装置は、加工条件を調整して劣化させたモータであり劣化度が既知の加工モータが機械装置を駆動させた場合にセンサから出力される測定データをデータ解析部が解析した結果に基づいて、診断対象のモータの劣化度の診断で使用する、加工条件に対応した閾値を作成する閾値作成部を備える。また、診断装置は、診断対象のモータにより機械装置を駆動させた場合のデータ解析部における解析結果と閾値とに基づいて、診断対象のモータの劣化度を診断する動作診断部を備える。機械装置には複数種類のセンサが取り付けられ、データ解析部は、異なる加工程度のモータのそれぞれが機械装置を駆動させた場合の複数の測定データであって、機械装置に取り付けられたセンサのうち、ユーザにより指定された種類のセンサから出力される測定データを解析する。閾値作成部は、複数の測定データそれぞれについての解析結果に基づいて、それぞれが異なる加工程度のモータのいずれか一つに対応する複数の閾値、を作成する。

本発明にかかる診断装置は、動作の診断に用いる閾値の作成に要する時間を短縮できる、という効果を奏する。

本発明の実施の形態にかかる機械装置の構成例を示す図実施の形態にかかる診断装置を実現するハードウェアの構成例を示す図測定データを生成するセンサの取付位置を決定する手順の一例を示すフローチャート実施の形態にかかる診断装置が機械装置の動作の診断に用いる閾値を作成する動作の一例を示すフローチャート実施の形態にかかる診断装置が機械装置の動作を診断する動作の一例を示すフローチャート

以下に、本発明の実施の形態にかかる診断装置および閾値作成方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態．
図１は、本発明の実施の形態にかかる機械装置の構成例を示す図である。実施の形態にかかる機械装置１は、制御部１１、モータ１２および本実施の形態にかかる診断装置２０を備える。また、機械装置１にはセンサ１３および１４が取り付けられる。センサ１３および１４が測定を行って得られる測定データは診断装置２０に入力される。なお、本実施の形態では機械装置１が診断装置２０を含む構成例について説明を行うが、機械装置１の外部に診断装置２０が存在する構成としても構わない。

センサ１３および１４は、振動、音、機械装置１が有する駆動軸の偏心、駆動軸の位相の振れ、駆動軸の速度リップル、モータ１２に流れる電流などの物理量を検出するために取り付けられる。センサ１３および１４としては、振動を検出する加速度センサ、音を検出するマイクロフォン、駆動軸の偏心および位相の振れを検出するレーザードップラ、駆動軸の速度リップルを検出するエンコーダ、電流を検出する電流計などが例示できる。すなわち、センサ１３および１４は、振動を電気信号に変換する圧電型等の公知の接触式及び非接触式の各種検出器を使用することができ、振動の検出形式も、加速度式、速度式、変位式等の適宜形式のものが採用可能である。また、振動を検出する装置としては、ほかにも、ＡＥ（Acoustic Emission）センサ、超音波センサ、ショックパルスセンサ等の振動に起因して発生する物理量を電気信号化できるものを用いることもできる。これらのセンサの中から使用するセンサを選択できるよう、機械装置１を構成してもよい。センサを選択可能とする場合のメリットは、コスト、外乱ノイズの耐性およびセンサ応答が選択可能となり、顧客の機械装置に柔軟に対応できるようになることである。

制御部１１は、機械装置１の駆動装置であるモータ１２を制御する。モータ１２は、制御部１１からの指示に従い機械装置１を駆動する。なお、機械装置１は、モータ１２の交換が可能に構成されている。

診断装置２０は、データ処理部２１および表示部２６を備える。データ処理部２１は、機械装置１の動作によるモータの診断に用いる閾値の作成、および、作成した閾値を使用して機械装置１の動作診断を行う。データ処理部２１は、データ解析部２２、閾値作成部２３、記憶部２４および動作診断部２５を備える。データ処理部２１を構成する各部の説明については後述する。表示部２６は、データ処理部２１で機械装置１の動作診断が行われると、機械装置１の動作診断結果を表示する。

データ処理部２１を構成する各部の動作を説明する。データ解析部２２には、センサ１３および１４から測定データが入力され、データ解析部２２は、入力された各測定データを解析する。データ解析部２２は、解析結果を閾値作成部２３または動作診断部２５に出力する。データ解析部２２は、閾値作成部２３で閾値が作成済ではない状態のときは解析結果を閾値作成部２３に出力し、閾値作成部２３で閾値が作成済の状態のときは解析結果を動作診断部２５に出力する。

ここで、測定データの解析結果とは、センサ１３あるいは１４により検出された測定データから求められた振動の大きさ、振動の周波数成分に関する情報が挙げられる。

閾値作成部２３は、データ解析部２２から入力された解析結果に基づいて、機械装置１の動作の診断で使用する閾値を作成する。閾値作成部２３は、使用初期の劣化していないモータである第１のモータがモータ１２として取り付けられ、駆動しているときに得られた測定データの解析結果である第１の解析結果と、使用を開始する前の劣化していないモータを加工して劣化させたモータである第２のモータがモータ１２として取り付けられ、駆動しているときに得られた測定データの解析結果である第２の解析結果とを用いて閾値を作成する。

記憶部２４は、閾値作成部２３で作成された閾値、第１のモータの情報および第２のモータの情報等を保持する。ここで、第１あるいは第２のモータの情報とは、加工状況に関する情報である。例えば、第１のモータの情報としては、使用初期であることの情報が挙げられる。また、例えば、第２のモータの情報としては、第２のモータの加工の程度、すなわち劣化の程度が挙げられる。また、第１あるいは第２のモータの情報として、第１あるいは第２のモータがモータ１２として取り付けられ、機械装置が駆動しているときに得られた測定データまたは解析結果が挙げられる。

動作診断部２５は、データ解析部２２から入力された解析結果と、閾値作成部２３で作成された閾値とに基づいて、機械装置１が正常に動作するか否かを診断する。

次に、診断装置２０を実現するハードウェアの構成について説明する。図２は、本実施の形態にかかる診断装置２０を実現するハードウェアの構成例を示す図である。診断装置２０は、プロセッサ１０１、メモリ１０２および表示装置１０３により実現される。

プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）等である。メモリ１０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー、等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク等である。メモリ１０２は、プロセッサ１０１によって実行されるプログラムおよびプロセッサ１０１が使用する各種データを保持する。メモリ１０２は、プロセッサ１０１が各種処理を実行する際のワーク用メモリとしても使用される。また、メモリ１０２は、記憶部２４を構成する。表示装置１０３は、液晶モニタ、ディスプレイなどであり、表示部２６を実現する。

図２に示したプロセッサ１０１およびメモリ１０２を用いて診断装置２０のデータ解析部２２、閾値作成部２３および動作診断部２５を実現する場合、これら各部の機能を実現するためのプログラムをメモリ１０２が記憶しておき、メモリ１０２が記憶しているプログラムをプロセッサ１０１が読み出して実行する。

上述したように、機械装置１に取り付けられるモータ１２は交換が可能であり、大きく分けて３種類のモータがモータ１２として取り付けられる。１種類目のモータは、使用初期の劣化していないモータであり上述した第１のモータである。２種類目のモータは、劣化していないモータを加工して人為的に劣化させたモータであり上述した第２のモータである。これらの劣化していないモータおよび劣化させたモータは、閾値作成部２３が閾値を作成する際に必要な解析結果を得る場合に機械装置１に取り付けられる。３種類目のモータは、劣化しているか否かが分からない診断対象のモータである。

ここで、加工を行い劣化させたモータ（以下、加工モータとする）について説明する。加工モータは、予め振動量等が大きくなるように異常の程度を制御しながら加工されたモータである。加工モータは、例えば、過去に故障したモータのデータ分析結果より故障モードを分類し、分類ごとに適合した故障モードを持つモータであり、加工の程度をモータ製造メーカで調整したものである。このため、加工モータは劣化の程度すなわち異常の度合いが明確となるので閾値を作成するにあたり精度を保証することが可能となる。

予め振動量等が大きくなるように加工した加工モータは、電食、ベアリングへの異物混入や異物を混入したグリスの使用、ベアリング切削、ドリルによるベアリングの外輪及び内輪への穴あけ、軸受当たり面のブラケットの切削といった加工により作成する。実際のモータ駆動環境においては、故障モードとして最も多いのがベアリングの異常であり、ベアリング異常の原因としては、電食の他にもグリス漏れ、フレーキングなどが挙げられる。

例えば、電食によって加工された加工モータは、外部電源を用いて回転しているモータの軸からモータのフレームに対して電流を流してベアリングを劣化させることにより作成する。加工の程度の規定は、モータの工場出荷試験における基準値として設定された振動量等を基準として例えば３段階程度に分類し、電流の通電時間とモータ振動量の大きさとの関係から決定する。一例として、加工程度の規定を‘大’、‘中’および‘小’の３段階の異常度とする場合、異常度‘小’のモータは１時間の電流通電により加工された結果、モータ振動量が基準の２倍となるようなものを指し、異常度‘中’のモータは２時間の電流通電により加工された結果、モータ振動量が基準の３倍となるようなものを指し、異常度‘大’のモータは３時間の電流通電により加工された結果、モータ振動量が基準の４倍となるようなものを指す。

上述した電食によって加工された加工モータについては、異常度および振動量が規定値として銘板および仕様書に記載される。ただし、この規定値はモータごとに使用されるベアリングが異なるので変化させる必要があり固定値ではない。また、加工の程度を３段階としたが、３段階に限る必要はなく、２段階であってもよいし、３段階より大きくてもよいことは言うまでもない。さらに、予め振動量等が大きくなるように加工したモータを例として記載したがこれに限定されない。加工モータは、振動量の他に、騒音量、軸の偏心量、軸の位相の振れ、軸の速度リップル、電流の大きさといった、センサ１３および１４で検出される値が異常値となるように加工したモータとすることも可能である。電食によって加工された加工モータ以外の加工モータの例を以下に示す。

異物または異物を混入したグリスによって加工された加工モータは、ベアリングに異物が混入した状態、または、グリスに異物が混入した状態でモータを回すことによりベアリングを劣化させて作成する。この場合、ベアリングよりも硬い異物の荒さまたは細かさを示す粒度、異物の数、グリスのちょう度、および異物が混入した状態でモータを回す時間といった加工条件の中の少なくとも１つを変えた加工を行うことにより、加工程度が異なる複数種類の加工モータを作成する。加工程度の規定は、モータの工場出荷試験における基準値として設定された振動量等を基準として例えば３段階程度に分類し、異物の粒度とモータ振動量の大きさとの関係から決定する。一例として、加工程度の規定を‘大’、‘中’および‘小’の３段階の異常度とする場合、異常度‘小’の加工モータは粒度１ｍｍの異物が混入した状態で一定時間モータを回して加工を行った結果、モータ振動量が基準の２倍となるようなものを指し、異常度‘中’の加工モータは粒度２ｍｍの異物が混入した状態で一定時間モータを回して加工を行った結果、モータ振動量が基準の３倍となるようなものを指し、異常度‘大’の加工モータは粒度３ｍｍの異物が混入した状態で一定時間モータを回して加工を行った結果、モータ振動量が基準の４倍となるようなものを指す。

また、ベアリング切削によって加工された加工モータは、切削面積、切削の深さ、および加工する場所といった加工条件の中の少なくとも１つを変えた加工を行うことにより、劣化程度の異なる複数の加工モータを作成することができる。加工程度の規定は、モータの工場出荷試験における基準値として設定された振動量等を基準として例えば３段階程度に分類し、加工面積とモータ振動量の大きさとの関係から決定する。一例として、加工程度の規定を‘大’、‘中’および‘小’の３段階の異常度とする場合、異常度‘小’の加工モータは加工面積３ｃｍ²の加工を行った結果、モータ振動量が基準の２倍となるようなものを指し、異常度‘中’の加工モータは加工面積４ｃｍ²の加工を行った結果、モータ振動量が基準の３倍となるようなものを指し、異常度‘大’の加工モータは加工面積５ｃｍ²の加工を行った結果、モータ振動量が基準の４倍となるようなものを指す。

また、ドリルによるベアリングの外輪及び内輪への穴あけによって加工された加工モータは、穴の数、穴の偏りおよび穴の幅といった加工条件の中の少なくとも１つを変えた加工を行うことにより作成する。加工程度の規定は、モータの工場出荷試験における基準値として設定された振動量等を基準として例えば３段階程度に分類し、穴の数とモータ振動量の大きさとの関係から決定する。一例として、加工程度の規定を‘大’、‘中’および‘小’の３段階の異常度とする場合、異常度‘小’の加工モータは穴の数１０個とする加工を行った結果、モータ振動量が基準の２倍となるようなものを指し、異常度‘中’の加工モータは穴の数４０個とする加工を行った結果、モータ振動量が基準の３倍となるようなものを指し、異常度‘大’の加工モータは穴の数１００個とする加工を行った結果、モータ振動量が基準の４倍となるようなものを指す。

また、軸受当たり面のブラケットの切削によって加工された加工モータは、切削面積、切削の深さ、および加工する場所といった加工条件の中の少なくとも１つを変えた加工を行うことにより作成する。加工程度の規定は、モータの工場出荷試験における基準値として設定された振動量等を基準として例えば３段階程度に分類し、加工面積とモータ振動量の大きさとの関係から決定する。一例として、加工程度の規定を‘大’、‘中’および‘小’の３段階の異常度とする場合、異常度‘小’の加工モータは加工面積３ｃｍ²の加工を行った結果、モータ振動量が基準の２倍となるようなものを指し、異常度‘中’の加工モータは加工面積４ｃｍ²の加工を行った結果、モータ振動量が基準の３倍となるようなものを指し、異常度‘大’の加工モータは加工面積５ｃｍ²の加工を行った結果、モータ振動量が基準の４倍となるようなものを指す。

上記の加工以外に通常の製品作成工程にないことを行った場合も加工とみなすことができる。すなわち、加工条件としては上記の加工方法以外であってもよい。

上述した加工により、例えばモータ製造メーカは、加工条件を調整することによってモータの劣化を制御し、モータの振動量等の劣化特性を把握することができる。

ここで、製造されたモータを購入したユーザは、モータを単独で使用するのではなく、例えば工場の製造ラインに設けられる機械装置に組み込んで使用する。そのため、モータの劣化診断を機械装置から取り出して実施する必要があると、モータ劣化の診断工程にコストおよび時間がかかってしまう。したがって、ユーザは機械装置にモータを組み込んだ状態でモータ劣化の診断を実施することが望ましい。

そこで、本実施の形態では、モータ１２が組み込まれた機械装置１の振動などの動作を測定することによって、モータ１２の劣化を診断する。

本実施の形態では、モータ１２の異常度が大きく、モータの振動量が大きい場合であっても、機械装置１に異常度の大きいモータ１２が組み込まれた状態での機械装置１の振動量が大きいとは限らない。また、機械装置１のどこにセンサ１３あるいは１４が取り付けられるかによって、センサ１３あるいは１４が検出する機械装置１の振動量は異なる。そこで、本実施の形態では、以下に示す方法でセンサ１３および１４の取付位置を決定する。

診断装置２０のデータ処理部２１が機械装置１の動作の診断に用いる閾値の作成、および、機械装置１の動作診断を行う際に使用する測定データは、機械装置１に設けられたモータ１２が劣化しているか否かを高精度に判定できるよう、モータ１２が劣化する前に得られる正常時の測定データとモータ１２が劣化した後に得られる異常時の測定データとの違いが顕著に現れることが望ましい。すなわち、測定データを出力するセンサ１３および１４は、機械装置１が正常動作している時に得られる測定データと機械装置１が異常動作している時に得られる測定データとの差が顕著に現れる位置に取り付けられることが望ましい。測定データを出力するセンサ１３および１４の取付位置は、例えば以下に示す手順で決定する。

図３は、測定データを生成するセンサの取付位置を決定する手順の一例を示すフローチャートである。図３は、診断装置２０のデータ処理部２１が１つのセンサから得られる測定データを使用して機械装置１の動作診断に用いる閾値の作成および機械装置１の動作診断を行う場合のセンサの取付位置を決定する手順の例を示している。

図３に示したように、診断装置２０を使用する作業者は、まず、上述した加工方法にて劣化させた加工モータをモータ１２として機械装置１に取り付け（ステップＳ１１）、次に、２つ以上のセンサを機械装置１に取り付ける（ステップＳ１２）。取り付ける２つ以上のセンサは同一種類のセンサとし、例えば加速度センサとする。センサの取付位置は、例えば、モータ１２が駆動した状態で得られる測定データの値が大きくなると予測される位置とする。次に、作業者は、モータ１２を駆動させて機械装置１を動作させる（ステップＳ１３）。そして、作業者は、異常が最も顕著に現れる測定データを出力するセンサを特定してセンサの取付位置に決定する（ステップＳ１４）。異常が最も顕著に現れる測定データとは、値が最も大きな測定データである。一般的に、測定データの値が大きい場合、正常時の測定データと異常時の測定データとの差が大きくなる。各センサから出力される測定データの比較は、例えば、各測定データを表示部２６に表示させる機能を診断装置２０に持たせ、表示部２６に表示された各測定データの中から作業者が特定してもよいし、複数の測定データの中の最大値を特定して表示部２６に表示させる機能を診断装置２０に持たせてもよい。

なお、センサの取付位置は、機械装置１が正常動作しているか否かを判別可能な測定データが得られる位置であればよく、図３に示した手順で決定することが必須ではない。また、診断装置２０のデータ処理部２１が２つのセンサから得られる測定データを使用して動作診断を行う場合、上記のステップＳ１４において、値が最大の測定データが得られるセンサの取付位置および値が２番目に大きな測定データが得られるセンサの取付位置を特定すればよい。

次に、診断装置２０が機械装置１の動作の診断に用いる閾値を作成する動作、および、機械装置１の動作を診断する動作について説明する。本実施の形態では、センサ１３から得られる測定データがセンサ１４から得られる測定データよりも大きく、診断装置２０はセンサ１３から得られる測定データを使用して閾値の作成および機械装置１の動作診断を行うものとする。

図４は、本実施の形態にかかる診断装置２０が機械装置１の動作の診断に用いる閾値を作成する動作の一例を示すフローチャートである。

まず、初期状態のモータ、すなわち、製造されてから使用を開始する前の劣化していない状態のモータをモータ１２として機械装置１に取り付ける（ステップＳ２１）。その後、制御部１１がモータ１２を動作させるための駆動電圧を出力して機械装置１を動作させる（ステップＳ２２）。このとき、制御部１１は、例えば、ユーザが頻繁に運転することが想定される運転条件で機械装置１を動作させるための駆動電圧を生成して出力する。

この結果、初期状態のモータによって機械装置１が動作している状態でのセンサ１３による測定結果を示す測定データがデータ解析部２２に入力され、データ解析部２２が測定データを解析する（ステップＳ２３）。このとき、データ解析部２２は、測定データの解析結果を閾値作成部２３へ出力し、閾値作成部２３は、データ解析部２２から受け取った解析結果を保持する。なお、センサ１３からデータ解析部２２に入力される測定データはアナログデータであってもよいしデジタルデータであってもよい。

ここで、センサ１３が例えば加速度センサの場合、例えば、データ解析部２２は、測定データが示す振動の大きさ（振動ＯＡ(Over All)値）を算出し、算出した大きさを解析結果として閾値作成部２３に出力する。または、データ解析部２２は、測定データを周波数解析し、得られた機械装置特有の周波数を解析結果として閾値作成部２３に出力する。

次に、作業者が、上記のステップＳ２１で取り付けた初期状態のモータを取り外し、上述した加工モータをモータ１２として機械装置１に取り付ける（ステップＳ２４）。その後、制御部１１がモータ１２を動作させるための駆動電圧を出力して機械装置１を動作させる（ステップＳ２５）。このステップＳ２５において、制御部１１は、上述したステップＳ２２で生成した駆動電圧と同じ駆動電圧を生成して出力する。

この結果、加工モータによって機械装置１が動作している状態でのセンサ１３による測定結果を示す測定データがデータ解析部２２に入力され、データ解析部２２が測定データを解析する（ステップＳ２６）。このとき、データ解析部２２は、上述したステップＳ２３と同様に、測定データの解析結果を閾値作成部２３へ出力する。閾値作成部２３は、ステップＳ２６を実行したデータ解析部２２から解析結果を受け取ると、受け取った解析結果と、上記のステップＳ２３が実行された時に受け取って保持しておいた解析結果とに基づいて、機械装置１の動作診断で使用する閾値を作成する（ステップＳ２７）。例えば、データ解析部２２による解析結果が振動の大きさを示す振動ＯＡ値の場合、閾値作成部２３は、ステップＳ２３においてデータ解析部２２が作成した第１の振動ＯＡ値とステップＳ２６においてデータ解析部２２が作成した第２の振動ＯＡ値との差分を算出して閾値とする。閾値作成部２３は、第１の振動ＯＡ値と第２の振動ＯＡ値の平均値を閾値としてもよい。閾値作成部２３は、作成した閾値を記憶部２４に出力し、記憶部２４は閾値作成部２３から受け取った閾値を保持する。また、閾値作成部２３が作成した閾値に補正をかけることができるようにしてもよい。診断装置２０は、例えば、作業者が補正係数の入力を行うための入力部などを備え、作業者から補正係数の入力があった場合、上記のステップＳ２７で作成した閾値に補正係数を掛けて補正を行う。

本実施の形態では、加工条件を調整しながら加工された加工モータが複数種類存在するため、複数種類の加工モータの各々を使用して上述したステップＳ２１〜Ｓ２７を実行し、各加工モータに対応する複数種類の閾値を作成してもよい。診断装置２０は、複数種類の閾値を使用して機械装置１の動作診断を行うため、動作異常の程度を判別することができる。

図５は、本実施の形態にかかる診断装置２０が機械装置１に設けられたモータの動作を診断する動作の一例を示すフローチャートである。

動作診断に用いるモータは、劣化しているかどうかが不明の診断対象のモータである。すなわち、診断対象のモータは、使用初期の劣化していない状態のモータおよび加工モータのいずれにも該当しない第３のモータであり、ユーザが機械装置１に取り付けた状態で使用しているうちに、経時的に劣化している可能性のあるモータ、あるいは何らかの異常により劣化している可能性のあるモータである。まず、制御部１１がモータ１２を動作させるための駆動電圧を出力して機械装置１を動作させる（ステップＳ３１）。制御部１１は、上述した閾値作成動作のステップＳ２２およびＳ２５で生成した駆動電圧と同じ駆動電圧を生成して出力する。

この結果、動作診断に用いるモータによって機械装置１が動作している状態でのセンサ１３による測定結果を示す測定データがデータ解析部２２に入力され、データ解析部２２が測定データを解析する（ステップＳ３２）。このとき、データ解析部２２は、上述した閾値作成動作のステップＳ２３およびＳ２６と同様の解析を行い、解析結果を動作診断部２５に出力する。

動作診断部２５は、データ解析部２２による解析結果が入力されると、解析結果と記憶部２４で保持されている閾値とに基づいて、第３のモータを使用する場合の機械装置１の動作を診断する（ステップＳ３３）。例えば、動作診断部２５は、解析結果と記憶部２４で保持されている複数の閾値とを比較し、解析結果がいずれの閾値よりも小さい場合、機械装置１の動作が正常、すなわち、機械装置１に設けられた第３のモータが劣化していないと判定する。動作診断部２５は、解析結果と記憶部２４で保持されている複数の閾値とを比較し、解析結果がいずれの閾値よりも大きい場合、機械装置１の動作が異常、すなわち、機械装置１に設けられた第３のモータが劣化していると判定する。また、動作診断部２５は、解析結果と記憶部２４で保持されている複数の閾値とを比較し、解析結果が一部の閾値よりも大きい場合、機械装置１の動作が異常である可能性、すなわち、機械装置１に設けられた第３のモータが劣化している可能性があると判定する。動作診断部２５は、例えばコンパレータを用いて解析結果と閾値とを比較する。

また、動作診断部２５は、解析結果がいずれかの閾値よりも大きい場合、該当する閾値が示すモータの異常の程度から、第３のモータの異常の程度を判定することが可能である。例えば、記憶部２４が異常度大、中、小の第２のモータを用いて作成された閾値を保持している場合に、第３のモータの解析結果が、異常度小の閾値および異常度中の閾値よりも大きく、異常度大の閾値よりも小さいとする。この場合、第３のモータの異常度が中程度であることが判定できる。

尚、異常度大、中、小に対するユーザの対応としては、例えば予めモータ製造メーカがモータ交換までの目安を示すことができ、この目安に沿って交換時期のスケジュールをユーザが計画することができる。

動作診断部２５は、機械装置１に設けられたモータの診断結果である機械装置１の動作の診断結果を表示部２６に出力し、表示部２６は診断結果を表示する（ステップＳ３４）。動作診断部２５は、機械装置１の動作が異常である可能性があると判定した場合、解析結果と各閾値との比較結果に基づいて診断結果を異常度毎に複数の段階に分け、複数段階の診断結果を表示部２６に出力し、表示部２６は機械装置１の動作が異常である可能性を複数段階で表示するようにしてもよい。

例えば、作業者は、機械装置１の動作が異常である可能性があることを示す診断結果を表示部２６が表示した場合、機械装置１の点検作業を実施し、機械装置１に設けられたモータが劣化していないかどうかを確認する。

上記の例では、診断装置２０は、複数種類の加工モータを使用して複数の閾値を作成し、複数の閾値を使用して動作診断を行う場合について説明したが、動作診断で使用する閾値が１つであってもよい。

例えば、機械装置１の所有者であるユーザが、機械装置１の性能などに基づいて、製造メーカで加工された複数種類の加工モータの中の１つを選択し、診断装置２０は、選択された加工モータを使用して閾値を作成して保持する。そして、診断装置２０は、診断対象のモータが取り付けられた状態の機械装置１を動作させたときに得られる測定データを、保持している閾値と比較することにより機械装置１の動作診断を行い、モータの診断結果を表示する。診断装置２０は、測定データが閾値を超えた場合、異常、すなわちモータが劣化していると判断する。

また、例えば、製造メーカが異常度を５段階に分けた加工モータを作製しているとする。異常度１が最も異常度が低く、すなわち加工モータの劣化の程度を表す劣化度が低いとし、異常度５が最も異常度が高い、すなわち加工モータの劣化度が高いとする。ユーザはそのうち、異常度３の加工モータと異常度５の加工モータを用いて、閾値を２つ作成する。異常度３の加工モータを用いて作成した閾値Ａと、異常度５の加工モータを用いて作成した閾値Ｂとを、記憶部２４に保持しておく。ユーザは、機械装置１の駆動のための第３のモータを購入し、機械装置１に組み込んで使用する。定期的な劣化診断等において、第３のモータを組込んだ機械装置１の動作を診断し、閾値Ａに到達すると、交換モータの発注を開始する。さらに、閾値Ｂに到達すると、モータの交換作業を実施する。

以上のように、本実施の形態にかかる診断装置２０は、加工を行って劣化させた状態のモータである加工モータを使用して機械装置１を動作させた場合にセンサが検出する測定データに基づいて、機械装置１に組み込まれたモータの診断で使用する閾値を作成する。これにより、機械装置１に組み込まれたモータの診断で使用する閾値の作成に要する時間を短縮化することができる。

また、機械装置１の動作診断で使用する閾値を作成する際に使用する加工モータは、加工の程度を制御しながら作製されたモータであるため、どの程度の劣化状態であるのかが明らかである。よって、動作異常か否かを診断するための閾値をモータの劣化状態を考慮して作成することが可能となる。診断装置２０は劣化状態を考慮して作成した閾値を使用して機械装置１に組み込まれたモータが正常か否かを判定するため、判定精度を高めることができる。

本実施の形態では、モータ製造メーカが加工モータを作製し、モータを購入するユーザが劣化判断を実施するための閾値を作成し、劣化判断をユーザが実施するとして説明したが、ユーザが実施するとした工程は、ユーザによるものには限られない。例えば、モータ製造メーカのサービスマンが実施してもよい。

本実施の形態では、閾値作成のためのセンサ取付位置は、劣化していない使用初期の第１のモータを取り付けた場合と、劣化加工された第２のモータを取り付けた場合とで、機械装置１の振動の差が最も大きくなる位置を選択する例を示したが、この限りではない。例えば、モータの振動が検出されると予め推測される位置にセンサを取り付けてもよい。また、劣化加工された第２のモータを取り付けてモータを駆動した場合に、振動が検出できる位置にしてもよい。すなわち、第１のモータを必ずしも使用する必要はない。

本実施の形態では、閾値作成の際に、劣化していない使用初期の第１のモータを取り付けた場合と、劣化加工された第２のモータを取り付けた場合の差を閾値とする例を示した。この場合、診断対象の第３のモータを取り付けて検出された測定データの解析結果と、第１のモータを取り付けた場合の解析結果との差を閾値と比較することによって、劣化の診断を行うことになる。

しかしながら、劣化加工された第２のモータを取り付けた場合の解析結果から閾値を求め、診断対象の第３のモータを取り付けて検出された測定データの解析結果を当該閾値と比較することによって劣化診断を行ってもよい。すなわち、閾値作成および劣化診断の際に、第１のモータを取り付けた場合の解析結果を用いる必要はない。

従来、モータの劣化度を判断するためには、モータを機械装置から取り外し、製造メーカ等にモータを送付し、製造メーカが劣化診断を実施する等の方法がとられていた。本実施の形態では、モータを機械装置に組み込んだ状態で、モータの劣化度を診断することが可能なため、モータが使用されている現場でのモータ劣化判断が可能となる。さらに、モータを機械装置から取り外す必要がなく、モータの劣化診断の作業工程を少なくすることが可能となる。

本実施の形態では、機械装置にセンサを取り付けて機械装置の振動などからモータの劣化を判断したが、モータに直接センサを取り付けられる場合には、モータに取り付けてもよい。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１機械装置、１１制御部、１２モータ、１３，１４センサ、２０診断装置、２１データ処理部、２２データ解析部、２３閾値作成部、２４記憶部、２５動作診断部、２６表示部。

Claims

機械装置を駆動するモータの劣化度を診断する診断装置であって、
前記機械装置に取り付けられたセンサによる測定結果を示す測定データを解析するデータ解析部と、
加工条件を調整して劣化させたモータであり劣化度が既知の加工モータが前記機械装置を駆動させた場合に前記センサから出力される測定データを前記データ解析部が解析した結果に基づいて、診断対象のモータの劣化度の診断で使用する、前記加工条件に対応した閾値を作成する閾値作成部と、
前記診断対象のモータにより前記機械装置を駆動させた場合の前記データ解析部における解析結果と前記閾値とに基づいて、前記診断対象のモータの劣化度を診断する動作診断部と、
を備え、
前記機械装置には複数種類のセンサが取り付けられ、
前記データ解析部は、異なる加工程度のモータのそれぞれが前記機械装置を駆動させた場合の複数の測定データであって、前記機械装置に取り付けられたセンサのうち、ユーザにより指定された種類のセンサから出力される測定データを解析し、
前記閾値作成部は、前記複数の測定データそれぞれについての解析結果に基づいて、それぞれが前記異なる加工程度のモータのいずれか一つに対応する複数の閾値、を作成する、
ことを特徴とする診断装置。
前記動作診断部による診断結果を表示する表示部、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
診断装置が、機械装置を駆動するモータの劣化度の診断に用いる閾値を前記機械装置に取り付けられたセンサによる測定結果に基づいて作成する閾値作成方法であって、
加工条件を調整して劣化させたモータである加工モータにより前記機械装置を駆動させた場合の前記センサによる測定結果を取得する第１のステップと、
前記第１のステップで取得した測定結果に基づいて前記閾値を作成する第２のステップと、
を含み、
前記機械装置には複数種類のセンサが取り付けられ、
前記第１のステップでは、異なる加工程度のモータのそれぞれを使用して前記機械装置を駆動させた場合の複数の測定データであって、前記機械装置に取り付けられたセンサのうち、ユーザにより予め指定された種類のセンサによる測定結果を示す測定データを取得し、
前記第２のステップでは、前記複数の測定データに基づいて、それぞれが前記異なる加工程度のモータのいずれか一つに対応する複数の閾値、を作成する、
ことを特徴とする閾値作成方法。