JP6909410B2 - ロボット制御装置、保守管理方法、及び保守管理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ロボット制御装置、保守管理方法、及び保守管理プログラムに関わる。

工業製品を製造する生産ラインでは、複数のロボットが互いに連携しながら稼働しているため、ロボットが一台でも故障すると、生産ラインが停止してしまうことがある。例えば、モータの出力トルクを減速機で増幅してアームに伝達するように構成されたロボットにおいては、駆動系の経年劣化（例えば、減速機の歯車機構の摩耗など）の進行を放置すると、故障に至ることがある。ロボットの故障修理には、長時間を要することがあるため、生産ラインの長時間の停止を回避する観点から、ロボットが故障に至るまでの余寿命をできるだけ正確に予測することが望まれる。このような事情に鑑み、特許文献１は、アームを駆動するモータの電流指令値の将来の変化傾向から、電流指令値が予め定められた閾値に到達するまでの見込み経過時間を計算し、この見込み経過時間から余寿命を推定する方法を提案している。

特開２０１６−１１７１４８号公報

しかし、ロボットの経年劣化の初期段階においては、経年劣化が進行しているにも関わらず、モータの電流指令値には、劣化の度合いを定量的に示す変化が殆ど現れないため、検出された電流指令値に基づいて劣化の度合いを正確に判定するのは困難である。劣化の度合いを定量的に示す変化がモータの電流指令値に現れて、劣化の度合いが有意に検出可能になるまでには、ある程度の時間を要する。

ところが、従来では、劣化の度合いを定量的に示す変化がモータの電流指令値に殆ど現れない経年劣化の初期段階であるにも関わらず、検出された電流指令値に基づいて余寿命を推定していたため、推定精度が低く、実用的に十分ではなかった。このため、ロボットの故障に備えて予備の部品を保管したり、ロボットを定期的に点検したりする必要があり、保守管理の効率化が望まれていた。

そこで、本発明は、このような問題を解決し、ロボット本体の余寿命を精度よく推定できる技術を提案することを課題とする。

上述の課題を解決するため、本発明に関わるロボット制御装置は、ロボット本体の駆動を制御する駆動制御部と、ロボット本体の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出する検出部と、特徴量から一つ又は複数の時間領域の特徴量及び一つ又は複数の周波数領域の特徴量を計算し、一つ又は複数の時間領域の特徴量及び一つ又は複数の周波数領域の特徴量を含む特徴量ベクトルに基づいてロボット本体の故障の兆候の有無を判定する判定部と、ロボット本体の故障の兆候有りと判定されたときに、ロボット本体の余寿命を推定する推定部とを備える。このように、ロボット本体の故障の兆候が検出される前に、ロボット本体の余寿命を推定するのではなく、ロボット本体の故障の兆候が検出された後に、ロボット本体の余寿命を推定することにより、余寿命の推定精度を高めることができる。

判定部は、ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す変化が特徴量に有意に現れ始めるときに、ロボット本体の故障の兆候有りと判定してもよい。これにより、故障の兆候を的確に判断できる。

推定部は、特徴量の時間経過に伴う変化の傾向から、特徴量が、ロボット本体の故障を示すものとして予め設定された閾値を超えることが見込まれる故障時期を推定し、現時点から故障時期までの期間を余寿命として見積ってもよい。故障の兆候が検出された後は、特徴量の大きさは、時間経過に伴って有意に大きくなり始めるため、特徴量の時間経過に伴う変化の傾向から余寿命を精度よく見積ることができる。

ロボット本体の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量は、ロボット本体から発生する振動若しくは音を含んでもよい。また、ロボット本体は、アームと、このアームに動力を伝達する回転軸を回転させるモータとを含んでもよく、ロボット本体の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量は、モータの電流指令値を含んでもよい。ロボット本体の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量として、音、振動、又は電流指令値の何れかを用いることにより、ロボット本体を分解せずに、故障の兆候を検出することができる。

本発明に関わる保守管理方法は、ロボット制御装置が、ロボット本体の駆動を制御するステップと、ロボット本体の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出するステップと、特徴量から一つ又は複数の時間領域の特徴量及び一つ又は複数の周波数領域の特徴量を計算し、一つ又は複数の時間領域の特徴量及び一つ又は複数の周波数領域の特徴量を含む特徴量ベクトルに基づいてロボット本体の故障の兆候の有無を判定するステップと、ロボット本体の故障の兆候有りと判定されたときに、ロボット本体の余寿命を推定するステップとを実行する。このように、ロボット本体の故障の兆候が検出される前に、ロボット本体の余寿命を推定するのではなく、ロボット本体の故障の兆候が検出された後に、ロボット本体の余寿命を推定することにより、余寿命の推定精度を高めることができる。

本発明に関わる保守管理プログラムは、ロボット制御装置に、ロボット本体の駆動を制御するステップと、ロボット本体の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出するステップと、特徴量から一つ又は複数の時間領域の特徴量及び一つ又は複数の周波数領域の特徴量を計算し、一つ又は複数の時間領域の特徴量及び一つ又は複数の周波数領域の特徴量を含む特徴量ベクトルに基づいてロボット本体の故障の兆候の有無を判定するステップと、ロボット本体の故障の兆候有りと判定されたときに、ロボット本体の余寿命を推定するステップと、を実行させる。このように、ロボット本体の故障の兆候が検出される前に、ロボット本体の余寿命を推定するのではなく、ロボット本体の故障の兆候が検出された後に、ロボット本体の余寿命を推定することにより、余寿命の推定精度を高めることができる。

本発明によれば、ロボット本体の余寿命を精度よく推定できる。

本発明の実施形態に関わるロボットの構成の一例を示す説明図である。 本発明の実施形態に関わるロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の時間経過に伴う変化を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わるロボットのハードウェア構成の一例を示す説明図である。 本発明の実施形態に関わる保守管理方法の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に関わる故障の兆候の有無の判定処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に関わる余寿命を推定する処理の一例を示す説明図である。

以下、本発明の一側面に関わる実施形態を図面に基づいて説明する。本発明の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更又は改良され得るととともに、本発明には、その等価物も含まれる。なお、同一符号は、同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。

［適用例］
まず、図１を参照しながら、本発明の適用例について説明する。図１は、本発明の実施形態に関わるロボット１００の構成の一例を示す。ロボット１００は、例えば、マニピュレータとして自律的に動作するロボット本体２００と、ロボット本体２００の動作を制御するロボット制御装置３００とを備えてもよい。ロボット１００の具体例として、垂直多関節ロボット、水平多関節ロボット、直交ロボット、又はパラレルリンクロボットなどを挙げることができる。ロボット１００は、例えば、部品の組み立て、搬送、塗装、検査、研磨、又は洗浄などの何れかの用途に用いることができる。

ロボット本体２００は、例えば、マニピュレータとして動作するアーム２０３と、アーム２０３に動力を伝達する回転軸２０４を回転させるモータ２０１と、回転軸２０４の回転速度を減速してトルクを増大させ、増大されたトルクを有する動力を、出力軸２０５を通じてアーム２０３に伝達する減速機２０２とを備えてもよい。ここで、回転軸２０４は、例えば、モータ２０１の出力軸である。説明の便宜上、図１では、ロボット本体２００の軸数（関節数）が１である場合を例示しているが、軸数は２以上（例えば、４〜７軸）でもよい。

ロボット制御装置３００は、例えば、モータ２０１の動作指令を生成する動作指令部３０２と、動作指令部３０２からの動作指令に応答して、モータ２０１の駆動を制御する駆動制御部３０５と、ロボット本体２００の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出する検出部３０６と、検出された特徴量に基づいて、ロボット本体２００の故障の兆候の有無を判定する判定部３０３と、ロボット本体２００の故障の兆候有りと判定されたときにロボット本体２００の余寿命を推定する推定部３０４を備えてもよい。ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の例として、ロボット本体２００の部品（例えば、減速機２０２）から発生する振動（例えば、振動成分の振幅及び周波数）或いは音（例えば、音の振幅及び周波数）、又はモータ２０１の電流指令値（例えば、電流指令値の振幅及び周波数）
を挙げることができる。ロボット制御装置３００は、例えば、マイクロコンピュータを有する制御部３０１を備えてもよく、動作指令部３０２、判定部３０３、及び推定部３０４の機能は、制御部３０１のマイクロコンピュータによる情報処理機能によって実現されてもよい。

ロボット制御装置３００は、ロボット本体２００の余寿命を示す情報を出力する出力装置３０７を更に備えてもよい。出力装置３０７は、文字又は記号などの視覚的に認識可能な情報を通じて余寿命を伝える表示装置（例えば、液晶ディスプレイ、電界発光ディスプレイ又はプラズマディスプレイなどの平板ディスプレイ）でもよく、音響信号などの聴覚的に認識可能な情報を通じて余寿命を伝える音響装置（例えば、スピーカ装置）でもよい。出力装置３０７は、ロボット本体２００の余寿命を示す情報を有線回線経由又は無線回線経由で送信する通信装置でもよい。余寿命を示す情報の送信先は、例えば、ユーザの通信端末（例えば、スマートフォン、スマートウォッチ、或いはタブレット端末と呼ばれる移動通信端末、又は通信機能を有するパーソナルコンピュータ）でもよく、又は通信機能を有する外部機器でもよい。

図２は、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の時間経過に伴う変化を表すグラフ１０を示している。図２の横軸は時間を示し、縦軸は特徴量の大きさ（例えば、振動成分の振幅）を示している。ロボット本体２００の劣化の度合いが大きくなる程、特徴量の大きさも大きくなる傾向がある。本明細書では、ロボット本体２００劣化の度合いを定量的に示す変化が特徴量に有意に現れ始める現象を「故障の兆候」と呼び、故障の兆候が検出される時期を「兆候検出時期」と呼ぶ。符号Ｔｈ１は、ロボット本体２００の故障の兆候を示すものとして予め設定された閾値を示している。閾値Ｔｈ１は、例えば、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す変化が特徴量に有意に現れ始める頃の特徴量の大きさである。複数のロボット本体のそれぞれの劣化の度合いを定量的に示す特徴量の時間経過に伴う変化の過去の統計的な傾向から、ユーザの判断で閾値Ｔｈ１を決定してもよく、或いは、判定部３０３の判断で閾値Ｔｈ１を自動的に決定してもよい。符号Ｔ１は、兆候検出時期を示している。本明細書では、ロボット本体２００の正常な動作に著しい支障を来している状態を「故障」と呼び、故障が生じる時期を「故障時期」と呼ぶ。符号Ｔｈ２は、ロボット本体２００の故障を示すものとして予め設定された閾値を示している。閾値Ｔｈ２は、例えば、ロボット本体２００の正常な動作に著しい支障が生じ始める頃の特徴量の大きさである。複数のロボット本体のそれぞれの劣化の度合いを定量的に示す特徴量の時間経過に伴う変化の過去の統計的な傾向から、ユーザの判断で閾値Ｔｈ２を決定してもよく、或いは、判定部３０３の判断で閾値Ｔｈ２を自動的に決定してもよい。符号Ｔ２は、故障時期を示している。

ロボット本体２００の経年劣化の初期段階においては、経年劣化が進行しているにも関わらず、特徴量には、劣化の度合いを定量的に示す変化が殆ど現れない。特徴量が閾値Ｔｈ１以下のときに、判定部３０３は、ロボット本体２００の故障の兆候が無いものと判定する。そして、特徴量が閾値Ｔｈ１を超えると、判定部３０３は、ロボット本体２００の故障の兆候有りと判定する。故障の兆候が検出されると、特徴量の変化量は、時間経過に伴って有意に大きくなる。推定部３０４は、例えば、兆候検出時期Ｔ１から現時点までの特徴量の時間経過に伴う変化の傾向から、特徴量が閾値Ｔｈ２を超えることが見込まれる故障時期Ｔ２を推定する。推定部３０４は、現時点から故障時期Ｔ２までの期間を余寿命として見積ってもよい。このように、ロボット本体２００の故障の兆候が検出される前に、ロボット本体２００の余寿命を推定するのではなく、ロボット本体２００の故障の兆候が検出された後に、ロボット本体２００の余寿命を推定することにより、全体として、余寿命の推定精度を高めることができる。

［ハードウェア構成］
次に、図３を中心に図１を適宜参照しながら、ロボット１００のハードウェア構成の一例について説明する。
ロボット本体２００は、図１に示すモータ２０１の一例として、エンコーダ付きのサーボモータ２０６を備えている。
ロボット制御装置３００は、図１に示す制御部３０１の一例として、コントローラ３０８を備えている。

コントローラ３０８は、ハードウェア資源として、例えば、プロセッサ３０９と、記憶装置３１０と、入出力インタフェース３１１とを備えるマイクロコンピュータでもよい。記憶装置３１０は、本発明の実施形態に関わる保守管理方法を実行するための保守管理プログラム３１２を格納してもよく、保守管理プログラム３１２は、そのメインプログラムの中で呼び出されて実行される複数のソフトウェアモジュール（例えば、動作指令モジュール３１３、判定モジュール３１４、及び推定モジュール３１５）を備えてもよい。記憶装置３１０は、例えば、半導体メモリ又はディスク媒体などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

動作指令モジュール３１３がプロセッサ３０９によって解釈及び実行され、コントローラ３０８のハードウェア資源と動作指令モジュール３１３とが協働することにより、図１に示す動作指令部３０２としての機能が実現される。判定モジュール３１４がプロセッサ３０９によって解釈及び実行され、コントローラ３０８のハードウェア資源と判定モジュール３１４とが協働することにより、図１に示す判定部３０３としての機能が実現される。推定モジュール３１５がプロセッサ３０９によって解釈及び実行され、コントローラ３０８のハードウェア資源と推定モジュール３１５とが協働することにより、図１に示す推定部３０４としての機能が実現される。このように、動作指令部３０２、判定部３０３、及び推定部３０４の機能は、コントローラ３０８のハードウェア資源と保守管理プログラム３１２との協働により実現されてもよく、或いは、専用のハードウェア資源（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など）やファームウェアを用いて実現されてもよい。

ロボット制御装置３００は、図１に示す駆動制御部３０５の一例として、サーボドライバ３１６を備えている。
ロボット制御装置３００は、図１に示す検出部３０６の一例として、ロボット本体２００の部品（例えば、減速機２０２）から発生する振動を検出する振動センサ３１７を備えている。

なお、減速機２０２は、例えば、回転軸２０４の回転に連動して回転するベアリング機構又は歯車機構を備えてもよく、ベアリング機構又は歯車機構の経年劣化に起因して振動が発生してもよい。振動の発生原因は、減速機２０２の経年劣化に限られるものではなく、例えば、回転軸２０４の回転に連動する部品の経年劣化に起因するものでもよい。減速機２０２として、例えば、ハーモニックドライブ（登録商標）と呼ばれる波動歯車装置を用いてもよい。

［保守管理方法］
次に、図４を参照しながら、本発明の実施形態に関わる保守管理方法の一例について説明する。

ステップ４０１において、サーボドライバ３１６は、ロボット本体２００の駆動を制御する。

ステップ４０２において、振動センサ３１７は、ロボット本体２００の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量（例えば、振動成分の振幅及び周波数など）を検出する。

ステップ４０３において、判定モジュール３１４は、ロボット本体２００の故障の兆候が既に検出済みであるか否かを判定する。

ステップ４０４において、判定モジュール３１４は、ステップ４０２で検出された特徴量に基づいて、ロボット本体２００の故障の兆候の有無を判定する。ステップ４０４の詳細については後述する。

ステップ４０５において、推定モジュール３１５は、ロボット本体２００の余寿命を推定する。ステップ４０５の詳細については後述する。

ステップ４０６において、出力装置３０７は、ステップ４０５で推定された余寿命を示す情報を出力する。

ステップ４０７において、推定モジュール３１５は、ロボット本体２００の実際の運転条件に基づいて寿命時間Ｌｈを計算する。例えば、１０％保証確率のときの減速機２０２の寿命時間をＬ１０とし、定格トルクをＴｒとし、定格回転速度をＮｒとし、出力側の平均負荷トルクをＴａｒとし、平均入力回転速度をＮａｖとすると、寿命時間Ｌｈ＝Ｌ１０（Ｔｒ／Ｔａｒ）³（Ｎｒ／Ｎａｖ）として計算することができる。実際の運転条件に基づいて計算された寿命時間Ｌｈは、故障時期を判断する一応の目安となる。

ステップ４０８において、出力装置３０７は、ステップ４０７で計算された寿命時間Ｌｈを示す情報を出力する。

なお、ステップ４０１〜４０８のステップは、ロボット本体２００が動作しているときに定期的に繰り返し実行してもよい。ロボット本体２００の故障の兆候が一度検出されると、その後は、ステップ４０４，４０７，４０８のステップは省略される。ステップ４０４の実行頻度とステップ４０５の実行頻度とは同じでもよく、異なっていてもよい。例えば、ステップ４０４の実行頻度は、１０分に１回でもよく、ステップ４０５の実行頻度は、１日に１回でもよい。また、ステップ４０７，４０８は、必須ではないため、省略してもよい。

次に、図５を参照しながら、ステップ４０４における故障の兆候の有無の判定処理の一例について説明する。

ステップ５０１において、判定モジュール３１４は、ステップ４０２で検出された特徴量について、時間領域の特徴量を計算する。時間領域の特徴量の例として、（１）平均値、（２）標準偏差、（３）最大値、（４）最小値、（５）歪度、（６）尖度、（７）二乗平均平方根、（８）振幅、（９）波峰因数などを挙げることができる。

ステップ５０２において、判定モジュール３１４は、ステップ４０２で検出された特徴量について、周波数領域の特徴量を計算する。周波数領域の特徴量の例として、（１）回転周波数、（２）内輪傷周波数、（３）外輪傷周波数などを挙げることができる。ここで、高調波の次数をｋとし、回転周波数ｆとし、ウェーブジェネレータ内径をＲ１とし、ウェーブジェネレータ外径をＲ２とし、ベアリング球数をＢｎとし、減速比をＣとする。第ｋ高調波の回転周波数は、ｋ×ｆとして計算することができる。第ｋ高調波の内輪傷周波数は、ｋ×Ｒ２×（１＋Ｃ）×Ｂｎ×ｆ／（Ｒ１＋Ｒ２）として計算することができる。第ｋ高調波の外輪傷周波数は、ｋ×Ｒ１×（１＋Ｃ）×Ｂｎ×ｆ／（Ｒ１＋Ｒ２）として計算することができる。

ステップ５０３において、判定モジュール３１４は、ステップ５０１で計算した一つ又は複数の時間領域の特徴量と、ステップ５０２で計算した一つ又は複数の周波数領域の特徴量とを用いて特徴ベクトルを作成し、これを正規化する。

ステップ５０４において、判定モジュール３１４は、ステップ５０３で得られた特徴ベクトルの次元数を削減する。

ステップ５０５において、判定モジュール３１４は、ステップ５０４で得られた特徴ベクトルを用いて、１クラス識別手法又は２クラス識別手法により、故障の兆候の有無を判定する。１クラス識別手法では、故障の兆候が未だ検出されていないロボット本体２００の特徴量を予め学習しておき、ステップ５０４で得られた特徴ベクトルが、故障の兆候が検出されていないクラスに属するのか否かを判定すればよい。２クラス識別手法では、故障の兆候が検出されていない他のロボット本体の特徴量と、故障の兆候が検出されている他のロボット本体の特徴量とをそれぞれ予め学習しておき、ステップ５０４で得られた特徴ベクトルが、故障の兆候が検出されていないクラスに属するのか、或いは故障の兆候が検出されているクラスに属するのかを判定すればよい。

なお、故障の兆候の有無の判定に用いられる特徴ベクトルは、必ずしも、一つ又は複数の時間領域の特徴量と、一つ又は複数の周波数領域の特徴量とを含む必要はなく、例えば、時間領域の特徴量を含まずに、一つ又は複数の周波数領域の特徴量を含んでもよく、或いは、周波数領域の特徴量を含まずに、一つ又は複数の時間領域の特徴量を含んでもよい。

また、ステップ５０５における故障の兆候の有無を判定するステップでは、必ずしもクラス識別手法を用いる必要はなく、例えば、何れか一つの時間領域の特徴量と閾値とを比較して故障の兆候の有無を判定してもよく、或いは、何れか一つの周波数領域の特徴量と閾値とを比較して故障の兆候の有無を判定してもよい。例えば、ステップ５０５において、何れか一つの時間領域の特徴量と閾値とを比較して故障の兆候の有無を判定する場合には、ステップ５０３，５０４を省略してもよい。また、例えば、ステップ５０５において、何れか一つの周波数領域の特徴量と閾値とを比較して故障の兆候の有無を判定する場合には、ステップ５０３，５０４を省略してもよい。

次に、図６を参照しながら、ステップ４０５における余寿命を推定する処理の一例について説明する。図６の横軸は時間を示し、縦軸は特徴量の大きさ（例えば、振動成分の振幅）を示している。符号１１は、兆候検出時期Ｔ１から現時点Ｔ３までに検出された特徴量１１を示している。推定モジュール３１５は、兆候検出時期Ｔ１から現時点Ｔ３までの特徴量１１の時間経過に伴う変化を近似する回帰線１２を分析する。回帰線１２は、例えば、単回帰直線でもよい。推定モジュール３１５は、回帰線１２に基づいて、特徴量が閾値Ｔｈ２を超えることが見込まれる故障時期Ｔ２を推定する。推定モジュール３１５は、現時点Ｔ３から故障時期Ｔ２までの期間を余寿命として推定する。ここでは、兆候検出時期Ｔ１から現時点Ｔ３までの特徴量１１の時間経過に伴う変化の傾向から、故障時期Ｔ２を推定する場合を説明したが、兆候検出時期Ｔ１から現時点Ｔ３までの距離（例えば、ステップ５０５において、１クラス識別手法により算出される距離）の時間経過に伴う変化の傾向から、故障時期Ｔ２を推定してもよい。

上述の説明では、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の例として、ロボット本体２００の部品（例えば、減速機２０２）から発生する振動（例えば、振動成分の振幅及び周波数）を例示したが、特徴量として音（例えば、音の振幅及び周波数）を用いる場合には、ロボット本体２００からの音を収集する集音装置を検出部３０６として用いればよい。また、特徴量として、モータ２０１の電流指令値（例えば、電流指令値の振幅及び周波数）を用いる場合には、モータ２０１の電流指令を取得するデバイスを検出部３０６として用いればよい。なお、振動、音、及び電流指令値のうち何れか二つ以上の組み合わせを用いて、ロボット本体２００の故障の兆候を検出してもよい。

本実施形態によれば、ロボット本体２００の故障の兆候が検出される前に、ロボット本体２００の余寿命を推定するのではなく、ロボット本体２００の故障の兆候が検出された後に、ロボット本体２００の余寿命を推定することにより、余寿命の推定精度を高めることができる。これにより、ロボット１００の長期的なメンテナンス管理に役立てることができ、例えば、ロボット１００の故障に備えて保管する部品の管理コストや、ロボット１００の定期点検のコストを抑えることができる。

なお、本発明の実施形態に関わるロボット１００は、ファクトリーオートメーションに用いられる産業ロボットに限定されるものではなく、例えば、サービス業に用いられるロボット（例えば、オペレーティングロボット、医療用ロボット、掃除ロボット、レスキューロボット、セキュリティロボットなど）でもよい。

[付記]
本発明の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限定されない。
（付記１）
ロボット本体２００の駆動を制御する駆動制御部３０５と、
ロボット本体２００の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出する検出部３０６と、
特徴量に基づいて、ロボット本体２００の故障の兆候の有無を判定する判定部３０３と、
ロボット本体２００の故障の兆候有りと判定されたときに、ロボット本体２００の余寿命を推定する推定部３０４と、
を備えるロボット制御装置３００。
（付記２）
付記１に記載のロボット制御装置３００であって、
判定部３０３は、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す変化が特徴量に有意に現れ始めるときに、ロボット本体２００の故障の兆候有りと判定する、ロボット制御装置３００。
（付記３）
付記１又は２に記載のロボット制御装置３００であって、
推定部３０４は、特徴量の時間経過に伴う変化の傾向から、特徴量が、ロボット本体２００の故障を示すものとして予め設定された閾値を超えることが見込まれる故障時期Ｔ２を推定し、現時点Ｔ３から故障時期Ｔ２までの期間を余寿命として見積る、ロボット制御装置３００。
（付記４）
付記１乃至３のうち何れかに記載のロボット制御装置３００であって、
特徴量は、時間領域の特徴量と周波数領域の特徴量とを含む、ロボット制御装置３００。
（付記５）
付記１乃至４のうち何れかに記載のロボット制御装置３００であって、
特徴量は、ロボット本体２００から発生する振動又は音である、ロボット制御装置３００。
（付記６）
付記１乃至４のうち何れかに記載のロボット制御装置３００であって、
ロボット本体２００は、アーム２０３に動力を伝達する回転軸２０４を回転させるモータ２０１を含み、特徴量は、モータ２０１の電流指令値である、ロボット制御装置３００。
（付記７）
付記１乃至６のうち何れかに記載のロボット制御装置３００であって、
ロボット本体２００の故障の兆候が無いと判定されたときに、推定部３０４は、ロボット本体２００の実際の運転条件に基づいて寿命時間Ｌｈを計算する、ロボット制御装置３００。
（付記８）
ロボット制御装置３００が、
ロボット本体２００の駆動を制御するステップ４０１と、
ロボット本体２００の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出するステップ４０２と、
特徴量に基づいてロボット本体２００の故障の兆候の有無を判定するステップ４０４と、
ロボット本体２００の故障の兆候有りと判定されたときに、ロボット本体２００の余寿命を推定するステップ４０５と、
を実行する保守管理方法。
（付記９）
ロボット制御装置３００に、
ロボット本体２００の駆動を制御するステップ４０１と、
ロボット本体２００の駆動に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出するステップ４０２と、
特徴量に基づいてロボット本体２００の故障の兆候の有無を判定するステップ４０４と、
ロボット本体２００の故障の兆候有りと判定されたときに、ロボット本体２００の余寿命を推定するステップ４０５と、
を実行させる保守管理プログラム３１２。
（付記１０）
付記９に記載の保守管理プログラム３１２を記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

１００…ロボット ２００…ロボット本体 ２０１…モータ ２０２…減速機 ２０３…アーム ２０４…回転軸 ２０５…出力軸 ２０６…サーボモータ ３００…ロボット制御装置 ３０１…制御部 ３０２…動作指令部 ３０３…判定部 ３０４…推定部 ３０５…駆動制御部 ３０６…検出部 ３０７…出力装置 ３０８…コントローラ ３０９…プロセッサ ３１０…記憶装置 ３１１…入出力インタフェース ３１２…保守管理プログラム ３１３…動作モジュール ３１４…判定部モジュール ３１５…推定モジュール ３１６…サードドライバ ３１７…振動センサ

Claims (7)

1. ロボット本体の駆動を制御する駆動制御部と、
   前記ロボット本体の駆動に伴って経年的に劣化する前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出する検出部と、
   前記特徴量から一つ又は複数の時間領域の特徴量及び一つ又は複数の周波数領域の特徴量を計算し、前記一つ又は複数の時間領域の特徴量及び前記一つ又は複数の周波数領域の特徴量を含む特徴量ベクトルに基づいて前記ロボット本体の故障の兆候の有無を判定する判定部と、
   前記ロボット本体の故障の兆候有りと判定されたときに、前記ロボット本体の余寿命を推定する推定部と、
   を備えるロボット制御装置。
2. 請求項１に記載のロボット制御装置であって、
   前記判定部は、前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す変化が前記特徴量に有意に現れ始めるときに、前記ロボット本体の故障の兆候有りと判定する、ロボット制御装置。
3. 請求項１又は２に記載のロボット制御装置であって、
   前記推定部は、前記特徴量の時間経過に伴う変化の傾向から、前記特徴量が、前記ロボット本体の故障を示すものとして予め設定された閾値を超えることが見込まれる故障時期を推定し、現時点から前記故障時期までの期間を前記余寿命として見積る、ロボット制御装置。
4. 請求項１乃至３のうち何れか１項に記載のロボット制御装置であって、
   前記特徴量は、前記ロボット本体から発生する振動若しくは音を含む、ロボット制御装置。
5. 請求項１乃至４のうち何れか１項に記載のロボット制御装置であって、
   前記ロボット本体は、アームと、前記アームに動力を伝達する回転軸を回転させるモータとを含み、
   前記特徴量は、前記モータの電流指令値を含む、ロボット制御装置。
6. ロボット制御装置が、
   ロボット本体の駆動を制御するステップと、
   前記ロボット本体の駆動に伴って経年的に劣化する前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出するステップと、
   前記特徴量から一つ又は複数の時間領域の特徴量及び一つ又は複数の周波数領域の特徴量を計算し、前記一つ又は複数の時間領域の特徴量及び前記一つ又は複数の周波数領域の特徴量を含む特徴量ベクトルに基づいて前記ロボット本体の故障の兆候の有無を判定するステップと、
   前記ロボット本体の故障の兆候有りと判定されたときに、前記ロボット本体の余寿命を推定するステップと、
   を実行する保守管理方法。
7. ロボット制御装置に、
   ロボット本体の駆動を制御するステップと、
   前記ロボット本体の駆動に伴って経年的に劣化する前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を検出するステップと、
   前記特徴量から一つ又は複数の時間領域の特徴量及び一つ又は複数の周波数領域の特徴量を計算し、前記一つ又は複数の時間領域の特徴量及び前記一つ又は複数の周波数領域の特徴量を含む特徴量ベクトルに基づいて前記ロボット本体の故障の兆候の有無を判定するステップと、
   前記ロボット本体の故障の兆候有りと判定されたときに、前記ロボット本体の余寿命を推定するステップと、
   を実行させる保守管理プログラム。

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