JP6988989B2 - 異常検出装置及び異常検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、異常検出装置及び異常検出方法に関するものである。

従来においては、加速度センサが振動振幅をサンプリングして振動振幅を検出する技術が開示されている。

特開２０１７−６３９５２号公報

しかし、加速度センサなどのセンサは機器を一定のサンプリング周波数でサンプリングしてサンプリング信号を出力するので、サンプリング周波数より高い高周波帯に機器の異常が現れる場合は、機器の異常を検出できない。

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、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる異常検出装置及び異常検出方法を提供することである。

本発明の一態様に係わる異常検出装置は、機器の状態を検出するセンサに、互いに異なる複数の開始タイミングでサンプリングを開始させる。そして、サンプリング信号を合成し、合成後のサンプリング信号に基づいて、機器の異常を検出する。

本発明によれば、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

図１は、実施形態の異常検出装置を含むシステムの構成を示す図である。 図２は、作業ロボット２におけるセンサ２３の配置例を示す図である。 図３は、演算処理部１３の概略構成を示すブロック図である。 図４は、演算処理部１３の処理の流れを示すフローチャートである。 図５は、同じ作業種別のサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２、及び機器の状態を表す波形の例を示す図である。 図６は、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２Ａ、Ｔ１の例を示す図である。 図７は、計測結果１４０の表示例を示す図である。 図８は、第１変形例におけるセンサ２３の配置例を示す図である。 図９は、第２変形例におけるセンサ２３の配置例を示す図である。

図面を参照して、実施形態を説明する。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。

図１は、実施形態の異常検出装置を含むシステムの構成を示す図である。

異常検出装置１は、機器が異常か否かを判定する装置であり、例えば自動車を組み立てる多軸機械である作業ロボット２（機器）が異常か否かを判定する。異常検出装置１と作業ロボット２は生産現場３内に設けられ、異常検出装置１は通信回線４を介してコンピュータ５に接続される。

作業ロボット２は、作業ロボット２の回転機構（例えばモータであり、以下、モータ２１という）とモータ２１のトルクを高いトルクに変換して作業ロボット２のアーム等で荷重の大きなものを動かすための機構（例えば減速機であり、以下、減速機２２という）を備える機器である。作業ロボット２は、自動車を組み立てるために必用な所定の作業Ａを繰り返し行う。モータ２１は、モータ２１の動作を開始させるための作業開始信号１００を受信したときに動作を開始する。

減速機２２の近傍の部位には、例えば、この部位の振動を検出する振動センサとして、減速機２２の近傍の部位の加速度を検出するセンサ２３が配置される。センサ２３は、センサ２３が配置された部位の振動に伴う加速度を表す波形、すなわち作業ロボット２の状態を表す波形を生成し、この波形を所定のサンプリング周期ｔでサンプリングしてサンプリング信号Ｍ１を出力する。なお、センサ２３としては、加速度を検出するセンサに限らず、配置された部位の速度や変位を検知することによって振動の大きさを検出できるセンサを使用してもよい。例えば、圧電センサ、角速度センサ、ジャイロセンサなど、姿勢の変化を時系列で取得可能な種々のセンサを用いることができる。

また、センサ２３としては、上記のように振動の波形を生成し、この波形をサンプリングするものでもよいし、他のセンサが生成した振動の波形をサンプリングし、サンプリングで検出した検出値を出力するものでもよい。

具体的には、センサ２３は、サンプリング開始信号２００の受信時をサンプリングの開始タイミングとしてサンプリングを開始する。センサ２３は、まず所定のサンプリング期間（以下、単にサンプリング期間という）の間、サンプリングを行う。すなわち、センサ２３は、サンプリング期間ではサンプリング周期ｔでサンプリング（波形の値の検出）を行う。つまりセンサ２３はサンプリング期間では複数回のサンプリングを行う。１回目のサンプリングはサンプリング開始信号２００の受信時に行われる。センサ２３は、サンプリング期間において、検出した波形の値（検出値）を順次、サンプリング信号Ｍ１として出力する。検出値の全体をサンプリング信号Ｍ１という。

図２は、作業ロボット２におけるセンサ２３の配置例を示す図である。

作業ロボット２は、例えば、３つの回転軸２０１を備え、それぞれにモータ２１と減速機２２が設けられている。センサ２３は、例えば、その中の１つの回転軸２０１に設けられた減速機２２の近傍に配置される。減速機２２は、モータ２１に比べ、交換が面倒であり、減速機２２の異常を早期に検出できるように、センサ２３が減速機２２の近傍に配置される。

図１に戻り、説明を続ける。

異常検出装置１は、モータ制御部１１、センサ制御部１２、演算処理部１３、表示部１４、音声出力部１５、通信部１６及び記憶部１７を備える。

異常検出装置１は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータ（制御部ともいう）を含む。マイクロコンピュータには、異常検出装置として機能させるためのコンピュータプログラム（異常検出プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータは、異常検出装置が備える複数の情報処理回路（１１〜１３、１６）として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって異常検出装置が備える複数の情報処理回路（１１〜１３、１６）を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（１１〜１３、１６）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（１１〜１３、１６）を個別のハードウェアにより構成してもよい。

モータ制御部１１は、各作業Ａの開始時に作業開始信号１００をモータ２１とセンサ制御部１２に出力する。作業開始信号１００によりモータ２１が動作し、モータ２１の動作に伴い、減速機２２も動作する。モータ２１と減速機２２の動作により作業Ａが実行される。モータ制御部１１は、作業ロボットが所定の動作をするようにモータ２１に流れる電流の大きさや時間、タイミングなどを記憶、出力し、モータ２１を制御するものであり、さらにその情報を、センサ制御部１２と、演算処理部１３に出力する。

センサ制御部１２は、作業開始信号１００の受信時刻にサンプリング開始信号２００をセンサ２３に送信し、センサ２３に加速度を検出させる。そして、減速機２２の動作中において、センサ２３からサンプリング信号Ｍ１を受信し、演算処理部１３に転送する。例えば、繰り返し行われる作業Ａの１つを行うときのサンプリング信号Ｍ１を便宜的にサンプリング信号Ｍ１１という。センサ制御部１２は、センサ２３によって検出された機器（２）の状態をサンプリングしたサンプリング信号Ｍ１が入力される信号入力部ということができる。

また、センサ制御部１２は、次の作業Ａのときは、作業開始信号１００の受信時刻から時間Δが経過したときにサンプリング開始信号２００をセンサ２３に送信し、センサ２３からサンプリング信号Ｍ１を受信し、演算処理部１３に転送する。このサンプリング信号Ｍ１を便宜的にサンプリング信号Ｍ１２という。

時間Δは、サンプリング周期ｔより短い時間であり、センサ制御部１２が予め記憶している。また、演算処理部１３も予め時間Δを記憶している。

センサ制御部１２は、次の作業Ａのときは、前述のサンプリング信号Ｍ１１と同様に、サンプリング信号Ｍ１１を演算処理部１３に転送する。

また、次の作業Ａのときは、前述のサンプリング信号Ｍ１２と同様に、サンプリング信号Ｍ１２を演算処理部１３に転送する。

こうして、センサ制御部１２は、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２の送信を繰り返す。

なお、作業Ａの内容は、作業Ａの種別（作業種別）によって異なり、異なる作業種別のサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２が混在して、演算処理部１３に転送されることがある。以下、このように異なる作業種別のサンプリング信号Ｍが混在することを前提として説明を行う。

演算処理部１３は、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２を受信し、同じ作業種別のサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２を合成する。また、演算処理部１３は、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２からそれぞれＦＦＴ（Fast Fourier Transform）などにより周波数特性ｆ１１、ｆ１２を算出し、合成後のサンプリング信号Ｔ１の周波数特性ｆ１を算出する。また、周波数特性ｆ１に基づき、作業ロボット２の異常を検出する。周波数特性はパワースペクトルともいう。

表示部１４は、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２、周波数特性ｆ１１、ｆ１２、周波数特性ｆ１、作業ロボット２が異常か否かの判定結果（以下、これらを総称して計測結果１４０という）をリアルタイムに表示するもので、例えば、液晶モニタである。表示部１４は、作業ロボット２が異常か否かによらず計測結果１４０を表示する。

音声出力部１５は、作業ロボット２が異常と判定された場合にアラーム音や振動により作業員に異常を報知するもので、例えばスピーカである。

通信部１６は、計測結果１４０を遠隔地（外部）のコンピュータ５に送信するためのもので、例えば有線ＬＡＮのルータや無線（ＷｉＦｉなど）のルータである。

記憶部１７は、受信したサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２の受信時刻を記憶する。また、記憶部１７は、作業ロボット２が正常なときに取得した周波数特性から予め生成した正常モデルを備える。正常モデルは、作業ロボット２が正常か否かの判定に用いる閾値を含む。

コンピュータ５は、作業ロボット２を遠隔地等で監視する監視員や保全員に使用されるもので、計測結果１４０を受信して表示し、監視員などに対して、異常などを画像、音や音声、振動などで提示する。

図３は、演算処理部１３の概略構成を示すブロック図である。

演算処理部１３は、信号合成部１３１、周波数特性算出部１３２、異常判定部１３３及び計測結果出力部１３４を備える。

信号合成部１３１は、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２を受信し、同じ作業種別のサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２を合成し、サンプリング信号Ｔ１を生成する。

周波数特性算出部１３２は、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２からそれぞれ周波数特性ｆ１１、ｆ１２を算出し、合成後のサンプリング信号Ｔ１の周波数特性ｆ１を算出する。

異常判定部１３３は、周波数特性ｆ１に基づき、作業ロボット２が異常か否かを判定する。具体的には、周波数特性ｆ１と正常モデルを用いて、作業ロボット２が異常か否かを判定する。

計測結果出力部１３４は、計測結果１４０を表示部１４に表示する。また、作業ロボット２が異常と判定された場合にアラーム音や振動を音声出力部１５から発生させる。また、計測結果１４０を通信部１６に出力する。

図４は、演算処理部１３の処理の流れを示すフローチャートである。

まず、信号合成部１３１は、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２を受信し、記憶部１７に記憶する（Ｓ１、Ｓ３）。なお、サンプリング信号Ｍ１１に対応する作業開始信号１００の受信時刻（以下、受信時刻ｔ１１という）と、サンプリング信号Ｍ１２に対応する作業開始信号１００の受信時刻（以下、受信時刻ｔ１２という）を記憶部１７に記憶する。

また、後述の判定で作業ロボット２が正常と判定された場合は、記憶部１７に記憶したサンプリング信号により正常モデルと閾値を更新することができる。

図５は、同じ作業種別のサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２と元の波形の例を示す図である。

センサ２３は、配置された位置の振動に伴う加速度の大きさを示す波形Ｗのサンプリングを、サンプリング開始信号２００を受信した時刻（受信時刻ｔ１１）から開始する。つまり、センサ２３はサンプリング周期ｔでサンプリングを開始する。センサ２３は、検出値Ｐ１を順次、サンプリング信号Ｍ１１として出力する。なお、センサ２３としては、上記のように、配置された部位の速度や変位を検知することによって振動の大きさを検出できるセンサを使用してもよい。

また、センサ２３は、次にサンプリング開始信号２００を受信した時刻（受信時刻ｔ１２）から次のサンプリングを開始する。つまり、センサ２３はサンプリング周期ｔでサンプリングを開始する。センサ２３は、検出値Ｐ２を順次、サンプリング信号Ｍ１２として出力する。

なお、サンプリング信号Ｍ１１を得るサンプリングのサンプリング周期とサンプリング信号Ｍ１２を得るサンプリングのサンプリング周期は厳密に同一でなく、誤差を含んでもよい。サンプリング周期が誤差を含んでいても実質的には同一であるとも言うことができる。つまり、各サンプリングのサンプリング周期は略同一であればよい。

図４に戻り、説明を続ける。

演算処理部１３は、同じ作業種別のサンプリング信号Ｍ１１とＭ１２が記憶部１７にあるか否かを判定し（Ｓ４）、同じ作業種別のサンプリング信号Ｍ１１とＭ１２が記憶部１７にない場合は（Ｓ４：ＮＯ）、ステップＳ１に戻る。

一方、同じ作業種別のサンプリング信号Ｍ１１とＭ１２が記憶部１７にある場合は（Ｓ４：ＹＥＳ）、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５では、信号合成部１３１は、同じ作業種別のサンプリング信号Ｍ１１とＭ１２を選択する。そして、一方のサンプリング信号Ｍ１２が、受信時刻ｔ１１から時間Δが経過したときを開始タイミングとしたサンプリングで得られたサンプリング信号（以下、サンプリング信号Ｍ１２Ａという）とする。そして、他方のサンプリング信号Ｍ１１とサンプリング信号Ｍ１２Ａを合成し、サンプリング信号Ｔ１（合成後のサンプリング信号）を生成する（Ｓ５）。

図６は、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２Ａ、Ｔ１の例を示す図である。

サンプリング信号Ｍ１１は、受信時刻ｔ１１に検出した検出値Ｐ１から始まる検出値Ｐ１の集合である。サンプリング信号Ｍ１２Ａは、受信時刻ｔ１１から時間Δが経過した時刻ｔ１１Ａに検出した検出値Ｐ２から始まる検出値Ｐ２の集合である。

すなわち、サンプリング信号Ｍ１２Ａの各回のサンプリングの時刻（サンプリングタイミング）は、サンプリング信号Ｍ１１の各回のサンプリングの時刻（サンプリングタイミング）から時間Δ（サンプリング周期ｔより短い）だけ遅れた時刻である。つまり、サンプリング信号Ｍ１２Ａの各回のサンプリングの時刻（サンプリングタイミング）は、サンプリング信号Ｍ１１の各回のサンプリングの時刻（サンプリングタイミング）から時間Δだけずれており、時間Δはサンプリングタイミングの差分、サンプリングタイミングのズレの量ともいう。

サンプリング信号Ｔ１は、サンプリングの時刻（サンプリングタイミング）はこのままで、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２Ａを合成して得られるものである。よって、サンプリング信号Ｔ１のサンプリング周期をサンプリング周期ｔの半分にでき、サンプリング信号Ｔ１のサンプリング周波数をサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２Ａ、Ｍ１２のサンプリング周波数の２倍にできる。すなわち、２倍のサンプリング周波数を有するサンプリング信号を擬似的に生成できる。

なお、図６のように、サンプリング信号Ｍ１１のサンプリングタイミングに対してサンプリング信号Ｍ１２Ａのサンプリングタイミングを遅らせるのでなく、サンプリング信号Ｍ１２Ａのサンプリングタイミングに対してサンプリング信号Ｍ１１を遅らせてもよい。後述の変形例でも同様である。

図４に戻り、説明を続ける。

周波数特性算出部１３２は、各サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２の周波数特性ｆ１１、ｆ１２を算出し、サンプリング信号Ｔ１の周波数特性ｆ１を算出する（Ｓ７）。サンプリング信号Ｔ１のサンプリング周波数はサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２のサンプリング周波数の２倍なので、周波数特性ｆ１における最も高い周波数は、周波数特性ｆ１１、ｆ１２における最も高い周波数の２倍となる。すなわち、周波数特性の周波数範囲を擬似的に２倍にすることができる。よって、１つのサンプリング信号Ｍ１だけでは得られない高周波帯での作業ロボット２及び減速機２２の振動（加速度）に基づき、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での作業ロボット２の異常を検出できる。

次に、異常判定部１３３が、周波数特性ｆ１に基づき、作業ロボット２が異常か否かを判定する（Ｓ９）。すなわち異常を検出する。ここでは、例えば、作業ロボット２が正常なときに同様な方法で取得した周波数特性から生成して予め記憶部１７に記憶した正常モデルを記憶部１７から読み出す。

正常モデルは、例えば、作業ロボット２が正常なときの加速度の周波数特性から生成した平均値の周波数特性Ｕ’と分散値の周波数特性δ^２を含む。

平均値の周波数特性Ｕ’は、作業ロボット２が正常なときの加速度の周波数特性において所定の範囲の加速度の平均値を算出し、この所定範囲を周波数の軸（横軸）に沿って移動しながら平均値の算出を繰り返すことにより得られる。すなわち、時間によって細かく変動する周波数を緩やかな変化として捉えることができる。

または、一般的な「移動平均」のように、所定範囲の周波数特性を算出し、その範囲を周波数の軸（横軸）に沿って移動し、周波数特性を積算し、その平均値を算出してもよい。一般的に「移動平均」と言われる算出手法である。隣り合わせた異なる範囲同士が一部重複（オーバーラップ）してもよい。

分散値の周波数特性δ^２は、作業ロボット２が正常なときの加速度の周波数特性の所定の範囲の加速度の分散値を算出し、範囲を周波数の軸（横軸）に沿って移動しながら分散値の算出を繰り返すことにより得られる。または、一般的な「移動平均」のように、所定範囲の周波数特性を算出し、その範囲を周波数の軸（横軸）に沿って移動し、周波数特性を積算し、その分散値を算出してもよい。隣り合わせた異なる範囲同士が一部重複してもよい。

ステップＳ９では、まず、平均値の周波数特性Ｕ’と同様に、周波数特性ｆ１において所定の範囲の加速度の平均値を算出し、範囲を周波数の軸（横軸）に沿って移動しながら平均値の算出を繰り返すことにより、平均値の周波数特性ｆ１’を求める。または、一般的な「移動平均」のように、所定範囲の周波数特性を算出し、その範囲を周波数の軸（横軸）に沿って移動し、周波数特性を積算し、その平均値を周波数特性ｆ１’として求めてもよい。

次に、周波数特性Ｕ’と周波数特性ｆ１’の差分の２乗の周波数特性を求める。次に、求めた周波数特性を分散値の周波数特性δ^２で除することにより、求めた周波数特性を補正する。

次に、補正後の周波数特性において周波数ごとの値を積算する。そして、積算した値が正常モデルの閾値より大きい場合は、作業ロボット２が異常であると判定し（Ｓ９：ＹＥＳ）、積算した値が閾値以下の場合は、作業ロボット２が正常であると判定する（Ｓ９：ＮＯ）。

なお、正常モデルには、作業ロボット２が正常なときの加速度の中央値、最大値、最小値などの周波数特性を含め、これらを用いて、ステップＳ９の判定を行ってもよい。

または、加速度の時系列データをＡＲモデルなどにモデル化し、作業ロボット２が正常なときのモデルとの差を算出し、この差を閾値と比較してもよい。

または、サンプリング信号Ｔ１における検出値の平均値や分散値を求め、平均値や分散値が所定の範囲に含まれるか否かにより、作業ロボット２の異常を判定してもよい。

計測結果出力部１３４は、作業ロボット２が異常であると判定された場合は（Ｓ９：ＹＥＳ）、アラーム音や振動を音声出力部１５から発生させる（Ｓ１１）。

また、計測結果出力部１３４は、作業ロボット２が正常と判定された場合（Ｓ９：ＮＯ）、又は、ステップＳ１１の終了後、計測結果１４０を表示部１４に表示する（Ｓ１３）。すなわちサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２、周波数特性ｆ１１、ｆ１２、周波数特性ｆ１、ステップＳ９での判定結果を表示部１４に表示する（Ｓ１３）。また、計測結果１４０を通信部１６に出力する。

通信部１６は、計測結果１４０をコンピュータ５に送信する（Ｓ１３）。コンピュータ５は、計測結果１４０を表示する。また、作業ロボット２が異常の場合は、音や音声、振動を発生する。監視員や保全員は、計測結果１４０や発生音などにより、作業ロボット２が異常か否かを知ることができる。

次に、異常検出装置１に対して、生産現場３の作業員などが処理終了の操作を行ったか否かを判定し（Ｓ１５）、操作が行われてない場合は、ステップＳ１に戻り、操作が行われた場合は処理を終了する。

図７は、計測結果１４０の表示例を示す図である。表示部１４とコンピュータ５は、例えば、計測結果１４０を図７に示すように画像で表示する。

表示部１４やコンピュータ５の表示領域に、計測結果１４０として、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２、周波数特性ｆ１１、ｆ１２、周波数特性ｆ１が表示される。なお、図７では、各サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２を構成する複数の検出値は、離散値でありながら連続した線のように見えている。

また、サンプリング信号Ｍ１１とともに、開始タイミングに差（ズレ）がないことを示す情報「Δ＝０」が表示される。また、サンプリング信号Ｍ１２とともに、開始タイミングの差分（Δ）がサンプリング周期ｔの１／２であることを示す情報「Δ＝０．５ｔ」が表示される。

また、例えば、作業ロボット２が正常であることを示す表示情報１４１が表示される。作業ロボット２が異常である場合は、異常であることを示す情報が表示される。

また、周波数特性ｆ１１、ｆ１２は、例えば、４００Ｈｚまでの加速度の特性を示している。周波数特性ｆ１は、例えば、４００Ｈｚの２倍の８００Ｈｚまでの加速度の特性を示している。なお、図７では、周波数特性ｆ１１、ｆ１２、ｆ１を別々に表示しているが、色や線種を分けて、重ねて表示することで、周波数特性ｆ１の周波数が周波数特性ｆ１１、ｆ１２の周波数の２倍であることを分かりやすく伝えることができる。

また、表示領域に、例えば、作業ロボット２による作業で製造する車両の車種を示す表示情報１４２が表示される。

生産現場３の作業員は、この表示を見ることで、また、音声出力部１５のアラーム音や振動によって、作業ロボット２が異常か否かを知ることができる。また、遠隔の監視員や保全員は、この表示を見ることで、また、コンピュータ５が発生する音などによって、作業ロボット２が異常か否かを知ることができる。

なお、これまでの説明では、２つのサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２Ａを合成したが、ｎ個（ｎは３以上）のサンプリング信号を合成してもよい。その際は、２種類以上の時間Δを用い、サンプリングのタイミングが重複するのを防止すればよい。これにより、サンプリング周波数を３倍以上にできる。その結果、センサ２３のサンプリング周波数の３倍以上の周波数をもつサンプリング信号Ｔ１を生成でき、そのサンプリング信号Ｔ１に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、作業Ａの開始時をサンプリングの開始タイミングとするのでなく、作業Ａの途中の時刻（例えば、作業内容が変化する時刻）を開始タイミングとしてもよい。また、作業Ａの中で作業Ｂが繰り返される場合は、作業Ｂを上記説明の作業Ａと考えてもよい。また、場合によっては、互いに異なる作業で得たサンプリング信号を合成してもよい。その場合であっても、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での周波数特性が得られるので、高周波帯での作業ロボット２の異常を検出できる。

以上のように、実施形態の異常検出装置１は、センサ２３によって検出された機器（２）の状態をサンプリングしたサンプリング信号が入力される信号入力部（センサ制御部１２）を含み、サンプリング信号に基づいて、機器の異常を検出する制御部（センサ制御部１２と演算処理部１３を含む制御部）とを備える。そして制御部のセンサ制御部１２は、センサ２３に、互いに異なる複数の開始タイミング（ｔ１１、ｔ１２）でサンプリングを開始させる。そして、制御部の演算処理部１３は、開始タイミングでサンプリングを開始して出力された複数のサンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２（Ｍ１２Ａ）を合成し、合成後のサンプリング信号Ｔ１に基づいて、機器の異常を検出する（Ｓ９）。

よって、合成後のサンプリング信号Ｔ１の周波数をセンサ２３のサンプリング周波数より高くでき、すなわち、サンプリング周波数が高いセンサで得られるサンプリング信号を擬似的に生成でき、その結果、センサ２３のサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。また、異常検出装置１が行う上記の異常検出方法によっても同様にセンサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、サンプリング周波数が高いセンサは高価であるが、そのような高価なセンサを用いずに、すなわち安価に高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、互いに異なる複数の開始タイミング（ｔ１１、ｔ１２）でサンプリングを開始するので、１つのセンサ２３によって、高い周波数のサンプリング信号Ｔ１が得られ、このサンプリング信号Ｔ１に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。すなわち、複数のセンサ２３から出力されたサンプリング信号を合成する場合に比べ、センサ２３の数が少なくても、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、制御部の演算処理部１３は、合成後のサンプリング信号Ｔ１の周波数特性ｆ１を算出し（Ｓ７）、算出した周波数特性ｆ１に基づいて、機器が異常か否かを判定するので（Ｓ９）、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での周波数特性に基づいて、機器が異常か否かを判定でき、その結果、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、制御部の演算処理部１３や通信部１６は、周波数特性ｆ１を表示部１４やコンピュータ５に表示させるので（Ｓ１３）、センサ２３のサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の状態を目視確認できる。また、周波数特性ｆ１１、ｆ１２も表示することで、監視員や保全員などの関係者は、機器（２）の状態をより正しく理解できるようになる。

また、サンプリング信号は、機器の振動の状態をサンプリングしたサンプリング信号であるので、異常により振動を生じる機器について、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、機器（２）は回転機構（２１）を備えた多軸機械なので、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での多軸機械の異常を検出できる。

また、互いに異なる複数の開始タイミング（ｔ１１、ｔ１２）に開始するサンプリングのサンプリング周期は同一である。よって、図６において、サンプリング信号Ｍ１１に含まれる検出値Ｐ１の時刻（サンプリングタイミング）と、サンプリング信号Ｍ１２Ａに含まれる検出値Ｐ２の時刻（サンプリングタイミング）とが重複しない。そのため合成後のサンプリング信号Ｔ１の周波数をセンサ２３のサンプリング周波数より高めることができる。よって、このサンプリング信号Ｔ１に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

なお、サンプリング周期は略同一でなく、合成前のサンプリング信号で互いのサンプリング周期が異なっていてもよい。異なるサンプリング周期であっても、サンプリングタイミングが重複を防止することで、高い周波数のサンプリング信号Ｔ１を合成でき、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

（変形例）
次に、上記実施形態の変形例について説明する。ここでは、上記実施形態との違いを主に説明し、同一又は類似の内容については重複となるので説明を省略する。

（第１変形例）
図８は、第１変形例におけるセンサ２３の配置例を示す図である。

第１変形例では、複数のセンサ２３を使用する。例えば、１つの作業ロボット２に２つのセンサ２３が設けられ、一方のセンサ２３は、１つの回転軸２０１に設けられた減速機２２の近傍に配置され、他方のセンサ２３は、別の回転軸２０１に設けられた減速機２２の近傍に配置される。なお、各センサ２３は、同じ回転軸２０１に設けられた減速機２２の近傍に配置してもよい。

センサ制御部１２は、ある作業Ａを行うときの作業開始信号１００の受信時刻ｔ０にサンプリング開始信号２００を一方のセンサ２３に送信する。そして、センサ２３からサンプリング信号Ｍ１を受信し、このサンプリング信号Ｍ１をサンプリング信号Ｍ１１として演算処理部１３に転送する。この作業Ａでは、一方のセンサ２３に対応するモータ２１だけが動作してもよいし、両方のセンサ２３に対応するモータ２１が動作してもよい。

また、センサ制御部１２は、前述の一方のセンサ２３にサンプリング開始信号２００を送信した時刻（作業開始信号１００の受信時刻ｔ０）から時間Δが経過したときにサンプリング開始信号２００を他方のセンサ２３に送信する。そして、センサ２３からサンプリング信号Ｍ１を受信し、このサンプリング信号Ｍ１をサンプリング信号Ｍ１２Ａとして演算処理部１３に転送する。

演算処理部１３の処理は実施形態と同様である。ただし、ステップＳ４は不要となる。

すなわち、第１変形例では、サンプリング信号Ｍ１１を出力する第１のセンサ２３とサンプリング信号Ｍ１２（Ｍ１２Ａ）を出力する第２のセンサ２３を用いるので、同じ作業種別の作業Ａを１回行う間に、すなわち、同じタイミングで、サンプリング信号Ｍ１１、Ｍ１２Ａを取得できる。つまり、それらのサンプリング信号の作業種別は同じなので、実施形態のステップＳ４のように、作業種別を確認する必要がなく、また１回の作業後に、サンプリング信号をすぐに合成し、合成後のサンプリング信号に基づいて、機器の異常を検出することができる。また、複数の振動センサを用い、それぞれのサンプリングのタイミングを考慮するという課題を解決できる。

また、一方のサンプリング信号Ｍ１１と他方のサンプリング信号Ｍ１２Ａのサンプリングタイミングの差分（時間Δ）は、これらのサンプリング信号のサンプリング周期ｔより短い。すなわち、差分（時間Δ）は、サンプリング信号Ｍ１１のサンプリング周期より短く且つサンプリング信号Ｍ１２Ａのサンプリング周期より短い。よって、信号同士でサンプリングタイミングの重複を防止でき、合成後のサンプリング信号Ｔ１の周波数をセンサ２３のサンプリング周波数より確実に高くできる。その結果、このサンプリング信号Ｔ１に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

なお、第１変形例では、例えば、一方の回転軸２０１が動作する時間帯と他方の回転軸２０１が動作する時間帯が重複しない場合、一方の時間帯では一方の回転軸２０１の高周波帯での異常を検出できる。他方の時間帯では他方の回転軸２０１の高周波帯での異常を検出できる。すなわち、同一の作業ロボット２の異なる回転軸２０１の近傍にセンサ２３を設置した場合は、相互の回転軸２０１の動作状態に合わせてそれぞれの回転軸２０１の高周波帯での異常を検出できる。

（第２変形例）
図９は、第２変形例におけるセンサ２３の配置例を示す図である。

第２変形例でも、複数のセンサ２３を使用する。例えば、２つの作業ロボット２が設けられ、各作業ロボット２において実施形態と同様にセンサ２３が設けられる。なお、作業ロボット２ごとにセンサ２３の位置を変えてもよい。

センサ制御部１２は、両方の作業ロボット２が動作する、ある作業Ａを行うときの作業開始信号１００の受信時刻ｔ０にサンプリング開始信号２００を一方のセンサ２３に送信する。そして、センサ２３からサンプリング信号Ｍ１を受信し、このサンプリング信号Ｍ１をサンプリング信号Ｍ１１として演算処理部１３に転送する。

また、センサ制御部１２は、同じ作業Ａを行うときの作業開始信号１００の受信時刻ｔ０から時間Δが経過したときにサンプリング開始信号２００を他方のセンサ２３に送信する。そして、センサ２３からサンプリング信号Ｍ１を受信し、このサンプリング信号Ｍ１をサンプリング信号Ｍ１２Ａとして演算処理部１３に転送する。

演算処理部１３の処理は実施形態と同様である。ただし、ステップＳ４は不要となる。

すなわち、第２変形例では、サンプリング信号Ｍ１１を出力する第１のセンサ２３とサンプリング信号Ｍ１２（Ｍ１２Ａ）を出力する第２のセンサ２３を用いるので、同じ作業種別の作業Ａを１回行う間に、すなわち、同じタイミングで、サンプリング信号Ｍ１１、１２Ａを取得できる。つまり、それらのサンプリング信号の作業種別は同じなので、実施形態のステップＳ４のように、作業種別を確認する必要がなく、また１回の作業後に、サンプリング信号をすぐに合成し、合成後のサンプリング信号に基づいて、機器の異常を検出することができる。また、複数の振動センサを用い、それぞれのサンプリングのタイミングを考慮するという課題を解決できる。

また、一方のサンプリング信号Ｍ１１と他方のサンプリング信号Ｍ１２Ａのサンプリングタイミングの差分（時間Δ）は、これらのサンプリング信号のサンプリング周期ｔより短い。すなわち、差分（時間Δ）は、サンプリング信号Ｍ１１のサンプリング周期より短く且つサンプリング信号Ｍ１２Ａのサンプリング周期より短い。よって、信号同士でサンプリングタイミングの重複を防止でき、合成後のサンプリング信号Ｔ１の周波数をセンサ２３のサンプリング周波数より確実に高くできる。その結果、このサンプリング信号Ｔ１に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、第２変形例では、複数の作業ロボット２のそれぞれにセンサ２３を配置したので、それらの作業ロボット２を１つの機器として、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

なお、２つの作業ロボット２の一方のみが動作する場合は、実施形態と同様に、作業ロボット２の異常を判定すればよい。

また、第１変形例と第２変形例では、上記実施形態と同様に、ｎ個（ｎは３以上）のサンプリング信号を合成してもよい。その場合は、３つ以上の作業ロボット２のそれぞれにセンサ２３を設けてもよい。その際は、サンプリングのタイミングが重複するのを防止すればよい。これにより、サンプリング周波数を３倍以上にできる。その結果、センサ２３のサンプリング周波数の３倍以上の周波数をもつサンプリング信号Ｔ１を生成でき、そのサンプリング信号Ｔ１に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

具体的には、３つ以上の開始タイミングのいかなる２つについても次の条件を満たせばよい。つまり、２つの開始タイミングの間の時間差Ｔが、Ｔ＝ｎ×ｔ＋ａを満たす、ただし、ｔはセンサ２３のサンプリング周期、ｎは０または正の整数、０＜ａ＜ｔ、とすればよい。これにより、サンプリングのタイミングが重複するのを防止でき、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、作業Ａの開始時をサンプリングの開始タイミングとするのでなく、作業Ａの途中の時刻（例えば、作業内容が変化する時刻）を開始タイミングとしてもよい。また、作業Ａの中で作業Ｂが繰り返される場合は、作業Ｂを上記説明の作業Ａと考えてもよい。また、場合によっては、互いに異なる作業で得たサンプリング信号を合成してもよい。

以上のように、第１変形例又は第２変形例によれば、制御部の演算処理部１３は、第１のセンサ２３によって検出した機器の状態をサンプリングした第１のサンプリング信号Ｍ１１と、第２のセンサ２３によって検出した機器の状態をサンプリングした第２のサンプリング信号Ｍ１２（Ｍ１２Ａ）とを合成し、合成後のサンプリング信号に基づいて、機器の異常を検出する。

よって、サンプリング信号Ｍ１２からサンプリング信号Ｍ１２Ａへの変換が不要で、センサ２３のサンプリング周波数より高い周波数のサンプリング信号を直接合成できる。また、１回の作業後、すぐにサンプリング信号を合成できる。また、作業種別の確認を行わずに、サンプリング信号を合成できる。よって、そのサンプリング信号に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。また、振動センサを複数台使用した場合、それぞれの振動センサのサンプリングタイミングを考慮して、サンプリング信号を合成し、そのサンプリング信号に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、第１変形例によれば、第１のセンサ２３と第２のセンサ２３は同一の機器（２）の互いに異なる部位に配置されるので、センサ２３の設置された機器の範囲を広くでき、その広い範囲での状態に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

また、第２変形例によれば、第１のセンサ２３と第２のセンサ２３は複数の機器（２）のそれぞれに配置されるので、複数の機器（２）を１つの検出対象として、その検出対象のセンサのサンプリング周波数より高い高周波帯での異常を検出できる。

また、２つの開始タイミングの間の時間差Ｔは、Ｔ＝ｎ×ｔ＋ａを満たす、ただし、ｔはサンプリング周期、ｎは０または正の整数、０＜ａ＜ｔ、であるので、サンプリングのタイミングが重複するのを防止でき、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

なお、センサ制御部１２は、変形例で使用される複数のセンサ２３について、それぞれのサンプリング周期とサンプリングの開始タイミングを設定可能となっていることが好ましい。これにより、合成後のサンプリング信号の正確性を高めることができ、正確性の高い合成後のサンプリング信号に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

さらに、第１変形例のような、多軸機械（２）の異なる回転軸２０１の近傍に配置したセンサ２３により、正確性の高い合成後のサンプリング信号を生成できるため、そのサンプリング信号に基づいて、センサのサンプリング周波数より高い高周波帯での機器の異常を検出できる。

以上、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ろう。

例えば、センサは機器の振動の状態をサンプリングするものでなく、例えば機器内の電流や電圧をサンプリングするものでもよい。また、異常判定、並びに異常の種別を判定する対象の機器は作業ロボット２に限定されるものでない。例えば、モータの代わりに自動車のエンジン、減速機の代わりにトランスミッションを用いてもよい。また、移動体の回転機構、遊園地の遊具などの移動体、３次元プリンターなどの工作機械、すなわち回転機構とそれを伝達する機構を有する全ての機器も対象にすることができる。また、その他の種類の機器を対象としてもよい。

また、異常検出装置１は、コンピュータ５と同様に遠隔地に配置し、必要な信号やデータを通信回線を介して送受信して、機器の異常を検出してもよい。また、複数の機器の異常を１台の異常検出装置１が検出してもよい。また、複数の機器は互いに異なる場所に配置されていてもよい。また、モータ制御部１１、センサ制御部１２及び演算処理部１３等の機能ブロックをコンピュータを用いて構成することも可能である。

また、異常検出装置１による異常検出は、故障の予知、予測にも使用できる。例えば、異常の発生から故障までの時間が既知である場合は、異常の検出は故障の予知、予測と言うことができる。

上述の各実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

１ 異常検出装置
２ 作業ロボット（機器）
１１ モータ制御部
１２ センサ制御部（制御部の一部）
１３ 演算処理部（制御部の一部）
１４ 表示部
１５ 音声出力部
２１ モータ
２２ 減速機
２３ センサ
１００ 作業開始信号
１３１ 信号合成部
１３２ 周波数特性算出部
１３３ 異常判定部
１３４ 計測結果出力部
１４０ 計測結果
２００ サンプリング開始信号
２０１ 回転軸
Ａ、Ｂ 作業
Ｐ１、Ｐ２ 検出値
ｔ サンプリング周期
ｆ１１、ｆ１２、ｆ１ 周波数特性
Ｍ１、Ｍ１１、Ｍ１２、Ｍ１２Ａ 合成前のサンプリング信号
ｔ１１、ｔ１２ 受信時刻
Ｔ１ 合成後のサンプリング信号
Ｗ 波形
Δ 時間（差分）

Claims (12)

1. センサによって検出された機器の状態をサンプリングしたサンプリング信号が入力される信号入力部を含み、前記サンプリング信号に基づいて、前記機器の異常を検出する制御部を備え、
   前記制御部は、
   前記センサに、互いに異なる複数の開始タイミングでサンプリングを開始させ、
   前記開始タイミングでサンプリングを開始して出力された複数の前記サンプリング信号を合成し、
   合成後の前記サンプリング信号に基づいて、前記機器の異常を検出することを特徴とする異常検出装置。
2. 前記制御部は、第１の前記センサによって検出した前記機器の状態をサンプリングした第１の前記サンプリング信号と、第２の前記センサによって検出した前記機器の状態をサンプリングした第２の前記サンプリング信号とを合成し、合成後の前記サンプリング信号に基づいて、前記機器の異常を検出することを特徴とする請求項１記載の異常検出装置。
3. 前記第１のセンサと前記第２のセンサは同一の前記機器の互いに異なる部位に配置されることを特徴とする請求項２記載の異常検出装置。
4. 前記第１のセンサと前記第２のセンサは複数の前記機器のそれぞれに配置されることを特徴とする請求項２記載の異常検出装置。
5. 前記第１のサンプリング信号のサンプリングタイミングと前記第２のサンプリング信号のサンプリングタイミングの差分は、前記第１のサンプリング信号のサンプリング周期より短く且つ前記第２のサンプリング信号のサンプリング周期より短いことを特徴とする請求項２記載の異常検出装置。
6. 互いに異なる複数の前記開始タイミングに開始するサンプリングのサンプリング周期は同一であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の異常検出装置。
7. ２つの前記開始タイミングの間の時間差Ｔは、
   Ｔ＝ｎ×ｔ＋ａを満たす、ただし、ｔは前記サンプリング周期、ｎは０または正の整数、０＜ａ＜ｔ、であることを特徴とする請求項６記載の異常検出装置。
8. 前記制御部は、合成後の前記サンプリング信号の周波数特性を算出し、算出した前記周波数特性に基づいて、前記機器の異常を検出することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の異常検出装置。
9. 前記制御部は、前記周波数特性を表示させることを特徴とする請求項８記載の異常検出装置。
10. 前記サンプリング信号は、前記機器の振動の状態をサンプリングしたサンプリング信号であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の異常検出装置。
11. 前記機器は回転機構を備えた多軸機械であることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれかに記載の異常検出装置。
12. センサによって検出された機器の状態をサンプリングしたサンプリング信号が入力される信号入力部を含み、前記サンプリング信号に基づいて、前記機器の異常を検出する制御部を備える異常検出装置の異常検出方法であって、
    前記センサに、互いに異なる複数の開始タイミングでサンプリングを開始させ、
    前記開始タイミングでサンプリングを開始して出力された複数の前記サンプリング信号を合成し、
    合成後の前記サンプリング信号に基づいて、前記機器の異常を検出することを特徴とする異常検出方法。

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