JP7024661B2 - Abnormality judgment method and abnormality judgment device - Google Patents

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Description

本発明は、異常判定方法及び異常判定装置に関する。 The present invention relates to an abnormality determination method and an abnormality determination device.

ロボットアームの関節角度に基づいてロボットアームの先端位置の直交座標を算出し、算出された直交座標が予め設定された駆動範囲(作業範囲)の外にあると判断した場合に、ロボットアームの動作が異常であると判定する、ロボットアームの駆動範囲の監視方法が提案されている(特許文献1参照)。駆動範囲とは、ロボットアームの作業内容に応じて予め設定される、ロボットアームの可動範囲の一部分の範囲である。 The robot arm operates when it calculates the Cartesian coordinates of the tip position of the robot arm based on the joint angle of the robot arm and determines that the calculated Cartesian coordinates are outside the preset drive range (working range). Has been proposed as a method of monitoring the drive range of the robot arm, which determines that the robot arm is abnormal (see Patent Document 1). The drive range is a range of a part of the movable range of the robot arm, which is preset according to the work content of the robot arm.

特開平8-26492号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 8-26492

しかしながら、特許文献1に記載の技術によれば、ロボットアームが駆動範囲を超えたか否かで異常判定を行うため、異常が発生してロボットアームが駆動範囲を超えて非駆動範囲にて動作するまで異常を検知できない。そのため、駆動範囲と非駆動範囲の境界や境界近傍において発生しやすいフレーキング等の異常や故障の予兆を精度よく検知できないという問題がある。 However, according to the technique described in Patent Document 1, since the abnormality is determined based on whether or not the robot arm exceeds the drive range, an abnormality occurs and the robot arm operates in the non-drive range beyond the drive range. No abnormality can be detected. Therefore, there is a problem that it is not possible to accurately detect an abnormality such as flaking or a sign of failure that tends to occur at the boundary between the drive range and the non-drive range or near the boundary.

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、駆動範囲と非駆動範囲の境界や境界近傍において発生しやすい、フレーキング等のロボットアームの異常や故障の予兆を精度よく検知できる異常判定方法及び異常判定装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and is an abnormality determination capable of accurately detecting an abnormality or a sign of failure of a robot arm such as flaking, which tends to occur at the boundary between a drive range and a non-drive range or near the boundary. A method and an abnormality determination device are provided.

上述した問題を解決するために、本発明の一態様に係る異常判定方法及び異常判定装置は、機械が備える可動部の可動範囲のうち、可動部の駆動範囲と非駆動範囲との間の境界を含む検査範囲を設定し、検査範囲にわたって可動部を動作させて取得した、機械の稼働データに基づいて、機械の異常を判定する。 In order to solve the above-mentioned problems, the abnormality determination method and the abnormality determination device according to one aspect of the present invention are the boundary between the drive range and the non-drive range of the movable portion in the movable range of the movable portion provided in the machine. The inspection range including the above is set, and the abnormality of the machine is determined based on the operation data of the machine acquired by operating the movable part over the inspection range.

本発明によれば、駆動範囲と非駆動範囲の境界や境界近傍において発生しやすい、ロボットアームの異常や故障の予兆を精度よく検知できる。 According to the present invention, it is possible to accurately detect an abnormality or a sign of failure of the robot arm, which tends to occur at the boundary between the drive range and the non-drive range or near the boundary.

図1は、本発明の一実施形態に係る異常判定装置と判定対象である生産ロボットの構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an abnormality determination device and a production robot to be determined according to an embodiment of the present invention. 図2は、本発明の一実施形態に係る異常判定装置の動作を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the abnormality determination device according to the embodiment of the present invention. 図3は、可動部の駆動範囲を示す模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram showing the drive range of the movable portion. 図4は、図5に示した駆動範囲に対して設定される検査範囲を示す模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram showing an inspection range set for the drive range shown in FIG. 図5は、動作パターンを変更した後における可動部の駆動範囲を示す模式図である。FIG. 5 is a schematic diagram showing the drive range of the movable portion after changing the operation pattern.

次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。説明において、同一のものには同一符号を付して重複説明を省略する。 Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the description, the same reference numerals are given and duplicate description is omitted.

図1は、本実施形態に係る異常判定装置と判定対象である生産ロボットの構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an abnormality determination device and a production robot to be determined according to the present embodiment.

異常判定装置100は、無線又は有線によって生産ロボット40(機械)と通信可能なように接続される。異常判定装置100は、可動部を備える機械が異常であるか否かを判定するもので、例えば、1つ以上の関節を有する多軸機械である生産ロボット40(機械)を判定の対象とし、生産ロボット40が異常であるか否かを判定する。生産ロボット40は、例えば、複数の可動部を備えており、車体の溶接作業を実行するロボット等である。 The abnormality determination device 100 is connected wirelessly or by wire so as to be able to communicate with the production robot 40 (machine). The abnormality determination device 100 determines whether or not a machine provided with a movable portion is abnormal. For example, a production robot 40 (machine), which is a multi-axis machine having one or more joints, is targeted for determination. It is determined whether or not the production robot 40 is abnormal. The production robot 40 is, for example, a robot that includes a plurality of movable parts and executes welding work of a vehicle body.

なお、本実施形態では、生産ロボット40が行う「作業」(例えば、溶接作業、塗装作業、部品の組み付け作業などの、生産に関連する作業)は既に定められているものとする。さらに、生産ロボット40が行う「作業」に応じて、生産ロボット40の動作パターン及び動作パターンを実現するロボット制御情報が既に定まっているものとする。本発明は、このように「作業」が定められた生産ロボット40に対して、異常判定を行うものである。なお、以下では、生産ロボット40が行う「作業」との用語は、異常診断時の処理は含まない意味で用いる。 In this embodiment, it is assumed that the "work" performed by the production robot 40 (for example, work related to production such as welding work, painting work, and assembly work of parts) has already been defined. Further, it is assumed that the operation pattern of the production robot 40 and the robot control information that realizes the operation pattern have already been determined according to the "work" performed by the production robot 40. In the present invention, the abnormality determination is performed on the production robot 40 for which the "work" is defined in this way. In the following, the term "work" performed by the production robot 40 is used to mean that the process at the time of abnormality diagnosis is not included.

[生産ロボットの構成]
生産ロボット40の可動部は、図示しない制駆動部と連結している。ロボット制御情報に基づいて制駆動部が駆動すると、制駆動部が出力する制駆動力によって可動部は動作する。ロボット制御情報に基づいて実現される可動部の動作の組み合わせによって、生産ロボット40は種々の動作パターンで動作するよう構成されている。
[Production robot configuration]
The movable part of the production robot 40 is connected to a control drive part (not shown). When the control drive unit is driven based on the robot control information, the movable unit operates by the control drive force output by the control drive unit. The production robot 40 is configured to operate in various motion patterns by combining the motions of the movable parts realized based on the robot control information.

図3に示すように、生産ロボット40は作業実行部250を有しており、ロボット制御情報に基づいて実現される動作パターンの途中で、作業実行部250が作業対象である目標物に接触あるいは近接して作業が行われる。図3では、動作パターンの間に実現される生産ロボット40の姿勢として、実線で示された姿勢と、2点鎖線で示された姿勢の2つが例示されている。 As shown in FIG. 3, the production robot 40 has a work execution unit 250, and the work execution unit 250 touches or touches a target object to be worked on in the middle of an operation pattern realized based on robot control information. Work is done in close proximity. In FIG. 3, two postures, a posture shown by a solid line and a posture shown by a two-dot chain line, are exemplified as the postures of the production robot 40 realized during the motion pattern.

例えば、生産ロボット40の作業が溶接作業である場合には、作業実行部250として溶接機が生産ロボット40の先端に取り付けられ、生産ロボット40は、溶接実施前に作業実行部250を溶接箇所に接触若しくは近づけさせ、溶接実施後に作業実行部250を溶接箇所から遠ざける動作パターンを行う。また、生産ロボット40の作業が部品の組み付け作業である場合には、作業実行部250としてロボットハンドが生産ロボット40の先端に取り付けられ、生産ロボット40の脇の部品置き場と組み付け対象箇所の間で、作業実行部250を往復移動させる動作パターンを行う。 For example, when the work of the production robot 40 is a welding work, a welding machine is attached to the tip of the production robot 40 as a work execution unit 250, and the production robot 40 places the work execution unit 250 at the welding point before the welding is performed. An operation pattern is performed in which the work execution unit 250 is moved away from the welded portion after the work execution unit 250 is brought into contact with or brought close to each other. When the work of the production robot 40 is the work of assembling parts, a robot hand is attached to the tip of the production robot 40 as a work execution unit 250, and between the parts storage place beside the production robot 40 and the assembly target location. , Perform an operation pattern for reciprocating the work execution unit 250.

また、図3に示すように、生産ロボット40は、可動部としての作業アーム240を備えている。制駆動部から出力された制駆動力によって、作業アーム240は回転軸201を中心として回転運動をする。なお、本実施形態では可動部は、関節の中心を支点として回転動作するものとして説明するが、可動部は、回転に限らず、直線運動や曲線の軌跡を描くような運動をするものでもよい。 Further, as shown in FIG. 3, the production robot 40 includes a work arm 240 as a movable portion. The working arm 240 rotates about the rotation axis 201 by the control driving force output from the control drive unit. In the present embodiment, the movable portion will be described as rotating around the center of the joint as a fulcrum, but the movable portion is not limited to rotation, and may be a linear motion or a motion that draws a curved locus. ..

生産ロボット40は、通信回路41及びセンサ43を備える。センサ43は、生産ロボット40の状態を定量的に検出するために、可動部若しくは制駆動部の位置あるいはその近傍に設置される。センサ43は、例えば、画像や動画を撮像するカメラであってもよいし、光センサ、音センサ、加速度センサ、振動センサ、圧力センサ、ひずみセンサ、アコースティックエミッションセンサ、温度センサ、湿度センサなどであってもよい。その他、センサ43は、可動部の位置を計測する位置センサ、制駆動部によって生じる制駆動力やトルクなどを計測するセンサなどであってもよい。 The production robot 40 includes a communication circuit 41 and a sensor 43. The sensor 43 is installed at or near the position of the movable portion or the control drive portion in order to quantitatively detect the state of the production robot 40. The sensor 43 may be, for example, a camera that captures an image or a moving image, an optical sensor, a sound sensor, an acceleration sensor, a vibration sensor, a pressure sensor, a strain sensor, an acoustic emission sensor, a temperature sensor, a humidity sensor, or the like. You may. In addition, the sensor 43 may be a position sensor that measures the position of the movable portion, a sensor that measures the control driving force, torque, or the like generated by the control drive unit.

通信回路41は、センサ43によって得られた、生産ロボット40の稼働データを異常判定装置100に送信する。なお、生産ロボット40の稼働データは、センサ43によって得られたデータそのもの(いわゆる生データ)であってもよいし、センサ43によって得られたデータを図示しない演算回路等によって解析した後のデータであってもよい。また、生産ロボット40の稼働データには、センサ43によってデータを取得した時刻の情報(日付・時刻などのタイムスタンプ)や、可動部の動作軌跡の情報が含まれていてもよい。 The communication circuit 41 transmits the operation data of the production robot 40 obtained by the sensor 43 to the abnormality determination device 100. The operation data of the production robot 40 may be the data itself (so-called raw data) obtained by the sensor 43, or the data obtained by analyzing the data obtained by the sensor 43 by an arithmetic circuit or the like (not shown). There may be. Further, the operation data of the production robot 40 may include information on the time when the data is acquired by the sensor 43 (time stamp such as date and time) and information on the operation trajectory of the movable portion.

通信回路41が異常判定装置100に送信するデータには、生産ロボット40が行う作業の種類、負荷量、頻度などのデータが含まれていてもよいし、生産ロボット40の保全(修理、部品の交換、潤滑油の更油等)が行われた場合に、保全が行われたことを示す保全データ(保全履歴や保全箇所の情報)が含まれていてもよい。 The data transmitted by the communication circuit 41 to the abnormality determination device 100 may include data such as the type, load amount, and frequency of the work performed by the production robot 40, and maintenance (repair, parts of the production robot 40) of the production robot 40 may be included. Maintenance data (maintenance history, maintenance location information) indicating that maintenance has been performed may be included when replacement (replacement of lubricating oil, etc.) is performed.

[異常判定装置の構成]
異常判定装置100は、通信回路50と、記憶部60と、処理部70(コントローラ)と、報知部80とを備える。処理部70は、通信回路50、記憶部60、報知部80と通信可能なように接続される。
[Configuration of abnormality determination device]
The abnormality determination device 100 includes a communication circuit 50, a storage unit 60, a processing unit 70 (controller), and a notification unit 80. The processing unit 70 is connected to the communication circuit 50, the storage unit 60, and the notification unit 80 so as to be able to communicate with each other.

通信回路50は、無線又は有線によって生産ロボット40の通信回路41と通信可能なように接続される。通信回路50は、生産ロボット40の通信回路41から生産ロボット40の稼働データを受信する。その他、通信回路50は、生産ロボット40が行う作業の種類、負荷量、頻度などのデータや、保全データを受信するものであっても良い。 The communication circuit 50 is connected wirelessly or by wire so as to be able to communicate with the communication circuit 41 of the production robot 40. The communication circuit 50 receives operation data of the production robot 40 from the communication circuit 41 of the production robot 40. In addition, the communication circuit 50 may receive data such as the type, load amount, and frequency of work performed by the production robot 40, and maintenance data.

通信回路50が受信したデータは、記憶部60に記憶される。記憶部60に記憶されたデータは、異常判定の処理を実行する際に処理部70によって読み出される。なお、記憶部60は、生産ロボット40の稼働データを記憶する際に、生産ロボット40が行う作業の種類、負荷量、頻度などのデータを紐づけて記憶するものであってもよいし、さらには、生産ロボット40の保全データを紐づけて記憶するものであってもよい。 The data received by the communication circuit 50 is stored in the storage unit 60. The data stored in the storage unit 60 is read out by the processing unit 70 when the abnormality determination process is executed. The storage unit 60 may store data such as the type, load amount, and frequency of the work performed by the production robot 40 in association with the operation data of the production robot 40. May be stored in association with the maintenance data of the production robot 40.

その他、記憶部60は、生産ロボット40が行う作業を実現するロボット制御情報を記憶する。記憶部60は、生産ロボット40が行う1つの作業に対して1つのロボット制御情報を記憶するものであってもよい。 In addition, the storage unit 60 stores robot control information that realizes the work performed by the production robot 40. The storage unit 60 may store one robot control information for one work performed by the production robot 40.

また、記憶部60は、1つの作業に対して、複数個のロボット制御情報を記憶するものであってもよい。この場合、ロボット制御情報が実現する動作パターンの中で、作業を行う際の作業実行部250の位置は、複数個のロボット制御情報の間で一致している。一方、複数個のロボット制御情報は互いに異なる生産ロボット40の動作パターンを実現するものであるため、必ずしも、動作パターンにおける可動部の動作は、複数個のロボット制御情報の間で一致していない。 Further, the storage unit 60 may store a plurality of robot control information for one operation. In this case, in the operation pattern realized by the robot control information, the position of the work execution unit 250 when performing the work is the same among the plurality of robot control information. On the other hand, since the plurality of robot control information realizes operation patterns of the production robots 40 that are different from each other, the operation of the movable portion in the operation pattern does not necessarily match among the plurality of robot control information.

その他、生産ロボット40の作業が変更された場合(例えば、塗装目的で使用していた生産ロボット40の使用用途を溶接目的に変更する場合など)には、記憶部60は、変更前の作業に対応したロボット制御情報に代えて、変更後の作業に対応したロボット制御情報を新しく記憶するものであってもよい。 In addition, when the work of the production robot 40 is changed (for example, when the usage of the production robot 40 used for painting is changed to the welding purpose), the storage unit 60 is changed to the work before the change. Instead of the corresponding robot control information, the robot control information corresponding to the changed work may be newly stored.

処理部70は、生産ロボット40の動作を制御し、さらに、生産ロボット40の動作の状況等に基づいて、生産ロボット40の異常を判定する。処理部70の詳細は後述する。 The processing unit 70 controls the operation of the production robot 40, and further determines an abnormality of the production robot 40 based on the operation status of the production robot 40 and the like. Details of the processing unit 70 will be described later.

報知部80は、生産ロボット40が異常であると処理部70にて判定された場合に、処理部70からの指令に基づき、異常アラームを発報して監視員や保全員に異常を検知したことを知らせる。例えば、報知部80は回転灯やブザーなどである。 When the processing unit 70 determines that the production robot 40 is abnormal, the notification unit 80 issues an abnormality alarm based on a command from the processing unit 70 and detects the abnormality in the observer or maintenance personnel. Let me know. For example, the notification unit 80 is a rotating light, a buzzer, or the like.

[処理部の構成]
処理部70(制御部またはコントローラの一例)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である。処理部70には、生産ロボット40の異常を判定するための異常判定装置100の一部として機能するためのコンピュータプログラム(異常判定プログラム)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、処理部70は、異常判定装置100が備える複数の情報処理回路(71、73、75、77、79)として機能する。
[Configuration of processing unit]
The processing unit 70 (an example of a control unit or a controller) is a general-purpose microcomputer including a CPU (central processing unit), a memory, and an input / output unit. A computer program (abnormality determination program) for functioning as a part of the abnormality determination device 100 for determining an abnormality of the production robot 40 is installed in the processing unit 70. By executing the computer program, the processing unit 70 functions as a plurality of information processing circuits (71, 73, 75, 77, 79) included in the abnormality determination device 100.

本実施形態では、ソフトウェアによって複数の情報処理回路(71、73、75、77、79)を実現する例を示す。ただし、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(71、73、75、77、79)を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路(71、73、75、77、79)を個別のハードウェアにより構成してもよい。さらに、情報処理回路(71、73、75、77、79)は、生産ロボット40の監視または制御に用いる制御ユニットと兼用してもよい。 In this embodiment, an example of realizing a plurality of information processing circuits (71, 73, 75, 77, 79) by software is shown. However, it is also possible to configure an information processing circuit (71, 73, 75, 77, 79) by preparing dedicated hardware for executing each of the following information processing. Further, a plurality of information processing circuits (71, 73, 75, 77, 79) may be configured by individual hardware. Further, the information processing circuit (71, 73, 75, 77, 79) may also be used as a control unit used for monitoring or controlling the production robot 40.

処理部70は、複数の情報処理回路(71、73、75、77、79)として、動作制御部71と、駆動範囲検出部73と、検査範囲設定部75と、異常診断指示部77と、異常判定部79とを備える。 The processing unit 70 includes an operation control unit 71, a drive range detection unit 73, an inspection range setting unit 75, an abnormality diagnosis instruction unit 77, and a plurality of information processing circuits (71, 73, 75, 77, 79). It is provided with an abnormality determination unit 79.

駆動範囲検出部73は、生産ロボット40に対して提供されるロボット制御情報、若しくは、記憶部60に記憶されたロボット制御情報に基づき、生産ロボット40の動作パターンに対応して可動部が動作する駆動範囲を検出する。 The drive range detection unit 73 operates the movable unit according to the operation pattern of the production robot 40 based on the robot control information provided to the production robot 40 or the robot control information stored in the storage unit 60. Detect the drive range.

例として、図3に示すような、可動部同士が関節を介して連結した生産ロボット40を考える。可動部である作業アーム240は、回転軸201を介してアーム支持部230に連結しており、作業アーム240は回転軸201を支点として回転運動が可能なようにアーム支持部230に対して固定されている。その他、回転軸202、回転軸203の箇所についても同様に、可動部同士が連結している。図3に示す生産ロボット40は、回転軸201、回転軸202、回転軸203の位置に関節を有している。 As an example, consider a production robot 40 in which movable parts are connected to each other via joints as shown in FIG. The work arm 240, which is a movable portion, is connected to the arm support portion 230 via the rotation shaft 201, and the work arm 240 is fixed to the arm support portion 230 so that the rotation movement can be performed with the rotation shaft 201 as a fulcrum. Has been done. In addition, the movable parts of the rotating shaft 202 and the rotating shaft 203 are similarly connected to each other. The production robot 40 shown in FIG. 3 has joints at the positions of the rotary shaft 201, the rotary shaft 202, and the rotary shaft 203.

図3において、回転軸201に垂直な平面内における回転軸201が通る点を原点とする極座標を考え、当該極座標の角度座標を座標θとし、回転軸201を中心として反時計方向を座標θの増加する方向とする。図3に示す例では、作業アーム240は、「α1≦θ≦α2」となる座標θの範囲で動作するものとする(ただし、α1<α2)。 In FIG. 3, considering the polar coordinates whose origin is the point through which the rotary axis 201 passes in the plane perpendicular to the rotary axis 201, the angular coordinates of the polar coordinates are set as the coordinates θ, and the counterclockwise direction is the coordinate θ around the rotary axis 201. The direction is to increase. In the example shown in FIG. 3, the working arm 240 is assumed to operate in the range of the coordinate θ such that “α1 ≦ θ ≦ α2” (however, α1 <α2).

生産ロボット40の動作パターンを記述するロボット制御情報において、作業アーム240の位置が座標θで表現されているとすると、例えば、「座標θを値α1から値α2まで増加させる」若しくは「座標θを値α2から値α1まで減少させる」というロボット制御情報によって、作業アーム240の動作が表現されることになる。 In the robot control information that describes the operation pattern of the production robot 40, if the position of the work arm 240 is expressed by the coordinate θ, for example, "increase the coordinate θ from the value α1 to the value α2" or "coordinate θ". The operation of the work arm 240 is expressed by the robot control information "decrease from the value α2 to the value α1".

そのため、駆動範囲検出部73は、ロボット制御情報を参照することにより、作業アーム240が動作する範囲が駆動範囲W1であることを検出する。駆動範囲W1が検出できると、駆動範囲検出部73は、可動部の可動範囲のうち、駆動範囲W1を除いた範囲が非駆動範囲であると認識でき、さらに、作業アーム240の駆動範囲W1と非駆動範囲の間の境界が、「θ=α1」となる位置と、「θ=α2」となる位置の、2箇所の位置にあると認識できる。 Therefore, the drive range detection unit 73 detects that the range in which the work arm 240 operates is the drive range W1 by referring to the robot control information. When the drive range W1 can be detected, the drive range detection unit 73 can recognize that the range excluding the drive range W1 of the movable range of the movable unit is the non-drive range, and further, the drive range W1 of the work arm 240 and the drive range W1. It can be recognized that the boundary between the non-driving ranges is at two positions, that is, the position where “θ = α1” and the position where “θ = α2”.

上記の例では、駆動範囲検出部73は、ロボット制御情報に基づき、生産ロボット40の動作パターンに対応して可動部が動作する駆動範囲を検出するものとして説明したが、この方法に限定されない。例えば、駆動範囲検出部73は、生産ロボット40が作業を行う間、可動部が動作する範囲をセンサ43等により監視することによっても、可動部の駆動範囲を検出できる。 In the above example, the drive range detection unit 73 has been described as detecting the drive range in which the movable unit operates according to the operation pattern of the production robot 40 based on the robot control information, but the method is not limited to this method. For example, the drive range detection unit 73 can also detect the drive range of the movable portion by monitoring the range in which the movable portion operates with a sensor 43 or the like while the production robot 40 is performing the work.

また、上記の例では、駆動範囲と非駆動範囲の間の「境界」は、上記のように可動部の位置を表す変数が特定の値をとる位置として表現した。しかしながら、実際の生産ロボット40の動作の場面では、可動部に対してギヤ等によって制駆動力が伝達される場合のギヤのかみ合い具合や、部品の加工精度や、部品の摩耗の状態などに応じて、「境界」の位置が若干の変動する場合がある。そのため、実際の生産ロボット40の動作の場面では、「境界」は上述したような誤差に起因して定まる幅を有する範囲として捉えるほうが適切であることに留意すべきである。 Further, in the above example, the "boundary" between the driven range and the non-driven range is expressed as the position where the variable representing the position of the movable portion takes a specific value as described above. However, in the actual operation of the production robot 40, it depends on the meshing condition of the gear when the control driving force is transmitted to the moving part by the gear or the like, the processing accuracy of the part, the state of wear of the part, and the like. Therefore, the position of the "boundary" may fluctuate slightly. Therefore, it should be noted that in the actual operation of the production robot 40, it is more appropriate to regard the "boundary" as a range having a width determined by the above-mentioned error.

また、可動部の回転動作に対応した角度座標を用いて、駆動範囲、非駆動範囲、および境界を記載したが、これに限定されない。また、可動部が直線運動、あるいは曲線の軌跡を描くような運動をする場合には、当該運動に対応した座標を使用することで、同様に駆動範囲、非駆動範囲、および境界を記載することができる。 Further, the drive range, the non-drive range, and the boundary are described by using the angular coordinates corresponding to the rotational movement of the movable portion, but the present invention is not limited thereto. In addition, when the movable part makes a linear motion or a motion that draws a curved locus, the drive range, the non-drive range, and the boundary should be described in the same manner by using the coordinates corresponding to the motion. Can be done.

検査範囲設定部75は、生産ロボット40の異常診断のため、駆動範囲検出部73によって検出した駆動範囲に基づき、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界を含む検査範囲を、可動部の可動範囲の中で設定する。 The inspection range setting unit 75 sets the inspection range including the boundary between the drive range and the non-drive range based on the drive range detected by the drive range detection unit 73 for the abnormality diagnosis of the production robot 40. Set in.

言い換えると、検査範囲設定部75は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界をまたぐように、検査範囲を設定する。駆動範囲と非駆動範囲の間の境界を中心に、検査範囲は、所定の幅を有するように設定される。 In other words, the inspection range setting unit 75 sets the inspection range so as to straddle the boundary between the drive range and the non-drive range. The inspection range is set to have a predetermined width around the boundary between the driven range and the non-driven range.

図4に示すように、検査範囲設定部75は、位置「θ=α1」にある境界に対して、「β11≦θ≦β12」となる座標θの範囲で示される検査範囲R1を設定し、位置「θ=α2」にある境界に対して、「β21≦θ≦β22」となる座標θの範囲で示される検査範囲R2を設定する。検査範囲R1は、位置「θ=α1」にある境界を含んでおり、検査範囲R2は、位置「θ=α2」にある境界を含んでいる。 As shown in FIG. 4, the inspection range setting unit 75 sets the inspection range R1 indicated by the range of the coordinate θ such that “β11 ≦ θ ≦ β12” with respect to the boundary at the position “θ = α1”. For the boundary at the position “θ = α2”, the inspection range R2 indicated by the range of the coordinate θ such that “β21 ≦ θ ≦ β22” is set. The inspection range R1 includes a boundary at the position “θ = α1”, and the inspection range R2 includes a boundary at the position “θ = α2”.

設定される検査範囲は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の一部のみを含むように設定されるものであってもよい。上記の例では、検査範囲R1は、位置「θ=α1」にある境界を含むが、位置「θ=α2」にある境界を含んでいない。同様に、検査範囲R2は、位置「θ=α2」にある境界を含むが、位置「θ=α1」にある境界を含んでいない。そのため、設定された検査範囲R1及び検査範囲R2は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の一部のみを含むように設定されている。 The inspection range to be set may be set to include only a part of the boundary between the driven range and the non-driven range. In the above example, the inspection range R1 includes the boundary at the position “θ = α1” but does not include the boundary at the position “θ = α2”. Similarly, the inspection range R2 includes the boundary at the position “θ = α2” but does not include the boundary at the position “θ = α1”. Therefore, the set inspection range R1 and inspection range R2 are set to include only a part of the boundary between the drive range and the non-drive range.

また、設定される検査範囲は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の全体を含むように設定されるものであってもよい。上記の例では示していないが、位置「θ=α1」にある境界と、位置「θ=α2」にある境界の両方を含むように、検査範囲が設定される場合に相当する。 Further, the inspection range to be set may be set to include the entire boundary between the driven range and the non-driven range. Although not shown in the above example, it corresponds to the case where the inspection range is set so as to include both the boundary at the position “θ = α1” and the boundary at the position “θ = α2”.

なお、検査範囲設定部75によって設定される検査範囲の幅は、駆動範囲の幅の10%程度の大きさの幅として設定されるものであってもよい。さらには、可動部に対してギヤによって制駆動力が伝達される場合、検査範囲はギヤの歯数に基づいて設定され、歯数が多いほど、検査範囲の幅が小さく設定されるものであってもよい。このように設定する理由は、実際の生産ロボット40の動作の場面では、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の位置がギヤのかみ合い具合や、部品の加工精度や、部品の摩耗の状態などに応じて変動しうることを考慮したのであり、確実に境界を含むように検査範囲が設定されることを保証するためである。 The width of the inspection range set by the inspection range setting unit 75 may be set as a width of about 10% of the width of the drive range. Furthermore, when the control driving force is transmitted to the moving part by the gear, the inspection range is set based on the number of teeth of the gear, and the larger the number of teeth, the smaller the width of the inspection range is set. You may. The reason for setting in this way is that in the actual operation scene of the production robot 40, the position of the boundary between the drive range and the non-drive range is the meshing condition of the gear, the processing accuracy of the part, the state of wear of the part, and the like. This is to ensure that the inspection range is set so as to surely include the boundary.

異常診断指示部77は、検査範囲設定部75によって検査範囲が設定されていることを前提に、動作制御部71に異常診断のための動作開始の司令を送信する。 The abnormality diagnosis instruction unit 77 transmits an operation start command for abnormality diagnosis to the operation control unit 71 on the premise that the inspection range is set by the inspection range setting unit 75.

異常診断指示部77は、図示しないユーザーインターフェースなどを介して、監視員や保全員からの異常診断の開始の指示を受け付けるものであってもよく、監視員や保全員からの指示があった場合に、動作制御部71に異常診断のための動作開始の司令を送信するものであってもよい。異常診断指示部77は、生産ロボット40が作業を行っていない休止状態のタイミングで、動作制御部71に異常診断のための動作開始の司令を送信するものであってもよい。 The abnormality diagnosis instruction unit 77 may receive an instruction to start the abnormality diagnosis from the observer or the maintenance staff via a user interface (not shown) or the like, and when there is an instruction from the observer or the maintenance staff. In addition, the operation start command for abnormality diagnosis may be transmitted to the operation control unit 71. The abnormality diagnosis instruction unit 77 may send an operation start command for abnormality diagnosis to the operation control unit 71 at the timing of the hibernation state in which the production robot 40 is not performing work.

動作制御部71は、異常診断指示部77からの異常診断のための動作開始の司令を受けて、異常診断のための動作を行うよう、生産ロボット40を制御する。より具体的には、動作制御部71は、設定された検査範囲にわたって可動部が動作するよう制御を行う。検査範囲にわたって可動部を動作させる間、生産ロボット40の稼働データはセンサ43によって取得され、通信回路41を介して異常判定装置100に送信される。 The motion control unit 71 controls the production robot 40 to perform an operation for the abnormality diagnosis in response to a command from the abnormality diagnosis instruction unit 77 to start the operation for the abnormality diagnosis. More specifically, the motion control unit 71 controls the movable unit to operate over the set inspection range. While the movable portion is operated over the inspection range, the operation data of the production robot 40 is acquired by the sensor 43 and transmitted to the abnormality determination device 100 via the communication circuit 41.

図4に示す例によれば、動作制御部71は、可動部である作業アーム240を検査範囲R1にて動作させるため、「座標θを値β11から値β12まで増加させる」若しくは「座標θを値β12から値β11まで減少させる」というロボット制御情報を送信する。また、動作制御部71は、作業アーム240を検査範囲R2にて動作させるため、「座標θを値β21から値β22まで増加させる」若しくは「座標θを値β22から値β21まで減少させる」というロボット制御情報を送信する。 According to the example shown in FIG. 4, the motion control unit 71 “increases the coordinate θ from the value β11 to the value β12” or “sets the coordinate θ” in order to operate the work arm 240, which is a movable unit, in the inspection range R1. The robot control information "decrease from the value β12 to the value β11" is transmitted. Further, the motion control unit 71 operates the work arm 240 in the inspection range R2, so that the robot "increases the coordinate θ from the value β21 to the value β22" or "decreases the coordinate θ from the value β22 to the value β21". Send control information.

なお、動作制御部71が検査範囲にわたって可動部を動作させる際、可動部が等速度運動あるいは等加速度運動するよう、制御するものであってもよい。 When the motion control unit 71 operates the movable unit over the inspection range, the movable unit may be controlled to move at a constant velocity or at a constant acceleration.

図4に示す例によれば、動作制御部71は、作業アーム240が回転軸201を支点として等角速度運動あるいは等角加速度運動するよう制御するものであってもよい。すなわち、作業アーム240の位置を示す座標θの時間1階微分あるいは時間2階微分が一定となるように、制御するものであってもよい。 According to the example shown in FIG. 4, the motion control unit 71 may control the work arm 240 to perform an equiangular velocity motion or an equiangular acceleration motion with the rotation axis 201 as a fulcrum. That is, it may be controlled so that the time first-order derivative or the time second-order derivative of the coordinate θ indicating the position of the work arm 240 is constant.

異常判定部79は、検査範囲にわたって可動部を動作させることで取得した稼働データに基づいて、生産ロボット40の異常を判定する。 The abnormality determination unit 79 determines the abnormality of the production robot 40 based on the operation data acquired by operating the movable unit over the inspection range.

異常判定部79において行う異常判定の方法には種々のものがある。例えば、異常判定部79は、稼働データの一部の値(例えば加速度センサで取得した加速度値)が閾値未満の場合には「正常」、閾値以上の場合は「異常」と判定する。この閾値は、予め実験などのデータから推定して定めてもよいし、統計学上の検定値、マハラノビス距離などを用いて定めても良い。 There are various methods for determining an abnormality performed by the abnormality determination unit 79. For example, the abnormality determination unit 79 determines that a part of the operation data (for example, the acceleration value acquired by the acceleration sensor) is "normal" if it is less than the threshold value, and "abnormal" if it is more than the threshold value. This threshold value may be estimated in advance from data such as an experiment, or may be determined by using a statistical test value, a Mahalanobis distance, or the like.

異常判定部79は、稼働データのうち、駆動範囲に可動部がある場合の第1データと、非駆動範囲に可動部がある場合の第2データと、を比較して、生産ロボット40の異常を判定するものであってもよい。両データの間に有意な差がない場合には「正常」、有意な差がある場合には「異常」と判定するものであってもよい。さらに、両データの比が閾値以上であるか否かに基づいて、生産ロボット40の正常/異常を判定するものであってもよい。 The abnormality determination unit 79 compares the first data when there is a movable part in the drive range and the second data when there is a movable part in the non-drive range among the operation data, and the abnormality determination unit 79 compares the abnormality of the production robot 40. May be used to determine. If there is no significant difference between the two data, it may be determined as "normal", and if there is a significant difference, it may be determined as "abnormal". Further, the normality / abnormality of the production robot 40 may be determined based on whether or not the ratio of both data is equal to or higher than the threshold value.

また、異常判定部79は、稼働データのうち、駆動範囲に可動部がある場合の第1データと、境界の位置に可動部がある場合の境界データと、を比較して、生産ロボット40の異常を判定するものであってもよい。さらに、異常判定部79は、稼働データのうち、非駆動範囲に可動部がある場合の第2データと、境界の位置に可動部がある場合の境界データと、を比較して、生産ロボット40の異常を判定するものであってもよい。データの比較の方法は、上述した第1データと第2データとを比較する場合と同様の方法が利用可能である。 Further, the abnormality determination unit 79 compares the first data when there is a movable part in the drive range and the boundary data when there is a movable part at the boundary position among the operation data, and compares the operation data with the boundary data of the production robot 40. It may be used to determine an abnormality. Further, the abnormality determination unit 79 compares the second data when there is a movable part in the non-driving range and the boundary data when there is a movable part at the boundary position among the operation data, and the production robot 40. It may be the one that determines the abnormality of. As a method for comparing data, the same method as in the case of comparing the first data and the second data described above can be used.

さらに、検査範囲設定部75にて複数の検査範囲を設定できる場合、異常判定部79は、一つの検査範囲に可動部がある場合の第3データと、他の検査範囲に可動部がある場合の第4データと、を比較して、生産ロボット40の異常を判定するものであってもよい。データの比較の方法は、上述した第1データと第2データとを比較する場合と同様の方法が利用可能である。 Further, when a plurality of inspection ranges can be set by the inspection range setting unit 75, the abnormality determination unit 79 has the third data when there is a movable part in one inspection range and the case where there is a movable part in another inspection range. The fourth data of the above may be compared with the fourth data of the above to determine the abnormality of the production robot 40. As a method for comparing data, the same method as in the case of comparing the first data and the second data described above can be used.

処理部70の構成は以上であるが、異常判定部79によって生産ロボット40の異常が判定された場合には、処理部70は異常時処理を実行するものであってもよい。異常時処理としては、例えば、報知部80によって異常アラームを発報して監視員や保全員に異常を検知したことを知らせるものであってもよい。 The configuration of the processing unit 70 is as described above, but when the abnormality determination unit 79 determines the abnormality of the production robot 40, the processing unit 70 may execute the processing at the time of abnormality. As the abnormality processing, for example, the notification unit 80 may issue an abnormality alarm to notify the observer or the maintenance member that the abnormality has been detected.

異常時処理として、生産ロボット40に特定の作業を行わせる際に用いるロボット制御情報のうち、異常判定に用いた境界若しくはその近傍を可動部が動作する可能性があるロボット制御情報を除外する処理を行うものであってもよい。当該処理により除外されなかったロボット制御情報を、生産ロボット40の作業の実行時に用いることで、可動部が正常に動作しない問題を回避することができ、さらには、異常が生じている境界付近の異常状態が、更に悪化することを回避できる。 As the processing at the time of abnormality, the processing for excluding the robot control information in which the movable part may operate at or near the boundary used for the abnormality determination from the robot control information used when the production robot 40 is made to perform a specific work. It may be the one that performs. By using the robot control information not excluded by the process when executing the work of the production robot 40, it is possible to avoid the problem that the movable part does not operate normally, and further, near the boundary where the abnormality occurs. It is possible to prevent the abnormal state from getting worse.

例えば、図4に示す位置「θ=α1」にある境界、若しくは、位置「θ=α2」にある境界のいずれかにおいて、生産ロボット40が異常であると判定された場合、駆動範囲W1にて作業アーム240を更に動作させ続けることで、異常状態が悪化する恐れがある。そのため、駆動範囲W1にて作業アーム240が動作するような動作パターン(第1動作パターン)に代えて、駆動範囲W1で作業アーム240が動作しないような動作パターン(第2動作パターン)で、作業を行うことが望まれる。そこで、駆動範囲W1にて作業アーム240を動作させるロボット制御情報を除外し、図5に示すような駆動範囲W2にて作業アーム240を動作させるロボット制御情報を代替のロボット制御情報として使用するよう、生産ロボット40に指示を行う。 For example, when it is determined that the production robot 40 is abnormal at either the boundary at the position “θ = α1” or the boundary at the position “θ = α2” shown in FIG. 4, the drive range W1 By continuing to operate the work arm 240 further, the abnormal state may be aggravated. Therefore, instead of the operation pattern (first operation pattern) in which the work arm 240 operates in the drive range W1, the operation pattern (second operation pattern) in which the work arm 240 does not operate in the drive range W1 is used. It is desirable to do. Therefore, the robot control information for operating the work arm 240 in the drive range W1 is excluded, and the robot control information for operating the work arm 240 in the drive range W2 as shown in FIG. 5 is used as alternative robot control information. , Give instructions to the production robot 40.

第1動作パターンと第2動作パターンとを比較すると、第2動作パターンにおける作業を行う際の作業実行部250の位置は、第1動作パターンにおける作業を行う際の作業実行部250の位置と同じである。一方、第2動作パターンによって定まる作業アーム240の駆動範囲W2(第2駆動範囲)は、第1動作パターンによって定まる作業アーム240の駆動範囲W1(第1駆動範囲)と異なっている。 Comparing the first operation pattern and the second operation pattern, the position of the work execution unit 250 when performing the work in the second operation pattern is the same as the position of the work execution unit 250 when performing the work in the first operation pattern. Is. On the other hand, the drive range W2 (second drive range) of the work arm 240 determined by the second operation pattern is different from the drive range W1 (first drive range) of the work arm 240 determined by the first operation pattern.

[異常判定の処理手順]
次に、図2のフローチャートを本実施形態に係る異常判定の処理手順の一例を説明する。図2は、本発明の一実施形態に係る異常判定装置の動作を示すフローチャートである。図2に示す異常判定の処理は、異常診断開始の指示が監視員や保全員からあった場合や、生産ロボット40が起動している期間中の所定のタイミングで開始される。
[Abnormality judgment processing procedure]
Next, the flowchart of FIG. 2 will explain an example of the abnormality determination processing procedure according to the present embodiment. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the abnormality determination device according to the embodiment of the present invention. The abnormality determination process shown in FIG. 2 is started when an instruction to start the abnormality diagnosis is given by a watchman or a maintenance worker, or at a predetermined timing during the period when the production robot 40 is activated.

まず、ステップS101において、駆動範囲検出部73は、生産ロボット40に対して提供されるロボット制御情報、若しくは、記憶部60に記憶されたロボット制御情報を取得する。 First, in step S101, the drive range detection unit 73 acquires the robot control information provided to the production robot 40 or the robot control information stored in the storage unit 60.

ステップS103において、駆動範囲検出部73は、取得したロボット制御情報に基づき、可動部が動作する駆動範囲を検出する。取得したロボット制御情報に基づいて生産ロボット40が動作したときに実現される動作パターンにおいて、可動部が駆動範囲を動作するという関係で、ロボット制御情報と駆動範囲は関係づけられている。 In step S103, the drive range detection unit 73 detects the drive range in which the movable unit operates based on the acquired robot control information. In the operation pattern realized when the production robot 40 operates based on the acquired robot control information, the robot control information and the drive range are related to each other in that the movable portion operates the drive range.

また、駆動範囲検出部73は、可動部の駆動範囲を検出すると共に、可動部の可動範囲のうち、駆動版を除いた範囲を非駆動範囲として認識し、さらに、駆動範囲と非駆動範囲の間にある境界を認識する。 Further, the drive range detection unit 73 detects the drive range of the movable portion, recognizes the range of the movable portion excluding the drive plate as the non-drive range, and further recognizes the drive range and the non-drive range. Recognize the boundaries between them.

ステップS105において、検査範囲設定部75は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界をまたぐように、検査範囲を設定する。つまり、検査範囲設定部75は、境界を含むように、可動範囲の内の一部の範囲を検査範囲として設定する。 In step S105, the inspection range setting unit 75 sets the inspection range so as to straddle the boundary between the drive range and the non-drive range. That is, the inspection range setting unit 75 sets a part of the movable range as the inspection range so as to include the boundary.

ステップS107において、異常診断指示部77は動作制御部71に異常診断のための動作開始の司令を送信する。動作制御部71は、設定された検査範囲にわたって可動部が動作するよう制御を行う。 In step S107, the abnormality diagnosis instruction unit 77 transmits an operation start command for abnormality diagnosis to the operation control unit 71. The motion control unit 71 controls the movable unit to operate over the set inspection range.

ステップS109において、検査範囲にわたって可動部を動作させる間、生産ロボット40の稼働データはセンサ43によって取得される。取得された稼働データは、センサ情報として通信回路41を介して異常判定装置100に送信される。 In step S109, the operation data of the production robot 40 is acquired by the sensor 43 while the movable portion is operated over the inspection range. The acquired operation data is transmitted to the abnormality determination device 100 via the communication circuit 41 as sensor information.

ステップS111において、異常判定部79は、検査範囲にわたって可動部を動作させることで取得した稼働データに基づいて、生産ロボット40の異常を判定する。 In step S111, the abnormality determination unit 79 determines the abnormality of the production robot 40 based on the operation data acquired by operating the movable unit over the inspection range.

生産ロボット40が異常であると判定された場合(ステップS111でYESの場合)、ステップS113に進み、処理部70は異常時処理を実行する。 If it is determined that the production robot 40 is abnormal (YES in step S111), the process proceeds to step S113, and the processing unit 70 executes the abnormal processing.

生産ロボット40が異常でないと判定された場合(ステップS111でNOの場合)、又は、ステップS113にて異常時処理が実行された後に、図2に示す異常判定の処理が終了する。 When it is determined that the production robot 40 is not abnormal (NO in step S111), or after the abnormality processing is executed in step S113, the abnormality determination process shown in FIG. 2 ends.

[実施形態の効果]
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、可動部の駆動範囲と非駆動範囲との間の境界を含む検査範囲を可動範囲の内で設定し、検査範囲にわたって可動部を動作させて機械の稼働データを取得し、取得した稼働データに基づいて、機械の異常を判定する。
[Effect of embodiment]
As described in detail above, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the inspection range including the boundary between the drive range and the non-drive range of the movable portion is set within the movable range. , The moving part is operated over the inspection range to acquire the operation data of the machine, and the abnormality of the machine is determined based on the acquired operation data.

これにより、駆動範囲と非駆動範囲の境界をまたぐように可動部を動かすため、境界および境界近傍での異常検出漏れが防止され、さらに、異常検出性能を向上することができる。境界および境界近傍でのフレーキング等の異常や故障の検知を行うことができる。したがって、機械の異常や故障の予兆を精度よく検知することができる。 As a result, since the movable portion is moved so as to straddle the boundary between the drive range and the non-drive range, the abnormality detection omission at the boundary and the vicinity of the boundary can be prevented, and the abnormality detection performance can be further improved. It is possible to detect abnormalities such as flaking and failures at and near the boundary. Therefore, it is possible to accurately detect a machine abnormality or a sign of failure.

例えば、駆動範囲と非駆動範囲の境界及び境界近傍は、ロボットアームの関節を動作させるギヤ等の減速・加速が生じやすい場所でありフレーキング等の異常や故障が生じやすいが、駆動範囲内での動作のみを監視する方法では、フレーキングが発生しにくい駆動範囲外での動作との比較を行うことができない。一方、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、駆動範囲と非駆動範囲の境界をまたぐように可動部を動かすため、フレーキングが発生しにくい駆動範囲外での動作との比較を行うことができ、機械の異常や故障の予兆を精度よく検知することができる。 For example, the boundary between the drive range and the non-drive range and the vicinity of the boundary are places where deceleration / acceleration of the gears that operate the joints of the robot arm are likely to occur, and abnormalities such as flaking and failures are likely to occur, but within the drive range. With the method of monitoring only the operation of, it is not possible to compare with the operation outside the drive range where flaking is unlikely to occur. On the other hand, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, since the movable portion is moved so as to straddle the boundary between the drive range and the non-drive range, the operation is outside the drive range where flaking is unlikely to occur. It is possible to make comparisons and accurately detect signs of machine abnormalities and failures.

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、検査範囲は、境界を中心に所定の範囲の幅を有するように設定されるものであってもよい。所定の幅を有して検査範囲が設定されることで、境界及び境界近傍が診断対象となり、それ以外の範囲に可動部が存在する場合の測定結果が混在しにくくなる。その結果、センサによって信号を安定的に取得できるようになり、異常検出性能を向上することができる。さらには、境界及び境界近傍において生じやすい異常や故障に特化した異常判定を行うことができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the inspection range may be set so as to have a width of a predetermined range around the boundary. By setting the inspection range with a predetermined width, the boundary and the vicinity of the boundary are to be diagnosed, and the measurement results when the movable part is present in the other range are less likely to be mixed. As a result, the signal can be stably acquired by the sensor, and the abnormality detection performance can be improved. Furthermore, it is possible to perform anomaly determination specialized for anomalies and failures that are likely to occur at the boundary and in the vicinity of the boundary.

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、検査範囲は、駆動範囲の幅の略10%の大きさの幅を有するように設定されるものであってもよい。より確実に境界及び境界近傍が診断対象となり、異常検出性能を向上することができる。さらには、境界及び境界近傍において生じやすい異常や故障に特化した異常判定を行うことができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the inspection range may be set to have a width of about 10% of the width of the drive range. The boundary and the vicinity of the boundary can be more reliably diagnosed, and the abnormality detection performance can be improved. Furthermore, it is possible to perform anomaly determination specialized for anomalies and failures that are likely to occur at the boundary and in the vicinity of the boundary.

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、可動部に対してギヤによって制駆動力が伝達される場合、検査範囲はギヤの歯数に基づいて設定され、歯数が多いほど、検査範囲の幅が小さく設定されるものであってもよい。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, when the control driving force is transmitted to the moving portion by the gear, the inspection range is set based on the number of teeth of the gear, and the number of teeth is increased. The larger the number, the smaller the width of the inspection range may be set.

実際の生産ロボット40の動作の場面では、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の位置がギヤのかみ合い具合に応じて変動しうることを考慮すると、ギヤの歯数が多いほど境界の位置の変動幅は小さい。そのため、ギヤの歯数が多い場合に、検査範囲の幅が小さく設定したとしても、確実に境界及び境界近傍が診断対象とすることができる。さらには、境界や境界近傍などの範囲以外の範囲に可動部が存在する場合の測定結果が混在しにくくなる。 Considering that the position of the boundary between the drive range and the non-drive range may change depending on the meshing condition of the gear in the actual operation scene of the production robot 40, the larger the number of teeth of the gear, the position of the boundary. The fluctuation range is small. Therefore, when the number of teeth of the gear is large, even if the width of the inspection range is set to be small, the boundary and the vicinity of the boundary can be reliably set as the diagnosis target. Furthermore, it becomes difficult for the measurement results to be mixed when the movable portion exists in a range other than the range such as the boundary or the vicinity of the boundary.

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、稼働データのうち、駆動範囲に可動部がある場合の第1データと、非駆動範囲に可動部がある場合の第2データと、を比較して、機械の異常を判定するものであってもよい。可動部が境界の位置にある場合のデータのみを対象として、局所的なデータから異常を判定する方法では困難な、大域的なデータの利用によって異常を判定することが可能となるため、より正確な異常判定を行うことができる。さらには、可動部が駆動範囲にある場合と可動部が境界の位置にある場合の間でのギャップが明確になることで、全体的な異常の状態を把握することができ、異常検出性能を向上させることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, among the operation data, the first data when there is a movable part in the drive range and the second data when there is a movable part in the non-drive range. And, may be compared to determine the abnormality of the machine. It is more accurate because it is possible to judge anomalies by using global data, which is difficult with the method of judging anomalies from local data, targeting only the data when the moving part is at the boundary position. Abnormality can be determined. Furthermore, by clarifying the gap between the case where the movable part is in the drive range and the case where the movable part is at the boundary position, it is possible to grasp the overall state of abnormality and improve the abnormality detection performance. Can be improved.

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、複数の検査範囲を設定できる場合、複数の検査範囲のうち一つの検査範囲に可動部がある場合の第3データと、複数の検査範囲のうち他の検査範囲に可動部がある場合の第4データと、を比較して、機械の異常を判定するものであってもよい。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, when a plurality of inspection ranges can be set, the third data when there is a movable part in one inspection range among the plurality of inspection ranges, and a plurality of data. It may be the one that determines the abnormality of the machine by comparing with the fourth data in the case where there is a movable part in another inspection range in the inspection range of.

複数の検査範囲を設定できる場合は、境界が複数ある場合に対応している。境界ごとに可動部に係る負荷が異なる場合があり、境界に生じる異常状態の程度も異なる場合がある。境界ごとのデータを比較することで、異常検出性能を向上することができる。さらには、異常の傾向を明らかにし、異常の原因の特定を行いやすくすることができる。 When multiple inspection ranges can be set, it corresponds to the case where there are multiple boundaries. The load on the moving part may differ from boundary to boundary, and the degree of abnormal condition that occurs at the boundary may also differ. By comparing the data for each boundary, the abnormality detection performance can be improved. Furthermore, it is possible to clarify the tendency of the abnormality and facilitate the identification of the cause of the abnormality.

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、可動範囲において可動部が回転運動する場合、検査範囲にわたって可動部を等角速度運動又は等角加速度運動させて稼働データを取得するものであってもよい。この場合、境界及び境界近傍を可動部が通過する際の可動部の角速度又は角加速度を一定にすることができるため、センサによって信号を安定的に取得できるようになり、異常検出性能を向上することができる。また取得する信号に入り込むノイズを低減することができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, when the movable part rotates in the movable range, the movable part is moved at an equal velocity or an equal acceleration over the inspection range to acquire operation data. It may be a thing. In this case, since the angular velocity or angular acceleration of the movable part when the movable part passes through the boundary and the vicinity of the boundary can be made constant, the signal can be stably acquired by the sensor, and the abnormality detection performance is improved. be able to. In addition, noise entering the acquired signal can be reduced.

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、可動範囲において可動部が直線運動する場合、検査範囲にわたって可動部を等速度運動又は等加速度運動させて稼働データを取得するものであってもよい。この場合、境界及び境界近傍を可動部が通過する際の可動部の速度又は加速度を一定にすることができるため、センサによって信号を安定的に取得できるようになり、異常検出性能を向上することができる。また取得する信号に入り込むノイズを低減することができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, when the movable part moves linearly in the movable range, the movable part is moved at a constant velocity or a constant acceleration over the inspection range to acquire operation data. It may be. In this case, since the speed or acceleration of the moving part when the moving part passes through the boundary and the vicinity of the boundary can be made constant, the signal can be stably acquired by the sensor, and the abnormality detection performance is improved. Can be done. In addition, noise entering the acquired signal can be reduced.

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、稼働データを取得した時刻と紐づけて、稼働データを記憶するものであってもよい。時系列に沿って異常の変化を把握できるため、異常の変化点検出が可能となり、異常検出性能を向上させることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the operation data may be stored in association with the time when the operation data is acquired. Since the change of the abnormality can be grasped along the time series, the change point of the abnormality can be detected and the abnormality detection performance can be improved.

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、稼働データには、可動部の動作軌跡の情報が含まれるものであってもよい。これにより、動作軌跡に対応付けて異常判定を行うことができるため、異常検出性能を向上させることができる。さらには、異常の傾向を明らかにし、異常の原因の特定を行いやすくすることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the operation data may include information on the operation locus of the movable portion. As a result, the abnormality can be determined in association with the operation locus, so that the abnormality detection performance can be improved. Furthermore, it is possible to clarify the tendency of the abnormality and facilitate the identification of the cause of the abnormality.

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、機械が行う作業の種類、負荷量、頻度のうち少なくともいずれかを紐づけて、稼働データを記憶するものであってもよい。機械が行う作業の種類、負荷量、頻度などに対応付けて異常判定を行うことができるため、異常検出性能を向上させることができる。さらには、異常の傾向を明らかにし、異常の原因の特定を行いやすくすることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the operation data may be stored by associating at least one of the type, load amount, and frequency of the work performed by the machine. .. Since the abnormality can be determined in association with the type, load amount, frequency, etc. of the work performed by the machine, the abnormality detection performance can be improved. Furthermore, it is possible to clarify the tendency of the abnormality and facilitate the identification of the cause of the abnormality.

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、機械の保全履歴又は保全箇所を紐づけて、稼働データを記憶するものであってもよい。機械の保全履歴又は保全箇所といった保全データを異常判定に用いることができるため、過去における異常発生状況に基づいた、確率分布などの生成も可能となり、異常検出性能を向上させることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the operation data may be stored by associating the maintenance history or the maintenance location of the machine. Since maintenance data such as machine maintenance history or maintenance location can be used for abnormality determination, it is possible to generate a probability distribution based on the past abnormality occurrence situation, and it is possible to improve the abnormality detection performance.

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、可動部は、作業アームであるものであってもよい。また、機械は少なくとも1つ以上の関節を備え、作業アームは、関節の中心を支点として回転動作するものであってもよい。機械を構成する可動部のうち、作業アームに限定して異常判定を行うため、複数の可動部を含む場合よりも効率よく異常判定を行うことができ、異常検出性能を向上させることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the movable portion may be a working arm. Further, the machine may include at least one joint, and the working arm may rotate around the center of the joint as a fulcrum. Since the abnormality determination is performed only on the work arm among the movable parts constituting the machine, the abnormality determination can be performed more efficiently than when a plurality of movable parts are included, and the abnormality detection performance can be improved.

また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、機械が備える関節は、モータに組み付けられた減速機であって、稼働データには、減速機でのギヤ位置が少なくとも含まれるものであってもよい。ギヤ位置の情報を異常判定に用いることができるため、境界の位置をより正確に特定することができ、より詳しい空間分解能で、細かい異常検出ができるようになる。その結果、異常検出性能を向上させることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the joint provided in the machine is a speed reducer assembled to the motor, and the operation data includes at least the gear position in the speed reducer. It may be a thing. Since the gear position information can be used for abnormality determination, the boundary position can be specified more accurately, and fine abnormality detection can be performed with more detailed spatial resolution. As a result, the abnormality detection performance can be improved.

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置に基づいて、作業実行部を有する機械が第1動作パターンで動作する際に異常であると判定された場合、第1動作パターンとは異なる第2動作パターンで動作するよう、機械を制御する制御方法及び制御装置において、第2動作パターンにおける作業を行う際の作業実行部の位置は、第1動作パターンにおける作業を行う際の作業実行部の位置と同じであり、第2動作パターンによって定まる可動部の第2駆動範囲は、第1動作パターンによって定まる可動部の第1駆動範囲とは異なるものであってもよい。 Further, when it is determined that the machine having the work execution unit is abnormal when operating in the first operation pattern based on the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, it is different from the first operation pattern. In the control method and control device that controls the machine so that it operates in the second operation pattern, the position of the work execution unit when performing the work in the second operation pattern is the work execution unit when performing the work in the first operation pattern. The second drive range of the movable portion determined by the second operation pattern may be different from the first drive range of the movable portion determined by the first operation pattern.

これにより、境界の異常検知結果に基づき、作業実行部の位置はそのままに作業実行部以外の可動部の駆動範囲を変更することで、駆動範囲が、異常判定に用いた境界若しくはその近傍と重なってしまうことを回避できる。 As a result, by changing the drive range of the movable part other than the work execution part while keeping the position of the work execution part based on the boundary abnormality detection result, the drive range overlaps with the boundary used for the abnormality determination or its vicinity. You can avoid it.

特に、機械に作業を行わせる際に用いるロボット制御情報のうち、異常判定に用いた境界若しくはその近傍を可動部が動作する可能性があるロボット制御情報を除外し、当該処理により除外されなかったロボット制御情報を、機械の制御に用いることで、可動部が正常に動作しない問題を回避することができる。 In particular, among the robot control information used when making the machine perform work, the robot control information in which the movable part may operate at or near the boundary used for abnormality determination was excluded, and was not excluded by the processing. By using the robot control information for controlling the machine, it is possible to avoid the problem that the moving parts do not operate normally.

さらには、異常が生じている境界及び境界付近の異常状態が、更に悪化することを回避できる。その結果、異常判定の対象箇所が故障してしまう確率を低減することができる。 Furthermore, it is possible to prevent the boundary where the abnormality is occurring and the abnormal state near the boundary from further worsening. As a result, it is possible to reduce the probability that the target location for abnormality determination will fail.

上述の実施形態で示した各機能は、1又は複数の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサや、電気回路などが含まれ、さらには、特定用途向けの集積回路(ASIC)のような装置や、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。 Each of the functions shown in the above embodiments may be implemented by one or more processing circuits. Processing circuits include programmed processors, electrical circuits, etc., as well as devices such as application specific integrated circuits (ASICs) and circuit components arranged to perform the described functions. Etc. are also included.

以上、実施形態に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。この開示の一部をなす論述及び図面は本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形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。 Although the contents of the present invention have been described above according to the embodiments, it is obvious to those skilled in the art that the present invention is not limited to these descriptions and can be modified and improved in various ways. The statements and drawings that form part of this disclosure should not be understood as limiting the invention. This disclosure will reveal to those skilled in the art various alternative embodiments, examples and operational techniques.

本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。 It goes without saying that the present invention includes various embodiments not described here. Therefore, the technical scope of the present invention is defined only by the matters specifying the invention relating to the reasonable claims from the above description.

40 生産ロボット
41 通信回路
43 センサ
50 通信回路
60 記憶部
70 処理部
71 動作制御部
73 駆動範囲検出部
75 検査範囲設定部
77 異常診断指示部
79 異常判定部
80 報知部
100 異常判定装置
201,202,203 回転軸
230 アーム支持部
240 作業アーム
250 作業実行部
R1,R2 検査範囲
W1,W2 駆動範囲
40 Production robot 41 Communication circuit 43 Sensor 50 Communication circuit 60 Storage unit 70 Processing unit 71 Operation control unit 73 Drive range detection unit 75 Inspection range setting unit 77 Abnormality diagnosis instruction unit 79 Abnormality judgment unit 80 Notification unit 100 Abnormality determination device 201, 202 , 203 Rotating shaft 230 Arm support 240 Work arm 250 Work execution unit R1, R2 Inspection range W1, W2 Drive range

Claims (17)

機械が備える可動部の可動範囲のうち所定の駆動範囲で前記可動部を動作させることで所定の作業を行う前記機械、の異常を判定する異常判定方法であって、
前記可動範囲から前記駆動範囲を除いた範囲を非駆動範囲として、前記駆動範囲と前記非駆動範囲との間の境界を含む検査範囲を前記可動範囲の内で設定し、
前記検査範囲にわたって前記可動部を動作させて前記機械の稼働データを取得し、
取得した前記稼働データに基づいて、前記機械の異常を判定すること、
を特徴とする異常判定方法。
It is an abnormality determination method for determining an abnormality of the machine, which performs a predetermined work by operating the movable portion within a predetermined drive range within the movable range of the movable portion provided in the machine.
The range excluding the drive range from the movable range is set as the non-drive range, and the inspection range including the boundary between the drive range and the non-drive range is set within the movable range.
The movable part is operated over the inspection range to acquire the operation data of the machine, and the operation data is acquired.
Judging the abnormality of the machine based on the acquired operation data,
An abnormality determination method characterized by.
請求項1に記載の異常判定方法であって、
前記検査範囲は、前記境界を中心に所定の範囲の幅を有するように設定されること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to claim 1.
The abnormality determination method, wherein the inspection range is set so as to have a width of a predetermined range around the boundary.
請求項2に記載の異常判定方法であって、
前記検査範囲は、前記駆動範囲の幅の略10%の大きさの幅を有するように設定されること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to claim 2.
The abnormality determination method, wherein the inspection range is set to have a width of about 10% of the width of the drive range.
請求項2に記載の異常判定方法であって、
前記可動部に対してギヤによって制駆動力が伝達される場合、
前記検査範囲は前記ギヤの歯数に基づいて設定され、
前記歯数が多いほど、前記検査範囲の幅が小さく設定されること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to claim 2.
When the control driving force is transmitted to the movable part by the gear,
The inspection range is set based on the number of teeth of the gear.
An abnormality determination method characterized in that the width of the inspection range is set smaller as the number of teeth is larger.
請求項1~4のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
前記稼働データのうち、前記駆動範囲に前記可動部がある場合の第1データと、前記非駆動範囲に前記可動部がある場合の第2データと、を比較して、前記機械の異常を判定すること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to any one of claims 1 to 4.
Among the operation data, the first data when the movable part is in the drive range and the second data when the movable part is in the non-drive range are compared to determine the abnormality of the machine. An abnormality determination method characterized by performing.
請求項1~5のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
複数の前記検査範囲を設定できる場合、
複数の前記検査範囲のうち一つの検査範囲に前記可動部がある場合の第3データと、前記第3データとは異なる、複数の前記検査範囲のうち他の検査範囲に前記可動部がある場合の第4データと、を比較して、前記機械の異常を判定すること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to any one of claims 1 to 5.
If multiple inspection ranges can be set
The third data when the movable part is in one of the plurality of inspection ranges and the case where the movable part is in the other inspection range among the plurality of inspection ranges different from the third data. An abnormality determination method, characterized in that an abnormality of the machine is determined by comparing with the fourth data of the above.
請求項1~6のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
前記可動範囲において前記可動部が回転運動する場合、
前記検査範囲にわたって前記可動部を等角速度運動又は等角加速度運動させて前記稼働データを取得すること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to any one of claims 1 to 6.
When the movable part rotates in the movable range,
An abnormality determination method, characterized in that the moving portion is moved at an equal angular velocity or an equal acceleration to acquire the operation data over the inspection range.
請求項1~6のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
前記可動範囲において前記可動部が直線運動する場合、
前記検査範囲にわたって前記可動部を等速度運動又は等加速度運動させて前記稼働データを取得すること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to any one of claims 1 to 6.
When the movable part moves linearly in the movable range,
An abnormality determination method, characterized in that the moving portion is moved at a constant velocity or a constant acceleration over the inspection range to acquire the operation data.
請求項1~8のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
前記稼働データを取得した時刻と紐づけて、前記稼働データを記憶すること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to any one of claims 1 to 8.
An abnormality determination method characterized in that the operation data is stored in association with the time when the operation data is acquired.
請求項1~9のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
前記稼働データには、前記可動部の動作軌跡の情報が含まれること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to any one of claims 1 to 9.
An abnormality determination method, characterized in that the operation data includes information on an operation locus of the movable portion.
請求項1~10のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
前記機械が行う前記作業の種類、負荷量、頻度のうち少なくともいずれかを紐づけて、前記稼働データを記憶すること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to any one of claims 1 to 10.
An abnormality determination method characterized in that operation data is stored by associating at least one of the type, load amount, and frequency of the work performed by the machine.
請求項1~11のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
前記機械の保全履歴又は保全箇所を紐づけて、前記稼働データを記憶すること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to any one of claims 1 to 11.
An abnormality determination method characterized in that the operation data is stored by associating the maintenance history or maintenance location of the machine.
請求項1~12のいずれか一項に記載の異常判定方法であって、
前記可動部は、作業アームであること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to any one of claims 1 to 12.
An abnormality determination method characterized in that the movable portion is a work arm.
請求項13に記載の異常判定方法であって、
前記機械は少なくとも1つ以上の関節を備え、
前記作業アームは、前記関節の中心を支点として回転動作すること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to claim 13, wherein the abnormality is determined.
The machine has at least one joint and
The abnormality determination method, wherein the working arm rotates around the center of the joint as a fulcrum.
請求項14に記載の異常判定方法であって、
前記関節は、モータに組み付けられた減速機であって、
前記稼働データには、前記減速機でのギヤ位置が少なくとも含まれること
を特徴とする異常判定方法。
The abnormality determination method according to claim 14, wherein the abnormality is determined.
The joint is a speed reducer attached to the motor.
An abnormality determination method, characterized in that the operation data includes at least a gear position in the speed reducer.
請求項1~15のいずれか一項に記載の異常判定方法に基づいて、第1動作パターンで動作する前記機械が異常であると判定された場合に、前記第1動作パターンとは異なる第2動作パターンで動作するよう前記機械を制御する制御方法であって、
前記機械は、前記作業を行う作業実行部を有し、
前記第2動作パターンにおける前記作業を行う際の前記作業実行部の位置は、前記第1動作パターンにおける前記作業を行う際の前記作業実行部の位置と同じであり、
前記第2動作パターンによって定まる前記可動部の第2駆動範囲は、前記第1動作パターンによって定まる前記可動部の第1駆動範囲とは異なること
を特徴とする制御方法。
A second operation pattern different from the first operation pattern when it is determined that the machine operating in the first operation pattern is abnormal based on the abnormality determination method according to any one of claims 1 to 15. It is a control method that controls the machine so that it operates according to an operation pattern.
The machine has a work execution unit that performs the work.
The position of the work execution unit when performing the work in the second operation pattern is the same as the position of the work execution unit when performing the work in the first operation pattern.
A control method characterized in that the second drive range of the movable portion determined by the second operation pattern is different from the first drive range of the movable portion determined by the first operation pattern.
機械が備える可動部の可動範囲のうち所定の駆動範囲で前記可動部を動作させることで所定の作業を行う前記機械、の異常を判定する異常判定装置であって、
前記機械を制御するコントローラを備え、
前記コントローラは、
前記可動範囲から前記駆動範囲を除いた範囲を非駆動範囲として、前記駆動範囲と前記非駆動範囲との間の境界を含む検査範囲を前記可動範囲の内で設定し、
前記検査範囲にわたって前記可動部を動作させて前記機械の稼働データを取得し、
取得した前記稼働データに基づいて、前記機械の異常を判定すること、
を特徴とする異常判定装置。
An abnormality determination device for determining an abnormality in a machine that performs a predetermined operation by operating the movable portion within a predetermined drive range within the movable range of the movable portion provided in the machine.
A controller for controlling the machine is provided.
The controller
The range excluding the drive range from the movable range is set as the non-drive range, and the inspection range including the boundary between the drive range and the non-drive range is set within the movable range.
The movable part is operated over the inspection range to acquire the operation data of the machine, and the operation data is acquired.
Judging the abnormality of the machine based on the acquired operation data,
An abnormality determination device characterized by.
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