JP7281571B1

JP7281571B1 - フィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法

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Publication number: JP7281571B1
Application number: JP2022042448A
Authority: JP
Inventors: 陳賢佑; 邱▲イク▼▲ショウ▼; 鄭志鈞; 程文男; 劉濟銘
Original assignee: Hiwin Technologies Corp
Current assignee: Hiwin Technologies Corp
Priority date: 2022-03-17
Filing date: 2022-03-17
Publication date: 2023-05-25
Anticipated expiration: 2042-03-17
Also published as: JP2023136657A

Abstract

【課題】フィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法を提供する。
【解決手段】監視モードで前記フィードシステムを振動させ、前記フィードシステムの被検出部材のサブコンポーネントの振動を検出し、監視振動信号を発信するステップと、モーダル解析法により前記監視振動信号の１セットの監視固有値及び１セットの監視固有ベクトルを計算するステップと、モーダル検証法により前記１セットの監視固有値及びデジタルツインモーダルの１セットの標準固有値の間の類似性を判断し及び前記１セットの監視固有ベクトルと前記デジタルツインモデルの１セットの標準固有ベクトルの間の類似性を判断するステップと、前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルが前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルとそれぞれ類似しないと判断した場合、前記サブコンポーネントの動的特性に偏差が発生したと判定するステップと、を含む。
【選択図】図３

Description

本発明は、状態検出システムの分野に関し、更に詳しくは、フィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法に関する。

精密機械の製造では、製造装置の最適化が特に重要である。そこで、従来の特許文献では、例えば、特許文献１には、機械装置のデジタルツインモデルを利用して機械装置の制御器の内部データを調節することにより、この機械装置を最適化する技術が記載されている。然しながら、この技術は装置の加工関連データしか読み取れず、装置の部材に異常があるかどうかを診断することは出来なかった。

また、例えば、特許文献２には、自動化設備とそのデジタルツインとの間の偏差を鑑定する方法が記載されている。この方法は加工材料本体に架設されているセンサーにより温度、速度、加速度等のパラメータを監視し、その後に検出結果と事前にシミュレートしたデジタルツインデータとを比較し、センサーの結果とシミュレーションデータとの間に差異が発見された場合、自動化設備中でこの加工品に異常が出現したステージを識別する。然しながら、この方法では異常が発生した原因及び伝動部材システムの動的特性が劣化したかどうかを把握することはできなかった。

なお、例えば、特許文献３には、工作機械の健康状態監視方法が記載されている。この方法は製造設備を振動させると同時に、センサーにより収集したデータを利用して健康固有クラスタ（変位伝達率、固有振動数等を含む）を構築し、このクラスタを機械装置の健康状態を判断する根拠としている。然しながら、この方法では機械装置にあるどの部材に異常が発生したのか正確には分からず、感度不足であるという問題があった。

国際公開第２０２０／０５３０８３Ａ１号中国特許出願公開第１１２４４６１０４Ａ号明細書米国特許出願公開第２０２１／０１２３８３０号明細書

前述した従来の技術では、機械装置にある各部材の状態の変化をリアルタイムで監視できないため、通常は完成品のサイズに不良があったり、機械装置が異常なノイズを発した段階になって初めて機械装置の異常が見つかった。その後、実稼働モーダル解析（Operational Modal Analysis、OMA）技術により機械装置にあるどの部材に異常が発生したか実験を行うため、時間と労力がかかり、実験データも通用しなかった。

そこで、本発明者は上記の欠点が改善可能と考え、鋭意検討を重ねた結果、合理的設計で上記の課題を効果的に改善する本発明の提案に至った。

本発明はこうした状況に鑑みてなされたものである。本発明の第一の目的は、監視者がフィードシステム中の各重要部材（即ち、サブコンポーネント）の動的特性の変化を遠隔から監視できるようにするフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法を提供することにある。

また、本発明の第二の目的は、監視者が各重要部材の動的特性に偏差や異常が発生したかどうかを即時知ることができ、異常が発生した重要部材に対し即時適切な処置を施すことができるようにするフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法を提供することにある。

また、本発明の第三の目的は、、異常が発生した重要部材を高速に検出し、製造ラインの作業を停滞させる障害を排除するのに掛かる時間を短縮するフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法を提供することにある。

また、本発明の第四の目的は、被検出部材に対応する標準デジタルツインモデルを異なる仕様のフィードシステムに適用可能にするフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法を提供することにある。

上記課題と他の目的を解決するために、本発明のある態様のフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法は、前記フィードシステムはフィードシステムが少なくとも１つの被検出部材を備え、前記各被検出部材は少なくとも１つのサブコンポーネントを含み、プロセッサにより実行する。また、前記サブコンポーネントに前記プロセッサと通信するための検出器を設置するステップ（Ａ）と、監視モードで前記フィードシステムを振動させ、前記検出器により対応する前記サブコンポーネントの振動を検出すると共に監視振動信号を発信するステップ（Ｂ）と、モーダル解析法により、前記監視振動信号の１セットの監視固有値及び１セットの監視固有ベクトルを計算するステップ（Ｃ）と、モーダル検証法により、前記検出器が対応する前記１セットの監視固有値及び１セットの標準固有値の間の類似性を判断し、前記検出器が対応する前記１セット監視固有ベクトルと１セットの標準固有値の間の類似性を判断し、前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルはデジタルツインモデルの標準動的特性であり、前記デジタルツインモデルは前記少なくとも１つの被検出部材に対して構築されるステップ（Ｄ）と、前記検出器が対応する前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルが前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルとそれぞれ類似しないと判断した場合、前記検出器が対応する前記サブコンポーネントの動的特性に偏差が発生したと判定するステップ（Ｅ）と、を含む。

本発明の一態様において、前記デジタルツインモデルは１セットの第一初期固有値及び１セットの第一初期固有ベクトルに対応し、前記１セットの第一初期固有値及び前記１セットの第一初期固有ベクトルは前記フィードシステムに装設されていない前記少なくとも１つの被検出部材に対して前記デジタルツインモデルを構築する際に発生する。また、前記デジタルツインモデルの前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルは、初期モードで前記フィードシステムを振動させ、且つ前記検出器が対応する前記サブコンポーネントの振動を検出すると共に初期振動信号を発信し、前記初期モードとは出荷されたばかりの前記少なくとも１つの被検出部材が前記監視モードに進む前の前記フィードシステムに装設される段階を指すステップ（Ｆ）と、前記モーダル解析法により、前記初期振動信号の１セットの第二初期固有値及び１セットの第二初期固有ベクトルを計算するステップ（Ｇ）と、最適化方法により、前記検出器が対応する前記１セットの第一初期固有値、前記１セットの第一初期固有ベクトル、前記１セットの第二初期固有値、及び前記１セットの第二初期固有ベクトルに基づいて、前記検出器が対応する前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルを推定するステップ（Ｈ）と、を経て発生する。

本発明のいくつかの実施形態では、前記ステップ（Ｈ）は下記数式により実行し、

本発明のいくつかの実施形態では、前記フィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法は、前記１セットの監視固有値が監視閾値より小さいか否かを判断するステップ（Ｉ）と、前記１セットの監視固有値が前記監視閾値より小さい場合、前記検出器が対応する前記サブコンポーネントに異常が発生したと判定するステップ（Ｊ）と、を更に含む。

本発明のいくつかの実施形態では、前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルが前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルとそれぞれ類似しないと判断した場合、前記フィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法は、最適化方法により、前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルに基づいて前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルを更新し、且つ更新した前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルを前記デジタルツインモデルの更新動的特性と定義するステップ（Ｋ）を更に含む。

本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。

本発明の一実施形態に係るフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法を示すブロック図である。本発明の一実施形態に係る初期モードにおいて、デジタルツインモデルの標準的な動的特性を確立するための方法のフローチャートである。本発明の一実施形態に係る監視モードにおいて、動的特性の偏差と異常を監視する方法のフローチャートである。本発明の一実施形態に係るフィードシステムが検出器を設置する状態をある視角から見た概略図である。本発明の一実施形態に係るフィードシステムが検出器を設置する状態を他の視角から見た概略図である。本発明の一実施形態に係る作業台のスライダーの剛性値に対する固有振動数を示す関係曲線グラフである。

以下、本発明の実施形態について具体的に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。

本発明の実施例に係るフィードシステムの動的特性の偏差を検出するシステム１（以下、システム１と略する）はフィードシステム２の動的特性の偏差を検出する方法に応用される（図１乃至図５参照）。このフィードシステム２は少なくとも１つの線形モジュール２１を備え、各線形モジュール２１は複数の部材を含み、制限しないが、例えば、作業台２２及び少なくとも１つのリニア伝動装置を含む。図４に示す実施例では、リニア伝動装置の数量は３つであり、それぞれボールねじ２３及び２つの線形ガイドウェイ２４である。ボールねじ２３は複数のサブコンポーネントを備え、それぞれねじ棒(screw rod)２３１及びナット２３２である。また、各線形ガイドウェイ２４は複数のサブコンポーネントを具備し、それぞれレール２４１及び作業台２２に装設されると共にレール２４１に可動に覆設される２つのスライダー２４２である。各部材は共に動的特性を有し、制限しないが、例えば、質量、減衰振動、及び剛性である。本実施例では、２つの線形ガイドウェイ２４を被検出部材として４つのスライダー２４２の剛性の偏差を確認する例について説明する。

このシステム１は制限しないが、例えば、サーバー１０と、少なくとも１つの検出器１１と、振動装置１２と、を備えている。サーバー１０はプロセッサ１３及びプロセッサ１３に電気的に接続されているストレージ１４を含む。

サーバー１０には複数のソフトウェアがインストールされており、これにより、プロセッサ１３及びストレージ１４がソフトウェアの動作中にコントロールユニット１３１と、モーダル解析ユニット１３２と、標準確立ユニット１３３と、類似性判断ユニット１３４と、異常判断ユニット１３５と、モデル更新ユニット１３６と、データベース１４１と、を含むように配置されている。コントロールユニット１３１はモーダル解析ユニット１３２と通信し、モーダル解析ユニット１３２は標準確立ユニット１３３と通信し、類似性判断ユニット１３４は異常判断ユニット１３５と通信し、異常判断ユニット１３５はモデル更新ユニット１３６と通信する。これらのユニットはデータベース１４１と通信し、データベース１４１へアクセスする。コントロールユニット１３１も検出器１１及び振動装置１２と通信し、検出器１１及び振動装置１２の動作を制御する。

制限しないが、データベース１４１には、例えば、アルゴリズム、閾値、及び各種対応関係に関するデータが保存されている。各種対応関係は制限しないが、例えば、剛性値及び固有振動数の対応関係、材質及び密度の対応関係、材質及びヤング率の対応関係、及び検出器１１及び検出器１１がある被検出物品(部材)のサブコンポーネントの対応関係である。データベース１４１には各部材の関連データも保存され、制限しないが、例えば、部材のサイズデータ、材質データ、位置データ、既定剛性値、及びその対応関係等である。サイズデータは制限しないが、例えば、システム１にインストールされたグラフィックソフトウェア（制限しないが、例えば、AutoCAD）により部材の三次元部材画像を描画した際に構築または設定される。位置データは制限しないが、例えば、有限要素法（Finite Element Method、FEM）または連続体法（Continuum Mechanics）により、三次元部材画像から画素座標をサンプリングすることで取得する。位置データはフィードシステム２におけるこの部材の他の部材との相対的位置に関連している。

本実施例では、スライダー２４２Ａ～２４２Ｄの剛性の偏差を検出するため、検出器１１の数量は４つ設置し、即ち、検出器１１Ａ～１１Ｄを設置し、且つ作業台２２の底面にあるスライダー２４２Ａ～２４２Ｄにそれぞれ設置する（図４参照）。然しながら、本発明はこの実施態様に限られない。制限しないが、例えば、検出器１１はスライダー２４２Ａ～２４２Ｄの振動により作業台２２の振動を検出するために配置する加速度計でもよい。振動装置１２がフィードシステム２を振動するために配置され、作業台２２が外力を受けて振動する。振動装置１２は制限しないが、例えば、タップ(knock)またはモーターにより駆動する方式でフィードシステム２を振動する。

以下、例を挙げて２つの線形ガイドウェイ２４の剛性の偏差を検出する方法について説明する。この検出方法では、プロセッサ１３がまず初期モードに進み、仮想動的特性の標準を確立した後に監視モードに進み、この標準に基づいて動作開始後のスライダー２４２Ａ～２４２Ｄの動的特性に偏差または異常が発生したかどうかを定期的または不定期に監視する。初期モードとは、工場から出荷されたばかりの(すなわち、新品)２つの線形ガイドウェイ２４（即ち、被検出部材）が監視モードに進む前のフィードシステム２に装設された段階を指す。監視モードとは、装設が完了したフィードシステム２が動作を開始し、監視が必要になった段階を指す。

図１と図２を併せて参照し、初期モードにおいて、仮想動的特性の標準を確立する方法は制限しないが、例えば、下記ステップを含む。

まず、ステップＳ１１において、２つの線形ガイドウェイ２４のスライダー２４２Ａ～２４２Ｄが作業台２２の底面に固定され、スライダーの予圧がフィード構造（２つの線形ガイドウェイ２４が並設されている作業台２２）の振動モーダルに程度の異なる影響を与えるため、モーダル解析ユニット１３２がデジタルツインモデルを構築するための参照物体としてスライダー２４２Ａ～２４２Ｄが分布されている作業台２２を選択し、且つデータベース１４１から作業台２２のサイズデータ（制限しないが、例えば、長さ、幅、及び高さ）、材質データ、及び位置データを取得し、且つスライダー２４２の剛性値の範囲を取得すると共にこれらのデータに基づいて、ストレージ１４内に保存されているソフトウェア（制限しないが、例えば、コンピューター支援エンジニアリング（Computer Aided Engineering、CAE）ソフトウェア（制限しないが、例えば、ANSYSが販売している解析ソフトウェア））により、フィードシステム２に装設されていない２つの線形ガイドウェイ２４に対し、作業台２２のデジタルツインモデルを構築すると共に１セットの第一初期固有値及び１セットの第一初期固有ベクトルを算出し、このデジタルツインモデルの初期動的特性とする。第一初期固有値はデジタルツインモデルの初期固有振動数であり、第一初期固有ベクトルはデジタルツインモデルの初期モーダルである。この際のデジタルツインモデルは未補正の初期デジタルツインモデルであり、このため、その初期動的特性はフィードシステム２に装設されている２つの線形ガイドウェイ２４の実際の動的特性とは僅かに異なっている。初期デジタルツインモデル及びその初期動的特性は共にデータベース１４１に保存され、後続の検索に使用する。

また一方で、ステップＳ１２では、検出器１１Ａ～１１Ｄをスライダー２４２Ａ～２４２Ｄにそれぞれ装設する（図４と図５参照）。

次いで、ステップ１３では、初期モードにおいて、コントロールユニット１３１により振動装置１２を制御することで振動を静止したフィードシステム２が、スライダー２４２Ａ～２４２Ｄを振動させる。同時に、コントロールユニット１３１が４つの検出器１１を制御してスライダー２４２Ａ～２４２Ｄの振動を検出し、この４つの検出器１１が対応するように４つの初期振動信号を発信し、且つコントロールユニット１３１に返信する。

その後、ステップＳ１４において、コントロールユニット１３１がこの４つの初期振動信号をモーダル解析ユニット１３２に供給し、モーダル解析ユニット１３２はストレージ１４内に保存されているソフトウェア（制限しないが、例えば、CAEソフトウェア）を使用し、モーダル解析法により各初期振動信号を高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform、FFT）を経て時間領域信号から周波数領域信号に変換し、各初期振動信号の１セットの第二初期固有値及び１セットの第二初期固有ベクトルを算出する。第二初期固有値及び第二初期固有ベクトルはそれぞれフィードシステム２に装設されている作業台２２の実際の固有振動数及び実際のモーダルである。モーダル解析法は制限しないが、例えば、実験モーダル解析法や実稼働モーダル解析である。

最後に、ステップＳ１５において、標準確立ユニット１３３がモーダル解析ユニット１３２から各検出器１１の初期振動信号の前記１セットの第二初期固有値及び前記１セットの第二初期固有ベクトルを取得し、データベース１４１から前記１セットの第一初期固有値及び前記１セットの第一初期固有ベクトルを取得した後、ストレージ１４内に保存されているソフトウェア（制限しないが、例えば、CAEソフトウェア）を使用し、最適化方法により、前記１セットの第一初期固有値、前記１セットの第一初期固有ベクトル、及び各検出器１１が対応する前記１セットの第二初期固有値及び前記１セットの第二初期固有ベクトルに基づいて、各検出器１１に対応する１セットの標準固有値及び１セットの標準固有ベクトルを推定する。各検出器１１に対応する各セットの標準固有値及び各検出器１１に対応する各セットの標準固有ベクトルをデジタルツインモデルの標準動的特性とする。この際のデジタルツインモデルは補正済みの標準デジタルツインモデルであり、その標準動的特性はフィードシステム２に装設されている２つの線形ガイドウェイ２４の実際の動的特性に適合する。この標準デジタルツインモデル及びその標準動的特性は標準確立ユニット１３３によりデータベース１４１に記録され、且つ標準動的特性と４つの検出器１１との対応関係も標準確立ユニット１３３によりデータベース１４１に記録され、後続の検索に使用する。

デジタルツインモデルの標準動的特性を確立した後、プロセッサ１３が監視モードに進み、スライダー２４２Ａ～２４２Ｄの動的特性の偏差及び異常を更に監視する。図１と図３に示すように、監視モードにおいて、スライダー２４２Ａ～２４２Ｄの動的特性の偏差及び異常を監視する方法は制限しないが、例えば、下記ステップを含む。

まず、ステップＳ２１において、コントロールユニット１３１が監視モードにおいて、振動装置１２を制御することで振動を静止したフィードシステム２が、スライダー２４２Ａ～２４２Ｄを振動させる。同時に、コントロールユニット１３１が４つの検出器１１を制御してスライダー２４２Ａ～２４２Ｄの振動を検出し、この４つの検出器１１が対応するように４つの監視振動信号を発信させると共にコントロールユニット１３１に返信する。

次いで、ステップＳ２２において、コントロールユニット１３１がこの４つの監視振動信号をモーダル解析ユニット１３２に供給し、モーダル解析ユニット１３２がストレージ１４内に保存されているソフトウェア（制限しないが、例えば、CAEソフトウェア）を使用し、モーダル解析法により、各検出器１１が対応する監視振動信号を高速フーリエ変換により時間領域信号から周波数領域信号に変換し、各検出器１１の監視振動信号の１セットの監視固有値及び１セットの監視固有ベクトルを算出する。また、モーダル解析ユニット１３２が各検出器１１が対応する前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルをデータベース１４１に更に記録する。モーダル解析法は制限しないが、例えば、実験モーダル解析法や実稼働モーダル解析である。

その後、ステップＳ２３において、類似性判断ユニット１３４がデータベース１４１からデジタルツインモデルの標準動的特性（即ち、各検出器１１が対応する前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトル）を取得し、データベース１４１からステップＳ２２において計算により獲得した各検出器１１が対応する前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルを取得する。また、類似性判断ユニット１３４はストレージ１４内に保存されているソフトウェア（制限しないが、例えば、CAEソフトウェア）を使用し、モーダル検証法により、同じ検出器１１に対応する前記１セットの標準固有ベクトルと前記１セットの監視固有ベクトルとの類似性を判断し、同じ検出器１１に対応する前記１セットの標準固有値と前記１セットの監視固有値との類似性を判断する。モーダル検証法は制限しないが、例えば、モード信頼性評価基準である。

次いで、ステップＳ２４において、類似性判断ユニット１３４がステップＳ２３において計算により獲得した類似性と類似性閾値（制限しないが、例えば、0.8）とを比較し、同じ検出器１１に対応する前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルが、同じ検出器１１に対応する前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルにそれぞれ類似しているか否かを判断する。

ステップＳ２４において、同じ検出器１１に対応する前記１セットの監視固有値と前記１セットの標準固有値との類似性が類似性閾値に等しいかより大きい場合、類似性判断ユニット１３４は前記１セットの監視固有値が前記１セットの標準固有値に類似していると判定する。同様に、ステップＳ２４において、同じ検出器１１に対応する前記組前記１セットの監視固有ベクトルと前記１セットの標準固有ベクトルとの類似性が類似性閾値に等しいかより大きい場合、類似性判断ユニット１３４は前記１セットの監視固有ベクトルが前記１セットの標準固有ベクトルに類似していると判定する。データベース１４１に各検出器１１と各スライダー２４２との対応関係が記録されているため、類似性判断ユニット１３４がステップＳ２５においてステップＳ２４での判断結果に基づいて、前記１セットの標準固有ベクトルに類似している前記１セットの監視固有ベクトルが対応する検出器１１が対応するスライダー２４２の目下の剛性値に偏差が無いと更に判定し、この結果をデータベース１４１に記録する。

反対に、ステップＳ２４において、同じ検出器１１に対応する前記１セットの監視固有値と前記１セットの標準固有値との類似性が類似性閾値より小さい場合、類似性判断ユニット１３４は前記１セットの監視固有値と前記１セットの標準固有値とが類似していないと判定する。同様に、ステップＳ２４において、同じ検出器１１に対応する前記１セットの監視固有ベクトルと前記１セットの標準固有ベクトルとの類似性が類似性閾値より小さい場合、類似性判断ユニット１３４は前記１セットの監視固有ベクトルと前記１セットの標準固有ベクトルとが類似していないと判定する。この際、異常判断ユニット１３５はステップＳ２６において、データベース１４１から監視閾値Ｍを更に取得し、且つ前記１セットの標準固有値と類似していない前記１セットの監視固有値が監視閾値Ｍより小さいか否かを判断する。

ステップＳ２６において、前記１セットの監視固有値が対応する検出器１１が対応するスライダー２４２の目下の動的特性が標準から逸脱しているのみであり、逸脱程度が許容範囲内である場合、異常判断ユニット１３５がステップＳ２７においてこのスライダー２４２の目下の剛性値に偏差が発生したと判定し、且つ判定結果をデータベース１４１に記録する。その後、ステップＳ２８において、モデル更新ユニット１３６がストレージ１４内に保存されているソフトウェア（制限しないが、例えば、CAEソフトウェア）を使用し、最適化方法により、前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルに基づいて、データベース１４１に記録されているデジタルツインモデル及びその仮想動的特性（即ち、各１セットの標準固有値及び各１セットの標準固有ベクトル）を更新し、且つ更新した各１セットの標準固有値及び更新した各１セットの標準固有ベクトルをデジタルツインモデルの更新動的特性として定義する。

反対に、ステップＳ２６において、前記１セットの監視固有値が対応する検出器１１が対応するスライダー２４２の目下の剛性値が標準から逸脱しているのみならず、逸脱程度が許容範囲を超えていた場合、異常判断ユニット１３５がステップＳ２９においてこのスライダー２４２の目下の剛性値に異常が発生したと判定し、且つ対応するように異常信号を発信すると共に判定結果をデータベース１４１に記録する。

以下、検出器１１Ａ～１１Ｄの例を列挙して説明する。一定時間動作した後の２つの線形ガイドウェイ２４のスライダー２４２Ａ～２４２Ｄの摩損程度が異なるため、ステップＳ２４において各検出器１１が対応する前記１セットの監視固有値が対応する前記１セットの標準固有値に類似しているか否か判断し、これらスライダー２４２Ａ～２４２Ｄのうちの少なくとも１つのスライダー２４２の剛性値に偏差が発生したと初期判断し、ステップＳ２４において各検出器１１が対応する前記１セットの監視固有ベクトルが対応する前記１セットの標準固有ベクトルに類似しているか否か判断し、スライダー２４２Ａ～２４２Ｄのうちのどのスライダー２２２の剛性値に偏差が発生したのかを更に的確に判断する。図６にはスライダーの剛性値に対する固有振動数の関係曲線を示し、縦軸は作業台２２の異なる固有振動数を示し、横軸は異なるスライダーの剛性値を示し、各固有振動数は１つの剛性値に対応し、固有振動数Ｆ１が対応する剛性値Ｒ１は工場出荷時の高い予圧のスライダーの剛性値であり、固有振動数Ｆ２（即ち、監視閾値Ｍ）が対応する剛性値Ｒ２は予圧が消失したスライダーの剛性値であり、固有振動数とスライダーの剛性値との対応関はデータベース１４１に予め保存されている。

この例ではステップＳ２４において、検出器１１Ａ～１１Ｄの各検出器１１が対応する前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルが全て前記検出器１１が対応する前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルと類似しない場合、各検出器１１が対応する前記１セットの監視固有値が全て固有振動数Ｆ１より小さいことを示し、検出器１１Ａ～１１Ｄが対応するスライダー２４２Ａ～２４２Ｄの剛性値も低下して剛性値Ｒ１より低くなる。

この例ではステップＳ２６において、検出器１１Ｄが対応する前記１セットの監視固有値が固有振動数Ｆ２より小さいのみである場合、検出器１１Ａ～１１Ｃが対応するスライダー２４２Ａ～２４２Ｃの剛性値が低下しているが尚も剛性値Ｒ２に等しいかそれより大きいことを示し、検出器１１Ｄが対応するスライダー２４２Ｄの剛性値が剛性値Ｒ２より低くなるまで低下しており、スライダー２４２Ｄの剛性値の低下幅が許容範囲を超えているため、スライダー２４２Ｄが異常状態にある。この際、異常判断ユニット１３５はこのスライダー２４２Ｄに対応する異常信号を発信し、これにより異常のある部材を高速に検索する。

一方、各時間点で取得した監視情報（即ち、毎回獲得した各１セットの監視固有値及び各１セットの監視固有ベクトルとその検出結果）がプロセッサ１３と通信するユーザーインターフェース（図示省略）に表示されると、監視者がスライダー２４２Ａ～２４２Ｄの前記時間点における状態を即時把握でき、これによりスライダー２４２（例えば、スライダー２４２Ｄ）に異常が発生した場合、この異常が発生したスライダー２４２Ｄを即時交換可能になる。このほか、上述のステップＳ２４～Ｓ２７及びＳ２９により、監視者が作業台２２に装設されているスライダー２４２Ａ～２４２Ｄのうちの少なくとも１つのスライダー２４２が損壊して交換する必要があることを知ることができるのみならず、監視者はどのスライダー２４２が交換する必要があるのか正確に知ることができる。このユーザーインターフェースはサーバー１０に電気的に接続されている表示装置及びサーバー１０に遠隔から接続されているコンピューター装置の表示装置に表示される。これにより、近接及び遠隔から監視する目的を達成する。

上述の各実施例は２つの線形ガイドウェイ２４を被検出部材としているが、然しながら、本発明はこれに限られない。他の実施例では、ボールねじ２３を被検出部材としてもよい。ステップＳ１１においてねじ棒２３１をデジタルツインモデルを構築するための参照物体として選択し、データベース１４１に予め保存されているナット２３２（即ち、サブコンポーネント）の剛性値の範囲、ねじ棒２３１のサイズデータ、材質データ、及び位置データを利用してデジタルツインモデルを構築し、このデジタルツインモデルの１セットの第一初期固有値及び１セットの第一初期固有ベクトルを算出する。その後、ステップＳ１２～Ｓ１５及びステップＳ２１～２８によりナット２３２の剛性値の変化を即時監視し、検出器１１はナット２３２に装設されている。

このほか、上述のように構築した各デジタルツインモデルは異なる仕様のフィードシステムにも適用可能であり、且つ本発明に係るフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法も異なる仕様のフィードシステムに適用可能である。

上記の実施形態は、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、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。

１フィードシステムの動的特性の偏差を検出するシステム
１０サーバー
１１検出器
１１Ａ検出器
１１Ｂ検出器
１１Ｃ検出器
１１Ｄ検出器
１２振動装置
１３プロセッサ
１３１コントロールユニット
１３２モーダル解析ユニット
１３３標準確立ユニット
１３４類似性判断ユニット
１３５異常判断ユニット
１３６モデル更新ユニット
１４ストレージ
１４１データベース
２フィードシステム
２１線形モジュール
２２作業台
２３ボールねじ
２３１ねじ棒
２３２ナット
２４線形ガイドウェイ
２４１レール
２４２スライダー
２４２Ａスライダー
２４２Ｂスライダー
２４２Ｃスライダー
２４２Ｄスライダー
Ｍ監視閾値
Ｆ１固有振動数
Ｆ２固有振動数
Ｒ１剛性値
Ｒ２剛性値

Claims

フィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法であって、
前記フィードシステムはフィードシステムが少なくとも１つの被検出部材を備え、前記各被検出部材は少なくとも１つのサブコンポーネントを含み、プロセッサにより実行し、且つ、
前記サブコンポーネントに前記プロセッサと通信するための検出器を設置するステップ（Ａ）と、
監視モードで前記フィードシステムを振動させ、前記検出器により対応する前記サブコンポーネントの振動を検出すると共に監視振動信号を発信するステップ（Ｂ）と、
モーダル解析法により、前記監視振動信号の１セットの監視固有値及び１セットの監視固有ベクトルを計算するステップ（Ｃ）と、
モーダル検証法により、前記検出器が対応する前記１セットの監視固有値及び１セットの標準固有値の間の類似性を判断し、及び前記検出器が対応する前記１セットの監視固有ベクトルと１セットの標準固有ベクトルの間の類似性を判断し、前記１セットの標準固有ベクトルと前記１セットの標準固有ベクトルはデジタルツインモデルの標準動的特性であり、前記デジタルツインモデルは前記少なくとも１つの被検出部材に対して構築されるステップ（Ｄ）と、
前記検出器が対応する前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルが前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルとそれぞれ類似しないと判断した場合、前記検出器が対応する前記サブコンポーネントの動的特性に偏差が発生したと判定するステップ（Ｅ）と、を含むことを特徴とするフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法。
前記デジタルツインモデルは１セットの第一初期固有値及び１セットの第一初期固有ベクトルに対応し、前記１セットの第一初期固有値及び前記１セットの第一初期固有ベクトルは前記フィードシステムに装設されていない前記少なくとも１つの被検出部材に対して前記デジタルツインモデルを構築する際に発生し、且つ前記デジタルツインモデルの前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルは、
初期モードで前記フィードシステムを振動させ、且つ前記検出器が対応する前記サブコンポーネントの振動を検出すると共に初期振動信号を発信し、前記初期モードとは出荷されたばかりの前記少なくとも１つの被検出部材が前記監視モードに進む前の前記フィードシステムに装設される段階を指すステップ（Ｆ）と、
前記モーダル解析法により、前記初期振動信号の１セットの第二初期固有値及び１セットの第二初期固有ベクトルを計算するステップ（Ｇ）と、
最適化方法により、前記検出器が対応する前記１セットの第一初期固有値、前記１セットの第一初期固有ベクトル、前記１セットの第二初期固有値、及び前記１セットの第二初期固有ベクトルに基づいて、前記検出器が対応する前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルを推定するステップ（Ｈ）と、を経て発生することを特徴とする請求項１に記載のフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法。
前記ステップ（Ｈ）は下記数式により実行し、
前記１セットの監視固有値が監視閾値より小さいか否かを判断するステップ（Ｉ）と、
前記１セットの監視固有値が前記監視閾値より小さい場合、前記検出器が対応する前記サブコンポーネントに異常が発生したと判定するステップ（Ｊ）と、を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法。
前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルが前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルとそれぞれ類似しないと判断した場合、前記フィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法は、
最適化方法により、前記１セットの監視固有値及び前記１セットの監視固有ベクトルに基づいて前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルを更新し、且つ更新した前記１セットの標準固有値及び前記１セットの標準固有ベクトルを前記デジタルツインモデルの更新動的特性と定義するステップ（Ｋ）を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のフィードシステムの動的特性の偏差を検出する方法。