JP7316498B2 - 診断システム、診断方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本開示は、機器の状態を判定する診断システム、診断方法、プログラム及び記録媒体に関する。

特許文献１は、経年劣化による回転装置の異常の誤診断を低減することが可能な異常診断装置（診断システム）を開示する。特許文献１の異常診断装置は、回転装置（駆動装置）に生じる振動を検出する振動検出部としての加速度センサと、回転装置の異常を診断する異常診断ユニットと、鉄道車両の走行速度である車速を検出する車速センサと、を備える。

特開２０１７－３２４６７号公報

診断装置は、駆動装置を有する機器を診断するように構成されている。診断システムは、駆動装置に供給される電流に関する波形を示す波形データを取得する取得部と、機器の状態を判定する判定部とを備える。判定部は、波形データから、駆動装置にかかる力の特定方向の成分に起因する変化を得て、得られた変化から機器の状態を判定するように構成されている。

この診断装置は、機器の状態の判定の精度を向上できる。

図１は、実施形態の診断システムの説明図である。 図２は、上記診断システムでの診断の対象となる機器の一例の説明図である。 図３は、上記機器の駆動装置に供給される電流に関する波形の説明図である。 図４は、上記機器の駆動装置に供給される電流に関する波形の説明図である。 図５は、上記診断システムの動作のフローチャートである。 図６は、上記診断システムでの診断の対象となる他の機器の説明図である。 図７は、上記診断システムでの診断の対象となるさらに他の機器の説明図である。 図８は、上記診断システムでの診断の対象となるさらに他の機器の説明図である。

１．実施形態
１．１ 概要
図１は、実施形態の診断システム１０を示す。診断システム１０は、取得部１１と、判定部１３とを備える。取得部１１は、機器３０の駆動装置３１に供給される電流Ｉ３０に関する波形を示す波形データを取得する。判定部１３は、波形データから得られる、駆動装置３１にかかる力の特定方向の成分に起因する変化から、機器３０の状態を判定する。

機器３０においては、機器３０の状態と、駆動装置３１にかかる力の特定方向の成分に起因する変化との間に相関があることが見いだされた。診断システム１０では、機器３０の状態を判定するにあたって、機器３０の駆動装置３１に供給される電流Ｉ３０に関する波形を示す波形データを利用する。診断システム１０では、機器３０の状態を判定するにあたって、駆動装置３１に供給される電流Ｉ３０に関する波形を示す波形データが得られればよい。そのため、駆動装置３１の近傍にセンサを設置する場合とは異なり、機器３０の状態の判定においては、駆動装置３１の周辺環境の影響を受け難くなる。したがって、診断システム１０によれば、機器３０の状態の判定の精度を向上できる。

特許文献１に記載の診断装置では、回転装置に生じる振動を検出するために、加速度センサが複列円すいころ軸受の近傍に配設される。しかしながら、回転装置（駆動装置）の近傍に加速度センサ（センサ）があることによって、そのセンサは回転装置の周辺環境（周囲温度等）による様々な影響を受ける。これは、機器の状態の判定の精度の低下の一因となり得る。

実施形態における診断システム１０では、前述のように、機器３０の状態の判定の精度を向上できる。

１．２ 詳細
以下、診断システム１０について更に詳細に説明する。診断システム１０は、機器３０の診断を行うように構成されている。診断システム１０での診断の対象となる機器３０は、一例としては、作業機器である。作業機器は、所定の作業を実行する機器である。所定の作業の例としては、材料や物品の加工、搬送、配置、及び実装が挙げられる。加工は、例えば、中ぐり、穴あけ、ねじ立て、切断、研磨等の物理的な処理、及び、加熱、冷却等の化学的な処理を含み得る。また、搬送は、部品や製品等の固体物品の搬送に限らず、流路内での流体の搬送等も含む。このような作業機器としては、旋盤、マシニングセンタ、エンドミル、グラインダ、ドリル等の工作機械、部品実装機、搬送機、熱処理装置、ポンプ（例えば、真空ポンプ）、コンプレッサ、研磨装置（例えば、化学機械研磨装置）、及びこれらの組み合わせなどが挙げられる。

１．２．１ 機器
図２は、機器３０の一例である機器４０を示す。機器４０は、旋盤としての機能を有する。機器４０は、マシニングセンタとしての機能を有していてよい。機器４０は、機構部４１と、駆動装置４２と、制御装置４３とを含む。

機構部４１は、所定の作業を実行するための装置である。所定の作業は、刃具４１１及びワーク４１２の一方の他方に対する回転によって、ワーク４１２を加工する作業である。つまり、機器４０は、ワーク４１２を加工して所望の形状の部材を得るための装置である。ここでは、機構部４１は、刃具４１１に対して回転軸Ｃ４１２を中心にワーク４１２を回転させることで、ワーク４１２の加工を行う。つまり、機器４０は、旋盤としての機能を有する。刃具４１１は、ワーク４１２を加工するための部材である。刃具４１１は交換可能である。ワーク４１２は、一例としては、金属体である。

駆動装置４２は、機構部４１を駆動するための装置である。言い換えれば、駆動装置４２は、機構部４１の動力源である。駆動装置４２は、複数のモータ４２１、４２２を含む。モータ４２１、４２２は、与えられた電流に応じて出力が変化する。

モータ４２１は、ワーク４１２の回転軸Ｃ４１２に沿った方向で刃具４１１をワーク４１２に対して所定位置に保持するために利用される。つまり、駆動装置４２は、モータ４２１によって、刃具４１１及びワーク４１２の一方の他方に対する回転軸Ｃ４１２に沿った方向Ｄ４１２で刃具４１１とワーク４１２との一方を他方に押し当てるように構成される。本実施形態では、モータ４２１のロータ４２１ａの回転軸Ｃ４２１ａの方向Ｄ４２１ａは、刃具４１１及びワーク４１２の一方の他方に対する回転軸Ｃ４１２に沿った方向Ｄ４１２であるが、これに限定されない。

モータ４２２は、いわゆる送りモータである。モータ４２２は、刃具４１１を加工方向に移動させるために利用される。つまり、刃具４１１には、モータ４２２によって、刃具４１１のワーク４１２へ送る送り方向Ｄ４１１に反する力（送り分力）が生じる。本実施形態では、モータ４２２のロータ４２２ａの回転軸Ｃ４２２ａの方向Ｄ４２２ａは、刃具４１１及びワーク４１２の一方の他方に対する送り方向Ｄ４１１であるが、これに限定されない。

モータ４２１、４２２は、交流で動作する交流モータである。交流モータは、三相交流モータや単相交流モータであってよい。具体的には、モータ４２１、４２２は、与えられた交流電流の基準周波数の変化に応じて出力（単位時間当たりの回転数）が変化する。一例として、基準周波数が高くなれば出力が大きくなり（出力軸の回転が速くなり）、基準周波数が低くなれば出力が小さくなる（出力軸の回転が遅くなる）。

制御装置４３は、駆動装置４２を制御するように構成されている。制御装置４３は、電源装置４３１、４３２を備える。電源装置４３１、４３２は、駆動装置４２のモータ４２１、４２２にそれぞれ電流Ｉ４１、Ｉ４２を供給する。特に、電源装置４３１、４３２は、機構部４１で所定の作業を実行するために、駆動装置４２のモータ４２１、４２２にそれぞれ電流Ｉ４１、Ｉ４２を供給する。つまり、電流Ｉ４１、Ｉ４２は、機器４０の所定の作業の実行中に駆動装置４２に供給される。電源装置４３１、４３２は、モータ４２１、４２２に電線４４１、４４２を介してそれぞれ接続されている。本実施形態では、モータ４２１、４２２は交流モータであるから、電流Ｉ４１、Ｉ４２は、基準周波数を有する交流電流である。電源装置４３１、４３２は、電流Ｉ４１、Ｉ４２の基準周波数を調整する機能を有する。電源装置４３１、４３２は、周知の交流電源回路により実現可能であるから詳細な説明は省略する。

１．２．２ 診断システム
機器４０に関しては、診断システム１０は、機器４０の状態として刃具４１１の状態を判定する。刃具４１１の状態は、損傷の有無で大きく２種類に大別される。診断システム１０は、刃具４１１に損傷がない場合に、機器４０の状態が正常であると判定する。刃具４１１の損傷の例としては、逃げ面摩耗（フランク摩耗）、すくい面摩耗（クレータ摩耗）、チッピング、欠損、塑性変形、構成刃先（溶着）、熱亀裂（サーマルクラック）、境界摩耗、フレーキングが挙げられる。ここで、刃具４１１の摩耗は、同じ機器４０であれば、同じように起きる。しかし、刃具４１１の欠損及びその予兆については、どのような欠損が起きるのかは同じ機器４０であってもケースバイケースであり、特定が難しい。つまり、刃具４１１の損傷は、特定しやすい損傷と、特定しにくい損傷とがあり得る。診断システム１０は、刃具４１１の特定しやすい損傷がある場合に、機器４０の状態を異常と判定する。一方で、診断システム１０は、刃具４１１の特定しにくい損傷がある場合に、機器４０の状態を不特定状態と判定する。つまり、本実施形態でいう、異常は、診断システム１０にとって特定しやすい損傷に起因する既知の異常であって、不特定状態は、診断システム１０にとって特定しにくい損傷に起因する未知の異常であるといえる。未知の異常には、欠損の予兆も含まれることになる。

診断システム１０は、図１に示すように、測定部２０を備える。また、診断システム１０は、取得部１１と、抽出部１２と、判定部１３と、出力部１４と、収集部１５と、生成部１６と、記憶部１７と、を備える。

測定部２０は、機器３０の駆動装置３１に供給される電流Ｉ３０を測定し、電流Ｉ３０に関する波形を示す波形データ（電流波形データ）を出力する。測定部２０は、電源装置３３から駆動装置３１への電流Ｉ３０が流れる電線３２に取り付けられる。測定部２０は、電流センサを含む。本実施形態では、測定部２０は、微分型の電流センサを含む。したがって、波形データは、電流Ｉ３０の微分の波形を示すデータである。この種の微分型の電流センサとしては、サーチコイルが挙げられる。この種の微分型の電流センサを用いることで、測定部２０を、完成後の機器３０の電線３２に後付けすることが可能になる。

刃具４１１の状態が正常でない場合、刃具４１１でワーク４１２を加工する際に、せん断や、むしれ、き裂が刃具４１１に生じる場合がある。このような場合、ワーク４１２の回転軸Ｃ４１２に沿った方向Ｄ４１２において、駆動装置４２に力がかかり得る。ワーク４１２を工具（刃具４１１）で押し付ける方向のこのような力は背分力ともいわれる。また、加工方向すなわち刃具４１１がワーク４１２へ移動する移動方向である送り方向Ｄ４１１に反する力は送り分力ともいわれる。

特に、駆動装置４２において、ワーク４１２の回転軸Ｃ４１２に沿った方向Ｄ４１２で刃具４１１をワーク４１２に対して所定位置に保持するモータ４２１のロータ４２１ａには、ワーク４１２の回転軸Ｃ４１２に沿った方向に力がかかる。この力は、機器４０の所定の作業の実行中に駆動装置４２のモータ４２１のロータ４２１ａにかかる。このような力は、ロータ４２１ａの角速度の変化に影響を及ぼし得る。ロータ４２１ａの角速度の変化は、モータ４２１に供給される電流Ｉ４１に反映され得る。また、ワーク４１２の回転軸Ｃ４１２に沿った方向に力がかかって、刃具４１１が所定位置からずれた場合には、制御装置４３は、刃具４１１を所定位置に戻す制御を実行する。よって、このような制御による電流の変化が、モータ４２１に供給される電流Ｉ４１に生じ得る。

つまり、駆動装置４２（モータ４２１のロータ４２１ａ）にかかる力の特定方向（ここでは、刃具４１１及びワーク４１２の一方の他方に対する回転軸Ｃ４１２に沿った方向Ｄ４１２）の成分に起因する変化が、駆動装置４２（モータ４２１のロータ４２１ａ）に供給される電流Ｉ４１に生じ得る。特に、電流Ｉ４１は、機器４０の所定の作業の実行中に駆動装置４２（モータ４２１のロータ４２１ａ）に供給される。そこで、測定部２０は、機器４０の駆動装置４２に供給される電流Ｉ４１を測定し、電流Ｉ４１に関する波形を示す波形データ（電流波形データ）を出力する。一例として、測定部２０は、電源装置４３１から駆動装置４２のモータ４２１への電流Ｉ４１が流れる電線４４１に取り付けられる。ここで、波形データは、電流Ｉ４１の微分の波形を示すデータである。

このように、診断システム１０では、測定部２０を駆動装置４２（モータ４２１のロータ４２１ａ）の近傍に設置する必要がない。測定部２０は、モータ４２１に供給される電流を測定できればよいから、制御装置４３を収納する制御盤等の内部に設置できる。よって、機構部４１において、測定部２０の設置のための装置や、配線の引き回しが不要であり、また、測定部２０の設置に起因するバランス調整等の必要がなくなる。更に、そのため、測定部２０の設置にあたって、ワーク４１２の加工の環境下で測定部２０を使用できるようにするための対策（例えば、耐油対策、耐熱対策、防水対策等）が必要ない。よって、測定部２０のメンテナンスの負担を軽減可能である。また、機器４０の作業中でも、波形データの取得が可能である。そのため、診断システム１０での診断のために、機器４０の作業を中断する必要がない。よって、診断による加工サイクルの長期化が低減され得る。更に、機器４０の作業中でも、波形データの取得が可能であることから、刃具４１１の状態（例えば、刃具４１１の摩耗の度合）を随時把握でき、刃具４１１を使用可能な状態まで使い切ることができるようになる。また、正常とも異常とも異なる不特定状態を検出可能であるから、刃具４１１が不特定状態であることで生じ得る不具合（例えば、不良品の生産）を低減できる。つまり、診断システム１０によって、機器４０の保全として従来の時間基準保全（ＴＢＭ）ではなく状態基準保全（ＣＢＭ）が適用可能となる。

取得部１１は、機器３０の駆動装置３１に供給される電流Ｉ３０に関する波形を示す波形データ（電流波形データ）を取得する。より詳細には、取得部１１は、測定部２０に接続されており、測定部２０から波形データを取得する。測定部２０からの波形データは、電流Ｉ３０の微分の波形を示すデータである。

機器４０に関しては、取得部１１は、機器４０の駆動装置４２に供給される電流Ｉ４１に関する波形を示す波形データ（電流波形データ）を取得する。

抽出部１２は、取得部１１で取得された波形データから、判定部１３で利用する情報を取得する。判定部１３で利用する情報は、駆動装置にかかる力の特定方向の成分に起因する変化に関する情報である。抽出部１２は、取得部１１で取得された波形データが示す波形を周波数軸波形に変換する（図３及び図４参照）。抽出部１２は、変換によって得られた周波数軸波形から、駆動装置３１にかかる力の特定方向の成分に起因する変化を含み得る部分（着目部分）を抽出する。

図３及び図４は、機器４０の駆動装置４２に供給される電流Ｉ４１に関する波形を示す波形データ（電流波形データ）から得られた周波数軸波形を示す。図３及び図４において、横軸は周波数を示し、縦軸はその周波数の電流の成分の大きさを示す。図３は、刃具４１１が正常である場合の電流を示し、図４は、刃具４１１に欠損が生じている場合の電流を示す。図３及び図４では変化Ｐ１０が見られる。変化Ｐ１０は、刃具４１１及びワーク４１２の一方の他方に対する回転軸Ｃ４１２に沿った方向Ｄ４１２で、駆動装置４２のモータ４２１のロータ４２１ａにかかる力に起因すると考えられる。よって、抽出部１２は、周波数軸波形から、駆動装置４２にかかる背分力に起因する変化を含み得る部分（着目部分）を抽出する。図３及び図４の例では、抽出部１２は、周波数軸波形から、変化Ｐ１０が現れる７ｋＨｚ～１０ｋＨｚの周波数領域を、着目部分Ｋ３、Ｋ４としてそれぞれ抽出することができる。

判定部１３は、駆動装置３１にかかる力の特定方向の成分に起因する変化から機器３０の状態を判定する。本実施形態では、判定部１３は、抽出部１２で抽出された着目部分Ｋ３、Ｋ４に基づいて、機器３０の状態を判定する。機器４０の場合、機器４０の状態は、正常、異常、及び、正常と異常とのどちらでもない不特定状態を含む。つまり、判定部１３は、機器４０の状態が、正常、異常、及び不特定状態のいずれであるかを判定する。

判定部１３は、学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２を利用して、着目部分Ｋ３、Ｋ４から機器４０の状態を判定する。学習済みモデルＭ１１は、与えられた入力である着目部分Ｋ３、Ｋ４に対して、未知値（未知度）を出力するように設計されている。判定部１３は、抽出部１２から得た着目部分Ｋ３、Ｋ４を学習済みモデルＭ１１に与え、これによって学習済みモデルＭ１１から得られた値（未知値）に基づいて、機器４０の状態が不特定状態かどうかを判定する。例えば、未知値が閾値以上であれば、判定部１３は、機器４０の状態を不特定状態と判定する。また、未知値がその閾値未満であれば、判定部１３は、機器４０の状態を不特定状態ではないと判定する。このような学習済みモデルＭ１１は、機器４０が正常又は異常である場合の着目部分Ｋ３、Ｋ４を学習用データ（訓練標本）として用いた教師なし学習により生成することができる。学習済みモデルＭ１２は、与えられた入力（着目部分Ｋ３．Ｋ４）に対して、異常値（異常度）を出力するように設計されている。判定部１３は、抽出部１２から得た着目部分を学習済みモデルＭ１２に与え、これによって学習済みモデルＭ１２から得られた値（異常値）に基づいて、機器４０の状態が正常か異常かを判定する。例えば、異常値が閾値以上であれば、判定部１３は、機器４０の状態を異常と判定する。また、異常値が閾値未満であれば、判定部１３は、機器４０の状態を正常と判定する。このような学習済みモデルＭ１２は、異常値に対応するラベルと着目部分との関係を規定する学習用データ（データセット）を用いた教師あり学習により生成することができる。学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２は、記憶部１７に記憶されている。なお、記憶部１７は、刃具４１１の種類毎に、学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２のセットを記憶してよい。つまり、記憶部１７は、学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２の複数のセットを記憶してよい。

出力部１４は、判定部１３での判定の結果を出力する。出力部１４は、例えば、音声出力装置と、ディスプレイと、を有する。ディスプレイは、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどの薄型のディスプレイ装置である。出力部１４は、判定部１３での判定の結果をディスプレイに表示したり、音声出力装置で報知したりしてもよい。また、出力部１４は、判定部１３での判定の結果をデータとして外部装置に送信したり、蓄積したりしてもよい。なお、出力部１４は、音声出力装置とディスプレイとの両方を有する必要はない。また、出力部１４は、判定部１３での判定の結果を電子メール等で出力することもできる。

収集部１５は、取得部１１で取得されたデータを収集して蓄積する。本実施形態では、取得部１１で取得されたデータは、測定部２０からの波形データを含む。収集部１５が収集したデータは、学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２の生成・更新に利用される。

生成部１６は、判定部１３が利用する学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２を生成する。生成部１６は、所定量以上の学習用データを用いて、機械学習アルゴリズムによって学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２を生成する。学習用データは、予め用意されていてもよいし、収集部１５が蓄積したデータから生成されてもよい。収集部１５が蓄積したデータから生成された学習用データを採用することで、学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２を用いた状態の判定の精度の更なる向上が見込める。特に、不特定状態と判定された場合であっても、正常又は異常と判断してよい場合があれば、正常又は異常としてよい不特定状態について追加学習を行い、正常又は異常の判定の精度の向上が図れる。生成部１６は、新しく生成した学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２を評価し、学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２の評価が向上すると、記憶部１７に記憶されている学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２を新しく生成した学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２に置き換えて、学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２を更新する。学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２の生成の方法としては、上述したように、状態の内容に応じて、教師なし学習、教師あり学習を適宜利用できる。なお、教師なし学習としては、代表的な、主成分分析、自己組織化マップ、オートエンコーダ等の次元圧縮手法を利用できる。また、教師あり学習としては、代表的な、教師あり学習機構を有する多層ニューラルネットワークを利用できる。

診断システム１０において、取得部１１と、抽出部１２と、判定部１３と、出力部１４と、収集部１５と、生成部１６とは、例えば、１以上のプロセッサ１０ａ（一例としてはマイクロプロセッサ）と１以上のメモリとを含むコンピュータシステムにより実現され得る。つまり、１以上のプロセッサが１以上のメモリに記憶された１以上のプログラムを実行することで、取得部１１と、抽出部１２と、判定部１３と、出力部１４と、収集部１５と、生成部１６として機能する。１以上のプログラムは、メモリに予め記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて、又はメモリカード等の非一時的な記録媒体１０ｂに記録されて提供されてもよい。

１．３ 動作
次に、診断システム１０の基本的な動作について簡単に説明する。以下では、説明を簡略化するために、機器４０の機構部４１に関する診断について説明する。図５は診断システム１０の動作のフローチャートである。

診断システム１０は、取得部１１により、機器４０の駆動装置４２のモータ４２１に供給される電流Ｉ４１に関する波形を示す波形データ（電流波形データ）を取得する（ステップＳ１１）。次に、診断システム１０は、抽出部１２により、取得部１１で取得された波形データが示す波形を周波数軸波形に変換し、周波数軸波形から、駆動装置４２（ロータ４２１ａ）にかかる力の特定方向の成分に起因する変化を含む部分を抽出する（ステップＳ１２）。すなわち、抽出部１２は、抽出した部分から変化を得る。この後に、診断システム１０は、判定部１３により、複数の学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２を利用して、抽出部１２で抽出された部分から、機器４０の状態を判定する（ステップＳ１３）。最後に、診断システム１０は、出力部１４により、判定部１３での判定の結果の出力を行う（ステップＳ１４）。このように、診断システム１０は、駆動装置４２に供給される電流Ｉ４１に関する波形を示す波形データから、駆動装置４２で駆動される機構部４１の診断をしてその結果を提示できる。

１．４ 適用例
１．４．１ 適用例１
図６は、図１に示す機器３０の一例である機器５０の説明図である。診断システム１０は、図６に示す機器５０にも適用可能である。取得部１１、抽出部１２、判定部１３、出力部１４、収集部１５、生成部１６、及び記憶部１７のそれぞれについては、上記の機器４０の場合の説明を、機器４０及びその関連要素（駆動装置４２等）を、機器５０及びその関連要素（駆動装置５２等）に読み替えて援用する。

機器５０は、ポンプである。機器５０が搬送する流体は、特に限定されないが、一例としては、気体である。つまり、機器５０は、真空ポンプであってよい。真空ポンプは、半導体装置の製造等、種々の分野で利用される。機器５０は、機構部５１と、駆動装置５２と、制御装置５３とを含む。

機構部５１は、所定の作業を実行するための装置である。所定の作業は、インペラ５１２の回転によって、流体を搬送する作業である。機構部５１は、流路を構成する筒体５１１と、筒体５１１内に配置されるインペラ５１２と、インペラ５１２の軸受け５１３とを有する。回転軸Ｃ５１２を中心とするインペラ５１２の回転によって、筒体５１１の開口５１１ａから流体が筒体５１１内に引き込まれ、開口５１１ｂから排出される。

駆動装置５２は、機構部５１を駆動するための装置である。言い換えれば、駆動装置５２は、機構部５１の動力源である。駆動装置５２は、モータ５２１を含む。モータ５２１は、与えられた電流に応じて出力が変化する。

モータ５２１は、回転モータである。モータ５２１は、インペラ５１２の回転に利用される。つまり、駆動装置５２は、モータ５２１によって、インペラ５１２を回転させる。本実施形態では、モータ５２１のロータ５２１ａの回転軸Ｃ５２１ａの方向Ｄ５２１ａは、インペラ５１２の回転軸Ｃ５１２に沿った方向Ｄ５１２であるが、これに限定されない。

モータ５２１は、交流で動作する交流モータである。交流モータは、三相交流モータや単相交流モータであってよい。具体的には、モータ５２１は、与えられた交流電流の基準周波数の変化に応じて出力（単位時間当たりの回転数）が変化する。一例として、基準周波数が高くなれば出力が大きくなり（出力軸の回転が速くなり）、基準周波数が低くなれば出力が小さくなる（出力軸の回転が遅くなる）。

制御装置５３は、駆動装置５２を制御するように構成されている。制御装置５３は、電源装置５３１を備える。電源装置５３１は、駆動装置５２のモータ５２１に電流Ｉ５０を供給する。特に、電源装置５３１は、機構部５１で所定の作業を実行するために、駆動装置５２のモータ５２１に電流Ｉ５０を供給する。つまり、電流Ｉ５０は、機器５０の所定の作業の実行中に駆動装置５２に供給される。電源装置５３１は、モータ５２１に電線５４１を介して接続されている。本実施形態では、モータ５２１は交流モータであるから、電流Ｉ５０は、基準周波数を有する交流電流である。電源装置５３１は、電流Ｉ５０の基準周波数を調整する機能を有する。電源装置５３１は、周知の交流電源回路により実現可能であるから詳細な説明は省略する。

診断システム１０は、機器５０の状態としてインペラ５１２の状態や軸受け５１３の劣化を判定する。インペラ５１２の状態は、インペラ５１２が正しく回転しているかどうかで大きく２種類に大別される。診断システム１０は、インペラ５１２が正しく回転している場合に、機器５０の状態が正常であると判定する。インペラ５１２が正しく回転していない場合の例としては、アンバランスの発生やインペラ５１２の欠損がある。例えば、アンバランスは、インペラ５１２に異物が付着すると生じ得る。そして、アンバランスが生じた場合には、インペラ５１２の回転軸Ｃ５１２に直交する面Ｐ５１２内において、回転軸Ｃ５１２が面Ｐ５１２と交差する回転中心５１２ｃからインペラ５１２の重心が逸脱し得る。これは、インペラ５１２の軸受け５１３の劣化や、フレーキングの一因となり得る。このような軸受け５１３のフレーキング等は、同じ機器５０であれば、同じように起きる。よって、教師ありで劣化の度合いを出力することができる。しかし、インペラ５１２の欠損については、どのような欠損が起きるのかは同じ機器５０であってもケースバイケースであり、特定が難しい。診断システム１０は、インペラ５１２にアンバランスが生じている場合に、機器５０の状態を異常と判定する。一方で、診断システム１０は、正常でも異常でもない場合に、機器５０の状態を不特定状態と判定する。つまり、本実施形態でいう、異常は、診断システム１０にとって特定しやすい損傷に起因する既知の異常であって、不特定状態は、診断システム１０にとって特定しにくい損傷に起因する未知の異常であるといえる。

インペラ５１２にアンバランスが生じた場合、インペラ５１２は、インペラ５１２の中心軸５１２ｄが回転軸Ｃ５１２に交差した状態で回転することとなる。これによって、インペラ５１２には回転軸Ｃ５１２に交差する方向に力がかかる。このような力は、駆動装置５２に伝達され得る。つまり、インペラ５１２の回転軸Ｃ５１２に交差する方向において、駆動装置５２に力がかかり得る。特に、駆動装置５２において、インペラ５１２を回転させるモータ５２１のロータ５２１ａに、インペラ５１２の回転軸Ｃ５１２に交差する方向に力がかかる。この力は、機器５０の所定の作業の実行中に駆動装置５２（モータ５２１のロータ５２１ａ）にかかる。このような力は、ロータ５２１ａの角速度の変化に影響を及ぼし得る。ロータ５２１ａの角速度の変化は、モータ５２１に供給される電流Ｉ５０に反映され得る。

つまり、駆動装置５２（モータ５２１のロータ５２１ａ）にかかる力の特定方向（ここでは、インペラ５１２の回転軸に交差する方向）の成分に起因する変化が、駆動装置５２（モータ５２１のロータ５２１ａ）に供給される電流Ｉ５０に生じ得る。特に、電流Ｉ５０は、機器５０の所定の作業の実行中に駆動装置５２（モータ５２１のロータ５２１ａ）に供給される。そこで、測定部２０は、機器５０の駆動装置５２に供給される電流Ｉ５０を測定し、電流Ｉ５０に関する波形を示す波形データ（電流波形データ）を出力する。一例として、測定部２０は、電源装置５３１から駆動装置５２のモータ５２１への電流Ｉ５０が流れる電線５４１に取り付けられる。ここで、波形データは、電流Ｉ５０の微分の波形を示すデータである。

このように、診断システム１０では、測定部２０を駆動装置５２（モータ５２１のロータ５２１ａ）の近傍に設置する必要がない。測定部２０は、モータ５２１に供給される電流を測定できればよいから、制御装置５３を収納する制御盤等の内部に設置できる。よって、機構部５１において、測定部２０の設置のための装置や、配線の引き回しが不要であり、また、測定部２０の設置に起因するバランス調整等の必要がなくなる。更に、そのため、測定部２０の設置にあたって、筒体５１１内で測定部２０を使用できるようにするための対策（例えば、耐油対策、耐熱対策、防水対策等）が必要ない。よって、測定部２０のメンテナンスの負担を軽減可能である。また、機器５０の作業中でも、波形データの取得が可能である。そのため、診断システム１０での診断のために、機器５０の作業を中断する必要がない。更に、機器５０の作業中でも、波形データの取得が可能であることから、インペラ５１２の状態を随時把握できる。特に、インペラ５１２のアンバランスが続くと、インペラ５１２の軸受けが劣化又は破損し、これによって、機器５０が故障することがある。よって、診断システム１０では、機器５０が故障する前の予兆を検知できて、機器５０の故障を未然に防止することができ得る。つまり、診断システム１０によって、機器５０の保全として従来の時間基準保全（ＴＢＭ）ではなく状態基準保全（ＣＢＭ）が適用可能となる。

１．４．２ 適用例２
図７は、図１に示す機器３０の一例である機器６０の説明図である。診断システム１０は、図７に示す機器６０にも適用可能である。取得部１１、抽出部１２、判定部１３、出力部１４、収集部１５、生成部１６、及び記憶部１７のそれぞれについては、上記の機器４０の場合の説明を、機器４０及びその関連要素（駆動装置４２等）を、機器６０及びその関連要素（駆動装置６２等）に読み替えて援用する。

機器６０は、部品実装機である。換言すれば、機器６０は、部品の実装（組み立て）を行うためのロボット（ロボットアーム）である。一例として、機器６０は、多関節ロボットである。機器６０は、機構部６１と、駆動装置６２と、制御装置６３とを含む。

機構部６１は、所定の作業を実行するための装置である。所定の作業は、部品６１１に部品６１２を取り付ける作業である。一例では、部品６１１は円筒状の部材であり、部品６１２は円柱状の部材である。部品６１１は、円形状の孔６１１ａを有している。部品６１１に部品６１２を取り付ける作業は、部品６１２を部品６１１の孔６１１ａに挿入する作業である。このため、機構部６１は、部品６１２を保持する機能、及び部品６１２を搬送する機能を有している。ここでは、機構部６１は、人の手及び腕を模した形状である。

駆動装置６２は、機構部６１を駆動するための装置である。言い換えれば、駆動装置６２は、機構部６１の動力源である。駆動装置６２は、モータ６２１、６２２を含む。モータ６２１、６２２は、与えられた電流に応じて出力が変化する。モータ６２１、６２２は、例えば、回転モータ、直動モータである。モータ６２１、６２２は、交流で動作する交流モータである。交流モータは、三相交流モータや単相交流モータであってよい。具体的には、モータ６２１、６２２は、与えられた交流電流の基準周波数の変化に応じて出力（単位時間当たりの回転数）が変化する。一例として、基準周波数が高くなれば出力が大きくなり（出力軸の回転が速くなり）、基準周波数が低くなれば出力が小さくなる（出力軸の回転が遅くなる）。

モータ６２１、６２２は、所定方向Ｄ６１２に沿って部品６１２を部品６１１に近付けるために利用される。つまり、駆動装置６２は、モータ６２１、６２２によって、所定方向Ｄ６１２に沿って部品６１２を部品６１１に近付けるように構成される。ここで、所定方向Ｄ６１２は、部品６１１の中心軸６１１ｃの方向である。

制御装置６３は、駆動装置６２を制御するように構成されている。制御装置６３は、電源装置６３１、６３２を備える。電源装置６３１、６３２は、駆動装置６２のモータ６２１、６２２に電流Ｉ６１、Ｉ６２を供給する。特に、電源装置６３１、６３２は、機構部６１で所定の作業を実行するために、駆動装置６２のモータ６２１、６２２に電流Ｉ６１、Ｉ６２を供給する。つまり、電流Ｉ６１、Ｉ６２は、機器６０の所定の作業の実行中に駆動装置６２に供給される。電源装置６３１、６３２は、モータ６２１、６２２に電線６４１、６４２を介して接続されている。モータ６２１、６２２は交流モータであるから、電流Ｉ６１、Ｉ６２は、基準周波数を有する交流電流である。電源装置６３１、６３２は、電流Ｉ６１、Ｉ６２の基準周波数を調整する機能を有する。電源装置６３１、６３２は、周知の交流電源回路により実現可能であるから詳細な説明は省略する。

診断システム１０は、機器６０の状態として、部品６１１に対する部品６１２の取り付けの状態を判定する。取り付けの状態は、部品６１２を部品６１１の孔６１１ａに挿入する際の、部品６１２の状態である。診断システム１０は、部品６１２を部品６１１の孔６１１ａに正しく挿入できる場合に、機器６０の状態が正常であると判定する。部品６１２を部品６１１の孔６１１ａに正しく挿入できない場合の例としては、こじりの発生や、部品（部品６１１及び／又は部品６１２）の破損がある。こじりは、部品６１２が部品６１１の孔６１１ａにこじりながら無理に押し込まれることである。こじりは、交差やハンドリングの微妙な差で、部品６１１に対して部品６１２が基準位置からずれたり傾いたりすると生じ得る。こじりが生じた場合には、場合によっては、不良品となるが、不良品にならないまでも、部品６１１及び／又は部品６１２に微妙なヒビが生じたりして、部品６１１及び／又は部品６１２の損傷の一因となる。こじりは、同じ機器６０であれば、同じように起きる。しかし、部品の欠損については、どのような欠損が起きるのかは同じ機器６０であってもケースバイケースであり、特定が難しい。診断システム１０は、こじりが生じている場合に、機器６０の状態を異常と判定する。一方で、診断システム１０は、正常でも異常でもない場合に、機器５０の状態を不特定状態と判定する。よって、異常は、診断システム１０にとって特定しやすい欠損に起因する既知の異常であって、不特定状態は、診断システム１０にとって特定しにくい欠損に起因する未知の異常であるといえる。

こじりが生じた場合、部品６１２は所定方向Ｄ６１２に沿った方向において部品６１１の上面や孔６１１ａの内面に強く接触することになる。これによって、部品６１２には所定方向Ｄ６１２に沿った方向に力がかかる。このような力は、駆動装置６２に伝達され得る。つまり、所定方向Ｄ６１２に平行な方向において、駆動装置６２に力がかかり得る。駆動装置６２において、モータ６２１、６２２のロータ６２１ａ、６２２ａに、所定方向Ｄ６１２に平行な方向に力がかかる。この力は、機器６０の所定の作業の実行中に駆動装置６２にかかる。このような力は、ロータ６２１ａ、６２２ａの角速度の変化に影響を及ぼし得る。ロータ６２１ａ、６２２ａの角速度の変化は、モータ６２１、６２２に供給される電流Ｉ６１、Ｉ６２に反映され得る。このような力は、特に、駆動装置６２において、部品６１２に近いモータ６２１のロータ６２１ａにかかりやすい。

つまり、駆動装置６２（モータ６２１、６２２のロータ６２１ａ、６２２ａ）にかかる力の特定方向（ここでは、所定方向Ｄ６１２）の成分に起因する変化が、駆動装置６２（モータ６２１、６２２のロータ６２１ａ、６２２ａ）に供給される電流Ｉ６１、Ｉ６２に生じ得る。特に、電流Ｉ６１、Ｉ６２は、機器６０の所定の作業の実行中に駆動装置６２（モータ６２１のロータ６２１ａ）に供給される。そして、このような力は、特に、駆動装置６２において、部品６１２に近いモータ６２１のロータ６２１ａにかかりやすい。そこで、測定部２０は、機器６０の駆動装置６２に供給される電流Ｉ６１を測定し、電流Ｉ６１に関する波形を示す波形データ（電流波形データ）を出力する。一例として、測定部２０は、電源装置６３１から駆動装置６２のモータ６２１への電流Ｉ６１が流れる電線６４１に取り付けられる。ここで、波形データは、電流Ｉ６１の微分の波形を示すデータである。

このように、診断システム１０では、測定部２０を駆動装置６２（モータ６２１のロータ６２１ａ）の近傍に設置する必要がない。測定部２０は、モータ６２１に供給される電流を測定できればよいから、制御装置６３を収納する制御盤等の内部に設置できる。よって、機構部６１において、測定部２０の設置のための装置や、配線の引き回しが不要であり、また、測定部２０の設置に起因するバランス調整等の必要がなくなる。更に、そのため、測定部２０の設置にあたって、測定部２０を使用できるようにするための対策（例えば、耐油対策、耐熱対策、防水対策等）が必要ない。よって、測定部２０のメンテナンスの負担を軽減可能である。また、機器６０の作業中でも、波形データの取得が可能である。そのため、診断システム１０での診断のために、機器６０の作業を中断する必要がない。更に、機器６０の作業中でも、波形データの取得が可能であることから、部品６１１に対する部品６１２の取り付けの状態を随時把握できる。そのため、機器６０が異常である場合に（つまり、こじりが発生した場合に）、判定の結果を制御装置６３にフィードバックすることによって、即座に機器６０での作業を中断させることが可能となる。そのため、こじりの発生を低減するために部品６１２を部品６１１に挿入する速度を低下させる必要性が低下し、部品６１２を部品６１１に挿入する速度を向上させることが可能となる。これは、生産性の向上に寄与する。同様に、機器６０が不特定状態である場合に、判定の結果を制御装置６３にフィードバックすることによって、即座に機器６０での作業を中断させることも可能である。つまり、診断システム１０によって、機器６０の保全として従来の時間基準保全（ＴＢＭ）ではなく状態基準保全（ＣＢＭ）が適用可能となる。

１．４．３ 適用例３
図８は、図１に示す機器３０の一例である機器７０の説明図である。診断システム１０は、図８に示す機器７０にも適用可能である。取得部１１、抽出部１２、判定部１３、出力部１４、収集部１５、生成部１６、及び記憶部１７のそれぞれについては、上記の機器４０の場合の説明を、機器４０及びその関連要素（駆動装置４２等）を、機器７０及びその関連要素（駆動装置７２等）に読み替えて援用する。

機器７０は、研磨装置である。特に、機器７０は、化学機械研磨を行うための研磨装置である。機器７０は、機構部７１と、駆動装置７２と、制御装置７３とを含む。

機構部７１は、所定の作業を実行するための装置である。所定の作業は、研磨パッド７１２により対象物７１６の研磨を行う作業である。対象物７１６は、一例として、シリコン基板等の半導体基板（半導体ウェハ）である。機構部７１は、研磨プレート７１１と、研磨パッド７１２と、キャリア７１３と、ドレッサ７１４と、スラリーフィーダ７１５とを備える。研磨プレート７１１は、対象物７１６の表面を研磨するための研磨パッド７１２を保持する。キャリア７１３は、対象物７１６を保持する。特に、対象物７１６の表面を研磨パッド７１２の表面に接触させた状態で、対象物７１６を保持する。ドレッサ７１４は、研磨パッド７１２の表面の状態を整えるために用いられる。特に、ドレッサ７１４は、研磨パッド７１２の表面の目詰まりや異物を除去し、研磨パッド７１２の表面の再生をして、研磨速度を回復させるために用いられる。スラリーフィーダ７１５は、研磨パッド７１２の表面に、スラリーを供給する。スラリーは、対象物７１６の機械的研磨を補助する役割を果たす。

駆動装置７２は、機構部７１を駆動するための装置である。言い換えれば、駆動装置７２は、機構部７１の動力源である。駆動装置７２は、モータ７２１、７２２、７２３を含む。モータ７２１、７２２、７２３は、与えられた電流に応じて出力が変化する。

モータ７２１、７２２、７２３は、回転するロータ７２１ａ、７２２ａ、７２３ａをそれぞれ有する回転モータである。モータ７２１は、ドレッサ７１４の回転に利用される。つまり、駆動装置７２は、モータ７２１によって、ドレッサ７１４を回転させる。モータ７２２は、キャリア７１３の回転に利用される。つまり、駆動装置７２は、モータ７２２によって、キャリア７１３を回転させる。このように、駆動装置７２は、モータ７２１、７２２によって、対象物７１６とドレッサ７１４とを回転させるように構成される。モータ７２３は、研磨プレート７１１の回転に利用される。つまり、駆動装置７２は、モータ７２３によって、研磨プレート７１１を回転させる。

モータ７２１、７２２、７２３は、交流で動作する交流モータである。交流モータは、三相交流モータや単相交流モータであってよい。具体的には、モータ７２１、７２２、７２３は、与えられた交流電流の基準周波数の変化に応じて出力（単位時間当たりの回転数）が変化する。一例として、基準周波数が高くなれば出力が大きくなり（出力軸の回転が速くなり）、基準周波数が低くなれば出力が小さくなる（出力軸の回転が遅くなる）。

制御装置７３は、駆動装置７２を制御するように構成されている。制御装置７３は、電源装置７３１、７３２、７３３を備える。電源装置７３１、７３２、７３３は、駆動装置７２のモータ７２１、７２２、７２３に電流Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３を供給する。特に、電源装置７３１、７３２、７３３は、機構部７１で所定の作業を実行するために、駆動装置７２のモータ７２１、７２２、７２３に電流Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３を供給する。つまり、電流Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３は、機器７０の所定の作業の実行中に駆動装置７２に供給される。電源装置７３１、７３２、７３３は、モータ７２１、７２２、７２３に電線７４１、７４２、７４３を介して接続されている。ここでは、モータ７２１、７２２、７２３は交流モータであるから、電流Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３は、基準周波数を有する交流電流である。電源装置７３１、７３２、７３３は、電流Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３の基準周波数を調整する機能を有する。電源装置７３１、７３２、７３３は、周知の交流電源回路により実現可能であるから詳細な説明は省略する。

診断システム１０は、機器７０の状態として研磨パッド７１２とドレッサ７１４の状態を判定する。研磨パッド７１２の状態は、研磨パッド７１２の表面の損傷の有無で大きく２種類に大別される。診断システム１０は、研磨パッド７１２の表面に損傷がない場合に、機器７０の状態が正常であると判定する。研磨パッド７１２の表面の損傷の例としては、摩耗及び欠損が挙げられる。ここで、研磨パッド７１２の表面の摩耗は、同じ機器７０であれば、同じように起きる。しかし、研磨パッド７１２の表面の欠損については、ドレッサ７１４の状態による、研磨パッド７１２へのスラリーの馴染み具合等により、どのような欠損が起きるのかは同じ機器７０であってもケースバイケースであり、特定が難しい。つまり、研磨パッド７１２の表面の損傷は、特定しやすい損傷と、特定しにくい損傷とがあり得る。診断システム１０は、特定しやすい研磨パッド７１２の損傷がある場合に、機器７０の状態を異常と判定する。一方で、診断システム１０は、特定しにくい研磨パッド７１２の損傷がある場合に、機器７０の状態を不特定状態と判定する。つまり、本実施形態でいう、異常は、診断システム１０にとって特定しやすい損傷に起因する既知の異常であって、不特定状態は、診断システム１０にとって特定しにくい損傷に起因する未知の異常であるといえる。

特に、駆動装置７２において、研磨パッド７１２の表面に損傷が生じた場合には、ドレッサ７１４を研磨パッド７１２に押し当てる方向Ｄ７１４において、モータ７２１のロータ７２１ａにかかる力が変化し得る。この力は、機器７０の所定の作業の実行中に駆動装置７２（モータ７２１のロータ７２１ａ）にかかる。このような力は、ロータ７２１ａの角速度の変化に影響を及ぼし得る。ロータ７２１ａの角速度の変化は、モータ７２１に供給される電流Ｉ７１に反映され得る。

つまり、駆動装置７２（モータ７２１のロータ７２１ａ）にかかる力の特定方向（ここでは、ドレッサ７１４を研磨パッド７１２に押し当てる方向Ｄ７１４）の成分に起因する変化が、駆動装置７２（モータ７２１のロータ７２１ａ）に供給される電流Ｉ７１に生じ得る。特に、電流Ｉ７１は、機器７０の所定の作業の実行中に駆動装置７２（モータ７２１のロータ７２１ａ）に供給される。そこで、測定部２０は、機器７０の駆動装置７２に供給される電流Ｉ７１を測定し、電流Ｉ７１に関する波形を示す波形データ（電流波形データ）を出力する。一例として、測定部２０は、電源装置７３１から駆動装置７２のモータ７２１への電流Ｉ７１が流れる電線７４１に取り付けられる。ここで、波形データは、電流Ｉ７１の微分の波形を示すデータである。

このように、診断システム１０では、測定部２０を駆動装置７２（モータ７２１のロータ７２１ａ）の近傍に設置する必要がない。測定部２０は、モータ７２１に供給される電流を測定できればよいから、制御装置７３を収納する制御盤等の内部に設置できる。よって、機構部７１において、測定部２０の設置のための装置や、配線の引き回しが不要であり、また、測定部２０の設置に起因するバランス調整等の必要がなくなる。更に、そのため、測定部２０の設置にあたって、研磨パッド７１２近傍で測定部２０を使用できるようにするための対策（例えば、耐油対策、耐熱対策、防水対策等）が必要ない。よって、測定部２０のメンテナンスの負担を軽減可能である。また、機器７０の作業中でも、波形データの取得が可能である。そのため、診断システム１０での診断のために、機器７０の作業を中断する必要がない。更に、機器７０の作業中でも、波形データの取得が可能であることから、研磨パッド７１２の状態を随時把握できる。特に、研磨パッド７１２の摩耗の程度の判断が可能となるから、研磨パッド７１２の表面が摩耗しきってから、研磨パッド７１２を交換することが可能となる。つまり、研磨パッド７１２をその使用時間ではなく、実際の摩耗の状態に応じて交換するから、研磨パッド７１２を効率的に使用できる。つまり、診断システム１０によって、機器７０の保全として従来の時間基準保全（ＴＢＭ）ではなく状態基準保全（ＣＢＭ）が適用可能となる。

１．５ まとめ
以上述べた診断システム１０は、取得部１１と、判定部１３とを備える。取得部１１は、機器３０の駆動装置３１に供給される電流Ｉ３０に関する波形を示す波形データを取得する。判定部１３は、波形データから得られる、駆動装置３１にかかる力の特定方向の成分に起因する変化から、機器３０の状態を判定する。診断システム１０によれば、機器３０の状態の判定の精度を向上できる。

換言すれば、診断システム１０は、下記の診断方法を実行しているといえる。診断方法は、取得ステップと、判定ステップとを備える。取得ステップは、機器３０の駆動装置３１に供給される電流Ｉ３０に関する波形を示す波形データを取得するステップである。判定ステップは、波形データから得られる、駆動装置３１にかかる力の特定方向の成分に起因する変化から、機器３０の状態を判定するステップである。このような診断方法によれば、機器３０の状態の判定の精度を向上できる。

診断システム１０は、１以上のプロセッサを含むコンピュータシステムにより実現されている。つまり、診断システム１０は、１以上のプロセッサがプログラム（診断プログラム）を実行することにより実現される。このプログラムは、１以上のプロセッサに診断方法を実行させるためのプログラム（コンピュータプログラム）である。このようなプログラムによれば、診断方法と同様に、機器３０の状態の判定の精度を向上できる。

２．変形例
本開示の実施形態は、上記実施形態に限定されない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。以下に、上記実施形態の変形例を列挙する。

判定部１３は、機器３０の状態を、正常状態、異常状態、及び、不特定状態のいずれかとしているが、これに限定されない。判定部１３は、正常状態、異常状態、及び、不特定状態のそれぞれについて、度合いを判断してよい。これによって、診断システム１０は、正常、異常、及び、不特定状態の度合いに応じて、異なる通知をすることができる。一例として、診断システム１０は、正常の度合いが低い場合には、異常又は不特定状態となる可能性が高いことを通知してよい。また、診断システム１０は、異常、及び、不特定状態の度合いが閾値を超える場合には、機器３０の動作の停止、通知等の処理をしてよい。あるいは、機器３０の状態は、正常状態、異常状態、及び、不特定状態の３種類に限定されず、４種類以上の状態であってもよいし、２種類の状態であってもよい。

例えば、診断システム１０は、測定部２０を備えている必要はない。一例として、測定部２０が予め機器３０に備えられていれば、診断システム１０は、取得部１１、抽出部１２、判定部１３、出力部１４、収集部１５、生成部１６、及び記憶部１７を有しているだけでもよい。

ここで、測定部２０は、必ずしも、微分型の電流センサを含む必要はなく、その他の周知の電流センサであってもよい。

また、診断システム１０は、必ずしも、収集部１５、生成部１６、及び記憶部１７を有している必要はない。つまり、診断システム１０は、学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２、…を自身で更新する機能を有していなくてよい。また、記憶部１７は、複数の学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２、…を記憶している必要はない。

また、診断システム１０は、抽出部１２を備えていなくてもよい。例えば、抽出部１２での処理をユーザが代替して行う場合、診断システム１０は、駆動装置３１にかかる力の特定方向の成分に起因する変化Ｐ１０を含む部分を抽出しなくてよい。また、取得部１１で取得された波形データが示す波形の全体を入力として学習済みモデルＭ１１、Ｍ１２から機器３０の状態を出力として得てよい。つまり、変化Ｐ１０を含む部分の抽出を省略してよい。

また、診断システム１０は、出力部１４を有している必要はない。一例として、診断システム１０は、判定部１３で判定された機器３０の状態を、診断システム１０外に出力可能であってよい。

また、診断システム１０は、複数のコンピュータにより構成されていてもよく、診断システム１０の機能（特に、取得部１１、抽出部１２、判定部１３、出力部１４、収集部１５、及び生成部１６）は、複数の装置に分散されていてもよい。例えば、取得部１１、抽出部１２、判定部１３及び出力部１４は、機器のある施設に設置されるパーソナルコンピュータ等に設けられてよく、生成部１６及び出力部１４は、外部のサーバ等に設けられてよい。この場合、パーソナルコンピュータとサーバとが協働することで、診断システム１０が実現される。更に、診断システム１０の機能の少なくとも一部が、例えば、クラウド（クラウドコンピューティング）によって実現されていてもよい。

以上述べた診断システム１０の実行主体は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを有する。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における診断システム１０の実行主体としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されていてもよいが、電気通信回線を通じて提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１または複数の電子回路で構成される。ここでは、ＩＣやＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（ｖｅｒｙｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、若しくはＵＬＳＩ（ｕｌｔｒａ ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＧＰＡ）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができる再構成可能な論理デバイスも同じ目的で使うことができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。

３．態様
上記実施形態及び変形例から明らかなように、本開示は、下記の態様を含む。以下では、実施形態との対応関係を明示するためだけに、符号を括弧付きで付している。

第１の態様は、診断システム（１０）であって、取得部（１１）と、判定部（１３）とを備える。前記取得部（１１）は、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の駆動装置（３１、４２、５２、６２、７２）に供給される電流（Ｉ３０、Ｉ４１、Ｉ４２、Ｉ５０、Ｉ６１、Ｉ６２、Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３）に関する波形を示す波形データを取得する。前記判定部（１３）は、前記波形データから得られる、前記駆動装置（３１）にかかる力の特定方向の成分に起因する変化から、前記機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態を判定する。この態様によれば、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態の判定の精度を向上できる。

第２の態様は、第１の態様の診断システム（１０）に基づく。第２の態様では、前記機器（３０、４０、５０、６０、７０）は、所定の作業を実行する作業機器である。前記電流（Ｉ３０、Ｉ４１、Ｉ４２、Ｉ５０、Ｉ６１、Ｉ６２、Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３）は、前記機器（３０）の前記所定の作業の実行中に前記駆動装置（３１）に供給される。前記力は、前記機器（３０、４０、５０、６０、７０）の前記所定の作業の実行中に前記駆動装置（３１）にかかる。この態様によれば、機器（３０）での作業を中断することなく、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態の判定が可能となる。

第３の態様は、第２の態様の診断システム（１０）に基づく。第３の態様では、前記駆動装置（４２、５２、６２、７２）は、モータ（４２１、４２２、５２１、６２１、６２２、７２１、７２２、７２３）を含む。前記駆動装置（３１、４２、５２、６２、７２）にかかる力は、前記モータ（４２１、４２２、５２１、６２１、６２２、７２１、７２２、７２３）のロータ（４２１ａ、４２２ａ、５２１ａ、６２１ａ、６２２ａ、７２１ａ、７２２ａ、７２３ａ）にかかる力である。この態様によれば、機器（４０、５０、６０、７０）の状態の判定の精度を更に向上できる。

第４の態様は、第３の態様の診断システム（１０）に基づく。第４の態様では、前記所定の作業は、刃具（４１１）及びワーク（４１２）の一方の他方に対する回転によって、前記ワーク（４１２）を加工する作業である。前記駆動装置（４２）は、前記モータ（４２１）によって、前記回転の回転軸に沿った方向で前記刃具（４１１）と前記ワーク（４１２）との一方を他方に押し当てるように構成される。前記特定方向は、前記回転軸に沿った方向ある。この態様によれば、機器（４０）の状態の判定の精度を更に向上できる。

第５の態様は、第３の態様の診断システム（１０）に基づく。第５の態様では、前記所定の作業は、インペラ（５１２）の回転によって、流体を搬送する作業である。前記駆動装置（５２）は、前記モータ（５２１）によって、前記インペラ（５１２）を回転させるように構成される。前記特定方向は、前記インペラ（５１２）の回転軸に交差する。この態様によれば、機器（５０）の状態の判定の精度を更に向上できる。

第６の態様は、第３の態様の診断システム（１０）に基づく。第６の態様では、前記所定の作業は、第１部品（６１１）に第２部品（６１２）を取り付ける作業である。前記駆動装置（６２）は、前記モータ（６２１、６２２）によって、所定方向に沿って前記第２部品（６１２）を前記第１部品（６１１）に近付けるように構成される。前記特定方向は、前記所定方向である。この態様によれば、機器（６０）の状態の判定の精度を更に向上できる。

第７の態様は、第３の態様の診断システム（１０）に基づく。第７の態様では、前記所定の作業は、研磨パッド（７１２）により対象物（７１６）の研磨を行う作業である。前記駆動装置（７２）は、前記モータ（７２１）によって、ドレッサ（７１４）の前記研磨パッド（７１２）への押し当てを行うように構成される。前記特定方向は、前記ドレッサ（７１４）を前記研磨パッド（７１２）に押し当てる方向である。この態様によれば、機器（７０）の状態の判定の精度を更に向上できる。

第８の態様は、第１～第７の態様のいずれか一つの診断システム（１０）に基づく。第８の態様では、前記機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態は、正常、異常、及び、正常と異常とのどちらでもない不特定状態を含む。この態様によれば、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態が診断システム（１０）にとって未知の状態であっても、不特定状態として検知することが可能となるから、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の管理者に注意を促すことが可能となる。

第９の態様は、第８の態様の診断システム（１０）に基づく。第９の態様では、前記判定部（１３）は、前記機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態が前記不特定状態でない場合に、正常か異常かを判定する。この態様によれば、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態の判定の精度を更に向上できる。

第１０の態様は、第１～第９の態様のいずれか一つの診断システム（１０）に基づく。第１０の態様では、前記診断システム（１０）は、前記波形を周波数軸波形に変換し、前記周波数軸波形から前記変化を含み得る部分を抽出する抽出部（１２）を更に備える。前記判定部（１３）は、前記抽出部（１２）で抽出された前記部分に基づいて、前記機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態を判定する。この態様によれば、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態の判定の精度を更に向上できる。

第１１の態様は、第１０の態様の診断システム（１０）に基づく。第１１の態様では、前記判定部（１３）は、学習済みモデル（Ｍ１１、Ｍ１２）を利用して、前記部分から前記機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態を判定する。この態様によれば、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態の判定の精度を更に向上できる。

第１２の態様は、第１～第１１の態様のいずれか一つの診断システム（１０）に基づく。第１２の態様では、前記診断システム（１０）は、前記電流（Ｉ３０、Ｉ４１、Ｉ４２、Ｉ５０、Ｉ６１、Ｉ６２、Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３）を測定して前記波形データを出力する測定部（２０）を更に備える。前記測定部（２０）は、微分型の電流センサを含む。この態様によれば、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態の判定の精度を向上できる。

第１３の態様は、第１２の態様の診断システム（１０）に基づく。第１３の態様では、前記測定部（２０）は、前記電流（Ｉ３０、Ｉ４１、Ｉ４２、Ｉ５０、Ｉ６１、Ｉ６２、Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３）が流れる電線（３２、４４１、４４２、５４１、６４１、６４２、７４１、７４２、７４３）に取り付けられる。この態様によれば、診断システム（１０）の実装が容易になる。

第１４の態様は、診断方法であって、取得ステップと、判定ステップとを含む。前記取得ステップは、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の駆動装置（３１、４２、５２、６２、７２）に供給される電流（Ｉ３０、Ｉ４１、Ｉ４２、Ｉ５０、Ｉ６１、Ｉ６２、Ｉ７１、Ｉ７２、Ｉ７３）に関する波形を示す波形データを取得するステップである。前記判定ステップは、前記波形データから得られる、前記駆動装置（３１、４２、５２、６２、７２）にかかる力の特定方向の成分に起因する変化から、前記機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態を判定するステップである。この態様によれば、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態の判定の精度を向上できる。

第１５の態様は、プログラムであって、１以上のプロセッサに、第１４の態様の診断方法を実行させるための、プログラムである。この態様によれば、機器（３０、４０、５０、６０、７０）の状態の判定の精度を向上できる。

１０ 診断システム
１１ 取得部
１２ 抽出部
１３ 判定部
Ｍ１１，Ｍ１２ 学習済みモデル
３０ 機器
３１ 駆動装置
３２ 電線
Ｉ３０ 電流
４０ 機器
４１１ 刃具
４１２ ワーク
４２ 駆動装置
４２１，４２２ モータ
４２１ａ，４２２ａ ロータ
４４１，４４２ 電線
Ｉ４１，Ｉ４２ 電流
５０ 機器
５１２ インペラ
５１３ 軸受け
５２ 駆動装置
５２１ モータ
５２１ａ ロータ
５４１ 電線
Ｉ５０ 電流
６０ 機器
６１１ 部品（第１部品）
６１２ 部品（第２部品）
６２ 駆動装置
６２１，６２２ モータ
６２１ａ，６２２ａ ロータ
６４１，６４２ 電線
Ｉ６１，Ｉ６２ 電流
７０ 機器
７１２ 研磨パッド
７１４ ドレッサ
７１６ 対象物
７２ 駆動装置
７２１，７２２，７２３ モータ
７２１ａ，７２２ａ，７２３ａ ロータ
７４１，７４２，７４３ 電線
Ｉ７１，Ｉ７２，Ｉ７３ 電流

Claims (16)

1. 駆動装置を有する機器を診断するように構成された診断システムであって、
   前記駆動装置に供給される電流に関する波形を示す波形データを取得する取得部と、
   前記波形データから、前記駆動装置にかかる力の特定方向の成分に起因する変化を得て、
   前記得られた変化から前記機器の状態を判定する、
   ように構成された判定部と、
   を備えた診断システム。
2. 前記機器は、所定の作業を実行する作業機器であり、
   前記電流は、前記機器の前記所定の作業の実行中に前記駆動装置に供給され、
   前記力は、前記機器の前記所定の作業の実行中に前記駆動装置にかかる、請求項１に記載の診断システム。
3. 前記駆動装置は、ロータを有するモータを含み、
   前記駆動装置にかかる前記力は前記ロータにかかる、請求項２に記載の診断システム。
4. 前記所定の作業は、刃具及びワークの一方の他方に対する回転軸を中心にした回転によって前記ワークを加工する作業であり、
   前記駆動装置は、前記モータによって、前記回転軸に沿った方向で前記刃具と前記ワークとの一方を他方に押し当てるように構成され、
   前記特定方向は前記回転軸に沿った方向である、請求項３に記載の診断システム。
5. 前記所定の作業は、回転軸を中心とするインペラの回転によって流体を搬送する作業であり、
   前記駆動装置は、前記モータによって前記インペラを回転させるように構成され、
   前記特定方向は、前記インペラの前記回転軸に交差する、請求項３に記載の診断システム。
6. 前記所定の作業は、第１部品に第２部品を取り付ける作業であり、
   前記駆動装置は、前記モータによって、所定方向に前記第２部品を前記第１部品に近付けるように構成され、
   前記特定方向は前記所定方向である、請求項３に記載の診断システム。
7. 前記所定の作業は、研磨パッドにより対象物を研磨する作業であり、
   前記駆動装置は、前記モータによって、所定方向にドレッサを前記研磨パッドへ押し当てるように構成され、
   前記特定方向は前記所定方向である、請求項３に記載の診断システム。
8. 前記機器の状態は、正常、異常、及び、正常と異常とのどちらでもない不特定状態を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の診断システム。
9. 前記判定部は、前記機器の状態が前記不特定状態でない場合に、正常か異常かを判定する、請求項８に記載の診断システム。
10. 前記波形を周波数軸波形に変換し、前記周波数軸波形から前記変化を含み得る部分を抽出する抽出部を更に備え、
    前記判定部は、前記抽出部で抽出された前記部分に基づいて、前記機器の状態を判定する、請求項１から９のいずれか一項に記載の診断システム。
11. 前記判定部は、学習済みモデルを利用して、前記部分から前記機器の状態を判定する、請求項１０に記載の診断システム。
12. 前記電流を測定して前記波形データを出力する測定部を更に備え、
    前記測定部は、微分型の電流センサを含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の診断システム。
13. 前記測定部は、前記電流が流れる電線に取り付けられる、請求項１２に記載の診断システム。
14. 駆動装置を有する機器の診断方法であって、
    前記駆動装置に供給される駆動電流に関する波形を示す波形データを取得するステップと、
    前記波形データから、前記駆動装置にかかる力の特定方向の成分に起因する変化を得るステップと、
    前記得られた変化から前記機器の状態を判定するステップと、
    を含む、診断方法。
15. １以上のプロセッサに請求項１４に記載の診断方法を実行させるためのプログラム。
16. １以上のプロセッサに請求項１４に記載の診断方法を実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。

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