JP7327697B2 - ケーブル寿命予測方法 - Google Patents
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Description
以下、本発明の実施の形態を添付図面にしたがって説明する。
ケーブル2は、断線進行状態を管理するケーブル(=管理対象ケーブル)であって、産業用ロボット110の可動部である関節部111を通るように配線された可動部用のケーブルである。可動部である関節部111を動作させると、ケーブル2には、関節部111の動作に応じた屈曲や捻回が加えられる。ケーブル2は、例えば、産業用ロボット110の関節部111を駆動させるモータ等への給電を行う電源線や、産業用ロボット110に設けられた不図示のカメラやセンサ用の信号線等として用いられるものである。
本実施の形態において、ケーブル2の断線進行状態を推定する方法について説明する。ケーブル2を繰り返し屈曲(あるいは捻回)させると、導体21aを構成する複数本の金属素線のいずれかに断線が発生する。そして、ケーブル2を繰り返し屈曲(あるいは捻回)させる動作を継続すると、断線している金属素線の本数が徐々に増加していく。本明細書でいう「ケーブル2の断線進行状態」とは、導体21aを構成する複数本の金属素線のうちどの程度が断線しているかという断線割合、すなわち、導体21aを構成している複数本の金属素線の本数のうち、断線している金属素線の本数が何本であるか、を表している。なお、ケーブル2の断線進行状態は、複数本の金属素線の全ての本数に対する断線している金属素線の本数の比率(%)で示すことでもよい。
図1に戻り、ケーブル状態管理システム1は、ロボットユーザに属するロボットユーザサイト100と、ロボットメーカに属するロボットメーカサイト200と、ケーブルメーカに属するケーブルメーカサイト300と、後述するケーブル状態管理装置400とを、インターネット等のネットワーク500を介して相互に通信可能に接続するよう構成されている。
ロボットメーカサイト200は、産業用ロボット110を製造しているロボットメーカに属するサイトであり、ロボットメーカ端末201を有している。ロボットメーカ端末201は、ネットワーク500を介してケーブル状態管理装置400に相互に通信可能に接続されており、ケーブル状態管理装置400のケーブル状態記憶部401に記憶された断線進行状態データ及びケーブル寿命予測データにアクセス可能に構成されている。ただし、後述するケーブル状態管理装置400のアクセス制限処理により、ロボットメーカ端末201からは、そのロボットメーカ端末201が属するロボットメーカが製造した産業用ロボット110に係るケーブル2(つまり、ロボットメーカが製造した産業用ロボット110を使用している各ロボットユーザに係るケーブル2)の断線進行状態データ及びケーブル寿命予測データのみにアクセス可能となっている。
ケーブルメーカサイト300は、産業用ロボット110に用いられているケーブル2を製造しているケーブルメーカに属するサイトであり、ケーブルメーカ端末301を有している。ケーブルメーカ端末301は、ネットワーク500を介してケーブル状態管理装置400に相互に通信可能に接続されており、ケーブル状態管理装置400のケーブル状態記憶部401に記憶された断線進行状態データ及びケーブル寿命予測データにアクセス可能に構成されている。
ケーブル状態管理装置400は、ケーブル2の断線進行状態を表す断線進行状態データを記憶しているケーブル状態記憶部401と、制御部402とを有している。ケーブル状態管理装置400は、サーバ装置等のコンピュータにより構成されており、CPU等の演算素子、RAMやROM等のメモリ、ハードディスク等の記憶装置、ソフトウェア、インターフェイス等を適宜組み合わせて構成されている。また、ケーブル状態管理装置400は、ロボットユーザサイト100、ロボットメーカサイト200、ケーブルメーカサイト300のうちのどのサイトに属していてもよいが、実質的にケーブルメーカが管理する装置であるため、ケーブルメーカサイト300に属していることがよい。
設定処理部403は、ケーブル状態管理装置400の各種設定を行うものである。設定処理部403では、例えば、データ取得処理部404によるデータ取得処理の方法や取得時間の設定等、各種制御に係る情報の設定を行うことができる。また、設定処理部403では、ケーブル状態記憶部401に記憶する各種情報の登録・更新・削除等が可能である。ケーブル状態記憶部401に記憶する情報としては、例えば、下記の情報が挙げられる。各種情報の入力等には、不図示の入力装置、あるいはケーブルメーカ端末301を用いることができる。
・ケーブル2の製品情報(品番、長さ、導体外径、撚線本数など)
・ケーブル2が使用されている産業用ロボット110の情報(型番、製造元ロボットメーカの識別番号や名称など)
・ロボットユーザの情報(識別番号や名称、所在地や産業用ロボット110の使用エリアなどの事業所の情報など)
・後述するホスト入力情報(確認済断線本数、異常データ有無など)
データ取得処理部404は、ネットワーク500を介してユーザ側データ管理装置120と通信を行い、ユーザ側データ管理装置120の記憶部122(更新前データ記憶部122a)に記憶された抵抗値データ及び動作データを取得する。取得した抵抗値データ及び動作データは、ケーブル状態記憶部401に記憶される(すなわち、ケーブル状態記憶部401に記憶されたデータベースが更新される)。データ取得処理部404がデータ取得処理を行うタイミングは適宜設定可能であり、例えば、毎日設定された時間にデータ取得処理を行うよう構成されてもよい。また、データ取得処理部404は、ケーブルメーカ端末301から更新信号を受信したときに、一括してデータ取得処理を行う(例えば、全て、あるいは指定されたロボットユーザに対して一括してデータ取得処理を行う)ように構成されていてもよい。さらに、データ取得処理部404は、各ロボットユーザサイト100に属するユーザ側データ管理装置120から更新信号を受信したときに、各ロボットユーザに対して個別にデータ取得処理を行うように構成されていてもよい。
断線進行状態推定処理部405は、データ取得処理部404で取得した抵抗値データに基づき、ケーブル2の断線進行状態を推定する。本実施の形態では、断線進行状態推定処理部405は、可動部である関節部111を周期的に繰り返し動作させる周波数を動作周波数としたとき、少なくとも、抵抗値データにおける動作周波数の抵抗値変動成分の大きさに基づいて、ケーブル2の断線進行状態を推定する。
ケーブル寿命予測処理部406は、データ取得処理部404で取得した動作データと、断線進行状態推定処理部405で推定した断線進行状態データとを基に機械学習を行い、ケーブル2の寿命を予測する。より具体的には、ケーブル寿命予測処理部406は、動作データに含まれる各パラメータ(例えば、屈曲回数や屈曲角度等の屈曲状況)に対する断線進行状態データの相関性を、機械学習により自ら学習するための学習アルゴリズム等のソフトウェアを含む。学習アルゴリズムは特に限定されず、公知の学習アルゴリズムを用いることができ、例えば、3層以上の層をなすニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープランニング等を用いることができる。ケーブル寿命予測処理部406が学習するものは、可動部である関節部111の動作データ(すなわちケーブル2の屈曲・捻回条件)と、ケーブル2の断線進行状態と相関性を表すモデル構造に相当する。
本実施の形態に係るケーブル状態管理システム1では、複数のユーザ端末130、複数のロボットメーカ端末201、及びケーブルメーカ端末301が、ケーブル状態記憶部401に記憶された断線進行状態データ及びケーブル寿命予測データにアクセス可能に構成されている。しかし、例えば、任意のロボットメーカに他のロボットメーカに係る産業用ロボット110の技術的なデータを公開することは問題となる場合がある。そこで、本実施の形態では、アクセス制限処理部407により、ロボットユーザ、ロボットメーカ、及びケーブルメーカに、それぞれ異なるアクセスレベルを設定し、必要のないデータへのアクセスを抑制するように構成している。
図示していないが、ケーブル状態管理装置400は、推定したケーブル2の断線進行状態データが所定以上であるとき、当該ケーブル2を使用しているロボットユーザ、製造元のロボットメーカ、及びケーブルメーカの少なくとも1つに、警告を発する警告部を有していてもよい。警告部は、例えば、ユーザ端末130、ロボットメーカ端末201、及びケーブルメーカ端末301に警告信号を送信したり、予め登録しておいたメールアドレスにメールを送信したりすることで、警告を発する。警告部は、現在から予測したケーブル2の寿命までの期間が所定日数以下である場合に、警告を発するように構成されてもよい。
ケーブル状態記憶部401には、ケーブル状態の管理対象となる全てのケーブル2についての各種データが1つのデータベースに統合され記憶される。以下、このデータベースをケーブル状態データベースDBと呼称する。ケーブル状態データベースDBの一例を図6に示す。
(メインルーチン)
図7は、ケーブル状態管理システム1における制御フローを示すフロー図である。なお、図7および後述する図8~12において、実線で示す矢印は、制御の流れを表しており、破線で示す矢印は、信号やデータの入出力を表している。図7に示すように、ケーブルメーカ端末301は、例えば、データ取得処理を行う時刻であるデータ取得時刻の設定や、ホスト端末入力情報の入力等を行う際に、ケーブル状態管理装置400に設定信号を送信する(ステップS100)。ケーブル状態管理システム1は、ステップS201にて、設定信号が入力されたかを判定し、YES(Y)と判定された場合、ステップS202にて設定処理を実行する。設定処理の詳細については後述する。ステップS201でNO(N)と判定された場合、ステップS203に進む。
図8に示すように、ステップS202の設定処理では、まず、ケーブルメーカ端末301で入力された設定データが、ケーブルメーカ端末301からケーブル状態管理装置400に送信される(ステップS110)。ケーブル状態管理装置400の設定処理部403は、受信した設定データに応じて、各種の設定を行う(ステップS211)。その後、ステップS211での各種の設定に伴い、ケーブル状態データベースDBの更新処理等の適宜な処理を行い(ステップS212)、リターンする。
図9に示すように、ステップS205のデータ取得処理では、まず、ケーブル状態管理装置400のデータ取得処理部404が、データを取得するユーザ側データ管理装置120に、データ更新信号を送信する(ステップS221)。
図10に示すように、ステップS206の断線進行状態推定処理では、まず、ステップS231にて、ケーブル状態管理装置400の断線進行状態推定処理部405が、データ取得処理で取得した抵抗値データの周波数解析を行い、ステップS232にて、動作周波数及びその高次周波数の抵抗値変動成分を取得し、ケーブル状態データベースDBに登録する。なお、断線進行状態推定処理部405で抵抗値データの周波数解析を行う際には、ある程度まとまった抵抗値の時系列データが必要である。そのため、図示していないが、ステップS231を行う前に、周波数解析を行うために必要な抵抗値データが取得されているかどうかを確認する処理を行うことがよい。
図11に示すように、ステップS207のケーブル寿命予測処理では、まず、ステップS241にて、ケーブル状態管理装置400のケーブル寿命予測処理部406が、ステップS205で得た動作データ及びステップS206で得た断線進行状態データを基に機械学習を行って学習済みモデルを更新する。その後、ステップS242にて、更新した学習済みモデルを用いてケーブル2の寿命(ケーブル寿命)を予測する。その後、予測したケーブル2のケーブル寿命を、ケーブル寿命予測データとしてケーブル状態記憶部401に登録(あるいは更新)し、リターンする。
図12に示すように、ステップS209のデータ出力処理では、まず、ステップS251にて、ケーブル状態管理装置400のアクセス制限処理部407が、入力されたデータ要求信号の送信元を特定する。送信元を特定方法としては、例えば、送信元のIPアドレスや、ログインの際のID等を用いて特定する方法等を適宜用いることができる。その後、ステップS252にて、ステップS251で特定した送信元がユーザ端末130であるかを判定する。ステップS252でYESと判定された場合、ステップS253にて、ケーブル状態データベースDBから送信元のロボットユーザに係るケーブル2のデータX(断線進行状態データXやケーブル寿命予測データX等の要求されたデータX)を抽出する。その後、ステップS254にて、ステップS253で抽出したデータを、ユーザ端末130に送信する。その後、リターンする。ロボットユーザは、ユーザ端末130で断線進行状態データXやケーブル寿命予測データXを受信する。このとき、断線進行状態データXやケーブル寿命予測データXは、ユーザ端末130の表示部に表示される(ステップS351)。ロボットユーザは、受信したデータを用いて産業用ロボット110の予知保全(=管理対象ケーブルの交換等)を実施する。なお、産業用ロボット110の予知保全は、受信したデータに基づいて必要に応じて実施することでもよい。
上述したケーブル状態管理システム1を用いて実現されるサービス(ケーブル状態管理サービスという)は、基本的にケーブルメーカにより提供される。ロボットメーカやロボットユーザは、ケーブルメーカに対してサービス提供に係る契約を行い、提供されるサービスに対する対価をケーブルメーカに支払う。例えば、ケーブル状態管理を行うケーブル2の本数に応じて1か月あたりの対価を設定したり、断線進行状態データやケーブル寿命予測データ等のデータを提供する件数であるデータ提供件数に応じて対価を設定したりするなど、適宜な費用管理を行うことができる。
以上説明したように、本実施の形態に係るケーブル状態管理システム1では、ケーブル2の断線進行状態を表す断線進行状態データを記憶しているケーブル状態記憶部401を有するケーブル状態管理装置400と、産業用ロボット110を利用するロボットユーザに属しており、ケーブル2の断線進行状態を推定するための主要データを管理するユーザ側データ管理装置120と、産業用ロボット110を製造するロボットメーカに属するロボットメーカ端末201と、ケーブル2を製造するケーブルメーカに属するケーブルメーカ端末301と、を備え、ユーザ側データ管理装置120、ロボットメーカ端末201、及びケーブルメーカ端末301は、ネットワーク500を介してケーブル状態管理装置400に接続されており、少なくとも、ロボットメーカ端末201及びケーブルメーカ端末301は、ケーブル状態記憶部401に記憶された断線進行状態データにアクセス可能に構成されている。
上記実施の形態では、ケーブル2の抵抗値データを実測し、その実測値に基づいてケーブル2の断線進行状態を推定したが、ケーブル2の抵抗値データを実測せずに、動作データのみに基づいてケーブル2の断線進行状態を推定するよう構成することも可能である。この場合、ケーブル寿命予測処理部406において、予め精度の高い学習済モデル(動作データに対する断線進行状態データの学習済モデル)を構築しておき、この学習済モデルを用いて、動作データからケーブル2の断線進行状態を推定すればよい。なお、抵抗値データを実測する(つまり産業用ロボット110に抵抗値検出部150を搭載した)ロボットユーザと、動作データのみを測定する(産業用ロボット110に抵抗値検出部150を搭載していない)ロボットユーザの両方が、ネットワーク500を介してケーブル状態管理装置400に接続されていてもよく、入力されるデータに応じて断線進行状態の推定方法を設定するように構成してもよい。また、動作データを測定しないロボットユーザが含まれてもよい。ケーブル2の断線進行状態の推定やケーブル寿命の予測に用いる抵抗値データは、ケーブル2を構成する導体21a以外の部材において検出される抵抗値が用いられることであってもよい。
次に、以上説明した実施の形態から把握される技術思想について、実施の形態における符号等を援用して記載する。ただし、以下の記載における各符号等は、特許請求の範囲における構成要素を実施の形態に具体的に示した部材等に限定するものではない。
2…ケーブル
21…電線
21a…導体
100…ロボットユーザサイト
110…産業用ロボット(管理対象装置)
111…関節部(可動部)
112…ロボット制御装置(制御装置)
120…ユーザ側データ管理装置(装置ユーザ側データ管理装置)
122…記憶部
130…ユーザ端末(装置ユーザ端末)
150…抵抗値検出部
200…ロボットメーカサイト
201…ロボットメーカ端末(装置メーカ端末)
300…ケーブルメーカサイト
301…ケーブルメーカ端末
400…ケーブル状態管理装置
401…ケーブル状態記憶部
402…制御部
403…設定処理部
404…データ取得処理部
405…断線進行状態推定処理部
406…ケーブル寿命予測処理部
407…アクセス制限処理部
500…ネットワーク
Claims (5)
- 管理対象装置の動作に基づくケーブルの抵抗値の時系列的な変化を表す抵抗値データ、及び管理対象装置の動作状況のデータである動作データを、前記管理対象装置を利用する装置ユーザに属する装置ユーザ側データ管理装置から、ケーブル状態管理装置に取得させ、前記ケーブル状態管理装置において、取得した前記抵抗値データと前記動作データの少なくとも一方を基に前記ケーブルの断線進行状態を推定し、
前記ケーブル状態管理装置において、前記断線進行状態を表す断線進行状態データと前記動作データとを基に前記ケーブルの寿命を予測すると共に、前記ケーブルの寿命を予測したデータであるケーブル寿命予測データを記憶し、
少なくとも、前記管理対象装置を製造する装置メーカに属する装置メーカ端末、または前記ケーブルを製造するケーブルメーカに属するケーブルメーカ端末が、前記ケーブル状態管理装置に記憶された前記ケーブル寿命予測データにアクセス可能とする、
ケーブル寿命予測方法。 - 前記断線進行状態データは、前記抵抗値データの周波数解析を行うことで取得する、
請求項1に記載のケーブル寿命予測方法。 - 前記断線進行状態データと前記動作データとを基に機械学習を行い、前記ケーブルの寿命を予測する、
請求項1に記載のケーブル寿命予測方法。 - 前記管理対象装置は、産業用ロボットである、
請求項1に記載のケーブル寿命予測方法。 - 前記管理対象装置は、自動車である、
請求項1に記載のケーブル寿命予測方法。
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