JP7457799B2 - 手動工作機械を作動させる方法、及び、手動工作機械 - Google Patents

Description

本発明は、手動工作機械を作動させる方法、およびこの方法を実施するためにセットアップされた手動工作機械に関する。特に本発明は、手動工作機械によってねじ手段のねじ込みまたはねじ外しをする方法に関する。

たとえば特許文献１を参照すべき従来技術より、たとえばねじナットやねじなどのねじ部材を締め付けるための回転インパクトドライバーが公知である。このような型式の回転インパクトドライバーは、たとえば１つの回転方向の打撃力がハンマーの回転打撃力によってねじ部材に伝達される構造を含んでいる。このような構造を有する回転インパクトドライバーは、モータと、モータにより駆動されるべきハンマーと、ハンマーによって打撃されるアンビルと、工具とを含んでいる。さらに回転インパクトドライバーは、モータの位置を検出する位置センサと、位置センサとリンクされた制御部とを含んでいる。制御部は衝撃メカニズムの衝撃を検出し、衝撃によって引き起こされるアンビルの駆動角を、位置センサの出力に基づいて計算して、駆動角に基づいてブラシレス直流モータを制御する。

特許文献２より、打撃メカニズムを有する電気駆動式の工具も公知であり、ハンマーがモータによって駆動される。この回転インパクトドライバーは、モータパラメータの記録と再生をするための手法をさらに含んでいる。

回転インパクトドライバーの使用時には、特定の機械特性を切り換えるときに、たとえば打撃機構の始動や停止のときに、相応に対応をするために、たとえば電気モータをストップさせるために、および／または手動スイッチを通じて回転数の変更を行うために、作業進捗に対する高度の集中力が利用者の側で必要となる。利用者の側では作業進捗に対してしばしば十分に迅速に対応することができず、もしくは適切に対応することができないため、回転インパクトドライバーの使用時には、ねじ込みプロセスのときにたとえばねじの過回転が起こることがあり、ねじ外しプロセスのときには、ねじが高すぎる回転数で緩め回転された場合にねじの落下が起こることがある。

したがって一般に、動作をほぼ自動化して顧客を補助し、完全に完結した作業進捗をいっそう簡易に実現し、高い信頼度で再現可能な高品質のねじ込みプロセスとねじ外しプロセスを保証することが望ましい。さらに、作業進捗を機械側でリリースする器具の適切な対応またはルーチンによって利用者がサポートされるのがよい。機械側でリリースされるそのような対応またはリリースの例は、モータのスイッチオフ、モータ回転数の変更、あるいは利用者へのメッセージの発出などを含む。

このようなインテリジェントな工具機能の提供は、特に、そのときに生じている動作状態の識別によって行うことができる。そのような識別は従来技術では、作業進捗の決定や用途のステータスに関わりなく、たとえば回転数や電気的なモータ電流などの電気モータの動作量の監視によって行われる。その際に動作量は、特定の限界値および／または閾値に達したか否かという形で調べられる。相応の評価手法も、絶対的な閾値および／または信号勾配を用いて進められる。

その場合の欠点は、固定的な限界値および／または閾値が、実際には１つの適用ケースについてしか完璧に設定され得ないということにある。適用ケースが変わるとただちに、これに帰属する電流値や回転数値もしくはその時間的推移も変化し、設定されている限界値および／もしくは閾値またはその時間的推移を参照しての打撃認識は機能しなくなる。

たとえば打撃動作の認識に依拠する自動式のスイッチオフは、タッピンねじを使用するいくつかの適用ケースではさまざまな回転数領域で確実にスイッチオフを行うが、タッピンねじを使用する別の適用ケースではスイッチオフが行われないということが起こり得る。

回転インパクトドライバーで動作モードを決定する別の方法では、そのときに生じている動作モードを工具の振動状態から推定するために、加速度センサなどの追加のセンサが利用される。

このような方法の欠点はセンサのための追加のコスト経費であり、ならびに手動工作機械のロバスト性に関わる損失にある。組み込まれるコンポーネントや電気接続の個数が、そのようなセンサ装置のない手動工作機械と比較して上昇するからである。

さらに、打撃機構が作動しているか否かというシンプルな情報は、作業進捗に関する適切な情報提供を得るためにはしばしば十分でない。たとえば、特定の木ねじのねじ込みのとき回転打撃機構がすでに非常に早期から開始され、その間にねじはまだ完全に材料にねじ込まれていないが、要求されるトルクは回転打撃機構のいわゆるリリーストルクをすでに上回っている。すなわち、純粋に回転打撃機構の動作状態（打撃動作または打撃動作なし）に基づく対応は、たとえばスイッチオフなどの工具の正確な自動式のシステム機能にとって十分ではない。

基本的に、打撃穿孔機などの他の手動工作機械においても動作をほぼ自動化するという問題が存在しており、したがって、本発明は回転インパクトドライバーだけに限定されるものではない。

欧州特許出願公開第３２０２５３７号明細書 米国特許第９７４４６５８号明細書

本発明の課題は、上に挙げた欠点を少なくとも部分的に取り除く、手動工作機械を作動させるための従来技術に比べて改良された方法を提供することにあり、または、従来技術に対する少なくとも１つの対案を提供することにある。さらに別の課題は、これに対応する手動工作機械を提供することにある。

この課題は、独立請求項のそれぞれの対象物によって解決される。本発明の好ましい実施形態は、それぞれ従属請求項の対象となっている。

本発明によると、手動工作機械を作動させる方法が開示され、手動工作機械は電気モータを有する。この方法は次の各ステップを含む。
Ｓ１ 電気モータの動作量の信号が判定され、
Ｓ２ 動作量の信号を少なくとも部分的に参照して適用類型が判定され、
Ｓ３ 適用類型を少なくとも部分的に参照して比較情報が提供され、これは次の各ステップを含み、
Ｓ３ａ 少なくとも１つのモデル信号形状が提供され、モデル信号形状を手動工作機械の規定された作業進捗に割当可能であり、
Ｓ３ｂ 一致の閾値が提供され、
Ｓ４ 動作量の信号がモデル信号形状と比較され、比較から一致評価が判定され、一致評価は一致の閾値を少なくとも部分的に参照して行われ、
Ｓ５ 方法ステップＳ４で判定された一致評価を少なくとも部分的に参照して作業進捗が認識される。

このとき動作量の信号の判定は、たとえば測定された信号の分類やクラスタリングなどの意味における、測定された信号の可能な信号処理も含む。

本発明の方法により、再現可能な高品質の使用結果の実現にあたって手動工作機械の利用者が効果的にサポートを受け、本方法は、適用類型が判定されることで、従来の方法では普通であった特定の用途の事前選択を不要にする高い自動化度を有するという特徴がある。それにより、特定の機械プログラムを選択したときにあらゆる場面で発生する利用者のミスも回避される。

適用類型という概念を、１つの例を参照して手短に具体化しておく。たとえば台所家具などの家具を組み立てる場合、さまざまなタイプの多数のねじを、それぞれ異なる支持材料にねじ止めしなければならない。たとえば一方では、小型の木ねじを用いてヒンジを取り付けなければならず、他方では、戸棚そのものをダボや大型のねじによって壁に取り付けなければならない。すなわち本発明では、発生するそれぞれのねじ回しケースについて、それらに割り当てられる動作量の信号を参照したうえで、「小型の木ねじ」および「大型のダボねじ」のいずれかの適用類型が判定されることになる。そして本発明による方法の枠内では、これを基礎としたうえでさらに作業進捗が認識され、さらにはこのような作業進捗が、手動工作機械の特定のルーチンまたは対応の自動化された実行のためのトリガとしての役目を果たすことができる。

このように本発明により、可能な限り少ないコストで一定に保たれる作業品質が可能となる補助を利用者に与えることが可能である。

モデル信号形状という構成要件は、作業プロセスの連続的な進捗の信号形状を含むことを当業者は認識する。１つの実施形態ではモデル信号形状は、手動工作機械の特定の作業進捗について状態典型的である、状態典型的なモデル信号形状である。そのような作業進捗の例には、取付基材の上にねじ頭が載ること、緩んだねじの空転、手動工作機械の回転打撃機構の始動や停止、手動工作機械によってねじ込まれるべき結合手段の特定のねじ込み深さへの到達、および／または打撃される部材ないし工具マウントのさらなる回転なしでの回転打撃機構の打撃が含まれる。

たとえば電気モータの回転数など、工具内部での測定量における動作量を通じて作業進捗を認識するための取り組みは、このような手法によって作業進捗が特別に高い信頼度で、かつ工具の全般的な動作状態ないしその適用ケースにほぼ関わりなく行われるので、特別に好ましいことが判明している。

このとき基本的に、工具内部の測定量を検出するための、たとえば加速度センサユニットなどの特に追加のセンサユニットが省略されるので、実質的に本発明による方法だけが作業進捗の認識のための役目を果たす。

さらに本発明のいくつかの実施形態では、本方法は次の方法ステップを含む。

ＳＭ 少なくとも２つまたはそれ以上の適用事例を参照して機械学習段階が実行され、適用事例は規定された作業進捗への到達を含み、
ステップＳ２での適用類型の判定、ならびにステップＳ３でのモデル信号形状の提供および一致の閾値の提供は、機械学習段階で生起される適用類型ならびに適用類型に割り当てられるモデル信号形状および／または一致の閾値を少なくとも部分的に基礎としたうえで行われる。

機械学習段階という概念は、本発明の特定の実施形態では、インパクトドライバーがたとえばさらに後で説明する打撃品質評価を用いて、利用者の側で実行される適用ケースすなわち適用事例での動作量のさまざまな過程を保存することを含む。さらにインパクトドライバーは、どのような一致の閾値のもとで、利用者が個々の過程においてたとえば回転数の低減や機械のスイッチオフなどによって対応したかを自律的に保存する。そしてインパクトドライバーは十分に高いデータ的根拠をもって、データ分析の手法を援用したうえで、同種類の適用ケース過程と一致の閾値との間の関係を作成することができる。このようにインパクトドライバーは、適用過程を分類して固有の一致の閾値を類型に割り当てることが自律的にできる。

すなわち台所家具の設置という上記の例では、利用者によって使用される本発明に基づくインパクトドライバーは、ねじ止めケース「木ねじ」または「ダボねじ」のいずれが生じているか、そしてそれぞれ所定の作業進捗にいつ到達するかを、時間を通じて十分に大きいデータ量のもとで学習する。

別の実施形態では、手動工作機械と接続された、または手動工作機械に統合された記憶装置への、少なくとも１つの適用事例の読み込みが含まれる。ここでの関連において読み込みとは、１つまたは複数のねじ回しプロファイルの読み込みであり、すなわち、電気モータの動作量の例示的な信号の読み込みであると理解される。ねじ回しプロファイルは、たとえばインターネットへの接続を利用して読み込むことができる。

さらに方法ステップＳＭは、適用事例に割り当てられた動作量の信号が少なくとも１つまたは複数の適用類型で保存されて分類されることをさらに含むことができる。ここで「分類されること」とは、動作量の例示としての信号が少なくとも１つまたは複数の適用類型に割り当てられることも意味するものとする。

さらに本発明のいくつかの実施形態では、方法ステップＳＭは次の方法ステップを含む。

ＳＭａ 規定された作業進捗に到達した時点での動作量のそれぞれの信号を少なくとも部分的に参照して、適用事例に割り当てられるモデル信号形状が判定され、保存され、分類される。

さらに本発明のいくつかの実施形態では、方法ステップＳＭは次の方法ステップを含む。

ＳＭｂ 規定された作業進捗に到達した時点での動作量のそれぞれの信号を少なくとも部分的に参照して、適用事例に割り当てられる一致の閾値が判定され、保存され、分類される。

さらに本発明のいくつかの実施形態では、方法ステップＳＭは次の方法ステップを含む。

ＳＭｃ 適用事例に割り当てられる保存されたモデル信号形状と一致の閾値とを参照して、適用類型に割り当てられる一致の閾値が判定されて保存される。

さらに本発明のいくつかの実施形態では、本方法は次の方法ステップを含む。

Ｓ６ 方法ステップＳ５で認識された作業進捗を少なくとも部分的にベースとして、手動工作機械の第１のルーチンが実行される。

このように、本発明に基づいて手動工作機械を異なる適用ケースに対応させることができる。こうした対応はたとえば回転数の即座の引き下げ、モータの即座の停止、回転数の時間オフセットされた引き下げ、および／またはモータの時間オフセットされた停止であり得る。さらに、さまざまに異なる対応の組合せも可能である。

すなわち台所家具の設置という上記の例では、本発明に基づくインパクトドライバーはこの実施形態ではねじ込みの際に、小型の木ねじが現在ねじ込まれていることを認識して、利用者が学習させたルーチンまたは対応を正しい時点で自動的に実行し、たとえば回転数の低減を実行する。引き続いてダボねじ止めが行われるとき、この別のねじ回しケースを器具が同じく自動的に認識し、たとえば回転数の低減によって、正しい時点で自動的に対応する。

このように、たとえば同じねじタイプのすべてのねじが再現可能に均一の深さでねじ込まれることを、本発明に基づいて保証することができ、このことは作業の簡易化となるばかりでなく、作業品質の向上ともなる。

別案の実施形態では、第１のルーチンは、未知の適用ケースの場合、類似する特性ないし適用類型を有する既知の適用ケースを用いて推定されることが意図される。

さらに本発明のいくつかの実施形態では、本方法は次の方法ステップを含む。

Ｓ７ ステップＳ６で実行された第１のルーチンの品質に関して手動工作機械の利用者の評価が取得され、評価を少なくとも部分的に参照してルーチンが最適化される。

さらに本発明による方法は、手動工作機械の制御ユニットで、および／または中央のコンピュータで、特にステップＳ１で判定される、適用事例に割り当てられた動作量の信号がインターネット接続を通じて送信されることによって、方法ステップＳＭａ、ＳＭｂ、およびＳＭｃが実行されることを含むことができる。

本発明の別の実施形態は、機械学習段階が、少なくとも２つの適用事例の、好ましくは多数の適用事例の実行または読み込みを含んでいることを含み、さらに、適用事例に割り当てられる２つまたはそれ以上の一致の閾値から一致の閾値の平均値が判定されることを含む。

このようにして、たとえば支持材料における変動、ねじ込み角度、利用者による力印加、およびその他の、あらゆる場面で発生するねじ止めプロセスの不規則性を統計的に平均化し、そのようにして学習プロセスのときにそれらの影響を弱めることができる。

本発明のいくつかの実施形態では、適用事例は手動工作機械の利用者によって実行され、および／またはデータバンクから読み込まれる。その際には、外部データバンクだけでなく内部データバンクも利用することができる。外部データバンクの利用は、たとえばインターネットを通じてのねじ回しプロファイルの読み込みであってよく、それに対して内部データバンクの利用は、手動工作機械での工場側からのデータバンクの提供であってよい。

さまざまなルーチンによって、適用ケースをいっそう容易および／または迅速に完了させることができる、１つまたは複数のシステム機能性を利用者に提示することが可能である。本発明に基づいて意図される機械学習段階により、本方法は高度にアダプティブであり、そのようにして利用者の必要性に合わせて高度に適合化される。

１つの実施形態では、第１のルーチンは、少なくとも１つの定義された、および／または設定可能な、特に手動工作機械の利用者によって設定可能なパラメータを考慮したうえでの電気モータの停止を含む。このようなパラメータの例は、時間幅、電気モータの回転の数、工具マウントの回転の数、電気モータの回転角、および手動工作機械の打撃機構の打撃の数を含む。

別の実施形態では、第１のルーチンは、電気モータの回転数の変更、特に低減および／または上昇を含む。このような電気モータの回転数の変更は、たとえばモータ電流の変更、モータ電圧の変更、蓄電池電流の変更、または蓄電池電圧の変更によって実現することができ、あるいはこれらの方策の組合せによって実現することができる。

手動工作機械の利用者によって電気モータの回転数の変更の振幅を定義可能であるのが好ましい。その代替または追加として、電気モータの回転数の変更を目標値によって設定することもできる。振幅という概念は、ここでの関連では一般に変更の大きさという意味でも理解されるものとし、周期的なプロセスとのみ関連づけられるのではない。

１つの実施形態では電気モータの回転数の変更は複数回および／またはダイナミックに、特に時間的に段階づけられて、および／または回転数変更の特性曲線に沿って、および／または手動工作機械の作業進捗を参照して行われ、回転数の変更は適用事例をベースとする学習プロセスを少なくとも部分的に参照して決定される。

原則として、適当な測定値発生器を通じて記録される動作量として、さまざまな動作量が考慮の対象となる。その際に、本発明ではこの点に関して追加のセンサが必要ないという特別な利点がある。たとえば回転数監視のための種々のセンサは、特にホールセンサなどは、すでに電気モータに組み込まれているからである。

動作量は、電気モータの回転数または回転数と相関関係にある動作量であるのが好ましい。電気モータと打撃機構との固定的な伝達比によって、たとえば打撃周波数とモータ回転数との直接的な依存性が生じる。回転数と相関関係にあるさらに別の考えられる動作量はモータ電流である。電気モータの動作量として、モータ電圧、モータのホール信号、バッテリ電流またはバッテリ電圧なども考えられ、電気モータの加速度、工具マウントの加速度、または手動工作機械の打撃機構の音響信号も動作量として考えられる。

いくつかの実施形態では、動作量の信号が方法ステップＳ１で動作量の測定値の時間的推移として記録され、または時間的推移と相関関係にある電気モータの量としての動作量の測定値として記録され、たとえば加速度、特に高次のジャーク、出力、エネルギー、電気モータの回転角、工具マウントの回転角、または周波数などが記録される。

直前に挙げた実施形態では、調べられるべき信号の変わらずに保たれる周期性が、モータ回転数に関わりなく生じることを保証することができる。

動作量の信号が方法ステップＳ１で動作量の測定値の時間的推移として記録される場合には、方法ステップＳ１に後続するステップＳ１ａで、伝動装置の固定的な伝達比をベースとしたうえで、時間的推移と相関関係にある電気モータの量としての動作量の測定値の推移への、動作量の測定値の時間的推移の変換が行われる。このようにして、時間を通じての動作量の信号の直接的な記録の場合と同じ利点がここでももたらされる。

手動工作機械の出力装置を利用して第１のルーチンの作業進捗が手動工作機械の利用者に出力されるのが好ましい。出力装置による出力とは、特に、作業進捗の表示またはドキュメンテーションであると理解することができる。このときドキュメンテーションは、作業進捗の評価および／または保存でもあり得る。このことは、たとえば複数回のねじ止めプロセスのメモリへの保存も含む。

１つの実施形態では、第１のルーチンおよび／または第１のルーチンの特徴的なパラメータは、アプリケーションソフトウエア（「Ａｐｐ」）またはユーザーインターフェース（「ヒューマン・マシン・インターフェース、「ＨＭＩ」」）を通じて利用者により調整可能および／または表示可能である。

さらに１つの実施形態では、ＨＭＩは機械そのものに配置されていてよく、それに対して別の実施形態ではＨＭＩは外部の器具に、たとえばスマートフォン、タブレット、コンピュータなどに配置されていてよい。

本発明の１つの実施形態では、第１のルーチンは利用者への光学式、音響式、および／または触覚式のフィードバックを含む。

モデル信号形状は、振動推移、たとえば平均値を中心とする振動推移、特に実質的に三角法の振動推移であるのが好ましい。このときモデル信号形状は、たとえば打撃機構のアンビルに対するハンマーの理想的な打撃動作を表すことができ、理想的な打撃動作は、手動工作機械の工具スピンドルのさらなる回転なしでの打撃であるのが好ましい。

本発明の１つの実施形態では、方法ステップＳ４で動作量の信号が、一致の少なくとも１つの所定の閾値が充足されるか否かに関して比較方法により比較される。

比較方法は、少なくとも１つの周波数ベースの比較方法および／または比較による比較方法を含むのが好ましい。

このとき少なくとも部分的に周波数ベースの比較方法によって、特に帯域通過フィルタリングおよび／または周波数分析によって、認識されるべき作業進捗が動作量の信号のなかに識別されたか否かの決定を下すことができる。

１つの実施形態では、周波数ベースの比較方法は帯域通過フィルタリングおよび／または周波数分析を少なくとも含み、所定の閾値は所定の限界値の少なくとも９０％、特に９５％、きわめて特に９８％である。

帯域通過フィルタリングでは、たとえば記録された動作量の信号が、通過領域がモデル信号形状と一致する帯域通過フィルタを介してフィルタリングされる。結果的に生じる信号での相応の振幅が、認識されるべき主な作業進捗が存在する場合に予期される。したがって帯域通過フィルタリングの所定の閾値は、認識されるべき作業進捗における相応の振幅の少なくとも９０％、特に９５％、きわめて特に９８％であり得る。このとき所定の限界値は、認識されるべき理想的な作業進捗の結果的に生じる信号における相応の振幅であり得る。

周波数分析の周知の周波数ベースの比較方法により、事前に規定されたモデル信号形状を、たとえば認識されるべき作業進捗の周波数スペクトルを、動作量の記録された信号の中で探すことができる。動作量の記録された信号の中に、認識されるべき作業進捗の相応の振幅が予期される。周波数分析の所定の閾値は、認識されるべき作業進捗における相応の振幅の少なくとも９０％、特に９５％、きわめて特に９８％であり得る。このとき所定の限界値は、認識されるべき理想的な作業進捗の記録された信号における相応の振幅であり得る。その際に、動作量の記録された信号の適切なセグメント化が必要になることがあり得る。

１つの実施形態では、比較による比較方法は少なくとも１つのパラメータ推定および／または相互相関を含み、所定の閾値は、動作量の信号とモデル信号形状との一致の少なくとも４０％である。

動作量の測定された信号を、比較による比較方法によってモデル信号形状と比較することができる。動作量の測定された信号は、それがモデル信号形状と実質的に同一の有限の信号長さを有するように判定される。このとき動作量の測定された信号とモデル信号形状との比較を、特に離散的または連続的な、有限の長さの信号として出力することができる。比較の一致または相違の度合いに依存して、認識されるべき作業進捗が存在するか否かに関する結果を出力することができる。動作量の測定された信号がモデル信号形状と少なくとも４０％だけ一致するときには、認識されるべき作業進捗が成立している。さらに、動作量の測定された信号がモデル信号形状と比較されることによる比較による方法が、相互の比較の度合いを比較の結果として出力できることが考えられる。このとき少なくとも６０％の相互の比較が、認識されるべき作業進捗の成立についての基準となり得る。その際には、一致についての下限が４０％であり、一致についての上限が９０％であることが前提となる。それに応じて相違についての上限は６０％であり、相違についての下限は１０％となる。

パラメータ推定では、事前に規定されたモデル信号形状と動作量の信号との間の比較を簡易な方式で行うことができる。そのために、モデル信号形状の推定されたパラメータを識別して、モデル信号形状を動作量の測定された信号と照合することができる。事前に規定されたモデル信号形状の推定されたパラメータと限界値との間の比較によって、認識されるべき作業進捗の成立に関する結果を判定することができる。引き続いて、所定の閾値に達していたか否かに関して、比較の結果のさらなる評価を行うことができる。このような評価は推定されたパラメータの品質決定であってよく、または、規定されたモデル信号形状と動作量の検出された信号との間の一致であってよい。

別の実施形態では、方法ステップＳ４は、動作量の信号の中でのモデル振動形状の識別が品質決定されるステップＳ４ａを含み、方法ステップＳ５で、品質決定を少なくとも部分的に参照して作業進捗の認識が行われる。品質決定の目安として、推定されたパラメータの適合度を判定することができる。

方法ステップＳ５で、少なくとも部分的に品質決定によって、特に品質の目安によって、認識されるべき作業進捗が動作量の信号の中で識別されたか否かの決定を下すことができる。

品質決定の追加または代替として、方法ステップＳ４ａは、モデル信号形状の識別と動作量の信号との比較決定を含むことができる。モデル信号形状の推定されたパラメータと、動作量の測定された信号との比較はたとえば７０％、特に６０％、きわめて特に５０％であり得る。方法ステップＳ５で、認識されるべき作業進捗が成立するか否かの決定が、少なくとも部分的に比較決定を参照して行われる。認識されるべき作業進捗の成立に関する決定は、動作量の測定された信号とモデル信号形状との一致の少なくとも４０％の所定の閾値のもとで行うことができる。

相互相関の場合には、事前に規定されたモデル信号形状と、動作量の測定された信号との間で比較を行うことができる。相互相関では、事前に規定されたモデル信号形状を、動作量の測定された信号と相関づけることができる。動作量の測定された信号とモデル信号形状との相関づけにあたって、これら両方の信号の一致の目安を判定することができる。一致の目安はたとえば４０％、特に５０％、きわめて特に６０％であり得る。

本発明による方法の方法ステップＳ５で、動作量の測定された信号とモデル信号形状との相互相関を少なくとも部分的に参照して作業進捗の認識を行うことができる。このとき認識は、動作量の測定された信号とモデル信号形状との一致の少なくとも４０％の所定の閾値を少なくとも部分的に参照して行うことができる。

１つの実施形態では、一致の閾値は手動工作機械の利用者によって規定可能であり、および／または工場側で事前定義される。

別の実施形態では、手動工作機械はインパクトねじ締め機、特に回転インパクトねじ締め機であり、作業進捗は打撃動作の、特に回転打撃動作の始動または停止である。

１つの実施形態では、上に説明したステップＳＭ、ＳＭａ、ＳＭｂ、ＳＭｃのうちの１つまたは複数が、利用者によって選択可能な手動工作機械の動作モードとしてその制御部に保存される。ステップＳＭａ、ＳＭｂ、．．．は、特に適用事例の判定、保存、および分類を含む。このとき原則として利用者により、たとえば低減、上昇、あるいはスイッチオフによる回転数コントロールなどのその他の対応も選択可能である。これと並行して手動工作機械は、工場側で事前定義された手動工作機械の適用ケースの予備選択に基づいて一致の閾値を利用者によって選択可能である動作モードを有することができる。このことは、たとえばＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、モバイル機器、特にスマートフォンおよび／またはタブレットなどのユーザーインターフェースを通じて行うことができる。

特に方法ステップＳ３ａで、特に利用者によってモデル信号形状を可変に規定することができる。その場合、認識されるべき作業進捗にモデル信号形状が割り当てられ、それにより利用者が認識されるべき作業進捗を設定することができる。

モデル信号形状が方法ステップＳ３ａで事前定義され、特に工場側で規定されるのが好ましい。原則として、モデル信号形状が器具内部に格納または保存されることが考えられ、その代替および／または追加として手動工作機械に提供され、特に外部のデータ機器から提供される。

本発明による方法は、電気モータの少なくとも１つの目標回転数、電気モータの少なくとも１つの始動特性、および／または手動工作機械のエネルギー供給部の、特に蓄電池の少なくとも１つの充電状態に関わりなく、作業進捗の認識を可能にすることを当業者は認識する。

動作量の信号は、ここでは測定値の時間的なシーケンスとして把握されるべきものである。その代替および／または追加として、動作量の信号が周波数スペクトルであってもよい。その代替および／または追加として動作量の信号を後処理することもでき、たとえば平滑化、フィルタリング、フィッティングなどをすることができる。

別の実施形態では、動作量の信号は測定値の連続として、特に手動工作機械の記憶装置に、好ましくはリングバッファに保存される。

１つの方法ステップで、手動工作機械の打撃機構の１０回よりも少ない打撃を参照して、特に電気モータの１０回よりも少ない打撃振動周期を参照して、好ましくは手動工作機械の打撃機構の６回よりも少ない打撃を参照して、特に電気モータの６回よりも少ない打撃振動周期を参照して、きわめて好ましくは打撃機構の４回よりも少ない打撃を参照して、特に電気モータの４回よりも少ない打撃振動周期を参照して、認識されるべき作業進捗が識別される。このとき打撃機構の打撃として、軸方向、径方向、接線方向、および／または円周方向を向く打撃機構打撃部の、特にハンマーの、打撃機構体に対する、特にアンビルに対する打撃が意味されるものとする。電気モータの打撃振動周期は、電気モータの動作量と相関関係にある。電気モータの打撃振動周期は、動作量の信号における動作量変動を参照して判定することができる。

本発明のさらに別の対象物を形成するのは、電気モータと、電気モータの動作量の測定値記録器と、制御ユニットとを有する手動工作機械であり、好ましくは手動工作機械はインパクトねじ締め機、特に回転インパクトねじ締め機であり、手動工作機械は上に説明した方法を実施するためにセットアップされる。

手動工作機械の電気モータが入力スピンドルを回転させ、出力スピンドルが工具マウントと結合されている。アンビルが出力スピンドルと回転不能に結合され、ハンマーが入力スピンドルと結合されていて、入力スピンドルの回転運動の結果として、入力スピンドルの軸方向への間欠的な運動と、入力スピンドルを中心とする間欠的な回転運動とを行うようになっており、ハンマーはこのような方式でアンビルに対して間欠的に打撃を行い、そのようにしてアンビルおよびこれに伴って出力スピンドルに打撃インパルスと回転インパルスを出力する。第１のセンサが、たとえばモータ回転角を判定するための第１の信号を制御ユニットへ伝送する。さらに第２のセンサが、モータ速度を判定するための第２の信号を制御ユニットへ伝送する。

手動工作機械は、種々の値を保存することができる記憶ユニットを有するのが好ましい。

別の実施形態では、手動工作機械は蓄電池動作式の手動工作機械であり、特に蓄電池動作式の回転インパクトドライバーである。このようにして、フレキシブルで電源非依存的な手動工作機械の利用が保証される。

手動工作機械はインパクトねじ締め機、特に回転インパクトねじ締め機であり、認識されるべき作業進捗は、取付基材の上にねじ頭が載ること、緩んだねじの自由回転、手動工作機械の打撃機構の開始または停止、および／または打撃される部材もしくは工具マウントのさらなる回転のない回転打撃機構の打撃であるのが好ましい。

手動工作機械の打撃機構の打撃の識別、特に電気モータの打撃振動周期は、たとえばファスト・フィッティング・アルゴリズムが適用されることによって実現することができ、これにより１００ｍｓよりも短い、特に６０ｍｓよりも短い、きわめて特に４０ｍｓよりも短い間での打撃認識の評価を可能にすることができる。このとき上述した発明的な方法は、実質的に上に挙げた一切の適用ケースについて、および取付担体の緩んでいる取付部材だけでなく固定された取付部材のねじ締めについても、作業進捗の認識を可能にする。

本発明により、たとえばフィルタ、信号ループバック、システムモデル（スタティックならびにアダプティブ）、信号トラッキングなど、高いコストのかかる信号処理の手法の大幅な省略が可能である。

それに加えて、これらの手法は打撃動作ないし作業進捗のいっそう迅速な識別を可能にし、それに伴っていっそう迅速な工具の対応を惹起することができる。このことが特に該当するのは、打撃機構の開始から識別までに経過した打撃の回数についてであり、たとえば駆動モータの始動段階などの特別な動作状況においても該当する。その際に、たとえば最大駆動回転数の低下など、工具の機能性の制約を講じる必要もない。さらに、アルゴリズムの機能がたとえば目標回転数や蓄電池状態などの他の影響量に左右されることがない。

原則として追加のセンサ装置（たとえば加速度センサ）は必要ないが、それにもかかわらず、このような評価手法を他のセンサ装置の信号に適用することもできる。さらに、たとえば回転数検出がなされない別のモータコンセプトでも、このような手法を他の信号のもとで適用することもできる。

１つの好ましい実施形態では、手動工作機械は蓄電池ドライバー、穿孔機、打撃穿孔機、または穿孔ハンマーであり、工具としてドリル、ドリルビット、またはさまざまなビットアタッチメントを使用することができる。本発明による手動工作機械は特にインパクトねじ締め工具として構成され、モータエネルギーの衝撃的な解放によって、ねじやねじナットのねじ込みまたはねじ外しのためのいっそう高いピークトルクが生成される。電気エネルギーの伝達とは、ここでの関連では特に、手動工作機械が蓄電池および／または電気ケーブル接続を介して本体にエネルギーを転送することを意味するものとする。

さらに、選択される実施形態に依存して、ねじ締め工具が回転方向に関してフレキシブルに構成されていてよい。このようにして、ねじやねじナットのねじ込みにもねじ外しにも、提案される方法を適用することができる。

本発明の枠内において「判定する」とは、特に測定または記録することを含むものとし、「記録する」は測定および保存するという意味で把握されるものとし、さらに「判定する」は、測定された信号の可能な信号処理も含むものとする。それはたとえば分類やクラスタリングなどによる信号の判定である。

さらに、「決定する」は認識または検知することとしても理解されるものとし、一義的な割当が実現されるものとする。「識別する」として理解されるのは、たとえばパターンに合わせた信号のフィッティング、フーリエ分析などによって可能にすることができるパターンとの部分的な一致の認識と理解されるものとする。「部分的な」一致とは、所定の閾値よりも低い、特に３０％よりも低い、きわめて特に２０％よりも低い誤差をフィッティングが有することとして理解されるものとする。

本発明のその他の構成要件、適用可能性、および利点は、図面に示されている本発明の実施例についての以下の説明から明らかとなる。ここで留意すべきは、図面に記載または図示されている構成要件はそれ自体として、または任意の組合せとして、特許請求の範囲でのその関連づけや引用に関わりなく本発明の対象物を構成し、ならびに、明細書ないし図面でそれがどのように表現ないし図示されているかに関わりなく説明としての性格だけを有し、何らかの形で本発明を限定するために想定されてはいないことである。

次に、好ましい実施例を参照しながら本発明について詳しく説明する。図面は模式的なものであり、次のものを示す。

電動手動工作機械を示す模式図である。 図２（ａ）：適用事例の作業進捗ならびにこれに対応する動作量の信号である。図２（ｂ）：図２（ａ）に示す動作量の信号とモデル信号との一致である。 適用事例の作業進捗、ならびに動作量の２つの割り当てられた信号を示す模式図である。 本発明の２つの実施形態に基づく１つの動作量の信号の推移である。 本発明の２つの実施形態に基づく１つの動作量の信号の推移である。 適用事例の作業進捗、ならびに動作量の２つの割り当てられた信号を示す模式図である。 本発明の２つの実施形態に基づく２つの動作量の信号の推移である。 本発明の２つの実施形態に基づく２つの動作量の信号の推移である。 動作量の信号の２つの異なる記録を示す模式図である。 動作量の信号の２つの異なる記録を示す模式図である。 動作量の信号である。 図１０（ａ）の信号に含まれる第１の周波数の振幅関数である。 図１０（ａ）の信号に含まれる第２の周波数の振幅関数である。 モデル信号をベースとする、動作量の信号と帯域通過フィルタリングの出力信号との共通の図である。 モデル信号をベースとする、動作量の信号と帯域通過フィルタリングの出力信号との共通の図である。 モデル信号をベースとする、動作量の信号と周波数分析の出力との共通の図である。 モデル信号をベースとする、動作量の信号と周波数分析の出力との共通の図である。 モデル信号をベースとする、動作量の信号と周波数分析の出力との共通の図である。 モデル信号をベースとする、動作量の信号と周波数分析の出力との共通の図である。 動作量の信号とパラメータ推定のためのモデル信号との共通の図である。 動作量の信号とパラメータ推定のためのモデル信号との共通の図である。 動作量の信号と相互相関のためのモデル信号との共通の図である。 動作量の信号と相互相関のためのモデル信号との共通の図である。 動作量の信号と相互相関のためのモデル信号との共通の図である。 動作量の信号と相互相関のためのモデル信号との共通の図である。 動作量の信号と相互相関のためのモデル信号との共通の図である。 動作量の信号と相互相関のためのモデル信号との共通の図である。

図１は、ハンドグリップ１１５を備えたハウジング１０５を有する、本発明による手動工作機械１００を示している。図示した実施形態では、手動工作機械１００は電源非依存的な電流供給のために、蓄電池パック１９０と機械的および電気的に結合可能である。図１では、手動工作機械１００は例示として蓄電池式回転インパクトドライバーとして構成されている。しかしながら指摘しておくと、本発明は蓄電池式回転インパクトドライバーだけに限定されるものではなく、原則として、打撃穿孔機などのように作業進捗の認識が必要とされる手動工作機械１００で適用することができる。

ハウジング１０５の中に、蓄電池パック１９０から電流を供給可能である電気式の電気モータ１８０と伝動装置１７０とが配置されている。電気モータ１８０は、伝動装置１７０を介して入力スピンドルと結合されている。さらにハウジング１０５の内部には蓄電池パック１９０の領域に、たとえば調整されるモータ回転数ｎ、選択される角運動量、所望の伝動装置段ｘなどによって電気モータ１８０と伝動装置１７０を制御および／またはコントロールするために、これらに対して作用する制御ユニット３７０が配置されている。

電気モータ１８０はたとえば手動スイッチ１９５を通じて操作可能であり、すなわちオン・オフ可能であり、任意のモータ型式、たとえば電子整流型モータや直流モータであってよい。原則として電気モータ１８０は、反転動作だけでなく所望のモータ回転数ｎや所望の角運動量に関わる設定も具体化可能であるように、電子式に制御可能ないしコントロール可能である。適当な電気モータの機能形態と構造は従来技術から十分に知られているので、ここでは説明を簡略にする目的から詳細な説明は省略する。

入力スピンドルと出力スピンドルを通じて、工具マウント１４０が回転可能なようにハウジング１０５で支承されている。工具マウント１４０は工具を受容する役目を果たし、出力スピンドルに直接的に一体成形されていてよく、またはアタッチメント形式でこれと結合可能であってよい。

制御ユニット３７０は電流源と接続されており、電気モータ１８０をさまざまな電流信号によって電子式に制御可能ないしコントロール可能に励起することができるように構成される。さまざまな電流信号は電気モータ１８０の異なる角運動量のために作用し、電流信号は制御回線を介して電気モータ１８０へと送られる。電流源はたとえばバッテリとして、または図示している実施例のように蓄電池パック１９０として、あるいは電源接続部として構成されていてよい。

さらに、さまざまな動作モードおよび／または電気モータ１８０の回転方向を調整するために、詳しくは図示しない操作部材が設けられていてよい。

本発明の１つの態様では、手動工作機械１００を作動させる方法が提供され、この方法により、たとえば図１に示す手動工作機械１００の作業進捗を適用時に、たとえばねじ込みプロセスやねじ外しプロセスのときに、判断することができる。

作業進捗が判断される帰結として、本発明の実施形態では機械側で相応の対応またはルーチンがリリースされる。それにより、高い信頼度で再現可能な高品質のねじ込みプロセスやねじ外しプロセスを実現することができる。この方法の各態様は、特に、信号形状を調べることと、たとえば手動工作機械１００により駆動されるねじ等の部材のさらなる回転の評価に相当し得る、当該信号形状の一致の度合いを決定することに依拠する。

図２にはこの点に関して、回転インパクトドライバーの所定の使用時にこのような形で、またはこれに類似する形で現れる、回転インパクトドライバーの電気モータ１８０の動作量２００の例示の信号が示されている。以下の説明は回転インパクトドライバーを対象としているが、本発明の枠内において、たとえば打撃穿孔機などの別の手動工作機械１００にも内容に即して当てはまる。

横軸ｘには、図２の本例では基準量としての時間がプロットされている。しかしながら別案の実施形態では、たとえば工具マウント１４０の回転角、電気モータ１８０の回転角、加速度、特に高次のジャーク、出力、エネルギーなど、時間と相関関係にある量が基準量としてプロットされる。縦軸ｆ（ｘ）には、この図面では各時点で印加されるモータ回転数ｎがプロットされている。モータ回転数に代えて、モータ回転数と相関関係にある別の動作量を選択することもできる。本発明の別案の実施形態では、ｆ（ｘ）はたとえばモータ電流の信号を表す。

モータ回転数やモータ電流は、手動工作機械１００では通常かつ付加コストなしに、制御ユニット３７０により検出される動作量である。電気モータ１８０の動作量２００の信号が提供されることは、本件の開示の枠内では方法ステップＳ１と称している。「提供される」とは、ここでの関連においては、手動工作機械１００の内部または外部の記憶装置に相応の指標が伝えられることであると理解される。

本発明の好ましい実施形態では、手動工作機械１００の利用者は、どのような動作量をベースとして本発明の方法が実施されるべきかを選択することができる。

図２（ａ）には、たとえば木の板などの取付担体９０２への、たとえばねじ９００などの緩んだ取付部材の適用ケースが示されている。図２（ａ）に見られるとおり、信号は、モータ回転数の単調増加によって特徴づけられるとともにプラトーとも呼ぶことができる比較的一定のモータ回転数の領域によって特徴づけられる第１の領域３１０を含んでいる。図２（ａ）の横軸ｘと縦軸ｆ（ｘ）の交点は、ねじ回しプロセスにおける回転インパクトドライバーの始動に相当する。

第１の領域３１０では、ねじ９００は取付担体９０２で比較的低い抵抗を受け、ねじ込みのために必要なトルクは回転打撃機構のリリーストルクを下回る。すなわち第１の領域３１０でのモータ回転数の推移は、打撃なしでのねじ回しの動作状態に相当する。

図２（ａ）に見て取ることができるように、領域３２２ではねじ９００の頭が取付担体９０２の上に載っておらず、このことは、回転インパクトドライバーによって駆動されるねじ９００が打撃ごとにさらに回転することを意味する。このような追加の回転角が、作業プロセスが進捗していくときに減っていくことがあり、このことは、図面では短くなっていく周期時間で反映されている。さらに、平均して減少していく回転数によっても、さらなるねじ込みが示されている。

引き続いてねじ９００の頭が基材９０２に到達すると、さらなるねじ込みのためにいっそう高いトルク、およびこれに伴ってさらに多くの打撃エネルギーが必要となる。しかし、手動工作機械１００がさらに多くの打撃エネルギーを供給することはないので、ねじ９００はさらに回転をしなくなり、もしくは有意に小さい回転角だけしかさらに回転しなくなる。

第２の領域３２２と第３の領域３２４で行われる回転打撃動作は、動作量２００の信号の振動性の推移によって特徴づけられ、振動の形状はたとえば三角法またはその他の形に基づいて振動性であり得る。本例ではこの振動は、変形三角関数と呼ぶことができる推移を有している。インパクトねじ回し動作におけるこのように特徴的な動作量２００の信号の形状は、打撃機構打撃部の引き上げと惰性運動、および打撃機構と電気モータ１８０との間にある特に伝動装置１７０のシステム連鎖によって生じる。

異なるねじ回しケースがそれぞれ動作量の信号の特徴的な形状を有するという事情を利用したうえで、本発明による方法のステップＳ２で、動作量２００の信号を基礎として適用類型が判定される。ここでのねじ回しプロセスのケースでは、適用類型という概念は特に、ねじサイズ、ねじ型式、ねじ回し方向（ねじ込みもしくはねじ外し）、ねじ回し抵抗、ねじ回し速度、ねじ回し基材の素材、および／または利用者の側で遂行される用途の手動工作機械の動作モードなどの態様のうちの１つまたは複数を含むことができる。

さらに上記から読み取ることができるように、たとえば打撃動作の開始に割り当てられる信号形状などの個々の作業進捗も、原則として、回転インパクトドライバーの固有の特性によって少なくとも部分的に設定される特定の特徴的な指標によって特徴づけられる。本発明による方法では、こうした知見を踏まえてステップＳ３で、ステップＳ２で判定された適用類型を少なくとも部分的に参照して比較情報が提供され、ステップＳ３ａで少なくとも１つのモデル信号形状２４０が提供される。このときモデル信号形状２４０は、たとえば取付担体９０２の上にねじ９００の頭が載ることへの到達などの作業進捗に割当可能であり、本発明のいくつかの実施形態との関連では、モデル信号形状２４０が状態典型的なモデル信号形状とも呼ばれる。換言すると、モデル信号形状２４０は、振動推移の存在、振動周波数ないし振動振幅、連続的な、準連続的な、または離散した形状の個々の信号シーケンスなど、作業進捗について典型的な指標を含んでいる。

別の用途では、検知されるべき作業進捗は、関数ｆ（ｘ）における不連続性や増加率など、振動とは別の信号形状によって特徴づけられていてよい。このようなケースでは、状態典型的なモデル信号形状が、振動の代わりにこれらのパラメータによって特徴づけられる。

方法ステップＳ３ｂでさらに別の比較情報が提供され、すなわち、あとでさらに詳細に説明する一致の閾値が提供される。

本発明による方法の好ましい実施形態では、方法ステップＳ３で、状態典型的なモデル信号形状２４０を利用者によって規定することができる。状態典型的なモデル信号形状２４０が同じく器具内部に格納または保存されていてよく、または外部のデータ機器から提供することができる。

本発明による方法の方法ステップＳ４で、電気モータ１８０の動作量２００の信号が、状態典型的なモデル信号形状２４０と比較される。「比較する」という構成要件は、本発明のコンテキストでは信号分析の意味で広く解釈されるべきものであり、したがって比較の結果は、モデル信号形状２４０と電気モータ１８０の動作量２００の信号との特に部分的または漸次的な一致であってもよく、両方の信号の一致の度合いを、あとの個所でまた挙げるさまざまな数学的方法によって判定することができる。

ステップＳ４では、比較からさらに状態典型的なモデル信号形状２４０と電気モータ１８０の動作量２００の信号との一致評価が判定され、そのようにして、両方の信号の一致に関する情報提供がなされる。このとき一致評価は上に挙げた一致の閾値を少なくとも部分的に参照して行われ、したがってこの閾値はモデル信号形状２４０と動作量２００の信号との一致の最小限度として理解することもでき、以下において詳しく説明する。

図２（ｂ）は、電気モータ１８０の動作量２００の信号と状態典型的なモデル信号形状２４０との間の一致の値を横軸ｘの各々の個所で表す、図２（ａ）の動作量２００の信号と対応する一致評価２０１の関数ｑ（ｘ）の推移を示している。

ねじ９００のねじ込みの本例では、このような評価は、打撃のときのさらなる回転の目安を決定するために援用される。ステップＳ３ａで提供されるモデル信号形状２４０は、この例ではさらなる回転のない理想的な打撃に相当し、すなわち図２（ａ）の領域３２４に示すように、ねじ９００の頭が取付担体９０２の表面に載る状態に相当する。それに応じて領域３２４では両方の信号の高い一致が生じ、このことは、一致評価２０１の関数ｑ（ｘ）の変わらない高い値によって反映される。それに対して、各々の打撃がねじ９００の大きい回転角を伴う領域３１０では、低い一致値しか得られていない。ねじ９００が打撃でさらに回転することが少なくなるほど、この一致は高くなっていき、このことは、打撃ごとにねじ込み抵抗が増すためにねじ２００の回転角が継続して小さくなっていく領域３２２での打撃機構の開始時に、すでに一致評価２０１の関数ｑ（ｘ）が連続的に増加する一致値を反映している様子を見れば明らかである。

図２の例で明らかなように、程度の差こそあれ飛躍的な特徴に基づく打撃区別のための信号の一致評価２０１がそのために良く適しており、このような飛躍的な変化は、例示としての作業プロセスの完了時におけるねじ９００のさらなる回転角の、同じく程度の差こそあれ飛躍的な変化に起因する。本発明によると作業進捗の認識は、図２（ｂ）に破線２０２で表示されている、ステップＳ３ｂで提供される一致の閾値を用いた一致評価２０１の比較を少なくとも部分的に参照して行うことができる。図２（ｂ）の本例では、一致評価２０１の関数ｑ（ｘ）と線２０２との交点ＳＰが、取付担体９０２の表面にねじ９００の頭が載るという作業進捗に割り当てられる。

そして本発明による方法の方法ステップＳ５で、方法ステップＳ４で判定された一致評価２０１を少なくとも部分的に参照して作業進捗が認識される。ここで付言しておくと、この機能はねじ込みの用途だけに限定されるものではなく、ねじ外しの用途での適用も含んでいる。

ステップＳ３での比較情報の提供は、本発明によると、少なくとも部分的に機械学習段階をベースとして行うことができる。機械学習段階は、本発明の実施形態では、手動工作機械１００の少なくとも２つまたはそれ以上の適用事例の実行または読み込みを含み、少なくとも１つの適用事例は、手動工作機械１００の規定された作業進捗への到達を含み、たとえば図２（ａ）の領域３２４に示すように、取付担体９０２の表面にねじ９００の頭が載る状態への到達を含む。それに応じて、規定された作業進捗という概念は、ここでは作業進捗が利用者によって規定されなければならないと理解されるべきものではない。むしろ本発明の好ましい実施形態では、手動工作機械がデータ分析の手法を利用して適用事例を参照したうえで、たとえばモデル信号形状２００’の特定の推移のもとでの（たとえば取付担体９０２の上にねじ９００の頭が載ることに相当）手動工作機械１００の回転数の低下やスイッチオフが行われることを手がかりとして、規定された作業進捗を自動的に認識することが意図される。

したがって本発明による方法は、この実施形態では、少なくとも２つまたはそれ以上の適用事例を参照して機械学習段階が実行されるステップＳＭを含み、適用事例は規定された作業進捗への到達を含む。この実施形態では、ステップＳ２での適用類型の判定、ならびにステップＳ３でのモデル信号形状２４０および／または一致の閾値の提供は、機械学習段階で生起される適用類型ならびに適用類型に割り当てられるモデル信号形状２４０’および／または一致の閾値を少なくとも部分的に基礎として行われる。

このように手動工作機械は、さまざまな適用に際して一致評価の推移に対する対応がいつの時点で望ましいかを、利用者の相応の指図を要することなく自律的に、または部分的に自律的に学習する。
このとき本発明の特定の実施形態では、方法ステップＳＭは、適用事例に割り当てられた動作量２００’の信号が、少なくとも１つまたは複数の適用類型で保存されて分類されることを含むのが好ましい。

本発明による方法の具体的な実施形態は、この目的のために、次の各方法ステップのうちの１つまたは複数を含むことができる。

ＳＭａ 規定された作業進捗に到達した時点での動作量２００’のそれぞれの信号を少なくとも部分的に参照して、適用事例に割り当てられるモデル信号形状２４０’が判定され、保存され、分類される。

ＳＭｂ 規定された作業進捗に到達した時点での動作量２００’のそれぞれの信号を少なくとも部分的に参照して、適用事例に割り当てられる一致の閾値が判定され、保存され、分類される。

ＳＭｃ 適用事例に割り当てられる保存されたモデル信号形状２４０’と一致の閾値とを参照して、適用類型に割り当てられる一致の閾値が判定されて保存される。

このとき各ステップＳＭａ、ＳＭｂ、およびＳＭｃはそれ自体として周知のさまざまなデータ分析の手法を含み、それはたとえば平均値形成や探索的統計の高等演算であり、これは通常、適用事例のセットが大規模になるほどいっそう妥当な結果をもたらす。この関連で言及しておくと、方法ステップＳＭａ、ＳＭｂ、およびＳＭｃを選択的に手動工作機械１００の制御ユニットおよび／または中央のコンピュータで行うことができ、特に、ステップＳ１で判定されて適用事例に割り当てられる動作量２００’の信号が、インターネット接続を介して送信されることによって行われる。このようなケースでは、本発明による方法の特定のステップを、たとえば規定された作業進捗や一致の閾値を判断するための上に述べたデータ分析を、手動工作機械１００によってではなく中央のコンピュータノードによって実行することが可能であり、および、さまざまな利用者から受信されて保存される適用事例を総合することで、基礎となる適用事例のセットを最大化することが可能である。

逆に言うとこのような方式は、適用事例が必ずしも手動工作機械１００の利用者によって実行されなくてよいことを可能にする。むしろ、データバンクから適用事例を直接読み込むことができる。このときデータバンクは外部の、たとえばインターネットを介して接続されたデータバンクであってよく、あるいは、たとえば工場側から手動工作機械自体に提供されるデータバンクの形態の、内部のデータバンクであってもよい。外部のデータバンクから読み込まれる適用事例ないし当該適用事例を特徴づけるデータのことを、本発明との関連では「ねじ回しプロファイル」とも呼ぶ。

すなわちこの実施形態の基礎となるのは、手動工作機械１００自体によって実行される、またはデータセットの形態で手動工作機械１００に伝送される、適用事例による手動工作機械１００の「豊富な経験」の蓄積である。

簡略化して言えば、第１の態様では利用者がたとえば多数回のねじ込みプロセスを行い、反復されるルーチンを利用者が実行したときに、たとえば手動工作機械１００を停止させたときや回転数を低減させたときに、用途の分類と整理をするため、およびモデル信号形状２００’と一致の閾値とを判定するため、手動工作機械１００がデータ分析を自律的かつ累積的に実行する。ここで留意すべきは、このような反復されるルーチンそのものを、用途の分類と整理のために同じく援用できることである。そして、同じくこのような方法論に従って評価される後続する使用時に、手動工作機械１００が適用類型を自動的に判定し、当該適用類型に割り当てられる比較情報を提供し、すなわち少なくともモデル信号形状２４０と一致の閾値とを提供し、動作量２００の現在印加されている信号とモデル信号２４０とが相応に一致評価されたときに、それぞれの適用類型で利用者によって実行されたルーチンを自動的に実行し、たとえば電気モータ１８０の回転数の低減を実行し、これについては後の個所でまた詳しく説明する。

このように本発明では、それぞれの信号形状が区別ないし比較されることで、回転インパクトドライバーにより駆動される部材の作業進捗の評価を行うことができ、ならびに、作業進捗に後続するルーチンの開始を行うことができ、その際に、利用される特定の信号形状すなわちモデル信号形状２４０が、ならびに、比較される信号形状の一致についての評価基準の一部すなわち一致の閾値が、機械学習段階によって少なくとも部分的に提供される。

本発明の１つの実施形態では、ステップＳＭでの機械学習段階は、画像による手動工作機械の学習を「ディープラーニング」の意味で含むことが意図される。このとき適当な画像撮影デバイスおよび／または使用過程の既存の画像が利用される。このとき画像撮影デバイスは画像センサまたはカメラを含むことができ、これらによって適用事例が光学的に検出され、画像処理の既知のツールにより分析され、引き続いてカテゴライズされる。これと同様の方式でステップＳ２でも、画像撮影デバイスによる光学式の検出と、これに後続する画像分析とによって適用類型の判定を行うことができる。このとき画像撮影デバイスとして内部の、すなわち手動工作機械に組み込まれている、または外部の、画像センサまたはカメラが考えられ、たとえばスマートフォンのカメラなどが考えられる。

上記の説明の意味において学習された作業進捗の判断が別の方法ステップＳ６によって補足されるのが好ましく、この方法ステップで、以下に記述するように、方法ステップＳ５で認識された作業進捗を少なくとも部分的にベースとして手動工作機械１００の第１のルーチンが実行される。その際には、その帰結として手動工作機械が上に挙げた第１のルーチンを方法ステップＳ６で実行する認識されるべき作業進捗が、機械学習段階により上で説明したようにモデル信号形状２４０および／または一致の閾値というパラメータによって定義されていることがそのつど想定される。しかしながら別案の実施形態では、未知の適用ケースの場合に、類似の特性を有する既知の適用ケースを用いて第１のルーチンが推定されることが同様に意図される。

打撃動作への動作状態の転換時に生じる回転数の減少にもかかわらず、たとえば小さな木ねじの場合やタッピンねじの場合、ねじ頭が材料に食い込むのを阻むのはきわめて困難にしか可能でない。その理由は、打撃機構の打撃によって、トルクが増大しているときにも高いスピンドル回転数が生じることにある。

このような挙動が図３に示されている。図２と同じく、横軸ｘには一例として時間がプロットされており、それに対して縦軸ｆ（ｘ）にはモータ回転数、縦軸ｇ（ｘ）にはトルクｇ（ｘ）がプロットされている。したがってグラフｆおよびｇは、モータ回転数ｆとトルクｇの推移を時間に対して表す。図３の下側領域には、同じく図２のグラフの表示に類似して、取付担体９０２への木ねじ９００，９００’，および９００’’のねじ込みプロセスにおけるさまざまな状態が模式的に示されている。

図面では符号３１０によって示されている動作状態「打撃なし」のとき、ねじは高い回転数ｆと低いトルクｇで回転する。符号３２０で表示されている動作状態「打撃」のときにはトルクｇが急に上昇し、それに対して回転数ｆは、上ですでに述べたとおりわずかにしか減少しない。図３の領域３１０’は、その内部で図２との関連で説明した打撃認識が行われる領域を表す。

たとえばねじ９００のねじ頭が取付担体９０２に食い込むのを防ぐために、本発明によると方法ステップＳ６で、用途関連の適切な工具のルーチンまたは対応が、方法ステップＳ５で認識された作業進捗を少なくとも部分的にベースとして実行され、たとえば機械のスイッチオフ、電気モータ１８０の回転数の変更、ならびに／または手動工作機械１００の利用者への光学式、音響式、および／もしくは触覚式のフィードバックが実行される。

本発明の１つの実施形態では、第１のルーチンは、少なくとも１つの定義された、および／または設定可能な、特に手動工作機械の利用者により設定可能な、パラメータを考慮したうえでの電気モータ１８０の停止を含む。

その例として図４には打撃認識３１０’の後の即座の器具の停止が模式的に示されており、それにより利用者が、取付担体９０２へのねじ頭の食い込みを回避することについてサポートされる。図面では、このことは領域３１０’の後で急激に減少するグラフｆの分枝ｆ’によって示されている。

定義された、および／または設定可能な、特に手動工作機械１００の利用者によって設定可能なパラメータの１つの例は、利用者によって定義される器具が停止されるまでの時間であり、このことは図４では時間帯Ｔ_{Ｓｔｏｐｐ}によって、ならびにグラフｆの付属の分枝ｆ’’によって示されている。理想的な場合、ねじ頭がねじ載置面と同一平面上にあるときにちょうど手動工作機械１００が停止する。ただし、この状況が発生するまでの時間は適用ケースごとにまちまちであるため、時間帯Ｔ_{Ｓｔｏｐｐ}を利用者によって定義可能であると好ましい。

その代替または追加として、本発明の１つの実施形態では、第１のルーチンは打撃認識の後の電気モータ１８０の回転数の、特に目標回転数の、およびこれに伴ってスピンドル回転数の変更、特に低減および／または増大を含むことが意図される。回転数の低減が実行される実施形態が図５に示されている。同じく手動工作機械１００がまず動作状態「打撃なし」３１０で作動し、これはグラフｆで表されたモータ回転数の推移によって表示されている。領域３１０’で打撃認識が行われた後、モータ回転数がこの例では特定の振幅だけ低減され、このことはグラフｆ’ないしｆ’’によって示されている。

図５のグラフｆの分枝ｆ’’についてΔ_Ｄで表示されている電気モータ１８０の回転数の変更の振幅すなわち大きさは、本発明の１つの実施形態では利用者によって調整することができる。回転数が低減されることで、ねじ頭が取付担体９０２の表面に近づいたときに、利用者が対応のためにいっそう長い時間を有する。ねじ頭が載置面に対して十分に同一平面上にあると利用者が考えたとき、ただちにスイッチを用いて手動工作機械１００を停止することができる。打撃認識後の手動工作機械１００の停止と比較して、モータ回転数の変更は、図５の例では低減は、利用者が決めるスイッチオフによってこのルーチンが適用ケースにほぼ左右されないという利点を有する。

本発明の１つの実施形態では、電気モータ１８０の回転数の変更の振幅Δ_Ｄは、および／または電気モータ１８０の回転数の目標値は、手動工作機械１００の利用者によって定義可能であり、このことはこのルーチンのフレキシビリティを、多種多様な適用ケースについての適用可能性という意味でいっそう向上させる。

電気モータ１８０の回転数の変更は、本発明の実施形態では複数回および／またはダイナミックに行われる。特に、電気モータ１８０の回転数の変更が時間的に段階づけられて、および／または回転数変更の特性曲線に沿って行われ、および／または手動工作機械１００の作業進捗に依存して行われることが意図されていてよい。

これについての例は、特に回転数低減と回転数増大の組合せを含む。さらに、さまざまなルーチンないしその組合せを、打撃認識に対して時間的にオフセットして実行することができる。さらに本発明は、２つまたはそれ以上のルーチンの間での時間的なオフセットが意図される実施形態も含む。たとえば打撃認識の直後にモータ回転数が低減されたとき、特定の時間値の後にモータ回転数を再び増やすことができる。さらに、さまざまなルーチンそのものだけでなく、各ルーチンの間の時間オフセットも特性曲線によって設定される実施形態が意図される。

冒頭で述べたとおり、本発明は、領域３２０の動作状態「打撃」から領域３１０の動作状態「打撃なし」への転換によって作業進捗が特徴づけられる実施形態を含み、このことは図６に明示されている。

手動工作機械１００の動作状態のこのような移行は、たとえばねじ９００が取付担体９０２から外れる作業進捗のとき、すなわちねじ外しプロセスのときに与えられ、このことは図６の下側領域に模式的に示されている。図３と同じく、図６でもグラフｆは電気モータ１８０の回転数を表し、グラフｇはトルクを表している。

すでに本発明の他の実施形態との関連でも説明したとおり、ここでも特徴的な信号形状の発見を利用して手動工作機械の動作状態が検出され、本例では打撃機構の動作状態が検出される。

動作状態「打撃」のとき、すなわち図６では領域３２０のとき、ねじ９００は回転せず、高いトルクｇが印加される。換言すると、スピンドル回転数がこの状態ではゼロに等しい。動作状態「打撃なし」のとき、すなわち図６では領域３１０のとき、トルクｇが急速に低下していき、このことはひいてはスピンドル・モータ回転数ｆが同じく急速に上昇するように作用する。取付担体９０２からねじ９００が外れた時点以降のトルクｇの低下によって惹起される、このようなモータ回転数ｆの急激な上昇により、外れたねじ９００やねじナットを受け止めて落下を妨げることが利用者にとってしばしば困難になる。

本発明による方法は、ねじ９００やナットであってよいねじ手段が取付担体９０２から外れた後に、それが落下するほど急速にねじ抜きされるのを防止するために適用することができる。これに関しては図７を援用する。図７は、図示している軸とグラフに関しては実質的に図６に相当し、対応する符号は対応する構成要件を表している。

１つの実施形態では、ルーチンは、認識されるべき作業進捗すなわち本例では動作モード「打撃なし」を手動工作機械１００が認識したことが判断されると即座に、ステップＳ６で手動工作機械１００が停止されることを含んでおり、このことは図７では、領域３１０で急傾斜で降下していくモータ回転数のグラフｆの分枝ｆ’によって示されている。別案の実施形態では、器具が停止されるまでの時間Ｔ_{Ｓｔｏｐｐ}を利用者によって定義することができる。図面では、このことはモータ回転数のグラフｆの分枝ｆ’’によって示されている。図６にも示すように、領域３２０（動作状態「打撃」）から領域３１０（動作状態「打撃なし」）への移行後に、モータ回転数がまず急速に上昇し、時間帯Ｔ_{Ｓｔｏｐｐ}の経過後に急勾配で低下していくことは当業者に明らかである。

時間帯Ｔ_{Ｓｔｏｐｐ}が適切に選択されていれば、ねじ９００やナットがちょうどねじ穴に収まっているときに、モータ回転数をちょうど「ゼロ」まで下げることが可能である。このケースでは利用者は、ねじ９００やナットを少数回だけねじ回しすることによって取り出すことができ、またはその代替として、たとえば留め具を開くためにねじ穴の中に残しておくことができる。

次に、本発明の別の実施形態について図８を参照しながら説明する。このケースでは、領域３２０（動作状態「打撃」）から領域３１０（動作状態「打撃なし」）への移行後に、モータ回転数の低減が行われる。この低減の振幅すなわち大きさは、図面では、領域３２０におけるモータ回転数の平均値ｆ’’と、低下したモータ回転数ｆ’との間の度合いとしてのΔ_Ｄで表されている。この低下は特定の実施形態では利用者により調整することができ、特に、図８では分枝ｆ’のレベルに位置する、手動工作機械１００の回転数の目標値の指定によって調整することができる。

モータ回転数およびこれに伴うスピンドル回転数の低下によって、ねじ９００の頭がねじ載置面から外れたときに、利用者が対応をするためにいっそう長い時間を有する。ねじ頭やナットが十分な程度までねじ回しされたと利用者が考えたとき、ただちにスイッチを用いて手動工作機械１００を停止することができる。

領域３２０（動作状態「打撃」）から領域３１０（動作状態「打撃なし」）への移行の直後に、または遅延をもって、手動工作機械１００が停止される図７との関連で説明した実施形態と比較したとき、回転数低減は、適用ケースへのいっそう高い非依存性という利点を有する。手動工作機械が回転数低減の後にいつスイッチオフされるかを、利用者が最終的に決めるからである。このことは、たとえば長いねじ付きロッドの場合に有益であり得る。その場合、ねじ付きロッドを緩めた後に、かつこれに伴う打撃機構の停止後に、程度の差こそあれ長いねじ外しプロセスをさらに行わなくてはならない適用ケースが存在する。すなわちこうしたケースでは、打撃機構の停止後に手動工作機械１００がスイッチオ
フされるのは目的に適っていない。

付言しておくと、本発明のいくつかの実施形態では、上で説明したように、たとえば回転数減少または回転数上昇の推移や振幅などの、方法ステップＳ６で利用される第１のルーチンのパラメータも、適用事例および／またはねじ回しプロファイルを参照しての機械学習段階によって定義できることが意図される。

さらに、ステップＳ６で実行される第１のルーチンに関わる手動工作機械１００の利用者の品質評価が取得される別の方法ステップＳ７によって、この評価を少なくとも部分的に参照してルーチンの最適化が行われる。

本発明のいくつかの実施形態では、手動工作機械の出力装置を利用して作業進捗が手動工作機械の利用者に出力される。

次に、方法ステップＳ１～Ｓ５の実施に関わるいくつかの技術的な関連性と実施形態について説明する。

実際の用途においては、実行されている用途の作業進捗を監視するために、方法ステップＳ１～Ｓ４のうちの１つまたは複数が手動工作機械１００の動作中に反復して実行されることが意図されていてよい。この目的のために方法ステップＳ１で、動作量２００の判定された信号のセグメント化を行うことができ、それにより方法ステップＳ２およびＳ４が、好ましくは常に同じ規定された長さの信号セグメントに関して実行される。

この目的のために、動作量２００の信号を測定値のシーケンスとして記憶装置に、好ましくはリングバッファに、保存しておくことができる。この実施形態では手動工作機械１００は記憶装置、好ましくはリングバッファを含む。

図２との関連ですでに述べたとおり、本発明の好ましい実施形態では方法ステップＳ１で、動作量２００の信号が動作量の測定値の時間的推移として判定され、または、時間的推移と相関関係にある電気モータ１８０の量としての、動作量の測定値として判定される。このとき測定値は離散的、準連続的、または連続的であってよい。

このとき１つの実施形態は、動作量２００の信号が方法ステップＳ１で動作量の測定値の時間的推移として記録され、方法ステップＳ１に後続する方法ステップＳ１ａで、たとえば工具マウント１４０の回転角、モータ回転角、加速度、特に高次のジャーク、出力、エネルギーなど、時間的推移と相関関係にある電気モータ１８０の量としての動作量の測定値の推移への、動作量の測定値の時間的推移の変換が行われることを意図する。

次に、このような実施形態の利点について、図９を参照しながら説明する。図２と同様に、図９ａは動作量２００の信号ｆ（ｘ）を横軸ｘに対して、本例では時間ｔに対して示している。図２と同じく、動作量はモータ回転数またはモータ回転数と相関関係にあるパラメータであってよい。

この図面は、それぞれ１つの作業進捗に、すなわちたとえば回転インパクトドライバーのケースでは回転インパクトねじ回しモードに、割り当てられていてよい動作量２００の２つの信号推移を含んでいる。両方のケースにおいて信号は、理想化して正弦波形と想定される振動推移の波長を含んでおり、短いほうの波長Ｔ１を有する信号は打撃周波数が高い推移を有し、長いほうの波長Ｔ２を有する信号は打撃周波数が低い推移を有する。

これら両方の信号は同一の手動工作機械１００によって異なるモータ速度のもとで生成することができ、特に、利用者が操作スイッチを通じてどのような回転速度を手動工作機械１００に要求するかに依存する。

すなわち、たとえばパラメータ「波長」を状態典型的なモデル信号形状２４０の定義のために援用しようとすれば、本例では少なくとも２つの異なる波長Ｔ１およびＴ２が、状態典型的なモデル信号形状の考えられる部分として保存されなければならないことになり、それは両方のケースで、状態典型的なモデル信号形状２４０と動作量２００の信号との比較を結果「一致」につなげるためである。モータ回転数は時間に対して一般に広い範囲で変化し得るので、このことは、探索される波長も変化し、それによってこうした打撃周波数の認識のための手法もそれに応じてアダプティブに調整されなければならないことにつながる。

可能性のある波長が多数ある場合、方法およびプログラミングのコストがすぐに相応に上昇することになる。

したがって好ましい実施形態では、横軸の時間値が、たとえば加速度、高次のジャーク値、出力値、エネルギー値、周波数値、工具マウント１４０の回転角値、電気モータ１８０の回転角値など、時間値と相関関係にある値へと変換される。それが可能である理由は、電気モータ１８０から打撃機構への、および工具マウント１４０への固定的な伝達比によって、モータ回転数と打撃周波数との直接的な既知の依存性が生じるからである。このような標準化によって、モータ回転数に依存しない、変わらずに保たれる周期性の振動信号が実現され、このことは図９ｂに、Ｔ１およびＴ２に対応する信号の変換から生じる両方の信号によって図示されており、ここでは両方の信号は等しい波長Ｐ１＝Ｐ２を有している。

それに応じて本発明のこの実施形態では、たとえば工具マウント１４０の回転角、モータ回転角、加速度、特に高次のジャーク、出力、エネルギーなどの時間と相関関係にある量を通じて、状態典型的なモデル信号形状２４０を波長のただ１つのパラメータによってあらゆる回転数について有効に規定することができる。

１つの好ましい実施形態では、方法ステップＳ４での動作量２００の信号の比較は比較方法によって行われ、比較方法は少なくとも１つの周波数ベースの比較方法および／または比較による比較方法を含む。比較方法は、少なくとも一致の閾値が充足されるか否か、動作量２００の信号を状態典型的なモデル信号形状２４０と比較する。比較方法は、動作量２００の測定された信号を、一致の閾値と比較する。周波数ベースの比較方法は、帯域通過フィルタリングおよび／または周波数分析を少なくとも含む。比較による比較方法は、パラメータ推定および／または相互相関を少なくとも含む。周波数ベースの比較方法と比較による比較方法について、以下に詳細に説明する。

帯域通過フィルタリングを含む実施形態では、場合により上述したように時間と相関関係にある量へと変換された入力信号が、１つまたは複数の状態典型的なモデル信号形状と通過領域が一致する１つまたは複数の帯域通過フィルタを介してフィルタリングされる。通過領域は、状態典型的なモデル信号形状２４０から得られる。通過領域が、状態典型的なモデル信号形状２４０との関連で規定された周波数と一致することも考えられる。認識されるべき作業進捗への到達時に該当するように、このような周波数の振幅が事前に規定された限界値を上回っているケースでは、方法ステップＳ４での比較は、動作量２００の信号が状態典型的なモデル信号形状２４０に等しく、したがって認識されるべき作業進捗に達しているという結果につながる。振幅限界値の規定は、この実施形態では、動作量２００の信号と状態典型的なモデル信号形状２４０との一致評価の判定として把握され、これを基礎として方法ステップＳ５で、認識されるべき作業進捗が成立しているか否かが決定される。

図１０を参照して、周波数ベースの比較方法として周波数分析が適用される実施形態について説明する。このケースでは、図１０（ａ）に示す、例示として時間に対する電気モータ１８０の回転数の推移に相当する動作量２００の信号が、たとえば高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＦＦＴ）などの周波数分析を基礎として、時間領域から、相応の周波数の重みづけを含む周波数領域へと変換される。ここで上記の説明における「時間領域」という概念は、「時間にわたっての動作量の推移」としてだけでなく、「時間と相関関係にある量としての動作量の推移」としても理解される。

この態様における周波数分析は信号分析の数学的なツールとして数多くの工学の分野で十分に知られており、特に、測定された信号を、重みづけされた周期的な調和関数の級数展開として、さまざまに異なる波長に近似させるために適用されている。たとえば図１０（ｂ）および１０（ｃ）では、時間にわたっての関数推移２０３および２０４としての重みづけ係数κ_１（ｘ）およびκ_２（ｘ）は、ここでは図面の見やすさのために表示していない対応する周波数ないし周波数帯域が調べられた信号すなわち動作量２００の推移のなかに存在するか否か、どれだけの強さで存在するかを表している。

すなわち本発明による方法に関しては周波数分析を用いて、状態典型的なモデル信号形状２４０に付属する周波数が動作量２００の信号のなかに存在するか否か、どのような振幅で存在するかを判断することができる。ただしこれに加えてその非存在が、認識されるべき作業進捗の存在を表す目安となる周波数を定義することもできる。帯域通過フィルタリングとの関連で述べたように、状態典型的なモデル信号形状２４０と動作量２００の信号との一致の度合いの目安となる振幅の限界値を規定することができる。

たとえば図１０（ｂ）の例では時点ｔ_２（点ＳＰ_２）のとき、動作量２００の信号において状態典型的なモデル信号形状２４０には典型的には見い出されることがない第１の周波数の振幅κ_１（ｘ）が、付属の限界値２０３（ａ）よりも下降しており、このことは本例では、認識されるべき作業進捗の存在について必要ではあるが十分ではない基準である。時点ｔ_３（点ＳＰ_３）のとき、動作量２００の信号において状態典型的なモデル信号形状２４０に典型的に見い出される第２の周波数の振幅κ_２（ｘ）が、付属の限界値２０４（ａ）を上回る。本発明の対応する実施形態では、振幅関数κ_１（ｘ）ないしκ_２（ｘ）による限界値２０３（ａ），２０４（ａ）の下回りないし上回りの共通の存在が、状態典型的なモデル信号形状２４０と動作量２００の信号との一致評価についての主要な基準となる。それに応じてこのケースでは方法ステップＳ５で、認識されるべき作業進捗に達していると判断される。

本発明の別案の実施形態ではこれらの基準のうち１つだけが利用され、あるいは、一方または両方の基準と、たとえば電気モータ１８０の目標回転数への到達などの別の基準との組合せが利用される。

比較による比較方法が利用される実施形態では、動作量２００の信号が状態典型的なモデル信号形状２４０と比較され、それにより、動作量２００の測定された信号が状態典型的なモデル信号形状２４０と少なくとも５０％の一致を有しているか否か、それに伴って所定の閾値に達しているか否かを見い出す。両方の信号の相互の一致を判定するために、動作量２００の信号が状態典型的なモデル信号形状２４０と比較されることも考えられる。

比較による比較方法としてパラメータ推定が利用される本発明の方法の実施形態では、動作量２００の測定された信号が状態典型的なモデル信号形状２４０と比較され、このとき、状態典型的なモデル信号形状２４０について推定されたパラメータが識別される。推定されたパラメータを用いて、認識されるべき作業進捗に到達しているか否かに関して、状態典型的なモデル信号形状２４０と動作量２００の測定された信号との一致の目安を判定することができる。このときパラメータ推定は、当業者には周知である数学的な最適化手法である補正計算をベースとする。この数学的な最適化手法は、推定されたパラメータを用いて、状態典型的なモデル信号形状２４０を動作量２００の信号の一連の測定データに合わせて調整することを可能にする。推定されたパラメータによってパラメータ化された状態典型的なモデル信号形状２４０と限界値との一致の目安に依存して、認識されるべき作業進捗に達しているか否かの決定を下すことができる。

パラメータ推定の比較による方法の補正計算を用いて、動作量２００の測定された信号に対する、状態典型的なモデル信号形状２４０の推定されたパラメータの一致の目安も判定することができる。

本発明による方法の１つの実施形態では、比較による比較方法として方法ステップＳ４で相互相関の方法が利用される。上記で説明した数学的な方法と同じく、相互相関の方法も当業者にはそれ自体として周知である。相互相関の方法では、状態典型的なモデル信号形状２４０が動作量２００の測定された信号と相関づけられる。

少し前に記述したパラメータ推定の方法と比較したとき、相互相関の結果は、やはり動作量２００の信号の長さと状態典型的なモデル信号形状２４０の長さからなる加算された信号長さを有する信号シーケンスであり、時間をずらした入力信号の類似性を表す。このとき、この出力シーケンスの最大値が両方の信号の、すなわち動作量２００の信号と状態典型的なモデル信号形状２４０の信号との最大の一致の時点を表し、それに伴って相関そのものを表す目安ともなり、これが本実施形態では方法ステップＳ５で、認識されるべき作業進捗への到達についての決定基準として利用される。本発明による方法での具体化においてパラメータ推定との主要な相違点は、相互相関については任意の状態典型的なモデル信号形状を使うことができるのに対して、パラメータ推定では状態典型的なモデル信号形状２４０をパラメータ化可能な数学関数によって表現できなければならないことにある。

図１１は、動作量２００の測定された信号を、周波数ベースの比較方法として帯域通過フィルタリングが利用されるケースについて示している。ここでは横軸ｘとして時間、または時間と相関関係にある量がプロットされている。図１１ａは、動作量の測定された信号を帯域通過フィルタリングの入力信号として示しており、第１の領域３１０では手動工作機械１００がねじ回し動作で作動する。第２の領域３２０では、手動工作機械１００が回転打撃動作で作動する。図１１ｂは、帯域通過フィルタが入力信号をフィルタリングした後の出力信号を示している。

図１２は、動作量２００の測定された信号を、周波数ベースの比較方法として周波数分析が利用されるケースについて示している。図１２ａおよびｂには、手動工作機械１００がねじ回し動作にある第１の領域３１０が示されている。図１２ａの横軸ｘには、時間ｔ、または時間と相関関係にある量がプロットされている。図１２ｂには動作量２００の信号が変換されて示されており、たとえば高速フーリエ変換によって時間領域から周波数領域への変換を行うことができる。図１２ｂの横軸ｘ’には例示として周波数ｆがプロットされており、それにより動作量２００の信号の振幅が表されている。図１２ｃおよびｄには、手動工作機械１００が回転打撃動作にある第２の領域３２０が示されている。図１２ｃは動作量２００の測定された信号を、回転打撃動作の時間にわたってプロットして示している。図１２ｄは動作量２００の変換された信号を示しており、動作量２００の信号が横軸ｘ’としての周波数ｆに対してプロットされている。図１２ｄは、回転打撃動作について特徴的な振幅を示している。

図１３ａは、図２で説明した第１の領域３１０における、動作量２００の信号と状態典型的なモデル信号形状２４０との間のパラメータ推定の比較による比較方法の比較の典型的なケースを示している。状態典型的なモデル信号形状２４０は実質的に三角法の推移を有するのに対して、動作量２００の信号はこれと著しく相違する推移を有している。上に説明した比較方法のうちの１つの選択に関わりなく、このケースでは方法ステップＳ４で実行される状態典型的なモデル信号形状２４０と動作量２００の信号との間の比較は、両方の信号の一致の度合いが、認識されるべき作業進捗が方法ステップＳ５で認識されない程度に低いという結果となる。

図１３ｂには、認識されるべき作業進捗が成立しており、したがって、個々の測定点では差異を判断可能であるとしても、状態典型的なモデル信号形状２４０と動作量２００の信号とが全体として高い度合の一致を有するケースが示されている。このように、パラメータ推定の比較による比較方法で、認識されるべき作業進捗に達しているか否かの決定を下すことができる。

図１４は、図１４ａおよび１４ｄを参照すべき動作量２００の測定された信号と、図１４ｂおよび１４ｅを参照すべき状態典型的なモデル信号形状２４０との比較を、比較による比較方法として相互相関が利用されるケースについて示している。図１４ａ～ｆでは、横軸ｘに時間、または時間と相関関係にある量がプロットされている。図１４ａ～ｃには、ねじ回し動作に相当する第１の領域３１０が示されている。図１４ｄ～ｆには、認識されるべき作業進捗に対応する第２の領域３２０が示されている。少し前に説明したとおり、図１４ａおよび図１４ｄの動作量の測定された信号が、図１４ｂおよび１４ｅの状態典型的なモデル信号形状と相関づけられる。図１４ｃおよび１４ｆには、相関づけのそれぞれの結果が示されている。図１４ｃには第１の領域３１０の中での相関づけの結果が示されており、両方の信号の低い一致が存在することが明らかである。したがって図１４ｃの例では方法ステップＳ５で、認識されるべき作業進捗に達していないことが決定される。図１４ｆには、第２の領域３２０の中での相関づけの結果が示されている。図１４ｆに明らかなとおり高い一致が存在しており、それにより方法ステップＳ５で、認識されるべき作業進捗に達していることが決定される。

本発明は、説明および図示した実施例だけに限定されるものではなく、むしろ、特許請求の範囲によって定義される発明の枠内での当業者による一切の発展形を含む。

説明および図示した実施形態に加えて、さらなる改変ならびに構成要件の組合せを含むことができる他の実施形態も考えられる。

１００ 手動工作機械
１８０ 電気モータ
２００ 動作量
２４０ モデル信号形状
３７０ 制御ユニット

Claims (18)

1. 手動工作機械（１００）を作動させる方法において、前記手動工作機械（１００）は電気モータ（１８０）を含み、前記方法は、
   前記電気モータ（１８０）の動作量（２００）の信号が提供される第１の方法ステップ（Ｓ１）と、
   前記動作量（２００）の信号を少なくとも部分的に参照して適用類型が判定される第２の方法ステップ（Ｓ２）と、
   比較情報が提供される方法ステップであって、
   前記比較情報として、前記手動工作機械（１００）の打撃動作での典型的な信号形状を表す少なくとも１つのモデル信号形状（２４０）が提供されることと、
   前記比較情報として、前記動作量（２００）の信号が前記モデル信号形状（２４０）と一致しているか否かを判定するための閾値が提供されることと、
   を含み、前記モデル信号形状（２４０）および／または前記閾値が、前記適用類型を少なくとも部分的に参照して提供される第３の方法ステップ（Ｓ３）と、
   前記閾値を用いて、前記動作量（２００）の信号が前記モデル信号形状（２４０）と一致しているか否かが判定される第４の方法ステップ（Ｓ４）と、
   前記第４の方法ステップ（Ｓ４）での判定結果を少なくとも部分的に参照して前記打撃動作の有無が認識される第５の方法ステップ（Ｓ５）と、
   を含む、方法。
2. 更に、少なくとも２つの適用事例を参照して機械学習段階が実行される追加方法ステップ（ＳＭ）を含み、
   前記第２の方法ステップ（Ｓ２）での前記適用類型の判定、ならびに、前記第３の方法ステップ（Ｓ３）での前記適用類型を少なくとも部分的に参照した前記モデル信号形状（２４０）および／または前記閾値の提供は、前記機械学習段階を少なくとも部分的に基礎としたうえで行われる、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記追加方法ステップ（ＳＭ）は、前記適用事例に割り当てられた前記動作量（２００’）の信号が少なくとも１つの前記適用類型として保存されて分類されることをさらに含む、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記追加方法ステップ（ＳＭ）は、前記打撃動作が行われている時点での前記動作量（２００’）の信号を少なくとも部分的に参照して、前記適用事例に割り当てられる前記モデル信号形状（２４０’）が判定され、保存され、分類されることをさらに含む、
   請求項２または３に記載の方法。
5. 前記追加方法ステップ（ＳＭ）は、前記打撃動作が行われている時点での前記動作量（２００’）の信号を少なくとも部分的に参照して、前記適用事例に割り当てられる前記閾値が判定され、保存され、分類されることをさらに含む、
   請求項２から４までのいずれか１項に記載の方法。
6. 前記追加方法ステップ（ＳＭ）は、前記適用事例に割り当てられた前記モデル信号形状（２４０’）と前記閾値とを参照して、前記閾値が判定され、前記適用類型に割り当てられて保存されることをさらに含む、
   請求項２から４までのいずれか１項に記載の方法。
7. 前記手動工作機械（１００）で、および／または、中央のコンピュータで、前記動作量（２００’）の信号がインターネット接続を通じて送信される、
   請求項４から６までのいずれか１項に記載の方法。
8. 前記適用事例の提供は、前記手動工作機械（１００）の利用者によって実行され、および／または、データバンクから読み込まれる、
   請求項２から７までのいずれか１項に記載の方法。
9. 更に、前記第５の方法ステップ（Ｓ５）で認識された前記打撃動作の有無を少なくとも部分的にベースとして、前記手動工作機械（１００）の動作が制御される第６の方法ステップ（Ｓ６）を含む、
   請求項１から８までのいずれか１項に記載の方法。
10. 更に、前記第６の方法ステップ（Ｓ６）で実行された前記手動工作機械（１００）の動作の制御に対する前記手動工作機械（１００）の利用者の評価が取得され、前記評価を少なくとも部分的に参照して前記手動工作機械（１００）の動作の制御が最適化される第７の方法ステップ（Ｓ７）を含む、
    請求項９に記載の方法。
11. 前記手動工作機械（１００）の動作の制御は、前記電気モータ（１８０）の停止を含むことを特徴とする、
    請求項９または１０に記載の方法。
12. 前記手動工作機械（１００）の動作の制御は、前記電気モータ（１８０）の回転数の変更を含むことを特徴とする、
    請求項９から１１までのいずれか１項に記載の方法。
13. 前記電気モータ（１８０）の回転数の変更は、学習プロセスを少なくとも部分的に参照して決定される
    ことを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
14. 前記動作量（２００）は、前記電気モータ（１８０）の回転数または回転数と相関関係にある動作量である
    ことを特徴とする、請求項１から１３までのいずれか１項に記載の方法。
15. 前記第１の方法ステップ（Ｓ１）で、前記電気モータ（１８０）の動作量の測定値の時間的推移が、または、時間的推移と相関関係にある量としての前記電気モータ（１８０）の動作量の測定値が、前記動作量（２００）の信号として記録される
    ことを特徴とする、請求項１から１４までのいずれか１項に記載の方法。
16. 前記第１の方法ステップ（Ｓ１）で、前記電気モータ（１８０）の動作量の測定値の時間的推移の、時間的推移と相関関係にある量としての前記電気モータ（１８０）の動作量の測定値の推移への変換によって、前記動作量（２００）の信号が提供される
    ことを特徴とする、請求項１から１４までのいずれか１項に記載の方法。
17. 前記手動工作機械（１００）は、インパクトねじ締め機である
    ことを特徴とする、請求項１から１６までのいずれか１項に記載の方法。
18. 前記電気モータ（１８０）と、前記電気モータ（１８０）の動作量の測定値記録器と、制御ユニット（３７０）と、を含む手動工作機械（１００）において、
    前記制御ユニット（３７０）は、請求項１から１７までのいずれか１項に記載の方法を実施するためにセットアップされる
    ことを特徴とする、手動工作機械。
    

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