JP7495857B2 - 波形解析装置、及び波形解析方法 - Google Patents

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Description

本発明は、被搬送物を搬送する多関節の搬送ロボットや案内軌道に沿って被搬送物を搬送する走行機構等の機械装置の動作時に発生する振動、音、電磁波といった物理的現象を検出するセンサ（以下、物理センサと称する）の信号波形として検出して、機械装置の状態を診断する解析装置及び解析方法に関するものである。特に、多関節ロボットの可動部分に備えられる軸受けや送りネジ機構、減速機等の回転機器やリニアガイドといった駆動機構の動作により発生する振動や音の信号波形を解析するための波形解析装置、及び波形解析方法に関するものである。
従来から、機械装置を構成する機械要素の劣化を発見して、故障による停止や動作中の破損事故を未然に防止する方法や装置が考案されてきた。例えば、特許文献１には、機械装置が発する音または振動、或いは機械要素の歪みといった物理的現象を検出する物理センサを設け、この物理センサが検出した値を、予め記憶させておいた基準値と比較し、検出した値が基準値以上であった場合に劣化信号を送信する判断手段が開示されている。また、この判断手段が送信する劣化検出信号に応答して、アラーム信号の発信や機械装置の動作停止といった、所要の処理動作を実行する処理手段を備えるロボットの部品劣化検出装置が開示されている。
また、特許文献２には、不具合が発生した機械装置が発する物理センサの出力波形の中には、機械装置の劣化の発生や機械要素同士の衝突が、インパルス波形として物理センサの検出信号の中に含まれるとして、このインパルス波形を捕らえて障害を発見する解析装置が提案されている。
特開平２－２６２９９３号公報 国際公開ＷＯ２０１８／１１０３３７Ａ１号公報
特許文献１の発明によれば、機械装置の異常を検出するために、劣化が生じた場合に生じる実際の様々な劣化音を事前に実測して登録しておく必要がある。この方法だと、様々な劣化音を事前に調べて登録するまでには相当の時間が掛かるという問題点がある。
一方、特許文献２では、劣化音ではなくてインパルス波形を捕らえようとしている。劣化音は、機械要素が振動することによって発生する波であって、機械要素固有の周波数を有する。劣化音は、機械要素の状態に応じて様々な周波数のものが発生しうる。従って、特定の周波数を持たないインパルス波形が捕らえられれば、特許文献１のように様々な劣化音を予め収集しておかなくとも、不具合の検出が可能になる。
尚、機械要素の衝突の中には、一旦は衝突してその後分離する「擦れ」を含んでいる。また、機械要素同士が擦れる場合とは、本来潤滑油で潤滑された機械要素の潤滑が切れた場合や、変形により衝突する場合等に生じると考えられる。例えば、ベアリングボールの潤滑油切れの箇所が一部に存在したときに、その箇所が擦れるときである。この擦れが繰り返されることに起因する故障が比較的短時間以内に発生する。
理想的なインパルス波形は限りなく短い時間だけ発生し、且つ広範囲な周波数帯で一定の振幅を含むことが知られている。よって、物理センサの検出信号にインパルス波形が含まれているときにフーリエ変換を行うと、全ての周波数において一様に信号レベルが増大するはずである。特許文献２においては、実験を通して得られたフーリエ変換のデータを評価したところ、比較的低い周波数では測定対象自体が持つ周波数の中に埋没しインパルス波形による信号レベルの増加は明確には観測できなかった。そこで、特許文献２の発明では、測定対象が発生する様々な振動のうち機械装置が通常発生させることの少ない周波数帯を作業員が手動で設定し、その特定周波数帯の範囲で加算を行うこととした。この結果、機械要素同士が擦れた時に一瞬発生するインパルス波形は、設定された周波数範囲でもスペクトルを持つため、その範囲で累積させることにより特定周波数の範囲で発生する固有振動により生じる周波数のスペクトルよりも強調される。
特許文献２においてはフーリエ変換によりどの周波数にもスペクトルが存在するインパルス波形を対象として障害検出を行うため、機械装置が異常等による劣化音について予め様々なものを事前に知っておき、その劣化音に合わせた周波数を障害検出器側に設定しておくような特許文献１の問題は解決された。しかし、測定対象自体が通常発しない周波数範囲を設定する必要が生じるため、障害検出は検出対象の機械装置に依存するという課題は残った。また、そもそものインパルス波形をより的確に捕らえて分析するための解析装置の仕組みにおいても改良の必要があった。
本発明は上記課題に鑑みて考案されたものであり、機械装置が通常発生する振動や劣化音がどのような周波数を持っていたとしても、その影響を低減させてインパルスにより生じた波形のみを精度良く解析する手法を提供し、機械装置に依存せずに、機械装置の故障による停止や動作中の破損事故を未然に防止し、且つ、効率の良い保守作業を行うことを目的とする。
上記課題を解決するために本発明の波形解析装置は、機械装置の動作時に発生する物理的現象を検出して、検出信号を解析する波形解析装置であって、
前記物理的現象を検出するセンサ部と、
前記センサ部から送信される検出信号を離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部と、
前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする後段の重み付け部と、
前記後段の重み付け部によって重み付けられた各周波数の振幅を加算する累積部と、を備える。
本発明によれば、どのような周波数に対して振幅を持つ固有振動が発生するかを予め知っておく必要はないという効果を有する。つまり、離散フーリエ変換を行うと、インパルスは複数の周波数に分解されるため、夫々の大きさは元のインパルスの大きさよりもデータ数ｎに応じて小さくなる。一方、機械装置の固有振動による波形は、特定の周波数を有しており、離散フーリエ変換を行っても、当該特定周波数の振幅がほぼそのまま大きく現れる。固有振動は、障害とは関係有無に拘わらず発生する可能性が有り、また、共振により大きくなることもあるが、どの周波数においても上限値に制限されていることにより、固有振動の影響が縮小化される。
波形解析装置を示す図である。 インパルスを説明する図であり、図２Ａは減衰波形を示す図、図２Ｂはインパルスのフーリエ変換を説明する図、図２Ｃはセンサ部の特性とサンプリング周波数の関係を示す図である。 重み付けデータを示す図であり、図３Ａは重み付けデータＷ、図３Ｂ～図３Ｄは重み付けデータＦＬを示している。 オペレータコンソールと波形解析装置の動作を示すフローチャートであり、図４Ａは初期値を設定する設定フロー、図４Ｂは物理的現象を検出する際の検出フローである。 半導体製造システムを構成する装置であるＥＦＥＭを示す斜視図である。 ファン軸受けについて振動を測定した例である。図６Ａは正常時、図６Ｂは異常時を示している。 離散フーリエ変換の結果を示す図であり、図７Ａは正常時、図７Ｂは異常時の各周波数の振幅である。 音を測定対象とした離散フーリエ変換の結果を示す図であり、図８Ａは接触が発生しないときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｂはチューブと接触したときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｃは配線と接触したときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｄは金属部と接触したときの離散フーリエ変換の結果を示している。 半導体ウエハを接触させた場合の振動を検出した例を示す図で有り、図９Ａは使用した重み付けデータＦＬ、図９Ｂ、９Ｃは正常時の結果で有り、図９Ｄ、９Ｅは異常時の結果であって、夫々順に離散フーリエ変換の結果と振幅累積値を示している。 他のＥＦＥＭに適用した例を示す図である。
理想的なインパルス波形、すなわち、デルタ関数としてのインパルス波形は、ゼロの幅に無限大のエネルギーを持つものとして数学的なモデルとしては存在するものの物理的には存在しないとされている。しかしながら、本明細書においては、機械要素同士が擦れたときに発生する非連続な波形をインパルスと称することにする。
機械要素に衝撃が加えられたときに物理センサは、図２Ａに示すような典型的な減衰波形を観測する。このような減衰波形は、機械要素に衝撃を与えた瞬間に非連続な波形が突如発生し、その後は機械要素の構造によりある特定の固有振動数の波形が発生していると解釈できる。本発明においては、このような物理センサが観測した検出信号のうち、最初の部分（非連続的に発生した波形）をインパルスとし、これを捕捉しようとしている。そして、その後に続く減衰波形についてはある特定の周波数において振動する部分であるとして区別する。例えば、この振動する部分は特許文献１でいえば、劣化音に相当すると解釈できる。
物理センサで観測されるインパルスは、理想的なインパルスのようなゼロの幅に無限大のエネルギーを有するものではない。しかしながら、非連続的に発生した波形であるため、フーリエ変換により周波数分析を行った際には、広い周波数に渡ってスペクトルを有するものと分析されるはずである。
本実施例の波形解析装置においては、デジタル技術を用いて、公知の離散フーリエ変換（Discrete Fourier Transform、ＤＦＴ）を行っている。離散フェーリエ変換は、ＡＤ変換器を用いて物理センサから検出された電気信号による連続的な波を一定間隔でサンプリングして得られたｎ個の連続したサンプリングデータを用いる。ここで、ｎはフーリエ変換アルゴリズムにより高速演算できるため有利ということで２のべき乗とされており、サンプリング周波数をｆｓとすると、離散フーリエ変換によりｎ／２個（Δｆ、２Δｆ、・・・・（ｎ／２）Δｆ）の周波数と直流成分に分解される。尚、Δｆ＝ｆｓ／ｎである。図２Ｂにおいて、あるサンプリング周波数ｆｓにより取得されたｎ個のデータを取得したときに、図２Ｂのようなｎ個の中の１つのサンプリングデータのみに有意なデータが現れるインパルス波形が検出されたとすると、離散フーリエ変換をすることによって、各周波数に対して、ほぼ一定の振幅を算出することができる。
本実施例の波形解析装置においては、この振幅を累積した値を求めるという演算を行う。「累積」の手法としては、図２Ｂの中の斜線で示した部分の面積を求めても良いし、各周波数の振幅を足し合わせたものでも良い。なお、累積部の出力について「振幅」というときには、振幅の２乗値相当のパワースペクトル、その平方根を取ったものであるリニアスペクトルを含むものとする。
また、１番目からｎ番目までのサンプリングデータに対して離散フーリエ変換を行い、次のｎ＋１番目から２ｎ番目までのサンプリングデータに対して離散フーリエ変換を行うのではなく、本実施例の波形解析装置においては、インパルス成分を精度よく捕らえるために、１番目からｎ番目までのサンプリングデータの次に１＋ｋ番目からｎ＋ｋ番目のサンプリングデータを用いて離散フーリエ変換を行う。なお、ここでｋは、１からｎ／１６の数値であり、ｋ＝１が最も望ましい。また、本実施例の波形解析装置において、ｎは、２５６以上の２のべき乗の数値とすることが望ましい。ｎ＝２５６の場合には周波数は１２８個に分解でき、インパルスを測定するには十分であるが、ｎの値を小さくしすぎるとインパルスを測定することが難しくなるためである。
図１において、本実施例の波形解析装置２００は、機械装置内に設置されており、測定対象となる機械要素の物理現象を測定するセンサ部（物理センサ）２０３と、ゲートアレイやマイクロプロセッサで構成された演算部２０１と、無線によりデータの送受信を行うリモート側通信部２０２とを備えている。波形解析装置２００は、オペレータコンソール１００と接続されている。オペレータコンソール１００は、モニタと入力装置を有する一般的な一体型のコンピュータ（所謂、ノートパソコン）であり、さらにリモート側通信部２０２と無線通信ができる本体側通信部１０２を備えている。
図においては、演算部２０１を機能的なブロックに分けて示している。演算部２０１は、コントロール部２０４と、シフトストア部２０５と、前段の重み付け部２０７と、離散フーリエ変換部２０８と、後段の重み付け部２０９と、累積部２１０とを具備している。コントロール部２０４は、シフトストア部２０５に対してサンプリング周期（１／ｆｓ）毎にタイミング信号ｔ１を与え、シフトストア部２０５はセンサ部からの信号波形をサンプリングする。シフトストア部２０５は、ｎ段の記憶部２０６を具備しており、サンプリング周期毎にデータを次段へ順に送る。シフトストア部２０５は、さらに、ｎ段の記憶部２０６が記憶したサンプリングデータを並列に出力する。また、シフトストア部２０５の中央に位置する記憶部２０６からは、サンプリングデータが出力されてコントロール部２０４へ送られる。中央に位置する記憶部２０６としたのは、後に説明する前段の重み付け部２０７により、最も重い重み付けをされる場合があるデータであるからである。コントロール部２０４は、メモリ２１１を有しており、シフトストア部２０５が保持できるサンプリングデータ量よりも大きな記憶領域を有しており、数時間にわたるデータを保持することができる。また、上書きして継続的に更新されている。オペレータコンソール１００からの要求があれば、記憶しているサンプルデータを転送することができる。
前段の重み付け部２０７は、シフトストア部２０５からサンプリングデータを並列に受け取り、各サンプリングデータに適当な重み付けを行い、夫々のサンプリングテータを離散フーリエ変換部２０８へ並列に渡す。
前段の重み付け部２０７は、重み付けデータＷをコントロール部から予め受け取る。重み付けデータＷは、所謂「窓関数」と呼ばれるものであり、重み付けを各サンプリングデータに乗じる機能を有する。図３Ａに、窓関数の一例を示した。窓関数は、ある有限区間以外で０となる関数とされており、中央を凸とした山型の重み付けである。１からｎのサンプルデータに対して、中央の位置のサンプルデータに対する重み付けを大きくし、両端を小さくする。前段の重み付け部を設けることで、センサ部に非常に長い周期を有する波形が検出されたときに生じる問題を回避することができる。この問題は、次のように説明できる。例えば、サンプリング周波数ｆｓ＝２ＫＨｚ、データ数ｎ＝２５６に設定した場合、時間窓長ｎ／ｆｓは１２８ｍｓｅｃである。仮に１２８ｍｓｅｃの近辺の周期を持つ波形がセンサ部により検出されたときに、１周期が１２８ｍｓｅｃの範囲に収まらずに不連続になる。そのような不連続なサンプルデータが存在すると、インパルスとして検出してしまう。このような問題を、前段の重み付け部により避けることが出来る。そのような、長周期を有する波形が想定されなければ、前段の重み付け部２０７を設けずに、シフトストア部２０５と離散フーリエ変換部２０８を直接に繋げても良い。
離散フーリエ変換部２０８は、タイミング信号ｔ２を受け取り、ｎ／２個（Δｆ、２Δｆ、・・・・（ｎ／２）Δｆ）の周波数成分と直流成分とを計算して出力する。タイミング信号ｔ２は、サンプリング周期（１／ｆｓ）のｒ倍（ｒは正の整数）の周期で発生する（演算周期ＣＬと称することにする）。すなわち、離散フーリエ変換部２０８の演算をサンプリング周期（１／ｆｓ）と同じ周期で（ｒ＝１の場合）行うか、遅い周期（ｒ＝ｎ／１６の場合）で行うか、それともその間のいずれかのタイミングで行うかをコントロール部２０４が指示する。
後段の重み付け部２０９は、離散フーリエ変換部２０８から各周波数成分及び直流成分の振幅を並列に受け取り、適当な重み付けを行い、各振幅を累積部２１０に送る。累積部２１０は、各振幅を加算し、これを振幅累積値としてコントロール部２０４へ送る。振幅累積値は、演算周期ＣＬ毎に新しい値がコントロール部２０４へ送られる。
後段の重み付け部２０９は、重み付けデータＦＬをコントロール部２０４から予め受け取る。重み付けデータＦＬは、離散フーリエ変換部２０８から得られた振幅に対して重み付けをする。図３Ｂ、３Ｃ、３Ｄに、重み付けのパターンを示した。
図３Ｂは、所定の高さ以上の振幅については、上限値を制限する重み付けデータである。「上限ウエイト」と称することにする。上限値は周波数毎に定めても良いが、本実施例においては、最大値は各周波数において共通な上限値としてｐ０に制限している。離散フーリエ変換を行うと、インパルスは複数の周波数に分解されるため、夫々の大きさは元のインパルスの大きさよりもデータ数ｎに応じて小さくなる。一方、機械装置の固有振動による波形は、特定の周波数を有しており、離散フーリエ変換を行っても、当該特定周波数の振幅がほぼそのまま大きく現れる。固有振動は、障害とは関係有無に拘わらず発生する可能性が有り、また、共振により大きくなることもある。どの周波数においても上限値を制限することにより、どのような周波数に対して振幅を持つ固有振動が発生するかを予め知っておく必要はない。
図３Ｃは、図３Ｂの「上限ウエイト」に加えて、周波数に応じて変更される重み付けを減算し、マイナスになる場合はゼロとするものである。これを「減算ウエイト」と称する。この減算ウエイトにおいては、直流成分０からある周波数ｍΔｆまでの勾配と、周波数ｍΔｆから周波数（ｎ／２）Δｆまでの勾配を変更するようなウエイトである。直流成分０からｍΔｆまでの勾配を（（ｐ２－ｐ１）／ｍ）とし、周波数ｍΔｆから周波数（ｎ／２）Δｆまでの勾配を（（ｐ３－ｐ２）／（ｎ－ｍ））とする。なお、図３Ｃに示した例では、ｐ１＝ｐ２となっており、低い周波数においては減算値を一定にしている。
図３Ｄでは、直流成分０からｍΔｆまでの勾配は図３Ｃと同じであるが、周波数ｍΔｆからは周波数（ｎ／２）Δｆにいたる途中で、減算する重みデータをゼロとする。「減算ウエイト」は、機器の作動に伴い常態的にバックグラウンドで発生する各周波数の振幅を減じるものであって、機器に依存する。
図３Ｃ、図３Ｄにおいては、例えばある周波数の振幅がｐｘであったとすると、ｐｘがｐ０よりも大きければ当該周波数の振幅は「上限ウエイト」によりｐ０に制限され、そして、「減算ウエイト」により決められた数値だけ減算され、もしくはゼロにされる。
「上限ウエイト」は、ｐ０の一定値（傾き０）でなくとも良く、正負の傾きを有するものでも良い。また、「減算ウエイト」もｐ２における一箇所で傾きが変わるもので無くとも良く、複数箇所で変わるものでも良いが、発明者の実験によれば「上限ウエイト」および「減算ウエイト」は単純なパターンで良いことが分かっている。重み付けデータＦＬは、予めコントロール部２０４から後段の重み付け部２０９から設定される。後段の重み付け部２０９を設けることにより、インパルスを検出する精度を向上させることができる。
センサ部２０３は、振動、音、電磁波といった物理的現象を検出するセンサであり、アナログ的に得られた検出値にＡ／Ｄ変換を施してデジタル値として出力する。アナログセンサは、応答周波数を有していることは知られている。応答周波数は、一般的に、直流時を１００％として、約７０％（厳密には、１／√２）まで落ちた周波数と言われている。図２Ｃは、一例としてセンサ部の特性を示している。一方、サンプリング周波数ｆｓは、インパルスの短い波形を捕らえるために、応答周波数よりも高い周波数に設定されている。但し、高すぎるサンプリング周波数にすると信号減衰が激しいため、正しい演算が行えない可能性がある。従って、サンプリング周波数ｆｓは、応答周波数の２倍程度にしておくのが良い。
図４は、オペレータコンソール１００と波形解析装置２００の動作を示すフローチャートであり、図４Ａは初期値を設定する設定フロー、図４Ｂは物理的現象を検出する際の検出フローである。
図４Ａにおいて、操作者は、オペレータコンソール１００を使って、波形解析装置２００に初期値を設定する。波形解析装置２００には、振動、音、電磁波といった物理的現象を検出するために、その用途に即した機能を有するセンサ部２０３が具備されている。振動は、音に比べて低い周波数である。振動を検出するセンサ部２０３の場合には、数ＫＨｚのサンプリング周波数、音の場合には数１０ＫＨｚのサンプリング周波数を用いる。本実施例においては、コストを考慮して各波形解析装置２００の演算部２０１は共通の構成を有する部材を利用する。演算周期ＣＬとサンプリング周期は同じことが望ましいが、音においては離散フィーリエ変換により計算する能力が間に合わないことがある。波形解析装置２００は、演算周期ＣＬとサンプリング周期とを別に設定できるようにして、演算周期ＣＬをサンプリング周期よりも遅い値を選ぶことができることにしてある。
設定フローにおいて、各波形解析装置２００に対して設定を行う。オペレータコンソール１００には、まず、各波形解析装置２００がどの場所に搭載されているかの位置情報が入力される。位置情報は、各種の測定対象、例えば軸受けに対応付けられている。次に、特定の波形解析装置２００に対して、操作者によりサンプリング周波数ｆｓ、演算等のパラメータが入力される。また、重み付けデータＷを用いるか、どうかも入力される。また、重み付けデータＦＬを特定するために、ｐ０、ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ２のときの周波数、ｐ３のときの周波数が指定される。これらから各周波数の重み付けデータからなる重み付けデータＦＬを作成する。なお、図３Ｄの例では、振幅が０になる周波数が指定される。また、オペレータコンソール１００を介して当該波形解析装置２００における振幅累積値に対するしきい値が設定される。こうして入力された各種パラメータは本体側通信部１０２を介して、当該波形解析装置２００を特定する情報を付加して波形解析装置２００に送信される。そして、オペレータコンソール１００では、この処理を繰り返して各波形解析装置２００に対してパラメータを送信する。波形解析装置２００においては、リモート側通信部２０２を介して受信した情報が、自身へのパラメータの設定であると判断すると、受信した情報に含まれるパラメータに基づき、コントロール部２０４は自身のしきい値として取得したしきい値を設定し、さらにコントロール部２０４は前段の重み付け部２０７、後段の重み付け部２０９に重み付けデータＷ、ＦＬを設定し、また、タイミング信号ｔ１、ｔ２を発生する。
次に検出フローにおいて、波形解析装置２００は、タイミング信号ｔ１、ｔ２に基づいて得られた累積部２１０の振幅累積値を取得して、振幅累積値がしきい値を超えているかどうかを判定する。しきい値を超えている場合には、トラブル発生と判定し、この判定結果に当該波形解析装置２００を特定する情報を付加してリモート側通信部２０２を介して送信する。さらに、波形解析装置２００は、シフトストア部２０５からメモリ２１１に出力されるサンプリングデータにつき、トラブル発生時の前後数分間のデータをマーキングして、上書きしないように設定する。メモリ２１１のデータは、後にオペレータコンソール１００の要求に応じて読み出される。オペレータコンソール１００は、波形解析装置２００からトラブル発生を受信すると、モニタ上に、当該波形解析装置２００が搭載されている場所に異常が発生していると表示する。
パーソナルコンピュータであるオペレータコンソール１００は、（１）波形解析装置２００のシフトストア部２０５からコントロール部２０４へ送られたサンプリングデータをメモリ２１１から読み出し、（２）サンプリング周期を１又はｒだけずらしたｎ個の検出信号に対して重み付けデータＷによる重み付けをし、（３）ｎ個の検出信号を用いて離散フーリエ変換を行い、（４）得られた振幅に対して重み付けデータＦＬにより重み付けを行い、（５）振幅累積値を求め、（６）しきい値による判定をするという一連のステップを波形解析装置２００と同様に自身に格納されたソフトウェアにてバッチ処理することが可能である。オペレータコンソール１００側でも、波形解析装置２００において生じたことをオペレータコンソール１００側でも再現することができ、例えば異常が検出されたときに、どのような離散フーリエ変換結果が得られていたかをモニタ上に表示して解析することが可能である。
［適用例］
以下に、搬送ロボットを備える半導体製造システム２に波形解析装置を適用する例について説明する。以下、本実施例においての設定は、以下の通りである。なお、電磁波についての検出は行っていない。
検出対象：振動
サンプリング周期：５００μｓｅｃ（ｆｓ：２ＫＨｚ）
演算周期ＣＬ：５００μｓｅｃ（２ＫＨｚ）
データ数ｎ：２５６個（５００μｓｅｃ×２５６＝１２８ｍｓｅｃ）
周波数範囲（ｎ／２）Δｆ：１ＫＨｚ
周波数分解能Δｆ：７．８１２５Ｈｚ
検出対象：音
サンプリング周期：２５μｓｅｃ（ｆｓ：４０ＫＨｚ）
演算周期ＣＬ：１５０μｓｅｃ（ｒ＝６）
データ数ｎ：２５６個（６．４ｍｓｅｃ）
周波数範囲（ｎ／２）Δｆ：２０ＫＨｚ
周波数分解能Δｆ：１５６．２５Ｈｚ
半導体製造システム２では、処理部において所定の雰囲気下で半導体ウエハの表面に各種処理を施す。処理部の手前にはロードロック室が存在し、大気雰囲気と真空雰囲気との間の中継が行われる。ＦＯＵＰ（Ｆｒｏｎｔ－Ｏｐｅｎｉｎｇ Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｐｏｄ）に格納された半導体ウエハを、ロードロック室へ受け渡す処理は、図５に示す搬送装置の一形態であるＥＦＥＭ（Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｆｒｏｎｔ Ｅｎｄ Ｍｏｄｕｌｅ）４で行われる。
ＥＦＥＭ４、１４は、ＦＯＵＰをその裏側に載置してその蓋を開閉するロードポート６と、ＦＯＵＰの内部に収納された半導体ウエハを取り出してロードロック室へ差し入れる搬送ロボット３とをその内部に具備している。
図５に示すＥＦＥＭ４が備える搬送ロボット３は、走行機構７に搭載されており、走行機構７は、搬送ロボット３（被搬送物）を水平面内で直線方向に移動させる。走行機構７は、搬送ロボット３を水平面内の所定の方向に案内する不図示の一対の案内軌道と、この案内軌道に対して平行に配設された同じく不図示の送りネジ機構と、この送りネジ機構のネジ軸を回転駆動するための走行駆動モータ８とで構成されている。なお、走行駆動モータ８や送りねじ機構には駆動用の軸部材を円滑に回転させるための軸受けが備えられており、また、ガイドレールにはレール上を摺動移動するスライドブロックの摺動抵抗を低減するためのボールリテーナが備えられている。これらの軸受けやボールリテーナといった摩擦低減部材は、長期間にわたる動作により摩耗や、内部に塗布されたグリスの劣化が進行して、動作中の振動発生の原因となる。走行機構７には、測定対象となるこれらの摩擦低減部材の夫々に近接して波形解析装置２８（代表して、１つのみ図示した）が搭載されている。波形解析装置２８のセンサ部は、振動を検出する加速度センサーである。
搬送ロボット３は、一対のアーム体１１、１２が左右対称に備えられていて、アーム体１１は、胴体１０に軸受けを介して回転可能に取り付けられていて水平面内で回転可能な構成になっている。アーム体１１、１２の先端には軸受けを介してフィンガ２１、２２が設けられている。また、アーム体１１は多関節を有しており、フィンガ２１を所定の方向に向けた状態で伸縮動作することが可能であり、フィンガ２１上に支持する半導体ウエハ（被搬送物）を所定の位置まで搬送することが出来る。アーム体１２は多関節を有しており、フィンガ２２を所定の方向に向けた状態で伸縮動作することが可能であり、フィンガ２２上に支持する半導体ウエハを所定の位置まで搬送することが出来る。
フィンガ２１、２２は、アーム体１１、１２の伸縮動作によりそれぞれ独立して進退移動する。そして、図５には測定対象としたフィンガ２１の軸受けに対して近接して波形解析装置２９が搭載されている。波形解析装置２９は、搬送ロボット３の他の測定対象に対しても設けられており、全ては図示されていない。波形解析装置２９も、波形解析装置２８と同様にセンサ部２０３として加速度センサーを備えている。
搬送ロボット３における測定対象としては、クロスローラ軸受けやラジアル軸受け等である。これら軸受けは、例えばアーム体１１、１２においてはラジアル荷重やスラスト荷重、軸のモーメント荷重を支持しており、長期の使用により劣化したり破損したりする。
ＥＦＥＭ４の内部空間は、四方をフレーム１８とカバー１９とから成る仕切り部材で囲まれていて、ＥＦＥＭ４の天井部分にはＦＦＵ（Ｆｕｎ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｎｉｔ）２３が搭載されている。ＦＦＵ２３は、ファンの回転によって導入してきた空気をフィルタによって清浄なクリーンエアとして濾過してＥＦＥＭ４内部に供給するもので、このＦＦＵ２３から供給されるクリーンエアのダウンフローよって、搬送ロボット３の動作により発生した塵埃はＥＦＥＭ４の外部へと排出されることとなり、ＥＦＥＭ４内部は常に清浄な雰囲気に維持されている。ファンの軸受けに対して近接して波形解析装置３０が搭載されている。ビデオカメラ３７はＥＦＥＭ４の内部清浄空間に配置されていて、搬送ロボット３やその他の機械装置の動作を常時撮影して、その画像を録画データとしてハードディスクやメモリーといった不図示の記録装置に記録している。
ＥＦＥＭ４の内部には、搬送ロボット３の動作によって発生する音を検出する音を測定対象とする波形解析装置３８が固定されており、搬送ロボット３が動作している間は、搬送ロボット３の動作によって生じる音を常時検出するようにする。波形解析装置３８が備えるセンサ部２０３は、マイクロフォンである。機械要素同士の接触音以外にも、フィンガ２１、２２に搭載された半導体ウエハが搬送中に、樹脂製のチューブや、配線ケーブル、若しくは金属と接触することも想定される。音は設置場所を選ばずに取得出来る情報であるため、音を測定対象とする波形解析装置３８は、広い範囲をカバーする用途に好適である。波形解析装置３８により得た振幅累積値に異常を検出したら、ビデオカメラ３７が前後数分間に記録された画像データを上書きすることなく記憶装置に保存する。上記構成とすることで、ウエハの接触や衝突といった品質を大きく低下させる可能性のある異常が発生した際に、作業者は即座に異常が発生したことを把握出来る。さらに、保存された画像データを確認することで、どういった異常が発生したかも把握することが可能になり、短時間でトラブルを解消することが可能になる。
［測定結果］
図６は、波形解析装置３０がファンの軸受けについて振動を測定した例である。図６Ａは正常時、図６Ｂは異常時を示している。異常は、僅かに擦れが発生するように実験的に設定したものである。図において、横軸は時間である。波形ｈ1、ｈ３は、センサ部からの測定信号（生の波形）を示している。また、波形ｈ２、ｈ４は、累積部から得られた振幅累積値である。なお、波形解析装置３０への設定は、先に示した振動に対するサンプリング周期、データ数であり、前段の重み付け部２０７に設定する重み付けデータＷとして窓関数を使用した。また、後段の重み付け部２０９には重み付けデータＦＬは設定せず、累積部は離散フーリエ変換部で算出された各周波数をそのまま加算した。
図６Ｂの波形ｈ３を観察すると、図６Ａの波形ｈ１に対して周波数が全体的に乱れている様子がうかがえる。この状態では、固有振動が発生して乱れているのか、インパルスが発生しているのかどうかの判別は付けられない。一方、図６Ｂの波形ｈ４を観察すると、図６Ａの波形ｈ２に対して全体的に振幅累積値が増加している傾向が見られ、インパルス、すなわち非連続的な振動が発生していることが分かる。図には、一定のしきい値Ｔｈ１を示している。図６Ｂを観察するとしきい値Ｔｈ１を１０秒近く超えている。ベアリングがスリップして不連続な振動を発生していると類推できる。このようなスリップをしたまま長時間放置すると、ベアリングが摩耗して故障につながるのである。
図７は、オペレータコンソールのソフトウェアによりバッチ処理されて求められた離散フーリエ変換の結果を示している。図７Ａは正常時の各周波数成分における振幅のプロットｈ５、図７Ｂは異常時の各周波数におけるにおける振幅のプロットｈ６である。異常時においては、どの周波数成分においても振幅が増加している様子が観察できる。
図８は、音を測定対象とした波形解析装置３８からの検出信号を離散フーリエ変換した結果を示している。半導体ウエハを半導体製造システム２の構成部品と実験的に接触させて、音を検出する。図８の離散フーリエ変換の結果は、半導体ウエハにチューブ、配線、金属部を試験的に接触させて波形解析装置３８により取得された検出信号を、オペレータコンソールのソフトウェアによりバッチ処理させて求めたものである。重み付けデータＷとしては窓関数を使用し、重み付けデータＦＬを設定しなかった。尚、音を検出するためにマイクロフォンを波形解析装置３８のセンサ部に用いた。
図８Ａは接触が発生しないときの離散フーリエ変換の結果であり、図８Ｂはチューブと接触したときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｃは配線と接触したときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｄは金属部と接触したときの離散フーリエ変換の結果である。各結果とも同様に接触したときに全周波数に渡って広い範囲で大きな振幅が検出されており、不連続な振動が発生したことが示されている。よって、樹脂製部材のチューブ、配線ケーブルといった柔軟なものであっても、金属部と同様に、振幅累積値には非接触時とは明確な違いが現れることになり、しきい値設定により異常が検出できるのである。
図９は、ＦＯＵＰに半導体ウエハを接触させた場合の振動（音では無い）を検出した例である。この例も、オペレータコンソールのソフトウェアによりバッチ処理させて求めたものである。重み付けデータＷとしては窓関数を使用し、重み付けデータＦＬとして図９Ａに示す重み付けデータＦＬを用いた。
図９Ｂ、９Ｃは正常時の離散フーリエ変換の結果として得た各周波数成分における振幅のプロットｈ７と振幅累積値ｈ８で有る。図９Ｄ、９Ｅは異常時の離散フーリエ変換の結果として得た各周波数成分における振幅のプロットｈ９と振幅累積値ｈ１０で有る。図９Ｂと図９Ｄには、重み付けデータＦＬで重み付けを行う範囲を重ねて表示した。図９Ｃと図９Ｅとを比較すると、振幅累積値には非接触時とは明確な違いが現れており、しきい値Ｔｈ２（図９Ｅ）を設定することにより、異常を検出することができる。なお、図９Ｄにおいては、重み付けデータＦＬで重み付けを行う範囲を超えた振幅を有する周波数が現れている。いくつかは、図９Ｂには観察されないピーク（例えば、図９Ｄの中のｐｋ）であるので、機械要素の共振により振幅が増加したものと推測される。このようなピークは、広い範囲に均一的に振幅が生じるインパルスとは異なるものである。重み付けデータＦＬにより、大きな振幅を有する特定の周波数による影響を縮小することが出来る。
上記実施例においては、波形解析装置とオペレータコンソールは、無線により交信を行なったが、有線で行っても良い。また、演算部２０１の処理能力が高ければ、１つの波形解析装置の中に、振動と音、音と電磁波などのように複数の物理現象を検出するセンサに対して１つの演算部２０１により実時間で対応させても良い。この場合、例えば、シフトストア部、前段の重み付け部、後段の重み付け部をセンサ部毎に設けて、コントロール部と離散フーリエ変換部は共用する等の構成を採用しても良い。
上記においては、実施例の波形解析装置が搭載される搬送装置の例としてＥＦＥＭ４を示した。ＥＦＥＭ４は、搬送ロボット３を走行機構７に搭載して水平面内で直線方向に移動させたものであるが、他の構成の搬送装置に搭載しても良い。図１０に、他の搬送装置の例として、ＥＦＥＭ１４を示す。処理部５は所定の雰囲気下で半導体ウエハの表面に各種処理を施す。処理部の手前にはロードロック室９が存在し、大気雰囲気と真空雰囲気との間の中継が行われる。ＥＦＥＭ１４は、ＥＦＥＭ４と同様に、ＦＯＵＰ２０に格納された半導体ウエハを、ロードロック室９へ受け渡す処理を行うものである。ＥＦＥＭ１４が備える搬送ロボット１３は、ＥＦＥＭ１４の床面のフレーム１８にその基台２４が固定されている点でＥＦＥＭ４とは異なる。搬送ロボット１３は、基端が基台２４に対して回転自在に構成備えられる第１アーム１５と、基端が第１アーム１５の先端に回転自在に備えられる第２アーム１６と、それぞれの基端が第２アーム１６の先端に回転自在に備えられる上下フィンガ１７ａ、１７ｂとを少なくとも備えている。第１アーム１５、第２アーム１６、上下フィンガ１７ａ、１７ｂは、それぞれを個別に回転動作させる不図示の駆動モータと減速機を備えていて、これら第１アーム１５と第２アーム１６と上下フィンガ１７ａ、１７ｂとが同期補間動作を行うことで、搬送ロボット１３は、走行機構７が無くても上下フィンガ１７ａ、１７ｂで支持する半導体ウエハを所定の位置まで搬送することが出来る。
図１０には測定対象としたフィンガ１７ａ、１７ｂの軸受けに対して近接して波形解析装置２９が搭載されている。波形解析装置２９は、搬送ロボット１３の他の測定対象に対しても設けられており、全ては図示されていない。また、ＥＦＥＭ１４の天井部分にはＦＦＵ２３が搭載されていて、このＦＦＵ２３から供給されるクリーンエアのダウンフローよって、搬送ロボット１３の動作により発生した塵埃はＥＦＥＭ１４の外部へと排出されることとなり、ＥＦＥＭ１４内部は常に清浄な雰囲気に維持される。ファンの軸受けに対して近接して波形解析装置３０が搭載されている。ビデオカメラ３７はＥＦＥＭ１４の内部清浄空間に配置されていて、搬送ロボット１３やその他の機械装置の動作を常時撮影して、その画像を録画データとしてハードディスクやメモリーといった不図示の記録装置に記録している。
ＥＦＥＭ１４の内部には、搬送ロボット１３の動作によって発生する音を検出する音を測定対象とする波形解析装置３８が固定されており、搬送ロボット１３が動作している間は、搬送ロボット３の動作によって生じる音を常時検出するようにする。波形解析装置３８が備えるセンサ部２０３は、マイクロフォンである。さらに、波形解析装置３８により得た振幅累積値に異常を検出したら、ビデオカメラ３７が前後数分間に記録された画像データを上書きすることなく記憶装置に保存する。上記構成とすることで、ウエハの接触や衝突といった品質を大きく低下させる可能性のある異常が発生した際に、作業者は即座に異常が発生したことを把握出来る。さらに、保存された画像データを確認することで、どういった異常が発生したかも把握することが可能になり、短時間でトラブルを解消することが可能になる。
２ 半導体製造システム
３、１３ 搬送ロボット
４、１４ ＥＦＥＭ
５ 処理部
６ ロードポート
７ 走行機構
８ 走行駆動モータ
９ ロードロック室
１０ 胴体
１１、１２ アーム体
１５ 第１アーム
１６ 第２アーム
１７ａ、１７ｂ 上下フィンガ
１８ フレーム
１９ カバー
２０ ＦＯＵＰ
２１、２２ フィンガ
２３ ＦＦＵ
２４ 基台
２００、２８、２９、３０、３８ 波形解析装置
３７ ビデオカメラ
１００ オペレータコンソール
１０２ 本体側通信部
２０１ 演算部
２０２ リモート側通信部
２０３ センサ部
２０４ コントロール部
２０５ シフトストア部
２０６ 記憶部
２０７ 前段の重み付け部
２０８ 離散フーリエ変換部
２０９ 後段の重み付け部
２１０ 累積部
２１１ メモリ

Claims (11)

  1. 機械装置の動作時に発生する物理的現象を検出して、検出信号を解析する波形解析装置であって、
    前記物理的現象を検出するセンサ部と、
    前記センサ部から送信される検出信号を離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部と、
    前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする後段の重み付け部と、
    前記後段の重み付け部によって重み付けられた各周波数の振幅を累積する累積部と、を備えることを特徴とする波形解析装置。
  2. 請求項１に記載の波形解析装置であって、
    前記離散フーリエ変換部は、前記センサ部から所定のサンプリング周期により取得されたｎ個の連続した検出信号をｒずつずらして離散フーリエ変換を行うことを特徴とする波形解析装置。
    ここで、ｒは１からｎ／１６の整数であり、ｎは２５６以上の２のべき乗である。
  3. 請求項１に記載の波形解析装置であって、
    前記ｎ個の検出信号に対して、窓関数による重み付けを行う前段の重み付け部を備える
    ことを特徴とする波形解析装置。
  4. 請求項１に記載の波形解析装置であって、
    前記後段の重み付け部は、前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、周波数に応じて変更される重み付けを減算し、マイナスになる場合はゼロとする重み付けを行うことを特徴とする波形解析装置。
  5. 請求項１に記載の波形解析装置であって、
    前記累積部によって加算された加算値が所定のしきい値を超えたときに異常発生を検出することを特徴とする波形解析装置。
  6. 請求項１に記載の波形解析装置であって、前記所定の上限値はオペレータコンソールにより設定されることを特徴とする波形解析装置。
  7. アーム体と、
    前記アーム体の先端に軸受けを介して設けられ、被搬送物を搭載するフィンガと、
    前記フィンガで発生した物理的現象の検出信号を演算する波形解析装置とを具備する搬送ロボットであって、
    前記波形解析装置は、
    前記物理的現象を検出するセンサ部と、
    前記センサ部から送信される検出信号を離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部と、
    前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする後段の重み付け部と、
    前記後段の重み付け部によって重み付けられた各周波数の振幅を累積する累積部と、を備えることを特徴とする搬送ロボット。
  8. 案内軌道と、
    前記案内軌道に沿って被搬送物を搬送する走行駆動モータと、
    前記案内軌道で発生する物理的現象の検出信号を演算する波形解析装置とを具備する走行機構であって、
    前記波形解析装置は、
    前記物理的現象を検出するセンサ部と、
    前記センサ部から送信される検出信号を離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部と、
    前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする後段の重み付け部と、
    前記後段の重み付け部によって重み付けられた各周波数の振幅を累積する累積部と、を備えることを特徴とする走行機構。
  9. 請求項７に記載の搬送ロボットを備えることを特徴とする搬送装置。
  10. 請求項７に記載の搬送ロボットと請求項８に記載の走行機構とを備える搬送装置であって、前記走行機構は、前記搬送ロボットを前記案内軌道に沿って搬送することを特徴とした搬送装置。
  11. 機械装置の動作時に発生する物理的現象を物理センサにより検出して、検出された信号の波形を解析する波形解析方法であって、
    前記物理センサの検出信号を離散フーリエ変換するステップと、
    前記離散フーリエ変換によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする重み付けを行うステップと、
    前記重み付けられた各周波数の振幅を加算するステップと、を備えることを特徴とする波形解析方法。

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