JPH11278041A - モータアクチュエータの異常判定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 モータアクチュエータの振動によって異常を
正確に判定できるようにする。 【解決手段】振動波形データを振動センサを用いて取得
し（Ｓ１）、取得したデータの各特徴量を算出する（Ｓ
２）。そして、算出された特徴量から取得された振動波
形データが、例えばカチ音、シャカシャカ音（図４）な
どのいずれに該当する振動を示すものかを判定し（Ｓ
３）、判定された振動の種別からモータアクチュエータ
の状態を解析して（Ｓ４）この解析結果をディスプレイ
２０に表示する（Ｓ５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、モータアクチュエ
ータの動作時の振動または動作音によって異常を判定す
るモータアクチュエータの異常判定方法及びその装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】たとえば自動車用空気調和装置において
は、内蔵されている各種のドアを駆動するためにモータ
アクチュエータが用いられている。このモータアクチュ
エータは近年小形化の傾向が顕著でありその構成部品が
作りに難くなっている一方で、高精度、高信頼性が要求
されているため、製造の最終工程では非常に厳しい検査
を行なっている。

【０００３】この検査方法としては従来から種々の方法
が併用されているが、その併用される検査方法の１つと
して、モータアクチュエータを実際に動作させ、この動
作音を検査者が耳で聞き、その音質等に基づいてモータ
アクチュエータの正常、異常を判断する、いわゆる官能
検査がある。この官能検査は、測定器では計りずらい物
理量を感覚的に捕らえることができる点で注目されてい
る。

【０００４】モータアクチュエータに異常がある場合に
は、その異常の原因に応じて動作音が変化する。このた
め、検査者は、自己の知識や経験に基づいて、この動作
音から異常の原因が何であるかを推定している。

【０００５】図１２は、上記のような官能検査におい
て、検査者がモータアクチュエータに異常があると判定
する動作音とその動作音に対する原因とについてまとめ
たものである。

【０００６】この図に示したように、たとえばモータの
回転を中間ギヤに伝えるウォームの表面に傷がある場合
には、モータアクチュエータの動作音は「ビー音」や
「ブー音」と呼ばれる音になる。また、中間ギアが破損
していたり、外形が異常であった場合には、モータアク
チュエータの動作音は、「カチ音」と呼ばれる音にな
る。したがって、検査者は、「ビー音」が聞こえたとき
にはウオームの表面に傷があると判断し、「カチ音」が
聞こえた場合には、ギアの破損や外形異常があると判断
する。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、官能検
査は測定器で計りずらい物理量を感覚的に捕らえること
ができる点で有益であるが、検査者の感覚に頼る検査で
あるために、検査者によって判断に差が生じるばかりで
なく、同一の検査者でも集中力の低下によって判断が異
なってしまうなど、不確定な判断がされるという点で問
題が残る。

【０００８】例えば、同じ動作音が、ある作業者では
「ビー音」であると判断され、他の作業者では「ブー
音」であると判断される場合があり、モータアクチュエ
ータの異常が異なる原因と判断されることがある。

【０００９】このような判断の相違を避けるには、ＦＦ
Ｔ（高速フーリエ変換）を使用した周波数分析器等の精
密機械を使用して動作音を分析することが必要となる。
ところが、このような精密機械で異常動作音の原因追究
を行なうと、その解析に比較的多くの時間が必要となる
ために、異常の原因を瞬時に判断することができなくな
る。これではモータアクチュエータの異常の原因を追及
して製造ラインにフィードバックするまでに時間がかか
ってしまい、その異常の発生の予防が困難になる。

【００１０】本発明は、上記のような従来の問題点に鑑
みて行なわれたものであり、短時間でモータアクチュエ
ータの振動を一定の基準で評価し、その振動からモータ
アクチュエータの異常の原因を高精度で判定できるモー
タアクチュエータの異常判定方法及びその装置の提供を
目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明は、次のように構成される。

【００１２】モータアクチュエータの動作時の振動また
は音のレベルを時系列的に検出する検出手段と、当該検
出手段によって検出された振動または音の時系列的なレ
ベルの変化を波形データとして記憶する記憶手段と、当
該記憶手段に記憶されている波形データを複数種類の解
析手法で解析する波形解析手段と、当該波形解析手段に
よる解析の結果からそれぞれの解析手法ごとの正常、異
常を判断する判断手段と、当該判断手段により異常と判
断された解析手法の種類またはその組み合わせからモー
タアクチュエータの異常の存否を判定する異常存否判定
手段とを有することを特徴とする。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下に本発明の一実施の形態を図
面を用いて説明する。図１は、本実施の形態であるモー
タアクチュエータの異常判定装置（以下、判定装置）の
概略構成を示すブロック図である。

【００１４】判定装置は、異常の判定を演算するマイコ
ン１０と、異常の判定結果を表示するディスプレイ２０
と、モータアクチュエータ２の動作時の振動を検出する
振動センサ３０とを有している。マイコン１０は、さら
に検出した振動波形を解析するＣＰＵ１２と振動波形を
記憶しておくメモリ１４とを有している。なお、ＣＰＵ
１２は、収集された振動波形を解析に必要なデータに変
換するデータ変換部１２ａと、この変換されたデータを
解析するデータ解析部１２ｂを有する。

【００１５】この判定装置は、図示されていない検査用
治具を有し、検査時には、その検査用治具にモータアク
チュエータ２をセットし、その検査用治具の底面に取り
付けられた比較的高感度の振動センサ３０でモータアク
チュエータ２の振動を検出するようになっている。した
がって、比較的騒音の大きな現場でも高精度の検査が可
能となっている。

【００１６】なお、振動センサ３０に代えて、集音マイ
クを用いてモータアクチュエータ２の作動音を集音し、
音声波形から異常判定をすることも可能である。この場
合には、検査用治具に集音マイクを取り付け、周囲の騒
音の影響を受けないように十分に注意する必要がある。

【００１７】測定の対象となるモータアクチュエータ２
は、図２に示すように、ケース４に取り付けられたモー
タ１と、モータ１の回転を中間ギア７ａ、７ｂに伝える
ウォームギア３およびウォームホイール５と、中間ギア
７ａ、７ｂの回転を出力軸に伝える出力ギア９とを有し
ている。

【００１８】このような構成のモータアクチュエータ２
を検査用治具に載置し、通電してモータ１を回転させ、
モータ１や各種のギア３，５，７ａ，７ｂ，９を無負荷
で回転させる。このときに各ギアの歯先同士が接触する
時に発生する振動やモータ１の振動が、振動センサ３０
で検出される。振動センサ３０で検出された振動は、図
示されていないアンプで増幅、デジタル変換され、ＣＰ
Ｕ１２によって振動波形を示す振動波形データとしてメ
モリ１４に記憶される。

【００１９】図３は、振動を動作音と等価と見た場合の
動作音データの一例を示す図であり、（Ａ）、（Ｂ）、
（Ｃ）のいずれも縦軸に音圧に相当する電圧Ｖを、横軸
に時間ｔをとって動作音と時間との関係を示している。
このうち図３（Ａ）は、モータアクチュエータ２の内部
に異物がある場合の動作音データで、異物によって電圧
Ｖの振幅が急激に大きくなる点ｏがあることが特徴とな
る。また、図３（Ｂ）は、いわゆる「ピー音」と呼ばれ
る動作音の動作音データで、電圧Ｖの振幅が大きくなる
点ｐの表れる回数（尖り回数）が大きく、また、点ｐが
一定の周期で現れることが特徴となる。さらに図３
（Ｃ）は、いわゆる「ブー音」と呼ばれる動作音の動作
音データで、動作音データを表す波形の平均レベルが高
いことが特徴となる。

【００２０】このような動作音データ（振動波形デー
タ）は、メモリ１４から取り出され、必要に応じてデー
タ変換部１２ａで変換され、データ解析部１２ｂで解析
される。なお、解析に必要な解析データもメモリ１４に
記憶されている。したがって、ＣＰＵ１２は、図３に例
示したような動作音データをメモリ１４に記憶されてい
る解析データに基づいて解析し、この解析結果から動作
音の「種別」を解析し、モータアクチュエータの異常原
因を判定して判定結果をディスプレイ２０に表示する。

【００２１】次に、振動波形データから異常原因を判定
する具体的な処理内容について説明する。本実施の形態
として例示する振動の種類の判定は、振動波形データに
対して複数の種類の解析を行ない、各解析の結果の組み
合わせから振動の「種別」を解析している。

【００２２】図４は、振動の種別と異常原因との因果関
係を示したものであり、ＣＰＵ１２に設定されている検
査の項目（Ｒｍｓ，Ｍｖｄ，Ｄｍｘ，Ｓｈｐ，Ｄｉｆ，
ＨＤｍｘ，Ｈｘｐ，ＩＰｏｎ，ＤＤｍｘ，Ｆａｐ）を横
欄に、これらの項目から判定できる判定結果（異物、カ
チ音、カチカチ音、シャカシャカチ音、ビー音、ブー
音）を縦欄にとっている。

【００２３】図４によれば、取得した振動波形データが
Ｍｖｄ，Ｄｍｘ，Ｓｈｐ，Ｄｉｆ，ＨＤｍｘ，ＩＰｏ
ｎ，Ｆａｐの７種類の検査の項目でＮＧと判断された場
合には、「カチ音」または「異物」であると判定され、
図１２に示したその他の異常、すなわち、ギアの破損・
外形異常または製品内部への異物混入のいずれかの不良
があることがわかる。

【００２４】図４の例では、１０種類の検査の項目の
内、上記の７種類を選択して異常の原因を特定している
が、１０種類の検査の項目の内のどの項目を組み合わせ
てどの異常原因とするかは、モータアクチュエータ２の
構造や判定の精度によって設定する。たとえば、取得し
た振動波形データがＭｖｄ，Ｄｍｘ，Ｓｈｐ，Ｄｉｆの
４種類の検査の項目でＮＧと判断された場合には、「カ
チ音」であると判定するようにしても良い。

【００２５】さらに、ある異常原因として選択した検査
の項目の組み合わせの内、過半数がＮＧと判断された場
合には、その異常原因があると判断するようにしても良
い。たとえば、Ｍｖｄ，Ｄｍｘ，Ｓｈｐ，Ｄｉｆ，ＨＤ
ｍｘ，ＩＰｏｎ，Ｆａｐの７つの検査の項目のうち過半
数が振動波形データをＮＧとするものならば、この振動
波形データを「カチ音」であると判定するようにしても
良い。

【００２６】さらに、各検査の結果を数値を使って定量
的に表す場合には、各検査の結果で得られた数値を加算
した合計が所定の値以上になった場合に振動波形データ
をカチ音であると判断する、いわゆるファジー推論を用
いて判定を行なっても良い。

【００２７】次に、図４で示した各項目の検査の内容に
ついて述べ、各検査で得られる値（以下、特徴量と記
す）の決定方法を説明する。

【００２８】《特徴量の算出方法》本実施の形態では、
モータ１に通電してモータを正方向、逆方向の二方向に
それぞれ４秒間ずつ回転し、このときの振動を電気的信
号に変換して振動波形データとしている。なお、以下に
説明する特徴量の算出で用いる平均値の算出には、すべ
て加算平均を用いるものとする。

【００２９】図５ないし図９は、振動波形データのパタ
ーンを例示する図であって、すべて縦軸には変換された
振動波形データの電圧値Ｖ、横軸には測定時間ｔを示し
ている。本実施の形態では、振動波形データを０．１秒
の測定時間で区切り、必要に応じて区切られた振動波形
データ（ブロックデータ）ごとに振動波形データを評価
している。このような処理により、振動波形データにノ
イズなどによってモータアクチュエータ２の振動とは無
関係な音を表すピークが表れた場合にも、このピークに
よる判定結果への影響を軽減することができる。

【００３０】１．Ｒｍｓ Ｒｍｓは、振動波形データの全体的な電圧レベルの指標
となる特徴量で、振動波形データ全体の電圧の実効値ｒ
（図５（Ａ））として求められる。一般に局部異常と呼
ばれる特定の位置にだけ発生するピークの異常（例えば
図５（Ｂ）に示す波ｑ）を含む振動波形データは、全体
的な電圧レベルも正常なモータアクチュエータ２と比べ
て高くなる傾向がある。よって、Ｒｍｓによればこのよ
うな異常を検出することができる。なお、Ｒｍｓによる
振動波形データの判定では、Ｒｍｓの値が所定の値以上
であった場合にはこれをＮＧ、所定の値以下であった場
合にはこれをＯＫとする。

【００３１】２．Ｍｖｄ Ｍｖｄは、振動波形データに含まれる電圧の振幅を示す
特徴量であって、具体的には、以下の方法によって求め
られる。

【００３２】各ブロックデータごとに最大のピーク値と
最小のピーク値との差を求め、この値を振動波形データ
に含まれるすべてのブロックデータについて足し合わ
せ、データ数で割って平均値を算出する。この算出され
た平均値をＭｖｄとする。

【００３３】一般的に局部異常によって発生する波は、
正常な波に比べてその振幅の大きいものが多い。しか
し、異常の原因によっては、波が電圧Ｖの正方向あるい
は不方向のいずれか一方にだけ出るものもあり、振幅の
大きさだけでは振動波形データが正常、異常を判断でき
ない場合があった。Ｍｖｄは、このような場合にも振動
波形データの正常、異常を判断することができる特徴量
である。

【００３４】なお、Ｍｖｄによる振動波形データの判定
では、Ｍｖｄの値が所定の値以上であった場合にはこれ
をＮＧ、所定の値以下であった場合にはこれをＯＫとす
る。

【００３５】３．Ｄｍｘ Ｄｍｘは、以下の処理によって求められる。すなわち、
先ず各ブロックデータごとに大きな振幅を有する波を所
定の数抽出する。次に各ブロックデータごとに抽出され
た波の振幅の平均値を求め、この平均値をすべてのブロ
ックデータについて足し合わせ、データ数で割って平均
値を算出する。この算出された平均値をＤｍｘとする。

【００３６】なお、Ｄｍｘによる振動波形データの判定
では、Ｄｍｘの値が所定の値以上であった場合にはこれ
をＮＧ、所定の値以下であった場合にはこれをＯＫとす
る。

【００３７】４．Ｓｈｐ Ｓｈｐは、振動波形データの波形Ｗと所定の電圧値とに
よって形成される三角形の面積の分布を表す特徴量で、
以下のようにして求められる。

【００３８】すなわち、図６（Ａ）のように振動波形デ
ータの波形Ｗ１と、例えば所定の電圧Ｕとによって形成
された三角形の面積をブロックデータの全てについて足
し合わせると値ｓ１となる。このような処理を電圧Ｕを
波形Ｗ１の最大電圧値から最小電圧値まで変化させて繰
り返し、各電圧に対応する三角形の面積をプロットする
ことによって電圧面積分布Ｄ１が得られる。図６（Ａ）
では、波形Ｗ１が一定の振幅を有していることから、得
られる面積分布Ｄ１の形状は図示するように滑らかな曲
線となる。

【００３９】図６（Ｂ）の振動波形データの波形Ｗ２
は、に所定の周期で波形Ｗ１の振幅よりも大きい振幅の
波が波形Ｗ１に発生したものである。したがって、波形
Ｗ２から求められる電圧面積分布Ｄ２には、図示するよ
うに波形分布Ｄ１の両端に振幅が大きい波によって生じ
る面積の値が加わって曲率が大きく変化する電圧ｘ１，
ｘ２が生じる。

【００４０】このような曲率の変化する点を有する電圧
面積分布Ｄ２のうち、両端よりも突出した部分を一般に
「尖り」という。この尖りを定量化した特徴量がＳｈｐ
である。

【００４１】尖りの定量化は、例えば電圧ｘ１，ｘ２を
検出し、電圧ｘ２〜電圧ｘ１の範囲にある波形Ｗ２の総
面積と、電圧ｘ２以下、電圧ｘ１以上にある波形Ｗ２の
総面積とを比較し、両者の差の大きさによって尖りの大
きさを判断するものであっても良い。本実施の形態のＳ
ｈｐによれば、図６（Ａ）の例では尖りは「０」と評価
され、図６（Ｂ）の例では尖りは正の値と評価される。

【００４２】また、図６（Ｃ）のように振動波形データ
の波形Ｗ３の基準が一定でない場合の電圧面積分布Ｄ３
は、図示するように中央の部分が凹んだ形状になる。こ
のような場合には、Ｓｈｐ＜０と評価される。なお、図
５（Ｃ）、図６（Ｃ）のように振幅の基準となる電圧が
一定にならない波形を「うねり」を有する波形という。
なお、Ｓｈｐによる振動波形データの判定では、Ｓｈ
ｐ、すなわち尖りが所定の大きさ以上であった場合には
これをＮＧ、所定の大きさ以下であった場合にはこれを
ＯＫとする。

【００４３】５．Ｄｉｆ Ｄｉｆは、振動波形データの波形の安定性を判定する特
徴量である。具体的には、すべてのブロックデータの波
形の三角形先端の角度（図５（Ｃ））を求め、この角度
のうち所定の値以上の値を有するものを抽出して加算
し、データ数で割って平均値を求める。この求められた
平均値をＤｉｆとする。

【００４４】なお、Ｄｉｆによる振動波形データの判定
では、Ｄｉｆの値が所定の値以上であった場合にはこれ
をＮＧ、所定の値以下であった場合にはこれをＯＫとす
る。

【００４５】６．ＨＤｍｘ ＨＤｍｘを求める処理では、例えば図７（Ａ）のような
一定の振幅を持つ波ｚに振幅の異なる波ｙ１が形断続的
に表れる波形に対して、この断続的に表れる成分だけを
増幅する断続的成分の増幅処理を施す。断続的成分の増
幅処理によって、振動波形データの局部的な異常を強調
して見ることができるようになる。

【００４６】図７（Ａ）の波形に断続的成分の増幅処理
を行なうと、図７（Ｂ）に示すような波形が得られる。
図７（Ｂ）に示した波形から、振幅の大きな波ｙ２だけ
を抽出する。抽出された波の振幅の平均値がＨＤｍｘで
ある。なお、断続的成分の増幅処理は、マイコン１０の
データ変換部１２ａによって行なわれる。

【００４７】なお、ＨＤｍｘによる振動波形データの判
定では、ＨＤｍｘの値が所定の値以上であった場合には
これをＮＧ、所定の値以下であった場合にはこれをＯＫ
とする。

【００４８】７．Ｈｘｐ Ｈｘｐは、図７（Ｂ）で示した断続的成分の増幅処理を
施した波形から、ピーク値を大きいものだけを抽出し、
抽出された値の平均値として求められる。なお、Ｈｘｐ
による振動波形データの判定では、Ｈｘｐの値が所定の
値以上であった場合にはこれをＮＧ、所定の値以下であ
った場合にはこれをＯＫとする。

【００４９】８．Ｉｐｏｎ Ｉｐｏｎを求める処理では、例えば図８（Ａ）のような
比較的周波数の低い低周波波ｍに、より周波数の高い高
周波波ｎが重ね合わされた波に対して、低周波波ｍだけ
を増幅して取り出す低周波増幅処理を施す。低周波増幅
処理によって、振動波形データの低周波成分を強調して
見ることができるようになる。

【００５０】図８（Ａ）の波形に低周波増幅処理を行な
うと、図８（Ｂ）に示すような波形が得られる。Ｉｐｏ
ｎは、低周波増幅処理が施された振動波形データに含ま
れる波の数として求められる。

【００５１】なお、Ｉｐｏｎによる振動波形データの判
定では、Ｉｐｏｎの値が所定の値以内であった場合には
これをＮＧ、所定の値の範囲外であった場合にはこれを
ＯＫとする。

【００５２】９．ＤＤｍｘ ＤＤｍｘを求める処理では、低周波増幅処理とは反対に
図９（Ａ）のような比較的周波数の低い低周波波ｍに、
より周波数の高い高周波波ｎが重ね合わされた波に対し
て、高周波波ｎだけを増幅して取り出す高周波増幅処理
を施す。高周波増幅処理によって、振動波形データの高
周波成分を強調して見ることができるようになる。

【００５３】図９（Ａ）の波形に高周波増幅処理を行な
うと、図９（Ｂ）に示すような波形が得られる。ＤＤｍ
ｘは、低周波増幅処理が施された振動波形データに含ま
れる波のうち、所定の値以上の振幅をもつ波の振幅の平
均値として求められる。

【００５４】なお、ＤＤｍｘによる振動波形データの判
定では、ＤＤｍｘの値が所定の値以内であった場合には
これをＮＧ、所定の値の範囲外であった場合にはこれを
ＯＫとする。

【００５５】１０．Ｆａｐ 図１０は、Ｆａｐの算出方法を説明する図で、横軸に振
動波形データの周波数ｆを、縦軸に周波数ｆに対応する
エネルギーＥをとった図である。Ｆapの算出方法では、
横軸の周波数をＦap、Ｆbp、Ｆcp、Ｆdpの４つの領域に
分け、各周波数領域のエネルギーのピーク値が所定の設
定値ｅを越えた領域を判定する。そして、この領域に含
まれる周波数と１ＫＨｚとの差をＦapの値とする。

【００５６】なお、Ｆａｐの判定では、判定された領域
に含まれる周波数の範囲と１ＫＨｚとのずれが所定の値
以上であった場合にこれをＮＧ、所定の値以下であった
場合にはこれをＯＫとする。

【００５７】図１１は、以上説明した本実施の形態で行
なう処理を説明するフローチャートである。

【００５８】先ず、本実施の形態では、振動波形データ
を振動センサ３０を用いて取得し（Ｓ１）、取得したデ
ータの各特徴量を算出する（Ｓ２）。そして、算出され
た特徴量から取得された振動波形データが、例えばカチ
音、シャカシャカ音（図４）などのいずれに該当する振
動を示すものかを判定し（Ｓ３）、判定された振動の種
別からモータアクチュエータの状態を解析して（Ｓ４）
この解析結果をディスプレイ２０に表示する（Ｓ５）。

【００５９】

【発明の効果】以上のように構成された本発明の異常判
定装置によれば、波形データを複数種類の解析手法で解
析する波形解析手段と、当該波形解析手段による解析の
結果からそれぞれの解析手法ごとの正常、異常を判断す
る判断手段と、当該判断手段により異常と判断された解
析手法の種類またはその組み合わせからモータアクチュ
エータの異常の存否を判定する異常存否判定手段とを有
しているので、モータアクチュエータの正常、異常を高
精度に判断でき、また、異常の原因を瞬時に判断するこ
とができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 モータアクチュエータの異常判定装置の概略
構成を示すブロック図である。

【図２】 測定の対象となるモータアクチュエータの概
略構成図である。

【図３】 振動データの一例を示す図である。

【図４】 振動の種別と異常原因との因果関係を示す図
である。

【図５】 振動波形データのパターンを例示する図であ
る。

【図６】 振動波形データのパターンを例示する図であ
る。

【図７】 振動波形データのパターンを例示する図であ
る。

【図８】 振動波形データのパターンを例示する図であ
る。

【図９】 振動波形データのパターンを例示する図であ
る。

【図１０】 Ｆａｐの算出処理の説明に供する図であ
る。

【図１１】 本発明装置の動作を示すフローチャートで
ある。

【図１２】 モータアクチュエータに異常があると判定
する振動とその振動に対する原因との関係を示す図であ
る。

【符号の説明】

１…モータ、 ２…モータアクチュエータ、 １０…マイコン、 １２…ＣＰＵ、 １２ａ…データ変換部、 １２ｂ…データ解析部、 ２０…ディプレイ、 ３０…振動センサ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 モータアクチュエータの動作時の振動ま
   たは音のレベルを時系列的に検出する検出手段と、 当該検出手段によって検出された振動または音の時系列
   的なレベルの変化を波形データとして記憶する記憶手段
   と、 当該記憶手段に記憶されている波形データを複数種類の
   解析手法で解析する波形解析手段と、 当該波形解析手段による解析の結果からそれぞれの解析
   手法ごとの正常、異常を判断する判断手段と、 当該判断手段により異常と判断された解析手法の種類ま
   たはその組み合わせからモータアクチュエータの異常の
   存否を判定する異常存否判定手段とを有することを特徴
   とするモータアクチュエータの異常判定装置。