JPWO2016189584A1 - 故障診断装置及び故障診断方法 - Google Patents

Abstract

本発明の故障診断装置は、動作軸の駆動源としてモータを備えた機械装置について、所定周期毎に動作軸の移動位置と動作軸にかかる外乱トルク値とを取得し、取得した外乱トルク値が故障判定閾値より大きい場合に故障と診断する。そして、取得した外乱トルク値についてそれぞれ基準値からの変化を算出し、この基準値からの変化が所定の閾値以上である外乱トルク値を除いて、外乱トルク値の蓄積を行う。

Description

本発明は、動作軸の駆動源としてモータを備えた機械装置の故障診断装置及びその方法に関する。

多関節型の産業用ロボットの故障診断方法として、従来では特許文献１が開示されている。特許文献１に開示された故障診断方法では、ロボットの動作中において所定周期毎にロボット関節軸の移動位置及び関節軸にかかる外乱トルクを検出し、検出された移動位置毎の外乱トルクの平均値を求めている。そして、この平均値と設定閾値とを比較し、平均値が設定閾値を超えている場合に、ロボットが異常または故障であると診断していた。このように、従来では外乱トルクが一定の設定閾値を超えたか否かによって故障を診断していたので、ロボットの動作姿勢やロボットハンドで把持するワーク等の重さに関係なく、ロボット駆動系の異常を検出していた。

特開平９−１７４４８２号公報

しかしながら、設備の緊急停止時には、ロボットハンドが動作中に急停止して動作軸に急激な負荷がかかるので、外乱トルク値が大きく変動して単発的な異常値が発生する。このような単発的な異常値の影響を除外せずに一定の設定閾値を用いて故障の診断を行っていると、正常であるにも関わらず異常と診断される場合が多発して故障の診断精度が低下してしまうという問題点があった。

また、その一方で、設備の緊急停止情報を取得する方法として、生産管理システムと連携する方法が考えられるが、生産管理システムの構築には多額の投資や維持管理コストが発生するという別の問題点もあった。

そこで、本発明は上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、単発的な異常値の影響を除外して故障の診断精度を向上させることができ、安価なシステム構成によって故障を診断することのできる故障診断装置及びその方法を提供することにある。

上述した課題を解決するために、本発明の一態様に係る故障診断装置及びその方法は、取得した外乱トルク値についてそれぞれ基準値からの変化を算出し、この基準値からの変化が所定の閾値以上である外乱トルク値を除いて、外乱トルク値の蓄積を行う。

図１は、本発明の一実施形態に係る故障診断システムの全体構成を示すブロック図である。 図２は、外乱トルクを求める手順を説明するためのブロック図である。 図３は、本発明の一実施形態に係る故障診断装置による外乱トルク選定処理の手順を示すフローチャートである。 図４は、本発明の一実施形態に係る故障診断装置による故障診断処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明を適用した一実施形態について図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

［故障診断システムの構成］
図１は、本実施形態に係る故障診断装置を備えた故障診断システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る故障診断システム１００は、ロボット１と、ロボット制御装置２と、故障診断装置３とから構成される。ロボット１は、機械装置の一例として、多軸機械のティーチングプレイバック型で、尚且つ多関節型のロボットである。ただし、ロボット１は、多軸機械ではなく、一軸の機械であってもよい。

ロボット１は、動作軸である関節軸として複数のモータ駆動系を備えているが、図１では一軸分のモータ駆動系を示している。ロボットアーム５はサーボモータ（以下、単にモータと言う）６により減速機８を介して駆動される。モータ６には、回転角位置および速度の検出器であるパルスコーダ（パルスジェネレータまたはエンコーダ）７が付帯されている。

ロボット制御装置２は、動作統括制御部９と、通信部１０と、サーボ制御部１１と、サーボアンプ部１４とを備えている。サーボ制御部１１は、外乱トルク演算部１２と、状態データ取得部１３とを含んでおり、上位の動作統括制御部９からの指令を受けてサーボアンプ部１４を介してモータ６を駆動する。モータ６に付帯するパルスコーダ７は、モータ６の回転角位置および速度の制御処理のためのフィードバックループを、サーボ制御部１１との間で形成している。

サーボ制御部１１は、外乱トルク演算部１２や状態データ取得部１３の他に、モータ６の回転角位置、速度、電流を制御するための処理を行うプロセッサ、制御プログラムを記憶するＲＯＭ、設定値や各種パラメータを記憶する不揮発性記憶部を備えている。また、サーボ制御部１１は、演算処理中におけるデータを一時記憶するＲＡＭ、パルスコーダ７からの位置フィードバックパルスを計数してモータ６の絶対回転角位置を検出するためのレジスタ等を備えている。

また、ロボット１は多関節であるので、図１のようなモータ駆動系が関節軸の数だけ必要となるが、図１では一軸分のみを図示して、それ以外のモータ駆動系は図示省略している。また、図１のモータ６と減速機８との間に変速歯車列が介装されることもある。

動作統括制御部９は、サーボ制御部１１の上位に位置してロボット１の動作の直接的な制御を司っている。通信部１０は、後述する故障診断装置３の通信部１５との間で、例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う。また、状態データ取得部１３は、ロボット１の各関節軸の作動状態に関する各種のデータを定期的に収集する機能を有する。収集されたデータには、収集期間を示すデータが含まれている。外乱トルク演算部１２は、状態データ取得部１３が取得したデータに基づいて外乱トルク値を演算する機能を有する。これら外乱トルク演算部１２および状態データ取得部１３を含むようにサーボ制御部１１が構成されているので、外乱トルク演算部１２の演算によって求められた外乱トルク値は通信部１０を介して故障診断装置３に出力される。この構成により、サーボ制御部１１はいわゆるソフトウェアサーボの形態をなしている。

故障診断装置３は、通信部１５と、外乱トルク選定部１６と、外乱トルクデータベース１７と、故障診断部１８と、保全実績データベース１９とを備えている。ここで、故障診断装置３は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路とメモリ等の周辺機器から構成されている。したがって、特定のプログラムを実行することにより、故障診断装置３は、通信部１５、外乱トルク選定部１６、故障診断部１８として動作する。

通信部１５は、先に述べたロボット制御装置２の通信部１０との間で例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う機能を有する。

外乱トルク選定部１６は、ロボット１の稼働状況に応じて収集した外乱トルク値のうち記憶すべき値を選別する機能を有する。特に、外乱トルク選定部１６は、取得した外乱トルク値についてそれぞれ基準値からの変化を算出し、この基準値からの変化が所定の閾値以上である外乱トルク値を除いて、外乱トルク値の蓄積を行う。例えば、外乱トルク選定部１６は、基準値からの変化が所定の閾値以上である外乱トルク値について削除してもよいし、基準値と置き換えてもよい。

尚、外乱トルク選定部１６は、基準値からの変化として、基準値に対する変化率を算出する。具体的には、次式で求めることができる。

基準値に対する変化率＝（外乱トルク値−基準値）／基準値
ただし、基準値からの変化としては、基準値に対する変化率だけでなく、外乱トルク値と基準値との差分を算出してもよい。さらに、基準値からの変化を表すものであれば、その他の数値を算出してもよい。

また、外乱トルク選定部１６は、基準値として直近の外乱トルク値の平均値を用いるが、平均値の他に中央値や分散値を用いてもよい。さらに、基準値からの変化と比較する閾値は、単発的な異常値を判定するための閾値であり、過去に発生した単発的な異常値を参考にして、確実に単発的な異常値を除外できる値に設定すればよい。

外乱トルクデータベース１７は、外乱トルク選定部１６で選別された外乱トルク値を逐次記憶しておく機能を有する。したがって、この外乱トルクデータベース１７には過去分の外乱トルク値が蓄積されることになる。

故障診断部１８は、外乱トルク選定部１６によって蓄積された外乱トルク値に基づいて能動的にロボット１の故障診断を実行する機能を有する。この故障診断部１８にはメモリ機能を具備させてあるため、外乱トルクデータベース１７および保全実績データベース１９にそれぞれアクセスして得られたデータを一時的に記憶し、それらのデータをもとに故障診断を実行する。特に、故障診断部１８は、所定周期毎に各動作軸の移動位置と各動作軸にかかる移動位置毎の外乱トルク値とを取得し、取得した外乱トルク値が故障判定閾値より大きい場合に故障と診断する。

保全実績データベース１９は、ロボット１に対して保全を実施した場合に、その保全実績を各関節軸毎に記憶しておくための機能を有する。したがって、保全実績データベース１９には過去分の保全実績データが蓄積されることになる。

ここで、本実施形態では、ロボット１の各関節軸を駆動するモータ６にかかる外乱トルク（外乱負荷トルク）を検出し、この外乱トルク値に基づき該当するモータ駆動系の異常をロボットの故障として診断する。この外乱トルクを求める手順は概略次の通りである。

図２のブロック図に示すように、パルスコーダ７からの速度フィードバック信号により求められるモータ６の実速度Ｖｒを微分して加速度を求め、この加速度に対してモータ６にかかる全てのイナーシャＪを乗じて加速度トルクＴａを求める。次に、求めた加速度トルクＴａを、サーボ制御部１１の速度ループ処理で求められるモータ６へのトルク指令Ｔｃから減じ、さらにモーメントＭを減じて外乱トルクＴｂを求める。この後、所定のフィルタリング処理を施すことによって外乱の不規則成分を除去して外乱トルクＴＧを求める。このような処理をサーボ制御部１１が所定のサンプリング周期毎に実行して外乱トルクＴＧを求めることになる。

より具体的に、サーボ制御部１１はレジスタを備えており、このレジスタは所定のサンプリング周期毎にパルスコーダ７からの位置のフィードバックパルスを計数してモータ６の絶対位置を求めている。そこで、サーボ制御部１１はレジスタからモータ６の絶対位置を検出し、このモータ６の絶対位置からモータ６が駆動する関節軸の回転角位置（移動位置）を求める。さらに、サーボ制御部１１は、先に説明したように図２の処理を行って外乱トルクＴＧを求めることになる。

［外乱トルク選定処理］
次に、図３を参照して、本実施形態に係る故障診断装置３の外乱トルク選定部１６による外乱トルク選定処理を説明する。図３は、外乱トルク選定部１６による外乱トルク選定処理の処理手順を示すフローチャートである。

図３に示すように、ステップＳ１において、外乱トルク選定部１６は、ロボット制御装置２で演算された外乱トルク値を定期的に自動収集して取得する。この外乱トルク値は、各動作軸の移動位置毎の値である。また、自動収集するタイミングは、例えば１時間毎とし、１時間の間に演算された外乱トルク値を収集して取得する。

次に、ステップＳ２において、外乱トルク選定部１６は、取得した外乱トルク値のすべてのサンプリングデータと基準値とを比較し、基準値に対する変化率を算出する。ただし、変化率ではなく、外乱トルク値と基準値との間の差分を用いてもよい。また、基準値は直近の外乱トルク値の平均値を用いるが、平均値の他に中央値や分散値を用いてもよい。

ステップＳ３において、外乱トルク選定部１６は、基準値に対する変化率が所定の閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上である場合にはサンプリングデータが単発的な異常値であると判断してステップＳ４に進む。一方、基準値に対する変化率が閾値未満である場合にはサンプリングデータが単発的な異常値ではないと判断してステップＳ５に進む。

ステップＳ４において、外乱トルク選定部１６は、単発的な異常値であると判断された外乱トルク値のサンプリングデータを除いて外乱トルクデータベース１７に蓄積しないようにする。例えば、サンプリングデータを削除してもよいし、基準値と置き換えてもよい。また、基準値が直近の外乱トルク値の平均値ではない場合には、直近の外乱トルク値の平均値と置き換えてもよい。

ステップＳ５において、外乱トルク選定部１６は、単発的な異常値を除いた外乱トルク値のサンプリングデータを外乱トルクデータベース１７に蓄積して本実施形態に係る外乱トルク選定処理を終了する。

このような処理によって外乱トルク値を選定したことにより、外乱トルクデータベース１７には単発的な異常値を除いた外乱トルク値のみが記憶・蓄積されることになる。

［故障診断処理］
次に、図４を参照して、本実施形態に係る故障診断装置３の故障診断部１８による故障診断処理を説明する。図４は、故障診断部１８による故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。

図４に示すように、ステップＳ１１において、故障診断部１８は、外乱トルクデータベース１７から直近の外乱トルク値および診断を行う日の前年同月の外乱トルク値を一括して取得する。ステップＳ１２において、故障診断部１８は、診断を行う日の前年同月の外乱トルク値に基づいて、それらの平均値、分散値および中央値のうちの少なくとも一つ（複数でも可）を算出し、それに基づいて故障判定閾値を算出・設定する。例えば、平均値、分散値、中央値のうちのいずれか一つを故障判定閾値として設定してもよいし、これらのうちの複数を故障判定閾値として設定してもよい。

ステップＳ１３において、故障診断部１８は、直近の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうちの少なくともいずれか一つ（複数でも可）を算出し、その値がステップＳ１２で設定した故障判定閾値以下であるか否かを判断する。そして、直近の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうち算出した値が故障判定閾値以下であれば、故障は発生していないと判断して、直ちに本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、直近の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうち算出した値が故障判定閾値より大きい場合には、故障の可能性があると判断してステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、故障診断部１８は、保全実績データベース１９に蓄積されているデータをもとに、直近３か月以内に保全が実施されているか否かを判断する。そして、保全が実施されていなければ、故障が発生していると判断してステップＳ２１に進む。一方、直近３か月以内に保全が実施されていれば、ステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５において、故障診断部１８は、ステップＳ１３で外乱トルク値が故障判定閾値より大きいと判断された動作軸と外乱トルク値に関して相関がある動作軸が、同一のロボット１に存在するか否かを判断する。相関があるか否かの判断は、例えば１つの動作軸に保全が実施された前後で、同じロボットの他の動作軸で外乱トルク値に変化が表れているか否かで判断する。そして、相関がある動作軸が存在する場合にはステップＳ１６に進み、相関がある動作軸が存在しない場合にはステップＳ１７に進む。

ステップＳ１６において、故障診断部１８は、ステップＳ１５で相関があると判定された動作軸をすべて抽出し、ステップＳ１７に進む。

ステップＳ１７において、故障診断部１８は、保全実施後の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうちの少なくともいずれか一つ（複数でも可）を算出し、その値に基づいて故障判定閾値を算出・再設定する。

ステップＳ１８において、故障診断部１８は、関節軸の外乱トルク値に季節変動があるか否かを判断し、季節変動がない場合にはステップＳ２０に進み、季節変動がある場合にはステップＳ１９に進む。ここで、外乱トルク値に季節変動があるか否かの判断は、例えば季節毎の外気温の変化と外乱トルク値との間の相関度合いによって判断することができ、別に蓄積されている外気温のデータと外乱トルク値のデータとを照合することによって判断することができる。

ステップＳ１９において、故障診断部１８は、ステップＳ１７で再設定された故障判定閾値に季節変動に応じた定数（係数）を乗じて、故障判定閾値を再再設定する。

ステップＳ２０において、故障診断部１８は、関節軸の直近の外乱トルク値の平均値、分散値または中央値のうちの少なくともいずれか一つ（複数でも可）が、再設定された故障判定閾値または再再設定された故障判定閾値以下であるか否かを判断する。そして、直近の外乱トルク値の平均値、分散値または中央値のうち算出された値が、故障判定閾値以下であれば、故障が発生していないと判断して本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、直近の外乱トルク値の平均値、分散値または中央値のうち算出された値が、故障判定閾値より大きい場合には、故障が発生していると判断してステップＳ２１に進む。

ステップＳ２１において、故障診断部１８は、故障診断装置３に付属して設置された図示外のモニタの表示画面上に、関節軸についての故障アラームを表示して、本実施形態に係る故障診断処理を終了する。

［実施形態の効果］
以上、詳細に説明したように、本実施形態に係る故障診断装置３によれば、取得した外乱トルク値についてそれぞれ基準値からの変化を算出し、基準値からの変化が所定の閾値以上である外乱トルク値を除いて、外乱トルク値を蓄積する。これにより、単発的な異常値の影響を除外することができるので、故障の診断精度を向上させることができる。また、生産管理システムと連携する必要がないので、安価なシステム構成によって故障を診断することができる。

また、本実施形態に係る故障診断装置３では、基準値からの変化として基準値に対する変化率を算出する。これにより、単発的な異常値の影響がある外乱トルク値を確実に排除できるので、故障の診断精度を向上させることができる。

さらに、本実施形態に係る故障診断装置３によれば、基準値を直近の外乱トルク値の平均値とするので、基準値を容易に設定することができる。これにより、単発的な異常値の影響がある外乱トルク値を確実に排除できるので、故障の診断精度を向上させることができる。

また、本実施形態に係る故障診断装置３によれば、基準値からの変化が所定の閾値以上である外乱トルク値を基準値と置き換えるので、取得した外乱トルク値のデータ数を変更することなく、単発的な異常値による影響を排除することができる。これにより、故障の診断精度を向上させることができる。

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなるであろう。

１ ロボット
２ ロボット制御装置
３ 故障診断装置
５ ロボットアーム
６ サーボモータ（モータ）
７ パルスコーダ
８ 減速機
９ 動作統括制御部
１０、１５ 通信部
１１ サーボ制御部
１２ 外乱トルク演算部
１３ 状態データ取得部
１４ サーボアンプ部
１６ 外乱トルク選定部
１７ 外乱トルクデータベース
１８ 故障診断部
１９ 保全実績データベース
１００ 故障診断システム

Claims (5)

1. 動作軸の駆動源としてモータを備えた機械装置について、所定周期毎に前記動作軸の移動位置と前記動作軸にかかる外乱トルク値とを取得し、前記外乱トルク値が故障判定閾値より大きい場合に故障と診断する故障診断装置において、
   取得した前記外乱トルク値についてそれぞれ基準値からの変化を算出し、前記基準値からの変化が所定の閾値以上である外乱トルク値を除いて、前記外乱トルク値を蓄積する外乱トルク選定部と、
   前記外乱トルク選定部によって蓄積された前記外乱トルク値を用いて前記機械装置の故障を診断する故障診断部と
   を備えたことを特徴とする故障診断装置。
2. 前記外乱トルク選定部は、前記基準値からの変化として前記基準値に対する変化率を算出することを特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
3. 前記外乱トルク選定部は、前記基準値を直近の外乱トルク値の平均値とすることを特徴とする請求項１または２に記載の故障診断装置。
4. 前記外乱トルク選定部は、前記基準値からの変化が所定の閾値以上である外乱トルク値を、前記基準値に置き換えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の故障診断装置。
5. 動作軸の駆動源としてモータを備えた機械装置について、所定周期毎に前記動作軸の移動位置と前記動作軸にかかる外乱トルク値とを取得し、前記外乱トルク値が故障判定閾値より大きい場合に故障と診断する故障診断装置による故障診断方法において、
   前記故障診断装置は、
   取得した前記外乱トルク値についてそれぞれ基準値からの変化を算出し、前記基準値からの変化が所定の閾値以上である外乱トルク値を除いて、前記外乱トルク値を蓄積し、
   蓄積された前記外乱トルク値を用いて前記機械装置の故障を診断することを特徴とする故障診断方法。

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