JPWO2017213183A1 - 異常診断装置及び異常診断方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の実施の形態1にかかる異常診断装置を示すブロック図である。本実施の形態にかかる異常診断装置は、モデル加速度算出手段1、モータ加速度算出手段3、及び異常判別手段4、を備える。モデル加速度算出手段1は、機械装置が有する動力伝達機構7と接続されたモータ6のモデル加速度をモデル加速度として予測値算出処理により算出する。モータ加速度算出手段3は、モータ6の位置情報又は速度情報からモータ加速度を算出する。異常判別手段4は、モータ加速度とモデル加速度との比較結果に基づき、駆動軸の動力伝達機構7の異常を診断する。なお、本実施の形態にかかる動力伝達機構7は、減速機、加速機、又はギアモータとして機能する。
fi=k1i*sgn(vi)+k2i*vi・・・(1)
τl=M(pm)am+h(pm,vm)+g(pm)・・・(2)
Ri[k]=Ri[k−1]+st*(−si*Ri[k−1]+yi[k]Tyi[k])・・・(4)
ri[k]=ri[k−1]+st*(−si*ri[k−1]+(τmi[k]−τli[k])*yi[k]T)・・・(5)
kpi[k]=kpi[k−1]−st*Gi(Ri[k]kpi[k−1]−ri[k])・・・(6)
実施の形態2は、モデル補正手段2の内部と異常判別手段4の内部が実施の形態1と異なっている。実施の形態1では、モデル補正手段2が摩擦パラメータを逐次同定し、摩擦パラメータを算出した。本実施の形態では、モデル補正手段2は、異常判別を行う周期の区間、又は異常判別を行う時間を示す期間が予め定められ、異常判別を行う区間又は期間における駆動トルク、モータ変位、モータ速度及びモータ加速度から、最小2乗法を用いて摩擦パラメータの同定処理を行う。本実施の形態では、モデル加速度算出手段1において、モータ電流測定値にトルク定数を乗じて算出したモータトルクτmを用いるか、又はトルクセンサから検出したモータトルクτmを用いる。ここで、エンコーダといったモータ変位測定手段により測定したモータ変位をpmとする。ここで、モデル補正手段2は、第i軸のモータトルクτmと、駆動トルクτlとの差τdiを以下の式(7)を用いて算出する。なお、駆動トルクτlは、モータ変位pmの時間差分vm、及び時間差分vmの時間差分amを式(2)に与えることで算出される。
τdi=τmi−τli・・・(7)
P=Ai+Yti・・・(8)
実施の形態3は、制御系模擬手段9の内部が実施の形態1と異なっている。そのため、制御系模擬手段9の内部のみ説明する。図8は、実施の形態3に係る制御系模擬手段9の内部を示すブロック図である。実施の形態1では、制御系模擬手段9の内部の制御対象模擬手段18として各軸簡易モデル13を用いた。図8は、実施の形態3に係る制御系模擬手段9を示す。図8に示す剛体モデル14は、以下の式(9)で加速度aを算出し、加速度aの時間積分で速度vを算出し、速度vの時間積分で変位pを算出する。式(9)のτはフィードバック制御手段12の出力、式(9)のa,v及びpは、それぞれ剛体モデル14によって算出される加速度、速度及び変位である。
a=M(p)−1(τ−h(p,v)−g(p)−f(v))・・・(9)
実施の形態4は制御系模擬手段9の内部が実施の形態3と異なっている。そのため、制御系模擬手段9の内部のみ説明する。図9は、実施の形態4に係る制御系模擬手段9の内部を示すブロック図である。実施の形態3では、制御対象模擬手段18のモデルとして剛体モデル14を使用していたが、実施の形態4では図9に示すように、関節部弾性考慮モデル15を使用する。モータ6と動力伝達機構7との間には、リンク機構で連結された関節部が設けられ、ばね定数が一定である線形ばねの特性を有する関節部の弾性を考慮したモデルが使用される。関節部弾性考慮モデル15は、負荷手段側変位とモータ側変位と、の差にばね定数を乗じた値が、負荷手段8側を駆動するモデルとなっている。
am=Im−1(τm−τl−f(vm))・・・(10)
τl=Kb(pl−pm)・・・(11)
al=M(pl)−1(τl−h(pl,vl)−g(pl))・・・(12)
実施の形態5は、モデル補正手段2の内部及びモデル加速度算出手段1の内部が実施の形態1と異なっている。そのため、モデル補正手段2の内部及びモデル加速度算出手段1の内部についてのみ説明する。モデル補正手段2の内部では、実施の形態1と同一の手段で摩擦パラメータの逐次同定を行う。さらに、モデル加速度算出手段1における制御系模擬手段9は、フィードフォワード制御手段11、フィードバック制御手段12、制御対象模擬手段18、及び2段の差分手段を備える。モデル補正手段2は、逐次同定が行われる摩擦パラメータ値を用いて、モデル加速度を算出する。また、モデル補正手段2は、エンコーダによって測定されたモータ変位からモータ加速度の算出も行う。モデル補正手段2では、モータ加速度amからモデル加速度aを減算した結果をeaとし、eaができるだけ小さくなるよう補正関数のパラメータを同定する。
eai=ka1i*adi+ka2i*adi2+ka3i*vdi+ka4i*vdi 2・・・(13)
yai[k]=[adi[k],adi[k]2,vdi[k],vdi[k]2]・・・(14)
Rai[k]=Rai[k−1]+st*(−si*Rai[k−1]+yai[k]Tyai[k])・・・(15)
rai[k]=rai[k−1]+st*(−si*rai[k−1]+(ami[k]―ai[k])*yai[k]T)・・・(16)
kpai[k]=kpai[k−1]−st*Gi(Rai[k]kpai[k−1]−rai[k])・・・(17)
実施の形態6は、モデル補正手段2及び異常判別手段4の内部が実施の形態5と異なっているので、モデル補正手段2及び異常判別手段4のみ説明する。実施の形態6では、実施の形態2と同様に、モデル補正手段2は、異常判別を行う周期の区間、又は異常判別を行う時間を示す期間が予め定められ、異常判別を行う区間又は期間における駆動トルクτmi、モータ変位pmi、モータ速度vmi、及びモータ加速度amiから、最小2乗法を用いて摩擦パラメータの同定を行う。次に、モデル補正手段2は、加速度補正値のパラメータを、モータ加速度からモデル加速度を減算した結果であるeaiと、加速度指令adiと、速度指令vdiとから、式(13)に示した最小2乗法で同定する。モデル補正手段2は、同定した摩擦パラメータ及び加速度補正値のパラメータを、異常判別を行う区間で同一の値としてモデル加速度算出手段1に出力する。異常判別手段4は、異常判別を行う区間におけるモデル加速度からモータ加速度を減算した結果の絶対値の最大値を算出する。異常判別手段4は、算出した絶対値の最大値が基準値以上の場合は異常と診断する。
実施の形態7は、モデル補正手段2及びモデル加速度算出手段1が実施の形態5と異なっているので、モデル補正手段2及びモデル加速度算出手段1についてのみ説明する。実施の形態5では、加速度指令及び速度指令を加速度補正値eaの入力としたが、実施の形態7ではフィードフォワード制御手段11の出力の時間差分及びさらにその時間差分をそれぞれ入力vd及びadとする。モデル補正手段2は、フィードフォワード制御手段11の出力に対して実施の形態5と同様に式(14)から(17)を用いて逐次同定する。
実施の形態8はモデル補正手段2及びモデル加速度算出手段1が実施の形態5と異なっているので、モデル補正手段2及びモデル加速度算出手段1についてのみ説明する。実施の形態5では、加速度指令及び速度指令を加速度補正値eaの入力としたが、実施の形態8では制御対象模擬手段18の出力であるモータ変位推定値の時間差分及びさらにその時間差分をそれぞれ入力vd及びadとする。モデル補正手段2は、制御対象模擬手段18の出力に対して実施の形態5と同様に式(14)から(17)を用いて逐次同定する。
図13は、実施の形態9に係る異常診断装置のブロック図である。実施の形態9は、モデル補正手段2がないことが実施の形態1と異なっている。実施の形態9において、モデル加速度算出手段1内部の制御対象模擬手段18は、予め定められた固定値を摩擦パラメータとして用いる。図14は、本実施の形態に係る制御系模擬手段9の内部を示すブロック図である。図14に示すように、制御系模擬手段9は、制御対象模擬手段18として各軸簡易モデル13を用いる。
実施の形態10の異常診断装置のブロック図を図18に示す。実施の形態10では、繰り返し実行される同一動作のデータから異常を判別する。本実施の形態に係る異常診断装置101は、機械装置の正常動作時の動作情報である動作データを記録する記録手段を備える。記録手段は、初期データ記録手段34として機能する。正常時の動作データとしては、正常時のモータトルク及びモータ変位が挙げられる。初期データ記録手段34は、記録したデータをモデル加速度算出手段1に入力する。モデル加速度算出手段1は、初期データとして記録した動作データから摩擦パラメータを算出し、算出した摩擦パラメータも初期摩擦パラメータとして初期データ記録手段34に記録する。モデル補正手段2の内部は、実施の形態2と同様になっており、初期データ記録手段34に記録した正常時の動作データから一括で摩擦パラメータを同定する。
実施の形態11の異常診断装置は、図1に示されるブロック図と同様の構成である。本実施の形態と実施の形態1とは異常判別手段4の内部が異なっているので、異常判別手段4の内部のみ説明する。実施の形態11では、異常判別に入力の絶対値の平均値を用いる。平均値は、別途指定された区間の平均値を算出してもよいし、一定周期毎に平均値を算出してもよい。異常判別手段4は、算出した平均値が基準値を超えている場合に異常と判別する。
実施の形態12の異常診断装置は、図1に示されるブロック図と同様の構成である。本実施の形態と実施の形態1とは異常判別手段4の内部が異なっているので、異常判別手段4の内部のみ説明する。実施の形態12では、異常判別手段4は、無次元兆候パラメータを算出する無次元兆候パラメータ算出手段を有する。無次元兆候パラメータは、動力伝達機構7の異常判別に用いられる。無次元兆候パラメータとしては、波形率、衝撃指数、波高率、歪度、及び尖り度がある。異常判別手段4は、これらの無次元兆候パラメータの少なくとも1つを別途指定された区間、又は一定周期毎に算出する。異常判別手段4は、予め定めた閾値を有し、算出された無次元兆候パラメータと閾値とを比較することで動力伝達機構7の異常を診断することができる。
実施の形態13の異常診断装置は、図1に示されるブロック図と同様の構成である。実施の形態1とは異常判別手段4の内部が異なっているので、異常判別手段4の内部のみ説明する。実施の形態13では、異常判別に周波数解析を用いる。異常判別手段4は、周波数解析結果のピーク周波数の遷移から異常を診断する。具体的には、16Hzを基準値として設定した場合、異常判別手段4は、動力伝達機構7の動作開始直後の正常状態で20Hzにピークがあったのが、ピークの周波数が徐々に低くなり、基準値以下になった際に異常と診断する。
実施の形態14の異常診断装置は、図1に示されるブロック図と同様の構成である。実施の形態1とは異常判別手段4の内部が異なっているので、異常判別手段4の内部のみ説明する。実施の形態14では、異常判別にバンドパスフィルタの出力を用いる。バンドパスフィルタは、予め設定した周波数の信号成分だけを通過させる特性を有する。ここで、異常判別手段4は、バンドパスフィルタを通過した信号成分を検出した場合、動力伝達機構7の異常を診断することができる。具体的には、異常判別手段4では、動力伝達機構7の劣化により振動周波数が16Hz以下になれば異常と判断する場合であれば、動力伝達機構7の振動周波数が16Hzのバンドパスフィルタを通過した結果の絶対値の平均値が、基準値以上になった場合に異常と判別する。
実施の形態15の異常診断方法のフローチャートを図20に示す。モデル加速度算出手段1は、カウントを初期化、つまりNを1とし、摩擦パラメータの同定を行う(ステップS1及びS2)。摩擦パラメータを同定する手段は、実施の形態1のモデル補正手段2と同様である。モデル加速度算出手段1は、モデル加速度を算出する(ステップS3)。モデル加速度は、実施の形態1のモデル加速度算出手段1と同一の手段で算出される。モデル加速度算出手段1は、モデル加速度からモータ加速度を減算する(ステップS4)。実施の形態15に係る異常診断方法では、予め定めた基準値に達していなければステップS2からS4を繰り返す。異常判別手段4は、予め定めた基準値に達するか判定し、達していれば、モデル加速度からモータ加速度を減算した結果の絶対値の最大値を算出する(ステップS5及びS6)。異常判別手段4は、モデル加速度からモータ加速度を減算した結果の絶対値の最大値が基準値以上か判定し、最大値が基準値以上と判定した場合はアラームを出力し動力伝達機構7の異常と判別する(ステップS8)。
実施の形態16の異常診断方法のフローチャートを図21に示す。モデル加速度算出手段1は、カウントを初期化、つまりNを1とし、摩擦パラメータの同定を行う(ステップS1及びS2)。摩擦パラメータを同定する手段は、実施の形態1のモデル補正手段2と同様である。モデル加速度算出手段1は、モデル加速度を算出する(ステップS3)。モデル加速度は、実施の形態1のモデル加速度算出手段1と同一の手段で算出される。モデル加速度算出手段1は、モデル加速度からモータ加速度を減算する(ステップS4)。異常診断方法では、予め定めた基準値に達するか判定し、達していなければステップS2からS4を繰り返す。異常判別手段4は、予め定めた基準値に達していれば減算結果の尖り度を算出する(ステップS5及びS6)。異常判別手段4は、算出した尖り度が基準値以上か判定する(ステップS8)。また、異常判別手段4は、算出した尖り度が基準値以上と判定した場合はアラームを出力し動力伝達機構7の異常と判別する。
図22は、実施の形態17の異常診断装置の構成を示す図である。プログラム生成手段35及び閾値変更手段36以外は実施の形態1と同一のため説明は省略する。プログラム生成手段35では、例えば産業用ロボット、工作機械などの制御対象を動作させるためのプログラムを作成する。指令生成手段29ではプログラム生成手段35で作成されたプログラムに記載の動作命令に基づいて、制御対象を動作させるための時々刻々の指令、すなわち各軸の位置指令を生成する。時々刻々の指令は各軸制御系5に入力されるとともに、閾値変更手段36にも入力される。閾値変更手段36では入力された時々刻々の指令に基づいて閾値を決定する。
図23は、実施の形態18の異常診断装置の構成を示す図である。プログラム生成手段35、閾値変更手段36以外は実施の形態1と同一のため説明は省略する。プログラム生成手段35では、例えば産業用ロボット、工作機械などの制御対象を動作させるためのプログラムを作成する。プログラム生成手段35で作成されるプログラムには、例えば産業用ロボット、工作機械などの制御対象を動作させるための動作命令が記載されるとともに、その動作命令で動作する際の異常判別手段4での閾値又は異常判別の感度の設定が記載される。
図24は、実施の形態19の異常診断装置の構成を示す図である。図25は、実施の形態19の制御系模擬手段の内部を示す図である。実施の形態19の異常診断装置は、実施の形態1と異なり、モデル補正手段を備えない。モデル加速度算出手段1の内部は、図2に示すものと同様である。図25の制御対象模擬手段18は、実施の形態1と同様に各軸簡易モデル13を備えるが、各軸簡易モデル13で用いる摩擦のパラメータは、モデル補正手段2の出力を用いるのではなく、各軸モデル簡易13内部にあらかじめ記憶されている摩擦パラメータを用いて算出される。本実施の形態では、モデル加速度には摩擦変動の影響を考慮していないが、モータ加速度は各軸のモータがフィードバック制御されているため、モータトルクと比べて摩擦変動の影響を受けにくくなっており、摩擦変動があっても高精度に異常診断を行える効果がある。
図26は、実施の形態20に係る制御系模擬手段の内部を示す図である。実施の形態20の異常診断装置の構成は、図24に示す異常診断装置と同様である。実施の形態19と異なるのは、制御系模擬手段9の内部が図26に示されるものであることである。本実施の形態では、モデル加速度には摩擦変動の影響を考慮していないが、モータ加速度は各軸のモータがフィードバック制御されているため、モータトルクと比べて摩擦変動の影響を受けにくくなっており、摩擦変動があっても高精度に異常診断を行える効果がある。
Claims (12)
- モータ加速度の予測値であるモデル加速度を算出するモデル加速度算出手段と、
前記モータの位置情報及び速度情報の一方からモータ加速度を算出するモータ加速度算出手段と、
前記モータ加速度と前記モデル加速度との比較結果に基づき、動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。 - 前記モデル加速度算出手段は、
各軸制御系に送出される位置指令に応じて前記モデル加速度を算出する制御系模擬手段を備える
ことを特徴とする請求項1に記載の異常診断装置。 - 前記制御系模擬手段は、
各軸からみた制御対象のモデルである制御対象模擬手段を備える
ことを特徴とする請求項2に記載の異常診断装置。 - 前記モータの摩擦パラメータ検出値を同定処理により摩擦パラメータ同定値として算出するモデル補正手段をさらに備え、
前記制御対象模擬手段は、
前記モータを駆動させる各軸方向に対応する摩擦推定値を前記モデル補正手段で算出した前記摩擦パラメータ同定値に応じて修正する
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の異常診断装置。 - 前記モデル加速度算出手段は、
前記位置指令に応じて速度指令値と加速度指令値とを位置パラメータ値として算出する変位補正手段をさらに備え、
前記制御対象模擬手段は、
前記位置パラメータ値を前記モデル補正手段で算出した前記摩擦パラメータ同定値に応じて修正する
ことを特徴とする請求項4に記載の異常診断装置。 - 正常動作時の前記モータの動作情報を記憶する記憶手段と、
前記動作情報を同定処理により初期摩擦パラメータ同定値として算出し、算出した前記初期摩擦パラメータ同定値を前記記憶手段に記憶させるモデル補正手段と、をさらに備え、
前記モデル加速度算出手段は、
前記モデル補正手段で算出した前記初期摩擦パラメータ同定値と、前記記憶手段が記憶した前記動作情報と、に応じて前記動力伝達機構のモデル加速度を予測値算出処理により算出する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の異常診断装置。 - 前記異常判別手段は、
前記モータ加速度の信号成分のうち、予め設定した周波数よりも高周波数の信号成分を通過させるハイパスフィルタを備え、
前記ハイパスフィルタを通過した信号成分を検出した場合、検出した信号成分に応じて前記動力伝達機構が異常であるか診断する
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の異常診断装置。 - 前記異常判別手段は、
前記動力伝達機構における振動の周波数解析を行う周波数解析手段を備え、
前記周波数解析手段により得られるピーク周波数の遷移に基づき前記動力伝達機構が異常であるか診断する
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の異常診断装置。 - 前記異常判別手段は、
前記モデル加速度算出手段から取得した統計値を用いて無次元兆候パラメータを算出する無次元兆候パラメータ算出手段を備え、
前記無次元兆候パラメータと予め定めた閾値との比較結果に基づき前記動力伝達機構が異常であるか診断する
ことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の異常診断装置。 - 異常判別手段の内部で異常を判別する閾値を変更する閾値変更手段を備え、指令生成手段で生成される指令に基づいて閾値変更手段が出力する前記閾値を決定する
ことを特徴とする異常診断装置。 - 異常判別手段の内部で異常を判別する閾値を変更する閾値変更手段を備え、プログラム生成手段で作成されるプログラムから前記閾値を指定する
ことを特徴とする異常診断装置。 - モータ加速度の予測値であるモデル加速度を算出するモデル加速度算出ステップと、
前記モータの位置情報及び速度情報の一方からモータ加速度を算出するモータ加速度算出ステップと、
前記モータ加速度と前記モデル加速度との比較結果に基づき、前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別ステップと、
を行うことを特徴とする異常診断方法。
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