JPWO2018193508A1 - Failure diagnosis device and failure diagnosis method - Google Patents
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Abstract
故障診断装置であるマスタ局(1)において、第1の駆動源および第2の駆動源が連結されている装置を動作させた際に検出される装置の状態を示す第1の検出データから第2の駆動源に起因するデータ成分を取り除くことによって、第1の駆動源に起因した装置の状態を示す第2の検出データを推定する推定センサデータ算出部(30)と、第2の検出データと閾値とを比較することによって、装置の故障を診断する故障診断部(31)と、を備える。In the master station (1) which is the failure diagnosis device, the first detection data indicating the state of the device detected when the device to which the first drive source and the second drive source are connected is operated An estimated sensor data calculating unit (30) for estimating second detection data indicating a state of the device caused by the first drive source by removing data components caused by the second drive source; and second detection data And a fault diagnosis unit (31) for diagnosing a failure of the device by comparing the threshold with the threshold.
Description
本発明は、装置の故障を診断する故障診断装置および故障診断方法に関する。 The present invention relates to a fault diagnosis apparatus and a fault diagnosis method for diagnosing a fault in an apparatus.
装置は、故障が発生すると所望の動作を実行できなくなるので、装置に故障が発生したか否かは適切に診断されることが望まれる。このため、従来から、装置の故障を診断する技術は、種々提案されている。 Since the device can not perform the desired operation when a failure occurs, it is desirable to properly diagnose whether the device has a failure. For this reason, conventionally, various techniques for diagnosing device failure have been proposed.
特許文献1に記載の異常検知システムは、複数の振動センサがモータの振動を測定し、振動センサの出力値間にある相互関係を示すモデルから求まる出力値の相関関係と、複数の振動センサから得られた測定データ間の相関関係とを比較処理している。そして、異常検知システムは、相関関係の崩れ量に基づいてモータの異常を検知している。 In the abnormality detection system described in Patent Document 1, the plurality of vibration sensors measure the vibration of the motor, and the correlation of the output values obtained from the model indicating the correlation between the output values of the vibration sensors and the plurality of vibration sensors The correlation between the obtained measurement data is compared and processed. Then, the abnormality detection system detects the abnormality of the motor based on the amount of breakdown of the correlation.
しかしながら、装置構成または装置特性が変更されると各センサからのセンサデータが変化するので、上記従来の技術である特許文献1では、装置が異常であるか否かを判断するための閾値を、装置構成毎または装置特性毎に設定しなければならないという問題があった。このため、特許文献1では、装置構成または装置特性が変更された場合に、装置の故障の診断を容易に行うことができなかった。 However, since the sensor data from each sensor changes when the device configuration or the device characteristics are changed, in the above-mentioned prior art Patent Document 1, a threshold for judging whether the device is abnormal or not is There is a problem that it has to be set for each device configuration or each device characteristic. For this reason, in patent document 1, when the apparatus structure or the apparatus characteristic was changed, diagnosis of the failure of an apparatus was not able to be performed easily.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、装置構成または装置特性が変更された場合であっても、装置の故障の診断を容易に行うことができる故障診断装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and it is an object of the present invention to obtain a failure diagnosis device capable of easily diagnosing a failure of the device even when the device configuration or the device characteristics are changed. I assume.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、故障診断装置において、第1の駆動源および第2の駆動源が連結されている装置を動作させた際に検出される装置の状態を示す第1の検出データから第2の駆動源に起因するデータ成分を取り除くことによって、第1の駆動源に起因した装置の状態を示す第2の検出データを推定する推定データ算出部を備えている。また、本発明の故障診断装置は、第2の検出データと閾値とを比較することによって、装置の故障を診断する故障診断部を備えている。 In order to solve the problems described above and to achieve the object, the present invention relates to a device that is detected when operating a device to which a first drive source and a second drive source are connected in a failure diagnosis device. Estimation data calculation unit for estimating second detection data indicating a state of the device caused by the first drive source by removing a data component caused by the second drive source from the first detection data indicating the state of Is equipped. Further, the failure diagnosis device of the present invention includes a failure diagnosis unit that diagnoses a failure of the device by comparing the second detection data with the threshold value.
本発明にかかる故障診断装置は、装置構成または装置特性が変更された場合であっても、装置の故障の診断を容易に行うことができるという効果を奏する。 The failure diagnosis apparatus according to the present invention has an effect that diagnosis of a failure of the apparatus can be easily performed even when the apparatus configuration or the apparatus characteristic is changed.
以下に、本発明の実施の形態にかかる故障診断装置および故障診断方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。 Hereinafter, a fault diagnosis apparatus and a fault diagnosis method according to an embodiment of the present invention will be described in detail based on the drawings. The present invention is not limited by the embodiment.
実施の形態
図1は、本発明の実施の形態にかか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図である。故障診断システム100は、故障診断装置であるマスタ局1と、故障診断の対象となる装置の一例である機械装置2と、機械装置2を駆動させる第1モータ4と、機械装置2を駆動させる1つまたは複数の第2モータ7とを備えている。また、故障診断システム100は、第1モータ4にトルク指令を出力する第1スレーブ局3と、第2モータ7にトルク指令を出力する第2スレーブ局6と、機械装置2に配置されて機械装置2の状態を検出するセンサ5とを備えている。Embodiment FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a failure diagnosis system provided with a failure diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention. The
マスタ局1は、第1スレーブ局3、センサ5および第2スレーブ局6に、通信ネットワークを介して接続されている。また、第1スレーブ局3は、第1モータ4に接続され、第2スレーブ局6は、第2モータ7に接続されている。そして、第1モータ4および第2モータ7が、機械装置2に連結されている。
The master station 1 is connected to the first slave station 3, the
マスタ局1は、第1モータ4を駆動させるためのデータである第1指令データ11を第1スレーブ局3に出力するとともに、第2モータ7を駆動させるためのデータである第2指令データ13を第2スレーブ局6に出力する。
The master station 1 outputs
第1スレーブ局3は、第1指令データ11に対応するトルク指令を生成して第1モータ4に出力する。第2スレーブ局6は、第2指令データ13に対応するトルク指令を生成して第2モータ7に出力する。
The first slave station 3 generates a torque command corresponding to the
第1の駆動源である第1モータ4は、第1スレーブ局3からのトルク指令に対応する動作を実行し、第2の駆動源である第2モータ7は、第2スレーブ局6からのトルク指令に対応する動作を実行する。機械装置2は、第1モータ4および第2モータ7によって動作させられる。
The
センサ5は、機械装置2の状態を検出すると、検出結果であるセンサデータ12をマスタ局1に出力する。これにより、マスタ局1は、センサ5から出力されたセンサデータ12を取得する。
When the
マスタ局1は、機械装置2を制御するコンピュータである。また、マスタ局1は、第1指令データ11、第2指令データ13およびセンサデータ12に基づいて、機械装置2が備える機械部品が故障しているか否かを診断する。実施の形態のマスタ局1は、第1モータ4および第2モータ7が連結されている機械装置2を動作させた際に検出されるセンサデータ12から第2モータ7に起因するデータ成分を取り除くことによって、第1モータ4に起因したセンサデータ12を推定する。そして、マスタ局1は、第1モータ4に起因したセンサデータ12と、第1モータ4を動作させた際に検出されるセンサデータ12に基づいて設定しておいた後述の故障診断閾値と、を比較することによって、機械装置2の故障を診断する。
The master station 1 is a computer that controls the
図2は、実施の形態にかかる機械装置の構成を示す図である。図2では、機械装置2が、ロールツーロール(Roll to Roll)方式の装置である場合について説明するが、機械装置2は何れの装置であってもよい。
FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the mechanical device according to the embodiment. Although FIG. 2 illustrates the case where the
機械装置2は、機械部品の例であるローラ41,42を備えており、加工対象物であるワーク40を加工する。第1モータ4は、第1スレーブ局3が出力するトルク指令を受けて駆動し、機械装置2の機械部品を動作させる。ここでの第1モータ4は、第1モータ4に接続されているローラ41を回転させる。また、第2モータ7は、第2スレーブ局6が出力するトルク指令を受けて駆動し、機械装置2の機械部品を動作させる。ここでの第2モータ7は、第2モータ7に接続されているローラ42を回転させる。
The
第1モータ4および第2モータ7は、機械装置2を駆動できるものであれば何れの機械部品であってもよい。第1モータ4および第2モータ7の例は、回転型サーボモータ、インバータといった機器である。第1モータ4がローラ41を回転させ、第2モータ7がローラ42を回転させると、ローラ41,42に載せられているワーク40が移動する。センサ5は、機械装置2の外部に取り付けられており、第1モータ4および第2モータ7の動作に起因する機械装置2の状態を検出する。したがって、第1モータ4が機械装置2に連結されていない状態で、第2モータ7が駆動せず第1モータ4が駆動すると、センサ5は、第1モータ4に起因する機械装置2の状態を検出する。また、第2モータ7が機械装置2に連結されていない状態で、第1モータ4が駆動せず第2モータ7が駆動すると、センサ5は、第2モータ7に起因する機械装置2の状態を検出する。センサ5の例は、振動検出センサまたは温度センサである。なお、センサ5が検出する機械装置2の状態は、機械装置2が備える機械部品の状態であってもよいし、機械装置2と第1モータ4と接続する部材の状態または機械装置2と第2モータ7と接続する部材の状態であってもよい。
The
図3は、実施の形態にかかるマスタ局の構成を示すブロック図である。マスタ局1は、第1指令データ11を生成する第1指令データ生成部21と、第1指令データ11を保存する第1指令データ保存部23とを備えている。また、マスタ局1は、第2指令データ13を生成する第2指令データ生成部22と、第2指令データ13を保存する第2指令データ保存部25とを備えている。
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a master station according to the embodiment. The master station 1 includes a first command data generation unit 21 that generates the
また、マスタ局1は、センサデータ12を保存するセンサデータ保存部24と、機械装置2が故障しているか否かを診断する際の基準となる閾値である故障診断閾値を生成する閾値生成部26と、故障診断閾値を保存する閾値保存部27とを備えている。また、マスタ局1は、第2指令データ13とセンサデータ12との間の対応関係を示すセンサデータ算出モデルを生成するモデル生成部28と、センサデータ算出モデルを保存するモデル保存部29とを備えている。センサデータ算出モデルは、第2指令データ13に対応するセンサデータ12を算出するためのモデルである。センサデータ算出モデルは、数式によって表される。また、マスタ局1は、後述する推定センサデータを生成する推定センサデータ算出部30と、機械装置2の故障の有無を診断する故障診断部31とを備えている。
Further, the master station 1 stores a sensor data storage unit 24 that stores
第1指令データ生成部21は、第1指令データ11を生成し、第1指令データ11を第1スレーブ局3および第1指令データ保存部23に出力する。第1指令データ11の例は、第1モータ4の位置または回転速度を制御するための指令である。第1指令データ保存部23は、第1指令データ生成部21が生成した第1指令データ11を保存するメモリといった記憶手段である。
The first command data generation unit 21 generates the
第2指令データ生成部22は、第2指令データ13を生成し、第2指令データ13を第2スレーブ局6および第2指令データ保存部25に出力する。第2指令データ13の例は、第2モータ7の位置または回転速度を制御するための指令である。第2指令データ保存部25は、第2指令データ生成部22が生成した第2指令データ13を保存するメモリといった記憶手段である。
The second command data generation unit 22 generates the
センサデータ保存部24は、センサデータ12を保存するメモリといった記憶手段である。センサデータ12の例は、振動の状態を示す振動データまたは温度の状態を示す温度データである。
The sensor data storage unit 24 is a storage unit such as a memory for storing the
閾値生成部26は、第1指令データ保存部23から第1指令データ11を読み出し、センサデータ保存部24からセンサデータ12を読み出す。閾値生成部26は、第1指令データ11およびセンサデータ12に基づいて、故障診断閾値を生成する。故障診断閾値は、故障か否かを診断する際の基準となる閾値である。閾値生成部26は、生成した故障診断閾値を閾値保存部27に送る。閾値保存部27は、閾値生成部26が生成した故障診断閾値を保存するメモリといった記憶手段である。
The threshold generation unit 26 reads the
モデル生成部28は、第2指令データ13が出力された際のセンサデータ12をセンサデータ保存部24から読み出し、読み出したセンサデータ12に対応する第2指令データ13を第2指令データ保存部25から読み出す。モデル生成部28は、読み出した、センサデータ12および第2指令データ13に基づいて、第2指令データ13が出力された際のセンサデータ12と第2指令データ13との対応関係を示すセンサデータ算出モデルを生成する。モデル生成部28は、生成したセンサデータ算出モデルをモデル保存部29に送る。モデル保存部29は、モデル生成部28が生成したセンサデータ算出モデルを保存するメモリといった記憶手段である。
The model generation unit 28 reads the
推定データ算出部である推定センサデータ算出部30は、モデル保存部29からセンサデータ算出モデルを読み出す。また、推定センサデータ算出部30は、第1指令データ11および第2指令データ13が出力された際のセンサデータ12をセンサデータ保存部24から読み出し、読み出したセンサデータ12に対応する第2指令データ13を第2指令データ保存部25から読み出す。推定センサデータ算出部30は、読み出した、センサデータ算出モデル、センサデータ12および第2指令データ13に基づいて、推定センサデータを算出する。推定センサデータは、マスタ局1が第1指令データ11を出力した場合に、センサ5から出力されるセンサデータ12の推定値である。
The estimated sensor data calculation unit 30, which is an estimated data calculation unit, reads out a sensor data calculation model from the model storage unit 29. Further, the estimated sensor data calculation unit 30 reads from the sensor data storage unit 24 the
マスタ局1の第1指令データ生成部21は、種々の第1指令データ11を第1スレーブ局3に出力し、種々の第2指令データ13を第2スレーブ局6に出力する。この場合において、機械装置2は、第1指令データ11および第2指令データ13に対応する動作を実行する。そして、センサ5は、機械装置2の動作に対応するセンサデータ12を検出して、マスタ局1に送る。推定センサデータ算出部30は、センサデータ12のデータ成分のうち第1指令データ11の出力に起因するデータ成分を算出する。推定センサデータ算出部30は、算出した推定センサデータを故障診断部31に送る。
The first command data generation unit 21 of the master station 1 outputs various
故障診断部31は、閾値保存部27から故障診断閾値を読み出す。故障診断部31は、推定センサデータ算出部30が算出した推定センサデータと、閾値保存部27から読み出した故障診断閾値とに基づいて、機械装置2の故障の有無を診断する。
The failure diagnosis unit 31 reads the failure diagnosis threshold from the threshold storage unit 27. The failure diagnosis unit 31 diagnoses the presence or absence of a failure of the
このように、実施の形態のマスタ局1では、閾値生成部26が、第1モータ4を動作させた際に検出されるセンサデータ12に基づいて、故障診断閾値を生成する。また、モデル生成部28は、第2モータ7を動作させた際に検出されるセンサデータ12に基づいて、センサデータ算出モデルを生成する。また、推定センサデータ算出部30は、センサデータ算出モデルを用いて、第2モータ7に起因するセンサデータ12を算出する。このセンサデータ12は、第2モータ7に起因するデータ成分に対応している。推定センサデータ算出部30は、第1モータ4および第2モータ7が連結されている機械装置2を動作させた際に検出されるセンサデータ12から、第2モータ7に起因するデータ成分を取り除くことによって、第1モータ4に起因したセンサデータ12を算出する。そして、故障診断部31が、第1モータ4に起因したセンサデータ12と、故障診断閾値と、を比較することによって、機械装置2の故障を診断する。故障診断閾値は、一定値であり、故障診断部31は、センサデータ12の値が、一定値である故障診断閾値を超えた場合に、故障と診断する。
As described above, in the master station 1 according to the embodiment, the threshold generation unit 26 generates a failure diagnosis threshold based on the
図4は、実施の形態にかかる第1指令データ保存部の内部構成を示す図である。第1指令データ保存部23は、第1指令データ保存領域230を備えている。第1指令データ保存領域230は、故障診断閾値の生成に用いられる第1指令データ11を保存する領域である。
FIG. 4 is a diagram showing an internal configuration of a first command data storage unit according to the embodiment. The first command data storage unit 23 includes a first command data storage area 230. The first command data storage area 230 is an area for storing the
図5は、実施の形態にかかるセンサデータ保存部の内部構成を示す図である。センサデータ保存部24は、センサデータ保存領域240A,240B,240Cを備えている。センサデータ保存領域240Aは、故障診断閾値の生成に用いられるセンサデータ12を保存する領域である。センサデータ保存領域240Bは、センサデータ算出モデルが生成される際に用いられるセンサデータ12を保存する領域である。センサデータ保存領域240Cは、推定センサデータが生成される際に用いられるセンサデータ12を保存する領域である。
FIG. 5 is a diagram showing an internal configuration of a sensor data storage unit according to the embodiment. The sensor data storage unit 24 includes sensor data storage areas 240A, 240B, and 240C. The sensor data storage area 240A is an area for storing the
センサデータ保存領域240Aに保存されるセンサデータ12は、第2指令データ13が出力されず第1指令データ11が出力された際にセンサ5によって検出されたものである。センサデータ保存領域240Bに保存されるセンサデータ12は、第1指令データ11が出力されず第2指令データ13が出力された際にセンサ5によって検出されたものである。センサデータ保存領域240Cに保存されるセンサデータ12は、第1指令データ11および第2指令データ13が出力された際にセンサ5によって検出された第1の検出データである。なお、センサデータ保存領域240A,240B,240Cは、固定領域である必要はなく、任意に変更可能な領域であってもよい。
The
図6は、実施の形態にかかる第2指令データ保存部の内部構成を示す図である。第2指令データ保存部25は、第2指令データ保存領域250A,250Bを備えている。第2指令データ保存領域250Aは、センサデータ算出モデルが生成される際に用いられる第2指令データ13を保存する領域である。第2指令データ保存領域250Bは、推定センサデータが生成される際に用いられる第2指令データ13を保存する領域である。なお、第2指令データ保存領域250A,250Bは、固定領域である必要はなく、任意に変更可能な領域であってもよい。
FIG. 6 is a diagram showing an internal configuration of a second command data storage unit according to the embodiment. The second command
図7は、実施の形態にかかる故障診断システムの動作処理手順を示すフローチャートである。故障診断システム100は、稼働前準備を実行した後に、装置稼働を実行する。稼働前準備は、機械装置2を稼働させる前の準備段階の処理であり、装置稼働は、機械装置2を稼働させる処理である。したがって、故障診断システム100は、稼働前準備の際には、機械装置2に準備段階の動作を実行させて準備段階のセンサデータ12を収集する。また、故障診断システム100は、装置稼働の際には、機械装置2に実際の動作を実行させて実際のセンサデータ12を収集する。そして、故障診断システム100は、装置稼働の際に、機械装置2の故障を診断する。
FIG. 7 is a flowchart showing an operation processing procedure of the failure diagnosis system according to the embodiment. The
故障診断システム100は、稼働前準備を開始すると、ステップS10において、マスタ局1が、機械装置2が第1モータ4に連結されていない状態で第1モータ4を駆動させた際のセンサデータ12を収集する。
When the
具体的には、マスタ局1の第1指令データ生成部21が、実際に機械装置2を稼働させる際と同様の第1指令データ11を生成して、第1スレーブ局3および第1指令データ保存部23に出力する。なお、この場合において、第2指令データ生成部22は、第2指令データ13を出力しない。そして、第1指令データ保存部23は、第1の駆動指令である第1指令データ11を保存する。また、第1スレーブ局3は、第1指令データ11に対応するトルク指令を生成して第1モータ4に出力し、第1モータ4を駆動する。
Specifically, the first command data generation unit 21 of the master station 1 generates the
そして、センサ5が、第1モータ4を駆動させた際の機械装置2の状態を検出し、検出結果であるセンサデータ12をマスタ局1に出力する。これにより、センサデータ保存部24は、第1モータ4を駆動させた際のセンサデータ12をセンサデータ保存領域240Aに保存する。このように、センサデータ保存部24が、センサデータ保存領域240Aに保存するセンサデータ12は、マスタ局1が、第2モータ7を駆動させず、第1モータ4を駆動させた際のセンサデータ12である。
Then, the
そして、ステップS20において、閾値生成部26が、故障診断閾値を生成する。具体的には、閾値生成部26が、第1指令データ保存部23から第1の駆動指令である第1指令データ11を読み出し、センサデータ保存部24のセンサデータ保存領域240Aから第3の検出データであるセンサデータ12を読み出す。そして、閾値生成部26は、第1指令データ11およびセンサデータ12に基づいて、故障診断閾値を生成する。閾値生成部26は、何れの方法で故障診断閾値を生成してもよい。閾値保存部27は、閾値生成部26が生成した故障診断閾値を保存する。
Then, in step S20, the threshold generation unit 26 generates a failure diagnosis threshold. Specifically, the threshold value generation unit 26 reads the
なお、閾値生成部26は、第1指令データ11を用いることなく、センサデータ12を用いて故障診断閾値を生成してもよい。この場合、マスタ局1は、第1指令データ保存部23を備えていなくてもよい。
The threshold generation unit 26 may generate the failure diagnosis threshold using the
ここでは、閾値生成部26が、第1指令データ11を用いることなく、センサデータ12を用いて故障診断閾値を生成する場合について説明する。閾値生成部26は、例えば、以下の(1)から(3)の方法を用いて、故障診断閾値を生成する。(1)の方法は、正常動作時のセンサデータ12を用いて故障診断閾値を生成する方法であり、(2)および(3)の方法は、正常動作時から機械装置2の機械部品が故障するまでの間のセンサデータ12を用いて故障診断閾値を生成する方法である。
(1)閾値生成部26は、正常動作時のセンサデータ12の最大値および最小値に、特定の倍率を掛けた値を故障診断閾値に設定する。
(2)閾値生成部26は、機械部品が故障したタイミングから、特定の時間分だけ前のセンサデータ12の値を故障診断閾値に設定する。
(3)閾値生成部26は、正常動作では安定していたセンサデータ12の値が、機械部品が故障するまでに上昇傾向または下降傾向を示したタイミングの値を故障診断閾値に設定する。Here, a case where the threshold value generation unit 26 generates a failure diagnosis threshold value using the
(1) The threshold generation unit 26 sets a value obtained by multiplying the maximum value and the minimum value of the
(2) The threshold generation unit 26 sets the value of the
(3) The threshold value generation unit 26 sets, as a failure diagnosis threshold value, a timing value at which the value of the
図8は、実施の形態にかかる故障診断閾値を生成する際の、第1指令データとセンサデータとの関係を示す図である。図8では、ステップS10で故障診断システム100が第1モータ4を駆動させた際の第1指令データ11およびセンサデータ12を示している。図8に示すグラフの横軸が時間である。図8に示す上段側のグラフの縦軸が、第1指令データ11であり、下段側のグラフの縦軸が、センサデータ12である。閾値生成部26は、図8に示したような、第1指令データ11およびセンサデータ12に基づいて、故障診断閾値を生成する。
FIG. 8 is a diagram showing the relationship between first command data and sensor data when generating a failure diagnosis threshold according to the embodiment. FIG. 8 shows the
また、故障診断システム100では、ステップS30において、マスタ局1が、機械装置2が第2モータ7に連結された状態で第2モータ7を駆動させた際のセンサデータ12を収集する。
Further, in the
具体的には、マスタ局1の第2指令データ生成部22が、第2指令データ13を生成して、第2スレーブ局6および第2指令データ保存部25に出力する。なお、この場合において、第1指令データ生成部21は、第1指令データ11を出力しない。そして、第2指令データ保存部25は、第2指令データ保存領域250Aに第2の駆動指令である第2指令データ13を保存する。また、第2スレーブ局6は、第2指令データ13に対応するトルク指令を生成して第2モータ7に出力し、第2モータ7を駆動する。
Specifically, the second command data generation unit 22 of the master station 1 generates the
そして、センサ5が、第2モータ7を駆動させた際の機械装置2の状態を検出し、検出結果であるセンサデータ12をマスタ局1に出力する。これにより、センサデータ保存部24は、第2モータ7を駆動させた際のセンサデータ12をセンサデータ保存領域240Bに保存する。なお、第2モータ7を駆動させるための第2指令データ13は、実際に機械装置2を稼働させる際の指令データとは異なるものであってもよい。このように、センサデータ保存部24が、センサデータ保存領域240Bに保存するセンサデータ12は、マスタ局1が、第1モータ4を駆動させず、第2モータ7を駆動させた際のセンサデータ12である。
Then, the
ステップS40において、モデル生成部28が、センサデータ算出モデルを生成する。具体的には、モデル生成部28は、センサデータ保存部24のセンサデータ保存領域240Bから第4の検出データであるセンサデータ12を読み出し、第2指令データ保存部25の第2指令データ保存領域250Aから第2の駆動指令である第2指令データ13を読み出す。そして、モデル生成部28は、センサデータ12および第2指令データ13に基づいて、センサデータ算出モデルを生成する。モデル生成部28は、何れの方法でセンサデータ算出モデルを生成してもよい。モデル保存部29は、モデル生成部28で生成されたセンサデータ算出モデルを保存する。
In step S40, the model generation unit 28 generates a sensor data calculation model. Specifically, the model generation unit 28 reads the
モデル生成部28は、例えば、システム同定方法を用いてセンサデータ算出モデルを生成する。このシステム同定方法の例は、周波数応答法、過渡応答法または最小二乗法である。モデル生成部28は、システム同定方法を用いてセンサデータ算出モデルを生成する場合、実際の入力データである第2指令データ13と、実際の出力データであるセンサデータ12とに基づいて、センサデータ算出モデルを推定する。具体的には、モデル生成部28は、第2指令データ13が入力されると、これに対応するセンサデータ12が出力されるセンサデータ算出モデルを推定する。換言すると、モデル生成部28は、入力された第2指令データ13と出力されたセンサデータ12とに基づいて、入力と出力との間の処理に対応するセンサデータ算出モデルを推定する。
The model generation unit 28 generates a sensor data calculation model using, for example, a system identification method. Examples of this system identification method are frequency response, transient response or least squares. When generating a sensor data calculation model using the system identification method, the model generation unit 28 generates sensor data based on the
図9は、実施の形態にかかるセンサデータ算出モデルを生成する際の、第2指令データとセンサデータとの関係を示す図である。図9では、ステップS30で故障診断システム100が第2モータ7を駆動させた際の第2指令データ13およびセンサデータ12を示している。図9に示すグラフの横軸が時間である。図9に示す上段側のグラフの縦軸が、第2指令データ13であり、下段側のグラフの縦軸が、センサデータ12である。モデル生成部28は、図9に示したようなセンサデータ12および第2指令データ13に基づいて、センサデータ算出モデルを生成する。
FIG. 9 is a diagram showing a relationship between second command data and sensor data when generating a sensor data calculation model according to the embodiment. FIG. 9 shows the
マスタ局1は、ステップS10の処理の後にステップS20の処理を実行し、ステップS30の処理の後にステップS40の処理を実行する。なお、マスタ局1は、ステップS10,S20の処理と、ステップS30,S40の処理との何れを先に実行してもよい。マスタ局1が、故障診断閾値の生成と、センサデータ算出モデルの生成とを実行すると、稼働前準備は終了する。 The master station 1 executes the process of step S20 after the process of step S10, and executes the process of step S40 after the process of step S30. The master station 1 may execute any of the processes of steps S10 and S20 and the processes of steps S30 and S40 first. When the master station 1 executes the generation of the fault diagnosis threshold and the generation of the sensor data calculation model, the pre-operation preparation ends.
故障診断システム100は、機械装置2が第1モータ4および第2モータ7に連結されている状態で装置稼働を開始する。ステップS50において、マスタ局1が、第1モータ4および第2モータ7を駆動させた際のセンサデータ12を収集する。
The
具体的には、第1指令データ生成部21が、第1指令データ11を生成して、第1スレーブ局3に出力する。また、第2指令データ生成部22が、第2指令データ13を生成して、第2スレーブ局6および第2指令データ保存部25に出力する。
Specifically, the first command data generation unit 21 generates the
これにより、第2指令データ保存部25は、第2指令データ保存領域250Bに第3の駆動指令である第2指令データ13を保存する。また、第1スレーブ局3は、第1指令データ11に対応するトルク指令を生成して第1モータ4に出力し、第2スレーブ局6は、第2指令データ13に対応するトルク指令を生成して第2モータ7に出力する。これにより、第1モータ4および第2モータ7が駆動し、機械装置2は、第1モータ4および第2モータ7によって動作させられる。
Thereby, the second command
そして、センサ5が、第1モータ4および第2モータ7を駆動させた際の機械装置2の状態を検出し、検出結果であるセンサデータ12をマスタ局1に出力する。これにより、センサデータ保存部24は、第1モータ4および第2モータ7を駆動させた際の第1の検出データであるセンサデータ12をセンサデータ保存領域240Cに保存する。
Then, the
推定センサデータ算出部30は、機械装置2の故障診断を実行する際に、センサデータ保存部24のセンサデータ保存領域240Cからセンサデータ12を読み出し、モデル保存部29からセンサデータ算出モデルを読み出し、第2指令データ保存部25の第2指令データ保存領域250Bから第2指令データ13を読み出す。
The estimated sensor data calculation unit 30 reads the
図10は、実施の形態にかかる故障診断が実行される際の、第1指令データと第2指令データとセンサデータとの関係を示す図である。図10では、ステップS50で故障診断システム100が第1モータ4および第2モータ7を駆動させた際の、第1指令データ11、第2指令データ13およびセンサデータ12を示している。図10に示すグラフの横軸が時間である。図10に示す上段のグラフの縦軸が、第1指令データ11であり、中段のグラフの縦軸が第2指令データ13であり、下段のグラフの縦軸が、センサデータ12である。
FIG. 10 is a diagram showing a relationship between first command data, second command data, and sensor data when the failure diagnosis according to the embodiment is executed. FIG. 10 shows the
故障診断システム100では、ステップS60において、推定センサデータ算出部30が、第2モータ7を駆動させる場合の推定センサデータを算出する。第2モータ7を駆動させる場合の推定センサデータは、第2指令データ13に対応する推定センサデータである。このとき、推定センサデータ算出部30は、第2指令データ保存領域250Bの第2指令データ13に対応する推定センサデータを、センサデータ算出モデルを用いて算出する。
In the
第2指令データ13に対応する推定センサデータは、センサデータ12のうち、第2指令データ13に対応するデータ成分の推定値である。以下の説明では、第2指令データ13に対応する推定センサデータを、推定センサデータX2という場合がある。第5の検出データである推定センサデータX2は、第1モータ4および第2モータ7を駆動させた場合に検出されるセンサデータ12のうち、第2モータ7に起因するデータ成分の推定値である。
The estimated sensor data corresponding to the
図11は、実施の形態にかかる第2指令データと推定センサデータとの関係を示す図である。図11では、ステップS50でマスタ局1が収集した第2指令データ13と、ステップS60で推定センサデータ算出部30が算出した推定センサデータX2との関係を示している。図11に示すグラフの横軸が時間である。図11に示す上段側のグラフの縦軸が、第2指令データ13であり、下段側のグラフの縦軸が、推定センサデータX2である。
FIG. 11 is a diagram showing the relationship between second command data and estimated sensor data according to the embodiment. FIG. 11 shows the relationship between the
推定センサデータ算出部30は、推定センサデータX2を算出した後、ステップS70において、第1モータ4を駆動させる場合の推定センサデータを算出する。第1モータ4を駆動させる場合の推定センサデータは、第1指令データ11に対応する推定センサデータである。このとき、推定センサデータ算出部30は、センサデータ保存領域240Cから読み出したセンサデータ12から推定センサデータX2を減算することによって、第1指令データ11に対応する推定センサデータを算出する。
After calculating the estimated sensor data X2, the estimated sensor data calculation unit 30 calculates estimated sensor data when driving the
第1指令データ11に対応する推定センサデータは、センサデータ12のうち、第1指令データ11に対応するデータ成分の推定値である。以下の説明では、第1指令データ11に対応する推定センサデータを、推定センサデータX1という場合がある。第2の検出データである推定センサデータX1は、第1モータ4および第2モータ7を駆動させた場合に検出されるセンサデータ12のうち、第1モータ4に起因するデータ成分の推定値である。
The estimated sensor data corresponding to the
図12は、実施の形態にかかる第1指令データと推定センサデータとの関係を示す図である。図12では、ステップS50でマスタ局1が収集した第1指令データ11と、ステップS70で推定センサデータ算出部30が算出した推定センサデータX1との関係を示している。図12に示すグラフの横軸が時間である。図12に示す上段側のグラフの縦軸が、第1指令データ11であり、下段側のグラフの縦軸が、推定センサデータX1である。
FIG. 12 is a diagram showing the relationship between first command data and estimated sensor data according to the embodiment. FIG. 12 shows the relationship between the
推定センサデータ算出部30は、算出した推定センサデータX1を故障診断部31に出力する。そして、ステップS80において、故障診断部31は、機械装置2に故障が発生しているか否かの判定である故障診断を実行する。故障診断部31は、推定センサデータX1が、閾値保存部27内の故障診断閾値を超過した場合に故障と判定する。
The estimated sensor data calculation unit 30 outputs the calculated estimated sensor data X1 to the failure diagnosis unit 31. Then, in step S80, the failure diagnosis unit 31 executes failure diagnosis that is determination as to whether or not a failure has occurred in the
故障診断部31は、例えば、以下の(4)から(6)の方法を用いて、故障の判定を行う。(4)から(6)の方法は、推定センサデータX1が故障診断閾値を超過するか否かを周期的にチェックし、推定センサデータX1が故障診断閾値を超過する回数で故障を判定する方法である。故障診断部31は、(5)または(6)の方法を用いることによって、誤検出を防止することができる。
(4)故障診断部31は、推定センサデータX1が故障診断閾値を超過すると、即時故障と判定する。換言すると、故障診断部31は、推定センサデータX1が1回でも故障診断閾値を超過すると、故障と判定する。
(5)故障診断部31は、推定センサデータX1が特定の回数だけ連続して故障診断閾値を超過すると、故障と判定する。故障診断部31は、例えば、推定センサデータX1が3回連続して故障診断閾値を超過すると、故障と判定する。
(6)故障診断部31は、推定センサデータX1が特定の回数または特定の時間のうち、故障診断閾値を複数回超過すると、故障と判定する。故障診断部31は、例えば、10回のうち推定センサデータX1が3回故障診断閾値を超過すると、故障と判定する。The failure diagnosis unit 31 determines failure using, for example, the following methods (4) to (6). The methods (4) to (6) periodically check whether the estimated sensor data X1 exceeds the failure diagnosis threshold and determine the failure based on the number of times the estimated sensor data X1 exceeds the failure diagnosis threshold. It is. The failure diagnosis unit 31 can prevent an erroneous detection by using the method (5) or (6).
(4) When the estimated sensor data X1 exceeds the failure diagnosis threshold, the failure diagnosis unit 31 determines that the failure is an immediate failure. In other words, the failure diagnosis unit 31 determines that a failure occurs when the estimated sensor data X1 exceeds the failure diagnosis threshold even once.
(5) The failure diagnosis unit 31 determines that a failure occurs when the estimated sensor data X1 continuously exceeds the failure diagnosis threshold for a specific number of times. For example, when the estimated sensor data X1 exceeds the failure diagnosis threshold three consecutive times, the failure diagnosis unit 31 determines that a failure occurs.
(6) The failure diagnosis unit 31 determines that a failure occurs when the estimated sensor data X1 exceeds the failure diagnosis threshold a plurality of times of a specific number of times or a specific time. For example, if the estimated sensor data X1 exceeds the failure diagnosis threshold three times out of ten times, the failure diagnosis unit 31 determines that a failure occurs.
従来の故障診断システムは、装置稼働を開始した後、複数の駆動源を動作させた時のセンサデータを用いて、機械装置の故障を判定するための閾値を作成する。この場合において、複数の駆動源を動作させた時のセンサデータは、複数の駆動源に起因するデータ成分が重畳している。このため、従来の故障診断システムは、機械装置の構成が変更されると、変更された箇所に起因するセンサデータのデータ成分が変化する。この結果、センサデータが、機械装置の構成を変更する前と変更した後とで異なってしまう。このため、機械装置の構成または特性によってセンサデータが異なることとなるので、従来は、機械装置の故障を判定するための閾値を、機械装置の構成毎および特性毎に設定する必要があった。 The conventional failure diagnosis system creates a threshold value for determining a failure of a mechanical device using sensor data when a plurality of drive sources are operated after the device operation is started. In this case, when the plurality of drive sources are operated, data components resulting from the plurality of drive sources are superimposed on sensor data. Therefore, in the conventional failure diagnosis system, when the configuration of the mechanical device is changed, the data component of the sensor data resulting from the changed portion changes. As a result, sensor data may differ between before and after changing the configuration of the mechanical device. Therefore, since sensor data differs depending on the configuration or characteristics of the mechanical device, conventionally, it has been necessary to set a threshold for determining a failure of the mechanical device for each configuration and each characteristic of the mechanical device.
一方、実施の形態の故障診断システム100は、機械装置2の構成または特性が変更された場合であっても、ステップS30からS70の処理を再度実行するだけで、機械装置2の故障を診断することができる。すなわち、実施の形態の故障診断システム100は、機械装置2の構成または特性が変更された場合に、ステップS10,S20の処理を実行することなく、設定済みの故障診断閾値を用いて機械装置2の故障を診断することができる。
On the other hand, even if the configuration or the characteristics of the
なお、実施の形態では、機械装置2が、第1モータ4および第2モータ7によって動作させられる場合について説明したが、機械装置2を動作させる駆動源は、3つ以上であってもよい。この場合も、故障診断システム100は、上述した処理手順と同様の処理手順によって、機械装置2の故障を診断することができる。
In the embodiment, although the case where the
ここで、マスタ局1のハードウェア構成について説明する。図13は、実施の形態にかかるマスタ局のハードウェア構成例を示す図である。マスタ局1は、図13に示した制御回路300、すなわちプロセッサ301およびメモリ302により実現することができる。プロセッサ301の例は、CPU(Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、DSPともいう)またはシステムLSI(Large Scale Integration)である。メモリ302の例は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)またはフラッシュメモリである。
Here, the hardware configuration of the master station 1 will be described. FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a master station according to the embodiment. Master station 1 can be realized by
マスタ局1は、プロセッサ301が、メモリ302で記憶されている、マスタ局1の動作を実行するためのプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、このプログラムは、マスタ局1の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。メモリ302は、プロセッサ301が各種処理を実行する際の一時メモリにも使用される。
The master station 1 is realized by the
このように、プロセッサ301が実行するプログラムは、コンピュータで実行可能な、データ処理を行うための複数の命令を含むコンピュータ読取り可能かつ非遷移的な(non-transitory)記録媒体を有するコンピュータプログラムプロダクトである。プロセッサ301が実行するプログラムは、複数の命令がデータ処理を行うことをコンピュータに実行させる。
Thus, the program executed by the
また、マスタ局1を専用のハードウェアで実現してもよい。また、マスタ局1の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。 Further, the master station 1 may be realized by dedicated hardware. Further, a part of the functions of the master station 1 may be realized by dedicated hardware and a part may be realized by software or firmware.
以上のように、故障診断システム100では、マスタ局1の推定センサデータ算出部30が、第1モータ4および第2モータ7が連結されている機械装置2を動作させた際に検出されるセンサデータ12から第2モータ7に起因するデータ成分を取り取り除くことによって、第1モータ4に起因したセンサデータ12を推定している。そして、故障診断部31が、第1モータ4に起因したセンサデータ12と故障診断閾値とを比較することによって、機械装置2の故障を診断している。
As described above, in the
このように、実施の形態によれば、第1モータ4に起因したセンサデータ12を推定しているので、機械装置2が故障か否かを診断するための単一の故障診断閾値を適用することができる。このため、機械装置2の装置構成または装置特性が変更された場合に、機械装置2毎に故障診断閾値を生成する手間を省くことができるので、故障診断を行う際の準備工程数を削減することができる。したがって、機械装置2の装置構成または装置特性が変更された場合であっても、機械装置2の故障の診断を容易に行うことが可能となる。
Thus, according to the embodiment, since the
以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。 The configuration shown in the above embodiment shows an example of the contents of the present invention, and can be combined with another known technique, and one of the configurations is possible within the scope of the present invention. Parts can be omitted or changed.
1 マスタ局、2 機械装置、3 第1スレーブ局、4 第1モータ、5 センサ、6 第2スレーブ局、7 第2モータ、11 第1指令データ、12 センサデータ、13 第2指令データ、21 第1指令データ生成部、22 第2指令データ生成部、23 第1指令データ保存部、24 センサデータ保存部、25 第2指令データ保存部、26 閾値生成部、27 閾値保存部、28 モデル生成部、29 モデル保存部、30 推定センサデータ算出部、31 故障診断部、100 故障診断システム。 Reference Signs List 1 master station, 2 mechanical device, 3 first slave station, 4 first motor, 5 sensor, 6 second slave station, 7 second motor, 11 first command data, 12 sensor data, 13 second command data, 21 First command data generation unit, 22 second command data generation unit, 23 first command data storage unit, 24 sensor data storage unit, 25 second command data storage unit, 26 threshold generation unit, 27 threshold storage unit, 28 model generation Part, 29 model storage part, 30 estimation sensor data calculation part, 31 fault diagnosis part, 100 fault diagnosis system.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、故障診断装置において、第1の駆動源および第2の駆動源が連結されている装置を動作させた際に検出される装置の状態を示す第1の検出データから第2の駆動源に起因するデータ成分を取り除くことによって、第1の駆動源に起因した装置の状態を示す第2の検出データを推定する推定データ算出部を備えている。また、本発明の故障診断装置は、装置が第1の駆動源に連結されていない状態で第1の駆動源側に出力される第1の駆動源を駆動するための第1の駆動指令と、第1の駆動指令が出力された際に検出される装置の状態を示す第3の検出データと、に基づいて、閾値を生成する閾値生成部と、第2の検出データと閾値とを比較することによって、装置の故障を診断する故障診断部と、を備えている。 In order to solve the problems described above and to achieve the object, the present invention relates to a device that is detected when operating a device to which a first drive source and a second drive source are connected in a failure diagnosis device. Estimation data calculation unit for estimating second detection data indicating a state of the device caused by the first drive source by removing a data component caused by the second drive source from the first detection data indicating the state of Is equipped. Further, according to the failure diagnosis device of the present invention , the first drive command for driving the first drive source output to the first drive source side in a state where the device is not connected to the first drive source And a threshold generation unit that generates a threshold based on third detection data indicating the state of the device detected when the first drive command is output , and comparing the second detection data with the threshold by, and a, and a fault diagnosis unit for diagnosing faults in equipment.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、故障診断装置において、装置の特定の部材と第1の駆動源との間に配置されて装置を駆動させた際の装置の状態を検出するセンサと、第1の駆動源と装置の特定の部材とが連結されるとともに第2の駆動源と装置の特定の部材とが連結されることによって装置の特定の部材を介して第1の駆動源および第2の駆動源が連結されている状態で、装置を動作させた際にセンサによって検出される装置の状態を示す第1の検出データから第2の駆動源に起因するデータ成分を取り除くことによって、第1の駆動源に起因した装置の状態を示す第2の検出データを推定する推定データ算出部を備えている。また、本発明の故障診断装置は、装置の特定の部材が第1の駆動源に連結されていない状態で第1の駆動源側に出力される第1の駆動源を駆動するための第1の駆動指令と、第1の駆動指令が出力された際に、センサによって検出される装置の状態を示す第3の検出データと、に基づいて、閾値を生成する閾値生成部と、第2の検出データと閾値とを比較することによって、装置の故障を診断する故障診断部と、を備えている。 In order to solve the problems described above and to achieve the object, the present invention provides an apparatus for fault diagnosis when it is disposed between a specific member of the apparatus and a first drive source to drive the apparatus. The sensor for detecting the state, the first drive source and the specific member of the device are connected, and the second drive source and the specific member of the device are connected, and the specific member of the device is connected. When the device is operated with the first drive source and the second drive source connected , the first drive data indicating the state of the device detected by the sensor is attributed to the second drive source The estimated data calculation unit is configured to estimate second detection data indicating a state of the device caused by the first drive source by removing the data component. Further, according to the failure diagnosis device of the present invention, a first drive source for driving the first drive source that is output to the first drive source side in a state where a specific member of the device is not connected to the first drive source. A threshold generation unit that generates a threshold on the basis of a drive command for driving and a third detection data indicating a state of the device detected by the sensor when the first drive command is output; And a failure diagnosis unit that diagnoses a failure of the device by comparing the detection data with the threshold value.
Claims (4)
前記第2の検出データと閾値とを比較することによって、前記装置の故障を診断する故障診断部と、
を備えることを特徴とする故障診断装置。The data component attributed to the second drive source is derived from first detection data indicating the state of the device detected when the device to which the first drive source and the second drive source are connected is operated. An estimated data calculation unit configured to estimate second detection data indicating a state of the device caused by the first drive source by removing the data;
A failure diagnosis unit that diagnoses a failure of the device by comparing the second detection data with a threshold;
A fault diagnosis apparatus comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載の故障診断装置。A first drive command for driving the first drive source output to the first drive source side in a state where the device is not connected to the first drive source; and the first drive And a threshold generation unit configured to generate the threshold based on third detection data indicating a state of the device detected when a command is output.
The fault diagnosis apparatus according to claim 1,
前記推定データ算出部は、前記第1の検出データが検出された際に前記第2の駆動源に出力された前記第2の駆動源を駆動するための第3の駆動指令と前記モデルとに基づいて、前記第5の検出データを推定し、前記第1の検出データから前記第5の検出データを取り除くことによって前記第2の検出データを推定する、
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。A second drive command for driving the second drive source, which is output to the second drive source in a state where the device is connected to the second drive source, and the second drive The fourth detection data indicating the state of the device based on the fourth detection data indicating the state of the device detected when a command is output, the fifth detection being a data component originating in the second drive source It further comprises a model generation unit that generates a model for estimating data.
The estimated data calculation unit further includes a third drive command for driving the second drive source, which is output to the second drive source when the first detection data is detected, and the model. Estimating the fifth detection data, and estimating the second detection data by removing the fifth detection data from the first detection data;
The fault diagnostic device according to claim 1 or 2, characterized in that:
前記第1の検出データから前記第2の駆動源に起因するデータ成分を取り除くことによって、前記第1の駆動源に起因した前記装置の状態を示す第2の検出データを推定する推定ステップと、
前記第2の検出データと閾値とを比較することによって、前記装置の故障を診断する故障診断ステップと、
を含むことを特徴とする故障診断方法。Detecting the first detection data indicating the state of the device when the device to which the first drive source and the second drive source are connected is operated;
Estimating second detection data indicating a state of the device caused by the first drive source by removing a data component caused by the second drive source from the first detection data;
A fault diagnosis step of diagnosing a fault of the device by comparing the second detection data with a threshold;
Fault diagnosis method characterized in that it includes.
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