WO2016189584A1 - 故障診断装置及び故障診断方法 - Google Patents

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昌樹 久野
敏倫 浦川
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日産自動車株式会社
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    • G05B2219/39355—Observer, disturbance observer

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for diagnosing a failure of a mechanical device provided with a motor as a drive source of an operation shaft.
  • Patent Document 1 has been disclosed as a fault diagnosis method for an articulated industrial robot.
  • the movement position of the robot joint axis and the disturbance torque applied to the joint axis are detected every predetermined cycle while the robot is operating, and the average value of the disturbance torque for each movement position detected Seeking. Then, the average value is compared with the set threshold value, and when the average value exceeds the set threshold value, the robot is diagnosed as abnormal or broken.
  • the failure is diagnosed based on whether or not the disturbance torque exceeds a predetermined set threshold value. Therefore, regardless of the operating posture of the robot or the weight of a workpiece held by the robot hand, An anomaly was detected.
  • an object of the present invention is to exclude the influence of a single outlier to improve the diagnosis accuracy of the failure, and to reduce the failure by an inexpensive system configuration.
  • An object of the present invention is to provide a failure diagnosis apparatus and method that can be diagnosed.
  • the failure diagnosis apparatus and method calculate the change from the reference value for each of the acquired disturbance torque values, and the change from the reference value is a predetermined threshold.
  • the disturbance torque value is accumulated except for the disturbance torque value which is the above.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an entire configuration of a failure diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram for explaining the procedure for obtaining the disturbance torque.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a procedure of disturbance torque selection processing by the failure diagnosis apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a procedure of failure diagnosis processing by the failure diagnosis device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a fault diagnosis system provided with the fault diagnosis apparatus according to the present embodiment.
  • the failure diagnosis system 100 includes a robot 1, a robot control device 2, and a failure diagnosis device 3.
  • the robot 1 is, as an example of a mechanical device, a multi-axis teaching playback type robot, and an articulated robot. However, the robot 1 may be a single-axis machine instead of a multi-axis machine.
  • the robot 1 is provided with a plurality of motor drive systems as joint axes which are operation axes, but FIG. 1 shows a motor drive system for one axis.
  • the robot arm 5 is driven by a servomotor (hereinafter simply referred to as a motor) 6 via a reduction gear 8.
  • the motor 6 is accompanied by a pulse coder (pulse generator or encoder) 7 which is a detector of rotational angle position and velocity.
  • the robot control device 2 includes an operation general control unit 9, a communication unit 10, a servo control unit 11, and a servo amplifier unit 14.
  • the servo control unit 11 includes a disturbance torque calculation unit 12 and a state data acquisition unit 13 and drives the motor 6 through the servo amplifier unit 14 in response to a command from the operation general control unit 9 of the upper level.
  • the pulse coder 7 attached to the motor 6 forms a feedback loop with the servo control unit 11 for control processing of the rotational angle position and speed of the motor 6.
  • the servo control unit 11 includes, in addition to the disturbance torque calculation unit 12 and the state data acquisition unit 13, a processor that performs processing for controlling the rotational angle position, speed, and current of the motor 6, ROM for storing control programs, and setting values. And a non-volatile storage unit for storing various parameters.
  • the servo control unit 11 further includes a RAM for temporarily storing data during arithmetic processing, a register for counting the position feedback pulse from the pulse coder 7 and detecting the absolute rotation angle position of the motor 6.
  • the motor drive system as shown in FIG. 1 is required as many as the number of joint axes, but in FIG. 1 only one axis is shown and the other motor drive systems are not shown. doing.
  • a speed change gear train may be interposed between the motor 6 and the reduction gear 8 of FIG.
  • the motion general control unit 9 is located above the servo control unit 11 and directly controls the motion of the robot 1.
  • the communication unit 10 exchanges necessary data with, for example, a communication unit 15 of the failure diagnosis device 3 described later, by using a LAN or the like.
  • the state data acquisition unit 13 also has a function of periodically collecting various data related to the operating state of each joint axis of the robot 1. The collected data includes data indicating a collection period.
  • the disturbance torque calculation unit 12 has a function of calculating a disturbance torque value based on the data acquired by the state data acquisition unit 13. Since the servo control unit 11 is configured to include the disturbance torque calculation unit 12 and the state data acquisition unit 13, the disturbance torque value obtained by the calculation of the disturbance torque calculation unit 12 causes failure diagnosis via the communication unit 10. It is output to the device 3. With this configuration, the servo control unit 11 is in the form of so-called software servo.
  • the failure diagnosis device 3 includes a communication unit 15, a disturbance torque selection unit 16, a disturbance torque database 17, a failure diagnosis unit 18, and a maintenance result database 19.
  • the failure diagnosis device 3 is composed of a microcomputer, a microprocessor, a general-purpose electronic circuit including a CPU, and peripheral devices such as a memory. Therefore, by executing a specific program, the failure diagnosis device 3 operates as the communication unit 15, the disturbance torque selection unit 16, and the failure diagnosis unit 18.
  • the communication unit 15 has a function of exchanging necessary data with, for example, the communication unit 10 of the robot control device 2 described above by a LAN or the like.
  • the disturbance torque selection unit 16 has a function of selecting a value to be stored among the disturbance torque values collected according to the operating condition of the robot 1.
  • the disturbance torque selection unit 16 calculates the change from the reference value for each of the acquired disturbance torque values, and stores the disturbance torque value except for the disturbance torque value whose change from the reference value is equal to or greater than a predetermined threshold value. I do.
  • the disturbance torque selection unit 16 may delete the disturbance torque value whose change from the reference value is equal to or more than a predetermined threshold value, or may replace the disturbance torque value with the reference value.
  • the disturbance torque selection unit 16 calculates the rate of change with respect to the reference value as the change from the reference value. Specifically, it can be determined by the following equation.
  • Rate of change relative to the reference value (disturbance torque value-reference value) / reference value
  • rate of change relative to the reference value not only the rate of change relative to the reference value but also the difference between the disturbance torque value and the reference value Good.
  • other numerical values may be calculated as long as they indicate changes from the reference value.
  • the disturbance torque selection part 16 uses the average value of the latest disturbance torque value as a reference value, you may use a median value or dispersion value other than an average value.
  • the threshold value to be compared with the change from the reference value is a threshold value for determining a single outlier, and a single outlier is reliably excluded with reference to a single outlier that has occurred in the past. It should be set to a value that can be used.
  • the disturbance torque database 17 has a function of sequentially storing the disturbance torque values sorted by the disturbance torque selection unit 16. Therefore, disturbance torque values for the past are accumulated in the disturbance torque database 17.
  • the failure diagnosis unit 18 has a function of actively performing failure diagnosis of the robot 1 based on the disturbance torque value accumulated by the disturbance torque selection unit 16. Since this fault diagnosis unit 18 is provided with a memory function, data obtained by accessing the disturbance torque database 17 and the maintenance record database 19 are temporarily stored, and fault diagnosis is performed based on those data. Run. In particular, the failure diagnosis unit 18 acquires the movement position of each operation axis and the disturbance torque value for each movement position applied to each operation axis at predetermined intervals, and the failure occurs when the acquired disturbance torque value is larger than the failure determination threshold. To diagnose.
  • the maintenance result database 19 has a function for storing the maintenance result for each joint axis when maintenance is performed on the robot 1. Therefore, the maintenance result data for the past will be accumulated in the maintenance result database 19.
  • the disturbance torque (disturbance load torque) applied to the motor 6 for driving each joint axis of the robot 1 is detected, and the abnormality of the corresponding motor drive system is determined as a failure of the robot based on the disturbance torque value. Diagnose.
  • the procedure for obtaining this disturbance torque is roughly as follows.
  • the actual velocity Vr of the motor 6 obtained by the velocity feedback signal from the pulse coder 7 is differentiated to obtain an acceleration, and this acceleration is multiplied by all inertias J applied to the motor 6
  • the acceleration torque Ta is determined.
  • the determined acceleration torque Ta is subtracted from the torque command Tc to the motor 6 determined by the velocity loop processing of the servo control unit 11, and the moment M is further reduced to determine the disturbance torque Tb.
  • predetermined filtering processing is performed to remove the irregular component of the disturbance to obtain the disturbance torque TG.
  • the servo control unit 11 executes such processing every predetermined sampling cycle to obtain the disturbance torque TG.
  • the servo control unit 11 is provided with a register, which counts the feedback pulses of the position from the pulse coder 7 every predetermined sampling period to obtain the absolute position of the motor 6. Therefore, the servo control unit 11 detects the absolute position of the motor 6 from the register, and determines the rotational angle position (moving position) of the joint shaft driven by the motor 6 from the absolute position of the motor 6. Further, as described above, the servo control unit 11 performs the process of FIG. 2 to obtain the disturbance torque TG.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of the disturbance torque selection process by the disturbance torque selection unit 16.
  • step S1 the disturbance torque selection unit 16 periodically and automatically collects and acquires the disturbance torque value calculated by the robot control device 2.
  • the disturbance torque value is a value for each movement position of each motion axis. Further, the timing of the automatic collection is, for example, every hour, and the disturbance torque value calculated in one hour is collected and acquired.
  • step S2 the disturbance torque selection unit 16 compares all sampling data of the acquired disturbance torque value with the reference value to calculate the rate of change with respect to the reference value.
  • the difference between the disturbance torque value and the reference value may be used.
  • the reference value uses the average value of the latest disturbance torque values, it is also possible to use a median value or a variance value other than the average value.
  • step S3 disturbance torque selection unit 16 determines whether or not the rate of change with respect to the reference value is equal to or greater than a predetermined threshold value, and if it is equal to or greater than the threshold value, determines that the sampling data is a single abnormal value. Then, the process proceeds to step S4. On the other hand, if the rate of change with respect to the reference value is less than the threshold value, it is determined that the sampling data is not a single abnormal value, and the process proceeds to step S5.
  • the disturbance torque selection unit 16 excludes sampling data of the disturbance torque value that is determined to be a single abnormal value and does not accumulate it in the disturbance torque database 17. For example, sampling data may be deleted or replaced with a reference value. If the reference value is not the average value of the latest disturbance torque values, it may be replaced with the average value of the latest disturbance torque values.
  • step S5 the disturbance torque selection unit 16 accumulates sampling data of disturbance torque values excluding one-off abnormal values in the disturbance torque database 17, and ends the disturbance torque selection process according to the present embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the processing procedure of the failure diagnosis processing by the failure diagnosis unit 18.
  • the failure diagnosis unit 18 collectively acquires from the disturbance torque database 17 the latest disturbance torque value and the disturbance torque values of the same month of the previous year of the day on which the diagnosis is performed.
  • the failure diagnosis unit 18 calculates at least one (or a plurality of) of an average value, a variance value, and a median value based on the disturbance torque values of the same month of the previous year on the day of diagnosis. Based on that, the failure judgment threshold is calculated and set. For example, any one of an average value, a variance value, and a median value may be set as the failure determination threshold, or a plurality of them may be set as the failure determination threshold.
  • step S13 the failure diagnosis unit 18 calculates at least one (or more than one) of the mean value, the variance value, and the median value of the latest disturbance torque values, and the value of the failure is set in step S12. It is determined whether it is equal to or less than the determination threshold. Then, if the calculated value of the mean value, the variance value, and the median value of the latest disturbance torque values is equal to or less than the failure determination threshold, it is determined that a failure has not occurred, and the failure diagnosis processing according to the present embodiment is immediately performed. Finish. On the other hand, if the calculated value among the mean value, the variance value, and the median value of the latest disturbance torque values is larger than the failure determination threshold value, it is determined that there is a possibility of failure, and the process proceeds to step S14.
  • step S14 the failure diagnosis unit 18 determines, based on the data stored in the maintenance record database 19, whether or not maintenance has been performed within the last three months. Then, if maintenance is not performed, it is determined that a failure has occurred, and the process proceeds to step S21. On the other hand, if the maintenance has been carried out within the last three months, the process proceeds to step S15.
  • step S ⁇ b> 15 the failure diagnosis unit 18 determines whether or not there is an operation axis having a correlation regarding the disturbance torque value and the movement axis for which the disturbance torque value is determined to be larger than the failure determination threshold in step S13. To judge. The determination as to whether or not there is a correlation is made, for example, based on whether or not a change appears in the disturbance torque value on another operation axis of the same robot before and after maintenance is performed on one operation axis. Then, if there is a correlated motion axis, the process proceeds to step S16, and if there is no correlated motion axis, the process proceeds to step S17.
  • step S16 the failure diagnosis unit 18 extracts all the motion axes determined to have a correlation in step S15, and proceeds to step S17.
  • step S17 the failure diagnosis unit 18 calculates at least one (or more than one) of the average value, the variance value, and the median value of the disturbance torque values after maintenance execution, and the failure determination is performed based on the values. Calculate and reset the threshold.
  • step S18 the failure diagnosis unit 18 determines whether or not there is a seasonal fluctuation in the disturbance torque value of the joint axis. If there is no seasonal fluctuation, the process proceeds to step S20, and if there is a seasonal fluctuation, it proceeds to step S19. move on.
  • the determination as to whether or not there is a seasonal fluctuation in the disturbance torque value can be made based on, for example, the degree of correlation between the change in the outside air temperature for each season and the disturbance torque value. This can be determined by collating the data of and the data of the disturbance torque value.
  • step S19 the failure diagnosis unit 18 resets the failure determination threshold again by multiplying the failure determination threshold reset in step S17 by a constant (factor) according to the seasonal variation.
  • step S20 the failure diagnosis unit 18 determines that at least one or more of the mean value, the variance value, and the median value of the latest disturbance torque values of the joint axis are reset to the failure determination threshold value or It is determined whether or not it is equal to or less than the reset failure determination threshold. Then, if the calculated average value, the variance value or the median value of the latest disturbance torque values is equal to or less than the failure determination threshold value, it is determined that a failure has not occurred and failure diagnosis processing according to the present embodiment Finish. On the other hand, when the calculated average value, the variance value or the median value of the latest disturbance torque values is larger than the failure determination threshold value, it is determined that a failure has occurred, and the process proceeds to step S21.
  • step S21 the failure diagnosis unit 18 displays a failure alarm about the joint axis on the display screen of the monitor (not shown) installed as an adjunct to the failure diagnosis device 3, and performs the failure diagnosis processing according to the present embodiment. Finish.
  • the change from the reference value is calculated for each of the acquired disturbance torque values, and the change from the reference value is equal to or more than the predetermined threshold.
  • the disturbance torque value is accumulated except the disturbance torque value.
  • the rate of change with respect to the reference value is calculated as the change from the reference value. This makes it possible to reliably eliminate the disturbance torque value that is affected by a single abnormal value, so that the failure diagnosis accuracy can be improved.
  • the reference value is the average value of the latest disturbance torque values
  • the reference value can be easily set. This makes it possible to reliably eliminate the disturbance torque value that is affected by a single abnormal value, so that the failure diagnosis accuracy can be improved.
  • the failure diagnosis device 3 since the disturbance torque value whose change from the reference value is equal to or more than the predetermined threshold value is replaced with the reference value, the data number of the acquired disturbance torque value is not changed Can eliminate the effects of single outliers. Thereby, the diagnostic accuracy of the failure can be improved.

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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

故障診断装置及び故障診断方法
　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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