WO2019103091A1 - 機械装置の劣化診断装置、劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法、及び、機械装置の劣化診断方法 - Google Patents

機械装置の劣化診断装置、劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法、及び、機械装置の劣化診断方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2019103091A1
WO2019103091A1 PCT/JP2018/043161 JP2018043161W WO2019103091A1 WO 2019103091 A1 WO2019103091 A1 WO 2019103091A1 JP 2018043161 W JP2018043161 W JP 2018043161W WO 2019103091 A1 WO2019103091 A1 WO 2019103091A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
motor
additive
consumption rate
mechanical device
function
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/043161
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
弘毅 田口
恵一 山中
山本　浩之
龍 山下
治 久松
Original Assignee
川崎重工業株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 川崎重工業株式会社 filed Critical 川崎重工業株式会社
Priority to CN201880075745.0A priority Critical patent/CN111386453B/zh
Priority to KR1020207014702A priority patent/KR102419726B1/ko
Priority to EP18880662.4A priority patent/EP3715820B1/en
Priority to JP2019555361A priority patent/JP7126513B2/ja
Publication of WO2019103091A1 publication Critical patent/WO2019103091A1/ja
Priority to US16/880,861 priority patent/US11577394B2/en
Priority to US18/157,022 priority patent/US20230150136A1/en

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1674—Programme controls characterised by safety, monitoring, diagnostic
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/02—Gearings; Transmission mechanisms
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/02—Gearings; Transmission mechanisms
    • G01M13/021—Gearings
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/06—Safety devices
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
    • B25J9/1651—Programme controls characterised by the control loop acceleration, rate control
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16H—GEARING
    • F16H57/00—General details of gearing
    • F16H57/01—Monitoring wear or stress of gearing elements, e.g. for triggering maintenance
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16H—GEARING
    • F16H57/00—General details of gearing
    • F16H57/04—Features relating to lubrication or cooling or heating
    • F16H57/0405—Monitoring quality of lubricant or hydraulic fluids
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/02—Gearings; Transmission mechanisms
    • G01M13/022—Power-transmitting couplings or clutches
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
    • G05B19/4065—Monitoring tool breakage, life or condition
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16H—GEARING
    • F16H57/00—General details of gearing
    • F16H57/01—Monitoring wear or stress of gearing elements, e.g. for triggering maintenance
    • F16H2057/012—Monitoring wear or stress of gearing elements, e.g. for triggering maintenance of gearings

Definitions

  • the present invention relates to a device for diagnosing deterioration of a mechanical device, a method for diagnosing deterioration of a mechanical device performed in the device for diagnosing deterioration, and a method for diagnosing deterioration of a mechanical device performed by an operator.
  • a large number of robots are used in a production line based on work flow such as in the automobile industry.
  • a large number of rolling bearings and reduction gears are used for robots, and if these parts break down, the robots will not move and will have a major impact on the production line.
  • An abnormality in the bearing or the reduction gear can be detected online by an abnormality in the vibration or the current of the motor connected to these.
  • the speed reducer and the like are often just before failure, which is not sufficient as an index used for preventive maintenance.
  • Patent Document 1 discloses an on-line failure prediction device for detecting a grease iron powder content by a sensor incorporated in a rolling bearing or a reduction gear to predict failure.
  • the present invention has been made to solve the problems as described above, and it is an object of the present invention to provide a degradation diagnosis device capable of accurately predicting the remaining life of a mechanical device.
  • a degradation diagnostic device for a mechanical device is a degradation diagnostic device for a mechanical device provided with a power transmission mechanism that transmits power through a gear, According to the operation of the device, based on the storage unit to store in advance the change tendency of changing the consumption rate of the additive compounded in the lubricant used in the gear based on the change tendency of the consumption rate of the additive And a determination unit that determines a period until the consumption rate of the additive reaches a preset value.
  • the consumption rate of the additive is the ratio of the amount of the precipitated additive to the content of the additive at the time of product shipment.
  • Lubricants include greases and oils for lubrication.
  • the mechanical device by storing in advance the change tendency of the consumption rate of the additive accompanying the operation of the mechanical device, it is possible to catch the tendency of deterioration before the occurrence of the abnormal wear until the failure. It is possible to diagnose the deterioration of the mechanical device based on the changing tendency of the consumption rate of the additive. By determining the period of time until the consumption rate of the additive reaches a preset value, it is possible to accurately predict the remaining life of the mechanical device.
  • the change tendency of the consumption rate of the said additive is a linear increase tendency.
  • the change tendency of the consumption rate of the additive can be approximated by a straight line, it is easy to determine the period until the consumption rate of the additive reaches a preset value. The prediction accuracy is improved.
  • the change tendency of the consumption rate of an additive can be found from a measurement result.
  • the linear increasing tendency of the consumption rate of the additive is not limited to a strictly linear increase. For example, there is a case where the measured value increases, then decreases slightly, and then increases almost linearly.
  • the consumption rate of the additive is represented by a function of at least one of a command value related to the output of the power transmission mechanism and a measured value, and the deterioration diagnosis device determines time series data related to at least one of the command value and the measured value.
  • the consumption rate of the additive is set to a preset value by further calculating a time integral value of the function based on the acquired time-series data, the determination unit further comprising: A period until reaching may be determined.
  • the output varies according to the load, and therefore the consumption rate of the additive can be expressed by at least one of the command value and the measured value regarding the output.
  • the mechanical device supplies a motor for driving an operating unit, a reduction gear provided to decelerate the rotational power of the motor and transmit it to the operating unit, an encoder for detecting a rotational position of the motor, and the motor
  • the motor control unit may control the rotation of the motor by controlling the current to be generated, and the command value may be a current command value of the motor.
  • the consumption rate of the additive can be expressed as a function (for example, a quadratic function) of the current command value of the motor.
  • the mechanical device further includes a motor for driving the operating unit, a reduction gear provided to decelerate the rotational power of the motor and transmit it to the operating unit, an encoder for detecting the rotational angle of the motor, and the motor.
  • the motor control unit may control a current supplied to control rotation of a motor, and the measurement value may be a detection value of the encoder.
  • the consumption rate of the additive is a function of the angular velocity of the motor rotation angle obtained from the detection value (measurement value) of the encoder
  • the residual life of the robot can be predicted with high accuracy by constantly monitoring the detection value of the encoder and calculating the time integral value of the above-mentioned function.
  • the consumption rate of the additive is expressed as a function of the motor current command value and the angular velocity of the motor rotation angle obtained from the detected value (measured value) of the encoder, and both the current command value and the detected value of the encoder are monitored By doing this, the time integral value of the above function may be calculated.
  • the additive may include an extreme pressure agent, and the change tendency of the consumption rate of the extreme pressure agent may be a linear increasing tendency. According to the above configuration, since the change tendency of the consumption rate of the extreme pressure agent contained in the additive is a linear increase tendency, the prediction accuracy is improved.
  • the extreme pressure agent may contain an antiwear agent.
  • the consumption rate of the additive is a function of a current command value of the motor, a first function that is a function of an angular velocity of a rotation angle of the motor, and a second that is a function of a measured value of the temperature of the additive.
  • the data acquisition unit acquires time-series data on the current command value of the motor, the detection value of the encoder, and the temperature of the lubricant,
  • the determination unit calculates a time integral value of the third function based on the acquired time-series data to determine a period until the consumption rate of the additive reaches a preset value.
  • the consumption rate of the additive is a function of a current command value of the motor, a first function that is a function of an angular velocity of a rotation angle of the motor, and a temperature of the lubricant. Since it can be expressed by the sum of the function of 2, by constantly monitoring the temperature of the lubricant together with the current command value of the motor and the detection value of the encoder, the time integral value of the third function is calculated. The remaining life of the robot can be accurately predicted.
  • the second function may be a function of the temperature of the lubricant and the remaining rate of the additive per unit time.
  • the mechanical device may further include a temperature sensor provided to the encoder.
  • the temperature data detected by the temperature sensor is input to the data acquisition unit, and the data acquisition unit relates to the temperature of the lubricant based on a linear correlation from the temperature of the encoder detected by the temperature sensor Series data may be acquired.
  • the temperature of the grease can be estimated from the detected value of the encoder temperature without adding a new sensor in the industrial robot.
  • the degradation diagnosis device may further include an output unit that outputs the determination result of the determination unit.
  • a method for diagnosing deterioration of a mechanical device is a method for diagnosing deterioration of a mechanical device executed in a device for diagnosing deterioration of a mechanical device including a storage unit and a determining unit, wherein the mechanical device is a gear A power transmission mechanism for transmitting power through the motor, and the storage unit is previously changed in the changing tendency in which the consumption rate of the additive compounded to the lubricant used for the gear changes according to the operation of the mechanical device.
  • a method of diagnosing deterioration of a mechanical device is a method of diagnosing deterioration of a mechanical device provided with a power transmission mechanism that transmits power through gears, according to the operation of the mechanical device. Measuring the consumption rate of the additive compounded in the lubricant used for the gear; and deriving a change tendency of the consumption rate of the additive based on the measured value of the consumption rate of the additive; Determining a period of time until the consumption rate of the additive reaches a preset value based on the change tendency of the consumption rate of the additive.
  • the present invention has an effect that it is possible to accurately predict the remaining life of a mechanical device having the above-described configuration and provided with a power transmission mechanism such as a reduction gear.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of a degradation diagnosis system for a mechanical device according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of the operation of the degradation diagnosis device of FIG.
  • FIG. 3 is a graph showing the changing trend of the additive consumption rate used in the deterioration diagnosis device of FIG.
  • FIG. 4 is a graph showing the time change of the iron powder concentration of the grease in the endurance test.
  • FIG. 5 is a graph showing the time change of the additive consumption rate in the endurance test.
  • FIG. 6 is a graph showing the relationship between the iron powder concentration and the additive consumption rate in the endurance test.
  • FIG. 7 is a graph showing the relationship between the additive consumption rate and the iron powder concentration in the endurance test when the conditions are changed.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of a degradation diagnosis system for a mechanical device according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of the operation of the
  • FIG. 8 is a functional block diagram showing the configuration of a degradation diagnosis system for a mechanical device according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of the operation of the degradation diagnosis device of FIG.
  • FIG. 10 is a graph showing a time integral value of a function of the current command value calculated in the deterioration diagnosis device of FIG.
  • FIG. 11 is an example of a display screen of the degradation diagnosis result.
  • FIG. 12 is a graph showing the time change of the current command value and the additive consumption rate in the endurance test performed a plurality of times with different loads.
  • FIG. 13 is a graph showing the relationship between the current command value and the additive consumption rate in the endurance test of FIG. FIG.
  • FIG. 14 is a functional block diagram showing a configuration of a degradation diagnosis system for a mechanical device according to a third embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 is a flow chart showing an example of the operation of the deterioration diagnosis device of FIG.
  • FIG. 16 is a graph showing measurement results of the temperature of the encoder and the temperature of the grease.
  • FIG. 17 is a graph showing the results of the thermal deterioration test of the grease.
  • the present inventors diligently studied to make it possible to accurately predict the remaining life of an industrial robot provided with a reduction gear.
  • the reduction gear used in the industrial robot wears the rolling parts etc. according to the operation time and mixes with the grease for lubrication. These parts have many failures due to abnormal wear, and when abnormal wear occurs, a large amount of iron powder is mixed in the grease.
  • the amount of iron powder in the grease gradually increases with the progress of wear due to the operation of the reduction gear, and it is known that iron powder rapidly increases due to abnormal wear before it becomes a failure state. .
  • the present inventors paid attention to the deterioration of the grease and carried out the endurance test of the reduction gear of the industrial robot.
  • a six-axis articulated robot was used as an industrial robot.
  • the endurance test was conducted with the robot in such a posture that the reduction gear and motor of the second joint were heavily loaded. That is, the robot arm was extended in a substantially horizontal state. Then, in the process of the endurance test, the wear state of the reduction gear of the second joint was confirmed. The confirmation of the wear state was performed by regularly checking the iron powder concentration from the reducer grease.
  • the consumption rate of the additive contained in the grease was measured in accordance with the confirmation of the worn state.
  • the consumption rate of the additive is the ratio of the amount of the precipitated additive to the content of the additive at the time of product shipment.
  • the additives include a friction modifier (MoDTP: Mo-based), an extreme pressure agent (ZnDTP: Zn-based), an antiwear agent, etc.
  • the analysis target is the element P, and the fluorescent X-ray analysis Using the method, the amount of additive (P component) to be dissolved originally was determined as sludge. The consumption rate of the additive was calculated based on the measurement results.
  • FIG. 4 to 6 are graphs showing measurement results of the endurance test.
  • the X axis represents the number of days of operation of the reduction gear of the second joint (JT2) of the robot (machine name: BX200).
  • FIG. 4 is a graph showing the time change of the iron powder concentration (%) contained in the grease in the endurance test.
  • the amount of iron powder (wear amount) in the grease gradually increases with the progress of wear due to the operation of the reduction gear, and the iron powder increases rapidly due to abnormal wear before becoming a failure state.
  • FIG. 5 is a graph showing the time change of the additive consumption rate (%) in the endurance test. As shown in FIG.
  • the consumption rate (%) of the additive (P component) linearly increases by 100 days from the start of the test, and can be approximated by a straight line. That is, the change tendency of the consumption rate of the additive can be found from the measurement result of the consumption rate of the additive. In the present embodiment, the inventors found that the change tendency of the consumption rate of the additive is a linear increase tendency.
  • FIG. 6 is a graph showing the relationship between the iron powder concentration and the additive consumption rate.
  • the white circles show the measurement results of the iron powder concentration (%) of FIG. 4, and the black circles show the measurement results of the additive consumption rate (%) of FIG.
  • the iron powder concentration gradually increases with the progress of wear due to the operation of the reduction gear, and the iron powder rapidly increases due to abnormal wear before the failure state.
  • the consumption rate of the additive increases linearly. That is, the additive is consumed linearly prior to the sharp increase of the wear amount (iron powder concentration) immediately before failure, and the failure (abnormal wear) occurs due to complete consumption of the additive (consumption rate 100%). There is.
  • FIG. 7 is a graph also showing the relationship between the additive consumption rate and the iron powder concentration in the endurance test when the conditions are changed.
  • JT2 reducer of the same joint
  • BX300 type of robot
  • JT3 decelerator of a different joint
  • the linear increasing tendency of the consumption rate of the additive is not limited to a strictly linear increase.
  • the measurement result of FIG. 7 includes the case where the measured value increases, then decreases slightly, and then increases linearly. Even in such a case, since it is possible to approximate with one or more straight lines, it is included in the linear increasing tendency. From the results of these endurance tests, the present inventors added that the additive tends to be consumed linearly prior to the rapid increase in the amount of wear (iron powder concentration) of the reduction gear just before failure. It was discovered that failure (abnormal wear) occurred due to complete consumption of the agent (100% consumption rate).
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of a degradation diagnosis system for a mechanical device according to a first embodiment of the present invention.
  • the reduction gear 12 which is a target of the deterioration diagnosis device 1 and the mechanical device 10 provided with the reduction gear 12 will be described.
  • the mechanical device 10 includes an operation unit 11, a motor 13 for driving the operation unit 11, a reduction gear 12 for reducing rotational power of the motor 13 and transmitting it to the operation unit 11, and an encoder 15 for detecting the rotational position of the motor 13. And a motor control unit 14 that controls the rotation of the motor 13 by controlling the power (here, the current) supplied to the motor 13.
  • the mechanical device 10 only needs to include the operation unit 11.
  • the mechanical device 10 typically includes an industrial robot. Other than this, a machine tool or the like is exemplified as the mechanical device 10.
  • the reduction gear 12 only needs to reduce the rotational power of the motor 13 and transmit it to the operation unit 11.
  • the reduction gear 12 decelerates the rotational power of the input shaft by a reduction mechanism (not shown), and outputs the decelerated rotational power to the output shaft 12 a.
  • a reduction mechanism As an input shaft, although the rotating shaft 13a of the motor 13 is illustrated by FIG. 1, it may be an output shaft of another operation part, for example.
  • a gear reduction mechanism is typically exemplified as the reduction mechanism, other reduction mechanisms may be used.
  • grease is used as a lubricant for the gear of the reduction gear 12, but oil for lubrication may be used.
  • the motor 13 is a servomotor and may be a brushless motor or a direct current motor. However, other motors such as an induction motor may be used. When a servomotor is used, position control of the operation unit 11 is performed using the encoder 15 in combination.
  • the installation location of the motor 13 may be a stationary unit or an operating unit of the mechanical device 10. In the case of an industrial robot, except for the first joint, the motor 13 is provided to drive an arm member ahead of each joint at each joint, so the motor 13 is provided in the moving part at joints other than the first joint. Be The first joint is provided at the stationary portion.
  • the encoder 15 is provided on the rotation shaft 13 a of the motor 13.
  • the encoder 15 only needs to detect the rotation angle (rotational position) 21 of the motor 13.
  • the motor 13 is comprised with an induction motor etc. and position control of the operation part 11 is not performed, it replaces with the encoder 15, for example, and a rotation speed detector is used.
  • the motor control unit 14 supplies the electric power whose voltage or current is controlled (the current is controlled in FIG. 1) to the motor 13 to drive the motor 13. Since the motor control unit 14 is well known, the specific description thereof is omitted.
  • the motor control unit 14 includes a current sensor (not shown), detects a current (load current of the motor 13) supplied to the motor 13, and outputs the detected current 22 to the controller 20.
  • the current sensor may be provided outside the motor control unit 14.
  • the controller 20 generates a current command value 23 based on the rotation angle 21 of the motor 13 input from the encoder 15 and the motor current 22 input from the current sensor of the motor control unit 14, and sends it to the motor control unit 14. Output.
  • the controller 20 typically includes a robot controller.
  • the motor control unit 14 outputs the power of the current according to the current command value 23 to the motor 13.
  • the controller 20 performs feedback control of the rotation angle and torque of the motor 13.
  • the deterioration diagnosis device 1 diagnoses the deterioration of the mechanical device 10 based on the change tendency of the consumption rate of the additive.
  • the deterioration diagnosis device 1 is configured by an arithmetic device. Examples of the arithmetic device include hardware such as a logic circuit and an electronic circuit, as well as one that operates according to a program (software) such as a personal computer and a microcontroller.
  • the degradation diagnosis device 1 is configured by an arithmetic unit that operates according to a program.
  • the deterioration diagnosis device 1 (computing unit) has a computing unit and a storage unit, and the computing unit reads and executes a predetermined program stored in the storage unit to perform a predetermined operation.
  • the deterioration diagnosis device 1 includes a storage unit 2, a determination unit 3, and an output unit 4.
  • the determination unit 3 is a functional unit that is realized by executing the above-described predetermined program, and the arithmetic unit operates as the determination unit 3 in practice.
  • the deterioration diagnosis device 1 is communicably connected to the controller 20 in the present embodiment, and is configured to be able to receive data on the operating state of the mechanical device 10.
  • the storage unit 2 is configured to store in advance data on the change tendency of the consumption rate of the additive blended in the grease used in the gear according to the operation of the reduction gear 12.
  • the data stored in the storage unit 2 is used for degradation diagnosis to be described later.
  • the determination unit 3 determines a period until the consumption rate of the additive reaches a preset value based on the change tendency of the consumption rate of the additive.
  • the determination unit 3 acquires data on the operating condition of the mechanical device 10 from the controller 20, and based on the change tendency of the consumption rate of the additive stored in the storage unit 2, the consumption of the current additive is Calculate the rate. Then, a period until the current additive consumption rate reaches a preset threshold value is calculated, and the remaining time of use (or the remaining grease life) is determined.
  • the output unit 4 outputs the determination result (the remaining time of use or the remaining grease life) by the determination unit 3.
  • the output unit 4 includes, for example, a display or an alarm for displaying the determination result, a transmitter for transmitting the determination result to the outside, a printer for printing the determination result, or the like.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the deterioration diagnosis device 1 of FIG.
  • the storage unit 2 of the deterioration diagnosis device 1 stores in advance the change tendency of the consumption rate of the additive compounded in the grease used for the gear according to the operation of the reduction gear 12 .
  • the robot which is the mechanical device 10 is operated.
  • the deterioration diagnosis device 1 acquires data (number of cycles) related to the operating state of the mechanical device 10 (robot) from the controller 20 (step S11 in FIG. 2).
  • FIG. 3 is a graph showing an example of data relating to the change tendency of the additive consumption rate.
  • the data in FIG. 3 is created based on the results of the above-mentioned endurance test (see FIG. 6).
  • the X axis represents the operation (cycle number) of the reduction gear 12 of the second joint (JT2) of the robot (machine name: BX200), and the Y axis represents the iron powder contained in the grease used for the reduction gear 12.
  • the consumption rate (%) of the additive (P component) is shown together with the concentration (%).
  • the changing trend of the consumption rate of the additive is a linear increasing trend, and is approximated by a straight line.
  • the deterioration diagnosis device 1 diagnoses the deterioration of the mechanical device 10 based on the change tendency of the consumption rate of the additive. Specifically, the determination unit 3 determines a period until the consumption rate of the additive reaches a preset value (step S13 in FIG. 2). The determination unit 3 acquires data on the operating condition of the mechanical device 10 (robot) from the controller 20, and based on the change tendency of the consumption rate of the additive read from the storage unit 2 (straight line in FIG. 3), The consumption rate of the additive (30% in FIG. 3) is calculated. And the period until the present additive consumption rate (30% in FIG. 3) reaches a preset threshold value (90% additive consumption rate in FIG. 3) is calculated, and the remaining time of use (or grease) Determine the remaining life).
  • the threshold value is set to 90% of the additive consumption rate, but may be appropriately changed according to other factors such as the type of grease and the components of the reduction gear.
  • the deterioration diagnosis device 1 outputs the determination result (step S14 in FIG. 2). Specifically, the output unit 4 outputs the determination result (the remaining time of use or the remaining grease life) by the determination unit 3.
  • the deterioration diagnosis method (see FIG. 2) is the operation of the deterioration diagnosis device 1 executed in the deterioration diagnosis device 1 (see FIG. 1)
  • the deterioration diagnosis method of the present embodiment is an operation May be performed by the For example, the operator may perform all the operations in steps S11 to S14 of FIG. 2, or the operator may perform some operations (for example, steps S12 and S13).
  • the step of measuring the consumption rate of the additive described above and the change tendency of the consumption rate of the additive are derived based on the measured value of the consumption rate of the additive. May include the step of
  • the change tendency of the consumption rate of the additive is a linear increasing tendency
  • the change tendency of the consumption rate of the additive can be approximated by a straight line (see FIG. 3). This makes it easy to determine the period until the consumption rate of the additive reaches a preset threshold.
  • FIG. 12 is a graph showing the relationship between the current command value and the additive consumption rate in the endurance test performed a plurality of times with different loads.
  • the upper graph shows the time change of the current command value I2 (A) in the endurance test.
  • the lower graph shows the time change of the measured value of the additive consumption rate (%) according to the current command value I (A).
  • the I2 current command value I2 is an effective value, it may be a peak value or an actual current (measured value).
  • the additive consumption rate (%) is consumed as a result of the additive being consumed almost linearly. Is completely consumed in operation for around 100 days.
  • the additive consumption rate (%) is completely consumed in the operation exceeding 250 days as a result of the additive being consumed almost linearly. I am consuming.
  • the additive consumption rate (%) is completely consumed in the operation over 350 days as a result of the additive being consumed almost linearly. I am consuming.
  • the additive consumption rate (%) is completely consumed in the operation over 400 days as a result of the additive being consumed almost linearly. I am consuming.
  • the additive consumption rate (%) is completely consumed in the operation over 500 days as a result of the additive being consumed almost linearly I am consuming.
  • the inventors conducted tests on consumption rates of the extreme pressure agent and the friction modifier among the components contained in the additive, and confirmed the effectiveness. As a result, the linearity of the consumption rate of the extreme pressure agent and the correlation with the current command value could be confirmed. On the other hand, since the consumption rate of the friction modifier decreased rapidly with the current command value I2 (A), the correlation between the friction modifier and the current command value could not be confirmed. Therefore, the present inventors concluded that among the components of the additive, the extreme pressure agent (consumption rate) has a high contribution rate to degradation diagnosis. Therefore, in the following, the consumption rate of the additive strictly means the consumption rate of the extreme pressure agent.
  • the extreme pressure agent may contain an antiwear agent.
  • FIG. 13 is a graph showing the relationship between the current command value I2 (A) and the consumption rate (% / day) of the additive based on the measured value of the additive consumption rate (%) in the endurance test of FIG. .
  • circles in the graph represent measured values, and broken lines represent relational expressions derived by regression analysis.
  • the relational expression (1) was derived such that the current command value I2 (A) and the consumption rate (% / day) of the additive would be applied by the least squares method.
  • R is represented by a coefficient
  • I2 is an average value of current command values.
  • the consumption rate of the additive (% / day) can be expressed by a quadratic function (parabola) of the current command value I2 (A).
  • the consumption rate (% / day) of the additive is based on the measured value of the consumption rate of the additive (%)
  • the relationship is not limited to the case of being expressed by a quadratic function (parabola) in a strict sense, as long as it can be expressed by a constant correlation.
  • the present inventors have found that the correlation between the current command value I2 (A) and the additive consumption rate (%) is recognized from the results of the durability test.
  • the consumption rate of the additive can be expressed as a function of the current command value of the motor. Therefore, the current command value is constantly monitored, and the time integral value of the above function is calculated. By calculating, the remaining life of the robot can be accurately predicted.
  • FIG. 8 is a functional block diagram showing a configuration of a deterioration diagnosis device 1A according to a second embodiment of the present invention.
  • the deterioration diagnosis device 1A in the present embodiment, compared to the first embodiment (FIG. 1), the deterioration diagnosis device 1A further includes a current command value acquisition unit 5 for acquiring time series data of the current command value. It is different.
  • the current command value acquisition unit 5 acquires (and temporarily stores) the current command value 23 input from the controller 20.
  • the current command value is a command signal according to the deviation of the measured value from the load current of the motor, and a result comparable to the load current of the motor can be obtained.
  • the determination unit 3A calculates the time integral value of the function based on the time-series data of the current command value acquired by the current command value acquisition unit 5, so that the consumption rate of the additive reaches a preset value. Determine the time period until
  • FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the deterioration diagnosis device 1A of FIG.
  • the robot which is the mechanical device 10 is operated.
  • the deterioration diagnosis device 1A acquires time-series data of the current command value 23 from the controller 20 (step S21 in FIG. 9).
  • the deterioration diagnosis device 1A calculates the time integral value of the function representing the consumption rate of the additive based on the time-series data of the current command value acquired by the current command value acquisition unit 5 (step S22 in FIG. 9). ).
  • the consumption rate of the additive is expressed by a quadratic function (see equation (1)) of the current command value.
  • FIG. 10 is a graph showing a time integral value of a function of the current command value I2 calculated in the deterioration diagnosis device 1A.
  • the solid line represents the additive consumption rate
  • the broken line represents the grease remaining life
  • the hatching represents the integral value of the function.
  • the determination unit 3A calculates the time integral value of the function based on the time-series data of the current command value I2 acquired by the current command value acquisition unit 5, whereby the consumption rate of the additive is The period until reaching a preset threshold (70% of the additive consumption rate) is calculated, and the remaining time of use (or the remaining grease life) is determined.
  • the threshold value is set to 70% of the additive consumption rate, but may be changed as appropriate depending on other factors such as the type of grease and components of the reduction gear.
  • the deterioration diagnosis device 1A outputs the determination result (step S24 in FIG. 9). Specifically, the output unit 4 outputs the determination result (the remaining time of use or the remaining grease life) by the determination unit 3.
  • FIG. 11 is an example of a display screen of the degradation diagnosis result. As shown in FIG. 11, the X-axis indicates the number of days of operation, and the Y-axis indicates the effective value of the current command value. On the lower side of the screen, the current grease remaining life (10%) and the remaining time of use (16 days) are displayed.
  • the deterioration diagnosis method (see FIG. 9) according to the present embodiment is the operation of the deterioration diagnosis device 1A executed in the deterioration diagnosis device 1A (see FIG.
  • the deterioration diagnosis method of the present embodiment is an operation May be performed by the For example, the operator may perform all the operations in steps S21 to S24 in FIG. 9, or the operator may perform some operations (for example, steps S22 and S23).
  • the step of deriving a constant correlation between the current command value I2 (A) and the additive consumption rate (%) may also be included.
  • the consumption rate of the additive can be expressed by a quadratic function (refer to equation (1)) of the current command value of the motor.
  • the relational expression between the additive consumption rate and the current command value is derived by the least square method, but the relational expression may be derived by another regression analysis method.
  • the additive consumption rate is not limited to the quadratic function of the current command value, and may be expressed by a cubic or higher function.
  • the consumption rate of the additive is expressed as a function of the current command value (a function of the square of the current command value), but the output of the reduction gear fluctuates according to the load. It is not limited to functions.
  • the consumption rate of the additive may be expressed as a function of at least one of the command value and the measured value regarding the output.
  • the consumption rate of the additive may be expressed as a function of the motor current 22 (for example, a function of the square of the measured value of the motor current 22) or the rotation angle of the motor 13 input from the encoder 15 It may be expressed as a function of angular velocity (for example, a function of square of angular velocity) calculated based on the above.
  • FIG. 16 is a graph showing measurement results of the temperature of the encoder and the temperature of the grease.
  • the vertical axis indicates the temperature of the grease
  • the horizontal axis indicates the temperature of the encoder.
  • the endurance test was performed by causing the robot to repeat a certain operation repeatedly.
  • the graph shows two test results (plots of diamonds and plots of squares) when the robot repeatedly performs different operations.
  • the temperature of the grease in the reducer also increases in proportion to the temperature rise of the encoder. That is, it was found that there is a linear correlation between the temperature of the encoder detected by the temperature sensor and the temperature of the grease.
  • the temperature of the grease can be estimated from the detected value of the encoder temperature without adding a new sensor in the industrial robot from the linear correlation between the two.
  • FIG. 17 is a graph showing the result.
  • the vertical axis shows the consumption rate of the additive, and the horizontal axis shows the heating time.
  • the consumption rate of the additive remains low even at prolonged heating at grease temperatures of 60 ° C. (square plot in graph) and 80 ° C. (triangle plot in graph).
  • the temperature of the grease is rapidly increased by heating at 120 ° C. (round plot in the graph).
  • the consumption rate of the additive can be ignored if the temperature of the grease is 70 ° C. or lower, but the influence of the heating becomes significant if the temperature of the grease exceeds 70 ° C. From these test results, it is possible to estimate the reaction rate of the additive using the known Arrhenius equation in the temperature range of 60 ° C. to 120 ° C. of the grease.
  • a function depending on the temperature of the grease can be expressed by the product of the reaction rate constant at the temperature of the lubricant and the residual rate of the additive per unit time.
  • the consumption rate of the additive can be divided into a function dependent on the temperature of the grease and a function not dependent on the temperature of the grease.
  • the consumption rate of the additive can be considered to be proportional to the work of the reduction gear (the product of the torque and the angular velocity of the reduction gear shaft)
  • a function independent of the temperature of the grease among the consumption rates of the additive Can be expressed as a function of the current command value of the motor and the angular velocity of the axis of the reduction gear.
  • the function independent of the temperature of the grease is a function of the current command value of the motor and the angular velocity of the rotational angle of the motor Can be expressed.
  • the consumption rate of the additive is the current command value of the motor and the first function that is a function of the angular velocity of the rotation angle of the motor and the temperature of the lubricant. Since it can be expressed by the sum of the second function which is a function of the measured value, the temperature of the lubricant is constantly monitored together with the current command value of the motor and the detected value of the encoder, and the time integral value of this function is calculated. By doing this, it is possible to accurately predict the remaining life of the robot.
  • FIG. 14 is a functional block diagram showing a configuration of a deterioration diagnosis device 1B according to a third embodiment of the present invention.
  • the deterioration diagnosis device 1B further includes a temperature data acquisition unit 6 for acquiring time series data related to the temperature of the grease. It is different.
  • the encoder 15 is also provided with a temperature sensor 16 for temperature monitoring, and the controller 20 acquires (and temporarily stores) temperature data of the encoder 15 detected by the temperature sensor 16.
  • the controller 20 is provided with a safety function that stops the operation of the robot when the temperature value of the encoder 15 becomes equal to or higher than a predetermined temperature (for example, 90 ° C.).
  • a predetermined temperature for example, 90 ° C.
  • the controller 20 estimates the temperature of the grease based on the linear correlation from the value of the temperature of the encoder 15 detected by the temperature sensor 16 and obtains the estimated value 24 of the grease temperature as a temperature data acquisition unit It is designed to output to 6.
  • the temperature data acquisition unit 6 acquires the estimated value 24 of the grease temperature input from the controller 20, and outputs time-series data on the estimated value 24 of the grease temperature to the determination unit 3B.
  • the deterioration diagnosis device 1B further includes an angular velocity acquisition unit 7 that acquires the angular velocity of the axis of the reduction gear 12.
  • the controller 20 calculates the angular velocity 25 of the axis of the reduction gear 12 from the rotation angle 21 of the motor 13 and outputs this to the angular velocity acquisition unit 7.
  • the angular velocity acquisition unit 7 acquires the angular velocity 25 of the axis of the reduction gear 12 and outputs time-series data on the angular velocity 25 of the axis of the reduction gear 12 to the determination unit 3B.
  • the consumption rate of the additive is set in advance by calculating the time integral value of the function (the sum of the first function and the second function) based on the input time-series data. Period of time to reach the specified value.
  • FIG. 15 is a flowchart showing the operation of the deterioration diagnosis device 1B of FIG.
  • the robot which is the mechanical device 10 is operated.
  • the deterioration diagnosis device 1 B acquires time-series data of the current command value 23 and the angular velocity 25 of the axis of the reduction gear 12 from the controller 20 (step S 21-1 in FIG. 15).
  • the deterioration diagnosis device 1B acquires time series data of the estimated value 24 of the temperature of the grease from the controller 20 (step S21-2 in FIG. 15).
  • the deterioration diagnosis device 1B is expressed as a sum of a function that is a function of the motor current command value 23 and the angular velocity 25 of the axis of the reduction gear 12 and a function that is a function of the grease temperature estimated value 24.
  • the time integral value of the function is calculated (step S22-1 in FIG. 15).
  • the deterioration diagnosis device 1B determines a period until the consumption rate of the additive reaches a preset value (step S23 in FIG. 15).
  • the deterioration diagnosis device 1B outputs the determination result (step S24 in FIG. 15). Specifically, the output unit 4 outputs the determination result (the remaining time of use or the remaining grease life) by the determination unit 3B.
  • the deterioration diagnosis method (see FIG. 15) according to the present embodiment is the operation of the deterioration diagnosis device 1B executed in the deterioration diagnosis device 1B (see FIG. 14), the deterioration diagnosis method of the present embodiment is an operation May be performed by the For example, the operator may perform all the operations in steps S 21-1 to S 24 in FIG. 15, or the operator may perform some operations (for example, steps S 21-1 and S 21-2).
  • the consumption rate of the additive the first function that is a function of the motor current command value 23 and the angular velocity 25 of the axis of the reduction gear 12, and the grease temperature Since the grease temperature can be constantly monitored together with the motor current command value and the encoder detection value, the time integral value of this function can be expressed by the sum of the second function which is a function of the estimated value 24 of By calculating, the remaining life of the robot can be accurately predicted.
  • the present invention is useful for diagnosing deterioration of a mechanical device provided with a power transmission mechanism such as a reduction gear.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

劣化診断装置は、ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられた機械装置の劣化診断装置である。劣化診断装置は、機械装置の稼働に従って、ギアに使用される潤滑剤に配合された添加剤の消費率が変化する変化傾向を、予め記憶しておく記憶部と、添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する判定部と、を備える。

Description

機械装置の劣化診断装置、劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法、及び、機械装置の劣化診断方法
　本発明は、機械装置の劣化診断装置、劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法、及び、作業者により実行される機械装置の劣化診断方法に関する。
　たとえば、自動車産業などの流れ作業による生産ラインには大量のロボットが使用されている。ロボットには、転がり軸受や減速機が大量に用いられており、これらの部品が故障するとロボットが動かなくなり、生産ラインに大きな影響を与える。こうした重大な損害を防ぐため、故障しそうな部品を見つけ出して故障する前に補修する予防保全を行うことが望まれる。軸受や減速機の異常は振動やこれらに連結された電動機の電流の異常によりオンラインで検知することができる。しかし、振動や電流に異常が発生したときには既に減速機等は故障直前であることが多く、予防保全に用いる指標としては十分でない。
　転がり軸受や減速機は、運転時間にしたがって転動部などが摩耗し潤滑用のグリースに混ざるようになる。これら部品は異常摩耗による故障が多く、異常摩耗が生じるとグリース中により大量の鉄粉が混ざるようになることから、グリース中の鉄粉量を測定して異常を予知する方法が開発されている。例えば、特許文献１には、転がり軸受や減速機に内蔵したセンサによりグリース鉄粉含有量を検知し、故障予知するオンライン用の故障予知装置が開示されている。
特開２００８－２４９５４９号公報
　しかし、上記従来技術では、グリース中の鉄粉量は摩耗の進行にしたがって徐々に増加し、減速機などが故障状態になる直前に鉄粉の異常増加として検知される。このため、異常摩耗の発生段階よりも前の段階では故障に至るまでの劣化の傾向をとらえることができず、故障の予測精度には限界があった。このことは軸受や減速機が設けられたロボットに限らず、ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられた機械装置全般に共通する課題である。
　本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、機械装置の残余寿命を精度良く予測可能な劣化診断装置を提供することを目的としている。
　上記目的を達成するために、本発明のある形態に係る機械装置の劣化診断装置は、ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられた機械装置の劣化診断装置であって、前記機械装置の稼働に従って、前記ギアに使用される潤滑剤に配合された添加剤の消費率が変化する変化傾向を、予め記憶しておく記憶部と、前記添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する判定部と、を備える。ここで添加剤の消費率とは、製品出荷時の添加剤の含有量に対する析出された添加剤の量の割合である。潤滑剤は、潤滑用のグリースや油を含む。
　上記構成によれば、機械装置の稼働に伴う添加剤の消費率の変化傾向を予め記憶しておくことにより、異常摩耗が発生するより前の段階で故障に至るまでの劣化の傾向を捉えることができるので、添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、機械装置の劣化を診断することができる。添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定することにより、機械装置の残余寿命を精度良く予測することができる。
　尚、前記添加剤の消費率の変化傾向は、線形的な増加傾向である。上記構成によれば、添加剤の消費率の変化傾向を直線で近似することができるので、添加剤の消費率が予め設定された値に到達するまでの期間を判定しやすい。予測精度が向上する。尚、添加剤の消費率の変化傾向は測定結果から見出すことができる。また、添加剤の消費率の変化傾向が線形的な増加傾向であるとは、厳密な意味での線形増加に限定されない。例えば、測定値が増加した後、一旦僅かに減少し、その後、ほぼ線形的に増加するような場合も含まれる。
　前記添加剤の消費率は、前記動力伝達機構の出力に関する指令値及び測定値のうち少なくとも一方の関数で表現され、上記劣化診断装置は、前記指令値及び測定値のうち少なくとも一方に関する時系列データを取得するデータ取得部を更に備え、前記判定部は、取得した時系列データに基づいて、前記関数の時間積分値を算出することにより、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定するようにしてもよい。
　上記構成によれば、出力は負荷に応じて変動するため、添加剤の消費率は、出力に関する指令値及び測定値のうち少なくとも一方の関数で表現することができる。これらの値を常時監視して、上記関数の時間積分値を算出することにより、添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定することができる。予測精度が向上する。
　前記機械装置は、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転位置を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、前記指令値が、前記モータの電流指令値であってもよい。
　上記構成によれば、例えばモータと減速機（動力伝達機構）を備えたロボットにおいて、添加剤の消費率は、モータの電流指令値の関数（例えば二次関数）で表現することができるので、電流指令値を常時監視して、上記関数の時間積分値を算出することにより、ロボットの残余寿命を精度良く予測することができる。
　また、機械装置は、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転角を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、前記測定値が、前記エンコーダの検出値であってもよい。
　上記構成によれば、例えばモータと減速機（動力伝達機構）を備えたロボットにおいて、添加剤の消費率は、エンコーダの検出値（測定値）から得られるモータ回転角の角速度の関数（例えば二次関数）で表現することができるので、エンコーダの検出値を常時監視して、上記関数の時間積分値を算出することにより、ロボットの残余寿命を精度良く予測することができる。また、添加剤の消費率を、モータの電流指令値と、エンコーダの検出値（測定値）から得られるモータ回転角の角速度の関数で表現し、電流指令値とエンコーダの検出値の双方を監視することにより、上記関数の時間積分値を算出してもよい。
　前記添加剤は、極圧剤を含み、前記極圧剤の消費率の変化傾向が、線形的な増加傾向であってもよい。上記構成によれば、添加剤に含まれる極圧剤の消費率の変化傾向が、線形的な増加傾向であるので、予測精度が向上する。尚、極圧剤には、耐摩耗剤を含んでもよい。
　また、前記添加剤の消費率が、前記モータの電流指令値、及び、前記モータの回転角の角速度の関数である第１の関数と、前記添加剤の温度の測定値の関数である第２の関数との和である第３の関数で表現され、前記データ取得部が、前記モータの電流指令値、前記エンコーダの検出値、及び、前記潤滑剤の温度に関する時系列データを取得し、前記判定部が、取得された時系列データに基づいて、前記第３の関数の時間積分値を算出することにより、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定してもよい。
　上記構成によれば、前記添加剤の消費率を、前記モータの電流指令値、及び、前記モータの回転角の角速度の関数である第１の関数と、前記潤滑剤の温度の関数である第２の関数の和で表現することができるので、モータの電流指令値及びエンコーダの検出値とともに、潤滑剤の温度を常時監視して、上記第３の関数の時間積分値を算出することにより、ロボットの残余寿命を精度良く予測することができる。ここで第２の関数は、前記潤滑剤の温度と、単位時間当たりの添加剤の残存率との関数であってもよい。
　また、前記機械装置が、前記エンコーダに設けられた温度センサを更に備えていてもよい。前記データ取得部に前記温度センサで検出された温度データが入力され、前記データ取得部が前記温度センサで検出された前記エンコーダの温度から線形的な相関関係に基づいて、潤滑剤の温度に関する時系列データを取得してもよい。上記構成により、産業用ロボットにおいて新たなセンサを追加することなく、エンコーダ温度の検出値からグリースの温度を推算することができる。
　上記劣化診断装置は、前記判定部による判定結果を出力する出力部を更に備えていてもよい。
　本発明のその他の形態に係る機械装置の劣化診断方法は、記憶部と、判定部と、を備えた劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法であって、前記機械装置は、ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられ、前記機械装置の稼働に従って、前記ギアに使用される潤滑剤に配合された添加剤の消費率が変化する変化傾向を、予め前記記憶部に記憶しておくステップと、前記判定部により、前記添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定するステップと、を含む。
　また、本発明のその他の形態に係る機械装置の劣化診断方法は、ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられた機械装置の劣化診断方法であって、前記機械装置の稼働に従って、前記ギアに使用される潤滑剤に配合された添加剤の消費率を測定するステップと、前記添加剤の消費率の測定値に基づいて、添加剤の消費率の変化傾向を導出するステップと、前記添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を、判定するステップを含む。
　本発明は、以上に説明した構成を有し、減速機等の動力伝達機構が設けられた機械装置の残余寿命を精度良く予測することができるという効果を奏する。
図１は、本発明の第１実施形態に係る機械装置の劣化診断装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、図１の劣化診断装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図３は、図１の劣化診断装置において使用される添加剤消費率の変化傾向を示すグラフである。 図４は、耐久試験におけるグリースの鉄粉濃度の時間変化を示すグラフである。 図５は、耐久試験における添加剤消費率の時間変化を示すグラフである。 図６は、耐久試験における鉄粉濃度と添加剤消費率との関係を示すグラフである。 図７は、条件を変更した場合の耐久試験における添加剤消費率と鉄粉濃度との関係を示すグラフである。 図８は、本発明の第２実施形態に係る機械装置の劣化診断装置の構成を示す機能ブロック図である。 図９は、図８の劣化診断装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、図８の劣化診断装置において算出される電流指令値の関数の時間積分値を示すグラフである。 図１１は、劣化診断結果の表示画面の一例である。 図１２は、異なる負荷で複数回実施した耐久試験における電流指令値と添加剤消費率の時間変化を示すグラフである。 図１３は、図１２の耐久試験における電流指令値と添加剤消費速度との関係を示すグラフである。 図１４は、本発明の第３実施形態に係る機械装置の劣化診断装置の構成を示す機能ブロック図である。 図１５は、図１４の劣化診断装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図１６は、エンコーダの温度と、グリースの温度の測定結果を示すグラフである。 図１７は、グリースの熱劣化試験の結果を示すグラフである。
　（本発明の基礎となった知見（１））
　本発明者等は、減速機が設けられた産業用ロボットの残余寿命を精度良く予測することを可能にすべく鋭意検討した。産業用ロボットに使用される減速機は、運転時間にしたがって転動部などが摩耗し潤滑用のグリースに混ざるようになる。これら部品は異常摩耗による故障が多く、異常摩耗が生じるとグリース中により大量の鉄粉が混ざるようになる。グリース中の鉄粉量（摩耗量）は、減速機の稼働による摩耗の進行にしたがって、徐々に増加し、故障状態になる前に異常摩耗により鉄粉が急激に増加することが知られている。従来から、このような鉄粉含有量の変化傾向に基づいて、センサにより摩耗量（グリース鉄粉含有量）を検知し、故障予知する故障予知方法があった。しかし、従来の方法では、異常摩耗による鉄粉の異常増加を検知することにより、故障を予知するため、異常摩耗の発生段階よりも前の段階では故障に至るまでの劣化の傾向をとらえることができず、故障の予測精度には限界があった。
　ところで、グリース中には添加剤が一定量溶解されているが、機械装置の稼働と共に徐々に固体化していき、その結果、グリースの性能が劣化する。そこで、本発明者等は、グリースの劣化に着目し、産業用ロボットの減速機の耐久試験を実施した。産業用ロボットとして、６軸多関節ロボットが用いられた。耐久試験は、ロボットに、第２関節の減速機及びモータに大きな負荷がかかる姿勢を取らせて行われた。即ち、ロボットアームをほぼ水平状態に伸ばした姿勢で行われた。そして、耐久試験の過程において、第２関節の減速機の摩耗状態が確認された。摩耗状態の確認は、定期的に減速機のグリースからその鉄粉濃度を確認することによって行われた。また、摩耗状態の確認に合わせてグリースに含まれる添加剤の消費率を測定した。ここで添加剤の消費率とは、製品出荷時の添加剤の含有量に対する析出された添加剤の量の割合である。尚、添加剤には、摩擦調整剤（ＭｏＤＴＰ：Ｍｏ系）や極圧剤（ＺｎＤＴＰ：Ｚｎ系）、耐摩耗剤等が含まれるが、ここでは、分析対象を元素Ｐとし、蛍光Ｘ線分析法を用いて、本来、溶解されているべき添加剤（Ｐ成分）がスラッジとして析出された量を測定した。測定結果に基づいて添加剤の消費率を算出した。
　図４～図６は、耐久試験の測定結果を示すグラフである。図４～図６において、Ｘ軸はロボット（マシン名：ＢＸ２００）の第２関節（ＪＴ２）の減速機の稼働日数を表している。図４は、耐久試験におけるグリース中に含まれる鉄粉濃度（％）の時間変化を示すグラフである。図４に示すように、グリース中の鉄粉量（摩耗量）は、減速機の稼働による摩耗の進行にしたがって、徐々に増加し、故障状態になる前に異常摩耗により鉄粉が急激に増加する。図５は、耐久試験における添加剤消費率（％）の時間変化を示すグラフである。図５に示すように、添加剤（Ｐ成分）の消費率（％）は、試験開始から１００日を経過するまでに線形的に増加しており、直線で近似することができる。つまり、添加剤の消費率の変化傾向は、添加剤の消費率の測定結果から見出すことができる。本実施形態では、発明者等は、添加剤の消費率の変化傾向は線形的な増加傾向であることを見出した。
　図６は、鉄粉濃度と添加剤消費率との関係を示すグラフである。図６において、白丸は図４の鉄粉濃度（％）の測定結果を示し、黒丸は図５の添加剤消費率（％）の測定結果を示している。図６に示すように、鉄粉濃度は、減速機の稼働による摩耗の進行にしたがって、徐々に増加し、故障状態になる前に異常摩耗により鉄粉が急激に増加する。一方、添加剤の消費率は、線形的に増加する。つまり、添加剤は、故障直前の摩耗量（鉄粉濃度）の急激な増加に先立って、線形的に消費し、添加剤の完全消費（消費率１００％）によって故障（異常摩耗）が生じている。
　本発明者等は、上記耐久試験の結果の有効性を確認すべく、条件を変更して追加の試験を実施した。具体的には、ロボットの種類や、関節、ロボットの設置場所、実施時期を変更して実施した。図７は、条件を変更した場合の耐久試験における添加剤消費率と鉄粉濃度との関係も示すグラフである。図７に示すように、同じ関節（ＪＴ２）の減速機であってもロボットの種類（マシン名：ＢＸ３００）が異なれば添加剤消費率の数値が異なる。また、同じ種類のロボット（マシン名：ＢＸ２００）であっても異なる関節（ＪＴ３）の減速機であれば添加剤消費率の測定値が異なる。発明者等は、測定結果から、ロボットの種類や減速機が異なる場合でも、いずれの添加剤消費率も線形的に増加する変化傾向であることを見出した。尚、添加剤の消費率の変化傾向が線形的な増加傾向であるとは、厳密な意味での線形増加に限定されない。図７の測定結果は、測定値が増加した後、一旦僅かに減少し、その後、線形的に増加するような場合も含んでいる。このような場合でも１又は２以上の直線で近似することが可能であるので線形的な増加傾向に含まれる。これらの耐久試験の結果から、本発明者等は、添加剤は、故障直前の減速機の摩耗量（鉄粉濃度）の急激な増加に先立って、線形的に消費するという変化傾向と、添加剤の完全消費（消費率１００％）により故障（異常摩耗）が生じることを発見した。
　これらの知見によれば、添加剤の消費率の線形的な変化傾向を予め記憶しておくことにより、異常摩耗が発生するより前の段階で故障に至るまでの劣化の傾向を捉えることができるので、添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、機械装置の劣化を診断することができる。
　なお、以上の知見を、軸受や減速機が設けられたロボットに限らず、ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられた機械装置（例えば油圧ポンプ）の劣化診断にも適用することができることは明らかである。
　本発明者等は、以上の知見に基づいて本発明を想到した。以下、本発明を具体化した実施形態を、添付図面を参照しつつ説明する。なお、以下では全ての図を通じて同一又は相当する要素には同一の参照符号を付して、その重複する説明を省略する。
　（第１実施形態）
［構成］
　図１は、本発明の第１実施形態に係る機械装置の劣化診断装置の構成を示す機能ブロック図である。まず、劣化診断装置１の対象である減速機１２及び当該減速機１２を備える機械装置１０について説明する。
　機械装置１０は、動作部１１と、動作部１１を駆動するモータ１３と、モータ１３の回転動力を減速して動作部１１に伝達する減速機１２と、モータ１３の回転位置を検出するエンコーダ１５と、モータ１３に供給する電力（ここでは電流）を制御して、モータ１３の回転を制御するモータ制御部１４と、を含む。
　機械装置１０は、動作部１１を含むものであればよい。機械装置１０として、典型的には産業用ロボットが挙げられる。機械装置１０として、これ以外に、工作機械等が例示される。
　減速機１２は、モータ１３の回転動力を減速して動作部１１に伝達するものであればよい。減速機１２は、例えば、入力軸の回転動力を減速機構（図示せず）によって減速し、減速した回転動力を、出力軸１２ａに出力する。入力軸として、図１には、モータ１３の回転軸１３ａが例示されているが、例えば、他の動作部の出力軸であってもよい。また、減速機構として、典型的には歯車減速機構が例示されるが、それ以外の減速機構であってもよい。本実施形態では、減速機１２のギアには潤滑剤としてグリースが使用されるが、潤滑用の油でもよい。
　モータ１３はサーボモータであり、ブラシレスモータ、直流モータでもよい。しかし、誘導電動機等の他のモータであってもよい。サーボモータが用いられる場合は、エンコーダ１５を併用して、動作部１１の位置制御が行われる。モータ１３の設置場所は、機械装置１０の静止部でも、動作部でもよい。産業用ロボットの場合、モータ１３は、第１関節を除いて、各関節において各関節より先のアーム部材を駆動するために設けられるので、第１関節以外の関節ではモータ１３は動作部に設けられる。第１関節では静止部に設けられる。
　エンコーダ１５は、モータ１３の回転軸１３ａに設けられる。エンコーダ１５は、モータ１３の回転角（回転位置）２１を検出するものであればよい。なお、モータ１３が、誘導電動機等によって構成され、動作部１１の位置制御が行われない場合は、例えば、エンコーダ１５に代えて回転数検知器が用いられる。
　モータ制御部１４は、モータ１３に、電圧又は電流が制御される（図１では電流が制御される）電力を供給して、モータ１３を駆動する。モータ制御部１４は、周知であるので、その具体的な説明を省略する。図１では、モータ制御部１４が電流センサ（図示せず）を備えていて、モータ１３に供給する電流（モータ１３の負荷電流）を検知し、その検知した電流２２をコントローラ２０に出力する。電流センサは、モータ制御部１４の外部に設けられてもよい。
　コントローラ２０は、エンコーダ１５から入力されるモータ１３の回転角２１とモータ制御部１４の電流センサから入力されるモータ電流２２に基づいて、電流指令値２３を生成し、それをモータ制御部１４に出力する。典型的にはコントローラ２０は、ロボットコントローラが挙げられる。モータ制御部１４は、電流指令値２３に従った電流の電力をモータ１３に出力する。かくして、コントローラ２０は、モータ１３の回転角及びトルクをフィードバック制御する。
　次に、劣化診断装置１を説明する。劣化診断装置１は、添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、機械装置１０の劣化を診断する。本実施形態では、劣化診断装置１は、演算装置で構成される。演算装置としては、例えば、パーソナルコンピュータ、マイクロコントローラ等のプログラム（ソフトウェア）に従って動作するものの他、論理回路、電子回路等のハードウエアが例示される。劣化診断装置１は、ここでは、プログラムに従って動作する演算器で構成される。劣化診断装置１（演算器）は、演算部と記憶部とを有し、演算部が記憶部に格納された所定のプログラム読み出して実行することにより、所定の動作を行う。劣化診断装置１は、記憶部２と、判定部３と、出力部４と、を含む。尚、判定部３は、上述の所定のプログラムが実行されることによって実現される機能部であり、実際には上記演算器が判定部３として動作する。また、劣化診断装置１は本実施形態ではコントローラ２０と通信可能に接続され、機械装置１０の稼働状況に関するデータを受信可能に構成される。
　記憶部２は、減速機１２の稼働に従って、ギアに使用されるグリースに配合された添加剤の消費率が変化する変化傾向に関するデータを、予め記憶しておくように構成される。記憶部２に記憶されるデータは、後述する劣化診断に用いられる。
　判定部３は、添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する。本実施形態では、判定部３は、コントローラ２０から機械装置１０の稼働状況に関するデータを取得し、記憶部２に記憶された添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、現在の添加剤の消費率を算出する。そして、現在の添加剤消費率が、予め設定された閾値に到達するまでの期間を算出し、使用の残時間（又はグリース余寿命）を判定する。
　出力部４は、判定部３による判定結果（使用の残時間又はグリース余寿命）を出力する。出力部４は、例えば判定結果を表示する表示器又は警報器、判定結果を外部に送信する送信器、判定結果を印刷する印刷器等で構成される。
　［動作］
　次に、以上のように構成された劣化診断装置１の動作を説明する。なお、劣化診断装置１の動作は、本実施形態に係る劣化診断方法でもある。図２は、図１の劣化診断装置１の動作を示すフローチャートである。尚、動作に先立って、劣化診断装置１の記憶部２には、減速機１２の稼働に従って、ギアに使用されるグリースに配合された添加剤の消費率の変化傾向が、予め記憶されている。
　まず、機械装置１０であるロボットが動作される。この状態において、劣化診断装置１は、コントローラ２０から機械装置１０（ロボット）の稼働状況に関するデータ（サイクル数）を取得する（図２のステップＳ１１）。
　次に、劣化診断装置１は、記憶部２に予め記憶された添加剤消費率の変化傾向に関するデータを読み出す（図２のステップＳ１２）。図３は、添加剤消費率の変化傾向に関するデータの一例を示すグラフである。尚、図３のデータは、上記耐久試験の結果（図６参照）に基づいて作成されたものである。図３において、Ｘ軸はロボット（マシン名：ＢＸ２００）の第２関節（ＪＴ２）の減速機１２の稼働（サイクル数）を表し、Ｙ軸は減速機１２に使用されるグリースに含まれる鉄粉濃度（％）とともに添加剤（Ｐ成分）の消費率（％）を表す。図３に示すように、添加剤の消費率の変化傾向は、線形的な増加傾向であり、直線で近似されている。
　次に、劣化診断装置１は、添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、機械装置１０の劣化を診断する。具体的には、判定部３は、添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する（図２のステップＳ１３）。判定部３は、コントローラ２０から機械装置１０（ロボット）の稼働状況に関するデータを取得し、記憶部２から読み出された添加剤の消費率の変化傾向（図３の直線）に基づいて、現在の添加剤の消費率（図３では３０％）を算出する。そして、現在の添加剤消費率（図３では３０％）が、予め設定された閾値（図３では添加剤消費率９０％）に到達するまでの期間を算出し、使用の残時間（又はグリース余寿命）を判定する。尚、本実施形態では、閾値は添加剤消費率９０％に設定したが、グリースの種類や減速機の構成部品等のその他の要因によって適宜変更されてもよい。
　最後に、劣化診断装置１は、判定結果を出力する（図２のステップＳ１４）。具体的には、出力部４は、判定部３による判定結果（使用の残時間又はグリース余寿命）を出力する。
　尚、本実施形態に係る劣化診断方法（図２参照）は、劣化診断装置１（図１参照）において実行される劣化診断装置１の動作であったが、本実施形態の劣化診断方法は作業者によって実行されてもよい。例えば図２のステップＳ１１～Ｓ１４の全ての動作を作業者が行ってもよいし、一部の動作（例えばステップＳ１２及びＳ１３）を作業者が行ってもよい。また、作業者によって劣化診断方法が実行される場合は、上述した添加剤の消費率を測定するステップ、および、添加剤の消費率の測定値に基づいて添加剤の消費率の変化傾向を導出するステップを含んでもよい。
　［作用効果］
　以上に説明したように、本実施形態によれば、機械装置１０の稼働に伴う添加剤の消費率の変化傾向を予め記憶しておくことにより、異常摩耗が発生するより前の段階で故障に至るまでの劣化の傾向を捉えることができるので、添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、機械装置の劣化を診断することができる。添加剤の消費率が、予め設定された閾値に到達するまでの期間を判定することにより、機械装置１０の残余寿命を精度良く予測することができる。
　また、添加剤の消費率の変化傾向は、線形的な増加傾向であるので、添加剤の消費率の変化傾向を直線で近似することができる（図３参照）。これにより、添加剤の消費率が予め設定された閾値に到達するまでの期間を判定しやすくなる。
　（本発明の基礎となった知見（２））
　本発明者等は、ロボットの残余寿命の予測精度を更に向上すべく鋭意検討した。一般に産業用ロボットが多種類の動作を行う場合、出力は負荷に応じて変動する。そこで、本発明者等は、産業用ロボットの減速機の耐久試験を、減速機及びモータに異なる負荷をかけながら複数回実施した。図１２は、異なる負荷で複数回実施した耐久試験における電流指令値と添加剤消費率との関係を示すグラフである。上段のグラフは、耐久試験における電流指令値Ｉ２（Ａ）の時間変化を表す。下段のグラフは、電流指令値Ｉ（Ａ）に応じた添加剤消費率（％）の測定値の時間変化を示す。尚、Ｉ２電流指令値Ｉ２は実効値であるが、ピーク値でもよいし、実電流（実測値）でもよい。
　図１２のグラフに示すように、電流指令値Ｉ２（Ａ）が３０～３６（Ａ）の範囲に在る場合は、添加剤はほぼ線形的に消費された結果、添加剤消費率（％）が１００日前後の稼働で完全に消費している。電流指令値Ｉ２（Ａ）が２４～２６（Ａ）の範囲に在る場合は、添加剤はほぼ線形的に消費された結果、添加剤消費率（％）は２５０日を超える稼働で完全に消費している。電流指令値Ｉ２（Ａ）が２２～２４（Ａ）の範囲に在る場合は、添加剤はほぼ線形的に消費された結果、添加剤消費率（％）は３５０日を超える稼働で完全に消費している。電流指令値Ｉ２（Ａ）が２０～２２（Ａ）の範囲に在る場合は、添加剤はほぼ線形的に消費された結果、添加剤消費率（％）は４００日を超える稼働で完全に消費している。電流指令値Ｉ２（Ａ）が１８～２０（Ａ）の範囲に在る場合は、添加剤はほぼ線形的に消費された結果、添加剤消費率（％）は５００日を超える稼働で完全に消費している。
　また、本発明者等は、添加剤に含まれる成分のうち極圧剤と摩擦調整剤のそれぞれの消費率について試験を実施し、有効性について確認を行った。その結果、極圧剤の消費率の線形性、及び、電流指令値との相関性について確認できた。一方で、摩擦調整剤の消費率は、電流指令値Ｉ２（Ａ）と共に急激に減少したため、摩擦調整剤と電流指令値との相関性については確認することができなかった。従って、本発明者等は、添加剤の成分のうち、極圧剤（消費率）が劣化診断への寄与率が高いと結論付けた。従って、以下では、添加剤の消費率とは、厳密には、極圧剤の消費率を意味する。尚、極圧剤には、耐摩耗剤を含んでもよい。
　以上のように、添加剤は、電流指令値Ｉ２（Ａ）に応じてほぼ線形的に消費されるが、電流指令値Ｉ２（Ａ）が大きい場合は負荷（出力）も大きいため、添加剤の消費速度は速くなるが、電流指令値Ｉ２（Ａ）が小さくなるに従って添加剤の消費速度は遅くなっている。図１３は、図１２の耐久試験における電流指令値Ｉ２（Ａ）と添加剤消費率（％）の測定値に基づいた添加剤の消費速度（％／日）との関係を示したグラフである。図１３において、グラフ中の丸は測定値を表し、破線は回帰分析により導き出した関係式を表す。ここでは最小二乗法により電流指令値Ｉ２（Ａ）と添加剤の消費速度（％／日）が当てはまるような関係式（１）を導出した。
　添加剤の消費速度（％／日）＝Ｒ　×　（Ｉ２）２・・・（１）
ここでＲは係数で表し、Ｉ２は電流指令値の平均値を表す。式（１）より、添加剤の消費速度（％／日）は、電流指令値Ｉ２（Ａ）の二次関数（放物線）で表現することができる。尚、添加剤の消費速度（％／日）は、添加剤消費率（％）の測定値に基づいているため、添加剤の消費速度（％／日）と電流指令値Ｉ２（Ａ）との関係は、厳密な意味での二次関数（放物線）で表現される場合に限定されず、一定の相関関係で表現することができればよい。本発明者等は、耐久試験の結果から、電流指令値Ｉ２（Ａ）と添加剤消費率（％）には相関関係が認められることを見出した。
　これらの知見によれば、産業用ロボットにおいて、添加剤の消費率は、モータの電流指令値の関数で表現することができるので、電流指令値を常時監視して、上記関数の時間積分値を算出することにより、ロボットの残余寿命を精度良く予測することができる。
　なお、以上の知見を、軸受や減速機が設けられたロボットに限らず、ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられた機械装置（例えば油圧ポンプ）にも適用することができることは明らかである。
　本発明者等は、以上の知見に基づいて本発明を想到した。以下、本発明を具体化した実施形態を、添付図面を参照しつつ説明する。なお、以下では全ての図を通じて同一又は相当する要素には同一の参照符号を付して、その重複する説明を省略する。
　（第２実施形態）
　次に、第２実施形態について説明する。本実施形態の劣化診断装置の基本的な構成は、第１実施形態と同様である。以下では、第１実施形態と共通する構成の説明は省略し、相違する構成についてのみ説明する。
　図８は、本発明の第２実施形態に係る劣化診断装置１Ａの構成を示す機能ブロック図である。図８に示すように、本実施形態では、第１実施形態（図１）と比較すると、劣化診断装置１Ａが電流指令値の時系列データを取得する電流指令値取得部５を更に備える点が異なる。
　電流指令値取得部５は、ここでは、コントローラ２０から入力される電流指令値２３を取得する（そして、一時的に保存する）。なお、電流指令値は、モータの負荷電流に対する測定値の偏差に応じた指令信号であり、モータの負荷電流と遜色ない結果が得られる。
　判定部３Ａは、電流指令値取得部５により取得した電流指令値の時系列データに基づいて、関数の時間積分値を算出することにより、添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する。
　［動作］
　次に、以上のように構成された劣化診断装置１Ａの動作を説明する。なお、劣化診断装置１Ａの動作は、本実施形態に係る劣化診断方法でもある。図９は、図８の劣化診断装置１Ａの動作を示すフローチャートである。
　まず、機械装置１０であるロボットが動作される。この状態において、劣化診断装置１Ａは、コントローラ２０から電流指令値２３の時系列データを取得する（図９のステップＳ２１）。
　次に、劣化診断装置１Ａは、電流指令値取得部５により取得した電流指令値の時系列データに基づいて、添加剤の消費率を表す関数の時間積分値を算出する（図９のステップＳ２２）。尚、添加剤の消費率は、上述したように、電流指令値の二次関数（式（１）参照）で表現される。
　次に、劣化診断装置１Ａは、添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する（図９のステップＳ２３）。図１０は、劣化診断装置１Ａにおいて算出される電流指令値Ｉ２の関数の時間積分値を示すグラフである。図１０において、実線は添加剤消費率を表し、破線はグリース余寿命を表し、ハッチングは関数の積分値を表す。図１０に示すように、判定部３Ａは、電流指令値取得部５により取得した電流指令値Ｉ２の時系列データに基づいて、関数の時間積分値を算出することにより、添加剤の消費率が、予め設定された閾値（添加剤消費率の７０％）に到達するまでの期間を算出し、使用の残時間（又はグリース余寿命）を判定する。尚、本実施形態では、閾値は添加剤消費率７０％に設定したが、グリースの種類や減速機の構成部品等のその他の要因によって適宜変更されてもよい。
　最後に、劣化診断装置１Ａは、判定結果を出力する（図９のステップＳ２４）。具体的には、出力部４は、判定部３による判定結果（使用の残時間又はグリース余寿命）を出力する。図１１は、劣化診断結果の表示画面の一例である。図１１に示すように、Ｘ軸は稼働日数が表示され、Ｙ軸は電流指令値の実効値が表示されている。画面に下側には、現在のグリース余寿命（１０％）、及び、使用残り時間（１６日）が表示されている。
　尚、本実施形態に係る劣化診断方法（図９参照）は、劣化診断装置１Ａ（図８参照）において実行される劣化診断装置１Ａの動作であったが、本実施形態の劣化診断方法は作業者によって実行されてもよい。例えば図９のステップＳ２１～Ｓ２４の全ての動作を作業者が行ってもよいし、一部の動作（例えばステップＳ２２及びＳ２３）を作業者が行ってもよい。また、作業者によって劣化診断方法が実行される場合は、電流指令値Ｉ２（Ａ）と添加剤消費率（％）との間の一定の相関関係を導出するステップも含んでもよい。
　［作用効果］
　以上に説明したように、本実施形態によれば、添加剤の消費率を、モータの電流指令値の二次関数（式（１）参照）で表現することができるので、電流指令値を常時監視して、関数の時間積分値を算出することにより、ロボットの残余寿命を精度良く予測することができる。
　尚、本実施形態では、最小二乗法により添加剤消費率と電流指令値との関係式を導出したが、その他の回帰分析手法で関係式を導出してもよい。また、添加剤消費率は、電流指令値の二次関数に限らず、３次以上の関数で表現してもよい。
　尚、本実施形態では、添加剤の消費率は、電流指令値の関数（電流指令値の二乗の関数）で表現したが、減速機の出力は負荷に応じて変動するため、電流指令値の関数に限られない。換言すれば、添加剤の消費率は、出力に関する指令値及び測定値の少なくとも一方の関数で表現してもよい。具体的には、添加剤の消費率は、モータ電流２２の関数（例えばモータ電流２２の測定値の二乗の関数）として表現してもよいし、エンコーダ１５から入力されるモータ１３の回転角に基づいて算出される角速度の関数（例えば角速度の二乗の関数）として表現してもよい。また、電流指令値と回転角の角速度の双方の関数（例えば電流×角速度の関数）で表現してもよい。これにより、これらの値を常時監視して、関数の時間積分値を算出することにより、添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定することができる。
　（本発明の基礎となった知見（３））
　本発明者等は、ロボットの残余寿命の予測精度を更に向上すべく、添加剤の消費率に影響するその他の要因としてグリース（潤滑剤）の温度に着目した。産業用ロボットでは、モータの回転位置を検出するエンコーダに温度監視用の温度センサが設けられる。そこで、本発明者等は、まず、エンコーダの温度センサで検出された温度と、そのときのグリースの温度とを測定し、両者の関係について調査した。図１６は、エンコーダの温度と、グリースの温度の測定結果を示すグラフである。ここでは縦軸がグリースの温度を示し、横軸がエンコーダの温度を示している。ここではロボットに一定の動作を繰り返し行わせることにより耐久試験を実施した。グラフは、ロボットに異なる動作を繰り返し行わせた場合の２つの試験結果（菱形のプロット及び四角形のプロット）を示している。エンコーダの温度上昇に比例して、減速機内のグリースの温度も上昇している。つまり、温度センサで検出されたエンコーダの温度と、グリースの温度とは線形的な相関関係があることがわかった。これにより、両者の線形的な相関関係から、産業用ロボットにおいて新たなセンサを追加することなく、エンコーダ温度の検出値からグリースの温度を推算することができる。
　次に、発明者等は、グリースの温度が、グリースに含まれる添加剤の消費率にどのように影響するかを調べた。具体的には、グリースの熱劣化試験を実施し、グリースを一定時間加熱したときの添加剤の消費率の変化を確認した。ここではグリースの温度が６０℃、８０℃、グリースの温度が１２０℃の状態から、一定時間グリースを加熱しながら測定を行った。図１７は、その結果を示すグラフである。縦軸は添加剤の消費率を示し、横軸は加熱時間を示している。添加剤の消費率は、グリースの温度が６０℃（グラフ中の四角形のプロット）と８０℃（グラフ中の三角形のプロット）では長時間加熱しても低いままである。これに対し、グリースの温度が１２０℃（グラフ中の丸形のプロット）では加熱することにより急激に上昇している。添加剤の消費率は、グリースの温度が７０℃以下であれば加熱の影響は無視できるが、グリースの温度が７０℃を超えると加熱の影響が顕著になる。これらの試験結果から、グリースの温度が６０℃から１２０℃の範囲において、公知の手法であるアレニウスの式を用いて、添加剤の反応速度を推定することができる。添加剤の消費率のうち、グリースの温度に依存する関数を、潤滑剤の温度における反応の速度定数と、単位時間当たりの添加剤の残存率との積で表現することができる。
　これにより、添加剤の消費率は、グリースの温度に依存する関数と、グリースの温度に依存しない関数に分けることができる。ここで添加剤の消費率は、減速機の仕事（トルクと減速機の軸の角速度との積）に比例すると考えることができるので、添加剤の消費率のうち、グリースの温度に依存しない関数は、モータの電流指令値、及び、減速機の軸の角速度の関数で表現することができる。尚、減速機の軸の角速度は、モータの回転角の角速度から算出することができるので、グリースの温度に依存しない関数は、モータの電流指令値、及び、モータの回転角の角速度の関数で表現することができる。
　従って、以上の知見によれば、産業用ロボットにおいて、添加剤の消費率は、モータの電流指令値、及び、モータの回転角の角速度の関数である第１の関数と、潤滑剤の温度の測定値の関数である第２の関数の和で表現することができるので、モータの電流指令値、エンコーダの検出値とともに、潤滑剤の温度を常時監視して、この関数の時間積分値を算出することにより、ロボットの残余寿命を精度良く予測することができる。
　なお、以上の知見を、軸受や減速機が設けられたロボットに限らず、ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられた機械装置（例えば油圧ポンプ）にも適用することができることは明らかである。
　本発明者等は、以上の知見に基づいて本発明を想到した。以下、本発明を具体化した実施形態を、添付図面を参照しつつ説明する。なお、以下では全ての図を通じて同一又は相当する要素には同一の参照符号を付して、その重複する説明を省略する。
　（第３実施形態）
　次に、第３実施形態について説明する。本実施形態の劣化診断装置の基本的な構成は、第２実施形態と同様である。以下では、第２実施形態と共通する構成の説明は省略し、相違する構成についてのみ説明する。
　図１４は、本発明の第３実施形態に係る劣化診断装置１Ｂの構成を示す機能ブロック図である。図１４に示すように、本実施形態では、第２実施形態（図８）と比較すると、劣化診断装置１Ｂが、グリースの温度に関する時系列データを取得する温度データ取得部６を更に備える点が異なる。
　また、エンコーダ１５には温度監視用の温度センサ１６が設けられ、コントローラ２０は、温度センサ１６で検出されたエンコーダ１５の温度データを取得する（そして、一時的に保存する）。コントローラ２０は、エンコーダ１５の温度の値が所定の温度（例えば９０℃）以上になるとロボットの動作を停止する安全機能を備えている。本実施形態では、コントローラ２０は、温度センサ１６で検出されたエンコーダ１５の温度の値から線形的な相関関係に基づいて、グリースの温度を推算し、グリース温度の推算値２４を温度データ取得部６に出力するようになっている。
　温度データ取得部６は、コントローラ２０から入力されるグリース温度の推算値２４を取得し、グリース温度の推算値２４に関する時系列データを判定部３Ｂに出力する。
　また、本実施形態では、劣化診断装置１Ｂが、減速機１２の軸の角速度を取得する角速度取得部７を更に備えている。コントローラ２０は、モータ１３の回転角２１から減速機１２の軸の角速度２５を算出し、これを角速度取得部７に出力するようになっている。
　角速度取得部７は、減速機１２の軸の角速度２５を取得し、減速機１２の軸の角速度２５に関する時系列データを判定部３Ｂに出力する。
　判定部３Ｂは、入力された時系列データに基づいて、関数（第１の関数と第２の関数との和）の時間積分値を算出することにより、添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する。
　［動作］
　次に、以上のように構成された劣化診断装置１Ｂの動作を説明する。なお、劣化診断装置１Ｂの動作は、本実施形態に係る劣化診断方法でもある。図１５は、図１４の劣化診断装置１Ｂの動作を示すフローチャートである。
　まず、機械装置１０であるロボットが動作される。この状態において、劣化診断装置１Ｂは、コントローラ２０から電流指令値２３、及び、減速機１２の軸の角速度２５の時系列データを取得する（図１５のステップＳ２１－１）。一方で、劣化診断装置１Ｂは、コントローラ２０からグリースの温度の推算値２４の時系列データを取得する（図１５のステップＳ２１－２）
　次に、劣化診断装置１Ｂは、モータの電流指令値２３、及び、減速機１２の軸の角速度２５の関数である関数と、グリース温度の推算値２４の関数である関数との和で表現される関数の時間積分値を算出する（図１５のステップＳ２２－１）。
　次に、劣化診断装置１Ｂは、添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する（図１５のステップＳ２３）。
　最後に、劣化診断装置１Ｂは、判定結果を出力する（図１５のステップＳ２４）。具体的には、出力部４は、判定部３Ｂによる判定結果（使用の残時間又はグリース余寿命）を出力する。
　尚、本実施形態に係る劣化診断方法（図１５参照）は、劣化診断装置１Ｂ（図１４参照）において実行される劣化診断装置１Ｂの動作であったが、本実施形態の劣化診断方法は作業者によって実行されてもよい。例えば図１５のステップＳ２１－１～Ｓ２４の全ての動作を作業者が行ってもよいし、一部の動作（例えばステップＳ２１－１及びＳ２１－２）を作業者が行ってもよい。
　［作用効果］
　以上に説明したように、本実施形態によれば、添加剤の消費率を、モータの電流指令値２３、及び、減速機１２の軸の角速度２５の関数である第１の関数と、グリース温度の推算値２４の関数である第２の関数の和で表現することができるので、モータの電流指令値、エンコーダの検出値とともに、グリースの温度を常時監視して、この関数の時間積分値を算出することにより、ロボットの残余寿命を精度良く予測することができる。
　上記説明から、当業者にとっては、本発明の多くの改良や他の実施形態が明らかである。従って、上記説明は、例示としてのみ解釈されるべきであり、本発明を実行する最良の態様を当業者に教示する目的で提供されたものである。本発明の精神を逸脱することなく、その構造および／または機能の詳細を実質的に変更できる。
　本発明は、減速機などの動力伝達機構が設けられた機械装置の劣化診断に有用である。
１，１Ａ，１Ｂ　劣化診断装置
２　記憶部
３，３Ａ，３Ｂ　判定部
４　出力部
５　電流指令値取得部
６　温度データ取得部
７　角速度取得部
１０　機械装置
１１　動作部
１２　減速機
１２ａ　出力軸
１３　モータ
１３ａ　回転軸
１４　モータ制御部
１５　エンコーダ
１６　温度センサ
２０　コントローラ
２１　回転角
２２　電流
２３　電流指令値
２４　グリースの温度
２５　減速機の軸の角速度
 

Claims (30)

  1. 　ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられた機械装置の劣化診断装置であって、
    　前記機械装置の稼働に従って、前記ギアに使用される潤滑剤に配合された添加剤の消費率が変化する変化傾向を、予め記憶しておく記憶部と、
    　前記添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する判定部と、を備える、機械装置の劣化診断装置。
  2. 　前記添加剤の消費率の変化傾向が、線形的な増加傾向である、請求項１に記載の機械装置の劣化診断装置。
  3. 　前記添加剤の消費率は、前記動力伝達機構の出力に関する指令値及び測定値のうち少なくとも一方の関数で表現され、
    　前記指令値及び測定値のうち少なくとも一方に関する時系列データを取得するデータ取得部を更に備え、
    　前記判定部は、取得された時系列データに基づいて、前記関数の時間積分値を算出することにより、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する、請求項１又は２に記載の機械装置の劣化診断装置。
  4. 　前記機械装置は、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転位置を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、
    　前記指令値が、前記モータの電流指令値である、請求項３に記載の機械装置の劣化診断装置。
  5. 　前記機械装置は、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転角を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、
    　前記測定値が、前記エンコーダの検出値である、請求項３に記載の機械装置の劣化診断装置。
  6. 　前記添加剤は、極圧剤を含み、
    　前記極圧剤の消費率の変化傾向が、線形的な増加傾向である、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の機械装置の劣化診断装置。
  7. 　前記機械装置が、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転角を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、
    　前記添加剤の消費率が、前記モータの電流指令値、及び、前記モータの回転角の角速度の関数である第１の関数と、前記潤滑剤の温度の関数である第２の関数との和である第３の関数で表現され、
    　前記データ取得部が、前記モータの電流指令値、前記エンコーダの検出値、及び、前記潤滑剤の温度に関する時系列データを取得し、
    　前記判定部は、取得された時系列データに基づいて、前記第３の関数の時間積分値を算出することにより、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する、
    　請求項３に記載の機械装置の劣化診断装置。
  8. 　前記第２の関数は、前記潤滑剤の温度と、単位時間当たりの添加剤の残存率との関数である、請求項７に記載の機械装置の劣化診断装置。
  9. 　前記機械装置は、前記エンコーダに設けられた温度センサを更に備え、
    　前記データ取得部には、前記温度センサで検出された温度データが入力され、
    　前記データ取得部は、前記温度センサで検出された前記エンコーダの温度の値から線形的な相関関係に基づいて、前記潤滑剤の温度に関する時系列データを取得する、請求項７又は８に記載の機械装置の劣化診断装置。
  10. 　前記判定部による判定結果を出力する出力部を更に備える、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の機械装置の劣化診断装置。
  11. 　記憶部と、判定部と、を備えた劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法であって、
    　前記機械装置は、ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられ、
    　前記機械装置の稼働に従って、前記ギアに使用される潤滑剤に配合された添加剤の消費率が変化する変化傾向を、予め前記記憶部に記憶しておくステップと、
    　前記判定部により、前記添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定するステップと、を含む、機械装置の劣化診断方法。
  12. 　前記添加剤の消費率の変化傾向が、線形的な増加傾向である、請求項１１に記載の機械装置の劣化診断方法。
  13. 　前記添加剤の消費率は、前記動力伝達機構の出力に関する指令値及び測定値のうち少なくとも一方の関数で表現され、
    　データ取得部により、前記指令値及び測定値のうち少なくとも一方に関する時系列データを取得するステップを更に含み、
    　前記判定部により判定するステップでは、取得した時系列データに基づいて、前記関数の時間積分値を算出することにより、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する、請求項１１又は１２に記載の機械装置の劣化診断方法。
  14. 　前記機械装置は、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転位置を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、
    　前記指令値が、前記モータの電流指令値である、請求項１３に記載の機械装置の劣化診断方法。
  15. 　前記機械装置は、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転角を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、
    　前記測定値が、前記エンコーダの検出値である、請求項１３に記載の機械装置の劣化診断方法。
  16. 　前記添加剤は、極圧剤を含み、
    　前記極圧剤の消費率の変化傾向が、線形的な増加傾向である、請求項１１乃至１５のいずれか一項に記載の機械装置の劣化診断方法。
  17. 　前記機械装置が、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転位置を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、
    　前記添加剤の消費率が、前記モータの電流指令値、及び、前記モータの回転角の角速度の関数である第１の関数と、前記潤滑剤の温度の関数である第２の関数との和である第３の関数で表現され、
    　前記データ取得ステップでは、前記データ取得部により、前記モータの電流指令値、前記エンコーダの検出値、及び、前記潤滑剤の温度に関する時系列データを取得するステップを更に含み、
    　前記判定ステップでは、前記判定部により、取得した時系列データに基づいて、前記第３関数の時間積分値を算出することにより、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する、請求項１３に記載の機械装置の劣化診断方法。
  18. 　前記第２の関数は、前記潤滑剤の温度と、単位時間当たりの添加剤の残存率との関数である、請求項１７に記載の機械装置の劣化診断方法。
  19. 　前記機械装置は、前記エンコーダに設けられた温度センサを更に備え、
    　前記データ取得ステップでは、前記データ取得部に前記温度センサで検出された温度データが入力され、当該データ取得部により、前記温度センサで検出された前記エンコーダの温度から線形的な相関関係に基づいて、潤滑剤の温度に関する時系列データを取得するステップを更に含む、請求項１７又は１８に記載の機械装置の劣化診断方法。
  20. 　出力部により、前記判定部による前記判定結果を出力するステップを更に含む、請求項１１乃至１９のいずれか一項に記載の機械装置の劣化診断方法。
  21. 　ギアを介して動力を伝達する動力伝達機構が設けられた機械装置の劣化診断方法であって、
    　前記機械装置の稼働に従って、前記ギアに使用される潤滑剤に配合された添加剤の消費率を測定するステップと、
    　前記添加剤の消費率の測定値に基づいて、添加剤の消費率の変化傾向を導出するステップと、
    　前記添加剤の消費率の変化傾向に基づいて、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を、判定するステップを含む、機械装置の劣化診断方法。
  22. 　前記添加剤の消費率の変化傾向が、線形的な増加傾向である、請求項２１に記載の機械装置の劣化診断方法。
  23. 　前記添加剤の消費率は、前記動力伝達機構の出力に関する指令値及び測定値のうち少なくとも一方の関数で表現され、
    　前記指令値及び測定値のうち少なくとも一方に関する時系列データを取得するステップを更に含み、
    　前記判定ステップでは、取得した時系列データに基づいて、前記関数の時間積分値を算出することにより、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する、請求項２１又は２２に記載の機械装置の劣化診断方法。
  24. 　前記機械装置は、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転位置を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、
    　前記指令値が、前記モータの電流指令値である、請求項２３に記載の機械装置の劣化診断方法。
  25. 　前記機械装置は、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転角を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、
    　前記測定値が、前記エンコーダの検出値である、請求項２３に記載の機械装置の劣化診断方法。
  26. 　前記添加剤は、極圧剤を含み、
    　前記極圧剤の消費率の変化傾向が、線形的な増加傾向である、請求項２１乃至２５のいずれか一項に記載の機械装置の劣化診断方法。
  27. 　前記機械装置が、動作部を駆動するモータと、前記モータの回転動力を減速して動作部に伝達するよう設けられた減速機と、前記モータの回転位置を検出するエンコーダと、前記モータに供給する電流を制御してモータの回転を制御するモータ制御部を備え、
    　前記添加剤の消費率が、前記モータの電流指令値、及び、前記モータの回転角の角速度の関数である第１の関数と、前記潤滑剤の温度の関数である第２の関数との和である第３の関数で表現され、
    　前記データ取得ステップでは、前記モータの電流指令値、前記エンコーダの検出値、及び、前記潤滑剤の温度に関する時系列データを取得するステップを更に含み、
    　前記判定ステップでは、取得した時系列データに基づいて、前記第３の関数の時間積分値を算出することにより、前記添加剤の消費率が、予め設定された値に到達するまでの期間を判定する、請求項２３に記載の機械装置の劣化診断方法。
  28. 　前記第２の関数は、前記潤滑剤の温度と、単位時間当たりの添加剤の残存率との関数である、請求項２７に記載の機械装置の劣化診断方法。
  29. 　前記機械装置は、前記エンコーダに設けられた温度センサを更に備え、
    　前記データ取得ステップでは、前記温度センサで検出された温度データを取得し、前記温度センサで検出された前記エンコーダの温度から線形的な相関関係に基づいて、潤滑剤の温度に関する時系列データを取得するステップを更に含む、請求項２７又は２８に記載の機械装置の劣化診断方法。
  30. 　前記判定結果を出力部に出力するステップを更に含む、請求項２１乃至２９のいずれか一項に記載の機械装置の劣化診断方法。
PCT/JP2018/043161 2017-11-22 2018-11-22 機械装置の劣化診断装置、劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法、及び、機械装置の劣化診断方法 WO2019103091A1 (ja)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201880075745.0A CN111386453B (zh) 2017-11-22 2018-11-22 机械装置的老化诊断装置、以及机械装置的老化诊断方法
KR1020207014702A KR102419726B1 (ko) 2017-11-22 2018-11-22 기계 장치의 열화 진단 장치, 열화 진단 장치에서 실행되는 기계 장치의 열화 진단 방법, 및 기계 장치의 열화 진단 방법
EP18880662.4A EP3715820B1 (en) 2017-11-22 2018-11-22 Deterioration diagnosis device for machine device, deterioration diagnosis method for machine device which is executed in said deterioration diagnosis device, and deterioration diagnosis method for machine device
JP2019555361A JP7126513B2 (ja) 2017-11-22 2018-11-22 機械装置の劣化診断装置、劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法、及び、機械装置の劣化診断方法
US16/880,861 US11577394B2 (en) 2017-11-22 2020-05-21 Deterioration diagnosis apparatus for diagnosing deterioration in a mechanical apparatus, deterioration diagnosis method for diagnosing deterioration in a mechanical apparatus performed in a deterioration diagnosis apparatus, and deterioration diagnosis method for diagnosing deterioration in a mechanical apparatus
US18/157,022 US20230150136A1 (en) 2017-11-22 2023-01-19 Deterioration diagnosis apparatus for diagnosing deterioration in a mechanical apparatus, and deterioration diagnosis method for diagnosing deterioration in a mechanical apparatus

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017224611 2017-11-22
JP2017-224611 2017-11-22
JP2018-055295 2018-03-22
JP2018055295 2018-03-22

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US16/880,861 Continuation US11577394B2 (en) 2017-11-22 2020-05-21 Deterioration diagnosis apparatus for diagnosing deterioration in a mechanical apparatus, deterioration diagnosis method for diagnosing deterioration in a mechanical apparatus performed in a deterioration diagnosis apparatus, and deterioration diagnosis method for diagnosing deterioration in a mechanical apparatus

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019103091A1 true WO2019103091A1 (ja) 2019-05-31

Family

ID=66630665

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2018/043161 WO2019103091A1 (ja) 2017-11-22 2018-11-22 機械装置の劣化診断装置、劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法、及び、機械装置の劣化診断方法

Country Status (6)

Country Link
US (2) US11577394B2 (ja)
EP (1) EP3715820B1 (ja)
JP (1) JP7126513B2 (ja)
KR (1) KR102419726B1 (ja)
CN (1) CN111386453B (ja)
WO (1) WO2019103091A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI772085B (zh) * 2020-07-01 2022-07-21 日商日立產機系統股份有限公司 動力傳遞機構之管理裝置及動力傳遞機構之管理方法
TWI810774B (zh) * 2021-06-25 2023-08-01 日商日立產機系統股份有限公司 劣化診斷裝置及劣化診斷方法、與電動機控制裝置
JP7500839B2 (ja) 2021-03-29 2024-06-17 川崎重工業株式会社 ロボット保守支援装置、ロボット保守支援方法、及びロボット保守支援プログラム
JP7516140B2 (ja) 2019-12-25 2024-07-16 ニデックインスツルメンツ株式会社 ロボットの監視システム

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6694016B2 (ja) * 2018-07-10 2020-05-13 ファナック株式会社 寿命評価装置およびロボットシステム
CN112476423B (zh) * 2020-11-12 2022-03-08 腾讯科技（深圳）有限公司 机器人的关节电机控制方法、装置、设备及存储介质
JP2022191591A (ja) * 2021-06-16 2022-12-28 株式会社日立製作所 設備診断装置および設備診断方法
CN115076588B (zh) * 2022-06-14 2024-01-23 珠海格力智能装备有限公司 一种控制方法、装置及其系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007146674A (ja) * 2005-11-24 2007-06-14 Toyota Motor Corp エンジンオイルの劣化判定装置
JP2008249549A (ja) 2007-03-30 2008-10-16 Kawasaki Heavy Ind Ltd 減速機等の故障予知装置
WO2013172306A1 (ja) * 2012-05-17 2013-11-21 ナブテスコ株式会社 減速機破損状態通知装置、減速機破損状態通知機能付機械システム、および減速機破損状態通知プログラムを記録した媒体
JP2013238427A (ja) * 2012-05-11 2013-11-28 Hitachi Ltd グリースの劣化診断装置、およびグリースのメンテナンス方法
US20170138922A1 (en) * 2006-11-16 2017-05-18 General Electric Company Sensing system and method

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4262530A (en) * 1977-09-12 1981-04-21 Gerquest Arthur S System for measuring oil consumption
JPS6361951A (ja) * 1986-09-02 1988-03-18 Nissan Motor Co Ltd 車両用潤滑油交換警告装置
US5270684A (en) * 1990-10-11 1993-12-14 Faraci Jr Vito Oil consumption counter
US5273134A (en) * 1991-01-11 1993-12-28 Dana Corporation Oil consumption measurement system for internal combustion engine
JP4026324B2 (ja) * 2001-03-16 2007-12-26 いすゞ自動車株式会社 エンジンオイル劣化判定方法および判定装置
FR2844358B1 (fr) * 2002-09-06 2004-12-03 Totalfinaelf France Procede et dispositif pour la determination en continu de la consommation d'un moteur a combustion interne en huile lubrifiante.
US7581434B1 (en) * 2003-09-25 2009-09-01 Rockwell Automation Technologies, Inc. Intelligent fluid sensor for machinery diagnostics, prognostics, and control
KR100504310B1 (ko) * 2003-10-28 2005-07-28 한국과학기술연구원 자외선 형광특성을 이용한 오일 산화도 측정장치
EP1898201A1 (en) * 2006-09-08 2008-03-12 Castrol Limited Method for determining the performance of motor vehicle consumables
EP1980724B1 (en) * 2007-04-10 2010-01-13 Yamaha Hatsudoki Kabushiki Kaisha Engine oil consumption measurement device and engine oil consumption measurement method
US7904229B2 (en) * 2007-09-18 2011-03-08 Hamilton Sundstrand Corporation Method for determination of engine lubrication oil consumption
US8103462B2 (en) * 2007-10-25 2012-01-24 United Technologies Corporation Oil consumption monitoring for aircraft engine
US8401760B2 (en) * 2009-07-07 2013-03-19 Honeywell International Inc. Gas turbine engine oil consumption monitoring system and method
US9063075B2 (en) * 2010-09-07 2015-06-23 Fundacion Tekniker Method and device for determining the state of degradation of a lubricant oil
CN103460009B (zh) * 2011-03-03 2016-07-06 Ntn株式会社 滚动装置的状态监视系统和状态监视方法
JP5973786B2 (ja) * 2012-05-25 2016-08-23 ナブテスコ株式会社 産業用ロボットの集中監視装置、集中監視プログラムおよびメンテナンスシステム
US9746452B2 (en) * 2012-08-22 2017-08-29 General Electric Company Wireless system and method for measuring an operative condition of a machine
US20150192560A1 (en) * 2014-01-07 2015-07-09 Caterpillar Inc. Method of assessing oil condition in an engine
JP5938620B2 (ja) 2014-01-30 2016-06-22 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 潤滑剤の劣化度評価装置及び劣化度評価方法
US10226084B2 (en) * 2015-07-17 2019-03-12 Michael Dean Horner Bikini buddy
US10221735B2 (en) * 2015-11-30 2019-03-05 United Technologies Corporation Method of real-time oil consumption detection
US10866584B2 (en) * 2016-05-09 2020-12-15 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for data processing in an industrial internet of things data collection environment with large data sets
JP7099816B2 (ja) * 2017-10-27 2022-07-12 株式会社日立製作所 潤滑油の劣化診断方法、回転機械の潤滑油の監視システムおよび方法
KR20210150814A (ko) * 2020-06-04 2021-12-13 현대자동차주식회사 엔진 오일 열화 감지 방법 및 시스템
GB202015023D0 (en) * 2020-09-23 2020-11-04 Rolls Royce Plc System and method for determining high oil consumption in gas turbine engine

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007146674A (ja) * 2005-11-24 2007-06-14 Toyota Motor Corp エンジンオイルの劣化判定装置
US20170138922A1 (en) * 2006-11-16 2017-05-18 General Electric Company Sensing system and method
JP2008249549A (ja) 2007-03-30 2008-10-16 Kawasaki Heavy Ind Ltd 減速機等の故障予知装置
JP2013238427A (ja) * 2012-05-11 2013-11-28 Hitachi Ltd グリースの劣化診断装置、およびグリースのメンテナンス方法
WO2013172306A1 (ja) * 2012-05-17 2013-11-21 ナブテスコ株式会社 減速機破損状態通知装置、減速機破損状態通知機能付機械システム、および減速機破損状態通知プログラムを記録した媒体

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7516140B2 (ja) 2019-12-25 2024-07-16 ニデックインスツルメンツ株式会社 ロボットの監視システム
TWI772085B (zh) * 2020-07-01 2022-07-21 日商日立產機系統股份有限公司 動力傳遞機構之管理裝置及動力傳遞機構之管理方法
JP7500839B2 (ja) 2021-03-29 2024-06-17 川崎重工業株式会社 ロボット保守支援装置、ロボット保守支援方法、及びロボット保守支援プログラム
TWI810774B (zh) * 2021-06-25 2023-08-01 日商日立產機系統股份有限公司 劣化診斷裝置及劣化診斷方法、與電動機控制裝置

Also Published As

Publication number Publication date
KR102419726B1 (ko) 2022-07-11
EP3715820A4 (en) 2021-07-21
US11577394B2 (en) 2023-02-14
KR20200076712A (ko) 2020-06-29
EP3715820A1 (en) 2020-09-30
US20230150136A1 (en) 2023-05-18
US20200282563A1 (en) 2020-09-10
JP7126513B2 (ja) 2022-08-26
EP3715820B1 (en) 2023-10-18
CN111386453B (zh) 2023-02-17
CN111386453A (zh) 2020-07-07
JPWO2019103091A1 (ja) 2020-12-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019103091A1 (ja) 機械装置の劣化診断装置、劣化診断装置において実行される機械装置の劣化診断方法、及び、機械装置の劣化診断方法
EP1932629B1 (en) A method and a control system for monitoring the condition of an industrial robot
US20190048988A1 (en) Actuator diagnostics and prognostics
JP2012194035A (ja) 減速機異常診断装置および減速機異常診断方法
JP6694016B2 (ja) 寿命評価装置およびロボットシステム
WO2018025634A1 (ja) 送り軸の異常診断方法及び異常診断装置
WO2019167180A1 (ja) 異常種別判定装置及び異常種別判定方法
JP2015223671A (ja) 歯車伝動装置及び歯車伝動装置の使用度を測定する使用度測定装置
JP6635090B2 (ja) 減速機の状態診断方法及び状態診断装置
KR101626458B1 (ko) 공작기계의 공구이상 검출장치
JP6592061B2 (ja) ベルトの交換判定装置および交換判定方法
JP2018536241A (ja) 機械、特に工作機械又は製造機械の動力伝達系の剛性の決定方法
US11454948B2 (en) Method for analyzing the status of an electromechanical joining system and electromechanical joining system for carrying out the method
JP6881673B2 (ja) 異常検出装置及び異常検出方法
JP6850553B2 (ja) ロボット減速機の状態監視装置および方法
JP6873870B2 (ja) 回転軸装置における軸受の潤滑状態診断装置及び潤滑状態診断方法
JP2020110877A (ja) ロボット診断方法、ロボット診断装置、制御プログラム、記録媒体、生産システム、および物品の製造方法
JP3978155B2 (ja) 潤滑剤の劣化監視方法および装置
JP2011506987A5 (ja)
JP7278803B2 (ja) 情報処理方法、情報処理装置、ロボットシステム、ロボットシステムの制御方法、ロボットシステムを用いた物品の製造方法、プログラム及び記録媒体
JPH0527486B2 (ja)
WO2022102585A1 (ja) 電動機が出力する回転力を伝達する動力伝達機構の異常を検出する異常検出装置
Kuzin et al. Criteria justification for assessing the technical condition of gearboxes of mining machines based on infrared thermography
WO2023007634A1 (ja) ロボットシステム
JP7024661B2 (ja) 異常判定方法及び異常判定装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18880662

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019555361

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 20207014702

Country of ref document: KR

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: KR1020207014702

Country of ref document: KR

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018880662

Country of ref document: EP

Effective date: 20200622