WO2021090766A1

WO2021090766A1 - 異常検知装置、異常検知方法及びコンピュータプログラム

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Publication number: WO2021090766A1
Application number: PCT/JP2020/040741
Authority: WO
Inventors: 崇落岩; 聡麻三谷; 聖人川北
Original assignee: 株式会社日本製鋼所
Priority date: 2019-11-06
Filing date: 2020-10-30
Publication date: 2021-05-14
Also published as: EP4056298A4; EP4056298A1; JP7306968B2; US20220402184A1; JP2021074918A; TW202133968A; CN114829035A

Abstract

射出成形機に設けられたボールねじの異常を検知する異常検知装置に、ボールねじに駆動力を与えるモータの交流電流を検出する電流センサと、電流センサにて検出された交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報と、正常なボールねじが動作したときに検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報とに基づいて、ボールねじの異常を検知する演算部とを備える。

Description

異常検知装置、異常検知方法及びコンピュータプログラム

　本発明は、射出成形機に設けられたボールねじの異常を検知する異常検知装置、異常検知方法及びコンピュータプログラムに関する。

　特許文献１には、射出成形機の各可動部の振動及び作動音を加速度センサ及びマイクロフォンにより監視し、成形工程の状態及び可動部の異常発生を検知する監視方法が開示されている。

　特許文献２には、射出成形機の各モータの瞬時電流と瞬時電圧とから平均負荷を算出して駆動系の負荷異常を検知し、警報を発する負荷状態表示装置が開示されている。

特開平５－５０４８０号公報特開平９－２６２８８９号公報

　しかしながら、単純にモータの瞬時電流と瞬時電圧ないし負荷を監視するだけではボールねじの異常を精度良く検知することができないという問題があった。

　本発明の目的は、ボールねじに駆動力を与えるモータの交流電流の周波数解析によって、ボールねじの異常を検知することができる異常検知装置、異常検知方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。

　本発明に係る異常検知装置は、射出成形機に設けられたボールねじの異常を検知する異常検知装置であって、前記ボールねじに駆動力を与えるモータの交流電流を検出する電流センサと、該電流センサにて検出された交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報と、正常な前記ボールねじが動作したときに検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報とに基づいて、前記ボールねじの異常を検知する演算部とを備える。

　本発明に係る異常検知方法は、射出成形機に設けられたボールねじの異常を検知する異常検知方法であって、前記ボールねじに駆動力を与えるモータの交流電流を検出し、検出された交流電流を周波数解析し、周波数解析によって得られる周波数成分の分布に係る情報と、正常な前記ボールねじが動作したときに検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報とに基づいて、前記ボールねじの異常を検知する。

　本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、射出成形機に設けられたボールねじの異常を検知する処理を実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータに、前記ボールねじに駆動力を与えるモータの交流電流を検出し、検出された交流電流を周波数解析し、周波数解析によって得られる周波数成分の分布に係る情報と、正常な前記ボールねじが動作したときに検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報とに基づいて、前記ボールねじの異常を検知する処理を実行させる。

　上記によれば、ボールねじに駆動力を与えるモータの交流電流の周波数解析によって、ボールねじの異常を検知することができる。

実施形態１に係る射出成形機の構成例を示す部分断面正面図である。実施形態１に係る異常検知装置の構成例を示すブロック図である。振動に基づく異常検知方法の処理手順を示すフローチャートである。計測データの読み込みに係る処理手順を示すフローチャートである。解析領域の切り出しに係る処理手順を示すフローチャートである。解析領域の切り出し処理を示す説明図である。周波数解析に係る処理手順を示すフローチャートである。周波数解析波形の一例を示す説明図である。周波数解析波形の一例を示す説明図である。運転周波数計算に係る処理手順を示すフローチャートである。特徴量計算に係る処理手順を示すフローチャートである。解析領域の指定処理を示す説明図である。解析領域の指定処理を示す説明図である。重心計算処理を示す説明図である。重心計算処理を示す説明図である。故障状態判別処理に係る処理手順を示すフローチャートである。故障状態判別処理を示す説明図である。故障状態判別結果の履歴を示す説明図である。モータ電流に基づく異常検知方法の処理手順を示すフローチャートである。基本波抽出処理に係るフローチャートである。正規化処理に係るフローチャートである。正規化された周波数解析波形を示す説明図である。故障状態判別処理に係る処理手順を示すフローチャートである。故障状態判別処理を示す説明図である。故障状態判別処理を示す説明図である。実施形態２に係る演算部の機能ブロック図である。

　本発明の実施形態に係る異常検知装置、異常検知方法及びコンピュータプログラムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

　以下、本発明をその実施形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
（実施形態１）

〈射出成形機〉
　図１は、実施形態１に係る射出成形機の構成例を示す部分断面正面図である。本実施形態１に係る射出成形機は、射出装置１と、当該射出装置１の前方（図１中左側）に配された型締装置５０と、図示しない制御装置と、本実施形態１に係る異常検知装置７とを備える。射出装置１及び型締装置５０の動作は制御装置によって制御される。
　射出装置１は、射出ユニットＩＵと、当該射出ユニットＩＵのスクリュ３を駆動するスクリュ駆動ユニットＳＤＵと、ノズルタッチ装置ＮＴとを備える。

　射出ユニットＩＵは、加熱シリンダ２と、当該加熱シリンダ２の内部に可塑化方向と射出方向とに駆動可能に設けられたスクリュ３とを備える。加熱シリンダ２の外周部には発熱温度が制御される複数の加熱ヒータ４、４、…が設けられている。加熱シリンダ２の、前方の先端部に射出ノズル５が設けられている。加熱シリンダ２の後方寄りには、樹脂材料が一時的に貯えられるホッパ６が設けられている。スクリュ３の後端から軸線方向、後方へ伸びるスプライン軸３ａは、加熱シリンダ２の後端部から外部へ突出しており、スクリュ駆動ユニットＳＤＵに接続されている。

　スクリュ駆動ユニットＳＤＵは、スクリュ３を軸方向へ移動させるための中間プレート１０と、可塑化用電動モータ１１と、射出用電動モータ２９とを備える。

　中間プレート１０は、スクリュ３の軸方向を向いた複数本のガイド棒１６，１６により回転が規制された状態で、スクリュ３の軸方向に案内可能に支持されている。中間プレート１０の略中央部にはスプライン軸３ａの後端部を軸受けするための軸受座が形成されており、当該軸受座にはスラスト軸受１５が取り付けられている。スプライン軸３ａの後端部は、ラジアル方向とスラスト方向の荷重を受けるスラスト軸受１５によって、中間プレート１０に回転自在に支持されている。中間プレート１０が前後方向（図１中横方向）、すなわちスクリュ３の軸方向に移動すると、スクリュ３が軸方向に駆動される。

　中間プレート１０は、射出用のボールねじ３０に連結している。射出用のボールねじ３０は、スクリュ３を軸方向へ駆動させる機構である。射出用のボールねじ３０は、射出用のねじ軸３１及びナット３２を備える。射出用のねじ軸３１には、ねじ軸３１に沿って直線移動するナット３２が螺合している。ナット３２は、ナット固定部材３３を介して中間プレート１０に取り付けられている。

　射出成形機は、射出用電動モータ２９の駆動力をボールねじ３０に伝えるための射出用伝動機構２０を備える。射出用伝動機構２０は、射出用電動モータ２９の出力軸に設けられた射出用駆動プーリ２１と、射出用のねじ軸３１の端部に設けられた射出用従動プーリ２２と、射出用駆動プーリ２１及び射出用従動プーリ２２に掛け回された射出用タイミングベルト２３とによって構成されている。射出用駆動プーリ２１、射出用従動プーリ２２及び射出用タイミングベルト２３それぞれは、噛み合いにより射出用電動モータ２９の駆動力を伝動するための複数の歯を有する。

　射出用電動モータ２９が駆動力を出力すると、駆動力は射出用駆動プーリ２１及び射出用従動プーリ２２を介して、ボールねじ３０に伝動される。ボールねじ３０のねじ軸３１は当該駆動力によって回転する。中間プレート１０は、ガイド棒１６，１６により回転が規制されているため、ナット３２も回転が規制される。従って、ねじ軸３１が回転駆動されると、ナット３２、換言すると中間プレート１０及びスクリュ３が軸方向に移動する。

　一方、可塑化用電動モータ１１の出力軸には可塑化用駆動プーリ１２が設けられている。スプライン軸３ａには、可塑化用従動プーリ１３が回転方向に拘束され、軸方向に移動自在に設けられている。可塑化用駆動プーリ１２及び可塑化用従動プーリ１３には、可塑化用タイミングベルト１４が掛け回されている。可塑化用電動モータ１１が駆動力を出力すると、スクリュ３は軸周りに回転駆動される。

　上記のように構成された射出装置１の射出ノズル５を、後述する固定金型５４のロケートリングにタッチする方向と離間する方向とに駆動するために、ノズルタッチ装置ＮＴが設けられている。ノズルタッチ装置ＮＴは、射出ベッドに所定の間隔をおいて固定的に設けられている一対の支持部材４２、４２と、当該支持部材４２、４２にスラスト及びラジアル方向の荷重を受ける軸受により支持されているノズルタッチ用ねじ軸４０と、当該ノズルタッチ用ねじ軸４０に螺合しているノズルタッチ用ナット４１と、当該ノズルタッチ用ねじ軸４０を正逆方向に駆動するノズルタッチ用電動モータ３９とから構成されている。ノズルタッチ用ナット４１は、図示しない射出装置１の枠体に固定されている。一対の支持部材４２、４２は射出ベッドに固定されているため、ノズルタッチ用電動モータ３９が正逆方向に回転すると、ノズルタッチ用伝動機構４３を介してノズルタッチ用ねじ軸４０は正逆方向に回転駆動され、ノズルタッチ用ナット４１及び射出装置１は、射出ノズル５が固定金型５４にタッチする方向と離間する方向とに駆動される。

　型締装置５０は、金型が着脱自在に取り付けられる型装置ＭＭと、金型を締め付けるトグル機構ＴＭとを備える。型装置ＭＭは、固定金型５４が着脱自在に取り付けられる固定盤５１と、同様に可動金型５５が着脱自在に取り付けられる可動盤５２とを備える。トグル機構ＴＭは、可動盤５２と型締ハウジング５３との間に設けられている。トグル機構ＴＭは、図示しない駆動機構により、可動盤５２を前後方向（図１中横方向）へ移動させることによって固定金型５４及び可動金型５５を開閉させ、射出装置１から射出された溶融樹脂が金型に充填される際、固定金型５４及び可動金型５５が開かないように金型を締め付けることができる。

〈異常検知装置７〉
　図２は、実施形態１に係る異常検知装置７の構成例を示すブロック図である。
　異常検知装置７は、コンピュータであり、演算部７１、記憶部７２、入力インタフェース（入力Ｉ／Ｆ）７３及び出力インタフェース（出力Ｉ／Ｆ）７４を備える。演算部７１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マルチコアＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-purpose computing on graphics processing units）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＮＰＵ（Neural Processing Unit）等の演算回路、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の内部記憶装置、Ｉ／Ｏ端子等を有する。演算部７１は、後述の記憶部７２が記憶するコンピュータプログラム７２ａを実行することにより、本実施形態１に係る異常検知装置７として機能する。なお、異常検知装置７の各機能部は、ソフトウェア的に実現してもよいし、一部又は全部をハードウェア的に実現してもよい。

　記憶部７２、入力インタフェース７３及び出力インタフェース７４は演算部７１に接続されている。

　記憶部７２は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部７２は、本実施形態１に係る異常検知方法をコンピュータに実施させるためのコンピュータプログラム７２ａと、正常時振動情報７２ｂと、正常時電流情報７２ｃとを記憶している。正常時振動情報７２ｂ及び正常時電流情報７２ｃの詳細は後述する。
　本実施形態１に係るコンピュータプログラム７２ａは、記録媒体８にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様でもよい。記憶部７２は、図示しない読出装置によって記録媒体８から読み出されたコンピュータプログラム７２ａを記憶する。記録媒体８はフラッシュメモリ等の半導体メモリである。また、記録媒体８はＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ、ＢＤ（Blu-ray(登録商標)Disc）等の光ディスクでもよい。更に、記録媒体８は、フレキシブルディスク、ハードディスク等の磁気ディスク、磁気光ディスク等であってもよい。更にまた、図示しない通信網に接続されている図示しない外部サーバから本実施形態１に係るコンピュータプログラム７２ａをダウンロードし、記憶部７２に記憶させてもよい。

　入力インタフェース７３には、振動センサ７ａ、電流センサ７ｂ及び操作部７ｃが接続されている。

　振動センサ７ａは、射出用のボールねじ３０に生ずる振動を計測し、計測して得た振動強度データを異常検知装置７の演算部７１へ有線又は無線で出力するセンサである。振動センサ７ａとしては、例えば加速度センサ、速度センサ、変位センサを利用することができる。以下、振動センサ７ａは加速度センサであるものとして説明する。加速度センサとしての振動センサ７ａは、振動強度を示す加速度データを演算部７１へ出力する。演算部７１は入力インタフェース７３を介して加速度データを受信し、受信した加速度データを、振動の計測データファイルとして記憶部７２に記憶する。

　振動センサ７ａは、ナット３２に取り付ける構成が好ましい。ボールねじ３０の異常に基づく振動は、ねじ軸３１よりもナット３２に振動センサ７ａを設けた方が、より効果的にボールねじ３０の異常に起因する振動を測定することができる。
　振動センサ７ａは、ねじ軸３１の軸方向（直線移動方向）の加速度が計測される姿勢で、円筒状のナット３２の側面に取り付けるとよい。ねじ軸３１と、ナット３２との間には図示しないボールが循環的に転動しており、ねじ軸３１の溝、ボール、ナット３２間に働く力の向きは概ね、ねじ軸３１の軸線方向であるため、ボールねじ３０の異常に起因する振動が大きく発生する。このため、上記姿勢及び位置に振動センサ７ａを取り付けることによって、軸方向の加速度を計測することができる。また、ナット３２の周面に比べて取り付けが容易である。

　振動センサ７ａの応答周波数、つまり振動を計測できる周波数の上限値は約２．５ｋＨｚ以上である構成が好ましい。後述するように２．５ｋＨｚで加速度を計測して得たデータを周波数解析することによって、少なくとも加速度０～１０００Ｈｚの周波数成分を分析することが可能である。
　なお、射出装置１の特性によっては５０～６００Ｈｚ程度の周波数成分を分析することによって、ボールねじ３０の異常を検知することができる。この場合、計測可能な周波数の上限値が約１．５ｋＨｚ以上の振動センサ７ａを用いればよい。

　記憶部７２が記憶する上記の正常時振動情報７２ｂは、正常なボールねじ３０が動作したときに振動センサ７ａによって検出される振動の加速度を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布（図８Ａ及び図８Ｂ参照）に係る情報である。以下、周波数解析によって得られた周波数成分の分布の波形を適宜、周波数解析波形と呼ぶ。当該情報は、例えば、正常なボールねじ３０から得られる複数のデータ（周波数，加速度）に基づいて算出される、周波数－加速度平面における周波数解析波形の重心を示す情報である（図１２Ａ及び図１２Ｂ参照）。

　電流センサ７ｂは、射出用電動モータ２９に流れる駆動用の交流電流を計測し、計測した電流データを異常検知装置７の演算部７１へ有線又は無線で出力するセンサである。演算部７１は入力インタフェース７３を介して電流データを受信し、受信した電流データを、電流の計測データファイルとして記憶部７２に記憶する。

　記憶部７２が記憶する上記の正常時電流情報７２ｃは、正常なボールねじ３０が動作したときに電流センサ７ｂによって検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報である。以下、周波数解析によって得られた周波数成分の分布の波形を、周波数解析波形と呼ぶ。また、後述するように、当該周波数解析波形を正規化した波形を正規化波形と呼ぶ（図１９参照）。
　当該情報は、例えば、正常なボールねじ３０から得られる交流電流のデータ（周波数，電流）に基づいて算出される、正規化波形の特徴を示す統計量である。統計量は、例えば分散に係る情報である。なお、統計量は一例であり、上記正規化波形の特徴を示す情報であれば足りる。例えば、正規化波形の平均的な波形を示す画像データであってもよい。また、本実施形態１に係る異常検知装置７は、正規化された波形の統計量を用いる構成であるため、検査対象の射出成形機と異なる機種から得られる正規化波形の統計量を、正常時電流情報７２ｃとして利用しても良い。

　なお、射出成形機の保守点検時に、異常検知装置７を射出成形機に取り付けてボールねじ３０の異常を検査する構成の場合、振動センサ７ａは、ボールねじ３０に着脱可能に固定され、電流センサ７ｂも図示しない導電線に着脱可能に設ける構成が望ましい。着脱可能な電流センサ７ｂは、例えばクランプ式センサである。
　射出成形機のボールねじ３０の異常を常時監視する構成の場合、振動センサ７ａ及び電流センサ７ｂをボールねじ３０と、射出用電動モータ２９の駆動回路系の任意箇所とにそれぞれ着脱不能に固定してもよい。
　以下の説明では、主に振動センサ７ａ及び電流センサ７ｂが着脱自在に構成され、保守点検時にボールねじ３０の異常を検査する例を説明する。

　操作部７ｃは、異常検知装置７の動作を操作し、ボールねじ３０の異常を検知するための情報として、射出用伝動機構２０の特性を示す特性情報を入力するためのインタフェースである。操作部７ｃは、例えば、ボタン、タッチパネル等を有する操作パネルである。操作部７ｃは入力された特性情報を入力インタフェース７３へ出力する。
　なお、射出用伝動機構２０を介さずに、射出用電動モータ２９の出力軸がスプライン軸３ａに直結されている構成の場合、射出用電動モータ２９の特性を示す特性情報が操作部７ｃに入力されるようにするとよい。

　出力インタフェース７４には表示部７ｄが接続されている。表示部７ｄは、振動センサ７ａ、電流センサ７ｂを用いて計測された加速度データ及び電流データ、後述の周波数解析結果、故障状態判別結果等を表示させる。

〈振動に基づく異常検知〉
　図３は、振動に基づく異常検知方法の処理手順を示すフローチャートである。以下の説明では、主に、射出成形機の保守点検を行う作業者が本実施形態１に係るコンピュータプログラム７２ａを起動させ、射出用のボールねじ３０の異常の有無を点検する例を説明する。一部の処理については作業者による入力操作が介在するが、全ての処理を演算部７１が判断し、実行するように構成してもよい。

　まず、異常検知装置７は、射出用のナット３２の振動に係る計測データを読み込む（ステップＳ１０１）。

　図４は、計測データの読み込みに係る処理手順を示すフローチャートである。作業者は、本実施形態１に係るコンピュータプログラム７２ａを起動させる（ステップＳ１１１）。
　なお、コンピュータプログラム７２ａは、所定の条件をトリガにして演算部７１が自発的に起動させる構成であってもよい。

　次いで、作業者は、加速度データが蓄積された計測データファイルを選択し（ステップＳ１１２）、演算部７１は、サンプリング周期を読み込む（ステップＳ１１３）。また演算部７１は、選択された計測データファイルから、計測データ、即ち加速度データを読み込む（ステップＳ１１４）。
　なお、加速度データが記録された計測データファイルのファイル名、サンプリング周期を予め異常検知装置７の記憶部７２に記憶させておき、記憶部７２が記憶するファイル名及びサンプリング周期に従って、演算部７１が自動的に加速度データを読み込むように構成してもよい。

　次いで、演算部７１は、読み出した計測データに基づいて、計測された加速度の波形（図６参照）を表示部７ｄに表示させる（ステップＳ１１５）。なお、加速度の波形表示は必須では無い。特に、後述の解析領域の切り出しが自動的に実行される場合、加速度の波形を表示しなくてもよい。

　図３に戻り、ステップＳ１０１の処理を終えた異常検知装置７は、解析領域の切り出しを行う（ステップＳ１０２）。

　図５は、解析領域の切り出しに係る処理手順を示すフローチャート、図６は、解析領域の切り出し処理を示す説明図である。作業者は、表示された加速度の波形から、解析対象とする領域をカーソルで選択する（ステップＳ１２１）。演算部７１は、操作部７ｃを介して作業者による選択操作を受け付け、図６に示すように、受け付けた選択領域を表示部７ｄに表示させる。図６中、横軸は時間、縦軸は加速度であり、加速度の時間変化が波形として表示されている。また、解析対象を選択するための領域が、破線の矩形枠で表示されている。

　次いで、作業者は、解析対象の計測データを確定させる（ステップＳ１２２）。演算部７１は、作業者による確定操作を受け付け、ステップＳ１２１で選択された領域に相当する計測データ、即ち加速度データを解析対象として一時記憶する。
　なお、演算部７１は、所定時間にわたる解析領域の計測データを解析対象として取得する処理を自動的に実行するように構成してもよい。

　図３に戻り、ステップＳ１０２の処理を終えた異常検知装置７は、解析対象の計測データに対して周波数解析を行う（ステップＳ１０３）。

　図７は、周波数解析に係る処理手順を示すフローチャート、図８Ａ及び図８Ｂは、周波数解析波形の一例を示す説明図である。演算部７１は、解析対象の計測データ、即ち加速度データに対して周波数解析処理を実行し（ステップＳ１３１）、解析結果である周波数解析波形データを取得する（ステップＳ１３２）。具体的には、演算部７１は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を実行する。ＦＦＴは、離散フーリエ変換を高速で実行する公知のアルゴリズムである。周波数解析により、時間の関数である加速度は、周波数の関数である加速度に変換される。

　図８Ａは、正常なボールねじ３０に係る加速度データから得られる加速度の周波数解析波形（周波数分布）の一例であり、図８Ｂは、異常なボールねじ３０に係る加速度データから得られる加速度の周波数解析波形（周波数分布）の一例である。図８Ａ及び図８Ｂ中、横軸は周波数、縦軸は加速度である。図８Ａ及び図８Ｂを比較すると分かるように、加速度の周波数分布が変化している。

　図３に戻り、ステップＳ１０３の処理を終えた異常検知装置７は、射出用のボールねじ３０の駆動に係る運転周波数を計算する（ステップＳ１０４）。

　図９は、運転周波数計算に係る処理手順を示すフローチャートである。演算部７１は、操作部７ｃを介して装置仕様を読み込む（ステップＳ１４１）。例えば、演算部７１は、射出用伝動機構２０の特性情報を取得する。射出用伝動機構２０の特性情報は、例えば射出用従動プーリ２２の歯数、回転数［回／秒］等の情報を含む。
　射出用電動モータ２９がスプライン軸３ａに直結されている場合、演算部７１は射出用電動モータ２９の特性情報を取得する。射出用電動モータ２９の特性情報は、射出用電動モータ２９が動作したときに生ずる振動の周波数に関わる数値である。

　次いで、演算部７１は、取得した特性情報に基づいて、運転周波数の計算処理を実行する（ステップＳ１４２）。運転周波数は、駆動系の動作により、ねじ軸３１を介してナット３２に生ずる振動の主要周波数である。例えば、演算部７１は射出用従動プーリ２２の歯数に回転数を乗算することによって、運転周波数を算出することができる。

　なお、ステップＳ１４２の処理を実行する演算部７１は、取得部にて取得した情報、即ち特性情報に基づいて、所定周波数範囲を決定する機能部として機能する。所定周波数範囲は、例えば上記運転周波数を基準にして定まる周波数範囲である。
　また、演算部７１は、射出用伝動機構２０又は射出用電動モータ２９の特性情報を予め取得して記憶部７２に記憶しておき、運転周波数の計算を自動で実行するように構成してもよい。

　図３に戻り、ステップＳ１０４の処理を終えた異常検知装置７は、特徴量を計算する（ステップＳ１０５）。

　図１０は、特徴量計算に係る処理手順を示すフローチャート、図１１Ａ及び図１１Ｂは、解析領域の指定処理を示す説明図、図１２Ａ及び図１２Ｂは、重心計算処理を示す説明図である。演算部７１は、ステップＳ１０４及びステップＳ１４２で算出された周波数解析波形データを読み込む（ステップＳ１５１）。そして、演算部７１は、ノイズキャンセル処理を実行する（ステップＳ１５２）。例えば、５０Ｈｚ帯又は６０Ｈｚ帯の振動をノイズとして除去する。

　次いで、演算部７１は、図１１Ａ及び図１１Ｂに示すように、加速度の周波数分布から解析領域を指定する（ステップＳ１５３）。図１１中、横軸は周波数、縦軸は加速度であり、加速度の周波数分布が波形として表示されている。また、解析領域が破線の矩形枠で表示されている。図１１Ａは、正常なボールねじ３０の振動に係る周波数解析波形であり、図１１Ｂは、異常なボールねじ３０の振動に係る周波数解析波形である。解析領域は、例えば運転周波数を基準として±１５０Ｈｚの周波数帯である。なお、作業者がマニュアルで解析領域を選択するように構成してもよい。

　次いで、演算部７１は、指定された解析領域に含まれる加速度の周波数解析波形データを用いて、図１２Ａ及び図１２Ｂに示すように、重心を算出する（ステップＳ１５４）。図１２Ａ及び図１２Ｂ中、横軸は周波数、縦軸は加速度、黒丸は重心を示している。具体的には、演算部７１は、解析領域に含まれる複数のデータ（周波数，加速度）に基づいて、図１２Ａ及び図１２Ｂに示すような周波数－加速度平面における重心を算出する。図１２Ａは、正常なボールねじ３０の振動に係る周波数解析波形から得られる重心を示しており、図１２Ｂは、異常なボールねじ３０の振動に係る周波数解析波形から得られる重心を示している。
　周波数重心は下記式（１）で表され、加速度重心は下記式（２）で表される。

但し、
　fi：解析領域に含まれるi番目の周波数成分の周波数
　ai：解析領域に含まれるi番目の周波数成分の加速度
　S ：解析領域に含まれる全周波数成分の加速度の和

　図３に戻り、ステップＳ１０５の処理を終えた異常検知装置７は、故障状態判別処理を実行する（ステップＳ１０６）。

　図１３は、故障状態判別処理に係る処理手順を示すフローチャート、図１４は、故障状態判別処理を示す説明図である。演算部７１は、ステップＳ１０５又はステップＳ１５４で算出された重心と、記憶部７２が記憶する正常時振動情報７２ｂが示す複数の重心とを特徴量として読み込む（ステップＳ１６１）。そして、演算部７１は、図１４に示すように、読み込んだ特徴量を表示部７ｄに表示させる（ステップＳ１６２）。図１４中、横軸は周波数、縦軸は加速度であり、黒丸はステップＳ１６１で読み込んだ特徴量、即ち重心を示している。

　そして、演算部７１は読み込んだ特徴量に基づいて、故障の有無ないし程度を示す故障情報を算出する（ステップＳ１６３）。具体的には、演算部７１は、ステップＳ１５４で算出した重心と、正常時の複数の重心との統計距離、例えばマハラノビス距離を算出する。なお、マハラノビス距離は一例であり、ユークリッド距離等、他の統計距離であってもよい。

　そして、演算部７１は、故障情報を示す画像を表示部７ｄに表示させる（ステップＳ１６４）。例えば、演算部７１は、周波数―加速度平面における正常時の重心の平均位置を始点、ステップＳ１５４で算出した重心を終点とした矢印画像を生成し、当該矢印画像を表示部７ｄに表示させる。

　また、演算部７１は、過去に算出した故障情報を記憶している場合、故障情報の履歴を表示部７ｄに表示させてもよい。

　図１５は、故障状態判別結果の履歴を示す説明図である。横軸は検査が行われた年月日等の時間、縦軸は故障状態、例えば上記マハラノビス距離を示している。破線は、ボールねじ３０が正常な状態と、異常な状態との境界線を示している。複数の黒丸は過去に算出された故障状態を示している。作業者は、図１５に示すような故障状態の履歴を確認することによって、ボールねじ３０の状態を詳細に把握することができる。具体的には、作業者は、現在のボールねじ３０が正常な状態からどの程度離れた状態にあるのか、異常な状態に接近した状態にあるのかを認識することができ、保守が必要なタイミングなどを推測したりすることも可能である。

〈モータ電流に基づく異常検知〉
　図１６は、モータ電流に基づく異常検知方法の処理手順を示すフローチャートである。異常検知装置７は、射出用電動モータ２９の交流電流に係る計測データ、即ち電流データを読み込む（ステップＳ２０１）。そして、異常検知装置７は、解析領域の切り出しを行い（ステップＳ２０２）、解析対象の計測データに対して周波数解析を行う（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０１～ステップＳ２０３の処理内容は、計測データが電流データである点を除き、振動に係る計測データの読込、切り出し、周波数解析処理と同様である。

　ステップＳ２０３の処理を終えた異常検知装置７の演算部７１は、基本波抽出処理を実行する（ステップＳ２０４）。

　図１７は、基本波抽出処理に係るフローチャートである。演算部７１は、電流の計測データをフーリエ級数展開し（ステップＳ２３１）、基本波の探索処理を実行する（ステップＳ２３２）。基本波の探索処理において、演算部７１は基本波の周波数、振幅値（波高値）を特定する。基本波は、通常、射出用電動モータ２９の交流電流の基本周波数、例えば５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ付近にあり、最も大きな波高値を有する波である。なお、演算部７１は基本波の波形を表示部７ｄに表示させるように構成してもよい。

　図１６に戻り、ステップＳ２０４の処理を終えた演算部７１は、基本波の周波数及び振幅値に基づいて周波数解析波形を正規化する（ステップＳ２０５）。

　図１８は、正規化処理に係るフローチャート、図１９は、正規化された周波数解析波形を示す説明図である。演算部７１は、周波数解析波形データを読み込み（ステップＳ２５１）、基本波の周波数及び振幅値を読み込む（ステップＳ２５２）。そして、演算部７１は、図１９に示すように、例えば基本波の周波数が「１」、基本波の振幅値が「１」（対数表現で「０」）となるように周波数解析波形を正規化する（ステップＳ２５３）。図１９に示すグラフは、横軸は周波数、縦軸はモータ電流を示しており、モータ電流が対数表示された片対数グラフである。なお、言うまでも無く、上記正規化の方法は一例である。次いで、演算部７１は、正規化波形を表示部７ｄに表示させる（ステップＳ２５４）。

　図１６に戻り、ステップＳ２０５の処理を終えた異常検知装置７は、故障状態判別処理を実行する（ステップＳ２０６）。

　図２０は、故障状態判別処理に係る処理手順を示すフローチャート、図２１Ａ及び図２１Ｂは、故障状態判別処理を示す説明図である。

　演算部７１は、正規化波形データ、即ちステップＳ２０５で正規化された周波数解析波形データを読み込む（ステップＳ２６１）。

　図２１Ａはボールねじ３０が正常なときの電流の正規化波形を示し、図２１Ｂはボールねじ３０が異常なときの電流の正規化波形を示している。

　演算部７１は、正規化波形データに基づいて、周波数解析波形の変化を示す情報を算出する（ステップＳ２６２）。演算部７１は、周波数解析波形の変化を示す情報として、正規化波形の統計量、例えば分散を算出する。また、演算部７１は、周波数解析波形の変化を示す情報として、正規化波形の画像データを作成してもよい。

　次いで、演算部７１は、ステップＳ２６２で算出された情報に基づいて、ボールねじ３０の故障の有無ないし程度を示す故障情報を算出する（ステップＳ２６３）。具体的には、演算部７１は、ステップＳ２５４で算出した統計量と、記憶部７２が記憶する正常時振動情報７２ｂが示す統計量との差を算出する。統計量は、例えば分散である。

　ステップＳ２６２で演算部７１が正規化波形の画像データを作成する構成の場合、当該正規化波形と、正常時振動情報７２ｂが示す正常時の正規化波形とを比較することによって、ボールねじ３０の故障の有無を判別すると良い。例えば、演算部７１は、正規化波形の類似度と、所定の閾値とを比較することによって、ボールねじ３０の異常の有無を判定する。

　そして、演算部７１は、故障情報を示す画像を表示部７ｄに表示させる（ステップＳ２６４）。例えば、演算部７１は、分散の差の大きさを、ボールねじ３０の異常度、つまり正常時からどの程度離れているかを表示させるとよい。また、異常時の分散の差を表示させるとよい。
　演算部７１は、分散と閾値とを比較し、閾値より分散が小さい場合、ボールねじ３０が正常である旨を表示し、閾値より分散が大きい場合、ボールねじ３０が異常である旨を表示してもよい。また、複数の閾値を用いて分散を比較することによって、ボールねじ３０が正常な状態から故障状態に至るまえでの各状態、つまり異常な状態に至る可能性がある状態を表示させるように構成してもよい。
　演算部７１は、正常時の周波数解析波形と、異常時の周波数解析波形とを重畳させ、又は並べて表示部７ｄに表示させるように構成してもよい。

　このように構成された実施形態１に係る異常検知装置７、異常検知方法及びコンピュータプログラム７２ａによれば、ボールねじ３０に生ずる振動強度及びモータ電流の周波数解析によって、ボールねじ３０の異常を検知することができる。

　また、振動センサ７ａをナット３２の側部に設け、ねじ軸３１の軸方向の加速度を検出するように構成することによって、他の部位及び姿勢で振動センサ７ａを設ける場合に比べて、より精度良く、ボールねじ３０の異常を検知することができる。

　更に、加速度の周波数分布の重心を、正常時の重心と比較することによって、単純に振動強度を監視する場合に比べて、より精度良くボールねじ３０の異常を検知することができる。

　更にまた、射出用電動モータ２９又は射出用伝動機構２０の特性に基づく所定の周波数帯を解析対象として算出した重心を、正常時の重心と比較することによって、他の周波数帯を解析する場合に比べてより精度良くボールねじ３０の異常を検知することができる。

　更にまた、演算部７１は、射出用電動モータ２９又は射出用伝動機構２０の特性情報を取得し、解析対象とする周波数帯を演算し、故障状態を判別することができる。作業者は解析対象とする周波数範囲を決定する必要は無く、演算部７１が自動又は半自動でボールねじ３０の異常の有無を算出することができる。

　更にまた、モータ電流の周波数解析によって得られた周波数解析波形の統計量、例えば分散を比較する簡単な処理で、ボールねじ３０の異常を検知することができる。

　更にまた、電流の周波数解析波形の画像を、正常時の周波数解析波形と比較することによって、分散が有しない情報も加味してボールねじ３０の異常を検知することができる。

　更にまた、電流の周波数解析波形を正規化して比較することによって、機種や製造時期が異なる射出成形機の周波数解析波形を互いに比較することができ、より多くの周波数解析波形を用いてボールねじ３０の異常の有無をより精度良く判別することができる。

　なお、本実施形態１では、振動に基づくボールねじ３０の異常検知と、モータ電流に基づくボールねじ３０の異常検知とを個別に実行する例を説明したが、ボールねじ３０の振動に基づく異常検知結果と、モータ電流に基づく異常検知結果との双方を用いて、論理和又は論理積によりボールねじ３０の異常の有無を判定しても良い。また、各異常検知結果が示す正常時からの解離度の平均を算出し、ボールねじ３０の故障状態を出力するように、異常検知装置７を構成しても良い。
　加速度データ等の振動強度と、射出用電動モータ２９の交流電流とを用いてボールねじ３０の異常を検知する場合、演算部７１は、振動センサ７ａが出力する振動強度データと、電流センサ７ｂが出力する電流データとの同期を取って取得する構成が好ましい。

　また、振動に基づく異常検知で示した技術要素を、モータ電流に基づく異常検知に適用してもよい。同様に、モータ電流に基づく異常検知で示した技術要素を、振動に基づく異常検知に適用してもよい。

　なお、実施形態１では、主に射出用のボールねじ３０の異常を検知する例を説明したが、本実施形態１に係る異常検知装置７を用いて、型締装置５０の駆動機構を構成する図示しないボールねじ、その他、射出成形機の駆動機構を構成する他のボールねじを検知するように構成しても良い。

　また、本実施形態１では、ナット３２の側面に振動センサ７ａを設ける例を説明したが、ナット３２の周面に設けても良い。また、振動センサ７ａをナット３２の内部に設けても良い。

　更に、本実施形態１では、ねじ軸３１を駆動し、ナット３２を直線移動させる例を説明したが、ナット３２を回転させてねじ軸３１を直線移動させるように構成しても良い。この場合、振動センサ７ａはねじ軸３１の適宜箇所、例えば端部に設けると良い。

　更にまた、本実施形態１では、射出用伝動機構２０の一例として、プーリ及びタイミングベルトを例示したが、駆動力の伝動機構はこれに限定されるものでは無く、歯車機構、チェーン機構、摩擦伝動機構、その他の公知の伝動機構を用いることができる。

　更にまた、本実施形態１では主に、保守点検作業時にボールねじ３０の異常を検査する例を説明したが、上記した通り、リアルタイムでボールねじ３０の異常を監視する構成であっても良い。

　更にまた、ボールねじ３０の駆動源として、回転式の電動モータを例示したが、動力源は必ずしも電動モータに限定されるものでは無く、その他の公知の駆動源を利用することができる。

（実施形態２）
　実施形態２に係る異常検知装置、異常検知方法及びコンピュータプログラムは、故障判定方法が実施形態１と異なるため、以下では主に上記相違点を説明する。その他の構成及び作用効果は実施形態１と同様であるため、対応する箇所には同様の符号を付して詳細な説明を省略する。

　図２２は、実施形態２に係る演算部７１の機能ブロック図である。実施形態２に係る演算部７１は、機能部としての第１学習器９１と、第２学習器９２と、故障判別器９３とを備える。

　第１学習器９１は、例えば、ボールねじ３０の振動に係る周波数解析波形データが入力される入力層９１ａと、当該入力層９１ａに入力された周波数解析波形データに対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う隠れ層９１ｂと、ボールねじ３０の異常の程度を示すデータを出力する出力層９１ｃとを備えたニューラルネットワークである。換言すると、第１学習器９１は、振動周波数解析波形のデータが入力された場合、ボールねじ３０の異常の程度を示すデータを出力するように、コンピュータを機能させる学習済みモデルである。
　第１学習器９１の学習は、複数の振動に係る周波数解析波形データと、当該周波数解析波形データを出力したボールねじ３０の異常の程度を示す教師データとを含む学習用データを用意し、学習用データの周波数解析波形データが入力された場合、教師情報が示すボールねじ３０の異常の程度を示すデータが出力されるように、誤差逆伝播法、誤差勾配降下法等を用いて、ニューラルネットワークの隠れ層９１ｂの重み係数を最適化することによって、生成することができる。

　入力層９１ａは複数のニューロン（ノード）を備える。振動周波数解析波形のデータは、例えば複数のデータ（周波数、加速度）であり、各データの周波数及び加速度は入力層９１ａを構成する複数のニューロン（ノード）に入力される。

　なお、振動の周波数解析波形データは、当該波形を表した画像データであってもよいし、時系列データであってもよい。周波数解析波形データが画像データの場合、畳み込みニューラルネットワークにて第１学習器９１を構成するとよい。畳み込みニューラルネットワーク（CNN:Convolutional Neural Network）は、隠れ層９１ｂとして、図示しない複数組みの畳み込み層及びプーリング層及び全結合層を有する。振動周波数解析波形のデータが時系列データの場合、回帰型ニューラルネットワーク（RNN:Ｒecurrent Ｎeural Ｎetwork）を用いるとよい。

　出力層９１ｃは一又は複数のニューロンを有し、各ニューロンから出力されたデータは故障判別器９３に入力される。各ニューロンは、例えばボールねじ３０が正常であることを示す確率値を示すニューロン（ノード）と、ボールねじ３０が異常であることを示す確率を示すニューロン（ノード）を有する。

　第２学習器９２は、例えば、モータ電流に係る周波数解析波形データ、又は当該データを正規化した正規化波形データが入力される入力層９２ａと、当該入力層９２ａに入力された周波数解析波形データ又は正規化波形データに対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う隠れ層９２ｂと、ボールねじ３０の異常の程度を示す情報を出力する出力層９２ｃとを備えたニューラルネットワークである。換言すると、第２学習器９２は、電流周波数のデータ又は正規化波形データが入力された場合、ボールねじ３０の異常の有無を示す情報を出力するように、コンピュータを機能させる学習済みモデルである。
　第２学習器９２の学習は、複数のモータ電流に係る周波数解析波形データ又は正規化波形データと、当該周波数解析波形データ又は正規化波形データを出力したボールねじ３０の異常の程度を示す教師データとを含む学習用データを用意し、学習用データの周波数解析波形データ又は正規化波形データが入力された場合、教師情報が示すボールねじ３０の異常の程度を示すデータが出力されるように、誤差逆伝播法、誤差勾配降下法等を用いて、ニューラルネットワークの隠れ層９２ｂの重み係数を最適化することによって、生成することができる。

　入力層９２ａは複数のニューロン（ノード）を備える。電流周波数のデータ又は正規化波形データは、例えば複数のデータ（周波数、加速度）であり、各データの周波数及び加速度は入力層９２ａを構成する複数のニューロン（ノード）に入力される。

　なお、入力層９２ａに入力されるモータ電流の周波数解析波形データ又は正規化波形データは、当該波形を表した画像データであってもよいし、時系列データであってもよい。周波数解析波形データ又は正規化波形データが画像データの場合、畳み込みニューラルネットワークにて第２学習器９２を構成するとよい。畳み込みニューラルネットワークは、隠れ層９２ｂとして、図示しない複数組みの畳み込み層及びプーリング層及び全結合層を有する。電流周波数のデータが時系列データの場合、回帰型ニューラルネットワークを用いるとよい。

　出力層９２ｃは一又は複数のニューロンを有し、各ニューロンから出力されたデータは故障判別器９３に入力される。各ニューロンは、例えばボールねじ３０が正常であることを示す確率値を示すニューロン（ノード）と、ボールねじ３０が異常であることを示す確率を示すニューロン（ノード）を有する。

　故障判別器９３は、第１学習器９１及び第２学習器９２から出力されたデータを取得し、取得したデータに基づいて、ボールねじ３０の故障の有無又は故障の程度を総合的に判断する。例えば、故障判別器９３は、第１学習器９１及び第２学習器９２から出力された、ボールねじ３０が正常であることを示す確率の平均値、ボールねじ３０が異常であることを示す確率を示す平均値を算出するとよい。

　なお、故障判別器９３をニューラルネットワークで構成し、当該ニューラルネットワークにボールねじ３０の故障の有無を判定させてもよい。この場合、第１学習器９１及び第２学習器９２から出力されるデータは、必ずしもボールねじ３０の異常の有無を示すデータである必要は無く、振動の周波数解析波形と、電流の周波数解析波形又は正規化波形の特徴を示すデータであれば足りる。

　実施形態２に係る異常検知装置７、異常検知方法及びコンピュータプログラム７２ａによれば、正常時及び異常時の振動の周波数解析波形を機械学習し、ボールねじ３０の故障状態を判別することができる。

　また、正常時及び異常時の電流の周波数解析波形を機械学習し、ボールねじ３０の故障状態を判別することができる。

　更に、正常時及び異常時の振動の周波数解析波形データ及び電流の周波数解析波形データの双方を用いて総合的にボールねじ３０の故障状態を判別することができる。

　なお、実施形態２では、主にＣＮＮ、ＲＮＮ等のニューラルネットワークを用いて、機械学習する例を説明したが、学習済モデルの構成はＣＮＮ、ＲＮＮ等に限るものではなく、ＣＮＮ、ＲＮＮ以外のニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、又は、回帰木等で構成しても良い。

　１　射出装置
　２　加熱シリンダ
　３　スクリュ
　３ａ　スプライン軸
　４　加熱ヒータ
　５　射出ノズル
　６　ホッパ
　７　異常検知装置
　７ａ　振動センサ
　７ｂ　電流センサ
　７ｃ　操作部
　７ｄ　表示部
　８　記録媒体
　１０　中間プレート
　１１　可塑化用電動モータ
　１２　可塑化用駆動プーリ
　１３　可塑化用従動プーリ
　１４　可塑化用タイミングベルト
　１５　スラスト軸受
　１６　ガイド棒
　２０　射出用伝動機構
　２１　射出用駆動プーリ
　２２　射出用従動プーリ
　２３　射出用タイミングベルト
　２９　射出用電動モータ
　３０　ボールねじ
　３１　ねじ軸
　３２　ナット
　３３　ナット固定部材
　３９　ノズルタッチ用電動モータ
　４０　ノズルタッチ用ねじ軸
　４１　ノズルタッチ用ナット
　４２　支持部材
　４３　ノズルタッチ用伝動機構
　５０　型締装置
　５１　固定盤
　５２　可動盤
　５３　型締ハウジング
　５４　固定金型
　５５　可動金型
　７１　演算部
　７２　記憶部
　７２ａ　コンピュータプログラム
　７２ｂ　正常時振動情報
　７２ｃ　正常時電流情報
　７３　入力インタフェース
　７４　出力インタフェース
　９１　第１学習器
　９２　第２学習器
　９３　故障判別器
　ＳＤＵ　スクリュ駆動ユニット
　ＩＵ　射出ユニット
　ＮＴ　ノズルタッチ装置
　ＭＭ　型装置
　ＴＭ　トグル機構

Claims

　射出成形機に設けられたボールねじの異常を検知する異常検知装置であって、
　前記ボールねじに駆動力を与えるモータの交流電流を検出する電流センサと、
　該電流センサにて検出された交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報と、正常な前記ボールねじが動作したときに検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報とに基づいて、前記ボールねじの異常を検知する演算部と
　を備える異常検知装置。
　前記演算部は、
　前記電流センサにて検出された交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布の統計量と、正常な前記ボールねじが動作したときに検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布の統計量との統計距離を算出し、算出された統計距離に基づいて前記ボールねじの異常を検知する
　請求項１に記載の異常検知装置。
　前記統計量は周波数成分の分布の分散を含む
　請求項２に記載の異常検知装置。
　交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報は、該分布の形状を示す形状データであり、
　前記演算部は、
　前記電流センサにて検出された交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布の形状データと、正常な前記ボールねじが動作したときに検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布の形状データとを比較することによって、前記ボールねじの異常を検知する
　請求項１に記載の異常検知装置。
　前記演算部は、
　交流電流を周波数解析することによって該交流電流の基本波の周波数及び電流値を算出し、算出された基本波の周波数及び電流値に基づいて、周波数成分の分布を正規化し、正規化された周波数成分の分布に係る情報に基づいて前記ボールねじの異常を検知する
　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の異常検知装置。
　前記演算部は、
　前記電流センサにて検出された交流電流を周波数解析することによって得られる情報が入力された場合、前記ボールねじの異常の有無に係る情報を出力するように機械学習させた学習器を備える
　請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の異常検知装置。
　射出成形機に設けられたボールねじの異常を検知する異常検知方法であって、
　前記ボールねじに駆動力を与えるモータの交流電流を検出し、
　検出された交流電流を周波数解析し、
　周波数解析によって得られる周波数成分の分布に係る情報と、正常な前記ボールねじが動作したときに検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報とに基づいて、前記ボールねじの異常を検知する
　異常検知方法。
　コンピュータに、射出成形機に設けられたボールねじの異常を検知する処理を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
　前記コンピュータに、
　前記ボールねじに駆動力を与えるモータの交流電流を検出し、
　検出された交流電流を周波数解析し、
　周波数解析によって得られる周波数成分の分布に係る情報と、正常な前記ボールねじが動作したときに検出される交流電流を周波数解析することによって得られる周波数成分の分布に係る情報とに基づいて、前記ボールねじの異常を検知する
　処理を実行させるためのコンピュータプログラム。