WO2022064756A1 - 波形解析装置、及び波形解析方法 - Google Patents

波形解析装置、及び波形解析方法 Download PDF

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大悟 玉造
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Definitions

  • the present invention detects physical phenomena such as vibration, sound, and electromagnetic waves generated during the operation of a mechanical device such as an articulated transfer robot that conveys an object to be conveyed and a traveling mechanism that conveys the object to be conveyed along a guide trajectory. It relates to an analysis device and an analysis method for diagnosing the state of a mechanical device by detecting it as a signal waveform of a sensor (hereinafter referred to as a physical sensor).
  • a waveform analysis device for analyzing vibration and sound signal waveforms generated by the operation of bearings and feed screw mechanisms provided in moving parts of articulated robots, rotating devices such as speed reducers, and drive mechanisms such as linear guides, and It relates to a waveform analysis method.
  • Patent Document 1 is provided with a physical sensor for detecting a physical phenomenon such as sound or vibration generated by a mechanical device or distortion of a mechanical element, and a reference value stored in advance is stored in the value detected by the physical sensor.
  • a determination means for transmitting a deterioration signal when the detected value is equal to or higher than the reference value is disclosed.
  • a robot component deterioration detection device including a processing means for executing a required processing operation such as transmission of an alarm signal or operation stop of a mechanical device in response to a deterioration detection signal transmitted by the determination means is disclosed. ..
  • Patent Document 2 in the output waveform of the physical sensor generated by the mechanical device in which the defect has occurred, the occurrence of deterioration of the mechanical device or the collision between the mechanical elements is included in the detection signal of the physical sensor as an impulse waveform. As included in, an analyzer that captures this impulse waveform and discovers a failure has been proposed.
  • Patent Document 1 in order to detect an abnormality in a mechanical device, it is necessary to actually measure and register various actual deterioration sounds generated when deterioration occurs. This method has a problem that it takes a considerable amount of time to check and register various deteriorated sounds in advance.
  • Patent Document 2 tries to capture the impulse waveform instead of the deteriorated sound.
  • the deteriorated sound is a wave generated by the vibration of the machine element and has a frequency peculiar to the machine element.
  • the deteriorated sound may have various frequencies depending on the state of the machine element. Therefore, if an impulse waveform having no specific frequency is captured, it is possible to detect a defect without collecting various deteriorated sounds in advance as in Patent Document 1.
  • the collision of mechanical elements includes "rubbing" that once collides and then separates.
  • the case where the machine elements rub against each other may be the case where the machine elements originally lubricated with the lubricating oil are out of lubrication, or the case where the machine elements collide due to deformation. For example, when there is a part of the bearing ball that is out of lubricating oil, that part is rubbed. Failures due to repeated rubbing will occur within a relatively short time.
  • the impulse waveform generated momentarily when the mechanical elements rub against each other has a spectrum even in the set frequency range, so by accumulating in that range, the spectrum of the frequency generated by the natural vibration generated in the specific frequency range is used. Will also be emphasized.
  • Patent Document 2 since fault detection is performed for an impulse waveform having a spectrum at any frequency by Fourier transform, the mechanical device knows various deterioration sounds due to abnormalities in advance, and the deteriorated sound is used.
  • the problem of Patent Document 1 in which the combined frequency is set on the fault detector side is solved.
  • the problem that fault detection depends on the detection target mechanical device remains.
  • the present invention has been devised in view of the above problems, and no matter what frequency the vibration or deterioration sound normally generated in a mechanical device has, the influence thereof is reduced and only the waveform generated by the impulse is obtained. It provides a method for accurate analysis, and aims to prevent stoppage due to mechanical device failure or damage accident during operation, and to perform efficient maintenance work without depending on the mechanical device.
  • the waveform analysis device of the present invention is a waveform analysis device that detects a physical phenomenon that occurs during the operation of a mechanical device and analyzes the detection signal.
  • the sensor unit that detects the physical phenomenon and A discrete Fourier transform unit that performs a discrete Fourier transform on the detection signal transmitted from the sensor unit, For the amplitude of each frequency generated by the discrete Fourier transform unit, those exceeding a predetermined upper limit value are the weighting unit in the subsequent stage with the predetermined upper limit value.
  • a cumulative unit for adding the amplitude of each frequency weighted by the weighting unit in the subsequent stage is provided.
  • the present invention there is an effect that it is not necessary to know in advance for what frequency the natural vibration having an amplitude is generated. That is, when the discrete Fourier transform is performed, the impulse is decomposed into a plurality of frequencies, so that the magnitude of each impulse becomes smaller according to the number of data n than the magnitude of the original impulse.
  • the waveform due to the natural vibration of the mechanical device has a specific frequency, and even if the discrete Fourier transform is performed, the amplitude of the specific frequency appears large as it is. Natural vibration can occur with or without failure, and can be increased by resonance, but the effect of natural vibration is reduced by being limited to the upper limit at any frequency. ..
  • FIG. 1 is a diagram showing a waveform analysis device.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an impulse
  • FIG. 2A is a diagram showing an attenuation waveform
  • FIG. 2B is a diagram illustrating the Fourier transform of the impulse
  • FIG. 2C is a diagram showing the relationship between the characteristics of the sensor unit and the sampling frequency.
  • FIG. 3 is a diagram showing weighted data
  • FIG. 3A shows weighted data W
  • FIGS. 3B to 3D show weighted data FL.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the operator console and the waveform analysis device
  • FIG. 4A is a setting flow for setting initial values
  • FIG. 4B is a detection flow for detecting a physical phenomenon.
  • FIG. 4A is a setting flow for setting initial values
  • FIG. 4B is a detection flow for detecting a physical phenomenon.
  • FIG. 4A is a setting flow for setting initial values
  • FIG. 4B is a detection flow for detecting
  • FIG. 5 is a perspective view showing EFEM, which is an apparatus constituting a semiconductor manufacturing system.
  • FIG. 6 is an example of measuring the vibration of the fan bearing.
  • FIG. 6A shows a normal time
  • FIG. 6B shows an abnormal time.
  • FIG. 7 is a diagram showing the results of the discrete Fourier transform
  • FIG. 7A is a normal state
  • FIG. 7B is an amplitude of each frequency at the time of abnormality.
  • FIG. 8 is a diagram showing the results of the discrete Fourier transform for sound
  • FIG. 8A is the result of the discrete Fourier transform when no contact occurs
  • FIG. 8B is the result of the discrete Fourier transform when the tube is in contact.
  • FIG. 8A is the result of the discrete Fourier transform when no contact occurs
  • FIG. 8B is the result of the discrete Fourier transform when the tube is in contact.
  • FIG. 8C shows the result of the discrete Fourier transform when it comes into contact with the wiring
  • FIG. 8D shows the result of the discrete Fourier transform when it comes into contact with the metal part.
  • 9A and 9B are diagrams showing an example in which vibration when a semiconductor wafer is brought into contact is detected
  • FIG. 9A is a weighted data FL used
  • FIGS. 9B and 9C are normal results
  • FIGS. 9D and 9E are abnormal times.
  • the results of the discrete Fourier transform and the cumulative amplitude are shown in order.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example applied to another EFEM.
  • the ideal impulse waveform that is, the impulse waveform as a delta function
  • the discontinuous waveform generated when the mechanical elements rub against each other is referred to as an impulse.
  • the physical sensor When an impact is applied to a mechanical element, the physical sensor observes a typical decay waveform as shown in FIG. 2A.
  • a decay waveform can be interpreted as a discontinuous waveform suddenly generated at the moment when an impact is applied to the machine element, and then a waveform having a specific natural frequency is generated due to the structure of the machine element.
  • the first part (waveform generated discontinuously) is used as an impulse, and an attempt is made to capture the impulse.
  • the subsequent attenuation waveform is distinguished as a portion that vibrates at a specific frequency. For example, this vibrating portion can be interpreted as corresponding to a deteriorated sound in Patent Document 1.
  • the impulse observed by the physical sensor does not have infinite energy in the zero width like the ideal impulse. However, since it is a waveform generated discontinuously, it should be analyzed as having a spectrum over a wide frequency when frequency analysis is performed by Fourier transform.
  • a known discrete Fourier transform is performed using a digital technique.
  • the discrete Fourier transform uses n consecutive sampling data obtained by sampling continuous waves of electric signals detected from a physical sensor using an AD converter at regular intervals.
  • n is a power of 2 because it is advantageous because it can be calculated at high speed by the Fourier transform algorithm.
  • the sampling frequency is fs
  • an operation of obtaining a value obtained by accumulating this amplitude is performed.
  • the area of the portion shown by the diagonal line in FIG. 2B may be obtained, or the amplitude of each frequency may be added together.
  • the output of the cumulative portion is referred to as "amplitude" it includes a power spectrum corresponding to the square value of the amplitude and a linear spectrum obtained by taking the square root thereof.
  • the waveform analysis device of this embodiment is used instead of performing the discrete Fourier transform on the first to nth sampling data and the discrete Fourier transform on the next n + 1st to 2nth sampling data.
  • the discrete Fourier transform is performed using the 1st to nth sampling data and then the 1 + kth to n + kth sampling data.
  • the waveform analysis device 200 of this embodiment is installed in a mechanical device, and is a sensor unit (physical sensor) 203 for measuring a physical phenomenon of a mechanical element to be measured, and a gate array or a microprocessor. It includes a configured arithmetic unit 201 and a remote communication unit 202 that transmits / receives data wirelessly.
  • the waveform analysis device 200 is connected to the operator console 100.
  • the operator console 100 is a general integrated computer (so-called notebook computer) having a monitor and an input device, and further includes a main body side communication unit 102 capable of wireless communication with the remote side communication unit 202.
  • the arithmetic unit 201 is shown by dividing it into functional blocks.
  • the calculation unit 201 includes a control unit 204, a shift store unit 205, a weighting unit 207 in the front stage, a discrete Fourier transform unit 208, a weighting unit 209 in the rear stage, and a cumulative unit 210.
  • the control unit 204 gives a timing signal t1 to the shift store unit 205 every sampling cycle (1 / fs), and the shift store unit 205 samples the signal waveform from the sensor unit.
  • the shift store unit 205 includes an n-stage storage unit 206, and sends data to the next stage in order for each sampling cycle.
  • the shift store unit 205 further outputs the sampling data stored in the n-stage storage unit 206 in parallel.
  • sampling data is output from the storage unit 206 located at the center of the shift store unit 205 and sent to the control unit 204.
  • the reason why the storage unit 206 is located at the center is that the data may be given the heaviest weighting by the weighting unit 207 in the previous stage, which will be described later.
  • the control unit 204 has a memory 211, has a storage area larger than the amount of sampling data that can be held by the shift store unit 205, and can hold data for several hours.
  • the sampling data is overwritten and continuously updated. If requested by the operator console 100, the stored sampling data can be transferred.
  • the weighting unit 207 in the previous stage receives sampling data in parallel from the shift store unit 205, appropriately weights each sampling data, and passes each sampling data to the discrete Fourier transform unit 208 in parallel.
  • the weighting unit 207 in the previous stage receives the weighting data W from the control unit in advance.
  • the weighted data W is a so-called "window function" and has a function of multiplying each sampling data by weighting.
  • FIG. 3A shows an example of a window function.
  • the window function is a function that becomes 0 except for a certain finite interval, and is a mountain-shaped weighting with a convex center. For the sampling data from 1 to n, the weight for the sampling data at the center position is increased and both ends are decreased.
  • the time window length n / fs is 128 msec. If a waveform having a period around 128 msec is detected by the sensor unit, one cycle does not fall within the range of 128 msec and becomes discontinuous. If such discontinuous sampling data exists, it will be detected as an impulse. Such a problem can be avoided by the weighting unit in the previous stage. If such a waveform having a long period is not assumed, the shift store unit 205 and the discrete Fourier transform unit 208 may be directly connected without providing the weighting unit 207 in the previous stage.
  • the discrete Fourier transform unit 208 receives the timing signal t2, calculates and outputs n / 2 ( ⁇ f, 2 ⁇ f, ... (N / 2) ⁇ f) frequency components and DC components.
  • the control unit 204 instructs whether to perform at that timing.
  • the weighting unit 209 in the subsequent stage receives the amplitudes of each frequency component and the DC component in parallel from the discrete Fourier transform unit 208, performs appropriate weighting, and sends each amplitude to the cumulative unit 210.
  • the cumulative unit 210 adds each amplitude and sends this as an amplitude cumulative value to the control unit 204. As for the cumulative amplitude value, a new value is sent to the control unit 204 for each calculation cycle CL.
  • the weighting unit 209 in the subsequent stage receives the weighting data FL from the control unit 204 in advance.
  • the weighted data FL weights the amplitude obtained from the discrete Fourier transform unit 208.
  • the weighting patterns are shown in FIGS. 3B, 3C and 3D.
  • FIG. 3B is weighted data that limits the upper limit value for amplitudes above a predetermined height.
  • the upper limit may be set for each frequency, but in this embodiment, the maximum value is limited to p0 as a common upper limit for each frequency.
  • the discrete Fourier transform is performed, the impulse is decomposed into a plurality of frequencies, so that the magnitude of each impulse becomes smaller according to the number of data n than the magnitude of the original impulse.
  • the waveform due to the natural vibration of the mechanical device has a specific frequency, and even if the discrete Fourier transform is performed, the amplitude of the specific frequency appears large as it is. Natural vibrations can occur with or without faults and can also be exacerbated by resonance. By limiting the upper limit value at any frequency, it is not necessary to know in advance for what frequency natural vibration having an amplitude is generated.
  • the weighting that is changed according to the frequency is subtracted, and if it becomes negative, it is set to zero. This is called a "subtraction weight".
  • this subtraction weight the gradient from the DC component 0 to a certain frequency m ⁇ f and the gradient from the frequency m ⁇ f to the frequency (n / 2) ⁇ f are changed.
  • the gradient from the DC component 0 to m ⁇ f is ((p2-p1) / m), and the gradient from the frequency m ⁇ f to the frequency (n / 2) ⁇ f is ((p3-p2) / (n ⁇ m)).
  • p1 p2
  • the subtraction value is constant at low frequencies.
  • the gradient from the DC component 0 to m ⁇ f is the same as in FIG. 3C, but the weight data to be subtracted is set to zero on the way from the frequency m ⁇ f to the frequency (n / 2) ⁇ f.
  • the "subtraction weight” reduces the amplitude of each frequency normally generated in the background with the operation of the device, and depends on the device.
  • the amplitude of a certain frequency is px
  • the amplitude of the frequency is limited to p0 by the "upper limit weight” if px is larger than p0, and is determined by the "subtraction weight”. Only the value given is subtracted or reduced to zero.
  • the "upper limit weight” does not have to be a constant value of p0 (slope 0), and may have a positive or negative slope. Further, the "subtraction weight” does not have to change at one place in p2, and may change at a plurality of places, but according to the inventor's experiment, the "upper limit weight” and the “subtraction weight” are simple patterns. I know it's good.
  • the weighting data FL is set in advance from the control unit 204 to the weighting unit 209 in the subsequent stage. By providing the weighting unit 209 in the subsequent stage, the accuracy of detecting the impulse can be improved.
  • the sensor unit 203 is a sensor that detects physical phenomena such as vibration, sound, and electromagnetic waves, and performs A / D conversion on the detected value obtained in analog form and outputs it as a digital value.
  • Analog sensors are known to have a response frequency.
  • the response frequency is generally said to be a frequency that drops to about 70% (strictly speaking, 1 / ⁇ 2), where 100% is DC.
  • FIG. 2C shows the characteristics of the sensor unit as an example.
  • the sampling frequency fs is set to a frequency higher than the response frequency in order to capture the short waveform of the impulse. However, if the sampling frequency is set too high, the signal attenuation will be severe, and correct calculation may not be possible. Therefore, the sampling frequency fs should be set to about twice the response frequency.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the operator console 100 and the waveform analysis device 200
  • FIG. 4A is a setting flow for setting initial values
  • FIG. 4B is a detection flow for detecting a physical phenomenon.
  • the operator sets the initial value in the waveform analysis device 200 by using the operator console 100.
  • the waveform analysis device 200 is provided with a sensor unit 203 having a function suitable for the purpose of detecting physical phenomena such as vibration, sound, and electromagnetic wave. Vibration has a lower frequency than sound.
  • a sampling frequency of several KHz is used, and in the case of sound, a sampling frequency of several tens of KHz is used.
  • the calculation unit 201 of each waveform analysis device 200 uses a member having a common configuration. It is desirable that the calculation cycle CL and the sampling cycle are the same, but in sound, the ability to calculate by the discrete Fourier transform may not be in time.
  • the waveform analysis device 200 allows the calculation cycle CL and the sampling cycle to be set separately, and allows the calculation cycle CL to be selected to have a value slower than the sampling cycle.
  • the position information of where each waveform analysis device 200 is mounted is input to the operator console 100.
  • the position information is associated with various measurement targets, for example, bearings.
  • parameters such as sampling frequency fs and calculation are input by the operator to the specific waveform analysis device 200.
  • whether or not to use the weighted data W is also input.
  • the weighted data FL the frequencies at the time of p0, p1, p2, and p3 are specified. From these, a weighted data FL composed of weighted data of each frequency is created. In the example of FIG. 3D, the frequency at which the amplitude becomes 0 is specified.
  • a threshold value for the cumulative amplitude value in the waveform analysis device 200 is set via the operator console 100.
  • the various parameters input in this way are transmitted to the waveform analysis device 200 via the communication unit 102 on the main body side with the information specifying the waveform analysis device 200 added. Then, the operator console 100 repeats this process to transmit parameters to each waveform analysis device 200.
  • the control unit 204 when it is determined that the information received via the remote communication unit 202 is the setting of the parameter to itself, the control unit 204 has its own threshold value based on the parameter included in the received information.
  • the control unit 204 sets the weighting data W and FL in the weighting unit 207 in the front stage and the weighting unit 209 in the rear stage, and also generates the timing signals t1 and t2.
  • the waveform analysis device 200 acquires the amplitude cumulative value of the cumulative unit 210 obtained based on the timing signals t1 and t2, and determines whether or not the amplitude cumulative value exceeds the threshold value. .. If the threshold value is exceeded, it is determined that a trouble has occurred, and information specifying the waveform analysis device 200 is added to this determination result and transmitted via the remote communication unit 202. Further, the waveform analysis device 200 sets the sampling data output from the shift store unit 205 to the memory 211 by marking the data for several minutes before and after the trouble occurs so as not to overwrite the sampling data. The data in the memory 211 is later read out in response to a request from the operator console 100. When the operator console 100 receives the trouble occurrence from the waveform analysis device 200, the operator console 100 displays on the monitor that an abnormality has occurred in the place where the waveform analysis device 200 is mounted.
  • the operator console 100 which is a personal computer, (1) reads the sampling data sent from the shift store unit 205 of the waveform analysis device 200 to the control unit 204 from the memory 211, and (2) shifts the sampling cycle by 1 or r.
  • the detection signals are weighted by the weighted data W, (3) the discrete Fourier transform is performed using the n detection signals, and (4) the obtained amplitude is weighted by the weighted data FL.
  • a series of steps of (5) obtaining the cumulative amplitude value and (6) making a determination based on the threshold value can be batch-processed by the software stored in the device itself.
  • the operator console 100 can also reproduce what happened in the waveform analysis device 200. For example, when an abnormality is detected, what kind of discrete Fourier transform result was obtained is displayed on the monitor for analysis. It is possible to do.
  • the EFEMs 4 and 14 have a load port 6 for placing the FOUP on the back side thereof to open and close the lid, and a transfer robot 3 for taking out the semiconductor wafer stored inside the FOUP and inserting it into the load lock chamber. It is equipped.
  • the transport robot 3 included in the EFEM 4 shown in FIG. 5 is mounted on the traveling mechanism 7, and the traveling mechanism 7 moves the transport robot 3 (the object to be transported) in a linear direction in a horizontal plane.
  • the traveling mechanism 7 includes a pair of guide trajectories (not shown) that guide the transfer robot 3 in a predetermined direction in a horizontal plane, a feed screw mechanism (not shown) arranged parallel to the guide trajectories, and the feed. It is composed of a traveling drive motor 8 for rotationally driving the screw shaft of the screw mechanism.
  • the traveling drive motor 8 and the feed screw mechanism are provided with bearings for smoothly rotating the shaft member for driving, and the guide rail has a sliding resistance of a slide block that slides and moves on the rail.
  • the traveling mechanism 7 is equipped with a waveform analysis device 28 (representatively, only one is shown) in close proximity to each of these friction reducing members to be measured.
  • the sensor unit of the waveform analysis device 28 is an acceleration sensor that detects vibration.
  • the transfer robot 3 is provided with a pair of arm bodies 11 and 12 symmetrically, and the arm body 11 is rotatably attached to the body 10 via a bearing so as to be rotatable in a horizontal plane. ing. Fingers 21 and 22 are provided at the tips of the arm bodies 11 and 12 via bearings. Further, the arm body 11 has multiple joints and can expand and contract with the finger 21 oriented in a predetermined direction, and a semiconductor wafer (conveyed object) supported on the finger 21 can be predetermined. It can be transported to the position. The arm body 12 also has multiple joints, can expand and contract with the finger 22 oriented in a predetermined direction, and can transport the semiconductor wafer supported on the finger 22 to a predetermined position. ..
  • the waveform analysis device 29 is mounted in close proximity to the bearing of the finger 21 as the measurement target.
  • the waveform analysis device 29 is also provided for other measurement targets of the transfer robot 3, and all of them are not shown.
  • the waveform analysis device 29 also includes an acceleration sensor as a sensor unit 203.
  • Measurement targets in the transfer robot 3 include cross roller bearings and radial bearings. These bearings support a radial load, a thrust load, and a moment load of the shaft in the arm bodies 11 and 12, for example, and are deteriorated or damaged by long-term use.
  • the internal space of the EFEM4 is surrounded on all sides by a partition member composed of a frame 18 and a cover 19, and an FFU (Fun Filter Unit) 23 is mounted on the ceiling portion of the EFEM4.
  • the FFU 23 filters the air introduced by the rotation of the fan with a filter and supplies it to the inside of the EFEM 4 as clean air.
  • the downflow of the clean air supplied from the FFU 23 causes dust generated by the operation of the transfer robot 3. Will be discharged to the outside of EFEM4, and the inside of EFEM4 is always maintained in a clean atmosphere.
  • the waveform analysis device 30 is mounted close to the bearing of the fan.
  • the video camera 37 is arranged in the internal clean space of the EFEM 4, constantly captures the operation of the transfer robot 3 and other mechanical devices, and records the image as recorded data in a recording device (not shown) such as a hard disk or a memory. There is.
  • a waveform analysis device 38 for measuring the sound generated by the operation of the transfer robot 3 is fixed inside the EFEM 4, and while the transfer robot 3 is operating, the sound generated by the operation of the transfer robot 3 is heard. It is always detected.
  • the sensor unit 203 included in the waveform analysis device 38 is a microphone. In addition to the contact noise between mechanical elements, it is assumed that the semiconductor wafer mounted on the fingers 21 and 22 comes into contact with a resin tube, a wiring cable, or metal during transportation. Since sound is information that can be acquired regardless of the installation location, the waveform analysis device 38 that measures sound is suitable for applications that cover a wide range.
  • the video camera 37 stores the image data recorded in several minutes before and after the image data in the storage device without overwriting.
  • FIG. 6 is an example in which the waveform analysis device 30 measures the vibration of the bearing of the fan.
  • FIG. 6A shows a normal time
  • FIG. 6B shows an abnormal time.
  • the anomaly is experimentally set so that slight rubbing occurs.
  • the horizontal axis is time.
  • Waveforms h1 and h3 show measurement signals (raw waveforms) from the sensor unit.
  • the waveforms h2 and h4 are amplitude cumulative values obtained from the cumulative portion.
  • the settings in the waveform analysis device 30 are the sampling period and the number of data for the vibration shown above, and the window function is used as the weighting data W to be set in the weighting unit 207 in the previous stage.
  • the weighting data FL was not set in the weighting unit 209 in the subsequent stage, and each frequency calculated by the discrete Fourier transform unit was added as it was in the cumulative unit.
  • FIG. 7 shows the result of the discrete Fourier transform obtained by batch processing by the software of the operator console.
  • FIG. 7A is a plot h5 of the amplitude at each frequency component in the normal state
  • FIG. 7B is a plot h6 of the amplitude at each frequency in the abnormal state. At the time of abnormality, it can be observed that the amplitude increases at any frequency component.
  • FIG. 8 shows the result of discrete Fourier transform of the detection signal from the waveform analysis device 38 for measuring sound.
  • the semiconductor wafer is experimentally brought into contact with the components of the semiconductor manufacturing system 2 to detect sound.
  • the result of the discrete Fourier transform in FIG. 8 was obtained by contacting the semiconductor wafer with a tube, wiring, and metal part on a trial basis and batch processing the detection signal acquired by the waveform analyzer 38 with the software of the operator console. Is.
  • a window function was used as the weighted data W, and the weighted data FL was not set.
  • a microphone was used for the sensor unit of the waveform analysis device 38 in order to detect the sound.
  • FIG. 8A is the result of the discrete Fourier transform when no contact occurs
  • FIG. 8B is the result of the discrete Fourier transform when it is in contact with the tube
  • FIG. 8C is the result of the discrete Fourier transform when it is in contact with the wiring
  • FIG. 8D is the result of the discrete Fourier transform. It is the result of the discrete Fourier transform when it comes into contact with the metal part. Similarly, in each result, a large amplitude was detected over a wide range over the entire frequency when they touched, indicating that discontinuous vibration occurred.
  • the cumulative amplitude value will be clearly different from that at the time of non-contact, as with the metal part, and it will be abnormal due to the threshold setting. Can be detected.
  • FIG. 9 is an example of detecting vibration (not sound) when a semiconductor wafer is brought into contact with FOUP. This example is also obtained by batch processing with the software of the operator console. A window function was used as the weighted data W, and the weighted data FL shown in FIG. 9A was used as the weighted data FL.
  • FIGS. 9B and 9C show the amplitude plot h7 and the amplitude cumulative value h8 at each frequency component obtained as a result of the discrete Fourier transform in the normal state.
  • 9D and 9E show the amplitude plot h9 and the amplitude cumulative value h10 at each frequency component obtained as a result of the discrete Fourier transform at the time of abnormality.
  • the range to be weighted by the weighted data FL is superimposed and displayed.
  • FIGS. 9C and 9E there is a clear difference in the cumulative amplitude value from that at the time of non-contact, and an abnormality can be detected by setting the threshold value Th2 (FIG. 9E).
  • Th2 FIG. 9E
  • a frequency having an amplitude exceeding the weighting range in the weighted data FL appears. Since some are peaks not observed in FIG. 9B (eg, pk in FIG. 9D), it is presumed that the amplitude increased due to the resonance of the mechanical element. Such a peak is different from an impulse in which the amplitude is uniformly generated over a wide range.
  • the weighted data FL can reduce the effect of a particular frequency with a large amplitude.
  • the waveform analysis device and the operator console communicate wirelessly, but may be wired. Further, if the processing capacity of the calculation unit 201 is high, one calculation unit 201 can actually detect a plurality of physical phenomena such as vibration and sound, sound and electromagnetic wave in one waveform analysis device. You may respond in time.
  • a shift store unit, a weighting unit in the front stage, and a weighting unit in the rear stage may be provided for each sensor unit, and the control unit and the discrete Fourier transform unit may be shared.
  • EFEM4 is shown as an example of a transfer device equipped with the waveform analysis device of the embodiment.
  • the EFEM 4 is a transfer robot 3 mounted on a traveling mechanism 7 and moved in a linear direction in a horizontal plane, it may be mounted on a transfer device having another configuration.
  • FIG. 10 shows EFEM14 as an example of another transfer device.
  • the processing unit 5 performs various treatments on the surface of the semiconductor wafer under a predetermined atmosphere.
  • a load lock chamber 9 exists in front of the processing unit, and relays between the atmospheric atmosphere and the vacuum atmosphere are performed.
  • the EFEM 14 performs a process of delivering the semiconductor wafer stored in the FOUP 20 to the load lock chamber 9.
  • the transfer robot 13 included in the EFEM 14 is different from the EFEM 4 in that the base 24 is fixed to the frame 18 on the floor surface of the EFEM 14.
  • the transfer robot 13 includes a first arm 15 whose base end is rotatably provided with respect to the base 24, and a second arm 16 whose base end is rotatably provided at the tip of the first arm 15. It is provided with at least upper and lower fingers 17a and 17b whose ends are rotatably provided at the tip of the second arm 16.
  • the first arm 15, the second arm 16, and the upper and lower fingers 17a and 17b each include a drive motor and a speed reducer (not shown) that rotate each of them individually, and these first arm 15, the second arm 16, and the upper and lower fingers are provided.
  • the waveform analysis device 29 is mounted in close proximity to the bearings of the fingers 17a and 17b to be measured.
  • the waveform analysis device 29 is also provided for other measurement targets of the transfer robot 13, and all of them are not shown.
  • the FFU 23 is mounted on the ceiling portion of the EFEM 14, and the dust generated by the operation of the transfer robot 13 is discharged to the outside of the EFEM 14 due to the downflow of the clean air supplied from the FFU 23.
  • the interior is always maintained in a clean atmosphere.
  • the waveform analysis device 30 is mounted close to the bearing of the fan.
  • the video camera 37 is arranged in the internal clean space of the EFEM 14, constantly captures the operation of the transfer robot 13 and other mechanical devices, and records the images as recording data in a recording device (not shown) such as a hard disk or a memory. There is.
  • a waveform analysis device 38 for measuring the sound that detects the sound generated by the operation of the transfer robot 13 is fixed inside the EFEM 14, and the operation of the transfer robot 3 is performed while the transfer robot 13 is operating. Always detect the sound produced by.
  • the sensor unit 203 included in the waveform analysis device 38 is a microphone.
  • the video camera 37 stores the image data recorded in several minutes before and after the image data in the storage device without overwriting.

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Abstract

機械装置の故障による停止や動作中の破損事故を未然に防止する。　波形解析装置２００は、物理的現象を検出するセンサ部２０３と、センサ部２０３から送信される検出信号を離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部２０８と、離散フーリエ変換部２０８によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする後段の重み付け部２０９と、後段の重み付け部２０９によって重み付けられた各周波数の振幅を加算する累積部２１０とを備えている。オペレータコンソール１００は、所定の上限値を波形解析装置２００に設定する。

Description

波形解析装置、及び波形解析方法
　本発明は、被搬送物を搬送する多関節の搬送ロボットや案内軌道に沿って被搬送物を搬送する走行機構等の機械装置の動作時に発生する振動、音、電磁波といった物理的現象を検出するセンサ（以下、物理センサと称する）の信号波形として検出して機械装置の状態を診断する解析装置、及び解析方法に関するものである。特に、多関節ロボットの可動部分に備えられる軸受けや送りネジ機構、減速機等の回転機器やリニアガイドといった駆動機構の動作により発生する振動や音の信号波形を解析するための波形解析装置、及び波形解析方法に関するものである。
　従来から、機械装置を構成する機械要素の劣化を発見して、故障による停止や動作中の破損事故を未然に防止する方法や装置が考案されてきた。例えば、特許文献１には、機械装置が発する音または振動、或いは機械要素の歪みといった物理的現象を検出する物理センサを設け、この物理センサが検出した値を、予め記憶させておいた基準値と比較し、検出した値が基準値以上であった場合に劣化信号を送信する判断手段が開示されている。また、この判断手段が送信する劣化検出信号に応答して、アラーム信号の発信や機械装置の動作停止といった、所要の処理動作を実行する処理手段を備えるロボットの部品劣化検出装置が開示されている。
　また、特許文献２には、不具合が発生した機械装置が発する物理センサの出力波形の中には、機械装置の劣化の発生や機械要素同士の衝突が、インパルス波形として物理センサの検出信号の中に含まれるとして、このインパルス波形を捕らえて障害を発見する解析装置が提案されている。
特開平２－２６２９９３号公報 国際公開ＷＯ２０１８／１１０３３７Ａ１号公報
　特許文献１の発明によれば、機械装置の異常を検出するために、劣化が生じた場合に生じる実際の様々な劣化音を事前に実測して登録しておく必要がある。この方法だと、様々な劣化音を事前に調べて登録するまでに相当の時間が掛かるという問題点がある。
　一方、特許文献２では、劣化音ではなくてインパルス波形を捕らえようとしている。劣化音は、機械要素が振動することによって発生する波であって、機械要素固有の周波数を有する。劣化音は、機械要素の状態に応じて様々な周波数のものが発生しうる。従って、特定の周波数を持たないインパルス波形が捕らえられれば、特許文献１のように様々な劣化音を予め収集しておかなくとも、不具合の検出が可能になる。
　尚、機械要素の衝突の中には、一旦は衝突してその後分離する「擦れ」を含んでいる。また、機械要素同士が擦れる場合とは、本来潤滑油で潤滑された機械要素の潤滑が切れた場合や、変形により衝突する場合等が考えられる。例えば、ベアリングボールの潤滑油切れの箇所が一部に存在したときに、その箇所が擦れる場合である。この擦れが繰り返されることに起因する故障が比較的短時間内に発生することになる。
　理想的なインパルス波形は限りなく短い時間だけ発生し、且つ広範囲な周波数帯で一定の振幅を含むことが知られている。よって、物理センサの検出信号にインパルス波形が含まれているときにフーリエ変換を行うと、全ての周波数において一様に信号レベルが増大するはずである。特許文献２においては、実験を通して得られたフーリエ変換のデータを評価したところ、比較的低い周波数では測定対象自体が持つ周波数の中に埋没しインパルス波形による信号レベルの増加は明確には観測できなかった。そこで、特許文献２の発明では、測定対象が発生する様々な振動のうち機械装置が通常発生させることの少ない周波数帯を作業員が手動で設定し、その特定周波数帯の範囲で加算を行うこととした。この結果、機械要素同士が擦れた時に一瞬発生するインパルス波形は、設定された周波数範囲でもスペクトルを持つため、その範囲で累積させることにより特定周波数の範囲で発生する固有振動により生じる周波数のスペクトルよりも強調されることになる。
　特許文献２においては、フーリエ変換によりどの周波数にもスペクトルが存在するインパルス波形を対象として障害検出を行うため、機械装置が異常等による劣化音について予め様々なものを知っておき、その劣化音に合わせた周波数を障害検出器側に設定しておくような特許文献１の問題は解決される。しかし、測定対象自体が通常発しない周波数範囲を設定する必要が生じるため、障害検出は検出対象の機械装置に依存するという課題は残ったままである。また、そもそものインパルス波形をより的確に捕らえて分析するための解析装置の仕組みにおいても改良の必要があった。
　本発明は上記課題に鑑みて考案されたものであり、機械装置が通常発生する振動や劣化音がどのような周波数を持っていたとしても、その影響を低減させてインパルスにより生じた波形のみを精度良く解析する手法を提供し、機械装置に依存せずに、機械装置の故障による停止や動作中の破損事故を未然に防止し、且つ、効率の良い保守作業を行うことを目的とする。
　上記課題を解決するために本発明の波形解析装置は、機械装置の動作時に発生する物理的現象を検出して、検出信号を解析する波形解析装置であって、
　前記物理的現象を検出するセンサ部と、
　前記センサ部から送信される検出信号を離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部と、
　前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする後段の重み付け部と、
　前記後段の重み付け部によって重み付けられた各周波数の振幅を加算する累積部と、を備える。
　本発明によれば、どのような周波数に対して振幅を持つ固有振動が発生するかを予め知っておく必要はないという効果を有する。つまり、離散フーリエ変換を行うと、インパルスは複数の周波数に分解されるため、夫々の大きさは元のインパルスの大きさよりもデータ数ｎに応じて小さくなる。一方、機械装置の固有振動による波形は、特定の周波数を有しており、離散フーリエ変換を行っても、当該特定周波数の振幅がほぼそのまま大きく現れる。固有振動は、障害の有無に関係なく発生する可能性が有り、また、共振により大きくなることもあるが、どの周波数においても上限値に制限されていることにより、固有振動の影響は縮小される。
図１は波形解析装置を示す図である。 図２はインパルスを説明する図であり、図２Ａは減衰波形を示す図、図２Ｂはインパルスのフーリエ変換を説明する図、図２Ｃはセンサ部の特性とサンプリング周波数の関係を示す図である。 図３は重み付けデータを示す図であり、図３Ａは重み付けデータＷ、図３Ｂ～図３Ｄは重み付けデータＦＬを示している。 図４はオペレータコンソールと波形解析装置の動作を示すフローチャートであり、図４Ａは初期値を設定する設定フロー、図４Ｂは物理的現象を検出する際の検出フローである。 図５は半導体製造システムを構成する装置であるＥＦＥＭを示す斜視図である。 図６はファン軸受けについて振動を測定した例である。図６Ａは正常時、図６Ｂは異常時を示している。 図７は離散フーリエ変換の結果を示す図であり、図７Ａは正常時、図７Ｂは異常時の各周波数の振幅である。 図８は音を測定対象とした離散フーリエ変換の結果を示す図であり、図８Ａは接触が発生しないときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｂはチューブと接触したときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｃは配線と接触したときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｄは金属部と接触したときの離散フーリエ変換の結果を示している。 図９は半導体ウエハを接触させた場合の振動を検出した例を示す図で有り、図９Ａは使用した重み付けデータＦＬ、図９Ｂ、９Ｃは正常時の結果で有り、図９Ｄ、９Ｅは異常時の結果であって、夫々順に離散フーリエ変換の結果と振幅累積値を示している。 図１０は他のＥＦＥＭに適用した例を示す図である。
　理想的なインパルス波形、すなわち、デルタ関数としてのインパルス波形は、ゼロの幅に無限大のエネルギーを持つものとして数学的なモデルとしては存在するものの物理的には存在しないとされている。しかしながら、本明細書においては、機械要素同士が擦れたときに発生する非連続な波形をインパルスと称することにする。
　機械要素に衝撃が加えられたときに物理センサは、図２Ａに示すような典型的な減衰波形を観測する。このような減衰波形は、機械要素に衝撃を与えた瞬間に非連続な波形が突如発生し、その後は機械要素の構造によりある特定の固有振動数の波形が発生していると解釈できる。本発明においては、このような物理センサが観測した検出信号のうち、最初の部分（非連続的に発生した波形）をインパルスとし、これを捕捉しようとしている。そして、その後に続く減衰波形についてはある特定の周波数において振動する部分であるとして区別する。例えば、この振動する部分は特許文献１でいえば、劣化音に相当すると解釈できる。
　物理センサで観測されるインパルスは、理想的なインパルスのようなゼロの幅に無限大のエネルギーを有するものではない。しかしながら、非連続的に発生した波形であるため、フーリエ変換により周波数分析を行った際には、広い周波数に渡ってスペクトルを有するものと分析されるはずである。
　本実施例の波形解析装置においては、デジタル技術を用いて、公知の離散フーリエ変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＤＦＴ）を行っている。離散フェーリエ変換は、ＡＤ変換器を用いて物理センサから検出された電気信号による連続的な波を一定間隔でサンプリングして得られたｎ個の連続したサンプリングデータを用いる。ここで、ｎはフーリエ変換アルゴリズムにより高速演算できるため有利ということで２のべき乗とされており、サンプリング周波数をｆｓとすると、離散フーリエ変換によりｎ／２個（Δｆ、２Δｆ、・・・・（ｎ／２）Δｆ）の周波数と直流成分に分解される。尚、Δｆ＝ｆｓ／ｎである。図２Ｂにおいて、あるサンプリング周波数ｆｓによりｎ個のデータを取得したときに、図２Ｂのようなｎ個の中の１つのサンプリングデータのみに有意なデータが現れるインパルス波形が検出されるとすると、離散フーリエ変換をすることによって、各周波数に対して、ほぼ一定の振幅を算出することができる。
　本実施例の波形解析装置においては、この振幅を累積した値を求めるという演算を行う。「累積」の手法としては、図２Ｂの中の斜線で示した部分の面積を求めても良いし、各周波数の振幅を足し合わせたものでも良い。なお、累積部の出力について「振幅」というときには、振幅の２乗値相当のパワースペクトル、その平方根を取ったものであるリニアスペクトルを含むものとする。
　また、１番目からｎ番目までのサンプリングデータに対して離散フーリエ変換を行い、次のｎ＋１番目から２ｎ番目までのサンプリングデータに対して離散フーリエ変換を行うのではなく、本実施例の波形解析装置においては、インパルス成分を精度よく捕らえるために、１番目からｎ番目までのサンプリングデータの次に１＋ｋ番目からｎ＋ｋ番目のサンプリングデータを用いて離散フーリエ変換を行う。なお、ここでｋは、１からｎ／１６の数値であり、ｋ＝１が最も望ましい。また、本実施例の波形解析装置において、ｎは、２５６以上の２のべき乗の数値とすることが望ましい。ｎ＝２５６の場合には周波数は１２８個に分解でき、インパルスを測定するのに十分であるが、ｎの値を小さくしすぎるとインパルスを測定するのが難しくなるからである。
　図１において、本実施例の波形解析装置２００は、機械装置内に設置されており、測定対象となる機械要素の物理現象を測定するセンサ部（物理センサ）２０３と、ゲートアレイやマイクロプロセッサで構成された演算部２０１と、無線によりデータの送受信を行うリモート側通信部２０２とを備えている。波形解析装置２００は、オペレータコンソール１００と接続されている。オペレータコンソール１００は、モニタと入力装置を有する一般的な一体型のコンピュータ（所謂、ノートパソコン）であり、さらにリモート側通信部２０２と無線通信ができる本体側通信部１０２を備えている。
　図においては、演算部２０１を機能的なブロックに分けて示している。演算部２０１は、コントロール部２０４と、シフトストア部２０５と、前段の重み付け部２０７と、離散フーリエ変換部２０８と、後段の重み付け部２０９と、累積部２１０とを具備している。コントロール部２０４はシフトストア部２０５に対してサンプリング周期（１／ｆｓ）毎にタイミング信号ｔ１を与え、シフトストア部２０５はセンサ部からの信号波形をサンプリングする。シフトストア部２０５は、ｎ段の記憶部２０６を具備しており、サンプリング周期毎にデータを次段へ順に送る。シフトストア部２０５は、さらに、ｎ段の記憶部２０６が記憶したサンプリングデータを並列に出力する。また、シフトストア部２０５の中央に位置する記憶部２０６からは、サンプリングデータが出力されてコントロール部２０４へ送られる。中央に位置する記憶部２０６としたのは、後に説明する前段の重み付け部２０７により、最も重い重み付けをされる場合があるデータだからである。コントロール部２０４は、メモリ２１１を有しており、シフトストア部２０５が保持できるサンプリングデータ量よりも大きな記憶領域を有しており、数時間にわたるデータを保持することができる。また、サンプリングデータは上書きして継続的に更新されている。オペレータコンソール１００からの要求があれば、記憶しているサンプリングデータを転送することができる。
　前段の重み付け部２０７は、シフトストア部２０５からサンプリングデータを並列に受け取り、各サンプリングデータに適当な重み付けを行い、夫々のサンプリングテータを離散フーリエ変換部２０８へ並列に渡す。
　前段の重み付け部２０７は、重み付けデータＷをコントロール部から予め受け取る。重み付けデータＷは、所謂「窓関数」と呼ばれるものであり、重み付けを各サンプリングデータに乗じる機能を有する。図３Ａに、窓関数の一例を示した。窓関数は、ある有限区間以外で０となる関数とされており、中央を凸とした山型の重み付けである。１からｎのサンプリングデータに対して、中央の位置のサンプリングデータに対する重み付けを大きくし、両端を小さくする。前段の重み付け部を設けることで、センサ部に非常に長い周期を有する波形が検出されたときに生じる問題を回避することができる。この問題は、次のように説明できる。例えば、サンプリング周波数ｆｓ＝２ＫＨｚ、データ数ｎ＝２５６に設定した場合、時間窓長ｎ／ｆｓは１２８ｍｓｅｃである。仮に１２８ｍｓｅｃ近辺の周期を持つ波形がセンサ部により検出されたときには、１周期が１２８ｍｓｅｃの範囲に収まらずに不連続になる。そのような不連続なサンプリングデータが存在すると、インパルスとして検出してしまう。このような問題を、前段の重み付け部により避けることが出来る。そのような、長周期を有する波形が想定されなければ、前段の重み付け部２０７を設けずに、シフトストア部２０５と離散フーリエ変換部２０８を直接に繋げても良い。
　離散フーリエ変換部２０８は、タイミング信号ｔ２を受け取り、ｎ／２個（Δｆ、２Δｆ、・・・・（ｎ／２）Δｆ）の周波数成分と直流成分とを計算して出力する。タイミング信号ｔ２は、サンプリング周期（１／ｆｓ）のｒ倍（ｒは正の整数）の周期で発生する（演算周期ＣＬと称することにする）。すなわち、離散フーリエ変換部２０８の演算をサンプリング周期（１／ｆｓ）と同じ周期で（ｒ＝１の場合）行うか、遅い周期（ｒ＝ｎ／１６の場合）で行うか、それともその間のいずれかのタイミングで行うかをコントロール部２０４が指示する。
　後段の重み付け部２０９は、離散フーリエ変換部２０８から各周波数成分及び直流成分の振幅を並列に受け取り、適当な重み付けを行い、各振幅を累積部２１０に送る。累積部２１０は、各振幅を加算し、これを振幅累積値としてコントロール部２０４へ送る。振幅累積値は、演算周期ＣＬ毎に新しい値がコントロール部２０４へ送られる。
　後段の重み付け部２０９は、重み付けデータＦＬをコントロール部２０４から予め受け取る。重み付けデータＦＬは、離散フーリエ変換部２０８から得られた振幅に対して重み付けをする。図３Ｂ、３Ｃ、３Ｄに、重み付けのパターンを示した。
　図３Ｂは、所定の高さ以上の振幅については、上限値を制限する重み付けデータである。「上限ウエイト」と称することにする。上限値は周波数毎に定めても良いが、本実施例においては、最大値は各周波数において共通な上限値としてｐ０に制限している。離散フーリエ変換を行うと、インパルスは複数の周波数に分解されるため、夫々の大きさは元のインパルスの大きさよりもデータ数ｎに応じて小さくなる。一方、機械装置の固有振動による波形は、特定の周波数を有しており、離散フーリエ変換を行っても、当該特定周波数の振幅がほぼそのまま大きく現れる。固有振動は、障害の有無に関係なく発生する可能性が有り、また、共振により大きくなることもある。どの周波数においても上限値を制限することにより、どのような周波数に対して振幅を持つ固有振動が発生するかを予め知っておく必要はない。
　図３Ｃは、図３Ｂの「上限ウエイト」に加えて、周波数に応じて変更される重み付けを減算し、マイナスになる場合はゼロとするものである。これを「減算ウエイト」と称する。この減算ウエイトにおいては、直流成分０からある周波数ｍΔｆまでの勾配と、周波数ｍΔｆから周波数（ｎ／２）Δｆまでの勾配が変更される。直流成分０からｍΔｆまでの勾配を（（ｐ２－ｐ１）／ｍ）とし、周波数ｍΔｆから周波数（ｎ／２）Δｆまでの勾配を（（ｐ３－ｐ２）／（ｎ－ｍ））とする。なお、図３Ｃに示した例では、ｐ１＝ｐ２となっており、低い周波数においては減算値を一定にしている。
　図３Ｄでは、直流成分０からｍΔｆまでの勾配は図３Ｃと同じであるが、周波数ｍΔｆからは周波数（ｎ／２）Δｆにいたる途中で、減算する重みデータをゼロとする。「減算ウエイト」は、機器の作動に伴い常態的にバックグラウンドで発生する各周波数の振幅を減じるものであって、機器に依存する。
　図３Ｃ、図３Ｄにおいては、例えばある周波数の振幅がｐｘであったとすると、ｐｘがｐ０よりも大きければ当該周波数の振幅は「上限ウエイト」によりｐ０に制限され、そして、「減算ウエイト」により決められた数値だけ減算され、もしくはゼロにされる。
　「上限ウエイト」は、ｐ０の一定値（傾き０）でなくとも良く、正負の傾きを有するものでも良い。また、「減算ウエイト」もｐ２における一箇所で傾きが変わるものでなくとも良く、複数箇所で変わるものでも良いが、発明者の実験によれば「上限ウエイト」および「減算ウエイト」は単純なパターンで良いことが分かっている。重み付けデータＦＬは、予めコントロール部２０４から後段の重み付け部２０９から設定される。後段の重み付け部２０９を設けることにより、インパルスを検出する精度を向上させることができる。
　センサ部２０３は、振動、音、電磁波といった物理的現象を検出するセンサであり、アナログ的に得られた検出値にＡ／Ｄ変換を施してデジタル値として出力する。アナログセンサは、応答周波数を有していることは知られている。応答周波数は、一般的に、直流時を１００％として、約７０％（厳密には、１／√２）まで落ちた周波数と言われている。図２Ｃは、一例としてセンサ部の特性を示している。一方、サンプリング周波数ｆｓは、インパルスの短い波形を捕らえるために、応答周波数よりも高い周波数に設定されている。但し、高すぎるサンプリング周波数にすると信号減衰が激しいため、正しい演算が行えない可能性がある。従って、サンプリング周波数ｆｓは、応答周波数の２倍程度にしておくのがよい。
　図４は、オペレータコンソール１００と波形解析装置２００の動作を示すフローチャートであり、図４Ａは初期値を設定する設定フロー、図４Ｂは物理的現象を検出する際の検出フローである。
　図４Ａにおいて、操作者は、オペレータコンソール１００を使って、波形解析装置２００に初期値を設定する。波形解析装置２００には、振動、音、電磁波といった物理的現象を検出するために、その用途に即した機能を有するセンサ部２０３が具備されている。振動は、音に比べて低い周波数である。振動を検出するセンサ部２０３の場合には、数ＫＨｚのサンプリング周波数、音の場合には数１０ＫＨｚのサンプリング周波数を用いる。本実施例においては、コストを考慮して各波形解析装置２００の演算部２０１は共通の構成を有する部材を利用する。演算周期ＣＬとサンプリング周期は同じことが望ましいが、音においては離散フーリエ変換により計算する能力が間に合わないことがある。波形解析装置２００は、演算周期ＣＬとサンプリング周期とを別に設定できるようにして、演算周期ＣＬをサンプリング周期よりも遅い値を選ぶことができることにしてある。
　設定フローにおいて、各波形解析装置２００に対して設定を行う。オペレータコンソール１００には、まず、各波形解析装置２００がどの場所に搭載されているかの位置情報が入力される。位置情報は、各種の測定対象、例えば軸受けに対応付けられている。次に、特定の波形解析装置２００に対して、操作者によりサンプリング周波数ｆｓ、演算等のパラメータが入力される。また、重み付けデータＷを用いるか、どうかも入力される。また、重み付けデータＦＬを特定するために、ｐ０、ｐ１、ｐ２、ｐ３のときの周波数が指定される。これらから各周波数の重み付けデータからなる重み付けデータＦＬを作成する。なお、図３Ｄの例では、振幅が０になる周波数が指定される。また、オペレータコンソール１００を介して当該波形解析装置２００における振幅累積値に対するしきい値が設定される。こうして入力された各種パラメータは本体側通信部１０２を介して、当該波形解析装置２００を特定する情報を付加して波形解析装置２００に送信される。そして、オペレータコンソール１００では、この処理を繰り返して各波形解析装置２００に対してパラメータを送信する。波形解析装置２００においては、リモート側通信部２０２を介して受信した情報が自身へのパラメータの設定であると判断すると、受信した情報に含まれるパラメータに基づき、コントロール部２０４は自身のしきい値として取得したしきい値を設定し、さらにコントロール部２０４は前段の重み付け部２０７、後段の重み付け部２０９に重み付けデータＷ、ＦＬを設定し、また、タイミング信号ｔ１、ｔ２を発生する。
　次に検出フローにおいて、波形解析装置２００は、タイミング信号ｔ１、ｔ２に基づいて得られた累積部２１０の振幅累積値を取得して、振幅累積値がしきい値を超えているかどうかを判定する。しきい値を超えている場合には、トラブル発生と判定し、この判定結果に当該波形解析装置２００を特定する情報を付加してリモート側通信部２０２を介して送信する。さらに、波形解析装置２００は、シフトストア部２０５からメモリ２１１に出力されるサンプリングデータにつき、トラブル発生時の前後数分間のデータをマーキングして、上書きしないように設定する。メモリ２１１のデータは、後にオペレータコンソール１００の要求に応じて読み出される。オペレータコンソール１００は、波形解析装置２００からトラブル発生を受信すると、モニタ上に、当該波形解析装置２００が搭載されている場所に異常が発生していると表示する。
　パーソナルコンピュータであるオペレータコンソール１００は、（１）波形解析装置２００のシフトストア部２０５からコントロール部２０４へ送られたサンプリングデータをメモリ２１１から読み出し、（２）サンプリング周期を１又はｒだけずらしたｎ個の検出信号に対して重み付けデータＷによる重み付けをし、（３）ｎ個の検出信号を用いて離散フーリエ変換を行い、（４）得られた振幅に対して重み付けデータＦＬによる重み付けを行い、（５）振幅累積値を求め、（６）しきい値による判定をするという一連のステップを波形解析装置２００と同様に自身に格納されたソフトウェアにてバッチ処理することが可能である。オペレータコンソール１００側でも、波形解析装置２００において生じたことを再現することができ、例えば異常が検出されたときに、どのような離散フーリエ変換結果が得られていたかをモニタ上に表示して解析することが可能である。
　［適用例］
　以下に、搬送ロボットを備える半導体製造システム２に波形解析装置を適用する例について説明する。以下、本実施例においての設定は、以下の通りである。なお、電磁波についての検出は行っていない。
　検出対象：振動
　サンプリング周期：５００μｓｅｃ（ｆｓ：２ＫＨｚ）
　演算周期ＣＬ：５００μｓｅｃ（２ＫＨｚ）
　データ数ｎ：２５６個（５００μｓｅｃ×２５６＝１２８ｍｓｅｃ）
　周波数範囲（ｎ／２）Δｆ：１ＫＨｚ
　周波数分解能Δｆ：７．８１２５Ｈｚ
検出対象：音
　サンプリング周期：２５μｓｅｃ（ｆｓ：４０ＫＨｚ）
　演算周期ＣＬ：１５０μｓｅｃ（ｒ＝６）
　データ数ｎ：２５６個（６．４ｍｓｅｃ）
　周波数範囲（ｎ／２）Δｆ：２０ＫＨｚ
　　周波数分解能Δｆ：１５６．２５Ｈｚ
　半導体製造システム２では、処理部において所定の雰囲気下で半導体ウエハの表面に各種処理を施す。処理部の手前にはロードロック室が存在し、大気雰囲気と真空雰囲気との間の中継が行われる。ＦＯＵＰ（Ｆｒｏｎｔ－Ｏｐｅｎｉｎｇ　Ｕｎｉｆｉｅｄ　Ｐｏｄ）に格納された半導体ウエハを、ロードロック室へ受け渡す処理は、図５に示す搬送装置の一形態であるＥＦＥＭ（Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　Ｆｒｏｎｔ　Ｅｎｄ　Ｍｏｄｕｌｅ）４で行われる。
　ＥＦＥＭ４、１４は、ＦＯＵＰをその裏側に載置してその蓋を開閉するロードポート６と、ＦＯＵＰの内部に収納された半導体ウエハを取り出してロードロック室へ差し入れる搬送ロボット３とをその内部に具備している。
　図５に示すＥＦＥＭ４が備える搬送ロボット３は、走行機構７に搭載されており、走行機構７は、搬送ロボット３（被搬送物）を水平面内で直線方向に移動させる。走行機構７は、搬送ロボット３を水平面内の所定の方向に案内する不図示の一対の案内軌道と、この案内軌道に対して平行に配設された同じく不図示の送りネジ機構と、この送りネジ機構のネジ軸を回転駆動するための走行駆動モータ８とで構成されている。なお、走行駆動モータ８や送りねじ機構には駆動用の軸部材を円滑に回転させるための軸受けが備えられており、また、ガイドレールにはレール上を摺動移動するスライドブロックの摺動抵抗を低減するためのボールリテーナが備えられている。これらの軸受けやボールリテーナといった摩擦低減部材は、長期間にわたる動作により、摩耗や内部に塗布されたグリスの劣化が進行して、動作中の振動発生の原因となる。走行機構７には、測定対象となるこれらの摩擦低減部材の夫々に近接して波形解析装置２８（代表して、１つのみ図示した）が搭載されている。波形解析装置２８のセンサ部は、振動を検出する加速度センサである。
　搬送ロボット３は、一対のアーム体１１、１２が左右対称に備えられていて、アーム体１１は、胴体１０に軸受けを介して回転可能に取り付けられており、水平面内で回転可能な構成になっている。アーム体１１、１２の先端には軸受けを介してフィンガ２１、２２が設けられている。また、アーム体１１は多関節を有しており、フィンガ２１を所定の方向に向けた状態で伸縮動作することが可能であり、フィンガ２１上に支持する半導体ウエハ（被搬送物）を所定の位置まで搬送することが出来る。アーム体１２も多関節を有しており、フィンガ２２を所定の方向に向けた状態で伸縮動作することが可能であり、フィンガ２２上に支持する半導体ウエハを所定の位置まで搬送することが出来る。
　フィンガ２１、２２は、アーム体１１、１２の伸縮動作によりそれぞれ独立して進退移動する。そして、図５には測定対象としたフィンガ２１の軸受けに対して近接して波形解析装置２９が搭載されている。波形解析装置２９は、搬送ロボット３の他の測定対象に対しても設けられており、全ては図示されていない。波形解析装置２９も、波形解析装置２８と同様にセンサ部２０３として加速度センサを備えている。
　搬送ロボット３における測定対象としては、クロスローラ軸受けやラジアル軸受け等がある。これら軸受けは、例えばアーム体１１、１２においてはラジアル荷重やスラスト荷重、軸のモーメント荷重を支持しており、長期の使用により劣化したり破損したりする。
　ＥＦＥＭ４の内部空間は、四方をフレーム１８とカバー１９とから成る仕切り部材で囲まれていて、ＥＦＥＭ４の天井部分にはＦＦＵ（Ｆｕｎ　Ｆｉｌｔｅｒ　Ｕｎｉｔ）２３が搭載されている。ＦＦＵ２３は、ファンの回転によって導入してきた空気をフィルタによって濾過してクリーンエアとしてＥＦＥＭ４内部に供給するもので、このＦＦＵ２３から供給されるクリーンエアのダウンフローよって、搬送ロボット３の動作により発生した塵埃はＥＦＥＭ４の外部へと排出されることとなり、ＥＦＥＭ４内部は常に清浄な雰囲気に維持されている。ファンの軸受けに対して近接して波形解析装置３０が搭載されている。ビデオカメラ３７はＥＦＥＭ４の内部清浄空間に配置されていて、搬送ロボット３やその他の機械装置の動作を常時撮影して、その画像を録画データとしてハードディスクやメモリといった不図示の記録装置に記録している。
　ＥＦＥＭ４の内部には、搬送ロボット３の動作によって発生する音を測定対象とする波形解析装置３８が固定されており、搬送ロボット３が動作している間は、搬送ロボット３の動作によって生じる音を常時検出するようにしてある。波形解析装置３８が備えるセンサ部２０３は、マイクロフォンである。機械要素同士の接触音以外にも、フィンガ２１、２２に搭載された半導体ウエハが搬送中に、樹脂製のチューブや、配線ケーブル、若しくは金属と接触することも想定される。音は設置場所を選ばずに取得出来る情報であるため、音を測定対象とする波形解析装置３８は、広い範囲をカバーする用途に好適である。波形解析装置３８により得た振幅累積値に異常を検出したら、ビデオカメラ３７が前後数分間に記録された画像データを上書きすることなく記憶装置に保存する。上記構成とすることで、ウエハの接触や衝突といった品質を大きく低下させる可能性のある異常が発生した際に、作業者は即座に異常が発生したことを把握出来る。さらに、保存された画像データを確認することで、どういった異常が発生したかも把握することが可能になり、短時間でトラブルを解消することが可能になる。
　［測定結果］
　図６は、波形解析装置３０がファンの軸受けについて振動を測定した例である。図６Ａは正常時、図６Ｂは異常時を示している。異常は、僅かに擦れが発生するように実験的に設定したものである。図において、横軸は時間である。波形ｈ１、ｈ３は、センサ部からの測定信号（生の波形）を示している。また、波形ｈ２、ｈ４は、累積部から得られた振幅累積値である。なお、波形解析装置３０への設定は、先に示した振動に対するサンプリング周期、データ数であり、前段の重み付け部２０７に設定する重み付けデータＷとして窓関数を使用した。また、後段の重み付け部２０９には重み付けデータＦＬは設定せず、累積部は離散フーリエ変換部で算出された各周波数をそのまま加算した。
　図６Ｂの波形ｈ３を観察すると、図６Ａの波形ｈ１に対して周波数が全体的に乱れている様子がうかがえる。この状態では、固有振動が発生して乱れているのか、インパルスが発生しているのかどうかの判別は付けられない。一方、図６Ｂの波形ｈ４を観察すると、図６Ａの波形ｈ２に対して全体的に振幅累積値が増加している傾向が見られ、インパルス、すなわち非連続的な振動が発生していることが分かる。図には、一定のしきい値Ｔｈ１を示している。図６Ｂを観察すると、しきい値Ｔｈ１を１０秒近く超えている。ベアリングがスリップして不連続な振動を発生していると類推できる。このようなスリップをしたまま長時間放置すると、ベアリングが摩耗して故障につながることになる。
　図７は、オペレータコンソールのソフトウェアによりバッチ処理されて求められた離散フーリエ変換の結果を示している。図７Ａは正常時の各周波数成分における振幅のプロットｈ５、図７Ｂは異常時の各周波数におけるにおける振幅のプロットｈ６である。異常時においては、どの周波数成分においても振幅が増加している様子が観察できる。
　図８は、音を測定対象とした波形解析装置３８からの検出信号を離散フーリエ変換した結果を示している。半導体ウエハを半導体製造システム２の構成部品と実験的に接触させて、音を検出する。図８の離散フーリエ変換の結果は、半導体ウエハにチューブ、配線、金属部を試験的に接触させて波形解析装置３８により取得された検出信号を、オペレータコンソールのソフトウェアによりバッチ処理させて求めたものである。重み付けデータＷとしては窓関数を使用し、重み付けデータＦＬを設定しなかった。尚、音を検出するためにマイクロフォンを波形解析装置３８のセンサ部に用いた。
　図８Ａは接触が発生しないときの離散フーリエ変換の結果であり、図８Ｂはチューブと接触したときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｃは配線と接触したときの離散フーリエ変換の結果、図８Ｄは金属部と接触したときの離散フーリエ変換の結果である。各結果とも同様に接触したときに全周波数に渡って広い範囲で大きな振幅が検出されており、不連続な振動が発生したことが示されている。よって、樹脂製部材のチューブ、配線ケーブルといった柔軟なものであっても、金属部と同様に、振幅累積値には非接触時とは明確な違いが現れることになり、しきい値設定により異常が検出できるのである。
　図９は、ＦＯＵＰに半導体ウエハを接触させた場合の振動（音では無い）を検出した例である。この例も、オペレータコンソールのソフトウェアによりバッチ処理させて求めたものである。重み付けデータＷとしては窓関数を使用し、重み付けデータＦＬとして図９Ａに示す重み付けデータＦＬを用いた。
　図９Ｂ、９Ｃは正常時の離散フーリエ変換の結果として得た各周波数成分における振幅のプロットｈ７と振幅累積値ｈ８を示す。図９Ｄ、９Ｅは異常時の離散フーリエ変換の結果として得た各周波数成分における振幅のプロットｈ９と振幅累積値ｈ１０を示す。図９Ｂと図９Ｄには、重み付けデータＦＬで重み付けを行う範囲を重ねて表示した。図９Ｃと図９Ｅとを比較すると、振幅累積値には非接触時とは明確な違いが現れており、しきい値Ｔｈ２（図９Ｅ）を設定することにより、異常を検出することができる。なお、図９Ｄにおいては、重み付けデータＦＬで重み付けを行う範囲を超えた振幅を有する周波数が現れている。いくつかは、図９Ｂには観察されないピーク（例えば、図９Ｄの中のｐｋ）であるので、機械要素の共振により振幅が増加したものと推測される。このようなピークは、広い範囲に均一的に振幅が生じるインパルスとは異なるものである。重み付けデータＦＬにより、大きな振幅を有する特定の周波数による影響を縮小することが出来る。
　上記実施例においては、波形解析装置とオペレータコンソールは、無線により交信を行なったが、有線で行ってもよい。また、演算部２０１の処理能力が高ければ、１つの波形解析装置の中に、振動と音、音と電磁波などのように複数の物理現象を検出するセンサに対して１つの演算部２０１により実時間で対応させてもよい。この場合、例えば、シフトストア部、前段の重み付け部、後段の重み付け部をセンサ部毎に設けて、コントロール部と離散フーリエ変換部は共用する等の構成を採用してもよい。
　上記においては、実施例の波形解析装置が搭載される搬送装置の例としてＥＦＥＭ４を示した。ＥＦＥＭ４は、搬送ロボット３を走行機構７に搭載して水平面内で直線方向に移動させたものであるが、他の構成の搬送装置に搭載してもよい。図１０に、他の搬送装置の例として、ＥＦＥＭ１４を示す。処理部５は所定の雰囲気下で半導体ウエハの表面に各種処理を施す。処理部の手前にはロードロック室９が存在し、大気雰囲気と真空雰囲気との間の中継が行われる。ＥＦＥＭ１４は、ＥＦＥＭ４と同様に、ＦＯＵＰ２０に格納された半導体ウエハを、ロードロック室９へ受け渡す処理を行うものである。ＥＦＥＭ１４が備える搬送ロボット１３は、ＥＦＥＭ１４の床面のフレーム１８にその基台２４が固定されている点でＥＦＥＭ４とは異なる。搬送ロボット１３は、基端が基台２４に対して回転自在に構成備えられる第１アーム１５と、基端が第１アーム１５の先端に回転自在に備えられる第２アーム１６と、それぞれの基端が第２アーム１６の先端に回転自在に備えられる上下フィンガ１７ａ、１７ｂとを少なくとも備えている。第１アーム１５、第２アーム１６、上下フィンガ１７ａ、１７ｂは、それぞれを個別に回転動作させる不図示の駆動モータと減速機を備えていて、これら第１アーム１５と第２アーム１６と上下フィンガ１７ａ、１７ｂとが同期補間動作を行うことで、搬送ロボット１３は、走行機構７がなくても上下フィンガ１７ａ、１７ｂで支持する半導体ウエハを所定の位置まで搬送することが出来る。
　図１０には測定対象としたフィンガ１７ａ、１７ｂの軸受けに対して近接して波形解析装置２９が搭載されている。波形解析装置２９は、搬送ロボット１３の他の測定対象に対しても設けられており、全ては図示されていない。また、ＥＦＥＭ１４の天井部分にはＦＦＵ２３が搭載されていて、このＦＦＵ２３から供給されるクリーンエアのダウンフローよって、搬送ロボット１３の動作により発生した塵埃はＥＦＥＭ１４の外部へと排出されることとなり、ＥＦＥＭ１４内部は常に清浄な雰囲気に維持される。ファンの軸受けに対して近接して波形解析装置３０が搭載されている。ビデオカメラ３７はＥＦＥＭ１４の内部清浄空間に配置されていて、搬送ロボット１３やその他の機械装置の動作を常時撮影して、その画像を録画データとしてハードディスクやメモリといった不図示の記録装置に記録している。
　ＥＦＥＭ１４の内部には、搬送ロボット１３の動作によって発生する音を検出する音を測定対象とする波形解析装置３８が固定されており、搬送ロボット１３が動作している間は、搬送ロボット３の動作によって生じる音を常時検出するようにする。波形解析装置３８が備えるセンサ部２０３は、マイクロフォンである。さらに、波形解析装置３８により得た振幅累積値に異常を検出したら、ビデオカメラ３７が前後数分間に記録された画像データを上書きすることなく記憶装置に保存する。上記構成とすることで、ウエハの接触や衝突といった品質を大きく低下させる可能性のある異常が発生した際に、作業者は即座に異常が発生したことを把握出来る。さらに、保存された画像データを確認することで、どういった異常が発生したかも把握することが可能になり、短時間でトラブルを解消することが可能になる。
　　　２     半導体製造システム
　　　３、１３     搬送ロボット
　　　４、１４     ＥＦＥＭ
　　　５     処理部
　　　６     ロードポート
　　　７     走行機構
　　　８     走行駆動モータ
　　　９     ロードロック室
　　１０     胴体
　　１１、１２     アーム体
　　１５     第１アーム
　　１６     第２アーム
　　１７ａ、１７ｂ     上下フィンガ
　　１８     フレーム
　　１９     カバー
　　２０     ＦＯＵＰ
　　２１、２２     フィンガ
　　２３     ＦＦＵ
　　２４     基台
　　２８、２９、３０、３８、２００     波形解析装置
　　３７     ビデオカメラ
　１００     オペレータコンソール
　１０２     本体側通信部
　２０１     演算部
　２０２     リモート側通信部
　２０３     センサ部
　２０４     コントロール部
　２０５     シフトストア部
　２０６     記憶部
　２０７     前段の重み付け部
　２０８     離散フーリエ変換部
　２０９     後段の重み付け部
　２１０     累積部
　２１１     メモリ
 

 

Claims (11)

  1. 　機械装置の動作時に発生する物理的現象を検出して、検出信号を解析する波形解析装置であって、
    　前記物理的現象を検出するセンサ部と、
    　前記センサ部から送信される検出信号を離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部と、
    　前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする後段の重み付け部と、
    　前記後段の重み付け部によって重み付けられた各周波数の振幅を累積する累積部と、を備えることを特徴とする波形解析装置。
  2. 　請求項１に記載の波形解析装置であって、
    　前記離散フーリエ変換部は、前記センサ部から所定のサンプリング周期により取得されたｎ個の連続した検出信号をｒずつずらして離散フーリエ変換を行うことを特徴とする波形解析装置。
    　ここで、ｒは１からｎ／１６の整数であり、ｎは２５６以上の２のべき乗である。
  3. 　請求項１に記載の波形解析装置であって、
    　前記ｎ個の検出信号に対して、窓関数による重み付けを行う前段の重み付け部を備えることを特徴とする波形解析装置。
  4. 　請求項１に記載の波形解析装置であって、
    　前記後段の重み付け部は、前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、周波数に応じて変更される重み付けを減算し、マイナスになる場合はゼロとする重み付けを行うことを特徴とする波形解析装置。
  5. 　請求項１に記載の波形解析装置であって、
    　前記累積部によって加算された加算値が所定のしきい値を超えたときに異常発生を検出することを特徴とする波形解析装置。
  6. 　請求項１に記載の波形解析装置であって、前記所定の上限値はオペレータコンソールにより設定されることを特徴とする波形解析装置。
  7. 　アーム体と、前記アーム体の先端に軸受けを介して設けられ被搬送物を搭載するフィンガと、前記フィンガで発生した物理的現象の検出信号を演算する波形解析装置とを具備する搬送ロボットであって、
    　前記波形解析装置は、
    　前記物理的現象を検出するセンサ部と、
    　前記センサ部から送信される検出信号を離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部と、
    　前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする後段の重み付け部と、
    　前記後段の重み付け部によって重み付けられた各周波数の振幅を累積する累積部と、を備えることを特徴とする搬送ロボット。
  8. 　案内軌道と、前記案内軌道に沿って被搬送物を搬送する走行駆動モータと、前記案内軌道で発生する物理的現象の検出信号を演算する波形解析装置とを具備する走行機構であって、
    　前記波形解析装置は、
    　前記物理的現象を検出するセンサ部と、
    　前記センサ部から送信される検出信号を離散フーリエ変換する離散フーリエ変換部と、
    　前記離散フーリエ変換部によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする後段の重み付け部と、
    　前記後段の重み付け部によって重み付けられた各周波数の振幅を累積する累積部と、を備えることを特徴とする走行機構。
  9. 　請求項７に記載の搬送ロボットを備えることを特徴とする搬送装置。
  10. 　請求項７に記載の搬送ロボットと請求項８に記載の走行機構とを備える搬送装置であって、前記走行機構は、前記搬送ロボットを前記案内軌道に沿って搬送することを特徴とした搬送装置。
  11. 　機械装置の動作時に発生する物理的現象を物理センサにより検出して、検出された信号の波形を解析する波形解析方法であって、
    　前記物理センサの検出信号を離散フーリエ変換するステップと、
    　前記離散フーリエ変換によって生成される各周波数の振幅に対して、所定の上限値を超えるものは、前記所定の上限値とする重み付けを行うステップと、
    　前記重み付けられた各周波数の振幅を加算するステップと、を備えることを特徴とする波形解析方法。

     
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