WO2022079838A1 - 外部信号入出力ユニット、制御システム、機械学習装置および推論装置 - Google Patents
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- G05B19/4063—Monitoring general control system
Definitions
- the present disclosure relates to an external signal input / output unit, a control system, a machine learning device, and an inference device used when controlling a controlled object such as a machine tool with a numerical control device.
- the external signal input / output unit is referred to as an I / O (Input / Output) unit.
- the external signal includes a signal related to control of a controlled object such as a start signal and a synchronization signal of each servo axis, as well as a signal related to safety such as an emergency stop signal. Therefore, conventionally, when an abnormality occurs in the operation of the I / O unit, a technique capable of instantly detecting the abnormality has been proposed.
- Patent Document 1 is the operation of the I / O unit normal in a system in which a plurality of I / O units having an output line and an input line of an external signal are connected to a numerical control device that controls a controlled object?
- a diagnostic method for diagnosing whether or not it is disclosed.
- a short-circuit loop for short-circuiting the input line and the output line is formed, and a diagnostic signal from the numerical control device to each I / O unit is output to the I / O unit. It enters the input line from the line through a short circuit loop and is returned to the numerical controller.
- the numerical control device diagnoses the presence or absence of an abnormality in the operation of the I / O unit based on the returned diagnostic signal.
- the present disclosure has been made in view of the above, and an object thereof is to obtain an external signal input / output unit capable of reducing the number of short-circuit loops required for self-diagnosis as compared with the conventional case.
- the external signal input / output unit of the present disclosure includes an external signal control unit, an external signal output unit, and an external output signal conversion unit.
- the external signal control unit controls signals input and output to and from the numerical control device.
- the external signal output unit outputs an external signal, which is a signal from the external signal control unit, to a device connected to the outside via an output line.
- the external output signal conversion unit converts a plurality of external output signals branched from the output line into a first diagnostic signal, which is a signal with a number smaller than the number of the plurality of external output signals, and returns the signal to the external signal control unit. ..
- the external signal input / output unit has the effect that the number of short-circuit loops required for self-diagnosis can be reduced as compared with the conventional case.
- a block diagram schematically showing an example of the configuration of the control system according to the first embodiment A block diagram schematically showing an example of a case where the external output signal conversion unit of the I / O unit according to the first embodiment is composed of a ladder resistor. A block diagram schematically showing an example of a case where the external output signal conversion unit of the I / O unit according to the first embodiment is composed of a multi-input 1-output D / A converter. The figure which shows the outline of the failure diagnosis in the I / O unit by Embodiment 1.
- a flowchart showing an example of the procedure of the failure diagnosis method according to the first embodiment.
- FIG. 1 is a block diagram schematically showing an example of the configuration of the control system according to the first embodiment.
- the control system 1 according to the first embodiment includes a numerical control device 10 and an I / O unit 20 which is an external signal input / output unit connected to the numerical control device 10.
- the I / O unit 20 is connected to a connecting device which is a device such as a machine tool (not shown).
- the connected device is also called a controlled object.
- the numerical control device 10 is a control device that inputs and outputs an external signal, which is a signal exchanged with a connected device via the I / O unit 20, and performs machining.
- the I / O unit 20 has an external signal control unit 21, an external signal output unit 22, an external signal input unit 23, and an external output signal conversion unit 24.
- the external signal control unit 21 controls signals input / output to / from the numerical control device 10.
- the external signal control unit 21 has a plurality of output lines 215 for outputting data to the connected device, a plurality of input lines 216 for receiving data input from the connected device, and a diagnostic signal from the external output signal conversion unit 24. It has a diagnostic signal input line 217 that accepts the input of the above.
- the plurality of output lines 215 are connected to the external signal output unit 22, and the plurality of input lines 216 are connected to the external signal input unit 23.
- the diagnostic signal input line 217 is connected to the external output signal conversion unit 24.
- the external signal control unit 21 is also connected to the numerical control device 10 and inputs / outputs an external signal.
- the external signal input from the external signal control unit 21 to the numerical control device 10 is "normal DI (Digital Input) data", that is, a normal DI signal
- the external signal control unit 10 from the numerical control device 10 The external signal output to 21 is "normal DO (Digital Output) data", that is, a normal DO signal.
- the external signal output unit 22 has a plurality of output lines 221 and is connected to a connected device.
- the external signal output unit 22 outputs a normal DO signal, which is an external signal, to the device via the output line 221.
- a normal DO signal which is an external signal
- the external signal output from the I / O unit 20 is also referred to as an external output signal.
- the external signal input unit 23 has a plurality of input lines 222 and is connected to a connected device.
- the external signal input unit 23 outputs a normal DI signal, which is an external signal from a device input via the input line 222, to the external signal control unit 21.
- a normal DI signal which is an external signal from a device input via the input line 222
- the external signal control unit 21 is also referred to as an external input signal.
- the external output signal conversion unit 24 is a "diagnostic data", that is, a diagnostic signal, which is a signal in which the number of normal DO signals branched from the plurality of output lines 221 is smaller than the number of input normal DO signals. Convert to.
- the diagnostic signal which is the first diagnostic signal, may be a digital signal or an analog signal.
- the external output signal conversion unit 24 converts the normal DO signal into a diagnostic DI signal which is a digital signal or a diagnostic AI (Analog Input) signal which is an analog signal. ..
- the converted diagnostic signal is output to the external signal control unit 21 having the failure diagnosis unit 211 for determining the presence or absence of an abnormality.
- the number of signals looped back to the external signal control unit 21, that is, the number of wirings can be reduced as compared with the conventional case.
- the external output signal conversion unit 24 is composed of a digital-to-analog conversion unit.
- the digital-to-analog conversion is referred to as a D / A (Digital-to-Analog) conversion
- the digital-to-analog conversion unit is referred to as a D / A conversion unit.
- Two examples of realization of the D / A conversion unit are shown below.
- FIG. 2 is a block diagram schematically showing an example of a case where the external output signal conversion unit of the I / O unit according to the first embodiment is configured by a ladder resistor.
- the external output signal conversion unit 24 has a D / A conversion unit 241 composed of a ladder resistor 242.
- the D / A conversion unit 241 has inputs corresponding to the number of output lines 221 of the external signal output unit 22.
- the D / A conversion unit 241 converts the normal DO signal in each output line 221 into a unique analog voltage value according to the on / off pattern, and outputs the analog voltage value to the external signal control unit 21.
- the analog voltage value becomes the diagnostic signal. Since the diagnostic signal is an analog value, it is also referred to as a diagnostic AI signal. Further, the diode in the D / A conversion unit 241 is for preventing reverse current. Further, it is also possible to use a network resistor instead of the ladder resistor 242 of FIG.
- FIG. 3 is a block diagram schematically showing an example of a case where the external output signal conversion unit of the I / O unit according to the first embodiment is composed of a multi-input 1-output D / A converter.
- the D / A conversion unit 241 is composed of a plurality of multi-input / one-output D / A converters 243.
- the D / A conversion unit 241 has inputs corresponding to the number of output lines 221 of the external signal output unit 22. Each output line 221 is connected to either D / A converter 243.
- Each D / A converter 243 outputs a diagnostic signal to the external signal control unit 21. Then, a unique analog voltage value can be obtained according to the combination of the plurality of diagnostic signals.
- the components can be any number of one or more.
- the external signal control unit 21 has a failure diagnosis unit 211 that performs a failure diagnosis of the I / O unit 20 using a diagnosis signal input from the external output signal conversion unit 24.
- the external signal control unit 21 transmits the failure diagnosis result calculated by the failure diagnosis unit 211 to the numerical control device 10.
- the numerical control device 10 Upon receiving the failure diagnosis result, the numerical control device 10 notifies the operator of the abnormality by some means such as an alarm or a buzzer in the event of an abnormality.
- the failure diagnosis result includes information on the amount of deviation of the analog voltage value from the standard value, and the operator can know the deterioration status of the I / O unit 20.
- the diagnostic AI signal converted by the D / A conversion unit 241 has a unique analog voltage value according to the on / off pattern of the normal DO signal. Therefore, the failure diagnosis unit 211 can perform failure diagnosis using the analog voltage value.
- the failure diagnosis unit 211 sets the expected value of the analog voltage obtained for each pattern as the standard value, and diagnoses that it is normal if the deviation amount from the standard value is within the specified range, and abnormal if it is out of the range. ..
- the deviation of the analog voltage from the standard value becomes large, so that the analog voltage It is possible to grasp the degree of deterioration of parts or connected devices by the deviation from the standard value of. In one example, it can be determined that the greater the degree of deviation from the standard value, the greater the degree of deterioration of the component or connected device.
- FIG. 4 is a diagram showing an outline of failure diagnosis in the I / O unit according to the first embodiment.
- the digital output of 4 outputs is converted into the diagnostic AI signal by the D / A conversion unit 241 composed of the ladder resistor 242 of FIG. 2 is shown. Since the digital output is 4 bits, there are 16 on / off patterns from "0000" to "1111".
- DO 0 to DO 3 are values of normal DO signals output from the output lines DO 00 to DO 03.
- DO 0 to DO 3 are 0 when the normal DO signal is off and 1 when the normal DO signal is on.
- the failure diagnosis unit 211 determines that the degree of deviation from the standard value is ⁇ 27% or more. , Diagnose that the I / O unit 20 is in an abnormal state. Further, even if the degree of deviation from the standard value is less than ⁇ 27%, if the value is close to ⁇ 27%, it can be diagnosed that the possibility of failure of the component or the connected device is high.
- the failure diagnosis unit 211 can also be provided outside the external signal control unit 21.
- the diagnostic signal is transmitted from the external signal control unit 21 to the failure diagnosis unit 211 having a failure diagnosis function, and the failure diagnosis unit 211 performs the failure diagnosis.
- FIG. 5 is a flowchart showing an example of the procedure of the failure diagnosis method according to the first embodiment.
- the external output signal conversion unit 24 is composed of a D / A conversion unit 241 that converts a digital signal into an analog signal, and makes a failure diagnosis using a diagnostic signal.
- the diagnostic signal is referred to as a diagnostic AI signal.
- the numerical control device 10 outputs normal DO data, which is data for controlling the connected device, to the I / O unit 20.
- normal DO data which is data for controlling the connected device
- the external signal control unit 21 receives the normal DO data
- the external signal control unit 21 outputs the normal DO data to the output line 215 corresponding to the output destination as a normal DO signal.
- the external signal output unit 22 outputs a normal DO signal from the external signal control unit 21 from the output line 221. This normal DO signal is output to the connected device and also to the external output signal conversion unit 24.
- the D / A conversion unit 241 which is the external output signal conversion unit 24 converts the input normal DO signal into a diagnostic AI signal (step S11). At this time, the number of diagnostic AI signals is smaller than the number of normal DO signals. That is, the D / A conversion unit 241 generates a diagnostic AI signal in a number smaller than the number of input normal DO signals from the input normal DO signal.
- the external output signal conversion unit 24 outputs the generated diagnostic AI signal to the external signal control unit 21 (step S12).
- the diagnostic AI signal is input to the failure diagnosis unit 211 of the external signal control unit 21 via the diagnostic signal input line 217. In this way, the normal DO signal output by the external signal control unit 21 is looped back to the external signal control unit 21 as a diagnostic AI signal.
- the failure diagnosis unit 211 performs analog-to-digital conversion on the input diagnostic AI signal and generates a digital signal (step S13).
- the analog-to-digital conversion is referred to as an A / D (Analog-to-Digital) conversion.
- the failure diagnosis unit 211 sets the diagnostic AI signal so that the resolution is higher by n (n is a natural number) bit than N.
- n is a natural number
- a / D conversion The larger the value of n, the higher the resolution, the more detailed the deterioration status can be seen, and the more accurate the failure diagnosis becomes possible.
- the bit widths N and n are set values predetermined by the numerical control device 10. Further, the bit width may be N, that is, n may be 0. In that case, there is no confirmation of the deterioration status, and only the failure diagnosis can be performed.
- the failure diagnosis unit 211 starts the failure diagnosis using the A / D converted signal (step S14).
- the upper N bits indicate the loopback result of the normal DO signal output from the external signal control unit 21, and the lower n bits indicate the deterioration status. ..
- the digital signal including the loopback result is also referred to as loopback information.
- the failure diagnosis unit 211 sets the bit value of the upper N bits obtained by A / D conversion of the AI signal for diagnosis of the analog voltage VA to D1 UB , sets the bit value of the lower n bits to D1 LB , and obtains each pattern.
- the bit value of the lower n bits obtained by A / D conversion of the diagnostic AI signal of the analog voltage V A_typ which is the standard value of the analog voltage to be obtained, is defined as the standard value D1 LB_typ .
- the failure diagnosis unit 211 determines whether the loopback result is correct (step S15). Specifically, the failure diagnosis unit 211 compares the bit value D1 UB , which is the loopback result, with the bit value of the normal DO data stored in the external signal control unit 21, and whether they match. To judge.
- the bit value of the normal DO data stored in the external signal control unit 21 is information output from the numerical control device 10.
- the failure diagnosis unit 211 determines whether the degree of deterioration is within the allowable range (step S16). Specifically, the failure diagnosis unit 211 divides the n-bit bit value D1 LB indicating the deterioration status by the standard value D1 LB_typ of the deterioration status, subtracts 1 from the division result, and multiplies the result by 100. Calculated as a degree. This degree of deterioration can be either a positive number or a negative number. In one example, the degree of deterioration is represented by 1 bit indicating a positive or negative sign and a 7-bit numerical value. Then, the failure diagnosis unit 211 determines whether the calculated degree of deterioration, that is, the rate of deviation from the standard value is within a predetermined allowable range. In one example, the permissible range is ⁇ 27%.
- the failure diagnosis unit 211 determines that the I / O unit 20 is normal (step S17). On the other hand, if the loopback result is not correct in step S15 (No in step S15) or the degree of deterioration is not within the allowable range in step S16 (No in step S16), the failure diagnosis unit 211 is set to I. The / O unit 20 is determined to be abnormal (step S18).
- the failure diagnosis unit 211 After that, or after step S17, the failure diagnosis unit 211 generates a failure diagnosis result using the results from step S15 to step S18 (step S19).
- the failure diagnosis result is a 1-bit diagnosis result bit indicating the result of the comprehensive determination of the failure diagnosis in step S17 or step S18, and a 1-bit output indicating the result of the output match determination using the loopback result in step S15. It is composed of information including at least a match determination bit, a 1-bit positive / negative sign bit indicating the positive / negative sign of the degree of deterioration calculated in steps S16 to S18, and a 7-bit deviation amount bit indicating the absolute value of the degree of deterioration. ing.
- the failure diagnosis unit 211 diagnoses the comprehensive diagnosis result, which is the result of normality or abnormality of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20, based on the three information of the output match determination bit, the positive / negative sign bit, and the deviation amount bit. do. Then, the failure diagnosis unit 211 generates a failure diagnosis result in which the results from step S15 to step S18 are stored in the defined bits.
- the failure diagnosis result may include a loopback result or a failure location that includes information on the failure location as described above.
- the external signal control unit 21 outputs the failure diagnosis result generated by the failure diagnosis unit 211 to the numerical control device 10 (step S20).
- the numerical control device 10 determines whether the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 is abnormal from the input failure diagnosis result (step S21).
- the numerical control device 10 notifies the operator of the abnormal state by any means (step S22). Even if the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 is normal, the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected equipment is deteriorated by referring to the contents of the failure diagnosis result by the operator's operation. You can check the situation. After that, or when the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 is not abnormal (No in step S21), the failure diagnosis method ends.
- FIG. 6 is a block diagram schematically showing another example in which the external output signal conversion unit of the I / O unit according to the first embodiment is configured by a ladder resistor.
- the external output signal conversion unit 24 includes a noise reduction unit 244 after the D / A conversion unit 241. Noise is removed by the noise removing unit 244, and deterioration of diagnostic accuracy due to noise can be prevented.
- the noise reduction unit 244 is composed of an analog filter using a resistor and a capacitor.
- the external signal control unit 21 may be provided with a digital filter.
- the I / O unit 20 converts a plurality of external output signals branched from the output line 221 of the external signal output unit 22 into a number of signals smaller than the number of external output signals, and controls the external signal.
- the external output signal conversion unit 24 to be folded back to the unit 21 is provided.
- the number of wirings for folding back the signal can be reduced as compared with the conventional case, and the wiring can be reduced. That is, it has the effect that the number of short-circuit loops required for self-diagnosis including abnormality detection can be reduced as compared with the conventional case.
- the external output signal conversion unit 24 converts to a unique analog voltage value according to the on / off pattern of a plurality of external output signals. Further, the failure diagnosis unit 211 compares the loopback result of A / D conversion of the analog voltage value with the bit value of the normal DO data stored in the external signal control unit 21. This makes it possible to identify the faulty part, although in the past it was only possible to know whether or not there was a faulty part. Further, when the external output signal conversion unit 24 is composed of the D / A conversion unit 241, the external signal output unit of the I / O unit 20 is determined by determining the deviation of the digital input value such as voltage from the standard value. 22 It is possible to grasp the deterioration status of the connected device or to predict the failure.
- Embodiment 2 In the first embodiment, the case where the external output signal conversion unit 24 is composed of the D / A conversion unit 241 and outputs a diagnostic AI signal has been described. In the second embodiment, a case where the external output signal conversion unit 24 outputs a digital diagnostic signal will be described.
- FIG. 7 is a block diagram schematically showing an example of the configuration of the I / O unit according to the second embodiment.
- the external output signal conversion unit 24 further includes a pulse width output unit 245.
- the pulse width output unit 245 is connected to the subsequent stage of the D / A conversion unit 241 to perform voltage-frequency conversion and output a digital diagnostic signal.
- Digital diagnostic signals are referred to as diagnostic DI signals.
- the external signal control unit 21 performs failure diagnosis using the converted DI signal for diagnosis.
- the same components as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.
- the pulse width output unit 245 is realized by a combination of a timer IC (Integrated Circuit) and a comparator, or by a VF (Voltage to Frequency) converter.
- a timer IC Integrated Circuit
- a comparator Integrated Circuit
- VF Voltage to Frequency
- the number of components such as the VF converter may be any one or more.
- the failure diagnosis unit 211 of the external signal control unit 21 performs failure diagnosis of the I / O unit 20 using the diagnostic DI signal input from the external output signal conversion unit 24.
- the pulse width output unit 245 outputs a unique pulse width t pls according to the input analog value.
- the pulse width since the analog voltage value is uniquely converted according to the on / off pattern of the normal DO signal, the pulse width also takes a unique value according to the on / off pattern. Therefore, in the second embodiment, the failure diagnosis is performed using the value of this pulse width.
- the value of the pulse width obtained for each pattern as the standard value t pls_typ , it is possible to diagnose the failure and grasp the deterioration status as in the first embodiment.
- FIG. 8 is a diagram showing an outline of failure diagnosis in the I / O unit according to the second embodiment.
- a case where a 4-output normal DO signal is converted into a diagnostic DI signal by the external output signal conversion unit 24 having the configuration of FIG. 7 is shown.
- the pulse width t pls obtained according to the on / off pattern of the normal DO signal is expressed by the following equation (2).
- t pls 1 / f pls ...
- the pulse for each on / off pattern is f pls_xxxx (wherexxxx is a binary number from "0000" to "1111")
- the pulse for each on / off pattern The standard value t pls_typ of the width is expressed by the following equation (3).
- t pls_typ 1 / f pls_xxxx ⁇ ⁇ ⁇ (3)
- the failure diagnosis unit 211 sets the fault diagnosis unit 211. It is diagnosed that the I / O unit 20 is in an abnormal state.
- the pulse width t pls of the diagnostic DI signal input to the external signal control unit 21 is calculated by counting the number of clocks during the pulse input.
- the pulse width t pls of the diagnostic DI signal is expressed by the following equation (4).
- t pls N pls ⁇ (1 / f CLK ) ⁇ ⁇ ⁇ (4)
- t pls_typ N pls_typ ⁇ (1 / f CLK ) ⁇ ⁇ ⁇ (5)
- FIG. 9 is a flowchart showing an example of the procedure of the failure diagnosis method according to the second embodiment.
- the external output signal conversion unit 24 converts the normal DO signal input by the D / A conversion unit 241 into an analog signal
- the pulse width output unit 245 converts the analog signal into a diagnostic DI signal (step S31). ).
- the pulse width output unit 245 outputs the generated DI signal for diagnosis to the external signal control unit 21 (step S32).
- the failure diagnosis unit 211 converts the pulse width of the diagnostic DI signal into the loopback information of the normal DO signal (step S33).
- the pulse width of the diagnostic DI signal output from the pulse width output unit 245 is uniquely determined according to the on / off pattern of the normal DO signal. Therefore, it is possible to convert the pulse width into a loopback result of a normal DO signal.
- the output information of the normal DO signal is converted so as to be composed of (N + n) bit data, the upper N bit becomes the loopback result of the normal DO signal output from the external signal control unit 21, and the lower n bit becomes the loopback result. Shows the deterioration status.
- the loopback information is a digital signal including the loopback result and the deterioration status.
- the numerical control device 10 transmits preset values for N and n.
- the failure diagnosis unit 211 starts the failure diagnosis using the loopback information of the normal DO signal converted from the pulse width (step S34).
- the bit value of the upper N bits is D2 UB
- the bit value of the lower n bits is D2 LB
- the standard of the pulse width obtained for each pattern is D2 LB
- the bit value of the upper N bits is D2 UB_typ
- the bit value of the lower n bits is D2 LB_typ . Allocate the pulse width t pls and the bit value (D2 UB , D2 LB ) so that the resolution is 2 (N + n) .
- the failure diagnosis unit 211 allocates a bit value (D2 UB , D2 LB ) assigned to the pulse width t pls of the diagnostic DI signal and a bit value (D2 UB, D2 LB) assigned to the standard value t pls_typ of the pulse width obtained for each on / off pattern. D2 UB_typ , D2 LB_typ ) and.
- the failure diagnosis unit 211 determines whether the loopback result is correct (step S35).
- the failure diagnosis unit 211 compares the bit value DUB , which is the loopback result, with the bit value of the normal DO data stored in the external signal control unit 21.
- the bit value of the normal DO data stored in the external signal control unit 21 is information output from the numerical control device 10.
- the failure diagnosis unit 211 determines whether the degree of deterioration is within the allowable range (step S36).
- the degree of deterioration is the result of dividing the n-bit D2 LB indicating the deterioration status by the standard value D2 LB_typ of the deterioration status associated with the standard value of the pulse width, subtracting 1 from the division result, and multiplying by 100, that is, , The rate of deviation from the standard value.
- This degree of deterioration can be either a positive number or a negative number.
- the degree of deterioration is represented by 1 bit indicating a positive or negative sign and a 7-bit numerical value.
- the failure diagnosis unit 211 determines whether the calculated degree of deterioration is within the allowable range. In one example, the permissible range is ⁇ 27%.
- step S37 to S42 the same processing (steps S37 to S42) as the processing after step S17 in the flowchart of FIG. 5 of the first embodiment is performed, so the description thereof will be omitted.
- the pulse width output unit 245 is provided after the D / A conversion unit 241.
- the noise reduction unit 244 is provided after the D / A conversion unit 241.
- a pulse width output unit 245 may be provided after the noise reduction unit 244.
- the external output signal conversion unit 24 is provided with a pulse width output unit 245 that outputs a unique pulse width according to the input analog value in the subsequent stage of the D / A conversion unit 241 or the noise reduction unit 244. Arranged. Thereby, the presence / absence of failure and the deterioration status of the I / O unit 20 and the connected equipment can be diagnosed also by the pulse width.
- Embodiment 3 In the first and second embodiments, the case where the I / O unit 20 has the failure diagnosis unit 211 for calculating the failure diagnosis result has been described.
- the I / O unit 20 transmits the information of the diagnostic signal converted by the external output signal conversion unit 24 to the numerical control device 10.
- the failure diagnosis unit 211 of the numerical control device 10 generates a failure diagnosis result using the received diagnostic signal.
- a predetermined number of signals N is set in the numerical control device 10.
- the numerical control device 10 refers to a predetermined set value as necessary, and transmits it to the I / O unit 20.
- the set values of the bit widths N and n are transmitted from the numerical control device 10, and the external signal control unit 21 A / D-converts the diagnostic AI signal according to the set values.
- the digital signal obtained by the A / D conversion is composed of a (N + n) bit signal, and the upper N bit is an output of a normal DO signal output from the external signal control unit 21.
- the result that is, the loopback result is shown, and the lower n bits indicate the deterioration status.
- the method of generating the failure diagnosis result and the failure diagnosis method in the failure diagnosis unit 211 of the numerical control device 10 later is the same as that of the first embodiment. However, in steps S15 and S35, when the I / O unit 20 has the failure diagnosis unit 211, the loopback result is compared with the normal DO data stored in the external signal control unit 21, but the failure diagnosis is performed. When the numerical control device 10 has the unit 211, the loopback result is compared with the normal DO data stored in the numerical control device 10 to determine whether the loopback result is correct.
- the external signal control unit 21 transmits information on the number of counted clocks to the numerical control device 10.
- the failure diagnosis unit 211 of the numerical control device 10 calculates the pulse width and diagnoses the failure based on the calculated pulse width information, as described in the second embodiment. Results are generated and failure diagnosis is performed.
- the failure diagnosis unit 211 refers to the set value stored in the numerical control device 10 for the bit widths N and n, and converts the pulse width into a (N + n) bit signal according to the reference value.
- the numerical control device 10 has a failure diagnosis unit 211.
- the failure diagnosis unit 211 since only the numerical control device 10 has the failure diagnosis unit 211, the cost of the control system 1 as a whole can be reduced as compared with the first and second embodiments.
- Embodiment 4 In the first to third embodiments, the presence or absence of an abnormality was determined from the deterioration status of the I / O unit 20. However, unless the output match determinations do not match, it is not possible to uniquely identify the location where deterioration is progressing. Therefore, in the fourth embodiment, the control system 1 that can uniquely identify the portion where the deterioration is progressing will be described even if the output match determination does not become a mismatch.
- FIG. 10 is a block diagram schematically showing an example of the configuration of the control system according to the fourth embodiment.
- the control system 1 includes a numerical control device 10, an I / O unit 20 having an external output signal conversion unit 24 according to the first or second embodiment, a machine learning device 30, and an inference device 40.
- the failure diagnosis unit 211 may be provided in the I / O unit 20 as in the first or second embodiment, or may be provided in the numerical control device 10 as in the third embodiment.
- the machine learning device 30 uses an external output signal, a diagnostic signal, and a failure diagnosis result to generate a trained model that infers a failure location of the external signal output unit 22 or the connected device.
- the inference device 40 predicts a failure location of the external signal output unit 22 or the connected device from the external output signal and the diagnostic signal by using the trained model generated by the machine learning device 30. Note that FIG. 10 omits the illustration of the external signal input unit 23 of the I / O unit 20.
- the machine learning device 30 includes a data acquisition unit 31 which is a first data acquisition unit, a model generation unit 32, and a trained model storage unit 33.
- the data acquisition unit 31 acquires a normal DO signal which is an external output signal, a diagnostic signal or a signal obtained by converting this signal into loopback information, and a failure diagnosis result as learning data.
- the signal converted into loopback information is hereinafter referred to as a loopback information conversion signal.
- the model generation unit 32 is created based on a combination of a normal DO signal, a diagnostic signal, a loopback information conversion signal which is a first loopback information conversion signal, and a failure diagnosis result output from the data acquisition unit 31.
- the learning data the faulty part of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device is learned. That is, it has been learned to infer the failure location of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device from the normal DO signal, the diagnostic signal or the loopback information conversion signal of the I / O unit 20, and the failure diagnosis result.
- the learning data is data in which a normal DO signal, a diagnostic signal or a loopback information conversion signal, and a failure diagnosis result are associated with each other.
- the model generation unit 32 learns the failure location of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device by, for example, according to a neural network model, by so-called supervised learning.
- supervised learning is a method of learning the features of the learning data by giving the machine learning device 30 a set of data of the input and the label which is the result, and inferring the result from the input. say.
- FIG. 11 is a diagram schematically showing an example of the neural network used in the fourth embodiment.
- the neural network 300 has an input layer 310 composed of a plurality of neurons X1, X2, X3, an intermediate layer 320 composed of a plurality of neurons Y1 and Y2, and an output layer 330 composed of a plurality of neurons Z1, Z2, Z3.
- the intermediate layer 320 is also referred to as a hidden layer, and is one layer or two or more layers.
- FIG. 11 shows a case where the intermediate layer 320 is one layer.
- the weight coefficient W1 is multiplied by the output value of each neuron X1, X2, X3 of the input layer 310, and the result is obtained by multiplication.
- the resulting linear connection is input to each neuron Y1 and Y2 in the middle layer 320.
- the weighting factor W2 is multiplied by the output value of each neuron Y1 and Y2 in the intermediate layer 320, and the linear combination of the results obtained by the multiplication is input to each neuron Z1, Z2 and Z3 in the output layer 330.
- FIG. 11 the weight coefficient W1 is multiplied by the output value of each neuron X1, X2, X3 of the input layer 310, and the result is obtained by multiplication.
- the weighting factor W1 to be multiplied by the output value of the input layer 310 is from w11 to w16
- the weighting coefficient W2 to be multiplied by the output value of the intermediate layer 320 is from w21 to w26.
- the output result output from the output layer 330 varies depending on the values of the weighting coefficients W1 and W2.
- the neural network 300 follows the learning data created based on the combination of the normal DO signal, the diagnostic signal or the loopback information conversion signal acquired by the data acquisition unit 31, and the failure diagnosis result. , So-called supervised learning, learns the faulty part of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device.
- the neural network 300 inputs a normal DO signal, a diagnostic signal, or a loopback information conversion signal to the input layer 310, and the weight coefficient W1 is such that the result output from the output layer 330 approaches the failure diagnosis result. , W2 is adjusted to learn.
- the model generation unit 32 generates and outputs a trained model by executing the above learning.
- the trained model storage unit 33 stores the trained model output from the model generation unit 32.
- the inference device 40 includes a data acquisition unit 41, which is a second data acquisition unit, and an inference unit 42.
- the data acquisition unit 41 acquires a normal DO signal, which is an external output signal, and a diagnostic signal or a loopback information conversion signal.
- the inference unit 42 infers the failure location of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device obtained by using the learned model stored in the learned model storage unit 33 of the machine learning device 30. .. That is, by inputting the normal DO signal acquired by the data acquisition unit 41 and the diagnostic signal or the loopback information conversion signal into this trained model, the normal DO signal and the diagnostic signal or the loopback information are input. It is possible to output the conversion signal and the faulty part of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device inferred from the conversion signal.
- the machine learning device 30 is used to learn the failure diagnosis result of the I / O unit 20, and the inference device 40 is used to infer the failure location of the I / O unit 20.
- the machine learning device 30 and the inference device 40 may be connected to the numerical control device 10 via a network, for example, and may be separate devices from the numerical control device 10 and the I / O unit 20.
- the machine learning device 30 and the inference device 40 may be built in the numerical control device 10 or the I / O unit 20.
- the machine learning device 30 and the inference device 40 may exist on the cloud server.
- the trained model learned by the model generation unit 32 is used to output the failure portion of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device, but other I / Os A trained model is acquired from the outside such as the / O unit 20 and the numerical control device 10, and the faulty part of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device is output based on the trained model. May be good.
- FIG. 12 is a flowchart showing an example of the procedure of the learning process of the machine learning device in the control system according to the fourth embodiment.
- the data acquisition unit 31 acquires a normal DO signal which is an external output signal, a diagnostic signal or a loopback information conversion signal, and a failure diagnosis result (step S51). It is assumed that the normal DO signal, the diagnostic signal or the loopback information conversion signal, and the failure diagnosis result are acquired at the same time, but the normal DO signal, the diagnostic signal or the loopback information conversion signal, and the failure As long as the diagnosis results can be input in association with each other, the normal DO signal, the diagnosis signal or the loopback information conversion signal, and the failure diagnosis result data may be acquired at different timings.
- the model generation unit 32 is supervised according to the learning data created based on the combination of the normal DO signal, the diagnostic signal or the loopback information conversion signal acquired by the data acquisition unit 31, and the failure diagnosis result.
- the faulty part of the external signal output unit 22 and the connected device is learned, and the trained model is generated (step S52).
- the model generation unit 32 stores the generated trained model in the trained model storage unit 33 (step S53), and the learning process ends.
- FIG. 13 is a flowchart showing an example of the procedure of the failure location estimation method according to the fourth embodiment.
- the data acquisition unit 41 acquires a normal DO signal, which is an external output signal, and a diagnostic signal or a loopback information conversion signal (step S71).
- the inference unit 42 inputs the acquired normal DO signal and the diagnostic signal or the loopback information conversion signal to the trained model, and inputs the acquired normal DO signal and the loopback information conversion signal to the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device.
- Obtain the faulty part step S72).
- the trained model is stored in the trained model storage unit 33 of the machine learning device 30.
- the inference unit 42 outputs the failure location of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device obtained by the trained model to the numerical control device 10 (step S73).
- the numerical control device 10 predicts the failure of the I / O unit 20 or the connected device by using the failure point of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 input from the inference device 40 or the connected device (the failure point of the I / O unit 20 or the connected device is used. Step S74). As a result, an abnormality in the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device is detected. In one example, when a failure location or a location on the verge of failure of the external signal output unit 22 or the connected device is detected as an abnormality, the numerical control device 10 can identify the failure location or the location on the verge of failure.
- any one of the component of the external signal output unit 22 and the connected device in which the abnormality is identified becomes the failure location. Further, in one example, if the deviation of the deterioration status from the standard value is within the permissible range but is close to the threshold value that is out of the permissible range, among the parts and connected devices of the external signal output unit 22 for which an abnormality is identified, the abnormality is identified. One of them is on the verge of failure.
- the numerical control device 10 notifies the operator of the abnormality state by any means such as an alarm. Even in the normal state, the operator can check the deterioration status of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device by referring to the contents of the failure diagnosis result by the operator's operation.
- the present invention is not limited to this.
- the learning algorithm it is also possible to apply unsupervised learning, semi-supervised learning, or the like, in addition to supervised learning.
- the model generation unit 32 may learn the failure location of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device according to the learning data created for the plurality of I / O units 20. good. At this time, the model generation unit 32 may acquire learning data from a plurality of I / O units 20 used in the same area, or the model generation unit 20 may operate independently in different areas. The learning data collected from the I / O unit 20 may be used to learn the faulty part of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device. It is also possible to add or remove the I / O unit 20 for collecting learning data to the target on the way.
- a learning device that has learned the failure location of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device with respect to a certain I / O unit 20 is applied to another I / O unit 20, and the other I / O unit 20 is applied.
- the faulty part of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device may be relearned and updated.
- model generation unit 32 As a learning algorithm used in the model generation unit 32, deep learning, which learns the extraction of the feature amount itself, can also be used, and machine learning is performed according to other known methods such as a support vector machine. You may do it.
- the external signal output unit 22 is based on the correlation between the external output signal of the I / O unit 20, the diagnostic signal or the loopback information conversion signal, and the failure diagnosis result. Or, learn the feature amount related to the deterioration status of the connected device. As a result, the inference device 40 can predict the failure of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 and the connected equipment.
- FIG. 14 is a block diagram schematically showing an example of the configuration of the control system according to the fifth embodiment.
- the same components as those in the above-described embodiment are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.
- the I / O unit 20 further includes an external input signal conversion unit 26.
- the external input signal conversion unit 26 diagnoses the normal DI signal, which is an external input signal branched from a plurality of input lines 222, as a second diagnostic signal having a smaller number than the number of input normal DI signals. Convert to a signal.
- the diagnostic signal takes the form of an analog signal or a digital signal depending on the configuration of the I / O unit 20.
- the external input signal conversion unit 26 outputs the converted diagnostic signal to the external signal control unit 21.
- the failure diagnosis unit 211 may be provided in the external signal control unit 21 or in the numerical control device 10.
- the failure diagnosis unit 211 performs failure diagnosis using the diagnostic signal from the external input signal conversion unit 26 in addition to the diagnostic signal which is the first diagnostic signal from the external output signal conversion unit 24.
- the failure diagnosis unit 211 can perform a failure diagnosis of the external signal input unit 23 of the I / O unit 20.
- the configuration example of the external input signal conversion unit 26 is the same as that of the external output signal conversion unit 24 described in the first to third embodiments.
- the failure diagnosis in the failure diagnosis unit 211 is performed by the same method as in the case of failure diagnosis of the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device to be controlled thereof.
- the data acquisition unit 31 of the machine learning device 30 has a failure with respect to a normal DO signal which is an external output signal, a diagnostic signal for an external output, a loopback information conversion signal which is a first loopback information conversion signal, and an external output.
- a normal DO signal which is an external output signal
- a diagnostic signal for an external output a loopback information conversion signal which is a first loopback information conversion signal
- an external output a loopback information conversion signal which is a first loopback information conversion signal
- the normal DI signal which is an external input signal
- the diagnostic signal for the external input or the loopback information conversion signal which is the second loopback information conversion signal, and the failure diagnosis result for the external input are learned. Get as data.
- the model generation unit 32 of the machine learning device 30 includes a normal DI signal and a normal DO signal output from the data acquisition unit 31, a diagnostic signal or a loopback information conversion signal for an external input and an external output, and an external input and a loopback information conversion signal. According to the learning data created based on the combination of the failure diagnosis results for the external output, the failure location of the external signal input unit 23, the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device to be controlled is learned. .. That is, the model generation unit 32 externals the I / O unit 20 from the normal DO signal of the I / O unit 20, the diagnostic signal or loopback information conversion signal for the external output, and the failure diagnosis result for the external output.
- the learning data is data in which the normal DI signal and the normal DO signal, the diagnostic signal or the loopback information conversion signal for the external input and the external output, and the failure diagnosis result for the external input and the external output are associated with each other. Is.
- the only difference from the fourth embodiment is that the types of learning data acquired by the data acquisition unit 31 and the types of models generated by the model generation unit 32 increase, and the trained model performed by the model generation unit 32
- the generation method and the learning process of the machine learning device 30 are the same as those in the fourth embodiment.
- the data acquisition unit 41 of the inference device 40 has a normal DO signal which is an external output signal, a diagnostic signal or a loopback information conversion signal for the external output, a normal DI signal which is an external input signal, and an external signal. Acquires a diagnostic signal or loopback information conversion signal for the input.
- the inference unit 42 of the inference device 40 infers the failure location of the external signal input unit 23, the external signal output unit 22 of the I / O unit 20 or the connected device to be controlled, which is obtained by using the trained model. That is, by inputting the normal DI signal and the normal DO signal acquired by the data acquisition unit 41, and the diagnostic signal or the loopback information conversion signal for the external input and the external output into this trained model, the normal DI signal is input.
- the external signal input unit 23, the external signal output unit 22 or the control target of the I / O unit 20 inferred from the signal and the normal DO signal, and the diagnostic signal or loopback information conversion signal for the external input and the external output. It is possible to output the faulty part of the connected device.
- the only difference from the fourth embodiment is that the types of learning data acquired by the data acquisition unit 41 and the information inferred by the inference unit 42 increase, and the inference processing of the inference device 40 is different from that of the fourth embodiment. The same is true. Further, as the DI input component constituting the external signal input unit 23 of the I / O unit 20 or the connected device of the I / O unit 20 deteriorates over time, the deviation of the analog voltage from the standard value becomes large. Therefore, also in the fifth embodiment, as in the fourth embodiment, it is possible to grasp the degree of deterioration of the DI input component and the connected device connected to the input line 222 due to the deviation of the analog voltage from the standard value. can do.
- the I / O unit 20 converts a plurality of external input signals branched from the input line 222 of the external signal input unit 23 into a number of signals smaller than the number of external input signals, and controls the external signal.
- An external input signal conversion unit 26 that is folded back into the unit 21 is provided. Further, a feature relating to the deterioration status of the external signal input unit 23 or its connected device based on the correlation between the external input signal of the I / O unit 20, the diagnostic signal or the loopback information conversion signal, and the failure diagnosis result. Learn the amount. As a result, failure prediction can be performed for the external signal input unit 23 of the I / O unit 20 as well. Further, the deterioration status of the external signal input unit 23 of the I / O unit 20 and the connected devices thereof can be grasped.
- the configuration shown in the above embodiments is an example, and can be combined with another known technique, can be combined with each other, and does not deviate from the gist. It is also possible to omit or change a part of the configuration.
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Abstract
外部信号入出力ユニット(20)は、外部信号制御部(21)と、外部信号出力部(22)と、外部出力信号変換部(24)と、を備える。外部信号制御部(21)は、数値制御装置(10)との間で入出力される信号を制御する。外部信号出力部(22)は、外部信号制御部(21)からの信号である外部信号を出力ライン(221)を介して外部に接続される機器に出力する。外部出力信号変換部(24)は、出力ライン(221)より分岐させた複数の外部出力信号を、複数の外部出力信号の数よりも少ない数の信号である第1診断用信号に変換し、外部信号制御部(21)へ折り返す。
Description
本開示は、数値制御装置で工作機械等の制御対象を制御する際に用いられる外部信号入出力ユニット、制御システム、機械学習装置および推論装置に関する。
数値制御装置によって工作機械等の制御対象を制御する場合には、様々な外部信号の入出力が行われる。外部信号の入出力は、外部信号入出力ユニットによって行われる。以下では、外部信号入出力ユニットは、I/O(Input/Output)ユニットと称される。外部信号には、スタート信号、各サーボ軸の同期信号等の制御対象の制御に関する信号のほかに、非常停止信号等の安全に関わる信号が含まれている。そのため、従来では、I/Oユニットの動作に異常が生じた場合に、瞬時に異常を検出することができる技術が提案されている。
特許文献1には、制御対象を制御する数値制御装置に、外部信号の出力ラインと入力ラインとを有する複数のI/Oユニットを接続したシステムにおいて、I/Oユニットの動作が正常であるか否かを診断する診断方法が開示されている。特許文献1に記載の診断方法では、診断時には、入力ラインと出力ラインとを短絡させる短絡ループが形成され、数値制御装置から各I/Oユニットへの診断用信号が、I/Oユニットの出力ラインから短絡ループを介して入力ラインに入り、数値制御装置に戻される。そして、数値制御装置で、戻ってきた診断用信号に基づいてI/Oユニットの動作の異常の有無を診断する。
しかしながら、特許文献1に記載の技術では、入力ラインと出力ラインとの間に形成する短絡ループを、入力ラインと出力ラインとの組み合わせ数に応じて用意しなければならないという問題があった。例えば、16個の入力ラインと16個の出力ラインとを有するI/Oユニットの場合には、16個の短絡ループを形成しなければならない。短絡ループの数が多いほど、回路内における短絡ループ用の配線およびスイッチを含む回路部品を配置するためのスペースが大きくなってしまう。
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、自己診断で必要となる短絡ループの数を従来に比して少なくすることができる外部信号入出力ユニットを得ることを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の外部信号入出力ユニットは、外部信号制御部と、外部信号出力部と、外部出力信号変換部と、を備える。外部信号制御部は、数値制御装置との間で入出力される信号を制御する。外部信号出力部は、外部信号制御部からの信号である外部信号を出力ラインを介して外部に接続される機器に出力する。外部出力信号変換部は、出力ラインより分岐させた複数の外部出力信号を、複数の外部出力信号の数よりも少ない数の信号である第1診断用信号に変換し、外部信号制御部へ折り返す。
本開示にかかる外部信号入出力ユニットは、自己診断で必要となる短絡ループの数を従来に比して少なくすることができるという効果を奏する。
以下に、本開示の実施の形態にかかる外部信号入出力ユニット、制御システム、機械学習装置および推論装置を図面に基づいて詳細に説明する。
実施の形態1.
図1は、実施の形態1による制御システムの構成の一例を模式的に示すブロック図である。実施の形態1による制御システム1は、数値制御装置10と、数値制御装置10に接続される外部信号入出力ユニットであるI/Oユニット20と、を備える。I/Oユニット20は、図示しない工作機械等の機器である接続機器に接続されている。接続機器は、制御対象とも称される。
図1は、実施の形態1による制御システムの構成の一例を模式的に示すブロック図である。実施の形態1による制御システム1は、数値制御装置10と、数値制御装置10に接続される外部信号入出力ユニットであるI/Oユニット20と、を備える。I/Oユニット20は、図示しない工作機械等の機器である接続機器に接続されている。接続機器は、制御対象とも称される。
数値制御装置10は、I/Oユニット20を介して接続機器との間でやり取りされる信号である外部信号の入出力を行い、機械加工を行う制御装置である。
I/Oユニット20は、外部信号制御部21と、外部信号出力部22と、外部信号入力部23と、外部出力信号変換部24と、を有する。
外部信号制御部21は、数値制御装置10との間で入出力される信号を制御する。外部信号制御部21は、接続機器に対してデータを出力する複数の出力ライン215と、接続機器からのデータの入力を受け付ける複数の入力ライン216と、外部出力信号変換部24からの診断用信号の入力を受け付ける診断用信号入力ライン217と、を有する。複数の出力ライン215は外部信号出力部22と接続され、複数の入力ライン216は外部信号入力部23と接続されている。診断用信号入力ライン217は、外部出力信号変換部24と接続されている。外部信号制御部21は、数値制御装置10とも接続されており、外部信号の入出力を行う。通常動作時、外部信号制御部21から数値制御装置10へ入力される外部信号は、「通常用DI(Digital Input)データ」、すなわち通常用DI信号であり、数値制御装置10から外部信号制御部21へ出力される外部信号は、「通常用DO(Digital Output)データ」、すなわち通常用DO信号である。
外部信号出力部22は、複数の出力ライン221を有しており、接続機器に接続される。外部信号出力部22は、出力ライン221を介して、外部信号である通常用DO信号を機器に出力する。以下では、I/Oユニット20から出力される外部信号は、外部出力信号とも称される。
外部信号入力部23は、複数の入力ライン222を有しており、接続機器に接続される。外部信号入力部23は、入力ライン222を介して入力される機器からの外部信号である通常用DI信号を外部信号制御部21に出力する。以下では、I/Oユニット20に入力される外部信号は、外部入力信号とも称される。
外部出力信号変換部24は、複数の出力ライン221から分岐させた通常用DO信号を、入力させた通常用DO信号の数よりも少ない数の信号である「診断用データ」、すなわち診断用信号へと変換する。第1診断用信号である診断用信号は、デジタル信号でもよいし、アナログ信号でもよい。I/Oユニット20の構成に応じて、外部出力信号変換部24は、通常用DO信号を、デジタル信号である診断用DI信号またはアナログ信号である診断用AI(Analog Input)信号へと変換する。変換した診断用信号を、異常の有無を判別する故障診断部211を有する外部信号制御部21へと出力する。これによって、外部信号制御部21へループバックさせる信号の数、すなわち配線の数を従来に比して少なくすることができる。
一例では、外部出力信号変換部24は、デジタルアナログ変換部によって構成される。以下では、デジタルアナログ変換は、D/A(Digital-to-Analog)変換と称され、デジタルアナログ変換部は、D/A変換部と称される。以下に、D/A変換部の実現例を2つ示す。
1つ目は、D/A変換部がラダー抵抗またはネットワーク抵抗で構成される場合である。図2は、実施の形態1によるI/Oユニットの外部出力信号変換部がラダー抵抗で構成される場合の一例を模式的に示すブロック図である。図2に示されるように、外部出力信号変換部24は、ラダー抵抗242で構成されるD/A変換部241を有する。D/A変換部241は、外部信号出力部22の出力ライン221の数に応じた入力を有している。D/A変換部241は、各出力ライン221における通常用DO信号を、オンオフパターンに応じて一意のアナログ電圧値に変換し、アナログ電圧値を外部信号制御部21へと出力する。アナログ電圧値が診断用信号となる。なお、診断用信号は、アナログ値であるので、診断用AI信号とも称される。また、D/A変換部241中のダイオードは逆電流防止用である。さらに、図2のラダー抵抗242に代えて、ネットワーク抵抗を使用することも可能である。
2つ目は、D/A変換部が多入力1出力のD/A変換器で構成される場合である。図3は、実施の形態1によるI/Oユニットの外部出力信号変換部が多入力1出力のD/A変換器で構成される場合の一例を模式的に示すブロック図である。図3に示されるように、D/A変換部241は、複数の多入力1出力のD/A変換器243で構成される。D/A変換部241は、外部信号出力部22の出力ライン221の数に応じた入力を有している。それぞれの出力ライン221は、いずれかのD/A変換器243に接続される。それぞれのD/A変換器243は、診断用信号を外部信号制御部21に出力する。そして、複数の診断用信号の組み合わせに応じて、一意のアナログ電圧値が求まる。
図2および図3のいずれの場合でも、診断用AI信号の数が通常用DO信号の数よりも少なければ、ラダー抵抗242の組み合わせまたは多入力1出力のD/A変換器243の個数等の構成要素は1つ以上の任意の数とすることができる。
図1に戻り、外部信号制御部21は、外部出力信号変換部24から入力される診断用信号を用いてI/Oユニット20の故障診断を行う故障診断部211を有する。外部信号制御部21は、故障診断部211により算出した故障診断結果を数値制御装置10へ送信する。数値制御装置10は、故障診断結果を受けとると、異常時には、アラームまたはブザー等の何らかの手段によってオペレータに異常を通知する。故障診断結果には、アナログ電圧値の標準値からのずれ量の情報が含まれており、オペレータはI/Oユニット20の劣化状況を知ることができる。
外部出力信号変換部24がD/A変換部241である場合には、D/A変換部241によって変換された診断用AI信号は、通常用DO信号のオンオフパターンに応じて一意のアナログ電圧値が求まるため、故障診断部211は、アナログ電圧値を用いて故障診断を行うことができる。故障診断部211は、パターン毎に得られるアナログ電圧の期待値を標準値とし、標準値からのずれ量が指定した範囲内に収まれば正常であり、範囲外であれば異常であると診断する。I/Oユニット20の外部信号出力部22を構成するDO出力用部品、またはI/Oユニット20の接続機器の経年劣化が進むと、アナログ電圧の標準値からのずれが大きくなるため、アナログ電圧の標準値からのずれによって部品または接続機器の劣化状況がどの程度かを把握することができる。一例では、標準値からのずれの度合が大きいほど、部品または接続機器の劣化度が大きいと判断することができる。
図4は、実施の形態1によるI/Oユニットにおける故障診断の概要を示す図である。ここでは、図2のラダー抵抗242で構成されるD/A変換部241によって4出力のデジタル出力が診断用AI信号に変換される場合を示す。デジタル出力は4bitであるため、オンオフパターンは「0000」から「1111」までの16パターンある。通常用DO信号がオンであるときの電圧をV[V]とし、D/A変換されたアナログ電圧をVA[V]とすると、その標準値VA_typは次式(1)によって表される。
VA_typ={(DO0×23+DO1×22+DO2×21+DO3×20)/16}×V ・・・(1)
VA_typ={(DO0×23+DO1×22+DO2×21+DO3×20)/16}×V ・・・(1)
DO0からDO3は、出力ラインDO00からDO03から出力される通常用DO信号の値である。DO0からDO3は、通常用DO信号がオフの場合には0であり、オンの場合には1である。アナログ電圧の標準値からの許容ずれ量を(1/16)V[V]±27%と指定した場合、故障診断部211は、標準値からのずれの度合が±27%以上である場合に、I/Oユニット20が異常状態であると診断する。また、標準値からのずれの度合が±27%未満であっても、±27%に近い値である場合には、部品または接続機器が故障する可能性が高くなると診断することができる。
なお、ここでは、故障診断部211を外部信号制御部21に設ける場合を示したが、故障診断部211を外部信号制御部21の外に設けることもできる。この場合には、診断用信号を外部信号制御部21から故障診断機能を有する故障診断部211に送信し、故障診断部211が故障診断を行う。
次に、具体的な故障診断方法について説明する。図5は、実施の形態1による故障診断方法の手順の一例を示すフローチャートである。ここでは、図2または図3に示されるように、外部出力信号変換部24がデジタル信号をアナログ信号へ変換するD/A変換部241で構成されており、診断用信号を用いて故障診断する場合を例に挙げて説明する。なお、図5の説明では、診断用信号は、診断用AI信号と称される。
まず、数値制御装置10は、接続機器を制御するためのデータである通常用DOデータをI/Oユニット20に出力する。外部信号制御部21は、通常用DOデータを受信すると、通常用DOデータを、出力先に対応する出力ライン215に通常用DO信号として出力する。外部信号出力部22は、外部信号制御部21からの通常用DO信号を、出力ライン221から出力する。この通常用DO信号は、接続機器に出力されるとともに、外部出力信号変換部24にも出力される。
外部出力信号変換部24であるD/A変換部241は、入力された通常用DO信号を診断用AI信号へ変換する(ステップS11)。このとき、診断用AI信号の数は、通常用DO信号の数よりも少ない。すなわち、D/A変換部241は、入力される通常用DO信号から、入力される通常用DO信号の数よりも少ない数の診断用AI信号を生成する。
次いで、外部出力信号変換部24は、生成した診断用AI信号を外部信号制御部21へ出力する(ステップS12)。診断用AI信号は、診断用信号入力ライン217を介して外部信号制御部21の故障診断部211に入力される。このように、外部信号制御部21が出力した通常用DO信号が、診断用AI信号として外部信号制御部21にループバックされる。
その後、故障診断部211は、入力された診断用AI信号についてアナログデジタル変換を行い、デジタル信号を生成する(ステップS13)。以下では、アナログデジタル変換は、A/D(Analog-to-Digital)変換と称される。このとき、故障診断部211は、D/A変換部241へ入力した信号数をNとした場合、Nよりもn(nは自然数)ビット分だけ高い分解能になるように、診断用AI信号をA/D変換する。nの値が大きい程高分解能となり、劣化状況を細かく見ることができ、より精度の高い故障診断が可能となる。なお、ビット幅N,nは数値制御装置10によって予め定められた設定値が伝送される。また、ビット幅をNとしても、すなわちnを0としてもよい。その場合には、劣化状況の確認はなく、故障診断のみを実施することができる。
次いで、故障診断部211は、A/D変換された信号を用いて故障診断を開始する(ステップS14)。A/D変換された(N+n)ビットの信号構成は、上位Nビットが外部信号制御部21より出力された通常用DO信号のループバック結果を示し、下位nビットが劣化状況を表すものとなる。以下では、ループバック結果を含むデジタル信号は、ループバック情報とも称される。故障診断部211は、アナログ電圧VAの診断用AI信号をA/D変換して得られる上位Nビットのビット値をD1UBとし、下位nビットのビット値をD1LBとし、パターン毎に得られるアナログ電圧の標準値であるアナログ電圧VA_typの診断用AI信号をA/D変換して得られる下位nビットのビット値を標準値D1LB_typとする。
その後、故障診断部211は、ループバック結果が正しいかを判定する(ステップS15)。具体的には、故障診断部211は、ループバック結果であるビット値D1UBと、外部信号制御部21に格納されている通常用DOデータのビット値と、を比較し、両者が一致するかを判定する。なお、外部信号制御部21に格納されている通常用DOデータのビット値は、数値制御装置10から出力された情報である。
ループバック結果が正しい場合(ステップS15でYesの場合)には、故障診断部211は、劣化度合が許容範囲内であるかを判定する(ステップS16)。具体的には、故障診断部211は、劣化状況を示すnビットのビット値D1LBを、劣化状況の標準値D1LB_typで割る除算を行い、その除算結果から1を引き100倍した結果を劣化度合として算出する。この劣化度合は、正の数にもなれば負の数にもなる。一例では、劣化度合は、正負の符号を示す1ビットと、7ビットの数値と、で表される。そして、故障診断部211は、算出した劣化度合、すなわち標準値からのずれの割合が、予め定められた許容範囲内であるかを判定する。一例では、許容範囲は±27%とされる。
劣化度合が許容範囲内である場合(ステップS16でYesの場合)には、故障診断部211は、I/Oユニット20は正常であると判定する(ステップS17)。一方、ステップS15でループバック結果が正しくない場合(ステップS15でNoの場合)またはステップS16で劣化度合が許容範囲内でない場合(ステップS16でNoの場合)には、故障診断部211は、I/Oユニット20は異常であると判定する(ステップS18)。
その後、またはステップS17の後、故障診断部211は、ステップS15からステップS18までの結果を用いて、故障診断結果を生成する(ステップS19)。故障診断結果は、ステップS17またはステップS18での故障診断の総合判定の結果を示す1ビットの診断結果ビットと、ステップS15でのループバック結果を用いた出力一致判定の結果を示す1ビットの出力一致判定ビットと、ステップS16からステップS18で算出された劣化度合の正負符号を示す1ビットの正負符号ビットおよび劣化度合の絶対値を示す7ビットのずれ量ビットと、を少なくとも含む情報で構成されている。故障診断部211は、出力一致判定ビット、正負符号ビットおよびずれ量ビットの3つの情報を基に、I/Oユニット20の外部信号出力部22の正常または異常に関する結果である総合診断結果を診断する。そして、故障診断部211は、ステップS15からステップS18までの結果を定められたビットに格納した故障診断結果を生成する。
なお、出力一致判定ビットは、ループバック結果が正しい場合には出力が一致しているとし、ループバック結果が正しくない場合には出力が不一致であるとされる。出力一致判定ビットが不一致であるとして異常と診断された場合には、ループバック結果であるビット値D1UBと、外部信号制御部21に格納されている通常用DOデータのビット値と、を比較し、外部信号制御部21に格納されている通常用DOデータと異なるビットが故障個所であると特定できるので、故障箇所を一意に特定することができる。また、正負符号ビットおよびずれ量ビットが許容範囲内に収っていないために異常と診断された場合には、D/A変換部241へ入力されたNビットの信号のいずれかが故障箇所であると特定できる。以上のような故障箇所に関する情報が含まれるループバック結果または故障箇所を故障診断結果は含んでいてもよい。
次いで、外部信号制御部21は、故障診断部211によって生成された故障診断結果を数値制御装置10へ出力する(ステップS20)。その後、数値制御装置10は、入力された故障診断結果からI/Oユニット20の外部信号出力部22は異常であるかを判定する(ステップS21)。I/Oユニット20の外部信号出力部22が異常である場合(ステップS21でYesの場合)には、数値制御装置10は、任意の手段でオペレータへ異常状態を通知する(ステップS22)。なお、I/Oユニット20の外部信号出力部22が正常である場合でも、オペレータの操作によって故障診断結果の内容を参照して、I/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の劣化状況を確認することができる。その後、またはI/Oユニット20の外部信号出力部22が異常ではない場合(ステップS21でNoの場合)には、故障診断方法が終了する。
なお、外部出力信号変換部24がD/A変換部241で構成される場合、アナログ値のばらつきが経年劣化起因であるのかノイズ起因であるのかを識別する必要がある。図6は、実施の形態1によるI/Oユニットの外部出力信号変換部がラダー抵抗で構成される場合の他の例を模式的に示すブロック図である。図6では、外部出力信号変換部24は、D/A変換部241の後段にノイズ除去部244を備える。ノイズ除去部244によって、ノイズが除去され、ノイズ起因による診断精度の低下を防ぐことができる。例えば、ノイズ除去部244は、抵抗およびコンデンサを用いたアナログフィルタによって構成される。この他に、外部信号制御部21にデジタルフィルタを備えてもよい。
実施の形態1では、I/Oユニット20が、外部信号出力部22の出力ライン221から分岐させた複数の外部出力信号を外部出力信号の数よりも少ない数の信号に変換し、外部信号制御部21に折り返す外部出力信号変換部24を備える。これによって、従来に比して、信号を折り返すための配線の数を少なくすることができ、省配線化することができる。すなわち、異常検出を含む自己診断で必要となる短絡ループの数を従来に比して少なくすることができるという効果を有する。
また、従来では、異常検出を含む自己診断を行う場合には、診断用の信号を使用して診断用の短絡ループを形成するために、動作モードを通常動作から自己診断動作へと切り替える必要があった。そのため、自己診断動作中では、外部信号の入出力といった通常動作を行うことができない。工作機械では、自己診断動作中では、機械加工を行うことができないので、一時的に生産が停滞することになる。しかし、実施の形態1では、通常動作時に数値制御装置10から出力される外部信号である複数の通常用DO信号を外部信号出力部22の出力ライン221から分岐させた複数の外部出力信号を用いて、故障診断を行う。このため、通常時と診断時の動作の切り替えを行う必要がなく、常にI/Oユニット20およびその接続機器の状態監視を行うことができる。
外部出力信号変換部24は、複数の外部出力信号のオンオフパターンに応じて一意のアナログ電圧値に変換するようにした。また、故障診断部211では、アナログ電圧値をA/D変換したループバック結果と、外部信号制御部21に格納されている通常用DOデータのビット値と、を比較する。これによって、従来では、故障箇所があるか否かがわかるのみであったものが、故障箇所を特定することができる。また、外部出力信号変換部24がD/A変換部241で構成される場合に、電圧等のデジタル入力値の標準値からのばらつきを判定することで、I/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の劣化状況の把握および故障予知を行うことができる。
実施の形態2.
実施の形態1では、外部出力信号変換部24は、D/A変換部241で構成され、診断用AI信号を出力する場合について説明した。実施の形態2では、外部出力信号変換部24がデジタルの診断用信号を出力する場合について説明する。
実施の形態1では、外部出力信号変換部24は、D/A変換部241で構成され、診断用AI信号を出力する場合について説明した。実施の形態2では、外部出力信号変換部24がデジタルの診断用信号を出力する場合について説明する。
図7は、実施の形態2によるI/Oユニットの構成の一例を模式的に示すブロック図である。外部出力信号変換部24は、パルス幅出力部245をさらに備える。パルス幅出力部245は、D/A変換部241の後段に接続され、電圧-周波数変換を行い、デジタルの診断用信号を出力する。デジタルの診断用信号は、診断用DI信号と称される。外部信号制御部21は、変換された診断用DI信号を用いて故障診断を行う。なお、実施の形態1と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
パルス幅出力部245は、タイマIC(Integrated Circuit)とコンパレータとの組み合わせ、またはV-F(Voltage to Frequency)コンバータによって実現される。実施の形態1の場合と同様に、診断用DI信号の数が通常用DO信号の数よりも少なければ、V-Fコンバータ等の構成要素は1つ以上の任意の数で構わない。
外部信号制御部21の故障診断部211は、外部出力信号変換部24から入力される診断用DI信号を用いてI/Oユニット20の故障診断を行う。パルス幅出力部245は、入力されたアナログ値に応じて一意のパルス幅tplsを出力する。実施の形態1で説明した通り、アナログ電圧値は通常用DO信号のオンオフパターンに応じて一意に変換されるため、パルス幅もオンオフパターンに応じて一意の値をとる。そこで、実施の形態2では、このパルス幅の値を用いて故障診断が行われる。パターン毎に得られるパルス幅の値を標準値tpls_typとすることで、実施の形態1と同様に故障診断および劣化状況の把握が可能となる。
図8は、実施の形態2によるI/Oユニットにおける故障診断の概要を示す図である。ここでは、図7の構成の外部出力信号変換部24によって4出力の通常用DO信号が診断用DI信号に変換される場合を示す。D/A変換されたアナログ電圧VAの入力時に変換された周波数をfplsとすると、通常用DO信号のオンオフパターンに応じて得られるパルス幅tplsは次式(2)によって表される。
tpls=1/fpls ・・・(2)
tpls=1/fpls ・・・(2)
実施の形態2において、オンオフパターン毎に電圧-周波数変換された周波数の標準値をfpls_xxxx(ただし、xxxxは「0000」から「1111」までの2進数である)とすると、オンオフパターン毎のパルス幅の標準値tpls_typは次式(3)によって表される。
tpls_typ=1/fpls_xxxx ・・・(3)
tpls_typ=1/fpls_xxxx ・・・(3)
そして、図4の場合と同様に、通常用DO信号のオンオフパターンに応じて得られるパルス幅tplsの標準値tpls_typからのずれが±27%以上である場合に、故障診断部211は、I/Oユニット20が異常状態であると診断する。
外部信号制御部21へ入力された診断用DI信号のパルス幅tplsは、パルス入力中のクロック数をカウントすることによって値が算出される。クロック周波数fCLK、クロック数をNplsとした場合には、診断用DI信号のパルス幅tplsは、次式(4)によって表される。
tpls=Npls×(1/fCLK) ・・・(4)
tpls=Npls×(1/fCLK) ・・・(4)
つまり、クロック周波数fCLKが高い程、パルス幅tplsの値を細かく算出できる。オンオフパターン毎に得られるクロック数の標準値をNpls_typとすると、オンオフパターン毎のパルス幅の標準値tpls_typは、次式(5)によって表される。
tpls_typ=Npls_typ×(1/fCLK) ・・・(5)
tpls_typ=Npls_typ×(1/fCLK) ・・・(5)
図9は、実施の形態2による故障診断方法の手順の一例を示すフローチャートである。まず、外部出力信号変換部24は、D/A変換部241で入力された通常用DO信号をアナログ信号に変換し、パルス幅出力部245でアナログ信号を診断用DI信号へ変換する(ステップS31)。
次いで、パルス幅出力部245は、生成した診断用DI信号を外部信号制御部21へ出力する(ステップS32)。
その後、故障診断部211は、診断用DI信号のパルス幅を通常用DO信号のループバック情報に変換する(ステップS33)。パルス幅出力部245から出力される診断用DI信号のパルス幅は、通常用DO信号のオンオフパターンに応じて一意に決まる。そのため、パルス幅より通常用DO信号のループバック結果へ変換することができる。通常用DO信号の出力情報は(N+n)ビットのデータで構成されるように変換し、上位Nビットが外部信号制御部21より出力された通常用DO信号のループバック結果となり、下位nビットが劣化状況を表す。ここでは、ループバック情報は、ループバック結果と劣化状況とを含むデジタル信号である。なお、実施の形態1同様、N,nは数値制御装置10より予め定められた設定値が伝送される。
次いで、故障診断部211は、パルス幅から変換された通常用DO信号のループバック情報を用いて、故障診断を開始する(ステップS34)。パルス幅がtplsのときの通常用DO信号のループバック情報にて、上位Nビットのビット値をD2UBとし、下位nビットのビット値をD2LBとし、パターン毎に得られるパルス幅の標準値tpls_typのときの通常用DO信号の出力情報にて、上位Nビットのビット値をD2UB_typとし、下位nビットのビット値をD2LB_typとする。分解能が2(N+n)となるように、パルス幅tplsとビット値(D2UB,D2LB)を割り付ける。故障診断部211は、診断用DI信号のパルス幅tplsに割り付けられたビット値(D2UB,D2LB)と、オンオフパターン毎に得られるパルス幅の標準値tpls_typに割り付けられたビット値(D2UB_typ,D2LB_typ)と、を比較する。
その後、故障診断部211は、ループバック結果が正しいかを判定する(ステップS35)。故障診断部211は、ループバック結果であるビット値DUBと外部信号制御部21に格納されている通常用DOデータのビット値と、を比較する。なお、外部信号制御部21に格納されている通常用DOデータのビット値は、数値制御装置10より出力された情報である。
ループバック結果が正しい場合(ステップS35でYesの場合)には、故障診断部211は、劣化度合が許容範囲内であるかを判定する(ステップS36)。劣化度合は、劣化状況を示すnビットのD2LBをパルス幅の標準値に対応付けられた劣化状況の標準値D2LB_typで割る除算を行い、その除算結果から1を引き100倍した結果、すなわち、標準値からのずれの割合である。この劣化度合は、正の数にもなれば負の数にもなる。一例では、劣化度合は、正負の符号を示す1ビットと、7ビットの数値と、で表される。故障診断部211は、算出した劣化度合が、許容範囲であるかを判定する。一例では、許容範囲は±27%とされる。
その後は、実施の形態1の図5のフローチャートのステップS17以降の処理と同様の処理(ステップS37からステップS42)が行われるため、説明を省略する。
なお、上記した説明では、パルス幅出力部245はD/A変換部241の後段に設けられる場合を示したが、図6のように、D/A変換部241の後段にノイズ除去部244を設け、ノイズ除去部244の後段にパルス幅出力部245が設けられるようにしてもよい。
実施の形態2では、外部出力信号変換部24に、D/A変換部241またはノイズ除去部244の後段に、入力されたアナログ値に応じて一意のパルス幅を出力するパルス幅出力部245を配置した。これによって、パルス幅によってもI/Oユニット20および接続機器の故障の有無および劣化状況を診断することができる。
実施の形態3.
実施の形態1,2では、故障診断結果を算出する故障診断部211をI/Oユニット20が有する場合について説明した。実施の形態3では、故障診断部211を数値制御装置10が有する場合について説明する。この場合、I/Oユニット20は、外部出力信号変換部24にて変換された診断用信号の情報を、数値制御装置10へ伝送する。数値制御装置10の故障診断部211は、受信した診断用信号を用いて故障診断結果を生成する。なお、数値制御装置10には、予め定められた信号数Nが設定されている。数値制御装置10は、予め定められた設定値を、必要に応じて参照したり、I/Oユニット20へ伝送したりする。
実施の形態1,2では、故障診断結果を算出する故障診断部211をI/Oユニット20が有する場合について説明した。実施の形態3では、故障診断部211を数値制御装置10が有する場合について説明する。この場合、I/Oユニット20は、外部出力信号変換部24にて変換された診断用信号の情報を、数値制御装置10へ伝送する。数値制御装置10の故障診断部211は、受信した診断用信号を用いて故障診断結果を生成する。なお、数値制御装置10には、予め定められた信号数Nが設定されている。数値制御装置10は、予め定められた設定値を、必要に応じて参照したり、I/Oユニット20へ伝送したりする。
外部出力信号変換部24で変換された診断用信号が診断用AI信号である場合には、外部信号制御部21と数値制御装置10との間はデジタル信号で情報伝送されなければならない。そのため、外部信号制御部21は、診断用AI信号をA/D変換し、A/D変換したデジタル信号を数値制御装置10に伝送する。実施の形態1で説明した通り、ビット幅N,nについては数値制御装置10から設定値が伝送され、外部信号制御部21は、設定値に従って、診断用AI信号をA/D変換する。A/D変換で得られるデジタル信号は、実施の形態1で説明したように、(N+n)ビットの信号で構成され、上位Nビットが外部信号制御部21より出力された通常用DO信号の出力結果、すなわちループバック結果を示し、下位nビットが劣化状況を示す。後の数値制御装置10の故障診断部211における故障診断結果の生成、および故障診断方法は、実施の形態1と同様である。ただし、ステップS15,S35において、故障診断部211をI/Oユニット20が有する場合は、ループバック結果を外部信号制御部21に格納されている通常用DOデータと比較していたが、故障診断部211を数値制御装置10が有する場合は、ループバック結果を数値制御装置10に格納されている通常用DOデータと比較して、ループバック結果が正しいかを判定する。
一方、外部出力信号変換部24で変換された信号が診断用DI信号である場合には、外部信号制御部21は、カウントしたクロック数の情報を数値制御装置10へ伝送する。数値制御装置10への伝送後は、実施の形態2で説明したのと同様に、数値制御装置10の故障診断部211は、パルス幅を算出し、算出したパルス幅の情報を基に故障診断結果の生成、および故障診断が行われる。このとき、故障診断部211は、ビット幅N,nについては数値制御装置10に格納されている設定値を参照し、その参照値に従ってパルス幅から(N+n)ビットの信号へ変換する。
実施の形態3では、数値制御装置10が故障診断部211を有するようにした。これによって、故障診断部211を有するのが数値制御装置10のみで済むため、制御システム1全体で見ると実施の形態1,2と比べ低コスト化することができる。
実施の形態4.
実施の形態1から3では、I/Oユニット20の劣化状況から異常の有無を判別した。しかし、出力一致判定が不一致にならない限り、劣化が進んでいる箇所を一意に特定することはできない。そこで、実施の形態4では、出力一致判定が不一致にならない場合でも、劣化が進んでいる箇所を一意に特定できる制御システム1について説明する。
実施の形態1から3では、I/Oユニット20の劣化状況から異常の有無を判別した。しかし、出力一致判定が不一致にならない限り、劣化が進んでいる箇所を一意に特定することはできない。そこで、実施の形態4では、出力一致判定が不一致にならない場合でも、劣化が進んでいる箇所を一意に特定できる制御システム1について説明する。
図10は、実施の形態4による制御システムの構成の一例を模式的に示すブロック図である。制御システム1は、数値制御装置10と、実施の形態1または2に記載の外部出力信号変換部24を有するI/Oユニット20と、機械学習装置30と、推論装置40と、を備える。故障診断部211は、実施の形態1または2のように、I/Oユニット20に設けられていてもよいし、実施の形態3のように数値制御装置10に設けられていてもよい。機械学習装置30は、外部出力信号、診断用信号および故障診断結果を用いて、外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を推論する学習済モデルを生成する。推論装置40は、機械学習装置30で生成された学習済モデルを用いて、外部出力信号および診断用信号から、外部信号出力部22または接続機器の故障箇所の予知を行う。なお、図10では、I/Oユニット20の外部信号入力部23の図示が省略されている。
機械学習装置30は、第1データ取得部であるデータ取得部31と、モデル生成部32と、学習済モデル記憶部33と、を備える。
データ取得部31は、外部出力信号である通常用DO信号、診断用信号またはこの信号をループバック情報へ変換した信号、および故障診断結果を学習用データとして取得する。ループバック情報へ変換した信号は、以下ではループバック情報変換信号と称される。
モデル生成部32は、データ取得部31から出力される通常用DO信号、診断用信号または第1ループバック情報変換信号であるループバック情報変換信号、および故障診断結果の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、I/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を学習する。すなわち、I/Oユニット20の通常用DO信号、診断用信号またはループバック情報変換信号、および故障診断結果からI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を推論する学習済モデルを生成する。ここで、学習用データは、通常用DO信号、診断用信号またはループバック情報変換信号、および故障診断結果を互いに関連付けたデータである。
モデル生成部32が用いる学習アルゴリズムは教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、ニューラルネットワークを適用した場合について説明する。モデル生成部32は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習により、I/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を学習する。ここで、教師あり学習とは、入力と結果であるラベルとのデータの組を機械学習装置30に与えることで、それらの学習用データにある特徴を学習し、入力から結果を推論する手法をいう。
図11は、実施の形態4で用いられるニューラルネットワークの一例を模式的に示す図である。ニューラルネットワーク300は、複数のニューロンX1,X2,X3からなる入力層310、複数のニューロンY1,Y2からなる中間層320、および複数のニューロンZ1,Z2,Z3からなる出力層330を有する。中間層320は、隠れ層とも称され、1層または2層以上である。図11では、中間層320が1層である場合が示されている。
例えば、図11に示されるような3層のニューラルネットワーク300である場合には、入力層310の各ニューロンX1,X2,X3の出力値に対して重み係数W1が乗算され、乗算によって得られた結果の線形結合が中間層320の各ニューロンY1,Y2に入力される。中間層320の各ニューロンY1,Y2の出力値に対して重み係数W2が乗算され、乗算によって得られた結果の線形結合が出力層330の各ニューロンZ1,Z2,Z3に入力される。図11の例では、入力層310の出力値に乗じられる重み係数W1は、w11からw16であり、中間層320の出力値に乗じられる重み係数W2は、w21からw26である。出力層330から出力される出力結果は、重み係数W1,W2の値によって変わる。
実施の形態4において、ニューラルネットワーク300は、データ取得部31によって取得される通常用DO信号、診断用信号またはループバック情報変換信号、および故障診断結果の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、I/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を学習する。
すなわち、ニューラルネットワーク300は、入力層310に通常用DO信号、診断用信号またはループバック情報変換信号を入力して、出力層330から出力された結果が、故障診断結果に近づくように重み係数W1,W2を調整することで学習する。
モデル生成部32は、以上のような学習を実行することで学習済モデルを生成し、出力する。
学習済モデル記憶部33は、モデル生成部32から出力された学習済モデルを記憶する。
推論装置40は、第2データ取得部であるデータ取得部41と、推論部42と、を備える。
データ取得部41は、外部出力信号である通常用DO信号と、診断用信号またはループバック情報変換信号と、を取得する。
推論部42は、機械学習装置30の学習済モデル記憶部33に記憶されている学習済モデルを利用して得られるI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を推論する。すなわち、この学習済モデルにデータ取得部41で取得した通常用DO信号と、診断用信号またはループバック情報変換信号と、を入力することで、通常用DO信号と、診断用信号またはループバック情報変換信号と、から推論されるI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を出力することができる。
なお、機械学習装置30は、I/Oユニット20の故障診断結果を学習するために使用され、推論装置40は、I/Oユニット20の故障箇所を推論するために使用される。しかし、機械学習装置30および推論装置40は、例えば、ネットワークを介して数値制御装置10に接続され、この数値制御装置10およびI/Oユニット20とは別個の装置であってもよい。また、機械学習装置30および推論装置40は、数値制御装置10またはI/Oユニット20に内蔵されていてもよい。さらに、機械学習装置30および推論装置40は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
また、実施の形態4では、モデル生成部32で学習した学習済モデルを用いてI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を出力するものとして説明したが、他のI/Oユニット20および数値制御装置10等の外部から学習済モデルを取得し、この学習済モデルに基づいてI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を出力するようにしてもよい。
次に、機械学習装置30が学習する処理について説明する。図12は、実施の形態4による制御システムにおける機械学習装置の学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。まず、データ取得部31は、外部出力信号である通常用DO信号と、診断用信号またはループバック情報変換信号と、故障診断結果と、を取得する(ステップS51)。なお、通常用DO信号と、診断用信号またはループバック情報変換信号と、故障診断結果と、を同時に取得するものとしたが、通常用DO信号、診断用信号またはループバック情報変換信号、および故障診断結果を関連づけて入力できればよく、通常用DO信号、診断用信号またはループバック情報変換信号、および故障診断結果のデータをそれぞれ別のタイミングで取得してもよい。
次いで、モデル生成部32は、データ取得部31によって取得される通常用DO信号、診断用信号またはループバック情報変換信号、および故障診断結果の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、教師あり学習により、外部信号出力部22および接続機器の故障箇所を学習し、学習済モデルを生成する(ステップS52)。
その後、モデル生成部32は、生成した学習済モデルを学習済モデル記憶部33に記憶し(ステップS53)、学習処理が終了する。
次に、推論装置40を使ってI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を得るための処理を説明する。図13は、実施の形態4による故障箇所の推定方法の手順の一例を示すフローチャートである。
まず、データ取得部41は、外部出力信号である通常用DO信号と、診断用信号またはループバック情報変換信号と、を取得する(ステップS71)。次いで、推論部42は、学習済モデルに、取得した通常用DO信号と、診断用信号またはループバック情報変換信号と、を入力し、I/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を得る(ステップS72)。学習済モデルは、機械学習装置30の学習済モデル記憶部33に記憶されたものである。その後、推論部42は、学習済モデルにより得られたI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を数値制御装置10に出力する(ステップS73)。
そして、数値制御装置10は、推論装置40から入力されたI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を用いて、I/Oユニット20または接続機器の故障予知を行う(ステップS74)。これによって、I/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の異常が検出される。一例では、外部信号出力部22または接続機器の故障箇所または故障寸前箇所が異常として検出された場合には、数値制御装置10は、故障箇所または故障寸前箇所を特定することができる。一例では、劣化状況の標準値からのずれが許容範囲外にあるとされた場合に、異常が特定された外部信号出力部22の部品および接続機器のうちのいずれかが故障箇所となる。また、一例では、劣化状況の標準値からのずれが許容範囲内であるが、許容範囲外となる閾値に近い場合に、異常が特定された外部信号出力部22の部品および接続機器のうちのいずれかが故障寸前箇所となる。故障予知によって異常を検出した場合には、数値制御装置10は、アラーム等の任意の手段でオペレータへ異常状態を通知する。なお、正常時でも、オペレータの操作にて故障診断結果の内容を参照して、オペレータは、I/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の劣化状況を確認することができる。
なお、実施の形態4では、モデル生成部32が用いる学習アルゴリズムに教師あり学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、教師あり学習以外にも、教師なし学習、または半教師あり学習等を適用することも可能である。
また、モデル生成部32は、複数のI/Oユニット20に対して作成される学習用データに従って、I/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を学習するようにしてもよい。このとき、モデル生成部32は、同一のエリアで使用される複数のI/Oユニット20から学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数のI/Oユニット20から収集される学習用データを利用してI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を学習してもよい。また、学習用データを収集するI/Oユニット20を途中で対象に追加したり、対象から除去したりすることも可能である。さらに、あるI/Oユニット20に関してI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を学習した学習装置を、これとは別のI/Oユニット20に適用し、当該別のI/Oユニット20に関してI/Oユニット20の外部信号出力部22または接続機器の故障箇所を再学習して更新するようにしてもよい。
さらに、モデル生成部32に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習(Deep Learning)を用いることもでき、他の公知の方法、例えばサポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。
実施の形態4では、機械学習装置30で、I/Oユニット20の外部出力信号と、診断用信号またはループバック情報変換信号と、故障診断結果と、の相関関係に基づいて外部信号出力部22またはその接続機器の劣化状況に関する特徴量を学習させる。これによって、推論装置40で、I/Oユニット20の外部信号出力部22および接続機器の故障予知を行うことができる。
実施の形態5.
図14は、実施の形態5による制御システムの構成の一例を模式的に示すブロック図である。なお、上記した実施の形態と同一の構成要素については、同一の符号を付し、その説明を省略する。以下では、上記した実施の形態と異なる部分について説明する。I/Oユニット20は、外部入力信号変換部26をさらに有する。外部入力信号変換部26は、複数の入力ライン222より分岐させた外部入力信号である通常用DI信号を、入力させた通常用DI信号の数よりも少ない数の第2診断用信号である診断用信号へ変換する。診断用信号は、I/Oユニット20の構成に応じて、アナログ信号またはデジタル信号の形態をとる。外部入力信号変換部26は、変換した診断用信号を、外部信号制御部21へ出力する。
図14は、実施の形態5による制御システムの構成の一例を模式的に示すブロック図である。なお、上記した実施の形態と同一の構成要素については、同一の符号を付し、その説明を省略する。以下では、上記した実施の形態と異なる部分について説明する。I/Oユニット20は、外部入力信号変換部26をさらに有する。外部入力信号変換部26は、複数の入力ライン222より分岐させた外部入力信号である通常用DI信号を、入力させた通常用DI信号の数よりも少ない数の第2診断用信号である診断用信号へ変換する。診断用信号は、I/Oユニット20の構成に応じて、アナログ信号またはデジタル信号の形態をとる。外部入力信号変換部26は、変換した診断用信号を、外部信号制御部21へ出力する。
なお、故障診断部211は、外部信号制御部21に設けられてもよいし、数値制御装置10に設けられてもよい。故障診断部211は、外部出力信号変換部24からの第1診断用信号である診断用信号に加えて、外部入力信号変換部26からの診断用信号を用いて故障診断を行う。外部入力信号変換部26で変換された診断用信号を用いることによって、故障診断部211で、I/Oユニット20の外部信号入力部23の故障診断を行うことができる。外部入力信号変換部26の構成例は、実施の形態1から3で説明した外部出力信号変換部24と同様である。また、故障診断部211における故障診断は、I/Oユニット20の外部信号出力部22またはその制御対象である接続機器の故障診断時と同様の方法で行われる。
機械学習装置30のデータ取得部31は、外部出力信号である通常用DO信号、外部出力についての診断用信号または第1ループバック情報変換信号であるループバック情報変換信号、および外部出力についての故障診断結果に加えて、外部入力信号である通常用DI信号、外部入力についての診断用信号または第2ループバック情報変換信号であるループバック情報変換信号、および外部入力についての故障診断結果を学習用データとして取得する。
機械学習装置30のモデル生成部32は、データ取得部31から出力される通常用DI信号および通常用DO信号、外部入力および外部出力についての診断用信号またはループバック情報変換信号、並びに外部入力および外部出力についての故障診断結果の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、I/Oユニット20の外部信号入力部23、外部信号出力部22または制御対象である接続機器の故障箇所を学習する。すなわち、モデル生成部32は、I/Oユニット20の通常用DO信号、外部出力についての診断用信号またはループバック情報変換信号、および外部出力についての故障診断結果から、I/Oユニット20の外部信号出力部22または制御対象である接続機器の故障箇所を推論する学習済モデルを生成し、I/Oユニット20の通常用DI信号、外部入力についての診断用信号またはループバック情報変換信号、および外部入力についての故障診断結果から、I/Oユニット20の外部信号入力部23の故障箇所を推論する学習済モデルを生成する。ここで、学習用データは通常用DI信号および通常用DO信号、外部入力および外部出力についての診断用信号またはループバック情報変換信号、並びに外部入力および外部出力についての故障診断結果を互いに関連付けたデータである。
実施の形態4と異なる点は、データ取得部31で取得する学習用データの種類およびモデル生成部32で生成するモデルの種類が増えるという点のみであり、モデル生成部32で行う学習済モデルの生成方法および機械学習装置30の学習処理に関しては実施の形態4と同様である。
推論装置40のデータ取得部41は、外部出力信号である通常用DO信号、および外部出力についての診断用信号またはループバック情報変換信号に加えて、外部入力信号である通常用DI信号、および外部入力についての診断用信号またはループバック情報変換信号を取得する。
推論装置40の推論部42は、学習済モデルを利用して得られるI/Oユニット20の外部信号入力部23、外部信号出力部22または制御対象である接続機器の故障箇所を推論する。すなわち、この学習済モデルにデータ取得部41で取得した通常用DI信号および通常用DO信号、並びに外部入力および外部出力についての診断用信号またはループバック情報変換信号を入力することで、通常用DI信号および通常用DO信号、並びに外部入力および外部出力についての診断用信号またはループバック情報変換信号から推論されるI/Oユニット20の外部信号入力部23、外部信号出力部22または制御対象である接続機器の故障箇所を出力することができる。
実施の形態4と異なる点は、データ取得部41で取得する学習用データの種類および推論部42で推論する情報が増えるという点のみであり、推論装置40の推論処理に関しては実施の形態4と同様である。また、I/Oユニット20の外部信号入力部23を構成するDI入力用部品またはI/Oユニット20の接続機器の経年劣化が進むと、アナログ電圧の標準値からのずれが大きくなる。このため、実施の形態5でも、実施の形態4と同様に、アナログ電圧の標準値からのずれによってDI入力用部品、また入力ライン222に接続される接続機器の劣化状況がどの程度かを把握することができる。
実施の形態5では、I/Oユニット20が、外部信号入力部23の入力ライン222から分岐させた複数の外部入力信号を外部入力信号の数よりも少ない本数の信号に変換し、外部信号制御部21に折り返す外部入力信号変換部26を備える。また、I/Oユニット20の外部入力信号と、診断用信号またはループバック情報変換信号と、故障診断結果と、の相関関係に基づいて、外部信号入力部23またはその接続機器の劣化状況に関する特徴量を学習させる。これによって、I/Oユニット20の外部信号入力部23についても故障予知を行うことができる。さらに、I/Oユニット20の外部信号入力部23、またその接続機器についても劣化状況の把握ができる。
以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
1 制御システム、10 数値制御装置、20 外部信号入出力ユニット(I/Oユニット)、21 外部信号制御部、22 外部信号出力部、23 外部信号入力部、24 外部出力信号変換部、26 外部入力信号変換部、30 機械学習装置、31,41 データ取得部、32 モデル生成部、33 学習済モデル記憶部、40 推論装置、42 推論部、211 故障診断部、215,221 出力ライン、216,222 入力ライン、217 診断用信号入力ライン、241 D/A変換部、242 ラダー抵抗、243 D/A変換器、244 ノイズ除去部、245 パルス幅出力部。
Claims (13)
- 数値制御装置との間で入出力される信号を制御する外部信号制御部と、
前記外部信号制御部からの信号である外部信号を出力ラインを介して外部に接続される機器に出力する外部信号出力部と、
前記出力ラインより分岐させた複数の外部出力信号を、前記複数の外部出力信号の数よりも少ない数の信号である第1診断用信号に変換し、前記外部信号制御部へ折り返す外部出力信号変換部と、
を備えることを特徴とする外部信号入出力ユニット。 - 前記外部出力信号変換部は、前記複数の外部出力信号の数をN(ただし、Nは自然数である)とすると、N以上の分解能で前記複数の外部出力信号を前記第1診断用信号にデジタルアナログ変換することを特徴とする請求項1に記載の外部信号入出力ユニット。
- 前記外部出力信号変換部は、デジタル信号である前記外部出力信号を、アナログ信号である前記第1診断用信号に変換するデジタルアナログ変換部を有することを特徴とする請求項1に記載の外部信号入出力ユニット。
- 前記外部出力信号変換部は、前記デジタルアナログ変換部で変換された前記第1診断用信号のノイズを除去するノイズ除去部をさらに有することを特徴とする請求項3に記載の外部信号入出力ユニット。
- 前記外部出力信号変換部は、前記デジタルアナログ変換部で変換されたアナログ信号を、パルス幅を示すデジタル信号に変換するパルス幅出力部をさらに有し、
前記第1診断用信号は、前記パルス幅出力部から出力されるデジタル信号であることを特徴とする請求項3または4に記載の外部信号入出力ユニット。 - 前記第1診断用信号に基づいて、前記外部信号出力部または前記機器に異常があるか否かを診断する故障診断部をさらに備えることを特徴とする請求項1から5のいずれか1つに記載の外部信号入出力ユニット。
- 前記数値制御装置と、
前記数値制御装置に接続される請求項1から6のいずれか1つに記載の外部信号入出力ユニットと、
を備えることを特徴とする制御システム。 - 外部信号出力部の出力ラインより分岐させた外部信号制御部からの信号である複数の外部出力信号を、前記複数の外部出力信号の数よりも少ない数の信号である第1診断用信号に変換し、前記外部信号制御部へ折り返す外部出力信号変換部を有する外部信号入出力ユニットと、
前記第1診断用信号を受信し、前記外部信号入出力ユニットの前記出力ラインまたは前記出力ラインに接続される機器に異常があるか否かを診断する故障診断部を有する数値制御装置と、
を備えることを特徴とする制御システム。 - 前記外部信号出力部から出力される前記複数の外部出力信号と、前記外部出力信号変換部で変換された前記第1診断用信号または前記第1診断用信号を前記複数の外部出力信号のループバック結果を含む情報に変換した信号であるである第1ループバック情報変換信号、および前記外部信号出力部または前記機器の故障診断結果を含む学習用データを取得する第1データ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記複数の外部出力信号、前記第1診断用信号または前記第1ループバック情報変換信号から、前記外部信号出力部または前記機器の故障箇所の推論を行うための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を有する機械学習装置をさらに備えることを特徴とする請求項7または8に記載の制御システム。 - 前記複数の外部出力信号、前記第1診断用信号または前記第1ループバック情報変換信号を取得する第2データ取得部と、
前記学習済モデルを用いて、前記複数の外部出力信号、前記第1診断用信号または前記第1ループバック情報変換信号から、前記外部信号出力部または前記機器の故障箇所を出力する推論部と、
を有する推論装置をさらに備えることを特徴とする請求項9に記載の制御システム。 - 前記外部信号入出力ユニットは、
入力ラインを介して入力される前記機器からの信号を前記外部信号制御部に出力する外部信号入力部と、
前記入力ラインより分岐させた複数の外部入力信号を、前記複数の外部入力信号の数よりも少ない数の信号である第2診断用信号に変換し、前記外部信号制御部へ出力する外部入力信号変換部と、
をさらに備え、
前記学習用データは、前記複数の外部入力信号と、前記第2診断用信号または前記第2診断用信号を前記複数の外部入力信号のループバック結果を含む情報に変換した信号である第2ループバック情報変換信号と、前記外部信号入力部または前記機器の故障診断結果と、をさらに含み、
前記学習済モデルに、前記複数の外部入力信号、前記第2診断用信号または前記第2ループバック情報変換信号から、前記外部信号入力部または前記機器の故障箇所の推論が含まれ、
前記推論部は、前記学習済モデルを用いて、前記複数の外部入力信号と、前記第2診断用信号または前記第2ループバック情報変換信号と、から、前記外部信号入力部または前記機器の故障箇所をさらに出力することを特徴とする請求項10に記載の制御システム。 - 数値制御装置と、前記数値制御装置からの複数の外部出力信号を外部信号出力部を介して機器に出力するとともに、前記複数の外部出力信号を分岐させ、前記複数の外部出力信号の数よりも少ない数の信号に変換した診断用信号を生成する外部信号入出力ユニットと、前記診断用信号を用いて前記外部信号出力部または前記機器の故障箇所を診断する故障診断部と、を備える制御システムにおける前記外部信号出力部または前記機器の故障箇所を学習する機械学習装置であって、
前記複数の外部出力信号と、前記診断用信号または前記診断用信号を前記複数の外部出力信号のループバック結果を含む情報に変換した信号であるループバック情報変換信号と、前記外部信号出力部または前記機器の故障診断結果と、を含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記複数の外部出力信号、前記診断用信号または前記ループバック情報変換信号から、前記外部信号出力部または前記機器の故障箇所を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備えることを特徴とする機械学習装置。 - 数値制御装置と、前記数値制御装置からの複数の外部出力信号を外部信号出力部を介して機器に出力するとともに、前記複数の外部出力信号を分岐させ、前記複数の外部出力信号の数よりも少ない数の信号に変換した診断用信号を生成する外部信号入出力ユニットと、前記診断用信号を用いて前記外部信号出力部または前記機器の故障箇所を診断する故障診断部と、を備える制御システムにおける前記外部信号出力部または前記機器の故障箇所を推論する推論装置であって、
前記複数の外部出力信号、前記診断用信号または前記診断用信号を前記複数の外部出力信号のループバック結果を含む情報に変換した信号であるループバック情報変換信号を取得するデータ取得部と、
前記複数の外部出力信号、前記診断用信号または前記ループバック情報変換信号から、前記外部信号出力部または前記機器の故障箇所を推論するための学習済モデルを用いて、前記複数の外部出力信号、前記診断用信号または前記ループバック情報変換信号から、前記外部信号出力部または前記機器の故障箇所を出力する推論部と、
を備えることを特徴とする推論装置。
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Legal Events
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---|---|---|---|
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121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 20957667 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
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122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 20957667 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |