WO2022224633A1

WO2022224633A1 - データ処理システム、データ処理方法、及びプログラム

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Publication number: WO2022224633A1
Application number: PCT/JP2022/011482
Authority: WO
Inventors: 俊策利弘; 悠輔久保井
Original assignee: パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority date: 2021-04-20
Filing date: 2022-03-15
Publication date: 2022-10-27
Also published as: CN117178240A; US20240201681A1; EP4328689A4; EP4328689A1; JPWO2022224633A1

Abstract

サーボシステム（７）の劣化診断についてミスリードを招きにくくする。データ処理システムは、取得部（２）と、第１生成部（３Ａ）と、第２生成部（３Ｂ）と、提示部（４７）と、を備える。取得部（２）は、サーボシステム（７）の制御信号及びセンサ（６１）からの検出信号のうちの少なくとも１つの信号を取得する。第１生成部（３Ａ）は、その信号波形における所定領域から、３つ以上の特徴量に関する第１データを生成する。第２生成部（３Ｂ）は、３つ以上の特徴量に関する第１データの時間経過に伴う変化傾向をそれぞれ示す３つ以上の第２データを生成する。提示部（４７）は、３つ以上の第２データを互いに比較し、異なる変化傾向を呈する特定の第２データが存在する場合、異なる変化傾向の要因となった第１データである対象データに関する特定処理を施して特定の第２データを提示する。特定処理は、対象データの非提示、対象データの補正、及び、対象データに関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む。

Description

データ処理システム、データ処理方法、及びプログラム

　本開示は、一般に、データ処理システム、データ処理方法、及びプログラムに関する。より詳細には本開示は、サーボシステムの劣化診断に用いられるデータ処理システム、データ処理方法、及びプログラムに関する。

　特許文献１に記載の劣化推定装置は、点検結果取得部と、属性データ取得部と、推定部とを備える。点検結果取得部は、保全対象の設備の点検結果を取得する。属性データ取得部は、保全対象の設備の属性データを取得する。推定部は、保全対象の設備の点検結果と属性データとを入力として、保全対象の設備の劣化ランクを推定する。

特開２０２０－１６０５２８号公報

　ところで、劣化診断に関する情報は、ノイズ等の影響により、一時的なイレギュラーな傾向を示す場合がある。そのような情報の提示は、ユーザの誤解（ミスリード）を招く可能性がある。

　本開示は上記事由に鑑みてなされ、劣化診断についてミスリードを招きにくくするデータ処理システム、データ処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

　本開示の一態様に係るデータ処理システムは、負荷、サーボアンプ、及び、前記サーボアンプの制御に応じて前記負荷に動力を与えるサーボモータを含むサーボシステムにおける前記負荷及び前記サーボモータの少なくとも一方の対象の劣化診断に用いられる。前記データ処理システムは、取得部と、第１生成部と、第２生成部と、提示部と、を備える。前記取得部は、前記サーボシステムの制御に用いられる制御信号、及び前記サーボシステムの状態を検出するセンサから出力される検出信号のうちの、少なくとも１つの信号を取得する。前記第１生成部は、前記少なくとも１つの信号の信号波形における所定領域から、３つ以上の特徴量に関する第１データを生成する。前記第２生成部は、前記対象の劣化の進行を示す時系列のデータであって、前記３つ以上の特徴量に関する前記第１データの時間経過に伴う変化傾向をそれぞれ示す３つ以上の第２データを生成する。前記提示部は、前記３つ以上の第２データを互いに比較する。前記提示部は、他の第２データと異なる前記変化傾向を呈する特定の第２データが存在する場合、異なる前記変化傾向の要因となった前記第１データである対象データに関する特定処理を施して前記特定の第２データを提示する。前記特定処理は、前記対象データの非提示、前記対象データの補正、及び、前記対象データに関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む。

　本開示の他の一態様に係るデータ処理方法は、負荷、サーボアンプ、及び、前記サーボアンプの制御に応じて前記負荷に動力を与えるサーボモータを含むサーボシステムにおける前記負荷及び前記サーボモータの少なくとも一方の対象の劣化診断に関する。前記データ処理方法は、取得ステップと、第１生成ステップと、第２生成ステップと、提示ステップと、を含む。前記取得ステップでは、前記サーボシステムの制御に用いられる制御信号、及び前記サーボシステムの状態を検出するセンサから出力される検出信号のうちの、少なくとも１つの信号を取得する。前記第１生成ステップでは、前記少なくとも１つの信号の信号波形における所定領域から、３つ以上の特徴量に関する第１データを生成する。前記第２生成ステップでは、前記対象の劣化の進行を示す時系列のデータであって、前記３つ以上の特徴量に関する前記第１データの時間経過に伴う変化傾向をそれぞれ示す３つ以上の第２データを生成する。前記提示ステップでは、前記３つ以上の第２データを互いに比較する。前記提示ステップでは、他の第２データと異なる前記変化傾向を呈する特定の第２データが存在する場合、異なる前記変化傾向の要因となった前記第１データである対象データに関する特定処理を施して前記特定の第２データを提示する。前記特定処理は、前記対象データの非提示、前記対象データの補正、及び、前記対象データに関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む。

　本開示の他の一態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサに、上記のデータ処理方法を実行させるためのプログラムである。

　本開示によれば、劣化診断についてミスリードを招きにくくする、という利点がある。

図１は、一実施形態に係るデータ処理システムを含むシステム全体の概略ブロック構成図である。図２は、同上のデータ処理システムにおける画面表示の一例を表す図である。図３は、同上のデータ処理システムにおける診断用パラメータとしての電流の波形を示すグラフである。図４Ａは、同上のデータ処理システムにおいて特徴量Ａに関する第１データを説明するためのグラフである。図４Ｂは、同上のデータ処理システムにおいて特徴量Ｂに関する第１データを説明するためのグラフである。図４Ｃは、同上のデータ処理システムにおいて特徴量Ｃに関する第１データを説明するためのグラフである。図５は、同上のデータ処理システムにおいて表示装置から表示される第２データ及びその全体信頼度を説明するための図である。図６は、同上のデータ処理システムにおける動作を説明するためのフローチャート図である。

　（概要）
　以下、実施形態に係るデータ処理システム、データ処理方法及びプログラムについて、図面を用いて説明する。ただし、下記の実施形態は、本開示の様々な実施形態の１つに過ぎない。下記の実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。

　（特徴１）
　図１は、一実施形態に係るデータ処理システム１を含むシステム全体の概略ブロック構成図である。図１に示すように、一態様に係るデータ処理システム１は、取得部２と、生成部３と、を備える。取得部２は、制御値、及び検出値のうち少なくとも一方を、入力値として取得する。制御値は、負荷７３、サーボアンプ７１、及び、サーボアンプ７１の制御に応じて負荷７３に動力を与えるサーボモータ７２を含むサーボシステム７の制御に用いられる。検出値は、サーボシステム７の状態を検出するセンサ６１から出力される。生成部３は、取得部２で取得された入力値に対して、少なくとも抽出処理を行い、診断用パラメータを生成する。診断用パラメータは、サーボシステム７における負荷７３及びサーボモータ７２の少なくとも一方の対象ＯＢ１の劣化診断に用いられる。入力値は、時間変化する値である。生成部３は、抽出処理において、入力値のうち一部の期間の値を診断用パラメータとして抽出する。

　上記のデータ処理システム１によれば、劣化診断では、入力値のうち生成部３で抽出された期間の値を用いることができる。このように、入力値のうち劣化診断の妨げとなり得る特徴が除去されることにより、入力値の全期間の値を劣化診断に用いる場合と比較して、劣化診断の精度の向上を図ることができる。

　一態様に係るデータ処理方法は、取得ステップと、生成ステップと、を含む。取得ステップでは、制御値、及び検出値のうち少なくとも一方を、入力値として取得する。制御値は、負荷７３、サーボアンプ７１、及び、サーボアンプ７１の制御に応じて負荷７３に動力を与えるサーボモータ７２を含むサーボシステム７の制御に用いられる。検出値は、サーボシステム７の状態を検出するセンサ６１から出力される。生成ステップでは、取得ステップで取得された入力値に対して、少なくとも抽出処理を行い、診断用パラメータを生成する。診断用パラメータは、サーボシステム７における負荷７３及びサーボモータ７２の少なくとも一方の対象ＯＢ１の劣化診断に用いられる。入力値は、時間変化する値である。生成ステップでは、抽出処理において、入力値のうち一部の期間の値を診断用パラメータとして抽出する。

　このデータ処理方法は、コンピュータシステム（データ処理システム１）上で用いられる。つまり、このデータ処理方法は、プログラムでも具現化可能である。一態様に係るプログラムは、上記のデータ処理方法を１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。プログラムは、コンピュータで読み取り可能な非一時的記録媒体に記録されていてもよい。

　（特徴２）
　また図１に示すように、一態様に係るデータ処理システム１は、サーボシステム７における負荷７３及びサーボモータ７２の少なくとも一方の対象ＯＢ１の劣化診断に用いられる。サーボシステム７は、負荷７３、サーボアンプ７１、及び、サーボアンプ７１の制御に応じて負荷７３に動力を与えるサーボモータ７２を含む。以下では一例として、対象ＯＢ１が負荷７３であり、データ処理システム１は、負荷７３の劣化診断に用いられるものとする。ただし、対象ＯＢ１は、サーボモータ７２でもよいし、負荷７３及びサーボモータ７２の両方でもよい。ここでいう負荷７３は、特に限定されないが、例えば、ボールねじ、ギア、又はベルト等である。サーボシステム７は、例えば、製品（又は半製品）の製造工程において所定の作業を実行するために用いられる。

　データ処理システム１は、図１に示すように、取得部２と、第１生成部３Ａと、第２生成部３Ｂと、提示部４７と、を備える。

　取得部２は、サーボシステム７の制御に用いられる制御信号、及びサーボシステム７の状態を検出するセンサ６１から出力される検出信号のうちの、少なくとも１つの信号を取得する。

　図４Ａ、図４Ｂおよび図４Ｃは、データ処理システム１において、それぞれ特徴量Ａ、特徴量Ｂおよび特徴量Ｃに関する第１データＤ１と第２データＤ２を説明するためのグラフである。第１生成部３Ａは、少なくとも１つの信号の信号波形における所定領域（所定の特徴が表れている特徴期間の全部又は一部）から、３つ以上の特徴量に関する第１データＤ１（図４Ａ～図４Ｃ参照）を生成する。ここでいう「特徴量」は、例えば統計的な特徴量を想定し、具体的には、その所定領域における平均（値）、標準偏差（値）、最大（値）、最小（値）、又はヒストグラム特徴等である。或いは「特徴量」は、いわゆる「主成分分析（Principal Component Analysis）」による第１主成分でもよい。「３つ以上の特徴量」は、互いに同じ種類の特徴量でもよいし、異なる種類の特徴量でもよい。例えば、第１生成部３Ａが、１つの信号波形（電流の信号波形）における所定領域から、３つの特徴量に関する第１データＤ１を生成する場合、「３つの特徴量」は、それぞれ平均、標準偏差、及び最大でもよい。一方、例えば、第１生成部３Ａが、３つの信号波形（例えば電流、トルク、速度の信号波形）における所定領域から、それぞれ３つの特徴量に関する第１データＤ１を生成する場合、「３つの特徴量」は、例えば全て平均でもよい。以下では一例として、第１生成部３Ａは、３つの信号波形における所定領域から、それぞれ３つの特徴量に関する第１データＤ１を生成する。図４Ａ～図４Ｃでは、第１データＤ１は、プロットとして図示されている。

　第２生成部３Ｂは、対象ＯＢ１の劣化の進行を示す時系列のデータであって、３つ以上の特徴量に関する第１データＤ１の時間経過に伴う変化傾向をそれぞれ示す３つ以上の第２データＤ２（図４Ａ～図４Ｃ参照）を生成する。図４Ａ～図４Ｃでは、各第２データＤ２は、時系列で並ぶ複数の第１データＤ１（プロット）を結んだ折れ線形のデータとして図示されている。

　提示部４７は、３つ以上の第２データＤ２を互いに比較する。そして、提示部４７は、他の第２データＤ２と異なる変化傾向を呈する特定の第２データＤ２０（図４Ｃ参照）が存在する場合、異なる変化傾向の要因となった第１データＤ１である対象データＤ１０に関する特定処理を施して特定の第２データＤ２０を提示する。特定処理は、対象データＤ１０の非提示、対象データＤ１０の補正、及び、対象データＤ１０に関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む。例えば、３つ以上の第２データＤ２中の過半数以上の第２データＤ２の変化傾向が単調減少を示す一方で、単調減少に相当しない変化傾向を呈する第２データＤ２が半数未満（例えば１つ）存在する場合、後者の第２データＤ２が特定の第２データＤ２０に相当する。図４Ｃの例では、特定の第２データＤ２０は、一時的に増加傾向を示す区間（時点ｔ２～ｔ３）が存在し、時点ｔ３の第１データＤ１が、異なる変化傾向の要因となった対象データＤ１０であると判断され得る。

　上記のデータ処理システム１によれば、異なる変化傾向を呈する特定の第２データＤ２０が存在する場合、異なる変化傾向の要因となった対象データＤ１０に関する特定処理を施して特定の第２データＤ２０が提示される。そのため、ユーザは、ノイズ等の影響により発生した可能性の高い対象データＤ１０を、真のデータと誤解しにくくなる。結果的に、データ処理システム１には、劣化診断についてミスリードを招きにくくする、という利点がある。

　また一態様に係るデータ処理方法は、上記の対象ＯＢ１の劣化診断に関する。データ処理方法は、取得ステップと、第１生成ステップと、第２生成ステップと、提示ステップと、を含む。取得ステップでは、サーボシステム７の制御に用いられる制御信号、及びサーボシステム７の状態を検出するセンサ６１から出力される検出信号のうちの、少なくとも１つの信号を取得する。第１生成ステップでは、少なくとも１つの信号の信号波形における所定領域から、３つ以上の特徴量に関する第１データＤ１を生成する。第２生成ステップでは、対象ＯＢ１の劣化の進行を示す時系列のデータであって、３つ以上の特徴量に関する第１データＤ１の時間経過に伴う変化傾向をそれぞれ示す３つ以上の第２データＤ２を生成する。提示ステップでは、３つ以上の第２データＤ２を互いに比較する。そして、提示ステップでは、他の第２データＤ２と異なる変化傾向を呈する特定の第２データＤ２０が存在する場合、異なる変化傾向の要因となった第１データＤ１である対象データＤ１０に関する特定処理を施して特定の第２データＤ２０を提示する。特定処理は、対象データＤ１０の非提示、対象データＤ１０の補正、及び、対象データＤ１０に関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む。上記のデータ処理方法によれば、劣化診断についてミスリードを招きにくくする、という利点がある。このデータ処理方法は、コンピュータシステム（データ処理システム１）上で用いられる。つまり、このデータ処理方法は、プログラムでも具現化可能である。一態様に係るプログラムは、上記のデータ処理方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。プログラムは、コンピュータで読み取り可能な非一時的記録媒体に記録されていてもよい。

　（特徴３）
　また、一態様に係るデータ処理システム１は、診断用パラメータを出力するデータ処理システム１である。診断用パラメータは、負荷７３、サーボアンプ７１、及び、サーボアンプ７１の制御に応じて負荷７３に動力を与えるサーボモータ７２を含むサーボシステム７における負荷７３及びサーボモータ７２の少なくとも一方の対象ＯＢ１の劣化診断に用いられる。診断用パラメータは、サーボシステム７の制御に用いられる制御値、サーボシステム７の状態を検出するセンサ６１から出力される検出値、及び、制御値若しくは検出値から生成される生成値のうち少なくとも１つを含む。データ処理システム１は、取得部２と、信頼度決定部４４と、信頼度出力部（出力部５１）と、を備える。取得部２は、診断用パラメータを取得する。信頼度決定部４４は、診断用パラメータに、サーボシステム７の劣化診断における診断用パラメータの信頼度に関する情報を付与する。信頼度出力部は、信頼度に関する情報を診断用パラメータに紐付けて提示装置（表示装置８１）へ出力する。

　上記のデータ処理システム１によれば、ユーザは、提示装置に提示された信頼度を参照することで、特定の診断用パラメータを劣化診断に用いることの可否を判断することができる。これにより、ユーザにとっての利便性が高まる。

　一態様に係るデータ処理方法は、診断用パラメータを出力するデータ処理方法である。診断用パラメータは、負荷７３、サーボアンプ７１、及び、サーボアンプ７１の制御に応じて負荷７３に動力を与えるサーボモータ７２を含むサーボシステム７における負荷７３及びサーボモータ７２の少なくとも一方の対象ＯＢ１の劣化診断に用いられる。診断用パラメータは、サーボシステム７の制御に用いられる制御値、サーボシステム７の状態を検出するセンサ６１から出力される検出値、及び、制御値若しくは検出値から生成される生成値のうち少なくとも１つを含む。データ処理方法は、取得ステップと、信頼度決定ステップと、信頼度出力ステップと、を含む。取得ステップでは、診断用パラメータを取得する。信頼度決定ステップでは、診断用パラメータに、サーボシステム７の劣化診断における診断用パラメータの信頼度に関する情報を付与する。信頼度出力ステップでは、信頼度に関する情報を診断用パラメータに紐付けて提示装置（表示装置８１）へ出力する。

　（詳細）
　（１）全体構成
　図１に示すように、データ処理システム１は、センサ６１と、上位コントローラ６２と、サーボシステム７と、表示装置８１と、操作装置８２と、と共に用いられる。

　データ処理システム１は、センサ６１及び上位コントローラ６２のうち少なくとも一方から取得した情報を用いて、サーボシステム７の劣化診断を行う。表示装置８１は、診断結果を表示する。また、データ処理システム１の利用者（ユーザ）は、操作装置８２を操作することで、劣化診断に関する設定を行うことができる。設定を適宜行うことにより、劣化診断の精度の向上を図ることができる。

　データ処理システム１は、例えば、サーボシステム７が設置された施設（例えば工場等）から離れた地に設けられる。センサ６１、上位コントローラ６２、表示装置８１及び操作装置８２は、例えば、サーボシステム７が設置された施設に設置される。センサ６１、上位コントローラ６２、表示装置８１及び操作装置８２は、インターネット等の広域ネットワークを介してデータ処理システム１と通信する。

　（２）サーボシステム
　サーボシステム７は、サーボアンプ７１と、サーボモータ７２と、負荷７３と、を含む。データ処理システム１は、負荷７３及びサーボモータ７２の少なくとも一方（ここでは負荷７３）の対象ＯＢ１の劣化診断に用いられる。サーボモータ７２は、リニアモータであってもよいし、回転型モータであってもよい。本実施形態では、サーボモータ７２が回転型モータである場合を例に説明する。

　サーボモータ７２は、出力軸を有し、サーボアンプ７１の制御に従って出力軸を回転させる。負荷７３は、サーボモータ７２の出力軸に連結される。負荷７３は、サーボモータ７２から動力を与えられる。負荷７３の一例は、ボールねじ、ギア、又はベルト等である。サーボシステム７は、例えば、製品（半製品でもよい）の製造工程において所定の作業を実行するために用いられる。

　サーボシステム７が劣化すると、例えば、異音の発生、発振、負荷７３の滑り、及び、負荷７３の動作精度の低下等の不具合が発生することがある。データ処理システム１がサーボシステム７の劣化診断を行うことで、ユーザは、サーボシステム７の劣化の有無を知ることができる。

　サーボシステム７の不具合の原因は、例えば、サーボモータ７２又は負荷７３に異物が付着すること、サーボモータ７２又は負荷７３が摩耗すること、及び、サーボモータ７２又は負荷７３に傷が付くこと等である。サーボシステム７の不具合は、サーボモータ７２のトルクの乱れ、共振特性の変化、及び、摩擦力の変化等の、検出可能な特徴として表れる。これらの特徴に基づいて、データ処理システム１は、劣化診断を行う。

　データ処理システム１は、サーボシステム７が所定の作業を実行しているときに劣化診断を行ってもよいし、所定の作業を休止させているときにサーボシステム７に試験運転をさせて劣化診断を行ってもよい。

　（３）センサ
　センサ６１は、サーボシステム７の状態を検出する。センサ６１は、検出値を含む検出信号（電気信号）をサーボアンプ７１へ出力する。サーボアンプ７１は、検出信号と後述する上位コントローラ６２からの制御信号（制御値）に基づき、サーボモータ７２の動作を制御する。また本実施形態では、センサ６１は、検出信号をデータ処理システム１へも出力する。センサ６１は、複数種類が設けられていることが好ましい。本実施形態では、複数のセンサ６１として、電流センサ、トルクセンサ、速度センサ、及び、ポジションセンサ（エンコーダ等）が設けられているとして説明する。

　電流センサは、サーボモータ７２に供給される電流を検出する。トルクセンサは、サーボモータ７２のトルクを検出する。速度センサは、サーボモータ７２の回転数を検出する。ポジションセンサは、サーボモータ７２の回転に対応して移動する検出対象の位置を検出する。例えば、ポジションセンサは、サーボモータ７２の回転角を検出する。また、例えば、負荷７３がボールねじである場合、ポジションセンサは、ボールねじ、又は、ボールねじに連結された部材の、ボールねじの軸方向における位置を検出する。なお、ポジションセンサに代えて、カメラにより、検出対象の位置を検出してもよい。

　（４）上位コントローラ
　上位コントローラ６２は、サーボアンプ７１へ制御信号を出力する。これにより、上位コントローラ６２は、サーボシステム７の動作を制御する。制御信号は、制御値を含む。制御信号は、制御値として、例えば、サーボモータ７２の回転数の指令値、回転角の指令値、及びトルク指令値の少なくとも１つの値を含む。サーボアンプ７１は、この制御信号及びセンサ６１からの検出信号に従って、サーボモータ７２に供給される電力を調整し、これにより、サーボモータ７２の動作を制御する。

　また、上位コントローラ６２は、（第１の）制御値を含む制御信号をデータ処理システム１へも出力する。データ処理システム１は、制御信号（第１の制御値）に基づいて劣化診断を行う。データ処理システム１は、センサ６１からの検出信号に基づいて劣化診断を行ってもよい。

　ところで、サーボアンプ７１は、電力変換部を有し、当該電力変換部からサーボモータ７２に供給する電力を調整するための制御信号（第２の制御値）を生成している。サーボアンプ７１は、第２の制御値を含む制御信号をデータ処理システム１へ出力してもよい。この場合、データ処理システム１は、サーボアンプ７１で生成される制御信号を取得して、当該制御信号に基づいて劣化診断を行ってもよい。言い換えると、本開示における「サーボシステム７の制御に用いられる制御信号」とは、上位コントローラ６２からの第１の制御値を含む制御信号でもよいし、サーボアンプ７１で生成される第２の制御値を含む制御信号でもよい。「サーボシステム７の制御に用いられる制御値」とは、第１の制御値でもよいし、第２の制御値でもよい。

　センサ６１から出力される各種の検出値、上位コントローラ６２から出力される各種の（第１の）制御値、及び、サーボアンプ７１から出力される（第２の）制御値はそれぞれ、取得部２で取得される入力値に相当する。すなわち、診断用パラメータとしての入力値（制御値及び検出値）は、サーボモータ７２に供給される電流の値と、サーボモータ７２のトルクと、サーボモータ７２の速度と、サーボモータ７２の位置の値（回転角）と、のうち少なくとも１つを含む。

　（５）データ処理システム
　（５．１）構成要素
　データ処理システム１は、１以上のプロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムを、コンピュータシステムのプロセッサが実行することにより、データ処理システム１の少なくとも一部の機能が実現される。プログラムは、メモリに記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。

　データ処理システム１は、取得部２と、生成部３と、処理部４と、出力部５１と、受信部５２と、記憶部５３と、を備える。なお、取得部２、生成部３、処理部４、出力部５１及び受信部５２は、１以上のプロセッサによって実現される機能を示しているに過ぎず、必ずしも実体のある構成を示しているわけではない。

　（５．２）取得部
　取得部２は、診断用パラメータを取得する。例えば、データ処理システム１は、通信インタフェース装置を更に備えており、取得部２は、通信インタフェース装置を介して診断用パラメータを取得する。

　図１に示すように、診断用パラメータとしては、入力値と、生成値と、がある。入力値の一例は、センサ６１から出力される検出値である。入力値の別の一例は、上位コントローラ６２及びサーボアンプ７１のうち少なくとも一方から出力される制御値である。生成値の一例は、抽出値、統計量又は主成分である。生成値は、入力値に基づいて生成部３で生成される。本実施形態の取得部２は、診断用パラメータとして、入力値を取得する。言い換えると、取得部２は、上位コントローラ６２及びサーボアンプ７１のうち少なくとも一方からの制御信号（入力値）、並びにセンサ６１からの検出信号（入力値）のうちの少なくとも１つの信号を取得する（取得ステップ）。取得部２は、入力値を生成部３及び処理部４へ出力する。

　生成部３により、１つの入力値から１又は複数の診断用パラメータが生成される。また、入力値自体も、診断用パラメータの１つなので、劣化診断に用いられ得る。本実施形態では、劣化診断に用いられる診断用パラメータは、生成部３で生成される生成値である。

　（５．３）生成部
　生成部３は、生成値を生成し、処理部４へ出力する。生成部３は、抽出部３１と、統計量部３２と、統計分析部３３と、傾向生成部３４と、を有する。本実施形態では、抽出部３１、統計量部３２、及び統計分析部３３が第１生成部３Ａに相当し、傾向生成部３４が第２生成部３Ｂに相当する（図１参照）。

　抽出部３１は、入力値に対して抽出処理を行い、抽出値を生成する。抽出処理は、入力値のうち一部の期間の値を、抽出値として抽出する処理である。

　統計量部３２は、入力値に基づいて統計量を生成する。統計量の一例は、平均値、標準偏差、最大値、最小値、又は、ヒストグラムから得られる特徴量である。

　統計分析部３３は、入力値を統計分析し、入力値とは別の診断用パラメータを生成する。より詳細には、統計分析部３３は、複数の入力値を主成分分析し、主成分を生成する。

　また、生成部３は、抽出部３１における抽出処理と、統計量部３２における処理と、統計分析部３３における処理と、のうち２つ以上の処理を組み合わせて、診断用パラメータを生成することが可能である。本実施形態の生成部３は、少なくとも、抽出部３１における抽出処理に、統計量部３２における処理と、統計分析部３３における処理と、のうち少なくとも一方を組み合わせて、診断用パラメータを生成することが可能である。言い換えると、生成部３は、入力値に対して、統計量に変換する処理と、統計分析と、のうち少なくとも一方と、抽出処理と、を行うことにより、診断用パラメータ（生成値）を生成する。

　一例として、生成部３は、まず、抽出部３１における抽出処理により、抽出値を生成する。さらに、生成部３は、統計量部３２において抽出値の平均値を取る、又は、抽出値の標準偏差を算出する、等の処理を行うことにより、診断用パラメータを生成する。

　別の一例として、生成部３は、まず、抽出部３１における抽出処理により、複数の抽出値を生成する。さらに、生成部３は、統計分析部３３において複数の抽出値を主成分分析することにより、複数の主成分を生成する。生成部３は、複数の主成分を、診断用パラメータとして出力する。

　本実施形態では、複数の診断用パラメータのうち劣化診断に直接的に用いられる診断用パラメータが、少なくとも次の処理を実行することで生成される生成値である場合を例に説明する。すなわち、劣化診断に直接的に用いられる診断用パラメータは、抽出部３１により生成された抽出値に対して、統計量部３２で平均値を取ることで生成される生成値である。一方で、診断用パラメータとしての入力値は、生成値に変換されてから劣化診断に用いられるという形で、劣化診断に間接的に用いられる。

　本開示では、診断用パラメータ（生成値）を第１データＤ１（図４Ａ～図４Ｃ参照）と呼ぶこともある。第１生成部３Ａ（抽出部３１、統計量部３２及び統計分析部３３）は、例えば３つの信号の信号波形における所定領域（後述する特徴期間の全部又は一部）から、それぞれ３つの特徴量（例えば平均値）に関する第１データＤ１を生成する（第１生成ステップ）。

　傾向生成部３４（第２生成部３Ｂ）は、対象ＯＢ１の劣化の進行を示す時系列のデータである第２データＤ２を生成する（第２生成ステップ）。傾向生成部３４は、第２データＤ２を３つ以上（ここでは図４Ａ～図４Ｃに示す３つ）生成することが好ましい。各第２データＤ２は、対応する特徴量に関する第１データＤ１（診断用パラメータ）の時間経過に伴う変化傾向を示す。図４Ａ～図４Ｃは、横軸を時間として、時間経過に伴って変化する「特徴量Ａ」、「特徴量Ｂ」、「特徴量Ｃ」に関する第２データＤ２を示す。特徴量Ａ～Ｃは、一例として、全て平均値とし、ただし、基となる信号の種類が異なる。具体的には、「特徴量Ａ」は、例えば、サーボモータ７２に供給される電流の信号波形における所定領域（特徴期間の全部又は一部）の平均値（平均電流値）である。「特徴量Ｂ」は、例えば、サーボモータ７２のトルクの信号波形における所定領域（特徴期間の全部又は一部）の平均値（平均トルク）である。「特徴量Ｃ」は、例えば、サーボモータ７２の速度の信号波形における所定領域（特徴期間の全部又は一部）の平均値である。

　生成部３は、第１生成部３Ａで生成された、特徴量Ａ～Ｃに関する第１データＤ１を記憶部５３に履歴情報として記憶する。傾向生成部３４は、ある時点（例えば現時点）で生成した特徴量Ａ～Ｃに関する第１データＤ１と、記憶部５３に記憶される過去の特徴量Ａ～Ｃに関する第１データＤ１とに基づいて、各特徴量に対応する第２データＤ２を生成する。図４Ａ～図４Ｃでは、各第２データＤ２は、生成間隔Ｔ１ごとに時系列で並ぶ複数の第１データＤ１（プロット）を結んだ折れ線形のデータとして図示されている。

　隣り合う２つの第１データＤ１（プロット）の生成間隔Ｔ１、つまり時点ｔ１～ｔ２の間隔、時点ｔ２～ｔ３の間隔、時点ｔ３～ｔ４の間隔・・・は、図示例では一定である。生成間隔Ｔ１は、特に限定されず、例えば数時間でもよいし、１日でもよいし、１カ月でもよい。生成間隔Ｔ１は、例えば操作装置８２を介してユーザによって設定変更可能である。

　図４Ａ～図４Ｃでは一例として、時点ｔ７を現時点としている。傾向生成部３４は、特徴量Ａ～Ｃの各々について、時点ｔ７（現時点）で生成された最新の第１データＤ１と、時点ｔ７よりも過去の時点ｔ１～ｔ６で生成された、記憶部５３内の第１データＤ１を用いて、第２データＤ２を生成する。

　傾向生成部３４は、生成した３つの第２データＤ２を処理部４に出力する。第２データＤ２は、処理部４の後述する提示部４７にて処理される。

　特徴量Ａ～Ｃは、対象ＯＢ１の経年劣化が進行すると、変化傾向として、基本的には単調減少を示し得る。ただし、特徴量Ａ～Ｃの少なくとも１つが、対象ＯＢ１の経年劣化が進行すると、変化傾向として、単調増加を示す特徴量でもよい。

　（５．４）出力部
　出力部５１は、入力値を表示装置８１へ出力する表示出力部として機能する。出力部５１は、例えば、通信インタフェース装置を介して入力値を出力する。また、出力部５１は、生成値を表示装置８１へ出力する。すなわち、出力部５１は、診断用パラメータ（入力値又は生成値）を表示装置８１（提示装置）へ出力する。

　また、出力部５１は、信頼度に関する情報を診断用パラメータに紐付けて表示装置８１（提示装置）へ出力する信頼度出力部として機能する。

　（５．５）受信部
　受信部５２は、操作装置８２から信号を受信する。受信部５２は、例えば、通信インタフェース装置を介して信号を受信する。

　（５．６）処理部
　処理部４は、区分部４１、期間決定部４２、補正部４３、信頼度決定部４４、学習部４５、診断部４６、提示部４７、及び推定部４８としての機能を有する。

　（５．６．１）区分部
　区分部４１は、表示装置８１へ表示させるために、入力値を、入力値の波形の特徴に応じて複数の期間に区分けする。区分部４１で決定された、複数の期間に関する情報は、出力部５１を介して表示装置８１へ出力される。表示装置８１は、入力値を、区分部４１で区分けされた複数の期間に区分けして表示する。

　サーボモータ７２の速度の制御値を入力値とし、入力値を複数の期間ｐ１～ｐ１５に区分けして表示装置８１に表示する態様の一例を、図２に示す。サーボモータ７２は、期間ｐ１～ｐ１５を１周期として同じ動作を繰り返すように制御される。つまり、サーボモータ７２は、１つのワークに対して、期間ｐ１～ｐ１５を１周期とした動作を実行する。期間ｐ１～ｐ１５の各々は、単調に減少するという特徴、単調に増加するという特徴、又は、値が一定であるという特徴を有する。区分部４１は、入力値の変化率を解析することで、入力値を複数の期間ｐ１～ｐ１５に区分けする。

　ユーザは、操作装置８２（図１参照）を操作することにより、複数の期間ｐ１～ｐ１５のうち、劣化診断に採用すべき所望の期間を指定する。受信部５２は、操作装置８２に対するユーザの操作に応じて操作装置８２から出力される指定信号を受信する。指定信号は、ユーザが指定した期間を特定する情報を含む。生成部３は、受信部５２が指定信号を受信すると、抽出処理において、入力値のうち、操作装置８２に対するユーザの操作により指定された期間の値を抽出する。より詳細には、生成部３は、受信部５２が指定信号を受信すると、抽出処理において、入力値のうち、操作装置８２に対するユーザの操作により複数の期間ｐ１～ｐ１５の中から指定された期間の値を抽出する。

　例えば、ユーザは、期間ｐ７を指定する。生成部３の抽出部３１は、入力値のうち、期間ｐ７の値を、抽出値として生成する。

　ここで、抽出部３１は、表示装置８１に表示された入力値のうち、ユーザが指定した期間ｐ７の値を、抽出値として生成してもよい。あるいは、抽出部３１は、表示装置８１に表示された入力値とは異なる入力値のうち、ユーザが指定した期間ｐ７の値を、抽出値として生成してもよい。図２の例では、表示装置８１に表示された入力値は、速度である。図３は、ユーザが指定した期間ｐ７における電流の値の一例である。つまり、図３の始点ｔｉから終点ｔｆまでの期間が、期間ｐ７に一致する。抽出部３１は、このような電流の値を抽出値としてもよい。

　すなわち、取得部２は、入力値を複数取得する。複数の入力値は、第１入力値と、第２入力値と、を含む。上記の例では、第１入力値は速度であり、第２入力値は電流の値である。生成部３は、抽出処理において、第１入力値のうち所定の特徴が表れている特徴期間を特定する処理（第１処理）と、第２入力値のうち特徴期間に含まれる値を診断用パラメータ（抽出値）として抽出する処理（第２処理）と、を行う。具体的には、第１処理において、生成部３は、操作装置８２に対するユーザの操作により指定された期間ｐ７を特徴期間とする。期間ｐ７における所定の特徴は、速度（第１入力値）が単調に減少しているという特徴である。また、期間ｐ７以外の期間も、それぞれ特徴を有するように、入力値が複数の期間ｐ１～ｐ１５に区分けされている。よって、抽出処理は、入力値のうち予め決められた特徴に基づいて決定された期間の値を抽出する処理である。第２処理において、生成部３は、電流の値（第２入力値）のうち期間ｐ７（特徴期間）に含まれる値を診断用パラメータとして抽出する。

　生成部３は、特徴期間に含まれる値の全体を、診断用パラメータとしてもよい。

　あるいは、生成部３は、特徴期間のうち一部の期間の値を、診断用パラメータとしてもよい。要するに、生成部３は、第２入力値のうち特徴期間に含まれる値を診断用パラメータとして抽出する処理において、特徴期間のうち一部の期間の値を診断用パラメータとして抽出してもよい。例えば、生成部３は、特徴期間のうち一部の期間ｐ１０１（図３参照）の値を診断用パラメータとして抽出してもよい。生成部３は、期間ｐ１０１を例えば、操作装置８２に対するユーザの操作により指定された期間としてもよい。あるいは、期間ｐ１０１は例えば、期間決定部４２によって、第２入力値の波形の特徴に基づいて決定されてもよい。第２入力値の波形の特徴とは、例えば、第２入力値の振幅、周波数、又は、単位時間における平均値等である。あるいは、期間ｐ１０１は例えば、期間決定部４２によって、第２入力値の１周期に相当する期間に決定されてもよい。

　つまり、上述した「特徴量Ａ（図４Ａ参照）」は、特徴期間（期間ｐ７）における電流の値の平均値でもよいし、特徴期間のうち一部の期間（期間ｐ１０１）における電流の値の特徴量（ここでは平均値）でもよい。

　（５．６．２）期間決定部
　期間決定部４２は、入力値のうち、劣化診断に採用する期間を決定する機能を有する。当該機能の有効と無効とが、例えば、操作装置８２に対するユーザの操作により切替可能である。当該機能が無効である場合、劣化診断に採用する期間は、操作装置８２に対するユーザの操作により決定される。抽出部３１は、入力値のうち、期間決定部４２により又はユーザの操作により決定された期間の値を抽出値として抽出する。

　期間決定部４２は、例えば、入力値のうち所定の特徴が表れている特徴期間を、劣化診断に採用する期間とする。劣化診断に採用する期間をいずれの期間とするかの情報は、記憶部５３に記憶されている。期間決定部４２は、当該情報を参照することで、劣化診断に採用する期間を決定する。また、当該情報は、操作装置８２に対するユーザの操作により更新可能である。

　劣化診断に採用する期間をユーザが決定する場合は、ユーザの知見を劣化診断に反映することができるという利点がある。劣化診断に採用する期間として適切な期間は、サーボシステム７の設置環境及び使用状況等によって異なることが想定される。劣化診断に採用する期間をユーザが決定可能とすることで、劣化診断の精度の向上を図ることができる。

　また、劣化診断に採用する期間を期間決定部４２が決定する場合は、当該期間をユーザが決定する手間を省くことができるという利点がある。

　（５．６．３）提示部
　提示部４７は、傾向生成部３４（第２生成部３Ｂ）で生成された３つ以上の第２データＤ２（ここでは図４Ａ～図４Ｃに示す３つ）を互いに比較する機能（提示ステップ）を有する。提示部４７は、各第２データＤ２について、隣り合う第１データＤ１（プロット）間における変化（増加、減少、又は一定）の方向、及び変化率を解析することで変化傾向を特定する。ここでいう「変化傾向」は、劣化の進行と相関のある傾向であることを想定する。つまり、図４Ａ～図４Ｃにおける時点ｔ１～時点ｔ７にわたって一方向への単調変化の傾向を意味する。「一方向」は、例えば単調減少方向を想定するが、診断用パラメータの種類によっては、単調増加方向となることもある。図４Ａ及び図４Ｂにおける特徴量Ａ及びＢは、いずれも時点ｔ１～時点ｔ７にわたって単調減少しており、同じ変化傾向を示しているといえる。なお、特徴量Ａ及び特徴量Ｂの一方が、時点ｔ１～時点ｔ７にわたって単調減少し、他方が時点ｔ１～時点ｔ７にわたって単調増加する場合も、同じ変化傾向（劣化（度）の進行と相関のある傾向）を示しているものとする。ただし、図４Ｃにおける特徴量Ｃは、時点ｔ１～時点ｔ７にわたって一方向に変化していない。つまり、図４Ｃの第２データＤ２は、減少傾向を示しているものの、図４Ａ及び図４Ｂの第２データＤ２と違って、ノイズ等の影響を受けて一時的に増加傾向を示す区間（時点ｔ２～ｔ３）が存在している。言い換えると、図４Ｃの第２データＤ２には、劣化の進行と相関がない区間が存在している。このようなノイズ等の影響による劣化の進行と相関がない区間を含んだ第２データＤ２がユーザに提示されると、劣化診断についてミスリードを招き得る。

　そこで、提示部４７は、他の第２データＤ２と異なる変化傾向を呈する特定の第２データＤ２０（図４Ｃ参照）が存在するか否かを判定する。例えば、提示部４７は、３つ以上の第２データＤ２中の過半数以上の第２データＤ２の変化傾向が単調減少を示し、それとは異なる変化傾向を呈する第２データＤ２が半数未満（例えば１つ）存在する場合、その第２データＤ２を特定の第２データＤ２０に決定する。

　提示部４７は、仮に３つの第２データＤ２の全ての変化傾向が同じであり、特定の第２データＤ２０が存在しないと判定すると、「特定処理」を施すことなく、３つの第２データＤ２を提示する。提示部４７は、出力部５１を介して３つの第２データＤ２を表示装置８１に出力させて、表示装置８１から３つの第２データＤ２を提示（画面表示）する。

　一方、提示部４７は、他の第２データＤ２と異なる変化傾向を呈する特定の第２データＤ２０が存在する場合、異なる変化傾向の要因となった第１データＤ１である対象データＤ１０に関する特定処理を施して特定の第２データＤ２０を提示する（提示ステップ）。図４Ｃに例示する特定の第２データＤ２０には、一時的に増加傾向を示す区間（時点ｔ２～ｔ３）が存在する。提示部４７は、時点ｔ３の第１データＤ１が、異なる変化傾向の要因となった対象データＤ１０であると判断する。提示部４７は、時点ｔ３の第１データＤ１の前後の第１データＤ１も対象データＤ１０であると判断してよい。

　特定処理は、対象データＤ１０の非提示、対象データＤ１０の補正、及び、対象データＤ１０に関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む。

　提示部４７は、特定処理を施した特定の第２データＤ２０を、出力部５１を介して表示装置８１に出力させて、表示装置８１からの画面表示により、特定の第２データＤ２０を提示する。表示装置８１は、例えば、図４Ｃに示すような折れ線形データのグラフとして、特定の第２データＤ２０を表示する。ユーザは、画面表示される特定の第２データＤ２０を通じて、劣化の進行具合を目視によって確認できる。

　また提示部４７は、第１生成部３Ａがある時点（ここでは現時点である時点ｔ７）で生成した第１データＤ１と、第１生成部３Ａがある時点（時点ｔ７）より前に生成した第１データＤ１とを含む態様で、特定の第２データＤ２０を提示する。具体的には、提示部４７は、図４Ｃに示すように、時点ｔ１～ｔ７における７つの第１データＤ１を含む態様で、特定の第２データＤ２０を提示する。したがって、ユーザは、提示される特定の第２データＤ２０を通じて、時点ｔ７までにおける劣化の進行具合を確認できる。

　提示部４７は、特定の第２データＤ２０だけでなく、その他の第２データＤ２も提示することが好ましい。つまり、提示部４７は、３つ以上の第２データＤ２のうち、特定の第２データＤ２０以外の第２データＤ２の少なくとも１つ（ここでは特徴量Ａ及び特徴量Ｂの２つの第２データＤ２）を更に提示することが好ましい。表示装置８１は、例えば、図４Ａ及び図４Ｂに示すような折れ線形データのグラフとして、特徴量Ａ及び特徴量Ｂの２つの第２データＤ２を表示する。ここで言うデータの「提示」は、画面表示に限定されず、音声出力等を含み得る。例えば、対象データＤ１０に関する通知は、音声出力によって行われてもよい。特定の第２データＤ２０以外の第２データＤ２は、特定の第２データＤ２０と合わせて１画面上で表示されることが好ましいが、特に限定されず、別画面で表示されてよい。

　以下、非提示処理、補正処理、及び通知処理についてそれぞれ説明する。提示部４７は、特徴量の単調減少における一時的な増加量が閾値以上の場合だけ、特定処理を実行してもよい。また、提示部４７は、特徴量の単調増加における一時的な減少量が閾値以上の場合だけ、特定処理を実行してもよい。

　［非提示処理］
　例えば特定処理が対象データＤ１０の非提示に関する非提示処理を含む場合、提示部４７は、表示装置８１による対象データＤ１０の画面表示を制止する。図４Ｃの例で言えば、提示部４７は、特定の第２データＤ２０において、時点ｔ３の第１データＤ１（対象データＤ１０）の、表示装置８１による画面表示を制止する。具体的には、提示部４７は、特定の第２データＤ２０について、時点ｔ３の第１データＤ１（プロット）を含む時点ｔ２～時点ｔ４までの折れ線形データを非表示（ブランク）として、時点ｔ１～ｔ２、及び時点ｔ４以降の折れ線形データを画面表示する。このように、ノイズ等の影響により発生した可能性の高い対象データＤ１０の画面表示が制止されるため、劣化診断についてミスリードを招きにくくできる。

　［補正処理］
　例えば特定処理が対象データＤ１０の補正に関する補正処理を含む場合、提示部４７は、補正部４３にて、３つ以上の第２データＤ２のうち、特定の第２データＤ２０以外の第２データＤ２の少なくとも１つの変化傾向に基づいて対象データＤ１０を補正する。提示部４７は、補正後の対象データＤ１０を提示する。ここでは、提示部４７は、補正後の対象データＤ１０を含む特定の第２データＤ２０を表示装置８１から提示（表示）する。

　補正後の対象データＤ１０は、提示部４７により提示されるためのデータである。診断部４６による劣化診断には、補正前の対象データＤ１０が用いられてもよいし、補正後の対象データＤ１０が用いられてもよい。

　補正部４３は、提示部４７からの指令に応じて、対象データＤ１０に関する補正処理を実行する。図４Ｃの例で言えば、補正部４３は、特定の第２データＤ２０において、時点ｔ３の第１データＤ１（対象データＤ１０）を補正する。

　ここで提示部４７は、補正部４３にて、特定の第２データＤ２０における対象データＤ１０よりも過去の変化傾向に基づいて対象データＤ１０を補正して、補正後の対象データＤ１０を提示する。図４Ｃの例で言えば、補正部４３は、時点ｔ３より前である時点ｔ１～ｔ２における２つの第１データＤ１、及びこれらの単調減少する変化率（傾き）に基づいて時点ｔ３の対象データＤ１０を補正する。そのため、対象データＤ１０の補正に関する信頼性が向上する。本実施形態では、補正部４３は、時点ｔ１～ｔ２における２つの第１データＤ１及びその変化率に加えて、時点ｔ４以降の複数の第１データＤ１及びそれらの変化率に基づいて、時点ｔ３における真の第１データＤ１Ｘ（図４Ｃ参照）を推定する。補正部４３は、推定した第１データＤ１Ｘを含む時点ｔ２～ｔ４間における真の折れ線形データＫ１（図４Ｃの破線参照）を補間する。

　補正部４３は、相関データに基づいて折れ線形データＫ１を補間してよい。相関データは、第１データＤ１（診断用パラメータ）の種類と、第１データＤ１の値と、サーボシステム７の劣化の進行との相関に関する情報であり、記憶部５３に記憶されている。相関データは、シミュレーション結果等の検証結果に基づいて用意された情報であり、データテーブル、又は数式として記憶されてよい。

　提示部４７は、近似曲線によって対象データＤ１０を補正することが好ましい。つまり、近似曲線により、時点ｔ３における真の第１データＤ１Ｘが決定されることが好ましい。この場合、対象データＤ１０の補正に関する信頼性が向上する。

　このように、ノイズ等の影響により発生した可能性の高い対象データＤ１０が補正されて提示されるため、劣化診断についてミスリードをより招きにくくできる。

　提示部４７は、表示装置８１から特定の第２データＤ２０を画面表示する場合に、補正後の対象データＤ１０を他の第１データＤ１と区別可能な表示形態で画面表示することが好ましい。区別可能な表示形態とは、例えば、色、線種等である。例えば、提示部４７は、図４Ｃに示すように、補正後の対象データＤ１０（第１データＤ１Ｘ）を白抜きのプロットで表示させて、他の第１データＤ１を黒色のプロットで表示させてよい。また提示部４７は、図４Ｃに示すように、第１データＤ１Ｘを含む時点ｔ２～ｔ４間における真の折れ線形データＫ１を赤色の破線で表示させて、その他を黒色の実線で表示させてよい。補正後の対象データＤ１０が他の第１データＤ１と区別可能な表示形態で表示されることで、ユーザは、対象データＤ１０が補正されたデータであることを目視によって容易に確認できる。

　［通知処理］
　例えば特定処理が対象データＤ１０に関する通知処理を含む場合、提示部４７は、表示装置８１から特定の第２データＤ２０を画面表示する場合に、特定の第２データＤ２０が他の第２データＤ２と異なる変化傾向を呈する旨を示す警告情報を画面表示する。警告情報は、例えば「変化傾向が他と異なるデータが存在します。」といった文字列のデータを含む。警告情報は、特定の第２データＤ２０と合わせて１画面上で表示されることが好ましいが、特に限定されず、別画面で表示されてよい。また警告情報の通知は、画面表示に限定されず、スピーカからの音声出力によって行われてもよい。警告情報が通知されるため、ユーザは、警告情報を通じて、ノイズ等の影響により発生した可能性の高い対象データＤ１０が存在していることを容易に知ることができる。そのため、劣化診断についてミスリードを招きにくくできる。

　特定処理が通知処理と非提示処理を含む場合、警告情報は、例えば「変化傾向が他と異なるデータが存在するため、非表示としました。」といった文字列のデータを含んでよい。また特定処理が通知処理と補正処理を含む場合、警告情報は、例えば「変化傾向が他と異なるデータが存在するため、データ補正をしました。」といった文字列のデータを含んでよい。

　本実施形態では、特定処理が、非提示処理、補正処理、及び通知処理のうちのどれを含むかについては、ユーザが操作装置８２を介して適宜に設定変更できてもよい。

　このように本実施形態によれば、異なる変化傾向を呈する特定の第２データＤ２０が存在する場合、異なる変化傾向の要因となった対象データＤ１０に関する特定処理を施して特定の第２データＤ２０が提示される。そのため、ユーザは、ノイズ等の影響により発生した可能性の高い対象データＤ１０を、真のデータと誤解しにくくなる。結果的に、データ処理システム１には、劣化診断についてミスリードを招きにくくする、という利点がある。

　（５．６．４）信頼度決定部と推定部
　信頼度決定部４４は、診断用パラメータ（第１データＤ１）に、サーボシステム７の劣化診断における診断用パラメータの信頼度に関する情報を付与する。ここで言う診断用パラメータは、取得部２で取得された入力値であってもよいし、入力値に基づいて生成部３で生成された生成値であってもよい。信頼度は、診断用パラメータとサーボシステム７の劣化度との相関が強いほど高く設定されればよい。

　信頼度決定部４４は、操作装置８２に対するユーザの操作に従って信頼度を決定する機能と、自動的に信頼度を決定する機能と、を有する。まず、前者について説明する。

　図２に示すように、表示装置８１には、診断用パラメータが表示される。ユーザは、操作装置８２を操作することにより、診断用パラメータの信頼度を指定する。受信部５２は、操作装置８２に対するユーザの操作に応じて操作装置８２から出力される指定信号を受信する。指定信号は、ユーザが指定した信頼度の情報を含む。信頼度決定部４４は、受信部５２が指定信号を受信すると、信頼度を、操作装置８２に対するユーザの操作により指定された値に決定する。

　また、表示装置８１に複数の診断用パラメータ（複数の第１データＤ１を含む第２データＤ２）が表示される場合は、複数の診断用パラメータの信頼度を個別に、操作装置８２に対するユーザの操作により指定することが可能である。

　次に、信頼度決定部４４が自動的に信頼度を決定する機能について説明する。ここでは、信頼度決定部４４は、ある１つの診断用パラメータ（第１データＤ１）の信頼度だけでなく、複数の診断用パラメータを含む第２データＤ２の信頼度（以下、「全体信頼度」と呼ぶことがある）を自動的に決定する機能を有する。特に信頼度決定部４４は、他の第２データＤ２と異なる変化傾向を呈する特定の第２データＤ２０の全体信頼度を自動的に決定する機能を有する。信頼度決定部４４は、特定の第２データＤ２０と特徴量の種類が同じである基準データの変化傾向に基づいて、特定の第２データＤ２０の変化傾向に関する信頼度（全体信頼度）を決定する。ここでいう「基準データ」は、過去に生成された診断用パラメータ、又は他の機器に関する診断用パラメータである。具体的には、「基準データ」は、着目するサーボモータ７２とは別のサーボモータに関して過去に生成された１以上の第１データＤ１又は第２データＤ２である。ただし、特定の第２データＤ２０の特徴量が電流の平均値であれば、基準データの特徴量も電流の平均値である。基準データは、記憶部５３に記憶されている。基準データは、データテーブル、又は数式として記憶されてよい。

　なお、本実施形態では、信頼度決定部４４は、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、診断用パラメータの信頼度、及び全体信頼度を決定する。学習済みモデルは、学習部４５で生成されてもよいし、データ処理システム１の外部の装置で生成されてデータ処理システム１に提供されてもよい。

　学習済みモデルは、例えば、学習済みのニューラルネットワークを用いた分類器を含む。学習済みのニューラルネットワークは、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）、又はＢＮＮ（Bayesian Neural Network：ベイズニューラルネットワーク）等を含み得る。学習済みモデルは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の集積回路に、学習済みのニューラルネットワークを実装することで実現される。

　診断用パラメータの信頼度をユーザが決定する場合は、ユーザの知見を信頼度に反映することができるという利点がある。診断用パラメータの信頼度として適切な値は、サーボシステム７の設置環境及び使用状況等によって異なることが想定される。診断用パラメータの信頼度をユーザが決定可能とすることで、信頼度を適切な値にできる。

　また、信頼度を期間決定部４２が決定する場合は、診断用パラメータの信頼度をユーザが決定する手間を省くことができるという利点がある。

　診断用パラメータの信頼度が決定されると、信頼度決定部４４は、診断用パラメータと、診断用パラメータの信頼度に関する情報とを、出力部５１を介して提示装置に出力する。提示装置は、診断用パラメータと、その信頼度と、を提示する。本実施形態では、表示装置８１が提示装置として機能する。表示装置８１は、診断用パラメータと、その信頼度と、を表示する。

　また信頼度決定部４４は、特定の第２データＤ２０の全体信頼度も決定する。提示部４７は、表示装置８１から特定の第２データＤ２０を画面表示する場合に、信頼度（全体信頼度）に関する情報を画面表示する。信頼度決定部４４は、特定の第２データＤ２０だけでなく、他の第２データＤ２の全体信頼度も自動的に決定する。提示部４７は、表示装置８１から、当該第２データＤ２を画面表示する場合に、全体信頼度に関する情報を画面表示する。ユーザは、画面表示される全体信頼度の情報を通じて、特定の第２データＤ２０がどの程度信頼性のあるデータであるかを容易に知ることができる。そのため、劣化診断についてミスリードをより招きにくくできる。

　図５では、全体信頼度の表示を含む表示装置８１の表示を模式的に例示する。図５は、一例として、図４Ａで説明した特徴量Ａの第２データＤ２、及びその全体信頼度「０．８」を示す。図５では、時点ｔ１２を現時点（現在）としている。つまり、時点ｔ１２の第１データＤ１が最新の実績データを示し、時点ｔ１２より前の時点における第１データＤ１が過去の実績データを示す。表示装置８１は、全体信頼度を「０」～「１．０」の範囲で示すが、特に限定されず、百分率「０％」～「１００％」の範囲で示してもよい。

　ここで時点ｔ１２より後の時点における第１データＤ１は、実績データではなく、第１データＤ１に関する予想データである。本実施形態の提示部４７は、第１生成部３Ａがある時点（時点ｔ１２）で生成した第１データＤ１と、ある時点（時点ｔ１２）より後の将来の第１データＤ１に関する予想データとを含む態様で、特定の第２データＤ２０を提示する。

　具体的には、推定部４８は、提示部４７からの指令に応じて、将来の第１データＤ１を推定する。推定部４８は、例えば、ある時点（時点ｔ１２）までに生成された第１データＤ１及び変化傾向、並びに、上述した基準データや相関データ等に基づいて、時点ｔ１２より後の時点における第１データＤ１を推定する。なお、提示部４７は、特定の第２データＤ２０以外の他の第２データＤ２についても、ある時点（時点ｔ１２）より後の将来の第１データＤ１に関する予想データを含む態様で提示することが好ましい。

　このように将来の第１データＤ１を含む態様で、特定の第２データＤ２０が提示されるため、ユーザは、提示される特定の第２データＤ２０を通じて、ある時点から予測される将来の劣化の進行具合を確認できる。

　（５．６．５）学習部
　学習部４５は、学習済みモデル（第１学習済みモデル、及び第２学習済みモデル）を生成する。第１学習済みモデルは、診断用パラメータ（第１データＤ１）を入力とし、診断用パラメータの信頼度を出力とする。第２学習済みモデルは、複数の診断用パラメータを含む第２データＤ２を入力とし、第２データＤ２の全体信頼度を出力とする。

　操作装置８２は、ユーザの操作に応じて、特定の診断用パラメータの信頼度（ラベル）や第２データＤ２の全体信頼度（ラベル）の情報を含む指定信号を送信する。学習部４５は、指定信号を教師データとして機械学習を行い、学習済みモデルを生成する。また、同様にして、学習部４５は、学習済みモデルに再学習させることができる。

　（５．６．６）診断部
　診断部４６は、診断用パラメータに基づいてサーボシステム７の劣化診断を行う。診断用パラメータとしては、生成部３で生成された生成値と、取得部２で取得された入力値と、のいずれを用いることも可能である。本実施形態では、診断部４６が診断用パラメータとして、生成部３で生成された生成値を用いる場合を例に説明する。

　劣化診断に用いる診断用パラメータは、操作装置８２に対するユーザの操作により指定（選択）され得るほか、診断部４６が自動的に決定することも可能である。まず、ユーザが診断用パラメータを指定する場合について説明する。

　表示装置８１には、複数の診断用パラメータが表示される（図４Ａ～図４Ｃ参照）。ユーザは、操作装置８２を操作することにより、複数の診断用パラメータのうち、いずれの診断用パラメータを劣化診断に用いるかを指定する。すると、操作装置８２は、ユーザの指定内容の情報を含む指定信号を出力する。

　受信部５２は、操作装置８２に対するユーザの操作に応じて操作装置８２から出力される指定信号を受信する。診断部４６は、受信部５２が指定信号を受信すると、操作装置８２に対するユーザの操作により指定された診断用パラメータに基づいてサーボシステム７の劣化診断を行う。

　表示装置８１には、複数の診断用パラメータの各々の信頼度が表示される。ユーザは、信頼度を参照して、複数の診断用パラメータの中から劣化診断に用いる診断用パラメータを選択できる。

　図２の期間ｐ１における診断用パラメータ、期間ｐ２における診断用パラメータ、……、期間ｐ１６における診断用パラメータ、はそれぞれ、抽出部３１で抽出される抽出値に相当するので、劣化診断に用いる診断用パラメータの候補となり得る。よって、劣化診断に用いる診断用パラメータを指定する操作は、複数の期間ｐ１～ｐ１６のうち１以上の期間を指定する操作を含む。出力部５１は、推奨情報を表示装置８１へ出力し、表示装置８１は、推奨情報を表示する。このように、出力部５１は、推奨情報を表示装置８１へ出力する表示出力部として機能する。推奨情報は、複数の期間ｐ１～ｐ１６のうち特定の期間を推奨するか否かに関する情報である。本実施形態の推奨情報は、信頼度である。つまり、複数の期間ｐ１～ｐ１６にもそれぞれ、信頼度が付与されている。複数の期間ｐ１～ｐ１６のうちある期間について、信頼度が高いほど、その期間が推奨されていることを意味し、信頼度が低いほど、その期間が推奨されないことを意味する。

　劣化診断に用いる診断用パラメータを診断部４６が自動的に決定する場合は、診断部４６は、例えば、複数の診断用パラメータのうち信頼度が最も高い診断用パラメータを、劣化診断に用いる診断用パラメータとする。

　診断用パラメータの種類と、診断用パラメータの値と、サーボシステム７の劣化度と、の相関に関する情報は、記憶部５３に記憶されている。例えば、上記情報は、データテーブル、又は、数式として記憶されている。上記情報を用いて、診断部４６は、サーボシステム７の劣化診断を行う。

　診断部４６は、３つ以上の第２データＤ２の各々について、対応する特徴量に関する対象ＯＢ１の劣化度を判定するように構成される。

　例えば、診断部４６は、各第２データＤ２における診断用パラメータ（第１データＤ１）として、サーボモータ７２に供給される電流の振幅を時間平均した値である平均電流値を採用する。診断部４６は、平均電流値の絶対値が小さいほど、劣化度が大きいと診断する。

　また、例えば、診断部４６は、各第２データＤ２における診断用パラメータとして、サーボモータ７２のトルクを時間平均した値である平均トルクを採用する。診断部４６は、平均トルクが小さいほど、劣化度が大きいと診断する。

　また、例えば、診断部４６は、各第２データＤ２における診断用パラメータとして、ポジションセンサの検出値等を主成分分析することにより生成された値である主成分を採用する。診断部４６は、主成分が小さいほど、又は、主成分が大きいほど、劣化度が大きいと診断する。主成分分析により生成される第１主成分及び第２主成分等のうち、サーボシステム７の劣化度との相関が比較的強い主成分がユーザ又は診断部４６により選択され、劣化診断に用いられればよい。

　劣化診断の精度をより高めるために、診断部４６は、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて劣化診断を行ってもよい。学習済みモデルは、診断用パラメータと劣化度（ラベル）との組を教師データとして機械学習を行うことで生成される。

　診断部４６は、劣化度を、診断結果として出力する。

　出力部５１は、診断部４６の診断結果を提示装置へ出力する提示出力部として機能する。提示装置は、情報を提示する装置であり、例えば、画像、音又はこれらの組み合わせにより情報を提示する。本実施形態では、表示装置８１が提示装置として機能する。

　また、劣化度の範囲に応じた判定を表示装置８１に表示してもよい。言い換えると、提示部４７は、診断部４６で判定された劣化度について視認可能な態様で、３つ以上の第２データＤ２を表示装置８１から画面表示してもよい。例えば、図５に示すように、第１閾値Ｔｈ１及び第２閾値Ｔｈ２（第１閾値Ｔｈ１＞第２閾値Ｔｈ２）が設定され、診断部４６は、第１閾値Ｔｈ１及び第２閾値Ｔｈ２に基づき、劣化度を、「良好」、「注意」及び「警告」の三段階で判定する。劣化度が三段階で判定されることに限定されず、二段階又は四段階以上でもよい。特徴量が第１閾値Ｔｈ１以上のときは劣化度が「良好」との判定を表示する。図５では、時点ｔ１１までは「良好」と判定されており、第２データＤ２を例えば緑色の実線で示す。特徴量が第１閾値Ｔｈ１未満かつ第２閾値Ｔｈ２以上のときは劣化度が「注意」との判定を表示する。図５では、時点ｔ１１～時点ｔ１３までは「注意」と判定されており、第２データＤ２を例えば黄色の一点鎖線で示す。特徴量が第２閾値Ｔｈ２未満のときは劣化度が「警告」との判定を表示する。図５では、時点ｔ１３以降では「警告」と判定されており、第２データＤ２を例えば赤色の二点鎖線で示す。なお、図５において、時点ｔ１２以降は、推定部４８が推定した将来の第１データＤ１が示されている。診断部４６は、推定した将来の第１データＤ１も含めて、三段階の劣化度が分かるように表示させる。

　劣化度が視認可能な態様で３つ以上の第２データＤ２が表示されるため、ユーザは、画面表示される３つ以上の第２データＤ２を通じて、対象ＯＢ１の劣化度を容易に知ることができる。

　（５．７）記憶部
　記憶部５３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）又はＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等である。記憶部５３は、データ処理システム１で用いられる情報を記憶する。例えば、記憶部５３は、区分部４１が入力値を特徴ごとに複数の期間に区分けするための、入力値の予め定められた特徴についての情報を記憶している。また、記憶部５３は、信頼度決定部４４で用いられる学習済みモデルを記憶している。また、記憶部５３は、上述の通り、基準データ、及び相関データ等を記憶している。

　（６）表示装置
　表示装置８１は、ディスプレイを含む。表示装置８１は、出力部５１から取得した情報に対応した表示をする。表示装置８１は、診断用パラメータの波形と、診断用パラメータの信頼度と、診断部４６の診断結果としての劣化度と、を表示する。また、表示装置８１は、データ処理システム１の設定情報を表示する。

　上述の通り、表示装置８１は、情報を提示する提示装置として機能する。すなわち、提示装置は、診断用パラメータの波形と信頼度とを表示する表示装置８１である。

　（７）操作装置
　操作装置８２は、例えば、キーボード、タッチパッド及び釦のうち、１以上を含む。操作装置８２は、表示装置８１と共に用いられる。ユーザは、表示装置８１に表示された情報を参照しながら、操作装置８２を操作し、情報を入力する。

　操作装置８２は、表示装置８１と一体に形成されていてもよい。例えば、操作装置８２のタッチパッドと表示装置８１のディスプレイとでタッチパネルが構成されていてもよい。

　（８）劣化診断
　データ処理システム１を用いたサーボシステム７の劣化診断の一連の流れについて、図６を参照して説明する。なお、図６に示すフローチャートは、本開示に係る劣化診断のフローの一例に過ぎず、処理の順序が適宜変更されてもよいし、処理が適宜追加又は省略されてもよい。

　取得部２は、センサ６１と、上位コントローラ６２及びサーボアンプ７１のうち少なくとも一方と、から複数の入力値を取得する（ステップＳＴ１）。

　次に、出力部５１は、複数の入力値と、複数の入力値に対応する複数の信頼度と、を表示装置８１に出力する。表示装置８１は、複数の入力値及び複数の信頼度を表示する（ステップＳＴ２）。また、表示装置８１は、入力値を複数の期間ｐ１～ｐ１５に区分けして表示する。

　ユーザは、操作装置８２を操作して、複数の入力値の中から、劣化診断に用いる１以上の入力値を選択する（ステップＳＴ３）。

　次にユーザは、選択した入力値について、劣化診断に用いる期間を選択する。ユーザが複数の期間ｐ１～ｐ１５のうち少なくとも１つの期間を選択すると（ステップＳＴ４：Ｙｅｓ）、抽出部３１は、入力値のうち選択された期間の値を抽出し、抽出値を生成する（ステップＳＴ５）。ユーザが選択した期間が、複数の入力値のうち全てに適用されてもよいし、入力値ごとに個別に、期間が選択されてもよい。

　生成部３は、抽出値に対して統計処理を行う（ステップＳＴ６）。具体的には、生成部３の統計量部３２は、抽出値に基づいて統計量を生成し、統計分析部３３は、抽出値に基づいて主成分を生成する。

　診断部４６は、抽出部３１で抽出された抽出値、統計量部３２で生成された統計量、及び、統計分析部３３で生成された主成分のうち、少なくとも１つに基づいて、サーボシステム７の劣化診断を行う（ステップＳＴ７）。

　補正部４３は、複数の第２データＤ２を比較し、補正を要する特定の第２データＤ２０が含まれているか否かを判定する（ステップＳＴ８）。特定の第２データＤ２０が含まれていると判定された場合は、補正部４３は、特定の第２データＤ２０を補正する（ステップＳＴ９）。特定の第２データＤ２０が含まれていないと判定された場合は、ステップＳＴ９を省略する。

　表示装置８１は、診断部４６の診断結果を表示する（ステップＳＴ１０）。表示装置８１は、図５に示すように、診断部４６で判定された劣化度について視認可能な態様で、信頼度（全体信頼度）と共に、各第２データＤ２を表示する。ステップＳＴ９で特定の第２データＤ２０が補正された場合は、補正後の特定の第２データＤ２０が表示される。

　（変形例）
　以下、実施形態の変形例を列挙する。以下の変形例は、適宜組み合わせて実現されてもよい。

　統計量部３２及び統計分析部３３における統計処理は、抽出部３１における抽出処理よりも前に行われてもよい。

　データ処理システム１において、統計処理は必須ではない処理である。

　また、統計量部３２及び統計分析部３３は、データ処理システム１の外部に設けられていてもよい。取得部２は、統計量部３２で生成される統計量と、統計分析部３３で生成される主成分と、のうち少なくとも一方を取得してもよい。

　抽出部３１は、データ処理システム１の外部に設けられていてもよい。取得部２は、抽出部３１から抽出値を取得してもよい。

　劣化診断において、抽出部３１による抽出処理を行うことは、必須ではない。診断部４６は、例えば、入力値、統計量又は主成分の全期間の値に基づいて劣化診断を行ってもよい。

　データ処理システム１が診断部４６を備えていることは、必須ではない。診断部４６に代えて、データ処理システム１の外部の構成が劣化診断を行ってもよい。あるいは、表示装置８１に表示された診断用パラメータを見ることで、人が劣化診断を行ってもよい。

　センサ６１として、加速度センサ、又は、温度センサを用いてもよい。また、複数のサーボシステム７が互いに同期して使用される場合、センサ６１として、他のサーボシステム７の状態を検出するセンサを用いてもよい。例えば、複数のサーボシステム７により多軸制御がされる場合、複数のサーボシステム７の動作状態が相互に影響を与え得るので、サーボシステム７の劣化診断に、他のサーボシステム７の状態の検出結果を用いることが可能である。

　診断部４６は、診断結果として劣化度を出力することに代えて、劣化の有無を示す信号を出力してもよい。

　診断部４６の診断結果を提示する提示装置は、表示装置８１に限定されない。提示装置は、例えば、音声により診断結果を提示する音声出力装置であってもよい。

　提示装置が、診断用パラメータの信頼度を、診断用パラメータの波形と共に表示する表示装置８１であることは、必須ではない。提示装置は、診断用パラメータの信頼度を、診断用パラメータのラベル（名称等）と共に音声等により提示してもよい。

　区分部４１は、入力値の所定の特徴を表すモデルデータを入力値と対比することで、入力値を、入力値の波形の特徴に応じて複数の期間に区分けしてもよい。

　補正部４３は、時点ｔ３の第１データＤ１（対象データＤ１０）だけを補正することに限定されず、時点ｔ３の前後における第１データＤ１も補正してもよい。

　提示部４７が提示（画面表示）する警告情報は、「変化傾向が他と異なるデータが存在します。」といった文字列のデータを含むことに限定されない。警告情報は、文字列データ以外に、図形（例えばアイコン）、記号、数字等のデータを含んでよい。

　本開示におけるデータ処理システム１は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示におけるデータ処理システム１としての機能の少なくとも一部が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１または複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１または複数の電子回路で構成される。

　また、データ処理システム１における複数の機能が、１つの装置に集約されていることはデータ処理システム１に必須の構成ではなく、データ処理システム１の構成要素は、複数の装置に分散して設けられていてもよい。さらに、データ処理システム１の少なくとも一部の機能、例えば、処理部４の一部の機能がクラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。

　反対に、実施形態において、複数の装置に分散されている機能が、１つの装置に集約されていてもよい。例えば、データ処理システム１、表示装置８１及び操作装置８２に分散されている機能が、１つの装置に集約されていてもよい。

　（まとめ）
　以上説明した実施形態等から、以下の態様が開示されている。

　第１の態様に係るデータ処理システム（１）は、サーボシステム（７）における負荷（７３）及びサーボモータ（７２）の少なくとも一方の対象（ＯＢ１）の劣化診断に用いられる。サーボシステム（７）は、負荷（７３）、サーボアンプ（７１）、及び、サーボアンプ（７１）の制御に応じて負荷（７３）に動力を与えるサーボモータ（７２）を含む。データ処理システム（１）は、取得部（２）と、第１生成部（３Ａ）と、第２生成部（３Ｂ）と、提示部（４７）と、を備える。取得部（２）は、サーボシステム（７）の制御に用いられる制御信号、及びサーボシステム（７）の状態を検出するセンサ（６１）から出力される検出信号のうちの、少なくとも１つの信号を取得する。第１生成部（３Ａ）は、少なくとも１つの信号の信号波形における所定領域から、３つ以上の特徴量に関する第１データ（Ｄ１）を生成する。第２生成部（３Ｂ）は、対象（ＯＢ１）の劣化の進行を示す時系列のデータであって、３つ以上の特徴量に関する第１データ（Ｄ１）の時間経過に伴う変化傾向をそれぞれ示す３つ以上の第２データ（Ｄ２）を生成する。提示部（４７）は、３つ以上の第２データ（Ｄ２）を互いに比較する。そして、提示部（４７）は、他の第２データ（Ｄ２）と異なる変化傾向を呈する特定の第２データ（Ｄ２０）が存在する場合、異なる変化傾向の要因となった第１データ（Ｄ１）である対象データ（Ｄ１０）に関する特定処理を施して特定の第２データ（Ｄ２０）を提示する。特定処理は、対象データ（Ｄ１０）の非提示、対象データ（Ｄ１０）の補正、及び、対象データ（Ｄ１０）に関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む。

　上記の態様によれば、異なる変化傾向を呈する特定の第２データ（Ｄ２０）が存在する場合、異なる変化傾向の要因となった対象データ（Ｄ１０）に関する特定処理を施して特定の第２データ（Ｄ２０）が提示される。そのため、ユーザは、ノイズ等の影響により発生した可能性の高い対象データ（Ｄ１０）を、真のデータと誤解しにくくなる。結果的に、データ処理システム（１）には、劣化診断についてミスリードを招きにくくする、という利点がある。

　第２の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第１の態様において、提示部（４７）は、表示装置（８１）からの画面表示により、特定の第２データ（Ｄ２０）を提示する。

　上記の態様によれば、ユーザは、画面表示される特定の第２データ（Ｄ２０）を通じて、劣化の進行具合を目視によって確認できる。

　第３の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第１又は第２の態様において、提示部（４７）は、第１生成部（３Ａ）がある時点で生成した第１データ（Ｄ１）と、第１生成部（３Ａ）がある時点より前に生成した第１データ（Ｄ１）とを含む態様で、特定の第２データ（Ｄ２０）を提示する。

　上記の態様によれば、ユーザは、提示される特定の第２データ（Ｄ２０）を通じて、ある時点までにおける劣化の進行具合を確認できる。

　第４の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第１～第３の態様のいずれか１つにおいて、提示部（４７）は、第１生成部（３Ａ）がある時点で生成した第１データ（Ｄ１）と、ある時点より後の将来の第１データ（Ｄ１）に関する予想データとを含む態様で、特定の第２データ（Ｄ２０）を提示する。

　上記の態様によれば、ユーザは、提示される特定の第２データ（Ｄ２０）を通じて、ある時点から予測される将来の劣化の進行具合を確認できる。

　第５の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第１～第４の態様のいずれか１つにおいて、提示部（４７）は、３つ以上の第２データ（Ｄ２）のうち、特定の第２データ（Ｄ２０）以外の第２データ（Ｄ２）の少なくとも１つを更に提示する。

　上記の態様によれば、ユーザは、画面表示される特定の第２データ（Ｄ２０）及びそれ以外の第２データ（Ｄ２）を通じて、劣化の進行具合を目視によって確認できる。

　第６の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第１～第５の態様のいずれか１つにおいて、特定処理は、対象データ（Ｄ１０）の非提示に関する処理を含む。提示部（４７）は、表示装置（８１）による対象データ（Ｄ１０）の画面表示を制止する。

　上記の態様によれば、ノイズ等の影響により発生した可能性の高い対象データ（Ｄ１０）の画面表示が制止されるため、劣化診断についてミスリードをより招きにくくできる。

　第７の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第１～第６の態様のいずれか１つにおいて、特定処理は、対象データ（Ｄ１０）の補正に関する処理を含む。提示部（４７）は、３つ以上の第２データ（Ｄ２）のうち、特定の第２データ（Ｄ２０）以外の第２データ（Ｄ２）の少なくとも１つの変化傾向に基づいて対象データ（Ｄ１０）を補正して、補正後の対象データ（Ｄ１０）を提示する。

　上記の態様によれば、ノイズ等の影響により発生した可能性の高い対象データ（Ｄ１０）が補正されて提示されるため、劣化診断についてミスリードをより招きにくくできる。

　第８の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第１～第７の態様のいずれか１つにおいて、特定処理は、対象データ（Ｄ１０）の補正に関する処理を含む。提示部（４７）は、特定の第２データ（Ｄ２０）における対象データ（Ｄ１０）よりも過去の変化傾向に基づいて対象データ（Ｄ１０）を補正して、補正後の対象データ（Ｄ１０）を提示する。

　上記の態様によれば、対象データ（Ｄ１０）の補正に関する信頼性が向上する。

　第９の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第７又は第８の態様において、提示部（４７）は、表示装置（８１）から特定の第２データ（Ｄ２０）を画面表示する場合に、補正後の対象データ（Ｄ１０）を他の第１データ（Ｄ１）と区別可能な表示形態で画面表示する。

　上記の態様によれば、ユーザは、画面表示される対象データ（Ｄ１０）が補正されたデータであることを目視によって容易に確認できる。

　第１０の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第７～第９の態様のいずれか１つにおいて、提示部（４７）は、近似曲線によって対象データ（Ｄ１０）を補正する。

　第１１の態様に係るデータ処理システム（１）に関して、第１～第１０の態様のいずれか１つにおいて、特定処理は、対象データ（Ｄ１０）に関する通知の処理を含む。提示部（４７）は、表示装置（８１）から特定の第２データ（Ｄ２０）を画面表示する場合に、特定の第２データ（Ｄ２０）が他の第２データ（Ｄ２）と異なる変化傾向を呈する旨を示す警告情報を画面表示する。

　上記の態様によれば、ユーザは、画面表示される警告情報を通じて、ノイズ等の影響により発生した可能性の高い対象データ（Ｄ１０）が存在していることを容易に知ることができる。そのため、劣化診断についてミスリードをより招きにくくできる。

　第１２の態様に係るデータ処理システム（１）は、第１～第１１の態様のいずれか１つにおいて、信頼度決定部（４４）を更に備える。信頼度決定部（４４）は、特定の第２データ（Ｄ２０）と特徴量の種類が同じである基準データの変化傾向に基づいて、特定の第２データ（Ｄ２０）の変化傾向に関する信頼度を決定する。提示部（４７）は、表示装置（８１）から特定の第２データ（Ｄ２０）を画面表示する場合に、信頼度に関する情報を画面表示する。

　上記の態様によれば、ユーザは、画面表示される信頼度の情報を通じて、特定の第２データ（Ｄ２０）がどの程度信頼性のあるデータであるかを容易に知ることができる。そのため、劣化診断についてミスリードをより招きにくくできる。

　第１３の態様に係るデータ処理システム（１）は、第１～第１２の態様のいずれか１つにおいて、診断部（４６）を更に備える。診断部（４６）は、３つ以上の第２データ（Ｄ２）の各々について、対応する特徴量に関する対象（ＯＢ１）の劣化度を判定する。提示部（４７）は、診断部（４６）で判定された劣化度について視認可能な態様で、３つ以上の第２データ（Ｄ２）を表示装置（８１）から画面表示する。

　上記の態様によれば、ユーザは、画面表示される３つ以上の第２データ（Ｄ２）を通じて、対象（ＯＢ１）の劣化度を容易に知ることができる。

　第１４の態様に係るデータ処理方法は、サーボシステム（７）における負荷（７３）及びサーボモータ（７２）の少なくとも一方の対象（ＯＢ１）の劣化診断に関する。サーボシステム（７）は、負荷（７３）、サーボアンプ（７１）、及び、サーボアンプ（７１）の制御に応じて負荷（７３）に動力を与えるサーボモータ（７２）を含む。データ処理方法は、取得ステップと、第１生成ステップと、第２生成ステップと、提示ステップと、を含む。取得ステップでは、サーボシステム（７）の制御に用いられる制御信号、及びサーボシステム（７）の状態を検出するセンサ（６１）から出力される検出信号のうちの、少なくとも１つの信号を取得する。第１生成ステップでは、少なくとも１つの信号の信号波形における所定領域から、３つ以上の特徴量に関する第１データ（Ｄ１）を生成する。第２生成ステップでは、対象（ＯＢ１）の劣化の進行を示す時系列のデータであって、３つ以上の特徴量に関する第１データ（Ｄ１）の時間経過に伴う変化傾向をそれぞれ示す３つ以上の第２データ（Ｄ２）を生成する。提示ステップでは、３つ以上の第２データ（Ｄ２）を互いに比較する。そして、提示ステップでは、他の第２データ（Ｄ２）と異なる変化傾向を呈する特定の第２データ（Ｄ２０）が存在する場合、異なる変化傾向の要因となった第１データ（Ｄ１）である対象データ（Ｄ１０）に関する特定処理を施して特定の第２データ（Ｄ２０）を提示する。特定処理は、対象データ（Ｄ１０）の非提示、対象データ（Ｄ１０）の補正、及び、対象データ（Ｄ１０）に関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む。

　上記の態様によれば、劣化診断についてミスリードを招きにくくするデータ処理方法を提供できる。

　第１５の態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサに、第１４の態様におけるデータ処理方法を実行させるためのプログラムである。

　上記の態様によれば、劣化診断についてミスリードを招きにくくする機能を提供できる。

　第２～１３の態様に係る構成については、データ処理システム（１）に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。

　本開示は、サーボシステムの劣化診断についてミスリードを招きにくくして劣化診断の精度の向上を図ることができ、もって設備の保守点検の効率を向上させることができ、産業上有用である。

　１　データ処理システム
　２　取得部
　３Ａ　第１生成部
　３Ｂ　第２生成部
　４４　信頼度決定部
　４６　診断部
　４７　提示部
　６１　センサ
　７　サーボシステム
　７１　サーボアンプ
　７２　サーボモータ
　７３　負荷
　８１　表示装置
　Ｄ１、Ｄ１Ｘ　第１データ
　Ｄ１０　対象データ
　Ｄ２　第２データ
　Ｄ２０　特定の第２データ
　ＯＢ１　対象
　ｔｉ　始点
　ｔｆ　終点

Claims

　負荷、サーボアンプ、及び、前記サーボアンプの制御に応じて前記負荷に動力を与えるサーボモータを含むサーボシステムにおける前記負荷及び前記サーボモータの少なくとも一方の劣化診断に関するデータ処理システムであって、
　前記サーボシステムの制御に用いられる制御信号、及び前記サーボシステムの状態を検出するセンサから出力される検出信号のうちの、少なくとも１つの信号を取得する取得部と、
　前記少なくとも１つの信号の信号波形における所定領域に基づいて、３つ以上の特徴量に関する第１データを生成する第１生成部と、
　前記負荷及び前記サーボモータの少なくとも一方の劣化の進行を示す時系列のデータであって、前記３つ以上の特徴量に関する前記第１データの時間経過に伴う変化傾向をそれぞれ示す３つ以上の第２データを生成する第２生成部と、
　前記３つ以上の第２データを互いに比較し、他の第２データと異なる前記変化傾向を呈する特定の第２データが存在する場合、異なる前記変化傾向の要因となった前記第１データである対象データに関する特定処理を施して前記特定の第２データを提示する提示部と、
を備え、
　前記特定処理は、前記対象データの非提示、前記対象データの補正、及び、前記対象データに関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む、
　データ処理システム。
　前記提示部は、表示装置からの画面表示により、前記特定の第２データを提示する、
　請求項１に記載のデータ処理システム。
　前記提示部は、前記第１生成部がある時点で生成した前記第１データと、前記第１生成部が前記ある時点より前に生成した前記第１データとを含む態様で、前記特定の第２データを提示する、
　請求項１又は２に記載のデータ処理システム。
　前記提示部は、前記第１生成部がある時点で生成した前記第１データと、前記ある時点より後の将来の前記第１データに関する予想データとを含む態様で、前記特定の第２データを提示する、
　請求項１～３のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
　前記提示部は、前記３つ以上の第２データのうち、前記特定の第２データ以外の第２データの少なくとも１つを更に提示する、
　請求項１～４のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
　前記特定処理は、前記対象データの非提示に関する処理を含み、
　前記提示部は、表示装置による前記対象データの画面表示を制止する、
　請求項１～５のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
　前記特定処理は、前記対象データの補正に関する処理を含み、
　前記提示部は、前記３つ以上の第２データのうち、前記特定の第２データ以外の第２データの少なくとも１つの前記変化傾向に基づいて前記対象データを補正して、補正後の前記対象データを提示する、
　請求項１～６のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
　前記特定処理は、前記対象データの補正に関する処理を含み、
　前記提示部は、前記特定の第２データにおける前記対象データよりも過去の前記変化傾向に基づいて前記対象データを補正して、補正後の前記対象データを提示する、
　請求項１～７のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
　前記提示部は、表示装置から前記特定の第２データを画面表示する場合に、補正後の前記対象データを他の前記第１データと区別可能な表示形態で画面表示する、
　請求項７又は８に記載のデータ処理システム。
　前記提示部は、近似曲線によって前記対象データを補正する、
　請求項７～９のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
　前記特定処理は、前記対象データに関する通知の処理を含み、
　前記提示部は、表示装置から前記特定の第２データを画面表示する場合に、前記特定の第２データが前記他の第２データと異なる前記変化傾向を呈する旨を示す警告情報を画面表示する、
　請求項１～１０のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
　前記特定の第２データと特徴量の種類が同じである基準データの変化傾向に基づいて、前記特定の第２データの前記変化傾向に関する信頼度を決定する信頼度決定部を更に備え、
　前記提示部は、表示装置から前記特定の第２データを画面表示する場合に、前記信頼度に関する情報を画面表示する、
　請求項１～１１のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
　前記３つ以上の第２データの各々について、対応する特徴量に関する前記対象の劣化度を判定する診断部を更に備え、
　前記提示部は、前記診断部で判定された前記劣化度について視認可能な態様で、前記３つ以上の第２データを表示装置から画面表示する、
　請求項１～１２のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
　負荷、サーボアンプ、及び、前記サーボアンプの制御に応じて前記負荷に動力を与えるサーボモータを含むサーボシステムにおける前記負荷及び前記サーボモータの少なくとも一方の劣化診断に関するデータ処理方法であって、
　前記サーボシステムの制御に用いられる制御信号、及び前記サーボシステムの状態を検出するセンサから出力される検出信号のうちの、少なくとも１つの信号を取得し、
　前記少なくとも１つの信号の信号波形における所定領域から、３つ以上の特徴量に関する第１データを生成し、
　前記負荷及び前記サーボモータの少なくとも一方の劣化の進行を示す時系列のデータであって、前記３つ以上の特徴量に関する前記第１データの時間経過に伴う変化傾向をそれぞれ示す３つ以上の第２データを生成し、
　前記３つ以上の第２データを互いに比較し、他の第２データと異なる前記変化傾向を呈する特定の第２データが存在する場合、異なる前記変化傾向の要因となった前記第１データである対象データに関する特定処理を施して前記特定の第２データを提示し、
　前記特定処理は、前記対象データの非提示、前記対象データの補正、及び、前記対象データに関する通知の少なくとも１つに関する処理を含む、
　データ処理方法。
　１以上のプロセッサに、請求項１４に記載のデータ処理方法を実行させるためのプログラム。