WO2023053453A1 - 制御装置及び制御方法 - Google Patents

制御装置及び制御方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2023053453A1
WO2023053453A1 PCT/JP2021/036487 JP2021036487W WO2023053453A1 WO 2023053453 A1 WO2023053453 A1 WO 2023053453A1 JP 2021036487 W JP2021036487 W JP 2021036487W WO 2023053453 A1 WO2023053453 A1 WO 2023053453A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
resonance
sine wave
wave signal
amplitude value
feature amount
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/036487
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
淳史 堀内
Original Assignee
ファナック株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ファナック株式会社 filed Critical ファナック株式会社
Priority to PCT/JP2021/036487 priority Critical patent/WO2023053453A1/ja
Publication of WO2023053453A1 publication Critical patent/WO2023053453A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric

Definitions

  • the present invention relates to a control device and control method.
  • a frequency sweep operation (hereinafter referred to as a diagnostic operation) is performed by inputting a predetermined sine wave signal to the controlled object while changing its frequency over time and observing the output signal (feedback response). ) is performed.
  • Patent Literature 1 discloses measuring frequency characteristics by adding white noise including a plurality of frequencies to a controlled object in order to shorten the measurement time of frequency characteristics.
  • Patent Document 2 discloses adding a sine wave signal with a phase difference to a controlled object in order to improve measurement accuracy in a high frequency region.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-200000 discloses, as an example of utilization of frequency characteristics, automatically adjusting a velocity loop gain with good followability and responsiveness of a motor based on the frequency characteristics of gain and phase. It is known to measure and utilize the frequency characteristics obtained by the diagnostic operation in this manner.
  • FIG. 9 shows an example of a control signal input to the prime mover and an output signal fed back from the prime mover when performing a diagnostic operation (frequency sweep operation).
  • a solid line indicates a control signal (position signal, speed signal or torque signal) input to the prime mover
  • a dotted line indicates an output signal fed back from the prime mover.
  • a sine wave signal having a predetermined amplitude is swept and input to the prime mover as a control signal.
  • the amplitude of the sine wave signal input to the prime mover remains constant, and the frequency of the sine wave is increased from 1 Hz to 1 kHz in increments of 10 Hz over time. Vary the frequency.
  • the sine wave signal input to the prime mover may be a random wave containing various frequencies (white noise) without regularity in a predetermined range, other than sweeping the frequency as described above.
  • the frequency characteristics depend on the environmental conditions of industrial machines (e.g., room temperature and humidity), operating conditions (e.g., motor rotation speed, configuration of driving parts such as reduction gears, assembly of driving parts such as engagement of reduction gears, etc.). state, rigidity of drive parts, type of load, etc.), and aging deterioration of the industrial machine (e.g. wear, consumption, change in elasticity of parts, etc.), the resonance curve indicated by the frequency characteristics
  • the shape of (gain curve, phase curve) changes all the time.
  • the optimum diagnostic operation is determined by the operator through trial and error, and the measurement accuracy of the frequency characteristics depends on the skill of the operator. Therefore, it is desired to easily select a good diagnostic operation, and to improve the measurement accuracy of the frequency characteristics of the entire system including driving parts such as reduction gears and loads, rather than the frequency characteristics of the prime mover alone.
  • the control device solves the above problems by selecting a suitable amplitude of a sine wave signal for control of diagnostic operation with respect to measurement of frequency characteristics of a prime mover included in an industrial machine.
  • An aspect of the present disclosure is a control device for analyzing frequency characteristics of a prime mover provided in an industrial machine, wherein a diagnostic operation of inputting a predetermined sine wave signal to the industrial machine and diagnosing the frequency characteristics is performed by A control unit that performs control performed multiple times while changing the amplitude value of the sine wave signal, a data acquisition unit that acquires at least a plurality of feedback data obtained by the diagnostic operation performed a plurality of times, and each of the plurality of feedback data: a frequency characteristic calculation unit that calculates a resonance curve indicating frequency characteristics; a feature amount calculation unit that analyzes a plurality of the resonance curves and calculates a feature amount that indicates analysis accuracy of the frequency characteristics for each of the resonance curves; and an amplitude determination unit that determines an amplitude value of the sine wave signal suitable for diagnostic operation based on the feature quantity.
  • Another aspect of the present disclosure is a control method for analyzing frequency characteristics of a prime mover provided in an industrial machine, wherein a diagnostic operation of inputting a predetermined sine wave signal to the industrial machine and diagnosing the frequency characteristics is performed by the sine wave signal.
  • a step of performing control a plurality of times while changing the amplitude value of the wave signal;
  • calculating a resonance curve analyzing a plurality of the resonance curves, calculating a feature quantity indicating analysis accuracy of frequency characteristics for each of the resonance curves; determining a suitable amplitude value of said sinusoidal signal.
  • FIG. 1 is a schematic hardware configuration diagram of a control device according to a first embodiment of the present invention
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an injection molding machine
  • FIG. 3 is a block diagram showing schematic functions of a control device according to the first embodiment of the present invention
  • FIG. It is a figure which shows the example which frequency-analyzed feedback data.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of feature amounts calculated for each amplitude value of a sine wave signal
  • FIG. 8 is a diagram showing another example of feature amounts calculated for each amplitude value of a sine wave signal
  • It is an example of a display of the suitable amplitude value determined by the amplitude determination part.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating variation in gain or frequency at a resonance point
  • 2 shows an example of a control signal input to a prime mover and an output signal fed back from the prime mover when performing a diagnostic operation (frequency sweep operation).
  • FIG. 1 is a schematic hardware configuration diagram showing essential parts of a control device according to a first embodiment of the present invention.
  • the control device 1 of the present invention can be implemented, for example, as a control device that controls an industrial machine based on a control program.
  • This embodiment shows an example of a control device that controls an injection molding machine 2 as an industrial machine based on a control program.
  • the CPU 11 included in the control device 1 is a processor that controls the control device 1 as a whole.
  • the CPU 11 reads a system program stored in the ROM 12 via the bus 22 and controls the entire control device 1 according to the system program.
  • the RAM 13 temporarily stores calculation data, display data, various data input from the outside, and the like.
  • the non-volatile memory 14 is composed of, for example, a memory backed up by a battery (not shown) or an SSD (Solid State Drive), and retains the stored state even when the control device 1 is powered off.
  • the nonvolatile memory 14 stores data obtained from the injection molding machine 2, control programs and data read from the external device 72 via the interface 15, control programs and data input via the input device 71, Control programs, data, and the like obtained from other devices via the network 5 are stored.
  • the control program and data stored in the nonvolatile memory 14 may be developed in the RAM 13 at the time of execution/use.
  • Various system programs such as a well-known analysis program are pre-written in the ROM 12 .
  • the interface 15 is an interface for connecting the CPU 11 of the control device 1 and an external device 72 such as a USB device. From the external device 72 side, for example, a control program and setting data used for controlling the injection molding machine 2 are read. Control programs and setting data edited in the control device 1 can be stored in the external storage means via the external device 72 .
  • a PLC (Programmable Logic Controller) 16 executes a ladder program to control the injection molding machine 2 and peripheral devices of the injection molding machine 2 (for example, a mold changing device, an actuator such as a robot, and an actuator attached to the injection molding machine 2).
  • a plurality of sensors 3 such as a temperature sensor and a humidity sensor, are output via the I/O unit 19 to control them. It also receives signals from various switches on an operation panel provided on the main body of the injection molding machine 2 and peripheral devices, etc., performs necessary signal processing, and then transfers the signals to the CPU 11 .
  • the interface 20 is an interface for connecting the CPU of the control device 1 and the wired or wireless network 5 .
  • Other industrial machines 4 such as machine tools and electrical discharge machines, fog computers 6, cloud servers 7, and the like are connected to the network 5 to exchange data with the control device 1 .
  • each data read into the memory, data obtained as a result of executing the program, etc. are output via the interface 17 and displayed.
  • An input device 71 composed of a keyboard, a pointing device, etc., transfers commands, data, etc. based on operations by an operator to the CPU 11 via the interface 18 .
  • the axis control circuit 30 for controlling the axes provided in the injection molding machine 2 receives the axis movement command amount from the CPU 11 and outputs the axis command to the servo amplifier 40 .
  • the servo amplifier 40 receives this command and drives the servo motor 50 that moves the shaft provided in the injection molding machine 2 .
  • the servo motor 50 incorporates a position/velocity detector, and feeds back a position/velocity feedback signal from this position/velocity detector to the axis control circuit 30 to perform position/velocity feedback control.
  • Only one axis control circuit 30, one servo amplifier 40, and one servo motor 50 are shown in the hardware configuration diagram of FIG. Only a few are provided. At least one of the servomotors 50 is connected to a predetermined shaft of the injection molding machine 2 by a belt as a power transmission section.
  • FIG. 2 is a schematic configuration diagram of the injection molding machine 2.
  • the injection molding machine 2 is mainly composed of a mold clamping unit 401 and an injection unit 402 .
  • the mold clamping unit 401 is equipped with a movable platen 416 and a stationary platen 414 .
  • a movable mold 412 is attached to the movable platen 416
  • a fixed mold 411 is attached to the stationary platen 414 .
  • a servomotor 50 is attached to the injection molding machine 2 .
  • a ball screw (not shown) is driven via power transmission means such as a belt 420 and a pulley 422, and the movable platen 416 can be moved forward or backward toward the stationary platen 414.
  • the injection unit 402 is composed of an injection cylinder 426, a hopper 436 for storing the resin material to be supplied to the injection cylinder 426, and a nozzle 440 provided at the tip of the injection cylinder 426.
  • the injection unit 402 can move the injection cylinder 426 forward or backward toward the stationary platen 414 by driving a servomotor (not shown).
  • the mold clamping unit 401 closes and clamps the mold by moving the movable platen 416, the injection unit 402 presses the nozzle 440 against the stationary mold 411, and then the injection cylinder. Inject resin weighed into 426 into the mold. These operations are controlled by commands from the controller 1 (not shown).
  • a sensor 3 (not shown) is attached to each part of the injection molding machine 2, and various physical quantities necessary for controlling the molding operation are detected.
  • detected physical quantities include motor current, voltage, torque, position, speed, acceleration, pressure in the mold, temperature of the injection cylinder 426, resin flow rate, flow velocity, vibration and sound. be.
  • the detected physical quantities are sent to the controller 1 .
  • each detected physical quantity is stored in the RAM 13, the nonvolatile memory 14, or the like.
  • FIG. 3 is a schematic block diagram of the functions of the control device 1 according to the first embodiment of the present invention. Each function provided in the control device 1 according to the present embodiment is realized by the CPU 11 provided in the control device 1 shown in FIG.
  • the control device 1 of the present embodiment includes a control section 110, a data acquisition section 120, a frequency characteristic calculation section 130, a feature amount calculation section 140, and an amplitude determination section 160.
  • a control program 200 for controlling the servomotor 50 provided in the injection molding machine 2 is stored in advance in the RAM 13 to the nonvolatile memory 14 of the control device 1. 3 and the like, a feature amount storage unit 220 as an area for storing the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 140, and the control unit 110 is an injection molding machine.
  • a parameter storage unit 230 which is an area for storing parameters referred to in order to control 2, is prepared in advance.
  • the control unit 110 executes a system program read from the ROM 12 by the CPU 11 of the control device 1 shown in FIG. , and input/output processing via the interface 18 are performed.
  • the control section 110 analyzes the blocks of the control program 200 and controls each section of the injection molding machine 2 based on the analysis results. For example, when a block of the control program 200 commands to drive each axis of the injection molding machine 2, the control unit 110 generates movement command data according to the command of the block, and controls the servo motor 50 to Output. For example, when a block of the control program 200 instructs to operate a peripheral device such as the sensor 3 attached to the injection molding machine 2, the control unit 110 performs a predetermined operation to operate the peripheral device. A signal is generated and output to the PLC 16 .
  • control unit 110 can output general commands related to control of the injection molding machine 2 such as injection of resin to the injection molding machine 2 according to commands from blocks of the control program 200 .
  • control unit 110 acquires position feedback, speed feedback, and torque feedback of the servomotor 50 and detection value data detected by the sensors 3 such as temperature sensors and humidity sensors, and outputs the data to the data acquisition unit 120 .
  • the control program 200 includes a block that instructs the servomotor 50 that drives the belt 420 to perform a diagnostic operation (frequency sweep operation) at a predetermined range of rotation speed (frequency). Based on the command, a sine wave signal is input to the servomotor 50 as a signal for controlling position, speed or torque.
  • the control program 200 includes a block for commanding the position feedback, speed feedback, and torque feedback of the servomotor 50 during diagnostic operation as time-series data. It includes a block for instructing acquisition of detection value data by the sensor 3 at least at the end of the diagnostic operation.
  • the control program 200 includes a plurality of blocks for commanding diagnostic operations using sinusoidal signals with different amplitude values.
  • the control program 200 includes a diagnostic operation using a sine wave signal whose amplitude value is set to A1, a diagnostic operation using a sine wave signal whose amplitude value is set to A2, and a diagnostic operation using a sine wave signal whose amplitude value is set to A3. Diagnostic operation using sinusoidal signals, . . . and a block for commanding acquisition of detection value data detected by the sensor 3 during each diagnostic operation.
  • the data acquisition unit 120 acquires feedback data such as position feedback, speed feedback, and torque feedback acquired from the servo motor 50 during diagnostic operation of the injection molding machine 2, and detection value data detected by the sensor 3, and acquires the acquired data.
  • Acquired data storage unit 210 stores the acquired data in association with the amplitude value of the sine wave signal set for diagnostic operation.
  • Feedback data such as position feedback, velocity feedback, and torque feedback acquired by the data acquisition unit 120 is time-series data.
  • the detection value data acquired by the data acquisition unit 120 may be data values acquired at a predetermined timing. Note that the data acquisition unit 120 may acquire data detected by the industrial machine 4 from another industrial machine 4 via the network 5 . Data input by the operator from the input device 71 or data input via the external device 72 may be obtained.
  • the frequency characteristic calculation unit 130 calculates frequency response data (hereinafter referred to as a resonance curve) that indicates the frequency characteristics of feedback data such as position feedback, speed feedback, and torque feedback acquired by the data acquisition unit 120 .
  • the resonance curve calculated by the frequency characteristic calculator 130 may be, for example, a gain curve that is curve data representing frequency-gain characteristics. Such data can be calculated by subjecting feedback data, which is time-series data, to known frequency analysis such as fast Fourier transform.
  • the frequency characteristic calculator 130 calculates a resonance curve for each amplitude value of the sine wave signal set for diagnostic operation.
  • the resonance curve indicating the frequency characteristics calculated by the frequency characteristic calculator 130 is output to the feature quantity calculator 140 .
  • the feature quantity calculation unit 140 analyzes the resonance curve calculated by the frequency characteristic calculation unit 130, and calculates a feature quantity indicating the analysis accuracy of the frequency characteristics of the feedback data based on the analysis result.
  • the feature amount calculation unit 140 calculates the gain difference or the frequency difference between the resonance point and the anti-resonance point as the feature amount indicating the analysis accuracy of the frequency characteristics of the feedback data.
  • the feature amount calculation unit 140 detects extreme points of the resonance curve.
  • An extremum point is a point having a local maximum value (local maximum value) or minimum value (local minimum value) in the vicinity of the point.
  • the frequency of the detected extreme point can be a candidate for the resonance frequency or the anti-resonance frequency.
  • the feature amount calculation unit 140 detects an extreme point that takes a maximum value as a resonance point and an extreme value point that takes a minimum value as an anti-resonance point. Then, the difference in gain or the difference in frequency between the resonance point and the anti-resonance point adjacent to each other is calculated as a feature amount.
  • the feature quantity calculator 140 calculates a feature quantity for each amplitude value of the sine wave signal set for diagnostic operation.
  • the feature amount calculator 140 stores the calculated feature amount in the feature amount storage unit 220 .
  • FIG. 4 shows a gain curve showing frequency-gain characteristics as an example of a resonance curve.
  • the feature amount calculation unit 140 calculates the gain between the extremum point P0 that is the primary anti-resonance point and the extremum point P1 that is the primary resonance point.
  • which is the absolute value of the difference, is calculated and stored in the feature amount storage unit 220 as a feature amount.
  • the feature amount calculation unit 140 calculates
  • the resonance curve has a plurality of feature quantities, and the frequency characteristics of the belt 420 driven by the servomotor 50 are to be analyzed, the feature of the resonance point of the belt 420 appears in a low frequency band. It is desirable to calculate the feature amount using the next anti-resonance point and the first-order resonance point. Also, when it is desired to analyze the frequency characteristics of a rigid body (for example, a ball screw) driven by the servomotor 50, the anti-resonance point and the resonance point near the theoretical value of the resonance of the rigid body are used. Calculate the amount.
  • a rigid body for example, a ball screw
  • FIGS. 5 and 6 show examples of feature amounts stored in the feature amount storage unit 220.
  • FIG. FIG. 5 shows an example in which the feature amount calculation unit 140 calculates the gain difference between the anti-resonance point and the resonance point as the feature amount.
  • FIG. 6 is an example in which the feature amount calculation unit 140 calculates the frequency difference between the anti-resonance point and the resonance point as the feature amount.
  • the feature quantity calculator 140 calculates a feature quantity for each amplitude value of the sine wave signal in the diagnostic operation (each amplitude A1, A2, A3 shown in FIGS. 5 and 6), The calculated feature amount is stored in the feature amount storage unit 220 in association with the amplitude value.
  • the amplitude determination unit 160 reads the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 140 from the feature amount storage unit 220, and determines the amplitude value stored in association with the read feature amount as the amplitude of the sine wave signal suitable for the diagnostic operation. value.
  • the amplitude determination unit 160 according to the present embodiment compares the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 140 for each amplitude value of the sine wave signal, and determines, for example, the amplitude value that maximizes the value of the feature amount as a sine wave suitable for diagnostic operation. is the amplitude value of the wave signal. For example, when the feature amount shown in FIG.
  • the amplitude determining unit 160 selects the amplitude value A2 that maximizes the feature amount (the gain difference between the anti-resonance point and the resonance point) as a sinusoidal signal suitable for diagnostic operation. Amplitude value. Further, when the feature values illustrated in FIG. 6 are calculated, the amplitude determining unit 160 selects the amplitude value A1 that maximizes the feature value (the frequency difference between the anti-resonance point and the resonance point) as a sine wave signal suitable for diagnostic operation. is the amplitude value of Amplitude determination section 160 stores the determined amplitude value in parameter storage section 230 .
  • the amplitude determination unit 160 reads out the feature amount from the feature amount storage unit 220, and among those whose read feature amount exceeds a predetermined threshold, the value of the feature amount is the smallest and stored in association with the feature amount.
  • the amplitude value may be the amplitude value of a sinusoidal signal suitable for diagnostic operation.
  • the control program 200 repeats the diagnostic operation by gradually increasing the amplitude value of the sine wave signal used for the diagnostic operation within a predetermined range from a small value by a predetermined incremental value.
  • the feature amount calculation unit 140 calculates the feature amount.
  • the amplitude value of the calculated feature amount is converted into a sine wave signal suitable for the diagnostic operation. can be determined as the amplitude value of
  • the predetermined gradual increase value and threshold value may be determined in advance by performing experiments and the like using a power transmission mechanism such as a prime mover and a belt.
  • the amplitude determination unit 160 may display and output the feature amount for each amplitude value including the determined amplitude value on the display device 70 .
  • FIG. 7 shows an example of a screen displaying the feature amount for each amplitude value including the amplitude value determined by the amplitude determination unit 160.
  • the amplitude determination unit 160 displays each feature quantity in the form of a graph or table. Also, points on the graph or cells in the table corresponding to the amplitude value determined as the amplitude value of the sine wave signal may be highlighted.
  • the control device 1 can select the amplitude of the sine wave signal to be output to the servomotor 50 when performing a diagnostic operation so that the analysis accuracy of the frequency characteristics is good. can. If the analysis accuracy of the frequency characteristics is improved, the difference between the anti-resonance point and the resonance point can be clearly identified based on the analysis results. Therefore, analysis and diagnosis using the resonance point can be performed with high accuracy. For example, it is possible to improve the accuracy of diagnosing the stability and responsiveness of the drive unit including the transmission mechanism.
  • some industrial machines transmit the rotational power of a prime mover such as a motor to a shaft via a power transmission mechanism such as a belt. If the tension of the belt is too weak or too strong for the operating conditions, the life of the belt will be shortened and the shaft will not be able to be driven normally. Further, if the tension of the belt is reduced during operation of the industrial machine, troubles such as belt slippage and tooth jumping occur. It is known from experiments that there is a correlation between the tension of the belt and the resonance point of the frequency characteristics, and that the frequency of the resonance point of the frequency characteristics decreases when the tension of the belt is loosened.
  • the gain difference and the frequency difference between the anti-resonance point and the resonance point of the frequency characteristics will be small, and the anti-resonance point and the resonance point will be small. Points cannot be clearly identified. Conversely, if the amplitude of the sine wave signal is too large, the output response in the high frequency band deteriorates, making it impossible to measure good frequency characteristics. Therefore, it is important to select the amplitude of the vibrating motion that allows the anti-resonance point and the resonance point to be clearly distinguished.
  • the difference between the gains of the anti-resonance point and the resonance point of the frequency characteristics, or the "amplitude of the sine wave signal" with a large frequency difference is selected.
  • the control device 1 according to the second embodiment will be described below.
  • the control device 1 according to this embodiment has the same configuration as the control device 1 according to the first embodiment.
  • the feature amount calculation unit 140 included in the control device 1 according to the present embodiment calculates a statistic indicating the dispersion of the resonance point or the anti-resonance point as the feature amount indicating the analysis accuracy of the frequency characteristics of the feedback data.
  • the control program 200 includes a block for instructing a diagnostic operation using a sine wave signal having a predetermined amplitude value to be repeatedly performed a predetermined number of times N. Configure to include multiple.
  • the control program 200 includes N diagnostic operations using a sine wave signal whose amplitude value is set to A1, N diagnostic operations using a sine wave signal whose amplitude value is set to A2, and N diagnostic operations using a sine wave signal whose amplitude value is set to A2.
  • the value of the predetermined number of times N should be a value of 2 or more, and should be a value small enough to grasp the dispersion of the resonance point or the anti-resonance point.
  • the feature amount calculator 140 detects resonance points and anti-resonance points related to each resonance curve from resonance curves representing N frequency characteristics obtained from N diagnostic operations for each amplitude value. . Then, a statistic (for example, variance, standard deviation, average deviation, etc.) indicating variation in gain or frequency at resonance points and anti-resonance points related to the resonance curve indicating the detected N frequency characteristics is calculated as a feature amount. .
  • the feature amount calculation unit 140 focuses on one of the resonance points or anti-resonance points to calculate the statistic indicating the variation in gain or frequency. good.
  • a statistic indicating the gain or frequency variation at the first-order antiresonance point may be calculated as the feature amount.
  • the feature amount calculation unit 140 calculates a plurality of statistical amounts indicating variations in each of a plurality of anti-resonance points or resonance points, and calculates an average value of the calculated plurality of statistical amounts as a feature amount. good too.
  • FIG. 8 shows an example of a resonance curve showing frequency characteristics of feedback data obtained when a diagnostic operation was performed with a sine wave signal having a predetermined amplitude value as input.
  • graphs of resonance curves obtained as a result of performing three diagnostic operations with input of a sine wave signal having a predetermined amplitude value are superimposed and drawn.
  • FIG. 8 even in diagnostic operations using sine wave signals of the same amplitude value, there are variations in the feedback data obtained by the diagnostic operations, and there are variations in the resonance curve calculated from the feedback data. occur. It is considered that the smaller the variation in the resonance curve, the better the analysis accuracy of the frequency characteristics.
  • the amplitude determination unit 160 uses a statistic (for example, , variance, standard deviation, average deviation, etc.) are compared as feature quantities, and the amplitude value that minimizes the feature quantity, for example, is determined as the amplitude value of the sine wave signal suitable for diagnostic operation.
  • a statistic for example, , variance, standard deviation, average deviation, etc.
  • the amplitude determination unit 160 may set the amplitude value of the minimum amplitude value among the feature values below a predetermined threshold as the amplitude value of the sine wave signal suitable for diagnostic operation.
  • the control program 200 repeats the diagnostic operation by gradually increasing the amplitude value of the sine wave signal used for the diagnostic operation within a predetermined range from a small value by a predetermined incremental value.
  • the feature amount calculation unit 140 calculates the feature amount, and when the feature amount falls below a predetermined threshold value, the amplitude value is converted to the amplitude value of the sine wave signal suitable for the diagnostic operation. You should decide. It should be noted that the predetermined gradual increase value and threshold value may be determined in advance by performing experiments and the like using a power transmission mechanism such as a prime mover and a belt.
  • the control device 1 performs multiple diagnostic operations using sine wave signals of respective amplitude values.
  • a statistic for example, variance, standard deviation, mean deviation, etc.
  • the amplitude of the sine wave signal that minimizes the statistic indicating the variation within the amplitude of the sine wave signal within a predetermined range is determined as the amplitude of the sine wave signal with good analysis accuracy of the frequency characteristics.
  • the waveform shape of the resonance curve (gain curve, phase curve) of the frequency characteristics, and the anti-resonance point and resonance point related to the resonance curve measure the frequency characteristics. It may fluctuate from time to time. If the measurement of the frequency characteristics is unstable in this way, the analysis using the frequency characteristics cannot be performed with high accuracy.
  • the tension of the belt is loosened within the specified range, the rotation of the belt is disturbed even though it is at a level that does not interfere with production.
  • the shape may vary. Since the belt is an elastic body, the rotational state of the belt is the total sum of the driving state that combines the input from the motor from the past to the present and the output from the belt itself.
  • control device 1 can be used even when the belt tension is loose. frequency characteristics can be measured. A similar effect can be obtained even in the case of a driving unit having a low rigidity of the load of the prime mover.
  • the control device 1 according to the third embodiment will be described below.
  • the control device 1 according to this embodiment has the same configuration as the control device 1 according to the first embodiment.
  • the feature amount calculator 140 included in the control device 1 according to the present embodiment calculates an index value indicating variation in the graph of the resonance curve as a feature amount indicating analysis accuracy of the frequency characteristics of the feedback data.
  • the control program 200 includes a plurality of blocks that command repeated operation of a diagnostic operation using a sine wave signal with each amplitude value set for a predetermined number of times N, respectively. configured as follows.
  • control program 200 includes N diagnostic operations using a sine wave signal whose amplitude value is set to A1, N diagnostic operations using a sine wave signal whose amplitude value is set to A2, and N diagnostic operations using a sine wave signal whose amplitude value is set to A2.
  • the value of the predetermined number of times N should be a value of 2 or more, and should be a value small enough to grasp the variation in the graph of the resonance curve.
  • the feature quantity calculator 140 calculates an index value indicating the variation of resonance curves indicating a plurality of frequency characteristics obtained for each amplitude value.
  • the amplitude determination unit 160 compares the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 140 for each amplitude value of the sine wave signal, and determines, for example, the amplitude value that minimizes the feature amount as the sine wave signal suitable for diagnostic operation. is the amplitude value of The amplitude determining unit 160 may set the amplitude value of the sine wave signal having the smallest amplitude value among the feature values below a predetermined threshold as the amplitude value of the sine wave signal suitable for the diagnostic operation.
  • the control device 1 performs multiple diagnostic operations using sine wave signals of respective amplitude values. After that, an index value indicating the dispersion of the plurality of obtained resonance curves is calculated as a feature amount. Then, the amplitude of the sine wave signal with the smallest index value indicating the variation within the amplitude of the sine wave signal within a predetermined range is determined as the amplitude of the sine wave signal at which the analysis accuracy of the frequency characteristics is good. By using the amplitude of this sine wave signal, it is possible to measure the frequency characteristics repeatedly and stably with high accuracy.
  • the waveform shape of the resonance curve (gain curve, phase curve) of the frequency characteristics may vary each time the frequency characteristics are measured. If the measurement of the frequency characteristics is unstable in this way, the analysis using the frequency characteristics cannot be performed with high accuracy. In particular, when the tension of the belt is loosened within the specified range, the rotation of the belt is disturbed even though it is at a level that does not interfere with production. The shape may vary. Since the belt is an elastic body, the rotational state of the belt is the total sum of the driving state that combines the input from the motor from the past to the present and the output from the belt itself. caused by influencing, especially when the amplitude of the sinusoidal signal is large.
  • the control device 1 can provide a suitable frequency characteristic even when the tension of the belt is relaxed. measurements can be made. The same effect can be obtained even in the case of a drive unit in which the rigidity of the load of the prime mover is low.
  • an injection molding machine is described as an example of an industrial machine equipped with a belt. , for example, a forging press machine, a machine tool, a transfer robot, and the like, the present invention can be suitably used for other industrial machines.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Electric Motors In General (AREA)

Abstract

本開示による制御装置は、産業機械に所定の正弦波信号を入力して前記周波数特性を診断する診断動作を、該正弦波信号の振幅値を変えながら複数回行う制御をする制御部と、複数回の診断動作により得られる複数のフィードバックデータを少なくとも取得するデータ取得部と、複数の前記フィードバックデータのそれぞれについて、周波数特性を示す共振曲線を算出する周波数特性算出部と、複数の前記共振曲線を解析し、それぞれの前記共振曲線について周波数特性の解析精度を示す特徴量を算出する特徴量算出部と、複数の前記特徴量に基づいて、診断動作に適した前記正弦波信号の振幅値を決定する振幅決定部と、を備える。

Description

制御装置及び制御方法
　本発明は、制御装置及び制御方法に関する。
　モータなどの原動機に減速機や駆動部品を組み付けた状態にて原動機の周波数特性を測定し、測定された周波数特性に現れる共振点に基づいて、駆動部の機械共振点、安定性、応答性などを解析して、産業機械の駆動部の動作特性を把握することが行われている。なお、周波数特性を測定する際には、所定の正弦波信号の周波数を時間と共に変化させながら制御対象に入力し、その出力信号（フィードバック応答）を観測する周波数スイープ動作（以下、診断動作と呼ぶ）が行われる。
　制御対象に加える入力信号に係る技術として、入力信号を正弦波信号とすること、正弦波信号の周波数を徐々に上昇させること、正弦波信号にホワイトノイズを加えること、が公知である。例えば、特許文献１には、周波数特性の測定時間を短縮するため、複数の周波数を含むホワイトノイズを制御対象に加えて周波数特性を測定することが示されている。また、特許文献２には、高周波領域における測定精度を向上させるため、位相差を設けた正弦波信号を制御対象に加えることが示されている。更に、特許文献３には、周波数特性の活用例として、ゲインと位相の周波数特性に基づき、モータの追従性や応答性が良好な速度ループゲインを自動的に調節することが示されている。このように、診断動作によって得られる周波数特性を測定して活用することは公知である。
特開２０００－２７８９９０号公報 特開２０１５－１５８７３４号公報 特開２００１－１７５３０３号公報
　図９は、診断動作（周波数スイープ動作）を行う際に原動機に入力される制御信号と、原動機からフィードバックされる出力信号の例を示している。図９では、原動機に入力される制御信号（位置信号、速度信号又はトルク信号）を実線で、原動機からフィードバックされる出力信号を点線で示している。図９に示すように、診断動作を行う際には、制御信号として、所定の振幅の正弦波信号の周波数を掃引して原動機に入力する。例えば、原動機に入力される正弦波信号の振幅は一定の値のままとして、時間が経過するにつれて、該正弦波の周波数を１Ｈｚから１ｋＨｚの範囲で１０Ｈｚ刻みで増やすといったように、正弦波信号の周波数を変化させる。このような診断動作を行わせた時に原動機からフィードバックされる出力信号の周波数特性を解析することで、原動機の動作特性を把握することができる。原動機に入力する正弦波信号は、上記のように周波数を掃引させる以外にも、所定の範囲で規則性が無い様々な周波数（ホワイトノイズ）を含んだランダム波としてもよい。
　しかしながら、周波数特性は、産業機械の環境条件（例えば、室温や湿度など）や、運転条件（例えば、モータ回転速度、減速機などの駆動部品の構成、減速機の噛み合わせなど駆動部品の組付け状態、駆動部品の剛性、負荷の種類など）の影響を受けたり、該産業機械の経年劣化（例えば、部品の摩耗、消耗、弾性の変化など）の影響を受けて、周波数特性が示す共振曲線（ゲイン曲線、位相曲線）の形状は始終変化する。
　そのため、最適な診断動作はオペレータが試行錯誤して決めており、周波数特性の測定精度はオペレータの技量に依存していた。
　そこで、良好な診断動作を容易に選定すること、原動機単体の周波数特性ではなく、減速機や負荷などの駆動部品を含めたシステム全体の周波数特性の測定精度を向上することが望まれている。
　本開示による制御装置は、産業機械が備える原動機の周波数特性の測定に関して、診断動作の制御に係る好適な正弦波信号の振幅を選定することで、上記課題を解決する。
　そして、本開示の一態様は、産業機械が備える原動機の周波数特性を解析する制御装置であって、前記産業機械に所定の正弦波信号を入力して前記周波数特性を診断する診断動作を、該正弦波信号の振幅値を変えながら複数回行う制御をする制御部と、複数回の前記診断動作により得られる複数のフィードバックデータを少なくとも取得するデータ取得部と、複数の前記フィードバックデータのそれぞれについて、周波数特性を示す共振曲線を算出する周波数特性算出部と、複数の前記共振曲線を解析し、それぞれの前記共振曲線について周波数特性の解析精度を示す特徴量を算出する特徴量算出部と、複数の前記特徴量に基づいて、診断動作に適した前記正弦波信号の振幅値を決定する振幅決定部と、を備えた制御装置である。
　本開示の他の態様は、産業機械が備える原動機の周波数特性を解析する制御方法であって、前記産業機械に所定の正弦波信号を入力して前記周波数特性を診断する診断動作を、該正弦波信号の振幅値を変えながら複数回行う制御をするステップと、複数回の前記診断動作により得られる複数のフィードバックデータを少なくとも取得するステップと、複数の前記フィードバックデータのそれぞれについて、周波数特性を示す共振曲線を算出するステップと、複数の前記共振曲線を解析し、それぞれの前記共振曲線について周波数特性の解析精度を示す特徴量を算出するステップと、複数の前記特徴量に基づいて、診断動作に適した前記正弦波信号の振幅値を決定するステップと、を実行する制御方法である。
　本開示の一態様により、好適な正弦波信号の振幅を選定することにより、反共振点と共振点を明確に識別可能な周波数特性を測定することが可能となる。
本発明の第１実施形態による制御装置の概略的なハードウェア構成図である。 射出成形機の概略的な構成図である。 本発明の第１実施形態による制御装置の概略的な機能を示すブロック図である。 フィードバックデータを周波数解析した例を示す図である。 正弦波信号の振幅値毎に算出される特徴量の例を示す図である。 正弦波信号の振幅値毎に算出される特徴量の他の例を示す図である。 振幅決定部により決定された適切な振幅値の表示例である。 共振点のゲイン又は周波数のばらつきを例示する図である。 診断動作（周波数スイープ動作）を行う際に原動機に入力される制御信号と、原動機からフィードバックされる出力信号の例を示している。
　以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
　図１は本発明の第１実施形態による制御装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本発明の制御装置１は、例えば制御用プログラムに基づいて産業機械を制御する制御装置として実装することができる。本実施形態では、制御用プログラムに基づいて産業機械としての射出成形機２を制御する制御装置の例を示す。
　本実施形態による制御装置１が備えるＣＰＵ１１は、制御装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、バス２２を介してＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムを読み出し、該システム・プログラムに従って制御装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示データ、及び外部から入力された各種データ等が一時的に格納される。
　不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされたメモリやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、制御装置１の電源がオフされても記憶状態が保持される。不揮発性メモリ１４には、射出成形機２から取得されたデータ、インタフェース１５を介して外部機器７２から読み込まれた制御用プログラムやデータ、入力装置７１を介して入力された制御用プログラムやデータ、ネットワーク５を介して他の装置から取得された制御用プログラムやデータ等が記憶される。不揮発性メモリ１４に記憶された制御用プログラムやデータは、実行時／利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、公知の解析プログラムなどの各種システム・プログラムがあらかじめ書き込まれている。
　インタフェース１５は、制御装置１のＣＰＵ１１とＵＳＢ装置等の外部機器７２と接続するためのインタフェースである。外部機器７２側からは、例えば射出成形機２の制御に用いられる制御用プログラムや設定データ等が読み込まれる。また、制御装置１内で編集した制御用プログラムや設定データ等は、外部機器７２を介して外部記憶手段に記憶させることができる。ＰＬＣ（プログラマブル・ロジック・コントローラ）１６は、ラダープログラムを実行して射出成形機２及び射出成形機２の周辺装置（例えば、金型交換装置や、ロボット等のアクチュエータ、射出成形機２に取付けられている温度センサや湿度センサ等の複数のセンサ３）にＩ／Ｏユニット１９を介して信号を出力し制御する。また、射出成形機２の本体に配備された操作盤の各種スイッチや周辺装置等の信号を受け、必要な信号処理をした後、ＣＰＵ１１に渡す。
　インタフェース２０は、制御装置１のＣＰＵと有線乃至無線のネットワーク５とを接続するためのインタフェースである。ネットワーク５には、工作機械や放電加工機などの他の産業機械４やフォグコンピュータ６、クラウドサーバ７等が接続され、制御装置１との間で相互にデータのやり取りを行っている。
　表示装置７０には、メモリ上に読み込まれた各データ、プログラム等が実行された結果として得られたデータ等がインタフェース１７を介して出力されて表示される。また、キーボードやポインティングデバイス等から構成される入力装置７１は、オペレータによる操作に基づく指令，データ等をインタフェース１８を介してＣＰＵ１１に渡す。
　射出成形機２が備える軸を制御するための軸制御回路３０はＣＰＵ１１からの軸の移動指令量を受けて、軸の指令をサーボアンプ４０に出力する。サーボアンプ４０はこの指令を受けて、射出成形機２が備える軸を移動させるサーボモータ５０を駆動する。サーボモータ５０は位置・速度検出器を内蔵し、この位置・速度検出器からの位置・速度フィードバック信号を軸制御回路３０にフィードバックし、位置・速度のフィードバック制御を行う。なお、図１のハードウェア構成図では軸制御回路３０、サーボアンプ４０、サーボモータ５０は１つずつしか示されていないが、実際には制御対象となる射出成形機２に備えられた軸の数だけ用意される。サーボモータ５０の少なくとも１つは、射出成形機２の所定の軸と動力伝達部としてのベルトで接続されている。
　図２は、射出成形機２の概略構成図である。射出成形機２は、主として型締ユニット４０１と射出ユニット４０２とから構成されている。型締ユニット４０１には、可動プラテン４１６と固定プラテン４１４が備えられている。また、可動プラテン４１６には可動側金型４１２が、固定プラテン４１４には固定側金型４１１が取り付けられている。射出成形機２にはサーボモータ５０が取り付けられている。そして、サーボモータ５０を駆動させることで、ベルト４２０、プーリ４２２などの動力伝達手段を介して図示しないボールねじが駆動され、可動プラテン４１６を固定プラテン４１４方向に前進又は後退させることができる。
　一方、射出ユニット４０２は、射出シリンダ４２６と、射出シリンダ４２６に供給する樹脂材料を溜めるホッパ４３６と、射出シリンダ４２６の先端に設けられたノズル４４０とから構成されている。射出ユニット４０２は、図示しないサーボモータを駆動させることで、射出シリンダ４２６を固定プラテン４１４方向に前進又は後退させることができる。
　１つの成形品を製造する成形サイクルでは、型締ユニット４０１で、可動プラテン４１６の移動によって型閉じ・型締めを行い、射出ユニット４０２で、ノズル４４０を固定側金型４１１に押し付けてから射出シリンダ４２６の内に計量された樹脂を金型内に射出する。これらの動作は図示しない制御装置１からの指令により制御される。
　また、射出成形機２の各部には図示しないセンサ３が取り付けられており、成形動作の制御に必要な各種物理量が検出される。検出される物理量の例としては、駆動部のモータ電流、電圧、トルク、位置、速度、加速度、金型内の圧力、射出シリンダ４２６の温度、樹脂の流量、流速、振動や音などが例示される。検出された物理量は制御装置１に送られる。制御装置１では、検出された各物理量がＲＡＭ１３や不揮発性メモリ１４などに記憶される。
　図３は、本発明の第１実施形態による制御装置１が備える機能を概略的なブロック図として示したものである。本実施形態による制御装置１が備える各機能は、図１に示した制御装置１が備えるＣＰＵ１１がシステム・プログラムを実行し、制御装置１の各部の動作を制御することにより実現される。
　本実施形態の制御装置１は、制御部１１０、データ取得部１２０、周波数特性算出部１３０、特徴量算出部１４０、振幅決定部１６０を備える。制御装置１のＲＡＭ１３乃至不揮発性メモリ１４には、予め射出成形機２が備えるサーボモータ５０を制御するための制御用プログラム２００が記憶されており、また、データ取得部１２０がサーボモータ５０やセンサ３等から取得したデータを記憶するための領域として取得データ記憶部２１０、特徴量算出部１４０が算出した特徴量を記憶するための領域である特徴量記憶部２２０、制御部１１０が射出成形機２を制御するために参照されるパラメータを記憶するための領域であるパラメータ記憶部２３０が予め用意されている。
　制御部１１０は、図１に示した制御装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理と、軸制御回路３０、ＰＬＣ１６を用いた射出成形機２の各部の制御処理、インタフェース１８を介した入出力処理が行われることで実現される。制御部１１０は、制御用プログラム２００のブロックを解析し、その解析結果に基づいて射出成形機２の各部を制御する。制御部１１０は、例えば制御用プログラム２００のブロックが射出成形機２の各軸を駆動させるように指令している場合には、ブロックによる指令に従って移動指令データを生成してサーボモータ５０に対して出力する。また、制御部１１０は、例えば制御用プログラム２００のブロックが射出成形機２に取り付けられたセンサ３等の周辺装置を動作させるように指令している場合には、該周辺装置を動作させる所定の信号を生成してＰＬＣ１６に出力する。その他にも、制御部１１０は、樹脂の射出などの射出成形機２の制御に係る一般的な指令を制御用プログラム２００のブロックによる指令に従って射出成形機２に対して出力することができる。一方で、制御部１１０は、サーボモータ５０の位置フィードバック、速度フィードバック、トルクフィードバックや、温度センサや湿度センサ等のセンサ３が検出した検出値データを取得し、データ取得部１２０へと出力する。
　制御用プログラム２００は、予めベルト４２０を駆動するサーボモータ５０を所定の範囲の回転数（周波数）で診断動作（周波数スイープ動作）を行わせる指令をするブロックを含む。当該指令に基づいて、サーボモータ５０には、位置、速度乃至トルクを制御するための信号としての正弦波信号が入力される。また、制御用プログラム２００は、診断動作中のサーボモータ５０の位置フィードバック、速度フィードバックやトルクフィードバックを時系列データとして取得する指令をするブロックを含み、更に、診断動作の開始時、診断動作中及び診断動作終了時の少なくともいずれかにおけるセンサ３による検出値データの取得を指令するブロックを含む。制御用プログラム２００は、異なる振幅値が設定された正弦波信号を用いた診断動作を指令するブロックを複数含む。例えば、制御用プログラム２００には、振幅値がＡ１に設定された正弦波信号を用いた診断動作、振幅値がＡ２に設定された正弦波信号を用いた診断動作、振幅値がＡ３に設定された正弦波信号を用いた診断動作、．．．の実行を指令するブロックと、それぞれの診断動作の際にセンサ３により検出された検出値データの取得を指令するブロックを含む。
　データ取得部１２０は、射出成形機２の診断動作時においてサーボモータ５０から取得される位置フィードバック、速度フィードバック、トルクフィードバックなどのフィードバックデータや、センサ３が検出した検出値データを取得し、取得データ記憶部２１０に記憶する。取得データ記憶部２１０には、取得したデータが診断動作に設定される正弦波信号の振幅値と関連付けて記憶される。データ取得部１２０が取得する位置フィードバック、速度フィードバック、トルクフィードバックなどのフィードバックデータは、時系列データである。データ取得部１２０が取得する検出値データは、所定のタイミングで取得されるデータ値であってよい。なお、データ取得部１２０は、ネットワーク５を介して他の産業機械４から当該産業機械４で検出されたデータを取得してもよい。また、オペレータが入力装置７１から入力したデータや、外部機器７２を介して入力されたデータを取得するようにしてもよい。
　周波数特性算出部１３０は、データ取得部１２０が取得した位置フィードバック、速度フィードバック、トルクフィードバックなどのフィードバックデータの周波数特性を示す周波数応答データ（以下、共振曲線と呼ぶ）を算出する。周波数特性算出部１３０が算出する共振曲線は、例えば周波数－ゲイン特性を示す曲線データであるゲイン曲線であってよい。このようなデータは、時系列データであるフィードバックデータに対して高速フーリエ変換などの公知の周波数解析をすることで算出することができる。周波数特性算出部１３０は、診断動作に設定される正弦波信号の振幅値毎に共振曲線を算出する。周波数特性算出部１３０が算出した周波数特性を示す共振曲線は、特徴量算出部１４０に出力される。
　特徴量算出部１４０は、周波数特性算出部１３０が算出した共振曲線を解析し、その解析結果に基づいてフィードバックデータの周波数特性の解析精度を示す特徴量を算出する。本実施形態による特徴量算出部１４０は、フィードバックデータの周波数特性の解析精度を示す特徴量として、共振点及び反共振点のゲインの差、又は周波数の差を算出する。
　特徴量算出部１４０は、共振曲線の極値点を検出する。極値点は、その点の近傍において局所的に最大値（極大値）又は最小値（極小値）を取る点である。検出した極値点の周波数は共振周波数または反共振周波数の候補となり得る。特徴量算出部１４０は、検出した極値点の内、極大値を取る極値点を共振点、極小値を取る極値点を反共振点として検出する。そして、互いに隣接する共振点及び反共振点のゲインの差、又は周波数の差を、特徴量として算出する。特徴量算出部１４０は、診断動作に設定される正弦波信号の振幅値毎に特徴量を算出する。特徴量算出部１４０は、算出した特徴量を特徴量記憶部２２０に記憶する。
　図４を用いて、本実施形態による特徴量算出部１４０による特徴量の算出方法について説明する。図４は、共振曲線の例として、周波数－ゲイン特性を示すゲイン曲線を示している。本実施形態による特徴量算出部１４０は、図４に例示される共振曲線が与えられると、１次反共振点となる極値点Ｐ０と１次共振点となる極値点Ｐ１とのゲインの差の絶対値である｜ｇ０－ｇ１｜を算出し、これを特徴量として特徴量記憶部２２０に記憶する。特徴量算出部１４０は、１次反共振点となる極値点Ｐ０と１次共振点となる極値点Ｐ１との周波数の差の絶対値である｜ｆ０－ｆ１｜を算出し、これを特徴量として特徴量記憶部２２０に記憶するようにしてもよい。また、特徴量算出部１４０は、１次反共振点と１次共振点に基づいて特徴量を算出することに変えて、２次以上の反共振点及び共振点のゲインまたは周波数を用いて特徴量を算出するようにしてもよい。共振曲線が複数の特徴量を有する場合、サーボモータ５０により駆動されるベルト４２０の周波数特性を解析したい場合には、ベルト４２０の共振点の特徴は低周波数帯に現れるので、周波数が最も小さい１次反共振点及び１次共振点を使って特徴量を算出することが望ましい。また、サーボモータ５０により駆動される剛体（例えば、ボールねじなど）の周波数特性を解析したい場合には、その剛体の共振の理論値に近い周波数近辺にある反共振点及び共振点を使って特徴量を算出するとよい。
　図５，６は、特徴量記憶部２２０に記憶される特徴量の例を示している。図５は、特徴量算出部１４０が特徴量として反共振点及び共振点のゲイン差を算出した例である。また、図６は、特徴量算出部１４０が特徴量として反共振点及び共振点の周波数差を算出した例である。図５，６に例示されるように、特徴量算出部１４０は、診断動作における正弦波信号の振幅値毎（図５，６に示す振幅Ａ１，Ａ２，Ａ３毎）に特徴量を算出し、算出した特徴量を振幅値と関連付けて特徴量記憶部２２０に記憶する。
　振幅決定部１６０は、特徴量算出部１４０が算出した特徴量を特徴量記憶部２２０から読み出して、読み出した特徴量に関連付けられて記憶された振幅値を診断動作に適した正弦波信号の振幅値として決定する。本実施形態による振幅決定部１６０は、正弦波信号の振幅値毎に特徴量算出部１４０が算出した特徴量を比較し、例えば特徴量の値が最大となる振幅値を診断動作に適した正弦波信号の振幅値とする。例えば、図５に示す特徴量が算出されている場合、振幅決定部１６０は特徴量（反共振点及び共振点のゲイン差）が最大となる振幅値Ａ２を診断動作に適した正弦波信号の振幅値とする。また、図６に例示する特徴量が算出されている場合、振幅決定部１６０は特徴量（反共振点及び共振点の周波数差）が最大となる振幅値Ａ１を診断動作に適した正弦波信号の振幅値とする。振幅決定部１６０は、決定した振幅値をパラメータ記憶部２３０に記憶する。
　振幅決定部１６０は、特徴量記憶部２２０から特徴量を読み出し、読みだした特徴量が予め定めた所定の閾値を超えるものの内で、特徴量の値が最小となるものに関連付けて記憶された振幅値を診断動作に適した正弦波信号の振幅値とするようにしてもよい。このように構成する場合には、制御用プログラム２００は、診断動作に用いる正弦波信号の振幅値を所定の範囲で小さな値から所定の漸増値ずつ漸増させて診断動作を繰り返すようにしておく。そして、診断動作が行われる度に特徴量算出部１４０により特徴量を算出し、算出した特徴量が予め定めた所定の閾値を超えた時点で、その振幅値を診断動作に適した正弦波信号の振幅値として決定するようにすればよい。なお、所定の漸増値や閾値は、予め原動機及びベルト等の動力伝達機構を用いて実験等を行い求めておけばよい。
　振幅決定部１６０は、決定した振幅値を含む振幅値毎の特徴量を表示装置７０に表示出力するようにしてもよい。図７は、振幅決定部１６０が決定した振幅値を含む振幅値毎の特徴量を表示する画面の例を示している。図７に例示するように、振幅決定部１６０は、それぞれの特徴量をグラフや表の形式で表示する。また、正弦波信号の振幅値として決定した振幅値に対応するグラフ上の点や表のセルを強調表示するようにしてよい。
　上記構成を備えた本実施形態による制御装置１は、診断動作をする際にサーボモータ５０に出力する正弦波信号について、周波数特性の解析精度が良好となる正弦波信号の振幅を選定することができる。周波数特性の解析精度が良好になると、解析した結果に基づいて反共振点と共振点の差異を明確に識別可能となる。そのため、共振点を活用した解析や診断を精度良く行うことができる。例えば、伝達機構などを含む駆動部の安定性、応答性などの診断精度を向上することができる。
　例えば、産業機械には、モータ等の原動機の回転動力をベルト等の動力伝達機構を介して軸へと伝達するものがある。ベルトは、ベルトの張力が使用条件よりも弱すぎたり強すぎると、ベルトの寿命が低下したり、正常に軸を駆動できない要因となる。また、産業機械の運転中にベルトの張力が低下すると、ベルトの滑りや歯飛び等の障害が生じる。なお、ベルトの張力と周波数特性の共振点には相関性があり、ベルトの張力が緩むと、周波数特性の共振点の周波数が低下することが実験により知られている。ここで、周波数特性を測定する際、診断動作の制御に用いる正弦波信号の振幅が小さいと、周波数特性の反共振点と共振点のゲインの差や周波数の差も小さく、反共振点と共振点を明確に識別できない。逆に、正弦波信号の振幅が大きすぎると、高周波数帯における出力応答が悪化して良好な周波数特性を測定できない。そこで、反共振点と共振点を明確に識別できる振動動作の振幅を選定することが重要である。本実施形態による制御装置１では、周波数特性の反共振点と共振点のゲインの差、または周波数の差が大きい「正弦波信号の振幅」を選定する。その結果、ベルトの張力を音波式張力計等の測定機材を用いて測定することなく、制御装置が測定した周波数特性の共振点を用いてベルトの張力の低下を精度良く診断することが可能となり、測定機材の購入や設置が不要となり、低コストでベルトの張力を点検することを実現することができる。
　以下では第２の実施形態による制御装置１について説明する。本実施形態による制御装置１は、第１の実施形態による制御装置１と同様の構成を備える。本実施形態による制御装置１が備える特徴量算出部１４０は、フィードバックデータの周波数特性の解析精度を示す特徴量として、共振点または反共振点のバラツキを示す統計量を算出する。このように構成する場合、制御用プログラム２００には、予め定められた振幅値が設定された正弦波信号を用いた診断動作を、それぞれ予め定めた所定の回数Ｎだけ繰り返し動作する指令するブロックを複数含むように構成する。例えば、制御用プログラム２００には、振幅値がＡ１に設定された正弦波信号を用いた診断動作をＮ回、振幅値がＡ２に設定された正弦波信号を用いた診断動作をＮ回、振幅値がＡ３に設定された正弦波信号を用いた診断動作をＮ回、．．．の実行を指令するブロックと、それぞれの診断動作の際にセンサ３により検出された検出値データの取得を指令するブロックを含む。なお、所定の回数Ｎの値は、２以上の値で、共振点または反共振点のバラツキを把握できる程度の小さな値とすると良い。
　本実施形態による特徴量算出部１４０は、振幅値毎のＮ回の診断動作より得られたＮ個の周波数特性を示す共振曲線から、それぞれの共振曲線に係る共振点及び反共振点を検出する。そして、検出されたＮ個の周波数特性を示す共振曲線に係る共振点及び反共振点のゲイン又は周波数のバラツキを示す統計量（例えば、分散、標準偏差、平均偏差など）を特徴量として算出する。特徴量算出部１４０は、共振曲線が複数の共振点または反共振点を有する場合、いずれかの共振点または反共振点に着目してゲイン又は周波数のバラツキを示す統計量を算出するようにしてよい。例えば、１次反共振点に着目するのであれば、１次反共振点のゲインまたは周波数のバラツキを示す統計量を特徴量として算出すればよい。通常は、サーボモータ５０により駆動されるベルト４２０の周波数特性を解析したい場合には、ベルト４２０の共振点の特徴は低周波数帯に現れるので、周波数が最も小さい１次反共振点及び１次共振点のゲイン又は周波数を使って特徴量を算出することが望ましい。また、サーボモータ５０により駆動される剛体（例えば、ボールねじなど）の周波数特性を解析したい場合には、その剛体の共振の理論値に近い周波数近辺にある反共振点及び共振点のゲイン又は周波数を使って特徴量を算出するとよい。なお、特徴量算出部１４０は、複数の反共振点または共振点について、それぞれのバラツキを示す複数の統計量を算出し、算出した複数の統計量の平均値を特徴量として算出するようにしてもよい。
　図８は、所定の振幅値の正弦波信号を入力とした診断動作を行った際に得られたフィードバックデータの周波数特性を示す共振曲線の例を示している。図８の例では、所定の振幅値の正弦波信号を入力とした診断動作を３回行った結果として得られた共振曲線のグラフを重ねて描画している。図８に例示するように、同じ振幅値の正弦波信号を用いた診断動作であっても、診断動作により得られるフィードバックデータにはバラツキがあり、フィードバックデータより算出される共振曲線にはバラツキが生じる。この共振曲線のバラツキが小さければ小さいほど、周波数特性の解析精度が良好となると考えられる。そこで、本実施形態による振幅決定部１６０は、正弦波信号の振幅値毎に特徴量算出部１４０が算出した共振曲線に係る共振点及び反共振点のゲイン又は周波数のバラツキを示す統計量（例えば、分散、標準偏差、平均偏差など）を特徴量として比較し、例えば特徴量が最小となる振幅値を診断動作に適した正弦波信号の振幅値とする。
　振幅決定部１６０は、特徴量が予め定めた所定の閾値を下回るものの内で、振幅値が最小となるものの振幅値を診断動作に適した正弦波信号の振幅値とするようにしてもよい。このように構成する場合には、制御用プログラム２００は、診断動作に用いる正弦波信号の振幅値を所定の範囲で小さな値から所定の漸増値ずつ漸増させて診断動作を繰り返すようにしておく。そして、診断動作が行われる度に、特徴量算出部１４０により特徴量を算出し、予め定めた所定の閾値を下回った時点で、その振幅値を診断動作に適した正弦波信号の振幅値を決定するようにすればよい。なお、所定の漸増値や閾値は、予め原動機及びベルト等の動力伝達機構を用いて実験等を行い求めておけばよい。
　このように本実施形態による制御装置１は、それぞれの振幅値の正弦波信号を用いて複数回の診断動作を行う。その後、得られた複数の共振曲線における共振点又は反共振点のゲインのバラツキ、又は周波数のバラツキを示す統計量（例えば、分散、標準偏差、平均偏差など）を特徴量として算出する。そして、所定の範囲の正弦波信号の振幅の内で、バラツキを示す統計量が最小となる正弦波信号の振幅を、周波数特性の解析精度が良好となる正弦波信号の振幅として決定する。この正弦波信号の振幅を用いることにより、繰返し安定した周波数特性の測定を精度良く行うことができる。
　ベルト４２０等の弾性体では、正弦波信号の振幅が大きいと、周波数特性の共振曲線（ゲイン曲線、位相曲線）の波形形状や、共振曲線に係る反共振点や共振点が周波数特性を測定する度にバラつく場合がある。このように周波数特性の測定が不安定な場合、周波数特性を用いた解析を精度良く行うことができない。特に、ベルトの張力が規定範囲内で緩んだ状態の場合、生産に支障が生じないレベルだがベルトの回転状態が乱れて、周波数特性を測定する度に共振曲線(ゲイン曲線、位相曲線）の波形形状がバラつく場合がある。この現象は、ベルトは弾性体であるため、ベルトの回転状態は過去から現在に至るまでのモータからの入力と、そのベルト自身からの出力とを組み合わせた駆動状態の総和がベルトの振動動作に影響することによって生じ、特に「正弦波信号の振幅」が大きい場合に生じる。そこで、本実施形態による制御装置１により、共振点又は反共振点のバラツキを最小とする正弦波信号の振幅を診断動作に適用することによって、ベルトの張力が緩んだ状態であっても、好適な周波数特性の測定を行うことができる。原動機の負荷の剛性が低い駆動部の場合についても同様の効果を得られる。
　以下では第３の実施形態による制御装置１について説明する。本実施形態による制御装置１は、第１の実施形態による制御装置１と同様の構成を備える。本実施形態による制御装置１が備える特徴量算出部１４０は、フィードバックデータの周波数特性の解析精度を示す特徴量として、共振曲線のグラフのバラツキを示す指標値を算出する。このように構成する場合、制御用プログラム２００には、それぞれの振幅値が設定された正弦波信号を用いた診断動作を、それぞれ予め定めた所定の回数Ｎだけ繰り返し動作する指令するブロックを複数含むように構成する。例えば、制御用プログラム２００には、振幅値がＡ１に設定された正弦波信号を用いた診断動作をＮ回、振幅値がＡ２に設定された正弦波信号を用いた診断動作をＮ回、振幅値がＡ３に設定された正弦波信号を用いた診断動作をＮ回、．．．の実行を指令するブロックと、それぞれの診断動作の際にセンサ３により検出された検出値データの取得を指令するブロックを含む。なお、所定の回数Ｎの値は、２以上の値で、共振曲線のグラフのバラツキを把握できる程度の小さな値とすると良い。
　本実施形態による特徴量算出部１４０は、振幅値毎に得られた複数の周波数特性を示す共振曲線について、そのバラツキを示す指標値を計算する。共振曲線のバラツキを示す指標値としては、例えば共振曲線について、所定の周波数の範囲の全般に渡る標準偏差を用いてよい。より具体的には、診断動作をＮ回行った場合において、Ｎ個の共振曲線ｇi（ｘ）（ｉ＝１～Ｎ）を平均化した曲線である基準曲線Ｆ（ｘ）を求める。そして、以下の数１式に示すように、それぞれの共振曲線ｇi（ｘ）について、基準曲線Ｆ（ｘ）との差（偏差の２乗）を共振曲線ｇi（ｘ）の所定の周波数の範囲ｆ0～ｆ1（例えば、０～４００Ｈｚ）に渡って積分し、その積分結果の平均の平方根をバラツキの指標値Ｓとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　本実施形態による振幅決定部１６０は、正弦波信号の振幅値毎に特徴量算出部１４０が算出した特徴量を比較し、例えば特徴量が最小となる振幅値を診断動作に適した正弦波信号の振幅値とする。振幅決定部１６０は、特徴量が予め定めた所定の閾値を下回るものの内で、振幅値が最小となるものの振幅値を診断動作に適した正弦波信号の振幅値とするようにしてもよい。
　このように本実施形態による制御装置１は、それぞれの振幅値の正弦波信号を用いて複数回の診断動作を行う。その後、得られた複数の共振曲線のバラツキを示す指標値を特徴量として算出する。そして、所定の範囲の正弦波信号の振幅の内で、バラツキを示す指標値が最小となる正弦波信号の振幅を、周波数特性の解析精度が良好となる正弦波信号の振幅として決定する。この正弦波信号の振幅を用いることにより、繰返し安定した周波数特性の測定を精度良く行うことができる。
　ベルト４２０等の弾性体では、正弦波信号の振幅が大きいと、周波数特性の共振曲線（ゲイン曲線、位相曲線）の波形形状が周波数特性を測定する度にバラつく場合がある。このように周波数特性の測定が不安定な場合、周波数特性を用いた解析を精度良く行うことができない。特に、ベルトの張力が規定範囲内で緩んだ状態の場合、生産に支障が生じないレベルだがベルトの回転状態が乱れて、周波数特性を測定する度に共振曲線(ゲイン曲線、位相曲線）の波形形状がバラつく場合がある。この現象は、ベルトは弾性体であるため、ベルトの回転状態は過去から現在に至るまでのモータからの入力と、そのベルト自身からの出力とを組み合わせた駆動状態の総和がベルトの振動動作に影響することによって生じ、特に正弦波信号の振幅が大きい場合に生じる。そこで、本実施形態による制御装置１により、共振曲線のバラツキを最小とする正弦波信号の振幅を診断動作に適用することによって、ベルトの張力が緩んだ状態であっても、好適な周波数特性の測定を行うことができる。これは、原動機の負荷の剛性が低い駆動部の場合についても同様の効果を得られる。
　以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
　上記した実施形態では、ベルトを備えた産業機械として射出成形機を例として説明しているが、ベルトやボールねじなどの動力伝達機構を用いて動力を伝達する構成を備えた産業機械であれば、例えば鍛造プレス機、工作機械、搬送ロボットなど、他の産業機械に対して本願発明を用いても好適に動作する。
　　　１　制御装置
　　　２　射出成形機
　　　３　センサ
　　　４　産業機械
　　　５　ネットワーク
　　　６　フォグコンピュータ
　　　７　クラウドサーバ
　　１１　ＣＰＵ
　　１２　ＲＯＭ
　　１３　ＲＡＭ
　　１４　不揮発性メモリ
　　１５，１７，１８，２０，２１　インタフェース
　　１６　ＰＬＣ
　　１９　Ｉ／Ｏユニット
　　２２　バス
　　７０　表示装置
　　７１　入力装置
　　７２　外部機器
　１１０　制御部
　１２０　データ取得部
　１３０　周波数特性算出部
　１４０　特徴量算出部
　１６０　振幅決定部
　２００　制御用プログラム
　２１０　取得データ記憶部
　２２０　特徴量記憶部
　２３０　パラメータ記憶部
　４０１　型締ユニット
　４０２　射出ユニット
　４１１　固定側金型
　４１２　可動側金型
　４１４　固定プラテン
　４１６　可動プラテン
　４２０　ベルト
　４２２　プーリ
　４２６　射出シリンダ
　４３６　ホッパ
　４４０　ノズル

Claims (11)

  1. 　産業機械が備える原動機の周波数特性を解析する制御装置であって、
    　前記産業機械に所定の正弦波信号を入力して前記周波数特性を診断する診断動作を、該正弦波信号の振幅値を変えながら複数回行う制御をする制御部と、
    　複数回の前記診断動作により得られる複数のフィードバックデータを少なくとも取得するデータ取得部と、
    　複数の前記フィードバックデータのそれぞれについて、周波数特性を示す共振曲線を算出する周波数特性算出部と、
    　複数の前記共振曲線を解析し、それぞれの前記共振曲線について周波数特性の解析精度を示す特徴量を算出する特徴量算出部と、
    　複数の前記特徴量に基づいて、診断動作に適した前記正弦波信号の振幅値を決定する振幅決定部と、
    を備えた制御装置。
  2. 　前記特徴量算出部は、前記共振曲線を解析して該共振曲線の共振点または反共振点を検出し、検出した前記反共振点と前記共振点のゲインの差、または前記反共振点と前記共振点の周波数の差を前記振幅値毎の特徴量として算出し、
    　前記振幅決定部は、前記特徴量が予め定めた所定の閾値を超える前記正弦波信号の振幅値の内で、前記特徴量が最小となる前記正弦波信号の振幅値を、診断動作に適した前記正弦波信号の振幅値として決定する、
    請求項１に記載の制御装置。
  3. 　前記特徴量算出部は、前記共振曲線を解析して該共振曲線の共振点または反共振点を検出し、検出した前記反共振点と前記共振点のゲインの差、または前記反共振点と前記共振点の周波数の差を前記振幅値毎の特徴量として算出し、
    　前記振幅決定部は、前記特徴量が最大となる前記正弦波信号の振幅値を、診断動作に適した前記正弦波信号の振幅値として決定する、
    請求項１に記載の制御装置。
  4. 　前記制御装置は、それぞれの該正弦波信号の振幅値毎に複数回の診断動作を行う制御をし、
    　前記特徴量算出部は、前記共振曲線を解析して該共振曲線の共振点または反共振点を検出し、検出した前記反共振点又は前記共振点毎のゲインのバラツキを示す統計量、または前記反共振点又は前記共振点毎の周波数のバラツキを示す統計量を前記振幅値毎の特徴量として算出し、
    　前記振幅決定部は、前記特徴量が最小となる前記正弦波信号の振幅値を、診断動作に適した前記正弦波信号の振幅値として決定する、
    請求項１に記載の制御装置。
  5. 　前記制御装置は、それぞれの該正弦波信号の振幅値毎に複数回の診断動作を行う制御をし、
    　前記特徴量算出部は、前記共振曲線のバラツキを示す指標値を前記振幅値毎の特徴量として算出し、
    　前記振幅決定部は、前記特徴量が最小となる前記正弦波信号の振幅値を、診断動作に適した前記正弦波信号の振幅値として決定する、
    請求項１に記載の制御装置。
  6. 　前記特徴量算出部が算出する統計量は、分散、標準偏差、平均偏差のいずれかである、
    請求項４に記載の制御装置。
  7. 　前記フィードバックデータは、前記原動機に係る位置または速度または電流またはトルクのいずれかである、
    請求項１～６のいずれか１つに記載の制御装置。
  8. 　前記共振曲線は周波数－ゲイン特性を示すゲイン曲線である、
    請求項１～７のいずれか１つに記載の制御装置。
  9. 　前記振幅決定部が決定した前記正弦波信号の振幅値を前記制御部が制御する前記診断動作に用いる前記正弦波信号に適用する、
    請求項１～８のいずれか１つに記載の制御装置。
  10. 　前記振幅決定部は、前記特徴量算出部が算出した特徴量、または前記振幅決定部が決定した前記正弦波信号の振幅値、のいずれか１つを表示出力する、
    請求項１～９のいずれか１つに記載の制御装置。
  11. 　産業機械が備える原動機の周波数特性を解析する制御方法であって、
    　前記産業機械に所定の正弦波信号を入力して前記周波数特性を診断する診断動作を、該正弦波信号の振幅値を変えながら複数回行う制御をするステップと、
    　複数回の前記診断動作により得られる複数のフィードバックデータを少なくとも取得するステップと、
    　複数の前記フィードバックデータのそれぞれについて、周波数特性を示す共振曲線を算出するステップと、
    　複数の前記共振曲線を解析し、それぞれの前記共振曲線について周波数特性の解析精度を示す特徴量を算出するステップと、
    　複数の前記特徴量に基づいて、診断動作に適した前記正弦波信号の振幅値を決定するステップと、
    を実行する制御方法。
PCT/JP2021/036487 2021-10-01 2021-10-01 制御装置及び制御方法 WO2023053453A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/036487 WO2023053453A1 (ja) 2021-10-01 2021-10-01 制御装置及び制御方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/036487 WO2023053453A1 (ja) 2021-10-01 2021-10-01 制御装置及び制御方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023053453A1 true WO2023053453A1 (ja) 2023-04-06

Family

ID=85782116

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/036487 WO2023053453A1 (ja) 2021-10-01 2021-10-01 制御装置及び制御方法

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2023053453A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001051701A (ja) * 1999-08-11 2001-02-23 Toyota Central Res & Dev Lab Inc 同定用信号の設定装置
JP2003316402A (ja) * 2002-04-24 2003-11-07 Mitsubishi Electric Corp 周波数特性同定方法および駆動制御装置
JP2006333570A (ja) * 2005-05-24 2006-12-07 Hitachi Industrial Equipment Systems Co Ltd 電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法及びシステム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001051701A (ja) * 1999-08-11 2001-02-23 Toyota Central Res & Dev Lab Inc 同定用信号の設定装置
JP2003316402A (ja) * 2002-04-24 2003-11-07 Mitsubishi Electric Corp 周波数特性同定方法および駆動制御装置
JP2006333570A (ja) * 2005-05-24 2006-12-07 Hitachi Industrial Equipment Systems Co Ltd 電動機制御装置の機械系パラメータ推定方法及びシステム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11156988B2 (en) Drive apparatus and machine learning apparatus
JP7332438B2 (ja) 診断装置
WO2010048996A1 (en) A method and a device for detecting abnormal changes in play in a transmission unit of a movable mechanical unit
US11334045B2 (en) Diagnosis apparatus and diagnosis method
JP2007090477A (ja) 電動式射出成形機の修繕予告方法および装置
JP2020128013A (ja) 状態判定装置及び状態判定方法
WO2023053453A1 (ja) 制御装置及び制御方法
US11892814B2 (en) Diagnostic device and machine learning device
JP7000295B2 (ja) 送り軸およびウォームギヤ異常判定システム
JP7315797B2 (ja) 動力伝達機構の管理装置、動力伝達機構の管理方法
JP7131611B2 (ja) 異常判定装置及び異常判定方法
CN114050756A (zh) 超声内镜电机不同负载下的匀速转动控制方法及控制系统
US11852614B2 (en) Material testing machine and method of controlling material testing machine
WO2023026416A1 (ja) 状態判定装置及び状態判定方法
WO2023053455A1 (ja) 制御装置及び制御方法
WO2023026411A1 (ja) 状態判定装置及び状態判定方法
WO2022075181A1 (ja) 状態判定装置及び状態判定方法
WO2023026419A1 (ja) 制御装置及び制御方法
CN108693841B (zh) 制造系统以及制造方法
JP5815451B2 (ja) 周波数特性の管理機能を有する射出成形機の管理装置
CN116034006A (zh) 状态判定装置以及状态判定方法
TWI839828B (zh) 動力傳達機構之管理裝置、動力傳達機構之管理方法及管理系統
US20240042720A1 (en) Control device, control method, and recording medium
WO2024004106A1 (ja) 判定システム及び方法
WO2024057461A1 (ja) 判定装置及び判定方法

Legal Events

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

Ref document number: 21959487

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE