WO2023119686A1 - 動力伝達機構の管理装置、動力伝達機構の管理方法及び管理システム - Google Patents

Abstract

動力伝達機構の異常（劣化）検知を、より精度及び確度高く検出することができる管理装置を実現する。電動機１３からの駆動力を負荷側装置１２に伝達する動力伝達機構の管理装置３０であって、管理装置３０は、動力伝達機構が駆動される単位工程当たりの電動機１３の電流値を取得する電流取得部と、単位工程を複数の区間に分割し、区間毎の電流値を平均した平均電流値を算出する特徴量算出部１２１と、異常検知をする診断部１２２と、を備える。診断部１２２は、複数の区間の平均電流値に基づき状態量推定値を算出し、状態量推定値を基に単位工程における異常検出をする。

Description

動力伝達機構の管理装置、動力伝達機構の管理方法及び管理システム

　本発明は、動力伝達機構の管理装置、動力伝達機構の管理方法及び管理システムに関する。

　例えば、動力源から動力伝達機構を介して何らかの負荷側装置に動力が供給される装置として、射出成形機やプレス装置といった種々の産業機器をあげることができる。射出成形機を例として説明すれば、動力源として回転電機（モータ）を用いて、任意の動力伝達機構を介して、樹脂や金属繊維、或いはこれらの混合材といった軟粘性材料を所定の型が施された金型に射出することで、任意の成型物を得る機器が知られている。

　一例として、射出成形機を上げてその構成や動作を説明する。射出成形機は、駆動源としての電動機の動力（回転力或いはリニアモータのような水平動力の場合もある。）を動力伝達機構によって射出成型用の金型へ射出する動力として伝達し、軟粘性部材を所定の型に射出することで所望する成型物を得るようになっている。より具体的な例としては、電動機の回転駆動力をボールねじといった直線運動に変換する動力変換機構と直接又は間接的に機械的に接続し、かかる動力伝達機構であるボールねじの直線動力と螺合するナット部材と一体になったが射出軸が、軟粘性部材を所定の型に押圧するように構成されている。

　射出成形機やプレス装置を始め、駆動源を伴う負荷側装置全体（駆動源そのものや負荷側装置のワーク機構等）の異常を管理することは、最終成型物の品質に深く影響する重要な要素である。また、異常は機器や部品の過負荷を招来し、エネルギ効率といった環境面の課題や機器損傷による製造停止といった事業面での課題も将来するものであり、機器の異常を管理することは社会面での影響も大きい課題であるといえる。

　かかる異常検知に関する技術として、特許文献１は、機器の状態を推定する技術を開示する。具体的には、駆動源として電動機及びこれを制御するモータ制御手段を備え、モータ制御手段のモータ制御内部値を作成し、これと比較することで機器の異常を推定する技術を開示する。モータ制御の内部値を監視することで、機器（負荷側装置及びそれに付随するワーク部品）の劣化を検出し得る技術である。

　更には、特許文献２は、駆動源たる電動機から動力の伝達を行う動力伝達機構の異常診断装及びその異常診断方法を開示する。より詳細には、特許文献２は、電動機の動力をプーリベルトやギアチェーンを介して負荷としての機械設備と接続する構成において、電動機に接続された電流検出器から送信される値から電流スペクトル波形を得、これから解析により算出されたスペクトルピークに基づいて、回転速度に伴い発生するプーリベルトやギアチェーンの周波数帯以外の側帯波の個数をカウントすることで、プーリベルトやギアチェーンの異常を診断するようになっている。

　射出成形機やプレス装置を始め、動力伝達機構は、動力源と金型といった負荷が直接発生する要素の仲介役として機能するものであることから、動力伝達機構の性能維持は最終成果物である成型物の品質（完成度）に深く影響し、これを管理する事は重要である。

ＷＯ２０１８／２２０７５１号公報 ＷＯ２０１８／１０９９９３国際公開

　ここで、動力伝達機構の異常（劣化）検知について考察する。負荷側装置は、負荷のかかり方が一律でない場合も多く、動力伝達機構に掛かる負荷が大となる部分や、小となる部分が混在する事も多い。即ち動力伝達機構の例として、ボールねじ、プーリベルト又はギアチェーン等が上げられるが、負荷側装置の負荷状況によって、これらで劣化が生ずる箇所には偏りが発生する。

　この点、上記特許文献２が開示する動力伝達機構の異常診断技術は、電流スペクトル波形からのスペクトルピークやそれに付随する側帯波を監視することで動力伝達機構の異常を検出するが、動力伝達機構の劣化が小さい場合や初期段階にある場合、異常として検出する感度が低下するという課題が残る。即ち動力伝達機構の劣化に対して単に電動機の電流スペクトルを解析したとしても、動力電力機構の劣化に起因する異常値は至極わずかな振れとしか現出しないことも多く、正常時の一時的な電流ノイズであるのか、異常に起因する振れなのかの区別は困難を要し、単なる電流スペクトルの状態を監視のみでは、異常検知の精度に課題が残るものである。

　また、動力伝達機構の劣化によっては、正常値に比べて異常値がばらつくことがあり、このばらつきも判定することで、劣化判定を行うことも可能であると考えられる。
  よって、動力伝達機構の異常検知を、より精度及び確度高く検出する技術が望まれる。

　上述の課題を解決するために、以下の様に構成される。

　電動機からの駆動力を負荷側装置に伝達する動力伝達機構の管理装置であって、前記動力伝達機構が駆動される単位工程当たりの前記電動機の電流値を取得する電流取得部と、前記単位工程を複数の区間に分割し、該区間毎の前記電流値を平均した平均電流値を算出する特徴量算出部と、異常検知をする診断部と、を備え、前記診断部は、複数の前記区間の前記平均電流値に基づき状態量推定値を算出し、該状態量推定値を基に前記単位工程における異常検出をする。

　また、電動機からの駆動力を負荷側装置に伝達する動力伝達機構の管理方法であって、前記動力伝達機構が駆動される単位工程当たりの電流値を取得する電流取得ステップと、前記単位工程を複数の区間に分割し、該区間毎の前記電流値を平均した平均電流値を算出する平均電流値算出ステップと、異常検知をする異常検知ステップと、を備え、前記異常検知ステップは、複数の前記区間の前記平均電流値に基づき状態量推定値を算出し、該状態量推定値を基に前記単位工程における異常検出をする。

　本発明によれば、動力伝達機構の異常（劣化）検知を、より精度及び確度高く検出することができる管理装置、管理方法及び管理システムを実現することができる。

　特に、本発明によれば動力伝達機構の異常（劣化）が小さい場合や初期段階にある場合であっても、異常として検出し得る精度及び確度の向上効果がある。
  本発明の他の課題・構成・効果は、以下の記載から明らかになる。

本発明を適用した実施形態による射出成形機の機械的構成を示す模式図である。 本実施形態による射出成形機の機能的構成を示す模式図である。 本実施形態によるモータ制御部及び状態推定部の機能的構成を示す模式図である。 本実施形態による制御内部値作成部の機能的構成を示す模式図である。 本実施形態による特徴量算出部及び演算部の機能的構成を示す模式図である。 本実施形態によるボールねじ機構の動作及び劣化箇所の様を示す模式図である。 本実施形態による劣化判定処理を実行しない場合の電流値の正常値及び異常値の様を示す模式図である。 本実施形態による劣化判定処理を実行する場合の電流値の正常値及び異常値の様を示す模式図である。 本実施形態による劣化判定処理を実行した場合の各分割区画の正常値及び異常値の平均値の演算結果を示す模式図である。 本実施形態による劣化判定処理を実行しない場合による各サイクルの正常値と異常値の平均値の分布を示す図である。 本実施形態による劣化判定処理を実行した場合による各サイクルの正常値と異常値の平均値の分布を示す図である。 動力伝達機構の状態量変動を説明する図である。 本実施形態による特徴量のピーク値とピーク値との検出を説明する図である。 本実施形態による特徴量のピーク値とピーク値と差を演算するフローチャートである。 本実施形態による特徴量のピーク値とピーク値と差を演算する他の演算方法のフローチャートである。 本実施形態による特徴量のピーク値とピーク値と差の演算における多数決を採用する方法の説明図である。 本実施形態による特徴量のピーク値とピーク値と差の演算における多数決を採用する方法の説明図である。 本実施形態による特徴量のピーク値とピーク値と差の演算における多数決を採用する方法の説明図である。 本実施形態による特徴量のピーク値とピーク値と差を演算するために多数決処理を行う方法を説明するフローチャートである。 本実施形態による特徴量のピーク値とピーク値との検出における外れ値を考慮する説明図である。 本実施形態による特徴量のピーク値とピーク値と差を演算するために外れ値処理を行う方法を説明するフローチャートである。 本実施形態による異常発生位置の検出を説明するための図である。 本実施形態による異常発生位置の検出を行うためのシステム構成を説明する図である。 本実施形態による異常発生位置の検出を行うための方法を説明するフローチャートである。

  以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて詳細に説明する。

　（実施例１）
　図１に、本発明を適用した動力伝達機構の管理装置（制御部３０）を備える射出成形機１の部分概要構成を模式的に示す。なお、本実施形態では、射出成形機を例として説明するが、本発明は、これに限定するものではなく、プレス装置や切削装置など、駆動源の駆動力を、動力伝達機構を介して負荷側に伝達する装置であれば適用可能である。

　まず、射出成形機１の機械的構成及び動作を説明する。射出成形機１は、複数のモータの回転を直線運動に変換して単一の直線移動部材を駆動し、 このとき複数のモータを進行位置が揃うように同期して動作させるものである。なお、本発明を適用可能な構成は、単一モータでギアを介して複数の動力伝達機構に駆動力を供給する構成や、単一モータで単一の動力伝達機構に駆動力を供給する構成でもよい。

　射出成形機１は、溶融した樹脂を可動金型１２の固定金型１２Ｂに設けられた穴１１から流し込み、可動金型１２Ａと固定金型１２Ｂの間に存在する隙間の形状に応じた樹脂成形物を製作することができる。可動金型１２Ａと固定金型１２Ｂとを有する金型１２は、負荷側装置の一例である。

　金型は、筐体に固定された固定金型１２Ｂと、前後進する可動金型１２Ａを備える。電動機であるモータ１３と、モータ１３の出力軸に固着されたプーリ１４と、被動プーリ１５と、駆動プーリ１４の回転を被動プーリ１５に伝達するタイミングベルト１６と、プーリ１５の回転を直線運動に変換して可動金型１２Ａに伝達する動力伝達機構としてのボールねじ機構２０と 、制御部３０とを備える。

　モータ１３は、その進行位置（ボールねじ機構２０の進行位置に相当）を示すモータ位置信号Ｓ２を出力するエンコーダ（不図示）を備える。射出成形機１は、図示しない上位装置から制御部３０が原速度指令信号Ｓ０を受けることにより、モータ１３を駆動制御するようになっている。 
　モータ１３が駆動されると、その回転が駆動プーリ１４、タイミング ベルト１６及び被動プーリ１５を介してボールねじ機構２０のねじシャフト１７に伝達され、これらの溝にボールを介して螺合するナット部１８が回転力を直線運動に変換する。可動金型１２Ａは、ナット部１８と一体化ないしは機械的に結合されており、ナット部１８の直線運動に応じて可動金型１２Ａも直線移動するようになっている。この結果、可動金型１２Ａが固定金型１２Ｂに対して接近したり、遠ざかったりする。可動金型１２Ａを固定金型１２Ｂに接触させたのちに樹脂を流し込んで成形し、冷却して成形物が固まったあとに可動金型１２Ａを固定金型１２Ｂから離すことで成形物を取り出す。

　制御部３０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、各種Ｉ／Ｏインタフ ェース等を備えた組み込み機器用のマイクロコンピュータを有して構成され、プログラムとの協働によって種々の機能を実行するようになっている。制御部３０は、射出成形機１の制御を実行し、例えば、可塑化動作、射出動作、型開閉動作、エジェクト動作等の成形行程全体の制御を行う。 なお、本発明は本実施形態に限定されるものではなく、その一部をアナログ回路によって構成するものであってもよい。

　次いで、機能的構成として、制御部３０について説明する。

　図２に、制御部３０の機能ブロック図を模式的に示す。

　インバータ４０は、いわゆるベクトル制御方式が適用されるモータ制御部４１により制御される。モータ制御部４１は、インバータ４０或いはモータ１３からモータ電流、モータ電圧、回転子の位置情報、回転数などの情報を取得し、それらの情報を基に上位コントローラからの指令に応じて、モータ１３を駆動するための電圧指令値を作成する。そして、モータ制御部４１は、作成した電圧指令値をインバータ４０に与える。

　外部データ取得部４７は、モータ１３やインバータ４０以外に設置されるセンサなどから構成され、機器の温度や外気温、機器の上位指令値などを取得する。

　状態推定部４２は、モータ制御の内部値を作成する制御内部値作成部４３と、制御内部値作成部４３によって作成されるモータ制御の内部値に基づいて射出成形機１に関する特徴量や状態量を算出する状態算出部４４を備える。

　制御内部値作成部４３は、モータ１３の入力部或いは出力部に、モータ制御部４１用とは別に、独立に設置される電流センサ、電圧センサ及び位置センサによって取得される時系列データと、外部データ取得部４７によって取得されるデータとに基づいて、モータ制御部４１における状態変数であって射出成形機１の状態に関連するモータ制御の内部値を作成する。制御内部値作成部４３は電流取得部に対応する。

　状態算出部４４は、状態推定モデルを有し、状態推定モデルを用いて、モータ制御内部値作成部４３によって作成されるモータ制御内部値に基づいて、機器システムの状態、すなわち機器自体の状態や機器によって製造される製造物の状態（品質など）示す状態量を算出する。即ち状態推定部４２は、前述の各センサや外部データ取得部４７によって取得されるデータを入力して、入力するデータから作成されるモータ制御の内部値を作成し、作成されるモータ制御の内部値に基づいて算出される状態量若しくはこの状態量が示す射出成形機１の状態に関する情報（以下、「推定状態」と記す。）を出力する。状態推定部４２から出力される推定状態は、後述する情報伝達部４５及びモータ制御更新部４６に伝送されるようになっている。情報伝達部４５は表示部でもある。

　情報伝達部４５は、状態推定部４２から出力される推定状態に応じて、射出成形機１の状態に関する情報、例えば、機器自体の特徴量（後述するねじシャフト１７の劣化判定等）或いは製造物の品質やその変化に関する情報を、ディスプレイ、音声、ランプ、振動等により、機器システムを用いる作業員や機器システムの管理者に通知する。これにより、機器のメンテナンス時期の把握や、品質変化時の状況把握および機器調整作業などにおける、作業負荷が軽減できる。

　モータ制御更新部４６は、状態推定部４２から出力される推定状態に基づいて、モータ制御部４１、即ち制御指令や制御パラメータ若しくは制御ソフトを変更する。例えば、製造物の品質が変化してきた場合、モータ制御更新部４６は、品質の変化を抑制するようにモータ制御部４１を変更する。これにより、射出成形機１の調整作業が自動化できるので、作業負荷が軽減される。

　次に、モータ制御部４１、状態推定部４２について、さらに詳細を説明する。

　図３は、モータ制御部４１の機能構成を模式的に示すブロック図である。

　図３では、上位コントローラからの指令が、位置指令θ＊であるが、速度（回転数）指令ω＊やトルク指令Ｔｒｑ＊でもよい。なお、上位コントローラからの指令が速度（回転数）指令ω＊およびトルク指令Ｔｒｑ＊である場合、モータ制御部４１のブロック図は、それぞれ、図３中の境界線Ａより右側のブロック図および境界線Ｂより右側のブロック図となる。

　図３に示すように、位置指令θ＊が上位コントローラからモータ制御部４１に入力されると、速度指令作成部１０１は、センサにより実測される位置フィードバック値θ_ｍと位置指令値θ＊との差分に基づいて、速度指令ω＊を作成して出力する。

　トルク指令作成部１０２は、速度指令ω＊を入力すると、センサにより実測される速度（回転数）フィードバック値ω_ｍと速度指令ω＊との差分に基づいて、トルク指令Ｔｒｑ＊を作成して出力する。

　電流指令作成部１０３は、トルク指令Ｔｒｑ＊を入力すると、トルク指令Ｔｒｑ＊に基づいて、回転座標系におけるｄｑ軸上の電流指令即ちｄ軸電流指令Ｉｄ＊とｑ軸電流指令Ｉｑ＊を作成して出力する。

　電圧指令作成部１０４は、ｄ軸電流指令Ｉｄ＊とｑ軸電流指令Ｉｑ＊を入力すると、ｄ軸電流フィードバック値Ｉｄとｄ軸電流指令Ｉｄ＊との差分、およびｑ軸電流フィードバック値Ｉｑとｑ軸電流指令Ｉｑ＊との差分に基づいて、ｄｑ軸上の電圧指令即ちｄ軸電圧指令Ｖｄ＊とｑ軸電圧指令Ｖｑ＊を作成して出力する。

　ここで、ｄ軸電流フィードバック値Ｉｄとｑ軸電流フィードバック値Ｉｑは、センサにより実測されるモータのＵ相電流フィードバック値Ｉｕ、Ｖ相電流フィードバック値ＩｖおよびＷ相電流フィードバック値Ｉｗを、３相／２相変換部１０６によって３相／２相変換して得られる。

　２相／３相変換部１０５は、ｄ軸電圧指令Ｖｄ＊とｑ軸電圧指令Ｖｑ＊を入力すると、ｄ軸電圧指令Ｖｄ＊およびｑ軸電圧指令Ｖｑ＊を、Ｕ相電圧指令Ｖｕ＊、Ｖ相電圧指令Ｖｖ＊およびＷ相電圧指令Ｖｗ＊に変換し、これら電圧指令をインバータ４０へ出力する。

　次に、状態推定部４２について説明する。

　前述のように（図２参照）、状態推定部４２は、制御内部値作成部４６及び状態算出部４４を備える。以下、夫々について図面を用いて説明する。

　図４に、制御内部値作成部４３の機能構成を模式的に示す。
  図４に示すように、制御内部値作成部４３は、いわば、図３に示すモータ制御部４１の逆モデルになっている。即ち制御内部値作成部４６は、モータ制御部４１（図３参照）における速度指令作成部１０１、トルク指令作成部１０２、電流指令作成部１０３、電圧指令作成部１０４、２相／３相変換部１０５及び３相／２相変換部１０６に対応して、それぞれ、速度指令作成部逆モデル１１１、トルク指令作成部逆モデル１１２、電流指令作成部逆モデル１１３、電圧指令作成部逆モデル１１４、３相／２相変換部１１５及び３相／２相変換部１１６を有する。

　図４では、上位コントローラからモータ制御部４１への指令が、位置指令θ＊であるが、トルク指令Ｔｒｑ＊や速度指令ω＊でもよい。なお、上位コントローラからの指令が、トルク指令Ｔｒｑ＊、速度指令ω＊および、位置指令θ＊である場合、モータ制御内部値作成手段６のブロック図は、それぞれ、図４中の境界線Ｃより右側のブロック図、境界線Ｄより右側のブロック図および境界線Ｅより右側のブロック図となる。

　図４に示す構成により、制御内部値作成部４３は、モータ１３の入力部あるいは出力部に、モータ制御部４１用とは別に、独立に設置される電流センサ、電圧センサ及び位置センサによって取得される時系列データである、モータ３相電圧フィードバック値Ｖｕ，Ｖｖ，Ｖｗと、モータ３相電流フィードバック値Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗと、速度フィードバック値ωｍと、位置フィードバック値θｍのいずれか一つ或いは複数に基づいて、ｄ軸電流フィードバック値Ｉｄとｑ軸電流フィードバック値Ｉｑ、ｄ軸電圧指令Ｖｄ＊とｑ軸電圧指令Ｖｑ＊、ｄ軸電流指令Ｉｄ＊とｑ軸電流指令Ｉｑ＊、トルク指令Ｔｒｑ＊、速度指令ω＊、位置指令θ＊を算出する。

　なお、本実施形態において、モータ制御部４１の状態変数である、θ＊，θｍ，ω＊，ωｍ，Ｔｒｑ＊，Ｉｄ＊，Ｉｑ＊，Ｉｄ，Ｉｑ，Ｖｄ＊，Ｖｑ＊，Ｖｕ＊，Ｖｖ＊，Ｖｗ＊，Ｖｕ，Ｖｖ，Ｖｗ，Ｉｕ，Ｉｖ，Ｉｗ、指令値と実測値との差分、制御器を構成する比例器、積分器、微分器の出力値が、モータ制御の内部値である。即ちモータ制御部４１におけるこれらのモータ制御内部値のいずれ一つ或いは複数が、制御内部値作成部４３によって作成される。

　なお、本実施形態おいて、図４に示す制御内部値作成部４３により、モータ制御部４１の状態変数の内、モータ制御部４１による処理の過程で作成されて用いられ、モータ制御部４１からは出力されない状態変数（例えば、Ｉｄ＊，Ｉｑ＊，Ｉｄ，Ｉｑ，Ｖｄ＊，Ｖｑ＊）も作成することができる。これにより、本実施形態は、多種多様な射出成形機１の様々な状態の推定に適用することができる。

　図５は、状態算出部４４の機能構成を模式的に示すブロック図である。

　上述のように、状態算出部４４（図２参照）は、制御内部値作成部４３によって作成される少なくとも一つのモータ制御の内部値に基づいて、射出成形機１の状態即ち機器自体の状態や機器によって製造される製造物の状態（品質など）を示す状態量を算出する。なお、状態算出部４４は、モータ制御の内部値に加えて、外部データ取得部４７（図２参照）で取得したデータ（機器の温度など）に基づいて状態量を算出しても良い。そこで、図５、図６Ａおよび図６Ｂでは、モータ制御内部値（Ｘ１～Ｘｎ）および外部データ取得部４７で取得されるデータ（Ｚ１～Ｚｎ）が状態算出部４４に入力されている。

　図５中のＸ１～Ｘｎはモータ制御の内部値を示し、Ｚ１～Ｚｎは外部データ取得部４７で取得される情報を示す。状態算出部４４は、少なくとも一つのモータ制御の内部値が入力される。また、状態算出部４４に対する外部データ取得部４７で取得される情報の入力の有無および入力数は任意である。

　状態算出部４４に入力される、モータ制御の内部値及び外部データ取得部４７で取得される情報の種類や個数は、状態算出部４４の構成（例えば、後述する統計的モデル）に応じて設定される。

　なお、図５中、Ｘｎ，Ｚｎ，Ｃｎ（後述）の添え字を、便宜上、同じ「ｎ」にしているが、この「ｎ」は、Ｘｎ，Ｚｎ，Ｃｎの各個数が任意であることを示しており、Ｘｎ，Ｚｎ，Ｃｎの個数が同数であることを意味するものではない。

　図５の構成例では、状態算出部４４は、状態量算出に用いる統計的モデルとして、回帰式を有する。本構成例において、状態算出部４４は、回帰式の説明変数となる特徴量を設定する特徴量算出手段１２１と、特徴量算出部１２１によって設定される特徴量に基づいて、回帰式により状態量（目的変数）を算出する演算部１２２を備える。演算部１２２は診断部である。

　特徴量算出部１２１は、内部値Ｘｎ及び情報Ｚｎを入力し、入力したＸｎ及びＺｎに基づいて、演算部１２２の入力とする特徴量（説明変数）Ｃｎを算出する。特徴量算出部１２１は、ＸｎやＺｎの瞬時データを加工せずにそのまま特徴量Ｃｎとして出力したり、所定の時間区間においてＸｎやＺｎの瞬時データを周波数分析した結果（振幅、位相など）、所定の時間区間における実効値、平均値（電流平均値等）、標準偏差、最大値もしくは最小値、所定の時間区間におけるオーバーシュート量やピーク値を出力したりする。特徴量Ｃｎの個数は、回帰式に応じて、単数でも良いし、複数でも良い。

　また、特徴量算出部１２１は、モータ制御の内部値から演算される所定量、例えば、有効電力、無効電力等を特徴量として出力しても良い。また、いわゆるオブザーバにより推定される外乱トルクなどを特徴量としても良い。なお、これらの特徴量は、さらに周波数分析や統計的計算（平均）などを施してから出力されても良い。

　演算部１２２は、特徴量算出部１２１から出力される特徴量Ｃ１～Ｃｎを入力し、特徴量Ｃ１～Ｃｎに基づいて状態量推定値（Ｙａ，Ｙｂ）を算出する。

　ここで、本実施形態の特徴の一つである射出成形機１による動力伝達機構（特に、ボールネジ機構２０のねじシャフト１７）に関する特徴量の算出及び機器の異常判定方法について説明する。

　図６Ａは、射出成形機１のボールネジ機構２０の動作と劣化箇所の様を模式的に示す。ボールネジ機構２０が長期にわたり使用されることで、ねじシャフト１７の溝が劣化する。このとき、ねじシャフト１７の溝は一律に劣化する場合もあるが、使用頻度の偏りによって特定の箇所から順次劣化する事の方が多い。例えば、図６Ａの場合は、ナット部１８がねじシャフト１７の中間地点から後半寄りの部分で劣化箇所Ｚが生じた様を示す。かかる劣化は金型開閉動作の不安定を招来する為、早期に精度よく検出することが望ましい。

　図６Ｂは、ボールねじ機構２０等が開始位置（開始時間）から終了位置（終了時間）に至るまでの電流が変化する様を模式的に示す。先ず、ねじシャフト１７の回転により開始位置（開始時間）からナット部１８が射出方向に移動すると、射出の応力に伴い電流が上昇する。そして、その後ナット部１８が位置（経過時間）Ｘに至った段階で、電流が凸状（点線）に上昇する。これは、ねじシャフト１７の劣化箇所Ｚにより、正常時よりも多くの摩擦が生じ、その分ボールねじ機構２０を駆動するためのモータトルクが増加するためである。

　このように特徴量算出部１２１は、開始位置（開始時間）から終了位置（終了時間）までの電流値の変化を監視することによりねじシャフト１７の劣化を検出することができる。

　しかしながら、例えば劣化が初期の段階にある場合等や電流値のノイズ等の振れは、通常、電流の変化が顕著に判定し難いという課題がある。即ちこれらは正常な電流値との差分が僅少となるからである。
   そこで、本実施形態では、ボールねじ機構２０が、開始地点から終了地点までに至る工程を所定の複数の領域に分割し、各領域における電流値の平均値を算出する。あらかじめ正常状態と定義したときの電流の平均値と、診断時の電流の平均値との差分値を領域ごとに算出する。その後、算出した各領域の差分値の最大値を特徴量として抽出する。この特徴量と、あらかじめ定めた閾値とを比較することで、ねじシャフト１７の劣化の有無や劣化度合を判定するようになっている。

　図７Ａ及び図７Ｂに、本実施形態の領域分割及び特徴量に基づく劣化判定の様を模式的に示す。図７Ａにおいて、開始点から終了点に至るまでの射出に関する１工程（単位工程）の区間を任意の複数の領域に分割する。例えば、本実施形態のように射出成形機１の場合、モータ１３の回転数により、ナット部１８がねじシャフト１７上で位置する場所を検出することができる。例えば、１工程におけるモータ１３の回転数が３０回転であるとすると、１０回転毎の３つの区間１～３に分割する。なお、分割方法は均等に限らず不均等であってもよい。例えば、予め劣化部分が経験則や実験等からある程度予測される場合には、当該劣化が予想される区間を他の区間より大きく（或いは小さく）するように分割するようにしてもよい。

　特徴量算出部１２１及び演算部１２２は、各区間において所定時間間隔で検出される電流値の内、閾値以下（正常値）の電流値及び数を測り、これの平均を算出する。同様に、特徴量算出部１２１は、各区間において所定時間間隔で検出される電流値の内、閾値よりも大きい（異常値）電流値及び数を測り、これの平均値を算出する。その後、特徴量算出部１２１及び演算部１２２は、これらの結果を状態推定部４２に出力する。

　 図７Ｂに、各区間の電流の特徴量（平均値）を模式的に示す。同図において、区間３では、正常値の平均値よりも異常値の平均値が大きく且つ他の区間との比較で最大となることがわかる。状態推定部４２は、ねじシャフト１７が劣化していることを判定し、劣化及び劣化位置をモータ制御更新部４６及び情報伝達部４５に出力する。

　図８Ａおよび図８Ｂに、かかる特徴量に基づく劣化判定を実施する場合と、しない場合とでの結果比較の一例を模式的に示す。図８Ａおよび図８Ｂにおいて、横軸はサンプル数（＝正常と劣化で各５０工程分のデータを使用）を示し、縦軸は、各サンプルにおける特徴量(電流の平均値の差分値)を示す。

　図８Ａは、上述の劣化判定処理をせずに単に電流値の比較を行う場合の例である。即ち正常時の電流の平均値（本検証では正常データ５０工程分の電流の平均値）と、各サンプルの電流の平均値との差分値を特徴量として計算し、サイクル毎に示したものである。同図に示すように、正常値と異常値の平均値の差分値（差分量）Ｄは僅少な場合がある。

　これに対して、図８Ｂに示す、上記劣化判定処理を実施した場合では、正常な電流値群と、異常な電流値群の差分値（差分量）Ｄが、図８Ａに示した場合と比較して増加し、正常と劣化の差異が拡大（すなわち、劣化の検出感度が増加）していることがわかる。即ち上記劣化判定は、先ず１工程を複数の領域に分割し、この各分割区画での正常値と異常値の平均を算出することから、平均値を算出する上でのサンプル数が少なく、突出した値が平均値に影響する度合いが劣化判定処理を実施しないで平均値を算出する場合（図８Ａの方式）よりも高くなる。そして、そのように突出した値の影響を受けやすい各分割領域の中から更に異常値の平均値が高い区間の異常平均値を当該１サイクル（工程）での異常値として扱うため、最も異常である電流値の平均値と正常平均値との差分が相対的に大きな電流値差として表れることとなる。つまり、電流値の振れ幅が僅少な場合であっても明確に正常と異常の判定ができ、劣化検出の精度が向上し又劣化の早期段階での検出も可能となるという顕著な効果を得ることができる。

　このように、本実施形態によれば、１工程を複数に分割し、夫々の区間の正常値と異常値の平均値を算出し、これらの中で最も異常値平均が高い値を劣化判定の対象とすることから、動力伝達機構の劣化検知をより精度及び確度高く検出することができる。特に、本発明によれば動力伝達機構の劣化が小さい場合や初期段階にある場合であっても、異常として検出し得る精度及び確度の向上効果が期待できる。

　ここで、動力伝達機構の劣化によっては、正常値に比べて異常値がばらつくことがあり、このばらつきも判定することで、劣化判定を行うことも可能であると考えられる。
  上記ばらつきを判定することによって、動力伝達機構の異常検知を、より精度及び確度高く検出することができる。

　図９は、動力伝達機構の状態量変動つまり、異常値のばらつきを説明する図である。図９において、縦軸は状態量推定値を示し、横軸は経過日時を示す。図９において、日時ｔ０において、正常モデルを測定し、正常な状態の動力伝達機構の状態量を設定する。日時ｔ１にて負荷を小から中に変更し、日時ｔ２にて負荷を中から大に変更する。そして、日時ｔ３にて負荷を大から小に変更し、日時ｔ４にて機械を修理している。

　この場合、状態量Ｅは、日時ｔ０から日時ｔ３に向かって、変動しながら、増加しているが、通常の変動幅（ばらつき）で推移している。日時ｔ３からｔ４については、状態量Ｅの変動幅（ばらつき）が日時ｔ０～ｔ３の変動幅（ばらつき）より大きく、異常が発生していると判断することができる。

　図１０は、特徴量のピーク値とピーク値との検出を説明する図である。図１０において、電流データの時間変化について、診断区間に特徴量を導出し、特徴量のピーク値（正側）とピーク値（負側）とを検出し、状態量推定値（ｐｋ－ｐｋ値）を算出する。図１０のグラフの縦軸は特徴量を示し、横軸は、時間区間番号を示す。グラフ中の複数の丸印は、各時間区間の特徴量を示し、正常モデルの特徴量より大の特徴量は、グラフの上方半分に差分正の領域に示され、正常モデルの特徴量より小の特徴量は、グラフの下方半分の差分負の領域に示されている。

　差分正の領域の最大値の特徴量であるｐｋ１（最大平均電流値）と、差分負の領域の最小値の特徴量であるｐｋ２（最小平均電流値）との差（絶対値）を状態量推定値とし、この状態量推定値から、異常が発生しているか否かを判定することができる。

　なお、特徴量算出に使用する「基準となる基準電流値」は、状態推定部４２で生成してもよいし、予め使用者が、プロファイルとして用意していてもよい。また、予め使用者が、平均電流値を求めておいて基準値として設定することも可能である。

　図１１は、演算部１２２にて行われる特徴量のピーク値（正側）とピーク値（負側）と差を演算するフローチャートである。図１１において、初期値はｎ＝０のときの値であり、特徴量ｍａｘ及び特徴量ｍｉｎの値は０である。

　図１１のステップＳ１において、算出した特徴量が最大の特徴量より大か否かを判定する。算出した特徴量が最大の特徴量より大であれば、ステップＳ２に進み、算出した特徴量を最大の特徴量として定義し、ステップＳ３に進む。ステップＳ１において、算出した特徴量が最大の特徴量より以下であれば、ステップＳ３に進む。

　ステップＳ３において、算出した特徴量が最小の特徴量より小か否かを判定する。算出した特徴量が最小の特徴量より小であれば、ステップＳ４に進み、算出した特徴量を最小の特徴量として定義し、ステップＳ５に進む。ステップＳ３において、算出した特徴量が最小の特徴量より大であれば、ステップＳ５に進む。

　ステップＳ５において、最大の特徴量から最小の特徴量を減算し、状態量推定値とする。

　得られた状態量推定値を予め定めた正常状態量推定値と比較して、異常発生の判定を行うことができる。異常発生の判定は、演算部１２２で行い、その結果を情報伝達部４５に表示することができる。また、図９に示したグラフや図１０に示した状態量推定値と日時との関係を示すグラフを情報伝達部４５に表示することも可能である。また、平均電流値や特徴量を情報伝達部４５に表示することも可能である。この場合、測定したデータを全て表示してもよいし、全て表示するのではなく、指定した日数間隔をあけて表示することも可能である。例えば、毎日データを測定していても、表示は１週間ごとのデータを表示する。また、１日に複数回測定した状態量推定値を平均してその日の状態量推定値として表示することも可能である。

　本発明の管理方法は、電動機からの駆動力を負荷側装置に伝達する動力伝達機構の管理方法であって、動力伝達機構が駆動される単位工程当たりの電流値を取得する電流取得ステップと、単位工程を複数の区間に分割し、区間毎の電流値を平均した平均電流値を算出する平均電流値算出ステップと、異常検知をする異常検知ステップと、を備え、異常検知ステップは、複数の区間の平均電流値に基づき状態量推定値を算出し、状態量推定値を基に単位工程における異常検出をする。

　本発明の実施例１によれば、１工程（時間区間）を複数に分割し、夫々の区間の電流値の平均値と正常値との差分を算出し、これらの中の最大値を特徴量として、複数工程（複数時間区間）における特徴量のばらつき（ｐｋ－ｐｋ値）を状態量推定値として算出し、算出し状態推定値に基いて、動力伝達機構の異常を判定している。

　よって、動力伝達機構の異常（劣化）検知を、より精度及び確度高く検出することができる管理装置および管理方法を実現することができる。特に、本発明によれば動力伝達機構の異常（劣化）が小さい場合や初期段階にある場合であっても、異常として検出し得る精度及び確度の向上効果がある。

　（実施例２）
　次に、本発明の実施例２について説明する。

　本発明の実施例２の全体構成は、実施例１と同様であるので、図示および詳細な説明は省略する。

　上述した実施例１においては、図１０に示したように、特徴量のピーク値とピーク値とを検出し、状態量推定値（ｐｋ－ｐｋ値）を算出する構成である。

　これに対して、実施例２においては、図１０のグラフの縦軸の中央に示した基準電流値Ｉｏとの電流値差分正の領域の特徴量の平均値を第１電流値群平均値（ＦＶａｖｅ１）とし、基準電流値Ｉｏとの電流値差分負の領域の特徴量の平均値を第２電流値群平均値（ＦＶａｖｅ２）として、第１電流値群平均値と第２電流値群平均値との差の絶対値を状態量推定値（ａｂｓ（ＦＶａｖｅ１－ＦＶａｖｅ２））として算出する。

　そして、状態量推定値（ａｂｓ（ＦＶａｖｅ１－ＦＶａｖｅ２））を用いて、異常の判定を行う。

　図１２は、演算部１２２にて行われる状態量推定値を演算するフローチャートである。図１２において、初期値はｎ＝０のときの値であり、ｎ１＝ｎ２＝０、ＦＶｓｉｇｍａ１＝０、ＦＶｓｉｇｍａ２＝０である。

　図１２のステップＳ１０において、特徴量が０より以上か否かを判定し、０より以上であれば、ステップＳ１１に進む。ステップＳ１１において、第１平均電流値群積算を行う（ＦＶｓｉｇｍａ１←ＦＶｓｉｇｍａ１＋特徴量）。そして、ステップＳ１２に進み、ｎ１＋１をｎ１とし、ステップＳ１５に進む。

　ステップＳ１０において、特徴量が０未満であれば、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３において、第２平均電流値群積算を行う（ＦＶｓｉｇｍａ２←ＦＶｓｉｇｍａ２＋特徴量）。そして、ステップＳ１４に進み、ｎ２＋１をｎ２とし、ステップＳ１５に進む。

　ステップＳ１５において、ｎが最終値か否かを判定し、最終値でなければ、処理は終了する。

　ステップＳ１５において、ｎが最終値でなければ、ステップＳ１６に進み、第１平均電流値群平均値導出（算出）を行う（ＦＶａｖｅ１←ＦＶｓｉｇｍａ１／ｎ１）。そして、ステップＳ１７に進み、第２平均電流値群平均値導出（算出）を行う（ＦＶａｖｅ２←ＦＶｓｉｇｍａ２／ｎ２）。そして、ステップＳ１８に進み、状態量推定値をａｂｓ（ＦＶａｖｅ１－ＦＶａｖｅ２）とし、処理を終了する。

　本発明の実施例２においても、実施例１と同様な効果を得ることができる。

　（実施例３）
　次に、本発明の実施例３について、説明する。

　本発明の実施例３の全体構成は、実施例１と同様であるので、図示および詳細な説明は省略する。

　実施例１においては、図１０に示したように、特徴量のピーク値（正側）とピーク値（負側）とを検出し、状態量推定値（ｐｋ－ｐｋ値）を算出する構成である。

　これに対して、実施例３においては、図１３Ａに示すように、基準電流値Ｉｏとの差分正の領域の第１平均電流群ＣＬ１とし、基準電流値Ｉｏとの差分負の領域の特徴量の平均値を第２平均電流値群ＣＬ２として、第１平均電流値群ＣＬ１の特徴量の数と、第２電流値群平均値群ＣＬ２の特徴量の数とを比較する（図１３Ｂに示す）。図１３Ｂに示した例では、第１平均電流値群ＣＬ１の特徴量の数の方が、第２電流値群平均値群ＣＬ２の特徴量の数より多い。この場合は、図１３Ｃに示すように、第２電流値群平均値群ＣＬ２の特徴量は、異常の診断から除外し、第１平均電流値群ＣＬ１の特徴量を使用して異常の診断を行う。つまり、多数決により、データが多数の方の領域のデータを使用して異常の診断を行う例である。この例は、負荷変動が大であることが多い動力伝達機構や過渡状態における動力伝達機構の異常診断に適用することができる。

　図１４は、演算部１２２にて行われる状態量推定値を演算するフローチャートである。図１４において、ステップＳ２０で時間区間ごとの特徴量を算出し、ステップＳ２１に進む。ステップＳ２１において、全時間区間の特徴量を算出済みか否かについて判定し、算出済みでなければ処理は終了し、算出済みであれば、ステップＳ２２に進む。

　ステップＳ２２において、特徴量が正の時間区間における特徴量の数Ｎ１と特徴量が負の時間区間における特徴量の数Ｎ２を算出する。そして、ステップＳ２３において、数Ｎ１は数Ｎ２より大か否かを判定する。数Ｎ１が数Ｎ２より大であれば、ステップＳ２４に進み、特徴量が正のデータ群ＣＬ１から差分の絶対値が最大となる値を算出し、ステップＳ２６に進む。

　ステップＳ２３において、数Ｎ１が数Ｎ２より大でなければ、ステップＳ２５に進み、特徴量が負のデータ群ＣＬ２から差分の絶対値が最大となる値を算出し、ステップＳ２６に進む。

　ステップＳ２６において、状態量推定値を算出し、処理を終了する。

　本発明の実施例３においても、実施例１と同様な効果を得ることができる他、負荷変動が大であることが多い動力伝達機構や過渡状態における動力伝達機構の異常診断（異常検出）において、異常として検出し得る精度及び確度の向上効果がある。

　（実施例４）
　次に、本発明の実施例４について説明する。

　本発明の実施例４の全体構成は、実施例１と同様であるので、図示および詳細な説明は省略する。

　実施例４においては、図１５に示すように、差分正の領域における正の閾値（ｖｍａｘ）を超える特徴量及び差分負の領域における負の閾値（ｖｍｉｎ）未満の特徴量を外れ値として除外して、正の閾値以下であり、負の閾値以上の特徴量を使用して状態量推定値を算出する。状態量推定値を用いた異常の検出方法は、実施例１、実施例２または実施例３と同様な方法とすることができる。

　図１６は、演算部１２２にて行われる、特徴量を外れ値として除外して状態量推定値を演算するフローチャートである。図１６において、初期値はｎ＝０のときの値であり、特徴量ｍａｘ及び特徴量ｍｉｎの値は０である。

　図１６のステップＳ３０において、算出した特徴量が、正の閾値（ｖｍａｘ）以下であるか、または負の閾値（ｖｍｉｎ）以上であるか否かを判定する。算出した特徴量が正の閾値（ｖｍａｘ）以下または負の閾値（ｖｍｉｎ）以上であれば、ステップＳ３１に進む。ステップＳ３０において、算出した特徴量が正の閾値（ｖｍａｘ）以下または負の閾値（ｖｍｉｎ）以上でなければ処理は終了する。

　ステップＳ３１において、算出した特徴量が特徴量ｍａｘより大か否かを判定する。算出した特徴量が特徴量ｍａｘより大であれば、ステップＳ３２に進み、算出した特徴量を最大の特徴量（特徴量ｍａｘ）として定義し、ステップＳ３３に進む。ステップＳ３１において、算出した特徴量が特徴量ｍａｘ以下であれば、ステップＳ３３に進む。

　ステップＳ３３において、算出した特徴量が特徴量ｍｉｎより小か否かを判定する。算出した特徴量が特徴量ｍｉｎより小であれば、ステップＳ３４に進み、算出した特徴量を最小の特徴量（特徴量ｍｉｎ）として定義し、ステップＳ３５に進む。ステップＳ３３において、算出した特徴量が特徴量ｍｉｎ以上であれば、ステップＳ３５に進む。

　ステップＳ３５において、特徴量ｍａｘから特徴量ｍｉｎを減算し、状態量推定値とする。

　本発明の実施例４においても、実施例１と同様な効果を得ることができる他、ノイズが大であることが多い動力伝達機構における動力伝達機構の異常診断（異常検出）において、異常として検出し得る精度及び確度の向上効果がある。

　（実施例５）
　次に、本発明の実施例５について説明する。

　本発明の実施例５の全体構成は、実施例１と同様であるので、図示および詳細な説明は省略する。

　実施例５は、動力伝達機構に異物混入等の異常が発生し、その異常の発生や異常個所を検出することが可能な例である。実施例５は、実施例１～４における異常検出に加えて、適用可能な例である。

　図１７は、動力伝達機構に異物が混入した場合等の異常時が発生した場合の異常発生位置Ｘを検出（抽出）する方法を説明する図である。図１８は、実施例５における特徴量算出部及び演算部の機能的構成を示す模式図であり、図５に示した例に位置取得部１２３が追加されている。位置取得部１２３は、動力伝達機構が駆動される単位工程当たりの位置情報を取得する。位置取得部１２３は、制御内部値作成部４３である電流取得部と略同一のタイミングで動力伝達機構の位置情報を取得する。また、位置取得部１２３は、動力伝達機構の異常を検出した際に単位工程に対応する位置を出力する。

　図１７において、異常診断の開始から診断終了までの時間内で、電流値は正常時には、実線で示すように、傾斜状に立ち上がり、一定値となった後には、一定値を維持し、傾斜状に立ち下がる。

　異常診断の開始から診断終了までの時間内で、異物混入等の異常が発生した場合は、電流値は、破線で示すように、脈動するこの場合、特徴量も、異常時の電流波形と同様に、異物混入等の異常が発生した場合は破線で示すように、急激に上昇した後に短時間で立ち下がる。特徴量の立ち上がり量が状態推定値となる。そして、異物混入等の異常が発生した位置は、モータ１３の回転開始の時間位置と終了時間の間の、特徴量が立ち上がり立ち下がった時点に対応する。このときのモータ１３の位置Ｘを抽出し、それに対応する位置、例えば、ねじシャフト１７の位置を抽出することができる。

　図１８に示すように、位置取得部１２３にモータ１３の回転位置が入力される。演算部１２２から位置取得部１２３に特徴量が出力され、位置取得部１２３は、特徴量が立ち上がったか、もしくは立ち下がった時点に対応するモータ１３の回転位置から、ねじシャフト１７の異物混入位置等の異常位置を取得し、その情報を演算部１２２に伝達する。演算部１２２は、状態推定値Ｙと併せてねじシャフト１７の異常発生位置を情報伝達部４５に出力する。情報伝達部４５は、異常が発生したこと及びねじシャフト１７の異常発生位置を表示等により使用者に報知する。

　図１９は、異常発生位置の検出を行うための方法を説明するフローチャートである。

　図１９のステップＳ４０において、特徴量が異常閾値（正側）より大か否かを判定する。特徴量が異常閾値（正側）より大の場合は、ステップＳ４１において、特徴量を状態推定値ｐとして、異常発生時のねじシャフト１７の位置Ｘｐを発報し、ステップＳ４２に進む。また、ステップＳ４０において、特徴量が異常閾値（正側）より大ではない場合は、ステップＳ４２に進む。

　ステップＳ４２において、特徴量が異常閾値（負側）より小か否かを判定する。特徴量が異常閾値（負側）より小の場合は、ステップＳ４３において、特徴量を状態推定値ｍとして、異常発生時のねじシャフト１７の位置Ｘｍを発報し、処理を終了する。また、ステップＳ４２において、特徴量が異常閾値（負側）より小ではない場合も処理を終了する。

　本発明の実施例５においても、実施例１～４と同様な効果を得ることができる他、動力伝達機構に異物混入等の異常が発生した場合に、その異常の発生や異常個所を検出し、発報することが可能である。

　なお、上述した実施例１～４において、図９、図１０及び図１５に示したグラフのそれぞれを情報伝達部４５に表示することができる。

　また、本発明は、上述した管理装置３０と、動力伝達機構とを備える管理システムを実現することができる。管理システムにおける動力伝達機構は、駆動プーリ１４と、非道プーリ１５と、タイミングベルト１６と、ボールねじ機構２０と、ナット１８とを備えるものとすることができる。ただし、本発明の管理システムに適用される動力伝達機構は、上記例に限定されることはなく、例えば、歯車機構等の動力伝達機構にも適用可能である。

　また、本発明は上記種々の構成や機能に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更や置換ができるのは言うまでもない。例えば、上記実施形態では、射出成形機１を適用例としたが、プレス装置や切削装置などの負荷側装置の駆動源であるモータの動力を、動力伝達機構を介して負荷側機器に伝達するものに適用できることは既に述べた通りである。

　また、上記実施形態では、動力伝達機構としてボールねじ機構２０のねじシャフト１７について特徴量に基づく劣化判定を行ったが、動力伝達機構としてタイミングベルト１６やこれに変えてチェーン等の劣化判定に適用することもできる。

　また、上記実施形態では、動力伝達機構としてボールねじ機構２０を適用したが、本発明はボールを介さないスクリューボルトとナットからなるねじ機構に適用することもできる。

　１・・・射出成形機、１１・・・射出軸、１２・・・金型、１３・・・モータ、１４・・・プーリ、１５・・・被動プーリ、１６・・・タイミングベルト、１７・・・ねじシャフト、１８・・・ナット部、２０・・・ボールねじ機構、３０・・・制御部（管理装置）、４０・・・インバータ、４１・・・モータ制御部、４２・・・状態推定部、４３・・・制御内部値作成部、４４・・・状態算出部、４５・・・情報伝達部、４６・・・モータ制御更新部、４７・・・外部データ取得部、１０１・・・速度指令作成部、１０２・・・トルク指令作成部、１０３・・・電流指令作成部、１０４・・・電圧指令作成部、１０５・・・２相／３相変換部、１０６・・・３相／２相変換部、１１１・・・速度指令作成部逆モデル、１１２・・・トルク指令作成部逆モデル、１１３・・・電流指令作成部逆モデル、１１４・・・電圧指令作成部逆モデル、１１５・・・３相／２相変換部１１５、３相／２相変換部、１２１・・・特徴量算出部、１２２・・・演算部（診断部）、１２３・・・位置取得部、Ｉｏ・・・基準電流値

Claims (13)

1. 　電動機からの駆動力を負荷側装置に伝達する動力伝達機構の管理装置であって、
   　該管理装置は、
   　前記動力伝達機構が駆動される単位工程当たりの前記電動機の電流値を取得する電流取得部と、
   　前記単位工程を複数の区間に分割し、該区間毎の前記電流値を平均した平均電流値を算出する特徴量算出部と、
   　異常検知をする診断部と、
   　を備え、前記診断部は、複数の前記区間の前記平均電流値に基づき状態量推定値を算出し、該状態量推定値を基に前記単位工程における異常検出をする管理装置。
2. 　請求項１に記載の管理装置において、
   　前記診断部は、基準となる基準電流値と前記区間毎の前記平均電流値との差を特徴量として算出し、前記区間毎の前記特徴量のうち、前記単位工程における最大平均電流値である特徴量と、該最大平均電流値と最も電流値の差がある平均電流値を最小平均電流値である特徴量として、前記最大平均電流値である特徴量と前記最小平均電流値である特徴量との差の絶対値を前記状態量推定値として算出する管理装置。
3. 　請求項１記載の管理装置において、
   　前記診断部は、基準となる基準電流値と前記区間毎の前記平均電流値との差を特徴量として算出し、前記基準電流値よりも電流値が大きい第１平均電流値群と、前記基準電流値よりも電流値が小さい第２平均電流値群とに分類し、前記第１平均電流値群の前記特徴量の平均値と前記第２平均電流値群の前記特徴量との差の絶対値を前記状態量推定値として算出する管理装置。
4. 　請求項１記載の管理装置において、
   　前記診断部は、基準となる基準電流値と前記区間毎の前記平均電流値との差分が正値となる第１平均電流値群と、前記差分が負値となる第２平均電流値群とに分類し、前記第１平均電流値群の前記特徴量の数と、前記第２平均電流値群の前記特徴量の数とを比較して、前記特徴量の数が大きい平均電流値群の中で、前記基準電流値との差の絶対値が最も大きい値を前記状態量推定値として算出する管理装置。
5. 　請求項１記載の管理装置において、
   　前記平均電流値は、前記区間毎に定めた正の閾値以下であり、負の閾値以上である管理装置。
6. 　請求項１に記載の管理装置において、
   　前記動力伝達機構が駆動される単位工程当たりの電流値を取得する位置取得部をさらに備え、
   　前記位置取得部は、前記電流取得部と同一のタイミングで位置情報を取得し、前記動力伝達機構の異常を検出した際に前記単位工程に対応する位置を出力する管理装置。
7. 　請求項１に記載の管理装置において、
   　前記平均電流値を表示する表示部をさらに備える管理装置。
8. 　請求項１に記載の管理装置において、
   　前記状態量推定値と日時との関係を示すグラフを表示する表示部をさらに備える管理装置。
9. 　請求項８に記載の管理装置において、
   　指定された日数間隔をあけて前記表示部に前記状態量推定値を表示する管理装置。
10. 　請求項８に記載の管理装置において、
    　１日に複数回測定した前記状態量推定値を平均して、その日の前記状態量推定値として前記表示部に表示する管理装置。
11. 　電動機からの駆動力を負荷側装置に伝達する動力伝達機構の管理方法であって、
    　該管理方法は、
    　前記動力伝達機構が駆動される単位工程当たりの電流値を取得する電流取得ステップと、
    　前記単位工程を複数の区間に分割し、該区間毎の前記電流値を平均した平均電流値を算出する平均電流値算出ステップと、
    　異常検知をする異常検知ステップと、
    　を備え、
    　前記異常検知ステップは、複数の前記区間の前記平均電流値に基づき状態量推定値を算出し、該状態量推定値を基に前記単位工程における異常検出をする管理方法。
12. 　請求項１１に記載の管理方法において、
    　前記異常検知ステップは、基準となる基準電流値と前記区間毎の前記平均電流値と、を比較して最も差の大きい平均電流値を特徴量として算出し、前記区間毎の前記特徴量のうち、前記単位工程における最大平均電流値である特徴量と、該最大平均電流値と最も電流値の差がある平均電流値を最小平均電流値である特徴量として、前記最大平均電流値である特徴量と前記最小平均電流値である特徴量との差の絶対値を前記状態量推定値として算出する管理方法。
13. 　請求項１～請求項１０のうちのいずれか１つに記載の管理装置と、前記動力伝達機構とを備える管理システム。

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