WO2023149059A1 - タクト分割データ収集システム、及び、異常検知システム - Google Patents

Abstract

タクト分割データ収集システムは、プロセッサを備えている。ここで、タクト分割データ収集システムのプロセッサは、繰り返し波形であるタクト波形の一部であって予め記憶装置に記憶されたトリガ波形に基づいて、センサから取得する時系列データにおけるタクト波形にトリガ波形が含まれるかを判定する処理を行う。そして、タクト分割データ収集システムのプロセッサは、タクト波形にトリガ波形が含まれると判定した場合、該トリガ波形を含むタクト波形のデータを収集する。

Description

タクト分割データ収集システム、及び、異常検知システム

　本発明は、タクト分割データ収集システム、及び、異常検知システムに関する。

　産業機器は導入後経過年数により、故障頻度が大きく変わる。導入後１－２年では、設計や製造の欠陥で故障が起こる初期故障期、導入後３－６年頃の故障が起こり難く稼働が安定している偶発故障期、導入後７－８年以降の機械の寿命が原因により故障が増加する摩耗故障期というものが統計的に示されている。初期故障期は、メーカ側の初期不良対応などでサポートされているものの、摩耗故障期は機械の使用状況や、ユーザのメンテナンス頻度などに依存して到来時期が読みがたく、ユーザ側での状態把握がなされないと稼働率の低下を招き、生産性低下が発生しやすい問題がある。この時期の機器に関して、メーカ側の最新のモニタリングソリューションなどはモデルが古いなどの事から導入が難しいことが多いため、新たに汎用のセンサをアドオンし、モニタリングして異常検知を実施するソリューションのニーズが増加する傾向がある。このようなアドオンセンサには温度センサや振動センサ、モータで駆動される機器の場合にはモータ駆動電流を測定する電流センサなどが用いられる。対象機器が、機械加工などのワーク単位の加工機や、ワークを搬送する垂直多関節ロボットの場合、測定データは一連の工程を示す“タクト“の繰り返しとなるため、異常検知では繰り返されたタクト同士を比較することで、差分を検知する手段が用いられるのが一般的である。

　特許文献１には、予め決められたタクト基準波形と取得データのパターンマッチングを行ってタクト分割を実現する手法が提案されている。

特開２０２０－１８７５０２号公報

　アドオンセンサによる異常検知の場合、既存の装置への影響を最小限にしたいとの要望からタクト開始のトリガ信号を制御系から取得することが困難なことが多い。タクトとタクトの間はワーク待ちや、周辺機器の作業待ちなどにより、ばらつくことが多いため、タクト長さでの固定周期切り出しではタクト分割を仕損じることがあり、如何にトリガ信号レスでタクト分割を高精度に実現するかが課題となる。

　以上の要請を満たすため、特許文献１に記載のシステムでは、運用前に学習フェーズを設けて、予め取得したデータからタクト基準波形を同定して記憶し、運用中は一定時間ごとにそれまでに取得したデータとタクト基準波形のパターンマッチングを行って、マッチング度が一定量を超えた場合にタクトが存在すると判定し、当該データをタクトデータとして切り出す処理を実施している。しかしながら本手法では二つの欠点が存在する。一つ目はタクト基準波形全体でパターンマッチングを行うため、計算負荷が高く、データロギング機器に同時に実装することが容易ではないと考えられることである。二つ目はマッチングが成立した際に、切り出した取得データを一括で取り扱うため、もし前記システムでデータをファイル保存しようとした場合には、データのＩ／Ｏ負荷が大きく、この点でもデータロギングに影響を及ぼす可能性が高いため、データロギング機器に同時に実装することが容易ではないと考えらえることである。上記二つの欠点から、データロギング機器と別にタクト分割用機器を用意する必要が有り、装置コストが増加する課題がある。

　そこで、本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、其の目的とするところは、ロギングと同時にタクト切り出しを実現し、装置数を抑制して低コストにタクト分割データ収集をすることである。

　本発明の第１の態様によれば、下記のタクト分割データ収集システムが提供される。すなわち、タクト分割データ収集システムは、プロセッサを備える。プロセッサは、繰り返し波形であるタクト波形の一部であって予め記憶装置に記憶されたトリガ波形に基づいて、センサから取得する時系列データにおけるタクト波形にトリガ波形が含まれるかを判定する。プロセッサは、タクト波形にトリガ波形が含まれると判定した場合、該トリガ波形を含むタクト波形のデータを収集する。

　本発明の第２の態様によれば、下記の異常検知システムが提供される。すなわち、異常検知システムは、タクト分割データ収集モジュールと、異常検知モジュールと、を備える。タクト分割データ収集モジュールは、センサデータ取得部と、タクト波形記憶部と、トリガ波形記憶部と、タクト開始判定部と、タクトデータ保存部と、を備える。センサデータ取得部は、センサから時系列データを取得する。タクト波形記憶部は、学習時データに含まれる繰り返し波形の一つをタクト基準波形として記憶する。トリガ波形記憶部は、タクト基準波形の先頭から一定時間分波形をタクト開始トリガであるトリガ波形として記憶する。タクト開始判定部は、運用時データからトリガ波形長さ分のデータを取り出して前記トリガ波形との類似度を計算する処理を含む。タクトデータ保存部は、前記計算結果に応じて運用時データをタクト長さ毎にファイルとして保存する。異常検知モジュールは、得られたタクト毎のデータを用いて正常／異常判定を行う。

　本発明によれば、ロギングと同時にタクト切り出しを実現し、装置数を抑制した低コストにタクト分割データ収集をすることができるシステムが提供される。なお、上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。

従来例に係るデータ収集システムと対象装置の外観を示す図。 従来例に係るデータ収集システムが対象とする装置の電源系回路を示す図。 従来例及び本実施形態に係るデータ収集システムが対象とする装置をセンシングして得られた電流波形を示す図であり、複数タクトが含まれる電流波形の一例を示す図。 従来例及び本実施形態に係るデータ収集システムが対象とする装置をセンシングして得られた電流波形を示す図であり、１タクトを示す基準波形の一例を示す図。 従来例のタクト分割データ収集システムの処理の流れを示すフローチャート図。 従来例に係るタクト分割データ収集システムのブロック図であり、学習中のブロック図。 従来例に係るタクト分割データ収集システムのブロック図であり、運用中のブロック図。 統計量の式の一例を示す図。 実施形態に係るタクト分割データ収集システムと対象装置の一例の外観を示す図。 実施形態に係るデータ収集システムが対象とする装置の電源系回路の一例を示す図。 第１実施形態に係るタクト分割データ収集システムが対象とする装置をセンシングして得られる電流波形の１タクトの取得開始を示すトリガ波形の一例を示す図。 第１実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示すフローチャート図。 実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の一例を示すブロック図であり、学習中のブロック図を示す。 実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の一例を示すブロック図であり、運用中のブロック図を示す。 第１実施形態に係るタクト分割データ収集システムが対象とする装置をセンシングして得られる電流波形の１タクトの取得開始を示すトリガ波形の一例を示す図。 第２実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示すフローチャート図。 ＮＣＣの式の一例を示す図。 第３実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示すフローチャート図。 第４実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示すフローチャート図。 自己相関関数の式の一例を示す図。 第５実施形態に係るタクト分割データ収集システムが対象とする装置をセンシングして得られた電流波形を示す図であり、電流生波形の一例を示す図。 第５実施形態に係るタクト分割データ収集システムが対象とする装置をセンシングして得られた電流波形を示す図であり、移動ＲＭＳ波形の一例を示す図。 第５実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示すフローチャート図。 第６実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示すフローチャート図。 第７実施形態に係る異常検知システムと対象装置の一例の外観を示す図。 第７実施形態に係る異常検知システムの処理の流れの一例を示すフローチャート図。 第７実施形態に係る異常検知システムの処理の一例を示すブロック図であり、学習中のブロック図。 第７実施形態に係る異常検知システムの処理の一例を示すブロック図であり、運用中のブロック図。 システム構成の一例に関するハードウェア構成図。

　上述のように特許文献１に記載の基準波形でパターンマッチングを行う仕組みを用いたタクト分割データ収集システムでは、タクト長さ分の取得データとタクト基準波形でパターンマッチングを行い、マッチング成立時はデータを一括保存する形式と成り得る。このような手法では、上述の通り、計算負荷やＩ／Ｏ負荷が高く、ロギング機器への同時実装ができずに、装置追加でコスト増加を招く恐れがある。

　はじめに、従来例のタクト分割データ収集システムが対象とする装置及びセンサデータ例と、システム構成の一例について説明する。

　図１は従来例のタクト分割データ収集システムと対象装置の例を示す図であり、対象装置はロボットを例としている。このシステムにおいて、ロボットは、制御Ｂｏｘ２００と、ロボット部３００とを含んで構成されている。ロボット部３００には、複数の稼働軸が存在し、第一稼働軸３０１、第二稼働軸３０２、第三稼働軸３０３、第四稼働軸３０４、第五稼働軸３０５、第六稼働軸３０６は、それぞれ矢印方向に回転運動をすることができる。

　タクト分割データ収集システム１は、対象装置の制御Ｂｏｘ２００と接続される。タクト分割データ収集システム１は、記憶部１０と、処理部２０と、を備える。記憶部１０には、タクトの基準波形を記憶するタクト基準波形記憶部１１と、分割後のデータを保存するタクトデータ保存部１３が格納される。処理部２０には、センサデータ取得部２１と、タクト開始判定部２２と、が含まれる。

　図２は、タクト分割データ収集システムの対象装置のセンシング対象回路の例を示す図である。制御Ｂｏｘ２００から、ロボット部３００内の駆動用モータである各モータに電力が供給される。ロボット部３００には、複数の駆動用モータが含まれ、それぞれの駆動用モータの回転は減速機に伝えられ、さらにその先に設けられた稼働軸を動作させる。減速機は、入力された回転速度を減少させて代わりにトルクを増大させる機構である。

　図２の例では、制御Ｂｏｘ２００には、電源回路２１０と、制御基板２２０と、が含まれ、配電盤１００から供給される電力は電源回路２１０に受け渡されて制御基板２２０を通り、各モータに供給される。制御基板２２０は、複数の電力消費装置に電力を供給することができる。駆動用モータとして、第一モータ３２１と、第二モータ３２２と、第三モータ３２３と、第四モータ３２４と、第五モータ３２５と、第六モータ３２６と、がロボット部３００に搭載されている。

　それぞれの駆動用モータには、第一減速機３１１と、第二減速機３１２と、第三減速機３１３と、第四減速機３１４と、第五減速機３１５と、第六減速機３１６と、がそれぞれ接続されている。また、それぞれの減速機には、第一稼働軸３０１と、第二稼働軸３０２と、第三稼働軸３０３と、第四稼働軸３０４と、第五稼働軸３０５と、第六稼働軸３０６と、がそれぞれ接続されている。ロボット部３００において、動作プログラムに応じて制御基板２２０から出力される電流の大きさや周波数によって各稼働軸につながるモータが駆動される。故にこれらの電流波形はロボットの各稼働軸のモータやモータにつながる機械的部品である減速機や稼働軸の劣化状態を反映する重要な物理量であることが知られている。従来例ではこの中の第一モータへ接続される電源回路に電流センサをクランプしてセンシングしている。

　図３は電流センサで取得された電流波形を簡易的に示した波形であり、図３Ａは複数タクトが含まれる電流波形の一例、図３Ｂは１タクトを示す基準波形の一例を示す図である。１タクトとはロボットの一連の繰り返し動作の最小単位を示しており、図３Ａでは４タクト分が含まれた連続データとなっており、タクト分割データ収集システムは、連続データを取得して、図３Ｂの１タクト分データをファイル出力するシステムとなっている。図４は従来例のタクト分割データ収集システムの処理フローを示す図であり、図５は従来例のタクト分割データ収集システムのブロック図である。

　図１～５を用いて従来例のタクト分割データ収集システムについてまず学習時の工程から説明する。前述の通り、図１、２のロボット部３００の第一稼働軸３０１を稼働させる第一モータと制御基板２２０間の配線に電流センサがクランプされ、図３Ａの複数タクトが繋がった連続的な電流波形が取得される。この流れが図４の項番０、１（Ｓ１、Ｓ２）で示される手順であり、図５Ａの学習時のブロック図に相当する。タクト分割データ収集システム１は、この連続的な電流波形を観察し、繰り返されているタクト波形を同定し、タクト基準波形として記憶する。

　センサデータ取得部２１は、１００ｍｓｅｃ～１ｓｅｃ分の予め定められた時間分のセンサデータを纏めてファイルとして保存しており、ここでは例として１ｓｅｃ分のデータを一つのｔｅｍｐファイル（テンポラリファイル）に纏めて保存することとし、またタクト長さは例として６０ｓｅｃ分であるとする。

　タクト基準波形記憶部１１での同定工程では、保存された１ｓｅｃ分ファイルを例えば１時間分、すなわち３６００個のファイルを繋げて分析し、６０ｓｅｃのタクトが存在することを明らかにし、６０ｓｅｃのタクト基準波形を保存しておく作業が行われる。続いて運用時の工程を説明する。運用時には、図４の項番２（Ｓ３）に示される通り、ｔｅｍｐファイルを６０個分取得して結合、保持し、項番３、４（Ｓ４、Ｓ５）の基準波形との比較工程の準備をする。従来例では比較手段を図６の式で示される統計量を用いている。

　ここでＲＭＳはＲｏｏｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ、ｎはタクト長さ分のデータ量、ｘ_ｉはセンサ値、すなわち電流値を示し、タクト分波形全体で一つの値が算出される。項番３にて、予め同定、保持されているタクト基準波形のＲＭＳと、運用中に得られた６０ｓｅｃ分の取得結合データのＲＭＳをそれぞれ算出する。項番４ではこのＲＭＳの差分絶対値が予め定められた値以下かどうかを判定し、例えばタクト基準波形のＲＭＳ値が８［Ａｒｍｓ］であり、取得結合データのＲＭＳ値が８．５［Ａｒｍｓ］であった場合には、ＲＭＳの差分絶対値は０．５［Ａｒｍｓ］となる。

　ここで閾値が０．３［Ａｒｍｓ］であったとすると、ＲＭＳの差分絶対値は閾値以上となるため、項番５（Ｓ６）に処理が移行する。項番５では、取得結合データはタクト基準波形と一致していないとみなしているため、取得結合データを更新するために古い方から一つファイルを削除する作業をしている。こうすることにより、項番２に戻った際に新たなファイルを一つ足して、タクト開始判定工程に再度移行することとなる。

　この項番２～５のループを繰り返し、ＲＭＳの差分絶対値が閾値以下となった場合には、タクトが取得結合データ内に存在したとみなすため、項番６（Ｓ７）に処理が移行する。項番６では取得結合データをタクトファイルとして、保存する工程であり、タクトデータ保存部に保存後、取得結合データに関わるｔｅｍｐファイルを全て削除する項番７（Ｓ８）の作業が行われる。基本的にタクトが次のタクトとオーバラップすることは無いため、このように一旦データをリセットして、次のタクトを待つことになる。なお、項番０（Ｓ１）では、処理部２０がセンサデータ取得部２１を実行し、項番１～７（Ｓ２～Ｓ８）では、処理部２０がタクト開始判定部２２を実行する。

　以上のような流れで従来例でもタクト分割データ収集システムは構築可能であるが、項番３において、タクト時間分の統計値計算処理を行うため、リアルタイムで処理が行われているセンサデータ取得作業などに影響を及ぼす可能性がある。そのため、図４の点線矢印で示される通り、処理を行う機器を分けることで、機器コストが増加するデメリットがある。また、項番６のタクト分保持データの保存でもタクト分のデータを一括保存する必要が有るため、Ｉ／Ｏの観点で、リアルタイムなセンサデータ取得工程に影響を及ぼす可能性があり、この点でも機器コスト増加が発生し得るデメリットが存在する。

　次に、こうした課題を解決する実施形態について説明する。なお、実施形態は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

　以下の実施形態では、どれも計算負荷及びＩ／Ｏ負荷を抑制できる手法となっており、低コストのタクト分割データ収集システムを実現できる効果がある。そして、低コスト化を図るという観点から、省資源化を図ることもできる。

　以下の実施形態で、同一の参照符号は、図番が異なっていても同一の構成を示しており、同じ作用効果を成す。また、既に説明済みの内容や同様の内容について、説明を省略する場合がある。

　＜第１実施形態＞
  第１実施形態でのタクト分割データ収集システムは、図７に示す構成であり、対象とする装置の電源構成やセンサ設置箇所は、一例として、図８に示すように、上記した図２を用いて説明した従来例と同様とすることができる。すなわち、タクト分割データ収集システム３は、記憶部３０と、処理部４０と、を備える。また、対象装置は、ロボットとすることができ、ロボットは、制御Ｂｏｘ５００と、ロボット部６００とを含んで構成されている。制御Ｂｏｘ５００には、電源回路５１０と、制御基板５２０と、が含まれ、配電盤４００から供給される電力は電源回路５１０に受け渡されて制御基板５２０を通り、各モータに供給される。ロボット部６００は、各モータ（６２１～６２６）と、各減速機（６１１～６１６）と、各稼働軸（６０１～６０６）と、を備える。図９は第１実施形態に係るトリガ波形の一例を示す図であり、図１０は第１実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示したフローチャートであり、図１１は第１実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の一例を示すブロック図である。

　以下、本発明の実施形態での共通した特徴は、図１０のフローチャート内項番２、４，７（Ｓ１２、Ｓ１４、Ｓ１７）に記載されている二重枠線の処理である。ここで、学習時はタクト基準波形を同定した後に、トリガ波形の同定を行う。

　このトリガ波形とは、タクト基準波形の一部を切り出したデータであり、その役割は、タクト有無をタクト長さ以下のデータ量で判定することである。図１１Ａに示される通り、従来例と同手順でタクト基準波形まで同定して、タクト基準波形がタクト基準波形記憶部３１に記憶される。

　その後、そのデータを用いて、トリガ波形記憶部３２にてタクト内に存在し、タクト内で繰り返し存在することが無い図９に示されるようなユニークな波形を同定する。ここでこのユニークな波形は例えば先頭の１０ｓｅｃ分であるとする。同定後、そのユニークな波形がトリガ波形としてトリガ波形記憶部３２に記憶される。この手順は図１０の項番０～２（Ｓ１０～Ｓ１２）の工程に相当する。

　そして、運用時では図１０の項番３（Ｓ１３）に示される通り、トリガ分の１０ｓｅｃ分のデータのみを取得し結合、保持する。次の項番４（Ｓ１４）では従来例と同様の統計量計算、比較をこのトリガ波形長さ分データで実施する。項番５（Ｓ１５）にて統計量差分絶対値が閾値以下の場合、項番７（Ｓ１７）に処理が移行する。項番７（Ｓ１７）は、取得済みのデータをトリガ波形分データに追加して、タクト長さ分の残りデータをファイルから逐次取得する。そして、タクト長さに到達したら項番８（Ｓ１８）に記載されている通り、タクトファイルとして一括保存が実施される。また、項番９（Ｓ１９）にて結合したｔｅｍｐファイルの全てが削除される。

　本実施形態では、図１１Ｂに示される通り、タクト開始判定計算をタクト長さよりも短いトリガ波形長さ分のデータで実施することができる。例えば、説明したように、タクト長さが６０ｓｅｃ、トリガ波形長さが１０ｓｅｃであった場合は、タクト開始判定計算を従来例と比較して１／６にすることができ、タクト分割データ収集システム３の計算コストを抑制する効果が得られる。

　また、図１２に示される通り、タクト基準波形の中間部分をトリガ波形として取ることも可能であり、その場合には、トリガ波形分データと共に、先頭からトリガ波形開始までのデータを一時的に保持しておく必要がある。タクト開始判定計算で使用するのはあくまでトリガ波形長さ分データのため、同様の計算コスト低減効果が得られるが、一時的に保持するメモリコストを考慮すると、先頭からのユニークな波形をトリガ波形として使用したほうが、メモリコスト増加を抑制することが可能である。また、同様の観点に基づいて、タクト基準波形の終端部分のトリガ波形が用いられてもよい。

　なお、第１実施形態では、一例として、項番０（Ｓ１０）では、処理部４０がセンサデータ取得部４１を実行し、項番１～９（Ｓ１１～Ｓ１９）では、処理部４０がタクト開始判定部４２を実行する。

　＜第２実施形態＞
  図１３は第２実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れを示したフローチャートであり、第２実施形態でのタクト分割データ収集システムは図７に示す構成と同様であり、対象とする装置の電源構成やセンサ設置箇所は図８を用いて説明した一例と同様である。また、第２実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理のブロック図は図１１と同様である。

　以下、本発明の実施形態での共通した特徴は、図１３のフローチャート内項番０記載のデータの一時保存形式と項番４、５記載のタクト開始判定に正規化相互相関（ＮＣＣ）を用いることである。

　データの一時保存形式では第１実施形態がファイル保存であるのに対し、第２実施形態ではメモリへの一時保存としている。こうすることにより、取得データを保存する際のＩ／Ｏ負荷を抑制することが可能である。但し、メモリ保存領域が余分に必要となるため、使用する機器に応じて各構成を選択することが必要である。第２実施形態での主要な効果は、もう一つの特徴であるＮＣＣを用いることで奏される。ここで、ＮＣＣは図１４の式で計算される。

　ここでｎはトリガ波形長さ分のデータ量、ｘ_ｉは取得したトリガ波形長さ分データ、ｙ_ｉは予め同定したトリガ波形を示す。ＮＣＣは２つの波形間の類似度を評価する場合に使用される指標である。ＮＣＣを用いることにより、第１実施形態で示したような統計量を用いる場合と比較して、波形全体の類似度を評価できる点と、閾値を類似度という相対的な値で決定できる点がある。例えばＮＣＣでは２つの波形の類似度を０から１の間の数値で算出することができるため、対象毎に閾値を選定するＳＩ工数削減という効果が得られる。

　本構成によれば、タクト開始判定の精度を向上しつつ、タクト開始判定用の閾値設定工数を削減できるという効果が得られる。また本実施形態ではＮＣＣを用いた判定方法を説明したが、その他の代表的な波形間の類似度計算手法である、差分二乗和（ＳＳＤ）や、差分絶対値和（ＳＡＤ）を用いることもでき、ＮＣＣを用いた場合と同様にタクト開始判定の精度を向上させることが可能である。

　なお、第２実施形態では、一例として、項番０（Ｓ２０）では、処理部４０がセンサデータ取得部４１を実行し、項番１～９（Ｓ２１～Ｓ２９）では、処理部４０がタクト開始判定部４２を実行する。

　＜第３実施形態＞
  図１５は第３実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示したフローチャートであり、第３実施形態でのタクト分割データ収集システムは図７に示す構成と同様であり、対象とする装置の電源構成やセンサ設置箇所は図８を用いて説明した例と同様である。また、第３実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理のブロック図は図１１と同様である。

　以下、本発明の実施形態での共通した特徴は、図１５のフローチャート内項番７、８に記載されている二重枠線の処理である。第３実施形態では項番５（Ｓ３５）のタクト開始判定でタクト開始と判定された後のデータ保存の際に、トリガ分保持データは一括保存、その後のトリガ長さ残り分のデータはファイルから取得するたびに逐次ファイルに追記していく方式となっている。このようにデータ保存を全て一括保存とするのではなく、大部分を逐次保存とすることにより、従来例の問題点であった、Ｉ／Ｏの処理負荷を抑制することができる。

　本構成によれば、タクトデータ保存時のＩ／Ｏ処理負荷を抑制して、センサデータ取得のリアルタイム処理への影響を抑制することができる効果が得られる。なお、第３実施形態では、一例として、項番７～８（Ｓ３７～Ｓ３８）では、処理部４０がタクト開始判定部４２を実行する。

　＜第４実施形態＞
  図１６は第４実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示したフローチャートであり、第４実施形態でのタクト分割データ収集システムは図７に示す構成と同様であり、対象とする装置の電源構成やセンサ設置箇所は図８を用いて説明した一例と同様である。また、第４実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理のブロック図は図１１と同様である。

　以下、本発明の実施形態での共通した特徴は、図１６のフローチャート内項番１、２に記載されている二重枠線の処理である。第４実施形態ではタクト基準波形及びトリガ波形の同定がシステム構築者の手作業による分析ではなく、システムによる自動化が図られている。こうすることによりシステム構築作業工数を抑制することが可能である。以下、各自動化手法について説明する。

　項番１記載のタクト基準波形同定の自動化では、タクトが複数含まれる連続データを学習データとして、まず図１７で示される自己相関関数が導出される。

　ここでｎは連続データのデータ量、ｘ_ｉは連続データを示す。自己相関関数（ＡＣＦ（ｔ））に関して、相互相関が波形同士の類似度であったのに対し、ＡＣＦ（ｔ）は一つの波形同士の片方を少しずつずらした場合の類似度推移を算出する。タクトが複数含まれる連続データに対してＡＣＦ（ｔ）を計算した場合、ＡＣＦ（ｔ）の値がタクト長さと同周期でピークを持つ。この性質を応用することにより、タクト基準波形の同定を実施することができる。

　続いてトリガ波形同定の自動化は、先ほどの連続データと同定したタクト基準波形を用いる。まず連続データとタクト基準波形でＮＣＣを計算し、類似度から連続データ内に含まれるタクト基準波形個数を算出する。続いて、タクト基準波形の先頭から予め定めた規定長さで切り出して仮トリガ波形とする。前述の連続データと仮トリガ波形でＮＣＣを計算し、類似度から連続データ内に含まれる仮トリガ波形個数を算出する。最後に仮トリガ波形が正式なトリガ波形と成り得るかをタクト基準波形個数と仮トリガ波形個数が一致するかで判定する。個数が一致しない場合には仮トリガ波形を規定長さから規定量延長し、同様の計算を実施し、個数が一致するまで繰り返す。本計算を仮トリガ波形がタクト基準波形長さに到達するまで実施すると、仮トリガ波形個数が過大な状態から、徐々にタクト基準波形個数に近づいていく関係性が得られ、タクト基準波形個数と一致した最初の仮トリガ波形長さが同定すべきトリガ波形の長さとなり、トリガ波形の自動同定が達成される。

　以上の両自動化手法を搭載する本構成によれば、人手作業で実施しなければならなかったタクト基準波形同定及びトリガ波形同定を自動化して人手作業工数を抑制することができる効果が得られる。なお、項番１～２（Ｓ４１～Ｓ４２）では、処理部４０がタクト開始判定部４２を実行する。

　＜第５実施形態＞
  図１８は第５実施形態に係るタクト分割データ収集システムが対象とする電流波形及びその統計量の波形の一例であり、図１９は第５実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示したフローチャートであり、第５実施形態でのタクト分割データ収集システムは図７に示す構成と同様であり、対象とする装置の電源構成やセンサ設置箇所は図８を用いて説明した一例と同様である。また、第５実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理のブロック図は図１１と同様である。

　以下、本発明の実施形態での共通した特徴は、図１９のフローチャート内項番１に記載されている二重枠線の処理である。ここまでの実施形態では単純化したセンサデータについて取り扱っていたが、実際にモータに流れる電流値は図１８Ａに示されるような交流波形であり、短い周期で値の大きさが変わる。そのため、そのままの波形でＮＣＣのような類似度を計算すると、精度低下を招くことがある。よって、第５実施形態では、図１８Ａに示されるような交流波形を項番１（Ｓ５１）に示されるように統計量を用いて単純化する工程を追加している。第５実施形態では例として、交流波形から移動ＲＭＳで単純化している。移動ＲＭＳは式１（図６）で示されるＲＭＳを既定の区間毎に算出する方法であり、図１８Ｂのような波形が得られる。本実施形態ではタクト開始判定などの計算では図１８Ｂの波形を使用し、最終的なタクトファイル保存では図１８Ａの交流波形を保存することとしている。

　本構成によれば、センサデータが交流波形のような複雑波形であってもタクト分割の精度を維持することができる効果が得られる。なお、項番１（Ｓ５１）では、処理部４０がタクト開始判定部４２を実行する。

　＜第６実施形態＞
　図２０は第６実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理の流れの一例を示したフローチャートであり、第６実施形態でのタクト分割データ収集システムは図７に示す構成と同様であり、対象とする装置の電源構成は図８を用いて説明した一例と同様である。また、第６実施形態に係るタクト分割データ収集システムの処理のブロック図は図１１と同様である。第６実施形態では取得するセンサデータが複数である場合を対象としており、例えば、図８の第一モータから第６モータのすべでのセンサデータを取得する場合を対象としている。

　以下、本発明の実施形態での共通した特徴は、図２０のフローチャート内項番１に記載されている二重枠線の処理である。ここまでの実施形態ではセンサデータは単一チャンネルであることが前提であったが、本実施形態では複数チャンネル分のデータを纏めて取得している場合を対象としている。本実施形態では項番１（Ｓ７１）に記載されている通りチャンネルごとにタクト開始判定計算を行うのではなく、いずれか一つのチャンネルデータを選定してタクト開始判定等の計算を行い、その結果を用いて全チャンネルのデータをタクト分割する方式としている。

　本構成によれば、チャンネル数が増えた場合でもタクト分割データ収集システムの計算量を１チャンネルの時と同程度まで抑制できる効果が得られる。なお、項番１（Ｓ７１）では、処理部４０がタクト開始判定部４２を実行する。

　＜第７実施形態＞
  図２１は第７実施形態に係る異常検知システムとその対象の一例を示す図であり、図２２、２３は第７実施形態に係る異常検知システムの処理の流れの一例を示したフローチャートとブロック図である。対象とする装置の電源構成やセンサ設置箇所は図８を用いて説明した一例と同様である。

　第７実施形態の特徴は、図２２のフローチャート内項番１０に記載されている二重枠線の処理である。それ以外の処理については、上記で説明した内容と同様とすることができ、本実施形態ではここまでの実施形態で説明したタクト分割したデータを用いて、項番１０（Ｓ１００）に示される通り、装置の異常検知を実施する機能を付与している。

　具体的には、処理部４０が異常検知アルゴリズムを実行して、保存されたデータが正常であるかそうでないかの判定を行う。そして、処理部４０が検知結果表示部５０にその結果を出力する。ここで、検知結果表示部５０は、適宜のディスプレイを用いて構成することができる。なお、処理部４０は、異常検知に関する表示処理において適宜のプログラムを実行することができる。また、オペレータ等が異常検知の結果を把握できればよく、表示の態様は特に限定されない。

　本実施形態によれば、タクト毎のデータを収集するタクト分割データ収集モジュールと、得られたタクト毎のデータを用いて正常／異常判定を行う異常検知モジュールと、を備える、異常検知システムが提供される。本構成によれば、分割したタクトデータを活用して、データ収集と同時に異常検知までを実施できる効果が得られる。なお、項番１０（Ｓ１００）では、処理部４０が異常検知部４３を実行する。

　以上、本発明の実施形態によれば、ワーク単位での機械加工や、ロボット搬送などのディスクリート系工程を対象としたアドオンセンサによる異常検知ではデータロギング後のタクト切り出しが必須となっているが、トリガ信号取得が困難な場合は、タクト基準波形全体を用いてパターンマッチングでタクト切り出しを実施していたため、処理負荷の観点でロギング機器とは別に処理装置を用意する必要があり、コストが増加するという課題を解決することができる。

　以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

　タクト分割データ収集システム３および異常検知システム５は、一例として、１台または複数台のコンピュータを用いて構成され、図２４に示すように、プロセッサと、記憶装置と、データの入出力に用いるインタフェースと、を備えるシステムとすることができる。そして、実施形態で説明された処理部４０は、プロセッサを用いて構成され、記憶部３０は、記憶装置を用いて構成することができる。ここで、プロセッサは、一例として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）が挙げられるが、他の半導体デバイスが用いられてもよい。記憶装置は、一例として、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）が挙げられる。なお、記憶装置は、プロセッサがプログラムを読み込むＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）を含んでもよいし、記憶装置には、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）等が用いられてもよい。

　実施形態で説明されたセンサデータ取得部４１、タクト開始判定部４２、異常検知部４３は、例えば、プロセッサにより実行されるプログラムで実現される。そして、タクト基準波形記憶部３１、トリガ波形記憶部３２、タクトデータ保存部３３は、データベースとして記憶装置に配置される。なお、記憶装置には、他のデータが記憶されてもよく、例えば、異常検知に関するデータが記憶されてもよい。

　タクト分割データ収集システム３および異常検知システム５は、一例として、ロボットが作業を行う現場に配置されるが、現場とは異なるクラウド上に配置されてもよい。これにより、クラウド上でデータを管理することができる。

　タクトデータを収集する対象装置は、実施形態で説明されたロボットの構成に限定されない。例えば、繰り返し動作において複数の種類の動作を行う他の異なる産業用機器であってもよい。

　タクト分割データ収集システム３および異常検知システム５は、それぞれのタクトにおいて同様の値を出力する他の種類のセンサからデータを取得し、処理を行ってもよい。例えば、力覚センサに基づくデータを取得し、同様にして処理を行ってもよい。

　異常検知システム５は、オペレータ等への異常の通知に際し、他の態様の通知を行ってもよい。例えば、ランプやブザーによる通知が行われてもよい。

　タクト分割データ収集システム３および異常検知システム５は、接続される可搬性の不揮発性の記憶装置を用いてデータの入出力を行ってもよい。

３：タクト分割データ収集システム、
３０：記憶部、
３１：タクト基準波形記憶部、
３２：トリガ波形記憶部、
３３：タクトデータ保存部、
４０：処理部、
４１：センサデータ取得部、
４２：タクト開始判定部、
４００：配電盤、
５００：制御Ｂｏｘ、
５１０：電源回路、
５２０：制御基板、
６００：ロボット部、
６０１：第一稼働軸、
６０２：第二稼働軸、
６０３：第三稼働軸、
６０４：第四稼働軸、
６０５：第五稼働軸、
６０６：第六稼働軸。

Claims (12)

1. 　プロセッサを備え、
   　前記プロセッサは、
   　繰り返し波形であるタクト波形の一部であって予め記憶装置に記憶されたトリガ波形に基づいて、センサから取得する時系列データにおけるタクト波形にトリガ波形が含まれるかを判定し、
   　タクト波形にトリガ波形が含まれると判定した場合、該トリガ波形を含むタクト波形のデータを収集する、
   ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
2. 　請求項１に記載のタクト分割データ収集システムであって、
   　前記記憶装置は、
   　タクト波形の先頭からの一定時間分の波形をトリガ波形として記憶する、
   ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
3. 　請求項１に記載のタクト分割データ収集システムであって、
   　前記記憶装置は、
   　タクト波形の中間部分の一定時間分の波形をトリガ波形として記憶し、
   　前記プロセッサは、
   　トリガ波形開始までのタクト波形のデータを、一時記憶された時系列データに基づいて収集する、
   ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
4. 　請求項１に記載のタクト分割データ収集システムであって、
   　前記記憶装置は、
   　タクト波形の終端部分の一定時間分の波形をトリガ波形として記憶し、
   　前記プロセッサは、
   　トリガ波形開始までのタクト波形のデータを、一時記憶された時系列データに基づいて収集する、
   ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
5. 　請求項１に記載のタクト分割データ収集システムであって、
   　前記プロセッサは、
   　前記判定において、タクト波形からトリガ波形長さ分のデータを取り出して、記憶されたトリガ波形との類似度を計算し、
   　前記類似度の値に基づいて類似すると判定する場合には、取り出した長さ分のデータをファイルへの書き出した後に、残りの長さ分のデータをファイルに書き出す、
   ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
6. 　請求項５に記載のタクト分割データ収集システムであって、
   　前記類似度は、相互相関に基づいて計算される、
   ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
7. 　請求項１に記載のタクト分割データ収集システムであって、
   　前記記憶装置は、
   　タクト波形が複数含まれる連続データにおいて、タクト波形の個数が計算され、
   　前記連続データに含まれるタクト波形から切り出されたトリガ波形の個数が計算したタクト波形の個数に一致するように、長さが調整されて同定されたトリガ波形を記憶する、
   ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
8. 　請求項７に記載のタクト分割データ収集システムであって、
   　連続データにおけるタクト波形が自己相関関数を用いて同定される、
   ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
9. 　請求項１に記載のタクト分割データ収集システムであって、
   　前記プロセッサは、
   　センサから取得する時系列データの統計量を計算し、計算した統計量を用いて処理を行う、
   ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
10. 　請求項１に記載のタクト分割データ収集システムであって、
    　複数のセンサからそれぞれの時系列データを取得する場合において、
    　前記プロセッサは、
    　何れか一つのセンサから取得した時系列データを用いて処理を行う、
    ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
11. 　請求項１に記載のタクト分割データ収集システムであって、
    　前記タクト分割データ収集システムは、クラウド上に配置される、
    ことを特徴とするタクト分割データ収集システム。
12. 　センサから時系列データを取得するセンサデータ取得部と、
    　学習時データに含まれる繰り返し波形の一つをタクト基準波形として記憶するタクト波形記憶部と、
    　前記タクト基準波形の先頭から一定時間分波形をタクト開始トリガであるトリガ波形として記憶するトリガ波形記憶部と、
    　運用時データからトリガ波形長さ分のデータを取り出して前記トリガ波形との類似度を計算する処理を含むタクト開始判定部と、
    　前記計算結果に応じて運用時データをタクト長さ毎にファイルとして保存するタクトデータ保存部と、
    を備えるタクト分割データ収集モジュールと、
    　得られたタクト毎のデータを用いて正常／異常判定を行う異常検知モジュールと、を備える、
    ことを特徴とする異常検知システム。

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