WO2023218516A1 - 異常診断装置および異常診断方法 - Google Patents

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abnormality diagnosis
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大記 角田
直人 高野
孝公 今
浩一郎 上田
洋一 堀澤
隼一 西村
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B19/02—Program-control systems electric
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    • G05B19/27—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of program data in numerical form characterised by positioning or contouring control systems, e.g. to control position from one programmed point to another or to control movement along a programmed continuous path using an absolute digital measuring device
    • G05B19/29—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of program data in numerical form characterised by positioning or contouring control systems, e.g. to control position from one programmed point to another or to control movement along a programmed continuous path using an absolute digital measuring device for point-to-point control
    • G05B19/291—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of program data in numerical form characterised by positioning or contouring control systems, e.g. to control position from one programmed point to another or to control movement along a programmed continuous path using an absolute digital measuring device for point-to-point control the positional error is used to control continuously the servomotor according to its magnitude
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P29/00—Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors
    • H02P29/02—Providing protection against overload without automatic interruption of supply
    • H02P29/024—Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load
    • 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
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/34—Director, elements to supervisory
    • G05B2219/34013—Servocontroller

Definitions

  • the present disclosure relates to an abnormality diagnosis device and an abnormality diagnosis method for diagnosing an abnormality in a motor or a drive machine.
  • TBM Time Based Maintenance
  • CBM condition-based maintenance
  • the motor control system described in Patent Document 1 determines data abnormality based on a comparison between a data abnormality determination threshold and a Mahalanobis distance calculated based on time-series detection data during motor drive.
  • Patent Document 1 data is analyzed without selecting the collected data, so a huge amount of data including redundant data that has little relevance to the abnormality is analyzed. There was a problem that the accuracy of diagnosis decreased.
  • the present disclosure has been made in view of the above, and aims to provide an abnormality diagnosis device that can perform highly accurate abnormality diagnosis.
  • an abnormality diagnosis device of the present disclosure includes a command generation unit that generates a command value that defines the operation of a motor or a drive machine driven by the motor, and a command generation unit that generates a command value that defines the operation of a motor or a drive machine driven by the motor, Alternatively, it includes a drive control section that performs feedback control of the motor based on the control gain so that the operation of the drive machine follows. Further, the abnormality diagnosis device of the present disclosure selects from time-series data indicating the state of the motor or the drive machine based on the comparison result between the control band determined from the control gain and the threshold value determined from the drive machine. It includes a data switching unit that switches series data, and an abnormality determination unit that determines an abnormal state of the motor or drive machine based on the selected time series data.
  • the abnormality diagnosis device has the advantage of being able to perform highly accurate abnormality diagnosis.
  • a diagram showing a configuration example of an abnormality diagnosis device according to Embodiment 1. A diagram showing an example of the configuration of a drive control section included in the abnormality diagnosis device according to the first embodiment.
  • Flowchart showing the processing procedure of the process executed by the data switching unit included in the abnormality diagnosis device according to the first embodiment A diagram for explaining a process in which the abnormality diagnosis device according to the first embodiment calculates a control band from a control gain.
  • a diagram showing a configuration example of an abnormality diagnosis device according to a second embodiment A diagram showing an example of command speed used by the abnormality diagnosis device according to the second embodiment Flowchart showing the processing procedure of the process executed by the data switching unit included in the abnormality diagnosis device according to the second embodiment
  • a diagram showing a configuration example of an abnormality diagnosis device according to Embodiment 3 A diagram showing an example of the configuration of gears included in a drive machine whose abnormality is diagnosed by the abnormality diagnosis device according to Embodiment 3.
  • Flowchart showing the processing procedure of the process executed by the data switching unit included in the abnormality diagnosis device according to the third embodiment A diagram showing an example of the configuration of a rolling bearing for which an abnormality diagnosis device according to Embodiment 3 diagnoses an abnormality.
  • Diagram for explaining the contact angle of the rolling bearing shown in Figure 12 A diagram showing a configuration example of an abnormality diagnosis device according to Embodiment 4 Flowchart showing the processing procedure of the process executed by the data switching unit included in the abnormality diagnosis device according to Embodiment 4 A diagram showing an example of a hardware configuration for realizing the abnormality diagnosis device according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an abnormality diagnosis device according to a first embodiment.
  • the abnormality diagnosis device 1A is a device that diagnoses abnormalities in the motor 2 or the drive machine 3.
  • the drive machine 3 is connected to the motor 2 and operates using the motor 2 as a drive source (power source).
  • the motor 2 and the drive machine 3 are connected to a state observation section 4 .
  • the abnormality diagnosis device 1A is connected to the state observation section 4 and the motor 2.
  • the abnormality diagnosis device 1A includes a command generation section 11, a drive control section 12A, a data switching section 13, and an abnormality determination section 14.
  • the command generation unit 11 generates a command value (command value that defines the operation) for causing the motor 2 and the drive machine 3 to perform a desired drive operation, and outputs the generated command value to the drive control unit 12A.
  • the drive control unit 12A generates a preset control gain (position control gain, speed control gain, etc. to be described later) D1 so that the operation of the motor 2 or drive machine 3 follows the command value input from the command generation unit 11.
  • a drive current is supplied to the motor 2 based on.
  • the drive control unit 12A performs feedback control of the motor 2 based on the data acquired from the state observation unit 4 and the command value input from the command generation unit 11. Further, the drive control section 12A outputs the control gain D1 to the data switching section 13.
  • the command generation unit 11 when the command generation unit 11 generates a command value of a position command (position command P1 described later) and the drive control unit 12A causes the actual position (actual position P11 described later) to follow the position command P1.
  • the command value is not limited to the position command P1. That is, the command generation unit 11 may generate a command value of the speed command, and the drive control unit 12A may perform processing such as causing the actual speed to follow the speed command.
  • the position command P1 is a command for the position of the motor 2 (rotational position, movement position, etc.) or a command for the drive position of the drive machine 3.
  • the speed command is a command for the speed of the motor 2 (rotational speed, moving speed, etc.) or a command for the driving speed of the drive machine 3.
  • the position command P1 is a position command to the motor 2, but the position command P1 may also be a position command to the drive machine 3.
  • the actual position P11 is the position of the motor 2
  • the speed command may be a speed command to the drive machine 3.
  • the actual speed may be the speed of the driving machine 3.
  • the motor 2 operates according to the drive current.
  • the motor 2 transmits drive torque to the drive machine 3 and operates the drive machine 3.
  • the motor 2 may be a rotary motor or a linear motor that performs translational motion.
  • At least one motor 2 is connected to the drive machine 3.
  • the driving machine 3 is configured to include, for example, an XY table that moves within the XY plane, mechanical parts such as a ball screw, a gear, a belt, or a group of parts that are a combination of these.
  • the state observation unit 4 observes the state of at least one of the motor 2 and the drive machine 3, and obtains the observation results as time series data D2.
  • the state observation unit 4 collects position data of the motor 2 and outputs time series data D2 of the position data to the drive control unit 12A.
  • a specific example of the state observation unit 4 is an encoder attached to a servo motor.
  • the state observation unit 4 is not limited to an encoder. For example, if a linear scale that can detect the displacement of the driving machine 3 is used, the linear scale also corresponds to the state observation section 4.
  • the state observation unit 4 may output the collected time series data D2 to the data switching unit 13 without outputting it to the drive control unit 12A. Further, the state observation unit 4 may output part of the time series data D2 to the drive control unit 12A, and output the remaining time series data D2 to the data switching unit 13. In this case, the state observation unit 4 may output the time series data D2 including the time series data D2 to be output to the drive control unit 12A to the data switching unit 13, or may output the time series data D2 to the data switching unit 13. Time series data D2 including data D2 may be output to the drive control unit 12A. That is, the state observation unit 4 may output part or all of the collected time series data D2 to the drive control unit 12A and the data switching unit 13.
  • the data switching unit 13 receives time series data D2 output from the state observation unit 4 or the drive control unit 12A.
  • FIG. 1 shows a case where the data switching section 13 receives time series data D2 from the drive control section 12A.
  • the time series data D2 that the data switching unit 13 receives from the state observation unit 4 or the drive control unit 12A is based on the time series data D2 obtained by the state observation unit 4 or the time series data D2 obtained by the state observation unit 4.
  • This is processed time series data that has been subjected to arithmetic processing (processing processing). That is, in the first embodiment, the time series data D2 may include processed time series data. Arithmetic processing on the time series data D2 is executed by the state observation section 4 or the drive control section 12A.
  • time series data D2 is not limited to data acquired by the state observation unit 4, but may be data generated by the drive control unit 12A or data generated by the command generation unit 11.
  • the time series data D2 includes data acquired by the state observation unit 4 (first data), data generated by the drive control unit 12A (second data), and data generated by the command generation unit 11 (third data). data).
  • the processed time series data is time series data obtained by performing four arithmetic operations, differential operations, integral operations, filter processing, or a combination thereof on the time series data D2.
  • positional deviation, a disturbance torque estimated value that is an estimated value of disturbance torque of the motor 2 or the driving machine 3, etc. correspond to the machining time series data.
  • the positional deviation is the difference between the position command P1 corresponding to the actual position P11 and the actual position P11, and is obtained by subtracting the actual position P11 from the position command P1.
  • the resonant frequency (information regarding the resonant frequency) D3 of the drive machine 3 is input in advance to the data switching unit 13.
  • the data switching unit 13 receives the resonance frequency D3 of the driving machine 3 from a measuring device for the resonance frequency D3.
  • the resonant frequency D3 of the drive machine 3 is measured by subjecting the drive machine 3 to sine sweep vibration in advance, or by subjecting the drive machine 3 to an impact test in advance.
  • the measured resonance frequency D3 is input to the abnormality diagnosis device 1A as input data to the data switching unit 13.
  • the data switching unit 13 calculates a threshold determined from the drive machine 3 based on the resonance frequency D3. This threshold is a threshold that is compared to a control band (eg, speed control band).
  • a control band eg, speed control band
  • the threshold value calculated based on the resonance frequency D3 corresponds to the drive machine 3. That is, the threshold value is a value determined from the drive machine 3.
  • the data switching unit 13 selects time series data (selected time series data D5) to be output to the abnormality determination unit 14 based on the acquired control gain D1, the acquired time series data D2, and a threshold determined from the drive machine 3. Switch.
  • the data switching unit 13 calculates the control band based on the control gain D1.
  • the control gain D1 is a speed control gain
  • the data switching unit 13 calculates a speed control band based on the speed control gain.
  • the data switching unit 13 selects the real position P11 as the type of selected time series data D5, and when the speed control band is larger than the threshold value, the data switching unit 13 selects the real position P11 as the type of selected time series data D5.
  • the actual current of motor 2 is selected as .
  • the actual position P11 is the actual position of the motor 2 or drive machine 3.
  • the selected time series data D5 is time series data selected from the time series data D2 and output by the data switching unit 13.
  • the data switching unit 13 outputs the selected time series data D5 to the abnormality determining unit 14.
  • the abnormality determination unit 14 determines whether the motor 2 or drive machine 3 to be determined is normal or abnormal, based on the selected time series data D5 output from the data switching unit 13.
  • the abnormality determination unit 14 performs determination of normality and abnormality by, for example, unsupervised learning.
  • Unsupervised learning is a method in which only normal data (time series data D2 when the determination target is normal) is used as learning data, and abnormality determination is performed on selected time series data D5 input after learning. Examples of unsupervised learning include clustering and principal component analysis.
  • the abnormality determination unit 14 may use supervised learning that utilizes the time series data D2 in which a correct label is attached to the learning data, or may perform actions to maximize the reward set according to the purpose. Reinforcement learning may be used, or other methods may be used.
  • the abnormality determination unit 14 outputs the determination target, determination items, and determination results to an external device such as the display device 5.
  • the determination target output by the abnormality determination unit 14 is the motor 2 or the driving machine 3.
  • the determination items output by the abnormality determination unit 14 include positional deviation, estimated disturbance torque value, and the like.
  • the determination result output by the abnormality determination unit 14 is abnormal or normal.
  • the display device 5 displays the determination target, determination items, and determination results.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a drive control section included in the abnormality diagnosis device according to the first embodiment.
  • the drive control section 12A includes a subtracter 21, a position control section 121, a subtracter 22, a speed control section 122, a subtractor 23, a current control section 123, and a speed conversion section 124.
  • the state observation unit 4 acquires the actual position P11 and the actual current P10 as time series data D2, and outputs it to the drive control unit 12A. Note that the actual position P11 and the actual current P10 are also sent to the data switching unit 13 via the drive control unit 12A.
  • the real position P11 is the real position detected from the motor 2
  • the real current P10 is the real current detected from the motor 2.
  • the subtracter 21 receives the position command P1 output from the command generation unit 11 and the actual position P11 output from the state observation unit 4.
  • the actual position P11 is the actual position of the motor 2 (rotational position, moving position, etc.) or the actual driving position of the driving machine 3.
  • the subtracter 21 calculates a positional deviation P2 by subtracting the actual position P11 from the positional command P1, and outputs the calculated positional deviation P2 to the position control unit 121.
  • the position control unit 121 calculates and outputs a speed command P3 using, for example, PID (Proportional-Integral-Differential) control based on the positional deviation P2.
  • the speed command P3 is a speed command (rotational speed, movement speed, etc.) to the motor 2 or a speed command (drive speed, etc.) to the drive machine 3.
  • a control gain D1 exists in PID control.
  • the control gain D1 of the position control section 121 is referred to as a position control gain.
  • the position control unit 121 outputs the speed command P3 to the subtractor 22.
  • the speed conversion unit 124 calculates the actual speed P8 by, for example, performing time differentiation processing on the actual position P11 output by the state observation unit 4.
  • the speed converter 124 outputs the actual speed P8 to the subtracter 22.
  • the actual speed P8 is the actual speed (rotational speed, moving speed, etc.) of the motor 2 or the actual driving speed of the driving machine 3.
  • the subtracter 22 receives the speed command P3 outputted from the position control section 121 and the actual speed P8 outputted from the speed conversion section 124.
  • the subtractor 22 subtracts the actual speed P8 from the speed command P3 in order to calculate a speed deviation P4 that is the difference between the speed command P3 and the actual speed P8.
  • the subtracter 22 outputs the calculated speed deviation P4 to the speed control section 122.
  • the speed control unit 122 calculates and outputs a current command P5 based on the speed deviation P4, for example, by PID control.
  • the current command P5 is a current command value for operating the motor 2.
  • the PID control includes the control gain D1, and in the first embodiment, the control gain D1 of the speed control section 122 is referred to as the speed control gain P9.
  • the speed control gain P9 is an example of the aforementioned control gain D1. In the first embodiment, the case where the control gain D1 is the speed control gain P9 will be mainly described.
  • the speed control unit 122 outputs the current command P5 to the subtracter 23. Further, the speed control section 122 outputs the speed control gain P9 to the data switching section 13.
  • the subtracter 23 receives the current command P5 output from the speed control section 122 and the actual current P10 output from the state observation section 4.
  • the actual current P10 is the actual current value when the motor 2 is operating.
  • the subtracter 23 subtracts the actual current P10 from the current command P5 in order to calculate a current deviation P6 that is the difference between the current command P5 and the actual current P10.
  • the subtracter 23 outputs the calculated current deviation P6 to the current control section 123.
  • the current control unit 123 supplies power to the motor 2 by calculating and outputting a drive current P7 by power conversion based on the current deviation P6.
  • PID control is taken as an example, but the control is not limited to PID control.
  • At least one of the position control section 121 and the speed control section 122 may execute PI control, P control, or control using feedforward compensation.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a processing procedure executed by a data switching section included in the abnormality diagnosis device according to the first embodiment.
  • the data switching unit 13 acquires the speed control gain P9 set in the drive control unit 12A from the drive control unit 12A, which is a driving device (step S1).
  • the data switching unit 13 calculates a speed control band based on the speed control gain P9 (step S2).
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a process in which the abnormality diagnosis device according to the first embodiment calculates a control band from a control gain.
  • FIG. 4 shows a block configuration focusing on the transmission characteristics of the motor 2, drive machine 3, state observation section 4, and drive control section 12A. Note that FIG. 4 shows a case where the drive control section 12A is executing proportional control.
  • the motor 2 and the drive machine 3 are regarded as rigid bodies, and the sum of the inertia of the motor 2 and the inertia of the drive machine 3 is set as J.
  • s is a Laplace operator.
  • K vp is a speed control gain, and K t is a current to torque conversion constant.
  • the speed command P3 from the command generation unit 11 and the actual speed P8x detected by the motor 2 are input to the subtracter 24.
  • the subtracter 24 calculates a speed deviation P4 by subtracting the actual speed P8x from the speed command P3, and outputs the calculated speed deviation P4 to the speed control section 122.
  • the speed deviation P4 becomes the torque command P12 under the action of Kvp within the speed control section 122, and the torque command P12 becomes the current command P5 under the action of 1/ Kt within the speed control section 122.
  • the current command P5 is affected by K t in the motor 2 and becomes an actual torque P13, and the actual torque P13 is affected by 1/Js in the motor 2 and becomes an actual speed P8x.
  • This actual speed P8x is sent to the speed control section 122, and the speed control section 122 executes control using the actual speed P8x, thereby realizing a feedback loop.
  • the closed loop transfer function G(s) from the speed command P3 to the actual speed P8x is expressed by the following equation (1), which is a first-order lag system transfer function.
  • the transfer function from the speed command P3 to the actual speed P8x has a first-order lag characteristic determined by the frequency ⁇ sc shown in equation (2) below, and generally allows frequencies below ⁇ sc to pass, but frequencies greater than ⁇ sc It has the characteristic of blocking frequencies.
  • This ⁇ sc becomes the speed control band, and can be calculated from the speed control gain K vp using the above equations (1) and (2).
  • proportional control was explained in Fig. 4 as an example, the speed control band can be calculated in the same way even in PI control or PID control if the proportional gain is regarded as Kvp . be.
  • the data switching unit 13 acquires the resonance frequency D3 of the drive machine 3 (step S3).
  • the data switching unit 13 stores the resonant frequency D3 measured in advance, and acquires the resonant frequency D3 by reading out the stored resonant frequency D3.
  • the resonance frequency D3 may be stored in a location other than the data switching unit 13.
  • the data switching unit 13 calculates a threshold value based on the resonance frequency D3 of the drive machine 3 (step S4).
  • the data switching unit 13 sets the threshold value to be the resonant frequency D3, or the threshold value to be the resonant frequency D3 ⁇ c.
  • c is, for example, in a range of approximately 0.5 ⁇ c ⁇ 2.
  • the data switching unit 13 compares the speed control band with the threshold and determines whether the speed control band ⁇ threshold (step S5). That is, the data switching unit 13 determines whether the speed control band is smaller than the threshold value.
  • Step S5 If the data switching unit 13 determines that the speed control band is smaller than the threshold (Step S5, Yes), it selects the actual position P11 as the data type (Step S6) and outputs it to the abnormality determining unit 14. That is, the data switching unit 13 selects the real position P11 from the time series data D2, and outputs the selected real position P11 to the abnormality determining unit 14 as the selected time series data D5.
  • the data switching unit 13 determines that the speed control band is larger than the threshold (Step S5, No), it selects the actual current P10 as the data type (Step S7) and outputs it to the abnormality determining unit 14. That is, the data switching unit 13 selects the real current P10 from the time series data D2, and outputs the selected real current P10 to the abnormality determining unit 14 as the selected time series data D5.
  • the selected data is the actual current P10 or the actual position P11, but the actual current P10 is the current command P5 for driving the motor 2 or the driving machine 3.
  • the actual position P11 includes a speed command P3 to the motor 2 or the drive machine 3, an actual speed P8 of the motor 2 or the drive machine 3, an acceleration of the motor 2 or the drive machine 3, a position deviation P2 of the motor 2 or the drive machine 3, Alternatively, it may be replaced by the speed deviation P4 of the motor 2 or the drive machine 3.
  • the acceleration data of the motor 2 or the drive machine 3 includes vibration information.
  • the data switching unit 13 selects the selected time series data D5 to be output to the abnormality determination unit 14 from the first data group of the time series data D2.
  • the data switching unit 13 selects the selected time series data D5 to be output to the abnormality determination unit 14 from the second data group of the time series data D2.
  • the first data group includes an actual current P10, a current command P5, a torque command P12, an actual torque P13, an estimated disturbance torque value, a current deviation P6, or a torque deviation.
  • the second data group includes the actual position P11, speed command P3, actual speed P8, acceleration, position deviation P2, or speed deviation P4.
  • the data switching unit 13 may select one piece of data from the first data group, or may select a plurality of pieces of data. Further, when the speed control band is smaller than the threshold value, the data switching unit 13 may select one piece of data from the second data group, or may select a plurality of pieces of data.
  • FIG. 5 is a diagram showing another configuration example of the drive control section included in the abnormality diagnosis device according to the first embodiment.
  • FIG. 5 shows the configuration of the drive control section 12B that estimates the estimated disturbance torque value P14.
  • the drive control section 12B includes a disturbance observer 125 in addition to the components included in the drive control section 12A.
  • the disturbance observer 125 is connected to the speed converter 124 and the speed controller 122.
  • the speed control section 122 calculates a torque command P12 corresponding to the current command P5. Specifically, the speed control unit 122 calculates the torque command P12 by multiplying the current command P5 by the torque constant (conversion constant K t ) of the motor 2. The speed control unit 122 outputs the calculated torque command P12 to the disturbance observer 125. Further, the speed converter 124 outputs the calculated actual speed P8 to the subtracter 22 and the disturbance observer 125.
  • the disturbance observer 125 calculates the estimated disturbance torque value P14 based on the torque command P12 and the actual speed P8. Specifically, the disturbance observer 125 calculates the disturbance observer by subtracting data obtained by differentiating the actual speed P8 by the total value of the inertia of the motor 2 and the inertia of the driving machine 3 from the torque command P12. Calculate 125. The disturbance observer 125 outputs the calculated disturbance torque estimated value P14 to the data switching unit 13.
  • the abnormality diagnosis device 1A for the motor 2 or drive machine 3 detects data (selected Time series data D5) is selected, and an abnormality diagnosis of the motor 2 or drive machine 3 is performed based on the selected data. Thereby, the abnormality diagnosis device 1A can suppress an increase in calculation load, and also prevent the accuracy of abnormality diagnosis from decreasing because redundant data (data with low relevance to the abnormality) is not used. Further, the abnormality diagnosis device 1A does not require expertise and time to select data when diagnosing an abnormality of the motor 2 or the drive machine 3. Therefore, the abnormality diagnosis device 1A can easily and accurately diagnose the abnormality of the motor 2 or the drive machine 3.
  • the reason why the abnormality diagnosis device 1A can easily and highly accurately diagnose the abnormality of the motor 2 or drive machine 3 will be explained in detail.
  • the influence of the abnormality acts on the motor 2 as a disturbance, which appears in at least one of the actual current P10 and the actual position P11 output by the state observation section 4. That is, when an abnormality occurs in the drive machine 3, at least one of the actual current P10 and the actual position P11 output by the state observation unit 4 will show an abnormal value.
  • a slight vibration occurs at the resonance frequency D3 of the drive machine 3 or a frequency near the resonance frequency D3, which acts on the motor 2 as a disturbance.
  • the drive control unit 12A controls the motor 2 by forming a feedback loop, it is determined whether disturbances at a specific frequency can be easily suppressed depending on the control band determined from the control gain D1. For example, the larger the control band, the wider the range of frequencies that can be suppressed by the drive control unit 12A.
  • the influence of the disturbance is unlikely to appear on the actual position P11, which is the control amount.
  • the actual position P11 a frequency due to disturbance vibration appears, although this does not mean that there is no influence at all, and the influence is slight.
  • the control gain D1 corresponding to the control band also becomes larger.
  • the drive control unit 12A multiplies the deviation between command data such as the position command P1 or speed command P3 and the control amount such as the actual position P11 or the actual speed P8 by a control gain D1 to determine the operation. Calculate the amount.
  • the control gain D1 when the control gain D1 is large, the actual position P11 or actual speed P8, which slightly contains the frequency component of the disturbance, is expanded, so the frequency of the disturbance is more likely to appear in the current command P5, which is the manipulated variable. .
  • the drive control unit 12A cannot completely remove the influence of the disturbance even if it forms a feedback loop, and the influence of the disturbance tends to appear in the control amount. Therefore, the frequency of the disturbance tends to appear in the actual position P11, which is the controlled variable.
  • the torque command P12 which is the manipulated variable, has a weak effect of canceling out disturbances due to the feedback loop, so the torque command P12 has a property that the frequency of the disturbance is difficult to appear.
  • the abnormality diagnosis device 1A of the first embodiment compares the control band determined from the control gain D1 and the threshold value calculated based on the resonance frequency D3 determined from the drive machine 3, and determines whether the abnormality is detected based on the comparison result. Data (selected time series data D5) that easily excites the accompanying disturbance frequency is automatically selected. Then, the abnormality determination unit 14 of the abnormality diagnosis device 1A determines the abnormality of the drive machine 3 or the motor 2 based on the selected time series data D5, so that the abnormality can be detected with high accuracy.
  • the data switching unit 13 uses a current command P5, a torque command P12 in a proportional relationship with the current command P5, an actual torque P13, a current deviation P6 obtained by subtracting the actual current P10 from the current command P5, The torque deviation obtained by subtracting the actual torque P13 from the torque command P12 and the estimated disturbance torque value P14 may be selected.
  • the frequency component of the resonant frequency D3 superimposed on the actual current P10 is also superimposed on the actual current P10 or various processed data calculated from the data selected instead of the actual current P10, so the abnormality diagnosis device 1A can provide the same effect as when the actual current P10 is selected.
  • the data switching unit 13 uses an actual velocity P8 obtained by differentiating the actual position P11 or an acceleration obtained by differentiating it twice, a position deviation P2 obtained by subtracting the actual position P11 from the position command P1, and a position deviation P2 obtained by subtracting the actual position P11 from the position command P1.
  • the speed deviation P4 from which the actual speed P8 is subtracted may be selected.
  • the frequency component of the resonance frequency D3 superimposed on the actual position P11 is also superimposed on the actual position P11 or various processed data calculated from the data selected instead of the actual position P11, so the abnormality diagnosis device 1A can obtain the same effect as when the real position P11 is selected.
  • the threshold value determined from the driving machine 3 is the resonance frequency D3, but the threshold value is not limited to the resonance frequency D3.
  • the resonant frequency D3 may vary depending on the operating conditions, and depending on the setting of the control gain D1, the resonant frequency D3 may vary slightly. Therefore, as described above, the abnormality diagnosis device 1A uses a value obtained by multiplying the resonance frequency D3 of the drive machine 3 by a specific constant c (for example, about 0.5 ⁇ c ⁇ 2) as a threshold determined by the drive machine 3. Good too.
  • control band is not limited to the speed control band, but may be a position control band or a current (torque) control band. Also when the control band is a position control band or when the control band is a current (torque) control band, the data switching unit 13 calculates the threshold based on the resonance frequency D3.
  • the abnormality diagnosis device 1A generates a time series indicating the state of the motor 2 or the drive machine 3 based on the comparison result between the control band determined from the control gain D1 and the threshold value determined from the drive machine 3.
  • Selected time series data D5 which is time series data to be selected and output from the data D2, is switched.
  • the abnormality diagnosis device 1A determines the abnormal state of the motor 2 or the driving machine 3 based on the selected time series data D5.
  • the abnormality diagnosis device 1A can select and analyze the collected data, so that abnormal conditions can be determined using a small amount of data that does not include redundant data that has little relevance to the abnormality. can. Therefore, the abnormality diagnosis device 1A can perform highly accurate abnormality diagnosis. Further, the abnormality diagnosis device 1A can perform abnormality diagnosis in a short time.
  • Embodiment 2 Next, Embodiment 2 will be described using FIGS. 6 to 8.
  • data in which the operating state of the motor 2 or the drive machine 3 is in an acceleration section or a deceleration section is selected as data that is more advantageous for abnormality determination. It is selected and abnormality diagnosis is executed.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the configuration of the abnormality diagnosis device according to the second embodiment. Among the components shown in FIG. 6, the components that achieve the same functions as those of the abnormality diagnosis apparatus 1A of the first embodiment shown in FIG.
  • the abnormality diagnosis device 1B of the second embodiment includes an operation determination unit 15 in addition to the components included in the abnormality diagnosis device 1A.
  • the operation determination section 15 is connected to the command generation section 11 and the data switching section 13.
  • the operation determination unit 15 receives, for example, a command value generated and output by the command generation unit 11.
  • the operation determination unit 15 determines the operation state of the motor 2 or the drive machine 3 based on the command value generated by the command generation unit 11, for example. Specifically, when the command generation unit 11 generates the position command P1, the operation determination unit 15 calculates the command speed P21 by differentiating the position command P1, and controls the motor 2 based on the calculated command speed P21. Alternatively, the operating state of the drive machine 3 is determined.
  • the operation determination section 15 outputs operation information P22 indicating the operation state to the data switching section 13.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of command speeds used by the abnormality diagnosis device according to the second embodiment.
  • the horizontal axis of the graph shown in FIG. 7 is time, and the vertical axis is command speed P21.
  • the command speed P21 includes an acceleration section where the absolute value of the speed (operating speed) increases, a constant speed section where the absolute value of the speed is a constant value larger than 0 (r/min), and a constant speed section where the absolute value of the speed increases. It is classified into a deceleration section where the absolute value decreases and a stop section where the command speed P21 is constant at 0 (r/min).
  • the motion determining section 15 determines to which section the command speed P21 corresponds at a specific time, and outputs motion information P22, which is the determination result, to the data switching section 13.
  • the motion determining section 15 outputs the motion information P22 for each time to the data switching section 13.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a processing procedure executed by a data switching section included in the abnormality diagnosis device according to the second embodiment. Among the processes shown in FIG. 8, the description of the processes that are the same as those executed by the abnormality diagnosis apparatus 1A of the first embodiment shown in FIG. 3 will be omitted.
  • the abnormality diagnosis device 1B of the second embodiment executes the processes from steps S1 to S7 similarly to the abnormality diagnosis device 1A. That is, in steps S1 to S7, the abnormality diagnosis device 1B selects the type of data (selected time series data D5) based on the speed control band calculated from the speed gain and the threshold value calculated from the resonance frequency D3. do.
  • the abnormality diagnosis device 1B executes steps S11 to S13. Specifically, the data switching unit 13 of the abnormality diagnosis device 1B acquires the operation information P22 output from the operation determination unit 15 (step S11).
  • the data switching unit 13 determines whether the operating state indicated by the operating information P22 is an acceleration section or a deceleration section (step S12).
  • the data switching unit 13 selects the acceleration section or the deceleration section as the data section to be selected from the selected time series data D5. (Step S13).
  • the data switching section 13 cuts out (selects) the selected time series data D5 that includes the time of the acceleration section or the deceleration section from the selected time series data D5, and outputs it to the abnormality determination section 14.
  • step S12 if the operating state indicated by the operating information P22 is neither an acceleration section nor a deceleration section (step S12, No), the data switching section 13 does not output the selected time series data D5 to the abnormality determining section 14. That is, the data switching section 13 does not output the selected time series data D5 to the abnormality determining section 14 when the operating state of the motor 2 or the drive machine 3 is neither in the acceleration section nor in the deceleration section.
  • data on which disturbances associated with an abnormality are likely to be superimposed that is, data that is advantageous for the abnormality determination unit 14 to perform an abnormality determination (selected time series data D5) can be input to the abnormality determination unit 14. , the data selection was automatically switched.
  • the abnormality diagnosis device 1B of the second embodiment not only selects the data type but also selects the data interval.
  • the motor 2 and the drive machine 3 are performing steep operations. Therefore, a large excitation force is applied to the motor 2 and the driving machine 3. A large excitation force tends to excite vibrations, and disturbances associated with an abnormality tend to include large vibration components. Therefore, the data switching section 13 cuts out only the selected time series data D5 of the acceleration section or the deceleration section and outputs it to the abnormality judgment section 14, so that the abnormality judgment section 14 can perform a higher evaluation than in the first embodiment. It becomes possible to perform accurate abnormality determination.
  • the abnormality diagnosis device 1B of the second embodiment determines whether the operating state is an acceleration section, a deceleration section, a constant speed section, or a stop section based on the command speed P21.
  • the operating state may be determined based on data other than the above.
  • the operation determination unit 15 determines whether the operation state is an acceleration section, a deceleration section, or a constant speed section based on data obtained by applying a filter to the actual speed P8, command speed P21, or actual speed P8 of the motor 2 or the drive machine 3. , or a stop section.
  • the motion determination unit 15 may cut out only the data in either the acceleration section or the deceleration section, or may cut out the data in both the acceleration section and the deceleration section. That is, the motion determination unit 15 cuts out data in at least one of the acceleration section and the deceleration section.
  • the motor 2 and drive machine 3 are described in which disturbances caused by abnormalities are likely to occur in the acceleration section or deceleration section, but there are also drive machines 3 in which disturbances caused by abnormalities act on friction phenomena. do.
  • the abnormality diagnosis device 1B can perform highly accurate abnormality diagnosis by cutting out data of a constant speed section instead of an acceleration section or a deceleration section.
  • the abnormality diagnosis device 1B performs abnormality diagnosis on the selected time series data D5 of the acceleration section, the deceleration section, the constant speed section, or the stop section. It is also possible to perform even more accurate abnormality diagnosis.
  • Embodiment 3 will be described using FIGS. 9 to 13.
  • the first embodiment an example was explained in which when some abnormality occurs in the drive machine 3, data advantageous for abnormality determination is selected using a threshold determined from the resonance frequency D3 of the drive machine 3.
  • the third embodiment another example of the threshold value calculated from the drive machine 3 will be explained.
  • FIG. 9 is a diagram showing a configuration example of an abnormality diagnosis device according to the third embodiment. Among the components shown in FIG. 9, the components that achieve the same functions as those of the abnormality diagnosis apparatus 1A of the first embodiment shown in FIG.
  • the abnormality diagnosis apparatus 1C of the third embodiment differs from the abnormality diagnosis apparatus 1A in that it includes a data switching section 13C instead of the data switching section 13.
  • the data switching unit 13C and the data switching unit 13 input different data.
  • the control gain D1, the time series data D2, the actual speed P32 of the motor 2, and the number of teeth P31 of the drive machine 3 per rotation of the motor 2 are input to the data switching unit 13C of the abnormality diagnosis device 1C. .
  • the control gain D1 and time series data D2 are input from the drive control section 12A to the data switching section 13C, and the actual speed P32 of the motor 2 is input from the state observation section 4.
  • the number of teeth P31 is input to the data switching unit 13C from an external device.
  • the number of teeth P31 is the number of teeth of the driving machine 3 that rotates when the motor 2 rotates once. Note that the number of teeth P31 may be input by the user to the data switching unit 13C.
  • FIG. 9 is a drive machine with gears.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the configuration of gears included in a drive machine whose abnormality is diagnosed by the abnormality diagnosis device according to the third embodiment.
  • a spur gear is shown as an example of a gear included in the drive machine 3.
  • the power of the motor 2 is transmitted to the load side gear 43 via the drive side gear 44, thereby driving the mechanical load 41 connected to the load side gear 43.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating the procedure of processing executed by the data switching section included in the abnormality diagnosis device according to the third embodiment.
  • FIG. 11 descriptions of the same processes as those executed by the abnormality diagnosis apparatus 1A of the first embodiment shown in FIG. 3 will be omitted.
  • the abnormality diagnosis apparatus 1C of the third embodiment executes the processes from steps S21 to S24 instead of steps S3 and S4. That is, the abnormality diagnosis device 1C executes the processes of steps S1 and S2, then executes the processes of steps S21 to S24, and then executes the processes of steps S5 to S7.
  • the data switching unit 13C acquires the speed control gain P9 from the drive control unit 12A (step S1), and calculates the speed control band based on the speed control gain P9 (step S2).
  • the data switching unit 13C obtains the number of teeth P31 of the drive machine 3 per rotation of the motor 2 (step S21).
  • the number of teeth P31 is input in advance to the data switching unit 13C.
  • the data switching unit 13C stores the input number of teeth P31, and acquires the number of teeth P31 by reading out the stored number of teeth P31.
  • the number of teeth P31 is 16.
  • the data switching unit 13C obtains the actual speed P32 of the motor 2 from the state observation unit 4 (step S22). Thereafter, the data switching unit 13C calculates the meshing frequency based on the acquired number of teeth P31 and the acquired actual speed P32 of the motor 2 (step S23).
  • the meshing frequency is a frequency that indicates how many times teeth provided on mechanical parts collide with each other per unit time as the motor 2 operates. For example, the meshing frequency in the case of the drive side gear 44 and the load side gear 43 shown in FIG. 10 will be explained. Since the spur gear shown in FIG.
  • the abnormality diagnosis device 1A of the first embodiment outputs data to the abnormality determination unit 14 based on the comparison result between the threshold value calculated from the resonance frequency D3 of the drive machine 3 and the speed control band determined from the speed control gain P9.
  • the type selected time series data D5 was selected.
  • the abnormality diagnosis device 1C of the third embodiment uses the threshold value calculated from the meshing frequency of the drive machine 3 and the speed control gain P9.
  • the type of data (selected time series data D5) to be output to the abnormality determining section 14 is selected based on the comparison result with the speed control band determined from the following.
  • the abnormality diagnosis device 1C calculates the meshing frequency, and based on the comparison result between the threshold value calculated from the meshing frequency and the control band calculated from the speed control gain P9, the data switching unit 13C is advantageous for abnormality determination. Select data. Thereby, the abnormality diagnosis device 1C can accurately detect abnormalities even when the drive machine 3 includes mechanical parts that transmit power using meshing in the transmission mechanism, such as the drive side gear 44 and the load side gear 43. It becomes possible to detect.
  • the data switching unit 13C of the abnormality diagnosis device 1C uses a value obtained by multiplying the meshing frequency by a specific constant c (for example, about 0.5 ⁇ c ⁇ 2) as the threshold determined by the drive machine 3. Good too.
  • the abnormality diagnosis device 1C calculates the meshing frequency
  • the abnormality diagnosis device 1C may calculate the speed information of the motor 2 based on the command speed obtained by differentiating the position command P1, and may calculate the meshing frequency based on this speed information.
  • the drive machine 3 has a spur gear as shown in FIG. It may be.
  • the drive machine 3 includes information on the number of teeth per revolution P31 of the motor 2 and the speed of the motor 2, such as a drive machine with planetary gears or a drive machine with a pulley used for tensioning a timing belt. It may be a drive machine that can calculate the meshing frequency from.
  • the meshing frequency fm [Hz] can also be determined by the above-mentioned formula (3).
  • the data switching unit 13C changes the meshing frequency fm[ Hz] can be obtained.
  • the transmission mechanism is not limited to a gear.
  • a wave gear device may be used as an example other than the gear of the transmission mechanism.
  • the transmission mechanism is a wave gear device.
  • vibration occurs at a frequency twice the motor speed, that is, the frequency fm2 [Hz] of the following equation (4) due to the structure of the strain wave gear device. It is known.
  • an abnormality occurs in the transmission mechanism, an abnormality also occurs in the frequency fm2 [Hz] of equation (4).
  • a strain wave gearing device is used as a transmission mechanism, by determining the threshold value from equation (4), it becomes possible to detect an abnormality with high accuracy.
  • rolling bearings may be used as the transmission mechanism. Rolling bearings are used not only inside the motor 2 but also in the drive machine 3. Here, a case where the transmission mechanism is a rolling bearing will be explained.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of a rolling bearing for which an abnormality diagnosis device according to the third embodiment diagnoses an abnormality.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the contact angle of the rolling bearing shown in FIG. 12.
  • the rolling bearing 50 is composed of an inner ring 52, rolling elements 53, an outer ring 51, a cage (not shown), and the like. It is known that the frequency at which an abnormality appears in the rolling bearing 50 differs depending on the malfunctioning parts (inner ring 52, rolling elements 53, outer ring 51, etc.) or failure factors (flaking 60, wear, etc.).
  • n is the number of rolling elements 53
  • d is the diameter of the balls (rolling elements 53)
  • D is the pitch diameter
  • ⁇ is the contact angle of the rolling bearing 50.
  • the contact angle ⁇ is the angle between the line of action 56 in the rolling bearing 50 and a plane 57 perpendicular to the central axis of the rolling bearing 50.
  • the rolling elements 53 are in contact with the outer raceway, which is the raceway of the outer ring 51, at one point 54, and are in contact with the inner raceway, which is the raceway of the inner ring 52, at one point 55.
  • a load action line 56 is a line connecting these two points 54 and 55.
  • the abnormality diagnosis device 1C calculates the frequency at which the abnormality occurs using a known formula and determines the threshold value. good. Further, even when another failure factor occurs, the abnormality diagnosis device 1C may calculate the frequency at which the abnormality occurs using a known formula and determine the threshold value.
  • the transmission mechanism may be a transmission mechanism that combines gears, wave gearing, rolling bearings 50, belts, or the like. Even if the types or combinations of transmission mechanisms are different, what is common to the gears, strain wave gears, rolling bearings 50, etc. described above is the vibration proportional to the speed of the motor 2 due to their structure. That is, even if the types or combinations of transmission mechanisms are different, vibrations proportional to the rotational frequency of the motor 2 are likely to occur, and even when an abnormality occurs, vibrations proportional to the speed of the motor 2 will occur. In this case, by selecting a value proportional to the frequency calculated from the speed information of the motor 2 as the threshold value, it becomes possible to detect the abnormality with high accuracy.
  • the abnormality diagnosis device 1C determines whether the abnormality determination unit 14, the type of data to be output is selected. Thereby, the abnormality diagnosis device 1C can easily and highly accurately perform abnormality diagnosis similarly to the first embodiment.
  • Embodiment 4 will be described using FIGS. 14 and 15.
  • data advantageous for abnormality determination is selected using a threshold determined from the resonance frequency D3 of the drive machine 3.
  • data advantageous for abnormality determination is reselected based on the driving state of motor 2.
  • FIG. 14 is a diagram showing a configuration example of an abnormality diagnosis device according to the fourth embodiment. Among the components shown in FIG. 14, the components that achieve the same functions as those of the abnormality diagnosis apparatus 1A of the first embodiment shown in FIG.
  • the abnormality diagnosis device 1D of the fourth embodiment differs from the abnormality diagnosis device 1A in that it includes a data switching unit 13D instead of the data switching unit 13.
  • the data switching unit 13D and the data switching unit 13 input different data.
  • a control gain D1, time series data D2, an actual current P10 corresponding to the drive current P7 of the motor 2, and a current threshold P41 are input to the data switching unit 13D of the abnormality diagnosis device 1D.
  • the control gain D1, time series data D2, and actual current P10 are input from the drive control unit 12 to the data switching unit 13D, and the current threshold P41 is input by the user.
  • the actual current P10 may be input from the state observation section 4 to the data switching section 13D.
  • the current threshold P41 is a threshold for the effective value of the actual current P10.
  • the current threshold P41 is used to determine whether or not to change the type of data to be selected (selection target) from the actual current P10 to the actual position P11.
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating the procedure of processing executed by the data switching section included in the abnormality diagnosis device according to the fourth embodiment. Among the processes shown in FIG. 15, descriptions of the same processes as those executed by the abnormality diagnosis apparatus 1A of the first embodiment shown in FIG. 3 will be omitted.
  • the abnormality diagnosis apparatus 1D of the fourth embodiment executes the processes from steps S41 to S44 after step S7.
  • the abnormality diagnosis device 1D executes the same processes from steps S1 to S7 as the abnormality diagnosis device 1A.
  • the abnormality diagnosis device 1D executes the processes from steps S1 to S7, it executes the processes from steps S41 to S44. That is, when the speed control band is larger than the threshold value, the data switching unit 13D selects the actual current P10 as the data type, and then executes the processes from steps S41 to S44.
  • the data switching unit 13D acquires the effective value of the actual current P10 for the past N seconds from the drive control unit 12A (step S41).
  • N is a real number larger than 0.
  • the data switching unit 13D obtains the current threshold P41 (step S42).
  • the current threshold value P41 is set in advance in the data switching unit 13D by the user.
  • the data switching unit 13D stores the current threshold P41 set by the user, and acquires the current threshold P41 by reading out the stored current threshold P41.
  • the data switching unit 13D compares the acquired effective value of the actual current P10 and the acquired current threshold value P41, and determines whether or not the effective value of the actual current P10 ⁇ current threshold value P41 (step S43 ). That is, the data switching unit 13D determines whether the effective value of the actual current P10 is smaller than the current threshold P41.
  • the data switching unit 13D determines that the effective value of the actual current P10 is smaller than the current threshold P41 (Step S43, Yes)
  • the data switching unit 13D selects the actual position P11 as the data type (Step S44), and selects the actual position P11 as the data type (Step S44). Output. That is, when the effective value of the actual current P10 is smaller than the current threshold P41, the data switching unit 13D changes the type of data to be selected from the actual current P10 to the actual position P11.
  • the data switching unit 13D determines that the effective value of the real current P10 is larger than the current threshold P41 (step S43, No), the data switching unit 13D does not reselect the data type, and instead selects the real current P10 selected in step S7. is output as is to the abnormality determining section 14.
  • the data switching unit 13D may select the actual position P11 as the data type, or may select the actual position P11 as the data type. You don't have to make a selection.
  • the selected data is the actual current P10 or the actual position P11
  • the actual current P10 to be selected can be any data included in the first data group. It may be. That is, the selected actual current P10 may be replaced with a current command P5, a torque command P12, an actual torque P13, a disturbance torque estimated value P14, a current deviation P6, or a torque deviation.
  • the real position P11 may be any data included in the second data group. That is, the selected actual position P11 may be replaced with the speed command P3, actual speed P8, acceleration, position deviation P2, or speed deviation P4.
  • At least one of the data included in the first data group is current-related information related to the actual current P10.
  • the data switching unit 13D determines whether the effective value of the current-related information detected at a specific time in the past is the same as this effective value. It is determined whether the execution threshold value is smaller than the execution threshold value.
  • the data switching unit 13D selects at least one data type included in the second data group and outputs it to the abnormality determining unit 14. On the other hand, if the effective value of the current-related information is larger than the execution threshold, the data switching unit 13D does not reselect the data type and selects at least one of the data included in the second data group selected in step S7. is output as is to the abnormality determining section 14.
  • the abnormality diagnosis device 1A of the first embodiment outputs data to the abnormality determination unit 14 based on the comparison result between the threshold value calculated from the resonance frequency D3 of the drive machine 3 and the speed control band determined from the speed control gain P9.
  • the type selected time series data D5 was selected.
  • the abnormality diagnosis device 1D of the fourth embodiment when the actual current P10 is selected as the data type, the driving state of the motor 2, that is, the effective value of the actual current P10, and the current threshold value P41 determined by the user. is compared with. Then, the abnormality diagnosis device 1D reselects the type of data used for abnormality determination based on the comparison result. For example, when the friction of the driving machine 3 is small and the speed of the motor 2 needs to be maintained at a constant speed, the actual current P10 required for operation becomes small because the motor 2 does not accelerate or decelerate.
  • the abnormality diagnosis device 1D selects the actual position P11 and performs abnormality diagnosis. It is more advantageous to perform abnormality determination.
  • the abnormality diagnosis device 1D acquires the effective value of the actual current P10 for the past N seconds. Then, the abnormality diagnosis device 1D determines whether the effective value of the acquired real current P10 is smaller than the current threshold P41, and if the effective value of the real current P10 is smaller than the current threshold P41, the data type The actual position P11 is selected as the actual position P11. In this way, by reselecting the data type, the abnormality diagnosis device 1D can automatically generate data that is advantageous for abnormality determination even if the drive machine 3 operates with a small actual current P10 of the motor 2. This makes it possible to diagnose an abnormality in the driving machine 3.
  • the abnormality diagnosis device 1D selects the actual position P11 as the data type and executes the abnormality diagnosis. Therefore, abnormality diagnosis can be performed with higher accuracy than in the first embodiment.
  • the hardware configuration of the abnormality diagnostic devices 1A to 1D will be explained. Note that since the abnormality diagnostic devices 1A to 1D have similar hardware configurations, the hardware configuration of the abnormality diagnostic device 1A will be described here.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a hardware configuration for realizing the abnormality diagnosis device according to the first embodiment.
  • the abnormality diagnosis device 1A can be realized by an input device 300, a processor 100, a memory 200, and an output device 400.
  • An example of the processor 100 is a CPU (Central Processing Unit, also referred to as a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, or a DSP (Digital Signal Processor)) or a system LSI (Large Scale Integration).
  • Examples of the memory 200 are RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory).
  • the abnormality diagnosis device 1A is realized by the processor 100 reading out and executing a computer-executable abnormality diagnosis program D6 for executing the operations of the abnormality diagnosis device 1A stored in the memory 200. It can be said that the abnormality diagnosis program D6, which is a program for executing the operation of the abnormality diagnosis apparatus 1A, causes a computer to execute the procedure or method of the abnormality diagnosis apparatus 1A.
  • the abnormality diagnosis program D6 executed by the abnormality diagnosis device 1A has a module configuration including a command generation section 11, a drive control section 12A, a data switching section 13, and an abnormality determination section 14, which are in the main memory. are loaded onto the device and these are created on main memory.
  • the input device 300 receives time-series data D2 of the motor 2 or drive machine 3 from the state observation unit 4 and sends it to the processor 100.
  • the memory 200 stores an abnormality diagnosis program D6, a control gain D1, a resonance frequency D3 of the driving machine 3, and the like.
  • the control gain D1, the resonance frequency D3 of the driving machine 3, etc. are read out from the memory 200 by the processor 100. Furthermore, the memory 200 is used as a temporary memory when the processor 100 executes various processes.
  • the output device 400 outputs a determination target for abnormality determination, determination items, and determination results to an external device such as the display device 5.
  • the abnormality diagnosis program D6 is a file in an installable or executable format, and may be stored in a computer-readable storage medium and provided as a computer program product. Further, the abnormality diagnosis program D6 may be provided to the abnormality diagnosis apparatus 1A via a network such as the Internet. Note that some of the functions of the abnormality diagnosis device 1A may be realized by dedicated hardware such as a dedicated circuit, and some may be realized by software or firmware.
  • 1A to 1D Abnormality diagnosis device 2 Motor, 3 Drive machine, 4 Status observation unit, 5 Display device, 11 Command generation unit, 12A, 12B Drive control unit, 13, 13C, 13D Data switching unit, 14 Abnormality determination unit, 15 Operation determination unit, 21 to 24 subtractor, 41 mechanical load, 43 load side gear, 44 drive side gear, 50 rolling bearing, 51 outer ring, 52 inner ring, 53 rolling element, 54, 55 points, 56 line of action, 57 plane, 60 flaking, 100 processor, 121 position control unit, 122 speed control unit, 123 current control unit, 124 speed conversion unit, 125 disturbance observer, 200 memory, 300 input device, 400 output device, D1 control gain, D2 time series data , D3 Resonance frequency, D5 Selected time series data, D6 Abnormality diagnosis program, P1 Position command, P2 Position deviation, P3 Speed command, P4 Speed deviation, P5 Current command, P6 Current deviation, P7 Drive current, P8, P8x, P32 Actual Speed, P9 Speed control gain, P10 Actual current

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Abstract

異常診断装置（１Ａ）が、モータ（２）または駆動機械（３）の動作を規定する指令値を生成する指令生成部（１１）と、指令値にモータまたは駆動機械の動作が追従するように、制御ゲイン（Ｄ１）に基づいてモータをフィードバック制御する駆動制御部（１２Ａ）と、制御ゲインから決まる制御帯域と、駆動機械から決まる閾値との比較結果に基づいて、モータまたは駆動機械の状態を示す時系列データ（Ｄ２）の中から選択して選択時系列データ（Ｄ５）を切り替えるデータ切替部（１３）と、選択時系列データに基づいて、モータまたは駆動機械の異常状態を判定する異常判定部（１４）と、を備える。

Description

異常診断装置および異常診断方法
　本開示は、モータまたは駆動機械の異常を診断する異常診断装置および異常診断方法に関する。
　工場などの生産現場では、モータを動力源とする駆動機械が故障すると歩留まり率が低下する。生産現場では、この歩留まり率の低下を防ぐために、定期的に駆動機械のメンテナンスが行われ、特定期間が経過した部品が交換されるＴＢＭ（Time　Based　Maintenance、時間基準保全）と呼ばれる保全方法が用いられてきた。最近では、ＴＢＭに代わり駆動機械から収集したデータ（駆動機器の内部データ、または加速度センサなどの外部センサデータ）に基づいて、部品を交換するか否かが決定されるＣＢＭ（Condition　Based　Maintenance、状態基準保全）と呼ばれる保全方法に切り替わりつつある。ＣＢＭとしては、例えば、収集データに、統計処理、機械学習、またはＡＩ（Artificial　Intelligence、人工知能）の計算処理を行うことで駆動機械が正常であるか異常であるかが判断される方法が知られている。
　特許文献１に記載のモータ制御システムは、データ異常判定閾値と、モータ駆動時における時系列検出データに基づいて算出したマハラノビス距離と、の比較に基づいてデータ異常を判定している。
特開２０１９－０２４３０５号公報
　しかしながら、上記特許文献１の技術では、収集したデータの取捨選択をせずにデータを解析しているので、異常と関連性の低い冗長なデータを含んだ膨大なデータを解析することとなり、異常診断の精度が低下してしまうという問題があった。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、高精度な異常診断を行うことができる異常診断装置を得ることを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の異常診断装置は、モータまたはモータによって駆動される駆動機械の動作を規定する指令値を生成する指令生成部と、指令値にモータまたは駆動機械の動作が追従するように、制御ゲインに基づいてモータをフィードバック制御する駆動制御部とを備える。また、本開示の異常診断装置は、制御ゲインから決まる制御帯域と、駆動機械から決まる閾値との比較結果に基づいて、モータまたは駆動機械の状態を示す時系列データの中から選択して選択時系列データを切り替えるデータ切替部と、選択時系列データに基づいて、モータまたは駆動機械の異常状態を判定する異常判定部とを備える。
　本開示にかかる異常診断装置は、高精度な異常診断を行うことができるという効果を奏する。
実施の形態１にかかる異常診断装置の構成例を示す図 実施の形態１にかかる異常診断装置が備える駆動制御部の構成例を示す図 実施の形態１にかかる異常診断装置が備えるデータ切替部が実行する処理の処理手順を示すフローチャート 実施の形態１にかかる異常診断装置が制御ゲインから制御帯域を算出する処理を説明するための図 実施の形態１にかかる異常診断装置が備える駆動制御部の別構成例を示す図 実施の形態２にかかる異常診断装置の構成例を示す図 実施の形態２にかかる異常診断装置が用いる指令速度の例を示す図 実施の形態２にかかる異常診断装置が備えるデータ切替部が実行する処理の処理手順を示すフローチャート 実施の形態３にかかる異常診断装置の構成例を示す図 実施の形態３にかかる異常診断装置が異常を診断する駆動機械が備えるギヤの構成例を示す図 実施の形態３にかかる異常診断装置が備えるデータ切替部が実行する処理の処理手順を示すフローチャート 実施の形態３にかかる異常診断装置が異常を診断する転がり軸受の構成例を示す図 図１２に示す転がり軸受の接触角を説明するための図 実施の形態４にかかる異常診断装置の構成例を示す図 実施の形態４にかかる異常診断装置が備えるデータ切替部が実行する処理の処理手順を示すフローチャート 実施の形態１にかかる異常診断装置を実現するハードウェア構成例を示す図
　以下に、本開示の実施の形態にかかる異常診断装置および異常診断方法を図面に基づいて詳細に説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１にかかる異常診断装置の構成例を示す図である。異常診断装置１Ａは、モータ２または駆動機械３の異常を診断する装置である。駆動機械３は、モータ２に接続されており、モータ２を駆動源（動力源）として動作する。モータ２および駆動機械３は、状態観測部４に接続されている。異常診断装置１Ａは、状態観測部４およびモータ２に接続されている。
　異常診断装置１Ａは、指令生成部１１と、駆動制御部１２Ａと、データ切替部１３と、異常判定部１４とを備えている。
　指令生成部１１は、モータ２および駆動機械３に所望の駆動動作を行わせるための指令値（動作を規定する指令値）を生成し、生成した指令値を駆動制御部１２Ａに出力する。駆動制御部１２Ａは、指令生成部１１から入力される指令値にモータ２または駆動機械３の動作が追従するように、予め設定された制御ゲイン（後述する位置制御ゲイン、速度制御ゲインなど）Ｄ１に基づいて、モータ２に駆動電流を供給する。駆動制御部１２Ａは、状態観測部４から取得したデータと、指令生成部１１から入力される指令値とに基づいて、モータ２をフィードバック制御する。また、駆動制御部１２Ａは、制御ゲインＤ１を、データ切替部１３に出力する。
　実施の形態１においては、指令生成部１１が位置指令（後述する位置指令Ｐ１）の指令値を生成し、駆動制御部１２Ａが位置指令Ｐ１に実位置（後述する実位置Ｐ１１）を追従させる場合を例に挙げて説明を行うが、指令値は位置指令Ｐ１に限らない。すなわち、指令生成部１１が、速度指令の指令値を生成して、駆動制御部１２Ａが速度指令に実速度を追従させるなどの処理が実行されてもよい。位置指令Ｐ１は、モータ２の位置（回転位置、移動位置など）の指令、または駆動機械３の駆動位置の指令である。速度指令は、モータ２の速度（回転速度、移動速度など）の指令、または駆動機械３の駆動速度の指令である。
　以下では、位置指令Ｐ１がモータ２への位置の指令である場合について主に説明するが、位置指令Ｐ１は駆動機械３への位置の指令であってもよい。また、実位置Ｐ１１がモータ２の位置である場合について主に説明するが、実位置Ｐ１１は駆動機械３の位置であってもよい。また、速度指令がモータ２への速度の指令である場合について主に説明するが、速度指令は駆動機械３への速度の指令であってもよい。また、実速度がモータ２の速度である場合について主に説明するが、実速度は駆動機械３の速度であってもよい。
　モータ２は、駆動電流に従って動作する。モータ２は、駆動トルクを駆動機械３に伝達し、駆動機械３を動作させる。なお、モータ２は回転型モータであってもよいし、並進動作を行うリニアモータであってもよい。
　駆動機械３には少なくとも１つのモータ２が接続されている。駆動機械３は、例えば、ＸＹ平面内を移動するＸＹテーブル、ボールねじ、ギヤ、ベルトなどの機械部品、またはこれらを組み合わせた部品群を含んで構成されている。
　状態観測部４は、モータ２および駆動機械３の少なくとも一方の状態を観測し、観測結果を時系列データＤ２として取得する。実施の形態１においては、状態観測部４は、モータ２の位置データを収集し、位置データの時系列データＤ２を駆動制御部１２Ａに出力する。具体的な状態観測部４の例は、サーボモータに取り付けられたエンコーダである。状態観測部４は、エンコーダに限られるものではない。例えば、駆動機械３の変位を検出できるリニアスケールが使用されている場合は、リニアスケールも状態観測部４に該当する。
　なお、状態観測部４は、収集した時系列データＤ２を駆動制御部１２Ａに出力せず、データ切替部１３に出力してもよい。また、状態観測部４は、一部の時系列データＤ２を駆動制御部１２Ａに出力し、残りの時系列データＤ２をデータ切替部１３に出力してもよい。この場合において、状態観測部４は、駆動制御部１２Ａに出力する時系列データＤ２を含んだ時系列データＤ２をデータ切替部１３に出力してもよいし、データ切替部１３に出力する時系列データＤ２を含んだ時系列データＤ２を駆動制御部１２Ａに出力してもよい。すなわち、状態観測部４は、収集した時系列データＤ２の一部または全部を、駆動制御部１２Ａおよびデータ切替部１３に出力してもよい。
　データ切替部１３は、状態観測部４または駆動制御部１２Ａから出力される時系列データＤ２を受け付ける。図１では、データ切替部１３が、駆動制御部１２Ａから時系列データＤ２を受け付ける場合を示している。
　データ切替部１３が、状態観測部４または駆動制御部１２Ａから受け付ける時系列データＤ２は、状態観測部４が取得した時系列データＤ２、または状態観測部４が取得した時系列データＤ２に対して演算処理（加工処理）が行なわれた加工時系列データである。すなわち、実施の形態１では、時系列データＤ２に加工時系列データが含まれていてもよい。時系列データＤ２に対する演算処理は、状態観測部４または駆動制御部１２Ａによって実行される。
　なお、時系列データＤ２は、状態観測部４が取得するデータに限らず、駆動制御部１２Ａが生成するデータ、または指令生成部１１が生成するデータであってもよい。時系列データＤ２は、状態観測部４が取得するデータ（第１のデータ）、駆動制御部１２Ａが生成するデータ（第２のデータ）、およびは指令生成部１１が生成するデータ（第３のデータ）の少なくとも１つを含んでいる。
　加工時系列データは、時系列データＤ２に四則演算、微分演算、積分演算、フィルタ処理、または、これらの組み合わせの処理を行うことで得られる時系列データである。例えば、位置偏差、モータ２または駆動機械３の外乱トルクの推定値である外乱トルク推定値などが加工時系列データに該当する。位置偏差は、実位置Ｐ１１に対応する位置指令Ｐ１と実位置Ｐ１１との差であり、位置指令Ｐ１から実位置Ｐ１１を減算することによって得られる。
　また、データ切替部１３へは、予め駆動機械３の共振周波数（共振周波数に関する情報）Ｄ３が入力される。データ切替部１３は、共振周波数Ｄ３の測定装置などから駆動機械３の共振周波数Ｄ３を受け付ける。駆動機械３の共振周波数Ｄ３は、予め駆動機械３にサインスイープ加振を行うことで測定されるか、または、予め駆動機械３に打撃試験を行うことで測定される。測定された共振周波数Ｄ３は、データ切替部１３への入力データとして異常診断装置１Ａに入力される。
　データ切替部１３は、共振周波数Ｄ３に基づいて、駆動機械３から決まる閾値を算出する。この閾値は、制御帯域（例えば、速度制御帯域）と比較される閾値である。
　共振周波数Ｄ３は、駆動機械３に対応しているので、共振周波数Ｄ３に基づいて算出される閾値は、駆動機械３に対応している。すなわち、閾値は、駆動機械３から決まる値である。データ切替部１３は、取得した制御ゲインＤ１と、取得した時系列データＤ２と、駆動機械３から決まる閾値とに基づいて、異常判定部１４に出力する時系列データ（選択時系列データＤ５）を切り替える。
　具体的には、データ切替部１３は、制御ゲインＤ１に基づいて、制御帯域を算出する。制御ゲインＤ１が速度制御ゲインである場合、データ切替部１３は、速度制御ゲインに基づいて、速度制御帯域を算出する。
　データ切替部１３は、例えば、速度制御帯域が閾値よりも小さい場合、選択時系列データＤ５の種類として実位置Ｐ１１を選択し、速度制御帯域が閾値よりも大きい場合、選択時系列データＤ５の種類としてモータ２の実電流を選択する。実位置Ｐ１１は、モータ２または駆動機械３の実際の位置である。選択時系列データＤ５は、時系列データＤ２のうちデータ切替部１３によって選択されて出力される時系列データである。データ切替部１３は、選択した選択時系列データＤ５を異常判定部１４に出力する。
　異常判定部１４は、データ切替部１３から出力される選択時系列データＤ５に基づいて、判定対象であるモータ２または駆動機械３が正常であるか異常であるかの判定を行う。異常判定部１４は、正常および異常の判定を、例えば教師なし学習によって実行する。教師なし学習は、学習データに正常データ（判定対象が正常な場合の時系列データＤ２）のみを用い、学習後に入力される選択時系列データＤ５に対して、異常判定を行う方式である。教師なし学習としては、例えばクラスタリング、主成分分析などが挙げられる。
　なお、異常判定部１４は、学習データに正解ラベルが付与された時系列データＤ２を活用する教師あり学習を用いてもよいし、目的に応じて設定された報酬を最大化するための行動を学習する強化学習を用いてもよいし、その他の手法を用いてもよい。
　異常判定部１４は、判定対象、判定項目、および判定結果を表示装置５などの外部装置に出力する。異常判定部１４が出力する判定対象は、モータ２または駆動機械３である。異常判定部１４が出力する判定項目は、位置偏差、外乱トルク推定値などである。異常判定部１４が出力する判定結果は、異常または正常である。表示装置５は、判定対象、判定項目、および判定結果を表示する。
　図２は、実施の形態１にかかる異常診断装置が備える駆動制御部の構成例を示す図である。駆動制御部１２Ａは、減算器２１と、位置制御部１２１と、減算器２２と、速度制御部１２２と、減算器２３と、電流制御部１２３と、速度変換部１２４とを有している。
　状態観測部４は、時系列データＤ２として、実位置Ｐ１１および実電流Ｐ１０を取得して、駆動制御部１２Ａに出力する。なお、実位置Ｐ１１および実電流Ｐ１０は、駆動制御部１２Ａを介してデータ切替部１３にも送られる。実位置Ｐ１１は、モータ２から検出される実位置であり、実電流Ｐ１０は、モータ２から検出される実電流である。
　減算器２１は、指令生成部１１から出力された位置指令Ｐ１および状態観測部４から出力された実位置Ｐ１１を受け付ける。実位置Ｐ１１は、モータ２の実際の位置（回転位置、移動位置など）、または駆動機械３の実際の駆動位置である。減算器２１は、位置指令Ｐ１から実位置Ｐ１１を減算することで位置偏差Ｐ２を算出し、算出した位置偏差Ｐ２を位置制御部１２１に出力する。
　位置制御部１２１は、位置偏差Ｐ２に基づいた、例えばＰＩＤ（Proportional-Integral-Differential、比例－積分－微分）制御により速度指令Ｐ３を算出して出力する。速度指令Ｐ３は、モータ２への速度（回転速度、移動速度など）の指令、または駆動機械３への速度（駆動速度など）の指令である。ＰＩＤ制御には制御ゲインＤ１が存在する。実施の形態１では、位置制御部１２１の制御ゲインＤ１を位置制御ゲインという。位置制御部１２１は、速度指令Ｐ３を減算器２２に出力する。
　速度変換部１２４は、例えば状態観測部４が出力する実位置Ｐ１１に時間微分処理を行うことで実速度Ｐ８を算出する。速度変換部１２４は、実速度Ｐ８を減算器２２に出力する。実速度Ｐ８は、モータ２の実際の速度（回転速度、移動速度など）、または駆動機械３の実際の駆動速度である。
　減算器２２は、位置制御部１２１から出力された速度指令Ｐ３および速度変換部１２４から出力された実速度Ｐ８を受け付ける。減算器２２は、速度指令Ｐ３と実速度Ｐ８との差である速度偏差Ｐ４を算出するために、速度指令Ｐ３から実速度Ｐ８を減算する。減算器２２は、算出した速度偏差Ｐ４を速度制御部１２２に出力する。
　速度制御部１２２は、速度偏差Ｐ４に基づいた、例えばＰＩＤ制御により電流指令Ｐ５を算出して出力する。電流指令Ｐ５は、モータ２を動作させるための電流の指令値である。前述したように、ＰＩＤ制御には制御ゲインＤ１が存在し、実施の形態１では、速度制御部１２２の制御ゲインＤ１を速度制御ゲインＰ９という。速度制御ゲインＰ９は、前述の制御ゲインＤ１の一例である。実施の形態１では、制御ゲインＤ１が速度制御ゲインＰ９である場合について主に説明する。速度制御部１２２は、電流指令Ｐ５を減算器２３に出力する。また、速度制御部１２２は、速度制御ゲインＰ９をデータ切替部１３に出力する。
　減算器２３は、速度制御部１２２から出力された電流指令Ｐ５および状態観測部４から出力された実電流Ｐ１０を受け付ける。実電流Ｐ１０は、モータ２を動作させている際の実際の電流値である。減算器２３は、電流指令Ｐ５と実電流Ｐ１０との差である電流偏差Ｐ６を算出するために、電流指令Ｐ５から実電流Ｐ１０を減算する。減算器２３は、算出した電流偏差Ｐ６を電流制御部１２３に出力する。
　電流制御部１２３は、電流偏差Ｐ６に基づいた電力変換によって駆動電流Ｐ７を算出して出力することで、モータ２に電力を供給する。なお、ここでは、位置制御部１２１および速度制御部１２２の制御の説明において、ＰＩＤ制御を例に挙げたが、制御はＰＩＤ制御に限られるものではない。位置制御部１２１および速度制御部１２２の少なくとも一方は、ＰＩ制御、Ｐ制御、またはフィードフォワード補償を併用した制御を実行してもよい。
　ここで、データ切替部１３の詳細な動作について説明する。図３は、実施の形態１にかかる異常診断装置が備えるデータ切替部が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
　データ切替部１３は、駆動機器である駆動制御部１２Ａから、駆動制御部１２Ａに設定されている速度制御ゲインＰ９を取得する（ステップＳ１）。データ切替部１３は、速度制御ゲインＰ９に基づいて速度制御帯域を算出する（ステップＳ２）。
　ここで、制御ゲインＤ１から制御帯域を算出する例について説明する。ここでは、制御ゲインＤ１の一例である速度制御ゲインＰ９から制御帯域の一例である速度制御帯域を算出する処理の処理例について説明する。
　図４は、実施の形態１にかかる異常診断装置が制御ゲインから制御帯域を算出する処理を説明するための図である。図４では、モータ２、駆動機械３、状態観測部４、および駆動制御部１２Ａの伝達特性に着目したブロック構成を示している。なお、図４では、駆動制御部１２Ａが比例制御を実行している場合を示している。
　図４において、モータ２および駆動機械３を剛体とみなし、モータ２のイナーシャと駆動機械３のイナーシャとの合計をＪとしている。ｓはラプラス演算子である。Ｋvpは速度制御ゲインであり、Ｋtは電流からトルクの換算定数である。
　また、図４では、電流制御部１２３の制御帯域が、速度制御部１２２の制御帯域よりも非常に高く、直達とみなし、電流指令Ｐ５＝実電流Ｐ１０としている。すなわち、図４では、指令生成部１１から出力された速度指令Ｐ３が、速度制御部１２２に入力され、速度制御部１２２から出力された電流指令Ｐ５（実電流Ｐ１０）がモータ２に入力され、電流制御部１２３が省略されている場合を示している。
　指令生成部１１からの速度指令Ｐ３およびモータ２で検出された実速度Ｐ８ｘは、減算器２４に入力される。減算器２４は、速度指令Ｐ３から実速度Ｐ８ｘを減算することで速度偏差Ｐ４を算出し、算出した速度偏差Ｐ４を速度制御部１２２に出力する。
　速度偏差Ｐ４は、速度制御部１２２内でＫvpの作用を受けてトルク指令Ｐ１２となり、トルク指令Ｐ１２は、速度制御部１２２内で１／Ｋtの作用を受けて電流指令Ｐ５となる。電流指令Ｐ５はモータ２でＫtの作用を受けて実トルクＰ１３となり、実トルクＰ１３はモータ２で１／Ｊｓの作用を受けて実速度Ｐ８ｘとなる。この実速度Ｐ８ｘは、速度制御部１２２に送られて速度制御部１２２が実速度Ｐ８ｘを用いて制御を実行することでフィードバックループが実現されている。この場合において、速度指令Ｐ３から実速度Ｐ８ｘまでの閉ループ伝達関数Ｇ（ｓ）は下記の式（１）となり、１次遅れ系の伝達関数となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　したがって、速度指令Ｐ３から実速度Ｐ８ｘへの伝達関数は、下記の式（２）に示す周波数ωscで決まる一次遅れ特性になり、概ねωsc以下の周波数は通過させるが、ωscよりも大きな周波数を遮断する特性となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　このωscが速度制御帯域となり、上記式（１）および式（２）によって、速度制御ゲインＫvpから算出することができる。なお、図４では、比例制御である場合を例として説明したが、ＰＩ制御、ＰＩＤ制御であっても、その比例ゲインをＫvpとみなせば、同様に速度制御帯域を算出することが可能である。
　つぎに、データ切替部１３は、駆動機械３の共振周波数Ｄ３を取得する（ステップＳ３）。データ切替部１３は、予め測定された共振周波数Ｄ３を記憶しておき、記憶しておいた共振周波数Ｄ３を読み出すことで共振周波数Ｄ３を取得する。なお、共振周波数Ｄ３は、データ切替部１３以外で記憶されてもよい。
　つぎに、データ切替部１３は、駆動機械３の共振周波数Ｄ３に基づいて閾値を算出する（ステップＳ４）。例えば、データ切替部１３は、閾値＝共振周波数Ｄ３、または閾値＝共振周波数Ｄ３×ｃとする。ここでのｃは、例えば、０．５≦ｃ≦２程度の範囲とする。
　つぎに、データ切替部１３は、速度制御帯域と閾値とを比較し、速度制御帯域＜閾値であるか否かを判定する（ステップＳ５）。すなわち、データ切替部１３は、速度制御帯域が閾値よりも小さいか否かを判定する。
　データ切替部１３は、速度制御帯域が閾値よりも小さいと判定した場合（ステップＳ５、Ｙｅｓ）、データの種類として実位置Ｐ１１を選択し（ステップＳ６）、異常判定部１４に出力する。すなわち、データ切替部１３は、時系列データＤ２の中から実位置Ｐ１１を選択し、選択した実位置Ｐ１１を、選択時系列データＤ５として異常判定部１４に出力する。
　一方、データ切替部１３は、速度制御帯域が閾値よりも大きいと判定した場合（ステップＳ５、Ｎｏ）、データの種類として実電流Ｐ１０を選択し（ステップＳ７）、異常判定部１４に出力する。すなわち、データ切替部１３は、時系列データＤ２の中から実電流Ｐ１０を選択し、選択した実電流Ｐ１０を、選択時系列データＤ５として異常判定部１４に出力する。
　なお、ここでは、選択されるデータが実電流Ｐ１０または実位置Ｐ１１である場合の例について説明したが、実電流Ｐ１０は、モータ２を駆動するための電流指令Ｐ５、モータ２または駆動機械３を駆動するためのトルク指令Ｐ１２、モータ２または駆動機械３から検出される実トルクＰ１３、モータ２または駆動機械３の外乱トルクの推定値である外乱トルク推定値、電流偏差Ｐ６、またはトルク偏差（モータ２へのトルク指令Ｐ１２と、実トルクＰ１３との差）に置き換えられてもよい。また、実位置Ｐ１１は、モータ２または駆動機械３への速度指令Ｐ３、モータ２または駆動機械３の実速度Ｐ８、モータ２または駆動機械３の加速度、モータ２または駆動機械３の位置偏差Ｐ２、またはモータ２または駆動機械３の速度偏差Ｐ４に置き換えられてもよい。モータ２または駆動機械３の加速度のデータは、振動の情報を含んでいる。
　すなわち、データ切替部１３は、速度制御帯域が閾値よりも大きい場合、時系列データＤ２のうちの第１のデータ群の中から異常判定部１４に出力する選択時系列データＤ５を選択する。一方、データ切替部１３は、閾値よりも速度制御帯域が小さい場合、時系列データＤ２のうちの第２のデータ群の中から異常判定部１４に出力する選択時系列データＤ５を選択する。
　第１データ群は、実電流Ｐ１０、電流指令Ｐ５、トルク指令Ｐ１２、実トルクＰ１３、外乱トルク推定値、電流偏差Ｐ６、またはトルク偏差を含んでいる。第２データ群は、実位置Ｐ１１、速度指令Ｐ３、実速度Ｐ８、加速度、位置偏差Ｐ２、または速度偏差Ｐ４を含んでいる。
　データ切替部１３は、速度制御帯域が閾値よりも大きい場合、第１のデータ群の中から１つのデータを選択してもよいし、複数のデータを選択してもよい。また、データ切替部１３は、速度制御帯域が閾値よりも小さい場合、第２のデータ群の中から１つのデータを選択してもよいし、複数のデータを選択してもよい。
　ここで、外乱トルク推定値を算出する場合の駆動制御部の構成について説明する。図５は、実施の形態１にかかる異常診断装置が備える駆動制御部の別構成例を示す図である。図５では、外乱トルク推定値Ｐ１４を推定する駆動制御部１２Ｂの構成を示している。駆動制御部１２Ｂは、駆動制御部１２Ａが備える構成要素に加えて外乱オブザーバ１２５を有している。外乱オブザーバ１２５は、速度変換部１２４および速度制御部１２２に接続されている。
　駆動制御部１２Ｂでは、速度制御部１２２が、電流指令Ｐ５に対応するトルク指令Ｐ１２を算出する。具体的には、速度制御部１２２は、電流指令Ｐ５にモータ２のトルク定数（換算定数Ｋt）を乗じることでトルク指令Ｐ１２を算出する。速度制御部１２２は、算出したトルク指令Ｐ１２を外乱オブザーバ１２５に出力する。また、速度変換部１２４は、算出した実速度Ｐ８を、減算器２２および外乱オブザーバ１２５に出力する。
　外乱オブザーバ１２５は、トルク指令Ｐ１２および実速度Ｐ８に基づいて、外乱トルク推定値Ｐ１４を算出する。具体的には、外乱オブザーバ１２５は、実速度Ｐ８を微分したデータに、モータ２のイナーシャと駆動機械３のイナーシャとの合計値を乗じたデータを、トルク指令Ｐ１２から減算することで、外乱オブザーバ１２５を算出する。外乱オブザーバ１２５は、算出した外乱トルク推定値Ｐ１４をデータ切替部１３に出力する。
　上述したように、モータ２または駆動機械３の異常診断装置１Ａは、駆動機械３またはモータ２の物理的特徴（共振周波数Ｄ３）と制御帯域との関係に基づいて、異常の現れやすいデータ（選択時系列データＤ５）を選択し、選択したデータに基づいて、モータ２または駆動機械３の異常診断を行っている。これにより、異常診断装置１Ａは、計算負荷の増大を抑制できるとともに、冗長なデータ（異常と関連性の低いデータ）を用いないので異常診断の精度が低下することを防止できる。また、異常診断装置１Ａは、モータ２または駆動機械３の異常診断を行う際のデータの取捨選択に専門性および時間を要さない。したがって、異常診断装置１Ａは、容易かつ高精度にモータ２または駆動機械３の異常診断を行うことができる。
　ここで、異常診断装置１Ａが、容易かつ高精度にモータ２または駆動機械３の異常診断を行うことができる理由について詳細に説明する。駆動機械３に何らかの異常が発生した場合、異常による影響が外乱としてモータ２に作用し、状態観測部４が出力する実電流Ｐ１０および実位置Ｐ１１の少なくとも一方に現れる。すなわち、駆動機械３に異常が発生した場合、状態観測部４が出力する実電流Ｐ１０および実位置Ｐ１１の少なくとも一方が異常な数値を示すこととなる。駆動機械３に異常が発生した場合、例えば、駆動機械３の共振周波数Ｄ３、または共振周波数Ｄ３付近の周波数をもつ微振動が生じ、外乱としてモータ２に作用する。
　駆動制御部１２Ａは、フィードバックループを組んでモータ２の制御を行う場合、制御ゲインＤ１から決まる制御帯域に応じて、特定の周波数の外乱を抑制しやすいか否かが決まる。駆動制御部１２Ａは、例えば、制御帯域が大きいほど、抑制できる周波数の範囲が広くなる。
　例えば、外乱の周波数が速度制御帯域よりも小さい場合、制御量である実位置Ｐ１１には外乱の影響が現れにくい。ただし、実位置Ｐ１１には、影響が全く現れないわけではなく僅かではあるが、外乱振動による周波数が現れる。また、制御帯域が外乱振動の周波数よりも大きい場合、制御帯域に対応する制御ゲインＤ１も大きくなる。
　駆動制御部１２Ａは、フィードバックループを組む場合、位置指令Ｐ１または速度指令Ｐ３などの指令データと、実位置Ｐ１１または実速度Ｐ８などの制御量との偏差に対し、制御ゲインＤ１を乗じて、操作量を算出する。異常診断装置１Ａでは、制御ゲインＤ１が大きい時、外乱の周波数成分が僅かに含まれる実位置Ｐ１１または実速度Ｐ８が拡大されるので、操作量である電流指令Ｐ５に外乱の周波数が現れやすくなる。
　一方、外乱の周波数が速度制御帯域よりも大きい場合、駆動制御部１２Ａは、フィードバックループを組んでいても外乱の影響を除去しきれず、制御量中に外乱の影響が現れやすい。このため、制御量である実位置Ｐ１１には外乱の周波数が現れやすい。
　また、操作量であるトルク指令Ｐ１２は、フィードバックループによって、外乱を打ち消す働きが弱いので、トルク指令Ｐ１２には外乱の周波数が現れにくいという性質がある。
　このため、実施の形態１の異常診断装置１Ａは、制御ゲインＤ１から決まる制御帯域と、駆動機械３から決まる共振周波数Ｄ３に基づいて算出した閾値とを比較し、比較結果に基づいて、異常に伴う外乱の周波数を励起しやすいデータ（選択時系列データＤ５）を自動的に選択している。そして、異常診断装置１Ａの異常判定部１４は、選択された選択時系列データＤ５に基づいて、駆動機械３またはモータ２の異常を判定するので、精度良く異常を検出することができる。
　なお、データ切替部１３は、実電流Ｐ１０の代わりに、電流指令Ｐ５、電流指令Ｐ５と比例関係にあるトルク指令Ｐ１２、実トルクＰ１３、電流指令Ｐ５から実電流Ｐ１０が差し引かれた電流偏差Ｐ６、トルク指令Ｐ１２から実トルクＰ１３が差し引かれたトルク偏差、外乱トルク推定値Ｐ１４を選択してもよい。この場合も、実電流Ｐ１０に重畳された共振周波数Ｄ３の周波数成分は、実電流Ｐ１０または実電流Ｐ１０の代わりに選択されたデータから計算される各種加工データにも重畳されるので、異常診断装置１Ａは、実電流Ｐ１０が選択される場合と同様な効果を得ることができる。
　また、データ切替部１３は、実位置Ｐ１１の代わりに、実位置Ｐ１１を微分した実速度Ｐ８または２回微分した加速度、位置指令Ｐ１から実位置Ｐ１１が差し引かれた位置偏差Ｐ２、速度指令Ｐ３から実速度Ｐ８が差し引かれた速度偏差Ｐ４を選択してもよい。この場合も、実位置Ｐ１１に重畳された共振周波数Ｄ３の周波数成分は、実位置Ｐ１１または実位置Ｐ１１の代わりに選択されたデータから計算される各種加工データにも重畳されるので、異常診断装置１Ａは、実位置Ｐ１１が選択される場合と同様な効果を得ることができる。
　また、実施の形態１では、駆動機械３から決まる閾値が共振周波数Ｄ３である場合について説明したが、閾値は共振周波数Ｄ３に限られるものではない。例えば、駆動機械３によっては、運転条件によって共振周波数Ｄ３が変動することがあり、制御ゲインＤ１の設定によっては、共振周波数Ｄ３から微小に変動したりすることがある。このため、上述したように、異常診断装置１Ａは、駆動機械３の共振周波数Ｄ３に特定の定数ｃ（例えば、０．５≦ｃ≦２程度）を乗じた値を駆動機械３から決まる閾値としてもよい。
　なお、制御帯域は、速度制御帯域に限らず位置制御帯域でもよいし、電流（トルク）制御帯域でもよい。制御帯域が位置制御帯域である場合または制御帯域が電流（トルク）制御帯域である場合も、データ切替部１３は、共振周波数Ｄ３に基づいて閾値を算出する。
　このように実施の形態１では、異常診断装置１Ａが、制御ゲインＤ１から決まる制御帯域と、駆動機械３から決まる閾値との比較結果に基づいて、モータ２または駆動機械３の状態を示す時系列データＤ２のうち選択して出力する時系列データである選択時系列データＤ５を切り替えている。そして、異常診断装置１Ａは、選択時系列データＤ５に基づいて、モータ２または駆動機械３の異常状態を判定している。これにより、異常診断装置１Ａは、収集したデータの取捨選択をしたうえでデータを解析することができるので、異常と関連性の低い冗長なデータを含まない少ないデータで異常状態を判定することができる。したがって、異常診断装置１Ａは、高精度な異常診断を行うことができる。また、異常診断装置１Ａは、短時間で異常診断を行うことができる。
実施の形態２．
　つぎに、図６から図８を用いて実施の形態２について説明する。実施の形態２では、異常に伴う外乱の重畳しやすい選択時系列データＤ５のうち、異常判定にさらに有利なデータとして、モータ２または駆動機械３の動作状態が加速区間または減速区間であるデータが選択されて異常診断が実行される。
　図６は、実施の形態２にかかる異常診断装置の構成例を示す図である。図６の各構成要素のうち図１に示す実施の形態１の異常診断装置１Ａと同一機能を達成する構成要素については同一符号を付しており、重複する説明は省略する。
　実施の形態２の異常診断装置１Ｂは、異常診断装置１Ａが備える構成要素に加えて、動作判定部１５を備えている。動作判定部１５は、指令生成部１１およびデータ切替部１３に接続されている。
　動作判定部１５は、例えば、指令生成部１１が生成して出力する指令値を受け付ける。動作判定部１５は、例えば、指令生成部１１が生成した指令値に基づいて、モータ２または駆動機械３の動作状態を判定する。具体的には、動作判定部１５は、指令生成部１１が位置指令Ｐ１を生成する場合は、位置指令Ｐ１を微分して指令速度Ｐ２１を算出し、算出した指令速度Ｐ２１に基づいて、モータ２または駆動機械３の動作状態を判定する。動作判定部１５は、動作状態を示す動作情報Ｐ２２をデータ切替部１３に出力する。
　ここで、指令速度Ｐ２１の例について説明する。図７は、実施の形態２にかかる異常診断装置が用いる指令速度の例を示す図である。図７に示すグラフの横軸は時間であり、縦軸は指令速度Ｐ２１である。
　指令速度Ｐ２１は、図７に示すように、速度（動作速度）の絶対値が増加する加速区間、速度の絶対値が０（ｒ／ｍｉｎ）よりも大きな一定値となる一定速区間、速度の絶対値が減少する減速区間、および指令速度Ｐ２１が０（ｒ／ｍｉｎ）で一定となる停止区間に分類される。動作判定部１５は、特定時刻において、指令速度Ｐ２１が何れの区間に該当するかを判定し、判定結果である動作情報Ｐ２２をデータ切替部１３に出力する。動作判定部１５は、時刻毎の動作情報Ｐ２２をデータ切替部１３に出力する。
　つぎに、データ切替部１３の詳細な動作について説明する。図８は、実施の形態２にかかる異常診断装置が備えるデータ切替部が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。図８に示す処理のうち図３に示す実施の形態１の異常診断装置１Ａが実行する処理と同じ処理については説明を省略する。
　実施の形態２の異常診断装置１Ｂは、異常診断装置１Ａと同様にステップＳ１からＳ７の処理を実行する。すなわち、異常診断装置１Ｂは、ステップＳ１からＳ７において、速度ゲインから算出される速度制御帯域と、共振周波数Ｄ３から算出される閾値とに基づいて、データ（選択時系列データＤ５）の種類を選択する。
　異常診断装置１Ｂは、ステップＳ６，Ｓ７の後に、ステップＳ１１からＳ１３の処理を実行する。具体的には、異常診断装置１Ｂのデータ切替部１３が、動作判定部１５から出力される動作情報Ｐ２２を取得する（ステップＳ１１）。
　この後、データ切替部１３は、動作情報Ｐ２２で示される動作状態が、加速区間または減速区間であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。動作情報Ｐ２２で示される動作状態が、加速区間または減速区間である場合（ステップＳ１２、Ｙｅｓ）、データ切替部１３は、選択時系列データＤ５から選択するデータ区間として加速区間または減速区間を選択する（ステップＳ１３）。そして、データ切替部１３は、選択時系列データＤ５のうち、加速区間または減速区間の時間を含む選択時系列データＤ５を切り取って（選択して）、異常判定部１４に出力する。
　ステップＳ１２において、動作情報Ｐ２２で示される動作状態が、加速区間でも減速区間でもない場合（ステップＳ１２、Ｎｏ）、データ切替部１３は、選択時系列データＤ５を異常判定部１４に出力しない。すなわち、データ切替部１３は、モータ２または駆動機械３の動作状態が加速区間でも減速区間でもない場合には、選択時系列データＤ５を異常判定部１４に出力しない。
　実施の形態１のデータ切替処理では、異常に伴う外乱の重畳しやすいデータ、すなわち異常判定部１４が異常判定を行うのに有利なデータ（選択時系列データＤ５）を異常判定部１４に入力できるように、データの選択を自動的に切り替えた。
　実施の形態２の異常診断装置１Ｂは、異常判定にさらに有利なデータを抽出するために、データの種類の選択に加え、データ区間の選択も行う。加速区間または減速区間においては、モータ２および駆動機械３は急峻な動作を行っている。このため、大きな加振力がモータ２および駆動機械３に与えられる。大きな加振力は振動を励起しやすく、異常に伴う外乱に大きな振動成分が含まれやすい。このため、データ切替部１３が、加速区間または減速区間の選択時系列データＤ５のみを切り取って異常判定部１４に出力することで、異常判定部１４は、実施の形態１の場合よりもさらに高精度な異常判定を行うことが可能となる。
　なお、実施の形態２の異常診断装置１Ｂは、指令速度Ｐ２１に基づいて、動作状態が、加速区間、減速区間、一定速区間、および停止区間の何れであるかを判別したが、指令速度Ｐ２１以外のデータに基づいて動作状態を判定してもよい。例えば、動作判定部１５は、モータ２または駆動機械３の実速度Ｐ８、または指令速度Ｐ２１または実速度Ｐ８にフィルタをかけたデータに基づいて、動作状態が、加速区間、減速区間、一定速区間、および停止区間の何れであるかを判定してもよい。また、動作判定部１５は、加速区間および減速区間の何れか一方のデータのみを切り取ってもよいし、両方のデータを切り取ってもよい。すなわち、動作判定部１５は、加速区間および減速区間の少なくとも一方のデータを切り取る。
　また、実施の形態２では、異常に伴う外乱が加速区間または減速区間に発生しやすいモータ２および駆動機械３について説明したが、異常に伴う外乱が摩擦現象に作用するような駆動機械３も存在する。このような駆動機械３に対しては、異常診断装置１Ｂが、加速区間または減速区間ではなく、一定速区間のデータを切り取ることで、高精度な異常診断を行うことが可能となる。
　このように実施の形態２によれば、異常診断装置１Ｂが、加速区間または減速区間または一定速区間または停止区間の選択時系列データＤ５に対して異常診断を実行するので、実施の形態１よりもさらに高精度な異常診断を行うことができる。
実施の形態３．
　つぎに、図９から図１３を用いて実施の形態３について説明する。実施の形態１では、駆動機械３に何らかの異常が発生した場合、駆動機械３の共振周波数Ｄ３から決まる閾値を用いて異常判定に有利なデータを選択する例について説明したが、実施の形態３では、駆動機械３から算出する閾値の他の例について説明する。
　図９は、実施の形態３にかかる異常診断装置の構成例を示す図である。図９の各構成要素のうち図１に示す実施の形態１の異常診断装置１Ａと同一機能を達成する構成要素については同一符号を付しており、重複する説明は省略する。
　実施の形態３の異常診断装置１Ｃは、異常診断装置１Ａと比較して、データ切替部１３の代わりに、データ切替部１３Ｃを備えている点が異なっている。データ切替部１３Ｃとデータ切替部１３とは、入力されるデータが異なっている。
　異常診断装置１Ｃのデータ切替部１３Ｃへは、制御ゲインＤ１と、時系列データＤ２と、モータ２の実速度Ｐ３２と、モータ２の１回転あたりの駆動機械３の歯数Ｐ３１とが入力される。具体的には、データ切替部１３Ｃへは、駆動制御部１２Ａから制御ゲインＤ１および時系列データＤ２が入力され、状態観測部４からモータ２の実速度Ｐ３２が入力される。また、データ切替部１３Ｃへは、外部装置から歯数Ｐ３１が入力される。歯数Ｐ３１は、モータ２が１回転した時に回転する駆動機械３の歯の数である。なお、データ切替部１３Ｃへは、ユーザによって歯数Ｐ３１が入力されてもよい。
　実施の形態３においては、図９に示した駆動機械３がギヤを有した駆動機械である場合について説明する。図１０は、実施の形態３にかかる異常診断装置が異常を診断する駆動機械が備えるギヤの構成例を示す図である。
　図１０では、駆動機械３が備えるギヤの例として平歯車を示している。この駆動機械３では、モータ２の動力が駆動側ギヤ４４を介して負荷側ギヤ４３に伝達され、これにより、負荷側ギヤ４３に接続された機械負荷４１が駆動される。
　つぎに、データ切替部１３Ｃの詳細な動作について説明する。図１１は、実施の形態３にかかる異常診断装置が備えるデータ切替部が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示す処理のうち図３に示す実施の形態１の異常診断装置１Ａが実行する処理と同じ処理については説明を省略する。
　実施の形態３の異常診断装置１Ｃは、異常診断装置１Ａと比較して、ステップＳ３，Ｓ４の代わりにステップＳ２１からＳ２４の処理を実行する。すなわち、異常診断装置１Ｃは、ステップＳ１，Ｓ２の処理を実行した後、ステップＳ２１からＳ２４の処理を実行し、その後、ステップＳ５からＳ７の処理を実行する。
　具体的には、データ切替部１３Ｃは、駆動制御部１２Ａから速度制御ゲインＰ９を取得し（ステップＳ１）、速度制御ゲインＰ９に基づいて速度制御帯域を算出する（ステップＳ２）。
　そして、データ切替部１３Ｃは、モータ２の１回転あたりの駆動機械３の歯数Ｐ３１を取得する（ステップＳ２１）。データ切替部１３Ｃへは、予め歯数Ｐ３１が入力される。データ切替部１３Ｃは、入力された歯数Ｐ３１を記憶しておき、記憶しておいた歯数Ｐ３１を読み出すことで歯数Ｐ３１を取得する。例えば、図１０に示した駆動側ギヤ４４および負荷側ギヤ４３の場合、凸部がそれぞれ１６個であるので、歯数Ｐ３１は１６個である。
　つぎに、データ切替部１３Ｃは、状態観測部４から、モータ２の実速度Ｐ３２を取得する（ステップＳ２２）。この後、データ切替部１３Ｃは、取得した歯数Ｐ３１および取得したモータ２の実速度Ｐ３２に基づいて、噛合周波数を算出する（ステップＳ２３）。噛合周波数は、モータ２の動作に伴い、機械部品に設けられた歯同士が単位時間当たりに何回衝突するかを表す周波数である。例えば、図１０に示した駆動側ギヤ４４および負荷側ギヤ４３の場合の噛合周波数について説明する。図１０に示した平歯車は、ギヤ比が１：１であるので、噛合周波数ｆｍ［Ｈｚ］は、ステップＳ２２で取得した実速度Ｐ３２（＝実速度Ｖｆｂ［ｒ／ｍｉｎ］）と、ステップＳ２１で取得した歯数Ｐ３１（＝歯数Ｚ）とに基づいて、下記の式（３）で求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　つぎに、データ切替部１３Ｃは、算出した噛合周波数に基づいて閾値を算出する（ステップＳ２４）。異常診断装置１Ｃは、実施の形態１の異常診断装置１Ａと同様に、例えば、閾値＝噛合周波数、または閾値＝噛合周波数×ｃとし、ｃは０．５≦ｃ≦２程度の範囲とする。この後、異常診断装置１Ｃは、異常診断装置１Ａと同様に、ステップＳ５からＳ７の処理を実行する。
　つぎに、実施の形態３の効果、および効果を奏する理由について説明する。実施の形態１の異常診断装置１Ａは、駆動機械３の共振周波数Ｄ３から算出される閾値と、速度制御ゲインＰ９から決まる速度制御帯域との比較結果に基づいて、異常判定部１４に出力するデータの種類（選択時系列データＤ５）を選択した。
　これに対し、実施の形態３の異常診断装置１Ｃは、駆動機械３が機械部品の噛み合いを利用した動力伝達機構を有する場合、駆動機械３の噛合周波数から算出される閾値と、速度制御ゲインＰ９から決まる速度制御帯域との比較結果に基づいて、異常判定部１４に出力するデータの種類（選択時系列データＤ５）を選択する。
　駆動側ギヤ４４および負荷側ギヤ４３などのように伝達機構に噛み合いを利用して動力を伝達する機械部品を含む駆動機械３においては、歯同士の衝突時に生じる加振力が、噛合周波数または噛合周波数付近の周波数に、異常に伴う外乱を発生させやすい性質がある。このため、異常診断装置１Ｃは、噛合周波数を算出し、この噛合周波数から算出した閾値と、速度制御ゲインＰ９から算出した制御帯域との比較結果に基づいて、データ切替部１３Ｃが異常判定に有利なデータを選択する。これにより、異常診断装置１Ｃは、駆動機械３が駆動側ギヤ４４および負荷側ギヤ４３などのように伝達機構に噛み合いを利用して動力を伝達する機械部品を含む場合においても、異常を精度良く検出することが可能となる。
　また、駆動機械３によっては、異常に伴う外乱は噛合周波数だけに生じるのではなく、側帯波など噛合周波数付近の周波数に生じることもある。このため、異常診断装置１Ｃのデータ切替部１３Ｃは、上述したように、噛合周波数に特定の定数ｃ（例えば、０．５≦ｃ≦２程度）を乗じた値を駆動機械３から決まる閾値としてもよい。
　なお、実施の形態３においては、異常診断装置１Ｃが噛合周波数を算出する際に、実速度Ｐ３２（実速度＝Ｖｆｂ）から噛合周波数を算出する例について説明したが、異常診断装置１Ｃは、実速度Ｐ３２以外のデータから噛合周波数を算出してもよい。例えば、異常診断装置１Ｃは、位置指令Ｐ１を微分した指令速度に基づいて、モータ２の速度情報を算出し、この速度情報に基づいて噛合周波数を算出してもよい。
　また、実施の形態３では、駆動機械３が図１０に示したような平歯車を有する場合について説明したが、駆動機械３は、噛合周波数を算出可能な駆動機械であれば、何れの駆動機械であってもよい。例えば、駆動機械３は、遊星歯車を有した駆動機械、タイミングベルトを張る際に用いられるプーリを有した駆動機械のように、モータ２の１回転あたりの歯数Ｐ３１およびモータ２の速度の情報から噛合周波数を算出できる駆動機械であってもよい。
　なお、ここでは、ギヤの歯数がモータ２側：負荷側＝Ｚ：Ｚ（１：１）である場合について説明したが、ギヤの歯数がモータ２側：負荷側＝Ｚ：Ｚ１（Ｚ＜Ｚ１）である場合についても噛合周波数ｆｍ［Ｈｚ］は、上述した式（３）で求められる。また、ギヤの歯数がモータ２側：負荷側＝Ｚ２：Ｚ（Ｚ２＞Ｚ）である場合は、式（３）において、Ｚ＝Ｚ２とすれば、データ切替部１３Ｃは、噛合周波数ｆｍ［Ｈｚ］を求めることができる。
　なお、実施の形態３では、伝達機構の例がギヤである場合について説明したが、伝達機構はギヤに限られるものではない。例えば、伝達機構のギヤ以外の例として、波動歯車装置が使用される場合もある。
　ここで伝達機構が波動歯車装置である場合について説明する。波動歯車装置を介して、モータ２が負荷を駆動する場合、波動歯車装置の構造上、モータ速度の２倍の周波数、すなわち、以下の式（４）の周波数ｆｍ２［Ｈｚ］に振動が発生することが知られている。伝達機構に異常が発生した際にも、式（４）の周波数ｆｍ２［Ｈｚ］に異常が発生する。伝達機構として波動歯車装置を使用した場合、式（４）から閾値が決められることにより、異常を精度良く検出することが可能となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　また、伝達機構として転がり軸受が使用される場合もある。転がり軸受は、モータ２の内部に使用される他、駆動機械３にも使用される。ここで伝達機構が転がり軸受である場合について説明する。
　図１２は、実施の形態３にかかる異常診断装置が異常を診断する転がり軸受の構成例を示す図である。図１３は、図１２に示す転がり軸受の接触角を説明するための図である。
　転がり軸受５０は、内輪５２、転動体５３、外輪５１、保持器（図示せず）などから構成されている。転がり軸受５０は、故障部品（内輪５２、転動体５３、外輪５１など）または故障要因（フレーキング６０、摩耗など）によって、異常の現れる周波数が異なることが知られている。
　例えば、図１２のように内輪５２にフレーキング６０が生じた場合、以下の式（５）の周波数ｆｍ３［Ｈｚ］に異常が発生する。式（５）のｎは転動体５３の数、ｄはボール（転動体５３）の直径、Ｄはピッチの直径、Φは転がり軸受５０の接触角である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　接触角Φは、転がり軸受５０における作用線５６と、転がり軸受５０の中心軸に垂直な平面５７とがなす角度である。転動体５３は、外輪５１の軌道輪である外輪軌道輪に対して１つの点５４で接触し、内輪５２の軌道輪である内輪軌道輪に対して１つの点５５で接触している。荷重の作用線５６は、これらの２つの点５４，５５を結んだ線である。駆動機械３に転がり軸受５０が適用された場合、式（５）から閾値が決められることにより、異常を精度良く検出することが可能となる。
　なお、転動体５３、外輪５１などにフレーキング６０やその他の故障が現れた際にも、異常診断装置１Ｃは、公知の数式を用いて異常が発生する周波数を算出し、閾値を決めてもよい。また、異常診断装置１Ｃは、他の故障要因が生じた場合も、公知の数式を用いて異常が発生する周波数を算出し、閾値を決めてもよい。
　さらに、伝達機構は、ギヤ、波動歯車装置、転がり軸受５０、またはベルトなどを組み合わせた伝達機構であってもよい。伝達機構の種類または組合せが異なる場合であっても、前述したギヤ、波動歯車装置、転がり軸受５０などと共通するのは、構造上モータ２の速度に比例した振動である。すなわち、伝達機構の種類または組合せが異なる場合であっても、モータ２の回転周波数に比例した振動が発生しやすく、異常が発生した際にも、モータ２の速度に比例した振動が発生する。この場合、閾値として、モータ２の速度の情報から算出された周波数に比例した値が閾値として選択されることにより、異常を精度良く検出することが可能となる。
　このように実施の形態３によれば、異常診断装置１Ｃが、駆動機械３の噛合周波数から算出される閾値と、速度制御ゲインＰ９から決まる速度制御帯域との比較結果に基づいて、異常判定部１４に出力するデータの種類を選択している。これにより、異常診断装置１Ｃは、実施の形態１と同様に、容易かつ高精度な異常診断を行うことができる。
実施の形態４．
　つぎに、図１４および図１５を用いて実施の形態４について説明する。実施の形態１では、駆動機械３に何らかの異常が発生した場合、駆動機械３の共振周波数Ｄ３から決まる閾値を用いて異常判定に有利なデータを選択する例について説明したが、実施の形態４では、実施の形態１において実電流Ｐ１０が選択された場合に、モータ２の駆動状態に基づいて、異常判定に有利なデータが再選択される。
　図１４は、実施の形態４にかかる異常診断装置の構成例を示す図である。図１４の各構成要素のうち図１に示す実施の形態１の異常診断装置１Ａと同一機能を達成する構成要素については同一符号を付しており、重複する説明は省略する。
　実施の形態４の異常診断装置１Ｄは、異常診断装置１Ａと比較して、データ切替部１３の代わりに、データ切替部１３Ｄを備えている点が異なっている。データ切替部１３Ｄとデータ切替部１３とは、入力されるデータが異なっている。
　異常診断装置１Ｄのデータ切替部１３Ｄへは、制御ゲインＤ１と、時系列データＤ２と、モータ２の駆動電流Ｐ７に対応する実電流Ｐ１０と、電流閾値Ｐ４１とが入力される。具体的には、データ切替部１３Ｄへは、駆動制御部１２から制御ゲインＤ１、時系列データＤ２、および実電流Ｐ１０が入力され、ユーザによって電流閾値Ｐ４１が入力される。なお、実電流Ｐ１０は、状態観測部４からデータ切替部１３Ｄに入力されてもよい。電流閾値Ｐ４１は、実電流Ｐ１０の実効値に対する閾値である。電流閾値Ｐ４１は、選択するデータの種類（選択対象）を実電流Ｐ１０から実位置Ｐ１１に変更するか否かの判定に用いられる。
　つぎに、データ切替部１３Ｄの詳細な動作について説明する。図１５は、実施の形態４にかかる異常診断装置が備えるデータ切替部が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。図１５に示す処理のうち図３に示す実施の形態１の異常診断装置１Ａが実行する処理と同じ処理については説明を省略する。
　実施の形態４の異常診断装置１Ｄは、異常診断装置１Ａと比較して、ステップＳ７の後に、ステップＳ４１からＳ４４の処理を実行する。異常診断装置１Ｄは、異常診断装置１Ａと同様のステップＳ１からＳ７の処理を実行する。
　異常診断装置１Ｄは、ステップＳ１からＳ７の処理を実行した場合に、ステップＳ４１からＳ４４の処理を実行する。すなわち、データ切替部１３Ｄは、速度制御帯域が閾値よりも大きい場合、データの種類として実電流Ｐ１０を選択した後に、ステップＳ４１からＳ４４の処理を実行する。
　具体的には、データ切替部１３Ｄは、データの種類として実電流Ｐ１０を選択した後に、駆動制御部１２Ａから、過去Ｎ秒間における実電流Ｐ１０の実効値を取得する（ステップＳ４１）。ここでのＮは、０よりも大きい実数である。
　つぎに、データ切替部１３Ｄは、電流閾値Ｐ４１を取得する（ステップＳ４２）。電流閾値Ｐ４１は、ユーザが予めデータ切替部１３Ｄに設定しておく。データ切替部１３Ｄは、ユーザによって設定された電流閾値Ｐ４１を記憶しておき、記憶しておいた電流閾値Ｐ４１を読み出すことで電流閾値Ｐ４１を取得する。
　この後、データ切替部１３Ｄは、取得した実電流Ｐ１０の実効値と、取得した電流閾値Ｐ４１とを比較し、実電流Ｐ１０の実効値＜電流閾値Ｐ４１であるか否かを判定する（ステップＳ４３）。すなわち、データ切替部１３Ｄは、実電流Ｐ１０の実効値が電流閾値Ｐ４１よりも小さいか否かを判定する。
　データ切替部１３Ｄは、実電流Ｐ１０の実効値が電流閾値Ｐ４１よりも小さいと判定した場合（ステップＳ４３、Ｙｅｓ）、データの種類として実位置Ｐ１１を選択し（ステップＳ４４）、異常判定部１４に出力する。すなわち、データ切替部１３Ｄは、実電流Ｐ１０の実効値が電流閾値Ｐ４１よりも小さい場合、選択するデータの種類を実電流Ｐ１０から実位置Ｐ１１に変更する。
　一方、データ切替部１３Ｄは、実電流Ｐ１０の実効値が電流閾値Ｐ４１よりも大きいと判定した場合（ステップＳ４３、Ｎｏ）、データの種類の再選択を行わず、ステップＳ７で選択した実電流Ｐ１０をそのまま異常判定部１４に出力する。
　なお、データ切替部１３Ｄは、実電流Ｐ１０の実効値と電流閾値Ｐ４１とが同じであると判定した場合には、データの種類として実位置Ｐ１１を選択してもよいし、データの種類の再選択を行わなくてもよい。
　なお、ここでは、選択されるデータが実電流Ｐ１０または実位置Ｐ１１である場合の例について説明したが、選択される実電流Ｐ１０は、第１のデータ群に含まれるデータであれば何れのデータであってもよい。すなわち、選択される実電流Ｐ１０は、電流指令Ｐ５、トルク指令Ｐ１２、実トルクＰ１３、外乱トルク推定値Ｐ１４、電流偏差Ｐ６、またはトルク偏差に置き換えられてもよい。
　また、実位置Ｐ１１は、第２のデータ群に含まれるデータであれば何れのデータであってもよい。すなわち、選択される実位置Ｐ１１は、速度指令Ｐ３、実速度Ｐ８、加速度、位置偏差Ｐ２、または速度偏差Ｐ４に置き換えられてもよい。
　第１のデータ群に含まれるデータの少なくとも１つが実電流Ｐ１０に関連する電流関連情報である。データ切替部１３Ｄは、電流関連情報に基づいて、データの種類の再選択を実行するか否かを判定する場合、過去の特定時間に検出された電流関連情報の実効値が、この実効値の閾値である実行閾値よりも小さいか否かを判定する。
　データ切替部１３Ｄは、電流関連情報の実効値が実行閾値よりも小さい場合、データの種類として第２のデータ群に含まれるデータの少なくとも１つを選択して異常判定部１４に出力する。一方、データ切替部１３Ｄは、電流関連情報の実効値が実行閾値よりも大きい場合、データの種類の再選択を行わず、ステップＳ７で選択した第２のデータ群に含まれるデータの少なくとも１つをそのまま異常判定部１４に出力する。
　つぎに、実施の形態４の効果、および効果を奏する理由について説明する。実施の形態１の異常診断装置１Ａは、駆動機械３の共振周波数Ｄ３から算出される閾値と、速度制御ゲインＰ９から決まる速度制御帯域との比較結果に基づいて、異常判定部１４に出力するデータの種類（選択時系列データＤ５）を選択した。
　これに対し、実施の形態４の異常診断装置１Ｄは、データの種類として実電流Ｐ１０が選択された場合に、モータ２の駆動状態、すなわち実電流Ｐ１０の実効値と、ユーザが定める電流閾値Ｐ４１とを比較している。そして、異常診断装置１Ｄは、比較結果に基づいて、異常判定に用いるデータの種類を再選択している。例えば、駆動機械３の摩擦が小さく、モータ２の速度を一定速度に維持する必要がある場合には、モータ２は加速動作や減速動作がないので、動作に必要な実電流Ｐ１０は小さくなる。
　動作に必要な実電流Ｐ１０がある程度大きい場合には、異常に伴う外乱もある程度実電流Ｐ１０に現れやすくなるが、動作に必要な実電流Ｐ１０がある程度小さい場合、異常に伴う外乱自体も極めて小さくなる。このため、実電流Ｐ１０が極めて小さい状況においては、異常判定に実電流Ｐ１０が用いられると、異常判定精度に影響を及ぼす可能性がある。このため、実電流Ｐ１０がある程度小さい場合には、実電流Ｐ１０ではなく実位置Ｐ１１を用いて異常判定が行なわれた方が有利である。すなわち、異常診断装置１Ｄは、ステップＳ７において実電流Ｐ１０を選択した場合であっても、実電流Ｐ１０の実効値が電流閾値Ｐ４１よりも小さい場合には、実位置Ｐ１１を選択して異常診断を実行した方が異常判定に有利である。
　モータ２または駆動機械３の動作パターンによっては、実電流Ｐ１０が瞬間的に小さくなる可能性もあるので、異常診断装置１Ｄは、過去Ｎ秒間の実電流Ｐ１０の実効値を取得しておく。そして、異常診断装置１Ｄは、取得した実電流Ｐ１０の実効値が電流閾値Ｐ４１よりも小さいか否かを判定し、実電流Ｐ１０の実効値が電流閾値Ｐ４１よりも小さい場合には、データの種類として実位置Ｐ１１を選択する。このように、異常診断装置１Ｄは、データの種類を再選択することで、モータ２の実電流Ｐ１０が小さい運転を行うような駆動機械３であっても、異常判定に有利なデータを自動的に選択し、これにより駆動機械３の異常診断を行うことができる。
　このように実施の形態４によれば、異常診断装置１Ｄが、実電流Ｐ１０の実効値が電流閾値Ｐ４１よりも小さい場合には、データの種類として実位置Ｐ１１を選択して異常診断を実行するので、実施の形態１よりもさらに高精度な異常診断を行うことができる。
　ここで、異常診断装置１Ａ～１Ｄのハードウェア構成について説明する。なお、異常診断装置１Ａ～１Ｄは、同様のハードウェア構成を有しているので、ここでは、異常診断装置１Ａのハードウェア構成について説明する。
　図１６は、実施の形態１にかかる異常診断装置を実現するハードウェア構成例を示す図である。異常診断装置１Ａは、入力装置３００、プロセッサ１００、メモリ２００、および出力装置４００により実現することができる。プロセッサ１００の例は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）ともいう）またはシステムＬＳＩ（Large　Scale　Integration）である。メモリ２００の例は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）である。
　異常診断装置１Ａは、プロセッサ１００が、メモリ２００で記憶されている異常診断装置１Ａの動作を実行するための、コンピュータで実行可能な、異常診断プログラムＤ６を読み出して実行することにより実現される。異常診断装置１Ａの動作を実行するためのプログラムである異常診断プログラムＤ６は、異常診断装置１Ａの手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。
　異常診断装置１Ａで実行される異常診断プログラムＤ６は、指令生成部１１と、駆動制御部１２Ａと、データ切替部１３と、異常判定部１４とを含むモジュール構成となっており、これらが主記憶装置上にロードされ、これらが主記憶装置上に生成される。
　入力装置３００は、状態観測部４からモータ２または駆動機械３の時系列データＤ２を受付けてプロセッサ１００に送る。メモリ２００は、異常診断プログラムＤ６、制御ゲインＤ１、駆動機械３の共振周波数Ｄ３などを記憶する。
　制御ゲインＤ１、駆動機械３の共振周波数Ｄ３などは、プロセッサ１００によってメモリ２００から読み出される。また、メモリ２００は、プロセッサ１００が各種処理を実行する際の一時メモリに使用される。出力装置４００は、表示装置５などの外部装置に、異常判定の判定対象、判定項目、および判定結果を出力する。
　異常診断プログラムＤ６は、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルで、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されてもよい。また、異常診断プログラムＤ６は、インターネットなどのネットワーク経由で異常診断装置１Ａに提供されてもよい。なお、異常診断装置１Ａの機能について、一部を専用回路などの専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。
　以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１Ａ～１Ｄ　異常診断装置、２　モータ、３　駆動機械、４　状態観測部、５　表示装置、１１　指令生成部、１２Ａ，１２Ｂ　駆動制御部、１３，１３Ｃ，１３Ｄ　データ切替部、１４　異常判定部、１５　動作判定部、２１～２４　減算器、４１　機械負荷、４３　負荷側ギヤ、４４　駆動側ギヤ、５０　転がり軸受、５１　外輪、５２　内輪、５３　転動体、５４，５５　点、５６　作用線、５７　平面、６０　フレーキング、１００　プロセッサ、１２１　位置制御部、１２２　速度制御部、１２３　電流制御部、１２４　速度変換部、１２５　外乱オブザーバ、２００　メモリ、３００　入力装置、４００　出力装置、Ｄ１　制御ゲイン、Ｄ２　時系列データ、Ｄ３　共振周波数、Ｄ５　選択時系列データ、Ｄ６　異常診断プログラム、Ｐ１　位置指令、Ｐ２　位置偏差、Ｐ３　速度指令、Ｐ４　速度偏差、Ｐ５　電流指令、Ｐ６　電流偏差、Ｐ７　駆動電流、Ｐ８，Ｐ８ｘ，Ｐ３２　実速度、Ｐ９　速度制御ゲイン、Ｐ１０　実電流、Ｐ１１　実位置、Ｐ１２　トルク指令、Ｐ１３　実トルク、Ｐ１４　外乱トルク推定値、Ｐ２１　指令速度、Ｐ２２　動作情報、Ｐ３１　歯数、Ｐ４１　電流閾値。

Claims (13)

  1. 　モータまたは前記モータによって駆動される駆動機械の動作を規定する指令値を生成する指令生成部と、
    　前記指令値に前記モータまたは前記駆動機械の動作が追従するように、制御ゲインに基づいて前記モータをフィードバック制御する駆動制御部と、
    　前記制御ゲインから決まる制御帯域と、前記駆動機械から決まる閾値との比較結果に基づいて、前記モータまたは前記駆動機械の状態を示す時系列データの中から選択して選択時系列データを切り替えるデータ切替部と、
    　前記選択時系列データに基づいて、前記モータまたは前記駆動機械の異常状態を判定する異常判定部と、
    　を備える、
    　ことを特徴とする異常診断装置。
  2. 　前記データ切替部は、前記閾値よりも前記制御帯域が大きい場合、前記時系列データのうちの第１のデータ群の中から前記異常判定部に出力する前記選択時系列データを選択し、前記閾値よりも前記制御帯域が小さい場合、前記時系列データのうちの第２のデータ群の中から前記異常判定部に出力する前記選択時系列データを選択し、
    　前記第１のデータ群は、
    　前記モータを駆動するための電流指令、前記モータまたは前記駆動機械を駆動するためのトルク指令、前記モータから検出される実電流、前記モータまたは前記駆動機械から検出される実トルク、前記モータまたは前記駆動機械の外乱トルクの推定値である外乱トルク推定値、前記電流指令と前記実電流との差である電流偏差、および前記トルク指令と前記実トルクとの差であるトルク偏差を含み、
    　前記第２のデータ群は、
    　前記モータまたは前記駆動機械の実位置、前記モータまたは前記駆動機械への速度指令、前記モータまたは前記駆動機械の実速度、前記モータまたは前記駆動機械の加速度、前記実位置に対応する位置指令と前記実位置との差である位置偏差、および前記速度指令と前記実速度との差である速度偏差を含む、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
  3. 　前記指令値に基づいて、前記時系列データが、前記モータまたは前記駆動機械の加速区間または減速区間に該当するか否かを判定し、判定結果を動作情報として出力する動作判定部をさらに備え、
    　前記データ切替部は、前記動作情報に基づいて、前記選択時系列データのうち前記加速区間および前記減速区間の少なくとも一方を含むデータを前記時系列データから選択して前記異常判定部に出力する、
    　ことを特徴とする請求項１または２に記載の異常診断装置。
  4. 　前記指令値に基づいて、前記時系列データが、前記モータまたは前記駆動機械の一定速区間に該当するか否かを判定し、判定結果を動作情報として出力する動作判定部をさらに備え、
    　前記データ切替部は、前記動作情報に基づいて、前記選択時系列データのうち前記一定速区間を含むデータを前記時系列データから選択して前記異常判定部に出力する、
    　ことを特徴とする請求項１または２に記載の異常診断装置。
  5. 　前記指令値に基づいて、前記時系列データが、前記モータまたは前記駆動機械の停止区間に該当するか否かを判定し、判定結果を動作情報として出力する動作判定部をさらに備え、
    　前記データ切替部は、前記動作情報に基づいて、前記選択時系列データのうち前記停止区間を含むデータを前記時系列データから選択して前記異常判定部に出力する、
    　ことを特徴とする請求項１または２に記載の異常診断装置。
  6. 　前記閾値は、前記駆動機械の共振周波数に基づいて算出された値である、
    　ことを特徴とする請求項１から５の何れか１つに記載の異常診断装置。
  7. 　前記駆動機械が、歯同士の噛合いを利用して動力を伝達する機械部品を含む場合に、前記閾値は、前記モータの速度の情報と前記機械部品の歯数とを用いて算出された噛合周波数に基づいて算出された値である、
    　ことを特徴とする請求項１から５の何れか１つに記載の異常診断装置。
  8. 　前記閾値は、前記モータの速度の情報から算出された周波数に比例した値である、
    　ことを特徴とする請求項１から５の何れか１つに記載の異常診断装置。
  9. 　前記データ切替部は、前記閾値よりも前記制御帯域が大きい場合において、過去の特定時間に前記モータから検出された実電流に関連する電流関連情報の実効値が、前記実効値の閾値である実行閾値よりも小さい場合、前記時系列データのうちの第２のデータ群の中から前記異常判定部に出力する前記選択時系列データを選択することで選択対象を変更する、
    　ことを特徴とする請求項２に記載の異常診断装置。
  10. 　前記時系列データは、前記モータまたは前記駆動機械の状態を観測する状態観測部が取得した第１のデータ、前記駆動制御部が生成する第２のデータ、および前記指令生成部が生成する第３のデータの少なくとも１つを含んでいる、
    　ことを特徴とする請求項１から９の何れか１つに記載の異常診断装置。
  11. 　前記時系列データは、前記第１のデータ、前記第２のデータ、および前記第３のデータの少なくとも１つに対して、四則演算、積分演算、微分処理、およびフィルタ処理の少なくとも１つが実行されることで得られるデータを含んでいる、
    　ことを特徴とする請求項１０に記載の異常診断装置。
  12. 　モータまたは前記モータによって駆動される駆動機械の動作を診断する異常診断装置が、前記モータまたは前記駆動機械の動作を規定する指令値を生成する指令生成ステップと、
    　前記異常診断装置が、前記指令値に前記モータまたは前記駆動機械の動作が追従するように、制御ゲインに基づいて前記モータをフィードバック制御する駆動制御ステップと、
    　前記異常診断装置が、前記制御ゲインから決まる制御帯域と、前記駆動機械から決まる閾値との比較結果に基づいて、前記モータまたは前記駆動機械の状態を示す時系列データの中から選択して選択時系列データを切り替えるデータ切替ステップと、
    　前記異常診断装置が、前記選択時系列データに基づいて、前記モータまたは前記駆動機械の異常状態を判定する異常判定ステップと、
    　を含む、
    　ことを特徴とする異常診断方法。
  13. 　前記データ切替ステップでは、前記閾値よりも前記制御帯域が大きい場合、前記異常診断装置が、前記時系列データのうちの第１のデータ群の中から出力する前記選択時系列データを選択し、前記閾値よりも前記制御帯域が小さい場合、前記時系列データのうちの第２のデータ群の中から出力する前記選択時系列データを選択し、
    　前記第１のデータ群は、
    　前記モータを駆動するための電流指令、前記モータまたは前記駆動機械を駆動するためのトルク指令、前記モータから検出される実電流、前記モータまたは前記駆動機械から検出される実トルク、前記モータまたは前記駆動機械の外乱トルクの推定値である外乱トルク推定値、前記電流指令と前記実電流との差である電流偏差、および前記トルク指令と前記実トルクとの差であるトルク偏差を含み、
    　前記第２のデータ群は、
    　前記モータまたは前記駆動機械の実位置、前記モータまたは前記駆動機械への速度指令、前記モータまたは前記駆動機械の実速度、前記モータまたは前記駆動機械の加速度、前記モータまたは前記実位置に対応する位置指令と前記実位置との差である位置偏差、および前記速度指令と前記実速度との差である速度偏差を含む、
    　ことを特徴とする請求項１２に記載の異常診断方法。
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