(57)【要約】【課題】作業者が予め手作業で潤滑材の温度推定式の係数を同定しなくてもモータ電流及びモータ速度から潤滑材の温度を推定することを可能とする温度推定装置及び寿命評価装置を提供すること。【解決手段】本発明の温度推定装置１’及び寿命評価装置１は、モータの電流値に基づいてモータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部３２と、モータの回転速度と、伝達機構の摩擦係数とに基づいて、該伝達機構における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部３４と、摩擦発熱量算出部３４により算出された摩擦発熱量及びモータ発熱量算出部３２により算出されたモータ発熱量を用いた機械学習により、摩擦発熱量及びモータ発熱量から潤滑材の温度を推定するための学習済みモデルを生成する潤滑材温度学習部３８と、を備える。【選択図】図２
2020008466.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータと、潤滑材により潤滑され前記モータの動力を可動部に伝達する伝達機構とを備える機械における前記潤滑材の温度を推定する温度推定装置であって、
前記モータの電流値に基づいてモータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部と、
前記モータの回転速度と、前記伝達機構の摩擦係数とに基づいて、該伝達機構における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部と、
前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量及び前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量を用いた機械学習により、摩擦発熱量及びモータ発熱量から潤滑材の温度を推定するための学習済みモデルを生成する潤滑材温度学習部と、
を備える温度推定装置。
【請求項２】
モータと、潤滑材により潤滑され前記モータの動力を可動部に伝達する伝達機構とを備える機械における前記潤滑材の温度を推定する温度推定装置であって、
前記モータの電流値に基づいてモータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部と、
前記モータの回転速度と、前記伝達機構の摩擦係数とに基づいて、該伝達機構における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部と、
前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量及び前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量を用いた機械学習により生成された学習済みモデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量および前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量とに基づいて、前記学習済みモデルを用いて前記モータの潤滑材の温度を推定する潤滑材温度推定部と、
を備える温度推定装置。
【請求項３】
前記機械学習は、前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量及び前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量を入力データとし、前記潤滑材の温度の実測値をラベルとしてお互いに関連付けた教師データを用いた教師あり学習である、
請求項１又は２に記載の温度推定装置。
【請求項４】
前記機械学習は、学習モデルとして下式を用いる、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の温度推定装置。
【数１】
2020008466.tif 000010
【請求項５】
前記機械学習は、学習モデルとして線形モデルを用いる、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の温度推定装置。
【請求項６】
前記機械学習は、学習モデルとしてニューラルネットワークを用いる、
請求項３に記載の温度推定装置。
【請求項７】
前記機械学習を行う際に正則化項を考慮した学習を行う、
請求項１〜６のいずれか１つに記載の温度推定装置。
【請求項８】
前記機械学習を行う際にＬ２正則化又はスパース正則化を用いた学習を行う、
請求項７のいずれか１つに記載の温度推定装置。
【請求項９】
請求項２〜８のいずれか１つに記載の潤滑材温度推定部により推定された潤滑材の温度に基づいて該潤滑材の寿命を推定する寿命推定部を備える寿命評価装置。
【請求項１０】
モータと、潤滑材により潤滑され前記モータの動力を可動部に伝達する伝達機構とを備える機械における前記潤滑材の寿命を評価する寿命評価装置であって、
前記モータの電流値に基づいてモータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部と、
前記モータの回転速度と、前記伝達機構の摩擦係数とに基づいて、該伝達機構における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部と、
前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量及び前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量を用いた機械学習により生成された学習済みモデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量および前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量とに基づいて、前記学習済みモデルを用いて前記モータの潤滑材の温度を推定する潤滑材温度推定部と、
該潤滑材温度推定部により推定された潤滑材の温度に基づいて該潤滑材の寿命を推定する寿命推定部と、
を備える寿命評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、温度推定装置及び寿命評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、モータ電流およびモータ速度から伝達機構の摩擦係数を同定し、予め求められている摩擦係数と潤滑材（グリース）の温度との関係から潤滑材の温度を推定し、推定された潤滑材の温度を考慮して伝達機構の入力速度を補正し、補正された入力速度から潤滑材の寿命を評価する寿命評価装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１に記載された寿命評価装置は、潤滑材の温度が伝達機構の摩擦係数のみから求められているため、誤差が大きく、寿命を正しく評価することができないという不都合がある。
【０００３】
そこで、この様な不都合を解消するために、モータの電流値に基づいて算出されたモータ発熱量及びモータの回転速度と該モータの動力を可動部に伝達する伝達機構の摩擦係数とに基づいて算出された該伝達機構における摩擦発熱量を用いて、伝達機構に用いられる潤滑材の温度を推定し、推定された潤滑材の温度に基づいて該潤滑材の寿命を推定する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４０２１３５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記手法において、潤滑材の温度の推定には、例えば以下に示す数１式等が用いられる。数１式において、Ｔは潤滑材の推定温度、Ｔ0は室温、添え字ｉは推定対象軸を含む推定対象軸の潤滑材温度に影響を与える軸番号、Ｄ1〜Ｄ6は予め実験等により種々のパターンの動作を実行して各パターンにおけるグリース温度、室温、発熱量、減速機の移動速度および他の発熱源の発熱量のデータを取得して同定した係数、Ｅiはモータ発熱量Ｗ1iの係数、Ｆiは摩擦発熱量Ｗ2iの係数、Ｗ1はモータ発熱量、Ｗ2は摩擦発熱量、Ｗ3は空冷放熱量、Ｗ4は他の発熱源の発熱量を表わしている。しかしながら、この様な式を用いて潤滑材の温度を推定する場合、予めＤ1〜Ｄ6、Ｅi、Ｆiを同定しておく必要がある。
【０００６】
【数１】
2020008466.tif 000003
【０００７】
そこで本発明の目的は、作業者が予め手作業で潤滑材の温度推定式の係数を同定しなくてもモータ電流及びモータ速度から潤滑材の温度を推定することを可能とする温度推定装置及び寿命評価装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様は、モータと、潤滑材により潤滑され前記モータの動力を可動部に伝達する伝達機構とを備える機械における前記潤滑材の寿命を評価する寿命評価装置であって、前記モータの電流値に基づいてモータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部と、前記モータの回転速度と、前記伝達機構の摩擦係数とに基づいて、該伝達機構における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部と、前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量及び前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量を用いた機械学習により、摩擦発熱量及びモータ発熱量から潤滑材の温度を推定するための学習済みモデルを生成する潤滑材温度学習部と、を備える温度推定装置である。
【０００９】
本発明の他の態様は、モータと、潤滑材により潤滑され前記モータの動力を可動部に伝達する伝達機構とを備える機械における前記潤滑材の温度を推定する温度推定装置であって、前記モータの電流値に基づいてモータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部と、前記モータの回転速度と、前記伝達機構の摩擦係数とに基づいて、該伝達機構における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部と、前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量及び前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量を用いた機械学習により生成された学習済みモデルを記憶する学習モデル記憶部と、前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量および前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量とに基づいて、前記学習済みモデルを用いて前記モータの潤滑材の温度を推定する潤滑材温度推定部と、を備える温度推定装置である。
【００１０】
本発明の他の態様は、モータと、潤滑材により潤滑され前記モータの動力を可動部に伝達する伝達機構とを備える機械における前記潤滑材の温度を推定する温度推定装置であって、前記モータの電流値に基づいてモータ発熱量を算出するモータ発熱量算出部と、前記モータの回転速度と、前記伝達機構の摩擦係数とに基づいて、該伝達機構における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部と、前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量及び前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量を用いた機械学習により生成された学習済みモデルを記憶する学習モデル記憶部と、前記摩擦発熱量算出部により算出された摩擦発熱量および前記モータ発熱量算出部により算出されたモータ発熱量とに基づいて、前記学習済みモデルを用いて前記モータの潤滑材の温度を推定する潤滑材温度推定部と、該潤滑材温度推定部により推定された潤滑材の温度に基づいて該潤滑材の寿命を推定する寿命推定部と、を備える寿命評価装置である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、作業者が予め手作業で潤滑材の温度推定式の係数を同定しなくてもモータ電流及びモータ速度から潤滑材の温度を推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態による寿命評価装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】一実施形態による寿命評価装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】潤滑材の温度と寿命の関係を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は第１の実施形態による寿命評価装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。寿命評価装置１は、本発明による温度推定装置１’の一実施形態であり、本発明の潤滑材の温度推定手法を用いて推定された潤滑材の温度に基づいて該潤滑材の寿命を推定するものである。寿命評価装置１は、例えばロボットを制御する制御装置上に実装することができる。また、寿命評価装置１は、ロボット及び該ロボットの制御装置に併設されたパソコンや、ロボットの制御装置に有線／無線のネットワークで接続されたセルコンピュータ、ホストコンピュータ、エッジサーバ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することができる。本実施形態では、寿命評価装置１を、ロボットを制御する制御装置上に実装した場合の例を示す。
【００１４】
本実施形態の寿命評価装置１は一般的なロボットの制御に用いられる機能を備えており、図１に例示されるロボット２とインタフェース１９を介して接続されて該ロボット２を制御する。ロボット２としては、１以上のリンク（可動部）と１以上の関節を有するものであり、例えば６軸多関節型ロボットを挙げることができる。ロボット２の関節部分には、減速機（伝達機構）と、該減速機に入力する動力を発生するモータとが備え付けられており、該減速機の内部には潤滑材（グリース）が充填され、減速機を構成しているギヤおよびベアリングを潤滑している。そして、ロボット２が備えるモータが作動させられると、モータの回転は減速機により減速されて伝達され、関節部分が回転動作する。
【００１５】
寿命評価装置（制御装置）１により制御されたロボット２は、例えばワークの搬送や部品の組み付け、その他の製造のための作業を担う。寿命評価装置１は、作業者により入力された設定値やロボット２の各部から取得された値から、ロボット２の設置箇所の温度やロボット２の各関節を駆動するモータの状態量等をインタフェース１９を介して取得できるようになっている。なお、ロボット２の詳細な構成については既に公知となっているので、本明細書での詳細な説明は省略する。
【００１６】
本実施形態による寿命評価装置１が備えるＣＰＵ１１は、寿命評価装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムをバス２０を介して読み出し、該システム・プログラムに従って寿命評価装置１の全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示データ、入力装置７１を介してして作業者が入力した各種データ等が一時的に格納される。
【００１７】
不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされるなどして、寿命評価装置１の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ１４には、寿命評価装置１の動作に係る設定情報が格納される設定領域や、入力装置７１から入力されたロボット２の制御用プログラム、図示しない外部記憶装置から読み込まれたロボット２の制御用プログラム、インタフェース１９を介してロボット２から取得されるモータの状態量等が記憶されている。不揮発性メモリ１４に記憶されたプログラムや各種データは、実行時／利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、公知の解析プログラムなどの各種のシステム・プログラム（後述する機械学習装置１００とのやりとりを制御するためのシステム・プログラムを含む）があらかじめ書き込まれている。
【００１８】
表示装置７０には、メモリ上に読み込まれた各データ、プログラム等が実行された結果として得られたデータ、後述する機械学習装置１００から出力されたデータ等がインタフェース１７を介して出力されて表示される。また、キーボードやポインティングデバイス等から構成される入力装置７１は、作業者による操作に基づく指令，データ等を受けて、インタフェース１８を介してＣＰＵ１１に渡す。
【００１９】
インタフェース２１は、寿命評価装置１と機械学習装置１００とを接続するためのインタフェースである。機械学習装置１００は、機械学習装置１００全体を統御するプロセッサ１０１と、システム・プログラム等を記憶したＲＯＭ１０２、機械学習に係る各処理における一時的な記憶を行うためのＲＡＭ１０３、及び学習モデル等の記憶に用いられる不揮発性メモリ１０４を備える。機械学習装置１００は、インタフェース２１を介して寿命評価装置１で取得可能な各情報（例えば、入力装置７１を介して設定された室温や、ロボット２から取得される各モータの状態量等）を観測することができる。また、寿命評価装置１は、機械学習装置１００からの処理結果をインタフェース２１を介して取得する。
【００２０】
図２は、一実施形態による寿命評価装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。図２に示した各機能ブロックは、図１に示した寿命評価装置１が備えるＣＰＵ１１、及び機械学習装置１００のプロセッサ１０１が、それぞれのシステム・プログラムを実行し、寿命評価装置１及び機械学習装置１００の各部の動作を制御することにより実現される。
【００２１】
寿命評価装置１は、ロボット２を制御する制御部３０と、ロボット２が備えるモータの発熱量を算出するモータ発熱量算出部３２と、ロボット２が備える減速機における摩擦発熱量を算出する摩擦発熱量算出部３４と、空冷放熱量算出部３６と、これらの算出部３２，３４，３６により算出された熱量に基づいてロボット２の潤滑材の温度を学習する潤滑材温度学習部３８と、各算出部３２，３４，３６により算出された熱量に基づいてロボット２の潤滑材の温度を推定する潤滑材温度推定部４０と、推定された温度に基づいて潤滑材の寿命を算出する寿命推定部４２とを備えている。
【００２２】
制御部３０は、作業者による図示しない操作盤の制御操作や、不揮発性メモリ１４等に記憶された制御用プログラムに基づいてロボット２を制御する。制御部３０は、制御用プログラムがロボット２が備える各軸（関節）の移動を指令する場合に当該軸を駆動するモータに対して制御周期毎に軸角度の変化量としての指令データを出力する、等といったように、ロボット２の各部を制御するために必要とされる一般的な制御のための機能を備える。また、制御部３０は、ロボット２が備える各モータのモータ状態量（モータの電流値、モータの位置、速度、加速度、モータのトルク等）を取得し、各算出部３２，３４，３６へと出力する。
【００２３】
モータ発熱量算出部３２は、制御部３０から入力されたモータ状態量、即ちモータの電流値（モータ電流値）およびモータの回転速度（モータ回転速度）に基づいて、以下に示す数２式を用いてモータ発熱量を算出する。なお、数２式において、Ｗ1はモータ発熱量、Ａ1，Ａ2，Ａ3は予め実験等により同定された係数、ＩMはモータ電流値、ＳMはモータ回転速度であり、右辺第１項はモータにおける銅損を、第２項は鉄損を示している。
【００２４】
【数２】
2020008466.tif 000004
【００２５】
摩擦発熱量算出部３４は、制御部３０から入力されたモータ状態量、即ち摩擦トルク及びモータ回転速度に基づいて、以下に示す数３式を用いて摩擦発熱量を算出する。なお、数３式において、Ｗ2は摩擦発熱量、Ｔは摩擦トルク、Ｂ1，Ｂ2，Ｂ3は予め実験等により同定された摩擦係数、ＴMは摩擦が存在しない場合のロボットのリンクを駆動する際に必要とするトルクである。トルクＴMは、ロボット２のリンクの位置、加速度、質量情報等を用いて、一般的に、ラグランジュ法、ニュートン・オイラー法等の公知の計算方法により計算される。
【００２６】
【数３】
2020008466.tif 000005
【００２７】
空冷放熱量算出部３６は、ロボット２の駆動により減速機自体が空気中で移動することにより、周辺空気との間に相対速度が発生するために発生する空冷放熱量を算出するものであり、制御部３０から入力されたモータの回転速度に基づいて、減速機の位置におけるロボット２の移動速度を算出し、算出された移動速度に基づいて、以下の数４式を用いて空冷放熱量を算出する。なお、数４式において、Ｗ3は空冷放熱量、Ｃ1はモータ発熱量Ｗ1と摩擦発熱量Ｗ2の和で計算された値、ＳRは減速機の位置におけるロボット２の移動速度である。なお、空冷放熱量算出部３６については、モータ発熱量、摩擦発熱量と比較して潤滑材の温度変化に対して大きな影響を与えない場合には省略しても良い。
【００２８】
【数４】
2020008466.tif 000006
【００２９】
潤滑材温度学習部３８は、各算出部３２，３４，３６により算出された熱量、及び潤滑材の温度に基づいた教師あり学習を行い、潤滑材温度の推定に用いられる学習済みモデルを作成する（学習する）機能手段である。本実施形態の潤滑材温度学習部３８は、例えば上記した数１式の重回帰式を学習モデルとして用いた回帰分析を行い、該数１式に用いられる各係数Ｄ1〜Ｄ6，Ｅi，Ｆiの全部又は一部を推定することで学習済みモデルを作成する。
【００３０】
潤滑材温度学習部３８による学習は、寿命評価装置１が学習モードとして機能している場合に行われる。この時、潤滑材温度学習部３８は、各算出部３２，３４，３６を入力データとし、また、潤滑材の温度をラベル（出力データ）とする教師データを作成し、該作成した教師データを用いた教師あり学習を行う。ラベル（出力データ）としての潤滑材の温度は、例えば入力装置７１を介して作業者が測定した潤滑材の温度を手入力で設定するようにしても良いし、減速機の内部又は近傍に取付けられた図示しない温度センサにより検出された温度値を自動的に取得するようにしても良い。この様にして、種々のパターンの動作を実行して各パターンにおいて得られた複数の教師データに基づいて、潤滑材温度学習部３８は、各算出部３２，３４，３６により算出された熱量から潤滑材の温度を推定するための学習済みモデルを生成する。そして、潤滑材温度学習部３８が生成した学習済みモデルは、不揮発性メモリ１０４上に設けられた学習モデル記憶部４４に記憶され、潤滑材温度推定部４０による潤滑材温度の推定に用いられる。
【００３１】
なお、数１式における室温Ｔ0については、例えば入力装置７１を介して作業者が手入力で設定するようにしても良いし、室温を計測するための図示しない温度センサにより検出した温度値を自動的に取得するようにしても良い。数１式の他の発熱源Ｗ4については、近接する装置からの発熱量を予め設定しておく。更に、係数の一部を推定する場合には、推定対象となる係数の他の係数については予め所定の値を設定しておく。
【００３２】
なお、潤滑材温度学習部３８は、十分に学習が行われた学習済みモデルが生成された後は、寿命評価装置１には必ずしも必要ではない。例えば、寿命評価装置１のメーカーは十分に学習された学習済みモデルを学習モデル記憶部４４に記憶した状態で、潤滑材温度学習部３８が機能しないようにした上で寿命評価装置１を出荷するようにしても良い。
【００３３】
潤滑材温度推定部４０は、各算出部３２，３４，３６により算出された熱量に基づいて、学習モデル記憶部４４に記憶された学習済みモデルを用いた潤滑材の温度の推定を行う。本実施形態の潤滑材温度推定部４０は、潤滑材温度学習部３８による教師あり学習により各係数が推定された数１式を学習済みモデルとし、これに各算出部３２，３４，３６により算出された熱量を代入することで潤滑材の温度を推定（算出）する。
【００３４】
なお、潤滑材温度推定部４０による潤滑材温度の推定は、寿命評価装置１が推定モードとして機能している場合に行われる。潤滑材温度推定部４０は、潤滑材温度学習部３８による学習の段階においては、寿命評価装置１には必ずしも必要ではない。例えば、寿命評価装置１のメーカーにおいて学習済みモデルの生成を行っている間は、潤滑材温度推定部４０が機能しないようにした上で学習済みモデルの生成を行うようにしても良い。
【００３５】
本実施形態において潤滑材温度学習部３８が作成し、潤滑材温度推定部４０が利用する学習済みモデル（数１式）の例として、６軸多関節型ロボットであるロボット２の各軸をＪ1軸，Ｊ2軸，Ｊ3軸，Ｊ4軸，Ｊ5軸，Ｊ6軸としたとき、Ｊ4軸，Ｊ5軸及びＪ6軸のモータと減速機とが密集してお互いに影響を与える場合、Ｊ6軸を推定対象軸とする潤滑材の推定温度Ｔは、数５式により推定される。なお、数５式において、Ｅ4はＪ4軸のモータ発熱量Ｗ14の係数、Ｅ5はＪ5軸のモータ発熱量Ｗ15の係数、Ｅ6はＪ6軸のモータ発熱量Ｗ16の係数、Ｆ4はＪ4軸の摩擦発熱量Ｗ24の係数、Ｆ5はＪ5軸の摩擦発熱量Ｗ25の係数、Ｆ6はＪ6軸の摩擦発熱量Ｗ26の係数である。
【００３６】
【数５】
2020008466.tif 000007
【００３７】
また、数５式は、Ｊ1軸，Ｊ2軸及びＪ3軸が影響を与えず、Ｊ4軸及びＪ5軸がＪ6軸に影響を与える場合を例示したが、Ｊ1軸，Ｊ2軸及びＪ3軸もＪ6軸に影響を与える場合には、Ｗ11，Ｗ12，Ｗ13，Ｗ21，Ｗ22，Ｗ23，Ｅ1，Ｅ2，Ｅ3，Ｆ1，Ｆ2，Ｆ3を数５式に追記した式を用いて潤滑材の推定温度Ｔを算出すれば良い。
更に、数５式において係数Ｄ5，Ｄ6を１とすることにより、数５式を簡易な線形モデルとして潤滑油の温度を推定することもできる。この様にすることで、学習時及び推定時における計算に掛かる負荷を軽減することができる。
【００３８】
寿命推定部４２は、推定された潤滑材の温度に基づいて、以下に示す数６式を用いて潤滑材の寿命使用量を算出する。一般に、潤滑材の温度と寿命とは、図３に示される関係がある。即ち、潤滑材の温度がＴth以下では、潤滑材の寿命は一定の定格寿命Ｓｇ0であるのに対し、温度がＴthより高くなると、潤滑材の寿命は指数関数的に減少するので、推定された温度と時間とによって、数６式を用いて寿命使用量を算出することができる。なお、数６式において、Ｓｇは潤滑材の寿命使用量、Ａは予め実験等により同定された定数、ｋはＴ＞Ｔthにおいて（Ｔ−Ｔth）／Δ、Ｔ≦Ｔthにおいて０、Δは寿命使用量がＡ倍となる温度のＴthからの差分である。
【００３９】
【数６】
2020008466.tif 000008
【００４０】
そして、寿命推定部４２が数６式を用いて算出した潤滑材の寿命は、表示装置７０に表示出力される。なお、寿命推定部４２が算出した潤滑材の寿命は、例えば図示しないネットワークを介してホストコンピュータやクラウドサーバ等に送信出力されるようにしても良い。また、寿命推定部４２は、以下の数７式を用いて潤滑材の残存寿命を算出して、算出した残存寿命を出力するようにしても良い。
【００４１】
【数７】
2020008466.tif 000009
【００４２】
上記のように構成された本実施形態の寿命評価装置１は、ロボット２に種々のパターンの動作を行わせて得られた複数の教師データに基づいて学習を行い、十分な学習結果が得られた学習済みモデルを用いて潤滑材の温度を精度高く推定することができる。そして推定した潤滑材の温度に基づく潤滑材の寿命の推定をすることで、潤滑材の交換時期を的確に判断することができるようになる。
【００４３】
本実施形態の寿命評価装置１の一変形例として、潤滑材温度学習部３８は、例えばニューラルネットワークを学習モデルとして用い、各算出部３２，３４，３６を入力データとし、また、潤滑材の温度をラベル（出力データ）とする教師データに基づいた教師あり学習を行うように構成しても良い。この様に構成する場合、学習モデルとしては入力層、中間層、出力層の三層を備えたニューラルネットワークを用いても良いが、三層以上の層を為すニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープラーニングの手法を用いることで、より効果的な学習及び推論を行うように構成することも可能である。
【００４４】
本変形例では、潤滑材の温度推定式を学習モデルとして用いる場合と同様に、種々のパターンの動作を実行して各パターンにおいて得られた複数の教師データに基づいて、潤滑材温度学習部３８は、各算出部３２，３４，３６により算出された熱量から潤滑材の温度を推定するための学習済みモデルを生成する。そして、潤滑材温度学習部３８が生成した学習済みモデルは、不揮発性メモリ１０４上に設けられた学習モデル記憶部４４に記憶され、潤滑材温度推定部４０による潤滑材温度の推定に用いられる。
【００４５】
そして、潤滑材温度推定部４０は、各算出部３２，３４，３６により算出された熱量に基づいて、学習モデル記憶部４４に記憶された学習済みモデルを用いた潤滑材の温度の推定を行う。本変形例の潤滑材温度推定部４０では、潤滑材温度学習部３８による教師あり学習により生成された（パラメータが決定された）ニューラルネットワークを学習済みモデルとし、これに各算出部３２，３４，３６により算出された熱量を入力することで潤滑材の温度を直接推定（算出）する。
【００４６】
本実施形態の寿命評価装置１の他の変形例として、潤滑材温度学習部３８による学習において、通常の回帰分析ではなく公知の正則化項（例えば、Ｌ２正則化項、スパース正則化項等）を考慮した回帰分析を行うようにしても良い。この手法を取ることで、例えば学習に用いることができる教師データが少ない場合においても、過学習が起こりにくくして学習済みモデルの汎化性能を高くすることが可能となる。
【００４７】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
【００４８】
例えば、機械学習装置１００が実行する学習アルゴリズムや演算アルゴリズム、寿命評価装置１が実行する制御アルゴリズム等は、上述したものに限定されず、様々なアルゴリズムを採用できる。
【００４９】
また、上記した実施形態では寿命評価装置１と機械学習装置１００が異なるＣＰＵを有する装置として説明しているが、機械学習装置１００は寿命評価装置１が備えるＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２に記憶されるシステム・プログラムにより実現するようにしても良い。
【００５０】
上記した実施形態では寿命評価装置１によりロボット２の関節部分の潤滑材の寿命を推定する例を示したが、潤滑材の寿命を推定する対象としては、例えば工作機械や電気自動車、鉄道、発電機等にも応用することができる。
【００５１】
上記した実施形態では寿命評価装置１が潤滑材の温度を推定し、その推定結果に基づいて潤滑材の寿命を推定する構成としているが、例えば寿命評価装置１から寿命推定部４２を取り除き、潤滑材の温度を推定する温度推定装置１’として構成し、該温度推定装置１’が推定した潤滑材の温度を出力（表示出力、送信出力等）するように構成しても良い。このように構成することで、潤滑材の温度を推定するための構成と、寿命推定部４２とを異なる装置上に実装する等、それぞれの機能手段の配置については設計的に定めるようにしても良い。
【００５２】
上記した実施形態では、本発明の温度推定装置１’の一実施例として寿命評価装置１を示したが、温度推定装置１’により推定された潤滑材の温度は、潤滑材の寿命評価以外の目的に使用しても良い。
例えば、ロボット２に備え付けられた、潤滑材（軸受、減速機）を冷却する冷却部に対して、潤滑材温度推定部４０によって推定された潤滑材の温度を出力して、冷却機能を制御するようにしても良い。このように構成することで、伝達機構の潤滑材は、モータ状態量に基づいて推定される潤滑材の温度に応じて稼働する冷却部によって冷却され、潤滑材の温度を所定の温度以下に保ち、潤滑材やその周りの部材の寿命を延ばすことができるようになる。
より具体的には、ロボット２が、冷却部によって駆動され、伝達機構のベアリングに対して送風する冷却用ファンを備えるとした時、冷却部は、潤滑材温度推定部４０により推定された伝達機構のベアリングの潤滑材の推定温度Ｔが予め設定された閾値以上になった場合にファンを駆動させる。一方で、冷却部は、伝達機構のベアリングの潤滑材の推定温度Ｔが閾値未満の場合には、ファンを駆動させない。これにより、ベアリングの温度は、閾値未満から閾値以上に変化した場合に冷却される。
【００５３】
また、潤滑材温度推定部４０によって推定された潤滑材の温度に応じて、モータの駆動制御を行っても良い。この構成により、伝達機構の潤滑材の温度に応じて、発熱源であるモータの駆動が制御され、潤滑材の温度を所定の温度以下に保ち、潤滑材やその周りの部材の寿命を延ばすことができるようになる。
より具体的には、ロボット２のモータを制御する制御部３０は、潤滑材温度推定部４０により推定された伝達機構のベアリングの潤滑材の推定温度Ｔが予め設定された閾値以上になった場合に、モータの駆動を停止乃至減速する。一方で、伝達機構のベアリングの潤滑材の推定温度Ｔが閾値未満の場合には、モータの駆動を継続する。これにより、ベアリングの温度は、閾値未満から閾値以上に変化した場合に冷却される。
【符号の説明】
【００５４】
１  寿命評価装置
１’温度推定装置
２  ロボット
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１７，１８，１９  インタフェース
２０  バス
２１  インタフェース
３０  制御部
３２  モータ発熱量算出部
３４  摩擦発熱量算出部
３６  空冷放熱量算出部
３８  潤滑材温度学習部
４０  潤滑材温度推定部
４２  寿命推定部
４４  学習モデル記憶部
７０  表示装置
７１  入力装置
１００  機械学習装置
１０１  プロセッサ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  不揮発性メモリ
【図１】
2020008466.tif 000011
【図２】
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【図３】
2020008466.tif 000013