(57)【要約】【課題】対象の機械について、他の機械との特性の違いを容易に把握できる特性判定装置、特性判定方法及び特性判定プログラムを提供する。【解決手段】特性判定装置１は、機械の個体差に応じて個別にパラメータを機械学習により設定する学習部１１と、設定されたパラメータを取得する取得部１２と、対象の機械のパラメータを、他の複数の機械のパラメータの分布と比較し、対象の機械に固有の特性情報を出力する比較部１３と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械の個体差に応じて個別に設定されたパラメータを取得する取得部と、
対象の機械の前記パラメータを、他の複数の前記機械の前記パラメータの分布と比較し、前記対象の機械に固有の特性情報を出力する比較部と、を備える特性判定装置。
【請求項２】
前記パラメータを機械学習により設定する学習部を備える請求項１に記載の特性判定装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記機械の制御指令又はフィードバックの情報を受信し、当該情報を引数に持つ所定の評価関数に基づいて、前記パラメータを設定する請求項２に記載の特性判定装置。
【請求項４】
前記パラメータは、前記機械の制御用パラメータ、又は前記機械の状態を算出するための数式モデルのパラメータである請求項１から請求項３のいずれかに記載の特性判定装置。
【請求項５】
前記比較部は、前記特性情報として、前記パラメータの分布から得られる統計量からの偏差を出力する請求項１から請求項４のいずれかに記載の特性判定装置。
【請求項６】
前記比較部は、前記偏差に基づいて、前記対象の機械が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を前記特性情報として出力する請求項５に記載の特性判定装置。
【請求項７】
前記比較部は、既知の正常な機械における前記パラメータを教師データとする学習により、前記対象の機械が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を前記特性情報として出力する請求項１から請求項５のいずれかに記載の特性判定装置。
【請求項８】
前記比較部は、前記特性情報として、共振周波数、ダンピング、質量、イナーシャ、剛性のうち、少なくともいずれかを出力する請求項１から請求項７のいずれかに記載の特性判定装置。
【請求項９】
機械の個体差に応じて個別に設定されたパラメータを取得する取得ステップと、
対象の機械の前記パラメータを、他の複数の前記機械の前記パラメータの分布と比較し、前記対象の機械に固有の特性情報を出力する比較ステップと、をコンピュータが実行する特性判定方法。
【請求項１０】
請求項１から請求項８のいずれかに記載の特性判定装置としてコンピュータを機能させるための特性判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械の特性情報を判定する特性判定装置、特性判定方法及び特性判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工作機械及びロボット等を含む産業機械（以下、単に「機械」ともいう）において、サーボモータ又はスピンドルモータ等を制御する際には、予め固有の制御用パラメータ、又は機械特性を求めるための数式モデルのパラメータを、個別に設定する必要がある。このとき、機械特性の個体差を反映して精度良くこれらのパラメータを設定するためには、様々な条件で実験を繰り返してデータを取得し適切なパラメータを決定する必要がある。これには膨大な時間と熟練が必要だった。
【０００３】
そこで、例えば、特許文献１では、機械の動作状態に基づいて機械要素の熱変位量を推定する数式モデルを、機械学習を繰り返すことにより最適化する装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−１１１１４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
機械学習によれば、機械の個体毎に異なる特性に合わせて適切なパラメータが設定される。しかしながら、例えば、初期不良又は経年劣化等により運用に支障がある特性を持つ個体に対しても、自動的にパラメータが決定されるため、機械に異常があることを発見することは難しかった。
【０００６】
本発明は、対象の機械について、他の機械との特性の違いを容易に把握できる特性判定装置、特性判定方法及び特性判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）  本発明に係る特性判定装置（例えば、後述の特性判定装置１）は、機械の個体差に応じて個別に設定されたパラメータを取得する取得部（例えば、後述の取得部１２）と、対象の機械の前記パラメータを、他の複数の前記機械の前記パラメータの分布と比較し、前記対象の機械に固有の特性情報を出力する比較部（例えば、後述の比較部１３）と、を備える。
【０００８】
（２）  （１）に記載の特性判定装置は、前記パラメータを機械学習により設定する学習部（例えば、後述の学習部１１）を備えてもよい。
【０００９】
（３）  （２）に記載の特性判定装置において、前記学習部は、前記機械の制御指令又はフィードバックの情報を受信し、当該情報を引数に持つ所定の評価関数に基づいて、前記パラメータを設定してもよい。
【００１０】
（４）  （１）から（３）のいずれかに記載の特性判定装置において、前記パラメータは、前記機械の制御用パラメータ、又は前記機械の状態を算出するための数式モデルのパラメータであってもよい。
【００１１】
（５）  （１）から（４）のいずれかに記載の特性判定装置において、前記比較部は、前記特性情報として、前記パラメータの分布から得られる統計量からの偏差を出力してもよい。
【００１２】
（６）  （５）に記載の特性判定装置において、前記比較部は、前記偏差に基づいて、前記対象の機械が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を前記特性情報として出力してもよい。
【００１３】
（７）  （１）から（５）のいずれかに記載の特性判定装置において、前記比較部は、既知の正常な機械における前記パラメータを教師データとする学習により、前記対象の機械が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を前記特性情報として出力してもよい。
【００１４】
（８）  （１）から（７）のいずれかに記載の特性判定装置において、前記比較部は、前記特性情報として、共振周波数、ダンピング、質量、イナーシャ、剛性のうち、少なくともいずれかを出力してもよい。
【００１５】
（９）  本発明に係る特性判定方法は、機械の個体差に応じて個別に設定されたパラメータを取得する取得ステップと、対象の機械の前記パラメータを、他の複数の前記機械の前記パラメータの分布と比較し、前記対象の機械に固有の特性情報を出力する比較ステップと、をコンピュータ（例えば、後述の特性判定装置１）が実行する。
【００１６】
（１０）  本発明に係る特性判定プログラムは、（１）から（８）のいずれかに記載の特性判定装置としてコンピュータを機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、対象の機械について、他の機械との特性の違いを容易に把握できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施形態に係る特性判定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る特性判定方法を例示する第１の図である。
【図３】実施形態に係る特性判定方法を例示する第２の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態の一例について説明する。
図１は、本実施形態に係る特性判定装置１の機能構成を示すブロック図である。
特性判定装置１は、制御部１０及び記憶部２０を備えたサーバ又はパーソナルコンピュータ等の情報処理装置（コンピュータ）であり、さらに、入出力及び通信の各種インタフェースが設けられている。
【００２０】
制御部１０は、記憶部２０に格納された特性判定プログラムを読み出し実行することにより、後述の各種機能を実現する。
これにより、制御部１０は、学習部１１と、取得部１２と、比較部１３とを備える。
【００２１】
学習部１１は、対象の機械のパラメータを機械学習により設定する。
具体的には、学習部１１は、位置、速度、加速度、加加速度、力、温度、音又は画像等に関する機械の制御指令又はフィードバックの情報を受信し、これらの情報を引数に持つ所定の評価関数に基づいて、パラメータをチューニングして設定する。
【００２２】
評価関数は、以下の例が挙げられる。
フィードフォワードフィルタ又はノッチフィルタをチューニングする場合、例えば、評価用の加工プログラムを実行した際の評価関数＝［Ａ×（位置指令−位置）２＋Ｂ×（速度指令−速度）２＋Ｃ×（加速度指令−加速度）２＋Ｄ×（加加速度指令−加加速度）２］（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは予め与えられた係数）の時間積分を最小化するパラメータが決定される。
なお、ノッチフィルタをチューニングする場合、例えば、周波数領域の音の共振が小さくなるようにパラメータが決定されてもよい。
また、フィードフォワードフィルタをチューニングする場合、例えば、撮影画像における対象物の振動が小さくなるようにパラメータが決定されてもよい。
【００２３】
ロボットの力制御用コントローラのゲインをチューニングする場合、例えば、評価関数＝（力指令−力）２を最小化するパラメータが決定される。
【００２４】
機械学習により設定されるパラメータは、機械の制御用パラメータ、又は機械の状態を算出するための数式モデルのパラメータである。
【００２５】
まず、制御用パラメータとしては、以下の例が挙げられる。
［例Ａ−１］
製造された切削加工機に対しては、それぞれ強化学習を用いてノッチフィルタ
（ｓ２＋２Ｒζωｎｓ＋ωｎ２）／（ｓ２＋２ζωｎｓ＋ωｎ２）
のチューニングが行われる。複数の切削加工機をチューニングした結果、パラメータベクトルρ＝（ζ，ωｎ，Ｒ）の３次元分布が得られる。
【００２６】
［例Ａ−２］
フィードフォワード制御における逆特性フィルタは、例えば、以下の文献Ａによれば、次のように表すことができる。
Ｆｍ（ｓ）＝Ｐｍ（ｓ）／ＰＬ（ｓ）
＝（ＪＬｓ２＋Ｃｍｓ＋Ｋｍ）／（Ｃｍｓ＋Ｋｍ）
＝（ｓ２＋２ζω０ｓ＋ω０２）／（２ζωｎｓ＋ω０２）
この場合、制御用パラメータとして、イナーシャＪ、粘性Ｃ及び剛性Ｋがチューニングされる。
【００２７】
文献Ａ：  岩下  平輔，中邨  勉，猪飼  聡史，高山  賢一，ＮＣ工作機械の送り軸のための２慣性系モデルによる低周波振動抑制制御の研究，精密工学会誌，２０１６，８２巻，８号，ｐｐ．７４５−７５０．
【００２８】
また、これらの他にも、例えば以下のように、様々な制御用パラメータが機械学習により設定可能である。
・位置フィードフォワードゲインαｓを調整するためのパラメータα
・速度フィードフォワードゲインＪｓ２を調整するためのパラメータＪ
・位置及び速度フィードバック制御器を調整するためのパラメータである比例ゲイン及び積分ゲイン
・トルク指令ローパスフィルタ１／（１＋τｓ）を調整するためのパラメータである時定数τ
・電流制御器のゲインを調整するためのパラメータである比例ゲイン及び積分ゲイン
・補間前・後加減速を調整するためのパラメータである時定数
【００２９】
次に、数式モデルのパラメータとしては、以下の例が挙げられる。
［例Ｂ−１］
切削加工機に対しては、それぞれ機械学習により熱変位量補正数式モデルのパラメータθが作成される。
熱変位量は、例えば、特許文献１によれば、δｎｉを時刻ｎにおける区間ｉの熱変位量とし、Ｖｎｉを時刻ｎにおける区間ｉの平均速度としたとき、次のようにモデル化できる。
δｎｉ＝δ（ｎ−１）ｉ＋Ａ×Ｖｎｉａ−Ｂ×δ（ｎ−１）ｉｂ
＋Ｃ×｛δ（ｎ−１）ｉ−１＋δ（ｎ−１）ｉ＋１−２×δ（ｎ−１）ｉ｝
この場合、係数Ａ，Ｂ，Ｃ，ａ，ｂが数式モデルのパラメータθとしてチューニングされる。
【００３０】
なお、数式モデルはこれに限られず、パラメータθは、用いられる数式に応じて、熱伝導係数、非線形関数の係数、ニューロンの重み又はバイアス係数等が用いられる。
複数の切削加工機の数式モデルが作成されると、パラメータθの分布が得られる。
【００３１】
［例Ｂ−２］
非線形の摩擦挙動は、例えば、以下の文献Ｂによれば、次のようにモデル化できる。なお、数式の詳細な説明は省略する。
Ｃｓ（ｔ）＝−Ｃ１−Ｃｅｅｘｐ（（ｔ−ｔｚ）／ｔ１）−ＤｓＶｆｂ  ｔ≦ｔｚ
Ｃｓ（ｔ）＝Ｃ２＋Ｃｅｅｘｐ（（ｔｚ−ｔ）／ｔ１）＋ＤｓＶｆｂ  ｔ≧ｔｚ
この場合、Ｃ１、Ｃ２、ｔｚ及びＤｓが数式モデルのパラメータとしてチューニングされる。
【００３２】
文献Ｂ：  鶴田  和寛，村上  輝夫，二見  茂，転がり案内における速度反転時の非線形摩擦挙動，精密工学会誌，２００３，６９巻，１２号，ｐｐ．１７５９−１７６３．
【００３３】
［例Ｂ−３］
モータ反転時のロストモーションの原因となる摩擦トルクは、例えば、以下の文献Ｃによれば、次のようにモデル化できる。なお、数式の詳細な説明は省略する。
τ＝Ｋ２（θＭ−θＬ）＋Ｄ２（θ´Ｍ−θ´Ｌ）  ｉｆ  ｜θＭ−θＬ｜≦Δθ１
τ＝Ｋ１（θＭ−θＬ−Δθ１）＋Ｋ２Δθ１＋Ｄ１（θ´Ｍ−θ´Ｌ）
ｉｆ  （θＭ−θＬ）＞Δθ１
τ＝Ｋ１（θＭ−θＬ＋Δθ１）−Ｋ２Δθ１＋Ｄ１（θ´Ｍ−θ´Ｌ）
ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ
ただし、「θ´」は、θの時間微分である。
この場合、Ｋ２、Ｄ２及びΔθ１が数式モデルのパラメータとしてチューニングされる。
【００３４】
文献Ｃ：  杉江  弘，岩崎  隆至，中川  秀夫，幸田  盛堂，工作機械における漸増型ロストモーションのモデル化と補償，システム制御情報学会論文誌，２００１，１４巻，３号，ｐｐ．１１７−１２３．
【００３５】
［例Ｂ−４］
ニューラルネットワークで熱変位を予測する手法が、例えば、以下の文献Ｄに示されている。なお、予測手法の詳細な説明は省略する。
この場合、ニューロンの重み及びバイアス係数がパラメータとしてチューニングされる。
【００３６】
文献Ｄ：  森脇  俊道，社本  英二，河野  昌弘，ニューラルネットワークによる工作機械の熱変形予測：機械表面温度の時間履歴を考慮することによる予測精度の向上，日本機械学会論文集  Ｃ編，１９９５，６１巻，５８４号，ｐｐ．１６９１−１６９６．
【００３７】
以上のように、学習部１１の機能について、いくつかの機械に対するパラメータの設定例に基づいて説明したが、学習部１１が対象とする機械のパラメータはこれらに限られない。他の様々な種類のパラメータを対象として機械学習によるチューニングが実施されてよい。このようにして設定された任意のパラメータは、後述の取得部１２により取得され、比較部１３により特性情報が出力される。
【００３８】
取得部１２は、機械の個体差に応じて個別の学習により設定されたパラメータを取得する。なお、機械毎のパラメータは、学習部１１により設定されるものに限られず、外部から入力されてもよい。
【００３９】
比較部１３は、機械学習により判定対象の機械に設定されたパラメータを、他の複数の機械に設定されたパラメータの分布と比較し、対象の機械に固有の特性情報を出力する。
例えば、新たに製造された機械に対して、既存の機械と同様にパラメータが決定された際に、新たな機械のパラメータを既存の機械のパラメータの分布と比較することで、新たに製造した機械の、既存の機械との比較特性が把握される。
また、機械の経年変化に伴いパラメータを再学習した際にも、同様に他の機械のパラメータの分布と比較することで、機械の劣化等の特性が把握される。
【００４０】
特性情報は、例えば、パラメータの分布から得られる平均値等の統計量からの偏差であってよい。
また、比較部１３は、特性情報として、共振周波数、ダンピング、質量、イナーシャ又は剛性等、パラメータそのもの又はパラメータから算出可能な情報を出力してもよい。例えば、共振周波数ωｎ、質量（又はイナーシャ）Ｍ及び剛性Ｋの間には、ωｎ＝√（Ｋ／Ｍ）の関係があるので、逆特性フィルタＭｓ２＋Ｃｓ＋Ｋのパラメータである質量Ｍ，ダンピングＣ，剛性Ｋが決定されると、関係式から共振周波数ωｎが算出される。
また、例えば、熱変位量モデルからは、機械の熱伝導特性、及び熱から変位までの伝達特性等が得られる。
【００４１】
さらに、比較部１３は、統計量からの偏差に基づいて、対象の機械が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を特性情報として出力してもよい。
例えば、比較部１３は、共振周波数の平均値５００Ｈｚに対して、±１０％（５０Ｈｚ）の範囲に対象の機械の共振周波数が収まっていれば正常と判定する。
複数のパラメータがある場合には、例えば、少なくとも１つのパラメータが異常であれば、対象の機械は異常と判定される。あるいは、パラメータの分布から設定される正常な領域、すなわち多次元の空間からパラメータのベクトルが外れていれば、対象の機械は異常と判定される。
【００４２】
また、比較部１３は、既知の正常な機械におけるパラメータを教師データとする学習（例えば、オートエンコーダ）により、対象の機械が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を特性情報として出力してもよい。
【００４３】
なお、比較部１３は、判定結果を正常又は異常のいずれかに限定せず、例えば複数の閾値を設けることで、異常の程度により段階的に定義された警告メッセージを出力してもよい。
【００４４】
このように、機械の特性情報は、正常又は異常の度合い、又は機械が故障する可能性といった機械の状態を示す情報も含む。
例えば、ノッチフィルタのパラメータである共振周波数が求まると、この共振周波数が平均より低ければ、剛性が正常な機械に比べて低い等の理由が推測できる。さらに、剛性が低いということは、例えば機械の取り付けが正しくされていなかった等の異常を示している。
また、熱変位量モデルのパラメータは、熱に対する機械の変位を表す。このパラメータが通常の値から外れていれば、例えば、直交しているはずの機械の軸が正しく直交していない等の異常が考えられる。
【００４５】
図２は、本実施形態に係る特性判定方法を例示する第１の図である。
あるパラメータの値が複数の機械でばらつき、図のような分布が得られた場合、平均に近い値が正常と考えられる。
そこで、特性判定装置１は、所定の割合のサンプルが含まれる値域を、例えば、標準偏差σに対して±３σの値域を正常な範囲と設定し閾値を決定する。
【００４６】
特性判定装置１は、判定対象の機械に設定されたパラメータの値がこの正常な範囲にあるか否かにより、機械が正常であるか否かを判定する。例えば、図中のパラメータＡは正常範囲にあるため、機械は正常と判定される。一方、パラメータＢは正常範囲の外にあるため、機械は異常と判定される。
【００４７】
図３は、本実施形態に係る特性判定方法を例示する第２の図である。
複数のパラメータ（例えばパラメータ１〜３）の組み合わせにより定義される多次元のベクトルは、空間内でばらつき、ある分布が得られる。特性判定装置１は、この分布から、所定の分類基準に従って正常なパラメータの組み合わせであることを示す正常領域を決定する。あるいは、特性判定装置１は、正常な機械のみからパラメータのサンプルデータを取得することで、パラメータベクトルを含む最小の正常領域を決定してもよい。
【００４８】
特性判定装置１は、判定対象の機械に設定されたパラメータベクトルがこの正常領域にあるか否かにより、機械が正常であるか否かを判定する。例えば、図中のパラメータベクトルＣは正常領域にあるため、機械は正常と判定される。一方、パラメータベクトルＤは正常領域の外にあるため、機械は異常と判定される。
【００４９】
本実施形態によれば、特性判定装置１は、機械の個体差に応じて個別に設定されたパラメータについて、対象の機械のパラメータと、他の複数の機械のパラメータの分布とを比較することで、対象の機械に固有の特性情報を出力する。
したがって、特性判定装置１は、新たに製造してパラメータが設定された機械、又はパラメータが再調整された機械等、対象の機械について、既存の機械に設定されているパラメータの分布との特性の違いを容易に把握できる。
【００５０】
特性判定装置１は、パラメータを機械学習により設定することで、熟練のエンジニアでなければ難しいパラメータのチューニング又は数式モデルの作成を自動化できる。
このとき、特性判定装置１は、機械の制御指令又はフィードバックの情報を用いた評価関数に基づいてパラメータを設定することで、適切なパラメータを自動的に設定できる。
【００５１】
特性判定装置１は、機械の制御用パラメータ、又は機械の状態を算出するための数式モデルのパラメータに基づいて、対象の機械の特性情報を出力する。これにより、特性判定装置１は、パラメータにより示される機械の物理的な特性と、さらに、この特性から導かれる機械の不具合等の状態を、特性情報として出力できる。
【００５２】
特性判定装置１は、特性情報として、パラメータの分布から得られる統計量からの偏差を出力する。これにより、特性判定装置１は、正常なグループと比べた機械の特性の相違の度合いを明確に、かつ、容易に示すことができる。
【００５３】
特性判定装置１は、パラメータの偏差に基づいて、機械が正常であるか異常であるかを判定できる。これにより、特性判定装置１は、対象の機械の使用可否を容易に判定し、適切な対処を促すことができる。
また、特性判定装置１は、既知の正常な機械のパラメータを教師データとする学習により、対象の機械が正常であるか異常であるかを判定できる。これにより、特性判定装置１は、より適切な状態判定を実施できる。
【００５４】
特性判定装置１は、特性情報として、具体的には、共振周波数、ダンピング、質量、イナーシャ、剛性のうち、少なくともいずれかを出力する。これにより、ユーザは、機械の物理特性を、さらに、この特性から機械の不具合等の状態を容易に把握できる。
【００５５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【００５６】
前述の実施形態では、特性判定装置１が学習部１１を備える構成としたが、学習部１１は、例えばクラウドサーバ等の外部装置にあってもよい。この場合、特性判定装置１の取得部１２がこの外部装置と通信し、学習結果であるパラメータを取得する。
【００５７】
前述の実施形態では、特性判定装置１は、機械学習の結果を既存の分布と比較することで、対象の機械の特性を判定したが、判定の用途及びタイミングはこれに限られない。
例えば、特性判定装置１は、強化学習のプロセスにおいて、パラメータが正常範囲に収まったことを、学習の終了条件としてもよい。
また、特性判定装置１は、学習結果のパラメータが正常範囲外にある場合、学習が足りないと判断して再学習を行ってもよい。この場合、特性判定装置１は、十分に学習プロセスを繰り返した結果、依然として正常範囲に収まらないとき、機械が異常であると判定してもよい。
【００５８】
特性判定装置１による特性判定方法は、ソフトウェアにより実現される。ソフトウェアによって実現される場合には、このソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。また、これらのプログラムは、リムーバブルメディアに記録されてユーザに配布されてもよいし、ネットワークを介してユーザのコンピュータにダウンロードされることにより配布されてもよい。
【符号の説明】
【００５９】
１  特性判定装置
１０  制御部
１１  学習部
１２  取得部
１３  比較部
２０  記憶部
【図１】
2020046964.tif 000003
【図２】
2020046964.tif 000004
【図３】
2020046964.tif 000005