(57)【要約】【課題】内燃機関における構成部品の良品判定精度を向上させることが可能な良品判定装置、良品判定システムおよび良品判定方法を提供する。【解決手段】良品判定装置は、車両に搭載される内燃機関における回転駆動部材を含む構成部品の良品判定装置であって、構成部品の駆動におけるトルク情報の多変量解析に基づく解析値を算出する算出部と、算出部により算出された解析値に基づいて、構成部品が良品であるか否かを判定する判定部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内燃機関における回転駆動部材を含む構成部品の良品判定装置であって、
前記構成部品の駆動におけるトルク情報の多変量解析に基づく解析値を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記解析値に基づいて、前記構成部品が良品であるか否かを判定する判定部と、
を備える良品判定装置。
【請求項２】
前記算出部は、予め測定された、前記構成部品の駆動におけるトルク情報の基準データと、前記トルク情報の測定データとを用いて前記多変量解析を行う、
請求項１に記載の良品判定装置。
【請求項３】
前記基準データは、良品である前記構成部品で測定されたトルク情報に基づくデータである、
請求項２に記載の良品判定装置。
【請求項４】
前記トルク情報は、前記構成部品の駆動における時系列データを含む、
請求項１〜３の何れか１項に記載の良品判定装置。
【請求項５】
内燃機関における回転駆動部材を含む構成部品と、
前記構成部品を駆動する駆動部と、
前記構成部品の駆動におけるトルク情報を検出するトルク検出部と、
請求項１〜４の何れか１項に記載の良品判定装置と、
を備える良品判定システム。
【請求項６】
内燃機関における回転駆動部材を含む構成部品の良品判定方法であって、
前記構成部品の駆動におけるトルク情報の多変量解析に基づく解析値を算出し、
算出した前記解析値に基づいて、前記構成部品が良品であるか否かを判定する、
良品判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、良品判定装置、良品判定システムおよび良品判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
内燃機関のショートブロックにおける回転駆動部材（クランクシャフト等）を含む構成部品においては、回転駆動部材を回転させて、そのときのトルクを測定することで、構成部品が良品であるか否かを判定する（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
このような装置では、測定したトルク（トルクに基づく値も含む）と比較する閾値を設けて、構成部品が良品であるか不良品であるかを判定することが一般的に知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１０５１７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記のトルクは、構成部品毎にばらつくので、閾値を小さく設定すると、測定したトルクのバラツキ程度によっては、良品におけるトルクが閾値を超えてしまい、ひいては良品が不良品と判定される場合がある。また、この閾値を大きく設定すると、不良品における不良原因の発生箇所によっては、不良品において測定されたトルクが、設定した閾値よりも小さなトルクとなり、ひいては不良品が良品と判定される場合がある。つまり、トルクと比較する閾値を設ける構成の場合、内燃機関における構成部品の良品判定精度が悪化するおそれがあった。
【０００６】
本開示の目的は、内燃機関における構成部品の良品判定精度を向上させることが可能な良品判定装置、良品判定システムおよび良品判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る良品判定装置は、
内燃機関における回転駆動部材を含む構成部品の良品判定装置であって、
前記構成部品の駆動におけるトルク情報の多変量解析に基づく解析値を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記解析値に基づいて、前記構成部品が良品であるか否かを判定する判定部と、
を備える。
【０００８】
本開示に係る良品判定システムは、
内燃機関における回転駆動部材を含む構成部品と、
前記構成部品を駆動する駆動部と、
前記構成部品の駆動におけるトルク情報を検出するトルク検出部と、
上記の良品判定装置と、
を備える。
【０００９】
本開示に係る良品判定方法は、
内燃機関における回転駆動部材を含む構成部品の良品判定方法であって、
前記構成部品の駆動におけるトルク情報の多変量解析に基づく解析値を算出し、
算出した前記解析値に基づいて、前記構成部品が良品であるか否かを判定する。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、内燃機関における構成部品の良品判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の実施の形態に係る良品判定システムを示す図である。
【図２】構成部品において測定されたトルク情報を示す図である。
【図３】図２におけるトルク情報のフーリエ変換後のスペクトル値を示す図である。
【図４】各測定データと基準データとを対応付けたテーブルである。
【図５】解析値と基準値との比較を説明するための図である。
【図６】測定されたトルク情報の一部分を示す図である。
【図７】フーリエ変換後のスペクトル値の一部分を示す図である。
【図８】良品判定装置における良品判定制御の動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本開示の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本開示の実施の形態に係る良品判定システム１を示す図である。
【００１３】
図１に示すように、良品判定システム１は、内燃機関の構成部品１０の駆動に基づいて、構成部品１０が良品であるか否かを判定するシステムである。良品判定システム１は、構成部品１０と、駆動部２０と、トルク検出部３０と、良品判定装置１００とを有する。
【００１４】
構成部品１０は、車両に搭載される内燃機関のショートブロックであり、シリンダブロック、クランクシャフト１１、ピストンおよびコンロッドを組付けた部品である。クランクシャフト１１は、本開示の「回転駆動部材」に対応する。
【００１５】
駆動部２０は、構成部品１０におけるクランクシャフト１１を回転駆動させるサーボモータであり、回転軸２１がクランクシャフト１１に連結されることで、クランクシャフト１１に動力を伝達する。これにより、クランクシャフト１１が回転駆動して、構成部品１０が駆動する。
【００１６】
トルク検出部３０は、構成部品１０の駆動トルクを検出するトルクセンサであり、例えば、駆動部２０の回転軸２１に設けられる。
【００１７】
良品判定装置１００は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）および入出力回路を備えている。良品判定装置１００は、予め設定されたプログラムに基づいて、内燃機関の構成部品１０が良品であるか否かについて判定するように構成されている。良品判定装置１００は、算出部１１０と、判定部１２０とを有する。
【００１８】
算出部１１０は、構成部品１０の駆動におけるトルク情報の多変量解析に基づく解析値を算出する。トルク情報には、構成部品１０の駆動における時系列データが含まれる。時系列データは、例えば、構成部品１０を一定時間駆動した際における、トルクの時間変化に基づくデータである。
【００１９】
多変量解析の手法としては、例えば、ＭＴ法（マハラノビスタグチ法）が挙げられる。ＭＴ法とは、多数の情報をマハラノビス距離という１つの尺度に集約し、マハラノビス距離の大小によって、判定対象の品質を判定する方法である。なお、多変量解析の手法としては、ＭＴ法以外の手法が用いられても良い。
【００２０】
判定部１２０は、算出部１１０により算出された解析値に基づいて、構成部品１０が良品であるか否かについて判定する。具体的には、判定部１２０は、解析値と所定値とを比較して、解析値が所定値以下である場合、構成部品１０が良品であると判定する。
【００２１】
判定部１２０は、解析値が所定値より大きい場合、構成部品１０が良品ではないと判定する。つまり、判定部１２０は、解析値が所定値より大きい場合、構成部品１０が不良品であると判定する。所定値は、算出された解析値を良品であるか不良品であるかの線引きをするための閾値であり、実験等によって適宜設定され得る。なお、所定値との比較に用いられる解析値は、算出された解析値の絶対値である。
【００２２】
次に、良品判定装置１００における良品判定方法の一例について説明する。本実施の形態では、構成部品１０を第１回転速度で、第１時間回転させた後、第２回転速度で第２時間回転させた際のトルク情報を用いる。
【００２３】
第１回転速度は、構成部品１０の起動時の回転速度であり、比較的遅い回転速度である。第１時間は、第１回転速度で所定回転数、構成部品１０を駆動させた際にかかる時間である。
【００２４】
第２回転速度は、良品判定における構成部品１０の定常回転時の回転速度であり、第１回転速度よりも速い回転速度である。第２時間は、第２回転速度で所定回転数より多い回転数、構成部品１０を駆動させた際にかかる時間であり、第１時間よりも長い時間である。この場合のトルク情報としては、例えば、図２に示されるような時系列データが測定される。
【００２５】
まず、算出部１１０は、図２に示す波形における、第１トルク、第２トルク、第３トルクおよび第４トルクを抽出する。第１トルクは、第１時間の期間における最大となるトルクである。第２トルクは、第２時間の期間における最大となるトルクである。第３トルクは、第２時間の期間における最小となるトルクである。第４トルクは、第２時間における平均トルクである。
【００２６】
次に、算出部１１０は、図２に示すトルク情報における時系列データをフーリエ変換し、フーリエ変換後のスペクトル値を抽出する（例えば、図３参照）。なお、フーリエ変換においては、公知の方法を用いることができる。また、本実施の形態では、フーリエ変換後の次数毎のスペクトル値が抽出され、次数は６４としている。
【００２７】
算出部１１０は、第１トルク、第２トルク、第３トルク、第４トルク、および、フーリエ変換後の０次から６４次までのスペクトル値（以下、「測定データ」）と、トルク情報の基準データとを用いて多変量解析を行う。
【００２８】
トルク情報の基準データは、予め測定された、第１トルク、第２トルク、第３トルク、第４トルク、および、フーリエ変換後の０次から６４次までの値に対応するデータである。トルク情報の基準データは、良品である構成部品１０で測定されたトルク情報に基づくデータである。
【００２９】
算出部１１０は、測定データのそれぞれと、基準データのそれぞれとを用いて解析値を算出する。解析値は、例えば、マハラノビス距離に基づいて決定された値であり、例えば以下の式（１）のように公知の式を用いて算出される。
【００３０】
【数１】
2020134436.tif 000003
【００３１】
式（１）におけるＤは、マハラノビス距離（解析値）である。式（１）におけるｘは、測定データであり、ｕは、基準データである。
【００３２】
このように解析値が算出されることで、測定データと基準データとに差異のあるデータが一つでもある場合、解析値に顕著に表れるようになる。
【００３３】
例えば、図４に示すように、構成部品１０における第１サンプルおよび第２サンプルの各測定データが得られたとする。第１サンプルの各測定データは、それぞれに対応する各基準データとの差異が微小であるデータである。また、第２サンプルの各測定データは、それぞれに対応する各基準データとのうち、１つ以上、顕著に差異を有するデータを含むデータである。
【００３４】
なお、Ｎｎは、第１サンプルの測定データであり、Ｍｎは、第２サンプルの測定データである。また、Ｕｎは、基準データの測定データである。また、ｎは、１から、測定データとして取得したデータ数に対応する数字の何れかを示す自然数である。
【００３５】
この場合、図５に示すように、第１サンプルにおける解析値は、基準データに係る解析値との差が微小な差（所定値以内の差）となるので、第１サンプルは良品と判定される。それに対し、第２サンプルにおける解析値は、顕著な差異を有するデータを含むことに起因して、基準データとの差が顕著な差（所定値より大きい差）となる。これにより、第２サンプルは不良品と判定される。
【００３６】
不良品となる構成部品１０における原因の例としては、例えば、異物の混入、部品の逆組、部品の誤組等、が挙げられる。不良品となる構成部品１０の場合、スムーズな動作とならないことに起因して、良品となる構成部品１０と比較してトルクが大きくなる。そのため、このトルクにおける良品との差異を確認できれば、構成部品１０の良品判定が可能となる。
【００３７】
しかし、不良品となる構成部品１０における不良原因の内容によっては、測定データにおける時間軸上における発生時刻にはバラツキがあり、また、不良品に基づくトルクの大きさも異なる。また、構成部品１０によっても良品であってもトルクがばらつくこともある。その結果、測定データのトルクと比較するための閾値を設定するのが困難である。
【００３８】
例えば、図６に示すように、不良品となる構成部品１０において、第２時間中におけるトルクにおいて、良品となる構成部品１０の良品測定データＧ１と時刻Ｙにおいて顕著な差異を有する不良品測定データＷ１が得られたとする。
【００３９】
このような場合、不良品測定データＷ１の時刻Ｙにおけるトルクよりも、良品測定データＧ１の最大値（時刻Ｚ参照）の方が大きいので、閾値を当該最大値より大きく設定すると（破線Ｌ１）、不良品測定データＷ１の時刻Ｙにおけるトルクが閾値を超えない。つまり、不良品を良品と判定することとなる。
【００４０】
また、閾値を不良品測定データＷ１の時刻Ｙにおけるトルクより小さく設定すると（破線Ｌ２）、良品測定データＧ１の一部が閾値を超えてしまい、ひいては良品を不良品と判定することとなる。
【００４１】
また、図７に示すように、不良品となる構成部品１０において、所定の次数（図７に示す２８）において、良品となる構成部品１０の良品測定データＧ２と、顕著な差異を有する不良品測定データＷ２が得られたとする。
【００４２】
このような場合、トルクが構成部品１０毎にばらつくことを考慮すると、その他の次数との関係からスペクトル値の閾値を設定するのが困難である。例えば、不良品測定データＷ２における次数が２８であるスペクトル値を不良品と扱うべく、閾値を小さく設定した場合、良品測定データＧ２の中に、当該スペクトル値を超えるものが存在すると、良品を不良品と判定することとなる。
【００４３】
例えば、次数が１２である良品測定データＧ２および不良品測定データＷ２のスペクトル値が、次数が２８である不良品測定データＷ２のスペクトル値よりも高いとする。しかし、図７では、次数が１２である良品測定データＧ２と、不良品測定データＷ２とには、差異が少ない。そのため、次数が１２である良品測定データＧ２を不良品と判定しないためには、閾値を次数が１２である良品測定データＧ２よりも高く設定する必要がある。
【００４４】
しかし、次数が２８である不良品測定データＷ２を不良品と判定するために、閾値を小さく設定すると、次数が１２である良品測定データＧ２が閾値を超えてしまい、ひいては良品を不良品と判定することとなる。逆に、次数が１２である良品測定データＧ２を不良品と判定しないためには、閾値を次数が１２である良品測定データＧ２よりも高く設定すると、不良品測定データＷ２におけるスペクトル値が閾値を超えず、ひいては不良品を良品と判定することとなる。
【００４５】
すなわち、トルクまたはトルクに基づく値を含む測定データに閾値を設定する構成の場合、良品判定精度が悪化してしまう。
【００４６】
このように良品に対して測定データに顕著な差異を有する不良品においては、人が官能検査を行うことで、不良品の判定が可能となる。例えば、人が手動によって、構成部品１０を動かす、または、人が測定データを目視することにより、良品、不良品の判定が可能である。しかし、これらの検査には時間を要するため、検査工数がかかってしまう。
【００４７】
それに対し、本実施の形態では、多変量解析に基づく解析値に基づいて良品の判定を行う。本解析値に基づいて不良品の判定を行うことで、第１トルク、第２トルク、第３トルク、第４トルク、および、フーリエ変換後の各スペクトル値において良品に対して変化があった場合、良品測定データに基づく基準値に対する顕著な差として表すことができる。
【００４８】
その結果、構成部品１０が良品であるか否かについて正確に判定することができ、ひいては内燃機関における構成部品１０の良品判定精度を向上させることができる。
【００４９】
また、良品判定装置１００によって、構成部品１０の良品判定が可能となるので、人が官能検査を行うことがなくなり、ひいては検査工数を削減することができる。
【００５０】
以上のように構成された良品判定装置１００における良品判定制御の動作例について説明する。図８は、良品判定装置１００における良品判定制御の動作例を示すフローチャートである。図８における処理は、例えば、駆動部２０が構成部品１０に接続された際に適宜実行される。
【００５１】
図８に示すように、良品判定装置１００は、トルク検出部３０からのトルク情報に基づいて、測定データを抽出する（ステップＳ１０１）。良品判定装置１００は、抽出した測定データに基づいて解析値を算出する（ステップＳ１０２）。
【００５２】
次に、良品判定装置１００は、解析値が所定値より大きいか否かについて判定する（ステップＳ１０３）。判定の結果、解析値が所定値より大きい場合（ステップＳ１０３、ＹＥＳ）、良品判定装置１００は、構成部品１０を不良品と判定する（ステップＳ１０４）。
【００５３】
一方、解析値が所定値以下である場合（ステップＳ１０３、ＮＯ）、良品判定装置１００は、構成部品１０を良品と判定する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０４またはステップＳ１０５の後、本制御は終了する。
【００５４】
以上のように構成された本実施の形態によれば、構成部品１０の良品判定精度を向上させることができる。また、構成部品１０の良品判定における検査工数を削減することができる。
【００５５】
なお、上記実施の形態では、構成部品１０としてシリンダブロック、クランクシャフト１１、ピストンおよびコンロッドを組付けた部品を例示したが、本開示はこれに限定されず、その他の部品が含まれた構成部品であっても良い。
【００５６】
また、上記実施の形態では、基準データとして、良品となる構成部品１０の測定データを例示したが、本開示はこれに限定されず、不良品となる構成部品の測定データであっても良い。この場合、基準データと測定データとの差が大きい場合、構成部品が良品と判定され、基準データと測定データとの差が小さい場合、構成部品が不良品と判定されるようにすれば良い。
【００５７】
その他、上記実施の形態は、何れも本開示を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本開示の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本開示はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本開示の良品判定装置は、内燃機関における構成部品の良品判定精度を向上させることが可能な良品判定装置、良品判定システムおよび良品判定方法として有用である。
【符号の説明】
【００５９】
１  良品判定システム
１０  構成部品
１１  クランクシャフト
２０  駆動部
２１  回転軸
３０  トルク検出部
１００  良品判定装置
１１０  算出部
１２０  判定部
【図１】
2020134436.tif 000004
【図２】
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【図３】
2020134436.tif 000006
【図４】
2020134436.tif 000007
【図５】
2020134436.tif 000008
【図６】
2020134436.tif 000009
【図７】
2020134436.tif 000010
【図８】
2020134436.tif 000011