(57)【要約】      （修正有）【課題】モータが用いられている可動装置が徐々に故障していくことで性能が徐々に低下した場合であっても、可動装置の異常を、安定して検出する異常検出部を備えた情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置（ＰＬＣ）５０は、モータのトルク値の平均値における最大値と最小値との差分を閾値と比較することで、可動装置の異常を検出する異常検出部５６を備える。【選択図】図１
2020035372.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータの回転によって所定動作をする可動装置の異常を検出する情報処理装置であって、
前記モータの回転に伴う出力値を経時的に取得する取得部と、
前記取得部が取得した出力値から、前記所定動作毎の特徴量を演算する特徴量演算部と、
第１所定期間における前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する分布指標演算部と、
前記分布指標と閾値とを比較することで、前記可動装置の異常を検出する異常検出部とを備えている情報処理装置。
【請求項２】
固定された期間である第２所定期間において前記取得部が取得した出力値から、前記閾値を演算する閾値演算部を備えている請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記分布指標は、前記第１所定期間内における、前記特徴量の最大値と最小値との差分である請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記分布指標は、前記第１所定期間内における、前記特徴量の分散又は正規分布の歪度である請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記出力値は、当該モータのトルク値であり、
前記特徴量は、前記トルク値の平均値である請求項１〜４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記閾値演算部は、前記第２所定期間における前記出力値の平均値と標準偏差とを演算し、前記平均値と標準偏差との積から前記閾値を演算する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記異常検出部は、前記可動装置の異常を検出すると、前記モータの回転を停止する処理を実行する請求項１〜６の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
モータの回転によって所定動作をする可動装置の異常を検出する情報処理装置の情報処理方法であって、
前記モータの回転に伴う出力値を経時的に取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した出力値から、前記所定動作毎の特徴量を演算する特徴量演算ステップと、
第１所定期間における前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する分布指標演算ステップと、
前記分布指標と閾値とを比較することで、前記可動装置の異常を検出する異常検出ステップとを有する情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モータの出力値によって、当該モータが用いられている可動装置の異常を検出する、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
モータの出力値によって、当該モータが用いられている可動装置の異常を監視する装置が使用されている。特許文献１の工具異常検知方法では、モータの駆動に伴い周期的に変化する電力値を逐次取得し、一周期以上変化する時間の分散値を第１の電力分散値とし、さらに、所定期間における第１の電力分散値の分散値を第２の電力分散値とし、最新の第２の電力分散値と、所定個数前の第２の電力分散値との比を逐次求め、当該比が閾値を所定回数続けて越えたとき、電力値に異常が発生したと判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６‐４００７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
モータが用いられている可動装置は、動作に伴う摩耗又は振動による緩み等によって徐々に故障していく場合が多い。特許文献１の工具異常検知方法によると、最新の第２の電力分散値と、所定個数前（すなわち所定時間前）の第２の電力分散値との比を閾値と比較して、電力値の異常の有無を判定している。このため、可動装置が徐々に故障していくことで性能が徐々に低下した場合、当該可動装置の異常に気付けない場合がある。
【０００５】
本発明の一態様は、モータが用いられている可動装置の異常を、安定して検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。
【０００７】
すなわち、本発明の一側面に係る情報処理装置は、モータの回転によって所定動作をする可動装置の異常を検出する情報処理装置であって、前記モータの回転に伴う出力値を経時的に取得する取得部と、前記取得部が取得した出力値から、前記所定動作毎の特徴量を演算する特徴量演算部と、第１所定期間における前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する分布指標演算部と、前記分布指標と閾値とを比較することで、前記可動装置の異常を検出する異常検出部とを備えている。
【０００８】
上記構成によると、所定期間毎に、前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標自体を閾値と比較することで、前記可動装置の異常を検出する。このため、特許文献１とは異なり、徐々に可動装置が故障していったとしても、当該可動装置の異常を検出することができる。これにより、可動装置の異常を安定して検出することができる。
【０００９】
上記一側面に係る情報処理装置において、固定された期間である第２所定期間において前記取得部が取得した出力値から、前記閾値を演算する閾値演算部を備えていてもよい。前記構成によると、前記情報処理装置が自動で前記閾値を演算するため、ユーザが閾値を入力する場合と比べて、ユーザの作業効率を上げることができる。
【００１０】
上記一側面に係る情報処理装置において、前記分布指標は、前記第１所定期間内における、前記特徴量の最大値と最小値との差分であってもよい。前記構成によると、前記特徴量の分散を用いて前記可動装置の異常を検出する場合と比べて、演算に要する負荷を低減することができる。
【００１１】
上記一側面に係る情報処理装置において、前記分布指標は、前記第１所定期間内における、前記特徴量の分散又は正規分布の歪度であってもよい。前記構成によっても、前記可動装置の異常を安定して検出することができる。
【００１２】
上記一側面に係る情報処理装置において、前記出力値は、当該モータのトルク値であり、前記特徴量は、前記トルク値の平均値であってもよい。
【００１３】
上記一側面に係る情報処理装置において、前記閾値演算部は、前記第２所定期間における前記出力値の平均値と標準偏差とを演算し、前記平均値と標準偏差との積から前記閾値を演算してもよい。
【００１４】
上記一側面に係る情報処理装置において、前記異常検出部は、前記可動装置の異常を検出すると、前記モータの回転を停止する処理を実行してもよい。これにより、前記可動装置が破壊されてしまうことを防止することができる。
【００１５】
本発明の一側面に係る情報処理方法は、モータの回転によって所定動作をする可動装置の異常を検出する情報処理装置の情報処理方法であって、前記モータの回転に伴う出力値を経時的に取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得した出力値から、前記所定動作毎の特徴量を演算する特徴量演算ステップと、第１所定期間における前記特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する分布指標演算ステップと、前記分布指標と閾値とを比較することで、前記可動装置の異常を検出する異常検出ステップとを有する。
【発明の効果】
【００１６】
本開示の一態様によれば、モータが用いられている可動装置の異常を、安定して検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態１に係るＰＬＣの機能ブロックの一例を示す図である。
【図２】実施形態１に係るＰＬＣの適用場面の一例を模式的に表す図である。
【図３】実施形態１に係る可動装置が所定動作を行っている際のモータのトルク値の経時変化を表す図である。
【図４】実施形態１に係る可動装置の所定動作毎のトルク値の平均値の経時変化を表す図である。
【図５】実施形態１に係る、所定期間毎のトルク値の平均値のＰ‐Ｐの経時変化を表す図である。
【図６】実施形態１に係るＰＬＣにおいて、閾値を演算する流れを表すフローチャートである。
【図７】実施形態１に係るＰＬＣにおいて、可動装置の異常を検出する流れを表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。
【００１９】
§１  適用例
図２を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図２は、実施形態１に係るＰＬＣ（programmable logic controller）５０の適用場面の一例を模式的に表す図である。本実施形態に係るＰＬＣ５０は、モータ３０の回転によって所定動作をする可動機構（可動部１３、ボールネジ１２）を含む可動装置１０の異常をリアルタイムで検出する、本発明の情報処理装置の一例である。
【００２０】
可動システム１は、可動装置１０と、モータ３０と、モータ３０の駆動を制御するドライバ４０と、ＰＬＣ５０とを備えている。可動システム１は、例えば、製品の製造工場において用いられる生産設備である。可動装置１０は、例えば、カップリング２０を介して接続されているモータ３０の回転が伝達されることによって、所定動作を行う装置である。可動装置１０は、モータ３０の回転が伝達されることで所定動作をする装置であればよく、例えば、製造工場において用いられる搬送装置等の各種装置であってもよいし、製造工場以外で用いられている各種のロボット等の装置であってもよい。
【００２１】
ＰＬＣ５０は、モータ３０の回転に伴う出力値を経時的に取得し、当該出力値に基づいて可動装置１０の異常を検出する情報処理装置であればよく、当該情報処理装置としては、例えば、サーバ等であってもよい。例えば、ＰＬＣ５０は、所定動作におけるトルクの平均値の、所定期間における分散に基づいて、異常を検出する。
【００２２】
§２  構成例
図２を用いて、実施形態１に係る可動システム１の構成例について説明する。可動装置１０は、例えば、リニアガイドを有するベース１１と、ボールネジ１２と、可動部１３とを備えている。ボールネジ１２は、ベース１１の長軸方向に平行となるようにベース１１に搭載されている。可動部１３は、ボールネジ１２に搭載されている。ボールネジ１２の一方の端部は、カップリングを介してモータ３０の出力軸と接続されている。
【００２３】
モータ３０の出力軸の回転（単に、モータ３０の回転と称する）によってボールネジ１２が回転する。そして、可動部１３は、ボールネジ１２の回転に伴い、ボールネジ１２上であって、矢印Ａ１に示すように、ボールネジ１２に沿って動作する（すなわち移動する）。
【００２４】
可動装置１０は、例えば、可動部１３が、ボールネジ１２の一方の端部（モータ３０に近い側の端部）近傍から、他方の端部（モータ３０から遠い側の端部）近傍方向（往路方向）へ１サイクルの動作として移動したり、逆に、可動部１３が、ボールネジ１２の他方の端部近傍から、一方の端部近傍方向（復路方向）へ１サイクルの動作として移動したりする。この可動装置１０における所定動作とは、前記１サイクルの動作であってもよいし、前記１サイクルの動作を複数回含む複数サイクルの動作であってもよい。
【００２５】
モータ３０はエンコーダを備えていてもよい。モータ３０は、エンコーダを備える場合（すなわちモータ３０にエンコーダが内蔵されている場合）、例えば、モータ３０が備えるエンコーダは、回転方向及び回転角度を示す情報をパルス信号としてドライバ４０へ経時的に出力する。
【００２６】
または、エンコーダは、モータ３０とは別に設けられた外付けであってもよい。エンコーダがモータ３０とは別に設けられている場合、例えば、当該エンコーダは、ボールネジ１２の他方の端部（モータ３０から遠い側の端部）にカップリングを介して取り付けられる。そして、当該エンコーダは、ボールネジ１２の回転方向及び回転角度を示す情報をパルス信号としてＰＬＣ５０へ経時的に出力する。
【００２７】
なお、モータ３０に内蔵されているエンコーダ又はモータ３０とは別に設けられた外付けのエンコーダは、回転部分と、当該回転部分の回転方向及び回転角度をセンシングするセンシング部分と、が接触している接触式のエンコーダであってもよいし、回転部分とセンシング部分とが非接触である非接触式のエンコーダであってもよい。
【００２８】
例えば、ドライバ４０は、ＰＬＣ５０からの指示に基づいて、モータ３０の単位時間あたりの回転数が所定の値になるように、適切な値の電流及び電圧をモータ３０に出力する。これにより、ドライバ４０は、モータ３０の回転を制御する。例えば、ドライバ４０は、モータ３０へ出力した電流及び電圧それぞれの電流値及び電圧値に基づいて、モータ３０の回転に伴う出力値であるトルク値を経時的に演算し、逐次、ＰＬＣ５０へ出力する。
【００２９】
または、ドライバ４０は、モータ３０にエンコーダが内蔵されている場合は、モータ３０から取得するパルス信号に基づいて、モータ３０の回転に伴う出力値である角速度値を経時的に演算して、逐次、ＰＬＣ５０へ出力してもよい。
【００３０】
なお、例えば、可動部１３に加速度センサを取り付けておき、モータ３０の回転に伴って移動する可動部１３の加速度データを加速度センサが経時的に取得し、当該加速度センサが、加速度値を示す加速度データを、モータ３０の回転に伴う出力値として、逐次、ＰＬＣ５０へ出力するようにしてもよい。上述したような、トルク値、角速度値、及び加速度値は、あくまで、モータ３０の回転に伴う出力値の一例であり、モータ３０の回転に伴う出力値は、モータ３０の回転に伴って得られる値であればよい。
【００３１】
図１は、実施形態１に係るＰＬＣ５０の機能ブロックの一例を示す図である。ＰＬＣ５０は、取得部５１と、閾値演算部５２と、記憶部５３と、特徴量演算部５４と、分布指標演算部５５と、異常検出部５６とを備えている。以下、ＰＬＣ５０が備える各部について説明する。
【００３２】
図３は、実施形態１に係る可動装置１０が所定動作を行っている際のモータ３０のトルク値の経時変化を表す図である。
【００３３】
取得部５１は、図３の系列１に示すように、例えば、ドライバ４０から、モータ３０の回転に伴う出力値として、トルク値を経時的に取得する。また、図３では、系列２に示すように、取得部５１は、ドライバ４０からモータ３０の回転方向を示す情報も経時的に取得している例を表している。系列２における、＋１の期間（期間Ｂ１・Ｂ３）は、ドライバ４０がモータ３０を、時計回り方向に回転することを指示している期間である。モータ３０が時計回り方向に回転することで、可動部１３が往路方向へ移動する。−１の期間（期間Ｂ２・Ｂ４）は、ドライバ４０がモータ３０を反時計回り方向に回転することを指示している期間である。モータ３０が反時計回り方向に回転することで可動部１３が復路方向へ移動する。０の期間は、ドライバ４０のモータ３０への回転指示が停止することで、可動部１３が停止しようとしている期間（すなわち、モータ３０のトルク値が減少している期間）又は停止している期間を表している。すなわち、期間Ｂ１、期間Ｂ２、期間Ｂ３、期間Ｂ４・・・は、それぞれ、可動装置１０における１サイクルの動作期間である。なお、本実施形態では、可動装置１０の所定動作とは、１サイクルの動作であるものとして説明するが、複数サイクルの動作であってもよい。
【００３４】
なお、取得部５１は、モータ３０の回転に伴う出力値として、モータ３０の角速度値をドライバ４０から経時的に取得してもよい。また、例えば、加速度センサが可動部１３に取り付けられている場合は、取得部５１は、モータ３０の回転に伴う出力値として、加速度値を示す加速度データを加速度センサから取得してもよい。
【００３５】
閾値演算部５２は、モータ３０の出力値から異常検出部５６が可動装置１０の異常を検出する判断基準となる閾値を演算して記憶部５３に記憶する。閾値演算部５２は、固定された期間である第２所定期間において取得部５１が取得した出力値から、閾値を演算する。第２所定期間は、特許文献１に記載の第２の電力分散値のような異常の検出処理の進捗に伴って移動する期間ではなく、モータ３０の出力値から異常検出部５６が可動装置１０の異常を検出する処理の進捗とは関係なく固定された期間である。例えば、第２所定期間は、ＰＬＣ５０を起動させた直後の期間、一日の中で予め設定された時刻からの所定期間等としてもよい。また、第２所定期間は、過去に、モータ３０の出力値から可動装置１０の異常がＰＬＣ５０によって検出されなかった期間であることが好ましい。
【００３６】
このように、閾値演算部５２が自動で閾値を演算して設定するため、ユーザが閾値を入力する場合と比べて、ユーザの作業効率を上げることができる。また、閾値演算部５２は、実際のモータ３０の回転に伴う出力値から閾値を演算しているため、モータ３０の動作状況に即した閾値を設定することができる。これによると、可動装置１０の異常の検出精度を向上させることができる。なお、閾値は、ユーザがＰＬＣ５０に直接入力するようにしてもよい。閾値演算部５２が閾値を演算する具体的な処理の一例は、図６を用いて後述する。
【００３７】
図４は、実施形態１に係る可動装置１０の所定動作毎のトルク値の平均値の経時変化を表す図である。
【００３８】
特徴量演算部５４は、取得部５１が取得した出力値から、可動装置１０の所定動作毎の特徴量を演算する。例えば、特徴量演算部５４は、取得部５１が取得したトルク値から、可動装置１０の１サイクルの動作期間として図３に示した、期間Ｂ１、期間Ｂ２、期間Ｂ３、期間Ｂ４・・・毎の平均値を特徴量として演算する。図４に示す例では、期間Ｂ１、期間Ｂ２、期間Ｂ３、期間Ｂ４・・・毎のトルク値の平均値を経時的に横軸方向にプロットしたトルク値の平均値の経時変化の様子を表している。
【００３９】
なお、特徴量演算部５４が演算する特徴量は、平均値以外であってもよく、例えば、分散、中央値、最大値と最小値との差分等を挙げることができる。また、特徴量演算部５４は、図３に示した期間Ｂ１、期間Ｂ２、期間Ｂ３、期間Ｂ４・・・毎ではなく、複数期間毎（例えば、期間Ｂ１＋Ｂ２、期間Ｂ３＋Ｂ４毎）に特徴量を演算してもよい。なお、上述したような、平均値、分散、中央値、最大値と最小値との差分等は、あくまで、特徴量演算部５４が演算する特徴量の一例であり、特徴量演算部５４が演算する特徴量は、モータ３０の出力値から演算できる値であればよい。
【００４０】
図５は、実施形態１に係る、所定期間毎のトルク値の平均値のＰ‐Ｐの経時変化を表す図である。
【００４１】
分布指標演算部５５は、特徴量演算部５４が演算した特徴量から、第１所定期間毎における特徴量の分布の幅を示す指標である分布指標を演算する。例えば、分布指標演算部５５は、特徴量演算部５４が演算した平均値から、第１所定期間における平均値の分布の幅を示す最大値と最小値との差分（Ｐ‐Ｐ：Peak to Peak）を分布指標として演算する。図５に示す例では、図４において第１所定期間を表す平均値１０個分の期間Ｃ１、期間Ｃ２、期間Ｃ３毎の平均値の最大値Ｐ１と最小値Ｐ２との差分を経時的に横軸方向にプロットした、最大値と最小値との差分（Ｐ‐Ｐ）の経時変化の様子を表している。
【００４２】
なお、第１所定期間は任意に設定可能である。例えば、期間Ｃ１、期間Ｃ２、期間Ｃ３は、少なくとも一部の期間が重複していてもよいし、期間Ｃ１、期間Ｃ２、期間Ｃ３が連続していない期間（すなわち、期間Ｃ１と期間Ｃ２とが離れた期間、期間Ｃ２と期間Ｃ３とが離れた期間）等であってもよい。
【００４３】
このように、分布指標として、第１所定期間における平均値の最大値と最小値との差分を演算する場合、分布指標演算部５５は、第１所定期間における平均値の最大値と最小値とをメモリしておけばよい。このため、分布指標として分散を演算する場合と比べて、演算に要するメモリ領域を減らすことができ、この結果、演算に要する負荷を低減することができる。
【００４４】
なお、分布指標演算部５５が演算する分布指標は、最大値と最小値との差分以外であってもよく、例えば、分散、正規分布の歪度等であってもよい。これによっても、安定してモータ３０の出力値から可動装置１０の異常を検出することができる。上述したような、最大値と最小値との差分、分散、正規分布の歪度等は、あくまで、分布指標演算部５５が演算する分布指標の一例であり、分布指標演算部５５が演算する分布指標は、特徴量の分布の幅を示す指標であればよい。
【００４５】
異常検出部５６は、記憶部５３に記憶されている閾値Ｔ１（例えば０．４６）を参照し、この閾値Ｔ１と、分布指標演算部５５が経時的に演算していく特徴量（ここでは、最大値と最小値との差分）と逐次比較していき、当該特徴量が閾値Ｔ１を越えると、リアルタイムで可動装置１０に異常が発生したことを検出する。
【００４６】
異常検出部５６は、特徴量が閾値Ｔ１以上となった（すなわち、可動装置１０に異常が発生した）ことを検出すると、その旨をユーザに通知する処理を行う。このユーザに通知する処理とは、ユーザに通知するための種々の方法を含む。このユーザに通知する処理の例としては、可動システム１がディスプレイを備える場合は、ユーザに通知する画面をディスプレイに表示させたり、可動システム１がスピーカを備える場合は、ユーザに通知する音声をスピーカに出力させたりする処理を挙げることができる。または、このユーザに通知する処理として、例えば、ユーザが指定するアドレスにメールを送信することでユーザに通知したり、可動システム１がランプを備える場合は、当該ランプを点灯又は点滅させたりする処理等を挙げることもできる。
【００４７】
異常検出部５６は、特徴量が閾値Ｔ１以上となったことを検出すると、その旨をユーザに通知する処理、及び／又は、ドライバ４０に対し、モータ３０の回転を停止する処理を実行してもよい。これにより、可動装置１０に異常が発生したとき、可動装置１０が破壊してしまうことを防止することができる。
【００４８】
ここで、モータのトルク値等の出力値は、温度等の外乱によって変化しやすい。このため、モータのトルク値等の出力値と閾値とを比較するだけでは、可動装置の故障の前兆を捉えにくい。
【００４９】
そこで、ＰＬＣ５０によると、第１所定期間毎における特徴量（例えば平均値）の分布の幅を示す指標である分布指標（例えば平均値の最大値と最小値との差分（Ｐ‐Ｐ））自体を異常検出部５６が閾値と逐次比較していくことで、可動装置１０の異常をリアルタイムで検出する。このため、モータ３０に温度などの外乱が加わっても、安定して可動装置１０の異常を検出することができる。加えて、特許文献１とは異なり、可動装置１０の動作に伴う摩耗又は振動による緩み等の種々の原因によって、徐々に可動装置１０が故障していったとしても、可動装置１０の異常を検出することができる。これにより、可動装置１０の異常を安定して検出することができる。
【００５０】
図６は、実施形態１に係るＰＬＣ５０において、閾値Ｔ１を演算する流れを表すフローチャートである。閾値Ｔ１の演算は閾値演算部５２が行う。閾値演算部５２は、特徴量演算部５４、分布指標演算部５５及び異常検出部５６がそれぞれの処理を行う前に、予め、閾値Ｔ１を演算して記憶部５３に記憶しておく。なお、図６に示すフローチャートは、閾値演算部５２が閾値Ｔ１を演算する流れの一例である。閾値演算部５２は他の方法によって閾値Ｔ１を演算してもよい。
【００５１】
取得部５１は、第２所定期間において、ドライバ４０からトルク値を経時的に取得する（ステップＳ１）。次いで、閾値演算部５２は、取得部５１が取得した第２所定期間におけるトルク値の平均値を演算し（ステップＳ２）、さらに、取得部５１が取得した第２所定期間におけるトルク値の標準偏差を演算する（ステップＳ３）。そして、閾値演算部５２は、ステップＳ３において演算した標準偏差を３倍してから、ステップＳ２において演算した平均値を加えることで閾値Ｔ１を演算する（ステップＳ４）。閾値演算部５２は、ステップＳ４にて得られた閾値Ｔ１を記憶部５３に記憶する。
【００５２】
図７は、実施形態１に係るＰＬＣ５０において、可動装置１０の異常を検出する流れを表すフローチャートである。取得部５１は、ドライバ４０からトルク値を経時的に取得する（ステップＳ１１）。次いで、特徴量演算部５４は、取得部５１が取得したトルク値から、可動装置１０の所定動作毎の平均値を経時的に演算する（ステップＳ１２）。そして、分布指標演算部５５は、特徴量演算部５４が演算した平均値から、第１所定期間毎における平均値の最大値と最小値との差分（Ｐ‐Ｐ）を経時的に演算する（ステップＳ１３）。次いで、異常検出部５６は、分布指標演算部５５が演算した平均値の最大値と最小値との差分（Ｐ‐Ｐ）を、記憶部５３に記憶された閾値Ｔ１と逐次比較していくことで、平均値の最大値と最小値との差分（Ｐ‐Ｐ）が閾値Ｔ１以上となるか否かを判定する（ステップＳ１４）。
【００５３】
ステップＳ１４において、異常検出部５６は、平均値の最大値と最小値との差分（Ｐ‐Ｐ）が閾値Ｔ１以上となったと判定すると（ステップＳ１４におけるＹＥＳ）、ユーザへの通知処理を行う（ステップＳ１５）。
【００５４】
〔ソフトウェアによる実現例〕
ＰＬＣ５０の制御ブロック（特に、閾値演算部５２、特徴量演算部５４、分布指標演算部５５、異常検出部５６）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【００５５】
後者の場合、ＰＬＣ５０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００５６】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００５７】
１  可動システム
１０  可動装置
１１  ベース
１２  ボールネジ
１３  可動部
２０  カップリング
３０  モータ
４０  ドライバ
５０  ＰＬＣ（情報処理装置）
５１  取得部
５２  閾値演算部
５３  記憶部
５４  特徴量演算部
５５  分布指標演算部
５６  異常検出部
Ｔ１  閾値
【図１】
2020035372.tif 000003
【図２】
2020035372.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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