(57)【要約】  本発明にかかる異常診断装置において、モータ６と接続された動力伝達機構７の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段１と、モータ６のトルクの予想値を、予め算出した設定値及び摩擦パラメータを用いて算出処理し、モデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段２と、モデルトルクとモータトルク検出手段で検出されたモータトルクとの比較結果に基づき動力伝達機構７の異常を診断する異常判別手段４と、を備える。
2017213182.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段と、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段と、
前記モデルトルクとモータトルク検出手段で検出された前記モータのモータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
前記モデルトルク算出手段は、
前記モータに与えられる位置指令と、前記動力伝達機構を備える機械装置の動特性を示す動特性モデルと、を用いて前記モータのトルクの予想値を算出し、
前記動特性モデルには、前記摩擦同定手段が出力する更新指示情報に応じて前記摩擦パラメータが更新される摩擦推定値が含まれる
ことを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
前記摩擦同定手段は、
前記モータにおける移動方向摩擦トルクと速度摩擦トルクとを含む摩擦推定値を用いて同定処理を行い、前記摩擦パラメータを算出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の異常診断装置。
【請求項４】
前記摩擦同定手段は、
移動方向摩擦トルク及び速度摩擦トルクのうち補正されていない成分を補正処理した摩擦補正トルクと、前記移動方向摩擦トルクと、前記速度摩擦トルクと、を含む摩擦推定値を用いて同定処理を行い、前記摩擦パラメータを算出する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項５】
前記モータトルク検出手段により検出されたモータトルク及び前記摩擦同定手段の同定結果を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記モデルトルク算出手段は、
前記摩擦同定手段から出力される前記モータの動作時の動作情報と、前記モータトルクと、前記同定結果とに基づいてトルクの予想値を算出する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項６】
前記モータにおける各軸をモータ、ばね及び負荷を含む２慣性系とし、状態変数にステップ外乱をステップ外乱推定値として追加するとともに、前記摩擦パラメータを用いて予め入力されたモータトルクを補正する２慣性系オブザーバをさらに備え、
前記異常判別手段は、
前記２慣性系オブザーバから出力される前記ステップ外乱推定値の時間差分に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項７】
前記異常判別手段は、
前記モータトルク検出手段で検出されたモータトルクの信号成分のうち、予め設定した周波数よりも高周波数の信号成分を通過させるハイパスフィルタを備え、
前記ハイパスフィルタを通過した信号成分に基づいて、前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項８】
前記異常判別手段は、
前記モータトルク検出手段で検出されたモータトルクの信号成分のうち、予め設定した周波数の信号成分を通過させるバンドパスフィルタを備え、
前記バンドパスフィルタを通過した信号成分に基づいて、前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項９】
前記異常判別手段は、
周波数解析を行う周波数解析手段を備え、
前記周波数解析手段により得られるピーク周波数の遷移に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項１０】
前記異常判別手段は、
無次元兆候パラメータを算出する無次元兆候パラメータ算出手段を備え、
前記無次元兆候パラメータ及び予め定めた閾値との比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項１１】
異常判別手段の内部で異常を判別する閾値を変更する閾値変更手段を備え、指令生成手段で生成される指令に基づいて閾値変更手段が出力する前記閾値を決定する
ことを特徴とする異常診断装置。
【請求項１２】
異常判別手段の内部で異常を判別する閾値を変更する閾値変更手段を備え、プログラム作成手段で作成されるプログラムから前記閾値を指定する
ことを特徴とする異常診断装置。
【請求項１３】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータとして算出する摩擦同定ステップと、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出ステップと、
前記モータのモータトルクを検出するモータトルク検出ステップと、
前記モデルトルクと前記モータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別ステップと、
を行うことを特徴とする異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットといったメカニカルシステムの駆動部に使用される減速機、増速機及びボールねじといった動力伝達機構の異常診断装置及び異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、多関節型の産業用ロボットでは、各関節のモータの駆動力を伝達するため、動力伝達機構がしばしば使用される。産業用ロボットが長期間使用されていると、動作中に作用する負荷が累積することで動力伝達機構が劣化し、故障に至る場合がある。故障が進み、ロボットが本来の性能を出せなくなったり、産業用ロボットが突然停止したりすることで、作業が継続できなくなると、生産ラインを停止させて改修を行う必要が生じる。そのため、動力伝達機構が劣化したことを診断する技術が求められている。【０００３】
特許文献１に記載の方法では、動力伝達機構が劣化することで生じる振動パターンと、正常駆動時における振動パターンと、を比較し劣化を診断する技術が開示されている。また、特許文献１に記載の方法では、動力伝達機構に作用する外乱トルクから抽出したスペクトルから劣化を診断する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−３２４７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来の技術によれば、振動パターン又は抽出したスペクトルに基づいて動力伝達機構の劣化の診断を行うことができる。しかしながら、従来の技術では、動力伝達機構の温度により変動する摩擦トルクの影響を除去することができない課題があった。【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構の異常を高精度に診断する異常診断装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる異常診断装置は、摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段と、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段と、前記モデルトルクとモータトルク検出手段で検出されたモータのモータトルクとの比較結果に基づき動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構の異常を高精度に診断するという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１にかかる異常診断装置のブロック図
【図２】実施の形態１におけるモデルトルク算出手段の一例を示す図
【図３】実施の形態１における制御系模擬手段の一例を示す図
【図４】実施の形態１におけるフィードバック制御手段内部の一例を示す図
【図５】実施の形態１での異常診断装置の実装例１を示す図
【図６】実施の形態１での異常診断装置の実装例２を示す図
【図７】実施の形態１において異常診断装置の範囲の定義を変更した場合の構成図
【図８】実施の形態４での制御系模擬手段の一例を示す図
【図９】実施の形態５でのモデルトルク算出手段内部のブロック図
【図１０】実施の形態６でのモデルトルク算出手段内部のブロック図
【図１１】実施の形態７の異常診断装置のブロック図
【図１２】実施の形態８の異常診断装置のブロック図
【図１３】実施の形態８の異常診断装置の実装例を示す図
【図１４】実施の形態９の異常診断装置のブロック図
【図１５】実施の形態９の異常診断装置の実装例１を示す図
【図１６】実施の形態９の異常診断装置の実装例２を示す図
【図１７】実施の形態１０の異常診断装置のブロック図
【図１８】実施の形態１５の異常診断方法のフローチャート
【図１９】実施の形態１６の異常診断方法のフローチャート
【図２０】実施の形態１７の異常診断装置の構成を示す図
【図２１】実施の形態１８の異常診断装置の構成を示す図
【図２２】実施の形態１から１８のハードウェア構成図
【図２３】実施の形態１から１８のハードウェア構成図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明の実施の形態にかかる異常診断装置及び異常診断方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１１】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１にかかる異常診断装置を示すブロック図である。本実施の形態にかかる異常診断装置は、摩擦同定手段１、モデルトルク算出手段２、モータトルク検出手段、及び異常判別手段４、を備える。摩擦同定手段１は、機械装置が有する動力伝達機構７と接続されたモータ６の摩擦パラメータ検出値を、同定処理により摩擦パラメータとして算出する。モデルトルク算出手段２は、摩擦特性に応じて駆動するモータ６のトルクの予想値を、摩擦パラメータ及び設定値を用いて算出処理し、モデルトルクとして算出する。ここで、設定値は、機械装置の質量及び重心位置といった既知のパラメータを用いて算出した慣性行列Ｍ（ｐ）、遠心力ｈ（ｐ，ｖ）及びコリオリ力、重力ｇ（ｐ）を示す。モータトルク検出手段は、モータ６のモータトルクを検出する。異常判別手段４は、モデルトルク及びモータトルクと、の比較結果に基づき動力伝達機構７の異常を診断する。なお、本実施の形態にかかる動力伝達機構７は、減速機、加速機、又はギアモータとして機能する。
【００１２】
機械装置は産業用ロボット（不図示）、工作機械、成形機、または搬送機といった産業機械であり、機械装置が有する駆動機構は、１軸又は複数の駆動軸を備える。本実施の形態はいずれの機械装置にも適用できる実施の形態であるが、駆動軸が６軸ある産業用ロボットが制御対象の場合を例に挙げて以下に説明する。駆動軸が６軸ある産業用ロボットの場合、駆動用のモータ６及び、動力伝達機構７もそれぞれ６個存在する。
【００１３】
図１に示した構成例の異常診断装置では、機械装置が有する制御装置内部で、ロボットの各軸を駆動するモータ６の位置指令が生成される。各軸制御系５は、与えられた位置指令に追従するよう、ロボットに内蔵されているモータ６を制御する。また、各軸制御系５は、モータトルク検出手段として機能するモータ電流測定手段が備えられる。各軸制御系５は、モータ電流測定手段によって測定されたモータ電流にトルク定数を乗じてモータトルクτｍを算出する。摩擦同定手段１は、ロボットの各軸の摩擦に関するパラメータを同定する。摩擦同定手段１内部の内容については、下記において説明する。
【００１４】
モデルトルク算出手段２は、位置指令を入力とし、ロボットの各軸を駆動するモータ６が発生するモータトルクの予測値であるモデルトルクを算出する。モデルトルク算出手段２の内部ブロック図を図２に示す。モデルトルク算出手段２では、位置指令が制御系模擬手段９に入力され、制御系模擬手段９の出力である変位推定値が運動方程式算出手段１０に入力される。
【００１５】
制御系模擬手段９のブロック図を図３に示す。制御系模擬手段９は、フィードフォワード制御手段１１、フィードバック制御手段１２、及び各軸簡易モデル１３を備える。フィードフォワード制御手段１１は、１段又は複数段のフィルタ手段で構成され、外部から入力された位置指令に対しフィードフォワード制御し、フィードフォワード出力を行う。図４に記載のフィードバック制御手段１２は、機械装置のフィードバック制御に使用される制御系の比例制御手段１６、比例積分手段１７及び差分処理手段１８を備える。比例制御手段１６は、入力されたフィードフォワード出力に対し位置比例制御及び速度比例積分制御を行う。
【００１６】
各軸簡易モデル１３は各軸からみた制御対象を１慣性系とみなした近似モデルである。制御系模擬手段９における各軸簡易モデル１３が出力する変位推定値は、フィードフォワード制御及びフィードバック制御の動特性を考慮したモータ変位の推定値となっている。ここで、制御系模擬手段９での制御は、６軸の産業用ロボット向けでは、６軸のそれぞれに関して行われる。なお、本実施の形態では、制御系模擬手段９として制御対象の動特性も含む動特性モデルを採用したが、制御系模擬手段９の簡単なモデルとしてはフィードフォワード制御手段１１を制御系模擬手段９として用いることも可能である。
【００１７】
また、モデルトルク算出手段２は、モータ６に与えられる位置指令と、機械装置の動特性を示す動特性モデルとを用いてモータ６のトルクの予想値であるモデルトルクを算出してもよい。ここで、動特性モデルには、摩擦同定手段１が出力する更新指示情報に応じて摩擦パラメータが更新される摩擦推定値を含む。なお、摩擦推定値は、クーロン摩擦と速度比例の粘性摩擦との和とする。
【００１８】
モデルトルク算出手段２が備える運動方程式算出手段１０は、制御系模擬手段９から入力される６軸の変位推定値を時間差分し、６軸の速度推定値を算出する。また、運動方程式算出手段１０は、算出した速度推定値を時間差分し、６軸の加速度推定値を算出する。ある計算周期における変位推定値から構成されるベクトルをｐ、速度推定値から構成されるベクトルをｖ、加速度推定値から構成されるベクトルをａとすると、モデルトルクから構成されるベクトルτｅは、以下の式（１）によって求めることができる。
τｅ＝Ｍ（ｐ）ａ＋ｈ（ｐ，ｖ）＋ｇ（ｐ）＋ｆ（ｖ）・・・（１）
【００１９】
式（１）により、モデルトルク算出手段２が備える運動方程式算出手段１０は、τｅを算出する。ここでＭ（ｐ）は慣性行列、ｈ（ｐ，ｖ）は遠心力及びコリオリ力、ｇ（ｐ）は重力、ｆ（ｖ）は摩擦力である。制御対象である産業用ロボットの質量、及び重心位置といったパラメータが既知であれば、Ｍ（ｐ），ｈ（ｐ，ｖ）及びｇ（ｐ）は計算で求めることができる。一方、摩擦力ｆ（ｖ）は温度により摩擦係数といったパラメータが変動するため、現在の駆動軸の摩擦係数がわからないと正しく算出することができない。そこで、本実施の形態１は、摩擦力を算出するための算出式をあらかじめ定めておき、摩擦同定手段１は摩擦力を算出するための算出式で用いるパラメータの現在の値を算出する。摩擦同定手段１の内部では、第ｉ軸の摩擦力ｆｉが以下の式（２）に示す算出式でモデル化できるとする。
ｆｉ＝ｋ１ｉ＊ｓｇｎ（ｖｉ）＋ｋ２ｉ＊ｖｉ・・・（２）
【００２０】
ここでｖｉは第ｉ軸の速度で、ｓｇｎ（）は正の場合に１、負の場合に−１、０の場合に０を出力する関数であり、ｋ１ｉ，ｋ２ｉはパラメータである。ｋ１ｉは、第ｉ軸のクーロン摩擦係数を示す。ｋ２ｉは、第ｉ軸の粘性摩擦係数を示す。式（２）の右辺の第１項は、移動方向摩擦トルクを示し、式（２）の右辺の第２項は、速度摩擦トルクを示す。本実施の形態では、各軸の摩擦力を、クーロン摩擦である移動方向摩擦トルク、及び速度に比例する粘性摩擦である速度摩擦トルクとの和で表現する。なお、粘性摩擦は、必ずしも速度の１乗に比例しているわけではなく、速度の１／２乗に比例するとみなすといった、１乗以外に比例すると仮定してもよい。ここでは、粘性摩擦が、速度の１乗に比例するとみなす場合を例に挙げて説明する。摩擦同定手段１は、式（２）のパラメータであるｋ１ｉ，ｋ２ｉを逐次同定する処理を行う。
【００２１】
以下、摩擦同定手段１におけるパラメータの算出方法について述べる。本実施の形態では、摩擦同定手段１において、モータ電流測定値にトルク定数を乗じて算出したモータトルクτｍを用いるか、又はトルクセンサを用いて検出したモータトルクτｍを用いる。ここで、エンコーダといったモータ変位測定手段により測定したモータ変位をｐｍとする。摩擦同定手段１は、ｐｍの時間差分ｖｍ、及びｖｍの時間差分ａｍとを摩擦同定手段１内部で算出する。次に、摩擦同定手段１は、モータ変位ｐｍ、時間差分ｖｍ及び時間差分ａｍから摩擦力以外の駆動トルクτｌを以下の式（３）で算出する。
τｌ＝Ｍ（ｐｍ）ａｍ＋ｈ（ｐｍ，ｖｍ）＋ｇ（ｐｍ）・・・（３）
【００２２】
τｌ，τｍ及びｖｍの第ｉ軸成分をそれぞれτｌｉ，τｍｉ及びｖｍｉとし、第ｋ番目の同定周期の値を［ｋ］で表現する。摩擦同定手段１は、以下の式（４）から（６）でｙｉ，Ｒｉ及びｒｉを算出し、式（７）でｋｐｉ［ｋ］を算出する。
ｙｉ［ｋ］＝［ｓｇｎ（ｖｍｉ［ｋ］），ｖｍｉ［ｋ］］・・・（４）
Ｒｉ［ｋ］＝Ｒｉ［ｋ−１］＋ｓｔ＊（−ｓｉ＊Ｒｉ［ｋ−１］＋ｙｉ［ｋ］Ｔｙｉ［ｋ］）・・・（５）
ｒｉ［ｋ］＝ｒｉ［ｋ−１］＋ｓｔ＊（−ｓｉ＊ｒｉ［ｋ−１］＋（τｍｉ［ｋ］−τｌｉ［ｋ］）＊ｙｉ［ｋ］Ｔ）・・・（６）
ｋｐｉ［ｋ］＝ｋｐｉ［ｋ−１］−ｓｔ＊Ｇｉ（Ｒｉ［ｋ］ｋｐｉ［ｋ−１］−ｒｉ［ｋ］）・・・（７）
【００２３】
このときｋｐｉ［ｋ］の第１要素が、第ｋ番目の同定周期におけるｋ１ｉの同定値ｋ１ｉ［ｋ］であり、ｋｐｉ［ｋ］の第２要素が、第ｋ番目の同定周期におけるｋ２ｉの同定値であるｋ２ｉ［ｋ］である。具体的には、式（７）で算出したｋｐｉは、２行１列のベクトルとして算出される。ｋｐｉの第１行１列は、第１要素を示す。ｋｐｉの第２行１列は、第２要素を示す。ここで、ｓｔは逐次同定を行う周期、ｓｉ及びＧｉは予め設定されたゲインである。摩擦同定手段１は、各軸の同定結果である摩擦パラメータｋ１ｉ［ｋ］，ｋ２ｉ［ｋ］を、摩擦パラメータ同定結果としてモデルトルク算出手段２へ出力する。なお、同定ゲインは、定数及び定数から構成される行列である。摩擦同定手段１は、式（７）で算出した同定結果であるｋｐｉを出力する。ここで、摩擦同定手段１が出力するｋｐｉは、式（２）におけるｋ１ｉ及びｋ２ｉの同定結果を示し、パラメータを更新するための更新指示情報として用いられる。
【００２４】
モデルトルク算出手段２に備えられる運動方程式算出手段１０は、摩擦同定手段１から出力される逐次同定結果を用いて摩擦力を算出し、算出した摩擦力ｆ（ｖ）と、慣性力Ｍ（ｐ）ａと、遠心力及びコリオリ力ｈ（ｐ，ｖ）と、重力ｇ（ｐ）との和である（Ｍ（ｐ）ａ＋ｈ（ｐ，ｖ）＋ｇ（ｐ））と、を加算することで、モータ６のトルクの予想値であるモデルトルクを算出する。差分処理手段３は、算出したモデルトルクから構成されるベクトルτｅからモータトルク検出手段で検出されたモータトルクτｍを減算し、減算結果の時間差分を算出する。本実施の形態では、モデルトルク算出手段２は、モデルトルクからモータトルクを減算してから時間差分を求めているが、モデルトルクの時間差分及びモータトルクの時間差分をそれぞれ算出し、モデルトルクの時間差分からモータトルクの時間差分を減算してもよい。また本実施の形態では、ハイパスフィルタとして時間差分を用いているが、時間差分以外のハイパスフィルタを用いても構わない。具体的には、ハイパスフィルタは、予め設定した周波数よりも高周波数の信号成分だけを通過させる特性を有する。ここで、異常判別手段４は、ハイパスフィルタを通過した信号成分に基づいて、動力伝達機構７の異常を診断することができる。
【００２５】
異常判別手段４では、モデルトルクτｅからモータトルク検出手段で検出されたモータトルクτｍを減算した結果の時間差分の絶対値の最大値を算出する。異常判別手段４は、算出した絶対値の最大値が基準値以上の場合は異常と診断する。実施の形態１の実装例を図５及び図６に示す。図５の実施の形態では、摩擦同定手段１、モデルトルク算出手段２、差分処理手段３及び異常判別手段４のいずれも、制御対象機械２７を制御する対象機械制御装置２８内の制御用ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）に実装する。図６の実施の形態では、摩擦同定手段１、モデルトルク算出手段２、差分処理手段３、及び異常判別手段４は、いずれも制御対象機械２７を制御する対象機械制御装置２８ではなく、制御装置の外部に設けられた外部ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）３１に実装される。
【００２６】
なお、図１に示した異常診断装置ではモータ６の情報を用いて異常を診断するため、制御対象も含めて異常診断装置とみなしたが、このような形態には限定されない。実施の形態１において異常診断装置の範囲の定義を変更した場合の構成図である図７に示されるように、各軸制御系と制御対象とを除外し、摩擦同定手段１、モデルトルク算出手段２、差分処理手段３及び異常判別手段４から異常診断装置が構成されるとみなしてもよい。
【００２７】
減速機が劣化すると減速機に起因する振動が徐々に大きくなる場合があることが知られている。減速機に起因する振動の大きさに基づいて異常を診断するには、振動以外のトルク成分の小さい動作のデータを活用することで診断の精度が向上することが期待できる。また減速機に起因する振動は回転数と相関があるため、回転数が一定の区間のデータで判別する方が解析も容易になる。
【００２８】
減速機が劣化した場合の特性として、減速機に起因する振動が増大するだけでなく、別の特性変化がみられる場合もある。例えば波動歯車減速機が劣化して摩耗が進むと、減速機の剛性が低下する。また予圧をかけているボールねじ機構ではボールねじ機構の摩耗が進行すると予圧が抜け、ボールねじ機構部の剛性が低下する。このように、減速機の剛性が低下すると加減速中に振動が励起されたり、停止直後に振動が励起されたりするようになる。そのため剛性が低下したことを電流もしくはトルクから判別するためには、加減速を行っている区間の電流または停止直後の電流に基づいて判別を行う必要がある。電流波形から剛性低下に基づく振動を抽出するには差分などのハイパスフィルタを用いることが有効であるが、加減速を行うことによって元々含まれる加減速トルク、摩擦トルクの影響を除去する必要があった。加減速トルクに関しては制御対象のロボットなどの機械装置の質量、重心位置などのパラメータが既知であれば計算で影響を取り除くことも可能である。しかし、摩擦トルクは、同一の機械であっても関節部の温度により変動するためあらかじめ除去することができず、機械の剛性が変動したことを高精度に判別できない課題があった。
【００２９】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出することで、関連技術に比べ高精度に機械装置の動力伝達機構７の剛性低下を早期に診断することができる。
【００３０】
実施の形態２．
実施の形態２は、摩擦同定手段１の内部及びモデルトルク算出手段２の内部が実施の形態１と異なる。そこで、摩擦同定手段１の内部及びモデルトルク算出手段２の内部のみ説明する。実施の形態１は、クーロン摩擦及び速度比例の粘性摩擦との和を摩擦推定値とした。ここで、実施の形態２で用いる摩擦推定値は、クーロン摩擦、及び速度比例の粘性摩擦との和に加え、実施の形態１で用いた移動方向摩擦トルク及び速度摩擦トルクのうち補正できなかった誤差要因である近似関数のパラメータ同定結果を加えて算出される。実施の形態２において、近似関数の入力としては各軸の加速度ａｍｉ、及び速度ｖｍｉとする。近似関数ｆａｉを式（８）で表現する場合を例に挙げて説明する。
ｆａｉ＝ｋａ１ｉ＊ａｍｉ＋ｋａ２ｉ＊ｖｍｉ１／２＋ｋａ３ｉ＊ｖｍｉ２・・・（８）
【００３１】
なお、実施の形態２では、ｆａｉは、加速度ａｍｉ及び速度ｖｍｉの他のべき乗の和で算出したべき乗関数で算出されてもよい。摩擦同定手段１で用いる算出式には、「τａｉ＝τｍｉ−τｌｉ―ｆｉ」が用いられる。ｆｉは、式（２）で算出される。具体的には、τａｉは、モータトルクと、式（４）から（７）で同定した摩擦パラメータとを用いて算出した摩擦力を用いて推定したモータトルク推定値との差をτａｉとし、
ｙａｉ［ｋ］＝［ａｍｉ［ｋ］，ｖｍｉ［ｋ］１／２，ｖｍｉ［ｋ］２］・・・（９）
とする。
【００３２】
また、以下の式（１０）及び（１１）でＲａｉ及びｒａｉを算出し、式（１２）でｋｐａｉ［ｋ］を算出する。なお、ｋｐａｉ［ｋ］の第１要素がｋａ１ｉの同定値ｋａ１ｉ［ｋ］であり、ｋｐａｉ［ｋ］の第２要素がｋａ２ｉの同定値ｋａ２ｉ［ｋ］、ｋｐａｉ［ｋ］の第３要素がｋａ３ｉの同定値ｋａ３ｉ［ｋ］である。具体的には、式（１２）で算出したｋｐａｉは、３行１列のベクトルとして算出される。ｋｐａｉの第１行１列は、第１要素を示す。ｋｐａｉの第２行１列は、第２要素を示す。ｋｐａｉの第３行１列は、第３要素を示す。摩擦同定手段１は、クーロン摩擦及び粘性摩擦との和の摩擦推定値の同定結果ｋｐｉ［ｋ］に加えて近似関数のパラメータ同定結果ｋｐａｉ［ｋ］も出力する。本実施の形態２に係る摩擦同定手段１は、式（１２）で算出したｋｐａｉと、式（７）で算出したｋｐｉとを出力する。ここで、摩擦同定手段１が出力するｋｐａｉ及びｋｐｉは、パラメータを更新するための更新指示情報として用いられる。
Ｒａｉ［ｋ］＝Ｒａｉ［ｋ−１］＋ｓｔ＊（−ｓｉ＊Ｒａｉ［ｋ−１］＋ｙａｉ［ｋ］Ｔｙａｉ［ｋ］  ・・・（１０）
ｒａｉ［ｋ］＝ｒａｉ［ｋ−１］＋ｓｔ＊（−ｓｉ＊ｒａｉ［ｋ−１］＋τａｉ［ｋ］＊ｙａｉ［ｋ］Ｔ）  ・・・（１１）
ｋｐａｉ［ｋ］＝ｋｐａｉ［ｋ−１］−ｓｔ＊Ｇｉ（Ｒａｉ［ｋ］ｋｐａｉ［ｋ−１］−ｒａｉ［ｋ］）  ・・・（１２）
【００３３】
モデルトルク算出手段２の内部では、以下の式（１３）により、τｅを算出する。ここでＭ（ｐ）は慣性行列、ｈ（ｐ，ｖ）は遠心力及びコリオリ力、ｇ（ｐ）は重力、ｆ（ｖ）は摩擦力である。ａは、加速度推定値から構成されるベクトルである。制御対象である産業用ロボットの質量及び重心位置といったパラメータが既知であれば、Ｍ（ｐ），ｈ（ｐ，ｖ）及びｇ（ｐ）は計算で求めることができる。
τｅ＝Ｍ（ｐ）ａ＋ｈ（ｐ，ｖ）＋ｇ（ｐ）＋ｆ（ａ，ｖ）・・・（１３）
【００３４】
一方摩擦力ｆ（ａ，ｖ）はａ及びｖの第ｉ軸成分をそれぞれａｉ，ｖｉとし、摩擦力ｆ（ａ，ｖ）の第ｉ軸成分をｆｉとして、以下の式（１４）で算出する。
ｆｉ＝ｋ１ｉ［ｋ］＊ｓｇｎ（ｖｉ）＋ｋ２ｉ［ｋ］＊ｖｉ＋ｋａ１ｉ［ｋ］＊ａｉ＋ｋａ２ｉ［ｋ］＊ｖｉ１／２＋ｋａ３ｉ［ｋ］＊ｖｉ２  ・・・（１４）
【００３５】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００３６】
実施の形態３．
実施の形態３は実施の形態１と摩擦同定手段１の内部と異常判別手段４の内部のみが異なっている。実施の形態１では、摩擦同定手段１の内部で逐次同定を行った。実施の形態３では、摩擦同定手段１は、異常判別を行う区間又は期間を定め、異常判別を行う区間の駆動トルク、モータ変位、モータ速度及びモータ加速度から最小２乗法により摩擦パラメータを同定する。本実施の形態では、摩擦同定手段１において、モータ電流測定値にトルク定数を乗じて算出したモータトルクτｍを用いるか、又はトルクセンサから検出したモータトルクτｍを用いる。ここで、エンコーダといったモータ変位測定手段により測定したモータ変位をｐｍとし、モータ変位ｐｍの時間差分ｖｍ、及び時間差分ｖｍの時間差分ａｍから式（３）で算出する摩擦力以外の駆動トルクをτｌとし、第ｉ軸のτｍとτｌの差τｄｉを、以下の式（１５）として示し、第ｋ番目の同定周期の値を［ｋ］で表現することとする。
τｄｉ＝τｍｉ−τｌｉ・・・（１５）
【００３７】
このとき、第１周期から第ｎ周期までのデータで摩擦力を同定するとき、第ｍ行の要素をτｄｉ［ｍ］とするｎ行のベクトルをＹｔｉ、第ｍ行第１列の要素をｓｇｎ（ｖｍｉ［ｍ］）、第ｍ行２列の要素をｖｍｉ［ｍ］とするｎ行２列のベクトルＡｉ、及びＡｉの疑似逆行列をＡｉ＋とするとき、以下の式（１６）で算出されるＰの第１要素がクーロン摩擦係数ｋ１ｉの推定値であり、Ｐの第２要素が粘性摩擦係数ｋ２ｉの推定値である。ここで、ｎは、各周期ごとのデータのサンプル数を示す。ｍは、Ｙｔｉ及びＡｉの各行を示す。ｎ及びｍは、1≦ｍ≦ｎの範囲の自然数である。
Ｐ＝Ａｉ＋Ｙｔｉ・・・（１６）
【００３８】
同定又は推定した摩擦パラメータは異常判別区間毎に固定の値であり、モデルトルク算出手段２では、当該摩擦パラメータを用いて摩擦トルクの演算を行い、モデルトルクを算出する。異常判別手段４内部では、異常判別を行う区間におけるモデルトルクτｅからモータトルク検出手段で検出されたモータトルクτｍを減算した結果の時間差分の絶対値の最大値を算出する。算出した絶対値の最大値が基準値以上の場合は異常と診断する。
【００３９】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００４０】
実施の形態４．
実施の形態４は実施の形態１と制御系模擬手段９の内部のみ異なっている。そのため、制御系模擬手段９内部のみ説明する。実施の形態１では、制御系模擬手段９内部の制御対象モデルとして各軸簡易モデル１３を用いていた。実施の形態４では、制御系模擬手段９として、図８のブロック図に示す以下に説明する手段を用いる。図８の剛体モデル１４では、フィードバック制御手段１２の出力をτ、剛体モデル１４内部で算出する加速度、速度及び変位をそれぞれａ，ｖ及びｐとするとき、以下の式（１７）で加速度ａを算出し、加速度ａの時間積分で速度ｖを算出し、速度ｖの時間積分で変位ｐを算出する。
ａ＝Ｍ（ｐ）−１（τ−ｈ（ｐ，ｖ）−ｇ（ｐ）−ｆ（ｖ））・・・（１７）
【００４１】
Ｍ（ｐ）−１はＭ（ｐ）の逆行列である。制御系模擬手段９は、算出したｐを変位推定値として運動方程式算出手段１０に出力する。また、式（１７）の摩擦力ｆ（ｖ）の算出には、摩擦同定手段１で同定したパラメータを用いる。剛体モデル１４で算出した変位ｐはフィードバック制御手段１２に変位推定値として入力される。
【００４２】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００４３】
実施の形態５．
実施の形態５は実施の形態４とモデルトルク算出手段２の内部のみ異なるため、モデルトルク算出手段２における制御系模擬手段９の内部のみ説明する。実施の形態４では制御系模擬手段９は、図９の剛体モデル１４への入力であるモデルトルクτｅを出力とせず、剛体モデル１４の出力である変位推定値を出力し、別途運動方程式算出手段１０でトルクを算出していた。これに対し、実施の形態５では、運動方程式算出手段１０を別途設けず、剛体モデル１４からフィードバック制御手段１２に変位推定値が入力される。フィードバック制御手段１２は、変位推定値を用いてモデルトルクを算出する。
【００４４】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００４５】
実施の形態６．
実施の形態６は実施の形態５とモデルトルク算出手段２の内部のみ異なるため、モデルトルク算出手段２における制御系模擬手段９の内部のみ説明する。実施の形態５では制御対象のモデルとして剛体モデル１４を使用していた。図１０に示す実施の形態６では、制御対象のモデルとして、モータ６と動力伝達機構７間の駆動機構にばね定数が一定である線形ばねの特性を有する関節部弾性考慮モデル１５を使用する。関節部弾性考慮モデル１５では、負荷側変位及びモータ側変位と、の差にばね定数を乗じた値が、負荷側を駆動するモデルとなっている。
【００４６】
関節部弾性考慮モデル１５では、各軸のモータ加速度、モータ速度及びモータ変位から構成されるベクトルをそれぞれａｍ，ｖｍ，ｐｍとし、動力伝達機構７の出力軸である負荷側の加速度、速度、変位から構成されるベクトルをそれぞれａｌ，ｖｌ，ｐｌとする。、モータトルクから構成されるベクトルをτｍ、負荷側トルクである動力伝達機構出力トルクから構成されるベクトルをτｌ、モータ慣性モーメントから構成される対角行列をＩｍ、摩擦トルクから構成されるベクトルをｆ、慣性行列をＭ、遠心力及びコリオリ力から構成されるベクトルをｈ、重力から構成されるベクトルをｇ、及び各軸の関節部のばね定数から構成される対角行列をＫｂとすれば以下の式（１８）から（２０）でモータ加速度ａｍ，負荷側トルクτｌ及び加速度ａｌが算出できる。算出した値をモータ変位推定値としてフィードバック制御手段１２に送出する。
ａｍ＝Ｉｍ−１（τｍ−τｌ−ｆ（ｖｍ））・・・（１８）
τｌ＝Ｋｂ（ｐｌ−ｐｍ）・・・（１９）
ａｌ＝Ｍ（ｐｌ）−１（τｌ−ｈ（ｐｌ，ｖｌ）−ｇ（ｐｌ））・・・（２０）
【００４７】
また、モータ速度ｖｍはモータ加速度ａｍの各要素を時間積分することにより算出され、モータ変位ｐｍはモータ速度ｖｍの各要素を時間積分することにより算出され、速度ｖｌは加速度ａｌの各要素を時間積分することにより算出され、変位ｐｌは速度ｖｌの各要素を時間積分することにより算出される。なお、Ｉｍ−１、Ｍ（ｐｌ）−１はそれぞれＩｍ、Ｍ（ｐｌ）の逆行列である。
【００４８】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００４９】
実施の形態７．
実施の形態７の異常診断装置のブロック図を図１１に示す。実施の形態１とはモデルトルク算出手段１９の内部が異なるため、モデルトルク算出手段１９について説明する。モデルトルク算出手段１９の入力は各軸に与えられる位置指令ではなく、モータ変位となっている。そのため、実施の形態１とは異なり、モデルトルク算出手段１９内部には制御系模擬手段９はなく、運動方程式算出手段１０のみ備わっている。運動方程式算出手段１０内部は実施の形態１と同一のため、説明は省略する。また摩擦同定手段１、異常判別手段４の内部も実施の形態１と同一のため、説明は省略する。
【００５０】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００５１】
実施の形態８．
実施の形態８の異常診断装置のブロック図を図１２に示す。２慣性系オブザーバ２０には、摩擦同定手段１で同定した摩擦パラメータ、モータ速度及びモータトルクが入力される。２慣性系オブザーバ２０内部では、摩擦パラメータ及びモータ速度とから摩擦トルクを算出し、算出した摩擦トルクをモータトルクから減算することで、摩擦トルクの影響を除去したモータトルクを算出する。２慣性系オブザーバ２０内部のオブザーバ本体には、上記の摩擦トルクの影響を除去したモータトルク及びモータ速度を入力する。
【００５２】
オブザーバ本体は、モータ、ばね及び負荷からなる２慣性系のオブザーバである。本実施の形態にかかる２慣性系のオブザーバは、モータ速度、負荷速度、ねじれ量及びステップ外乱を状態変数とする同一次元オブザーバであり、ステップ外乱推定値の時間微分をステップ外乱推定値微分値として出力する。ここで、ステップ外乱推定値の時間微分は、オブザーバ内部で算出している状態変数の微分値により、当該微分値を積分することで状態変数の算出を行っている値を示す。
【００５３】
第ｉ軸のモータ速度をｖｍｉ、モータ速度推定値をｈｖｍｉ、負荷速度推定値をｈｖｌｉ、ねじれ量推定値をｈｐｄｉ、及びステップ外乱推定値をｈｔｄｉとするとき、オブザーバ内部で算出する、モータ速度推定値の微分値ｄｈｖｍｉ、負荷速度推定値の微分値ｄｈｖｌｉ、ねじれ量推定値の微分値ｄｈｐｄｉ、及びステップ外乱推定値の微分値ｄｈｔｄｉはそれぞれ以下の式（２１）から（２４）で算出される。ここでＪｍｉ，Ｊｌｉ及びＫｂｉはそれぞれモータ慣性モーメント、負荷慣性モーメント及びばね定数であり、Ｇ１ｉ，Ｇ２ｉ，Ｇ３ｉ及びＧ４ｉはオブザーバゲインである。
ｄｈｖｍｉ＝（τｍｉ−ｆｉ−Ｋｂｉ＊ｈｐｄｉ）／Ｊｍｉ＋Ｇ１ｉ＊（ｖｍｉ−ｈｖｍｉ）  ・・・（２１）
ｄｈｖｌｉ＝（Ｋｂｉ＊ｈｐｄｉ＋ｈｔｄｉ）＋Ｇ２ｉ＊（ｖｍｉ−ｈｖｍｉ）  ・・・（２２）
ｄｈｐｄｉ＝（ｈｖｍｉ−ｈｖｌｉ）＋Ｇ３ｉ＊（ｖｍｉ−ｈｖｍｉ）  ・・・（２３）
ｄｈｔｄｉ＝Ｇ４ｉ＊（ｖｍｉ−ｈｖｍｉ）  ・・・（２４）
【００５４】
２慣性系オブザーバ２０から出力されるステップ外乱推定値の微分値ｄｈｔｄｉは、モデルトルクからモータトルクを減算した結果の差分に相当するため、２慣性系オブザーバ２０の出力を異常判別手段４に入力する。摩擦同定手段１内部と異常判別手段４内部は実施の形態１と同一のため、説明は省略する。実施の形態８の実装例を図１３に示す。各軸を駆動するためのモータ６を制御する各軸制御装置２５が有するＣＰＵには、摩擦同定手段１、２慣性系オブザーバ２０、異常判別手段４を実装している。なお、制御対象機械２７を制御する対象機械制御装置２８の制御装置ＣＰＵに実装することも可能である。なお、上記の実施の形態では、同一次元オブザーバを用いて説明したが、最少次元オブザーバ又はねじれトルクを状態量とする他のオブザーバを用いても構わない。
【００５５】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００５６】
実施の形態９．
実施の形態９の異常診断装置のブロック図を図１４に示す。実施の形態９では、繰り返し実行される同一動作のデータから異常を判別する。機械装置における正常動作時の動作情報である動作データを、記憶手段として機能する初期データ記録手段２１に記録する。正常時の動作データとしては、正常時のモータトルク及びモータ変位が挙げられる。また、初期データ記録手段２１で記録したデータを、摩擦同定手段１にも入力し、初期データとして記録した動作から摩擦パラメータを算出し、算出した摩擦パラメータも初期摩擦パラメータとして初期データ記録手段２１に記録する。摩擦同定手段１内部は、実施の形態３と同様になっており、初期データ記録手段２１に記録した正常時の動作データから一括で摩擦パラメータを同定する。
【００５７】
異常診断時には、初期データ記録手段２１に記録したものと同一の動作を行うときに、現時点の摩擦パラメータを摩擦同定手段１で算出する。モデルトルク補正手段２２には、初期データ記録手段２１に記録されている正常時のモータトルク及び正常時の摩擦パラメータが入力され、摩擦同定手段１から入力される現在の摩擦パラメータとモータ変位が入力される。モデルトルク補正手段２２内部では、初期データ記録手段２１に記録したのと同一の動作を行うときのモータ速度を算出し、記録した正常時のモータトルクから、正常時の摩擦パラメータを用いて算出した摩擦トルクを減算し、さらにその結果に、現在の摩擦パラメータを用いて算出した摩擦トルクを加算することで、モデルトルクを算出する。異常判別手段４内部は実施の形態１と同一のため、説明は省略する。
【００５８】
実施の形態９の実装例を図１５及び図１６に示す。図１５では、摩擦同定手段１、モデルトルク補正手段２２、差分処理手段１８及び異常判別手段４は対象機械制御装置２８の制御用ＣＰＵに実装し、初期データ記録手段２１は制御装置内蔵メモリ３２にデータを記録する。図１６では、摩擦同定手段１、モデルトルク補正手段２２、差分処理手段１８及び異常判別手段４は、対象機械制御装置２８の外部ＰＣ３１にソフトウェアとして実装される。初期データ記録手段２１が記憶するデータは、外部ＰＣ３１のＰＣ内蔵記憶装置３３に記録される。
【００５９】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、制御対象にモデル化できていない要因があっても、モータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００６０】
実施の形態１０．
実施の形態１０の異常診断装置のブロック図を図１７に示す。実施の形態１０は実施の形態１とはモデルトルクからモータトルクを減算した結果を差分処理手段３といったハイパスフィルタを用いずに異常判別手段４に入力する。上記以外は同一のため、説明は省略する。
【００６１】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００６２】
実施の形態１１．
実施の形態１１では、図１のブロック図に示す異常診断装置を用いる。実施の形態１とは異常判別手段４の内部のみ異なっているため、異常判別手段４の内部のみ説明する。実施の形態１１では、異常判別に入力の絶対値の平均値を用いる。平均値は、別途指定された区間の平均値を算出してもよいし、一定周期毎に平均値を算出してもよい。算出した平均値は、基準値を超えている場合に異常と判別する。
【００６３】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００６４】
実施の形態１２．
実施の形態１２では、図１のブロック図に示す異常診断装置を用いる。実施の形態１とは異常判別手段４の内部のみ異なっているため、異常判別手段４の内部のみ説明する。実施の形態１２では、異常判別手段４は、無次元兆候パラメータを算出する無次元兆候パラメータ算出手段を有する。無次元兆候パラメータは、動力伝達機構７の異常判別に用いる。無次元兆候パラメータとしては、波形率、衝撃指数、波高率、歪度及び尖り度がある。無次元兆候パラメータ算出手段は、これらの無次元兆候パラメータの少なくとも１つを別途指定された区間又は一定周期毎に算出する。異常判別手段４は、予め定めた閾値を有し、算出された無次元兆候パラメータ及び閾値とを比較することで動力伝達機構７の異常を診断することができる。
【００６５】
波形率は、標準偏差を絶対値の平均値で除算することで算出できる。衝撃指数は、ピーク値を標準偏差で除算することで算出できる。ピーク値は、時系列データの絶対値の大きい値から１０個までの平均値とする。波高率は、ピーク値を絶対値の平均値で除算することで算出できる。歪度（Ｓｋｅｗｎｅｓｓ）は、平均値を中心として振動波形の正負のひずみ度合いを示している値であり、時系列データＸｉの絶対値の平均値をＸａ、及び標準偏差をＸｒｍｓとすると、以下の式（２５）で算出できる。
【００６６】
【数１】
2017213182.tif 000003
【００６７】
ここで、Ｎは、時系列データのデータ数である。また、尖り度（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）は波形がいかに衝撃的かを示している値であり、以下の式（２６）で算出できる。
【００６８】
【数２】
2017213182.tif 000004
【００６９】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００７０】
実施の形態１３．
実施の形態１３では、図１のブロック図に示す異常診断装置を用いる。実施の形態１とは異常判別手段４の内部のみ異なっているため、異常判別手段４の内部のみ説明する。実施の形態１３では、異常判別に周波数解析を用いる。周波数解析結果のピーク周波数の遷移から異常を診断する。具体的には、１６Ｈｚを基準値として設定した場合、動作開始直後の正常状態で２０Ｈｚにピークがあったのが、ピーク周波数が徐々に低くなり、基準値以下になった際に異常と診断する。
【００７１】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００７２】
実施の形態１４．
実施の形態１４では、図１のブロック図に示す異常診断装置を用いる。実施の形態１とは異常判別手段４の内部のみ異なっているため、異常判別手段４の内部のみ説明する。実施の形態１４では、異常判別にバンドパスフィルタの出力を用いる。具体的には、バンドパスフィルタは、予め設定した周波数の信号成分だけを通過させる特性を有する。ここで、異常判別手段４は、バンドパスフィルタの出力の絶対値の最大値が基準値以上となった場合に異常と判別する。
【００７３】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００７４】
実施の形態１５．
実施の形態１５の異常診断方法のフローチャートを図１８に示す。摩擦同定手段１は、カウントを初期化、すなわちＮを１とし、摩擦パラメータの同定を行う（ステップＳ１及びＳ２）。摩擦パラメータの同定は、実施の形態１の摩擦同定手段１と同様である。モデルトルク算出手段２は、モデルトルクを算出する（ステップＳ３）。モデルトルクの算出も実施の形態１のモデルトルク算出手段２と同一である。差分処理手段３は、モデルトルクからモータトルクを減算し、時間差分といったハイパスフィルタに通す（ステップＳ４及びＳ５）。指定された周期に達していない場合は、ステップＳ２からＳ５を繰り返す。異常判別手段４は、予め定めた周期に達しているか判定し、達していればハイパスフィルタ出力の絶対値の最大値を算出する（ステップＳ６及び７）。異常判別手段４は、算出した絶対値の最大値が基準値以上か判定する（ステップＳ９）。また、異常判別手段４は、最大値が基準値以上と判定した場合はアラームを出力し動力伝達機構７の異常と判別する。
【００７５】
本実施の形態にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００７６】
実施の形態１６．
実施の形態１６の異常診断方法のフローチャートを図１９に示す。摩擦同定手段１は、カウントを初期化、すなわちＮを１とし、摩擦パラメータの同定を行う（ステップＳ１及び２）。なお、摩擦パラメータの同定は、実施の形態１の摩擦同定手段１と同様である。モデルトルク算出手段２は、モデルトルクを算出する（ステップＳ３）。モデルトルクの算出も実施の形態１のモデルトルク算出手段２と同一である。差分処理手段３は、モデルトルクからモータトルクを減算し、時間差分といったハイパスフィルタに通す（ステップＳ４及び５）。指定された周期に達していない場合は、ステップＳ２から５を繰り返す。異常判別手段４は、予め定めた周期に達しているか判定し、達していればステップＳ７でハイパスフィルタ出力の尖り度を算出する（ステップＳ６及び７）。異常判別手段４は、算出した尖り度が基準値以上と判定した場合はアラームを出力し動力伝達機構７の異常と判別する（ステップＳ９）。
【００７７】
本実施の形態１６にかかる異常診断装置では、特性変化である摩擦変動の影響を低減することで、動力伝達機構７の異常を高精度に診断することができる。また、本実施の形態にかかる異常診断装置では、動力伝達機構７の劣化に起因して発生する機械装置の剛性低下により生じるモータ電流の変動を高精度に検出し、早期に動力伝達機構７の劣化を診断することができる。
【００７８】
実施の形態１７．
図２０は、実施の形態１７の異常診断装置の構成を示す図である。実施の形態１７の異常診断装置は、プログラム生成手段３４、閾値変更手段３５以外は実施の形態１と同一のため説明は省略する。プログラム生成手段３４では、例えば産業用ロボット、工作機械などの制御対象を動作させるためのプログラムを作成する。指令生成手段２９ではプログラム生成手段３４で作成されたプログラムに記載の動作命令に基づいて、制御対象を動作させるための時々刻々の指令を生成する。この時々刻々の指令は、各軸の位置指令である。
【００７９】
時々刻々の指令は各軸制御系５に入力されるとともに、閾値変更手段３５にも入力される。閾値変更手段３５は、入力された時々刻々の指令に基づいて閾値を決定する。例えば、閾値変更手段３５は、内部に２種類の閾値を記憶している。これらの閾値は、異常を判別するための閾値である。そして、閾値変更手段３５は、各軸の位置指令から、各軸の速度指令、加速度指令をそれぞれ算出し、速度指令、加速度指令がそれぞれの規定値以下の場合に出力する閾値として小さい方の値を選択し、速度指令、加速度指令がそれぞれの規定値以下である条件が成立しない場合は、大きい方の値を選択して出力する。
【００８０】
閾値の変更は、２つの値の切替ではなく、３つ以上の値の切替でもよい。閾値は、連続値で変更されてもよい。また、閾値の変更は、速度及び加速度に基づくのではなく、特定の位置近傍かどうかで閾値が切り替えられてもよい。閾値変更手段３５は、異常判別手段４の内部で閾値を変更してもよい。
【００８１】
実施の形態１８．
図２１は、実施の形態１８の異常診断装置の構成例を示す図である。実施の形態１８の異常診断装置は、プログラム生成手段３４及び閾値変更手段３５以外は実施の形態１と同一のため説明は省略する。プログラム生成手段３４では、例えば産業用ロボット、工作機械などの制御対象を動作させるためのプログラムを作成する。プログラム生成手段３４で作成されるプログラムには、例えば産業用ロボット、工作機械などの制御対象を動作させるための動作命令が記載されるとともに、その動作命令で動作する際の異常判別手段４での閾値または異常判別の感度の設定が記載される。
【００８２】
指令生成手段２９では、プログラム生成手段３４で作成されたプログラムに記載の動作命令に基づいて、制御対象を動作させるための時々刻々の指令、つまり各軸の位置指令を生成する。時々刻々の指令は各軸制御系５に入力される。閾値変更手段３５では、プログラム生成手段３４で作成されたプログラムに記載の異常判別の閾値または感度に基づいて、異常判別手段４が異常の判別に用いる閾値を変更する。閾値変更手段３５は、プログラムに閾値が記載されている場合は、プログラムから指定された閾値に切り替える。プログラムから感度が指定される場合、閾値変更手段３５は、内部に内蔵されている閾値を指定された感度に応じて変更し、異常判別手段４に出力する。閾値変更手段３５は、異常判別手段４の内部で閾値を変更してもよい。
【００８３】
各実施の形態は、対象機械制御装置２８の本体に制御用ＣＰＵを実装することにより実現される。また、各実施の形態は、対象機械制御装置２８外部の外部ＰＣ３１に、異常診断装置の各部として機能するソフトウェアを実装することで実現されてもよい。ここで、ソフトウェアを実行する外部ＰＣ３１のハードウェア構成について図２２及び２３を用いて説明する。各実施の形態にかかる外部ＰＣ３１は、図２２に示したハードウェア１００及び処理回路１０２で実現できる。すなわち、異常診断装置は、摩擦パラメータを算出し、算出した摩擦パラメータを用いてモデルトルクの算出を行い、モータのモータトルクを検出し、モデルトルクとモータトルクとの比較結果に基づき動力伝達機構７の異常を診断するための処理装置を備える。処理回路１０２は、専用のハードウェアであってもメモリに格納されるプログラムを実行する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、プロセッサ、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）ともいう）であってもよい。
【００８４】
処理回路１０２が専用のハードウェアである場合、処理回路１０２は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。処理回路１０２において、摩擦同定手段１、モデルトルク算出手段２、モータトルク検出手段及び異常判別手段４は、それぞれを処理回路１０２で実現してもよいし、各部の機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。
【００８５】
処理回路１０２がＣＰＵの場合、異常診断装置は、図２３に示したハードウェア１００ａ、すなわち異常診断装置と接続された、プロセッサ１０３及びメモリ１０４で実現できる。この場合、摩擦同定手段１、モデルトルク算出手段２、モータトルク検出手段及び異常判別手段４は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア及びファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１０４に格納される。プロセッサ１０３は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、異常診断装置は、処理回路により実行されるときに、同定処理を行うステップ、モデルトルクを算出するステップ、モータトルクを検出するステップ、動力伝達機構７の異常を診断するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリを備える。また、これらのプログラムは、摩擦同定手段１、モデルトルク算出手段２、モータトルク検出手段、異常判別手段４の手順及び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。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）が該当する。
【００８６】
上述した各実施の形態にかかる異常診断装置による効果を、以下に説明する。各実施の形態にかかる異常診断装置では、温度といった条件により、正常の状態でも変動する摩擦の影響を補償したモデルトルクの算出が行えるため、動力伝達機構７の剛性低下に伴いモータトルクに重畳されている振動成分を高精度に抽出することで、動力伝達機構７の異常診断を早期に行うことができる。また、各実施の形態にかかる異常診断装置では、同一の動作を繰り返す機械に使用されている動力伝達機構７の異常診断を行う際には、正常時のモータトルクから摩擦変動分を補正したモータトルクを算出するため、当該機械の詳細なモデルを用意しなくても動力伝達機構７の異常診断を早期に行うことができる。
【００８７】
各実施の形態にかかる異常診断装置によれば、ハイパスフィルタを用いることで、動力伝達機構７の剛性低下に伴いモータトルクに重畳されている振動成分をより強調して抽出できるため、動力伝達機構７の異常診断を早期に行うことができる。また、各実施の形態にかかる異常診断装置によれば、オブザーバのステップ外乱推定値の時間差分値では、上記ハイパスフィルタ出力と同様に、動力伝達機構７の剛性低下に伴いモータトルクに重畳されている振動成分をより強調して抽出できるため、動力伝達機構７の異常診断を早期に行うことができる。
【００８８】
以上の各実施の形態に示した構成は、本発明の内容の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、本発明の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。
【符号の説明】
【００８９】
１  摩擦同定手段、２，１９  モデルトルク算出手段、３，１８  差分処理手段、４  異常判別手段、５  各軸制御系、６  モータ、７  動力伝達機構、８  負荷手段、９  制御系模擬手段、１０  運動方程式算出手段、１１  フィードフォワード制御手段、１２  フィードバック制御手段、１３  各軸簡易モデル、１４  剛体モデル、１５  関節部弾性考慮モデル、１６  比例制御手段、１７  比例積分手段、２０  ２慣性系オブザーバ、２１  初期データ記録手段、２２  モデルトルク補正手段、２５  各軸制御装置、２７  制御対象機械、２８  対象機械制御装置、２９  指令生成手段、３１  外部ＰＣ、３２  制御装置内蔵メモリ、３３  ＰＣ内蔵記憶装置、３４  プログラム生成手段、３５  閾値変更手段、１００，１００ａ  ハードウェア、１０２  処理回路、１０３  プロセッサ、１０４  メモリ。
【図１】
2017213182.tif 000005
【図２】
2017213182.tif 000006
【図３】
2017213182.tif 000007
【図４】
2017213182.tif 000008
【図５】
2017213182.tif 000009
【図６】
2017213182.tif 000010
【図７】
2017213182.tif 000011
【図８】
2017213182.tif 000012
【図９】
2017213182.tif 000013
【図１０】
2017213182.tif 000014
【図１１】
2017213182.tif 000015
【図１２】
2017213182.tif 000016
【図１３】
2017213182.tif 000017
【図１４】
2017213182.tif 000018
【図１５】
2017213182.tif 000019
【図１６】
2017213182.tif 000020
【図１７】
2017213182.tif 000021
【図１８】
2017213182.tif 000022
【図１９】
2017213182.tif 000023
【図２０】
2017213182.tif 000024
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年11月27日(2017.11.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段と、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段と、
前記モデルトルクとモータトルク検出手段で検出された前記モータのモータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、
を備え、前記摩擦同定手段は、
移動方向摩擦トルク及び速度摩擦トルクのうち補正されていない成分を補正処理した摩擦補正トルクと、前記移動方向摩擦トルクと、前記速度摩擦トルクと、を含む摩擦推定値を用いて同定処理を行い、前記摩擦パラメータを算出することを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段と、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段と、
前記モデルトルクとモータトルク検出手段で検出された前記モータのモータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、
前記モータにおける各軸をモータ、ばね及び負荷を含む２慣性系とし、状態変数にステップ外乱をステップ外乱推定値として追加するとともに、前記摩擦パラメータを用いて予め入力されたモータトルクを補正する２慣性系オブザーバと、を備え、
前記異常判別手段は、
前記２慣性系オブザーバから出力される前記ステップ外乱推定値の時間差分に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする異常診断装置。
【請求項３】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段と、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段と、
前記モデルトルクとモータトルク検出手段で検出された前記モータのモータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、
正常時の前記モータトルク検出手段により検出されたモータトルク及び正常時の前記摩擦同定手段の同定結果を記憶する初期データ記憶手段と、を備え、
前記モデルトルク算出手段は、
前記摩擦同定手段の出力と、前記初期データ記憶手段に記憶されたモータトルク及び前記同定結果とに基づいてトルクの予想値を算出する
ことを特徴とする異常診断装置。
【請求項４】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段と、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段と、
前記モデルトルクとモータトルク検出手段で検出された前記モータのモータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、
を備え、
前記異常判別手段は、
前記モデルトルクと、前記モータトルク検出手段で検出された前記モータトルクとの比較結果のうち、予め設定した周波数よりも高周波数の信号成分を通過させるハイパスフィルタを備え、
前記ハイパスフィルタを通過した信号成分に基づいて、前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする異常診断装置。
【請求項５】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段と、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段と、
前記モデルトルクとモータトルク検出手段で検出された前記モータのモータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、
を備え、
前記異常判別手段は、
前記モデルトルクと、前記モータトルク検出手段で検出された前記モータトルクとの比較結果のうち、予め設定した周波数の信号成分を通過させるバンドパスフィルタを備え、
前記バンドパスフィルタを通過した信号成分に基づいて、前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする異常診断装置。
【請求項６】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段と、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段と、
前記モデルトルクとモータトルク検出手段で検出された前記モータのモータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、
を備え、
前記異常判別手段は、
前記モデルトルクと、前記モータトルク検出手段で検出された前記モータトルクとの比較結果の時間差分を算出する差分処理手段を備え、
前記差分処理手段の出力に基づいて、前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする異常診断装置。
【請求項７】
前記モデルトルク算出手段は、
前記モータに与えられる位置指令と、前記動力伝達機構を備える機械装置の動特性を示す動特性モデルと、を用いて前記モータのトルクの予想値を算出し、
前記動特性モデルには、前記摩擦同定手段が出力する更新指示情報に応じて前記摩擦パラメータが更新される摩擦推定値が含まれる
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項８】
前記摩擦同定手段は、
前記モータにおける移動方向摩擦トルクと速度摩擦トルクとを含む摩擦推定値を用いて同定処理を行い、前記摩擦パラメータを算出する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項９】
前記異常判別手段は、
周波数解析を行う周波数解析手段を備え、
前記周波数解析手段により得られるピーク周波数の遷移に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項１０】
前記異常判別手段は、
無次元兆候パラメータを算出する無次元兆候パラメータ算出手段を備え、
前記無次元兆候パラメータ及び予め定めた閾値との比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項１１】
前記異常判別手段の内部で異常を判別する閾値を変更する閾値変更手段を備え、指令生成手段で生成される指令に基づいて前記閾値変更手段が出力する前記閾値を決定する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項１２】
前記異常判別手段の内部で異常を判別する閾値を変更する閾値変更手段を備え、プログラム作成手段で作成されるプログラムから前記閾値を指定する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項１３】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータとして算出する摩擦同定ステップと、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出ステップと、
前記モータのモータトルクを検出するモータトルク検出ステップと、
前記モデルトルクと前記モータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別ステップと、を備え、
前記摩擦同定ステップでは、
移動方向摩擦トルク及び速度摩擦トルクのうち補正されていない成分を補正処理した摩擦補正トルクと、前記移動方向摩擦トルクと、前記速度摩擦トルクと、を含む摩擦推定値を用いて同定処理を行い、前記摩擦パラメータを算出する
ことを特徴とする異常診断方法。
【請求項１４】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータとして算出する摩擦同定ステップと、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出ステップと、
前記モータのモータトルクを検出するモータトルク検出ステップと、
前記モデルトルクと前記モータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別ステップと、を備え、
前記異常判別ステップでは、
前記モータにおける各軸をモータ、ばね及び負荷を含む２慣性系とし、状態変数にステップ外乱をステップ外乱推定値として追加するとともに、前記摩擦パラメータを用いて予め入力されたモータトルクを補正し、前記ステップ外乱推定値の時間差分に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする異常診断方法。
【請求項１５】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータとして算出する摩擦同定ステップと、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出ステップと、
前記モータのモータトルクを検出するモータトルク検出ステップと、
前記モデルトルクと前記モータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別ステップと、を備え、
前記モデルトルク算出ステップでは、
前記摩擦同定ステップにおける同定結果と、正常時に検出されたモータトルク及び正常時の前記摩擦同定ステップの同定結果とに基づいてトルクの予想値を算出する
ことを特徴とする異常診断方法。
【請求項１６】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータとして算出する摩擦同定ステップと、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出ステップと、
前記モータのモータトルクを検出するモータトルク検出ステップと、
前記モデルトルクと前記モータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別ステップと、を備え、
前記異常判別ステップでは、
前記モデルトルクと、前記モータトルク検出ステップで検出された前記モータトルクとの比較結果のうち、予め設定した周波数よりも高周波数の信号成分を通過させるハイパスフィルタを通過した信号成分に基づいて、前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする異常診断方法。
【請求項１７】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータとして算出する摩擦同定ステップと、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出ステップと、
前記モータのモータトルクを検出するモータトルク検出ステップと、
前記モデルトルクと前記モータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別ステップと、を備え、
前記異常判別ステップでは、
前記モデルトルクと、前記モータトルク検出ステップで検出された前記モータトルクとの比較結果のうち、予め設定した周波数の信号成分を通過させるバンドパスフィルタを通過した信号成分に基づいて、前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする異常診断方法。
【請求項１８】
モータと接続された動力伝達機構の摩擦力の算出に用いるパラメータである摩擦パラメータとして算出する摩擦同定ステップと、
前記モータのトルクの予想値を、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出ステップと、
前記モータのモータトルクを検出するモータトルク検出ステップと、
前記モデルトルクと前記モータトルクとの比較結果に基づき前記動力伝達機構の異常を診断する異常判別ステップと、を備え、
前記異常判別ステップでは、
前記モデルトルクと、前記モータトルク検出ステップで検出された前記モータトルクとの比較結果の時間差分に基づいて、前記動力伝達機構の異常を診断する
ことを特徴とする異常診断方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる異常診断装置は、摩擦パラメータを算出する摩擦同定手段と、予め算出した設定値及び前記摩擦パラメータを用いてモデルトルクとして算出するモデルトルク算出手段と、前記モデルトルクとモータトルク検出手段で検出されたモータのモータトルクとの比較結果に基づき動力伝達機構の異常を診断する異常判別手段と、を備え、摩擦同定手段は、移動方向摩擦トルク及び速度摩擦トルクのうち補正されていない成分を補正処理した摩擦補正トルクと、移動方向摩擦トルクと、速度摩擦トルクと、を含む摩擦推定値を用いて同定処理を行い、摩擦パラメータを算出することを特徴とする。
【国際調査報告】
2017213182.tif 000028
2017213182.tif 000029
2017213182.tif 000030
2017213182.tif 000031