(57)【要約】  本発明の故障診断装置は、各動作軸の駆動源としてそれぞれに独立したモータを備えた機械装置について、所定周期毎に動作軸の移動位置と動作軸にかかる外乱トルク値とを取得し、取得した外乱トルク値が故障判定閾値より大きい場合に動作軸を故障と診断する。そして、故障と診断された動作軸に対して、過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各動作軸の駆動源としてそれぞれに独立したモータを備えた機械装置について、所定周期毎に前記動作軸の移動位置と前記動作軸にかかる外乱トルク値とを取得して前記機械装置の故障を診断する故障診断装置において、
前記外乱トルク値が所定の故障判定閾値より大きい場合に前記動作軸を故障と診断する故障診断部と、
前記故障診断部によって故障と診断された動作軸に対して、過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する再判定部と
を備えたことを特徴とする故障診断装置。
【請求項２】
前記再判定部は、前記再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がある場合に、前記測定実績に記録された鉄粉濃度の測定値が所定の閾値以下であれば、前記再判定の対象となった動作軸を正常と判定することを特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
【請求項３】
前記再判定部は、前記再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、現在の鉄粉濃度を推算して推算値を算出し、前記推算値が所定の閾値以下であれば、前記再判定の対象となった動作軸を正常と判定することを特徴とする請求項１または２に記載の故障診断装置。
【請求項４】
前記再判定部は、前記再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、過去の所定期間内に前記再判定の対象となった動作軸の減速機について交換実績があれば、前記再判定の対象となった動作軸を正常と判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の故障診断装置。
【請求項５】
各動作軸の駆動源としてそれぞれに独立したモータを備えた機械装置について、所定周期毎に前記動作軸の移動位置と前記動作軸にかかる外乱トルク値とを取得して前記機械装置の故障を診断する故障診断装置による故障診断方法において、
前記故障診断装置は、
前記外乱トルク値が所定の故障判定閾値より大きい場合に前記動作軸を故障と診断し、
故障と診断された前記動作軸に対して、過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施することを特徴とする故障診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各動作軸の駆動源としてそれぞれに独立したモータを備えた機械装置の故障診断装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
多関節型の産業用ロボットの故障診断方法として、従来では特許文献１が開示されている。特許文献１に開示された故障診断方法では、ロボットの動作中において所定周期毎にロボット関節軸の移動位置及び関節軸にかかる外乱トルクを検出し、検出された移動位置毎の外乱トルクの平均値を求めている。そして、この平均値と設定閾値とを比較し、平均値が設定閾値を超えている場合に、ロボットが異常または故障であると診断していた。このように、従来では外乱トルクが一定の設定閾値を超えたか否かによって故障を診断していたので、ロボットの動作姿勢やロボットハンドで把持するワーク等の重さに関係なく、ロボット駆動系の異常を検出していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１７４４８２号公報
【発明の概要】
【０００４】
しかしながら、動作軸にグリスを更油してグリス粘度が変化するような保全が実施されると、保全による影響で外乱トルク値が変動する。この場合に、外乱トルク値のみに基づいて故障を診断していると、正常であるにも関わらず異常と診断される誤判定が多発して故障の診断精度が低下してしまうという問題点があった。
【０００５】
また、外乱トルク値に影響を与える外乱要因は多岐に渡るので、外乱トルク値から全ての外乱要因を排除することは困難である。したがって、外乱トルク値のみに基づいて故障を診断していると、故障の診断精度が低下してしまうという問題点があった。
【０００６】
このように、外乱トルク値のみに基づいてロボット駆動系の故障を診断していると、誤判定が多発して故障の診断精度が低下してしまうという問題点があった。
【０００７】
そこで、本発明は上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、外乱トルク値以外の保全実績や検査結果を故障の診断に用いることにより、誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることのできる故障診断装置及びその方法を提供することにある。
【０００８】
上述した課題を解決するために、本発明の一態様に係る故障診断装置及びその方法は、外乱トルク値が所定の故障判定閾値より大きい場合に動作軸を故障と診断し、故障と診断された動作軸に対して過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る故障診断システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、外乱トルクを求める手順を説明するためのブロック図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係る故障診断装置による外乱トルク選定処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の一実施形態に係る故障診断装置による故障診断処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の一実施形態に係る故障診断装置による故障診断処理の手順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】
【００１０】
以下、本発明を適用した一実施形態について図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００１１】
［故障診断システムの構成］
図１は、本実施形態に係る故障診断装置を備えた故障診断システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る故障診断システム１００は、ロボット１と、ロボット制御装置２と、故障診断装置３と、生産管理装置４とから構成される。ロボット１は、機械装置の一例として、多軸機械のティーチングプレイバック型で、尚且つ多関節型のロボットである。ただし、ロボット１は、多軸機械ではなく、一軸の機械であってもよい。
【００１２】
ロボット１は、動作軸である関節軸として複数のモータ駆動系を備えているが、図１では一軸分のモータ駆動系を示している。ロボットアーム５はサーボモータ（以下、単にモータと言う）６により減速機８を介して駆動される。モータ６には、回転角位置および速度の検出器であるパルスコーダ（パルスジェネレータまたはエンコーダ）７が付帯されている。
【００１３】
ロボット制御装置２は、動作統括制御部９と、通信部１０と、サーボ制御部１１と、サーボアンプ部１４とを備えている。サーボ制御部１１は、外乱トルク演算部１２と、状態データ取得部１３とを含んでおり、上位の動作統括制御部９からの指令を受けてサーボアンプ部１４を介してモータ６を駆動する。モータ６に付帯するパルスコーダ７は、モータ６の回転角位置および速度の制御処理のためのフィードバックループを、サーボ制御部１１との間で形成している。
【００１４】
サーボ制御部１１は、外乱トルク演算部１２や状態データ取得部１３の他に、モータ６の回転角位置、速度、電流を制御するための処理を行うプロセッサ、制御プログラムを記憶するＲＯＭ、設定値や各種パラメータを記憶する不揮発性記憶部を備えている。また、サーボ制御部１１は、演算処理中におけるデータを一時記憶するＲＡＭ、パルスコーダ７からの位置フィードバックパルスを計数してモータ６の絶対回転角位置を検出するためのレジスタ等を備えている。
【００１５】
また、ロボット１は多関節であるので、図１のようなモータ駆動系が関節軸の数だけ必要となるが、図１では一軸分のみを図示して、それ以外のモータ駆動系は図示省略している。また、図１のモータ６と減速機８との間に変速歯車列が介装されることもある。
【００１６】
動作統括制御部９は、サーボ制御部１１の上位に位置してロボット１の動作の直接的な制御を司っている。通信部１０は、後述する故障診断装置３の通信部１５との間で、例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う。また、状態データ取得部１３は、ロボット１の各関節軸の作動状態に関する各種のデータを定期的に収集する機能を有する。収集されたデータには、収集期間を示すデータが含まれている。外乱トルク演算部１２は、状態データ取得部１３が取得したデータに基づいて外乱トルク値を演算する機能を有する。これら外乱トルク演算部１２および状態データ取得部１３を含むようにサーボ制御部１１が構成されているので、外乱トルク演算部１２の演算によって求められた外乱トルク値は通信部１０を介して故障診断装置３に出力される。この構成により、サーボ制御部１１はいわゆるソフトウェアサーボの形態をなしている。
【００１７】
故障診断装置３は、通信部１５と、外乱トルク選定部１６と、外乱トルクデータベース１７と、故障診断部１８と、保全実績データベース１９とを備えている。ここで、故障診断装置３は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路とメモリ等の周辺機器から構成されている。したがって、特定のプログラムを実行することにより、故障診断装置３は、通信部１５、外乱トルク選定部１６、外乱トルクデータベース１７、故障診断部１８として動作する。
【００１８】
通信部１５は、先に述べたロボット制御装置２および生産管理装置４のそれぞれの通信部１０、２０との間で例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う機能を有する。外乱トルク選定部１６は、生産管理装置４から必要な生産情報を取得するとともに、ロボット１の稼働状況に応じて収集した外乱トルク値のうち記憶すべき値を選別する機能を有する。また、外乱トルクデータベース１７は、外乱トルク選定部１６で選別された外乱トルク値を逐次記憶しておく機能を有する。したがって、この外乱トルクデータベース１７には過去分の外乱トルク値が蓄積されることになる。
【００１９】
保全実績データベース１９は、ロボット１に対して保全や検査を実施した場合に、その保全実績及び検査結果を各関節軸毎に記憶しておくための機能を有する。したがって、保全実績データベース１９には過去分の保全実績データ及び検査結果データが蓄積されることになる。
【００２０】
故障診断部１８は、外乱トルク値に基づいて能動的に故障診断を実行する機能を有する。この故障診断部１８にはメモリ機能を具備させてあるため、外乱トルクデータベース１７および保全実績データベース１９にそれぞれアクセスして得られたデータを一時的に記憶し、それらのデータをもとに故障診断を実行する。特に、故障診断部１８は、所定周期毎に各動作軸の移動位置と各動作軸にかかる移動位置毎の外乱トルク値とを取得し、取得した外乱トルク値が所定の故障判定閾値より大きい場合に故障と診断する。さらに、故障診断部１８は、再判定部２５を備えている。
【００２１】
再判定部２５は、故障と診断された動作軸に対して、過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する。具体的に、再判定部２５は、保全実績として減速機の交換実績を用いて再判定を実施する。例えば、直近で動作軸の減速機が交換されている場合には、外乱トルク値によって動作軸が故障と診断されても、動作軸が正常である可能性が高い。そこで、再判定部２５は減速機の交換実績を用いて再判定を行う。また、再判定部２５は、検査結果として鉄粉濃度の測定結果を用いて再判定を実施する。動作軸に更油されたグリスには、経年劣化や負荷の増大によって、徐々に鉄粉が増加していく。したがって、鉄粉濃度が所定の閾値以上に増加している場合には、動作軸に故障が発生している可能性が高くなる。そこで、再判定部２５は、動作軸に更油されたグリスの鉄粉濃度の測定結果を用いて再判定を行う。尚、減速機の交換実績や鉄粉濃度の測定結果のデータは保全実績データベース１９に蓄積されているので、再判定部２５は保全実績データベース１９からデータを取得して再判定を実行する。
【００２２】
具体的に、再判定部２５は、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がある場合に、この測定実績に記録された鉄粉濃度の測定値が所定の閾値以下であれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。
【００２３】
また、再判定部２５は、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合には、現在の鉄粉濃度を推算して推算値を算出し、この推算値が所定の閾値以下であれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。
【００２４】
さらに、再判定部２５は、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、過去の所定期間内に再判定の対象となった動作軸の減速機について交換実績があれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。
【００２５】
このようにして再判定を実行することにより、再判定部２５は、外乱トルク値以外の保全実績や検査結果を用いて動作軸の故障を診断することができる。これにより、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。ただし、鉄粉濃度の測定結果や減速機の交換実績の他に、動作軸の故障を診断できるデータがあれば、そのデータを用いて再判定を実行してもよい。
【００２６】
生産管理装置４は、例えば工場における生産ラインの稼働状況等を含む生産情報の管理を行う装置であり、通信部２０と、生産情報データベース２１とを備えている。通信部２０は、故障診断装置３の通信部１５との間で例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う。生産情報データベース２１は、収集した各種の生産情報を記憶しておく機能を有する。したがって、生産情報データベース２１には過去分の各種の生産情報が蓄積されることになる。なお、生産情報には、ロボット１や付帯設備の緊急停止情報や保全実績等の情報が含まれる。
【００２７】
ここで、本実施形態では、ロボット１の各関節軸を駆動するモータ６にかかる外乱トルク（外乱負荷トルク）を検出し、この外乱トルク値に基づき該当するモータ駆動系の異常をロボットの故障として診断する。この外乱トルクを求める手順は概略次の通りである。
【００２８】
図２のブロック図に示すように、パルスコーダ７からの速度フィードバック信号により求められるモータ６の実速度Ｖｒを微分して加速度を求め、この加速度に対してモータ６にかかる全てのイナーシャＪを乗じて加速度トルクＴａを求める。次に、求めた加速度トルクＴａを、サーボ制御部１１の速度ループ処理で求められるモータ６へのトルク指令Ｔｃから減じ、さらにモーメントＭを減じて外乱トルクＴｂを求める。この後、所定のフィルタリング処理を施すことによって外乱の不規則成分を除去して外乱トルクＴＧを求める。このような処理をサーボ制御部１１が所定のサンプリング周期毎に実行して外乱トルクＴＧを求めることになる。
【００２９】
より具体的に、サーボ制御部１１はレジスタを備えており、このレジスタは所定のサンプリング周期毎にパルスコーダ７からの位置のフィードバックパルスを計数してモータ６の絶対位置を求めている。そこで、サーボ制御部１１はレジスタからモータ６の絶対位置を検出し、このモータ６の絶対位置からモータ６が駆動する関節軸の回転角位置（移動位置）を求める。さらに、サーボ制御部１１は、先に説明したように図２の処理を行って外乱トルクＴＧを求めることになる。
【００３０】
［外乱トルク選定処理］
次に、図３を参照して、本実施形態に係る故障診断装置３の外乱トルク選定部１６による外乱トルク選定処理を説明する。図３は、外乱トルク選定部１６による外乱トルク選定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００３１】
図３に示すように、ステップＳ１において、外乱トルク選定部１６は、ロボット制御装置２で演算された外乱トルク値を取得する。この外乱トルク値は、各動作軸の移動位置毎の値である。また、このとき同時に、外乱トルク値が収集された期間を示す情報についても取得する。
【００３２】
次に、ステップＳ２において、外乱トルク選定部１６は、生産管理装置４の生産情報データベース２１から設備の緊急停止情報を取得する。ステップＳ３において、外乱トルク選定部１６は、取得した外乱トルク値の収集期間内に設備の緊急停止が発生したか否かを判断し、緊急停止が発生したと判定した場合にはステップＳ４に進む。一方、緊急停止が発生しなかったと判定した場合にはステップＳ５に進む。
【００３３】
ステップＳ４において、外乱トルク選定部１６は、取得した外乱トルク値のうち緊急停止発生時の外乱トルク値のみを削除してステップＳ５に進む。ステップＳ５において、外乱トルク選定部１６は、取得した外乱トルク値を外乱トルクデータベース１７に記録して本実施形態に係る外乱トルク選定処理を終了する。
【００３４】
このような処理によって外乱トルク値を選定したことにより、外乱トルクデータベース１７には設備の緊急停止による異常値を排除した外乱トルク値のみが記憶・蓄積されることになる。
【００３５】
［故障診断処理］
次に、図４、５を参照して、本実施形態に係る故障診断装置３の故障診断部１８による故障診断処理を説明する。図４、５は、故障診断部１８による故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００３６】
図４、５に示すように、ステップＳ１１において、故障診断部１８は、外乱トルクデータベース１７から直近の外乱トルク値および診断を行う日の前年同月の外乱トルク値を一括して取得する。ステップＳ１２において、故障診断部１８は、診断を行う日の前年同月の外乱トルク値に基づいて、それらの平均値、分散値および中央値のうちの少なくとも一つ（複数でも可）を算出し、それに基づいて故障判定閾値を算出・設定する。例えば、平均値、分散値、中央値のうちのいずれか一つを故障判定閾値として設定してもよいし、これらのうちの複数を故障判定閾値として設定してもよい。
【００３７】
ステップＳ１３において、故障診断部１８は、直近の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうちの少なくともいずれか一つ（複数でも可）を算出し、その値がステップＳ１２で設定した故障判定閾値以下であるか否かを判断する。そして、直近の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうち算出した値が故障判定閾値以下であれば、故障は発生していないと判断して、直ちに本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、直近の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうち算出した値が故障判定閾値より大きい場合には、故障の可能性があると判断してステップＳ１４に進む。
【００３８】
ステップＳ１４において、故障診断部１８は、保全実績データベース１９に蓄積されているデータをもとに、直近３か月以内に保全が実施されているか否かを判断する。そして、保全が実施されていなければ、故障が発生していると判断してステップＳ２２に進む。一方、直近３か月以内に保全が実施されていれば、保全の影響を判断するためにステップＳ１５に進む。
【００３９】
ステップＳ１５において、故障診断部１８は、保全が実施されたロボットの全ての動作軸について、保全が実施された前後の外乱トルク値の変化率を算出する。保全が実施されたロボットには、複数の動作軸があり、保全が実施された動作軸もあれば、保全が実施されていない動作軸もある。これは、頻繁に保全する必要のある動作軸もあれば、長期間保全する必要のない動作軸もあるためである。ここでは、これらの動作軸の全てについて、外乱トルク値の変化率を算出する。
【００４０】
ステップＳ１６において、故障診断部１８は、ステップＳ１５で算出された外乱トルク値の変化率が所定の閾値以下であるか否かを判断し、所定の閾値以下であれば保全の影響はなく、故障が発生していると判断してステップＳ２２に進む。一方、外乱トルク値の変化率が所定の閾値より大きい場合には保全の影響があると判断してステップＳ１７に進む。
【００４１】
ステップＳ１７において、故障診断部１８は、保全実施後の外乱トルク値の平均値、分散値および中央値のうちの少なくともいずれか一つ（複数でも可）を算出し、その値に基づいて故障判定閾値を算出・再設定する。
【００４２】
ステップＳ１８において、故障診断部１８は、関節軸の外乱トルク値に季節変動があるか否かを判断し、季節変動がない場合にはステップＳ２１に進み、季節変動がある場合にはステップＳ１９に進む。ここで、外乱トルク値に季節変動があるか否かの判断は、例えば季節毎の外気温の変化と外乱トルク値との間の相関度合いによって判断することができ、別に蓄積されている外気温のデータと外乱トルク値のデータとを照合することによって判断することができる。
【００４３】
ステップＳ１９において、故障診断部１８は、ステップＳ１７で再設定された故障判定閾値に季節変動に応じた定数（係数）を乗じて、故障判定閾値を再再設定する。
【００４４】
ステップＳ２１において、故障診断部１８は、再設定された故障判定閾値または再再設定された故障判定閾値をメモリに記憶して本実施形態に係る故障診断処理を終了する。
【００４５】
ステップＳ２２において、再判定部２５は、故障と診断された動作軸に対して再判定を実行するために、保全実績データベース１９にアクセスして、直近の減速機交換及びグリス更油が実施された以降に、鉄粉濃度の測定実績があるか否かを判断する。減速機交換やグリス更油等の保全が実施されると、鉄粉濃度は大きく変化するので、保全が実施された以降に鉄粉濃度の測定実績があるか否かを判断する。そして、鉄粉濃度の測定実績がある場合にはステップＳ２３に進み、鉄粉濃度の測定実績がない場合にはステップＳ２８に進む。
【００４６】
ステップＳ２３において、再判定部２５は、直近の鉄粉濃度の測定日から現在までの経過期間が所定の閾値以内であるか否かを判断し、所定の閾値以内であればステップＳ２４に進み、所定の閾値を超えている場合にはステップＳ２５に進む。直近の鉄粉濃度の測定日から現在までの経過期間が長くなると、その間に鉄粉濃度が増加している可能性があるので、長期間経過してしまった測定結果は利用しないようにしている。
【００４７】
ステップＳ２４において、再判定部２５は、直近の鉄粉濃度の測定値が所定の閾値以下であるか否かを判断し、所定の閾値以下であれば、故障は発生していないと判断して本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、直近の鉄粉濃度の測定値が所定の閾値より大きい場合には、故障が発生していると判断してステップＳ３０に進む。尚、所定の閾値については、過去のデータや実験等から故障と判断できる鉄粉濃度を予め求めておいて設定すればよい。
【００４８】
ステップＳ２５において、再判定部２５は、鉄粉濃度の測定実績が複数回あるか否かを判断する。ステップＳ２３で経過期間が過ぎたと判定された古い測定実績であっても、複数回あれば最小二乗法等によって現在の鉄粉濃度を推算することができる。そこで、鉄粉濃度の測定実績が複数回ある場合にはステップＳ２６に進む。一方、鉄粉濃度の測定実績が複数回ない場合には、現在の鉄粉濃度を推算することはできないので、故障が発生していると判断してステップＳ３０に進む。
【００４９】
ステップＳ２６において、再判定部２５は、複数回ある鉄粉濃度の測定実績を用いて最小二乗法等によって現在の鉄粉濃度を推算して推算値を算出する。
【００５０】
ステップＳ２７において、再判定部２５は、算出した鉄粉濃度の推算値が所定の閾値以下であるか否かを判断し、所定の閾値以下であれば、故障は発生していないと判断して本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、鉄粉濃度の推算値が所定の閾値より大きい場合には、故障が発生していると判断してステップＳ３０に進む。尚、所定の閾値については、過去のデータや実験等から故障と判断できる鉄粉濃度を予め求めておいて設定すればよい。
【００５１】
ステップＳ２８において、再判定部２５は、保全実績データベース１９にアクセスして直近の減速機の交換実績を取得する。
【００５２】
ステップ２９において、再判定部２５は、直近の減速機交換の実施日から現在までの経過期間が所定の閾値以内であるか否かを判断する。減速機が交換された直後であれば、故障が発生する可能性は低いので、経過期間が所定の閾値以内であれば、故障は発生していないと判断して本実施形態に係る故障診断処理を終了する。一方、経過期間が所定の閾値を超える場合には、故障が発生していると判断してステップＳ３０に進む。
【００５３】
ステップＳ３０において、故障診断部１８は、故障診断装置３に付属して設置された図示外のモニタの表示画面上に、関節軸についての故障アラームを表示して、本実施形態に係る故障診断処理を終了する。
【００５４】
［実施形態の効果］
以上、詳細に説明したように、本実施形態に係る故障診断装置３では、外乱トルク値が故障判定閾値より大きい場合に動作軸を故障と診断し、故障と診断された動作軸に対して過去の保全実績及び検査結果に基づいて故障の再判定を実施する。これにより、外乱トルク値以外の保全実績や検査結果を用いて故障を診断できるので、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。
【００５５】
また、本実施形態に係る故障診断装置３では、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がある場合に、測定実績に記録された鉄粉濃度の測定値が所定の閾値以下であれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。これにより、外乱トルク値以外の鉄粉濃度の測定実績に基づいて故障を診断できるので、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。
【００５６】
さらに、本実施形態に係る故障診断装置３では、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、現在の鉄粉濃度を推算して推算値を算出する。そして、この推算値が所定の閾値以下であれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。これにより、外乱トルク値以外の鉄粉濃度の推算値に基づいて故障を診断できるので、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。
【００５７】
また、本実施形態に係る故障診断装置３では、再判定の対象となった動作軸について、過去の所定期間内に鉄粉濃度の測定実績がない場合に、再判定の対象となった動作軸の減速機について交換実績を取得する。そして、過去の所定期間内に減速機に交換実績があれば、再判定の対象となった動作軸を正常と判定する。これにより、外乱トルク値以外の減速機の交換実績に基づいて故障を診断できるので、正常であるにも関わらず故障と診断してしまう誤判定を防止して故障の診断精度を向上させることができる。
【００５８】
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなるであろう。
【符号の説明】
【００５９】
１  ロボット
２  ロボット制御装置
３  故障診断装置
４  生産管理装置
５  ロボットアーム
６  サーボモータ（モータ）
７  パルスコーダ
８  減速機
９  動作統括制御部
１０、１５、２０  通信部
１１  サーボ制御部
１２  外乱トルク演算部
１３  状態データ取得部
１４  サーボアンプ部
１６  外乱トルク選定部
１７  外乱トルクデータベース
１８  故障診断部
１９  保全実績データベース
２１  生産情報データベース
２５  再判定部
１００  故障診断システム
【図１】
2016194029.tif 000003
【図２】
2016194029.tif 000004
【図３】
2016194029.tif 000005
【図４】
2016194029.tif 000006
【図５】
2016194029.tif 000007
【国際調査報告】
2016194029.tif 000008
2016194029.tif 000009
2016194029.tif 000010
2016194029.tif 000011