(57)【要約】【課題】モータのブレーキの故障を予測する故障予測装置及び機械学習装置を提供すること。【解決手段】本発明の故障予測装置１は、モータのブレーキに係るデータに対するブレーキの状態を学習する機械学習装置１００を備え、機械学習装置１００は、ブレーキが正常な状態にある場合の該ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部１０６と、状態変数を用いて、ブレーキが正常な状態における状態変数の分布を学習する学習部１１０と、を備える。【選択図】図２
2019146421.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータのブレーキの故障の状態を予測する故障予測装置であって、
前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記ブレーキが正常な状態にある場合の該ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記状態変数を用いて、前記ブレーキが正常な状態における前記状態変数の分布を学習する学習部と、
を備える故障予測装置。
【請求項２】
前記状態観測部は、前記状態変数として、更に前記モータの動作状態をセンサで検出したモータ動作状態データを観測する、
請求項１に記載の故障予測装置。
【請求項３】
前記状態観測部は、前記ブレーキ動作状態データとして、重力負荷トルクに係るデータ、機械摩擦トルクに係るデータ、及びブレーキ反応時間に係るデータの内の少なくとも２つを観測する、
請求項１に記載の故障予測装置。
【請求項４】
前記状態観測部は、前記状態変数として、更に前記モータの種別を示すモータ種別データを観測する、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の故障予測装置。
【請求項５】
モータのブレーキの故障の状態を予測する故障予測装置であって、
前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習した機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記ブレーキが正常な状態における前記ブレーキの動作状態を示すデータの分布を学習した学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記ブレーキの故障の状態を推定して出力する推定結果出力部と、
を備える故障予測装置。
【請求項６】
前記状態観測部は、前記状態変数として、更に前記モータの動作状態をセンサで検出したモータ動作状態データを観測し、
前記学習部は、前記ブレーキが正常な状態における前記ブレーキの動作状態を示すデータ及び前記モータの動作状態をセンサで検出したデータの分布を学習している、
請求項５に記載の故障予測装置。
【請求項７】
前記状態観測部は、前記ブレーキ動作状態データとして、重力負荷トルクに係るデータ、機械摩擦トルクに係るデータ、及びブレーキ反応時間に係るデータの内の少なくとも２つを観測し、
前記学習部は、前記ブレーキが正常な状態における前記ブレーキの動作状態を示すデータとしての、重力負荷トルクに係るデータ、機械摩擦トルクに係るデータ、及びブレーキ反応時間に係るデータの内の少なくとも２つの分布を学習している、
請求項５に記載の故障予測装置。
【請求項８】
モータのブレーキの故障の状態を予測する故障予測装置であって、
前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記ブレーキが正常な状態にある場合の該ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記ブレーキの故障の状態を示すラベルデータを取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数及び前記ラベルデータを用いて、前記ブレーキの動作状態と前記ブレーキの故障の状態とを関連付けて学習する学習部と、
を備える故障予測装置。
【請求項９】
前記学習部は、
前記状態変数及び前記ラベルデータに基づいて、前記状態変数から前記ブレーキの故障の状態を導く相関性モデルと予め用意された教師データから識別される相関性特徴との誤差を計算する誤差計算部と、
前記誤差を縮小するように前記相関性モデルを更新するモデル更新部とを備える、
請求項８に記載の故障予測装置。
【請求項１０】
モータのブレーキの故障の状態を予測する故障予測装置であって、
前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習した機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記ブレーキの動作状態と前記ブレーキの故障の状態とを関連付けて学習した学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記ブレーキの故障の状態を推定して出力する推定結果出力部と、
を備える故障予測装置。
【請求項１１】
モータのブレーキの故障の状態を予測するために、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習する機械学習装置であって、
前記ブレーキが正常な状態にある場合の該ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記状態変数を用いて、前記ブレーキが正常な状態における前記状態変数の分布を学習する学習部と、
を備える機械学習装置。
【請求項１２】
モータのブレーキの故障の状態を予測するために、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習した機械学習装置であって、
前記ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記ブレーキが正常な状態における前記ブレーキの動作状態を示すデータの分布を学習した学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記ブレーキの故障の状態を推定して出力する推定結果出力部と、
を備える機械学習装置。
【請求項１３】
モータのブレーキの故障の状態を予測するために、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習する機械学習装置であって、
前記ブレーキが正常な状態にある場合の該ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記ブレーキの故障の状態を示すラベルデータを取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数及び前記ラベルデータを用いて、前記ブレーキの動作状態と前記ブレーキの故障の状態とを関連付けて学習する学習部と、
を備える機械学習装置。
【請求項１４】
モータのブレーキの故障の状態を予測するために、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習した機械学習装置であって、
前記ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記ブレーキの動作状態と前記ブレーキの故障の状態とを関連付けて学習した学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記ブレーキの故障の状態を推定して出力する推定結果出力部と、
を備える機械学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モータのブレーキの故障を予測する故障予測装置及び機械学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
産業用ロボットや工作機械等の機械は、所定の方向に部材を移動するための駆動軸を備える。例えば、ロボットには、アームを駆動するための駆動軸を有する。ロボットのアーム同士の間の関節部が駆動軸に対応する。関節部においてアームの角度が変化することによりロボットの位置および姿勢が変化する。また、工作機械では、予め定められた駆動軸においてワークや工具が移動して、ワークに対する工具の位置が変更される。
【０００３】
このような駆動軸において移動する部材は、モータによって駆動される。モータには、モータの出力シャフトの回転を阻止するためのブレーキが配置されている。モータへの電力供給を遮断する場合には、ロボットの位置および姿勢や工作機械の工具またはテーブルの位置および姿勢を維持するためにブレーキが作動する。
【０００４】
モータのブレーキが故障すると、ロボットの位置および姿勢や工作機械の工具またはテーブルの位置および姿勢を維持することができなくなり、ロボットや工作機械、ワークや工具が破損するという問題が発生する。その為、従来はあらかじめ設定した周期で定期的にモータ（主に重力軸）のブレーキの強さを測定し、測定の結果、ブレーキが弱まっていたら作業者に対してモータの交換を促すことで、ブレーキ故障による重力軸落下などの事故を未然に防いでいた（例えば、特許文献１〜３等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−２２６１５０号公報
【特許文献２】特開２０１６−１０１６４３号公報
【特許文献３】特開２０１４−０１０５４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術では、測定結果に基づいてモータのブレーキの故障を検出することは可能であっても、近い将来においてブレーキの故障が起きる時期を把握することができないという課題がある。また、モータのブレーキのブレーキ力を測定するために使用するデータ（重力負荷トルク、機械摩擦トルク、ブレーキ作動までの反応時間）はモータの温度や種類、モータに取り付けるワークによって変わってくるため、測定した値を用いたとしてもモータのブレーキの故障を予測しようとしても、どこからが異常の予兆であるのかを定める閾値を適切に設定することは困難である。
【０００７】
また、モータのブレーキの故障予測に係る別の課題として、モータのブレーキの状態を判定する際に、振動センサや温度センサ等で測定した検出値を用いることで、その精度を向上させることが可能であるが、モータのブレーキの故障予測をするためにこのようなセンサをモータに対して取り付けることが前提となってしまうと、全体的なコストが上昇するということがある。その為、センサを用いることなく、ある程度の精度でモータの故障が予測できることが、現場にとってはより好ましい。
【０００８】
そこで本発明の目的は、モータのブレーキの故障を予測する故障予測装置及び機械学習装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の故障予測装置は、法則性のない計測データ群から機械学習を行い、モータの故障と推測されるようなデータの変化を事前に捉えて、モータの故障を予知することにより、上記課題を解決する。
また、本発明の他の実施形態による故障予測装置では、センサ等の検出値が得られない環境にあっても、モータから得られる複数の測定値に基づいた機械学習を行うことで、ある程度の精度を以ってモータの故障を予測できるようにする。
【００１０】
そして、本発明の一態様は、モータのブレーキの故障の状態を予測する故障予測装置であって、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習する機械学習装置を備え、前記機械学習装置は、前記ブレーキが正常な状態にある場合の該ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記状態変数を用いて、前記ブレーキが正常な状態における前記状態変数の分布を学習する学習部と、を備える故障予測装置である。
【００１１】
本発明の他の態様は、モータのブレーキの故障の状態を予測する故障予測装置であって、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習した機械学習装置を備え、前記機械学習装置は、前記ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記ブレーキが正常な状態における前記ブレーキの動作状態を示すデータの分布を学習した学習部と、前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記ブレーキの故障の状態を推定して出力する推定結果出力部と、を備える故障予測装置である。
【００１２】
本発明の他の態様は、モータのブレーキの故障の状態を予測する故障予測装置であって、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習する機械学習装置を備え、前記機械学習装置は、前記ブレーキが正常な状態にある場合の該ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記ブレーキの故障の状態を示すラベルデータを取得するラベルデータ取得部と、前記状態変数及び前記ラベルデータを用いて、前記ブレーキの動作状態と前記ブレーキの故障の状態とを関連付けて学習する学習部と、を備える故障予測装置である。
【００１３】
本発明の他の態様は、モータのブレーキの故障の状態を予測する故障予測装置であって、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習した機械学習装置を備え、前記機械学習装置は、前記ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記ブレーキの動作状態と前記ブレーキの故障の状態とを関連付けて学習した学習部と、前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記ブレーキの故障の状態を推定して出力する推定結果出力部と、を備える故障予測装置である。
【００１４】
本発明の他の態様は、モータのブレーキの故障の状態を予測するために、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習する機械学習装置であって、前記ブレーキが正常な状態にある場合の該ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記状態変数を用いて、前記ブレーキが正常な状態における前記状態変数の分布を学習する学習部と、を備える機械学習装置である。
【００１５】
本発明の他の態様は、モータのブレーキの故障の状態を予測するために、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習した機械学習装置であって、前記ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記ブレーキが正常な状態における前記ブレーキの動作状態を示すデータの分布を学習した学習部と、前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記ブレーキの故障の状態を推定して出力する推定結果出力部と、を備える機械学習装置である。
【００１６】
本発明の他の態様は、モータのブレーキの故障の状態を予測するために、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習する機械学習装置であって、前記ブレーキが正常な状態にある場合の該ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記ブレーキの故障の状態を示すラベルデータを取得するラベルデータ取得部と、前記状態変数及び前記ラベルデータを用いて、前記ブレーキの動作状態と前記ブレーキの故障の状態とを関連付けて学習する学習部と、を備える機械学習装置である。
【００１７】
本発明の他の態様は、モータのブレーキの故障の状態を予測するために、前記モータのブレーキに係るデータに対する前記ブレーキの状態を学習した機械学習装置であって、前記ブレーキの動作状態を示すブレーキ動作状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記ブレーキの動作状態と前記ブレーキの故障の状態とを関連付けて学習した学習部と、前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記ブレーキの故障の状態を推定して出力する推定結果出力部と、を備える機械学習装置である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明により、機械学習装置が自動的に故障の閾値を学習するため、モータの動作環境に合わせて精度高くモータのブレーキの故障予測が可能となる。また、センサ等にコストを掛けることなく、ある程度精度を維持したモータのブレーキの故障予測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施形態による故障予測装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】第１の実施形態による故障予測装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】学習部が実行するクラスタ分析について説明する図である。
【図４】学習部が実行するクラスタ分析の他の例について説明する図である。
【図５】第２の実施形態による故障予測装置の概略的な機能ブロック図である。
【図６】ラベルデータの取得方法を例示する図である。
【図７】故障予測装置を備えたシステムの一形態を示す概略的な機能ブロック図である。
【図８】故障予測装置を備えたシステムの他の形態を示す概略的な機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は本発明の一実施形態による故障予測装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。故障予測装置１は、ロボットや工作機械等の機械を制御する制御装置として実装することができる。また、故障予測装置１は、機械を制御する制御装置と併設されたパソコンや、制御装置とネットワークを介して接続されたセルコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することが出来る。図１は、工作機械を制御する制御装置として故障予測装置１を実装した場合の例を示している。
【００２１】
本実施形態による故障予測装置１が備えるＣＰＵ１１は、故障予測装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムをバス２０を介して読み出し、該システム・プログラムに従って故障予測装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示データ、図示しない入力部を介してオペレータが入力した各種データ等が一時的に格納される。
【００２２】
不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされるなどして、故障予測装置１の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ１４には、インタフェース１５を介して外部機器７２から読み込まれた加工プログラムや表示器／ＭＤＩユニット７０を介して入力された加工プログラム、故障予測装置１の各部や工作機械から取得された各種データ（例えば、各種信号、数値制御情報、サーボモータ５０やスピンドルモータ６２の位置，速度，電流・電圧値、振動センサや温度センサ等の検出値、加工条件、工具やワークの情報、工作機械の各軸の位置や速度等）が記憶される。不揮発性メモリ１４に記憶された加工プログラムや各種データは、実行時／利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、公知の解析プログラムなどの各種のシステム・プログラム（後述する機械学習装置１００とのやりとりを制御するためのシステム・プログラムを含む）があらかじめ書き込まれている。
【００２３】
インタフェース１５は、故障予測装置１とアダプタ等の外部機器７２と接続するためのインタフェースである。外部機器７２側からはプログラムや各種パラメータ等が読み込まれる。また、故障予測装置１内で編集したプログラムや各種パラメータ等は、外部機器７２を介して外部記憶手段に記憶させることができる。ＰＭＣ（プログラマブル・マシン・コントローラ）１６は、故障予測装置１に内蔵されたシーケンス・プログラムで工作機械及び該工作機械の周辺装置（例えば、工具交換用のロボットハンドといったアクチュエータ）にＩ／Ｏユニット１７を介して信号を出力し制御する。また、工作機械の本体に配備された操作盤の各種スイッチ等の信号を受け、必要な信号処理をした後、ＣＰＵ１１に渡す。
【００２４】
表示器／ＭＤＩユニット７０はディスプレイやキーボード等を備えた手動データ入力装置であり、インタフェース１８は表示器／ＭＤＩユニット７０のキーボードからの指令，データを受けてＣＰＵ１１に渡す。インタフェース１９は各軸を手動で駆動させる際に用いる手動パルス発生器等を備えた操作盤７１に接続されている。
【００２５】
工作機械が備える軸を制御するための軸制御回路３０はＣＰＵ１１からの軸の移動指令量を受けて、軸の指令をサーボアンプ４０に出力する。サーボアンプ４０はこの指令を受けて、工作機械が備える軸を移動させるサーボモータ５０を駆動する。軸のサーボモータ５０は位置・速度検出器を内蔵し、この位置・速度検出器からの位置・速度フィードバック信号を軸制御回路３０にフィードバックし、位置・速度のフィードバック制御を行う。なお、図１のハードウェア構成図では軸制御回路３０、サーボアンプ４０、サーボモータ５０は１つずつしか示されていないが、実際には制御対象となる工作機械に備えられた軸の数だけ用意される。
【００２６】
スピンドル制御回路６０は、製造機械への主軸回転指令を受け、スピンドルアンプ６１にスピンドル速度信号を出力する。スピンドルアンプ６１はこのスピンドル速度信号を受けて、製造機械のスピンドルモータ６２を指令された回転速度で回転させ、工具を駆動する。スピンドルモータ６２にはポジションコーダ６３が結合され、ポジションコーダ６３が主軸の回転に同期して帰還パルスを出力し、その帰還パルスはＣＰＵ１１によって読み取られる。
【００２７】
インタフェース２１は、故障予測装置１と機械学習装置１００とを接続するためのインタフェースである。機械学習装置１００は、機械学習装置１００全体を統御するプロセッサ１０１と、システム・プログラム等を記憶したＲＯＭ１０２、機械学習に係る各処理における一時的な記憶を行うためのＲＡＭ１０３、及び学習モデル等の記憶に用いられる不揮発性メモリ１０４を備える。機械学習装置１００は、インタフェース２１を介して故障予測装置１で取得可能な各情報（例えば、各種信号、数値制御情報、サーボモータ５０やスピンドルモータ６２の位置，速度，電流・電圧値、振動センサや温度センサ等の検出値、加工条件、工具やワークの情報、工作機械の各軸の位置や速度等）を観測することができる。また、故障予測装置１は、機械学習装置１００から出力されるサーボモータ５０やスピンドルモータ６２等のモータのブレーキの状態の推定結果に基づいて警告等の出力や工作機械の制御を行う。
【００２８】
図２は、第１の実施形態による故障予測装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。図２に示した各機能ブロックは、図１に示した故障予測装置１が備えるＣＰＵ１１、及び機械学習装置１００のプロセッサ１０１が、それぞれのシステム・プログラムを実行し、故障予測装置１及び機械学習装置１００の各部の動作を制御することにより実現される。
【００２９】
本実施形態の故障予測装置１は、不揮発性メモリ１４に記憶された加工プログラムや、機械学習装置１００から出力されたサーボモータ５０やスピンドルモータ６２等のモータのブレーキの状態の推定に基づいて警告等の出力や工作機械２（が備えるサーボモータ５０及びスピンドルモータ６２）の制御を行う制御部３４を備える。
【００３０】
制御部３４は、機械学習装置１００から出力されたモータのブレーキの状態の推定に基づいて警告等の出力や工作機械２の停止制御を行う機能手段である。制御部３４は、例えば、機械学習装置１００からモータのブレーキの状態の推定として、該ブレーキが故障しているという推定が出力された場合や、該ブレーキに故障の予兆があるという推定が出力された場合に、警告を発するように工作機械２に指令するようにしても良い。また、制御部３４は、機械学習装置１００からモータのブレーキの状態の推定として、該ブレーキが故障しているという推定が出力された場合や、該ブレーキに故障の予兆があるという推定が出力された場合に、工作機械２が現在行っている加工動作を停止するように制御しても良い。
【００３１】
一方、故障予測装置１が備える機械学習装置１００は、重力負荷トルクに係るデータ、機械摩擦トルクに係るデータ、及びブレーキ反応時間に係るデータの少なくとも何れかを含むモータのブレーキの動作状態に係るデータと、センサ等により検出されたモータの動作状態に係るデータとに基づいた正常なモータのブレーキの状態（故障状態）の学習、並びに、入力されたブレーキの動作状態に係るデータ、及びモータの動作状態に係るデータからのモータのブレーキの故障状態の推定を、いわゆる機械学習により自ら学習するためのソフトウェア（学習アルゴリズム等）及びハードウェア（プロセッサ１０１等）を含む。故障予測装置１が備える機械学習装置１００が学習するものは、ブレーキの動作状態に係るデータ及びモータの動作状態に係るデータと、正常なモータのブレーキの故障状態との相関性を表すモデル構造に相当する。
【００３２】
図２に機能ブロックで示すように、故障予測装置１が備える機械学習装置１００は、重力負荷トルクに係るデータ、機械摩擦トルクに係るデータ、及びブレーキ反応時間に係るデータの少なくとも何れかを含むモータのブレーキの動作状態に係るブレーキ動作状態データＳ１と、モータの動作状況に係るモータ動作状態データＳ２とを含む状態変数Ｓを観測する状態観測部１０６と、状態変数Ｓを用いて、モータのブレーキの動作状態、及びモータの動作状態を、モータのブレーキの故障状態の推定と関連付けて学習する学習部１１０と、学習部１１０が学習した学習済みモデルを用いてモータのブレーキの動作状態、及びモータの動作状態からのモータのブレーキの故障状態の推定する推定結果出力部１２２を備える。
【００３３】
状態観測部１０６が観測する状態変数Ｓのうち、ブレーキ動作状態データＳ１は、工作機械２が備えるモータのブレーキ動作時に該モータから取得することができる。ブレーキ動作状態データＳ１としては、モータの電流値やフィードバック値に基づいて算出することが可能な、重力負荷トルクに係るデータ、機械摩擦トルクに係るデータ、又はブレーキ反応時間に係るデータの少なくとも何れかを含む。状態観測部１０６は、モータが正常に動作している時にモータから取得されたデータをブレーキ動作状態データＳ１として観測する。
【００３４】
状態観測部１０６が観測する状態変数Ｓのうち、モータ動作状態データＳ２は、モータの動作状態をセンサ等で検出することで取得することができる。モータ動作状態データＳ２は、例えばモータの動作時の温度を温度センサで検出した値や、モータの動作時の振動を加速度センサで検出した値を用いることができる。モータ動作状態データＳ２を取得するためには工作機械２に対して別途センサ等を取り付ける必要があるが、モータのブレーキの故障状態の推定の精度を向上させるために利用することができる。
【００３５】
学習部１１０は、機械学習と総称される任意の学習アルゴリズムに従い、状態変数Ｓ（ブレーキ動作状態データＳ１及びモータ動作状態データＳ２）に基づくクラスタ分析を行ない、該クラスタ分析により作成されたクラスタを学習済みモデルとして記録（学習）する。学習部１１０は、モータのブレーキが正常に動作している際に取得された所定数の状態変数Ｓ（ブレーキ動作状態データＳ１及びモータ動作状態データＳ２）に基づいてクラスタを作成するようにしても良い。クラスタの作成に使用する状態変数Ｓは、例えば工場に配置される工作機械２から有線／無線のネットワークを介して取得されて蓄積されたデータ（ビッグデータ）を用いるようにしても良い。このような学習を行うことにより、学習部１１０は、モータのブレーキが正常な場合のブレーキ動作状態データＳ１及びモータ動作状態データＳ２の分布をクラスタ集合として解析する。
【００３６】
推定結果出力部１２２は、学習部１１０が正常状態における工作機械２による重力負荷トルク、機械摩擦トルク、及びブレーキ反応時間に基づいて学習した学習済みモデル（ブレーキ動作状態データＳ１及びモータ動作状態データＳ２から作成されたクラスタ集合）と、新たに観測されたブレーキ動作状態データＳ１及びモータ動作状態データＳ２とに基づいて、現在の加工状態が正常な状態に有るのか、又は異常な状態に有るのかを推定する機能手段である。図３は、学習部１１０が作成するクラスタ集合と、新たに取得されたブレーキ動作状態データＳ１及びモータ動作状態データＳ２に基づいて、ブレーキの故障状態を推定する例を示す図である。なお、図３では説明を簡単にするために、データが分布する空間を３次元とし、各軸を機械摩擦トルク率（ブレーキ動作状態データＳ１）、ブレーキ作動時間（ブレーキ動作状態データＳ１）、ブレーキ温度（モータ動作状態データＳ２）としているが、実際には各データを軸とした多次元空間上にデータが分布することになる。図３に例示されるように、ブレーキの故障状態が正常である場合のクラスタが作成されている状態で、新たにブレーキ動作状態データＳ１及びモータ動作状態データＳ２が観測されると、推定結果出力部１２２は、当該データがモータのブレーキが正常である状態である場合のクラスタに属するか否かを判定し、該クラスタに属する場合にはモータのブレーキの状態が正常であると推定し、該クラスタに属しない場合にはモータのブレーキの状態が正常ではない（故障している）と推定する。
【００３７】
推定結果出力部１２２は、単純にモータのブレーキが正常か、又は故障しているか、を推定するだけでなく、新たに観測されたブレーキ動作状態データＳ１及びモータ動作状態データＳ２のクラスタ空間上の位置における、ブレーキの故障状態が正常である場合のクラスタのクラスタ密度に基づいて、モータのブレーキの故障の度合いを段階的に推定するようにしても良い。この様にする場合、例えば図４に例示されるように、故障の度合いを示す段階に対応付けて予めクラスタ密度の閾値を設定しておき、その閾値と、新たに観測されたブレーキ動作状態データＳ１及びモータ動作状態データＳ２のクラスタ空間上の位置とを比較して、その比較結果に基づいてモータのブレーキの故障状態を段階的に推定するようにしても良い。図４では、例えば、モータのブレーキの故障状態を、正常、警告（概ね１００時間運転後に故障の可能性）、要点検（概ね１０時間運転後に故障の可能性）、故障、の４つの段階に分けて推定する例を示している。推定結果出力部１２２が現在のモータのブレーキの状態の推定に用いるクラスタ密度の閾値は、予め実験等により適切な値を求めて設定しておくと良い。
【００３８】
上記したように、工作機械による加工の動作が正常な動作の範疇にあることを演算や目算によらずに自動的に推定することができれば、現在の工作機械から各データを取得するだけで、現在の工作機械の加工の動作が正常なものであるかどうかを迅速に判断することができるようになる。
【００３９】
故障予測装置１が備える機械学習装置１００の一変形例として、状態観測部１０６は、工作機械２のモータの動作状態をセンサ等により検出したモータ動作状態データＳ２を観測しないようにした上で、ブレーキ動作状態データＳ１として、重力負荷トルクに係るデータ、機械摩擦トルクに係るデータ、及びブレーキ反応時間に係るデータの内の少なくとも２つを観測するようにしても良い。ブレーキの動作状態は、モータの温度などによって変化することがあり、また、その挙動は振動に現れることもあるため、センサ等によるモータ動作状態データＳ２の検出を止めることでモータのブレーキの故障状態の学習及び推定の精度が低下することが懸念されるが、ブレーキ動作状態データＳ１として重力負荷トルクに係るデータ、機械摩擦トルクに係るデータ、及びブレーキ反応時間に係るデータの内の少なくとも２つを観測することで、モータの温度の影響等がそれぞれのデータに対して微妙な差異として表れるので、これを反映したクラスタが作成され、ある程度の精度を以ってモータのブレーキの故障状態の学習及び推定を行うことができるようになる。また、これにより工作機械２に一部のセンサ等を取り付ける必要がなくなるので、コスト面でも有利に運用することができるようになり、上記したモータのブレーキの故障予測に係る別の課題を解決することができる。
【００４０】
故障予測装置１が備える機械学習装置１００の他の変形例として、状態観測部１０６は、更に、モータの種別を示すモータ種別データＳ３を観測することができる。この場合、学習部１１０は、モータのブレーキの動作状態、モータの種別（、及びモータの動作状態）に対する、モータのブレーキの故障状態の学習を行うことができ、また、推定結果出力部１２２は、新たにモータのブレーキの動作状態、モータの種別（、及びモータの動作状態）が観測された場合に、モータのブレーキの故障状態を推定することができる。
【００４１】
図５は、第２の実施形態による故障予測装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。図５に示した各機能ブロックは、図１に示した故障予測装置１が備えるＣＰＵ１１、及び機械学習装置１００のプロセッサ１０１が、それぞれのシステム・プログラムを実行し、故障予測装置１及び機械学習装置１００の各部の動作を制御することにより実現される。
【００４２】
本実施形態による故障予測装置１は、機械学習装置１００がラベルデータ取得部１０８を備え、学習部１１０が、状態変数Ｓに加えてラベルデータ取得部１０８が取得したラベルデータを用いて学習を行う点で第１の実施形態と異なる。
【００４３】
ラベルデータ取得部１０８は、現在のモータのブレーキが正常な状態に有るか、または故障状態に有るかを示すブレーキ故障状態データＬ１を含むラベルデータＬを取得する。ラベルデータ取得部１０８は、例えば図６に例示されるように、モータのブレーキの故障が検出された場合（そして、その旨が故障予測装置１に対して入力された場合）、ログデータとして不揮発性メモリ１４や有線／無線のネットワークを介して接続されたホストコンピュータに記録されている状態変数Ｓの内、故障が検出された直前の状態変数Ｓに対してモータのブレーキが故障状態であるラベルを付し、そこから第１所定周期前までに観測された状態変数Ｓに対して要点検のラベルを、更にそこから第２所定周期前までに観測された状態変数Ｓに対して警告のラベルを、残りの状態変数Ｓに対して正常のラベルを付し、これらラベルをブレーキ故障状態データＬ１として取得する。なお、ラベルデータ取得部１０８は、学習部１１０による学習（学習済みモデルの構築）が完了した後は、機械学習装置１００に必須の構成ではない。
【００４４】
学習部１１０は、機械学習と総称される任意の学習アルゴリズムに従い、状態変数Ｓ（ブレーキ動作状態データＳ１等）と、ラベルデータＬ（ブレーキ故障状態データＬ１）に基づいた、いわゆる教師あり学習を行ない、学習済みモデルを構築（学習）する。教師あり学習は、入力（状態変数Ｓ）とそれに対応する出力（ラベルデータＬ）との既知のデータセット（教師データと称する）が与えられ、それら教師データから入力と出力との相関性を暗示する特徴を識別することで、新たな入力に対する所要の出力を推定するための相関性モデルを学習する手法である。学習部１１０が実行する教師あり学習の学習アルゴリズムは特に限定されず、機械学習として公知の学習アルゴリズムを採用できる。
【００４５】
図５に示す故障予測装置１が備える機械学習装置１００において、学習部１１０は、工作機械２から観測された状態変数Ｓ（重力負荷トルク、機械摩擦トルク、及びブレーキ反応時間、必要に応じてセンサ等で検出されたモータの動作状態等）からモータのブレーキの故障状態を推定する相関性モデルＭと、観測された状態変数Ｓと、モータのブレーキの故障状態とから得られた教師データＴから識別される相関性特徴との誤差Ｅを計算する誤差計算部１１２と、誤差Ｅを縮小するように相関性モデルＭを更新するモデル更新部１１４とを備える。学習部１１０は、モデル更新部１１４が相関性モデルＭの更新を繰り返すことによって状態変数Ｓからのモータのブレーキの故障状態の推定を学習する。
【００４６】
相関性モデルＭの初期値は、例えば、状態変数ＳとラベルデータＬとの相関性を単純化して（例えば一次関数で）表現したものであり、教師あり学習の開始前に学習部１１０に与えられる。教師データＴは、本発明では上述したように過去に観測された状態変数Ｓと、モータのブレーキの故障状態とを利用することができ、故障予測装置１の運用時に学習部１１０に与えられる。誤差計算部１１２は、学習部１１０に随時与えられた教師データＴにより、状態変数Ｓと、モータのブレーキの故障状態との相関性を暗示する相関性特徴を識別し、この相関性特徴と、現在状態における状態変数Ｓ及びラベルデータＬに対応する相関性モデルＭとの誤差Ｅを求める。モデル更新部１１４は、例えば予め定めた更新ルールに従い、誤差Ｅが小さくなる方向へ相関性モデルＭを更新する。
【００４７】
次の学習サイクルでは、誤差計算部１１２は、更新後の相関性モデルＭに従って状態変数Ｓを用いてモータのブレーキの故障状態の推定が行われ、該推定の結果と実際に取得されたラベルデータＬの誤差Ｅを求め、モデル更新部１１４が再び相関性モデルＭを更新する。このようにして、未知であった環境の現在状態とそれに対する推定との相関性が徐々に明らかになる。なお、誤差計算部１１２は、学習部１１０による学習（学習済みモデルの構築）が完了した後は、学習部１１０に必須の構成ではない。
【００４８】
そして、推定結果出力部１２２は、学習部１１０が状態変数Ｓ及びラベルデータＬを用いて構築（学習)した学習済みモデルを用いて、工作機械２から取得された状態変数Ｓ（ブレーキ動作状態データＳ１等）に基づいて、現在のモータのブレーキの故障状態を推定する。
【００４９】
なお、本実施形態においても、第１の実施形態で説明した変形例と同様に、様々な状態変数の組み合わせを採用することが可能である。
【００５０】
図７は、工作機械２を備えた一実施形態によるシステム８０を示す。システム８０は、同一の機械構成を有する複数の工作機械２と、それら工作機械２を互いに接続するネットワーク８２とを備え、複数の工作機械２のうち少なくとも１つが、上記した故障予測装置１を備える工作機械２として構成される。工作機械２は、ワークの加工に必要とされる一般的な工作機械が備える構成を有する。
【００５１】
上記構成を有するシステム８０は、複数の工作機械２のうちで故障予測装置１を備える工作機械２が、学習部１１０の学習結果を用いて、工作機械２（故障予測装置１を含まない工作機械２を含む）から検出される各データに対して、該工作機械２が正常に動作しているか否かを演算や目算によらずに自動的に、しかも正確に求めることができる。また、少なくとも１つの工作機械２の故障予測装置１が、他の複数の工作機械２のそれぞれについて得られた状態変数Ｓに基づき、全ての工作機械２に共通する学習を行い、その学習結果を全ての工作機械２が共有するように構成できる。したがってシステム８０によれば、より多様なデータ集合（状態変数Ｓ、ラベルデータＬを含む）を入力として、工作機械２から検出される各データの学習の速度や信頼性を向上させることができる。
【００５２】
図８は、工作機械２を備えた他の実施形態によるシステム８０を示す。システム８０は、故障予測装置１と、同一の機械構成を有する複数の工作機械２と、それら工作機械２と故障予測装置１とを互いに接続するネットワーク８２とを備える。本実施形態の故障予測装置１は、例えば故障予測装置１は、セルコンピュータやホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することが想定される。
【００５３】
上記構成を有するシステム８０は、故障予測装置１が、複数の工作機械２のそれぞれについて得られた状態変数Ｓ（及びラベルデータＬ）に基づき、全ての工作機械２に共通する正常に動作した工作機械から検出される各データを学習し、その学習結果を用いて、工作機械２から検出される各データに対して、該工作機械２が備えるモータのブレーキが正常に動作しているか否かを、演算や目算によらずに自動的に、しかも正確に判断することができる。この構成によれば、複数の工作機械２のそれぞれが存在する場所や時期に関わらず、必要なときに必要な数の工作機械２を故障予測装置１に接続することができる。
【００５４】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
【００５５】
例えば、機械学習装置１００が実行する学習アルゴリズム、機械学習装置１００が実行する演算アルゴリズム、故障予測装置１が実行する制御アルゴリズム等は、上述したものに限定されず、様々なアルゴリズムを採用できる。
【符号の説明】
【００５６】
１  故障予測装置
２  工作機械
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１５  ，１８，１９  インタフェース
１７  Ｉ／Ｏユニット
２０  バス
２１  インタフェース
３０  軸制御回路
３４  制御部
４０  サーボアンプ
５０  サーボモータ
６０  スピンドル制御回路
６１  スピンドルアンプ
６２  スピンドルモータ
６３  ポジションコーダ
７０  表示器／ＭＤＩユニット
７１  操作盤
７２  外部機器
８０  システム
８２  ネットワーク
１００  機械学習装置
１０１  プロセッサ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  不揮発性メモリ
１０６  状態観測部
１０８  ラベルデータ取得部
１１０  学習部
１１２  誤差計算部
１１４  モデル更新部
１２２  推定結果出力部
【図１】
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【図２】
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【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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【図８】
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