(57)【要約】【課題】環境要因が影響を与える状況であっても判定対象の状態を高い精度で判定することが可能な状態判定装置を提供すること。【解決手段】本発明の状態判定装置１は、時系列データの周波数成分毎の振幅値を解析する周波数解析部１１０と、周波数成分毎に予め定められた補正式を用いて周波数解析部１１０が解析した周波数成分毎の振幅値を補正する補正部１２０と、補正部１２０により補正された周波数成分毎の振幅値を用いて前記判定対象の状態を判定する状態判定部１３０と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データの周波数特性から判定対象の状態を判定する状態判定装置であって、
前記時系列データの周波数成分毎の振幅値を解析する周波数解析部と、
周波数成分毎に予め定められた補正式を用いて前記周波数解析部が解析した周波数成分毎の振幅値を補正する補正部と、
前記補正部により補正された周波数成分毎の振幅値を用いて前記判定対象の状態を判定する状態判定部と、
を備える状態判定装置。
【請求項２】
前記補正式は、環境要因に基づくデータを引数とする関数である、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記判定対象は工場に設置された製造機械であり、
前記環境要因は、環境温度、環境湿度、環境音の少なくともいずれかを含む、
請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
時系列データの周波数特性から判定対象の状態を判定する状態判定方法であって、
前記時系列データの周波数成分毎の振幅値を解析する第１ステップと、
周波数成分毎に予め定められた補正式を用いて前記第１ステップで解析した周波数成分毎の振幅値を補正する第２ステップと、
前記第２ステップで補正した周波数成分毎の振幅値を用いて前記判定対象の状態を判定する第３ステップと、
を実行する状態判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データに基づいて機械等の状態を判定する状態判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
工場に設置されたロボットや工作機械等の製造機械を用いて製品の加工を行う際には、製造機械から出力される信号や、製造機械の近傍に設置されたセンサを用いて検出された検出値を解析することで該製造機械の動作状態を監視し、該製造機械に故障等が発生したことを検知した場合には直ちに製造機械を停止するなどの対処を取る必要がある。この時に監視する信号や検出値は、その時の製造機械の状態を示す瞬時値データである場合と、時間の経過と共に所定の周期毎に取得されるデータの系列である時系列データである場合とがある。時系列データを用いて時間の経過に伴うデータの変動を解析することは、瞬時値データでは把握することが難しい製造機械の状態の把握や、故障の予兆の検知等の将来的な製造機械の動作状態の変化の予測等を可能とする（例えば、特許文献１〜４等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２００４５１号公報
【特許文献２】特開２００８−１０７２９４号公報
【特許文献３】特開２００６−２９２７３４号公報
【特許文献４】特開２００５−１６４３７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術に見られるように、時系列データを解析する１手法として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、ヒルベルト変換等を用いて時系列データを周波数解析し、得られた周波数領域のデータにおいて正常時に取得された周波数領域のデータと周波数成分毎に比較する等して異常の検知を行う方法がある。周波数領域のデータには、時系列データ（時間領域のデータ）には表れない特徴を見出すことができるので、製造機械の動作状態を監視する場合においても、モータのトルクコマンドや切削音等の解析に周波数解析を有効に用いることができる。
【０００５】
しかしながら、工場等のように、他の機械の動作により振動や温度変化、湿度変化等が発生しているような環境においては、監視対象となる製造機械から取得される時系列データに対してこのような環境要因が大きく影響を与え得る。この様な環境で取得された時系列データに対して周波数解析を行った場合、正常時に取得されたデータに環境要因が原因となる大きなばらつきが生じることがあり、その為、正常な状態であっても異常な状態であると検出されたりして、正しく状態判定をすることが難しいという課題がある。
【０００６】
上記した課題は、製造機械の状態判定に限られたものではなく、時系列データを用いた状態判定を行う場合には同様の問題が生じる可能性がある。例えば、車両等が駆動している最中に、該車両に取付けられたセンサから取得された時系列データに基づいて車両の動作状態を判定する場合にも、周りを走行している他の車両から来る振動や強風、極暑、極寒等の自然の影響により、取得されるデータにバラつきが出る場合があり、乗り物の動作状態の判定が困難となる。
【０００７】
そこで本発明の目的は、環境要因が影響を与える状況であっても判定対象の状態を高い精度で判定することが可能な状態判定装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の状態判定装置は、取得された時系列データを周波数解析するに際して、予め周波数成分毎に環境要因に基づく補正式を求めておき、時系列データを周波数解析して得られた周波数領域のデータに対して該補正式を用いて周波数成分毎に補正して環境要因の影響を除去し、環境要因の影響が除去されたデータを用いた状態判定をすることで、上記課題を解決する。
【０００９】
そして、本発明の一態様は、時系列データの周波数特性から判定対象の状態を判定する状態判定装置であって、前記時系列データの周波数成分毎の振幅値を解析する周波数解析部と、周波数成分毎に予め定められた補正式を用いて前記周波数解析部が解析した周波数成分毎の振幅値を補正する補正部と、前記補正部により補正された周波数成分毎の振幅値を用いて前記判定対象の状態を判定する状態判定部と、を備える状態判定装置である。
【００１０】
また、本発明の他の一態様は、時系列データの周波数特性から判定対象の状態を判定する状態判定方法であって、前記時系列データの周波数成分毎の振幅値を解析する第１ステップと、周波数成分毎に予め定められた補正式を用いて前記第１ステップで解析した周波数成分毎の振幅値を補正する第２ステップと、前記第２ステップで補正した周波数成分毎の振幅値を用いて前記判定対象の状態を判定する第３ステップと、を実行する状態判定方法である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、環境要因が影響を与える状況であっても判定対象の状態を高い精度で判定することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態による状態判定装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】一実施形態による状態判定装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】補正式記憶部に記憶される補正式の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
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状態判定装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態では、製造機械の動作状態を判定する状態判定装置を例として説明する
【００１４】
本実施形態の状態判定装置１は、製造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、状態判定装置１は、製造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、製造機械を制御する制御装置とネットワークを介して接続されたコンピュータとして状態判定装置１を実装した場合の例を示している。
【００１５】
本実施形態による状態判定装置１が備えるＣＰＵ１１は、状態判定装置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２１を介して読み出し、該システム・プログラムに従って状態判定装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示装置７０に表示するための表示データ及び入力装置７１を介してオペレータが入力した各種データ等が格納される。
【００１６】
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たＳＲＡＭ等を用いたり、ＳＳＤ等を用いたりする等して、状態判定装置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、入力装置７１を介して入力されたデータやプログラム、インタフェース２０に接続されたネットワーク３００を介して製造機械２の各部から取得されたデータ、インタフェース２０に接続されたネットワーク３００を介して温度計、湿度計、マイク等のセンサ３から取得されたデータ等が記憶されている。不揮発性メモリ１４に記憶されたデータやプログラム等は、利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、周波数解析や状態判定のために必要とされる各種アルゴリズムや、その他の必要とされる処理を実行するためのシステム・プログラムがあらかじめ書き込まれている。
【００１７】
図２は、本発明の一実施形態による状態判定装置１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に示した状態判定装置１が備えるＣＰＵ１１がシステム・プログラムを実行し、状態判定装置１の各部の動作を制御することにより実現される。
【００１８】
本実施形態の状態判定装置１は、データ取得部１００、周波数解析部１１０、補正部１２０、状態判定部１３０、警報部１４０を備え、また、データ取得部１００が取得した時系列データを記憶する時系列データ記憶部２００、予め設定されている環境要因に基づく周波数成分毎の補正式を記憶する補正式記憶部２１０が不揮発性メモリ１４上に確保されている。
【００１９】
データ取得部１００は、工場内に設置された製造機械２の各部から取得されたデータや、温度計、湿度計、マイク等のセンサ３が検出したからデータを取得して時系列データとして時系列データ記憶部２００へと記憶する機能手段である。データ取得部１００は、例えば取得された各データに対して状態判定装置１に内蔵された図示しないＲＴＣ等から取得した時刻データを関連付けることにより時系列データを生成して、それぞれのデータごとに時系列データ記憶部２００へと記憶する。また、データ取得部１００は、外部で作成された時系列データをそのまま時系列データ記憶部２００に記憶するようにしても良い。データ取得部１００が取得するデータとしては、例えば、製造機械２が備えるモータの位置、速度、トルクコマンド、電流値／電圧値、製造機械２に取付けられた図示しないセンサにより検出された製造機械２内の圧力、環境温度、環境湿度、環境音等であって良く、また、工場内に設置されたセンサ３により検出された環境温度、環境湿度、環境音等であって良い。
【００２０】
周波数解析部１１０は、時系列データ記憶部２００に記憶された時系列データに対して周波数解析を行い、周波数領域のデータを生成する機能手段である。周波数解析部１１０は、例えば状態判定部１３０からの指令を受けて、対象とする時系列データを時系列データ記憶部２００から読み出し、読み出した時系列データに対してフーリエ変換等の周波数解析を行う。周波数解析部が周波数解析して得られた周波数領域のデータは補正部１２０に出力される。
【００２１】
補正部１２０は、補正式記憶部２１０から読み出した周波数成分毎の補正式を用いて、周波数解析部１１０が生成した周波数領域のデータに対して周波数成分毎にデータの補正をする機能手段である。補正部１２０は、周波数領域のデータの各周波数成分について、補正式記憶部２１０から読み出した補正式を用いて周波数成分ごとの補正値を算出し、該補正値により周波数領域のデータの各周波数成分を補正する。
【００２２】
図３は、補正式記憶部２１０に記憶される補正式の例を示している。図３に示すように、補正式記憶部２１０には、補正の対象となるデータの種類毎（モータの位置、トルクコマンド等、図３の例ではデータＡ、データＢ、…）に、周波数と関連付けられて記憶される。補正式は、少なくとも１つの環境要因に係るデータｘi（ｉ＝１〜ｎ）を引数とする関数ｇ（ｘ1，ｘ2，…，ｘn）として示すことができる。図３では、例えばデータＡの周波数成分ｆ1に対する補正値ＣA1を算出する補正式をｇA1（ｘ1，ｘ2，…，ｘn）として示している。補正式については、例えば１次式、２次式などの多項式であってよく、また、対数などの他の関数を用いたものであっても良い。補正式は、予め実験等を行うことで環境要因による補正対象となるデータに対する影響を測定し、測定した結果に基づいて補正値（環境によって生じた誤差）の近似式を求め、求めた近似式を補正式として記憶しておくと良い。補正式は、いくつかの代表的な周波数について求めておけば良く、補正式が記憶されていない周波数成分に対して補正する場合には、該周波数成分の近傍の周波数に関連付けられた補正式を用いて、例えば線形補間等の公知の手法により対象の周波数における補正値を算出するようにすれば良い。
【００２３】
状態判定部１３０は、補正部１２０により補正された周波数領域のデータに基づいて、製造機械２の状態を判定する機能手段である。状態判定部１３０は、例えば予め正常な状態で測定しておいた時系列データの予め定めた１つの所定の周波数成分の振幅値と、補正部１２０により補正された周波数領域のデータの予め定めた１つの所定の周波数成分の振幅値とを比較し、予め定めた閾値を超える差異が有る場合に製造機械２に異常がある（故障している）と判定しても良い。状態判定部１３０は、例えば予め正常な状態で測定しておいた時系列データの予め定めた複数の所定の周波数成分の振幅値のそれぞれと、補正部１２０により補正された周波数領域のデータの予め定めた複数の所定の周波数成分の振幅値のそれぞれとを比較し、１乃至複数の周波数成分において、それぞれの周波数成分に対して予め定めた閾値を超える差異が有る場合に製造機械２に異常がある（故障している）と判定しても良い。また、状態判定部１３０は、補正部１２０により補正された周波数領域のデータの各周波数成分の間でその振幅値を比較することにより、製造機械２の状態を判定するようにしても良い。また、高硬度ワークの加工時に測定した時系列データや、高重量ワークの加工時に測定した時系列データ、工具交換時期にさしかかった工具を用いた加工時に測定した時系列データなど、様々な状態で測定した時系列データから取得される周波数成分の特徴を予め記憶しておき、補正部１２０により補正された周波数領域のデータがこれらの周波数成分の何れに近いかで製造機械２の状態を判定するようにしても良い。更に、その他の周波数領域のデータを用いた公知の状態判定の手法を導入して、製造機械２の状態を判定するようにしても良い。
【００２４】
状態判定部１３０は、機械学習の手法を用いて製造機械２の状態を判定するようにしても良い。この様にする場合、例えば簡単な構成とする場合には、教師なし学習を行う機械学習器として状態判定部１３０を構成し、通常の動作状態における時系列データに基づいて周波数解析部１１０により生成され、補正部１２０により補正された周波数領域のデータを用いた教師なし学習を行い、製造機械２の正常な動作状態を学習させ、この正常な動作状態から外れたデータが入力された場合に製造機械２に異常があると判定するように構成すればよい。
【００２５】
警報部１４０は、状態判定部１３０が製造機械２に異常があると判定した場合に、警報を出力する機能手段である。警報部１４０は、故障した製造機械２の情報と、異常の判定に用いた時系列データに係る情報とを表示装置７０に対して表示するようにしても良い。また、警報部１４０は、音声等を用いて製造機械２に異常があると判定したことを報知しても良い。
【００２６】
以上、本発明の一実施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。
【００２７】
例えば、上記した実施形態では、製造機械の動作状態を判定する状態判定装置の例を示したが、本発明の技術はその他の機械の状態を判定するために用いても良く、例えば、車両や航空機等の乗り物の動作状態を判定するための時系列データに対して周波数成分毎に補正を加えて判定する状態判定装置を構築しても良い。車両や航空機等の乗り物が動作している環境においてセンサが検出するデータには外部環境からの影響があり、状態の判定にぶれが生じることも多いので、本発明の技術を導入することでより高い精度で乗り物の状態を判定できるようになることが期待できる。
【符号の説明】
【００２８】
１  状態判定装置
２  製造機械
３  センサ
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１８，１９，２０  インタフェース
２１  バス
７０  表示装置
７１  入力装置
１００  データ取得部
１１０  周波数解析部
１２０  補正部
１３０  状態判定部
１４０  警報部
２００  時系列データ記憶部
２１０  補正式記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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