(57)【要約】【課題】上位制御装置の処理負担を増大させることなく安定した異常判定とデータ収集を行う。【解決手段】モータ駆動機械１の動作異常を判定する異常判定システム１００であって、モータ駆動機械１を駆動するモータ１２をモータ制御指令に基づいて制御するとともに、当該モータ１２の制御に関連して取得した動作データと格納された基準データとの比較によりモータ駆動機械１の動作異常を検知可能なサーボアンプ２と、サーボアンプ２に対してモータ制御指令を送信する上位コントローラ３と、サーボアンプ２との間で基準データと動作データを送受信するデータ収集モジュール５と、データ収集モジュール５との間で基準データと動作データを送受信するとともに、動作データと基準データとの比較によりモータ駆動機械の動作異常を検知可能なエッジサーバ４を有する。【選択図】図１
2019079452.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータ駆動機械の動作異常を判定する異常判定システムであって、
前記モータ駆動機械を駆動するモータをモータ制御指令に基づいて制御するとともに、当該モータの制御に関連して取得した動作データと格納された基準データとの比較により前記モータ駆動機械の動作異常を検知可能なモータ制御装置と、
前記モータ制御装置に対して前記モータ制御指令を送信する上位制御装置と、
前記モータ制御装置との間で前記基準データと前記動作データを送受信するデータ送受装置と、
を有することを特徴とする異常判定システム。
【請求項２】
前記データ送受装置との間で前記基準データと前記動作データを送受信するとともに、前記動作データと前記基準データとの比較により前記モータ駆動機械の動作異常を検知可能なデータ管理装置をさらに有することを特徴とする請求項１記載の異常判定システム。
【請求項３】
前記モータ制御装置は、
機械学習により生成した前記基準データを用いて前記動作データのデータ異常を判定し、データ異常と判定された動作データの取得態様に基づいて動作異常を判定し、前記モータ駆動機械が動作異常と検知された際に取得した動作データを異常動作データとして前記データ送受装置に送信することを特徴とする請求項１又は２記載の異常判定システム。
【請求項４】
前記基準データは、前記モータ駆動機械の正常駆動時において取得された正常時動作データに基づいて複数の所定動作パターン別に対応して算出されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常判定システム。
【請求項５】
前記モータ制御装置は、
前記データ送受装置を介して前記動作データの取得指示を受信した際に、取得した動作データを前記データ送受装置に送信することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の異常判定システム。
【請求項６】
前記データ送受装置は、前記データ管理装置に一体に組み込まれていることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の異常判定システム。
【請求項７】
前記データ送受装置は、前記モータ制御装置に一体に組み込まれていることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の異常判定システム。
【請求項８】
前記データ送受装置は、前記モータ制御装置に一体に組み込まれて無線通信を介して前記データ管理装置と送受信することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の異常判定システム。
【請求項９】
データ管理装置から受信した基準データをモータ制御装置に送信するとともに、
前記モータ制御装置が取得した動作データを当該モータ制御装置から受信して前記データ管理装置に送信することを特徴とするデータ送受装置。
【請求項１０】
モータ駆動機械を駆動するモータを制御するとともに、前記モータ駆動機械の観測駆動時において前記モータから取得された観測時動作データと、前記モータ駆動機械の正常駆動時において前記モータから取得された正常時動作データに基づいて算出された基準データとの比較により前記モータ駆動機械の動作異常を検知することを特徴とするモータ制御装置。
【請求項１１】
モータで駆動するモータ駆動機械の異常判定方法であって、
前記モータ駆動機械の観測駆動時における前記モータの観測時動作データを取得することと、
機械学習により生成した基準データを用いて前記観測時動作データのデータ異常を判定することと、
データ異常と判定された観測時動作データの取得態様に基づいて前記モータ駆動機械の動作異常を判定することと、
を実行することを特徴とする異常判定方法。
【請求項１２】
前記基準データは、予め決定したデータ異常判定しきい値と、前記モータ駆動機械の正常駆動時において取得した正常時動作データに基づいて算出された標本平均、標本共分散行列であり、
データ異常を判定する際には、
前記標本平均と前記標本共分散行列と前記観測時データに基づいてマハラノビス距離を算出することと、
前記データ異常判定しきい値と前記マハラノビス距離の比較により前記観測動作時データのデータ異常を判定することと、
を実行することを特徴とする請求項１１記載の異常判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、異常判定システム、データ送受装置、モータ制御装置、及び異常判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、機械設備に含まれる複数の装置からそれぞれ時系列データを取得し、それら時系列データに基づいて異常予兆の有無を診断する異常予兆診断装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５４８０４４０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら上記従来技術では、１つの異常予兆診断装置が複数の機械設備のそれぞれに含まれる複数の装置から時系列データを取得し、つまり多数の装置から取得された大量の時系列データを扱って各装置に異常予兆の有無を診断していた。このため、当該異常予兆診断装置等の上位制御装置における処理負担が過大となって異常判定やデータ収集が不安定になりやすかった。
【０００５】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、上位制御装置の処理負担を増大させることなく安定した異常判定とデータ収集が可能な異常判定システム、データ送受装置、モータ制御装置、及び異常判定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一の観点によれば、モータ駆動機械の動作異常を判定する異常判定システムであって、前記モータ駆動機械を駆動するモータをモータ制御指令に基づいて制御するとともに、当該モータの制御に関連して取得した動作データと格納された基準データとの比較により前記モータ駆動機械の動作異常を検知可能なモータ制御装置と、前記モータ制御装置に対して前記モータ制御指令を送信する上位制御装置と、前記モータ制御装置との間で前記基準データと前記動作データを送受信するデータ送受装置と、を有する異常判定システムが適用される。
【０００７】
また、本発明の別の観点によれば、データ管理装置から受信した基準データをモータ制御装置に送信するとともに、前記モータ制御装置が取得した動作データを当該モータ制御装置から受信して前記データ管理装置に送信するデータ送受装置が適用される。
【０００８】
また、本発明の別の観点によれば、モータ駆動機械を駆動するモータを制御するとともに、前記モータ駆動機械の観測駆動時において前記モータから取得された観測時動作データと、前記モータ駆動機械の正常駆動時において前記モータから取得された正常時動作データに基づいて算出された基準データとの比較により前記モータ駆動機械の動作異常を検知するモータ制御装置が適用される。
【０００９】
また、本発明の別の観点によれば、モータで駆動するモータ駆動機械の異常判定方法であって、前記モータ駆動機械の観測駆動時における前記モータの観測時動作データを取得することと、機械学習により生成した基準データを用いて前記観測時動作データのデータ異常を判定することと、データ異常と判定された観測時動作データの取得態様に基づいて前記モータ駆動機械の動作異常を判定することと、を実行する異常判定方法が適用される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、上位制御装置の処理負担を増大させることなく安定した異常判定とデータ収集が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】異常判定システムの概略的なシステム構成を表す図である。
【図２】正常駆動時での第１準備フェーズにおいて各システム機器が実行する処理の内容と各システム機器間で送受される情報の流れを示す図である。
【図３】第２準備フェーズにおいて各システム機器が実行する処理の内容と各システム機器間で送受される情報の流れを示す図である。
【図４】観測駆動時での運用フェーズにおいて各システム機器が実行する処理の内容と各システム機器間で送受される情報の流れを示す図である。
【図５】正常時動作データと基準データの一例を示す図である。
【図６】トルク指令の基準データと観測時動作データの比較内容を説明する図である。
【図７】カイ２乗分布とデータ異常判定しきい値とマハラノビス距離の関係を説明する図である。
【図８】経年変化の動作異常を判定する場合の観測時動作データとデータ異常検出状態の一例を示す図である。
【図９】データ異常判定と動作異常判定を行う異常判定処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図１０】データ収集モジュールがエッジサーバに一体に組み込まれた場合のシステム構成を示す図である。
【図１１】データ収集モジュールがサーボアンプに一体に組み込まれた場合のシステム構成を示す図である。
【図１２】データ収集モジュールがサーボアンプに一体に組み込まれ、無線通信を介してエッジサーバと送受信する場合のシステム構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、一実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
【００１３】
＜１：異常判定システムの全体構成＞
図１を参照しつつ、本実施形態に係る異常判定システムの全体構成の一例について説明する。
【００１４】
図１は、異常判定システムの概略的なシステム構成図を表している。本実施形態の異常判定システムは、工場等に設置された生産機械等の機械システムの駆動制御を行うとともに、その動作データの取得と動作異常の検知を行うシステムである。図１に示すように、異常判定システム１００は、モータ駆動機械１と、サーボアンプ２と、上位コントローラ３と、エッジサーバ４と、データ収集モジュール５と、上位指令装置７とを有する。
【００１５】
モータ駆動機械１は、当該異常判定システム１００によってその駆動に関する各種の異常が判定される対象の機械システムである。このモータ駆動機械１は、それぞれエンコーダ１１を備えた複数（図示する例では４つ）のモータ１２と、これらモータ１２により駆動される駆動機構（特に図示せず）とを有しており、各モータ１２がそれぞれ異なる動作パターンで協調制御されることでその全体が作動する複数軸の機械システムとなっている。本実施形態の例では、各モータ１２は回転型の電動モータであり、エンコーダ１１はモータ１２の回転位置を光学的に検出し出力するセンサである。なお、各モータ１２は回転型に限られず、他にも直動型のいわゆるリニアモータを用いてもよく、その場合にはリニアモータがエンコーダ１１の代わりにリニアスケール等の位置検出センサを備える（特に図示せず）。また本実施形態の例では、モータ駆動機械１が、各モータ１２の駆動制御に関係する各種状態量を検知可能な外部センサ１３も有しており、上記の各エンコーダ１１にはそれぞれ対応するモータ１２やモータ駆動機械１の各種状態量（振動、機器温度、周囲温度、周囲湿度等）を検出可能な外部センサ１３（図中では「センサ」と略記）がいわゆるフィールドネットワークである、例えばΣ−ＬＩＮＫ（登録商標）を介して情報送受可能に接続されている。なお、モータ駆動機械１は、図示する例のように複数軸で駆動制御する機械システムに限られず、単軸で駆動制御する機械システムであってもよい（特に図示せず）。
【００１６】
サーボアンプ２（モータ制御装置）は、上記複数のモータ１２にそれぞれ個別に対応して設けられ、後述の上位コントローラ３（上位制御装置）から入力されるモータ制御指令に基づいて生成した駆動電力を対応するモータ１２に給電して駆動制御する機能を有している。本実施形態の例では、これらのサーボアンプ２は、駆動電力を給電する過程で生成されるトルク指令と、エンコーダ１１から出力されたモータ１２の出力位置に基づいて生成される出力速度の２つの時系列データを動作データとして逐次取得し、外部の機器へ送信する機能も有している（後述の図２、図４参照）。また本実施形態において、各サーボアンプ２は、取得した動作データと、予め格納された基準データとの比較によってモータ駆動機械１の動作異常を検知する機能も有している。この動作異常の検知機能については、後に詳述する。
【００１７】
上位コントローラ３（上位制御装置）は、モータ駆動機械１に所望の経時的な駆動動作を行わせるため、例えば各モータ１２の出力位置指令などといったモータ制御指令を逐次生成し出力する機能を有している。なお、このような上位コントローラ３におけるモータ制御指令の生成、出力機能については、後述の上位指令装置７から入力される上位制御指令に基づいてその開始及び停止の契機や各種パラメータの設定が行われる。また本実施形態の例では、機械制御用のシステム機器間の信号通信に特化したいわゆるフィールドネットワークである、例えばＭＥＣＨＡＴＲＯＬＩＮＫ（登録商標）を介して、上位コントローラ３が各サーボアンプ２と情報送受可能に接続されている。
【００１８】
エッジサーバ４（データ管理装置）は、例えばデスクトップ型の汎用パーソナルコンピュータで構成され、ユーザからの入力操作（アクセス）に基づいて当該異常判定システム全体を管理、制御する機能を有している。具体的には、エッジサーバ４は、図示する例のようにＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標）を介して接続する後述のデータ収集モジュール５を介して各サーボアンプ２から取得した動作データを格納、管理するとともに、特に後述する正常駆動時の動作データに基づいてデータ異常の検知に用いる基準データを生成する。なお、この基準データの生成処理については、後に詳述する。またエッジサーバ４は、図示する例のようにインターネット等の広域ネットワークＮＷを介して外部のクラウドサーバ６と情報送受可能に接続されることで、格納した動作データや異常検知情報等をクラウドサーバ６に送信することも可能であり、またセキュリティを重視するネットワーク形態の場合にはクラウドサーバ６と接続しない場合もあり得る。
【００１９】
データ収集モジュール５（データ送受装置）は、各サーボアンプ２と上記エッジサーバ４との間における各種データや報知情報等の送受を中継する機能を有している。本実施形態の例では、データ収集モジュール５は、各サーボアンプ２と同列の一端末として上記フィールドネットワークのＭＥＣＨＡＴＲＯＬＩＮＫ（登録商標）に接続しており、各サーボアンプ２との間で並列かつリアルタイムに各種データ等を送受可能となっている。また本実施形態の例では、データ収集モジュール５は、ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標）を介してエッジサーバ４と直接接続しており、各種データ等を高速に送受可能となっている。このようにデータ収集モジュール５は、サーボアンプ２とエッジサーバ４それぞれの通信規格や処理サイクルの差異を吸収してそれらの間の各種データの送受を円滑に中継する。つまりこの例では、一般的なフィールドネットワーク側（サーボアンプ２側）ではデータ伝送特性としてアクセス周期は短いが伝送帯域が狭い一方、ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標）側（エッジサーバ４側）ではアクセス周期が長いものの帯域が広いという違いがある。これに対してデータ収集モジュール５は、それらデータ伝送特性が相違する通信規格間においても大量のデータを円滑に送受できるよう、適切にデータのバッファリングと送受の同期制御を行う。
【００２０】
上位指令装置７は、例えば汎用パーソナルコンピュータやＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）で構成され、モータ駆動機械１全体の作動と停止を管理する機能を有している。具体的には、上位指令装置７は、エッジサーバ４が格納した動作データや異常判定結果などを参照してモータ駆動機械１の動作状態を監視し、その動作状態に反映した上位制御指令を上位コントローラ３に送信する。この上位制御指令は、上位コントローラ３に対して、そのモータ制御指令の生成や出力の開始及び停止の指示（つまりモータ駆動機械１全体の作動、停止の指示）や、各種パラメータの設定を行わせる指令である。
【００２１】
＜２：本実施形態の特徴＞
モータ駆動機械１の駆動制御を行うシステムとして、一般的には、上位コントローラ３がモータ制御指令を生成、送信し、それを受信したサーボアンプ２が当該モータ制御指令に基づいてモータ駆動機械１を駆動するモータ１２を制御する。これにより、多様なモータ制御指令を時系列に組み合わせた動作パターンでモータ駆動機械１のシーケンス制御が可能となる。そして、モータ駆動機械１が複数のモータ１２で駆動される場合には、１つの上位コントローラ３が各モータ１２それぞれに対応するサーボアンプ２に個別にモータ制御指令を生成して送信することにより、各モータ１２を協調駆動させたモータ駆動機械１全体のシーケンス制御が可能となる。
【００２２】
一方、モータ駆動機械１を長期に渡って運用した場合には、経年劣化等に起因した動作異常が発生しやすくなる。近年では、そのような動作異常が積み重なってモータ駆動機械１全体が重大な故障に至る前に、早期の故障対策を行えるよう微弱な動作異常をいち早く検知可能な異常判定機能が要望されている。またそれとともに、データ駆動型技術開発の観点から、各種センサから逐次検出される大量のセンサデータを常時リアルタイムに取得し、上位のデータ管理装置（この例のエッジサーバ４やクラウドサーバ６）などに送信して保存する必要性も増大している。
【００２３】
しかしながら上位コントローラ３が備えるＣＰＵの処理リソース（処理能力）は有限であり、上述したような複数のサーボアンプ２それぞれに対するモータ制御指令の生成、送信といった通常処理と並行して、各モータ１２別での駆動動作の異常判定処理とセンサデータの逐次取得、保存を１つの上位コントローラ３が同時に処理することは困難となっていた。
【００２４】
これに対して本実施形態の異常判定システム１００では、サーボアンプ２が、上位コントローラ３から受信したモータ制御指令に基づいてモータ１２を制御するとともに、当該モータ１２の制御に関連して取得した動作データと予め格納された基準データとの比較によりモータ駆動機械１の動作異常を検知する。また、サーボアンプ２との間で基準データと動作データを送受信するデータ収集モジュール５を設けている。
【００２５】
この異常判定システム１００においては、各サーボアンプ２がそれぞれ対応するモータ１２からの動作データの取得と動作異常の検知を個別かつ並列的に処理することができ、また各サーボアンプ２で取得した動作データをデータ収集モジュール５が一括受信して管理できる。このとき、各サーボアンプ２においては、例えばホテリングのＴ２法等によって動作データと基準データの比較処理だけで簡易に動作異常を検知できるため、当該サーボアンプ２が通常に備えるＣＰＵの処理リソースの許容範囲内で実行できる。また、専用のデータ収集モジュール５が、各サーボアンプ２で逐次取得された動作データを受信して管理できるため、モータ駆動機械１が多数のモータ１２で駆動される構成であっても、上位コントローラ３は各サーボアンプ２のモータ制御指令を生成、送信する通常処理だけ行えばよく処理負荷を増大させることがない。以下、この機能について順次詳しく説明する。
【００２６】
＜３：各フェーズにおける情報送受内容について＞
まず本実施形態の異常判定システム１００は、モータ駆動機械１の動作異常を判定可能な状態とするまでに２つの準備フェーズを経る必要がある。具体的には、各サーボアンプ２で後述の正常時動作データを取得する第１準備フェーズと、取得した正常時動作データに基づいて基準データを生成し各サーボアンプ２に格納する第２準備フェーズとを経て、その後に初めてモータ駆動機械１を通常に駆動制御しつつ異常判定を行う運用フェーズを実行できる。以下、各フェーズにおける各システム機器の処理と情報の流れについて図面を参照しつつ説明する。なお、図示の煩雑を避けるために、以下に示す図２〜図４においては、上記図１に示した外部センサ１３等の図示を省略している。
【００２７】
＜３−１：第１準備フェーズ＞
まずこの第１準備フェーズは、モータ駆動機械１の正常駆動時に行われる。この正常駆動としては、例えばモータ駆動機械１が組立製造後に十分な調整が行われた状態でほぼ動作異常が生じることなく設計通りに動作すると確信できる状態（初期運用又は試験運用）での駆動が考えられる。
【００２８】
図２は、そのような正常駆動時での第１準備フェーズにおいて各システム機器が実行する処理の内容と各システム機器間で送受される情報の流れを示している。この図２において、まず最初に上位指令装置７が上位コントローラ３に対してモータ駆動機械１全体の作動を開始するよう指示する上位制御指令を送信する。この上位制御指令の受信を契機として、上位コントローラ３は各サーボアンプ２（図示の簡略化のため図中では１つのみ図示；以下同様）に対して個別にモータ制御指令を送信する。
【００２９】
各サーボアンプ２は、それぞれ対応するエンコーダ１１の検知情報を参照しつつ、受信したモータ制御指令に基づいて駆動電力を生成し、対応するモータ１２に給電する。また一方、この第１準備フェーズ中において各サーボアンプ２は、例えば、駆動電力を給電する過程で生成されるトルク指令と、エンコーダ１１の検知情報に基づいて算出されたモータ１２の出力速度の２つの時系列データを１組の正常時動作データとして逐次取得し、データ収集モジュール５から動作データの取得指示を受信した際にそれら全ての正常時動作データをデータ収集モジュール５へ送信する。データ収集モジュール５は、受信した正常時動作データをサーボアンプ２別に区別してエッジサーバ４に送信する。エッジサーバ４は、受信した正常時動作データを各サーボアンプ２別に対応して格納する。なお本実施形態の例では、特にモータ駆動機械１が所定の判定動作パターン（所定の動作パターン）で作動する所定期間内で取得された正常時動作データを判定基準用の正常時動作データとして区別されて取得、送信、格納されるものとする。なおこの例では、この判定動作パターンは複数種類設定される。また、判定動作パターンは、モータ駆動機械１の通常運用時で動作させる動作パターンであってもよいし、又は当該第１準備フェーズだけでしか動作し得ないような動作パターン（つまり後述する基準データの作成専用の動作パターン）であってもよい。
【００３０】
以上により当該第１準備フェーズでは、正常駆動時においてモータ駆動機械１の各サーボアンプ２でそれぞれ取得された全ての正常時動作データが各サーボアンプ２別に区別されてエッジサーバ４に格納される。またそれら格納された正常時動作データのうち、上記の判定動作パターンでの駆動制御中に取得されたものは特に判定基準用の正常時動作データとして区別される。
【００３１】
＜３−２：第２準備フェーズ＞
この第２準備フェーズは、上記第１準備フェーズでエッジサーバ４に各サーボアンプ２の正常時動作データが十分蓄積されたと判断された後に行われる。この第２準備フェーズでは、上位コントローラ３がモータ制御指令を送信せず、モータ駆動機械１が作動を停止した状態で行われる。
【００３２】
図３は、そのような第２準備フェーズにおいて各システム機器が実行する処理の内容と各システム機器間で送受される情報の流れを示している。この図３において、エッジサーバ４は、各サーボアンプ２別に格納された判定基準用の正常時動作データに基づいて対応するサーボアンプ２ごとに基準データを生成し、データ収集モジュール５へ送信する。データ収集モジュール５は、受信した基準データを対応するサーボアンプ２に送信する。各サーボアンプ２は、受信した基準データを格納する。
【００３３】
以上により当該第２準備フェーズでは、各サーボアンプ２ごとに取得された判定基準用の正常時動作データに基づいてそれぞれの基準データが生成され、それら基準データが対応するサーボアンプ２に格納される。
【００３４】
＜３−３：運用フェーズ＞
この運用フェーズは、上記第２準備フェーズで全てのサーボアンプ２にそれぞれ対応する基準データが格納された後の観測駆動時に行われる。この観測駆動時としては、例えばモータ駆動機械１が十分長い期間で運用されて動作異常が発生し得る状態（実務運用）での駆動が考えられる。
【００３５】
図４は、そのような運用フェーズにおいて各システム機器が実行する処理の内容と各システム機器間で送受される情報の流れを示している。この図４において、まず最初に上位指令装置７が上位コントローラ３に対してモータ駆動機械１全体の作動を開始するよう指示する上位制御指令を送信する。この上位制御指令の受信を契機として、上位コントローラ３は各サーボアンプ２に対して個別にモータ制御指令を送信する。各サーボアンプ２は、エンコーダ１１の検知情報を参照しつつモータ制御指令に基づいて駆動電力を生成しモータ１２に給電する。これによりモータ駆動機械１の通常の駆動制御が行われる。
【００３６】
また一方、この運用フェーズ中において各サーボアンプ２は、例えば、上記のトルク指令とモータ１２の出力速度の２つの動作データを１組の観測時動作データとして逐次取得し、それら全ての観測時動作データをデータ収集モジュール５へ送信する。データ収集モジュール５は、受信した観測時動作データを各サーボアンプ２別に区別してエッジサーバ４に送信する。エッジサーバ４は、受信した正常時動作データを各サーボアンプ２別に対応して格納する。
【００３７】
そして本実施形態の例で各サーボアンプ２は、特にモータ駆動機械１が上記の判定動作パターンで作動する所定期間内で取得された観測時動作データに対して、すでに格納済みの基準データと比較することでモータ駆動機械１に動作異常が発生したか否かを判定する。つまりこの動作異常の判定について詳細には、モータ駆動機械１が備える機械構成のうち、当該サーボアンプ２に対応したモータ１２が駆動する可動部分及びその周辺部分における動作異常について判定する。
【００３８】
また本実施形態の例において具体的にこの動作異常の判定は、データ異常の判定と動作異常の判定の２段階で行われる。つまり、判定動作パターンの駆動制御中に取得した観測時動作データと基準データとの直接的な比較によって当該観測時動作データにデータ異常が発生しているか否かを判定する。そして、データ異常と判定された観測時動作データの取得態様に基づいて最終的に動作異常が発生しているか否かを判定する。これらデータ異常の判定と動作異常の判定の詳細については後述する。そして動作異常が発生したと判定された場合には、サーボアンプ２は所定の報知処理を行うとともに、動作異常と判定された観測時動作データを特に異常動作データとして区別してデータ収集モジュール５に送信し、エッジサーバ４に格納されるものとする。なお、上述したように、異常動作データ以外の正常な観測時動作データもまた常にデータ収集モジュール５に送信され、エッジサーバ４に格納される。
【００３９】
以上により当該運用フェーズでは、モータ駆動機械１の通常の駆動制御と並行して全ての観測時動作データが各サーボアンプ２別に区別されてエッジサーバ４に格納される。また各モータ１２が駆動する可動部分及び周辺部分に動作異常が発生した際には対応するサーボアンプ２がそれを判定し、適宜の報知を行うとともに対応する判定動作パターン中の観測時動作データが異常動作データとしてエッジサーバ４に格納される。
【００４０】
＜４：異常判定の手法について＞
以下に、各サーボアンプ２とエッジサーバ４が連携して行うモータ駆動機械１の異常判定（異常検知）の手法について詳細に説明する。
【００４１】
サーボアンプ２で検出可能な状態量は、モータ１２に入力するトルク、モータ１２が出力する速度や位置、及び外部センサ１３の検知情報である。特にトルクは、位置／速度制御の場合、モータ駆動機械１側の反力の影響も反映されるため、継続して観測することで経年変化などの動作異常を捉えることが可能と考えられる。本実施形態の例では、観測した波形から変化を検出する手法として、統計学的手法に基づく機械学習を利用する。
【００４２】
しかし、以上のような機械学習で検出できる異常は、あくまで瞬時的に取得されたデータから直接的に判定できる異常状態でしかない。これに対し、モータ駆動機械１のような機械システムでは、非常に短い時間で機構の位置が変化し、条件によっては連続的な微小変位において機構が異常になっている箇所と正常な箇所が発生するため、すべての場所によって経年変化などの動作異常を判定する必要がある。また、機械システム全体を考慮した場合は、単純に統計学的な手法のみで機械システム全体の異常を判定することは適切ではない。
【００４３】
そこで本実施形態の異常判定システム１００では、機械学習によってデータから直接的に判定した異常状態をデータ異常とし、また別にモータ駆動機械１における経年劣化や発振の状態に相当する異常状態を動作異常として、これらデータ異常と動作異常を区別して扱う。そして、異常判定システム１００は、モータ駆動機械１の駆動中においてモータ１２の入出力に関する時系列データを動作データとして取得し、この動作データからデータ異常を判定する。その上で、データ異常と判定された動作データの取得態様（取得時刻、取得周波数、取得頻度、取得組み合わせ、等）に基づいて、モータ駆動機械１の動作異常を判定する。このデータ異常と動作異常のそれぞれの判定手法について、以下に順を追って説明する。
【００４４】
＜５：データ異常判定について＞
＜５−１：機械学習によるデータ異常判定＞
一般に人間が波形を観測して正常／異常の判断を行うのは、主として経験によるところが大きい。この経験を数式として表現し、計算機上で行う手法が機械学習である。機械学習による変化検出手法の基本的な考え方は、基準とするデータ群（上記の正常時動作データ）の正規分布を作成してこれを基準データとし、運用段階で取得したデータ（上記の観測時動作データ）が基準データの正規分布から外れているか否かを確認するというものである。
【００４５】
データ異常判定を行う上で、基準データは、データ的に全て正常であることを前提とする場合と、データ的に正常と異常にラベル付けされた基準データが混在している場合が考えられる。しかし、機構部品の経年変化に適用する場合は、事前に異常な基準データを準備することは難しいため、基準データは全て正常であるという前提をとることが現実的と考えられる。このため本実施形態の例では、図５に示すように、上述したようにデータ的に全て正常であると確信できる正常時動作データに基づいて基準データが作成される。なお、図５中に示す基準データのグラフは、後述する標本平均μ、標本共分散行列Σ、及びデータ異常判定しきい値ａｔｈを正常時動作データと同等の時系列グラフで示したものである。
【００４６】
正規分布から外れていることを判断するためには、図６に示すように、正規分布の端にデータ異常判定用のしきい値を設定し、観測時動作データが正規分布中心（平均値、期待値）に対してデータ異常判定しきい値よりも離れていることを確認すればよい。本実施形態の例では、上述したように動作データをトルク指令とモータ出力速度の２種類の時系列データで取得し、それら複数種類の動作データそれぞれに対応してデータ異常を判定する（図６ではトルク指令の場合のみ図示しており、基準データは図示の理解を優先して上記図５に示した基準データと相違する簡易なものを示している）。
【００４７】
＜５−２：ホテリングのＴ２法について＞
本実施形態では、機械学習による変化検出手法としてホテリングのＴ２法を適用する。ホテリングのＴ２法は、複数種類のデータの変化波形を並列に観測する多変数解析の一手法であり、その処理は以下の（工程１）〜（工程６）で行う。
【００４８】
（工程１）誤報率を決定する。
データには正常データと異常データが存在するが、正規分布からどれくらい大きく外れた場合を異常データとするかの指標が誤報率αとなる。例えば、誤報率１％と考えるならα＝０．０１となる。なお、確率統計論の考え方では、誤報率を０とした場合には全てのデータが正常となってしまうため、原理的に誤報率αを０にはしない。
【００４９】
（工程２）カイ２乗分布を算出する。
自由度Ｍ、スケール因子ｓ＝１として、カイ２乗分布を次式から計算する。なお、自由度Ｍは、独立した基準データの種類の数（上述した多変数解析における変数の種類の数、本実施形態の例ではトルク指令とモータ出力速度の２種類を適用するためＭ＝２）を指定するパラメータである。
2019079452.tif 000003
ただし、Γはガンマ関数を表し、次式で定義される。
2019079452.tif 000004
【００５０】
（工程３）データ異常判定しきい値を算出する。
上記（工程１）で決定した誤報率αと、上記（工程２）で算出したカイ２乗分布から、
2019079452.tif 000005
を満たすデータ異常判定しきい値ａｔｈを算出する。
【００５１】
（工程４）標本平均と標本共分散行列を算出する。
正常データである基準データから標本平均μ（文中の表記ではハットを省略、以下同様）と標本共分散行列Σ（文中の表記ではハットを省略、以下同様）を次式から算出する。
2019079452.tif 000006
ただし、はｎ番目の種類の基準データである。
【００５２】
（工程５）マハラノビス距離を算出する。
上記（工程４）で算出した標本平均μと標本共分散行列Σ、及び検出した観測データに基づいて、マハラノビス距離ａ（ｘ’）を次式から算出する。
2019079452.tif 000007
【００５３】
（工程６）データ異常判定しきい値とマハラノビス距離を比較する。
上記（工程３）で算出したデータ異常判定しきい値ａｔｈと、上記（工程５）で算出したマハラノビス距離ａ（ｘ’）とを比較する。マハラノビス距離ａ（ｘ’）がデータ異常判定しきい値ａｔｈを越えている場合（ａ（ｘ’）＞ａｔｈ）には、上記（工程５）で用いた観測データがデータ異常の状態にあると判定する。
【００５４】
図７に示すように、カイ２乗分布は自由度Ｍ別に分布が変化する確率分布であり、いわゆる再生性を有している特性から多変数解析での適用に好適である。例えば本実施形態の例のように変数の種類（トルク指令、モータ出力速度）の数が２つの動作データを取得する場合、自由度Ｍ＝２となって図７中の実線で示されるカイ２乗分布が利用される。このカイ２乗分布で誤報率αに相当するデータ異常判定しきい値ａｔｈよりもマハラノビス距離ａ（ｘ’）が大きい場合、当該マハラノビス距離ａ（ｘ’）の算出に用いた観測時動作データにデータ異常が発生しているとみなせる。つまり変数の種類数が２つである多変数解析において、それら２つのデータの組み合わせによる多元的な異常の度合い（どれだけ正常からかけ離れているかの度合い）を、データ異常判定しきい値ａｔｈとマハラノビス距離ａ（ｘ’）の一元的な比較により判定できる。なお、マハラノビス距離ａ（ｘ’）の算出時に標本平均μと標本共分散行列Σを用いていることで、２種類の動作データそれぞれの正規分布間の相関による影響を相殺している。なお、動作データの種類別でそれぞれ自由度Ｍ＝１としたホテリングＴ２法のデータ異常判定を個別に適用することもできる。
【００５５】
＜５−３：具体的なデータ異常判定＞
ここで例えば、機械学習を利用せずにデータ異常を判定する場合には、時刻ごとに正規分布とデータ異常判定しきい値を作成する必要があり、さらに観測時動作データでも正規分布を計算する必要がある。正規分布の計算には平均値と標準偏差の計算が必要であるが、標準偏差の計算は煩雑なため、動作データの取得中にリアルタイムに計算を実施するのは現実的ではない。また、データ異常判定しきい値も動作データ取得中において正規分布に対し逐次設定するため時刻ごとに異なった値となる。
【００５６】
そこで上記問題を解決するために、本実施形態の例では機械学習を利用することで処理は以下のようになる。
（事前準備：エッジサーバ）
１：正常時動作データを複数取得する。
２：正常時動作データ群から標本平均μと標本共分散行列Σを計算する。
３：誤報率αとカイ２乗分布からデータ異常判定しきい値ａｔｈを計算する。
（データ異常判定：サーボアンプ）
１：観測時動作データを取得する。
２：観測時動作データに対してマハラノビス距離ａ（ｘ’）を計算する。
３：マハラノビス距離ａ（ｘ’）がデータ異常判定しきい値ａｔｈを超えていたらデータ異常と判定する。
【００５７】
このように機械学習を利用した方法では、正規分布の計算の代わりに標本平均μ、標本共分散行列Σ、及びマハラノビス距離ａ（ｘ’）の計算を行う。これらの計算は単純な四則演算であるため、長期間に渡るモータ駆動機械１の実運用時間中において短い周期で逐次計算しても大きな負荷処理にはならない。また、データ異常判定しきい値ａｔｈは計算式こそ複雑だが、時刻に依存しない定数となるため事前に一度計算しておくだけで済む。
【００５８】
以上から本実施形態の例では、基準データである標本平均、標本共分散行列、及びデータ異常判定しきい値を正常時動作データに基づいて算出するといった負荷の高い処理については、汎用性が高くＣＰＵの処理リソースが高いエッジサーバ４に実行させる。一方、標本平均と標本共分散行列と観測時動作データに基づいてマハラノビス距離を算出し、データ異常判定しきい値とマハラノビス距離との比較（つまり基準データと観測時動作データの比較）により当該時刻の観測時動作データにデータ異常が発生しているか否かを判定するといった負荷の低い処理については、ＣＰＵの余剰処理リソースが低いサーボアンプ２でそれぞれ実行させる。本実施形態ではこのように処理を分担させることで、複数軸で駆動するモータ駆動機械１の運用フェーズにおいても、各軸でのデータ異常の判定を機能的かつリアルタイムに実行できる。
【００５９】
＜６：動作異常判定について＞
上記のデータ異常判定によれば、観測時動作データを取得した時点におけるデータ上で見た異常状態の有／無（つまり異常／正常）を２値的に判定することができる。しかし、上述したように１度でもデータ異常が判定されたからといって機械システム全体に動作異常が発生したと判定すべきではない。なお、データ異常が複数回発生した際にその発生態様に基づいて動作異常の内容を一次的に推定することが可能である。本実施形態の例では、経年劣化が進行するに従ってデータ異常の発生頻度が徐々に増加するとの考察に基づき、データ異常の発生頻度が所定値を越えた場合には、モータ駆動機械１に経年劣化の種類の動作異常が発生していると判定する。
【００６０】
具体的には、図８に示すように、判定動作パターンの駆動期間中における観測時動作データの取得数を１０２４点とした場合、そのうちのデータ異常の検出数が低い（図示する例の１６点）場合には動作正常であると判定し、データ異常の検出数が高い（図示する例の２３５点）場合には動作異常であると判定する。そして動作異常が発生した判定された場合には、当該判定動作パターンの駆動期間中に取得された観測時動作データが全て異常動作データとしてデータ収集モジュール５に送信される。
【００６１】
また、動作異常の特性とデータ異常の判定態様の因果関係が理解されていれば、動作異常の種類として上記の経年劣化以外の種類の機械異常を判定することも可能である。例えば、トルク指令とモータ出力速度の両方の観測時動作データでそれぞれデータ異常が判定された場合には、動作異常の種類としてモータ駆動機構１の発振を判定してもよい。これにより、ユーザは機械異常を改善するにあたって発振の対処を行えばよいことが明確となり、利便性が向上する。他にもトルク指令でデータ異常が判定され、モータ出力速度でデータ異常が判定されない場合には、動作異常の種類としてモータ駆動機械１における外乱抑圧（摩擦大）を判定してもよい。また、トルク指令でデータ異常が判定されず、モータ出力速度でデータ異常が判定された場合には、動作異常の種類としてモータ駆動機械１における機械揺れを判定してもよい。
【００６２】
＜７：具体的な制御フロー＞
上述した経年劣化による動作異常を判定するための具体的な制御フローの一例を、以下に詳細に説明する。図９は、データ異常判定と動作異常判定を行う異常判定処理の制御手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、データ異常が生じ得るモータ駆動機械１の観測駆動時（運用フェーズ）に、サーボアンプ２のＣＰＵ（特に図示せず）が実行する。なお、このフローチャートで示す異常判定処理は、サーボアンプ２が上位コントローラ３から受信したモータ制御指令に基づいて駆動電力を給電する通常処理（特に図示せず）と並行して実行され、特に判定動作パターンに対応したモータ制御指令を受信している間だけ実行されるものである。
【００６３】
まずステップＳ１０５で、サーボアンプ２のＣＰＵは、上位コントローラ３から判定動作パターン（通常運用時の動作パターン、又は基準データ作成専用の動作パターン）に対応したモータ制御指令を受信して、通常処理によりその駆動を開始したか否かを判定する。そして判定動作パターンでの駆動を開始するまでループ待機する。
【００６４】
次にステップＳ１１０へ移り、サーボアンプ２のＣＰＵは、実行中の判定動作パターンの全体を通してシステムサイクルなどの所定時間毎に各変数（トルク指令及びモータ出力速度）の観測時動作データを全て取得し、ＲＡＭ（特に図示せず）などの記憶装置に格納する。
【００６５】
次にステップＳ１１５へ移り、サーボアンプ２のＣＰＵは、上記第２準備フェーズであらかじめ格納した標本平均μと標本共分散行列Σ、及び上記ステップＳ１１０で取得した観測時動作データ群から各時点のマハラノビス距離ａ（ｘ’）を算出する。
【００６６】
次にステップＳ１２０へ移り、サーボアンプ２のＣＰＵは、上記ステップＳ１１５で算出した各時点のマハラノビス距離ａ（ｘ’）が、それぞれ上記第２準備フェーズであらかじめ格納したデータ異常判定しきい値ａｔｈ（図中では「しきい値」と略記）を越えているか否かを比較し判定する。言い換えると、上記ステップＳ１１０で取得した各時点の観測時動作データがそれぞれデータ異常の状態であるか否かを判定する。
【００６７】
ステップＳ１２５では、サーボアンプ２のＣＰＵは、上記ステップＳ１１０で取得した判定動作パターン１回分の観測時動作データ群において、上記ステップＳ１２０でデータ異常であるとした判定頻度（異常と判定された観測時動作データの取得頻度）が所定値（所定しきい値）より大きいか否かを判定する。言い換えると、経年劣化の動作異常が発生したか否かを判定する。データ異常判定頻度が所定値より小さい場合、判定は満たされず、ステップＳ１３０へ移る。言い換えると、経年劣化の動作異常が発生していないとみなされる。
【００６８】
ステップ１３０では、サーボアンプ２のＣＰＵは、判定動作パターン中に取得された全ての観測時動作データを正常な動作データとしてデータ収集モジュール５に送信し、ステップＳ１４０へ移る。
【００６９】
一方、上記ステップＳ１２５の判定において、データ異常判定頻度が所定値より大きい場合、判定が満たされ、ステップＳ１３５へ移る。言い換えると、経年劣化の動作異常が発生したとみなされる。
【００７０】
ステップ１３５では、サーボアンプ２のＣＰＵは、モータ駆動機械１に動作異常が発生したとする判定結果をデータ収集モジュール５を介してエッジサーバ４に送信し報知するとともに、判定動作パターン中に取得された全ての観測時動作データを異常動作データとしてデータ収集モジュール５に送信し、ステップＳ１４０へ移る。
【００７１】
ステップＳ１４０では、サーボアンプ２のＣＰＵは、予定されていた所定回数分だけ判定動作パターンを繰り返し実行し終えたか否かを判定する。所定回数分の実行がまだ終了していない場合、判定は満たされず、上記ステップＳ１１０に戻って同様の手順を繰り返す。
【００７２】
一方、所定回数分の実行が終了した場合、判定が満たされ、このフローを終了する。
【００７３】
以上の異常判定処理のフローにより、計算処理の負荷が比較的小さいデータ異常判定処理（工程５、６）を、比較的ＣＰＵパワーの低いサーボアンプ２でも行うことができ、異常判定システム１００全体におけるリソース負担を軽減できる。なお、上記制御フローの例では、判定動作パターン１回分の観測時動作データを全て取得した後にまとめて各時点のデータ異常を判定する、いわゆるバッチ処理を行ったがこれに限られない。他にも、各時点で観測時動作データを取得する度にそのデータ異常を逐次判定するいわゆるリアルタイム処理を行ってもよい（特に図示せず）。
【００７４】
＜８：本実施形態による効果＞
以上説明したように、本実施形態の異常判定システム１００によれば、サーボアンプ２が、上位コントローラ３から受信したモータ制御指令に基づいてモータ１２を制御するとともに、当該モータ１２の制御に関連して取得した動作データと予め格納された基準データとの比較によりモータ駆動機械１の動作異常を検知する。また、サーボアンプ２との間で基準データと動作データを送受信するデータ収集モジュール５を設けている。
【００７５】
この異常判定システム１００においては、各サーボアンプ２がそれぞれ対応するモータ１２の制御に関連した動作データの取得と動作異常の検知を分散して並列的に処理することができ、また各サーボアンプ２で取得した動作データをデータ収集モジュール５が一括受信して管理できる。このとき、各サーボアンプ２においては、例えばホテリングのＴ２法等によって動作データと基準データの比較処理だけで簡易に動作異常を検知できるため、当該サーボアンプ２のＣＰＵにおける処理リソースの許容範囲内で実行できる。また、専用のデータ収集モジュール５が、各サーボアンプ２で逐次取得された動作データを受信して管理できるため、モータ駆動機械１が多数のモータ１２で駆動される構成であっても、上位コントローラ３は各サーボアンプ２のモータ制御指令を生成、送信する通常処理だけ行えばよく処理負荷を増大させることがない。この結果、上位コントローラ３の処理負担を増大させることなく安定した異常判定とデータ収集が可能となる。
【００７６】
また、本実施形態では特に、上位コントローラ３に対して上位制御指令を送信し、かつ、データ収集モジュール５との間で基準データと動作データを送受信するとともに、動作データと基準データとの比較によりモータ駆動機械１の動作異常を検知可能なエッジサーバ４をさらに有している。このようなエッジサーバ４を設けることにより、ユーザがエッジサーバ４にアクセスして、各モータ１２の制御に関連する動作データの閲覧や動作異常の監視が可能となる。また、動作異常検知の事前準備として処理負担の大きい基準データの生成処理を処理リソースの大きいエッジサーバ４で分担することができ、システム全体の処理負荷を分散させることができる。またこのエッジサーバ４が、動作異常の検知状態や格納した動作データをクラウドサーバ６に送信することで、多数のモータ駆動機械１についての動作異常検知及び動作データ収集をクラウドサーバ６側で一元管理することができる。
【００７７】
また、本実施形態では特に、サーボアンプ２は、機械学習により生成した基準データを用いて動作データのデータ異常を判定し、データ異常と判定された動作データの取得態様に基づいて動作異常を判定し、モータ駆動機械１が動作異常と検知された際に取得した動作データを異常動作データとしてデータ収集モジュール５に送信する。これにより、余剰処理リソースの少ないサーボアンプ２のＣＰＵにおいても、取得した動作データと基準データの比較処理だけで簡易に動作異常の判定が可能となる。また、データ収集モジュール５及びエッジサーバ４が他の正常な動作データと区別された異常動作データを受信することで、当該異常動作データの取得元のサーボアンプ２が動作異常を検知したことを認識でき、その異常動作データを他の動作データと区別して閲覧監視することができる。
【００７８】
また、本実施形態では特に、基準データは、モータ駆動機械１の正常駆動時において取得された正常時動作データに基づいて複数の判定動作パターン別に対応して算出される。これにより、判定動作パターン（通常運用時の動作パターン、又は基準データ作成専用の動作パターン）に対応した基準データだけを格納して用いればよいため、サーボアンプ２におけるＣＰＵの処理負担やメモリの容量負担を大きく軽減できる。
【００７９】
なお、上記実施形態では、例えば、特に図示しないが、サーボアンプ２は、データ収集モジュール５を介して動作データの取得指示を受信した際に、取得した動作データをデータ収集モジュール５に送信してもよい。この場合には、サーボアンプ２は、例えば外部のエッジサーバ４等で管理された適宜のタイムスケジュールでデータ収集モジュール５を介して取得指示を受信し、動作データを送信できる。
【００８０】
また、本実施形態では特に、データ収集モジュール５は、エッジサーバ４から受信した基準データをサーボアンプ２に送信するとともに、サーボアンプ２が取得した動作データを当該サーボアンプ２から受信してエッジサーバ４に送信する。これにより、専用のデータ収集モジュール５が各サーボアンプ２で逐次取得された動作データを受信して管理できる。したがって、モータ駆動機械１が多数のモータ１２で駆動される複数軸構成であっても、上位コントローラ３は各サーボアンプ２のモータ制御指令を生成、送信する通常処理だけ行えばよく処理負荷を増大させることがない。
【００８１】
また、本実施形態では特に、サーボアンプ２は、モータ駆動機械１を駆動するモータ１２を制御するとともに、モータ駆動機械１の観測駆動時においてモータ１２（エンコーダ１１）から取得された観測時動作データと、モータ駆動機械１の正常駆動時においてモータ１２から取得された正常時動作データに基づいて算出された基準データとの比較によりモータ駆動機械１の動作異常を検知する。これにより、通常のモータ制御処理の実行によって余剰処理リソースの少ないサーボアンプ２のＣＰＵにおいても、取得した動作データと基準データの比較処理だけで簡易に動作異常の判定が可能となる。また、格納した省容量の基準データだけを用いればよいため、サーボアンプ２におけるＣＰＵの処理負担やメモリの容量負担を大きく軽減できる。
【００８２】
また、本実施形態では特に、モータ駆動機械１の動作異常を判定する方法として、モータ駆動機械１の観測駆動時におけるモータ１２の観測時動作データを取得することと、機械学習により生成した基準データを用いて観測時動作データのデータ異常を判定することと、データ異常と判定された観測時動作データの取得態様に基づいてモータ駆動機械１の動作異常を判定することと、を実行する。これにより、モータ駆動機械１のモーション系機械制御に対して動作異常の予兆診断を実行するに当たり、データ異常と動作異常を区別し、データ異常の発生態様（データ異常とされた異常動作データの取得態様）に基づいて動作異常を判定する。この結果、微小なデータ異常の変化にとらわれず、モータ駆動機械１全体の動作異常についてより有効で詳細かつ明確な判定が行える。そして、機械学習により生成した基準データと観測時動作データの比較処理だけで簡易に動作異常を検知できるため、当該異常判定方法を実行するサーボアンプ２のＣＰＵにおける処理負荷を軽減できる。
【００８３】
なお、動作異常を判定する際に参照するデータ異常の動作データの取得態様は、上述した取得頻度に限られない。他にも、判定する対象の動作異常に応じて、取得時刻、取得周波数、異常動作データの取得組み合わせなど多様な取得態様（判定態様）が適用可能である。
【００８４】
また、本実施形態では特に、基準データは、予め決定したデータ異常判定しきい値と、モータ駆動機械１の正常駆動時において取得した正常時動作データに基づいて算出された標本平均、標本共分散行列であり、データ異常を判定する際には、標本平均と標本共分散行列と観測時動作データに基づいてマハラノビス距離を算出することと、データ異常判定しきい値とマハラノビス距離の比較により観測動作時データのデータ異常を判定することと、を実行する。これにより、いわゆる「教師あり学習」でホテリングＴ２法の機械学習を実行できることから、データ異常判定の信頼性を向上できる。そしてこのホテリングＴ２法でのデータ異常判定手法において、特にサーボアンプ２が処理する基準データと観測時動作データとの逐次比較処理（マハラノビス距離の算出と、このマハラノビス距離とデータ異常判定しきい値との比較）については、例えば深層学習などの他の機械学習と比較しても演算処理の負荷が格段に低い。このため、余剰処理リソースの少ないサーボアンプ２のＣＰＵにおいても、モータに駆動電力を給電する通常処理と並行して信頼性の高い動作異常の判定が現実的に可能となる。
【００８５】
＜９：変形例＞
なお、開示の実施形態は、上記に限られるものではなく、その趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。例えば、上記図１に対応する図１０〜図１２のシステム構成図で示すように、データ収集モジュール５の機器態様を変更しても上記実施形態と同等の効果を発揮できる。なお、図示の煩雑を避けるために、図１０〜図１２においては、上記図１に示した外部センサ１３等の図示を省略している。
【００８６】
図１０は、データ収集モジュール５Ａがエッジサーバ４に一体に組み込まれた場合のシステム構成を示している。この場合には、データ収集モジュール５Ａが拡張ボードや周辺機器の形態でエッジサーバ４に組み込まれる。ここでエッジサーバ４のような汎用ＰＣでは、一般的にＭＥＣＨＡＴＲＯＬＩＮＫ（登録商標）などのフィールドネットワークを直接接続するための端子や処理機能を備えていない。このため本変形例では、データ収集モジュール５Ａがそのインターフェースとして機能し、内部バスやメモリ共有を介してエッジサーバ４とデータの送受が可能となる。これにより、エッジサーバ４とデータ収集モジュール５Ａとの間で上記のＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標）などのネットワーク経路を省略でき、システム全体における配線の簡略化と内部バスやメモリ共有等によるデータ送受の高速化が可能となる。
【００８７】
また図１１は、データ収集モジュール５Ｂがサーボアンプ２に一体に組み込まれた場合のシステム構成を示している。この場合には、データ収集モジュール５Ｂが拡張ボードや周辺機器の形態でサーボアンプ２に組み込まれる。これにより、サーボアンプ２とデータ収集モジュール５Ｂとの間のネットワーク経路を省略できることでシステム全体における配線の簡略化と、内部バスやメモリ共有等によるデータ送受の高速化が可能となる。なお、機械システムが複数のサーボアンプ２を備えている場合には、いずれか１つのサーボアンプ２にデータ収集モジュール５Ｂを一体に組み込めばよい。この場合、当該サーボアンプ２にフィールドネットワークを介して接続する他のサーボアンプ２は、それぞれ取得した動作データをフィールドネットワークとサーボアンプ２を介してデータ収集モジュール５Ｂに送信すればよい。
【００８８】
そしてこのようにデータ収集モジュール５がサーボアンプ２に組み込まれる形態として、特に図１２に示すようにデータ収集モジュール５Ｃが無線通信を介してエッジサーバ４と送受信する形態が有効である。図示する例で詳しくは、データ収集モジュール５ＣがいわゆるＵＳＢドングルの構成でサーボアンプ２に備えられたＵＳＢ端子に接続されており、このデータ収集モジュール５Ｃとエッジサーバ４とがＷｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線ＬＡＮ通信でデータを送受する。これにより、エッジサーバ４との間で配線が困難な位置に設置されたサーボアンプ２であっても、データ収集モジュール５Ｃの無線通信を介してエッジサーバ４とデータを送受信することができる。
【００８９】
なお、上記の実施形態及び各変形例では、エッジサーバ４が基準データを算出していたがこれに限られず、例えばデータ収集モジュール５が基準データを算出してもよい。また、サーボアンプ２とモータ１２はそれぞれ独立した構成のものに限られず、これらが一体化したいわゆるアンプ内蔵モータ（サーボアンプ、モータ、エンコーダが一体化したもの；特に図示せず）を用いた場合でも、上記の実施形態及び各変形例でのデータ送受形態や異常判定手法が適用できる。なお、この場合におけるアンプ内蔵モータが、各請求項記載のモータ及びモータ制御装置に相当する。また、上記の実施形態及び各変形例では、トルク指令及びモータ出力速度の２種類のデータを動作データとして取得し異常検知に用いていたが、これら以外にもモータ１２の制御に関連する他のデータ（各種指令や状態値、又は外部センサ１３等で検知した状態量データ等）や、それらを多様に組み合わせたものを動作データとして取得し、利用してもよい。
【００９０】
なお、以上の説明において、「垂直」「平行」「平面」等の記載がある場合には、当該記載は厳密な意味ではない。すなわち、それら「垂直」「平行」「平面」とは、設計上、製造上の公差、誤差が許容され、「実質的に垂直」「実質的に平行」「実質的に平面」という意味である。
【００９１】
また、以上の説明において、外観上の寸法や大きさ、形状、位置等が「同一」「同じ」「等しい」「異なる」等の記載がある場合は、当該記載は厳密な意味ではない。すなわち、それら「同一」「等しい」「異なる」とは、設計上、製造上の公差、誤差が許容され、「実質的に同一」「実質的に同じ」「実質的に等しい」「実質的に異なる」という意味である。
【００９２】
また、以上既に述べた以外にも、上記実施形態や各変形例による手法を適宜組み合わせて利用しても良い。その他、一々例示はしないが、上記実施形態や各変形例は、その趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変更が加えられて実施されるものである。
【符号の説明】
【００９３】
１            モータ駆動機械
２            サーボアンプ（モータ制御装置）
３            上位コントローラ（上位制御装置）
４            エッジサーバ（データ管理装置）
５，５Ａ，    データ収集モジュール（データ送受装置）
５Ｂ，５Ｃ
７            上位指令装置
１１          エンコーダ
１２          モータ
１００        異常判定システム
【図１】
2019079452.tif 000008
【図２】
2019079452.tif 000009
【図３】
2019079452.tif 000010
【図４】
2019079452.tif 000011
【図５】
2019079452.tif 000012
【図６】
2019079452.tif 000013
【図７】
2019079452.tif 000014
【図８】
2019079452.tif 000015
【図９】
2019079452.tif 000016
【図１０】
2019079452.tif 000017
【図１１】
2019079452.tif 000018
【図１２】
2019079452.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月19日(2018.12.19)
【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】
モータ駆動機械の動作異常を判定する異常判定システムであって、
前記モータ駆動機械を駆動するモータをモータ制御指令に基づいて制御するとともに、当該モータの制御に関連して取得した動作データと格納された基準データとの比較により前記モータ駆動機械の動作異常を検知可能なモータ制御装置と、
前記モータ制御装置に対して前記モータ制御指令を送信する上位制御装置と、
前記モータ制御装置との間で前記基準データと前記動作データを送受信するデータ送受装置と、
を有することを特徴とする異常判定システム。
【請求項２】
前記モータ制御装置は、
機械学習により生成した前記基準データを用いて前記動作データのデータ異常を判定し、データ異常と判定された動作データの取得頻度、取得時刻、取得周波数、又は取得組み合わせに基づいて動作異常を判定し、前記モータ駆動機械が動作異常と検知された際に取得した動作データを異常動作データとして前記データ送受装置に送信することを特徴とする請求項１記載の異常判定システム。
【請求項３】
前記基準データは、前記モータ駆動機械の正常駆動時において取得された正常時動作データに基づいて複数の所定動作パターン別に対応して算出されることを特徴とする請求項１又は２記載の異常判定システム。
【請求項４】
前記モータ制御装置は、
前記データ送受装置を介して前記動作データの取得指示を受信した際に、取得した動作データを前記データ送受装置に送信することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常判定システム。
【請求項５】
前記データ送受装置を介して受信した動作データに基づいて前記基準データを生成し、当該基準データを前記データ送受装置に送信するデータ管理装置をさらに有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の異常判定システム。
【請求項６】
前記データ管理装置は、
前記動作データと前記基準データとの比較により前記モータ駆動機械の動作異常を検知可能であることを特徴とする請求項５記載の異常判定システム。
【請求項７】
前記データ送受装置は、前記モータ制御装置に一体に組み込まれていることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の異常判定システム。
【請求項８】
前記データ送受装置は、前記データ管理装置に一体に組み込まれていることを特徴とする請求項５又は６記載の異常判定システム。
【請求項９】
前記データ送受装置は、前記モータ制御装置に一体に組み込まれて無線通信を介して前記データ管理装置と送受信することを特徴とする請求項５又は６記載の異常判定システム。
【請求項１０】
モータ制御装置が取得した動作データを当該モータ制御装置から受信してデータ管理装置に送信するとともに、
前記データ管理装置が前記動作データに基づいて生成した基準データを当該データ管理装置から受信して前記モータ制御装置に送信することを特徴とするデータ送受装置。
【請求項１１】
上位制御装置から受信したモータ制御指令に基づいてモータ駆動機械を駆動するモータを制御するとともに、
前記モータ駆動機械の観測駆動時において前記モータから取得された観測時動作データと、前記モータ駆動機械の正常駆動時において前記モータから取得された正常時動作データに基づいて算出され格納した基準データとの比較により前記モータ駆動機械の動作異常を検知し、
データ送受装置との間で前記基準データと正常時動作データを送受することを特徴とするモータ制御装置。
【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】
また、本発明の別の観点によれば、モータ制御装置が取得した動作データを当該モータ制御装置から受信してデータ管理装置に送信するとともに、前記データ管理装置が前記動作データに基づいて生成した基準データを当該データ管理装置から受信して前記モータ制御装置に送信するデータ送受装置が適用される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
また、本発明の別の観点によれば、上位制御装置から受信したモータ制御指令に基づいてモータ駆動機械を駆動するモータを制御するとともに、前記モータ駆動機械の観測駆動時において前記モータから取得された観測時動作データと、前記モータ駆動機械の正常駆動時において前記モータから取得された正常時動作データに基づいて算出され格納した基準データとの比較により前記モータ駆動機械の動作異常を検知し、データ送受装置との間で前記基準データと正常時動作データを送受するモータ制御装置が適用される。