(57)【要約】【課題】ロボット本体の劣化の度合いを精度よく評価する。【解決手段】ロボット制御装置３００は、ロボット本体２００の動作を制御する駆動制御部３０９と、ロボット本体２００の動作に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出する検出部３１０と、信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むか否かを判定する判定部３０４と、信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、非等速区間の信号を正規化する正規化部３０５と、信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むときには、等速区間の信号特徴量に基づいて特徴量を解析し、信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、正規化された非等速区間の信号に基づいて特徴量を解析する解析部３０７と、特徴量に基づいてロボット本体２００の余寿命を推定する推定部３０８を備える。【選択図】図１
2019195863.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボット本体の動作を制御する駆動制御部と、
前記ロボット本体の動作に伴って経年的に劣化する前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出する検出部と、
前記検出された信号のデータ区間が、前記ロボット本体の等速動作により得られたデータ区間である等速区間を一定区間以上含むか否かを判定する判定部と、
前記検出された信号のデータ区間が前記等速区間を一定区間以上含まないときには、前記検出された信号のデータ区間のうち、前記ロボット本体の非等速動作により得られたデータ区間である非等速区間の信号を正規化する正規化部と、
前記検出された信号のデータ区間が前記等速区間を一定区間以上含むときには、前記等速区間の信号に基づいて前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析し、前記検出された信号のデータ区間が前記等速区間を一定区間以上含まないときには、前記正規化された非等速区間の信号に基づいて前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析する解析部と、
前記解析された特徴量に基づいて前記ロボット本体の余寿命を推定する推定部と、
を備えるロボット制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載のロボット制御装置であって、
前記一定区間は、前記ロボット本体の動作に連動する前記特徴量の周期的な変化を１周期分検出するのに要するデータ区間である、ロボット制御装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のロボット制御装置であって、
前記正規化部は、前記ロボット本体の動作速度に応じたリサンプリング周波数で前記非等速区間の信号をリサンプリングする、ロボット制御装置。
【請求項４】
ロボット制御装置が、
ロボット本体の動作を制御するステップと、
前記ロボット本体の動作に伴って経年的に劣化する前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出するステップと、
前記検出された信号のデータ区間が、前記ロボット本体の等速動作により得られたデータ区間である等速区間を一定区間以上含むか否かを判定するステップと、
前記検出された信号のデータ区間が前記等速区間を一定区間以上含まないときには、前記検出された信号のデータ区間のうち、前記ロボット本体の非等速動作により得られたデータ区間である非等速区間の信号を正規化するステップと、
前記検出された信号のデータ区間が前記等速区間を一定区間以上含むときには、前記等速区間の信号に基づいて前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析し、前記検出された信号のデータ区間が前記等速区間を一定区間以上含まないときには、前記正規化された非等速区間の信号に基づいて前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析するステップと、
前記解析された特徴量に基づいて前記ロボット本体の余寿命を推定するステップと、  を実行する保守管理方法。
【請求項５】
ロボット制御装置に、
ロボット本体の動作を制御するステップと、
前記ロボット本体の動作に伴って経年的に劣化する前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出するステップと、
前記検出された信号のデータ区間が、前記ロボット本体の等速動作により得られたデータ区間である等速区間を一定区間以上含むか否かを判定するステップと、
前記検出された信号のデータ区間が前記等速区間を一定区間以上含まないときには、前記検出された信号のデータ区間のうち、前記ロボット本体の非等速動作により得られたデータ区間である非等速区間の信号を正規化するステップと、
前記検出された信号のデータ区間が前記等速区間を一定区間以上含むときには、前記等速区間の信号に基づいて前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析し、前記検出された信号のデータ区間が前記等速区間を一定区間以上含まないときには、前記正規化された非等速区間の信号に基づいて前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析するステップと、
前記解析された特徴量に基づいて前記ロボット本体の余寿命を推定するステップと、
を実行させる保守管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボット制御装置、保守管理方法、及び保守管理プログラムに関わる。
【背景技術】
【０００２】
工業製品を製造する生産ラインでは、複数のロボットが互いに連携しながら稼働しているため、ロボットが一台でも故障すると、生産ラインが停止してしまうことがある。例えば、モータの出力トルクを減速機で増幅してアームに伝達するように構成されたロボットにおいては、駆動系の経年劣化（例えば、減速機の歯車機構の摩耗など）の進行を放置すると、故障に至ることがある。ロボットの故障修理には、長時間を要することがあるため、生産ラインの長時間の停止を回避する観点から、ロボットが故障に至るまでの余寿命をできるだけ正確に予測することが望まれる。このような事情に鑑み、特許文献１は、アームを駆動するモータの電流指令値の将来の変化傾向から、電流指令値が予め定められた閾値に到達するまでの見込み経過時間を計算し、この見込み経過時間から余寿命を推定する方法を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１１７１４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、アームが非等速動作をすると、電流指令値の計測値が見かけ上変化してしまい、余寿命を正確に推定できないという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、このような問題を解決し、ロボット本体の劣化の度合いを精度よく評価できる技術を提案することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の課題を解決するため、本発明に関わるロボット制御装置は、ロボット本体の動作を制御する駆動制御部と、ロボット本体の動作に伴って経年的に劣化するロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出する検出部と、検出された信号のデータ区間が、ロボット本体の等速動作により得られたデータ区間である等速区間を一定区間以上含むか否かを判定する判定部と、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、検出された信号のデータ区間のうち、ロボット本体の非等速動作により得られたデータ区間である非等速区間の信号を正規化する正規化部と、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むときには、等速区間の信号に基づいてロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析し、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、正規化された非等速区間の信号に基づいてロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析する解析部と、解析された特徴量に基づいてロボット本体の余寿命を推定する推定部とを備える。このように、検出された信号のデータ区間に含まれる等速区間が一定区間以上であるか否かを判定し、等速区間が一定区間に満たないときには、非等速区間の信号を正規化することにより、正規化するデータ区間を必要な範囲に止めることができる。また、検出された信号のデータ区間に含まれる等速区間が一定区間以上であるときには、ロボット本体の非等速動作に起因する見かけ上の変化が生じない等速区間の信号に基づいてロボット本体の劣化の度合いを精度よく評価することができる。
【０００７】
一定区間は、例えば、ロボット本体の動作に連動する特徴量の周期的な変化を１周期分検出するのに要するデータ区間である。これにより、劣化の度合いを評価する上で必要な特徴量の情報を不足なく得ることができる。
【０００８】
正規化部は、ロボット本体の動作速度に応じたリサンプリング周波数で非等速区間の信号をリサンプリングしてもよい。これにより、ロボット本体の非等速動作に起因して信号に生じ得る見かけ上の変化を補正することができる。
【０００９】
本発明に関わる保守管理方法は、ロボット制御装置が、ロボット本体の動作を制御するステップと、ロボット本体の動作に伴って経年的に劣化する前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出するステップと、検出された信号のデータ区間が、ロボット本体の等速動作により得られたデータ区間である等速区間を一定区間以上含むか否かを判定するステップと、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、検出された信号のデータ区間のうち、ロボット本体の非等速動作により得られたデータ区間である非等速区間の信号を正規化するステップと、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むときには、等速区間の信号に基づいてロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析し、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、正規化された非等速区間の信号に基づいてロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析するステップと、解析された特徴量に基づいてロボット本体の余寿命を推定するステップとを実行する。このように、検出された信号のデータ区間に含まれる等速区間が一定区間以上であるか否かを判定し、等速区間が一定区間に満たないときには、非等速区間の信号を正規化することにより、正規化するデータ区間を必要な範囲に止めることができる。また、検出された信号のデータ区間に含まれる等速区間が一定区間以上であるときには、ロボット本体の非等速動作に起因する見かけ上の変化が生じない等速区間の信号に基づいてロボット本体の劣化の度合いを精度よく評価することができる。
【００１０】
本発明に関わる保守管理プログラムは、ロボット制御装置に、ロボット本体の動作を制御するステップと、ロボット本体の動作に伴って経年的に劣化する前記ロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出するステップと、検出された信号のデータ区間が、ロボット本体の等速動作により得られたデータ区間である等速区間を一定区間以上含むか否かを判定するステップと、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、検出された信号のデータ区間のうち、ロボット本体の非等速動作により得られたデータ区間である非等速区間の信号を正規化するステップと、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むときには、等速区間の信号に基づいてロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析し、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、正規化された非等速区間の信号に基づいてロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析するステップと、解析された特徴量に基づいてロボット本体の余寿命を推定するステップとを実行させる。このように、検出された信号のデータ区間に含まれる等速区間が一定区間以上であるか否かを判定し、等速区間が一定区間に満たないときには、非等速区間の信号を正規化することにより、正規化するデータ区間を必要な範囲に止めることができる。また、検出された信号のデータ区間に含まれる等速区間が一定区間以上であるときには、ロボット本体の非等速動作に起因する見かけ上の変化が生じない等速区間の信号に基づいてロボット本体の劣化の度合いを精度よく評価することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ロボット本体の劣化の度合いを精度よく評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に関わるロボットの構成の一例を示す説明図である。
【図２】本発明の実施形態に関わるロボットのハードウェア構成の一例を示す説明図である。
【図３】本発明の実施形態に関わる保守管理方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に関わるサーボモータの回転速度プロファイルの一例を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態に関わるロボット本体の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の時間変化を示すグラフの一例である。
【図６】本発明の実施形態に関わる正規化処理の一例を示す説明図である。
【図７】本発明の実施形態に関わる正規化処理の一例を示す説明図である。
【図８】本発明の実施形態に関わる正規化処理の一例を示す説明図である。
【図９】本発明の実施形態に関わる正規化処理前における特徴量の周波数スペクトルを示す説明図である。
【図１０】本発明の実施形態に関わる正規化処理後における特徴量の周波数スペクトルを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の一側面に関わる実施形態を図面に基づいて説明する。本発明の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更又は改良され得るととともに、本発明には、その等価物も含まれる。なお、同一符号は、同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
【００１４】
［適用例］
まず、図１を参照しながら、本発明の適用例について説明する。図１は、本発明の実施形態に関わるロボット１００の構成の一例を示す。ロボット１００は、例えば、マニピュレータとして自律的に動作するロボット本体２００と、ロボット本体２００の動作を制御するロボット制御装置３００とを備えてもよい。ロボット１００の具体例として、垂直多関節ロボット、水平多関節ロボット、直交ロボット、又はパラレルリンクロボットなどを挙げることができる。ロボット１００は、例えば、部品の組み立て、搬送、塗装、検査、研磨、又は洗浄などの何れかの用途に用いることができる。
【００１５】
ロボット本体２００は、例えば、マニピュレータとして動作するアーム２０３と、アーム２０３に動力を伝達する回転軸２０４を回転させるモータ２０１と、回転軸２０４の回転速度を減速してトルクを増大させ、増大されたトルクを有する動力を、出力軸２０５を通じてアーム２０３に伝達する減速機２０２とを備えてもよい。ここで、回転軸２０４は、例えば、モータ２０１の出力軸である。説明の便宜上、図１では、ロボット本体２００の軸数（関節数）が１である場合を例示しているが、軸数は２以上（例えば、４〜７軸）でもよい。
【００１６】
ロボット制御装置３００は、例えば、モータ２０１の動作指令を生成する動作指令部３０２と、動作指令部３０２からの動作指令に応答して、モータ２０１の駆動を制御する駆動制御部３０９と、ロボット本体２００の動作に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出する検出部３１０と、検出された信号に前処理を行う前処理部３０３と、前処理がなされた信号に基づいてロボット本体２００の劣化の度合いを評価する評価部３０６とを備えてもよい。ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号の例として、ロボット本体２００の部品（例えば、減速機２０２）から発生する振動（例えば、振動成分の振幅及び周波数）或いは音（例えば、音の振幅及び周波数）、又はモータ２０１の電流指令値（例えば、電流指令値の振幅及び周波数）を挙げることができる。
【００１７】
本明細書では、ロボット本体２００が動作する過程において検出部３１０によって検出される信号のデータ区間のうち、ロボット本体２００の等速動作（定速動作）により得られるデータ区間を「等速区間」と呼び、ロボット本体２００の非等速動作（加速動作又は減速動作）により得られるデータ区間を「非等速区間」と呼ぶ。ロボット本体２００の等速動作は、例えば、モータ２０１の回転速度が第１の閾値以上であり、且つ、モータ２０１の回転速度の時間変化の絶対値が第２の閾値未満であるときのアーム２０３の運動（実質的に等速度運動と見做し得る運動）であると考えてもよい。ロボット本体２００の非等速動作は、例えば、モータ２０１の回転速度が第１の閾値以上であり、且つ、モータ２０１の回転速度の時間変化の絶対値が第２の閾値以上であるときのアーム２０３の運動（加速度運動又は減速度運動）であると考えてもよい。非等速区間は、ロボット本体２００の加速動作により得られるデータ区間である「加速区間」と、ロボット本体２００の減速動作により得られるデータ区間である「減速区間」とに分類することができる。なお、モータ２０１の回転速度が第１の閾値未満であるときに得られるデータ区間を「停止区間」と呼ぶ。
【００１８】
前処理部３０３は、検出部３１０によって検出される信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むか否かを判定する判定部３０４と、検出部３１０によって検出される信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときに、検出部３１０によって検出される信号のデータ区間のうち非等速区間の信号を正規化する正規化部３０５とを備えてもよい。正規化部３０５は、ロボット本体２００の動作速度（例えば、モータ２０１の回転速度）に応じたリサンプリング周波数で非等速区間の信号をリサンプリング（再標本化）してもよい。ここで、「一定区間」を、例えば、ロボット本体２００の動作に連動する特徴量の周期的な変化を少なくとも１周期分検出するのに要するデータ区間としてもよい。これにより、劣化の度合いを評価する上で必要な特徴量の情報を不足なく得ることができる。
【００１９】
評価部３０６は、検出部３１０によって検出された信号に基づいて、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析する解析部３０７と、解析部３０７によって解析された特徴量に基づいてロボット本体２００の余寿命を推定する推定部３０８とを備えてもよい。検出部３１０によって検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むときには、解析部３０７は、等速区間の信号に基づいてロボット本体２０１の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析する。等速区間の信号には、ロボット本体２００の非等速動作に起因する見かけ上の変化が生じないため、特徴量を正確に解析することができる。特に、一定区間以上の等速区間は、ロボット本体２００の動作に連動する特徴量の周期的な変化を少なくとも１周期分検出するのに十分な特徴量のデータを含むため、劣化の度合いを精度よく評価することができる。検出部３１０によって検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、解析部３０７は、正規化された非等速区間の信号に基づいてロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析する。正規化された非等速区間の信号は、ロボット本体２００の非等速動作に起因する見かけ上の変化が補正されているため、特徴量を正確に解析することができる。また、等速区間が一定区間に満たないときに、非等速区間の信号を正規化することにより、正規化するデータ区間を必要な範囲に止めることができる。
【００２０】
例えば、解析部３０７は、検出部３１０によって検出された振動成分の信号を周波数解析し、特定周波数の振動成分の振幅が他の周波数の振動成分の振幅よりも閾値を超えて有意に大きい場合には、特定周波数の振動成分の振幅を示す情報を、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量と見做してもよい。例えば、解析部３０７は、検出部３１０によって検出された音の信号を周波数解析し、特定周波数の音の振幅が他の周波数の音の振幅よりも閾値を超えて有意に大きい場合には、特定周波数の音の振幅を示す情報を、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量と見做してもよい。例えば、解析部３０７は、検出部３１０によって検出された電流指令値の信号を周波数解析し、特定周波数の電流指令値の振幅が他の周波数の電流指令値の振幅よりも閾値を超えて有意に大きい場合には、特定周波数の電流指令値の振幅を示す情報を、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量と見做してもよい。周波数解析として、例えば、高速フーリエ変換を用いてもよい。
【００２１】
なお、ロボット制御装置３００は、例えば、マイクロコンピュータを有する制御部３０１を備えてもよく、動作指令部３０２、前処理部３０３及び評価部３０６の機能は、制御部３０１のマイクロコンピュータによる情報処理機能によって実現されてもよい。
【００２２】
ロボット制御装置３００は、ロボット本体２００の余寿命を示す情報を出力する出力装置３１１を更に備えてもよい。出力装置３１１は、文字又は記号などの視覚的に認識可能な情報を通じて余寿命を伝える表示装置（例えば、液晶ディスプレイなどの平板ディスプレイ）でもよく、音響信号などの聴覚的に認識可能な情報を通じて余寿命を伝える音響装置（例えば、スピーカ装置）でもよい。出力装置３１１は、ロボット本体２００の余寿命を示す情報を有線回線経由又は無線回線経由で送信する通信装置でもよい。余寿命を示す情報の送信先は、例えば、ユーザの通信端末（例えば、スマートフォン、スマートウォッチ、或いはタブレット端末と呼ばれる移動通信端末、又は通信機能を有するパーソナルコンピュータ）でもよく、又は通信機能を有する外部機器でもよい。
【００２３】
［ハードウェア構成］
次に、図２を中心に図１を適宜参照しながら、ロボット１００のハードウェア構成の一例について説明する。
ロボット本体２００は、モータ２０１の一例として、回転軸２０４の角度位置を検出するエンコーダ付きのサーボモータ２０６を備えている。
ロボット制御装置３００は、制御部３０１の一例として、コントローラ３１２を備えている。
【００２４】
コントローラ３１２は、ハードウェア資源として、例えば、プロセッサ３１３と、記憶装置３１４と、入出力インタフェース３１５とを備えるマイクロコンピュータでもよい。記憶装置３１４は、本発明の実施形態に関わる保守管理方法を実行するための保守管理プログラム３１６を格納してもよく、保守管理プログラム３１６は、そのメインプログラムの中で呼び出されて実行される複数のソフトウェアモジュール（例えば、動作指令モジュール３１７、前処理モジュール３１８、及び評価モジュール３１９）を備えてもよい。記憶装置３１４は、例えば、半導体メモリ又はディスク媒体などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００２５】
動作指令モジュール３１７がプロセッサ３１３によって解釈及び実行され、コントローラ３１２のハードウェア資源と動作指令モジュール３１７とが協働することにより、動作指令部３０２としての機能が実現される。前処理モジュール３１８がプロセッサ３１３によって解釈及び実行され、コントローラ３１２のハードウェア資源と前処理モジュール３１８とが協働することにより、前処理部３０３としての機能が実現される。前処理モジュール３１８は、判定部３０４としての機能を実現するためのサブモジュールと、正規化部３０５としての機能を実現するためのサブモジュールとを備えてもよい。評価モジュール３１９がプロセッサ３１３によって解釈及び実行され、コントローラ３１２のハードウェア資源と評価モジュール３１９とが協働することにより、評価部３０６としての機能が実現される。評価モジュール３１９は、解析部３０７としての機能を実現するためのサブモジュールと、推定部３０８としての機能を実現するためのサブモジュールとを備えてもよい。このように、動作指令部３０２、前処理部３０３、及び評価部３０６の機能は、コントローラ３１２のハードウェア資源と保守管理プログラム３１６との協働により実現されてもよく、或いは、専用のハードウェア資源（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など）やファームウェアを用いて実現されてもよい。
【００２６】
ロボット制御装置３００は、駆動制御部３０５の一例として、サーボドライバ３２０を備えている。
ロボット制御装置３００は、検出部３１０の一例として、ロボット本体２００の部品（例えば、減速機２０２）から発生する振動成分を検出する振動センサ３２１を備えている。
【００２７】
なお、減速機２０２は、例えば、回転軸２０４の回転に連動して回転するベアリング機構又は歯車機構を備えてもよく、ベアリング機構又は歯車機構の経年劣化に起因して振動が発生してもよい。振動の発生原因は、減速機２０２の経年劣化に限られるものではなく、例えば、回転軸２０４の回転に連動する部品の経年劣化に起因するものでもよい。減速機２０２として、例えば、ハーモニックドライブ（登録商標）と呼ばれる波動歯車装置を用いてもよい。
【００２８】
[保守管理方法]
次に、図３を参照しながら、本発明の実施形態に関わる保守管理方法の一例について説明する。
【００２９】
ステップ４０１において、サーボドライバ３２０は、動作指令モジュール３１７からの動作指令に応答して、サーボモータ２０６の駆動を制御することにより、ロボット本体２００の駆動を制御する。
【００３０】
ステップ４０２において、振動センサ３２１は、ロボット本体２００の動作に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる振動成分の信号（例えば、振動成分の振幅及び周波数など）を検出する。
【００３１】
ステップ４０３において、前処理モジュール３１８は、ステップ４０２で検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むか否かを判定する。信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むか否かは、サーボモータ２０６のエンコーダから出力される回転軸２０４の角度位置の単位時間あたりの変化から判定することができる。ここで、一定区間とは、例えば、ロボット本体２００の動作に連動する特徴量の周期的な変化を少なくとも１周期分検出するのに要するデータ区間である。
【００３２】
ステップ４０４において、前処理モジュール３１８は、ステップ４０２で検出された信号のデータ区間のうち非等速区間の特徴量を正規化する。正規化処理の詳細については後述する。
【００３３】
ステップ４０５において、評価モジュール３１９は、ステップ４０２で検出された信号に基づいて、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析する。ステップ４０２で検出された信号のデータ区間が、等速区間を一定区間以上含む場合には、評価モジュール３１９は、等速区間の信号に基づいて、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析する。ステップ４０２で検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、評価モジュール３１９は、ステップ４０４で正規化された非等速区間の信号に基づいて、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析する。
【００３４】
ステップ４０６において、評価モジュール３１９は、ステップ４０５で解析された特徴量に基づいて、ロボット本体２００の余寿命を推定する。本明細書では、ロボット本体２００の正常な動作に著しい支障を来している状態を「故障」と呼び、故障が生じる時期を「故障時期」と呼ぶ。また、ロボット本体２００の正常な動作に著しい支障が生じ始める頃の特徴量の大きさと同じ値に設定された閾値を「故障閾値」と呼ぶ。例えば、評価モジュール３１９は、特徴量の時間経過に伴う変化の傾向から、特徴量が故障閾値を超えることが見込まれる故障時期を推定してもよい。評価モジュール３１９は、現時点から故障時期までの期間を余寿命として見積ってもよい。      
【００３５】
ステップ４０７において、出力装置３１１は、ステップ４０６で推定された余寿命を示す情報を出力する。
【００３６】
なお、ステップ４０５，４０６は、ロボット本体２００の劣化の度合いを評価する処理に相当し、ステップ４０３，４０４は、劣化の度合いの評価に先立って行われる前処理に相当する。ステップ４０１〜４０７は、ロボット本体２００が動作しているときに定期的に繰り返し実行してもよい。ステップ４０５の実行頻度とステップ４０６の実行頻度とは同じでもよく、異なっていてもよい。例えば、ステップ４０５の実行頻度は、例えば、１０分に１回でもよく、ステップ４０６の実行頻度は、例えば、１日に１回でもよい。
【００３７】
図４は、ロボット本体２００を動作させるときのサーボモータ２０６の回転速度プロファイル５００の一例を示す説明図である。図４の横軸は時間を示し、縦軸は回転速度を示している。本明細書において、回転速度プロファイルとは、回転速度の時間変化の特性を意味する。時刻ｔ０からｔ１までの区間は、停止区間である。時刻ｔ１からｔ２までの区間は、非等速区間（加速区間）である。時刻ｔ２からｔ３までの区間は、等速区間である。時刻ｔ３からｔ４までの区間は、非等速区間（減速区間）である。時刻ｔ４からｔ５までの区間は、停止区間である。
【００３８】
図５は、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号（例えば、ロボット本体２００から発生する振動成分）の時間変化を示すグラフ６００の一例である。図５の横軸は時間を示し、縦軸は信号の大きさ（例えば、ロボット本体２００から発生する振動成分の振幅）を示している。図５のｔ０〜ｔ５は、それぞれ、図４のｔ０〜ｔ５に対応している。サーボモータ２０６の回転速度が速い程、信号が時間軸方向に圧縮されたようになるため、信号に生じる見かけ上の変化は大きくなる。
【００３９】
次に、図６乃至図８を参照しながら、ステップ４０４の正規化処理について説明を加える。図６乃至図８の横軸は時間を示し、縦軸は信号の大きさ（例えば、ロボット本体２００から発生する振動成分の振幅）を示している。符号６０１は、図５に示すグラフ６００の非等速区間の一部（例えば、時刻ｔ１からｔ２までの非等速区間の一部）においてサンプリングされた信号値（例えば、ロボット本体２００から発生する振動成分の振幅値）を示している。前処理モジュール３１８は、ロボット本体２００の動作速度（例えば、サーボモータ３０６の回転速度）が速い程、信号値６０１を時間軸方向に引き延ばすように、ロボット本体２００の動作速度に応じたリサンプリング周波数で信号値６０１をリサンプリングする。このようなリンサンプリングにより、図７に示すように、ロボット本体２００の動作速度が速い程、隣接する信号値６０１の時間間隔は長くなる。図８に示すように、前処理モジュール３１８は、補完処理を行い、隣接する信号値６０１の間を補完する補完データ６０２を生成する。
【００４０】
なお、図９は、ステップ４０４の正規化処理前における特徴量の周波数スペクトル７０１を示し、図１０は、ステップ４０４の正規化処理後における特徴量の周波数スペクトル７０２を示している。正規化処理を行うことにより、特定の周波数（例えば、振動周波数）にピークが鋭く現れるようになるため、特徴量に基づいてロボット本体の劣化の度合いを精度よく評価することができる。
【００４１】
なお、図５に示す時刻ｔ２からｔ３までの等速区間の時間長は、ロボット本体２００の動作に連動する特徴量の周期的な変化を少なくとも１周期分検出するのに十分な時間（例えば、振動周期以上の時間）を有することが望ましい。
【００４２】
上述の説明では、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の例として、ロボット本体２００の部品（例えば、減速機２０２）から発生する振動（例えば、振動成分の振幅及び周波数）を例示したが、特徴量として音（例えば、音の振幅及び周波数）を用いる場合には、ロボット本体２００からの音を収集する集音装置を検出部３１０として用いればよい。また、特徴量として、モータ２０１の電流指令値（例えば、電流指令値の振幅及び周波数）を用いる場合には、モータ２０１の電流指令を取得するデバイスを検出部３１０として用いればよい。なお、振動、音、及び電流指令値のうち何れか二つ以上の組み合わせを用いて、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析してもよい。
【００４３】
本実施形態によれば、ロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号のデータ区間に含まれる等速区間が一定区間以上であるか否かを判定し、等速区間が一定区間に満たないときには、非等速区間の信号を正規化することにより、正規化するデータ区間を必要な範囲に止めることができる。また、信号のデータ区間に含まれる等速区間が一定区間以上であるときには、ロボット本体２００の非等速動作に起因する見かけ上の変化が生じない等速区間の信号に基づいて特徴量を正確に解析することができる。
【００４４】
なお、本発明の実施形態に関わるロボット１００は、ファクトリーオートメーションに用いられる産業ロボットに限定されるものではなく、例えば、サービス業に用いられるロボット（例えば、オペレーティングロボット、医療用ロボット、掃除ロボット、レスキューロボット、セキュリティロボットなど）でもよい。
【００４５】
[付記]
本発明の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限定されない。
（付記１）
ロボット本体２００の動作を制御する駆動制御部３０９と、
ロボット本体２００の動作に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出する検出部３１０と、
検出された信号のデータ区間が、ロボット本体２００の等速動作により得られたデータ区間である等速区間を一定区間以上含むか否かを判定する判定部３０４と、
検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、検出された信号のデータ区間のうち、ロボット本体２００の非等速動作により得られたデータ区間である非等速区間の信号を正規化する正規化部３０５と、
検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むときには、等速区間の信号に基づいてロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析し、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、正規化された非等速区間の信号に基づいてロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析する解析部３０７と、
解析された特徴量に基づいてロボット本体２００の余寿命を推定する推定部３０８と、
を備えるロボット制御装置３００。
（付記２）
付記１に記載のロボット制御装置３００であって、
一定区間は、ロボット本体２００の動作に連動する特徴量の周期的な変化を１周期分検出するのに要するデータ区間である、ロボット制御装置３００。
（付記３）
付記１又は２に記載のロボット制御装置３００であって、
正規化部３０５は、ロボット本体２００の動作速度に応じたリサンプリング周波数で非等速区間の信号をリサンプリングする、ロボット制御装置３００。
（付記４）
ロボット制御装置が、
ロボット本体２００の動作を制御するステップ４０１と、
ロボット本体２００の動作に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出するステップ４０２と、
検出された信号のデータ区間が、ロボット本体２００の等速動作により得られたデータ区間である等速区間を一定区間以上含むか否かを判定するステップ４０３と、
検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、検出された信号のデータ区間のうち、ロボット本体２００の非等速動作により得られたデータ区間である非等速区間の信号を正規化するステップ４０４と、
検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むときには、等速区間の信号に基づいてロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析し、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、正規化された非等速区間の信号に基づいてロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析するステップ４０５と、
解析された特徴量に基づいてロボット本体２００の余寿命を推定するステップ４０６と、
を実行する保守管理方法。
（付記５）
ロボット制御装置３００に、
ロボット本体２００の動作を制御するステップ４０１と、
ロボット本体２００の動作に伴って経年的に劣化するロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量の解析に用いられる信号を検出するステップ４０２と、
検出された信号のデータ区間が、ロボット本体２００の等速動作により得られたデータ区間である等速区間を一定区間以上含むか否かを判定するステップ４０３と、
検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、検出された信号のデータ区間のうち、ロボット本体２００の非等速動作により得られたデータ区間である非等速区間の信号を正規化するステップ４０４と、
検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含むときには、等速区間の信号に基づいてロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析し、検出された信号のデータ区間が等速区間を一定区間以上含まないときには、正規化された非等速区間の信号に基づいてロボット本体２００の劣化の度合いを定量的に示す特徴量を解析するステップ４０５と、
解析された特徴量に基づいてロボット本体２００の余寿命を推定するステップ４０６と、
を実行させる保守管理プログラム３１６。
【符号の説明】
【００４６】
１００…ロボット  ２００…ロボット本体  ２０１…モータ  ２０２…減速機  ２０３…アーム  ２０４…回転軸  ２０５…出力軸  ２０６…サーボモータ  ３００…ロボット制御装置  ３０１…制御部  ３０２…動作指令部  ３０３…前処理部  ３０４…判定部  ３０５…正規化部  ３０６…評価部  ３０７…解析部  ３０８…推定部  ３０９…駆動制御部  ３１０…検出部  ３１１…出力装置  ３１２…コントローラ  ３１３…プロセッサ  ３１４…記憶装置  ３１５…入出力インタフェース  ３１６…保守管理プログラム  ３１７…動作モジュール  ３１８…前処理モジュール  ３１９…評価モジュール  ３２０…サードドライバ  ３２１…振動センサ
【図１】
2019195863.tif 000003
【図２】
2019195863.tif 000004
【図３】
2019195863.tif 000005
【図４】
2019195863.tif 000006
【図５】
2019195863.tif 000007
【図６】
2019195863.tif 000008
【図７】
2019195863.tif 000009
【図８】
2019195863.tif 000010
【図９】
2019195863.tif 000011
【図１０】
2019195863.tif 000012