(57)【要約】【課題】異常の有無は勿論、機構要素の特定も可能とする。【解決手段】予め記憶された診断用測定軌道を選択して(S110)、機械に所定の診断用動作を行わせてアクチュエータの駆動動力値を測定する（S120）、S140では、測定された駆動動力値を正常駆動時の駆動動力値と比較し、予め設定された判定基準に基づいて不一致となる箇所を特徴点として抽出する。S170の判別で特徴点の抽出が確認されると、抽出された特徴点と、機構要素において想定される異常発生時に駆動動力値に現れると予測される予測特徴点とを比較して、両者の一致度から評価指数を計算する。S180の判別で評価指数が閾値以上であれば、S190で異常が発生した機構要素を推定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクチュエータと、そのアクチュエータの動作データを検出する検出手段とを備えた機械に、予め設定された診断用動作を行わせて異常の診断を行う異常診断方法であって、
前記機械の診断時に前記診断用動作を行わせて、前記検出手段により得られる動作データを、予め機械の正常駆動時に前記診断用動作を行わせて得ていた正常駆動時の動作データと比較し、不一致となる箇所を特徴点として抽出する第１ステップと、
第１ステップで抽出された特徴点の有無によって機械の異常の有無を判断する第２ステップと、
第２ステップで異常と判断された際に、第１ステップで抽出された特徴点と、前記機械の動作系を構成する機構要素において想定される異常発生時に前記動作データに現れると予測される特徴点とを比較して、両者の一致度を判断する第３ステップと、
第３ステップで判断された一致度に基づいて異常が発生した機構要素を推定する第４ステップと
を実行することを特徴とする異常診断方法。
【請求項２】
アクチュエータと、そのアクチュエータの動作データを検出する検出手段とを備えた機械に、予め設定された診断用動作を行わせて異常の診断を行う異常診断装置であって、
前記機械の正常駆動時に前記診断用動作を行わせた際に前記検出手段により得られる動作データと、前記機械の診断時に前記検出手段により得られる動作データとを比較し、不一致箇所を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段において抽出される特徴点の有無により機械異常の有無について判断を行う状態診断手段と、
前記機械の動作系を構成する機構要素において想定される異常発生時に前記動作データに現れると予測される特徴点を記憶する異常時特徴点記憶手段と、
前記特徴点抽出手段により抽出される特徴点と前記異常時特徴点記憶手段によって記憶される特徴点とを比較し、両者の一致度に基づいて異常が発生した機構要素の推定を行う異常箇所推定手段と
を備えたことを特徴とする異常診断装置。
【請求項３】
特徴点抽出手段は、正常駆動時の動作データと診断時の動作データとの差分波形を求め、得られた波形において異常状態の指標として予め定められた基準を満たす箇所を特徴点として抽出するものである請求項２に記載の異常診断装置。
【請求項４】
異常時特徴点記憶手段には、各機構要素に実際に異常が生じた際に測定された動作データから抽出した特徴点が記憶される請求項２又は３に記載の異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アクチュエータと、アクチュエータの動作データを検出する検出手段とを備えた工作機械等において、その異常を診断するための異常診断方法とその装置とに関する。
【背景技術】
【０００２】
アクチュエータを備えた工作機械等の駆動状態を診断する場合、機械の異常停止や異音の発生、アクチュエータの異常負荷の監視により異常状態を感知したり、測定器により機械の動作状態を測定し、測定結果について解析を行ったりすることで異常診断を行う手法がよく用いられている。
しかし、異常停止や異音の発生による異常診断では、異常状態が深刻なレベルまで進展している場合が多い。また、アクチュエータの異常負荷監視による異常診断では、機械の動作内容によって正常状態の負荷が変化することから、閾値等評価基準の設定が難しい。さらに、測定器による測定結果を用いる異常診断では、手間が掛かる上、加工ラインを停止させる必要もあるため頻繁な実施ができず、異常発生から時間をおいて異常が発覚することになる。そして、これらの手法では、異常箇所を特定して修理を実施するという手順を踏むことになるため、さらなる測定や解析の必要が生じ、機械のダウンタイムの拡大に繋がる。
【０００３】
一方、これらの手法に代えて、特許文献１に示すように、アクチュエータの正常な動作時間や駆動動力値を予め記憶手段に記憶しておき、検出した動作時間又は駆動動力値を正常な動作時間又は駆動動力値と比較して、両者の差の大きさによって重故障や軽故障を診断して警告を発する等の処理を行う手法が考えられている。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２５０６２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に示す手法は、動作系が単一の機構要素の場合には適したものと言えるが、動作系が複数の機構要素となる場合、どの機構要素に異常が生じているかの特定ができないため、別途診断する必要が生じる。特に、診断対象がパラレルメカニズム工作機械のように機構が閉ループを構成している場合、ある機構要素の異常が駆動軸等の他の機構要素に影響を及ぼす場合があり、必ずしも差が生じた機構要素に異常があるとは限らない。
【０００６】
そこで、本発明は、動作系が複数の機構要素からなる機械であっても、異常の有無は勿論、機構要素の特定も可能として異常診断を早期且つ確実に行うことができる異常診断方法とその装置とを提供することを目的としたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、アクチュエータと、そのアクチュエータの動作データを検出する検出手段とを備えた機械に、予め設定された診断用動作を行わせて異常の診断を行う異常診断方法であって、前記機械の診断時に前記診断用動作を行わせて、前記検出手段により得られる動作データを、予め機械の正常駆動時に前記診断用動作を行わせて得ていた正常駆動時の動作データと比較し、不一致となる箇所を特徴点として抽出する第１ステップと、第１ステップで抽出された特徴点の有無によって機械の異常の有無を判断する第２ステップと、第２ステップで異常と判断された際に、第１ステップで抽出された特徴点と、前記機械の動作系を構成する機構要素において想定される異常発生時に前記動作データに現れると予測される特徴点とを比較して、両者の一致度を判断する第３ステップと、第３ステップで判断された一致度に基づいて異常が発生した機構要素を推定する第４ステップとを実行することを特徴とするものである。
【０００８】
上記目的を達成するために、請求項２に記載の発明は、アクチュエータと、そのアクチュエータの動作データを検出する検出手段とを備えた機械に、予め設定された診断用動作を行わせて異常の診断を行う異常診断装置であって、前記機械の正常駆動時に前記診断用動作を行わせた際に前記検出手段により得られる動作データと、前記機械の診断時に前記検出手段により得られる動作データとを比較し、不一致箇所を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段において抽出される特徴点の有無により機械異常の有無について判断を行う状態診断手段と、前記機械の動作系を構成する機構要素において想定される異常発生時に前記動作データに現れると予測される特徴点を記憶する異常時特徴点記憶手段と、前記特徴点抽出手段により抽出される特徴点と前記異常時特徴点記憶手段によって記憶される特徴点とを比較し、両者の一致度に基づいて異常が発生した機構要素の推定を行う異常箇所推定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項２の発明において、特徴点抽出手段は、正常駆動時の動作データと診断時の動作データとの差分波形を求め、得られた波形において異常状態の指標として予め定められた基準を満たす箇所を特徴点として抽出する構成としたものである。
請求項４に記載の発明は、請求項２又は３の発明において、異常時特徴点記憶手段には、各機構要素に実際に異常が生じた際に測定された動作データから抽出した特徴点が記憶される構成としたものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、任意のタイミングで機械に診断用動作を行わせることで、機械の異常の有無、さらには異常が発生している機構要素の推定も可能となる。よって、パラレルメカニズム工作機械のように機構が閉ループを構成している診断対象であっても異常診断を早期且つ確実に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の異常診断装置を搭載したパラレルメカニズム機械の一例を示す斜視図で、一部見やすい様に透視してある。このパラレルメカニズム機械は、６自由度スチュワートプラットフォーム型パラレルメカニズム工作機械で、フレーム１には、６つの第１ユニバーサルジョイント２ａ〜２ｆを介して、エンコーダを有したアクチュエータとしてのサーボモータ３ａ〜３ｆが夫々取り付けられている。各サーボモータ３ａ〜３ｆには夫々ボールねじ４ａ〜４ｆが取り付けられて、各ボールねじ４ａ〜４ｆの下端に、６つの第２ユニバーサルジョイント５ａ〜５ｆを介して、刃具取付部及び刃具回転機構を有するエンドエフェクタ６が取り付けられている。７はワークをセットするテーブルである。
【００１２】
図２は、異常診断装置の概略を示すブロック図で、異常診断装置１０は、パラレルメカニズム工作機械の動作系１１に設けられる構成部と、ＮＣ装置１２に設けられる構成部とからなる。まず動作系１１には、ＮＣ装置１２の演算制御部１５から出力される送り指令に基づき、サーボモータ３ａ〜３ｆに負荷電流を供給するサーボコントローラ１３が設けられている。その際の負荷電流値は、負荷検出器１４により駆動動力値として検出され、ＮＣ装置１２の負荷監視手段１６に蓄積されるようになっている。負荷監視手段１６は、負荷検出器１４からサーボモータ３ａ〜３ｆの駆動動力値を取得し、時系列データとして記憶するものである。
【００１３】
一方、ＮＣ装置１２において、演算制御部１５は、診断用測定軌道記憶手段１７から測定を行う軌道データを取得して、ボールねじ４ａ〜４ｆの動作指令を計算し、サーボコントローラ１３に送出し、所定の診断用動作を実施させる。診断用動作記憶手段となる診断用測定軌道記憶手段１７は、予め定められた診断用測定軌道のデータを記憶しており、測定を行う診断軌道のデータを演算制御部１５からの指令に応じて送出するものである。
また、診断用測定軌道記憶手段１７に記憶される診断軌道のデータごとに、正常時の負荷データが正常時動力値記憶手段１８に記憶される一方、ボールねじ等の機構要素において想定される異常時に発生が予測される負荷データの特徴点（予測特徴点）の分布が異常時特徴点記憶手段１９に記憶されている。
【００１４】
２０は特徴点抽出手段で、負荷監視手段１６によって記憶された診断軌道における負荷データと、正常時動力値記憶手段１８によって記憶された診断軌道における正常時の負荷データとの差分を求め、駆動動力値の異常状態を示す特徴点を抽出する。状態診断手段２１は、この特徴点抽出手段２０によって各測定軌道において抽出される検出特徴点の抽出数を監視するもので、測定終了時に特徴点の抽出数が０であった場合には、機械状態が正常であると判断して診断処理を終了させる。
そして、異常箇所推定手段２２は、状態診断手段２１を経て抽出された検出特徴点と、異常時特徴点記憶手段１９によって記憶された各機構要素の異常に対応した予測特徴点とを比較し、検出特徴点に対応する異常機構要素を推定するものである。
【００１５】
なお、診断用測定軌道記憶手段１７に記憶される診断用測定軌道は、予め単数または複数設定される。こうして構成されるＮＣ装置１２は、全ての診断軌道について前記各手段により各機構要素の評価を行った後、異常原因の候補としてリストアップされた機構要素を報知手段２３によって警告表示する。
【００１６】
以上の如く構成された異常診断装置１０による異常診断方法のフローチャートを図３及び図４に基づいて説明する。
図３は、診断測定から異常箇所の推定までの一連の流れを表したものであり、図４はその中で測定波形からの特徴点抽出、及び予測特徴点とのマッチングについて表したものである。
まず図３において、ステップ（単にＳと表記する）100から160までのループ１を、設定した診断用測定軌道の数（測定条件数）だけ実行する。まずS110で、測定条件を取得する。すなわち、診断用測定軌道記憶手段１７から測定を行う軌道データを選択するものである。次に、S120で、選択した診断軌道データに基づいてパラレルメカニズム工作機械を動作させ、負荷検出器１４からサーボモータ３ａ〜３ｆの駆動動力値を取得して負荷監視手段１６に保存する。
【００１７】
続いて、S130からS150までのループ２を、サーボモータ３ａ〜３ｆの数だけ実行する。このループ２では、測定軌道における各サーボモータ３ａ〜３ｆの駆動動力値について、機械正常時に予め測定して正常時動力値記憶手段１８に記憶しておいた同じ軌道における駆動動力値と比較を行い、特徴点の抽出、マッチングを行う異常診断処理を実行する。この異常診断処理の詳細を図４に示す。
【００１８】
まず、S120で測定された各サーボモータ３ａ〜３ｆの駆動動力値と、予め記憶しておいた正常時の駆動動力値とを読み込み（S300及び310）、特徴点抽出手段２０が両者の差分波形を求める（S320）。次に、得られた差分波形について、予め異常状態の判断指標として定めておくパラメータを計算し、基準値を超える箇所を特徴点として抽出する。ここで、判断指標として定めるパラメータは予測される機構要素の異常状態に依存するが、本実施例では差分波形の極値を特徴点として抽出する。こうして差分波形の極値を求め、閾値を超える箇所を特徴点として抽出する（S330）。
続くS340の判別で特徴点の抽出が確認されなければ、状態診断手段２１は、該測定軌道における各サーボモータ３ａ〜３ｆの駆動動力値波形には異常が無いものと判断し、特徴点のマッチング処理をスキップして異常診断を終了する。
【００１９】
一方、特徴点が抽出された場合は、異常箇所推定手段２２がS350からS390までのループ３を、異常診断の対象とする機構要素の数だけ実行する。
まず、S360で、該測定軌道における各サーボモータ３ａ〜３ｆについて、該機構要素の予測特徴点の分布を異常時特徴点記憶手段１９から読み込む。次に、S370では、S360で読み込んだ特徴点分布と、S330で抽出した検出特徴点とを比較し、一致したと判断されれば、S380で該機構要素の一致度評価指数を再計算する。
【００２０】
こうしてループ１〜３を規定数だけ実行した後、検出特徴点の抽出処理において、どの診断軌道においても特徴点が検出されなかった場合、機械状態が正常であると判断し、機械診断を終了する（S170及び210）。
一方、特徴点が検出された場合、何らかの異常が生じているものと判断し、各機構要素の特徴点一致度評価指数を用いて異常要素の推定を行う。ここでどの機構要素の評価指数も予め設定する閾値を上回らない場合、異常箇所の推定に用いる情報が少ないものと判断し、異常箇所の推定は行わず、異常の発生についてのみ警告する（S180及び200）。しかし、いずれかの機構要素についての評価指数が閾値を上回った場合、閾値以上の機構要素について異常が生じていることが推定される旨の警告を行う（S190）。
なお、評価指数の算出方法は任意に設定可能であり、測定軌道によって機構要素の異常による駆動動力値への影響の現れやすさに差が生じることが予想される場合は、評価指数に重み付けをして対処することも可能である。
【実施例】
【００２１】
以下、上記異常診断装置１０による異常診断の実施例について説明する。
仮に第１ユニバーサルジョイント２ａ〜２ｆの何れかについて、回転軸に異常が発生し回転摩擦が異常増大した場合、該回転軸の反転動作時にエンドエフェクタ６の動作が一時的に拘束され、各サーボモータ３ａ〜３ｆの負荷が増大する。その場合各サーボモータ３ａ〜３ｆの負荷には、図５（Ａ）に示すような回転軸反転時刻ｔ１及びｔ２付近で極値をとる凸波形が現れると予測されるので、異常時特徴点記憶手段１９には時刻ｔ１及びｔ２を予測特徴点として記憶させる。
以上を各機構要素について想定される異常事例に応じて設定を行う。なお、本操作は診断用測定軌道設定時に一度行えば良く、測定毎に実施する必要はない。
【００２２】
診断実行時、測定した駆動動力値の波形における特徴点を以下のように抽出する。
測定軌道ｉ、サーボモータｊにおける正常時の駆動動力値の波形が図５（Ｂ）に示すものであり、機械診断時に同測定軌道で同図（Ｃ）の駆動動力値の波形が得られたとする。この場合、正常時と診断時との駆動動力値の差分波形は同図（Ｄ）に示す波形となる。この図５（Ｄ）の差分波形から特徴点抽出手段２０が特徴点を抽出する。このとき、測定駆動動力値はノイズの影響により高周波数成分を含んでいるため、予めローパスフィルタ等を用いて高次成分を除去しておくことが望ましい。
こうして差分波形の１階微分及び２階微分の計算を行い、差分駆動動力値が極値をとる時刻ｔ１’〜ｔ３'を求める。
ここで、外乱の影響を除去するため、抽出する極値に閾値を設けてもよい。
【００２３】
そして、異常箇所推定手段２２は、得られた時刻ｔ１’〜ｔ３'を予測特徴点と比較し、一致数を求める。本実施例では、各測定軌道の駆動動力値における予測特徴点と検出特徴点の時刻情報を比較し、両者の時間差が設定閾値内であれば特徴点が一致したものと判断する。測定軌道ｉ、サーボモータｊにおける機構要素ｋによる予測特徴点数をneijk、特徴点一致数をndijkとすると、一致度評価指数Vijkは下記の数１のように定義できる。
【００２４】
【数１】
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【００２５】
ここで、Vijkが１に近い、つまり予測特徴点と一致する検出特徴点が多い場合、測定軌道ｉ、サーボモータｊにおける駆動動力値の測定波形に機構要素ｋの異常による影響が大きく現れていると見ることができるため、得られた差分波形に対し、全機構要素ｋについて計算することで、駆動動力値の測定波形における各機構要素の影響度を求めることができる。
【００２６】
以上を測定された全ての駆動動力値について行い、次に示す数２に従って全測定軌道、全測定駆動動力値について平均値を求める。ここではVkが１に近い要素が異常原因と推定されるので、上位の要素を異常原因の候補として、報知手段２３により警告を行う。
【００２７】
【数２】
2008097363.tif 000004
【００２８】
このように本形態の異常診断方法及びその装置によれば、任意のタイミングで機械に診断用動作を行わせることで、機械の異常の有無、さらには異常が発生している機構要素の推定も可能となる。よって、パラレルメカニズム工作機械のように機構が閉ループを構成している診断対象であっても異常診断を早期且つ確実に行うことができる。
なお、前記一連の異常箇所推定において、単一の測定軌道では各機構要素による特徴点が重複する場合があり、異常箇所推定の精度が劣化する可能性があるため、複数の軌道による診断実施が有効である。
【００２９】
また、上記形態では動作データとしてサーボモータの駆動動力値を検出しているが、このような駆動動力値に限らず、各アクチュエータにおける指令位置と位置検出器により検出される位置との偏差（位置偏差値）に基づいた診断も可能である。すなわち、機械の正常駆動時に、予め診断用動作時に検出される位置偏差値を記憶しておき、診断時に測定される位置偏差値と比較を行い、特徴点を抽出すれば、上記形態と同様の処理で異常診断が行えることになる。
さらに、異常時特徴点記憶手段には、機械の各機構要素における異常発生時に動作データに現れると予測される特徴点以外に、実際に機構要素に異常が生じた場合に測定された駆動動力値や位置偏差値等の動作データから抽出した特徴点を記憶するようにしてもよい。
【００３０】
そして、本形態では診断対象としてパラレルメカニズム機械を例に挙げて説明したが、本発明はパラレルメカニズム機械に限定されるものではなく、駆動動力値や位置偏差値等動作データの検出手段を持つアクチュエータにより駆動される動作系一般に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】異常診断装置が搭載されるパラレルメカニズム工作機械の斜視図である。
【図２】異常診断装置の概略構成図である。
【図３】異常診断方法のフローチャートである。
【図４】異常診断方法のフローチャートである。
【図５】（Ａ）実施例における予測特徴点の一例である。  （Ｂ）実施例における正常時駆動動力値の波形の一例である。  （Ｃ）実施例における異常時駆動動力値の波形の一例である。  （Ｄ）実施例における差分波形からの特徴点抽出例である。
【符号の説明】
【００３２】
１・・フレーム、２ａ〜２ｆ・・第１ユニバーサルジョイント、３ａ〜３ｆ・・サーボモータ、４ａ〜４ｆ・・ボールねじ、５ａ〜５ｆ・・第２ユニバーサルジョイント、６・・エンドエフェクタ、７・・テーブル、１０・・異常診断装置、１１・・動作系、１２・・ＮＣ装置、１４・・負荷検出器、１５・・演算制御部、１６・・負荷監視手段、１７・・診断用測定軌道記憶手段、１８・・正常時動力値記憶手段、１９・・異常時特徴点記憶手段、２０・・特徴点抽出手段、２１・・状態診断手段、２２・・異常箇所推定手段。
【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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