(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
トルク指令に基づいてモータに電力を供給して前記モータに締結された負荷機械を駆動するモータ制御装置であって、
高周波成分または低周波成分が含まれる任意の元データ信号である前記トルク指令に対して任意点数の移動平均処理をして移動平均信号を算出し、前記移動平均信号における前記任意点数の半分だけ時間進め処理をしてシフィテッド移動平均信号を算出し、前記トルク指令と前記シフィテッド移動平均信号との誤差信号を算出し、前記誤差信号における最大値と最小値との差を算出するシフィテッド移動平均部と、
前記誤差信号における最大値と最小値との差と、予め設定された閾値との比較に基づいて前記負荷機械の異常を判定する異常診断部と、を備えたことを特徴とするモータ制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主にロボットや工作機械等に用いられるモータ制御装置に関し、特に、異常診断機能を備えたモータ制御装置とその異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の異常判定方法および装置では、移動平均を用いて信号処理して異常診断で使う。
図９は、従来の異常判定方法および装置における信号処理方法を示すブロック図である。図において、２２は断続成分増幅前処理部、２３は元データ、２４はヒルバート変換部、２５は複素数計算部、２６は自乗平方根計算部、２７は平滑処理部、２８はローパスフィルタ、２９は断続成分増幅後データであり、元データを包絡線処理と平滑処理をして異常状態を検出している（例えば、特許文献１参照）。断続成分増幅前処理部２２は、メモリに格納された時間軸波形である元データ２３を実数部とし、また、メモリに格納された時間軸波形である元データ２３をヒルバート変換部２４によるヒルバート変換後データを虚数部として、複素数計算部２５において複素数配列を作る。自乗平方根計算部２６において、複素数計算部２５で作られた複素数配列の自乗平方根の配列を演算し、平滑処理部２７において、自乗平方根計算部２６で演算された自乗平方根の配列を移動平均などの平滑処理をし、ローパスフィルタ２８において、平滑処理部２７で平滑処理された波形から雑音成分等を除き、断続成分増幅後データ２９を作成される。
このように、従来の異常判定方法および装置は、元データを包絡線処理（ヒルバート変換部２４、複素数計算部２５、自乗平方根計算部２６）と平滑処理（平滑処理部２７、ローパスフィルタ２８）をして異常状態を検出している。
【特許文献１】特開平１１−１７３９０９号公報（第５−１３頁、図９）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
図４は、従来の異常判定方法および装置の適用を示す第１の波形図である。図において、横軸は時間軸、縦軸は波形振幅を示しており、１５は任意の元データ信号、１６は移動平均処理（２０点）後の移動平均信号である。任意の元データ信号１５には、高周波数成分と低周波数成分が含まれており、通常、システムの異常に関する情報は、高周波数成分に含まれている。任意の元データ信号１５に従来の移動平均処理（２０点）を施した結果である移動平均信号からは高周波数成分が除去される。
【０００４】
図５は、従来の異常判定方法および装置の適用を示す第２の波形図である。図において、横軸は時間軸、縦軸は誤差波形振幅を示しており、１７は任意の元データ信号１５と移動平均信号１６との誤差信号である。この誤差信号１７は、時間によって振幅が漸進的に増えている。つまり、この誤差信号１７には低周波数成分が含まれている。
【０００５】
従来の異常判定方法および装置は、任意の元データ信号に低周波成分が残ってしまい、異常診断に必要な信号を効果的に抽出できないという問題点があった。
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、効果的に低周波数成分を除去できて、異常診断に必要な振動波形を簡単に計算でき、効果的に異常診断することができるモータ制御装置とその異常診断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】
上記問題を解決するため、本発明は、次のように構成したのである。
請求項１に記載の発明は、トルク指令に基づいてモータに電力を供給して前記モータに締結された負荷機械を駆動するモータ制御装置であって、高周波成分または低周波成分が含まれる任意の元データ信号である前記トルク指令に対して任意点数の移動平均処理をして移動平均信号を算出し、前記移動平均信号における前記任意点数の半分だけ時間進め処理をしてシフィテッド移動平均信号を算出し、前記トルク指令と前記シフィテッド移動平均信号との誤差信号を算出し、前記誤差信号における最大値と最小値との差を算出するシフィテッド移動平均部と、前記誤差信号における最大値と最小値との差と、予め設定された閾値との比較に基づいて前記負荷機械の異常を判定する異常診断部と、を備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１に記載の発明によると、高周波成分と低周波成分が含まれる振動波形信号から効果的に不用な周波数成分を除去することができ、システムの異常診断をすることができる。また、システムの異常診断に関するパラメータの計算又は推定が、容易に誤差が少ないものとすることができる。また、異常診断を確実に行うことで、異常によるシステムの破損を最低限に抑えることができる。
また、確実に低周波数成分を除去して、ギヤやメカの異常時に発生する高周波成分を抽出することができる。移動平均点数を任意に変えることができ、またシフト数も任意に変えることができるため、必要に応じて精度が高い不要な周波数成分の除去をすることができ、適用分野に応じて、汎用性を持たせることができる。
また、簡単な演算により効果的に不用な周波数成分を除去することができるので、演算ＣＰＵ等の負荷を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。
【実施例】
【０００９】
図１は、本発明のモータ制御装置の構成を示すブロック図である。図において、１は位置・速度制御部、２はトルク指令信号、３は電流制御部、４はモータ、５はギヤ、６はロボットアーム、７はエンコーダ、８は位置検出信号、９はシフィテッド移動平均部、１０は異常診断部である。本発明が特許文献１と異なる部分は、トルク指令信号２に基づいて動作するシフィテッド移動平均部９を備えた部分である。
シフィテッド移動平均部９は、トルク指令信号２のシフィテッド移動平均を計算して、トルク指令信号２とシフィテッド移動平均信号との誤差信号を計算して、その誤差信号の最大値と最小値の差を計算する。異常診断部１０は、前述の誤差信号の最大値と最小値の差に基づいて、システムの異常診断をする。
なお、本発明のモータ制御装置でのモータ４並びにギヤ５を介してのロボットアーム６の駆動は、周知技術を用いて駆動するものであるため、詳細な説明は省略する。
【００１０】
まず、シフィテッド移動平均部９におけるシフィテッド移動平均処理について説明する。
図６は、本発明のモータ制御装置におけるシフィテッド移動平均処理を説明する第１の波形図である。図において、横軸は時間軸、縦軸は波形振幅を示しており、１５は任意の元データ信号、１８は移動平均処理（２０点）後のシフィテッド移動平均信号である。シフィテッド移動平均信号１８は、図４における移動平均信号１６を時間軸に対し１０点シフトＳ１９させたものである。即ち、移動平均信号１６の移動平均点数Ｍに対して、Ｓ＝Ｍ／２だけ時間軸に対してシフトさせるのである。
図７は、本発明のモータ制御装置におけるシフィテッド移動平均処理を説明する第２の波形図である。図において、横軸は時間軸、縦軸は誤差波形振幅を示しており、２０は任意の元データ信号１５とシフィテッド移動平均信号１８との誤差信号である。図５における誤差信号１７と比較して、誤差信号２０は低周波成分が除去されていることが分かる。
【００１１】
次に、シフィテッド移動平均部９におけるシフィテッド移動平均信号１８の最大値および最小値に基づく、異常診断部１０における異常診断方法について説明する。
図７において、誤差信号２０の最大値と最小値の差Ｐ２１は、式（１）で計算できる。
Ｐ＝（誤差信号２０の最大値）―（誤差信号２０の最小値）          （１）
図８は、本発明のモータ制御装置におけるシフィテッド移動平均信号の最大値と最小値の差の導出方法を示すフローチャートである。
（ステップ１０１）
データ点数Ｎのトルク指令信号データ（ｘ１，ｘ２，…，ｘＮ）が、シフィテッド移動平均部９に入力され、ステップ１０２に進む。
（ステップ１０２）
シフィテッド移動平均部９において、式（２）より、入力データのＭ点移動平均処理をし、ステップ１０３に進む。なお、Ｍ点移動平均のデータ点数は、Ｍ＋Ｎ−１である。また、式（２）で算出したＭ点移動平均データは、（ｙ１，ｙ２，…，ｙＮ−Ｍ＋１）である。ここで、Ｍ＜Ｎである。
【００１２】
【数１】
0004771131.tif 000002
（２）
【００１３】
（ステップ１０３）
シフィテッド移動平均部９において、Ｍ点移動平均データを時間軸に対しＳ点シフト、即ち、移動平均信号の移動平均点数Ｍに対して、Ｓ＝Ｍ／２だけ時間軸に対してシフトさせ、ステップ１０４に進む。ここで、Ｍ点移動平均データは、それぞれｙ１→ｙ’Ｓ、ｙ２→ｙ’Ｓ＋１、…、ｙＮ−Ｍ＋１→ｙ’Ｓ＋Ｎ−Ｍとなり、（ｙ１，ｙ２，…，ｙＮ−Ｍ＋１）→（ｙＳ，ｙＳ＋１，…，ｙＳ＋Ｎ−Ｍ）と表せる。ここで、Ｍ＜Ｎ、Ｓ＝Ｍ／２である。
（ステップ１０４）
シフィテッド移動平均部９において、任意の元データ信号とシフィテッド移動平均信号との誤差信号ｄｉを式（３）で算出し、ステップ１０５に進む。ただし、計算はＳ時間ステップから開始される。
ｄｉ＝ｘｉ−ｙ’Ｓ  （ｉ＝Ｓ〜Ｎ−Ｍ＋Ｓ）          （３）
（ステップ１０４）
シフィテッド移動平均部９において、シフィテッド移動平均信号との誤差信号ｄｉの最大値と最小値の差を式（１）に基づいた式（４）より算出する。なお、ｄｍａｘは誤差信号ｄｉの最大値、ｄｍｉｎは誤差信号ｄｉの最小値である。
Ｐ＝ｄｍａｘ―ｄｍｉｎ          （４）
【００１４】
図２は、本発明のモータ制御装置とその異常診断方法の適用を示す第１の波形図である。図において、横軸は時間軸、縦軸はトルク指令信号振幅を示しており、１１は元のトルク指令信号、１２はトルク指令信号１１のシフィテッド移動平均信号である。
また、図３は、本発明のモータ制御装置とその異常診断方法の適用を示す第２の波形図である。図において、横軸は時間軸、縦軸は誤差信号振幅を示しており、１３はトルク指令信号１１とトルク指令信号１１のシフィテッド移動平均信号１２との誤差信号、１４は誤差信号１３の最大値と最小値の差である。
前述のように、シフィテッド移動平均部９において、トルク指令信号１１を入力とし、トルク指令信号１１とトルク指令信号１１のシフィテッド移動平均信号１２との誤差信号１３の最大値と最小値の差１４が出力され、異常診断部１０において、予め設定された閾値と誤差信号１３の最大値と最小値の差１４との比較に基づいて、異常判定を行うのである。また、比較結果をモニタすることで、ロボットのギヤやメカの異常診断を行うことができるのである。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明のモータ制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明のモータ制御装置とその異常診断方法の適用を示す第１の波形図である。
【図３】本発明のモータ制御装置とその異常診断方法の適用を示す第２の波形図である。
【図４】従来の異常判定方法および装置の適用を示す第１の波形図である。
【図５】従来の異常判定方法および装置の適用を示す第２の波形図である。
【図６】本発明のモータ制御装置におけるシフィテッド移動平均処理を説明する第１の波形図である。
【図７】本発明のモータ制御装置におけるシフィテッド移動平均処理を説明する第２の波形図である。
【図８】本発明のモータ制御装置におけるシフィテッド移動平均信号の最大値と最小値の差の導出方法を示すフローチャートである。
【図９】従来の異常判定方法および装置における信号処理方法を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００１６】
１  位置・速度制御部
２  トルク指令信号
３  電流制御部
４  モータ
５  ギヤ
６  ロボットアーム
７  エンコーダ
８  位置検出信号
９  シフィテッド移動平均部
１０  異常診断部  
１１  元のトルク指令信号
１２  トルク指令信号１１のシフィテッド移動平均信号
１３  トルク指令信号１１とシフィテッド移動平均信号１２との誤差信号
１４  誤差信号１３の最大値と最小値の差
１５  任意の元データ信号
１６  移動平均処理後の移動平均信号
１７  任意の元データ信号２１と移動平均信号２２との誤差信号
１８  移動平均処理後のシフィテッド移動平均信号
１９  シフト数
２０  任意の元データ信号１８とシフィテッド移動平均信号２４との誤差信号
２１  シフィテッド移動平均信号２４の最大値と最小値の差
２２  断続成分増幅前処理部
２３  元データ
２４  ヒルバート変換部
２５  複素数計算部
２６  自乗平方根計算部
２７  平滑処理部
２８  ローパスフィルタ
２９  断続成分増幅後データ
Ｓ１０１〜Ｓ１０５  処理
【図１】
0004771131.tif 000003
【図２】
0004771131.tif 000004
【図３】
0004771131.tif 000005
【図４】
0004771131.tif 000006
【図５】
0004771131.tif 000007
【図６】
0004771131.tif 000008
【図７】
0004771131.tif 000009
【図８】
0004771131.tif 000010
【図９】
0004771131.tif 000011