(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボット用モータの減速機の異常を判定する異常判定装置であって、
前記モータの駆動電流の値である電流値を検出する電流値検出手段と、
前記電流値検出手段により時系列順に検出された時系列の電流値を、所定時間間隔でグループに分けると共に該各グループの電流値の分散値を算出し、該各グループの電流値の分散値を、前記減速機が正常のときの前記モータの基準電流値の分散値で除算した該各グループの分散比を算出する分散比算出手段と、
前記分散比算出手段により算出された分散比が閾値以上になると前記減速機が異常であると判定する判定手段と、
前記電流値検出手段による検出と同時に、前記モータの回転角速度を検出する角速度検出手段と、
前記電流値検出手段による検出と同時に、前記モータの回転角度を検出する角度検出手段と、
を備え、
前記ロボットは、関節を有する関節アームであり、
前記モータは前記減速機を介して、前記関節を駆動し、
ピッチ方向に回動する前記関節には、該関節に作用する重力モーメントとバランスするバランス力を発生させるバランサーが設けられており、
前記判定手段は、
前記角速度検出手段により検出されたモータの回転角速度に基づいて前記各グループにおけるモータの各電流値に対応する回転角速度の変化量を算出し、
前記グループ分けしたグループであって時系列順に並ぶ複数のグループのうち、該算出したモータの回転角速度の変化量が所定量以下となるグループを抽出し、
さらに、該抽出したグループの中から、前記角度検出手段により検出された前記グループ毎に属する各電流値に対応する前記各回転角度全てが前記重力モーメントとバランス力が釣り合う中立回転角度を中心とした所定角度範囲以内になるグループを抽出し、
該抽出したグループの分散比のみを用いて、前記グループ分けしたグループであって時系列順に並ぶ複数のグループに対する、前記分散比が閾値以上となるグループの割合である異常割合を算出し、
該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、前記減速機が故障であると判定する、
ことを特徴とする、異常判定装置。    
【請求項２】
請求項１記載の異常判定装置であって、
前記電流値検出手段による検出と同時に、前記モータの回転角速度を検出する角速度検出手段と、
前記角速度検出手段により検出されたモータの回転角速度に基づいて、前記グループにおける前記モータの各電流値に対応する回転角速度の平均値を算出する平均算出手段と、
を更に備え、
前記判定手段は、前記グループ分けしたグループであって時系列順に並ぶ複数のグループから、前記平均算出手段により算出されたモータの回転角速度の平均値が所定速度以下となるグループを除いて、前記異常割合を算出し、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、前記減速機が故障であると判定する、
ことを特徴とする、異常判定装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の異常判定装置であって、
前記判定手段により前記減速機が異常であると判定されたとき、該異常の判定結果をユーザに対して報知する報知手段を更に備える、
ことを特徴とする異常判定装置。
【請求項４】
ロボット用モータの減速機の異常を判定する異常判定方法であって、
前記モータの駆動電流の値である電流値を検出するステップと、
前記検出された時系列の電流値を、所定時間間隔でグループに分けると共に該各グループの電流値の分散値を算出し、該各グループの電流値の分散値を、前記減速機が正常のときの前記モータの基準電流値の分散値で除算した分散比を算出するステップと、
前記算出された分散比が閾値以上になると前記減速機が異常であると判定するステップと、
前記電流値の検出と同時に、前記モータの回転角速度を検出するステップと、
前記電流値の検出と同時に、前記モータの回転角度を検出するステップと、
を含み、
前記ロボットは、関節を有する関節アームであり、
前記モータは前記減速機を介して、前記関節を駆動し、
ピッチ方向に回動する前記関節には、該関節に作用する重力モーメントとバランスするバランス力を発生させるバランサーが設けられており、
前記検出されたモータの回転角速度に基づいて前記各グループにおけるモータの各電流値に対応する回転角速度の変化量を算出し、
前記グループ分けしたグループであって時系列順に並ぶ複数のグループのうち、該算出したモータの回転角速度の変化量が所定量以下となるグループを抽出し、
さらに、該抽出したグループの中から、前記検出された前記グループ毎に属する各電流値に対応する前記各回転角度全てが前記重力モーメントとバランス力が釣り合う中立回転角度を中心とした所定角度範囲以内になるグループを抽出し、
該抽出したグループの分散比のみを用いて、前記グループ分けしたグループであって時系列順に並ぶ複数のグループに対する、前記分散比が閾値以上となるグループの割合である異常割合を算出し、
該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、前記減速機が故障であると判定する、
ことを特徴とする異常判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボット用モータの減速機の異常を判定する異常判定装置及び異常判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボット用モータの減速機の回転に関する周波数成分を抽出し周波数分析を行って、減速機の異常を判定する異常判定装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−０３４７７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように、周波数分析によって減速機の異常を判定する場合、非常に短い周期（例えば、０．１〜１ｍｓ程度）で細かく回転などに関するデータを取得する必要がある。このデータ取得には、高性能かつ高価な計測装置が必要となる。一方で、例えば、現行ロボットなどに設けられた計測装置のデータ取得周期は数十ｍｓ程度である。このため、上記周波数分析などの手法を用いて異常判定を行うには、現行ロボットに対して高価な計測装置や演算装置を追加する必要がある。
【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、高価な測定装置や演算装置を用いることなく、ロボット用モータの減速機の異常を精度よく判定できる異常判定装置及び異常判定方法を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、ロボット用モータの減速機の異常を判定する異常判定装置であって、前記モータの駆動電流の値である電流値を検出する電流値検出手段と、前記電流値検出手段により時系列順に検出された時系列の電流値を、所定時間間隔でグループに分けすると共に該各グループの電流値の分散値を算出し、該各グループの電流値の分散値を、前記減速機が正常のときの前記モータの基準電流値の分散値で除算した該各グループの分散比を算出する分散比算出手段と、前記分散比算出手段により算出された分散比が閾値以上になると前記減速機が異常であると判定する判定手段と、を備える、ことを特徴とする異常判定装置である。この一態様によれば、高価な測定装置や演算装置を用いることなく、ロボット用モータの減速機の異常を精度よく判定できる。
この一態様において、前記判定手段は、前記グループ分けしたグループであって時系列順に並ぶ複数のグループに対する、前記分散比が閾値以上となるグループの割合である異常割合を算出し、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、前記減速機が異常であると判定してもよい。
この一態様において、前記電流値検出手段による検出と同時に、前記モータの回転角速度を検出する角速度検出手段と、前記角速度検出手段により検出されたモータの回転角速度に基づいて、前記グループにおける前記モータの各電流値に対応する回転角速度の平均値を算出する平均算出手段と、を更に備え、前記判定手段は、前記グループ分けしたグループであって時系列順に並ぶ複数のグループから、前記平均算出手段により算出されたモータの回転角速度の平均値が所定速度以下となるグループを除いて、前記異常割合を算出し、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、前記減速機が故障であると判定してもよい。これにより、モータ電流値がばらつく、モータ停止前後となるグループを除いて異常割合を高精度に算出でき、この異常割合を用いて、減速機の異常をより高精度に判定できる。
この一態様において、前記電流値検出手段による検出と同時に、前記モータの回転角速度を検出する角速度検出手段を更に備え、前記判定手段は、前記角速度検出手段により検出されたモータの回転角速度に基づいて前記各グループにおけるモータの各電流値に対応する回転角速度の変化量を算出し、前記グループ分けしたグループであって時系列順に並ぶ複数のグループのうち、該算出したモータの回転角速度の変化量が所定量以下となるグループを抽出し、該抽出したグループの分散比のみを用いて前記異常割合を算出し、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、前記減速機が故障であると判定してもよい。これにより、モータ電流値が安定する、モータの回転角速度が一定速度あるいはその変化量が所定量以内となるグループのみを用いて、異常割合を高精度に算出でき、この異常割合を用いて、減速機の異常をより高精度に判定できる。
この一態様において、前記ロボットは、関節を有する関節アームであり、前記モータは前記減速機を介して、前記関節を駆動し、ピッチ方向に回動する前記関節には、該関節に作用する重力モーメントとバランスするバランス力を発生させるバランサーが設けられており、前記電流値検出手段による検出と同時に、前記モータの回転角度を検出する角度検出手段を更に備え、前記判定手段は、前記角度検出手段により検出された前記グループ毎に属する各電流値に対応する前記各回転角度全てが前記重力モーメントとバランス力が釣り合う中立回転角度を中心とした所定角度範囲以内になるグループを抽出し、該抽出したグループの分散比のみを用いて前記異常割合を算出し、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、前記減速機が故障であると判定してもよい。これにより、関節の回転動作が重力による影響を受け難くモータ電流値が安定する、モータの回転角度が所定角度範囲以内になるグループのみを用いて、異常割合を高精度に算出でき、この異常割合を用いて、減速機の異常をより高精度に判定できる。
この一態様において、前記判定手段により前記減速機が異常であると判定されたとき、該異常判定結果をユーザに対して報知する報知手段を更に備えていてもよい。これにより、ユーザは、減速機の異常を容易に認識できる。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、ロボット用モータの減速機の異常を判定する異常判定方法であって、前記モータの駆動電流の値である電流値を検出するステップと、前記検出された時系列の電流値を、所定時間間隔でグループに分けすると共に該各グループの電流値の分散値を算出し、、該各グループの電流値の分散値を、前記減速機が正常のときの前記モータの基準電流値の分散値で除算した分散比を算出するステップと、前記算出された分散比が閾値以上になると前記減速機が異常であると判定するステップと、を含む、ことを特徴とする異常判定方法であってもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、高価な測定装置や演算装置を用いることなく、ロボット用モータの減速機の異常を精度よく判定できる異常判定装置及び異常判定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態１に係るロボット及び異常判定装置を示す図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る異常判定装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図３】各グループの分散比を示す図である。
【図４】０点加速発進、０点減速停止、及び診断区間を示す図である。
【図５】診断区間のグループを示す図である。
【図６】異常割合の算出方法を説明するための図である。
【図７】本発明の実施形態２に係る異常判定方法の処理フローを示すフローチャートである。
【図８】異常判定結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の実施形態１に係るロボット及び異常判定装置を示す図である。図２は本発明の実施形態１に係る異常判定装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態１に係る異常判定装置１は、ロボット用モータ１０１の減速機１０２の異常を判定する。
ロボット１００は、例えば、複数の関節（１軸乃至６軸）１０３を有する多関節アームである。各関節１０３は、各関節１０３を駆動するモータ１０１と、モータ１０１の駆動軸の回転を歯車を用いて減速して、関節１０３の駆動軸に伝達する減速機１０２と、各モータ１０１の駆動軸の回転情報（回転角度、回転角速度、回転角加速度）を検出する回転センサ１０４と、が設けられている。
【００１０】
ところで、車両工場などでは、上記のような多数のロボットが稼働し車両を生産しているが、ロボット用モータの減速機に故障が発生すると長時間のライン停止となり多大な損失が発生する。そこで、従来、モータ電流の周波数分析などによって減速機の異常を判定しているが、この場合、非常に短い周期で細かくそのデータ取得を行う必要がある。このデータ取得には、高性能かつ高価な計測装置が必要となる。一方で、現行ロボットなどに設けられた計測装置のデータ取得周期は数十ｍｓ程度である。このため、上記周波数分析などの手法を用いた異常判定を行うには、別途、現行ロボットに対して高価な計測装置や演算装置を追加する必要がある。この場合、ロボット配備数が多い工場などでは、大幅なコスト増加を招くこととなる。
【００１１】
これに対し、本実施形態１に係る異常判定装置１は、例えば、現行ロボット１００の演算装置や現行ロボット１００に内蔵された簡易計測装置でデータが粗い（サンプリング周期が長い）場合でも、統計的手法を用いた判定を行うことで、高価な測定装置や演算装置を用いることなく、ロボット用モータ１０１の減速機１０２の異常を精度よく判定できる。また、上述の如く、粗いデータを用いて高精度に減速機１０２の異常判定を行うことができるため、取得データ量を抑制できメモリ容量を小さく抑えることができる。
【００１２】
本実施形態１に係る異常判定装置１は、ロボット１００のモータ１０１の電流値を検出する電流値検出部２と、電流値検出部２により検出された時系列の電流値を、所定間隔でグループに分けし、該各グループの電流値の分散値を基準電流値の分散値で除算した分散比（Ｆ値）を算出する分散比算出部３と、減速機１０２の異常を判定する判定部４と、減速機１０２の異常をユーザに対して報知する報知部５と、を備えている。
【００１３】
異常判定装置１は、例えば、演算処理等を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）１ａ、ＣＰＵ１ａによって実行される演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）からなるメモリ１ｂ、外部と信号の入出力を行うインターフェイス部（Ｉ／Ｆ）１ｃなどからなるマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。ＣＰＵ１ａ、メモリ１ｂ及びインターフェイス部１ｃは、データバス１ｄなどを介して相互に接続されている。
【００１４】
電流値検出部２は、電流検出手段の一具体例である。電流値検出部２は、電流計などを用いて、ロボット１００のモータ１０１を駆動する電流値（以下、モータ電流値）を検出する。電流値検出部２は、例えば、モータ電流値を所定の微小周期（数十ｍｓ程度）でサンプリングし、サンプリングしたモータ電流値を分散比算出部３に出力する。
【００１５】
分散比算出部３は、分散比算出手段の一具体例である。分散比算出部３は、電流値検出部２により時系列順に検出された時系列のモータ電流値を、所定時間間隔でグループに分けすると共に該各グループの電流値の分散値を算出する。（図３）。このように、グループ分けしてモータ電流値の分散値を算出する理由は、次の通りである。モータ電流値毎に比較するとばらつきが大きいことからモータ電流値に基づいて減速機の異常を判定するのは困難である。このため、グループ分けして複数のモータ電流値から分散値を算出することによって、モータ電流値間のばらつきの影響を低減して減速機の状態をより正確に把握することができる。
分散比算出部３は、電流値検出部２から出力されたモータ電流値を、例えば、時系列でＮ個毎にグループ（グループＡ、グループＢ、グループＣ、・・・・）に分ける。なお、本実施形態において、ユーザは、タッチスイッチ、マウス、キーボードなどの入力装置を介して、Ｎを任意の整数に設定できるが、統計的に５≦Ｎ程度に設定するのが好ましい。
【００１６】
分散比算出部３は、グループ分けした各グループのモータ電流値の分散値（標準偏差σ＝（分散値）１／２）σ２ＡＮ、σ２ＢＮ、σ２ＣＮ、・・・を基準電流値の分散値σ２Ａ１、σ２Ｂ１、σ２Ｃ１、・・・で除算した分散比ＦＡＮ、ＦＢＮ、ＦＣＮ、・・・を夫々算出する。なお、基準電流値は、例えば、減速機１０２が正常（新製品や鉄粉ノードなどで正常確認されたもの）のときのモータ電流値であり、事前に、実際の測定時と同様の動作をロボット１００にさせてモータ電流値を測定し、メモリ１ｂなどにその測定値を基準電流値として記憶させる。分散比算出部３は、算出した各グループの分散比を判定部４に出力する。
【００１７】
判定部４は、判定手段の一具体例である。判定部４は、グループ分けしたグループであって時系列順に並ぶ複数のグループ（全グループ）に対する、分散比算出部３により算出された分散比が分散閾値以上となるグループの割合である異常割合を、算出する。そして、判定部４は、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、そのモータ１０１の減速機１０２が異常であると判定する。
判定部４は、例えば、算出した割合が一定割合以上あるいは数％以上である場合、そのモータ１０１の減速機１０２が異常であると判定する。なお、上記分散閾値及び所定割合は、例えば、減速機１０２が異常となるときの値が実験的に求められ、予めメモリ１ｂに設定されている。また、一旦、メモリ１ｂに設定された分散閾値及び所定割合は、入力装置などを介して、ユーザが任意に設定変更できるように構成されている。
異常判定装置１は、各関節１０３の減速機１０２に対して、上記異常判定を夫々行う。
【００１８】
報知部５は、報知手段の一具体例である。報知部５は、判定部４により減速機１０２が異常であると判定されたとき、該異常判定結果をユーザに対して報知する。報知部５は、例えば、スピーカを用いてアラーム音を出力、ライト装置を用いて警告灯を点灯あるいは点滅、あるいは、ディスプレイ装置を用いて異常な減速機１０２を表示、などする。これにより、ユーザは、減速機１０２の異常を容易に認識できる。
【００１９】
以上、本実施形態１において、分散比算出部３は、電流値検出部２により時系列順に検出された時系列の電流値を、所定時間間隔でグループに分けすると共に該各グループの電流値の分散値を算出する。分散比算出部３は、該各グループの電流値の分散値を、減速機１０２が正常のときのモータ１０１の基準電流値の分散値で除算した該各グループの分散比を算出する。判定部４は、算出された分散比が閾値以上になると減速機１０２が異常であると判定する。
これにより、時系列順に取得された電流値をグループ分けし、グループ毎における電流値の分散値に基づいて簡易な統計的手法によって減速機１０２の異常を高精度に取得できる。したがって、高価な測定装置や演算装置を用いることなく、ロボット用モータの減速機１０２の異常を精度よく判定できる。
【００２０】
実施形態２
本発明の実施形態２において、異常判定装置１は、ロボット１００が高負荷となる異常診断条件を満たしたグループを抽出し、グループ分けした全グループからその抽出したグループを除いて、異常割合を算出し、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、減速機１０２が異常であると判定する。これにより、モータ電流値がばらつくロボット高負荷時のグループを除いて異常割合を高精度に算出できるため、減速機１０２の異常判定精度をより向上させることができる。
あるいは、異常判定装置１は、ロボット１００が低負荷となる異常診断条件を満たしたグループを抽出し、該抽出したグループの分散比のみを用いて異常割合を算出し、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、減速機１０２が異常であると判定する。これにより、あるいは、モータ電流値が安定するロボット低負荷時のグループのみを用いて、異常割合を高精度に算出できるため、減速機１０２の異常判定精度をより向上させることができる。
【００２１】
（異常診断条件１）
ロボット１００のモータ１０１が０点加速発進（停止状態からの加速）、及び０点減速停止（停止状態へ減速）の状態でない。０点加速発進あるいは０点減速停止の状態（高変速状態あるいは高加減速状態）は、ロボット１００のモータ１０１は高負荷状態となる。この場合、モータ電流値がばらつくため、減速機１０２の異常判定精度が低下する。
【００２２】
本実施形態２において、回転センサ１０４は、電流値検出部２による検出と同時に、モータ１０１の回転角速度を検出し、判定部４に出力する。判定部４は、回転センサ１０４により検出されたモータ１０１の回転角速度に基づいて、各グループにおけるモータ１０１の回転角速度の平均値を算出する。判定部４は、グループ分けした全グループから、モータ１０１の回転角速度の平均値が所定速度以下（０点加速発進あるいは０点減速停止の状態）となるグループを除いて、異常割合を算出する。
【００２３】
例えば、ロボット１００を前進、停止、後進、後進、停止、前進、停止させた場合、モータ１０１の回転角速度は、図４に示す如く、Ａ区間で０点加速発進状態、Ｂの区間で０点減速停止状態、Ｃの区間で０点加速発進状態、Ｄの区間で０点減速停止状態となる。
【００２４】
この場合、図５に示す如く、Ａ区間に対応するグループ１及び２、Ｂ区間に対応するグループ７、Ｃ区間に対応するグループ１４、Ｄ区間に対応するグループ１８及び１９が、モータ１０１の回転角速度の平均値が所定速度以下となる。したがって、判定部４は、グループ分けした全グループ１〜１９から、モータ１０１の回転角速度の平均値が所定速度以下となるグループ１、２、７、１４、１８及び１９（斜線部）を除いたグループ３〜６、８〜１３、及び１５〜１７（白抜き部）を用いて、異常割合を算出する。すなわち、Ａ区間乃至Ｄ区間（グループ１、２、７、１４、１８及び１９）を除いた区間が、異常判定を行う診断区間（グループ３〜６、８〜１３、及び１５〜１７）となる（図４及び５）。
【００２５】
判定部４は、図６に示す如く、グループ分けした全グループ１〜１９から、モータ１０１の回転角速度の平均値が所定速度以下となる診断対象外のグループ１、２、・・・（斜線部）を除いたグループ３、４、・・・（白抜き部）を用いて、分散比算出部３により算出された分散比が分散閾値以上となるグループ３、４、・・の割合である異常割合を、算出する。
【００２６】
判定部４は、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、減速機１０２が故障であると判定する。これにより、モータ電流値がばらつく、モータ停止前後（各速度の平均値が所定速度以下、０点加速発進あるいは０点減速停止の状態）となるグループを除いて異常割合を高精度に算出でき、この異常割合を用いて、減速機１０２の故障をより高精度に判定できる。
【００２７】
なお、所定速度は、例えば、０点加速発進、又は０点減速停止の状態となるときの平均角速度が予め算出され、メモリ１ｂなどに設定されている。回転センサ１０４は、角速度検出手段の一具体例であり、判定部４は平均値算出手段の一具体例である。
【００２８】
（異常診断条件２）
ロボット１００のモータ回転角速度が一定速度あるいはその変化量が所定量以内である。この状態では、ロボット１００のモータ１０１は低負荷状態となる。この場合、モータ電流値がばらつくことなく安定するため、減速機１０２の異常判定精度が向上する。
【００２９】
本実施形態２において、判定部４は、回転センサ１０４により検出されたモータ１０１の回転角速度に基づいて各グループにおけるモータ１０１の回転角速度の変化量（最低回転角速度と最高回転角速度との差分量）を算出する。判定部４は、グループ分けした全グループのうち、該算出したモータ１０１の回転角速度の変化量が所定量以下となるグループを抽出する。判定部４は、該抽出したグループの分散比のみを用いて異常割合を算出する。判定部４は、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、減速機１０２が故障であると判定する。これにより、モータ電流値が安定する、モータ１０１の回転角速度が一定速度あるいはその変化量が所定量以内となるグループのみを用いて、異常割合を高精度に算出でき、この異常割合を用いて、減速機１０２の異常をより高精度に判定できる。なお、所定量は、例えば、モータ１０１が低負荷状態となるときの回転角速度変化量が予め算出され、メモリ１ｂなどに設定されている。
【００３０】
判定部４は、回転センサ１０４により検出されたモータ１０１の回転角加速度を用いて、ロボット１００のモータ回転角速度が一定速度あるいはその変化量が所定量以内となるグループを抽出してもよい。
例えば、判定部４は、各グループで、回転センサ１０４により検出されたモータ１０１の回転角加速度の絶対値を累積加算した加算値を算出する。判定部４は、グループ分けした全グループのうち、該算出したモータ１０１の回転角加速度の絶対値の加算値が所定値以下となるグループを抽出する。
【００３１】
（異常診断条件３）
ロボット１００のモータ１０１（関節１０３）の回転角度が所定角度範囲以内で関節１０３にバランス力が作用し、関節１０３の回転動作が重力による影響を受け難い状態である。この状態では、ロボット１００のモータ１０１は低負荷状態となる。
【００３２】
例えば、ピッチ方向に回動する関節１０３（２軸あるいは３軸）には、その関節１０３に接続されるリンクの重力によって重力モーメントが作用している。このような関節１０３には、重力モーメントとバランスするバランス力を発生させるバランサーが設けられている。バランサーは、例えば、スプリングのバネ力やシリンダー及びピストンのガス圧力を用いて、上記バランス力を発生させる。バランサーは、重力モーメントとバランス力が釣り合う中立点（無負荷状態）となるモータ１０１（関節１０３）の回転角度（中立回転角度）を中心として、その中立回転角度から外れるにしたがって、中立回転角度に戻すようなバランス力を発生させる。したがって、中立回転角度を中心として、重力による影響を受け難い所定角度範囲以内では、モータ１０１は低負荷状態となる。
【００３３】
本実施形態２において、判定部４は、回転センサ１０４により検出されたモータ１０１の回転角度（グループ内の各回転角度あるいはグループの各回転角度の平均値）が所定角度範囲以内になるグループを抽出する。判定部４は、該抽出したグループの分散比のみを用いて異常割合を算出する。判定部４は、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、減速機１０２が故障であると判定する。これにより、関節１０３及びバランサーを有するロボット１００において、関節１０３の回転動作が重力による影響を受け難くモータ電流値が安定する、モータ１０１の回転角度が所定角度範囲以内（バランサーの中立点近傍）になるグループのみを用いて、異常割合を高精度に算出でき、この異常割合を用いて、減速機１０２の異常をより高精度に判定できる。
【００３４】
なお、判定部４は、上記（異常診断条件１）乃至（異常診断条件３）を任意に組み合わせて、異常割合を算出し、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、減速機１０２が異常であると判定してもよい。（異常診断条件１）を用いて減速機１０２の異常判定を行い、さらに精度よく、減速機１０２の異常判定を行いたい場合は、（異常診断条件１）に（異常診断条件２）又は（異常診断条件３）を組み合わせて減速機１０２の異常判定を行うのが好ましい。
【００３５】
例えば、判定部４は、上記（異常診断条件１）及び（異常診断条件２）を組み合わせて、異常割合を算出し、減速機１０２の異常判定を行ってもよい。この場合、判定部４は、グループ分けした全グループから、モータ１０１の回転角速度の平均値が所定速度以下となるグループを除き、さらに、その除いたグループの中から、モータ１０１の回転角速度の変化量が所定量以下となるグループを抽出する。判定部４は、該抽出したグループの分散比のみを用いて異常割合を算出する。判定部４は、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、減速機１０２が異常であると判定する。これにより、異常割合をより高精度に算出でき、この異常割合を用いて、減速機１０２の異常をより高精度に判定できる。
【００３６】
判定部４は、上記（異常診断条件１）及び（異常診断条件３）を組み合わせて、異常割合を算出し、減速機１０２の異常判定を行ってもよい。この場合、判定部４は、グループ分けした全グループから、モータ１０１の回転角速度の平均値が所定速度以下となるグループを除き、さらに、その除いたグループの中から、回転センサ１０４により検出されたモータ１０１の回転角度が所定角度範囲以内になるグループを抽出する。判定部４は、該抽出したグループの分散比のみを用いて異常割合を算出する。判定部４は、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、減速機１０２が異常であると判定する。これにより、異常割合をより高精度に算出でき、この異常割合を用いて、減速機１０２の異常をより高精度に判定できる。
【００３７】
判定部４は、上記（異常診断条件１）乃至（異常診断条件３）を全て組み合わせて、異常割合を算出し、減速機１０２の異常判定を行ってもよい。この場合、判定部４は、グループ分けした全グループから、モータ１０１の回転角速度の平均値が所定速度以下となるグループを除き、その除いたグループの中から、モータ１０１の回転角速度の変化量が所定量以下となるグループを抽出する。判定部４は、さらに抽出したグループの中から、回転センサ１０４により検出されたモータ１０１の回転角度が所定角度範囲以内になるグループを抽出する。判定部４は、該抽出したグループの分散比のみを用いて異常割合を算出する。判定部４は、該算出した異常割合が所定割合以上となる場合に、減速機１０２が異常であると判定する。これにより、上記例示した中では異常割合を最も高精度に算出でき、この異常割合を用いて、減速機１０２の異常を最も高精度に判定できる。
【００３８】
図７は、本実施形態２に係る異常判定方法の処理フローを示すフローチャートである。
異常判定装置１に対して、診断対象のロボット１００を入力する（ステップＳ１０１）。例えば、異常判定装置１の表示画面上に複数のロボット１００が表示され、ユーザは、入力装置などを介してその中から任意のロボットを選択できる。
【００３９】
異常判定装置１に対して、入力装置などを介して、各グループのモータ電流値の数Ｎ、分散閾値、所定割合、所定速度、などの設定値を設定する（ステップＳ１０２）。
【００４０】
電流値検出部２は、ロボット１００のモータ電流値を検出し、分散比算出部３に出力する（ステップＳ１０３）。
分散比算出部３は、電流値検出部２から出力された時系列のモータ電流値を、設定されたＮ個毎にグループに分けし、グループ分けした各グループのモータ電流値の分散値を基準電流値の分散値で除算した分散比を夫々算出し、判定部４に出力する（ステップＳ１０４）。
【００４１】
回転センサ１０４は、電流値検出部２による検出と同時に、ロボット１００のモータ１０１の回転角速度を検出し、判定部４に出力する（ステップＳ１０５）。
判定部４は、回転センサ１０４により検出されたモータ１０１の回転角速度に基づいて、各グループにおけるモータ１０１の回転角速度の平均値を算出する（ステップＳ１０６）。
【００４２】
判定部４は、分散比算出部３に算出された各グループの分散比に基づいて、グループ分けした全グループから、モータ１０１の回転角速度の平均値が所定速度以下となるグループを除いて、異常割合を算出する（ステップＳ１０７）。
判定部４は、算出した異常割合が所定割合以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。
【００４３】
判定部４は、算出した異常割合が所定割合以上である場合（ステップＳ１０８のＹＥＳ）、その減速機１０２は異常であると判定する（ステップＳ１０９）。一方、判定部４は、算出した異常割合が所定割合未満である場合（ステップＳ１０８のＮＯ）、その減速機１０２は正常であると判定する（ステップＳ１１０）。異常判定装置１は、各関節１０３の減速機１０２に対して、上記（ステップＳ１０３）乃至（ステップＳ１１０）を繰返す。
【００４４】
報知部５は、判定部４により減速機１０２が異常であると判定されたとき、該異常判定結果をユーザに対して報知する。例えば、図８に示す如く、報知部５は、ディスプレイ装置を用いて異常及び正常な減速機１０２を表示する。この場合、２軸のＪＴ２の判定結果が“×”であるため、その減速機１０２が異常であり、その他の軸１のＪＴ１、及び軸３のＪＴ３乃至８軸のＪＴ８の判定結果が“○”であるため、その減速機１０２が正常であることが、容易に認識できる。なお、報知部５は、通信ネットワーク（ＬＡＮ、インターネットなど）を介して、他の端末（ＰＣ）に異常判定結果を通知してもよい。これにより、保全者などは、遠隔的に減速機１０２の異常を認識できる。
【００４５】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
上記実施形態において、判定部４は、該算出した異常割合を段階的に判定してもよい。
例えば、判定部４は、算出した異常割合が第１所定割合以上である場合、そのモータ１０１の減速機１０２が異常となる可能性がある（異常ではないが、経年劣化が進んでおり近い将来異常となる可能性がる）と判定し、算出した異常割合が第２所定割合（第１所定割合＞第２所定割合）以上である場合、そのモータ１０１の減速機１０２が異常であると判定してもよい。
この場合、報知部５は、例えば、ディスプレイ装置を用いて異常である減速機１０２を“×”表示し、異常となる可能性のある減速機１０２を“△”表示し、正常である減速機１０２を“○”表示してもよい。
これにより、管理者などは、現在異常な減速機１０２だけでなく、近い将来異常になる可能性のある減速機１０２をも容易に把握することができる。上記第１及び第２異常割合は、例えば、予めメモリ１ｂに設定されており、入力装置などを介して設定変更できる。
【００４６】
また、本発明は、例えば、図７に示す処理を、ＣＰＵ１ａにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００４７】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００４８】
１  異常判定装置、２  電流値検出部、３  分散比算出部、４  判定部、５  報知部
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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