(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類の作業部位を交換可能に取り付けられる取付部を備えた作業機器から、前記作業機器の状態を示す状態データを取得して、前記作業機器の異常を判定する制御部を有する異常判定装置において、
前記制御部は、
前記作業機器から前記状態データを取得し、
前記取付部に取り付けられている前記作業部位の種類を特定し、
前記複数種類の作業部位について、特定された前記作業部位の種類に対応させて、前記作業機器の異常を判定するための異常判定データを設定し、
前記作業機器から取得した状態データの中から、特定された種類の前記作業部位が取り付けられていたときの状態データを取得し、
取得した前記状態データと、
前記複数種類の作業部位についての異常判定データの中から読み出され前記特定された種類の前記作業部位に対応させて設定された前記異常判定データと、を比較して前記作業機器の異常を判定する
ことを特徴とする異常判定装置。
【請求項２】
前記制御部は、前記作業部位の取り付け時に記録される保全記録に基づいて、前記取付部に取り付けられている前記作業部位の種類を特定することを特徴とする請求項１に記載の異常判定装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記作業部位の種類を示す識別情報を前記作業機器から取得し、前記識別情報に基づいて、前記取付部に取り付けられている前記作業部位の種類を特定することを特徴とする請求項１に記載の異常判定装置。
【請求項４】
前記状態データを記憶する記憶部をさらに備え、
前記制御部は、特定された前記作業部位の種類毎に、前記状態データを前記記憶部に記録することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の異常判定装置。
【請求項５】
前記制御部は、特定された種類の前記作業部位が取り付けられていたときの前記状態データから閾値を算出し、算出された閾値を前記異常判定データとして設定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の異常判定装置。
【請求項６】
前記制御部は、特定された種類の前記作業部位が取り付けられていたときの前記状態データを、所定の学習モデルで処理することによって前記異常判定データを設定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の異常判定装置。
【請求項７】
前記複数種類の作業部位は、溶接用の作業部位と、作業対象物を把持する作業部位とを少なくとも含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の異常判定装置。
【請求項８】
複数種類の作業部位を交換可能に取り付けられる取付部を備えた作業機器と、
前記作業機器から前記作業機器の状態を示す状態データを取得して、前記作業機器の異常を判定する異常判定装置とを備えた異常判定システムにおいて、
前記異常判定装置は、
前記作業機器から前記状態データを取得し、
前記取付部に取り付けられている前記作業部位の種類を特定し、
前記複数種類の作業部位について、特定された前記作業部位の種類に対応させて、前記作業機器の異常を判定するための異常判定データを設定し、
前記作業機器から取得した状態データの中から、特定された種類の前記作業部位が取り付けられていたときの状態データを取得し、取得した前記状態データと、前記複数種類の作業部位についての異常判定データの中から読み出され前記特定された種類の前記作業部位に対応させて設定された前記異常判定データと、を比較して前記作業機器の異常を判定する
ことを特徴とする異常判定システム。
【請求項９】
前記作業機器の取付部に取り付けられている前記作業部位の種類を検知するセンサをさらに備えたことを特徴とする請求項８に記載の異常判定システム。
【請求項１０】
前記センサは、前記取付部に取り付けられている前記作業部位の構造に基づいて、前記作業部位の種類を検知することを特徴とする請求項９に記載の異常判定システム。
【請求項１１】
前記センサは、前記取付部に取り付けられている前記作業部位と通信することによって、前記作業部位の種類を検知することを特徴とする請求項９に記載の異常判定システム。
【請求項１２】
複数種類の作業部位を交換可能に取り付けられる取付部を備えた作業機器から、前記作業機器の状態を示す状態データを取得して、前記作業機器の異常を判定する異常判定装置の異常判定方法において、
前記異常判定装置は、
前記作業機器から前記状態データを取得し、
前記取付部に取り付けられている前記作業部位の種類を特定し、
前記複数種類の作業部位について、特定された前記作業部位の種類に対応させて、前記作業機器の異常を判定するための異常判定データを設定し、
前記作業機器から取得した状態データの中から、特定された種類の前記作業部位が取り付けられていたときの状態データを取得し、取得した前記状態データと、前記複数種類の作業部位についての異常判定データの中から読み出され前記特定された種類の前記作業部位に対応させて設定された前記異常判定データと、を比較して前記作業機器の異常を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、複数種類の作業部位を交換可能に取り付けられる取付部を備えた作業機器から、作業機器の状態を示す状態データを取得して、作業機器の異常を判定する異常判定装置、異常判定システム及び異常判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】  産業用ロボットや工作機械等の作業機器における異常判定方法として、従来では特許文献１が開示されている。特許文献１に開示された異常負荷検出装置では、ロボットのアーム等を駆動するサーボモータの外乱トルクを推定し、推定した外乱トルクと所定の基準トルクとを比較して異常を判定していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２１９９９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  しかしながら、同一のロボットであっても、ロボットアームの先端に取り付けられた作業部位が交換されると、作業部位の重量や作業動作が大きく変化する。例えば、ロボットアームの先端にスポット溶接機が取り付けられている場合とワーク・ハンドが取り付けられている場合では重量も作業動作も大きく変化する。【０００５】  そのため、上述した従来の異常負荷検出装置では、ロボットアームの先端に取り付けられた作業部位が交換されると、作業部位の重量や作業動作が大きく変化して、ロボット等の作業機器の異常を正確に判定することができないという問題点があった。【０００６】  そこで、本発明は上記実情に鑑みて提案されたものであり、ロボットアームの先端に取り付けられた作業部位が交換されても作業機器の異常を正確に判定することのできる異常判定装置、異常判定システム及びその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】
【０００７】  上述した課題を解決するために、本発明の一態様に係る異常判定装置、異常判定システム及びその方法は、作業機器の状態を示す状態データを作業機器から取得し、取付部に取り付けられている作業部位の種類を特定する。そして、特定された作業部位の種類に対応させて、作業機器の異常を判定するための異常判定データを設定し、作業機器から取得した状態データの中から、特定された種類の作業部位が取り付けられていたときの状態データを取得する。そして、取得した状態データと、設定された異常判定データとを比較して作業機器の異常を判定する。
【発明の効果】
【０００８】  本発明によれば、ロボットアームの先端に取り付けられた作業部位が交換されても作業機器の異常を正確に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態に係る異常判定システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、外乱トルクを求める手順を説明するためのブロック図である。
【図３】図３は、本発明の第１実施形態に係る異常判定装置による状態データ記録処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の第１実施形態に係る異常判定装置による異常判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、従来の作業機器における異常判定の課題を説明するための図である。
【図６】図６は、従来の作業機器における異常判定の課題を説明するための図である。
【図７】図７は、本発明の第２実施形態に係る異常判定システムの全体構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】  ［第１実施形態］  以下、本発明を適用した第１実施形態について図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００１１】  ［異常判定システムの構成］  図１は、本実施形態に係る異常判定装置を備えた異常判定システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る異常判定システム１００は、ロボット１と、ロボット制御装置２と、異常判定装置３と、生産管理装置４とから構成される。ロボット１は、複数種類の作業部位を交換可能に取り付けられる取付部を備えた作業機器の一例として記載されている。例えば、ロボット１は、多軸機械のティーチングプレイバック型で、尚且つ多関節型のロボットである。ただし、ロボット１は、多軸機械でなくても、一軸の機械であってもよい。
【００１２】  ロボット１は、動作軸である関節軸として複数のモータ駆動系を備えているが、図１では一軸分のモータ駆動系を示している。ロボットアーム５はサーボモータ（以下、単にモータと言う）６により減速機８を介して駆動される。モータ６には、回転角位置および速度の検出器であるパルスコーダ（パルスジェネレータまたはエンコーダ）７が付帯されている。ロボットアーム５の先端には、工具Ｔを取り付けるためのチェンジャＣが設けられている。チェンジャＣは、複数種類の工具Ｔを交換可能に取り付けられる取付部として機能する。工具Ｔは、ロボットアーム５の先端に取り付けられて実際の作業を行う作業部位である。工具Ｔは、溶接用の作業部位としてスポット溶接機やレーザ溶接機を含み、作業対象物を把持する作業部位としてワーク・ハンドを含んでいる。その他にシール塗布機等を含んでいてもよい。
【００１３】  ロボット制御装置２は、動作統括制御部９と、通信部１０と、サーボ制御部１１と、サーボアンプ部１４とを備えている。サーボ制御部１１は、外乱トルク演算部１２と、状態データ取得部１３とを含んでおり、上位の動作統括制御部９からの指令を受けてサーボアンプ部１４を介してモータ６を駆動する。モータ６に付帯するパルスコーダ７は、モータ６の回転角位置および速度の制御処理のためのフィードバックループを、サーボ制御部１１との間で形成している。
【００１４】  サーボ制御部１１は、外乱トルク演算部１２や状態データ取得部１３の他に、モータ６の回転角位置、速度、電流を制御するための処理を行うプロセッサ、制御プログラムを記憶するＲＯＭ、設定値や各種パラメータを記憶する不揮発性記憶部を備えている。また、サーボ制御部１１は、演算処理中におけるデータを一時記憶するＲＡＭ、パルスコーダ７からの位置フィードバックパルスを計数してモータ６の絶対回転角位置を検出するためのレジスタ等を備えている。
【００１５】  また、ロボット１は多関節であるので、図１のようなモータ駆動系が関節軸の数だけ必要となるが、図１では一軸分のみを図示して、それ以外のモータ駆動系は図示省略している。また、図１のモータ６と減速機８との間に変速歯車列が介装されることもある。
【００１６】  動作統括制御部９は、サーボ制御部１１の上位に位置してロボット１の動作の直接的な制御を司っている。通信部１０は、後述する異常判定装置３の通信部１５との間で、例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う。また、状態データ取得部１３は、ロボット１の各関節軸の作動状態を示す各種のデータを定期的に収集する機能を有する。収集されたデータには、収集期間を示すデータが含まれている。外乱トルク演算部１２は、状態データ取得部１３が取得したデータに基づいて外乱トルク値を演算する機能を有する。これら外乱トルク演算部１２および状態データ取得部１３を含むようにサーボ制御部１１が構成されているので、外乱トルク演算部１２の演算によって求められた外乱トルク値は通信部１０を介して異常判定装置３に出力される。この構成により、サーボ制御部１１はいわゆるソフトウェアサーボの形態をなしている。
【００１７】  異常判定装置３は、通信部１５と、データ取得部１６と、作業部位特定部１７と、異常判定データ設定部１８と、異常判定部１９と、データベース２０と、保全実績データベース２１とを備えている。ここで、異常判定装置３は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路とメモリ等の周辺機器から構成された制御部を有する。したがって、特定のプログラムを実行することにより、この制御部は、通信部１５、データ取得部１６、作業部位特定部１７、異常判定データ設定部１８、異常判定部１９、データベース２０、保全実績データベース２１として動作する。
【００１８】  通信部１５は、先に述べたロボット制御装置２および生産管理装置４のそれぞれの通信部１０、２２との間で例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う機能を有する。
【００１９】  データ取得部１６は、ロボット１から通信部１５を介して状態データを取得する。特に、データ取得部１６は、ロボット制御装置２の状態データ取得部１３で収集されたロボット１の作動状態を示す各種のデータや外乱トルク演算部１２で算出された外乱トルク値を状態データとして取得する。そして、データ取得部１６は、取得した状態データを、作業部位特定部１７によって特定された工具Ｔの種類毎にデータベース２０に記録する。
【００２０】  作業部位特定部１７は、チェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を特定する。具体的に、作業部位特定部１７は、工具Ｔの取り付け時に記録される保全記録を保全実績データベース２１から取得し、取得した保全記録に基づいて、チェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を特定する。例えば、保全記録に工具ＴがＴ１からＴ２に交換された日時が記録されている場合には、その日時より前は工具Ｔの種類をＴ１であると特定し、その日時以降は工具Ｔの種類をＴ２であると特定する。
【００２１】  異常判定データ設定部１８は、作業部位特定部１７によって特定された工具Ｔの種類に対応させて、ロボット１の異常を判定するための異常判定データを設定する。特に、異常判定データ設定部１８は、作業部位特定部１７によって特定された工具Ｔの種類の状態データから閾値を算出し、算出された閾値を異常判定データとして設定する。例えば、異常判定データ設定部１８は、工具Ｔの種類がＴ１である場合、データベース２０から工具Ｔ１の状態データを取得し、この状態データを用いて工具Ｔ１の前年同月の平均値や分散値、中央値を算出して、これらのいずれかを閾値として設定する。
【００２２】  また、異常判定データ設定部１８は、作業部位特定部１７によって特定された工具Ｔの種類の状態データを、所定の学習モデルで処理することよって異常判定データを設定してもよい。例えば、異常判定データ設定部１８は、工具Ｔの種類がＴ１である場合、データベース２０から工具Ｔ１の状態データを取得し、所定の学習モデルで処理することによって外乱トルク値等の波形パターンや確率分布を求めて異常判定データとして設定する。また、この他に外乱トルク値の変化を示す周波数や標準偏差等のパラメータを求めて異常判定データとしてもよい。
【００２３】  異常判定部１９は、データ取得部１６で取得した状態データの中から、作業部位特定部１７によって特定された種類の工具Ｔが取り付けられていたときの状態データを取得する。そして、取得した状態データと、異常判定データ設定部１８によって設定された異常判定データとを比較してロボット１の異常を判定する。
【００２４】  例えば、異常判定データとして閾値が設定され、工具Ｔの種類がＴ１である場合、異常判定部１９は、データベース２０から工具Ｔ１が取り付けられていたときの状態データを取得し、この状態データを用いて工具Ｔ１の直近の平均値や分散値、中央値を算出する。そして、異常判定データ設定部１８で閾値として設定された前年同月の平均値や分散値、中央値と、算出した直近の平均値や分散値、中央値とを比較して、ロボット１の異常を判定する。
【００２５】  また、異常判定データとして波形パターンが設定されている場合には、異常判定部１９は、データベース２０から工具Ｔ１が取り付けられていたときの状態データを取得し、この状態データを用いて工具Ｔ１の直近の波形パターンを算出する。そして、異常判定データ設定部１８で設定された前年同月の波形パターンと、算出した直近の波形パターンとを比較して、ロボット１の異常を判定する。
【００２６】  データベース２０は、データ取得部１６で取得された状態データを記憶する記憶部として機能する。データベース２０では、状態データを工具Ｔの種類毎に逐次記憶していき、過去の状態データを蓄積している。
【００２７】  工具Ｔの種類毎に記憶する方法としては、工具Ｔの種類毎に記憶領域を予め設定しておき、その記憶領域にそれぞれの状態データを工具Ｔの種類に応じて記憶するようにすればよい。また、工具Ｔの種類を示したラベル等の識別情報を、状態データにそれぞれ付加して記憶するようにしてもよい。
【００２８】  保全実績データベース２１は、ロボット１に対して保全や検査を実施した場合に、その保全記録及び検査結果を記憶しておくための機能を有する。したがって、保全実績データベース２１には過去の保全記録データ及び検査結果データが蓄積されている。特に、保全記録は、工具Ｔの取り付け時や交換時に記録され、交換前後の工具Ｔの種類や交換日時等が記録されている。
【００２９】  生産管理装置４は、例えば工場における生産ラインの稼働状況等を含む生産情報の管理を行う装置であり、通信部２２と、生産情報データベース２３とを備えている。通信部２２は、異常判定装置３の通信部１５との間で例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う。生産情報データベース２３は、収集した各種の生産情報を記憶しておく機能を有する。したがって、生産情報データベース２３には過去分の各種の生産情報が蓄積されることになる。なお、生産情報には、ロボット１や付帯設備の緊急停止情報や保全実績等の情報が含まれる。
【００３０】  ［外乱トルクの検出方法］  本実施形態では、状態データの一例として、ロボット１の各関節軸を駆動するモータ６にかかる外乱トルク（外乱負荷トルク）を検出し、この外乱トルク値に基づき該当するモータ駆動系の異常をロボット１の異常として判定する。この外乱トルクを求める手順は概略次の通りである。
【００３１】  図２のブロック図に示すように、パルスコーダ７からの速度フィードバック信号により求められるモータ６の実速度Ｖｒを微分して加速度αを求め、この加速度αにモータ６にかかる全てのイナーシャＪを乗じて加速度トルクＴａ（＝Ｊ・α）を求める。次に、求めた加速度トルクＴａを、モータ６へのトルク指令Ｔｃから減じ、さらにモーメントＭを減じて外乱トルクＴｂを求める。トルク指令Ｔｃは、サーボ制御部１１の速度ループ処理で求められる。この後、所定のフィルタリング処理を施すことによって外乱の不規則成分を除去して外乱トルクＴＧを求める。このような処理をサーボ制御部１１が所定のサンプリング周期毎に実行して外乱トルクＴＧを求めることになる。
【００３２】  より具体的に、サーボ制御部１１はレジスタを備えており、このレジスタは所定のサンプリング周期毎にパルスコーダ７からの位置のフィードバックパルスを計数してモータ６の絶対位置を求めている。そこで、サーボ制御部１１はレジスタからモータ６の絶対位置を検出し、このモータ６の絶対位置からモータ６が駆動する関節軸の回転角位置（移動位置）を求める。さらに、サーボ制御部１１は、先に説明したように図２の処理を行って外乱トルクＴＧを求めることになる。
【００３３】  ［状態データ記録処理］  次に、図３を参照して、本実施形態に係る異常判定装置３による状態データ記録処理を説明する。図３は、異常判定装置３による状態データ記録処理の処理手順を示すフローチャートである。図３では、外乱トルク値を状態データの一例として説明する。
【００３４】  図３に示すように、ステップＳ１において、データ取得部１６は、ロボット制御装置２で演算された外乱トルク値を取得する。この外乱トルク値は、各動作軸の移動位置毎の値である。また、このとき同時に、外乱トルク値が収集された期間を示す情報についても取得する。
【００３５】  次に、ステップＳ２において、データ取得部１６は、生産管理装置４の生産情報データベース２３から設備の緊急停止情報を取得する。ステップＳ３において、データ取得部１６は、取得した外乱トルク値の収集期間内に設備の緊急停止が発生したか否かを判断し、緊急停止が発生したと判定した場合にはステップＳ４に進む。一方、緊急停止が発生しなかったと判定した場合にはステップＳ５に進む。
【００３６】  ステップＳ４において、データ取得部１６は、取得した外乱トルク値のうち緊急停止発生時の外乱トルク値のみを削除してステップＳ５に進む。
【００３７】  ステップＳ５において、作業部位特定部１７は、保全実績データベース２１に記録されている保全記録データを参照し、ロボット１のチェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を特定する。保全記録には、工具Ｔを交換した日時と交換前後の工具Ｔの種類が記録されている。また、データ取得部１６は、外乱トルク値を取得する際に、その外乱トルク値が収集された期間を示す情報を取得している。したがって、作業部位特定部１７は、これらの情報に基づいて、外乱トルク値が収集されたときにチェンジャＣに取り付けられていた工具Ｔの種類を特定する。
【００３８】  ステップＳ６において、データ取得部１６は、取得した外乱トルク値の中で設備の緊急停止による異常値を排除した外乱トルク値を、ステップＳ５で特定された工具Ｔの種類毎にデータベース２０に記録する。したがって、データベース２０には設備の緊急停止による異常値を排除した外乱トルク値のみが、工具Ｔの種類毎に記録・蓄積される。
【００３９】  尚、工具Ｔの種類毎に状態データを記録する方法としては、データベース２０の記憶領域を工具Ｔの種類毎に予め設定しておき、データ取得部１６が、工具Ｔの種類に応じて、設定されている記憶領域に外乱トルク値をそれぞれ記録するようにすればよい。また、データ取得部１６が、ステップＳ５で特定された工具Ｔの種類に応じてラベル等の識別情報を外乱トルク値にそれぞれ付加してデータベース２０に記録するようにしてもよい。こうして、取得した外乱トルク値がデータベース２０に記録されると、本実施形態に係る状態データ記録処理を終了する。
【００４０】  ［異常判定処理］  次に、図４を参照して、本実施形態に係る異常判定装置３による異常判定処理を説明する。図４は、異常判定装置３による異常判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図４では、外乱トルク値を状態データの一例として説明する。
【００４１】  図４に示すように、ステップＳ１１において、作業部位特定部１７は、保全実績データベース２１に記録されている保全記録データを参照し、ロボット１のチェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を特定する。保全記録には、工具Ｔを交換した日時と交換前後の工具Ｔの種類が記録されているので、作業部位特定部１７は、保全記録を参照することにより、ロボット１のチェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を特定することができる。
【００４２】  ステップＳ１２において、異常判定データ設定部１８は、ステップＳ１１で特定された工具Ｔの種類の外乱トルク値のデータのうち、診断を行う日の前年同月の外乱トルク値のデータを、データベース２０から取得する。
【００４３】  データベース２０には、工具Ｔの種類毎に状態データが記憶されているので、異常判定データ設定部１８は、ステップＳ１１で特定された工具Ｔの種類の外乱トルク値が記憶されている記憶領域にアクセスして、外乱トルク値のデータを取得する。また、工具Ｔの種類に応じてラベル等の識別情報が状態データに付加されている場合には、異常判定データ設定部１８は、識別情報に基づいて、ステップＳ１１で特定された工具Ｔの種類の外乱トルク値のデータを取得する。ただし、前年同月の外乱トルク値を取得できない場合には、直近の外乱トルク値のデータを前年同月の外乱トルク値のデータと見做して取得する。
【００４４】  ステップＳ１３において、異常判定データ設定部１８は、ステップＳ１１で特定された工具Ｔの種類に対応させて、ロボット１の異常を判定するための異常判定データを設定する。
【００４５】  例えば、特定された工具Ｔの種類がＴ１である場合、異常判定データ設定部１８は、データベース２０の工具Ｔ１が取り付けられていたときの状態データの中から診断を行う日の前年同月の外乱トルク値のデータを取得し、取得したデータから平均値、分散値および中央値を算出する。そして、これらのうちのいずれか一つ、または複数を異常判定データとして設定し、異常を判定するときの閾値として使用する。このように、異常判定データ設定部１８は、工具Ｔ１が取り付けられていたときの状態データを用いて異常判定データを設定するので、異常判定データは工具Ｔの種類に対応して設定されている。
【００４６】  また、異常判定データ設定部１８は、診断を行う日の前年同月の外乱トルク値のデータを、所定の学習モデルで処理することによって異常判定データを設定してもよい。例えば、外乱トルク値のデータに対して、所定の処理を行って外乱トルク値の波形パターンや確率分布を求めて、異常判定データとして設定してもよい。また、この他に外乱トルク値の変化を示す周波数や標準偏差等のパラメータを求めて異常判定データとしてもよい。
【００４７】  ステップＳ１４において、異常判定部１９は、データベース２０からステップＳ１１で特定された種類の工具Ｔが取り付けられていたときの外乱トルク値のデータのうち、直近の外乱トルク値のデータを取得する。そして、ステップＳ１５において、異常判定部１９は、取得した直近の外乱トルク値のデータと、ステップＳ１３で設定された異常判定データとを比較してロボット１が異常であるか否かを判定する。
【００４８】  例えば、特定された工具Ｔの種類がＴ１である場合、異常判定部１９は、データベース２０の工具Ｔ１が取り付けられていたときの状態データの中から直近の外乱トルク値のデータを取得する。そして、取得したデータから平均値、分散値及び中央値のうちの少なくとも一つ（複数でも可）を算出する。そして、算出した直近の外乱トルク値の平均値、分散値及び中央値が、ステップＳ１３で設定された閾値（前年同月の平均値、分散値及び中央値）以下であるか否かを判定する。この結果、直近の外乱トルク値の平均値、分散値及び中央値が閾値以下であれば、ロボット１に異常は発生していないと判定して、本実施形態に係る異常判定処理を終了する。一方、直近の外乱トルク値の平均値、分散値及び中央値が閾値（前年同月の平均値、分散値及び中央値）より大きい場合には、ロボット１に異常が発生している可能性があると判定してステップＳ１６に進む。
【００４９】  また、学習モデルから求めた波形パターンを異常判定データとして設定した場合には、異常判定部１９は、データベース２０の工具Ｔ１が取り付けられていたときの状態データの中から直近の外乱トルク値のデータを取得する。そして、取得したデータに対して所定の処理を行って、直近の外乱トルク値の波形パターンを算出し、算出した直近の外乱トルク値の波形パターンと、ステップＳ１３で設定された波形パターンとをマッチングする。その結果、マッチング度合いが所定値以上となって波形パターンが一致した場合には、ロボット１に異常は発生していないと判定して本実施形態に係る異常判定処理を終了する。一方、マッチング度合いが所定値未満となって波形パターンが一致しない場合には、ロボット１に異常が発生している可能性があると判定してステップＳ１６に進む。
【００５０】  ステップＳ１６において、異常判定部１９は、異常判定装置３に付属して設置されたモニタ（図示せず）の表示画面上に、関節軸についての異常アラームを表示して、本実施形態に係る異常判定処理を終了する。
【００５１】  ［第１実施形態の効果］  以上、詳細に説明したように、本実施形態に係る異常判定装置３では、ロボット１から状態データを取得して、取付部に取り付けられている工具Ｔの種類を特定する。そして、特定された工具Ｔの種類に対応させて、ロボット１の異常を判定するための異常判定データを設定し、設定された異常判定データと、特定された工具Ｔの種類の状態データとを比較してロボット１の異常を判定する。これにより、ロボットアームの先端に取り付けられた工具Ｔが交換されてもロボット１の異常を正確に判定することができる。
【００５２】  例えば、図５に示すように、工具Ｔ１が交換されずに同一であれば、外乱トルク値の大きさは一定の範囲内となるので、過去の応答に基づいて閾値を設定すれば、異常を判定することは可能である。
【００５３】  しかし、図６に示すように、同一のロボットであっても、ロボットアームの先端に取り付けられる工具がＴ１からＴ２に交換されると、工具の重量や作業動作が大きく変化するので、外乱トルク値が変化する範囲も大きく変化する。そのため、単に過去の応答に基づいて閾値を設定しても、ロボット１の異常を正確に判定することはできない。
【００５４】  そこで、本実施形態に係る異常判定装置３では、工具Ｔの種類に対応させて、ロボット１の異常を判定するための異常判定データを設定し、設定された異常判定データと工具Ｔの種類の状態データとを比較してロボット１の異常を判定している。これにより、ロボットアームの先端に取り付けられた工具Ｔが交換されてもロボット１の異常を正確に判定することができる。
【００５５】  また、本実施形態に係る異常判定装置３では、工具Ｔの取り付け時に記録される保全記録に基づいて、取付部に取り付けられている工具Ｔの種類を特定する。これにより、保全記録は保全が実施されると必ず記録されるものなので、工具Ｔを特定するための特別な情報を別途生成する必要がなくなる。したがって、工具Ｔを特定するために、追加の構成や処理を設けることなく工具Ｔを特定することができる。
【００５６】  さらに、本実施形態に係る異常判定装置３では、状態データを記憶するデータベース２０をさらに備え、特定された工具Ｔの種類毎に状態データをデータベース２０に記録する。これにより、データベース２０から状態データを取得する際に、工具Ｔの種類に対応した状態データを容易に取得することができる。
【００５７】  また、本実施形態に係る異常判定装置３では、特定された種類の工具Ｔが取り付けられていたときの状態データから閾値を算出し、算出された閾値を異常判定データとして設定する。これにより、特定された工具Ｔの種類の状態データを用いて閾値を設定するので、工具Ｔの種類に対応した異常判定データを設定することができる。したがって、ロボットアームの先端に取り付けられた工具Ｔが交換されてもロボット１の異常を正確に判定することができる。
【００５８】  さらに、本実施形態に係る異常判定装置３では、特定された種類の工具Ｔが取り付けられていたときの状態データを、所定の学習モデルで処理することによって異常判定データを設定する。これにより、特定された工具Ｔの種類の状態データを用いて異常判定データを設定するので、工具Ｔの種類に対応した異常判定データを設定することができる。したがって、ロボットアームの先端に取り付けられた工具Ｔが交換されてもロボット１の異常を正確に判定することができる。
【００５９】  また、本実施形態に係る異常判定装置３では、複数種類の工具Ｔとして、溶接用の工具と、作業対象物を把持する工具とを少なくとも含んでいる。これにより、さまざまな種類の工具が取り付けられている場合でも、ロボット１の異常を正確に判定することができる。
【００６０】  ［第２実施形態］  以下、本発明を適用した第２実施形態について図面を参照して説明する。ただし、第１実施形態と同一の構成には同一の番号を付して詳細な説明は省略する。
【００６１】  ［異常判定システムの構成］  図７は、本実施形態に係る異常判定装置を備えた異常判定システムの構成を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態に係る異常判定システム１００は、ロボット１のチェンジャＣに作業部位検知部７０を備えたことが第１実施形態と相違している。
【００６２】  作業部位検知部７０は、ロボット１のチェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を検知するためのセンサとして機能する。作業部位検知部７０は、チェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの構造に基づいて、工具Ｔの種類を検知する。例えば、チェンジャＣを構成するアタッチメントの形状等の機械的な接続から工具Ｔの種類を検知する。
【００６３】  また、作業部位検知部７０は、工具Ｔに送信される信号を受信することにより、電気的な接続から工具Ｔの種類を検知してもよい。さらに、工具Ｔに通信タグ等を設置しておくことにより、工具Ｔと通信することによって、工具Ｔの種類を検知することも可能である。
【００６４】  作業部位検知部７０は、工具Ｔの種類を検知すると、工具Ｔの種類を示すラベル等の識別情報を生成して動作統括制御部９に送信する。ただし、識別情報については、作業部位検知部７０で生成しなくても、ロボット制御装置２のいずれかで生成してもよい。生成された識別情報は、状態データとともに通信部１０を介して異常判定装置３に送信される。
【００６５】  データ取得部１６は、ロボット１から通信部１５を介して状態データを取得する際に、同時に識別情報も取得する。そして、データ取得部１６は、取得した状態データと識別情報を工具Ｔの種類毎にデータベース２０に記録する。この際、データ取得部１６は、識別情報を自ら参照して、状態データを工具Ｔの種類毎にデータベース２０に記録する。
【００６６】  作業部位特定部１７は、ロボット１から取得した識別情報に基づいて、チェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を特定する。例えば、工具Ｔの種類を示すラベルが、識別情報として各状態データとともにデータベース２０に記録されているので、作業部位特定部１７は、そのラベルを参照して、各状態データが生成されたときにチェンジャＣに取り付けられていた工具Ｔの種類を特定する。また、作業部位特定部１７は、ロボット１から識別情報を直接取得して、工具Ｔの種類を特定してもよい。
【００６７】  ［状態データ記録処理］  次に、本実施形態に係る異常判定装置３による状態データ記録処理を説明する。本実施形態に係る状態データ記録処理は、図３のステップＳ５における工具Ｔの種類を特定する処理が第１実施形態と相違しているだけで、その他の処理は第１実施形態と同一である。第１実施形態では、ステップＳ５において、保全記録を参照して工具Ｔの種類を特定していたが、本実施形態では識別情報を参照して工具Ｔの種類を特定している。このように本実施形態の状態データ記録処理は、図３と同一のフローチャートによって実行することができるので、詳細な説明は省略する。
【００６８】  ［異常判定処理］  次に、本実施形態に係る異常判定装置３による異常判定処理を説明する。本実施形態に係る異常判定処理は、図４のステップＳ１１における工具Ｔの種類を特定する処理が第１実施形態と相違しているだけで、その他の処理は第１実施形態と同一である。第１実施形態では、ステップＳ１１において、保全記録を参照して工具Ｔの種類を特定していたが、本実施形態では識別情報を参照して工具Ｔの種類を特定している。このように本実施形態の異常判定処理は、図４と同一のフローチャートによって実行することができるので、詳細な説明は省略する。
【００６９】  ［第２実施形態の効果］  以上、詳細に説明したように、本実施形態に係る異常判定装置３では、工具Ｔの種類を示す識別情報をロボット１から取得し、この識別情報に基づいて、チェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を特定する。これにより、識別情報を参照するだけで工具Ｔの種類を容易に特定することができる。
【００７０】  また、本実施形態に係る異常判定装置３では、ロボット１のチェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を検知する作業部位検知部７０をさらに備えている。これにより、チェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの種類を直接検知できるので、工具Ｔの種類を容易に検知することが可能となる。
【００７１】  さらに、本実施形態に係る異常判定装置３では、チェンジャＣに取り付けられている工具Ｔの構造に基づいて工具Ｔの種類を検知する。これにより、チェンジャＣを構成するアタッチメントの形状等から工具Ｔの種類を容易に検知することができ、誤検知をなくすこともできる。
【００７２】  また、本実施形態に係る異常判定装置３では、チェンジャＣに取り付けられている工具Ｔと通信することによって工具Ｔの種類を検知する。これにより、アタッチメントの形状等の機械的な接続が同一な工具であっても、工具Ｔの種類を検知することが可能となる。
【００７３】  なお、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００７４】  １  ロボット  ２  ロボット制御装置  ３  異常判定装置  ４  生産管理装置  ５  ロボットアーム  ６  サーボモータ  ７  パルスコーダ  ８  減速機  ９  動作統括制御部  １０、１５、２２  通信部  １１  サーボ制御部  １２  外乱トルク演算部  １３  状態データ取得部  １４  サーボアンプ部  １６  データ取得部  １７  作業部位特定部  １８  異常判定データ設定部  １９  異常判定部  ２０  データベース  ２１  保全実績データベース  ２３  生産情報データベース  ７０  作業部位検知部  １００  異常判定システム  Ｃ  チェンジャ  Ｔ  工具
【図１】
0006927421.tif 000002
【図２】
0006927421.tif 000003
【図３】
0006927421.tif 000004
【図４】
0006927421.tif 000005
【図５】
0006927421.tif 000006
【図６】
0006927421.tif 000007
【図７】
0006927421.tif 000008