(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車輪式のガイド機構により移動可能な可動子がリニアモータによって駆動制御される搬送装置の車輪の摩耗量を推定する摩耗量推定装置であって、
前記可動子を駆動制御するために前記リニアモータに流される制御電流の情報と、前記可動子の駆動制御される位置または速度の情報と、を推定用データとして取得するデータ取得部と、
前記摩耗量を推定するための摩耗量推定モデルを記憶する記憶部と、
前記推定用データを前記摩耗量推定モデルに入力することによって前記摩耗量を推定する演算部と、
を備えることを特徴とする摩耗量推定装置。
【請求項２】
前記演算部は、前記制御電流の情報と、前記位置または前記速度の情報から算出した加速度とに基づいて、前記摩耗量を推定することを特徴とする請求項１に記載の摩耗量推定装置。
【請求項３】
前記摩耗量推定モデルは、前記推定用データに基づいた前記摩耗量の学習によって生成されていることを特徴とする請求項１に記載の摩耗量推定装置。
【請求項４】
前記演算部は、固定子が有するコイルの温度に関する情報、または駆動制御される前記可動子の質量の情報である質量情報に基づき、前記摩耗量を推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の摩耗量推定装置。
【請求項５】
車輪式のガイド機構により移動可能な可動子がリニアモータによって駆動制御される搬送装置の車輪の摩耗量を推定するための摩耗量推定モデルを生成する摩耗量学習装置であって、
前記可動子を駆動制御するために前記リニアモータに流される制御電流の情報と、前記可動子の駆動制御される位置または速度の情報と、前記可動子と固定子との間の距離を示す距離情報と、を学習用データとして取得するデータ取得部と、
前記制御電流の情報と、前記位置または前記速度の情報とから前記摩耗量を推定するための摩耗量推定モデルを、前記学習用データに基づいて生成する機械学習部と、
を備えることを特徴とする摩耗量学習装置。
【請求項６】
前記データ取得部は、前記リニアモータが有するコイルの温度であるコイル温度と、駆動制御される前記可動子の質量の情報である質量情報と、をさらに取得し、
前記機械学習部は、前記コイル温度および前記質量情報に基づいて、前記制御電流の情報と、前記位置または前記速度の情報とを含んだ学習用データを補正し、補正後の前記学習用データに基づいて、前記摩耗量推定モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項５に記載の摩耗量学習装置。
【請求項７】
前記データ取得部は、前記リニアモータが有するコイルの温度であるコイル温度と、駆動制御される前記可動子の質量の情報である質量情報と、をさらに取得し、
前記機械学習部は、前記コイル温度および前記質量情報を前記学習用データに含めて、前記摩耗量推定モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項５に記載の摩耗量学習装置。
【請求項８】
車輪式のガイド機構により移動可能な可動子がリニアモータによって駆動制御される搬送装置の車輪の摩耗量を推定する摩耗量監視システムであって、
前記摩耗量を推定するための摩耗量推定モデルを生成する摩耗量学習装置と、
前記摩耗量推定モデルを用いて前記摩耗量を推定する摩耗量推定装置と、
を有し、
前記摩耗量学習装置は、
前記可動子を駆動制御するために前記リニアモータに流される制御電流の情報と、前記可動子の駆動制御される位置または速度の情報と、前記可動子と固定子との間の距離を示す距離情報と、を学習用データとして取得する第１のデータ取得部と、
前記制御電流の情報、前記位置または前記速度の情報から前記摩耗量を推定するための摩耗量推定モデルを、前記学習用データに基づいて生成する機械学習部と、
を備え、
前記摩耗量推定装置は、
前記制御電流の情報と、前記位置または前記速度の情報と、を推定用データとして取得する第２のデータ取得部と、
前記摩耗量学習装置が生成した前記摩耗量推定モデルを記憶する記憶部と、
前記推定用データを前記摩耗量推定モデルに入力することによって前記摩耗量を推定する演算部と、
を備えることを特徴とする摩耗量監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、車輪の摩耗量を推定する摩耗量推定装置、摩耗量学習装置、および摩耗量監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
リニアモータを用いた搬送装置が備える車輪は、摩耗すると搬送装置を駆動する電流と搬送装置の推力との関係が変化するので、搬送装置を正確に制御することが困難になる。このため、搬送装置が備える車輪の摩耗量を正確に推定し、摩耗量に基づいて、所望の搬送制御を実行することが望まれる。【０００３】
特許文献１に記載の車輪摩耗検知装置は、天井クレーンの機上で横行方向の両端側に配置されたレーザー距離計によって、天井クレーンの走行方向距離を測定し、横行方向の両端側での測定値同士の差分から車輪の磨耗を検知している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１４６２２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１の技術では、走行系の装置とは別に距離計測系の装置が必要となり、車輪の摩耗量を推定する装置が複雑化するという問題があった。【０００６】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、簡易な構成で車輪の摩耗量を推定することができる摩耗量推定装置を得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し、目的を達成するために、本開示の摩耗量推定装置は、車輪式のガイド機構により移動可能な可動子がリニアモータによって駆動制御される搬送装置の車輪の摩耗量を推定する摩耗量推定装置であって、可動子を駆動制御するためにリニアモータに流される制御電流の情報と、可動子の駆動制御される位置または速度の情報と、を推定用データとして取得するデータ取得部を備える。また、本開示の摩耗量推定装置は、摩耗量を推定するための摩耗量推定モデルを記憶する記憶部と、推定用データを摩耗量推定モデルに入力することによって摩耗量を推定する演算部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示にかかる摩耗量推定装置は、簡易な構成で車輪の摩耗量を推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態にかかる摩耗量推定装置を備えた摩耗量監視システムの構成を示す図
【図２】実施の形態にかかる摩耗量推定装置が備えるリニアモータに流される電流と、電流によってリニアモータが生じさせる推力と、摩耗量との相関関係の一例を示す図
【図３】実施の形態にかかる摩耗量推定装置が備える可動子が駆動制御される際の、速度の変化を表す速度パターンと、リニアモータに流される電流との関係の一例を示す図
【図４】実施の形態にかかる摩耗量推定装置による車輪摩耗量の推定処理手順を示すフローチャート
【図５】実施の形態にかかる摩耗量推定装置による車輪摩耗量の詳細な推定処理手順を示すフローチャート
【図６】実施の形態にかかる摩耗量推定装置が用いる摩擦量推定モデルが記憶する、複数の摩耗量に対応した電流と推力との相関関係の一例を示す図
【図７】実施の形態にかかる摩耗量学習装置を備えた摩耗量監視システムの構成を示す図
【図８】実施の形態にかかる摩耗量学習装置による摩耗量推定モデルの生成処理手順を示すフローチャート
【図９】実施の形態にかかる摩耗量学習装置および摩耗量推定装置を備えた摩耗量監視システムの構成を示す図
【図１０】実施の形態にかかる摩耗量学習装置を備えた摩耗量監視システムの別構成を示す図
【図１１】実施の形態にかかる摩耗量学習装置が用いるニューラルネットワークの構成を示す図
【図１２】実施の形態にかかる摩耗量推定装置を実現するハードウェア構成例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本開示の実施の形態にかかる摩耗量推定装置、摩耗量学習装置、および摩耗量監視システムを図面に基づいて詳細に説明する。
【００１１】
実施の形態．
図１は、実施の形態にかかる摩耗量推定装置を備えた摩耗量監視システムの構成を示す図である。摩耗量監視システム１００Ａは、リニアモータ駆動型の搬送装置５０Ａが備える可動子車輪１３の摩耗量を推定するシステムである。搬送装置５０Ａは、車輪式のガイド機構を備え、リニアモータによって駆動される。
【００１２】
図１では、搬送装置５０Ａの上面と平行な面内の２つの軸であって互いに直交する２つの軸をＸ軸およびＹ軸とする。また、Ｘ軸およびＹ軸に直交する軸をＺ軸とする。Ｚ軸は、例えば、鉛直方向に平行な軸である。図１では、搬送装置５０ＡがＹ軸方向に沿って移動する場合を示しているが、搬送装置５０Ａは、何れの方向に移動してもよい。
【００１３】
摩耗量監視システム１００Ａは、搬送装置５０Ａが走行中の、制御電流および速度の情報と、摩耗量推定モデルとを用いて、走行中の可動子１の車輪である可動子車輪１３の摩耗状態を監視する。摩耗量推定モデルは、可動子車輪１３の摩耗量である車輪摩耗量を推定するモデルである。摩耗量監視システム１００Ａは、搬送装置５０Ａの速度の情報の代わりに、搬送装置５０Ａの位置の情報を用いてもよい。摩耗量監視システム１００Ａは、搬送装置５０Ａの速度の情報から位置の情報を生成してもよいし、搬送装置５０Ａの位置の情報から速度の情報を生成してもよい。また、摩耗量監視システム１００Ａは、搬送装置５０Ａを運転するための運転プログラムから搬送装置５０Ａの位置の情報、および搬送装置５０Ａの速度の情報の少なくとも一方を生成する。
【００１４】
なお、本実施の形態における制御電流の情報、位置または速度の情報は、それぞれ搬送装置５０Ａへの指令であってもよいし、搬送装置５０Ａからのフィードバックに用いられる情報であってもよい。
【００１５】
摩耗量監視システム１００Ａは、搬送装置５０Ａと、制御装置５と、摩耗量推定装置４とを備えている。搬送装置５０Ａは、可動子１と、固定子２とを具備したリニアモータを有している。可動子１は、可動子筐体１１と、リニアモータ磁石１２と、複数の可動子車輪１３とを備えている。固定子２は、固定子筐体２１と、リニアモータ電機子２２と、スケールヘッド２３とを備えている。
【００１６】
固定子筐体２１は、固定子２の筐体であり、リニアモータ電機子２２は、リニアモータの電機子である。固定子筐体２１は、可動子車輪１３と係合し走行経路を規定する車輪走行面を備えている。スケールヘッド２３は、可動子１の移動方向の位置情報を検出し、検出した位置情報を制御装置５にフィードバックする。すなわち、スケールヘッド２３は、制御装置５にフィードバックする可動子１の位置情報を、スケールＦＢ（Feed  Back、フィードバック）情報５１として、制御装置５に送る。スケールＦＢ情報５１は、例えば、Ｙ座標で表される。
【００１７】
可動子筐体１１は、可動子１の筐体であり、リニアモータ磁石１２は、リニアモータの磁石である。可動子車輪１３は、搬送装置５０Ａが備える車輪であり、可動子筐体１１に取り付けられている。可動子車輪１３は、可動子１をリニアモータの推力方向へ移動可能に案内するとともに、可動子筐体１１と固定子筐体２１との距離を特定の距離に保つ。
【００１８】
搬送装置５０Ａは、リニアモータ電機子２２に交流電流を流すことで進行磁界を発生させ、リニアモータ磁石１２との間で発生する電磁力で可動子１を移動させる。なお、搬送装置５０Ａのリニアモータは、リニア誘導モータであってもよいし、リニア同期モータであってもよい。
【００１９】
制御装置５は、搬送装置５０Ａを制御する装置である。なお、図１では、制御装置５から搬送装置５０Ａへの矢印の図示を省略している。制御装置５は、搬送装置５０Ａのフィードバック制御に用いる可動子１の位置を、スケールＦＢ情報５１として搬送装置５０Ａから取得する。制御装置５は、スケールヘッド２３から得たスケールＦＢ情報５１に基づいて、搬送装置５０Ａを制御することで、任意の動作パターンに従って可動子１を走行させる。
【００２０】
また、制御装置５は、搬送装置５０Ａのフィードバック制御に用いる制御電流の情報を、電流ＦＢ情報５２として搬送装置５０Ａのリニアモータに出力する電流から取得する。制御電流は、搬送装置５０Ａの搬送制御のために制御装置５が搬送装置５０Ａのリニアモータに出力する電流の情報であり、電流ＦＢ情報５２は、搬送装置５０Ａが搬送の際に実際に用いた電流の情報である。電流ＦＢ情報５２は、搬送装置５０Ａに設置された電流検出器で検出して搬送装置５０Ａから取得してもよいし、制御装置５の中で制御電流をリニアモータへ出力する箇所に設置された電流検出器で検出して制御装置５の中で取得してもよい。
【００２１】
この場合において、可動子１の総走行距離の増大に伴い、可動子車輪１３の転動面で摩耗が進行する。可動子車輪１３の摩耗の進行に伴い可動子筐体１１と固定子筐体２１との距離は変化し、リニアモータ磁石１２とリニアモータ電機子２２との距離も同じく変化するので、リニアモータの電流−推力特性が変化する。電流−推力特性は、電流と推力との対応関係を示す特性である。
【００２２】
図２は、実施の形態にかかる摩耗量推定装置が備えるリニアモータに流される電流と、電流によってリニアモータが生じさせる推力と、摩耗量との相関関係の一例を示す図である。
【００２３】
図２において、横軸は電流の電流値、縦軸は推力を表している。摩耗が進行して摩耗量が増加すると、より具体的には、リニアモータ磁石１２とリニアモータ電機子２２との距離が小さくなると、リニアモータの電流−推力特性が変化して、図２のように同じ電流に対して出力される推力は変化する前より大きくなる。
【００２４】
図２において、摩耗が発生していない摩耗量が０．０ｍｍのときの電流−推力特性がＲ１である。摩耗が発生し、例えば摩耗量が０．１ｍｍのときの電流−推力特性がＲ２である。電流−推力特性がＲ１の場合、電流値がＩ１であれば推力はＦ１であり、電流−推力特性がＲ２の場合、電流値がＩ１であれば推力はＦ２（＞Ｆ１）である。
【００２５】
電流−推力特性は、使用する推力の範囲で電流と推力との関係が比例しているとみなせる場合、推力を電流で割り算した係数である電流推力相関係数を、電流−推力特性を表す特徴量として計算することができる。可動子車輪１３の摩耗量が増加すると、同じ電流に対して出力される推力は変化する前より大きくなるので、電流推力相関係数が大きくなることになる。
【００２６】
リニアモータの推力により、駆動される可動子１の加速度が発生するが、摩耗により電流−推力特性が変化することで、同じ電流に対して発生する加速度が変化する。具体的には、摩耗量が増加することで同じ電流に対して発生する加速度が増加する。
【００２７】
可動子１は、制御装置５により、あらかじめ設定された運転プログラムにより決められた加減速のある速度パターンとなるように、検出された位置情報であるスケールＦＢ情報５１に基づきフィードバック制御される。
【００２８】
図３は、実施の形態にかかる摩耗量推定装置が備える可動子が駆動制御される際の、速度の変化を表す速度パターンと、リニアモータに流される電流との関係の一例を示す図である。図３の上段に示すグラフの横軸は時間であり、縦軸は速度である。図３の下段に示すグラフの横軸は時間であり、縦軸は電流である。図３に示す速度は速度指令であり、電流は電流ＦＢ情報５２である。
【００２９】
速度パターンは、例えば、図３に示すように、一定の加速度で速度が加速する加速の期間と、一定の速度を維持する一定速の期間と、一定の負の加速度で速度が減速する減速の期間と、速度が０で停止している停止の期間とを有する。本実施の形態では、制御装置５は可動子１の位置を制御する駆動制御を行っており、図３に示したような速度パターンとなるように変化する位置指令を生成する。制御装置５は、スケールヘッド２３で検出される可動子１の位置であるスケールＦＢ情報５１が位置指令に従って動くようにリニアモータに電流を流すことで、リニアモータを制御する。
【００３０】
可動子１は、制御装置５による制御によって、目標となる速度パターンで決められた速度となるようにフィードバック制御される。制御装置５は、可動子１を制御する際に、速度パターンの速度の傾きである加速度となるように、リニアモータに流される電流を調整して出力する。この場合において、リニアモータの電流−推力特性の変化により、同じ電流に対して出力される推力が増加すると、可動子１が速度パターンで動くための加速度は少ない電流で実現される。その結果、制御装置５による制御によって、リニアモータへは、少ない電流が流されることになる。
【００３１】
図３に示す電流の実線は、摩耗量が０．０ｍｍのときの電流ＦＢ情報５２を表し、電流の破線は摩耗量が０．１ｍｍのときの電流ＦＢ情報５２を表している。速度パターンにおける加速の期間の同じ加速度に対し、摩耗量０．０ｍｍのときの電流ＦＢ情報５２の値よりも、摩耗量０．１ｍｍのときの電流ＦＢ情報５２の値の方が小さくなっている。
【００３２】
制御装置５は、取得したスケールＦＢ情報５１に基づいた速度ＦＢ情報を、摩耗量推定装置４に送る。また、制御装置５は、制御電流の情報として電流ＦＢ情報５２を摩耗量推定装置４に送る。可動子１を駆動制御するための指令である駆動制御指令は、可動子１の位置を指定した位置指令であってもよいし、可動子１の速度を指定した速度指令であってもよい。スケールＦＢ情報５１は、駆動制御指令に対応するフィードバック情報であり、位置ＦＢ情報または速度ＦＢ情報を含む。電流ＦＢ情報５２は、制御電流に対応するフィードバック情報である。
【００３３】
このように、制御装置５は、可動子１の速度のフィードバック情報である速度ＦＢ情報と、制御電流に対応する電流ＦＢ情報５２との組み合わせとを、摩耗量推定装置４に送る。
【００３４】
摩耗量推定装置４は、可動子車輪１３の摩耗量である車輪摩耗量を推定するコンピュータである。摩耗量推定装置４は、リニアモータに流される制御電流の情報である電流ＦＢ情報５２と、可動子１の駆動制御される速度の情報である速度ＦＢ情報とを、推定用データ５３として制御装置５から取得する。推定用データ５３は、車輪摩耗量を推定する際に用いられるデータであり、搬送装置５０Ａの状態を示す状態情報である。
【００３５】
摩耗量推定装置４は、推定用データ５３と、摩耗量推定モデルとを用いて、車輪摩耗量を推定し記憶する。また、摩耗量推定装置４は、制御装置５からの要求に応じて、推定結果６１である車輪摩耗量を制御装置５へ送る。
【００３６】
摩耗量推定装置４は、データ取得部４１と、演算部４２と、記憶部４３と、出力部４４とを備えている。データ取得部４１は、制御装置５から推定用データ５３を取得する。記憶部４３は、摩耗量推定モデルを記憶しておくメモリなどである。
【００３７】
演算部４２は、推定用データ５３および摩耗量推定モデルに基づいて、車輪摩耗量を推定する。具体的には、演算部４２は、摩耗量推定モデルに推定用データ５３を入力する。これにより、摩耗量推定モデルから出力されるデータが、推定結果６１としての車輪摩耗量となる。演算部４２は、推定した車輪摩耗量を記憶部４３に格納する。
【００３８】
出力部４４は、制御装置５から車輪摩耗量の要求があると、記憶部４３に格納されている車輪摩耗量を制御装置５に出力する。制御装置５からの車輪摩耗量の要求は、データ取得部４１が受け付けて出力部４４に通知する。
【００３９】
摩耗量推定装置４は、搬送装置５０Ａに内蔵されていてもよく、図１に示したように搬送装置５０Ａと別個の装置として構成されてもよい。また、摩耗量推定装置４は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
【００４０】
図４は、実施の形態にかかる摩耗量推定装置による車輪摩耗量の推定処理手順を示すフローチャートである。制御装置５は、搬送装置５０Ａを制御する際に、搬送装置５０ＡからスケールＦＢ情報５１に含まれる速度ＦＢ情報および電流ＦＢ情報５２を取得する。制御装置５は、取得した速度ＦＢ情報および電流ＦＢ情報５２を、速度の情報および制御電流の情報として摩耗量推定装置４に送る。
【００４１】
摩耗量推定装置４のデータ取得部４１は、速度の情報としての速度ＦＢ情報と、制御電流の情報としての電流ＦＢ情報５２とを含んだ推定用データ５３を、制御装置５から取得する（ステップＳ１０）。
【００４２】
演算部４２は、摩耗量推定モデルに推定用データ５３を入力する（ステップＳ２０）。これにより、演算部４２は、車輪摩耗量を推定する（ステップＳ３０）。この車輪摩耗量は、記憶部４３で記憶される。
【００４３】
制御装置５が車輪摩耗量の要求を摩耗量推定装置４に送ると、データ取得部４１が、車輪摩耗量の要求を受け付けて出力部４４に通知する。これにより、出力部４４は、記憶部４３に格納されている車輪摩耗量を制御装置５に出力する（ステップＳ４０）。
【００４４】
ここで、摩耗量推定装置４が用いる摩擦量推定モデルによる車輪摩耗量の詳細な推定処理手順について説明する。摩耗量推定装置４が用いる摩擦量推定モデルは、複数の摩耗量に対応した電流と推力との相関関係を記憶して保持するモデルである。この摩擦量推定モデルへは、電流ＦＢ情報５２と速度ＦＢ情報とが入力される。摩擦量推定モデルは、速度ＦＢ情報に基づいて加速度を計算し、さらに加速度から推力を計算し、電流ＦＢ情報５２と計算された推力とから電流と推力との相関係数の検出値を計算する。摩擦量推定モデルは、相関係数の検出値、および記憶している摩耗量に対応した電流と推力の相関係数から、摩耗量を推定する。
【００４５】
図５は、実施の形態にかかる摩耗量推定装置による車輪摩耗量の詳細な推定処理手順を示すフローチャートである。
【００４６】
演算部４２は、推定用データ５３として取得した速度ＦＢ情報を微分処理することで加速度の検出値である加速度検出値を計算する（ステップＳ３１）。
【００４７】
演算部４２は、加速度検出値に、記憶部４３であらかじめ記憶している可動子１の質量を積算して、リニアモータから出力された推力の計算値である推力計算値を計算する（ステップＳ３２）。
【００４８】
演算部４２は、推力計算値を、推定用データ５３として取得した電流ＦＢ情報５２で割り算して電流推力相関検出値を計算する（ステップＳ３３）。
【００４９】
演算部４２は、記憶部４３にあらかじめ記憶している複数の摩耗量に対応した電流推力相関係数と、計算した電流推力相関検出値とから、電流推力相関検出値に最も近い電流推力相関係数の車輪摩耗量を、車輪摩耗量の推定値とする（ステップＳ３４）。この車輪摩耗量の推定値は、記憶部４３で記憶される（ステップＳ３５）。
【００５０】
図６は、実施の形態にかかる摩耗量推定装置が用いる摩擦量推定モデルが記憶する、複数の摩耗量に対応した電流と推力との相関関係の一例を示す図である。電流と推力との相関関係が、電流推力相関係数であり、電流推力相関係数と摩耗量とが、対応付けされた情報が、摩擦量推定モデルで記憶される。
【００５１】
なお、本実施の形態では、制御装置５が、摩耗量推定装置４へ制御電流の情報として電流ＦＢ情報５２を送る例を説明したが、制御装置５は、制御電流の情報として電流指令情報を送ってもよい。すなわち、リニアモータへ流す電流は、電流制御が行われて電流指令情報と電流ＦＢ情報５２とがほぼ一致しているので、制御装置５は、制御電流の情報として電流指令情報を摩耗量推定装置４に送ってもよい。
【００５２】
また、制御装置５が、摩耗量推定装置４へ速度ＦＢ情報を送る例を説明したが、制御装置５は、摩耗量推定装置４へ速度ＦＢ情報の代わりに速度指令情報を送ってもよい。すなわち、リニアモータの速度は、速度制御が行われて速度指令情報と速度ＦＢ情報とがほぼ一致しているので、制御装置５は、摩耗量推定装置４へ速度指令情報を送ってもよい。この場合、摩耗量推定装置４の演算部４２は、速度指令情報を微分処理することで加速度を計算する。或いは、制御装置５は、摩耗量推定装置４へ位置指令情報または位置ＦＢ情報（スケールＦＢ情報５１）を送り、摩耗量推定装置４の演算部４２が、位置指令情報または位置ＦＢ情報を２回微分処理することで加速度を計算してもよい。位置ＦＢ情報は、制御装置５にフィードバックする可動子１の位置情報である。
【００５３】
また、本実施の形態では、電流と推力との相関関係が比例関係とし、電流推力相関係数を記憶する例を説明したが、電流推力相関係数以外のデータを記憶しておいてもよい。例えば、複数の摩耗量に対応した電流と推力との相関関係のグラフを、電流および推力を一定値間隔で区切って記憶部４３に記憶しておいてもよい。この場合、演算部４２は、搬送装置５０Ａでの電流ＦＢ情報５２と推力との関係に最も近い電流と推力との相関関係のグラフを検索して摩耗量を推定する。
【００５４】
電流−推力特性は、リニアモータのコイル温度の変化が大きいと変化する。コイル温度は、リニアモータを速度パターンで動作させる頻度等により、リニアモータに流される電流による発熱とリニアモータからの放熱とのバランスなどで、平均的に収束する温度が変わってくる。このため、データ取得部４１は、リニアモータが有するコイルの温度であるコイル温度を取得してもよい。この場合、演算部４２は、あらかじめ記憶部４３に記憶しておいた複数のコイル温度に対応した複数の補正係数から、取得したコイル温度に基づいて取得したコイル温度に近い補正係数を呼び出す。そして、演算部４２は、制御電流の情報のデータ、あるいは位置または速度の情報のデータ、あるいは位置または速度の情報から計算された加速度のデータに、補正係数を掛けて補正して、摩耗量を推定する。演算部４２は、摩耗量を推定する際に用いるデータを、コイル温度に対応する補正係数で補正することで、補正をしない場合よりも精度良く車輪摩耗量を推定できる。
【００５５】
また、コイル温度に関する別の補正方法もある。リニアモータに流れる電流による発熱は、電流の２乗に比例して発熱するので、取得した電流の情報を２乗して、熱的な時定数で平均化した実効負荷率がリニアモータの温度の目安となる。このため演算部４２は、取得した電流の情報を２乗し、熱的な時定数で平均化する一次遅れフィルタを通して、実効負荷率を計算してもよい。この場合、演算部４２は、あらかじめ複数の実効負荷率に対応した複数の電流−推力特性を記憶しておいた記憶部４３から、計算した実効負荷率に近い電流−推力特性を呼び出して利用するといった、電流−推力特性の補正を行う。これにより、摩耗量推定装置４は、運転時にコイル温度をセンサなどで取得する必要が無い簡易な構成で、補正をしない場合よりも精度良く車輪摩耗量を推定できる。
【００５６】
演算部４２は、コイル温度の変化が少なかった場合、またはコイル温度の変化による電流−推力特性の変化が少ないとみなせる場合には、コイル温度による補正を行わなくてもよい。
【００５７】
ところで、搬送装置が備える可動子車輪の摩耗量を測定する方法として、可動子車輪の摩耗量の計測系を搬送装置に配置する方法がある。この方法の場合、可動子車輪の摩耗量の計測系が必要になるので測定装置の構成が複雑になる。また、微小な摩耗量を検出するためには高精度な計測系が必要とされ、搬送装置が高価になる。本実施の形態の摩耗量学習装置は、摩耗量推定モデルを用いることで、搬送装置５０Ａを高価にすることなく簡易な構成の摩耗量推定装置４で微小な摩耗量を推定することができる。
【００５８】
つぎに、摩耗量推定モデルの生成処理について説明する。図７は、実施の形態にかかる摩耗量学習装置を備えた摩耗量監視システムの構成を示す図である。図７の各構成要素のうち図１に示す摩耗量監視システム１００Ａと同一機能を達成する構成要素については同一符号を付しており、重複する説明は省略する。
【００５９】
摩耗量監視システム１００Ｂは、車輪摩耗量を機械学習し車輪摩耗量の推定に用いられる摩耗量推定モデルを生成するシステムである。搬送装置５０Ｂは、搬送装置５０Ａと同様の装置である。
【００６０】
図７では、搬送装置５０Ｂの上面と平行な面内の２つの軸であって互いに直交する２つの軸をＸ軸およびＹ軸とする。また、Ｘ軸およびＹ軸に直交する軸をＺ軸とする。Ｚ軸は、例えば、鉛直方向に平行な軸である。図７では、搬送装置５０ＢがＹ軸方向に沿って移動する場合を示しているが、搬送装置５０Ｂは、何れの方向に移動してもよい。
【００６１】
摩耗量監視システム１００Ｂは、搬送装置５０Ｂと、制御装置５と、摩耗量学習装置３Ｂとを備えている。搬送装置５０Ｂは、搬送装置５０Ａが有する構成要素に加えて、少なくとも１つの距離センサ２４を備えている。距離センサ２４は、固定子２に配置されている。なお、摩耗量監視システム１００Ｂが備える制御装置５は、摩耗量監視システム１００Ａが備える制御装置５とは異なる装置であってもよい。
【００６２】
距離センサ２４は、可動子１と固定子２との間の距離を検出するセンサである。距離センサ２４は、検出した距離を距離情報５４として摩耗量学習装置３Ｂに送る。距離情報５４は、車輪摩耗量に対応する情報である。
【００６３】
制御装置５は、搬送装置５０ＢからスケールＦＢ情報５１に含まれる位置ＦＢ情報と速度ＦＢ情報、および電流ＦＢ情報５２を取得する。制御装置５は、取得した位置ＦＢ情報および速度ＦＢ情報と、可動子１の位置の指令の情報である位置指令情報と、位置指令情報の微分である速度指令情報とを、位置の情報および速度の情報として摩耗量学習装置３Ｂに送る。また、制御装置５は、電流ＦＢ情報５２を摩耗量学習装置３Ｂに送る。この電流ＦＢ情報５２は、制御電流の情報である。
【００６４】
このように、制御装置５は、位置指令情報および速度指令情報と、スケールＦＢ情報５１から得られる位置ＦＢ情報および速度ＦＢ情報と、リニアモータに流した制御電流を検出した電流ＦＢ情報５２との組み合わせとを、摩耗量学習装置３Ｂに送る。
【００６５】
摩耗量学習装置３Ｂは、可動子車輪１３の摩耗量である車輪摩耗量を推定する摩耗量推定モデルを生成するコンピュータである。摩耗量学習装置３Ｂは、制御電流の情報である電流ＦＢ情報５２と、可動子１の位置および速度の情報である位置指令情報、速度指令情報、位置ＦＢ情報および速度ＦＢ情報とを、搬送装置５０Ｂの状態を示す状態情報６０として制御装置５から取得する。
【００６６】
また、摩耗量学習装置３Ｂは、距離情報５４を教師データとして搬送装置５０Ｂから取得する。すなわち、摩耗量学習装置３Ｂは、状態情報６０および距離情報５４を含んだ学習用データ５５Ｂを、制御装置５および搬送装置５０Ｂから取得する。学習用データ５５Ｂは、摩耗量推定モデルを生成する際に用いられるデータである。
【００６７】
摩耗量学習装置３Ｂは、学習用データ５５Ｂを用いて、車輪摩耗量を学習し、摩耗量推定モデルを生成する。摩耗量学習装置３Ｂは、正確な車輪摩耗量を算出することができる摩耗量推定モデルを生成する。摩耗量学習装置３Ｂは、車輪摩耗量を記憶しておき、摩耗量推定装置４からの要求に応じて、摩耗量推定モデルを摩耗量推定装置４へ送る。
【００６８】
摩耗量学習装置３Ｂは、データ取得部３１と、機械学習部３２Ｂと、記憶部３３と、出力部３４とを備えている。データ取得部３１は、状態情報６０を制御装置５から取得し、距離情報５４を搬送装置５０Ｂから取得する。すなわち、データ取得部３１は、状態情報６０と、この状態情報６０に対応する距離情報５４とを学習用データ５５Ｂとして取得する。
【００６９】
機械学習部３２Ｂは、学習用データ５５Ｂに基づいて、摩耗量推定モデルを生成する。具体的には、機械学習部３２Ｂは、状態情報６０および距離情報５４の組み合わせによって作成されるデータセットである学習用データ５５Ｂをデータ取得部３１から取得し、学習用データ５５Ｂに基づいて車輪摩耗量を学習する。車輪摩耗量の機械学習の方法については、後述する。摩耗量学習装置３Ｂは、機械学習の結果として得た摩耗量推定モデルを記憶部３３に格納する。
【００７０】
記憶部３３は、学習済モデルである摩耗量推定モデルを記憶しておくメモリなどである。出力部３４は、摩耗量推定装置４から摩耗量推定モデルの要求があると、記憶部３３に格納されている摩耗量推定モデルを摩耗量推定装置４に出力する。摩耗量推定装置４からの摩耗量推定モデルの要求は、データ取得部３１が受け付けて出力部３４に通知する。
【００７１】
図８は、実施の形態にかかる摩耗量学習装置による摩耗量推定モデルの生成処理手順を示すフローチャートである。制御装置５は、搬送装置５０Ｂを制御する際に、搬送装置５０ＢからスケールＦＢ情報５１および電流ＦＢ情報５２を取得する。制御装置５は、取得したスケールＦＢ情報５１から得られる位置ＦＢ情報と速度ＦＢ情報、および電流ＦＢ情報５２を、摩耗量学習装置３Ｂに送る。また、制御装置５は、可動子１の位置の指令の情報である位置指令情報を摩耗量学習装置３Ｂに送る。
【００７２】
摩耗量学習装置３Ｂのデータ取得部３１は、位置および速度の情報である位置指令情報、位置ＦＢ情報、速度指令情報、および速度ＦＢ情報と、制御電流の情報である電流ＦＢ情報５２とを含んだ状態情報６０を、制御装置５から取得する。また、データ取得部３１は、距離情報５４を搬送装置５０Ｂから取得する。すなわち、摩耗量学習装置３Ｂは、状態情報６０および距離情報５４を含んだ学習用データ５５Ｂを制御装置５および搬送装置５０Ｂから取得する（ステップＳ１１０）。
【００７３】
機械学習部３２Ｂは、学習用データ５５Ｂを用いて車輪摩耗量を学習する（ステップＳ１２０）。これにより、機械学習部３２Ｂは、摩耗量推定モデルを生成する。記憶部３３は、摩耗量推定モデルを記憶しておく（ステップＳ１３０）。
【００７４】
摩耗量推定装置４が摩耗量推定モデルの要求を摩耗量学習装置３Ｂに送ると、データ取得部３１が、摩耗量推定モデルの要求を受け付けて出力部３４に通知する。これにより、出力部３４は、記憶部３３に格納されている摩耗量推定モデルを摩耗量推定装置４に出力する。摩耗量推定装置４のデータ取得部４１は、摩耗量推定モデルを受付けて記憶部４３に格納する。
【００７５】
車輪摩耗量の増加によって電流−推力特性が変化して同じ電流に対して出力される推力が増えると、同じ制御装置５の出力に対して搬送装置５０Ｂからのフィードバックの応答変化が大きくなることになり、制御の出力からフィードバックまでのゲインが大きくなる。このことから、加速時の位置または速度の指令と、フィードバックとの差が小さくなること、または加速から一定速になったときの位置または速度の指令の波形の角に対してフィードバックがなだらかに丸まる度合いが小さくなることがある。摩耗量学習装置３Ｂは、このような、位置または速度の指令に対するフィードバックの動作の変化に基づいて、車輪摩耗量を推定するように学習する。
【００７６】
また、車輪摩耗量の増加によって電流−推力特性が変化して同じ電流に対して出力される推力が増えると、同じ電流に対して発生する加速度が変化する。このことから、効果的に車輪摩耗量を学習させるため、摩耗量学習装置３Ｂは、位置または速度の情報から加速度を計算して学習用データ５５Ｂに含めてもよい。この場合、摩耗量学習装置３Ｂは、可動子１の速度フィードバックに応じた駆動電流の変化によって生じる搬送装置５０Ｂの加速度の変化に基づいて車輪摩耗量を学習し、摩耗量推定モデルを生成する。また、摩耗量推定装置４は、位置または速度の情報から加速度を計算して推定用データ５３に含めて摩耗量推定モデルに入力し、可動子１の速度フィードバックに応じた駆動電流の変化によって生じる搬送装置５０Ｂの加速度の変化に基づいて車輪摩耗量を推定してもよい。
【００７７】
また、摩耗量監視システムは、摩耗量学習装置３Ｂおよび摩耗量推定装置４を備えていてもよい。図９は、実施の形態にかかる摩耗量学習装置および摩耗量推定装置を備えた摩耗量監視システムの構成を示す図である。図９では、摩耗量学習装置３Ｂおよび摩耗量推定装置４を備えた摩耗量監視システム１００Ｘの構成を示している。
【００７８】
摩耗量監視システム１００Ｘは、搬送装置５０Ａ，５０Ｂと、２つの制御装置５と、摩耗量学習装置３Ｂと、摩耗量推定装置４とを備えている。１つ目の制御装置５は、図１で説明した制御装置５であり、搬送装置５０Ａおよび摩耗量推定装置４に接続されている。２つ目の制御装置５は、図７で説明した制御装置５であり、搬送装置５０Ｂおよび摩耗量学習装置３Ｂに接続されている。そして、摩耗量推定装置４と摩耗量学習装置３Ｂとが接続されている。
【００７９】
摩耗量学習装置３Ｂは、２つ目の制御装置５および搬送装置５０Ｂからデータを取得することで学習用データ５５Ｂを取得し、摩耗量推定モデルを生成する。摩耗量推定装置４は、摩耗量学習装置３Ｂから摩耗量推定モデルを取得する。摩耗量推定装置４は、通信によって摩耗量学習装置３Ｂから摩耗量推定モデルを取得してもよいし、可搬性の記憶媒体を介して摩耗量学習装置３Ｂから摩耗量推定モデルを取得してもよい。
【００８０】
摩耗量推定装置４は、１つ目の制御装置５および搬送装置５０Ａからデータを取得することで推定用データ５３を取得する。摩耗量推定装置４は、摩耗量推定モデルおよび推定用データ５３に基づいて、搬送装置５０Ａの可動子車輪１３の摩耗量を推定する。
【００８１】
摩耗量監視システム１００Ｘでは、摩耗量学習装置３Ｂのデータ取得部３１が第１のデータ取得部であり、摩耗量推定装置４のデータ取得部４１が第２のデータ取得部である。
【００８２】
なお、摩耗量監視システム１００Ｘにおいて、１つ目の制御装置５と２つ目の制御装置５とをまとめて１つの制御装置５としてもよい。この場合、１つの制御装置５で、搬送装置５０Ａ，５０Ｂを制御する。
【００８３】
図１０は、実施の形態にかかる摩耗量学習装置を備えた摩耗量監視システムの別構成を示す図である。図１０の各構成要素のうち摩耗量監視システム１００Ａ，１００Ｂと同一機能を達成する構成要素については同一符号を付しており、重複する説明は省略する。
【００８４】
摩耗量監視システム１００Ｃは、摩耗量監視システム１００Ｂと同様に摩耗量推定モデルを生成するシステムである。搬送装置５０Ｃは、搬送装置５０Ａ，５０Ｂと同様の装置である。
【００８５】
図１０では、搬送装置５０Ｃの上面と平行な面内の２つの軸であって互いに直交する２つの軸をＸ軸およびＹ軸とする。また、Ｘ軸およびＹ軸に直交する軸をＺ軸とする。Ｚ軸は、例えば、鉛直方向に平行な軸である。図１０では、搬送装置５０ＣがＹ軸方向に沿って移動する場合を示しているが、搬送装置５０Ｃは、何れの方向に移動してもよい。
【００８６】
摩耗量監視システム１００Ｃは、搬送装置５０Ｃと、制御装置５と、摩耗量学習装置３Ｃとを備えている。搬送装置５０Ｃは、搬送装置５０Ｂが有する構成要素に加えて、温度センサ２５を備えている。温度センサ２５は、固定子２に配置されている。
【００８７】
温度センサ２５は、リニアモータ電機子２２が備えるコイルの温度を検出するセンサであり、リニアモータ電機子２２の近傍に配置されている。温度センサ２５は、検出した温度をコイル温度情報７２として摩耗量学習装置３Ｃに送る。また、距離センサ２４は、距離情報５４を摩耗量学習装置３Ｃに送る。
【００８８】
制御装置５は、搬送装置５０Ｃから、スケールＦＢ情報５１から得られる位置ＦＢ情報と速度ＦＢ情報、および電流ＦＢ情報５２を取得し、位置および速度の情報、制御電流の情報として摩耗量学習装置３Ｃに送る。また、制御装置５は、可動子１の位置の指令である位置指令情報とその微分である速度指令情報とを摩耗量学習装置３Ｃに送る。さらに、制御装置５は、可動子１の搭載質量の情報を質量情報７１として摩耗量学習装置３Ｃに送る。質量情報７１は、可動子１自体の質量と、可動子１に搭載される搭載物の質量とを足した質量の情報である。すなわち、質量情報７１は、可動子車輪１３にかかる重さの情報である。
【００８９】
摩耗量学習装置３Ｃは、可動子車輪１３の摩耗量である車輪摩耗量を推定する摩耗量推定モデルを生成するコンピュータである。摩耗量学習装置３Ｃは、制御電流の情報である電流ＦＢ情報５２と、位置および速度の情報である位置指令情報、位置ＦＢ情報、速度指令情報、および速度ＦＢ情報とを、搬送装置５０Ｃの状態を示す状態情報６０として制御装置５から取得する。また、摩耗量学習装置３Ｃは、質量情報７１を制御装置５から取得する。
【００９０】
また、摩耗量学習装置３Ｃは、距離情報５４およびコイル温度情報７２を搬送装置５０Ｃから取得する。質量情報７１およびコイル温度情報７２は、学習用データ５５Ｃとして用いられてもよいし、フィードバック情報の補正に用いられてもよい。ここでは、質量情報７１およびコイル温度情報７２が学習用データ５５Ｃとして用いられる場合について説明する。
【００９１】
摩耗量学習装置３Ｃは、状態情報６０、質量情報７１、距離情報５４、およびコイル温度情報７２を含んだ学習用データ５５Ｃを制御装置５および搬送装置５０Ｃから取得する。摩耗量学習装置３Ｃは、データ取得部３１と、機械学習部３２Ｃと、記憶部３３と、出力部３４とを備えている。
【００９２】
機械学習部３２Ｃは、学習用データ５５Ｃに基づいて車輪摩耗量を学習し、摩耗量推定モデルを生成する。ここで、機械学習部３２Ｃが、質量情報７１およびコイル温度情報７２を、フィードバック情報の補正に用いる場合について説明する。
【００９３】
搬送装置５０Ｃへの制御電流のフィードバック値である電流ＦＢ情報５２は、可動子１の搭載質量およびリニアモータ電機子２２が備えるコイルの温度によって変動する。したがって、機械学習部３２Ｃは、スケールＦＢ情報５１および電流ＦＢ情報５２を、少なくとも１つの速度パターンで計測された質量情報７１およびコイル温度情報７２に基づいて補正する。すなわち、機械学習部３２Ｃは、スケールＦＢ情報５１および電流ＦＢ情報５２を、機械学習プロセスの前段において学習データの前処理に使用する。機械学習部３２Ｃは、補正後のスケールＦＢ情報５１および電流ＦＢ情報５２を用いて、車輪摩耗量を機械学習し、摩耗量推定モデルを生成する。
【００９４】
ここで、機械学習部３２Ｃが、コイル温度情報７２を学習用データ５５Ｃとして用いず、フィードバック情報の補正にも用いずに、コイル温度の変化に対応した摩耗量推定モデルを生成する場合について説明する。
【００９５】
制御装置５が、搬送装置５０Ｃを連続的に動作させて運転する場合には、例えば図３に示した加減速のある速度パターンを繰り返す動作パターンで運転を行う。加速の期間と、一定速の期間と、減速の期間とでは電流が流れ、リニアモータは発熱して温度が上がる。停止の期間では、電流がほとんど流れず、リニアモータは放熱して温度が下がる。これらの処理が高頻度で繰り返されてリニアモータが連続して動作すると、リニアモータの温度は発熱と放熱とがバランスするある平均的な温度に収束する。この温度を高頻度温度とする。
【００９６】
ここで、動作パターンが、加速の期間と、一定速の期間と、減速の期間とが同じ長さであり、停止の期間が長い低頻度の動作パターンであった場合、搬送装置５０Ｃを連続的に運転すると、高頻度温度よりも低い温度の低頻度温度に収束する。
【００９７】
リニアモータの温度が異なると電流−推力特性が変化し、車輪摩耗量の推定にも影響する。ここで、摩耗量学習装置３Ｃは、搬送装置５０Ｃがどのような動作パターンで運転されるかは、位置または速度の情報で識別できる。このため、摩耗量学習装置３Ｃは、コイル温度が異なる値となる複数の動作パターンで位置または速度の情報を含む学習用データ５５Ｃを取得すればよい。これにより、摩耗量学習装置３Ｃは、コイル温度が高くなる運転での車輪摩耗量、コイル温度が低くなる運転での車輪摩耗量、といった運転状況に応じた車輪摩耗量を識別でき、コイル温度の違いに対応した車輪摩耗量を推定できる摩耗量推定モデルを学習できる。
【００９８】
このように、データ取得部３１は、コイル温度が異なる値となる複数の動作パターンでの、制御電流の情報と、位置または速度の情報と、可動子１と固定子２との間の距離情報５４と、を学習用データ５５Ｃとして取得する。機械学習部３２Ｃは、制御電流の情報と、位置または速度の情報と、から車輪摩耗量を推定するための摩耗量推定モデルを、コイル温度が異なる値となる複数の動作パターンでの学習用データ５５Ｃに基づいて生成する。
【００９９】
これにより、摩耗量学習装置３Ｃは、コイル温度の情報を入力しなくても、位置または速度の情報から搬送装置５０Ｃの運転によるコイル温度の変化に応じて車輪摩耗量を推定する摩耗量推定モデルを生成することができる。また、摩耗量学習装置３Ｃは、この摩耗量推定モデルを用いることで、コイル温度の情報を入力しなくても位置または速度の情報から搬送装置５０Ｃの運転によるコイル温度の変化に対応した摩耗量を推定することができる。したがって、摩耗量学習装置３Ｃは、温度センサ２５の無い簡易な構成で、車輪摩耗量をコイル温度の変化にも対応して精度良く推定することができる。
【０１００】
また、可動子１の質量の情報である質量情報７１については、搬送装置５０Ｃの定常的な運転では、同じ搬送物を繰り返し搬送することが多いので、運転を開始する前に可動子１と搬送物との合計の質量が計測される。摩耗量学習装置３Ｃは、計測された合計の質量を質量情報７１として記憶部３３で記憶しておく。摩耗量推定装置４は、記憶部３３の質量情報７１を呼び出して、推定用データ５３の補正に利用してもよい。
【０１０１】
可動子１と搬送物との合計の質量の計測は、車輪摩耗量が既知で且つ電流−推力特性が既知の状態で、加減速のある速度パターンで搬送物を載せた可動子１を動かして実行される。この場合において、摩耗量学習装置３Ｃは、制御電流の情報と位置フィードバックの情報とを取得し、制御電流の情報から推力を計算し、位置の情報を２回微分することで加速度を計算する。摩耗量学習装置３Ｃは、計算した推力を計算された加速度で割り算することで質量情報７１を計算する。
【０１０２】
これにより、摩耗量学習装置３Ｃは、運転時に質量情報７１をセンサなどで取得する必要の無い簡易な構成で、車輪摩耗量を精度良く推定することができる。なお、質量情報７１は、摩耗量学習装置３Ｃ以外の装置が計算してもよい。
【０１０３】
摩耗量学習装置３Ｂは、搬送装置５０Ｂに内蔵されていてもよく、図７に示したように搬送装置５０Ｂと別個の装置として構成されてもよい。同様に、摩耗量学習装置３Ｃは、搬送装置５０Ｃに内蔵されていてもよく、図１０に示したように搬送装置５０Ｃと別個の装置として構成されてもよい。また、摩耗量学習装置３Ｂ，３Ｃは、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
【０１０４】
なお、摩耗量学習装置３Ｃは、摩耗量学習装置３Ｂと同様の処理手順によって摩耗量推定モデルを生成するので、その説明は省略する。ここで、機械学習部３２Ｂ，３２Ｃによる機械学習処理について説明する。なお、機械学習部３２Ｂによる機械学習処理と、機械学習部３２Ｃによる機械学習処理とは同様の処理なので、ここでは機械学習部３２Ｂによる機械学習処理について説明する。
【０１０５】
機械学習部３２Ｂは、例えば、ニューラルネットワークモデルに従っていわゆる教師あり学習により、車輪摩耗量を学習する。ここで教師あり学習とは、ある入力と結果（ラベル）のデータの組を大量に学習装置に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデルをいう。
【０１０６】
ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）、および複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層、または２層以上でもよい。
【０１０７】
図１１は、実施の形態にかかる摩耗量学習装置が用いるニューラルネットワークの構成を示す図である。例えば、図１１に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層Ｘ１〜Ｘ３に入力されると、その値に重みｗ１１〜ｗ１６を掛けて中間層Ｙ１，Ｙ２に入力され、その結果にさらに重みｗ２１〜ｗ２６を掛けて出力層Ｚ１〜Ｚ３から出力される。この出力結果は、重みｗ１１〜ｗ１６および重みｗ２１〜ｗ２６の値によって変わる。
【０１０８】
実施の形態のニューラルネットワークは、状態情報６０および距離情報５４の組合せに基づいて作成されたデータセットに従って、いわゆる教師あり学習により、車輪摩耗量を学習する。すなわち、ニューラルネットワークは、入力層Ｘ１〜Ｘ３に制御電流の情報である電流ＦＢ情報５２と、可動子１の位置指令情報、位置ＦＢ情報、速度指令情報、および速度ＦＢ情報とを入力したときに出力層Ｚ１〜Ｚ３から出力された結果が、車輪摩耗量に対応する距離情報５４に近づくように重みｗ１１〜ｗ１６および重みｗ２１〜ｗ２６を調整することで学習する。機械学習部３２Ｂは、重みｗ１１〜ｗ１６，ｗ２１〜ｗ２６を調整したニューラルネットワークを記憶部３３に格納しておく。機械学習部３２Ｂが生成したニューラルネットワークが、摩耗量推定モデルである。
【０１０９】
また、ニューラルネットワークは、いわゆる教師なし学習によって車輪摩耗量を学習することもできる。教師なし学習とは、入力データのみを大量に摩耗量学習装置３Ｂに与えることで、入力データがどのような分布をしているか学習し、対応する教師出力データを与えなくても、入力データに対して圧縮、分類、整形等を行う装置を学習する手法である。教師なし学習では、それらのデータセットにある特徴を似た者どうしにクラスタリングすること等ができる。教師なし学習では、この結果を使って、何らかの基準を設けてそれを最適にするような出力の割り当てを行うことで、出力の予測を実現することができる。また、教師なし学習と教師あり学習との中間的な問題設定として、半教師あり学習と呼ばれるものもある。半教師あり学習は、一部のみ入力と出力のデータの組が存在し、それ以外は入力のみのデータである学習方法である。
【０１１０】
また、機械学習部３２Ｂは、複数の搬送装置５０Ｂに対して作成されるデータセットに従って、車輪摩耗量を学習するようにしてもよい。なお、機械学習部３２Ｂは、同一の現場で使用される別個の搬送装置５０Ｂからデータセットを取得してもよいし、或いは、異なる現場で独立して稼働する複数の搬送装置５０Ｂから収集されるデータセットを利用して車輪摩耗量を学習してもよい。さらに、摩耗量学習装置３Ｂは、データセットを収集する搬送装置５０Ｂを途中で対象に追加し、或いは、逆に対象から除去することも可能である。また、ある搬送装置に関して車輪摩耗量を学習した摩耗量学習装置３Ｂを、これとは別の搬送装置に取り付け、取り付けられた摩耗量学習装置３Ｂが、当該別の搬送装置に関して車輪摩耗量を再学習して更新するようにしてもよい。
【０１１１】
また、機械学習部３２Ｂに用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Deep  Learning：ディープラーニング）を用いることもでき、機械学習部３２Ｂは、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。
【０１１２】
ここで、摩耗量推定装置４および摩耗量学習装置３Ｂ，３Ｃのハードウェア構成について説明する。なお、摩耗量推定装置４および摩耗量学習装置３Ｂ，３Ｃは、同様のハードウェア構成を有しているので、ここでは摩耗量推定装置４のハードウェア構成について説明する。
【０１１３】
図１２は、実施の形態にかかる摩耗量推定装置を実現するハードウェア構成例を示す図である。摩耗量推定装置４は、入力装置３００、プロセッサ１０、メモリ２００、および出力装置４００により実現することができる。プロセッサ１０の例は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）ともいう）またはシステムＬＳＩ（Large  Scale  Integration）である。メモリ２００の例は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）である。
【０１１４】
摩耗量推定装置４は、プロセッサ１０が、メモリ２００で記憶されている摩耗量推定装置４の動作を実行するための、コンピュータで実行可能な、摩耗量推定プログラムを読み出して実行することにより実現される。摩耗量推定装置４の動作を実行するためのプログラムである摩耗量推定プログラムは、摩耗量推定装置４の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。
【０１１５】
摩耗量推定装置４で実行される摩耗量推定プログラムは、データ取得部４１および演算部４２を含むモジュール構成となっており、これらが主記憶装置上にロードされ、これらが主記憶装置上に生成される。
【０１１６】
入力装置３００は、推定用データ５３および摩耗量推定モデル８０を受け付けてデータ取得部４１に送る。摩耗量推定モデル８０は、図７で説明した摩耗量学習装置３Ｂによって生成された摩耗量推定モデルである。
【０１１７】
メモリ２００は、プロセッサ１０が各種処理を実行する際の一時メモリに使用される。また、メモリ２００は、推定用データ５３、摩耗量推定モデル８０、および車輪摩耗量８１を記憶する。車輪摩耗量８１は、演算部４２が、推定用データ５３および摩耗量推定モデル８０を用いて算出した車輪摩耗量である。出力装置４００は、車輪摩耗量８１を制御装置５に出力する。
【０１１８】
摩耗量推定プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルで、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されてもよい。また、摩耗量推定プログラムは、インターネットなどのネットワーク経由で摩耗量推定装置４に提供されてもよい。なお、摩耗量推定装置４の機能について、一部を専用回路などの専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。
【０１１９】
このように実施の形態の摩耗量推定装置４は、搬送装置５０Ａの可動子１を駆動制御するためにリニアモータに流される制御電流の情報と、可動子１の駆動制御される位置または速度の情報と、を推定用データ５３として取得している。そして、摩耗量推定装置４は、可動子車輪１３の摩耗量を推定するための摩耗量推定モデル８０に推定用データ５３を入力することによって摩耗量を推定している。これにより、摩耗量推定装置４は、簡易な構成で可動子車輪１３の摩耗量を推定することができる。
【０１２０】
また、実施の形態の摩耗量学習装置３Ｂは、搬送装置５０Ｂの可動子１を駆動制御するためにリニアモータに流される制御電流の情報と、可動子１の駆動制御される位置または速度の情報と、リニアモータが備える可動子１と固定子２との間の距離を示す距離情報５４と、を学習用データ５５Ｂとして取得している。そして、摩耗量学習装置３Ｂは、学習用データ５５Ｂに基づいて、可動子車輪１３の摩耗量を推定するための摩耗量推定モデルを生成している。これにより、摩耗量学習装置３Ｂは、簡易な構成で可動子車輪１３の摩耗量を推定することができる摩耗量推定モデルを生成することができる。
【０１２１】
以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【０１２２】
１  可動子、２  固定子、３Ｂ，３Ｃ  摩耗量学習装置、４  摩耗量推定装置、５  制御装置、１０  プロセッサ、１１  可動子筐体、１２  リニアモータ磁石、１３  可動子車輪、２１  固定子筐体、２２  リニアモータ電機子、２３  スケールヘッド、２４  距離センサ、２５  温度センサ、３１，４１  データ取得部、３２Ｂ，３２Ｃ  機械学習部、３３，４３  記憶部、３４，４４  出力部、４２  演算部、５０Ａ〜５０Ｃ  搬送装置、５１  スケールＦＢ情報、５２  電流ＦＢ情報、５３  推定用データ、５４  距離情報、５５Ｂ，５５Ｃ  学習用データ、６０  状態情報、６１  推定結果、７１  質量情報、７２  コイル温度情報、８０  摩耗量推定モデル、８１  車輪摩耗量、１００Ａ〜１００Ｃ，１００Ｘ  摩耗量監視システム、２００  メモリ、３００  入力装置、４００  出力装置、Ｘ１〜Ｘ３  入力層、Ｙ１，Ｙ２  中間層、Ｚ１〜Ｚ３  出力層、ｗ１１〜ｗ１６，ｗ２１〜ｗ２６  重み。
【要約】
車輪式のガイド機構により移動可能な可動子（１）がリニアモータによって駆動制御される搬送装置（５０Ａ）の可動子車輪（１３）の摩耗量を推定する摩耗量推定装置（４）であって、可動子を駆動制御するためにリニアモータに流される制御電流の情報と、可動子の駆動制御される位置または速度の情報と、を推定用データ（５３）として取得するデータ取得部（４１）と、摩耗量を推定するための摩耗量推定モデルを記憶する記憶部（４３）と、推定用データを摩耗量推定モデルに入力することによって摩耗量を推定する演算部（４２）と、を備える。【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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