JP2020028941A - Abnormality determination method and abnormality determination device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、異常判定方法及び異常判定装置に関する。 The present invention relates to an abnormality determination method and an abnormality determination device.
ロボットアームの関節角度に基づいてロボットアームの先端位置の直交座標を算出し、算出された直交座標が予め設定された駆動範囲(作業範囲)の外にあると判断した場合に、ロボットアームの動作が異常であると判定する、ロボットアームの駆動範囲の監視方法が提案されている(特許文献1参照)。駆動範囲とは、ロボットアームの作業内容に応じて予め設定される、ロボットアームの可動範囲の一部分の範囲である。 The orthogonal coordinates of the robot arm tip position are calculated based on the joint angle of the robot arm, and when it is determined that the calculated orthogonal coordinates are outside the preset driving range (working range), the operation of the robot arm is performed. A method for monitoring the drive range of a robot arm that determines that the robot arm is abnormal has been proposed (see Patent Document 1). The drive range is a part of the movable range of the robot arm, which is set in advance according to the work content of the robot arm.
しかしながら、特許文献1に記載の技術によれば、ロボットアームが駆動範囲を超えたか否かで異常判定を行うため、異常が発生してロボットアームが駆動範囲を超えて非駆動範囲にて動作するまで異常を検知できない。そのため、駆動範囲と非駆動範囲の境界や境界近傍において発生しやすいフレーキング等の異常や故障の予兆を精度よく検知できないという問題がある。 However, according to the technology described in Patent Literature 1, the abnormality is determined based on whether the robot arm has exceeded the drive range. Therefore, an abnormality has occurred and the robot arm operates beyond the drive range and operates in the non-drive range. Unable to detect abnormalities. For this reason, there is a problem in that it is not possible to accurately detect an abnormality such as flaking or a sign of a failure which is likely to occur at the boundary between the drive range and the non-drive range or near the boundary.
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、駆動範囲と非駆動範囲の境界や境界近傍において発生しやすい、フレーキング等のロボットアームの異常や故障の予兆を精度よく検知できる異常判定方法及び異常判定装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and is an abnormality determination that can accurately detect an abnormality or a sign of a failure of a robot arm such as flaking that is likely to occur at or near a boundary between a driving range and a non-driving range. A method and an abnormality determination device are provided.
上述した問題を解決するために、本発明の一態様に係る異常判定方法及び異常判定装置は、機械が備える可動部の可動範囲のうち、可動部の駆動範囲と非駆動範囲との間の境界を含む検査範囲を設定し、検査範囲にわたって可動部を動作させて取得した、機械の稼働データに基づいて、機械の異常を判定する。 In order to solve the above-described problem, an abnormality determination method and an abnormality determination device according to one embodiment of the present invention provide a method for determining a boundary between a driving range of a movable unit and a non-driving range of a movable range of a movable unit included in a machine. Is set, and the abnormality of the machine is determined based on the operation data of the machine acquired by operating the movable part over the inspection range.
本発明によれば、駆動範囲と非駆動範囲の境界や境界近傍において発生しやすい、ロボットアームの異常や故障の予兆を精度よく検知できる。 According to the present invention, it is possible to accurately detect a sign of an abnormality or failure of the robot arm, which is likely to occur at the boundary between the driving range and the non-driving range or near the boundary.
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。説明において、同一のものには同一符号を付して重複説明を省略する。 Next, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the description, the same components will be denoted by the same reference symbols, without redundant description.
図1は、本実施形態に係る異常判定装置と判定対象である生産ロボットの構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an abnormality determination device according to the present embodiment and a production robot to be determined.
異常判定装置100は、無線又は有線によって生産ロボット40(機械)と通信可能なように接続される。異常判定装置100は、可動部を備える機械が異常であるか否かを判定するもので、例えば、1つ以上の関節を有する多軸機械である生産ロボット40(機械)を判定の対象とし、生産ロボット40が異常であるか否かを判定する。生産ロボット40は、例えば、複数の可動部を備えており、車体の溶接作業を実行するロボット等である。
The
なお、本実施形態では、生産ロボット40が行う「作業」(例えば、溶接作業、塗装作業、部品の組み付け作業などの、生産に関連する作業)は既に定められているものとする。さらに、生産ロボット40が行う「作業」に応じて、生産ロボット40の動作パターン及び動作パターンを実現するロボット制御情報が既に定まっているものとする。本発明は、このように「作業」が定められた生産ロボット40に対して、異常判定を行うものである。なお、以下では、生産ロボット40が行う「作業」との用語は、異常診断時の処理は含まない意味で用いる。
In the present embodiment, it is assumed that the “work” performed by the production robot 40 (for example, a work related to production, such as a welding work, a painting work, and a part assembling work) has been determined. Furthermore, it is assumed that the operation pattern of the
[生産ロボットの構成]
生産ロボット40の可動部は、図示しない制駆動部と連結している。ロボット制御情報に基づいて制駆動部が駆動すると、制駆動部が出力する制駆動力によって可動部は動作する。ロボット制御情報に基づいて実現される可動部の動作の組み合わせによって、生産ロボット40は種々の動作パターンで動作するよう構成されている。
[Configuration of production robot]
The movable part of the
図3に示すように、生産ロボット40は作業実行部250を有しており、ロボット制御情報に基づいて実現される動作パターンの途中で、作業実行部250が作業対象である目標物に接触あるいは近接して作業が行われる。図3では、動作パターンの間に実現される生産ロボット40の姿勢として、実線で示された姿勢と、2点鎖線で示された姿勢の2つが例示されている。
As shown in FIG. 3, the
例えば、生産ロボット40の作業が溶接作業である場合には、作業実行部250として溶接機が生産ロボット40の先端に取り付けられ、生産ロボット40は、溶接実施前に作業実行部250を溶接箇所に接触若しくは近づけさせ、溶接実施後に作業実行部250を溶接箇所から遠ざける動作パターンを行う。また、生産ロボット40の作業が部品の組み付け作業である場合には、作業実行部250としてロボットハンドが生産ロボット40の先端に取り付けられ、生産ロボット40の脇の部品置き場と組み付け対象箇所の間で、作業実行部250を往復移動させる動作パターンを行う。
For example, when the operation of the
また、図3に示すように、生産ロボット40は、可動部としての作業アーム240を備えている。制駆動部から出力された制駆動力によって、作業アーム240は回転軸201を中心として回転運動をする。なお、本実施形態では可動部は、関節の中心を支点として回転動作するものとして説明するが、可動部は、回転に限らず、直線運動や曲線の軌跡を描くような運動をするものでもよい。
Further, as shown in FIG. 3, the
生産ロボット40は、通信回路41及びセンサ43を備える。センサ43は、生産ロボット40の状態を定量的に検出するために、可動部若しくは制駆動部の位置あるいはその近傍に設置される。センサ43は、例えば、画像や動画を撮像するカメラであってもよいし、光センサ、音センサ、加速度センサ、振動センサ、圧力センサ、ひずみセンサ、アコースティックエミッションセンサ、温度センサ、湿度センサなどであってもよい。その他、センサ43は、可動部の位置を計測する位置センサ、制駆動部によって生じる制駆動力やトルクなどを計測するセンサなどであってもよい。
The
通信回路41は、センサ43によって得られた、生産ロボット40の稼働データを異常判定装置100に送信する。なお、生産ロボット40の稼働データは、センサ43によって得られたデータそのもの(いわゆる生データ)であってもよいし、センサ43によって得られたデータを図示しない演算回路等によって解析した後のデータであってもよい。また、生産ロボット40の稼働データには、センサ43によってデータを取得した時刻の情報(日付・時刻などのタイムスタンプ)や、可動部の動作軌跡の情報が含まれていてもよい。
The
通信回路41が異常判定装置100に送信するデータには、生産ロボット40が行う作業の種類、負荷量、頻度などのデータが含まれていてもよいし、生産ロボット40の保全(修理、部品の交換、潤滑油の更油等)が行われた場合に、保全が行われたことを示す保全データ(保全履歴や保全箇所の情報)が含まれていてもよい。
The data transmitted by the
[異常判定装置の構成]
異常判定装置100は、通信回路50と、記憶部60と、処理部70(コントローラ)と、報知部80とを備える。処理部70は、通信回路50、記憶部60、報知部80と通信可能なように接続される。
[Configuration of abnormality determination device]
The
通信回路50は、無線又は有線によって生産ロボット40の通信回路41と通信可能なように接続される。通信回路50は、生産ロボット40の通信回路41から生産ロボット40の稼働データを受信する。その他、通信回路50は、生産ロボット40が行う作業の種類、負荷量、頻度などのデータや、保全データを受信するものであっても良い。
The
通信回路50が受信したデータは、記憶部60に記憶される。記憶部60に記憶されたデータは、異常判定の処理を実行する際に処理部70によって読み出される。なお、記憶部60は、生産ロボット40の稼働データを記憶する際に、生産ロボット40が行う作業の種類、負荷量、頻度などのデータを紐づけて記憶するものであってもよいし、さらには、生産ロボット40の保全データを紐づけて記憶するものであってもよい。
The data received by the
その他、記憶部60は、生産ロボット40が行う作業を実現するロボット制御情報を記憶する。記憶部60は、生産ロボット40が行う1つの作業に対して1つのロボット制御情報を記憶するものであってもよい。
In addition, the
また、記憶部60は、1つの作業に対して、複数個のロボット制御情報を記憶するものであってもよい。この場合、ロボット制御情報が実現する動作パターンの中で、作業を行う際の作業実行部250の位置は、複数個のロボット制御情報の間で一致している。一方、複数個のロボット制御情報は互いに異なる生産ロボット40の動作パターンを実現するものであるため、必ずしも、動作パターンにおける可動部の動作は、複数個のロボット制御情報の間で一致していない。
The
その他、生産ロボット40の作業が変更された場合(例えば、塗装目的で使用していた生産ロボット40の使用用途を溶接目的に変更する場合など)には、記憶部60は、変更前の作業に対応したロボット制御情報に代えて、変更後の作業に対応したロボット制御情報を新しく記憶するものであってもよい。
In addition, when the operation of the
処理部70は、生産ロボット40の動作を制御し、さらに、生産ロボット40の動作の状況等に基づいて、生産ロボット40の異常を判定する。処理部70の詳細は後述する。
The
報知部80は、生産ロボット40が異常であると処理部70にて判定された場合に、処理部70からの指令に基づき、異常アラームを発報して監視員や保全員に異常を検知したことを知らせる。例えば、報知部80は回転灯やブザーなどである。
When the
[処理部の構成]
処理部70(制御部またはコントローラの一例)は、CPU(中央処理装置)、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。処理部70には、生産ロボット40の異常を判定するための異常判定装置100の一部として機能するためのコンピュータプログラム(異常判定プログラム)がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、処理部70は、異常判定装置100が備える複数の情報処理回路(71、73、75、77、79)として機能する。
[Configuration of processing unit]
The processing unit 70 (an example of a control unit or a controller) is a general-purpose microcomputer including a CPU (central processing unit), a memory, and an input / output unit. A computer program (an abnormality determination program) that functions as a part of the
本実施形態では、ソフトウェアによって複数の情報処理回路(71、73、75、77、79)を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路(71、73、75、77、79)を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路(71、73、75、77、79)を個別のハードウェアにより構成してもよい。さらに、情報処理回路(71、73、75、77、79)は、生産ロボット40の監視または制御に用いる制御ユニットと兼用してもよい。
In the present embodiment, an example is shown in which a plurality of information processing circuits (71, 73, 75, 77, 79) are realized by software. However, it is also possible to prepare the information processing circuit (71, 73, 75, 77, 79) by preparing dedicated hardware for executing the following information processing. Further, the plurality of information processing circuits (71, 73, 75, 77, 79) may be configured by individual hardware. Further, the information processing circuit (71, 73, 75, 77, 79) may also be used as a control unit used for monitoring or controlling the
処理部70は、複数の情報処理回路(71、73、75、77、79)として、動作制御部71と、駆動範囲検出部73と、検査範囲設定部75と、異常診断指示部77と、異常判定部79とを備える。
The
駆動範囲検出部73は、生産ロボット40に対して提供されるロボット制御情報、若しくは、記憶部60に記憶されたロボット制御情報に基づき、生産ロボット40の動作パターンに対応して可動部が動作する駆動範囲を検出する。
The drive
例として、図3に示すような、可動部同士が関節を介して連結した生産ロボット40を考える。可動部である作業アーム240は、回転軸201を介してアーム支持部230に連結しており、作業アーム240は回転軸201を支点として回転運動が可能なようにアーム支持部230に対して固定されている。その他、回転軸202、回転軸203の箇所についても同様に、可動部同士が連結している。図3に示す生産ロボット40は、回転軸201、回転軸202、回転軸203の位置に関節を有している。
As an example, consider a
図3において、回転軸201に垂直な平面内における回転軸201が通る点を原点とする極座標を考え、当該極座標の角度座標を座標θとし、回転軸201を中心として反時計方向を座標θの増加する方向とする。図3に示す例では、作業アーム240は、「α1≦θ≦α2」となる座標θの範囲で動作するものとする(ただし、α1<α2)。
In FIG. 3, consider the polar coordinates whose origin is a point through which the
生産ロボット40の動作パターンを記述するロボット制御情報において、作業アーム240の位置が座標θで表現されているとすると、例えば、「座標θを値α1から値α2まで増加させる」若しくは「座標θを値α2から値α1まで減少させる」というロボット制御情報によって、作業アーム240の動作が表現されることになる。
Assuming that the position of the
そのため、駆動範囲検出部73は、ロボット制御情報を参照することにより、作業アーム240が動作する範囲が駆動範囲W1であることを検出する。駆動範囲W1が検出できると、駆動範囲検出部73は、可動部の可動範囲のうち、駆動範囲W1を除いた範囲が非駆動範囲であると認識でき、さらに、作業アーム240の駆動範囲W1と非駆動範囲の間の境界が、「θ=α1」となる位置と、「θ=α2」となる位置の、2箇所の位置にあると認識できる。
Therefore, the drive
上記の例では、駆動範囲検出部73は、ロボット制御情報に基づき、生産ロボット40の動作パターンに対応して可動部が動作する駆動範囲を検出するものとして説明したが、この方法に限定されない。例えば、駆動範囲検出部73は、生産ロボット40が作業を行う間、可動部が動作する範囲をセンサ43等により監視することによっても、可動部の駆動範囲を検出できる。
In the above example, the drive
また、上記の例では、駆動範囲と非駆動範囲の間の「境界」は、上記のように可動部の位置を表す変数が特定の値をとる位置として表現した。しかしながら、実際の生産ロボット40の動作の場面では、可動部に対してギヤ等によって制駆動力が伝達される場合のギヤのかみ合い具合や、部品の加工精度や、部品の摩耗の状態などに応じて、「境界」の位置が若干の変動する場合がある。そのため、実際の生産ロボット40の動作の場面では、「境界」は上述したような誤差に起因して定まる幅を有する範囲として捉えるほうが適切であることに留意すべきである。
Further, in the above example, the “boundary” between the driving range and the non-driving range is expressed as the position where the variable representing the position of the movable part takes a specific value as described above. However, in the actual operation of the
また、可動部の回転動作に対応した角度座標を用いて、駆動範囲、非駆動範囲、および境界を記載したが、これに限定されない。また、可動部が直線運動、あるいは曲線の軌跡を描くような運動をする場合には、当該運動に対応した座標を使用することで、同様に駆動範囲、非駆動範囲、および境界を記載することができる。 Further, the driving range, the non-driving range, and the boundary are described using the angular coordinates corresponding to the rotation operation of the movable unit, but the present invention is not limited to this. When the movable part performs a linear motion or a motion that draws a curved locus, the drive range, the non-drive range, and the boundary are similarly described by using coordinates corresponding to the motion. Can be.
検査範囲設定部75は、生産ロボット40の異常診断のため、駆動範囲検出部73によって検出した駆動範囲に基づき、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界を含む検査範囲を、可動部の可動範囲の中で設定する。
The inspection
言い換えると、検査範囲設定部75は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界をまたぐように、検査範囲を設定する。駆動範囲と非駆動範囲の間の境界を中心に、検査範囲は、所定の幅を有するように設定される。
In other words, the inspection
図4に示すように、検査範囲設定部75は、位置「θ=α1」にある境界に対して、「β11≦θ≦β12」となる座標θの範囲で示される検査範囲R1を設定し、位置「θ=α2」にある境界に対して、「β21≦θ≦β22」となる座標θの範囲で示される検査範囲R2を設定する。検査範囲R1は、位置「θ=α1」にある境界を含んでおり、検査範囲R2は、位置「θ=α2」にある境界を含んでいる。
As illustrated in FIG. 4, the inspection
設定される検査範囲は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の一部のみを含むように設定されるものであってもよい。上記の例では、検査範囲R1は、位置「θ=α1」にある境界を含むが、位置「θ=α2」にある境界を含んでいない。同様に、検査範囲R2は、位置「θ=α2」にある境界を含むが、位置「θ=α1」にある境界を含んでいない。そのため、設定された検査範囲R1及び検査範囲R2は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の一部のみを含むように設定されている。 The set inspection range may be set to include only a part of the boundary between the driving range and the non-driving range. In the above example, the inspection range R1 includes the boundary at the position “θ = α1”, but does not include the boundary at the position “θ = α2”. Similarly, the inspection range R2 includes the boundary at the position “θ = α2”, but does not include the boundary at the position “θ = α1”. Therefore, the set inspection ranges R1 and R2 are set so as to include only a part of the boundary between the driving range and the non-driving range.
また、設定される検査範囲は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の全体を含むように設定されるものであってもよい。上記の例では示していないが、位置「θ=α1」にある境界と、位置「θ=α2」にある境界の両方を含むように、検査範囲が設定される場合に相当する。 Further, the set inspection range may be set to include the entire boundary between the driving range and the non-driving range. Although not shown in the above example, this corresponds to a case where the inspection range is set to include both the boundary at the position “θ = α1” and the boundary at the position “θ = α2”.
なお、検査範囲設定部75によって設定される検査範囲の幅は、駆動範囲の幅の10%程度の大きさの幅として設定されるものであってもよい。さらには、可動部に対してギヤによって制駆動力が伝達される場合、検査範囲はギヤの歯数に基づいて設定され、歯数が多いほど、検査範囲の幅が小さく設定されるものであってもよい。このように設定する理由は、実際の生産ロボット40の動作の場面では、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の位置がギヤのかみ合い具合や、部品の加工精度や、部品の摩耗の状態などに応じて変動しうることを考慮したのであり、確実に境界を含むように検査範囲が設定されることを保証するためである。
Note that the width of the inspection range set by the inspection
異常診断指示部77は、検査範囲設定部75によって検査範囲が設定されていることを前提に、動作制御部71に異常診断のための動作開始の司令を送信する。
The abnormality
異常診断指示部77は、図示しないユーザーインターフェースなどを介して、監視員や保全員からの異常診断の開始の指示を受け付けるものであってもよく、監視員や保全員からの指示があった場合に、動作制御部71に異常診断のための動作開始の司令を送信するものであってもよい。異常診断指示部77は、生産ロボット40が作業を行っていない休止状態のタイミングで、動作制御部71に異常診断のための動作開始の司令を送信するものであってもよい。
The abnormality
動作制御部71は、異常診断指示部77からの異常診断のための動作開始の司令を受けて、異常診断のための動作を行うよう、生産ロボット40を制御する。より具体的には、動作制御部71は、設定された検査範囲にわたって可動部が動作するよう制御を行う。検査範囲にわたって可動部を動作させる間、生産ロボット40の稼働データはセンサ43によって取得され、通信回路41を介して異常判定装置100に送信される。
The
図4に示す例によれば、動作制御部71は、可動部である作業アーム240を検査範囲R1にて動作させるため、「座標θを値β11から値β12まで増加させる」若しくは「座標θを値β12から値β11まで減少させる」というロボット制御情報を送信する。また、動作制御部71は、作業アーム240を検査範囲R2にて動作させるため、「座標θを値β21から値β22まで増加させる」若しくは「座標θを値β22から値β21まで減少させる」というロボット制御情報を送信する。
According to the example illustrated in FIG. 4, the
なお、動作制御部71が検査範囲にわたって可動部を動作させる際、可動部が等速度運動あるいは等加速度運動するよう、制御するものであってもよい。
When the
図4に示す例によれば、動作制御部71は、作業アーム240が回転軸201を支点として等角速度運動あるいは等角加速度運動するよう制御するものであってもよい。すなわち、作業アーム240の位置を示す座標θの時間1階微分あるいは時間2階微分が一定となるように、制御するものであってもよい。
According to the example illustrated in FIG. 4, the
異常判定部79は、検査範囲にわたって可動部を動作させることで取得した稼働データに基づいて、生産ロボット40の異常を判定する。
The
異常判定部79において行う異常判定の方法には種々のものがある。例えば、異常判定部79は、稼働データの一部の値(例えば加速度センサで取得した加速度値)が閾値未満の場合には「正常」、閾値以上の場合は「異常」と判定する。この閾値は、予め実験などのデータから推定して定めてもよいし、統計学上の検定値、マハラノビス距離などを用いて定めても良い。
There are various methods of abnormality determination performed by the
異常判定部79は、稼働データのうち、駆動範囲に可動部がある場合の第1データと、非駆動範囲に可動部がある場合の第2データと、を比較して、生産ロボット40の異常を判定するものであってもよい。両データの間に有意な差がない場合には「正常」、有意な差がある場合には「異常」と判定するものであってもよい。さらに、両データの比が閾値以上であるか否かに基づいて、生産ロボット40の正常/異常を判定するものであってもよい。
The
また、異常判定部79は、稼働データのうち、駆動範囲に可動部がある場合の第1データと、境界の位置に可動部がある場合の境界データと、を比較して、生産ロボット40の異常を判定するものであってもよい。さらに、異常判定部79は、稼働データのうち、非駆動範囲に可動部がある場合の第2データと、境界の位置に可動部がある場合の境界データと、を比較して、生産ロボット40の異常を判定するものであってもよい。データの比較の方法は、上述した第1データと第2データとを比較する場合と同様の方法が利用可能である。
Further, the
さらに、検査範囲設定部75にて複数の検査範囲を設定できる場合、異常判定部79は、一つの検査範囲に可動部がある場合の第3データと、他の検査範囲に可動部がある場合の第4データと、を比較して、生産ロボット40の異常を判定するものであってもよい。データの比較の方法は、上述した第1データと第2データとを比較する場合と同様の方法が利用可能である。
Further, when a plurality of inspection ranges can be set by the inspection
処理部70の構成は以上であるが、異常判定部79によって生産ロボット40の異常が判定された場合には、処理部70は異常時処理を実行するものであってもよい。異常時処理としては、例えば、報知部80によって異常アラームを発報して監視員や保全員に異常を検知したことを知らせるものであってもよい。
The configuration of the
異常時処理として、生産ロボット40に特定の作業を行わせる際に用いるロボット制御情報のうち、異常判定に用いた境界若しくはその近傍を可動部が動作する可能性があるロボット制御情報を除外する処理を行うものであってもよい。当該処理により除外されなかったロボット制御情報を、生産ロボット40の作業の実行時に用いることで、可動部が正常に動作しない問題を回避することができ、さらには、異常が生じている境界付近の異常状態が、更に悪化することを回避できる。
As an abnormal time process, a process of excluding, from the robot control information used to cause the
例えば、図4に示す位置「θ=α1」にある境界、若しくは、位置「θ=α2」にある境界のいずれかにおいて、生産ロボット40が異常であると判定された場合、駆動範囲W1にて作業アーム240を更に動作させ続けることで、異常状態が悪化する恐れがある。そのため、駆動範囲W1にて作業アーム240が動作するような動作パターン(第1動作パターン)に代えて、駆動範囲W1で作業アーム240が動作しないような動作パターン(第2動作パターン)で、作業を行うことが望まれる。そこで、駆動範囲W1にて作業アーム240を動作させるロボット制御情報を除外し、図5に示すような駆動範囲W2にて作業アーム240を動作させるロボット制御情報を代替のロボット制御情報として使用するよう、生産ロボット40に指示を行う。
For example, when it is determined that the
第1動作パターンと第2動作パターンとを比較すると、第2動作パターンにおける作業を行う際の作業実行部250の位置は、第1動作パターンにおける作業を行う際の作業実行部250の位置と同じである。一方、第2動作パターンによって定まる作業アーム240の駆動範囲W2(第2駆動範囲)は、第1動作パターンによって定まる作業アーム240の駆動範囲W1(第1駆動範囲)と異なっている。
Comparing the first operation pattern and the second operation pattern, the position of the
[異常判定の処理手順]
次に、図2のフローチャートを本実施形態に係る異常判定の処理手順の一例を説明する。図2は、本発明の一実施形態に係る異常判定装置の動作を示すフローチャートである。図2に示す異常判定の処理は、異常診断開始の指示が監視員や保全員からあった場合や、生産ロボット40が起動している期間中の所定のタイミングで開始される。
[Procedure for abnormality judgment]
Next, an example of a processing procedure of abnormality determination according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the abnormality determination device according to one embodiment of the present invention. The abnormality determination process shown in FIG. 2 is started when an instruction to start abnormality diagnosis is given by a monitor or maintenance person, or at a predetermined timing during a period when the
まず、ステップS101において、駆動範囲検出部73は、生産ロボット40に対して提供されるロボット制御情報、若しくは、記憶部60に記憶されたロボット制御情報を取得する。
First, in step S101, the driving
ステップS103において、駆動範囲検出部73は、取得したロボット制御情報に基づき、可動部が動作する駆動範囲を検出する。取得したロボット制御情報に基づいて生産ロボット40が動作したときに実現される動作パターンにおいて、可動部が駆動範囲を動作するという関係で、ロボット制御情報と駆動範囲は関係づけられている。
In step S103, the drive
また、駆動範囲検出部73は、可動部の駆動範囲を検出すると共に、可動部の可動範囲のうち、駆動版を除いた範囲を非駆動範囲として認識し、さらに、駆動範囲と非駆動範囲の間にある境界を認識する。
Further, the drive
ステップS105において、検査範囲設定部75は、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界をまたぐように、検査範囲を設定する。つまり、検査範囲設定部75は、境界を含むように、可動範囲の内の一部の範囲を検査範囲として設定する。
In step S105, the inspection
ステップS107において、異常診断指示部77は動作制御部71に異常診断のための動作開始の司令を送信する。動作制御部71は、設定された検査範囲にわたって可動部が動作するよう制御を行う。
In step S107, the abnormality
ステップS109において、検査範囲にわたって可動部を動作させる間、生産ロボット40の稼働データはセンサ43によって取得される。取得された稼働データは、センサ情報として通信回路41を介して異常判定装置100に送信される。
In step S109, the operation data of the
ステップS111において、異常判定部79は、検査範囲にわたって可動部を動作させることで取得した稼働データに基づいて、生産ロボット40の異常を判定する。
In step S111, the
生産ロボット40が異常であると判定された場合(ステップS111でYESの場合)、ステップS113に進み、処理部70は異常時処理を実行する。
If it is determined that the
生産ロボット40が異常でないと判定された場合(ステップS111でNOの場合)、又は、ステップS113にて異常時処理が実行された後に、図2に示す異常判定の処理が終了する。
When it is determined that the
[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方法及び異常判定装置によれば、可動部の駆動範囲と非駆動範囲との間の境界を含む検査範囲を可動範囲の内で設定し、検査範囲にわたって可動部を動作させて機械の稼働データを取得し、取得した稼働データに基づいて、機械の異常を判定する。
[Effects of Embodiment]
As described above in detail, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the inspection range including the boundary between the drive range and the non-drive range of the movable unit is set within the movable range. By operating the movable part over the inspection range, the operation data of the machine is acquired, and the abnormality of the machine is determined based on the acquired operation data.
これにより、駆動範囲と非駆動範囲の境界をまたぐように可動部を動かすため、境界および境界近傍での異常検出漏れが防止され、さらに、異常検出性能を向上することができる。境界および境界近傍でのフレーキング等の異常や故障の検知を行うことができる。したがって、機械の異常や故障の予兆を精度よく検知することができる。 Thus, since the movable portion is moved so as to straddle the boundary between the driving range and the non-driving range, omission of abnormality detection at the boundary and near the boundary can be prevented, and the abnormality detection performance can be further improved. It is possible to detect an abnormality such as flaking or a failure near the boundary and the like. Therefore, it is possible to accurately detect an abnormality or a sign of a failure of the machine.
例えば、駆動範囲と非駆動範囲の境界及び境界近傍は、ロボットアームの関節を動作させるギヤ等の減速・加速が生じやすい場所でありフレーキング等の異常や故障が生じやすいが、駆動範囲内での動作のみを監視する方法では、フレーキングが発生しにくい駆動範囲外での動作との比較を行うことができない。一方、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、駆動範囲と非駆動範囲の境界をまたぐように可動部を動かすため、フレーキングが発生しにくい駆動範囲外での動作との比較を行うことができ、機械の異常や故障の予兆を精度よく検知することができる。 For example, the boundary between the driving range and the non-driving range and the vicinity of the boundary are places where deceleration / acceleration of the gears for operating the joints of the robot arm are likely to occur, and abnormalities and failures such as flaking are likely to occur. In the method of monitoring only the operation of (1), comparison with the operation outside the driving range where flaking is unlikely to occur cannot be performed. On the other hand, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, since the movable portion is moved so as to straddle the boundary between the drive range and the non-drive range, the movement outside the drive range where flaking is unlikely to occur. A comparison can be made, and a sign of a machine abnormality or failure can be accurately detected.
また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、検査範囲は、境界を中心に所定の範囲の幅を有するように設定されるものであってもよい。所定の幅を有して検査範囲が設定されることで、境界及び境界近傍が診断対象となり、それ以外の範囲に可動部が存在する場合の測定結果が混在しにくくなる。その結果、センサによって信号を安定的に取得できるようになり、異常検出性能を向上することができる。さらには、境界及び境界近傍において生じやすい異常や故障に特化した異常判定を行うことができる。 In addition, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the inspection range may be set to have a predetermined range width around the boundary. By setting the inspection range with a predetermined width, the boundary and the vicinity of the boundary are to be diagnosed, and it is difficult to mix the measurement results when the movable part exists in the other range. As a result, the signal can be stably acquired by the sensor, and the abnormality detection performance can be improved. Further, it is possible to perform an abnormality determination specialized for an abnormality or a failure which is likely to occur at the boundary and near the boundary.
さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、検査範囲は、駆動範囲の幅の略10%の大きさの幅を有するように設定されるものであってもよい。より確実に境界及び境界近傍が診断対象となり、異常検出性能を向上することができる。さらには、境界及び境界近傍において生じやすい異常や故障に特化した異常判定を行うことができる。 Furthermore, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the inspection range may be set to have a width that is approximately 10% of the width of the drive range. The boundary and the vicinity of the boundary can be more reliably diagnosed, and the abnormality detection performance can be improved. Further, it is possible to perform an abnormality determination specialized for an abnormality or a failure which is likely to occur at the boundary and near the boundary.
また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、可動部に対してギヤによって制駆動力が伝達される場合、検査範囲はギヤの歯数に基づいて設定され、歯数が多いほど、検査範囲の幅が小さく設定されるものであってもよい。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, when the braking / driving force is transmitted to the movable portion by the gear, the inspection range is set based on the number of teeth of the gear, and the number of teeth is reduced. The larger the number, the smaller the width of the inspection range may be set.
実際の生産ロボット40の動作の場面では、駆動範囲と非駆動範囲の間の境界の位置がギヤのかみ合い具合に応じて変動しうることを考慮すると、ギヤの歯数が多いほど境界の位置の変動幅は小さい。そのため、ギヤの歯数が多い場合に、検査範囲の幅が小さく設定したとしても、確実に境界及び境界近傍が診断対象とすることができる。さらには、境界や境界近傍などの範囲以外の範囲に可動部が存在する場合の測定結果が混在しにくくなる。
In the actual operation of the
さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、稼働データのうち、駆動範囲に可動部がある場合の第1データと、非駆動範囲に可動部がある場合の第2データと、を比較して、機械の異常を判定するものであってもよい。可動部が境界の位置にある場合のデータのみを対象として、局所的なデータから異常を判定する方法では困難な、大域的なデータの利用によって異常を判定することが可能となるため、より正確な異常判定を行うことができる。さらには、可動部が駆動範囲にある場合と可動部が境界の位置にある場合の間でのギャップが明確になることで、全体的な異常の状態を把握することができ、異常検出性能を向上させることができる。 Furthermore, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, of the operation data, the first data when the movable portion is in the driving range and the second data when the movable portion is in the non-driving range. May be compared to determine the abnormality of the machine. Since it is difficult to determine anomalies from local data only for data when the movable part is at the boundary position, it is possible to determine anomalies by using global data. Abnormality determination can be performed. Furthermore, by clarifying the gap between the case where the movable part is in the drive range and the case where the movable part is at the boundary position, it is possible to grasp the overall abnormality state and improve the abnormality detection performance. Can be improved.
また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、複数の検査範囲を設定できる場合、複数の検査範囲のうち一つの検査範囲に可動部がある場合の第3データと、複数の検査範囲のうち他の検査範囲に可動部がある場合の第4データと、を比較して、機械の異常を判定するものであってもよい。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, when a plurality of inspection ranges can be set, the third data when the movable portion is in one of the plurality of inspection ranges, The abnormality may be determined by comparing the fourth inspection data when there is a movable part in another inspection range among the inspection ranges described above.
複数の検査範囲を設定できる場合は、境界が複数ある場合に対応している。境界ごとに可動部に係る負荷が異なる場合があり、境界に生じる異常状態の程度も異なる場合がある。境界ごとのデータを比較することで、異常検出性能を向上することができる。さらには、異常の傾向を明らかにし、異常の原因の特定を行いやすくすることができる。 The case where a plurality of inspection ranges can be set corresponds to the case where there are a plurality of boundaries. The load on the movable part may be different for each boundary, and the degree of an abnormal state occurring at the boundary may also be different. By comparing the data for each boundary, the abnormality detection performance can be improved. Further, the tendency of the abnormality can be clarified, and the cause of the abnormality can be easily specified.
さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、可動範囲において可動部が回転運動する場合、検査範囲にわたって可動部を等角速度運動又は等角加速度運動させて稼働データを取得するものであってもよい。この場合、境界及び境界近傍を可動部が通過する際の可動部の角速度又は角加速度を一定にすることができるため、センサによって信号を安定的に取得できるようになり、異常検出性能を向上することができる。また取得する信号に入り込むノイズを低減することができる。 Furthermore, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, when the movable part rotates in the movable range, the movable part is moved at a constant angular velocity or a constant angular acceleration over the inspection range to acquire operation data. It may be something. In this case, since the angular velocity or the angular acceleration of the movable part when the movable part passes through the boundary and the vicinity of the boundary can be kept constant, the signal can be stably acquired by the sensor, and the abnormality detection performance is improved. be able to. Further, noise entering the signal to be obtained can be reduced.
また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、可動範囲において可動部が直線運動する場合、検査範囲にわたって可動部を等速度運動又は等加速度運動させて稼働データを取得するものであってもよい。この場合、境界及び境界近傍を可動部が通過する際の可動部の速度又は加速度を一定にすることができるため、センサによって信号を安定的に取得できるようになり、異常検出性能を向上することができる。また取得する信号に入り込むノイズを低減することができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, when the movable portion linearly moves in the movable range, the movable portion is moved at a constant speed or a constant acceleration over the inspection range to acquire operation data. It may be. In this case, since the speed or acceleration of the movable portion when the movable portion passes through the boundary and the vicinity of the boundary can be kept constant, a signal can be stably acquired by the sensor, and the abnormality detection performance is improved. Can be. Further, noise entering the signal to be obtained can be reduced.
さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、稼働データを取得した時刻と紐づけて、稼働データを記憶するものであってもよい。時系列に沿って異常の変化を把握できるため、異常の変化点検出が可能となり、異常検出性能を向上させることができる。 Furthermore, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the operation data may be stored in association with the time at which the operation data was acquired. Since the change of the abnormality can be grasped in chronological order, the change point of the abnormality can be detected, and the abnormality detection performance can be improved.
また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、稼働データには、可動部の動作軌跡の情報が含まれるものであってもよい。これにより、動作軌跡に対応付けて異常判定を行うことができるため、異常検出性能を向上させることができる。さらには、異常の傾向を明らかにし、異常の原因の特定を行いやすくすることができる。 In addition, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the operation data may include information on the motion trajectory of the movable unit. Thereby, the abnormality determination can be performed in association with the motion trajectory, so that the abnormality detection performance can be improved. Further, the tendency of the abnormality can be clarified, and the cause of the abnormality can be easily specified.
さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、機械が行う作業の種類、負荷量、頻度のうち少なくともいずれかを紐づけて、稼働データを記憶するものであってもよい。機械が行う作業の種類、負荷量、頻度などに対応付けて異常判定を行うことができるため、異常検出性能を向上させることができる。さらには、異常の傾向を明らかにし、異常の原因の特定を行いやすくすることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the operation data may be stored in association with at least one of the type of work performed by the machine, the load amount, and the frequency. . Since the abnormality determination can be performed in association with the type of work performed by the machine, the load amount, the frequency, and the like, the abnormality detection performance can be improved. Further, the tendency of the abnormality can be clarified, and the cause of the abnormality can be easily specified.
また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、機械の保全履歴又は保全箇所を紐づけて、稼働データを記憶するものであってもよい。機械の保全履歴又は保全箇所といった保全データを異常判定に用いることができるため、過去における異常発生状況に基づいた、確率分布などの生成も可能となり、異常検出性能を向上させることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the operation data may be stored in association with the maintenance history or the maintenance location of the machine. Since maintenance data such as a maintenance history or a maintenance location of the machine can be used for abnormality determination, it is possible to generate a probability distribution or the like based on a past abnormality occurrence state, and improve abnormality detection performance.
さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、可動部は、作業アームであるものであってもよい。また、機械は少なくとも1つ以上の関節を備え、作業アームは、関節の中心を支点として回転動作するものであってもよい。機械を構成する可動部のうち、作業アームに限定して異常判定を行うため、複数の可動部を含む場合よりも効率よく異常判定を行うことができ、異常検出性能を向上させることができる。 Further, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the movable portion may be a work arm. Further, the machine may include at least one or more joints, and the work arm may be configured to rotate around the center of the joint. Of the movable parts constituting the machine, the abnormality determination is performed only for the work arm, so that the abnormality determination can be performed more efficiently than in the case where a plurality of movable parts are included, and the abnormality detection performance can be improved.
また、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置によれば、機械が備える関節は、モータに組み付けられた減速機であって、稼働データには、減速機でのギヤ位置が少なくとも含まれるものであってもよい。ギヤ位置の情報を異常判定に用いることができるため、境界の位置をより正確に特定することができ、より詳しい空間分解能で、細かい異常検出ができるようになる。その結果、異常検出性能を向上させることができる。 In addition, according to the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment, the joint included in the machine is a reduction gear attached to the motor, and the operation data includes at least a gear position of the reduction gear. It may be something. Since information on the gear position can be used for abnormality determination, the position of the boundary can be specified more accurately, and fine abnormality detection can be performed with more detailed spatial resolution. As a result, the abnormality detection performance can be improved.
さらに、本実施形態に係る異常判定方法及び異常判定装置に基づいて、作業実行部を有する機械が第1動作パターンで動作する際に異常であると判定された場合、第1動作パターンとは異なる第2動作パターンで動作するよう、機械を制御する制御方法及び制御装置において、第2動作パターンにおける作業を行う際の作業実行部の位置は、第1動作パターンにおける作業を行う際の作業実行部の位置と同じであり、第2動作パターンによって定まる可動部の第2駆動範囲は、第1動作パターンによって定まる可動部の第1駆動範囲とは異なるものであってもよい。 Furthermore, when it is determined based on the abnormality determination method and the abnormality determination device according to the present embodiment that the machine having the work execution unit operates in the first operation pattern, it is different from the first operation pattern. In the control method and the control device for controlling the machine to operate in the second operation pattern, the position of the operation execution unit when performing the operation in the second operation pattern is determined by the operation execution unit when performing the operation in the first operation pattern. And the second drive range of the movable part determined by the second operation pattern may be different from the first drive range of the movable part determined by the first operation pattern.
これにより、境界の異常検知結果に基づき、作業実行部の位置はそのままに作業実行部以外の可動部の駆動範囲を変更することで、駆動範囲が、異常判定に用いた境界若しくはその近傍と重なってしまうことを回避できる。 Thus, based on the result of the boundary abnormality detection, the drive range of the movable unit other than the work execution unit is changed without changing the position of the work execution unit, so that the drive range overlaps with the boundary used for abnormality determination or its vicinity. Can be avoided.
特に、機械に作業を行わせる際に用いるロボット制御情報のうち、異常判定に用いた境界若しくはその近傍を可動部が動作する可能性があるロボット制御情報を除外し、当該処理により除外されなかったロボット制御情報を、機械の制御に用いることで、可動部が正常に動作しない問題を回避することができる。 In particular, of the robot control information used when causing the machine to perform work, robot control information that may cause the movable part to operate at or near the boundary used for abnormality determination was excluded, and was not excluded by the processing. By using the robot control information for controlling the machine, it is possible to avoid the problem that the movable part does not operate normally.
さらには、異常が生じている境界及び境界付近の異常状態が、更に悪化することを回避できる。その結果、異常判定の対象箇所が故障してしまう確率を低減することができる。 Further, it is possible to prevent the boundary where the abnormality has occurred and the abnormal state near the boundary from being further deteriorated. As a result, it is possible to reduce the probability that the target portion of the abnormality determination will break down.
上述の実施形態で示した各機能は、1又は複数の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサや、電気回路などが含まれ、さらには、特定用途向けの集積回路(ASIC)のような装置や、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。 Each function described in the above embodiment can be implemented by one or a plurality of processing circuits. Processing circuits include programmed processors, electrical circuits, and the like, as well as devices such as application specific integrated circuits (ASICs), and circuit components arranged to perform the described functions. Also included.
以上、実施形態に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。 As described above, the contents of the present invention have been described along the embodiments, but the present invention is not limited to these descriptions, and it is obvious to those skilled in the art that various modifications and improvements are possible. The discussion and drawings that form part of this disclosure should not be understood as limiting the invention. From this disclosure, various alternative embodiments, examples, and operation techniques will be apparent to those skilled in the art.
本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。 The present invention naturally includes various embodiments and the like not described herein. Therefore, the technical scope of the present invention is defined only by the matters specifying the invention according to the claims that are appropriate from the above description.
40 生産ロボット
41 通信回路
43 センサ
50 通信回路
60 記憶部
70 処理部
71 動作制御部
73 駆動範囲検出部
75 検査範囲設定部
77 異常診断指示部
79 異常判定部
80 報知部
100 異常判定装置
201,202,203 回転軸
230 アーム支持部
240 作業アーム
250 作業実行部
R1,R2 検査範囲
W1,W2 駆動範囲
Claims (17)
前記可動範囲から前記駆動範囲を除いた範囲を非駆動範囲として、前記駆動範囲と前記非駆動範囲との間の境界を含む検査範囲を前記可動範囲の内で設定し、
前記検査範囲にわたって前記可動部を動作させて前記機械の稼働データを取得し、
取得した前記稼働データに基づいて、前記機械の異常を判定すること、
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method for determining an abnormality of the machine, which performs a predetermined operation by operating the movable unit in a predetermined drive range of a movable range of the movable unit included in the machine,
A range excluding the drive range from the movable range as a non-drive range, an inspection range including a boundary between the drive range and the non-drive range is set within the movable range,
Operating the movable section over the inspection range to acquire operation data of the machine,
Determining an abnormality of the machine based on the acquired operation data;
An abnormality determination method characterized by the following.
前記検査範囲は、前記境界を中心に所定の範囲の幅を有するように設定されること
を特徴とする異常判定方法。 The abnormality determination method according to claim 1, wherein
The method according to claim 1, wherein the inspection range is set to have a width of a predetermined range around the boundary.
前記検査範囲は、前記駆動範囲の幅の略10%の大きさの幅を有するように設定されること
を特徴とする異常判定方法。 The abnormality determination method according to claim 2, wherein
The abnormality determination method according to claim 1, wherein the inspection range is set to have a width of about 10% of a width of the driving range.
前記可動部に対してギヤによって制駆動力が伝達される場合、
前記検査範囲は前記ギヤの歯数に基づいて設定され、
前記歯数が多いほど、前記検査範囲の幅が小さく設定されること
を特徴とする異常判定方法。 The abnormality determination method according to claim 2, wherein
When the braking / driving force is transmitted to the movable portion by a gear,
The inspection range is set based on the number of teeth of the gear,
An abnormality determination method, wherein the width of the inspection range is set smaller as the number of teeth increases.
前記稼働データのうち、前記駆動範囲に前記可動部がある場合の第1データと、前記非駆動範囲に前記可動部がある場合の第2データと、を比較して、前記機械の異常を判定すること
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method according to any one of claims 1 to 4,
Among the operation data, first data when the movable portion is present in the driving range and second data when the movable portion is present in the non-driving range are compared to determine the abnormality of the machine. Abnormality determination method.
複数の前記検査範囲を設定できる場合、
複数の前記検査範囲のうち一つの検査範囲に前記可動部がある場合の第3データと、前記第3データとは異なる、複数の前記検査範囲のうち他の検査範囲に前記可動部がある場合の第4データと、を比較して、前記機械の異常を判定すること
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method according to any one of claims 1 to 5,
When a plurality of the inspection ranges can be set,
Third data when the movable portion is present in one inspection range of the plurality of inspection ranges, and when the movable portion is present in another inspection range of the plurality of inspection ranges different from the third data. And determining the abnormality of the machine by comparing the fourth data with the fourth data.
前記可動範囲において前記可動部が回転運動する場合、
前記検査範囲にわたって前記可動部を等角速度運動又は等角加速度運動させて前記稼働データを取得すること
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method according to any one of claims 1 to 6,
When the movable part rotates in the movable range,
An abnormality determination method, wherein the operation data is acquired by moving the movable section at a constant angular velocity or a constant angular acceleration over the inspection range.
前記可動範囲において前記可動部が直線運動する場合、
前記検査範囲にわたって前記可動部を等速度運動又は等加速度運動させて前記稼働データを取得すること
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method according to any one of claims 1 to 6,
When the movable part linearly moves in the movable range,
An abnormality determination method, wherein the operation data is acquired by moving the movable part at a constant speed or a constant acceleration over the inspection range.
前記稼働データを取得した時刻と紐づけて、前記稼働データを記憶すること
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method according to any one of claims 1 to 8,
An abnormality determination method, wherein the operation data is stored in association with a time at which the operation data was acquired.
前記稼働データには、前記可動部の動作軌跡の情報が含まれること
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method according to any one of claims 1 to 9,
An abnormality determination method, wherein the operation data includes information on an operation trajectory of the movable unit.
前記機械が行う前記作業の種類、負荷量、頻度のうち少なくともいずれかを紐づけて、前記稼働データを記憶すること
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method according to any one of claims 1 to 10,
An abnormality determination method, wherein the operation data is stored in association with at least one of a type, a load, and a frequency of the work performed by the machine.
前記機械の保全履歴又は保全箇所を紐づけて、前記稼働データを記憶すること
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method according to any one of claims 1 to 11,
An abnormality determination method, wherein the operation data is stored in association with a maintenance history or a maintenance location of the machine.
前記可動部は、作業アームであること
を特徴とする異常判定方法。 An abnormality determination method according to any one of claims 1 to 12,
The method according to claim 1, wherein the movable part is a work arm.
前記機械は少なくとも1つ以上の関節を備え、
前記作業アームは、前記関節の中心を支点として回転動作すること
を特徴とする異常判定方法。 The abnormality determination method according to claim 13, wherein
The machine comprises at least one or more joints;
An abnormality determination method, wherein the work arm rotates around a center of the joint.
前記関節は、モータに組み付けられた減速機であって、
前記稼働データには、前記減速機でのギヤ位置が少なくとも含まれること
を特徴とする異常判定方法。 The abnormality determination method according to claim 14,
The joint is a reducer assembled to a motor,
The abnormality determination method, wherein the operation data includes at least a gear position of the speed reducer.
前記機械は、前記作業を行う作業実行部を有し、
前記第2動作パターンにおける前記作業を行う際の前記作業実行部の位置は、前記第1動作パターンにおける前記作業を行う際の前記作業実行部の位置と同じであり、
前記第2動作パターンによって定まる前記可動部の第2駆動範囲は、前記第1動作パターンによって定まる前記可動部の第1駆動範囲とは異なること
を特徴とする制御方法。 A second device different from the first operation pattern when the machine operating in the first operation pattern is determined to be abnormal based on the abnormality determination method according to any one of claims 1 to 15. A control method for controlling the machine to operate in an operation pattern,
The machine has a work execution unit that performs the work,
The position of the work execution unit when performing the work in the second operation pattern is the same as the position of the work execution unit when performing the work in the first operation pattern,
A control method, wherein a second drive range of the movable section determined by the second operation pattern is different from a first drive range of the movable section determined by the first operation pattern.
前記機械を制御するコントローラを備え、
前記コントローラは、
前記可動範囲から前記駆動範囲を除いた範囲を非駆動範囲として、前記駆動範囲と前記非駆動範囲との間の境界を含む検査範囲を前記可動範囲の内で設定し、
前記検査範囲にわたって前記可動部を動作させて前記機械の稼働データを取得し、
取得した前記稼働データに基づいて、前記機械の異常を判定すること、
を特徴とする異常判定装置。 An abnormality determination device that determines an abnormality of the machine that performs a predetermined operation by operating the movable unit in a predetermined drive range of a movable range of a movable unit included in the machine,
A controller for controlling the machine,
The controller is
A range excluding the drive range from the movable range as a non-drive range, an inspection range including a boundary between the drive range and the non-drive range is set within the movable range,
Operating the movable section over the inspection range to acquire operation data of the machine,
Determining an abnormality of the machine based on the acquired operation data;
An abnormality determination device characterized by the above-mentioned.
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