JP6848206B2 - 故障診断装置及び故障診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、多軸型ロボットの故障を診断する故障診断装置及び故障診断方法に関するものである。

多関節型の産業用ロボットの故障診断方法として、従来では特許文献１が開示されている。特許文献１に開示された故障診断方法では、ロボットの動作中において所定周期毎にロボット関節軸の移動位置及び関節軸にかかる外乱トルクを検出し、検出された移動位置毎の外乱トルクの平均値を求めている。そして、この平均値と設定閾値とを比較し、平均値が設定閾値を超えている場合に、ロボットが異常または故障であると診断していた。

特開平９−１７４４８２号公報

しかしながら、外乱トルクは、ロボットが行う作業の内容に応じて変化する場合がある。特許文献１では、作業の内容を考慮せずに一定の閾値と外乱トルクとを比較しているため、誤った故障診断を行う場合がある。

本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、ロボットが行う作業の内容を考慮して、正確な故障診断を行うことができる故障診断装置及び故障診断方法を提供することである。

本発明の一態様に係わる故障診断装置及び故障診断方法は、多軸型ロボットが備える関節軸に加わる外乱トルクを、外乱トルクの検出時に多軸型ロボットが行った作業の内容に基づいて分類し、分類された前記外乱トルクを補正する参照値を記憶する。そして、分類された外乱トルクに対応する参照値に基づいて、検出した外乱トルクを補正し、補正された外乱トルクと所定の閾値とを比較することにより多軸型ロボットの故障診断を行う。
本発明の一態様に係わる故障診断装置及び故障診断方法は、多軸型ロボットが備える関節軸に加わる外乱トルクを検出し、多軸型ロボットが作業を行う時に、多軸型ロボットの外に駆動源を有する他の装置から所定値以上の外力が関節軸へ伝わる外力伝達作業に関する情報を記憶する。そして、少なくとも外力伝達作業に関する情報に基づいて、多軸型ロボットが外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを、外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類する。多軸型ロボットが外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類した場合、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを用いて、多軸型ロボットの故障診断を行うことを禁止し、外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクに分類された外乱トルクと閾値とを比較することにより多軸型ロボットの故障診断を行う。

本発明の一態様に係わる故障診断装置及び故障診断方法によれば、ロボットが行う作業の内容を考慮して、正確な故障診断を行うことができる。

図１は、第１実施形態に係る故障診断装置２３を含む故障診断システム１００の全体構成を示すブロック図である。 図２は、外乱トルク（Ｔｑ）の算出方法の一例を説明するブロック図である。 図３は、図１の演算処理部１８ａの詳細な構成を示すブロック図である。 図４（ａ）は、検出された外乱トルク（Ｔｑ）を、ロボット１が行った作業の内容に基づいて分類した結果の一例を示すグラフであり、図４（ｂ）は、分類毎に外乱トルク（Ｔｑ）をグループ化した状態を示す。 図５は、第１実施形態に係わる故障診断方法の一例を示すフローチャートである。 図６は、第２実施形態に係る故障診断装置２３を含む故障診断システム２００の全体構成を示すブロック図である。 図７は、図６の演算処理部１８ｂの詳細な構成を示すブロック図である。 図８は、第２実施形態に係わる故障診断方法の一例を示すフローチャートである。 図９Ａは、第１実施形態に係わる演算処理装置１８ａの変形例を示すブロック図である。 図９Ｂは、第２実施形態に係わる演算処理装置１８ｂの変形例を示すブロック図である。 図１０Ａは、サーボ制御部１１により検出された外乱トルク（Ｔｑ）を、検出時にロボット１が行った作業の内容に基づいて分類した他の例を示すグラフである。 図１０Ｂは、分類毎に外乱トルク（Ｔｑ）をグループ化した状態を示す。 図１１Ａは、第１実施形態に係わる故障診断方法の変形例を示すフローチャートである。 図１１Ｂは、第２実施形態に係わる故障診断方法の変形例を示すフローチャートである。

（第１実施形態）
次に、図面を参照して、実施の形態を詳細に説明する。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。

（第１実施形態）
図１を参照して、第１実施形態に係る故障診断装置２３を含む故障診断システム１００の全体構成を説明する。故障診断システム１００は、ロボット１と、故障診断装置２３と、生産管理装置４とから構成される。故障診断装置２３は、ロボット制御ユニット２と、故障診断ユニット３ａとを備える。

ロボット１は、多軸型ロボットの一例として、多軸機械のティーチングプレイバック型のロボットである。ロボット１は、動作軸である関節軸としてモータ駆動系を備えている。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。

ロボット制御ユニット２は、動作統括制御部９と、位置検出部２４と、通信部１０と、サーボ制御部１１（トルク検出部の一例）と、サーボアンプ部１４とを備えている。サーボ制御部１１は、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。

サーボ制御部１１は、モータ６の回転角位置、速度、及び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。

サーボ制御部１１は、プロセッサに予めインストールされたコンピュータプログラムを実行させることにより、関節軸に加わる外乱トルク（Ｔｑ）を検出するための回路を構成する。サーボ制御部１１は、上記回路として、外乱トルク演算部１２及び状態データ取得部１３を備える。

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に関する各種のデータ（回転角位置、速度、電流を示すデータ）を定期的に収集する。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（Ｔｑ）を演算する。回転角位置、速度、電流を示すデータ、及び外乱トルク（Ｔｑ）は、通信部１０を介して故障診断ユニット３ａ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。なお、外乱トルク（Ｔｑ）の算出方法の詳細は、図２を参照して後述する。外乱トルク（Ｔｑ）とは、モータ６に対するトルク指令値と、モータ６が発生しているトルクとの差異を示す。

なお、図１のようなモータ駆動系は、ロボット１が備える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。

位置検出部２４は、状態データ取得部１３により取得されたモータ６の絶対回転角位置から、モータ６が設けられた関節軸の移動位置を検出する。位置検出部２４により検出された関節軸の移動位置を示すデータは、外乱トルク（Ｔｑ）を示すデータと関連づけされた状態で、通信部１０を介して故障診断ユニット３ａに出力される。故障診断ユニット３ａには、互いに関連づけされた関節軸の移動位置と外乱トルクの情報が伝達される。

動作統括制御部９は、サーボ制御部１１及び位置検出部２４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、後述する故障診断ユニット３ａ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。

故障診断ユニット３ａは、通信部１５と、閾値データベース２２と、外乱トルクデータベース１７と、演算処理部１８ａと、作業内容データベース１９とを備えている。通信部１５は、先に述べたロボット制御ユニット２および生産管理装置４のそれぞれの通信部１０、２０との間で例えばＬＡＮ等により必要なデータの授受を行う。

外乱トルクデータベース１７は、ロボット制御ユニット２から送信される、関節軸の移動位置に関連づけられた外乱トルク（Ｔｑ）を示すデータを逐次記憶する。外乱トルクデータベース１７には、過去分の外乱トルク（Ｔｑ）が蓄積される。

演算処理部１８ａは、外乱トルクデータベース１７に記憶された外乱トルク（Ｔｑ）に基づいて、能動的にロボット１の故障診断を実行する。演算処理部１８ａはメモリ機能を具備し、外乱トルクデータベース１７にアクセスして得られたデータを一時的に記憶し、それらのデータをもとに故障診断を実行する。演算処理部１８ａの詳細は、図３を参照して後述する。

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２０と、生産情報データベース２１とを備えている。通信部２０は、故障診断ユニット３ａ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２１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２１には過去分の各種の生産情報が蓄積されることになる。通信部２０は、生産情報データベース２１に蓄積された生産情報を、故障診断ユニット３ａからの要求に応じて通信部１５へ送信する。

なお、生産情報には、ロボット１が行う作業内容のタイムテーブルが含まれる。よって、日時及びロボット１が定まれば、当該ロボット１が行っている作業の内容も特定することができる。ロボット１が車両の生産ライン上に配置されている場合、作業の内容には、例えば、作業に係わる車両の種類、作業に係わる車両に設定されているオプションの有無及び内容、作業が属する工程が含まれる。作業が属する工程には、プレス工程、ボディ溶接工程、塗装工程、樹脂成形工程、組立工程が含まれる。

作業内容データベース１９には、生産管理装置４から収集した作業内容のタイムテーブルが記憶される。更に、作業内容データベース１９には、ロボット制御ユニット２との通信により、状態データ取得部１３により取得された、ロボット１の各関節軸の作動状態に関する各種のデータが記憶されている。

第１実施形態に係わる故障診断ユニット３ａは、閾値データベース２２を備える。閾値データベース２２には、作業の内容に応じた分類ごとに、故障診断のための閾値が予め設定されている。詳細は、図４を参照して後術する。

図２を参照して、外乱トルク（Ｔｑ）の算出方法の一例を説明する。外乱トルク演算部１２は、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を微分して加速度を求める。この加速度に対してモータ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を求める。次に、加速度トルクＴａを、サーボ制御部１１の速度ループ処理で求められるモータ６へのトルク指令Ｔｃから減じる。減算後の値に対して、さらにモーメントＭを減じることにより、外乱トルクＴｂを求める。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（Ｔｑ）」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することにより、外乱トルク（Ｔｑ）を逐次検出することができる。

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、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（Ｔｑ）を求めることができる。

図３を参照して、演算処理部１８ａの詳細を説明する。演算処理部１８ａは、マイクロプロセッサを備え、予めインストールされたプログラムを実行することにより、外乱トルクに基づいてロボット１の故障診断を行うための一連の演算処理回路を構成する。演算処理部１８ａは、一連の演算処理回路として、トルク分類回路３１と、故障診断回路３２とを備える。

トルク分類回路３１は、外乱トルク（Ｔｑ）の検出時にロボット１が行った作業の内容に基づいて、外乱トルク（Ｔｑ）を分類する。故障診断回路３２は、分類された外乱トルク（Ｔｑ）と閾値（α）とを比較することによりロボット１の故障診断を行う。

トルク分類回路３１は、作業の内容の一例として、作業に係わる車両の種類ごとに、外乱トルク（Ｔｑ）を分類することができる。この場合、作業に係わる車両の種類を示す情報は、作業内容データベース１９に記憶された作業内容のタイムテーブルから取得することができる。

トルク分類回路３１は、作業の内容の他の例として、作業が属する工程ごとに、外乱トルク（Ｔｑ）を分類することができる。この場合も、作業が属する工程を示す情報は、作業内容データベース１９に記憶された作業内容のタイムテーブルから取得することができる。

トルク分類回路３１は、作業の内容の他の例として、ロボット１が行う作業において関節軸が移動する距離ごとに、外乱トルク（Ｔｑ）を分類することができる。この場合、関節軸が移動する距離を示す情報は、状態データ取得部１３により取得された、ロボット１の各関節軸の作動状態に関する各種のデータから演算することができる。

トルク分類回路３１は、作業の内容の他の例として、ロボット１が行う作業において関節軸を駆動するモータ６に加わる電流量ごとに、外乱トルク（Ｔｑ）を分類することができる。この場合も、モータ６に加わる電流量を示す情報は、状態データ取得部１３により取得された、ロボット１の各関節軸の作動状態に関する各種のデータから演算することができる。

図４（ａ）は、サーボ制御部１１により検出された外乱トルク（Ｔｑ）を、検出時にロボット１が行った作業の内容に基づいて分類した一例を示すグラフであり、図４（ｂ）は分類毎に外乱トルク（Ｔｑ）をグループ化した状態を示す。横軸は時間を示し、縦軸は外乱トルク（Ｔｑ）を示す。ここでは、外乱トルク（Ｔｑ）を、作業１、作業２または作業３のいずれかに分類した。図４（ｂ）には作業１のグループを例示するが、作業２及び作業３についても同様なグループが存在する。

図４（ａ）に示すように、外乱トルク（Ｔｑ）は、その検出時にロボット１が行った作業の内容に応じて大きく変化する場合がある。具体的には、車両の生産ラインでは、小型車から大型車まで大きさの異なる複数の車種の車両を生産していたり、同じ車種でもオプション部品の有無による製造工程が異なる生産（多種混合生産）を行っている。このため、同一のロボット１が生産状況によって実際に実施する作業内容が異なる。よって、作業内容に応じて、検出される故障診断用パラメータ（外乱トルク）に相違が生じる場合がある。この場合、作業の内容に係わらず、一定の閾値を用いて故障診断を行うと、故障診断を誤ってしまうおそれがある。

そこで、故障診断回路３２は、分類された外乱トルク（Ｔｑ）ごとに予め設定された閾値と外乱トルク（Ｔｑ）とを比較することによりロボット１の故障診断を行う。例えば、図４（ｂ）に示すように、作業１について閾値（＋αＡ、−αＡ）が予め設定されている。同様に、作業２及び作業３について閾値（＋αＢ、−αＢ）及び閾値（＋αＣ、−αＣ）が予め設定されている。閾値（＋αＡ、−αＡ、＋αＢ、−αＢ、＋αＣ、−αＣ）のデータは、閾値データベース２２に予め設定されている。故障診断回路３２は、閾値データベース２２から閾値を読み出す。故障診断回路３２は、分類されたグループ毎に、外乱トルク（Ｔｑ）と予め設定された閾値（α）とを対比する。図４（ｂ）に示すように、時刻（ｔ_０）において外乱トルク（Ｔｑ）の絶対値が閾値（αＡ）を上回るため、作業１に関して、ロボット１には故障があると判断することができる。このように、閾値（α）は分類毎に予め設定されているため、作業の内容に応じて変化する外乱トルク（Ｔｑ）の絶対値に対して、適切な閾値を選択することができる。

図５のフローチャートを参照して、第１実施形態に係わる故障診断方法を説明する。第１実施形態に係わる故障診断方法は、図１の故障診断装置２３を用いて実行される。ステップＳ０１において、状態データ取得部１３が、ロボット１の各関節軸の作動状態に関する各種のデータ（回転角位置、速度、電流を示すデータ）を収集し、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（Ｔｑ）を演算する。外乱トルク演算部１２により演算された外乱トルク（Ｔｑ）は、関節軸の移動位置にリンクさせて、通信部１０を介して故障診断ユニット３ａに出力される。

ステップＳ０３において、トルク分類回路３１は、外乱トルク（Ｔｑ）の検出時にロボット１が行った作業の内容に基づいて、外乱トルク（Ｔｑ）を分類する。例えば、車両製造ラインで稼働するロボット１の場合、ロボット１が行う作業に係わる車両の種類、作業が属する工程、作業におけるロボットアーム５の可動範囲、或いは、作業時にモータ６に印可される電流、またはこれらの組合せに基づいて、外乱トルク（Ｔｑ）を分類する。ここでは、図４と同様にして、作業１、作業２、及び作業３に分類した場合を説明する。作業内容データベース１９に記憶された作業内容タイムテーブルを参照することにより、車両の種類、作業が属する工程、ロボットアーム５の可動範囲、或いはモータ６に印可される電流を示すデータを取得することができる。

ステップＳ０５、Ｓ０７、Ｓ０９において、故障診断回路３２は、分類された作業毎に設定された閾値（α_１、α_２、α_３）を閾値データベース２２から読み出す。具体的には、図４に示したように、故障診断回路３２は、作業１、作業２、及び作業３の各々について、閾値（＋αＡ、−αＡ）、閾値（＋αＢ、−αＢ）、閾値（＋αＣ、−αＣ）を設定する。

ステップＳ１１、Ｓ１３、Ｓ１５において、分類された外乱トルク（Ｔｑ）と、分類毎に設定された閾値（α_１、α_２、α_３）とを比較する。外乱トルク（Ｔｑ）が閾値（α_１、α_２、α_３）よりも大きい場合、ロボット１に故障が有ると判断する（Ｓ１７、Ｓ２１、Ｓ２５）。一方、外乱トルク（Ｔｑ）が閾値（α_１、α_２、α_３）以下である場合、ロボット１に故障は無いと判断する（Ｓ１９、Ｓ２３、Ｓ２７）。このように、定期的に図５のフローチャートを実施することにより、故障診断を行う。

以上説明したように、第１実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

内容（車種、工程等）が異なる複数の作業を同一のロボット１が行う場合、作業の内容に応じてロボット１の関節軸に加わる外乱トルク（Ｔｑ）が変化する場合がある。そこで、作業の内容に基づいて外乱トルク（Ｔｑ）を分類し、分類された外乱トルク（Ｔｑ）と閾値とを比較することによりロボット１の故障診断を行う。これにより、作業の内容に応じて変化する外乱トルク（Ｔｑ）を考慮して、正確な故障診断を行うことができる。

トルク分類回路３１は、ロボット１が行う作業に係わる車両の種類ごとに、外乱トルク（Ｔｑ）を分類してもよい。車両の種類に応じて外乱トルク（Ｔｑ）が変化する場合であっても、正確な故障診断を行うことができる。

トルク分類回路３１は、ロボット１が行う作業が属する工程ごとに、外乱トルク（Ｔｑ）を分類してもよい。作業が属する工程に応じて外乱トルク（Ｔｑ）が変化する場合であっても、正確な故障診断を行うことができる。

トルク分類回路３１は、ロボット１が行う作業において関節軸が移動する距離ごとに、外乱トルク（Ｔｑ）を分類してもよい。関節軸が移動する距離に応じて外乱トルク（Ｔｑ）が変化する場合であっても、正確な故障診断を行うことができる。

トルク分類回路３１は、ロボット１が行う作業において関節軸を駆動するモータ６に加わる電流量ごとに、外乱トルク（Ｔｑ）を分類してもよい。モータ６に加わる電流量に応じて外乱トルク（Ｔｑ）が変化する場合であっても、正確な故障診断を行うことができる。

なお、車両の種類、作業が属する工程、関節軸が移動する距離、モータ６に加わる電流量は、各々単独で用いて外乱トルク（Ｔｑ）を分類してもよいが、任意にこれらを組み合わせて外乱トルク（Ｔｑ）をより詳細に分類しても構わない。任意にこれらを組み合わせることにより、より詳細な閾値設定が可能となり、より正確な故障診断を行うことができる。

故障診断回路３２は、分類された外乱トルク（Ｔｑ）ごとに予め設定された閾値（α_１、α_２、α_３）と外乱トルク（Ｔｑ）とを比較することによりロボット１の故障診断を行う。閾値（α_１、α_２、α_３）は分類毎に予め設定されているため、作業の内容に応じて変化する外乱トルク（Ｔｑ）の絶対値に対して、適切な閾値を選択することができる。

（第２実施形態）
第１実施形態では、内容（車種、工程等）が異なる複数の作業を同一のロボットが行う場合、作業の内容ごとに閾値を設定する例を示した。しかし、これに限らず、同一のロボットが行う複数の作業の間で、外乱トルク（Ｔｑ）を標準化することができれば、作業の内容を問わず、単一の閾値を用いて、ロボット１の故障診断を行うことができる。第２実施形態では、内容（車種、工程等）が異なる複数の作業を同一のロボットが行う場合において、作業時に生じる外乱トルクを標準化処理する例を説明する。

図６を参照して、第２実施形態に係る故障診断装置２３を含む故障診断システム２００の全体構成を説明する。

図１と比較して、故障診断ユニット３ｂが、閾値データベース２２の代わりに、外乱トルク参照値を記憶する参照値データベース１６を備える点が相違する。さらに、演算処理部１８ｂの回路構成が異なる点が相違するが、その他の点については図１と同一である。外乱トルク参照値は、外乱トルク（Ｔｑ）の標準化処理で用いる参照値である。外乱トルク参照値は、分類された外乱トルクのグループごとに設定されている。たとえば、外乱トルク参照値は、外乱トルクの代表値と変化量の組み合わせである。外乱トルク（Ｔｑ）の代表値には、ロボット１が作業を行っている期間において検出された外乱トルク（Ｔｑ）の平均値、中央値、及び積分値が含まれる。外乱トルク（Ｔｑ）の変化量には、作業を行っている期間において検出された外乱トルク（Ｔｑ）の分散、偏差、標準偏差、及び最大値と最小値との差が含まれる。本実施形態では、代表値及び変化量として、外乱トルク（Ｔｑ）の平均値及び標準偏差を用いた場合を説明する。

図７を参照して、演算処理部１８ｂの詳細を説明する。演算処理部１８ｂは、マイクロプロセッサを備え、予めインストールされたプログラムを実行することにより、外乱トルクに基づいてロボット１の故障診断を行うための一連の演算処理回路を構成する。演算処理部１８ｂは、一連の演算処理回路として、トルク分類回路３１と、故障診断回路３２と、トルク補正回路３３とを備える。図３の演算処理部１８ａと比べて、トルク補正回路３３を更に備えている点が相違する。

トルク補正回路３３は、参照値データベース１６に記憶されている外乱トルク参照値を用いて外乱トルク（Ｔｑ）を補正する。補正は、分類されたグループごとに実施される。補正の対象となる外乱トルク（Ｔｑ）は、分類された外乱トルク（Ｔｑ）全体である。補正に用いる参照値は、分類されたグループ単位で予め設定されている。補正された外乱トルク（Ｔｑ）を、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）と呼ぶ。具体的に、トルク補正回路３３は、作業を行っている時に検出された外乱トルク（Ｔｑ）から代表値を減算し、減算後の値を変化量で除算することにより、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を取得する。トルク補正回路３３は、当該演算を、分類されたグループ単位で実施する。これにより、トルク補正回路３３は、同一のロボット１が行う、内容が異なる複数の作業の間で標準化された、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を取得することができる。

故障診断回路３２は、トルク補正回路３３により取得された補正後外乱トルク（Ｔｑ’）と単一の閾値（α）とを比較することによりロボット１の故障診断を行う。具体的に、故障診断回路３２は、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）の絶対値が閾値（α）よりも大きければ、ロボット１は故障していると判断することができる。第２実施形態で、閾値（α）は、ロボット１に固有な値であって、ロボット１が行う作業の内容（グループ）に関わりなく、一定の値である。つまり、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）が複数の作業の間で標準化された値であるため、閾値（α）は、作業毎に変化しない。

図８のフローチャートを参照して、第２実施形態に係わる故障診断方法を説明する。第２実施形態に係わる故障診断方法は、図６の故障診断装置２３を用いて実行される。

ステップＳ０１及びＳ０３は、図５と同じステップであり、説明を省略する。ステップＳ３１、Ｓ３３、Ｓ３５において、トルク補正回路３３は、分類されたグループ毎に、外乱トルク（Ｔｑ）の標準化処理を実行する。具体的には、トルク補正回路３３は、分類されたグループ毎に予め設定された外乱トルク参照値（代表値及び変化量）を、参照値データベース１６から読み出す。そして、外乱トルク（Ｔｑ）から外乱トルク（Ｔｑ）の代表値を減算し、減算後の値を外乱トルク（Ｔｑ）の変化量で除算する。これにより、作業１、作業２、及び作業３の各々に分類された補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を取得することができる。

ステップＳ３７に進み、故障診断回路３２は、分類された作業間で共通する単一の閾値（α）をマイクロコントローラに内蔵されたメモリから読み出す。閾値（α）は、作業１、作業２、及び作業３の各々に分類された補正後外乱トルク（Ｔｑ’）に共通して用いることができる。

ステップＳ３９に進み、作業１、作業２、及び作業３の各々に分類された補正後外乱トルク（Ｔｑ’）の各々と単一の閾値（α）とを比較する。補正後外乱トルク（Ｔｑ’）のいずれかが単一の閾値（α）よりも大きい場合（Ｓ３９でＹＥＳ）、ロボット１に故障が有ると判断することができる（Ｓ４１）。一方、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）のいずれも単一の閾値（α）以下であれば（Ｓ３９でＮＯ）、ロボット１に故障は無いと判断することができる（Ｓ４３）。このように、定期的に図８のフローチャートを実施することにより、故障診断を行う。

以上説明したように、第２実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

トルク補正回路３３は、分類された外乱トルク（Ｔｑ）ごとに外乱トルク（Ｔｑ）を補正して、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）を取得する。故障診断回路３２は、補正後外乱トルク（Ｔｑ’）と閾値（α）とを比較することによりロボット１の故障診断を行う。分類毎に外乱トルク（Ｔｑ）を補正することにより、作業の内容に係わらず、一定の閾値（α）を用いて正確な故障診断を行うことができる。つまり、分類毎に異なる閾値を設定する必要が無くなる。

（第３実施形態）
ロボット１が行う複数の作業の中に、他の装置から溶接チップやワークを介してロボット１の関節軸へ所定値以上の外力が伝わる作業が含まれる場合がある。他の装置には、ロボット１外に駆動源を有するツール、及び他のロボットが含まれる。溶接ロボットの場合、ロボット１外に駆動源を有するツールには、例えば、電極チップ端を整形するチップドレッサ、ワークを固定したり、位置決めするために使用する機械及び装置が含まれる。更に、ワークを回転させる回転装置（ポジショナ、ターニングロール）や溶接ヘッドを移動させる直線装置（マニュピュレーター、溶接走行台車）、及び周辺機器（トーチスタンド）、溶接機と溶接治具機械（ポジショナ）とを連動させて溶接の自動化を図る溶接連動制御システム、が含まれる。

他の装置からロボット１へ所定値以上の外力が伝わる作業（以後、「外力伝達作業」と呼ぶ）をロボット１が行っている時、ロボット１の関節軸に加わる外乱トルクは、ロボット１の姿勢及び取り扱うワークの荷重に応じて変化してしまう。よって、作業の内容に基づいて分類した外乱トルクであっても、ロボット１の姿勢及び取り扱うワークの荷重に応じて容易に変化してしまう。このため、作業の内容に基づいて分類した外乱トルクを閾値と比較しても正確に故障診断を行うことが難しくなる。

そこで、第３実施形態では、ロボット１が作業を行う時に、ロボットの外に駆動源を有する他の装置から所定値以上の外力が関節軸へ伝わる場合、故障診断回路３２は、当該作業を行っている時に検出された外乱トルクを用いて、故障診断を行わない故障診断装置及び故障診断方法を説明する。具体的に、第３実施形態では、第１実施形態の変形例及び第２実施形態の変形例を説明する。

図９Ａは、第１実施形態に係わる演算処理装置１８ａの変形例を示すブロック図である。演算処理装置１８ａは、トルク分類回路３１、及び故障診断回路３２の他に、診断禁止回路３４を更に備える。

トルク分類回路３１は、ロボット１が外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類する。作業内容データベース１９に記憶された作業内容のタイムテーブルには、外力伝達作業に関する情報が含まれている。トルク分類回路３１は、外力伝達作業に関する情報を用いて、外乱トルクを分類することができる。

診断禁止回路３４は、トルク分類回路３１により分類された外乱トルクを用いて故障診断を行うことを禁止する。つまり、故障診断回路３２が、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを用いて故障診断を行うことを禁止する。その他の演算処理装置１８ａの処理動作は、図３を参照する第１実施形態と同じであり説明を省略する。

一方、図９Ｂは、第２実施形態に係わる演算処理装置１８ｂの変形例を示すブロック図である。演算処理装置１８ｂは、トルク分類回路３１、故障診断回路３２、及びトルク補正回路３３の他に、診断禁止回路３４を更に備える。

トルク分類回路３１は、ロボット１が外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類する。そして、診断禁止回路３４は、故障診断回路３２が、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを用いて故障診断を行うことを禁止する。なお、診断禁止回路３４は、トルク補正回路３３が、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを補正して、補正後外乱トルクを取得することを更に禁止しても構わない。これにより、正確な故障診断に必要な補正処理を維持しつつ、外乱トルクの補正処理量を軽減することができる。

図１０Ａは、サーボ制御部１１により検出された外乱トルク（Ｔｑ）を、検出時にロボット１が行った作業の内容に基づいて分類した他の例を示すグラフであり、図１０Ｂは分類毎に外乱トルク（Ｔｑ）をグループ化した状態を示す。図４では、作業１、作業２または作業３のいずれかに分類した例を示した。これに対して、図１０Ａ及び図１０Ｂは、作業１、作業２または作業３の他に、外乱伝達作業を更に含めた例を示す。図１０Ａは、ロボット１が作業３の後に外乱伝達作業を行っていることを示す。図１０Ｂは、作業１、作業２、作業３、及び外乱伝達作業の各々のグループを示している。なお、作業１、作業２、作業３は、「外力伝達作業以外の作業」に相当する。

図１０Ａ及び図１０Ｂに示すように、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルク（Ｔｑ）は、外力伝達作業以外の作業時の外乱トルクに比べて、大きく変化していて、安定していない。なぜなら、外力伝達作業をロボット１が行っている時、ロボット１の関節軸に加わる外乱トルク（Ｔｑ）は、ロボット１の姿勢及び取り扱うワークの荷重に応じて変化してしまうからである。

図１１Ａは、第１実施形態に係わる故障診断方法の変形例を示すフローチャートである。図５との相違点は、図１１ＡのステップＳ０３において、トルク分類回路３１は、ロボット１が行った作業の内容に基づいて、外乱トルク（Ｔｑ）を分類するのみならず、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルク（４１）を外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類する。そして、診断禁止回路３４は、故障診断回路３２が、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを用いて故障診断を行うことを禁止する（４２）。その他の処理手順は、図５を参照する第１実施形態と同じであり説明を省略する。

図１１Ｂは、第２実施形態に係わる故障診断方法の変形例を示すフローチャートである。図８との相違点は、図１１ＢのステップＳ０３において、トルク分類回路３１は、ロボット１が行った作業の内容に基づいて、外乱トルク（Ｔｑ）を分類するのみならず、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルク（４１）を外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類する。そして、診断禁止回路３４は、故障診断回路３２が、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを用いて故障診断を行うことを禁止する（４２）。その他の処理手順は、図８を参照する第２実施形態と同じであり説明を省略する。

以上説明したように、トルク分類回路３１は、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルク（４１）を外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類する。これにより、診断禁止回路３４は、故障診断回路３２が、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを用いて故障診断を行うことを禁止することができる。すなわち、サーボ制御部１１により検出された外乱トルクのうち、外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを除いた外乱トルクを用いて故障診断を行うことができる。これにより、ロボット１が行う作業に外力伝達作業が含まれる場合であっても、正確な故障診断を行うことができる。

なお、第３実施形態では、トルク分類回路３１が、サーボ制御部１１により検出された外乱トルクを、外力伝達作業と外力伝達作業以外の作業とで分類する例を示した。ただし、本発明はこれに限らず、例えば、サーボ制御部１１が、外力伝達作業以外の作業を行っている時に外乱トルクを検出し、外力伝達作業を行っている時に外乱トルクを検出しなくてもよい。或いは、他の禁止回路を新たに設け、他の禁止回路が、サーボ制御部１１に対して、外力伝達作業を行っている時に外乱トルクを検出することを禁止してもよい。この場合も、サーボ制御部１１或いは他の禁止回路は、作業内容のタイムテーブルに含まれる外力伝達作業に関する情報を参照すればよい。

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの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の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

１ ロボット
２ ロボット制御ユニット
３ａ、３ｂ 故障診断ユニット
６ モータ
１１ サーボ制御部（トルク検出部）
１６ 参照値データベース
１７ 外乱トルクデータベース
１８ａ、１８ｂ 演算処理部
１９ 作業内容データベース
２２ 閾値データベース
２３ 故障診断装置
２４ 位置検出部
３１ トルク分類回路
３２ 故障診断回路
３３ トルク補正回路
３４ 診断禁止回路
４１ 外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルク
４２ 故障診断の禁止
Ｔｑ 外乱トルク
Ｔｑ’ 補正後外乱トルク
α 閾値

Claims (11)

1. 多軸型ロボットが備える関節軸に加わる外乱トルクを検出するトルク検出部と、
   前記外乱トルクの検出時に前記多軸型ロボットが行った作業の内容に基づいて、前記外乱トルクを分類するトルク分類回路と、
   検出された前記外乱トルクと、前記外乱トルクが分類されたグループの作業を前記多軸型ロボットが行っている期間において検出された外乱トルクにより計算された代表値との差分に基づいて、前記外乱トルクを補正して、前記グループが異なる複数の作業の間で標準化された補正後外乱トルクを取得するトルク補正回路と、
   前記補正後外乱トルクと所定の閾値とを比較することにより前記多軸型ロボットの故障診断を行う故障診断回路と、
   を備えることを特徴とする故障診断装置。
2. 前記多軸型ロボットが前記作業を行う時に、前記多軸型ロボットの外に駆動源を有する他の装置から所定値以上の外力が前記関節軸へ伝わる場合、前記故障診断回路が、前記作業を行っている時に検出された前記外乱トルクを用いて、前記故障診断を行うことを禁止する診断禁止回路を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
3. 多軸型ロボットが備える関節軸に加わる外乱トルクを検出するトルク検出部と、
   前記多軸型ロボットが作業を行う時に、前記多軸型ロボットの外に駆動源を有する他の装置から所定値以上の外力が前記関節軸へ伝わる外力伝達作業に関する情報を記憶するデータベースと、
   少なくとも前記外力伝達作業に関する情報に基づいて、前記多軸型ロボットが前記外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを、前記外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類するトルク分類回路と、
   分類された前記外乱トルクと閾値とを比較することにより前記多軸型ロボットの故障診断を行う故障診断回路と、
   前記トルク分類回路が、前記多軸型ロボットが前記外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを前記外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類した場合、前記故障診断回路が、前記外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを用いて、前記故障診断を行うことを禁止する診断禁止回路と、
   を備えることを特徴とする故障診断装置。
4. 前記故障診断回路は、分類された外乱トルクごとに予め設定された前記閾値と前記外乱トルクとを比較することにより前記多軸型ロボットの故障診断を行うことを特徴とする請求項３に記載の故障診断装置。
5. 検出された前記外乱トルクと、前記外乱トルクが分類されたグループの作業を前記多軸型ロボットが行っている期間において検出された外乱トルクにより計算された代表値との差分に基づいて前記外乱トルクを補正して、前記グループが異なる複数の作業の間で標準化された補正後外乱トルクを取得するトルク補正回路を更に備え、
   前記故障診断回路は、前記補正後外乱トルクと前記閾値である所定の閾値とを比較することにより前記多軸型ロボットの故障診断を行うことを特徴とする請求項３に記載の故障診断装置。
6. 前記トルク分類回路は、前記多軸型ロボットが行う作業に係わる車両の種類ごとに、前記外乱トルクを分類することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の故障診断装置。
7. 前記トルク分類回路は、前記多軸型ロボットが行う作業が属する工程ごとに、前記外乱トルクを分類することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の故障診断装置。
8. 前記トルク分類回路は、前記多軸型ロボットが行う作業において前記関節軸が移動する距離ごとに、前記外乱トルクを分類することを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の故障診断装置。
9. 前記トルク分類回路は、前記多軸型ロボットが行う作業において前記関節軸を駆動するモータに加わる電流量ごとに、前記外乱トルクを分類することを特徴とする請求項１〜８の何れか一項に記載の故障診断装置。
10. 多軸型ロボットが備える関節軸に加わる外乱トルクを検出し、
    前記外乱トルクの検出時に前記多軸型ロボットが行った作業の内容に基づいて、前記外乱トルクを分類し、
    検出された前記外乱トルクと、前記外乱トルクが分類されたグループの作業を前記多軸型ロボットが行っている期間において検出された外乱トルクにより計算された代表値との差分に基づいて、前記外乱トルクを補正して、前記グループが異なる複数の作業の間で標準化された補正後外乱トルクを取得し、
    前記補正後外乱トルクと所定の閾値とを比較することにより前記多軸型ロボットの故障診断を行う
    ことを特徴とする故障診断方法。
11. 多軸型ロボットが備える関節軸に加わる外乱トルクを検出し、
    前記多軸型ロボットが作業を行う時に、前記多軸型ロボットの外に駆動源を有する他の装置から所定値以上の外力が前記関節軸へ伝わる外力伝達作業に関する情報を記憶し、
    少なくとも前記外力伝達作業に関する情報に基づいて、前記多軸型ロボットが前記外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを、前記外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類し、
    前記多軸型ロボットが前記外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを、前記外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクから分類した場合、前記外力伝達作業を行っている時に検出された外乱トルクを用いて、前記多軸型ロボットの故障診断を行うことを禁止し、
    前記外力伝達作業以外の作業を行っている時に検出された外乱トルクに分類された前記外乱トルクと閾値とを比較することにより前記多軸型ロボットの故障診断を行う
    ことを特徴とする故障診断方法。

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