JP6852811B2 - 異常判定方法及び異常判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、回転機構の駆動源としてモータを備えた生産機器において、生産機器の状態を検出するセンサのセンサデータを取得して生産機器の異常を判定する異常判定方法及び異常判定装置に関する。

従来では、モータに異常な負荷がかかったことを検出する異常負荷検出装置として、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、モータの運転停止時や運転開始時若しくは低速運転時のようなモータの回転速度が基準速度を下回ったときに、誤検出が発生しやすいので、異常負荷の検出を行わずに正常と判定していた。

特開２００７−２１９９９１号公報

しかしながら、生産ロボットのような生産機器では、モータの速度等の作動状態とは関係なく異常を誤検出する場合があり、そのような場合には上述した特許文献１に開示された方法では、誤検出を防止することができないという問題点があった。例えば、長期間稼働を停止していた生産機器を起動すると、起動した直後に、生産機器に異常が発生していないにも関わらず異常が発生していると誤検出してしまう場合がある。このような生産機器が長期間稼働を停止しているような状況については、モータの作動状態とは関係ないので、上述した特許文献１に開示された方法では、誤検出を防止することはできなかった。

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、モータの作動状態とは関係ない状況、例えば生産機器が長期間稼働を停止しているような状況によって生じる異常の誤検出を防止することのできる異常判定方法及びその装置を提供することを目的とする。

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方法及びその装置は、生産機器の稼働履歴に基づいて生産機器が所定期間以上稼働を停止した稼働停止期間があるか否かを判定する。そして、稼働停止期間がある場合には、稼働停止期間の長さに応じて、生産機器の異常判定を休止する異常判定休止期間を設定し、異常判定休止期間以外の期間において、生産機器が異常であるか否かを判定する。

本発明によれば、モータの作動状態とは関係ない状況、例えば生産機器が長期間稼働を停止しているような状況によって生じる異常の誤検出を防止することができる。

図１は、本発明の第１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２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処理手順を示すフローチャートである。 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異常の判定方法を説明するための図である。 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休止期間の設定方法を説明するための図である。 図５は、本発明の第２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６は、本発明の第２実施形態に係る異常判定装置による異常判定休止期間の設定方法を説明するための図である。 図７は、本発明の第２実施形態に係る異常判定装置による異常の判定方法を説明するための図である。 図８は、本発明の第２実施形態に係る異常判定装置による異常の判定方法を説明するための図である。

［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の符号を付して詳細な説明は省略する。

［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、生産ロボット１と、異常判定装置３と、ユーザインターフェース５を備えている。

生産ロボット１は、関節軸として複数のモータ駆動系を備えた生産機器である。モータ駆動系は、ロボットアーム等の回転機構の駆動源としてモータを備えている。このモータが減速機を介してロボットアームを駆動する。生産ロボット１は、センサ１１と、演算部１３と、通信部１５とを備えている。

センサ１１は、生産ロボット１の状態を検出しており、生産ロボット１の異常を判定するために必要となるモータ駆動系のさまざまなデータを検出する。例えば、モータの回転角位置や速度、トルク値、減速機等の回転機構の振動値等を検出する。演算部１３は、センサ１１で検出されたトルク値とモータ制御値との差を求めて外乱トルク値を演算する。通信部１５は、例えばＬＡＮ等によって、異常判定装置３との間で必要なデータの送受信を行う機能を有する。特に、通信部１５は、生産ロボット１の状態を示すセンサデータを送信している。センサデータは、例えばモータの回転角位置や速度、トルク値、回転機構の振動値、外乱トルク値等である。

異常判定装置３は、生産ロボット１の状態を検出するセンサ１１のセンサデータを取得して生産ロボット１の異常を判定する。異常判定装置３は、通信部２１と、稼働状態判定部２３と、休止期間設定部２５と、異常判定部２７と、センサ情報データベース２９と、保全履歴データベース３１と、稼働履歴データベース３３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ている。そして、特定のプログラムを実行することにより、上述した通信部２１、稼働状態判定部２３、休止期間設定部２５、異常判定部２７として動作する。このような異常判定装置３の各機能は、１または複数の処理回路によって実装することができる。処理回路は、例えば電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含み、また実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置も含んでいる。

通信部２１は、例えばＬＡＮ等によって、生産ロボット１の通信部１５との間で必要なデータの送受信を行う機能を有する。特に、通信部２１は、生産ロボット１の状態を示すセンサデータを受信している。

稼働状態判定部２３は、生産ロボット１の稼働履歴に基づいて、生産ロボット１が所定期間以上稼働を停止した稼働停止期間があるか否かを判定する。具体的に、稼働状態判定部２３は、稼働履歴データベース３３から生産ロボット１の稼働開始日時と稼働停止日時とを取得して稼働停止期間を算出する。そして、算出した稼働停止期間と予め設定された閾値とを比較することによって、生産ロボット１が所定期間以上稼働を停止していた期間があるか否かを判定する。例えば、稼働状態判定部２３は、６時間以上、２日間以上、１０日間以上、２０日間以上の稼働停止期間があるか否かを判定する。

休止期間設定部２５は、生産ロボット１に稼働停止期間がある場合に、稼働停止期間の長さに応じて、生産ロボット１の異常判定を休止する異常判定休止期間を設定する。異常判定休止期間は、稼働停止期間が終了して生産ロボット１が稼働を開始した時点から設定される。異常判定休止期間では、異常判定部２７による生産ロボット１の異常判定を休止する。

一般的に、生産機器は長期間稼働を停止していると、潤滑油等が固くなることが考えられる。これにより、長期間稼働を停止した後に生産機器を起動すると、生産機器に異常が発生していないにも関わらず、外乱トルク値等に異常に大きな値が出力され、異常が発生していると誤検出する場合がある。そこで、休止期間設定部２５は、稼働停止期間の直後に、稼働停止期間の長さに応じた異常判定休止期間を設定して、異常の誤検出を防止している。また、稼働停止期間が長くなるのにしたがって、潤滑油等はより固くなるので、休止期間設定部２５は、稼働停止期間が長くなるのにしたがって異常判定休止期間も長くなるように設定している。

異常判定部２７は、生産ロボット１の状態を示すセンサデータを用いて生産ロボット１が異常であるか否かを判定する。具体的に、異常判定部２７は、センサ情報データベース２９から所定期間内のセンサデータを取得して、生産ロボット１が異常であるか否かを判定する。異常の判定方法としては、外乱トルクの差分比率等の異常判定値を算出し、この異常判定値が所定の閾値以上であるか否かによって、生産ロボット１が異常であるか否かを判定する。

特に、異常判定部２７は、生産ロボット１に所定期間以上の稼働停止期間がある場合には、異常判定休止期間以外の期間において、生産ロボット１が異常であるか否かを判定する。すなわち、異常判定部２７は、異常判定休止期間以外のセンサデータを用いて、生産ロボット１が異常であるか否かを判定する。

センサ情報データベース２９は、生産ロボット１の状態を示すセンサデータを蓄積している。例えば、センサ１１で検出されたモータの回転角位置や速度、トルク値、回転機構の振動値等のデータや演算部１３で演算された外乱トルクのデータを、通信部１５、２１を介して取得して蓄積している。

保全履歴データベース３１は、生産ロボット１の保全履歴データを蓄積している。例えば、減速機を交換した日付やグリス交換を実施した日時等の保全記録を蓄積している。

稼働履歴データベース３３は、生産ロボット１が稼働を開始した日時や稼働を停止した日時等の稼働履歴データを蓄積している。

ユーザインターフェース５は、モニタやタブレット端末等の表示装置であり、異常の判定結果やアラート画面を表示したり、警報を発したりする機能を有する。

［異常判定処理］
次に、図２を参照して、本実施形態に係る異常判定装置３による異常判定方法を説明する。図２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２に示すように、ステップＳ１０１において、異常判定部２７は、センサ情報データベース２９に蓄積されているセンサデータを取得する。このとき、異常判定部２７は、予め一定期間毎に区切られた期間のうちの１つの期間のデータを取得する。取得するデータには、外乱トルクや回転機構の振動値等が含まれている。また、異常判定部２７は、保全履歴データベース３１から生産ロボット１の保全履歴データを取得する。取得する保全履歴には、減速機の交換日やグリス交換の実施日時等が含まれている。ただし、異常判定部２７は、センサデータをセンサ情報データベース２９から取得せずに、生産ロボット１からリアルタイムで取得してもよい。

ステップＳ１０３において、異常判定部２７は、センサデータを用いて異常判定値を演算する。異常判定値は、生産ロボット１の異常を判定するために算出される統計値である。例えば、センサデータのうち外乱トルクのデータを用いる場合には、外乱トルクの差分比率を異常判定値として使用する。また、回転機構の振動値の差分比率を異常判定値として用いてもよい。ただし、生産ロボット１の異常を判定することができれば、差分比率以外に平均値等の別の統計値を使用してもよい。

差分比率は、予め設定された基準値に対する測定値の変化率であり、外乱トルクの差分比率は基準値を用いて式（１）のように表される。

差分比率＝（外乱トルクの測定値−基準値）／基準値 （１）
基準値は、例えば前年同月の外乱トルクの平均値を用いることができる。ただし、生産ロボット１の異常を判定するために基準となる数値であれば、その他の数値を基準値として使用してもよい。例えば、季節や温度が変化しない地域であれば、稼働停止期間の平均値を基準値として使用してもよい。

ステップＳ１０５において、異常判定部２７は、異常判定値と所定の閾値とを比較して、生産ロボット１に異常があるか否かを判定する。例えば、図３に示すように、異常判定値として外乱トルクの差分比率を用いた場合には、閾値を２０％に設定し、外乱トルクの差分比率が２０％以上となった場合に生産ロボット１に異常があると判定する。異常ありと判定された場合には、ステップＳ１０７に進む。一方、差分比率が２０％未満の場合には、生産ロボット１を異常なしと判定する。異常なしと判定された場合には、ステップＳ１０１に戻り、現在異常を判定した期間の次の期間のセンサデータを取得して再び異常の判定を実施する。

ステップＳ１０７において、稼働状態判定部２３は、稼働履歴データベース３３から生産ロボット１の稼働履歴データを取得する。取得する稼働履歴データには、生産ロボット１の稼働開始日時と稼働停止日時が含まれている。

ステップＳ１０９において、稼働状態判定部２３は、取得した稼働履歴データに基づいて、生産ロボット１が所定期間以上稼働を停止した稼働停止期間があるか否かを判定する。具体的に、稼働状態判定部２３は、稼働履歴データベース３３から生産ロボット１の稼働開始日時と稼働停止日時とを取得して稼働停止期間を算出し、稼働停止期間が所定期間以上であるか否かを判定する。所定期間としては、例えば、６時間、２日間、１０日間、２０日間が設定されている。したがって、稼働状態判定部２３は、生産ロボット１が６時間以上稼働を停止していた期間がある場合には、稼働停止期間ありと判定する。稼働停止期間ありと判定された場合には、ステップＳ１１１に進む。一方、稼働停止期間なしと判定された場合には、ステップＳ１１５に進む。

ステップＳ１１１において、休止期間設定部２５は、稼働停止期間の長さに応じて、生産ロボット１の異常判定を休止する異常判定休止期間を設定する。図４に示すように、休止期間設定部２５は、生産ロボット１の稼働停止期間が６時間以上２日未満の場合には異常判定休止期間を１時間に設定する。同様に、稼働停止期間が２日以上１０日未満の場合には異常判定休止期間を０．５日に設定し、稼働停止期間が１０日以上２０日未満の場合には異常判定休止期間を２日に設定し、稼働停止期間が２０日以上の場合には異常判定休止期間を５日に設定する。このように、休止期間設定部２５は、稼働停止期間が長くなるのにしたがって、異常判定休止期間が長くなるように設定する。ただし、異常判定休止期間の長さには上限を設け、稼働停止期間が長くなったとしても異常判定休止期間が上限を超えて長く設定されることがないようにする。例えば、稼働停止期間が１カ月を超えるような場合であっても、異常判定休止期間は５日に設定される。

また、異常判定休止期間は、稼働停止期間の直後、すなわち稼働停止期間が終了して生産ロボット１が稼働を開始した時点から設定される。例えば、図３では、２日間の稼働停止期間が終了して、７月４日に生産ロボット１が稼働を開始した時点から０．５日の間、異常判定休止期間Ｌ１が設定される。

ステップＳ１１３において、異常判定部２７は、異常判定休止期間以外の期間において、異常判定値と所定の閾値とを比較して、生産ロボット１に異常があるか否かを判定する。例えば、図３では、異常判定休止期間Ｌ１が設定されているので、異常判定部２７は、異常判定休止期間Ｌ１以外の期間において、生産ロボット１に異常があるか否かを判定する。すなわち、異常判定部２７は、異常判定休止期間Ｌ１以外の期間に検出されたセンサデータを用いて、生産ロボット１が異常であるか否かを判定する。

図３の場合、異常判定休止期間Ｌ１では、異常判定値である外乱トルクの差分比率が閾値の２０％を超えている。しかし、異常判定休止期間Ｌ１以外の期間では、異常判定値が閾値の２０％以上になることはない。したがって、異常判定部２７は、生産ロボット１に異常はないと判定する。このように異常なしと判定された場合には、ステップＳ１０１に戻り、現在異常を判定した期間の次の期間のセンサデータを取得して継続して異常の判定を実施する。一方、異常ありと判定された場合には、ステップＳ１１５に進む。

尚、異常判定部２７は、生産ロボット１に異常があるか否かを判定する際に、図３に示した異常判定値の波形分析だけではなく、その他の要因についても分析し、その結果を考慮して生産ロボット１の異常を判定してもよい。例えば、別の誤報防止ロジックを用いて異常判定を行い、その結果に応じて生産ロボット１の異常を判定してもよい。

ステップＳ１１５において、異常判定部２７は、ユーザインターフェース５を介して警報を出力する。例えば、ユーザインターフェース５の表示画面に異常の判定結果やアラート画面を表示したり、警告音を出力したりする。そして、異常判定部２７が、異常の判定結果や警報の出力記録をデータベースに記録すると、本実施形態に係る異常判定装置３による異常判定処理は終了する。

［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方法及びその装置では、生産機器の稼働履歴に基づいて生産機器が所定期間以上稼働を停止した稼働停止期間があるか否かを判定する。そして、稼働停止期間がある場合には、稼働停止期間の長さに応じて、生産機器の異常判定を休止する異常判定休止期間を設定し、異常判定休止期間以外の期間において、生産機器が異常であるか否かを判定する。これにより、モータの作動状態とは関係ない状況、例えば生産機器が長期間稼働を停止しているような状況によって生じる異常の誤検出を防止することができる。

一般的に、生産機器は長期間稼働を停止していると、潤滑油等が固くなることが考えられる。そのため、長期間稼働を停止した後に生産機器を起動すると、生産機器に異常が発生していないにも関わらず、異常が発生していると誤検出する場合がある。しかし、本実施形態に係る異常判定方法及びその装置では、異常判定休止期間以外の期間において、生産機器が異常であるか否かを判定するので、上述したような異常の誤検出を防止することができる。さらに、誤検出を防止したことにより、生産機器の保全作業工数を減少させることができ、保全コストについても低下させることができる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及びその装置では、過去のセンサデータに基づいて基準値を決定し、基準値に対するセンサデータの変化率が所定の閾値以上であるか否かによって、生産機器の異常を判定する。これにより、過去の生産機器の状態から大きく変化した場合に、生産機器が異常であると判定できるので、生産機器の異常をより正確に判定することができる。その結果、生産機器における異常の誤検出をより確実に防止することができる。

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及びその装置では、センサデータをデータベースに記憶させておき、データベースに記憶されたセンサデータを取得して、生産機器の異常を判定する。これにより、任意のタイミングで異常判定を行うことができるので、異常判定に必要なデータがすべて揃ってから異常判定を行うことができる。したがって、生産機器の異常をより正確に判定することができ、その結果、生産機器における異常の誤検出を確実に防止することができる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及びその装置では、生産機器の異常判定に用いるセンサデータとして、モータにかかる外乱トルクのデータを用いている。これにより、モータ自体をセンシングした結果から生産機器の異常を判定するので、より正確に生産機器の異常を判定することができる。その結果、生産機器における異常の誤検出をより確実に防止することができる。

さらに、本実施形態に係る異常判定方法及びその装置では、生産機器の異常判定に用いるセンサデータとして、回転機構の振動値のデータを用いている。これにより、モータの出力側をセンシングした結果から生産機器の異常を判定するので、より正確に生産機器の異常を判定することができる。その結果、生産機器における異常の誤検出をより確実に防止することができる。

［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。図面の記載において、第１実施形態と同一の部分には同一の符号を付して詳細な説明は省略する。

［異常判定システムの構成］
図５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５に示すように、本実施形態に係る異常判定装置３は、環境温度データベース５１をさらに備えたことが、第１実施形態と相違している。

環境温度データベース５１は、生産ロボット１の環境温度データを蓄積している。この環境温度データは生産ロボット１の温度であるが、必ずしも生産ロボット１の温度である必要はなく、生産ロボット１が設置されている施設内の温度でもよい。また、施設が立地している地域の気温を、インターネットなどの外部から収集して蓄積してもよい。

休止期間設定部２５は、生産ロボット１に稼働停止期間がある場合に、稼働停止期間の長さと生産ロボット１の環境温度とに応じて、生産ロボット１の異常判定を休止する異常判定休止期間を設定する。第１実施形態では稼働停止期間の長さだけに基づいて異常判定休止期間を設定していたが、本実施形態では稼働停止期間の長さと生産ロボット１の環境温度の両方に基づいて異常判定休止期間を設定している。異常判定休止期間の設定に使用される生産ロボット１の環境温度は、稼働停止期間における生産ロボット１の平均温度である。例えば、生産ロボット１の平均温度でもよいし、施設内の平均温度や施設が立地している地域の平均気温でもよい。

一般的に、生産機器は長期間稼働を停止していると、潤滑油等が固くなる。このとき環境温度が低いと、さらに潤滑油は固くなる。したがって、環境温度が低いときに長期間稼働を停止し、その後に生産機器を起動すると、生産機器に異常が発生していないにも関わらず異常が発生していると誤検出する可能性が高まることになる。そこで、休止期間設定部２５は、稼働停止期間の長さと生産機器の環境温度とに応じて、異常判定休止期間を設定している。したがって、休止期間設定部２５は、稼働停止期間が長くなるにしたがって異常判定休止期間が長くなるように設定するとともに、環境温度が低くなるのにしたがって異常判定休止期間が長くなるように設定する。

異常判定休止期間は、図６に示すように、生産ロボット１の稼働停止期間が６時間以上２日未満で環境温度が１０℃の場合には２時間に設定され、環境温度が３０℃の場合には１時間に設定される。同様に、異常判定休止期間は、稼働停止期間が２日以上１０日未満で環境温度が１０℃の場合には１日に設定され、３０℃の場合には０．５日に設定される。また、稼働停止期間が１０日以上２０日未満で環境温度が１０℃の場合には５日に設定され、３０℃の場合には２日に設定される。さらに、稼働停止期間が２０日以上で環境温度が１０℃の場合には１０日に設定され、３０℃の場合には５日に設定される。このように、休止期間設定部２５は、稼働停止期間が長くなるにしたがって異常判定休止期間が長くなるように設定し、さらに環境温度が低くなるのにしたがって異常判定休止期間が長くなるように設定する。

例えば、図７では、稼働停止期間が２日で環境温度が３０℃前後になるので、異常判定休止期間Ｌ１は０．５日間に設定される。また、図８では、稼働停止期間が２日で環境温度が１０℃前後なので、異常判定休止期間Ｌ２は１日に設定される。

尚、図６では、環境温度が１０℃の場合と３０℃の場合で、異なる異常判定休止期間を設定しているが、環境温度の代わりに季節毎に異なる異常判定休止期間を設定してもよい。例えば、夏と冬で異なる異常判定休止期間を設定してもよいし、春、夏、秋、冬のそれぞれに異なる異常判定休止期間を設定してもよい。

［異常判定処理］
次に、本実施形態に係る異常判定装置３による異常判定方法を説明する。本実施形態の異常判定処理は、図２に示す第１実施形態の異常判定処理と同様の処理が行われる。ただし、第１実施形態では、ステップＳ１０７において、稼働状態判定部２３が稼働履歴データだけを取得していた。しかし、本実施形態では、ステップＳ１０７において、稼働状態判定部２３が稼働履歴データベース３３から生産ロボット１の稼働履歴データを取得するとともに、休止期間設定部２５が環境温度データベース５１から生産ロボット１の環境温度データを取得する。

その後、ステップＳ１１１において、休止期間設定部２５は、上述したように稼働停止期間の長さと生産機器の環境温度とに応じて異常判定休止期間を設定する。その他のステップについては、第１実施形態と同様の処理が行われて、異常判定装置３による異常判定処理は終了する。

［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方法及びその装置では、稼働停止期間の長さと生産機器の環境温度とに応じて異常判定休止期間を設定する。これにより、温度による影響を考慮して異常判定休止期間を設定できるので、より確実に生産機器における異常の誤検出を防止することができる。

また、本実施形態に係る異常判定方法及びその装置では、生産機器の環境温度として、稼働停止期間における生産機器の平均温度を用いる。これにより、稼働停止期間における生産機器の状態を反映させて異常判定休止期間を設定できるので、より確実に生産機器における異常の誤検出を防止することができる。

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。

１ 生産ロボット
３ 異常判定装置
５ ユーザインターフェース
１１ センサ
１３ 演算部
１５、２１ 通信部
２３ 稼働状態判定部
２５ 休止期間設定部
２７ 異常判定部
２９ センサ情報データベース
３１ 保全履歴データベース
３３ 稼働履歴データベース
５１ 環境温度データベース
１００ 異常判定システム

Claims (8)

1. 回転機構の駆動源としてモータを備えた生産機器において、前記生産機器の状態を検出するセンサのセンサデータを取得して前記生産機器の異常を判定する異常判定装置の異常判定方法であって、
   前記生産機器の稼働履歴に基づいて前記生産機器が所定期間以上稼働を停止した稼働停止期間があるか否かを判定し、
   前記稼働停止期間がある場合には、前記稼働停止期間の長さに応じて、前記生産機器の異常判定を休止する異常判定休止期間を設定し、
   前記異常判定休止期間以外の期間において、前記生産機器が異常であるか否かを判定することを特徴とする異常判定方法。
2. 前記稼働停止期間の長さと前記生産機器の環境温度とに応じて前記異常判定休止期間を設定することを特徴とする請求項１に記載の異常判定方法。
3. 前記生産機器の環境温度は、前記稼働停止期間における前記生産機器の平均温度であることを特徴とする請求項２に記載の異常判定方法。
4. 前記生産機器の異常判定は、過去のセンサデータに基づいて基準値を決定し、前記基準値に対する前記センサデータの変化率が所定の閾値以上であるか否かによって行われ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方法。
5. 前記センサデータをデータベースに記憶させておき、前記データベースに記憶されたセンサデータを取得して、前記生産機器の異常判定を行う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方法。
6. 前記生産機器の異常判定に用いるセンサデータは、前記モータにかかる外乱トルクのデータであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の異常判定方法。
7. 前記生産機器の異常判定に用いるセンサデータは、前記回転機構の振動値のデータであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の異常判定方法。
8. 回転機構の駆動源としてモータを備えた生産機器において、前記生産機器の状態を検出するセンサのセンサデータを取得して前記生産機器の異常を判定する異常判定装置であって、
   前記生産機器の稼働履歴に基づいて前記生産機器が所定期間以上稼働を停止した稼働停止期間があるか否かを判定し、
   前記稼働停止期間がある場合には、前記稼働停止期間の長さに応じて、前記生産機器の異常判定を休止する異常判定休止期間を設定し、
   前記異常判定休止期間以外の期間において、前記生産機器が異常であるか否かを判定することを特徴とする異常判定装置。

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