JPH1039908A - Failure prediction method for industrial robots - Google Patents

Failure prediction method for industrial robots

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JPH1039908A
JPH1039908A JP8206371A JP20637196A JPH1039908A JP H1039908 A JPH1039908 A JP H1039908A JP 8206371 A JP8206371 A JP 8206371A JP 20637196 A JP20637196 A JP 20637196A JP H1039908 A JPH1039908 A JP H1039908A
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load
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 生産ラインの稼働中においても随時診断を行
うことができるような産業用ロボットの故障予知方法を
提供する。 【解決手段】 ロボット機構部を構成する各軸iのデー
タをサーボモータを制御するサーボ系より取り込み、ロ
ボット自体および負荷の質点モデルと各軸iのデータと
により他軸の干渉を考慮した負荷トルクTo を算出した
後、負荷トルクTo と角速度ωi との積である負荷側の
仕事率Wo を算出する。また、各軸iを駆動するサーボ
モータの駆動電流Ii のデータをサーボ系より取り込
み、この駆動電流Ii にこれと対応するサーボモータの
トルク定数ki を掛けることにより駆動トルクTi を算
出した後、駆動トルクTi と角速度ωi との積である駆
動側の仕事率Wi を算出する。そして、算出された負荷
側の仕事率Wo 及び駆動側の仕事率Wi より仕事率の比
(Wi /Wo )を求め、これを予め設定された判定値と
比較することによりロボット機構部の劣化の有無を判定
する。
(57) [Summary] [PROBLEMS] To provide a failure prediction method for an industrial robot that can perform diagnosis at any time even during operation of a production line. SOLUTION: Data of each axis i constituting a robot mechanism is taken in from a servo system for controlling a servomotor, and a load torque in consideration of interference of other axes is used by a robot itself and a mass model of the load and data of each axis i. after calculating the T o, to calculate the load torque T o and the angular velocity ω i and the load side of the work rate W o is the product of. Moreover, calculating the driving torque T i by the data of the drive current I i of the servo motor for driving each axis i uptake than the servo system, multiplying the torque constant k i of the servo motor corresponding thereto to the driving current I i After that, the drive-side power W i , which is the product of the drive torque T i and the angular velocity ω i , is calculated. Then, a ratio of the work rate (W i / W o) from work rate W i of work rate W o and the drive side of the calculated load side, the robot mechanism by comparing the preset determination value this It is determined whether or not the part has deteriorated.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、サーボモータによ
り駆動される産業用ロボットについて、生産ラインの稼
働中にその作業内容に依存することなく、ロボット機構
部の故障を予知する方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for predicting a failure of a robot mechanism of an industrial robot driven by a servomotor without depending on the contents of the operation during operation of a production line.

【0002】[0002]

【従来の技術】産業用ロボットは、長期にわたる使用に
よりアーム及びその駆動モータを主体とするロボット機
構部の駆動力伝達系を構成する歯車等が摩耗し、これに
よりその動作や制御精度等に悪影響を来すことになる。
一般に、このような現象は外部から容易に予測できず、
また悪影響が現れるまでは放置されがちになるので、以
前は歯車等が破損するような状況が生ずるようになって
から対策がとられることが頻繁にあった。
2. Description of the Related Art In an industrial robot, the gears and the like constituting a driving force transmission system of a robot mechanism mainly composed of an arm and a driving motor thereof are worn due to long-term use, thereby adversely affecting the operation and control accuracy. Will come.
Generally, such phenomena cannot be easily predicted from the outside,
In addition, since it is apt to be left unattended until an adverse effect appears, in the past, countermeasures were often taken after a situation where a gear or the like was damaged occurred.

【0003】これに対処するために、例えば特開昭63
−123105号では、ロボットが正常な状態のとき、
例えばロボット本体の新規導入時や定期のメンテナンス
終了時に、予め設定された基準となる動作パターンにて
ロボットを実際に動作させ、このときの動作データを基
準データとして予め測定し、この基準データをロボット
制御装置の記憶装置に記録しておく。そして、所定の動
作時間を経過した後に、定期的に、再度同様にして基準
となる動作パターンにてロボットを実際に動作させ、こ
のときの動作データを測定し、この動作データを前述の
基準データと比較し、その差異から故障の有無を診断す
るようにしている。この動作データとして、特開昭63
−123105号では、サーボ制御ずれ(偏差)を用い
ているため、故障の有無を診断するための専用のセンサ
を設ける必要がないとされ、また、アームの駆動機構等
の機械系、及び駆動機構を制御するサーボ系等の制御系
を総合的に診断することができるという利点があるとさ
れている。
In order to deal with this, for example, Japanese Patent Application Laid-Open
In -123105, when the robot is in a normal state,
For example, at the time of new introduction of the robot body or at the end of regular maintenance, the robot is actually operated according to a preset reference operation pattern, the operation data at this time is measured in advance as reference data, and this reference data is It is recorded in the storage device of the control device. Then, after a predetermined operation time has elapsed, the robot is actually operated again in the same manner as the reference operation pattern, and the operation data at this time is measured. And the difference is diagnosed based on the difference. As this operation data,
In -123105, since a servo control deviation (deviation) is used, it is said that there is no need to provide a dedicated sensor for diagnosing the presence or absence of a failure, and a mechanical system such as an arm driving mechanism and a driving mechanism It is said that there is an advantage that it is possible to comprehensively diagnose a control system such as a servo system for controlling the system.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかし、この特開昭6
3−123105号の方法では、次に挙げる問題点があ
った。1点目は、ロボットの正常状態における動作デー
タを基準データとして個々のロボット毎に測定し、この
基準データを記憶しておく必要がある点である。2点目
は、診断過程においては基準となる動作パターンでロボ
ットを動作させなければならないために、生産ラインの
稼働中には診断を行えないという点である。3点目は、
生産ラインの稼働時における実際の動作パターンに特化
したような故障については、診断精度を上げることが難
しいという点である。
However, Japanese Patent Application Laid-Open Publication No.
The method of 3-123105 has the following problems. The first point is that the operation data in the normal state of the robot is measured for each robot as reference data, and this reference data needs to be stored. The second point is that the diagnosis cannot be performed during the operation of the production line because the robot must be operated with a reference operation pattern in the diagnosis process. The third point is
It is difficult to improve the accuracy of diagnosis for a failure that is specific to an actual operation pattern during the operation of the production line.

【0005】本発明はこれらの問題点を解決するために
なされたものであり、サーボモータにより駆動される産
業用ロボットについて、生産ラインの稼働中にその作業
内容に依存することなく故障を予知する方法を提供する
こと、特に、ロボットの正常状態における基準となる動
作パターンにおける動作データを基準データとして予め
測定することなく、また、生産ラインの稼働中において
も随時診断を行うことができ、さらに、生産ラインの稼
働時における実際の動作パターンに特化したような故障
についても高精度に診断を行うことができるような、産
業用ロボットの故障予知方法を提供することを目的とす
る。
The present invention has been made to solve these problems, and predicts a failure of an industrial robot driven by a servomotor without depending on the contents of the operation during operation of a production line. Providing a method, in particular, without previously measuring operation data in an operation pattern that is a reference in a normal state of the robot as reference data, and can perform a diagnosis at any time even during operation of a production line, It is an object of the present invention to provide a method for predicting a failure of an industrial robot capable of performing a highly accurate diagnosis even for a failure specialized in an actual operation pattern during the operation of a production line.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明では、質点モデルから算出される各駆動軸
の実際の位置(角度)、角速度、及び角加速度に基づく
仕事率、すなわち負荷側の仕事率Wo 、及び各駆動軸へ
の動作指令から算出される駆動側の仕事率Wiより、そ
の比(Wo /Wi )または差(Wo −Wi )を求め、こ
れを判定値と比較することにより、ロボット機構部の劣
化の有無とそのレベルを評価するようにした。
In order to achieve the above object, according to the present invention, a power based on the actual position (angle), angular velocity, and angular acceleration of each drive shaft calculated from a mass point model, that is, the power, load side of the work rate W o, and more work rate W i of the driving side is calculated from the operation command to the drive shaft, it obtains the ratio (W o / W i) or the difference (W o -W i), By comparing this with the determination value, the presence or absence of the deterioration of the robot mechanism and its level are evaluated.

【0007】一般に、駆動軸への動作指令に対する実際
の動作性能を追従性と呼び、特に加減速時における追従
性の善し悪しはロボット機構部の性能に大きな影響を与
えることになる。経年変化によりロボット機構部の劣化
が進行すると、駆動力伝達系を構成する歯車等が摩耗
し、これにより特に加減速時の追従性が悪化する。そし
て加減速時の追従性が悪化すると、駆動側の仕事率Wi
と負荷側の仕事率Wo との差が大きくなって現れてく
る。一般的には、加速時には駆動側の仕事率Wi が負荷
側の仕事率Wo に対して大きくなって現れ、逆に、減速
時には負荷側の仕事率Wo が駆動側の仕事率Wi に対し
て大きくなって現れてくる。
Generally, the actual performance of an operation command to a drive shaft is referred to as followability. Particularly, the quality of the followability during acceleration / deceleration greatly affects the performance of the robot mechanism. As the deterioration of the robot mechanism progresses due to aging, the gears and the like that constitute the driving force transmission system are worn, thereby deteriorating the responsiveness particularly during acceleration and deceleration. When the followability during acceleration / deceleration deteriorates, the power W i on the drive side is reduced.
The difference between the load side work rate W o comes appear larger. In general, during acceleration, the power W i on the drive side appears larger than the power W o on the load side, and conversely, during deceleration, the power W o on the load side becomes higher than the power W i on the drive side. Appears to grow larger.

【0008】そこで、本発明では、駆動側の仕事率Wi
と負荷側の仕事率Wo との比または差を予め設定された
判定値と比較することにより、追従性の善し悪しを判断
することとし、これによりロボット機構部の劣化の有無
とそのレベルを評価することとした。ロボット機構部の
劣化が小さい場合は駆動側の仕事率Wi と負荷側の仕事
率Wo との差は小さいはずであるから、仕事率の比(W
o /Wi )を用いる際の判定値は、許容値をβとすれば
1+βをその上限値とするとともに1−βを下限値と
し、仕事率の比(Wo /Wi )がこの範囲内にあればロ
ボット機構部の劣化は小さいと判定する。一方、仕事率
の差(Wo −Wi )を用いる際の判定値は、同じく許容
値をβとすれば+βをその上限値とするとともに−βを
下限値とし、仕事率の差(Wo −Wi )がこの範囲内に
あればロボット機構部の劣化は小さいと判定する。
Therefore, in the present invention, the power W i on the drive side is obtained.
And by comparing the preset determination value ratio or difference between the load side of the work rate W o, and to determine the follow-up of the good or bad, thereby evaluating the level and the presence or absence of degradation of the robot mechanism It was decided to. When the deterioration of the robot mechanism is small, the difference between the power W i on the drive side and the power W o on the load side should be small, and the power ratio (W
judgment value in using o / W i) is the lower limit value 1-beta as well as its upper limit 1 + beta if the allowable value and beta, the ratio of the work rate (W o / W i) is the range If it is within the range, the deterioration of the robot mechanism is determined to be small. On the other hand, when the difference in power (W o −W i ) is used, if the allowable value is β, + β is set to the upper limit and −β is set to the lower limit. If o− W i ) is within this range, it is determined that the deterioration of the robot mechanism is small.

【0009】駆動側の仕事率Wi 及び負荷側の仕事率W
o の算出方法として、駆動軸の動作機構としてサーボモ
ータを使用した場合は、駆動側の仕事率Wi はサーボモ
ータへ供給される駆動電流Ii より算出し、また、負荷
側の仕事率Wo はサーボモータに付属あるいは併設して
設けられたエンコーダ(位置検出器)により検出された
駆動軸の実際の位置(角度データ)、及びこの角度デー
タを基に得られる角速度データと角加速度データとによ
り算出するようにする。
The power W i on the drive side and the power W on the load side
As a method of calculating o, when a servomotor is used as the operating mechanism of the drive shaft, the power W i on the drive side is calculated from the drive current I i supplied to the servomotor, and the power W i on the load side is calculated. o is the actual position (angle data) of the drive shaft detected by an encoder (position detector) attached to or attached to the servomotor, and angular velocity data and angular acceleration data obtained based on this angle data. Is calculated by the following formula.

【0010】すなわち、請求項1にかかる発明では、ロ
ボット機構部を構成する各駆動軸iの角度θi 、角速度
ωi 、及び角加速度αi の各データをサーボモータを制
御するサーボ系より取り込み、負荷を含むロボット機構
部の質点モデルに関する運動方程式と、角度θi 、角速
度ωi 、及び角加速度αi とにより負荷トルクTo を算
出し、しかる後、負荷トルクTo と角速度ωi との積で
ある負荷側の仕事率Wo を算出する。また、各駆動軸i
を駆動するサーボモータの駆動電流Ii のデータを前記
サーボ系より取り込み、この駆動電流Ii にサーボモー
タのトルク定数ki を掛けることにより駆動トルクTi
を算出し、しかる後、駆動トルクTi と角速度ωi との
積である駆動側の仕事率Wi を算出する。そして、算出
された負荷側の仕事率Wo 及び駆動側の仕事率Wi より
仕事率の比(Wo /Wi )を求め、この仕事率の比(W
o /Wi )を予め設定された判定値と比較することによ
り、ロボット機構部の劣化の有無及びそのレベルを評価
するようにした(請求項1)。
That is, in the invention according to the first aspect, each data of the angle θ i , the angular velocity ω i , and the angular acceleration α i of each drive shaft i constituting the robot mechanism is fetched from the servo system for controlling the servo motor. , a motion equation relating to the mass point model of the robot mechanical unit including the load, and calculates an angle theta i, the angular velocity omega i, and the angular acceleration alpha i and the load torque T o, and thereafter, the load torque T o and the angular velocity omega i to calculated the load side of the work rate W o is the product. Also, each drive shaft i
The data of the drive current I i of the servo motor for driving the uptake from the servo system, the driving torque T i by multiplying the torque constant k i of the servo motor to the drive current I i
Then, the power W i on the driving side, which is the product of the driving torque T i and the angular velocity ω i , is calculated. Then, a power ratio (W o / W i ) is determined from the calculated load-side power W o and drive-side power W i, and the power ratio (W W / W i ) is obtained.
o / W i ) is compared with a predetermined judgment value to evaluate whether or not the robot mechanism has deteriorated and its level (claim 1).

【0011】上記の構成としたことにより、ロボット機
構部を構成する各駆動軸iの角度θi 、角速度ωi 、及
び角加速度αi の各データを、サーボモータを制御する
サーボ系より取り込み、これらのデータからサーボモー
タすなわち負荷側の仕事率Wo を算出し、一方、各駆動
軸iを駆動するサーボモータの駆動電流Ii のデータ
を、同様にサーボ系より取り込み、このデータからロボ
ットの駆動側の仕事率Wi を算出し、両仕事率の比(W
o /Wi )を予め設定された判定値と比較するようにし
たので、実際の動作パターンに応じて時々刻々変化する
仕事率を判定に利用したことにより、生産ラインの稼働
時においても常時ロボット機構部の劣化の有無及びその
レベルを評価することができる。ロボット機構部の劣化
の度合いが大きいほど加減速時における負荷側の仕事率
o と駆動側の仕事率Wi との差は大きくなるから、仕
事率の比(Wo /Wi )が1に近いほどロボット機構部
の劣化のレベルは小さく、逆に1からかけ離れるほどロ
ボット機構部の劣化のレベルは大きいことになる。
With the above configuration, the data of the angle θ i , the angular velocity ω i , and the angular acceleration α i of each drive shaft i constituting the robot mechanism are fetched from a servo system for controlling a servo motor. calculating a work rate W o from these data servomotor or load side, whereas the data of the drive current I i of the servo motor for driving the drive shafts i, similarly uptake than servo system of the robot from the data The power W i on the driving side is calculated, and the ratio of the two powers (W
o / W i ) is compared with a predetermined judgment value, so that the power that changes every moment according to the actual operation pattern is used for the judgment, so that the robot can be constantly operated even when the production line is operating. It is possible to evaluate whether or not the mechanical section has deteriorated and its level. Since the difference between the work rate W i on the load side of the work rate W o and the driving side in the deceleration time as the degree of degradation of the robot mechanism is large increases, the ratio of the work rate (W o / W i) is 1 The closer to, the lower the level of deterioration of the robot mechanism, and conversely, the further away from 1, the higher the level of deterioration of the robot mechanism.

【0012】請求項1に記載のように、負荷側の仕事率
o 及び駆動側の仕事率Wi より仕事率の比(Wo /W
i )を算出し、この仕事率の比(Wo /Wi )を予め設
定された判定値と比較するようにする代わりに、負荷側
の仕事率Wo 及び駆動側の仕事率Wi より仕事率の差
(Wo −Wi )を算出し、この仕事率の差(Wo
i)を予め設定された判定値と比較するようにしても
よい(請求項2)。前述のようにロボット機構部の劣化
の度合いが大きいほど加減速時における負荷側の仕事率
o と駆動側の仕事率Wi との差は大きくなるから、仕
事率の差(Wo −Wi)が0に近いほどロボット機構部
の劣化のレベルは小さく、逆に0からかけ離れるほどロ
ボット機構部の劣化のレベルは大きいことになる。
According to the first aspect of the present invention, the power ratio (W o / W) is calculated based on the power W o on the load side and the power W i on the drive side.
i ) and instead of comparing this power ratio (W o / W i ) with a predetermined determination value, the power ratio W o on the load side and the power W i on the drive side are used instead. to calculate the difference between the work rate (W o -W i), the difference in the work rate (W o -
W i ) may be compared with a predetermined judgment value (claim 2). Since the difference between the work rate W i on the load side of the work rate W o and the driving side in the deceleration time as the degree of degradation of the robot mechanism is large becomes large as described above, the difference in work rate (W o -W The closer the value of i ) is to 0, the lower the level of deterioration of the robot mechanism is. The farther from i is, the higher the level of deterioration of the robot mechanism is.

【0013】[0013]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
図面を参照しながら説明する。図2は本発明のロボット
駆動部を制御するサーボ系を示すブロック図であり、図
中1は指令位置計算部、2は位置ループ、3は速度ルー
プ、4は電流ループ、5はサーボモータ等のロボット駆
動用のモータ、6はエンコーダ、7は劣化診断演算部で
ある。また図中のSはラプラス演算子であり、微分を示
す。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 2 is a block diagram showing a servo system for controlling the robot drive unit of the present invention. In the figure, 1 is a command position calculation unit, 2 is a position loop, 3 is a speed loop, 4 is a current loop, 5 is a servo motor, etc. Is a motor for driving the robot, 6 is an encoder, and 7 is a deterioration diagnosis calculation unit. S in the figure is a Laplace operator, which indicates differentiation.

【0014】指令位置計算部1から出力された制御信号
は位置ループ2、速度ループ3、及び電流ループ4へ伝
送され、電流ループ4にて電流信号に変換され、電流ル
ープ4から出力された電流によりモータ5が駆動され
る。エンコーダ6により検出された位置データである駆
動軸の角度θi は、ラプラス演算子Sにより角速度ωi
及び角加速度αi に変換され、角度θi は位置ループ2
へ、角速度ωi は速度ループ3へそれぞれ帰還されると
ともに、劣化診断に必要なデータとして劣化診断演算部
7へも伝送される。また、電流ループ4から出力された
電流は電流ループ4とモータ5との間の伝送路上に設け
られた電流検出器により検出され、検出された電流Ii
は電流ループ4へ帰還されるとともに、劣化診断に必要
なデータとして劣化診断演算部7へも伝送される。この
ように図2に示すサーボ系のブロック図は、従来のもの
に対して、劣化診断演算部7及び劣化診断演算部7への
データ伝送経路が付加されたものとなっている。
The control signal output from the command position calculation unit 1 is transmitted to a position loop 2, a speed loop 3, and a current loop 4, converted into a current signal in the current loop 4, and output from the current loop 4. Drives the motor 5. The angle θ i of the drive shaft, which is the position data detected by the encoder 6, is calculated by the Laplace operator S to obtain the angular velocity ω i
And angular acceleration α i , and the angle θ i is
The angular velocities ω i are respectively fed back to the speed loop 3 and also transmitted to the deterioration diagnosis calculation unit 7 as data necessary for deterioration diagnosis. The current output from the current loop 4 is detected by a current detector provided on a transmission path between the current loop 4 and the motor 5, and the detected current I i
Is returned to the current loop 4 and is also transmitted to the deterioration diagnosis operation unit 7 as data necessary for the deterioration diagnosis. As described above, the block diagram of the servo system shown in FIG. 2 is different from the conventional one in that the deterioration diagnosis operation unit 7 and the data transmission path to the deterioration diagnosis operation unit 7 are added.

【0015】図1は、図2において示した劣化診断演算
部7にて行われる、ロボット機構部の劣化の有無及びそ
のレベルの評価に至る処理の流れを示すフローチャート
である。ステップ11では、図2で説明したように、エ
ンコーダ6により検出された各駆動軸の角度θi 、及び
角度θi を基にラプラス演算子Sにより変換された角速
度ωi と角加速度αi とを劣化診断演算部7へ取り込
む。
FIG. 1 is a flow chart showing a flow of processing performed by the deterioration diagnosis calculation unit 7 shown in FIG. 2 to evaluate the presence or absence of deterioration of the robot mechanism and its level. In step 11, as described with reference to FIG. 2, the angle θ i of each drive shaft detected by the encoder 6, and the angular velocity ω i and the angular acceleration α i converted by the Laplace operator S based on the angle θ i. Is taken into the deterioration diagnosis operation unit 7.

【0016】ステップ12では、負荷を含むロボット機
構部の質点モデルに関する運動方程式と、ステップ11
において取り込まれた角度θi 、角速度ωi 、及び角加
速度αi とにより負荷トルクTo を算出する。ここで、
負荷トルクTo の算出過程についてより具体的に説明す
る。図3は6軸構成の垂直多関節型ロボットにおける質
点モデルの一例を示したものである。図中21は負荷の
質点モデル、22〜26は第2〜6の各駆動軸の質点モ
デルを示す。また、31〜36は第1〜6の各駆動軸を
示す。この質点モデルに関して、式(1)で表される運
動方程式の各項を求めることにより、各駆動軸の負荷側
に働くトルクすなわち負荷トルクを算出する。
In step 12, a motion equation relating to the mass model of the robot mechanism including the load and step 11
In captured angle theta i, calculates an angular velocity omega i, and the angular acceleration alpha i and the load torque T o. here,
It will be described more specifically the process of calculating the load torque T o. FIG. 3 shows an example of a mass model in a vertical articulated robot having a six-axis configuration. In the figure, reference numeral 21 denotes a mass model of the load, and reference numerals 22 to 26 denote mass models of the second to sixth drive shafts. Reference numerals 31 to 36 denote first to sixth drive shafts. With respect to this mass model, the torque acting on the load side of each drive shaft, that is, the load torque, is calculated by obtaining each term of the equation of motion represented by the equation (1).

【0017】[0017]

【数1】 (Equation 1)

【0018】式(1)において、左辺は各軸に働く負荷
トルクを表すトルク行列である。右辺第1項は慣性力に
よるトルク、第2項は遠心力及びコリオリ力によるトル
ク、第3項はアンバランス力によるトルクをそれぞれ表
している。これら第1〜第3項は、各駆動軸の角度
θi 、角速度ωi 、及び角加速度αi より算出されるの
で、これら第1〜第3項の和として求められる負荷トル
クは他軸から受ける反力を考慮したものとなる。なお、
式(1)はロボットの質点モデルに関する一般的な運動
方程式であり、本発明に特有の方程式ではない。
In the equation (1), the left side is a torque matrix representing the load torque acting on each axis. The first term on the right side represents torque due to inertial force, the second term represents torque due to centrifugal force and Coriolis force, and the third term represents torque due to unbalance force. Since the first to third terms are calculated from the angle θ i , angular velocity ω i , and angular acceleration α i of each drive shaft, the load torque obtained as the sum of the first to third terms is calculated from the other axes. It takes into account the reaction force received. In addition,
Equation (1) is a general equation of motion for a mass model of a robot, and is not an equation specific to the present invention.

【0019】ステップ13では、ステップ12において
算出された負荷トルクTo に角速度ωi を掛けることに
より、負荷側の仕事率Wo を算出する。
[0019] In step 13, by multiplying the angular velocity omega i to the load torque T o calculated in step 12, calculates the load side of the work rate W o.

【0020】一方、前述のステップ12及び13におけ
る負荷側の仕事率Wo の算出処理と並行して、ステップ
14及び15において駆動側の仕事率Wi を算出する。
ステップ14では、電流ループ4とモータ5との間の伝
送路上に設けられた電流検出器により検出された各駆動
軸の電流Ii を取り込み、モータのトルク定数ki を掛
けることにより、各駆動軸の駆動側に働くトルクすなわ
ち駆動トルクTi を算出する。ステップ15では、ステ
ップ14において算出された駆動トルクTi に角速度ω
i を掛けることにより、駆動側の仕事率Wi を算出す
る。
Meanwhile, in parallel with the calculation of the load side of the work rate W o in steps 12 and 13 described above, it calculates the work rate W i of the drive side at step 14 and 15.
In step 14, by multiplying the transmission line captures the current I i for each drive shaft detected by the current detector provided on the torque constant k i of the motor between the current loop 4 and the motor 5, the drive The torque acting on the drive side of the shaft, that is, the drive torque Ti is calculated. In step 15, the driving torque T i calculated in step 14 is added to the angular velocity ω.
By multiplying by i , the power W i on the driving side is calculated.

【0021】ステップ16では、ステップ13において
算出された負荷側の仕事率Wo 及びステップ15におい
て算出された駆動側の仕事率Wi より仕事率の比(Wo
/Wi )を算出する。ステップ17では、ステップ16
において算出された仕事率の比(Wo /Wi )を予め設
定された判定値と比較することによりロボット機構部の
劣化の有無及びそのレベルを判定するようにする。具体
的には、1+βを判定値の上限値とするとともに1−β
をその下限値とし、仕事率の比(Wo /Wi )がこの範
囲内にあればロボット機構部の劣化は小さいと判定す
る。ここでβは劣化の許容値として設定する値である。
In step 16, the power ratio (W o) is calculated based on the load-side power W o calculated in step 13 and the driving-side power W i calculated in step 15.
/ W i ). In step 17, step 16
By comparing the power ratio (W o / W i ) calculated in the above with a predetermined determination value, the presence or absence of the deterioration of the robot mechanism and the level thereof are determined. Specifically, 1 + β is set as the upper limit of the determination value and 1−β
Is the lower limit, and if the power ratio (W o / W i ) is within this range, it is determined that the deterioration of the robot mechanism is small. Here, β is a value set as an allowable value of deterioration.

【0022】さらに、仕事率の比(Wo /Wi )の大小
により、劣化のレベルも評価でき、仕事率の比(Wo
i )が1に近いほど劣化のレベルは小さく、逆に1か
らかけ離れるほど劣化のレベルは大きいことになる。通
常この劣化のレベルは、ロボット本体の新規導入時や定
期のメンテナンス終了時には小さく、使用にしたがって
徐々に大きくなるので、許容値βをロボットの動作上支
障が生ずる値より小さめに設定しておけば、ロボット機
構部に経年変化による故障が生ずる前に故障の発生を予
知することができる。
[0022] In addition, the magnitude of the ratio of the work rate (W o / W i), also can evaluate the level of deterioration, the ratio of the work rate (W o /
The closer the W i ) is to 1, the lower the level of degradation, and conversely, the farther away from 1, the greater the level of degradation. Normally, the level of this deterioration is small when a new robot body is newly introduced or when regular maintenance is completed, and gradually increases with use. Therefore, if the allowable value β is set to a value smaller than a value that causes trouble in robot operation, Further, the occurrence of a failure can be predicted before the failure due to aging occurs in the robot mechanism.

【0023】ところで、ステップ16〜17では、負荷
側の仕事率Wo 及び駆動側の仕事率Wi より仕事率の比
(Wo /Wi )を算出し、この仕事率の比(Wo
i )を予め設定された判定値と比較するようにした
が、これに代えて、負荷側の仕事率Wo 及び駆動側の仕
事率Wi より仕事率の差(Wo −Wi )を算出し、この
仕事率の差(Wo −Wi )を予め設定された判定値と比
較するようにしてもよい。具体的には、+βを判定値の
上限値とするとともに−βをその下限値とし、仕事率の
差(Wo −Wi )がこの範囲内にあればロボット機構部
の劣化は小さいと判定する。同様にして、仕事率の差
(Wo −Wi )の大小により、劣化のレベルも評価で
き、仕事率の差(Wo −Wi )が0に近いほど劣化のレ
ベルは小さく、逆に0からかけ離れるほど劣化のレベル
は大きいことになる。
By the way, at step 16-17, and calculates the ratio of the load side of the work rate W o and the drive side of the work rate W i from work rate (W o / W i), the ratio of the work rate (W o /
W i ) is compared with a predetermined judgment value. Instead, the difference in power (W o −W i ) from the power W o on the load side and the power W i on the drive side is used instead. is calculated, it may be compared with a preset determination value this difference in work rate (W o -W i). Specifically, + β is set as the upper limit value of the determination value and −β is set as the lower limit value. If the difference in the power (W o −W i ) is within this range, the deterioration of the robot mechanism is determined to be small. I do. Similarly, the magnitude of the difference between the work rate (W o -W i), the level of degradation can also be evaluated, the difference in work rate (W o -W i) is higher the level of degradation is small near 0, conversely The further away from zero, the greater the level of degradation.

【0024】なお、仕事率の比及び仕事率の差は、ロボ
ット機構部への入力となる駆動側の仕事率Wi を基準と
したので、それぞれ(Wo /Wi )、(Wo −Wi )と
したが、これに限定する必要はない。すなわち、仕事率
の比(Wo /Wi )は分子と分母を入れ換えて(Wi
o )としても構わないし、同様に、仕事率の差(Wo
−Wi )は(Wi −Wo )として判定値と比較するよう
にしてもよい。
Since the power ratio and the power difference are based on the power W i on the driving side, which is input to the robot mechanism, (W o / W i ) and (W o −), respectively. W i ), but need not be limited to this. That is, the ratio of power (W o / W i ) is obtained by exchanging the numerator and denominator (W i / W i / W i ).
W o ), and similarly, the difference in power (W o)
-W i) may be compared with the determination value as (W i -W o).

【0025】以上のように、本実施形態によれば、図1
に示す診断処理過程を通常の生産ラインの稼働中にも随
時行うことができるので、従来技術のように、ロボット
の正常状態における動作データを基準データとして個々
のロボット毎に測定しておく必要がなくなるとともに、
故障診断のために生産ラインをストップさせる必要もな
くなる。また、通常の生産ラインの稼働中に故障診断を
行うことが可能となったことにより、生産ラインの稼働
時における実際の動作パターンに特化したような故障に
ついても高精度に診断を行うことができるようになっ
た。さらに、従来技術の診断は定期診断方式であるのに
対し、本実施形態の診断は生産ラインの稼働中にも診断
を行う所謂常時監視方式であるので、生産ラインの稼働
中におけるロボット機構部の突然の不具合に対しても直
ちに検知することが可能である。
As described above, according to the present embodiment, FIG.
The diagnostic process described in (1) can be performed at any time during normal operation of the production line, so it is necessary to measure the operation data in the normal state of the robot as reference data for each individual robot as in the conventional technology. Disappears,
There is no need to stop the production line for failure diagnosis. In addition, since fault diagnosis can be performed during normal production line operation, it is possible to perform high-precision diagnosis even for failures that are specific to actual operation patterns during production line operation. Now you can. Further, the diagnosis of the prior art is a regular diagnosis method, whereas the diagnosis of the present embodiment is a so-called constant monitoring method in which the diagnosis is performed even during the operation of the production line. Even a sudden malfunction can be immediately detected.

【0026】[0026]

【発明の効果】本発明によれば、サーボモータにより駆
動されるロボット機構部における故障予知方法におい
て、ロボット機構部を構成する各駆動軸iの角度θi
角速度ωi 、及び角加速度αi の各データを、サーボモ
ータを制御するサーボ系より取り込み、これらのデータ
からサーボモータすなわち負荷側の仕事率Wo を算出
し、一方、各駆動軸iを駆動するサーボモータの駆動電
流Ii のデータを、同様にサーボ系より取り込み、この
データからロボットの駆動側の仕事率Wi を算出し、両
仕事率の比(Wi /Wo )または差(Wi −Wo )を予
め設定された判定値と比較するようにしたので、実際の
動作パターンに応じて時々刻々変化する仕事率を判定に
利用したことにより、ロボットの正常状態における基準
となる動作パターンにおける動作データを基準データと
して予め測定することなく、また、生産ラインの稼働中
においても随時診断を行うことができ、さらに、生産ラ
インの稼働時における実際の動作パターンに特化したよ
うな故障についても高精度に診断を行うことができるよ
うになった。
According to the present invention, in a method for predicting a failure in a robot mechanism driven by a servomotor, an angle θ i of each drive shaft i constituting the robot mechanism is calculated.
Angular velocity omega i, and the respective data of the angular acceleration alpha i, uptake from the servo system for controlling the servo motor, to calculate the work rate W o of the servo motor or load side from these data, while driving the respective drive shafts i the data of the drive current I i of the servo motor, similarly uptake than the servo system, to calculate the work rate W i of the drive side of the robot from the data, both work rate ratio (W i / W o) or difference ( since W i -W o) it was set to be compared with a preset determination value, by utilizing the determined work rate that changes every moment depending on the actual operation pattern, a reference in a normal state of the robot Diagnosis can be performed at any time during operation of the production line without previously measuring the operation data in the operation pattern as reference data. It has become possible to perform diagnosis in high precision the failure as specializing in the operation pattern.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の一実施形態における、ロボット機構部
の診断手順を示すフローチャートである。
FIG. 1 is a flowchart showing a procedure for diagnosing a robot mechanism in one embodiment of the present invention.

【図2】本発明の一実施形態における、ロボット駆動部
を制御するサーボ系のブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram of a servo system that controls a robot driving unit according to an embodiment of the present invention.

【図3】6軸構成の垂直多関節型ロボットにおける質点
モデルの一例を示す図である。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a mass model in a vertical articulated robot having a six-axis configuration.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

5 サーボモータ 5 Servo motor

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】サーボモータにより駆動されるロボット機
構部における故障予知方法において、ロボット機構部を
構成する各駆動軸iの角度θi 、角速度ωi 、及び角加
速度αi の各データをサーボモータを制御するサーボ系
より取り込み、負荷を含むロボット機構部の質点モデル
に関する運動方程式と、前記角度θi 、角速度ωi 、及
び角加速度αi とにより負荷トルクTo を算出し、しか
る後、該負荷トルクTo と角速度ωi との積である負荷
側の仕事率Wo を算出し、各駆動軸iを駆動するサーボ
モータの駆動電流Ii のデータを前記サーボ系より取り
込み、該駆動電流Ii にサーボモータのトルク定数ki
を掛けることにより駆動トルクTi を算出し、しかる
後、該駆動トルクTi と角速度ωi との積である駆動側
の仕事率Wi を算出し、前記負荷側の仕事率Wo 及び駆
動側の仕事率Wi より仕事率の比(Wo /Wi )を算出
し、該仕事率の比(Wo /Wi )を予め設定された判定
値と比較することにより前記ロボット機構部の劣化の有
無及びそのレベルを判定するようにしたことを特徴とす
る産業用ロボットの故障予知方法。
1. A method for predicting a failure in a robot mechanism driven by a servomotor, wherein the data of the angle θ i , the angular velocity ω i , and the angular acceleration α i of each drive shaft i constituting the robot mechanism are transferred to the servo motor. uptake from servo system for controlling to calculate the motion equation relating mass point model of the robot mechanical unit including the load, the angle theta i, the angular velocity omega i, and by the angular acceleration alpha i load torque T o, and thereafter, the calculating the load torque T o and the angular velocity omega i and the load side of the work rate W o is the product of the uptake from the servo system data of the drive current I i of the servo motor for driving the drive shafts i, the drive current I i is the torque constant k i of the servomotor
Calculating a driving torque T i by multiplying, thereafter, calculates the drive torque T i and the angular velocity omega i and work rate W i of the driving side is the product of the load side of the work rate W o and drive The power ratio (W o / W i ) is calculated from the power W i on the side of the robot, and the ratio of the power (W o / W i ) is compared with a predetermined judgment value to thereby obtain the robot mechanism section. A method for predicting the failure of an industrial robot, wherein the presence or absence of deterioration of the robot is determined.
【請求項2】請求項1において、負荷側の仕事率Wo
び駆動側の仕事率Wi より仕事率の比(Wo /Wi )を
算出し、該仕事率の比(Wo /Wi )を予め設定された
判定値と比較するようにする代わりに、負荷側の仕事率
o 及び駆動側の仕事率Wiより仕事率の差(Wo −W
i )を算出し、該仕事率の差(Wo −Wi )を予め設定
された判定値と比較するようにしたことを特徴とする産
業用ロボットの故障予知方法。
2. The method of claim 1, to calculate the ratio of the load side of the work rate W o and the drive side of the work rate W i from work rate (W o / W i), the ratio of the work rate (W o / Instead of comparing W i ) with a predetermined judgment value, the difference in power (W o −W) from the power W o on the load side and the power W i on the drive side.
i) calculates, failure prediction method of an industrial robot, characterized in that so as to compare the difference of the work rate (W o -W i) preset determination value.
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005016953A (en) * 2003-06-23 2005-01-20 Nachi Fujikoshi Corp Method and apparatus for monitoring deterioration of lubricant
JP2010188504A (en) * 2009-02-20 2010-09-02 Yaskawa Electric Corp Robot control device, and robot
JP2011088260A (en) * 2009-10-26 2011-05-06 Yaskawa Electric Corp Robot control system
CN105426986A (en) * 2015-10-30 2016-03-23 上海交通大学 High reliability control method and high reliability control system in multi-robot system
DE102016008987A1 (en) 2015-07-31 2017-02-02 Fanuc Corporation A machine learning method and machine learning apparatus for learning error conditions, and an error prediction apparatus and an error prediction system incorporating the machine learning apparatus
DE102017003165A1 (en) 2016-04-08 2017-10-12 Fanuc Corporation A machine learning device and a machine learning method for learning the error prediction of a main shaft or a motor that drives the main shaft, and an error prediction device and an error prediction system comprising a machine learning device
CN113740588A (en) * 2021-09-02 2021-12-03 广东华智科技有限公司 Intelligent early warning method and system for industrial robot
CN116749180A (en) * 2023-06-09 2023-09-15 南京钢铁股份有限公司 An auxiliary testing method to improve the working accuracy of ABB robots

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102054771B1 (en) 2018-06-15 2019-12-11 두림야스카와(주) Method For predicting Breakdown Using Torque load factor of Robot

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005016953A (en) * 2003-06-23 2005-01-20 Nachi Fujikoshi Corp Method and apparatus for monitoring deterioration of lubricant
JP2010188504A (en) * 2009-02-20 2010-09-02 Yaskawa Electric Corp Robot control device, and robot
JP2011088260A (en) * 2009-10-26 2011-05-06 Yaskawa Electric Corp Robot control system
DE102016008987B4 (en) 2015-07-31 2021-09-16 Fanuc Corporation Machine learning method and machine learning apparatus for learning failure conditions, and failure prediction apparatus and failure prediction system including the machine learning apparatus
DE102016008987A1 (en) 2015-07-31 2017-02-02 Fanuc Corporation A machine learning method and machine learning apparatus for learning error conditions, and an error prediction apparatus and an error prediction system incorporating the machine learning apparatus
US12066797B2 (en) 2015-07-31 2024-08-20 Fanuc Corporation Fault prediction method and fault prediction system for predecting a fault of a machine
US10317853B2 (en) 2015-07-31 2019-06-11 Fanuc Corporation Machine learning method and machine learning device for learning fault conditions, and fault prediction device and fault prediction system including the machine learning device
US11275345B2 (en) 2015-07-31 2022-03-15 Fanuc Corporation Machine learning Method and machine learning device for learning fault conditions, and fault prediction device and fault prediction system including the machine learning device
CN105426986A (en) * 2015-10-30 2016-03-23 上海交通大学 High reliability control method and high reliability control system in multi-robot system
CN105426986B (en) * 2015-10-30 2019-06-21 上海交通大学 High reliability control method and system in multi-robot system
US11521105B2 (en) 2016-04-08 2022-12-06 Fanuc Corporation Machine learning device and machine learning method for learning fault prediction of main shaft or motor which drives main shaft, and fault prediction device and fault prediction system including machine learning device
DE102017003165A1 (en) 2016-04-08 2017-10-12 Fanuc Corporation A machine learning device and a machine learning method for learning the error prediction of a main shaft or a motor that drives the main shaft, and an error prediction device and an error prediction system comprising a machine learning device
CN113740588A (en) * 2021-09-02 2021-12-03 广东华智科技有限公司 Intelligent early warning method and system for industrial robot
CN113740588B (en) * 2021-09-02 2024-03-15 广东华智科技有限公司 Intelligent early warning method and system for industrial robot
CN116749180A (en) * 2023-06-09 2023-09-15 南京钢铁股份有限公司 An auxiliary testing method to improve the working accuracy of ABB robots

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