CN107614216A - 故障诊断装置及故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明的故障诊断装置，对于作为动作轴的驱动源而具有电动机的机械装置，在每个规定周期取得动作轴的移动位置和施加到动作轴的干扰扭矩值，在取得的干扰扭矩值大于故障判定阈值的情况下，诊断为故障。而且，在对动作轴实施维护的情况下，算出实施维护前后的干扰扭矩值的变化，仅在该干扰扭矩值的变化比规定阈值大的情况下，对故障判定阈值进行再设定。

Description

故障诊断装置及故障诊断方法

技术领域

本发明涉及作为动作轴的驱动源具有电动机的机械装置的故障诊断装置及其方法。

背景技术

作为多关节型的产业用机器人的故障诊断方法，目前公开有专利文献1。在专利文献1公开的故障诊断方法中，在机器人的动作中，在每个规定周期检测机器人关节轴的移动位置及施加到关节轴的干扰扭矩，求出每个检测到的移动位置的干扰扭矩的平均值。而且，将该平均值和设定阈值进行比较，在平均值超过设定阈值的情况下，诊断为机器人异常或故障。这样，目前，由于通过干扰扭矩是否超过一定的设定阈值来诊断故障，故而与机器人的动作姿势及由机械手把持的工件等的重量没有关系，检测出机器人驱动系统的异常。

专利文献1：(日本)特开平9－174482号公报

但是，若对各动作轴实施改变油脂而使油脂粘度变化的维护，则由于维护的影响而使干扰扭矩值变动。在这样的情况下，若不排除维护的影响而使用一定的设定阈值进行故障诊断，不论是否正常都诊断为异常的情况多发，具有故障的诊断精度下降的问题点。

另一方面，由于并非全部的维护都影响干扰扭矩，故而若在每次实施维护时使设定阈值变化，则也具有可能检测不到故障的其他问题点。

发明内容

因此，本发明是鉴于上述课题而设立的，其目的在于提供一种能够仅在实施的维护影响干扰扭矩的情况下，排除维护的影响而使故障的诊断精度提高的故障诊断装置及其方法。

为了解决上述课题，本发明一方面的故障诊断装置及其方法在对动作轴实施维护的情况下，算出实施维护前后的干扰扭矩值的变化。而且，仅在该干扰扭矩值的变化比规定阈值大的情况下对故障判定阈值进行再设定。

附图说明

图1是表示本发明一实施方式的故障诊断系统的整体构成的框图；

图2是用于说明求取干扰扭矩的顺序的框图；

图3是用于说明实施维护前后的干扰扭矩值的变动的图；

图4是表示本发明一实施方式的故障诊断装置进行的干扰扭矩选定处理的顺序的流程图；

图5是表示本发明一实施方式的故障诊断装置进行的故障诊断处理的顺序的流程图；

图6是用于说明本发明一实施方式的故障诊断装置的效果的图；

图7是用于说明本发明一实施方式的故障诊断装置的效果的图。

标记说明

1：机器人

2：机器人控制装置

3：故障诊断装置

4：生产管理装置

5：机械臂

6：伺服电机(电动机)

7：脉冲编码器

8：减速器

9：动作整体控制部

10、15、20：通信部

11：伺服控制部

12：干扰扭矩计算部

13：状态数据取得部

14：伺服放大部

16：干扰扭矩选定部

17：干扰扭矩数据库

18：故障诊断部

19：维护实效数据库

21：生产信息数据库

25：维护影响判断部

100：故障诊断系统

具体实施方式

以下，参照附图对适用了本发明的一实施方式进行说明。在附图的记载中，对同一部分标注同一标记并省略说明。

[故障诊断系统的构成]

图1是表示具有本实施方式的故障诊断装置的故障诊断系统的构成的框图。如图1所示，本实施方式的故障诊断系统100具有机器人1、机器人控制装置2、故障诊断装置3、生产管理装置4。机器人1作为机械装置的一例，为多轴机械的示教再现型且多关节型的机器人。但是，机器人1也可以不为多轴机械，而是单轴的机械。

机器人1作为动作轴即关节轴具有多个电动机驱动系统，但在图1中表示了一轴量的电动机驱动系统。机械臂5通过伺服电机(以下简称为电动机)6，经由减速器8被驱动。在电动机6上附带有作为旋转角位置及速度的检测器的脉冲编码器(脉冲发生器或编码器)7。

机器人控制装置2具有动作整体控制部9、通信部10、伺服控制部11及伺服放大部14。伺服控制部11包含干扰扭矩计算部12、状态数据取得部13，接受来自上位的动作整体控制部9的指令，经由伺服放大部14驱动电动机6。在电动机6上附带的脉冲编码器7与伺服控制部11之间形成用于电动机6的旋转角位置及速度的控制处理的反馈电路。

伺服控制部11除了干扰扭矩计算部12及状态数据取得部13之外，还具有进行用于控制电动机6的旋转角位置、速度、电流的处理的处理器、存储控制程序的ROM、存储设定值及各种参数的非易失性存储部。另外，伺服控制部11具有暂时存储计算处理中的数据的RAM、对来自脉冲编码器7的位置反馈脉冲进行计数而检测电动机6的绝对旋转角位置的计数器等。

另外，由于机器人1为多关节的，虽然图1那样的电动机驱动系统需要关节轴的数量，但在图1中仅表示了一轴量，对除此之外的电动机驱动系统省略图示。另外，在图1的电动机6与减速器8之间也夹装有变速齿轮组。

动作整体控制部9位于伺服控制部11的上位而用于机器人1的动作的直接控制。通信部10在与后述的故障诊断装置3的通信部15之间，例如通过LAN等进行必要数据的接收、发送。另外，状态数据取得部13具有定期地收集关于机器人1的各关节轴的动作状态的各种数据的功能。收集的数据中包含表示收集时间的数据。干扰扭矩计算部12具有基于状态数据取得部13取得的数据计算干扰扭矩值的功能。由于包含这些干扰扭矩计算部12及状态数据取得部13而构成伺服控制部11，故而通过干扰扭矩计算部12的计算而求出的干扰扭矩值经由通信部10向故障诊断装置3输出。通过该构成，伺服控制部11形成所谓的软件伺服的方式。

故障诊断装置3具有通信部15、干扰扭矩选定部16、干扰扭矩数据库17、故障诊断部18及维护实效数据库19。在此，故障诊断装置3由微机、微处理器、包含CPU的通用电子回路和存储器等周边设备构成。因此，通过执行特定的程序，故障诊断装置3作为通信部15、干扰扭矩选定部16、故障诊断部18而动作。

通信部15具有在与前述的机器人控制装置2及生产管理装置4各自的通信部10、20之间，例如通过LAN等进行必要数据的接收、发送的功能。干扰扭矩选定部16从生产管理装置4取得必要的生产信息，并且具有根据机器人1的动作状况挑选收集到的干扰扭矩值中应存储的值的功能。另外，干扰扭矩数据库17具有依次存储由干扰扭矩选定部16挑选的干扰扭矩值的功能。因此，在该干扰扭矩数据库17中累积过去量的干扰扭矩值。

维护实效数据库19具有在对机器人1实施了维护的情况下，对各个关节轴存储有其维护实效的功能。因此，在维护实效数据库19累积过去量的维护实效数据。

故障诊断部18具有基于干扰扭矩值主动地执行故障诊断的功能。由于该故障诊断部18具有存储功能，故而暂时存储分别访问干扰扭矩数据库17及维护实效数据库19而得到的数据，基于这些数据进行故障诊断。特别是，故障诊断部18在每个规定周期取得各动作轴的移动位置和施加到各动作轴的每个移动位置的干扰扭矩值，在取得的干扰扭矩值比故障判定阈值大的情况下，诊断为故障。另外，故障诊断部18具有维护影响判断部25，实施维护时，判断维护的影响而对故障判定阈值进行再设定。

维护影响判断部25在对动作轴实施维护的情况下，算出实施维护前后的干扰扭矩值的变化，仅在算出的干扰扭矩值的变化比规定阈值大的情况下对故障判定阈值进行再设定。在此，维护影响判断部25作为干扰扭矩值的变化，算出干扰扭矩值的变化率。

具体地，能够由下式求出。

干扰扭矩值的变化率＝(维护实施前的平均值－维护实施后的平均值)/(维护实施前的平均值)

其中，作为干扰扭矩值的变化，不仅算出变化率，也可以算出维护实施前的平均值与维护实施后的平均值的差量，除此之外，若在实施维护的前后表示干扰扭矩值的变化，则也可以算出其他的数值。

另外，在算出维护实施后的干扰扭矩值的平均值的情况下，算出从维护实施日起经过了规定时间后的干扰扭矩值的平均值。例如，如图3所示，在维护实施日为N的情况下，使用维护实施日的两天后即第(N+2)日之后的数据算出干扰扭矩值的平均值。这是因为，在刚实施了维护后，如图3所示，干扰扭矩值较大变化，故而在该变化平稳之后算出平均值，能够算出更加准确的平均值。另外，在图3中，对使用维护实施日两天后的数据的情况进行了说明，但根据维护的内容及维护的动作轴，在维护实施后直至干扰扭矩值稳定的时间不同。因此，只要根据各自的情况设定维护实施后的规定时间即可。

生产管理装置4是进行例如包含工厂中的生产线的动作状况等的生产信息的管理的装置，具有通信部20和生产信息数据库21。通信部20在与故障诊断装置3的通信部15之间，例如通过LAN等进行必要数据的接收、发送。生产信息数据库21具有存储收集到的各种生产信息的功能。因此，在生产信息数据库21累积过去量的各种生产信息。另外，在生产信息中包含机器人1或附属设备的紧急停止信息或维护实效等信息。

在此，在本实施方式中，检测对驱动机器人1的各关节轴的电动机6施加的干扰扭矩(干扰负荷扭矩)，基于该干扰扭矩值，将该电动机驱动系的异常诊断为机器人的故障。该求取干扰扭矩的顺序大致如下。

如图2的框图所示，对由来自脉冲编码器7的速度反馈信号求出的电动机6的实际速度Vr进行微分而求出加速度，对该加速度乘以施加于电动机6的全部的惯性J而求出加速度扭矩Ta。接着，从由伺服控制部11的速度循环处理求出的向电动机6的扭矩指令Tc减去求出的加速度扭矩Ta，进而减去力矩M而求出干扰扭矩Tb。之后，通过实施规定的滤波处理而除去干扰的不规则成分，求出干扰扭矩TG。伺服控制部11在每个规定的采样周期执行这样的处理并求出干扰扭矩TG。

更具体地，伺服控制部11具备计数器，该计数器在每个规定的采样周期对来自脉冲编码器7的位置的反馈脉冲进行计数并求出电动机6的绝对位置。因此，伺服控制部11由计数器检测电动机6的绝对位置，由该电动机6的绝对位置求出电动机6驱动的关节轴的旋转角位置(移动位置)。另外，伺服控制部11如上述说明地进行图2的处理并求出干扰扭矩TG。

[干扰扭矩选定处理]

接着，参照图4对本实施方式的故障诊断装置3的干扰扭矩选定部16进行的干扰扭矩选定处理进行说明。图4是表示干扰扭矩选定部16进行的干扰扭矩选定处理的处理顺序的流程图。

如图4所示，在步骤S1，干扰扭矩选定部16取得由机器人控制装置2计算的干扰扭矩值。该干扰扭矩值为各动作轴的每个移动位置的值。另外，与此同时，也取得表示收集干扰扭矩值的时间的信息。

接着，在步骤S2，干扰扭矩选定部16从生产管理装置4的生产信息数据库21取得设备的紧急停止信息。在步骤S3，干扰扭矩选定部16判断在取得的干扰扭矩值的收集时间内是否发生了设备的紧急停止，在判定为发生了紧急停止的情况下，进入步骤S4。另一方面，在判定为未发生紧急停止的情况下，进入步骤S5。

在步骤S4，干扰扭矩选定部16仅将取得的干扰扭矩值中的紧急停止发生时的干扰扭矩值删除并进入步骤S5。在步骤S5，干扰扭矩选定部16将取得的干扰扭矩值存储到干扰扭矩数据库17并结束本实施方式的干扰扭矩选定处理。

通过由这样的处理选定了干扰扭矩值，在干扰扭矩数据库17仅存储并累积将设备紧急停止产生的异常值排除的干扰扭矩值。

[故障诊断处理]

接着，参照图5说明本实施方式的故障诊断装置3的故障诊断部18进行的故障诊断处理。图5是表示故障诊断部18进行的故障诊断处理的处理顺序的流程图。

如图5所示，在步骤S11，故障诊断部18自干扰扭矩数据库17一并取得最新的干扰扭矩值及进行诊断那天的前年同月的干扰扭矩值。在步骤S12，故障诊断部18基于进行诊断那天的前年同月的干扰扭矩值，算出其平均值、分散值及中央值中的至少一个(也可以为多个)，并基于此算出并设定故障判定阈值。例如，既可以将平均值、分散值、中央值中的任一个设定为故障判定阈值，也可以将其中的多个设定为故障判定阈值。

在步骤S13，故障诊断部18算出最新的干扰扭矩值的平均值、分散值及中央值中的至少任一个(也可以为多个)，判断该值是否为在步骤S12中设定的故障判定阈值以下。而且，若最新的干扰扭矩值的平均值、分散值及中央值中算出的值为故障判定阈值以下，则判断为未发生故障，立即结束本实施方式的故障诊断处理。另一方面，在最新的干扰扭矩值的平均值、分散值及中央值中算出的值比故障判定阈值大的情况下，判断为具有故障的可能性并进入步骤S14。

在步骤S14，故障诊断部18基于在维护实效数据库19中累积的数据判断在最近三个月以内是否实施了维护。而且，若实施了维护，则判断为发生了故障并进入步骤S21。另一方面，若在最近三个月以内实施了维护，则为了判断维护的影响而进入步骤S15。

在步骤S15，维护影响判断部25对实施了维护的机器人的全部动作轴，算出实施维护前后的干扰扭矩值的变化率。实施了维护的机器人具有多个动作轴，若也具有实施了维护的动作轴，则也具有未实施维护的动作轴。这是因为，若也具有需要频繁地维护的动作轴，则也具有无需长期维护的动作轴。在此，对这些动作轴的全部，算出干扰扭矩值的变化率。另外，也可以不算出干扰扭矩值的变化率，而算出实施维护前后的干扰扭矩值的差量。

在步骤S16，维护影响判断部25判断在步骤S15算出的干扰扭矩值的变化率是否为规定阈值以下，若在规定阈值以下，则没有维护的影响，若判断为发生了故障，则进入步骤S21。另一方面，在干扰扭矩值的变化率比规定阈值大的情况下判断为具有维护的影响，并进入步骤S17。即，在本步骤中，对实施了维护的机器人的全部的动作轴，判断干扰扭矩值是否由于维护的影响而较大变化。

步骤S17，故障诊断部18算出维护实施后的干扰扭矩值的平均值、分散值及中央值中的至少任一个(也可以为多个)，基于该值算出并再设定故障判定阈值。此时，在算出维护实施后的干扰扭矩值的平均值、分散值及中央值的情况下，使用从维护实施日起经过了规定时间后的干扰扭矩值而计算。如使用图3说明地，这是因为在刚实施了维护后，具有干扰扭矩值较大变化的情况，并不稳定。

在步骤S18，故障诊断部18判断关节轴的干扰扭矩值是否具有季节变动，在不具有季节变动的情况下进入步骤S20，在具有季节变动的情况下进入步骤S19。在此，干扰扭矩值是否具有季节变动的判断例如能够根据每季的外界气温的变化与干扰扭矩值之间的相关程度来判断，能够通过将另外累积的外界气温的数据和干扰扭矩值的数据进行对照来进行判断。

在步骤S19，故障诊断部18将在步骤S17再设定的故障判定阈值乘以对应于季节变动的常量(系数)而对故障判定阈值进行再再设定。

在步骤S20，故障诊断部18判断关节轴的最新的干扰扭矩值的平均值、分散值或中央值中的至少任一个(也可以为多个)是否为再设定的故障判定阈值或再再设定的故障判定阈值以下。而且，若最新的干扰扭矩值的平均值、分散值或中央值中的算出值为故障判定阈值以下，则判断为未发生故障，结束本实施方式的故障诊断处理。另一方面，在最新的干扰扭矩值的平均值、分散值或中央值中的算出值比故障判定阈值大的情况下，判断为发生了故障并进入步骤S21。

在步骤S21，故障诊断部18在附设于故障诊断装置3的未图示的监视器的显示画面上表示关于关节轴的故障警报，并结束本实施方式的故障诊断处理。

[实施方式的效果]

接着，对本实施方式的故障诊断装置3的效果进行说明。首先，若对多轴机械的动作轴实施维护，则具有干扰扭矩值产生较大的波形变化的情况。以往，在这样的情况下将故障判定阈值固定，故而在实施了维护后，无论动作轴是否正常，都会误判定为故障。例如，如图6(a)所示，对维护实施前的干扰扭矩的基准值Sl分别设定故障判定阈值L1、L2。该情况下，即使实施维护而使干扰扭矩值较大变化，在将故障判定阈值L1、L2固定的状态下，在维护实施后误判定为故障而发出警报。

对此，在本实施方式的故障诊断装置3中，在实施维护的情况下，算出实施维护前后的干扰扭矩值的变化，在干扰扭矩值的变化比规定阈值大的情况下对故障判定阈值进行再设定。例如，如图6(b)所示，在对维护实施前的干扰扭矩的基准值Sl分别设定故障判定阈值L1、L2的情况下，若实施维护，则对新的基准值S2再设定故障判定阈值L3、L4。由此，在实施维护的情况下也能够防止误判定而提高故障的诊断精度。

但是，在实施不影响干扰扭矩的维护的情况下对故障判定阈值进行再设定的话，实质上缓和了故障判定阈值，其结果，有可能不发出警报而会错过故障。例如，如图7(a)所示，对维护实施前的干扰扭矩的基准值Sl分别设定故障判定阈值L1、L2的情况下，在实施了维护后设定新的基准值S2和故障判定阈值L3、L4。但是，由于故障慢慢进行，故而干扰扭矩值也逐渐上升。因此，若使用实施维护前后的干扰扭矩值对故障判定阈值进行再设定，则虽然维护不对干扰扭矩造成影响，故障判定阈值Ll也变更成故障判定阈值L3，将阈值缓和。其结果若这样地持续运转，则干扰扭矩不达到故障判定阈值L3，在不发出警报的情况下发生故障。

对此，在本实施方式的故障诊断装置3中，在实施维护的情况下，算出实施维护前后的干扰扭矩值的变化，仅在干扰扭矩值的变化比规定阈值大的情况下对故障判定阈值进行再设定。例如，如图7(b)所示，对维护实施前的干扰扭矩的基准值Sl分别设定故障判定阈值L1、L2的情况下，若为即使实施维护也不影响干扰扭矩的维护，则不对基准值Sl、故障判定阈值Ll、L2进行再设定。其结果，由于在干扰扭矩值达到故障判定阈值L1的时刻发出警报，故而能够将故障防患于未然。由此，仅在实施的维护影响干扰扭矩的情况下，能够对故障判定阈值进行再设定而排除维护的影响，故而能够提高故障的诊断精度。

另外，根据本实施方式的故障诊断装置3，由于作为干扰扭矩值的变化算出干扰扭矩值的变化率，故而能够准确地检测到实施的维护对干扰扭矩的影响。由此，能够仅在实施的维护影响干扰扭矩的情况下排除维护的影响，故而能够提高故障的诊断精度。

另外，在本实施方式的故障诊断装置3中，对未实施维护的动作轴也算出实施维护前后的干扰扭矩值的变化，仅在干扰扭矩值的变化比规定阈值大的情况下对故障判定阈值进行再设定。由此，在对未实施维护的动作轴也具有维护的影响的情况下，能够对故障判定阈值进行再设定而将维护的影响排除，故而能够提高故障的诊断精度。

另外，在本实施方式的故障诊断装置3中，使用实施维护前的干扰扭矩值和自维护实施日起经过了规定时间后的干扰扭矩值，算出干扰扭矩值的变化。由此，除了在刚维护后干扰扭矩较大变化的时间之外，还能够算出干扰扭矩值的变化，故而能够提高故障的诊断精度。

另外，在本实施方式的故障诊断装置3中，使用实施维护后的干扰扭矩值的平均值、分散值或中央值的至少一个对故障判定阈值进行再设定。由此，由于能够对反映维护的影响的故障判定阈值进行再设定，故而能够防止误判定并提高故障的诊断精度。

以上，对本发明的实施方式进行了记载，但构成该公开的一部分的论述及附图不应理解为限定本发明。本领域技术人员由该公开可想到各种替代的实施方式、实施例及运用技术。

Claims (6)

1.一种故障诊断装置，对作为动作轴的驱动源具有电动机的机械装置，在每个规定周期取得所述动作轴的移动位置和施加到所述动作轴的干扰扭矩值，在所述干扰扭矩值比故障判定阈值大的情况下，诊断为故障，其特征在于，具有：

维护影响判断部所，在对所述动作轴实施维护的情况下，算出实施所述维护前后的所述干扰扭矩值的变化；

故障诊断部，仅在所述干扰扭矩值的变化比规定阈值大的情况下，对所述故障判定阈值进行再设定。

2.如权利要求1所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述维护影响判断部作为所述干扰扭矩指的变化，算出所述干扰扭矩值的变化率。

3.如权利要求1或2所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述维护影响判断部对实施了所述维护的机械装置的动作轴中未实施所述维护的动作轴，算出实施所述维护前后的所述干扰扭矩值的变化。

4.如权利要求1～3中任一项所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述维护影响判断部使用实施所述维护前的干扰扭矩值和从所述维护的实施日起经过了规定时间后的干扰扭矩值算出所述干扰扭矩值的变化。

5.如权利要求1～4中任一项所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述故障诊断部使用实施了所述维护后的干扰扭矩值的平均值、分散值及中央值中的至少一个对所述故障判定阈值进行再设定。

6.一种故障诊断方法，利用如下的故障诊断装置进行故障诊断，该故障诊断装置对作为动作轴的驱动源具有电动机的机械装置，在每个规定周期取得所述动作轴的移动位置和施加到所述动作轴的干扰扭矩值，在所述干扰扭矩值比故障判定阈值大的情况下，诊断为故障，其特征在于，

所述故障诊断装置在对所述动作轴实施维护的情况下，算出实施所述维护前后的所述干扰扭矩值的变化，

仅在所述干扰扭矩值的变化比规定阈值大的情况下，对所述故障判定阈值进行再设定。