JP2020044637A - 異常診断方法、異常診断装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】制動部の異常診断を高精度に行うこと。【解決手段】異常診断方法において、押圧部材と、押圧部材を駆動手段に付勢する付勢部材と、付勢部材により押圧された状態の押圧部材の付勢状態を解除する吸引手段と、を備えた制動部と、制動部による制動を制御する制動制御部と、を有し、複数の動作ステップを含む動作プログラムを変更する所定装置の制動部の異常を、駆動手段から押圧部材を離間させ制動を解除する吸引時間に基づいて診断する。異常診断方法は、所定装置が、各動作プログラムに夫々対応付けられた所定の動作ステップを実行したときにおける吸引時間を算出する工程と、算出した吸引時間に基づいて制動部の異常を診断する工程と、を含む。【選択図】図１

Description

本発明は、所定装置の異常を診断する異常診断方法、異常診断装置及びプログラムに関する。

例えば、バネによる付勢力に抗して押圧部を励磁コイル側に吸引して摩擦板から引き離すことにより制動を解除するロボットが開示されている（特許文献１参照）。ロボットにおいて、押圧部の吸引時間に基づいて、制動部の異常を判断している。

特開２０１７−１８５５９５号公報

ところで、例えば、ロボットなどは、複数の動作プログラムを切替え、作業を行っている。また、ロボットの個体差、姿勢差などに起因して、動作プログラムにおいて、どの動作ステップで吸引時間を算出するかによって、その吸引時間の精度が異なる。したがって、吸引時間を算出する動作ステップによってはその吸引時間の精度が低下し、制動部の異常診断を高精度に行うことが困難となる虞がある。

本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、制動部の異常診断を高精度に行うことができる異常診断方法、異常診断装置及びプログラムを提供することを主たる目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一態様は、
押圧部材と、前記押圧部材を駆動手段に付勢する付勢部材と、前記付勢部材により押圧された状態の前記押圧部材の付勢状態を解除する吸引手段と、を備えた制動部と、前記制動部による制動を制御する制動制御部と、を有し、複数の動作ステップを含む動作プログラムを変更する所定装置の前記制動部の異常を、前記駆動手段から前記押圧部材を離間させ前記制動を解除する吸引時間に基づいて、診断する異常診断方法であって、
前記所定装置が、前記各動作に夫々対応付けられた所定の動作ステップを実行したときにおける、前記吸引時間を算出する工程と、
前記算出した吸引時間に基づいて、前記制動部の異常を診断する工程と、
を含む、ことを特徴とする異常診断方法である。
この一態様において、 前記各動作プログラムの各動作ステップ実行時における前記吸引時間を算出する工程と、前記算出した吸引時間の精度を評価するための評価値を算出する工程と、前記算出した各動作プログラムに含まれる各動作ステップの中で最も高い評価値の動作ステップを、該動作プログラムに対し前記所定の動作ステップとして対応付ける工程と、を更に含んでいてもよい。
この一態様において、前記各動作プログラムの各動作ステップに対し、所定個以上の前記吸引時間が算出された場合に、該吸引時間の評価値を算出してもよい。
この一態様において、前記所定装置は、前記各動作プログラムの動作ステップを繰返し、動作ステップ毎に複数の前記吸引時間を算出し、算出された前記吸引時間の分散値と、算出された前記複数の吸引時間の中で正常な吸引時間の正常割合と、に基づいて、前記吸引時間の評価値を算出してもよい。
この一態様において、前記吸引時間の分散値および前記正常割合に基づいた評価値と、前記吸引時間中における前記駆動手段に対する指令値の変化量に基づいた評価値、および、前記各動作プログラムの動作ステップを繰返し算出された吸引時間の個数に基づいた評価値、のうちの少なくとも一方と、に基づいて、動作ステップ毎の前記吸引時間の評価値を算出してもよい。
この一態様において、前記吸引時間の分散値の評価値、前記吸引時間の正常割合の評価値、前記指令値の変化量の評価値、および、前記吸引時間の個数の評価値と、前記評価値の夫々に設定された所定の重付け係数と、を乗算し、該乗算結果を加算することで、前記吸引時間の評価値を算出してもよい。
この一態様において、前記吸引時間に基づいて、前記制動部の異常兆候の診断を行い、その異常兆候の診断結果を記憶する工程と、前記異常兆候の診断結果と、実際の前記制動部に起きた異常と、を比較し、その差が小さくなるように、前記評価値の重付け係数及び評価方法のうち少なくとも一方を変更する工程と、を更に含んでいてもよい。
この一態様において、前記診断された制動部の異常の種類を示す故障モードを記憶する工程と、最も多く記憶された前記故障モードに基づいて、前記評価値の重付け係数及び評価方法のうち少なくとも一方を設定する工程と、を更に含んでいてもよい。
この一態様において、前記各動作プログラムに、前記制動部の異常の種類を示す故障モードと、前記所定の動作ステップとを対応付ける工程を更に含んでいてもよい。
この一態様において、前記所定装置と、前記吸引時間に基づいて前記所定装置の制動部の異常を診断する異常診断部と、はネットワークを介して通信接続されていてもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
押圧部材と、前記押圧部材を駆動手段に付勢する付勢部材と、前記付勢部材により押圧された状態の前記押圧部材の付勢状態を解除する吸引手段と、を備えた制動部と、前記制動部による制動を制御する制動制御部と、を有し、複数の動作ステップを含む動作プログラムを変更する所定装置の前記制動部の異常を、前記駆動手段から前記押圧部材を離間させ前記制動を解除する吸引時間に基づいて、診断する異常診断装置であって、
前記所定装置が、前記各動作プログラムに夫々対応付けられた所定の動作ステップ実行時に、前記吸引時間を算出し、前記算出した吸引時間に基づいて、前記制動部の異常を診断する異常診断手段を備える、
ことを特徴とする異常診断装置であってもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
押圧部材と、前記押圧部材を駆動手段に付勢する付勢部材と、前記付勢部材により押圧された状態の前記押圧部材の付勢状態を解除する吸引手段と、を備えた制動部と、前記制動部による制動を制御する制動制御部と、を有し、複数の動作ステップを含む動作プログラムを変更する所定装置の前記制動部の異常を、前記駆動手段から前記押圧部材を離間させ前記制動を解除する吸引時間に基づいて、診断する
プログラムであって、
前記所定装置が、前記各動作プログラムに夫々対応付けられた所定の動作ステップ実行時に、前記吸引時間を算出する処理と、
前記算出した吸引時間に基づいて、前記制動部の異常を診断する処理と、
をコンピュータに実行させる、ことを特徴とするプログラムであってもよい。

本発明によれば、制動部の異常診断を高精度に行うことができる異常診断方法、異常診断装置及びプログラムを提供することができる。

本発明の実施形態１に係る制御装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。 制動部の概略的構成を示す図である。 本発明の実施形態１に係る異常診断装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。 優先順位リストの一例を示す図である。 本発明の実施形態１に係る異常診断方法のフローを示すフローチャートである。 本発明の実施形態３に係る異常診断装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。

実施形態１
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態１に係る異常診断装置は、例えば、ロボットに搭載され、ロボットの異常を診断する。ロボットは、ロボットアーム、脚式ロボット、ヒューマノイドロボット、などを含む。

図１は、本実施形態１に係るロボットの概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態１に係るロボット１は、ロボット１の関節部を回転駆動するアクチュエータ２と、アクチュエータ２を制動する制動部３と、アクチュエータ２の回転を検出するエンコーダ４と、アクチュエータ２及び制動部３を制御する制御部５と、を備えている。

アクチュエータ２は、駆動手段の一具体例である。アクチュエータ２は、例えば、サーボモータである。アクチュエータ２は、ロボット１の手首関節、肘関節、肩関節などの関節部に設けられ、各関節部を回転駆動する。アクチュエータ２の回転軸２２には、回転部２１が連結されており、回転部２１は回転軸２２と共に回転する（図２）。

制動部３はアクチュエータ２の回転部２１に対しアーマチュア３１を接触させ押圧することで、回転部２１とアーマチュア３１との間に摩擦力を発生させ、その摩擦力によってアクチュエータ２を制動する。アーマチュア３１は押圧部材の一具体例である。一方、制動部３は、アクチュエータ２の回転部２１からアーマチュア３１を離間させることでアクチュエータ２の制動を解除する。

図２は、制動部の概略的構成を示す図である。制動部３は、アクチュエータ２の回転部２１に接触するアーマチュア３１と、アーマチュア３１を付勢するバネ部材３２と、アーマチュア３１を吸引する電磁コイル３３と、を有している。バネ部材３２は、付勢部材の一具体例である。電磁コイル３３は、吸引手段の一具体例である。

制動部３のバネ部材３２は、アーマチュア３１を、回転部２１側に付勢することで、アーマチュア３１を回転部２１に押圧する。一方、電磁コイル３３は、バネ部材３２の付勢に抗して、アーマチュア３１を電磁コイル３３側に吸引することで、回転部２１からアーマチュア３１を離間させる。

制動部３は、制御部５から制動解放信号に応じて、電磁コイル３３を励磁させアーマチュア３１を吸引し、回転部２１からアーマチュア３１を離間させ所定位置に戻すことで、アクチュエータ２の制動を解除する。例えば、電磁コイル３３から所定距離の位置にストッパなどが設けられている。このストッパによって所定位置は機械的に決められる。

制動部３は、制御部５から制動信号に応じて、電磁コイル３３の吸引を停止させる。これにより、アーマチュア３１は、バネ部材３２の付勢力によって回転部２１に押圧され、アクチュエータ２の回転部２１を制動する。

エンコーダ４は、アクチュエータ２の回転軸２２の回転角を検出し、検出した回転角を制御部５に出力する。アクチュエータ２、エンコーダ４及び制動部３は、一体的に構成されていてもよい。

制御部５は、アクチュエータ２を制御するアクチュエータ制御部５１と、制動部３を制御する制動制御部５２と、を有している。アクチュエータ制御部５１は、例えば、アクチュエータ２のフィードバック制御を行う。

アクチュエータ制御部５１は、ロボット１を制御するための指令値と、エンコーダ４からの回転角と、に基づいて、アクチュエータ２を制御するための指令電流値を生成する。アクチュエータ制御部５１は、生成した指令電流値をアクチュエータ２に対して出力する。アクチュエータ２は、アクチュエータ制御部５１からの指令電流値に応じて、回転駆動する。

制動制御部５２は、制動のトリガーとなる制動信号を制動部３に出力する。制動部３は、制動制御部５２からの制動信号に応じて、アクチュエータ２の制動を行う。一方、制動制御部５２は、制動解放のトリガーとなる制動解放信号を制動部３に出力する。制動部３は、制動制御部５２からの制動解放信号に応じて、アクチュエータ２の制動を解放する。

アクチュエータ２が動作しないときに、制動部３は、アクチュエータ２を制動しロボット１の姿勢を維持する。これにより、ロボット１の自重落下などを防止できる。ロボット１の姿勢は、このアクチュエータ２が制動された状態から、変更される。

制御部５は、ロボット１の姿勢変更を行う場合、まず、制動部３に対して制動解放信号を出力することで、制動部３の電磁コイル３３を制御して回転部２１からアーマチュア３１を離間させ、所定位置に戻すことでアクチュエータ２の制動を解除する。

制動解放信号が制御部５から制動部３へ出力され、アーマチュア３１が回転部２１から離間し所定位置に戻るまでの制動解除期間において、制御部５は、エンコーダ４からの回転角に基づいてアクチュエータ２を制御し、ロボット１の関節部の回転位置をその位置に一時的に維持する重力補償の制御を行う。その後、制御部５は、アクチュエータ２を制御して、ロボット１の関節部を駆動することでロボット１の姿勢変更を行う。

図３は、本実施形態１に係る異常診断装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態１に係る異常診断装置６は、吸引時間の精度を評価する精度評価部６１６１と、制動部３の異常を診断する異常診断部６２と、記憶部６３と、を有している。

異常診断装置６は、例えば、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵによって実行される演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）からなるメモリ、外部と信号の入出力を行うインターフェイス部（Ｉ／Ｆ）、などからなるマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。ＣＰＵ、メモリ、及びインターフェイス部は、データバスなどを介して相互に接続されている。

例えば、図２に示す如く、制動時におけるアーマチュア３１と回転部２１との摩擦により回転部２１が摩耗してくると、アーマチュア３１が回転部２１を制動する際に、アーマチュア３１は回転部２１側により大きく移動する必要がある。したがって、回転部２１に対してアーマチュア３１を押圧するバネ部材３２の付勢力が不足し、回転部２１に対するアーマチュア３１の制動トルクが不足する。これにより、いわゆる制動滑りが発生する。

また、上述の如く、回転部２１が摩耗してくると、アーマチュア３１が回転部２１を制動する際に、アーマチュア３１は回転部２１側により大きく移動する。この状態で、アーマチュア３１が電磁コイル３３の吸引によって回転部２１から離間し所定位置に戻り制動が解除させるまでの吸引時間（制動解除期間）は、回転部２１が摩耗していない場合と比較してより長くなる。

したがって、異常診断部６２は、例えば、吸引時間が、所定時間以上となり長い場合に、回転部２１が摩耗している制動部３の異常と診断する。

異常診断部６２は、アクチュエータ制御部５１からアクチュエータ２に対して出力される指令電流値に基づいて、アーマチュア３１の吸引時間を算出する。なお、異常診断部６２は、アクチュエータ制御部５１からアクチュエータ２に対して出力される指令電流値の帰還電流値に基づいて、アーマチュア３１の吸引時間を算出してもよい。

例えば、異常診断部６２は、制動制御部５２から制動部３に対し制動解放信号が出力されてから、アクチュエータ２に対して重力補償を行うための指令電流値が出力されるまでの時間を、アーマチュア３１の吸引時間として算出する。

ところで、例えば、ロボット１は、加工対象に応じて、記憶している複数の動作プログラムの中から様々な動作プログラムを選択し実行する。すなわち、ロボット１は、複数の動作プログラムを切替え、作業などを行っている。動作プログラムとは、ロボット１の全体的な動作目的を実行するプログラムを指す。

また、ロボット１の個体差、姿勢などに起因して、動作プログラムにおいて、どの動作ステップで吸引時間を算出するかによって、その吸引時間の精度が異なる。動作ステップとは、ロボット１の全体的な動作目的内で次に何を実行させるかという一つ一つの指令（一時停止位置まで移動、一時停止、終了位置まで移動など）を指す。したがって、吸引時間を算出する動作ステップによってはその吸引時間の精度が低下し、制動部３の異常診断を高精度に行うことが困難となる虞がある。

これに対し、本実施形態１に係る異常診断部６２は、ロボット１が各動作プログラムに夫々対応付けられた所定の動作ステップを実行したときにおける、吸引時間を算出し、算出した吸引時間に基づいて、制動部３の異常を診断する。

各動作プログラムには、吸引時間を高精度に算出するのに最適なタイミングである所定の動作ステップが対応付けられている。このため、ロボット１が、加工対象などによって動作プログラムを変更した場合でも、その動作プログラムに対応付けられた最適なタイミングの所定の動作ステップ実行時に、吸引時間を高精度に算出できる。したがって、本実施形態１に係る異常診断部６２は、この算出した高精度な吸引時間に基づいて、制動部３の異常を高精度に診断できる。

次に、各動作プログラムに吸引時間を高精度に算出するのに最適なタイミングである所定の動作ステップの対応付け方法の一例を説明する。精度評価部６１は、各動作プログラムに吸引時間を高精度に算出するのに最適なタイミングである所定の動作ステップの対応付けを行う。

例えば、ロボット１は、平均１００個（最大１０００個）の動作プログラムを記憶している。このため、人が実際に吸引時間の計測などを行い、上記対応付けを行った場合に膨大な工数を要する。特に、上述の如く、多数の動作プログラムが記憶されていて、その動作プログラムの変更等が生じた場合に、その工数は膨大となる。本実施形態１に係る精度評価部６１によれば、上記対応付けを自動化することができ、大幅な工数削減に繋がる。

例えば、工程盤などが、ロボット１に対し、各動作プログラムにおいて各動作ステップを所定回数以上繰返すように指示を行う。その際、精度評価部６１は、各動作ステップの制動時おける吸引時間を算出する。なお、所定回数は、後述の如く、第１及び第２評価値α、βを精度良く算出できる値が予め記憶部６３などに設定されている。記憶部６３は、例えば、上記メモリなどで構成されている。

精度評価部６１は、算出した各吸引時間が正常値であるか否かの判定を行い、その正常値検出率を算出する。例えば、吸引時間はアクチュエータ２に対する動作指令よりも早く算出される。このため、精度評価部６１は、吸引時間の算出を行っているときのアクチュエータ２に対する指令電流値が所定閾値よりも大きい場合に、その吸引時間を正常値であると判定する。

精度評価部６１は、算出した吸引時間と予め設定された正常時の吸引時間とをそれぞれ比較し、その差が所定閾値以下の吸引時間を正常値と判定してもよい。これにより、ノイズなどの影響を受けて吸引時間が異常に長くなる異常を判定できる。吸引時間が正常となるときの値が実験的に求められ、その値に基づいた最適値が、上記所定閾値として記憶部６３に設定されている。

精度評価部６１は、下記式を用いて正常値検出率（正常割合）を算出する。
正常値検出率＝正常の吸引時間の個数／全吸引時間の個数×１００（％）
精度評価部６１は、算出した正常値検出率に基づいて、吸引時間の第１評価値α１を算出する。

例えば、正常値検出率と第１評価値α１とは、以下のテーブル情報に対応付けられている。テーブル情報は記憶部６３などに予め設定されている。下記正常値検出率には、例えば、実験的に求められた最適な第１評価値α１が対応付けられている。

正常値検出率 第１評価値α１
０〜５０％・・・・・０
５０〜７０％・・・・・１
７０〜９０％・・・・・２
９０％以上・・・・・・３

精度評価部６１は、算出した正常値検出率とテーブル情報とに基づいて、吸引時間の第１評価値α１を算出する。精度評価部６１は、例えば、算出した正常値検出率が６０％である場合、上記テーブル情報に基づいて吸引時間の第１評価値α１＝１として算出する。

続いて、精度評価部６１は、算出した各吸引時間の分散値を算出する。精度評価部６１は、算出した分散値に基づいて、吸引時間の第２評価値α２を算出する。例えば、アーマチュア３１のガイドに異常がある場合に、この吸引時間がばらつくことがある。この場合、吸引時間の分散値が大きくなるため、上述のような分散値に基づいた第２評価値α２を算出している。

例えば、分散値と第２評価値α２とは、以下のテーブル情報に対応付けられている。テーブル情報は記憶部６３などに予め設定されている。下記分散値には、例えば、実験的に求められた最適値が第２評価値α２として対応付けられている。

分散値 第２評価値α２
２３００以上・・・・・・・・０
２３００〜１０００・・・・・１
１０００〜２５６・・・・・・２
２５６以下・・・・・・・・・３

精度評価部６１は、算出した分散値とテーブル情報と、に基づいて、吸引時間の第２評価値α２を算出する。精度評価部６１は、例えば、算出した分散値が４５６の場合、上記テーブル情報に基づいて吸引時間の第２評価値α２＝２として算出する。精度評価部６１は、上記算出した吸引時間の第１評価値α１と第２評価値α２とを加算し、最終的な吸引時間の第３評価値α３を算出する。これにより、吸引時間の正常値検出率及び分散値を考慮したより高精度な第３評価値α３を算出することができる。

なお、精度評価部６１は、吸引時間が所定個以上算出された場合にのみ、上記吸引時間の第３評価値α３を算出してもよい。所定個数よりも少ない吸引時間のみで、吸引時間を評価した場合、精度良く評価することが困難となる。このため、上述の如く、吸引時間が所定個以上算出された場合にのみ、上記吸引時間の第３評価値α３を算出することで、その評価値の精度を高め、異常診断の精度を高めることができる。

精度評価部６１は、上述の如く、各動作プログラムの各動作ステップの実行時に算出された吸引時間に対し、それぞれ、第３評価値α３を算出する。第３評価値α３が高いほど、その吸引時間の精度が高いことを示している。

さらに、精度評価部６１は、例えば、図４に示す如く、各動作プログラムの各動作ステップの吸引時間の第３評価値α３を、評価値が高いものから並べた優先順位リストを作成する。そして、精度評価部６１は、優先順位リストに基づいて、各動作プログラムの中で、最も第３評価値α３が高い動作ステップを、各動作プログラムに対し、所定の動作ステップとしてそれぞれ対応付ける。これにより、各動作プログラムに、吸引時間を高精度に算出するのに最適なタイミングである所定の動作ステップの対応付けを行うことができる。

例えば、図４においては、動作プログラムＰｒｇ２の動作ステップＳｔ４の吸引時間の評価値が１１で最も高い。したがって、精度評価部６１は、この動作プログラムＰｒｇ２に所定の動作ステップＳｔ４を対応付ける。異常診断部６２は、この動作プログラムＰｒｇ２の動作ステップＳｔ４の実行時に吸引時間を算出することで、最も高精度に吸引時間が算出できる。

動作プログラムの変更により、最も第３評価値α３の高い動作ステップが削除された場合、精度評価部６１は、優先順位リストに基づいて、動作プログラムの中で、２番目に第３評価値α３の高い動作ステップを、その動作プログラムに対し、所定の動作ステップとして対応付けてもよい。例えば、図４に示す如く、動作プログラムＰｒｇ２の変更により、最も第３評価値α３の高い動作ステップＳｔ４が削除された場合、精度評価部６１は、優先順位リストに基づいて、動作プログラムＰｒｇ２の中で、２番目に第３評価値α３の高い動作ステップＳｔ６を、その動作プログラムＰｒｇ２に対し、所定の動作ステップとして対応付ける。このように、動作プログラムの変更があった場合でも、優先順位リストを用いて、容易に、各動作プログラムに吸引時間を高精度に算出するのに最適なタイミングである所定の動作ステップを対応付けることができる。

精度評価部６１は、上述のように、各動作プログラムに、吸引時間を高精度に算出するのに最適なタイミングである所定の動作ステップの対応付けたタイミングリストを、記憶部６３に記憶させる。

異常診断部６２は、記憶部６３に記憶されたタイミングリストに基づいて、ロボット１が各動作プログラムに夫々対応付けられた所定の動作ステップ実行時に、吸引時間を高精度に算出する。異常診断部６２は、算出した吸引時間が、所定時間以上となり長い場合に、制動部３の異常と診断する。

上述した制動部３の異常の診断方法は一例であり、これに限定されない。例えば、異常診断部６２は、初期評価値から吸引時間の第３評価値α３を減算した評価値の変化量が所定値以上で大きい場合に、制動部３の異常と診断してもよい。初期評価値は、制動部３が正常と判断されたときの、初期の吸引時間の評価値である。

異常診断部６２は、制動部３が異常であると診断すると、例えば、エラーコードなどを含む異常信号を報知装置７に出力してもよい。報知装置７は、異常診断部６２からの異常信号に応じて、アクチュエータ２の制動トルクが不足するという制動部３の異常をユーザに対して報知してもよい。これにより、ユーザは、制動部３の異常を容易に認識できる。

報知装置７は、例えば、その制動部３の異常を警告音でユーザに知らせるスピーカ、警告灯でユーザに知らせるライト、などで構成されている。報知装置７は、回転部２１やアーマチュア３１など制動部３の部品の交換を知らせるディスプレイ、さらに、これらを任意に組み合わせて構成されてもよい。ユーザは、報知装置７からの報知に応じて、摩耗した回転部２１の交換などの対応を行うことで、ロボット１の姿勢崩れを抑制できる。

アクチュエータ制御部５１は、異常診断部６２からの異常信号を受信すると、アクチュエータ２を制動する制御を行っても良い。アクチュエータ制御部５１は、異常診断部６２からの異常信号を受信すると、アクチュエータ２の駆動を停止させてもよい。さらに、アクチュエータ制御部５１は、異常診断部６２からの異常信号を受信すると、上記ユーザに対する報知、アクチュエータ２の制動、及び、アクチュエータ２の停止、のうち少なくとも１つを行っても良い。

図５は、本実施形態に係る異常診断方法のフローを示すフローチャートである。
＜評価工程＞
精度評価部６１は、各動作プログラムの各動作ステップの制動時おける吸引時間を夫々算出する（Ｓ１０１）。

精度評価部６１は、算出した各吸引時間の正常値検出率を算出し、算出した正常値検出率とテーブル情報とに基づいて、吸引時間の第１評価値α１を算出する（Ｓ１０２）。

精度評価部６１は、算出した各吸引時間の分散値を算出し、算出した分散値に基づいて、吸引時間の第２評価値α２を算出する（Ｓ１０３）。精度評価部６１は、上記算出した吸引時間の第１評価値α１と第２評価値α２とを加算し、最終的な吸引時間の第３評価値α３を算出する（Ｓ１０４）。

精度評価部６１は、各動作プログラムの中で、最も第３評価値α３が高い動作ステップを、各動作プログラムに対し、所定の動作ステップとしてそれぞれ対応付けたタイミングリストを生成する（Ｓ１０５）。

＜診断工程＞
異常診断部６２は、タイミングリストに基づいて、ロボット１が各動作プログラムに夫々対応付けられた所定の動作ステップ実行時に、吸引時間を高精度に算出する（Ｓ１０６）。

異常診断部６２は、算出した吸引時間に基づいて、制動部３の異常を診断する（Ｓ１０７）。

以上、本実施形態１において、ロボット１が各動作プログラムに夫々対応付けられた所定の動作ステップ実行時に、吸引時間を算出し、算出した吸引時間に基づいて、制動部３の異常を診断する。各動作プログラムには、吸引時間を高精度に算出するのに最適なタイミングである所定の動作ステップが対応付けられている。したがって、動作プログラムに対応付けられた最適なタイミングの所定の動作ステップ実行時に、吸引時間を高精度に算出でき、この算出した高精度な吸引時間に基づいて、制動部３の異常を高精度に診断できる。

実施形態２
本実施形態２において、異常診断部６２は、吸引時間中におけるアクチュエータ２に対する指令電流値差を評価した第４評価値α４を算出してもよい。このアクチュエータ２の指令電流値差は、吸引時間中におけるアクチュエータ２に対する指令電流値の変化量であり、アクチュエータ２に対する重力補償を開始する前後の指令電流値の差分であり、ロボット１がどれだけ動いたか（落下量など）を示す。

精度評価部６１は、制動制御部５２から制動部３に対し制動解放信号が出力されてから、アクチュエータ２に対して指令電流値が出力されるまでの吸引時間中におけるアクチュエータ２の指令電流値差を算出する。

精度評価部６１は、そのアクチュエータ２の指令電流値差に基づいて、指令電流値差の第４評価値α４を算出する。例えば、アクチュエータ２の指令電流値差と第４評価値α４とは、テーブル情報において対応付けられている。テーブル情報は記憶部６３などに予め設定されている。アクチュエータ２の指令電流値差は、例えば、実験的に求められた値が第４評価値α４として対応付けられている。

精度評価部６１は、上記第３評価値α３に算出した第４評価値α４を加算し、最終的な第５評価値α５を算出する。これにより、上述の吸引時間の正常値検出率及び分散値だけでなく、吸引時間中のアクチュエータ２の指令電流値差をも考慮したより高精度な第５評価値α５を算出でき、この第５評価値α５を用いて、各動作プログラムに、より最適なタイミングである所定の動作ステップを対応付けることができる。

精度評価部６１は、各動作プログラムの各動作ステップの吸引時間の第５評価値α５を、評価値が高いものから並べた優先順位リストを作成する。そして、精度評価部６１は、優先順位リストに基づいて、各動作プログラムの中で、最も第５評価値α５が高い動作ステップを、各動作プログラムに、所定の動作ステップとしてそれぞれ対応付ける。精度評価部６１は、各動作プログラムに、吸引時間を高精度に算出するのに最適なタイミングである所定の動作ステップを対応付けたタイミングリストを、記憶部６３に記憶させる。これにより、吸引時間をより高精度に評価することで、吸引時間をより高精度に算出できる。

さらに、精度評価部６１は、各動作プログラムにおいて、制動が行われる各動作ステップを所定回数以上繰返して算出した吸引時間の個数を評価した第６評価値α６を算出してもよい。精度評価部６１は、算出した第６評価値を上記第評価値α５に加算し、最終的な第７評価値α７を算出してもよい。これにより、上述の吸引時間の正常値検出率、分散値、及び指令電流値差だけでなく、吸引時間の個数をも考慮したより高精度な第７評価値α７を算出でき、この第７評価値α７を用いて、各動作プログラムに、より最適なタイミングである所定の動作ステップを対応付けることができる。

各動作ステップの吸引時間の個数が増加するほど、その吸引時間の評価精度が増加する。 例えば、吸引時間の個数と第６評価値α６とは、以下のテーブル情報に対応付けられている。テーブル情報は記憶部６３などに予め設定されている。下記吸引時間の個数には、例えば、実験的に求められた最適な第６評価値α６が対応付けられている。

吸引時間の個数 第６評価値α６
１・・・・・・・・・０
２・・・・・・・・・１
３・・・・・・・・・２
４以上・・・・・・・３

精度評価部６１は、吸引時間の個数とテーブル情報と、に基づいて、吸引時間の第６評価値α６を算出する。なお、精度評価部６１は、算出した第６評価値α６を上記第評価値α３に加算し、最終的な第８評価値α８を算出してもよい。これにより、上述の吸引時間の正常値検出率、及び分散値だけでなく、吸引時間の個数をも考慮したより高精度な第８評価値α８を算出でき、この第８評価値α８を用いて、各動作プログラムに、より最適なタイミングである所定の動作ステップを対応付けることができる。

精度評価部６１は、第１評価値α１、第２評価値α２、第４評価値α４、及び第６評価値α６に重み付けを行って加算することで、上述の第３評価値α３、第５評価値α５、第７評価値α７、第８評価値α８を算出してもよい。精度評価部６１は、例えば、第１評価値α１、第２評価値α２、第４評価値α４、及び第６評価値α６に対し、所定の重み係数を乗算することで、各評価値の重み付けを行う。

精度評価部６１は、例えば、吸引時間の精度により大きな影響を与える第１評価値α１及び第２評価値α２の重付け係数を大きくして、第５評価値α５、第７評価値α７、第８評価値α８を算出してもよい。これにより、各パラメータの吸引時間の精度に対する影響度を考慮して、吸引時間の評価値をより高精度に算出することができる。
本実施形態２において、上記実施形態１と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。

実施形態３
本発明の実施形態４において、異常診断装置６は、ロボット１から離れたサーバに搭載される構成であってもよい。図６は本実施形態３に係る異常診断装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。

例えば、異常診断装置６は、クラウド上に存在する構成となっている。各ロボット１とサーバ８は、インターネットなどのネットワーク９を介して、有線又は無線で通信接続されている。これにより、ロボット１にかかる処理負荷を分散し軽減することができる。

なお、異常診断装置６の一部の処理機能、例えば、精度評価部６１、異常診断部６２及び記憶部６３のうちの少なくとも一つがロボット１に存在してもよい。異常診断装置６の機能の一部だけがロボット１に存在することから、ロボット１の処理負荷を効果的に軽減できる。

異常診断装置６の異常診断部６２は、制動部３の異常が起きる可能性が高い、将来の制動部３の異常の兆候を診断してもよい。異常診断部６２は、上記吸引時間に基づいて制動部３の異常兆候の診断を行い、その異常兆候の診断結果を記憶部６３に逐次記憶させる。異常診断装置６は、その異常兆候の診断結果と、実際の制動部３に起きた異常と、を比較し、その差が小さくなるように、上記評価値の重付け係数及び評価方法のうち少なくとも一方を変更してもよい。

例えば、異常診断部６２は、その異常兆候の診断結果と、実際の制動部３に起きた異常と、を比較し、その差が無くなるように、第３評価値α３、第５評価値α５、第７評価値α７、及び第８評価値α８のうちのいずれかに変更して、吸引時間を評価してもよい。

さらに、異常診断装置６は、その異常兆候の診断結果と、実際の制動部３に起きた異常と、を比較し、その差が小さくなるように、上記テーブル情報の評価値を変更するようにしてもよい。

制動部３の異常の種類を示す故障モードは、上述した、回転部２１の摩耗による制動部３の摩耗異常、アーマチュア３１のガイドの異常による制動部３のガイド異常、以外にも、アーマチュア３１の固着（ブレーキ引摺り）による制動部３の引摺り異常、などの様々な制動部３の異常が含まれる。

記憶部６３には、制動部３に発生した故障モードが逐次蓄積される構成であってもよい。異常診断部６２は、記憶部６３に最も多く蓄積された故障モードに基づいて、評価値の重付け係数、評価方法及びテーブル情報の評価値のうち少なくとも１つを設定又は変更してもよい。例えば、最も多く蓄積された故障モードに大きく寄与しているパラメータの評価値の重付け係数をより大きく設定してもよい。例えば、ブレーキ引摺りの故障モードが最も多く蓄積されている場合、そのブレーキ引摺りの故障モードに大きく寄与している吸引時間の正常値検出率及び分散値の評価値に対する重付け係数をより大きく設定する。

これにより、より多く発生する故障モードに合わせて吸引時間の評価値の重付け係数、評価方法、及び／又はテーブル情報の評価値を最適に設定できる。したがって、より多く発生する故障モードをより高精度に予兆診断することで、その故障モードを未然に防ぎ、その故障モードの発生数を効果的に低減できる。

さらに、各動作プログラムに、各故障モードを診断するのに最適なタイミングである所定の動作ステップが対応付けられていてもよい。各動作プログラムには、故障モードおよび所定の動作ステップが対応付けられている。

例えば、動作プログラムＰｒｇ１には、故障モード（摩耗異常）および所定の動作ステップＳｔ３が対応付けられている。動作プログラムＰｒｇ２には、故障モード（引摺り異常）および所定の動作ステップＳｔ７が対応付けられている。動作プログラムＰｒｇ３には、故障モード（ガイド異常）および所定の動作ステップＳｔ１０が対応付けられている。

異常診断部６２は、動作プログラムＰｒｇ１を実行時に、動作プログラムＰｒｇ１に対応付けられた所定の動作ステップＳｔ３のタイミングで、吸引時間を高精度に算出する。異常診断部６２は、算出した吸引時間に基づいて、制動部３の摩耗異常を高精度に診断できる。

異常診断部６２は、動作プログラムＰｒｇ２を実行時に、動作プログラムＰｒｇ２に対応付けられた所定の動作ステップＳｔ７のタイミングで、吸引時間を高精度に算出する。異常診断部６２は、算出した吸引時間に基づいて、制動部３の引摺り異常を高精度に診断できる。

異常診断部６２は、動作プログラムＰｒｇ３を実行時に、動作プログラムＰｒｇ３に対応付けられた所定の動作ステップＳｔ１０のタイミングで、吸引時間を高精度算出する。異常診断部６２は、算出した吸引時間に基づいて、制動部３のガイド異常を高精度に診断できる。

上述したように、各動作プログラムに、各故障モードを診断するのに最適なタイミングである所定の動作ステップが対応付けられることで、その故障モードをより高精度に診断できる。異常診断部６２は、例えば、ユーザにより指示された故障モードに基づいて、その故障モードに対応付けられた動作プログラムの所定の動作ステップで、自動的に吸引時間の算出を行い、算出した吸引時間に基づいて、その故障モードの異常診断を行ってもよい。
本実施形態３において、上記実施形態１及び２と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。

実施形態４
本発明の実施形態４において、異常診断装置６は、多種の車両を加工するロボット１の制動部３の異常を診断してもよい。以下のその異常診断方法の一例を説明する。例えば、ロボット１は、多種の車両を加工（組付け、溶接など）するラインに設けられている。ライン上には、Ａ、Ｂ、Ｃ、・・Ｎタイプの車両が流れ、ロボット１により加工される。

Ａタイプの車両には動作プログラムＰｒｇ１、Ｂタイプの車両には動作プログラムＰｒｇ２、Ｃタイプの車両には動作プログラムＰｒｇ３、・・・、Ｎタイプの車両には動作プログラムＮと、それぞれ、対応付けられている。

さらに、上述の如くに、各動作プログラムＰｒｇには、それぞれ、吸引時間を高精度に算出するのに最適なタイミングである所定の動作ステップＳｔが対応付けられている。具体的には、動作プログラムＰｒｇ１には所定の動作ステップＳｔ３、動作プログラムＰｒｇ２には所定の動作ステップＳｔ１、動作プログラムＰｒｇ３には所定の動作ステップＳｔ７、・・・、動作プログラムＰｒｇＮには所定の動作ステップＳｔＮが対応付けられている。

ロボット１は、Ａタイプの車両を加工する場合、Ａタイプの車両に対応付けられた動作プログラムＰｒｇ１を実行する。異常診断装置６の異常診断部６２は、動作プログラムＰｒｇ１に対応付けられた所定の動作ステップＳｔ３のタイミングで、吸引時間を算出する。異常診断部６２は、算出した吸引時間に基づいて、制動部３の異常を診断する。

ロボット１は、Ｂタイプの車両を加工する場合、Ｂタイプの車両に対応付けられた動作プログラムＰｒｇ２を実行する。異常診断装置６の異常診断部６２は、動作プログラムＰｒｇ２に対応付けられた所定の動作ステップＳｔ１のタイミングで、吸引時間を算出する。そして、異常診断部６２は、算出した吸引時間に基づいて、制動部３の異常を診断する。

ロボット１は、Ｃタイプの車両を加工する場合、Ｃタイプの車両に対応付けられた動作プログラムＰｒｇ３を実行する。異常診断装置６の異常診断部６２は、動作プログラムＰｒｇ３に対応付けられた所定の動作ステップＳｔ７のタイミングで、吸引時間を算出する。そして、異常診断部６２は、算出した吸引時間に基づいて、制動部３の異常を診断する。

ロボット１は、Ｎタイプの車両を加工する場合、Ｎタイプの車両に対応付けられた動作プログラムＰｒｇＮを実行する。異常診断装置６の異常診断部６２は、動作プログラムＰｒｇＮに対応付けられた所定の動作ステップＳｔＮのタイミングで、吸引時間を算出する。そして、異常診断部６２は、算出した吸引時間に基づいて、制動部３の異常を診断する。

以上、本実施形態４によれば、様々な車両を製造する過程で、各動作プログラムに応じた最適な動作ステップで吸引時間を高精度に算出し、制動部３の異常を高精度に診断できる。
本実施形態４において、上記実施形態１乃至３と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

上記実施形態において、異常診断装置６は、ロボット１の異常を診断しているが、これに限定されない。異常診断装置６は、例えば、サーボプレス機や、製造設備などのアクチュエータ２及び制動部３を有する任意の装置の異常を診断してもよい。サーボプレス機に適用する場合には、プレス動作と停止動作を繰り返す際の停止から動作に切り変わるときにおける吸引時間を見ればよく、他の製造設備においても加工動作と停止動作とが切り変わるタイミングの吸引時間を見ればよい。

本発明は、例えば、図５に示す処理を、ＣＰＵにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。

プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

１ ロボット、２ アクチュエータ、３ 制動部、４ エンコーダ、５ 制御部、６ 異常診断装置、７ 報知装置、８ サーバ、９ ネットワーク、２１ 回転部、２２ 回転軸、３１ アーマチュア、３２ バネ部材、３３ 電磁コイル、５１ アクチュエータ制御部、５２ 制動制御部、６１ 精度評価部、６２ 異常診断部、６３ 記憶部

Claims (12)

1. 押圧部材と、前記押圧部材を駆動手段に付勢する付勢部材と、前記付勢部材により押圧された状態の前記押圧部材の付勢状態を解除する吸引手段と、を備えた制動部と、前記制動部による制動を制御する制動制御部と、を有し、複数の動作ステップを含む動作プログラムを変更する所定装置の前記制動部の異常を、前記吸引手段が前記駆動手段から前記押圧部材を離間させ前記制動を解除する吸引時間に基づいて、診断する異常診断方法であって、
   前記所定装置が、前記各動作に夫々対応付けられた所定の動作ステップを実行したときにおける、前記吸引時間を算出する工程と、
   前記算出した吸引時間に基づいて、前記制動部の異常を診断する工程と、
   を含む、ことを特徴とする異常診断方法。
2. 請求項１記載の異常診断方法であって、
   前記各動作プログラムの各動作ステップ実行時における前記吸引時間を算出する工程と、
   前記算出した吸引時間の精度を評価するための評価値を算出する工程と、
   前記算出した各動作プログラムに含まれる各動作ステップの中で最も高い評価値の動作ステップを、該動作プログラムに対し前記所定の動作ステップとして対応付ける工程と、
   を更に含む、
   ことを特徴とする異常診断方法。
3. 請求項２記載の異常診断方法であって、
   前記各動作プログラムの各動作ステップに対し、所定個以上の前記吸引時間が算出された場合に、該吸引時間の評価値を算出する、
   ことを特徴とする異常診断方法。
4. 請求項２又は３記載の異常診断方法であって、
   前記所定装置は、前記各動作プログラムの動作ステップを繰返し、動作ステップ毎に複数の前記吸引時間を算出し、
   算出された前記吸引時間の分散値と、算出された前記複数の吸引時間の中で正常な吸引時間の正常割合と、に基づいて、前記吸引時間の評価値を算出する、
   ことを特徴とする異常診断方法。
5. 請求項４記載の異常診断方法であって、
   前記吸引時間の分散値および前記正常割合に基づいた評価値と、前記吸引時間中における前記駆動手段に対する指令値の変化量に基づいた評価値、および、前記各動作プログラムの動作ステップを繰返し算出された吸引時間の個数に基づいた評価値、のうちの少なくとも一方と、に基づいて、動作ステップ毎の前記吸引時間の評価値を算出する、
   ことを特徴とする異常診断方法。
6. 請求項５記載の異常診断方法であって、
   前記吸引時間の分散値の評価値、前記吸引時間の正常割合の評価値、前記指令値の変化量の評価値、および、前記吸引時間の個数の評価値と、前記評価値の夫々に設定された所定の重付け係数と、を乗算し、該乗算結果を加算することで、前記吸引時間の評価値を算出する、
   ことを特徴とする異常診断方法。
7. 請求項６記載の異常診断方法であって、
   前記吸引時間に基づいて、前記制動部の異常兆候の診断を行い、その異常兆候の診断結果を記憶する工程と、
   前記異常兆候の診断結果と、実際の前記制動部に起きた異常と、を比較し、その差が小さくなるように、前記評価値の重付け係数及び評価方法のうち少なくとも一方を変更する工程と、を更に含む、
   ことを特徴とする異常診断方法。
8. 請求項６又は７記載の異常診断方法であって、
   前記診断された制動部の異常の種類を示す故障モードを記憶する工程と、
   最も多く記憶された前記故障モードに基づいて、前記評価値の重付け係数及び評価方法のうち少なくとも一方を設定する工程と、を更に含む、
   ことを特徴とする異常診断方法。
9. 請求項１乃至８のうちいずれか１項記載の異常診断方法であって、
   前記各動作プログラムに、前記制動部の異常の種類を示す故障モードと、前記所定の動作ステップとを対応付ける工程を更に含む、
   ことを特徴とする異常診断方法。
10. 請求項１乃至９のうちいずれか１項記載の異常診断方法であって、
    前記所定装置と、前記吸引時間に基づいて前記所定装置の制動部の異常を診断する異常診断部と、はネットワークを介して通信接続されている、
    ことを特徴とする異常診断方法。
11. 押圧部材と、前記押圧部材を駆動手段に付勢する付勢部材と、前記付勢部材により押圧された状態の前記押圧部材の付勢状態を解除する吸引手段と、を備えた制動部と、前記制動部による制動を制御する制動制御部と、を有し、複数の動作ステップを含む動作プログラムを変更する所定装置の前記制動部の異常を、前記駆動手段から前記押圧部材を離間させ前記制動を解除する吸引時間に基づいて、診断する異常診断装置であって、
    前記所定装置が、前記各動作プログラムに夫々対応付けられた所定の動作ステップ実行時に、前記吸引時間を算出し、前記算出した吸引時間に基づいて、前記制動部の異常を診断する異常診断手段を備える、
    ことを特徴とする異常診断装置。
12. 押圧部材と、前記押圧部材を駆動手段に付勢する付勢部材と、前記付勢部材により押圧された状態の前記押圧部材の付勢状態を解除する吸引手段と、を備えた制動部と、前記制動部による制動を制御する制動制御部と、を有し、複数の動作ステップを含む動作プログラムを変更する所定装置の前記制動部の異常を、前記駆動手段から前記押圧部材を離間させ前記制動を解除する吸引時間に基づいて、診断する
    プログラムであって、
    前記所定装置が、前記各動作プログラムに夫々対応付けられた所定の動作ステップ実行時に、前記吸引時間を算出する処理と、
    前記算出した吸引時間に基づいて、前記制動部の異常を診断する処理と、
    をコンピュータに実行させる、ことを特徴とするプログラム。

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