异常产生的部位的推定方法和执行异常产生的部位的推定的程序技术

本发明专利技术提供异常产生的部位的推定方法和执行异常产生的部位的推定的程序。推定机器人中的异常产生的部位的推定方法具备：异常检查步骤，对产生了异常的情况进行检查；和部位检测步骤，当在异常检查步骤中检查到产生了异常时，检测在哪里产生了异常。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】异常产生的部位的推定方法和执行异常产生的部位的推定的程序
本专利技术涉及在机器人中推定异常产生的部位的推定方法和执行异常产生的部位的推定的程序。
技术介绍
以往，在机器人中，对于为了检测由老化引起的异常而监视在伺服马达中流动的电流值、伺服马达的位置偏移量的技术，公开有专利文献1。在专利文献1中公开有：作为劣化指标参数，使用在伺服马达中流动的电流值、伺服马达的位置偏移量，在这些劣化指标参数超过了阈值时，使装置停止并发出警告。专利文献1：国际公开第2016/103310号在专利文献1所公开的装置中，在由于产生了老化或者异常而需要维护的情况下，能够促使进行维护。因此，能够报告用于进行维护的适当的时机。然而，异常产生的部位尚处于不明确的状态，因此应该维护哪个部位是不明确的。因此，不清楚针对哪个部分进行部件的更换等维护即可，从而花费用于寻找进行维护的部分的工夫。
技术实现思路
因此，鉴于上述的情况，本专利技术的目的在于提供一种推定异常产生的部位的推定方法和执行异常产生的部位的推定的程序。本专利技术的异常产生的部位的推定方法是使用伺服马达使臂驱动的机器人中的异常产生的部位的推定方法，其特征在于，具备：异常检查步骤，对产生了异常的情况进行检查；和部位检测步骤，当在上述异常检查步骤中检查到产生了异常时，检测在哪个部位产生了异常。通过上述结构的异常产生的部位的推定方法，在部位检测步骤中检测异常产生的部位，因此能够省去探索异常产生的部位的麻烦。另外，也可以构成为具备：周期被观察值检测步骤，对于上述机器人反复进行的动作中的每1个周期的动作而言，将在规定的动作中向上述伺服马达流动的电流值或者上述伺服马达的位置偏差作为被观察值来观察推移，并检测每个周期的上述被观察值的代表值；和每天被观察值检测步骤，根据按照每个周期所检测的上述被观察值的代表值，检测针对每天的上述被观察值的代表值。检测每天的被观察值的代表值，因此能够取得基于每天的被观察值的代表值的变化的被观察值的趋势。另外，也可以构成为：在上述异常检查步骤中，在每天的上述被观察值的代表值超出了规定的范围时，检查到产生了异常。在每天的被观察值的代表值超出了规定的范围时，检查到产生了异常，因此能够根据每天的被观察值的代表值的变化，在产生了异常时正确地将其检出。另外，也可以构成为：上述部位检测步骤具备推定步骤，上述推定步骤根据针对多个种类检测出的每天的上述被观察值的代表值中的超出了规定的范围的值的种类、和在上述异常检查步骤中检查到产生了异常时的上述被观察值的波形，推定异常产生的部位。根据超出了规定的范围的值的种类、和向伺服马达流动的电流的波形，推定异常产生的部位，因此能够正确地特定异常产生的部位。另外，也可以构成为：根据超出了上述规定的范围的值的种类、和在上述异常检查步骤中检查到产生了异常时的上述被观察值的波形，在表格中预先汇总上述异常产生的部位，在上述推定步骤中，通过参照上述表格，从而推定上述异常产生的部位。通过基于预先制作好的表格并参照表格，从而推定异常产生的部位，因此能够容易地进行异常产生的部位的推定。另外，也可以构成为：上述周期被观察值检测步骤按照每个周期计算上述规定的动作中的上述被观察值的平方平均值和峰值，在上述每天被观察值检测步骤中，具备：平方平均中央值计算步骤，按照每天计算上述平方平均值的中央值；平方平均标准偏差计算步骤，按照每天计算上述平方平均值的标准偏差；峰值中央值计算步骤，按照每天计算上述峰值的中央值；以及峰值标准偏差计算步骤，按照每天计算上述峰值的标准偏差。在周期被观察值检测步骤中计算每个周期的平方平均值和峰值，在每天被观察值检测步骤中计算每天的平方平均值的中央值及标准偏差、和每天的峰值的中央值及标准偏差，因此能够正确地取得每天的平方平均值和峰值的值。另外，也可以构成为：在上述异常检查步骤中，当在上述平方平均中央值计算步骤中计算出的上述平方平均值的中央值、在上述平方平均标准偏差计算步骤中计算出的上述平方平均值的标准偏差、在上述峰值中央值计算步骤中计算出的上述峰值的中央值、以及在上述峰值标准偏差计算步骤中计算出的上述峰值的标准偏差的任意一个值超出了规定的范围时，检查到产生了异常。在任意一个值超出了规定的范围时，检查到产生了异常，因此能够更正确地检测产生了异常时的时机。另外，也可以构成为：上述推定步骤具备选择步骤，上述选择步骤选择在上述异常检查步骤中检查到产生了异常时的上述被观察值的波形与预先决定好的多个类型中的哪个类型相符。在预先决定好的多个类型中，选择被观察值的波形与哪个类型相符，因此能够容易地进行类型的选择。另外，也可以构成为：上述被观察值是向上述伺服马达流动的电流值，在上述选择步骤中，将在上述异常检查步骤中检查到产生了异常时的向上述伺服马达流动的电流的波形相对于未产生异常时的向上述伺服马达流动的电流的基准波形相似地放大，将放大率为阈值以下时作为类型1，将放大率大于阈值时作为类型2，将相对于基准波形存在成分为一定以上的大的频率，并且该频率收敛于规定的频率范围时作为类型3，将上述频率未收敛于规定的频率范围时作为类型4，上述选择步骤具备电流值类型选择步骤，上述电流值类型选择步骤选择在上述异常检查步骤中检查到产生了异常时的向上述伺服马达流动的电流的波形与从上述类型1到上述类型4中的哪个类型相符。在被观察值为向伺服马达流动的电流值时，在选择步骤中，选择向伺服马达流动的电流的波形与从类型1到类型4中的哪个类型相符，因此能够容易地进行选择步骤。另外，也可以构成为：上述被观察值是上述伺服马达的位置偏差，在上述选择步骤中，将在上述异常检查步骤中检查到产生了异常时的上述伺服马达的位置偏差的波形相对于未产生异常时的上述伺服马达的位置偏差的基准波形存在成分为一定以上的大的频率，并且该频率收敛于规定的频率范围时作为类型5，将上述频率未收敛于规定的频率范围时作为类型6，上述选择步骤具备位置偏差类型选择步骤，上述位置偏差类型选择步骤选择在所述异常检查步骤中检查到产生了异常时的上述伺服马达的位置偏差的波形与上述类型5和上述类型6中的哪个类型相符。在被观察值为伺服马达的位置偏差时，在选择步骤中，选择伺服马达的位置偏差的波形与类型5或者类型6中的哪个类型相符，因此能够容易地进行选择步骤。另外，本专利技术的进行异常产生的部位的推定的程序是执行使用伺服马达使臂驱动的机器人中的异常产生的部位的推定的程序，其特征在于，使计算机执行如下步骤：异常检查步骤，对产生了异常的情况进行检查；和部位检测步骤，当在上述异常检查步骤中检查到产生了异常时，检测在哪个部位产生了异常。通过执行上述结构的异常产生的部位的推定的程序，在部位检测步骤中检测异常产生的部位，因此能够省去探索异常产生的部位的麻烦。根据本专利技术，能够检测异常产生的部位，因此能够检测应进行部件的更换之类的维护作业的部位。因此，可以省去寻找应进行维护作业的部位的工夫。附图说本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常产生的部位的推定方法，是使用伺服马达使臂驱动的机器人中的异常产生的部位的推定方法，其特征在于，/n具备：/n异常检查步骤，对产生了异常的情况进行检查；和/n部位检测步骤，当在所述异常检查步骤中检查到产生了异常时，检测在哪个部位产生了异常。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171003 JP 2017-1935951.一种异常产生的部位的推定方法，是使用伺服马达使臂驱动的机器人中的异常产生的部位的推定方法，其特征在于，
具备：
异常检查步骤，对产生了异常的情况进行检查；和
部位检测步骤，当在所述异常检查步骤中检查到产生了异常时，检测在哪个部位产生了异常。


2.根据权利要求1所述的异常产生的部位的推定方法，其特征在于，
具备：
周期被观察值检测步骤，对于所述机器人反复进行的动作中的每1个周期的动作而言，将在规定的动作中向所述伺服马达流动的电流值或者所述伺服马达的位置偏差作为被观察值来观察推移，并检测每个周期的所述被观察值的代表值；和
每天被观察值检测步骤，根据按照每个周期所检测的所述被观察值的代表值，检测每天的所述被观察值的代表值。


3.根据权利要求2所述的异常产生的部位的推定方法，其特征在于，
在所述异常检查步骤中，在每天的所述被观察值的代表值超出了规定的范围时，检查到产生了异常。


4.根据权利要求3所述的异常产生的部位的推定方法，其特征在于，
所述部位检测步骤具备推定步骤，所述推定步骤根据针对多个种类检测出的每天的所述被观察值的代表值中的超出了规定的范围的值的种类、和在所述异常检查步骤中检查到产生了异常时的所述被观察值的波形，推定异常产生的部位。


5.根据权利要求4所述的异常产生的部位的推定方法，其特征在于，
根据超出了所述规定的范围的值的种类、和在所述异常检查步骤中检查到产生了异常时的所述被观察值的波形，在表格中预先汇总所述异常产生的部位，
在所述推定步骤中，通过参照所述表格，从而推定所述异常产生的部位。


6.根据权利要求4或5所述的异常产生的部位的推定方法，其特征在于，
所述周期被观察值检测步骤按照每个周期计算所述规定的动作中的所述被观察值的平方平均值和峰值，
在所述每天被观察值检测步骤中，具备：
平方平均中央值计算步骤，按照每天计算所述平方平均值的中央值；
平方平均标准偏差计算步骤，按照每天计算所述平方平均值的标准偏差；
峰值中央值计算步骤，按照每天计算所述峰值的中央值；以及
峰值标准偏差计算步骤，按照每天计算所述峰值的标准偏差。


7.根据权利要求6所述的异常产生的部位的推定方法，其特征在于，
在所述异...

【专利技术属性】
技术研发人员：山下龙，杉本敏和，
申请(专利权)人：川崎重工业株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP