有轨台车系统技术方案

本发明专利技术提供一种有轨台车系统。有轨台车系统(3)具备行驶轨道(9)以及沿着该行驶轨道(9)行驶的行驶台车(7)。有轨台车系统(3)具备传感器(21)以及诊断装置(17)。传感器(21)相对于行驶轨道(9)位置固定地设置，测定振动或者声音。诊断装置(17)基于由传感器(21)测定出的测定数据，诊断通过了行驶轨道(9)中的与传感器(21)的设置位置对应的测定地点的行驶台车(7)的状态。的状态。的状态。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】有轨台车系统


[0001]本专利技术涉及在有轨台车系统中诊断台车的状态的构成。

技术介绍

[0002]一直以来，在有轨台车系统中，考虑到故障的可能性而通过各种方法诊断台车的状态。专利文献1公开了行驶台车的行驶车轮的劣化检测方法。
[0003]专利文献1所公开的行驶台车具备驱动轮单元。驱动轮单元具备行驶车轮、减速器以及行驶马达等构成。行驶马达具有编码器。通过该编码器检测行驶车轮的转速。从行驶马达取出输出扭矩的信号和编码器信号，并根据编码器信号与行驶台车所具备的线性传感器的信号之间的差分来求出滑移速度。基于行驶马达的输出扭矩与滑移速度通过了行驶扭矩与滑移速度的空间(例如，二维平面)中的规定的异常区域的情况，检测出行驶车轮的劣化。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：日本专利第6337528号公报

技术实现思路

[0007]专利技术要解决的课题
[0008]但是，在上述专利文献1的技术中，为了检测行驶车轮的劣化，必须对所有成为对象的高架行驶车设置编码器以及线性传感器，在这一点上存在改善的余地。
[0009]本专利技术是鉴于以上情况而完成的，其目的在于提供一种有轨台车系统，在台车侧不设置特别的传感器，就能够进行台车的状态的诊断。
[0010]用于解决课题的手段
[0011]本专利技术要解决的课题如上所述，以下对用于解决该课题的手段及其效果进行说明。
[0012]根据本专利技术的观点，提供以下构成的有轨台车系统。即，该有轨台车系统具备轨道以及沿着该轨道行驶的台车。上述有轨台车系统具备测定部以及诊断装置。上述测定部相对于上述轨道位置固定地设置，测定振动和声音中的至少一方。上述诊断装置基于由上述测定部测定出的测定数据，诊断通过了测定地点的台车的状态，该测定地点与上述轨道中的上述测定部的设置位置对应。
[0013]由此，即使在台车侧不设置特别的传感器，也能够诊断台车的状态。由于可以不将测定部设置于各行驶台车，因此能够降低成本。
[0014]在上述有轨台车系统中优选成为以下构成。即，该有轨台车系统具备特征量提取部以及学习控制部。上述特征量提取部提取与由上述测定部测定出的测定数据中的上述台车通过上述测定地点时的数据相当的部分数据即学习用部分数据中包含的学习用特征量。上述学习控制部使用基于上述测定部对多个台车测定出的测定数据的学习用特征量的集合即学习用数据集，形成与上述台车的状态的诊断相关的学习模型。
[0015]由此，能够良好地取得学习模型。
[0016]在上述有轨台车系统中优选成为以下构成。即，该有轨台车系统具备学习用部分数据截取部。上述学习用部分数据截取部从由上述测定部测定出的测定数据截取上述学习用部分数据。
[0017]由此，能够良好地取得学习用部分数据。
[0018]在上述有轨台车系统中优选成为以下构成。即，上述特征量提取部提取与由上述测定部测定出的测定数据中的上述台车通过上述测定地点时的数据相当的部分数据即诊断用部分数据中包含的诊断用特征量。上述诊断装置基于由上述学习控制部学习完毕的上述学习模型，计算与由上述特征量提取部提取出的上述诊断用特征量对应的机械学习评价值。
[0019]由此，能够使用机械学习评价值来良好地进行上述台车的状态的诊断。
[0020]在上述有轨台车系统中优选成为以下构成。即，该有轨台车系统具备诊断用部分数据截取部。上述诊断用部分数据截取部从由上述测定部测定出的测定数据截取上述诊断用部分数据。
[0021]由此，能够良好地取得诊断用部分数据。
[0022]在上述有轨台车系统中优选成为以下构成。即，该有轨台车系统具备位置传感器。上述位置传感器相对于上述轨道位置固定地设置，检测通过上述测定地点的上述台车。基于上述位置传感器检测到上述台车的定时，从上述测定数据截取上述部分数据。
[0023]由此，能够更良好地取得部分数据。
[0024]在上述有轨台车系统中优选成为以下构成。即，一边使上述测定数据在时间轴方向上各种偏移，一边求出成为基准的参照数据与成为截取的对象的测定数据之间的相关性。在使上述测定数据在时间轴方向上偏移为上述相关性成为最大的状态下，在以上述参照数据为基准而确定的时间区间中，从上述测定数据截取上述部分数据。
[0025]由此，能够准确地取得部分数据(学习用部分数据及诊断用部分数据)。
[0026]在上述有轨台车系统中优选成为以下构成。即，上述轨道从建筑物的顶棚或者设置于地面的架台悬吊设置。上述台车是沿着上述轨道行驶的高架输送车。
[0027]高架输送车设置在高处，因此在一般情况下，其维护作业较困难。但是，根据该构成，不将高架输送车从轨道卸下就能够确认其状态，能够缓和维护作业的繁杂。
附图说明
[0028]图1是表示本专利技术的一个实施方式的有轨台车系统的构成的概要图。
[0029]图2是表示有轨台车系统所具备的行驶轨道的图。
[0030]图3是表示诊断装置的构成的框图。
[0031]图4是关于为了取得学习用数据集而在有轨台车系统中进行的处理的流程图。
[0032]图5是关于进行机械学习的处理的流程图。
[0033]图6是关于状态判别部为了进行判定而在有轨台车系统中进行的处理的流程图。
[0034]图7是表示行驶台车的运转时间与评价值之间的关系的曲线图。
[0035]图8是对检测信号的偏移处理进行说明的曲线图。
具体实施方式
[0036]接着，参照附图对本专利技术的实施方式进行说明。图1是表示本专利技术的一个实施方式的有轨台车系统3的构成的概要图。图2是表示有轨台车系统3所具备的行驶轨道9的图。图3是表示诊断装置17的构成的框图。
[0037]图1所示的有轨台车系统3例如是设置在半导体制造工厂的自动输送系统。有轨台车系统3能够输送FOUP等输送对象物5。FOUP是Front Opening Unified Pod的简称。
[0038]有轨台车系统3具备多个行驶台车7以及行驶轨道(轨道)9。
[0039]行驶台车7是沿着行驶轨道9行驶的有轨台车。在本实施方式中，作为行驶台车7，使用被称作OHT的高架输送车。OHT是Overhead Hoist Transfer的简称。但是，行驶台车7并不限定于此。在本实施方式的有轨台车系统3中，具有实质相同的构成的多个行驶台车7同时行驶。由此，能够提高输送的效率。
[0040]如图1所示，各个行驶台车7具有台车控制部11。台车控制部11构成为具有CPU、ROM、RAM、HDD等的公知的计算机。
[0041]台车控制部11控制行驶台车7所具备的多关节机械臂或者起重机等移载机构对输送对象物5的移载动作、以及该行驶台车7所具备的行驶机构(未图示)进行的自动行驶等。由台车控制部11控制的行驶台车7在与其他行驶台车7隔开适当间隔的状态下沿着行驶轨道9行驶。
[0042]如图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种有轨台车系统，具备轨道以及沿着该轨道行驶的台车，其特征在于，具备：测定部，相对于上述轨道位置固定地设置，测定振动和声音中的至少一方；以及诊断装置，基于由上述测定部测定出的测定数据，诊断通过了测定地点的台车的状态，该测定地点与上述轨道中的上述测定部的设置位置对应。2.根据权利要求1所述的有轨台车系统，其特征在于，还具备：特征量提取部，提取与由上述测定部测定出的测定数据中的上述台车通过上述测定地点时的数据相当的部分数据即学习用部分数据中包含的学习用特征量；以及学习控制部，使用基于上述测定部对多个台车测定出的测定数据的学习用特征量的集合即学习用数据集，形成与上述台车的状态的诊断相关的学习模型。3.根据权利要求2所述的有轨台车系统，其特征在于，还具备学习用部分数据截取部，该学习用部分数据截取部从由上述测定部测定出的测定数据截取上述学习用部分数据。4.根据权利要求2或3所述的有轨台车系统，其特征在于，上述特征量提取部提取与由上述测定部测定出的测定数据中的上述台车通过上述测定地点时的数据相当的部分数据即诊断用部分数据中包含的诊断用特征量，上述诊断装...

【专利技术属性】
技术研发人员：杉垣彰教，佐藤哲哉，山下顕，
申请(专利权)人：村田机械株式会社，
类型：发明
国别省市：