机器人保养支持装置及方法与流程

本发明涉及一种用于预测机器人的驱动系统的剩余寿命并支持机器人的保养的机器人保养支持装置及方法。

背景技术：

产业用机器人由于其长期的使用，会产生构成用于驱动机械臂及机器人外部轴的机器人驱动系统的机器的劣化(例如减速机的齿轮的磨耗)，因此机器人的动作精度会降低。进而，如果对这种状态置之不理，那么构成机器人驱动系统的机器会破损，导致机器人发生故障。

在设置在生产线的产业用机器人中，如果机器人发生故障那么生产线整体将停止，导致生产效率降低而给生产计划带来障碍。因此，有想要在机器人发生故障前实施预防维护，而将故障防患于未然的市场要求。

为了应对这一市场要求，曾经考虑到一种例如基于构成机器人的驱动系统的机器(减速机等)的设计寿命与截至当前日期为止的机器人的运转时间而推定这一机器的剩余寿命的方法。

然而，由于存在决定机器的设计寿命时所设想的机器人运转条件与实际的作业的机器人运转条件大不相同的情况，因此根据基于机器的设计寿命与截至当前日期为止的机器人的运转时间而推定这一机器的剩余寿命的方法，维持这一推定值的高精度有所困难。

另一方面，例如在专利文献1中提出了下述技术：经由通信线路收集实际作业中的机器人控制器的数据，且基于所收集的数据而实施故障诊断及维修(专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2007-190663号公报

技术实现要素：

[发明所要解决的问题]

然而，在所述现有技术中，虽然能基于当前的数据判断当前是否需要维修(零件更换等)，但当判断当前不需要维修时，针对将来何时需要维修，所述现有技术无法特定其时期(时机)。

即，在现有技术中，保持时间上的宽裕而预先计划关于机器人的维修的作业日程有所困难，结果为存在不易适时地进行机器人的维修的问题。

本发明是鉴于所述现有技术的问题点而完成的，其目的在于提供一种能够高精度地预测机器人驱动系统的剩余寿命的机器人保养支持装置及方法。

[解决问题的技术手段]

为了解决所述问题，本发明的第1形态的是一种用于预测机器人的驱动系统的寿命并支持保养的机器人保养支持装置，其特征在于具备：获取数据存储机构，用于存储针对构成所述机器人的驱动系统的伺服电动机的电流指令值所获取的数据；倾向诊断机构，用于基于存储在所述获取数据存储机构的所述电流指令值的数据，诊断所述电流指令值的将来变化倾向；及寿命判定机构，其用于基于利用所述倾向诊断机构获得的所述电流指令值的将来变化倾向，判定所述电流指令值距离到达预先设定值的期间。

根据第1形态，本发明的第2形态的特征在于：所述获取数据存储机构存储关于与构成所述机器人的驱动系统的多个所述伺服电动机相关的多个所述电流指令值的数据，且还具备对象数据选择机构，该对象数据选择机构用于从所述多个电流指令值中选择应作为所述倾向诊断机构的诊断对象的所述电流指令值。

根据第1或第2形态，本发明的第3形态的特征在于：所述倾向诊断机构具有将表示所述电流指令值的将来变化倾向的预测线在显示机构以图表显示的功能。

根据第3形态，本发明的第4形态的特征在于：所述寿命判定机构构成为，将对应于所述图表中所显示的所述预测线与所述图表中所设定的基准线的交点的时刻判定为预测寿命。

根据第1至第4形态中的任一形态，本发明的第5形态的特征在于：还具备诊断项目选择机构，该诊断项目选择机构用于从i2监视器、负载、及峰值电流中选择所述倾向诊断机构的所述电流指令值的诊断项目。

根据第1至第5形态中的任一形态，本发明的第6形态的特征在于：还具备设定值变更机构，该设定值变更机构用于变更在所述倾向诊断机构的诊断时所使用的设定值。

根据第1至第6形态中的任一形态，本发明的第7形态的特征在于：在所述倾向诊断机构的诊断时所使用的所述设定值包含关于所述电流指令值的阈值、从当前日期开始的对象数据天数、从当前日期到判定日期的天数、及诊断演算中使用的最低数据数中的至少一个。

根据第1至第7形态中的任一形态，本发明的第8形态的特征在于：所述倾向诊断机构构成为仅基于所述机器人的动作中的所述电流指令值而进行诊断。

为了解决所述问题，本发明的第9形态是一种用于预测机器人的驱动系统的寿命并支持保养的机器人保养支持装置，其特征在于具备：获取数据存储机构，用于存储针对构成所述机器人的驱动系统的伺服电动机的电流指令值所获取的数据；倾向诊断机构，用于基于存储在所述获取数据存储机构的所述电流指令值的数据，诊断所述电流指令值的将来变化倾向；寿命判定机构，用于基于利用所述倾向诊断机构获得的所述电流指令值的将来变化倾向，判定所述电流指令值距离到达预先设定值的期间；及显示机构，用于经由通信网络获取并显示所述倾向诊断机构的诊断结果及所述寿命判定机构的判定结果中的至少一个。

此外，还能够适当地组合本发明的第9形态与所述本发明的第1至第8形态中的任意一个或多个形态。

为了解决所述问题，本发明的第10形态是一种用于预测机器人的驱动系统的寿命并支持保养的机器人保养支持方法，其特征在于具备：获取数据存储步骤，存储针对构成所述机器人的驱动系统的伺服电动机的电流指令值所获取的数据；倾向诊断步骤，基于利用所述获取数据存储步骤存储的所述电流指令值的数据，诊断所述电流指令值的将来变化倾向；及寿命判定步骤，基于利用所述倾向诊断步骤获得的所述电流指令值的将来变化倾向，判定所述电流指令值距离到达预先设定值的期间。

根据第10形态，本发明的第11形态的特征在于：在所述获取数据存储步骤中存储关于与构成所述机器人的驱动系统的多个所述伺服电动机相关的多个所述电流指令值的数据，且还具备对象数据选择步骤，该对象数据选择步骤从所述多个电流指令值中选择应作为所述倾向诊断步骤的诊断对象的所述电流指令值。

根据第10或第11形态，本发明的第12形态的特征在于：在所述倾向诊断步骤中将表示所述电流指令值的将来变化倾向的预测线在显示机构上以图表显示。

根据第12形态，本发明的第13形态的特征在于：在所述寿命判定步骤中将对应于所述图表中所显示的所述预测线与所述图表中所设定的基准线的交点的时刻判定为预测寿命。

根据第10至第13形态中的任一形态，本发明的第14形态的特征在于：还具备诊断项目选择步骤，该诊断项目选择步骤用于从i2监视器、负载、及峰值电流中选择所述倾向诊断步骤的所述电流指令值的诊断项目。

根据第10至第14形态中的任一形态，本发明的第15形态的特征在于：还具备设定值变更步骤，该设定值变更步骤用于变更在所述倾向诊断步骤的诊断时所使用的设定值。

根据第10至第15形态中的任一形态，本发明的第16形态的特征在于：在所述倾向诊断步骤的诊断时所使用的所述设定值包含关于所述电流指令值的阈值、从当前日期开始的对象数据天数、从当前日期到判定日期的天数、及诊断演算中使用的最低数据数中的至少一个。

根据第10至第16形态中的任一形态，本发明的第17形态的特征在于：在所述倾向诊断步骤中仅基于所述机器人的动作中的所述电流指令值而进行诊断。

[发明的效果]

根据本发明可提供一种能够高精度地预测机器人驱动系统的剩余寿命的机器人保养支持装置及方法。

附图说明

图1是表示本发明的一个实施方式的机器人保养支持装置的概略构成的框图。

图2是表示在图1所示的机器人保养支持装置中所使用的对象数据的图。

图3是表示在图1所示的机器人保养支持装置中所使用的设定项目的图。

图4是表示由图1所示的机器人保养支持装置而制作的趋势图表的各项目的图。

图5是表示由图1所示的机器人保养支持装置所制作的趋势图表的一例的图。

图6是表示使用图1所示的机器人保养支持装置预测机器人驱动系统的剩余寿命的方法的流程图。

具体实施方式

以下，参照附图说明本发明的一个实施方式的机器人保养支持装置。

首先，针对作为本实施方式的机器人保养支持装置的对象的机器人的概略构成进行说明。该机器人具备机械臂及用于驱动其机械臂或机器人的外部轴的机器人驱动系统。

机器人驱动系统具有产生驱动力的伺服电动机、将来自伺服电动机的驱动力传递到机械臂或机器人外部轴的减速机、及检测伺服电动机的位置的编码器。机器人驱动系统被包含位置环路、速度环路、及电流环路的伺服控制系统控制。

如图1所示，作为本实施方式的机器人保养支持装置的对象的机器人具备具有8个驱动轴jt1～jt8的机器人驱动系统r1，且这个机器人驱动系统r1由机器人控制器r2控制。

而且，本实施方式的机器人保养支持装置1是用于预测机器人驱动系统r1的寿命并支持保养的装置。

如图1所示，机器人保养支持装置1具备数据获取机构2，该数据获取机构2用于从机器人控制器r2获取关于对应于机器人驱动系统r1的各驱动轴jt1～jt8的各伺服电动机的电流指令值的数据。

数据获取机构2的数据获取可经由因特网等通信线路而从机器人控制器r2获取，还可将用于数据获取的衬底连接于机器人控制器r2，而从机器人控制器r2直接获取数据。

利用数据获取机构2所获取的关于电流指令值的数据被输送到在pc3内所构成的获取数据存储机构4，并存储在此。获取数据存储机构4存储关于与构成机器人驱动系统r1的多个伺服电动机相关的多个电流指令值的数据。

机器人保养支持装置1还具备用于诊断伺服电动机的电流指令值的将来变化倾向的倾向诊断机构5。这一倾向诊断机构5基于关于存储在获取数据存储机构4的电流指令值的数据，诊断电流指令值的将来变化倾向。诊断结果能够例如以趋势图表输出。

机器人保养支持装置1还具备用于判定机器人驱动系统r1寿命的寿命判定机构6。这一寿命判定机构6基于利用倾向诊断机构5获得的电流指令值的将来变化倾向而判定构成机器人驱动系统r1的伺服电动机的电流指令值距离到达预先设定值的期间。

机器人保养支持装置1还具备对象数据选择机构7，该对象数据选择机构7用于从对应于各驱动轴jt1～jt8的多个电流指令值中选择应作为倾向诊断机构5的诊断对象的电流指令值。即，能够利用对象数据选择机构7选择应进行剩余寿命判定的驱动轴jt1～jt8。

如图2所示，利用对象数据选择机构7所选择的对象数据是由机器人教示程序所设定的执行区间的数据。即，仅将关于机器人动作中的电流指令值的数据作为诊断对象，而不将机器人停止中的数据作为诊断对象。借此，能够提高剩余寿命的判定精度。

机器人保养支持装置1的倾向诊断机构5具有将表示电流指令值的将来变化倾向的预测线在显示机构8以图表显示(趋势图表)的功能。而且，寿命判定机构6构成为将对应于图表中所显示的预测线与图表中所设定的基准线的交点的时刻判定为预测寿命。

机器人保养支持装置1还具备诊断项目选择机构9，该诊断项目选择机构9用于从i2监视器、负载(duty)、及峰值电流中选择倾向诊断机构5的电流指令值的诊断项目。

如图3所示，i2监视器以初始计测值为基准，将阈值设定为107％(设计基准)。负载以电动机连续制动电流值(电动机制造厂规格)为基准。峰值电流值以电流限制值(放大器、减速机、及电动机的电流极限)为基准。

另外，机器人保养支持装置1具备设定值变更机构10，该设定值变更机构10用于变更在倾向诊断机构5的诊断时所使用的设定值。如图3所示，在倾向诊断机构5的诊断时所使用的设定值包含关于电流指令值的阈值、从当前日期开始的对象数据天数(参考天数)、从当前日期到判定日期(寿命预测值)的天数(判定天数)、及诊断演算中使用的最低数据数。

在机器人保养支持装置1的显示机构8中所显示的图表包含图4所示的项目，且在图5显示其一例。在图5中，在诊断项目选择部11中选择i2监视器的情况下，显示有关于与由对象数据选择部12所选择的驱动轴jt1对应的伺服电动机的电流指令值的诊断结果。

图5所示的图表的x轴(横轴)是表示获取电流指令值的数据的日期时间，而y轴(纵轴)针对相对于驱动轴jt1的伺服电动机的电流指令值，而将i2监视器以诊断项目显示。同图表的参考天数为预设的10天。同图表中的用作剩余寿命的判定基准的基准线13由基准值×阈值/100决定。

在同图表中显示有基于电流指令值的标绘数据14，利用最小二乘法求得的预测线15。这一预测线15与基准线13的交点显示为剩余寿命的预测日期16。

接着，参照图6说明使用所述机器人保养支持装置1来预测机器人驱动系统r1的寿命并支持机器人的保养的方法。

首先，利用获取数据存储机构4存储利用数据获取机构2所获取的关于与多个驱动轴jt1～jt8对应的伺服电动机的电流指令值的数据(获取数据存储步骤s1)。随后，从对应于多个驱动轴jt1～jt8的多个电流指令值中选择应作为诊断对象的电流指令值(对象数据选择步骤s2)。

接着，利用诊断项目选择机构9从i2监视器、负载、及峰值电流中选择诊断项目(诊断项目选择步骤s3)。另外，根据需要利用设定值变更机构10变更有关阈值、参考天数、判定天数、及数据数的默认值(设定值变更步骤s4)。

接着，利用倾向诊断机构5将关于所选择的电流指令值数据及诊断项目的诊断结果标绘在图表中(诊断结果标绘步骤s5)。接着，基于图表中所标绘的诊断结果，利用最小二乘法描绘预测线(预测线描绘步骤s6)。诊断结果标绘步骤s5及预测线描绘步骤s6构成诊断电流指令值的将来变化倾向的倾向诊断步骤。

接着，利用寿命判定机构6，基于利用倾向诊断步骤s5、s6获得的电流指令值的将来变化倾向，而判定电流指令值距离到达预先设定基准线13的期间(寿命判定步骤s7)。即，在寿命判定步骤s7中，将对应于图5的图表中所显示的预测线15与图表中所设定的基准线13的交点的时刻判定为预测寿命。

如以上所述，根据本实施方式，基于机器人驱动系统r1的伺服电动机的电流指令值的数据，可高精度地预测机器人驱动系统r1的剩余寿命。借此，可适时地实施机器人的维修，而将因故障所导致的机器人的停止时间最小化，从而能够确实地防止设置有机器人的生产线的生产效率的降低。

特别是，在本实施方式中，由于倾向诊断机构5仅基于机器人的动作中的电流指令值而进行诊断，因此能够进一步提高机器人驱动系统r1的剩余寿命的预测精度。

作为本发明的另一个实施方式，在所述实施方式的构成中除了连接于机器人控制器r2的显示机构8外(或取代显示机构8)，还可设置与机器人控制器r2的pc3经由因特网等通信网络能够连接的装置。

这样的装置，优选平板式终端、智能手机、膝上型pc等所谓的智能装置，或还可使用一般的桌上型pc。总之，在远离设置有机器人的现场的位置，只要是经由通信网络可与pc3连接的装置即可。

根据本实施方式的机器人保养支持装置及方法，即便在远离设置有机器人的现场的位置，仍能够远距离地确认机器人的状态。借此，可更确实且更适时地进行机器人的保养作业。

[符号的说明]

1机器人保养支持装置

2数据获取机构

3pc

4获取数据存储机构

5倾向诊断机构

6寿命判定机构

7对象数据选择机构

8显示机构

9诊断项目选择机构

10设定值变更机构

11诊断项目选择部

12对象数据选择部

13图表的基准线

14标绘数据

15图表的预测线

16剩余寿命的预测日期

r1机器人驱动系统

r2机器人控制器

s1获取数据存储步骤

s2对象数据选择步骤

s3诊断项目选择步骤

s4设定值变更步骤

s5诊断结果标绘步骤(倾向诊断步骤)

s6预测线描绘步骤(倾向诊断步骤)

s7寿命判定步骤