驱动机构的故障诊断装置、故障诊断方法以及具备上述故障诊断装置的机械装置

摘要

本发明的驱动机构的诊断装置是机械装置(11)的包括减速机(13)和马达在内的驱动机构(51)的故障诊断装置，上述机械装置(11)具备：主体(31)，包括马达(14)、对马达(14)的旋转动力进行减速的减速机(13)、以及通过被减速机(13)减速后的旋转动力进行动作的动作部(12)；和防振控制部(33)，进行防止主体(31)的振动的防振控制，构成为：向机械装置(11)的防振控制部(33)发送使防振控制停止的指令，其后，确定停止了防振控制的机械装置(11)的动作进行加减速的加减速期间，并基于该加减速期间的马达(14)的负载电流或者与该负载电流具有相关关系的电流值即马达电流的频谱的变化相对于马达(14)的转速的变化，来判定在驱动机构(51)是否存在故障的征兆。

说明书

技术领域

本发明涉及驱动机构的故障诊断装置、故障诊断方法以及具备上述故障诊断装置的机械装置。

背景技术

以往，公知有基于机械装置的加减速期间的马达电流的频谱的变化相对于马达转速的变化，来判定在减速机是否存在故障的征兆的减速机的故障诊断方法(参照专利文献1)。该故障诊断方法由于在机械装置的加减速期间进行故障诊断，因此能够在机械装置的作业中进行故障诊断。

专利文献1：日本专利第6144404号刊载公报

然而，有时在机械装置中进行防止主体的振动的防振控制。特别是在机器人中一般进行机器人主体的防振控制。上述的减速机的故障诊断的技术在适用于对主体进行防振控制的机械装置的驱动机构的情况下尚有改善的余地。

发明内容

本发明是为了解决上述那样的课题而完成的，其目的在于，提供一种在对主体进行防振控制的机械装置中能够更早地检测驱动机构的故障的驱动机构的故障诊断装置、故障诊断方法以及具备故障诊断装置的机械装置。

为了实现上述目的，本发明的一个方式(aspect)所涉及的驱动机构的故障诊断装置是机械装置的包括马达和减速机在内的驱动机构的故障诊断装置，上述机械装置具备：主体，包括上述马达、对上述马达的旋转动力进行减速的上述减速机、以及通过被上述减速机减速后的旋转动力进行动作的动作部；和防振控制部，进行防止上述主体的振动的防振控制，其中，上述驱动机构的故障诊断装置构成为：向上述机械装置的上述防振控制部发送使上述防振控制停止的指令，其后，确定停止了防振控制的上述机械装置的动作进行加减速的加减速期间，基于该加减速期间内的上述马达的负载电流或者与该负载电流具有相关关系的电流值(以下，称为马达电流)的频谱的变化相对于上述马达的转速的变化，来判定在上述驱动机构是否存在故障的征兆。

根据该结构，在机械装置的加减速期间，在马达电流的频谱的变化相对于马达的转速的变化中，与驱动机构的故障的特征频率对应的特定的频率区域的电流振幅因驱动机构的共振而增大而示出峰值，但该峰值与驱动机构的故障的征兆存在相关性。因此，基于马达电流的频谱的变化相对于马达的转速的变化，能够判定在驱动机构是否存在故障的征兆，因此能够在设置有驱动机构的机械装置的作业中进行故障诊断。

另一方面，该故障诊断由于利用驱动机构的共振，因此主体的振动大的一方的马达电流的频谱中的峰值变大，从而是否存在驱动机构的故障的征兆的判定的精度(灵敏度)提高。因此，如该结构那样，在故障诊断时，通过向机械装置的防振控制部发送指令来使防振控制停止，能够更早地检测驱动机构的故障。

也可以构成为：在上述驱动机构是否存在故障的征兆的判定中，判定在上述减速机是否存在故障的征兆。

根据该结构，能够更早地检测减速机的故障。

也可以构成为：在上述驱动机构是否存在故障的征兆的判定中，判定在上述马达是否存在故障的征兆。

根据该结构，能够更早地检测马达的故障。

也可以构成为，上述驱动机构的故障诊断装置包括：转速取得部，取得上述马达的转速；加减速期间确定部，基于由上述转速取得部取得的马达的转速，来确定上述加减速期间；马达电流取得部，取得上述马达电流；时间序列转速数据生成部，将在上述加减速期间由上述转速取得部取得的上述马达的转速依次取样来生成一组时间序列转速数据；时间序列马达电流数据生成部，将在上述加减速期间由上述马达电流取得部取得的上述马达电流依次取样来生成一组时间序列马达电流数据；FFT解析部，使上述一组时间序列马达电流数据与上述一组时间序列转速数据分别对应来进行频率解析，生成与上述一组时间序列转速数据分别对应的一组上述马达电流数据的频谱；振幅峰值抽出部，抽出一组上述马达电流数据的频谱中的、与上述驱动机构的故障的特征性频率对应的规定的频率区域中的马达电流的振幅的峰值；以及判定部，将所抽出的上述马达电流的振幅的峰值与规定的振幅阈值比较，并基于其结果判定在上述驱动机构是否存在故障的征兆。

根据该结构，能够将在设置有驱动机构的机械装置的作业中能够进行故障诊断的故障诊断装置适当地具体化。

也可以构成为：具备输出上述判定的结果的输出装置。

根据该结构，能够报告判定的结果。

也可以构成为：上述机械装置是机器人。

根据该结构，由于一般在机器人中进行防振控制，因此能够更早地检测机器人的减速机的故障。

另外，本发明的另一方式(aspect)所涉及的机械装置具备：上述任一项所述的驱动机构的故障诊断装置；主体，包括马达、对上述马达的旋转动力进行减速的减速机、以及通过被上述减速机减速后的旋转动力进行动作的动作部；以及防振控制部，进行防止上述主体的振动的防振控制，上述驱动机构的故障诊断装置构成为向上述防振控制部发送使上述防振控制停止的指令。

根据该结构，能够在该机械装置的作业中进行故障诊断。

另外，本发明的又一方式(aspect)所涉及的驱动机构的故障诊断方法是机械装置的包括马达和减速机在内的驱动机构的故障诊断方法，上述机械装置具备：主体，包括上述马达、对上述马达的旋转动力进行减速的上述减速机、以及通过被上述减速机减速后的旋转动力进行动作的动作部；和防振控制部，进行防止上述主体的振动的防振控制，其中，上述驱动机构的故障诊断方法包括：步骤(a)，使上述机械装置的上述防振控制部停止上述防振控制；步骤(b)，在上述步骤(a)之后，确定停止了防振控制的上述机械装置的动作进行加减速的加减速期间；以及步骤(c)，基于该加减速期间的上述马达的负载电流或者与该负载电流具有相关关系的电流值(以下，称为马达电流)的频谱的变化相对于上述马达的转速的变化，来判定在上述驱动机构是否存在故障的征兆。

根据该结构，能够更早地检测驱动机构的故障。

本发明起到能够提供在对主体进行防振控制的机械装置中能够更早地检测驱动机构的故障的驱动机构的故障诊断装置、故障诊断方法以及具备故障诊断装置的机械装置的效果。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式所涉及的驱动机构的故障诊断装置的结构的功能框图。

图2是示意性地表示马达电流的频谱的变化相对于马达的转速的变化的图。

图3A是表示在耐久试验中处于故障早期状态的减速机的马达电流的频谱的变化相对于马达的转速的变化的等值线图。

图3B是表示在耐久试验中处于故障末期状态的减速机的马达电流的频谱的变化相对于马达的转速的变化的等值线图。

图4是表示由图1的防振控制部和动作控制部进行的防振控制中的机器人的惯性模型的一个例子的图。

图5是表示与图4的惯性模型对应的机器人的控制系统的图。

图6是表示4惯性模型和2惯性模型的共振频率的图。

图7是表示进行了极配置的情况和在原点配置了零点的情况下的马达停止时的扭矩补偿量的变化的图。

图8是用于对2惯性模型进行说明的图。

图9是表示图1的故障诊断装置的动作的流程图。

图10是表示将机器人主体的防振控制关闭的状态相对于将该防振控制打开的状态的马达电流的频谱中的频率成分的值(马达电流的振幅)的差值的图表。

具体实施方式

(成为本发明的基础的见解)

上述的减速机的故障诊断的技术是本申请的申请人开发的技术。根据该技术，能够早期检测减速机的故障。另一方面，对于机器人，工业界存在希望更早期检测减速机的故障这一期望。本发明人等为了响应该期望而进行了专心研究。其结果获得了以下的见解。

本发明人等着眼于该故障诊断利用由故障引起的减速机的共振的增大这一情况、和在机器人中一般进行机器人主体的防振控制这一情况。即，本发明人等认为：若故障诊断利用由故障引起的减速机的共振的增大，则主体的振动大的一方的马达电流的频谱中的峰值变大，从而存在容易检测减速机的故障的可能性。为此，对在将机器人主体的防振控制打开的状态和关闭的状态下马达电流的频谱中的频率成分的值(马达电流的振幅)是否不同进行了实验。其结果是，确认了与将机器人主体的防振控制打开的状态相比，在将该防振控制关闭的状态的马达电流的频谱中的减速机的故障的特征性频率成分的值(马达电流的振幅)变大(参照图10等)。

另外，在该实验中确认了以下情况，即，使马达电流振动的主要因素是机器人主体的振动，在减速机的故障的特征性频率的振动表现为机器人主体的振动，其结果是，其表现为马达电流。并且，由此推论出：在马达发生故障的情况下，根据与减速机的故障相同的原理(机理)，在马达的故障的特征性频率的振动表现为马达电流。

该实验结果可知，在对机器人以外的主体进行防振控制的机械装置也适用。

为此，本发明人等想到了：在对主体进行防振控制的机械装置中，在使防振控制停止的状态下，进行包括马达和将该马达的旋转动力减速的减速机在内的驱动机构的故障诊断。

其中，由于在机械装置中，例如在作业的开始或者结束时等，即使停止防振控制也不会给作业带来妨碍，并且存在伴随加减速的动作，因此能够在作业中在使防振控制停止的状态下进行驱动机构的故障诊断。

根据本发明，能够比不使防振控制停止的情况更早地检测驱动机构的故障。其结果是，在对主体进行防振控制的机械装置中，能够更早地检测驱动机构的故障。

以下，参照附图对将本发明具体化的实施方式进行说明。此外，以下，在所有的附图中，对相同或者相当的要素标注相同的附图标记，并省略其重复的说明。

(实施方式)

[结构]

图1是表示本发明的实施方式所涉及的驱动机构的故障诊断装置的结构的功能框图。

参照图1，驱动机构的故障诊断装置(以下，简称为故障诊断装置)1是在机械装置11中诊断包括马达14和减速机13在内的驱动机构51的故障的故障诊断装置1，上述机械装置11具备：主体31，包括马达14、将马达14的旋转动力减速的减速机13、以及通过被减速机13减速后的旋转动力进行动作的动作部12；和防振控制部33，进行防止主体31的振动的防振控制，上述故障诊断装置1构成为：向机械装置11的防振控制部33发送使防振控制停止的指令，其后，确定停止了防振控制的机械装置11的动作加减速的加减速期间(以下，简称为加减速期间)，基于该加减速期间的马达14的马达电流的频谱的变化相对于马达14的转速的变化，来判定在驱动机构51是否存在故障的征兆。

以下，对此具体地进行说明。

＜机械装置11＞

首先，对作为故障诊断装置1的诊断对象的包括马达14和减速机13在内的驱动机构51、和具备该驱动机构51的机械装置11进行说明。

机械装置11包括主体31和控制器17。控制器17包括向主体31的马达14供给被控制的电力(这里为电流)的电力转换器15、使用电力转换器15控制主体31的动作的动作控制部32、以及进行防止主体31的振动的振动防止控制的防振控制部33。

主体31包括动作部12、驱动动作部12的马达14、将马达14的旋转动力减速并传递到动作部12的减速机13、以及检测马达14的旋转位置的编码器16。驱动机构51由作为驱动源的马达14、和从马达14到动作部12的动力传递路径构成。减速机13构成该动力传递路径的一部分。

机械装置11只要包括动作部12即可。作为机械装置11，典型地能够举出机器人。在机器人中，机器人主体的动作部构成主体31的动作部12。例如，在多关节机器人中，固定于固定对象的基台(基部)构成静止部，与基台连结的1个以上的关节、臂部件(连杆)以及末端执行器构成动作部12。作为机械装置11，除此之外，还可以例示建筑机械、机床等。

减速机13只要将马达14的旋转动力减速并传递到动作部12即可。减速机13例如通过减速机构(未图示)将输入轴的旋转动力减速，并将减速后的旋转动力向输出轴13a输出。作为输入轴，在图1中例示了马达14的旋转轴14a，但例如也可以是其他的动作部的输出轴。另外，作为减速机构，典型地例示齿轮减速机构，但也可以是其以外的减速机构。

马达14是伺服马达，也可以是无刷马达、直流马达。但是，也可以是感应电动机等其他的马达。在使用伺服马达的情况下，并用编码器16来进行动作部12的位置控制。马达14的设置场所可以是机械装置11的静止部，也可以是动作部12。在机器人的情况下，马达14为了在除了第1关节以外的各关节驱动比各关节靠前的臂部件而设置，因此在第1关节以外的关节中将马达14设置于动作部12。在第1关节中设置于静止部。

编码器16设置于马达14的旋转轴14a。编码器16只要检测马达14的旋转角(旋转位置)即可。此外，马达14由感应电动机等构成，在不进行动作部12的位置控制的情况下，例如代替编码器16而使用转速检测器。

电力转换器15向马达14供给控制电压或者电流(在图1中控制电流)的电力，来驱动马达14。电力转换器15由于是公知的，因此省略其具体的说明。在图1中，电力转换器15具备电流传感器(未图示)，检测向马达14供给的电流(马达14的负载电流)，并将其检测到的电流19向动作控制部32输出。电流传感器也可以设置于电力转换器15的外部。

动作控制部32基于从编码器16输入的马达14的旋转角和从电力转换器15的电流传感器输入的马达电流19，生成电流指令值20，并将其向电力转换器15输出。电力转换器15将遵照电流指令值20的电流的电力向马达14输出。这样，动作控制部32对马达14的旋转角和扭矩进行反馈控制。

防振控制部33与动作控制部32配合来进行防振控制。对于该防振控制，在后文中详细地进行说明。

动作控制部32和防振控制部33由运算装置构成。作为运算装置，例如，例示个人计算机、微型控制器等。动作控制部32和防振控制部33(运算器)具有运算部和存储部，运算部读出储存于存储部中的规定的控制程序并予以执行，由此进行规定的动作控制和防振控制。动作控制部32和防振控制部33是通过执行上述的规定的控制程序而实现的功能部，实际上上述运算器作为动作控制部32和防振控制部33进行动作。

此外，也可以省略防振控制部33而使动作控制部32具备防振控制部33的功能。

＜故障诊断装置1＞

接下来，对故障诊断装置1进行说明。

故障诊断装置1由运算装置构成。作为运算装置，例如，除了个人计算机、微型控制器等按照程序(软件)进行动作的装置之外，还例示逻辑电路、电子电路等硬件。这里，故障诊断装置1由按照程序进行动作的运算器构成。故障诊断装置1(运算器)具有运算部和存储部，运算部读出储存于存储部中的规定的故障诊断程序并予以执行，由此进行规定的故障诊断。故障诊断装置1包括转速取得部2、加减速期间确定部3、马达电流取得部4、时间序列转速数据生成部5、时间序列马达电流数据生成部6、FFT解析部7、振幅峰值抽出部8、判定部9、输出部10以及防振控制停止部41。

功能部2～9、41是通过执行上述的规定的故障诊断程序而实现的功能部，实际上上述运算器作为功能部2～9、41进行动作。

防振控制停止部41控制故障诊断装置1整体的动作，若在故障诊断开始时将防振控制停止指令向机械装置11的防振控制部33输出，并从机械装置11的动作控制部32接受动作开始信号，则使基于各功能部2～9的故障诊断开始。

转速取得部2基于从编码器16输入的马达14的旋转角，取得(而且，暂时保存)马达14的转速。此外，在代替编码器16而设置转速检测器的情况下，基于从转速检测器输入的转速，取得马达14的转速。

加减速期间确定部3基于由转速取得部2取得的马达的转速，确定加减速期间。

这里，马达电流取得部4取得(而且，暂时保存)从电力转换器15的电流传感器(未图示)输入的电流19作为“马达电流”。此外，也可以取得从动作控制部32输入的电流指令值20来作为“马达电流”。此外，电流指令值是与当前值相对于马达的负载电流的偏差相应的指令信号，能够获得不逊色于马达的负载电流的结果。

时间序列转速数据生成部5将在加减速期间由转速取得部2取得的马达的转速依次取样而生成一组时间序列转速数据。

时间序列马达电流数据生成部6将在加减速期间由马达电流取得部4取得的马达电流依次取样而生成一组时间序列马达电流数据。

这里，对转速数据和马达电流数据的提取(抽出)和取样进行说明。转速取得部2和马达电流取得部4分别取得马达转速和马达电流来作为时间序列的数据。对于该时间序列的数据，需要进行加减速期间的部分的提取和取样，哪一个先进行都可。另外，对于取样，则定义马达的旋转一圈时的取样点数，并且以即使马达的转速变化，也进行定义好的点数的取样的方式决定与马达的转速相应的取样频率。

FFT解析部7使一组时间序列马达电流数据与一组时间序列转速数据分别对应来进行频率解析，并生成与一组时间序列转速数据分别对应的一组马达电流数据的频谱。该频率解析(以下，存在称为三维频率解析的情况)例如通过FFT(高速傅立叶转换)来进行。

图2是示意性(概念性)地表示马达电流的频谱的变化相对于马达的转速的变化的图，是以三维显示频率解析的图。在图2中，X轴表示转速(rpm)，Y轴表示频率(Hz)，Z轴表示马达电流的振幅(A)。一组时间序列转速数据21位于X轴上。附图标记R表示各个转速数据。而且，与一组时间序列转速数据21对应地存在一组马达电流数据的频谱22。附图标记S表示各个马达电流数据的频谱。在图2中，为了简化，仅示出了初级转速(基本转速)和次级转速。附图标记f表示频率，f0表示构成驱动机构51的要素(例如减速机13)的故障的特征性频率(共振频率、以下存在称为特征频率的情况)。以下，为了简化，存在将构成驱动机构51的要素的故障称为“驱动机构51的故障”并将构成驱动机构51的要素的故障的特征频率称为“驱动机构51的故障的特征频率”的情况。频率为(f0－Δf)≤f≤(f0+Δf)的范围表示规定的频率区域fr。在该规定的频率区域fr，马达电流数据的频谱S中的电流的振幅因减速机13的共振而增大而示出峰值24。

此外，实际上，大量的转速数据R位于X轴上，并存在与它们对应的大量的马达电流数据的频谱S。另外，在故障诊断时，由于从时间序列的转速数据中提取相当于加减速期间的数据，因此也可能存在转速数据21仅位于X轴上的局部区域，并且仅存在与它们对应的马达电流数据的频谱22的情况。

参照图1和图2，振幅峰值抽出部8抽出一组马达电流数据的频谱S中的与驱动机构51的故障的特征频率f0对应的规定的频率区域fr中的马达电流的振幅的峰值。对于构成驱动机构51的规定的1个以上的要素，预先通过实验、模拟、计算等来决定驱动机构51的故障的特征频率f0，并将其存储于故障诊断装置1的存储部(未图示)。

判定部9将所抽出的马达电流的振幅的峰值24与规定的振幅阈值比较，并基于其结果，判定在构成驱动机构51的规定的1个以上的要素(换言之，驱动机构51)是否存在故障的征兆。具体而言，若马达电流的振幅的峰值24为规定的振幅阈值以上，则判定为在驱动机构51存在故障的征兆，若马达电流的振幅的峰值24不足规定的振幅阈值，则判定为在驱动机构51没有故障的征兆。该振幅阈值通过实验、模拟等来决定。与表示与驱动机构51的劣化(故障的征兆)相关的物理量(参数)的允许限度的允许限度阈值对应地决定振幅阈值。在本实施方式中，例如，在减速机13的情况下，与减速机的润滑脂的铁粉浓度的允许限度阈值对应地决定。

输出部10输出判定部9的判定结果。输出部10例如由显示判定结果的显示器或者警报器、将判定结果向外部发送的发送器、打印判定结果的打印器等构成。

图3A是表示在耐久试验中处于故障早期状态的减速机的马达电流的频谱的变化相对于马达的转速的变化的等值线图。图3B是表示在耐久试验中处于故障末期状态的减速机的马达电流的频谱的变化相对于马达的转速的变化的等值线图。

在图3A和图3B中，X轴表示马达的转速(rpm)，Y轴表示频率，图像的灰度表示马达电流的振幅(A)。图像越浓(越黑)，马达电流的振幅越大，图像越淡(越白)，马达电流的振幅越小。

参照图3A和3B可知，在14Hz附近出现马达电流的振幅大的区域、即马达电流的振幅示出峰值。而且，可知耐久试验越进行，马达电流的振幅变得越大(图像越浓)。

因此，根据该耐久试验结果，证实了：在马达电流的频谱的变化相对于马达的转速的变化中，与减速机的故障的特征频率对应的特定的频率区域的电流振幅增大而示出明确的峰值。

此外，对于该耐久试验的详细内容，请参照日本专利第6144404号刊载公报。

＜防振控制＞

接下来，对防振控制详细地进行说明。例如通过防振控制部33与动作控制部32的配合动作来进行防振控制。防振控制部33只要能够防止机械装置11的主体的振动即可。

以下，在机械装置11是多关节机器人的情况下，例示出防止机器人主体的振动的防振控制、和用于进行该防振控制的防振控制部33和动作控制部32的结构。此外，以下例示的防振控制是公知的，其详细内容请参照日本专利第5411687号刊载公报。

图4表示该防振控制所涉及的机器人的模型。图4所示的模型是4惯性模型，并且是考虑了马达与臂之间的弹簧要素的刚性和衰减的模型。另外，与后述的图8的2惯性模型不同，是考虑了马达安装于自身所驱动的连杆以外的连杆这一情况的模型、即是考虑了多个连杆间的干扰的模型。此外，在该防振控制中所说的“弹簧要素”在广义上是将马达与连杆连结的要素，也包括从马达轴、马达向连杆传递扭矩的减速机等扭矩传递机构。

图4的4惯性模型由第1及第2马达、被马达驱动的第1及第2连杆、以及马达与连杆之间的第1及第2弹性要素构成。

在图4中，角度θ

图4所示的4惯性模型的运动方程式若忽略离心力、柯氏力等非线形的要素，则能够如公式1～4所示的那样表达。

[式1]

[式2]

[式3]

[式4]

在公式1～4中，J

[式5]

和

[式6]

是第1和第2弹性要素的扭转角速度。

根据这4个运动方程式获得公式5的以下的状态方程式。

[式7]

在图5中示出包括应用了上述的4惯性模型的状态观测器在内的第1和第2马达的控制系统、即防振控制部33和动作控制部32的控制系统的一部分的框图。

图5所示的状态观测器是基于公式5的状态方程式和公式6的输出方程式的观测器、即考虑了第1连杆与第2连杆之间的干扰的观测器。该状态观测器是防振控制部33的结构要素。矩阵A、B以及C是由4惯性模型决定的矩阵。矩阵K的详细情况在后文中叙述，但是为状态观测器的设计参数，并且是反馈增益矩阵。“∫”是积分器。

[式8]

y＝Cx...(公式6)

该状态观测器基于分别对第1和第2马达的控制输入(与扭矩u

[式9]

和第2弹性要素的扭转角度θ

[式10]

严格来说，状态观测器根据第1马达的输入电流I

[式11]

另外，根据第1马达的输入电流I

[式12]

因此，与仅根据第1马达的输入电流I

[式13]

另外，与仅根据第2马达的输入电流I

[式14]

此外，也可以代替第1和第2马达各自的旋转角度θ

[式15]

即，状态观测器基于旋转角度或者旋转角速度中的、能够实际观测的一方、例如能够由传感器(编码器)检测的一方来推断状态x。

图5所示的第1和第2扭矩补偿量运算部基于状态观测器所推断出的状态x，使用公式7、8来计算扭矩补偿量T

[式16]

T

[式17]

T

在公式7、8中，F

将第1扭矩补偿量运算部所计算出的扭矩补偿量T

另外，将第2扭矩补偿量运算部所计算出的扭矩补偿量T

通过这样的状态观测器和第1及第2扭矩补偿量运算部，考虑第1连杆与第2连杆之间的干扰来消除第1和第2弹性要素的扭转。其结果是，充分地抑制第1和第2连杆的振动。

另外，作为其它的效果，由于考虑第1连杆与第2连杆之间的干扰(即由于是4惯性模型)，因此能够求出多个共振频率。

具体地进行说明。图6的(a)是表示图4所示的4惯性模型中的、从向第1马达的输入电流到该马达的旋转角速度的推断值为止的增益特性(实施例)的图。另一方面，图6的(b)是表示2惯性模型中的、从向马达的输入电流到该马达的旋转角速度的推断值为止的增益特性(比较例)的图。

如图6的(a)所示，在4惯性模型的情况下，即在考虑了第1连杆与第2连杆之间的干扰的情况下，对于第1弹性要素与第2弹性要素，分别在其举动中具有两个共振频率。另一方面，如图6的(b)所示，在2惯性模型的情况下，马达与连杆之间的弹性要素在其举动中具有一个共振频率。

因此，虽然马达和连杆分别存在多个，但是在基于2惯性模型的情况下，不能考虑现实存在的多个共振频率，而是对于各弹性要素，仅能够考虑一个共振频率。由此，引起由没有考虑的共振频率引起的信息漏失的问题。另一方面，若考虑连杆间的干扰，则在马达和连杆分别存在N个的2N惯性模型的情况下，能够考虑N个共振频率，以使得4惯性模型能够对各弹性要素考虑两个共振频率。

另外，状态观测器构成为：能够将扭矩补偿量运算部的增益设定得大，即由此能够更充分地抑制第1连杆、第2连杆的振动。

对该情况具体地进行说明。

图5所示的状态观测器的结构，若将该状态观测器的状态x的推断值设为

[式18]

则能够如公式9那样表达。

[式19]

若将状态观测器推断出的状态

[式20]

与实际的状态x的误差设为e

[式21]

则能够根据公式9获得公式10。

[式22]

误差e的收敛取决于反馈增益矩阵K，反馈增益矩阵K一般设计为通过极配置而使公式10的(A－KC)的极的实部成为负。根据该极的实部的值，决定误差e的收敛程度。

然而，若将反馈增益矩阵K设计为通过极配置而使公式10的(A－KC)的极的实部成为负，则在马达的停止时在第1连杆、第2连杆产生持续振动。

该持续振动的产生的原因在于马达的特性。通常情况下，马达存在非线形的静止摩擦，因此在其输入电流零附近存在不灵敏区，在马达停止时产生输入电流的偏移。另外，由于重力作用于连杆，因此需要马达输出用于以一定的姿势维持该连杆的扭矩，因此也产生输入电流的偏移。

若将产生这样的偏移的输入电流使用在推断中，则通过极配置设计了反馈增益矩阵K的状态观测器，在马达的停止时推断与实际值的误差大的扭转角度、扭转角速度。即，在马达的停止时，状态观测器的推断精度降低。

若在马达的停止时状态观测器的推断精度降低，则如图7的(a)所示，扭矩补偿量运算部所输出的扭矩补偿量在马达的停止时持续振动。此外，图7的(a)示出了以公式10所示的(A－KC)的极的实部全部为(-150)的方式设计了反馈增益矩阵K的情况。

若考虑如图7的(a)所示的扭矩补偿量的持续振动，则当然不能将扭矩补偿量运算部的增益设定得大(若增大增益，则连杆大幅振动)。

因此，考虑以马达停止时的输入电流的偏移为原因的马达的停止时的状态观测器的推断精度的降低，将扭矩补偿量运算部的增益设定得小。

为此，在本防振控制中的状态观测器中，将反馈增益矩阵K设计为从各马达的输入电流到多个弹性要素各自的扭转角度和扭转角速度的多个传递函数全部在原点具有零点，以使得即使在马达停止时产生输入电流的偏移，在马达停止时状态观测器的推断精度也不会降低，即也能够将扭矩补偿量运算部的增益设定得大。

具体而言，在与图4的4惯性模型对应的图5的状态观测器的情况下，将反馈增益矩阵K设计为：从第1马达的输入电流I

[式23]

的传递函数、从输入电流I

[式24]

的传递函数、从第2马达的输入电流I

[式25]

的传递函数、从输入电流I

[式26]

对这样的反馈增益矩阵K的设计具体地进行说明。此外，这里，为了使说明简单，举出由一个连杆和驱动该连杆的一个马达构成的2惯性模型的示例进行说明。

在2惯性模型的情况下，若将马达的旋转角度设为θ

[式27]

这里，若将反馈增益矩阵K设为

[式28]

K＝[K

并设为能够观测马达的旋转角度(即，

[式29]

C＝[1 0 0 0]

)，则从马达的输入电流到弹性要素的扭转角度θ

[式30]

[式31]

[式32]

[式33]

为了使公式12、13所示的两个传递函数在原点具有零点，必须将反馈增益矩阵K的要素K

这里，例如，如公式15所示，给出反馈增益矩阵K。

[式34]

在公式15中，α、β是调整参数。若如公式15那样设计反馈增益矩阵K，则公式12、13所示的两个传递函数的分子的s

[式35]

C＝[0 0 1 0]

)，若将调整参数β设为零，则同样，两个传递函数能够在原点具有零点。

若公式12、13的传递函数在原点具有零点，则如图7的(b)所示，抑制马达停止时产生扭矩补偿量的持续振动。

这是因为，在从马达的输入电流到扭转角度的推断值、扭转角速度的推断值之间的特性存在微分，因此低频域下的增益降低，相对于一定的输入值增益成为零。因此，状态观测器难以受到输入电流的偏移的影响，从而其推断精度难以降低。其结果是，在马达停止时，难以在扭矩补偿量产生持续振动，从而能够将扭矩补偿量运算部的增益设定得大。

当然，通过使从马达的输入电流到弹性要素的扭转角度和扭转角速度的多个传递函数在原点具有零点而能够将扭矩补偿量运算部的增益设定得大这一情况，并不局限于2惯性模型。

例如，当在图4的4惯性模型中第1马达停止的情况下，即在3惯性模型的情况下，状态方程式成为如公式16所示。

[式36]

这里，若将反馈增益矩阵K设为

[式37]

K＝[K

并设为能够观测马达的旋转角度，则从第2马达的输入电流到第1弹性要素的扭转角度θ

[式38]

的传递函数的分子的s

[式39]

的传递函数的分子的s

[式40]

K

[式41]

K

[式42]

K

[式43]

K

这里，例如，如公式21所示，给出反馈增益矩阵K。

[式44]

在公式21中，α、β是调整参数。若如公式21那样设计反馈增益矩阵K，则从第2马达的输入电流到第1弹性要素的扭转角度θ

[式45]

的传递函数、以及从第2马达的输入电流到第2弹性要素的扭转角速度

[式46]

的传递函数的分子的s

并且，若在图4所示的4惯性模型中，也如公式22那样设计反向增益矩阵K，则从第1马达的输入电流I

[式47]

的传递函数、从输入电流I

[式48]

的传递函数、从第2马达的输入电流I

[式49]

的传递函数、从输入电流I

[式50]

的传递函数全部在原点具有零点。

[式51]

如公式15、21、22所示，能够与惯性模型无关地将扭矩补偿量运算部的增益设定得大的反馈增益矩阵K，能够以

[式52]

K＝α(βC

的形式来表达。因此，能够通过确定多个马达中的停止中的马达来决定惯性模型，并能够根据基于决定好的惯性模型的矩阵B、C来计算反馈增益矩阵K。

[动作]

接下来，对如以上那样构成的故障诊断装置1的动作进行说明。此外，故障诊断装置1的动作也是本实施方式所涉及的故障诊断方法。在机械装置11所进行的作业中，选择即使不进行防振控制也不给作业带来妨碍并且伴随加减速的时机来实施驱动机构51的故障诊断。作为这样的时机，例示作业开始时或者作业结束时。这里，例示在作业开始时实施驱动机构51的故障诊断的情况。

图9是表示图1的故障诊断装置的动作的流程图。

参照图1、2以及9，首先，防振控制停止部41将防振控制停止指令向机械装置11的防振控制部33输出(步骤S1)。防振控制部33若接受防振控制停止指令，则使防振控制停止，并且向动作控制部32传送停止防振控制这一主旨的信号。动作控制部32若接受该信号，则使机械装置11动作，并向故障诊断装置1的防振控制停止部41输出动作开始信号。若接受该动作开始信号，则防振控制停止部41使由各功能部2～9进行的故障诊断开始。

在该状态下，故障诊断装置1取得时间(周期)(步骤S2)。

另外，转速取得部2取得马达14的转速(步骤S3)。

另外，马达电流取得部4取得马达14的马达电流(步骤S4)。

这里，步骤S2(取得时间)、步骤S3(取得转速)、步骤S4(取得马达电流)也可以相互更换顺序。

接着，加减速期间确定部3基于由转速取得部2取得的马达的转速确定加减速期间(步骤S5)。

接着，时间序列转速数据生成部5将在加减速期间由转速取得部2取得的马达的转速依次取样来生成一组时间序列转速数据。另外，时间序列马达电流数据生成部6将在加减速期间由马达电流取得部4取得的马达电流依次取样来生成一组时间序列马达电流数据。(步骤S6)。

这里，故障诊断装置1预先决定取样频率。另外，定义马达的旋转一圈时的取样点数。

接着，FFT解析部7使一组时间序列马达电流数据与一组时间序列转速数据分别对应来进行频率解析，并生成与一组时间序列转速数据21分别对应的一组马达电流数据的频谱22(步骤S7)。

接着，振幅峰值抽出部8抽出一组马达电流数据的频谱22中的、与驱动机构51的故障的特征频率f0对应的规定的频率区域fr的马达电流的振幅的峰值24。

接着，判定部9将所抽出的马达电流的振幅的峰值24与规定的振幅阈值比较，并基于其结果判定在驱动机构51是否存在故障的征兆。具体而言，若马达电流的振幅的峰值24为规定的振幅阈值以上，则判定为在驱动机构51存在故障的征兆，若马达电流的振幅的峰值24不足规定的振幅阈值，则判定为在驱动机构51没有故障的征兆。

由此，结束故障征兆的有无判定，防振控制停止部41向机械装置11的防振控制部33发送防振控制开始指令(步骤S10)。这样，防振控制部33接受该防振控制开始指令，使防振控制开始，从而结束故障诊断。

此外，当在机械装置11的作业中进行驱动机构51的故障诊断的情况下，在步骤S1中，防振控制部33若从防振控制停止部41接受防振控制停止指令，则停止防振控制，并且将停止防振控制这一主旨的信号向防振控制停止部41传送。防振控制停止部41若接受该信号，则使由功能部2～9进行的故障诊断开始。此后的处理与上述相同。

[实验]

本发明人等通过实验确认了对马达电流的频谱中的频率成分的值(马达电流的振幅)带来的防振控制的影响。

在该实验中，作为机械装置11的一个例子，使用多关节机器人，将作为主体31的机器人主体(机器人臂)的减速机13的正常的输入齿轮替换为发生了故障的输入齿轮。另外，作为控制器17的机器人控制器构成为进行上述的防振控制。

而且，求出了将防振控制关闭的状态相对于将该防振控制打开的状态的马达电流的频谱中的频率成分的值(马达电流的振幅)的差值。其结果如图10所示。

图10是表示将机器人主体的防振控制关闭的状态相对于将该防振控制打开的状态的马达电流的频谱中的频率成分的值(马达电流的振幅)的差值的图表。

在图10中，横轴表示马达的转速(rpm)，纵轴表示频率，图像的灰度表示马达电流的振幅的差值(以下，称为马达电流值的差值)(A)。图像越浓(越黑)，则马达电流值的差值越大，图像越淡(越白)，则马达电流值的差值越小。另外，虚线表示发生了故障的输入齿轮的特征频率。

参照图10，沿着表示该发生了故障的输入齿轮的特征频率的虚线，存在马达电流值的差值具有正值的区域，特别是在频率为90～100Hz并且马达的转速在1400rpm附近的区域，电流值的差值具有0.08～0.12A的值。

因此，根据该实验结果可知，与将机器人主体的防振控制打开的状态相比，将该防振控制关闭的状态下的马达电流的频谱中的频率成分的值(马达电流的振幅)变大。

此外，故障的特征频率取决于驱动机构51的要素和故障的形态而不同。图10的故障的特征频率与图3A及图3B的故障的特征频率不同，但这是因为两者的实验对象不同。

[作用效果]

如以上说明的那样，根据本实施方式，在机械装置11的加减速期间，在马达电流的频谱S的变化相对于马达14的转速数据R的变化中，与驱动机构51的故障的特征频率f0对应的特定的频率区域fr的电流振幅因驱动机构51的共振而增大而示出峰值24，但该峰值24与驱动机构51的故障的征兆存在相关性。因此，能够基于马达电流的频谱S的变化相对于马达14的转速数据R的变化，判定在驱动机构51是否存在故障的征兆，因此能够在设置有减速机13的机械装置11的作业中进行故障诊断。

另一方面，该故障诊断由于利用驱动机构51的共振，因此主体31的振动大的一方的马达电流的频谱S中的峰值24变大，从而是否存在驱动机构51的故障的征兆的判定的精度(灵敏度)提高。因此，如本实施方式那样，在故障诊断时，通过向机械装置11的防振控制部33发送指令来停止防振控制，能够更早地检测驱动机构51的故障。

此外，在机械装置11中，由于存在即使停止防振控制也不会给作业带来妨碍并且伴随加减速的动作(例如，在作业的开始或者结束时等)，因此能够在作业中在使防振控制停止的状态下进行驱动机构51的故障诊断。

根据上述说明，对于本领域技术人员来说，本发明的许多改进、其他的实施方式是显而易见的。因此，上述说明应仅作为例示来解释，并且是以向本领域技术人员教导执行本发明的最优的形态的目的而提供的。只要不脱离本发明的精神，就能够实质上变更其构造和/或功能的详细内容。

工业实用性

本发明的驱动机构的故障诊断装置等在对主体进行防振控制的机械装置中作为能够更早地检测驱动机构的故障的驱动机构的故障诊断装置等是有用的。

附图标记说明

1…故障诊断装置；2…转速取得部；3…加减速期间确定部；4…马达电流取得部；5…时间序列转速数据生成部；6…时间序列马达电流数据生成部；7…FFT解析部；8…振幅峰值抽出部；9…判定部；10…输出部；11…机械部；12…动作部；13…减速机；13a…输出轴；14…马达；14a…旋转轴；15…电力转换器；16…编码器；17…控制器；18…旋转角；19…电流；20…电流指令值；21…一组时间序列转速数据；22…一组时间序列马达电流数据的频谱；31…主体；32…动作控制部；33…防振控制部；41…防振控制停止部；51…驱动机构。