JP7616127B2 - 診断装置、および診断装置の制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、物品搬送設備に含まれる診断対象の異常診断を行う診断装置等に関する。

自動車等の製品の生産ラインを構成する物品搬送設備は、生産が停滞しないよう、予定外に停止することなく高稼働で運転することが求められる。そのため、従来から、物品搬送設備に含まれる機器および部品などの異常を検知する技術が知られている（特許文献１など）。

特許文献１に開示された設備診断装置は、複数のプーリでベルトを駆動する設備にセンサを設けて振動、音響などの波形データを収集し、主成分分析を用いて上記設備の運転状態の診断を行う。

特開２００７－１０８１０７号公報

特許文献１に開示された技術は、波形データの時系列データから運転状態に対する特徴空間を示すパターン情報を生成する等の処理を要するため、処理が複雑である。

本開示の一態様に係る診断装置は、物品搬送設備に含まれる診断対象の異常診断に用いる複数種類の計測データを取得する取得部と、前記計測データのいずれかが当該計測データに応じた所定状態に到達したとき、当該計測データ、および、過去に前記所定状態に到達済みの計測データの各々の到達順番に基づいて、前記診断対象の異常診断を行う診断部と、を備える。

また、本開示の一態様に係る診断装置の制御方法は、物品搬送設備に含まれる診断対象の異常診断に用いる複数種類の計測データを取得する取得ステップと、
前記計測データのいずれかが当該計測データに応じた所定状態に到達したとき、当該計測データ、および、過去に前記所定状態に到達済みの計測データの各々の到達順番に基づいて、前記診断対象の異常診断を行う診断ステップと、を含む。

診断対象の異常診断を簡易な構成で精度良く行うことができる。

本発明の実施形態の前提となるフリクション駆動式の物品搬送設備の例を示す図である。 本発明の実施形態の前提となるチェン駆動式の物品搬送設備の例を示す図である。 本発明の実施形態に係る診断装置の要部構成を示す機能ブロック図である。 上記診断装置で用いる診断テーブルの例を示す図である。 上記診断装置で用いる診断テーブルの例を示す図である。 フリクション駆動式の物品搬送設備を簡略化して示した図である。 図６の領域Ａの詳細を示す図である。 図６の領域Ｂに示す台車に取り付けられたホイールとレールとの関係を示す図である。 チェン駆動式の物品搬送設備を簡略化して示した図である。 図９の領域Ｃの詳細を示す図である。 レールに異常がある例を示す図である。 ホイールに異常がある例を示す図である。 チェン駆動式における、駆動装置とチェンとの関係を示す図である。 チェンのピッチに伸びがある状態を示す図である。 チェンのピッチに縮みがある状態を示す図である。 ガイドローラまたはガイドローラの近傍から得られた、振動データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 レールまたはレールの近傍から得られた、振動データ、電流データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 レールまたはレールの近傍から得られた、振動データ、電流データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 レールまたはレールの近傍から得られた、振動データ、電流データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 レールまたはレールの近傍から得られた、振動データ、電流データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 ホイールまたはホイールの近傍から得られた、振動データ、電流データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 減速機または減速機の近傍、ならびにモータまたはモータの近傍から得られた、振動データ、電流データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 ドライブシャフト回転部またはドライブシャフト回転部の近傍から得られた、振動データ、電流データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 チェンまたはチェンの近傍から得られた、振動データ、電流データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 物品搬送設備の給電部またはその近傍から得られた、振動データ、電流データ、音データ、および温度データの変化の一例を示す図である。 診断装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 学習モデルを用いて診断処理を行う例を説明するための図である。 診断装置の変形例を示す機能ブロック図である。 物品搬送設備の別の例における台車の構成を示す図である。

〔概要〕
本実施形態に係る診断装置１０は、自動車製造工場等に設けられる車体等の搬送対象物である物品を搬送するコンベヤ等を含む物品搬送設備１の異常診断を行うものである。診断装置１０が診断対象とする設備は、コンベヤ等を用いて物品を搬送する設備であれば、どのようなものであってもよい。

まず、図１および図２を参照して、本実施形態に係る診断装置１０が診断対象とする物品搬送設備１の例を説明する。図１は、物品搬送設備１として、フリクション駆動式のコンベヤで物品を搬送する設備を示す。図２は、チェン駆動式のコンベヤで物品を搬送する設備を示す。

〔フリクション駆動式〕
上述したように、図１は、物品搬送設備１の例であり、フリクション駆動式の搬送設備５１１を示す。搬送設備５１１は、下部案内用レール５１４に沿って、各台車５１５（図６の台車２３に相当）のロードバー（図示せず）に作用して台車５１５を走行させる複数の走行装置５３１が配置されている。なお、走行装置５３１の１台は必ず、下部案内用レール５１４に案内される台車５１５のロードバーに作用するように配置されている。各走行装置５３１は、ロードバーの被動側面を左右両側から挟む摩擦駆動輪５３２（図６のドライブローラ２４に相当）とバックアップローラ５３３（図６のバックアップローラ２１に相当）、および摩擦駆動輪５３２を駆動するモータ（図示せず）から構成され、摩擦駆動輪５３２とバックアップローラ５３３とは、ロードバーの移動経路、すなわち搬送ラインｐに対し略直角水平方向に横動可能に支持されると共にバネ（図示せず）によりロードバー側へ付勢され、摩擦駆動輪５３２がロードバーの被動側面に確実に圧接するように構成されている。また走行装置５３１毎に、台車５１５の在席（有り無し）を、ロードバーの有無により検出する磁気センサからなる在席検出器５３６が設けられている。

〔チェン駆動式〕
上述したように、図２は、物品搬送設備１の例であり、チェン駆動式の搬送設備６１０の一例を示す。搬送設備６１０では、搬送用走行体（図示せず）の循環走行経路中に、駆動チェン６２４（図９のチェン３０に相当）を備えたチェン駆動区間６３０と、摩擦駆動区間６３１とが設定されている。摩擦駆動区間６３１における駆動方式は上述した図１の搬送設備５１１と同様である。摩擦駆動区間６３１には、ロードバー（図示せず）の全長より長くない間隔で、摩擦駆動手段６３２が搬送用走行体の走行経路に沿って配設されている。摩擦駆動手段６３２は、摩擦駆動輪と、この摩擦駆動輪を回転駆動する減速機付きモータ、及び摩擦駆動輪を搬送用走行体のロードバーにおける摩擦駆動面の片側に圧接させるための付勢手段から構成されている。チェン駆動区間６３０に沿って回動するように掛張される駆動チェン６２４は、チェン駆動区間６３０の終端から始端に至る戻り経路部６４５において、駆動手段６４６（図９の駆動装置２８に相当）によって駆動されると共に、適度な張力を維持するようにテークアップ手段６４７によって緊張される。又、チェン駆動区間６３０内には、定停止位置６４８ａ，６４８ｂが設定される。

〔診断装置１０の要部構成〕
次に、図３を参照して、診断装置１０について説明する。図３は、診断装置１０の要部構成を示す機能ブロック図である。診断装置１０は、物品搬送設備１に含まれる１または複数の診断対象２の異常診断を行う装置である。図３に示すように、診断装置１０は、取得部１１および診断部１２を含む。

取得部１１は、物品搬送設備１に含まれる診断対象２の異常診断に用いる複数種類の計測データを取得するものである。計測データの例としては、以下のものが挙げられる。なお、本明細書において、「近傍」とは「隣接位置」および「近接位置」の意味を含むものとする。
・振動データ：診断対象２または診断対象２の近傍の振動を示すデータ。
・電流データ：診断対象２に供給される電流を示すデータ。
・温度データ：診断対象２または診断対象２の近傍の温度を示すデータ。
・音データ：診断対象２の近傍で集音された音を示すデータ。

振動データは、診断対象２またはその近傍に振動計（例えば、加速度センサ）を設置することにより得ることができる。電流データは、診断対象２に供給される電流を電流計で計測することにより得ることができる。電流が供給される診断対象２の典型例はモータ２５である。温度データは、診断対象２またはその近傍に温度計を設置することにより得ることができる。音データは、診断対象２またはその近傍に集音装置（マイク）を設置することにより得ることができる。以下では、振動計、電流計、温度計、集音装置を総称してセンサ３とも呼ぶ。

取得部１１は、診断対象２またはその近傍に設置されたセンサ３により得られた各計測データを取得する。

診断部１２は、診断テーブル１２１を用いて、診断対象２の異常診断を行う。具体的には、診断部１２は、取得部１１で取得した計測データのいずれかが当該計測データに応じた所定状態に到達したとき、当該計測データ、および、過去に所定状態に到達済みの計測データの各々の到達順番に基づいて、診断対象２の異常診断を行う。

なお、診断部１２が診断する診断対象２は１つであってもよいし複数であってもよい。また、診断対象２が複数の場合、計測データの種類の組合せは診断対象２毎に異なっていてもよい。

ここで、図４および図５を参照して、診断テーブル１２１について説明する。図４および図５は、診断テーブル１２１の例を示す図である。詳細には、図４は、診断テーブル１２１に含まれる順番テーブル１２１１の例を示す図であり、図５は、診断テーブル１２１に含まれる基準テーブル１２１２の例を示す図である。

順番テーブル１２１１は、診断対象２ごとに、計測データが所定状態に到達する順番を規定するものである。計測データの各々が所定状態に到達した順番が、順番テーブル１２１１において予め定められた順番と一致するとき、診断部１２は、診断対象２が異常である、または診断対象２に異常の可能性があると診断する。

具体的には、（１）診断対象２から得られる計測データの「全て」が所定状態に到達した状態において、それらの到達順番が順番テーブル１２１１において予め定められた順番と一致するとき、診断部１２は、診断対象２が「異常である」と診断する。（２）診断対象２から得られる計測データのうち「一部」が所定状態に到達した状態において、それらの到達順番が順番テーブル１２１１において予め定められた順番と一致するとき、診断部１２は、診断対象２が「異常の可能性がある」と診断する。この場合において「可能性がある」と診断する理由は、まだ全ての計測データが所定状態に至っていないためである。

順番テーブル１２１１に示す例では、診断対象２として、ガイドローラ３３、レール２２、台車２３のホイール２３１、モータ２５、減速機２６、ドライブシャフト回転部２７、チェン３０のそれぞれについての計測データの順番が規定されている。なお、これらに加えて、診断対象２として、フロア、ベルト、物品搬送設備１への給電のそれぞれについての計測データの順番が規定されてもよい。ここで、フロアとは、搬送のための台車等が走行する床面のことである。この場合、台車がフロアを走行して物品を搬送するような物品搬送設備１を想定している。また、ベルトとは、台車２３を移動させるための駆動系に用いられるものである。この場合、駆動系にベルトが用いられる場合を想定している。

順番テーブル１２１１に示す例では、ガイドローラ３３については、１番目が音データ、２番目が振動データ、３番目が電流データであることが規定されている。レール２２については、１番目が振動データ、２番目が電流データ、３番目が音データである場合（走行面に段差が生じた場合）と、１番目が電流データ、２番目が振動データ、３番目が音データである場合（変形その１）と、１番目が電流データ、２番目が音データ、３番目が温度データである場合（変形その２）と、１番目が電流データ、２番目が振動データ、３番目が音データである場合（異物の挟まった場合）とが規定されている。レール２２については、異常の内容によって、影響が出る順序が異なるため、複数の順番が規定されている。ホイール２３１については、１番目が振動データ、２番目が音データ、３番目が電流データであることが規定されている。モータ２５については、１番目が電流データ、２番目が音データ、３番目が温度データ、４番目が振動データであることが規定されている。なお、これは、モータ２５の機械的な故障に対応する順番である。減速機２６については、１番目が電流データ、２番目が音データ、３番目が温度データ、４番目が振動データであることが規定されている。ドライブシャフト回転部２７については、１番目が音データ、２番目が振動データ、３番目が電流データ、４番目が温度データであることが規定されている。チェン３０については、１番目が振動データ、２番目が電流データ、３番目が音データであることが規定されている場合（伸びが発生した場合）と、１番目が電流データ、２番目が振動データ、３番目が音データである場合（異物が挟まった場合）とが規定されている。チェン３０については、異常の内容によって、影響が出る順序が異なるため、複数の順番が規定されている。

また、フロアについては、１番目が振動データ、２番目が電流データ、３番目が音データである場合（走行面に段差が生じた場合）と、１番目が電流データ、２番目が振動データ、３番目が音データである場合（異物が挟まった場合）とが規定されている。フロアについては、異常の内容によって、影響が出る順序が異なるため、複数の順番が規定されている。ベルトについては、１番目が電流データ、２番目が振動データ、３番目が音データであることが規定されている。物品搬送設備１への給電については、１番目が電流データであることのみが規定されている。

なお、上記は一例であり、異常の内容に応じて上記とは異なる順序が規定されていてもよい。

基準テーブル１２１２は、各診断対象２における計測データのそれぞれについて、判定基準を規定するものである。診断部１２は、計測データが、以下に示す判定基準を満たしたとき、当該計測データが所定状態に到達したと判断する。また、以下に示すように、診断対象２毎に、診断に必要な計測データの組み合わせは異なる。図５に示す例では、判定基準は以下の通りである。なお、以下において「連続的に」とは、時間軸に沿って連続的であることを意味し、例えば１秒以上持続することを意味する。

ガイドローラ３３は、不具合が生じると、ガイドローラ３３またはガイドローラ３３の近傍で、ガイドローラ３３の回転に同期した音が発生する。それとともに振動が発生する。また、これに伴い、供給される電流も上昇する。これらを踏まえ、ガイドローラ３３についての判定基準は、音データが「閾値を超えてサイクリックに発生」であり、振動データが「閾値を超えたサイクリックな波形」であり、電流データが「振動に同期し、閾値を超えてサイクリックに発生」とした。

レール２２の走行面に剥離等の不具合が生じると、当該箇所を台車２３が通るたびに、レール２２またはレール２２の近傍で振動が発生する。また、当該箇所が抵抗となり、当該箇所を移動するためにモータ２５に供給される電流が増加する。さらに、上記箇所を台車２３が通るたびに、レール２２またはレール２２の近傍で騒音が発生する。これらを踏まえ、レール２２についての判定基準の１つは、振動データが「閾値を超えてパルスが発生」であり、電流データが「パルスが発生」であり、音データが「閾値を超えてパルスが発生」とした。なお、フロアの走行面に段差等の不具合が生じた場合は、上述したレール２２の走行面に剥離等の不具合が生じた場合と同様に考えることができる。

また、レール２２に変形が生じると、当該箇所が走行抵抗となり、当該箇所を移動するためにモータ２５に供給される電流が増加する。そして、上記箇所を台車２３が通るたびに、レール２２またはレール２２の近傍で振動が発生する。また、これに伴いレール２２またはレール２２の近傍で騒音も発生する。これらを踏まえ、レール２２についての判定基準のもう１つは、電流データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」であり、振動データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」であり、音データが、「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」とした。

また、レール２２に小さな変形が生じると、当該箇所を移動するためにモータ２５に供給される電流が増加する。その後、変形が大きくなると、当該箇所を通るたびに、音が発生する。さらに、変形が大きくなると振動も発生する。これらを踏まえ、レール２２についての判定基準のさらにもう１つは、電流データが「閾値を超えて上昇」であり、音データが「閾値を超えて上昇」であり、振動データが、「閾値を超えて上昇」とした。

また、レール２２と台車２３との間に異物が挟まると、当該箇所が走行抵抗となり、当該箇所を移動するためにモータ２５に供給される電流が増加する。そして、上記箇所を台車２３が通るたびに、レール２２またはレール２２の近傍で振動が発生する。また、これに伴いレール２２またはレール２２の近傍で騒音も発生する。これらを踏まえ、レール２２についての判定基準のさらにもう１つは、電流データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」であり、振動データが「一定時間（例えば１秒）以上周期的に閾値を超える」であり、音データが、「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」とした。なお、フロアと台車との間に異物が挟まる不具合が生じた場合、および、ベルトに異物が挟まる不具合が生じた場合は、上述したレール２２と台車２３との間に異物が挟まる不具合が生じた場合と同様に考えることができる。

ホイール２３１に剥離等の不具合が生じると、ホイール２３１またはホイール２３１の近傍で振動が発生する。また、ホイール２３１またはホイール２３１の近傍で騒音が発生する。また、剥離箇所が抵抗となり、モータ２５に供給される電流が増加する。これらを踏まえ、ホイール２３１についての判定基準は、振動データが「閾値を超えて上昇」であり、音データが「閾値を超えて上昇」であり、電流データが「閾値を超えて上昇」とした。

モータ２５に供給される電流は、モータ２５の抵抗の大きくなるにつれて上昇する。また、モータ２５またはモータ２５の近傍の温度は、モータ２５に供給される電流が上昇するにつれて上昇する。また、モータ２５またはモータ２５の近傍の音は、モータ２５のオイルが減少して歯車が摩耗するにつれて大きくなる。また、モータ２５またはモータ２５の近傍の振動は、モータ２５の歯車が摩耗するにつれて大きくなる。これらを踏まえ、モータ２５についての判定基準は、電流データが「連続的に上昇」であり、音データが「連続的に上昇」であり、温度データが「連続的に上昇」であり、振動データが「連続的に上昇」とした。

減速機２６に供給される電流は、減速機２６内の抵抗の大きくなるにつれて上昇する。また、減速機２６または減速機２６の近傍の温度は、減速機２６に供給される電流が上昇するにつれて上昇する。また、減速機２６または減速機２６の近傍の音は、減速機２６内のオイルが減少して歯車が摩耗するにつれて大きくなる。また、減速機２６または減速機２６の近傍の振動は、減速機２６の歯車が摩耗するにつれて大きくなる。これらを踏まえ、減速機２６についての判定基準は、電流データが「連続的に上昇」であり、音データが「連続的に上昇」であり、温度データが「連続的に上昇」であり、振動データが「連続的に上昇」とした。

ドライブシャフト回転部２７は、回転等に不具合が生じると、ドライブシャフト回転部２７またはドライブシャフト回転部２７の近傍で、騒音が発生し、時間とともに大きくなる。それとともに振動が発生する。また、これに伴い、供給される電流も上昇する。これらを踏まえ、ドライブシャフト回転部２７の判定基準は、音データが「閾値を超えて連続的に上昇」であり、振動データが「閾値を超えて連続的に上昇」であり、電流データが「閾値を超えて連続的に上昇」であり、温度データが「閾値を超えて連続的に上昇」とした。

チェン３０は、速度切り替わりのタイミングで、チェン３０の伸び等により駆動装置２８とのピッチがずれることがある。ピッチがずれると、チェン３０またはチェン３０の近傍で振動が発生する。また、ずれたピッチに合わせるために駆動装置２８に供給される電流が大きくなる。また、チェン３０と駆動装置２８との接触に伴い騒音も発生する。これらを踏まえ、チェン３０の判定基準の１つは、振動データが「速度切り替わりタイミングと同期して閾値を超える」であり、電流データが「速度切り替わりタイミングと同期して閾値を超える」であり、音データが「速度切り替わりタイミングと同期して閾値を超える」とした。ここで、速度切り替わりのタイミングとは、例えば、回生から力行への切り替わりのタイミングである。なお、音データは判定対象として用いられなくてもよい。

また、チェン３０と駆動装置２８との間に異物が挟まると、当該箇所が抵抗となり、チェン３０を駆動させるためにモータ２５に供給される電流が増加する。それとともに、チェン３０またはチェン３０の近傍で振動が発生する。また、騒音も発生する。これらを踏まえ、チェン３０についての判定基準のもう１つは、電流データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」であり、振動データが「一定時間（例えば１秒）以上周期的に閾値を超える」であり、音データが、「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」とした。

また、物品搬送設備１に供給される電圧に異常が発生し、供給電圧が低下した場合、物品搬送設備１に供給される電流が大きくなる。これを踏まえ、物品搬送設備１に供給される電圧についての判定基準は、電流データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」とした。換言すれば、電流データが、設定された閾値を超える状況が、設定された所定時間だけ連続する状態である。

また、診断部１２は、判定基準として、計測データの変動が所定時間連続する、計測データの変動率が所定値以上である、計測データの波形と予め定められた波形との一致度が所定値以上であることを用いてもよい。

また、上記では、計測データのそれぞれが所定状態に達した順番に基づいて異常診断を行う構成について説明した。本発明はこれに限られるものではなく、所定状態に達した計測データの組合せに基づいて異常診断を行う構成であってもよい。この異常診断には機械学習により構築された学習モデルを用いてもよい。この学習モデルは、物品搬送設備１の納入初期の正常状態において収集された計測データを教師データとして機械学習することにより構築されてもよい。このように機械学習された学習モデルに計測データを入力すれば、正常状態である確率を推定結果として出力することができる。

〔診断対象２の例〕
次に、図６～図１０、および図２９を参照して、診断対象２の例について説明する。上述したように、診断対象２としては、ガイドローラ３３、レール２２、ホイール２３１、モータ２５、減速機２６、ドライブシャフト回転部２７、チェン３０が挙げられる。

図６～図８に、レール２２、ホイール２３１、モータ２５、減速機２６、ドライブシャフト回転部２７の例を示す。

図６は、フリクション駆動式の物品搬送設備１を簡略化して示した図である。また、図７は図６の領域Ａの詳細を示す図である。図８は、図６の領域Ｂに示す台車２３に取り付けられたホイール２３１とレール２２との関係を示す図である。

図６に示す物品搬送設備１では、台車２３に備え付けられたロードバー２３２が、ドライブローラ２４によって駆動されることにより、台車２３がレール２２上を移動する構成となっている。図７に示すように、ドライブローラ２４は、モータ２５の回転が減速機２６に伝わり、減速機２６の回転に伴いドライブシャフト回転部２７が回転することにより、回転する。ドライブローラ２４が回転することにより、摩擦力によりロードバー２３２が移動し、台車２３が移動する。バックアップローラ２１は、ドライブローラ２４と対になって、ロードバー２３２を挟むように設置されており、ドライブローラ２４とバックアップローラ２１とでロードバー２３２を挟むことにより、台車２３を安定して移動させることができるようになっている。

また、図７に示すように、モータ２５またはモータ２５の近傍にセンサ３が設置されていてよい。同様に、減速機２６または減速機２６の近傍にセンサ３が設置されていてよい。モータ２５またはモータ２５の近傍に設置されたセンサ３は、振動、電流、温度、音をそれぞれ検出する複数のセンサを含んでいてもよい。また、減速機２６または減速機２６の近傍に設置されたセンサ３は、振動、温度、音をそれぞれ検出する複数のセンサを含んでいてもよい。

また、図８に示すように、台車２３のホイール２３１が、レール２２上を走ることにより、台車２３が移動可能になっている。台車２３のホイール２３１とレール２２とは、直接、接触しており、何れかに不具合があれば、後述するように、接触に伴う騒音等が発生する構造である。

図９、図１０にチェン３０の例を示す。図９は、チェン駆動式の物品搬送設備１を簡略化して示した図である。図１０は、図９の領域Ｃの詳細を示す図である。図９に示す物品搬送設備１では、図１０に示すように駆動装置２８が回転することによりチェン３０が駆動され、これにより、台車２９が移動する構成になっている。

図２９にガイドローラ３３の例を示す。図２９は、物品搬送設備１の別の例における台車３１の構成を示す図である。図２９の８１は、台車３１を上から見た状態を示し、８２は、台車３１を進行方向側、または進行方向と反対側から見た状態を示す。図２９の８１に示すように、本例では、台車３１の両側に台車３１を挟むように設けられた２つの壁状のサイドガイド３２が設けられ、このサイドガイド３２によって、台車３１の搬送経路が形成される。そして、台車３１は、ガイドローラ３３および走行車輪３４を備え、走行車輪３４によって移動するとともに、図２９の８２に示すように、ガイドローラ３３がサイドガイド３２に接触することによって、搬送経路を正確に移動する。

なお、台車３１は単体で運用されてもよく、複数の台車３１が連結された状態で運用されてもよい。また、台車３１は公知の手段で外部から駆動されてもよく、台車３１自身が駆動源を備えてもよい。

〔異常の発生例〕
次に、図１１～図１５を参照して、診断対象２における異常の発生例について説明する。図１１は、図８に示すレール２２に異常がある例を示す図であり、図１２は、図８に示すホイール２３１に異常がある例を示す図である。

図１１に示すように、レール２２に剥離等のキズ６１がある場合、台車２３のホイール２３１が当該キズ６１の箇所を通過するごとに短時間の振動および衝撃的な騒音が発生し得る。そこで、上述したレール２２の判定基準のうち、走行面の段差等の異常診断に用いる判定基準では、振動データが「閾値を超えたパルスが発生」、音データが「閾値を超えてパルスが発生」としている。

また、図１２に示すようにホイール２３１のレール２２との接触面に剥離等のキズ６２がある場合、ホイール２３１が１回転するごとに連続的な微振動および連続的な騒音が発生し得る。そこで、上述したホイール２３１の判定基準では、振動データが「閾値を超えて上昇」、音データが「閾値を超えて上昇」としている。

図１３は、図１０における、駆動装置２８とチェン３０との接触位置を示す図である。図１４は、図１３の領域Ｄにおいてチェン３０のピッチに伸びがある状態を示す図であり、図１５は、図１３の領域Ｅにおいてチェン３０のピッチに縮みがある状態を示す図である。

図１３に示す領域Ｄにおいて図１４に示すようなチェン３０のピッチに伸びがある場合、そのまま駆動装置２８と噛み合うと、チェン３０のピッチと駆動装置２８の歯車のピッチとがずれることになる。このため、チェン３０と駆動装置２８の歯車とが噛合うときに衝撃的な騒音および短時間の振動が発生し得る。また、チェン３０のピッチを歯車のピッチに合わせようとするために、駆動装置２８に瞬間的に大きな力が加わるため、駆動装置２８を駆動するモータの電流値に微妙なパルスが発生し得る。また、図１３に示す領域Ｅにおいて図１５に示すようにチェン３０のピッチが縮む場合、衝撃的な騒音および短時間の振動が発生し得る。そこで、上述したチェン３０の判定基準では、振動データが「速度切り替わりタイミングと同期して閾値を超える」、電流データが「速度切り替わりタイミングと同期して閾値を超える」、音データが「速度切り替わりタイミングと同期して閾値を超える」としている。

〔異常診断例〕
次に、図１６～図２５を参照して、診断部１２が異常と診断する場合の計測データの変化の例を示す。図１６は、ガイドローラ３３またはガイドローラ３３の近傍から得られた、振動データ、電流データ、温度データ、および音データの変化の一例を示す。図１７～図１９は、レール２２またはレール２２の近傍から得られた、振動データ、電流データ、温度データ、および音データの変化の一例を示す。図２０は、レール２２またはレール２２の近傍、もしくはチェン３０またはチェン３０の近傍から得られた、振動データ、電流データ、温度データ、および音データの変化の一例を示す。図２１は、ホイール２３１またはホイール２３１の近傍から得られた、振動データ、電流データ、温度データ、および音データの変化の一例を示す。図２２は、減速機２６または減速機２６の近傍から得られた、振動データ、電流データ、温度データ、および音データの変化の一例を示す。図２３は、ドライブシャフト回転部２７またはドライブシャフト回転部２７の近傍から得られた、振動データ、電流データ、温度データ、および音データの変化の一例を示す。図２４は、チェン３０またはチェン３０の近傍から得られた、振動データ、電流データ、温度データ、および音データの変化の一例を示す。図２５は、物品搬送設備１への給電に関する電流データ、および、給電部（図示せず）における振動データ、温度データ、および音データの変化の一例を示す。

〔ガイドローラ３３〕
上述したように、ガイドローラ３３についての判定基準は、音データが「閾値を超えたサイクリックに発生」であり、振動データが「閾値を超えたサイクリックな波形」であり、電流データが「振動に同期し、閾値を超えてサイクリックに発生」である。

図１６に示す例では、（１）まず、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４に閾値ｖ１を超えるサイクリックな音が発生している。（２）次に、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４における音の発生に引き続いて、閾値ｖ２を超えるサイクリックな振動が発生している。（３）また、振動の直後に、電流が閾値ｖ３を超えている。よって、音データ、振動データ、電流データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、音データ、振動データ、電流データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、到達順番が１番として規定されている音データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にガイドローラ３３に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、到達順番が２番として規定されている振動データが、音データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にガイドローラ３３に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、到達順番が３番として規定されている電流データが、音データおよび振動データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、ガイドローラ３３に異常ありと診断する。

なお、図１６に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合は、その時点で、診断部１２はガイドローラ３３に異常無しと診断する。なお、図１６に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合に、異常個所を特定はせずに、「何かがおかしい」というような警告を出力する構成であってもよい。

〔レール２２（走行面の段差）〕
上述したように、レール２２についての判定基準の１つは、振動データが「閾値を超えたパルス状の波形」であり、電流データが「パルス状で発生」であり、音データが「閾値を超えてパルスが発生」である。

図１７に示す例では、（１）まず、時刻ｔ５に閾値ｖ４を超えるパルス状の振動が発生している。（２）そして、時刻ｔ５に引き続いて時刻ｔ６にパルス状の電流が発生している。（３）そして、時刻ｔ６に引き続いて時刻ｔ７に、閾値ｖ５を超える音が発生している。よって、振動データ、電流データ、音データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、振動データ、電流データ、音データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、時刻ｔ５の時点で、到達順番が１番として規定されている振動データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にレール２２の走行面に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、到達順番が２番として規定されている電流データが、振動データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にレール２２の走行面に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、到達順番が３番として規定されている音データが、振動データおよび電流データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、レール２２の走行面に異常ありと診断する。

〔レール２２（変形その１）〕
上述したように、レール２２についての判定基準の別の１つは、電流データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」であり、振動データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」であり、音データが、「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」である。

図１８に示す例では、（１）まず、時刻ｔ８に閾値ｖ６を超える電流が発生し、それ以降一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値ｖ６を超える状態となっている。（２）時刻ｔ８に引き続いて時刻ｔ９に閾値ｖ７を超える振動が発生し、それ以降一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値ｖ７を超える状態となっている。（３）時刻ｔ９に引き続いて時刻ｔ１０に、閾値ｖ８を超える音が発生し、それ以降一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値ｖ８を超える状態となっている。よって、電流データ、振動データ、音データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、電流データ、振動データ、音データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、時刻ｔ８の時点から一定時間経過した時点で、到達順番が１番として規定されている電流データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にレール２２の変形異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、到達順番が２番として規定されている振動データが、電流データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にレール２２に変形異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、到達順番が３番として規定されている音データが、電流データおよび振動データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、レール２２に変形異常ありと診断する。

〔レール２２（変形その２）〕
上述したように、レール２２についての判定基準のさらに別の１つは、電流データが「閾値を超えて上昇」であり、振動データが「閾値を超えて上昇」であり、音データが、「閾値を超えて上昇」である。

図１９に示す例では、（１）まず、時刻ｔ１１に閾値ｖ９を超える電流が発生し、それ以降上昇している。（２）時刻ｔ１１に引き続いて時刻ｔ１２に閾値ｖ１０を超える音が発生し、それ以降上昇している。（３）時刻ｔ１２に引き続いて時刻ｔ１３に、閾値ｖ１１を超える振動が発生し、それ以降上昇している。よって、電流データ、音データ、振動データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、電流データ、音データ、振動データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、時刻ｔ１１の時点から所定時間経過した時点で、到達順番が１番として規定されている電流データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にレール２２の変形異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、到達順番が２番として規定されている音データが、電流データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にレール２２に変形異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、到達順番が３番として規定されている振動データが、電流データおよび音データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、レール２２に変形異常ありと診断する。

〔レール２２（異物の挟まり）〕
上述したように、レール２２についての判定基準のさらに別の１つは、電流データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」であり、振動データが「一定時間（例えば１秒）以上周期的に閾値を超える」であり、音データが、「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」である。

図２０に示す例では、（１）まず、時刻ｔ１４に閾値ｖ１２を超える電流が発生し、それ以降一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値ｖ１２を超える状態となっている。（２）時刻ｔ１４に引き続いて時刻ｔ１５に閾値ｖ１３を超える振動が発生し、それ以降一定時間（例えば１秒）以上周期的に閾値ｖ１３を超える振動が発生している。（３）時刻ｔ１５に引き続いて時刻ｔ１６に、閾値ｖ１４を超える音が発生し、それ以降一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値ｖ１４を超える状態となっている。よって、電流データ、振動データ、音データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、電流データ、振動データ、音データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、時刻ｔ１４の時点から一定時間経過した時点で、到達順番が１番として規定されている電流データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にレール２２に異物が挟まるような異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、到達順番が２番として規定されている振動データが、電流データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にレール２２に異物が挟まるような異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、到達順番が３番として規定されている音データが、電流データおよび振動データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、レール２２に異物が挟まるような異常ありと診断する。

なお、図２０に示すグラフは、チェン３０に異物が挟まるような異常についても当てはめることができる。

なお、図１７～図２０に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合は、その時点で、診断部１２はレール２２に異常無しと診断する。なお、図１７～図２０に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合に、異常個所を特定はせずに、「何かがおかしい」というような警告を出力する構成であってもよい。

〔ホイール２３１〕
上述したように、ホイール２３１についての判定基準は、振動データが「閾値を超えて上昇」であり、音データが「閾値を超えて上昇」であり、電流データが「閾値を超えて上昇」である。

図２１に示す例では、（１）まず、時刻ｔ１７から振動が閾値ｖ１５を超えて上昇している。（２）次に、時刻ｔ１７に続く時刻ｔ１８に、閾値ｖ１６を超える音が発生し、上昇している。（３）そして、時刻ｔ１８に続く時刻ｔ１９に電流が閾値ｖ１７を超えて上昇している。よって、振動データ、音データ、電流データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、振動データ、音データ、電流データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、まず、時刻ｔ１から所定時間経過した時点で、到達順番が１番として規定されている振動データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にホイール２３１に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、到達順番が２番として規定されている音データが、振動データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にホイール２３１に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、到達順番が３番として規定されている電流データが、振動データおよび音データに続いて所定状態に到達したことから、この時点において、診断部１２は、ホイール２３１に異常ありと診断する。

なお、図２１に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合は、その時点で、診断部１２はホイール２３１に異常無しと診断する。なお、図２１に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合に、異常個所を特定はせずに、「何かがおかしい」というような警告を出力する構成であってもよい。

〔減速機２６〕
上述したように、減速機２６についての判定基準は、電流データが「連続的に上昇」であり、音データが「連続的に上昇」であり、温度データが「連続的に上昇」であり、振動データが「連続的に上昇」である。

図２２に示す例では、（１）まず、時刻ｔ２０から電流値が連続的に上昇し、（２）時刻ｔ２０より後の時刻ｔ２１から音が連続的に上昇し、（３）時刻ｔ２１より後の時刻ｔ２２から温度が連続的に上昇し、（４）温度が上昇し始めた後、時刻ｔ２２より後の時刻ｔ２３から振動が連続的に上昇している。よって、電流データ、音データ、温度データ、振動データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、電流データ、音データ、温度データ、振動データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、まず、時刻ｔ２０から所定時間が経過した時点で、到達順番が１番として規定されている電流データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的に減速機２６に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、時刻ｔ２１から所定時間が経過した時点で、到達順番が２番として規定されている音データが、電流データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的に減速機２６に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、時刻ｔ２２から所定時間が経過した時点で、到達順番が３番として規定されている温度データが、電流データおよび音データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的に減速機２６に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

最後に、時刻ｔ２３から所定時間が経過した時点で、到達順番が４番として規定されている振動データが、電流データ、音データ、および温度データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、最終的に、減速機２６に異常ありと診断する。

なお、図２２に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合は、その時点で、診断部１２は減速機２６に異常無しと診断する。なお、図２２に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合に、異常個所を特定はせずに、「何かがおかしい」というような警告を出力する構成であってもよい。

〔モータ２５〕
モータ２５の機械的故障については、計測データの傾向は、減速機２６と同じである。よって、ここでは、図２２に示す例を用いて説明する。上述したように、モータ２５についての判定基準は、減速機２６と同様に、電流データが「連続的に上昇」であり、音データが「連続的に上昇」であり、温度データが「連続的に上昇」であり、振動データが「連続的に上昇」である。

図２２に示す例では、（１）まず、時刻ｔ２０から電流値が連続的に上昇し、（２）時刻ｔ２０より後の時刻ｔ２１から音が連続的に上昇し、（３）時刻ｔ２１より後の時刻ｔ２２から温度が連続的に上昇し、（４）温度が上昇し始めた後、時刻ｔ２２より後の時刻ｔ２３から振動が連続的に上昇している。よって、電流データ、音データ、温度データ、振動データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、電流データ、音データ、温度データ、振動データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、まず、時刻ｔ２０から所定時間が経過した時点で、到達順番が１番として規定されている電流データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にモータ２５に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、時刻ｔ２１から所定時間が経過した時点で、到達順番が２番として規定されている音データが、電流データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にモータ２５に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、時刻ｔ２２から所定時間が経過した時点で、到達順番が３番として規定されている温度データが、電流データおよび音データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にモータ２５に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

最後に、時刻ｔ２３から所定時間が経過した時点で、到達順番が４番として規定されている振動データが、電流データ、音データ、および温度データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、最終的に、モータ２５に異常ありと診断する。

なお、図２２に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合は、その時点で、診断部１２はモータ２５に異常無しと診断する。なお、図２２に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合に、異常個所を特定はせずに、「何かがおかしい」というような警告を出力する構成であってもよい。

〔ドライブシャフト回転部２７〕
上述したように、ドライブシャフト回転部２７についての判定基準は、音データが「閾値を超えて連続的に上昇」であり、振動データが「閾値を超えて連続的に上昇」であり、電流データが「閾値を超えて連続的に上昇」であり、温度データが「閾値を超えて連続的に上昇」である。

図２３に示す例では、（１）まず、時刻ｔ２４の時点で音が閾値ｖ１８を超え、連続的に上昇している。（２）次に、時刻ｔ２４に続く時刻ｔ２５の時点で振動が閾値ｖ１９を超え、連続的に上昇している。（３）そして、時刻ｔ２５に続く時刻ｔ２６の時点で、電流値が閾値ｖ２０を超え、連続的に上昇している。（４）時刻ｔ２６に続く時刻ｔ２７の時点で、温度が閾値ｖ２１を超え、連続的に上昇している。よって、音データ、振動データ、電流データ、温度データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、音データ、振動データ、電流データ、温度データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、まず、時刻ｔ２４から所定時間が経過した時点で、到達順番が１番として規定されている音データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にドライブシャフト回転部２７に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、時刻ｔ２５から所定時間が経過した時点で、到達順番が２番として規定されている振動データが、音データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にドライブシャフト回転部２７に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、時刻ｔ２６から所定時間が経過した時点で、到達順番が３番として規定されている電流データが、音データおよび振動データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にドライブシャフト回転部２７に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

最後に、時刻ｔ２７から所定時間が経過した時点で、到達順番が４番として規定されている温度データが、音データ、振動データ、および電流データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、最終的に、ドライブシャフト回転部２７に異常ありと診断する。

なお、図２３に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合は、その時点で、診断部１２はドライブシャフト回転部２７に異常無しと診断する。なお、図２３に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合に、異常個所を特定はせずに、「何かがおかしい」というような警告を出力する構成であってもよい。

〔チェン３０（伸び）〕
また、上述したように、チェン３０の判定基準は、振動データが「速度切り替わりタイミングと同期して閾値を超える」であり、電流データが「速度切り替わりタイミングと同期して閾値を超える」であり、音データが「速度切り替わりタイミングと同期して閾値を超える」である。

図２４に示す例では、（１）まず、時刻ｔ２８において速度切り替わりタイミングに同期して閾値ｖ２２を超える振動が発生している。（２）その直後の時刻ｔ２９に、電流値が閾値ｖ２３を超えている。（３）そして、その直後の時刻ｔ３０に閾値ｖ２４を超える音が発生している。その間、温度は、略一定である。よって、振動データ、電流データ、音データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、振動データ、電流データ、音データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、まず、時刻ｔ２８の時点で、到達順番が１番として規定されている振動データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にチェン３０に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、時刻ｔ２９の時点で、到達順番が２番として規定されている電流データが、振動データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にチェン３０に異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

最後に、時刻ｔ３０の時点で、到達順番が３番として規定されている音データが、振動データおよび電流データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、最終的に、チェン３０に異常ありと診断する。

なお、図２４に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合は、その時点で、診断部１２は、チェン３０に異常無しと診断する。なお、図２４に示す例と異なる順番以外で計測データのいずれが所定状態に到達した場合に、異常個所を特定はせずに、「何かがおかしい」というような警告を出力する構成であってもよい。

〔チェン３０（異物の挟まり）〕
上述したように、チェン３０についての判定基準のさらに別の１つは、電流データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」であり、振動データが「一定時間（例えば１秒）以上周期的に閾値を超える」であり、音データが、「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」である。

上述したように、チェン３０に異物が挟まった場合は、図２０を用いて説明したレール２２に異物が挟まった場合と同じである。

すなわち、図２０に示すように、（１）まず、時刻ｔ１４に閾値ｖ１２を超える電流が発生し、それ以降一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値ｖ１２を超える状態となっている。（２）時刻ｔ１４に引き続いて時刻ｔ１５に閾値ｖ１３を超える振動が発生し、それ以降一定時間（例えば１秒）以上周期的に閾値ｖ１３を超える振動が発生している。（３）時刻ｔ１５に引き続いて時刻ｔ１６に、閾値ｖ１４を超える音が発生し、それ以降一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値ｖ１４を超える状態となっている。よって、電流データ、振動データ、音データのそれぞれが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。また、所定状態に到達した順番は、電流データ、振動データ、音データの順番であるから、順番テーブル１２１１において予め規定されている順番と一致している。

この場合、時刻ｔ１４の時点から一定時間経過した時点で、到達順番が１番として規定されている電流データが最初に所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にチェン３０に異物が挟まるような異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。

続いて、到達順番が２番として規定されている振動データが、電流データに続いて所定状態に到達したことから、この時点においては、診断部１２は、将来的にチェン３０に異物が挟まるような異常の可能性ありと診断し、診断処理を続行する。このときに、「近い将来に故障の可能性あり」というような表示を行う構成であってもよい。

続いて、到達順番が３番として規定されている音データが、電流データおよび振動データに続いて所定状態に到達したことから、診断部１２は、チェン３０に異物が挟まるような異常ありと診断する。

〔物品搬送設備１への給電〕
上述したように、物品搬送設備１への給電に関する判定基準は、電流データが「一定時間（例えば１秒）以上連続的に閾値を超える」である。図２５に示す例では、時刻ｔ３１において電流値が閾値ｖ２５を超え、超えた状態が一定時間（例えば１秒）以上、続いている。この間、振動データ、温度データ、音データは、略一定である。よって、電流データが基準テーブル１２１２において規定された所定状態に到達している。したがって、診断部１２は、時刻ｔ３１から一定時間が経過した時点で、物品搬送設備１への給電に異常ありと診断する。

〔処理の流れ〕
次に、図２６を参照して、診断装置１０における処理の流れについて説明する。図２６は、診断装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図２６に示すように、まず、診断装置１０の取得部１１は、物品搬送設備１またはその近傍に設置されたセンサ３から計測データを取得する（Ｓ１０１、取得ステップ）。次に、診断部１２は、取得した計測データのうち、診断対象２の診断に必要な全ての計測データが所定状態に到達したか否かを判定する（Ｓ１０２）。診断に必要な全ての計測データが所定状態に到達していれば（Ｓ１０２でＹＥＳ）、診断部１２は、各計測データが所定状態に到達した順番は、予め定められた順番であるか否かを判定する（Ｓ１０３）。予め定められた順番で、各計測データが所定状態に到達していれば（Ｓ１０３でＹＥＳ）、診断部１２は、当該診断対象２が異常、または異常の可能性があると診断する（Ｓ１０４、診断ステップ）。

以上が、診断装置１０における処理の流れである。

〔学習モデルを用いた処理〕
診断部１２は、計測データと所定状態とを教師データとして機械学習された学習モデルに対して前記計測データを入力して得られる出力値に基づき、前記所定状態に到達したか否かを判定するものであってもよい。

図２７に、機械学習された学習モデル１８１を用いて推定処理を行う処理の流れの一例を示す。学習工程１９１では、教師データ１８２を学習プログラム１８３に入力することにより学習モデル１８１を構築する。本実施形態では、教師データ１８２として、上述した計測データと所定状態との組を用いる。

推定工程１９２では、学習工程１９１で構築された学習モデル１８１に、取得部１１が取得した計測データ１８６を入力することにより、推定結果１８７を得る。推定結果は、一例として、診断対象２の異常の確率（出力値）である。診断部１２は、推定結果１８７を元に、所定状態に到達したか否かを判定する。

学習モデルを用いた診断処理を行うことにより、計測データが単に閾値を超えた等では判断できないような異常についても、判断することが可能となる。

なお、学習工程１９１および推定工程１９２の実行主体は限定されるものではなく、診断部１２でもよいし、診断装置１０でもよいし、診断装置１０と異なる装置（不図示）でもよい。また、学習モデルの所在は限定されるものではない。

〔変形例〕
次に、図２８を参照して、診断装置１０の変形例について説明する。図２８は、診断装置１０の変形例である診断装置１０’の要部構成を示す機能ブロック図である。

図２８に示すように、診断装置１０’は、上述した診断装置１０と比較して、要因推定部１３を備える点が異なる。

要因推定部１３は、稼働データ収集装置５が収集した、物品搬送設備１または診断対象２の稼働に関する稼働データを用いて、診断部１２による診断結果の要因となる事象および箇所を推定する。

稼働データ収集装置５は、物品搬送設備１および診断対象２から取得できる稼働データについては、これらから稼働データを取得する。また、作業者による入力が必要な稼働データについては、作業者の入力を受け付けることにより、稼働データを取得する。

なお、ここでは、稼働データ収集装置５が稼働データを収集する構成として記載しているが、診断装置１０’が物品搬送設備１および診断対象２から直接、稼働データを取得する構成であってもよい。この場合、稼働データ収集装置５で入力を受け付けていた稼働データについては、診断装置１０’で作業者の入力を受け付けることにより稼働データを取得すればよい。

ここで、稼働データとは、例えば、診断対象２としての各装置の動作時間、動作回数、通電時間、設備設置期間（経過年）、初期調整内容、メンテナンス情報、推奨寿命等が挙げられる。動作時間、動作回数、通電時間については、稼働データ収集装置５は、例えば、物品搬送設備１または診断対象２から取得してもよい。また、設備設置期間、初期調整内容、メンテナンス情報については、例えば、作業者が、稼働データ収集装置５に内容を入力すればよい。

また、要因推定部１３が推定する事象としては、例えば、寿命、初期調整不足、経年劣化、突発不良などが挙げられる。また、推定する箇所としては以下の例が挙げられる。

例えば、稼働データとして動作時間を取得した場合、要因推定部１３は、走行に関するものであれば、車輪摩耗、ベアリング摩耗、レール、インバータ劣化などを要因箇所として推定できる。また、昇降に関するものであれば、チェンまたはワイヤー摩耗、スプロケット摩耗、ベアリング摩耗、ガイドレール摩耗、ガイドローラ摩耗、インバータ劣化などを要因箇所として推定できる。また、移載機に関するものであれば、スプロケット、ベアリング、インバータなどを要因箇所として推定できる。ここで、移載機とは、例えば、物品保管等のために用いられる自動倉庫で使用されるスタッカークレーンを想定している。

また、稼働データとして動作回数を取得した場合、要因推定部１３は、走行に関するものであれば、走行用電磁開閉器、インバータ、ブレーキパッドなどを要因箇所として推定できる。また、昇降に関するものであれば、昇降用電磁開閉器、インバータ、ブレーキパッドなどを要因箇所として推定できる。また、移載機に関するものであれば、各移載機用電磁開閉器インバータ、ブレーキパッドなどを要因箇所として推定できる。

また、稼働データとして通電時間を取得した場合、要因推定部１３は、低電圧電源劣化、コントローラ劣化、照明およびランプ劣化、インバータ劣化、コンデンサ劣化などを要因箇所として推定できる。

また、稼働データとして設備設置期間を取得した場合、要因推定部１３は、プラスチック部品、ゴム製部品、コントローラ部品、配線関係などを要因箇所として推定できる。

また、要因推定部１３は、稼働データにおける設備設置期間の長短に応じて、以下の通り推定を行ってもよい。ここで、例えば、長期とは、推定の対象となる部品ごとに設定された目安となる期間（平均寿命）を超える期間のことをいう。この期間は、耐久試験、例えば、１００万回以上、または壊れるまでの繰り返し動作を行う試験を行い、この結果、メーカー推奨の使用期間（回数）、および、これまでの故障実績などに基づいて設定することができる。なお、稼働開始後数週間以内に発生する不良は初期不良と判断してもよい。

例えば、ガイドローラ３３に異常がある場合、設備設置期間が長期であれば、経年的なガイドローラ摩耗と推定し、設備設置期間が短期であれば、初期調整不足と推定する。

レール２２の走行面に異常がある場合、設備設置期間が長期であれば、経年的な走行面劣化と推定し、設備設置期間が短期であれば、一時的な障害と推定する。

レール２２に変形異常がある場合、設備設置期間が長期であれば、時間経過によるボルト緩みまたは固定材の変形と推定し、設備設置期間が短期であれば、初期の工事障害と推定する。

レール２２に異物の挟まりがある場合、設備設置期間が長期であれば、稼働中の異物による搬送障害と推定し、設備設置期間が短期であれば、初期の工事障害と推定する。

ホイール２３１に異常がある場合、設備設置期間が長期であれば、寿命による劣化と推定し、設備設置期間が短期であれば、突発的な表面剥離と推定する。

モータ２５、減速機２６に異常がある場合、設備設置期間が長期であれば、メンテナンス不足と推定し、設備設置期間が短期あれば、初期のオイル注入漏れと推定する。

ドライブシャフト回転部２７に異常がある場合、設備設置期間が長期であれば、寿命による劣化と推定し、設備設置期間が短期であれば、初期調整不足と推定する。

物品搬送設備１への給電に異常がある場合、設備設置期間が長期であれば、インバータ内のコンデンサの時間的劣化と推定し、設備設置期間が短期であれば、インバータの異常と推定する。

また、上記の推定は、物品搬送設備１の開発時に耐久テストを行い、耐久テスト結果である耐用年数、耐用回数、劣化し易い箇所、劣化しやすい順番等を用いて、行ってもよい。

〔まとめ〕
以上のように、本実施形態に係る診断装置１０、１０’は、物品搬送設備１に含まれる診断対象２の異常診断に用いる複数種類の計測データを取得する取得部１１と、計測データのいずれかが当該計測データに応じた所定状態に到達したとき、当該計測データ、および、過去に前記所定状態に到達済みの計測データの各々の到達順番に基づいて、診断対象２の異常診断を行う診断部１２とを備える。

本願発明者らは、物品搬送設備１に含まれる機器や部品（モータ、減速機、レール等）である診断対象２が異常に至る過程において取得された複数種類の計測データ（振動、電流、温度、音、等）に所定の規則があることを見出した。具体的には、診断対象２毎に、複数種類の計測データの各々が計測データに応じた所定状態に到達する順番に、決まりがあることを見出した。前記の構成によれば、その到達順番に基づいて診断対象の異常診断を行う。よって、診断対象２の異常診断（異常状態にある、または、異常の可能性がある）を、簡易な構成で精度よく行うことができる。

また、計測データの全てが所定状態に到達するのを待ってから異常診断を行うのではなく、計測データのいずれかが所定状態に到達した時点で異常診断を行うため、その時点で分かる範囲で早期に異常診断を行うことができる。

また、上記のような構成によれば、エネルギー効率の改善につなげることができる。これにより、持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）の達成に貢献できる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
診断装置１０、１０’（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（取得部１１、診断部１２、要因推定部１３）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。

この場合、上記装置は、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラムを実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。

上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。

また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１ 物品搬送設備
２ 診断対象
３ センサ
５ 稼働データ収集装置
１０ 診断装置
１１ 取得部
１２ 診断部
１２１ 診断テーブル
１２１１ 順番テーブル
１２１２ 基準テーブル
１３ 要因推定部
２１ バックアップローラ
２２ レール
２３ 台車
２３１ ホイール
２３２ ロードバー
２４ ドライブローラ
２５ モータ
２６ 減速機
２７ ドライブシャフト回転部
２８ 駆動装置
２９ 台車
３０ チェン
３１ 台車
３２ サイドガイド
３３ ガイドローラ
３４ 走行車輪

Claims (7)

1. 物品搬送設備に含まれる診断対象の異常診断に用いる３種類以上の計測データを取得する取得部と、
   前記計測データのいずれかが当該計測データに応じた所定状態に到達したとき、当該計測データ、および、過去に前記所定状態に到達済みの計測データの各々の到達順番に基づいて、前記診断対象の異常診断を行う診断部と、を備え、
   前記診断部は、前記計測データの各々が前記所定状態に到達した順番が、予め定められた順番と一致するとき、前記診断対象は異常である、または、前記診断対象に異常の可能性があると診断する、診断装置。
2. 前記診断対象は複数存在し、
   前記計測データの種類の組合せは前記診断対象毎に異なる、請求項１に記載の診断装置。
3. 前記計測データは、
   前記診断対象または前記診断対象の近傍の振動を示すデータ、
   前記診断対象に供給される電流を示すデータ、
   前記診断対象または前記診断対象の近傍の温度を示すデータ、および、
   前記診断対象の近傍で集音された音を示すデータ
   の少なくとも何れかの種類を含む、請求項１または２に記載の診断装置。
4. 前記診断部は、前記計測データと前記所定状態とを教師データとして機械学習された学習モデルに対して前記計測データを入力して得られる出力値に基づき、前記所定状態に到達したか否かを判定する、請求項１～３のいずれか１項に記載の診断装置。
5. 前記物品搬送設備または前記診断対象の稼働に関する稼働データを用いて、前記診断部による診断結果の要因となる事象を推定する要因推定部を備えた、請求項１～４のいずれか１項に記載の診断装置。
6. 前記診断対象は、モータ、減速機、ドライブシャフト回転部、レール、ガイドローラ、チェン、および台車のホイールのいずれかである、請求項１～５のいずれか１項に記載の診断装置。
7. 物品搬送設備に含まれる診断対象の異常診断に用いる３種類以上の計測データを取得する取得ステップと、
   前記計測データのいずれかが当該計測データに応じた所定状態に到達したとき、当該計測データ、および、過去に前記所定状態に到達済みの計測データの各々の到達順番に基づいて、前記診断対象の異常診断を行う診断ステップと、を含み、
   前記診断ステップでは、前記計測データの各々が前記所定状態に到達した順番が、予め定められた順番と一致するとき、前記診断対象は異常である、または、前記診断対象に異常の可能性があると診断する、診断装置の制御方法。

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