JPH06344293A - Trouble diagnosing device for industrial robot - Google Patents
Trouble diagnosing device for industrial robotInfo
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、産業用ロボットの故障
診断装置に係り、特に故障原因の診断を行いうるように
したものに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a fault diagnosing device for an industrial robot, and more particularly to a device capable of diagnosing the cause of a fault.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来、位置指令、速度指令、位置フィー
ドバック、速度フィードバック、電流値等の動作内容を
記憶できるサーボアンプ(以下単にアンプという)を備
えた産業用ロボット(以下単にロボットという)におけ
るアンプの故障診断装置はたとえば図5に示すように構
成されている。すなわち、アンプ1を内蔵したロボット
本体2はコントローラ3を介して外部コンピュータ4に
接続されており、このコンピュータ4には、アンプ1の
故障の発生の有無を診断する故障診断部5と、アンプ1
の状態を読み出すアンプデータ取得部6とが設けられて
いる。アンプ1に故障が発生すると、コンピュータ4の
故障診断部5はコントローラ3からの異常信号によりア
ンプ1に故障が発生したことを検知し、これを受けてア
ンプデータ取得部6は故障発生時のアンプ1の状態をメ
モリから読み出す。そして、このデータに基づいてオペ
レータは試行錯誤により故障の原因を推測していた。2. Description of the Related Art Conventionally, an amplifier in an industrial robot (hereinafter simply referred to as a robot) having a servo amplifier (hereinafter simply referred to as an amplifier) capable of storing operation contents such as a position command, a speed command, a position feedback, a speed feedback, and a current value. The failure diagnosing device is constructed as shown in FIG. 5, for example. That is, the robot main body 2 incorporating the amplifier 1 is connected to the external computer 4 via the controller 3, and the computer 4 includes a failure diagnosis section 5 for diagnosing whether or not a failure has occurred in the amplifier 1, and an amplifier 1
And an amplifier data acquisition unit 6 for reading the state of When a failure occurs in the amplifier 1, the failure diagnosis section 5 of the computer 4 detects that the failure has occurred in the amplifier 1 by an abnormal signal from the controller 3, and the amplifier data acquisition section 6 receives the notification and the amplifier data acquisition section 6 receives the failure signal. Read state 1 from memory. Then, based on this data, the operator presumed the cause of the failure by trial and error.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の故障診断装置にあっては、結局のところオペ
レータが試行錯誤により故障原因を究明することになる
ので、一般に故障の修復に時間がかかる。しかも、原因
の推測にあたってはオペレータの経験や知識に負うとこ
ろが大きいため、故障復旧時間はオペレータの経験や知
識に大きく左右されることになる。However, in such a conventional failure diagnosis device, since the operator eventually finds out the cause of the failure by trial and error, it generally takes time to repair the failure. . Moreover, since the experience and knowledge of the operator are largely responsible for inferring the cause, the failure recovery time greatly depends on the experience and knowledge of the operator.
【0004】本発明は、このような従来技術の問題点に
鑑みてなされたものであり、アンプの故障原因を自動的
に短時間で診断しうる産業用ロボットの故障診断装置を
提供することを目的とする。The present invention has been made in view of the above problems of the prior art, and it is an object of the present invention to provide a failure diagnostic apparatus for an industrial robot capable of automatically diagnosing the cause of an amplifier failure in a short time. To aim.
【0005】[0005]
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明は、動作内容を記憶するアンプを備えたロボ
ット本体と、当該ロボット本体を制御するコントローラ
と、前記アンプの故障の発生を検出するアンプ故障発生
検出手段と、前記アンプの状態に関するデータを入力す
るアンプデータ入力手段と、故障原因に関連するパラメ
ータによりシミュレーション波形を生成するシミュレー
ション波形生成手段と、前記シミュレーション波形と故
障波形とを比較する波形比較手段と、あらかじめ設定さ
れた前記パラメータと故障原因との対応関係を示すデー
タテーブルを記憶するデータテーブル記憶手段と、前記
シミュレーション波形と前記故障波形とが一致するとき
に前記データテーブルをルックアップして故障原因を推
論する故障原因推論手段とを有することを特徴とする。SUMMARY OF THE INVENTION To achieve the above object, the present invention provides a robot main body having an amplifier for storing operation contents, a controller for controlling the robot main body, and a failure of the amplifier. An amplifier failure occurrence detecting means for detecting, an amplifier data input means for inputting data relating to the state of the amplifier, a simulation waveform generating means for generating a simulation waveform by a parameter related to the cause of the failure, the simulation waveform and the failure waveform. Waveform comparing means for comparing, data table storing means for storing a data table showing a correspondence relationship between the preset parameters and the cause of failure, and the data table when the simulation waveform and the failure waveform match. Failure cause inference that looks up and infers the cause of failure And having a means.
【0006】[0006]
【作用】このように構成した本発明にあっては、アンプ
故障発生検出手段によりアンプの故障の発生が検出され
ると、アンプデータ入力手段は故障発生時のアンプの状
態に関するデータを入力し、シミュレーション波形生成
手段はパラメータによりシミュレーション波形を生成
し、波形比較手段はシミュレーション波形と故障波形と
を比較して同一かどうかを判断する。同一でなければシ
ミュレーション波形生成手段はシミュレーション波形が
故障波形と同一になるようにパラメータを変更する。シ
ミュレーション波形と故障波形とが一致すれば故障原因
推論手段はデータテーブル記憶手段に記憶されているデ
ータテーブルをルックアップして故障原因を推論する。In the present invention thus constituted, when the occurrence of an amplifier failure is detected by the amplifier failure occurrence detection means, the amplifier data input means inputs data relating to the state of the amplifier at the time of occurrence of failure, The simulation waveform generation means generates a simulation waveform from the parameters, and the waveform comparison means compares the simulation waveform and the failure waveform to determine whether they are the same. If they are not the same, the simulation waveform generation means changes the parameters so that the simulation waveform is the same as the failure waveform. If the simulation waveform and the failure waveform match, the failure cause inferring means looks up the data table stored in the data table storage means to infer the failure cause.
【0007】[0007]
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図1は本実施例による産業用ロボットの故障診
断装置の概略構成図、図2はパラメータ・原因関連テー
ブルの一例を示す図、図3は本実施例の処理手順を示す
フローチャート、図4は産業用ロボットのサーボ機構の
構成の一例を示すブロック線図である。なお、図1中、
図5と同じ部分には同一の符号を付してある。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a failure diagnosis device for an industrial robot according to this embodiment, FIG. 2 is a diagram showing an example of a parameter / cause relation table, FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of this embodiment, and FIG. FIG. 3 is a block diagram showing an example of a configuration of a servo mechanism of a mobile robot. In addition, in FIG.
The same parts as those in FIG. 5 are designated by the same reference numerals.
【0008】図1に示す故障診断装置においては、従来
と同様、位置指令、速度指令、位置フィードバック、速
度フィードバック、電流値等の動作内容を記憶するアン
プ1(サーボアンプ)を内蔵したロボット本体2がこれ
を制御するコントローラ3を介して外部コンピュータ1
0に接続されている。In the failure diagnosis apparatus shown in FIG. 1, the robot body 2 incorporating an amplifier 1 (servo amplifier) for storing operation contents such as a position command, a speed command, a position feedback, a speed feedback, and a current value, as in the conventional case. The external computer 1 via the controller 3 which controls this
It is connected to 0.
【0009】このコンピュータ10は、アンプ1の故障
の有無および原因を診断する故障診断部11と、アンプ
1の状態に関するデータを読み込むアンプデータ入力手
段としてのアンプデータ取得部12と、故障原因に関連
する機械系および制御系のパラメータに基づいてシミュ
レーション波形を生成するシミュレーション波形生成手
段としての解析シミュレート部13と、この解析シミュ
レート部13で生成されたシミュレーション波形とアン
プデータ取得部12により取得された故障発生時の速度
指令や電流値等の故障波形とをいわゆるニューラル・ネ
ットワーク(neural network)を用いて比較する波形比較
手段としての波形比較部14とを有している。そして、
故障診断部11はさらに、アンプ1の故障の発生を検出
するアンプ故障発生検出手段としてのコントローラ故障
診断部15と、後述するデータテーブルをルックアップ
して故障の原因を推論する故障原因推論手段としての波
形原因診断部16とで構成されている。コントローラ故
障診断部15は従来のシステムにおける故障診断部5
(図5参照)と同じものである。また、波形原因診断部
16には、前記パラメータと故障原因とを関連づけて両
者の対応関係を設定したデータテーブル記憶手段として
のパラメータ・原因関連テーブル17が設けられてい
る。このパラメータ・原因関連テーブル17はあらかじ
め実験に基づいて適当に設定しておく。The computer 10 is associated with a failure diagnosis section 11 for diagnosing the presence or absence of a failure of the amplifier 1, an amplifier data acquisition section 12 as an amplifier data input means for reading data regarding the state of the amplifier 1, and a failure cause. The simulation simulation unit 13 as a simulation waveform generation unit that generates a simulation waveform based on the parameters of the mechanical system and the control system, and the simulation waveform generated by the analysis simulation unit 13 and the amplifier data acquisition unit 12 are acquired. Further, it has a waveform comparing section 14 as a waveform comparing means for comparing a fault waveform such as a speed command or a current value when a fault occurs using a so-called neural network. And
The failure diagnosing unit 11 further includes a controller failure diagnosing unit 15 as an amplifier failure occurrence detecting unit that detects occurrence of a failure of the amplifier 1, and a failure cause inferring unit that looks up a data table described later to infer the cause of the failure. The waveform cause diagnosis unit 16 of FIG. The controller failure diagnosis unit 15 is the failure diagnosis unit 5 in the conventional system.
(See FIG. 5). Further, the waveform cause diagnosis unit 16 is provided with a parameter / cause relation table 17 as a data table storage means in which the parameters and the cause of failure are associated with each other and the corresponding relationship between them is set. The parameter / cause relation table 17 is appropriately set in advance based on experiments.
【0010】このパラメータ・原因関連テーブル17の
一例を図2に示してある。ここでは、たとえば故障原因
としてモータ焼付きと機械的干渉を例に取り上げて、こ
れと各種パラメータの値との関連づけがなされている。
後述するように、このテーブル17をルックアップする
ことによってアンプ1の故障の原因が診断される。な
お、図2中における各種パラメータ(1/R、Jl 、J
m 、Ke 等)は図4に示すブロック線図に登場する記号
に対応している。図4のブロック線図はロボットのサー
ボ機構の構成例であり、解析シミュレート部13で使用
するものである。同図中、たとえば「1/R」は巻線抵
抗、「Jl 」は負荷イナーシャ、「Jm 」はロータイナ
ーシャ、「Ke 」は逆起電力係数であり、また、「Kp
i」は位置積分ゲイン、「Kpp」は位置比例ゲイン、
「Kv 」は速度ゲイン、「Kω 」は速度フィードバッ
ク係数、「Kt 」はトルク定数、「D+sJl 」は抵抗
+負荷イナーシャ、「1/s」は積分である。An example of the parameter / cause relation table 17 is shown in FIG. Here, for example, the seizure of the motor and the mechanical interference are taken as examples of the cause of the failure, and this is associated with the values of various parameters.
As will be described later, the cause of the failure of the amplifier 1 is diagnosed by looking up this table 17. In addition, various parameters (1 / R, Jl, J
m, Ke, etc.) correspond to the symbols appearing in the block diagram shown in FIG. The block diagram of FIG. 4 is a configuration example of the servo mechanism of the robot, which is used by the analysis simulation unit 13. In the figure, for example, "1 / R" is winding resistance, "Jl" is load inertia, "Jm" is rotor inertia, "Ke" is counter electromotive force coefficient, and "Kp" is
"i" is position integral gain, "Kpp" is position proportional gain,
"Kv" is a speed gain, "Kω" is a speed feedback coefficient, "Kt" is a torque constant, "D + sJl" is resistance + load inertia, and "1 / s" is an integral.
【0011】このように構成された本装置は図3のフロ
ーチャートに従って動作する。まず、アンプ1に故障が
発生すると、コンピュータ10は、故障診断部11のコ
ントローラ故障診断部15においてコントローラ3から
の異常信号に基づいてアンプ1に故障が発生したことを
検知し(S1)、これを受けてアンプデータ取得部12
は故障発生時のアンプ1の状態に関するデータを取り込
む(S2)。The present apparatus thus constructed operates according to the flowchart of FIG. First, when a failure occurs in the amplifier 1, the computer 10 detects that the failure has occurred in the amplifier 1 in the controller failure diagnosis unit 15 of the failure diagnosis unit 11 based on the abnormal signal from the controller 3 (S1). In response, the amplifier data acquisition unit 12
Captures data relating to the state of the amplifier 1 at the time of failure (S2).
【0012】それから、あらかじめ解析シミュレート部
13において機械系・制御系の特徴あるパラメータ(図
4参照)により基準となるシミュレーション波形を生成
した後、波形比較部14においてそのシミュレーション
波形と故障波形とをニューラル・ネットワークを用いて
比較し(S3)、両者が同一かどうかを判断する(S
4)。この判断の結果として同一であればただちにステ
ップ6に進むが、同一でなければ、解析シミュレート部
13は、ステップ3の比較の結果最も故障波形に近いシ
ミュレーション波形を選択し、前記基準シミュレーショ
ン波形のパラメータを微調整することによって、故障波
形と同一の波形となるようにパラメータを変更する(S
5)。Then, in the analysis simulation section 13, a reference simulation waveform is generated in advance by a characteristic parameter (see FIG. 4) of the mechanical system / control system, and then the waveform comparison section 14 compares the simulation waveform and the failure waveform. A neural network is used for comparison (S3), and it is determined whether the two are the same (S3).
4). If the result of this determination is that they are the same, the process immediately proceeds to step 6, but if they are not the same, the analysis simulation unit 13 selects the simulation waveform closest to the failure waveform as a result of the comparison in step 3, and selects the simulation waveform of the reference simulation waveform. By finely adjusting the parameters, the parameters are changed so that the waveform becomes the same as the fault waveform (S
5).
【0013】それから、波形原因診断部16は、故障波
形とシミュレーション波形とが同一である時のパラメー
タ情報に基づいて、内蔵するパラメータ・原因関連テー
ブル17をルックアップしながら故障の原因を診断する
(S6)。たとえば、モータ焼付き時の故障波形と同一
のシミュレーション波形を付与する各種パラメータ1/
R、Jl 、Jm 、Ke 等の値がそれぞれ5以下、100
以上、2以下、1000以上等であれば、図2のテーブ
ルを参照して故障の原因はモータ焼付きであると診断す
ることになる。Then, the waveform cause diagnosis section 16 diagnoses the cause of the failure by looking up the built-in parameter / cause relation table 17 based on the parameter information when the failure waveform and the simulation waveform are the same ( S6). For example, various parameters that give the same simulation waveform as the fault waveform at the time of motor burn-in 1 /
The values of R, Jl, Jm, Ke, etc. are 5 or less and 100, respectively.
If the number is 2 or less, 1000 or more, it is diagnosed that the cause of the failure is motor burn-in by referring to the table in FIG.
【0014】したがって、本実施例によれば、アンプ1
の故障原因を自動的に短時間で診断することが可能にな
り、故障の修復時間を大幅に短縮することができる。Therefore, according to this embodiment, the amplifier 1
The cause of the failure can be automatically diagnosed in a short time, and the failure repair time can be greatly shortened.
【0015】[0015]
【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、アン
プの故障原因を自動的に短時間で診断しうるようにした
ので、故障修復時間の大幅な短縮が図られる。As described above, according to the present invention, the cause of the failure of the amplifier can be automatically diagnosed in a short time, so that the failure repair time can be greatly shortened.
【図1】本発明の一実施例による産業用ロボットの故障
診断装置の概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a fault diagnosis device for an industrial robot according to an embodiment of the present invention.
【図2】本実施例によるパラメータ・原因関連テーブル
の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a parameter / cause relation table according to the present embodiment.
【図3】本実施例の処理手順を示すフローチャートであ
る。FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of this embodiment.
【図4】産業用ロボットのサーボ機構の構成の一例を示
すブロック線図である。FIG. 4 is a block diagram showing an example of a configuration of a servo mechanism of an industrial robot.
【図5】従来の産業用ロボットの故障診断装置の概略構
成図である。FIG. 5 is a schematic configuration diagram of a conventional fault diagnosis device for an industrial robot.
1…アンプ 2…ロボット本体 3…コントローラ 10…コンピュータ 11…故障診断部 12…アンプデータ取得部(アンプデータ入力手段) 13…解析シミュレート部(シミュレーション波形生成
手段) 14…波形比較部(波形比較手段) 15…コントローラ故障診断部(アンプ故障発生検出手
段) 16…波形原因診断部(故障原因推論手段) 17…パラメータ・原因関連テーブル(データテーブル
記憶手段)DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Amplifier 2 ... Robot main body 3 ... Controller 10 ... Computer 11 ... Failure diagnosis part 12 ... Amplifier data acquisition part (amplifier data input means) 13 ... Analysis simulation part (simulation waveform generation means) 14 ... Waveform comparison part (waveform comparison 15) Controller failure diagnosis section (amplifier failure occurrence detection section) 16 ... Waveform cause diagnosis section (fault cause inference section) 17 ... Parameter / cause relation table (data table storage section)
Claims (1)
ット本体と、 当該ロボット本体を制御するコントローラと、 前記アンプの故障の発生を検出するアンプ故障発生検出
手段と、 前記アンプの状態に関するデータを入力するアンプデー
タ入力手段と、 故障原因に関連するパラメータによりシミュレーション
波形を生成するシミュレーション波形生成手段と、 前記シミュレーション波形と故障波形とを比較する波形
比較手段と、 あらかじめ設定された前記パラメータと故障原因との対
応関係を示すデータテーブルを記憶するデータテーブル
記憶手段と、 前記シミュレーション波形と前記故障波形とが一致する
ときに前記データテーブルをルックアップして故障原因
を推論する故障原因推論手段と、 を有することを特徴とする産業用ロボットの故障診断装
置。1. A robot main body provided with an amplifier for storing operation contents, a controller for controlling the robot main body, an amplifier failure occurrence detecting means for detecting occurrence of a failure of the amplifier, and data relating to the status of the amplifier. Amplifier data input means for inputting, simulation waveform generating means for generating a simulation waveform by parameters related to the cause of failure, waveform comparing means for comparing the simulation waveform and the failure waveform, the preset parameter and cause of failure A data table storage means for storing a data table showing a correspondence relationship between the simulation waveform and the failure waveform, and a failure cause inference means for inferring a failure cause by looking up the data table. An industrial robot characterized by having Of the failure diagnosis device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5133529A JPH06344293A (en) | 1993-06-03 | 1993-06-03 | Trouble diagnosing device for industrial robot |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5133529A JPH06344293A (en) | 1993-06-03 | 1993-06-03 | Trouble diagnosing device for industrial robot |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06344293A true JPH06344293A (en) | 1994-12-20 |
Family
ID=15106931
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5133529A Pending JPH06344293A (en) | 1993-06-03 | 1993-06-03 | Trouble diagnosing device for industrial robot |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH06344293A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002172576A (en) * | 2000-12-05 | 2002-06-18 | Sony Corp | Diagnostic device |
JP2015030076A (en) * | 2013-08-05 | 2015-02-16 | 株式会社東芝 | Robot controller |
JP2019067240A (en) * | 2017-10-03 | 2019-04-25 | 川崎重工業株式会社 | Method of estimating a portion where abnormality has occurred and program for estimating the portion where abnormality has occurred |
WO2025037654A1 (en) * | 2023-08-14 | 2025-02-20 | 엘지전자 주식회사 | Method for analyzing operation data of robot, and robot capable of implementing same |
-
1993
- 1993-06-03 JP JP5133529A patent/JPH06344293A/en active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002172576A (en) * | 2000-12-05 | 2002-06-18 | Sony Corp | Diagnostic device |
JP2015030076A (en) * | 2013-08-05 | 2015-02-16 | 株式会社東芝 | Robot controller |
JP2019067240A (en) * | 2017-10-03 | 2019-04-25 | 川崎重工業株式会社 | Method of estimating a portion where abnormality has occurred and program for estimating the portion where abnormality has occurred |
WO2025037654A1 (en) * | 2023-08-14 | 2025-02-20 | 엘지전자 주식회사 | Method for analyzing operation data of robot, and robot capable of implementing same |
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