[发明专利]故障诊断装置及故障诊断方法

说明书

本发明的故障诊断装置检测多轴型机器人具备的关节轴的移动位置(S03)，检测施加于关节轴的干扰扭矩(Tq)(S01)。所述故障诊断装置根据关节轴的移动位置来判断是否进行了预定的常规作业，根据在进行预定的常规作业时检测到的干扰扭矩算出干扰扭矩参考值(S07)。所述故障诊断装置使用干扰扭矩参考值修正干扰扭矩(S09)，通过将修正后干扰扭矩(Tq')和阈值(α)进行比较，进行多轴型机器人(1)的故障诊断(S11～S15)。

技术领域

本发明涉及诊断多轴型机器人的故障的故障诊断装置及故障诊断方法。

背景技术

作为多关节型工业用机器人的故障诊断方法，目前公开有专利文献1。在专利文献1公开的故障诊断方法中，在机器人的动作中，在每个规定周期都检测机器人关节轴的移动位置及施加于关节轴的干扰扭矩，求出每个检测到的移动位置的干扰扭矩的平均值。然后，将该平均值和设定阈值进行比较，在平均值超过了设定阈值的情况下，诊断为机器人发生了异常或故障。

专利文献1：(日本)特开平9－174482号公报

但是，由于干扰扭矩有时随着进行作业的机器人而发生变化，故而需要对每个机器人都预先设定不同的阈值。

发明内容

本发明是鉴于上述课题而设立的，其目的在于提供一种故障诊断装置及故障诊断方法，其不管进行作业的机器人如何，都能够使用恒定的阈值进行精度高的故障诊断。

为了解决上述的课题，本发明的一方面提供一种诊断多轴型机器人的故障的故障诊断装置及故障诊断方法，其根据在进行预定的常规作业时检测到的干扰扭矩算出干扰扭矩参考值。所述故障诊断装置及故障诊断方法使用该干扰扭矩参考值修正干扰扭矩，通过将修正后干扰扭矩和阈值进行比较，进行故障诊断。

附图说明

图1是表示包含第一实施方式的故障诊断装置23的故障诊断系统100的整体构成的框图；

图2是详细地表示干扰扭矩(Tq)的算出方法的框图；

图3是详细地表示图1的运算处理部18a的框图；

图4(a)是表示干扰扭矩(Tqa、Tqb)的时间变化的曲线图，图4(b) 是表示代表值为干扰扭矩(Tq)的平均值且变化量为干扰扭矩(Tq)的标准偏差时的修正后干扰扭矩(Tqa′、Tqb′)的曲线图；

图5(a)是表示与图4(a)相同的干扰扭矩(Tqa、Tqb)的时间变化的曲线图，图5(b)是表示代表值为干扰扭矩(Tq)的最小值且变化量为干扰扭矩(Tq)的最大值与最小值之差时的修正后干扰扭矩(Tqa′、Tqb′)的曲线图；

图6是表示第一实施方式的故障诊断方法的流程图；

图7是表示包含第二实施方式的故障诊断装置23的故障诊断系统200的整体构成的框图；

图8是详细地表示图7的运算处理部18b的框图；

图9是对未考虑季节变动成分的干扰扭矩正常值(R′)的预测方法进行说明的曲线图；

图10是对用正弦波将在干扰扭矩中包含的季节变动成分近似的情况进行说明的曲线图；

图11是对考虑了季节变动成分的干扰扭矩正常值(R′)的预测方法进行说明的曲线图；

图12是表示第二实施方式的阈值(α)的设定方法之一例的流程图；

图13是表示干扰扭矩(Tq)通过维修、维护的实施而大幅减小的例子的曲线图。

标记说明

1：机器人

2：机器人控制单元

3：故障诊断单元