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CN107449958A - 异常判定装置和异常判定方法 - Google Patents

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CN107449958A CN201710213851.8A CN201710213851A CN107449958A CN 107449958 A CN107449958 A CN 107449958A CN 201710213851 A CN201710213851 A CN 201710213851A CN 107449958 A CN107449958 A CN 107449958A
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Abstract

提供了一种异常判定装置和异常判定方法。该异常判定装置(1)包括：电流值检测单元(2)，其配置成检测作为电动机(101)的驱动电流的值的电流值；方差比计算单元(3)，其配置成以预定时间间隔对由电流值检测单元(2)按时间序列检测到的时间序列电流值进行分组，计算每个组的电流值的方差值，并且通过将相应组的电流值的方差值除以在减速机构正常时的电动机的基准电流值的方差值来计算每个组的方差比；以及判定单元(4)，其配置成当由方差比计算单元(3)针对所有组计算的方差比等于或大于阈值时判定减速机构异常。

Description

异常判定装置和异常判定方法
技术领域
本发明涉及用于判定机器人的电动机的减速机构的异常的异常判定装置和异常判定方法。
背景技术
已知一种异常判定装置，其提取与机器人的电动机的减速机构的旋转相关联的频率分量，执行频率分析并且判定减速机构的异常(例如，参见日本专利申请公布第2015-034776号(JP 2015-034776A))。
如上所述，当通过频率分析判定减速机构的异常时，需要以非常短的周期时间(例如，约0.1ms至1ms)精准地获取关于旋转等的数据。针对数据获取，需要高性能和高成本的测量装置。另一方面，例如，设置在当前机器人等中的测量装置的数据获取周期时间为大约几十毫秒。因此，当使用诸如频率分析的技术执行异常判定时，需要向当前机器人增设高成本测量装置或高成本计算装置。
发明内容
本发明是鉴于上述问题而提出的，并且提供了一种能够准确地判定机器人的电动机的减速机构的异常的异常判定装置和异常判定方法。
根据本发明的第一方面，提供了一种判定机器人的电动机的减速机构的异常的异常判定装置，该异常判定装置包括：电流值检测单元，其配置成检测作为电动机的驱动电流的值的电流值；方差比计算单元，其配置成以预定时间间隔对由电流值检测单元按时间序列检测到的时间序列电流值进行分组，计算每个组的电流值的方差值，并且通过将相应组的电流值的方差值除以在减速机构正常时的电动机的基准电流值的方差值来计算每个组的方差比；以及判定单元，其配置成当由方差比计算单元计算的方差比等于或大于阈值时判定减速机构异常。根据第一方面，可以在不使用高成本测量装置或高成本计算装置的情况下准确地判定机器人的电动机的减速机构的异常。在第一方面中，判定单元可以计算异常比率并且当计算的异常比率等于或大于预定比率时可以判定减速机构异常，该异常比率是方差比等于或大于阈值的组的数量与按时间序列设置成组的组的数量之比。在第一方面中，机器人可以包括配置成检测电动机的旋转角速度的角速度检测单元，并且判定单元可以基于由角速度检测单元检测到的电动机的旋转角速度来计算与所述组中的电动机的电流值对应的旋转角速度的平均值，可以从按时间序列设置成组的所述组中排除电动机的旋转角速度的所计算的平均值等于或小于预定速度的组，可以计算异常比率，并且当所计算的异常比率等于或大于预定比率时可以判定减速机构异常。因此，可以通过排除在电动机停止前后电动机电流值具有不均匀性的组来准确地计算异常比率并且可以使用该异常比率更准确地判定减速机构的异常。在第一方面中，机器人可以包括配置成检测电动机的旋转角速度的角速度检测单元，并且判定单元可以基于由角速度检测单元检测到的电动机的旋转角速度来计算与所述组中的电动机的电流值对应的旋转角速度的变化，可以从按时间序列设置成组的所述组中提取电动机的旋转角速度的所计算的变化等于或小于预定变化的组，可以仅使用所提取的组的方差比来计算异常比率，并且当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，可以判定减速机构异常。因此，可以仅使用电动机电流值稳定并且电动机的旋转角速度固定或其变化等于或小于预定变化的组来准确地计算异常比率并且可以使用该异常比率来更准确地判定减速机构的异常。在第一方面中，机器人可以包括具有关节的关节臂，电动机可以经由减速机构驱动关节，沿俯仰方向旋转的关节可以设置有平衡器，该平衡器配置成产生用于与作用在关节上的重力力矩平衡的平衡力，机器人可以包括配置成检测电动机的旋转角度的角度检测单元，并且判定单元可以提取与属于每个组的电流值对应的并且由角度检测单元检测到的所有旋转角度处于以重力力矩与平衡力平衡的中性旋转角度为中心的预定角度范围内的组，可以仅使用所提取的组的方差比来计算异常比率，并且当所计算的异常比率等于或大于预定比率时可以判定减速机构异常。因此，可以仅使用关节的旋转操作不太可能受重力影响且电动机电流值稳定并且电动机的旋转角度处于预定角度范围内的组来准确地计算异常比率并且可以使用该异常比率来更准确地判定减速机构的异常。在第一方面中，异常判定装置还可以包括报告单元，其配置成当判定单元判定减速机构异常时向用户报告异常判定结果。因此，用户能够容易地识别减速机构的异常。根据本发明的第二方面，提供了一种用于判定机器人的电动机的减速机构的异常的异常判定方法，该异常判定方法包括：检测作为电动机的驱动电流的值的电流值；以预定时间间隔对检测到的时间序列电流值进行分组，计算每个组的电流值的方差值，并且通过将相应组的电流值的方差值除以在减速机构正常时电动机的基准电流值的方差值来计算每个组的电流值的方差比；以及当所计算的方差比等于或大于阈值时判定减速机构异常。
根据本发明，可以提供一种在不使用高成本测量装置或高成本计算装置的情况下准确地判定机器人的电动机的减速机构的异常的异常判定装置和异常判定方法。
附图说明
下面将参考附图来描述本发明的示例性实施方式的特征、优点以及技术和工业意义，在附图中相似的附图标记表示相似的元件，并且其中：
图1是示出根据本发明的第一实施方式的机器人和异常判定装置的图；
图2是示出根据本发明的第一实施方式的异常判定装置的示意性系统配置的框图；
图3是示出每个组的方差比的图；
图4是示出零点起动加速度、零点停止减速度和诊断区间的图；
图5是示出诊断区间的组的图；
图6是示出计算异常比率的方法的图；
图7是示出根据本发明的第二实施方式的异常判定方法的处理流程的流程图；
图8是示出异常判定结果的示例的图；以及
图9是示出根据本发明的第二实施方式的异常判定装置的示意性系统配置的框图。
具体实施方式
在下文中，将参照附图来描述本发明的实施方式。图1是示出根据本发明的第一实施方式的机器人和异常判定装置的图。图2是示出根据本发明的第一实施方式的异常判定装置的示意性系统配置的框图。根据第一实施方式的异常判定装置1判定机器人的电动机101的减速机构102的异常。机器人100例如是具有多个关节(一个轴线至六个轴线)103的多关节臂。每个关节103设置有电动机101、减速机构102和旋转传感器104，其中，电动机101驱动相应关节103，减速机构102利用齿轮使电动机101的驱动轴的旋转减速并且将减速后的旋转传递至相应关节103的驱动轴，旋转传感器104检测相应电动机101的驱动轴的旋转信息(旋转角度、旋转角速度或旋转角加速度)。
在汽车工厂等中，与上述机器人相同的多个机器人进行操作以生产汽车，并且当机器人的电动机的减速机构变得异常时，生产线可能会停止很长时间，从而造成很大的损失。因此，常规地，通过对电动机电流等进行频率分析来判定减速机构的异常，但是在这种情况下，需要以非常短的周期时间精准地获取数据。针对数据获取，需要高性能和高成本的测量装置。另一方面，设置在当前机器人中的测量装置的数据获取周期时间为大约几十毫秒。因此，当使用诸如频率分析的技术进行异常判定时，需要向当前机器人增设高成本测量装置或高成本计算装置。在这种情况下，导致布置有许多机器人的工厂的成本显著增加。
另一方面，根据第一实施方式的异常判定装置1可以通过使用统计技术执行判定来在不使用高成本测量装置或高成本计算装置的情况下准确地判定机器人的电动机101的减速机构102的异常，例如即使在利用当前机器人100的计算装置或内置在当前机器人100中的简单测量装置时数据稀疏的情况下(在采样周期时间较长的情况下)也是如此。如上所述，由于可以使用稀疏数据以高准确度执行减速机构102的异常判定，所以可以减少要获取的数据量以及减小存储容量。
根据第一实施方式的异常判定装置1包括：电流值检测单元2，其检测机器人100的电动机101的电流值；方差比计算单元3，其以预定时间间隔对由电流值检测单元2检测到的时间序列电流值进行分组，并且通过将每个组中的电流值的方差值除以基准电流值的方差值来计算方差比(F值)；判定单元4，其判定减速机构102的异常；以及报告单元5，其向用户报告减速机构102的异常。
异常判定装置1以硬件例如由微计算机、存储器1b和接口单元(I/F)1c构成，其中，微计算机包括执行计算处理等的中央处理单元(CPU)1a，存储器1b包括存储由CPU 1a执行的计算程序的只读存储器(ROM)或随机存取存储器(RAM)，接口单元(I/F)相对于外部而输入和输出信号。CPU 1a、存储器1b和接口单元1c经由数据总线1d等彼此连接。
电流值检测单元2是电流值检测单元的具体示例。电流值检测单元2使用电流计等来检测用于驱动机器人100的电动机101的电流值(以下称为电动机电流值)。电流值检测单元2例如以预定微小周期时间(大约几十毫秒)来对电动机电流值进行采样，并且将所采样的电动机电流值输出至方差比计算单元3。
方差比计算单元3是方差比计算单元的具体示例。方差比计算单元3以预定时间间隔对由电流值检测单元2按时间序列顺序检测到的时间序列电动机电流值进行分组，并且针对每个组计算电流值的方差值(图3)。以这种方式对电动机电流值进行分组并且计算方差值的原因如下。由于针对每个电动机电流值的比较导致大的不均匀性，所以难以基于电动机电流值来判定减速机构的异常。因此，通过对多个电动机电流值进行分组并且计算其方差值，可以减小电动机电流值的不均匀性的影响并且可以更准确地判定减速机构的状态。方差比计算单元3将从电流值检测单元2输出的电动机电流值按时间序列划分为例如N个组(组A、组B、组C，...)。在本实施方式中，用户可以经由诸如触摸开关、鼠标或键盘的输入单元将N设置成任意整数，但将N设置成满足5≤N在统计上是优选的。
方差比计算单元3通过将所述组的电动机电流值的方差值(标准差σ＝(方差)1/2)σ2 AN、σ2 BN、σ2 CN、…除以基准电流值的方差值σ2 A1、σ2 B1、σ2 C1、…来计算方差比FAN、FBN、FCN、...。基准电流值是在减速机构102正常时(新产品或基于铁浓度等被判定为正常的产品)的电动机电流值。预先使机器人100执行与在实际测量时相同的操作，测量电动机电流值以及将所测量的值作为基准电流值存储在存储器1b等中。方差比计算单元3将所计算的每个组的方差比输出到判定单元4。
判定单元4是判定单元的具体示例。判定单元4计算异常比率，该异常比率是由方差比计算单元3计算的方差比等于或大于方差阈值的组的数量与按时间序列分组设置的组(所有组)的数量之比。当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，判定单元4判定电动机101的减速机构102异常。例如，当所计算的比率等于或大于固定比率或者等于或比固定比率大百分之几时，判定单元4可以判定电动机101的减速机构102异常。方差阈值和预定比率是通过实验获取的，例如为减速机构102异常时并且预先存储在存储器1b中的值。曾经已经设置在存储器1b中的方差阈值和预定比率可以由用户使用输入单元等来任意地改变。异常判定装置1对每个关节103的减速机构102执行上述异常判定。
报告单元5是报告单元的具体示例。当判定单元4判定减速机构102异常时，报告单元5向用户报告异常判定结果。例如，报告单元5使用扬声器输出警报、使用照明装置打开警报灯或使警报灯闪烁或者使用显示装置显示异常减速机构102。因此，用户能够容易地识别减速机构102的异常。
在上述第一实施方式中，方差比计算单元3以预定时间间隔对由电流值检测单元2按时间序列检测到的时间序列电流值进行分组，并且计算每个组的电流值的方差值。方差比计算单元3通过将每个组的电流值的方差值除以在减速机构102正常时电动机101的基准电流值的方差值来计算每个组的方差比。当所计算的方差比等于或大于阈值时，判定单元4判定减速机构102异常。因此，可以对按时间序列获取的电流值进行分组并且可使用简单统计技术基于每个组的电流值的方差值来准确地得知减速机构102的异常。作为结果，可以在不使用高成本测量装置或高成本计算装置的情况下准确地判定机器人的电动机的减速机构102的异常。
第二实施方式
在本发明的第二实施方式中，异常判定装置1提取满足机器人100处于高负载状态的异常诊断条件的组，从所有组中排除所提取的组，计算异常比率，并且当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，判定减速机构102异常。因此，由于可以通过排除机器人处于电动机电流值不均匀的高负载状态时的组来以高准确度计算异常比率，因此可以进一步提高减速机构102的异常判定准确度。可替选地，异常判定装置1提取满足机器人100处于低负载状态的异常诊断条件的组，仅使用所提取的组的方差比来计算异常比率，并且当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，判定减速机构102异常。因此，由于可以仅使用机器人处于电动机电流值稳定的低负载状态时的组来以高准确度计算异常比率，因此可以进一步提高减速机构102的异常判定准确度。
(异常诊断条件1)
机器人100的电动机101既不处于零点起动加速状态(从停止状态加速)也不处于零点停止减速状态(减速至停止状态)。在零点起动加速状态或零点停止减速状态(快速变化状态或者快速加速或减速状态)下，机器人100的电动机101处于高负载状态。在这种情况下，由于电动机电流值出现不均匀性，减速机构102的异常判定准确度降低。
在第二实施方式中，在使电流值检测单元2检测电动机电流值的同时，旋转传感器104检测电动机101的旋转角速度，并且将所检测到的旋转角速度输出到判定单元4。判定单元4基于由旋转传感器104检测到的电动机101的旋转角速度来针对每个组计算电动机101的旋转角速度的平均值。判定单元4从所有组中排除电动机101的旋转角速度的平均值等于或小于预定速度(零点起动加速状态或零点停止减速状态)的组，并且计算异常比率。
例如，如图4所示，当使机器人100向前移动、停止、向后移动、向后移动、停止、向前移动和停止时，电动机101的旋转角速度在区间A中处于零点起动加速状态，在区间B中处于零点停止减速状态，在区间C中处于零点起动加速状态和在区间D中处于零点停止减速状态。
在这种情况下，如图5所示，在与区间A对应的组1和组2、与区间B对应的组7、与区间C对应的组14以及与区间D对应的组18和组19中，电动机101的旋转角速度的平均值等于或小于预定速度。因此，判定单元4使用所有组1至组19中的除电动机101的旋转角速度的平均值等于或小于预定速度的组1、组2、组7、组14、组18和组19(阴影部分)以外的组3至组6、组8至组13以及组15至组17
(白色部分)来计算异常比率。也就是说，除区间A至区间D(组1、组2、组7、组14、组18和组19)以外的区间是执行异常判定的诊断区间(组3至组6、组8至组13以及组15至组17)(图4和图5)。
如图6所示，判定单元4使用通过排除组1至组19中的非诊断对象的电动机101的旋转角速度的平均值等于或小于预定速度的组1、组2、...(阴影部分)而剩下的组3、组4、...(白色部分)来计算异常比率，该异常比率是由方差比计算单元3计算的方差比等于或大于方差阈值的组3、组4、...的比率。
当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，判定单元4判定减速机构102异常。因此，通过排除在电动机停止前后(速度的平均值等于或小于预定速度的零点起动加速状态或零点停止减速状态)的电动机电流值出现不均匀性的组，可以以高准确度计算异常比率并且使用所计算的异常比率来更准确地判定减速机构102的异常。
关于预定速度，预先计算例如零点起动加速状态或零点停止减速状态下的平均角速度并且将其设置在存储器1b等中。旋转传感器104是角速度检测单元的具体示例。判定单元4计算由角速度检测单元检测到的角速度的平均值。
(异常诊断条件2)
机器人100的电动机的旋转角速度是固定速度或者其变化小于预定变化。在该状态下，机器人100的电动机101处于低负载状态。在这种情况下，由于电动机电流值不是不均匀的，而是稳定的，因此可以提高减速机构102的异常判定准确度。
在第二实施方式中，判定单元4基于由旋转传感器104检测到的电动机101的旋转角速度来计算每组中的电动机101的旋转角速度的变化(最低旋转角速度与最高旋转角速度之间的差)。判定单元4从所有组中提取所计算的电动机101的旋转角速度的变化等于或小于预定变化的组。判定单元4仅使用所提取的组的方差比来计算异常比率。当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，判定单元4判定减速机构102异常。因此，可以仅使用电动机电流值稳定并且电动机101的旋转角速度固定或其变化等于或小于预定变化的组来准确地计算异常比率，并且可以使用该异常比率来更准确地判定减速机构102的异常。关于预定变化，例如，预先计算电动机101处于低负载状态时的旋转角速度的变化并且将其设置在存储器1b等中。
判定单元4可以使用由旋转角传感器104检测到的电动机101的旋转角加速度来提取机器人100的电动机的旋转角速度固定或其变化等于或小于预定变化的组。例如，判定单元4计算通过针对每个组累加由旋转传感器104检测到的电动机101的旋转角加速度的绝对值而获得的相加值。判定单元4从所有组中提取所计算的电动机101的旋转角加速度的绝对值的相加值等于或小于预定值的组。
(异常诊断条件3)
当机器人100的电动机101(关节103)的旋转角度在预定角度范围内时，平衡力作用在关节103上并且关节103的旋转操作不太可能受重力的影响。在该状态下，机器人100的电动机101处于低负载状态。
例如，由于连接到关节103的连杆的重力，重力力矩作用在沿俯仰方向旋转的(二轴或三轴)关节103上。关节103设置有平衡器105，该平衡器105产生用于与重力力矩平衡的平衡力。平衡器105例如使用弹簧的弹簧力或者气缸或活塞的气体压力产生平衡力。平衡器105产生用于在旋转角度偏离中性旋转角度时使旋转角度返回至中性旋转角度的平衡力，其中，中性旋转角度是在重力力矩与平衡力彼此平衡的中性点(无负载状态)处的电动机101(关节103)的旋转角度。因此，在距中性旋转角度的旋转角度不太可能受到重力的影响的预定角度范围内，电动机101处于低负载状态。
在第二实施方式中，判定单元4提取由旋转传感器104检测到的电动机101的旋转角度(每个组中的旋转角度或者组中的旋转角度的平均值)处于预定角度范围内的组。判定单元4仅使用所提取的组的方差比来计算异常比率。当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，判定单元4判定减速机构102异常。因此，可以仅使用包括关节103和平衡器105的机器人100中的关节103的旋转操作不太可能受重力影响且电动机电流值稳定并且电动机101的旋转角度处于预定角度范围内(在平衡器105的中性点附近)的组来准确地计算异常比率，并且可以使用该异常比率来更准确地判定减速机构102的异常。
判定单元4可以以(异常诊断条件1)至(异常诊断条件3)的任意组合来计算异常比率，并且在所计算的异常比率等于或大于预定比率时判定减速机构102异常。可以使用(异常诊断条件1)来判定减速机构102的异常，并且优选地，当意在更准确地判定减速机构102的异常时，可以以(异常诊断条件1)与(异常诊断条件2)或(异常诊断条件3)的组合来判定减速机构102的异常。
例如，判定单元4可以以(异常诊断条件1)和(异常诊断条件2)的组合来计算异常比率，并且可以判定减速机构102的异常。在这种情况下，判定单元4从所有组中排除电动机101的旋转角速度的平均值等于或小于预定速度的组，并且从经排除的组中提取电动机101的旋转角速度的变化等于或小于预定变化的组。判定单元4仅使用所提取的组的方差比来计算异常比率。当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，判定单元4判定减速机构102异常。因此，可以准确地计算异常比率并且可以使用该异常比率来更准确地判定减速机构102的异常。
判定单元4可以以(异常诊断条件1)和(异常诊断条件3)的组合来计算异常比率，并且可以判定减速机构102的异常。在这种情况下，判定单元4从所有组中排除电动机101的旋转角速度的平均值等于或小于预定速度的组并且从经排除的组中提取由旋转传感器104检测到的电动机101的旋转角度处于预定角度范围内的组。判定单元4仅使用所提取的组的方差比来计算异常比率。当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，判定单元4判定减速机构102异常。因此，可以准确地计算异常比率并且可以使用该异常比率来更准确地判定减速机构102的异常。
判定单元4可以以(异常诊断条件1)至(异常诊断条件3)的组合来计算异常比率，并且可以判定减速机构102的异常。在这种情况下，判定单元4从所有组中排除电动机101的旋转角速度的平均值等于或小于预定速度的组，并且从经排除的组中提取电动机101的旋转角速度的变化等于或小于预定变化的组。判定单元4从所提取的组中提取由旋转传感器104检测到的电动机101的旋转角度处于预定角度范围内的组。判定单元4仅使用所提取的组的方差比来计算异常比率。当所计算的异常比率等于或大于预定比率时，判定单元4判定减速机构102异常。因此，在上述提案中，可以最准确地计算异常比率并且可以使用该异常比率来最准确地判定减速机构102的异常。
图7是示出根据第二实施方式的异常判定方法的处理流程的流程图。将要被诊断的机器人100输入到异常判定装置1(步骤S101)。例如，将多个机器人100显示在异常判定装置1的显示屏幕上，并且用户可以经由输入单元等选择所显示的机器人中的任意机器人。
在异常判定装置1中，经由输入单元等设置设定值，如用于每个组的电动机电流值的数量N、方差阈值、预定比率和预定速度(步骤S102)。
电流值检测单元2检测机器人100的电动机电流值，并且将所检测到的电动机电流值输出到方差比计算单元3(步骤S103)。方差比计算单元3以已经设置的每N个一组的方式对从电流值检测单元2输出的时间序列电动机电流值进行分组，通过将每个组的电动机电流值的方差值除以基准电流值的方差值来计算方差比，并且将所计算的方差比输出到判定单元4(步骤S104)。
在使电流值检测单元2检测电动机电流值的同时，旋转传感器104检测机器人100的电动机101的旋转角速度，并且将所检测到的旋转角速度输出到判定单元4(步骤S105)。判定单元4基于由旋转传感器104检测到的电动机101的旋转角速度来计算每个组的电动机101的旋转角速度的平均值(步骤S106)。
判定单元4基于由方差比计算单元3计算的组的方差比来从所有组中排除电动机101的旋转角速度的平均值等于或小于预定速度的组，并且计算异常比率(步骤S107)。判定单元4判定所计算的异常比率是否等于或小于预定比率(步骤S108)。
当所计算的异常比率等于或大于预定比率(在步骤S108中为“是”)时，判定单元4判定减速机构102异常(步骤S109)。另一方面，当所计算的异常比率小于预定比率(在步骤S108中为“否”)时，判定判定单元4判定减速机构102正常(步骤S110)。异常判定装置1对每个关节103的减速机构102反复执行(步骤S103)至(步骤S110)的过程。
当判定单元4判定减速机构102异常时，报告单元5向用户报告异常判定结果。例如，如图8所示，报告单元5使用显示装置显示异常和正常的减速机构102。在这种情况下，用户能够容易地进行以下识别：由于二轴关节JT2的判定结果为“×”，因此其减速机构102异常，以及由于一轴关节JT1以及三轴关节JT3至八轴关节JT8的判定结果为“o”，因此其减速机构102正常。报告单元5可以经由通信网络(诸如LAN或因特网)将异常判定结果报告给另一终端(PC)。因此，拥有异常判定结果等的人能够远程识别减速机构102的异常。
本发明不限于上述实施方式，并且可以在不脱离本发明的要旨的情况下进行适当地修改。在上述实施方式中，判定单元4可以逐步地判定所计算的异常比率。例如，当所计算的异常比率等于或大于第一预定比率时，判定单元4可以判定存在电动机101的减速机构102将会异常的可能性(减速机构没有异常但是正在老化并且在不久的将来将会异常的可能性)，并且当所计算的异常比率等于或大于第二预定比率(第二预定比率>第一预定比率)时，可以判定电动机101的减速机构102异常。在这种情况下，例如，通过使用显示装置，报告单元5可以用“×”标记异常减速机构102，用“Δ”标记具有异常可能性的减速机构102以及用“o”标记正常减速机构102。因此，操作者等能够容易地理解在不久的将来可能会异常的减速机构102以及当前异常的减速机构102。第一预定比率和第二预定比率例如预先设置在存储器1b中并且可以使用输入单元等来改变该设定。
在本发明中，例如，可以通过使CPU 1a执行计算机程序来实现图7所示的处理流程。程序可以使用各种类型的非暂态计算机可读介质存储并且提供给计算机。非暂态计算机可读介质包括各种类型的有形存储介质。非暂态计算机可读介质的示例包括磁存储介质(诸如软盘、磁带和硬盘驱动器)、磁光存储介质(诸如磁光盘)、CD-ROM(只读存储器)、CD-R、CD-R/W和半导体存储器(诸如掩模ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、闪速ROM或随机存取存储器(RAM))。
可以使用各种类型的暂态计算机可读介质将程序提供给计算机。暂态计算机可读介质的示例包括电信号、光信号或电磁波。暂态计算机可读介质可以经由诸如电线和光纤的有线通信线路或无线通信线路将程序提供给计算机。

Claims (7)

1.一种判定用于机器人的电动机的减速机构的异常的异常判定装置，所述异常判定装置的特征在于包括：
电流值检测单元，所述电流值检测单元配置成检测电流值，所述电流值是所述电动机的驱动电流的值；
方差比计算单元，所述方差比计算单元配置成以预定时间间隔对由所述电流值检测单元按时间序列检测到的时间序列电流值进行分组，计算每个组的所述电流值的方差值，并且通过将相应组的所述电流值的所述方差值除以在所述减速机构正常时的所述电动机的基准电流值的方差值来计算每个组的方差比；以及
判定单元，所述判定单元配置成当由所述方差比计算单元计算的所述方差比等于或大于阈值时判定所述减速机构异常。
2.根据权利要求1所述的异常判定装置，其特征在于，所述判定单元计算异常比率并且当所计算的异常比率等于或大于预定比率时判定所述减速机构异常，其中，所述异常比率是所述方差比等于或大于所述阈值的组的数量与按时间序列设置成组的组的数量之比。
3.根据权利要求2所述的异常判定装置，其特征在于，所述机器人包括配置成检测所述电动机的旋转角速度的角速度检测单元，并且
所述判定单元基于由所述角速度检测单元检测到的所述电动机的所述旋转角速度计算与所述组中的所述电动机的所述电流值对应的所述旋转角速度的平均值，从按时间序列设置成组的所述组中排除所述电动机的所述旋转角速度的所计算的所述平均值等于或小于预定速度的组，计算所述异常比率，并且当所计算的所述异常比率等于或大于所述预定比率时判定所述减速机构异常。
4.根据权利要求2所述的异常判定装置，其特征在于，所述机器人包括配置成检测所述电动机的旋转角速度的角速度检测单元，并且
所述判定单元基于由所述角速度检测单元检测到的所述电动机的所述旋转角速度计算与所述组中的所述电动机的所述电流值对应的所述旋转角速度的变化，从按时间序列设置成组的所述组中提取所述电动机的所述旋转角速度的所计算的变化等于或小于预定变化的组，仅使用所提取的组的所述方差比计算所述异常比率，并且当所计算的所述异常比率等于或大于所述预定比率时判定所述减速机构异常。
5.根据权利要求2至4中的任一项所述的异常判定装置，其特征在于，所述机器人包括具有关节的关节臂，
所述电动机经由所述减速机构驱动所述关节，
沿俯仰方向旋转的所述关节设置有平衡器，所述平衡器配置成产生用于与作用在所述关节上的重力力矩平衡的平衡力，
所述机器人包括配置成检测所述电动机的旋转角度的角度检测单元，并且
所述判定单元提取与属于每个组的所述电流值对应且由所述角度检测单元检测到的所有所述旋转角度处于以所述重力力矩与所述平衡力平衡的中性旋转角度为中心的预定角度范围内的组，仅使用所提取的组的所述方差比计算所述异常比率，并且当所计算的所述异常比率等于或大于预定比率时判定所述减速机构异常。
6.根据权利要求1至5中的任一项所述的异常判定装置，其特征在于还包括：
报告单元，所述报告单元配置成当所述判定单元判定所述减速机构异常时向用户报告异常判定结果。
7.一种判定用于机器人的电动机的减速机构的异常的异常判定方法，所述异常判定方法的特征在于包括：
检测电流值，所述电流值是所述电动机的驱动电流的值；
以预定时间间隔对检测到的时间序列电流值进行分组，计算每个组的所述电流值的方差值，并且通过将相应组的所述电流值的所述方差值除以在所述减速机构正常时的所述电动机的基准电流值的方差值来计算每个组的所述电流值的方差比；以及
当所计算的方差比等于或大于阈值时判定所述减速机构异常。
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