并联连杆机器人的关节部的异常探测装置及异常探测方法与流程

本发明涉及对并联连杆机器人的关节部的异常进行探测的装置及方法。

背景技术：

作为对具备终端执行器的可动部进行三维定位的方案，已知使用了三角型并联机构的并联连杆机器人。三角型并联连杆机器人具备基础部、可动部以及连结基础部和可动部的驱动连杆及从动连杆。大多数情况下，设置三对驱动连杆和从动连杆，能够通过分别控制各对的动作来使可动部以三自由度(x、y、z)移动。

一般地，从动连杆与驱动连杆之间、从动连杆与可动部之间通过三自由度的球窝接头结合。例如，在日本特表2002－529258号公报中，作为球窝接头的构造，记载了如下构造：球和外壳几何学地分离，通过弹簧等弹性体将球拉到外壳。另外，日本特开2014－046406号公报记载了以下例：为了使外壳和球不容易分离，在并联连杆机器人的关节部应用了将球和外壳一体化的连杆球窝构造。

另一方面，提前检测机器人的动作异常，抑制机器人的工作率降低，该技术也众所周知。例如，在日本特开2005－186183号公报记载了异常判断方法，利用以位置环路增益的倒数为时间常数的低通滤波器基于指令位置计算推定当前位置，计算由安装有伺服马达的编码器检测出的作为实际的当前位置的实际位置与上述推定当前位置的差的绝对值，基于用于驱动伺服马达的转矩指令值、上述实际位置的微分值以及已知的干扰转矩，计算总观测器反馈量，基于该总观测器反馈量和通过对上述推定当前位置进行微分而得到的推定速度，计算异常探测阈值，在上述实际位置与推定当前位置的差的绝对值比上述异常探测阈值大的情况下，判断为异常状态。

在日本特开2006－281421号公报还记载了异常检测方法，对于机器人主体的关节部，预先测定机器人臂的特征频率，将由于在驱动马达及减速器产生的振动而机器人臂最共振的动作速度下的恒速动作作为机器人主体的异常检测的动作条件，在根据使用在驱动马达或减速器所设置的温度传感器而进行了温度补正的马达转矩值计算出的转矩变动值超过了预先设定好的阈值的情况下，判断为在机器人主体产生异常。

在类似于日本特表2002－529258号公报记载的构造中，在产生了预料外的高速动作或碰撞的情况下，存在以下风险：在从动连杆的关节部，用于将球拉到外壳的限制力不足，关节部会分解。

另一方面，在日本特开2014－046406号公报记载的构造中，解释为，利用机械的结合，即使产生碰撞等，外壳和球也不会容易地分离。但是，在如日本特表2002－529258号公报所示地利用弹簧等弹性力的情况下，球窝接头部的摩擦力利用该弹性力能够保持大致固定，与之相对，在类似于日本特开2014－046406号公报记载的连杆球窝构造中，存在以下可能性：根据板孔的中心间距离、连杆球窝的制造差异，该摩擦力大幅改变。另外，在异物咬入连杆球窝的球滑动部分的情况下，球窝接头部不能顺畅地滑动，存在摩擦力变得过大的可能性。

当球窝接头部的摩擦力变得过大时，驱动用马达的转矩也变大，存在以下可能性：对机器人的连续动作性能产生影响、在连杆构造部的各零件产生预料外的负载、在球窝接头部产生过度的发热、产生无法预见的故障。一般地，三角型机器人多用于伴随着高速动作的用途，因此在产生了类似于上述的故障的情况下，手、其周边设备可能受到严重的损害。因此，在球窝接头存在异常的情况下，期望提前知道该异常状态。

日本特开2005－186183号公报或日本特开2006－281421号公报记载的方法被认为不适合三角型并联连杆机器人的球窝接头部的异常探测。其理由是因为，三角型并联连杆机器人的球窝接头通常为随着机器人的姿势而被动地活动的关节，或者配置于相距驱动侧(驱动马达)比较远的远部位，因此其摩擦状态难以探测。

技术实现要素：

因此，本发明的目的在于提供对于采用了连杆球窝构造的三角型并联连杆机器人，推定球窝接头的摩擦转矩(滑动磨损)，容易探测关节部的异常的装置及方法。

为了实现上述目的，本申请发明的一方案提供一种异常探测方法，其为并联连杆机器人的关节部的异常探测方法，其中，上述并联连杆机器人具备：基础部；与上述基础部分离配置的可动部；连结上述基础部和上述可动部，并且相对于上述基础部分别具有一个自由度的两个以上的连杆部；以及分别驱动上述连杆部的多个马达，上述连杆部的每一个具备：连结于上述基础部的驱动连杆；连结上述驱动连杆和上述可动部且互相平行地延伸的两个从动连杆；连结上述从动连杆和上述驱动连杆的一对第一球窝接头；连结上述从动连杆和上述可动部的一对第二球窝接头；以及为了限制两个上述从动连杆的绕各轴的旋转而在一对上述第一球窝接头间设置的限制板，上述异常探测方法含有：在上述并联连杆机器人的动作中，根据上述马达的电流值测量上述第一球窝接头及上述第二球窝接头的每一个的球与外壳的相对角速度的朝向变化的特定的姿势的前后的驱动转矩的变化量，在上述驱动转矩的变化量超过了预先确定的阈值时，判断为与该马达对应的球窝接头的摩擦状态异常。

在优选的实施方式中，上述异常探测方法对基于上述并联连杆机器人的动力学模型求出的上述驱动转矩的变化量应用使用了动力学分析的多变量线性回归方法，确定上述并联连杆机器人的各个球窝接头的摩擦转矩，指定故障的位置和程度，上述并联连杆机器人的动力学模型包括上述球窝接头的摩擦力模型，并且含有机构参数，上述机构参数含有安装于上述可动部的手、工件的负载、惯性信息、以及上述并联连杆机器人的质量及尺寸。

另外，本申请发明的其它方案提供一种异常探测装置，为并联连杆机器人的关节部的异常探测装置，其中，上述并联连杆机器人具备：基础部；与上述基础部分离配置的可动部；连结上述基础部和上述可动部，并且相对于上述基础部分别具有一个自由度的两个以上的连杆部；以及分别驱动上述连杆部的多个马达，上述连杆部的每一个具备：连结于上述基础部的驱动连杆；连结上述驱动连杆和上述可动部且互相平行地延伸的两个从动连杆；连结上述从动连杆和上述驱动连杆的一对第一球窝接头；连结上述从动连杆和上述可动部的一对第二球窝接头；以及为了限制两个上述从动连杆的绕各轴的旋转而在一对上述第一球窝接头间设置的限制板，上述异常探测装置含有：转矩测量部，在上述并联连杆机器人的动作中，根据上述马达的电流值求出上述第一球窝接头及上述第二球窝接头的每一个的球与外壳的相对角速度的朝向变化的特定的姿势的前后的驱动转矩的变化量；以及判断部，在上述驱动转矩的变化量超过了预先确定的阈值时，判断为与该马达对应的球窝接头的摩擦状态异常。

附图说明

参照附图，对以下的优选的实施方式进行说明，从而本发明的上述或其它的目的、特征以及优点将进一步变得清楚。

图1是表示能够应用本发明的优选的实施方式的异常探测装置及异常探测方法的三角型并联连杆机器人的概要结构的图。

图2是表示图1的并联连杆机器人的各球窝接头的构造的局部放大图。

图3是表示球窝接头中的球与外壳之间的相对角速度的时间变化的图表。

图4示表示球窝接头中的摩擦转矩的时间变化的图表。

图5是表示球窝接头的摩擦模型的一例的图。

图6是表示并联连杆机器人的构造模型的图。

图7是表示将图6简化后的等价模型的图。

图8是表示摩擦转矩的确定结果的一例的图表。

具体实施方式

图1是表示能够应用本发明的优选的实施方式的异常探测装置及异常探测方法的三角型并联连杆机器人10的概要结构的图。并联连杆机器人10具备基础部12、与基础部12分离配置(通常配置于基础部12的下方)的可动部14、连结基础部12及可动部14并且相对于基础部12分别具有一自由度的两个以上(图示例中为三个)的连杆部16a～16c、以及驱动连杆部16a～16c的每一个的多个(通常与连杆部数量相同，图示例中为三个)马达18a～18c，在可动部14能够安装机器人手等终端执行器(概要性地图示于图6及图7)。

连杆部16a由连结于基础部12的驱动连杆20a和连结驱动连杆20a和可动部14且互相平行地延伸的一对(两个)从动连杆22a构成，驱动连杆20a和从动连杆22a通过一对(两个)第一球窝接头(球面轴承)24a连结。另外，可动部14和从动连杆22a通过一对(两个)第二球窝接头(球面轴承)26a连结。

图2是表示并联连杆机器人10的各球窝接头(在此为球窝接头24a及26a)的构造(连杆球窝构造)的局部放大图。球窝接头24a具有(固定于驱动连杆20a的)球28、收纳球28(固定于从动连杆22a的一方)的外壳30、以及配置于球28与外壳30之间的轴瓦32。同样，球窝接头26a具有(固定于可动部14的)球28、收纳球28(固定于从动连杆22a的另一方)的外壳30、以及配置于球28与外壳30之间的轴瓦32。另外，如图1所示，并联连杆机器人10具有为了限制互相平行的两个从动连杆22a的绕各周的旋转而在该从动连杆的驱动连杆侧(上侧)设置为连接于第一球窝接头24a的外壳间的限制板34a。

对于其它的连杆部16b及16c，也能够具有与连杆部16a相同的结构，因此，对于对应的结构单元，标注仅变更了末尾的参照符号(例如，对与从动连杆22a对应的单元标注参照符号22b或22c)，省略详细的说明。

如图1概要图示，并联连杆机器人10具有控制并联连杆机器人10的控制装置36。具体而言，控制装置36具有：控制部38，进行并联连杆机器人10的动作控制；转矩测量部40，在并联连杆机器人10的动作中，根据马达的电流值测量球窝接头的球28与外壳30的相抵角速度的朝向(符号)变化是特定的姿势的前后的驱动转矩的变化；以及判断部42，在转矩测量部40测量到的驱动转矩的变化超过了预定的阈值时，判断球窝接头的摩擦状态异常。另外，控制装置36也可以还具有用于向作业者提示判断部42的判断结果的显示部44。此外，在本实施方式中，用于进行关节部的异常探测的装置或功能(例如测定马达电流的电流传感器、用于进行异常判断的cpu)装到控制装置36，但是也能够使与并联连杆机器人10关联的其它装置(例如个人计算机)具有用于该异常探测的装置、功能。

在此，三角型并联连杆机器人在其特性上，在机器人的手指水平移动时具有球窝接头的球与外壳间的相对角速度的朝向改变的时序。在假设为在球窝接头没有摩擦的情况下，该影响不波及驱动转矩，但是在摩擦转矩大时，球窝接头的摩擦力的方向急剧地改变，会对驱动转矩产生影响。

图3及图4是说明类似于上述的、基于驱动转矩的变化探测并联连杆机器人10的关节部(球窝接头)的异常(摩擦过大)的具体的处理的一例的图表。如图3所示，即使在机器人的手指(工具前端点)在x轴水平方向上等速移动中，也能够存在j1轴(参照后述的图6)的球窝接头的相对角速度(x、y、z)中的绕y轴的相对角速度的朝向变化的时序(图3的例中2.3秒)。

另一方面，图4对球窝接头的摩擦小的情况(实线)和大的情况(虚线)示出了根据马达18a的电流值求出的转矩(j1)的历时变化。如图4所示，若关注于与绕某轴的相对角速度的朝向变化的时序相同的时序(2.3秒)的驱动转矩，则在球窝接头的摩擦大的情况下，驱动转矩产生阶梯状的变化。通过关注该时序的阶梯变化，能够探测异常。也就是，根据以预定周期测量出的马达的电流值来求出球窝接头的球与外壳的相对角速度的朝向变化的特定的姿势的前后的驱动转矩的变化，在该驱动转矩的变化量超过了预先设定的阈值(例如，在时刻2.3秒前后为0.8n·m)时，能够判断为球窝接头的摩擦状态异常。

球窝接头是被动关节，因此一般难以根据驱动侧的马达转矩直接探测该异常的有无。然而，本申请发明者发现，在可动部的定速区间内，在球窝接头的球与外壳之间的相对角速度的朝向在其轨迹上临时变化的情况下，在该变化时的前后，马达的驱动转矩阶梯性地变化。

在使用图3及图4所说明的例中，能够探测产生了摩擦转矩大的现象，但是，不能具体地判别哪个位置(球窝接头)的摩擦过大。因此，构建图5所示的球窝接头(球面轴承)的摩擦模型，根据驱动转矩确定各部位的摩擦转矩的大小，从而能够指定摩擦变得过大的具体的位置。此外，与图1的并联连杆机器人10对应的构造模型基本上如图6所示，为了简化计算，也能够使用类似于图7的简化后的等价模型。因此，以下对在图7的等价模型中应用了具有类似于图5所示的摩擦力(摩擦转矩)的球窝接头(球面轴承)的模型的情况的异常检测方法进行说明。

如式(1)所示，球窝接头的摩擦转矩能够近似成以固定的大小作用，在此，将第i个连锁中的从第k+1个连杆对第k个连杆产生的摩擦转矩表达为mi,k,k+1。在此，如图5所示，ωi,k及ωi,k+1是构成球窝接头的各连杆的角速度，mi,k表示各球窝接头si,k的摩擦转矩的大小。另外，摩擦转矩mi,k,k+1和第i个连锁中的从第k个连杆对第k+1个连杆产生的摩擦转矩mi,k+1,k的关系表达为式(2)。

mi，k+1，k＝-mi，k，k+1…(2)

式(1)及(2)将摩擦转矩视为对各连杆作用的外力，从而能够应用于并联连杆机器人的动力学解析。在此，作为一例，对基于达朗贝尔原理进行解析的情况进行说明。在使用达朗贝尔原理的情况下，系统的动力学关系能够表达为以下的式(3)。另外，式(3)中的fi,k能够表达为式(4)，式(4)中的fi,k及mi,k分别能够表达为式(5)及(6)。

fi，k＝[mi，k^tfi，k^t]^t…(4)

在式(3)中，右边的第一项及第二项均表示由惯性及重力引起的量，第三项表示由球窝接头的摩擦力引起的量。另外，式(5)或(6)中的mk、g、ik、ri,k、ωi,k、ri,k、以及ji,k分别表示各连杆的质量、重力加速度、惯性张量、姿势交换矩阵、角速度、平移位移、以及雅可比矩阵。

如上所述，能够使用式(3)，根据球窝接头的构成单元间的相对角速度的朝向变化的时刻t′(例如图3的2.3秒)的驱动转矩的变化指定各球窝接头的摩擦转矩的大小。在时刻t′的前后，驱动转矩τ变化到最大是基于球窝接头的摩擦转矩的项。因此，在式(3)中，当忽略第三项以外的项来求时刻t′前后的驱动转矩的δτ时，成为以下的式(7)。

在式(7)中，“δ”是指与此相关的变量的时刻t′前后的差，因此根据式(7)和上述的式(1)、(2)，导出以下的式(8)。

根据式(8)可知，δτ及回归系数ms(＝[m1,1…m3,2]^t为线形关系。即，式(8)能够表达成以下的式(9)。

δτ＝ams…(9)

在此，δτ能够作为驱动转矩的阶梯变化进行处理，因此能够近似为用以下的式(10)表达的变量x3。此外，式(10)中的τmeasured及τsimulated分别是球窝接头的摩擦转矩的实测值及解析值(推定值)。

式(10)中的x3及a为在各运动中决定的变量，因此回归系数ms能够通过使用了最小二乘法的多变量线形回归来确定，能够根据以下的式(11)来求出。此外，式(11)中的j是对各运动所分配的变量。

将使用式(11)计算出的各球窝接头的摩擦转矩一边与实测值比较，一边表示于图8。此外，该图中的球窝接头s1,1及s1,2分别相当于图1中的第一及第二球窝接头24a及26a，球窝接头s2,1及s2,2分别相当于图1中的球窝接头24b及26b，球窝接头s3,1及s3,2分别相当于图1中的球窝接头24c及26c。

如图8所示，可知，在摩擦转矩大的球窝接头s1,1及s1,2中，得到非常接近实测值的解析值(计算值)，本实施方式中的摩擦力的确定非常有效。因此，根据本实施方式，能够准确地推定并联连杆机器人的各个球窝接头的摩擦转矩，指定故障(摩擦异常)的位置和程度。

在上述实施方式中，对基于动力学模型求得的驱动转矩的变化量应用使用了动力学解析的多变量线形回归方法，确定并联连杆机器人的各个球窝接头的摩擦转矩，上述动力学模型包括球窝接头的摩擦力模型，并且含有机构参数，上述机构参数含有安装于可动部14的手(终端执行器)、工件的负载、惯性信息、以及并联连杆机器人10的质量及尺寸。本实施方式中利用了达朗贝尔原理，但是，除此以外，也能够基于牛顿欧拉法、拉格朗日法等进行解析。

根据本发明，能够通过监视三角型并联连杆机器人的关节部的摩擦转矩来容易且提前地探测该关节部的异常，因此通过球窝接头的修理、零件更换等，能够防止含有该机器人的生产线等的预料外的停止。