特開 2023-113435 寿命予測方法、寿命予測装置及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023113435

(43)【公開日】2023-08-16

(54)【発明の名称】寿命予測方法、寿命予測装置及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   B29C 45/76 20060101AFI20230808BHJP

【ＦＩ】

B29C45/76

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022015809

(22)【出願日】2022-02-03

(71)【出願人】

【識別番号】000004215

【氏名又は名称】株式会社日本製鋼所

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】小末 将吾

(72)【発明者】

【氏名】落岩 崇

(72)【発明者】

【氏名】日原 啓太

【テーマコード（参考）】

4F206

【Ｆターム（参考）】

4F206AM14

4F206AM22

4F206AM23

4F206AP09

4F206AP10

4F206AP15

4F206AP20

4F206JA07

4F206JL02

4F206JL09

4F206JP13

4F206JP14

4F206JT33

4F206JT38

(57)【要約】

【課題】産業機械を構成する部品の寿命を的確に予測することができる寿命予測方法を提供する。
【解決手段】産業機械を構成する部品の状態を示す物理量データを取得し、取得した物理量データに基づいて、部品が正常であるか否かを判定し、正常で無いと判定した場合、部品の寿命予測を開始する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

産業機械を構成する部品の状態を示す物理量データを取得し、
取得した前記物理量データに基づいて、前記部品が正常であるか否か判定し、
正常で無いと判定した場合、前記部品の寿命予測を開始する
寿命予測方法。

【請求項2】

取得した前記物理量データ及び該物理量データの取得時を示す時間データを対応付けて記憶し、
取得した前記物理量データ及び前記時間データに基づいて、前記部品の寿命と相関のある指標値の経時変化を推定するための関数を算出し、
算出された関数を用いて前記部品の寿命を予測する
請求項１に記載の寿命予測方法。

【請求項3】

前記寿命予測の開始後も前記部品が正常であるか否かを判定し、
正常であると判定した場合、前記部品の前記寿命予測を中止する
請求項１又は請求項２に記載の寿命予測方法。

【請求項4】

前記寿命予測が開始された場合、寿命予測結果の出力を開始し、
正常であると判定した場合、寿命予測結果の出力を中止する
請求項３に記載の寿命予測方法。

【請求項5】

前記寿命予測を中止した後、再度、正常で無いと判定した場合、再度正常で無いと判定された時点から改めて前記部品の寿命予測を開始する
請求項３又は請求項４に記載の寿命予測方法。

【請求項6】

前記産業機械はボールねじを有する成形機であり、
前記ボールねじの寿命を予測する
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の寿命予測方法。

【請求項7】

前記物理量データは、前記ボールねじの振動加速度、前記ボールねじを駆動するモータの電流又は駆動音を示すデータである
請求項６に記載の寿命予測方法。

【請求項8】

産業機械を構成する部品の状態を示す物理量データを取得する取得部と、
演算部と
を備え、
前記演算部は、
取得した前記物理量データに基づいて、前記部品が正常であるか否かを判定し、
正常で無いと判定した場合、前記部品の寿命予測を開始する
寿命予測装置。

【請求項9】

産業機械を構成する部品の状態を示す物理量データを取得し、
取得した前記物理量データに基づいて、前記部品が正常であるか否かを判定し、
正常で無いと判定した場合、前記部品の寿命予測を開始する
処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、寿命予測方法、寿命予測装置及びコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

射出成形機は、成形材料を溶融して射出する射出装置及び型締装置を備える。射出装置は、先端部にノズルを有する加熱シリンダと、当該加熱シリンダ内に周方向と軸方向とに回転可能に配されたスクリュとを備える。スクリュは駆動機構によって回転方向と軸方向とに駆動する。スクリュ駆動機構は、射出用サーボモータの回転駆動力をスクリュの軸方向への駆動力に変換して伝達するボールねじを備える（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－１６６７０２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、射出成形機の使用条件と使用時間などからボールねじの点検目安の時期を表示することが行われている。またボールねじの振動加速度と故障判定閾値とを比較することによる故障判定が行われている。

【0005】

しかしながら、同じように点検目安時期に到達してもボールねじの損傷具合は射出成形機毎に差がある。また単純な閾値判定ではボールねじの寿命を予測することができない。このような問題は、射出成形機に限らずボールねじを備える産業機械の全般で同様に起こり得る。

【0006】

本開示の目的は、産業機械を構成する部品の寿命を的確に予測することができる寿命予測方法、寿命予測装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一態様に係る寿命予測方法は、産業機械を構成する部品の状態を示す物理量データを取得し、取得した前記物理量データに基づいて、前記部品が正常であるか否か判定し、正常で無いと判定した場合、前記部品の寿命予測を開始する。

【0008】

本開示の一態様に係る寿命予測装置は、産業機械を構成する部品の状態を示す物理量データを取得する取得部と、演算部とを備え、前記演算部は、取得した前記物理量データに基づいて、前記部品が正常であるか否かを判定し、正常で無いと判定した場合、前記部品の寿命予測を開始する。

【0009】

本開示の一態様に係るコンピュータプログラム（プログラム製品）は、産業機械を構成する部品の状態を示す物理量データを取得し、取得した前記物理量データに基づいて、前記部品が正常であるか否かを判定し、正常で無いと判定した場合、前記部品の寿命予測を開始する処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、産業機械を構成する部品の寿命を的確に予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態１に係る射出成形機の構成例を示す模式図である。

【図2】実施形態１に係る射出成形機の駆動装置の構成例を示す断面図である。

【図3】実施形態１に係るプロセッサの処理手順を示すフローチャートである。

【図4】ボールねじの状態を示す振動加速度信号を示す説明図である。

【図5A】ボールねじの状態を示すＦＦＴ信号強度及び正常状態判定方法を示す説明図である。

【図5B】ボールねじの状態を示すＦＦＴ信号強度及び正常状態判定方法を示す説明図である。

【図6】ボールねじの劣化モデル及び寿命予測方法を示す説明図である。

【図7】実施形態２に係る制御装置の構成例を示す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

本発明の実施形態に係る射出成形機（寿命予測装置）、寿命予測方法及びコンピュータプログラムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【0013】

（実施形態１）
図１は、実施形態１に係る射出成形機１の構成例を示す模式図である。本実施形態１に係る射出成形機１は、金型２１を型締めする型締装置２と、成形材料を可塑化して射出する射出装置３と、制御装置４とを備える。制御装置４は、本実施形態１に係る寿命予測装置として機能する。

【0014】

型締装置２はベッド２０上に固定された固定盤２２と、ベッド２０上をスライド可能に設けられた型締ハウジング２３と、ベッド２０上を同様にスライドする可動盤２４とを備える。固定盤２２と型締ハウジング２３は複数本、例えば４本のタイバー２５、２５、…によって連結されている。可動盤２４は、固定盤２２と型締ハウジング２３の間でスライド自在に構成されている。型締ハウジング２３と可動盤２４の間には型締機構２６が設けられている。

【0015】

型締機構２６は、例えばトグル機構から構成されている。なお、型締機構２６は、直圧式の型締機構、つまり型締シリンダによって構成してもよい。固定盤２２と可動盤２４にはそれぞれ固定金型２１ａと、可動金型２１ｂが設けられ、型締機構２６を駆動すると金型２１が型開閉されるようになっている。

【0016】

射出装置３は、基台３０上に設けられている。射出装置３は、先端部にノズル３１ａを有する加熱シリンダ３１と、当該加熱シリンダ３１内に周方向と軸方向とに回転可能に配されたスクリュ３２とを備える。加熱シリンダ３１の内部又は外周には、成形材料を溶融させるためのヒータが設けられている。スクリュ３２は、ボールねじ５１（図２参照）を有する駆動装置５によって回転方向と軸方向とに駆動する。

【0017】

加熱シリンダ３１の後端部近傍には、成形材料が投入されるホッパ３３が設けられている。また、射出成形機１は、射出装置３を前後方向（図１中左右方向）に移動させるノズルタッチ装置３４を備える。ノズルタッチ装置３４を駆動すると、射出装置３が前進して加熱シリンダ３１のノズル３１ａが固定盤２２の密着部にタッチするように構成されている。

【0018】

制御装置４は、型締装置２及び射出装置３の動作を制御するコンピュータであり、ハードウェア構成としてプロセッサ（演算部）４１、記憶部４２、操作部４３、取得部４４及び表示部４５等を備える。なお、制御装置４は、ネットワークに接続されたサーバ装置であっても良い。また、制御装置４は、複数台のコンピュータで構成し分散処理する構成でもよいし、１台のサーバ内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されていてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されていてもよい。

【0019】

プロセッサ４１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マルチコアＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-purpose computing on graphics processing units）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＮＰＵ（Neural Processing Unit）等の演算回路、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の内部記憶装置、Ｉ／Ｏ端子、計時部等を有する。プロセッサ４１は、後述の記憶部４２が記憶するコンピュータプログラム（プログラム製品）４２ａを実行することにより、本実施形態１に係る寿命予測方法を実施する。なお、制御装置４の各機能部は、ソフトウェア的に実現しても良いし、一部又は全部をハードウェア的に実現しても良い。

【0020】

記憶部４２は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部４２は、ボールねじ５１の寿命予測処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム４２ａを記憶している。

【0021】

本実施形態１に係るコンピュータプログラム４２ａは、記録媒体６にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様でも良い。記憶部４２は、読出装置によって記録媒体６から読み出されたコンピュータプログラム４２ａを記憶する。記録媒体６はフラッシュメモリ等の半導体メモリである。また、記録媒体６はＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ、ＢＤ（Blu-ray(登録商標)Disc）等の光ディスクでも良い。更に、記録媒体６は、フレキシブルディスク、ハードディスク等の磁気ディスク、磁気光ディスク等であっても良い。

【0022】

更にまた、通信網に接続されている外部サーバから本実施形態１に係るコンピュータプログラム４２ａをダウンロードし、記憶部４２に記憶させても良い。

【0023】

操作部４３は、タッチパネル、ソフトキー、ハードキー、キーボード、マウス等の入力装置である。

【0024】

取得部４４は、後述のエンコーダ５０ｄから出力される回転角信号、振動加速度センサ５ａから出力される振動加速度信号をＡＤ変換し、回転角データ及び振動加速度データを取得する。

【0025】

表示部４５は、液晶パネル、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパ、プラズマディスプレイ等である。表示部４５は、プロセッサ４１から与えられた画像データに応じた各種情報を表示する。

【0026】

射出成形機１には、射出開始時点、金型内樹脂温度、ノズル温度、シリンダ温度、ホッパ温度、型締力、射出速度、射出加速度、射出ピーク圧力、射出ストローク等の成形条件を定める設定値が設定される。

【0027】

また射出成形機１には、シリンダ先端樹脂圧、逆防リング着座状態、保圧切替圧力、保圧切替速度、保圧切替位置、保圧完了位置、クッション位置、計量背圧、計量トルク等の成形条件を定める設定値が設定される。

【0028】

更に射出成形機１には、計量完了位置、スクリュ後退速度、サイクル時間、型閉時間、射出時間、保圧時間、計量時間、型開時間等の成形条件を定める設定値が設定される。そして、これらの設定値が設定された射出成形機１は、当該設定値に従って動作する。

【0029】

図２は、実施形態１に係る射出成形機１の駆動装置５の構成例を示す断面図である。駆動装置５は、スクリュ３２を軸方向に駆動するための射出用サーボモータ５０及びボールねじ５１を備える。射出用サーボモータ５０には、回転角を検出し、回転角を示す回転角信号を制御装置４へ出力するエンコーダ５０ｄが設けられている。制御装置４はエンコーダ５０ｄから出力される回転角信号に基づいて、射出用サーボモータ５０の回転を制御する。射出用サーボモータ５０の出力軸には、小プーリ５０ａが設けられている。

【0030】

ボールねじ５１は、ボールねじ軸５１ａと、ボールねじ軸５１ａに螺合したナット５１ｂとを備える。ボールねじ軸５１ａの基端部は、孔部及び軸受け座を有する第１プレート５２にベアリング５２ａを介して回転可能に支持されている。ボールねじ軸５１ａの基端部には大プーリ５０ｃが設けられている。小プーリ５０ａと、大プーリ５０ｃは、はタイミングベルト５０ｂにより連結されており、小プーリ５０ａの回転力が大プーリ５０ｃに減速伝達され、ボールねじ軸５１ａが回転する。

【0031】

以下、ボールねじ軸５１ａの基端部側の方向を（図１及び図２中、右側）を後退方向、その反対側の方向（図１及び図２中、左方向）を前進方向と呼ぶ。また、前進方向及び後退方向を合わせて進退方向と呼ぶ。射出用サーボモータ５０が駆動して大プーリ５０ｃ及びボールねじ軸５１ａが回転すると、その回転方向に応じてナット５１ｂは前進方向及び後退方向へ移動する。

【0032】

ナット５１ｂの前進方向側の面には、ロードセル５３が設けられ、ロードセル５３の前進方向側の面は第２プレート５４に固定されている。第２プレート５４には複数の貫通孔が形成されており、貫通孔にはガイド軸５５が挿通している。第２プレート５４は、ガイド軸５５によって案内され進退方向へ移動する。第１プレート５２の前進方向側には、第３プレート５６が設けられており、ガイド軸５５の一端部及び他端部はそれぞれ第１プレート５２及び第３プレート５６に支持されている。ボールねじ軸５１ａが回転すると、ナット５１ｂ、ロードセル５３及び第２プレート５４は、ガイド軸５５に沿って進退方向へ一体的に移動する。

【0033】

第２プレート５４には孔部及び軸受け座が設けられており、孔部にベアリング５４ａを介して出力軸５８が支持されている。出力軸５８には可塑化用プーリ５７が設けられている。可塑化用プーリ５７は不図示のタイミングベルトを介して、不図示のスクリュ回転用モータに取り付けられたプーリに連結されている。出力軸５８の回転中心はボールねじ軸５１ａの回転中心と一致している。出力軸５８は、ナット５１ｂが進退移動した際に、ボールねじ軸５１ａの先端部が侵入する凹部が形成されている。

【0034】

また、出力軸５８には中心軸が一致するようにスクリュ３２の一端が固定されている。第３プレート５６には、スクリュ３２が挿通する貫通孔が形成されている。第３プレート５６の貫通孔を挿通したスクリュ３２が加熱シリンダ３１内を軸方向に移動できるように、加熱シリンダ３１の一端部が第３プレート５６に固定されている。

【0035】

また、ボールねじ５１のナット５１ｂには、ナット５１ｂの振動を検出する振動加速度センサ５ａが取り付けられている。振動加速度センサ５ａは、検出した振動加速度信号を制御装置４へ出力する。制御装置４のプロセッサ４１は振動加速度センサ５ａから出力された振動加速度信号を取得部４４にて振動加速度データにＡＤ変換して取得する。制御装置４は、振動加速度データに基づいてボールねじ５１の寿命を予測することができる。

【0036】

成形工程サイクルの概要は以下の通りであり、制御装置４は、繰り返される成形工程サイクルにおいて、ボールねじ５１の寿命予測処理を行う。射出成形に際しては、周知の型閉工程、型締工程、射出ユニット前進工程、射出工程、計量工程、射出ユニット後退工程、型開工程及びエジェクト工程が順次に行われる。

【0037】

＜寿命予測方法＞
上記のように構成された射出成形機１に設けられたボールねじ５１の寿命予測方法について説明する。ボールねじ５１は、ボールねじ軸５１ａ及びナット５１ｂの間に異物が噛み込み、ねじ表面に微小な傷がつき、傷が付いた箇所をボールが通過することで、当該箇所からねじ表面が剥離する。さらに剥離した異物をボールが踏むことで新たな傷ができ、加速度的に磨耗が進む。

【0038】

従って、ボールねじ５１の寿命に影響する最初の傷ができるまでは、ボールねじ５１の振動を監視することによる寿命の予測が非常に困難である。またボールねじ５１の寿命に影響する事象の発生を考慮せずに、ボールねじ５１の蓄積された振動加速度データを用いて寿命予測を行った場合、寿命予測精度が低下する。

【0039】

射出成形機１においては、ガラス繊維又は金属粉末を含んだ樹脂を使うことがあり、ガラス繊維又は金属粉末がボールねじ５１に噛み込み、傷付きの原因となりやすい環境にある。つまり、射出成形機１のボールねじ５１は、その寿命予測が困難な環境にある。

【0040】

本開示の制御装置（寿命予測装置）４は、正常状態判定アルゴリズムと、寿命予測アルゴリズムとを用いた２段階判定アルゴリズムによって、ボールねじ５１の寿命予測を行うものである。

【0041】

正常状態判定アルゴリズムは、ボールねじ５１が正常か否かを判定するアルゴリズムである。つまり、正常状態判定アルゴリズムは、ボールねじ５１の摩耗が加速度的に進行する原因となる事象の発生を検知するものである。当該事象の発生が原因となり、ボールねじ５１の劣化が開始する。本実施形態１では、特定の周波数帯域における振動加速度データの周波数成分の大きさと、閾値とを比較することによって、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定する例を説明する。詳細は後述する。

【0042】

寿命予測アルゴリズムは、上記事象が生じたボールねじ５１の振動を示す振動加速度データに基づいて、ボールねじ５１の寿命予測を行うアルゴリズムである。本実施形態１では、ボールねじ５１の寿命と相関がある状態インジケータ（指標値）の劣化モデルを用いたＲＵＬ（remaining useful life）推定により寿命を予測する例を説明する。詳細は後述する。

【0043】

２段階判定アルゴリズムは、初期の段階において、正常状態判定アルゴリズムを用いて、ボールねじ５１の劣化の開始（ナット５１ｂの傷）を検知する。ボールねじ５１の劣化が開始すると、ボールねじ５１の摩耗及び劣化が加速度的に進行する。当該摩耗及び劣化が進行する過程においては、ボールねじ５１の振動状態が変化していくため、寿命予測アルゴリズムを用いてボールねじ５１の寿命をより的確に予測することができる。

【0044】

図３は、実施形態１に係るプロセッサ４１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ１１１～ステップＳ１１４は、正常状態判定アルゴリズムに相当する処理である。ステップＳ１１５～ステップＳ１１９は寿命予測アルゴリズムに相当する処理である。

【0045】

プロセッサ４１は取得部４４を介して、振動加速度センサ５ａからボールねじ５１の状態を示す振動加速度データを取得する（ステップＳ１１１）。

【0046】

図４は、ボールねじ５１の状態を示す振動加速度信号を示す説明図である。図４に示すグラフの横軸は時間、縦軸は振動加速度センサ５ａが出力する振動加速度信号を示している。プロセッサ４１は、振動加速度信号を取得部４４にて振動加速度データにＡＤ変換して取得する。

【0047】

次いで、プロセッサ４１は、取得した振動加速度データと、当該振動加速度データを取得した時間を示す時間データとを対応付けて記憶部４２に記憶する（ステップＳ１１２）。時間データは、計時部から得られる。

【0048】

次いで、プロセッサ４１は、記憶部４２が記憶する振動加速度データ及び時間データを高速フーリエ変換する（ステップＳ１１３）。高速フーリエ変換により、振動加速度データの周波数成分が得られる。以下、周波数成分の大きさをＦＦＴ（Fast Fourier Transform）信号強度と呼ぶ。

【0049】

図５Ａ及び図５Ｂは、ボールねじ５１の状態を示すＦＦＴ信号強度及び正常状態判定方法を示す説明図である。図５Ａ及び図５Ｂに示すグラフの横軸は周波数、縦軸はＦＦＴ信号強度を示している。図５Ａは、正常なボールねじ５１から得られるＦＦＴ信号強度を示している。図５Ｂは、正常で無いボールねじ５１から得られるＦＦＴ信号強度を示している。つまり、図５Ｂは、ボールねじ５１の摩耗が加速度的に進行する原因となる事象の発生したときに得られるＦＦＴ信号強度を示している。

【0050】

ナット５１ｂに傷が付くと、図５Ａ及び図５Ｂ中、矩形枠で示す特定の周波数帯域のＦＦＴ信号強度の値が全体的に大きくなる。図５Ａ及び図５Ｂ中、破線は、ボールねじ５１が正常か異常かを判別するための閾値を示している。特定の周波数帯域と、閾値は、正常なボールねじ５１を用いて実験的に得ることができる。記憶部４２は、特定の周波数帯域及び閾値を記憶している。

【0051】

ステップＳ１１３の処理を終えたプロセッサ４１は、特定の周波数帯域のＦＦＴ信号強度と、閾値とを比較することにより、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定する（ステップＳ１１４）。例えば、プロセッサ４１は特定の周波数帯域におけるＦＦＴ信号強度の平均値が閾値未満である場合、ボールねじ５１が正常であると判定する。プロセッサ４１は特定の周波数帯域におけるＦＦＴ信号強度の平均値が閾値以上である場合、ボールねじ５１が正常で無いと判定する。

【0052】

ボールねじ５１が正常であると判定した場合（ステップＳ１１４：ＹＥＳ）、プロセッサ４１は処理をステップＳ１１１へ戻し、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定する正常状態判定処理を継続して行う。

【0053】

ボールねじ５１が正常で無いと判定した場合（ステップＳ１１４：ＮＯ）、プロセッサ４１は、ボールねじ５１の寿命予測を行うために、振動加速度センサ５ａから振動加速度データを取得する（ステップＳ１１５）。プロセッサ４１は、取得した振動加速度データと、当該振動加速度データを取得した時間を示す時間データとを対応付けて記憶部４２に記憶する（ステップＳ１１６）。

【0054】

次いで、プロセッサ４１は、記憶部４２に蓄積した振動加速度データに基づいて、ボールねじ５１の寿命と相関のある状態インジケータ（指標）を算出する（ステップＳ１１７）。状態インジケータは、例えば振動加速度データのピーク値である。寿命予測に使用する振動加速度データは、ボールねじ５１が正常で無いと判定された時点以後に蓄積された振動加速度データである。

【0055】

プロセッサ４１は、記憶部４２が記憶する振動加速度データに基づく状態インジケータ及び時間データに基づいて、ボールねじ５１の寿命と相関のある状態インジケータの計時変化を推定するための劣化モデルを算出する（ステップＳ１１８）。劣化モデルは、使用時間と状態インジケータとの関係を示す関数である。劣化モデルは、最尤推定法によって求めることができる。

【0056】

劣化モデルに係る関数は、例えば下記式（１）で表される。
Ｐ＝ａ×ｅ^ｂｔ＋ｃ…（１）
但し、
Ｐ：状態インジケータ
ｔ：使用時間
ａ，ｂ，ｃ：係数

【0057】

プロセッサ４１は、平均二乗誤差が最小となる係数ａ，ｂ，ｃを算出することによって、劣化モデルを求める。劣化モデルの信頼区間も同様にして求めることができる。

【0058】

図６は、ボールねじ５１の劣化モデル及び寿命予測方法を示す説明図である。図６に示すグラフの横軸は、ボールねじ５１の使用時間を示し、縦軸はボールねじ５１の状態インジケータを示す。不規則に漸増している線は状態インジケータの経時変化を示している。滑らかな曲線はボールねじ５１の劣化モデルであり、破線は劣化モデルの信頼区間を示している。太線は、故障判定閾値である。故障判定閾値はボールねじ５１が故障するときの状態インジケータの値である。

【0059】

劣化モデルを用いて状態インジケータが故障判定閾値を超えるときの使用時間を求めることによりボールねじ５１の寿命を予測することができる。なお、故障判定閾値は、傷をつけたボールねじ５１を用いて実験的に得ることができる。記憶部４２は故障判定閾値を記憶している。

【0060】

次いで、プロセッサ４１は、劣化モデルを用いてボールねじ５１の寿命予測を行う（ステップＳ１１９）。例えば、プロセッサ４１は、劣化モデルを用いて算出される状態インジケータが故障判定閾値に達する時点を、故障時期として推定することができる。プロセッサ４１は、故障時期から現時点の使用時間を減算することによって、残存耐用時間を求めることができる。

【0061】

次いで、プロセッサ４１は、寿命予測結果を出力する（ステップＳ１２０）。例えば、プロセッサ４１は、故障時期又は残存耐用時期を表示部４５に表示する。プロセッサ４１は、図６に示すようなグラフを表示部４５に表示してもよい。

【0062】

次いで、プロセッサ４１は、ステップＳ１１３及びステップＳ１１４と同様、振動加速度データを高速フーリエ変換し（ステップＳ１２１）、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定する（ステップＳ１２２）。つまり、プロセッサ４１は、寿命予測中も、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定する。

【0063】

ボールねじ５１が正常で無いと判定した場合（ステップＳ１２２：ＮＯ）、プロセッサ４１は、処理をステップＳ１１５へ戻し、寿命予測処理を継続する。

【0064】

ボールねじ５１が正常であると判定した場合（ステップＳ１２２：ＹＥＳ）、プロセッサ４１は、寿命予測処理を中止し（ステップＳ１２３）、寿命予測結果の出力を中止し（ステップＳ１２４）、処理をステップＳ１１１へ戻す。

【0065】

以上の通り、本実施形態１に係る射出成形機１によれば、射出成形機１のボールねじ５１の寿命を的確に予測することができる。具体的には、正常状態判定アルゴリズムと、寿命予測アルゴリズムとを用いた２段階判定アルゴリズムによって、ボールねじ５１の寿命を的確に予測することができる。

【0066】

ボールねじ５１が正常な状態にある場合、つまりボールねじ５１の正確な寿命予測が困難な場合、プロセッサ４１は寿命予測を行わず、寿命予測結果を表示部４５に表示しない。射出成形機１のオペレータは、ボールねじ５１の劣化が進行するような状態に無いことを認識することができる。オペレータは、ボールねじ５１が正常状態から外れるまでは安心して射出成形機１を使用することができる。

【0067】

ボールねじ５１が正常な状態から外れると、プロセッサ４１は、寿命予測アルゴリズムによるボールねじ５１の寿命予測を開始し、寿命予測結果を表示部４５に表示する。オペレータは、ボールねじ５１の劣化が進行する状態にあることを認識することができる。オペレータは、表示部４５に表示される寿命予測結果により、ボールねじ５１の寿命を知ることができる。

【0068】

プロセッサ４１は、ボールねじ５１の摩耗が進行し、状態インジケータが変化し得る状態でボールねじ５１の寿命予測を開始するため、より的確にボールねじ５１の寿命を的確に予測することができる。つまり、ボールねじ５１が正常な状態から寿命予測を開始する場合に比べて、プロセッサ４１は、より精度良くボールねじ５１の寿命を予測することができる。

【0069】

また、ステップＳ１２１～ステップＳ１２４の処理によれば、誤判定により寿命予測処理が開始された場合であっても、寿命予測を中止し、ボールねじ５１の状態監視処理に戻すことができる。ボールねじ５１が正常な状態であるにもかかわらず寿命予測処理が継続し、予測精度の低い、あるいは誤った寿命予測結果が出力されることを防ぐことができる。

【0070】

寿命予測処理中にボールねじ５１が正常であると判定された場合、プロセッサ４１は一旦、寿命予測処理及び寿命予測結果の出力処理を中止する。再び、ボールねじ５１が正常で無いと判定された場合、プロセッサ４１は改めて初めから寿命予測処理を開始するため、寿命予測の精度が低下することを防ぐことができる。ボールねじ５１の状態を誤判定した場合であっても、ボールねじ５１の寿命を的確に予測することができる。

【0071】

更に、ボールねじ５１が交換された場合、プロセッサ４１は、特別な処理を実行せずとも、ボールねじ５１の状態監視状態に戻すことができる。

【0072】

なお、本実施形態１で説明した正常状態判定アルゴリズム一例であり、ＦＦＴ信号強度のピーク値又は他の統計値を用いて、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定するように制御装置４を構成してもよい。

【0073】

また、プロセッサ４１は、電流センサを用いて射出用サーボモータ５０の駆動電流データを取得して、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定してもよい。プロセッサ４１は、駆動電流データを高速フーリエ変換して得られるＦＦＴ信号強度の平均値、ピーク値、その他の統計値と閾値とを比較することによって、上記判定を行う。

【0074】

プロセッサ４１は、トルクセンサを用いて射出用サーボモータ５０のトルクデータを取得して、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定してもよい。プロセッサ４１は、トルクデータを高速フーリエ変換して得られるＦＦＴ信号強度の平均値、ピーク値、その他の統計値と閾値とを比較することによって、上記判定を行う。

【0075】

プロセッサ４１は、駆動制御量データを高速フーリエ変換して得られるＦＦＴ信号強度の平均値、ピーク値、その他の統計値と閾値とを比較することによって、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定してもよい。

【0076】

プロセッサ４１は、マイクを用いて射出用サーボモータ５０の駆動音データを取得して、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定してもよい。プロセッサ４１は、駆動音データを高速フーリエ変換して得られるＦＦＴ信号強度の平均値、ピーク値、その他の統計値と閾値とを比較することによって、上記判定を行う。

【0077】

ボールねじ５１の振動を示す振動加速度データが入力された場合、ボールねじ５１が正常であるか否かを示すデータを出力するように学習させた状態判定学習モデルを用いて、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定してもよい。

【0078】

射出用サーボモータ５０の駆動電流データが入力された場合、ボールねじ５１が正常であるか否かを示すデータを出力するように学習させた状態判定学習モデルを用いて、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定するように制御装置４を構成してもよい。

【0079】

射出用サーボモータ５０のトルクデータが入力された場合、ボールねじ５１が正常であるか否かを示すデータを出力するように学習させた状態判定学習モデルを用いて、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定するように制御装置４を構成してもよい。

【0080】

射出用サーボモータ５０の駆動制御量データが入力された場合、ボールねじ５１が正常であるか否かを示すデータを出力するように学習させた状態判定学習モデルを用いて、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定するように制御装置４を構成してもよい。

【0081】

ボールねじ５１の駆動音データが入力された場合、ボールねじ５１が正常であるか否かを示すデータを出力するように学習させた状態判定学習モデルを用いて、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定するように制御装置４を構成してもよい。

【0082】

上記した複数種類の正常状態判定アルゴリズムを用意し、選択的に正常状態判定アルゴリズムを用いてボールねじ５１が正常であるか否かを判定するようにしてもよい。例えばプロセッサ４１は、複数種類の正常状態判定アルゴリズムを用いて判定を行い、所定数の正常状態判定アルゴリズムによって正常で無いと判定された場合、ボールねじ５１が異常であると判定するようにしてもよい。更にまた、上記した複数種類の正常状態判定アルゴリズムを用いて得られた判定結果を加重平均した値を用いて、ボールねじ５１が正常であるか否かを判定するようにしてもよい。

【0083】

実施形態で説明した寿命予測アルゴリズムは一例であり、射出用サーボモータ５０の駆動電流データ、駆動制御量データ、トルクデータ、ボールねじ５１から得られる駆動音データなどを用いて、劣化モデルを作成してもよい。プロセッサ４１は、当該劣化モデルを用いてボールねじ５１の寿命を予測する。

【0084】

振動加速度データのピーク値は、状態インジケータの一例であり、振動加速度データに基づく他の値を状態インジケータとして用いてもよい。振動加速度データのＦＦＴ信号強度の特定の周波数帯域における平均値、ピーク値、その他の統計量を状態インジケータとして用いてもよい。

【0085】

正常状態判定アルゴリズムと同様、複数種類の寿命予測アルゴリズムを組み合わせてボールねじ５１の寿命を予測するように構成してもよい。

【0086】

更に、本実施形態１ではボールねじ５１の寿命予測を行う例を説明したが、型締装置２、射出装置３を構成するその他の部品の寿命を予測するように構成してもよい。

【0087】

更に、射出成形機１以外の産業機械を構成する部品の状態を示す物理量データを取得し、当該部品の寿命を予測するように構成してもよい。なお産業機械には、押出機、その他、産業分野で利用される任意の機器が含まれる。

【0088】

（実施形態２）
実施形態２に係る射出成形機１は、機械学習によりボールねじ５１の寿命を予測する点が実施形態１と異なる。寿命予測アルゴリズム以外の他の処理内容は実施形態１と同様である。射出成形機１のその他の構成は、実施形態１に係る射出成形機１と同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

【0089】

図７は、実施形態２に係る制御装置４の構成例を示す模式図である。実施形態２に係る制御装置４のプロセッサ４１は、機能部として学習処理部４１ａを備える。また、記憶部４２は、ボールねじ５１の残存耐用時間を予測するための学習モデル４２ｂを記憶する。なお、学習処理部４１ａはソフトウェアで実現してもよいし、ハードウェアで構成してもよい。また学習処理部４１ａの一部をハードウェアで構成してもよい。

【0090】

プロセッサ４１は、記憶部４２から学習モデル４２ｂ及びコンピュータプログラム４２ａを読み出して実行する。

【0091】

学習モデル４２ｂは、振動加速度データに基づくＦＦＴ信号強度の分布が入力された場合に、残存耐用時間を出力するニューラルネットワークである。学習モデル４２ｂは、入力層と、隠れ層と、出力層とを備える。入力層は、ＦＦＴ信号強度分布が入力される複数のノードを有する。隠れ層は、複数のノードを有する中間層を複数備え、入力側の中間層のノードは入力層のノードと結合されている。出力層は、残存耐用時間を出力するノードを有する。出力層の各ノードは、出力側の中間層のノードと結合されている。

【0092】

ＦＦＴ信号強度の分布は例えば画像データであり、学習モデル４２ｂは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional neural network）で構成される。

【0093】

学習モデル４２ｂは、振動加速度データに基づくＦＦＴ信号強度分布と、残存耐用時間とを含む訓練データを用いて機械学習させることにより生成することができる。例えば、プロセッサ４１の学習処理部４１ａは、訓練データを用いた誤差逆伝播法、誤差勾配降下法等によって、学習モデル４２ｂの重み係数を最適化することにより、学習モデル４２ｂを機械学習させる。

【0094】

プロセッサ４１は、現時点で検出したＦＦＴ信号強度分布を学習モデル４２ｂに入力することによって、ボールねじ５１の残存耐用時間を算出することができる。

【0095】

本実施形態２に係る射出成形機１によれば、実施形態１と同様、２段階判定アルゴリズムにより、ボールねじ５１の寿命を予測することができる。

【0096】

なお、本実施形態２ではＣＮＮの学習モデル４２ｂを説明したが、ＣＮＮ以外のニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク等のその他の公知の機械学習モデルを用いて故障時期及び残存耐用時間を予測するように構成してもよい。

【0097】

また、本実施形態２では、寿命予測を機械学習モデルを用いて行う例を説明したが、ボールねじ５１の正常状態判定処理も機械学習モデルを用いて行ってもよい。

【符号の説明】

【0098】

１ 射出成形機
２ 型締装置
３ 射出装置
４ 制御装置（寿命予測装置）
５ 駆動装置
５ａ 振動加速度センサ
６ 記録媒体
５１ ボールねじ
４１ プロセッサ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【図7】