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公开(公告)号：CN113252371B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110176612.6
申请日：2021-02-07
Applicant: 株式会社安川电机
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明涉及状态估计装置、系统和制造方法。以往，以传感器值是正确的为前提进行作业机器的控制。本发明提供一种状态估计装置，包括：机器控制部，基于从传感器获取的传感器值来控制作业机器，传感器输出与作业机器的作业相关的传感器值；以及状态估计部，基于传感器值来估计传感器的状态。另外，提供一种包括状态估计装置、作业机器以及传感器的系统。另外，提供一种制造方法，利用作业机器制造被制造物，所述方法包括：机器控制步骤，基于从传感器获取的传感器值来控制作业机器，传感器输出与作业机器对被制造物进行的作业相关的传感器值；以及状态估计步骤，基于传感器值来估计传感器的状态。
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公开(公告)号：CN116068985A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211088988.2
申请日：2022-09-07
Applicant: 株式会社安川电机
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及异常信息估计系统及方法、动作分析系统、马达控制装置。技术问题是提高与工业装置控制的机构中发生的异常相关的异常信息的估计精度。采用的技术手段是异常信息估计系统(1)的单位现象确定部(105)基于与控制机构(20)的工业装置(10)的动作相关的动作数据，确定由所述动作引起的多个单位现象。异常信息估计部(106)基于所述多个单位现象，估计与所述机构(20)中发生的异常相关的异常信息。
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公开(公告)号：CN112677147B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202011096012.0
申请日：2020-10-14
Applicant: 株式会社安川电机
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种利用机器学习来估计控制对象设备的故障和异常等事件的事件估计系统和事件估计方法。该事件估计系统，包括：上位设备以及一个或多个下位控制器，下位控制器具有：工作信息获取部，获取与下位控制器连接的控制对象设备的工作信息；异常估计部，基于工作信息来估计有无异常；工作信息保持部，保持一定期间的工作信息；以及工作信息发送部，基于估计出的异常的有无，将与该异常的有无的估计相关的工作信息发送给上位设备，上位设备具有：工作信息接收部，从下位控制器接收工作信息；以及事件估计部，根据异常的有无进行动作，估计事件，事件估计部具有上位神经网络模型，上位神经网络模型将工作信息作为输入，将事件信息作为输出。
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公开(公告)号：CN112677147A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011096012.0
申请日：2020-10-14
Applicant: 株式会社安川电机
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种利用机器学习来估计控制对象设备的故障和异常等事件的事件估计系统和事件估计方法。该事件估计系统，包括：上位设备以及一个或多个下位控制器，下位控制器具有：工作信息获取部，获取与下位控制器连接的控制对象设备的工作信息；异常估计部，基于工作信息来估计有无异常；工作信息保持部，保持一定期间的工作信息；以及工作信息发送部，基于估计出的异常的有无，将与该异常的有无的估计相关的工作信息发送给上位设备，上位设备具有：工作信息接收部，从下位控制器接收工作信息；以及事件估计部，根据异常的有无进行动作，估计事件，事件估计部具有上位神经网络模型，上位神经网络模型将工作信息作为输入，将事件信息作为输出。
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公开(公告)号：CN114616076A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202080073652.1
申请日：2020-11-27
Applicant: 株式会社安川电机
Inventor： 横矢刚
Abstract: 一种磨削系统(100)，具有：反作用力关联信息获取部，获取与磨削加工中的磨削工具的按压反作用力相关的反作用力关联信息；差值计算部，获取在对工件的同一部位进行的反复加工中的、在不同的反复次数中获取的两个所述反作用力关联信息的差值；校正量估计部，基于所述差值来估计所述磨削工具的按压方向上的校正量；以及加工控制部，基于目标位置和所述校正量来控制加工时的所述磨削工具的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114127659A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202080051279.X
申请日：2020-03-27
Applicant: 株式会社安川电机
Abstract: 控制系统(1)具备：电机(2)，其对驱动对象(4)进行驱动；控制部(112)，其对电机(2)进行驱动；第1估计部(113)，其至少根据控制部(112)中的驱动力指令来估计作用于电机(2)的第1外力；数据存储部(115)，其存储表示第1估计部(113)估计出的估计值的推移的配置文件数据；以及第2估计部(116)，其根据在控制部(112)基于规定的动作模式对电机(2)进行驱动时由第1估计部(113)新估计出的估计值和存储于数据存储部(115)的配置文件数据来估计作用于驱动对象(4)的第2外力。
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公开(公告)号：CN118695926A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202280091740.3
申请日：2022-02-16
Applicant: 株式会社安川电机
Inventor： 横矢刚
IPC: B25J13/00
Abstract: 一个例子所涉及的机器人控制系统具备：外力估计部，其执行基于与机器人的多个轴对应的多个外界干扰转矩和多个轴位置的估计处理，算出作用于机器人的末端执行器的外力作为估计外力；以及机器人控制部，其基于估计外力来控制机器人，作为估计处理的至少一部分，外力估计部执行基于外力用学习完成模型的计算，该外力用学习完成模型受理多个外界干扰转矩和多个轴位置中的至少一方作为输入。
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公开(公告)号：CN114616076B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202080073652.1
申请日：2020-11-27
Applicant: 株式会社安川电机
Inventor： 横矢刚
Abstract: 一种磨削系统(100)，具有：反作用力关联信息获取部，获取与磨削加工中的磨削工具的按压反作用力相关的反作用力关联信息；差值计算部，获取在对工件的同一部位进行的反复加工中的、在不同的反复次数中获取的两个所述反作用力关联信息的差值；校正量估计部，基于所述差值来估计所述磨削工具的按压方向上的校正量；以及加工控制部，基于目标位置和所述校正量来控制加工时的所述磨削工具的位置。
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公开(公告)号：CN114127659B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202080051279.X
申请日：2020-03-27
Applicant: 株式会社安川电机
Abstract: 控制系统(1)具备：电机(2)，其对驱动对象动；第1估计部(113)，其至少根据控制部(112)中的驱动力指令来估计作用于电机(2)的第1外力；数据存储部(115)，其存储表示第1估计部(113)估计出的估计值的推移的配置文件数据；以及第2估计部(116)，其根据在控制部(112)基于规定的动作模式对电机(2)进行驱动时由第1估计部(113)新估计出的估计值和存储于数据存储部(115)的配置文件数据来估计作用于驱动对象(4)的第2外力。(4)进行驱动；控制部(112)，其对电机(2)进行驱
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公开(公告)号：CN115335834A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202080098307.3
申请日：2020-03-12
Applicant: 株式会社安川电机
IPC: G06N20/00
Abstract: 提供了一种机器学习模型确定系统(1)，包括：至少一个服务器(2)和至少一个客户终端(3)，其连接到信息通信网络，并且能够相互通信；评价信息数据库(202)，其存储评价信息，该评价信息是关于机器学习的评价的信息；评价信息更新模块(203)，其基于参数的特定值和对使用特定示教数据进行的机器学习的评价来更新评价信息；示教数据输入模块(304)，其输入特定示教数据；验证数据输入模块(305)，其输入特定验证数据；参数确定模块(307)，其基于评价信息确定参数的特定值；以及机器学习引擎(303)，其包括学习模块(301)和评价模块(302)，学习模块(301)通过使用特定示教数据来执行机器学习模型的学习，评价模块(302)通过使用特定验证数据来评价机器学习的结果。
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