CN108105208B - 漏油检测装置 - Google Patents

Abstract

为了检测机械的发生漏油的部位，漏油检测装置具备：状态观测部，其从机床的运转中记录的日志数据取得油生成的流量的变化模式，并基于已取得的油的流量的变化模式生成输入数据；标签取得部，其从日箱志数据取得有无发生漏油及漏油发生部位相关的信息，并基于已取得的有无发生漏油及漏油发生部位相关的信息生成教师数据；学习部，其利用输入数据和教师数据进行有教师学习，构建学习模型；以及学习模型存储部，其存储学习模型。

Description

漏油检测装置

技术领域

本发明涉及利用信息处理机构来检测机械的发生了漏油的部位的漏油检测装置。

背景技术

在机床的内部设置有对夹紧主轴、工作台、工具箱、或者使APC(Auto PalletChanger：托盘自动交换装置)驱动等的多个驱动部供给油的液压供给装置。图9是表示机床1的内部的液压供给装置的概略性的构造的图(此外，图9以能够透过观察机床1的内部的方式省略了罩等一部分而图示)。机床1具备的液压供给装置2具备由积存油的箱3和液压泵等压力源4构成的液压单元5；以及由配置于机床1的各部分的分配单元6分配并连接机床1具备的主轴9、工作台10、工具箱(未图示)、APC11等各驱动部和液压单元5的液压配管7(图中粗线。省略了对一部分液压配管标注的符号)，通过调整对从液压单元5的压力源4供给至各液压配管7的油施加的压力，并且控制设于各部分的切换阀(未图示)等，从而控制对机床1的各驱动部供给的液压。

在这种液压供给装置2中，在运转中总是对液压配管7、分配单元6等施加液压，由于不充分的维修、老化等原因，有时从液压配管7与液压配管7之间、液压配管7与分配单元6之间、液压配管7与驱动部之间的连接部8(图中黑圆圈。省略了对一部分连接部标注的符号)等漏油。若发生漏油，则无法对各驱动部施加充分的液压，成为驱动部的误动作、故障的原因，因此，机床1的管理者必须定期检查有无漏油。作为在液压供给装置2检查漏油的现有技术，众所周知例如日本特开2004－347013号公报公开的技术等。

以往，在检测到漏油的发生时，需要停止机械，沿着液压路径(包括从液压单元到各驱动部的液压配管7、分配单元6、连接部8的路径)进行原因调查。但是，在存在众多成为液压的供给目的地的驱动部的情况下，在机床1的内部以错综复杂的状态遍布众多液压配管7，因此存在以下问题，即，对管理者而言，必须依次沿着错综复杂的液压配管7调查漏油的原因成为很大的负担。

为了对应这样的问题，例如也考虑在液压路径的各部分安装流量计等传感器来检测油的流量，基于检测到的流量的变化指定发生了漏油的部位，但是，若在液压路径的所有的部位都安装传感器，则存在以下问题，即，因传感器的管理(故障对应、调整)而引起的故障增加，反而提高了使用成本。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种检测机械的发生了漏油的部位的漏油检测装置。

如上所述，若为了监控流量而在液压路径的所有部位都安装传感器，则成本提高，因此不现实。在本发明中，检测流量的传感器安装于液压路径的开端(大元)的一个部位，取得使机床的各驱动部工作时的油的流量的变化作为变化模式，进行已取得的变化模式与正常时(不漏油时)的变化模式的比较，基于该比较结果指定发生漏油的部位。漏油发生时的变化模式受基于液压路径的各部分的连接状态、干扰等的误差的影响，因此无法通过简单的方法判断。因此，本发明中，通过机械学习来学习漏油发生时的变化模式，利用该学习结果指定漏油的发生部位。

而且，本发明的漏油检测装置的实施方式是在具备至少一个驱动部的机床中，检测为了使上述驱动部工作而供给液压的液压供给装置中的漏油的发生的漏油检测装置，其特征在于，具备：状态观测部，其从上述机床的运转中记录的日志数据取得与上述驱动部的工作状况对应的由上述液压供给装置供给的油的流量的变化相关的信息作为变化模式，基于已取得的变化模式生成输入数据；标签取得部，其从上述机床的运转中记录的日志数据取得与上述液压供给装置的有无发生漏油相关的信息和与上述液压供给装置的漏油发生部位相关的信息，基于已取得的与上述液压供给装置的有无发生漏油相关的信息和与上述液压供给装置的漏油发生部位相关的信息生成教师数据；学习部，其利用上述状态观测部生成的输入数据和上述标签取得部生成的教师数据进行有教师学习，构建学习模型；以及学习模型存储部，其存储上述学习模型。

本发明的漏油检测装置的另一实施方式是在具备至少一个驱动部的机床中，检测为了使上述驱动部工作而供给液压的液压供给装置中的漏油的发生的漏油检测装置，其特征在于，具备：学习模型存储部，其存储通过利用了输入数据和教师数据的有教师学习构建的学习模型，上述输入数据以与上述驱动部的工作状况对应的由上述液压供给装置供给的油的流量的变化相关的信息作为变化模式的基础，上述教师数据基于与上述液压供给装置的有无发生漏油相关的信息及与上述液压供给装置的漏油发生部位相关的信息；状态观测部，其在上述机床的运转中，以与上述驱动部的工作状况对应的由上述液压供给装置供给的油的流量的变化相关的信息作为变化模式的基础，生成输入数据；以及检测部，其使用上述学习模型，根据上述状态观测部生成的输入数据检测上述液压供给装置有无发生漏油以及上述液压供给装置的漏油发生部位。

本发明的漏油检测装置的另一实施方式具备警报部，基于上述液压供给装置有无发生漏油及上述液压供给装置的漏油发生部位的检测结果而输出警报。

根据本发明，仅在液压路径的开端的一个部位安装传感器便能够自动指定漏油的发生部位，因此能够在发生液压泄漏时立即对应，并且能够降低机床的使用成本。

附图说明

根据参照附图进行的以下的实施例的说明，本发明的上述的及其它的目的及特征将变得明了。

图1是表示具备检测油的流量的传感器的液压供给装置的概略性结构的图。

图2是表示机床的各驱动部的工作状况与油的流量的关系的图。

图3是表示正常时和异常时的使各驱动部的工作状态变化时检测的油的流量的变化模式的例子的图。

图4是本发明的一实施方式的漏油检测装置的学习时的概略性功能块图。

图5是对供本发明的一实施方式的漏油检测装置用于学习的输入数据的取得方法进行说明的图(1)。

图6是对供本发明的一实施方式的漏油检测装置用于学习的输入数据的取得方法进行说明的图(2)。

图7是表示将多层神经网络用作学习模型的情况的例子的图。

图8是本发明的一实施方式的漏油检测装置的漏油检测时的概略性功能块图。

图9是表示机床具备的液压供给装置的概略性结构的图。

具体实施方式

以下，与附图一起对本发明的实施方式进行说明。

首先，使用图1～3，对本发明的一实施方式的漏油检测装置执行的漏油部位指定处理的概要进行说明。本实施方式的漏油检测装置13构成为，能够取得由安装于液压供给装置2的液压路径的开端的一部位的传感器12检测的油的流量。本实施方式的漏油检测装置13在检查液压供给装置2的漏油时，取得使机床1的各驱动部工作时的传感器12所检测到的油的流量的变化，将各个工作时的油的流量的变化的组合作为一个变化模式而存储。

图2是示例正常时的在机床1的各驱动部使用的油的流量和APC异常时的在机床1的各驱动部使用的油的流量的图。在图2的例中示出了，在机床1处于正常状态时若使工作台10成为松开状态则使用1.5[l/min]的油，还示出了，在机床1的APC处于异常状态时若使APC11成为上升状态则使用8.5[l/min]的油。在这样的情况下，在机床1处于正常状态时工作台10松开、托盘松开、APC为上升状态、工具箱松开、主轴松开时，在各个驱动部使用的油的合计为1.5+2.0+9.1+0.6+1.4＝14.6[l/min]，在传感器12检测该值。另外，在机床1的APC处于异常状态时，在工作台10松弛、托盘松弛、APC为上升状态、工具箱松弛、且主轴夹紧时，在各个驱动部使用的油的合计为1.5+2.1+8.5+0.4+2.3＝14.8[l/min]，在传感器12检测该值。

图3是表示正常时和异常时的使各驱动部的工作状态变化时由传感器12检测的油的流量的变化模式的例的图。一般而言，如图3所示，在机床1发生了漏油时，使靠近发生漏油的部位的驱动部工作的情况下的油的流量的变化具有在正常时和异常时产生较大的差的倾向。但是，实际上，在使机床1运转的情况下，由于受基于液压路径的各部分的连接状态、对各驱动部施加的负载等的干扰的误差的影响，无法同样地判断为在油的流量的变化在正常时和异常时产生大的差的部位发生了漏油，另外，判断发生了漏油的阈值也不能一样地决定。因此，本实施方式的漏油检测装置中，对漏油部位的指定引入机械学习器，进行有教师学习，使用该有教师学习的学习结果进行实际动作中的机床的漏油部位的指定，上述有教师学习将表示伴随着图3所示的各驱动部的工作状态的变化的流量变化的变化模式的表示正常时与异常时的差的数据作为输入数据，将表示实际上是否发生了漏油、表示在发生了漏油的情况下在哪一部位发生的数据作为教师数据。

图4是本发明的一实施方式的学习时的漏油检测装置的概略性功能块图。本实施方式的漏油检测装置13基于日志数据进行机械学习，该日志数据是从至少一个以上的机床1收集且存储于日志数据存储部200的数据。

在日志数据存储部200，存储图1示例的机床1运转时的主轴9、工作台10、工具箱、APC11等各驱动部的工作状态、由传感器12检测到的液压供给装置2的开端的油的流量的检测值、管理者在检查时从该机床1的未图示的输入装置输入而记录的表示液压供给装置2的检查结果的维护信息(包括有无发生漏油、在发生漏油的情况下，漏油发生部位的信息)作为日志数据。日志数据存储部200也可以由一般的数据库构成。

在机床1中，对机床1具备的各驱动部进行控制来加工工件，并且利用从各部分得到的信号并基于各驱动部的状态、传感器12的检测值等生成与机床1的动作相关的日志数据，并存储于机床1的未图示的非易失存储器。日志数据以能够对各驱动部的工作状况、传感器12的油的流量的检测值等掌握时间序列的方式生成。另外，日志数据包含操作机床1的管理者、机床1发生了异常时进行对应的维护人员经由未图示的机械操作板输入的各种信息(有无发生漏油、漏油发生部位等)。于是，存储于机床1的未图示的非易失存储器的日志数据经由网络等或者经由机床的维护人员等作业者携带的外部存储装置等被收集至日志数据存储部200。该收集可以在每次生成日志数据时逐次进行，也可以间隔适当的期间定期地进行。

接下来，在对漏油检测装置13具备的各结构进行说明前，对漏油检测装置13进行的学习的概要进行说明。

图5、6是说明漏油检测装置13进行的学习的概要的图。本实施方式的漏油检测装置13根据存储于日志数据存储部200的日志数据生成“运转中发生了漏油的情况下的输入数据及教师数据”和“运转中未发生漏油的情况下的输入数据及教师数据”，使用生成的数据进行机械学习。漏油检测装置13的学习优选使用基于大量的日志数据大量地生成的数据来进行。漏油检测装置13的学习无需一次进行，也可以每次收集日志数据时分成多次进行。此外，对于用于学习及检测的“作为基准的正常时的油的流量的变化模式”，预先使未发生漏油的机床1实验性地动作来生成，只要将生成的变化模式用作“作为基准的正常时的油的流量的变化模式”即可。

“运转中发生了漏油的情况下的输入数据及教师数据”是从存储于日志数据存储部200的日志数据中基于由机床1的管理者、维护人员发现漏油的发生的时刻的前后的日志数据生成的。例如，在机床1的运转中发现了漏油的发生的情况下，由机床1的管理者、维护人员从未图示的机床1的机械操作板输入“漏油发生：APC”这样的信息，且与时刻信息一同记录于日志数据。在这样的情况下，“运转中发生了漏油的情况下的输入数据”是基于输入该“漏油发生：APC”的时刻以前的日志数据生成的。本实施方式的漏油检测装置13的机械学习所使用的输入数据是表示作为基准的正常时的油的流量的变化模式与漏油发生时的油的流量的变化模式的差分的数据，但该数据只要根据异常时的油的流量的变化模式和预先确定的作为基准的正常时的油的流量的变化模式生成即可，其中，上述异常时的油的流量的变化模式是组合发现了漏油的发生的时刻之前的最近的使各驱动部工作时的由传感器12检测到的油的流量的变化值而生成的。此外，在该例的情况下，“运转中发生了漏油的情况下的教师数据”成为“漏油发生：APC”。

另一方面，“运转中未发生漏油的情况下的输入数据及教师数据”是从存储于日志数据存储部200的日志数据中基于未发生漏油的时刻的前后的日志数据生成的。例如，只要使用从在机床1的运转中未发现漏油的发生而运转安全结束时的日志数据中随机地或以预定的时间间隔地采样的“运转中未发生漏油的情况下的输入数据”即可。本实施方式的漏油检测装置13的机械学习所使用的输入数据是表示作为基准的正常时的油的流量的变化模式与采样时的油的流量的变化模式的差分的数据，但该数据只要由正常时的油的流量的变化模式和预先确定的作为基准的正常时的油的流量的变化模式生成即可(应注意，采样到的正常时的油的流量的变化模式因干扰等各种各样的变动因素的原因，未必与作为基准的正常时的油的流量的变化模式一致)，其中，上述正常时的油的流量的变化模式是组合采样时刻之后的最近的使各驱动部工作时的由传感器12检测到的油的流量的变化值而生成的。此外，该例的情况下，“运转中未发生漏油的情况下的教师数据”成为“未发生漏油”。

接下来，对漏油检测装置13具备的各结构进行说明。漏油检测装置13具备学习部111、状态观测部112、标签取得部113、学习模型存储部114。

学习部111是如下功能机构：基于状态观测部112取得到的输入数据和标签取得部113取得到的教师数据(也称为标签)，进行有教师学习，构建学习模型并存储于学习模型存储部114。学习部111构建的学习模型如后述用于检测漏油的发生。学习部111构建的学习模型只要是能够根据在图3、5、6等说明的输入数据检测漏油的发生的学习模型，就可以使用任何的形式。例如，能够使用图7所示的多层神经网络、贝叶斯网络等。此外，对于公知的神经网络、深层学习等的详情，在本说明书中省略说明。

状态观测部112从存储于日志数据存储部200的日志数据中生成输入数据，将生成的输入数据输出至学习部111。本实施方式的漏油检测装置13中，输入数据成为油的流量的变化模式彼此的差分值，以数值列来表现，因此，状态观测部112能够将这些数值列原样用于学习部111的输入数据。此外，也可以是在状态观测部112用文字列等数值以外的信息表示用作输入数据的数据的情况下，预先在未图示的存储器上存储将各文字列变换成数值的变换表，使用该变换表将数值以外的信息数值化并包含于输入数据。

标签取得部113基于存储于日志数据存储部200的日志数据，与状态观测部112生成输入数据同步地生成与该输入数据对应的教师数据(有无发生漏油、及漏油部位)，并将生成的教师数据输出至学习部111。作为教师数据，例如在将图7所示的多层神经网络用作学习模型的情况下，使输出层的各信号与“无漏油”、“有漏油：工作台”、“有漏油：托盘”、“漏油：APC”、...对应，只要以使与教师数据对应的任一信号成为1的方式确定教师数据即可。

根据以上的结构，漏油检测装置13能够对机床1的运转时的针对各驱动部的工作状态的漏油的状态推进学习，构建学习模型。

接下来，对使用构建出的学习模型检测漏油的发生的漏油检测装置13进行说明。

图8是本发明的一实施方式的漏油检测装置13检测漏油的发生时的概略性功能块图。本实施方式的漏油检测装置13基于经由作为环境的机床1具备的PMC17取得到的机床1具备的各驱动部的工作状况和传感器12的信号，检测机床1的液压供给装置2的漏油的发生。PMC(可编程序机床控制器)17接受从机床1的内部及外部输入的信号，利用顺序程序处理这些信号，并对机床1的外部及内部的处理器进行输出。此外，图8中，作为机床1具备的功能快，仅示出了PMC17和警报部18，但是，实际上，具备图1所示的机床1具备的各功能块。

漏油检测装置13具备状态观测部112、学习模型存储部114、及检测部115。

状态观测部112在机床1开始运转当中，经由PMC17取得上述说明的学习时用作输入数据的各数据，基于取得的信息生成输入数据并输出至检测部115。状态观测部112通过将机床1的各驱动部工作时的传感器12检测的油的流量的变化与各个驱动部关联地存储，从而做成油的流量的变化模式，将生成的油的流量的变化模式与作为基准的正常时的油的流量的变化模式的差分作为输入数据输出至检测部115。

检测部115基于从状态观测部112输入的输入数据，使用存储于学习模型存储部114的学习模型进行漏油的发生的检测。

于是，检测部115基于针对机床1的各驱动部的工作状况的液压供给装置2的油的流量，检测漏油的发生，将作为检测到的结果的检测值向机床1的PMC17输出。在从检测部115输入的漏油的发生的检测值为表示漏油的发生的值的情况下，PMC17指示警报部18以发出警报。

警报部18若被PMC17指示发出警报，则通过配置于机床1的未图示的机械操作板的灯、显示装置的显示、声音等，通知操作人员漏油的发生及漏油发生部位。警报部18除了发出警报以外，也可以指示机床1的各部停止运转。

这样，漏油检测装置13通过使用学习模型，从而能够在机床1的运转中检测漏油的发生，其中，学习模型是作为进行了基于与至少1个以上的在机床1发生的漏油相关的信息的学习的结果而得到的。而且，在漏油检测装置13检测到漏油的发生时，机床1接受该检测结果，对操作人员发出警报，使机床1的运转停止，从而能够将误动作、故障的发生防于未然。

以上，到此为止对本发明的实施方式进行了说明，但是本发明不仅限定于上述的实施方式的例子，能够通过添加适当的变更而以各种方式实施。

上述的实施方式中示出了利用一台漏油检测装置13的学习及使用的方案，但是学习部111所构建并存储于学习模型存储部114的学习模型本身是表示学习结果的数据的集合，因此，例如，也能够构成为经由未图示的外部存储装置、网络等将学习模型在与其它漏油检测装置13之间共享。在这样构成的情况下，在学习中，以在多个漏油检测装置13之间共享一个学习模型的状态，各个漏油检测装置13并联地进行学习，能够缩短直至学习完成所花费的时间，另一方面，在学习模型的利用中，能够使用共享的学习模型并利用多个漏油检测装置13分别进行漏油的发生的检测。对于学习模型的共享方法，不限定于指定的方法。例如，可以在工厂的主机内存储学习模型并在各漏油检测装置13共有，也能够构成为，将学习模型预先存储于厂家设置的服务器上，能够在顾客的漏油检测装置13之间共享。

另外，在上述的实施方式中，对学习时和检测时的漏油检测装置13的结构独立地进行了说明，但是漏油检测装置13也可以同时具备学习时的结构和检测时的结构。在这种情况下，漏油检测装置13能够进行漏油的发生的检测，同时，能够进行在机床1中使学习部111基于管理者或维护人员输入的信息进行进一步追加的学习。

另外，在上述的实施方式中示例了将漏油检测装置13与机床1分体地构成的例子，但是漏油检测装置13也可以构成为机床1的控制装置的一部分。

以上，对本发明的实施方式进行了说明，但是本发明不限定于上述的实施方式的例子，能够通过添加适当的变更而以其它方式实施。

Claims (3)

1.一种漏油检测装置，在具备至少一个驱动部的机床中，检测为了使上述驱动部工作而供给液压的液压供给装置中的漏油的发生，

上述漏油检测装置的特征在于，具备：

状态观测部，其从上述机床的运转中记录的日志数据取得与上述驱动部的工作状况对应的由上述液压供给装置供给的油的流量的变化相关的信息作为变化模式，基于已取得的变化模式生成输入数据；

标签取得部，其从上述机床的运转中记录的日志数据取得与上述液压供给装置的有无发生漏油相关的信息和与上述液压供给装置的漏油发生部位相关的信息，基于已取得的与上述液压供给装置的有无发生漏油相关的信息和与上述液压供给装置的漏油发生部位相关的信息生成教师数据；

学习部，其利用上述状态观测部生成的输入数据和上述标签取得部生成的教师数据进行有教师学习，构建学习模型；以及

学习模型存储部，其存储上述学习模型。

2.一种漏油检测装置，在具备至少一个驱动部的机床中，检测为了使上述驱动部工作而供给液压的液压供给装置中的漏油的发生，

上述漏油检测装置的特征在于，具备：

学习模型存储部，其存储通过利用了输入数据和教师数据的有教师学习构建的学习模型，上述输入数据以与上述驱动部的工作状况对应的由上述液压供给装置供给的油的流量的变化相关的信息作为变化模式的基础，上述教师数据基于与上述液压供给装置的有无发生漏油相关的信息及与上述液压供给装置的漏油发生部位相关的信息；

状态观测部，其在上述机床的运转中，以与上述驱动部的工作状况对应的由上述液压供给装置供给的油的流量的变化相关的信息作为变化模式的基础，生成输入数据；以及

检测部，其使用上述学习模型，根据上述状态观测部生成的输入数据检测上述液压供给装置有无发生漏油以及上述液压供给装置的漏油发生部位。

3.一种机床，其特征在于，具备警报部，上述警报部基于权利要求2所述的漏油检测装置对上述液压供给装置有无发生漏油及上述液压供给装置的漏油发生部位的检测结果而输出警报。