CN109414792B - 工作机械、加工件的制造方法及加工系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供能够在加工中实时地检查加工品质、且能够抑制加工品质不合格的加工件的制造的工作机械、加工件的制造方法及加工系统。工作机械具备:工具,其与工件接触而对工件进行加工;状态量数据获取部(51),其获取工件及工具的状态量数据;状态量推定数据算出部(52),其根据模拟模型来算出状态量推定数据,该模拟模型包括表示工具的动态特性的装置动态特性模型及表示工件的目标形状的工件模型;以及加工状态算出部(53),其基于状态量数据和状态量推定数据,算出表示工件的加工状态的加工状态数据。

Description

工作机械、加工件的制造方法及加工系统
技术领域
本发明涉及工作机械、加工件的制造方法及加工系统。
背景技术
作为对工件进行加工的工作机械,例如已知有研磨装置(参照专利文献1)。
在先技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2016-016483号公报
发明内容
发明要解决的课题
关于由工作机械制造出的加工件,在后续工序中利用检查装置对加工品质进行检查。由于检查需要时间,因此,难以对制造出的全部加工件进行检查。因此,实施通过选择制造出的多个加工件中的一部分加工件来进行检查的抽样检查。在抽样检查中,存在加工品质不合格的加工件出厂的可能性。另外,在使用检查装置的检查中,加工品质不合格的加工件难以在后续工序中被发现,且难以在加工中实时地被发现。
本发明的方案的目的在于,提供一种能够在加工中实时地检查加工品质、且能够抑制加工品质不合格的加工件的制造的工作机械、加工件的制造方法及加工系统。
用于解决课题的方案
根据本发明的第一方案,提供一种工作机械,其中,所述工作机械具备:工具,其与工件接触而对所述工件进行加工;状态量数据获取部,其被输入所述工件及所述工具的状态量数据;状态量推定数据算出部,其根据模拟模型来算出状态量推定数据,该模拟模型包括表示所述工具的动态特性的装置动态特性模型及表示所述工件的目标形状的工件模型;以及加工状态算出部,其基于所述状态量数据和所述状态量推定数据,算出表示所述工件的加工状态的加工状态数据。
根据本发明的第二方案,提供一种加工件的制造方法,其中,所述加工件的制造方法包括如下步骤:使工件与工具接触而利用所述工具对所述工件进行加工;在所述加工中获取所述工件及所述工具的状态量数据;根据模拟模型来算出状态量推定数据,该模拟模型包括表示所述工具的动态特性的装置动态特性模型及表示所述工件的目标形状的工件模型;基于所述状态量数据和所述状态量推定数据,算出表示所述工件的加工状态的加工状态数据;在所述加工中输出所述加工状态数据;以及在所述加工中基于所述加工状态数据来控制所述工具进行加工的加工条件。
根据本发明的第三方案,提供一种加工系统,其中,所述加工系统具备:工具,其与工件接触而对所述工件进行加工;状态量数据获取部,其被输入所述工件及所述工具的状态量数据;状态量推定数据算出部,其根据模拟模型来算出状态量推定数据,该模拟模型包括表示所述工具的动态特性的装置动态特性模型及表示所述工件的目标形状的工件模型;以及加工状态算出部,其基于所述状态量数据和所述状态量推定数据,算出表示所述工件的加工状态的加工状态数据。
发明效果
根据本发明的方案,提供了能够在加工中实时地检查加工品质、且能够抑制加工品质不合格的加工件的制造的工作机械、加工件的制造方法及加工系统。
附图说明
图1是示意性地示出本实施方式的工作机械的一例的俯视图。
图2是示意性地示出本实施方式的工作机械的一例的侧视图。
图3是示出本实施方式的控制装置的一例的功能框图。
图4是用于说明本实施方式的工件的行为的示意图。
图5是示意性地示出本实施方式的工件与工具之间的关系的图。
图6是示出本实施方式的加工件的制造方法的一例的流程图。
图7是示出本实施方式的由工作机械算出的加工状态数据的一例的图。
图8是示意性地示出本实施方式的加工系统的一例的图。
具体实施方式
以下,参照附图对本发明的实施方式进行说明,但本发明不局限于此。以下说明的实施方式的构成要素能够适当组合。另外,也存在不使用一部分构成要素的情况。
在以下的说明中,设定三维正交坐标系,参照三维正交坐标系对各部分的位置关系进行说明。将与规定面内的X轴平行的方向设为X轴方向,将与在规定面内正交于X轴的Y轴平行的方向设为Y轴方向,将与正交于X轴及Y轴的Z轴平行的方向设为Z轴方向。另外,将以X轴为中心的旋转或倾斜方向设为θX方向,将以Y轴为中心的旋转或倾斜方向设为θY方向,将以Z轴为中心的旋转或倾斜方向设为θZ方向。规定面为XY平面,在本实施方式中与水平面平行。Z轴方向为铅垂方向。
[工作机械]
图1是示意性地示出本实施方式的工作机械100的一例的俯视图。图2是示意性地示出本实施方式的工作机械100的一例的侧视图。在本实施方式中,工作机械100为研磨装置。
如图1及图2所示,工作机械100具备:与工件W接触而对工件W进行加工的工具1;使工具1旋转的第一旋转装置10;使工件W旋转的第二旋转装置20;使工具1沿X轴方向移动的驱动装置30;使工具1沿Y轴方向移动的驱动装置40;以及控制装置50。
工件W是被工作机械100加工的加工对象物。工件W是圆柱状的构件。工作机械100对工件W进行加工而制造凸轮轴或曲轴。
工具1是研磨用的磨石。工具1通过在与工件W接触的状态下旋转而对工件W进行研磨。
第一旋转装置10使工具1以与Y轴平行的旋转轴AX为中心进行旋转。第一旋转装置10具有:将工具1支承为能够旋转的支承机构11;以及产生使工具1旋转的动力的第一马达12。支承机构11及第一马达12支承于能够沿X轴方向移动的工作台构件13。
第二旋转装置20使工件W以与Y轴平行的旋转轴BX为中心进行旋转。第二旋转装置20具有:将工件W的一方的端部支承为能够旋转的支承机构21;将工件W的另一方的端部支承为能够旋转的支承机构22;以及产生使工件W旋转的动力的第二马达23。支承机构21及支承机构22支承于基座构件2。
驱动装置30使工具1沿与工具1的旋转轴AX正交的X轴方向移动。X轴方向是工具1的进给方向。驱动装置30通过使工作台构件13沿X轴方向移动而使工具1沿X轴方向移动。驱动装置30具有产生使工具1沿X轴方向移动的动力的第三马达31。第三马达31包括直动马达。第三马达31是线性马达。需要说明的是,也可以为,第三马达31包括旋转马达,利用在第三马达31的作用下工作的滚珠丝杠机构而使工具1沿X轴方向移动。通过工作台构件13向-X方向移动,从而工具1向-X方向移动而压靠于工件W。
驱动装置40使工具1沿Y轴方向移动。驱动装置40通过使工作台构件13沿Y轴方向移动而使工具1沿Y轴方向移动。驱动装置40具有产生使工具1沿Y轴方向移动的动力的第四马达41。第四马达41包括直动马达。第四马达41是线性马达。需要说明的是,也可以为,第四马达41包括旋转马达,利用在第四马达41的作用下工作的滚珠丝杠机构而使工具1沿Y轴方向移动。工作台构件13经由驱动装置30及驱动装置40而支承于基座构件2。
控制装置50包括计算机系统。控制装置50具有CPU(CentralProcessing Unit)这样的处理器、包含ROM(Read Only Memory)这样的非易失性存储器及RAM(Random AccessMemory)这样的易失性存储器在内的存储装置、以及输入输出接口装置。
[控制系统]
接着,对本实施方式的工作机械100的控制系统200的一例进行说明。图3是示出本实施方式的控制系统200的一例的功能框图。
如图3所示,控制系统200具备:控制装置50;产生使工具1以旋转轴AX为中心进行旋转的动力的第一马达12;对工具1的旋转速度进行检测的旋转速度传感器14;产生使工具1沿X轴方向移动的动力的第三马达31;对工具l在X轴方向上的位置进行检测的位置传感器32;产生使工件W以旋转轴BX为中心进行旋转的动力的第二马达23;对工件W的旋转角度进行检测的旋转角度传感器24;以及对工件W的设计数据即CAD(Computer Aided Design)数据进行保持的CAD数据保持部60。
控制装置50具备:状态量数据获取部51,其被输入工件W及工具1的状态量数据;状态量推定数据算出部52,其根据模拟模型来算出状态量推定数据,该模拟模型包括表示工具1的动态特性的装置动态特性模型及表示工件W的目标形状的工件模型;以及加工状态算出部53,其基于状态量数据和状态量推定数据,算出表示工件W的加工状态的加工状态数据。
另外,控制装置50具备:将由加工状态算出部53算出的加工状态数据输出的输出部54;基于由加工状态算出部53算出的加工状态数据来控制工具1的加工条件的加工控制部55;以及存储部56。
模拟模型基于函数或映射等被预先设定并存储于存储部56。
状态量是指,根据工具1或与工具1接触的工件W的状态而毫无疑义地决定的量。在本实施方式中,状态量数据包括:第一马达12的输出数据d1;由旋转速度传感器14检测的工具1的旋转速度数据d2;第三马达31的输出数据d3;由位置传感器32检测的工具1在X轴方向上的位置数据d4;第二马达23的输出数据d5;以及由旋转角度传感器24检测的工件W的旋转角度数据d6。
第一马达12的输出数据d1包括第一马达12的转矩。输出数据d1基于从第一马达12输出的电流值而导出。输出数据d1被输出至状态量数据获取部51。
旋转速度传感器14例如包括旋转编码器,对表示工具1的旋转速度的旋转速度数据d2进行检测。旋转速度数据d2被输出至状态量数据获取部51。
第三马达31的输出数据d3包括第三马达31的推力。输出数据d3基于从第三马达31输出的电流值而导出。输出数据d3被输出至状态量数据获取部51。
位置传感器32例如包括线性编码器,对表示工具1在X轴方向上的位置的位置数据d4进行检测。在本实施方式中,位置传感器32通过对第三马达31的移动量进行检测来检测工具1的位置数据d4。位置数据d4被输出至状态量数据获取部51。
第二马达23的输出数据d5包括第二马达23的转矩。输出数据d5基于从第二马达23输出的电流值而导出。输出数据d5被输出至状态量数据获取部51。
旋转角度数据24例如包括旋转编码器,对表示工件W的旋转角度的旋转角度数据d6进行检测。旋转角度数据d6被输出至状态量数据获取部51。
CAD数据保持部60对CAD数据d7进行保持。CAD数据d7包括工件W的目标形状数据及工件W的物性数据。工件W的目标形状数据包括与旋转轴BX正交的工件W的剖面形状数据。
状态量数据获取部51获取输出数据d1、旋转速度数据d2、输出数据d3、位置数据d4、输出数据d5及旋转角度数据d6来作为状态量数据。需要说明的是,状态量数据不局限于输出数据d1、旋转速度数据d2、输出数据d3、位置数据d4、输出数据d5及旋转角度数据d6。状态量数据例如也可以包含冷却剂流量。
状态量推定数据算出部52根据表示工具1的动态特性的装置动态特性模型算出加工阻力变动来作为状态量推定数据。另外,状态量推定数据算出部52基于CAD数据d7,根据表示工件W的目标形状的工件模型算出工具1与工件W的接触角变动或接触位置变动来作为状态量推定数据。
装置动态特性模型根据工具1的建模及系统辨识来算出。建模是指,构建表征对象物的行为的数学模型的处理。通过建模,对象物被转换成单纯化的数学表现。关于工具1,例如算出具有质量成分、阻尼成分及弹簧成分的装置动态特性模型。
系统辨识是指,通过实验来验证之前进行的建模的正确性的处理。在系统辨识中,例如实施如下处理:向工具1实验性地输入各种频率的输入信号,并对从工具1输出的振幅或相位进行计测。另外,在系统辨识中,实施在向工具1输入了各种频率的输入信号时对工具1的速度进行计测的处理。通过系统辨识,实验性地验证了建模的正确性。
基于系统辨识的结果,导出表示工具1的动态特性的动态特性数据。工具1的动态特性数据包括工具1的质量成分、阻尼成分及弹簧成分。另外,工具1的动态特性数据包括工具1的外形及尺寸这样的工具1涉及的已知数据。
工件模型基于CAD数据而算出。工件模型包括加工中的工件W的目标形状数据。工件W的目标形状数据包括与旋转轴BX正交的工件W的剖面形状数据。另外,工件模型包括工件W的弹性模量这样的工件W的物性数据。另外,工件模型包括工件W的动态特性数据。工件W的动态特性数据例如包括工件W的质量成分、阻尼成分及弹簧成分。通过算出工件模型,从而算出例如在作用有外力时的工件W的挠曲量变动。
另外,状态量推定数据算出部52包括多个卡尔曼滤波器52C,能够从一组输入输出数据抽出多个状态量数据。状态量推定数据算出部52能够基于例如来自第一马达12的输出数据d1和来自旋转速度传感器14的旋转速度数据d2,抽出工具1的研磨阻力、工件W的加工开始点及工具1的磨损量等来作为状态量推定数据。
加工状态算出部53基于由状态量数据获取部51获取到的状态量数据和由状态量推定数据算出部52利用模拟模型算出的状态量推定数据,算出表示工件W的加工状态的加工状态数据。向加工状态算出部53供给的状态量数据包括由状态量推定数据算出部52的卡尔曼滤波器52C抽出的状态量推定数据。另外,向加工状态算出部53供给的状态量数据包括:从第一马达12供给的输出数据d1;从旋转速度传感器14供给的旋转速度数据d2;从第三马达31供给的输出数据d3;从位置传感器32供给的位置数据d4;从第二马达23供给的输出数据d5;以及从旋转角度传感器24供给的旋转角度数据d6。
状态量推定数据算出部52基于第一马达12的输出数据d1及工具1的旋转速度数据d2和模拟模型,算出工具1的加工阻力。在本实施方式中,工具1的加工阻力是工具1的研磨阻力。当输出数据d1向模拟模型输入时,算出工具1与工件W未接触的空转状态下的工具1的旋转速度数据。状态量推定数据算出部52能够基于根据输出数据d1及模拟模型算出的空转状态的工具1的旋转速度数据和由旋转速度传感器14检测到的旋转速度数据d2之差,来算出工具1的加工阻力。
需要说明的是,工具1的加工阻力也可以是由状态量推定数据算出部52的卡尔曼滤波器52C抽出的研磨阻力。
另外,加工状态算出部53能够基于加工阻力和工件模型,来算出表示工件W的挠曲量的挠曲量变动数据。加工阻力与作用于工件W的负载是等价的。在本实施方式中,作用于工件W的负载是作用于工件W的研磨力。如上所述,工件模型包括工件W的剖面形状数据及工件W的物性数据。加工状态算出部53能够基于作用于工件模型的负载和工件模型,来算出工件W的挠曲量变动数据。
另外,加工状态算出部53基于向第三马达31输出的控制指令数据和算出的工件W的挠曲量变动数据,算出工件W的形状误差变动。
图4是示出本实施方式的输出到第三马达31的控制指令数据与工件W的挠曲量之间的关系的示意图。基于控制指令数据,算出针对工件W的指令切入量。表示工件W的目标切入量的指令切入量包括第三马达31的目标工作量。在工件W与作用于工件W的研磨力相应地发生了挠曲的情况下,工件W从工具1退避。其结果是,表示工件W的实际的切入量的实际切入量比指令切入量少了与挠曲量相应的量。即,在工件W因作用于工件W的切削力而发生了挠曲的情况下,工件W仅被加工了比指令切入量少的量,工件W相对于目标形状而产生了形状误差。而且,在因工件W的目标形状、加工条件等而作用于工件W的研磨力发生变动那样的情况下,工件W的挠曲量、即工件W相对于目标形状的形状误差发生变动。
因此,加工状态算出部53能够基于输出到第三马达31的控制指令数据和算出的工件W的挠曲量变动数据,算出工件W相对于由CAD数据规定的目标形状的形状误差变动。
另外,状态量推定数据算出部52基于旋转角度数据d6和工件模型,算出工件W与工具1的接触位置C。接触位置C表示工件W被工具1加工的加工点。
图5是示出本实施方式的工件W与工具1之间的关系的示意图。工具1以旋转轴AX为中心进行旋转,工件W以旋转轴BX为中心进行旋转。工件W被加工成凸轮轴或曲轴。在与旋转轴BX正交的剖面中,工件W为非圆形。在与旋转轴AX正交的剖面中,工具1实质上为圆形。
在旋转的非圆形的工件W与旋转的圆形的工具1接触的情况下,伴随着工件W的旋转,和工具1接触的工件W的接触位置C与旋转轴BX之间的距离发生变化。
如上所述,工件模型包括与旋转轴BX正交的工件W的剖面形状数据。因此,若知晓以旋转轴BX为中心的旋转方向上的工件W的旋转角度,则导出与工具1接触的工件W的接触位置C。状态量推定数据算出部52能够基于旋转角度数据d6和工件模型,算出工件W与工具1的接触位置C。
另外,加工状态算出部53基于第三马达31的输出数据d3及工具1在X轴方向上的位置数据d4,算出工件W的表面的凹凸。
工具1的旋转轴AX变动,工具1可能发生振摆回转现象。当工具1振摆回转时,在工具1中发生颤振,工具1及工件W中的至少一方沿X轴方向微振动。当发生颤振时,在工件W的表面会形成微细的凹凸。
当发生颤振时,使工具1沿X轴方向移动的第三马达31的输出数据d3变动。因此,加工状态算出部53能够基于第三马达31的输出数据d3,算出有无发生颤振及表示颤振的力的颤振力[N]来作为加工状态数据。另外,加工状态算出部53能够基于由位置传感器32检测的工具1在X轴方向上的位置数据d4,算出表示颤振的振幅的颤振量[μm]来作为加工状态数据。
需要说明的是,在本实施方式中,通过滤波处理,从由状态量数据获取部51获取到的输出数据d3抽出与工具1的旋转速度对应的频带的输出数据d3。加工状态算出部53基于抽出的输出数据d3,算出颤振力。同样地,通过滤波处理,从由状态量数据获取部51获取到的位置数据d4抽出与工具1的旋转速度对应的频带的位置数据d4。加工状态算出部53基于抽出的位置数据d4,算出颤振量。需要说明的是,与工具1的旋转速度对应的频带根据工具1的旋转速度数据d2来算出。
输出部54输出由加工状态算出部53算出的加工状态数据。输出部54在由工具1进行的加工中输出加工状态数据。即,输出部54在工件W的加工中实时地输出工件W的加工状态数据。
加工控制部55基于由加工状态算出部53算出的加工状态数据,来控制工具1进行加工的加工条件。在本实施方式中,加工控制部55基于由加工状态算出部53算出的加工状态数据,对第一马达12、第三马达31及第二马达23中的至少一方进行反馈控制。
[加工件的制造方法]
接着,对本实施方式的加工件的制造方法进行说明。图6是示出本实施方式的加工件的制造方法的一例的流程图。在本实施方式中,使用工作机械100,从工件W制造作为加工件的凸轮轴或曲轴。
工件W支承于支承机构21及支承机构22。通过第一旋转装置10使工具1以旋转轴AX为中心进行旋转,通过第二旋转装置20使工件W以旋转轴BX为中心进行旋转。在工具1旋转且工件W旋转的状态下,通过驱动装置30使工具1向-X方向移动,使得工具1与工件W接触。
在工件W与工具1接触而由工具1对工件W进行加工的状态下,状态量数据获取部51获取状态量数据,该状态量数据包括第一马达12的输出数据d1、由旋转速度传感器14检测的工具1的旋转速度数据d2、第三马达31的输出数据d3、由位置传感器32检测的工具1在X轴方向上的位置数据d4、第二马达23的输出数据d5以及由旋转角度传感器24检测的工件W的旋转角度数据d6(步骤S10)。
状态量推定数据算出部52根据模拟模型而算出状态量推定数据,该模拟模型包括表示工具1的动态特性的装置动态特性模型及表示工件W的目标形状的工件模型(步骤S20)。
加工状态算出部53基于由状态量数据获取部51获取到的状态量数据和由状态量推定数据算出部52算出的状态量推定数据,算出表示工件W的加工状态的加工状态数据(步骤S30)。
在本实施方式中,在状态量推定数据算出部52中,基于第一马达12的输出数据d1及工具l的旋转速度数据d2和模拟模型,算出工具1的加工阻力。需要说明的是,也可以为,状态量推定数据算出部52的卡尔曼滤波器52C从第一马达12的输出数据d1抽出工具1的加工阻力。
在导出工具1的加工阻力之后,加工状态算出部53基于加工阻力和工件模型,算出工件W的挠曲量变动数据。加工阻力与作用于工件W的负载是等价的。另外,工件模型包括工件W的目标形状数据、工件W的物性数据及工件W的动态特性数据。加工状态算出部53能够基于作用于工件W的负载和工件模型,算出表示工件W的挠曲量变动的挠曲量变动数据。
通过算出工件W的挠曲量变动数据,如参照图4说明的那样,算出相对于指令切入量的实际切入量。通过算出实际切入量,算出工件W相对于由CAD数据规定的目标形状的形状误差变动。加工状态算出部53能够算出表示工件W相对于目标形状的形状误差变动的误差数据来作为加工状态数据。
另外,如参照图5说明的那样,状态量推定数据算出部52能够基于工件W的旋转角度数据d6、工具1的位置数据d4以及工件模型,算出工件W与工具1的接触位置C。接触位置C表示工件W与工具1接触的加工点。加工状态算出部53通过算出接触位置C,能够掌握工件W的哪个部位被加工多少。换言之,加工状态算出部53能够算出针对以旋转轴BX为中心的旋转方向上的工件W的多个部位的各个部位的相对于目标形状的形状误差变动。
另外,加工状态算出部53能够基于第三马达31的输出数据d3及工具1的位置数据d4,算出因颤振而生成的工件W的表面的凹凸的深度及间距。
即,在本实施方式中,加工状态算出部53能够基于在工件W的加工中获取的状态量数据,算出针对旋转方向上的工件W的多个部位的各个部位的相对于目标形状的误差数据、以及因颤振产生的工件W的表面的凹凸数据,来作为工件W的加工状态数据。
另外,加工状态算出部53能够基于状态量推定数据即工具1的加工阻力以及由工具1加工出的工件W的数量,算出并推定工具1的磨损量。例如,在所推定的工具1的加工阻力(研磨阻力)静定之后,使工件W旋转两周而对多个工件W分别进行粗研磨,获取在对这多个工件W分别进行了粗研磨时的工具1的磨损量。加工状态算出部53算出表示对多个工件W分别进行了粗研磨时的工具1的磨损量的平均值的代表磨损量。代表磨损量存储于存储部59。加工状态算出部53能够基于算出的工具1的代表磨损量和使用该工具1加工出的工件W的数量,推定工具1的磨损量。
在由工具1进行的加工中,输出部54输出由加工状态算出部53算出的加工状态数据(步骤S40)。输出部54在工件W的加工中实时地输出加工状态数据。输出部54例如向显示装置实时地输出加工状态数据。
图7是示出本实施方式的由工作机械100算出的加工状态数据的一例的图。图7所示的图表显示于显示装置。
在图7所示的图表中,横轴表示在将工件W的基准部位设为0[°]时的工件W的部位在旋转方向上的角度。纵轴表示工件W的各个部位相对于目标形状的误差数据。
在图7中,线La表示从输出部54输出的加工状态数据。通过在工作机械100中获取状态量数据,加工状态算出部53能够在工件W的加工中实时地算出工件W的加工状态数据。输出部54能够在工件W的加工中实时地输出工件W的加工状态数据。
需要说明的是,线Lb表示在工作机械100进行加工后的后续工序中由检查装置检测到的工件W的误差数据。可知线La与线Lb充分地一致。
加工控制部55在使用工具1对工件W进行的加工中,基于由加工状态算出部53算出的加工状态数据,来控制工具1进行加工的加工条件(步骤S50)。加工控制部55基于由加工状态算出部53算出的加工状态数据,对第一马达12、第三马达31及第二马达23中的至少一方进行反馈控制,使得算出的误差成为0[μm]。
[作用及效果]
如以上说明的那样,根据本实施方式,基于在工件W的加工中获取的状态量数据,实时地算出工件W的加工状态数据。工件W的加工状态数据包括表示工件W相对于目标形状的形状误差变动的误差数据,示出工件W的加工品质。根据本实施方式,通过使用模拟模型,从而能够基于状态量数据和模拟模型,通过运算处理虚拟地检查在工件W的加工中无法直接计测的工件W的加工品质。
因此,无需如现有技术那样在后续工序中使用检查装置对加工件进行检查。不需要设置大型且高价的检查装置,因此,能够抑制设备成本。
另外,基于在工件W的加工中获取的状态量数据而实时地检查工件W的加工品质。因此,也可以不另外设置用于加工品质的检查的检查时间。因此,能够以低成本对制造出的全部加工件的加工品质进行检查。因此,抑制了加工品质不合格的加工件的出厂。
另外,根据本实施方式,设置有在使用工具1对工件W进行的加工中输出加工状态数据的输出部54。由此,由加工状态算出部53算出的加工状态数据在工件W的加工中实时地输出。例如,通过将加工状态数据实时地向显示装置输出,从而管理者能够经由显示装置实时地视觉确认工件W的加工品质。
另外,根据本实施方式,设置有基于加工状态数据来控制工具1对工件W进行加工的加工条件的加工控制部55。加工控制部55能够基于在加工状态算出部53实时地算出的加工状态数据,对工作机械100进行反馈控制,以抑制工件W的形状误差。因此,工件W的加工条件在短时间内得以最佳化,从而在短时间内高效地制造加工品质良好的加工件。
另外,在本实施方式中,作为状态量数据而获取产生使工具1旋转的动力的第一马达12的输出数据d1。在卡尔曼滤波器52C中对第一马达12的输出数据d1进行数据处理,由此能够获取工具1的研磨阻力、工件W的加工开始点及工具1的磨损量等各种状态量数据。
另外,在本实施方式中,作为状态量数据而获取由旋转速度传感器14检测的工具1的旋转速度数据d2。由此,能够基于第一马达12的输出数据d1及工具1的旋转速度数据d2和模拟模型,算出工具1的加工阻力。通过算出工具1的加工阻力,能够推定工件W的加工量及工件W的挠曲量变动。
另外,在本实施方式中,算出工件W的挠曲量变动数据。由此,能够基于输出到第三马达31的控制指令数据和工件W的挠曲量变动数据,算出表示工件W的形状误差变动的误差数据。
另外,在本实施方式中,作为状态量数据而获取工件W的旋转角度数据d6。由此,能够基于旋转角度数据d6和工件模型,算出工件W与工具1的接触位置C。
另外,在本实施方式中,作为状态量数据而获取第三马达31的输出数据d3及工具1在进给方向上的位置数据d4。由此,能够基于第三马达31的输出数据d3及工具1的位置数据d4,算出因颤振产生的工件W的表面的凹凸数据。
需要说明的是,在上述的实施方式中,基于由加工状态算出部53算出的加工状态数据,对工具1进行加工的加工条件进行了反馈控制。例如也可以将由加工状态算出部53算出的加工状态数据与加工件(产品)的序列号建立对应地存储于存储部56。例如可以构成为将由工作机械100加工出的作为最终产品的加工件的形状数据与时间戳及/或序列号建立对应地存储于存储部56,或者还可以经由输出部54而存储于外部的管理终端。
需要说明的是,在上述的实施方式中,工作机械100为对凸轮轴或曲轴进行加工的研磨装置,但不局限于研磨装置。工作机械100也可以是通常的圆筒研磨盘,也可以是球面研磨盘,也可以是加工中心,还可以是线状锯。
需要说明的是,在上述的实施方式中,控制装置50设置在工作机械100中。控制装置50也可以是与工作机械100不同的装置。例如,也可以如图8所示的加工系统1000那样将控制装置50的功能设置于工厂的管理终端。在图8所示的加工系统1000中,工作机械100C与具有控制装置50的功能的管理终端50C经由通信装置1500而连接。管理终端50C经由通信装置1500而与工作机械100C进行数据通信。即,在上述的实施方式中,状态量数据获取部51、状态量推定数据算出部52、加工状态算出部53、输出部54、加工控制部55及存储部56中的至少一方的功能也可以与工作机械100C分开设置。
附图标记说明
1…工具,2…基座构件,10…第一旋转装置,11…支承机构,12…第一马达,13…工作台构件,14…旋转速度传感器,20…第二旋转装置,21…支承机构,22…支承机构,23…第二马达,24…旋转角度传感器,30…驱动装置,31…第三马达,32…位置传感器,40…驱动装置,41…第四马达,50…控制装置,51…状态量数据获取部,52…状态量推定数据算出部,52C…卡尔曼滤波器,53…加工状态算出部,54…输出部,55…加工控制部,56…存储部,60…CAD数据保持部,100…工作机械,200…控制系统,1000…加工系统,AX…旋转轴,BX…旋转轴,C…接触位置,W…工件。

Claims (1)

1.一种工作机械,其中,
所述工作机械具备:
工具,其与工件接触而对所述工件进行加工;
状态量数据获取部,其被输入所述工件及所述工具的状态量数据;
状态量推定数据算出部,其根据模拟模型来算出状态量推定数据,该模拟模型包括表示所述工具的动态特性的装置动态特性模型及表示所述工件的目标形状的工件模型;
加工状态算出部,其基于所述状态量数据和所述状态量推定数据,算出表示所述工件的加工状态的加工状态数据;
第一旋转装置,其包括产生使所述工具旋转的动力的第一马达;以及
驱动装置,其包括产生使所述工具或所述工件沿进给方向移动的动力的第三马达,所述驱动装置对所述工具与所述工件进行压靠,
所述状态量数据包括所述第一马达的输出数据,
所述状态量数据包括所述工具的旋转速度数据,
所述状态量数据包括所述第三马达的输出数据及所述工具在所述进给方向上的位置数据,
所述状态量推定数据算出部基于所述第一马达的输出数据及所述工具的旋转速度数据和所述模拟模型,算出所述工具的加工阻力,
所述加工状态算出部基于所述加工阻力和工件模型来算出所述工件或所述工具的挠曲量变动数据,基于输出到所述第三马达的控制指令数据和所述挠曲量变动数据,算出所述工件的形状误差变动,
所述加工状态算出部基于所述第三马达的输出数据及所述位置数据,算出所述工件的表面的凹凸。
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