CN110096029B - 热位移校正装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种热位移校正装置，其即使是在多个传感器内的部分传感器发生了故障的情况下也能够继续高精度的热位移校正。热位移校正装置具有：传感器信息取得部，其取得传感器检测出的机床的温度和传感器的状态；热位移推定方法存储部，其存储多个热位移推定方法；热位移推定方法选择部，其根据传感器的状态来选择用于推定机床的热位移量的热位移推定方法；以及热位移推定部，其按照热位移推定方法选择部选择出的热位移推定方法，根据机床的温度来推定机床的热位移量。

Description

热位移校正装置

技术领域

本发明涉及热位移校正装置，特别是涉及即使是在多个传感器内的部分传感器发生了故障的情况下，也能够继续高精度的热位移校正的热位移校正装置。

背景技术

作为校正由机床的发热导致的热位移的技术，存在如下技术：使用多个温度传感器来监视机床的状态，根据由各温度传感器检测出的机床各部的温度状态来推定机床各部的热位移量。

在工厂的FA环境下，由于在机床中使用的切削液、或加工工件时产生的切粉等原因，相比于通常的使用环境容易在传感器等处产生异常，对于热位移校正所使用的温度传感器也是一样的。在机床运转时温度传感器产生了异常的情况下，无法准确地推定机床各部的热位移量。

这样的情况下，在现有技术中，在判定为温度传感器产生异常的时间点，通过禁止用于校正热位移的校正量的变更等方法来进行应对(例如，专利第5336042号公报)。

在采用上述的现有方法的情况下，不实施根据异常温度传感器的输出的热位移的校正。换言之，在禁止了校正量的变更之后，不实施根据机械的动作状态等的热位移的校正。因此，将产生加工出的产品品质低下这样的问题。这样的情况下，在适当的时刻停止机床的运转，维护产生了异常的温度传感器，由此进行状况的恢复。但是，由于在停止机床的运转时将导致生产性的降低，因此，期望一种即使在是温度传感器产生了异常的情况下也可以继续高精度地推定热位移的方法。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种即使是在多个传感器内的部分传感器发生了故障的情况下也能够继续高精度的热位移校正的热位移校正装置。

本发明的热位移校正装置在温度传感器产生异常时使用，其中，该热位移校正装置具有不使用一个以上的温度传感器的检测值就能够推定热位移的多个热位移推定方法，在温度传感器产生异常时，从多个热位移推定方法中选择不使用产生了异常的温度传感器的检测值的热位移推定方法，使利用选择出的热位移推定方法而继续的热位移校正成为可能，由此，解决上述课题。

并且，本发明的一个方式提供一种热位移校正装置，根据多个传感器检测出的机床的温度，来推定该机床的热位移量，其中，该热位移校正装置具有：传感器信息取得部，其取得所述传感器检测出的所述机床的温度和所述传感器的状态；热位移推定方法存储部，其与所述传感器的状态相关联地存储多个热位移推定方法；热位移推定方法选择部，其从存储于所述热位移推定方法存储部的多个所述热位移推定方法，根据所述传感器信息取得部取得的所述传感器的状态来选择用于推定所述机床的热位移量的热位移推定方法；以及热位移推定部，其按照所述热位移推定方法选择部选择出的热位移推定方法，根据所述传感器信息取得部取得的所述机床的温度来推定所述机床的热位移量。

通过本发明，即使是在温度传感器产生了异常的情况下，也可以继续实施热位移的推定和校正，可以不降低周期时间地进行可信度高的热位移的推定和校正。

附图说明

通过参照附图的以下实施例的说明可以明确本发明的所述和其他目的以及特征。这些图中：

图1是表示第一实施方式中的热位移校正装置的主要部分的概略硬件结构图。

图2是第一实施方式中的热位移校正装置的概略功能框图。

图3A是表示存储于热位移推定方法存储部的热位移推定方法的示例的图。

图3B是表示安装于机床的传感器的示例的图。

图4A是表示安装于机床的传感器的示例的机床的左侧视图。

图4B是表示安装于机床的传感器的示例的机床的右侧视图。

图5是表示第二实施方式中的热位移校正装置的概略功能框图。

具体实施方式

以下，对附图和本发明的实施方式一起进行说明。

图1是表示第一实施方式中的热位移校正装置的主要部分的概略硬件结构图。热位移校正装置1例如安装为控制机床的控制装置。此外，热位移校正装置1还安装为附设于控制机床的控制装置的个人电脑、经由网络与控制装置连接的单元计算机、主计算机、云服务器等计算机。图1示出了安装为控制机床的控制装置的热位移校正装置1的示例。

本实施方式中的热位移校正装置1具备的CPU11是整体控制热位移校正装置1的处理器。CPU11经由总线20读出存储于ROM12的系统程序，按照该系统程序来控制热位移校正装置1整体。在RAM13中临时存储临时的计算数据或显示数据、操作员经由未图示的输入部输入的各种数据等。

非易失性存储器14构成为例如通过未图示的电池来备份等，并且即使断开热位移校正装置1的电源仍可保持存储状态的存储器。在非易失性存储器14中存储有经由接口读入的控制用程序或经由未图示的输入装置等输入的控制用程序、从机床2或传感器3取得的各种数据等。存储于非易失性存储器14的控制用程序也可以在利用时在RAM13中展开。此外，在ROM12中预先写入热位移校正装置1的动作所需的各种系统程序。

热位移校正装置1根据控制用程序等经由接口18对机床2输出控制机床2所具备的各轴的指令。此外，热位移校正装置1经由接口18从机床2的各部取得数据。

此外，热位移校正装置1经由接口19取得安装于机床2周边或各部的传感器3(例如，温度传感器等)检测出的数据。另外，在图1中传感器3只示出1个，而实际上在机床2的各部安装有多个传感器3，热位移校正装置1构成为可以取得各传感器3检测出的数据(以下，在表示多个传感器3的每一个时，表示为传感器3a、3b、3c、…)。

图2是第一实施方式中的热位移校正装置1的概略功能框图。通过热位移校正装置1所具备的CPU11执行系统程序，控制热位移校正装置1各部的动作，由此实现图2所示的各功能块的各功能。

本实施方式的热位移校正装置1具有：传感器信息取得部30、热位移推定方法选择部31、热位移推定方法存储部32、热位移推定部33、以及控制部34。传感器信息取得部30取得各传感器3检测出的机床2各部的温度和各传感器3的状态。热位移推定方法存储部32预先存储热位移推定方法。热位移推定方法选择部31根据传感器信息取得部30取得的各传感器3的状态，从预先存储于热位移推定方法存储部32的热位移推定方法选择用于进行热位移的推定的热位移推定方法。热位移推定部33按照热位移推定方法选择部31选择出的热位移推定方法来进行基于传感器信息取得部30取得的机床2各部的温度的机床2的热位移量的推定。控制部34根据存储于非易失性存储器14的控制用程序和热位移推定部33推定出的机床2的热位移量来控制机床2的动作。

传感器信息取得部30取得安装于机床2各部的多个传感器3所检测出的机床2各部的温度。此外，传感器信息取得部30还取得安装于机床2各部的各传感器3的状态。传感器信息取得部30取得的各传感器3的状态包含如传感器3是否正常动作这样的信息。例如通过使用对如电气连接处于异常的状态(例如，检测出断线的、电位状态并非通常的电位状态等)、传感器3示出不可能的温度值(例如，传感器示出通常未检测的温度、与其他传感器3相比差异大的值等)这样的状态进行检查的公知的检查方法来取得传感器3的状态。传感器信息取得部30将这样取得的机床2各部的温度和传感器3的状态输出给热位移推定部33和热位移推定方法选择部31。

热位移推定方法选择部31根据传感器信息取得部30取得的各传感器3的状态，来选择机床2的热位移的推定方法。热位移推定方法存储部32预先存储多个传感器3内的几个传感器3产生了异常时所使用的多个热位移推定方法(例如，热位移量的计算式)。热位移推定方法选择部31在部分传感器3产生异常时，从存储于热位移推定方法存储部32的多个热位移推定方法中选择不使用产生了异常的传感器3的检测值就能够推定机床2的热位移量的热位移推定方法。热位移推定方法选择部31向热位移推定部33输出选择出的热位移推定方法。

图3A表示存储于热位移推定方法存储部32的热位移推定方法的示例，图3B表示安装于机床2的传感器3的示例。在图3A和图3B所示的示例中，在热位移推定方法存储部32中存储有与传感器3的状态相关联的多个热位移量的计算式。图3A所例示的热位移量的计算式是用于计算将多个传感器3a、3b、3c、3d、3e…所检测的温度分别设为T₁、T₂、T₃、T₄、T₅…时的机床2的X轴的热位移量△x的式子。另外，在图3A所示的示例中只示出了计算机床2的X轴的热位移量△x的式子，但是在机床2还具有Y轴、Z轴等多个轴时，针对各轴，热位移量的计算式作为热位移推定方法与传感器3的状态相关联地存储。图3A中的传感器3的状态表示多个传感器(3a、3b、3c、3d、3e…)内哪个传感器可以使用(或者，哪个传感器无法使用)。在图3A和图3B所示的示例中，在多个热位移量的计算式作为热位移推定方法存储于热位移推定方法存储部32的状态下，若从传感器信息取得部30接受机床2各部的温度和各传感器3的状态，则热位移推定方法选择部31根据各传感器3的状态选择能够使用的热位移量的计算式，将选择出的热位移量的计算式输出给热位移推定部33。例如，当图3A所示的热位移量的计算式存储于热位移推定方法存储部32时，在传感器3a处于异常状态的情况下，选择存储为No.2的热位移量的计算式。另外，在作为热位移推定方法而使用了图3A所例示那样的热位移量的计算式的情况下，针对各计算式的系数(α₁、α₂、α₃、α₄、α₅、β₂、β₃、β₄、β₅、γ₁、γ₄、γ₅、等)等只要能够预先通过实验等求出即可。

热位移推定部33按照热位移推定方法选择部31选择出的热位移推定方法，根据传感器信息取得部30所取得的机床2各部的温度来推定机床2的热位移量，将该推定结果输出给控制部34。

控制部34根据存储于非易失性存储器14的控制用程序来控制机床2的各轴时，根据从热位移推定部33接受到的机床2各轴的热位移量的推定值来校正各轴的位置，并根据校正后的结果来控制机床2各轴的动作。

作为热位移校正装置1的一个变形例，在热位移推定方法选择部31选择热位移推定方法时，在当前状态下能够选择多个热位移推定方法的情况下，在当前状态下以更高的精度来选择能够推定机床2的热位移量的热位移推定方法。

例如，如图4A和图4B所例示那样，在安装于机床2的传感器3(传感器3a～3i)的数量增加时，存储于热位移推定方法存储部32的热位移推定方法的数量也增加。通过针对机械左右对称地设置部分传感器3而对热位移量的推定带来良好的效果。例如，在针对机械左右对称地设置传感器3e和传感器3j时，假设在传感器3j(检测值T₁₀)产生异常。该情况下，热位移推定方法选择部31与选择使用了全部传感器3a～3i的检测值T₁～T₉的热位移推定方法相比，选择使用除了与传感器3j成对的传感器3e之外的、传感器3a～3d、3f～3i的检测值的热位移推定方法，但是有时热位移推定部33可以以更高的精度来推定机床2的热位移量。此外，也存在根据机床2的结构的不同，温度变化所导致的部分部件的伸缩对预定轴影响较大而对其他轴没有影响的情况等。因此，热位移推定方法选择部31也可以根据机床2的结构、传感器3的配置、推定热位移量的轴等以更高的精度，从没有使用检测出异常的传感器3的检测值的热位移推定方法中选择能够推定热位移量的热位移推定方法，而不是简单地选择完全利用当前能够使用的传感器3检测出的温度的热位移推定方法。

在本变形例中作为热位移推定方法选择部31选择热位移推定方法的方法，例如可以预先对产生异常时所使用的热位移推定方法进行顺位排序，根据已进行顺位排序的顺位由热位移推定方法选择部31选择热位移推定方法。在传感器3产生异常时根据使用各热位移推定方法计算的热位移的精度来进行顺位排序。热位移推定方法选择部31从没有使用产生异常的传感器3的检测值的热位移推定方法中选择顺位高的热位移推定方法。该顺位排序例如可以根据热位移推定部33要推定热位移量的轴而不同。

此外，作为其他选择方法，热位移推定方法选择部31可以选择计算出与温度传感器正常时推定出的热位移量最接近的热位移量的热位移校正方法。通过使用传感器3全部正常时由各传感器3检测出的温度与所有传感器3的检测值的热位移校正方法推定出的热位移量作为记录数据预先存储于某些存储装置。在温度传感器产生异常时，热位移推定部33对没有使用产生异常的传感器3的检测值的多个热位移推定方法中的每一个进行基于存储为该记录数据的微动数据的热位移量的推定，热位移推定方法选择部31在以后选择计算出与使用所有温度传感器的检测值而推定出的热位移量最接近的热位移的热位移校正方法。

并且，作为其他选择方法，当温度传感器产生异常时通过触摸探针等测量设备来测量热位移量而获得实测值，在未使用产生了异常的传感器3的检测值的多个热位移推定方法中，热位移推定方法选择部31可以在以后选择计算出与实测的结果最接近的结果的热位移校正方法。

作为热位移校正装置1的其他变形例，存储多个热位移推定方法的热位移推定方法存储部32可以通过网络上的单元计算机、主计算机、云服务器等计算机来管理。在安装于机床2的传感器3的数量多时，存储于热位移推定方法存储部32的热位移推定方法的数量变多，压迫热位移校正装置1的存储器。因此，热位移推定方法在服务器上等被管理，经由网络取得热位移推定方法，由此减轻保存于热位移校正装置1上的存储器的数据。此外，这些数据还能够经由网络与其他热位移校正装置1共享。

图5是第二实施方式中的热位移校正装置1的概略功能框图。本实施方式的热位移校正装置1相对于第一实施方式的热位移校正装置1还具有：热位移推定方法最优化部35，其生成热位移推定方法或使热位移推定方法最优化；以及记录数据存储部36，其存储热位移推定方法的生成或最优化所需的数据。

热位移推定方法最优化部35是使用存储于记录数据存储部36的信息来生成热位移校正方法或使热位移校正方法最优化的功能单元。在记录数据存储部36中存储有预先准备的、或使用机床2来进行加工的过程中取得的记录数据。记录数据例如可以包含在传感器3全部正常动作的状态下使用机床2来进行加工时传感器3检测出的机床2各部的温度、以及全部使用该温度推定出的机床2的热位移。此外，记录数据例如还可以包含使用机床2来进行加工时，传感器3检测出的机床2各部的温度、和由触摸探针等测量设备测量出的热位移量的实测值。热位移推定方法最优化部35使用这些记录数据，进行部分没有使用传感器3的检测值的热位移推定方法的生成或最优化。作为热位移推定方法最优化部35所进行的热位移推定方法的生成或最优化的示例，将图3A所示的热位移量的计算式用作热位移推定方法，作为记录数据在将传感器3检测出的机床2各部的温度和通过触摸探针等测量设备测量出的热位移量的实测值存储于记录数据存储部36时，只要使用基于该记录数据的多变量分析等方法来调整各热位移量的计算式的系数即可。此外，热位移推定方法最优化部35可以进行机器学习。即，热位移推定方法最优化部35通过将传感器3的检测值与热位移量设为输入值、且将热位移量的计算式的系数设为输出值的学习模型，使用加工中取得的记录数据来输出热位移量的计算式的系数，通过输出的系数来变更热位移量的计算式。

作为第二实施方式中的热位移校正装置1的变形例，存储记录数据的记录数据存储部36可以通过网络上的单元计算机、主计算机、云服务器等计算机来管理。为了适当进行热位移推定方法的生成或最优化，需要相当数量的记录数据，从而压迫热位移校正装置1的存储器。因此，由服务器等管理记录数据，经由网络取得记录数据，由此，减轻保存于热位移校正装置1上的存储器的数据量。

此外，热位移校正装置1也可以经由网络与其他热位移校正装置1共享这些数据。

以上，对本发明的实施方式进行了说明，但是本发明并不只限定于上述实施方式的示例，可以通过适当增加变更以各种方式来实施。

例如，在上述的实施方式中，作为热位移推定方法示出了使用1次方程的示例，但是根据机床2的结构或传感器3的配置的不同，作为热位移推定方法可以使用2次方程或3次方程等，或者使用其他高度的运算式。此外，作为热位移推定方法，还能够使用神经网络等机器学习器。在热位移校正装置1具备足够的性能时，针对机床2的结构或传感器3的配置使用能够以高精度实现热位移的推定的热位移推定方法，由此能够实现信任性更高的热位移校正。

此外，由于上述的实施方式的热位移校正装置1是安装为控制机床2的控制装置的示例因此具有控制部34，但是例如在安装为附设于控制装置的个人电脑、经由网络与控制装置连接的单元计算机、主计算机、云服务器等计算机时，控制部34未必为必须的结构。该情况下，热位移校正装置1只要实现对具有控制部34的控制装置发送机床2的热位移的作用即可。

此外，在上述的实施方式中，热位移推定方法选择部31构成为选择一个热位移推定方法，但是在根据当前的传感器3的状态选择了多个热位移推定方法之后，热位移推定部33按照选择出的多个热位移推定方法的每一个来计算机床2的热位移量，针对计算出的多个机床2的热位移量使用公知的统计方法(例如，求出除去最大值与最小值的其他机床2的热位移量的平均值等)，由此可以推定机床2的热位移量。

以上，对本发明的实施方式进行了说明，但是本发明并不限定于上述实施方式的示例，可以通过增加适当的变更以各种其他方式来实施。

Claims (4)

1.一种热位移校正装置，其根据多个传感器检测出的机床的温度来推定该机床的热位移量，其特征在于，

针对所述机床左右对称地设置所述多个传感器，

所述热位移校正装置具有：

传感器信息取得部，其取得所述传感器检测出的所述机床的温度和所述传感器的状态；

热位移推定方法选择部，其根据所述传感器信息取得部取得的所述传感器的状态，从与所述传感器的状态相关联地存储多个热位移推定方法的热位移推定方法存储部选择用于推定所述机床的热位移量的热位移推定方法；以及

热位移推定部，其按照所述热位移推定方法选择部选择出的热位移推定方法，根据所述传感器信息取得部取得的所述机床的温度来推定所述机床的热位移量，

所述热位移推定方法选择部在所述多个传感器中的某个传感器的状态为异常时，根据使用各个所述热位移推定方法计算出的热位移的精度进行排序，从没有使用状态为异常的传感器的检测值的热位移推定方法中选择顺位高的热位移推定方法。

2.根据权利要求1所述的热位移校正装置，其特征在于，

所述热位移校正装置还具有：热位移推定方法最优化部，其进行存储于所述热位移推定方法存储部的热位移推定方法的最优化或存储于所述热位移推定方法存储部的热位移推定方法的生成。

3.根据权利要求1或2所述的热位移校正装置，其特征在于，

所述热位移推定方法是根据所述机床的温度来计算所述机床的热位移量的计算式。

4.根据权利要求1或2所述的热位移校正装置，其特征在于，

所述热位移推定方法是根据所述机床的温度来输出所述机床的热位移量的机器学习器。

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