CN111754016A - 工具更换时期管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种工具更换时期管理系统,具备:数据获取部,其从机械获取表示加工状态的时间序列数据;数据截取部,其根据加工、工具、工件及工具速度中的至少一个条件或条件的组合,来从时间序列数据截取样本数据;加工状态量计算部,其根据样本数据,计算作为统计指标的加工状态量;工具劣化状况生成部,其生成将加工状态量按时间序列排列而得到的工具劣化状况数据;以及工具更换时期计算部,其基于工具劣化状况数据,计算工具更换时期。
Description
技术领域
本发明涉及一种工具更换时期管理技术,特别是涉及一种定量地判断工具更换时期的工具更换时期管理系统。
背景技术
作为对机床、机器人等机械中的工具更换时期进行管理的技术,例如众所周知的有下述的文献。
在日本特开2001-205545号公报中公开了以下内容:从机床检测与旋转相伴的振动的峰值作为动作状态信息,参照判定基准来判定工具更换时期。
在日本特开2018-103284号公报中公开了以下内容:从机床收集工具寿命充分剩余的状态中的表示加工状况的加工信息,基于所收集到的加工信息,来使机器学习装置对工具寿命有剩余的状况进行学习。
在日本特开2004-130451号公报中公开了以下内容:通过从具备若干个工具的多个加工设备依次收集各工具的更换时期信息,并将所收集到的更换时期信息与加工设备的识别信息一起按时间序列依次显示,由此来防止因工具未更换而造成的设备停止。
在日本特开平11-28646号公报中公开了以下内容:将安装有工具的主轴的转速、进给速度以及主轴驱动转矩作为输入变量,将工具更换时期作为输出变量,来设定模糊推理规则,通过模糊推理来判定工具更换时期。
发明内容
准确地判断出工具更换时期是较难的。既存在根据加工次数、加工时间等进行判断的情况,也存在每天检查工具来根据工具的外观进行更换的情况。特别地,熟练者根据经验或者直觉来判断工具更换时期。
因此,本发明的目的在于提供一种定量地判断工具更换时期的技术。
本公开的一个方式提供一种工具更换时期管理系统,具备:数据获取部,其从机械获取表示加工状态的时间序列数据;数据截取部,其根据加工、工具、工件及工具速度中的至少一个条件或条件的组合,来从时间序列数据截取样本数据;加工状态量计算部,其根据样本数据,计算作为统计指标的加工状态量;工具劣化状况生成部,其生成将加工状态量按时间序列排列而得到的工具劣化状况数据;以及工具更换时期计算部,其基于工具劣化状况数据,计算工具更换时期。
附图说明
图1是一个实施方式中的工具更换时期管理系统的框图。
图2是示出表示加工状态的时间序列数据的一例的图。
图3是示出一个加工工艺中的转矩值的时间序列数据的经时变化的图。
图4是示出加工状态量的一例(方差、标准偏差、均方根(RMS))的概念图。
图5是示出加工状态量的一例(峰度)的概念图。
图6是示出加工状态量的一例(偏度)的概念图。
图7是示出加工状态量的一例(平均值、最大值、最小值)的概念图。
图8是示出加工状态量的一例(与基准波形的距离)的概念图。
图9是示出加工状态量的一例(积分值、平均负荷、立方平均值)的概念图。
图10是示出工具劣化状况数据的一例的图。
图11是示出工具更换时期阈值的一例的图。
图12是示出剩余加工量的一例的图。
图13是示出工具劣化状况范围的一例的图。
图14是示出显示部的显示画面的一例的图。
具体实施方式
下面,参照添附附图来详细说明本公开的实施方式。在各附图中,对相同或相似的结构要素标注相同或相似的标记。另外,下面记载的实施方式并不是对权利要求书中记载的发明的技术范围及术语的意义进行限定。
图1是本实施方式中的工具更换时期管理系统1的框图。工具更换时期管理系统1具备机械10、数据获取部11、数据截取部12、加工状态量计算部13、工具劣化状况生成部14以及工具更换时期计算部15。机械10以外的结构要素可以由ASIC(application specificintegrated circuit:专用集成电路)、FPGA(field-programmable gate array:现场可编程门阵列)等硬件构成,或者也可以由在具备CPU(central processing unit:中央处理单元)、RAM(random access memory:随机存取存储器)、ROM(read only memory:只读存储器)等的计算机上执行的软件来构成。另外,工具更换时期管理系统1可以是通过总线连接等进行连接而成的一体型,或者也可以是利用有线或无线的网络进行了连接的分散型。
机械10是使用工具对工件进行加工的机械,例如包括机床、机器人等。作为机械10的加工内容,例如包含切断、切削、开孔、倒角、螺纹切削等,作为工件的种类,例如包含金属、木材等。作为工具的种类,例如包含端铣刀等铣刀、钻头、铰刀、丝锥等。
数据获取部11从机械10获取表示加工状态的时间序列数据。表示加工状态的时间序列数据例如可以是机械10所具备的伺服电动机的转矩值(例如各轴的转矩指令值、电流值等)、针对机械10另外设置的传感器的检测值(例如振动传感器、力传感器等的检测值)、工具偏置等机械参数等。在图2中,作为表示加工状态的时间序列数据的一例,示出一个加工工艺中的转矩值的时间序列数据21。在使用能够从机械10直接获取的转矩值等的情况下,能够得到不需要针对机械10另外设置传感器等的优点。
当按时间序列观察在从紧接工具更换后起到下一次工具更换前为止的加工中从机械10获取到的转矩值等的变化时,可知转矩波形存在经时变化。例如图3示出一个加工工艺中的转矩值的时间序列数据40的经时变化。虽然在外观上难以获知经时变化的规律性,但是如果使用特定的指标能够呈现出倾向,则能够预测工具更换时期。
当使用方差、峰度等统计指标来分析转矩值的时间序列数据的经时变化的规律性时,还可知统计指标的变化与工具更换时期连动,并且双方具有关联性。
数据截取部12根据加工、工具、工件及工具速度中的至少一个条件或条件的组合,来从表示加工状态的时间序列数据21截取样本数据22。进行截取的条件的组合是指加工、工具、工件以及工具速度分别相同,或者加工、工具、工件以及工具速度中的至少一个是相似的。相似的加工包含虽然是不同目的的加工但进行同样的加工内容的加工(例如切断与切削、开孔与螺纹切削等)、或者虽然是相同目的的加工但进行部分不同的加工内容的加工(例如进行粗切削及精切削的切削与仅进行精切削的切削等)。相似的工具或工件包括虽然是不同供应商的工具或工件但具有相同特征的工具或工件。相似的工具速度包含预先决定的范围内的工具速度。通过始终在同一条件下截取样本数据22,从而在将作为统计指标的加工状态量按时间序列排列时能够定量地呈现出工具劣化状况。
加工状态量计算部13根据样本数据22计算作为统计指标的加工状态量。加工状态量例如包含方差、标准偏差、RMS、峰度、偏度、平均值、最大值、最小值、与基准波形(平均波形)的距离、积分值、平均负荷、立方平均值等。加工状态量可以为这些统计指标中的经时变化最大的值,或者也可以为基于预先设定的优先级从这些统计指标中选择出的值或者它们的组合(例如乘法值等)。优先级例如能够如下述的表那样预先设定为3个等级。
加工状态量 | 优先级(3个等级) |
方差、标准偏差、RMS | 3 |
峰度 | 2 |
偏度 | 1 |
平均值 | 2 |
最大值 | 1 |
最小值 | 1 |
与基准波形的距离 | 3 |
积分值 | 2 |
平均负荷、立方平均 | 2 |
例如图4所示,方差、标准偏差、RMS表示样本数据22的波动。当将从紧接工具更换后起到工具更换前为止的样本数据22的方差按时间序列排列时,方差随时间而上升。
例如图5所示,峰度表示样本数据22的尖度(日语:尖り具合)。当将从紧接工具更换后起到工具更换前为止的样本数据22的峰度按时间序列排列时,峰度随时间而下降。
例如图6所示,偏度表示样本数据22的偏斜程度(日语:歪み具合)。当将从紧接工具更换后起到工具更换前为止的样本数据22的偏度按时间序列排列时,偏度也随时间而下降。
例如图7所示,平均值、最大值、最小值如周知的那样,当将从紧接工具更换后起到工具更换前为止的样本数据22的平均值、最大值、最小值按时间序列排列时,这些值也随时间而上升。
例如图8所示,与基准波形(平均波形)的距离表示样本数据22与基准波形23的距离。基准波形可以为过去的样本数据22的平均波形。当将从紧接工具更换后起到工具更换前为止的样本数据22与基准波形的距离按时间序列排列时,该值也随时间而上升。
例如图9所示,积分值表示样本数据22的总积分值(累积值)。当将从紧接工具更换后起到工具更换前为止的样本数据22的积分值按时间序列排列时,该值也随时间而上升。
平均负荷Fm例如是根据下述的式子求出的。在此,Fn为在时间tn的负荷,n为在时间tn的速度。其中,样本数据22是在相同或相似的工具速度的条件下被截取的,因而速度n为固定(即,常数)、或者收敛在固定的范围内。
立方平均值如周知的那样为与平均值的偏差的立方平均。当将从紧接工具更换后起到工具更换前为止的样本数据22的平均负荷、立方平均值按时间序列排列时,这些值也随时间而上升。
再次参照图1,工具劣化状况生成部14将从工具更换后起到工具更换前为止作为一个周期,生成将加工状态量按时间序列排列而得到的工具劣化状况数据。图9示出将方差(上方曲线)、峰度(下方曲线)按时间序列排列而得到的工具劣化状况数据24。在各周期的最后示出实际的工具更换时期25。可知以下的情形:随着接近工具更换时期25,方差上升,峰度下降。如果累积可靠的熟练者的工具更换时期25,则还能够预测更适当的工具更换时期。
再次参照图1,工具更换时期计算部15基于工具劣化状况数据计算工具更换时期。工具更换时期计算部15例如可以基于图11所示的过去的工具劣化状况数据来计算工具更换时期阈值,基于工具更换时期阈值,来计算新获取到的工具劣化状况数据中的工具更换时期。另外,期望的是,工具更换时期计算部15基于特定作业者(例如可靠的熟练者)的工具劣化状况数据来计算工具更换时期阈值,以计算出更适当的工具更换时期阈值。
作为工具更换时期阈值的计算方法,例如有下述的方法。
(1)计算为在多个周期中对一个周期内的加工状态量的最大值进行平均而得到的平均值。
(2)计算为在多个周期中对一个周期内的紧接加工状态量的变化变为最大之前的加工状态量进行平均而得到的平均值。
(3)计算为将多个周期内的同一时间点的加工状态量的平均值按时间序列排列而得到的平均工具劣化状况数据中的最大值。
图11示出工具更换时期阈值26的一例。该工具更换时期阈值26被计算为平均工具劣化状况数据27中的最大值。工具更换时期计算部15将新获取到的工具劣化状况数据超过工具更换时期阈值26的时间点计算为工具更换时期25。
在新获取到的工具劣化状况数据超过工具更换时期阈值26的情况下,工具更换时期计算部15例如可以如图1所示那样向机械10输出工具更换信号。工具更换信号例如能够利用为针对机械10的自动更换工具信号、或者利用为针对作业者的工具更换通知信号。
工具更换时期管理系统1也可以还具备剩余加工量计算部16。例如图12所示,剩余加工量计算部16基于工具更换时期阈值26及新获取到的工具劣化状况数据24,来计算剩余加工量28。剩余加工量例如可以为剩余加工次数、剩余加工时间等。
作为剩余加工量的计算方法,例如有下述的方法。
(1)求出新获取到的工具劣化状况数据24的预测近似线,计算预测近似线与工具更换时期阈值26的交点,来计算从当前起到交点为止的剩余加工量28。
(2)计算平均工具劣化状况数据27与工具更换时期阈值26的交点,来计算从当前起到交点为止的剩余加工量28。
再次参照图1,工具更换时期管理系统1也可以还具备工具劣化状况范围计算部17和异常通知部18。例如图13所示,工具劣化状况范围计算部17计算标准偏差工具劣化状况数据(未图示)和平均工具劣化状况数据27,将平均工具劣化状况数据27加上及减去标准偏差工具劣化状况数据的规定倍数而得到的范围计算为工具劣化状况范围29,该标准偏差工具劣化状况数据是将多个周期内的同一时间点的加工状态量的标准偏差按时间序列排列而得到的。当将标准偏差设为σ时,新获取到的工具劣化状况数据24以68%的概率收敛于±1σ的工具劣化状况范围29,以95%的概率收敛于±2σ的工具劣化状况范围29,以99%的概率收敛于±3σ的工具劣化状况范围29。
在新获取到的工具劣化状况数据24偏离了工具劣化状况范围29的情况下,异常通知部18输出异常信号。异常信号例如能够利用为针对机械10的动力停止信号、或者利用为针对作业者的工具确认通知信号。
工具更换时期管理系统1也可以还具备存储部19和显示部20。存储部19例如具备RAM(random access memory:随机存取存储器)、SSD(solid state drive:固态硬盘)等存储器。存储部19按加工内容、工件种类以及工具种类,存储例如表示加工状态的时间序列数据、新获取到的工具劣化状况数据、工具更换时期阈值、平均工具劣化状况数据、剩余加工量等。
显示部20例如具备液晶显示器等显示装置。例如图14所示,显示部20按加工内容、工件种类以及工具种类,显示例如表示加工状态的时间序列数据21、新获取到的工具劣化状况数据24、工具更换时期阈值26、平均工具劣化状况数据27、剩余加工量28等。由此,能够定量地呈现出工具劣化状况、适当的工具更换时期、剩余加工量等。
根据本实施方式,通过将作为统计指标的加工状态量按时间序列排列,由此能够定量地呈现出工具劣化状况。另外,如果累积熟练者的工具更换时期,则还能够预测出适当的工具更换时期。并且,对于没有经验的人也能够示教适当的工具更换时期。
上述的程序、软件等能够通过记录在计算机可读取的非暂态记录介质、例如CD-ROM等中来提供。
在本说明书中,对各种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,应当认识到在权利要求书所记载的范围内能够进行各种变更。
Claims (11)
1.一种工具更换时期管理系统,其特征在于,具备:
数据获取部,其从机械获取表示加工状态的时间序列数据;
数据截取部,其根据加工、工具、工件及工具速度中的至少一个条件或条件的组合,来从所述时间序列数据截取样本数据;
加工状态量计算部,其根据所述样本数据,计算作为统计指标的加工状态量;
工具劣化状况生成部,其生成将所述加工状态量按时间序列排列而得到的工具劣化状况数据;以及
工具更换时期计算部,其基于所述工具劣化状况数据,计算工具更换时期。
2.根据权利要求1所述的工具更换时期管理系统,其中,
所述条件的组合为加工、工具、工件及工具速度分别相同,或者加工、工具、工件及工具速度中的至少一个是相似的。
3.根据权利要求1或2所述的工具更换时期管理系统,其中,
所述工具劣化状况数据是将从工具更换后起到工具更换前为止作为一个周期并将所述加工状态量按时间序列排列而得到的数据。
4.根据权利要求3所述的工具更换时期管理系统,其中,
所述工具更换时期计算部基于过去的所述工具劣化状况数据来计算工具更换时期阈值,基于所述工具更换时期阈值来计算新获取到的所述工具劣化状况数据中的所述工具更换时期。
5.根据权利要求4所述的工具更换时期管理系统,其中,
所述工具更换时期阈值为在多个周期中对一个周期内的所述加工状态量的最大值进行平均而得到的平均值,或者为在多个周期中对一个周期内的紧接所述加工状态量的变化变为最大之前的加工状态量进行平均而得到的平均值,或者为将多个周期内的同一时间点的所述加工状态量的平均值按时间序列排列而得到的平均工具劣化状况数据中的最大值。
6.根据权利要求4或5所述的工具更换时期管理系统,其中,
所述工具更换时期计算部基于特定作业者的所述工具劣化状况数据来计算所述工具更换时期阈值。
7.根据权利要求4至6中的任一项所述的工具更换时期管理系统,其中,
所述工具更换时期管理系统还具备剩余加工量计算部,所述剩余加工量计算部基于新获取到的所述工具劣化状况数据及所述工具更换时期阈值来计算剩余加工量。
8.根据权利要求4至7中的任一项所述的工具更换时期管理系统,其中,
所述工具更换时期管理系统还具备:
工具劣化状况范围计算部,其计算平均工具劣化状况数据和标准偏差工具劣化状况数据,并计算将所述平均工具劣化状况数据加上及减去所述标准偏差工具劣化状况数据的规定倍数而得到的范围来作为工具劣化状况范围,所述平均工具劣化状况数据是将多个周期内的同一时间点的所述加工状态量的平均值按时间序列排列而得到的数据,所述标准偏差工具劣化状况数据是将多个周期内的同一时间点的所述加工状态量的标准偏差按时间序列排列而得到的数据;以及
异常通知部,其在新获取到的所述工具劣化状况数据偏离了所述工具劣化状况范围的情况下,通知异常。
9.根据权利要求4至8中的任一项所述的工具更换时期管理系统,其中,
所述工具更换时期管理系统还具备显示部,所述显示部显示时间序列数据、所述工具劣化状况数据、工具更换时期阈值、平均工具劣化状况数据以及剩余加工量中的至少一个,
其中,所述时间序列数据是表示所述加工状态的数据,
所述工具更换时期阈值是基于过去的所述工具劣化状况数据而计算出的,
所述平均工具劣化状况数据是将多个周期内的同一时间点的所述加工状态量的平均值按时间序列排列而得到的数据,
所述剩余加工量是基于新获取到的所述工具劣化状况数据及所述工具更换时期阈值而计算出的。
10.根据权利要求1至9中的任一项所述的工具更换时期管理系统,其中,
所述加工状态量为基于预先设定的优先级从方差、标准偏差、均方根、峰度、偏度、平均值、最大值、最小值、与基准波形的距离、积分值、平均负荷以及立方平均值中选择出的值或组合。
11.根据权利要求1至9中任意一项所述的工具更换时期管理系统,其特征在于,
所述加工状态量为方差、标准偏差、均方根、峰度、偏度、平均值、最大值、最小值、与基准波形的距离、积分值、平均负荷以及立方平均值中的经时变化最大的值。
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