CN115106839A - 加工判断装置、加工判断方法、加工系统、存储介质 - Google Patents

加工判断装置、加工判断方法、加工系统、存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及加工判断装置、加工判断方法、加工系统、存储介质以及计算机装置，其目的在于正确判断刀具的旋转状态。本发明的加工判断装置(100)具备接收部(101a)，用于接收作为可在作为一例旋转轴的旋转主轴(221)上装卸的作为一例旋转体的刀具(223)旋转时所产生的随时间变化的物理量的检测信息、和刀具(223)旋转时的旋转角度信息；以及判断部(102)，用于根据检测信息和旋转角度信息，判断刀具(223)的旋转状态。

Description

加工判断装置、加工判断方法、加工系统、存储介质
技术领域
本发明涉及加工判断装置、加工判断方法、加工系统、存储介质以及计算机装置。
背景技术
专利文献1(JP特公平8-32392号公报)公开了一种刀具失衡的检查方法，该方法在检查安装于机床主轴上的刀具失衡时，针对在主轴上安装标准刀具和安装指令刀具各自的情况下，让主轴以规定转速旋转，在规定时间内测量该主轴振动的振幅，求出其峰值的平均值，当安装指令刀具时的平均值比安装标准刀具时的平均值大时，判断为失衡，小于或相等时，判断没有失衡。
专利文献2(JP特开2020-55052号公报)公开了一种机床，其中具备，主轴，其可以在安装有工件或刀具的状态下旋转；振动传感器，用于测量所述主轴的振动；控制部，用于控制所述主轴的旋转；检测部，用于所述主轴在安装了所述工件或刀具的状态下旋转时，对由所述振动传感器测量的关于所述主轴的振动的时域数据进行高速傅立叶变换处理，得到频域数据，同时，根据所述频域数据中在安装有所述工件或刀具的状态下所述主轴的指定固有频率的强度或包含所述指定固有频率的指定频带的强度，检测伴随所述主轴旋转而产生的抖动，该机床的效果在于，能够有效地检测工件或刀具的安装部中发生的异常。
发明内容
本发明的目的在于以良好的精度判断旋转体的旋转状态。
为了达到上述目的，本发明提供一种加工判断装置，其中具备：接收部，用于接收可在旋转轴上装卸的旋转体旋转时所产生的随时间变化的物理量的检测信息、和所述旋转体旋转时的旋转角度信息；以及判断部，用于根据所述检测信息和所述旋转角度信息，判断所述旋转体的旋转状态。
本发明的效果在于，能够以良好的精度判断旋转体的旋转状态。
附图说明
图1是采用本发明实施方式涉及的判断装置的加工系统的结构框图。
图2是本实施方式涉及的加工装置的硬件结构框图。
图3是本实施方式涉及的判断装置的硬件结构框图。
图4是本实施方式涉及的判断装置的功能结构框图。
图5是本实施方式涉及的旋转角度传感器的示意图。
图6是本实施方式涉及的旋转主轴的示意图。
图7是本实施方式涉及的接收部收到的检测信息和旋转角度信息的示意图。
图8是本实施方式涉及的判断装置执行的判断处理流程图。
图9是本实施方式涉及的判断装置的模型创建处理流程图。
图10是将对本实施方式涉及的检测信息进行傅立叶变换而得到的复数绘制在复数平面上的图。
图11是对比较例涉及的检测信息进行傅立叶变换而得到的绝对值所绘制的图。
具体实施方式
以下参考附图，详细说明加工判断装置、加工判断方法、加工系统以及存储介质何计算机装置的实施方式。
图1是采用了作为一例本实施方式涉及的加工判断装置的判断装置的加工系统的一例结构框图。如图1所示，本实施方式的加工系统包括加工装置200和作为一例加工判断装置的的判断装置100。
加工装置200和判断装置100可以以任何方式连接。例如，加工装置200和判断装置100通过专用连接线、有线LAN(局域网)等有线网络、无线网络等连接。
加工装置200具备机械控制部201、刀具更换装置202、显示部203、存储部204、通信控制部205、数值控制部206、刀具信息输入部207、报警部208、输入输出部209、机床220等。
机床220具有可在图1纵向移动的具备驱动部的Z轴工作台226。Z轴工作台226具备旋转主轴221，为构成加工装置200的一例旋转轴。旋转主轴221上安装刀具保持架222，用于保持刀具223。机床220在旋转主轴221的下方具有XY轴载物台225，XY轴载物台225具备驱动部，可在与Z轴载物台226正交的面内的2轴方向上移动。XY轴载物台225保持加工对象物224。旋转主轴221是一例旋转轴，刀具223是可在旋转轴上装卸的一例旋转体。
数值控制部206通过数值控制(Numerical Control)执行加工装置200的加工。例如，数值控制部206从输入输出部209读取加工程序，创建用于控制主轴旋转和各轴工作台位置的数控数据后输出。在加工程序中记述了刀具更换装置202的收纳编号，数值控制部206根据该记述进行刀具更换。
数值控制部206将上下文信息输出到通信控制部205。上下文信息是规定加工装置200的刀具223的动作的信息，是该刀具223的每种动作种类的多个规定信息。在本实施方式中，上下文信息例如包括识别刀具223的刀具信息、旋转主轴221的旋转信息(例如作为旋转主轴221的旋转数的主轴转速)、Z轴工作台226和XY轴载物台225的移动信息(移动速度、移动中信息)等。
刀具信息至少包括钻头、铰刀、立铣刀等刀具种类、切削刃数等刀具信息。该刀具信息由操作者根据显示部203显示的信息，从刀具信息输入部207输入。或者，刀具信息可以从输入输出部209读入该刀具信息的列表文件，或者通过通信控制部205从未图示的外部计算机输入信息。还可以将刀具信息保存在存储部204中，供加工程序参照。
数值控制部206例如将规定刀具223的当前动作的上下文信息经由通信控制部205发送给判断装置100。数值控制部206在按照加工程序加工加工对象物224时，根据加工的工序，控制刀具223的种类、Z轴工作台226及XY轴载物台225的位置、旋转主轴221的旋转速度等。数值控制部206通过通信控制部205，将上下文信息中与规定动作对应的上下文信息发送给判断装置100。在此，规定动作是刀具223的动作之中预设的动作。在本实施方式中，数值控制部206在每次改变刀具223的动作种类时，将与更改后的动作种类对应的上下文信息经由通信控制部205依次发送给判断装置100。
通信控制部205(一例发送部)控制与判断装置100等外部装置之间的通信。例如，通信控制部205将与刀具223的当前动作对应的上下文信息发送给判断装置100。
物理量信息检测部227具有传感器，用来将刀具223对加工对象物224执行加工动作期间刀具223旋转时发出的随时间变化的物理量作为模拟信号来检测。物理量信息检测部227具有将该传感器检测到的模拟信号适当放大，切出任意频率区域后，转换为数字信号的功能。然后，物理量信息检测部227还起到发送部的作用，用于将该数字信号作为检测信息发送给判断装置100。物理量信息检测部227具有的传感器的种类、以及检测的物理量可以是任意的。例如，物理量信息检测部227具有的传感器是麦克风、加速度传感器、或者AE(原声发射)传感器等，分别将音响数据、加速度数据、或者表示AE波的数据作为检测信息输出。判断装置100所具有的物理量信息检测部227的数量是任意的，也可以是多个。例如，判断装置100可以包括检测不同物理量的多个传感器。
在图1中，物理量信息检测部227具有的传感器被安装在保持旋转主轴221的构造物侧面。物理量信息检测部227所具有的传感器内置有加速度传感器。然后，物理量信息检测部227在加工装置200开始加工后，检测在旋转主轴221的旋转中产生的振动的加速度。在加工装置200中，当刀具223与加工对象物224接触而开始实际切削后，产生切削力，该切削力成为振动施加力，刀具223和加工对象物224被施加振动，振动相互传播。物理量信息检测部227将该振动的加速度等作为检测信息发送给判断装置100。
在本实施方式中，进而在加工程序开始后，首先旋转旋转主轴221，空转至转速达到设定值为止，以该时刻为触机，用Z轴工作台226将旋转主轴221向加工对象物224移动，使其接触，开始加工。物理量信息检测部227将空转时取得的振动信号发送给判断装置100的通信控制部101。
例如，如果加工中发生刀具223的切削刃的折断、刀具223的切削刃的崩裂等，则正常加工时加工装置200中每个切削刃上均等的切削力将变得不均等，产生的振动发生变化。或者，加工装置200在刀具223更换时，如果切屑混入刀具保持架222和旋转主轴221之间，则刀具223前端的切削刃相对于旋转轴的跳动变大。这会导致刀具223每个切削刃的切削量不均匀，如切削刃损伤那样，产生切削力不均等引起的振动变化。
判断装置100通过通信控制部101接收该振动的检测信息。加之，通信控制部101控制与加工装置200之间的通信，从加工装置200接收上下文信息。判断部102参考上下文信息及检测信息，判断加工装置200的加工状态是否正常。当判断装置100判断加工装置200的加工状态异常时，经由通信控制部101，向加工装置发送警报信息。加工装置200通过通信控制部205收到警报信息后，在显示部203上显示警报信息，或者使报警部208动作。报警部208为警示灯、蜂鸣器、扬声器等。机械控制部201可以中断加工装置200按照加工程序的动作，停止加工装置200的加工。
旋转主轴221上还安装主轴旋转信息取得部228，该主轴旋转信息取得部228将取得的刀具223旋转时的旋转角度信息发送给判断装置100的通信控制部101。
图2是表示本实施方式涉及的加工装置的一例硬件结构框图。如图2所示，本实施方式的加工装置200构成为，用总线260连接CPU(Central Processing Unit)251、ROM(ReadOnly Memory)252、RAM(Random Access Memory)253、通信I/F(接口)254、驱动控制电路255、电机256、输入输出I/F257、输入装置258、显示器259。
CPU251控制整个加工装置200。CPU251通过执行例如保存在以RAM253为工作区域(作业区域)的ROM252等中的程序，控制整个加工装置200的动作，实现加工装置200的各种功能。
通信I/F254是用于与判断装置100等外部装置通信的接口。驱动控制电路255是控制电动机256的驱动的电路。旋转主轴221、Z轴工作台226及XY轴载物台225分别具有电机256等驱动部。传感器270作为一例物理量信息检测部227具有的传感器，被安装在加工装置200上，将随着加工装置200的动作而变化的物理量转换为电信号。信号转换电路271将从传感器270输出的电信号放大到所需大小，并去除包含在该电信号中的噪声成分后，转换为数字信号。然后，信号转换电路271将该数字信号作为检测信息输出到判断装置100。即，传感器270及信号转换电路271相当于例如图1所示的物理量信息检测部227。
图1所示的数值控制部206以及通信控制部205既可以通过CPU251执行ROM252中保存的程序，即通过软件来实现，也可以通过IC(Integrated Circuit)等硬件来实现，还可以通过同时使用软件以及硬件来实现。
旋转角度传感器280安装在加工装置200上，将随着旋转主轴221的旋转角度而变化的物理量转换为电信号。信号转换电路281将从旋转角度传感器280输出的电信号放大到所需大小，去除包含在该电信号中的噪声成分后转换为数字信号。然后，信号转换电路281将该数字信号作为检测信息输出到判断装置100。也就是说，旋转角度传感器280及信号转换电路281相当于例如图1所示的主轴旋转信息取得部228。
图3是本实施方式涉及的判断装置的一例硬件结构框图。如图3所示，本实施方式的判断装置100构成为，用总线160连接CPU151、ROM152、RAM153、通信I/F154、辅助存储装置155、输入输出I/F157。
CPU151控制整个判断装置100。CPU151通过执行例如将RAM153作为工作区域(作业区域)ROM152等中保存的程序，控制整个判断装置100的动作，实现加工装置200的判断功能。
通信I/F154是用于与加工装置200等外部装置进行通信的接口。辅助存储装置155中保存判断装置100的设定信息、从加工装置200收到的上下文信息、物理量信息检测部227输出的检测信息等各种信息。辅助存储装置155中还保存用于判断加工装置200的加工状态是否正常的各种计算结果。辅助存储装置155由HDD(Hard Disk Drive)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)或SSD(Solid State Drive)等非易失性存储装置构成。
输入输出I/F157在显示器159上依次显示从物理量信息检测部227输入的检测信息，或显示判断部102的判断结果。输入输出I/F157还借助于键盘和鼠标等输入装置158，接受用户一边看显示器159一边输入的加工装置200的判断所需的设定。
图4是本实施方式涉及的判断装置的一例功能结构框图。本实施方式的判断装置100除了上述的通信控制部101以及判断部102之外，还具备存储部103、创建部104、显示控制部105、显示部106、输入部107、特征提取部110、数据取出部112、解析部113。
存储部103保存判断装置100的判断功能所需要的各种信息。存储部103例如由图3所示的RAM153以及辅助存储装置155等实现。例如，存储部103中存放一个以上用于判断加工装置200的加工状态异常的模型(以下称为学习模型)。在此，用比如加工装置200的加工状态正常时物理量信息检测部227输出的检测信息，通过学习创建学习模型。学习模型的学习方法和学习模型的形式可以是任何方法和形式。可将例如GMM(高斯混合模型)、HMM(隐马尔可夫模型)、One Class SVM和Two Class SVM等训练模型以及与该学习模型相对应的模型学习方法应用到训练模型以及该学习模型的学习方法中。简而言之，也可以将一维的标量值作为指标值，用基于单纯的阈值比较进行判断。
存储部103也可以将加工装置200的正常加工状态和异常加工状态规则化，作为学习模型保存起来。例如，存储部103保存学习模型的规则是安装新的刀具223开始加工后最初的10次加工作为决定判断规则的学习期间等。存储部103存储学习模型的规则也可以与实际加工分开，预先决定，将该预定的规则作为学习模型保存在存储部103中。
在本实施方式中，保存在存储部103中的学习模型是针对每个上下文信息创建的。例如，存储部103将上下文信息和与该上下文信息对应的学习模型对应起来保存。在本实施方式中，对每一个刀具种类或机床的自动更换装置编号与模型创建时主轴转速的组合创建学习模型，而后将学习模型保存到存储部103中。
返回图4，通信控制部101具备接收部101a和发送部101b。接收部101a接收加工装置200或外部装置发送的各种信息。例如，接收部101a接收与刀具223的当前动作对应的上下文信息、从物理量信息检测部227输出的检测信息、以及从主轴旋转信息取得部228输出的旋转角度信息。发送部101b向加工装置200发送各种信息。
例如，接收部101a接收与机床220的当前动作对应的上下文信息，例如所安装的刀具223的编号、主轴转速的设定值、机床220的工作台驱动信号、主轴旋转的旋转开始信号或主轴停止开始信号。
特征提取部110创建学习模型，或者从检测信息中提取判断部102进行判断时使用的特征信息(特征量)。在此，特征信息只要是表示检测信息的特征的信息即可。例如，当检测信息是由麦克风采集的声音信息时，特征提取部110从检测信息中提取能量、频谱、MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients)等特征量。
创建部104通过用从加工装置200的正常加工状态时的检测信息中提取的特征信息进行学习，创建用于判断加工装置200的正常加工状态的学习模型。但是，如果在外部装置中创建学习模型，则判断装置100也可以不具备创建部104。具体而言，可以在外部装置中进行学习模型的创建，通过接收部101a接收外部装置创建的学习模型，保存到存储部103中。创建部104在输入了学习模型没有规定的上下文信息以及与该上下文信息对应的检测信息时，也可以利用从该检测信息中提取的特征信息，创建与该上下文信息对应的学习模型。
判断部102用从检测信息中提取的特征信息，判断加工装置200的加工状态。具体而言，根据检测信息和旋转角度信息，判断刀具223的旋转状态。在本实施方式中，判断部102使用特征信息和与该上下文信息对应的学习模型，判断加工装置200的加工状态。例如，判断部102委托特征提取部110从检测信息中提取特征信息。判断部102用对应的学习模型计算表示从检测信息中提取的特征信息为正常的似然度。判断部102将似然度与预设的阈值进行比较。然后，当似然度为阈值以上时，判断部102判断加工装置200的加工状态为正常。而当似然度小于阈值时，判断部102判断加工装置200的加工状态为异常。
判断加工装置200的加工状态的加工判断方法不受此限制，只要是能够用特征信息和模型判断加工装置200的加工状态的方法，任何方法都可以使用。例如，判断部102也可以不直接比较似然度和阈值，而是将表示似然度变动的值与阈值进行比较，判断加工装置200的加工状态是否正常。或者，判断部102取似然度的对数，反转符号，计算0以上的正数值的得分。如果加工装置200的加工状态为正常，该得分接近0，而加工装置200的加工状态异常度增加时得分上升。因此，如果该得分在预设的阈值以下或小于阈值，则判断部102判断加工装置200的加工状态为正常，而如果该得分为阈值以上或超过阈值，则判断加工装置200的加工状态为异常。也就是说，判断部102通过将似然度或利用该似然度求出的值之中至少一个值与阈值进行比较，判断加工装置200的加工状态。
图4所示的各部(通信控制部101、判断部102、特征提取部110、创建部104)既可以由图3所示的CPU151执行程序，即通过软件来实现，也可以通过IC(Integrated Circuit)等硬件来实现，还可以通过同时使用软件及硬件来实现。
数据取出部112从通信控制部101所收到的检测信息中，取出基于旋转角度信息决定的时间中的检测信息。判断部102根据数据取出部112取出的检测信息，判断刀具223的旋转状态。
解析部113对数据取出部112取出的检测信息进行傅立叶变换。
判断部102根据进行傅里叶变换的解析部113的傅立叶变换而得到的复数所决定的基准值，判断刀具223的旋转状态。
接着用图4，详细说明本实施方式涉及的判断装置100的动作。在本实施方式中，加工装置200将物理量信息检测部227设置在旋转主轴221的附近，用加速度传感器作为该物理量信息检测部227所具有的传感器270。物理量信息检测部227通过传感器270的前置放大器放大由该传感器270检测的模拟信号，以规定时间间隔采样，通过模拟/数字(A/D)转换器(信号转换电路271)将采样的模拟信号转换为数字信号。判断装置100通过接收部101a接收从物理量信息检测部227输出的数字信号，作为检测信息。从物理量信息检测部227输出的数字信号根据需要以传感器270的校准值转换为加速度的单位，在此省略这些处理，在不依赖于传感器270的灵敏度和A/D转换器(信号转换电路271)规格的状态下进行说明。因此，接收部101a接收与物理量信息检测部227的传感器270检测出的加速度成比例的观测值的时间区域的波形，作为检测信息。
加工装置200在铝合金板上，用直径8.2mm的钻头钻深5.0mm的下孔，然后用直径8.0mm的4片刀头立铣刀以7500rpm旋转，进行仿形切削加工。仿形切削加工分为三道工序，刀具223的半径方向切削深度分别为100.0um(微米)、200.0um、32.0um。XY轴载物台225以在该切入深度扩大下孔径的方式进行旋转动作。此时，加工装置200使XY轴载物台225以90.0mm/min的转速旋转，与旋转主轴221的旋转方向相同的方向旋转。
判断装置100的受理部120从主轴转速受理部122、刀具信息受理部121、以及加工工序受理部123请求加工装置200发送各自的上下文信息，经由各自的通信控制部205以及通信控制部101进行上下文信息的收发。在此，上下文信息包括旋转信息、加工工序信息、刀具信息等。
旋转信息既可以是根据加工装置200读取的加工工序设定的主轴转速，如根据加工工序设定的7500rpm，也可以是由加工装置200内的转速计测量的主轴转速。加工工序信息包括识别加工工序中记述的加工工序的编号、关于旋转主轴221和工作台(在此相当于XY轴载物台225、Z轴工作台226)的动作的开始及结束的信息。加工工序信息例如包括XY轴载物台225的旋转的开始和结束的信息。刀具信息包括刀具种类、直径、刃数等。但是，刀具信息不限于来自加工装置200的上下文信息，也可以是输入到判断装置100中的通过输入装置158输入的上下文信息、保存在辅助存储装置155中的上下文信息、通过接收部101a从加工装置200以外的外部装置收到的上下文信息等。刀具信息是例如刀具223的刃数量(例如4片)。
特征取出部110的加工期间波形提取部116，从从物理量信息检测部227输入的检测信息(例如加速度波形数据)中，提取刀具223每个切入深度的加工期间波形数据，加工期间波形数据是XY轴载物台225的旋转运动、该旋转运动的开始以及该旋转运动的结束这三个加工工序分别对应的时间区间的加速度波形数据。频率解析部113是用于对检测信息进行频率解析的一例频率解析部。频率解析部113对提取的加工期间波形数据中规定样本数量的连续加工期间波形数据，使用例如FFT(Fast Fourier Transform)算法，执行傅立叶变换。在傅立叶变换的加工期间波形数据的数据列中，既可以把全部用作为该提取的加工中波形数据，也可以将其一部分置换为0。但是，加工期间波形提取部116根据信号转换电路271进行A/D转换之前的检测信息(加速度波形数据)的采样的时间间隔和检测信息的数据长度(数据列的数据数量)，决定能够通过傅立叶变换进行分析的频率分辨率。在以下的实施例说明中，设定该时间间隔以及该数据长度的组合，使频率分辨率约为5.8Hz。
图5是本实施方式涉及的一列旋转角度传感器的示意图。在主轴221上，主轴轴心233可旋转地受到第1轴承231和第2轴承232支承。主轴轴心233的一端保持刀具支架222的锥柄。主轴233的另一端与电机256连接。电机256作为伺服电机，用编码器241读取旋转角度，输入到驱动控制电路255。驱动控制电路255按照来自机械控制部201的指令，根据旋转角度信息计算转速，控制电机256的转速。通信控制部205在从驱动控制电路255检测到主轴旋转信息的零位时，向判断装置100发送矩形信息。以上的构成中，编码器241相当于旋转角度传感器280。
在主轴轴心233上设有反射部245，在与主轴轴心233的侧面对置、照射反射部245的位置上安装有光学传感器243。光学传感器243还具有接受来自反射部245的反射光的受光部，从通信控制部205向判断装置100发送与反射强度相应的矩形信号。以上的构成中，光学传感器243相当于旋转角度传感器280。
图6是本实施方式涉及的旋转主轴的示意图。旋转主轴221具有与作为7/24锥柄的BT30的接口，支架222具有键槽321、V凸缘322，安装了刀具的总重量约为600g，安装在旋转主轴221上，以9000rpm旋转(空转)。另外，模拟切屑，将切成约10mm的正方形的厚约20um的胶带340贴在锥柄323上，加大抖动。胶带340的粘贴位置沿圆周变化。
图7是本实施方式涉及的接收部收到的检测信息和旋转角度信息的示意图。接收部101a接收作为一例检测信息的振动信号和作为一例旋转角度信息的主轴旋转信号。图中包括三个图，上图为振动信号，下图为主轴转动信号。中图作为参考显示了按一定时间间隔对振动信号进行傅立叶变换得到的频谱图。另外，在上图的振动信号上显示与接收部101a得到的主轴旋转开始及主轴停止开始信息对应的矩形波。主轴开始旋转时，振动的振幅逐渐增大。在频谱图中，振幅较大的频率成分向高频一方移动，达到稳定旋转。在该稳定旋转时进行判断，如果正常则进行加工。在该例中虽然主轴停止，但在实际的生产中，不停止旋转，而是改变加工的旋转速度，开始加工。而在判断为异常时，主轴停止命令被发送到加工装置200。下图是在主轴的旋转角度为零位时输入矩形脉冲波，表示其上升。从旋转开始到加速期间，脉冲间隔逐渐变窄，在稳定旋转时为一定间隔。
图4所示的数据取出部112根据从主轴旋转开始时刻起经过预设的达到稳定旋转的时间T1后的振动波形，以下段的主轴旋转角度零位为触机，取出用于傅立叶变换的输入帧数。参考预设的时间间隔，以其附近的零位信号为触机依次取出。取出的信号在解析部113进行傅立叶变换。其结果，由特征量提取部110提取与主轴转速相应的频率的bin值。特征量也可以从包含转速[rpm]/60的成分及其附近的多个高低次谐波成分的bin，进而以此为中心的高频、低频的bin中组合多个。或者可以使用包含转速成分和其高次谐波成分的宽频带的连续的bin。
图8是本实施方式涉及的判断装置的一例判断处理流程图。加工装置200的数值控制部206将表示刀具223的当前动作的上下文信息依次发送给判断装置100。接收部101a接收加工装置200发送的上下文信息(步骤S101)。接着，特征提取部110从存储部103读入与该收到的上下文信息对应的学习模型(步骤S102)。
加工装置200的物理量信息检测部227依次输出加工装置200加工时的检测信息。接收部101a接收从加工装置200发送来的检测信息(传感器数据)以及旋转角度信息(步骤S103)。数据取出部112从检测信息中取出基于旋转角度信息决定的时间内的检测信息(步骤S104)。接着，解析部113用FFT算法等进行加工期间波形数据的频率解析(步骤S105)。该频率解析是从加工期间波形数据中，一边错开预设的数据样本数以及数据列的开始位置，一边进行频率解析。加工期间波形数据的频率分析的结果是多个频谱按时间序列排列的三维结构数据。特征提取部110从多个频谱、或者将多个频谱在任意时间范围内平均化后的平均频谱中提取特征信息(步骤S106)。
判断部102用特征提取部110提取的特征信息和与收到的上下文信息对应的学习模型，判断与抖动或失衡有关的振动是正常还是异常等加工装置200的加工状态(步骤S107)。由此，能够用按照刀具223和加工种类提取的特征信息和学习模型，判断加工装置200的加工状态，因此，对于在加工中心实施的各种加工，能够可靠地进行检测和监视，避免误检测加工装置200的加工状态的异常发生。判断部102经由显示控制部105向显示部106输出其判断结果(步骤S108)。或者，判断部102经由发送部101b将报警信息发送给加工装置200或外部装置(步骤S108)。
接收部101a在步骤S103中，还接收识别刀具223的刀具信息(一例旋转体识别信息)。在这种情况下，判断部102在步骤S107中，根据检测信息、旋转角度信息、以及能够对基于旋转体识别信息识别的每个刀具223设定不同值的基准值，判断刀具223的旋转状态。
接着用图9说明本实施方式涉及的判断装置100的一例模型创建处理。图9是本实施方式涉及的判断装置的一例模型创建处理流程图。在本实施方式中，创建部104例如在加工装置200的判断处理之前预先执行模型创建处理。或者如上所述，创建部104也可以在输入了学习模型未定的上下文信息时执行模型创建处理。如上所述，在外部创建学习模型时，也可以不在判断装置100中执行模型创建处理。
接收部101a接收从加工装置200发送来的上下文信息(步骤S201)。接收部101a接收从加工装置200发送来的检测信息(传感器数据)以及旋转角度信息(步骤S202)。
这样，收到的上下文信息以及检测信息被用于学习模型的创建。在本实施方式中，由于创建部104对每个上下文信息创建学习模型，因此检测信息需要与对应的上下文信息相关联。为此，例如接收部101a将收到的检测信息与在同一时刻收到的上下文信息对应起来，暂时存放在存储部103等中。然后，创建部104确认保存在存储部103中的检测信息是正常时的信息，只用正常时的检测信息创建学习模型。即，创建部104使用被标注为正常的检测信息来创建学习模型。
检测信息是否正常的确认(标注)可以在将检测信息存放到存储部103等之后的任意时间执行，也可以一边使加工装置200动作一边实时执行。或者，也可以不对检测信息进行标注，创建部104假定检测信息是正常，创建学习模型。当假定为正常的检测信息而实际上是异常的检测信息时，用创建的学习模型，便无法正确执行加工装置200的加工状态是否正常的判断处理。因此，根据加工装置200的加工状态被判断为异常的频度等，可以判断是否使用异常的检测信息创建了学习模型，从而采取删除错误创建的学习模型等对策。进而可以将用异常的检测信息创建的学习模型作为判断异常的学习模型来利用。
数据取出部112从检测信息中取出基于旋转角度信息决定的时间内的检测信息(步骤S203)。接着，解析部113使用FFT算法等，对提取的加工期间波形数据进行频率解析(步骤S204)。频率解析部115从加工期间波形数据中，一边错开预设的数据样本数及数据列的开始位置，一边进行频率解析。得到的频率解析结果是多个频谱按时间序列排列的三维结构的数据。特征提取部110按照BPF从多个频谱、或者将多个频谱在任意时间范围内平均化后的频谱中，提取特征信息(步骤S205)。关于该方法将在后面叙述。
创建部104使用从与相同上下文信息对应的检测信息中提取的特征信息，创建与该上下文信息对应的学习模型(步骤S206)。创建部104将创建的学习模型保存到存储部103(步骤S207)。
创建部104在步骤S206中，根据检测信息和旋转角度信息创建学习模型。具体地说，创建部104根据从接收部101a收到的检测信息中取出基于旋转角度信息决定的时间内的检测信息的数据取出部112所取出的检测信息，创建学习模型。
在这种情况下，判断部102基于学习模型中的基准值，判断刀具223的旋转状态，该学习模型是基于对数据取出部112取出的检测信息进行傅立叶变换的解析部113的傅立叶变换所得到的复数决定的。
图10是将对本实施方式涉及的检测信息进行傅立叶变换得到的复数在复数平面中绘制的图。
如上所述，以主轴旋转信息为触机，取出检测信息进行傅立叶变换，在得到的复数中，将包含主轴转速的频率成分的bin的值绘制到复数平面上。
在此，X为图6中未贴胶带340的正常状态。如果仔细地进行平衡调整，正常的数据X的振幅就会变小。但是，在使用多个刀具的机床中，对所有这些进行同样的平衡调整非常麻烦，必须使用支架本身具有平衡调整功能的高价的支架。但是，在实际的制造现场，只要是在可以获得目标加工精度范围内，即使失衡，也允许实施加工。为此，正常数据X被绘制在复数平面中偏离原点的位置。
图中虚线是根据正常数据设定的阈值圆400，由中心及其半径组成，圆内侧判断为正常，外侧判断为异常。另一方面，图10中的●和△是贴了胶带340的数据。沿着旋转方向依次粘贴，测定胶带位置。这些全部位于数据阈值圆400外侧。由于全部贴上了胶带340，因此刀头的抖动变大，发生了加工不良。
在判断程序中，当设定阈值中心为(Xs，Ys)、阈值半径为rs、测量数据为(Xm，Ym)时，下式(1)为异常判断公式。阈值半径rs作为判断程序的参数，也可以根据基于图10所示的正常数据所设定的阈值圆400来设定。
(Xm-Xs)2+(Ym-Ys)2＞rs2 (1)
在判断装置100的显示部上显示每个刀具的图10所示的复数平面曲线图，就可以把握正常数据的偏差情况，更新到更加实用的阈值。
判断方法的第二实施例
从傅立叶变换得到的值中，选择多个包含主轴转速[rpm]/60成分及其高次谐波成分的bin以及其周围的bin，对这些多维的特征信息进行1级SVM的学习，通过检测异常值进行异常判断。
判断方法的第三实施例
图10中学习的正常时模型在图8的步骤102中从存储部103读取。该模型的实际状态如上所述，例如GMM(高斯混合模型)那样，是概率密度函数P(X)。X是特征量，在学习时按照BPF设定提取，这里设为n次方(X＝{x1，x2，···xn})。BPF设定与该模型一起被保存，在图8的步骤106中用该BPF设定，提取各自的特征量。
在图8的步骤107中，如果在概率密度中输入特征量求出的似然度在预设阈值以上，则判断为正常，而如果小于阈值，则判断为异常。或者，将对数似然度的符号倒置后的值定义为异常度得分，设异常状态强时得分上升那样的指标值，只要有频谱的个数j＝1～J，便可以得到得分aj。
aj＝-log(P(Xj)) (5)
作为异常度得分的总得分，例如，在aj中取最大值，或取aj的平均值(式(6))，通过反复试验选择适合刀具和加工方法的值。
A＝(Σaj)/J (6)
将异常度得分与预设的阈值进行比较，若为阈值以上则判断为异常，若小于阈值则判断为正常。
图11是比较例涉及的检测信息经过傅立叶变换得到的绝对值描绘的图。
在图11所示的比较例中，判断指标值是振动强度，从傅立叶变换得到的复数的绝对值求得。图中绘制的数据均与图10上的数据相同，从振动传感器测定的关于振动的时域数据经过快速傅立叶变换处理所得到的强度即振幅的绝对值中，取出包含9000rpm旋转速度的150Hz的bin，按照测定顺序绘制曲线。在此，与图10相同，为未贴胶带340的正常状态。另外，用虚线表示基于该值设定的用于异常判断的阈值。阈值由分别相当于图10的阈值中心(Xs，Ys)的绝对值加上阈值半径的值和减去阈值半径rs的值的上限和下限构成。如果在该阈值的上下限之间则判断为正常，如果偏离则判断为异常。
在未粘贴胶带340的状态下进行的加工为正常，但除此以外的数据均粘贴了胶带340，因此刀尖的抖动变大，发生了不良加工。但是，粘贴了胶带340的异常时的空转振动数据之中△数据位于阈值之间，可知有时会误判为正常。
本实施方式的判断装置执行的程序预先安装在ROM等中提供。
本实施方式的判断装置中执行的程序也可以以可安装形式或可执行形式的文件记录在CD－ROM、软盘(FD)、CD－R、DVD(Digital Versatile Disk)等计算机可读的存储介质中作为计算机程序产品来提供。
进而，本实施方式的判断装置执行的程序也可以保存在与互联网等网络连接的计算机中，经由网络下载来提供。
进而可以经由互联网等网络提供或颁发本实施方式的判断装置执行的程序。
由本实施方式的判断装置执行的程序是包含上述各部(通信控制部、判断部等)的模块构成，通过作为实际硬件的CPU(处理器)从上述ROM读出程序后执行，从而上述各部被加载到主存储器上，各部创建在主存储器上。也可以是将本实施方式的判断装置的各硬件组装到机床中，执行上述程序的附带判断功能的机床。
《总结》
如上所述，判断装置100作为本发明的一个实施方式涉及的一例加工判断装置，其中具备接收部101a，用于接收作为可在作为一例旋转轴的旋转主轴221上装卸的作为一例旋转体的刀具223旋转时所产生的随时间变化的物理量的检测信息、和刀具223旋转时的旋转角度信息；以及判断部102，用于根据检测信息和旋转角度信息，判断刀具223的旋转状态。由此，能够正确判断刀具223的旋转状态。
判断装置100具备数据取出部112，用于从通信控制部101收到的检测信息中，取出基于旋转角度信息决定的时间内的检测信息，判断部102根据数据取出部112取出的检测信息，判断刀具223的旋转状态。
判断装置100具备解析部113，用于对数据取出部112取出的检测信息进行傅立叶变换，判断部102通过比较经过解析部113的傅立叶变换得到的复数和基准值，判断刀具223的旋转状态。
接收部101a还接收用于识别刀具223的旋转体识别信息，判断部102根据检测信息、旋转角度信息、以及可对基于旋转体识别信息识别的每个刀具223设定不同值的基准值，判断刀具223的旋转状态。
判断装置100具备创建部104，用于根据检测信息和旋转角度信息创建模型，判断部102根据检测信息、旋转角度信息以及基于模型的基准值，判断刀具223的旋转状态。
创建部104根据取出基于旋转角度信息所决定的时间内的检测信息的数据取出部112从接收部101a收到的检测信息中取出的检测信息，创建模型。
判断部102根据进行傅立叶变换的解析部112对数据取出部112取出的检测信息进行傅立叶变换而得到的复数所决定的基准值，判断刀具223的旋转状态。
判断装置100的判断方法作为本发明的一个实施方式涉及的一例加工判断方法，其中具备:接收部101a执行的接收步骤，接收作为可在作为一例旋转轴的旋转主轴221上装卸的作为一例旋转体的刀具223旋转时所产生的随时间变化的物理量的检测信息，和刀具223旋转时的旋转角度信息；以及判断部102执行的判断步骤，根据检测信息和旋转角度信息，判断刀具223的旋转状态。
本发明的一个实施方式涉及的加工系统，其中具备所述判断装置100和加工装置200，加工装置200具备作为一例判断装置100的判断对象的刀具223，加工装置200具备通信控制部205，其作为一例发送部，用于将检测信息和旋转角度信息发送给判断装置100。
符号说明
100判断装置，101通信控制部，101a接收部，101b发送部，102判断部，103存储部，104创建部，105显示控制部，106显示部，107输入部，110特征提取部，111BPF设定部，112数据输出部，113解析部，115频率解析部，116加工期间波形提取部，117范围设定部，120受理部，121刀具信息受理部，122主轴转速受理部，123加工工序受理部，200加工装置，205通信控制部(一例发送部)，221旋转主轴(一例旋转轴)，222刀具保持架，223刀具(一例旋转体)，227物理量信息检测部，228主轴旋转信息取得部，241编码器，243光学传感器，245反射部，255驱动控制电路，256电机，270振动传感器，271信号转换电路，280旋转角度传感器，281信号转换电路。

Claims (11)

1.一种加工判断装置，其中具备
接收部，用于接收可在旋转轴上装卸的旋转体旋转时所产生的随时间变化的物理量的检测信息、和所述旋转体旋转时的旋转角度信息；以及
判断部，用于根据所述检测信息和所述旋转角度信息，判断所述旋转体的旋转状态。
2.根据权利要求1所述的加工判断装置，其中，
具备取出部，用于从所述接收部收到的所述检测信息中，取出基于所述旋转角度信息决定的时间内的所述检测信息，
所述判断部根据所述取出部取出的所述检测信息，判断所述旋转体的旋转状态。
3.根据权利要求2所述的加工判断装置，其中，
具备解析部，用于对所述取出部取出的所述检测信息进行傅立叶变换，
所述判断部通过比较经过所述解析部的傅立叶变换得到的复数和基准值，判断所述旋转体的旋转状态。
4.根据权利要求1～3中任意一项所述的加工判断装置，其中，
所述接收部进一步接收用于识别所述旋转体的旋转体识别信息，
所述判断部根据所述检测信息、所述旋转角度信息、以及可对基于所述旋转体识别信息识别的每个所述旋转体设定不同值的基准值，判断所述旋转体的旋转状态。
5.根据权利要求1～4中任意一项所述的加工判断装置，其中，
具备创建部，用于根据所述检测信息和所述旋转角度信息创建模型，
所述判断部根据所述检测信息、所述旋转角度信息以及基于所述模型的基准值，判断所述旋转体的旋转状态。
6.根据权利要求5所述的加工判断装置，其中，所述创建部根据从所述接收部收到的所述检测信息中取出基于旋转角度信息所决定的时间内的所述检测信息的取出部取出的所述检测信息，创建所述模型。
7.根据权利要求6所述的加工判断装置，其中，所述判断部根据对所述取出部取出的所述检测信息进行傅立叶变换的所述解析部的傅立叶变换而得到的复数所决定的所述基准值，判断所述旋转体的旋转状态。
8.一种加工判断方法，其中具有
接收步骤，接收可在旋转轴上装卸的旋转体旋转时所产生的随时间变化的物理量的检测信息、和所述旋转体旋转时的旋转角度信息；以及
判断步骤，根据所述检测信息和所述旋转角度信息，判断所述旋转体的旋转状态。
9.一种计算机可读的存储介质，其中保存可供计算机执行权利要求8所述的加工判断方法的程序。
10.一种计算机装置，其中具备处理器和存储装置，所述存储装置中保存程序，通过所述处理器执行所述程序，所述计算机装置执行执行权利要求8所述的加工判断方法。
11.一种加工系统，其中具备
根据权利要求1～7中任意一项所述的加工判断装置；以及
加工装置，其具备成为所述加工判断装置的判断对象的、作为所述旋转体的刀具，
所述加工装置具备将所述检测信息和所述旋转角度信息发送给所述加工判断装置的发送部。
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