CN116057488A - 异常判定系统以及程序 - Google Patents

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CN116057488A CN202180061587.5A CN202180061587A CN116057488A CN 116057488 A CN116057488 A CN 116057488A CN 202180061587 A CN202180061587 A CN 202180061587A CN 116057488 A CN116057488 A CN 116057488A
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Abstract

本发明提供一种能够高精度地检测出机床的异常的异常判定系统以及程序。异常判定系统具有：预读部，其预读加工程序，生成指令数据；先行位置计算部，其根据所述指令数据，计算机床的可动部的先行位置；干扰检查部，其检查所述机床的所述可动部与所述机床的其他部分的干扰；电动机信息推定部，其根据所述可动部与所述其他部分的干扰，推定与所述机床的电动机有关的电动机推定信息；推定精度决定部，其决定所述电动机推定信息的推定精度；检测阈值决定部，其根据所述电动机推定信息和所述推定精度，决定用于检测所述机床的异常的检测阈值；电动机测量部，其取得与所述电动机有关的电动机测量信息；以及状态判定部，其根据所述电动机测量信息和所述检测阈值，判定所述机床的状态。

Description

异常判定系统以及程序
技术领域
本发明涉及异常判定系统以及程序。
背景技术
以往，数值控制装置根据预先生成的加工程序(NC程序)，对机床的可动部(例如控制轴)进行驱动控制，通过可动部对作为被加工物的工件等进行加工。
在数值控制装置以及机床的运转中，由于加工程序存在错误、工件相对于机床的安装位置错误、工具偏移的输入存在错误等原因，有时会产生机床的可动部之间的干扰、机床的可动部与机床的其他部分之间的干扰。
为了防止这样的干扰的产生，提出了如下技术：基于机床的先行位置以及机床的可动部与其他部分的形状数据，对机床的可动部与其他部分的干扰进行模拟，由此检测出机床内的异常(例如，参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2010-244256号公报
发明内容
发明所要解决的课题
在此，专利文献1所记载的数值控制装置根据包含机床的可动部的先行位置以及机床的形状数据的模拟条件来模拟机床的动作。但是，数值控制装置需要在机床的实际动作之前执行模拟，因此用于处理模拟的处理时间有限。因此，数值控制装置在处理时间没有富余时需要降低模拟的精度，相反在处理时间有富余时能够高精度地进行模拟。另外，模拟的精度也可能受到执行模拟的计算机的规格的影响。
在模拟的精度存在偏差的情况下，数值控制装置在决定用于检测机床的异常的检测阈值时，需要以模拟的精度差的状态为前提，将检测阈值的范围设定得宽。由此，数值控制装置即使在能够以高的精度进行模拟的情况下，也将检测阈值的范围设定得宽，因此检测机床的异常的精度变低。
因此，需要一种即使模拟的精度存在偏差也能够高精度地检测机床的异常的异常判定系统。
用于解决课题的手段
本公开所涉及的异常判定系统具备：预读部，其预读加工程序，生成指令数据；先行位置计算部，其根据所述指令数据，计算机床的可动部的先行位置；干扰检查部，其根据所述先行位置和所述机床的形状数据，模拟所述机床的动作，由此检查所述机床的所述可动部与所述机床的其他部分的干扰；电动机信息推定部，其根据由所述干扰检查部检查出的所述可动部与所述其他部分的干扰，推定与所述机床的电动机有关的电动机推定信息；推定精度决定部，其决定所述电动机推定信息的推定精度；检测阈值决定部，其根据所述电动机推定信息和所述推定精度，决定用于检测所述机床的异常的检测阈值；电动机测量部，其取得与所述电动机有关的电动机测量信息；以及状态判定部，其根据所述电动机测量信息和所述检测阈值，判定所述机床的状态。
本公开所涉及的程序使计算机执行以下步骤：预读加工程序，生成指令数据；根据所述指令数据，计算机床的可动部的先行位置；根据所述先行位置和所述机床的形状数据，模拟所述机床的动作，由此检查所述机床的所述可动部与所述机床的其他部分的干扰；根据所述可动部与所述其他部分的干扰，推定与所述机床的电动机有关的电动机推定信息；决定所述电动机推定信息的推定精度；根据所述电动机推定信息和所述推定精度，决定用于检测所述机床的异常的检测阈值；取得与所述电动机有关的电动机测量信息；以及根据所述电动机测量信息和所述检测阈值，判定所述机床的状态。
发明效果
根据本发明，能够高精度地检测机床的异常。
附图说明
图1是表示本实施方式的异常判定系统的概要的图。
图2A是表示由机床切削的工件的体素模型的图。
图2B是表示检测阈值的例子的图。
图3A是表示由机床切削的工件的体素模型的图。
图3B是表示检测阈值的例子的图。
图4是表示本实施方式的异常判定系统的处理流程的流程图。
具体实施方式
以下，对本发明的实施方式的一例进行说明。图1是表示本实施方式的异常判定系统1的概要的图。异常判定系统1的目的在于判定机床的异常。如图1所示，异常判定系统1具备数值控制装置2和模拟装置3。
数值控制装置2是用于通过控制机床4而使机床4进行预定的机械加工等的装置。数值控制装置2具备：加工程序21、预读部22、预读程序块指令数据23、分配处理部24、移动指令输出部25、加减速处理部26、伺服控制部27、先行位置计算部28、当前位置寄存器29、电动机测量部30、检测阈值决定部35以及状态判定部36。
模拟装置3的目的在于通过模拟来检查机床4的可动部与机床4的其他部分的干扰。模拟装置3具备先行位置接收部31、干扰检查部32、电动机信息推定部33和推定精度决定部34。
加工程序21存储在数值控制装置2的存储器等存储装置中，是用于使机床4进行预定的机械加工的程序。
预读部22预读加工程序21，根据加工程序21生成指令数据。具体而言，预读部22生成预读程序块指令数据23作为指令数据。
预读程序块指令数据23是通过预读部22从加工程序21按每1个程序块读出指令并转换为执行形式的多个数据。预读程序块指令数据23存储在数值控制装置2的存储器等存储装置中。
分配处理部24逐次读出1个程序块的预读程序块指令数据23，根据在各程序块中指示的各轴的移动量和速度，求出每个分配周期的对各轴的伺服电动机41指示的分配移动量。分配处理部24通过将求出的分配移动量例如相加到当前位置寄存器29中，来更新各轴的伺服电动机41的当前位置。另外，分配处理部24将求出的分配移动量经由移动指令输出部25向加减速处理部26输出。
移动指令输出部25在从模拟装置3输入了轴停止指令时，停止将从分配处理部24输出的移动指令中的分配移动量输出到加减速处理部26。因此，只要没有从模拟装置3输入轴停止指令，移动指令输出部25就将移动指令输出到加减速处理部13。
加减速处理部26根据移动指令进行加减速处理，将进行了加减速处理后的移动量的移动指令输出到伺服控制部27。
伺服控制部27根据来自安装于伺服电动机41(或者由伺服电动机41驱动的机床4的可动部)的位置和速度检测器的位置和速度的反馈、以及从加减速处理部26输出的移动指令，进行位置和速度的反馈控制。另外，伺服控制部27经由伺服放大器对伺服电动机41进行驱动控制。
另外，在图1中仅示出了1个伺服电动机41，但伺服控制部27对机床4中的各轴的伺服电动机41进行同样的控制。即，各轴的伺服电动机41由伺服控制部27控制位置和速度。
先行位置计算部28基于作为指令数据的预读程序块指令数据23，计算机床4的可动部的先行位置。
具体而言，先行位置计算部28基于机床4的可动部的当前位置、预先设定的先行时间以及预读程序块指令数据23，计算机床4的可动部的先行位置。在此，机床4的可动部的先行位置表示由伺服电动机41驱动的可动部从当前位置在先行时间后移动的位置。
然后，先行位置计算部28为了检查机床4的可动部与机床4的其他部分的干扰，将先行时间和先行位置的坐标值输出到模拟装置3。
这里，机床4的可动部表示由伺服电动机41驱动的工件、工具(例如切削工具)、工件以及工具以外的可动部等。另外，机床4的其他部分表示由伺服电动机41驱动的工件、工具以及可动部以外的部分。
当前位置寄存器29登记机床4的可动部的当前位置。机床4的可动部的当前位置由分配处理部24逐次更新。
电动机测量部30测量与伺服电动机41相关的电动机测量信息。具体而言，电动机测量部30例如测量电动机的电流值以及根据该电流值推定的伺服电动机41的负载以及主轴的负载等电动机测量信息。另外，除了伺服电动机41以外，电动机测量部30还可以测量与主轴电动机42相关的电动机测量信息。
模拟装置3的先行位置接收部31接收由先行位置计算部28计算出的机床4的可动部的先行位置。
干扰检查部32基于机床4的可动部的先行位置以及机床4的形状数据，检查机床4的可动部与机床的其他部分的干扰。具体而言，干扰检查部32基于包含先行位置以及机床4的形状数据的模拟条件来模拟机床4的动作，由此检查机床4的可动部与其他部分的干扰。
这里，机床4的形状数据例如是基于机床4的设计数据的数据，存储在数值控制装置2的存储器等中。
电动机信息推定部33根据由干扰检查部32检查出的可动部与其他部分的干扰，推定与机床4的电动机有关的电动机推定信息。具体而言，电动机信息推定部33基于机床4的可动部与其他部分的干扰、即机床4的动作的模拟，推定包含伺服电动机41的负载、根据伺服电动机41的负载推定的伺服电动机41的电流值、主轴的负载以及电流值等的电动机推定信息。
推定精度决定部34决定由电动机信息推定部33推定出的电动机推定信息的推定精度。具体而言，推定精度决定部34基于时间分辨率、形状数据的精度等模拟条件来决定电动机推定信息的推定精度。
接着，数值控制装置2的检测阈值决定部35基于电动机推定信息以及推定精度，决定用于检测机床4的异常的检测阈值。具体而言，检测阈值决定部35在推定精度相对较高的情况下，将检测阈值决定为相对较小的值，在推定精度相对较低的情况下，将检测阈值决定为相对较大的值。
状态判定部36基于由电动机测量部30测量出的电动机测量信息以及由检测阈值决定部35决定出的检测阈值来判定机床4的状态。具体而言，状态判定部36在电动机测量信息超过检测阈值的情况下，判定为机床4的动作异常，在电动机测量信息未超过检测阈值的情况下，判定为机床4的动作正常。
在此，以往的模拟装置基于包含机床的可动部的先行位置以及机床的形状数据的模拟条件来模拟机床4的动作。但是，模拟装置需要在机床的实际动作前结束模拟，因此用于处理模拟的处理时间有限。
因此，以往的数值控制装置在决定用于检测机床的异常的检测阈值时，需要以模拟装置的模拟精度差的状态为前提，将检测阈值的范围设定得宽。由此，数值控制装置即使在能够以高的精度进行模拟的情况下，也将检测阈值的范围设定得宽，因此检测机床的异常的精度变低。
因此，本实施方式的异常判定系统1根据模拟的精度来决定检测阈值，由此提高检测机床4的异常的精度。
图2A以及图3A是表示由机床4切削的工件的体素模型的图，图3A以及图3B是表示检测阈值的例子的图。
如图2A以及图3A所示，模拟装置3通过体素模型M1以及M2来表现由机床4切削的工件。在此，体素模型M1以及M2是通过微小的立方体的集合来表现对象形状的模型。
然后，模拟装置3的干扰检查部32使用体素模型M1以及M2，对由机床4切削的工件(即，机床4的其他部分)以及机床4的可动部(例如，图2A以及图3A所示的切削工具T)的动作进行模拟。
例如，干扰检查部32根据将工件模型化后的体素模型M1以及M2与切削工具T的几何学关系来模拟切削负载以及电动机转矩。此外，使用了体素模型的切削负载以及电动机转矩的模拟方法存在各种方法，本实施方式的干扰检查部32使用已知的方法来模拟切削负载以及电动机转矩。另外，干扰检查部32根据切削工具T的切削的进行，以仅残留被切削部分的方式对体素模型M1以及M2进行模拟。
模拟的精度例如取决于体素模型M1以及M2中的体素的尺寸以及时间分辨率等模拟条件。因此，干扰检查部32以能够在有限的时间内完成模拟的方式调整模拟条件。
推定精度决定部34基于调整后的模拟条件来决定电动机推定信息的推定精度。例如，如图2A所示，在作为模拟条件的体素模型M1中的体素的尺寸比图3A所示的体素模型M2细的情况下，推定精度决定部34将电动机推定信息(例如，电动机转矩的推定值)的推定精度决定为相对高的值。
而且，如图2B的曲线图G1所示，检测阈值决定部35在推定精度相对较高的情况下，将检测阈值决定为相对较小的值。由此，如图2B所示，状态判定部36基于电动机测量信息(例如，电动机转矩的实测值)以及由检测阈值决定部35决定的检测阈值来判定机床4的状态。
同样地，如图3A所示，模拟装置3通过体素模型M2来表现由机床4切削的工件。模拟装置3使用体素模型M2来模拟由机床4切削的工件(即，机床4的其他部分)以及机床4的可动部(例如，图3A所示的切削工具T)的动作。
并且，例如，如图3A所示，在作为模拟条件的体素模型M2中的体素的尺寸比图2A所示的体素模型M1粗的情况下，推定精度决定部34将电动机推定信息(例如，电动机转矩的推定值)的推定精度决定为相对较低的值。
如图3B的曲线图G2所示，检测阈值决定部35在推定精度相对较低的情况下，将检测阈值决定为相对较大的值。由此，状态判定部36基于电动机测量信息(例如，电动机转矩的实测值)以及由检测阈值决定部35决定的检测阈值来判定机床4的状态。
在此，由于检测阈值被决定为相对较大的值，因此状态判定部36不检测出若检测阈值维持相对较小的值则有可能误检测的电动机转矩的实测值，即，将机床4的状态判定为正常。
因此，异常判定系统1在电动机推定信息(例如，电动机转矩的推定值)的推定精度相对较低的情况下，通过将检测阈值决定为相对较大的值，能够适当地判定机床4的状态。
图4是表示本实施方式的异常判定系统1的处理流程的流程图。
在步骤S1中，预读部22在机床4的动作前，预读加工程序21，生成预读程序块指令数据23作为指令数据。
在步骤S2中，先行位置计算部28基于机床4的可动部的当前位置、预先设定的先行时间以及预读程序块指令数据23，计算机床4的可动部的先行位置。
在步骤S3中，干扰检查部32基于包含先行位置以及机床4的形状数据的模拟条件来模拟机床4的动作，由此检查机床4的可动部与其他部分的干扰。
在步骤S4中，电动机信息推定部33根据由干扰检查部32检查出的可动部与其他部分的干扰，推定与机床4的电动机有关的电动机推定信息。
在步骤S5中，推定精度决定部34决定由电动机信息推定部33推定出的电动机推定信息的推定精度。
在步骤S6中，检测阈值决定部35基于电动机推定信息以及推定精度，决定用于检测机床4的异常的检测阈值。
在步骤S7中，状态判定部36基于由电动机测量部30测量出的电动机测量信息以及由检测阈值决定部35决定出的检测阈值来判定机床4的状态。
如以上说明的那样，本实施方式的异常判定系统1具备：预读部22，其预读加工程序21，生成预读程序块指令数据23作为指令数据；先行位置计算部28，其基于预读程序块指令数据23，计算机床4的可动部的先行位置；干扰检查部32，其基于先行位置以及机床4的形状数据来模拟机床4的动作，由此检查机床4的可动部与机床4的其他部分的干扰；电动机信息推定部33，其基于由干扰检查部32检查出的可动部与其他部分的干扰，推定与机床4的电动机有关的电动机推定信息；推定精度决定部34，其决定电动机推定信息的推定精度；检测阈值决定部35，其基于电动机推定信息以及推定精度，决定用于检测机床4的异常的检测阈值；电动机测量部30，其取得与电动机有关的电动机测量信息；以及状态判定部36，其基于电动机测量信息以及检测阈值来判定机床4的状态。
由此，异常判定系统1根据模拟的精度来决定检测阈值，因此即使模拟的精度存在偏差，也能够高精度地检测机床4的异常。因此，异常判定系统1在机床4的动作的模拟与实际的机床的动作之间产生差异(例如，工件的设置位置错误、切削工具破损等)的情况下，即使模拟的精度存在偏差，也能够高精度地检测出机床4的异常。
另外，检测阈值决定部35在推定精度相对较高的情况下，将检测阈值决定为相对较小的值，在推定精度相对较低的情况下，将检测阈值决定为相对较大的值。由此，异常判定系统1根据模拟的精度来决定检测阈值，因此能够将用于检测机床4的异常的检测阈值设定为适当的值。
另外，干扰检查部32基于包含先行位置以及机床4的形状数据的模拟条件来模拟机床4的动作，由此检查机床4的可动部与机床4的其他部分的干扰。推定精度决定部34基于模拟条件来决定电动机推定信息的推定精度。由此，异常判定系统1能够决定表示模拟的精度的电动机推定信息的推定精度，因此能够根据模拟的精度高精度地检测出机床4的异常。
另外，状态判定部36在电动机测量信息超过检测阈值的情况下，判定为机床4的动作异常，在电动机测量信息未超过检测阈值的情况下，判定为机床4的动作正常。
另外，异常判定系统1具备控制机床4的数值控制装置2和模拟机床4的动作的模拟装置3。而且，数值控制装置2具备预读部22、先行位置计算部28、电动机测量部30、检测阈值决定部35以及状态判定部36，模拟装置3具备干扰检查部32、电动机信息推定部33以及推定精度决定部34。由此，异常判定系统1能够通过数值控制装置2以及模拟装置3高精度地检测出机床4的异常。
以上，对本发明的实施方式进行了说明，但上述的异常判定系统1能够通过硬件、软件或者它们的组合来实现。另外，由上述的异常判定系统1进行的控制方法也能够通过硬件、软件或者它们的组合来实现。在此，通过软件实现是指通过计算机读入程序并执行来实现。
程序能够使用各种类型的非瞬态的计算机可读介质(non-transitory computerreadable medium)来保存并提供给计算机。非瞬态的计算机可读介质包括各种类型的有形记录介质(tangible storage medium)。非瞬态的计算机可读介质的示例包括磁记录介质(例如，硬盘驱动器)、磁光记录介质(例如，磁光盘)、CD-ROM(只读存储器)、CD-R、CD-R/W和半导体存储器(例如，掩模ROM、PROM(可编程ROM)、EPROM(可擦除PROM)、闪存ROM和RAM(随机存取存储器))。
另外，上述的各实施方式是本发明的优选的实施方式，但并不是仅将本发明的范围限定于上述各实施方式。在不脱离本发明的主旨的范围内，能够以实施了各种变更的方式来实施。
符号说明
1异常判定系统、
2数值控制装置、
3模拟装置、
4机床、
21加工程序、
22预读部、
23预读程序块指令数据、
24分配处理部、
25移动指令输出部、
26加减速处理部、
27伺服控制部、
28先行位置计算部、
29当前位置寄存器、
30电动机测量部、
31先行位置接收部、
32干扰检查部、
33电动机信息推定部、
34推定精度决定部、
35检测阈值决定部、
36状态判定部。

Claims (5)

1.一种异常判定系统，其特征在于，具备：
预读部，其预读加工程序，生成指令数据；
先行位置计算部，其根据所述指令数据，计算机床的可动部的先行位置；
干扰检查部，其根据所述先行位置和所述机床的形状数据，模拟所述机床的动作，由此检查所述机床的所述可动部与所述机床的其他部分的干扰；
电动机信息推定部，其根据由所述干扰检查部检查出的所述可动部与所述其他部分的干扰，推定与所述机床的电动机有关的电动机推定信息；
推定精度决定部，其决定所述电动机推定信息的推定精度；
检测阈值决定部，其根据所述电动机推定信息和所述推定精度，决定用于检测所述机床的异常的检测阈值；
电动机测量部，其取得与所述电动机有关的电动机测量信息；以及
状态判定部，其根据所述电动机测量信息和所述检测阈值，判定所述机床的状态。
2.根据权利要求1所述的异常判定系统，其特征在于，
所述检测阈值决定部在所述推定精度相对较高的情况下，将所述检测阈值决定为相对较小的值，在所述推定精度相对较低的情况下，将所述检测阈值决定为相对较大的值。
3.根据权利要求1或2所述的异常判定系统，其特征在于，
所述干扰检查部基于包含所述先行位置以及所述机床的形状数据的模拟条件来模拟所述机床的动作，由此检查所述机床的所述可动部与所述机床的所述其他部分的干扰，
所述推定精度决定部基于所述模拟条件来决定所述电动机推定信息的所述推定精度。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的异常判定系统，其特征在于，
所述状态判定部在所述电动机测量信息超过所述检测阈值的情况下，判定为所述机床的动作异常，在所述电动机测量信息超过所述检测阈值的情况下，判定为所述机床的动作正常。
5.一种计算机程序，其特征在于，用于使计算机执行以下步骤：
预读加工程序，生成指令数据；
根据所述指令数据，计算机床的可动部的先行位置；
根据所述先行位置和所述机床的形状数据，模拟所述机床的动作，由此检查所述机床的所述可动部与所述机床的其他部分的干扰；
根据所述可动部与所述其他部分的干扰，推定与所述机床的电动机有关的电动机推定信息；
决定所述电动机推定信息的推定精度；
根据所述电动机推定信息和所述推定精度，决定用于检测所述机床的异常的检测阈值；
取得与所述电动机有关的电动机测量信息；以及
根据所述电动机测量信息和所述检测阈值，判定所述机床的状态。
CN202180061587.5A 2020-09-17 2021-09-10 异常判定系统以及程序 Pending CN116057488A (zh)

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0751995A (ja) * 1993-08-06 1995-02-28 Fanuc Ltd 加工負荷監視方式
JPH07132440A (ja) * 1993-11-02 1995-05-23 Fanuc Ltd 加工負荷監視方式
JP5339999B2 (ja) * 2009-04-03 2013-11-13 ファナック株式会社 干渉チェック機能を有する数値制御装置
JP5710391B2 (ja) * 2011-06-09 2015-04-30 株式会社日立製作所 工作機械の加工異常検知装置及び加工異常検知方法
JP6178591B2 (ja) * 2013-03-06 2017-08-09 富士機械製造株式会社 工具異常判別システム
US10401823B2 (en) * 2016-02-04 2019-09-03 Makino Inc. Real time machining process monitoring utilizing preprocess simulation
JP7015041B2 (ja) * 2017-10-06 2022-02-02 国立大学法人神戸大学 切削シミュレーション方法および装置

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