JP2007190628A - 工作機械の異常診断方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】工作機械の異常診断方法及び装置において、迅速で高精度な異常判定を可能とする。
【解決手段】第１、第２、第３サーボモータ１４，１８，２１の電流値を検出する電流センサ３１，３２，３３と、主軸モータ３０のモータ電流値を検出する電流センサ３４と、主軸ヘッド２２のノーズ振動を検出する振動センサ３５と、工具Ｔによって加工されたワークＷの加工面を撮影するＣＣＤカメラ４７とを設け、各種センサ３１〜３５の検出結果、ＣＣＤカメラ４７が撮影した加工面データ、ＮＣ制御部５４が設定した加工指令値（加工条件）をデータ発信装置５１からデータ受信装置５２に送信し、データ処理装置５３が異常診断を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、工作機械の異常診断方法及び装置に関するものである。

工作機械として、例えば、マシニングセンタにおいて、ベッドにはテーブルが水平方向に沿って移動自在に支持されている。このベッドにはテーブルを跨ぐように門形のコラムが設置されており、このコラムには水平なクロスレールが固定され、このクロスレールにサドルがテーブルの移動方向にほぼ直交する水平方向に移動自在に支持されている。このサドルにはラムが上下方向に沿って移動自在に支持されており、このラムに主軸ヘッドが装着されている。

従って、テーブル上にワークを治具により固定する一方、主軸ヘッドの先端部に所定の工具を取付け、この状態でテーブルを送り移動しながら、サドル及びラムを上下左右に移動することで、主軸ヘッドの工具よりワークに対して所定の加工を行うことができる。

このようなマシニングセンタにて、テーブル、サドル、ラムなどを移動する搬送装置の搬送モータや主軸ヘッドの主軸モータ、または、このテーブル、サドル、ラム、主軸ヘッドなどの支持部、または、制御データなどに異常が発生すると、ワークの加工面に不良箇所が発生する。そのため、マシニングセンタの制御部は、搬送モータや主軸ヘッドの電流値、機体における複数箇所の振動や温度を常時モニタリングし、モニタリングデータが所定の閾値を超えたときにマシニングセンタの異常を判定して異常個所を推定している。

なお、工作機械の異常診断方法及び装置として、例えば、下記特許文献１に記載されたものがある。この特許文献１に記載された工作機械の監視システムは、カメラにより工作機械の稼働状態を撮像し、通信用コンピュータは、このカメラから入力された画像データを通信ネットワークにより監視用コンピュータに送信し、この監視用コンピュータは、画像データを表示装置に表示し、異常発生時には、工作機械の起動及び停止を行うための起動／停止情報を通信ネットワークにより通信用コンピュータ送信して工作機械の起動及び停止を行うようにしたものである。

特開平０６−２２６９５６号公報

ところが、上述した従来のマシニングセンタの異常診断方法にあっては、制御部が搬送モータや主軸ヘッドの電流値、機体における複数箇所の振動や温度を常時モニタリングして異常を判定しているが、例えば、主軸モータの電流値と温度に異常が発生した場合、主軸モータ自体の異常なのか、軸受部が異常なるか、加工が過負荷状態なのか、その異常箇所や原因を特定することが困難であり、異常発生時の対策に長時間を要し、加工効率がよくないという問題がある。

なお、上述した特許文献１に記載された工作機械の監視システムにあっては、カメラが撮影した工作機械の稼動状態に基づいて異常を判定しているが、上述したように、工作機械の稼動状態だけでは、異常箇所や原因を特定することが困難である。

本発明は上述した課題を解決するものであり、迅速で高精度な異常判定を可能とした工作機械の異常診断方法及び装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するための請求項１の発明の工作機械の異常診断方法は、テーブルに支持されたワークに対して主軸に装着された工具が搬送装置により三次元方向に相対移動自在に支持された工作機械において、前記搬送装置における搬送モータの電流値と、前記主軸における主軸モータの電流値と、前記主軸における先端部の振動と、前記ワークの加工条件と、前記ワークの加工面データに基づいて異常箇所を特定することを特徴とするものである。

請求項２の発明の工作機械の異常診断方法では、前記搬送装置における搬送モータの電流値と、前記主軸における主軸モータの電流値と、前記主軸における先端部の振動と、前記ワークの加工条件と、前記ワークの加工面データに加え、機体温度と主軸温度と冷却液温度に基づいて異常箇所を特定することを特徴としている。

請求項３の発明の工作機械の異常診断方法では、前記ワークの加工面データに基づいて加工面への工具の食い込みの発生及びびびりの発生を特定することを特徴としている。

請求項４の発明の工作機械の異常診断方法では、前記ワークの加工面データに基づいて加工面への工具の食い込みの発生を特定したときには、制御データにより前記搬送装置の異常を判定することを特徴としている。

請求項５の発明の工作機械の異常診断方法では、前記ワークの加工面データに基づいて加工面のびびりの発生を特定したときには、前記ワークの加工条件と発生したびびりマークとのピッチの適合性によりびびり振動を判定することを特徴としている。

請求項６の発明の工作機械の異常診断方法では、びびり振動が判定されたときには、発生したびびりマークと前記主軸の振動における周波数分析値との適合性により加工条件の変更または前記工作機械の異常を判定することを特徴としている。

請求項７の発明の工作機械の異常診断方法では、異常判定に使用する加工技術データ及び異常診断結果を蓄積し、蓄積した履歴データを検出可能としたことを特徴としている。

請求項８の発明の工作機械の異常診断方法では、異常診断結果に基づいて異常箇所及び対策案を提示することを特徴としている。

請求項９の発明の工作機械の異常診断装置は、テーブルに支持されたワークに対して主軸に装着された工具が搬送装置により三次元方向に相対移動自在に支持された工作機械において、前記搬送装置における搬送モータの電流値を検出する搬送モータ電流値検出手段と、前記主軸における主軸モータの電流値を検出する主軸モータ電流値検出手段と、前記主軸における先端部の振動を検出する主軸先端部振動検出手段と、前記ワークの加工条件を取得する加工条件取得手段と、前記ワークの加工面データを取得する加工面データ取得手段と、前記搬送モータの電流値と前記主軸モータの電流値と前記主軸先端部の振動と前記ワークの加工条件と前記ワークの加工面データに基づいて異常箇所を特定する異常箇所特定手段とを具えたことを特徴とするものである。

請求項１０の発明の工作機械の異常診断装置では、機体温度を検出する機体温度検出手段と、主軸温度を検出する主軸温度検出手段と、冷却液温度を検出する冷却液温度検出手段とを設け、前記異常箇所特定手段は、前記搬送モータの電流値と前記主軸モータの電流値と前記主軸先端部の振動と前記ワークの加工条件と前記ワークの加工面データと機体温度と主軸温度と冷却液温度に基づいて異常箇所を特定することを特徴としている。

請求項１１の発明の工作機械の異常診断装置では、前記加工面データ取得手段は、前記ワークの加工面を撮影するＣＣＤカメラと、該ＣＣＤカメラが撮影した画像を二値化処理する画像処理部を有し、前記異常箇所特定手段は、前記画像処理部が処理した画像に基づいて異常箇所を特定することを特徴としている。

請求項１の発明の工作機械の異常診断方法によれば、搬送装置における搬送モータの電流値と、主軸における主軸モータの電流値と、主軸における先端部の振動と、ワークの加工条件と、ワークの加工面データに基づいて異常箇所を特定するようにしたので、工作機械側の稼動データだけでなく、ワークの加工面データを加味して異常箇所を特定することで、異常個所や原因を迅速に特定することができると共に、高精度な異常判定を可能とすることができる。

請求項２の発明の工作機械の異常診断方法によれば、搬送装置における搬送モータの電流値と、主軸における主軸モータの電流値と、主軸における先端部の振動と、ワークの加工条件と、ワークの加工面データに加え、機体温度と主軸温度と冷却液温度に基づいて異常箇所を特定するようにしたので、異常個所や原因を更に迅速に特定することができると共に、高精度な異常判定を可能とすることができる。

請求項３の発明の工作機械の異常診断方法によれば、ワークの加工面データに基づいて加工面への工具の食い込みの発生及びびりの発生を特定するようにしたので、ワークの加工面データにより事前に加工面への工具の食い込みとびびりを選別することで、異常個所の特定を簡素化することができる。

請求項４の発明の工作機械の異常診断方法によれば、ワークの加工面データに基づいて加工面への工具の食い込みの発生を特定したときには、制御データにより搬送装置の異常を判定するようにしたので、ワーク加工面への工具の食い込みの発生は、制御データの誤設定であることがあり、制御データの誤設定でない場合には、搬送装置の異常と判定することで、異常判定を容易に行うことができる。

請求項５の発明の工作機械の異常診断方法によれば、ワークの加工面データに基づいて加工面のびびりの発生を特定したときには、ワークの加工条件と発生したびびりマークとのピッチの適合性によりびびり振動を判定するようにしたので、ワーク加工面のびびりの発生がワークの加工条件によるものであれば正常と判定する一方、ワーク加工面のびびりの発生がワークの加工条件によるものでなければ異常と判定することで、異常判定を的確に行うことができる。

請求項６の発明の工作機械の異常診断方法によれば、びびり振動が判定されたときには、発生したびびりマークと主軸の振動における周波数分析値との適合性により加工条件の変更または工作機械の異常を判定するようにしたので、びびり振動の発生が主軸の振動によるものであれば加工条件を変更し、びびり振動の発生が主軸の振動によるものでなければ工作機械の異常と判定することで、異常判定を的確に行うことができる。

請求項７の発明の工作機械の異常診断方法によれば、異常判定に使用する加工技術データ及び異常診断結果を蓄積し、蓄積した履歴データを検出可能としたので、異常判定に使用する加工技術データ及び異常診断結果を蓄積することで、次回の異常診断時に蓄積した履歴データを検出して使用することで、異常診断を迅速に、且つ、高精度の実施することができる。

請求項８の発明の工作機械の異常診断方法によれば、異常診断結果に基づいて異常箇所及び対策案を提示するようにしたので、診断結果に対応した対策案を、例えば、顧客に提示することで、工作機械の修理や部品交換などのメンテナンスを迅速に行うことができる。

請求項９の発明の工作機械の異常診断装置によれば、搬送モータの電流値と主軸モータの電流値と主軸先端部の振動とワークの加工条件とワークの加工面データに基づいて異常箇所を特定する異常箇所特定手段を設けたので、工作機械側の稼動データだけでなく、ワークの加工面データを加味して異常箇所を特定することで、異常個所や原因を迅速に特定することができると共に、高精度な異常判定を可能とすることができる。

請求項１０の発明の工作機械の異常診断装置によれば、異常箇所特定手段は、搬送モータの電流値と主軸モータの電流値と主軸先端部の振動とワークの加工条件とワークの加工面データと機体温度と主軸温度と冷却液温度に基づいて異常箇所を特定するので、異常個所や原因を更に迅速に特定することができると共に、高精度な異常判定を可能とすることができる。

請求項１１の発明の工作機械の異常診断装置によれば、加工面データ取得手段として、ワークの加工面を撮影するＣＣＤカメラと、ＣＣＤカメラが撮影した画像を二値化処理する画像処理部を設け、異常箇所特定手段は処理した画像に基づいて異常箇所を特定するので、ワークの加工面データを容易に、且つ、高精度に取得することができ、高精度な異常判定を可能とすることができると共に、ワークの加工面データを蓄積して汎用性を向上することができる。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る工作機械の異常診断方法及び装置の好適な実施例を詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本発明の実施例１に係る工作機械の異常診断方法及び装置を実施するためのマシニングセンタの異常診断装置の概略図、図２は、実施例１のマシニングセンタを表す概略図、図３は、実施例１の工作機械の異常診断方法を表すフローチャート、図４は、ワーク加工面に発生したびびりマークを表す概略図である。

実施例１の工作機械の異常診断方法及び装置は、マシニングセンタの異常診断方法及び装置として適用している。実施例１のマシニングセンタにおいて、図２に示すように、ベッド１１は所定の床面上に設置され、このベッド１１の上面にはガイド１２によりテーブル１３が水平なＹ方向に沿って移動自在に支持され、第１サーボモータ（搬送モータ）１４により移動可能となっている。そして、このテーブル１３上に図示しない治具によりワークＷを固定することができる。

ベッド１１にはテーブル１３を跨ぐように門形をなすコラム１５が設置されており、このコラム１５の上部にはクロスレール１６によりサドル１７がテーブル１３の移動方向にほぼ直交する水平なＸ方向に沿って移動自在に支持され、第２サーボモータ（搬送モータ）１８により移動可能となっている。このサドル１７にラム１９がガイド２０により上下方向（Ｘ方向）に沿って移動自在に支持され、第３サーボモータ（搬送モータ）２１により移動可能となっている。そして、このラム１９に主軸ヘッド２２が装着されており、この主軸ヘッド２２の下端部に工具Ｔが着脱自在に装着されている。

この主軸ヘッド２２において、図１に示すように、円筒形状をなすケーシング２３内には円柱形上をなす主軸２４が上下３つの軸受２５,２６,２７により回転自在に支持されている。そして、主軸２４の外周部に回転子（ロータ）２８が固定される一方、ケーシング２３の内周面に固定子（ステータ）２９が固定されており、固定子側の図示しないコイルに変化する電流を供給して変動する磁界を発生させることで、回転子２８、つまり、主軸２４を回転することができる。この場合、回転子２８と固定子２９により主軸モータ３０が構成されている。

従って、このマシニングセンタにあっては、テーブル１３に支持されたワークＷに対して主軸ヘッド２２に装着された工具Ｔが各サーボモータ１４,１８,２１により三次元方向に相対移動自在に支持されており、このマシニングセンタを用いて所定の加工を行うには、テーブル１３上にワークＷを固定した状態で、第１サーボモータ１４によりテーブル１３を送り移動しながら、サドル１７やラム１９を移動することで、主軸ヘッド２２に装着された工具Ｔに切り込みを与え、ワークＷを所定形状に加工することができる。

このように構成されたマシニングセンタにおいて、本実施例では、その加工条件、加工状態、加工結果などに基づいて異常診断を実施可能となっている。

即ち、図１及び図２に示すように、第１、第２、第３サーボモータ１４，１８，２１には、モータ電流値を検出する電流センサ（搬送モータ電流値検出手段）３１，３２，３３が設けられている。そして、主軸モータ３０には、モータ電流値を検出する電流センサ（主軸モータ電流値検出手段）３４が設けられている。また、主軸ヘッド２２にて、ケーシング２３の先端部には、ノーズ振動を検出する振動センサ（主軸先端部振動検出手段）３５と、軸受外輪振動を検出する振動センサ３６が設けられている。

また、ベッド１１、テーブル１３、コラム１５、サドル１７の温度（機体温度）を検出する温度センサ（機体温度検出手段）３７，３８，３９，４０が設けられている。また、主軸ヘッド２２にて、先端部の軸受温度（主軸温度）を検出する温度センサ（主軸温度検出手段）４１，４２が設けられている。更に、主軸ヘッド２２には、主軸３４を冷却するための冷却油（冷却液）の供給配管４３，４４が設けられており、この供給配管４３，４４に冷却油温度を検出する温度センサ（冷却液温度検出手段）４５，４６が設けられている。

また、工具Ｔによって加工されたワークＷの加工面（加工面データ）を撮影するＣＣＤカメラ（加工面データ取得手段）４７が設けられると共に、照明４８が設けられている。

そして、本実施例では、上述した各種センサが検出した検出結果を通信回線（例えば、インターネット）により、例えば、マシニングセンタが設置された加工工場から管理センタに送信し、この管理センタにて、異常診断を実施している。そのため、加工工場には、データ発信装置５１が設けられる一方、管理センタには、データ受信装置５２が設けられている。そして、データ発信装置５１に上述した各種センサ３１〜４２，４５，４６が接続され、データ受信装置５２にデータ処理装置（例えば、サーバ）５３が接続されており、各種センサ３１〜４２，４５，４６の検出結果をデータ発信装置５１からデータ受信装置５２に送信し、データ処理装置５３が異常診断を行う。

この場合、データ発信装置５１には、ＮＣ制御部（加工条件取得手段）５４から加工指令値（加工条件として、工具の刃数、工具回転速度、工具送り速度）と、パルスエンコーダＦＢ値、スケールＦＢ値が入力され、これらもデータ受信装置５２に送信している。なお、パルスエンコーダＦＢ値とは、各サーボモータ１４，１８，２１に装着されたパルスエンコーダの検出値であり、スケールＦＢ値とは、マシニングセンタに装着された位置センサの検出値である。

また、データ処理装置５３は、ＣＣＤカメラ４７が撮影した画像を画像処理（例えば、二値化処理）する画像処理部５５と、各種センサ３１〜４２，４５，４６の検出結果及び画像処理部５５が処理したワークＷの加工面データに基づいて異常診断を行う異常診断処理部（異常箇所特定手段）５６を有している。

ここで、本実施例の工作機械の異常診断装置によるマシニングセンタの異常診断方法について詳細に説明する。

マシニングセンタでは、図１及び図２に示すように、テーブル１３に治具をもってワークＷを固定し、オペレータはＮＣ制御部５４に加工条件を入力すると、このＮＣ制御部５４は、各サーボモータ１４，１８，２１，３０を駆動制御して加工を実施する。即ち、第１サーボモータ１４によりテーブル１３を送り移動しながら、サドル１７やラム１９を移動することで、主軸ヘッド２２に装着された工具ＴによりワークＷを所定形状に加工する。

この加工中、各電流センサ３１〜３４が検出した各１４，１８，２１，３０の電流値、各振動センサ３５，３６が検出した振動、各温度センサ３７〜４２が検出した機体温度、各温度センサ４５，４６が検出した冷却液温度、ＮＣ制御部５４からの加工指令値とパルスエンコーダＦＢ値とスケールＦＢ値がデータ発信装置５１によりデータ受信装置５２に送信されると共に、加工後にＣＣＤカメラ４７が撮影したワーク加工面の画像データがデータ発信装置５１によりデータ受信装置５２に送信され、データ処理装置５３はデータ受信装置５２が受信した各種データに基づいて異常診断を行う。

即ち、図３に示すように、ステップＳ１１にて、ワーク加工面の画像データを入手し、ステップＳ１２にて、この加工面データに基づいて加工面への工具の食い込みの発生か、または、びびりの発生かを特定する。この場合、目視によりワーク加工面に工具の食い込みマークがあるかびびりマークがあるか判定するが、事前にこの食い込みマークとびびりマークを画像処理して標準化しておき、入手したワーク加工面の画像データとの適合化を判断することで、自動的にワーク加工面に工具の食い込みマークがあるかびびりマークがあるかを判定するようにしてもよい。

そして、このステップＳ１２にて、ワーク加工面の画像データから加工面への工具の食い込みの発生を判定すると、ステップＳ１３にて、食い込み面調査処理を実行する。即ち、ステップＳ１４では、ワークＷの加工面に対して工具Ｔが食い込んだ方向（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を確認し、ステップＳ１５では、確認した食い込み方向（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に対するＮＣデータ（制御データ）、つまり、指令値を確認し、ステップＳ１６にて、ＮＣデータによりワークＷの加工面に対して工具Ｔの食い込みが発生したかどうかを判定する。ここで、マシニングセンタのシミュレータ装置を用い、現在のＮＣデータを用いて加工シミュレータを行い、ワークＷの加工面に対して工具Ｔの食い込みが発生するかどうか判定する。

ここで、ＮＣデータによりワークＷの加工面に対して工具Ｔの食い込みが発生したと判定されたら、ステップＳ１７にて、マシニングセンタ自体には異常がないため、ＮＣ制御部５４を用いてＮＣデータの見直しを行う。一方、ＮＣデータによりワークＷの加工面に対して工具Ｔの食い込みが発生したものではないと判定されたら、ステップＳ１８にて、マシニングセンタの搬送装置に異常が発生したものとし、ステップＳ１９にて、搬送装置における異常箇所を特定する。この場合、例えば、各電流センサ３１〜３３が検出した各サーボモータ１４，１８，２１の電流値、各温度センサ３７〜４２が検出した機体温度、各温度センサ４５，４６が検出した冷却液温度、ＮＣ制御部５４からのパルスエンコーダＦＢ値及びスケールＦＢ値に基づいて異常箇所診断を行う。

一方、ステップＳ１２にて、ワーク加工面の画像データから加工面にびびりマークの発生を判定すると、ステップＳ２０にて、びびり面調査処理を実行する。即ち、ステップＳ２１では、ＣＣＤカメラ４７が撮影したワーク加工面の画像データを二値化処理し、ステップＳ２２では、二値化処理した画像からびびりマークのピッチを計測する。具体的には、図４に示すように、ワーク加工面に５本のびびりマークＭが発生した場合、各びびりマークのピッチＰを計測する。また、ステップＳ２３では、ＮＣ制御部５４から入力された指令値（加工条件＝工具の刃数、工具回転速度、工具送り速度）より加工ピッチを算出する。

そして、ステップＳ２４にて、ワークＷの加工条件より算出した加工ピッチと発生したびびりマークのピッチＰとの適合性を判定し、ステップＳ２５にて、ワークＷの加工条件より算出した加工ピッチとびびりマークのピッチＰとが一致しているかどうかを判定する。ここで、両ピッチが一致していれば、ステップＳ２６にて、発生したびびりマークは、所謂、加工目であり、正常な加工が行われてマシニングセンタには異常がないと判定する。一方、両ピッチが一致していなければ、発生したびびりマークは、びびり振動であると判定する。

この場合、ステップＳ２７では、振動センサ３５が検出した主軸ヘッド２２におけるノーズ振動の周波数分析を実施しており、ステップＳ２８にて、ワークＷの加工面におけるびびりマークのピッチＰが主軸ヘッド２２に発生したノーズ振動の周波数（周波数分析値）と一致しているかどうかを判定する。ここで、ワークＷの加工面におけるびびりマークのピッチＰが主軸ヘッド２２に発生したノーズ振動の周波数と一致していると判定されたら、ステップＳ２９にて、主軸ヘッド２２のノーズ振動によりワークＷの加工面にびびりマークが発生したものと判定し、ステップＳ３０にて、ＮＣ制御部５４に指示する加工条件（工具回転速度、工具送り速度）を見直す。

一方、ステップＳ２８にて、ワークＷの加工面におけるびびりマークのピッチＰが主軸ヘッド２２に発生したノーズ振動の周波数と一致していないと判定されたら、ステップＳ３１にて、マシニングセンタに異常が発生したものと判定し、ステップＳ３２にて、マシニングセンタにおける異常箇所を特定する。この場合、例えば、各電流センサ３１〜３４が検出した各モータ１４，１８，２１，３０の電流値、各温度センサ３７〜４２が検出した機体温度、各温度センサ４５，４６が検出した冷却液温度、ＮＣ制御部５４からのパルスエンコーダＦＢ値及びスケールＦＢ値に基づいて異常箇所診断を行う。

このように実施例１の工作機械の異常診断方法にあっては、第１、第２、第３サーボモータ１４，１８，２１の電流値を検出する電流センサ３１，３２，３３と、主軸モータ３０のモータ電流値を検出する電流センサ３４と、主軸ヘッド２２のノーズ振動を検出する振動センサ３５と、工具Ｔによって加工されたワークＷの加工面を撮影するＣＣＤカメラ４７とを設け、各種センサ３１〜２５の検出結果、ＣＣＤカメラ４７が撮影した加工面データ、ＮＣ制御部５４が設定した加工指令値（加工条件）をデータ発信装置５１からデータ受信装置５２に送信し、データ処理装置５３が異常診断を行うようにしている。

従って、サーボモータ１４，１８，２１の電流値、主軸モータ３０の電流値、主軸ヘッド２２のノーズ振動、ワークＷの加工面データ、加工指令値（加工条件）に基づいてマシニングセンタの異常箇所を特定することとなり、マシニングセンタ側の稼動データだけでなく、ワークＷの加工面データを加味して異常箇所を特定することで、異常個所や原因を迅速に特定することができると共に、高精度な異常判定を可能とすることができる。

また、ベッド１１、テーブル１３、コラム１５、サドル１７の温度を検出する温度センサ３７，３８，３９，４０と、主軸ヘッド２２の先端部の軸受温度（主軸温度）を検出する温度センサ４１，４２と、主軸ヘッド２２の冷却油温度を検出する温度センサとを設け、サーボモータ１４，１８，２１の電流値、主軸モータ３０の電流値、主軸ヘッド２２のノーズ振動、ワークＷの加工面データ、加工指令値（加工条件）に加えて機体温度、主軸ヘッド２２の軸受温度、冷却油温度に基づいて異常箇所を特定している。従って、異常個所や原因を更に迅速に特定することができると共に、高精度な異常判定を可能とすることができる。

この場合、本発明の加工面データ取得手段として、ワークＷの加工面を撮影するＣＣＤカメラ４７と、ＣＣＤカメラ４７が撮影した画像を二値化処理する画像処理部５５を設け、異常診断処理部５６が二値化処理した画像に基づいて異常箇所を特定するようにしている。従って、ワークＷの加工面データを容易に、且つ、高精度に取得することができ、高精度な異常判定を可能とすることができると共に、ワークＷの加工面データを蓄積して汎用性を向上することができる。

また、ワークＴの加工面データに基づいて加工面への工具Ｔの食い込みの発生及びびりの発生を特定するようにしており、ワークＷの加工面データにより事前に加工面への工具Ｔの食い込みとびびりを選別することで、異常個所の特定を簡素化することができる。

そして、ワークＷの加工面データに基づいて加工面への工具の食い込みの発生を特定したときには、ＮＣ制御部５４のＮＣデータにより搬送装置の異常を判定するようにしている。従って、ワーク加工面への工具Ｔの食い込みの発生は、ＮＣデータの誤設定であることがあり、このＮＣデータの誤設定でない場合には、搬送装置の異常と判定することで、異常判定を容易に行うことができる。

一方、ワークＷの加工面データに基づいて加工面のびびりの発生を特定したときには、ワークＷの加工条件と発生したびびりマークとのピッチの適合性によりびびり振動を判定するようにしている。従って、ワーク加工面のびびりの発生がワークＷの加工条件によるものであれば正常と判定する一方、ワーク加工面のびびりの発生がワークＷの加工条件によるものでなければ異常と判定することで、異常判定を的確に行うことができる。

そして、びびり振動が判定されたときには、発生したびびりマークと主軸ヘッド２２の振動における周波数分析値との適合性により加工条件の変更またはマシニングセンタの異常を判定するようにしている。従って、びびり振動の発生が主軸の振動によるものであれば加工条件を変更し、びびり振動の発生が主軸ヘッド２２の振動によるものでなければマシニングセンタの異常と判定することで、異常判定を的確に行うことができる。

図５は、本発明の実施例２に係る工作機械の異常診断方法及び装置を実施するためのマシニングセンタの異常診断装置の概略図である。なお、前述した実施例で説明したものと同様の機能を有する部材には同一の符号を付して重複する説明は省略する。

実施例１の工作機械の異常診断方法及び装置では、図５に示すように、マシニングセンタ１０は顧客の加工工場に設置される一方、データ処理装置５３は工作機械メーカの管理センタに設けられており、データ発信装置５１及びデータ受信装置５２により通信回線を用いてデータ通信が可能となっている。従って、前述の実施例と同様に、マシニングセンタ１０側は、サーボモータ１４，１８，２１の電流値、主軸モータ３０の電流値、主軸ヘッド２２のノーズ振動、ワークＷの加工面データ、加工指令値（加工条件）、機体温度、主軸ヘッド２２の軸受温度、冷却油温度をデータ処理装置５３に送信し、このデータ処理装置５３が各種データに基づいてマシニングセンタ１０の異常を判定することができる。

また、本実施例では、データ処理装置５３に加工技術データベース６１とサービスデータベース６２が接続されている。この加工技術データベース６１は、収集したワークＷの加工面データを含む加工データを蓄積することができる。また、サービスデータベース６２は、サーボモータ１４，１８，２１の電流値、主軸モータ３０の電流値、主軸ヘッド２２のノーズ振動、ワークＷの加工面データ、加工指令値（加工条件）、機体温度、主軸ヘッド２２の軸受温度、冷却油温度に対する診断結果及び対応策をカルテとして蓄積することができる。

従って、工作機械メーカのサービスフロントは、データ処理装置５３を用いて、今回のマシニングセンタ１０の診断結果に対して、加工技術データベース６１及びサービスデータベース６２から過去の各種データ（履歴データ）を検索し、異常箇所や故障箇所を迅速に特定することができる。そして、診断結果や修理箇所などを顧客に提示し、修理や交換部品の手配などの迅速な対応を行うことができる。

この場合、データ発信装置５１及びデータ受信装置５２をデータを送受信可能な装置とすることで、診断結果、修理箇所、修理内容などを通信回線を用いて顧客に提供することができる。そして、顧客と管理センタを常時接続とすることで、マシニングセンタの加工情報を全て蓄積することで、この異常発生時の加工履歴を分析して対応策を迅速に提供することができると共に、各種データを開発機種へ反映させることができる。
ことができる。

このように実施例２の工作機械の異常診断方法にあっては、加工工場に設置されるマシニングセンタ１０と、工作機械メーカの管理センタに設けられるデータ処理装置５３を通信回線を用いてデータ通信可能とし、データ処理装置５３に加工技術データベース６１とサービスデータベース６２を接続し、サービスフロントからアクセス可能としている。

従って、異常判定に使用する加工技術データ及び異常診断結果を蓄積し、サービスフロントは蓄積した履歴データを検出可能とすることで、次回の異常診断時に蓄積した履歴データを使用し、異常診断を迅速に、且つ、高精度の実施することができる。また、診断結果に対応した対策案を顧客に提示することができ、マシニングセンタ１０の修理や部品交換などのメンテナンスを迅速に行うことができる。

なお、上述の各実施例では、本発明の加工面データ取得手段として、ワークＷの加工面を撮影するＣＣＤカメラ４７と、ＣＣＤカメラ４７が撮影した画像を二値化処理する画像処理部５５を設けが、この構成に限らず、例えば、オペレータがワークＷの加工面を目視し、加工面の状態をキーボードなどの機器を用いて手入力により加工データとして入力するようにしてもよい。

また、データ処理装置５３がマシニングセンタ１０の異常を判定するとき、主軸ヘッド２２のノーズ振動だけでなく、ワークＷの振動を検出して異常を判定してもよい。この場合、ワークＷまたはその固定治具に加速度センサを装着して振動を検出すればよい。

本発明に係る工作機械の異常診断方法及び装置は、工作機械による加工データだけでなく、ワークの加工面データを用いて異常箇所を特定するものであり、いずれの工作機械にも適用することができる。

本発明の実施例１に係る工作機械の異常診断方法及び装置を実施するためのマシニングセンタの異常診断装置の概略図である。 実施例１のマシニングセンタを表す概略図である。 実施例１の工作機械の異常診断方法を表すフローチャートである。 ワーク加工面に発生したびびりマークを表す概略図である。 本発明の実施例２に係る工作機械の異常診断方法及び装置を実施するためのマシニングセンタの異常診断装置の概略図である。

符号の説明

１１ ベッド
１３ テーブル
１４ 第１サーボモータ（搬送モータ）
１５ コラム
１７ サドル
１８ 第２サーボモータ（搬送モータ）
１９ ラム
２１ 第３サーボモータ（搬送モータ）
２２ 主軸ヘッド
２３ ケーシング
２４ 主軸
３０ 主軸モータ
３１，３２，３３ 電流センサ（搬送モータ電流値検出手段）
３４ 電流センサ（主軸モータ電流値検出手段）
３５ 振動センサ（主軸先端部振動検出手段）
３７，３８，３９，４０ 温度センサ（機体温度検出手段）
４１，４２ 温度センサ（主軸温度検出手段）
４５，４６ 温度センサ（冷却液温度検出手段）
４７ ＣＣＤカメラ（加工面データ取得手段）
５１ データ通信装置
５２ データ受信装置
５３ データ処理装置
５４ ＮＣ制御部（加工条件取得手段）
５５ 画像処理部
５６ 異常診断処理部（異常箇所特定手段）
６１ 加工技術データベース
６２ サービスデータベース
Ｔ 工具
Ｗ ワーク

Claims (11)

1. テーブルに支持されたワークに対して主軸に装着された工具が搬送装置により三次元方向に相対移動自在に支持された工作機械において、前記搬送装置における搬送モータの電流値と、前記主軸における主軸モータの電流値と、前記主軸における先端部の振動と、前記ワークの加工条件と、前記ワークの加工面データに基づいて異常箇所を特定することを特徴とする工作機械の異常診断方法。
2. 請求項１に記載の工作機械の異常診断方法において、前記搬送装置における搬送モータの電流値と、前記主軸における主軸モータの電流値と、前記主軸における先端部の振動と、前記ワークの加工条件と、前記ワークの加工面データに加え、機体温度と主軸温度と冷却液温度に基づいて異常箇所を特定することを特徴とする工作機械の異常診断方法。
3. 請求項１または２に記載の工作機械の異常診断方法において、前記ワークの加工面データに基づいて加工面への工具の食い込みの発生及びびびりの発生を特定することを特徴とする工作機械の異常診断方法。
4. 請求項３に記載の工作機械の異常診断方法において、前記ワークの加工面データに基づいて加工面への工具の食い込みの発生を特定したときには、制御データにより前記搬送装置の異常を判定することを特徴とする工作機械の異常診断方法。
5. 請求項３に記載の工作機械の異常診断方法において、前記ワークの加工面データに基づいて加工面のびびりの発生を特定したときには、前記ワークの加工条件と発生したびびりマークとのピッチの適合性によりびびり振動を判定することを特徴とする工作機械の異常診断方法。
6. 請求項５に記載の工作機械の異常診断方法において、びびり振動が判定されたときには、発生したびびりマークと前記主軸の振動における周波数分析値との適合性により加工条件の変更または前記工作機械の異常を判定することを特徴とする工作機械の異常診断方法。
7. 請求項１から６のいずれか一つに記載の工作機械の異常診断方法において、異常判定に使用する加工技術データ及び異常診断結果を蓄積し、蓄積した履歴データを検出可能としたことを特徴とする工作機械の異常診断方法。
8. 請求項１から６のいずれか一つに記載の工作機械の異常診断方法において、異常診断結果に基づいて異常箇所及び対策案を提示することを特徴とする工作機械の異常診断方法。
9. テーブルに支持されたワークに対して主軸に装着された工具が搬送装置により三次元方向に相対移動自在に支持された工作機械において、前記搬送装置における搬送モータの電流値を検出する搬送モータ電流値検出手段と、前記主軸における主軸モータの電流値を検出する主軸モータ電流値検出手段と、前記主軸における先端部の振動を検出する主軸先端部振動検出手段と、前記ワークの加工条件を取得する加工条件取得手段と、前記ワークの加工面データを取得する加工面データ取得手段と、前記搬送モータの電流値と前記主軸モータの電流値と前記主軸先端部の振動と前記ワークの加工条件と前記ワークの加工面データに基づいて異常箇所を特定する異常箇所特定手段とを具えたことを特徴とする工作機械の異常診断装置。
10. 請求項９に記載の工作機械の異常診断装置において、機体温度を検出する機体温度検出手段と、主軸温度を検出する主軸温度検出手段と、冷却液温度を検出する冷却液温度検出手段とを設け、前記異常箇所特定手段は、前記搬送モータの電流値と前記主軸モータの電流値と前記主軸先端部の振動と前記ワークの加工条件と前記ワークの加工面データと機体温度と主軸温度と冷却液温度に基づいて異常箇所を特定することを特徴とする工作機械の異常診断装置。
11. 請求項９または１０に記載の工作機械の異常診断装置において、前記加工面データ取得手段は、前記ワークの加工面を撮影するＣＣＤカメラと、該ＣＣＤカメラが撮影した画像を二値化処理する画像処理部を有し、前記異常箇所特定手段は、前記画像処理部が処理した画像に基づいて異常箇所を特定することを特徴とする工作機械の異常診断装置。

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