JP2008087092A - Abnormality detecting device for tool - Google Patents
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Description
本発明は、単一刃の工具を用いてワークの切削加工を行う旋盤やねじ切り盤などの工作機械において、工具の欠けを検出する工具の異常検出装置に関するものである。 The present invention relates to a tool abnormality detection device that detects tool chipping in a machine tool such as a lathe or a thread cutting machine that performs cutting of a workpiece using a single-blade tool.
従来から、切削加工を行う工作機械において、工具の刃が欠けることにより加工中に異常を生じることがある。この種の異常を検出する技術としては、工作機械の駆動源であるモータの負荷電流を監視する技術(たとえば、特許文献1参照)、工具やワークの近傍にアコースティックエミッションを検出するセンサを設け、センサ出力のうちの特定周波数のレベルを監視する技術(たとえば、特許文献2参照)が考えられている。
ところで、特許文献1に記載された技術では、モータの負荷を監視するから、工具の刃欠けだけではなく切りくずの発生具合によって負荷が増減し、誤検出が多くなるという問題を有している。また、特許文献2に記載された技術では、アコースティックエミッションとして生じる特定周波数のレベルを検出しているから、工作機械の振動成分をアコースティックエミッションと誤認することがある。この種の問題を解決するために、特許文献2には、ベアリングノイズを減少させるために、磁性流体と磁石を用いることによりベアリングノイズがセンサに伝達されるのを抑制している。
By the way, in the technique described in Patent Document 1, since the load of the motor is monitored, there is a problem that the load increases / decreases due to not only the chipping of the tool but also the generation of chips, and erroneous detection increases. . In the technique described in
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、特殊な構造を採用することなく既存の工具でも容易に対応することができ、しかも工具のわずかな異常でも誤検出なく確実に検出することができる工具の異常検出装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above-mentioned reasons, and its purpose is to easily cope with an existing tool without adopting a special structure, and to reliably detect even a slight abnormality of the tool without erroneous detection. It is an object of the present invention to provide a tool abnormality detection device that can be detected at the same time.
請求項1の発明は、ワークから離れた位置からワークに接近しワークを単一刃の工具で切削加工した後にワークから離れる工作機械において工具の異常を検出する装置であって、工具を定位置からワークに向かって前進させワークを加工した後に工具を定位置まで後退させるまでの駆動時間が一定時間になるように駆動装置を制御する駆動制御部と、工具の振動を検出する振動センサと、振動センサの出力波形から工具がワークに接触している状態を検出する接触検出部と、接触検出部の出力により工具がワークに接触している切削時間を計測する切削時間計測部と、切削時間計測部により計測された切削時間をあらかじめ定めた正常範囲と比較し切削時間が正常範囲を逸脱しているときに異常と判定する判定部とを備えることを特徴とする。 The invention of claim 1 is an apparatus for detecting an abnormality of a tool in a machine tool that approaches a workpiece from a position away from the workpiece and cuts the workpiece with a single-blade tool and then leaves the workpiece. A drive control unit that controls the drive device so that the drive time until the tool is moved backward from the workpiece to the fixed position after moving forward from the workpiece to the fixed position, and a vibration sensor that detects the vibration of the tool, A contact detection unit that detects a state in which the tool is in contact with the workpiece from the output waveform of the vibration sensor, a cutting time measurement unit that measures a cutting time in which the tool is in contact with the workpiece by the output of the contact detection unit, and a cutting time A cutting unit measured by the measuring unit is compared with a predetermined normal range, and a determination unit that determines an abnormality when the cutting time deviates from the normal range is provided.
請求項2の発明では、請求項1の発明において、前記判定部は、正常な工具を用いて前記切削時間計測部により計測した切削時間の分布に基づいて切削時間の正常範囲が設定されていることを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the determination unit sets a normal range of cutting time based on a distribution of cutting time measured by the cutting time measuring unit using a normal tool. It is characterized by that.
請求項1の発明の構成によれば、振動センサの出力によって工具がワークに接触している切削時間を検出し、切削時間を正常範囲と比較するから、既存の工作機械であっても振動センサを取り付けるだけで工具の異常の有無を検出することができる。工作機械は単一刃の工具を用いるものであり、旋盤、中ぐり盤、ねじ切り盤などが含まれる。この種の工作機械においてNC旋盤のように工具の送りをあらかじめ定めた時間と速度で自動制御する場合に、正常な工具を用いていると工具がワークを切削する切削時間はほぼ一定であるから、切削時間の正常範囲を設定することができる。一方、工具(バイト)の先端部に刃折れが生じたり、工具が摩耗したりすれば、切削時間は予定されている正常範囲よりも短くなるから、切削時間が正常範囲から逸脱すると、工具に刃折れや摩耗のような異常が生じていると判断することができる。つまり、モータの負荷電流を検出する場合よりも工具の異常を精度よく検出することが可能になる。 According to the configuration of the first aspect of the invention, the cutting time in which the tool is in contact with the workpiece is detected by the output of the vibration sensor, and the cutting time is compared with the normal range. It is possible to detect the presence or absence of tool abnormalities simply by attaching the. Machine tools use single-blade tools and include lathes, boring machines, threading machines and the like. In this type of machine tool, when the tool feed is automatically controlled at a predetermined time and speed as with an NC lathe, if a normal tool is used, the cutting time for the tool to cut the workpiece is almost constant. The normal range of cutting time can be set. On the other hand, if the tip of the tool (bite) is broken or the tool is worn, the cutting time will be shorter than the normal range, so if the cutting time deviates from the normal range, It can be determined that an abnormality such as a broken blade or wear has occurred. That is, it is possible to detect the abnormality of the tool with higher accuracy than when detecting the load current of the motor.
請求項2の発明の構成によれば、正常な工具を用いてワークを切削したときの切削時間の分布を用いて切削時間の正常範囲を決定しているから、正常範囲を客観的に決定することができ、工具の異常の有無について判断基準にばらつきのない一定基準で判断することが可能になる。
According to the configuration of the invention of
以下に説明する実施形態の工作機械は、単一刃の工具を備えプログラムに従って工具をワークに対して自動的に前進・後退させる切削加工機であって、この種の切削加工機の例としてNC旋盤を想定する。したがって、工具はバイトであり、ワークを回転させる駆動源とは別に、駆動装置により工具の前進と後退とが行われる。 A machine tool according to an embodiment described below is a cutting machine that includes a single-blade tool and automatically advances and retracts the tool with respect to a workpiece according to a program. An NC as an example of this type of cutting machine A lathe is assumed. Therefore, the tool is a bite, and the tool is advanced and retracted by the driving device separately from the driving source for rotating the workpiece.
本実施形態で説明する工具の異常検出装置は、図1に示すように、工具Tの振動を検出する振動センサ1を備える。振動センサ1を工具Tに直接取り付けると工具Tの振動を高感度に検出することができるが、工具Tの摩耗や折損の際の交換時に振動センサ1の着脱が必要になるから、振動センサ1は工具Tを保持する保持台Hに取り付ける。保持台Hは駆動装置Mにより移動し、工具TをワークWに対して前進・後退させる。また、駆動装置Mは工具TをワークWに対して前進・後退させるだけではなく、工具Tを切削面に沿って送る機能も有している。 The tool abnormality detection device described in the present embodiment includes a vibration sensor 1 that detects vibration of the tool T as shown in FIG. If the vibration sensor 1 is directly attached to the tool T, vibration of the tool T can be detected with high sensitivity. However, since the vibration sensor 1 needs to be attached and detached when the tool T is worn or broken, the vibration sensor 1 Is attached to a holding base H for holding the tool T. The holding table H is moved by the driving device M to move the tool T forward and backward relative to the workpiece W. Further, the drive device M has not only a function of moving the tool T forward and backward relative to the workpiece W but also a function of feeding the tool T along the cutting surface.
工具TがワークWの切削加工を行わずに待機する位置は定位置に定められており、切削加工は、この定位置からワークWに向かって工具Tを前進させ工具TをワークWに接触させてワークWの加工を行い、加工終了後にワークWから工具Tを離脱させてワークWを定位置まで後退させるという一連の動作を伴う。工具TはワークWの加工中には切削面に沿って送られる。また、駆動装置Mを制御する駆動制御部2からの指示により、工具Tが定位置から前進を開始し加工後に後退して定位置に戻るまでの駆動時間はプログラムによって一定時間に設定されている。
The position at which the tool T stands by without cutting the workpiece W is set to a fixed position. In the cutting process, the tool T is advanced from the fixed position toward the workpiece W, and the tool T is brought into contact with the workpiece W. Then, the workpiece W is machined, and after the machining is completed, the tool T is detached from the workpiece W and the workpiece W is retracted to a fixed position. The tool T is fed along the cutting surface during the processing of the workpiece W. In addition, according to an instruction from the
したがって、図2に示すように、定位置から工具Tが前進してワークWに接触する間の移動時間T1と、工具TがワークWから離脱して定位置に後退する間の移動時間T2と、工具TがワークWの切削加工を行っている切削時間T3との合計の駆動時間が一定時間になる。切削時間T3には、工具Tを切削面に沿って送る時間も含まれる。 Therefore, as shown in FIG. 2, the movement time T1 while the tool T advances from the fixed position and contacts the workpiece W, and the movement time T2 while the tool T leaves the workpiece W and moves back to the fixed position. The total drive time with the cutting time T3 when the tool T is cutting the workpiece W is a fixed time. The cutting time T3 includes a time for feeding the tool T along the cutting surface.
上述した振動センサ1では、工具TがワークWに接触している切削時間T3には移動時間T1,T2とは異なる振動が検出されるから、この状態を検出すれば、工具TがワークWに接触しているか否かを判断することができる。そこで、振動センサ1の出力を接触検出部3に与え、接触検出部3では振動センサ1の出力波形に基づいて工具TがワークWに接触している状態を検出する。振動センサ1の出力波形から工具TがワークWに接触しているか否かを判定する技術については後述する。
In the vibration sensor 1 described above, vibrations different from the movement times T1 and T2 are detected at the cutting time T3 when the tool T is in contact with the workpiece W. Therefore, if this state is detected, the tool T is applied to the workpiece W. It can be determined whether or not they are in contact. Therefore, the output of the vibration sensor 1 is given to the
接触検出部3による判定結果は切削時間計測部4に与えられ、工具TがワークWに接触している状態が検出されると切削時間T3の計時が開始され、工具TがワークWから離脱すると切削時間T3の計時が終了する。したがって、切削時間計測部4において切削時間T3を計測することができる。上述したように、工具Tが定位置からワークWに向かって前進し、ワークWから後退して定位置に戻るまでの駆動時間(T1+T2+T3)は一定時間であるから、切削時間T3が変化すると移動時間(T1+T2)が変化する。このような移動時間(T1+T2)の変化は、工具Tの先端部に刃欠けが生じたり、工具Tの先端部が摩耗したりした場合にも生じるから、切削時間T3が許容範囲を超えて変化する場合には、工具Tに異常が生じていると判断することができる。
The determination result by the
そこで、切削時間T3についてあらかじめ正常範囲を定めて判定部5に設定しておき、判定部5において、切削時間計測部4で計測した切削時間T3が正常範囲か否かを判定する。切削時間T3が正常範囲を逸脱しているときには工具Tに何らかの異常が生じていると判断することができる。とくに、工具Tに刃欠けや摩耗が生じている場合には、図2(b)のように、工具Tの移動時間(T1+T2)が長くなり、切削時間T3が短くなると考えられるから、正常範囲よりも切削時間T3が短いときには工具Tの刃欠けあるいは摩耗の可能性が高いと判断することができる。
Therefore, a normal range is determined in advance for the cutting time T3 and set in the
ここに正常範囲は、正常な工具Tを用いてワークWを切削したときの切削時間T3の分布に基づいて決定すればよい。たとえば、この分布を正規分布に当て嵌めることによって、分散の範囲内を正常範囲として設定したり、分散の3倍の範囲を正常範囲として設定するなど定式化することができる。この方法で正常範囲を決定すれば、切削時間T3の正常範囲を客観的に設定することが可能になる。 Here, the normal range may be determined based on the distribution of the cutting time T3 when the workpiece W is cut using the normal tool T. For example, by applying this distribution to a normal distribution, it is possible to formulate such that the range of dispersion is set as a normal range, or a range three times the variance is set as a normal range. If the normal range is determined by this method, the normal range of the cutting time T3 can be objectively set.
ところで、工具TがワークWに接触しているか否かの判断には、振動センサ1の出力において、ワークWへの接触に伴って現れる特徴を検出する必要がある。もっとも簡単な技術としては、振動センサ1の出力振幅を検出し、出力振幅が規定した閾値を超えたときにワークWに工具Tが接触したと判断することが考えられる。ただし、この技術を採用する場合には閾値をどのように設定するかの基準が必要である。 By the way, in order to determine whether or not the tool T is in contact with the workpiece W, it is necessary to detect a feature that appears along with the contact with the workpiece W in the output of the vibration sensor 1. The simplest technique is to detect the output amplitude of the vibration sensor 1 and determine that the tool T has contacted the workpiece W when the output amplitude exceeds a specified threshold value. However, when this technique is adopted, a criterion for how to set the threshold is necessary.
一方、振動センサ1の出力から複数の周波数についてパワーを抽出し(つまり周波数成分を抽出し)、この周波数成分を特徴量として、特徴量を分類することで工具TがワークWに接触しているか否かを判定する技術を採用すれば、正確な判断を行うことができる。そこで、接触検出部3において、教師なしの競合学習型ニューラルネットワーク(以下、とくに必要がなければ単に「ニューラルネット」と呼ぶ)を用い、上述した特徴量をニューラルネットに与えることによって、工具TがワークWに接触しているか否かを検出する技術を採用するのが望ましい。
On the other hand, whether the tool T is in contact with the workpiece W by extracting power for a plurality of frequencies from the output of the vibration sensor 1 (that is, extracting frequency components) and classifying the feature amounts using the frequency components as feature amounts. If a technique for determining whether or not is used, an accurate determination can be made. Therefore, the
ニューラルネットワークとしては、教師有りのバックプロパゲーション型のものを用いることが可能であるが、競合学習型ニューラルネットワークはバックプロパゲーション型のニューラルネットワークよりも構成が簡単であり、カテゴリ毎の学習データを用いて学習させるだけでよく、一旦学習した後も追加学習によって学習を強化させることが可能である。ニューラルネットは、逐次処理型のコンピュータで適宜のアプリケーションプログラムを実行することにより実現する場合を想定しているが、専用のニューロコンピュータを用いることも可能である。 As a neural network, it is possible to use a back-propagation type with supervision, but a competitive learning type neural network is simpler in configuration than a back-propagation type neural network, and learning data for each category is used. It is only necessary to learn by using, and it is possible to reinforce learning by additional learning even after learning once. The neural network is assumed to be realized by executing an appropriate application program on a sequential processing type computer, but a dedicated neurocomputer can also be used.
ニューラルネットの動作には、学習モードと検査モードとがあり、学習モードにおいて適宜の学習データを用いて学習した後に、検査モードにおいて分類しようとする対象信号の特徴量を与えることで、当該特徴量を分類することができる。つまり、正常な工具Tを用いてワークWを切削したときに得られる特徴量を学習データに用い、この学習データによりニューラルネットを学習させるのである。その後、ニューラルネットを検査モードとし、振動センサ1の出力から得られる特徴量を逐次与えることで、工具TがワークWに接触した時点と工具TがワークWから離脱した時点とを検出することができる。 The operation of the neural network has a learning mode and an inspection mode. After learning using appropriate learning data in the learning mode, the feature amount of the target signal to be classified in the inspection mode is given. Can be classified. That is, the feature amount obtained when the workpiece W is cut using a normal tool T is used as learning data, and the neural network is learned using this learning data. After that, the neural network is set to the inspection mode, and the characteristic amount obtained from the output of the vibration sensor 1 is sequentially given to detect the time point when the tool T contacts the work W and the time point when the tool T leaves the work W. it can.
1 振動センサ
2 駆動制御部
3 接触検出部
4 切削時間計測部
5 判定部
H 保持台
M 駆動装置
T 工具
W ワーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
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