JP2015203646A - 工作機械の診断方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
前記当初測定データをトレーニングデータとして使用して、1クラスサポートベクターマシン法の写像空間における正常領域を生成する生成工程と、
前記工作機械の運転後、前記工作機械を再び前記所定の運転パターンで運転させながら、前記工作機械の前記複数のパラメータを測定して再測定データを取得する再取得工程と、
前記再測定データをテストデータとして使用して、前記テストデータが1クラスサポートベクターマシン法の前記写像空間における前記正常領域に含まれるか否かに基づいて、前記工作機械の診断を行う診断工程と
を含むことを特徴としている。
このように、診断結果の時間推移により、テストデータが正常領域から逸脱する時期を、工作機械の故障発生時期として予測することができる。
このように、診断結果の時間推移により、テストデータが正常領域から逸脱する時期を、バイトなどの切削工具や砥石といった、工作機械に組み込まれた消耗部品の交換時期として寿命予測することができる。
これにより、第2の発明においても第1の発明と同様に、1クラスSVM法により、工作機械の正常/異常の高精度な診断の実現を図ることができる。
これにより、第2の発明においても第1の発明と同様に、加工品の加工時のデータに基づいて、加工品の加工の良/不良の診断を行うことができる。
これにより、第2の発明においても第1の発明と同様に、診断結果の時間推移により、テストデータが正常領域から逸脱する時期を、工作機械の故障発生時期として予測することができる。
これにより、第2の発明においても第1の発明と同様に、診断結果の時間推移により、工作機械に組み込まれた消耗部品の交換時期として寿命予測することができる。
これにより、第2の発明においても第1の発明と同様に、テストデータを追加のトレーニングデータとして、1クラスSVM法の写像空間の正常領域を更新することにより、工作機械の故障診断とは別に経年劣化診断を行うことにより、診断精度の低下の防止を図ることができる。
図1は、各実施形態共通の工作機械の診断システムの説明図である。
図1では、工作機械10の主に送り系の構成を示す。工作機械10の送り系のボールスクリューは、ベッド12上に固定されたブラケット14内に設けられた支持ベアリング14に回転自在に支持されたボールスクリューネジ部16と、このネジ部16と螺合したボールスクリューナット部18とから構成されている。
なお、図2の(a)〜(e)に示した運転パターンは、いずれも2次元平面内での運動であるが、3次元空間内での運転パターンを採用することもできる。
また、当初測定データ35は、工作機械10の出荷時の正常データである。1クラスSVMでは、正常時の工作機械の当初測定データ、即ち正常データだけをトレーニングデータとして使用する機械学習を行うことができる。このため、工作機械を破壊して異常データを取得する必要がない。
ガウスカーネルを用いた場合、下記の式となる(σ2>0は設計者が設定すべきカーネルパラメータである。)
第2実施形態では、工作機械のトレーニングデータ及びテストデータを取得する際の運転パターンとして、ネジ又はギヤといった量産加工品の加工時の運転パターンを採用する。したがって、第2実施形態では、正常データベース52には、量産加工品の加工時の運転パターンによる運転時のトレーニングデータによる写像空間の正常領域が生成されている。
図6は、診断結果に基づく故障時期予測の説明図であり、横軸は時間を表し、縦軸はSVM識別器の診断結果(f(x))の値を表す。この診断結果(f(x))の値は、例えば図3に示した写像空間におけるテストデータの位置に対応している。診断結果(f(x))の値が正の値からゼロに近づくほど、テストデータの位置は、図3の正常領域Cの内側から、正常領域Cと非正常領域との境界に近づく。そして、診断結果(f(x))の値がゼロのときには、テストデータは、境界線上に位置することになる。さらに、診断結果(f(x))の値が負の値のときには、テストデータは、正常領域Cの外側に位置することになる。
なお、テストデータの取得間隔は、任意の時間をとることができ、また、取得間隔は一定間隔であってもよいし、不定期であってもよい。
なお、予測は、折れ線Iに基づく外挿法でもよいし、他の任意好適な方法を採用することができる。
図7は、診断結果に基づく故障時期予測の説明図であり、横軸は時間を表し、縦軸はSVM識別器の診断結果(f(x))の値を表す。図7の折れ線Iは、工作機械の出荷時t0から現在t1に至るまでの複数回のテストデータをSVM識別器に入力したときの診断結果(f(x))のプロットを実線で結んだものである。折れ線Iに示すように、現在t1に至るまで、プロットは、診断結果(f(x))>0の正常領域に含まれている。
第5実施形態では、テストデータを追加のトレーニングデータとして使用して、1クラスサポートベクターマシン法の新たな写像空間における新たな正常領域を生成する。この新たな正常領域が生成された1クラスSVM法の写像空間の情報は、最新の正常データベース82に記憶される。
なお、トレーニングデータの追加による最新の正常データベース82の更新は、定期的に行ってもよいし、不定期に行ってもよい。
12 ベッド
14 支持ベアリング及びブラケット
16 ボールスクリュー(B/S)ネジ部
18 ボールスクリュー(B/S)ナット部
20 テーブル
22 減速ギヤ
24 サーボモータ
26 パルスコーダ
28 サーボ
30 位置検出器
32 加速度センサ
34 主軸モータ
35 測定データ
36 処理装置
38 データベース
Claims (12)
- 工作機械を所定の運転パターンで運転させながら、前記工作機械の複数のパラメータを測定して当初測定データを取得する当初取得工程と、
前記当初測定データをトレーニングデータとして使用して、1クラスサポートベクターマシン法の写像空間における正常領域を生成する生成工程と、
前記工作機械の運転後、前記工作機械を再び前記所定の運転パターンで運転させながら、前記複数のパラメータを測定して再測定データを取得する再取得工程と、
前記再測定データをテストデータとして使用して、前記テストデータが1クラスサポートベクターマシン法の前記写像空間における前記正常領域に含まれるか否かに基づいて、前記工作機械の診断を行う診断工程と
を含むことを特徴とする、工作機械の診断方法。 - 前記診断工程は、前記テストデータが前記正常領域に含まれる場合に前記工作機械を正常と診断し、前記テストデータが前記正常領域に含まれない場合に前記工作機械を異常と診断する
ことを特徴とする、請求項1記載の工作機械の診断方法。 - 前記所定の運転パターンは、前記工作機械が加工物を加工する運転パターンであり、
前記診断工程は、前記テストデータが前記正常領域に含まれる場合に、前記工作機械による前記加工物の加工を正常加工と診断し、前記テストデータが前記正常領域に含まれない場合に、前記工作機械による前記加工物の加工を不良加工と診断する
ことを特徴等する、請求項1又は2記載の工作機械の診断方法。 - 前記再取得工程は、異なる時期に複数回実行され、
前記診断工程は、前記テストデータの前記写像空間における位置の経時変化に基づいて、前記テストデータが前記正常領域から逸脱する時期を、前記工作機械の故障発生時期として予測する
ことを特徴とする、請求項1〜3のいずれか一項に記載の工作機械の診断方法。 - 前記再取得工程は、異なる時期に複数回実行され、
前記診断工程は、前記テストデータの前記写像空間における位置の経時変化に基づいて、前記テストデータが前記正常領域から逸脱する時期を、前記工作機械に組み込まれた消耗部品の交換時期として予測する
ことを特徴とする、請求項1〜4のいずれか一項に記載の工作機械の診断方法。 - 前記テストデータを追加のトレーニングデータとして使用して、1クラスサポートベクターマシン法の新たな写像空間における新たな正常領域を生成する工程を更に含み、
前記診断工程は、
前記テストデータが前記新たな正常領域に含まれない場合に前記工作機械を異常と診断し、
前記テストデータが前記新たな正常領域に含まれる場合であっても、当初の正常領域に含まれない場合に前記工作機械を経年劣化と診断し、
前記テストデータが前記新しい正常領域及び前記当初の正常領域に含まれる場合に前記工作機械を正常と診断する
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の工作機械の診断方法。 - 工作機械を所定の運転パターンで運転させながら、前記工作機械の複数のパラメータを測定して当初測定データを出力し、前記工作機械の運転後、前記工作機械を再び前記所定の運転パターンで運転させながら、前記工作機械の前記複数のパラメータを測定して再測定データを出力する測定手段と、
前記当初測定データをトレーニングデータとして使用して、1クラスサポートベクターマシン法の写像空間における正常領域を生成するトレーニング手段と、
前記写像空間における前記正常領域を記憶する記憶手段と、
前記再測定データをテストデータとして使用して、前記テストデータが1クラスサポートベクターマシン法の前記写像空間における前記正常領域に含まれるか否かに基づいて、前記工作機械の診断を行う診断手段と
を備えることを特徴とする、工作機械の診断システム。 - 前記診断手段は、前記テストデータが前記正常領域に含まれる場合に前記工作機械を正常と診断し、前記テストデータが前記正常領域に含まれない場合に前記工作機械を異常と診断する
ことを特徴とする、請求項7記載の工作機械の診断システム。 - 前記所定の運転パターンは、前記工作機械が加工物を加工する運転パターンであり、
前記診断手段は、前記テストデータが前記正常領域に含まれる場合に、前記工作機械による前記加工物の加工を正常加工と診断し、前記テストデータが前記正常領域に含まれない場合に、前記工作機械による前記加工物の加工を不良加工と診断する
ことを特徴等する、請求項7又は8記載の工作機械の診断システム。 - 前記測定手段は、前記再測定データを異なる時期に複数回測定し、
前記診断手段は、前記テストデータの前記写像空間における位置の経時変化に基づいて、前記テストデータが前記正常領域から逸脱する時期を、前記工作機械の故障発生時期として予測する
ことを特徴とする、請求項7〜9のいずれか一項に記載の工作機械の診断システム。 - 前記測定手段は、前記再測定データを異なる時期に複数回測定し、
前記診断手段は、前記テストデータの前記写像空間における位置の経時変化に基づいて、前記テストデータが前記正常領域から逸脱する時期を、前記工作機械に組み込まれた消耗部品の交換時期として予測する
ことを特徴とする、請求項7〜10のいずれか一項に記載の工作機械の診断システム。 - 前記トレーニング部は、前記テストデータを追加のトレーニングデータとして使用して、1クラスサポートベクターマシン法の新たな写像空間における新たな正常領域を生成し、
前記写像空間における前記新たな正常領域を記憶する記憶手段と、
前記診断手段は、
前記テストデータが前記新たな正常領域に含まれない場合に前記工作機械を異常と診断し、
前記テストデータが前記新たな正常領域に含まれる場合であっても、当初の正常領域に含まれない場合に前記工作機械を経年劣化と診断し、
前記テストデータが前記新しい正常領域及び前記当初の正常領域に含まれる場合に前記工作機械を正常と診断する
ことを特徴とする、請求項7〜11のいずれか一項に記載の工作機械の診断システム。
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