JP2017019016A - 金型の異常予測システム、それを備えたプレス機及び金型の異常予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】プレス機で用いられる金型の異常の発生を予測可能な異常予測システム及び異常予測方法を提供する。
【解決手段】金型異常予測システム５０は、金型を用いてプレス機で加工する際に、金型の加工部分で生じた弾性波を検出するＡＥセンサ６２と、金型を用いてプレス機で加工する際の金型の状態に関するパラメータのうち、前記弾性波以外のパラメータ（プレス荷重）を検出するプレス荷重検出センサ６１と、ＡＥセンサ６２及びプレス荷重検出センサ６１の各出力信号に基づいて、金型の異常予測スコアを算出するスコア算出部５６と、スコア算出部５６によって算出された結果に基づいて、金型の異常発生を予測する異常予測部５７とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、金型の異常予測システム、それを備えたプレス機及び金型の異常予測方法に関する。

従来より、金型を用いてプレス加工を行うプレス機において、前記金型の異常を検出する方法が知られている。このような方法として、例えば特許文献１、２及び非特許文献１には、金型の加工部分から生じる弾性波を検出するＡＥ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）センサを用いて、塑性加工の異常を検出する方法が開示されている。

特許文献１及び非特許文献１には、ＡＥセンサによって検出された弾性波を用いて、プレス加工品の打痕不良、金型の損傷不良及び磨耗不良を判定する異常判別評価方法が開示されている。

具体的には、この特許文献１に開示されている方法では、ＡＥセンサによって検出された弾性波のうち、上型が下型に接触する直前の加工工程に発せられる第１弾性波と、上型が下型に接触する際の加工工程に発せられる第２弾性波と、上型が下型に接触した後の加工工程に発せられる第３弾性波を用いて、異常判別を行う。そして、前記特許文献１に開示されている方法では、前記第１弾性波の積分値に基づいて、プレス加工品の打痕不良を判定し、前記第２弾性波の最大値に基づいて、金型の損傷不良を判定し、前記第３弾性波の積分値に基づいて、金型の磨耗不良が判定される。

特許文献２には、ＡＥセンサによって検出された弾性波を周波数解析して得られた値（パワー）に基づいて、塑性加工における異常を検出する方法が開示されている。

具体的には、この特許文献２に開示されている方法では、ＡＥセンサの出力信号も単位時間毎の周波数解析を時系列で行って、単位時間毎に周波数に対するパワーを時系列で演算する。そして、前記特許文献２に開示されている方法では、得られた演算値と、正常な塑性加工時の周波数に対するパワーの時系列変化である基準データとのパワー差を求めた後、各周波数におけるパワー差を合計して得られる単位時間ごとの積算パワー差を用いて、塑性加工における異常を検出する。

特許第４３７２４５８号公報 特許第４９５９３６０号公報

村尾増昭ら、"ＡＥ法によるプレス加工状態監視技術の開発"、デンソーテクニカルレビュー、Ｖｏｌ．９ Ｎｏ．１ ２００４、ｐ．９２から９９

上述の特許文献１、２及び非特許文献１に開示されるように、プレス加工を行った際に発生した弾性波をＡＥセンサによって検出することにより、金型の磨耗などのプレス加工における異常を検出することができる。

上述のように、前記ＡＥセンサによって検出された弾性波を用いることによって、異常が発生しているかどうかの判定は可能である。しかしながら、プレス機などで加工を行う場合、異常を検出した際にすぐに金型メンテナンスや金型交換等の対応を行っても、その対応時点までに不良品が生産される可能性がある。そうすると、不良品かどうかを確認するための検品作業や、不良品の廃棄などが必要になり、余計なコストが生じる。

そのため、将来的にどの程度でプレス加工に異常が生じるのか、すなわち、現在、プレス加工がどのような状態であるのかを判定して将来の異常発生を予測することが重要である。このような異常発生の予測を行うことにより、金型の交換などの迅速な対応を行うことができるため、無駄な不良品の生産を防止することができる。

本発明の目的は、プレス機で用いられる金型の異常の発生を予測可能なシステム及び方法を提供することにある。

本発明の一実施形態に係る金型の異常予測システムは、プレス機に用いられる金型の異常を予測するための異常予測システムである。この金型の異常予測システムは、前記金型を用いて前記プレス機でプレス加工する際に、前記金型の加工部分で生じた弾性波を検出するＡＥセンサと、前記金型を用いて前記プレス機でプレス加工する際の前記金型の状態に関するパラメータのうち、前記弾性波以外のパラメータを検出するプレス状態検出部と、前記ＡＥセンサ及び前記プレス状態検出部の各出力信号に基づいて、前記金型の異常予測スコアを算出するスコア算出部と、前記スコア算出部によって算出された結果に基づいて、前記金型の異常発生を予測する異常予測部とを備える。

本発明の一実施形態に係る金型の異常予測方法は、プレス機に用いられる金型の異常を予測するための異常予測方法である。この金型の異常予測方法は、前記金型を用いて前記プレス機で加工する際に前記金型の加工部分で生じた弾性波をＡＥセンサによって検出し、該ＡＥセンサの出力信号に基づいて前記弾性波に関する値を得る弾性波成分取得ステップと、前記金型を用いて前記プレス機で加工する際の前記金型の状態に関するパラメータのうち前記弾性波以外のパラメータを、プレス状態検出部によって検出し、該プレス状態検出部の出力信号に基づいて金型状態に関する値を得る金型状態成分取得ステップと、前記弾性波成分取得ステップ及び前記金型状態成分取得ステップでそれぞれ得られた値に基づいて、前記金型の異常予測スコアを算出するスコア算出ステップと、前記スコア算出ステップによって算出された結果に基づいて、前記金型の異常発生を予測する異常予測ステップと、を有する。

本発明の一実施形態に係る金型の異常予測システム及び異常予測方法によれば、金型の異常の発生を予測可能な異常予測システム及び異常予測方法を実現できる。

図１は、実施形態１、２に係る金型異常予測システムを備えたプレス機の概略構成を示す正面図である。 図２は、金型の概略構成を示す正面図である。 図３は、実施形態１に係る金型異常予測システムの概略構成を示すブロック図である。 図４は、プレス荷重と金型の磨耗度合いの関係の一例を示す図である。 図５は、金型異常予測システムにおける演算処理部の動作を説明するためのフローである。 図６は、金型異常予測システムにおける演算処理部の動作を説明するためのフローである。 図７は、金型異常予測システムにおける演算処理部の動作を説明するためのフローである。 図８は、実施形態２に係る金型異常予測システムの概略構成を示すブロック図である。 図９は、下死点検出センサの出力とバリ高さとの関係の一例を示す図である。 図１０は、磨耗度と異常予測スコアとの関係を示す図である。 図１１は、金型異常予測システムにおける演算処理部の動作を説明するためのフローである。 図１２は、金型異常予測システムにおける演算処理部の動作を説明するためのフローである。 図１３は、金型異常予測システムにおける演算処理部の動作を説明するためのフローである。

以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。なお、図中の同一または相当部分については同一の符号を付してその説明は繰り返さない。また、各図中の構成部材の寸法は、実際の構成部材の寸法及び各構成部材の寸法比率等を忠実に表したものではない。

なお、以下の説明において、プレス機１を設置した状態の鉛直方向を「上下方向」という。この上下方向は、金型によるプレス方向と一致する。また、プレス機１を設置した状態で、プレス機１を正面から見て、左右方向を「幅方向」という。

［実施形態１］
（プレス機）
図１は、本発明の実施形態に係るプレス機１の概略構成を示す正面図である。プレス機１は、金型１０を用いて、金属製の板状材料Ｍをプレス加工する加工機である。プレス機１は、金型１０と、フレーム２０と、駆動機構３０と、送り装置４０と、金型異常予測システム５０（金型の異常予測システム、図３参照）とを備える。なお、図１は、プレス機１の正面図である。

フレーム２０は、クラウン２１と、ベッド２２と、コラム２３とを備える。クラウン２１とベッド２２とは、それらの間に配置された複数のコラム２３によって接続されている。すなわち、複数のコラム２３は、クラウン２１をベッド２２に対してそれらの四隅で支えている。クラウン２１には、駆動機構３０が収納されている。ベッド２２上には、ボルスター２４が配置されている。ボルスター２４上には、金型１０が固定されている。

プレス機１の側方には、プレス機１を正面から見て、プレス機１の外方から右方向に向かって板状材料Ｍを搬送するための送り装置４０が配置されている。送り装置４０が板状材料Ｍを上述のように搬送することにより、金型１０に対して板状材料Ｍが連続して供給される。これにより、金型１０によって、板状材料Ｍを連続してプレス加工することができる。なお、送り装置４０は、コラム２３に固定されている。

コラム２３には、プレス機１によるプレス加工の際のプレス荷重を検出するプレス荷重検出センサ６１（力センサ）が設けられている。プレス荷重検出センサ６１は、例えば、歪ゲージを含む。プレス荷重検出センサ６１は、後述する金型異常予測システム５０の一部である。

駆動機構３０は、金型１０の後述する上金型１１を、上下方向に移動可能に構成されている。具体的には、駆動機構３０は、モータ３１と、ホイール３２と、ベルト３３と、フライホイール３４と、クラッチブレーキ３５と、クランクシャフト３６と、コネクティングロッド３７と、スライド３８とを備える。

モータ３１は、クラウン２１上に配置されている。ホイール３２は、円筒または円柱状であり、その中心軸がモータ３１の回転軸の軸線と一致するように、該回転軸に接続されている。これにより、ホイール３２は、モータ３１の回転軸と一体で回転する。

ベルト３３は、ホイール３２の外周面上、及び、クラウン２１内に配置された円筒状または円柱状のフライホイール３４の外周面上に位置するように、ホイール３２及びフライホイール３４に掛けられている。ベルト３３によって、ホイール３２の回転をフライホイール３４に伝達することができる。

クランクシャフト３６は、フライホイール３４と一体で回転するように、フライホイール３４に接続されている。詳しくは、クランクシャフト３６は、クラウン２１内に、プレス機１の幅方向に延びるように配置されていて、その一端側がフライホイール３４に接続されている。クランクシャフト３６には、その延伸方向の異なる位置に、２本のコネクティングロッド３７が接続されている。

２本のコネクティングロッド３７の先端側は、スライド３８に接続されている。スライド３８は、特に図示しないが、フレーム２０に対して上下方向にスライド移動可能に構成されている。スライド３８の下側には、上金型１１が固定されている。

プレス機１が上述の構成を有するため、モータ３１の回転によって、スライド３８が上下方向にスライド移動する。スライド３８のスライド移動により、金型１０の上金型１１が上下方向に移動する。これにより、上金型１１と下金型１７との間に板状材料Ｍを挟みこんで、該板状材料Ｍをプレス加工することができる。

（金型）
次に、金型１０の構成を、図２を用いて説明する。

金型１０は、上金型１１と、下金型１７とを備える。上金型１１は、下金型１７に対して、上下方向にスライド移動可能である。金型１０は、例えば、プレスによって板状材料Ｍを所定の形状に打ち抜く打ち抜き加工に用いられる。そのため、金型１０は、上金型１１が、後述するパンチ１４及びストリッパプレート１５を有する。

詳しくは、上金型１１は、固定側取付板１２と、ガイドピン１３と、パンチ１４と、ストリッパプレート１５と、スプリング１６とを備える。

固定側取付板１２は、例えば平面視で長方形の金属製の板状部材である。固定側取付板１２は、プレス機１のスライド３８の下面に固定される。

ガイドピン１３は、固定側取付板１２の下面の四隅から、下方に延びている。ガイドピン１３の下端は、下金型１７の四隅に形成された挿入孔（図示省略）に挿入されている。

パンチ１４は、先端に板状材料Ｍを打ち抜くための歯部１４ａを有する。パンチ１４は、固定側取付板１２の下面から下方に向かって延びている。歯部１４ａは、パンチ１４において、下側に位置する。

ストリッパプレート１５は、平板状の金属製の部材である。ストリッパプレート１５は、固定側取付板１２に対して複数のスプリング１６を介して接続されている。ストリッパプレート１５には、パンチ１４に対応して、貫通孔１５ａが形成されている。

スプリング１６は、ストリッパプレート１５を、固定側取付板１２に対し、平行に、且つ、パンチ１４の先端部分が貫通孔１５ａ内に位置付けられるように、弾性支持する。スプリング１６は、伸縮方向に圧縮された状態で弾性復元力を生じる圧縮ばねである。

下金型１７は、平板状の金属製の部材である。下金型１７には、上金型１１のパンチ１４に対応してダイ１８が設けられている。このダイ１８には、パンチ１４の歯部１４ａに対応して貫通孔１８ａが形成されている。この貫通孔１８ａの上側の開口部と、パンチ１４の歯部１４ａとによって、板状材料Ｍは所定の形状に打ち抜かれる。貫通孔１８ａ内には、上金型１１が下方に移動してパンチ１４によって板状材料Ｍを打ち抜いた後、パンチ１４の歯部１４ａが進入する。

下金型１７には、上金型１１におけるストリッパプレート１５の最も下方の位置（下死点）を検出するための下死点検出センサ１１１が設けられている。

（金型異常予測システム）
次に、プレス機１が有する金型異常予測システム５０について、図３から図７を用いて説明する。図３に、金型異常予測システム５０の概略構成をブロック図で示す。図４に、プレス荷重と金型１０の磨耗度合いとの関係を示す。図５から図７に、金型異常予測システム５０の動作を説明するフローを示す。

金型異常予測システム５０は、プレス機１で板状材料Ｍをプレス加工する際に用いる金型１０の異常を予測するシステムである。金型異常予測システム５０は、プレス機１の図示しない制御装置が備えていてもよいし、プレス機１とは別に設けられた制御装置を備えていてもよい。

金型異常予測システム５０は、プレス加工する際に金型１０の加工部分で発生する弾性波と、プレス加工の際にプレス機１に作用するプレス荷重とを用いて、金型１０の現状の磨耗度合いを推定し、該磨耗度合いに基づいて金型１０の異常発生（磨耗による不良品発生）を予測する。

具体的には、図３に示すように、金型異常予測システム５０は、演算処理部５１と、プレス荷重検出センサ６１（プレス状態検出部、力センサ）と、ＡＥセンサ６２と、角度検出部６３とを備える。

プレス荷重検出センサ６１は、金型１０を用いてプレス機１によってプレス加工する際に、プレス機１のコラム２３に生じたプレス荷重（金型１０の状態に関するパラメータのうち、弾性波以外のパラメータ）を検出する。ＡＥセンサ６２は、金型１０を用いてプレス機１によってプレス加工する際に、金型１０の加工部分で生じた弾性波を検出する。プレス荷重検出センサ６１及びＡＥセンサ６２によって検出された値は、それぞれ、プレス荷重信号及び弾性波信号として、演算処理部５１に出力される。なお、プレス荷重信号及び弾性波信号が、それぞれ、出力信号に対応する。

角度検出部６３は、プレス機１の上下方向における上金型１１の位置を、角度として検出する。詳しくは、角度検出部６３は、上金型１１が固定されたスライド３８の上下方向の位置を検出し、スライド３８が上下方向に一往復した場合を３６０度として、スライド３８の上下方向の位置を角度に換算する。よって、角度検出部６３は、スライド３８が上下方向の最も上に位置する状態を０度または３６０度とし、スライド３８が最下点に位置する状態を１８０度として、角度信号を出力する。角度検出部６３から出力された角度信号は、演算処理部５１に入力される。

なお、ＡＥセンサ６２は、特に図示しないが、金型１０の近傍に配置または金型１０に取り付けられている。角度検出部６３は、特に図示しないが、スライド３８の上下動またはクランクシャフト３６の回転を検出可能な位置に配置されている。

演算処理部５１は、プレス荷重検出センサ６１及びＡＥセンサ６２から出力されたプレス荷重信号及び弾性波信号を用いて、金型１０の磨耗度合いを推定するための異常予測スコアを算出し、該異常予測スコアを用いて金型１０の異常発生を予測する。

具体的には、演算処理部５１は、プレス荷重信号変換部５２と、プレス荷重信号処理演算部５３と、弾性波信号変換部５４と、弾性波信号処理演算部５５と、スコア算出部５６と、異常予測部５７とを備える。

プレス荷重信号変換部５２は、プレス荷重検出センサ６１から出力されたプレス荷重信号のうち、角度検出部６３で得られた角度信号において１ショット（１プレス）内の所望の角度のプレス荷重信号のみを、アナログ信号からデジタル信号に変換（以下、単にＡ／Ｄ変換という）する。その後、プレス荷重信号変換部５２は、金型１０によって板状材料Ｍをプレス加工する期間の信号を抽出し、その信号を一定のショット数（プレス回数）において平均化処理を行う。

なお、前記所望の角度は、プレス加工の１ショットにおいて、金型１０と板状材料Ｍとが接触している角度であってもよいし、ＡＥセンサ６２で検出される弾性波信号の角度と同期した角度であってもよい。

プレス荷重信号処理演算部５３は、プレス荷重信号変換部５２によって平均化処理された後の信号において、プレス荷重の最大振幅を求める。

ここで、前記プレス荷重信号は、金型１０によって板状材料Ｍをプレス加工する際に、プレス荷重が増大する一方、プレス加工後に、プレス荷重が低下する信号である。例えば、プレス加工が打ち抜き加工の場合には、前記プレス荷重信号は、上金型１１のパンチ１４が下金型１７のダイ１８との間で板状材料Ｍを打ち抜く際には、前記プレス荷重が最大値であり、パンチ１４が板状材料Ｍを打ち抜いた直後では、プレス荷重が最小値である。前記最大振幅は、金型１０を用いたプレス加工において、プレス荷重の最大値と最小値との差分である。

ところで、本発明者らは、鋭意努力の結果、図４に示すように、金型の磨耗度合いと、プレス荷重の最大振幅とが相関関係を有することを見出した。図４に、金型の磨耗度合いとプレス荷重の最大振幅との関係の一例を示す。この図４から分かるように、プレス荷重の最大振幅が小さくなると、金型の磨耗度合いは大きくなる傾向にある。

そこで、本発明者らは、上述のような金型の磨耗度合いとプレス荷重の最大振幅との関係に着目して、プレス荷重を金型の磨耗度合いの推定に用いることを考えた。具体的には、後述するように、本実施形態に係る金型異常予測システム５０は、プレス荷重検出センサ６１の出力信号を、異常予測スコアの算出に利用するとともに、該異常予測スコアを用いて、金型１０の現状の磨耗度合いから金型１０の異常発生を予測する。

弾性波信号変換部５４は、ＡＥセンサ６２から出力された弾性波信号のうち、角度検出部６３で得られた角度信号において１ショット（１プレス）内の所望の角度の弾性波信号のみをＡ／Ｄ変換する。その後、弾性波信号変換部５４は、金型１０によって板状材料Ｍをプレス加工する期間の信号を抽出し、その信号を一定のショット数において平均化処理を行う。そして、弾性波信号変換部５４は、平均化処理後の信号に対して、高速フーリエ変換（以下、単にＦＦＴという）及びパワースペクトル演算を行って、周波数帯毎のパワー値を得る。

なお、前記所望の角度は、プレス加工の１ショットにおいて、金型１０と板状材料Ｍとが接触している角度であってもよいし、プレス荷重検出センサ６１で検出されるプレス荷重信号の角度と同期した角度であってもよい。

弾性波信号処理演算部５５は、弾性波信号変換部５４によって得られた周波数帯毎のパワー値を用いて、周波数帯毎の特徴量の算出を行う。例えば、弾性波信号処理演算部５５は、面積計算（各周波数帯におけるパワー値の積算量を求める計算）を行う。弾性波信号処理演算部５５は、所定の周波数帯毎（例えば１００ｋＨｚ毎）に、前記パワー値の面積計算を行う。なお、周波数帯毎の特徴量は、上述の面積以外に、周波数帯内での平均値などがある。

スコア算出部５６は、ＡＥセンサ６２及びプレス荷重検出センサ６１の各出力信号に基づいて、金型１０の異常予測スコアを算出する。すなわち、スコア算出部５６は、プレス荷重信号処理演算部５３によって求められたプレス荷重の最大振幅と、弾性波信号処理演算部５５によって求められた周波数帯毎のパワー値の面積（パワー面積値）とを用いて、異常予測スコアを算出する。具体的には、スコア算出部５６は、前記最大振幅及び前記パワー面積値に対してそれぞれ重み付けを行って、得られた値の和を求めることにより、前記異常予測スコアを算出する。

詳しくは、スコア算出部５６は、プレス荷重信号処理演算部５３によって求められた前記最大振幅に対してプレス荷重係数を乗算することにより最大振幅補正値を算出する。また、スコア算出部５６は、弾性波信号処理演算部５５によって求められた周波数帯毎のパワー面積値に対して弾性波係数をそれぞれ乗算してそれらの和を求めることにより弾性波補正値を算出する。そして、スコア算出部５６は、前記最大振幅補正値と前記弾性波補正値との和を、前記異常予測スコアとする。

スコア算出部５６は、例えば、下式によって、異常予測スコアＰを算出する。

Ｐ＝Σ（Ｋｎ×Ｓｎ）＋（Ｍ×Ｌ_ｐ−ｐ）
ここで、Ｋｎは、弾性波係数であり、周波数帯毎に設定される。Ｓｎは、周波数帯毎のパワー値の面積である。Ｍは、プレス荷重係数であり、Ｌ_ｐ−ｐは、プレス荷重の最大振幅である。

前記弾性波係数及び前記プレス荷重係数は、金型１０の磨耗度合いに対する、弾性波及びプレス荷重の最大振幅のそれぞれの寄与度に応じて設定される。前記弾性波係数は、パワー値が相対的に大きい低周波数（例えば１００ｋＨｚ以下）におけるパワー値に対して、パワー値が相対的に小さい高周波数（例えば５００ｋＨｚ以上）におけるパワー値の寄与度を調整するように、設定される。金型１０の加工部分で発生する弾性波は、高周波数の成分が、金型１０の異常予測に大きく影響するからである。

なお、前記弾性波係数及び前記プレス荷重係数は、異常予測スコアの算出及び金型１０の異常発生の予測を繰り返すことによって、または、複数台のプレス機１において異常予測スコアの算出及び金型１０の異常発生の予測を行うことにより、最適化されてもよい。

また、スコア算出部５６による前記異常予測スコアの計算は、上述以外の方法によって行ってもよい。すなわち、プレス荷重と弾性波とを考慮して異常予測スコアを算出する方法であれば、どのような計算方法であってもよい。

異常予測部５７は、スコア算出部５６によって算出された前記異常予測スコアを用いて、金型１０の異常発生を予測する。具体的には、異常予測部５７は、スコア算出部５６で得られた前記異常予測スコアのスコア値を表示したり、該スコア値に応じて金型１０の交換準備や交換のタイミングを作業者に対して通知したりする。このような通知を行うことにより、磨耗した金型によって不良品が大量に生産されることを防止することができ、生産性を向上することができる。

次に、図５から図７を用いて、上述のような構成を有する金型異常予測システム５０の演算処理部５１の動作について説明する。図５は、演算処理部５１が、ＡＥセンサ６２から出力される弾性波信号を用いてパワー面積値を算出するフローを示す。図６は、演算処理部５１が、プレス荷重検出センサ６１から出力されるプレス荷重信号を用いてプレス荷重の最大振幅を算出するフローを示す。図７は、前記パワー面積値及び前記プレス荷重の最大振幅を用いて、異常予測スコアを算出し、該異常予測スコアに基づいて異常予測処理の動作を行うフローを示す。

図５に示すフローがスタートすると、ステップＳＡ１において、弾性波信号変換部５４は、ＡＥセンサ６２から出力された弾性波信号を、角度検出部６３から出力された角度信号を用いてＡ／Ｄ変換を行う。詳しくは、弾性波信号変換部５４は、ＡＥセンサ６２から出力された弾性波信号のうち、角度検出部６３で得られた角度信号において１ショット（１プレス）内の所望の角度の弾性波信号のみをＡ／Ｄ変換する。前記所望の角度は、プレス加工の１ショットにおいて、金型１０と板状材料Ｍとが接触している角度であってもよいし、プレス荷重検出センサ６１で検出されるプレス荷重信号の角度と同期した角度であってもよい。

続くステップＳＡ２では、弾性波信号変換部５４は、Ａ／Ｄ変換後の信号のうち、金型１０によって板状材料Ｍをプレス加工する期間の信号を抽出し、その信号を所定のショット数において平均化処理を行う。そして、ステップＳＡ３，ＳＡ４において、弾性波信号変換部５４は、平均化処理後の信号をＦＦＴ処理してパワースペクトル演算を行う。

ステップＳＡ５において、弾性波信号処理演算部５５は、ＦＦＴ処理及びパワースペクトル演算後のデータを用いて、周波数帯毎の特徴量（例えばパワー値の面積）を算出する。図５の例では、弾性波信号処理演算部５５は、所定の周波数帯毎（例えば１００ｋＨｚ毎）に、各周波数帯におけるパワー値の積算量を求める計算、すなわち面積計算を行う。なお、弾性波信号処理演算部５５は、周波数帯毎の特徴量として、上述の面積以外に、周波数帯内での平均値などを求めてもよい。

その後、このフローを終了する（エンド）。

次に、図６に示すフローでは、フローがスタートすると、ステップＳＢ１において、プレス荷重信号変換部５２は、プレス荷重検出センサ６１から出力されたプレス荷重信号を、角度検出部６３から出力された角度信号を用いてＡ／Ｄ変換を行う。詳しくは、プレス荷重信号変換部５２は、プレス荷重検出センサ６１から出力されたプレス荷重信号のうち、角度検出部６３で得られた角度信号において１ショット（１プレス）内の所望の角度のプレス荷重信号のみを、Ａ／Ｄ変換する。前記所望の角度は、プレス加工の１ショットにおいて、金型１０と板状材料Ｍとが接触している角度であってもよいし、ＡＥセンサ６２で検出される弾性波信号の角度と同期した角度であってもよい。

続くステップＳＢ２では、プレス荷重信号変換部５２は、Ａ／Ｄ変換後の信号のうち、金型１０によって板状材料Ｍをプレス加工する期間の信号を抽出し、その信号を所定のショット数において平均化処理を行う。

そして、ステップＳＢ３において、プレス荷重信号処理演算部５３は、平均化処理後の信号を用いて、プレス荷重の最大振幅を算出する。その後、このフローを終了する（エンド）。

図７に示すフローでは、フローがスタートすると、ステップＳＣ１において、スコア算出部５６が、弾性波信号処理演算部５５によって算出された周波数帯毎のパワー値の面積（パワー面積値）と、プレス荷重信号処理演算部５３によって算出されたプレス荷重の最大振幅とを用いて、異常予測スコアを算出する。具体的には、スコア算出部５６は、前記パワー面積値に周波数帯に応じた弾性波係数を乗算することにより弾性波補正値を求め、前記プレス荷重の最大振幅にプレス荷重係数を乗算することにより最大振幅補正値を求める。そして、スコア算出部５６は、前記弾性波補正値と前記最大振幅補正値との和を、前記異常予測スコアとして算出する。

続くステップＳＣ２において、異常予測部５７は、ステップＳＣ１で求めた異常予測スコアのスコア値を表示したり、該スコア値に応じて金型１０の交換準備や交換のタイミングを作業者に対して通知したりする。その後、このフローを終了する（エンド）。

前記ステップＳＡ１からＳＡ５が、金型１０を用いてプレス機１でプレス加工する際に金型１０の加工部分で生じた弾性波をＡＥセンサ６２によって検出し、該ＡＥセンサ６２の出力信号に基づいて前記弾性波に関する値（周波数帯毎のパワー値の面積）を得る弾性波成分取得ステップに対応する。

また、前記ステップＳＢ１からＳＢ３が、金型１０を用いてプレス機１でプレス加工する際の金型１０の状態に関するパラメータのうち弾性波以外のパラメータ（プレス荷重）を、プレス荷重検出センサ６１によって検出し、該プレス荷重検出センサ６１の出力信号に基づいて金型状態に関する値（プレス負荷の最大振幅）を得る金型状態成分取得ステップに対応する。

さらに、前記ステップＳＣ１が、前記弾性波成分取得ステップ及び前記金型状態成分取得ステップでそれぞれ得られた値に基づいて、金型１０の異常予測スコアを算出するスコア算出ステップに対応する。前記ステップＳＣ２が、前記スコア算出ステップによって算出された結果に基づいて、金型１０の異常発生を予測する異常予測ステップに対応する。

なお、スコア算出部５６は、図５及び図６に示すフローを同時に処理してもよいし、いずれか一方を先に処理してもよい。

以上より、本実施形態では、金型異常予測システム５０は、金型１０を用いてプレス機１でプレス加工する際に、金型１０の加工部分で生じた弾性波をＡＥセンサ６２によって検出し、且つ、前記プレス加工の際のプレス荷重をプレス荷重検出センサ６１によって検出する。そして、金型異常予測システム５０は、ＡＥセンサ６２によって検出された弾性波信号と、プレス荷重検出センサ６１によって検出されたプレス荷重信号とに基づいて、異常予測スコアを算出し、該異常予測スコアを用いて金型１０の異常発生を予測する。

従来のようにＡＥセンサ６２のみを用いた加工の異常検出では、異常が発生したことは検出できるものの、金型１０の磨耗度合いまでは検出できなかった。そのため、金型１０の異常の発生を予測することは困難であった。

これに対し、上述の構成のように、ＡＥセンサ６２によって検出された弾性波の出力信号に加えて、プレス荷重検出センサ６１によって検出されたプレス荷重の出力信号を用いて、前記異常予測スコアを求めることにより、金型１０の磨耗度合いを求めることができる。これにより、金型１０の現在の状態を精度良く検出することができるため、金型１０の異常発生を予測することができる。したがって、上述の構成により、金型１０の異常発生を予測可能なシステムが得られる。

また、金型異常予測システム５０のスコア算出部５６は、ＡＥセンサ６２の出力信号に基づいて算出された値（周波数帯毎のパワー値の面積）、及び、プレス荷重検出センサ６１の出力信号に基づいて算出された値（プレス負荷の最大振幅）を、それぞれ重み付けした値を算出し、該重み付けした値の和を前記異常予測スコアとする。

ＡＥセンサ６２によって検出された弾性波からは、金型１０の加工部分の状態を検出することができ、プレス荷重検出センサ６１によって検出されたプレス荷重からは、金型１０を用いたプレス加工におけるプレス状態を検出することができる。よって、これらの状態に応じて得られた値に対し、それらの値の関係に応じた重み付けを行って、得られた値の和を求めることにより、金型１０の状態を精度良く反映した前記異常予測スコアが得られる。したがって、金型１０の異常発生を精度良く予測することができる。

上述のような金型異常予測システム５０は、せん断加工に用いられる金型１０の異常発生を予測する場合に適している。せん断加工に用いられる金型１０の加工部分で生じた弾性波は、ＡＥセンサ６２によって精度良く検出することができる。したがって、上述の金型異常予測システム５０は、せん断加工に用いられる金型１０の異常発生の予測に効果的な構成である。

また、金型異常予測システム５０は、ＡＥセンサ６２の出力信号から得られる周波数帯毎のパワー値の面積と、プレス荷重検出センサ６１の出力信号から得られるプレス荷重の最大振幅とに、それぞれ所定の係数を乗算して、重み付けすることにより得られた弾性波補正値と最大振幅補正値との和によって、前記異常予測スコアを得る。これにより、ＡＥセンサ６２及びプレス荷重検出センサ６１の検出信号を用いて前記異常予測スコアを精度良く求めることができる。したがって、金型１０の現状の磨耗度合いを精度良く推定することができるため、金型１０の異常発生を精度良く予測することができる。

なお、本実施形態では、プレス機１によってプレス加工を行う際の金型１０の状態を検出するセンサとして、プレス荷重を検出するプレス荷重検出センサ６１が用いられている。しかしながら、この限りではなく、プレス荷重以外にプレス加工の際に生じる力を他のセンサを用いて検出し、該センサの出力信号を用いて金型１０の異常発生を予測してもよい。

［実施形態２］
図８は、実施形態２に係る金型異常予測システム１００の概略構成を示すブロック図である。実施形態２に係る金型異常予測システム１００は、プレス荷重検出センサ６１の代わりに下死点検出センサ１１１を用いた点で、実施形態１の構成とは異なる。以下の説明では、実施形態１の構成と同じ構成については実施形態１と同一の符号を付して説明を省略し、実施形態１と異なる部分についてのみ説明する。

金型異常予測システム１００は、演算処理部１０１と、下死点検出センサ１１１と、ＡＥセンサ６２と、角度検出部６３とを備える。下死点検出センサ１１１（プレス状態検出部、金型位置検出センサ）は、プレス機の上下方向（プレス方向）において、上金型１１におけるストリッパプレート１５の最下点（下死点）の位置（金型の位置）を検出し、その検出結果を下死点信号として出力する。すなわち、下死点検出センサ１１１は、金型１０を用いてプレス機１で加工する際の金型１０の状態に関するパラメータのうち、弾性波以外のパラメータ（下死点）を検出する。下死点検出センサ１１１は、図２に示すように、下金型１７に取り付けられている。

演算処理部１０１は、下死点検出センサ１１１及びＡＥセンサ６２から出力された下死点信号及び弾性波信号を用いて、金型１０の磨耗度合いを推定するための異常予測スコアを算出し、該異常予測スコアを用いて金型１０の異常予測を行う。

具体的には、演算処理部１０１は、下死点信号変換部１０２と、下死点信号処理演算部１０３と、弾性波信号変換部１０４と、弾性波信号処理演算部１０５と、スコア算出部１０６と、異常予測部５７とを備える。

下死点信号変換部１０２は、下死点検出センサ１１１から出力された下死点信号のうち、角度検出部６３で得られた角度信号において１ショット（１プレス）内の所望の角度の下死点信号のみを、Ａ／Ｄ変換する。

下死点信号処理演算部１０３は、Ａ／Ｄ変換後の信号から、下死点付近（ストリッパプレート１５の上下方向の位置において、最下点に対して所定範囲）のデータを抽出し、それらの平均値を求める。また、下死点信号処理演算部１０３は、求めた平均値を一定のショット数において平均化処理を行うことにより、下死点値（位置データ）とする。

ところで、本発明者らは、鋭意努力の結果、図９に示すように、前記下死点信号と、金型１０によってプレス加工された板状材料のバリの高さ（以下、バリ高さという）とが相関関係を有することを見出した。すなわち、前記バリ高さが大きくなると前記下死点信号の出力は増大する一方、前記バリ高さが小さくなると前記下死点信号の出力は低下する傾向がある。なお、本実施形態の場合では、前記下死点信号の出力が大きいほど、ストリッパプレート１５の下死点の位置が高い。

前記バリ高さは、一般的に、金型１０の磨耗が大きくなると高くなることが知られている。したがって、前記下死点信号と金型１０の磨耗量とは相関関係を有する。本発明者らは、前記下死点信号と金型１０の磨耗量とが相関関係を有する点に着目し、前記下死点信号を金型１０の磨耗度合いの推定に用いることを考えた。具体的には、後述するように、本実施形態に係る金型異常予測システム１００は、下死点検出センサ１１１によって検出された結果を、異常予測スコアの算出に利用し、該異常予測スコアを用いて、金型１０の現状の磨耗度合いから金型１０の異常発生を予測する。

弾性波信号変換部１０４は、ＡＥセンサ６２から出力された弾性波信号のうち、角度検出部６３で得られた角度信号において１ショット（１プレス）内の所望の角度の弾性波信号のみをＡ／Ｄ変換する。その後、弾性波信号変換部１０４は、Ａ／Ｄ変換後の信号から、金型１０によって板状材料Ｍをプレス加工する期間の信号を抽出する。そして、弾性波信号変換部１０４は、抽出された信号に対して、ＦＦＴ処理及びパワースペクトル演算を行うことにより、周波数帯域毎のパワー値を周波数の関数として得る。

弾性波信号処理演算部１０５は、弾性波信号変換部１０４によって得られた周波数帯毎のパワー値のうち、所定の周波数帯（例えば３００から５００ｋＨｚ）の値を抽出して、その平均値を求める。そして、弾性波信号処理演算部１０５は、求めた平均値を、一定のショット数において平均化処理を行うことにより、弾性波パワー値とする。

スコア算出部１０６は、ＡＥセンサ６２及び下死点検出センサ１１１の各出力信号に基づいて、金型１０の異常予測スコアを算出する。すなわち、スコア算出部１０６は、下死点信号処理演算部１０３によって求められた下死点値と、弾性波信号処理演算部１０５によって求められた弾性波パワー値とを用いて、異常予測スコアを算出する。具体的には、スコア算出部１０６は、前記下死点値及び前記弾性波パワー値に対してそれぞれ重み付けを行って、得られた値の和を求めることにより、前記異常予測スコアを算出する。

詳しくは、スコア算出部１０６は、下死点信号処理演算部１０３によって求められた下死点値に対して下死点係数を乗算することにより下死点補正値を算出する。また、スコア算出部１０６は、弾性波信号処理演算部１０５によって求められた弾性波パワー値に対して弾性波係数を乗算することにより弾性波パワー補正値を算出する。そして、スコア算出部１０６は、前記下死点補正値と前記弾性波パワー補正値との和を、前記異常予測スコアとする。

ここで、前記下死点係数及び前記弾性波係数は、金型１０の磨耗度合いが所定の範囲内において、後述する磨耗度と異常予測スコアとの差分の合計が最小値になるように、スコア算出部１０６によって設定されている。なお、前記下死点係数及び前記弾性波係数は、実際の磨耗度と異常予測スコアとの差分を補正可能な値であれば、固定値であってもよいし、実験的または経験的に求められた値であってもよい。

スコア算出部１０６は、例えば、下式によって、異常予測スコアＰを算出する。

Ｐ＝Σ（Ｋｎ×Ｓｎ）
ここで、Ｋｎは、係数であり、Ｓｎは、各センサから出力された信号に基づいて得られた特徴量である。本実施形態のように複数のセンサから出力される信号を用いる場合には、各センサについて、その特徴量に所定の係数を乗算し、得られた値を加算すればよい。

前記異常予測スコアは、図１０に示すように、実際の磨耗度と相関関係を有する。すなわち、実際の磨耗度が大きくなると、異常予測スコアが大きくなる。なお、図１０における磨耗度（図１０における白丸）は、金型１０を用いてプレス加工された板状材料に形成されたバリの高さに基づいて決めた。すなわち、既述のように、バリの高さが大きいほど、金型の磨耗度が大きいため、基準値（製品として許容可能なバリ高さの限界値）に対するバリ高さの比から、磨耗度を算定した。

なお、スコア算出部１０６による前記異常予測スコアの計算は、上述以外の方法によって行ってもよい。すなわち、下死点と弾性波とを考慮して異常予測スコアを算出する方法であれば、どのような計算方法であってもよい。

異常予測部５７は、スコア算出部１０６によって算出された前記異常予測スコアを用いて、金型１０の異常発生を予測する。異常予測部５７は、スコア算出部１０６で得られた前記異常予測スコアのスコア値を表示したり、該スコア値に応じて金型１０の交換準備や交換のタイミングを作業者に対して通知したりする。このような通知を行うことにより、磨耗した金型によって不良品が大量に生産されることを防止でき、生産性を向上することができる。

次に、図１１から図１３を用いて、上述のような構成を有する金型異常予測システム１００の演算処理部１０１の動作について説明する。図１１は、演算処理部１０１が、ＡＥセンサ６２から出力される弾性波信号を用いて弾性波パワー値を算出するフローを示す。図１２は、演算処理部１０１が、下死点検出センサ１１１から出力される下死点信号を用いて下死点値を算出するフローを示す。図１３は、前記弾性波パワー値及び前記下死点値を用いて、異常予測スコアを算出し、該異常予測スコアに基づいて異常予測処理の動作を行うフローを示す。

図１１に示すフローがスタートすると、ステップＳＤ１において、弾性波信号変換部１０４は、ＡＥセンサ６２から出力された弾性波信号を、角度検出部６３から出力された角度信号を用いてＡ／Ｄ変換を行う。詳しくは、弾性波信号変換部１０４は、ＡＥセンサ６２から出力された弾性波信号のうち、角度検出部６３で得られた角度信号において１ショット（１プレス）内の所望の角度の弾性波信号のみをＡ／Ｄ変換する。前記所望の角度は、プレス加工の１ショットにおいて、金型１０と板状材料Ｍとが接触している角度であってもよいし、下死点検出センサ１１１で検出される下死点信号の角度と同期した角度であってもよい。

続くステップＳＤ２では、弾性波信号変換部１０４は、Ａ／Ｄ変換後の信号から、金型１０を用いて加工している期間の信号を抽出する。そして、ステップＳＤ３，ＳＤ４において、弾性波信号変換部１０４は、抽出後の信号をＦＦＴ処理してパワースペクトル演算を行う。

ステップＳＤ５において、弾性波信号処理演算部１０５は、ＦＦＴ処理及びパワースペクトル演算後のデータを用いて、所定の周波数帯におけるパワー値の平均値を求める。ステップＳＤ６では、弾性波信号処理演算部１０５が、前記平均値を、一定のショット数において平均化処理を行うことにより、弾性波パワー値を算出する。その後、このフローを終了する（エンド）。

次に、図１２に示すフローでは、フローがスタートすると、ステップＳＥ１において、下死点信号変換部１０２は、下死点検出センサ１１１から出力された下死点信号を、角度検出部６３から出力された角度信号を用いてＡ／Ｄ変換を行う。詳しくは、下死点信号変換部１０２は、下死点検出センサ１１１から出力された下死点信号のうち、角度検出部６３で得られた角度信号において１ショット（１プレス）内の所望の角度の下死点信号のみをＡ／Ｄ変換する。前記所望の角度は、プレス加工の１ショットにおいて、金型１０と板状材料Ｍとが接触している角度であってもよいし、ＡＥセンサ６２で検出される弾性波信号の角度と同期した角度であってもよい。

続くステップＳＥ２では、下死点信号処理演算部１０３は、Ａ／Ｄ変換後の信号から、下死点付近（ストリッパプレート１５の上下方向の位置において、最下点に対して所定範囲）のデータを抽出する。

そして、ステップＳＥ３において、下死点信号処理演算部１０３は、抽出したデータの平均値を求め、ステップＳＥ４において、前記平均値を一定のショット数で平均化処理を行うことにより、下死点値とする。その後、このフローを終了する（エンド）。

図１３に示すフローでは、フローがスタートすると、ステップＳＦ１において、スコア算出部１０６が、弾性波信号処理演算部１０５によって算出された弾性波パワー値と、下死点信号処理演算部１０３によって算出された下死点値とを用いて、異常予測スコアを算出する。具体的には、スコア算出部１０６は、前記弾性波パワー値に対して弾性波係数を乗算して弾性波パワー補正値を求め、前記下死点値に対して下死点係数を乗算することにより下死点補正値を求める。そして、スコア算出部１０６は、前記弾性波パワー補正値と前記下死点補正値との和を、前記異常予測スコアとして算出する。

続くステップＳＦ２において、異常予測部５７は、ステップＳＦ１で求めた異常予測スコアのスコア値を表示したり、該スコア値に応じて金型１０の交換準備や交換のタイミングを作業者に対して通知したりする。その後、このフローを終了する（エンド）。

前記ステップＳＤ１からＳＤ６が、金型１０を用いてプレス機１でプレス加工する際に金型１０の加工部分で生じた弾性波をＡＥセンサ６２によって検出し、該ＡＥセンサ６２の出力信号に基づいて前記弾性波に関する値（弾性波パワー値）を得る弾性波成分取得ステップに対応する。

また、前記ステップＳＥ１からＳＥ４が、金型１０を用いてプレス機１でプレス加工する際の金型１０の状態に関するパラメータのうち弾性波以外のパラメータ（下死点）を、下死点検出センサ１１１によって検出し、該下死点検出センサ１１１の出力信号に基づいて金型状態に関する値（下死点値）を得る金型状態成分取得ステップに対応する。

さらに、前記ステップＳＦ１が、前記弾性波成分取得ステップ及び前記金型状態成分取得ステップでそれぞれ得られた値に基づいて、金型１０の異常予測スコアを算出するスコア算出ステップに対応する。前記ステップＳＦ２が、前記スコア算出ステップによって算出された結果に基づいて、金型１０の異常発生を予測する異常予測ステップに対応する。

なお、スコア算出部１０６は、図１１及び図１２に示すフローを同時に処理してもよいし、いずれか一方を先に処理してもよい。

以上より、本実施形態では、金型異常予測システム１００は、金型１０を用いてプレス機１でプレス加工する際に、金型１０の加工部分で生じた弾性波をＡＥセンサ６２によって検出し、且つ、前記プレス加工の際におけるストリッパプレート１５の下死点を下死点検出センサ１１１によって検出する。そして、金型異常予測システム１００は、ＡＥセンサ６２によって検出された弾性波信号と、下死点検出センサ１１１によって検出された下死点信号とに基づいて、異常予測スコアを算出し、該異常予測スコアを用いて金型１０の異常発生を予測する。

これにより、本実施形態の金型異常予測システム１００の構成によっても、金型１０の磨耗度合いを精度良く検出することができる。したがって、金型１０の異常発生を精度良く予測可能な金型異常予測システム１００が得られる。

また、金型異常予測システム１００は、前記弾性波信号から得られる所定の周波数帯の弾性波パワー値と、前記下死点信号から得られる下死点値とに、それぞれ所定の係数を乗算して、重み付けすることにより得られた弾性波パワー補正値と下死点補正値との和によって、前記異常予測スコアを得る。これにより、ＡＥセンサ６２及び下死点検出センサ１１１によってそれぞれ検出された値を用いて前記異常予測スコアを精度良く求めることができる。したがって、金型１０の現状の磨耗度合いを精度良く推定することができるため、金型１０の異常発生を精度良く予測することができる。

なお、本実施形態では、金型１０の位置として、ストリッパプレート１５の下死点の位置を用いたが、この限りではなく、プレス状態を検出可能な位置であれば、金型１０の他の位置を用いてもよい。

（その他の実施形態）
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。

前記各実施形態では、金型異常予測システム５０，１００は、ＡＥセンサ６２及びプレス荷重検出センサ６１の各出力信号、または、ＡＥセンサ６２及び下死点検出センサ１１１の各出力信号を用いることによって、金型１０の異常発生を予測する。

しかしながら、金型異常予測システムは、ＡＥセンサ６２、プレス荷重検出センサ６１及び下死点検出センサ１１１の各出力信号を用いて、金型１０の異常発生を予測してもよい。すなわち、ＡＥセンサ６２の出力信号（弾性波信号）から求めた値と、プレス荷重検出センサ６１の出力信号（プレス荷重信号）から求めた値と、下死点検出センサ１１１の出力信号（下死点信号）から求めた値とを用いて、異常予測スコアを算出し、該異常予測スコアから金型１０の異常発生を予測してもよい。この場合でも、各センサの出力信号から求めた値に対し、それぞれ所定の係数を乗算することによって重み付けを行い、その計算結果を加算することにより、前記異常予測スコアを算出する。

また、ＡＥセンサ６２とともに用いるセンサは、金型の状態（例えば磨耗度合い）を推定可能なセンサであれば、プレス荷重検出センサ６１及び下死点検出センサ１１１以外の他のセンサであってもよい。さらに、ＡＥセンサ６２の出力信号と他の複数（例えば３つ以上）のセンサの出力信号とを用いて、前記異常予測スコアを求めてもよい。

上述の他のセンサとしては、例えば、上金型１１の位置または距離を検出するセンサ（クランクシャフト３６の位置を検出するためのロータリーエンコーダーなど）、または、プレス加工の際の振動または音を検出するセンサ（加速度センサなど）、プレス機１の本体、金型１０のパンチ１４またはプレス機１の潤滑オイルなどの温度を検出するセンサ（熱電対やサーモグラフなど）、プレス機１の潤滑オイルの流量を検出するセンサ（流量センサなど）等がある。なお、上述の他のセンサが、プレス状態検出部に対応する。

前記各実施形態では、金型異常予測システム５０，１００は、金型１０を用いて板状材料Ｍを所定の形状に打ち抜く打ち抜き加工を行うプレス機１に適用されている。しかしながら、プレス加工によって材料をせん断加工するプレス機以外に、曲げ加工や絞り加工等を行うプレス機など、他の構成を有するプレス機に金型異常予測システム５０，１００を適用してもよい。プレス機の駆動方式としては、本実施形態のようなクラウンプレスに限定されず、リンクプレスやサーボプレス、油圧プレスなどの他の駆動方式であってもよい。

本発明は、金型を用いてプレス加工を行うプレス機に利用可能である。

１ プレス機
１０ 金型
１１ 上金型
１５ ストリッパプレート
１７ 下金型
５０、１００ 金型異常予測システム
５１、１０１ 演算処理部
５２ プレス荷重信号変換部
５３ プレス荷重信号処理演算部
５４、１０４ 弾性波信号変換部
５５、１０５ 弾性波信号処理演算部
５６、１０６ スコア算出部
５７ 異常予測部
６１ プレス荷重検出センサ（プレス状態検出部、力センサ）
６２ ＡＥセンサ
１０２ 下死点信号変換部
１０３ 下死点信号処理演算部
１１１ 下死点検出センサ（プレス状態検出部、金型位置検出センサ）

Claims (15)

1. プレス機に用いられる金型の異常を予測するための異常予測システムであって、
   前記金型を用いて前記プレス機でプレス加工する際に、前記金型の加工部分で生じた弾性波を検出するＡＥセンサと、
   前記金型を用いて前記プレス機でプレス加工する際の前記金型の状態に関するパラメータのうち、前記弾性波以外のパラメータを検出するプレス状態検出部と、
   前記ＡＥセンサ及び前記プレス状態検出部の各出力信号に基づいて、前記金型の異常予測スコアを算出するスコア算出部と、
   前記スコア算出部によって算出された結果に基づいて、前記金型の異常発生を予測する異常予測部とを備える、金型の異常予測システム。
2. 請求項１に記載の金型の異常予測システムであって、
   前記スコア算出部は、前記ＡＥセンサの出力信号に基づいて算出された値、及び、前記プレス状態検出部の出力信号に基づいて算出された値をそれぞれ重み付けした値を算出し、該重み付けした値の和を前記異常予測スコアとする、金型の異常予測システム。
3. 請求項１または２に記載の金型の異常予測システムであって、
   前記金型は、せん断加工に用いられる金型である、金型の異常予測システム。
4. 請求項１から３のいずれか一つに記載の金型の異常予測システムであって、
   前記プレス状態検出部は、前記金型を用いて前記プレス機によってプレス加工する際のプレス荷重を検出する力センサである、金型の異常予測システム。
5. 請求項４に記載の金型の異常予測システムであって、
   前記スコア算出部は、前記ＡＥセンサの出力信号からパワースペクトル演算によって求めた結果において、周波数帯毎のパワー値の面積を演算することにより得られた面積値と、前記プレス状態検出部の出力信号から求めた前記プレス荷重の最大振幅とをそれぞれ重み付けした値を算出し、該重み付けした値の和を前記異常予測スコアとする、金型の異常予測システム。
6. 請求項１から３のいずれか一つに記載の金型の異常予測システムであって、
   前記プレス状態検出部は、前記金型を用いて前記プレス機によってプレス加工する際の前記金型のプレス方向の位置を検出する金型位置検出センサである、金型の異常予測システム。
7. 請求項６に記載の金型の異常予測システムであって、
   前記スコア算出部は、前記ＡＥセンサの出力信号からパワースペクトル演算によって得られた所定の周波数帯のパワー値と、前記金型位置検出センサの出力信号から求めた位置データとをそれぞれ重み付けした値を算出し、該重み付けした値の和を前記異常予測スコアとする、金型の異常予測システム。
8. 請求項１から７のいずれか一つに記載の金型の異常予測システムを備えたプレス機。
9. プレス機に用いられる金型の異常を予測するための異常予測方法であって、
   前記金型を用いて前記プレス機で加工する際に前記金型の加工部分で生じた弾性波をＡＥセンサによって検出し、該ＡＥセンサの出力信号に基づいて前記弾性波に関する値を得る弾性波成分取得ステップと、
   前記金型を用いて前記プレス機で加工する際の前記金型の状態に関するパラメータのうち前記弾性波以外のパラメータを、プレス状態検出部によって検出し、該プレス状態検出部の出力信号に基づいて金型状態に関する値を得る金型状態成分取得ステップと、
   前記弾性波成分取得ステップ及び前記金型状態成分取得ステップでそれぞれ得られた値に基づいて、前記金型の異常予測スコアを算出するスコア算出ステップと、
   前記スコア算出ステップによって算出された結果に基づいて、前記金型の異常発生を予測する異常予測ステップと、
   を有する、金型の異常予測方法。
10. 請求項９に記載の金型の異常予測方法であって、
    前記スコア算出ステップは、前記弾性波成分取得ステップ及び前記金型状態成分取得ステップでそれぞれ得られた値を重み付けした値を算出し、該重み付けした値の和を前記異常予測スコアとする、金型の異常予測方法。
11. 請求項９または１０に記載の金型の異常予測方法であって、
    前記金型は、せん断加工に用いられる金型である、金型の異常予測方法。
12. 請求項９から１１のいずれか一つに記載の金型の異常予測方法であって、
    前記プレス状態検出部は、前記金型を用いて前記プレス機によってプレス加工する際のプレス荷重を検出する力センサである、金型の異常予測方法。
13. 請求項１２に記載の金型の異常予測方法であって、
    前記スコア算出ステップは、
    前記ＡＥセンサの出力信号からパワースペクトル演算によって求めた結果において、周波数帯別のパワー値の面積を演算することによりパワー面積値を求め、
    前記プレス状態検出部の出力信号から前記プレス荷重の最大振幅を求め、
    前記パワー面積値及び前記最大振幅をそれぞれ重み付けした値を算出し、該重み付けした値の和を前記異常予測スコアとする、金型の異常予測方法。
14. 請求項９から１１のいずれか一つに記載の金型の異常予測方法であって、
    前記プレス状態検出部は、前記金型を用いて前記プレス機によってプレス加工する際の前記金型の位置を検出する金型位置検出センサである、金型の異常予測方法。
15. 請求項１４に記載の金型の異常予測方法であって、
    前記スコア算出ステップは、前記ＡＥセンサの出力信号からパワースペクトル演算によって得られた所定の周波数帯のパワー値と、前記金型位置検出センサの出力信号から求めた位置データとをそれぞれ重み付けした値を算出し、該重み付けした値の和を前記異常予測スコアとする、金型の異常予測方法。

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