JP2018085058A - State estimation device, state estimation method, and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To estimate a state of an actuator that acts force on an object with high accuracy.SOLUTION: A cutting processing device 1 comprises a state estimation part 52. The state estimation part 52 estimates a state of an actuator based on an equation of motion in space composed of 2 or more mutually independent modes, which is a space converted from an n-inertia model indicating the actuator based on a parameter indicating internal information of a cutting processing device 1 as the actuator.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、状態推定装置、状態推定方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to a state estimation device, a state estimation method, and a program.

従来、切削あるいは塑性等の加工を行う工作機械においては、加工プロセスの監視等を目的として、加工力の推定が行われている。
例えば、特許文献1には、力センサを用いることなく、アクチュエータ(モータ)の駆動電流を参照して、研磨加工等における摩擦力を推定する技術が記載されている。
2. Description of the Related Art Conventionally, in a machine tool that performs machining such as cutting or plasticity, a machining force is estimated for the purpose of monitoring a machining process.
For example, Patent Document 1 describes a technique for estimating a frictional force in polishing or the like with reference to a drive current of an actuator (motor) without using a force sensor.

特開平11−285970号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-285970

しかしながら、特許文献1に記載された技術を含め、モータの電流情報に大きく依存して加工力の推定を行う技術では、工具と加工対象物との静止摩擦力を下回る領域において正確な加工力を推定することが困難である等、加工力の推定精度が十分なものではなかった。
なお、このような状況は、工作機械のみならず、圧延機やロボット等、対象物に力を作用させるアクチュエータに共通して生じ得る。
即ち、従来の技術においては、対象物に力を作用させるアクチュエータの状態を高精度に推定することが困難であった。
However, in the technique of estimating the machining force that largely depends on the current information of the motor including the technique described in Patent Document 1, an accurate machining force is obtained in a region below the static frictional force between the tool and the workpiece. The estimation accuracy of the machining force was not sufficient, such as being difficult to estimate.
Such a situation can occur not only in machine tools but also in actuators that apply force to objects such as rolling mills and robots.
That is, in the prior art, it is difficult to accurately estimate the state of the actuator that applies a force to the object.

本発明の課題は、対象物に力を作用させるアクチュエータの状態をより高精度に推定することである。   An object of the present invention is to estimate the state of an actuator that applies force to an object with higher accuracy.

上記課題を解決するため、本発明の一態様の状態推定装置は、
対象物に力を作用させるアクチュエータの状態を推定する状態推定装置であって、
前記アクチュエータの内部情報を表すパラメータに基づいて、前記アクチュエータを表すn−慣性モデルから変換される空間であって、互いに独立した2以上のモードによって構成される空間における運動方程式に基づいて、前記アクチュエータの状態を推定する状態推定手段を備えることを特徴とする。
In order to solve the above-described problem, a state estimation device according to one aspect of the present invention includes:
A state estimation device that estimates the state of an actuator that applies force to an object,
Based on an equation of motion in a space converted from an n-inertia model representing the actuator based on a parameter representing internal information of the actuator, the space being constituted by two or more independent modes It is characterized by comprising state estimation means for estimating the state.

本発明によれば、対象物に力を作用させるアクチュエータの状態をより高精度に推定することができる。   According to the present invention, the state of an actuator that applies a force to an object can be estimated with higher accuracy.

本発明の一適用例である切削加工装置の主要構成を示す模式図である。It is a mimetic diagram showing the main composition of the cutting device which is one example of application of the present invention. 図1に示す切削加工装置を2慣性モデルとして表した模式図である。It is the schematic diagram which represented the cutting apparatus shown in FIG. 1 as a 2 inertia model. 本発明におけるモード変換の概念を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the concept of the mode conversion in this invention. 本発明の一実施形態に係る切削加工装置の構成を示す模式図である。It is a mimetic diagram showing the composition of the cutting device concerning one embodiment of the present invention. コントローラのハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware constitutions of a controller. 切削加工装置のコントローラの機能的構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the functional structure of the controller of a cutting device. 切削加工装置のコントローラが実行する切削力推定処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the cutting force estimation process which the controller of a cutting device performs. エンドミルによる側面加工時における切削力の推定結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the estimation result of the cutting force at the time of the side surface processing by an end mill. 切り込み量を変化させた場合の切削力の推定結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the estimation result of the cutting force at the time of changing the cutting amount. 3慣性モデルのモード変換の概念を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the concept of mode conversion of a 3 inertia model.

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

[本発明の基本的概念]
本発明は、対象物に力を作用させるフルクローズド制御の装置において、装置の内部情報として取得可能な情報を参照して規定されるn−慣性モデル(nは2以上の整数)を、互いに独立して取り扱うことが可能な所定の複数のモードに分解し、この複数のモードに基づく運動方程式によって装置の状態を推定するものである。
ここで、本発明においては、複数のモードとして、機械要素の重心運動から力の成分を推定する剛体モードと、機械要素間の相対運動から力の成分を推定する振動モードとを定義する。
この複数のモードに基づく運動方程式では、3次元空間の座標系から変換した特有の座標系で位置を表し、運動方程式の係数についても、特有の座標に対応するものが用いられる。
即ち、本発明においては、所定の空間(以下、「モード空間」と称する。)を定義し、モード空間における運動方程式によって装置の状態を推定することで、より高精度な推定を実現している。
以下、モード空間における運動方程式を導出する過程について説明する。
[Basic concept of the present invention]
The present invention relates to a fully-closed control device that applies force to an object, and n-inertia models (n is an integer of 2 or more) defined by referring to information that can be acquired as internal information of the device. The state of the apparatus is estimated by a motion equation based on the plurality of modes.
Here, in the present invention, a rigid body mode for estimating the force component from the center of gravity movement of the machine element and a vibration mode for estimating the force component from the relative movement between the machine elements are defined as a plurality of modes.
In the equation of motion based on the plurality of modes, the position is expressed in a specific coordinate system converted from the coordinate system of the three-dimensional space, and the coefficient corresponding to the specific coordinate is used as the coefficient of the equation of motion.
That is, in the present invention, a predetermined space (hereinafter referred to as “mode space”) is defined, and the state of the apparatus is estimated by the equation of motion in the mode space, thereby realizing more accurate estimation. .
Hereinafter, the process of deriving the equation of motion in the mode space will be described.

[モード空間における運動方程式の導出]
図1は、本発明の一適用例である切削加工装置1の主要構成を示す模式図である。
図1に示すように、切削加工装置1は、モータ2と、エンコーダ2Aと、カップリング3と、ボールねじ4と、ベアリング5と、ステージ6と、リニアスケール7と、加工具8とを備えている。なお、図1においては、説明の便宜のため、モータ2の回転系の動きと、ステージ6の並進系の動きとを有する2慣性系のモデルを例に挙げて説明する。
[Derivation of equation of motion in mode space]
FIG. 1 is a schematic diagram showing a main configuration of a cutting apparatus 1 as an application example of the present invention.
As shown in FIG. 1, the cutting apparatus 1 includes a motor 2, an encoder 2 </ b> A, a coupling 3, a ball screw 4, a bearing 5, a stage 6, a linear scale 7, and a processing tool 8. ing. In FIG. 1, for convenience of explanation, a two-inertia model having a movement of the rotation system of the motor 2 and a translational movement of the stage 6 will be described as an example.

モータ2は、入力される電流Iaに応じたモータトルクを発生し、カップリング3を介して、ボールねじ4のねじ軸を回転駆動する。
エンコーダ2Aは、モータ2の回転角から計算されるステージ位置xを検出し、当該位置xを不図示のコントローラに出力する。なお、以下、モータ2の回転角から計算されるステージ位置xを適宜「換算移動量x」とも称する。
カップリング3は、モータ2の回転軸の一端と、ボールねじ4のねじ軸の一端を接続する。
ボールねじ4は、ねじ軸の両端をベアリング5によって回転可能に支持されていると共に、ナットをステージ6に固定されている。そして、ボールねじ4は、モータ2から伝達された回転運動を直線運動に変換することで、当該ステージ6をねじ軸に沿って平行移動させる。
なお、以下、ボールねじ4のねじ軸に平行な方向(図1中横方向)を、「x方向」と呼ぶ。
The motor 2 generates a motor torque corresponding to the input current Ia and rotationally drives the screw shaft of the ball screw 4 via the coupling 3.
Encoders 2A detects the stage position x m as calculated from the rotation angle of the motor 2, and outputs the position x m to a controller (not shown). Hereinafter, the stage position x m calculated from the rotation angle of the motor 2 is also referred to as “converted movement amount x m ” as appropriate.
The coupling 3 connects one end of the rotating shaft of the motor 2 and one end of the screw shaft of the ball screw 4.
In the ball screw 4, both ends of the screw shaft are rotatably supported by bearings 5, and a nut is fixed to the stage 6. The ball screw 4 translates the rotary motion transmitted from the motor 2 into a linear motion, thereby translating the stage 6 along the screw axis.
Hereinafter, a direction parallel to the screw axis of the ball screw 4 (lateral direction in FIG. 1) is referred to as an “x direction”.

ベアリング5は、ボールねじ4のねじ軸を回転可能に支持する。
ステージ6は、切削加工の対象物であるワークWを積載し、ボールねじ4によりx方向に移動される。
リニアスケール7は、ステージ6のx方向の位置xを検出して、当該位置xをコントローラに出力する。
加工具8は、ステージ6に固定されたワークWを切削する工具(エンドミル等)である。なお、加工具8によるワークWの切削力をFcutと表す。
The bearing 5 rotatably supports the screw shaft of the ball screw 4.
The stage 6 is loaded with a workpiece W that is an object of cutting, and is moved in the x direction by the ball screw 4.
Linear scale 7 detects the x-direction position x t of the stage 6, and outputs the position x t to the controller.
The processing tool 8 is a tool (such as an end mill) that cuts the workpiece W fixed to the stage 6. Note that the cutting force of the workpiece W by the processing tool 8 is expressed as F cut .

このような切削加工装置1においては、内部情報として、モータ2の電流Ia(参照値)、ステージ6の位置x、モータ2の回転角から計算されるステージ位置xが取得される。
これらの内部情報を用いて、運動方程式を解くことにより、切削力Fcutを推定することができる。
In such a cutting apparatus 1, the stage position x m calculated from the current Ia (reference value) of the motor 2, the position x t of the stage 6, and the rotation angle of the motor 2 is acquired as internal information.
The cutting force F cut can be estimated by solving the equation of motion using the internal information.

図2は、図1に示す切削加工装置1を2慣性モデルとして表した模式図である。
図2において、切削加工装置1の各パラメータは、モータ2、カップリング3、ボールねじ4の全慣性モーメントから計算される換算質量Mr、ステージ6とワークWの合計質量Mt、モータ2の減衰係数Cr、回転系と並進系との間に存在する減衰成分(ダッシュポット)の減衰係数Ck、並進系の減衰係数Ct、モータ2のトルク定数Kt、回転系と並進系との間に存在するバネ成分の剛性Kr、回転系と並進系との換算係数Rを表すものとする。
このとき、一般的な3次元空間の座標系に基づく運動方程式は、(1)式のように表すことができる。
FIG. 2 is a schematic diagram showing the cutting apparatus 1 shown in FIG. 1 as a two-inertia model.
In FIG. 2, the parameters of the cutting apparatus 1 are the converted mass Mr calculated from the total moment of inertia of the motor 2, the coupling 3, and the ball screw 4, the total mass Mt of the stage 6 and the workpiece W, and the damping coefficient of the motor 2. Cr, damping coefficient Ck of damping component (dashpot) existing between rotating system and translation system, damping coefficient Ct of translation system, torque constant Kt of motor 2, spring existing between rotating system and translation system It is assumed that the component stiffness Kr and the conversion coefficient R between the rotation system and the translation system are represented.
At this time, an equation of motion based on a coordinate system in a general three-dimensional space can be expressed as in equation (1).

Figure 2018085058
なお、(1)式におけるaはモータ2の換算加速度、aはステージ6の加速度、vはモータ2の換算速度、vはステージ6の速度であり、これらはモータ2の換算移動量x及びステージ6の位置xを一階または二階微分することで得ることができる。
(1)式は、一般化すると以下のように記載できる。
[M]{a}+[C]{v}+[K]{x}={F} (1−1)
なお、(1−1)式におけるM、a、C、v、K、x、Fは、それぞれ一般的な3次元空間における質量、加速度、減衰係数、速度、バネ定数、位置、力のマトリクスを表している。
Figure 2018085058
Incidentally, a m in (1) is the speed of translation speed, v t is the stage 6 Conversion acceleration, a t is the acceleration of the stage 6, v m is the motor 2 of the motor 2, which are converted movement of the motor 2 the amount x m and the position x t of the stage 6 can be obtained by differentiating the first floor or the second floor.
When generalized, the formula (1) can be described as follows.
[M] {a} + [C] {v} + [K] {x} = {F} (1-1)
Note that M, a, C, v, K, x, and F in the formula (1-1) are a matrix of mass, acceleration, damping coefficient, velocity, spring constant, position, and force, respectively, in a general three-dimensional space. Represents.

(1)式において、第2項(速度の項)及び第3項(位置の項)の係数行列を参照するとわかるように、非対角項が−Ckあるいは−Krとなっている。
(1)式を展開した場合、各係数行列の第1行の項は主として回転系に関する方程式を構成し、各係数行列の第2行の項は主として並進系に関する方程式を構成する。
ここで、(1)式において、第2項及び第3項の係数行列における非対角項が−Ckあるいは−Krとなっていることから、回転系に関する方程式にステージ6の動きが影響すると共に、並進系に関する方程式にモータ2の動きが影響する結果となっている。
In equation (1), as can be seen by referring to the coefficient matrix of the second term (speed term) and the third term (position term), the off-diagonal term is -Ck or -Kr.
When the expression (1) is expanded, the terms in the first row of each coefficient matrix mainly constitute equations relating to the rotation system, and the terms in the second row of each coefficient matrix mainly constitute equations relating to the translation system.
Here, in Equation (1), the off-diagonal term in the coefficient matrix of the second term and the third term is -Ck or -Kr. As a result, the motion of the motor 2 affects the equations relating to the translation system.

即ち、一般的な3次元空間の座標系に基づく運動方程式では、回転系に関する方程式と並進系に関する方程式とが独立しておらず、機械要素間の相互作用の影響を受け、装置の状態を高精度に推定することが困難である。
そこで、本発明においては、(1)式における第2項及び第3項の係数行列の非対角項が0となるような特有の座標系(モード空間)を定義する。
以下、一般の3次元空間における運動方程式からモード空間への変換を適宜「モード変換」と称する。
That is, in the equation of motion based on the coordinate system of a general three-dimensional space, the equation relating to the rotation system and the equation relating to the translation system are not independent, and are affected by the interaction between the machine elements, so that the state of the device is increased. It is difficult to estimate with accuracy.
Therefore, in the present invention, a specific coordinate system (mode space) is defined such that the off-diagonal terms of the coefficient matrix of the second term and the third term in equation (1) are zero.
Hereinafter, the conversion from the equation of motion in a general three-dimensional space to the mode space is appropriately referred to as “mode conversion”.

図3は、本発明におけるモード変換の概念を示す模式図である。
図3に示すように、本発明においては、モード空間における座標と3次元空間の座標とをモード行列[φ]により変換する。モード空間における位置座標を座標ベクトル{xmodal}と表し、一般の3次元区間における座標をベクトル{x}と表すと、モード変換式は、
{x}=[φ]{xmodal} (2)
として表すことができる。
(2)式において、モード行列[φ]を、第2行第2列の要素が−1/α、それ以外の要素が1の行列とする。なお、α=Mt/Mr(慣性比)である。
FIG. 3 is a schematic diagram showing the concept of mode conversion in the present invention.
As shown in FIG. 3, in the present invention, the coordinates in the mode space and the coordinates in the three-dimensional space are converted by the mode matrix [φ]. When the position coordinates in the mode space are expressed as a coordinate vector {x mod } and the coordinates in a general three-dimensional section are expressed as a vector {x}, the mode conversion formula is
{X} = [φ] {x mod } (2)
Can be expressed as
In the equation (2), the mode matrix [φ] is a matrix in which the element in the second row and the second column is −1 / α, and the other elements are 1. Note that α = Mt / Mr (inertia ratio).

モード行列によって変換されるモード空間の座標ベクトル{xmodal}を、
{xmodal}={xrigid,xvib} (3)
と表すと、xrigidは剛体モード変位、xvibは振動モード変位を表している。
なお、(2)式の関係より、剛体モード変位及び振動モード変位xrigid、xvibは、回転系の位置(モータ2の回転角から計算されるステージ位置)x及び並進系の位置(ステージ6の位置)xから簡単に求めることができる。
このとき、図2に示す2慣性モデルは、図3の剛体モード及び振動モードとして表される2つの独立したモードに変換される。
即ち、剛体モードでは、剛体モード変位xrigid及び減衰係数Crigidを内部情報として、剛体モードにおける切削力Frigidを求める方程式を記述することができる。
同様に、振動モードでは、振動モード変位xvib、減衰係数Cvib及びバネ定数Kvibを内部情報として、剛体モードにおける切削力Fvibを求める方程式を記述することができる。
The coordinate vector {x modal } of the mode space transformed by the mode matrix is
{X modal } = {x rigid , x vib } (3)
, X rigid represents a rigid body mode displacement, and x vib represents a vibration mode displacement.
From the relationship of the expression (2), the rigid body mode displacement and the vibration mode displacement x rigid , x vib are the rotation system position (stage position calculated from the rotation angle of the motor 2) x m and the translation system position (stage). can be obtained from the 6 position) x t easy.
At this time, the two-inertia model shown in FIG. 2 is converted into two independent modes represented as the rigid body mode and the vibration mode in FIG.
That is, in the rigid body mode, an equation for obtaining the cutting force F rigid in the rigid body mode can be described using the rigid body mode displacement x rigid and the damping coefficient C rigid as internal information.
Similarly, in the vibration mode, an equation for obtaining the cutting force F vib in the rigid body mode can be described using the vibration mode displacement x vib , the damping coefficient C vib and the spring constant K vib as internal information.

具体的には、(1)式の運動方程式に対して、(2)式のモード変換式を適用すると共に、左からモード行列[φ]の転置行列をかけると、(4)式が得られる。   Specifically, the equation (4) is obtained by applying the mode conversion equation (2) to the equation of motion (1) and multiplying the transpose matrix of the mode matrix [φ] from the left. .

Figure 2018085058
なお、(4)式において、vrigidは剛体モード速度、arigidは剛体モード加速度、vvibは振動モード加速度、avibは振動モード加速度を表している。
(4)式は、一般化すると以下のように記載できる。
[Mmodal]{amodal}+[Cmodal]{vmodal}+[Kmodal]{xmodal}={Fmodal} (4−1)
なお、(4−1)式におけるMmodal、amodal、Cmodal、vmodal、Kmodal、xmodal、Fmodalは、それぞれモード空間における質量、加速度、減衰係数、速度、バネ定数、位置、力のマトリクスを表している。
さらに、(4)式を展開して整理すると、(5)式が得られる。
Figure 2018085058
In Equation (4), v rigid represents a rigid body mode velocity, a rigid represents a rigid body mode acceleration, v vib represents a vibration mode acceleration, and a vib represents a vibration mode acceleration.
When generalized, the equation (4) can be described as follows.
[M modal ] {a modal } + [C modal ] {v modal } + [K modal ] {x modal } = {F modal } (4-1)
M modal , a modal , C modal , v modal , K modal , x modal , F modal in equation (4-1) are the mass, acceleration, damping coefficient, velocity, spring constant, position, force in the mode space, respectively. Represents the matrix.
Furthermore, when formula (4) is expanded and arranged, formula (5) is obtained.

Figure 2018085058
なお、(4)式から(5)式に整理する際に、比例粘性減衰系であることを仮定し、減衰項について、(減衰係数)=A×(質量)+B×(バネ定数)といった簡略化を行っている(A,Bは係数)。ただし、減衰項のモデル化方法は比例粘性減衰のみに限定されず、他の手法で簡略化することもできる。
Figure 2018085058
It should be noted that when rearranging from equation (4) to equation (5), it is assumed that the system is a proportional viscous damping system, and the attenuation term is simplified as (attenuation coefficient) = A × (mass) + B × (spring constant). (A and B are coefficients). However, the method of modeling the attenuation term is not limited to proportional viscosity attenuation, and can be simplified by other methods.

(5)式において、各係数行列の第1行からなる方程式は、剛体モードにおける運動方程式を表し、各係数行列の第2行からなる方程式は、振動モードにおける運動方程式を表している。
(5)式を参照すると、各係数行列の非対角項はゼロとなっており、剛体モードにおける運動方程式と、振動モードにおける運動方程式とは、互いに独立したものとなっている。
そのため、(5)式によれば、切削力Fcutに対する剛体モード及び振動モードの運動(xrigid,vrigid,arigid,xvib,vvib,avib)が独立に定まることとなる。
In equation (5), the equation consisting of the first row of each coefficient matrix represents the equation of motion in the rigid body mode, and the equation consisting of the second row of each coefficient matrix represents the equation of motion in the vibration mode.
Referring to equation (5), the off-diagonal term of each coefficient matrix is zero, and the equation of motion in the rigid body mode and the equation of motion in the vibration mode are independent of each other.
Therefore, so that the determined according to the equation (5), rigid body modes and motion of the vibration modes for cutting force F cut (x rigid, v rigid , a rigid, x vib, v vib, a vib) to independently.

即ち、本発明のモード変換を行うことにより、切削加工装置1の2慣性モデルから、独立した動きとして捉えることができる剛体モード及び振動モードを想定することができ、いずれかのモードにおける運動方程式を解くことで、切削加工装置1の状態(切削力FCut等)を容易かつ高精度に推定することができる。 That is, by performing the mode conversion of the present invention, it is possible to assume a rigid body mode and a vibration mode that can be regarded as independent movements from the two-inertia model of the cutting apparatus 1, and an equation of motion in either mode is obtained. By solving, the state (cutting force F Cut etc.) of the cutting apparatus 1 can be estimated easily and with high accuracy.

(6)式は、(5)式における剛体モードの運動方程式を切削力Fcutについて解いた結果(切削力の推定式)を示している。

Figure 2018085058
Equation (6) shows the result (cutting force estimation equation) of the rigid body mode equation of equation (5) solved for the cutting force F cut .
Figure 2018085058

また、(7)式は、(5)式における振動モードの運動方程式を切削力Fcutについて解いた結果(切削力の推定式)を示している。

Figure 2018085058
Moreover, (7) Formula has shown the result (cutting force estimation formula) which solved the motion equation of the vibration mode in (5) Formula about cutting force Fcut .
Figure 2018085058

(6)式及び(7)式を参照すると、切削加工装置1の内部情報から切削力Fcutを推定することが可能となっている。
特に、(7)式では、慣性比αが1よりも小さい場合、静止摩擦力の影響を大きく受けるモータ2の電流の比率を低減した推定式となるため、加工具8に対するワークWの送り方向のみならず、直交方向を含む切削力を高精度に推定することができる。
また、振動モードにおいて得られる切削力・位置・速度と、コントローラを含む電気回路における力率理論とを統合することで、加工力−位置、加工力−速度間の位相変化を監視できるようになる。そのため、異常加工の一種であるびびり振動を検出することが可能となる。さらに、電気回路における電流の位相差を監視することにより、低計算負荷かつ加工条件に依存しない一意な閾値設定が可能となる。
Referring to the equations (6) and (7), the cutting force F cut can be estimated from the internal information of the cutting apparatus 1.
In particular, in the equation (7), when the inertia ratio α is smaller than 1, the estimation formula is obtained by reducing the ratio of the current of the motor 2 that is greatly affected by the static frictional force. In addition, the cutting force including the orthogonal direction can be estimated with high accuracy.
Also, by integrating the cutting force / position / speed obtained in the vibration mode and the power factor theory in the electric circuit including the controller, the phase change between the processing force-position and the processing force-speed can be monitored. . Therefore, chatter vibration, which is a kind of abnormal machining, can be detected. Further, by monitoring the current phase difference in the electric circuit, it is possible to set a unique threshold value that is low in calculation load and independent of processing conditions.

[第1実施形態]
次に、本発明を適用した切削加工装置1の実施形態を説明する。
[構成]
図4は、本発明の一実施形態に係る切削加工装置1の構成を示す模式図である。
図4に示すように、切削加工装置1は、モータ2と、エンコーダ2Aと、カップリング3と、ボールねじ4と、ベアリング5と、ステージ6と、リニアスケール7と、加工具8と、サーボアンプ9と、コントローラ10とを備えている。
これらのうち、モータ2、エンコーダ2A、カップリング3、ボールねじ4、ベアリング5、ステージ6、リニアスケール7及び加工具8の構成は、図1に示す場合と同様である。
[First Embodiment]
Next, an embodiment of the cutting apparatus 1 to which the present invention is applied will be described.
[Constitution]
FIG. 4 is a schematic diagram showing a configuration of the cutting apparatus 1 according to one embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 4, the cutting apparatus 1 includes a motor 2, an encoder 2A, a coupling 3, a ball screw 4, a bearing 5, a stage 6, a linear scale 7, a processing tool 8, and a servo. An amplifier 9 and a controller 10 are provided.
Among these, the configurations of the motor 2, the encoder 2A, the coupling 3, the ball screw 4, the bearing 5, the stage 6, the linear scale 7 and the processing tool 8 are the same as those shown in FIG.

サーボアンプ9は、ステージ6を駆動するためのモータ2に対して、コントローラ10からの指令値Icに応じた電流Iaを入力することで、当該モータ2が出力するトルクの大きさを制御する。
コントローラ10は、PC(Personal Computer)あるいはPLC(Programmable Logic Controller)等の制御装置によって構成される。コントローラ10は、サーボアンプ9に指令値Icを入力することにより、サーボアンプ9を介して、ステージ6の位置制御を実行する。また、コントローラ10は、後述する切削力推定処理を実行することにより、切削加工装置1の状態としての加工具8による切削力を推定する。
The servo amplifier 9 controls the magnitude of torque output from the motor 2 by inputting a current Ia corresponding to the command value Ic from the controller 10 to the motor 2 for driving the stage 6.
The controller 10 includes a control device such as a PC (Personal Computer) or a PLC (Programmable Logic Controller). The controller 10 executes position control of the stage 6 through the servo amplifier 9 by inputting the command value Ic to the servo amplifier 9. Moreover, the controller 10 estimates the cutting force by the processing tool 8 as the state of the cutting apparatus 1 by executing a cutting force estimation process described later.

図5は、コントローラ10のハードウェア構成を示すブロック図である。
コントローラ10は、CPU(Central Processing Unit)31と、ROM(Read Only Memory)32と、RAM(Random Access Memory)33と、バス34と、入出力インターフェース35と、入力部36と、出力部37と、記憶部38と、通信部39と、ドライブ40とを備えている。
FIG. 5 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the controller 10.
The controller 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 31, a ROM (Read Only Memory) 32, a RAM (Random Access Memory) 33, a bus 34, an input / output interface 35, an input unit 36, an output unit 37, A storage unit 38, a communication unit 39, and a drive 40.

CPU31は、ROM32に記録されているプログラム、または、記憶部38からRAM33にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
RAM33には、CPU31が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
The CPU 31 executes various processes according to a program recorded in the ROM 32 or a program loaded from the storage unit 38 to the RAM 33.
The RAM 33 appropriately stores data necessary for the CPU 31 to execute various processes.

CPU31、ROM32及びRAM33は、バス34を介して相互に接続されている。このバス34にはまた、入出力インターフェース35も接続されている。入出力インターフェース35には、入力部36、出力部37、記憶部38、通信部39、及びドライブ40が接続されている。   The CPU 31, ROM 32, and RAM 33 are connected to each other via a bus 34. An input / output interface 35 is also connected to the bus 34. An input unit 36, an output unit 37, a storage unit 38, a communication unit 39, and a drive 40 are connected to the input / output interface 35.

入力部36は、キーボードやマウス等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部37は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部38は、ハードディスク等で構成され、各種情報のデータを記憶する。
通信部39は、ネットワークを介して他の端末(図示せず)との間で行う通信を制御すると共に、サーボアンプ9に対する指令値Icを出力したり、フィードバック情報をエンコーダ2A、リニアスケール7あるいはサーボアンプ9から入力するための通信を制御したりする。
The input unit 36 includes a keyboard, a mouse, and the like, and inputs various types of information according to user instruction operations.
The output unit 37 includes a display, a speaker, and the like, and outputs an image and sound.
The storage unit 38 is configured with a hard disk or the like, and stores data of various types of information.
The communication unit 39 controls communication with other terminals (not shown) via the network, outputs a command value Ic to the servo amplifier 9, and sends feedback information to the encoder 2A, the linear scale 7 or The communication for inputting from the servo amplifier 9 is controlled.

ドライブ40には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア41が適宜装着される。ドライブ40によってリムーバブルメディア41から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部38にインストールされる。また、リムーバブルメディア41は、記憶部38に記憶されている各種データも、記憶部38と同様に記憶することができる。   A removable medium 41 composed of a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, or the like is appropriately attached to the drive 40. The program read from the removable medium 41 by the drive 40 is installed in the storage unit 38 as necessary. The removable medium 41 can also store various data stored in the storage unit 38 in the same manner as the storage unit 38.

[機能的構成]
図6は、切削加工装置1のコントローラ10の機能的構成を示す機能ブロック図である。
図6に示すように、コントローラ10が動作する場合、CPU31において、情報取得部51と、状態推定部52と、プロセス同定部53と、モータ駆動制御部54とが機能する。
情報取得部51は、エンコーダ2Aからモータ2の回転角から計算されるステージ位置xを表す情報を取得する。また、情報取得部51は、リニアスケール7からステージ6の位置xを表す情報を取得する。
状態推定部52は、情報取得部51によって取得されたモータ2の位置xを表す情報、ステージ6の位置xを表す情報及びモータ駆動制御部54がサーボアンプ9を介してモータ2に入力した電流Iaを参照し、加工具8による切削力を推定する。このとき、状態推定部52は、(7)式に示す切削力の推定式に従って、加工具8による切削力を推定する。
プロセス同定部53は、状態推定部52によって推定された加工具8による切削力や、モータ2の回転角から計算されるステージ位置x、ステージ6の位置xに基づいて、びびり振動や工具摩耗・欠損・折損等の工具異常を検知するセンサレスプロセス監視を行う。
モータ駆動制御部54は、状態推定部52によって推定された加工具8による切削力に基づいて、モータ2に発生させるべきトルクを算出し、算出したトルクを示す指令値Icをサーボアンプ9に出力する。
[Functional configuration]
FIG. 6 is a functional block diagram showing a functional configuration of the controller 10 of the cutting apparatus 1.
As shown in FIG. 6, when the controller 10 operates, in the CPU 31, an information acquisition unit 51, a state estimation unit 52, a process identification unit 53, and a motor drive control unit 54 function.
Information acquiring unit 51 acquires information representing the stage position x m as calculated from the rotation angle of the motor 2 from the encoder 2A. The information acquisition unit 51 acquires information from the linear scale 7 represents the position x t of the stage 6.
State estimation unit 52, information representing the position x m of the motor 2 acquired by the information acquisition unit 51, the input information and the motor drive control unit 54 represents the position x t of the stage 6 to the motor 2 via a servo amplifier 9 The cutting force by the processing tool 8 is estimated with reference to the current Ia. At this time, the state estimation unit 52 estimates the cutting force by the processing tool 8 in accordance with the cutting force estimation formula shown in Formula (7).
Based on the cutting force by the processing tool 8 estimated by the state estimation unit 52, the stage position x m calculated from the rotation angle of the motor 2, and the position x t of the stage 6, the process identification unit 53 Perform sensorless process monitoring to detect tool abnormalities such as wear, breakage and breakage.
The motor drive control unit 54 calculates a torque to be generated by the motor 2 based on the cutting force by the processing tool 8 estimated by the state estimation unit 52 and outputs a command value Ic indicating the calculated torque to the servo amplifier 9. To do.

[動作]
次に、切削加工装置1の動作を説明する。
図7は、切削加工装置1のコントローラ10が実行する切削力推定処理の流れを示すフローチャートである。
切削力推定処理は、切削加工装置1における切削加工時に実行される。
ステップS1において、情報取得部51は、エンコーダ2Aから、モータ2の回転角から計算されるステージ位置(換算移動量)xを表す情報を取得すると共に、リニアスケール7からステージ6の位置xを表す情報を取得する。
[Operation]
Next, the operation of the cutting apparatus 1 will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the cutting force estimation process executed by the controller 10 of the cutting apparatus 1.
The cutting force estimation process is executed at the time of cutting in the cutting apparatus 1.
In step S1, the information acquisition unit 51 acquires information representing the stage position (converted movement amount) x m calculated from the rotation angle of the motor 2 from the encoder 2A, and the position x t of the stage 6 from the linear scale 7. Get information representing.

ステップS2において、状態推定部52は、情報取得部51によって取得されたモータ2の回転角から計算されるステージ位置(換算移動量)xを表す情報、ステージ6の位置xを表す情報及びモータ駆動制御部54がサーボアンプ9を介してモータ2に入力した電流Iaを参照する。
ステップS3において、状態推定部52は、情報取得部51によって取得されたモータ2の回転角から計算されるステージ位置xを表す情報、ステージ6の位置xを表す情報及びモータ駆動制御部54がサーボアンプ9を介してモータ2に入力した電流Iaに基づいて、(7)式に示す切削力の推定式に従って、加工具8による切削力を推定する。
ステップS4において、プロセス同定部53は、推定された切削力、モータ2の回転角から計算されるステージ位置x及びステージ6の位置xに基づいて、工具異常を検知するセンサレスプロセス監視を実行する。
ステップS5において、モータ駆動制御部54は、状態推定部52によって推定された加工具8による切削力に基づいて、モータ2に発生させるべきトルクを算出する。
In step S2, the state estimation unit 52, a stage position calculated from the rotation angle of the motor 2 acquired by the information acquisition unit 51 (in terms of movement amount) information indicating the x m, and the information representing the position x t of the stage 6 The motor drive control unit 54 refers to the current Ia input to the motor 2 via the servo amplifier 9.
In step S3, the state estimation unit 52, the information acquisition unit information that represents the stage position x m as calculated from the rotation angle of the motor 2 obtained by 51, the information and the motor drive control unit 54 represents the position x t of the stage 6 Based on the current Ia input to the motor 2 via the servo amplifier 9, the cutting force by the processing tool 8 is estimated according to the cutting force estimation formula shown in the formula (7).
In step S4, the process identification unit 53 executes the estimated cutting force, on the basis of the position x t of the stage position x m and the stage 6 is calculated from the rotation angle of the motor 2, the sensor-less process monitoring to detect the tool abnormality To do.
In step S <b> 5, the motor drive control unit 54 calculates the torque to be generated by the motor 2 based on the cutting force by the processing tool 8 estimated by the state estimation unit 52.

なお、モータ2の回転軸のみならず、異なる軸(モータ2以外の送り軸や加工具8が設置されている主軸)の制御に切削力の推定結果を活用して、加工プロセスを制御することとしてもよい。例えば、モータ2の回転軸(送り軸)の切削力を推定し、それに応じて加工具8が設置されている主軸のトルクや回転数を変動させることが可能である。また、1つの送り軸の切削力の推定結果から複数軸の速度やトルクを同時に制御する手法(1軸情報−多軸制御)や、複数の送り軸の切削力の推定結果から複数軸を制御する手法(多軸情報−多軸制御)等を行うこととしてもよい。
ステップS6において、モータ駆動制御部54は、算出したトルクを示す指令値Icをサーボアンプ9に出力する。
ステップS6の後、切削力推定処理は終了となる。
It should be noted that the machining process is controlled by utilizing the estimation result of the cutting force for controlling not only the rotation axis of the motor 2 but also a different axis (feed axis other than the motor 2 or the main axis on which the processing tool 8 is installed). It is good. For example, it is possible to estimate the cutting force of the rotating shaft (feed shaft) of the motor 2 and vary the torque and the rotational speed of the main shaft on which the processing tool 8 is installed accordingly. Also, a method of simultaneously controlling the speed and torque of multiple axes from the estimated cutting force of one feed axis (single axis information-multi-axis control), and control of multiple axes from the estimated results of cutting force of multiple feed axes It is good also as performing the method (multi-axis information-multi-axis control) etc. to perform.
In step S <b> 6, the motor drive control unit 54 outputs a command value Ic indicating the calculated torque to the servo amplifier 9.
After step S6, the cutting force estimation process ends.

このような処理が行われることにより、切削加工装置1においては、内部情報から、(7)式に基づいて切削力が推定される。
(7)式は、慣性比αが1よりも小さい場合、静止摩擦力の影響を大きく受けるモータ2の電流の比率を低減した推定式となっているため、加工具8に対するワークWの送り方向のみならず、直交方向を含む切削力を高精度に推定することができる。
したがって、本実施形態に係る切削加工装置1によれば、対象物に力を作用させるアクチュエータの状態をより高精度に推定することができる。
By performing such processing, the cutting device 1 estimates the cutting force from the internal information based on the equation (7).
Since the equation (7) is an estimation equation in which the ratio of the current of the motor 2 that is greatly affected by the static friction force is reduced when the inertia ratio α is smaller than 1, the feed direction of the workpiece W with respect to the processing tool 8 is calculated. In addition, the cutting force including the orthogonal direction can be estimated with high accuracy.
Therefore, according to the cutting apparatus 1 which concerns on this embodiment, the state of the actuator which makes force act on a target object can be estimated more accurately.

[効果]
図8(A)〜図8(C)は、エンドミルによる側面加工時における切削力の推定結果の一例を示す図であり、図8(A)は振動モードによる推定結果、図8(B)はモータの電流情報に基づく推定結果(従来技術)、図8(C)は剛体モードによる推定結果を示す図である。図8(A)〜図8(C)における破線は、力センサを用いて測定した実測値を示している。なお、図8においては、半径方向の切り込み量が1.5[mm]、軸方向の深さが0.3[mm]の加工形態における推定結果の一例を示している。
[effect]
8A to 8C are diagrams showing an example of the estimation result of the cutting force at the time of side machining by the end mill, FIG. 8A is the estimation result by the vibration mode, and FIG. FIG. 8C is a diagram showing an estimation result based on the rigid body mode (prior art) based on the motor current information. The broken lines in FIGS. 8A to 8C indicate actual measurement values measured using a force sensor. FIG. 8 shows an example of an estimation result in a machining mode in which the cutting amount in the radial direction is 1.5 [mm] and the depth in the axial direction is 0.3 [mm].

図8(A)に示すように、式(7)を用いた振動モードによる推定結果では、エンドミルの切削中及び空転中のいずれにおいても、高い精度で実測値に近い切削力を推定することが可能となっている。
これに対し、図8(B)に示すように、従来技術であるモータの電流情報に大きく依存する推定手法では、実測値に対する推定誤差が大きくなっている。
As shown in FIG. 8A, in the estimation result by the vibration mode using the equation (7), the cutting force close to the actual measurement value can be estimated with high accuracy both during the end mill cutting and idling. It is possible.
On the other hand, as shown in FIG. 8 (B), in the estimation method that relies heavily on the current information of the motor as the prior art, the estimation error with respect to the actual measurement value is large.

なお、図8(C)に示す剛体モードによる推定結果((6)式を用いた推定結果)では、空転中の領域において、やや大きく推定誤差が表れるものの、図8(B)に示す従来の手法に比べると、比較的高い精度で実測値に近い切削力を推定することが可能となっている。   In addition, in the estimation result by the rigid body mode shown in FIG. 8C (estimation result using the equation (6)), an estimation error is slightly large in the idling region, but the conventional error shown in FIG. Compared with the method, it is possible to estimate the cutting force close to the actual measurement value with relatively high accuracy.

また、振動モードによる切削力の推定においては、エンドミルの加工形態が種々異なる場合であっても、より高精度に切削力を推定可能である。
図9(A)及び図9(B)は、切り込み量を変化させた場合の切削力の推定結果の一例を示す図であり、図9(A)は切り込み量が大きい溝加工(切り込み量6.0[mm])の場合の推定結果、図9(B)は切り込み量が小さい側面加工(切り込み量0.5[mm])の場合の推定結果を示す図である。
Further, in the estimation of the cutting force by the vibration mode, it is possible to estimate the cutting force with higher accuracy even when the processing modes of the end mill are different.
FIG. 9A and FIG. 9B are diagrams showing an example of the estimation result of the cutting force when the cutting amount is changed, and FIG. 9A is a groove process with a large cutting amount (cutting amount 6). 0.0 mm)), FIG. 9B is a diagram showing an estimation result in the case of side machining with a small cutting amount (cutting amount 0.5 [mm]).

図9(A)及び図9(B)に示すように、切り込み量が異なる場合、切削力は特徴が異なる波形を示すものの、振動モードによる推定結果では、図8(A)に示す推定結果と同様に、実測値に対して、高い精度で切削力を推定することが可能となっている。一方、従来技術であるモータの電流情報に大きく依存する推定手法では、図9(A)及び図9(B)のいずれの波形においても、大きく変動する誤差を含んでおり、実測値に対する推定誤差は大きくなっている。
このように、本発明によれば、対象物に力を作用させるアクチュエータの状態をより高精度に推定することができる。
As shown in FIGS. 9A and 9B, when the cutting depth is different, the cutting force shows a waveform with different characteristics, but the estimation result by the vibration mode is the same as the estimation result shown in FIG. Similarly, it is possible to estimate the cutting force with high accuracy with respect to the actually measured value. On the other hand, in the estimation method that relies heavily on the current information of the motor, which is the prior art, both the waveforms in FIG. 9A and FIG. Is getting bigger.
Thus, according to the present invention, it is possible to estimate the state of the actuator that applies force to the object with higher accuracy.

[変形例1]
上述の実施形態においては、2慣性モデルの装置に本発明を適用する場合を例に挙げて説明したが、本発明は、3慣性モデル以上の場合にも、同様のモード変換を適用して状態推定を行うことができる。
即ち、位置センサあるいは角度センサ等を追加することにより、多慣性系に拡張することができ、各モード空間(剛体モード空間と複数の振動モード空間)上で加工力の推定を行うことができる。
[Modification 1]
In the above-described embodiment, the case where the present invention is applied to an apparatus of a two-inertia model has been described as an example. However, the present invention also applies a mode conversion to the state in the case of a three-inertia model or more. Estimation can be performed.
That is, by adding a position sensor, an angle sensor, or the like, the system can be expanded to a multi-inertia system, and a machining force can be estimated in each mode space (a rigid body mode space and a plurality of vibration mode spaces).

図10は、3慣性モデルのモード変換の概念を示す模式図である。
図10に示すように、3慣性モデルの装置をモード変換する場合、2慣性モデルの場合に対して、振動モードの次数が2次に増加する。即ち、剛体モードと、1次及び2次の振動モードに分解することができる。
この場合にも、各モードは独立して取り扱うことができ、それぞれのモードにおける運動方程式を解くことで、高精度に状態を推定することができる。
即ち、3慣性モデルのモード変換についても、本発明の基本的概念として上述した手順に従って、座標及び係数を変換することで、(7)式あるいは(6)式に示す切削力の推定式に相当する式を導出することができる。
このように、位置センサあるいは角度センサ等を追加することにより、装置のモデルをn−慣性系に拡張することができ、より高次の振動モードに相当する成分を含めて、装置の状態(切削力等)を高精度に推定することが可能となる。
FIG. 10 is a schematic diagram showing the concept of mode conversion of the three inertia model.
As shown in FIG. 10, when mode conversion is performed on a three-inertia model device, the order of the vibration mode increases second-order with respect to the two-inertia model. That is, it can be decomposed into a rigid body mode and primary and secondary vibration modes.
Also in this case, each mode can be handled independently, and the state can be estimated with high accuracy by solving the equation of motion in each mode.
That is, the mode conversion of the three-inertia model is also equivalent to the cutting force estimation formula shown in Formula (7) or Formula (6) by converting coordinates and coefficients according to the procedure described above as the basic concept of the present invention. An expression can be derived.
Thus, by adding a position sensor or an angle sensor, the model of the device can be expanded to an n-inertia system, and the state of the device (cutting) including components corresponding to higher-order vibration modes are included. Force, etc.) can be estimated with high accuracy.

なお、本発明は、本発明の効果を奏する範囲で変形、改良等を適宜行うことができ、上述の実施形態に限定されない。
即ち、本発明は、サーボモータ−負荷間が多慣性共振系としてモデル化され、各要素の変位あるいは角度が計測可能な種々の装置(アクチュエータ)に適用可能である。例えば、本発明は、切削加工(旋削加工、フライス加工等)や、塑性加工(プレス加工、摩擦撹拌接合等)を行う工作機械に適用することができる。また、本発明は、圧延機、ロボットの柔軟関節、柔軟アーム、宇宙構造物(マニピュレータ等)、あるいは、パワーショベル等の重機等に適用することができる。さらに、本発明は、外部センサを用いて加工状態の監視等を行う場合にも適用可能であり、種々の加工装置における加工状態の監視を簡略化することができる。また、本発明は、びびり振動の監視を始め、工具摩耗、工具欠損あるいは衝突検知等の状態推定にも適用可能である。
Note that the present invention can be appropriately modified and improved within the scope of the effects of the present invention, and is not limited to the above-described embodiment.
That is, the present invention can be applied to various devices (actuators) in which the servo motor and the load are modeled as a multi-inertia resonance system and the displacement or angle of each element can be measured. For example, the present invention can be applied to machine tools that perform cutting (turning, milling, etc.) and plastic working (pressing, friction stir welding, etc.). Further, the present invention can be applied to a rolling mill, a flexible joint of a robot, a flexible arm, a space structure (manipulator or the like), or a heavy machine such as a power shovel. Furthermore, the present invention can also be applied to the case where the processing state is monitored using an external sensor, and the monitoring of the processing state in various processing apparatuses can be simplified. The present invention can also be applied to state estimation such as monitoring of chatter vibration, tool wear, tool loss or collision detection.

また、上述の実施形態において、切削加工装置1の状態(切削力等)を推定する場合、(7)式または(6)式で推定される推定結果のいずれかのみを用いたり、条件に応じて、いずれかを選択して用いたり、双方に重み付けを行う等により統合した推定結果を用いたりすることが可能である。   Moreover, in the above-mentioned embodiment, when estimating the state (cutting force etc.) of the cutting apparatus 1, only the estimation result estimated by (7) Formula or (6) Formula is used, or according to conditions. Thus, it is possible to select and use one of them, or to use an estimation result integrated by weighting both.

また、上述の実施形態においては、切削加工装置1の状態として、切削力を推定する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。即ち、本発明においては、切削力以外の各種パラメータについて、モード空間における運動方程式を解くことにより推定を行うことが可能である。   Moreover, in the above-described embodiment, the case where the cutting force is estimated as an example of the state of the cutting apparatus 1 has been described, but the present invention is not limited thereto. In other words, in the present invention, various parameters other than the cutting force can be estimated by solving a motion equation in the mode space.

また、上記実施形態及び各変形例を適宜組み合わせて、本発明を実施することが可能である。
上述の実施形態における処理は、ハードウェア及びソフトウェアのいずれにより実行させることも可能である。
即ち、上述の処理を実行できる機能が切削加工装置1に備えられていればよく、この機能を実現するためにどのような機能構成及びハードウェア構成とするかは上述の例に限定されない。
上述の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにネットワークや記憶媒体からインストールされる。
Moreover, it is possible to implement this invention combining the said embodiment and each modification suitably.
The processing in the above-described embodiment can be executed by either hardware or software.
That is, it is only necessary that the cutting apparatus 1 has a function capable of executing the above-described processing, and what functional configuration and hardware configuration are used to realize this function is not limited to the above-described example.
When the above-described processing is executed by software, a program constituting the software is installed on a computer from a network or a storage medium.

プログラムを記憶する記憶媒体は、装置本体とは別に配布されるリムーバブルメディア、あるいは、装置本体に予め組み込まれた記憶媒体等で構成される。リムーバブルメディアは、例えば、磁気ディスク、光ディスク、または光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、CD−ROM(Compact Disk−Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk),Blu−ray Disc(登録商標)等により構成される。光磁気ディスクは、MD(Mini−Disk)等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた記憶媒体は、例えば、プログラムが記憶されているROMやハードディスク等で構成される。   The storage medium for storing the program is configured by a removable medium distributed separately from the apparatus main body, or a storage medium incorporated in the apparatus main body in advance. The removable medium is composed of, for example, a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or the like. The optical disk is composed of, for example, a CD-ROM (Compact Disk-Read Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), a Blu-ray Disc (registered trademark), and the like. The magneto-optical disk is configured by an MD (Mini-Disk) or the like. Further, the storage medium incorporated in advance in the apparatus main body is constituted by, for example, a ROM or a hard disk in which a program is stored.

以上のように構成される切削加工装置1は、状態推定部52を備えている。
状態推定部52は、アクチュエータとしての切削加工装置1の内部情報を表すパラメータに基づいて、アクチュエータを表すn−慣性モデルから変換される空間であって、互いに独立した2以上のモードによって構成される空間における運動方程式に基づいて、アクチュエータの状態を推定する。
これにより、アクチュエータのn−慣性モデルから、独立した動きとして捉えることができる2以上のモードを想定することができ、いずれかのモードにおける運動方程式を解くことで、アクチュエータの状態を容易かつ高精度に推定することができる。
即ち、本発明によれば、対象物に力を作用させるアクチュエータの状態をより高精度に推定することができる。
The cutting apparatus 1 configured as described above includes a state estimation unit 52.
The state estimation unit 52 is a space converted from an n-inertia model representing an actuator based on a parameter representing internal information of the cutting device 1 as an actuator, and is configured by two or more modes independent of each other. The state of the actuator is estimated based on the equation of motion in space.
As a result, two or more modes that can be regarded as independent movements can be assumed from the n-inertia model of the actuator, and the state of the actuator can be easily and highly accurately solved by solving the equation of motion in either mode. Can be estimated.
That is, according to the present invention, the state of the actuator that applies a force to the object can be estimated with higher accuracy.

n−慣性モデルから変換される空間を構成するモードは、アクチュエータの機械要素の重心運動からアクチュエータの状態が推定される第1のモード(例えば、剛体モード)と、第1のモードとは独立し、機械要素間の相対運動からアクチュエータの状態が推定される第2のモード(例えば、振動モード)とを含む。
これにより、アクチュエータの種々の動きに適応して、アクチュエータの状態を推定することが可能となる。
The modes constituting the space converted from the n-inertia model are independent of the first mode in which the state of the actuator is estimated from the center of gravity movement of the mechanical element of the actuator (for example, the rigid body mode) and the first mode. And a second mode (for example, vibration mode) in which the state of the actuator is estimated from the relative motion between the machine elements.
As a result, the state of the actuator can be estimated in accordance with various movements of the actuator.

状態推定部52は、第2のモードに対応する運動方程式に基づく推定結果を少なくとも用いて、前記アクチュエータの状態を推定する。
これにより、アクチュエータの動きが静止摩擦力により拘束される領域等、特定の状態においても、アクチュエータの状態をより高精度に推定することができる。
The state estimation unit 52 estimates the state of the actuator using at least the estimation result based on the equation of motion corresponding to the second mode.
Thereby, the state of the actuator can be estimated with higher accuracy even in a specific state such as a region where the movement of the actuator is restricted by the static frictional force.

モードによって構成される空間における運動方程式は、n−慣性モデルにおける所定の運動方程式に、当該運動方程式の係数行列における非対角項をゼロとする変換行列を適用することにより定義される。
これにより、モードによって構成される空間の運動方程式をより容易に解くことができるため、アクチュエータの状態を容易に推定することが可能となる。
The equation of motion in the space constituted by the modes is defined by applying a transformation matrix having zero off-diagonal terms in the coefficient matrix of the equation of motion to a predetermined equation of motion in the n-inertia model.
Thereby, since the equation of motion of the space constituted by the modes can be solved more easily, the state of the actuator can be easily estimated.

変換行列は、n−慣性モデルを構成する慣性系の慣性比によって定まる要素を含んで定義される。
これにより、n−慣性モデルにおける明確な物理量に基づいて、変換行列を定義することができる。
The transformation matrix is defined to include elements determined by the inertia ratio of the inertial system constituting the n-inertia model.
Thereby, a transformation matrix can be defined based on a clear physical quantity in the n-inertia model.

1 切削加工装置、2 モータ、2A エンコーダ、3 カップリング、4 ボールねじ、5 ベアリング、6 ステージ、7 リニアスケール、8 加工具、9 サーボアンプ、10 コントローラ、31 CPU、32 ROM、33 RAM、34 バス、35 入出力インターフェース、36 入力部、37 出力部、38 記憶部、39 通信部、40 ドライブ、41 リムーバブルメディア、51 情報取得部、52 状態推定部、53 プロセス同定部、54 モータ駆動制御部、W ワーク   1 Cutting device, 2 motor, 2A encoder, 3 coupling, 4 ball screw, 5 bearing, 6 stage, 7 linear scale, 8 processing tool, 9 servo amplifier, 10 controller, 31 CPU, 32 ROM, 33 RAM, 34 Bus, 35 Input / output interface, 36 Input section, 37 Output section, 38 Storage section, 39 Communication section, 40 Drive, 41 Removable media, 51 Information acquisition section, 52 State estimation section, 53 Process identification section, 54 Motor drive control section , W work

Claims (7)

対象物に力を作用させるアクチュエータの状態を推定する状態推定装置であって、
前記アクチュエータの内部情報を表すパラメータに基づいて、前記アクチュエータを表すn−慣性モデルから変換される空間であって、互いに独立した2以上のモードによって構成される空間における運動方程式に基づいて、前記アクチュエータの状態を推定する状態推定手段を備えることを特徴とする状態推定装置。
A state estimation device that estimates the state of an actuator that applies force to an object,
Based on an equation of motion in a space converted from an n-inertia model representing the actuator based on a parameter representing internal information of the actuator, the space being constituted by two or more independent modes A state estimation device comprising: state estimation means for estimating the state of
前記n−慣性モデルから変換される空間を構成する前記モードは、前記アクチュエータの機械要素の重心運動から前記アクチュエータの状態が推定される第1のモードと、前記第1のモードとは独立し、前記機械要素間の相対運動から前記アクチュエータの状態が推定される第2のモードとを含むことを特徴とする請求項1に記載の状態推定装置。   The mode constituting the space transformed from the n-inertia model is independent of the first mode and the first mode in which the state of the actuator is estimated from the center of gravity movement of the mechanical element of the actuator. The state estimation apparatus according to claim 1, further comprising: a second mode in which a state of the actuator is estimated from a relative motion between the mechanical elements. 前記状態推定手段は、前記第2のモードに対応する運動方程式に基づく推定結果を少なくとも用いて、前記アクチュエータの状態を推定することを特徴とする請求項2に記載の状態推定装置。   The state estimation device according to claim 2, wherein the state estimation means estimates the state of the actuator using at least an estimation result based on an equation of motion corresponding to the second mode. 前記モードによって構成される空間における運動方程式は、前記n−慣性モデルにおける所定の運動方程式に、当該運動方程式の係数行列における非対角項をゼロとする変換行列を適用することにより定義されることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の状態推定装置。   The equation of motion in the space constituted by the modes is defined by applying a transformation matrix having zero off-diagonal terms in the coefficient matrix of the equation of motion to a predetermined equation of motion in the n-inertia model. The state estimation apparatus according to any one of claims 1 to 3. 前記変換行列は、前記n−慣性モデルを構成する慣性系の慣性比によって定まる要素を含んで定義されることを特徴とする請求項4に記載の状態推定装置。   The state estimation apparatus according to claim 4, wherein the transformation matrix is defined including an element determined by an inertia ratio of an inertial system constituting the n-inertia model. 対象物に力を作用させるアクチュエータの状態を推定する状態推定装置が実行する状態推定方法であって、
前記アクチュエータの内部情報を表すパラメータに基づいて、前記アクチュエータを表すn−慣性モデルから変換される空間であって、互いに独立した2以上のモードによって構成される空間における運動方程式に基づいて、前記アクチュエータの状態を推定する状態推定ステップを含むことを特徴とする状態推定方法。
A state estimation method executed by a state estimation device that estimates a state of an actuator that applies a force to an object,
Based on an equation of motion in a space converted from an n-inertia model representing the actuator based on a parameter representing internal information of the actuator, the space being constituted by two or more independent modes The state estimation method characterized by including the state estimation step which estimates the state of this.
対象物に力を作用させるアクチュエータの状態を推定する状態推定装置を構成するコンピュータに、
前記アクチュエータの内部情報を表すパラメータに基づいて、前記アクチュエータを表すn−慣性モデルから変換される空間であって、互いに独立した2以上のモードによって構成される空間における運動方程式に基づいて、前記アクチュエータの状態を推定する状態推定機能を実現させることを特徴とするプログラム。
In a computer constituting a state estimation device that estimates the state of an actuator that applies force to an object,
Based on an equation of motion in a space converted from an n-inertia model representing the actuator based on a parameter representing internal information of the actuator, the space being constituted by two or more independent modes A program characterized by realizing a state estimation function for estimating a state of a computer.
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