JP2018111171A

JP2018111171A - Abnormality sign detection system and abnormality detection method

Info

Publication number: JP2018111171A
Application number: JP2017003901A
Authority: JP
Inventors: 真岡田; Makoto Okada; 寅喜佐久間; Toraki Sakuma; 尚大内; Takashi Ouchi; 靖佐野; Yasushi Sano; 顕二西川; Kenji Nishikawa
Original assignee: Hitachi GE Nuclear Energy Ltd
Current assignee: Hitachi GE Nuclear Energy Ltd
Priority date: 2017-01-13
Filing date: 2017-01-13
Publication date: 2018-07-19
Anticipated expiration: 2037-01-13
Also published as: JP6712236B2

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an abnormality sign detection system, etc. which appropriately detects an abnormality sign of a machining tool.SOLUTION: An abnormality sign detection system 20 comprises: a main spindle signal measurement unit 23 for measuring, during the machining of a workpiece K, a main spindle signal such as an electric current value of a main spindle motor 13 for rotating a main spindle 12 on which a machining tool 11 is mounted; a machining sound measurement unit 24 for measuring a machining sound which occurs during the machining of the workpiece K; and an arithmetic unit 25 for detecting an abnormality sign of the machining tool 11, based on the main spindle signal measured by the main spindle signal measurement unit 23 and the machining sound measured by the machining sound measurement unit 24.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、加工工具の異常予兆を検知する異常予兆検知システム等に関する。 The present invention relates to an abnormality sign detection system that detects an abnormality sign of a machining tool.

加工工具の異常予兆を検知する技術として、例えば、特許文献１には、「加工工具の１加工毎の累積消費電流…を求め、この累積値と、予め定めた基準消費電流量…からなる基準値と比較して加工工具の異常・寿命を判定する」ことが記載されている。 As a technique for detecting an abnormality sign of a machining tool, for example, Patent Document 1 discloses that “a cumulative consumption current for each machining of a machining tool is obtained, and a reference composed of this accumulated value and a predetermined reference consumption current amount”. It is described that the abnormality / life of the machining tool is determined by comparing with the value ”.

特開２００５−２２０５２号公報JP 2005-22052 A

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、１加工毎の累積消費電流が所定の基準値を超えた場合であっても、その使用条件等によっては、加工工具がそれほど磨耗していない可能性がある。つまり、特許文献１に記載の技術では、加工工具がまだ十分に使用できるにも関わらず、場合によっては、「加工工具に異常あり（寿命がつきた）」と判定される可能性がある。 However, in the technique described in Patent Document 1, there is a possibility that the machining tool is not worn so much depending on the use conditions and the like even when the accumulated current consumption for each machining exceeds a predetermined reference value. is there. In other words, in the technique described in Patent Document 1, although the machining tool can still be used sufficiently, it may be determined that “the machining tool is abnormal (life)”.

そこで、本発明は、加工工具の異常予兆を適切に検知する異常予兆検知システム等を提供することを課題とする。 Then, this invention makes it a subject to provide the abnormal sign detection system etc. which detect the abnormal sign of a processing tool appropriately.

前記課題を解決するために、本発明は、主軸信号測定部によって測定される主軸信号、及び、加工音測定部によって測定される加工音に基づいて、加工工具の異常予兆を検知する異常予兆検知部を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, the present invention provides an abnormality sign detection for detecting an abnormality sign of a machining tool based on a spindle signal measured by a spindle signal measurement unit and a machining sound measured by a machining sound measurement unit. It comprises a part.

本発明によれば、加工工具の異常予兆を適切に検知する異常予兆検知システム等を提供できる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the abnormal sign detection system etc. which detect the abnormal sign of a processing tool appropriately can be provided.

本発明の実施形態に係る異常予兆検知システムを含む構成図である。1 is a configuration diagram including an abnormality sign detection system according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係る異常予兆検知システムにおいて、異常予兆の判定基準である閾値を設定するための演算装置の処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of the arithmetic unit for setting the threshold value which is a criterion of abnormality sign in the abnormality sign detection system which concerns on embodiment of this invention. 主軸モータの電流値の変化の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a change of the electric current value of a spindle motor. 図３に示す太枠線内の電流値の波形を時間軸で引き延ばした説明図である。It is explanatory drawing which extended the waveform of the electric current value in the thick frame line shown in FIG. 3 on the time axis. 主軸モータの電流波形と標本線３との交点に関する説明図である。It is explanatory drawing regarding the intersection of the current waveform of a spindle motor, and the sample line. 加工工具が比較的磨耗した状態のときに検出された主軸モータの電流値のカウントデータ量を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the count data amount of the electric current value of the spindle motor detected when the processing tool is comparatively worn. 加工工具がほぼ新品の状態のときに検出された主軸モータの電流値のカウントデータ量を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the count data amount of the electric current value of the spindle motor detected when the processing tool is a new article state. 工具磨耗幅と正常データ割合との関係を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the relationship between a tool wear width and a normal data ratio. 本発明の実施形態に係る異常予兆検知システムによる異常予兆の検知に関するフローチャートである。It is a flowchart regarding the detection of the abnormal sign by the abnormal sign detection system which concerns on embodiment of this invention.

≪実施形態≫
以下では、実施形態に係る異常予兆検知システム２０（図１参照）の説明に先立って、加工工具１１（異常予兆の検知対象）を備える加工装置１０（図１参照）について簡単に説明する。 <Embodiment>
Hereinafter, prior to the description of the abnormality sign detection system 20 (see FIG. 1) according to the embodiment, the machining apparatus 10 (see FIG. 1) including the machining tool 11 (abnormality sign detection target) will be briefly described.

＜加工装置の構成＞
図１は、実施形態に係る異常予兆検知システム２０を含む構成図である。
図１に示す加工装置１０は、被削材Ｋを加工する装置であり、加工工具１１と、主軸１２と、主軸モータ１３と、サーボアンプ１４と、ＮＣ装置１５（Numerical Control apparatus）と、を備えている。 <Configuration of processing equipment>
FIG. 1 is a configuration diagram including an abnormality sign detection system 20 according to the embodiment.
A processing apparatus 10 shown in FIG. 1 is an apparatus for processing a workpiece K, and includes a processing tool 11, a main shaft 12, a main shaft motor 13, a servo amplifier 14, and an NC device 15 (Numerical Control apparatus). I have.

加工工具１１は、例えば、被削材Ｋの加工に用いられるエンドミル（軸に直交する方向に穴を削り広げる切削工具）であり、主軸１２に設置されている。
主軸１２は、主軸モータ１３のトルクを加工工具１１に伝達する部材であり、例えば、回転対称な形状を呈している。そして、加工工具１１の切刃を被削材Ｋに押し当てた状態で、この加工工具１１を回転させることによって、被削材Ｋが切削されるようになっている。なお、不図示の機器によって、主軸１２が、加工工具１１とともに３次元で移動可能になっている。 The processing tool 11 is, for example, an end mill (a cutting tool that cuts a hole in a direction perpendicular to the axis) used for processing the workpiece K, and is installed on the main shaft 12.
The main shaft 12 is a member that transmits the torque of the main shaft motor 13 to the machining tool 11 and has, for example, a rotationally symmetric shape. The work material K is cut by rotating the work tool 11 with the cutting edge of the work tool 11 pressed against the work material K. The main shaft 12 can be moved in a three-dimensional manner together with the processing tool 11 by a device (not shown).

主軸モータ１３は、加工工具１１を回転させるためのトルクを発生させるモータである。この主軸モータ１３のトルクが、不図示の動力伝達機構及び主軸１２を介して、加工工具１１に伝達されるようになっている。 The spindle motor 13 is a motor that generates torque for rotating the machining tool 11. The torque of the spindle motor 13 is transmitted to the machining tool 11 via a power transmission mechanism (not shown) and the spindle 12.

サーボアンプ１４は、ＮＣ装置１５からの指令信号に基づいて、主軸モータ１３の電機子（図示せず）に印加される電圧や、この電機子に流れる電流を調整する装置である。
ＮＣ装置１５は、演算装置２５の制御部２５ｅから入力される信号に基づいて、サーボアンプ１４を制御する装置である。なお、被削材Ｋの加工手順を示すデータや、サーボアンプ１４の制御方法を示すデータが、所定のＮＣプログラムとして、予めＮＣ装置１５に記憶されている。 The servo amplifier 14 is a device that adjusts a voltage applied to an armature (not shown) of the spindle motor 13 and a current flowing through the armature based on a command signal from the NC device 15.
The NC device 15 is a device that controls the servo amplifier 14 based on a signal input from the control unit 25e of the arithmetic device 25. Data indicating the machining procedure of the work material K and data indicating the control method of the servo amplifier 14 are stored in advance in the NC device 15 as a predetermined NC program.

＜異常予兆検知システムの構成＞
図１に示す異常予兆検知システム２０は、加工工具１１の異常予兆を検知するシステムである。前記した「異常予兆」とは、加工工具１１の「異常」が発生する前触れである。また、加工工具１１の「異常」には、磨耗によって加工工具１１の寿命がつきることの他、加工工具１１の故障（チッピング等）も含まれる。 <Configuration of abnormal sign detection system>
An abnormality sign detection system 20 shown in FIG. 1 is a system that detects an abnormality sign of the machining tool 11. The above-mentioned “abnormality sign” is a prelude to the occurrence of “abnormality” of the machining tool 11. Further, the “abnormality” of the processing tool 11 includes not only the life of the processing tool 11 due to wear but also failure (chipping or the like) of the processing tool 11.

図１に示すように、異常予兆検知システム２０は、入力部２１と、記憶部２２と、主軸信号測定部２３と、加工音測定部２４と、演算装置２５と、を備えている。
入力部２１は、例えば、キーボードやマウスであり、ユーザの操作によって各種設定を行う際に用いられる。
記憶部２２には、加工工具１１が正常（ほぼ新品の状態）であるときに取得された正常データ２２ａが格納されている。この正常データ２２ａについては後記する。 As illustrated in FIG. 1, the abnormality sign detection system 20 includes an input unit 21, a storage unit 22, a spindle signal measurement unit 23, a machining sound measurement unit 24, and a calculation device 25.
The input unit 21 is, for example, a keyboard or a mouse, and is used when various settings are performed by a user operation.
The storage unit 22 stores normal data 22a acquired when the machining tool 11 is normal (almost new). The normal data 22a will be described later.

主軸信号測定部２３は、被削材Ｋの加工中に主軸信号を測定するものである。前記した「主軸信号」とは、主軸モータ１３の電流値、電力値、加工工具１１の加速度、又は加工工具１１の切削力を示す信号である。以下では一例として、主軸モータ１３とサーボアンプ１４とを接続する配線Ｗに、主軸信号測定部２３として電流センサを設け、主軸モータ１３の電流値を「主軸信号」として測定する場合について説明する。 The spindle signal measuring unit 23 measures the spindle signal during machining of the work material K. The “spindle signal” described above is a signal indicating the current value, power value, acceleration of the machining tool 11, or cutting force of the machining tool 11. As an example, a case will be described in which a current sensor is provided as the spindle signal measurement unit 23 in the wiring W connecting the spindle motor 13 and the servo amplifier 14 and the current value of the spindle motor 13 is measured as a “spindle signal”.

加工音測定部２４は、被削物の加工中に発生する加工音を測定（収集）するマイクロホンであり、加工工具１１の付近に設置されている。
なお、加工装置１０の稼動中、その付近の他の機器（図示せず）も稼動していることが多い。したがって、加工音測定部２４によって収集される音には、加工装置１０の加工音の他に、前記した機器の稼動に伴う雑音（不図示のクレーンの移動音、シャッタの作動音、溶接やグラインダの作業音等）が含まれている。このような雑音を低減するために、加工音測定部２４として、指向性の高い（つまり、加工音への感度が高い）指向性マイクロホンを用いることが好ましい。これによって、被削材Ｋの加工中に生ずる加工音を、加工音測定部２４によって適切に測定できる。 The processing sound measurement unit 24 is a microphone that measures (collects) processing sound generated during processing of the work, and is installed in the vicinity of the processing tool 11.
In addition, while the processing apparatus 10 is operating, other devices (not shown) in the vicinity thereof are often operating. Therefore, the sound collected by the machining sound measuring unit 24 includes, in addition to the machining sound of the machining apparatus 10, noises (such as crane movement sound (not shown), shutter operation sound, welding and grinder) that are caused by the operation of the equipment. Sound). In order to reduce such noise, it is preferable to use a directional microphone having high directivity (that is, high sensitivity to processed sound) as the processed sound measurement unit 24. Thereby, the processing sound generated during processing of the work material K can be appropriately measured by the processing sound measuring unit 24.

演算装置２５は、図示はしないが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、各種インタフェース等の電子回路を含んで構成されている。そして、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出してＲＡＭに展開し、ＣＰＵが各種処理を実行するようになっている。 Although not shown, the arithmetic unit 25 includes electronic circuits such as a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and various interfaces. Then, the program stored in the ROM is read out and expanded in the RAM, and the CPU executes various processes.

演算装置２５は、所定のプログラムに基づいて、ＮＣ装置１５に制御信号を出力する機能を有している。また、演算装置２５は、主軸信号測定部２３によって測定される主軸信号、及び、加工音測定部２４によって測定される加工音に基づいて、加工工具１１の異常予兆を検知する機能を有している。さらに、演算装置２５は、加工工具１１の異常予兆を検知した場合、加工工具１１の交換等を行うための制御指令を不図示の機器に出力する機能を有している。なお、演算装置２５が実行する処理の詳細については後記する。 The arithmetic device 25 has a function of outputting a control signal to the NC device 15 based on a predetermined program. The arithmetic device 25 has a function of detecting an abnormality sign of the machining tool 11 based on the spindle signal measured by the spindle signal measuring unit 23 and the machining sound measured by the machining sound measuring unit 24. Yes. Furthermore, the arithmetic unit 25 has a function of outputting a control command for exchanging the machining tool 11 to a device (not shown) when an abnormality sign of the machining tool 11 is detected. Details of the processing executed by the arithmetic unit 25 will be described later.

図１に示すように、演算装置２５は、測定部２５ａと、信号処理部２５ｂと、積分処理部２５ｃと、判定処理部２５ｄと、制御部２５ｅと、を備えている。
測定部２５ａは、主軸信号測定部２３から入力される主軸信号を読み込む機能を有している。
信号処理部２５ｂは、前記した主軸信号や加工音に基づいて、加工工具１１の磨耗の進み度合いを示すカウントデータ量を算出する機能を有している。なお、カウントデータ量の算出手順については後記する。 As shown in FIG. 1, the arithmetic device 25 includes a measurement unit 25a, a signal processing unit 25b, an integration processing unit 25c, a determination processing unit 25d, and a control unit 25e.
The measuring unit 25a has a function of reading the spindle signal input from the spindle signal measuring unit 23.
The signal processing unit 25b has a function of calculating a count data amount indicating the progress of wear of the machining tool 11 based on the spindle signal and machining sound. The procedure for calculating the count data amount will be described later.

積分処理部２５ｃは、所定時間分のカウントデータ量を積分する機能を有している。
判定処理部２５ｄは、積分処理部２５ｃの算出結果に基づいて、加工工具１１に異常予兆の有無を判定する機能を有している。
制御部２５ｅは、判定処理部２５ｄの判定結果に基づいて、ＮＣ装置１５に所定の制御信号を出力したり、主軸１２を移動させるための制御信号を不図示の機器に出力したりする機能を有している。 The integration processing unit 25c has a function of integrating the count data amount for a predetermined time.
The determination processing unit 25d has a function of determining the presence / absence of an abnormality sign in the machining tool 11 based on the calculation result of the integration processing unit 25c.
The control unit 25e has a function of outputting a predetermined control signal to the NC device 15 based on the determination result of the determination processing unit 25d or outputting a control signal for moving the spindle 12 to a device (not shown). Have.

なお、主軸信号及び加工音に基づいて、加工工具１１の異常予兆を検知する「異常予兆検知部」は、信号処理部２５ｂと、積分処理部２５ｃと、判定処理部２５ｄと、を含んで構成される。 The “abnormal sign detection unit” that detects an abnormal sign of the machining tool 11 based on the spindle signal and the machining sound includes a signal processing unit 25b, an integration processing unit 25c, and a determination processing unit 25d. Is done.

本実施形態では、加工工具１１の異常予兆の判定基準である所定の閾値を、正常データ２２ａや測定データに基づいて、ユーザが設定するようにしている。前記した「正常データ２２ａ」とは、ほぼ新品の状態の加工工具１１を実際に使用することで得られた主軸信号及び加工音である。また、「測定データ」とは、比較的磨耗した状態の加工工具１１を実際に使用して得られた主軸信号及び加工音である。 In the present embodiment, the user sets a predetermined threshold that is a criterion for predicting abnormality of the machining tool 11 based on normal data 22a and measurement data. The “normal data 22a” described above is a spindle signal and machining sound obtained by actually using the machining tool 11 in a nearly new state. The “measurement data” is a spindle signal and machining sound obtained by actually using the machining tool 11 in a relatively worn state.

そして、前記した閾値が設定された後、被削材Ｋの加工中に、加工工具１１の異常予兆を検知するための所定の処理が行われる。以下では、まず、異常予兆の判定基準である閾値の設定について説明した後、加工工具１１の異常予兆を検知する処理について説明する。 Then, after the threshold value is set, a predetermined process for detecting an abnormality sign of the machining tool 11 is performed during machining of the work material K. In the following, first, setting of a threshold value that is a criterion for determining an abnormal sign will be described, and then processing for detecting an abnormal sign of the machining tool 11 will be described.

＜閾値の設定＞
図２は、異常予兆の判定基準である閾値を設定するための演算装置２５の処理を示すフローチャートである（適宜、図１を参照）。
なお、図２の「ＳＴＡＲＴ」時には、比較的磨耗した状態の加工工具１１が主軸モータ１３の駆動によって回転しており、この加工工具１１によって被削材Ｋが加工されているものとする。 <Threshold setting>
FIG. 2 is a flowchart showing the processing of the arithmetic unit 25 for setting a threshold value that is a criterion for predicting abnormality (see FIG. 1 as appropriate).
2, it is assumed that the machining tool 11 in a relatively worn state is rotated by driving the spindle motor 13 and the workpiece K is being machined by the machining tool 11.

図２のステップＳ１０１において演算装置２５は、主軸信号測定部２３によって測定された主軸信号（主軸モータ１３の電流値）を読み込むとともに、加工音測定部２４によって測定された加工音のデータを読み込む。 In step S <b> 101 of FIG. 2, the arithmetic device 25 reads the spindle signal (current value of the spindle motor 13) measured by the spindle signal measurement unit 23 and reads the machining sound data measured by the machining sound measurement unit 24.

ステップＳ１０２において演算装置２５は、信号処理部２５ｂによって、所定の信号処理を行う。この信号処理について詳しく説明すると、演算装置２５は、まず、所定時間（例えば、５秒間）における主軸信号を抽出し、この主軸信号に対して事前信号処理を行う。すなわち、演算装置２５は、事前信号処理として、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、及び移動平均フィルタのうち少なくとも一つを用いて、主軸信号に含まれるノイズを除去する。 In step S102, the arithmetic unit 25 performs predetermined signal processing by the signal processing unit 25b. The signal processing will be described in detail. First, the arithmetic unit 25 extracts a spindle signal for a predetermined time (for example, 5 seconds), and performs pre-signal processing on the spindle signal. That is, the arithmetic unit 25 removes noise included in the spindle signal using at least one of a low-pass filter, a high-pass filter, a band-pass filter, and a moving average filter as the prior signal processing.

同様にして、演算装置２５は、前記した所定時間における加工音のデータを抽出する。そして、演算装置２５は、事前信号処理として、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、及び移動平均フィルタのうち少なくとも一つを用いて、加工音に含まれるノイズを除去する。 Similarly, the arithmetic unit 25 extracts the processing sound data at the predetermined time. And the arithmetic unit 25 removes the noise contained in the processed sound by using at least one of a low-pass filter, a high-pass filter, a band-pass filter, and a moving average filter as the prior signal processing.

そして、ステップＳ１０２の信号処理において演算装置２５は、事前信号処理が施された主軸信号に基づき、加工工具１１の磨耗の進み度合いを示す「カウントデータ量」を算出する。同様に、演算装置２５は、事前信号処理が施された加工音のデータに基づいて、別の「カウントデータ量」を算出する。なお、「カウントデータ量」の算出処理や、図２に示す正常データ２２ａに関する処理については後記する。 In the signal processing in step S102, the arithmetic unit 25 calculates a “count data amount” indicating the progress of wear of the machining tool 11 based on the spindle signal that has been subjected to the prior signal processing. Similarly, the arithmetic unit 25 calculates another “count data amount” based on the processed sound data that has been subjected to the prior signal processing. The “count data amount” calculation process and the process related to the normal data 22a shown in FIG. 2 will be described later.

ステップＳ１０３において演算装置２５は、積分処理部２５ｃによって、前記したカウントデータ量を積分する。すなわち、演算装置２５は、所定時間分の主軸信号のカウントデータ量を積分し、また、所定時間分の加工音のカウントデータ量を積分する。 In step S103, the arithmetic unit 25 integrates the count data amount by the integration processing unit 25c. That is, the arithmetic unit 25 integrates the count data amount of the spindle signal for a predetermined time, and integrates the count data amount of the machining sound for a predetermined time.

ステップＳ１０４において演算装置２５は、主軸信号及び加工音のそれぞれについて、正常データ割合を算出する。なお、正常データ割合の定義や算出手順については後記する。 In step S104, the arithmetic unit 25 calculates a normal data ratio for each of the spindle signal and the machining sound. The definition and calculation procedure of the normal data ratio will be described later.

次のステップＳ１０５では、入力部２１を介したユーザの操作によって、正常データ割合に関する閾値が設定される。すなわち、主軸信号の正常データ割合に関する閾値が設定されるとともに、加工音の正常データ割合に関する閾値が設定される。これらの閾値は、後記するように、加工工具１１における異常予兆の有無の判定に用いられる。
次に、主軸モータ１３の電流値（主軸信号）を例に、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の処理についてさらに詳しく説明する。 In the next step S105, a threshold relating to the normal data ratio is set by a user operation via the input unit 21. That is, a threshold for the normal data ratio of the spindle signal is set, and a threshold for the normal data ratio of the machining sound is set. These threshold values are used to determine whether or not there is an abnormal sign in the machining tool 11 as will be described later.
Next, the process of steps S102 to S105 will be described in more detail by taking the current value (spindle signal) of the spindle motor 13 as an example.

図３は、主軸モータ１３の電流値の変化の例を示す説明図である（適宜、図１、図２を参照）。なお、図３の横軸は、被削材Ｋの加工開始時からの経過時間であり、縦軸は、主軸モータ１３の電流値である。
図２に示すステップＳ１０２の「信号処理」において演算装置２５は、ノイズが除去された後の電流値の波形から、図３の太枠線Ｑで示す所定のサンプル時間（例えば、０．５秒間）のデータを抽出する。すなわち、演算装置２５は、測定部２５ａによって、サンプル時間に含まれる時々刻々の電流値を、主軸信号として読み込む。このサンプル時間は、主軸信号の波形の特徴を捉えることができる程度の時間として予め設定されている。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a change in the current value of the spindle motor 13 (see FIGS. 1 and 2 as appropriate). Note that the horizontal axis in FIG. 3 is the elapsed time from the start of machining the work material K, and the vertical axis is the current value of the spindle motor 13.
In the “signal processing” in step S102 shown in FIG. 2, the arithmetic unit 25 calculates a predetermined sample time (for example, 0.5 seconds) indicated by the thick frame line Q in FIG. 3 from the waveform of the current value after the noise is removed. ) Data is extracted. That is, the arithmetic unit 25 reads the current value included in the sample time every moment as the main axis signal by the measuring unit 25a. This sample time is set in advance as a time that can capture the characteristic of the waveform of the main axis signal.

図４は、図３に示す太枠線Ｑ内の電流値の波形を時間軸で引き延ばした説明図である。
なお、図４の横軸は、太枠線Ｑ内の時間軸の始点からの経過時間であり、縦軸は、主軸モータ１３の電流値である。また、図４に示すｎ本の標本線１，２，〜，ｎは、電流値が一定の（つまり、時間軸と平行な）直線であり、縦軸方向において所定の間隔で設定されている。本実施形態では、一例として、標本線１，２，〜，ｎを縦軸方向において等間隔とした。 FIG. 4 is an explanatory diagram in which the waveform of the current value in the thick frame Q shown in FIG. 3 is extended on the time axis.
The horizontal axis in FIG. 4 is the elapsed time from the start point of the time axis in the thick frame Q, and the vertical axis is the current value of the spindle motor 13. Further, the n sample lines 1, 2,..., N shown in FIG. 4 are straight lines having a constant current value (that is, parallel to the time axis), and are set at predetermined intervals in the vertical axis direction. . In the present embodiment, as an example, the sample lines 1, 2,..., N are equally spaced in the vertical axis direction.

これらの標本線１，２，…，ｎの各電流値は、所定のサンプル時間（０．５秒間）に含まれる電流波形が複数本の標本線と交わるように、事前の実験に基づいて予め設定されている。そして、標本線１，２，…，ｎと電流波形との交点に基づいて、電流波形（つまり、主軸信号）の特徴が抽出される。 The current values of the sample lines 1, 2,..., N are previously determined based on prior experiments so that a current waveform included in a predetermined sample time (0.5 seconds) intersects with a plurality of sample lines. Is set. Based on the intersection of the sample lines 1, 2,..., N and the current waveform, the characteristics of the current waveform (that is, the main axis signal) are extracted.

図５は、主軸モータ１３の電流波形と標本線３との交点に関する説明図である。
図５に示す例では、所定のサンプル時間（０．５秒間）において、電流波形と標本線３との交点が１８個存在している。これらの交点の個数を「交差カウント」という。
また、電流波形の電流値が、標本線３の電流値（約２２［Ａ］）を超えてから、標本線３の電流値以下になるまでの時間ｔ１〜ｔ８のそれぞれを「カウント量」という。例えば、隣り合う交点Ｇ１，Ｇ２間の時間ｔ１であるカウント量は０．０９秒である。 FIG. 5 is an explanatory diagram relating to the intersection of the current waveform of the spindle motor 13 and the sample line 3.
In the example shown in FIG. 5, there are 18 intersections between the current waveform and the sample line 3 in a predetermined sample time (0.5 seconds). The number of these intersections is called “intersection count”.
Each of the times t1 to t8 from when the current value of the current waveform exceeds the current value of the sample line 3 (about 22 [A]) until it becomes equal to or less than the current value of the sample line 3 is referred to as “count amount”. . For example, the count amount that is the time t1 between the adjacent intersections G1 and G2 is 0.09 seconds.

ここで、標本線ｋにおける交差カウントをＸ_１ｋとし、標本線ｋにおけるカウント量の和をＸ_２ｋとする。そうすると、例えば、標本線３については、交差カウントＸ_１３＝１８であり、カウント量の和Ｘ_２３＝ｔ１＋ｔ２＋…＋ｔ９である。 Here, the intersection counting at the sampling line k and X _1k, the sum of the count amount in the specimen line k and X _2k. Then, for example, for the sample line 3, the intersection count X ₁₃ = 18 and the count amount sum X ₂₃ = t1 + t2 +... + T9.

図２のステップＳ１０２の「信号処理」において演算装置２５は、標本線１，２，…ｎのそれぞれについて、交差カウントＸ_１ｋ及びカウント量の和Ｘ_２ｋ（ｋ＝１，２，…，ｎ）を求める。そして、演算装置２５は、以下の式（１）に示すように、交差カウントＸ_１ｋをｋ行１列の成分とし、カウント量の和Ｘ_２ｋをｋ行２列の成分とする行列Ｘを生成する。なお、ｎ行２列の行列Ｘは、主軸信号である電流値の波形を表している。 In “signal processing” in step S102 of FIG. 2, the arithmetic unit 25 calculates the cross count X _1k and the sum X _2k (k = 1, 2,..., N) for each of the sample lines 1, 2 _,. Ask for. Then, the arithmetic unit 25 generates a matrix X having the intersection count X _1k as a component of k rows and 1 column and the sum X _{2k of the} count amount as a component of k rows and 2 columns as shown in the following equation (1). To do. Note that the matrix X of n rows and 2 columns represents a waveform of a current value that is a main axis signal.

そして、演算装置２５は、以下の式（２）に示すように、行列Ｘの各列における平均値を求める。 And the arithmetic unit 25 calculates | requires the average value in each column of the matrix X, as shown to the following formula | equation (2).

さらに、演算装置２５は、以下の式（３）に示すように、行列Ｘの各列における標準偏差を求める。 Furthermore, the arithmetic unit 25 calculates a standard deviation in each column of the matrix X as shown in the following formula (3).

次に、演算装置２５は、式（２）の平均値、及び式（３）の標準偏差を用いて、以下の式（４）に基づき、正規化行列Ｚの各成分を求める。 Next, the arithmetic unit 25 obtains each component of the normalized matrix Z based on the following formula (4) using the average value of formula (2) and the standard deviation of formula (3).

このようにして生成されるｎ行２列の正規化行列Ｚは、以下の式（５）で表される。 The n-by-2 normalization matrix Z generated in this way is expressed by the following equation (5).

次に、演算装置２５は、以下の式（６）に基づき、行列Ｘの各成分の値を用いて、相関行列Ｒを算出する。なお、変数は交差カウントとカウント量の和の２種類であるため、相関行列Ｒは２行２列の正方行列（対角成分が１の対称行列）になる。 Next, the arithmetic unit 25 calculates the correlation matrix R using the values of the components of the matrix X based on the following equation (6). Since there are two types of variables, the sum of the intersection count and the count amount, the correlation matrix R is a square matrix with 2 rows and 2 columns (a symmetric matrix with a diagonal component of 1).

次に、演算装置２５は、以下の式（７）に示すカウントデータ量Ｄを算出する。このカウントデータ量Ｄは、前記したように、加工工具１１の磨耗が進んでいる程度を示す値である。すなわち、加工工具１１の磨耗が進むにつれて、カウントデータ量Ｄが大きな値になる傾向がある。なお、式（７）に示すＲ^−１は相関行列Ｒの逆行列であり、Ｚ^Ｔは正規化行列Ｚの転置行列である。 Next, the arithmetic unit 25 calculates the count data amount D shown in the following formula (7). As described above, the count data amount D is a value indicating the degree of wear of the processing tool 11. That is, the count data amount D tends to increase as the work tool 11 wears. In Equation (7), R ⁻¹ is an inverse matrix of the correlation matrix R, and Z ^T is a transposed matrix of the normalization matrix Z.

このようにして演算装置２５は、主軸モータ１３の電流値（主軸信号）に関して、０．５秒分のカウントデータ量Ｄを算出する。そして、演算装置２５は、カウントデータ量Ｄの演算を、例えば、時系列的に１０回繰り返すことによって、０．５秒分のカウントデータ量Ｄを合計で１０個求める。このように式（１）〜（７）の演算を繰り返す処理が、図２に示すステップＳ１０２の「信号処理」である。 In this way, the arithmetic unit 25 calculates the count data amount D for 0.5 seconds with respect to the current value (spindle signal) of the spindle motor 13. Then, the arithmetic unit 25 obtains a total of ten count data amounts D for 0.5 seconds by repeating the calculation of the count data amount D ten times, for example, in time series. The process of repeating the calculations of equations (1) to (7) in this way is “signal processing” in step S102 shown in FIG.

なお、所定の５秒間の電流値に基づいて、０．５秒×１０個のカウントデータ量Ｄを求めてもよい。また、例えば、所定の２０秒間の電流値に基づいて、０．５秒分の電流値を２秒間隔で読み込んで、０．５秒×１０個のカウントデータ量Ｄを求めてもよい。 Note that 0.5 seconds × 10 count data amounts D may be obtained based on a predetermined current value for 5 seconds. Further, for example, based on a predetermined current value for 20 seconds, a current value for 0.5 seconds may be read at intervals of 2 seconds to obtain 0.5 seconds × 10 count data amounts D.

図６は、加工工具１１が比較的磨耗した状態のときに検出された主軸モータ１３の電流値のカウントデータ量Ｄを示す説明図である。
なお、図６の横軸は時間であり、縦軸は式（７）に基づくカウントデータ量Ｄである。
前記したように、０．５秒分のカウントデータ量Ｄが時系列順に１０個求められている。図２に示すステップＳ１０３において演算装置２５は、これらのカウントデータ量Ｄを積分する（つまり、図６に示す斜線部分の面積を求める）。以下では、主軸信号の測定データに基づくカウントデータ量Ｄの積分値を「測定データ量」という。 FIG. 6 is an explanatory diagram showing the count data amount D of the current value of the spindle motor 13 detected when the machining tool 11 is relatively worn.
In FIG. 6, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the count data amount D based on Expression (7).
As described above, ten count data amounts D for 0.5 seconds are obtained in chronological order. In step S103 shown in FIG. 2, the arithmetic unit 25 integrates these count data amounts D (that is, obtains the area of the hatched portion shown in FIG. 6). Hereinafter, the integrated value of the count data amount D based on the measurement data of the spindle signal is referred to as “measurement data amount”.

また、主軸信号の測定データとは別に、ほぼ新品の状態の加工工具１１を用いて被削材Ｋの加工を行ったときの主軸モータ１３の電流値が、主軸信号の正常データ２２ａ（図２参照）として、予め記憶部２２に格納されている。この正常データ２２ａを用いて、前記したステップＳ１０１〜Ｓ１０３と同様の処理が行われる。すなわち、正常データ２２ａを用いて、例えば、０．５秒分のカウントデータ量Ｄが時系列順に１０個算出される。 In addition to the measurement data of the spindle signal, the current value of the spindle motor 13 when machining the workpiece K using the machining tool 11 in a nearly new state is the normal data 22a of the spindle signal (FIG. 2). Reference) is stored in the storage unit 22 in advance. Using this normal data 22a, the same processing as in steps S101 to S103 described above is performed. That is, using the normal data 22a, for example, 10 count data amounts D for 0.5 seconds are calculated in chronological order.

図７は、加工工具１１がほぼ新品の状態のときに検出された主軸モータ１３の電流値のカウントデータ量Ｄを示す説明図である。
なお、図７の横軸は時間であり、縦軸は式（７）に基づくカウントデータ量Ｄである。
加工工具１１がほぼ新品の状態のときのカウントデータ量Ｄ（図７参照）は、加工工具１１が比較的磨耗した状態のときのカウントデータ量Ｄ（図６参照）よりも、全体的に小さな値になっている。言い換えると、加工工具１１の磨耗が進むにつれて、カウントデータ量Ｄが大きくなる傾向がある。図２のステップＳ１０３において演算装置２５は、図７に示す正常時のカウントデータ量Ｄ（０．５秒間×１０個）に関しても、積分を行う。この積分値を「正常データ量」という。 FIG. 7 is an explanatory diagram showing the count data amount D of the current value of the spindle motor 13 detected when the machining tool 11 is almost new.
In FIG. 7, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the count data amount D based on the equation (7).
The count data amount D when the machining tool 11 is almost new (see FIG. 7) is generally smaller than the count data amount D when the machining tool 11 is relatively worn (see FIG. 6). It is a value. In other words, the count data amount D tends to increase as the working tool 11 wears. In step S103 of FIG. 2, the arithmetic unit 25 also performs integration for the normal count data amount D (0.5 seconds × 10) shown in FIG. This integrated value is referred to as “normal data amount”.

そして、演算装置２５は、以下の式（８）に基づいて、正常データ割合Ｓを算出する。なお、式（８）の分母は、前記した「測定データ量」（図６の斜線部分の面積）であり、分子は「正常データ量」（図７の斜線部分の面積）である。つまり、正常データ割合とは、測定データに基づくカウントデータ量Ｄの積分値に対して、正常データ２２ａに基づくカウントデータ量Ｄの積分値が占める割合である。 Then, the arithmetic unit 25 calculates the normal data ratio S based on the following equation (8). The denominator of the equation (8) is the “measurement data amount” (area of the hatched portion in FIG. 6), and the numerator is “normal data amount” (area of the hatched portion of FIG. 7). That is, the normal data ratio is a ratio of the integrated value of the count data amount D based on the normal data 22a to the integrated value of the count data amount D based on the measurement data.

図８は、工具磨耗幅と正常データ割合との関係を示す説明図である。
図８の横軸は、加工工具１１の磨耗幅である。また、図８の縦軸は、正常データ割合Ｓを百分率で表した値である。
図８に示すように、加工工具１１が新品の状態から徐々に磨耗していく過程で、複数回（図８の例では６回）に亘って、正常データ割合が算出される。例えば、加工工具１１が新品（磨耗幅が０［ｍｍ］）のときには、正常データ割合が１００％になっている。また、加工工具１１の磨耗幅が０．４［ｍｍ］のときには、正常データ割合が約３４％になっている。 FIG. 8 is an explanatory diagram showing the relationship between the tool wear width and the normal data ratio.
The horizontal axis in FIG. 8 is the wear width of the processing tool 11. Further, the vertical axis in FIG. 8 is a value representing the normal data ratio S as a percentage.
As shown in FIG. 8, the normal data ratio is calculated a plurality of times (six times in the example of FIG. 8) in the process in which the processing tool 11 is gradually worn from the new state. For example, when the processing tool 11 is new (the wear width is 0 [mm]), the normal data ratio is 100%. Further, when the wear width of the processing tool 11 is 0.4 [mm], the normal data ratio is about 34%.

また、図８に示すように、加工工具１１が磨耗するにつれて、正常データ割合が小さくなる傾向がある。そして、図８に示すデータに基づき、ユーザによる入力部２１（図１参照）を介した操作によって、主軸信号に関する正常データ割合の閾値Ｓａ１が設定される（図２のＳ１０５）。つまり、加工工具１１の異常予兆の判定基準となる閾値Ｓａ１が設定される。 Further, as shown in FIG. 8, the normal data ratio tends to decrease as the processing tool 11 wears. Based on the data shown in FIG. 8, a normal data ratio threshold value Sa1 related to the spindle signal is set by the user's operation via the input unit 21 (see FIG. 1) (S105 in FIG. 2). That is, the threshold value Sa1 is set as a criterion for determining an abnormality sign of the machining tool 11.

例えば、加工工具１１がエンドミルである場合、その磨耗幅が０．２〜０．４［ｍｍ］になったときが、加工工具１１を交換すべきタイミングである。したがって、加工工具１１としてエンドミルを用いる場合には、磨耗幅が０．２〜０．４［ｍｍ］の範囲内で、正常データ割合の閾値Ｓａ１を設定することが望ましい。なお、図８に示す例では、磨耗幅が０．２［ｍｍ］になったときの正常データ割合（約５０％）が、閾値Ｓａ１として設定されている。このような一連の処理が、被削材Ｋを所望の形状にして量産する前に予め行われる。 For example, when the machining tool 11 is an end mill, the timing when the machining tool 11 should be replaced is when the wear width becomes 0.2 to 0.4 [mm]. Therefore, when an end mill is used as the processing tool 11, it is desirable to set the threshold value Sa1 of the normal data ratio within the range where the wear width is 0.2 to 0.4 [mm]. In the example shown in FIG. 8, the normal data ratio (about 50%) when the wear width is 0.2 [mm] is set as the threshold value Sa1. Such a series of processes is performed in advance before the workpiece K is mass-produced into a desired shape.

なお、主軸モータ１３の電流値（つまり、主軸信号）だけでなく、被削材Ｋの加工中に発生する加工音に関しても、式（１）〜（８）に基づく一連の処理が行われる。そして、加工音の正常データ割合に関する別の閾値Ｓｂ１が設定され、記憶部２２（図１参照）に格納される。 Note that a series of processes based on the equations (1) to (8) are performed not only on the current value of the spindle motor 13 (that is, the spindle signal) but also on the machining sound generated during machining of the work material K. Then, another threshold value Sb1 relating to the normal data ratio of the processed sound is set and stored in the storage unit 22 (see FIG. 1).

＜異常予兆の検知＞
図９は、異常予兆検知システム２０による異常予兆の検知に関するフローチャートである（適宜、図１を参照）。
なお、図９の「ＳＴＡＲＴ」時には、主軸モータ１３の駆動によって加工工具１１が回転しており、加工工具１１によって被削材Ｋが加工されているものとする。また、主軸信号に関する正常データ割合の閾値Ｓａ１、及び加工音に関する正常データ割合の閾値Ｓｂ１が記憶部２２（図１参照）に格納されているものとする。 <Detection of abnormal signs>
FIG. 9 is a flowchart relating to detection of an abnormality sign by the abnormality sign detection system 20 (see FIG. 1 as appropriate).
9, it is assumed that the machining tool 11 is rotated by driving the spindle motor 13 and the workpiece K is being machined by the machining tool 11. Further, it is assumed that the normal data ratio threshold value Sa1 related to the spindle signal and the normal data ratio threshold value Sb1 related to the machining sound are stored in the storage unit 22 (see FIG. 1).

ステップＳ２０１〜Ｓ２０４の処理は、前記したステップＳ１０１〜Ｓ１０４（図２参照）と同様である。すなわち、演算装置２５は、測定された主軸信号を読み込み（Ｓ２０１：測定ステップ）、信号処理（Ｓ２０２）、カウントデータ量の積分（Ｓ２０３）、及び、主軸信号の正常データ割合Ｓａの算出（Ｓ２０４）を順次に行う。 The processes in steps S201 to S204 are the same as those in steps S101 to S104 described above (see FIG. 2). That is, the arithmetic unit 25 reads the measured spindle signal (S201: measurement step), performs signal processing (S202), integrates the count data amount (S203), and calculates the normal data ratio Sa of the spindle signal (S204). Are performed sequentially.

また、演算装置２５は、測定された加工音を読み込み（Ｓ２０１：測定ステップ）、信号処理（Ｓ２０２）、カウントデータ量の積分（Ｓ２０３）、及び、加工音の正常データ割合Ｓｂの算出（Ｓ２０４）を順次に行う。 The arithmetic unit 25 reads the measured machining sound (S201: measurement step), performs signal processing (S202), integrates the count data amount (S203), and calculates the normal data ratio Sb of the machining sound (S204). Are performed sequentially.

次に、ステップＳ２０５において演算装置２５は、主軸信号の正常データ割合Ｓａが閾値Ｓａ１未満であるか否かを判定する。この閾値Ｓａ１は、加工工具１１に異常予兆が生じたか否かの判定基準となる閾値であり、前記したステップＳ１０５（図２参照）の処理で設定される。なお、加工音の正常データ割合Ｓｂに関する閾値Ｓｂ１についても同様である。 Next, in step S205, the arithmetic unit 25 determines whether or not the normal data ratio Sa of the spindle signal is less than the threshold value Sa1. The threshold value Sa1 is a threshold value that serves as a criterion for determining whether or not an abnormality sign has occurred in the machining tool 11, and is set in the process of step S105 (see FIG. 2). The same applies to the threshold value Sb1 related to the normal data ratio Sb of the processed sound.

ステップＳ２０５において主軸信号の正常データ割合Ｓａが閾値Ｓａ１未満である場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、演算装置２５の処理はステップＳ２０６に進む。
ステップＳ２０６において演算装置２５は、加工音の正常データ割合Ｓｂが閾値Ｓｂ１未満であるか否かを判定する。加工音の正常データ割合Ｓｂが閾値Ｓｂ１未満である場合（Ｓ２０６：Ｙｅｓ）、演算装置２５の処理はステップＳ２０７に進む。 When the normal data ratio Sa of the spindle signal is less than the threshold value Sa1 in step S205 (S205: Yes), the processing of the arithmetic unit 25 proceeds to step S206.
In step S206, the arithmetic unit 25 determines whether or not the normal data ratio Sb of the processed sound is less than the threshold value Sb1. When the normal data ratio Sb of the processed sound is less than the threshold value Sb1 (S206: Yes), the processing of the arithmetic unit 25 proceeds to step S207.

ステップＳ２０７において演算装置２５は、「加工工具１１に異常予兆あり」と判定する。つまり、演算装置２５は、加工工具１１の異常予兆を検知する。このように、主軸信号及び加工音の二つのパラメータを用いることで、加工工具１１の異常予兆を適切に検知できる。
また、時々刻々のカウントデータ量Ｄ（式７参照）ではなく、所定時間（例えば、５秒間）における正常データ割合Ｓａ，Ｓｂを用いることでノイズの影響を緩和し、加工工具１１の異常予兆を高精度で検知できる。つまり、加工工具１１の実際の磨耗幅が所定値（例えば、０．２［ｍｍ］：図８参照）に達して、その交換等を行うべきタイミングで「異常予兆あり」と適切に判定される。 In step S207, the arithmetic unit 25 determines that “the machining tool 11 has an abnormality sign”. That is, the arithmetic device 25 detects an abnormality sign of the machining tool 11. As described above, by using the two parameters of the spindle signal and the machining sound, an abnormality sign of the machining tool 11 can be appropriately detected.
Moreover, the influence of noise is mitigated by using normal data ratios Sa and Sb in a predetermined time (for example, 5 seconds) instead of the count data amount D (see Equation 7) from moment to moment, and an abnormal sign of the machining tool 11 is indicated. It can be detected with high accuracy. That is, the actual wear width of the processing tool 11 reaches a predetermined value (for example, 0.2 [mm]: see FIG. 8) and is appropriately determined as “abnormal sign” at the timing when the replacement should be performed. .

ステップＳ２０８において演算装置２５は、制御部２５ｅによって、異常予兆時制御を実行する。例えば、演算装置２５は、異常予兆時制御として、加工工具１１の交換を行うための指令信号を不図示の機器に出力する。これによって、磨耗した加工工具１１が主軸１２から取り外され、新品の加工工具１１が主軸１２に取り付けられる。 In step S <b> 208, the arithmetic unit 25 performs abnormality sign control by the control unit 25 e. For example, the arithmetic unit 25 outputs a command signal for exchanging the machining tool 11 to an unillustrated device as the abnormality sign control. As a result, the worn processing tool 11 is removed from the main shaft 12, and a new processing tool 11 is attached to the main shaft 12.

なお、ステップＳ２０８の異常予兆時制御として、演算装置２５が、加工工具１１を退避させるための指令信号を不図示の機器に出力するようにしてもよい。例えば、加工工具１１がエンドミルである場合において、それまで掘り進めていたのとは逆向きに、加工工具１１及び主軸１２を移動（退避）させてもよい。これによって、加工工具１１の磨耗がさらに進むことを防止できる。 Note that as the abnormality sign control in step S208, the arithmetic unit 25 may output a command signal for retracting the machining tool 11 to a device (not shown). For example, when the processing tool 11 is an end mill, the processing tool 11 and the main shaft 12 may be moved (retracted) in the opposite direction to the digging. Thereby, it is possible to prevent the wear of the processing tool 11 from further progressing.

その他、ステップＳ２０８の異常予兆時制御として、演算装置２５が、主軸モータ１３の回転速度を通常時よりも低減させるようにしてもよい。これによって、加工工具１１の磨耗が進むことを抑制しつつ、被削材Ｋの加工を継続できる。なお、主軸モータ１３の回転速度を徐々に低減し、最終的にその回転を止めるようにしてもよい。 In addition, as the abnormality sign control in step S208, the arithmetic unit 25 may reduce the rotational speed of the spindle motor 13 from the normal time. Thereby, the processing of the work material K can be continued while suppressing the progress of the wear of the processing tool 11. Note that the rotation speed of the spindle motor 13 may be gradually reduced and finally stopped.

一方、図９のステップＳ２０５において主軸信号の正常データ割合Ｓａが閾値Ｓａ１以上である場合（Ｓ２０５：Ｎｏ）、演算装置２５の処理はステップＳ２０９に進む。また、ステップＳ２０６において加工音の正常データ割合Ｓｂが閾値Ｓｂ１以上である場合にも（Ｓ２０６：Ｎｏ）、演算装置２５の処理はステップＳ２０９に進む。 On the other hand, when the normal data ratio Sa of the spindle signal is greater than or equal to the threshold value Sa1 in step S205 of FIG. 9 (S205: No), the processing of the arithmetic unit 25 proceeds to step S209. Even when the normal data ratio Sb of the processed sound is equal to or greater than the threshold value Sb1 in step S206 (S206: No), the processing of the arithmetic unit 25 proceeds to step S209.

ステップＳ２０９において演算装置２５は、「加工工具１１に異常予兆なし」と判定する。この場合には、加工工具１１を用いた被削材Ｋの加工が通常どおり継続される。なお、主軸信号及び加工音に基づいて、加工工具１１の異常予兆を検知する「異常予兆検知ステップ」は、ステップＳ２０２〜Ｓ２０７，Ｓ２０９の処理を含んで構成される。また、図９に示す一連の処理は、所定周期で（例えば、５秒毎に）繰り返される（「ＲＥＴＵＲＮ」）。 In step S209, the arithmetic unit 25 determines that “the processing tool 11 has no abnormality sign”. In this case, the machining of the work material K using the machining tool 11 is continued as usual. The “abnormal sign detection step” for detecting an abnormal sign of the machining tool 11 based on the spindle signal and the machining sound includes the processes of steps S202 to S207 and S209. Further, the series of processes shown in FIG. 9 is repeated at a predetermined cycle (for example, every 5 seconds) (“RETURN”).

＜効果＞
本実施形態によれば、主軸信号の正常データ割合Ｓａが閾値Ｓａ１未満であり（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、かつ、加工音の正常データ割合Ｓｂが閾値Ｓｂ１未満である場合（Ｓ２０６：Ｙｅｓ）、加工工具１１に異常予兆ありと判定される（Ｓ２０７）。このように、主軸信号及び加工音の両方を用いることによって、前記したように、加工工具１１の異常予兆を適切なタイミングで検知できる。つまり、加工工具１１がそれほど磨耗していないにも関わらず「異常予兆あり」と判定したり、加工工具１１の磨耗がかなり進んだ状態であっても「異常予兆なし」と判定したりすることを防止できる。 <Effect>
According to the present embodiment, when the normal data ratio Sa of the spindle signal is less than the threshold value Sa1 (S205: Yes) and the normal data ratio Sb of the machining sound is less than the threshold value Sb1 (S206: Yes), the machining tool 11, it is determined that there is an abnormal sign (S207). In this manner, by using both the spindle signal and the machining sound, as described above, an abnormality sign of the machining tool 11 can be detected at an appropriate timing. That is, it is determined that there is an “abnormal sign” even though the processing tool 11 is not worn so much, and it is determined that there is no “abnormal sign” even if the wear of the processing tool 11 is considerably advanced. Can be prevented.

また、加工工具１１の異常予兆を高精度で検知できるため、磨耗等に伴う異常の発生直前まで加工工具１１を使用できる。これによって、加工工具１１を従来よりも長く使用できるため、工具の交換頻度を低減できる。したがって、工具費用の削減や加工リードタイムの短縮を図ることができる。
例えば、工具径３００［ｍｍ］、刃数２０枚の切削用の加工工具１１を用いて、溝幅７［ｍｍ］、溝長さ４０００［ｍｍ］の溝加工を炭素鋼の被削材Ｋで繰り返した場合、本実施形態を適用することで工具費用を約５０％削減し、加工リードタイムを約２０％短縮することができた。 In addition, since the abnormality sign of the machining tool 11 can be detected with high accuracy, the machining tool 11 can be used until immediately before the occurrence of abnormality associated with wear or the like. Thereby, since the processing tool 11 can be used longer than before, the replacement frequency of the tool can be reduced. Therefore, the tool cost can be reduced and the machining lead time can be shortened.
For example, using a machining tool 11 for cutting with a tool diameter of 300 [mm] and 20 blades, a groove with a groove width of 7 [mm] and a groove length of 4000 [mm] is cut with a carbon steel workpiece K. In this case, the tool cost was reduced by about 50% and the machining lead time was reduced by about 20% by applying this embodiment.

なお、これまでは、切削加工を行う熟練の作業者が加工音の変化を聞き取ったり、加工工具１１の磨耗幅を測定したりすることで、加工工具１１を交換すべきか否かを判断していた。加工工具１１の磨耗幅を測定する際には、主軸１２から加工工具１１を取り外し、拡大鏡（図示せず）を用いて観察する必要があるため、加工リードタイムが長くなるという問題があった。
また、加工工具１１の異常予兆を判定する従来技術は、前記した特許文献１のように、一つのパラメータ（例えば、累積消費電流）に基づくものであり、異常予兆の発生直前におけるデータばらつきの影響で、誤検知が生ずる可能性があった。 Until now, a skilled worker who performs cutting has determined whether or not the machining tool 11 should be replaced by listening to changes in the machining sound or measuring the wear width of the machining tool 11. It was. When measuring the wear width of the processing tool 11, it is necessary to remove the processing tool 11 from the main shaft 12 and observe it using a magnifying glass (not shown). .
In addition, the conventional technique for determining an abnormality sign of the machining tool 11 is based on one parameter (for example, accumulated current consumption) as described in Patent Document 1 described above, and the influence of data variation immediately before the occurrence of the abnormality sign is obtained. Therefore, there is a possibility that false detection occurs.

これに対して本実施形態によれば、主軸信号及び加工音という二つのパラメータを用いることで、加工工具１１の異常予兆の有無を高精度で判定できる。さらに、ローパスフィルタ等を用いた事前信号処理を行うことでノイズが低減されるため、異常予兆の検知精度をさらに高めることができる。 On the other hand, according to this embodiment, the presence or absence of an abnormal sign of the machining tool 11 can be determined with high accuracy by using the two parameters of the spindle signal and the machining sound. Furthermore, since noise is reduced by performing prior signal processing using a low-pass filter or the like, the accuracy of detecting an abnormal sign can be further increased.

≪変形例≫
以上、本発明に係る異常予兆検知システム２０について実施形態により説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更を行うことができる。
例えば、実施形態では、「主軸信号」が主軸モータ１３の電流値である場合について説明したが、これに限らない。すなわち、主軸モータ１３の電流値及び電力値、加工工具１１の加速度、並びに加工工具１１の切削力のうち少なくとも一つを「主軸信号」として用いてもよい。なお、複数種類の主軸信号を用いる場合には、それぞれ主軸信号の正常データ割合が所定閾値以上であり、かつ、加工音の正常データ割合が所定閾値以上であるとき、演算装置２５が「加工工具１１に異常予兆あり」と判定するようにすればよい。
ちなみに、加工工具１１の加速度は、主軸１２に設置される加速度センサ（図示せず）を用いて検出される。また、加工工具１１の切削力は、被削材Ｋに設置される動力計（図示せず）を用いて検出される。 ≪Modification≫
As described above, although the abnormality sign detection system 20 according to the present invention has been described with the embodiment, the present invention is not limited to these descriptions, and various modifications can be made.
For example, in the embodiment, the case where the “spindle signal” is the current value of the spindle motor 13 has been described, but the present invention is not limited thereto. That is, at least one of the current value and power value of the spindle motor 13, the acceleration of the machining tool 11, and the cutting force of the machining tool 11 may be used as the “spindle signal”. When a plurality of types of spindle signals are used, when the normal data ratio of the spindle signal is equal to or greater than a predetermined threshold value and the normal data ratio of the machining sound is equal to or greater than the predetermined threshold value, the arithmetic unit 25 sets the “machining tool”. It may be determined that “11 has a sign of abnormality”.
Incidentally, the acceleration of the processing tool 11 is detected using an acceleration sensor (not shown) installed on the main shaft 12. Further, the cutting force of the processing tool 11 is detected using a dynamometer (not shown) installed on the work material K.

また、加工工具１１の磨耗が進むにつれて、加工工具１１の共振周波数帯域のピーク値が変化するという知見が得られている。したがって、加工音測定部２４によって測定される加工音において、演算装置２５（異常予兆検知部）が、加工工具１１の共振周波数帯域の音を抽出し、主軸信号及び共振周波数帯域の音に基づいて、加工工具１１の異常予兆を検知するようにしてもよい。これによって、加工工具１１の異常予兆をさらに高精度で検知できる。なお、加工工具１１の共振周波数帯域は、ハンマリング試験等に基づいて特定される。 Further, it has been found that the peak value of the resonance frequency band of the machining tool 11 changes as the machining tool 11 wears. Therefore, in the machining sound measured by the machining sound measurement unit 24, the arithmetic unit 25 (abnormal sign detection unit) extracts the sound in the resonance frequency band of the machining tool 11, and based on the main shaft signal and the sound in the resonance frequency band. In addition, an abnormality sign of the processing tool 11 may be detected. Thereby, the abnormality sign of the processing tool 11 can be detected with higher accuracy. The resonance frequency band of the processing tool 11 is specified based on a hammering test or the like.

また、実施形態では、加工工具１１がエンドミルである場合について説明したが、これに限らない。例えば、被削材に穴を空けるドリルや、被削材を回転させながら加工を行う旋盤の他、フライスを移動させることで種々の加工を行うフライス盤等も「加工工具」に含まれる。 Moreover, although embodiment demonstrated the case where the processing tool 11 was an end mill, it is not restricted to this. For example, a “machining tool” includes a drill for making a hole in a work material, a lathe that performs work while rotating the work material, and a milling machine that performs various work by moving a milling machine.

また、実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、前記した機構や構成は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての機構や構成を示しているとは限らない。 The embodiments are described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of the embodiment. In addition, the above-described mechanisms and configurations are those that are considered necessary for the description, and do not necessarily indicate all the mechanisms and configurations on the product.

１０加工装置
１１加工工具
１２主軸
１３主軸モータ
１４サーボアンプ
１５ＮＣ装置
２０異常予兆検知システム
２１入力部
２２記憶部
２２ａ正常データ
２３主軸信号測定部
２４加工音測定部
２５演算装置（異常予兆検知部、制御部）
２５ａ測定部
２５ｂ信号処理部（異常予兆検知部）
２５ｃ積分処理部（異常予兆検知部）
２５ｄ判定処理部（異常予兆検知部）
２５ｅ制御部
Ｉ３電流値
Ｋ被削材 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Processing apparatus 11 Processing tool 12 Spindle 13 Spindle motor 14 Servo amplifier 15 NC apparatus 20 Abnormal sign detection system 21 Input part 22 Storage part 22a Normal data 23 Spindle signal measurement part 24 Machining sound measurement part 25 Arithmetic apparatus (abnormal sign detection part, Control part)
25a measurement unit 25b signal processing unit (abnormal sign detection unit)
25c Integration processing unit (abnormal sign detection unit)
25d determination processing unit (abnormal sign detection unit)
25e Control part I3 Current value K Work material

Claims

A spindle signal that is at least one of a current value and an electric power value of a spindle motor that rotates a machining tool installed on the spindle, an acceleration of the machining tool, and a cutting force of the machining tool is used as a work material by the machining tool. Spindle signal measurement unit to measure during machining of
A machining sound measuring unit for measuring machining sound generated during machining of the work material;
An abnormality sign detection unit that detects an abnormality sign of the machining tool based on the spindle signal measured by the spindle signal measurement unit and the machining sound measured by the machining sound measurement unit. Characteristic abnormality sign detection system.

The abnormality sign detection system according to claim 1, wherein the processed sound measurement unit is a directional microphone.

The abnormality sign detection unit
Using at least one of a low-pass filter, a high-pass filter, a band-pass filter, and a moving average filter, pre-signal processing of the spindle signal and the machining sound is performed,
2. The abnormality sign detection system according to claim 1, wherein an abnormality sign of the machining tool is detected based on the spindle signal subjected to the prior signal processing and the machining sound.

The abnormality sign detection unit extracts a resonance frequency band sound of the machining tool from the machining sound measured by the machining sound measurement unit, and based on the spindle signal and the resonance frequency band sound, the machining tool The abnormality sign detection system according to claim 1, wherein an abnormality sign is detected.

When an abnormality sign of the machining tool is detected by the abnormality sign detection unit, the abnormality sign control includes a control unit that replaces or retracts the machining tool or reduces the rotation speed of the spindle motor. The abnormality sign detection system according to any one of claims 1 to 4.

A spindle signal that is at least one of a current value and an electric power value of a spindle motor that rotates a machining tool installed on the spindle, an acceleration of the machining tool, and a cutting force of the machining tool is used as a work material by the machining tool. A measurement step for measuring during machining of the workpiece and measuring a processing sound generated during the machining of the work material,
An abnormality sign detection method comprising: detecting an abnormality sign of the machining tool based on the spindle signal and the machining sound measured in the measurement step.