JP2018141740A - 設備診断装置および設備診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】簡易かつ確実に設備の異常を判定可能な設備診断装置を提供すること。【解決手段】ワークＷへの所定の加工１サイクルにおける最大電力値Ｐｍａｘを算定すると共に、今回算定した最大電力値Ｐｍａｘiを含む最新２１個の最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅjを算定し、これらを用いて設備異常の判定に適したダゴスティーノ・パーソン検定による検定値Ｋ２を算定すると共に、歪度および尖度を算定する（ステップＳ２００〜Ｓ２０２）。そして、検定値Ｋ２、歪度、尖度、および、前回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅj-1と今回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅjとの関係に基づいて、刃具ＢＬＤに異常が生じているか否かを判定する（ステップＳ２０４〜Ｓ２２６）。設備異常の判定に適したダゴスティーノ・パーソン検定を利用するのみであるため、簡易かつ確実に刃具ＢＬＤに異常に生じたか否かを判定することができる。【選択図】図３

Description

本発明は、設備の異常を診断するための設備診断装置および設備診断方法に関する。

特開２０１１−１２１１３９号公報（特許文献１）には、工具によってワークの加工を開始してから加工を終了するまでの１サイクル分の加工負荷の積算値を求め、当該積算値を定められた基準値と比較して工具の異常を判定する設備診断装置が記載されている。

当該装置では、加工負荷の瞬時の値を用いるのではなく、加工負荷の積算値を用いて異常判定を行う構成であるため、加工１サイクル内での削り代が変化する加工や刃先の欠けにより実際の削り代が小さくなって加工負荷が小さくなった場合についても、工具の異常を検出することができる。

特開２０１１−１２１１３９号公報

しかしながら、上述した公報に記載の設備診断装置では、積算した加工負荷が異常レベルか否かを判定するための基準値を設定する必要があり、例えば、工具に異常が生じた際の加工負荷を予め測定して、当該測定値に基づいて設定している。当該基準値の設定は、煩わしい作業であるということのみならず、適切な基準値を決定することは容易ではなく、かかる点において、なお改良の余地がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、簡易かつ確実に設備の異常を判定可能な設備診断装置を提供することを主目的とする。

上述した主目的を達成するために鋭意研究したところ、本発明者らは、設備の特徴を示す物理量のバラツキが、当該設備が正常な場合には正規分布となり易いことに着目すると共に、正規分布の乖離度を求める手法の一つである「ダゴスティーノ・パーソン検定」が設備異常の判定に適していることを見出し、本発明を完成するに至った。

即ち、本発明に係る設備診断装置の好ましい形態によれば、設備の異常を診断するための設備診断装置が構成であって、当該設備の特徴を示す物理量を所定時間毎に検出する検出手段と、当該検出手段によって検出された物理量に基づいて特徴量を決定する特徴量決定手段と、当該特徴量決定手段によって決定された特徴量を記憶する記憶手段と、今回記憶した特徴量を含む複数個の特徴量に基づいてダゴスティーノ・パーソン検定を行って検定値を算定する検定値算定手段と、当該検定値に基づいて設備に異常が生じているか否かを判定する判定手段と、を備えている。ここで、本発明における「特徴量を決定する」とは、典型的には、検出した物理量を用いて演算によって特徴量を算定する態様がこれに該当するが、検出した物理量そのものを特徴量とする態様を好適に包含する。また、本発明における「設備に異常が生じている」とは、典型的には、設備を構成する機器の故障による設備の作動不能状態がこれに該当するが、設備は作動するが当該設備を構成する機器の劣化により当該機器ないし当該機器を構成する部品の交換が必要な状態を好適に包含する。例えば、設備が加工装置の場合にあっては、加工工具に欠損が生じた状態の他、加工工具に摩耗が生じて当該加工工具を交換する必要がある状態を含む概念である。

本発明によれば、正規分布の乖離度を求める手法の一つであって、設備異常の判定に適している「ダゴスティーノ・パーソン検定」によって検定値を算定し、当該検定値に基づいて設備に異常が生じているか否かを判定する構成であるため、検出した物理量が異常レベルか否かを判定するための基準値を設定する必要がない。これにより、簡易かつ確実に設備に異常が生じたか否かを判定することができる。

本発明に係る設備診断装置の更なる形態によれば、設備は、所定作業を１サイクルとして当該所定作業を繰り返し実施するように構成されている。検出手段は、１サイクル分の物理量を検出するように構成されている。また、特徴量決定手段は、１サイクル分の物理量に基づいて１サイクルの特徴量を１つ決定するように構成されている。さらに、記憶手段は、特徴量決定手段によって決定された１サイクルの特徴量を記憶するように構成されている。そして、検定値算定手段は、今回記憶した特徴量を含む最新の複数個の特徴量に基づいて検定値を算定するように構成されている。

本形態によれば、所定作業１サイクルの特徴量を１つ決定し、今回記憶した当該特徴量を含む最新の複数個の特徴量に基づいて検定値を算定するのみであるため、より簡易に設備に異常が生じたか否かを判定することができる。

本発明に係る設備診断装置の更なる形態によれば、特徴量に基づいて歪度を算定する歪度算定手段をさらに備えている。そして、判定手段は、歪度が第１所定範囲内であるか否かを判定し、当該判定の結果を設備に異常が生じているか否かの判定の条件の一つとするように構成されている。

本形態によれば、検定値に加えて歪度の状態に基づいて設備に異常が生じたか否かを判定するため、より確実に設備の異常を判定することができる。

本発明に係る設備診断装置の更なる形態によれば、特徴量に基づいて尖度を算定する尖度算定手段をさらに備えている。そして、判定手段は、尖度が第２所定範囲内であるか否かを判定し、当該判定の結果を設備に異常が生じているか否かを判定する際の条件の一つとするように構成されている。

本形態によれば、検定値に加えて尖度の状態に基づいて設備に異常が生じたか否かを判定するため、より確実に設備の異常を判定することができる。なお、検定値に加えて歪度の状態に基づいて設備に異常が生じたか否かを判定する構成においては、さらに尖度の状態を設備に異常が生じたか否かの条件の一つとすることになるため、設備の異常判定をより一層確実なものとすることができる。

本発明に係る設備診断装置の更なる形態によれば、記憶された最新の複数個の特徴量を用いて当該特徴量の移動平均値を算定する平均値算定手段をさらに備えている。記憶手段は、算定された移動平均値を記憶するように構成されている。そして、判定手段は、今回記憶した移動平均値と前回記憶した移動平均値との関係を比較し、該比較結果を設備に異常が生じているか否かを判定する際の条件の一つとするように構成されている。

本形態によれば、検定値に加えて特徴量の移動平均値に基づいて設備に異常が生じたか否かを判定するため、より確実に設備の異常を判定することができる。なお、検定値に加えて歪度や尖度の状態に基づいて設備に異常が生じたか否かを判定する構成においては、さらに特徴量の移動平均値の状態を設備に異常が生じたか否かの条件の一つとすることになるため、設備の異常判定をより一層確実なものとすることができる。

本発明に係る設備診断装置の更なる形態によれば、判定手段は、今回記憶した移動平均値が前回記憶した移動平均値よりも大きくなったときに、設備に異常が生じていると判定するように構成されている。

本形態によれば、今回記憶した移動平均値が前回記憶した移動平均値よりも大きいか否かを判定するのみであるため、設備に異常が生じていることを簡易かつ確実に判定することができる。

本発明に係る設備診断装置の更なる形態によれば、判定手段は、移動平均値が２回連続して減少したときは、設備に異常が生じていない交換と判定するように構成されている。

本形態によれば、移動平均値が２回連続して減少したか否かを判定するのみであるため、設備に異常が生じたか否かを簡易かつ確実に判定することができる。

本発明に係る設備診断装置の更なる形態によれば、設備は、工具を用いてワークに所定の処理を施す加工装置として構成されている。また、当該加工装置は、当該所定の処理を１サイクルとして当該所定の処理を繰り返し実施するように構成されている。そして、判定手段は、移動平均値が２回連続して減少したときは、前々回の所定の処理の終了後に工具の交換を行ったと判定するように構成されている。

本形態によれば、工具交換を行ったことを自動で検出することができる。

本発明に係る設備診断方法の好ましい形態によれば、設備の異常を診断する設備診断方法であって、（ａ）前記設備の特徴を示す物理量を所定時間毎に検出するステップと、（ｂ）検出された前記物理量に基づいて特徴量を決定するステップと、（ｃ）決定した前記特徴量を記憶するステップと、（ｄ）今回記憶した前記特徴量を含む複数の前記特徴量に基づいてダゴスティーノ・パーソン検定を行って検定値を算定するステップと、（ｅ）該検定値に基づいて前記設備に異常が生じているか否かを判定するステップと、を備えている。ここで、本発明における「設備に異常が生じている」とは、典型的には、設備を構成する機器の故障による設備の作動不能状態がこれに該当するが、設備は作動するが当該設備を構成する機器の劣化により機器ないし機器を構成する部品の交換が必要な状態を好適に包含する。例えば、設備が加工装置の場合にあっては、加工工具に欠損が生じた状態の他、加工工具に摩耗が生じて当該加工工具を交換する必要がある状態を含む概念である。

本発明によれば、正規分布の乖離度を求める手法の一つであって、設備異常の判定に適している「ダゴスティーノ・パーソン検定」によって検定値を算定し、当該検定値に基づいて設備に異常が生じているか否かを判定する構成であるため、検出した物理量が異常レベルか否かを判定するための基準値を設定する必要がない。これにより、簡易かつ確実に設備に異常が生じたか否かを判定することができる。

本発明に係る設備診断方法の更なる形態によれば、設備は、所定作業を１サイクルとして該所定作業を繰り返し実施するよう構成されている。そして、ステップ（ａ）は、１サイクル分の物理量を検出するステップであり、ステップ（ｂ）は、１サイクル分の物理量に基いて１サイクルの特徴量を１つ決定するステップであり、ステップ（ｃ）は、決定された１サイクルの特徴量を記憶するステップであり、ステップ（ｄ）は、今回記憶した特徴量を含む最新の複数個の特徴量に基づいて検定値を算定するステップである。

本形態によれば、所定作業１サイクルの特徴量を１つ決定し、今回記憶した当該特徴量を含む最新の複数個の特徴量に基づいて検定値を算定するのみであるため、より簡易に設備に異常が生じたか否かを判定することができる

本発明に係る設備診断方法の更なる形態によれば、特徴量に基づいて歪度を算定するステップ（ｆ）をさらに備えている。そして、ステップ（ｅ）は、歪度が第１所定範囲内であるか否かを判定し、当該判定の結果を設備に異常が生じているか否かの判定の条件の一つとするステップである。

本形態によれば、検定値に加えて歪度の状態に基づいて設備に異常が生じたか否かを判定するため、より確実に設備の異常を判定することができる。

本発明に係る設備診断方法の更なる形態によれば、特徴量に基づいて尖度を算定するステップ（ｇ）をさらに備えている。そして、ステップ（ｅ）は、尖度が第２所定範囲内であるか否かを判定し、当該判定の結果を設備に異常が生じているか否かの判定の条件の一つとするステップである。

本形態によれば、検定値に加えて尖度の状態に基づいて設備に異常が生じたか否かを判定するため、より確実に設備の異常を判定することができる。なお、検定値および歪度の状態に基づいて設備に異常が生じたか否かを判定する構成においては、さらに尖度の状態を設備に異常が生じたか否かの条件の一つとすることになるため、設備の異常判定をより一層確実なものとすることができる。

本発明に係る設備診断方法の更なる形態によれば、記憶された最新の複数個の特徴量を用いて当該特徴量の移動平均値を算定するステップ（ｈ）と、算定された移動平均値を記憶するステップ（ｉ）と、をさらに備えている。そして、ステップ（ｅ）は、今回記憶した移動平均値と前回記憶した移動平均値との関係に基づいて設備の異常態様を判定可能なステップである。

本形態によれば、設備に異常が生じたか否かのみならず、異常が生じた場合には、当該異常の態様まで判定することができる。

本発明によれば、簡易かつ確実に設備の異常を判定可能な設備診断装置を提供することができる。

本実施の形態に係る設備診断装置１０を備える加工設備１の構成の概略を示す概略構成図である。 設備診断装置１０により実行される電力値記憶処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。 設備診断装置１０により実行される異常診断処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。 異常診断処理ルーチンから分岐した部分のフローチャートである。

次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例を用いて説明する。

本実施の形態に係る設備診断装置１０を備える加工設備１は、図１に示すように、ワークＷを固定する固定台２と、当該固定台２にスライド可能に取り付けられたスライドテーブル４と、当該スライドテーブル４に固定されたギヤボックスＧＢと、当該ギヤボックスＧＢにツールホルダー５を介して取り付けられた刃具ＢＬＤと、ギヤボックスＧＢにベルトＢＬＴを介して接続された主軸モータＭ１と、スライドテーブル４を固定台２に対してスライドさせるボールスクリュー６と、主軸モータＭ１に電気的に接続されたＡＣサーボアンプ８と、ＡＣサーボアンプ８に指令信号を出力する制御装置９と、加工設備１に電気的に接続された本実施の形態に係る設備診断装置１０と、を備えている。加工設備１は、所定の加工を１サイクルとして当該所定の加工を繰り返して実施するように構成されている。加工設備１は、本発明における「設備」に対応する実施構成の一例である。また、刃具ＢＬＤは、本発明における「工具」に対応する実施構成の一例である。

主軸モータＭ１は、同期型ＡＣサーボモータとして構成されている。主軸モータＭ１には、図示しない回転軸の回転速度および回転角度（位置）を検出可能な図示しない検出器、例えば、ロータリーエンコーダが設けられている。主軸モータＭ１が駆動されることによって、ベルトＢＬＴおよびギヤボックスＧＢを介して刃具ＢＬＤが回転される。

ＡＣサーボアンプ８は、図示はしないが、主回路部と、制御回路部と、から構成されており、主回路部によって図示しない電源からの交流電力の周波数、電圧、電流、位相などを制御して主軸モータＭ１の駆動にふさわしい形に電力形態を変換すると共に、主軸モータＭ１の検出器（ロータリーエンコーダ）からの信号を利用して主軸モータＭ１が制御装置９からの指令信号通りに駆動されるようにフィードバック制御する。

制御装置９は、図示しないＣＰＵを中心とするマイクロプロセッサを備え、ＣＰＵの他に処理プログラムを記憶するＲＯＭ（図示せず）や、入出力ポート、通信ポート（いずれも図示せず）などを備えており、予めＲＯＭに記憶された加工処理プログラムに応じた指令信号などが出力ポートを介してＡＣサーボアンプ８に出力されている。

設備診断装置１０は、図１に示すように、制御部１２と、表示部１４と、を備えている。制御部１２は、ＣＰＵ５２を中心とするマイクロプロセッサを備え、ＣＰＵ５２の他に処理プログラムを記憶するＲＯＭ５６と、データを一時的に記憶するＲＡＭ５４と、図示しない入出力ポートおよび通信ポートとを備えている。制御部１２には、固定台２の振動を検出するＸＹＺ加速度計６２からの振動値や、スライドテーブル４の振動を検出するＸＹＺ加速度計６４からの振動値、ツールホルダー５に作用する応力を検出する応力センサ６６からの応力値、主軸モータＭ１に供給される電流値Ａおよび電圧値Ｖなどが入力されている。また、制御部１２は、通信ポートを介して制御装置９と接続されており、必要に応じて当該制御装置９と各種制御信号やデータのやりとりを行っている。表示部１４は、制御部１２と電気的に接続されており、制御部１２から必要な情報、例えば、振動値や応力値、電流値Ａ、電圧値Ｖ、電流値Ａおよび電圧値Ｖから算定された後述する最大電力値Ｐｍａｘなどが入力されて、これらの波形を表示したり、加工設備１の状態（異常が生じているか否かの情報）などを表示するように構成されている。電流値Ａおよび電圧値Ｖは、本発明における「物理量」に対応し、電流値Ａおよび電圧値Ｖが入力される制御部１２は、本発明における「検出手段」に対応する実施構成の一例である。

次に、こうして構成された設備診断装置１０の動作、特に、加工設備１の刃具ＢＬＤに異常が発生しているか否かを診断する際の動作について説明する。図２は、設備診断装置１０により実行される電力値記憶処理ルーチンの一例を示すフローチャートであり、図３および図４は、設備診断装置１０により実行される異常診断処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。電力値記憶処理ルーチンは、加工設備１の運転が開始され、刃具ＢＬＤがワークＷに接触してワークＷへの所定の加工が開始されたときから、当該ワークＷへの所定の加工が終了して刃具ＢＬＤのワークＷへの接触が解除される直前まで（加工設備１による所定の加工が開始されてから当該所定の加工１サイクル分が終了する直前まで）繰り返し実行される。また、異常診断処理ルーチンは、ワークＷへの加工が終了したときに実行される。まず、電力値記憶処理ルーチンについて説明し、続いて、異常診断処理ルーチンについて説明する。

電力値記憶処理ルーチンが実行されると、設備診断装置１０のＣＰＵ５２は、まず、主軸モータＭ１に供給される電流値Ａおよび電圧値Ｖを読み込むと共に（ステップＳ１００）、電力値Ｐを算定する（ステップＳ１０２）。ここで、電力値Ｐは、本実施の形態では、電流値Ａに電圧値Ｖを乗じたものに√３および力率（ｃｏｓθ）を乗じた値として算定される構成とした（Ｐ＝√３×Ａ×Ｖ×ｃｏｓθ）。

続いて、算定した電力値Ｐが最大電力値Ｐｍａｘよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、最大電力値Ｐｍａｘは、本実施の形態では、初期値は値０に設定する構成としている。したがって、電力値記憶処理ルーチンが実行されて初めて当該ステップＳ１０４を実行する際には、Ｐｍａｘは値０となっているため、算定した電力値Ｐは最大電力値Ｐｍａｘよりも大きいと判定される。

算定した電力値Ｐが最大電力値Ｐｍａｘよりも大きいと判定されたときには、最大電力値Ｐｍａｘを算定した電力値Ｐに置き換える処理を実行すると共に（ステップＳ１０６）、刃具ＢＬＤによるワークＷへの加工が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ１０８）。なお、ステップＳ１０４において、算定した電力値Ｐが最大電力値Ｐｍａｘ以下であると判定されたときには、最大電力値Ｐｍａｘの算定した電力値Ｐへの置き換える処理（ステップＳ１０６）は実行せずに、刃具ＢＬＤによるワークＷへの加工が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ１０８）。

刃具ＢＬＤによるワークＷへの加工が終了していない場合には、刃具ＢＬＤによるワークＷへの加工が終了するまでステップＳ１００〜ステップＳ１０８の処理を繰り返し実行する。そして、ステップＳ１０８において、刃具ＢＬＤによるワークＷへの加工が終了したと判定された場合には、最大電力値カウンタｉを値１だけインクリメントすると共に（ステップＳ１１０）、当該最大電力値Ｐｍａｘを最大電力値カウンタｉの値と共にＰｍａｘ_iとしてＲＡＭ５４の所定領域に設定された最大電力値用バッファに格納する処理を実行する（ステップＳ１１２）。なお、最大電力値カウンタｉの初期値は値０に設定されている。最大電力値Ｐｍａｘは、本発明における「特徴量」に対応し、ステップＳ１０２〜Ｓ１１２までの処理を実行する制御部１２は、本発明における「特徴量決定手段」に対応する実施構成の一例である。また、最大電力値Ｐｍａｘを最大電力値カウンタｉの値と共にＰｍａｘ_iとしてＲＡＭ５４の所定領域に設定された最大電力値用バッファに格納する処理（ステップＳ１１２）を実行する制御部１２は、本発明における「記憶手段」に対応する実施構成の一例である。

次に、最大電力値カウンタｉが値２１以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１４）。当該判定において、最大電力値カウンタｉが値２１よりも小さいと判定された場合には、何もせずに、本処理を終了する。一方、最大電力値カウンタｉが値２１以上である場合には、最大電力値用バッファに今回格納した最大電力値Ｐｍａｘ_iを含む最新２１個の最大電力値Ｐｍａｘ_i-20〜Ｐｍａｘ_iの平均値である最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅを算定すると共に（ステップＳ１１６）、最大電力平均値カウンタｊを値１だけインクリメントする処理を実行する（ステップＳ１１８）。なお、最大電力平均値カウンタｊの初期値は値０に設定されている。ここで、最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅを算定する処理（ステップＳ１１６）を実行する制御部１２は、本発明における「平均値算定手段」に対応する実施構成の一例である。

続いて、算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅを最大電力平均値カウンタｊの値と共にＰｍａｘａｖｅ_jとしてＲＡＭ５４の所定領域に設定された最大電力平均値用バッファに格納すると共に（ステップＳ１２０）、最大電力値Ｐｍａｘを値０にリセットして、本処理を終了する。

次に、図３および図４を参照して異常診断処理ルーチンについて説明する。異常診断処理ルーチンが実行されると、設備診断装置１０のＣＰＵ５２は、まず、今回電力値記憶処理ルーチンによって算定され最大電力値用バッファおよび最大電力平均値用バッファに格納された最大電力値Ｐｍａｘ_iおよび最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_jと、前回電力値記憶処理ルーチンによって算定され最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_j-1と、を読み込むと共に（ステップＳ２００）、検定値Ｋ²、歪度および尖度を算定する処理を実行する（ステップＳ２０２）。ここで、本発明者の鋭意研究の結果、正規分布の乖離度を求める手法の一つである「ダゴスティーノ・パーソン検定」が設備異常の判定に適していることを見出し、当該検定値Ｋ²として「ダゴスティーノ・パーソン検定」による検定値をＫ²を用いる構成とし、次式（１）を用いて算出する構成とした。ここで、ステップＳ２０２の処理を実行する制御部１２は、本発明における「検定値算定手段」、「歪度算定手段」および「尖度算定手段」に対応する実施構成の一例である。

ここで、Ｚ１２およびＺ２は、次式（２）および（３）を用いて算出することができる。

また、式（２）および（３）におけるδ，Ｙ，α，Ｂ²，γ，√ｂ₁，ｍ₂，ｍ₃，Ａ，κ₃，Ｙ’，ｂ₂，ｍ₄は、次式（４）〜（１８）により算出することができる。なお、歪度は、√ｂ₁であり次式（９）で算出することができ、尖度は、ｂ₂−３であり次式（１７）を用いて算出することができる。また、ｎは検定値Ｋ²を求めるために用いるデータ数（最大電力値Ｐｍａｘ_iの総数（ｉ＝１〜２１））であり、本実施の形態ではｎ＝２１とした。

こうして検定値Ｋ²が算出されると、当該検定値Ｋ²が値５．９９１より大きいか否かの判定を行い（ステップＳ２０４）、検定値Ｋ²が値５．９９１より大きい場合には、歪度および尖度のいずれもが値±２の範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。そして、歪度および尖度のいずれか一方でも値±２の範囲外である場合、即ち、歪度および尖度の少なくとも一方が値＋２よりも大きい場合、あるいは、値−２よりも小さい場合には、前回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_j-1と今回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_jとの関係を判定する（ステップＳ２０８）。

前回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_j-1が今回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_jよりも小さい場合には、刃具交換判定用カウンタＣが値０であるか否かを判定し（ステップＳ２１０）、値０である場合には、今回、刃具ＢＬＤに欠損が生じたものとして今回に異常が発生した旨を表示部１４に表示して（ステップＳ２１２）、本処理を終了する。ここで、刃具交換判定用カウンタＣは、刃具ＢＬＤの交換を行ったか否かを判定する際に用いられるカウンタ値であり、初期値は値０に設定されている。

一方、ステップＳ２１０において、刃具交換判定用カウンタＣが値０でない場合、即ち、刃具交換判定用カウンタＣが値１である場合には、刃具交換判定用カウンタＣを値０にリセットして（ステップＳ２１４）、前回の加工サイクルにおいて刃具ＢＬＤに欠損が生じていたものとして前回に異常が発生した旨を表示部１４に表示して（ステップＳ２１６）、本処理を終了する。

また、ステップＳ２０８において、前回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_j-1が今回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_jよりも大きいと判定された場合には、刃具交換判定用カウンタＣを値１だけインクリメントすると共に（ステップＳ２２０）、刃具交換判定用カウンタＣが値２であるか否かの判定を行う（ステップＳ２２２）。刃具交換判定用カウンタＣが値２である場合には、刃具交換判定用カウンタＣを値０にリセットすると共に（ステップＳ２２４）、刃具ＢＬＤに異常は生じておらず、前々回の加工サイクル終了後に刃具ＢＬＤを交換したものとして前々回に刃具交換した旨を表示部１４に表示して（ステップＳ２２６）、本処理を終了する。一方、ステップＳ２２２において、刃具交換判定用カウンタＣが値２でないと判定された場合には、何もせずに本処理を終了する。

なお、ステップＳ２０４において検定値Ｋ²が５．９９１未満であると判定された場合、および、ステップＳ２０６において歪度および尖度ともに値±２の範囲内であると判定された場合には、刃具ＢＬＤには異常が生じていないものとして刃具ＢＬＤに異常ない旨を表示部１４に表示して（ステップＳ２１８）、本処理を終了する。ステップＳ２０４〜Ｓ２２６の処理を実行する制御部１２は、本発明における「判定手段」に対応する実施構成の一例である。

以上説明した本発明の実施の形態に係る設備診断装置１によれば、ワークＷへの所定の加工１サイクルにおける最大電力値Ｐｍａｘを算定すると共に（ステップＳ１０２）、今回算定した最大電力値Ｐｍａｘ_iを含む最新２１個の最大電力値Ｐｍａｘ_i〜Ｐｍａｘ_i-20の最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_jを算定し（ステップＳ１１６）、算定した当該最大電力値Ｐｍａｘ_iおよび最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_jを用いて、設備異常の判定に適したダゴスティーノ・パーソン検定を行って刃具ＢＬＤに異常が生じたか否かの判定を行う構成であるため、算定した最大電力値Ｐｍａｘ_iが異常レベルか否かを判定するための基準値を設定する必要がなく、簡易かつ確実に刃具ＢＬＤに異常に生じたか否かを判定することができる。

また、本発明の実施の形態に係る設備診断装置１によれば、ダゴスティーノ・パーソン検定に加えて、歪度および尖度が値±２の範囲内であるか否かを刃具ＢＬＤに異常に生じたか否かの判定の条件の一つとする構成であるため、より確実に刃具ＢＬＤの異常を判定することができる。

さらに、本発明の実施の形態に係る設備診断装置１によれば、前回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_j-1と今回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_jとの関係を刃具ＢＬＤに欠損が生じたか否かの判定の条件の一つとする構成であるため、より一層確実に刃具ＢＬＤの異常を判定することができる。なお、前回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_j-1が今回算定した最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_jよりも大きい場合に刃具ＢＬＤに欠損が生じたと判定し、最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅ_jが２回連続して減少した場合に前々回の加工サイクル終了後に刃具ＢＬＤを交換したと判定するのみであるため、判定が容易である。また、刃具ＢＬＤに異常が生じていないということのみならず、刃具ＢＬＤの交換時期を作業者に知らせることができるため有用である。

本実施の形態では、設備診断装置１０を加工設備１の刃具ＢＬＤの異常検知に適用したが、これに限らない。例えば、設備診断装置１０を加工設備１の固定台２やスライドテーブル４、ツールホルダー５、ボールスクリュー６、主軸モータＭ１、ギヤボックスＧＢ、ＡＣサーボアンプ８の異常検知に適用しても良い。また、加工設備１に限らず熱処理設備や搬送設備、組み立て設備など如何なる設備にも適用することができる。

本実施の形態では、刃具ＢＬＤの異常を検知する特徴量を１サイクル加工で１つ決定する構成としたが、これに限らない。例えば、当該特徴量を１サイクル加工中で複数決定して、当該複数の特徴量を用いてダゴスティーノ・パーソン検定を行う構成としても良い。当該構成によれば、１サイクル加工中のどの時点で刃具ＢＬＤに異常が生じたのかを検出することができる。

本実施の形態では、刃具ＢＬＤの異常を検知する特徴量として１サイクル加工中の最大電力値Ｐｍａｘを用いる構成としたが、これに限らない。例えば、特徴量として所定時間毎の電力変化量を１サイクル加工分積分した電力変化量積算値を用いる構成や、前回の加工サイクルにおける最大電力値Ｐｍａｘ_i-1と今回の加工サイクルにおける最大電力値Ｐｍａｘ_iとの変化量ΔＰｍａｘ_iを用いる構成など、異常を検知する対象物に対して感度が高い物理量を任意に選定して特徴量として用いることができる。

本実施の形態では、ダゴスティーノ・パーソン検定に加えて歪度、尖度および最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅの全てを異常判定の条件の一つとしたが、歪度、尖度および最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅのいずれか一つのみ、あるいは、いずれかの一組を異常判定の条件の一つとしても良い。また、歪度、尖度および最大電力平均値Ｐｍａｘａｖｅを異常判定の条件としなくても良い。

本実施の形態では、歪度および尖度の範囲はいずれも±２としたが、これに限らない。また、歪度と尖度とで許容範囲を異ならせても良い。

本実施の形態では、ダゴスティーノ・パーソン検定に用いるデータ数（最大電力値Ｐｍａｘ_iの総数（ｉ＝１〜２１））を２１個としたが、データ数は２１個未満でも良いし、２１個より多くても良い。なお、データ数は、２１個以上が望ましい。

本実施形態は、本発明を実施するための形態の一例を示すものである。したがって、本発明は、本実施形態の構成に限定されるものではない。

１ 加工設備（設備、加工装置）
２ 固定台
４ スライドテーブル
５ ツールホルダー
６ ボールスクリュー
８ ＡＣサーボアンプ
９ 制御装置
１０ 設備診断装置（設備診断装置）
１２ 制御部（検出手段、特徴量決定手段、記憶手段、検定値算定手段、歪度算定手段、尖度算定手段、判定手段、平均値算定手段）
１４ 表示部
５２ ＣＰＵ
５４ ＲＡＭ
５６ ＲＯＭ
６２ ＸＹＺ加速度計
６４ ＸＹＺ加速度計
６６ 応力センサ
Ｍ１ 主軸モータ
ＧＢ ギヤボックス
ＢＬＴ ベルト
ＢＬＤ 刃具（工具）
Ｗ ワーク（ワーク）
Ａ 電流値（物理量）
Ｖ 電圧値（物理量）
Ｐ 電力値
Ｐｍａｘ 最大電力値（特徴量）
Ｐｍａｘａｖｅ 最大電力平均値（移動平均）
Ｋ² 検定値（検定値）

Claims (13)

1. 設備の異常を診断するための設備診断装置であって、
   前記設備の特徴を示す物理量を所定時間毎に検出する検出手段と、
   該検出手段によって検出された前記物理量に基づいて特徴量を決定する特徴量決定手段と、
   該特徴量決定手段によって決定された特徴量を記憶する記憶手段と、
   今回記憶した前記特徴量を含む複数個の前記特徴量に基づいてダゴスティーノ・パーソン検定を行って検定値を算定する検定値算定手段と、
   該検定値に基づいて前記設備に異常が生じているか否かを判定する判定手段と、
   を備える設備診断装置。
2. 前記設備は、所定作業を１サイクルとして該所定作業を繰り返し実施するよう構成されており、
   前記検出手段は、前記１サイクル分の前記物理量を検出するよう構成されており、
   前記特徴量決定手段は、前記１サイクル分の前記物理量に基づいて前記１サイクルの前記特徴量を１つ決定するよう構成されており、
   前記記憶手段は、前記特徴量決定手段によって決定された前記１サイクルの前記特徴量を記憶するよう構成されており、
   前記検定値算定手段は、今回記憶した前記特徴量を含む最新の複数個の前記特徴量に基づいて前記検定値を算定するよう構成されている
   請求項１に記載の設備診断装置。
3. 前記特徴量に基づいて歪度を算定する歪度算定手段をさらに備え、
   前記判定手段は、前記歪度が第１所定範囲内であるか否かを判定し、該判定の結果を前記設備に異常が生じているか否かの判定の条件の一つとするよう構成されている
   請求項１または２に記載の設備診断装置。
4. 前記特徴量に基づいて尖度を算定する尖度算定手段をさらに備え、
   前記判定手段は、前記尖度が第２所定範囲内であるか否かを判定し、該判定の結果を前記設備に異常が生じているか否かを判定する際の条件の一つとするよう構成されている
   請求項１ないし３のいずれか１項に記載の設備診断装置。
5. 今回記憶した前記特徴量を含む最新の複数個の前記特徴量を用いて該特徴量の移動平均値を算定する平均値算定手段をさらに備え、
   前記記憶手段は、算定された移動平均値を記憶するよう構成されており、
   前記判定手段は、今回記憶した移動平均値と前回記憶した移動平均値との関係を比較し、該比較の結果を前記設備に異常が生じているか否かを判定する際の条件の一つとするよう構成されている
   請求項１ないし４のいずれか１項に記載の設備診断装置。
6. 前記判定手段は、今回記憶した移動平均値が前回記憶した移動平均値よりも大きくなったときに、前記設備に異常が生じていると判定するよう構成されている
   請求項５に記載の設備診断装置。
7. 前記判定手段は、前記移動平均値が２回連続して減少したときは、前記設備に異常が生じていないと判定するよう構成されている
   請求項５に記載の設備診断装置。
8. 前記設備は、工具を用いてワークに所定の処理を施す加工装置として構成され、該所定の処理を１サイクルとして該所定の処理を繰り返し実施するよう構成されており、
   前記判定手段は、前記移動平均値が２回連続して減少したときは、前々回の前記所定の処理の終了後に前記工具の交換を行ったと判定するよう構成されている
   請求項５に記載の設備診断装置。
9. 設備の異常を診断する設備診断方法であって、
   （ａ）前記設備の特徴を示す物理量を所定時間毎に検出し、
   （ｂ）検出された前記物理量に基づいて特徴量を決定し、
   （ｃ）決定した前記特徴量を記憶し、
   （ｄ）今回記憶した前記特徴量を含む複数の前記特徴量に基づいてダゴスティーノ・パーソン検定を行って検定値を算定し、
   （ｅ）該検定値に基づいて前記設備に異常が生じているか否かを判定する
   設備診断方法。
10. 前記設備は、所定作業を１サイクルとして該所定作業を繰り返し実施するよう構成されており、
    前記ステップ（ａ）は、前記１サイクル分の前記物理量を検出するステップであり、
    前記ステップ（ｂ）は、前記１サイクル分の前記物理量に基いて前記１サイクルの前記特徴量を１つ決定するステップであり、
    前記ステップ（ｃ）は、決定された前記１サイクルの前記特徴量を記憶するステップであり、
    前記ステップ（ｄ）は、今回記憶した前記特徴量を含む最新の複数個の前記特徴量に基づいて前記検定値を算定するステップである
    請求項９に記載の設備診断方法。
11. 前記特徴量に基づいて歪度を算定するステップ（ｆ）をさらに備え、
    前記ステップ（ｅ）は、前記歪度が第１所定範囲内であるか否かを判定し、該判定の結果を前記設備に異常が生じているか否かの判定の条件の一つとするステップである
    請求項９または１０に記載の設備診断方法。
12. 前記特徴量に基づいて尖度を算定するステップ（ｇ）をさらに備え、
    前記ステップ（ｅ）は、前記尖度が第２所定範囲内であるか否かを判定し、該判定の結果を前記設備に異常が生じているか否かの判定の条件の一つとするステップである
    請求項９ないし１１のいずれか１項に記載の設備診断方法。
13. 記憶された最新の複数個の前記特徴量を用いて該特徴量の移動平均値を算定するステップ（ｈ）と、
    算定された移動平均値を記憶するステップ（ｉ）と、
    をさらに備え、
    前記ステップ（ｅ）は、今回記憶した移動平均値と前回記憶した移動平均値との関係に基づいて前記設備の異常態様を判定可能なステップである
    請求項９ないし１２のいずれか１項に記載の設備診断方法。

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