JP2021112800A

JP2021112800A - Abnormal sign detection system and method

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Publication number: JP2021112800A
Application number: JP2020006784A
Authority: JP
Inventors: 賢治大津; Kenji Otsu; 泰弘藤山; Yasuhiro Fujiyama
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2020-01-20
Filing date: 2020-01-20
Publication date: 2021-08-05

Abstract

To provide a technique for detecting the state of a tool suitably, for example, highly accurately, for a machine tool that performs lathe turning.SOLUTION: The abnormal sign detection system of an embodiment includes a detection device 100 for detecting the state of a tool in a machine tool that performs lathe turning. The detection device 100 acquires and analyzes a strain signal 51 which is output from a strain gage 5 installed on a tool 2. In the case that changes of the strain signal in time series have a decreasing tendency and an index value showing a shape bending degree has increased to a threshold or more, the tool 2 is determined to be in a non-normal state or in an abnormal sign state, whereby output control including alert output is performed in accordance with a determination result of the state.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、旋削加工を行う工作機械に関する異常予兆検知等の技術に関する。 The present invention relates to a technique for detecting abnormal signs of a machine tool that performs lathe processing.

旋削加工を行う工作機械は、回転軸に対し固定されて回転する加工対象物であるワークに対し、工具の先端を当てて旋削加工を行う。加工の繰り返しによって、工具には摩耗が生じる。工具の摩耗の度合いが大きい場合、突発的に、欠損等の異常が生じる場合がある。摩耗の度合いがある程度大きい工具は、新しい工具と交換される。従来、工作機械の工具の異常または異常予兆等の状態を検知するシステム等が検討されている。 A machine tool that performs lathe processing performs lathe processing by applying the tip of a tool to a work that is a machining object that is fixed to a rotating shaft and rotates. Repeated machining causes wear on the tool. If the degree of wear of the tool is large, abnormalities such as defects may occur suddenly. Tools with a certain degree of wear are replaced with new tools. Conventionally, a system or the like for detecting a state such as an abnormality or a sign of abnormality of a tool of a machine tool has been studied.

上記に係わる先行技術例としては、特開平６−２１８６５５号公報（特許文献１）が挙げられる。特許文献１には、工具異常監視方法等として、ＡＥセンサ（ＡＥ：アコースティック・エミッション）からのＡＥ信号の実効値が基準値を超える場合に工具異常と判断する旨が記載されている。 As an example of the prior art related to the above, Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-218655 (Patent Document 1) can be mentioned. Patent Document 1 describes that, as a tool abnormality monitoring method or the like, when the effective value of the AE signal from the AE sensor (AE: acoustic emission) exceeds the reference value, it is determined that the tool is abnormal.

特開平６−２１８６５５号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 6-218655

旋削加工を行う工作機械は、工具の摩耗の進行によって、負荷が大きくなることで、切削力が増加し、その切削力の増加に対応して電流も増加する。その電流の電流値は、電流プローブ等を用いて検出・測定できる。従来技術例の検知方法としては、その電流値が一定の閾値を超える場合に、異常等の状態と判定する方法がある。なお、切削力等のパラメータの値は、ひずみの値と概ね比例する。 In a machine tool that performs lathe processing, the cutting force increases as the load increases as the tool wear progresses, and the current also increases in response to the increase in the cutting force. The current value of the current can be detected and measured using a current probe or the like. As a detection method of the prior art example, there is a method of determining a state such as an abnormality when the current value exceeds a certain threshold value. The values of parameters such as cutting force are roughly proportional to the values of strain.

また、他の検知方法としては、特許文献１のように、ＡＥセンサからのＡＥ信号の電圧値が一定の閾値を超える場合に、異常等の状態と判定する方法がある。 Further, as another detection method, as in Patent Document 1, when the voltage value of the AE signal from the AE sensor exceeds a certain threshold value, there is a method of determining a state such as an abnormality.

また、他の検知方法としては、ひずみゲージからの出力信号のひずみ出力値が、一定の閾値を超える場合に、異常等の状態と判定する方法がある。 Further, as another detection method, there is a method of determining a state such as an abnormality when the strain output value of the output signal from the strain gauge exceeds a certain threshold value.

いずれの従来技術例の検知方法でも、高負荷加工である場合には、いずれかの検出信号が閾値を超えることに基づいて、異常等の状態の判定・検知が可能である。しかし、低負荷加工である場合には、電流値等の検出信号値が小さいので、正常と異常との差が判別しにくく、異常予兆等の状態の判定・検知が難しい。低負荷加工とは、例えば切削力が５００Ｎ以下の旋削加工である。 In any of the detection methods of the prior art examples, in the case of high load machining, it is possible to determine and detect a state such as an abnormality based on the fact that one of the detection signals exceeds the threshold value. However, in the case of low load machining, since the detection signal value such as the current value is small, it is difficult to determine the difference between normal and abnormal, and it is difficult to determine and detect the state such as an abnormality sign. The low load machining is, for example, a turning machining having a cutting force of 500 N or less.

本発明の目的は、旋削加工を行う工作機械に関する異常予兆検知システム等の技術に関して、工具の状態を好適に例えば高精度に検知できる技術を提供することである。 An object of the present invention is to provide a technique capable of detecting the state of a tool in a suitable manner, for example, with high accuracy, with respect to a technique such as an abnormality sign detection system for a machine tool that performs lathe processing.

本発明のうち代表的な実施の形態は、以下に示す構成を有する。一実施の形態の異常予兆検知システムは、旋削加工を行う工作機械の工具の状態を検知する検知装置を備え、前記検知装置は、前記工具に設置されているひずみゲージから出力されるひずみ信号を取得して解析し、時系列上の前記ひずみ信号の変化が、減少傾向であり、かつ、形状の曲がり度合いを表す指標値が閾値以上に増加した場合、前記工具が正常ではない状態または異常予兆の状態と判定し、前記状態の判定結果に応じて、アラート出力を含む出力制御を行う。 A typical embodiment of the present invention has the following configurations. The abnormality sign detection system of one embodiment includes a detection device that detects the state of a tool of a machine tool that performs turning, and the detection device detects a strain signal output from a strain gauge installed in the tool. When the change of the strain signal on the time series is decreasing and the index value indicating the degree of bending of the shape increases more than the threshold value, the tool is in an abnormal state or a sign of abnormality. The output control including the alert output is performed according to the determination result of the above-mentioned state.

本発明のうち代表的な実施の形態によれば、旋削加工を行う工作機械に関する異常予兆検知システム等の技術に関して、工具の状態を好適に例えば高精度に検知できる。 According to a typical embodiment of the present invention, the state of the tool can be suitably detected with high accuracy, for example, with respect to a technique such as an abnormality sign detection system for a machine tool that performs lathe processing.

本発明の実施の形態１の異常予兆検知システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the abnormality sign detection system of Embodiment 1 of this invention. 実施の形態１で、ワークおよび工具を示す図である。It is a figure which shows the work and the tool in Embodiment 1. FIG. 実施の形態１で、工具に加わる切削力、および、ひずみゲージの設置例について示す図である。It is a figure which shows the cutting force applied to a tool, and the installation example of a strain gauge in Embodiment 1. FIG. 実施の形態１で、ひずみゲージの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the strain gauge in Embodiment 1. FIG. 実施の形態１で、信号検出回路の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the signal detection circuit in Embodiment 1. FIG. 実施の形態１で、検知装置の機能ブロック構成例を示す図である。It is a figure which shows the functional block configuration example of the detection device in Embodiment 1. FIG. 実施の形態１で、旋削加工の開始・終了の検出について示す図である。It is a figure which shows the detection of the start / end of a turning process in Embodiment 1. 実施の形態１で、ひずみ出力信号の平均値について示す図である。It is a figure which shows the average value of the strain output signal in Embodiment 1. FIG. 実施の形態１で、異常予兆現象について示す図である。It is a figure which shows the abnormality sign phenomenon in Embodiment 1. 実施の形態１で、曲率の演算について示す図である。It is a figure which shows the calculation of the curvature in Embodiment 1. FIG. 実施の形態１で、状態判定例について示す図である。It is a figure which shows the state determination example in Embodiment 1. 実施の形態１で、ＧＵＩ表示画面例について示す図である。It is a figure which shows the GUI display screen example in Embodiment 1.

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図面において同一部には原則として同一符号を付し、繰り返しの説明は省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In principle, the same parts are designated by the same reference numerals in all the drawings for explaining the embodiments, and the repeated description will be omitted.

（実施の形態１）
図１〜図１２を用いて、本発明の実施の形態１の異常予兆検知システムおよび方法について説明する。実施の形態１の異常予兆検知システムは、旋削加工を行う工作機械における工具に対し設置されるひずみゲージを用いて、検知装置によって、工具の異常予兆等の現象・状態を判定・検知するシステムである。実施の形態１の異常予兆検知方法は、実施の形態１の異常予兆検知システムにおいて検知装置によって実行されるステップを有する方法である。図１等に示す異常予兆検知システムおよび方法では、検知装置１００は、ひずみゲージ５からのひずみ出力信号の時系列上の変化を判断し、形状の曲がり度合いを表す指標として、例えば曲率または曲率の変化量が、閾値以上に増加した場合に、異常予兆等の状態と判定する。 (Embodiment 1)
The abnormality sign detection system and method of the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 12. The abnormality sign detection system of the first embodiment is a system that determines and detects a phenomenon / state such as a tool abnormality sign by a detection device using a strain gauge installed on a tool in a machine tool that performs lathe processing. be. The abnormality sign detection method of the first embodiment is a method having a step executed by a detection device in the abnormality sign detection system of the first embodiment. In the abnormality sign detection system and method shown in FIG. When the amount of change increases above the threshold value, it is determined to be in a state such as an abnormality sign.

従来技術例の検知方法は、工具の摩耗の進行に伴って、切削力、電流、またはひずみが増加する現象に基づいて、例えばひずみ出力値が一定の閾値を超えることを、異常等の状態として判断・検知する方法である。それに対し、実施の形態１のシステムおよび方法は、ひずみ出力値が、従来の検知方法での増加方向とは逆方向、すなわち減少方向に変化する現象を利用する。この方法では、ひずみ出力値が減少傾向であり、かつ、曲率等の値が、例えば閾値以上となった場合に、異常予兆状態として検知する。この実施の形態１のシステムおよび方法によれば、突発的に生じる工具の欠損等の異常を、未然に異常予兆として検知し防止することができる。 The detection method of the prior art example is based on the phenomenon that the cutting force, the current, or the strain increases as the wear of the tool progresses, and for example, the strain output value exceeding a certain threshold value is regarded as an abnormality or the like. It is a method of judging and detecting. On the other hand, the system and method of the first embodiment utilize a phenomenon in which the strain output value changes in the direction opposite to the increasing direction in the conventional detection method, that is, in the decreasing direction. In this method, when the strain output value tends to decrease and the value such as curvature becomes, for example, a threshold value or more, it is detected as an abnormal sign state. According to the system and method of the first embodiment, it is possible to detect and prevent an abnormality such as a sudden tool chipping as a sign of abnormality.

［異常予兆検知システム］
図１は、実施の形態１の異常予兆検知システムの全体の構成を示す。実施の形態１の異常予兆検知システムは、大別して、工作機械１と、検知装置１００とを有する。工作機械１は、状態判定対象である、旋削加工を行う機能を有する工作機械である。検知装置１００は、工作機械１の工具２の状態を判定・検知する機能を有する装置である。検知装置１００は、工作機械１と通信５０等によって接続される。なお、検知装置１００は、工作機械１に対し、ある程度離れた位置に設置してもよい。ユーザＵ１は、検知装置１００を操作し、工具２の状態を把握する人である。作業者Ｗ１は、工作機械１を操作して旋削加工作業を行う人である。なお、ユーザＵ１が作業者Ｗ１と同じ人であってもよい。 [Abnormal sign detection system]
FIG. 1 shows the overall configuration of the abnormality sign detection system of the first embodiment. The abnormality sign detection system of the first embodiment is roughly classified into a machine tool 1 and a detection device 100. The machine tool 1 is a machine tool having a function of performing a turning process, which is a state determination target. The detection device 100 is a device having a function of determining and detecting the state of the tool 2 of the machine tool 1. The detection device 100 is connected to the machine tool 1 by communication 50 or the like. The detection device 100 may be installed at a position some distance from the machine tool 1. The user U1 is a person who operates the detection device 100 and grasps the state of the tool 2. The worker W1 is a person who operates the machine tool 1 to perform lathe processing work. The user U1 may be the same person as the worker W1.

工作機械１は、制御装置１０、回転駆動部１１、工具駆動部１２、工具２、ターニング４等を備える。制御装置１０は、工作機械１の旋削加工を制御するコントローラであり、回転駆動部１１や工具駆動部１２に駆動制御信号を与える。回転駆動部１１は、ターニング４の回転を駆動する。工具駆動部１２は、工具２の各方向の移動を駆動する。ターニング４には、旋削加工の対象物（被削材）であるワーク３が固定される。ターニング４は、回転軸Ｊ１の周りに回転し、それに伴ってワーク３も回転する。ワーク３は例えば円柱形状を持つ部材である。 The machine tool 1 includes a control device 10, a rotary drive unit 11, a tool drive unit 12, a tool 2, a turning 4, and the like. The control device 10 is a controller that controls the turning of the machine tool 1, and gives a drive control signal to the rotation drive unit 11 and the tool drive unit 12. The rotation drive unit 11 drives the rotation of the turning 4. The tool driving unit 12 drives the movement of the tool 2 in each direction. A work 3 which is an object to be turned (work material) is fixed to the turning 4. The turning 4 rotates around the rotation axis J1, and the work 3 also rotates accordingly. The work 3 is, for example, a member having a cylindrical shape.

工具２には、ひずみゲージ５が設置・固定されている。ひずみゲージ５の出力端子からは配線５Ｃが出ており、その配線５Ｃは信号検出回路２０に接続されている。信号検出回路２０は、ひずみゲージ５からのひずみ信号５１の検出や処理のための要素であり、例えば工作機械１の付近に設置されている。信号検出回路２０は、ケーブル等を用いた通信５０を通じて、検知装置１００の接続インタフェース部１０３と接続されている。制御装置１０は、ケーブル等を用いた通信５０を通じて、検知装置１００の接続インタフェース部１０３と接続されている。なお、通信５０は、有線通信に限らず、無線通信を用いてもよい。 A strain gauge 5 is installed and fixed to the tool 2. Wiring 5C comes out from the output terminal of the strain gauge 5, and the wiring 5C is connected to the signal detection circuit 20. The signal detection circuit 20 is an element for detecting and processing the strain signal 51 from the strain gauge 5, and is installed near, for example, the machine tool 1. The signal detection circuit 20 is connected to the connection interface unit 103 of the detection device 100 through communication 50 using a cable or the like. The control device 10 is connected to the connection interface unit 103 of the detection device 100 through a communication 50 using a cable or the like. The communication 50 is not limited to wired communication, and wireless communication may be used.

なお、説明上、方向として、図示するＸ方向、Ｙ方向、Ｚ方向等を用いる場合がある。図１で、Ｚ方向は、回転軸Ｊ１の延在する方向であり、Ｘ方向およびＹ方向は、そのＺ方向に垂直な面を構成する２つの方向である。Ｘ方向は一方の径方向であり、Ｙ方向はＸ方向に垂直な他方の径方向である。回転方向Ｄｃは、回転軸Ｊ１周りの回転方向あるいは周方向である。 For the sake of explanation, the X direction, the Y direction, the Z direction, and the like shown in the figure may be used as the directions. In FIG. 1, the Z direction is the extending direction of the rotation axis J1, and the X direction and the Y direction are two directions forming a plane perpendicular to the Z direction. The X direction is one radial direction, and the Y direction is the other radial direction perpendicular to the X direction. The rotation direction Dc is a rotation direction or a circumferential direction around the rotation axis J1.

検知装置１００は、工具２の状態を監視・検知する機能を備える装置であり、例えばＰＣやサーバ等のコンピュータ、あるいは電子回路基板等で構成できる。検知装置１００は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、接続インタフェース部１０３、入力装置１０４、表示装置１０５、スピーカ１０６、およびランプ１０７等を備え、これらはバス等を介して相互に接続されている。プロセッサ１０１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成され、検知機能のコントローラを構成する。プロセッサ１０１は、制御用のプログラム１１１に従った処理を実行することで、各機能を実現する。 The detection device 100 is a device having a function of monitoring and detecting the state of the tool 2, and can be configured by, for example, a computer such as a PC or a server, an electronic circuit board, or the like. The detection device 100 includes a processor 101, a memory 102, a connection interface unit 103, an input device 104, a display device 105, a speaker 106, a lamp 107, and the like, and these are connected to each other via a bus or the like. The processor 101 is composed of a CPU, a ROM, a RAM, and the like, and constitutes a controller for a detection function. The processor 101 realizes each function by executing a process according to the control program 111.

メモリ１０２は、不揮発性記憶装置等で構成され、プロセッサ１０１等が扱う各種のデータや情報を記憶する。メモリ１０２には、設定情報１２１、後述のひずみ信号データ等が格納される。設定情報１２１は、機能に係わるシステム設定情報やユーザ設定情報を含む。接続インタフェース部１０３は、入力装置１０４等や図示しない通信インタフェース装置等を接続するインタフェース部分である。入力装置１０４は、ユーザＵ１の入力操作を受け付ける操作パネルやボタンやキーボード等の装置である。表示装置１０５は、ユーザＵ１に対し表示画面で情報や画像を表示する装置である。スピーカ１０６は、ガイドやアラーム等の音声を出力する音声出力装置である。ランプ１０７は、ガイドやアラーム等に応じた発光を行う装置である。 The memory 102 is composed of a non-volatile storage device or the like, and stores various data and information handled by the processor 101 and the like. The memory 102 stores setting information 121, distortion signal data described later, and the like. The setting information 121 includes system setting information and user setting information related to the function. The connection interface unit 103 is an interface portion for connecting an input device 104 or the like, a communication interface device (not shown), or the like. The input device 104 is a device such as an operation panel, a button, or a keyboard that accepts an input operation of the user U1. The display device 105 is a device that displays information and images on the display screen for the user U1. The speaker 106 is a voice output device that outputs voices such as guides and alarms. The lamp 107 is a device that emits light in response to a guide, an alarm, or the like.

なお、工作機械１の制御装置１０に検知装置１００の機能が併合して実装されてもよい。検知装置１００または工作機械１に信号検出回路２０の機能が併合して実装されてもよい。検知装置１００が複数の装置に分かれて構成されてもよい。検知装置１００に他の計算機やストレージ装置や通信装置等が接続されてもよい。 The function of the detection device 100 may be combined and mounted on the control device 10 of the machine tool 1. The functions of the signal detection circuit 20 may be combined and mounted on the detection device 100 or the machine tool 1. The detection device 100 may be divided into a plurality of devices. Another computer, storage device, communication device, or the like may be connected to the detection device 100.

図１の例のように、検知装置１００は、特有の制御のために通信５０で工作機械１と接続されてもよい。例えば、検知装置１００は、工作機械１から必要な情報を取得する場合に、要求を制御装置１０に送信し、制御装置１０は、その要求に従って情報を検知装置１００に送信してもよい。制御装置１０は、工具２等の駆動制御に係わるパラメータ情報やＮＣデータを持っており、それらを外部出力可能である。検知装置１００は、制御装置１０からそれらのデータを通信５０で取得できる。 As in the example of FIG. 1, the detection device 100 may be connected to the machine tool 1 by communication 50 for specific control. For example, the detection device 100 may transmit a request to the control device 10 when acquiring necessary information from the machine tool 1, and the control device 10 may transmit the information to the detection device 100 in accordance with the request. The control device 10 has parameter information and NC data related to drive control of the tool 2 and the like, and can output them to the outside. The detection device 100 can acquire the data from the control device 10 by communication 50.

［旋削加工］
図２は、図１の工作機械１を用いた旋削加工時におけるワーク３と工具２との接触の様子を概略的に示す模式図である。ワーク３は、ターニング４の一部に対し、図示しないチャックによって固定されている。工具２は、例えば、旋削バイト２Ｂと、旋削チップ２Ａとを有する。旋削チップ２Ａは、旋削バイト２Ｂの先端に固定される。旋削チップ２Ａは、ワーク３に接触する部分であり、摩耗が生じる部分である。旋削チップ２Ａは、摩耗の度合いに応じて新たな旋削チップに交換可能である。実施の形態１は、低負荷加工（例えば切削力が５００Ｎ以下の旋削加工）を対象としている。 [Turning]
FIG. 2 is a schematic view schematically showing a state of contact between the work 3 and the tool 2 during turning using the machine tool 1 of FIG. The work 3 is fixed to a part of the turning 4 by a chuck (not shown). The tool 2 has, for example, a turning tool 2B and a turning tip 2A. The turning tip 2A is fixed to the tip of the turning tool 2B. The turning tip 2A is a portion that comes into contact with the work 3 and is a portion where wear occurs. The turning tip 2A can be replaced with a new turning tip depending on the degree of wear. The first embodiment targets low load machining (for example, turning with a cutting force of 500 N or less).

制御装置１０は、旋削加工の際に、回転駆動部１１の制御を通じてターニング４を回転駆動するとともに、工具駆動部１２の制御を通じて工具２を各方向に駆動する。ワーク３は、回転軸Ｊ１での回転に伴って、回転方向Ｄｃに、回転数Ｎおよび回転速度Ｖｃで回転する。回転数Ｎは、主軸回転数ともいい、単位は例えば[/min]である。主軸は回転軸Ｊ１を指す。回転速度Ｖｃは、切削速度ともいい、単位は例えば[m/min]である。 The control device 10 rotationally drives the turning 4 through the control of the rotary drive unit 11 and drives the tool 2 in each direction through the control of the tool drive unit 12 during turning. The work 3 rotates in the rotation direction Dc at a rotation speed N and a rotation speed Vc as the work 3 rotates on the rotation axis J1. The rotation speed N is also referred to as the spindle rotation speed, and the unit is, for example, [/ min]. The spindle points to the rotation axis J1. The rotation speed Vc is also referred to as a cutting speed, and the unit is, for example, [m / min].

工具２が移動する各方向としては、送り方向Ｄｆ、および切込み方向Ｄｐを含む。送り方向Ｄｆは、回転軸Ｊ１の延在に沿った方向であり、Ｚ方向と対応している。切込み方向Ｄｐは、回転軸Ｊ１に近付く方向であり、径方向（例えばＹ方向）と対応している。図２では、Ｘ方向は第１径方向（水平方向）、Ｙ方向は第２径方向（鉛直方向）、Ｚ方向は軸方向としている。 Each direction in which the tool 2 moves includes a feed direction Df and a cutting direction Dp. The feed direction Df is a direction along the extension of the rotation axis J1 and corresponds to the Z direction. The cutting direction Dp is a direction approaching the rotation axis J1 and corresponds to a radial direction (for example, the Y direction). In FIG. 2, the X direction is the first radial direction (horizontal direction), the Y direction is the second radial direction (vertical direction), and the Z direction is the axial direction.

旋削加工の際、工具２は、旋削チップ２Ａがワーク３の面（例えば外周面）に接触させられた状態で、送り方向Ｄｆに送り速度Ｖｆで移動させられ、切込み方向Ｄｐに移動させられる。そして、工具２は、その送りおよび切込みの移動に伴いながら、旋削チップ２Ａによって、ワーク３の面（例えば外周面）を切削する。なお、図２で、距離Ｄ１は、ワーク３の直径[mm]を示す。距離Ｄ２は、加工径[mm]を示す。距離Ｄ３は、切込み距離[mm]を示す。距離Ｄ４は、回転あたり送り[mm/r]を示す。 At the time of turning, the tool 2 is moved in the feed direction Df at the feed speed Vf in a state where the turning tip 2A is in contact with the surface (for example, the outer peripheral surface) of the work 3, and is moved in the cutting direction Dp. Then, the tool 2 cuts the surface (for example, the outer peripheral surface) of the work 3 by the turning tip 2A while moving the feed and the notch. In FIG. 2, the distance D1 indicates the diameter [mm] of the work 3. The distance D2 indicates the processing diameter [mm]. The distance D3 indicates the cutting distance [mm]. The distance D4 indicates the feed [mm / r] per rotation.

制御装置１０は、図２に示すような旋削加工パラメータを制御し、それらのパラメータ値を把握している。検知装置１００は、制御装置１０との通信５０を通じて、それらの旋削加工パラメータを参照・取得する。検知装置１００（後述の図６のひずみ出力信号データ取得部７１）は、少なくとも、回転数Ｎ、回転速度Ｖｃ、回転あたり送りＤ４を参照・取得する。検知装置１００（後述の図６の信号演算部７２）は、ひずみ出力信号データおよびそれらの旋削加工パラメータを用いて解析を行う。 The control device 10 controls the turning parameters as shown in FIG. 2 and grasps the parameter values. The detection device 100 refers to and acquires these turning parameters through the communication 50 with the control device 10. The detection device 100 (distortion output signal data acquisition unit 71 in FIG. 6 described later) refers to and acquires at least the rotation speed N, the rotation speed Vc, and the feed D4 per rotation. The detection device 100 (signal calculation unit 72 in FIG. 6 described later) performs analysis using the strain output signal data and their turning parameters.

ひずみゲージ５は、工具２の面に設置されるか、工具２に内蔵される。本例では、ひずみゲージ５は、旋削バイト２Ｂの面の一箇所に固定されている。なお、図２の例は、外周旋削加工に適用した場合を示すが、これに限らず、内周旋削加工の場合にも同様に適用可能である。 The strain gauge 5 is installed on the surface of the tool 2 or built into the tool 2. In this example, the strain gauge 5 is fixed to one place on the surface of the turning tool 2B. The example of FIG. 2 shows a case where it is applied to the outer peripheral turning process, but the present invention is not limited to this, and the same applies to the case of the inner peripheral turning process.

［切削力］
図３は、図２のような旋削加工時に工具２がワーク３から受ける切削力Ｆ、および、工具２へのひずみゲージ５の設置例について示す。旋削チップ２Ａには、切削力の３分力がかかる。３分力は、主分力、送り分力、および背分力である。 [Cutting force]
FIG. 3 shows a cutting force F that the tool 2 receives from the work 3 during turning as shown in FIG. 2, and an example of installing the strain gauge 5 on the tool 2. A 3 component force of the cutting force is applied to the turning tip 2A. The three component forces are the main component force, the feed component force, and the back component force.

図３の（Ａ）は、工具２およびワーク３のモデル形状に基づいて、切削力Ｆの３分力として、主分力Ｆｃ、送り分力Ｆｆ、および背分力Ｆｐを示す。各力をベクトルとして、Ｆ＝Ｆｃ＋Ｆｆ＋Ｆｐである。主分力Ｆｃは、回転方向Ｄｃに対する反発力である。送り分力Ｆｆは、送り方向Ｄｆに対する反発力である。背分力Ｆｐは、切込み方向Ｄｐに対する反発力である。 FIG. 3A shows the main component force Fc, the feed component force Ff, and the back component force Fp as the three component forces of the cutting force F based on the model shapes of the tool 2 and the work 3. With each force as a vector, F = Fc + Ff + Fp. The main component force Fc is a repulsive force with respect to the rotation direction Dc. The feed component force Ff is a repulsive force with respect to the feed direction Df. The back component force Fp is a repulsive force with respect to the cutting direction Dp.

図３の（Ｂ）は、工具２へのひずみゲージ５の設置例を示す。ひずみゲージ５の設置箇所としては、切削力Ｆの３分力の方向に合わせた好適な位置が選択される。実施の形態１では、主分力Ｆｃに対応するひずみを好適に計測できるように、ひずみゲージ５の設置箇所は、主分力Ｆｃの方向に合わせた位置として例えば図示する位置が選択される。このひずみゲージ５は、主分力Ｆｃの方向（本例ではＸ方向）に垂直な平面、例えば旋削バイト２Ｂの平面のうちの旋削チップ２Ａが設けられた平面２Ｂｐ１の一部に設置されている。ひずみゲージ５は、大きなひずみが印加される部分である旋削チップ２Ａになるべく近い位置に設置されるのが好ましい。検知装置１００は、例えば（Ｂ）のようなひずみゲージ５を用いて、主に主分力Ｆｃが反映されたひずみ出力信号の変化に基づいて、工具２の状態を判定する。 FIG. 3B shows an example of installing the strain gauge 5 on the tool 2. As the installation location of the strain gauge 5, a suitable position corresponding to the direction of the three-component force of the cutting force F is selected. In the first embodiment, as the installation location of the strain gauge 5, for example, the position shown in the drawing is selected as the position aligned with the direction of the main component force Fc so that the strain corresponding to the main component force Fc can be suitably measured. The strain gauge 5 is installed on a plane perpendicular to the direction of the main component force Fc (X direction in this example), for example, a part of the plane 2Bp1 provided with the turning tip 2A in the plane of the turning tool 2B. .. The strain gauge 5 is preferably installed at a position as close as possible to the turning tip 2A, which is a portion to which a large strain is applied. The detection device 100 uses a strain gauge 5 such as (B) to determine the state of the tool 2 mainly based on the change in the strain output signal reflecting the main component force Fc.

ひずみゲージ５は、（Ｂ）の設置例に限らず、工具２における他の位置に設置されてもよい。ひずみゲージ５は、送り分力Ｆｆの方向に合わせた位置や、背分力Ｆｐの方向に合わせた位置に設置されてもよい。１つの工具２に複数のひずみゲージ５が設置されてもよい。 The strain gauge 5 is not limited to the installation example of (B), and may be installed at another position on the tool 2. The strain gauge 5 may be installed at a position aligned with the direction of the feed component force Ff or at a position aligned with the direction of the back component force Fp. A plurality of strain gauges 5 may be installed in one tool 2.

図３の（Ｃ）は、工具２へのひずみゲージ５の他の設置例を示す。このひずみゲージ５は、送り分力Ｆｆに対応するひずみを好適に計測できるように、送り分力Ｆｆの方向に合わせた位置が選択されている。このひずみゲージ５は、送り分力Ｆｆの方向（本例ではＺ方向）に垂直な平面、例えば旋削バイト２Ｂの平面のうちの旋削チップ２Ａが設けられた平面２Ｂｐ２の一部に設置されている。 FIG. 3C shows another installation example of the strain gauge 5 on the tool 2. The strain gauge 5 is selected at a position aligned with the direction of the feed component force Ff so that the strain corresponding to the feed component force Ff can be suitably measured. The strain gauge 5 is installed on a plane perpendicular to the direction of the feed component force Ff (Z direction in this example), for example, a part of the plane 2Bp2 provided with the turning tip 2A in the plane of the turning tool 2B. ..

工具２へのひずみゲージ５の設置の態様としては、例えば旋削バイト２Ｂの面にひずみゲージ５が接着材を介して貼り付けられてもよい。旋削バイト２Ｂ内にひずみゲージ５を内蔵してもよいが、本例では、保守のしやすさの利点から、旋削バイト２Ｂの外側の面にひずみゲージ５を設置している。 As a mode of installing the strain gauge 5 on the tool 2, for example, the strain gauge 5 may be attached to the surface of the turning tool 2B via an adhesive. The strain gauge 5 may be built in the turning tool 2B, but in this example, the strain gauge 5 is installed on the outer surface of the turning tool 2B for the advantage of ease of maintenance.

［ひずみゲージ］
図４は、ひずみゲージ５の構成例を示す。実施の形態１では、ひずみゲージ５として、金属箔ひずみゲージを用いる。適用できるひずみゲージの種類は、これに限らず、ピエゾ抵抗方式、シリコンレゾナント方式等も適用できる。各種類のひずみゲージは、検出原理および感度（ゲージファクタ）が異なるが、いずれの種類でも同様に適用可能である。図４のひずみゲージ５は、電気絶縁体である樹脂ベース５ａ上に、抵抗材料である金属箔５ｂが設けられている。ひずみゲージ５の金属箔５ｂは、後述の抵抗Ｒ１を構成する。金属箔５ｂの２つの端部には、引き出し配線であるゲージリード５ｄが、鉛フリーはんだによって固定され、外側に引き出され、前述の配線５Ｃ（図１）に接続されている。樹脂ベース５ａ上、金属箔５ｂおよびゲージリード５ｄの端部は、樹脂カバー５ｃによって覆われている。ＧＬはゲージ長、ＧＷはゲージ幅を示す。 [Strain gauge]
FIG. 4 shows a configuration example of the strain gauge 5. In the first embodiment, a metal leaf strain gauge is used as the strain gauge 5. The types of strain gauges that can be applied are not limited to this, and piezoresistive methods, silicon resonant methods, and the like can also be applied. Although each type of strain gauge has a different detection principle and sensitivity (gauge factor), any type can be similarly applied. In the strain gauge 5 of FIG. 4, a metal foil 5b, which is a resistance material, is provided on a resin base 5a, which is an electrical insulator. The metal leaf 5b of the strain gauge 5 constitutes the resistor R1 described later. At the two ends of the metal foil 5b, gauge leads 5d, which are lead-out wires, are fixed by lead-free solder, are pulled out to the outside, and are connected to the above-mentioned wiring 5C (FIG. 1). On the resin base 5a, the ends of the metal foil 5b and the gauge lead 5d are covered with the resin cover 5c. GL indicates the gauge length, and GW indicates the gauge width.

［信号検出回路］
図５は、信号検出回路２０等の構成例を示す。信号検出回路２０は、ブリッジ回路２０Ａと、ひずみアンプ２０Ｂと、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）２０Ｃとを含む。ひずみゲージ５のゲージリード５ｄ（図４）からのひずみ信号５１を出力する配線５Ｃは、ブリッジ回路２０Ａの端子ｐ１，ｐ２に接続されている。ブリッジ回路２０Ａは、抵抗Ｒ２、抵抗Ｒ３、および抵抗Ｒ４を有する。ひずみゲージ５の抵抗Ｒ１を含む４個の抵抗Ｒ１〜Ｒ４は、ホイートストンブリッジ回路であるブリッジ回路２０Ａを構成する。なお、ブリッジ回路２０Ａは、抵抗値に関して、Ｒ１＝Ｒ２＝Ｒ３＝Ｒ４、または、Ｒ１×Ｒ３＝Ｒ２×Ｒ４の関係を有する。 [Signal detection circuit]
FIG. 5 shows a configuration example of the signal detection circuit 20 and the like. The signal detection circuit 20 includes a bridge circuit 20A, a distortion amplifier 20B, and an analog-to-digital converter (ADC) 20C. The wiring 5C that outputs the strain signal 51 from the gauge lead 5d (FIG. 4) of the strain gauge 5 is connected to the terminals p1 and p2 of the bridge circuit 20A. The bridge circuit 20A has a resistor R2, a resistor R3, and a resistor R4. The four resistors R1 to R4 including the resistor R1 of the strain gauge 5 constitute a bridge circuit 20A which is a Wheatstone bridge circuit. The bridge circuit 20A has a relationship of R1 = R2 = R3 = R4 or R1 × R3 = R2 × R4 with respect to the resistance value.

ブリッジ回路２０Ａの端子ｐ２と端子ｐ３との間の抵抗Ｒ４には、ブリッジ供給電圧Ｖｂが供給される。抵抗Ｒ２の両端である端子ｐ１と端子ｐ４は、配線によってひずみアンプ２０Ｂに接続されている。端子ｐ１と端子ｐ４との間の抵抗Ｒ１にかかる電圧Ｅ１は、アナログ電圧信号であるひずみ出力信号５０２に相当する。ひずみアンプ２０Ｂは、ひずみ出力信号５０２を増幅し、増幅後ひずみ出力信号５０３として出力する。ＡＤＣ２０Ｃは、増幅後ひずみ出力信号５０３を、サンプリングによって、デジタルデータであるひずみ出力信号データ５０４に変換する。 The bridge supply voltage Vb is supplied to the resistor R4 between the terminals p2 and p3 of the bridge circuit 20A. The terminals p1 and p4 at both ends of the resistor R2 are connected to the strain amplifier 20B by wiring. The voltage E1 applied to the resistor R1 between the terminal p1 and the terminal p4 corresponds to the strain output signal 502 which is an analog voltage signal. The strain amplifier 20B amplifies the strain output signal 502 and outputs it as a strain output signal 503 after amplification. The ADC 20C converts the amplified strain output signal 503 into digital data strain output signal data 504 by sampling.

ひずみ出力信号データ５０４は、検知装置１００およびオシロスコープ３０に出力される。なお、信号検出回路２０にオシロスコープ３０を含んでもよいし、オシロスコープ３０を省略してもよい。オシロスコープ３０は、表示器３１と記憶部３２を備える。表示器３１には、ひずみ出力信号データ５０４に基づいて、ひずみ出力電圧波形が表示される。記憶部３２には、ひずみ出力信号データ５０４が格納される。ユーザＵ１は、表示器３１でひずみ出力をモニタでき、操作に応じて記憶部３２からひずみ出力信号データ５０４を読み出して取得することもできる。 The strain output signal data 504 is output to the detection device 100 and the oscilloscope 30. The signal detection circuit 20 may include the oscilloscope 30, or the oscilloscope 30 may be omitted. The oscilloscope 30 includes a display 31 and a storage unit 32. The display 31 displays a strain output voltage waveform based on the strain output signal data 504. The strain output signal data 504 is stored in the storage unit 32. The user U1 can monitor the strain output on the display 31, and can also read and acquire the strain output signal data 504 from the storage unit 32 according to the operation.

ひずみゲージ５は、図３の工具２への負荷に応じた伸縮に応じて、金属箔５ｂ（図４）で構成される抵抗Ｒ１の抵抗値が微小に変化する。その変化がひずみ信号５１に反映される。信号検出回路２０は、ブリッジ回路２０Ａを用いて、ひずみゲージ５の抵抗Ｒ１の変化をひずみ出力信号５０２として検出する。ひずみゲージ５の周波数帯域は１ｋＨｚ以下である。よって、ＡＤＣ２０Ｃは、サンプリング周波数を約２ｋＨｚとして計測・変換を行う。 In the strain gauge 5, the resistance value of the resistor R1 composed of the metal foil 5b (FIG. 4) changes minutely according to the expansion and contraction according to the load on the tool 2 of FIG. The change is reflected in the strain signal 51. The signal detection circuit 20 uses the bridge circuit 20A to detect a change in the resistance R1 of the strain gauge 5 as a strain output signal 502. The frequency band of the strain gauge 5 is 1 kHz or less. Therefore, the ADC 20C performs measurement and conversion with a sampling frequency of about 2 kHz.

［検知装置］
図６は、検知装置１００における異常予兆検知機能に係わる機能ブロック構成例を示す。検知装置１００は、回路またはソフトウェアプログラム処理で実現される機能ブロックとして、ひずみ出力信号データ取得部７１、信号演算部７２、状態判定部７３、出力制御部７４、正常信号記憶部７５、および条件設定部７６を有する。 [Detector]
FIG. 6 shows an example of a functional block configuration related to the abnormality sign detection function in the detection device 100. The detection device 100 includes a distortion output signal data acquisition unit 71, a signal calculation unit 72, a state determination unit 73, an output control unit 74, a normal signal storage unit 75, and a condition setting as functional blocks realized by circuit or software program processing. It has a part 76.

ひずみ出力信号データ取得部７１は、図５の信号検出回路２０からのひずみ出力信号データ５０４を入力・取得し、検知装置１００内のメモリに格納する。また、ひずみ出力信号データ取得部７１は、制御装置１０から、前述の回転数Ｎ等（図２）を含む旋削加工パラメータ５０６を通信５０によって参照・取得しメモリに格納する。 The distortion output signal data acquisition unit 71 inputs and acquires the distortion output signal data 504 from the signal detection circuit 20 of FIG. 5, and stores it in the memory in the detection device 100. Further, the strain output signal data acquisition unit 71 refers and acquires the turning processing parameter 506 including the above-mentioned rotation speed N and the like (FIG. 2) from the control device 10 by the communication 50 and stores it in the memory.

信号演算部７２は、ひずみ出力信号データ５０４および旋削加工パラメータ５０６を含むデータ６０１を用いて、信号解析の演算を行って、後述の曲率等のデータを生成してメモリに記憶し、判定対象データ６０２として出力する。信号演算部７２の演算は、後述するが、時系列平均値の演算、および曲率の演算を含む。 The signal calculation unit 72 performs a signal analysis calculation using the strain output signal data 504 and the data 601 including the turning parameter 506, generates data such as the curvature described later, stores the data in the memory, and determines the data to be determined. Output as 602. The calculation of the signal calculation unit 72 includes the calculation of the time series average value and the calculation of the curvature, which will be described later.

状態判定部７３は、判定対象データ６０２を入力し、条件設定部７６によって設定されている条件に従って、工具２に関する状態を判定し、判定結果データ６０３を出力する。状態判定部７３による判定処理は、後述するが、ひずみ出力電圧値の減少の判断、および曲率の増加の判断を含む。判定結果データ６０３における状態は、値として、少なくとも、正常状態と、正常ではない状態（否状態）との２つを含む。正常ではない状態を、異常状態または異常予兆状態と記載する場合がある。なお、さらに、状態は、工具２の摩耗や劣化の度合い（例えば摩耗度）を、複数の値として表すものとしてもよい。例えば、摩耗度＝｛小，中，大｝のような３つのレベルとしてもよい。状態判定部７３は、条件における複数の閾値等を用いてそのような摩耗度を判定してもよい。 The state determination unit 73 inputs the determination target data 602, determines the state related to the tool 2 according to the conditions set by the condition setting unit 76, and outputs the determination result data 603. The determination process by the state determination unit 73 includes a determination of a decrease in the strain output voltage value and a determination of an increase in the curvature, which will be described later. The state in the determination result data 603 includes at least two values, a normal state and an abnormal state (no state). An abnormal state may be described as an abnormal state or an abnormal sign state. Further, the state may represent the degree of wear or deterioration (for example, the degree of wear) of the tool 2 as a plurality of values. For example, there may be three levels such as wear degree = {small, medium, large}. The state determination unit 73 may determine such a degree of wear using a plurality of threshold values or the like under the conditions.

出力制御部７４は、判定結果データ６０３の状態に応じて出力制御を行う。出力制御は、モニタ表示７４Ａ、アラート出力７４Ｂ、動作制御７４Ｃ等がある。モニタ表示７４Ａは、図１の表示装置１０５の表示画面に、ひずみ出力信号、時系列平均データ、曲率等のグラフを表示することを含む。アラート出力７４Ｂは、表示画面に判定結果の状態、および異常予兆状態に応じたアラートを表示することを含む。アラート出力は、図１のスピーカ１０６やランプ１０７を用いてアラート音声出力やアラート発光を行うことを含む。 The output control unit 74 performs output control according to the state of the determination result data 603. Output control includes monitor display 74A, alert output 74B, operation control 74C, and the like. The monitor display 74A includes displaying a graph of a strain output signal, time series average data, curvature, and the like on the display screen of the display device 105 of FIG. The alert output 74B includes displaying an alert according to the state of the determination result and the abnormal sign state on the display screen. The alert output includes the alert voice output and the alert light emission using the speaker 106 and the lamp 107 of FIG.

動作制御７４Ｃは、省略可能であるが、制御装置１０に通信５０で連携することで、工具２およびターニング４等に関する所定の駆動制御を行わせることを含む。例えば、検知装置１００は、動作制御の指示を制御装置１０に送信し、制御装置１０は、その指示に従って回転駆動部１１や工具駆動部１２を制御する。動作制御は、例えば、ターニング４の回転速度の低下、工具２の移動の速度の低下、ターニング４の回転の停止、または工具２の移動の停止、等が挙げられる。なお、動作制御は、そのような動作制御を適用して問題無い旋削加工の場合に適用できる。上記のような低速制御を行う場合、工具２に加わる負荷を下げることができ、欠損等に至る可能性を低減できる。 Although the operation control 74C can be omitted, it includes causing the control device 10 to perform predetermined drive control related to the tool 2, the turning 4, and the like by coordinating with the control device 10 by communication 50. For example, the detection device 100 transmits an operation control instruction to the control device 10, and the control device 10 controls the rotation drive unit 11 and the tool drive unit 12 according to the instruction. Examples of the operation control include a decrease in the rotation speed of the turning 4, a decrease in the movement speed of the tool 2, a stop in the rotation of the turning 4, a stop in the movement of the tool 2, and the like. Note that the motion control can be applied in the case of turning without any problem by applying such motion control. When the low-speed control as described above is performed, the load applied to the tool 2 can be reduced, and the possibility of loss or the like can be reduced.

正常信号記憶部７５は、状態が正常である時のひずみ出力信号データ等のデータを記憶しておく部分である。正常信号記憶部７５は、正常状態時における後述の図７の非加工時の基準信号レベル７１１および加工時の概略的な信号レベル７１３（時系列平均データに基づいて計算できる）を保持してもよい。状態判定部７３は、状態判定の際、正常状態時のデータ６０５と、判定対象データ６０２とを比較して、工具２の状態を判定してもよい。また、正常信号記憶部７５を含む検知装置１００内のメモリには、異常状態と判定された場合のデータについてもログとして格納しておいてもよい。 The normal signal storage unit 75 is a part that stores data such as distortion output signal data when the state is normal. Even if the normal signal storage unit 75 holds the reference signal level 711 at the time of non-processing and the approximate signal level 713 at the time of processing (which can be calculated based on the time series average data) in FIG. 7 described later in the normal state. good. At the time of state determination, the state determination unit 73 may compare the data 605 in the normal state with the determination target data 602 to determine the state of the tool 2. Further, in the memory in the detection device 100 including the normal signal storage unit 75, the data when the abnormal state is determined may be stored as a log.

条件設定部７６は、状態判定部７３での判定条件を設定する部分であり、判定条件のユーザ設定も可能である。条件設定部７６には、少なくともデフォルトの判定条件が設定されている。ユーザＵ１は、そのデフォルトの判定条件に基づいて、値を変更する等して、各種の判定条件を、ユーザ設定し、選択適用することができる。ユーザＵ１は、後述の図１２のような画面で、判定条件を設定することができる。 The condition setting unit 76 is a part for setting the determination condition in the state determination unit 73, and the user can also set the determination condition. At least the default determination conditions are set in the condition setting unit 76. The user U1 can set various determination conditions by the user and selectively apply them by changing the value or the like based on the default determination condition. The user U1 can set the determination condition on the screen as shown in FIG. 12, which will be described later.

［旋削加工検出機能］
検知装置１００（特に図６の信号演算部７２）は、ひずみ出力信号（図１のひずみ信号５１、図５のひずみ出力信号５０２）を用いて、旋削加工の開始と終了を検出する機能を有する。ここでの旋削加工の開始および終了とは、特にワーク３への工具２の接触および非接触に対応する。 [Turning detection function]
The detection device 100 (particularly, the signal calculation unit 72 in FIG. 6) has a function of detecting the start and end of turning using the strain output signal (strain signal 51 in FIG. 1 and strain output signal 502 in FIG. 5). .. The start and end of the turning process here correspond to the contact and non-contact of the tool 2 with the work 3 in particular.

図７は、検知装置１００によって、ひずみ出力信号を用いて、旋削加工の開始と終了を検出する際のひずみ出力信号の波形の例を示す。図７のグラフは、横軸が時間、縦軸がひずみ出力信号の電圧［μＶ］である。黒い部分が電圧波形であり、その波形中の白い線７１０は後述の時系列平均値である。本例で、期間７２１や期間７２３は、旋削加工を行っていない時（「非加工時」）であり、期間７２２は、旋削加工を行っている時（「加工時」）である。非加工時では、工具２の旋削チップ２Ａ（図２）がワーク３に接触していない。加工時では、工具２の旋削チップ２Ａがワーク３に接触している。期間７２１のような非加工時でも、旋削バイト２Ｂの移動に伴うひずみが、ひずみ出力信号として検出される。そのため、ひずみ出力信号の電圧値は、常時に０以外の値をとる。基準信号レベル７１１は、非加工時のそのような０以外の値を示す。 FIG. 7 shows an example of the waveform of the strain output signal when the detection device 100 detects the start and end of the turning process by using the strain output signal. In the graph of FIG. 7, the horizontal axis is time and the vertical axis is the voltage [μV] of the strain output signal. The black part is the voltage waveform, and the white line 710 in the waveform is the time series average value described later. In this example, the period 721 and the period 723 are when the turning process is not performed (“non-processing time”), and the period 722 is when the turning process is performed (“processing time”). At the time of non-machining, the turning tip 2A (FIG. 2) of the tool 2 is not in contact with the work 3. At the time of machining, the turning tip 2A of the tool 2 is in contact with the work 3. Even during non-machining such as period 721, the strain due to the movement of the turning tool 2B is detected as a strain output signal. Therefore, the voltage value of the strain output signal always takes a value other than 0. The reference signal level 711 indicates such a non-zero value when not processed.

検知装置１００は、旋削加工の加工時と非加工時とを区別し、加工時の工具２の異常予兆を検出する機能を有する。そのため、検知装置１００は、工作機械１の運転開始後において、まず、期間７２１のような非加工時のひずみ出力信号から、一点鎖線で示す基準信号レベル７１１を取得する。旋削チップ２Ａがワーク３の面に接触すると、例えば時点７０１のように、ひずみ出力値（電圧値）が急峻に増大する。そのため、検知装置１００は、そのひずみ出力値の急峻な増大を利用して、加工開始（例えば時点７０１）を検出する。検知装置１００は、期間７２２のような加工時のひずみ出力を、非加工時の基準信号レベル７１１からの差（例えばひずみ出力７１２）として判断する。 The detection device 100 has a function of distinguishing between machining and non-machining during turning and detecting an abnormality sign of the tool 2 during machining. Therefore, after the operation of the machine tool 1 is started, the detection device 100 first acquires the reference signal level 711 indicated by the alternate long and short dash line from the strain output signal at the time of non-machining such as the period 721. When the turning tip 2A comes into contact with the surface of the work 3, the strain output value (voltage value) sharply increases, for example, at time point 701. Therefore, the detection device 100 detects the start of machining (for example, time point 701) by utilizing the steep increase in the strain output value. The detection device 100 determines the strain output during machining such as the period 722 as a difference from the reference signal level 711 during non-machining (for example, strain output 712).

同様に、旋削チップ２Ａがワーク３の面から離れると、例えば時点７０２のように、ひずみ出力値（電圧値）が急峻に減少する。そのため、検知装置１００は、そのひずみ出力値の急峻な減少を利用して、加工終了（例えば時点７０２）を検出する。上記のように、検知装置１００は、例えば加工開始の時点７０１から加工終了の時点７０２までを、ある旋削加工の期間７２２として把握できる。検知装置１００は、この期間７２２に、ひずみ出力信号値の判断に基づいて、異常予兆等の状態を判定する。 Similarly, when the turning tip 2A separates from the surface of the work 3, the strain output value (voltage value) sharply decreases, for example, at time point 702. Therefore, the detection device 100 detects the end of machining (for example, time point 702) by utilizing the sharp decrease in the strain output value. As described above, the detection device 100 can grasp, for example, from the time point 701 at the start of machining to the time point 702 at the end of machining as a certain turning machining period 722. During this period 722, the detection device 100 determines a state such as an abnormality sign based on the determination of the strain output signal value.

［平均値の演算］
図８は、検知装置１００による平均値の演算について示す。検知装置１００の信号演算部７２（図６）は、ひずみ出力信号の変化を検出するために、まず、図７のようなひずみ出力信号（図６のデータ６０１）に基づいて、電圧に関する平均値を時系列平均データとして計算する。図８のグラフは、横軸が時間、縦軸がひずみ出力信号電圧［μＶ］である。黒い線８０１の部分は電圧の生波形を示し、その波形中の白い線８０２は、図７の線７１０と対応した平均値を示す。この平均値の計算処理例としては、ひずみ出力信号の電圧の生波形データに対し移動平均をとる処理が挙げられる。各時点の平均値は、その時点を含む周辺の時間内の複数の電圧値を用いた平均値である。信号演算部７２は、処理上の所定の時点または区間毎にこの平均値を計算し、時間軸上の複数の平均値を時系列平均データとする。本例での時系列平均データ（線８０２）は、図５のＡＤＣ２０Ｃでサンプリング周波数を２ｋＨｚとしてサンプリングした生波形データ（線８０１）に対し、時点毎に過去の５００サンプリング点の移動平均をとった結果である。なお、上記平均値は、平均応力と対応している。 [Calculation of average value]
FIG. 8 shows the calculation of the average value by the detection device 100. In order to detect a change in the distortion output signal, the signal calculation unit 72 (FIG. 6) of the detection device 100 first first obtains an average value regarding voltage based on the distortion output signal (data 601 in FIG. 6) as shown in FIG. Is calculated as time-series average data. In the graph of FIG. 8, the horizontal axis is time and the vertical axis is the strain output signal voltage [μV]. The black line 801 shows the raw voltage waveform, and the white line 802 in the waveform shows the average value corresponding to the line 710 in FIG. An example of this average value calculation process is a process of taking a moving average of the raw waveform data of the voltage of the strain output signal. The average value at each time point is an average value using a plurality of voltage values in the surrounding time including that time point. The signal calculation unit 72 calculates this average value for each predetermined time point or interval in processing, and uses a plurality of average values on the time axis as time-series average data. The time-series average data (line 802) in this example is a moving average of the past 500 sampling points at each time point with respect to the raw waveform data (line 801) sampled at the ADC 20C of FIG. 5 with a sampling frequency of 2 kHz. The result. The above average value corresponds to the average stress.

［異常予兆現象］
図９は、図８の波形のうちの期間８１０に対応する部分を示す。本例では、時点８１１付近からの期間８１０で、ひずみ出力信号の生波形および平均値が一時的に減少し、時点８１２で急峻に増大する現象が生じている。時点８１２の後の信号レベルは、この現象の前の信号レベルよりも少し高くなっている。本発明者は、工具２の欠損等の異常が発生する直前に、図３の主分力Ｆｃ成分に対応するひずみ出力値が、図９の期間８１０のように、ある曲率の変化を有しながら低下する現象を確認した。本発明者の検討によれば、このような現象は、工具２が欠損等の異常に至る前の異常予兆状態と対応している信号である。例えば、時点８１２は、工具２の旋削チップ２Ａの欠損が生じた時点に対応している。検知装置１００は、このような現象（期間８１０）に対応するひずみ出力信号の変化を判断することで、異常予兆状態を検知する。また、よく観察すると、この期間８１０における平均値の線８０１の形状は、曲がり度合いが増えるように変化している。そこで、検知装置１００は、このような平均値の線８０１の形状の変化を、指標値として例えば曲率を用いて判断することで、異常予兆状態を検知する。期間８１０の下側には、時系列平均値に基づいた近似曲線、および曲率の増加について示す。指標値は、曲率に限らず、近似多項式の係数等を用いることもできる。 [Abnormal sign phenomenon]
FIG. 9 shows a portion of the waveform of FIG. 8 corresponding to period 810. In this example, in the period 810 from the vicinity of the time point 811, the raw waveform and the average value of the strain output signal temporarily decrease, and a phenomenon occurs in which the raw waveform and the average value sharply increase at the time point 812. The signal level after time point 812 is slightly higher than the signal level before this phenomenon. The present inventor has a change in the strain output value corresponding to the main component force Fc component in FIG. 3 having a certain curvature change as shown in the period 810 in FIG. 9 immediately before an abnormality such as a chipping of the tool 2 occurs. However, we confirmed the phenomenon of decrease. According to the study of the present inventor, such a phenomenon is a signal corresponding to an abnormality sign state before the tool 2 reaches an abnormality such as a defect. For example, the time point 812 corresponds to the time point when the turning tip 2A of the tool 2 is defective. The detection device 100 detects an abnormality sign state by determining a change in the strain output signal corresponding to such a phenomenon (period 810). Further, when observed closely, the shape of the average value line 801 during this period 810 changes so as to increase the degree of bending. Therefore, the detection device 100 detects the abnormality sign state by determining such a change in the shape of the line 801 of the average value using, for example, the curvature as an index value. Below period 810, an approximate curve based on the time series mean and an increase in curvature are shown. The index value is not limited to the curvature, but the coefficient of an approximate polynomial or the like can also be used.

［曲率の演算］
図１０は、検知装置１００の信号演算部７２（図６）による、時系列平均データに基づいた曲率の演算についての模式図を示す。信号演算部７２は、時系列平均データ（図８の線８０２）に対し、カーブフィッティングとして、曲率（曲率を持つ近似曲線）の計算を行う。あるいは、信号演算部７２は、時系列平均データに対し、カーブフィッティングとして、近似多項式の計算を行う。この近似曲線は、処理上の時点または区間毎に、曲率を持つ。あるいは、この近似多項式は、処理上の区間毎に、近似多項式を持つ。１つの区間は例えば１秒として設定されてもよい。 [Calculation of curvature]
FIG. 10 shows a schematic diagram of the calculation of the curvature based on the time series average data by the signal calculation unit 72 (FIG. 6) of the detection device 100. The signal calculation unit 72 calculates the curvature (approximate curve having curvature) as curve fitting for the time series average data (line 802 in FIG. 8). Alternatively, the signal calculation unit 72 calculates an approximate polynomial as curve fitting for the time series average data. This trendline has a curvature at each processing time point or interval. Alternatively, this approximate polynomial has an approximate polynomial for each processing interval. One interval may be set as, for example, 1 second.

なお、近似多項式は、係数、次数または階数を持ち、例えば下記の式のように表される。下記のａ_ｎ等は係数である。下記のｘ^ｎ等のｎは次数である。
ｙ＝ａ_ｎｘ^ｎ＋ａ_ｎ−１ｘ^ｎ−１＋……＋ａ_２ｘ^２＋ａ_１ｘ^１＋ａ_０ｘ^０ The approximate polynomial has a coefficient, a degree, or a rank, and is expressed by, for example, the following equation. A _n, etc. The following is a coefficient. ^N, such as x n below, is an order.
y = a _n x ⁿ + a _n-1 x ^n-1 + …… + a ₂ x ² + a ₁ x ¹ + a ₀ x ⁰

曲率の代わりに近似多項式を用いて状態を判定する形態とする場合、例えば図９の期間８１０では、近似多項式の係数や次数または階数が変化する現象が生じる。例えば、期間８１０の前半では、近似多項式は、最大の次数が小さく、例えば一次（ａ_１ｘ^１）となる。それに対し、期間８１０の後半では、近似多項式は、最大の次数が大きくなり、例えば二次（ａ_２ｘ^２）となる。このような変化から、異常予兆状態を捉えることができる。 When the state is determined by using an approximate polynomial instead of the curvature, for example, in the period 810 of FIG. 9, a phenomenon occurs in which the coefficient, order, or rank of the approximate polynomial changes. For example, in the first half of period 810, the approximate polynomial has a smaller maximum degree, for example first degree (a ₁ x ¹ ). On the other hand, in the latter half of the period 810, the approximate polynomial has a larger maximum degree, for example, a quadratic (a ₂ x ² ). From such changes, it is possible to grasp the abnormal sign state.

図１０の（Ａ）は、ひずみ出力信号データ５０４（図５）であるサンプリングデータ例を示し、サンプリング時点毎の値を持つ。 FIG. 10A shows an example of sampling data which is strain output signal data 504 (FIG. 5), and has a value for each sampling time point.

図１０の（Ｂ）は、図９の期間８１０に対応した時系列平均データ（線８０２）を示す。信号演算部７２は、曲率等に関する処理上、所定の長さの区間１００１を設定してもよい。区間１００１は、（Ａ）の複数のサンプリング時点を含む。 FIG. 10B shows the time series average data (line 802) corresponding to the period 810 of FIG. The signal calculation unit 72 may set a section 1001 having a predetermined length for processing related to curvature and the like. Section 1001 includes a plurality of sampling time points of (A).

図１０の（Ｃ）は、（Ｂ）の時系列平均データに基づいて作成された近似曲線１０１０（あるいは近似多項式）を示す。この近似曲線１０１０は、所定の時点（ｔ１，ｔ２，……等）または区間１００１（ｋ１，ｋ２，……等）毎に、曲率を有する。曲率をｘで表すとして、曲率ｘ１，ｘ２，……等を示す。例えば、時点ｔ１および区間ｋ１に対応した曲率ｘ１、時点ｔ２および区間ｋ２に対応した曲率ｘ２、等を有する。曲率（ｘ）は、線の曲がり度合いを表している。例えば半径ｒの円の曲率は１／ｒであり、曲がり度合いが大きいほど曲率が大きくなる。 FIG. 10C shows an approximate curve 1010 (or approximate polynomial) created based on the time-series average data of FIG. 10B. The approximate curve 1010 has a curvature at a predetermined time point (t1, t2, ..., Etc.) or at each interval 1001 (k1, k2, ..., Etc.). Assuming that the curvature is represented by x, the curvature x1, x2, ..., Etc. are shown. For example, it has a curvature x1 corresponding to the time point t1 and the interval k1, a curvature x2 corresponding to the time point t2 and the interval k2, and the like. The curvature (x) represents the degree of bending of the line. For example, the curvature of a circle with radius r is 1 / r, and the greater the degree of bending, the greater the curvature.

同様に、近似多項式を用いて判定する方式を用いる場合には、処理上の時点や区間毎に、近似多項式（対応する係数、次数または階数）が算出される。検知装置１００は、近似多項式における係数（例えば微係数）や次数（degree）または階数（order）の組み合わせに着目し、それらの変化を判断する。 Similarly, when the method of determining using the approximate polynomial is used, the approximate polynomial (corresponding coefficient, degree or rank) is calculated for each processing time point or interval. The detection device 100 pays attention to a combination of a coefficient (for example, a minute coefficient), a degree, or an order in the approximate polynomial, and determines the change thereof.

なお、図示の区間ｋ１等の区間設定例では、説明上わかりやすくするために、隣接する各区間は重なっていないが、実際には隣接する各区間で時点が重なっていてもよい。より多くの時点（例えばサンプリング時点）を含むように各区間を重ねて設定することで、判定の精度を高めることができる。 In the section setting example such as the section k1 shown in the figure, the adjacent sections do not overlap for the sake of explanation, but the time points may actually overlap in the adjacent sections. By overlapping and setting each section so as to include more time points (for example, sampling time point), the accuracy of determination can be improved.

［状態判定（１）］
図１１の（Ａ）は、図１０の（Ｃ）に対応した近似曲線１０１０を用いた、異常予兆状態の判定について示す。図６の状態判定部７３は、まず、時系列平均データの各時点の平均値の変化をみて、平均値が減少の傾向を持つかを判断する。例えば期間１１０１内では平均値が減少している。状態判定部７３は、この減少の傾向を検出する。状態判定部７３は、例えば時系列平均データに基づいて、現在の時点または区間と、過去の所定の時点または区間との間で、平均値を比較し、減少の傾向を持つかを判断する。言い換えると、検知装置１００は、ひずみ出力電圧値の形状が、下側に凸型の形状、負方向に傾いた形状に変化しているかどうかを判断する。 [Status judgment (1)]
FIG. 11A shows the determination of the abnormal sign state using the approximate curve 1010 corresponding to FIG. 10C. The state determination unit 73 of FIG. 6 first looks at the change in the average value at each time point of the time-series average data, and determines whether the average value has a tendency to decrease. For example, the average value decreases within the period 1101. The state determination unit 73 detects this decreasing tendency. The state determination unit 73 compares the average value between the current time point or interval and the predetermined time point or interval in the past based on, for example, time-series average data, and determines whether or not there is a tendency of decrease. In other words, the detection device 100 determines whether or not the shape of the strain output voltage value has changed to a downwardly convex shape and a negatively inclined shape.

状態判定部７３は、上記平均値の減少を検出した場合、さらに、その期間で、曲率（または近似多項式）のデータに基づいて、曲率（または係数や次数）が増大しているかどうかを判断する。具体的には、状態判定部７３は、処理上の時点や区間毎に、曲率（ｘ１等）が、条件として設定されている閾値以上になったかどうかを判断する。 When the state determination unit 73 detects a decrease in the average value, it further determines whether or not the curvature (or coefficient or order) has increased in the period based on the curvature (or approximate polynomial) data. .. Specifically, the state determination unit 73 determines whether or not the curvature (x1 or the like) exceeds the threshold value set as a condition for each processing time point or section.

図１１の（Ｂ）は、（Ａ）の期間１１０１等に対応した曲率のデータに関する模式図を示す。グラフの縦軸は曲率（ｘ）を示す。予め、条件設定部７６（図６）によって、閾値範囲１１１０が設定されている。閾値範囲１１１０は、２つの閾値Ｈ１，Ｈ２で構成されている。閾値Ｈ１は低い方の第１閾値、閾値Ｈ２は高い方の第２閾値である。この閾値範囲１１１０（Ｈ１≦ｘ≦Ｈ２）は、説明上の一例である。 FIG. 11B shows a schematic diagram of curvature data corresponding to the period 1101 and the like in FIG. 11A. The vertical axis of the graph shows the curvature (x). The threshold range 1110 is set in advance by the condition setting unit 76 (FIG. 6). The threshold range 1110 is composed of two thresholds H1 and H2. The threshold value H1 is the lower first threshold value, and the threshold value H2 is the higher second threshold value. This threshold range 1110 (H1 ≦ x ≦ H2) is an explanatory example.

状態判定部７３は、ひずみ出力電圧値が減少傾向であり、かつ、曲率が閾値範囲１１１０内になった場合、異常予兆状態と判定する。図示の例では、期間１１０１で、曲率（ｘ）は、増加の傾向にあり、例えば時点ｔ７までは閾値Ｈ１未満であり、時点ｔ８に曲率ｘ８が閾値Ｈ１以上で閾値Ｈ２以下の閾値範囲１１１０内になっている。この場合、その時点ｔ８で、正常ではない状態、特に異常予兆状態であると判定される。その後、時点ｔ９，ｔ１０，ｔ１１等でも、曲率は閾値範囲１１１０内であるため、同様の状態と判定される。なお、時点ｔ１１以降では曲率が減少に転じており、時点ｔ１１は、工具２の欠損等の異常の発生に対応する。 When the strain output voltage value tends to decrease and the curvature is within the threshold range 1110, the state determination unit 73 determines that it is in an abnormal sign state. In the illustrated example, the curvature (x) tends to increase in the period 1101, for example, the curvature x8 is less than the threshold value H1 until the time point t7, and the curvature x8 is within the threshold value range 1110 having the threshold value H1 or more and the threshold value H2 or less at the time point t8. It has become. In this case, at t8 at that time, it is determined that the state is not normal, particularly an abnormal sign state. After that, even at the time points t9, t10, t11, etc., since the curvature is within the threshold range 1110, it is determined that the same state is obtained. It should be noted that the curvature starts to decrease after the time point t11, and the time point t11 corresponds to the occurrence of an abnormality such as a chipping of the tool 2.

なお、判定条件は、上記のような閾値範囲１１１０に限らず、例えば１個の閾値Ｈ１を用いた条件（Ｈ１≦ｘ）としてもよい。すなわち、状態判定部７３は、ひずみ出力電圧値が減少傾向であり、かつ、曲率が閾値Ｈ１以上となった場合、異常予兆状態と判定する。 The determination condition is not limited to the threshold range 1110 as described above, and may be, for example, a condition (H1 ≦ x) using one threshold value H1. That is, when the strain output voltage value tends to decrease and the curvature becomes the threshold value H1 or more, the state determination unit 73 determines that the state is an abnormal sign state.

このように、実施の形態１では、ひずみ出力信号に関して、曲率に関する閾値を規定して、状態を判定する方式とする。正常状態での旋削加工時でも、ひずみ出力信号（電圧値）の揺らぎが生じるが、実施の形態１の方式によれば、正常状態での旋削加工時のひずみ出力信号の揺らぎに起因する誤検知（誤って異常状態と判定すること）についても低減させることができる。 As described above, in the first embodiment, the state is determined by defining the threshold value regarding the curvature of the strain output signal. Fluctuations in the strain output signal (voltage value) occur even during turning in the normal state, but according to the method of the first embodiment, erroneous detection due to fluctuations in the strain output signal during turning in the normal state (It is erroneously determined to be an abnormal state) can also be reduced.

同様に、近似多項式を用いて判定する方式とする場合、近似多項式の係数、次数または階数に関する条件が設定される。検知装置１００は、平均値が減少傾向であり、かつ、近似多項式の係数や次数または階数が例えば規定の閾値以上になるように変化した場合に、異常予兆状態と判定する。例えば、状態判定部７３は、次数が１から２に変化した場合、あるいは、次数が２から３に変化した場合、異常予兆状態であると判定する。 Similarly, when the method is determined by using an approximate polynomial, conditions regarding the coefficient, order, or rank of the approximate polynomial are set. The detection device 100 determines that the abnormality is a sign state when the average value tends to decrease and the coefficient, order, or rank of the approximate polynomial changes to, for example, a predetermined threshold value or more. For example, when the order changes from 1 to 2, or when the order changes from 2 to 3, the state determination unit 73 determines that the state is an abnormal sign state.

上記状態判定処理例は、指標値として、近似曲線の曲率、あるいは、近似多項式の係数、次数または階数を用いたパラメータを、対応して設定されている閾値と比較して状態を判定するものとした。これに限らず、状態判定処理は、時系列上で、時点や区間毎の指標値について、例えば前の区間と現在の区間とで、差分等の変化量を計算し、その時点や区間毎の変化量を、閾値と比較して、状態を判定するものとしてもよい。 In the above state determination processing example, the state is determined by comparing the curvature of the approximate curve or the parameter using the coefficient, order or order of the approximate polynomial as the index value with the correspondingly set threshold value. did. Not limited to this, the state determination process calculates the amount of change such as the difference between the previous section and the current section for the index value for each time point or section on the time series, and for each time point or section. The amount of change may be compared with the threshold value to determine the state.

［状態判定（２）］
変形例として、検知装置１００による状態判定処理は、以下としてもよい。状態判定部７３は、曲率が例えば図１１の閾値範囲１１１０（Ｈ１≦ｘ≦Ｈ２）内になった状態が、規定の時間以上（例えば所定の時点または区間の数以上）で継続した場合に、異常予兆状態と判定してもよい。例えば、図１１の（Ｂ）の例で、曲率が閾値Ｈ１以上となった状態が、時点ｔ８，ｔ９，ｔ１０のように、所定の複数（例えば２つ）の時点または区間で連続した場合に、異常予兆状態と判定される。 [Status judgment (2)]
As a modification, the state determination process by the detection device 100 may be as follows. The state determination unit 73 indicates that the state in which the curvature is within the threshold range 1110 (H1 ≦ x ≦ H2) in FIG. 11 continues for a specified time or longer (for example, a predetermined time point or the number of sections or more). It may be determined as an abnormal sign state. For example, in the example of FIG. 11B, when the state in which the curvature is equal to or higher than the threshold value H1 is continuous at a predetermined plurality of (for example, two) time points or intervals such as time points t8, t9, and t10. , It is judged to be an abnormal sign state.

［状態判定（３）］
近似多項式の係数を用いて状態を判定する場合の処理例としては以下も挙げられる。状態判定部７３は、近似多項式の係数のうち、２階微分係数を参照する。状態判定部７３は、時系列平均データの線８０２（図９）を、２階微分して近似多項式とし、その近似多項式における２階微分係数を参照する。なお、２階微分は、接線の傾きの変化の割合を表している。状態判定部７３は、平均値の減少の期間において、２階微分係数の変化ないし差分を判断する。例えば、状態判定部７３は、２階微分係数の正負の符号の変化、あるいは、２階微分係数の所定量以上の増加または減少を検出した場合に、異常予兆状態と判定する。 [Status judgment (3)]
The following is also given as a processing example in the case of determining the state using the coefficients of the approximate polynomial. The state determination unit 73 refers to the second-order differential coefficient among the coefficients of the approximate polynomial. The state determination unit 73 divides the line 802 (FIG. 9) of the time series average data into an approximate polynomial by second-order differentiation, and refers to the second-order differential coefficient in the approximate polynomial. The second derivative represents the rate of change in the slope of the tangent line. The state determination unit 73 determines the change or difference of the second-order differential coefficient during the period of decrease of the average value. For example, when the state determination unit 73 detects a change in the sign of the second-order differential coefficient or an increase or decrease of the second-order differential coefficient by a predetermined amount or more, it determines that the state is an abnormal sign state.

［出力制御］
図９〜図１１のような状態判定に基づいて、例えば図９の期間８１０内に、時点８１２のような異常状態に至る前に、異常予兆状態を検知できる。図６の出力制御部７４は、判定結果データ６０３で示す異常予兆状態に応じて、例えばアラート出力７４Ｂを行い、さらには動作制御７４Ｃを行ってもよい。 [Output control]
Based on the state determination as shown in FIGS. 9 to 11, for example, within the period 810 of FIG. 9, the abnormal sign state can be detected before reaching the abnormal state such as the time point 812. The output control unit 74 of FIG. 6 may perform, for example, an alert output 74B and further perform an operation control 74C according to the abnormality sign state shown in the determination result data 603.

検知装置１００は、ユーザＵ１に対する表示画面において、ユーザＵ１による操作に応じて、図７〜図１１で例示したような、ひずみ信号、時系列平均データ、曲率を持つ近似曲線（または近似多項式）等のグラフ、曲率、係数、次数または階数等の情報を、表示することができる。 On the display screen for the user U1, the detection device 100 responds to the operation by the user U1 with a distortion signal, time-series average data, an approximate curve (or an approximate polynomial) having a curvature, or the like as illustrated in FIGS. 7 to 11. Information such as graphs, curvatures, coefficients, orders or orders can be displayed.

図１２は、検知装置１００がユーザＵ１に対し提供するグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を伴う表示画面例を示す。検知装置１００は、図１の入力装置１０４を通じたユーザＵ１の操作に基づいて、表示装置１０５の画面に、このようなＧＵＩを含む情報を表示する。図１２の画面は、旋削加工を行う工作機械１の工具２に関する状態判定用の条件を設定する機能に対応する画面例である。ユーザＵ１は、この画面で、条件の設定を確認および変更できる。ユーザＵ１は、この画面で、対象となる工作機械１の工具２やワーク３に関する種類や材質等を考慮して、異なる条件を、名前を付けて設定できる。この画面は、項目として、条件設定名、「曲率閾値範囲」、および注釈を有する。「曲率閾値範囲」項目は、図１２の閾値範囲１１１０（Ｈ１，Ｈ２）の設定に相当する。ユーザＵ１は、リストボックスやスライドバー等のＧＵＩ部品を操作して閾値を調整できる。ユーザＵ１は、注釈項目に、条件に関する注釈、例えば工具２やワーク３やひずみゲージ５の種類等の情報を記載できる。ユーザＵ１は、対象に応じて、複数の設定条件を設定して使い分けることもできる。複数の条件を使い分けることで、例えば感度や判定精度の調整等ができる。本例は、曲率の閾値を設定する場合であるが、同様に、近似多項式の係数等に係る閾値を設定可能としてもよい。 FIG. 12 shows an example of a display screen with a graphical user interface (GUI) provided by the detection device 100 to the user U1. The detection device 100 displays information including such a GUI on the screen of the display device 105 based on the operation of the user U1 through the input device 104 of FIG. The screen of FIG. 12 is an example of a screen corresponding to a function of setting a condition for determining a state of a tool 2 of a machine tool 1 that performs lathe processing. User U1 can check and change the condition settings on this screen. On this screen, the user U1 can name and set different conditions in consideration of the type and material of the tool 2 and the work 3 of the target machine tool 1. This screen has condition setting names, "curvature threshold range", and annotations as items. The "curvature threshold range" item corresponds to the setting of the threshold range 1110 (H1, H2) in FIG. User U1 can adjust the threshold value by operating GUI parts such as a list box and a slide bar. The user U1 can describe a comment on the condition, for example, information such as the type of the tool 2, the work 3, and the strain gauge 5 in the comment item. The user U1 can also set a plurality of setting conditions and use them properly according to the target. By properly using a plurality of conditions, for example, sensitivity and determination accuracy can be adjusted. In this example, the threshold value of the curvature is set, but similarly, the threshold value related to the coefficient of the approximate polynomial or the like may be set.

［効果等］
上記のように、実施の形態１の異常予兆検知システムおよび方法によれば、工作機械１の工具２の状態を好適に例えば高精度に検知できる。このシステムおよび方法によれば、工具２が破損等に至る前に異常予兆として検知してアラーム出力等ができる。 [Effects, etc.]
As described above, according to the abnormality sign detection system and method of the first embodiment, the state of the tool 2 of the machine tool 1 can be suitably detected with high accuracy, for example. According to this system and method, it is possible to detect an abnormality sign and output an alarm or the like before the tool 2 is damaged or the like.

（変形例）
実施の形態１の変形例として以下も挙げられる。変形例の異常予兆検知システムの構成は、図１等の実施の形態１の構成に対し、多くの部分を共通に適用できる。図１および図６で、変形例のシステムでは、検知装置１００は、工作機械１の制御装置１０から、通信５０によって、旋削加工パラメータ５０６を取得する。この際、検知装置１００は、制御装置１０が持つＮＣデータから、図２および図３で説明したような、工具２の送り制御に係るパラメータを取得する。この旋削加工パラメータ５０６に含まれる情報として、送り方向Ｄｆの送り速度Ｖｆを含む。そして、変形例では、検知装置１００の状態判定部７３は、その送り速度Ｖｆの大きさに応じて、状態判定の閾値を含む条件を変える。状態判定部７３は、例えば送り速度Ｖｆが小さい場合と大きい場合との２つの場合で、曲率の判断に係る閾値（図１１、閾値範囲１１１０）として、２種類の閾値を使い分ける。同様に、状態判定部７３は、送り速度Ｖｆを反映する計算によって、曲率の判断に係る閾値を決定してもよい。これにより、変形例では、送り速度Ｖｆに応じて高精度の異常予兆状態の判定が可能である。 (Modification example)
The following can also be mentioned as a modification of the first embodiment. As for the configuration of the abnormality sign detection system of the modified example, many parts can be commonly applied to the configuration of the first embodiment as shown in FIG. In the modified example system in FIGS. 1 and 6, the detection device 100 acquires the turning parameter 506 from the control device 10 of the machine tool 1 by communication 50. At this time, the detection device 100 acquires the parameters related to the feed control of the tool 2 as described with reference to FIGS. 2 and 3 from the NC data possessed by the control device 10. The information included in the turning parameter 506 includes the feed rate Vf in the feed direction Df. Then, in the modified example, the state determination unit 73 of the detection device 100 changes the condition including the threshold value for the state determination according to the magnitude of the feed rate Vf. The state determination unit 73 properly uses two types of threshold values as threshold values (FIG. 11, threshold range 1110) related to the determination of curvature in two cases, for example, when the feed rate Vf is small and when it is large. Similarly, the state determination unit 73 may determine the threshold value related to the determination of the curvature by the calculation reflecting the feed rate Vf. As a result, in the modified example, it is possible to determine the abnormal sign state with high accuracy according to the feed rate Vf.

以上、本発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は前述の実施の形態に限定されず、要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。 Although the present invention has been specifically described above based on the embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments and can be variously modified without departing from the gist.

１…工作機械、２…工具、３…ワーク、４…ターニング、５…ひずみゲージ、１０…制御装置、１１…回転駆動部、１２…工具駆動部、２０…信号検出回路、５１…ひずみ信号、１００…検知装置。 1 ... Machine tool, 2 ... Tool, 3 ... Work, 4 ... Turning, 5 ... Strain gauge, 10 ... Control device, 11 ... Rotation drive unit, 12 ... Tool drive unit, 20 ... Signal detection circuit, 51 ... Strain signal, 100 ... Detection device.

Claims

Equipped with a detection device that detects the state of tools of machine tools that perform turning
The detection device is
The strain signal output from the strain gauge installed on the tool is acquired and analyzed, and then analyzed.
When the change of the strain signal on the time series tends to decrease and the index value indicating the degree of bending of the shape increases above the threshold value, it is determined that the tool is in an abnormal state or a state of a sign of abnormality.
Output control including alert output is performed according to the determination result of the above state.
Abnormality sign detection system.

In the abnormality sign detection system according to claim 1,
The detection device is
Time series average data is calculated from the strain signal,
Calculate the curvature on the time series from the time series average data,
As the index value, when the curvature or the amount of change in the curvature increases to or more than the threshold value set for determining the curvature, it is determined that the state is a sign of abnormality.
Abnormality sign detection system.

In the abnormality sign detection system according to claim 1,
The detection device is
Time series average data is calculated from the strain signal,
An approximate polynomial on the time series is calculated as the index value from the time series average data.
When the parameter or the amount of change of the parameter using the coefficient, order or order of the approximate polynomial as the index value increases more than the threshold value set for determining the parameter, it is determined to be the state of the abnormality sign. do,
Abnormality sign detection system.

In the abnormality sign detection system according to claim 1,
When the index value is equal to or higher than the first threshold value and is within the threshold range of the second threshold value or lower, the detection device determines that the state is a sign of abnormality.
Abnormality sign detection system.

In the abnormality sign detection system according to claim 1,
When the time point or interval when the index value is equal to or greater than the threshold value continues to be equal to or longer than the predetermined time threshold value, the detection device determines that the state is a sign of abnormality.
Abnormality sign detection system.

In the abnormality sign detection system according to claim 1,
The strain gauge is installed on a surface perpendicular to the direction in which the main component of the cutting force is applied to the tool.
Abnormality sign detection system.

In the abnormality sign detection system according to claim 1,
The strain gauge is installed on a surface perpendicular to the direction in which the feed component of the cutting force is applied to the tool.
Abnormality sign detection system.

In the abnormality sign detection system according to claim 1,
The detection device calculates the reference signal level at the time of non-machining when the tool is not in contact with the machining object based on the strain signal, and the tool performs the machining based on the difference from the reference signal level. Detects the start and end of machining during machining in contact with the object, and determines the state during the machining.
Abnormality sign detection system.

In the abnormality sign detection system according to claim 1,
The detection device changes the threshold value according to the feed rate of the tool.
Abnormality sign detection system.

In the abnormality sign detection system according to claim 1,
The detection device displays the distortion signal, the index value, the threshold value, and the determination result of the state on the screen displayed to the user according to the operation of the user, and changes the setting of the threshold value.
Abnormality sign detection system.

As a step performed by a detector that detects the state of the tool of a machine tool performing turning
The step of acquiring and analyzing the strain signal output from the strain gauge installed in the tool, and
When the change in the strain signal on the time series tends to decrease and the index value indicating the degree of bending of the shape increases above the threshold value, the step of determining that the tool is in an abnormal state or a state of a sign of abnormality. When,
A step of performing output control including alert output according to the determination result of the above state, and
An abnormality sign detection method.