JP2022081203A - 鍛造プレス及びその異常監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】鍛造プレスにおいて、精度の高い鍛造品の良否判定を行えるようにする。【解決手段】サーボモータ３で回転駆動されるクランクシャフト５によりコンロッド６を介してスライド７を昇降動作させてワークＷの鍛造作業を行う。このとき、コンロッド６に加わる荷重を計測する油圧封入式ポイント荷重計８と、サーボモータ３の状態を計測するモータトルク検知部２１と、下金型１１又は下金型１１を支持する下金型プレート１２のアコースティックエミッションを計測するＡＥセンサ２０とからの鍛造時の計測値を測定し、測定したデータのうち、正常な鍛造品の測定値及び異常のある鍛造品の測定値から正常品と異常品の特徴を学習して正常品か異常品かの判定モデルを作成し、鍛造品を鍛造するときに測定値をリアルタイムで計測し、判定モデルの異常品に該当したときに、報知又は鍛造プレス１の停止を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、鍛造プレス及びその異常監視方法に関し、特にＡＥ（アコースティックエミッション）法を利用したものに関する。

従来、アコースティック・エミッション（ＡＥ）とは、振動周波数よりも高い領域の周波数(６０ｋＨｚ～１ＭＨｚ程度)であり、材料が変形又は亀裂が発生する際に、材料に蓄えられていた歪エネルギーを弾性波として放出する現象である。この弾性波を材料の表面等に設置した変換子すなわちＡＥセンサで検出し、信号処理を行うことにより、材料の破壊過程を評価する手法がＡＥ法である。材料により発生する周波数が異なり、鉄の場合６０～１５０ｋＨｚである。ＡＥ波は弾性限度内でほとんどないが、材料の降伏点に近付くと、大きなＡＥ波が発生する。また、ＡＥ波は主に超音波領域の高い周波数成分を持つことが知られている。

例えば、プレス式切断機におけるＡＥ波を、図６に示すように、横軸に時間、縦軸にＡＥ測定値のバイナリー値で表すと、図６（ａ）に示す正常時に比べ、図６（ｂ）に示す異常時では、ＡＥ波が正常時よりも長い時間、続いている。このことから、刃物の切れ味が悪くなるなどにより、製品品質が悪化していることを検知できる。

例えば、特許文献１のようなプレス機に用いられる金型の異常を予測するための異常予測システムが知られている。この異常予測システムは、金型を用いてプレス機でプレス加工する際に、金型の加工部分で生じた弾性波を検出するＡＥセンサと、金型を用いてプレス機でプレス加工する際の金型の状態に関するパラメータのうち、弾性波以外のパラメータを検出するプレス状態検出部と、ＡＥセンサ及びプレス状態検出部の各出力信号に基づいて、金型の異常予測スコアを算出するスコア算出部と、このスコア算出部によって算出された結果に基づいて、金型の異常発生を予測する異常予測部とを備える。

特開２０１７－０１９０１６号公報

しかしながら、従来のＡＥ法を用いた異常監視方法では、検出されたＡＥ波の波形だけで異常発生を判定しようとしているので、実際のプレス機に発生する荷重やプレス機のサーボモータのトルクの変動とは時間軸のずれが生じるという問題がある。

特許文献１の方法では、ＡＥセンサの値を用いて金型の異常を検出するものであり、鍛造品自体の品質異常をリアルタイムで検出できず、鍛造品の品質向上に即座に対応できない。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、リアルタイムに精度の高い鍛造品の良否判定を行えるようにすることにある。

上記の目的を達成するために、この発明では、ＡＥ波以外の検出データを即時処理するようにした。

具体的には、第１の発明では、サーボモータで回転駆動されるクランクシャフトによりコンロッドを介してスライドを昇降動作させて鍛造品の鍛造作業を行う鍛造プレスであって、
上記コンロッド又は上記スライドに加わる荷重を計測するスライド側荷重検知部と、
上記サーボモータの状態を計測するモータ側検知部と、
金型又は該金型を支持する金型プレートのアコースティックエミッションを計測するＡＥセンサと、
上記ＡＥセンサの計測値を、上記スライド側荷重検知部及び上記モータ側検知部の計測値と共に受信し、該スライド側荷重検知部及びモータ側検知部の計測値から特定される所定範囲におけるＡＥセンサの計測値の波形が、正常時の波形と異なる波形となったのを検知して鍛造品の仕上がり品質の異常を検出する制御部とを備えている。

上記の構成によると、荷重やサーボモータの状態を同時に計測することで、鍛造品の変形に伴うこれらの測定値から正常時のＡＥセンサの波形と比較するＡＥセンサの比較範囲を正確に特定できるので、制御部が測定値を受信する際の時間差に影響されずに異常時の波形が正常時の波形と異なることを確実に検出できる。

第２の発明では、第１の発明において、
上記モータ側検知部は、上記サーボモータの回転トルクを検出し、
上記制御部は、上記所定範囲における上記ＡＥセンサの測定値の波形が正常時の波形と異なることから鍛造品の仕上がり品質の異常を検出するように構成されている。

上記の構成によると、鍛造品の変形に伴ってサーボモータの回転トルクが変動するので、その計測値の波形からＡＥ波形の比較範囲を正確に特定できる。

第３の発明では、サーボモータで回転駆動されるクランクシャフトによりコンロッドを介してスライドを昇降動作させて鍛造品の鍛造作業を行う鍛造プレスの異常監視方法を対象とし、
上記鍛造プレスの異常監視方法は、
上記コンロッド又は上記スライドに加わる荷重を計測するスライド側荷重検知部と、
上記サーボモータの状態を計測するモータ側検知部と、
金型又は該金型を支持する金型プレートのアコースティックエミッションを計測するＡＥセンサとからの鍛造時の計測値を測定する測定工程と、
上記測定工程で測定したデータのうち、正常な鍛造品の測定値及び異常のある鍛造品の測定値から正常品と異常品の特徴を学習して正常品か異常品かの判定モデルを作成する学習工程と、
鍛造品を鍛造するときに上記測定値をリアルタイムで計測し、計測値が上記判定モデルの異常品に該当したときに、報知又は上記鍛造プレスの停止を行うリアルタイム判断工程とを含む。

上記の構成によると、ＡＥセンサの波形を、荷重やサーボモータの状態と同時に計測することで、正常時と異常時のパターンを学習でき、鍛造品の変形に伴うこれらの測定値をリアルタイムに取り込んで異常時の判定をすることで、制御部が測定値を受信する際の時間差に影響されずに異常品をリアルタイムで確実に検出できる。

第４の発明では、第３の発明において、
上記モータ側検知部によって上記サーボモータの回転トルクを検出し、
上記学習工程において、上記スライド側荷重検知部及び回転トルクの計測値から特定される所定範囲における上記ＡＥセンサの測定値の波形に基づいて正常品か異常品かの判定モデルを作成する構成とする。

上記の構成によると、鍛造品の変形に伴ってサーボモータの回転トルクが変動するので、その計測値の波形と合わせることで、正常時と異常時のパターンを正確に特定できる。

以上説明したように、本発明によれば、荷重やサーボモータの計測値を用いてＡＥ波の比較範囲を特定して正常値とのＡＥ波の波形の違いを検出し、異常品である判断するようにしているので、測定値の受信タイミングのずれにかかわらず、精度の高い鍛造品の良否判定を行える。

本発明に実施形態に係る鍛造プレスの概要を示す正面図である。 ダイクッション部分を拡大して示す断面図である。 各センサの検出値と鍛造品形状の変化を示す図である。 所定範囲における正常時と異常時の波形の変化を比較する図である。 リンクモーションにおけるスライド等のストロークの変化を示すグラフである。 クランクモーションにおけるスライド等のストロークの変化を示すグラフである。 従来の切断機における正常時と異常時のＡＥ波形の違いを説明するための図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

－鍛造プレスの構成－
図１及び図２は、本発明の実施形態の鍛造プレスの概要を示し、この鍛造プレス１では、フレーム状のプレス本体２の上側に設けたサーボモータ３の動力を遊星ギアなどの減速機４を介してクランクシャフト５に伝達するように構成されている。クランクシャフト５に伝達された回転運動は、コンロッド６を介して上下運動に変換され、このコンロッド６に連結されたスライド７が昇降運動をするようになっている。詳しくは図示しないが、スライド７には、後述する下金型と対となる上金型及びそのダイホルダが設けられている。

コンロッド６の下側には、スライド側荷重検知部としての、油圧封入式ポイント荷重計８が設けられている。例えば、油圧封入式ポイント荷重計８は、スライド７が受ける鍛造時の反力によって内部の作動油の圧力が上がると、油圧計の値が上昇することから、スライド７に加わる荷重を検出することができるようになっている。スライド側荷重検知部は、例えば、スライド７に加わる荷重を直接的に検出する荷重計でもよい。

このスライド７の対向する位置にダイクッション１０が設けられている。図２に拡大して示すように、ダイクッション１０において、鍛造品となるワークＷが載置される下金型１１が下金型プレート１２上において突き上げピン１３やピストンクッション１４を含むシリンダ１５によって支持されている。下金型プレート１２には、アコースティックエミッションを計測するＡＥセンサ２０が設けられている。なお、下金型１１にＡＥセンサ２０を設けてもよい。要は、ワークＷの変形に伴うアコースティックエミッションをリアルタイムで検知できる位置にＡＥセンサ２０を設けるとよい。

サーボモータ３には、サーボモータ３の状態を計測するモータ側検知部としてのモータトルク検知部２１が設けられている。モータトルク検知部２１は、サーボモータ３の電流値から検出するようにしてもよい。モータトルク検知部２１としては、図３Ａに示すようなサーボモータ３の回転速度を計測する速度計等を含んでいてもよい。

そして、詳しい作用は後述するが、鍛造プレス１は、ＡＥセンサ２０の計測値を、油圧封入式ポイント荷重計８及びモータトルク検知部２１の計測値と共に受信し、これら油圧封入式ポイント荷重計８及びモータトルク検知部２１の計測値から特定される所定範囲におけるＡＥセンサ２０の計測値の波形が、正常時の波形と異なる波形となったのを検知して鍛造品の仕上がり品質の異常を検出する制御部４０を備えている。

制御部４０は、鍛造プレス１全体の制御を行うＰＬＣ（プログラマブルコントローラ）、例えば、サンプリング周波数１０ＭＨｚの８チャンネル同時測定が可能なＥＣＵ（エッジコンピュータユニット）、ＥＣＵコントロール用ＰＣ等を含む。

－鍛造プレスの異常監視方法－
次に、本実施形態に係る鍛造プレスの異常監視方法について説明する。

本実施形態では、クランクシャフト５を有する鍛造プレス１でクランクシャフト５に減速機４とサーボモータ３とが連結されているので、一定速度でサーボモータ３が回転するときは、図５に示すようなクランクモーションになるが、サーボモータ３の回転を制御することで図４に示すリンクモーションなどにモーションを変えることができる。

サーボモータ３を回転させると、クランクシャフト５に取り付けられているコンロッド６を介してスライド７が上下運動する。例えば、図３Ａに示すように、ワークＷが歯車の場合の冷間鍛造において、スライド７が下死点よりも１５ｍｍ上の時点から材料が変形していき、下死点の０．１ｍｍ上からコンロッド６に取り付けてある油圧封入式ポイント荷重８の計測値が下がる。下がる理由は、材料が弾性域から塑性域に変わるためである。

ＡＥ波は、１００ｋＨｚ程度の周波数であるため、波形を分析するときに時間軸を合わせることが難しい。なぜならトリガを設定するトリガ信号は、制御部４０のＰＬＣなどで発生するが、ラダープログラムのためにスキャンタイムの影響で２０ｍｓ程度のばらつきが発生するためである。また、クランクシャフト５の回転角度を基準にするためにメカニカルなバックラッシュなどのばらつきも影響する。波形のピークを基準ポイントとする方法もあるが、ピークポイントのばらつきもあり、測定したデータを比較する基準の取り方が課題であった。

本実施形態では、油圧封入式ポイント荷重８の検出値において弾性域から塑性域に変わるポイントを基準とすることで、ＡＥ波形やモータトルクなど取得したデータの基準ポイントができるので、正確なデータ比較が可能となる。

具体的には、図３Ａの下段に示すように、密閉冷間鍛造のワークＷにおいては、弾性域から塑性域に変わり加圧されて下金型１１と同じ形状になる。しかし、変形するのには時間的な要素があるので、ＡＥ波形の比較により波形量が少なければ塑性変形が不十分なため、弾性変形が残り、歯厚が膨らむ異常品となる。

また、加圧しすぎると下金型１１に応力が集中するために下金型１１にクラックなどが発生し歯に余肉が付いたりする異常品が発生する。

しかし、ＡＥ波を比較することでこれらの不具合をリアルタイムで検知することが可能となる。

次いで、システム構成のフローについて説明する。

まず、測定工程では、油圧封入式ポイント荷重８、ＡＥセンサ２０、モータトルク検知部２１からポイント荷重、ＡＥ波、モータトルク（モータ電流値）を制御部４０のＥＣＵが受信し、ＥＣＵコントロールＰＣが記憶する。

学習工程では、例えばＥＣＵコントロールＰＣが、測定したデータのうち、正常品と異常品があればそれぞれのデータから特徴量を見つけて機械学習して判定モデルを作成する。仮に正常品しかデータが取れない場合は、正常品データをオートエンコーダ処理で正常品判定モデルを作成する。又は、傾向が分かる特徴量を見つける（例えば、ＲＭＳと符号反転数など）。

リアルタイム判断工程では、学習工程で作成したモデルをＥＣＵ（エッジコンピュータユニット）又はＥＣＵコントロールＰＣに入れ込んで正常品か異常品のリアルタイム判断を行う。そして、異常品が発見されたときには、報知を行ったり鍛造プレス１を停止したりする。

次いで、判定のフローについて説明する。

下死点上１５ｍｍ（材料変形スタート）及びポイント荷重減少位置からトリガスタート（計測スタート）を設定し、計測を７０ｍｓ行う。

次いで、リアルタイムに取り込んだ計測データと予め作成した判定モデルとの比較を行う。ここでは、正常品か異常品の判定を行い、異常品判定時は、警告ランプ点灯などの警告表示を行う又は鍛造プレス１を停止する。

図３Ｂに示すように、計測スタート位置でポイント荷重が減少しているが、これは、応力歪み曲線における、材料の特性から弾性域から塑性域に変わる降伏点と考えられる。

サーボトルク値においても、計測スタート位置から少し経過してからトルク値が上昇していることから応力歪曲線と同じ傾向で値が変化している。

また、降伏点付近でのＡＥ波の発生が大きいことが分かっており、実際の計測範囲でも、ＡＥ波が発生していることから、材料が弾性域から塑性域になり下金型１１の形状と同じ形になったことが判定できる。

図３Ｂに示す冷間密閉鍛造では、計測スタートからエンドまでは７０ｍｓほどであり、下死点上０．１ｍｍから下死点までの時間になる。

この０．１ｍｍの加圧する時間が短いと弾性域から塑性域へ変わるのが不十分なために弾性域が残った状態になり歯形が膨張した異常品となる。そのときのＡＥ波も少ない波形になる。弾性域から塑性域に変わって加圧時間が十分でないと下金型１１と同じ形状にならず、異常品になる。

また、下金型１１は、鍛造工程で加圧や材料の滑りで発熱するために下金型１１の温度が上昇する。温度が上がると下金型１１が膨張するので先ほどの計測スタート位置が下死点上０．１ｍｍだったのが０．０８ｍｍ等少なくなるため、膨張分だけ余分に加圧することになる。余分な加圧がされると下金型１１に発生する応力も上昇して下金型１１にクラックが入って異常品（不良品）を作ることになる。また、加圧力が高くなるので下金型１１の合わせ面（パーティングライン）などに材料が逃げるためにバリが発生する。

それら波形が、図３Ｂのような異常波形として検出でき、それにより対策を行うことで、余分な加圧や下金型１１のクラックなどの発生を防止できる。また、下金型１１に応力が繰り返し加わって下金型１１にクラックが入った場合は、大きなＡＥ波が発生するので、それも検出できる。

このように、サーボモータ３の電流値や荷重値などＡＥ波だけでない複数のデータでモデル化を行うので、従来のように時間軸のずれを気にしなくてよくなった。

本実施形態では、荷重やサーボモータ３の状態を同時に計測することで、ワークＷの変形に伴うこれらの測定値から正常時のＡＥセンサ２０の波形と比較するＡＥセンサ２０の比較範囲を正確に特定できるので、制御部４０が測定値を受信する際の時間差に影響されずに異常時の波形が正常時の波形と異なることを確実に検出できる。

本実施形態では、ワークＷの変形に伴ってサーボモータ３の回転トルクが変動するので、その計測値の波形からＡＥ波形の比較範囲を正確に特定できる。

したがって、本実施形態に係る鍛造プレス１及びその異常監視方法によると、測定値の受信タイミングのずれにかかわらず、精度の高いワークＷの良否判定を行える。

（その他の実施形態）
本発明は、実施形態について、以下のような構成としてもよい。

すなわち、実施形態では、ワークＷが密閉鍛造のものに限定して説明したが、必ずしも密閉鍛造に限定されず、正常品と異常品の違いが波形で現れるその他の鍛造方式でもよい。

なお、以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物や用途の範囲を制限することを意図するものではない。

１ 鍛造プレス
２ プレス本体
３ サーボモータ
４ 減速機
５ クランクシャフト
６ コンロッド
７ スライド
８ 油圧封入式ポイント荷重計（スライド側荷重検知部）
１０ ダイクッション
１１ 下金型
１２ 下金型プレート
１３ ピン
１４ ピストンクッション
１５ シリンダ
２０ ＡＥセンサ
２１ モータトルク検知部（モータ側検知部）
４０ 制御部

Claims (4)

1. サーボモータで回転駆動されるクランクシャフトによりコンロッドを介してスライドを昇降動作させて鍛造品の鍛造作業を行う鍛造プレスであって、
   上記コンロッド又は上記スライドに加わる荷重を計測するスライド側荷重検知部と、
   上記サーボモータの状態を計測するモータ側検知部と、
   金型又は該金型を支持する金型プレートのアコースティックエミッションを計測するＡＥセンサと、
   上記ＡＥセンサの計測値を、上記スライド側荷重検知部及び上記モータ側検知部の計測値と共に受信し、該スライド側荷重検知部及びモータ側検知部の計測値から特定される所定範囲におけるＡＥセンサの計測値の波形が、正常時の波形と異なる波形となったのを検知して鍛造品の仕上がり品質の異常を検出する制御部とを備えている
   ことを特徴とする鍛造プレス。
2. 請求項１に記載の鍛造プレスであって、
   上記モータ側検知部は、上記サーボモータの回転トルクを検出し、
   上記制御部は、上記所定範囲における上記ＡＥセンサの測定値の波形が正常時の波形と異なることから鍛造品の仕上がり品質の異常を検出するように構成されている
   ことを特徴とする鍛造プレス。
3. サーボモータで回転駆動されるクランクシャフトによりコンロッドを介してスライドを昇降動作させて鍛造品の鍛造作業を行う鍛造プレスの異常監視方法であって、
   上記コンロッド又は上記スライドに加わる荷重を計測するスライド側荷重検知部と、
   上記サーボモータの状態を計測するモータ側検知部と、
   金型又は該金型を支持する金型プレートのアコースティックエミッションを計測するＡＥセンサとからの鍛造時の計測値を測定する測定工程と、
   上記測定工程で測定したデータのうち、正常な鍛造品の測定値及び異常のある鍛造品の測定値から正常品と異常品の特徴を学習して正常品か異常品かの判定モデルを作成する学習工程と、
   鍛造品を鍛造するときに上記測定値をリアルタイムで計測し、計測値が上記判定モデルの異常品に該当したときに、報知又は上記鍛造プレスの停止を行うリアルタイム判断工程とを含む
   ことを特徴とする鍛造プレスの異常監視方法。
4. 請求項３に記載の鍛造プレスの異常監視方法であって、
   上記モータ側検知部によって上記サーボモータの回転トルクを検出し、
   上記学習工程において、上記スライド側荷重検知部及び回転トルクの計測値から特定される所定範囲における上記ＡＥセンサの測定値の波形に基づいて正常品か異常品かの判定モデルを作成する
   ことを特徴とする鍛造プレスの異常監視方法。

Images