JP2022086866A - 診断装置、診断システム、診断方法、およびプログラム - Google Patents

診断装置、診断システム、診断方法、およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】タップ加工のように送り信号中に複数のパターンが含まれる場合でも、工作機の加工区間を高精度に判定可能とする診断装置、診断システム、診断方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】本発明は、対象装置が稼働中の動作に対応する稼働情報、および前記対象装置の動作に応じて変化する物理量の検出信号を受信する受信部と、前記稼働情報に基づいて、前記検出信号のうち、前記対象装置が稼働中の稼働検出信号を取り出す取出部と、前記稼働検出信号の特徴情報を抽出する抽出部と、前記特徴情報の中から、基準となる基準特徴情報と比較する対象特徴情報を選択する選択部と、前記複数の基準特徴情報および前記対象特徴情報に基づいて、前記対象装置の処理区間を判定する判定部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、診断装置、診断システム、診断方法、およびプログラムに関する。
切削送り信号と呼ばれかつＮＣ（Numerical Control）装置から取得可能なコンテキスト情報と、加工中の工作機の振動データと、を用いて、工作機の加工の異常を判定するシステムが開発されている。例えば、ドリル，エンドミル，フェイスミル等の工具を対象として、切削送り信号中の加工区間を判定し、当該加工区間の振動データの変化に基づいて、工作機による加工の異常を推定するシステムが開発されている。
しかしながら、従来のシステムでは、切削送り信号中に、工作機の非加工および加工の２つの信号のパターンしか含まれないため、非加工区間の切削送り信号を基準として、工作機が加工区間であるか否かを判定することはできるが、工作機においてタップ加工を行う場合には以下の課題がある。すなわち、切削送り信号が出力されている期間内には、切削送り信号が出力された後、被加工物に工具が当たる前の非加工区間、および実際に被加工物の切削の加工が始まる加工区間が含まれるが、従来のシステムでは、当該非加工区間および当該加工区間のいずれの区間であるかを判定することができない。
タップ加工においては、主軸の送り信号が検出される時点では、初期の主軸が停止している場合を含み、送り信号の中には、「主軸の停止」、「主軸の加速」、「主軸の定常状態（非加工）」、「工具の食いつき」、「ねじ山の形成」等の複数のパターンが含まれる。そのため、送り信号の１つのパターンに基づいて、工作機の加工区間を判定すると、当該加工区間を誤判定する可能性がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、タップ加工のように送り信号中に複数のパターンが含まれる場合でも、工作機の加工区間を高精度に判定可能とする診断装置、診断システム、診断方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、対象装置が稼働中の動作に対応する稼働情報、および前記対象装置の動作に応じて変化する物理量の検出信号を受信する受信部と、前記稼働情報に基づいて、前記検出信号のうち、前記対象装置が稼働中の稼働検出信号を取り出す取出部と、前記稼働検出信号の特徴情報を抽出する抽出部と、前記特徴情報の中から、基準となる基準特徴情報と比較する対象特徴情報を選択する選択部と、前記複数の基準特徴情報および前記対象特徴情報に基づいて、前記対象装置の処理区間を判定する判定部と、を備える。
本発明によれば、タップ加工のように送り信号中に複数のパターンが含まれる場合でも、工作機の加工区間を高精度に判定可能とする、という効果を奏する。
図１は、第１の実施の形態にかかる診断システムの構成の一例を示す図である。 図２は、従来の診断装置による加工区間の判定処理の一例を説明するための図である。 図３は、工作機械のドリルの振動データのうち送り信号がＯＮである区間の振動データのスペクトログラムの一例を示す図である。 図４は、タップ加工を行う工作機械のドリルの振動データのうち送り信号がＯＮである区間の振動データのスペクトログラムの一例を示す図である。 図５は、タップ加工を行う工作機械のドリルの振動データのうち送り信号がＯＮである区間の振動データのスペクトログラムの一例を示す図である。 図６は、第１の実施の形態にかかる診断装置による加工区間の判定処理の一例を説明するための図である。 図７は、第１の実施の形態にかかる診断装置による稼働情報の結合処理の一例を説明するための図である。 図８は、変形例にかかる診断装置が有する判定部の論理回路の一例を示す図である。 図９は、変形例にかかる診断装置における加工区間の判定処理の一例を説明するための図である。
以下に添付図面を参照して、診断装置、診断システム、診断方法、およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態にかかる診断システムの構成の一例を示す図である。本実施の形態にかかる診断システムは、図１に示すように、工作機械１と、診断装置２と、を有する。
工作機械１（対象装置の一例）は、工具を用いて加工対象を、切削，研削，研磨等の加工（動作の一例）を行えるマシニングセンター，ボール盤，フライス盤等の機械である。
本実施の形態では、工作機械１は、図１に示すように、第１取得部１０１、第２取得部１０２、および第３取得部１０３を有する。
第１取得部１０１は、工作機械１が稼働中の動作に対応する稼働情報（例えば、切削送り信号、ラダー信号等のコンテキスト情報）を取得する。ここで、コンテキスト情報は、工作機械１の動作の種類毎に定められる情報である。例えば、コンテキスト情報は、工作機械１の識別情報、工作機械１の駆動部の識別情報（例えば、工具の識別情報等）、当該駆動部に駆動される工具の径、および工具の材質等のコンフィギュレーション情報、ならびに、当該駆動部に駆動される工具の動作状態、当該駆動部の使用開始からの累積使用時間、当該駆動部に係る負荷、当該駆動部の回転数、当該駆動部の加工速度等の加工条件の情報等を示す情報である。そして、第１取得部１０１は、取得した稼働情報を、診断装置２に送信する。
第２取得部１０２は、工作機械１の自然現象を電気信号に置き換えて出力するセンサ等の装置等である。言い換えると、第２取得部１０２は、工作機械１の動作に応じて変化する物理量の検出信号を取得する。そして、第２取得部１０２は、取得した検出信号を、診断装置２に送信する。
例えば、第２取得部１０２は、工作機械１に取り付けられた工具（例えば、ドリル，フライス工具，バイトチップ，砥石）と、加工対象と、が加工や研磨の動作中に接触することによる振動または音波、工具または工作機械１自体が発する振動または音波等を物理量として検出する。そして、第２取得部１０２は、その検出結果を示す検出信号（センサデータ）を、診断装置２に出力する。すなわち、第２取得部１０２は、例えば、マイク、振動センサ、加速度センサ、変位計、ＡＥ（Acoustic Emission）センサ等である。また、第２取得部１０２は、振動源である工具と、被削材と、が衝突する箇所の近傍に設けられる。例えば、第２取得部１０２は、工具の主軸付近、工具を固定する治具の近傍に取り付けられる。
第３取得部１０３は、所定稼働状態にある工作機械１から出力される出力信号を取得する。ここで、所定稼働状態は、タップ加工等、工作機械１の予め設定される稼働状態である。そして、第３取得部１０３は、取得した出力信号を、診断装置２に送信する。
診断装置２は、主に、産業用および民生用のコンピュータ（情報処理装置の一例）であり、工作機械１から取得される各種情報（稼働情報、検出信号、出力信号等）を用いて、工作機械１が加工区間であるか否かを判定する装置である。
本実施の形態では、診断装置２は、受信部２０１、抽出部２０２、選択部２０３、算出部２０４、および判定部２０５を有する。
受信部２０１は、工作機械１から、稼働情報、検出信号、出力信号等の各種情報を受信する。また、受信部２０１は、稼働情報に基づいて、検出信号のうち、工作機械１が稼働中の稼働検出信号を取り出す取出部の一例として機能する。
また、受信部２０１は、下記の（１），（２）の条件を満たした場合に、工作機械１の往路の過程で獲得される稼働情報と、工作機械１の復路の過程で獲得される稼働情報と、を結合する結合処理を実行する。（１）工作機械１が所定稼働状態にあること（言い換えると、受信部２０１により出力信号を受信していること）。（２）工作機械１の往路の過程で獲得される稼働情報が取得されなくなってから、工作機械１の復路の過程で獲得される稼働情報が取得されるまでの時間（すなわち、工作機械１の停止区間）が所定時間以下であること。ここで、所定時間は、予め設定された時間である。そして、受信部２０１は、結合した稼働情報に基づいて、検出信号から、稼働検出信号を取り出す。
本実施の形態では、受信部２０１は、出力信号を用いて、工作機械１が所定稼働状態にあるか否かを判断するが、これに限定するものではなく、稼働情報（工作機械１に流れる電流値、工作機械１に取り付けられる工具の主軸の回転速度，回転方向等）を用いて、工作機械１が所定稼働状態にあるか否かを判断しても良い。
抽出部２０２は、受信部２０１により取り出される稼働検出信号の特徴情報を抽出する抽出部の一例として機能する。本実施の形態では、抽出部２０２は、受信部２０１により取り出される稼働検出信号の数値的な特徴量を、当該稼働検出信号の特徴情報として抽出する。例えば、抽出部２０２は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）、ウェーブレット変換、ゼロ交差、予め設定された閾値を超える頻度または間隔等によって、稼働検出信号の数値的な特徴量を抽出する。
選択部２０３は、抽出部２０２により抽出される特徴情報に基づいて、基準となる複数の基準特徴情報を生成する。ここで、特徴情報は、例えば、ＦＦＴ等により算出される工作機械１の振動データの特徴量である。また、基準特徴情報は、例えば、機械学習等を用いて算出される、工作機械１の加工区間における振動データの特徴量である。次いで、選択部２０３は、特徴情報の中から、基準特徴情報を比較する特徴情報（以下、対象特徴情報と言う）を選択する選択部の一例として機能する。これにより、工作機械１がタップ加工等の複雑な動作を伴い加工を行う場合でも、工作機械１が加工を行っている加工区間を高精度に判定（推定）可能となる。ここで、対象特徴情報は、例えば、特徴情報のうち、工作機械１が加工区間か否かを判定する特徴情報である。
本実施の形態では、選択部２０３は、機械学習等によって、抽出部２０２により抽出される特徴情報に基づいて、複数のモデル（複数の基準特徴情報の一例）を生成する。具体的には、選択部２０３は、一方のモデルに基づいて、他方のモデルを生成する。例えば、選択部２０３は、稼働検出信号の強さに基づいて、工作機械１のスピンドルの停止および回転を判定する第１モデルを生成する。次いで、選択部２０３は、当該第１モデルによってスピンドルが停止している区間の特徴情報を除外し、当該除外した特徴情報に基づいて、One Class SVMを用いて、加工区間の特徴情報と、非加工区間の特徴情報と、を判定する第２モデルを生成する。ここで、加工区間は、工作機械１が加工（処理の一例）を行う処理区間（処理期間）の一例である。また、非加工区間は、工作機械１が加工を行わない非処理区間（非処理期間）の一例である。
本実施の形態では、選択部２０３は、機械学習によって、モデルを生成しているが、加工区間と非加工区間とを判定可能なモデルを生成可能であれば、これに限定するものではない。例えば、選択部２０３は、統計的な外れ値の検知方法によってモデルを生成しても良いし、加工区間および非加工区間のそれぞれの検出信号の強さが予め設定されている場合には、予め設定されている閾値を用いてモデルを生成しても良い。
また、本実施の形態では、選択部２０３は、工作機械１のスピンドルが停止している区間の特徴情報を除外する第１モデル、および加工区間の特徴情報と非加工区間の特徴情報とを判定する第２モデルを生成しているが、これに限定するものではない。例えば、工作機械１のスピンドルが複雑な動作を行う場合には、選択部２０３は、３つ以上のモデルを生成しても良い。
また、本実施の形態では、選択部２０３は、１つ目のモデル（例えば、第１モデル）を用いて、２つ目のモデル（例えば、第２モデル）を生成しているが、これに限定するものではなく、複数の独立したモデルを生成しても良い。例えば、工作機械１のスピンドルが加速して定常状態になる区間（例えば、切削送り信号の出力が開始される１００ｍｓから、２００ｍｓまでの区間）が予め設定されている場合、当該区間の特徴情報に基づいて生成したモデルと、上述の第１モデルと、の論理積によって、新たなモデルを生成することにより、第２モデルに類似するモデルを生成することも可能である。
算出部２０４は、選択部２０３により生成した複数のモデルと、選択部２０３により選択した対象特徴情報と、に基づいて、工作機械１の加工区間らしさを算出する。ここで、加工区間らしさ（処理区間らしさの一例）とは、工作機械１が予め設定された加工を行っている区間らしさである。言い換えると、加工区間らしさとは、対象特徴情報が、モデルの生成に用いた検出信号のパターンに似ていない度合いであっても良い。例えば、加工区間らしさは、モデルと、対象特徴情報と、のユークリッド距離を求めた値であっても良い。そして、加工区間らしさが「１」に近いほど、加工区間の尤もらしさが高いことを示す。加工区間らしさは、稼働検出信号から抽出された対象特徴情報か算出されるので、ばらつきを含む値となる。本実施の形態では、算出部２０４は、モデル毎に、工作機械１の加工区間らしさを算出する。または、本実施の形態では、算出部２０４は、複数のモデルの組み合わせ毎に、加工区間らしさを算出しても良い。例えば、算出部２０４は、モデル毎に算出された加工区間らしさに重み付けして足し合わせた値を、最終的な加工区間らしさの算出結果としても良い。
判定部２０５は、加工区間らしさに基づいて、工作機械１の加工区間を判定する判定部の一例である。本実施の形態では、モデル毎に加工区間らしさを算出しているため、判定部２０５は、モデル毎に、工作機械１の加工区間を判定し、複数の加工区間の判定結果の論理積を、最終的な加工区間の判定結果としても良い。または、判定部２０５は、各モデルの加工区間の判定結果に対して重み付けを行い、重み付け後の加工区間の判定結果に基づいて、最終的な加工区間の判定を行っても良い。
次に、図２～７を用いて、本実施の形態にかかる診断装置２による加工区間の判定処理の一例について説明する。図２は、従来の診断装置による加工区間の判定処理の一例を説明するための図である。
従来の診断装置は、図２に示すように、工作機械１の振動データ（検出信号の一例）と、工作機械１の送り信号（稼働情報の一例）と、を照らし合わせて、振動データのうち、送り信号が出力されている区間の振動データを取り出す。次いで、従来の診断装置は、取り出した振動データから、特徴情報を抽出する。次に、従来の診断装置は、抽出した特徴情報に基づいて、工作機械１の加工区間と非加工区間とを判定する基準を生成し、当該生成した基準と振動データとを比較して、工作機械１の加工区間らしさを算出する。その後、従来の診断装置は、加工区間らしさが予め設定された閾値を超えた区間を加工区間と判定し、加工区間らしさが閾値を下回った区間を非加工区間と判定する。
図３は、工作機械のドリルの振動データのうち送り信号がＯＮである区間の振動データのスペクトログラムの一例を示す図である。図３において、縦軸は、振動データの周波数（ｋＨｚ）を表し、横軸は、時間（ｍｓ）を表す。また、図３は、青色の濃淡により信号（振動データ）の強さを表し、例えば、濃い青になるに従い信号が弱く、赤色に近づくに従い信号が強いことを表す。
図３に示すように、工作機械１の送り信号のパターンは、２種類のパターンしかない。そのため、従来の診断装置は、送り信号がＯＮになってから数ｍｓの信号に基づいて、工作機械１の加工区間と非加工区間とを判定する基準を生成し、当該生成した基準に類似する振動データの区間を非加工区間と判定し、当該生成した基準に類似しない振動データの区間を加工区間と判定する。
図４および図５は、タップ加工を行う工作機械のドリルの振動データのうち送り信号がＯＮである区間の振動データのスペクトログラムの一例を示す図である。図４および図５において、縦軸は、振動データの周波数（ｋＨｚ）を表し、横軸は、時間（ｍｓ）を表す。また、図４および図５も、図３と同様に、青色の濃淡により信号（振動データ）の強さを表し、例えば、濃い青になるに従い信号が弱く、赤色に近づくに従い信号が強いことを表す。また、図４および図５は、タップ加工を行う工作機械のドリルの往路および復路の振動データを結合した振動データのスペクトログラムの一例を示す図である。
図４に示すように、工作機械１は、送り信号がＯＮになった開始時点では、工具（ドリル）のスピンドルは停止しており、徐々に加速して、工具がワークに食いつき、ねじ山を形成する。その後、工作機械１は、スピンドル（主軸）を逆回転させて工具を引き抜く。このように、工作機械１は、送り信号がＯＮになっている期間において、複数の状態に変化する。そのため、工作機械１の工具の振動データも、複数のパターンに変化するため、振動データのパターンを２値に分類することは困難である。
そこで、本実施の形態にかかる診断装置２では、複数のモデルを生成し、当該複数のモデルに基づいて、工作機械１の加工区間らしさを算出し、当該加工区間らしさに基づいて、工作機械１の加工区間を判定する。これにより、図５に示すように、送り信号がＯＮになっている区間の振動データから、工具が停止状態になる区間の振動データを取り出すことができるので、振動データのパターンを、工作機械１の加工区間と非加工区間の２値に分類（判定）可能とすることができる。
図６は、第１の実施の形態にかかる診断装置による加工区間の判定処理の一例を説明するための図である。図６（ａ）は、工作機械のドリルの振動データのうち送り信号がＯＮである区間の振動データのスペクトログラムの一例である。図６（ａ）において、縦軸は、振動データの周波数（ｋＨｚ）を表し、横軸は、時間（ｍｓ）を表す。図６（ｂ）は、工作機械の加工区間らしさの算出結果の一例を示す図である。図６（ｂ）において、縦軸は、モデル毎の加工区間らしさの算出結果を表し、横軸は、時間（ｍｓ）を表す。図６（ｃ）は、工作機械の加工区間の判定結果の一例を示す図である。図６（ｃ）において、縦軸は、加工区間の判定結果を表し、横軸は、時間（ｍｓ）を表す。
本実施の形態では、選択部２０３は、上述したように、複数のモデル（例えば、第１，２モデル）を生成する。そして、算出部２０４は、図６（ｂ）に示すように、第１モデルにより算出される振動データの加工区間らしさ６０１および第２モデルにより算出される振動データの加工区間らしさ６０３を算出する。次いで、判定部２０５は、図６（ｂ）に示すように、第１モデルの加工区間らしさ６０１が予め設定された閾値を超えた区間を、工作機械１の工具の主軸が動作している加工区間６０２（破線で示す）と判定する。すなわち、判定部２０５は、図６（ｂ）に示すように、振動データから、停止区間の振動データを除く。次に、判定部２０５は、図６（ｂ）に示すように、加工区間６０２のうち、第２モデルにより算出される振動データの加工区間らしさ６０３が予め設定された閾値を超えた区間を、工作機械１の工具の主軸が動作している加工区間６０４（点線で示す）と判定する。すなわち、判定部２０５は、図６（ｃ）に示すように、第１モデルを用いて判定された加工区間６０２と、第２モデルを用いて判定された加工区間６０４と判定される区間と、の論理積を、最終的な、工作機械１の加工区間（破線で示す）と判定する。
図７は、第１の実施の形態にかかる診断装置による稼働情報の結合処理の一例を説明するための図である。工作機械１のタップ加工においては、図７に示すように、工具がワークに食いついてねじ山を形成する往路、およびワークに食い込んだ工具を当該ワーク（被削材）から引き抜く復路の２つの工程がある。当該２つの工程においては、別々の送り信号（稼働情報）が工作機械１に対して出力される。
しかしながら、往路と復路の間隔（例えば、図６（ｂ），（ｃ）に示す４００～６００ｍｓの区間内に存在する停止区間）がサンプリング周期よりも短い場合、送り信号がサンプリングされるタイミングによっては、往路の送り信号と復路の送り信号とが結合したり、往路の送り信号と復路の送り信号とが分割されたりすることがランダムに発生する。これにより、診断装置２において、工作機械１による加工の履歴の確認が困難になったり、往路の送り信号と復路の送り信号とが結合しているか否かにより加工区間が異なってしまい、工作機械１による加工の解析が困難になったりする場合がある。具体的には、タップ加工においては、工具が被削材に食い込みねじ山を形成する往路と、被削材に食い込んだ工具を引き抜く復路と、があり、本来、往路および復路のそれぞれに送り信号が発生する。しかし、往路の送り信号と復路の送り信号との間隔（例えば、図６（ｂ），（ｃ）に示す４００～６００ｍｓの区間内に存在する停止区間）が、サンプリング周期よりも短い場合、往路の送り信号と復路の送り信号とが結合する場合と、往路の送り信号と復路の送り信号とが分離する場合と、がランダムに現れ、工作機械１の加工区間の判定が困難な場合がある。
そこで、本実施の形態では、上述したように、下記の（１），（２）の条件を満たした場合に、工作機械１の往路の過程で獲得される稼働情報と、工作機械１の復路の過程で獲得される稼働情報と、を結合する結合処理を実行する。（１）工作機械１が所定稼働状態（例えば、工作機械１がタップ加工を行っている状態）にあること。（２）工作機械１の停止区間（図７に示す送り信号がＯＦＦの区間）が所定時間以下であること。ここで、結合処理は、工作機械１の往路および復路のそれぞれの始めから終わりまでに獲得（取得）される稼働情報を結合する処理、または工作機械１の往路および復路のそれぞれの加工区間で獲得（取得）される稼働情報を結合する処理である。これにより、常に同じ区間の稼働情報を用いて、加工区間を判定することができるので、工作機械１の加工の異常を精度よく判定できる。
これにより、工作機械１がタップ加工等を行う際の往路の送り信号と復路の送り信号の間隔がサンプリング周期よりも短い場合に、往路の送り信号と復路の送り信号とが結合したり、往路の送り信号と復路の送り信号とが分割されたりすることがランダムに発生することを防止できる。その結果、診断装置２において、工作機械１による加工の履歴の確認が困難になったり、往路の送り信号と復路の送り信号とが結合しているか否かにより加工区間が異なってしまい、工作機械１による加工の解析が困難になったりすることを防止できる。
このように、本実施の形態にかかる診断システムによれば、工作機械１がタップ加工等の複雑な動作を伴い加工を行う場合でも、工作機械１が加工を行っている加工区間を高精度に判定（推定）可能となる。
（変形例）
本変形例は、工作機械がタップ加工を行う場合における当該工作機械の加工区間の判定処理の一例である。以下の説明では、上述の実施形態と同様の構成については説明を省略する。
図８は、変形例にかかる診断装置が有する判定部の論理回路の一例を示す図である。図９は、変形例にかかる診断装置における加工区間の判定処理の一例を説明するための図である。工作機械１においてタップ加工が行われる場合、工作機械１の第３取得部１０３は、図９に示すように、タップ加工を行っている工作機械１から出力されるタップ信号（出力信号の一例）を取得し、当該取得したタップ信号を、診断装置２に送信する。また、工作機械１の第１取得部１０１は、図８に示すように、工作機械１においてタップ加工が行われる場合、切削送り信号（稼働情報の一例）を取得し、当該取得した切削送り信号を、診断装置２に送信する。
診断装置２の判定部２０５は、図８に示す論理回路を用いて、受信部２０１により受信するタップ信号および切削送り信号で論理演算を行うことによって、図９に示すように、工作機械１において実際にタップ加工が行われている往路から復路までの加工区間を示す区間信号（Ｙ２．１がハイレベルとなっている区間）を判定する。そして、判定部２０５は、区間信号（Ｙ２．１）と、振動データと、に基づいて、工作機械１のタップ加工における往路から復路までの加工区間を判定する。
なお、本実施の形態の診断装置２で実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）等に予め組み込まれて提供される。本実施の形態の診断装置２で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
さらに、本実施の形態の診断装置２で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施の形態の診断装置２で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
本実施の形態の診断装置２で実行されるプログラムは、上述した各部（受信部２０１、抽出部２０２、選択部２０３、算出部２０４、判定部２０５）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはプロセッサの一例であるＣＰＵ（Central Processing Unit）が上記ＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、受信部２０１、抽出部２０２、選択部２０３、算出部２０４、判定部２０５が主記憶装置上に生成されるようになっている。
１ 工作機械
２ 診断装置
１０１ 第１取得部
１０２ 第２取得部
１０３ 第３取得部
２０１ 受信部
２０２ 抽出部
２０３ 選択部
２０４ 算出部
２０５ 判定部
特開２０１８－１５６６５２号公報

Claims (11)

  1. 対象装置が稼働中の動作に対応する稼働情報、および前記対象装置の動作に応じて変化する物理量の検出信号を受信する受信部と、
    前記稼働情報に基づいて、前記検出信号のうち、前記対象装置が稼働中の稼働検出信号を取り出す取出部と、
    前記稼働検出信号の特徴情報を抽出する抽出部と、
    前記特徴情報の中から、基準となる基準特徴情報と比較する対象特徴情報を選択する選択部と、
    複数の前記基準特徴情報および前記対象特徴情報に基づいて、前記対象装置の処理区間を判定する判定部と、
    を備える診断装置。
  2. 前記選択部は、さらに、前記特徴情報に基づいて、前記複数の基準特徴情報を生成する請求項１に記載の診断装置。
  3. 前記複数の基準特徴情報および前記対象特徴情報に基づいて、前記対象装置の処理区間らしさを算出する算出部をさらに備え、
    前記判定部は、前記処理区間らしさに基づいて、前記処理区間を判定する、請求項１または２に記載の診断装置。
  4. 前記取出部は、前記対象装置の往路の過程で獲得される前記稼働情報が取得されなくなってから、前記対象装置の復路の過程で獲得される前記稼働情報が取得されるまでの時間が予め設定されている時間以下であり、かつ、前記対象装置が所定稼働状態である場合、前記往路の過程で獲得される稼働情報と前記復路の過程で獲得される稼働情報とを結合する結合処理を実行する、請求項１から３のいずれか一つに記載の診断装置。
  5. 前記結合処理は、前記往路および前記復路のそれぞれの始めから終わりまでに獲得される前記稼働情報を結合する処理、または前記往路および前記復路のそれぞれの加工区間で獲得される前記稼働情報を結合する処理である、請求項４に記載の診断装置。
  6. 前記選択部は、一方の前記基準特徴情報に基づいて、他方の前記基準特徴情報を生成する、請求項２に記載の診断装置。
  7. 前記算出部は、前記複数の基準特徴情報の組み合わせ毎に、前記処理区間らしさを算出する、請求項３に記載の診断装置。
  8. 前記算出部は、前記基準特徴情報毎に、前記処理区間らしさを算出する、請求項３に記載の診断装置。
  9. 対対象装置が稼働中の動作に対応する稼働情報を取得する第１取得部と、
    前記対象装置の動作に応じて変化する物理量の検出信号を取得する第２取得部と、
    前記稼働情報に基づいて、前記検出信号のうち、前記対象装置が稼働中の稼働検出信号を取り出す取出部と、
    前記稼働検出信号の特徴情報を抽出する抽出部と、
    前記特徴情報の中から、基準となる基準特徴情報と比較する対象特徴情報を選択する選択部と、
    複数の前記基準特徴情報および前記対象特徴情報に基づいて、前記対象装置の処理区間を判定する判定部と、
    を備える診断システム。
  10. 診断装置で実行される診断方法であって、
    対象装置が稼働中の動作に対応する稼働情報、および前記対象装置の動作に応じて変化する物理量の検出信号を受信する工程と、
    前記稼働情報に基づいて、前記検出信号のうち、前記対象装置が稼働中の稼働検出信号を取り出す工程と、
    前記稼働検出信号の特徴情報を抽出する工程と、
    前記特徴情報の中から、基準となる基準特徴情報と比較する対象特徴情報を選択する工程と、
    複数の前記基準特徴情報および前記対象特徴情報に基づいて、前記対象装置の処理区間を判定する工程と、
    を含む診断方法。
  11. コンピュータを、
    対象装置が稼働中の動作に対応する稼働情報、および前記対象装置の動作に応じて変化する物理量の検出信号を受信する受信部と、
    前記稼働情報に基づいて、前記検出信号のうち、前記対象装置が稼働中の稼働検出信号を取り出す取出部と、
    前記稼働検出信号の特徴情報を抽出する抽出部と、
    前記特徴情報の中から、基準となる基準特徴情報と比較する対象特徴情報を選択する選択部と、
    複数の前記基準特徴情報および前記対象特徴情報に基づいて、前記対象装置の処理区間を判定する判定部と、
    して機能させるためのプログラム。
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