JP2022143423A - 診断装置、診断システム、診断方法及び診断プログラム - Google Patents

診断装置、診断システム、診断方法及び診断プログラム Download PDF

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Abstract

Figure 2022143423000001
【課題】加工状態の判定結果に基づく動作を少ない待機時間で加工装置に行わせること。
【解決手段】診断装置１００は、加工装置の一例である加工機２００が加工を行うときに発した時間変化する物理量の検知情報を取得する取得部の一例である受信部１０１ａと、判定部１０４により検知情報に基づいて判定される加工状態の判定結果を、加工機２００に対して出力する出力部の一例である送信部１０１ｂと、を備え、判定結果に基づく動作を加工機２００に行わせる診断装置１００であって、送信部１０１ｂは、判定結果に基づく動作を、同一種類の複数の加工を単位として加工機２００に行わせる指示情報を、加工機２００に対して出力する。
【選択図】図１２

Description

本発明は、診断装置、診断システム、診断方法及び診断プログラムに関する。
特許文献１には、工具に関係する複数の測定値を、測定データとして取得する取得部４０Ａと、正常な状態の加工時に取得した測定データを、１クラスの機械学習で学習して、正常モデルを作成する正常モデル部３１と、正常モデル作成後の加工時に測定データを取得しながら、正常モデルに基づいて、当該測定データが正常か異常かを診断する異常診断部３２と、異常診断部３２で異常と診断された測定データを、異常診断部３２とは異なる方法で再診断する再診断部３４とを有する工作機械１０の工具の異常を検知する異常検知装置３０Ａが開示されている。
特許第６４２６６６７号公報
本発明は、加工状態の判定結果に基づく動作を少ない待機時間で加工装置に行わせることを目的とする。
本発明に係る診断装置は、加工装置が加工を行うときに発した時間変化する物理量の検知情報を取得する取得部と、検知情報に基づいて判定される加工状態の判定結果を、加工装置に対して出力する出力部と、を備え、判定結果に基づく動作を加工装置に行わせる診断装置であって、出力部は、判定結果に基づく動作を、同一種類の複数の加工を単位として加工装置に行わせる指示情報を、加工装置に対して出力する。
本発明は、加工状態の判定結果に基づく動作を少ない待機時間で加工装置に行わせることができる。
本発明の実施形態に係る診断システムの構成例を示すブロック図である。 本実施形態に係る加工機２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本実施形態に係る加工機２００の一例を示す外観図である。 本実施形態に係る診断システムが対象とする加工処理を説明するための図である。 本実施形態に係る診断システムが対象とする加工処理と検知情報との紐付処理について説明するための図である。 本実施形態に係る診断装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本実施形態に係る診断装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。 本実施形態に係る診断処理の流れを示したフローチャートである。 本実施形態に係る診断処理の流れを示したタイミングチャートである。 本実施形態に係る一括判定処理における診断装置の処理の流れを示したフローチャートである。 本実施形態に係る加工機の処理の流れを示したフローチャートである。 本実施形態と比較例に係る診断処理の流れを示したタイミングチャートである。
以下に添付図面を参照して、本診断装置、診断プログラムおよび診断システムの一実施形態を詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る診断システムの構成例を示すブロック図である。図１に示すように、診断システム１は、加工機２００と、診断装置１００と、を含む。加工機２００は、診断装置１００による診断の対象となる対象装置の一例である。
加工機２００と診断装置１００とは、どのような接続形態で接続されてもよい。例えば加工機２００と診断装置１００とは、専用の接続線、有線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）などの有線ネットワーク、および、無線ネットワークなどにより接続される。
加工機２００は、数値制御部２０１と、通信制御部２０２と、工作機械２０３と、を備えている。工作機械２０３は、センサ２１１と、駆動部２１２と、工具２１３と、を備えている。
工作機械２０３は、数値制御部２０１の制御に従い加工対象を加工する機械である。工作機械２０３は、数値制御部２０１の制御により動作する駆動部２１２を含む。駆動部２１２は、例えばモータなどである。工具２１３は、駆動部２１２により実際に駆動される動作対象であり、対象物に対する加工を実施するドリルおよびエンドミルなど、加工に用いられ、数値制御の対象となるものであればどのようなものであってもよい。駆動部２１２は１以上備えられていてもよい。
なお、本実施形態においては、工作機械２０３及び当該工作機械２０３を含む加工機２００を診断対象装置としている。しかしながら、本発明の技術的思想は、診断対象装置を工作機械及びこれを含む装置に限定されるものではない。すなわち、診断対象装置は診断対象となり得る機械であればよく、例えば、組立機、測定機、検査機、または洗浄機等の機械とすることも可能である。
数値制御部２０１は、工作機械２０３による加工を数値制御（Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ）により実行する。例えば数値制御部２０１は、駆動部２１２の動作を制御するための数値制御データを生成して出力する。また数値制御部２０１は、稼動情報を通信制御部２０２に出力する。稼動情報とは、工作機械２０３の動作の種類ごとに複数定められる情報であり、コンテキスト情報とも呼ばれる。稼動情報は、例えば、駆動部２１２によって駆動される工具２１３を識別する情報（例えば、工具種、工具メーカ、工具径などの情報等）、加工時における駆動部２１２の主軸回転数、加工時における駆動部２１２の回転速度や送り速度、加工時における駆動部２１２及び工具２１３の移動情報（主軸座標値）、加工時における駆動部２１２の主軸の電流値などを含む情報である。
数値制御部２０１は、例えば現在の動作に関する稼動情報を、通信制御部２０２を介して診断装置１００に逐次送信する。数値制御部２０１は、加工対象を加工する際、加工の工程に応じて、駆動する駆動部２１２によって駆動される工具２１３の種類、駆動部２１２の駆動状態（回転数、回転速度など）を変更する。数値制御部２０１は、動作の種類を変更するごとに、変更した動作の種類に対応する稼動情報を、通信制御部２０２を介して診断装置１００に逐次送信する。
通信制御部２０２は、診断装置１００などの外部装置との間の通信を制御する。例えば通信制御部２０２は、現在の動作に対応する稼動情報を診断装置１００に送信する。
センサ２１１は、加工機２００の動作に応じて変化する物理量を検知し、検知情報（センサデータ）を出力する検知部である。センサ２１１の種類、および、検知する物理量はどのようなものであってもよい。例えば、センサ２１１は、工作機械２０３に設置されたドリル、エンドミル、バイトチップもしくは砥石等の工具と加工対象とが加工動作中に接触することにより発する振動もしくは音等、または、工具もしくは工作機械自体が発する振動もしくは音等の物理量を検知し、検知した物理量の情報を検知情報（センサデータ）として、診断装置へ出力するセンサである。
センサ２１１は、例えば、マイク、振動センサ、加速度センサ、または、ＡＥ（アコースティックエミッション）センサ等であり、それぞれ、音響データ、振動データ、加速度データ、または、ＡＥ波を示すデータを検知情報として検知する。センサ２１１は、振動または音等が検出できる工具２１３の近傍や工作機械２０３のモータ付近などに設置される。なお、センサ２１１の個数は任意である。同一の物理量を検知する複数のセンサ２１１を備えてもよいし、相互に異なる物理量を検知する複数のセンサ２１１を備えてもよい。
例えば加工に用いる工具２１３の刃の折れ、および、刃のチッピングなどが発生すると、加工時の音が変化する。このため、センサ２１１（マイク）で音響データを検知し、正常音を示すモデルなどと比較することにより、工作機械２０３の動作異常を検知可能となる。
診断装置１００は、通信制御部１０１と、特徴量算出部１０３と、判定部１０４とを備えている。通信制御部１０１は、加工機２００などの外部装置との間の通信を制御する。例えば通信制御部１０１は、稼動情報および検知情報を加工機２００から受信する。また、通信制御部１０１は、判定部１０４によって決定された動作に対応する制御信号を加工機２００の通信制御部２０２へ送信（出力）する。
特徴量算出部１０３は、判定部１０４における判定等で用いる特徴量を、稼働情報と検知情報とから算出する。本実施形態においては、稼働情報及び検知情報を少なくとも含む情報を「動作に関する情報」と呼ぶ。
判定部１０４は、動作に関する情報から算出された特徴量に基づいて工作機械の異常度を判定し、異常度に応じた前記工作機械の動作を決定する。判定部１０４は、決定された動作に基づいて、工作機械２０３の制御指示を発生する。
なお、特徴量算出部１０３と、判定部１０４の具体的な機能については、後で詳しく説明する。
図２は、加工機２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、加工機２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）５２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５３と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）５４と、駆動制御回路５５と、モータ５６とが、バス５８で接続された構成となっている。
ＣＰＵ５１は、加工機２００の全体を制御する。ＣＰＵ５１は、例えばＲＡＭ５３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ５２等に格納されたプログラムを実行することで、加工機２００全体の動作を制御し、加工機能を実現する。
通信Ｉ／Ｆ５４は、診断装置１００などの外部装置と通信するためのインタフェースである。駆動制御回路５５は、モータ５６の駆動を制御する回路である。モータ５６は、ドリル、カッタ、および、テーブルなどの加工に用いる工具２１３を駆動する。モータ５６は、例えば図１の駆動部２１２に相当する。センサ５７は加工機２００に取り付けられ、加工機２００の動作に応じて変化する物理量を検知し、診断装置１００に検知情報を出力する。センサ５７は、例えば図１のセンサ２１１に相当する。
図１の数値制御部２０１および通信制御部２０２は、図２のＣＰＵ５１にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。
図３は、加工機２００の一例を示す外観図である。図３に示す様に、加工機２００は複数のホルダー（図３では、１～８の８個のホルダーを例示）を持ち複数の異なる工具を持つことができるものが一般的である。任意のホルダーに対して、任意の工具を装着できる。工具の種類は様々あり、例えば、ドリル径５ｍｍ、ドリル径１０ｍｍ、エンドミル径５ｍｍ、リーマ径５ｍｍなど、複数の工具種類が存在する。そのため、１加工サイクルで複数の工具、異なる加工パラメータで切削加工が行われる。
図４は、本実施形態に係る診断システムが対象とする加工処理を説明するための図である。未加工のワークを加工プログラムにより加工するとき、通信制御部２０２を介して数値制御部２０１から取得する情報として工具種類に着目すると、工具Ａの加工が複数行われ後、他の工具に切り替えられる。この場合は、図４に示す様に、１加工品目からＮ加工品目における加工１－１、１－２は、同一種類の加工とみなすことができる。
また、異なる加工品を対象として加工プログラムを複数行う場合にも、同様の加工を行っている加工１－１、２－１、Ｎ－１は同一種類の加工とみなすことができる。このように、同一の加工プログラム内や複数の加工品をまたがって、同一種類の加工を紐づけることができる。同一種類の加工か否かは、工具２１３の種類のほか、加工回数・加工サイクル・加工プログラム・主軸回転数・シーケンス番号などの情報（加工情報）によって判定することができる。この加工情報は、診断装置１００が加工機２００から取得することができる。なお、上述した動作に関する情報は、稼働情報及び検知情報に加えて、加工情報を含むこともできる。
図５は、加工情報と検知情報との紐付処理について説明するための図である。特定の加工処理の特徴量の変化を観察するためには、加工プログラム内の同一加工情報とみなすことができる加工が複数存在する場合や、複数回加工プログラムを実行してそのうち同じ加工情報の加工をグループ化して処理することが好ましい。本実施形態においては、加工情報が同一の検知情報を関連付けしグループ化することで、特徴量の算出を行うものとする。
図６は、診断装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、診断装置１００は、ＣＰＵ６１と、ＲＯＭ６２と、ＲＡＭ６３と、通信Ｉ／Ｆ６４と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）６５とが、バス６６で接続された構成となっている。
ＣＰＵ６１は、診断装置１００の全体を制御する。ＣＰＵ６１は、例えばＲＡＭ６３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ６２等に格納されたプログラムを実行することで、診断装置１００全体の動作を制御し、診断機能を実現する。通信Ｉ／Ｆ６４は、加工機２００などの外部装置と通信するためのインタフェースである。ＨＤＤ６５は、診断装置１００の設定情報、加工機２００の数値制御部２０１が送信し、通信制御部２０２から受信された稼動情報及び加工情報、センサ２１１の送信する検知情報などの情報を記憶する。ＨＤＤ６５に代えて、または、ＨＤＤ６５とともに、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性の記憶手段を備えてもよい。
図７は、診断装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図７に示すように、診断装置１００は、上述の通信制御部１０１、特徴量算出部１０３、判定部１０４に加え、受付部１０２と、生成部１０５と、信号処理部１０６と、記憶部１１１と、を備えている。
なお図７の各部（通信制御部１０１、判定部１０４、受付部１０２、特徴量算出部１０３、生成部１０５）は、図６のＣＰＵ６１にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。
通信制御部１０１は、受信部１０１ａと、送信部１０１ｂと、を備えている。受信部１０１ａは、加工機２００が加工を行うときに発した時間変化する物理量の検知情報を取得する取得部の一例であり、加工機２００などの外部装置から送信された各種情報を受信する。例えば受信部１０１ａは、工作機械２０３の現在の動作に対応する稼動情報と、加工情報と、センサ２１１により送信された（工作機械２０３の現在の動作に対応する）検知情報と、を受信する。受信された稼動情報、加工情報、検知情報は、紐付されて信号処理部１０６に送り出される。また、送信部１０１ｂは、外部装置に対して各種情報を送信する。特に、送信部１０１ｂは、判定部１０４において異常度に応じて発生された制御信号を、加工機２００の通信制御部２０２に対して送信（出力）する。送信部１０１ｂは、出力部の一例である。
信号処理部１０６は、互いに紐付された稼動情報、加工情報、検知情報を受け取り、前処理を行う。
特徴量算出部１０３は、前処理済の稼動情報、加工情報、検知情報（動作に関する情報）を受け取り、稼動情報、検知情報を同一種類の加工毎に分類して工作機械２０３の現在の動作に対応する特徴量（特徴情報）を算出する。特徴量は、検知情報の特徴を示す情報であればどのような情報であってもよい。例えば検知情報がマイクにより集音された音響データである場合、特徴量算出部１０３は、エネルギー、周波数スペクトル、および、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数：Ｍｅｌ－Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｃｅｐｓｔｒｕｍ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）などの特徴量を算出してもよい。
判定部１０４は、動作に関する情報から算出された特徴量に基づいて工作機械２０３の加工状態の一例である異常度を判定し、工作機械２０３は、異常度に応じた動作を行う。
すなわち、判定部１０４は、特徴量算出部１０３において算出された特徴量を用いて、工作機械２０３の現在の動作に対応する異常値を算出する。この異常値は、加工機２００の工具２１３、駆動部２１２のモータや主軸などに関して、特徴量に基づいて算出される定量値である。この異常値は、特徴量の閾値処理、特徴量を入力とする機械学習（ＳＶＮ、ニューラルネットワーク）等を用いて算出することができる。なお、異常値の算出方法はこれに限られるものではなく、特徴量から算出できる方法であればどのような方法であってもよい。例えば、異常度を直接閾値と比較する代わりに、異常度の変動を示す値と閾値とを比較して、間接的に算出するようにしてもよい。
さらに、判定部１０４は、算出された異常値の経時的な情報に基づいて、工作機械２０３に関する異常度を逐次決定し、工作機械２０３は、当該決定された異常度に応じた動作を行う。例えば、判定部１０４が、異常度がこれまで同様の加工と比べ著しく乖離のある特徴（変化）を示した際に、工作機械２０３は、当該異常度に基づいて加工を直ちに停止する。
記憶部１１１は、診断装置１００による診断機能で必要な各種情報、後述する診断処理を実行するための専用プログラム等を記憶する。記憶部１１１は、例えば図３のＲＡＭ６３およびＨＤＤ６５などにより実現できる。記憶部１１１は、工作機械２０３の現在の動作に対応する稼動情報、加工情報、検知情報、判定部１０４において算出された異常度を、相互に紐付して記憶する。なお、記憶部１１１は、必要に応じて、異常値の算出、特徴量の算出に用いる少なくとも一つ以上の深層学習モデルを記憶することもできる。
図８は、本実施形態に係る診断処理の流れを示したフローチャートである。
診断システムの診断装置１００は、一括判定有効化フラグ、個別判定有効化フラグの値をＦａｌｓｅで初期化しておく（ステップＳ１）。Ｆａｌｓｅは無効、Ｔｒｕｅは有効を意味する。
次に診断装置１００は、受付部１０２へのユーザー入力に基づき一括判定か個別判定かを判定し（ステップＳ２）、個別判定の場合、個別判定有効化フラグをＴｒｕｅに変えて（ステップＳ３）、送信部１０１ｂは、処理を終了する。
診断装置１００は、ステップＳ２で一括判定の場合、一括判定有効化フラグをＴｒｕｅに変える（ステップＳ４）。
個別判定は加工毎に判定結果を通知して都度フィードバックを行う方法である。一括判定は一連の加工の判定結果を集約して通知して１回だけフィードバックを行う方法である。
個別判定は、異常発生時に加工を即時停止できるがサイクルタイムが長く、一括判定は、サイクルタイムは短いが異常発生時に加工を即時停止できない。
診断装置１００は、ステップＳ４に続いて、受付部１０２へのユーザー入力に基づきＮＣプログラムの先読み機能を使うか使わないか判定する（ステップＳ５）。診断装置１００は、先読み機能を使う場合、工具交換処理をフィードバック処理の前に記述し（ステップＳ６）、処理を終了する。
ＮＣプログラムの先読み機能の一例を以下に示す。先読み機能を使うと、以下の１行目のコードを実行中の間に２行目のコードを実行することができる。
Ｍ６Ｔ２ ／／主軸の取り付け工具を工具２に交換
Ｍ９８Ｐ１０００ ／／フィードバック処理（サブプログラム）を呼び出し
一括判定で先読みするか否かは、工具交換を伴う加工であることと、更なるサイクルタイム削減が必要どうかを考慮して決める。
図９は、本実施形態に係る診断処理の流れを示したタイミングチャートである。
図９は、判定対象の加工が９個あり（加工１～９）、それぞれの加工における工具２１３では、同一の工具１が用いられる。図中、ＯＮは、工具による加工中である状態を示し、ＯＦＦは、工具による加工が行われていない状態を示す。
図８に示したステップＳ２で一括判定した場合、これらの加工を一括判定し、加工機２００が動作フィードバックする。ここで、加工１～９の判定結果を集約して格納するマクロ変数を、一括判定マクロ変数と呼ぶこととする。一括判定マクロ変数は、ＣＮＣのユーザーが扱えるマクロ変数領域から割り当てられる。一括判定マクロ変数の値は、全ての加工の判定結果に少なくとも１つ以上の異常が含まれている場合は１、全て正常である場合は０の二値で表現されることとする。一括判定マクロ変数は、判定部１０４の判定結果に基づく動作を、同一種類の複数の加工を単位として加工機２００に行わせる指示情報の一例である。ここで、同一の工具２１３による複数の加工は、同一種類の複数の加工の一例である。
診断装置１００は、ＮＣプログラム開始直後に一括判定マクロ変数の値を０で初期化する（ｔ１）。診断装置１００は、加工１の終了後に、判定部１０４により検知情報に基づいて加工１の加工状態を判定し、判定結果（０：正常）を一括判定マクロ変数に書き込む（ｔ２）。
次に、診断装置１００は、加工２の終了後に、判定部１０４により検知情報に基づいて加工２の加工状態を判定し、判定結果（１：異常）を一括判定マクロ変数に書き込み、一括判定マクロ変数に書き込まれた判定結果が１になったことに基づき、一括判定マクロ変数を加工機２００へ送信する（ｔ３）。
診断装置１００は、加工３の終了後に、判定部１０４により検知情報に基づいて加工３の加工状態を判定するが、判定結果（０：正常）に関わらず、一括判定マクロ変数は変更しない（ｔ４）。
診断装置１００は、加工４～９について同様の処理を行い、加工９の終了後に、判定部１０４により検知情報に基づいて加工９の加工状態を判定するが、加工９に対する判定結果（０：正常）に関わらず、一括判定マクロ変数は変更しない（ｔ６）。
ここで、加工機２００は、ｔ３で一括判定マクロ変数を受信しているため、加工９の終了後に、加工９の加工状態を判定する（ｔ６）前に先行して工具交換処理（ｔ５）を行い、その後、フィードバック処理（ｔ７）を行う。
図１０は、本実施形態に係る一括判定処理における診断処理の流れを示したフローチャートである。
診断装置１００は、判定部１０４により検知情報に基づいて加工の加工状態を判定し（ステップＳ１１）、判定結果を確認し（ステップＳ１２）、判定結果が正常であれば処理を終了する。
診断装置１００は、判定結果が異常であれば、図８に示した一括判定有効化フラグを確認し（ステップＳ１３）、一括判定有効化フラグがＦａｌｓｅであれば処理を終了する。
診断装置１００は、ステップＳ１３で一括判定有効化フラグがｔｒｕｅの場合、一括判定マクロ変数に１を書き込み（ステップＳ１４）、診断装置１００の送信部１０１ｂは、一括判定マクロ変数を加工機２００へ送信する（ステップＳ１５）。
診断装置１００は、図１０に示した処理を、同一種類の複数の加工に対して繰り返して行う。これにより、図９に示した例では、一括判定マクロ変数の値は、加工１～９の判定結果が格納されることになる。すなわち、送信部１０１ｂは、判定部１０４により複数の加工に含まれるそれぞれの加工毎に判定される判定結果に基づき、加工機２００に対して一括判定マクロ変数を出力する。
なお、加工１～９の間、ステップＳ１２で複数回異常判定された場合、ステップ１５では、異常判定された都度、一括判定マクロ変数を加工機２００へ送信してもよく、最初に異常判定されたときだけ、一括判定マクロ変数を加工機２００へ送信してもよい。
本実施形態では、各判定結果のＯＲを取って１つのマクロ変数に判定結果を集約しているが、これに限定する必要はなく、各加工の判定結果を格納するマクロ変数をそれぞれ用意しても良い。この場合、後述のフィードバック処理では各マクロ変数の値を参照して、処理を行う。
また、本実施形態では、一括判定マクロ変数の値を各加工後に都度更新しているが、最後の加工後（図９の例では加工９）にまとめて書き込むのでも良い。
そして、本実施形態では、診断装置１００は、一括判定マクロ変数を加工機２００へ送信して判定部１０４の判定結果に基づく動作を加工機２００に行わせるが、一括判定マクロ変数および判定結果に基づきどのような動作を行うかは、加工機２００側で決定する。
図１１は、本実施形態に係る加工機の処理の流れを示したフローチャートである。
加工機２００は、診断装置１００から送信される一括判定マクロ変数の受信状況に基づき、一括判定マクロ変数の書込みが完了するのを待つ（ステップＳ２１）。
加工機２００は、一括判定マクロ変数の値を確認し（ステップＳ２２）、診断装置１００から一括判定マクロ変数１を受信しない場合は、一括判定マクロ変数は０、すなわち正常であるので処理を終了する。
一方、加工機２００は、診断装置１００から一括判定マクロ変数１を受信した場合は、アラートメッセージを出力し（ステップＳ２３）、ＮＣプログラムを終了する（ステップＳ２４）。加工機２００は、ＮＣプログラムを再開後に、一括判定マクロ変数を０に初期化する。
ここで、加工機２００は、ステップＳ２３とステップＳ２４の何れか一方のみ実行してもよい。
図１２は、本実施形態と比較例に係る診断処理の流れを示したタイミングチャートである。
図１２（ａ）は、図８に示した一括判定に対応する本実施形態に係る診断処理の流れを示したタイミングチャートであり、図９に示したタイミングチャートと同じである。
図１２（ｂ）は、図８に示した個別判定に対応する比較例に係る診断処理の流れを示したタイミングチャートである。
図１２（ｂ）において、診断装置１００は、ＮＣプログラム開始直後に個別判定マクロ変数の値を０で初期化する（ｔ１１）。診断装置１００は、加工１の終了後に、判定部１０４により検知情報に基づいて加工１の加工状態を判定し、判定結果を個別判定マクロ変数に書き込み、個別判定マクロ変数を加工機２００へ送信する（ｔ１２）。加工機２００は、個別判定マクロ変数に基づき、フィードバック処理を行う（ｔ１３）。
診断装置１００は、加工２～９について同様の処理を行い、加工９の終了後に、判定部１０４により検知情報に基づいて加工９の加工状態を判定し、判定結果を個別判定マクロ変数に書き込み、個別判定マクロ変数を加工機２００へ送信する（ｔ１８）。加工機２００は、個別判定マクロ変数に基づき、フィードバック処理を行い（ｔ１９）、その後、工具交換処理（ｔ２０）を行う。個別判定マクロ変数は、複数の加工に含まれるそれぞれの加工を単位として加工機２００に行わせる第２の指示情報の一例である。
ここで、マクロ変数初期化してから工具交換完了あるいはフィードバック処理完了の遅い方までにかかる時間をサイクルタイムと定義すると、図１２（ａ）に示す実施形態のサイクルタイムは、、図１２（ｂ）に示す比較例のサイクルタイムより短いことがわかる。すなわち、本実施形態では、少ない待機時間で、加工状態の判定結果に基づく動作を加工装置に行わせることができる。
すなわち、比較例では、加工後に判定結果を個別判定マクロ変数に書き込み都度フィードバック処理を行うので、「加工数×フィードバック処理時間」だけサイクルタイムが増加する。
それに対して、本実施形態では、フィードバック処理は１回だけで済み、また最後の加工後にフィードバック処理と工具交換の実行順序を入れ替え、工具交換中にフィードバック処理を先読み実行させることで、サイクルタイムの増加は「フィードバック時間－工具交換時間」に抑えられる。
なお、図８のステップＳ２に示したように、診断装置１００が、一括判定か個別判定かの何れかを行うことに基づき、送信部１０１ｂは、図１２（ａ）のように加工機２００に対して一括判定マクロ変数を出力することと、図１２（ｂ）のように加工機２００に対して個別判定マクロ変数を出力すること、の何れかを行うことができる。
●まとめ●
以上説明したように、本発明の一実施形態に係る診断装置１００は、加工装置の一例である加工機２００が加工を行うときに発した時間変化する物理量の検知情報を取得する取得部の一例である受信部１０１ａと、検知情報に基づいて加工状態を判定する判定部１０４とを備え、判定部１０４の判定結果に基づく動作を加工機２００に行わせる診断装置１００であって、判定結果に基づく動作を、同一種類の複数の加工を単位として加工機２００に行わせる指示情報の一例である一括判定マクロ変数を、加工機２００に対して出力する出力部の一例である送信部１０１ｂを備える。これにより、加工状態の判定結果に基づく動作を少ない待機時間で加工装置に行わせることができる。
送信部１０１ｂは、判定部１０４により複数の加工に含まれるそれぞれの加工毎に判定される判定結果に基づき、加工機２００に対して一括判定マクロ変数を出力する。
送信部１０１ｂは、加工機２００に対して一括判定マクロ変数を出力することと、判定結果に基づく動作を、複数の加工に含まれるそれぞれの加工を単位として加工機２００に行わせる第２の指示情報の一例である個別判定マクロ変数を加工機２００に対して出力すること、の何れかを行う。
加工機２００は、複数の工具２１３により加工を行い、送信部１０１ｂは、判定結果に基づく動作を、同一の工具２１３による複数の加工を単位として加工機２００に行わせる一括判定マクロ変数を、加工機２００に対して出力する。
本発明の一実施形態に係る診断方法は、加工機２００が加工を行うときに発した時間変化する物理量の検知情報を取得する受信部１０１ａによる取得ステップと、検知情報に基づいて加工状態を判定する判定部１０４による判定ステップと、判定部１０４の判定結果に基づく動作を、同一種類の複数の加工を単位として加工機２００に行わせる一括判定マクロ変数に基づき、加工機２００が行う動作ステップと、を備える。
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５４ 通信Ｉ／Ｆ
５５ 駆動制御回路
５６ モータ
５７ センサ
５８ バス
６１ ＣＰＵ
６２ ＲＯＭ
６３ ＲＡＭ
６４ 通信Ｉ／Ｆ
６５ ＨＤＤ
６６ バス
１００ 診断装置
１０１ 通信制御部
１０１ａ 受信部
１０１ｂ 送信部
１０２ 受付部
１０３ 特徴量算出部
１０４ 判定部
１０５ 生成部
１０６ 信号処理部
１１１ 記憶部
２００ 加工機
２０１ 数値制御部
２０２ 通信制御部
２０３ 工作機械
２１１ センサ
２１２ 駆動部
２１３ 工具

Claims (7)

  1. 加工装置が加工を行うときに発した時間変化する物理量の検知情報を取得する取得部を備え、
    前記検知情報に基づいて判定される加工状態の判定結果に基づく動作を前記加工装置に行わせる診断装置であって、
    前記判定結果に基づく動作を、同一種類の複数の加工を単位として前記加工装置に行わせる指示情報を、前記加工装置に対して出力する出力部を備えた診断装置。
  2. 前記出力部は、前記複数の加工に含まれるそれぞれの加工毎に判定される前記判定結果に基づき、前記加工装置に対して前記指示情報を出力する請求項１記載の診断装置。
  3. 前記出力部は、前記加工装置に対して前記指示情報を出力することと、前記判定結果に基づく動作を、前記複数の加工に含まれるそれぞれの加工を単位として前記加工装置に行わせる第２の指示情報を、前記加工装置に対して出力すること、の何れかを行う請求項１または２記載の診断装置。
  4. 前記加工装置は、複数の工具により加工を行い、
    前記出力部は、前記判定結果に基づく動作を、同一の前記工具による複数の加工を単位として前記加工装置に行わせる前記指示情報を、前記加工装置に対して出力する請求項１～３の何れか記載の診断装置。
  5. 加工装置と、
    前記加工装置が加工を行うときに発した時間変化する物理量の検知情報を取得する取得部を備え、前記検知情報に基づいて加工状態を判定する診断装置と、を備えた診断システムであって、
    前記診断装置は、前記判定結果に基づく動作を、同一種類の複数の加工を単位として前記加工装置に行わせる指示情報を、前記加工装置に対して出力する出力部を備え、
    前記加工装置は、前記判定結果に基づく動作を、同一種類の複数の加工を単位として行う診断システム。
  6. 加工装置が加工を行うときに発した時間変化する物理量の検知情報を取得する取得ステップと、
    前記検知情報に基づいて加工状態を判定する判定ステップと、
    前記加工状態の判定結果に基づく動作を、同一種類の複数の加工を単位として前記加工装置が行う動作ステップと、
    を備えた診断方法。
  7. コンピュータに請求項６記載の診断方法を実行させるための診断プログラム。
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