JP2022147687A - 加工状態推定方法及び加工状態推定システム - Google Patents

Abstract

【課題】加工状態を精度良く推定することができる加工状態推定方法及び加工状態推定システムを提供すること。【解決手段】加工状態推定システム１は、観測装置２０及び推定演算装置３０を備える。推定演算装置３０は、観測装置２０からＡＥ信号Ｓ１及び振動加速度信号Ｓ２を取得する信号取得部３１と、ＡＥ信号Ｓ１を振動加速度信号Ｓ２の実効値で除することにより基準化した第一値Ｋ１を算出する第一基準化演算部３２と、第一値Ｋ１を第一値Ｋ１自身の一部の周波数領域の実効値で除することにより基準化した第二値Ｋ２を算出する第二基準化演算部３３と、第二値Ｋ２と相関関係にある加工状態を推定する表面粗さ推定部３５と、を有する。【選択図】図４

Description

本発明は、加工状態推定方法及び加工状態推定システムに関する。

一般に、工作機械の工具を用いて工作物を加工する場合、工具の劣化が生じて加工精度の低下が生じる虞がある。従って、工具の劣化を管理し、工具の修正を適宜行うことにより、工作物の加工精度を維持することは極めて肝要である。このため、従来から、特許文献１及び特許文献２には、工具による工作物の加工に伴い、周波数特性を有して発生するアコースティックエミッション（Acoustic Emission：ＡＥ）を表すアコースティックエミッション信号（以下、「ＡＥ信号」と称呼する。）を取得し、工具が工作物を加工した際の加工状態を推定する技術が開示されている。

特開２０００－２３３３６９号公報 特開２０２０－６９６３９号公報

上述した従来の技術によれば、工具による工作物の加工中に取得されるＡＥ信号を取得し、取得したＡＥ信号を解析することによって加工状態を推定することができる。これにより、推定される加工状態に基づいて工具を修正するタイミングを設定することが可能である。

ところで、上述した従来の技術においては、取得したＡＥ信号には加工等に伴って発生する外乱等が重畳しており、加工状態の推定精度を十分に確保できない。工具を修正する場合、修正に要する時間や修正に要するコストが必要になるため、加工状態を推定する際の推定精度を向上させることは重要である。従って、ＡＥ信号を用いて加工状態を推定する場合には、取得したＡＥ信号に含まれている加工状態との関連性の高い情報を用いて、加工状態の推定精度を向上させることが望まれる。

本発明は、関連性の高い情報を用いて加工状態を精度良く推定することができる加工状態推定方法及び加工状態推定システムを提供することを目的とする。

（加工状態推定方法）
工具によって工作物を加工する工作機械に適用され、工具が工作物を加工した際の加工状態を推定する加工状態推定方法であって、工具による工作物の加工に伴い、周波数特性を有して発生するＡＥを観測し、観測されたＡＥを表すＡＥ信号をＡＥ信号の一部の周波数領域の実効値で除することにより基準化した値を算出し、算出した値と相関関係にある加工状態を推定する。

（加工状態推定システム）
工具によって工作物を加工する工作機械に適用され、工具が工作物を加工した際の加工状態を推定する加工状態推定システムであって、工具による工作物の加工に伴い周波数特性を有して発生するＡＥ、及び、工具による工作物の加工に伴いＡＥと同時に発生する振動加速度を観測する観測装置を有すると共に、観測装置から観測されたＡＥを表すＡＥ信号及び振動加速度を表す振動加速度信号を取得する信号取得部と、信号取得部によって取得されたＡＥ信号を振動加速度信号の実効値で除することにより基準化した第一値を算出する第一基準化演算部と、第一基準化演算部によって算出された第一値を第一値自身の一部の周波数領域の実効値で除することにより基準化した第二値を算出する第二基準化演算部と、第二基準化演算部によって算出された第二値と相関関係にある加工状態を推定する推定部と、を有する推定演算装置と、を備える。

これらによれば、ＡＥ信号を、ＡＥ信号の一部の周波数領域の実効値によって基準化された加工状態に関連性の高い情報を用いて、工具が工作物を加工した際の加工状態を精度良く推定することができる。又、加工状態推定システムは、推定された工作物の加工面の加工状態を用いて、工作物を加工する工作機械の工具の劣化状態も精度良く推定することができる。これにより、工作機械においては、良好な加工精度を維持することができると共に、適切なタイミングにおいて工具を修正することができる。

従って、工作機械の工具を過度に修正したり、修正が遅れたりすることを防止することができる。これにより、工具を修正するために要する修正時間を短縮することができると共に、工具を修正するためのコストを低減することができる。

加工状態推定システムの構成を示す図である。 図１の工作機械の一例である研削装置の構成を示す図である。 観測装置の構成及び配置を説明するための図である。 推定演算装置の機能ブロック構成を示す図である。 観測装置によって取得された信号波形を示す図である。 推定演算装置によって演算された統計演算量の一例である標準偏差を説明するための図である。 推定演算装置によって演算された統計演算量の一例であり、図６の場合とは異なる周波数領域における標準偏差を説明するための図である。 推定演算装置によって演算された統計演算量の一例である尖り度を説明するための図である。 推定演算装置によって推定された加工状態の推定精度を説明するための図である。

（１．加工状態推定システムの適用対象の工作機械）
加工状態推定システムは、工作機械の工具によって工作物が加工された際の加工状態を推定する。工作物を加工する工作機械としては、切削加工を行う各種切削装置（例えば、歯車加工装置やマシニングセンタ等）、研削加工を行う各種研削装置（例えば、円筒研削盤やカム研削盤、平面研削盤等）を挙げることができる。

本例においては、工作機械として、粗研削、精研削、微研削、スパークアウト等の研削加工を経て工作物を研削する研削装置を例示する。ここで、研削装置によって研削加工される工作物としては、例えば、単純軸状部材や、クランクシャフト、カムシャフト、平板等を挙げることができる。尚、本例の工作物としては、後述するように、円筒研削盤によって断面円形の単純軸状部材が研削加工される場合を例示する。

（２．加工状態推定システム１の構成の概要）
次に、加工状態推定システム１の構成の概要について、図１を参照して説明する。加工状態推定システム１は、少なくとも１台の研削装置１０と、観測装置２０と、少なくとも１つの推定演算装置３０とを備える。研削装置１０は、１台を対象としても良いし、図１に示すように、複数台を対象としても良い。

本例の加工状態推定システム１は、複数台の研削装置１０を備える場合を例示する。そして、本例の加工状態推定システム１は、各々の研削装置１０に観測装置２０が設けられると共に、研削装置１０の各々に設けられた複数の推定演算装置３０を備える場合を例に挙げる。尚、本例では、推定演算装置３０は、各々の研削装置１０に一対一で設けられて、所謂、エッジコンピュータとして機能し、高速演算処理を実現可能としている。

研削装置１０は、粗研削、精研削、微研削、スパークアウト等の研削加工を経て工作物Ｗを研削加工する。研削装置１０には、少なくとも、工作物Ｗの研削加工面Ｗ１の研削加工中において観測可能な物理量を取得する観測装置２０が設けられている。

観測装置２０は、研削装置１０が工作物Ｗの研削加工面Ｗ１の研削加工中に観測されるＡＥ信号Ｓ１を取得する。又、本例の観測装置２０は、ＡＥ信号と同時に観測される振動加速度を表す振動加速度信号Ｓ２を取得する。

このため、本例の観測装置２０は、ＡＥ信号Ｓ１を検出するＡＥセンサ２１を備えると共に、振動加速度信号Ｓ２を検出する振動センサ２２を備える。観測装置２０は、周波数特性を有するＡＥ信号Ｓ１を推定演算装置３０に出力すると共に、ＡＥ信号Ｓ１と同時に観測された振動加速度信号Ｓ２を推定演算装置３０に出力する。

推定演算装置３０は、観測装置２０から出力されたＡＥ信号Ｓ１及び振動加速度信号Ｓ２（軸方向振動加速度信号及び径方向振動加速度信号の少なくとも一方。以下同じ）を取得する。そして、推定演算装置３０は、ＡＥ信号を振動加速度信号Ｓ２の実効値で除することによって基準化した第一値を算出する。更に、推定演算装置３０は、第一値を更に第一値自身の一部の周波数領域における実効値で除することにより基準化した第二値を算出する。ここで、本例における「一部の周波数領域」としては、第一値自身の低周波数成分であり、例えば、３００から５００ｋＨｚ程度の周波数領域を例示することができる。

又、推定演算装置３０は、第二値即ちＡＥ信号Ｓ１の評価における動的な接触による影響及び信号の伝播経路による影響を抑制するために基準化されたＡＥ信号のうち、特定の周波数領域を濾波したＡＥ信号について、各種統計演算量を演算する。尚、本例における「特定の周波数領域」としては、例えば、５００ｋＨｚから１ＭＨｚ、及び、１．２ＭＨｚ以上の周波数領域を例示することができる。そして、推定演算装置３０は、演算により得られた統計演算量のうちから選定したパラメータを重回帰分析することにより、研削加工面Ｗ１の表面粗さを推定する。

ここで、推定演算装置３０によって演算される各種統計演算量、即ち、重回帰分析に用いられるパラメータとしては、例えば、ピーク値、平均値、標準偏差、尖り度、歪度を例示することができる。更に、その他の各種統計演算量（パラメータ）としては、実効値（ＡＥ信号等の交流波形においては標準偏差に略等しい）、波高率（所謂クレストファクタであって、ピーク値を実効値で除した値）、波形率（実効値を平均値で除した値）を例示することができる。又、重回帰分析することによって得られる相関関係は、基準化された第二値を統計演算することによって得られる各種統計演算量と、実験的に予め粗さ計２により実測された工作物Ｗの研削加工面Ｗ１の表面粗さ（実粗さ値）との相関を表す。

（３．加工状態推定システム１の構成の詳細）
加工状態推定システム１の構成について、図１を参照して、より詳細に説明する。加工状態推定システム１は、複数台の研削装置１０、各々の研削装置１０に設けられた観測装置２０、各々の研削装置１０に設けられた推定演算装置３０を備える。

研削装置１０は、砥石Ｔを用いて工作物Ｗの研削加工面Ｗ１の研削加工を行う研削盤１１と、研削盤１１を制御する制御装置１２とを主に備える。本例においては、研削盤１１として、図２に示すように、砥石台トラバース型の円筒研削盤４０を例に挙げる。

円筒研削盤４０は、軸状部材である工作物Ｗの外周面即ち研削加工面Ｗ１を研削するための工作機械である。円筒研削盤４０は、図２に示すように、主としてベッド４１、主軸台４２、心押台４３、トラバースベース４４、砥石台４５、砥石車４６（砥石Ｔ）、定寸装置４７、及び、砥石車修正装置４８を備える。

ベッド４１は、設置面上に固定されている。主軸台４２は、ベッド４１の上面において、Ｘ軸方向の手前側（図２の下側）且つＺ軸方向の一端側（図２の左側）に設けられている。主軸台４２は、工作物ＷをＺ軸回りに回転可能に支持する。工作物Ｗは、主軸台４２に設けられたモータ４２ａの駆動により回転される。

心押台４３は、ベッド４１の上面において、主軸台４２に対してＺ軸方向に対向する位置、即ち、Ｘ軸方向の手前側（図２の下側）且つＺ軸方向の他端側（図２の右側）に設けられている。これにより、工作物Ｗは、主軸台４２及び心押台４３によって回転可能に両端支持される。

トラバースベース４４は、ベッド４１の上面において、Ｚ軸方向に移動可能に設けられている。トラバースベース４４は、ベッド４１に設けられたモータ４４ａの駆動により移動する。砥石台４５は、トラバースベース４４の上面において、Ｘ軸方向に移動可能に設けられている。砥石台４５は、トラバースベース４４に設けられたモータ４５ａの駆動により移動する。砥石車４６（工具Ｔ）は、砥石台４５に回転可能に支持されている。砥石車４６は、砥石台４５に設けられたモータ４６ａの駆動により回転する。砥石車４６は、複数の砥粒がボンド材により固定されて構成されている。

定寸装置４７は、工作物Ｗの寸法（径）を測定する。定寸装置４７は、ベッド４１の上面において、Ｚ軸方向に移動可能に設けられている。定寸装置４７は、ベッド４１に設けられた送り機構４７ａによりＺ軸方向の位置が制御される。

砥石車修正装置４８は、砥石車４６の形状を修正する。即ち、砥石車修正装置４８は、砥石車４６のツルーイングやドレッシングを行う装置である。ここで、ツルーイングは、形直し作業であり、研削加工によって砥石車４６に劣化、例えば、摩耗や摩滅、砥粒の脱落、或いは、砥粒の破砕等が生じた場合に工作物Ｗの形状に合わせて砥石車４６を成形する作業、偏摩耗による砥石車４６の振れを取り除く作業である。ドレッシングは、砥石車４６の目直し（目立て）作業であり、砥粒の突き出し量を調整する作業、砥粒の切れ刃を創成する作業である。つまり、ドレッシングは、目つぶれや、目詰まり、目こぼれ等を修正する作業であり、通常、ツルーイング後に行われる。

制御装置１２は、ＣＮＣ装置及びＰＬＣ装置等を含み、本例においては円筒研削盤４０（研削盤１１）に設けられる。制御装置１２は、工作物Ｗの形状、加工条件、砥石車４６（工具Ｔ）の形状、クーラントの供給タイミング情報等の作動指令データに基づいて生成されたＮＣプログラムに従い、円筒研削盤４０における各モータ４２ａ，４４ａ，４５ａ，４６ａ等を制御する。即ち、制御装置１２は、動作指令データが入力されることにより、動作指令データに基づいてＮＣプログラムを生成する。

これにより、制御装置１２は、円筒研削盤４０（研削盤１１）の作動を制御して、工作物Ｗの研削加工面Ｗ１の研削加工を行う。ここで、制御装置１２は、定寸装置４７により測定される工作物Ｗの寸法（径）に基づいて、工作物Ｗの研削加工面Ｗ１が仕上形状となるまで研削加工を行う。このため、制御装置１２が生成するＮＣプログラムは、研削加工内容、即ち、粗研削、精研削、微研削及びスパークアウト等に応じて生成される。

又、制御装置１２は、ベッド４１に設けられており、推定演算装置３０と通信可能とされている（図１を参照）。これにより、本例の制御装置１２は、砥石車４６を修正するタイミングとして、推定演算装置３０から出力される修正信号Ｒを取得したタイミングにおいて、各モータ４２ａ，４４ａ，４５ａ，４６ａ及び砥石車修正装置４８等を制御することにより、砥石車４６の修正（ツルーイング又は／及びドレッシング）を行う。ここで、本例の推定演算装置３０は、後述するように、推定した研削加工面Ｗ１の加工状態即ち表面粗さに基づいて、修正信号Ｒを制御装置１２に対して出力する。

観測装置２０は、図２及び図３に示すように、ＡＥセンサ２１と、振動センサ２２とを備える。ここで、本例においては、振動センサ２２は、軸方向振動センサ２２１及び径方向振動センサ２２２を備える。ＡＥセンサ２１、振動センサ２２（軸方向振動センサ２２１及び径方向振動センサ２２２）は、例えば、円筒研削盤４０（研削盤１１）の心押台４３に設けられる。但し、ＡＥセンサ２１及び振動センサ２２（軸方向振動センサ２２１及び径方向振動センサ２２２）の設置場所は、心押台４３に限られず、円筒研削盤４０（研削盤１１）の構成部材（主軸台４２や砥石台４５等）に設けることも可能である。

ＡＥセンサ２１は、円筒研削盤４０（研削盤１１）が工作物Ｗの研削加工面Ｗ１を研削加工している状態において観測可能なＡＥ信号Ｓ１を所定のサンプリングレートによって取得する。振動センサ２２は、円筒研削盤４０（研削盤１１）が工作物Ｗの研削加工面Ｗ１を研削加工している状態において観測可能な振動加速度信号Ｓ２を所定のサンプリングレートによって取得する。

ここで、本例においては、振動センサ２２は、軸方向振動センサ２２１及び径方向振動センサ２２２によって構成される。軸方向振動センサ２２１は、例えば、工作物Ｗの軸方向に沿うように心押台４３に設けられている。軸方向振動センサ２２１は、円筒研削盤４０（研削盤１１）が工作物Ｗの研削加工面Ｗ１を研削加工している状態において観測可能な軸方向振動加速度信号Ｓ２１を所定のサンプリングレートによって取得する。径方向振動センサ２２２は、例えば、工作物Ｗの径方向に沿うように心押台４３に設けられている。径方向振動センサ２２２は、円筒研削盤４０（研削盤１１）が工作物Ｗの研削加工面Ｗ１を研削加工している状態において観測可能な径方向振動加速度信号Ｓ２２を所定のサンプリングレートによって取得する。

観測装置２０は、ＡＥセンサ２１によって取得されたＡＥ信号Ｓ１を推定演算装置３０に出力すると共に、振動センサ２２（軸方向振動センサ２２１及び径方向振動センサ２２２）によって取得された振動加速度信号Ｓ２（軸方向振動加速度信号Ｓ２１及び径方向振動加速度信号Ｓ２２）を推定演算装置３０に出力する（図１を参照）。ここで、観測装置２０から出力されるＡＥ信号Ｓ１及び振動加速度信号Ｓ２（軸方向振動加速度信号Ｓ２１及び径方向振動加速度信号Ｓ２２）は、工作物Ｗの研削加工面Ｗ１の研削加工時において同時に取得された信号である。

推定演算装置３０は、図４に示すように、信号取得部３１、第一基準化演算部３２、第二基準化演算部３３、統計演算部３４、表面粗さ推定部３５、判定部３６、出力部３７を備える。

信号取得部３１は、図５に示すように、ＡＥセンサ２１によって取得されたＡＥ信号Ｓ１を取得すると共に、ＡＥセンサ２１と同時に振動センサ２２によって取得された振動加速度信号Ｓ２を取得する。より詳しく説明すると、本例の信号取得部３１は、ＡＥ信号Ｓ１と共に、軸方向振動センサ２２１及び径方向振動センサ２２２の各々によって取得された軸方向振動加速度信号Ｓ２１及び径方向振動加速度信号Ｓ２２を取得する。尚、信号取得部３１が取得する図５に示したＡＥ信号Ｓ１は、フィルタ処理等が施されていない生波形であり、一連の研削加工工程、即ち、粗研削、精研削、微研削及びスパークアウトについて観察された波形である。

第一基準化演算部３２は、信号取得部３１によって取得されたＡＥ信号Ｓ１（図５に示す生波形）を、振動加速度信号Ｓ２を用いて基準化した第一値Ｋ１を算出する。具体的に、第一基準化演算部３２は、ＡＥセンサ２１によって取得されたＡＥ信号Ｓ１について、例えば、ＡＥセンサ２１の公称周波数特性の周波数範囲のバンドパスフィルタを用いたフィルタ処理により、ＡＥ信号Ｓ１１の波形が得られる。尚、本例においては、ＡＥ信号Ｓ１に対してフィルタ処理を行うようにするが、必要に応じて、フィルタ処理を省略、即ち、ＡＥ信号Ｓ１の生波形を用いることも可能である。

次に、第一基準化演算部３２は、軸方向振動加速度信号Ｓ２１及び径方向振動加速度信号Ｓ２２の二乗平均平方根Ｎａを算出する。そして、第一基準化演算部３２は、ＡＥ信号Ｓ１１（又は、ＡＥ信号Ｓ１）を算出した二乗平均平方根Ｎａ（又は、振動加速度信号Ｓ２の値）で除することにより基準化した第一値Ｋ１（＝Ｓ１１／Ｎａ）を算出する。ここで、第一基準化演算部３２は、研削加工工程ごと、即ち、粗研削、精研削、微研削及びスパークアウトの各々について、第一値Ｋ１を算出することができる。

第二基準化演算部３３は、第一値Ｋ１の波形のうち、低周波領域の実効値Ｎｊを算出する。尚、本例においては、低周波領域として、例えば、３００ｋＨｚから５００ｋＨｚを例示することができる。そして、第二基準化演算部３３は、第一基準化演算部３２によって算出された第一値Ｋ１を実効値Ｎｊで除することにより基準化した第二値Ｋ２（＝Ｋ１／Ｎｊ）を算出する。ここで、第二基準化演算部３３は、研削加工工程ごと、即ち、粗研削、精研削、微研削及びスパークアウトの各々について、第二値Ｋ２を算出する。

統計演算部３４は、第二値Ｋ２について、特定の周波数領域として、第一周波数領域（例えば、５００ｋＨｚから１ＭＨｚ）のバンドパスフィルタを用いてフィルタ処理された第一濾波Ｈ１と第二周波数領域（例えば、１．２ＭＨｚ以上）のハイパスフィルタを用いてフィルタ処理された第二濾波Ｈ２を生成する。そして、統計演算部３４は、加工時刻により同定可能な研削加工面Ｗ１における複数の研削点（例えば、７箇所）における第一濾波の第二値Ｋ２及び第二濾波の第二値Ｋ２について統計演算を行い、統計演算量を算出する。即ち、本例の統計演算部３４は、各々の統計演算量として、７つの値を算出する。

ここで、本例においては、統計演算量として、図６、図７及び図８に示すように、粗研削における第一濾波Ｈ１及び第二濾波Ｈ２の標準偏差と精研削における第一濾波Ｈ１の尖り度を例示する。図６、図７及び図８においては、７つの工作物Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃ，Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆ，Ｗｇの各々について、複数の研削点（７箇所）の標準偏差又は尖り度を例示している。尚、工作物Ｗの研削加工時期について、工作物Ｗａが最初に研削加工され、Ｗｂ，Ｗｃ，Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆの順に工作物Ｗｇが最後に研削加工されるものとする。

これらから明らかなように、粗研削における第二値Ｋ２の標準偏差については、研削加工時期が最初の工作物Ｗａは全体として小さく、研削加工時期が最後の工作物Ｗｇは全体として大きくなる傾向を有している。又、精研削における第二値Ｋ２の尖り度についても、研削加工時期が最初の工作物Ｗａは全体として小さく、研削加工時期が最後の工作物Ｗｇは全体として大きくなる傾向を有している。即ち、これらの傾向は、工作物Ｗの研削加工面Ｗ１の加工状態即ち表面粗さに影響する加工状態の変化に起因したものと考えられる。

表面粗さ推定部３５は、統計演算部３４によって統計演算された各種統計演算量のうちから適宜選択される複数の統計演算量（例えば、標準偏差や尖り度等）をパラメータとし、これら複数のパラメータを用いた重回帰分析を行うことにより、研削加工面Ｗ１の表面粗さＳｓを推定する。ここで、適宜選択される複数の統計演算量としては、例えば、粗さ計２によって実験的に予め測定された研削加工面Ｗ１の実粗さ値Ｓｊの変化傾向と同じ変化傾向を示す統計演算量を選択することができる。従って、予め重回帰分析を網羅的に繰り返し実施し、得られる統計演算量（即ち、パラメータ）のｐ値に基づくことにより、最適な統計演算量をパラメータとして選択することができる。

ここで、表面粗さ推定部３５によって推定された表面粗さＳｓの推定精度について、図９を用いて説明する。図９は、１１個の評価サンプルについて、表面粗さ推定部３５によって推定された表面粗さＳｓ（白抜きの四角によって示す）と、粗さ計２によって実測された表面粗さＳｊ（梨地の四角によって示す）との対比を示す。

尚、図９において、評価サンプル１及び評価サンプル２については、研削加工時の加工能率（単位加工時間・単位砥石幅当たりの除去体積）が大きい場合を示し、評価サンプル３から評価サンプル１１については、研削加工時の加工能率が評価サンプル１及び評価サンプル２よりも小さい場合を示す。又、同一の研削加工時の加工能率において、評価サンプルの番号が大きくなる程、同一の砥石車４６（工具Ｔ）による研削加工時期が遅くなる。

図９からも明らかなように、表面粗さ推定部３５によって推定された表面粗さＳｓは、表面粗さＳｊ（実粗さ値）の大きさ及び変化傾向に対して精度良く一致する。特に、表面粗さＳｓの表面粗さＳｊ（実粗さ値）との誤差については、数％程度の誤差であり、表面粗さ推定部３５によって推定された表面粗さＳｓの推定精度が高いことが理解できる。

判定部３６は、図４に示すように、推定された研削加工面Ｗ１の表面粗さＳｓが、研削加工工程（即ち、粗研削、精研削、微研削及びスパークアウト）ごとに研削加工面Ｗ１について予め設定された基準表面粗さＳｒ以上であるか否かを判定する。そして、判定部３６は、表面粗さＳｓが基準表面粗さＳｒ以上であれば、円筒研削盤４０（研削盤１１）の砥石車４６（工具Ｔ）の劣化が進んでおり、研削加工面Ｗ１を適切に研削加工することができない、即ち、修正が必要であると判定する。一方、判定部３６は、表面粗さＳｓが基準表面粗さＳｒ未満であれば、円筒研削盤４０（研削盤１１）の砥石車４６（工具Ｔ）の劣化が進んでおらず、研削加工面Ｗ１を適切に研削加工することができる、即ち、修正が不要であると判定する。

出力部３７は、判定部３６による判定結果に応じて、修正信号Ｒを制御装置１２に対して出力する。即ち、出力部３７は、判定部３６によって砥石車４６（工具Ｔ）の修正が必要であると判定された場合、修正信号Ｒを制御装置１２に対して出力する。又、出力部３７は、判定部３６によって砥石車４６（工具Ｔ）の修正が不要であると判定された場合、修正信号Ｒを制御装置１２に対して出力しない。

これにより、円筒研削盤４０（研削盤１１）の制御装置１２においては、砥石車４６（工具Ｔ）の劣化が進んだ場合、即ち、砥石車４６（工具Ｔ）の修正が必要な場合には、図１に示すように、推定演算装置３０から修正信号Ｒを取得する。そして、制御装置１２は、砥石車修正装置４８を制御して、砥石車４６の修正を行う。即ち、砥石車修正装置４８は、砥石車４６に対して、ツルーイング又は／及びドレッシングを行う。これにより、適切なタイミングにより、且つ、適切な回数だけ、砥石車４６の修正を行うことができる。従って、修正に要する時間を短縮することができると共に、修正に要するコストも低減することができる。

以上の説明からも理解できるように、本例の加工状態推定システム１によれば、ＡＥ信号Ｓ１及び振動加速度信号Ｓ２（軸方向振動加速度信号Ｓ２１及び径方向振動加速度信号Ｓ２２）を用いて、工作物Ｗの研削加工面Ｗ１における加工状態である表面粗さＳｓを精度良く推定することができる。そして、加工状態推定システム１は、推定された表面粗さＳｓを用いて、研削加工面Ｗ１を研削加工する研削装置１０である円筒研削盤４０（研削盤１１）の砥石車４６（工具Ｔ）の劣化の進行具合を判定して、修正信号Ｒを出力することができる。これにより、研削装置１０の制御装置１２は、修正信号Ｒを取得したタイミングにおいて、砥石車修正装置４８を制御し、砥石車４６をツルーイング又は／及びドレッシングして修正することができる。

従って、円筒研削盤４０（研削盤１１）の砥石車４６（工具Ｔ）を過度に修正したり、修正が遅れたりすることを防止することができる。これにより、砥石車４６を修正するために要する修正時間を短縮することができると共に、砥石車４６を修正するためのコストを低減することができる。

（５．その他の別例）
上述した本例においては、第一基準化演算部３２がＡＥ信号Ｓ１を振動加速度信号Ｓ２を用いて基準化して第一値Ｋ１を算出し、第二基準化演算部３３が第一値Ｋ１を第一値Ｋ１自身の低周波領域の実効値Ｎｊを用いて基準化して第二値Ｋ２を算出する。そして、上述した本例においては、統計演算部３４が第二値Ｋ２について統計演算を行うことによって統計演算量を算出し、表面粗さ推定部３５が最適な統計演算量を用いて表面粗さＳｓを推定するようにした。

しかしながら、必要に応じて、第一基準化演算部３２は、振動加速度信号Ｓ２を用いることに代えて、ＡＥ信号Ｓ１を、ＡＥ信号Ｓ１の一部の周波数領域（低周波領域）の実効値Ｎｊを用いて基準化して第一値Ｋ１を算出することができる。そして、この場合、統計演算部３４が第一値Ｋ１について統計演算を行うことによって統計演算量を算出し、表面粗さ推定部３５が最適な統計演算量を用いて表面粗さＳｓを推定することができる。

又、この場合、実効値Ｎｊを用いて基準化した第一値Ｋ１について、第二基準化演算部３３が振動加速度信号Ｓ２の二乗平均平方根Ｎａ即ち実効値を用いて基準化して第二値Ｋ２を算出することもできる。この場合、統計演算部３４が第二値Ｋ２について統計演算を行うことによって統計演算量を算出し、表面粗さ推定部３５が最適な統計演算量を用いて表面粗さＳｓを推定することができる。即ち、第一基準化演算部３２及び第二基準化演算部３３の各々が基準化のために用いる実効値を異ならせても、又、統計演算部３４が第一値Ｋ１又は第二値Ｋ２を用いて統計演算量を算出しても、上述した本例と同様の効果が得られる。

又、上述した本例においては、加工状態推定システム１は、研削装置１０が研削盤１１としての円筒研削盤４０を備えるようにした。そして、加工状態推定システム１は、円筒研削盤４０によって研削加工される軸状部材である工作物Ｗの研削加工面Ｗ１の加工状態即ち表面粗さＳｓを推定するようにした。

又、上述した本例においては、加工状態推定システム１は、研削装置１０によって工作物Ｗが研削加工された際の加工状態を推定するようにした。しかし、加工状態推定システム１は、切削装置によって工作物Ｗが切削加工された際の加工状態を推定することも可能である。

又、加工状態は、表面粗さに限定されない。加工状態推定システム１は、例えば、工具Ｔが工作物Ｗに接触することによって形成される形状（外形線や内形線、段差）等についても、推定演算装置３０がＡＥ信号Ｓ１を用いて加工状態として形状等を正確に推定することができる。

又、上述した本例においては、推定演算装置３０は、推定した表面粗さＳｓに基づいて、工具Ｔを修正するための修正信号Ｒを出力するようにした。しかしながら、推定演算装置３０は、推定した表面粗さＳｓに基づいて、工作機械が工具Ｔを用いて工作物Ｗを加工する加工条件を適正に変更するための信号を出力することもできる。これにより、工作機械においては、出力された信号を取得することにより、加工条件を適正に変更して工作物Ｗを精度良く加工することができる。

更に、上述した本例においては、観測装置２０が工作機械である円筒研削盤４０（研削盤１１）の構成部材である心押台４３に設けられたＡＥセンサ２１を備え、砥石車４６（工具Ｔ）と工作物Ｗとが接触して工作物Ｗの研削加工面Ｗ１を研削加工する際に発生するＡＥ信号Ｓ１を取得するようにした。そして、取得したＡＥ信号Ｓ１を用いて、研削加工面Ｗ１の表面状態としての表面粗さＳｓ、ひいては砥石車４６（工具Ｔ）による加工状態を推定するようにした。

しかしながら、観測装置２０は、心押台４３を含む円筒研削盤４０（研削盤１１）の構成部材から伝播するＡＥ信号Ｓ１を取得することに限られるものではない。観測装置２０が円筒研削盤４０（研削盤１１）の他の構成部材を介して取得したＡＥ信号や振動等に基づいて、研削加工面Ｗ１の表面状態としての表面粗さＳｓ、換言すれば、砥石車４６（工具Ｔ）による加工状態を推定することも可能である。

１…加工状態推定システム、２…粗さ計、１０…研削装置、１１…研削盤、１２…制御装置、２０…観測装置、２１…ＡＥセンサ、２２…振動センサ、２２１…軸方向振動センサ、２２２…径方向振動センサ、３０…推定演算装置、３１…信号取得部、３２…第一基準化演算部、３３…第二基準化演算部、３４…統計演算部、３５…表面粗さ推定部、３６…判定部、３７…出力部、４０…円筒研削盤、４１…ベッド、４２…主軸台、４２ａ…モータ、４３…心押台、４４…トラバースベース、４４ａ…モータ、４５…砥石台、４５ａ…モータ、４６…砥石車、４６ａ…モータ、４７…定寸装置、４７ａ…送り機構、４８…砥石車修正装置、４９…クーラント装置、Ｈ１…第一濾波、Ｈ２…第二濾波、Ｋ１…第一値、Ｋ２…第二値、Ｎａ…二乗平均平方根、Ｎｊ…実効値、Ｒ…修正信号、Ｓ１…ＡＥ信号、Ｓ２…振動加速度信号、Ｓ２１…軸方向振動加速度信号、Ｓ２２…径方向振動加速度信号、Ｓｊ…実粗さ値、Ｓｓ…（推定された）表面粗さ値（加工状態）、Ｔ…工具、Ｗ…工作物、Ｗ１…研削加工面

Claims (7)

1. 工具によって工作物を加工する工作機械に適用され、前記工具が前記工作物を加工した際の加工状態を推定する加工状態推定方法であって、
   前記工具による前記工作物の加工に伴い、周波数特性を有して発生するアコースティックエミッションを観測し、
   観測された前記アコースティックエミッションを表すアコースティックエミッション信号を前記アコースティックエミッション信号の一部の周波数領域の実効値で除することにより基準化した値を算出し、算出した前記値と相関関係にある前記加工状態を推定する、加工状態推定方法。
2. 更に、前記工具による前記工作物の加工に伴い、前記アコースティックエミッションと同時に発生する振動加速度を観測し、
   前記アコースティックエミッション信号を、観測された前記振動加速度を表す振動加速度信号の実効値で除することにより基準化した第一値を算出し、更に前記第一値自身の一部の周波数領域の実効値で除することにより基準化した第二値を算出し、前記第二値と相関関係にある前記加工状態を推定する、請求項１に記載の加工状態推定方法。
3. 算出された前記値、前記第一値及び前記第二値のうちの少なくとも一つを統計演算することにより得られる複数の統計演算量をパラメータとし、前記パラメータを用いた重回帰分析を行うことにより前記相関関係を求め、前記加工状態を推定する、請求項１又は２に記載の加工状態推定方法。
4. 推定された前記加工状態に基づいて、前記工具を修正するタイミングを設定する、又は、前記工作機械が前記工具を用いて前記工作物を加工する加工条件を変更する、請求項１－３のうちの何れか一項に記載の加工状態推定方法。
5. 前記工作機械は、前記工具としての砥石を有し、前記砥石により前記工作物を研削加工する研削装置である、請求項１－４の何れか一項に記載の加工状態推定方法。
6. 前記加工状態は、表面粗さとして推定される、請求項１－５の何れか一項に記載の加工状態推定方法。
7. 工具によって工作物を加工する工作機械に適用され、前記工具が前記工作物を加工した際の加工状態を推定する加工状態推定システムであって、
   前記工具による前記工作物の加工に伴い周波数特性を有して発生するアコースティックエミッション、及び、前記工具による前記工作物の加工に伴い前記アコースティックエミッションと同時に発生する振動加速度を観測する観測装置を有すると共に、
   前記観測装置から観測された前記アコースティックエミッションを表すアコースティックエミッション信号及び前記振動加速度を表す振動加速度信号を取得する信号取得部と、
   前記信号取得部によって取得された前記アコースティックエミッション信号を前記振動加速度信号の実効値で除することにより基準化した第一値を算出する第一基準化演算部と、
   前記第一基準化演算部によって算出された前記第一値を前記第一値自身の一部の周波数領域の実効値で除することにより基準化した第二値を算出する第二基準化演算部と、
   前記第二基準化演算部によって算出された前記第二値と相関関係にある前記加工状態を推定する推定部と、を有する推定演算装置と、
   を備えた、加工状態推定システム。

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