JP2023154804A - 工具寿命予測装置、工具寿命予測方法および工作機械 - Google Patents

Abstract

【課題】加工条件が変更されても工具の残寿命を予測可能な技術を提供する。
【解決手段】工具寿命予測装置は、複数の刃を有する工具の回転により切削加工を施される工作物に複数の刃のそれぞれが接触することで生じる物理量を検出するセンサからの出力信号を取得する信号取得部と、出力信号の自己相関係数を算出する自己相関係数算出部と、自己相関係数の波形を構成する複数の部分波形であって、複数の刃に対応する複数の部分波形同士のばらつき度合いを算出するばらつき度合い算出部と、ばらつきを指数に基づいて、工具の残寿命を予測する残寿命予測部と、を備える。
【選択図】図１

Description

本開示は、工具寿命予測装置、工具寿命予測方法および工作機械に関する。

特許文献１には、切削加工中に工具近傍にて計測される振動加速度のピーク値が閾値を超えた場合に加工条件を変更することによって、切削加工中に工具が破損して加工不良が生じることを防止する技術が開示されている。

特開２０１０－２５７０１０号公報

上述した技術では、切削加工中に加工条件を変更することで、切削加工中に工具が破損することを防止している。切削加工中に工具が破損することをより確実に防止するためには、工具の残寿命を予測しておくことが好ましい。例えば、工具の残寿命が少なくなるほど工具の刃が工作物に接触するときに生じる振動や切削音等が増加するので、振動の大きさや切削音の大きさに基づいて工具の残寿命を予測することが考えられる。しかしながら、加工条件が異なれば上述した振動の大きさや切削音の大きさも異なる。そのため、例えば、多品種少量生産ラインのように、加工条件の変更頻度が高い環境下で工具が用いられる場合には、上述したように振動の大きさや切削音の大きさに基づいて工具の残寿命を予測することは難しい。

本開示は、以下の形態として実現することが可能である。

（１）本開示の第１の形態によれば、工具寿命予測装置が提供される。この工具寿命予測装置は、複数の刃を有する工具の回転により切削加工を施される工作物に前記複数の刃のそれぞれが接触することで生じる物理量を検出するセンサからの出力信号を取得する信号取得部と、前記出力信号の自己相関係数を算出する自己相関係数算出部と、前記自己相関係数の波形を構成する複数の部分波形であって、前記複数の刃に対応する複数の部分波形同士のばらつき度合いを算出するばらつき度合い算出部と、前記ばらつき度合いに基づいて、前記工具の残寿命を予測する残寿命予測部と、を備える。
この形態の工具寿命予測装置によれば、残寿命予測部は、複数の部分波形同士のばらつき度合いに基づいて工具の残寿命を予測する。工具の各刃の摩耗が進行するほど、各刃の摩耗のばらつき度合いが大きくなって、複数の部分波形同士のばらつき度合いが大きくなる。複数の部分波形同士のばらつき度合いは、加工時間の増加に伴って変化するが、加工条件の変更によっては変化しない。そのため、残寿命予測部は、加工条件が変更されたとしても、工具の残寿命を予測できる。
（２）上記形態の工具寿命予測装置において、前記ばらつき度合い算出部は、前記複数の部分波形のピーク値を用いて前記ばらつき度合いを算出してもよい。
この形態の工具寿命予測装置によれば、部分波形全体でばらつき度合いを算出する形態に比べて、ばらつき度合いを算出する際の負担を軽減できる。
（３）上記形態の工具寿命予測装置において、前記ばらつき度合い算出部は、前記複数の部分波形のピーク値の近似直線を導出し、前記ピーク値と前記近似直線との差を、前記ばらつき度合いとして算出してもよい。
この形態の工具寿命予測装置によれば、複数の部分波形同士のばらつきが大きくなるほどピーク値と近似直線との差が大きくなるので、ばらつき度合いを精度良く表すことができる。そのため、残寿命の予測精度を高めることができる。
（４）上記形態の工具寿命予測装置において、前記残寿命予測部は、予め定められた閾値と前記ばらつき度合いとの差に基づいて、前記残寿命を予測してもよい。
この形態の工具寿命予測装置によれば、ばらつき度合いが閾値に到達するまでの残り加工時間を工具の残寿命として予測できる。
（５）上記形態の工具寿命予測装置は、前記残寿命予測部によって予測された前記残寿命が予め定められた値を下回った場合に、前記残寿命が前記値を下回ったことを報知する報知部を備えてもよい。
この形態の工具寿命予測装置によれば、残寿命が少なくなった場合に、残寿命が少なくなったことをユーザに報知できるので、切削加工中に工具が寿命を迎えて加工不良が生じることを抑制できる。
（６）本開示の第２の形態によれば、工具寿命予測方法が提供される。この工具寿命予測方法は、複数の刃を有する工具の回転により切削加工を施される工作物に前記複数の刃のそれぞれが接触することで生じる物理量を検出するセンサからの出力信号を取得する信号取得工程と、前記出力信号の自己相関係数を算出する自己相関係数算出工程と、前記自己相関係数の波形を構成する複数の部分波形であって、前記複数の刃に対応する複数の部分波形同士のばらつき度合いを算出するばらつき度合い算出工程と、前記ばらつき度合いに基づいて、前記工具の残寿命を予測する残寿命予測工程と、を有する。
この形態の工具寿命予測方法によれば、残寿命予測工程では、複数の部分波形同士のばらつき度合いに基づいて工具の残寿命を予測する。工具の各刃の摩耗が進行するほど、各刃の摩耗のばらつき度合いが大きくなって、複数の部分波形同士のばらつき度合いが大きくなる。複数の部分波形同士のばらつき度合いは、加工時間の増加に伴って変化するが、加工条件の変更によっては変化しない。そのため、加工条件が変更されたとしても、工具の残寿命を予測できる。
（７）本開示の第３の形態によれば、工作機械が提供される。この工作機械は、複数の刃を有する工具が装着される主軸を有し、前記主軸に装着された前記工具を回転させる主軸装置と、前記工具の回転により切削加工を施される工作物が固定されるテーブルを有し、前記主軸に装着された前記工具に対して、前記テーブルに固定された前記工作物を相対移動させる移動装置と、前記主軸装置と前記移動装置とを制御する制御装置と、前記工作物に前記複数の刃のそれぞれが接触することで生じる物理量を検出するセンサと、を備える。前記制御装置は、前記センサからの出力信号を取得する信号取得部と、前記出力信号の自己相関係数を算出する自己相関係数算出部と、前記自己相関係数の波形を構成する複数の部分波形であって、前記複数の刃に対応する複数の部分波形同士のばらつき度合いを算出するばらつき度合い算出部と、前記ばらつき度合いに基づいて、前記工具の残寿命を予測する残寿命予測部と、を有する。
この形態の工作機械によれば、残寿命予測部は、複数の部分波形同士のばらつき度合いに基づいて工具の残寿命を予測する。工具の各刃の摩耗が進行するほど、各刃の摩耗のばらつき度合いが大きくなって、複数の部分波形同士のばらつき度合いが大きくなる。複数の部分波形同士のばらつき度合いは、加工時間の増加に伴って変化するが、加工条件の変更によっては変化しない。そのため、残寿命予測部は、加工条件が変更されたとしても、工具の残寿命を予測できる。
本開示は、工具寿命予測装置や、工具寿命予測方法や、工作機械以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、工作機械の制御装置等の形態で実現することができる。

第１実施形態の工作機械の概略構成を示す斜視図。 第１実施形態の制御装置の機能構成を示す説明図。 工具に設けられた刃を示す断面図。 工具寿命予測処理の内容を示すフローチャート。 センサの出力信号の波形を示す第１の説明図。 センサの出力信号の波形を示す第２の説明図。 センサの出力信号の自己相関関数を示す説明図。 工具の残寿命の予測結果を模式的に示す説明図。

Ａ．第１実施形態：
図１は、第１実施形態における工作機械１１の概略構成を示す斜視図である。本実施形態では、工作機械１１は、立型マシニングセンタである。工作機械１１は、互いに直交する３つの座標軸であるＸ，Ｙ，Ｚ軸を有している。本実施形態では、Ｘ軸は工作機械１１の左右方向に沿った座標軸であり、Ｚ軸は工作機械１１の前後方向に沿った座標軸であり、Ｙ軸は工作機械１１の上下方向に沿った座標軸である。

工作機械１１は、主軸装置１００と、移動装置２００と、センサ３００と、制御装置４００とを備えている。主軸装置１００は、主軸１１０と、主軸モータ１１５と、回転角検出器１２０とを備えている。主軸１１０には、工具ＴＬが装着される。後述するように、工具ＴＬは、先端部に複数の刃を有している。本実施形態では、工具ＴＬは、エンドミルである。主軸モータ１１５には、例えば、サーボモータや、ビルトインモータを用いることができる。回転角検出器１２０には、例えば、ロータリエンコーダを用いることができる。

主軸装置１００は、主軸モータ１１５によって、Ｙ軸に平行な回転軸ＲＸを中心にして、主軸１１０を回転させる。主軸１１０の回転に伴って、主軸１１０に装着された工具ＴＬが回転軸ＲＸを中心にして回転する。回転角検出器１２０は、主軸１１０の回転角度、換言すれば、工具ＴＬの回転角度を検出する。回転角検出器１２０によって検出された回転角度を表す信号は、制御装置４００に送信される。

移動装置２００は、サドル２２０と、テーブル２３０とを備えている。テーブル２３０には、工作物ＷＫが固定される。移動装置２００は、主軸１１０に装着された工具ＴＬに対して、テーブル２３０に固定された工作物ＷＫを相対移動させる。後述するように、工作物ＷＫは、工具ＴＬによって切削加工を施される。

本実施形態では、ベッド２１０の上面には、Ｚ軸に沿って第１レール２１５が設けられている。第１レール２１５の上には、サドル２２０が配置されている。サドル２２０の上面には、Ｘ軸に沿って第２レール２２５が設けられている。第２レール２２５の上には、テーブル２３０が配置されている。ベッド２１０とサドル２２０とには、それぞれ、図示されていないサーボモータおよびボールネジが設けられている。ベッド２１０は、第１レール２１５によってサドル２２０をガイドしつつ、サーボモータおよびボールネジによって、サドル２２０をＺ軸に沿って移動させる。サドル２２０の移動に伴って、テーブル２３０と工作物ＷＫとが移動する。サドル２２０は、第２レール２２５によってテーブル２３０をガイドしつつ、サーボモータおよびボールネジによって、テーブル２３０をＸ軸に沿って移動させる。テーブル２３０の移動に伴って、工作物ＷＫが移動する。

本実施形態では、コラム２４０は、ベッド２１０の上面に固定されている。コラム２４０の側面には、Ｙ軸に沿って第３レール２４５が設けられている。第３レール２４５には、主軸装置１００が接続されている。コラム２４０には、図示されていないサーボモータおよびボールネジが設けられている。コラム２４０は、第３レール２４５によって主軸装置１００をガイドしつつ、サーボモータおよびボールネジによって、主軸装置１００をＹ軸に沿って移動させる。

センサ３００は、工具ＴＬに設けられた各刃が工作物ＷＫに切り込むことで生じる物理量を検出する。工具ＴＬに設けられた各刃が工作物ＷＫに切り込むことで生じる物理量とは、例えば、工具ＴＬあるいは工作物ＷＫの振動の加速度や、切削音や、工具ＴＬを回転させる主軸モータ１１５の負荷電流のことを意味する。切削音には、可聴音だけではなく、超音波が含まれる。センサ３００には、切削音を検出するマイクロフォンや超音波マイクが用いられることが好ましい。超音波マイクは環境音の影響を受けにくいので、超音波マイクがセンサ３００として用いられることが特に好ましい。センサ３００には、工具ＴＬあるいは工作物ＷＫの振動の加速度を検出する加速度センサや、ＡＥ波を検出するＡＥセンサが用いられてもよい。工具ＴＬが大型で且つ低速で回転する場合には、センサ３００には、工具ＴＬを回転させる主軸モータ１１５の負荷電流を検出する電流センサが用いられてもよい。本実施形態では、センサ３００は、工具ＴＬに設けられた各刃が工作物ＷＫに切り込むことで生じる工具ＴＬの振動の加速度を検出する加速度センサであり、主軸１１０に設けられている。センサ３００によって検出された加速度を表す信号は、制御装置４００に送信される。本実施形態では、センサ３００と制御装置４００との間には、センサ３００から出力された信号に含まれるノイズを低減させるためのフィルタ回路３５０が設けられている。フィルタ回路３５０には、例えば、後述する工具回転周波数以上の周波数成分を通過させ、それ以外の周波数成分を遮断するハイパスフィルタが用いられる。なお、フィルタ回路３５０には、ハイパスフィルタではなく、例えば、後述する工具回転周波数から切れ刃通過周波数までの範囲の周波数成分を通過させ、それ以外の周波数成分を遮断するバンドパスフィルタが用いられてもよい。

制御装置４００は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、入出力インターフェース４０３とを備えたコンピュータとして構成されている。さらに、本実施形態では、制御装置４００は、表示装置４０５を備えている。表示装置４０５は、例えば、液晶ディスプレイで構成される。

図２は、本実施形態における制御装置４００の機能構成を示す説明図である。本実施形態では、制御装置４００は、ＮＣ制御部４１０と、信号取得部４２０と、自己相関係数算出部４３０と、ばらつき度合い算出部４４０と、残寿命予測部４５０と、報知部４６０と、学習部４７０とを有している。ＮＣ制御部４１０、信号取得部４２０、自己相関係数算出部４３０、ばらつき度合い算出部４４０、残寿命予測部４５０、報知部４６０、および、学習部４７０は、それぞれ、メモリ４０２に格納されたコンピュータプログラムをＣＰＵ４０１が実行することによってソフトウェア的に実現される。

ＮＣ制御部４１０は、主軸装置１００と移動装置２００とを制御することによって、工作物ＷＫに対して工具ＴＬによる切削加工を施す。本実施形態では、ＮＣ制御部４１０は、主軸装置１００に設けられた主軸モータ１１５を駆動させることにより、主軸１１０に装着されている工具ＴＬを回転させるとともに、移動装置２００に設けられた各サーボモータを駆動させることにより、テーブル２３０に固定されている工作物ＷＫを工具ＴＬに対して、工具ＴＬの回転軸ＲＸに直交する方向に相対移動させることで、工作物ＷＫの側面に工具ＴＬによる切削加工を施す。本実施形態では、ＮＣ制御部４１０は、工具ＴＬによる加工時間をカウントして、メモリ４０２に記憶させる。

信号取得部４２０は、切削加工時にセンサ３００から出力される出力信号を取得する。自己相関係数算出部４３０は、信号取得部４２０によって取得されたセンサ３００からの出力信号の自己相関係数を算出する。後述するように、自己相関係数算出部４３０によって算出される自己相関係数の波形は、工具ＴＬの有する複数の刃に対応する複数の部分波形によって構成される。ばらつき度合い算出部４４０は、複数の部分波形同士のばらつき度合いを算出する。残寿命予測部４５０は、ばらつき度合い算出部４４０によって算出されたばらつき度合いを用いて、工具ＴＬの残寿命を予測する。報知部４６０は、残寿命予測部４５０の予測結果に応じて、工具ＴＬの残寿命に関する情報をユーザに報知する。学習部４７０は、残寿命の予測に用いられる学習モデルＭＤの機械学習を実行し、学習済みの学習モデルＭＤをメモリ４０２に格納する。なお、制御装置４００のことを工具寿命予測装置と呼ぶことがある。

図３は、工具ＴＬの先端部に設けられた４つの刃Ｂ１～Ｂ４を示す断面図である。上述したとおり、本実施形態では、工具ＴＬは、エンドミルである。本実施形態では、工具ＴＬの先端部には、４つの刃Ｂ１～Ｂ４が設けられている。各刃Ｂ１～Ｂ４は、工具ＴＬの側面に、工具ＴＬの中心軸ＣＬを中心とする円周方向ＣＤに沿って等間隔で設けられている。なお、工具ＴＬの刃Ｂ１～Ｂ４の数は、４つに限られず、２つ以上であればよい。

本実施形態では、工具ＴＬは、その中心軸ＣＬを中心として、図３における時計回りに回転する。以下の説明では、工具ＴＬが１回転する時間のことを工具回転周期と呼ぶ。工具ＴＬの複数の刃Ｂ１～Ｂ４のいずれか１つが工作物ＷＫに切り込んでから、当該刃に対して工具ＴＬの回転方向の後方に隣り合う刃が工作物ＷＫに切り込むまでの時間間隔のことを切れ刃通過周期と呼ぶ。工具ＴＬが定速で回転しているときの切れ刃通過周期は、工具回転周期を工具ＴＬの刃の数で割ることによって算出できる。工具回転周期は、回転角検出器１２０によって取得できる。

工具ＴＬの各刃Ｂ１～Ｂ４は、工作物ＷＫの切削を繰り返すことによって摩耗する。ここでいう、摩耗とは、工具ＴＬの刃先が擦り減って切れ味が低下することを意味する。本実施形態では、主軸装置１００が工具ＴＬを回転させ、移動装置２００が、回転している工具ＴＬに対して、工具ＴＬの回転軸ＲＸに直交する方向に沿って工作物ＷＫを相対移動させることにより、工作物ＷＫの側面に対して工具ＴＬによる切削加工が施される。切削加工時には、工具ＴＬの各刃Ｂ１～Ｂ４が次々に工作物ＷＫの側面に切り込む。最初に工作物ＷＫに刃が切り込むタイミングには、その後に工作物ＷＫに刃が切り込むタイミングに比べて大きな力が刃に加えられるので、最初に工作物ＷＫに切り込む刃は、その他の刃に比べて摩耗あるいは損傷する。最初に工作物ＷＫに切り込む刃は毎回同じではないため、工具ＴＬの各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷が均等に進行せずに、各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷にばらつきが生じる。工具ＴＬの摩耗や損傷が進行するほど、各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷のばらつき度合いが大きくなる。そこで、本実施形態では、各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷のばらつき度合いが所定の大きさ以上になって、所望の切れ味が確保できなくなったときに、工具ＴＬが寿命を迎えたとする。

図４は、本実施形態における制御装置４００によって実行される工具寿命予測処理の内容を示すフローチャートである。図５は、切削加工中にセンサ３００から出力される出力信号ＳＧの波形を示す第１の説明図である。図６は、上記出力信号ＳＧの波形を示す第２の説明図である。図７は、上記出力信号ＳＧの自己相関関数を示す説明図である。図５から図６において、横軸は、時間を表しており、縦軸は、センサ３００の出力信号の値を表している。図７において、横軸は、後述するラグを表しており、縦軸は、後述する自己相関係数を表している。

本実施形態では、図４に示す工具寿命予測処理は、工作機械１１による切削加工の実行中に、制御装置４００のＣＰＵ４０１によって実行される。工具寿命予測処理が開始されると、まず、ステップＳ１１０にて、信号取得部４２０は、切削加工中にセンサ３００から出力される出力信号ＳＧを取得する。図５には、出力信号ＳＧの波形が表されている。本実施形態では、出力信号ＳＧは、工具ＴＬに生じる振動の加速度の変化に応じて変化する。信号取得部４２０は、振動の加速度を工具回転周期に比べて十分に長い期間計測することで得られる出力信号ＳＧを取得する。

図４のステップＳ１２０にて、自己相関係数算出部４３０は、ステップＳ１１０で取得した出力信号ＳＧのうちの一部の区間を抽出する。自己相関係数算出部４３０は、出力信号ＳＧのうち、振幅や周波数が安定した区間を抽出する。図５では、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの区間において、出力信号ＳＧの振幅や周波数が安定しているので、自己相関係数算出部４３０は、出力信号ＳＧのうち、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの区間を抽出する。図６には、出力信号ＳＧのうち、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの区間の波形が表されている。なお、例えば、時刻ｔ３から時刻ｔ４までの区間のように、出力信号ＳＧの振幅や周波数の不安定な区間が抽出されると、後述するばらつき度合いの精度が低下するので、自己相関係数算出部４３０は、このような区間を抽出しないことが好ましい。

図４のステップＳ１３０にて、自己相関係数算出部４３０は、出力信号ＳＧの自己相関係関数を導出する。自己相関関数とは、信号の波形を時間軸に沿ってシフトさせたときの、シフト量に対するシフト前の波形とシフト後の波形との類似度を表す関数である。シフト量のことをラグと呼ぶ。類似度のことを自己相関係数と呼ぶ。自己相関係数は、－１．０以上、かつ、１．０以下の値になる。自己相関係数が大きいほど、シフト前の波形とシフト後の波形との類似度が高い。自己相関関数は、下式（１）を用いて表すことができる。

ここで、Ｒｘｘ（τ）は、出力信号ＳＧの自己相関関数である。τは、上述したラグである。Ｅ［］は、［］内の期待値演算子である。ｘ（ｔ）は、出力信号ＳＧである。ｘ（ｔ＋τ）は、時間軸に沿ってシフトさせた出力信号ＳＧである。図７には、出力信号ＳＧの自己相関係数の波形Ｗが表されている。自己相関係数の波形Ｗは、工具ＴＬの複数の刃Ｂ１～Ｂ４に対応する複数の部分波形ＰＷによって構成されている。図７の横軸に沿った各部分波形ＰＷの長さは、切れ刃通過周期Ｔｐに対応している。

図４のステップＳ１４０にて、ばらつき度合い算出部４４０は、自己相関係数の波形ＷのピークＰＫを検出する。図７に示すように、ラグτの大きさが工具回転周期Ｔｒの整数倍に対応するときには、工具ＴＬの各刃Ｂ１～Ｂ４が工作物ＷＫに切り込むことによって生じた出力信号ＳＧの波形の各山と、各刃Ｂ１～Ｂ４自身が工作物ＷＫに切り込むことによって生じた出力信号ＳＧの波形の各山とが重なるので、自己相関係数の波形ＷにピークＰＫが現れる。

図４のステップＳ１５０にて、ばらつき度合い算出部４４０は、ステップＳ１４０で検出した各ピークＰＫの近似直線を導出する。図７に示すように、本実施形態では、ばらつき度合い算出部４４０は、最小二乗法によって、各ピークＰＫの近似直線を導出する。

図４のステップＳ１６０にて、ばらつき度合い算出部４４０は、自己相関係数の波形Ｗを構成する各部分波形ＰＷのばらつき度合いＶＢ、換言すれば、工具ＴＬの各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷のばらつき度合いＶＢを算出する。本実施形態では、ばらつき度合い算出部４４０は、各部分波形ＰＷのピークＰＫごとの、ピーク値と近似直線との差を算出する。ばらつき度合い算出部４４０は、各ピーク値と近似直線との差のうちの最大値を、ばらつき度合いＶＢとして取得する。図７では、ばらつき度合い算出部４４０は、ラグτの大きさが工具回転周期Ｔｒに対応するときの、ピーク値と近似直線との差をばらつき度合いＶＢとして取得する。

工具ＴＬの各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷のばらつきが大きくなると、各刃Ｂ１～Ｂ４が工作物ＷＫに切り込んだときの工具ＴＬの振動の加速度、工作物ＷＫの振動の加速度、切削音、および、主軸モータ１１５の負荷のばらつきが大きくなる。本実施形態では、センサ３００の出力信号ＳＧと工具ＴＬの振動の加速度とが対応しているので、各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷のばらつきが大きくなると、各刃Ｂ１～Ｂ４が工作物ＷＫに切り込んだときの出力信号ＳＧのばらつきが大きくなる。したがって、各ピーク値と近似直線との差のうちの最大値を、各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷のばらつきの大きさを表す指標とすることができる。

ステップＳ１７０にて、残寿命予測部４５０は、ステップＳ１６０で算出したばらつき度合いＶＢを用いて、工具ＴＬの残寿命を予測する。本実施形態では、残寿命予測部４５０は、工具ＴＬのばらつき度合いＶＢが閾値に到達するまでの残りの加工時間を、工具ＴＬの残寿命として予測する。例えば、予め行われる試験によって、工作物ＷＫの切れ味が許容範囲外になるときの工具ＴＬのばらつき度合いＶＢを調べ、このときのばらつき度合いＶＢを閾値として用いることができる。

本実施形態では、残寿命予測部４５０は、メモリ４０２に格納された学習済みの学習モデルＭＤを用いて、工具ＴＬの残寿命を予測する。学習モデルＭＤには、例えば、ニューラルネットワークを用いることができる。学習モデルＭＤは、過去のばらつき度合いＶＢと累積加工時間とのペアを教師データとして学習することにより、現在のばらつき度合いＶＢが入力されると、今後のばらつき度合いＶＢの増加傾向を表す予測線を出力するように構成されている。残寿命予測部４５０は、学習モデルＭＤから出力された予測線に基づいて、工具ＴＬのばらつき度合いＶＢが閾値に到達するまでの残りの加工時間を予測する。なお、他の実施形態では、学習モデルＭＤは、予め行われる試験によって得られたばらつき度合いＶＢと残寿命とのペアを教師データとして学習することにより、ばらつき度合いＶＢが入力されると残寿命を出力するように構成されてもよい。

ステップＳ１８０にて、残寿命予測部４５０は、予測結果を出力する。本実施形態では、残寿命予測部４５０は、予測結果を表示装置４０５に表示させるとともに、報知部４６０に送信する。図８には、表示装置４０５に表示される予測結果が表されている。本実施形態では、報知部４６０は、残寿命予測部４５０によって予測された工具ＴＬの残寿命が所定値を下回った場合に、工具ＴＬの寿命が近いことをユーザに報知する。本実施形態では、報知部４６０は、表示装置４０５にメッセージを表示させることによって、工具ＴＬの寿命が近いことをユーザに報知する。なお、他の実施形態では、工具ＴＬの寿命が近いことを報知するためのブザーが工作機械１１に設けられて、報知部４６０は、当該ブザーを鳴動させることにより、工具ＴＬの寿命が近いことをユーザに報知してもよい。あるいは、工具ＴＬの寿命が近いことを報知するためのランプが工作機械１１に設けられて、６は、当該ランプを点灯させることにより、工具ＴＬの寿命が近いことをユーザに報知してもよい。

その後、制御装置４００のＣＰＵ４０１は、この処理を終了する。なお、工具寿命予測処理によって実行される方法のことを工具寿命予測方法と呼ぶことがある。ステップＳ１１０のことを信号取得工程と呼ぶことがある。ステップＳ１２０からステップＳ１３０までのことを自己相関係数算出工程と呼ぶことがある。ステップＳ１４０からステップＳ１６０までのことをばらつき度合い算出工程と呼ぶことがある。ステップＳ１７０のことを残寿命予測工程と呼ぶことがある。ステップＳ１８０のことを報知工程と呼ぶことがある。

以上で説明した本実施形態の工作機械１１では、残寿命予測部４５０は、自己相関係数の波形Ｗを構成する各部分波形ＰＷのばらつき度合いＶＢ、換言すれば、工具ＴＬの各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷のばらつき度合いＶＢに基づいて工具ＴＬの残寿命を予測する。ばらつき度合いＶＢは、切削加工中の工作物ＷＫの振動を検出するセンサ３００から出力された出力信号ＳＧの自己相関関数を用いて算出される値であり、加工時間の増加に伴って変化するが、加工条件の変更によっては変化しない。そのため、残寿命予測部４５０は、加工条件が変更されたとしても、工具ＴＬの残寿命を予測できる。

また、本実施形態では、ばらつき度合い算出部４４０は、複数の部分波形ＰＷのピーク値を用いてばらつき度合いＶＢを算出する。そのため、部分波形ＰＷの波形全体でばらつき度合いを算出する形態に比べて、ＣＰＵ４０１やメモリ４０２の負担を軽減できる。

また、本実施形態では、ばらつき度合い算出部４４０は、複数の部分波形ＰＷのピーク値の近似直線を導出し、ピーク値と近似直線との差を、ばらつき度合いＶＢとして算出する。工具ＴＬの各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷のばらつきが大きくなるほどピーク値と近似直線との差が大きくなる。そのため、上述した方法で算出したばらつき度合いＶＢ用いることにより、各刃Ｂ１～Ｂ４の摩耗や損傷のばらつきを精度良く検出できる。

また、本実施形態では、残寿命予測部４５０は、ばらつき度合いＶＢが閾値に到達するまでの残り加工時間を工具ＴＬの残寿命として予測する。そのため、工具ＴＬの残寿命を容易に予測できる。特に、本実施形態では、過去の実績を教師データに用いて学習済みの学習モデルＭＤを用いて残寿命を予測するので、工具ＴＬの残寿命を精度良く予測できる。

また、本実施形態では、制御装置４００は、残寿命予測部４５０によって予測された残寿命が予め定められた値を下回った場合に、残寿命が上記値を下回ったことを報知する報知部４６０を備えている。そのため、残寿命が短くなった場合に、残寿命が短くなったことをユーザに報知できるので、切削加工中に工具ＴＬが寿命に達して、工作物ＷＫに加工不良が生じることを抑制できる。

Ｂ．他の実施形態：
（Ｂ１）上述した第１実施形態の工作機械１１は、立型マシニングセンタである。これに対して、工作機械１１は、立型マシニングセンタではなく、例えば、横型マシニングセンタや、ＮＣフライス盤であってもよい。工具ＴＬは、エンドミルではなく、例えば、平フライスなどのエンドミル以外のフライス工具でもよい。

（Ｂ２）上述した第１実施形態では、制御装置４００は、ＮＣ制御部４１０と、信号取得部４２０と、自己相関係数算出部４３０と、ばらつき度合い算出部４４０と、残寿命予測部４５０と、報知部４６０と、学習部４７０とを有している。これに対して、信号取得部４２０、自己相関係数算出部４３０、ばらつき度合い算出部４４０、残寿命予測部４５０、報知部４６０、学習部４７０は、制御装置４００に接続されたコンピュータに設けられてもよい。この場合、制御装置４００ではなく、当該コンピュータのことを工具寿命予測装置と呼ぶ。

（Ｂ３）上述した第１実施形態において、自己相関係数算出部４３０は、上述した式（１）ではなく下式（２）によって自己相関関数を導出してもよい。下式（２）によって表される関数ＡＣＦ（τ）は、正確には自己相関関数に似た関数であるが、ここでは、関数ＡＣＦ（τ）のことも自己相関関数と呼ぶ。厳密に言うと、自己相関に似せた関数である。
ＡＣＦ（τ）＝ＩＦＦＴ（｜ＦＦＴ（ｘ（ｔ））｜^２） ・・・（２）
ここで、ＡＣＦ（τ）は、出力信号ＳＧの自己相関関数である。τは、ラグである。ｘ（ｔ）は、出力信号ＳＧである。ｔは、時間である。ＦＦＴ（）は、括弧内の高速フーリエ変換である。ＩＦＦＴ（）は、括弧内の逆高速フーリエ変換である。

（Ｂ４）上述した第１実施形態では、残寿命予測部４５０は、学習済みの学習モデルＭＤを用いて工具ＴＬの残寿命を予測している。これに対して、残寿命予測部４５０は、学習モデルＭＤを用いずに、工具ＴＬの残寿命を予測してもよい。例えば、最小二乗法などによって、過去のばらつき度合いＶＢと累積加工時間との関係を表す点群の近似直線を導出し、近似直線を用いて残寿命を算出してもよい。

（Ｂ５）上述した第１実施形態では、ばらつき度合い算出部４４０は、自己相関係数の波形のピーク値を用いて、ばらつき度合いＶＢを算出している。これに対して、ばらつき度合い算出部４４０は、ピークＰＫからずれた位置での自己相関係数を用いてばらつき度合いＶＢを算出してもよい。

本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

１１…工作機械、１００…主軸装置、１１０…主軸、１１５…主軸モータ、１２０…回転角センサ、２００…移動装置、２１０…ベッド、２１５…第１レール、２２０…サドル、２２５…第２レール、２３０…テーブル、２４０…コラム、２４５…第３レール、３００…センサ、３５０…フィルタ回路、４００…制御装置、４０１…ＣＰＵ、４０２…メモリ、４０３…入出力インターフェース、４０５…表示装置、４１０…ＮＣ制御部、４２０…信号取得部、４３０…自己相関係数算出部、４４０…ばらつき度合い算出部、４５０…残寿命予測部、４６０…報知部、４７０…学習部、Ｂ１～Ｂ４…刃、ＴＬ…工具、ＷＫ…工作物

Claims (7)

1. 工具寿命予測装置であって、
   複数の刃を有する工具の回転により切削加工を施される工作物に前記複数の刃のそれぞれが接触することで生じる物理量を検出するセンサからの出力信号を取得する信号取得部と、
   前記出力信号の自己相関係数を算出する自己相関係数算出部と、
   前記自己相関係数の波形を構成する複数の部分波形であって、前記複数の刃に対応する複数の部分波形同士のばらつき度合いを算出するばらつき度合い算出部と、
   前記ばらつき度合いに基づいて、前記工具の残寿命を予測する残寿命予測部と、
   を備える、工具寿命予測装置。
2. 請求項１に記載の工具寿命予測装置であって、
   前記ばらつき度合い算出部は、前記複数の部分波形のピーク値を用いて前記ばらつき度合いを算出する、工具寿命予測装置。
3. 請求項２に記載の工具寿命予測装置であって、
   前記ばらつき度合い算出部は、前記複数の部分波形のピーク値の近似直線を導出し、前記ピーク値と前記近似直線との差を、前記ばらつき度合いとして算出する、工具寿命予測装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の工具寿命予測装置であって、
   前記残寿命予測部は、予め定められた閾値と前記ばらつき度合いとの差に基づいて、前記残寿命を予測する、工具寿命予測装置。
5. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の工具寿命予測装置であって、
   前記残寿命予測部によって予測された前記残寿命が予め定められた値を下回った場合に、前記残寿命が前記値を下回ったことを報知する報知部を備える、工具寿命予測装置。
6. 工具寿命予測方法であって、
   複数の刃を有する工具の回転により切削加工を施される工作物に前記複数の刃のそれぞれが接触することで生じる物理量を検出するセンサからの出力信号を取得する信号取得工程と、
   前記出力信号の自己相関係数を算出する自己相関係数算出工程と、
   前記自己相関係数の波形を構成する複数の部分波形であって、前記複数の刃に対応する複数の部分波形同士のばらつき度合いを算出するばらつき度合い算出工程と、
   前記ばらつき度合いに基づいて、前記工具の残寿命を予測する残寿命予測工程と、
   を有する、工具寿命予測方法。
7. 工作機械であって、
   複数の刃を有する工具が装着される主軸を有し、前記主軸に装着された前記工具を回転させる主軸装置と、
   前記工具の回転により切削加工を施される工作物が固定されるテーブルを有し、前記主軸に装着された前記工具に対して、前記テーブルに固定された前記工作物を相対移動させる移動装置と、
   前記主軸装置と前記移動装置とを制御する制御装置と、
   前記工作物に前記複数の刃のそれぞれが接触することで生じる物理量を検出するセンサと、
   を備え、
   前記制御装置は、
   前記センサからの出力信号を取得する信号取得部と、
   前記出力信号の自己相関係数を算出する自己相関係数算出部と、
   前記自己相関係数の波形を構成する複数の部分波形であって、前記複数の刃に対応する複数の部分波形同士のばらつき度合いを算出するばらつき度合い算出部と、
   前記ばらつき度合いに基づいて、前記工具の残寿命を予測する残寿命予測部と、
   を有する、工作機械。

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