JP4959360B2 - 塑性加工異常検出方法、加工システム及びａｅ検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、プレス機などの塑性加工装置の異常を検出する塑性加工異常検出方法、加工システム、及びＡＥ(Acoustic Emission)センサを有するＡＥ検出装置に関する。

プレス機などでは、金型の摩耗や金型の一部が破損するなどにより、加工異常が発生する場合がある。このような加工異常は、従来、目視などで加工品を検査することにより発見していた。しかし、プレス機などによる加工は高速で行われており、異常が生じてから加工品異常に発見されるまでにはかなりの時間が経過するため、その間に多数の加工品が不良になるという問題があった。そのため、プレス機などの塑性加工装置の加工中に加工異常を発見できるようにすることが望まれていた。

特許文献１は、塑性加工装置にＡＥセンサを設けて、塑性加工装置の構造物において発する弾性波をＡＥセンサにより検出し、良品加工時の弾性波と比較して塑性加工部品の異常の有無及び異常の判別を行う際に、弾性波を毎回の加工開始から複数の弾性波に対応した複数の時間部分に分け、各時間部分ごとの弾性波で評価を行うことを記載している。

ＡＥセンサは、対象とする周波数などに応じて各種の方式があるが、塑性装置で使用するＡＥセンサは、数十ｋＨｚ〜数百ＭＨｚの超音波領域を対象とし、圧電素子などで構成される。

以下、プレス機における加工を例として説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、塑性加工装置であればどのようなものにも適用可能である。

ＡＥセンサについては、ＮＤＩＳのＮｏ．２１０６−７９、２１０６−９１などに、ＡＥセンサを使用した研削盤については、特許文献１などに記載されているように、広く知られているので、ここではＡＥセンサ及びプレス機の詳しい説明は省略し、本発明に直接関係する部分についてのみ説明する。

特開２００４−３５８４８７号公報

塑性加工装置に設けたＡＥセンサから出力信号（ＡＥ信号）は、加工開始からの経過時間に応じて変化し、信号が大きくなる部分（山部分）が複数生じる。そのため、特許文献１に記載されたように、ＡＥ信号を複数の弾性波に対応した複数の時間部分に分けて部分ごとに比較するのは効果的と思われるが、実際には比較が難しく、異常発生を判定するのが難しいという問題があった。

本発明は、このような問題を解決して、異常発生をより適確に判定できるようにすることを目的とする。

上記目的を実現するため、本発明は、正常な塑性加工が行われた時のＡＥセンサの出力信号の単位時間ごとの周波数解析を時系列で行って、単位時間ごとの周波数に対するパワーを時系列で演算して基準データとして記憶し、塑性加工が行われた時のＡＥセンサの出力信号の周波数解析を同様に行って、単位時間ごとに各周波数における基準データとのパワー差を演算し、各周波数におけるパワー差を合わせて単位時間ごとの積算パワー差を演算することにより、時系列で積算パワー差を演算する。そして、この積算パワー差の時系列変化から塑性加工における異常を検出する。

特許文献１に記載されたように、塑性加工装置に設けられたＡＥセンサの出力信号は、異常がある場合に変化するが、ＡＥセンサから出力された電圧信号のままでは差が十分に明瞭とはいえない。これに対して、本発明のように、ＡＥセンサの出力信号の単位時間ごとの周波数解析を時系列で行って、単位時間ごとに各周波数における基準データとのパワー差を演算し、各周波数におけるパワー差を合わせて単位時間ごとの積算パワー差を演算して積算パワー差の時系列変化を得ると、塑性加工における異常が明瞭に検出できることが分かった。

また、本発明のＡＥ検出装置は、塑性加工装置の異常を検出するＡＥ検出装置であって、ＡＥセンサと、ＡＥセンサの出力するＡＥ信号を処理するＡＥ信号処理部と、を備え、ＡＥ信号処理部は、ＡＥ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、デジタルＡＥ信号の周波数特性を解析して単位時間ごとに周波数に対するパワーを演算する周波数解析部と、塑性加工装置において正常な加工が行われた時の単位時間ごとの周波数に対するパワーを時系列で求めたデータを基準データとして記憶する記憶部と、単位時間ごとに検出したデジタルＡＥ信号の各周波数における基準データとのパワー差を演算し、各周波数におけるパワー差を合わせて単位時間ごとの積算パワー差を演算することにより、時系列で積算パワー差を演算する差演算部と、を備えることを特徴とする。

更に、本発明の加工システムは、塑性加工装置と、上記のＡＥ検出装置と、を有し、塑性加工装置の異常を検出可能にしたものである。

異常発生と判定する方法は、塑性加工の対象物や塑性加工装置により各種考えられ、条件に応じて適宜設定することが望ましいが、例えば、積算パワー差の時系列変化の総量が所定値以上の時に、異常発生と判定する。

また、ある塑性加工の対象物や塑性加工装置では、異常の種類に応じて積算パワー差の時系列変化パターンが異なることが確認されており、異常の種類に応じた積算パワー差の時系列変化パターンを異常対応パターンとして記憶しておき、演算した積算パワー差の時系列変化をこれと比較して類似している異常対応パターンから異常の種類を判定することができる。

本発明によれば、塑性加工における異常発生が加工中に明瞭に検出できるので、塑性加工の品質管理が改善され、不良加工品の発生を低減できる。

図１は、本発明の実施例の塑性加工システムの全体構成を示す図である。参照番号１０は塑性加工装置を示し、ここでは塑性加工装置としてプレス機が示されている。プレス機１０は、プレスベット１１と、プレスベット１１に設けられた下金型１２と、上移動部１４と、上移動部１４に取り付けられた上金型１５と、上移動部１４に対して上下動可能に設けられたストリッパー１７と、ストリッパー１７に設けられた押さえ部１８と、ストリッパー１７を下方向に加圧するバネ１９と、加工機制御装置２０と、を有する。下金型１２には、雌型に相当する穴１３が設けられ、上金型１５には雄型に相当する突起部（ピン）１６が設けられている。他にも下金型１２と上金型１５とを合わせるためのガイドなどが設けられるが、図示を省略している。

下金型１２の上に加工対象である薄板のワークＷを載置し、上移動部１４を上死点から下死点に向かって移動させると、まず押さえ部１８がワークＷの表面に接触してワークＷを押さえる。上移動部１４が更に下方向に移動すると、ストリッパー１７はバネ１９が縮み上移動部１４に対して相対的に移動し、押さえ部１８がワークＷをそのまま押さえる。そして、上金型１５の突起部１６がワークＷの表面に接触し、更に下側に移動すると、突起部１６がワークＷをせん断して下金型１２の穴１３内に入り、上移動部１４は下死点に到達する。その後、上移動部１４は上死点に向かって上昇する。このようにして、ワークＷのプレス加工が行われ、以下ワークＷを入れ替えて同様の動作が繰り返される。加工機制御装置２０は、オペレータのスイッチ操作に応じて、上移動部１４を上死点から下死点、さらに下死点から上死点に移動させて停止させるように制御する。

本実施例の塑性加工システムでは、プレス機１０のプレスベット１１に設けられたＡＥセンサ２１と、ＡＥセンサ２１の出力信号を処理するＡＥ信号処理装置２２と、が更に設けられている。ＡＥ信号処理装置２２は、加工機制御装置２０からの動作開始信号を受けて処理を行う。また、ＡＥ信号処理装置２２は、加工異常を検出すると、その情報を加工機制御装置２０に送り、加工機制御装置２０は動作を停止してこの情報を操作パネル等の表示部に表示する。

ＡＥセンサ２１は、どのようなものでもよいが、プレス加工に特徴的に発生するＡＥ波の検出感度を相対的に高くするため、低周波数領域の機械振動を検出しないように低周波数領域の感度を低減したものであることが望ましい。また、実施例では、ＡＥセンサ２１はプレスベット１１に設けられたが、弾性波が検出できればどのような位置でもよく、所望の周波数領域の弾性波が高感度で検出できる位置が適宜選定される。

図２は、ＡＥ信号処理装置２２の構成を示す図である。図示のように、ＡＥ信号処理装置２２は、ＡＥセンサ２１の出力するアナログＡＥ信号から、ＡＥ波の対象とする周波数範囲、例えば２０ｋＨｚ〜５００ｋＨｚの範囲の信号を通過させ、それ以外の周波数の信号を遮断するバンドパスフィルタ３１と、バンドパスフィルタ３１を通過した信号を所定の強度に増幅する可変ゲインアンプ３２と、可変ゲインアンプ３２から出力されたアナログ信号をデジタルＡＥ信号に変換するＡ／Ｄ変換器３３と、Ａ／Ｄ変換器３３から出力されたデジタルＡＥ信号に対して周波数解析を行うＦＦＴ(高速フーリエ変換器）３４と、ＦＦＴ３４の出力するＡＥ信号の周波数特性に対して所定の処理（ここでは減算処理と積分処理）を行うスペクトラムサブストラクションメソッド（ＳＳＭ）３５と、ＳＳＭ３５の出力が所定値以上であるかを判定して所定値以上の時に接触検出信号を出力すると共に、ＳＳＭ３５の出力パターンから異常の種類を判定する判定部３６と、ＦＦＴ３４とＳＳＭ３５と判定部３６とを制御するＡＥ処理制御部３７と、メモリ３８とを有する。ＦＦＴ３４、ＳＳＭ３５、判定部３６及びＡＥ処理制御部３７は、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）３９で構成され、メモリ３８はＤＳＰが動作するための動作メモリである。ＤＳＰ３９は、加工機制御装置１５に異常検出信号を出力すると共に、加工機制御装置１５から動作開始信号を受ける。なお、ＦＦＴ３４、ＳＳＭ３５及び判定部３６をＤＳＰで実現し、ＡＥ処理制御部３７はマイクロコンピュータなどで実現することも可能である。ＤＳＰを使用した周波数解析処理については広く知られているので、これ以上の説明は省略する。

次に、Ａ／Ｄ変換器３３及びＦＦＴ３４での処理について図３及び図４を参照して説明する。

図３に示すように、Ａ／Ｄ変換器３３は、可変ゲインアンプ３２から出力されたアナログＡＥ信号を１μｓごとに（１ＭＨｚで）サンプリングしてデジタル信号（ＡＥデータ信号）に変換する。ＦＦＴ３４は、ＡＥデータ信号を２５６μｓの単位時間ごとに、すなわち２５６個のサンプリングデータごとに、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理を行い、単位時間ごとにＡＥデータ信号の周波数特性（周波数に対するパワー）を演算する。これにより、プレス機の動作開始から２５６μｓの時系列で単位時間ごとに、ＡＥデータ信号の周波数特性（周波数に対するパワー）が演算される。図４はこの時系列の周波数特性を示す。

本発明では、正常なプレス加工が行われた時の時系列の周波数特性を基準データとして記憶しておき、通常の加工時に同様の処理で時系列の周波数特性を求め、各単位時間ごとに、各周波数ごとの基準データとの差を求める。言い換えれば、各単位時間で周波数ごとの基準データとのパワー差を、時系列で求める。そして、単位時間ごとにパワー差の２乗和の平方根を求める。これにより、単位時間ごとの積算パワー差が時系列で求まる。なお、ここではパワー差の２乗和の平方根を求めたが、これに限らず単位時間ごとのパワー差が表せる算出方法であればよい。

図５は、実施例の塑性加工システムで上記のような処理を行なって求めた時系列の積算パワー差の例を示す図であり、横軸が経過時間で、縦軸が積算パワーである。（Ａ）は、基準データを求めた直後に同じ条件でプレス加工を行った時の正常加工データであり、（Ｂ）はワークＷが下金型１２から脱落した状態でプレス機を動作させた時のデータであり、（Ｃ）はカス上がり等によりプレス面に異物が混入した時のデータであり、（Ｄ）は上金型１５のピン（突起部）１６の一部が折損した時のデータである。

（Ａ）の場合は、すべての経過時間（１回の加工時間）全体に亘って積算パワー差が小さい。（Ｂ）の場合は、経過時間全体に亘って積算パワー差は大きくなっているが、特に長い経過時間の部分で大きな積算パワー差が生じていることが分かる。（Ｃ）の場合は、（Ｂ）の場合と同様に経過時間全体に亘って積算パワー差は大きくなっているが、長い経過時間の部分では（Ｂ）の場合ほど大きな積算パワー差は生じていない。（Ｄ）の場合は、中間の経過部分で（Ｂ）の場合より大きな積算パワー差を生じているが、長い経過時間の部分では（Ｂ）の場合ほど大きな積算パワー差は生じていない。

図５に示すように、異常の種類により時系列の積算パワー差パターンが異なるので、時系列の積算パワー差パターンから異常の種類を特定することが可能である。

図６は、実施例のＡＥ信号処理装置２２の処理を説明するフローチャートである。

ここでは、異常の種類に対応させて時系列の積算パワー差パターンをあらかじめ求めておき、メモリ３８に記憶しておくものとする。

ステップ１０１では、正常な加工が行える状態で１回の加工を行い、ＦＦ３４でその正常時の加工におけるＡＥセンサ信号の周波数特性を時系列で求める。

ステップ１０２では、ＡＥ処理制御部３７は、ステップ１０１で求めた時系列の周波数特性を基準データとして記憶する。

以上のステップ１０１と１０２が準備段階であり、ステップ１０３以降通常のプレス加工が行われる。

ステップ１０３では、１回の加工ごとに、ＦＦ３４でその加工におけるＡＥセンサ信号の時系列の周波数特性を求める。

ステップ１０４では、ＳＳＭ３５が、各単位時間ごとに、ステップ１０３で求めた各周波数ごとの基準データとの差を求める。言い換えれば、各単位時間で周波数ごとの基準データとのパワー差を、時系列で求める。

ステップ１０５では、ＳＳＭ３５が、単位時間ごとにパワー差の２乗和の平方根を求める。これにより、単位時間ごとの積算パワー差が時系列で求まる。

ステップ１０６では、判定部３６が、ステップ１０５で求めた時系列の積算パワー差から異常発生を判定すると共に、ステップ１０５で求めた時系列の積算パワー差のパターンを、メモリ３８に記憶した異常の種類に対応させた積算パワー差パターンと比較して異常の種類を判定する。異常発生と判定する方法は、塑性加工の対象物や塑性加工装置により各種考えられ、条件に応じて適宜設定することが望ましいが、ここでは、積算パワー差の時系列変化の総量が所定値以上の時に、異常発生と判定する。

ステップ１０７では、ステップ１０６で異常が発生したかを判定し、異常が発生していなければステップ１０３に戻り、異常が発生している時にはステップ１０８に進んで、加工機制御装置２０に、異常発生及び異常の種類の情報を送る。これに応じて、加工機制御装置２０はプレス機が動作しないようにした上で、操作部に設けられた表示や音響出力により、オペレータに異常の発生及び異常の種類を報知する。

本発明は、塑性加工装置にＡＥセンサを設ける構成であれば、どのようなものにも適用可能である。

図１は、本発明の実施例の加工システムの全体構成を示す図である。 図２は、ＡＥ信号処理装置の構成を示す図である。 図４は、ＡＥ信号のサンプリング及び処理周期を説明する図である。 図４は、単位時間ごとの周波数特性を時系列で示す図である。 図５は、各種の異常状態に対応する時系列の積算パワー差の例を示す図である。 図６は、実施例の加工システムにおけるＡＥ信号処理装置の処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１２ 下金型
１５ 上金型
２０ 加工機制御装置
２１ ＡＥセンサ
２２ ＡＥ信号処理装置
３１ バンドパスフィルタ
３３ Ａ／Ｄ変換器
３４ 周波数解析部（ＦＦＴ）
３５ スペクトラムサブストラクションメソッド（ＳＳＭ）
３６ ＡＥ処理制御部
Ｗ ワーク

Claims (9)

1. 塑性加工装置に配設されたＡＥセンサの出力信号から塑性加工における異常を検出する塑性加工異常検出方法であって、
   正常な塑性加工が行われた時の、前記ＡＥセンサの出力信号の単位時間ごとの周波数解析を時系列で行って、単位時間ごとに周波数に対するパワーを時系列で演算し、
   演算した正常な塑性加工時の周波数に対するパワーの時系列変化を基準データとして記憶し、
   塑性加工が行われた時の、前記ＡＥセンサの出力信号の単位時間ごとの周波数解析を時系列で行って、単位時間ごとの周波数に対するパワーを時系列で演算し、
   単位時間ごとに各周波数における基準データとのパワー差を演算し、各周波数におけるパワー差を合わせて単位時間ごとの積算パワー差を演算することにより、時系列で積算パワー差を演算し、
   積算パワー差の時系列変化から塑性加工における異常を検出することを特徴とする塑性加工異常検出方法。
2. 積算パワー差の時系列変化の総量が所定値以上の時に、異常発生と判定する請求項１に記載の塑性加工異常検出方法。
3. 異常の種類に応じて、積算パワー差の時系列変化パターンを記憶しておき、
   演算した積算パワー差の時系列変化から塑性加工における異常の種類を検出する請求項１に記載の塑性加工異常検出方法。
4. 塑性加工装置と、
   前記塑性加工装置に設けられたＡＥセンサと、
   前記ＡＥセンサの出力するＡＥ信号を処理するＡＥ信号処理部と、を備える加工システムにおいて、
   前記ＡＥ信号処理部は、
   前記ＡＥ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、
   デジタルＡＥ信号の周波数特性を解析して単位時間ごとに周波数に対するパワーを演算する周波数解析部と、
   前記塑性加工装置において正常な加工が行われた時の単位時間ごとの周波数に対するパワーを時系列で求めたデータを基準データとして記憶する記憶部と、
   単位時間ごとに検出した前記デジタルＡＥ信号の各周波数における基準データとのパワー差を演算し、各周波数におけるパワー差を合わせて単位時間ごとの積算パワー差を演算することにより、時系列で積算パワー差を演算する差演算部と、を備えることを特徴とする加工システム。
5. 前記ＡＥ信号処理部は、積算パワー差の時系列変化の総量が所定値以上であるかを判定して異常発生信号を出力する判定部を備える請求項４に記載の加工システム。
6. 前記記憶部は、異常の種類に応じて、積算パワー差の時系列変化パターンを異常対応パターンとして記憶しており、
   前記ＡＥ信号処理部の前記判定部は、積算パワー差の時系列変化パターンと前記異常対応パターンとを比較して類似している異常対応パターンから異常の種類を判定する請求項５に記載の加工システム。
7. 塑性加工装置の異常を検出するＡＥ検出装置であって、
   前記塑性加工装置に設けられるＡＥセンサと、
   前記ＡＥセンサの出力するＡＥ信号を処理するＡＥ信号処理部と、を備え、
   前記ＡＥ信号処理部は、
   前記ＡＥ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、
   デジタルＡＥ信号の周波数特性を解析して単位時間ごとに周波数に対するパワーを演算する周波数解析部と、
   前記塑性加工装置において正常な加工が行われた時の単位時間ごとの周波数に対するパワーを時系列で求めたデータを基準データとして記憶する記憶部と、
   単位時間ごとに検出した前記デジタルＡＥ信号の各周波数における基準データとのパワー差を演算し、各周波数におけるパワー差を合わせて単位時間ごとの積算パワー差を演算することにより、時系列で積算パワー差を演算する差演算部と、を備えることを特徴とするＡＥ検出装置。
8. 前記ＡＥ信号処理部は、積算パワー差の時系列変化の総量が所定値以上であるかを判定して異常発生信号を出力する判定部を備える請求項７に記載のＡＥ検出装置。
9. 前記記憶部は、異常の種類に応じて、積算パワー差の時系列変化パターンを異常対応パターンとして記憶しており、
   前記ＡＥ信号処理部の前記判定部は、積算パワー差の時系列変化パターンと前記異常対応パターンとを比較して類似している異常対応パターンから異常の種類を判定する請求項８に記載のＡＥ検出装置。

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