JP6501156B2 - 工具異常検知方法 - Google Patents

Description

本発明は、軸周りに回転する円柱体或いは円筒体の表面に切削工具を送り、前記円柱体或いは円筒体の外形加工をする切削加工装置に適用する工具異常検知方法に関する。

エンドミル、ドリル、正面フライス等の工作機械に用いられる工具は、切粉等の噛込みや、使用限界に起因する過負荷により、工具異常（欠損、激しい摩耗）を発生することがある。工具異常は、工作機械の破損・故障、或いは、ワークの加工不良に繋がる可能性があり、特に、一つのワークを長時間に渡り連続加工する工作機械では、重大な装置の故障、或いは、重大な加工不良の発生に繋がる可能性がある。そこで、工具の状態を常時監視し、工具異常の発生を検知する方法が、種々提案されている。

例えば、一つの方法として、工具を駆動するモータの供給電力波形を用いて、工具異常の発生を検知する方法がある。図１３に示すように、モータの供給電力は、駆動初期に大きな値を示し、その後空転して、安定した低電力値を示す。そして、工具がワークに接触し、加工を開始すると、波形は工具の加工負荷を反映し、ピーク値Ｐを有する電力波形（基準グラフＧ）を示す。そこで、基準グラフＧに対し、ピーク値上限判定値Ａとピーク値下限判定値Ｂに挟まれる正常域Ｄを設定し、ピーク値Ｐが正常域Ｄ内にあるとき、工具は正常であると判定し、ピーク値Ｐが正常域Ｄ外に出たとき、工具異常が発生したと判定する。（例えば、特許文献１参照）

また、他の方法として、工作機械の主軸モータの電力値の実績を用いて、工具異常の発生を検知する方法がある。この方法では、ワークを加工するごとに主軸モータの電力データを測定・記憶し、今回測定した電力データと前回測定した電力データとの変化率を求める。そして、その変化率が、予め設定した上限値を超えたとき、工具異常が発生したと判定する。（例えば、特許文献２参照）

特許３２９１６７７号公報 特許３７８３１９１号公報

モータの供給電力は、工具の摩耗に従って、徐々に大きくなることが知られている。そのため、供給電力波形を用いる方法では、ピーク値上限判定値Ａを、予め大きな値に設定し、誤検知を防止することが必要になる。また、工具交換直後の工具異常は、モータの供給電力波形に、小さなピーク値Ｐを形成することが知られている。そのため、供給電力波形を用いる方法では、ピーク値下限判定値Ｂを、予め小さな値に設定し、検出漏れを防止することが必要になる。しかし、以上のような設定すると、正常域Ｄの幅が広くなり、工具異常の発生を精度よく検知できなくなる可能性がある。

また、主軸モータの電力値を用いる方法では、電力値の変化量が小さく、変化率を精度よく算出できないことがある。そこで、異常判定の閾値を小さくし、検出漏れを防止しようとすると、工具異常に関係のない電力値のピーク、例えば、切粉等の噛込みやワークの溶着等に起因する電力値のピークを、工具異常の発生と誤検知し、工具異常の発生を精度よく検知できなくなる可能性がある。

特に、軸周りに回転する円柱体或いは円筒体の表面に切削工具を送り、前記円柱体或いは円筒体の外形加工をする切削加工装置では、送り軸モータの仕事量における加工寄与分が極めて小さく、定格容量の数％にも満たないことがある。そのため、工具異常の発生に起因する電力値変化を、精度よく得られないことがあり、工具異常の発生を精度よく検知できない可能性がある。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、軸周りに回転する円柱体或いは円筒体表面に切削工具を送り、前記円柱体或いは円筒体の外形加工をする切削加工装置に適用し、加工中における工具異常（欠損、激しい摩耗）の発生を精度よく検知できる、工具異常検知方法を提供することを目的とする。

本発明は、軸周りに回転する円柱体或いは円筒体の表面に切削工具をモータで送り、前記円柱体或いは円筒体の外形加工をする切削加工装置に適用する工具異常検知方法であって、前記切削工具を送る電力値を、時間ｔｐのタイミングごとにサンプリングし続けて蓄積し、電力値データとする、電力値データ作成ステップと、前記電力値データにおいて、前記電力値が、前記モータの駆動に伴う周期的な変化を呈するものであり、最新から前記変化の一周期以上の時間ΔＴ１前までの前記電力値の分散値を求めて第１の電力分散値とし、これを、時間ｔ１のタイミングごとに求め続けて蓄積し、第１の電力分散値データとする、第１の電力分散値データ作成ステップと、前記第１の電力分散値データにおいて、最新から時間ΔＴ２前までの前記第１の電力分散値の分散値を求めて第２の電力分散値とし、これを、時間ｔ２のタイミングごとに求め続けて蓄積し、第２の電力分散値データとする、第２の電力分散値データ作成ステップと、前記第２の電力分散値データにおいて、最新の第２の電力分散値Ｖｐ１と、最新から所定個数Ｎｐ個前のタイミングにおける第２の電力分散値Ｖｐ２との比（Ｖｐ１／Ｖｐ２）を逐次求め、その比が閾値αを所定回数ｍ回続けて越えたとき、前記電力値に異常が発生したと判定する、電力値異常判定ステップとを有し、前記電力値異常判定ステップにおける異常判定の情報を基に、前記切削工具に工具異常が発生したと判定する工具異常検知方法である。

また、本発明では、前記閾値αを、前記第２の電力分散値Ｖｐ２に応じて設定することが好ましい。

本発明によれば、軸周りに回転する円柱体或いは円筒体の表面に切削工具を送り、前記円柱体或いは円筒体の外形加工をする切削加工装置において、モータの供給電力値を基に、工具異常の発生を精度よく検知することができる。

本発明の実施形態で外形加工をするロールの一例を示す断面模式図である。 実施形態における、ロール旋盤加工機とその周辺機器の概略図である。 実施形態において、電力値の異常を判定するフローチャートである。 実施例における、加工開始直後の電力値の変化を示すグラフである。 図４の電力値の変化について、時間ΔＴ１を変えた時の第２の電力分散値の変化を示すグラフである。 実施例における、閾値αと第２の電力分散値Ｖｐ２との関係を示すグラフである。 実施例において、検証に用いた、電力値の変化と第２の電力分散値の変化を示すグラフである。 工具を駆動するモータの供給電力波形の一例を示すグラフである。

以下、本発明の実施形態として、本発明をロールの外形加工に適用した例について、図面を参照しながら説明する。

本発明は、例えば、図１に示すように、内径面Ｒ１と外径面Ｒ２を有する円筒状のロールＲの外形加工に適用することができる。このロールＲは、円柱状の軸体Ｓを、内径面Ｒ１の内側軸方向に貫通させている。
そして、ロールＲの外形加工では、軸体Ｓを軸Ｓ１周りに回転し、切削工具ＴをロールＲ表面に送るようにする。図１では、切削工具Ｔの加工位置の種々の例を○で示しており、例えば、ロールＲの外径面Ｒ２の加工では、切削工具Ｔを、外径面Ｒ２の垂直方向（図のＸ方向）に加工分だけ切り込みつつ、ロールＲの軸方向（図のＺ方向）に送るようにする。また、ロールＲの側面Ｆ１、Ｆ２の加工では、切削工具Ｔを、側面Ｆ１、Ｆ２の垂直方向（図のＺ方向）に加工する分だけ切り込みつつ、ロールＲの垂直方向（図のＸ方向）に送るようにする。

また、本発明は、図２に示すようなロール旋盤加工機１（以下、加工機１と略す）に適用することができる。加工機１は、ロールＲの外形加工をする装置であり、ロールＲを軸体Ｓの軸Ｓ１周りに回転するモータ２と、ロールＲの外径面Ｒ２を加工する切削工具Ｔと、切削工具Ｔを保持する工具ホルダ３と、工具ホルダ３を図のＸ軸方向に移動する（別の言い方をすれば、切削工具ＴをロールＲに押し当てる）Ｘ軸サーボモータ４と、工具ホルダ３を図のＺの方向に送るＺ軸サーボモータ５と、加工機１の制御配電盤６を備えている。
そして、Ｘ軸サーボモータ４とＺ軸サーボモータ５は、それぞれ、Ｘ軸サーボアンプ７とＺ軸サーボアンプ８に接続し、これらサーボアンプが、Ｘ軸サーボモータ４とＺ軸サーボモータ５を駆動制御するようにしている。

また、加工機１は、電力計９、データ収集機１０、パソコン１１、Ｉ／Ｏユニット１２を、周辺に配置している。
電力計９は、Ｘ軸サーボアンプ７およびＺ軸サーボアンプ８の２次側のＵ、Ｖ、Ｗ相配線から、電流値、電圧値を計測し、これら計測値から、切削工具Ｔの切削負荷を電力値として求め続けるようにしている。電力計９は、計測した電力値を、アナログ電圧に変換し、データ収集機（ＤＡＣ：Ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）１０に出力するようにしている。データ収集機１０は、電力計９から送られた電圧値を収集して蓄積した後、Ａ／Ｄ変換してパソコン１１に出力するようにしている。パソコン１１は、電圧値を電力値に変換し、電力値データにしている。

また、加工機１の制御配電盤６は、幾つかのリレー接点を備え、接点からの信号を、逐次、Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）ユニット１２を通して、パソコン１１に出力するようにしている。これにより、パソコン１１が、加工機１を常時監視して、自動加工運転状態か否か、送り軸の駆動状態、どの送り軸が加工に寄与しているか、を確認できるようにしている。

なお、制御配電盤６は、ロールＲの材質等を把握するためのリレー接点を備え、加工機１のＮＣプログラムに、ロールＲの材質を示すコードを記載できるようにしてもよい。これにより、ロールＲの材質等をパソコン１１により自動的に把握し、ロールＲの材質に最適な条件にて、工具異常の発生を検知することができる。

次に、本実施形態の手順について、図３のフローチャートに従って説明する。

（電力値データ作成ステップ：Ｓ１−Ｓ３）
図３に示すように、本実施形態は、ステップＳ１からフローを開始し、ステップＳ２に進み、電力計９により電力値を計測し電圧値として出力する。そして、ステップＳ３に進み、データ収集機１０により、電圧値に変換した電力値を、時間ｔｐのタイミングごとにサンプリングし続けて蓄積する。蓄積したデータは、パソコン１１に送り、電力値に変換して電力値データとする。以降のステップは、パソコン１１にて処理を行う。
なお、本実施形態では、装置の構成により、電力値を電圧値に変換する操作を経由しているが、電力値のまま処理を行うことと、フローは実質同等である。

（第１の電力分散値データ作成ステップ：Ｓ４，Ｓ５）
次に、ステップＳ４に進み、電力値データにおける最新から時間ΔＴ１前までの電力値
の分散値を求めて第１の電力分散値とし、ステップＳ５に進み、第１の電力分散値を、時
間ｔ１のタイミングごとに求め続けて蓄積し、第１の電力分散値データとする。
なお、本実施形態において、電力値は、モータの駆動に伴う周期的な変化を呈するもの
であり、時間ΔＴ１は、定常切削状態における電力値変化の一周期以上の時間である。一
周期以上とする理由については後で説明する。

（第２の電力分散値データ作成ステップ：Ｓ６，Ｓ７）
次に、ステップＳ６に進み、第１の電力分散値データにおける最新から時間ΔＴ２前ま
での第１の電力分散値の分散値を求めて第２の電力分散値とし、ステップＳ７に進み、第
２の電力分散値を時間ｔ２のタイミングごとに求め続けて蓄積し、第２の電力分散値デー
タする。
なお、ステップＳ７では、時間ｔ１と時間ｔ２が等しい場合、第２の電力分散値を求め
た第１の電力分散値のデータ群に対し、続けて求めた第１の電力分散値１つをデータ群に
加えると共に、時間ΔＴ２前の第１の電力分散値１つをデータ群から削除し、その後、再
びデータ群の分散値を求めて第２の電力分散値とすることができる。そして、この手順を
繰り返すことにより、第２の電力分散値データを求め続けてもよい。

（電力値異常判定ステップ：Ｓ８−Ｓ１２）
次に、ステップＳ８に進み、第２の電力分散値データにおける最新の第２の電力分散値Ｖｐ１と、最新から所定個数Ｎｐ個前のタイミングにおける第２の電力分散値Ｖｐ２との比（Ｖｐ１／Ｖｐ２）を逐次求める。Ｎｐの値は、電力値に異常が発生したと判定する精度が高くなるよう、正の整数値を適宜設定する。
次に、ステップＳ９に進み、予め第２の電力分散値Ｖｐ２に応じて設定した閾値αを参照し、ステップＳ１０に進み、第２の電力分散値Ｖｐ１と第２の電力分散値Ｖｐ２の比が、閾値αを、所定回数ｍ回続けて越えたとき、ステップＳ１１進み、電力値に異常が発生したと判定する。

本実施形態では、ステップＳ１１において電力値に異常が発生したと判定したとき、その異常判定の情報を基に、切削工具Ｔに工具異常が発生したと判定し、工具異常の発生を検知する。また、ステップ１１において、電力値に異常が発生したと判定しなかったとき、ステップ１２に進み、比（Ｖｐ１／Ｖｐ２）と閾値αとの比較を継続する。

なお、切削工具Ｔに工具異常が発生したと判定したとき、パソコン１１から作業者に対して、視覚的あるいは聴覚的に信号を発生し、工具異常が発生したことを知らせるようにしてもよい。また、パソコン１１から加工機１に信号を送り、切削工具ＴをロールＲから自動的に退避させ、切削作業を停止するようにしてもよい。

本実施形態では、第２の電力分散値データを用いて、電力値に異常が発生したと判定するので、工具異常の発生に起因する電力値変化を強調して検知することができる。これにより、切粉等の噛込みやワークの溶着等に起因する電力値の変化から、工具異常の発生に起因する電力値変化を判別しやすくすることができ、工具異常の発生を精度よく検知することができる。

また、本実施形態では、閾値αを、第２の電力分散値Ｖｐ２に応じて設定している。す
なわち、閾値αを、電力値の変化に応じて動的に設定している。これにより、第２の電力
分散値Ｖｐ２が小さく、且つ、第２の電力分散値Ｖｐ１と第２の電力分散値Ｖｐ２の比（
Ｖｐ１／Ｖｐ２）が大きい電力値変化、例えば、切粉等の噛込みやワークの溶着等に起因
する電力値変化から、工具異常の発生に起因する電力値変化をより判別しやすくすること
ができ、工具異常の発生をより精度よく検知することができる。

［実施例］
次に、本発明の実施例について説明する。本実施例は、上記実施形態を、ロールＲ外径面に形成された熱処理肌面の除去加工（粗加工）に適用した例である。
本実施例には、仕上げ外形寸法が１２００ｍｍになるロールＲを用いた。加工では、ロールＲを、軸周りに周速８０ｍ／ｍｉｎにて回転しつつ、切削工具Ｔを、軸方向に０．１６ｍｍ／ｒｏｔの速度で送るようにした。切削工具Ｔには、円板型のｃＢＮチップを用いた。
また、図２に示した電力計９には、日置電機社製３３９０パワーアナライザを用い、切削工具Ｔを駆動するＺ軸サーボモータ５の電力値を計測した。

図４に示すように、電力計９が計測した電力値は、Ｚ軸サーボモータ５を駆動する前の状態４１から、Ｚ軸サーボモータ５を駆動して切削工具Ｔを送った直後の初期状態４２に変化し、周期的な変化を示すようになった。この電力値の周期的変化は、Ｚ軸サーボモータ５の駆動に起因して発生するものであり、モータの回転子、回転軸等の偏心を、電力計９が電力値変化として検出したものである。
なお、初期状態４２は、切削工具ＴがロールＲに接触するまでのエアカット区間、および、切削工具ＴがロールＲに接触し始める非定常切削状態区間を含む状態を示したものである。そして、初期状態４２では、切削工具Ｔの送りを小さくし、切削工具ＴがロールＲに接触したときの衝撃を緩和するようにしている。
初期状態４２から、切削工具Ｔの送りを大きくし、定常切削状態４３になると、電力値の周期は小さくなり、安定した周期の電力値変化を示した。
なお、図４では、４４において電力値に異常な変化が見られた。後で切削工具Ｔの外観観察をしたところ、この電力値の異常は、工具異常（切削工具Ｔの欠損）によるものと判明した。

そして、本実施例では、図３に示したフローチャートのパラメータを、パソコン１１において、
ステップＳ３の時間ｔｐ ： １／１０秒
ステップＳ４の時間ΔＴ１ ： １秒から１００秒
ステップＳ５の時間ｔ１ ： １秒
ステップＳ６の時間ΔＴ２ ： ２５秒
ステップＳ７の時間ｔ２ ： １秒
ステップＳ８の所定個数Ｎｐ ： ３０個
ステップＳ１０の所定回数ｍ ： ５回
と設定した。

なお、ステップＳ７では、第２の電力分散値を求めた第１の電力分散値のデータ群に対し、続けて求めた第１の電力分散値１つをデータ群に加えると共に、２５秒前の第１の電力分散値１つをデータ群から削除し、その後、再びデータ群の分散値を求めて第２の電力分散値とした。そして、この手順を繰り返すことにより、第２の電力分散値を求め続けて蓄積し、第２の電力分散値データとした。

図５に、図４の電力値の変化について、時間ΔＴ１を１秒から１００秒に変えたときの、第２の電力分散値の変化を示す。なお、図４の電力値の変化において、変化の周期は、定常切削状態４３で約１０秒であった。

まず、図５（ａ）、図５（ｂ）に示すように、時間ΔＴ１を、電力値の変化の周期よりも小さくしたところ、第２の電力分散値は、図４の電力値に異常が発生した時刻（７２０秒付近）において、ほとんど上昇しなかった。この結果を基に、ステップＳ９の閾値αを設定したところ、第２の電力分散値Ｖｐ１と第２の電力分散値Ｖｐ２との比は小さくなり、閾値αは小さな値とになってしまった。この閾値αが、図４以外の電力値の変化に対応可能か検証を行ったところ、定常切削状態において、電力値の変化に異常が発生したと誤判定してしまい、電力値の異常を精度よく判定することができなかった。

そこで、図５（ｃ）に示すように、時間ΔＴ１を、電力値の変化の周期と同じにしたところ、第２の電力分散値は、図４の電力値に異常が発生した時刻において、急上昇を示した。この結果を基に、閾値αを、図６に示すように設定し、第２の電力分散値Ｖｐ２が大きくなるに従い小さくなるようにした。

次に、図６の閾値αが、図４以外の電力値の変化に対応可能か、図７（ａ）に示す電力値の変化を用いて検証を行った。
図７（ａ）の電力値は、７ａ１にて波形周期が１０秒の定常切削状態を示した後、７ａ２付近にて振幅変動に異常を示したものである。ただし、異常前後にて波形周期は大きく変わっていない。７ａ２付近での異常の後、７ａ３にて加工を停止して切削工具Ｔを確認したところ、切削工具Ｔにカケが生じていた。すなわち、７ａ２における電力値の異常は工具異常に起因するものと推測できる。

図７（ｂ）は、図７（ａ）の電力値に対応する第２の電力分散値の変化と、判定データＪを示したものである。第２の電力分散値は、図７（ａ）の振幅変動７ａ２において、ピーク７ｂを形成し、判定データＪは、電力値に異常が発生したことを意味する変化を示した。これにより、時間ΔＴ１を、電力値の変化の周期と同じにすることにより、電力値の異常を精度よく判定できることが確認できた。
なお、図７（ｂ）の７２０秒付近の第２の電力分散値のピークは、図７（ａ）の７ａ３において加工を停止したことに起因している。電力値の異常を判定して工具異常を判定するプロセスに影響するものではない。

また、図５（ｄ）から図５（ｆ）に示すように、時間ΔＴ１を、電力値の変化の周期よりも長くした場合でも、第２の電力分散値は、図４の電力値に異常が発生した時刻において、急上昇を示した。この結果を基に、閾値αを設定しても、図５（ｃ）と同様に、電力値の異常を精度よく判定することができた。
以上の結果から、時間ΔＴ１を、電力値の変化の周期以上とすることで、電力値の異常発生を精度よく判定できることが確認できた。ただし、時間ΔＴ１を、電力値の変化の周期よりも長くすると、第２の電力分散値Ｖｐ１と第２の電力分散値Ｖｐ２との比を求める際の、データの待ち時間が長くなることになる。すなわち、電力値の測定開始直後において、電力値の異常を見落とすリスクが高くなる。よって、時間ΔＴ１は、必要以上に大きくしないことが好ましく、電力値の変化の周期と同じにすることが好ましい。

以上、本発明にの実施形態について説明してきたが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。
例えば、本発明が適用することができる切削加工装置は、ロール旋盤加工機の限らず、軸周りに回転する円柱体或いは円筒体の表面に切削工具を送り、円柱体或いは円筒体の外形加工をする切削加工装置であればよく、シャフトや丸棒等の表面の切削加工装置にも適用することができる。

また、本発明は、円柱体或いは円筒体の外径面加工だけでなく、側面加工の工具異常検知にも適用することができる。すなわち、実施形態における、ロールＲの側面Ｆ１、Ｆ２を加工にも適用することができる。その場合、図３のフローをそのまま適用し、閾値αを適宜設定すればよい。

１，２０：ロール旋盤加工機
２：モータ
３：工具ホルダ
４：Ｘ軸サーボモータ
５：Ｚ軸サーボモータ
６：制御配電盤
７：Ｘ軸サーボアンプ
８：Ｚ軸サーボアンプ
９：電力計
１０：データ収集機
１１：パソコン
１２：Ｉ／Ｏユニット

Ｒ：ロール
Ｒ１：内径面、Ｒ２：外径面
Ｆ１，Ｆ２：側面
Ｓ：スリーブ
Ｔ：切削工具

Claims (2)

1. 軸周りに回転する円柱体或いは円筒体の表面に切削工具をモータで送り、前記円柱体或いは円筒体の外形加工をする切削加工装置に適用する工具異常検知方法であって、
   前記切削工具を送る電力値を、時間ｔｐのタイミングごとにサンプリングし続けて蓄積し、電力値データとする、電力値データ作成ステップと、
   前記電力値データにおいて、前記電力値が、前記モータの駆動に伴う周期的な変化を呈するものであり、最新から前記変化の一周期以上の時間ΔＴ１前までの前記電力値の分散値を求めて第１の電力分散値とし、これを、時間ｔ１のタイミングごとに求め続けて蓄積し、第１の電力分散値データとする、第１の電力分散値データ作成ステップと、
   前記第１の電力分散値データにおいて、最新から時間ΔＴ２前までの前記第１の電力分散値の分散値を求めて第２の電力分散値とし、これを、時間ｔ２のタイミングごとに求め続けて蓄積し、第２の電力分散値データとする、第２の電力分散値データ作成ステップと、
   前記第２の電力分散値データにおいて、最新の第２の電力分散値Ｖｐ１と、最新から所定個数Ｎｐ個前のタイミングにおける第２の電力分散値Ｖｐ２との比（Ｖｐ１／Ｖｐ２）を逐次求め、その比が閾値αを所定回数ｍ回続けて越えたとき、前記電力値に異常が発生したと判定する、電力値異常判定ステップと
   を有し、前記電力値異常判定ステップにおける異常判定の情報を基に、前記切削工具に工具異常が発生したと判定することを特徴とする工具異常検知方法。
2. 前記閾値αを、前記第２の電力分散値Ｖｐ２に応じて設定することを特徴とする請求項１に記載の工具異常検知方法。