JP6781845B2

JP6781845B2 - 工作機械の監視システム

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Publication number: JP6781845B2
Application number: JP2019541563A
Authority: JP
Inventors: 中村　明博; 明博中村; 見多出口
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2017-09-14
Filing date: 2017-09-14
Publication date: 2020-11-04
Anticipated expiration: 2037-09-14
Also published as: JPWO2019053837A1; WO2019053837A1

Description

本発明は、フライス盤や摩擦攪拌接合装置（以下、ＦＳＷ装置）など、モータを搭載した工作機械で用いられるツールの劣化状態を推定する監視システムに関する。

工作機械には、機器故障による不動作時間の低減や、製造物の品質安定化を図るため、加工に用いるツールの状態を詳細に監視する必要性が増している。ツール状態の監視には、ツールに後付けしたセンサを用いて振動や音波などを取得し、ツール状態を推定する方法もあるが、センサの設置が物理的、コスト的に難しい場合も多い。

そこで、工作機械に搭載されているモータやインバータからの出力情報を活かしてツール状態を推定する手段が提案されている。例えば、特許文献１では、工作機械に搭載したモータの周波数スペクトルの変化に着目したツール状態の推定方法が開示されている。

具体的には、まず、送りモータ電流値の周波数スペクトルから、主軸モータの回転数に起因する周波数成分を除去し、あらかじめ定められた周波数範囲でスペクトラムを平均化する。次に、スペクトラムの平均値を閾値と比較し、閾値以上であればツールに異常が発生したという推定を行う。

特開平４−６３６６２

しかしながら、特許文献１では、被切削物に対して水平方向に切削中のモータ電流値を用いるため、モータ電流値に外乱の影響が反映され、状態を正しく推定できない可能性がある。例えば、ツールの状態に関わらず、切削条件によって発生するビビリ（外乱）は、モータ電流値に対して様々な周波数スペクトルを発生させる要因となる。もし、注目した周波数範囲にビビリによるスペクトラムが発生すると、ツールに異常が発生してない場合でも、異常と判定してしまう可能性がある。前述した内容は、切削系の工作機械を例にしているが、ＦＳＷ装置についても同様の課題が発生すると考えられる。

本発明は、以上のような従来技術の課題を検討し、これらの課題を解決するためになされたものである。

従って、本発明の目的とすることころは、加工条件などにより発生する外乱の影響を受けず、ツールの状態を推定できる工作機械の監視システムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明の工作機械の監視システムは、ワークを加工するツールを回転させる主軸モータと、前記ツールの回転軸方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる垂直方向モータと、前記ツールの回転軸と直交する方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる水平方向モータと、を備えた工作機械と、該工作機械が前記ツールで前記ワークを加工する際に、前記主軸モータの稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定するツール劣化状態推定装置と、を具備する監視システムであって、前記ツール劣化状態推定装置は、前記ツールが無負荷工程にあるときの前記稼動情報、または、前記ツールが垂直加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定し、前記前記ツールが水平加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいては前記ツールの劣化状態を推定しないものとした。

本発明によって得られる代表的な効果を簡単に説明すれば、外乱が発生しやすい水平加工のみのデータを用いずに、ツール状態を推定することで、状態推定精度を向上できる工作機械の監視システムを提供することができる。本発明を適用すれば、工作機械の作業員にツール交換の適切なタイミングを通知することができるため、装置の計画外停止や品質劣化によるロスコスト低減、品質安定化が期待できる。

フライス盤の無負荷時の加工工程を示す図。フライス盤の垂直加工時の加工工程を示す図。フライス盤の水平加工時の加工工程を示す図。主軸ＤＣモータを搭載したフライス盤において、切削中の電流値変化を表したグラフ。実施例１のシステム構成図。水平加工データ除外部の処理の流れを表したフローチャート。水平加工データ除外部のもうひとつの処理の流れを表したフローチャート。特徴量算出部の処理の流れを表したフローチャート。劣化推定部の処理の流れを表したフローチャート。劣化推定部のもうひとつの処理の流れを表したフローチャート。実施例２のシステム構成図。実施例２の全体の処理の流れを表したフローチャート。実施例３のシステム構成図。実施例４のシステム構成図。

以下、本発明の代表的な実施例について詳細に説明する。

監視対象の工作機械がフライス盤である場合を例に、本発明の実施例１の監視システムを説明する。本実施例の監視システムは、外乱が発生しやすい水平加工中のデータを用いずに、工作機械に装着された切削工具等のツール１０の状態を推定するものである。

はじめに、フライス盤の基本的な加工工程と、各加工工程への外乱の影響について述べる。加工対象物（ワーク２０）に対する加工工程は、大まかに３つに分割できる。

１つの目は、ツール１０とワーク２０が離れており、ツール１０が無負荷で回転している無負荷工程である（図１Ａ）。この工程は、ツール１０が所定の加工位置に向けて移動しているか、加工を待っている状態である。

２つ目は、ツール１０がワーク２０を垂直方向に掘り込む垂直加工工程であり、ツール１０の回転軸の方向と切削方向が一致する垂直加工工程である（図１Ｂ）。この工程では、ツール１０またはワーク２０を移動させて、作業者が定めた所定の深さまでワーク２０を掘り込む工程である。

３つ目は、ツール１０がワーク２０の水平方向の加工を行う水平加工工程であり、ツール１０の回転軸の方向と切削方向が直交する水平加工工程である（図１Ｃ）。この工程では、ツール１０またはワーク２０を移動させて、作業者が定めた形状にワーク２０を切削する。なお、水平加工工程には、垂直方向の加工が同時行われる場合も含むものとする。

次に、加工工程ごとのモータ電流値の変化を図２に示す。図２は主軸ＤＣモータ２でツール１０を回転させて、直線を切削した際のモータ電流値の時系列データであり、図中のＡ〜Ｃは図１Ａ〜Ｃの各工程に対応している。図が示す通り、Ａ無負荷工程と、Ｂ垂直加工工程では、加工に伴う電流値の変化はあるが、それ以外の大きな電流値の変化は見られない。

一方で、Ｃ水平方向加工工程においては、直線を同一速度、同一深さ、同一回転数で切削しているにも関わらず、電流値が大きく変化している。この原因は、切削中にビビリが発生しているためである。つまり、水平方向に切削／接合する場合には、ツール１０の状態以外の外乱情報もモータ電流値（モータ稼動情報）に付加されることを示している。

そのため、本実施例の監視システムでは、無負荷工程と垂直加工工程で得られる情報のみを用いてツール劣化状態を推定する。以下、本実施例の監視システムの構成を詳細に説明する。

図３は、本実施例の監視システムの監視対象であるフライス盤１の構成と、ツール劣化状態推定装置１２の機能ブロック図を示すものである。ここでは、ツール劣化状態推定装置１２を機能ブロック図で表現しているが、実際のツール劣化状態推定装置１２は、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、ハードディスク等の補助記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えたものであり、補助記憶装置に記録されたデータベースを参照しながら、主記憶装置に記憶されたプログラムを演算装置が実行することで、図３に示す各機能を実現するものである。以下では、このような周知動作等を適宜省略しながら説明する。なお、以下では、工作機械がフライス盤である例を説明するが、監視対象がＦＳＷ装置である場合でも同一構成のツール劣化状態推定装置１２で監視が可能である。

ここに示すように、フライス盤１には、ツール１０を回転させる主軸ＤＣモータ２と、ツール１０の高さを変えるＺ軸モータ３と、ワーク２０を載置したステージを移動させるＸ軸モータ４、Ｙ軸モータ５が設置されている。

本実施例では、ツール１０の劣化を主軸ＤＣモータ２の電流値に基づいて推定する。ワーク２０の切削加工中の主軸モータ電流値は、図示しない電流センサで計測され、ツール劣化状態推定装置１２に入力される。ツール劣化状態推定装置１２に入力された主軸モータ電流値は、まず、水平加工データ除外部６に入力され、後述する垂直方向加工信号に基づいて、図１Ａに示す無負荷工程と、図１Ｂに示す垂直加工工程を抽出する。

次に、抽出した無負荷工程と垂直加工工程の時系列データは、特徴量算出部７に入力され、基本統計量や周波数分析の結果、波形の特徴をダミー変数化した値などの特徴量を出力する。最後に算出された特徴量は、劣化推定部８に入力され、ツール１０の劣化状態を推定する。出力された劣化状態は通知装置９に入力され、視覚情報や音声情報などに変換され、ディスプレイやスピーカー等を介してフライス盤の作業員へ通知される。

ここからは、図４、図５を用いて、ツール劣化状態推定装置１２での処理の詳細について述べる。なお、ツール劣化状態推定装置１２は工作機械の制御装置の中に組み込まれていても良いし、工作機械のとは別の装置として設置していても良い。

まず、水平加工データ除外部６の処理の流れを２パターン説明する。

図４に示す１つ目のパターンでは、処理を開始すると、水平加工データ除外部６は、垂直方向加工信号情報とモータ稼動情報を取得する（Ｓ４１）。ここでは、垂直方向加工信号を、フライス盤を制御するＮＣ制御装置から取得できるＺ軸方向の加工位置情報Ｐｐとし、モータ稼動情報を、主軸ＤＣモータ２の主軸モータ電流値Ｉｄｃとしている。

データ入力後、Ｓ４２、Ｓ４３により加工位置を判定する。Ｚ軸位置が下降（ｄＰｐ／ｄｔ＜０）かつ正の位置（Ｐｐ＞０）にある場合（Ｓ４２）、無負荷時として主軸モータ電流値Ｉｄｃの時系列データを保存する（Ｓ４４）。一方、Ｚ軸位置が下降（ｄＰｐ／ｄｔ＜０）かつゼロおよび負の位置（Ｐｐ＜＝０）にある場合（Ｓ４３）、垂直加工時として主軸モータ電流値Ｉｄｃの時系列データを保存する（Ｓ４５）。そして、それぞれの時系列データを特徴量算出部へと送信する（Ｓ４６）。

図５に示す２つ目のパターンでも、処理を開始すると、水平加工データ除外部６は、垂直方向加工信号情報とモータ稼動情報を取得する（Ｓ５１）。ここでは、垂直方向加工信号を、Ｚ軸モータＵ相、Ｖ相電流値（Ｉｕ，Ｉｖ）とし、モータ稼動情報を、主軸ＤＣモータ２の主軸モータ電流値Ｉｄｃとしている。

データ入力後、Ｚ軸モータの電流実効値と位相の関係から、Ｚ軸位置が下降しているかを判断する（Ｓ５２）。ここで、Ｚ軸が下降する場合にはモータが逆回転するとし、モータ正回転時には電流値がＵ相、Ｖ相、Ｗ相の順で流れるものとする。次に、Ｚ軸が下降中と判断された場合には、主軸モータ電流値Ｉｄｃの瞬時値もしくは平均値が閾値以上か否かを判定（Ｓ５３）する。例えば、主軸モータ電流値Ｉｄｃの平均が閾値未満であれば無負荷時として主軸モータ電流値Ｉｄｃの時系列データを保存する（Ｓ５４）、一方、主軸モータ電流値Ｉｄｃの平均が閾値以上であれば垂直加工時として主軸モータ電流値Ｉｄｃの時系列データを保存する（Ｓ５５）。そして、それぞれのデータを特徴量算出部へと送信する（Ｓ５６）
次に、図６を用いて、特徴量算出部７の処理の流れを述べる。水平加工データ除外部６で抽出された、無負荷工程と垂直加工工程の時系列データが特徴量算出部７に入力されると（Ｓ６１）、それぞれのデータ全体に対して基本統計量を算出する（Ｓ６２）。Ｓ６２では、基本統計量を算出するのに代えて、周波数解析によりある特定の周波数スペクトルを算出しても良いし、波形のオーバーシュート量や過渡的な波形形状をダミー変数化してもよい。なお、特徴量は少なくとも１つ算出すればよく、１つの時系列データに対して複数算出しても良い。

最後に、劣化推定部８の構成について２つの例を示す。

図７に示す１つ目の構成例では、劣化推定部８に１つの特徴量が入力された場合、閾値比較が行われ、正常の場合は「１」、異常の場合は「０」のようにツール状態を示す離散的なデータが出力される。また、複数の特徴量が劣化推定部８に入力された場合には、あらかじめ作成された複数のクラスタとの距離（ユークリッドなど）を判定し、Ａ、Ｂ、Ｃのような複数段階の離散的な評価を出力しても良い。

図８に示す２つ目の構成例をでは、１つまたは複数の特徴量をあらかじめ構築しておいた数理式に入力することで、ツール１０の劣化状態を示す連続的な数値として出力する。なお、連続的な数値とは、例えば、ツール１０が折損までに切削できる距離が５ｍと推測される場合の「５」であり、折損までの時間が１０分と推測される場合の「１０」である。

このように、本実施例の監視システムを用いれば、作業員は工作機械のツール１０の状態をリアルタイムで把握でき、ツール１０を適切な時間に交換することができるため、装置の計画外停止や品質劣化によるロスコスト低減、品質安定化を実現することができる。

図９、図１０を用いて、本発明の実施例２の監視システムについて説明する。本実施例は、劣化推定部８に用いる数理式やクラスタなどのモデル、アルゴリズムをリアルタイムに更新する推定方法更新部１３を付加した点で実施例１と相違する。なお、以下では、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

推定方法更新部１３は、リアルタイムに取得できる特徴量算出部７の出力とツール状態情報（図７や図８に例示した、ツール１０の離散的および連続的な状態量情報）を元に、新たにツール劣化状態を推定するモデルを作成する。そして、そのモデルを元に、劣化推定部８で用いるモデルパラメータやモデル自体を更新する。

図１０に、実施例２の処理全体の流れと、推定方法更新部１３の処理の流れの関係を示す。ここで、Ｓ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１０４は、図９の水平加工データ除外部６、特徴量算出部７、劣化推定部８、通知装置９に相当し、処理内容は実施例１と同じである。

推定方法更新部１３の処理は、Ｓ１０１〜Ｓ１０４のフローと平行して実施することができる。まず、推定方法更新部１３は、特徴量算出（Ｓ１０２）で算出した特徴量を取得し、その特徴量をデータとして保持する（Ｓ１０５）。その後、ツール状態情報を取得し保持する（Ｓ１０６）。ツール状態情報は例えば、不定期にツール１０を点検または交換し、そのツール１０の状態を正常、異常などの離散的な状態として評価した値であっても良い。このような状態量を利用する場合、Ｓ１０５で保持したデータ全てを用いずに、ツール状態を評価した時間に同期するデータだけをデータ紐付けし（Ｓ１０７）、紐付けしたデータのみをモデリングのためのデータとして抽出する処理を行う。

また、ツール１０が切削した距離とツール交換のタイミングをツール状態情報とする場合には、まずＳ１０５に保存されたデータと同期する水平方向への移動距離（切削距離）を、フライス盤を制御するＮＣ制御装置より取得し保存する（Ｓ１０６）。そして、ツール交換がいつ行われたかを示す情報、例えば、交換した場合は「１」、交換していない場合は「０」、のような情報も、同じく保存する（Ｓ１０６）。ここで、ツール交換のタイミング情報は、交換する作業員による手動入力や、メンテナンス記録などの時刻情報などから情報を収集する。そして、前記２つのツール状態情報と特徴量データを紐付けする（Ｓ１０７）。

さらに、各特徴量がツール交換からどの程度の距離を切削した際のデータであるかを明確にするため、切削距離の積分値を算出し、各特徴量に対してデータを追加する。この際、ツール交換が発生すると、積分値はリセットする。最後に、あらかじめ決められたデータ量になると、多変量解析や機械学習、ＡＩの各種手法を用いて、数理式やクラスタ、正常異常を判定する閾値などを作成（モデリング）する（Ｓ１０８）。

Ｓ１０８でモデリングする際の目的変数はツール１０の劣化情報、説明変数は特徴量とする。ここで作成したモデルは、定期的もしくは不定期に劣化推定部８で用いられるモデルと比較され、更新が必要な場合にはモデルパラメータの変更やモデル自体の変更を行う。モデルの変更の判断基準としては、例えば、モデルパラメータの変化が閾値以上となった場合や、数理式の項が増減している場合などが考えられる。

以上で説明した実施例２によれば、実施例１に比べて劣化状態を推定するモデルを随時更新することができるので、状態推定精度を向上することができる。

図１１を用いて、本発明の実施例３の監視システムについて説明する。本実施例は、ツール１０を回転させるモータが主軸ＡＣモータ２ａである点、それを駆動するインバータ１１が設置される点、そしてツール劣化状態推定装置１２に入力される情報がインバータから取得される点で、実施例１と相違する。なお、以下では、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

本実施例のツール劣化状態推定装置１２は、インバータ１１からの情報により、ツール１０の劣化状態を推定する。そのため、水平加工データ除外部６の処理フローを表した図４のＳ４１や図５のＳ５１では、直流の主軸モータ電流値Ｉｄｃに代えて、モータのＵＶＷいずれかの相の主軸モータ電流値か、モータ制御で用いられる信号（位置指令、回転数指令、モータトルク指令、Ｄ軸電流指令、Ｑ軸電流指令、Ｄ軸電圧指令、Ｑ軸電圧指令、３相の電圧と電流指令、前述した指令値に対応する実測値（フィードバック値）、指令値と実測値との差、制御器を構成する比例器、積分器、微分器が出力値など）をモータ稼動情報として用いる。

ここで、モータ稼動情報は１つだけではなく、複数入力しても良い。そして、図５のＳ５３では、上述したモータ稼動情報に応じて閾値を設定し、適切な判定を行う。もし、複数のモータ稼動情報を入力している場合は、その中から１つの変数を選択し判定を行っても良いし、複数の変数を組み合わせて判定を行っても良い。

以上で説明したように、本実施例の監視システムを用いると、ツール１０を回転させるモータが直流モータでなくても、ツール１０の劣化状態を推定することができる。

図１２を用いて、本発明の実施例４の監視システムについて説明する。本実施例は、ツール劣化状態推定装置１２へ入力する情報をインバータから直接取得せず、インバータ１１の３相配線に電流計や電圧計を少なくとも１つ設置し、その情報を情報変換部１４で変換してツール劣化状態推定装置１２に入力する点で実施例３と相違する。なお、以下では、実施例３との共通点は重複説明を省略する。

情報変換部１４では、取得した３相の電流値や電圧値をＤＱ変換することや、モータやモータ制御の逆モデルを用いてインバータ１１で生成されるモータ制御信号（実施例３内で説明済み）に類似するデータを算出する。

以上で説明したように、本実施例の監視システムを用いると、インバータ１１から情報を取得できない状態であっても、インバータ１１からデータを取得したと同じ状況を作れるため、ツール１０を回転させるモータが直流モータでなくても、ツール１０の劣化状態を推定することができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１フライス盤、２主軸ＤＣモータ、２ａ主軸ＡＣモータ、３Ｚ軸モータ、４Ｘ軸モータ、５Ｙ軸モータ、６水平加工データ除外部、７特徴量算出部、８劣化推定部、９通知装置、１０ツール、１１インバータ、１２ツール劣化状態推定装置、１３推定方法更新部、１４情報変換部、２０ワーク

Claims

ワークを加工するツールを回転させる主軸モータと、前記ツールの回転軸方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる垂直方向モータと、前記ツールの回転軸と直交する方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる水平方向モータと、を備えた工作機械と、
該工作機械が前記ツールで前記ワークを加工する際に、前記主軸モータの稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定するツール劣化状態推定装置と、
を具備する監視システムであって、
前記ツール劣化状態推定装置は、
前記ツールが無負荷工程にあるときの前記稼動情報、または、前記ツールが垂直加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定し、
前記前記ツールが水平加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいては前記ツールの劣化状態を推定しないことを特徴とする監視システム。
請求項１に記載の監視システムにおいて、
前記稼動情報とは、前記主軸モータの電流値の時系列データであることを特徴とする工作機械の監視システム。
請求項１に記載の監視システムにおいて、
前記ツール劣化状態推定装置が推定する前記ツールの劣化状態は、前記ツールの状態を示す離散的なデータであることを特徴とする監視システム。
請求項１に記載の監視システムにおいて、
前記ツール劣化状態推定装置が推定する前記ツールの劣化状態は、前記ツールの状態を示す連続的な数値であることを特徴とする監視システム。
請求項３または４に記載の監視システムにおいて、
前記ツール劣化状態推定装置が、前記ツールの劣化を推定する際に用いるモデルやアルゴリズムを、前記工作機械の稼動中に随時更新することを特徴とする監視システム。
請求項１に記載の監視システムにおいて、
さらに、前記ツール劣化状態推定装置が推定した前記ツールの劣化状態を、前記工作機械を扱う作業員に通知する通知装置を有することを特徴とする監視システム。