JP7127304B2 - 診断装置、診断方法およびプログラム - Google Patents

診断装置、診断方法およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、診断装置、診断方法およびプログラムに関する。
工作機械等がワークを加工する上で、工具の異常ならびに加工品質の予知および推定を行う方法として、機械のモータの電流値の情報、振動、または力等の物理量を検知して用いる方法が既に知られている。
このような物理量を検知して工具の異常等を判定する装置として、主軸の負荷等の機械情報の時系列データと装置のイベントデータとを同期させて出力させ、加工動作の異常を検出する装置が知られている（特許文献１）。
しかしながら、機械情報の時系列データと装置のイベントデータとは別系統のＩ／Ｆで取得されるため、両データの同期をとるのは容易ではない。このため、特許文献１に記載された技術では、多工程の加工において加工処理の工程ごとに異常を検出することが困難であった。
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであって、処理工程ごとの異常検出が容易となる診断装置、診断方法およびプログラムを提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、対象装置の処理工程の種類に応じて異なる複数の処理情報を比較して同種の処理工程を判別し、前記対象装置の前記処理工程中の動作に応じて変化する物理量を検知する検知部から出力される複数の検知情報を前記同種の処理工程ごとに組分けする組分け部と、前記組分け部により組分けされた前記検知情報と、新たに取得した検知情報とを用いて前記対象装置の異常の有無を判定する異常判定部と、を備え、前記組分け部は、前記対象装置の動作区間を示す区間データを前記処理情報として用いて区間長を算出し、また、振動センサ信号またはマイクデバイス信号から得られる周波数データを前記処理情報として用い、さらに、前記周波数データを前記検知情報とし、前記区間長および前記周波数データが一致する検知情報同士を同一の組として組分けする。
本発明によれば、加工工程ごとの異常検出が容易となる。
図１は、実施形態にかかる診断システムの全体構成の一例を機能ブロックで示す図である。 図２は、実施形態にかかる加工機のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる診断装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる診断装置のグルーピング動作の一例について説明する模式図である。 図５は、実施形態にかかる診断装置によりグルーピングされた検知情報の波形を示す図である。 図６は、実施形態にかかる診断装置によりグルーピングされた検知情報の周波数スペクトルを示す図である。 図７は、実施形態にかかる診断装置によるグルーピング処理の手順の一例を示すフロー図である。 図８は、実施形態にかかる診断装置によるモデル生成処理の手順の一例を示すフロー図である。 図９は、実施形態にかかる診断装置による診断処理の手順の一例を示すフロー図である。 図１０は、実施形態の変形例１にかかる診断装置によるグルーピング処理の手順の一例を示すフロー図である。 図１１は、実施形態の変形例２にかかる診断装置によるグルーピング処理の手順の一例を示すフロー図である。
以下に、図１～図１１を参照しながら、本発明に係る診断装置、診断方法およびプログラムの実施形態を詳細に説明する。また、以下の実施形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。
（診断システムの全体構成）
図１は、実施形態にかかる診断システム１の全体構成の一例を機能ブロックで示す図である。診断システム１が備える診断装置１００は、対象装置としての加工機２００の処理工程の種類に応じて異なる複数の処理情報としての加工情報を比較して同種の処理工程を判別し、加工機２００の処理工程中の動作に応じて変化する物理量を検知する検知部２２５から出力される複数の検知情報を同種の処理工程ごとに組分けする組分け部１１３と、組分け部１１３により組分けされた検知情報および判定対象の検知情報を用いて加工機２００の異常の有無を判定する異常判定部１１６と、を備える。以下に、実施形態の診断システム１の詳細について説明する。
図１に示すように、実施形態の診断システム１は、加工機２００および加工機２００に接続される診断装置１００を備える。加工機２００は、工具を用いて、加工対象に対して切削、研削または研磨等の加工を行う工作機械である。加工機２００は、診断装置１００による診断の対象となる対象装置の一例である。診断装置１００は、加工機２００に対して通信可能となるように接続され、加工機２００の動作について異常の診断を行う装置である。
加工機２００は、数値制御部２２１と、通信制御部２２２と、駆動制御部２２３と、駆動部２２４と、検知部２２５と、を有する。
数値制御部２２１は、駆動部２２４による加工を数値制御（ＮＣ：Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ）により実行する機能部である。例えば、数値制御部２２１は、駆動部２２４の動作を制御する数値制御データを生成して出力する。また、数値制御部２２１は、工具を駆動させる駆動部２２４の動作状態を示すコンテキスト情報（加工情報）として、例えば、工具の加工対象に対する送り動作から実際の加工処理が終了するまでの区間を示すＯＮ／ＯＦＦ信号である区間データとしての切削送り信号を通信制御部２２２に出力する。コンテキスト情報とは、加工機２００の動作の種類ごとに複数定められる情報である。コンテキスト情報は、上記の切削送り信号のほか、例えば、加工機２００の識別情報、駆動部２２４の識別情報（例えば、工具の識別情報等）、駆動部２２４に駆動される工具の径、および工具の材質等のコンフィギュレーション情報、ならびに、駆動部２２４の動作状態、駆動部２２４の使用開始からの累積使用時間、駆動部２２４に加わる負荷、駆動部２２４の回転数、駆動部２２４の加工速度等の加工条件の情報等を示す情報を含んでいてもよい。
数値制御部２２１は、例えば、現在の加工機２００の動作に対応するコンテキスト情報を、逐次、通信制御部２２２を介して診断装置１００に送信する。数値制御部２２１は、加工対象を加工する際、加工の工程に応じて、駆動する駆動部２２４の種類、または駆動部２２４の駆動状態（回転数、回転速度等）を変更する。数値制御部２２１は、動作の種類を変更するごとに、変更した動作の種類に対応するコンテキスト情報を、通信制御部２２２を介して診断装置１００に逐次送信する。
通信制御部２２２は、診断装置１００等の外部装置との間の通信を制御する機能部である。例えば、通信制御部２２２は、現在の動作に対応するコンテキスト情報を診断装置１００に送信する。
駆動制御部２２３は、数値制御部２２１により求められた数値制御データに基づいて、駆動部２２４を駆動制御する機能部である。
駆動部２２４は、駆動制御部２２３による駆動制御の対象となる機能部である。駆動部２２４は、駆動制御部２２３による制御によって駆動される。駆動部２２４は、駆動制御部２２３によって駆動制御されるアクチュエータ（モータ）等である。なお、駆動部２２４は、加工に用いられ、数値制御の対象となるものであればどのようなアクチュエータであってもよい。また、駆動部２２４は、２以上備えられていてもよい。
検知部２２５は、加工機２００で発生する物理量を検知し、検知した物理量の情報を検知情報（センサデータ）として診断装置１００へ出力する機能部である。加工機２００で発生する物理量としては、振動もしくは音等である。振動もしくは音等は、例えば、加工機２００に設置された工具と加工対象とが加工動作中に接触することにより発生する。または、工具もしくは加工機２００自体により発せられる。検知部２２５の個数は任意である。例えば、同一の物理量を検知する複数の検知部２２５を備えてもよいし、相互に異なる物理量を検知する複数の検知部２２５を備えてもよい。例えば、加工に用いる工具である刃の折れ、および、刃のチッピング等が発生すると、加工時の振動や音が変化する。このため、検知部２２５で振動データや音響データを検知し、正常な振動や音を判断するモデル等を用いて判断することにより、加工機２００の動作の異常が検知可能となる。
診断装置１００は、通信制御部１１１と、取得部１１２と、組分け部１１３と、特徴抽出部１１４と、生成部１１５と、異常判定部１１６と、記憶部１１７と、入力部１１８と、表示制御部１１９と、を有する。
通信制御部１１１は、加工機２００との間の通信を制御する機能部である。例えば、通信制御部１１１は、加工機２００の数値制御部２２１から、通信制御部２２２を介して、コンテキスト情報を受信する。
取得部１１２は、検知情報取得部１１２ａおよび加工情報取得部１１２ｂを備える。検知情報取得部１１２ａは、加工機２００に設置された検知部２２５から検知情報を受信する機能部である。加工情報取得部１１２ｂは、加工機２００から、通信制御部１１１により受信されたコンテキスト情報を取得する機能部である。
組分け部１１３は、算出部１１３ａおよび比較部１１３ｂを備える。算出部１１３ａは、加工機２００の正常動作時の加工情報の区間長の算出または加工情報のリサイズ等を行う。比較部１１３ｂは、加工情報取得部１１２ｂが取得した複数の加工情報を比較し、互いに一致する加工情報を同種の加工工程と判定する。組分け部１１３は、同種の加工工程ごとに、加工機２００の正常動作時の検知情報をグルーピングする。
特徴抽出部１１４は、異常判定部１１６による判定等で用いる特徴情報を、組分け部１１３によりグルーピングされた検知情報および異常判定対象の検知情報から抽出する機能部である。特徴情報は、検知情報の特徴を示す情報であればどのような情報であってもよい。
生成部１１５は、加工が正常に行われたことの判定に用いられるモデルを生成する機能部である。モデルは、加工情報のグループごとに生成される。なお、モデルを外部装置で生成する場合は、生成部１１５は備えられなくてもよい。
異常判定部１１６は、特徴抽出部１１４により抽出された特徴情報と、生成部１１５により生成された加工情報ごとのモデルと、を用いて、加工機２００の動作が正常であるか否かを判定する機能部である。
記憶部１１７は、生成部１１５により生成されたモデルを加工情報と関連付けて記憶する機能部である。また、記憶部１１７は、検知情報取得部１１２ａにより取得された検知情報を加工情報と関連付けて記憶する。
入力部１１８は、文字および数字等の入力、各種指示の選択、ならびにカーソルの移動等の操作を行う機能部である。
表示制御部１１９は、表示部１１９ａの表示動作を制御する機能部である。具体的には、表示制御部１１９は、例えば、異常判定部１１６による異常判定の結果等を、表示部１１９ａに表示させる。表示部１１９ａは、表示制御部１１９による制御に従って各種情報を表示する機能部である。
なお、診断装置１００および加工機２００それぞれの機能部は、機能を概念的に示したものであって、このような構成に限定されるものではない。例えば、図１で独立した機能部として図示した複数の機能部を、１つの機能部として構成してもよい。一方、図１の１つの機能部が有する機能を複数に分割し、複数の機能部として構成してもよい。
また、加工機２００と診断装置１００とは、どのような接続形態で接続されてもよい。例えば、加工機２００と診断装置１００とは、専用の接続線、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の有線ネットワーク、または、無線ネットワーク等により接続されるものとすればよい。
また、図１には１台の加工機２００が診断装置１００に接続されている例が示されているが、これに限定されるものではなく、複数台の加工機２００が診断装置１００に対して、それぞれ通信可能となるように接続されていてもよい。
（加工機のハードウェア構成）
次に、図２を用い、実施形態の加工機２００のハードウェア構成例について説明する。図２は、実施形態にかかる加工機２００のハードウェア構成の一例を示す図である。
図２に示すように、加工機２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０ａと、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０ｂと、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）２２と、駆動制御回路２３と、がバス２Ｂで通信可能に接続された構成となっている。
ＣＰＵ２０は、加工機２００の全体を制御する演算装置である。ＣＰＵ２０は、例えば、ＲＡＭ２０ｂをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ２０ａ等に格納されたプログラムを実行することで、加工機２００全体の動作を制御し、加工機能を実現する。図１の数値制御部２２１は、例えば、ＣＰＵ２０で動作するプログラムによって実現される。
通信Ｉ／Ｆ２２は、診断装置１００等の外部装置との通信に用いられるインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ２２は、例えば、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）／ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）に対応したＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等である。図１の通信制御部２２２は、例えば、通信Ｉ／Ｆ２２、およびＣＰＵ２０で動作するプログラムによって実現される。
駆動制御回路２３は、モータ２４ａの駆動を制御する回路である。モータ２４ａは、加工に用いる工具２４ｂを駆動する。工具２４ｂには、ドリル、エンドミル、バイトチップ、砥石等、および、加工対象が載置され加工に合わせて移動されるテーブル等が含まれる。図１の駆動制御部２２３は、例えば、駆動制御回路２３によって実現される。図１の駆動部２２４は、例えば、モータ２４ａによって実現される。
センサ２５は、例えば、マイクデバイス、振動センサ、加速度センサ、またはＡＥ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）センサ等で構成され、例えば、振動または音等が検出できる工具の近傍に設置される。センサ２５が接続されたセンサアンプ２５ａは、診断装置１００に通信可能に接続されている。センサ２５およびセンサアンプ２５ａは、加工機２００に予め備えられていてもよく、または、完成機械である加工機２００に対して後から取り付けられてもよい。また、センサアンプ２５ａは、加工機２００に設置されることに限定されるものではなく、診断装置１００側に設置されていてもよい。図１の検知部２２５は、例えば、センサ２５及びセンサアンプ２５ａによって実現される。
なお、図２に示したハードウェア構成は一例であり、加工機２００がすべての構成機器を備えている必要はなく、また、他の構成機器を備えていてもよい。例えば、図１に示す数値制御部２２１および通信制御部２２２は、図２に示すＣＰＵ２０にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよく、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアにより実現してもよく、または、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。
（診断装置のハードウェア構成）
次に、図３を用い、実施形態の診断装置１００のハードウェア構成例について説明する。図３は、実施形態にかかる診断装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
図３に示すように、診断装置１００は、ＣＰＵ１０と、ＲＯＭ１０ａと、ＲＡＭ１０ｂと、通信Ｉ／Ｆ１１と、センサＩ／Ｆ１２と、補助記憶装置１７と、入力装置１８と、ディスプレイ１９と、がバス１Ｂで通信可能に接続された構成となっている。
ＣＰＵ１０は、診断装置１００の全体を制御する演算装置である。ＣＰＵ１０は、例えば、ＲＡＭ１０ｂをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ１０ａ等に格納されたプログラムを実行することで、診断装置１００全体の動作を制御し、診断機能を実現する。図１の取得部１１２、組分け部１１３、特徴抽出部１１４、生成部１１５、異常判定部１１６、および表示制御部１１９は、例えば、ＣＰＵ１０で動作するプログラムによって実現される。
通信Ｉ／Ｆ１１は、加工機２００等の外部装置との通信に用いられるインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ１１は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰに対応したＮＩＣ等である。図１の通信制御部１１１は、例えば、図３に示す通信Ｉ／Ｆ１１、およびＣＰＵ１０で動作するプログラムによって実現される。
センサＩ／Ｆ１２は、加工機２００に設置されたセンサ２５からセンサアンプ２５ａを介して検知情報を受信するインターフェースである。図１の検知情報取得部１１２ａは、例えば、センサＩ／Ｆ１２、およびＣＰＵ１０で動作するプログラムによって実現される。
補助記憶装置１７は、診断装置１００の設定情報、加工機２００から受信された検知情報およびコンテキスト情報、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、およびアプリケーションプログラム等の各種データを記憶するＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、またはＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性の記憶装置である。なお、補助記憶装置１７は、診断装置１００が備えるものとしているが、これに限定されるものではなく、例えば、診断装置１００の外部に設置された記憶装置であってもよく、または、診断装置１００とデータ通信可能なサーバ装置が備えた記憶装置であってもよい。図１の記憶部１１７は、例えば、ＲＡＭ１０ｂおよび補助記憶装置１７等によって実現される。
入力装置１８は、文字および数字等の入力、各種指示の選択、ならびにカーソルの移動等の操作を行うマウスまたはキーボード等の入力装置である。図１の入力部１１８は、例えば、入力装置１８によって実現される。
ディスプレイ１９は、文字、数字、および各種画面および操作用アイコン等を表示するＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、または有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の表示装置である。図１の表示部１１９ａは、例えば、ディスプレイ１９によって実現される。
なお、図３に示したハードウェア構成は一例であり、診断装置１００がすべての構成機器を備えている必要はなく、また、他の構成機器を備えていてもよい。例えば、図１に示した診断装置１００の各機能部（通信制御部１１１、取得部１１２、組分け部１１３、特徴抽出部１１４、生成部１１５、異常判定部１１６、および表示制御部１１９）は、ＣＰＵ１０にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよく、ＩＣ等のハードウェアにより実現してもよく、または、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。また、診断装置１００が加工機２００の診断動作に特化し、診断結果を外部のサーバ装置等に送信する場合、入力装置１８およびディスプレイ１９は備えられていない構成としてもよい。
（診断装置による動作例）
次に、図４から図６を用い、実施形態の診断装置１００による動作の例について説明する。
図４は、実施形態にかかる診断装置１００のグルーピング動作の一例について説明する模式図である。図４の例では、加工情報は切削送り信号ＳＧＮであり、検知情報は振動センサ信号またはマイクデバイス信号等の周波数データ（振動データまたは音響データ）であるものとする。また、図４の例では、診断対象の加工は、それぞれ切削区間が異なる９つの工程により構成される。以下に述べる各データは、加工機２００が正常な状態のときに取得される。
図４に示すように、１加工品目の加工対象（未加工品）が加工機２００内に搬送されると、第１工程における、駆動部２２４の加工対象に対する送り動作が開始される。このとき、切削送り信号ＳＧＮが、ＯＦＦからＯＮへと切り替わる。第１工程における加工処理が終了すると、切削送り信号ＳＧＮは、ＯＮからＯＦＦへと切り替わる。かかる切削送り信号ＳＧＮは、数値制御部２２１により通信制御部２２２に出力され、診断装置１００の通信制御部１１１を経て加工情報取得部１１２ｂにより取得される。
また、第１工程における駆動部２２４の加工動作により生じた振動や音が、検知部２２５により検知される。検知部２２５は、検知された周波数データを診断装置１００へと出力する。出力された周波数データは、診断装置１００の検知情報取得部１１２ａにより取得される。
加工情報取得部１１２ｂにより取得された第１工程における切削送り信号ＳＧＮは、診断装置１００の記憶部１１７に格納される。検知情報取得部１１２ａにより取得された第１工程における周波数データは、第１工程における切削送り信号ＳＧＮと対応付けられて診断装置１００の記憶部１１７に格納される。
以下、同様に、第２工程が行われ、それに伴う切削送り信号ＳＧＮと周波数データとが対応付けられて診断装置１００の記憶部１１７に格納される。第３工程～第９工程の切削送り信号ＳＧＮおよび周波数データについても同様である。以上、第１工程～第９工程を経て未加工品であった加工対象が所望の形状に加工され、加工済品が作製される。
２加工品目～Ｎ加工品目についても、同様に第１工程～第９工程が行われ、それに伴う切削送り信号ＳＧＮと周波数データとが対応付けられて診断装置１００の記憶部１１７に格納される。
診断装置１００の組分け部１１３は、以上のように取得された各データに基づき、工程ごとに周波数データのグルーピングを行う。
周波数データのグルーピングにあたり、組分け部１１３の算出部１１３ａは、１加工品目の第１工程において切削送り信号ＳＧＮがＯＮとなっている区間から、１加工品目の第１工程における切削区間Ｔ１の長さ（切削区間長）を算出する。
また、組分け部１１３は、記憶部１１７に既に記憶された切削区間長が存在するか否かを確認する。本データは、１加工品目の第１工程における切削区間長であるので、記憶部１１７に既に記憶されている切削区間長は存在しない。よって、組分け部１１３は、１加工品目の第１工程における切削区間Ｔ１の周波数データをグループ１として記憶部１１７に格納する。
また、算出部１１３ａは、１加工品目の第２工程において切削送り信号ＳＧＮがＯＮとなっている区間から、１加工品目の第２工程における切削区間Ｔ２の長さ（切削区間長）を算出する。
組分け部１１３の比較部１１３ｂは、記憶部１１７に既に記憶された１加工品目の第１工程における切削区間長と、１加工品目の第２工程における切削区間長とを比較する。１加工品目の第１工程における切削区間長と、１加工品目の第２工程における切削区間長とは異なっている。そこで、組分け部１１３は、１加工品目の第２工程における切削区間Ｔ２の周波数データをグループ２として記憶部１１７に格納する。
以下、同様に、１加工品目の第３工程～第９工程における切削区間Ｔ３～Ｔ９の長さ（切削区間長）が算出され、切削区間Ｔ３～Ｔ９のそれぞれの周波数データが、グループ３～９として記憶部１１７に記憶される。
また、組分け部１１３は、２加工品目の第１工程～第９工程においても、同様の手順を繰り返す。２加工品目の第１工程における切削区間長は、１加工品目の第１工程における切削区間長と等しい。よって、２加工品目の第１工程における切削区間Ｔ１の周波数データは、１加工品目の第１工程における切削区間Ｔ１の周波数データと同様、グループ１として記憶部１１７に記憶される。以下、同様に、２加工品目の第２工程～第９工程における切削区間Ｔ２～Ｔ９の周波数データは、それぞれグループ２～９として記憶部１１７に記憶される。
また、組分け部１１３は、３～Ｎ加工品目の第１工程～第９工程においても、同様の手順を繰り返す。つまり、３～Ｎ加工品目の第１工程～第９工程における切削区間Ｔ１～Ｔ９の周波数データは、それぞれグループ１～９として記憶部１１７に記憶される。
以上のように、個々の周波数データが、グループ１～グループ９に組分けされる。図４の例では、各グループ１～９には、それぞれＮ個の周波数データが記憶されることとなる。
なお、以上の例では、切削送り信号ＳＧＮを切削区間の識別に用いているが、周波数データを切削区間の識別に用いてもよい。周波数データの周波数または振幅の変化等から、周波数データによっても切削区間の識別をすることができる。または、周波数データを切削区間の補助的な識別に用いてもよい。この場合、例えば切削送り信号ＳＧＮのみによって識別するよりも、より精度よく切削区間を識別することができる。また、組分けの精度が良いものを後に抽出し、それを学習に用いるようにしてもよい。
次に、実施形態の診断装置１００によるモデルの生成動作の例について説明する。
図５には、例えば、グループ１の１～３加工品目の周波数データが示されている。これらの周波数データは、例えば表示部１１９ａによって、ユーザに対して表示されてもよい。特徴抽出部１１４は、これらの周波数データから、例えば、エネルギー、周波数スペクトル、および、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）等を特徴情報として抽出する。
図６には、例えば、特徴抽出部１１４が抽出したグループ１の１～３加工品目の周波数スペクトルが示されている。これらの周波数スペクトルは、例えば表示部１１９ａによって、ユーザに対して表示されてもよい。特徴抽出部１１４は、例えば、検知情報に対してフレームごとにフーリエ変換を行うことによって特徴情報を抽出する。ここで、フレームとは、検知情報の所定時間（例えば、２０［ｍｓ］、４０［ｍｓ］等）のデータ量を示し、例えば、特徴情報が、検知情報に対してフーリエ変換されることにより得られる周波数スペクトルである場合の窓長のデータ量に相当する。加工機２００の正常動作時に検知情報から抽出された特徴情報は、加工機２００の異常判定に用いるモデルの生成に用いられる。加工機２００の異常判定が必要になった時に検知情報から抽出された特徴情報は、上記モデルと比較され、加工機２００の異常判定に用いられる。
生成部１１５は、加工機２００の正常動作時に検知情報から特徴抽出部１１４により抽出された特徴情報のグループごとの相関分析や、特徴情報を用いた機械学習または深層学習等により、加工工程のグループごとにモデルを生成する。生成部１１５は、生成したモデルを記憶部１１７に格納する。
次に、実施形態の診断装置１００による異常判定動作の例について説明する。
診断装置１００の加工情報取得部１１２ｂは、加工機２００からコンテキスト情報を取得する。診断装置１００の検知情報取得部１１２ａは、コンテキスト情報と対応する検知情報を加工機２００から取得する。かかる検知情報が、異常判定対象のデータである。
この異常判定対象の検知情報が取得されると、特徴抽出部１１４は、モデル生成の際と同様、検知情報から特徴情報を抽出する。
異常判定部１１６は、加工機２００から取得されたコンテキスト情報に基づき、異常判定対象の検知情報が得られた加工工程と同種の加工工程に対応するモデルを記憶部１１７から読み出す。異常判定部１１６は、読み出したモデルを用いて、異常判定対象の検知情報から抽出された特徴情報が正常であることの尤もらしさを示す尤度を算出する。異常判定部１１６は、尤度と、予め定められた閾値とを比較し、例えば、尤度が閾値以上である場合に、加工機２００の動作は正常であると判定する。また、異常判定部１１６は、尤度が閾値未満である場合に、加工機２００の動作は異常であると判定する。
（診断装置によるグルーピング処理の例）
次に、図７を用い、実施形態の診断装置１００によるグルーピング処理の例について説明する。図７は、実施形態にかかる診断装置１００によるグルーピング処理の手順の一例を示すフロー図である。
図７に示すように、ステップＳ１０１において、診断装置１００の組分け部１１３は、Ｎ＝０に１を加算する。ステップＳ１０２において、組分け部１１３の算出部１１３ａは、Ｎ番目のデータの切削区間長を算出する。ステップＳ１０３において、組分け部１１３は、記憶部１１７を参照し、記憶部１１７に既に記憶された切削区間長が１つ以上あるか否かを確認する。記憶部１１７に記憶された切削区間長がなければ（Ｎｏ）、ステップＳ１０３ａにおいて、組分け部１１３は、その切削区間長を新たなグループとして記憶部１１７に格納する。
記憶部１１７に記憶された切削区間長が１つ以上あれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４において、組分け部１１３の比較部１１３ｂは、それらの切削区間長と、Ｎ番目のデータの切削区間長とを比較する。ステップＳ１０５において、比較部１１３ｂは、Ｎ番目の切削区間長が、記憶されているいずれかの切削区間長と一致しているか否かを判定する。一致していなければ（Ｎｏ）、ステップＳ１０５ａにおいて、組分け部１１３は、その切削区間長を新たなグループとして記憶部１１７に格納する。
Ｎ番目の切削区間長が、記憶されているいずれかの切削区間長と一致していれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１０６において、Ｎ番目の切削区間に対応する周波数データを、切削区間長が一致した切削区間に対応する周波数データのグループにグルーピングする。
ステップＳ１０７において、組分け部１１３は、Ｎ番目のデータが最後のデータか否かを判定する。最後のデータでなければ（Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻り、以降の処理を繰り返す。最後のデータであれば（Ｙｅｓ）、グルーピング処理を終了する。
（診断装置によるモデル生成処理の例）
次に、図８を用い、実施形態の診断装置１００によるモデル生成処理の例について説明する。図８は、実施形態にかかる診断装置１００によるモデル生成処理の手順の一例を示すフロー図である。
図８に示すように、ステップＳ２０１において、診断装置１００の生成部１１５は、所定のグループのグルーピングされた検知情報を記憶部１１７から読み出す。
ステップＳ２０２において、診断装置１００の特徴抽出部１１４は、記憶部１１７から読み出された検知情報から特徴情報を抽出する。
ステップＳ２０３において、診断装置１００の生成部１１５は、特徴抽出部１１４により抽出された特徴情報から、そのグループに対応するモデルを生成する。
ステップＳ２０４において、生成部１１５は、生成したモデルを、例えば、グループおよび特徴情報と関連付け、記憶部１１７に格納する。
ステップＳ２０５において、生成部１１５は、そのデータが最後のグループのデータであったか否かを判定する。最後のグループでなければ（Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻り、以降の処理を繰り返す。最後のグループであれば（Ｙｅｓ）、モデル生成処理を終了する。
（診断装置による診断処理の例）
次に、図９を用い、実施形態の診断装置１００による診断処理の例について説明する。図９は、実施形態にかかる診断装置１００による診断処理の手順の一例を示すフロー図である。
図９に示すように、ステップＳ３０１において、診断装置１００の通信制御部１１１は、加工機２００から送信されたコンテキスト情報を受信する。また、診断装置１００の加工情報取得部１１２ｂは、通信制御部１１１により受信されたコンテキスト情報を取得する。
ステップＳ３０２において、診断装置１００の検知情報取得部１１２ａは、加工機２００から送信された検知情報（センサデータ）を取得する。
ステップＳ３０３において、診断装置１００の特徴抽出部１１４は、取得された検知情報から特徴情報を抽出する。
ステップＳ３０４において、診断装置１００の異常判定部１１６は、加工情報取得部１１２ｂにより取得されたコンテキスト情報に対応するモデルを記憶部１１７から取得する。すなわち、取得されたコンテキスト情報のうち、第１～第９工程のいずれかの加工工程を示す切削区間長に対応するモデルを取得する。
ステップＳ３０５において、異常判定部１１６は、特定された特徴情報と、取得されたコンテキスト情報に対応するモデルとを用いて、加工機２００が正常に動作しているか否かを判定する。
ステップＳ３０６において、異常判定部１１６は、判定結果を出力する。判定結果の出力方法はどのような方法であってもよい。異常判定部１１６は、例えば、診断装置１００の表示制御部１１９に対して、判定結果を表示部１１９ａに表示させるものとしてもよい。または、異常判定部１１６が、サーバ装置およびＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の外部装置に判定結果を出力するものとしてもよい。
以上により、診断装置１００による診断処理が行われる。
例えば、特許文献１の情報取得装置においては、主軸負荷等の機械情報の時系列データと、プログラム名、工具番号およびオペレータ操作によるオーバーライド値等の装置のイベントデータとを対応させて出力させる。これにより、加工動作の異常を検出している。多数の工程を含む加工においては、機械情報の時系列データと装置のイベントデータとを同期させ、同種の工程を判別したうえで、工程ごとに異常を検出する必要がある。しかしながら、これらのデータは別系統のＩ／Ｆで取得されるため、機械情報の時系列データと装置のイベントデータとの同期を取るには煩雑な手順が必要であり、同種の工程の判別が困難であった。
実施形態の診断装置１００においては、加工工程の種類に応じて異なる加工情報同士を比較することで、容易に同種の加工工程を判別することができる。これにより、加工工程ごとの異常検出が容易となる。また、同種の加工工程ごとに検知情報をグルーピングすることで、加工工程ごとに検知情報を可視化することができ、加工工程ごとの検知情報の比較が容易となる。また、同種の加工工程ごとに検知情報をグルーピングすることで、加工工程ごとの分析性能を向上させることができる。
（変形例１）
次に、図１０を用い、実施形態の変形例１の診断装置１００のグルーピング処理について説明する。実施形態の変形例１の診断装置１００のグルーピング処理は、加工情報として検知情報を用いる点が上述の実施形態とは異なる。すなわち、実施形態の変形例１の診断装置１００のグルーピング処理は、加工情報として振動センサ信号またはマイクデバイス信号等の周波数データを用い、検知情報としても振動センサ信号またはマイクデバイス信号等の周波数データを用いる。
図１０に示すように、ステップＳ４０１において、診断装置１００の組分け部１１３は、Ｎ＝０に１を加算する。ステップＳ４０２において、組分け部１１３は、Ｎ番目のデータの周波数データを抽出する。ステップＳ４０３において、組分け部１１３は、記憶部１１７を参照し、記憶部１１７に既に記憶された周波数データが１つ以上あるか否かを確認する。記憶部１１７に記憶された周波数データがなければ（Ｎｏ）、ステップＳ４０３ａにおいて、組分け部１１３は、その周波数データを新たなグループとして記憶部１１７に格納する。
記憶部１１７に記憶された周波数データが１つ以上あれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ４０４において、組分け部１１３の比較部１１３ｂは、それらの周波数データと、Ｎ番目のデータの周波数データとを比較する。Ｎ番目のデータの周波数データ長が、比較対象の周波数データ長と異なっている場合には、Ｎ番目のデータの周波数データをリサイズする。周波数データの比較は、波形領域または周波数領域の相関分析、ＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）を用いた分析、クラスタリング分析等により行うことができる。ステップＳ４０５において、比較部１１３ｂは、Ｎ番目の周波数データが、記憶されているいずれかの周波数データと一致しているか否かを判定する。一致していなければ（Ｎｏ）、ステップＳ４０５ａにおいて、組分け部１１３は、その周波数データを新たなグループとして記憶部１１７に格納する。
Ｎ番目の周波数データが、記憶されているいずれかの周波数データと一致していれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ４０６において、Ｎ番目のデータの周波数データを、周波数データが一致した周波数データのグループにグルーピングする。
ステップＳ４０７において、組分け部１１３は、Ｎ番目のデータが最後のデータか否かを判定する。最後のデータでなければ（Ｎｏ）、ステップＳ３０１に戻り、以降の処理を繰り返す。最後のデータであれば（Ｙｅｓ）、グルーピング処理を終了する。
実施形態の変形例１の診断装置１００においては、加工工程の種類に応じて異なる検知情報を加工情報として用い、これらの検知情報同士を比較することで、容易に同種の加工工程を判別することができる。例えば切削区間等、Ｉ／Ｆの異なる情報を用いることなく、いっそう容易に加工工程の判別を行うことができる。
（変形例２）
次に、図１１を用い、実施形態の変形例２の診断装置１００のグルーピング処理について説明する。実施形態の変形例２の診断装置１００のグルーピング処理は、加工情報としてコンテキスト情報および検知情報を用いる点が上述の実施形態とは異なる。すなわち、実施形態の変形例２の診断装置１００のグルーピング処理は、加工情報として切削区間長、および振動センサ信号もしくはマイクデバイス信号等の周波数データを用い、検知情報として振動センサ信号またはマイクデバイス信号等の周波数データを用いる。
図１１に示すように、ステップＳ５０１において、診断装置１００の組分け部１１３は、Ｎ＝０に１を加算する。ステップＳ５０２において、組分け部１１３の算出部１１３ａは、Ｎ番目のデータの切削区間長を算出する。また、組分け部１１３は、Ｎ番目のデータの周波数データを抽出する。ステップＳ５０３において、組分け部１１３は、記憶部１１７を参照し、記憶部１１７に既に記憶された切削区間長および周波数データが１つ以上あるか否かを確認する。記憶部１１７に記憶された切削区間長および周波数データがなければ（Ｎｏ）、ステップＳ５０３ａにおいて、組分け部１１３は、その切削区間長および周波数データを新たなグループとして記憶部１１７に格納する。
記憶部１１７に記憶された切削区間長および周波数データが１つ以上あれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ５０４において、組分け部１１３の比較部１１３ｂは、それらの切削区間長と、Ｎ番目のデータの切削区間長とを比較する。また、比較部１１３ｂは、それらに対応する周波数データと、Ｎ番目のデータの周波数データとを比較する。ステップＳ５０５において、比較部１１３ｂは、Ｎ番目の切削区間長および周波数データが、記憶されているいずれかの切削区間長および周波数データと一致しているか否かを判定する。一致していなければ（Ｎｏ）、ステップＳ５０５ａにおいて、組分け部１１３は、その切削区間に対応する周波数データを新たなグループとして記憶部１１７に格納する。
Ｎ番目の切削区間長および周波数データが、記憶されているいずれかの切削区間長および周波数データと一致していれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ５０６において、Ｎ番目の切削区間に対応する周波数データを、切削区間長および周波数データが一致した切削区間に対応する周波数データのグループにグルーピングする。
ステップＳ５０７において、組分け部１１３は、Ｎ番目のデータが最後のデータか否かを判定する。最後のデータでなければ（Ｎｏ）、ステップＳ５０１に戻り、以降の処理を繰り返す。最後のデータであれば（Ｙｅｓ）、グルーピング処理を終了する。
実施形態の変形例２の診断装置１００においては、複数の加工情報を組み合わせて用いる。これにより、例えば、切削区間長が等しい加工工程同士であっても異なる加工工程である場合などに、同種の加工工程であると取り違えてしまうことを抑制できる。
（その他の変形例）
上述の実施形態では、検知情報は、例えば、振動データまたは音響データ等であるとしたが、モータの電流値、負荷、トルク等、他のデータであっても検知情報として用いることができる。
上述の実施形態では、診断対象の装置を例えば加工機２００であるとしたが、組立機、測定機、検査機、または洗浄機等の機械が対象装置であってもよい。
なお、上述の実施形態および各変形例の診断システムで実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供するように構成してもよい。
また、上述の実施形態および各変形例の診断システムで実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ－Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供するように構成してもよい。
また、上述の実施形態および各変形例の診断システムで実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述の実施形態および各変形例の診断システムで実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
また、上述の実施形態および各変形例の診断システムで実行されるプログラムは、上述した各機能部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）がＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより上述の各機能部が主記憶装置上にロードされ、各機能部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
１ 診断システム
１Ｂ バス
１０ ＣＰＵ
１０ａ ＲＯＭ
１０ｂ ＲＡＭ
１１ 通信Ｉ／Ｆ
１２ センサＩ／Ｆ
１７ 補助記憶装置
１８ 入力装置
１９ ディスプレイ
２Ｂ バス
２０ ＣＰＵ
２０ａ ＲＯＭ
２０ｂ ＲＡＭ
２２ 通信Ｉ／Ｆ
２３ 駆動制御回路
２４ａ モータ
２４ｂ 工具
２５ センサ
２５ａ センサアンプ
１００ 診断装置
１１１ 通信制御部
１１２ 取得部
１１２ａ 検知情報取得部
１１２ｂ 加工情報取得部
１１３ 組分け部
１１３ａ 算出部
１１３ｂ 比較部
１１４ 特徴抽出部
１１５ 生成部
１１６ 異常判定部
１１７ 記憶部
１１８ 入力部
１１９ 表示制御部
１１９ａ 表示部
２００ 加工機
２２１ 数値制御部
２２２ 通信制御部
２２３ 駆動制御部
２２４ 駆動部
２２５ 検知部
特開第２０１７－０３３３４６号公報

Claims (5)

  1. 対象装置の処理工程の種類に応じて異なる複数の処理情報を比較して同種の処理工程を判別し、前記対象装置の前記処理工程中の動作に応じて変化する物理量を検知する検知部から出力される複数の検知情報を前記同種の処理工程ごとに組分けする組分け部と、
    前記組分け部により組分けされた前記検知情報と、新たに取得した検知情報とを用いて前記対象装置の異常の有無を判定する異常判定部と、を備え、
    前記組分け部は、
    前記対象装置の動作区間を示す区間データを前記処理情報として用いて区間長を算出し、また、振動センサ信号またはマイクデバイス信号から得られる周波数データを前記処理情報として用い、さらに、前記周波数データを前記検知情報とし、前記区間長および前記周波数データが一致する検知情報同士を同一の組として組分けする、
    診断装置。
  2. 前記処理情報および前記検知情報を記憶する記憶部を備え、
    前記組分け部は、
    組分けされた前記検知情報を、対応する前記区間データに紐づけて前記記憶部に記憶させる、
    請求項１に記載の診断装置。
  3. 前記異常判定部は、
    前記組分け部により組分けされた組ごとに前記対象装置の異常の有無を判定する、
    請求項１に記載の診断装置。
  4. 対象装置の異常を診断する診断装置で実行される診断方法であって、
    組分け部が、前記対象装置の処理工程の種類に応じて異なる複数の処理情報を比較して同種の処理工程を判別し、前記対象装置の前記処理工程中の動作に応じて変化する物理量を検知する検知部から出力される複数の検知情報を前記同種の処理工程ごとに組分けする組分けステップと、
    異常判定部が、前記組分けステップにより組分けされた前記検知情報と、新たに取得した検知情報とを用いて前記対象装置の異常の有無を判定する異常判定ステップと、を有し、
    前記組分けステップでは、
    前記対象装置の動作区間を示す区間データを前記処理情報として用いて区間長を算出し、また、振動センサ信号またはマイクデバイス信号から得られる周波数データを前記処理情報として用い、さらに、前記周波数データを前記検知情報とし、前記区間長および前記周波数データが一致する検知情報同士を同一の組として組分けする、
    診断方法。
  5. コンピュータに、
    対象装置の処理工程の種類に応じて異なる複数の処理情報を比較して同種の処理工程を判別し、前記対象装置の前記処理工程中の動作に応じて変化する物理量を検知する検知部から出力される複数の検知情報を前記同種の処理工程ごとに組分けする組分けステップと、
    前記組分けステップにより組分けされた前記検知情報と、新たに取得した検知情報とを用いて前記対象装置の異常の有無を判定する異常判定ステップと、を実行させ、
    前記組分けステップでは、
    前記対象装置の動作区間を示す区間データを前記処理情報として用いて区間長を算出し、また、振動センサ信号またはマイクデバイス信号から得られる周波数データを前記処理情報として用い、さらに、前記周波数データを前記検知情報とし、前記区間長および前記周波数データが一致する検知情報同士を同一の組として組分けさせるための、
    プログラム。
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