JP7304956B2 - 劣化量検出装置、劣化量検出方法および劣化予測システム - Google Patents

Description

本発明は、被加工物を切削する工作機械の切削刃の劣化量を検出する劣化量検出装置、劣化量検出方法および劣化予測システムに関する。

例えば、特許文献１には、振動センサによって工作機械から検出された振動の強度が、劣化の限界値である閾値を超えたときに、当該工作機械に異常が発生したと判定する方法が記載されている。

特開２０１０－１９６７４２号公報

アコースティックエミッション（以下、ＡＥと記載する）波は、固体に発生した非常に微小な振動に応じた信号であり、ＡＥ波を検出するＡＥセンサは、対象の工作機械に発生した振動を高感度に検出することができる。例えば、ＡＥセンサは、切削刃の鈍りに起因した微小な振動の変化も検出することが可能である。ただし、このような微小な振動を検出するためには、ＡＥセンサを切削刃の近傍に配置する必要がある。

しかしながら、ＡＥセンサは、周囲温度の変化によって検出感度も変化するという特性がある。このため、ＡＥセンサが切削刃の近傍に配置されると、切削刃を用いて被加工物を切削したときに発生した熱によってＡＥセンサの周囲温度が変化し、これに伴ってＡＥセンサの検出感度が変化する。これにより、ＡＥセンサが切削刃の劣化に起因した振動の変化を正確に検出できなくなるという課題があった。

本発明は上記課題を解決するものであり、温度変化が工作機械の劣化量の検出に与える影響を補正することができる劣化量検出装置、劣化量検出方法および劣化予測システムを得ることを目的とする。

本発明に係る劣化量検出装置は、被加工物を加工する加工具を備え、加工具を接触させずに被加工物を動かす第１の動作期間と被加工物を動かして加工具で加工する第２の動作期間とからなるサイクルを繰り返し行って被加工物を加工する工作機械が備える加工具の劣化量を検出する劣化量検出装置であって、工作機械に発生した振動および温度に応じたＡＥ波を検出するＡＥセンサの出力電圧から、第１の動作期間における出力電圧と第２の動作期間における出力電圧を抽出するセンサ電圧抽出部と、第１の動作期間におけるＡＥセンサの出力電圧のうち、第２の動作期間の直前の第１の出力電圧と第２の動作期間の直後の第２の出力電圧との差分を、第２の動作期間における加工具の温度の変化に応じたＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量として算出するセンサ電圧変化量算出部と、第２の動作期間におけるＡＥセンサの出力電圧の変化量から、加工具の温度の変化に応じたＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量を除外した値を、加工具の劣化量として算出する劣化量算出部と、劣化量算出部によって算出された劣化量を積算する劣化量積算部とを備える。

本発明によれば、工作機械が被加工物を加工している期間における当該工作機械の温度の変化に応じたＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量に基づいて、被加工物の加工前後における工作機械の劣化量を算出する。これにより、温度変化が工作機械の劣化量の検出に与える影響を補正することができる。

実施の形態１に係る劣化予測システムの構成を示すブロック図である。 図２Ａは、空転期間における工作機械の状態を示す概要図であり、図２Ｂは、加工期間における工作機械の状態を示す概要図である。 工作機械の空転期間と加工期間におけるＡＥセンサの出力波形を示す図である。 温度の変化によるＡＥセンサの検出感度の上昇を考慮しない場合におけるＡＥセンサの出力電圧の変動量を示す図である。 実施の形態１に係る劣化量検出方法を示すフローチャートである。 温度の変化によるＡＥセンサの検出感度の上昇を考慮した場合におけるＡＥセンサの出力電圧の変動量を示す図である。 加工期間において工作機械に突発的に大きな振動の変化が発生したときのＡＥセンサの出力波形を示す図である。 図８Ａは、実施の形態１に係る劣化量検出装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図８Ｂは、実施の形態１に係る劣化量検出装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る劣化予測システム１の構成を示すブロック図である。劣化予測システム１は、工作機械２に発生した振動に基づいて工作機械２の劣化状態を予測するシステムであり、図１に示すように、ＡＥセンサ３、劣化量検出装置４、劣化予測部５および異常判定部６を備える。工作機械２は、例えば、切削刃２ａで加工を行う切削装置であり、ＡＥセンサ３は、切削刃２ａの近傍に設置される。また、劣化量検出装置４は、工作機械２の劣化量（例えば、切削刃２ａの劣化量）を検出する装置であり、センサ電圧抽出部４１、センサ電圧変化量算出部４２、劣化量算出部４３および劣化量積算部４４を備える。

ＡＥセンサ３は、工作機械２に設置されて、工作機械２に発生した振動に応じたＡＥ波を検出する。ＡＥとは、固体が変形または破壊するときに、この固体の内部に蓄えられた弾性エネルギーが、弾性波（ＡＥ波）として放出される現象である。

工作機械２の動作（例えば、被加工物を回転させる回転動作）で発生した振動に応じた広帯域（数ｋＨｚから数ＭＨｚの範囲の周波数成分）のＡＥ波のうち、共振周波数に対応したＡＥ波の正弦波信号が、カンチレバーから出力される。ＡＥセンサ３の検出感度は、工作機械２におけるＡＥセンサ３の設置箇所の温度に応じて変動する。例えば、被加工物を切削した切削刃２ａの温度が伝わってＡＥセンサ３の温度が上昇すると、これに応じてＡＥセンサ３の検出感度が上昇する。

劣化予測部５は、劣化量検出装置４によって生成された工作機械２の劣化量の積算値に基づいて工作機械２の劣化を予測する。例えば、被加工物の切削を繰り返した切削刃２ａが徐々に鈍ってくると、これに応じて被加工物と切削刃２ａの間に発生する振動のレベルが増加する。この振動レベルの増加量が切削刃２ａの劣化量に相当する。工作機械２の劣化量の積算値は、工作機械２によって被加工物が加工された期間ごとの劣化量が積算された値である。

異常判定部６は、劣化量検出装置４によって生成された工作機械２の劣化量の積算値を判定基準値と比較した結果に基づいて、工作機械２に異常が発生したか否かを判定する。例えば、異常判定部６には、事前の実験で求められた工作機械２の劣化量の積算値の判定基準値（例えば、異常が発生した状態の工作機械２を模擬して算出された正常状態からの劣化量）が設定されている。異常判定部６は、劣化量検出装置４によって生成された劣化量の積算値を判定基準値と比較して、劣化量の積算値が判定基準値よりも小さければ、工作機械２に異常が発生していないと判定し、劣化量の積算値が判定基準閾値以上になった場合には、工作機械２に異常が発生したと判定する。

なお、図１において、劣化予測部５および異常判定部６は、劣化量検出装置４とは別に設けられた装置である。ただし、劣化予測部５または異常判定部６の少なくとも一方は、劣化量検出装置４が備える構成要素であってもよい。

図２Ａは、空転期間における工作機械２の状態を示す概要図である。また、図２Ｂは、加工期間における工作機械２の状態を示す概要図である。図２Ａおよび図２Ｂにおいて、工作機械２は、切削刃２ａを用いて被加工物１０を切削加工する切削装置である。工作機械２において、チャック２ｂに固定された被加工物１０は、主軸回り（図中の矢印）に回転され、この状態で切削刃２ａによって切削される。

図２Ａに示す工作機械２の状態は、工作機械２が被加工物１０を切削する前段階の状態であり、工作機械２がこの状態である期間は、被加工物１０を加工していないときの工作機械２の第１の動作期間である。また、第１の動作期間は、切削刃２ａを接触させずに、チャック２ｂに固定した被加工物１０を主軸回りに回転（空転）させる空転期間である。

図２Ｂに示す工作機械２の状態は、工作機械２が切削刃２ａで被加工物１０を切削加工している状態であり、工作機械２がこの状態である期間は、被加工物１０を加工しているときの工作機械２の第２の動作期間である。また、第２の動作期間は、主軸回りに回転させた被加工物１０を切削刃２ａで切削加工する加工期間である。

図３は、工作機械２の空転期間Ｉと加工期間ＰにおけるＡＥセンサ３の出力波形を示す図である。工作機械２は、図３に示すように、空転期間Ｉの動作（被加工物１０の空転）と加工期間Ｐの動作（被加工物１０の切削加工）とを交互に繰り返し行う。加工期間Ｐにおいて切削刃２ａと被加工物１０の間に発生した熱によって切削刃２ａの温度が上昇し、さらに切削刃２ａの近傍に設置されたＡＥセンサ３の温度が上昇する。

例えば、空転期間Ｉ１に続く加工期間Ｐ１において、被加工物１０が切削刃２ａで切削される。加工期間Ｐ１における切削加工が完了すると、工作機械２は、次の加工のために空転期間Ｉ２に移行する。空転期間Ｉ２に続く加工期間Ｐ２において、被加工物１０は、例えば、切削刃２ａによって加工期間Ｐ１における加工箇所からさらに切削される。加工期間Ｐ２における切削加工が完了すると、工作機械２は、次の加工のために空転期間Ｉ３に移行する。空転期間Ｉ３に続く加工期間Ｐ３において、被加工物１０は、例えば、切削刃２ａによって加工期間Ｐ２における加工箇所からさらに切削される。

切削刃２ａの温度は、加工期間Ｐごとに上昇するので、これに伴いＡＥセンサ３の温度も上昇する。このため、図３に示すように、工作機械２において空転期間Ｉと加工期間Ｐが繰り返されると、ＡＥセンサ３の検出感度が徐々に上昇して出力電圧のレベルも徐々に上昇する。

図４は、温度の変化によるＡＥセンサ３の検出感度の上昇を考慮しない場合におけるＡＥセンサ３の出力電圧の変動量を示す図である。加工期間Ｐにおいて、被加工物１０は、切削刃２ａによって切削される。このとき、切削刃２ａには、被加工物１０の切削に伴う劣化（刃の鈍り）が生じる。切削刃２ａと被加工物１０との間に発生する振動は、切削刃２ａの劣化状態に応じて増加し、この振動の変動に応じて、図４に示すように、ＡＥセンサ３の出力電圧が増加する。この出力電圧の変動量は、切削刃２ａの劣化量Ｇとして扱われる。

しかしながら、被加工物１０を切削したときに発生した熱によって切削刃２ａの温度が上昇し、この熱がＡＥセンサ３にも伝わってＡＥセンサ３の周囲温度が上昇すると、ＡＥセンサ３の検出感度も上昇する。このため、加工期間ＰにおいてＡＥセンサ３の周囲温度が上昇していた場合、劣化量Ｇには、ＡＥセンサ３の検出感度の上昇分の誤差が含まれている。すなわち、切削刃２ａは、劣化量Ｇによって実際よりも劣化していると判断されてしまう。

そこで、実施の形態１に係る劣化量検出装置４では、加工期間Ｐにおける切削刃２ａの温度の変化に応じたＡＥセンサ３の検出感度の変化による出力電圧の変化量に基づいて、被加工物１０の加工前後における切削刃２ａの劣化量を算出している。これにより、前述したような温度変化が切削刃２ａの劣化量の検出に与える影響を補正することができる。

図５は、実施の形態１に係る劣化量検出方法を示すフローチャートであり、図１に示した劣化量検出装置４による一連の処理を示している。ここでは、工作機械２が切削装置であり、ＡＥセンサ３が切削刃２ａと被加工物１０との間に発生する振動に応じたＡＥ波を検出するものとする。また、図６は、温度の変化によるＡＥセンサ３の検出感度の上昇を考慮した場合におけるＡＥセンサ３の出力電圧の変動量を示す図である。

センサ電圧抽出部４１は、空転期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧と、加工期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧とを抽出する（ステップＳＴ１）。まず、センサ電圧抽出部４１は、空転期間および加工期間をサイクルごとに判定する。１サイクルの期間は、一つの空転期間を二等分した後半の期間と、これに続く加工期間と、その後の空転期間を二等分した前半の期間から構成される。

例えば、センサ電圧抽出部４１は、ＡＥセンサ３の出力電圧の時間的な変化を監視し、出力電圧に閾値以上のレベル差が発生した時点を空転期間と加工期間との境界点に決定する。そして、センサ電圧抽出部４１は、境界点において出力電圧のレベルが低い側を空転期間と判定し、境界点において出力電圧のレベルが高い側を加工期間と判定する。

また、工作機械２が、ＮＣ旋盤などの制御信号によって被加工物を自動で加工する装置である場合、センサ電圧抽出部４１は、工作機械２から入力した空転期間を指定する制御信号と加工期間を指定する制御信号に基づいて、空転期間と加工期間を判定してもよい。

センサ電圧抽出部４１は、空転期間と加工期間をサイクルごとに判定すると、空転期間における出力電圧として、図６に示すように、ＡＥセンサ３の出力電圧ａ（ｍＶ）および出力電圧ｂ（ｍＶ）を抽出する。ここで、出力電圧ａ（ｍＶ）は、加工期間Ｐの直前の空転期間ＩａにおけるＡＥセンサ３の第１の出力電圧である。出力電圧ｂ（ｍＶ）は、加工期間Ｐの直後の空転期間ＩｂにおけるＡＥセンサ３の第２の出力電圧である。

センサ電圧抽出部４１は、加工期間Ｐにおける出力電圧として、図６に示すように、ＡＥセンサ３の出力電圧ｄ（ｍＶ）および出力電圧ｅ（ｍＶ）を抽出する。ここで、出力電圧ｄ（ｍＶ）は、加工期間Ｐが開始されたときのＡＥセンサ３の第３の出力電圧である。出力電圧ｅ（ｍＶ）は、この加工期間Ｐが終了したときのＡＥセンサ３の第４の出力電圧である。

例えば、センサ電圧抽出部４１は、空転期間Ｉａと加工期間Ｐの境界点を決定すると、決定した境界点において出力電圧のレベルが低い側である空転期間ＩａにおけるＡＥセンサ３の出力電圧を出力電圧ａ（ｍＶ）と決定して抽出し、この境界点において出力電圧のレベルが高い側である加工期間ＰにおけるＡＥセンサ３の出力電圧を出力電圧ｄ（ｍＶ）と決定して抽出する。

同様に、センサ電圧抽出部４１は、加工期間Ｐと空転期間Ｉｂの境界点を決定すると、決定した境界点において出力電圧のレベルが低い側である空転期間ＩｂにおけるＡＥセンサ３の出力電圧を出力電圧ｂ（ｍＶ）と決定して抽出し、この境界点において出力電圧のレベルが高い側である加工期間ＰにおけるＡＥセンサ３の出力電圧を出力電圧ｅ（ｍＶ）と決定して抽出する。

なお、センサ電圧抽出部４１は、空転期間と加工期間の境界点におけるＡＥセンサ３の出力電圧の値ではなく、部分期間における出力電圧の平均値を抽出してもよい。例えば、センサ電圧抽出部４１は、空転期間ＩａにおけるＡＥセンサ３の出力電圧の平均値を出力電圧ａ（ｍＶ）と決定して抽出する。センサ電圧抽出部４１は、加工期間Ｐが開始されてから一定の期間を部分期間として設定し、この部分期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧の平均値を出力電圧ｄ（ｍＶ）と決定して抽出する。

同様に、センサ電圧抽出部４１は、空転期間ＩｂにおけるＡＥセンサ３の出力電圧の平均値を出力電圧ｂ（ｍＶ）と決定して抽出する。センサ電圧抽出部４１は、加工期間Ｐが終了されるまでの一定の期間を部分期間として設定し、この部分期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧の平均値を出力電圧ｅ（ｍＶ）と決定して抽出する。

続いて、センサ電圧変化量算出部４２は、加工期間Ｐにおける切削刃２ａの温度の変化に応じたＡＥセンサ３の検出感度の変化による出力電圧の変化量ｃを算出する（ステップＳＴ２）。例えば、センサ電圧変化量算出部４２は、下記式（１）に従って、出力電圧ｂから出力電圧ａを引いた値を、変化量ｃ（ｍＶ）として算出する。ここで、変化量ｃは、加工期間Ｐにおける切削刃２ａの温度の変化に応じたＡＥセンサ３の検出感度の変化による、この加工期間Ｐの直後の空転期間ＩｂにおけるＡＥセンサ３の出力電圧の第１の変化量である。
ｃ＝ｂ－ａ ・・・（１）

空転期間において、工作機械２は、被加工物１０を主軸回りに回転させ（空転）、ＡＥセンサ３は、空転によって工作機械２に発生した振動に応じたＡＥ波を検出する。また、工作機械２は、被加工物１０を主軸回りに回転させた状態で切削するので、加工期間Ｐでは、被加工物１０を切削する動作と被加工物１０を主軸回りに回転させる動作との両方の動作によって工作機械２に振動が発生する。すなわち、加工期間Ｐにおいて、工作機械２に発生する振動には、被加工物１０を主軸回りに回転させる動作で発生した振動が含まれている。

加工期間Ｐにおける切削刃２ａの温度上昇によってＡＥセンサ３の検出感度が上昇することで、ＡＥセンサ３の出力電圧が増加する。この出力電圧の増加分には、被加工物１０を切削する動作によって発生した振動に対応する増加分に加え、被加工物１０を主軸回りに回転させる動作によって発生した振動に対応する増加分が含まれる。変化量ｃは、後者の増加分である。

劣化量算出部４３は、センサ電圧変化量算出部４２によって算出されたＡＥセンサ３の出力電圧の変化量ｃに基づいて、被加工物１０の加工前後における切削刃２ａの劣化量ｇを算出する（ステップＳＴ３）。例えば、劣化量算出部４３は、下記式（２）に従って、変化量ｆ（ｍＶ）として、出力電圧ｅを出力電圧ｂで割った値を、変化量ｃに掛けた値を算出する。
ｆ＝ｃ×（ｅ／ｂ） ・・・（２）

変化量ｆは、加工期間Ｐにおける切削刃２ａの温度の変化に応じたＡＥセンサ３の検出感度の変化による、この加工期間ＰにおけるＡＥセンサ３の出力電圧の第２の変化量である。すなわち、変化量ｆは、周囲温度の上昇によるＡＥセンサ３の検出感度の上昇に起因したＡＥセンサ３の出力電圧の増加分のうち、被加工物１０を切削する動作（切削加工）によって発生した振動に対応する増加分である。

続いて、劣化量算出部４３は、下記式（３）に従って、被加工物１０の加工前後における切削刃２ａの劣化量ｇ（ｍＶ）として、出力電圧ｅから出力電圧ｄおよび変化量ｆを引いた値を算出する。劣化量ｇは、加工期間Ｐにおける被加工物１０の切削加工によって切削刃２ａに生じた劣化量であり、加工期間Ｐにおける切削刃２ａの温度上昇に起因したＡＥセンサ３の検出感度の上昇分（変化量ｆ）が除外された値である。ステップＳＴ１からステップＳＴ３までの処理は、工作機械２による空転期間と加工期間のサイクルごとに行われる。これにより、劣化量ｇがサイクルごとに算出される。
ｇ＝ｅ－ｄ－ｆ ・・・（３）

劣化量積算部４４は、劣化量算出部４３によって算出された劣化量ｇを積算する（ステップＳＴ４）。例えば、劣化量積算部４４は、劣化量ｇの積算値として、サイクルごとに算出された劣化量ｇを順次加算した値を算出する。劣化量積算部４４によって算出された劣化量ｇの積算値は、劣化予測部５および異常判定部６に出力される。

劣化予測部５は、サイクルごとの加工期間Ｐを被加工物１０の切削時間として抽出し、サイクルごとに抽出した被加工物１０の切削時間を順次加算することで、切削時間の積算値（加工期間の積算値）を算出する。劣化予測部５は、切削刃２ａの劣化進行度として、劣化量積算部４４によって算出された劣化量ｇの積算値を切削時間の積算値で割った値を算出する。次に、劣化予測部５は、切削刃２ａに異常が発生するまでの予測時間として、切削刃２ａの劣化量の許容上限値を劣化進行度で割った値から切削時間の積算値を引いた値を算出する。切削刃２ａの劣化量の許容上限値は、事前の実験によって求められた値である。例えば、劣化予測部５は、切削刃２ａに異常が発生するまでの予測時間を表示装置に表示させる。

異常判定部６は、劣化量積算部４４によって算出された劣化量ｇの積算値を判定基準値と比較した結果に基づいて、切削刃２ａに異常が発生したか否かを判定する。例えば、異常判定部６は、劣化量ｇの積算値を、前述した判定基準値と比較し、劣化量ｇの積算値が判定基準値よりも小さければ、切削刃２ａに異常が発生していないと判定し、劣化量ｇの積算値が判定基準閾値以上になった場合、切削刃２ａに異常が発生したと判定する。

図７は、加工期間において工作機械２に突発的に大きな振動の変化が発生したときのＡＥセンサ３の出力波形を示す図である。例えば、加工期間が開始されて切削刃２ａが被加工物１０に接触したときに、図７に示すように、切削刃２ａと被加工物１０の間で突発的に大きな振動の変化が発生することがある。この場合、被加工物１０の切削が開始されてから一定の時間Ａが経過するまでは、ＡＥセンサ３の出力電圧が大きく変動する。

また、切削加工が完了して切削刃２ａを被加工物１０から引き離すときに、切削刃２ａが被加工物１０に押し当てられていた反動から両者が揺動し、切削刃２ａと被加工物１０との間に大きな振動が発生する。このように突発的に発生した大きな振動によって、図７に示すように、被加工物１０の切削加工が完了してから一定の時間Ｂが経過するまでは、ＡＥセンサ３の出力電圧が大きく変動する。このようなＡＥセンサ３の出力電圧の大きな変動は、劣化予測におけるノイズとなり得る。

そこで、センサ電圧抽出部４１は、図７に示すように、ＡＥセンサ３の出力電圧が許容値Ｔｈ１以下になった時点ｔ２から、加工期間が開始された時点ｔ１まで遡った期間を、加工開始期間Ａと判定する。さらに、センサ電圧抽出部４１は、ＡＥセンサ３の出力電圧が許容値Ｔｈ２以上になった時点ｔ３から、加工期間が終了された時点ｔ４までの期間を加工終了期間Ｂと判定する。

センサ電圧抽出部４１は、ＡＥセンサ３の出力電圧を抽出する期間から加工開始期間Ａおよび加工終了期間Ｂを除外する。例えば、センサ電圧抽出部４１は、加工期間Ｐの直前の空転期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧ａ（ｍＶ）として、加工期間Ｐが開始された時点ｔ１におけるＡＥセンサ３の出力電圧を抽出する。また、時点ｔ１に至るまでの一定の部分期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧を平均した値を出力電圧ａとしてもよい。

センサ電圧抽出部４１は、加工期間Ｐの直後の空転期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧ｂ（ｍｖ）として、加工期間Ｐが終了した時点ｔ４におけるＡＥセンサ３の出力電圧を抽出する。また、時点ｔ４からの一定の部分期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧を平均した値を出力電圧ｂとしてもよい。

センサ電圧抽出部４１は、加工期間Ｐが開始されたときのＡＥセンサ３の出力電圧ｄ（ｍＶ）として、時点ｔ２におけるＡＥセンサ３の出力電圧を抽出する。また、時点ｔ２からの一定の部分期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧を平均した値を出力電圧ｄとしてもよい。

センサ電圧抽出部４１は、加工期間Ｐが終了したときのＡＥセンサ３の出力電圧ｅ（ｍＶ）として、時点ｔ３におけるＡＥセンサ３の出力電圧を抽出する。また、時点ｔ３に至るまでの一定の部分期間におけるＡＥセンサ３の出力電圧を平均した値を出力電圧ｅとしてもよい。このようにＡＥセンサ３の出力電圧を抽出する期間から加工開始期間Ａおよび加工終了期間Ｂを除外することで、劣化予測のノイズとなり得る因子が除外されて、劣化予測の精度が向上する。

次に、劣化量検出装置４の機能を実現するハードウェア構成について説明する。
劣化量検出装置４におけるセンサ電圧抽出部４１、センサ電圧変化量算出部４２、劣化量算出部４３および劣化量積算部４４の各機能は処理回路により実現される。すなわち、劣化量検出装置４は、図５のステップＳＴ１からステップＳＴ４の処理を行う処理回路を備えている。この処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってもよい。

図８Ａは、劣化量検出装置４の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図８Ｂは、劣化量検出装置４の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図８Ａおよび図８Ｂにおいて、入力インタフェース１００は、劣化量検出装置４がＡＥセンサ３から入力する出力電圧を示す信号を中継する。出力インタフェース１０１は、劣化量検出装置４から劣化予測部５および異常判定部６へ出力されるデータ（劣化量ｇの積算値データ）を中継する。

処理回路が、図８Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０２である場合、処理回路１０２は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。劣化量検出装置４におけるセンサ電圧抽出部４１、センサ電圧変化量算出部４２、劣化量算出部４３および劣化量積算部４４の機能を、別々の処理回路で実現してもよいし、これらの機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。

処理回路が図８Ｂに示すプロセッサ１０３である場合には、劣化量検出装置４におけるセンサ電圧抽出部４１、センサ電圧変化量算出部４２、劣化量算出部４３および劣化量積算部４４の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１０４に記憶される。

プロセッサ１０３は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、センサ電圧抽出部４１、センサ電圧変化量算出部４２、劣化量算出部４３および劣化量積算部４４の機能を実現する。例えば、劣化量検出装置４は、プロセッサ１０３によって実行されるとき、図５に示すフローチャートにおけるステップＳＴ１からステップＳＴ４の処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０４を備える。これらのプログラムは、センサ電圧抽出部４１、センサ電圧変化量算出部４２、劣化量算出部４３および劣化量積算部４４の手順または方法を、コンピュータに実行させる。メモリ１０４は、コンピュータを、センサ電圧抽出部４１、センサ電圧変化量算出部４２、劣化量算出部４３および劣化量積算部４４として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

メモリ１０４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ－ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。

劣化量検出装置４におけるセンサ電圧抽出部４１、センサ電圧変化量算出部４２、劣化量算出部４３および劣化量積算部４４の機能の一部を専用ハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、センサ電圧抽出部４１、センサ電圧変化量算出部４２および劣化量算出部４３は、専用のハードウェアである処理回路１０２によって機能を実現し、劣化量積算部４４は、プロセッサ１０３がメモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。このように処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせにより、上記機能を実現することができる。

以上のように、実施の形態１に係る劣化量検出装置４は、工作機械２からＡＥ波を検出するＡＥセンサ３の出力電圧から空転期間における出力電圧と加工期間における出力電圧を抽出するセンサ電圧抽出部４１と、加工期間における工作機械２の温度の変化に応じたＡＥセンサ３の検出感度の変化による出力電圧の変化量を算出するセンサ電圧変化量算出部４２と、センサ電圧変化量算出部４２によって算出されたＡＥセンサ３の出力電圧の変化量に基づいて、被加工物１０の加工前後における工作機械２の劣化量を算出する劣化量算出部４３と、劣化量算出部４３によって算出された劣化量を積算する劣化量積算部４４を備える。加工期間における工作機械２の温度の変化に応じたＡＥセンサ３の検出感度の変化による出力電圧の変化量に基づいて、被加工物１０の加工前後における工作機械２の劣化量が算出されるので、温度変化が工作機械２の劣化量の検出に与える影響を補正することができる。

なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

本発明に係る劣化量検出装置は、例えば、被加工物を切削刃で加工する切削器の劣化量の検出に利用可能である。

１ 劣化予測システム、２ 工作機械、２ａ 切削刃、２ｂ チャック、３ ＡＥセンサ、４ 劣化量検出装置、５ 劣化予測部、６ 異常判定部、１０ 被加工物、４１ センサ電圧抽出部、４２ センサ電圧変化量算出部、４３ 劣化量算出部、４４ 劣化量積算部、１００ 入力インタフェース、１０１ 出力インタフェース、１０２ 処理回路、１０３ プロセッサ、１０４ メモリ。

Claims (7)

1. 被加工物を加工する加工具を備え、前記加工具を接触させずに前記被加工物を動かす第１の動作期間と前記被加工物を動かして前記加工具で加工する第２の動作期間とからなるサイクルを繰り返し行って前記被加工物を加工する工作機械が備える前記加工具の劣化量を検出する劣化量検出装置であって、
   前記工作機械に発生した振動および温度に応じたアコースティックエミッション波を検出するＡＥセンサの出力電圧から、前記第１の動作期間における出力電圧と前記第２の動作期間における出力電圧とを抽出するセンサ電圧抽出部と、
   前記第１の動作期間における前記ＡＥセンサの出力電圧のうち、前記第２の動作期間の直前の第１の出力電圧と前記第２の動作期間の直後の第２の出力電圧との差分を、前記第２の動作期間における前記加工具の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量として算出するセンサ電圧変化量算出部と、
   前記第２の動作期間における前記ＡＥセンサの出力電圧の変化量から、前記加工具の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量を除外した値を、前記加工具の劣化量として算出する劣化量算出部と、
   前記劣化量算出部によって算出された前記第１の動作期間と前記第２の動作期間とからなる各サイクルの劣化量を順次加算して出力する劣化量積算部と、を備えた
   ことを特徴とする劣化量検出装置。
2. 前記工作機械は、前記加工具として切削刃を備え、前記被加工物を回転させながら前記切削刃を用いて切削加工し、
   前記第１の動作期間は、前記切削刃を接触させずに前記被加工物を回転させる空転期間であり、
   前記第２の動作期間は、前記被加工物を前記切削刃で切削加工する加工期間であり、
   前記センサ電圧抽出部は、前記ＡＥセンサの出力電圧から、前記空転期間の出力電圧と前記加工期間の出力電圧を抽出し、
   前記センサ電圧変化量算出部は、前記空転期間における前記ＡＥセンサの出力電圧のうち、前記加工期間の直前の前記第１の出力電圧と前記加工期間の直後の前記第２の出力電圧との差分を、前記加工期間における前記切削刃の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量として算出し、
   前記劣化量算出部は、前記センサ電圧変化量算出部によって算出された前記ＡＥセンサの出力電圧の変化量、前記第２の出力電圧および前記加工期間における前記ＡＥセンサの平均の出力電圧を用いて、前記加工期間における前記ＡＥセンサの出力電圧の変化量から、前記切削刃の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量を除外した値を、前記切削刃の劣化量として算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の劣化量検出装置。
3. 前記センサ電圧抽出部は、前記加工期間の直前の前記空転期間における前記ＡＥセンサの前記第１の出力電圧と、この加工期間の直後の前記空転期間における前記ＡＥセンサの前記第２の出力電圧を抽出し、
   前記センサ電圧変化量算出部は、前記加工期間における前記切削刃の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による、この加工期間の直後の前記空転期間における前記ＡＥセンサの出力電圧の第１の変化量として、前記第２の出力電圧から前記第１の出力電圧を引いた値を算出する
   ことを特徴とする請求項２に記載の劣化量検出装置。
4. 前記センサ電圧抽出部は、前記加工期間が開始された直後から一定の期間における前記ＡＥセンサの平均の出力電圧である第３の出力電圧と、この加工期間の開始から終了までにおける前記ＡＥセンサの平均の出力電圧である第４の出力電圧を抽出し、
   前記劣化量算出部は、前記加工期間における前記切削刃の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による、この加工期間における前記ＡＥセンサの出力電圧の第２の変化量として、前記第４の出力電圧を前記第２の出力電圧で割った値を前記第１の変化量に掛けた値を算出し、前記切削刃の劣化量として、前記第４の出力電圧から前記第３の出力電圧および前記第２の変化量を引いた値を算出する
   ことを特徴とする請求項３に記載の劣化量検出装置。
5. 被加工物を加工する加工具を備え、前記加工具を接触させずに前記被加工物を動かす第１の動作期間と前記被加工物を動かして前記加工具で加工する第２の動作期間とからなるサイクルを繰り返し行って前記被加工物を加工する工作機械が備える前記加工具の劣化量を検出する劣化量検出装置の劣化量検出方法であって、
   センサ電圧抽出部が、前記工作機械に発生した振動および温度に応じたアコースティックエミッション波を検出するＡＥセンサの出力電圧から、前記第１の動作期間における出力電圧と前記第２の動作期間における出力電圧とを抽出するステップと、
   センサ電圧変化量算出部が、前記第１の動作期間における前記ＡＥセンサの出力電圧のうち、前記第２の動作期間の直前の第１の出力電圧と前記第２の動作期間の直後の第２の出力電圧との差分を、前記第２の動作期間における前記工作機械の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量を算出するステップと、
   劣化量算出部が、前記第２の動作期間における前記ＡＥセンサの出力電圧の変化量から、前記加工具の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量を除外した値を、前記加工具の劣化量として算出するステップと、
   劣化量積算部が、前記劣化量算出部によって算出された前記第１の動作期間と前記第２の動作期間とからなる各サイクルの劣化量を順次加算して出力するステップと、を備えた
   ことを特徴とする劣化量検出方法。
6. 被加工物を加工する加工具を備え、前記加工具を接触させずに前記被加工物を動かす第１の動作期間と前記被加工物を動かして前記加工具で加工する第２の動作期間とからなるサイクルを繰り返し行って前記被加工物を加工する工作機械が備える前記加工具の劣化量を検出する劣化量検出システムであって、
   前記工作機械に発生した振動および温度に応じたアコースティックエミッション波を検出するＡＥセンサの出力電圧から、前記第１の動作期間における出力電圧と前記第２の動作期間における出力電圧を抽出するセンサ電圧抽出部と、
   前記第１の動作期間における前記ＡＥセンサの出力電圧のうち、前記第２の動作期間の直前の第１の出力電圧と前記第２の動作期間の直後の第２の出力電圧との差分を、前記第２の動作期間における前記工作機械の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量を算出するセンサ電圧変化量算出部と、
   前記第２の動作期間における前記ＡＥセンサの出力電圧の変化量から、前記加工具の温度の変化に応じた前記ＡＥセンサの検出感度の変化による出力電圧の変化量を除外した値を、前記加工具の劣化量として算出する劣化量算出部と、
   前記劣化量算出部によって算出された前記第１の動作期間と前記第２の動作期間とからなる各サイクルの劣化量を順次加算して出力する劣化量積算部と、
   前記劣化量積算部によって算出された劣化量の加算値に基づいて、前記加工具の劣化を予測する劣化予測部と、
   前記劣化量積算部によって算出された劣化量の加算値を、判定基準値と比較した結果に基づいて、前記工作機械に異常が発生したか否かを判定する異常判定部と、を備えた
   ことを特徴とする劣化予測システム。
7. 前記劣化予測部は、前記加工具の劣化進行度として、前記劣化量積算部によって算出された劣化量の加算値を各サイクルの前記第２の動作期間の加算値で割った値を算出し、前記工作機械に異常が発生するまでの予測時間として、前記加工具の劣化量の許容上限値を前記劣化進行度で割った値から前記第２の動作期間の加算値を引いた値を算出する
   ことを特徴とする請求項６に記載の劣化予測システム。

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