JPH03245952A - 工具寿命の感知装置 - Google Patents

工具寿命の感知装置

Info

Publication number
JPH03245952A
JPH03245952A JP4079990A JP4079990A JPH03245952A JP H03245952 A JPH03245952 A JP H03245952A JP 4079990 A JP4079990 A JP 4079990A JP 4079990 A JP4079990 A JP 4079990A JP H03245952 A JPH03245952 A JP H03245952A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sound
tool
life
cutting
high frequency
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP4079990A
Other languages
English (en)
Other versions
JP3249111B2 (ja
Inventor
Mikio Fukuhara
幹夫 福原
Yoshito Uehara
上原 好人
Fumio Hase
長谷 文雄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tungaloy Corp
Original Assignee
Toshiba Tungaloy Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Tungaloy Co Ltd filed Critical Toshiba Tungaloy Co Ltd
Priority to JP04079990A priority Critical patent/JP3249111B2/ja
Publication of JPH03245952A publication Critical patent/JPH03245952A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3249111B2 publication Critical patent/JP3249111B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Machine Tool Sensing Apparatuses (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、工具寿命の感知センサに関し、特に切削音ま
たは研削音を増幅して、これを周波数分析して、その認
識パターンから工具寿命が判定され、その結果が工具系
にフィードバックされるようにしたものである。
(従来の技術) 従来、工具寿命を判定する方法としては、例えば、工具
摩耗に伴う振動変化を直接測定する方法、振動変化のパ
ターンを認識し、これを判定する方法、切削抵抗または
研削抵抗を電気的に変換して、この変化状況から判定す
る方法、加工部の温度または加工部の面積度から間接的
に判定する方法などが知られている。
また、最近では、例えば特開昭61−192450号公
報等でみられるように、アコースチック・エミッション
を利用した提案が開示されている。
(発明が解決しようとする課題) しかしながら、前述した従来の方法では、複雑な工具摩
耗の変化に合せて工具寿命を判定することができないと
いう問題があり、いずれも実用に供されていなかった。
方、機械装置の自動化、省力化および高速化における将
来的な観点からは、信頼性の高い工具寿命の判定手段が
重要性を増し、その開発が要望されている。
このようなことから1本発明では、工具欠損を事前に予
測できるように信頼性を高めた工具寿命の感知センサを
提供するものである。
(3題を解決するための手段) 本発明は、上述の点に鑑みなされたもので。
工具寿命の感知センサは、切削音または研削音を感知す
る集音器、集音された切削音または研削音を増幅する増
幅器、この増幅器で得られた音圧を分析する高周波分析
器および分析パターンを認識して寿命判定処理し、その
結果を工具系にフィードバック指令する集中制御器から
構成されるものである。これは、切削、研削加工の熟練
者が工具損傷状態を切削音、研削音にて感知する経験事
実に基づいたものである。
そして、本発明者等は、鋭意、解析研究した結果、l1
t)1.〜50XLの高周波領域において工具損傷に対
応する特定周波数を発見した。さらに、本発明者等は、
これら周波数のシフトおよび波束周期の変調には、工具
正常摩耗から工具欠損に至る現象に対応した情報が存在
することを知見し、工具欠損を事前に予測することに成
功したものである。
(作用) 本発明における工具寿命の感知センサは、切削音または
研削音にて感知して、これを増幅し、次いで周波数分析
して、そのパターンを認識し。
寿命判定するとともに、その結果を工具系にフィードバ
ック指令するように機能する。この場合、切削音または
研削音の高周波領域は、工具損傷に対応した特定周波数
が存在するため、そのパターン認識が容易となり、そし
て、寿命判定の信頼性が高い。そして、寿命判定した結
果が工具系にフィードバック指令されるものであるから
機械装置の自動化、省力化等に有効に作用する。
(実施例) 以下、本発明工具寿命の感知センサにおける一実施例に
ついて図を参照しながら説明する。
第1図は、本発明の概要を示したフローチャートであり
、図示しない被削材からの切削音または研削音が例えば
マイクロフォンからなる集音器(1)で集音され、次い
でこの集音された切削音または研削音が増幅器(2)に
よって増幅されるとともに記録器(3)によって記録さ
れる。この場合、前記集音器(+1 は、少なくとも1
に■2〜100に11□の集音能力を有するものであり
、静電方式か圧電方式のマイクロフォンが好適する。そ
して、静電方式としては、Ti合金膜によるもの等が適
用され、また圧電方式としては、PZTのセラミックや
PVFのポリマーが有効である。なお、集音器(1)は
、例えばブローチューブにより機械系からの環境音の除
去を配慮することが好ましい。
また、前記増幅器(2)は、集音器(1)の集音だけで
は不充分な場合があるため必要とするものであり、記録
器(3)は、記録保管が必要なときに用いられるが、後
述する周波数分析器(4)に対しては、予備空転中の総
合音解析に使用され、バックグランド除去される。
さらに、増幅された切削音または研削音は、周波数分析
器(4)によってパターン分析され、その分析に基づい
て寿命判定が集中制御器(5)によって判定される。こ
の判定結果は、工具系にフィードバック指令され、加工
作業の継続あるいは中止となる。なお、周波数分析器(
4)では、全集録音から機械の空転時における機械固有
の振動音、切屑振動音、クーラントしぶき音等の環境音
を除去した有効音につき FFT(高速フーリエ変換)
解析により正弦関数に変換する。そして、卓越周波数の
確認、周波数シフトの点検、波束周期の変調計算等を行
なう。したがって5周波数分析器(4)としては例えば
10に■2〜1oOKHzまでの所定の周波数感知能を
有する入力本数10〜100本からなるアレーセンサを
並列接合し、有効な情報を取捨選択するシステムが内蔵
される。そして、このアレーセンサによれば、無効な全
環境音を効果的に除去することが可能となり、加工条件
によっては、複数個存在する卓越関数の選別、序列化も
より可能となる。さらには、有効音の波束の解析にも高
精度な情報を提供してくれる。
また、集中制御器(5)は、工具寿命の判定を行なうが
各周波数分析結果を基にしてファジィ制御により情報処
理する。したがって、制御の規則を作り、ショミレーシ
ョン、評価までの人工知能システムを内蔵している。従
来の振動感知パターン認識法では、アナログニ値論理法
を用いているため、効果的な工具寿命制御ができなかっ
たのと異なる。これは、工具摩耗という曖昧な性格に基
づく工具寿命判定には、曖昧性を数量化したファジィ理
論判定法が最適であることによる。特に、数々の加工条
件下で得られたデータを基に学習、知覚、判断が要求さ
れる判定には、ニューラルネットワークを具備したニュ
ーロン・コンピュータが真価を発揮する。
さらに、集中制御器(5)によって判定された結果は、
工具系にフィードバック指令され、加工作業の継続また
は中止となる。この場合、工具系としては、旋盤に取付
けたバイトホルダーなどを意味し、この場合には、前記
集中制御器(5)により判定された工具寿命に基づき許
容安全範囲内で工具刃先が交換されることになる。
そして、工具刃先寿命の基準となる横逃げ面摩耗幅は、
種々の切削試験および研削試験によって、I KH2〜
 l 0OK)12の範囲内で出現する卓越音圧ピーク
の高さおよび周波数シフトに対応することが確認された
。したがって、集中制御器(5)により、刃先チッピン
グ前に的確な工具交換の指令も行なえる。
(発明の効果) 本発明は、以上説明したように集音器(1)により集音
された切削音または研削音を増幅し、これを周波数分析
して、集中制御器(5)によって工具寿命の判定および
この判定結果を工具系にフィトパック指令するようにし
たものである。したがって、工具摩耗に対応する高周波
のパターンが正確に認識、識別され、工具寿命の判定が
確実に行なえる。この結果、工具系への指令も信頼性が
増し、機械装置の自動化、省力化等に好適するものであ
る。
【図面の簡単な説明】
第1図は、本発明工具寿命の感知センサの一天施例を示
すフローチャートである。 m ・・・集音器       (2)・・・増幅器(
3)・・・記録器       (4) −・・周波数
分析器(5) ・・・集中制御器

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1.  少なくとも1KHz〜100KHzの高周波領域の感
    知能力を有する集音器と、この集音器で受信した切削音
    または研削音を増幅する増幅器と、この増幅器で増幅さ
    れた音圧を分析する高周波分析器と、この周波数分析器
    で得られた周波数のパターンを認識して工具寿命を判定
    処理し、その結果を工具系にフィードバック指令する集
    中制御器とからなることを特徴とする工具寿命の感知セ
    ンサ。
JP04079990A 1990-02-21 1990-02-21 工具寿命の感知装置 Expired - Fee Related JP3249111B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP04079990A JP3249111B2 (ja) 1990-02-21 1990-02-21 工具寿命の感知装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP04079990A JP3249111B2 (ja) 1990-02-21 1990-02-21 工具寿命の感知装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH03245952A true JPH03245952A (ja) 1991-11-01
JP3249111B2 JP3249111B2 (ja) 2002-01-21

Family

ID=12590677

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP04079990A Expired - Fee Related JP3249111B2 (ja) 1990-02-21 1990-02-21 工具寿命の感知装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3249111B2 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06114689A (ja) * 1992-10-05 1994-04-26 Nec Toyama Ltd 印刷配線板外形加工機の工具折損検出装置
JP2006201316A (ja) * 2005-01-18 2006-08-03 Ricoh Co Ltd 異常判定装置及び画像形成装置
JP2008087094A (ja) * 2006-09-29 2008-04-17 Matsushita Electric Works Ltd 工具の取付異常検出装置
CN113478007A (zh) * 2021-08-09 2021-10-08 安徽奔腾五金制造有限公司 一种空调加工用铝卷开平截断机构
CN115008254A (zh) * 2022-05-30 2022-09-06 河源富马硬质合金股份有限公司 一种高速铣削过程刀具状态监测方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6005498B2 (ja) 2012-12-12 2016-10-12 Hoya株式会社 レンズ加工システム、工具交換時期検出方法および眼鏡レンズの製造方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06114689A (ja) * 1992-10-05 1994-04-26 Nec Toyama Ltd 印刷配線板外形加工機の工具折損検出装置
JP2006201316A (ja) * 2005-01-18 2006-08-03 Ricoh Co Ltd 異常判定装置及び画像形成装置
JP2008087094A (ja) * 2006-09-29 2008-04-17 Matsushita Electric Works Ltd 工具の取付異常検出装置
CN113478007A (zh) * 2021-08-09 2021-10-08 安徽奔腾五金制造有限公司 一种空调加工用铝卷开平截断机构
CN115008254A (zh) * 2022-05-30 2022-09-06 河源富马硬质合金股份有限公司 一种高速铣削过程刀具状态监测方法
CN115008254B (zh) * 2022-05-30 2024-06-04 河源富马硬质合金股份有限公司 一种高速铣削过程刀具状态监测方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP3249111B2 (ja) 2002-01-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Arun et al. Tool condition monitoring of cylindrical grinding process using acoustic emission sensor
CN108227634B (zh) 机器学习装置、cnc装置以及机器学习方法
CN110059442B (zh) 一种基于零件表面粗糙度和功率信息的车削加工换刀方法
Purushothaman et al. A back-propagation algorithm applied to tool wear monitoring
US5407265A (en) System and method for detecting cutting tool failure
CN102929210B (zh) 基于特征的数控加工过程控制和优化系统及方法
GB2176606A (en) Vibration-sensing tool break and touch detector optimized for machining conditions
EP0177154B1 (en) Method and apparatus for discriminating cutting state from non-cutting state in machine tool
Kuo et al. Intelligent tool wear estimation system through artificial neural networks and fuzzy modeling
Bahr et al. Sensor fusion for monitoring machine tool conditions
Lou et al. An intelligent sensor fusion system for tool monitoring on a machining centre
Doukas et al. On the estimation of tool-wear for milling operations based on multi-sensorial data
Tangjitsitcharoen et al. Intelligent monitoring and identification of cutting states of chips and chatter on CNC turning machine
Dornfeld A In process recognition of cutting states
JPH03245952A (ja) 工具寿命の感知装置
JPH06344246A (ja) 切削工具の摩耗検出方法
Kim et al. Development of a tool failure detection system using multi-sensors
Li et al. Adaptive network fuzzy inference system and support vector machine learning for tool wear estimation in high speed milling processes
Lee et al. Real-time tool breakage monitoring for NC turning and drilling
US5187669A (en) Programmable surface sensor for machining rough stock
Elbestawi et al. Tool condition monitoring in machining
Hayashi et al. Automatic tool touch and breakage detection in turning
Tseng et al. The design of a single-chip tool monitoring system for on-line turning operation
CN118081479B (zh) 一种机床运行故障在线监测方法与系统
Hermann Application of neural network based sensor fusion in drill monitoring

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Cancellation because of no payment of annual fees