JPH0354435A - 機械工具の摩耗・損傷予知の方法及び装置 - Google Patents

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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野〉 本発明は、旋盤等における機械工具の摩耗・損傷を、Ａ
Ｅ（アコースティックエミッション）によって、予知す
るための方法及び装置に間する。

（従来技術） 〈予知の方法〉 従来、旋盤等の機械工具の摩耗・損傷を、予知するため
の方法は、切削個数・時間、切削抵抗、切削温度、振動
、切削音、負荷電流、仕上面粗さ、光沢等による方法及
び、ＡＥによる方法があった。

１）切削個数・時間による方法 現在、工場等で多く行なわれている。予め経験的に摩耗
・損傷の状態を調べておいて、加工製品の個数や、加工
に要するトータルな時間で判定予知する方法である． この方法では、実際に工具が寿命に到達していないもの
を早めに交換したり、又、逆にもう既に使用限度を越え
ている工具を使用していて、不良品を出すこどもある。

２）切削抵抗による方法 切削工具にひずみゲージを取り付け、そのゲージの伸び
を電圧に変換して記録計にて表示する方法である． この方法は、切削工具の刃先近くに直接ひずみゲージを
張付けなければならないため、切削加工に支障が生しる
．又、そのつと切削工具に張付けるため、剥がすと使用
できなくなる。

その上、ひずみが少しづつ増加するため定性的な判定し
かできない。又、判定時期を決めるのが困難な状態であ
るため信頼性が乏しい。

３）切削温度による方法 ａ）刃先先端部の温度測定の場合 切削工具の刃先近くまで細い穴を開け、その穴の中に熱
伝対温度測定用線を挿入しなくてはならない。このため
通常使用されている超硬工具に穴を開けることは、非常
に硬いため困難である。

ｂ）刃先平均温度の場合 被削材を絶縁状態にする必要がある。実験室以外ではで
きない方法である。

ａ）、ｂ）とも、その測定装置の条件設定が困難で、実
用化できない方法であり、判定精度が、抵抗測定と同様
に定性的であり判定できるに至らず、予知も当然できな
い。

４）振動による方法 振動測定用のセンサーを取付けて測定する。これは機械
の振動及び他の機械から伝達される振動に影響を受けや
すく、判定困難である。

５）切削音による方法 切削工具の近くにマイクを取付けて行なう方法で、工場
内で使用すると工場内の雑音を拾い判定不能となる． ６）負荷電流による方法 切削加工中に流れる主軸電流値を調べるための電流測定
用装置が必要である。この方法では工具の摩耗量の変化
による影響は微小なため、判定できない。かなり大きな
折損（工具が折れる）等のみとなってしまう．予知はと
うていできない。

７）仕上面粗さ、光沢による方法 仕上粗さ、光沢を、目視によって行なう方法．人間が機
械のそばにいて、加工終了した時に被削材の表面を見て
判定しなくてはならない。現在とこの工場でも１人で３
台程度の機械を見ているため、全部の機械に人をはりつ
けることはできない。

又、普通加工中は液をかけているため仕上面を見ること
はできない場合が多く、予知も当然できない。

８）ＡＥによる方法 ＡＥ（アコースティックエミッション＝材料が塑性変形
や破壊する際に蓄えられたエネルギーが間放されること
によって発生する弾性波〉による検出法は材料の塑性変
形や破壊のミクロ的過程によく対応しているため、旋削
における連続切削の工具寿命の予知に適用できれば工具
寿命のインプロセス測定が可能になると考えられていた
。しかし、ＡＥの実効値（ＲＭＳ値）のみで調べている
ものが多く、未だ実用化されていない。

く予知の装置−ＡＥセンサー〉 従来のＡＥセンサーは受波板を直接工具に接着させてい
るため、切削液や切り屑の切断等に発生するＡＥ波の雑
音が多く、必要とする信号が乱されることがあった。

（発明が解決しようとする課題） 本発明は、かかる実情に鑑み、インプロセスの状態で、
ＡＥセンサーにより工具の摩耗・損傷を定量的に測定し
、工具の異常や故障をリアルタイムで予知し予防保全す
ることによって、加工物の精度を安定向上させ、生産シ
ステムを適切に管理するための手段を提供するものであ
る。

又、ＡＥセンサーは、雑音を、より排除できるものを使
用すればより効果的である。

［発明の構成］ （実施例〉 〈予知の方法〉 ＡＥの解析として、しきい値を設定し、波形として感知
してから感知できなくなるまでの波形を、１つの波形と
して認め、これを１イベントとする。

又、ｌイベント中の振幅の数をオシレーション数とする
。これを第１図で示す． このイベント数とオシレーション数とを比較してみると
、イベント数は工具の摩耗の増加に伴い徐々に減少して
くる傾向がある。オシレーションの場合、イベント数と
は反対に徐々に増加する。

これを第２図で示す。

これらの傾向からイベント数とオシレーション数の比を
とることで工具寿命の判定基準の数値を定量的に定める
ことが可能となり、予知するのに最も有効である。

以下、ミニマムデレーシヨン機能、フローテイング機能
、リアルタイム解析用ソフトを順に図で説明すると、 （１）ミニマムデレーシヨン機能 ＡＥセンサーが捉えた信号には雑音が混入しているため
、この雑音信号を排除するための機能をもたせた。

第３図はミニマムデレーシヨンの変化による影響を示す
。ミニマムデレーシヨンは最小持続時間を設定するもの
であり、持続時間が設定値に対して、その値より小さい
信号は電ス雑音と見做して切り捨て処理をして取り込ま
ないというものである。設定値を１０２４μｓｅｃとす
ると、しきい値によって感知している持続時間が１０２
４μより小さな波形を取り込まない。これらの弁別処理
を０〜３２７６８μｓｅｃまでの、９書類に分けて実験
を行なった。第４図は３種類だけ示したものである。上
から順に０，１０２４、３２７６８μｓｅｃである． Ｏμｓｅｃの場合は、すべてのＡＥ波形を取り込んだと
きのイベント数とオシレーション数を示したものである
。すべてのＡＥ波形（切削液等に発生するＡＥ波形も含
む）のため工具の摩耗に対する変化量がぼけてしまう。

１０２４μｓｅｃの場合は、１０２４μｓｅｃ以上の波
形を取り込んだものであり、イベント数の減少変化が大
きく、オシレーション数も大きいため、それぞれの比を
とった場合比較しやすい。

３２７８８μｓｅｃの場合は、イベント数が極端に小さ
く、オシレーション数も小さいため、比をとった場合誤
差要因が大きくなる傾向がある。

又、オシレーション数の単位時間内に発生するイベント
数のバラツキが多い。

以上の事から１０２４μｓｅｃの設定値は、雑音的波形
を取り除き、数量も充分に取り込みができ安定すること
から最適と考えられる。

（２）フローテイング機能 ミニマムデレーシヨン機能により取り出した信号を、し
きい値を設定しイベントを取り出す．この場合、波形の
平均値に対して、常にしきい値をプラスすれば波形に振
幅の変動が生じてもそれにともなって平均値が追従する
ため、どのように波形が変化しても波形として感知でき
るため安定した取り込みができる． 第５図は、しきい値の設定において、波形の振幅が変動
する場合、一定のしきい値では波形として感知できない
場合、を示したものである．（ａ）は、しきい値の設定
値が小さい場合、波形の振幅が小さいときは感知できる
が、波形の振幅が大きくなると感知できなくなる状態を
示したものである。逆に、（ｂ）は、しきい値の設定値
が大きい場合であり、振幅が小さいうちは感知できない
が、振幅が大きくなると感知できるようになる状態を示
したものである。つまり通常のしきい値の設定では振幅
の変動が生じたときにＡＥ波形として取り込みができな
い状態が生じてしまう。

第６図は、フローティング機能を付加した場合を示した
ものである。フローティング機能は、波形の平均値に対
して、常にしきい値がプラスされている。これは波形に
Ｓ輻の変動が生じてもそれにともなって平均値が追従す
るため、平均値にプラスされているしきい値を設定すれ
ば、とのように波形が変化しても波形として感知できる
ため安定した取り込みができるようになる。このことに
よって工具が初期から工具寿命に到達するまでのＡＥ波
形に振幅変化が生じても取りこぼしなく取り込みができ
安定した解析が可能となった。

く３）リアルタイム解析用ソフト （１）と（２）の機能による安定したＡＥ信号の取り込
みと同時に演算し表示できる解析用ソフトである。

工具の寿命を判定するには、基準となる数値な定量化す
る必要がある。

定量化するためには、一定時間ごとにイベント数及びオ
シレーション数を取り込み、その比を刻々と表示させる
必要がある。これら一連の表示をさせるために、リアル
タイム解析用ソフトを開発した。

第７図は、リアルタイム解析用ソフトのフローチャート
である。ＡＥ信号をリアルタイムにＯＰ−０１（高速演
算モジュール）で処理し、その処理したデータをコンピ
ュータ側からサンプリング時間内に取り込んだイベント
数を要求し、そのデータを受信して、演算後表示するソ
フトのフローチャートである． 第８図は、リアルタイム解析用画面を示したものである
。サンプリング時間、レベル、係数値を設定し、ＡＥ信
号を取り込むことによりサンプリング時間、イベント数
、オシレーション数、計算値が表示される。計算値がレ
ベル設定を越えるとその値をレベルオーバの計算値の枠
に表示する。

その表示された数値の数によって工具寿命を判定するも
のである。

（実施具体例） リアルタイム解析をした具体例について以下図及び表で
説明すると、 ＡＥ受信解析の装置として、ＡＥセンサーは、ＰＺＴ　
（ジルコン酸チタン酸鉛磁器）の圧電素子を使用し、Ａ
Ｅ解析はＮＦ＠路段計ブロック！２ＡＥシステムを使用
する。大隈鉄工所１！Ｌ５３０Ｎ数値制御旋盤を使用し
た場合、通常検出されるＡＥ信号の電圧レベルは数十〜
数百μＶと非常に小さい、そのためＡＥ信号はアンプに
より総合利得で８０ｄＢ増幅する。この実験条件が表１
である。

表１実験条件 第９図は、工具摩耗にともなう検出波形の推移を示した
ものである．（ａ）が切削の初期の状態のときの検出波
形である。（ｂ）が中間、（Ｃ）が工具寿命に近づいた
時の検出波形である。このらを見ると検出波形は初期に
は振幅が小さいが、工具の摩耗が増加するにしたがって
波形の振幅が大きくなることがわかる。

第１０図は、工具摩耗にともない変化する波形の周波数
解析を行なったものである。（ａ）が初期、（ｂ）が中
間、（Ｃ）が工具寿命に近づいたときの周波数解析結果
である。それらの変化をみると初期はＩ　Ｍ　Ｈ　ｚに
ピーク値がある。工具寿命に近づいたときの状態をみる
と同じＩＭＨｚがピークになっている．ただ、全体的に
周波数レベルが上がっているだけである。これらのこと
から、周波数の帯域別による変化を調べても寿命を予測
するデータは得られないと考えられる。

第１１図は、工具チッピングによるイベント数の変化と
仕上面粗さを示したものである。イベント数は工具の摩
耗が増加すると減少する傾向があるが、寿命と思われる
時期を過ぎた後に大きな増加現象がみられた。その時の
被削材の状態をみると段差ができており、その状態を粗
さ計で調べたものが上部円の中である．これらのことか
ら工具が寿命と思われる時期を過ぎて大きな増加現象が
みられた時は、大きなチッピングが生じたものと推測で
きる． 第１２図は工具摩耗によりオシレーションが増加する図
を左図に、さらに詳細に解析した図を右図に示したもの
である。詳細図の縦軸は、波形の数である．横軸は１つ
の波形の中のオシレーション数である．左図の（２〉の
部分は切削の初期の状態である。オシレーション数はま
だ少ない。その時の右図詳細図（２−）をみると１つの
波形の中のオシレーション数の小さい波形が多いのが目
立つ。一方左図からオシレーション数が最大に多い（９
）の部分に対応する詳細図（９−〉をみると、１つの波
形の中に含まれているオシレーション数の多いものが増
加している様子がわかる。つまり大きなうねりの波形が
工具寿命に近づくと多くなることがわかる． （工具寿命判定の信頼性） 表２は、リアルタイム解析ソフトにより切削実験を行な
い工具寿命に至るまでのイベント数とオシレーション数
及びその比の値を示したものである． 表２　リアルタイム解析ソフトによる計算蒜果表２から
計算値がサンプリング時間の経過につれて増加している
のがよくわかる．計算値が２０を越えた値が３個表示し
た時を工具寿命と考えた．仕上面粗さも、この時を過ぎ
ると悪くなるので、仕上面粗さの上からも工具寿命と考
えて良いと思われる。工具の逃げ面摩耗を調べてみると
、ほぼ０．３ｍｍであった。

表３は、レベル設定ぐイベント数とオシレーレヨン数の
比で寿命を予測する値）を、２０とし、２０以上の値が
３個表示された時を寿命と予測して、切削を停止し、こ
の時の工具逃げ摩耗を表示したものである． 表３　リアルタイム解析判定による工具摩耗伍これらの
工具逃げ摩耗量のバラッキ状態を推定してみた． 表３を基にして横逃げ面摩耗についてのバラツキ状態を
調べるために統計的手法により推定を行なった。工具摩
耗幅の標準値との差の推定は次の式で求められる， （マーμＤ）±Ｕ（α）６／Ｊ下一 信頼度９５ｍＡとすると、μｏ（ａ）＝１．９６になる
．６＝０．０１３２、ｙ＝ｏ．２９９、μ。＝０．３ｍ
ｍ，ｎ＝１　０により計算すると、９５６Ａの信頼度で
標準値（０．３ｍｍ）に対して一０．００９２〜＋０．
００７２の範囲に入ることが推定できた。以上のことか
らリアルタイム解析ソフトを使い、レベル設定値を２０
にとり、工具の寿命を判定すれば逃げ面摩耗幅０．３ｍ
ｍに対して士０．０１以内の範囲に入り、工具寿命を判
定できると考えられる。また、仕上面粗さについても調
べてみると、被削材５４５Ｃにおいて逃げ面摩耗幅が０
．３ｍｍを越えると仕上画粗さが悪くなる傾向があるた
め工具寿命として逃げ面摩耗幅を０、３ｍｍに設定する
のは通していると考えられる。

〈予知の装置−ＡＥセンサー〉 従来のＡＥセンサー１ａを、液体１ｂを満たした容器１
ｃに感知体１ｄを貫入接合する．ＡＥセンサー１ａと容
器１ｃ全体を、エアージャケットｌｅを被せる．ＡＥセ
ンサーｌを容器１ｃのＡＥセンサー１ａの対面に接着材
１ｆを介して工具５に接着する。容器１ｃは円筒形で、
ＡＥセンサー１ａと容器１ｃ全体を、エアージャケット
１ｅを被せる。

（作用） （１）、（２）、（３）を、第１３図のＡＥ信号の計測
システムの図表にそって説明すると、被削材から発生し
たＡＥ信号は、工具を伝わりＡＥセンサーにキャッチさ
れる。ＡＥセンサーは音波信号を電気信号にかえる。こ
の電気信号は増幅器で増幅され、ミニマムデレーシヨン
機能にて一定の雑音が排除ざれる。雑音を排除したＡＥ
の電気信号は、しきい値設定したフローティング機能に
より、イベント数とオシレーション数が取りこぼしなく
キャッチされる。

このＡＥ信号をリアルタイムに○Ｐ−０　１で処理し、
その処理したデータを受信して演算し、一定時間ごとに
イベント数及びオシレーション数を取り込み、その比を
刻々と表示させる。その計算値がレベル設定を越えると
その数によって工具の寿命が判定できる。

又、ＡＥセンサーは、液体の縦波だけ伝える性質を利用
することで効果的に雑音を排除できる．第１４図は従来
のＡＥセンサーによるもので、第１５図は本発明のＡＥ
センサーによるものである。

図でその比較をすると、第１５図の方がイベント数が安
定し、オシレーション数も増加傾向を良く示している。

［発明の効果コ 本発明は、ＡＥセンサーを使用し、ミニマムデレーシヨ
ン機能によって、切削液や切り屑の切断等の雑音信号が
排除でき、フローティング機能によって、イベント数及
びオシレーション数を安定して取り込め、単位時間当ｋ
りのイベント数とオシレーション数の比を定量化する方
法で工具寿命を判定できる。これらの信号の弁別と、デ
ータの瞬時演算表示の同時適用により工具寿命を、リア
ルタイムで適格に判断できるようにしたものである． この様に、工具の摩耗・損傷の程度を常時適格に把握し
、管理できるので、生産加工物の、加工精度の安定向上
、高品質化がはかられ、又、管理面において、夜間運転
、無人運転等が可能になる。

このため、総合生産システムをにおいで飛躍的な生産性
の向上をもたらす。

又、縦波用に改良したＡＥセンサーを使用すれば、予知
判断がより明確になり効果的である。

【図面の簡単な説明】

第１図はＡＥ信号の１イベント、第２図はイベント数と
オシレーション数、第３図はミニマムデレーシヨンによ
る弁別、第４ｒ１！Ｊはミニマムデレーシヨンによるイ
ベント数とオシレーション数の変化、第５図は検出波形
としきい値の関係、第６図はフローティング機能付加に
よる検出波形としきい値の関係、第７図はリアルタイム
解析用ソフトのフローチャート、第８図はり７ルタイム
解析用画面、第９図は工具摩耗による検出波形の変化、
第１０図は工具摩耗による周波数解析の変化、第１１図
は工具チッピングによるイベント数の変化、第１２図は
工具摩耗によるオシレーションの変化、第１３図はＡＥ
信号の計測システム、第１４１１は従来のＡＥセンサー
によるイベント数とオシレーション数、第１５図は本発
明のＡＥセンサーによるイベント数とオシレーション数
、第１６図は本発明のＡＥセンサーの断面図。 １・・・ＡＥセンサー　１ａ・・・従来のＡＥセンサー
　１ｂ・・・液体、１ｃ・・會容器、１ｄ・・・受波体
、Ｉｅ・・・エアージャケット、ＩＦ・・・接着剤。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）ＡＥセンサー１による、ＡＥ信号のミニマムデレー
   シヨン機能及びフローティング機能を備えた、リアルタ
   イム解析用ソフトによる機械工具の摩耗・損傷予知の方
   法。 ２）従来のＡＥセンサー１ａを、液体１ｂを満たした容
   器１ｃに受波体１ｄを貫入接合し、ＡＥセンサーの対面
   に接着材１ｆを介して工具５に接着する様に構成した特
   許請求の範囲第１項記載の機械工具の摩耗・損傷予知の
   方法に使用する装置。 ３）ＡＥセンサー１ａの容器１ｃは円筒形で、ＡＥセン
   サー１ａと容器１ｃ全体を、エアージャケット１ｅを被
   せる様に構成した特許請求の範囲第２項記載の機械工具
   の摩耗・損傷予知の方法に使用する装置。