KR102180238B1 - Method for measuring indirectly tool wear of CNC machine - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 CNC 공작기계의 공구 마모 정도를 공정 조건 변화나 환경 변화에도 신뢰도 높게 간접 계측하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of indirectly measuring the degree of tool wear of a CNC machine tool with high reliability even in a process condition change or environmental change.
CNC 공장기계의 공구 마모는 절삭 중인 제품의 불량을 야기할 수 있어 교체 등의 관리가 필요하다. 통상적으로 CNC 공작기계의 공구 관리는 실험을 통해 산출된 공구별 적정 사용횟수에 근거하여 주기적으로 교체해줌으로써 이루어지는데 이는 CNC 공장기계의 공구의 마모 정도를 실시간으로 계측하는 것이 어렵기 때문이다. 하지만, 이와 같은 관리방법은 실제 공구 사용횟수가 적정 사용횟수보다 적지만 공구에 극심한 마모가 발생한 경우 절삭 작업 중인 제품의 불량을 야기할 수 있으며, 반대로 실제 공구 사용횟수가 적정 사용횟수에 도달했지만 공구의 마모가 거의 없는 경우 불필요한 공구 교체로 생산성을 저하시키고, 공구 관리 비용의 낭비가 발생하는 문제가 있다.Tool wear on CNC factory machines can cause defects in the product being cut, so management such as replacement is required. In general, tool management of CNC machine tools is performed by periodically replacing them based on the appropriate number of times of use for each tool calculated through an experiment, because it is difficult to measure the degree of wear of a tool in a CNC factory machine in real time. However, in this management method, although the actual number of times the tool is used is less than the appropriate number of times, severe wear of the tool may cause defects in the product being cut. Conversely, the actual number of times the tool is used has reached the appropriate number of times. There is a problem that productivity is deteriorated by unnecessary tool replacement and waste of tool management costs occurs when there is little wear of the tool.
이에 상기와 같은 문제를 극복하기 위해 발명된 CNC 공작기계 공구 관리방법으로는 다음과 같은 사례가 있다.Accordingly, as a method for managing a CNC machine tool tool invented to overcome the above problems, the following examples are provided.
먼저, 터치 방식으로 공구 마모를 측정하는 방법으로서, 수직 방향으로 세워진 공구를 패드에 터치시키고 기존 길이와 현재 길이의 수직 길이의 차이를 통해 마모 여부를 확인한다. 하지만, 상기의 방법은 매 생산 주기마다 패드까지 공구를 왕복시켜야 하므로 생산 공정의 지연을 초래하게 되고, 공구의 수직 길이의 마모 여부만 확인할 수 있어 공구의 경사면에서 절삭이 이루어지는 경우 공구의 경사면에 발생한 마모는 확인할 수 없는 문제가 있다.First, as a method of measuring tool wear using a touch method, a tool erected in a vertical direction is touched on a pad, and abrasion is checked through the difference between the existing length and the current length. However, the above method causes a delay in the production process because the tool must be reciprocated to the pad every production cycle, and only the vertical length of the tool can be checked for wear, so when cutting is performed on the inclined surface of the tool, Wear has a problem that cannot be identified.
다음은 레이저를 통한 3D 공구 마모 측정방법으로서, 레이저를 공구에 투사하여 공구의 3D 형체를 측정함으로써 공구의 수직 길이뿐만 아니라, 공구의 모든 면의 마모 여부를 확인할 수 있다. 하지만, 상기 레이저를 이용한 측정방법의 경우 매번 공구에 대한 레이저 측정 과정을 거쳐야 해서 생산 지연을 초래하게 되고, 요구되는 레이저 장비의 스펙이 높아 가격적으로 큰 부담이 되어 기존 기술을 대체할 정도의 메리트가 없는 문제가 있다.The following is a 3D tool wear measurement method using a laser. By projecting a laser onto the tool and measuring the 3D shape of the tool, it is possible to check not only the vertical length of the tool, but also whether all surfaces of the tool are worn. However, in the case of the measurement method using the above laser, it is necessary to go through the laser measurement process for the tool every time, resulting in production delay, and the high specification of the laser equipment required is a great cost to the price, so it is a merit of replacing the existing technology. There is no problem.
다음은 진동 데이터를 활용한 공구 마모 간접 계측 방법으로서, 공구의 진동 스펙트럼 주파수 성분(대역대)을 분석하여 실시간으로 공구의 마모를 간접적으로 계측하는 방법이며, 실시간으로 간접 계측되기 때문에 계측에 의한 공정 지연의 문제는 없으며, 최근 들어 센서 값이 저렴해져 장비 구축비용이 상기 레이저 이용 방식에 비해 저렴한 이점이 있다. 하지만, 진동 데이터를 이용하는 방식의 경우 가령 CNC 공작 기계의 모터의 회전속도가 높아지거나 주변 온도가 높아질 때 등 공정 조건이나 주변 환경의 변화가 발생할 때 진동 데이터 값에 영향을 주게 되어 계측값과 실제 공구의 마모 정도 사이에 괴리가 생겨 측정 결과의 정확도 및 신뢰도가 저하되는 문제가 있다.The following is a method of indirect tool wear measurement using vibration data. It is a method of indirectly measuring tool wear in real time by analyzing the vibration spectrum frequency component (band) of the tool. Because it is indirectly measured in real time, the process by measurement There is no problem of delay, and there is an advantage in that the cost of building an equipment is lower than that of the laser method as the sensor value has recently become inexpensive. However, in the case of using the vibration data, when the rotational speed of the motor of the CNC machine tool increases or the surrounding temperature increases, the vibration data value is affected when the process conditions or surrounding environment change. There is a problem in that the accuracy and reliability of the measurement result are deteriorated due to a gap between the degree of abrasion.
또한, 진동 데이터, 전류 데이터 등 공구 마모와 관련된 데이터를 기반으로 공구의 마모 정도를 간접 계측하는 방법의 경우, CNC 공작기계에서 단일 공구가 아닌 복수의 공구를 사용하여 작업을 하게 되면, 작업 도중 공구 간 교체가 이루어지는 구간에서 실제 작업이 이루어지는 구간이 아님에도 불구하고 전류 데이터 등 공정 데이터가 생성되어, 작업과 무관한 데이터들이 분석 대상 공정 데이터에 혼재하게 되기 때문에 CNC 공작기계 공구 마모의 간접 계측 결과의 신뢰도 및 정확도를 현저히 저하시키는 문제가 있다.In addition, in the case of a method of indirectly measuring the degree of wear of a tool based on data related to tool wear such as vibration data and current data, when working with multiple tools instead of a single tool in a CNC machine tool, the tool Although process data such as current data is generated in the section where the replacement is performed, even though it is not the section in which the actual work is performed, data irrelevant to the work is mixed in the process data to be analyzed. There is a problem that significantly degrades reliability and accuracy.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 도출된 것으로, 다양한 공정 조건 또는 환경 조건의 변화에도 실시간으로 공구의 마모 여부를 정확하고 신뢰도 있게 확인할 수 있는 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention has been derived to solve the above problems, and provides a method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool that can accurately and reliably check whether or not the tool wears out in real time despite changes in various process conditions or environmental conditions. For that purpose.
특히, 본 발명은 CNC 공작기계에서 복수의 공구를 사용하는 상황에서도 CNC 공작기계 공구 마모의 간접 계측 결과의 높은 신뢰도 및 정확도를 유지할 수 있는 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.In particular, the present invention is to provide a method of indirect tool wear measurement of a CNC machine tool capable of maintaining high reliability and accuracy of indirect measurement results of CNC machine tool tool wear even in a situation where a plurality of tools are used in a CNC machine tool. To do.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며 언급되지 않은 또 다른 기술적과제들은 하기의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem to be solved by the present invention is not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems that are not mentioned can be clearly understood by those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs from the following description. will be.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명은 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 (a) 가동 중인 CNC 공작기계로부터 공구의 마모와 관련된 데이터를 실시간으로 수집하는 실시간 데이터 수집 단계; (b) 상기 (a) 단계에서 수집된 실시간 데이터를 공구 ID 및 사용횟수 별로 분류하고, 분류된 데이터에 대해 특정 타임 인덱스(Time Index) 구간 별로 각각 최대값에 대응하는 타임 인덱스(Time Index)들을 찾은 후 평균값을 산출하고, 상기 평균값과 해당 타임 인덱스(Time Index) 구간의 최대값에 대응하는 타임 인덱스(Time Index)들의 차이만큼 데이터의 시작 지점을 동기화하는 단계; (c) 상기 (b) 단계에서 데이터 시작 지점이 동기화된 데이터에 대해 타임 인덱스(Time Index) 별로 표준편차값을 산출하고, 상기에서 산출된 표준편차값이 특정 임계값을 넘는 타임 인덱스(Time Index) 구간을 관심영역(region of interest, ROI)으로 구분하여 분류하는 단계; (d) 상기 (c) 단계에서 관심영역으로 분류된 데이터를 통계치로 변환하여 전 처리 가공하는 단계; (e) 현재 공구의 사용횟수가 1회인 경우에는 참조 데이터로 별도 저장하고, 현재 공구의 사용횟수가 2회 이상인 경우에는 실시간 데이터와 상기 참조 데이터 간 벡터 연산을 통해 예측 정상 데이터 값을 산출하는 단계; (f) 상기 (e) 단계에서 산출된 예측 정상 데이터 값과 실시간 데이터 값 간의 차이의 절대값으로 잔류 값을 산출하는 단계; 및 (g) 상기 (f) 단계에서 산출된 잔류 값을 공구 마모도 간접 계측값으로 환산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention for solving the above problems relates to a method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool, and more specifically (a) real-time data collection for collecting data related to tool wear from an operating CNC machine tool in real time. step; (b) Classify the real-time data collected in step (a) by tool ID and number of uses, and time indexes corresponding to the maximum values for each specific time index section for the classified data. Calculating an average value after finding, and synchronizing a start point of data by a difference between the average value and time indexes corresponding to the maximum value of a corresponding time index section; (c) The standard deviation value is calculated for each time index for the data whose data start point is synchronized in step (b), and the time index value calculated above exceeds a specific threshold value. ) Classifying the section by dividing it into a region of interest (ROI); (d) converting the data classified as a region of interest in step (c) into statistics and performing pre-processing; (e) If the current tool is used once, it is separately stored as reference data, and if the current tool is used more than two times, calculating a predicted normal data value through vector calculation between real-time data and the reference data. ; (f) calculating a residual value as an absolute value of the difference between the predicted normal data value calculated in step (e) and the real-time data value; And (g) converting the residual value calculated in step (f) into an indirect measurement value of tool wear.
본 발명에 따른 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법에 의하면, CNC 공작기계에서 복수의 공구를 사용하는 상황에서도 CNC 공작기계 공구 마모의 간접 계측 결과의 높은 신뢰도 및 정확도를 유지할 수 있는 효과가 있다.According to the method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool according to the present invention, there is an effect of maintaining high reliability and accuracy of the result of indirect measurement of tool wear of a CNC machine tool even when a plurality of tools are used in the CNC machine tool.
또한, 다양한 공정 조건 또는 환경 조건의 변화에도 실시간으로 공구의 마모 여부를 정확하고 신뢰도 있게 확인할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect of being able to accurately and reliably check whether or not the tool is worn in real time even when various process conditions or environmental conditions change.
또한, 본 발명에 의하면 기존의 기술과는 달리 공구의 마모 확인을 위한 별도의 추가 공정이 필요하지 않으므로 생산 공정의 지연을 초래하는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, unlike the existing technology, since a separate additional process for confirming the wear of the tool is not required, there is an effect of preventing delay in the production process.
도 1은 본 발명에 따른 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법의 공정 순서도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에서 수집하는 실시간 데이터의 형태를 예시로 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에서 수집된 실시간 데이터에 대해 타임 인덱스 구간 별로 데이터 시작 지점을 동기화한 형태의 예시를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에서 상기 시작 지점이 동기화된 데이터에 대해 관심영역(ROI)을 구분하여 분류하는 과정을 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에서 관심영역(ROI)으로 분류된 데이터를 통계적 산출식에 따라 전 처리 가공한 형태를 예시로 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명에서 참조 데이터의 업데이트에 대해 예시로 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명에서 매트릭스(matrix) 형태로 표현된 참조 데이터의 예시를 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명에서 참조 데이터를 기반으로 예측 정상 데이터를 산출하는 과정에 대해 도시한 것이다.
도 9는 본 발명에서 예측 정상 데이터 값과 실시간 데이터 값 간의 잔류 값(residual)을 산출하는 예시를 나타낸 것이다.
도 10은 본 발명에서 잔류 값을 공구 마모도 간접 계측값으로 환산하는 과정을 나타내는 것이다.1 is a flowchart illustrating a method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool according to the present invention.
Figure 2 shows the form of real-time data collected in the present invention as an example.
3 shows an example of synchronizing data start points for each time index interval with respect to real-time data collected in the present invention.
4 shows a process of classifying and classifying a region of interest (ROI) with respect to data whose starting point is synchronized in the present invention.
5 is an example of a pre-processed form of data classified as a region of interest (ROI) in the present invention according to a statistical calculation formula.
6 shows an example of updating reference data in the present invention.
7 shows an example of reference data expressed in a matrix form in the present invention.
8 shows a process of calculating predicted normal data based on reference data in the present invention.
9 shows an example of calculating a residual between a predicted normal data value and a real-time data value in the present invention.
10 shows a process of converting the residual value into an indirect measurement value of tool wear in the present invention.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In the present invention, various transformations may be applied and various embodiments may be provided, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it is to be understood to include all conversions, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component.
이하에서는 본 발명에 대한 이해를 돕기 위해 도면을 참고하면서 본 발명에 대해 상세히 설명하도록 한다. 하기 도면 및 도면에 관한 설명은 본 발명을 설명하기 위한 일예에 지나지 않으며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것은 아니다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings to aid in understanding the present invention. The following drawings and description of the drawings are only examples for describing the present invention, and the scope of the present invention is not limited thereto.
도 1은 본 발명에 따른 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법의 공정 순서도를 도시한 것으로, 도 1에 의하면 본 발명은 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 컴퓨터에서 구현되는 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법에 있어서, (a) 가동 중인 CNC 공작기계로부터 공구의 마모와 관련된 데이터를 실시간으로 수집하는 실시간 데이터 수집 단계; (b) 상기 (a) 단계에서 수집된 실시간 데이터를 공구 ID 및 사용횟수 별로 분류하고, 분류된 데이터에 대해 특정 타임 인덱스(Time Index) 구간 별로 각각 최대값에 대응하는 타임 인덱스(Time Index)들을 찾은 후 평균값을 산출하고, 상기 평균값과 해당 타임 인덱스(Time Index) 구간의 최대값에 대응하는 타임 인덱스(Time Index)들의 차이만큼 데이터의 시작 지점을 동기화하는 단계; (c) 상기 (b) 단계에서 데이터 시작 지점이 동기화된 데이터에 대해 타임 인덱스(Time Index) 별로 표준편차값을 산출하고, 상기에서 산출된 표준편차값이 특정 임계값을 넘는 타임 인덱스(Time Index) 구간을 관심영역(region of interest, ROI)으로 구분하여 분류하는 단계; (d) 상기 (c) 단계에서 관심영역으로 분류된 데이터를 통계치로 변환하여 전 처리 가공하는 단계; (e) 현재 공구의 사용횟수가 1회인 경우에는 참조 데이터로 별도 저장하고, 현재 공구의 사용횟수가 2회 이상인 경우에는 실시간 데이터와 상기 참조 데이터 간 벡터 연산을 통해 예측 정상 데이터 값을 산출하는 단계; (f) 상기 (e) 단계에서 산출된 예측 정상 데이터 값과 실시간 데이터 값 간의 차이의 절대값으로 잔류 값을 산출하는 단계; 및 (g) 상기 (f) 단계에서 산출된 잔류 값을 공구 마모도 간접 계측값으로 환산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.1 is a flow chart showing a process flow chart of a method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool according to the present invention, and according to FIG. 1, the present invention relates to a method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool, and more specifically implemented in a computer. In the method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool, comprising: (a) a real-time data collection step of collecting data related to wear of the tool from an operating CNC machine tool in real time; (b) Classify the real-time data collected in step (a) by tool ID and number of uses, and time indexes corresponding to the maximum values for each specific time index section for the classified data. Calculating an average value after finding, and synchronizing a start point of data by a difference between the average value and time indexes corresponding to the maximum value of a corresponding time index section; (c) The standard deviation value is calculated for each time index for the data whose data start point is synchronized in step (b), and the time index value calculated above exceeds a specific threshold value. ) Classifying the section by dividing it into a region of interest (ROI); (d) converting the data classified as a region of interest in step (c) into statistics and performing pre-processing; (e) If the current tool is used once, it is separately stored as reference data, and if the current tool is used more than two times, calculating a predicted normal data value through vector calculation between real-time data and the reference data. ; (f) calculating a residual value as an absolute value of the difference between the predicted normal data value calculated in step (e) and the real-time data value; And (g) converting the residual value calculated in step (f) into an indirect measurement value of tool wear.
본 발명에 따른 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법은 데이터를 수집하는 데이터 수집 장치, 수집된 데이터를 기반으로 연산을 수행하는 중앙처리장치, 방대한 양의 각종 데이터를 기억하는 데이터 저장장치 등을 포함하는 컴퓨터에서 구현된다.The method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool according to the present invention includes a data collection device that collects data, a central processing device that performs calculations based on the collected data, and a data storage device that stores a large amount of various data. It is implemented on a computer.
본 발명에서 상기 (a) 단계(S10)는 실시간 데이터 수집 단계로서, 가동 중인 CNC 공작기계로부터 진동 값, 전류 값 등과 같이 공구의 마모 정도를 간접적으로 반영할 수 있는 데이터 값을 시계열 순으로 수집하는 단계이다. CNC 공작기계의 공구의 마모와 관련된 데이터로는 특별히 제한적인 것은 아니나, 대표적으로 진동, 전류, 온도 등의 데이터가 될 수 있다. 도 2는 상기 (a) 단계에서 수집하는 실시간 데이터의 형태를 예시로 나타낸 것으로, 데이터 항목으로 타임스탬프(timestamp), 해당 공구의 ID, 해당 공구의 사용횟수, 변수 값(x1, x2, .....)이 있다. 상기 실시간 데이터는 타임스탬프의 시계열 순서대로 나열되어 정리된다. 상기 변수 값은 CNC 공작기계의 공구의 마모와 관련된 데이터의 값으로서, 예를 들면 x1은 진동 값, x2는 전류 값이 될 수 있다.In the present invention, the step (a) (S10) is a real-time data collection step, which collects data values that can indirectly reflect the degree of wear of the tool, such as vibration values and current values, from a running CNC machine tool in time series order. Step. The data related to the wear of the tool of the CNC machine tool is not particularly limited, but it may be data such as vibration, current, and temperature as a representative. 2 is an example of the format of real-time data collected in step (a). As data items, timestamp, ID of the tool, number of times of use of the tool, and variable values (x1, x2, .. ...). The real-time data is arranged and organized in the order of time series of timestamps. The variable value is a value of data related to wear of a tool of a CNC machine tool, and for example, x1 may be a vibration value and x2 may be a current value.
본 발명에서 상기 (b) 단계(S20)는 상기 (a) 단계(S10)에서 수집된 실시간 데이터에 대해 데이터의 시작 지점을 동기화하는 단계로서, 보다 구체적으로 상기 (a) 단계에서 수집된 실시간 데이터를 공구 ID 및 사용횟수 별로 분류하고, 분류된 데이터에 대해 도 3과 같이 특정 타임 인덱스(Time Index) 구간 별로 각각 최대값에 대응하는 타임 인덱스(Time Index)들을 찾은 후 평균값을 산출하고, 상기 평균값과 해당 타임 인덱스(Time Index) 구간의 최대값에 대응하는 타임 인덱스(Time Index)들의 차이만큼 데이터의 시작 지점을 동기화하는 것으로 이루어지는 것을 특징으로 한다. 본 발명에서 상기와 같이 실시간 수집 데이터에 대해 동기화를 수행하는 이유는 실제로 다양한 절삭 작업에 대해 CNC 공정이 반복적으로 이루어지면 작업 마다 작업 주기가 미세하게 차이가 생기거나, 데이터의 전송에 지연이 발생하는 경우가 생기는 등 여러 가지 변수가 생기기 때문에 실제로 수집되는 원본 데이터는 도 3의 예에서 확인할 수 있는 바와 같이 데이터의 시작 지점이 다양하게 분포하는 부정확한 데이터를 수집하게 되므로, 결과적으로 CNC 공작기계 공구 마모의 간접 계측 결과의 신뢰도 및 정확도를 저하시키기 때문이다.In the present invention, step (b) (S20) is a step of synchronizing the start point of data with respect to the real-time data collected in step (a) (S10), and more specifically, the real-time data collected in step (a). Is classified by the tool ID and the number of uses, and the average value is calculated after finding the time indexes corresponding to the maximum value for each specific time index section as shown in FIG. 3 for the classified data. And synchronizing the start point of data by a difference between time indexes corresponding to the maximum value of the corresponding time index interval. In the present invention, the reason for performing synchronization on the real-time collected data as described above is that if the CNC process is actually repeatedly performed for various cutting operations, the working cycle may be slightly different for each operation, or a delay in data transmission may occur. Since various variables such as cases occur, the original data that is actually collected is collected inaccurate data in which the starting point of the data is variously distributed, as can be seen in the example of FIG. 3. As a result, the wear of the CNC machine tool tool This is because it lowers the reliability and accuracy of the indirect measurement results of.
본 발명에서 상기 (c) 단계(S30)는 도 4에 나타난 바와 같이 상기 (b) 단계에서 데이터 시작 지점이 동기화된 데이터에 대해 타임 인덱스(Time Index) 별로 표준편차값을 산출하고, 상기에서 산출된 표준편차값이 특정 임계값을 넘는 타임 인덱스(Time Index) 구간을 관심영역(region of interest, ROI)으로 구분하여 분류하는 단계로서, 이는 CNC 공작기계에서 단일 공구를 사용하여 작업하는 경우 보다 복수의 공구를 사용하여 작업을 하는 상황에서 필요한 과정이다. 즉, CNC 공작기계에서 복수의 공구를 사용하여 작업을 하는 경우, 작업 도중 공구 간 교체가 이루어지는 상황이 발생하는데, 이 경우 도 4에서 확인할 수 있는 바와 같이 공구가 교체를 위해 이동하는 구간이 발생하게 되고, 공구가 교체를 위해 이동하는 구간에는 실제 작업이 이루어지는 구간이 아님에도 불구하고 전류 데이터 등 공정 데이터가 생성되기 때문에 이러한 작업과 무관한 데이터들이 혼재하게 되면 결과적으로 CNC 공작기계 공구 마모의 간접 계측 결과의 신뢰도 및 정확도를 현저히 저하시키게 된다. 따라서, 본 발명에서는 실시간으로 수집되는 공구의 마모와 관련된 데이터 중 작업과 무관한 구간의 데이터는 배제시키고, 실제 작업과 관련된 데이터 구간만을 관심영역(Region of Interest, ROI)으로 분류하여 후속 과정의 분석 대상 데이터로 삼는 것이다. 예를 들면, 도 4에서 ROI 1, ROI 2, ROI 3로 표시된 데이터 구간이 실제 CNC 작업 구간과 관련된 관심영역으로 분류된 데이터에 해당한다.In the present invention, step (c) (S30) calculates a standard deviation value for each time index for the data whose data start point is synchronized in step (b) as shown in FIG. This is the step of classifying and classifying the time index section of which the standard deviation value exceeds a certain threshold value into a region of interest (ROI), which is more than a case of working with a single tool in a CNC machine tool. This is a necessary process in situations where you work with the tools of That is, when working with a plurality of tools in a CNC machine tool, a situation occurs in which tools are replaced during the work. In this case, as can be seen in FIG. 4, a section in which the tool moves for replacement occurs. In the section where the tool is moved for replacement, process data such as current data is generated even though it is not the section where the actual work is performed, so if data irrelevant to such work is mixed, as a result, indirect measurement of tool wear in CNC machine tools The reliability and accuracy of the results are significantly reduced. Therefore, in the present invention, the data of the section irrelevant to the work is excluded from the data related to the wear of the tool collected in real time, and only the data section related to the actual work is classified as a region of interest (ROI) to analyze the subsequent process. It is the target data. For example, in FIG. 4, a data section marked with
본 발명에서 상기 (d) 단계(S40)는 상기 (c) 단계(S30)에서 관심영역(ROI)으로 분류된 데이터를 통계치로 변환하여 가공하는 단계로서, 하기의 식 1 내지 식 7에 나타난 통계적 산출식에 따라 통계치로 변환한다.In the present invention, the (d) step (S40) is a step of converting and processing the data classified as a region of interest (ROI) in the (c) step (S30), and the statistical values shown in
[식 1] 평균값[Equation 1] Average value
[식 2] 최대값[Equation 2] Maximum value
[식 3] 분산[Equation 3] Variance
[식 4] 표준편차[Equation 4] Standard deviation
[식 5] 첨도[Equation 5] Kurtosis
[식 6] 비대칭도[Equation 6] Asymmetry
[식 7] Root-Mean-Square[Equation 7] Root-Mean-Square
도 5는 상기 (d) 단계(S40)에서 관심영역 데이터를 상기의 통계적 산출식에 따라 전 처리 가공한 형태를 예시로 나타낸 것으로, 상기 (c) 단계에서 분류된 관심영역 데이터 항목 중 변수 값(x1, x2, .....)에 대해 통계적 산술식으로 계산하여 변환한 것이다.FIG. 5 is an example of a pre-processed form of ROI data in step (d) S40 according to the above statistical calculation equation, and a variable value among ROI data items classified in step (c) ( It is converted by calculating the statistical arithmetic expression for x1, x2, .....).
본 발명에서 상기 (e) 단계(S50)는 참조 데이터 및 예측 정상 데이터 값을 생성하는 단계이다.In the present invention, step (e) (S50) is a step of generating reference data and predicted normal data values.
상기 참조 데이터는 공구의 사용횟수가 1회인 경우에 한해 수집하는 것을 원칙으로 한다. 즉, 공구의 마모가 거의 진행되지 않은 상태의 데이터를 참조 데이터로 생성하는 것이다. 상기 참조 데이터는 도 6에 나타난 바와 같이 지속적으로 업데이트 된다. 상기 참조 데이터의 업데이트 시 참조 데이터의 로우(row) 수(M)는 다양한 공정 조건 및 환경이 충분히 반영되어 계측값의 신뢰도를 높이기 위해 변수 수(L)의 2배 이상에서 고정하는 것이 바람직하며, 상기 로우(row) 수는 200 내지 300에서 고정되는 것이 가장 바람직하다. 상기 고정된 참조 데이터의 로우(row) 수(M)를 유지하면서, 신규 참조 데이터가 저장되면 가장 오래된 참조 데이터는 삭제하는 방식으로 지속적으로 참조 데이터를 업데이트한다.In principle, the reference data is collected only when the number of times the tool is used is one time. In other words, data in the state in which the wear of the tool has not progressed is generated as reference data. The reference data is continuously updated as shown in FIG. 6. When updating the reference data, it is preferable to fix the number of rows (M) of the reference data at least twice the number of variables (L) in order to sufficiently reflect various process conditions and environments to increase the reliability of the measured value, Most preferably, the number of rows is fixed between 200 and 300. While maintaining the fixed number of rows M of reference data, when new reference data is stored, reference data is continuously updated by deleting the oldest reference data.
본 발명에서 상기 참조 데이터는 도 7에 도시된 예시와 같이 매트릭스(matrix) 형태로 표현될 수 있다. 도 7에 도시된 매트릭스 형태의 참조 데이터(D)는 하기의 식 9로 정의될 수 있다.In the present invention, the reference data may be expressed in a matrix form as illustrated in FIG. 7. The reference data D in the form of a matrix shown in FIG. 7 may be defined by Equation 9 below.
D : 참조 데이터의 Matrix D : Matrix of reference data
M : D t 의 로우(row)의 수M: number of rows of D t
L : D t 의 Column 수 (변수의 수)L: Number of columns of D t (number of variables)
Y (nj) : 주어진 시간 nj 에 대한 exemplar vector Y (n j ): exemplar vector for a given time n j
[식 8][Equation 8]
[식 9][Equation 9]
본 발명에서 상기 예측 정상 데이터 값은 현재 공구의 사용횟수가 2회 이상인 경우에 상기 참조 데이터를 기반으로 하여 산출되는 것으로서, 도 8에 나타난 바와 같이 실시간 데이터를 input 데이터로 하여 실시간 데이터와 참조 데이터 간 벡터 연산을 통해 산출된다.In the present invention, the predicted normal data value is calculated based on the reference data when the number of times the current tool is used more than 2 times. As shown in FIG. 8, the real-time data is used as input data to be used between the real-time data and the reference data. It is calculated through vector operation.
도 8에서, " Y in " 는 실시간 데이터 값, " Y est "는 하기 식 10 내지 식 13에 의한 벡터 연산을 통해 산출된 예측 정상 데이터 값을 나타낸다.In Fig. 8, " Y in " is a real-time data value, and " Y est " is The predicted normal data values calculated through vector operation according to Equations 10 to 13 are shown below.
[식 10][Equation 10]
[식 11][Equation 11]
[식 12][Equation 12]
상기 [식 12]에서, 
[식 13][Equation 13]
본 발명에서 상기 예측 정상 데이터 값은 CNC 공작기계의 공구가 장애 없이 정상적인 공정 작업을 수행할 수 있는 상태일 때를 나타내는 데이터 예측 값을 의미한다.In the present invention, the predicted normal data value means a data predicted value indicating when the tool of the CNC machine tool is in a state capable of performing a normal process operation without an obstacle.
본 발명에서 상기 (f) 단계(S60)는 상기 (e) 단계에서 산출된 예측 정상 데이터 값과 실시간 데이터 값 간의 잔류 값(residual)을 산출하는 단계로서, 본 발명에서 상기 잔류 값은 예측 정상 데이터 값과 실시간 데이터 값 간의 차이의 절대값으로 정의되며, 상기 잔류 값의 산출 식은 하기의 식 14에 나타난 바와 같다.In the present invention, step (f) (S60) is a step of calculating a residual value between the predicted normal data value calculated in step (e) and the real-time data value, wherein the residual value is the predicted normal data value. It is defined as the absolute value of the difference between the value and the real-time data value, and the equation for calculating the residual value is as shown in
[식 14][Equation 14]
도 9에 나타난 바와 같이, 전 처리 가공된 변수 값 각각에 대해 잔류 값을 계산한다. As shown in FIG. 9, a residual value is calculated for each of the pre-processed variable values.
본 발명에서 상기 (g) 단계(S70)는 상기 (f) 단계에서 산출된 잔류 값을 공구 마모도 간접 계측값으로 환산하는 단계로서, 상기 잔류 값을 공구 마모도 간접 계측값으로 환산하는 방법은 다음와 같다.In the present invention, step (g) (S70) is a step of converting the residual value calculated in step (f) into an indirect measurement value of tool wear, and a method of converting the residual value into an indirect measured value of tool wear is as follows. .
우선, 도 10에 나타난 바와 같이 하기 식 15를 이용하여 잔류 값의 합(Sum of Residual)을 산출한다.First, as shown in FIG. 10, a sum of residual values is calculated using Equation 15 below.
[식 15][Equation 15]
다음으로, 하기의 식 16을 이용하여 정규화한 값을 공구 마모도 간접 계측값(Z)으로 정의한다. 상기 공구 마모도 간접 계측값(Z)이 2이상 3미만인 경우 '공구 교체 관련 주의 요망 상태'로 파악되고, 3 이상인 경우에는 '즉시 공구 교체가 필요한 상태'로 파악된다.Next, the value normalized using Equation 16 below is defined as the indirect measurement value of tool wear (Z). When the indirect measurement value Z of the tool wear is 2 or more and less than 3, it is identified as a'requirement state related to tool replacement', and when it is 3 or more, it is identified as a'a condition requiring immediate tool replacement'.
[식 16][Equation 16]
상기 식 16에서, 'M'은 하기 [식 17]과 같고, 'Std'는 하기 [식 18]과 같다.In Equation 16,'M' is the same as the following [Equation 17], and'Std' is the same as the following [Equation 18].
[식 17][Equation 17]
[식 18][Equation 18]
본 발명에 따른 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법에 의하면, 다양한 공정 조건 또는 환경 조건의 변화에도 실시간으로 공구의 마모 여부를 정확하고 신뢰도 있게 확인할 수 있으며, 기존의 기술과는 달리 공구의 마모 확인을 위한 별도의 추가 공정이 필요하지 않으므로 생산 공정의 지연을 초래하는 것을 방지할 수 있다.According to the method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool according to the present invention, it is possible to accurately and reliably check whether the tool wears out in real time despite changes in various process conditions or environmental conditions, and, unlike the existing technology, checks the wear of the tool. It is possible to prevent the delay of the production process, since a separate additional process is not required.
이상에 설명한 바와 같이, 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 본 발명의 범위는 상기의 상세한 설명보다는 후술할 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.As described above, those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features. The scope of the present invention is indicated by the claims to be described later rather than the detailed description above, and all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts are interpreted as being included in the scope of the present invention. Should be.
Claims (4)
(a) 가동 중인 CNC 공작기계로부터 공구의 마모와 관련된 데이터를 실시간으로 수집하는 실시간 데이터 수집 단계;
(b) 상기 (a) 단계에서 수집된 실시간 데이터를 공구 ID 및 사용횟수 별로 분류하고, 분류된 데이터에 대해 특정 타임 인덱스(Time Index) 구간 별로 각각 최대값에 대응하는 타임 인덱스(Time Index)들을 찾은 후 평균값을 산출하고, 상기 평균값과 해당 타임 인덱스(Time Index) 구간의 최대값에 대응하는 타임 인덱스(Time Index)들의 차이만큼 데이터의 시작 지점을 동기화하는 단계;
(c) 상기 (b) 단계에서 데이터 시작 지점이 동기화된 데이터에 대해 타임 인덱스(Time Index) 별로 표준편차값을 산출하고, 상기에서 산출된 표준편차값이 특정 임계값을 넘는 타임 인덱스(Time Index) 구간을 관심영역(region of interest, ROI)으로 구분하여 분류하는 단계;
(d) 상기 (c) 단계에서 관심영역으로 분류된 데이터를 통계치로 변환하여 전 처리 가공하는 단계;
(e) 현재 공구의 사용횟수가 1회인 경우에는 참조 데이터로 별도 저장하고, 현재 공구의 사용횟수가 2회 이상인 경우에는 실시간 데이터와 상기 참조 데이터 간 벡터 연산을 통해 예측 정상 데이터 값을 산출하는 단계;
(f) 상기 (e) 단계에서 산출된 예측 정상 데이터 값과 실시간 데이터 값 간의 차이의 절대값으로 잔류 값을 산출하는 단계; 및
(g) 상기 (f) 단계에서 산출된 잔류 값을 공구 마모도 간접 계측값으로 환산하는 단계;를 포함하는 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법.
In the method of indirectly measuring tool wear of a CNC machine tool implemented in a computer,
(a) a real-time data collection step of collecting data related to wear of a tool from a running CNC machine tool in real time;
(b) Classify the real-time data collected in step (a) by tool ID and number of uses, and time indexes corresponding to the maximum values for each specific time index section for the classified data. Calculating an average value after finding, and synchronizing the starting point of data by a difference between the average value and the time indexes corresponding to the maximum value of the time index section;
(c) The standard deviation value is calculated for each time index for the data whose data start point is synchronized in step (b), and the time index value calculated above exceeds a specific threshold value. ) Classifying the section by dividing it into a region of interest (ROI);
(d) converting the data classified as a region of interest in step (c) into statistics and preprocessing;
(e) If the current tool is used once, it is separately stored as reference data, and if the current tool is used more than two times, calculating a predicted normal data value through vector calculation between real-time data and the reference data. ;
(f) calculating a residual value as an absolute value of the difference between the predicted normal data value calculated in step (e) and the real-time data value; And
(g) converting the residual value calculated in step (f) into an indirect measurement value of tool wear degree; indirect tool wear measurement method of a CNC machine tool comprising.
상기 참조 데이터는 변수 수의 2배 이상에서 로우(row) 수를 고정하되, 고정된 로우(row) 수를 유지하면서 신규 참조 데이터가 저장되면 가장 오래된 참조 데이터는 삭제하는 방식으로 지속적으로 업데이트되는 것을 특징으로 하는 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법.
The method of claim 1,
In the reference data, the number of rows is fixed at more than twice the number of variables, but when new reference data is stored while maintaining a fixed number of rows, the oldest reference data is continuously updated. Indirect measurement method of tool wear of CNC machine tools, characterized by.
상기 예측 정상 데이터 값은 하기의 수학식 1 내지 수학식 4의 벡터 연산 식에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법.
[수학식 1]
[수학식 2]
[수학식 3]
상기 수학식 3에서,
[수학식 4]
상기 수학식 1 내지 4에 있어서, "D " 는 참조 데이터의 Matrix, " Y in " 는 실시간 데이터 값, " Y est "는 예측 정상 데이터 값이다.
The method of claim 1,
The predicted normal data value is calculated according to the vector calculation formula of Equations 1 to 4 below.
[Equation 1]
[Equation 2]
[Equation 3]
In Equation 3,
[Equation 4]
In Equations 1 to 4, " D " is a matrix of reference data, " Y in " is a real-time data value, and " Y est " is This is the predicted normal data value.
상기 공구 마모도 간접 계측값은 하기의 수학식 5에 의해 잔류 값의 합(Sum of Residual)을 산출한 후, 하기의 수학식 6 내지 8에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 CNC 공작기계의 공구 마모 간접 계측방법.
[수학식 5]
[수학식 6]
상기 수학식 6에서, 'M'은 하기 [수학식 7]과 같고, 'Std'는 하기 [수학식 8]과 같다.
[수학식 7]
[수학식 8]
The tool wear indirect measurement value is calculated by the following equations 6 to 8 after calculating the sum of residual values by Equation 5 below. Measurement method.
[Equation 5]
[Equation 6]
In Equation 6,'M' is the same as the following [Equation 7], and'Std' is the same as the following [Equation 8].
[Equation 7]
[Equation 8]
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| KR1020190092558A KR102180238B1 (en) | 2019-07-30 | 2019-07-30 | Method for measuring indirectly tool wear of CNC machine |
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2019
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