TW202110582A - 在齒輪處理機器中的自動處理控制 - Google Patents

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Abstract

一種用於監測其中預齒式工件(23)的齒腹用完工機器(1)來加工之加工處理的方法被揭示。作為所述方法的部分者，複數個測量值是當完工工具(16)和工件為加工接合時而記錄。在其中為功率指示器的值，其指示在工件齒腹的加工期間之工具心軸的目前功率消耗。正規化運算被應用於測量值的至少一些者或應用於從測量值所導出量的值以得到正規化值。正規化運算取決於以下參數的至少一者：尤其是其外徑之完工工具的幾何參數、工件的幾何參數、以及尤其是徑向饋入與軸向饋給之完工機器的設定參數。

Description

在齒輪處理機器中的自動處理控制
本發明關於用於監測用以完工(finishing)齒輪的機器之方法，尤其是用以實行生產處理的機器。本發明進而關於裝配以實行上述方法之完工機器、用於實行上述方法之電腦程式與其包含上述電腦程式之電腦可讀取媒體。
預加工齒輪之硬式精細加工(硬式完工)是極高要求的方法，其中即便是與處理規格的最輕微偏差可能造成所加工的工件被視為廢料(NIO零件，其中NIO意指“情況不良(not in order)”)。此問題可由連續生產研磨之實例來特別妥善說明，但亦同樣適用於其他的生產完工方法，諸如：單齒腹生產研磨、齒輪搪磨或硬式削片。在較小程度上，類似問題亦針對於諸如不連續或連續輪廓研磨之非生產方法而出現。
在連續生產研磨中，預加工的齒輪胚料是和螺紋狀輪廓的研磨輪(研磨螺紋)為滾動接合而加工。生產研磨是極高要求的生產加工方法，其為基於大量同步、高精密度的個別移動且受到許多邊界條件所影響。關於連續生產研磨之基本原理的資訊可被找到，例如：在Reishauer AG (Wallisellen 2010, ISBN 978-3-033-02535-6)所出版之H. Schriefer等人的著作“連續生產齒輪研磨”的章節2.3 (“生產研磨之基本方法”)第121到129頁。
理論上，在連續生產研磨中的齒腹形狀是僅僅由研磨螺紋的修整輪廓形狀與機器的設定資料所確定。然而，實際上，偏離理想條件的偏差發生在自動化生產中，其可能具有在研磨結果上的決定性影響。
傳統上，由生產研磨方法所生產之齒輪的品質僅在加工處理結束之後，藉由使用大量測量變數之在機器外(“離線”)的齒輪測量來評估。存在有規定齒輪為如何被測量，且如何來檢查測量結果是否在容許度規格內或外之種種的標準。所述齒輪測量之概論可例如在由Schriefer等人之前述著作於第155到200頁上的第3章(“在連續生產齒輪研磨中的品質保證”)所找到。
以基於齒輪測量來作出在機器上的修正，藉以排除所偵測的加工誤差，從技術現狀為習知。在由Schriefer等人之上述著作中，此為論述在第542到551頁上的章節6.10 (“分析及排除齒輪齒部偏差”)。
為了時間與成本之理由，由於通常僅有隨機的檢查被實施在齒輪檢查期間，加工誤差經常很晚被偵測出。此可導致事實為在某些情況下，生產批之大量的零件必須被拋棄為NIO零件。因此在加工期間為“連線”儘可能早偵測加工誤差是合意的，理想而言在加工誤差達到工件必須被丟棄為NIO零件的如此程度之前。
為此目的，合意為提供自動化處理監測系統，其使得可能偵測不合意的處理偏差，以得到可能的加工誤差之指示且以針對性方式來改變機器設定，使得這些加工誤差被避免或至少降低。理想而言，若加工誤差僅為稍後偵測出，例如：在線路末端(EOL, End of Line)測試期間，處理監測亦應允許追溯來得出有關於處理偏差的結論。
直到現在，用於在齒輪加工中的自動化處理監測之適合策略僅從技術現狀為初步已知。
舉例來說，從DE 10 2014 015 587 A1為已知來監測在齒輪機器上的參數，且每當某些測量的機器參數偏離標稱值時而實行齒輪檢查。
從https://www.nordmann.eu/pdf/praesentation/Nordmann_presentation_ENG.pdf在25.02.2019所存取之版本日期05.10.2017的公司簡報“Nordmann工具監測”，描述用於在一般金屬切割加工工具的工具監測之種種措施(第3頁)。上述簡報顯示在種種金屬切割處理中之應用的實例，簡言之，包括關於齒輪加工之處理的幾個實例，尤其是滾削(第41與42頁)、硬切削(第59頁)與搪磨(第60頁)。連續生產研磨僅為順便提到(例如：第3與61頁)。
用於在種種加工處理中的自動處理監測之方法亦從以下文獻為已知，尤其是US 5,070,655、US 3,809,970、US 4,894,644、以及Klaus Nordmann“Prozessüberwachung beim Schleifen und Abrichten”(“研磨(grinding)與修整(dressing)期間的處理監測”)，Schleifen + Polieren 05/2004，Fachverlag Möller，Velbert (DE)，第52-56頁。然而，在此亦未詳細論述齒輪的精細加工。
在齒輪加工中的處理監測之一個困難度是事實在於監測的測量變數以極為複雜的方式而取決於工具的許多個幾何性質(就研磨螺紋而言例如：直徑、模數、開端的數目、螺旋角等等)、工件的幾何性質(例如：模數、齒部的數目、螺旋角等等)以及在機器上的設定參數(例如：徑向饋入、軸向饋給、工具與工件心軸的速度等等)。歸因於這些多樣、複雜的相依性，一方面，從監測的測量變數來得出有關於具體的處理偏差與造成的加工誤差之直接結論為要求極高。另一方面，比較來自不同加工處理的測量變數為極度困難。當使用可修整的工具，出現另外挑戰。修整致使工具的直徑在一系列的工件之加工期間而改變，且因此接觸條件亦改變。結果，來自不同修整週期所監測的測量變數無法直接彼此比較，甚至是在相同系列的工件內，即使所有其他條件維持相同。
已知的處理監測方法尚未充分將齒輪加工的這些特性納入考量。
本發明的一個目的是提出一種用於在齒輪加工中的處理監測之方法，其使得可能偵測處理偏差且以針對性方式來將其抵消。所述方法應為特別適用於可修整工具。
此目的是藉由如申請專利範圍請求項1之方法所達成。進一步的實施例被給定在申請專利範圍附屬項中。
一種用於監測加工處理的方法被提出，其中預齒式工件的齒腹是在完工機器(即：用於精細加工的機器)中被加工。所述完工機器包含用於驅動完工工具(即：精細加工工具)繞工具軸轉動之工具心軸與用於驅動預齒式工件轉動之工件心軸。所述方法包含： 偵測當完工工具和工件為加工接合時的複數個測量值；且 將正規化運算應用於測量值的至少一些者或應用於從測量值所導出量的值以得到正規化值， 其中所述正規化運算取決於至少一個處理參數，所述至少一個處理參數是從完工工具的幾何參數、工件的幾何參數與完工機器的設定參數所選出。
因此提議來記錄在完工機器上的測量值，且使這些測量值或從其導出的值之至少一些者受到正規化(標準化)運算。正規化運算考慮到一個或多個處理參數對測量值的影響，尤其是完工工具的幾何參數(尤其是其尺度，特別而言尤其是其外徑)、工件的幾何參數及/或完工機器的設定參數(尤其是徑向饋入、軸向饋給以及工具與工件心軸的速度)。造成的正規化值因此為無關於或至少為更少相依於所述的處理參數。由於正規化運算，正規化值可在不同加工操作之間來比較，即使這些處理參數為不同。
在當測量值包括其指示在工件齒腹加工期間之工具心軸的電流功率消耗之功率指示器的值時，正規化運算為特別重要。尤其，偵測的功率指示器可為工具心軸的電流消耗之度量。上述的功率指示器特別受到這些參數所影響。因此特別有利為將正規化運算應用於功率指示器的值或從其所導出的變數。
正規化運算較佳為基於模型，該模型描述測量值對所述參數上之預期相依性。若測量值是功率指示器的值，所述模型較佳為描述處理功率(即：針對於實行的加工處理所需要的機械或電功率)對所述參數上的相依性。尤其，處理功率模型可基於力模型，該力模型描述作用在完工工具與工件之間的接觸點的切割力對完工工具的幾何參數、工件的幾何參數與完工機器的設定參數之預期相依性。處理功率模型亦可考慮到在工具軸及在完工工具與工件之間的接觸點之間為有效的槓桿臂長度。槓桿臂長度可特別近似為完工工具的外徑。此外，處理功率模型可考慮到工具心軸的速度。
舉例來說，正規化運算可涉及將所取得的測量值或從其所導出的變數乘以正規化因數。然而，更複雜的正規化運算亦可思及。若測量值包括功率指示器的值，正規化因數可特別為基於針對於實際加工情況或從其導出的變數之處理功率模型所計算的逆冪次變數。
正規化運算較佳為直接應用到所取得的測量值，若必要為在濾波之後。正規化運算有利為即時實施，即：在加工處理期間，尤其是在工件之加工期間，即：當整體工具仍然和工件為加工接合。此意指正規化值在加工處理期間為立即可用且可為即時使用以監測所述加工處理。
尤其，有利的是若正規化值為即時分析以確定在加工處理期間之不允許的處理偏差。此使得可能判別針對於不允許的處理偏差已經在其加工後而立即確定之工件，且若必要而將其從工件批次移除以供單獨處理。舉例來說，所述工件可能受到單獨的測量或直接揀選出而作為NIO零件。
在較佳實施例中，所述方法包含從測量值或從其導出的值來計算所述加工處理的特徵參數。從測量值或從其導出的值來計算所述特徵參數為有利，無論正規化運算是否實施為所述處理的部分者。在一些實施例中，特徵參數的至少一者是正規化的特徵參數，即：正規化運算被應用在特徵參數之計算期間的某個點。此可藉由從正規化的測量值來計算特徵參數所作成。此亦可藉由僅將正規化運算應用於當計算特徵參數的中間結果(即：應用於從測量值所導出的量)所作成。
特徵參數的至少一者較佳為特定於所述加工處理。因此較佳為不僅是可無關於具體加工處理所形成之諸如平均值、標準偏差等等的統計量，而是考慮到具體加工處理的特徵之參數。
較佳而言，特徵參數的至少一者是和工件的預定加工誤差相關。尤其，有利的是若在特徵參數與加工誤差大小之間存在有一對一的關係，特別是簡單的比例性。此使得可能藉由監測針對於不同工件的特徵參數來得到有關於特定加工誤差之發生的立即資訊。此致使甚至沒經驗的操作者能正確解讀特徵參數且採取修正動作。
當特徵參數為直接有關於齒輪測量的結果，存在有特別優點。為此目的，所述方法可包括： 實行對於選擇的工件之齒輪測量，以確定對於各個上述工件之表徵預定加工誤差的至少一個齒輪測量值；且 確定其表徵所述至少一個特徵參數和至少一個齒輪測量值的相關性之相關參數。
特徵參數的至少一者之計算可特別包括測量值之頻譜分析，尤其是功率指示器的(較佳為正規化)值及/或加速感測器的值。尤其，以工具速度及/或工件速度的倍數之頻譜分量為較佳評估。以此方式，對應參數之計算是特定於加工處理。若無任何正規化運算被實行，所述頻譜分析亦為有利，如同可為例如關於來自加速感測器的值之情形。
若精細加工處理是其中精細加工工具與工件為滾動接合之一種生產處理，尤其是生產研磨處理，有利的是若所述特徵參數包括以下變數的至少一者： 累計間距指示器，藉由評估於工件心軸的轉動速度之(尤其是正規化功率指示器)測量值的頻譜分量來計算，且將其和所述工件的累計間距誤差相關聯； 輪廓形狀指示器，藉由評估於齒嚙合頻率之(尤其是加速感測器)測量值的頻譜分量來計算，且將其和所述工件的輪廓形狀偏差相關聯。
亦為有利的是，若特徵參數包括磨損指示器，其中所述磨損指示器是由(尤其是正規化功率指示器)測量值的低通濾波頻譜分量來計算，且將其和精細加工工具的磨損程度相關聯。
有利的是，基於針對於複數個工件的特徵參數之至少一者的進程，確定所述加工處理與目標處理的處理偏差。為此目的，某一個特徵參數的有利選擇值是和另一個特徵參數或另一個處理變數的值相關聯。有利而言，加工處理於是被調整以降低處理偏差，或極限值被調整，其被使用在上述即時分析的情況以判別不允許的處理偏差。處理偏差可由經訓練的機器學習演算法所確定。
所述方法可包括將資料集儲存在資料庫，所述資料集包含工件的獨特識別符、至少一個處理參數與特徵參數的至少一者。再者，所述方法可包括： 從所述資料庫而擷取針對於複數個工件之資料集；及 針對於複數個工件之特徵參數的至少一者的值或從其導出的值之圖形輸出。
這些步驟可被實行在網頁瀏覽器中，舉例來說，因為針對於這些步驟的計算與記憶體需求是相較於原始資料之處理而極為適度。
所述方法較佳在每當處理參數的至少一者改變時而提供正規化運算之重新計算。所述正規化運算之重新計算於是較佳涉及具有改變處理參數的所述模型之應用。
正規化運算之重新計算可特別為基於完工工具的改變尺度，尤其是其外徑，且可包括相關於改變尺度之補償。若這尺度在一連串零件之加工期間為改變，此為特別重要，如同經常關於可修整工具之情形。以此方式，在不同的修整週期中所確定的特徵參數可直接彼此比較。
本發明還提出一種用於預齒式工件的齒腹之加工的完工機器。其包含：工具心軸，用於驅動完工工具(即：精細加工工具)繞工具軸轉動；工件心軸，用於驅動預齒式工件轉動；控制裝置，用於控制用所述完工工具來加工所述工件的處理；及，處理監測裝置。處理監測裝置被特定裝配以實行上述方法。
為此目的，處理監測裝置較佳包含： 偵測裝置，用於當所述完工工具和工件為加工接合時而偵測複數個測量值；及 正規化裝置，用於將正規化運算應用於測量值的至少部分者或應用於從所述測量值所導出量的值以得到正規化值， 其中所述正規化運算取決於至少一個處理參數，所述至少一個處理參數是從所述完工工具的幾何參數、工件的幾何參數與完工機器的設定參數所選出。
較佳而言，正規化裝置被裝配以在當所述完工工具和工件為加工接合時而即時實行所述正規化運算。
在一些實施例中，處理監測裝置包含故障偵測裝置，其被裝配來即時分析所述正規化值以偵測不允許的處理偏差。
完工機器可具有工件處置裝置，其被裝配以自動移除針對於其不允許的處理偏差已經確定之工件。
在一些實施例中，處理監測裝置包含特徵參數計算裝置，其用於從測量值或從其導出的值來計算所述加工處理的特徵參數。所述特徵參數計算裝置可被裝配以實行針對於特徵參數的至少一者之測量值、從其導出的值或正規化值之頻譜分析，且尤其以工具心軸及/或工件心軸的速度的倍數來評估頻譜分量。
處理監測裝置可包含資料通訊裝置，其用於將資料集傳送到資料庫，所述資料集包含工件的獨特識別符、至少一個處理參數、與特徵參數的至少一者。
處理監測裝置可包含偏差偵測裝置，其用於基於針對於複數個工件之特徵參數的至少一者的值，來偵測所述加工處理與目標處理的處理偏差。所述偏差偵測裝置可包含處理器裝置，其被程式設計以執行經訓練的機器學習演算法來偵測所述處理偏差。
處理監測裝置可包括正規化計算裝置，以當處理參數的至少一者改變時而重新計算所述正規化運算。所述正規化計算裝置被較佳裝配以將描述關於所述處理參數之測量值的預期相依性之模型，應用到所述正規化運算之重新計算，尤其是處理力量或處理功率的模型。所述正規化計算裝置可被有利裝配以實行相關於完工工具的尺度之補償，尤其是相關於其外徑。
偵測裝置、正規化裝置、故障偵測裝置、特徵參數計算裝置、正規化計算裝置、偏差偵測裝置與資料通訊裝置可被至少部分實施在用於執行在處理監測裝置的一個或多個處理器上之軟體中。
本發明還提出一種電腦程式。所述電腦程式包含指令，其致使在上述型式的完工機器中的處理監測裝置(尤其是處理監測裝置的一個或多個處理器)來實行上述方法。所述電腦程式可被儲存在適合的記憶體裝置中，例如：在與機器控制分開的電腦中。
再者，本發明提出一種在其上儲存電腦程式的電腦可讀取媒體。所述媒體可為非依電性媒體，諸如：快閃記憶體、CD、硬碟等等。
圖1顯示作為用於加工預齒式工件的齒腹之一種完工機器的實例之生產研磨機器1。所述機器包含機器床11，在其上，工具承載件12被導引用於沿著徑向饋入方向X之位移。工具承載件12承載軸向滑板13，其被導引用於相對於工具承載件12而沿著饋給方向Z之位移。研磨頭14被安裝在軸向滑板13，其可繞運行平行於X軸(亦所謂A軸)的旋轉軸而旋轉以調適於待加工之齒輪的螺旋角。研磨頭14接著承載移位滑板，在其上，工具心軸15可相對於研磨頭14而沿著移位軸Y被移動。螺紋狀的研磨輪(研磨螺紋) 16被安裝在工具心軸15之上。研磨螺紋16是由工具心軸15所驅動以繞工具軸B而轉動。
機器床11亦承載其可繞軸C3而旋轉在至少三個位置之間的轉臺形式的旋轉工件承載件20。二個相同的工件心軸是完全相對彼此而安裝在工件承載件20，在圖1之中，具有關聯尾座22之僅有一個工件心軸21為可見。在圖1之中為可見的工件心軸是在加工位置，其中，夾緊在其上的工件23可用研磨螺紋16來加工。偏離為180°且在圖1之中為不可見的另一個工件心軸是在工件替換位置，其中，完成的工件可從這個心軸而移除且新的胚料可被夾緊。修整裝置30被偏離為90°而安裝到工件心軸。
生產研磨機器1的所有驅動軸是由機器控制40所數位控制。機器控制40包含數個軸模組41、控制電腦42與控制面板43。控制電腦42接收來自控制面板43的操作者命令及來自生產研磨機器1之種種感測器的感測器訊號，且計算用於軸模組41的控制命令。亦將操作參數輸出到控制面板43以供顯示。軸模組41在其輸出各自提供用於一個機器軸的控制訊號(即：用於其作用以驅動相關機器軸之至少一個致動器，諸如：伺服馬達)。
處理監測裝置44被連接到控制電腦42。此裝置連續接收來自控制電腦42與(若必要時)來自其他感測器的複數個測量值。在一方面，處理監測裝置44連續分析測量值，以偵測在早期的加工誤差且從加工處理移除受影響的工件。在另一方面，處理監測裝置44使用測量值以計算所加工的最後工件之種種特徵參數。這些處理被更詳細描述於後。
處理監測裝置44將針對於各個工件的資料集傳送到資料庫伺服器46。資料集含有獨特的工件識別符以及所選擇的處理參數與特徵參數。資料庫伺服器46將這些資料集儲存在資料庫中，使得對應的資料集可隨後針對於各個工件而被呼叫。具有資料庫的資料庫伺服器46可位在於機器內或遠離所述機器。資料庫伺服器46可經由網路而連接到處理監測裝置44，如由在圖1的雲端所指示。尤其，資料庫伺服器46可經由機器或內部LAN、經由WAN或經由網際網路而連接到處理監測裝置44。
客戶端48可被連接到資料庫伺服器46，以擷取、接收及評估來自資料庫伺服器46的資料。此連接亦可經由網路所作成，特別是經由LAN、WAN、或網際網路。尤其，客戶端48可包括網頁瀏覽器，藉其，接收的資料與其評估可被視覺化。客戶端不需要符合在計算能力方面的任何特殊需求，且客戶端應用亦不需要高網路頻寬。
在圖2，圖1之區域II以放大比例來顯示。可看出工具心軸15具有夾緊在其上的研磨螺紋16。測量探測器17被旋轉安裝在工具心軸15的固定部分上。此測量探測器17可被旋轉在圖2的測量位置與停放位置之間。在測量位置中，測量探測器17可被使用，以藉由碰觸來測量在工件心軸21之上的工件23的齒輪。此為“線上”作成，即：當工件23仍在工件心軸21之上。此允許加工誤差在早期被偵測。在停放位置中，測量探測器17是位在區域中，以被保護免於和工件心軸21、尾座22、工件23與在工件承載件20上的其他構件之碰撞。在工件加工期間，探測器17是在此停放位置中。
定心探測器24被配置在其面對遠離研磨螺紋16之工件23的一側。定心探測器24是根據公告WO 2017/194251 A1而設計且配置在此實例中。關於定心探測器的操作模式與配置，明確參考上述的公告。尤其，定心探測器24可包括電感或電容式近接感測器，如從現有技術而為眾所周知。然而，亦可思及以使用光學操作的感測器來用於定心(centering)操作，舉例來說，其將光束指引到待測量的齒輪且偵測從其所反射的光線，或其偵測由待測量的齒輪在繞工件軸C1轉動時的光束之中斷。甚者，可思及的是，一個或多個進一步的感測器被配置在定心探測器24，其可直接記錄在工件上的處理資料，舉例來說，如在美國專利US 6,577,917 B1所建議。上述另外的感測器可包括例如用於第二齒輪的第二定心感測器、溫度感測器、另外的結構性雜訊感測器、氣壓感測器等等。
此外，圖2顯示對於加速感測器18的符號參考。加速感測器18被使用以表徵其發生在工件之研磨處理期間且當修整研磨螺紋時之工具心軸15的定子的振動。實際上，加速感測器通常並未位在殼體部分(如在圖2所指出)，而是例如直接在工具心軸15的驅動馬達定子上。此型式的加速感測器為眾所周知。
冷卻劑噴嘴19將冷卻劑噴射指引到加工區中。未顯示在此的音響感測器可被提供，以指示經由此冷卻劑噴射所傳送的噪音。
在圖3，圖1的區域III是以放大比例來顯示。修整裝置30在此特別容易辨識。碟狀修整工具33被夾緊在其上之修整心軸32被配置於旋轉驅動器31且可繞軸C4而旋轉。替代或附加而言，固定式修整工具亦可被提供，尤其所謂的頭部修整器，其意圖為僅和研磨螺紋的螺紋紋路的頭部區域接合以修整這些頭部區域。
工件批次的處理
為了加工尚未加工的工件(胚料)，工件是由自動工件變換器所夾緊在其在工件變換位置中的工件心軸上。所述工件是並行於其在加工位置中的另一個工件心軸上的另一個工件之加工而變換。當待加工的新工件被夾緊且另一個工件之加工為完成時，工件承載件20是繞C3軸而旋轉180°，使得具有待加工的新工件之心軸到達加工位置。在旋轉過程之前及/或期間，定心操作是藉助於對應的定心探測器所實行。為此目的，工件心軸21被轉動，且工件23的齒部空間的位置是藉助於定心探測器24所測量。此為用於確定滾動角度之基礎。此外，藉助於定心探測器，在齒部厚度的過量變化與其他預加工誤差之指示可甚至在加工開始之前而推斷。
當承載待加工的工件23之工件心軸已經到達加工位置，工件23是藉由沿著X軸來移動工具承載件12，在沒有碰撞的情況下和研磨螺紋16接合。工件23現在為藉由研磨螺紋16在滾動接合中而加工。在加工期間，工件是以固定的徑向X饋入而沿著Z軸為連續前進。此外，工具心軸15是沿著移位軸Y而連續緩慢移動，以允許研磨螺紋16的未使用區域被使用在加工期間(所謂的移位移動)。只要工件23之加工為完成，工件是藉助於測量探測器17而選用式線上測量。
在工件之加工的同時，完成的工件是從另一個工件心軸所移除且另一個胚料被夾緊在此心軸上。每當工件承載件為繞C3軸而旋轉，選擇的構件是在旋轉之前或在旋轉時間內所監測，即：並未影響週期時間，且加工處理是在所有定義需求為滿足之前而未繼續。
在加工某些工件之後，若研磨螺紋16的使用被提前而使得研磨螺紋為太鈍且/或齒腹幾何性為太不精確，則所述研磨螺紋是被修整。為了作成此舉，工件承載件20被旋轉為±90°，使得修整裝置30到達其為相對於研磨螺紋16的位置。研磨螺紋16現在為以修整工具33來修整。
用於處理監測的資料擷取
處理監測裝置44被使用以監測在生產研磨機器1所實施的完工處理，且若必要時而自動偵測及移除不正確加工的工件及/或介入所述完工處理以將其修正。
為此目的，處理監測裝置44接收來自控制電腦42的複數個不同測量資料，包括由控制電腦42所直接記錄的感測器資料與控制電腦42從軸模組41所讀出的資料，例如：指出在工具與工件心軸中的電流或功率消耗之資料。為此目的，處理監測裝置可經由習知介面而連接到控制電腦42，例如：經由眾所周知的Profinet標準。
處理監測裝置44亦可具有自身類比及/或數位感測器輸入，以直接接收來自其他感測器的感測器資料作為測量資料。附加的感測器典型為非直接需要控制實際加工處理之感測器，例如：用以偵測振動之加速感測器或溫度感測器。
針對於以下論述，作為舉例所假設的是，處理監測裝置44記錄至少以下測量資料： •工具心軸15的瞬時角速度或轉動速度(rpm)； •工件心軸21的瞬時角速度或轉動速度(rpm)； •工具心軸15的電流或功率消耗； •沿著三個不同空間方向之工具心軸殼體15的線性加速。
誠然，處理監測裝置44亦可記錄複數個其他測量值。
處理監測裝置44連續記錄在工件之加工期間的測量資料。尤其，工具心軸15的電流或功率消耗以針對於各個齒腹之加工期間的功率消耗之至少一個值為存在之充分高的取樣率來記錄，較佳是每個齒腹為複數個值。
正規化運算
在處理監測裝置44之中，若必要時，例如低通或帶通濾波之濾波首先被應用於工具心軸的電流或功率消耗之記錄值以降低高頻雜訊。然後，正規化(標準化)運算被應用於所述(可能濾波後)值。正規化運算的結果是正規化功率指示器。正規化功率指示器的值是藉由相乘以正規化因數NP 而從確定的電流或功率消耗所計算。正規化因數考慮到完工工具的幾何參數、工件的幾何參數、與完工機器的設定資料，諸如：工具心軸的速度、工件之每轉的徑向饋入與軸向饋給以及在工具與工件之間的造成接觸條件。
此基於以下考量。工作心軸的電流或功率消耗在很大程度上取決於完工工具的幾何參數、工件的幾何參數、與完工機器的設定資料。舉例來說，針對於其他相同加工條件而言，具有較大直徑的研磨螺紋是歸因於較長的有效槓桿臂而需要較高的轉矩，因此較高的電流消耗是相比針對於具有較小直徑的研磨螺紋而為預期。此外，舉例來說，在其他相同條件下而具有較高的軸向饋給率或較大的徑向饋入，工具心軸之對應較高的電流消耗亦為預期，如為工具心軸的較高速度。正規化因數考慮到上述影響。結果，相較於關於直接測量的電流或功率消耗之情形，正規化功率指示器將通常不再或較小許多程度取決於所述影響。由於這些影響已經納入考量於正規化功率指示器之計算中，相較於關於直接測量的電流或功率消耗之情形，和目標處理的偏差可使用正規化功率指示器而更容易偵測許多。
此為更詳細解說於圖4。圖4顯示在單一齒腹之生產研磨處理期間的工具心軸電流消耗之二條典型曲線61、62。曲線61是針對於相當大的徑向饋入所測量，曲線62是針對於較小許多的徑向饋入所測量，在其他方面為相同的加工條件。二條曲線均具有類似的形狀：在運轉磨合階段之後，電流在其再次下降於停轉階段之前而呈現幾乎固定值。然而，其電流振幅差異很大。
在處理監測的範疇內，電流消耗之時間進程被連續分析以偵測不允許的處理偏差。此可為以種種方式來作成。舉例來說，一個可能性是界定電流消耗不得超過或低於的包絡曲線。若超過或低於所述包絡，不允許的處理偏差可因此為斷定。所述包絡曲線63是作為舉例以高度簡化形式而顯示於圖4。在針對於其電流曲線62被記錄之以徑向饋入的加工期間，包絡曲線63代表不得超過的電流上限。然而，若較大的徑向饋入被設定，此包絡曲線為不再有用，如由電流曲線61所明確說明：關於較大的徑向饋入，即使加工處理為正確，電流消耗將超過包絡曲線63。是以，包絡曲線63將針對於徑向饋入的各個改變而必須重新確定。此將必須基於測試加工或經驗值而作成。二者均為耗時且易於有誤差。
為此理由，電流或功率消耗的測量值是在本處理監測的進程中而進行正規化運算。正規化運算特別考量徑向饋入。此使得正規化的測量值可直接相較於彼此，無關徑向饋入的值。是以，相同的包絡曲線可一直使用於徑向饋入的不同值。此曲線僅需要確定一次且可接著使用於大量不同的加工情況。
類似考量亦適用於用以分析測量值的其他方法，例如：當測量值的某些頻譜分量是在頻率空間中連續監測。
研磨螺紋的外徑對所記錄的測量值之影響為特別重要，由於研磨螺紋的外徑是隨著各個修整處理而變化。此被說明於圖5。圖5顯示工具心軸的最大電流消耗i_max，針對於複數個工件在工件上的各個生產研磨處理期間所測量。工件均為以相同研磨螺紋所加工，且研磨螺紋是在某數目個工件已經加工後而作修整。研磨螺紋的外徑是在各個修整操作期間而縮減。結果，工件是以可變直徑來加工。圖5顯示沿著水平軸之研磨螺紋的外徑以及針對於以此外徑來加工的那些工件之沿著垂直軸的最大電流消耗。直接測量的最大電流消耗是以方形來標示。易於看出的是此電流消耗亦隨著減小的外徑而減小。此意指的是，關於不同外徑的最大電流消耗之測量值不能直接比較。對比而言，由於將正規化運算應用到測量的最大電流消耗所造成之正規化的最大電流消耗是以叉形來標示。正規化運算考慮到研磨螺紋的可變外徑。結果，正規化的最大電流消耗之值不再取決於研磨螺紋的外徑。
正規化運算較佳為當工件正在完工機器1所加工而即時實行。另一方面，此允許正規化測量值在工件加工期間為即時分析，且不允許的處理偏差可在加工結束前或之後立即被偵測出。受影響的工件可因此即時立即被判別及丟棄。另一方面，確保的是，直接在工件加工結束之後，針對於個別工件之加工處理的特徵參數可從正規化測量值來計算。以此方式，計算的特徵參數是在工件加工已經完成之後而立即可用。一方面，計算的特徵參數之分析允許更進一步的處理偏差在早期被偵測。另一方面，不需要儲存在一段較長時間期間的直接記錄測量值(即：原始資料)，如將為關於離線評估的情形。替代而言，將計算的特徵參數連同各別工件的識別符與選擇的處理參數一起儲存就足夠。此允許記憶體需求保持為極低。
針對於從測量變數來計算特徵參數的實例
在處理監測裝置44之中，種種特徵參數是從(較佳為正規化)功率指示器與其描繪所加工工件與其加工處理的特徵之其他測量變數來計算。這些特徵參數有利為特定處理的特徵參數，使得其允許得出有關於在加工處理中的處理偏差之直接結論。尤其，特徵參數使得可能預測工件的某些加工誤差。因此，受到個別齒輪測量之工件的數目可被降低，而處理偏差可仍在早期為可靠偵測且若必要時而可在加工處理中採取修正動作。
從測量變數來計算特徵參數是針對於以下的三個特徵參數作為舉例而說明於後： (a)累計間距指示器IfP (b)磨損指示器IWear (c)輪廓形狀指示器Iffa
所有三個參數是由工件處理期間之測量變數的時間進程之頻譜分析所確定。
(a) 累計 間距指示器 IfP
為了確定累計間距指示器IfP ，於工件速度nC 之(較佳為正規化)功率指示器的頻譜分量被評估。
此被說明在圖6。此顯示正規化電流消耗的頻譜(作為頻率“f”的函數之正規化電流消耗的頻譜分量的絕對值)。上述頻譜可由正規化電流消耗的時間進程之FFT所得到。箭頭指示於工件心軸的轉動速率nC 之正規化電流消耗的頻譜分量。為了量化此頻譜分量，於此頻率之頻譜強度可被確定，或在此頻率附近之窄範圍的頻譜可被積分。造成的量為累計間距指示器IfP 。
累計間距指示器IfP 通常為較大，工件之預齒的累計環形間距誤差為愈大，且/或工件的同心度為愈差。由於累計間距指示器IfP ，因此可能從預處理及/或同心度誤差來推論原始零件的現存累計間距誤差，例如：歸因於針對於工件的夾緊裝置之不正確對準。
(b) 磨損 指示器 IWear
為了確定磨損指示器IWear ，正規化功率指示器的靜態部分(即：低於例如2 Hz的較高截止頻率之部分)被確定。為此目的，舉例來說，功率指示器的時間進程可經低通濾波且積分。
磨損指示器IWear 可被理解為在所有幾何影響與使用的技術資料(諸如：徑向饋入與軸向饋給)影響已經藉由正規化運算所消除之後而施加到工件的正規化切割能量的度量。簡單來說，磨損指示器IWear 的值愈高，研磨螺紋已經以既定驅動功率而從工件所移除的材料愈多。因此，在磨損指示器中的降低反映在其他條件不變的情況下之所述工具對於工件的移除行為之惡化。在此程度上，在磨損指示器IWear 的值之減小是指示所述工具之增大的磨損與撕裂。
(c) 輪廓形狀指示器 Iffa
正規化電流消耗是對於較高頻率而變得愈來愈無意義。為此理由，其他測量值被較佳用於由較高頻處理分量所產生的參數之計算，例如：加速感測器18的測量值。
為了確定輪廓形狀指示器Iffa ，所述測量值的頻譜分量是以齒嚙合(mesh)頻率來評估。齒嚙合頻率是對應於工件速度乘以在工件上的齒數目z ：fz =nC ∙ z
此被說明在圖7，其顯示在工件加工期間之來自加速感測器18的訊號的頻譜。在齒嚙合頻率的頻譜分量是以箭頭來標示。此可例如藉由積分在齒嚙合頻率附近之窄範圍的頻譜來量化。
輪廓形狀指示器Iffa 通常為較大，從根據其規格的理想輪廓形狀之輪廓形狀偏離愈多。輪廓形狀指示器可因此使用以得出有關於輪廓形狀偏差或其導致上述輪廓形狀偏差的處理偏差之結論。
針對於其他特徵參數之計算的實例
特徵參數之計算是使用三個實例而解說於上。然而，不言而喻的是，大量的其他特徵參數可被確定。
另一個實例是振動指示器IVib 。此特徵參數是藉由在頻域中積分所述加速感測器測量訊號的絕對值所得到。
處理偏差之偵測
藉由監測在若干個工件上的確定特徵參數之變化，對於所述加工處理與理想化目標處理的偏差之指示器可被確定。基於此，加工處理可因此調整以降低偏差。針對於若干個工件的確定特徵參數之比較亦可用以界定諸如用於更精確即時監測的上述包絡之極限值，為了以較大準確度來即時偵測不允許的處理偏差。
此將使用圖8至11而解說於下文。
當解讀這些圖時，在此選擇的處理方法之某些特質必須事先納入考量。
首先，應注意到的是，各個工件經過二次加工，一次為粗加工(roughing)且一次為完工。移位策略為適用於此如後：各個工件首先為以特定研磨螺紋區域來加工。然後，研磨螺紋被移位為某個量(朝向在圖中的較高Y值，即：向左)，使得未使用的研磨螺紋區域被使用於完工。在完工後，研磨螺紋被移位回到上次使用於粗加工之研磨螺紋區域的末端，且跟隨在後的研磨螺紋區域被使用以粗加工下個工件。結果，幾乎每個研磨螺紋區域首先被使用以完工一個工件，且接著用以粗加工一個隨後的工件。在此移位策略，僅有最右邊的研磨螺紋區域(接近Y=0)被使用於粗加工操作。在圖8至11的加工位置Y顯示沿著研磨螺紋寬度的哪個螺紋區域在粗加工期間被使用以加工個別的工件。
另一方面，應注意到的是每當在移位期間到達研磨螺紋的末端，研磨螺紋被新修整。研磨螺紋的外徑是在修整期間為縮減。一方面，此改變槓桿比率，藉其當研磨工件時的驅動轉矩被轉換為切割力，而另一方面，在各個齒腹之加工期間的接觸條件亦改變。圖8至11各自顯示在數個修整週期的參數為在粗加工期間的加工位置Y之函數。由於正規化運算，修整對於各別的參數幾乎沒有影響。針對於此的理由是在於修整操作關於研磨螺紋的幾何性之影響由正規化因數所納入考量。結果，在不同修整週期中之正規化功率指示器的值可直接比較彼此。相應地，儘管研磨螺紋的外徑變化，針對於不同修整週期所顯示的特徵參數亦可直接比較彼此。此為所提出的正規化運算之重大的優點。
在圖8，針對於複數個工件在數個修整週期的粗加工處理的累計間距指示器IfP 被描繪為沿著研磨螺紋寬度的加工位置Y之函數。此圖區別工件是否在第一或第二工件心軸上加工(IfP (C1)或IfP (C2))。藉用三角形，針對於在第一工件心軸所加工之工件的累計間距指示器IfP (C1)被指出，而叉形指出針對於在第二工件心軸所加工之工件的累計間距指示器IfP (C2)。
顯而易見的是，針對於第一工件心軸的累計間距指示器是比針對於第二工件心軸為平均顯著較高。針對於以相同方式所預加工的工件，此指出在第一工件心軸上的工件之同心度誤差，歸因於夾緊裝置之不正確的對準。上述同心度誤差可導致當使用以此方式所生產的齒輪時之不必要的噪音。同時，可看出的是，由於正規化運算，修整操作實際對於確定累計間距指示器之值沒有影響。
由於事實在於特徵參數IfP 和加工處理的另一個量(在此例為關於沿著研磨螺紋的寬度之位置Y)為相關聯且視覺顯示，同心度誤差與對應原因之辨識因此對於操作者為變得更容易。代替位置Y，在此亦可和其他量(在最簡單情況下為和連續的工件編號)建立相關性。
在圖9，針對於複數個工件的輪廓形狀指示器Iffa 再次描繪為針對於在數個修整週期的粗加工操作的加工位置Y之函數。可看出的是，不論修整週期，輪廓形狀指示器在研磨螺紋的右端(接近Y=0)為顯著較小，其中加工在各個修整操作之後而開始，相比在沿著研磨螺紋的加工位置之進一步前進，且朝向研磨螺紋的左端(接近Y=40 mm)而平均增大且變化很大。此圖因此顯示的是，修整週期的第一個工件總是生產具有正確的輪廓形狀，而針對於稍後的工件之輪廓形狀偏差漸增發生而且強烈變化。鑑於以上顯示的移位策略，此指出的是，研磨螺紋在其首先被使用於完工操作且稍後用於粗加工操作之區域中為負荷過多。
在圖9，由於事實在於參數Iffa 和加工處理的另一個量(在此例同樣和沿著研磨螺紋寬度之位置Y)為相關聯且視覺顯示，輪廓形狀誤差與其原因之辨識對於操作者為變得更容易。
在圖10，針對於複數個工件的磨損指示器IWear 再次描繪為針對於粗加工操作的加工位置Y之函數。磨損指示器在接近Y=0之研磨螺紋的右端為具有相當大的值。隨著加工位置沿著研磨螺紋寬度而前進，磨損指示器迅速減小到顯著較低的值。應注意到的是，磨損指示器並非磨損其本身之直接度量，而是在齒腹上所移除的材料量之度量。此意指的是在研磨螺紋寬度的最大範圍內，較少的材料是比接近Y=0之最右範圍而從齒腹所移除。此指出除了最右範圍外的所有區域中之增大的磨損。在研磨螺紋寬度上之磨損指示器的進程因此確認其亦可從在研磨螺紋寬度上之輪廓形狀指示器的進程所得到之發現。磨損指示器顯示的是，研磨螺紋在除了接近Y=0之最右區域外的所有地方為過度磨損。
圖11顯示針對於複數個工件的振動指示器IVib 為針對於粗加工操作的加工位置Y之函數。振動指示器顯示的是在研磨螺紋的磨損區域中，儘管為較低的材料移除率，較高的振動負載被產生。此接著可導致當使用因此所生產的齒輪時之不必要的噪音。在研磨螺紋寬度上之振動指示器的進程因此再次確認已經從輪廓形狀指示器與磨損指示器的進程所得到之發現。
為了在此採取修正動作，舉例來說，工具心軸的速度、工件之每轉的徑向饋入或軸向饋給可被降低。
來自齒輪測量的測量值之比較
確定的特徵參數可針對於所選擇的工件以在齒輪測量機器上的齒輪測量之結果來比較。以此方式，描述所述特徵參數和實際形狀偏差之相關性的參數可量化確定。舉例來說，在特徵參數和形狀偏差之間的線性相關性的情況下，線性迴歸可被實行以確定線性相關性的係數。此使得可能藉助於特徵參數以直接量化針對於各個加工的工件之形狀偏差，否則將僅為可能藉由齒輪測量且將涉及不成比例量的功效量。
基於網頁的介面
確定的特徵參數與其和加工處理的其他特徵值之相關性的圖形表示可經由網頁瀏覽器而實行在任何客戶端電腦，尤其以無關平台的方式。其他評估度量亦可因此以無關平台的方式來實現。此有利於遠距分析。
加工誤差之自動偵測
在上述實例中，在研磨螺紋寬度上的種種特徵參數之進程的分析是由在機器的操作者或由在任意客戶端電腦的專家以視覺方式實行。替代而言，上述分析亦可完全自動實行。
為此目的，處理監測裝置44可執行一種演算法，其自動辨識在跨於數個工件之確定特徵參數中的型態。機器學習演算法特別適用於此目的，正如其在種種版本中為習知。上述演算法亦經常稱作為“人工智慧”。此一個實例為神經網路演算法。顯然的是，在以上實例中的上述演算法可易於偵測例如在第一與第二工件心軸之間的累計間距指示器中的差異，或關於上述的研磨螺紋寬度的磨損行為。為此目的，演算法可使用訓練資料集以常用方式來訓練。訓練資料集可特別考量其描述特徵參數和根據齒輪測量的實際形狀偏差之相關性的參數。
現在可採取必要措施來消除處理偏差。舉例來說，當同心度誤差被偵測時，工件夾緊裝置之定心於對應的工件心軸可為手動或自動修正。若過量的磨損被偵測，徑向饋入及/或軸向饋給可因此被降低。這些措施亦可被手動或自動採取。
力模型
正規化因數之計算較佳為基於模型。
針對於生產研磨，模型存在於其描述切割力有關於工具與工件的幾何參數以及關於技術參數的相依性之文獻中。作為舉例而言，參考由Reishauer AG (Wallisellen 2010, ISBN 978-3-033-02535-6)所編輯之H. Schriefer等人之已述著作“連續生產齒輪研磨”的章節4.7.3“切割力”第319到322頁。
在下文中，參考在C. Dietz之論文“Numerische Simulation des kontinuierlichen Wälzschleifprozesses unter Berücksichtigung des dynamischen Verhaltens des Systems Maschine – Werkzeug – Werkstück” (“考慮到系統機器–工具–工件的動態響應之連續生產研磨的數值模擬”)(Diss. ETH Zurich No. 24172, https://doi.org/10.3929/ethz-b-000171605)所使用的力模型。在此文獻中，用於數值模型化連續生產研磨處理之方法被揭示。尤其，用於切割力計算的模型被提出，且此模型的參數可如何藉由測量所實驗確定的程序被顯示。
針對於正向力的力模型被提供在C. Dietz之論文的式4.27如下：
Figure 02_image001
在此，
Figure 02_image003
標示切割深度，
Figure 02_image005
為切割寬度，
Figure 02_image007
是切割區的接觸長度，
Figure 02_image009
為切割速度且
Figure 02_image011
為饋給速率。常數
Figure 02_image013
與
Figure 02_image015
以及指數
Figure 02_image017
與
Figure 02_image019
為經驗所確定的量。
切割力
Figure 02_image021
是正比於正向力
Figure 02_image023
，其中比例常數
Figure 02_image025
被稱為力比率：
Figure 02_image027
力比率
Figure 02_image025
同樣為經驗所確定的量。
幾何變數
Figure 02_image003
、
Figure 02_image005
、與
Figure 02_image007
描述切割區。其可如在C. Dietz之論文的章節4.5.1所指出而為分析計算，或藉由貫穿計算所數值確定。
尤其，針對於接觸長度
Figure 02_image007
之以下分析關係式可被導出：
Figure 02_image029
在此，
Figure 02_image031
標示等效的研磨螺紋半徑，
Figure 02_image033
為標稱研磨容許差，且
Figure 02_image035
為工件之每轉的徑向饋給。等效的研磨螺紋半徑
Figure 02_image031
可由實際的研磨螺紋半徑
Figure 02_image037
所計算如下：
Figure 02_image039
在此，
Figure 02_image041
標示研磨螺紋齒輪的壓力角度。
針對於切割寬度
Figure 02_image005
，以下分析關係式可被導出：
Figure 02_image043
在此，
Figure 02_image045
標示最大切割寬度。此被計算如下：
Figure 02_image047
在此，
Figure 02_image049
標示滾動長度。
切割深度對應於標稱研磨容許差，其接著相關於徑向饋入
Figure 02_image051
如下：
Figure 02_image053
在此，
Figure 02_image055
標示工件的壓力角度。
切割速度
Figure 02_image009
與饋給速率
Figure 02_image011
是由生產研磨處理之運動學所造成。分析式亦可針對於這些變數來給定，如在C. Dietz之論文的章節4.7.1所陳述。舉例來說，以下應用到切割速度
Figure 02_image009
：
Figure 02_image057
在此，
Figure 02_image059
標示周邊速度，
Figure 02_image061
為軸向速度分量，且
Figure 02_image063
為滾動速度。
針對於周邊速度
Figure 02_image059
，以下成立：
Figure 02_image065
在此，
Figure 02_image067
標示工具的轉動速度(rpm)，且
Figure 02_image069
為沿著個別螺紋的輪廓高度之瞬時接觸點的研磨螺紋直徑。
針對於軸向速度分量
Figure 02_image061
，以下成立：
Figure 02_image071
在此，
Figure 02_image073
標示研磨螺紋的法面模數，
Figure 02_image075
為開端的數目，且
Figure 02_image077
為螺紋齒輪的螺旋角。
針對於滾動速度
Figure 02_image063
，以下成立：
Figure 02_image079
在此，
Figure 02_image081
標示在研磨螺紋上的接觸點之局部壓力角度。
針對於饋給速率
Figure 02_image011
，以下成立：
Figure 02_image083
在此，
Figure 02_image085
標示在工件上之齒輪的螺旋角。
替代而言，針對於切割區的描述之幾何變數
Figure 02_image003
、
Figure 02_image005
與
Figure 02_image007
以及切割速度
Figure 02_image009
與饋給速率
Figure 02_image011
亦可由數值處理模擬來確定。
常數
Figure 02_image013
與
Figure 02_image015
、指數
Figure 02_image017
與
Figure 02_image019
以及力比率
Figure 02_image025
可由經驗所確定，如同作為在C. Dietz之論文的章節5.3中的實例。
在C. Dietz之論文中，以下值是針對於使用氧化鋁磨料以玻璃化熔結工具而由硬化鋼所作成的齒輪之生產研磨由經驗方式來確定：F 0 = 21.2422N k = 4.4338 ϵ1 = 0.1950 ϵ2 = 2.0136 μ = 0.3
藉著這些值，實際測量處理力可由力模型以極高準確度來複製。
針對於其他材料配對，上述參數的值可能偏離以上給定的值。然而，所述值可藉由比較測量與計算的力值而易於以經驗方式來確定。
處理功率之模型化
將由工具心軸所提供的功率
Figure 02_image087
被得到為切割力
Figure 02_image021
與在研磨螺紋與工件之間的接觸點之研磨螺紋的周邊速度
Figure 02_image059
之乘積。一方面，此周邊速度為正比於工具心軸的轉動速度
Figure 02_image067
，另一方面，正比於有效槓桿臂，其為在接觸點之研磨螺紋的直徑
Figure 02_image069
的一半。
處理功率可整體模型化為：
Figure 02_image089
在接觸點之研磨螺紋的直徑
Figure 02_image069
可由其外側的直徑
Figure 02_image091
來充分近似取代。
正規化因數之計算
基於此處理功率模型，正規化因數可被選擇如下，例如：
Figure 02_image093
在此，
Figure 02_image095
是在第一修整操作之後的最大外側直徑。替代而言，任何其他參考值可被使用在此。
Figure 02_image097
標示任意的參考速度。
針對於指數
Figure 02_image099
、
Figure 02_image101
、與
Figure 02_image103
，以下適用於此模型中：
Figure 02_image099
=
Figure 02_image105
=
Figure 02_image107
= 1
然而，在所述模型之延伸，這些指數亦可偏離1且為以經驗方式來確定。
第一因數(具有指數
Figure 02_image099
)直接由力模型所造成。其考量研磨螺紋與工件的幾何性以及技術規格，尤其是徑向饋入與軸向饋給。
第二因數(具有指數
Figure 02_image101
)考量在接觸點的槓桿比率，其取決於研磨螺紋直徑而改變。
第三因數(具有指數
Figure 02_image103
)考量處理功率有關於工具心軸的速度之相依性。
如可從所述力模型之以上論述與C. Dietz之論文中的進一步解說所看出，切割力是隨著側腹之加工而改變到某程度。然而，為了處理控制之目的，切割力可在一個側腹之加工期間而考量為常數，忽略磨合(run-in)與偏轉(run-out)。是以，在各個修整操作(其改變研磨螺紋的幾何性)之後且在技術參數(尤其是徑向饋入及/或軸向饋給)的各個改變之後，足以重新計算正規化因數
Figure 02_image109
。此正規化因數
Figure 02_image109
可接著被使用於修整週期的所有工件。
誠然，正規化因數
Figure 02_image109
亦可為以不同於上述的方式來計算。更複雜的正規化運算亦為可思及，例如：首先包括減法以消除偏差、且僅為接著乘法或除法之運算。
以上考量適用於生產研磨。針對於其他完工操作，存在有切割力的其他模型，且因此針對於其他完工操作，正規化因數將不同於以上所指出的正規化因數。
針對於示範方法的流程圖
圖12顯示一種用於監測在用圖1所示型式的完工機器來生產研磨一批類似工件的情況下的處理之示範方法的流程圖。
在步驟110，完工機器被設置且相關處理參數(尤其是研磨螺紋與工件的幾何參數以及諸如徑向饋入與軸向饋給的技術參數)是經由控制面板43被輸入到機器控制42之中。在步驟111，研磨螺紋16被修整，且修整的研磨螺紋之外徑被確定。在步驟112，正規化因數是基於處理參數與研磨螺紋之外徑而計算。
在方塊120，所述批次的個別工件被加工。在加工處理期間，測量變數是在步驟121由處理監測裝置44所連續記錄。在步驟122，測量變數的至少一些者被即時正規化，尤其是關於工具心軸的電流消耗之測量變數。在步驟123，目前部分正規化的測量變數被即時連續分析，以便當個別工件仍在加工時，基於處理偏差而來直接線上偵測可能加工誤差。若可能加工誤差被偵測，對應資訊變數被設定在處理監測裝置中。步驟121到123被連續重複於工件加工期間。
緊接在工件加工之完成後，特徵參數是從部分正規化的測量變數而在步驟124來計算。特徵參數和規格相比較。若得知所述參數過度偏離規格，針對於加工誤差的資訊變數被設定。
在步驟125，工件處置系統是藉由資訊變數所指導來移除針對於其加工誤差之指示被偵測到的工件。這些工件可受到更詳細的檢查或立即拒絕作為NIO零件。
在步驟126，針對於各個工件的資料集被儲存在資料庫中。此資料集包括獨特的工件識別符、最重要的處理參數、確定的特徵參數與選用式資訊變數。
工件加工現在為以相同方式重複，直到研磨螺紋為磨損到需要新的修整操作之程度。在此情形，步驟111被重複，即：研磨螺紋被再次修整且其新的外徑被確定。是以，正規化因數是在步驟112被重新計算。工件加工120現在為用新修整的研磨螺紋與新的正規化因數來繼續。
圖13說明進一步處理偏差可如何從針對於數個工件的儲存資料集來自動偵測。在步驟131，針對於一些工件的資料集是從資料庫所讀取。在步驟132，這些資料集是由AI演算法(AI =人工智慧)所分析，以從可能在個別工件的加工期間為並未可直接偵測到之資料集來判別處理偏差。在步驟133，此分析的結果被用以自動採取措施來修正加工處理(例如：軸向饋給的降低等等)。這些步驟可在每當某個最小數目個工件已經加工時而被實施。然而，分析亦可接著在工件批次之加工結束後而實施，例如：隨後識別其為受到加工誤差所影響的那些工件。
此處理僅需要適量的計算與記憶體，由於儲存的資料集是相較於在處理期間所直接取得的資料量而言為極小。
如在圖14所示，與此無關，資料集可經由網路用客戶端電腦而隨時從資料庫所讀取(步驟141)且用圖形方式編輯及輸出(步驟142)。此程序亦僅需要極為適量的計算與記憶體。這使得可能使用在網頁瀏覽器中的外掛程式來實行此處理。基於此輸出，操作者可實行誤差分析，且例如重新確定在即時分析期間所應用的上述包絡。
針對於處理監測裝置之功能方塊的方塊圖
圖15顯示方塊圖的實例，其示意顯示處理監測裝置44的種種功能方塊。所述功能方塊是經由命令與資料交換構件401而連接到彼此。
正規化計算裝置410計算當需要時的正規化因數。偵測裝置420被使用以偵測測量值。正規化裝置430在測量值之偵測後就正規化其至少一部分。故障偵測裝置440分析部分正規化的測量值且判別不允許的處理偏差。處置裝置441 (嚴格說來，並非處理監測裝置的部分者)於是移除已經處理為具有不允許的處理偏差之工件。在工件之加工結束後，特徵參數計算裝置450從部分正規化的測量值來計算特徵參數。資料通訊裝置460被用於和資料庫伺服器之通訊。偏差偵測裝置470被用於處理偏差之自動偵測。為此目的，偏差偵測裝置470包含執行AI演算法之處理器裝置471。
不言而喻的是，上述實例之大量的變化為可能。
1:生產研磨機器 11:機器床 12:工具承載件 13:軸向滑板 14:研磨頭 15:工具心軸 16:研磨螺紋 17:測量探測器 18:加速感測器 19:冷卻劑噴嘴 20:工件承載件 21:工件心軸 22:尾座 23:工件 24:定心探測器 30:修整裝置 31:旋轉驅動器 32:修整心軸 33:修整工具 40:機器控制 41:軸模組 42:控制電腦 43:控制面板 44:處理監測裝置 46:資料庫伺服器 48:客戶端 61:電流曲線 62:電流曲線 63:包絡曲線 110、111、112、120、121、122、123、124、125、126:圖12之方法的步驟 131、132、133:圖13之方法的步驟 141、142:圖14之方法的步驟 401:命令與資料交換構件 410:正規化計算裝置 420:偵測裝置 430:正規化裝置 440:故障偵測裝置 441:處置裝置 450:特徵參數計算裝置 460:資料通訊裝置 470:偏差偵測裝置 471:處理器裝置 X:徑向/徑向饋入方向 Y:移位軸 Z:饋給方向 B:工具軸 C1:工件軸 C3:軸 C4:軸 II:區域 III:區域
本發明的較佳實施例是參考圖式被描述於下文，圖式僅為了解說目的且並非解讀為限制性。在圖式中所顯示：
[圖1]是一種生產研磨機器的示意圖；
[圖2]是圖1在區域II的放大部分；
[圖3]是圖1在區域III的放大部分；
[圖4]是具有在齒腹加工期間之工具心軸的電流消耗之二個示範軌跡的曲線圖；
[圖5]是顯示依據研磨螺紋外徑而針對於大量工件之工具心軸的電流消耗之最大值的曲線圖；方形:未正規化值；叉形:正規化值；
[圖6]是在工件加工期間之工具心軸的電流消耗的頻譜；
[圖7]是在工件加工期間之來自加速感測器的測量值的頻譜；
[圖8]是顯示依據研磨螺紋位置而針對於複數個工件之累計間距指示器的值的曲線圖；
[圖9]是顯示依據研磨螺紋位置而針對於複數個工件之輪廓形狀指示器的值的曲線圖；三角形:第一工件心軸；叉形:第二工件心軸；
[圖10]是顯示依據研磨螺紋位置而針對於複數個工件之磨損指示器的值的曲線圖；
[圖11]是顯示依據研磨螺紋位置而針對於複數個工件之振動指示器的值的曲線圖；
[圖12]是用於監測工件批次的處理之方法的流程圖；
[圖13]是用於處理偏差的自動偵測與修正之方法的流程圖；
[圖14]是用於參數與從其導出的資訊之圖形輸出的方法的流程圖；且
[圖15]是一種處理監測裝置之功能單元的示意方塊圖。
1:生產研磨機器
11:機器床
12:工具承載件
13:軸向滑板
14:研磨頭
15:工具心軸
16:研磨螺紋
20:工件承載件
21:工件心軸
22:尾座
23:工件
30:修整裝置
40:機器控制
41:軸模組
42:控制電腦
43:控制面板
44:處理監測裝置
46:資料庫伺服器
48:客戶端
X:徑向/徑向饋入方向
Y:移位軸
Z:饋給方向
B:工具軸
C3:軸
II:區域
III:區域

Claims (34)

  1. 一種用於監測加工處理的方法，其中預齒式工件(23)的齒腹是用完工機器(1)來加工，所述完工機器(1)具有用於驅動完工工具(16)繞工具軸(B)轉動之工具心軸(15)與用於驅動預齒式工件(23)轉動之至少一個工件心軸(21)，所述方法包含： 偵測當所述完工工具(16)和工件(23)為加工接合時的複數個測量值， 特徵在於所述方法包含： 將正規化運算應用於所述測量值的至少一些者或應用於從所述測量值所導出量的值以得到正規化值， 其中所述正規化運算取決於至少一個處理參數，其中所述至少一個處理參數是從所述完工工具(16)的幾何參數、所述工件(23)的幾何參數與所述完工機器(1)的設定參數所選出。
  2. 如請求項1之方法，其中所偵測的所述測量值包含指示所述工具心軸(15)的目前功率消耗之功率指示器的值，尤其針對於所述工具心軸(15)的電流值，且其中所述正規化運算被應用於所述功率指示器的所述值或從其導出的變數。
  3. 如請求項1之方法，其中所述正規化運算在當所述完工工具(16)和所述工件(23)為加工接合時而即時實行。
  4. 如請求項3之方法，其包含： 即時分析所述正規化值以偵測不允許的處理偏差。
  5. 如請求項4之方法，其包含： 移除針對於其不允許的處理偏差已經確定之工件。
  6. 如請求項1至5項中任一項之方法，其包含： 從所述測量值或從其導出的值來計算所述加工處理的特徵參數。
  7. 如請求項6之方法，其中所述特徵參數的至少一者是和所述工件(23)的預定加工誤差有關聯。
  8. 如請求項7之方法，其包含： 實行對於選擇的所述工件(23)之齒輪測量，以確定其表徵所述預定加工誤差之每個工件的至少一個齒輪測量值；且 確定其表徵所述至少一個特徵參數和所述至少一個齒輪測量值的相關性之相關參數。
  9. 如請求項6之方法，其中所述特徵參數的至少一者之所述計算包含測量值、從其導出的值或正規化值之頻譜分析，其中尤其頻譜分量是以所述工具心軸(15)及/或所述工件心軸(21)的速度的倍數來評估。
  10. 如請求項6之方法，其中所述完工處理是其中所述完工工具(16)與所述工件(23)為滾動接合之生產處理，且其中所述特徵參數包含以下變數的至少一者： 累計間距指示器(I_fP)，其中所述累計間距指示器(I_fP)是由所述工件心軸(15)的速度之測量值的頻譜分量來計算，且和所述工件(23)的累計間距誤差或同心度誤差相關聯； 磨損指示器(I_Wear)，其中所述磨損指示器(I_Wear)是由測量值的低頻頻譜分量來計算，且和所述完工工具(16)的磨損程度相關聯； 輪廓形狀指示器(I_ffa)，其中所述輪廓形狀指示器是由齒嚙合頻率之測量值的頻譜分量來計算，且和所述工件(23)的輪廓形狀偏差相關聯。
  11. 如請求項6之方法，其包含： 將資料集儲存在資料庫(46)，其中所述資料集包含所述工件的獨特識別符、至少一個處理參數與所述特徵參數的至少一者。
  12. 如請求項6之方法，其包含： 實行針對於複數個工件(23)之所述特徵參數的至少一者的值之分析以確定處理偏差；且 改變所述加工處理以降低所述處理偏差。
  13. 如請求項12之方法，其中所述分析是由經訓練的機器學習演算法所實行。
  14. 如請求項12之方法，其中所述分析包含： 將針對於複數個工件(23)之所述特徵參數的至少一者的值和所述加工處理的另一個參數相關聯。
  15. 如請求項6之方法，其包含： 針對於複數個工件之所述特徵參數的至少一者的值或從其導出的值之圖形輸出，尤其是在網頁瀏覽器中。
  16. 如請求項1至5項中任一項之方法，其包含： 改變所述處理參數的至少一者；且 在所述改變後而重新計算針對於所述處理參數之所述正規化運算。
  17. 如請求項16之方法，其中所述正規化運算之所述重新計算包含將描述所述測量值的預期相依性之模型使用於所述處理參數，尤其是處理力量或處理功率的模型。
  18. 如請求項16之方法，其中所述正規化運算之所述重新計算包含相關於所述完工工具(16)的可變尺度之補償，尤其是相關於其外徑(d_aSS)。
  19. 一種用於預齒式工件的齒腹之加工的完工機器，其包含： 工具心軸(15)，用於驅動完工工具(16)繞工具軸(B)轉動； 至少一個工件心軸(21)，用於驅動預齒式工件(23)轉動； 控制裝置(40)，用於控制用所述完工工具(16)來加工所述工件(23)的處理；及 處理監測裝置(44)，其裝配以實行如請求項1至18項中任一項之用於監測加工處理的方法。
  20. 如請求項19之完工機器，其中所述處理監測裝置(44)包含： 偵測裝置(420)，用於當所述完工工具(16)和工件(23)為加工接合時而偵測複數個測量值；及 正規化裝置(430)，用於將正規化運算應用於所述測量值的至少部分者或應用於從所述測量值所導出量的值以得到正規化值， 其中所述正規化運算取決於至少一個處理參數，其中所述至少一個處理參數是從所述完工工具(16)的幾何參數、所述工件(23)的幾何參數與所述完工機器(1)的設定參數所選出。
  21. 如請求項20之完工機器，其中所偵測的所述測量值包含指示所述工具心軸(15)的目前功率消耗之功率指示器的值，尤其針對於所述工具心軸(15)的電流值，且其中所述正規化運算被應用於所述功率指示器的所述值或從其導出的變數。
  22. 如請求項20或21之完工機器，其中所述正規化裝置(430)被裝配以在當所述完工工具(16)和所述工件(23)為加工接合時而即時實行所述正規化運算。
  23. 如請求項22之完工機器，其中所述處理監測裝置包含故障偵測裝置(440)，其被裝配來即時分析所述正規化值以偵測不允許的處理偏差。
  24. 如請求項23之完工機器，其包含工件處置裝置(441)，其被裝配以自動移除針對於其不允許的處理偏差已經確定之工件。
  25. 如請求項20或21之完工機器，其中所述處理監測裝置包含特徵參數計算裝置(450)，用於從所述測量值或從其導出的值來計算所述加工處理的特徵參數。
  26. 如請求項25之完工機器，其中所述特徵參數計算裝置(450)被裝配以實行針對於所述特徵參數的至少一者之測量值、從其導出的值或正規化值之頻譜分析，且尤其以所述工具心軸(15)及/或所述工件心軸(21)的速度的倍數來評估頻譜分量。
  27. 如請求項20或21之完工機器，其中所述處理監測裝置包含： 資料通訊裝置(460)，用於將資料集傳送到資料庫(46)，所述資料集包含所述工件的獨特識別符、至少一個處理參數與所述特徵參數的至少一者。
  28. 如請求項20或21之完工機器，其中所述處理監測裝置包含： 偏差偵測裝置(470)，用於基於針對於複數個工件(23)之所述特徵參數的至少一者的值來偵測所述加工處理與目標處理的處理偏差。
  29. 如請求項28之完工機器，其中所述偏差偵測裝置(460)包含處理器裝置(461)，其被程式設計以執行經訓練的機器學習演算法來偵測所述處理偏差。
  30. 如請求項20或21之完工機器，其中所述處理監測裝置(44)包含： 正規化計算裝置(410)，用於當所述處理參數的至少一者改變時而重新計算所述正規化運算。
  31. 如請求項30之完工機器，其中所述正規化計算裝置(410)被裝配以當重新計算所述正規化運算時，應用描述關於所述處理參數之所述測量值的預期相依性之模型，尤其是處理力量或處理功率的模型。
  32. 如請求項30之完工機器，其中所述正規化計算裝置(410)被裝配以實行相關於所述完工工具(1)的尺度之補償，尤其是相關於其外徑(d_aSS)。
  33. 一種電腦程式，其包含指令以致使在如請求項19至32項中任一項之完工機器(1)中的處理監測裝置來實行如請求項1至18項中任一項之方法。
  34. 一種電腦可讀取媒體，如請求項33之電腦程式被儲存在其上。
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