WO2019043742A1 - 数値制御装置 - Google Patents

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machining
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一樹 高幣
俊博 東
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三菱電機株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a numerical controller for controlling a machine tool.
  • a machine tool is a processing device that performs removal processing by applying force or energy to a work using a tool.
  • cutting which is one of removal processing
  • shear fracture occurs on the surface of the workpiece and scraping unnecessary portions of the workpiece is performed.
  • machining defects may occur in cutting.
  • causes of machining defects include chatter vibration, tool deflection, tool wear, and drive shaft friction.
  • Chatter vibration is classified into self-exciting chatter vibration in which the vibration generated in the processing part develops through the mechanical structure and processing process, and forced chatter vibration in which the vibration due to intermittent cutting excites the vibration of the mechanical structure. And a phenomenon that reduces the tool life.
  • the tool deflection is a phenomenon in which the processing accuracy is lowered by bending from the non-cutting state by receiving the cutting force during processing of the tool tip.
  • Tool wear is a phenomenon in which the cutting edge of the tool is damaged by repeated contact of the cutting edge of the tool with the workpiece, resulting in a decrease in the quality of the machined surface and an increase in the cutting force.
  • the drive shaft friction is a phenomenon in which the relative position of the tool and the work becomes different from the commanded position by the change in friction characteristics of the sliding portion included in the drive shaft of the machine tool due to the shaft movement or aging.
  • Patent Document 1 when it is determined that chatter vibration has occurred, it is determined whether the chatter vibration is self-excitation type or forced type, and chatter vibration does not occur according to the type of each vibration. Describes a method of calculating the main spindle rotational speed.
  • the tool wear amount is calculated in time series according to the machining state, and when the tool wear amount exceeds the limit value during tooling and tool replacement is required, machining is performed without tool replacement. A method is described to change to processing conditions that can be completed.
  • Patent Document 3 describes a method of calculating a spindle rotation number for reducing tool deflection from the amplitude when a cutting force generated between a tool and a work excites vibration of the tool.
  • Patent Document 4 discloses a method of compensating for a trajectory error due to friction by correcting a torque command with a value obtained by multiplying the estimated frictional force by a gain determined based on the gain characteristics of a transfer function from a position command to a position deviation. It has been described.
  • Patent Document 1 calculates the spindle rotational speed for suppressing chatter vibration, when using a tool whose wear is progressing or when the cutting amount in the tool radial direction is large, the spindle There has been a problem that chatter vibration can not be suppressed by changing the rotational speed.
  • Patent Document 2 changes the processing conditions so that the wear developed during processing does not exceed the limit amount, so that processing defects such as chatter vibration and tool deflection occur depending on the processing conditions after the change. was there.
  • Patent Document 3 calculates the spindle rotational speed for reducing the tool deflection, when an error occurs in the tool position due to the friction of the drive shaft instead of the tool deflection, the machining is performed by changing the spindle rotational speed. There is a problem that the error can not be reduced.
  • Patent Document 4 since the method of Patent Document 4 corrects the torque command to compensate for the trajectory error due to friction, the trajectory error is reduced when the processing conditions such as the spindle rotational speed and the feed speed are inadequate. There is a problem that machining defects such as chatter vibration and tool deflection occur.
  • the present invention has been made in view of the above, and provides a numerical control device capable of specifying a main cause of processing failure when processing failure occurs and taking measures according to the cause.
  • the purpose is
  • a numerical control device comprises a detection unit for acquiring a cutting force generated in a machine tool, a control unit for calculating a control amount according to processing conditions and controlling a drive shaft of the machine tool, and movement of a tool or a workpiece.
  • a dynamic characteristic information storage unit for storing characteristic information in correspondence with processing conditions
  • a processing process information storage unit for storing processing process information representing a processing process generated between a tool and a workpiece in correspondence to processing conditions, and cutting force
  • the deviation degree corresponding to the cause of the machining defect is calculated, and the magnitude of the calculated deviation degrees is compared to detect the occurrence.
  • a correction amount calculation unit that calculates a correction amount for the control amount according to the factor of the processing defect determined by the policy determination unit, and outputs the correction amount to the control unit.
  • the numerical control device can determine the factor of the detected machining defect from among a plurality of kinds of factors of the machining defect when the machining defect occurs in the machine tool.
  • FIG. 1 is a block diagram of a numerical control device according to Embodiment 1 of the present invention. It is a block diagram of the control part of the numerical control apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. It is a flowchart which shows the process of the numerical control apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. It is an example of the stability limit diagram concerning Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 6 is an enlarged view of a part of the stability limit diagram according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is an enlarged view of a part of the stability limit diagram according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram of a numerical control device according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of a numerical control device according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a block diagram of a correction amount calculation unit of the numerical control device according to Embodiment 2 of the present invention. It is a figure which shows an example of the tool wear control model which concerns on Embodiment 2 of this invention.
  • FIG. 10 is a block diagram of a numerical control device according to a third embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a block diagram of a numerical control device according to a fourth embodiment of the present invention.
  • Embodiment 1 The factor of the processing defect detected in the present invention is called the factor of the processing defect. Specifically, factors causing machining defects are chatter vibration, tool deflection, tool wear, drive shaft friction and the like described below.
  • Chatter vibration is vibration generated during cutting. Chatter vibrations can be a source of reduced machining accuracy and adverse effects on tool life. Chatter vibration is classified into self-excitation chatter vibration in which the vibration increases exponentially as a result of the cutting process itself, and forced chatter vibration in which the vibration is generated when the cutting force excites the mechanical structure.
  • the tool deflection is a phenomenon in which the tool tip is deflected by receiving a cutting force and the processing accuracy is lowered.
  • Tool wear is a phenomenon in which the cutting edge of the tool wears when the cutting edge of the tool repeatedly contacts the workpiece, the working surface quality decreases, and the cutting force increases.
  • the numerical control apparatus detects the occurrence of machining defects generated in a machine tool. And when generation
  • FIG. 1 is a block diagram of a numerical control apparatus according to a first embodiment of the present invention.
  • the machine tool 1 includes a tool 10 that rotates at high speed, and the cutting edge of the tool 10 contacts the workpiece 11 to cut the workpiece 11.
  • the tool 10 is, for example, an end mill or a drill.
  • the machine tool 1 is provided with a sensor 3 on a drive shaft, a table, or both.
  • the sensor 3 outputs a sensor signal to the numerical control device 2.
  • the sensor 3 may be installed on a plurality of drive shafts.
  • the drive axis represents a servo axis and a main axis.
  • the sensor 3 detects force, acceleration, velocity, position or the like generated in the machine tool 1. Depending on the object to be detected, a force sensor, an acceleration sensor, a speed sensor or a displacement sensor is used as the sensor 3.
  • the sensor 3 may be an encoder provided on the drive shaft motor of the machine tool 1 or a linear scale provided on the guide mechanism.
  • the sensor 3 may detect angular acceleration, angular velocity, and angle of the rotational drive shaft.
  • the senor 3 may be used in combination of a plurality of sensors as described above.
  • detection means may be disposed in a plurality of axial directions, and position, velocity, and acceleration may be detected for movement in the directions of the plurality of axes.
  • the numerical control device 2 processes the workpiece by controlling the drive shaft state including the position, the speed, and the current of the drive shaft of the machine tool 1 according to the processing conditions set inside.
  • the processing conditions are a combination of a tool shape and a tool material, a workpiece shape and a workpiece material, and a cutting speed and feed rate for each processing path and processing path, a cutting amount in a tool axial direction, and a cutting amount in a tool radial direction. .
  • the numerical control device 2 internally includes a detection unit 4, a dynamic characteristic information storage unit 5, a processing process information storage unit 6, a measure determination unit 7, a correction amount calculation unit 8, and a control unit 9.
  • the detection unit 4 acquires a signal from the sensor 3.
  • the dynamic characteristic information storage unit 5 stores dynamic characteristic information and outputs dynamic characteristic information to the policy determination unit 7.
  • the machining process information storage unit 6 stores machining process information and outputs machining process information to the policy determination unit 7.
  • the policy determination unit 7 determines the cause of the generated processing failure.
  • the correction amount calculation unit 8 calculates the correction amount according to the cause of the processing defect.
  • the control unit 9 updates the control amount based on the correction amount input from the correction amount calculation unit 8.
  • FIG. 2 is a block diagram of the control unit 9 of the numerical control device 2 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 illustrates a policy determination unit 7, a detection unit 4, a correction amount calculation unit 8, and a motor 19.
  • the correction amount acquisition unit 13 acquires the correction amount calculated by the correction amount calculation unit 8, and outputs the correction amount to the command generation unit 14 and the friction compensation unit 17.
  • the command generation unit 14 receives a signal from the detection unit 4 and generates a position command while monitoring the drive shaft state of the machine tool 1.
  • the command generation unit 14 generates a position command based on the processing condition 12 and outputs the position command to the position control unit 15.
  • the position control unit 15 controls the position of the motor 19 based on the position command, and outputs the speed command to the speed control unit 16.
  • the speed control unit 16 generates a torque command for controlling the speed of the motor 19 based on the speed command, and outputs the torque command to the current control unit 18.
  • the friction compensation unit 17 estimates the friction force generated on the drive shaft, generates a correction torque command from the estimated friction force, and outputs the correction torque command to the current control unit 18.
  • the current control unit 18 generates a current command based on the torque command and the correction torque command, and outputs the generated current command to the motor 19.
  • the motor 19 is driven by the current command.
  • the processing conditions 12 include the shape of the tool 10, the material of the tool 10, the shape of the workpiece 11, the material of the workpiece 11, the processing path, the cutting speed for each processing path, the feed rate, the cutting amount ap in the tool axis direction, and the tool It is a combination of the radial direction cutting amount.
  • the processing conditions 12 may include things other than those listed above. Also, it may be part of the above-listed items.
  • the detection unit 4 will be described.
  • the machine tool 1 outputs the drive shaft state and the sensor signal to the detection unit 4.
  • the detection unit 4 outputs the drive shaft state of the machine tool 1 to the control unit 9 and the policy determination unit 7, and outputs a detection signal including the cutting force generated by the machine tool 1.
  • the detection unit 4 When the sensor 3 is a force sensor, the detection unit 4 outputs the time waveform of the sensor signal as a detection signal.
  • the detection unit 4 When the sensor 3 is an acceleration sensor, a speed sensor, or a displacement sensor, the detection unit 4 includes a cutting force observer inside the detection unit 4 and outputs the cutting force estimated by the cutting force observer as a detection signal. Good.
  • the cutting force observer is, for example, formula (1).
  • Fcut is an estimated cutting force.
  • r is a conversion coefficient from the rotational direction to the linear movement direction.
  • K is a torque constant.
  • I is a current.
  • M is the drive shaft mass.
  • a is the drive axis acceleration.
  • F fric is the frictional force.
  • the frictional force F fric is a frictional force generated at a sliding portion between machine elements.
  • the mechanical element is, for example, a bearing.
  • Dynamic characteristic information storage unit 5 the dynamic characteristic information corresponding to the machining conditions 12 internally to memorize, and outputs the dynamic characteristic information to the measure determining unit 7.
  • the dynamic characteristic information is information used to calculate the relative displacement between the tool 10 and the workpiece 11 during cutting.
  • the dynamic characteristic information changes depending on the processing conditions 12 and the drive shaft state at the time of acquiring the dynamic characteristic information.
  • the dynamic characteristic information is the dynamic compliance of a system including the tool 10 and the work 11.
  • the dynamic characteristic information is a set of equivalent mass, equivalent damping coefficient and equivalent spring constant of the tool 10 and the work 11.
  • the dynamic characteristic information may be obtained in advance by experiment. Alternatively, it may be obtained by calculation such as finite element analysis.
  • the machining process information storage unit 6 internally records machining process information corresponding to the machining conditions 12 and outputs the machining process information to the policy determination unit 7.
  • the processing process information is information used when calculating the cutting force generated between the two when the tool 10 cuts the work 11. Processing process information may use measured values in experiments. Alternatively, a value calculated by finite element analysis or the like may be used.
  • the machining process information is a set of a specific cutting force and an edge force for calculating the cutting force using the equations (2) to (4).
  • the edge force refers to the cutting force when the tool cutting amount is zero.
  • F t , F r and F z are the cutting force in the tool rotation direction, the cutting force in the tool radial direction, and the cutting force in the tool axial direction.
  • K ct , K cr and K cz are a specific cutting force in the tool rotation direction, a specific cutting force in the tool radial direction, and a specific cutting force in the tool axial direction.
  • K et , K er , and K ez are an edge force in the tool rotational direction, an edge force in the radial direction of the tool, and an edge force in the axial direction of the tool, respectively.
  • Ac is a cutting cross-sectional area. The cutting cross-sectional area A c changes momentarily depending on the tool rotation angle.
  • the measure determination unit 7 includes the dynamic characteristic information output from the dynamic characteristic information storage unit 5, the processing process information output from the processing process information storage unit 6, the processing condition 12 output from the control unit 9, and the detection unit The detection signal and the drive axis state output from 4 are acquired.
  • the policy determination unit 7 determines whether or not a machining failure has occurred from the cutting force and the drive shaft state.
  • a vibration threshold or a trajectory error threshold for determining the occurrence of processing defects is set in advance in the measure determination unit 7, and the magnitude of the threshold and the detection signal is compared, and the processing defect occurs when the threshold is exceeded. judge.
  • the measure determination unit 7 can also convert the time waveform of the detection signal into a frequency domain, and determine that a processing defect occurs when a vibration component exceeding a threshold value exists in the frequency domain.
  • the threshold can also be changed according to the type of processing condition 12.
  • the policy determination unit 7 compares, for example, the vibration amplitude of the detection signal with the vibration threshold.
  • the trajectory error obtained from the drive axis state is compared with the trajectory error threshold.
  • the policy determination unit 7 calculates the actual machining path from the drive axis state, and generates a machining defect when the locus error between the commanded machining path designated by the machining condition and the actual machining path exceeds the locus error threshold. You may judge.
  • the actual machining path is a locus where the tool actually moves
  • the command machining path is a locus of the tool specified in the machining conditions.
  • the measure determining unit 7 calculates the deviation degree for each factor of the processing defect. Specifically, the policy determination unit 7 calculates the deviation D 1 for the self-excitation chatter vibration, calculates the deviation D 2 for the forced chatter vibration, and the deviation D 3 for the tool deflection. It is calculated, to calculate the deviation degree D 4 with respect to tool wear, to calculate the degree of deviation D 5 to the drive shaft friction.
  • the degree of deviation represents the difference between the processing state at the time of defect detection and the processing state serving as a reference, and preferably represents the degree of deviation from the processing state serving as a reference.
  • An example of the degree of divergence is shown in equation (5).
  • the index n corresponds to the cause of each processing defect.
  • the processing state quantity X n differs depending on the factor of the processing failure.
  • the machining state quantity X n is the spindle rotational speed in the case of self-excited chatter vibration, the spindle rotational speed in the case of forced chatter vibration, the cutting amount in the tool radial direction for tool deflection, the feed rate in the case of tool wear In the case of shaft friction, it is a friction correction amount.
  • the processing state quantity corresponding to the factor of processing defect is not limited above.
  • An is a reference processing state amount, and is a reference amount of processing state amount which can be stably processed without occurrence of processing failure.
  • B n is a limit processing state amount, and is a processing state amount when the processing defined by the processing conditions can not be realized.
  • the reference machining state amount An and the limit machining state amount B n differ depending on the cause of the machining failure corresponding to the index n.
  • Reference machining state quantity A n and limit machining state quantity B n are the spindle rotation speed in the case of self-excitation chatter vibration, the spindle rotation speed in the case of forced chatter vibration, and the cutting amount in the tool radial direction in the case of tool deflection In the case of wear, it is the feed rate, and in the case of drive shaft friction, it is the amount of friction correction.
  • the processing state quantity corresponding to the factor of processing defect is not limited above.
  • a self-excited selects the maximum value among the alienation D 5 of the drive shaft friction from alienation D 1 of the chatter vibration, select the source of processing defect corresponding to the maximum degree of deviation measures Determined as a signal.
  • the correction amount calculation unit 8 receives the policy signal output from the policy determination unit 7 as input, calculates a correction amount according to the cause of the processing failure determined by the policy determination unit 7, and outputs the correction amount to the control unit 9.
  • the correction amount is an amount for correcting the control amount calculated by the control unit 9.
  • the control amount is a state amount of the machine tool 1 controlled by the control unit 9 to realize processing based on the processing conditions.
  • the measure determining unit 7 when the measure determining unit 7 outputs a measure signal indicating that the cause of the machining defect is the self-oscillation type chatter vibration or the forced type chatter vibration, the correction amount for the spindle rotational speed is calculated.
  • the correction amount calculation unit 8 calculates the correction amount for the cutting amount in the tool radial direction.
  • the correction amount calculation unit 8 when the measure signal that the factor of the machining defect is the tool wear is output from the measure determination unit 7, the correction amount calculation unit 8 generates a correction amount or a tool change command for the feed rate which is a control amount. Further, when the measure signal that the factor of the processing defect is the drive shaft friction is output from the measure determination unit 7, the correction amount calculation unit 8 calculates the correction amount for the correction torque command.
  • the control unit 9 acquires the drive shaft state from the detection unit 4 and controls the operation of the motor 19 provided on the drive shaft of the machine tool 1 in accordance with processing conditions preset in the control unit 9.
  • the control unit 9 corrects the control amount.
  • control unit 9 outputs the processing conditions 12 set therein to the policy determination unit 7.
  • FIG. 3 is a flowchart showing processing of the numerical control device 2 according to the first embodiment of the present invention. A series of processes executed by the numerical control device 2 are shown in the form of a flowchart in FIG. The process of the numerical control device 2 will be described below with reference to FIG.
  • step S11 based on the detection signal obtained from the detection unit 4, the drive shaft state, and the processing conditions 12, the policy determination unit 7 determines the presence or absence of the occurrence of the processing failure.
  • step S11 If it is determined that a processing defect has occurred (YES in S11), the policy determination unit 7 proceeds to step S12. When it is determined that the factor of the processing defect does not occur (determined as NO in S11), the policy determination unit 7 executes step S11 again.
  • step S12 the policy determination unit 7 acquires the processing condition 12, the detection signal, and the drive shaft state from the control unit 9. Furthermore, the policy determination unit 7 acquires dynamic characteristic information from the dynamic characteristic information storage unit 5. Furthermore, the policy determination unit 7 acquires machining process information from the machining process information storage unit 6.
  • step S13 and S14 the degree of deviation is calculated for all the causes of processing defects.
  • step S13-1 to step S13-5 are collectively referred to as step S13
  • step S14-1 to step S14-5 are collectively referred to as step S14.
  • step S13-1 the policy determination unit 7 calculates the stability limit line of the self-excitation chatter vibration using the detection signal, the drive shaft state, the processing condition 12, the dynamic characteristic information, and the processing process information.
  • the stability limit line known in the technical documents described below will be described.
  • FIG. 4 is an example of a stability limit diagram according to Embodiment 1 of the present invention. (Eiji Emoto, "Generation Mechanism and Suppression of Chatter Vibration in Cutting,” Daido Steel Technical Report, Electric Steel Making, Vol. 82, No. 2, 2011).
  • the vertical axis in FIG. 4 is the tool axial direction cutting amount ap.
  • the horizontal axis in FIG. FIG. 4 is divided into a stable area ASP and an unstable area AUP with a boundary of a tool axial direction limit cutting amount ap lim .
  • the tool axial direction limit cut amount ap lim is a stability limit line of the self-excitation type chatter vibration. In FIG. 4, self-excitation chatter vibration does not occur inside the stable region ASP.
  • self-excitation chatter vibration occurs inside the unstable region AUP. That is, when the tool axial direction cutting amount ap exceeds the tool axial direction limit cutting amount ap lim , self-excited chatter vibration occurs.
  • the tool axial direction limit cut amount ap lim can be calculated using a known method disclosed in Non-Patent Document 1.
  • Non-Patent Document 1 an example of a method of calculating the tool axial direction limit cutting amount ap lim will be described.
  • the tool axial direction limit cutting amount ap lim can be calculated by using the equations (6), (7), and (8).
  • ⁇ c is the chatter vibration frequency
  • N is the number of cutting edges.
  • ⁇ R and ⁇ I are the real and imaginary parts of ⁇ . ⁇ is obtained by solving equation (9).
  • [I] is an identity matrix
  • i is an imaginary unit.
  • [A 0 ] is a cutting coefficient matrix.
  • the cutting coefficient matrix [A 0 ] is determined by the amount of cutting in the radial direction of the tool, the rotation angle of the tool, and the machining process information.
  • the tool radial direction cutting amount, the tool rotation angle, and the machining process information can be calculated from the machining conditions 12.
  • [G (i ⁇ c )] is a dynamic characteristic matrix at the chatter vibration frequency ⁇ c and represents dynamic compliance obtained from the dynamic characteristic information in the form of a transfer function.
  • the dynamic characteristic matrix [G (i ⁇ c )] may be calculated as a transfer function of a secondary vibration system using the equivalent mass, the equivalent damping coefficient, and the equivalent spring constant included in the dynamic characteristic information.
  • the tool axial direction limit cut amount ap lim has irregularities with respect to changes in the spindle rotational speed S, and a portion that is convex upward is called a stable pocket sp.
  • the stable pocket sp has a stable spindle rotational speed S range as compared to the outside of the stable pocket.
  • the stability pocket sp 1 is illustrated in FIG.
  • the stability pocket sp 2 and the stability pocket sp 3 are illustrated.
  • the policy determination unit 7 calculates the degree of deviation of the self-excitation type chatter vibration in step S14-1.
  • Spindle speed S 1 is the spindle speed corresponding to the vertex of a stable pocket sp 1.
  • Spindle speed S 2 is the spindle speed at which the processing failure is detected.
  • the tool axial direction cutting amount ap 2 is a tool axial direction cutting amount corresponding to the spindle rotational speed S 2 .
  • the limit spindle rotation speed S lim 1 is the spindle rotation speed on the stable limit line whose vertical axis corresponds to the cutting amount ap 2 in the tool axis direction.
  • the limit spindle rotational speed S lim 2 is the spindle rotational speed on the stability limit line whose vertical axis corresponds to the cutting amount ap 2 in the tool axis direction.
  • the spindle rotation speed acquired in step S12 is S 2 shown in FIG. 5, strategy determining unit 7, in Formula (5), the main shaft rotational speed S 1 the reference machining state quantity A 1, limit processing state quantity B 1
  • the deviation degree D1 of the self- excitation type chatter vibration can be calculated by setting the above as the limit spindle rotational speed S lim 1 .
  • Spindle speed S 3 is the spindle speed at which the processing failure is detected.
  • Spindle speed S 4 is a spindle rotation speed corresponding to the vertex of stabilizing pockets sp 2.
  • Spindle speed S 5 is the spindle speed corresponding to the vertex of stabilizing pockets sp 3.
  • Tool axis direction cut amount ap 3 is a tool axis direction cut amount corresponding to the spindle rotational speed S 3.
  • the tool axial direction cutting amount ap 4 is a tool axial direction cutting amount corresponding to the spindle rotational speed S 4 .
  • Tool axis direction cut amount ap 5 is a tool axis direction cut amount corresponding to the spindle rotational speed S 5.
  • the limit spindle rotational speed S lim3 is the spindle rotational speed on the stability limit line corresponding to the cutting amount ap 3 in the tool axis direction.
  • the tool axis depth of cut ap 4 is smaller than the tool axis direction depth of cut ap 3, a large tool axis direction depth of cut ap 5 from tool axis direction depth of cut ap 3. For this reason, the policy determination unit 7 can not reach the inside of the stable pocket sp 2 from the cutting amount ap 3 in the tool axial direction by changing the spindle rotational speed.
  • spindle speed is the spindle rotation speed in the peak position to select the closest stable pocket in S 3.
  • strategy determining unit 7 to the nearest stable pocket sp 3 to spindle speed S 3 and calculates the degree of deviation D 1 of the self-excited chatter vibration.
  • strategy determining unit 7 in Formula (5), the machining state quantity X 1 of a self-excited chatter vibration during failure detection and spindle rotational speed S 3. Then, the reference machining state quantity A 1 and spindle rotational speed S 5.
  • the strategy determination unit 7 can calculate the degree of deviation D 1 of the self-excited chatter vibration limit machining state quantity B 1 as the limit spindle speed S lim3.
  • the limit processing state quantity B 1 represents because limitations spindle speed S lim1, if spindle speed S has limitations spindle speed S lim1 smaller, self-excited chatter vibration occurs, the self-excited chatter vibration Deviation degree D 1 is greater than one .
  • the spindle rotational speed S is larger than the limit spindle rotational speed S lim 1, the deviation D 1 of the self- excitation chatter becomes smaller than one. That is, alienation D 1 of the self-excited chatter vibration is self-excited chatter vibration is generated which is a cause of processing failure time greater than 1.
  • step S13-2 the policy determination unit 7 uses the detection signal and the dynamic characteristic information to calculate the force-displacement response of the machine structure. Specifically, the measure determination unit 7 calculates the displacement of the mechanical structure in the frequency domain from the product of the cutting force obtained from the detection signal and the dynamic compliance obtained from the dynamic characteristic information, and calculates the displacement of the mechanical structure in the frequency domain .
  • step S 14 - 2 measures determining unit 7 calculates the deviation degree D 2 of the forced type chatter vibration based on equation (5).
  • Strategy determining unit 7, in Formula (5) the machining state quantity X 2 of coercion chatter vibration during processing defect detecting the displacement of the machine structure at the time of processing defect detection (calculated in step S13-2).
  • the reference machining state quantity A 2 is zero
  • the limit processing state quantity B 2 is the displacement of the mechanical structure of the limit.
  • the displacement of the limit machine structure is a limit value at which the displacement of the machine structure is permitted.
  • the processing amount X 2 of forced type chatter vibration at the time of defect detection is the reference processing state amount A 2 of forced type chatter vibration
  • the deviation degree D 2 of forced type chatter vibration becomes zero.
  • the machining state quantity X 2 forced type chatter vibration during failure detection is the limit processing state quantity B 2
  • alienation D 2 of the forced type chatter vibration is one.
  • the difference between the processing state quantity X 2 and the reference machining state quantity A 2 of the forced type chatter vibration during failure detection increases, alienation D 2 of the forced type chatter vibration increases.
  • the larger the difference between the limit processing state quantity B 2 and the reference machining state quantity A 2 alienation D 2 of the forced type chatter vibration is reduced.
  • Coercion chatter alienation D 2 of the vibration is made with reference to the difference in the reference machining state quantity A 2 and limit machining state quantity B 2, the amount indicating the displacement of the failure detection time of the machine structure.
  • step S13-3 the strategy determination unit 7 calculates the relationship between the cutting amount in the tool radial direction and the tool deflection amount from the processing condition 12, the drive shaft state, the dynamic characteristic information, and the processing process information.
  • the strategy determination unit 7 calculates the tool deflection amount at each time point while the tool 10 makes one rotation by the equation (10), and corresponds the maximum tool deflection amount while the tool 10 makes one rotation to the tool radial direction cutting amount It is calculated as a tool deflection amount ⁇ .
  • the equation (10) is a calculation equation of the tool deflection amount ⁇ .
  • ⁇ is the tool deflection amount
  • F r is the cutting force in the tool radial direction
  • l is the tool protrusion amount
  • E is the tool Young's modulus
  • I t is the tool cross-section second moment.
  • the cutting force F r in the tool radial direction can be calculated from equation (3) using the machining process information and the machining condition 12.
  • the cutting force F r in the tool radial direction changes according to the cutting cross-sectional area A c during one rotation of the tool.
  • Tool protrusion amount l and the tool Young's modulus E can be obtained from the processing conditions 12.
  • Tool second moment I t can be calculated from the tool shape.
  • the tool second moment I t may be calculated from equation (11) is regarded as a cross-section of the tool and a circle of diameter d.
  • the tool cross-section second moment I t may be calculated by performing a finite element analysis on the shape of the tool 10.
  • the policy determination unit 7 may calculate the dynamic deflection using the equation of motion of the cantilever beam while regarding the tool 10 as a continuous body without using the equation (11). In this case, of the solution obtained from the equation of motion, the policy determination unit 7 sets a value which becomes maximum while the tool 10 rotates a predetermined number of times as the tool deflection amount ⁇ .
  • measures determining unit 7 calculates the deviation degree D 3 deflection tool based on equation (5).
  • measures determining unit 7, the amount of deflection tool machining state quantity X 3 of failure detection when the tool deflection in the tool radial depth of cut at the time of detection failure in the formula (5) [delta] I assume.
  • the limit tool deflection amount ⁇ lim is the maximum tool deflection amount that can keep the dimension of the workpiece 11 after processing within a desired accuracy.
  • Such alienation D 3 of calculating the deviation degree D 3 of deflection tool tool deflection by the calculation method comprises the following characteristics. That is, when the machining state quantity X 3 deflection tool during failure detection is the reference machining state quantity A 3, the deviation degree D 3 0 of deflection tool. Further, when the machining state quantity X 3 deflection tool during failure detection, the limit processing state quantity B 3 of deflection tool, alienation D 3 of deflection tool is one.
  • alienation D 3 of deflection tool and limits the processing state quantity B 3 and machining state quantity X 3 of the deflection difference tool during failure detection based on the the reference machining state quantity
  • a 3 deflection tool deflection tool tool has a value representing the difference between the reference machining state quantity a 3 of deflection.
  • step S13-4 the policy determination unit 7 acquires the specific cutting resistance K ct in the tool rotation direction or the edge force K et in the tool rotation direction from the machining process information at the time of defect detection.
  • the strategy determination unit 7 stores in advance the specific cutting force K ct in the tool rotation direction and the edge force K et in the tool rotation direction in the absence of tool wear, and the equations (12) and (13) ) May be used to calculate the values of the specific cutting resistance K ct in the tool rotation direction and the edge force K et in the tool rotation direction according to the tool use time.
  • ⁇ and ⁇ are weighting factors.
  • t is the tool use time.
  • n is the order of wear progression.
  • K ct 0 is a specific cutting force in the tool rotational direction in the state where the tool is not worn.
  • K et 0 is an edge force in the tool rotational direction with the tool not worn.
  • the strategy determination unit 7 acquires or calculates the specific cutting resistance and the edge force in the same manner as described above in the radial direction of the tool and the axial direction of the tool.
  • step S14-4 measures determining unit 7 calculates the deviation degree D 4 of tool wear based on equation (5). Specifically, the policy determination unit 7 calculates Equation (5) for the specific cutting resistance K ct in the tool rotation direction, the specific cutting resistance K cr in the tool radial direction, and the specific cutting resistance K cz in the tool axis direction. It becomes maximum value and alienation D 4 of the tool wear of the direction.
  • the policy determination unit 7 calculates Equation (5) for the edge force K et in the tool rotation direction, the edge force K er in the tool radial direction, and the edge force K ez in the tool axis direction, and the maximum among all directions.
  • the value serving may be a discrepancy D 4 of tool wear.
  • the policy determination unit 7 cuts X 4 in the tool rotational direction in equation (5).
  • the resistance K ct is set, and the standard machining state quantity A 4 of tool wear is the specific cutting resistance K ct 0 of the tool rotation direction without tool wear, and the limit machining state quantity B 4 of tool wear is specific cutting of the limit tool rotational direction Deviation D 4 of tool wear is calculated as resistance Kct .
  • the policy determination unit 7 determines the machining state of the tool wear at the time of machining defect detection in Expression (5)
  • the amount X 4 be the edge force K et in the tool rotation direction
  • the standard machining state amount A 4 of the tool wear be the edge force K et in the tool rotation direction without tool wear
  • the limit machining state amount B 4 of the tool wear The deviation degree D 4 of tool wear is calculated as the edge force K et of the limit tool rotational direction.
  • measure determination unit 7 calculates a deviation degree D 4 of tool wear when machining state quantity X 4 of failure detection when the tool wear is a reference machining state quantity A 4 of tool wear, the tool wear The deviation degree D 4 is zero. Further, when the machining state amount X 4 of tool wear at the time of defect detection is the limit machining state amount B 4 , the tool wear deviation degree D 4 is 1.
  • step S13-5 the policy determination unit 7 calculates the machining position of the machine tool 1 from the drive shaft state.
  • step S14-5 measures determining unit 7 calculates the deviation degree D 5 of the drive shaft friction based on the equation (5).
  • the limit processing position is a processing position at which the trajectory error is maximum.
  • the drive shaft friction By calculating the deviation degree D 5 of the thus drive shaft friction, when the machining state quantity X 5 of failure detection when the drive shaft friction is reference machining state quantity A 5 of the drive shaft friction, the drive shaft friction The deviation degree D 5 is zero. Further, the machining state quantity X 5 of failure detection when the drive shaft friction when the limit processing state quantity B 5 of the drive shaft friction, the deviation degree D 5 of the drive shaft friction is one.
  • step S15 it compares the magnitude of the strategy determining section 7 Step S14-1 from alienation D 1 of the self-excited chatter vibration computed in step S14-5 to alienation D 5 of the drive shaft friction, the largest Select the degree of divergence.
  • the measure determination unit 7 outputs the cause of the processing defect corresponding to the maximum deviation degree to the correction amount calculation unit 8 as a measure signal.
  • step S16 the correction amount calculation unit 8 calculates a correction amount for avoiding the cause of the processing defect.
  • step S16-1 if the measures determining section 7 has output the self-excited chatter vibration as a factor of processing failure, the correction amount calculation unit 8 calculates a value obtained by multiplying the first coefficient on the spindle rotational speed S 2 as the correction amount Do. In step S18-1, the controller 9 updates the spindle rotational speed in accordance with the correction amount calculated in step S16-1.
  • step S16-2 if the output from the strategy determining section 7 is forced type chatter vibration, the correction amount calculation unit 8 calculates a value obtained by multiplying a second coefficient to the spindle rotational speed S 2 as the correction amount.
  • step S18-2 the spindle rotational speed is updated according to the correction amount calculated by the control unit 9 in step S16-2.
  • step S16-3 when the output from the measure determination unit 7 is tool deflection, the correction amount calculation unit 8 calculates a value obtained by multiplying the cutting amount in the tool radial direction at the time of defect detection by the third coefficient as a correction amount. .
  • step S18-3 the control unit 9 updates the cutting amount in the tool radial direction according to the correction amount calculated in step S16-3.
  • step S16-4 the output from the strategy determining section 7, when a tool wear, the correction amount calculation unit 8, it is judged whether or alienation D 4 of tool wear is less than 1. If alienation D 4 of tool wear is 1 or more, even when changing the feed rate factor processing defect can not be solved, the correction amount calculating unit 8 step S17-2, calculates a tool change command as a correction amount .
  • step S17-1 if alienation D 4 of the tool wear of less than 1 in step S16-4, calculated as a correction amount a value obtained by multiplying the fourth coefficient to the feed rate during failure detection.
  • step S18-4 the control unit 9 updates the feed speed in accordance with the correction amount calculated in step S17-1.
  • step S16-5 when the output of the measure determination unit 7 is drive shaft friction, the correction amount calculation unit 8 calculates a value obtained by multiplying the correction torque command at the time of defect detection by the fifth coefficient as a correction amount.
  • step S18-5 the control unit 9 updates the correction torque command according to the correction amount calculated in step S16-5.
  • the correction amount calculation unit calculates the correction amount
  • the first to fifth coefficients can use values determined in advance by processing experiments. Further, as the first to fifth coefficients, it is also possible to use values calculated from the processing conditions when the cause of the processing failure does not occur.
  • Steps S18-1 to S18-5 are called step S18.
  • the control unit 9 changes the control amount set inside the control unit 9 using the correction amount input from the correction amount calculation unit 8.
  • step S17-2 when the tool change command is output as the correction amount, the worker may display to change the tool.
  • the policy determination unit 7 determines the deviation degree D n (where n is from 1 to Calculate the integer 5). For calculation of the degree of deviation, processing conditions, drive shaft state, dynamic characteristic information, processing process information, and drive shaft state are used. Furthermore, the factor of the processing defect which generate
  • equation (14) or equation (15) can also be used.
  • the absolute value of the difference of the machining quantity of state X n and the reference machining state quantity A n at defect detection from the reference machining state quantity A n is the reference value
  • the machining state quantity X n during fault detection is how much deviate Is a value indicating Therefore, formula for deviance, the absolute value becomes larger the difference between the processing state quantity X n and the reference machining state quantity A n during failure detection, it is preferable that the divergence degree increases.
  • the characteristic of the calculation formula of the degree of deviation is such that the degree of deviation D n decreases as the difference between the limit processing state amount B n and the reference processing state amount A n increases.
  • Embodiment 1 it was set as the structure which selects the largest deviation degree and determines the factor of a process defect.
  • the cause of the processing failure may be determined by selecting the smallest deviation degree D n using the deviation degree calculation equation as in equation (16).
  • machining defects when machining defects occur, which of the five types of machining defects such as self-excited chatter vibration, forced chatter vibration, tool deflection, tool wear, and drive shaft friction It can be determined more accurately than the conventional numerical control device whether the factor of the processing defect is the main factor or which factor of the processing defect occurs.
  • the type of control amount to be corrected can be changed according to the type of the factor of the processing defect. Therefore, the cause of the processing defect can be avoided or reduced with respect to the causes of the plural types of processing defects.
  • the deviation degree D n is the limit of the machining state quantity B n and the difference between the reference machining state quantity A n as a unit of reference, the reference machining state of failure detection when the A n processing state quantity X n departures It is the numerical value which measured the degree quantitatively.
  • the processing state amount at the time of failure detection and the reference processing state amount A n which is a state in which normal operation is possible among a plurality of different processing defect factors Can be compared quantitatively. And it can be determined with high precision which cause of the processing defect has occurred.
  • the causes of machining defects selected by the policy determination unit 7 by the numerical control device 2 according to the first embodiment are self-excitation chatter vibration, forced chatter vibration, tool deflection, tool wear, or drive shaft friction.
  • the causes of processing defects are not limited to these five types. Further, the number of factors causing processing defects is not fixed to five types, and may be four or less or six or more.
  • the factor of the processing defect is selected based on the largest deviation degree, but the factor of the processing defect to be selected may be plural.
  • the policy determination unit 7 selects not only the factor of the processing defect corresponding to the largest deviation but also the factor of the processing defect corresponding to the second largest deviation, and the control section 9 selects a factor of a plurality of processing defects. The correction may be made.
  • the numerical control device 2 is configured to store the dynamic characteristic information and the processing process information inside the numerical control device 2, but the movement to input the policy determination unit 7 outside the numerical control device 2 Characteristic information and processing process information may be stored.
  • dynamic characteristic information, processing process information or processing conditions are stored in a database external to the numerical control device 2, and the policy determination unit 7 performs dynamic characteristic information, processing process information or processing conditions via communication means such as a telecommunications network. It is good also as composition which acquires.
  • the numerical control device 2 that controls the machine tool 1 that performs cutting is described, but the application of the present invention is not limited to the machine tool that performs cutting.
  • the invention is also applicable to other processes such as cutting, drilling, grinding, polishing, rolling, forging or bending. That is, the processing state quantity and the deviation degree can be acquired for each of a plurality of processing failure factors also in other processing, and the deviation amount can be compared to determine the processing failure factor that is the cause of the failure.
  • the control amount corresponding to the factor of the processing defect is multiplied by the coefficient to calculate the correction amount.
  • the correction amount calculation unit switches the update rule of the control amount according to the determination result of the cause of the processing failure.
  • FIG. 7 is a block diagram of a numerical control apparatus according to a second embodiment of the present invention.
  • the same or equivalent components as or to the components of the first embodiment shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals.
  • parts related to the second embodiment will be mainly described.
  • the policy determination unit 7a receives the drive shaft state, dynamic characteristic information, and processing process information, and performs internal processing in the same manner as the policy determination unit 7 in the first embodiment. .
  • the measure determination unit 7a outputs the cause of the processing defect selected in the measure determination unit 7a as a measure signal to a correction amount calculation unit 8a described later.
  • the strategy determination unit 7a outputs the dynamic characteristic information, the machining process information, the machining conditions, the drive axis state signal, and the detection signal to the correction amount calculator 8a.
  • the correction amount calculation unit 8a receives the measure signal from the measure determination unit 7a, selects the control law according to the type of the factor of the processing defect selected by the measure determination unit 7a, and calculates the correction calculated by the selected control law. The amount is output to the control unit 9.
  • the correction amount calculation unit 8a includes a signal acquisition unit 20, a self-excited chatter vibration control unit 21, a forced chatter vibration control unit 22, a tool deflection control unit 23, a tool wear control unit 24, a drive shaft friction control unit 25 and a correction.
  • a quantity output unit 26 is provided.
  • the signal acquisition unit 20 acquires a policy signal, and determines the cause of the processing failure selected by the policy determination unit 7a. If it is determined that the cause of the processing failure is the self-excitation chatter vibration, the signal acquisition unit 20 outputs a measure signal to the self-excitation chatter vibration control unit 21.
  • the signal acquisition unit 20 When it is determined that the cause of the processing failure is forced chatter vibration, the signal acquisition unit 20 outputs a measure signal to the forced chatter vibration control unit 22. When it is determined that the factor of the processing defect is the tool deflection, the signal acquisition unit 20 outputs a measure signal to the tool deflection control unit 23.
  • the signal acquisition unit 20 If it is determined that the cause of the processing defect is tool wear, the signal acquisition unit 20 outputs a measure signal to the tool wear control unit 24. When it is determined that the factor of the processing defect is the drive shaft friction, the signal acquisition unit 20 outputs a measure signal to the drive shaft friction control unit 25.
  • the self-excitation chatter vibration control unit 21 uses the detection signal, the drive shaft state signal, the processing conditions, the dynamic characteristic information, and the processing process information to control the spindle rotation speed S and the tool axis direction for suppressing self-excitation chatter vibration.
  • the cut amount ap is calculated.
  • the self-excitation-type chatter vibration control unit 21 calculates the stability limit line of the self-excitation-type chatter vibration by the method described in step S13-1 of the first embodiment, and sets the spindle rotational speed at the time of defect detection. Select the closest stable pocket sp against. In the selected stable pocket sp, the spindle rotational speed S corresponding to the maximum tool axis direction cutting amount ap and the tool axis direction cutting amount ap is calculated as the correction amount.
  • the forced chatter vibration control unit 22 calculates the spindle rotational speed S for suppressing forced chatter vibration using the detection signal, the drive shaft state signal, the processing conditions, the dynamic characteristic information, and the processing process information. Specifically, from the dynamic characteristic matrix [G (i ⁇ )] and the cutting vector [F (i ⁇ )] at an arbitrary frequency ⁇ , the vibration displacement
  • the forced type chatter vibration control unit 22 selects the omega 6 is a frequency at which the vibration displacement is less than the limit displacement calculates the spindle speed S 6 using equation (17), spindle speed S 6 Is output as the correction amount.
  • the tool deflection control unit 23 calculates the spindle rotational speed S and the tool radial direction cutting amount ae for suppressing the tool deflection using the processing conditions, the drive shaft state signal, the dynamic characteristic information, and the processing process information. Specifically, the tool deflection control unit 23 calculates the tool deflection for each combination of each spindle rotational speed S and each tool radial direction cutting amount ae according to the method described in step S13-3 of the first embodiment. .
  • the tool deflection control unit 23 a combination of spindle rotational speed S and the tool radial depth of cut ae the tool deflection amount is less than the limit deflection amount is selected as a spindle rotational speed S 7 and the tool radial depth of cut ae 1 .
  • the tool deflection control unit 23 searches for a combination which maximizes the material removal rate MMR obtained from the following equation (18) among the selected combinations, and calculates the combination as the correction amount.
  • f 1 blade per feed amount
  • N the tool blade number
  • S 7 spindle speed
  • ap tool axis direction cut amount
  • ae 1 a tool radial depth of cut.
  • FIG. 9 is a view showing an example of a tool wear control model according to a second embodiment of the present invention.
  • the horizontal axis in FIG. 9 is the specific cutting force K ct in the tool rotation direction. 9, representing the corresponding relationship between the feed rate F to be set while the specific cutting force K ct tool rotation direction changes from the value K ct1 while not in use, the tool in the tool life end value K CT6.
  • the tool wear control unit 24 calculates a feed rate F corresponding to the specific cutting resistance Kct in the tool rotational direction obtained from the machining process information using the tool wear control model of FIG. 9 and outputs it as a correction amount.
  • the tool wear control model is not limited to FIG. 9, and a mathematical model may be used to calculate the feed rate as a function of the specific cutting resistance Kct in the tool rotational direction. Instead of the feed speed, the spindle rotational speed S, the tool axial direction cutting amount ap, or the tool radial direction cutting amount ae may be used.
  • the drive shaft friction control unit 25 has a friction model corresponding to each acceleration / deceleration position of the drive shaft and each shaft reversal position.
  • the drive shaft friction control unit 25 uses the drive shaft state signal to select a friction model corresponding to the current position of the drive shaft, and outputs it as a correction amount.
  • the correction amount output unit 26 is a correction calculated by any of the self-excitation chatter vibration control unit 21, the forced chatter vibration control unit 22, the tool deflection control unit 23, the tool wear control unit 24 or the drive shaft friction control unit 25. Output the amount to the control unit.
  • the correction amount calculation unit 8a switches the control rule in accordance with the cause of the processing failure determined by the policy determination unit 7a. That is, the numerical control device 2a selects the control law for calculating the correction amount instead of directly selecting the correction amount according to the cause of the processing defect, and thereby the value of the correction amount according to the value of the processing state amount Can be calculated.
  • the numerical control device 2a of the second embodiment selects a control law corresponding to any of self-excitation chatter vibration, forced chatter vibration, tool deflection, tool wear, and drive shaft friction when machining defects occur. By doing this, machining defects can be reduced with high accuracy.
  • Third Embodiment Embodiment 1 and 2 demonstrated the structure which determines the factor of a process defect based on deviation.
  • a configuration will be described in which factor selection of processing defects is corrected based on the operator's input in addition to the deviation degree.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of a numerical control device 2b according to a third embodiment of the present invention.
  • the same or equivalent components as or to the components of the first embodiment shown in FIG. 7 are denoted by the same reference numerals.
  • parts related to the third embodiment will be mainly described.
  • the numerical control device 2 b includes a detection unit 4, a dynamic characteristic information storage unit 5, a processing process information storage unit 6, a measure determination unit 7 b, a correction amount calculation unit 8, a control unit 9 and an input unit 27.
  • the machine tool 1 further includes a sensor 3 and a tool 10, and a work 11 is disposed.
  • the input unit 27 receives the operator's input and outputs the selected correction coefficients Q 1 to Q 5 to the policy determination unit 7 b described later.
  • Priorities P 1 to P 5 are input to the input unit 27 by the operator for self-excited chatter vibration, forced chatter vibration, tool deflection, tool wear, and drive shaft friction, respectively.
  • the input unit 27 has a selection correction coefficient Q 1 to corresponding to self-excited chatter vibration, forced chatter vibration, tool deflection, tool wear, and drive shaft friction.
  • Output Q 5 .
  • the priorities P 1 to P 5 can be input, for example, as integers of 1 or more.
  • the priorities P 1 to P 5 are not limited to the above setting range. Furthermore, priorities P 1 to P 5 directly input by the worker may be used as the selected correction coefficients Q 1 to Q 5 .
  • the policy determination unit 7 b receives the dynamic characteristic information output from the dynamic characteristic information storage unit 5, the processing process information output from the processing process information storage unit 6, and the processing conditions output from the control unit 9. . Further, the detection signal and the drive axis state signal output from the detection unit 4 and the selected correction coefficients Q 1 to Q 5 output from the input unit 27 are input. When the occurrence of machining defects is determined from the detection signal or the drive axis state, the cause of the machining defects is selected, and the selection result is output to the correction amount calculation unit 8 as a strategy signal.
  • the policy determination unit 7 b further outputs dynamic characteristic information, processing process information, processing conditions, drive axis status signals, and detection signals in addition to the policy signal.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a numerical control device 2c according to a fourth embodiment of the present invention.
  • the same or equivalent components as or to the components of the second embodiment shown in FIG. 7 are denoted by the same reference numerals.
  • parts related to the fourth embodiment will be mainly described.
  • the numerical control device 2c includes a detection unit 4, a dynamic characteristic information storage unit 5, a processing process information storage unit 6, a measure determination unit 7c, a correction amount calculation unit 8, a control unit 9, and a processing history storage unit 28.
  • the machine tool 1 further includes a sensor 3 and a tool 10, and a work 11 is disposed.
  • the processing history storage unit 28 records the result of factor selection of processing defects in the policy determining unit 7c described later, and outputs a selection correction coefficient to the policy determining unit 7c from the selection history of processing defects recorded therein. Specifically, the processing history storage unit 28 counts the number of times each of the self-excitation-type chatter vibration, forced chatter vibration, tool deflection, tool wear, and drive shaft friction selected in the past by the policy determination unit 7c H 1 to H It stores as 5 and calculates a processing history selection correction coefficient R n from the equation (20).
  • the policy determination unit 7 c receives the dynamic characteristic information output from the dynamic characteristic information storage unit 5, the processing process information output from the processing process information storage unit 6, and the processing conditions output from the control unit 9. . Furthermore, the detection signal and drive shaft state signal output from the detection unit 4 and the processing history selection correction coefficient R n output from the processing history storage unit 28 are input. Then, when the occurrence of machining failure is determined from the detection signal or the drive axis state signal, the cause of the machining failure is selected, and the selection result is output to the correction amount calculation unit 8 as a strategy signal.
  • the strategy determination unit 7 c further outputs dynamic characteristic information, processing process information, processing conditions, drive axis state signals, and detection signals to the correction amount calculation unit 8 in addition to the strategy signal. Furthermore, the policy determination unit 7 c outputs a policy signal to the processing history storage unit 28.
  • the fourth embodiment is configured to correct the deviation degree in the measure determination unit 7c based on the processing history. Therefore, the numerical control device 2c according to the fourth embodiment can take effective measures preferentially based on the machining history generated in the machine tool 1.
  • Reference Signs List 1 machine tool 2, 2a, 2b, 2c numerical control device, 4 detection unit, 5 dynamic characteristic information storage unit, 6 machining process information storage unit, 7, 7a, 7b, 7c strategy determination unit, 8, 8a correction amount calculation Part, 9 control part, 10 tool, 11 work, 12 processing conditions, 27 input part, 28 processing history storage part, D 1 Deviation degree of self-excitation type chatter vibration, D 2 Forced type chatter oscillation deviation factor, D 3 tool Deviation of deflection, D 4 Deviation of tool wear, D 5 Deviation of drive shaft friction, X n Processed state quantity.

Abstract

数値制御装置は、工作機械に発生する切削力を取得する検出部（４）と、加工条件に応じて制御量を算出し工作機械の駆動軸を制御する制御部（９）と、工具またはワークの動特性情報を加工条件に対応させて記憶する動特性情報記憶部（５）と、工具とワークの間に生じる加工プロセスを表す加工プロセス情報を加工条件に対応させて記憶する加工プロセス情報記憶部（６）と、切削力または工作機械の駆動軸状態から加工不良の発生を検知したとき、加工不良の要因に対応する乖離度を算出し、算出した複数の乖離度の大小を比較して発生を検知した加工不良の要因を決定する方策決定部（７）と、方策決定部が決定した加工不良の要因に応じて制御量に対する補正量を算出し、補正量を制御部に出力する補正量算出部（８）とを備える。

Description

数値制御装置
　本発明は、工作機械を制御する数値制御装置に関する。
　工作機械は、工具を用いてワークに力またはエネルギーを与えることで除去加工を行う加工装置である。特に、除去加工の一つである切削加工を行う工作機械では、工具の刃先を高速度でワークに接触させることで、ワーク表面にせん断破壊を起こし、ワークの不要部分を削り取る加工を行う。
　切削加工には、種々の加工不良が発生しうる。例えば、加工不良の要因には、びびり振動、工具たわみ、工具摩耗、駆動軸摩擦がある。
　びびり振動は、加工部で発生した振動が機械構造と加工プロセスを通して発達する自励型びびり振動と、断続切削による振動が機械構造の振動を励起する強制型びびり振動に分類され、いずれも加工精度と工具寿命を低下させる現象である。
　工具たわみとは、工具先端が加工中に切削力を受けることで非切削時の状態からたわむことで加工精度が低下する現象である。工具摩耗とは、工具刃先が繰り返しワークと接触することで工具刃先が損傷し加工面品位の低下と切削力の増加を招く現象である。
　駆動軸摩擦とは、工作機械の駆動軸に内在する摺動部の摩擦特性が軸動作または経年変化によって変化することで、工具とワークの相対位置が指令位置から異なる位置になる現象である。
　上記はいずれも工作機械の生産性を阻害する加工不良の要因として知られている。上記の加工不良の要因に対して、加工不良を回避または低減する方法が提案されている。
特許文献１には、びびり振動が発生したと判断した場合に当該のびびり振動を自励型であるか強制型であるかを判別し、それぞれの振動の種類に応じてびびり振動が発生しない安定な主軸回転数を算出する方法が記述されている。
　特許文献２には、加工状態に応じて工具摩耗量を時系列で算出し、加工途中に工具摩耗量が限界値を超えて工具交換が必要になる場合には、工具の交換なしに加工を完了できる加工条件に変更する方法が記述されている。
　特許文献３には、工具とワークの間で発生する切削力が工具の振動を励起したときの振幅から工具たわみを低減する主軸回転数を算出する方法が記述されている。
　特許文献４には、位置指令から位置偏差までの伝達関数のゲイン特性に基づいて決定したゲインを推定摩擦力に乗じた値でトルク指令を補正することで、摩擦による軌跡誤差を補償する方法が記述されている。
特開２０１２－２１８３５１号公報 特開２０１２－２０８９２１号公報 特願２０１２－５４０６１５号公報 特開２０１５－１５６１９４号公報
しかしながら、特許文献１の方法は、びびり振動を抑制するための主軸回転数を算出するので、摩耗が進行している工具を使用している場合や工具半径方向切り込み量が大きい場合には、主軸回転数の変更によってびびり振動を抑制できないという問題があった。
また、特許文献２の方法は、加工中に進展する摩耗が限界量を超えないように加工条件に変更するので、変更後の加工条件によってびびり振動や工具たわみなどの加工不良が発生するという問題があった。
また、特許文献３の方法は、工具たわみを低減するための主軸回転数を算出するので、工具たわみではなく駆動軸の摩擦によって工具位置に誤差が生じる場合には、主軸回転数の変更によって加工誤差を低減できないという問題があった。
また、特許文献４の方法は、摩擦による軌跡誤差を補償するためにトルク指令を補正するので、主軸回転数や送り速度などの加工条件が不適切である場合には、軌跡誤差を低減してもびびり振動や工具たわみなどの加工不良が発生するという問題があった。
以上のように切削加工には加工不良を引き起こす複数の要因があるが、先行技術では加工不良の要因を特定の種類に固定した上で、対策を講じる手法をとっている。したがって、先行技術の方法では、発生した加工不良が他の要因によるものである場合、効果的に加工不良を低減することができていなかった。
そこで、本発明は上記に鑑みてなされたものであって、加工不良が発生したときに、加工不良の主要因を特定し、その要因に応じた対策を講じることができる数値制御装置を提供することを目的とする。
　本発明に係る数値制御装置は、工作機械に発生する切削力を取得する検出部と、加工条件に応じて制御量を算出し工作機械の駆動軸を制御する制御部と、工具またはワークの動特性情報を加工条件に対応させて記憶する動特性情報記憶部と、工具とワークの間に生じる加工プロセスを表す加工プロセス情報を加工条件に対応させて記憶する加工プロセス情報記憶部と、切削力または工作機械の駆動軸状態から加工不良の発生を検知したとき、加工不良の要因に対応する乖離度を算出し、算出した複数の乖離度の大小を比較して発生を検知した加工不良の要因を決定する方策決定部と、方策決定部が決定した加工不良の要因に応じて制御量に対する補正量を算出し、補正量を制御部に出力する補正量算出部とを備える。
　本発明に係る数値制御装置は、工作機械に加工不良が発生したときに、複数種類の加工不良の要因の中から、検知した加工不良の要因を決定することができる。
本発明の実施の形態１に係る数値制御装置のブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る数値制御装置の制御部の構成図である。 本発明の実施の形態１に係る数値制御装置の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る安定限界線図の一例である。 本発明の実施の形態１に係る安定限界線図の一部を拡大して図示したものである。 本発明の実施の形態１に係る安定限界線図の一部を拡大して図示したものである。 本発明の実施の形態２に係る数値制御装置のブロック図である。 本発明の実施の形態２に係る数値制御装置の補正量算出部のブロック図である。 本発明の実施の形態２に係る工具摩耗制御モデルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態３に係る数値制御装置のブロック図である。 本発明の実施の形態４に係る数値制御装置のブロック図である。
　実施の形態１．
　本発明において検知された加工不良の要因を、加工不良の要因と呼ぶ。加工不良の要因とは、具体的には以下に述べるびびり振動、工具たわみ、工具摩耗、駆動軸摩擦などである。
　びびり振動とは切削加工中に発生する振動である。びびり振動は、加工精度の低下や工具寿命への悪影響の原因となり得る。びびり振動は切削過程自体に起因して振動が指数関数的に増大する自励型びびり振動と、切削力が機械構造を加振することで振動が発生する強制型びびり振動に分類される。
　工具たわみとは、工具先端が切削力を受けることによってたわみ、加工精度が低下する現象である。
工具摩耗とは、工具刃先が繰り返しワークと接触することで工具刃先が摩耗し、加工面品位が低下し切削力が増加する現象である。
　駆動軸摩擦とは、工作機械の駆動軸に内在する摺動部の摩擦特性が、軸動作に依存して変化する現象、または経時変化することによって、工具とワークの相対位置と指令位置の間に位置ずれを生じさせる現象である。
　実施の形態１に係る数値制御装置は工作機械に発生した加工不良の発生を検知する。そして、加工不良の発生を検知した際に、加工不良の要因ごとに乖離度を算出する。さらに、乖離度の大小を比較し、乖離度が最大となる加工不良の要因を決定し、決定した加工不良の要因に対応した補正を制御量に加えるものである。
　図１は、本発明の実施の形態１に係る数値制御装置のブロック図である。図１において、工作機械１は高速で回転する工具１０を備えており、ワーク１１に工具１０の刃先が接触し、ワーク１１を切削加工する。工具１０は、例えばエンドミル、ドリルである。
　工作機械１には駆動軸、テーブル、またはその両方にセンサ３が設けられている。センサ３は数値制御装置２へセンサ信号を出力する。センサ３は複数の駆動軸に設置してもよい。ここで駆動軸とはサーボ軸および主軸を表す。
　センサ３は工作機械１において発生する力、加速度、速度または位置等を検出する。検出対象に応じて、センサ３には力センサ、加速度センサ、速度センサまたは変位センサが用いられる。センサ３は工作機械１の駆動軸モータに備えたエンコーダ、案内機構に備えたリニアスケールでも良い。センサ３は回転駆動軸の角加速度、角速度、角度を検出してもよい。
　さらに、センサ３は上記のようなセンサを複数組み合わせて用いても良い。また、複数軸方向に検出手段を配置し、複数軸の方向の動きについて位置、速度、加速度を検出しても良い。
数値制御装置２は、内部に設定されている加工条件に従って工作機械１の駆動軸を位置と速度と電流をはじめとする駆動軸状態を制御してワークを加工する。ここで、加工条件とは、工具形状と工具材質、およびワーク形状とワーク材質、および加工パスと加工パス毎の切削速度と送り速度と工具軸方向切り込み量と工具半径方向切り込み量の組み合わせである。
　数値制御装置２は内部に、検出部４、動特性情報記憶部５、加工プロセス情報記憶部６、方策決定部７、補正量算出部８および制御部９を備える。検出部４はセンサ３からの信号を取得する。動特性情報記憶部５は動特性情報を記憶し方策決定部７に動特性情報を出力する。加工プロセス情報記憶部６は加工プロセス情報を記憶し加工プロセス情報を方策決定部７に出力する。
　方策決定部７は発生した加工不良の要因を決定する。補正量算出部８は加工不良の要因に応じて補正量を算出する。制御部９は補正量算出部８から入力された補正量に基づき制御量を更新する。
　図２は本発明の実施の形態１に係る数値制御装置２の制御部９の構成図である。図２には制御部９の構成要素に加え、方策決定部７、検出部４、補正量算出部８およびモータ１９が図示されている。補正量取得部１３は補正量算出部８で算出された補正量を取得し、指令生成部１４および摩擦補償部１７に補正量を出力する。指令生成部１４は検出部４からの信号を受けて工作機械１の駆動軸状態を監視しながら位置指令を生成する。
　また、指令生成部１４は加工条件１２に基づいて位置指令を生成し位置制御部１５へ出力する。位置制御部１５は位置指令にもとづきモータ１９の位置を制御し、速度制御部１６へ速度指令を出力する。速度制御部１６は速度指令にもとづきモータ１９の速度を制御するトルク指令を生成し、電流制御部１８へトルク指令を出力する。
　摩擦補償部１７は、駆動軸において発生する摩擦力を推定し、推定された摩擦力から補正トルク指令を生成し、補正トルク指令を電流制御部１８に出力する。電流制御部１８はトルク指令および補正トルク指令にもとづき電流指令を生成し、生成した電流指令をモータ１９へ出力する。モータ１９は電流指令により駆動される。
　ここで、加工条件１２とは、工具１０の形状、工具１０の材質、ワーク１１の形状、ワーク１１の材質、加工パス、加工パス毎の切削速度、送り速度、工具軸方向切り込み量ａｐおよび工具半径方向切り込み量の組み合わせである。加工条件１２は上記列挙したもの以外のものを含んでもよい。また、上記列挙したもののうちの一部でもよい。
　検出部４について説明する。工作機械１は検出部４へ駆動軸状態とセンサ信号を出力する。検出部４は制御部９および方策決定部７へ工作機械１の駆動軸状態を出力するとともに、工作機械１で発生した切削力を含む検出信号を出力する。
　センサ３が力センサである場合には、検出部４はセンサ信号の時間波形を検出信号として出力する。センサ３が加速度センサ、速度センサまたは変位センサである場合には、検出部４は検出部４の内部に切削力オブザーバを備え、切削力オブザーバによって推定された切削力を検出信号として出力してもよい。切削力オブザーバは例えば式（１）である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１）において、Ｆｃｕｔは推定切削力である。ｒは回転方向から直動方向への変換係数である。Ｋはトルク定数である。Ｉは電流である。Ｍは駆動軸質量である。ａは駆動軸加速度である。Ｆｆｒｉｃは摩擦力である。摩擦力Ｆｆｒｉｃは機械要素間の摺動部に発生する摩擦力である。
　機械要素とは、例えばベアリングである。式（１）には１慣性系のオブザーバを例示したが、駆動軸に含まれる慣性体の数が複数である場合、多慣性系のオブザーバを用いても良い。
　次に動特性情報記憶部５について説明する。動特性情報記憶部５は、加工条件１２に対応する動特性情報を内部に記憶し、方策決定部７に動特性情報を出力する。動特性情報とは、切削加工中の工具１０とワーク１１の間の相対変位量を算出する際に使用する情報である。動特性情報は動特性情報取得時の加工条件１２および駆動軸状態に依存して変化する。
　動特性情報とは具体的には、工具１０およびワーク１１からなる系の動コンプライアンスである。あるいは、動特性情報とは工具１０とワーク１１の等価質量、等価減衰係数および等価ばね定数の組である。動特性情報は実験によって事前に求めてもよい。また、有限要素解析等の計算によって求めてもよい。
　次に加工プロセス情報記憶部６について説明する。加工プロセス情報記憶部６は加工プロセス情報を加工条件１２に対応させて内部に記録し、方策決定部７に出力する。ここで、加工プロセス情報とは、工具１０がワーク１１を切削加工したときに、両者の間に発生する切削力を算出する際に使用する情報である。加工プロセス情報は、実験での測定値を用いてもよい。また、有限要素解析等によって算出した値を用いてもよい。
　以下に加工プロセス情報の一例を説明する。加工プロセス情報は、式（２）から式（４）を用いて切削力を算出するための比切削抵抗およびエッジフォースの組である。なお、エッジフォースとは工具切り込み量が０のときの切削力を指す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　式（２）から式（４）において、Ｆｔ、Ｆｒ、Ｆｚは、工具回転方向の切削力、工具半径方向の切削力、工具軸方向の切削力である。Ｋｃｔ、Ｋｃｒ、Ｋｃｚは、工具回転方向の比切削抵抗、工具半径方向の比切削抵抗、工具軸方向の比切削抵抗である。
　Ｋｅｔ、Ｋｅｒ、Ｋｅｚはそれぞれ、工具回転方向のエッジフォース、工具半径方向のエッジフォース、工具軸方向のエッジフォースである。Ａｃは切削断面積である。切削断面積Ａｃは工具回転角度に依存して時々刻々変化する。
　次に方策決定部７について説明する。方策決定部７は、動特性情報記憶部５から出力された動特性情報と、加工プロセス情報記憶部６から出力された加工プロセス情報と、制御部９から出力された加工条件１２と、検出部４から出力された検出信号と駆動軸状態を取得する。
　方策決定部７は切削力と駆動軸状態から加工不良が発生したかどうかの判定を行う。方策決定部７には予め加工不良の発生を判定するための振動閾値または軌跡誤差閾値を設定しておき、閾値と検出信号の大小を比較し、閾値を超えた場合に加工不良が発生したと判定する。
　また、方策決定部７は検出信号の時間波形を周波数領域に変換し、周波数領域において閾値を超える振動成分が存在する場合に加工不良の発生と判定することもできる。閾値は加工条件１２の種類に応じて変化させることもできる。
　具体的な例を挙げる。方策決定部７は例えば、検出信号の振動振幅を振動閾値と比較する。また、別の例として、駆動軸状態から得られる軌跡誤差を軌跡誤差閾値と比較する。
　また、方策決定部７は駆動軸状態から実加工パスを算出し、加工条件で指定されている指令加工パスと実加工パスとの軌跡誤差が軌跡誤差閾値を超過する場合に加工不良の発生と判定してもよい。ここで実加工パスとは工具が実際に動く軌跡であり、指令加工パスとは加工条件で指定されている工具の軌跡である。
　方策決定部７は検出信号または駆動軸状態から加工不良の要因が発生したと判定した場合、加工不良の要因毎に乖離度を算出する。具体的は、方策決定部７は、自励型びびり振動に対して乖離度Ｄ１を算出し、強制型びびり振動に対して乖離度Ｄ２を算出し、工具たわみに対して乖離度Ｄ３を算出し、工具摩耗に対して乖離度Ｄ４を算出し、駆動軸摩擦に対して乖離度Ｄ５を算出する。
　乖離度は、不良検出時の加工状態と基準となる加工状態との差異を表し、基準となる加工状態からの乖離の度合いを表すものが好適である。乖離度の一例を式（５）に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　インデックスｎはそれぞれの加工不良の要因に対応する。ｎ＝１のとき自励型びびり振動であり、ｎ＝２のとき強制型びびり振動であり、ｎ＝３のとき工具たわみであり、ｎ＝４のとき工具摩耗であり、ｎ＝５のとき駆動軸摩擦であることを表す。
　加工不良の要因によって加工状態量Ｘｎは異なる。加工状態量Ｘｎは、自励型びびり振動の場合は主軸回転数、強制型びびり振動の場合は主軸回転数、工具たわみの場合は工具半径方向切り込み量、工具摩耗の場合は送り速度、駆動軸摩擦の場合は摩擦補正量である。なお、加工不良の要因に対応する加工状態量は上記に限定されない。
　Ａｎは基準加工状態量であり、加工不良が発生せず安定に加工できる加工状態量の基準の量である。Ｂｎは限界加工状態量であり、加工条件で規定された加工が実現できないときの加工状態量である。基準加工状態量Ａｎおよび限界加工状態量Ｂｎはインデックスｎに対応する加工不良の要因によって異なる。基準加工状態量Ａｎおよび限界加工状態量Ｂｎは、自励型びびり振動の場合は主軸回転数、強制型びびり振動の場合は主軸回転数、工具たわみの場合は工具半径方向切り込み量、工具摩耗の場合は送り速度、駆動軸摩擦の場合は摩擦補正量である。なお、加工不良の要因に対応する加工状態量は上記に限定されない。
　さらに方策決定部７は、自励型びびり振動の乖離度Ｄ１から駆動軸摩擦の乖離度Ｄ５のうちで最大値を選択し、最大の乖離度に対応する加工不良の要因を選択し方策信号として決定する。
　次に補正量算出部８について説明する。補正量算出部８は、方策決定部７から出力された方策信号を入力として、方策決定部７で決定した加工不良の要因に応じて、補正量を算出し、制御部９へ出力する。補正量とは制御部９が算出する制御量を補正するための量である。制御量とは、制御部９が加工条件に基づいて加工を実現するために制御する工作機械１の状態量である。
　例えば、方策決定部７から、加工不良の要因が自励型びびり振動または強制型びびり振動であるという方策信号が出力された場合は、主軸回転数に対する補正量を算出する。
　なお、自励型びびり振動と強制型びびり振動は異なる加工不良の要因であるため、両者の主軸回転数に対する補正量の値は必ずしも一致しない。
　別の例として、方策決定部７から、加工不良の要因が工具たわみであるとの方策信号が出力された場合、補正量算出部８は工具半径方向切り込み量に対する補正量を算出する。
　また、方策決定部７から、加工不良の要因が工具摩耗であるとの方策信号が出力された場合、補正量算出部８は制御量である送り速度に対する補正量または工具交換指令を生成する。また、方策決定部７から、加工不良の要因が駆動軸摩擦であるとの方策信号が出力された場合、補正量算出部８は補正トルク指令に対する補正量を算出する。
　次に制御部９について説明する。制御部９は検出部４から駆動軸状態を取得し、制御部９の内部に予め設定された加工条件に従って工作機械１の駆動軸に設けられたモータ１９の運転を制御する。補正量算出部８から補正量が入力された場合には、制御部９は制御量を補正する。
さらに、制御部９は、内部に設定された加工条件１２を方策決定部７に出力する。
　図３は本発明の実施の形態１に係る数値制御装置２の処理を示すフローチャートである。図３には数値制御装置２で実行される一連の処理がフローチャート形式で図示されている。以下に、図３にもとづき数値制御装置２の処理について説明する。
　ステップＳ１１では、方策決定部７が、検出部４から取得した検出信号、駆動軸状態および加工条件１２にもとづき、加工不良の発生の有無を判定する。
　加工不良が発生したと判定した場合（Ｓ１１でＹＥＳと判定）、方策決定部７はステップＳ１２に進む。加工不良の要因が発生していないと判定した場合（Ｓ１１でＮＯと判定）、方策決定部７は再度、ステップＳ１１を実行する。
　ステップＳ１２では、方策決定部７は制御部９から加工条件１２、検出信号および駆動軸状態を取得する。さらに方策決定部７は動特性情報記憶部５から動特性情報を取得する。さらに、方策決定部７は加工プロセス情報記憶部６から加工プロセス情報を取得する。
　ステップＳ１３およびステップＳ１４において全ての加工不良の要因について乖離度を算出する。なお、ここでは、ステップＳ１３－１からステップＳ１３－５を総称してステップＳ１３と呼び、ステップＳ１４－１からステップＳ１４－５を総称してステップＳ１４と呼ぶ。
　実施の形態１に示す数値制御装置２の処理においては、全ての乖離度を逐次的に計算しているが、全ての乖離度を並列に計算してもよい。また、乖離度の計算の順番は図３に記載の順番に限定されない。
　ステップＳ１３－１では、方策決定部７が検出信号、駆動軸状態、加工条件１２、動特性情報および加工プロセス情報を用いて自励型びびり振動の安定限界線を算出する。以下では以下記技術文献で知られている安定限界線について説明する。図４は本発明の実施の形態１に係る安定限界線図の一例である。（社本英二、「切削加工におけるびびり振動の発生機構と抑制」、大同特殊鋼技報　電気製鋼、Ｖｏｌ．８２　Ｎｏ．２、２０１１年）。
　図４の縦軸は工具軸方向切り込み量ａｐである。図４の横軸は主軸回転数Ｓである。図４は工具軸方向限界切り込み量aｐｌｉｍを境界として安定領域ＡＳＰと不安定領域ＡＵＰに分かれている。工具軸方向限界切り込み量aｐｌｉｍが自励型びびり振動の安定限界線である。図４において、安定領域ＡＳＰの内部であれば自励型びびり振動が発生しない。
　一方、不安定領域ＡＵＰの内部であれば自励型びびり振動が発生する。すなわち、工具軸方向切り込み量aｐが工具軸方向限界切り込み量aｐｌｉｍを超えると、自励型びびり振動が発生する。
　工具軸方向限界切り込み量aｐｌｉｍは、非特許文献１に開示された公知の方法を用いて算出することができる。以下に工具軸方向限界切り込み量aｐｌｉｍの算出方法の一例を示す。非特許文献１によると、工具軸方向限界切り込み量aｐｌｉｍは、式（６）、式（７）、式（８）を用いることによって算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　式（８）においてωｃはびびり振動周波数であり、Ｎは工具刃数である。式（６）および式（７）に含まれるΛＲおよびΛＩはΛの実部と虚部である。Λは式（９）を解くことで得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　式（９）において、［Ｉ］は単位行列であり、ｉは虚数単位である。［Ａ０］は切削係数行列である。切削係数行列［Ａ０］は工具半径方向切り込み量と工具回転角度と加工プロセス情報によって決まる。工具半径方向切り込み量と工具回転角度と加工プロセス情報は加工条件１２から算出できる。
　［Ｇ（ｉωｃ）］はびびり振動周波数ωｃにおける動特性行列であり、動特性情報から得られる動コンプライアンスを伝達関数の形式で表したものである。また、動特性行列［Ｇ（ｉωｃ）］を、動特性情報に含まれる等価質量、等価減衰係数、等価ばね定数を用いて２次振動系の伝達関数として算出してもよい。
　工具軸方向限界切り込み量aｐｌｉｍには、主軸回転数Ｓの変化に対し凹凸があり、上に凸となっている部分を安定ポケットｓｐと呼ぶ。安定ポケットｓｐの中は、安定ポケットの外に比べて安定な主軸回転数Ｓの範囲となっている。
　図５および図６は実施の形態１に係る安定限界線図の一部を拡大して図示したものである。図５には安定ポケットｓｐ１が図示されている。図６には安定ポケットｓｐ２および安定ポケットｓｐ３が図示されている。方策決定部７はステップＳ１４－１において自励型びびり振動の乖離度を算出する。
　自励型びびり振動の乖離度Ｄ１の算出方法について図５を用いて説明する。主軸回転数Ｓ１は安定ポケットｓｐ１の頂点に対応する主軸回転数である。主軸回転数Ｓ２は加工不良が検出されたときの主軸回転数である。工具軸方向切り込み量ａｐ２は主軸回転数Ｓ２に対応する工具軸方向切り込み量である。
　限界主軸回転数Ｓｌｉｍ１は縦軸が工具軸方向切り込み量ａｐ２に対応する安定限界線上の主軸回転数である。限界主軸回転数Ｓｌｉｍ２は縦軸が工具軸方向切り込み量ａｐ２に対応する安定限界線上の主軸回転数である。
　ステップＳ１２において取得した主軸回転数が図５に示すＳ２である場合、方策決定部７は、式（５）において、基準加工状態量Ａ１を主軸回転数Ｓ１、限界加工状態量Ｂ１を限界主軸回転数Ｓｌｉｍ１として自励型びびり振動の乖離度Ｄ１を算出することができる。
　次に安定限界線図と加工不良検出時の主軸回転数の関係が図６のような状況である場合の乖離度の算出方法について述べる。主軸回転数Ｓ３は加工不良が検出されたときの主軸回転数である。主軸回転数Ｓ４は安定ポケットｓｐ２の頂点に対応する主軸回転数である。主軸回転数Ｓ５は安定ポケットｓｐ３の頂点に対応する主軸回転数である。
　工具軸方向切り込み量ａｐ３は主軸回転数Ｓ３に対応する工具軸方向切り込み量である。工具軸方向切り込み量ａｐ４は主軸回転数Ｓ４に対応する工具軸方向切り込み量である。工具軸方向切り込み量ａｐ５は主軸回転数Ｓ５に対応する工具軸方向切り込み量である。限界主軸回転数Ｓｌｉｍ３は工具軸方向切り込み量ａｐ３に対応する安定限界線上の主軸回転数である。図６においては、工具軸方向切り込み量ａｐ３より工具軸方向切り込み量ａｐ４が小さく、工具軸方向切り込み量ａｐ３より工具軸方向切り込み量ａｐ５が大きい。このため、方策決定部７は、主軸回転数の変更によって工具軸方向切り込み量ａｐ３から安定ポケットｓｐ２の内部にたどりつくことはできない。
　このような場合、方策決定部７は、図６のように、工具軸方向切り込み量ａｐ５が工具軸方向切り込み量ａｐ３より大きい安定ポケットのうちで、ピーク位置における主軸回転数が主軸回転数Ｓ３に最も近い安定ポケットを選択する。例えば図６のような状況では、方策決定部７は主軸回転数Ｓ３に最も近い安定ポケットｓｐ３に対して、自励型びびり振動の乖離度Ｄ１を算出する。
　すなわち、図６のような場合、方策決定部７は、式（５）において、不良検出時における自励型びびり振動の加工状態量Ｘ１を主軸回転数Ｓ３とする。そして、基準加工状態量Ａ１を主軸回転数Ｓ５とする。そして、方策決定部７は、限界加工状態量Ｂ１を限界主軸回転数Ｓｌｉｍ３として自励型びびり振動の乖離度Ｄ１を算出することができる。
　図５の場合、限界加工状態量Ｂ１は限界主軸回転数Ｓｌｉｍ１なので、主軸回転数Ｓが限界主軸回転数Ｓｌｉｍ１より小さい場合、自励型びびり振動が発生し、自励型びびり振動の乖離度Ｄ１は１より大きくなる。主軸回転数Ｓが限界主軸回転数Ｓｌｉｍ１より大きい場合、自励型びびり振動の乖離度Ｄ１は１より小さくなる。すなわち、自励型びびり振動の乖離度Ｄ１が１より大きいとき加工不良の要因である自励型びびり振動が発生する。
　ステップＳ１３－２では、方策決定部７が検出信号と動特性情報を用いて、機械構造の力―変位応答を算出する。具体的には、方策決定部７が検出信号から得られる切削力と動特性情報から得られる動コンプライアンスの積から周波数領域における機械構造の変位を算出し、機械構造の変位を周波数領域で算出する。
　ステップＳ１４－２では、方策決定部７が式（５）に基づいて強制型びびり振動の乖離度Ｄ２を算出する。方策決定部７は、式（５）において、加工不良検出時における強制型びびり振動の加工状態量Ｘ２を加工不良検出時の機械構造の変位（ステップＳ１３－２で算出）とする。ここで、基準加工状態量Ａ２はゼロであり、限界加工状態量Ｂ２を限界の機械構造の変位である。なお、限界の機械構造の変位とは、機械構造の変位が許容される限界の値である。
　不良検出時の強制型びびり振動の加工状態量Ｘ２が強制型びびり振動の基準加工状態量Ａ２であるとき、強制型びびり振動の乖離度Ｄ２は０となる。また、不良検出時の強制型びびり振動の加工状態量Ｘ２が限界加工状態量Ｂ２であるとき、強制型びびり振動の乖離度Ｄ２は１となる。また、不良検出時の強制型びびり振動の加工状態量Ｘ２と基準加工状態量Ａ２との差異が大きくなるほど、強制型びびり振動の乖離度Ｄ２は大きくなる。また、限界加工状態量Ｂ２と基準加工状態量Ａ２との差異が大きくなるほど、強制型びびり振動の乖離度Ｄ２は小さくなる。強制型びびり振動の乖離度Ｄ２は基準加工状態量Ａ２と限界加工状態量Ｂ２の差異を基準として、不良検出時の機械構造の変位を示す量となっている。
　ステップＳ１３－３では、方策決定部７が加工条件１２、駆動軸状態、動特性情報および加工プロセス情報から工具半径方向切り込み量と工具たわみ量の関係を算出する。方策決定部７は工具１０が１回転する間の各時点の工具たわみ量を式（１０）によって算出し、工具１０が１回転する中での最大の工具たわみ量を工具半径方向切り込み量に対応する工具たわみ量δとして算出する。式（１０）は工具たわみ量δの算出式である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　式（１０）において、δは工具たわみ量、Ｆｒは工具半径方向の切削力、ｌは工具突き出し量、Ｅは工具のヤング率、Ｉｔは工具断面２次モーメントである。工具半径方向の切削力Ｆｒは加工プロセス情報と加工条件１２を用いて式（３）から算出することができる。工具半径方向の切削力Ｆｒは工具が１回転する間に、切削断面積Ａｃに応じて変化する。
　工具突き出し量ｌと工具ヤング率Ｅは加工条件１２から取得することができる。工具断面２次モーメントＩｔは工具形状から算出することができる。また、工具断面２次モーメントＩｔは工具の断面を直径ｄの円とみなして式（１１）から算出してもよい。また、工具断面２次モーメントＩｔは工具１０の形状に対して有限要素解析を実施して算出してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　なお、方策決定部７はステップＳ１３－３において、式（１１）を用いずに工具１０を連続体とみなして片持ち梁の運動方程式を用いて動的たわみを算出してもよい。この場合、方策決定部７は、動方程式から得られた解のうち、工具１０が所定回数だけ回転する間に最大となる値を工具たわみ量δとする。
　ステップＳ１４－３では、方策決定部７が式（５）に基づいて工具たわみの乖離度Ｄ３を算出する。工具たわみの乖離度Ｄ３を算出する際、方策決定部７は、式（５）において不良検出時の工具たわみの加工状態量Ｘ３を不良検出時の工具半径方向切り込み量における工具たわみ量δとする。また、方策決定部７は、基準加工状態量Ａ３を０（工具たわみがない状態を表す）、限界加工状態量Ｂ３を限界工具たわみ量δｌｉｍとして算出する。
　ここで限界工具たわみ量δｌｉｍは、加工後のワーク１１の寸法を所望の精度に収めることのできる最大の工具たわみ量である。
　このような算出方法によって工具たわみの乖離度Ｄ３を算出すると工具たわみの乖離度Ｄ３は以下のような性質を備える。すなわち、不良検出時の工具たわみの加工状態量Ｘ３が基準加工状態量Ａ３であるとき、工具たわみの乖離度Ｄ３は０となる。また、不良検出時の工具たわみの加工状態量Ｘ３が工具たわみの限界加工状態量Ｂ３であるとき、工具たわみの乖離度Ｄ３は１となる。
　また、不良検出時の工具たわみの加工状態量Ｘ３と工具たわみの基準加工状態量Ａ３との差異が大きくなるほど、工具たわみの乖離度Ｄ３は大きくなる。また、工具たわみの限界加工状態量Ｂ３と工具たわみの基準加工状態量Ａ３との差異が大きくなるほど、工具たわみの乖離度Ｄ３は小さくなる。
　すなわち、工具たわみの乖離度Ｄ３は、工具たわみの限界加工状態量Ｂ３と工具たわみの基準加工状態量Ａ３との差異を基準として不良検出時の工具たわみの加工状態量Ｘ３と工具たわみの基準加工状態量Ａ３との差異を表す値となっている。
　ステップＳ１３－４では、方策決定部７が加工プロセス情報から不良検出時の工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔまたは工具回転方向のエッジフォースＫｅｔを取得する。別の例として、方策決定部７は、工具摩耗がない状態の工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔおよび工具回転方向のエッジフォースＫｅｔを予め記憶しておき、式（１２）および式（１３）を用いて工具使用時間に応じた工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔおよび工具回転方向のエッジフォースＫｅｔの値を算出してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　式（１２）および式（１３）において、α、βは重み係数である。ｔは工具使用時間である。ｎは摩耗進行の次数である。Ｋｃｔ０は工具が摩耗していない状態の工具回転方向の比切削抵抗である。Ｋｅｔ０は工具が摩耗していない状態の工具回転方向のエッジフォースである。方策決定部７は、工具半径方向および工具軸方向についても上記と同様の方法で比切削抵抗とエッジフォースを取得または算出する。
　ステップＳ１４－４において、方策決定部７が式（５）に基づいて工具摩耗の乖離度Ｄ４を算出する。具体的には、方策決定部７は、工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔ、工具半径方向の比切削抵抗Ｋｃｒ、工具軸方向の比切削抵抗Ｋｃｚについて式（５）を演算し、すべての方向のうちで最大となる値を工具摩耗の乖離度Ｄ４とする。
　あるいは方策決定部７は、工具回転方向のエッジフォースＫｅｔ、工具半径方向のエッジフォースＫｅｒ、工具軸方向のエッジフォースＫｅｚについて、式（５）を演算し、すべての方向のうちで最大となる値を工具摩耗の乖離度Ｄ４とすることもできる。例えば、工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔが全ての方向の中で最大の比切削抵抗値となった場合、方策決定部７は、式（５）において、Ｘ４を工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔとし、工具摩耗の基準加工状態量Ａ４を工具摩耗がない状態の工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔ０とし、工具摩耗の限界加工状態量Ｂ４を限界の工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔとして工具摩耗の乖離度Ｄ４を算出する。
　別の例として、工具回転方向のエッジフォースＫｅｔが全ての方向のうちで最大のエッジフォース値である場合、方策決定部７は、式（５）において加工不良検出時の工具摩耗の加工状態量Ｘ４を工具回転方向のエッジフォースＫｅｔとし、工具摩耗の基準加工状態量Ａ４を工具摩耗がない状態の工具回転方向のエッジフォースＫｅｔとし、工具摩耗の限界加工状態量Ｂ４を限界の工具回転方向のエッジフォースＫｅｔとして、工具摩耗の乖離度Ｄ４を算出する。
　このように方策決定部７が工具摩耗の乖離度Ｄ４を算出することによって、不良検出時の工具摩耗の加工状態量Ｘ４が工具摩耗の基準加工状態量Ａ４であるとき、工具摩耗の乖離度Ｄ４は０となる。また、不良検出時の工具摩耗の加工状態量Ｘ４が限界加工状態量Ｂ４であるとき、工具摩耗の乖離度Ｄ４は１となる。
　また、不良検出時の工具摩耗の加工状態量Ｘ４と工具摩耗の基準加工状態量Ａ４との差異が大きくなるほど、工具摩耗の乖離度Ｄ４は大きくなる。また、工具摩耗の限界加工状態量Ｂ４と工具摩耗の基準加工状態量Ａ４との差異が大きくなるほど、工具摩耗の乖離度Ｄ４は大きくなる。ステップＳ１３－５では、方策決定部７が駆動軸状態から工作機械１の加工位置を算出する。
　ステップＳ１４－５では、方策決定部７が式（５）に基づいて駆動軸摩擦の乖離度Ｄ５を算出する。式（５）において、方策決定部７は、不良検出時の駆動軸摩擦の加工状態量Ｘ５を不良検出時の加工位置（ステップＳ１３－５で算出）、駆動軸摩擦の基準加工状態量Ａ５を加工条件で指定されている加工位置、駆動軸摩擦の限界加工状態量Ｂ５を限界加工位置として算出する。ここで限界加工位置とは、軌跡誤差が最大となるときの加工位置である。
　このようにして駆動軸摩擦の乖離度Ｄ５を算出することによって、不良検出時の駆動軸摩擦の加工状態量Ｘ５が駆動軸摩擦の基準加工状態量Ａ５であるとき、駆動軸摩擦の乖離度Ｄ５は０となる。また、不良検出時の駆動軸摩擦の加工状態量Ｘ５が駆動軸摩擦の限界加工状態量Ｂ５であるとき、駆動軸摩擦の乖離度Ｄ５は１となる。
　また、不良検出時の駆動軸摩擦の加工状態量Ｘ５と駆動軸摩擦の基準加工状態量Ａ５との差異が大きくなるほど、駆動軸摩擦の乖離度Ｄ５は大きくなる。また、駆動軸摩擦の限界加工状態量Ｂ５と駆動軸摩擦の基準加工状態量Ａ５との差異が大きくなるほど、駆動軸摩擦の乖離度Ｄ５は大きくなる。
　ステップＳ１５では、方策決定部７がステップＳ１４－１からステップＳ１４－５で算出した自励型びびり振動の乖離度Ｄ１から駆動軸摩擦の乖離度Ｄ５までの大きさを比較し、最大の乖離度を選択する。方策決定部７は最大の乖離度に対応する加工不良の要因を方策信号として補正量算出部８に出力する。
　ステップＳ１６において、補正量算出部８は、加工不良の要因を回避するための補正量を算出する。
　ステップＳ１６－１では、方策決定部７が加工不良の要因として自励型びびり振動を出力した場合、補正量算出部８は主軸回転数Ｓ２に第１係数を乗じた値を補正量として算出する。ステップＳ１８－１では制御部９がステップＳ１６－１で算出された補正量に応じて主軸回転数を更新する。
　ステップＳ１６－２では、方策決定部７からの出力が強制型びびり振動である場合、補正量算出部８は主軸回転数Ｓ２に第２係数を乗じた値を補正量として算出する。ステップＳ１８－２ではステップＳ１６－２で制御部９が算出された補正量に応じて主軸回転数を更新する。
　ステップＳ１６－３では、方策決定部７からの出力が、工具たわみである場合、補正量算出部８は不良検出時の工具半径方向切り込み量に第３係数を乗じた値を補正量として算出する。ステップＳ１８－３では制御部９がステップＳ１６－３で算出された補正量に応じて工具半径方向切り込み量を更新する。
　ステップＳ１６－４では、方策決定部７からの出力が、工具摩耗である場合、補正量算出部８は、工具摩耗の乖離度Ｄ４が１未満であるかどうかの判断を行う。工具摩耗の乖離度Ｄ４が１以上の場合、送り速度を変更しても加工不良の要因は解消できないため、補正量算出部８はステップＳ１７－２において、工具交換指令を補正量として算出する。
　ステップＳ１６－４において工具摩耗の乖離度Ｄ４が１未満であればステップＳ１７－１において、不良検出時の送り速度に第４係数を乗じた値を補正量として算出する。ステップＳ１８－４では制御部９がステップＳ１７－１で算出された補正量に応じて送り速度を更新する。
　ステップＳ１６－５において方策決定部７の出力が駆動軸摩擦である場合には、補正量算出部８は不良検出時の補正トルク指令に第５係数を乗じた値を補正量として算出する。ステップＳ１８－５では制御部９がステップＳ１６－５で算出された補正量に応じて補正トルク指令を更新する。
　補正量算出部が補正量を算出する際、第１係数から第５係数は、あらかじめ加工実験によって決定した値を用いることができる。また、第１係数から第５係数は、加工不良の要因が発生していないときの加工条件から算出した値を用いることもできる。
　ステップＳ１８－１からステップＳ１８－５をステップＳ１８と呼ぶ。以上述べたようにステップＳ１８では、制御部９が補正量算出部８から入力された補正量を用いて制御部９の内部に設定されている制御量を変更する。ステップＳ１７－２において、工具交換指令が補正量として出力された場合は作業者が工具を交換するよう表示を行ってもよい。
　以上説明したように、実施の形態１に係る数値制御装置２は、方策決定部７が加工不良の発生有と判定した場合に、方策決定部７は乖離度Ｄｎ（ただし、ｎは１から５の整数）を算出する。乖離度の算出には、加工条件、駆動軸状態、動特性情報、加工プロセス情報、駆動軸状態を用いる。さらに、乖離度に基づいて発生した加工不良の要因を決定し、決定した加工不良の要因に対して補正量を算出する。
　なお、乖離度の計算式は、（５）式の形に限られるものではない。例えば、（１４）式または（１５）式を用いることもできる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　不良検出時の加工状態量Ｘｎと基準加工状態量Ａｎの差の絶対値は、基準値である基準加工状態量Ａｎから、不良検出時の加工状態量Ｘｎがどれだけ乖離しているかを示す値である。そのため、乖離度の計算式は、不良検出時の加工状態量Ｘｎと基準加工状態量Ａｎの差の絶対値が大きくなるほど、乖離度が大きくなるものが好適である。
　また、乖離度の計算式の特性は、限界加工状態量Ｂｎと基準加工状態量Ａｎの差が大きくなるほど、乖離度Ｄｎが小さくなるものが好適である。
　また、実施の形態１においては、最も大きい乖離度を選択し、加工不良の要因を決定する構成とした。しかしながら、例えば、式（１６）のような乖離度算出式を用い、最も小さい乖離度Ｄｎを選択して、加工不良の要因を決定してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　実施の形態１に係る数値制御装置２は、加工不良が発生した場合に、自励型びびり振動、強制型びびり振動、工具たわみ、工具摩耗または駆動軸摩擦の５種類の加工不良の要因のどの加工不良の要因が主要因であるか、またはどの加工不良の要因が発生しているかを、従来の数値制御装置より正確に決定することができる。
　また、どの加工不良の要因が発生しているかであるかを決定することができるため、加工不良の要因の種類によって補正を行う制御量の種類を変更することができる。そのため、複数の種類の加工不良の要因に対し、加工不良の要因を回避または低減することができる。
　さらに、実施の形態１に係る乖離度は次のような共通の性質をもつ。すなわち、ｎ＝１からｎ＝５の全ての乖離度Ｄｎについて不良検出時の加工状態量Ｘｎが基準加工状態量Ａｎであるとき、乖離度Ｄｎは０となり、不良検出時の加工状態量Ｘｎが限界加工状態量Ｂｎであるとき、乖離度Ｄｎは１となる。
　そのため、乖離度Ｄｎは、限界加工状態量Ｂｎと基準加工状態量Ａｎとの差異を基準の単位として、基準加工状態量Ａｎからの不良検出時の加工状態量Ｘｎの乖離の度合いを定量的に計測した数値となっている。
　このような乖離度Ｄｎを算出することによって、異なる複数の加工不良の要因の間で、不良検出時の加工状態量と、正常運転が可能な状態である基準加工状態量Ａｎとの間の差異を、定量的に比較できる。そして、どの加工不良の要因が発生しているかをより精度よく決定することができる。
　実施の形態１に係る数値制御装置２が方策決定部７で選択する加工不良の要因は自励型びびり振動、強制型びびり振動、工具たわみ、工具摩耗または駆動軸摩擦であった。しかしながら、加工不良の要因はこの５種類に限定されるものではない。また、加工不良の要因の個数は５種類に固定されるものではなく、４以下または６以上としてもよい。
　本実施の形態１では、最大の乖離度に基づいて加工不良の要因を選択したが、選択する加工不良の要因は複数でもよい。例えば、方策決定部７が最大の乖離度に対応する加工不良の要因だけでなく、二番目に大きい乖離度に対応する加工不良の要因も選択し、制御部９が複数の加工不良の要因に対して補正してもよい。
　実施の形態１に係る数値制御装置２は、動特性情報と加工プロセス情報を数値制御装置２の内部に記憶する構成であるが、数値制御装置２の外部に、方策決定部７へ入力する動特性情報と加工プロセス情報を記憶する構成としてもよい。例えば、数値制御装置２の外部のデータベースに動特性情報、加工プロセス情報または加工条件が保存され、方策決定部７が電気通信網などの通信手段を介して動特性情報、加工プロセス情報または加工条件を取得する構成としてもよい。
　実施の形態１では、切削加工をおこなう工作機械１を制御する数値制御装置２について説明したが、本発明の適用は切削加工をおこなう工作機械に限られるものではない。切断、穿孔、研削、研磨、圧延、鍛造、または折り曲げなど、他の加工についても本発明は適用できる。すなわち、他の加工においても複数の加工不良の要因についてそれぞれ、加工状態量、乖離度を取得し、乖離量を比較して不良の要因である加工不良の要因を決定できる。
　実施の形態２．
　実施の形態１では、加工不良の要因の選択後に、加工不良の要因に対応した制御量に係数を乗じて補正量を算出する構成について説明した。本実施の形態２では、加工不良の要因の判定結果に応じて、補正量算出部が制御量の更新則を切り替える構成について説明する。
　図７は本発明の実施の形態２に係る数値制御装置のブロック図である。なお、図７では、図１に示した実施の形態１の構成要素と同一ないしは同等である構成要素には同一の符号が付されている。ここでは、本実施の形態２に関わる部分を中心に説明する。
　方策決定部７ａは、実施の形態１における方策決定部７と同様に、駆動軸状態、動特性情報、加工プロセス情報が入力され、実施の形態１における方策決定部７と同様に内部処理を行う。方策決定部７ａは方策決定部７ａの内部で選択した加工不良の要因を後述の補正量算出部８ａに方策信号として出力する。
　方策決定部７ａではさらに方策信号に加え、動特性情報と加工プロセス情報と加工条件と駆動軸状態信号と検出信号を補正量算出部８ａに出力する。補正量算出部８ａは、方策決定部７ａから方策信号が入力され、方策決定部７ａで選択した加工不良の要因の種類に応じて制御則を選択し、選択された制御則によって算出された補正量を制御部９へ出力する。
　補正量算出部８ａのブロック図を図８に示す。図８には補正量算出部８ａの構成要素に加え、方策決定部７ａおよび制御部９が図示されている。補正量算出部８ａは内部に信号取得部２０と自励型びびり振動制御部２１と強制型びびり振動制御部２２と工具たわみ制御部２３と工具摩耗制御部２４と駆動軸摩擦制御部２５と補正量出力部２６を備える。
　信号取得部２０は方策信号を取得し、方策決定部７ａで選択された加工不良の要因を判別する。加工不良の要因が自励型びびり振動であると判定された場合、信号取得部２０は方策信号を自励型びびり振動制御部２１に出力する。
　加工不良の要因が強制型びびり振動であると判定された場合、信号取得部２０は方策信号を強制型びびり振動制御部２２に出力する。加工不良の要因が工具たわみであると判定された場合、信号取得部２０は方策信号を工具たわみ制御部２３に出力する。
　加工不良の要因が工具摩耗であると判定された場合、信号取得部２０は方策信号を工具摩耗制御部２４に出力する。加工不良の要因が駆動軸摩擦であると判定された場合、信号取得部２０は方策信号を駆動軸摩擦制御部２５に出力する。
　自励型びびり振動制御部２１は、検出信号と駆動軸状態信号と加工条件と動特性情報と加工プロセス情報を用いて、自励型びびり振動を抑制するための主軸回転数Ｓと工具軸方向切り込み量ａｐを算出する。
　具体的には、自励型びびり振動制御部２１は、実施の形態１のステップＳ１３－１で述べた方法により自励型びびり振動の安定限界線を算出し、不良検出時の主軸回転数に対して最も近い安定ポケットｓｐを選択する。選択された安定ポケットｓｐにおいて、最大の工具軸方向切り込み量ａｐおよび当該工具軸方向切り込み量ａｐに対応する主軸回転数Ｓを補正量として算出する。
　強制型びびり振動制御部２２は、検出信号と駆動軸状態信号と加工条件と動特性情報と加工プロセス情報を用いて、強制型びびり振動を抑制するための主軸回転数Ｓを算出する。具体的には、任意の周波数ωにおける動特性行列［Ｇ（ｉω）］と切削ベクトル［Ｆ（ｉω）］から機械構造の振動変位｜［Ｇ（ｉω）］・［Ｆ（ｉω）］｜を算出する。
　次に、強制型びびり振動制御部２２は、振動変位が限界変位未満となる周波数であるω６を選択し、式（１７）を用いて主軸回転数Ｓ６を算出し、主軸回転数Ｓ６を補正量として出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　工具たわみ制御部２３は、加工条件と駆動軸状態信号と動特性情報と加工プロセス情報を用いて、工具たわみを抑制するための主軸回転数Ｓと工具半径方向切り込み量ａｅを算出する。具体的には、工具たわみ制御部２３は、実施の形態１のステップＳ１３－３で述べた方法により各主軸回転数Ｓと各工具半径方向切り込み量ａｅの組み合わせに対してそれぞれ工具たわみを算出する。そして、工具たわみ制御部２３は、工具たわみ量が限界たわみ量未満となる主軸回転数Ｓと工具半径方向切り込み量ａｅの組み合わせを、主軸回転数Ｓ７と工具半径方向切り込み量ａｅ１として選択する。
　工具たわみ制御部２３は、選択された組み合わせのうち、下記式（１８）から得られる材料除去率ＭＭＲが最大になる組み合わせを探索し、補正量として算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　上式において、ｆ：１刃あたり送り量、Ｎ：工具刃数、Ｓ７：主軸回転数、ａｐ：工具軸方向切り込み量、ａｅ１：工具半径方向切り込み量である。なお、材料除去率が最大になる主軸回転数Ｓと工具半径方向切り込み量ａｅの組み合わせ探索は数値シミュレーションによって得られる探索解を用いてもよい。
　工具摩耗制御部２４は、加工プロセス情報と内部に予め設定されている工具摩耗制御モデルによって、工具摩耗による加工不良を抑制するための送り速度を算出する。図９は本発明の実施の形態２に係る工具摩耗制御モデルの一例を示す図である。図９の縦軸は送り速度Ｆである。図９の横軸は工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔである。図９では、工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔが工具未使用時の値Ｋｃｔ１から工具寿命到達時の値Ｋｃｔ６に変化する間に設定する送り速度Ｆとの対応関係を表す。
　工具摩耗制御部２４は、加工プロセス情報から得られる工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔに対応する送り速度Ｆを図９の工具摩耗制御モデルを用いて算出し、補正量として出力する。なお、工具摩耗制御モデルは図９に限定されるものではなく、工具回転方向の比切削抵抗Ｋｃｔの関数として送り速度を算出する数理モデルを用いてもよい。送り速度の代わりに、主軸回転数Ｓ、工具軸方向切り込み量ａｐまたは工具半径方向切り込み量ａｅであってもよい。
　駆動軸摩擦制御部２５は、駆動軸の各加減速位置および各軸反転位置に対応する摩擦モデルを有する。駆動軸摩擦制御部２５は、駆動軸状態信号を用いて、現在の駆動軸の位置に対応する摩擦モデルを選択し、補正量として出力する。
　補正量出力部２６は、自励型びびり振動制御部２１、強制型びびり振動制御部２２、工具たわみ制御部２３、工具摩耗制御部２４または駆動軸摩擦制御部２５のいずれかで算出された補正量を制御部へ出力する。
以上説明したように、本実施の形態２は、方策決定部７ａで判定された加工不良の要因に応じて、補正量算出部８ａが制御則を切り替える構成である。すなわち、数値制御装置２ａが、加工不良の要因に応じて補正量を直接選択するのではなく、補正量を算出する制御則を選択することで、加工状態量の値に応じて補正量の値を算出することができる。
　したがって、本実施の形態２の数値制御装置２ａは加工不良が発生した場合に自励型びびり振動、強制型びびり振動、工具たわみ、工具摩耗、駆動軸摩擦のいずれかに対応した制御則を選択することで、精度よく加工不良を低減することができる。
　実施の形態３．
　実施の形態１および２では、乖離度に基づいて加工不良の要因を判定する構成について説明した。本実施の形態３では乖離度に加えて作業者の入力に基づいて加工不良の要因選択を補正する構成について説明する。
　図１０は本発明の実施の形態３に係る数値制御装置２ｂの構成を示すブロック図である。なお、図１０では、図７に示した実施の形態１の構成要素と同一ないしは同等である構成要素には同一の符号が付されている。ここでは、本実施の形態３に関わる部分を中心に説明する。
　数値制御装置２ｂは、検出部４、動特性情報記憶部５、加工プロセス情報記憶部６、方策決定部７ｂ、補正量算出部８、制御部９および入力部２７を備える。また、工作機械１はセンサ３および工具１０を備え、ワーク１１が配置されている。
　入力部２７は作業者の入力を受けて後述の方策決定部７ｂに選択補正係数Ｑ１～Ｑ５を出力する。入力部２７には作業者によって自励型びびり振動、強制型びびり振動、工具たわみ、工具摩耗、駆動軸摩擦それぞれについて優先度Ｐ１～Ｐ５が入力される。
　入力部２７は作業者によって入力された優先度Ｐ１～Ｐ５に応じて、自励型びびり振動、強制型びびり振動、工具たわみ、工具摩耗、駆動軸摩擦に対応する選択補正係数Ｑ１～Ｑ５を出力する。優先度Ｐ１～Ｐ５は例えば１以上の整数として入力することができる。選択補正係数Ｑ１～Ｑ５は例えば式（１９）によって決定することができる。なお、式（１９）においてｎ＝１～５である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
 　なお、優先度Ｐ１～Ｐ５は上記の設定範囲に限定されない。さらに、作業者が直接入力する優先度Ｐ１～Ｐ５を選択補正係数Ｑ１～Ｑ５として用いてもよい。
　方策決定部７ｂは、動特性情報記憶部５から出力された動特性情報と、加工プロセス情報記憶部６から出力された加工プロセス情報と、制御部９から出力された加工条件とを入力とする。さらに、検出部４から出力された検出信号と駆動軸状態信号と、入力部２７から出力された選択補正係数Ｑ１～Ｑ５を入力とする。検出信号または駆動軸状態から加工不良の発生を判定した場合に、加工不良の要因を選択し、選択結果を方策信号として補正量算出部８に出力する。
　方策決定部７ｂは、さらに方策信号に加え、動特性情報と加工プロセス情報と加工条件と駆動軸状態信号と検出信号を出力する。方策決定部７ｂは、加工不良の要因選択の過程で、方策決定部７ａが乖離度Ｄｎを算出した方法と同様の方法で加工不良の要因毎に優先度補正前乖離度Ｌ１～Ｌ５を算出する。そして、それぞれの優先度補正前乖離度Ｌ１～Ｌ５に対して選択補正係数Ｑ１～Ｑ５を乗じた値である乖離度Ｄｎ＝Ｌｎ×Ｑｎ（ｎ＝１～５）の最大値である乖離度に対応する加工不良の要因を選択する。
　以上説明したように、本実施の形態３は作業者の入力に基づいて方策決定部７ｂにおける乖離度Ｄｎ＝Ｌｎ×Ｑｎ（ｎ＝１～５）を補正する構成である。このため、本実施の形態３の数値制御装置２ｂは、作業者の判断に基づいて効果的な対策を優先的に講じることができる。
　実施の形態４．
　実施の形態３では、作業者の入力によって加工不良の要因選択を補正する構成について説明した。本実施の形態４では、加工履歴に基づいて加工不良の要因選択を補正する構成について説明する。
　図１１は本発明の実施の形態４に係る数値制御装置２ｃの構成を示すブロック図である。なお、図１１では、図７に示した実施の形態２の構成要素と同一ないしは同等である構成要素には同一の符号が付されている。ここでは、本実施の形態４に関わる部分を中心に説明する。
　数値制御装置２ｃは、検出部４、動特性情報記憶部５、加工プロセス情報記憶部６、方策決定部７ｃ、補正量算出部８、制御部９および加工履歴記憶部２８を備える。また、工作機械１はセンサ３および工具１０を備え、ワーク１１が配置されている。
　加工履歴記憶部２８は、後述の方策決定部７ｃにおける加工不良の要因選択の結果を記録するとともに、内部に記録した加工不良の選択履歴から選択補正係数を方策決定部７ｃに出力する。具体的には、加工履歴記憶部２８は、方策決定部７ｃが過去に選択した自励型びびり振動、強制型びびり振動、工具たわみ、工具摩耗、駆動軸摩擦のそれぞれの回数をＨ１～Ｈ５として記憶し、式（２０）から加工履歴選択補正係数Ｒｎを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　方策決定部７ｃは、動特性情報記憶部５から出力された動特性情報と、加工プロセス情報記憶部６から出力された加工プロセス情報と、制御部９から出力された加工条件とを入力とする。さらに、検出部４から出力された検出信号と駆動軸状態信号と、加工履歴記憶部２８から出力された加工履歴選択補正係数Ｒｎを入力とする。そして、検出信号または駆動軸状態信号から加工不良の発生を判定した場合に、加工不良の要因を選択し、選択結果を方策信号として補正量算出部８に出力する。
　方策決定部７ｃは、さらに方策信号に加え、動特性情報と加工プロセス情報と加工条件と駆動軸状態信号と検出信号を補正量算出部８に出力する。さらに、方策決定部７ｃは加工履歴記憶部２８に方策信号を出力する。
　方策決定部７ｃは、加工不良の要因選択の過程で、方策決定部７ａが乖離度Ｄｎを算出した方法と同様の方法で加工不良の要因毎に履歴補正前乖離度Ｊ１～Ｊ５を算出する。そして、それぞれの乖離度に対して加工履歴選択補正係数Ｒ１～Ｒ５を乗じた値である乖離度Ｄｎ＝Ｊｎ×Ｒｎ（ｎ＝１～５）の最大値である乖離度に対応する加工不良の要因を選択する。
　以上説明したように、本実施の形態４は加工履歴に基づいて方策決定部７ｃにおける乖離度を補正する構成である。このため、本実施の形態４の数値制御装置２ｃは、工作機械１で発生した加工履歴に基づいて効果的な対策を優先的に講じることができる。
　以上に、本発明の実施の形態１～４について説明したが、本発明は上記実施の形態の範囲に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記実施の形態を適宜変更することができる。また、説明してきた実施の形態の構成は、必要に応じて、組み合わせて使用することもできる。
１　工作機械、２、２ａ、２ｂ、２ｃ　数値制御装置、４　検出部、５　動特性情報記憶部、６　加工プロセス情報記憶部、７、７ａ、７ｂ、７ｃ　方策決定部、８、８ａ　補正量算出部、９　制御部、１０　工具、１１　ワーク、１２　加工条件、２７　入力部、２８　加工履歴記憶部、Ｄ１　自励型びびり振動の乖離度、Ｄ２　強制型びびり振動の乖離度、Ｄ３　工具たわみの乖離度、Ｄ４　工具摩耗の乖離度、Ｄ５　駆動軸摩擦の乖離度、Ｘｎ　加工状態量。

Claims (7)

  1. 　工作機械に発生する切削力を取得する検出部と、
    　加工条件に応じて制御量を算出し前記工作機械の駆動軸を制御する制御部と、
    　工具またはワークの動特性情報を加工条件に対応させて記憶する動特性情報記憶部と、
    　前記工具と前記ワークの間に生じる加工プロセスを表す加工プロセス情報を前記加工条件に対応させて記憶する加工プロセス情報記憶部と、
    　前記切削力または前記工作機械の駆動軸状態から加工不良の発生を検知したとき、前記加工不良の要因に対応する乖離度を算出し、算出した複数の前記乖離度の大小を比較して発生を検知した前記加工不良の要因を決定する方策決定部と、
    　前記方策決定部が決定した前記加工不良の要因に応じて前記制御量に対する補正量を算出し、前記補正量を前記制御部に出力する補正量算出部と
    を備えた数値制御装置。
  2. 　前記方策決定部は、前記加工不良の発生を検知したとき、前記動特性情報、前記加工プロセス情報、前記切削力、前記加工条件および前記駆動軸状態のうち少なくともひとつに基づき、前記加工不良の要因に対応する加工状態量を取得し、前記加工不良の要因に対応する加工状態量を用いて前記加工不良の要因毎に前記乖離度を算出することを特徴とする請求項１に記載の数値制御装置。
  3. 　前記方策決定部は、複数の前記乖離度の中から値の大きい順にＮ個（Ｎ＜Ｍ（Ｎは１以上の整数、Ｍは前記乖離度の数））の前記乖離度を選択し、選択したＮ個の前記乖離度に対応するＮ個の前記加工不良の要因を検知された前記加工不良の要因を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の数値制御装置。
  4. 　前記補正量算出部は、前記加工不良の要因に対して補正量を算出する制御則を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の数値制御装置。
  5. 　前記加工不良の要因に対して優先度の入力が可能な入力部をさらに備え、前記方策決定部は入力された前記優先度に基づいて前記乖離度を補正することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の数値制御装置。
  6. 　加工履歴を記憶する加工履歴記憶部を備え、前記方策決定部は、前記加工履歴に基づいて前記乖離度を補正することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の数値制御装置。
  7. 　複数種類の前記加工不良の要因は、自励型びびり振動、強制型びびり振動、工具たわみ、工具摩耗および駆動軸摩擦のうちのいずれかひとつを含むことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の数値制御装置。
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