WO2019053837A1 - 工作機械の監視システム - Google Patents

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WO2019053837A1
WO2019053837A1 PCT/JP2017/033242 JP2017033242W WO2019053837A1 WO 2019053837 A1 WO2019053837 A1 WO 2019053837A1 JP 2017033242 W JP2017033242 W JP 2017033242W WO 2019053837 A1 WO2019053837 A1 WO 2019053837A1
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monitoring system
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degradation
motor
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French (fr)
Inventor
中村　明博
見多 出口
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23C—MILLING
    • B23C9/00—Details or accessories so far as specially adapted to milling machines or cutter
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K20/00—Non-electric welding by applying impact or other pressure, with or without the application of heat, e.g. cladding or plating
    • B23K20/12—Non-electric welding by applying impact or other pressure, with or without the application of heat, e.g. cladding or plating the heat being generated by friction; Friction welding
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/09—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form

Definitions

  • the present invention relates to a monitoring system for estimating the deterioration state of a tool used in a machine tool mounted with a motor, such as a milling machine and a friction stir welding apparatus (hereinafter, FSW apparatus).
  • Patent Document 1 discloses a method of estimating a tool state focusing on changes in the frequency spectrum of a motor mounted on a machine tool.
  • the frequency component resulting from the number of rotations of the main spindle motor is removed, and the spectrum is averaged in a predetermined frequency range.
  • the average value of the spectrum is compared with a threshold, and if it is above the threshold, it is estimated that an abnormality has occurred in the tool.
  • Patent Document 1 since the motor current value during cutting in the horizontal direction with respect to the object to be cut is used, the influence of the disturbance is reflected on the motor current value, and there is a possibility that the state can not be estimated correctly. For example, regardless of the state of the tool, chattering (disturbance) caused by cutting conditions causes various frequency spectra to be generated for motor current values. If a chattery spectrum occurs in the focused frequency range, it may be judged as an anomaly even if an anomaly does not occur in the tool. Although the above-mentioned contents take the machine tool of a cutting system as an example, it is thought that the same problem arises also about FSW apparatus.
  • the present invention has been made to solve the problems of the prior art as described above.
  • an object of the present invention is to provide a monitoring system for a machine tool which can estimate the state of a tool without being affected by disturbances caused by processing conditions or the like.
  • a monitoring system for a machine tool comprises: a spindle motor for rotating a tool for processing a workpiece; a vertical direction motor for moving the tool or the workpiece in the rotational axis direction of the tool; A machine tool provided with a horizontal direction motor for moving the tool or the work in a direction orthogonal to the rotation axis of the tool; and operation information of the spindle motor when the machine tool processes the work with the tool And a tool degradation state estimation device for estimating the degradation state of the tool on the basis of the tool, wherein the tool degradation state estimation device is the operation information when the tool is in a no-load process, or And estimating the degradation state of the tool based on the operation information when the tool is in the vertical processing step, and It is based on the operation information when in the process and shall not estimate the deterioration state of the tool.
  • a monitoring system for a machine tool capable of improving the state estimation accuracy by estimating a tool state without using data of only horizontal processing which is likely to generate disturbances. Can be provided.
  • the present invention it is possible to notify the worker of the machine tool of the appropriate timing of tool replacement, so it is possible to expect loss cost reduction due to unplanned stop of the device and quality degradation and quality stabilization.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram of a first embodiment.
  • the flowchart showing the flow of a process of a horizontal process data exclusion part The flowchart showing the flow of another process of a horizontal process data exclusion part.
  • the flowchart showing the flow of a process of a feature-value calculation part The flowchart showing the flow of a process of a degradation estimation part.
  • FIG. 6 is a system configuration diagram of a second embodiment.
  • 10 is a flowchart showing the flow of the entire process of the second embodiment.
  • FIG. 7 is a system configuration diagram of a third embodiment.
  • FIG. 10 is a system configuration diagram of a fourth embodiment.
  • the monitoring system according to the first embodiment of the present invention will be described by taking a case where a machine tool to be monitored is a milling machine as an example.
  • the monitoring system of the present embodiment estimates the state of a tool 10 such as a cutting tool mounted on a machine tool without using data during horizontal processing that is prone to disturbance.
  • the machining process for the object to be machined can be roughly divided into three.
  • One eye is a no-load process in which the tool 10 and the work 20 are separated and the tool 10 is rotating with no load (FIG. 1A). In this process, the tool 10 is moving toward a predetermined processing position or waiting for processing.
  • the second is a vertical machining process in which the tool 10 digs the workpiece 20 in the vertical direction, and is a vertical machining process in which the direction of the rotation axis of the tool 10 coincides with the cutting direction (FIG. 1B).
  • the tool 10 or the work 20 is moved to dig the work 20 to a predetermined depth determined by the operator.
  • the third is a horizontal machining process in which the tool 10 machines the workpiece 20 in the horizontal direction, which is a horizontal machining process in which the direction of the rotation axis of the tool 10 is orthogonal to the cutting direction (FIG. 1C).
  • the tool 10 or the workpiece 20 is moved to cut the workpiece 20 into a shape defined by the operator.
  • vertical direction is performed simultaneously shall be included in a horizontal process process.
  • FIG. 2 shows time-series data of motor current values when a straight line is cut by rotating the tool 10 with the spindle DC motor 2, and A to C in the figure correspond to the respective steps of FIGS. .
  • a no-load step and the B vertical processing step although there is a change in current value associated with processing, no other large change in current value is observed.
  • the current value is largely changed although the straight line is cut at the same speed, the same depth, and the same rotation number. This is because chattering occurs during cutting. That is, when cutting / joining in the horizontal direction, it is shown that disturbance information other than the state of the tool 10 is also added to the motor current value (motor operation information).
  • the tool deterioration state is estimated using only the information obtained in the no-load process and the vertical processing process.
  • the configuration of the monitoring system of this embodiment will be described in detail below.
  • FIG. 3 shows a configuration of the milling machine 1 which is a monitoring target of the monitoring system of the present embodiment, and a functional block diagram of the tool deterioration state estimation device 12.
  • the tool degradation state estimation device 12 is represented by a functional block diagram, but the actual tool degradation state estimation device 12 is an arithmetic device such as a CPU, a main storage device such as a semiconductor memory, an auxiliary storage device such as a hard disk , And hardware such as a communication device, and the arithmetic device executes the program stored in the main storage device while referring to the database stored in the auxiliary storage device, as shown in FIG.
  • Each function is realized. Below, it demonstrates, abbreviate
  • the machine tool is a milling machine will be described below, even when the monitoring target is an FSW device, monitoring can be performed by the tool degradation state estimation device 12 having the same configuration.
  • the milling machine 1 includes a spindle DC motor 2 for rotating the tool 10, a Z-axis motor 3 for changing the height of the tool 10, and an X-axis motor 4 for moving the stage on which the workpiece 20 is mounted.
  • a Y-axis motor 5 is installed.
  • the deterioration of the tool 10 is estimated based on the current value of the main shaft DC motor 2.
  • the spindle motor current value during cutting of the workpiece 20 is measured by a current sensor (not shown) and input to the tool deterioration state estimation device 12.
  • the spindle motor current value input to the tool deterioration state estimation device 12 is first input to the horizontal processing data exclusion unit 6, and based on the vertical processing signal described later, the no-load process shown in FIG. 1A and FIG. 1B. Extract the vertical processing steps shown.
  • the extracted time-series data of no-load process and vertical processing process is input to feature quantity calculation unit 7, and as a result of basic statistics and frequency analysis, feature quantities such as values obtained by converting waveform features into dummy variables Output.
  • the feature quantity finally calculated is input to the degradation estimation unit 8 to estimate the degradation state of the tool 10.
  • the output deterioration state is input to the notification device 9, converted into visual information, audio information, and the like, and notified to a worker of the milling machine through a display, a speaker, and the like.
  • the tool deterioration state estimation device 12 may be incorporated in the control device of the machine tool, or may be installed as a separate device from that of the machine tool.
  • the horizontal processing data exclusion unit 6 acquires vertical processing signal information and motor operation information (S41).
  • the processing signal in the vertical direction is processing position information Pp in the Z-axis direction that can be acquired from the NC control device that controls the milling machine
  • the motor operation information is the spindle motor current value Idc of the spindle DC motor 2.
  • the processing position is determined in S42 and S43.
  • time-series data of the spindle motor current value Idc is stored as no load (S44).
  • time series data of spindle motor current value Idc is saved as vertical processing ( S45). Then, each time-series data is transmitted to the feature quantity calculation unit (S46).
  • the horizontal processing data exclusion unit 6 acquires vertical processing signal information and motor operation information (S51).
  • the vertical direction processing signals are Z-axis motor U phase and V phase current values (Iu, Iv), and the motor operation information is the spindle motor current value Idc of the spindle DC motor 2.
  • time-series data of the spindle motor current value Idc is stored as no load time (S54), while if the average of the spindle motor current value Idc is equal to or more than the threshold
  • the time series data of the spindle motor current value Idc is stored as vertical processing (S55).
  • each data is transmitted to the feature amount calculation unit (S56)
  • S61 the time series data of the no-load process and the vertical processing process extracted by the horizontal processing data exclusion unit 6 is input to the feature quantity calculation unit 7 (S61), basic statistical quantities are calculated for the entire data. (S62).
  • a specific frequency spectrum may be calculated by frequency analysis, or the overshoot amount of the waveform or the transient waveform shape may be dummy variable. Note that at least one feature amount may be calculated, and a plurality of feature amounts may be calculated for one time series data.
  • one or more feature quantities are input in advance to a mathematical expression that has been constructed in advance, and is output as a continuous numerical value indicating the degradation state of the tool 10.
  • the continuous numerical value is, for example, "5" when the distance that the tool 10 can cut before breakage is estimated to be 5 m, and "10" when the time until breakage is estimated to be 10 minutes. It is.
  • the worker can grasp the state of the tool 10 of the machine tool in real time, and the tool 10 can be exchanged at an appropriate time. Loss cost reduction due to quality deterioration and quality stabilization can be realized.
  • a monitoring system will be described with reference to FIGS. 9 and 10.
  • the present embodiment differs from the first embodiment in that a model such as a mathematical expression or a cluster used for the deterioration estimation unit 8 and an estimation method update unit 13 for updating an algorithm in real time are added.
  • a model such as a mathematical expression or a cluster used for the deterioration estimation unit 8 and an estimation method update unit 13 for updating an algorithm in real time are added.
  • the common points with the first embodiment will not be repeatedly described.
  • the estimation method update unit 13 adds new information based on the output of the feature quantity calculation unit 7 that can be acquired in real time and tool state information (discrete and continuous state quantity information of the tool 10 illustrated in FIG. 7 and FIG. 8). Create a model to estimate the tool degradation condition. Then, based on the model, the model parameters used in the deterioration estimation unit 8 and the model itself are updated.
  • FIG. 10 shows the relationship between the flow of the entire process of the second embodiment and the flow of the process of the estimation method update unit 13.
  • S101, S102, S103, and S104 correspond to the horizontal processing data exclusion unit 6, the feature value calculation unit 7, the deterioration estimation unit 8, and the notification device 9 in FIG. 9, and the processing content is the same as that of the first embodiment. .
  • the processing of the estimation method update unit 13 can be performed in parallel with the flow of S101 to S104.
  • the estimation method update unit 13 acquires the feature amount calculated in the feature amount calculation (S102), and holds the feature amount as data (S105).
  • tool state information is acquired and held (S106).
  • the tool state information may be, for example, a value obtained by checking or replacing the tool 10 at irregular intervals and evaluating the state of the tool 10 as a discrete state such as normal or abnormal.
  • S107 data synchronized with the time when the tool state is evaluated is linked without using all the data held in S105
  • only the linked data is for modeling. Perform processing to extract as data of
  • the tool replacement timing information is collected from manual input by the replacing worker, time information such as maintenance records, and the like. Then, the two tool state information and the feature amount data are linked (S107).
  • the objective variable at the time of modeling in S108 is degradation information of the tool 10, and the explanatory variable is a feature amount.
  • the model created here is periodically or irregularly compared with the model used in the deterioration estimation unit 8, and if updating is necessary, the model parameters are changed or the model itself is changed.
  • As a judgment criterion of the change of the model for example, the case where the change of the model parameter is equal to or more than the threshold or the case where the term of the mathematical expression increases or decreases can be considered.
  • the model for estimating the deterioration state can be updated as needed compared to the first embodiment, the state estimation accuracy can be improved.
  • a monitoring system according to a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
  • the motor for rotating the tool 10 is the spindle AC motor 2a
  • the inverter 11 for driving it is installed
  • the information input to the tool deterioration state estimation device 12 is acquired from the inverter
  • the point is different from the first embodiment.
  • the common points with the first embodiment will not be repeatedly described.
  • the tool deterioration state estimation device 12 of the present embodiment estimates the deterioration state of the tool 10 based on the information from the inverter 11. Therefore, in S41 of FIG. 4 and S51 of FIG. 5 representing the processing flow of the horizontal processing data exclusion unit 6, instead of the DC spindle motor current value Idc, whether it is the spindle motor current value of any phase of UVW of the motor Signals used in motor control (position command, rotational speed command, motor torque command, D axis current command, Q axis current command, D axis voltage command, Q axis voltage command, three phase voltage and current command, command value mentioned above
  • An actual measurement value (feedback value) corresponding to the difference between the command value and the actual measurement value, a proportional element, an integrator, a differentiator, and the like that constitute the controller are used as motor operation information.
  • a threshold is set according to the above-described motor operation information, and appropriate determination is performed. If a plurality of pieces of motor operation information are input, one variable may be selected and determined from the information, or the determination may be performed by combining a plurality of variables.
  • the degradation state of the tool 10 can be estimated even if the motor for rotating the tool 10 is not a DC motor.
  • a monitoring system will be described with reference to FIG.
  • at least one ammeter or voltmeter is installed on the three-phase wiring of the inverter 11 without directly acquiring information input to the tool degradation state estimation device 12 from the inverter, and the information is converted by the information conversion unit 14
  • This embodiment is different from the third embodiment in that it is converted and input to the tool deterioration state estimation device 12. In the following, the common points with the third embodiment will not be repeatedly described.
  • the information conversion unit 14 DQ-converts the acquired current values and voltage values of the three phases, and the motor control signal generated by the inverter 11 using the motor and the inverse model of motor control (described in the third embodiment) Calculate data similar to).
  • the same situation as acquiring data from the inverter 11 can be created even if the information can not be acquired from the inverter 11, so the motor for rotating the tool 10 Is not a direct current motor, the degradation state of the tool 10 can be estimated.
  • the present invention is not limited to the embodiments described above, but includes various modifications.
  • the embodiments described above are described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • control lines and information lines indicate what is considered to be necessary for the description, and not all control lines and information lines in the product are necessarily shown. In practice, almost all configurations may be considered to be mutually connected.

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Abstract

外乱の影響を抑制した信号から、ツール状態を高精度に推定する工作機械の監視システムを提供することを目的とする。このため、ワークを加工するツールを回転させる主軸モータと、前記ツールの回転軸方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる垂直方向モータと、前記ツールの回転軸と直交する方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる水平方向モータと、を備えた工作機械と、該工作機械が前記ツールで前記ワークを加工する際に、前記主軸モータの稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定するツール劣化状態推定装置と、を具備する監視システムであって、前記ツール劣化状態推定装置は、前記ツールが無負荷工程にあるときの前記稼動情報、または、前記ツールが垂直加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定し、前記前記ツールが水平加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいては前記ツールの劣化状態を推定しない監視システムとした。

Description

工作機械の監視システム
　本発明は、フライス盤や摩擦攪拌接合装置（以下、ＦＳＷ装置）など、モータを搭載した工作機械で用いられるツールの劣化状態を推定する監視システムに関する。
　工作機械には、機器故障による不動作時間の低減や、製造物の品質安定化を図るため、加工に用いるツールの状態を詳細に監視する必要性が増している。ツール状態の監視には、ツールに後付けしたセンサを用いて振動や音波などを取得し、ツール状態を推定する方法もあるが、センサの設置が物理的、コスト的に難しい場合も多い。
　そこで、工作機械に搭載されているモータやインバータからの出力情報を活かしてツール状態を推定する手段が提案されている。例えば、特許文献１では、工作機械に搭載したモータの周波数スペクトルの変化に着目したツール状態の推定方法が開示されている。
　具体的には、まず、送りモータ電流値の周波数スペクトルから、主軸モータの回転数に起因する周波数成分を除去し、あらかじめ定められた周波数範囲でスペクトラムを平均化する。次に、スペクトラムの平均値を閾値と比較し、閾値以上であればツールに異常が発生したという推定を行う。
特開平４－６３６６２
　しかしながら、特許文献１では、被切削物に対して水平方向に切削中のモータ電流値を用いるため、モータ電流値に外乱の影響が反映され、状態を正しく推定できない可能性がある。例えば、ツールの状態に関わらず、切削条件によって発生するビビリ（外乱）は、モータ電流値に対して様々な周波数スペクトルを発生させる要因となる。もし、注目した周波数範囲にビビリによるスペクトラムが発生すると、ツールに異常が発生してない場合でも、異常と判定してしまう可能性がある。前述した内容は、切削系の工作機械を例にしているが、ＦＳＷ装置についても同様の課題が発生すると考えられる。
　本発明は、以上のような従来技術の課題を検討し、これらの課題を解決するためになされたものである。
　従って、本発明の目的とすることころは、加工条件などにより発生する外乱の影響を受けず、ツールの状態を推定できる工作機械の監視システムを提供することにある。
　上記課題を解決するため、本発明の工作機械の監視システムは、ワークを加工するツールを回転させる主軸モータと、前記ツールの回転軸方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる垂直方向モータと、前記ツールの回転軸と直交する方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる水平方向モータと、を備えた工作機械と、該工作機械が前記ツールで前記ワークを加工する際に、前記主軸モータの稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定するツール劣化状態推定装置と、を具備する監視システムであって、前記ツール劣化状態推定装置は、前記ツールが無負荷工程にあるときの前記稼動情報、または、前記ツールが垂直加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定し、前記前記ツールが水平加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいては前記ツールの劣化状態を推定しないものとした。
　本発明によって得られる代表的な効果を簡単に説明すれば、外乱が発生しやすい水平加工のみのデータを用いずに、ツール状態を推定することで、状態推定精度を向上できる工作機械の監視システムを提供することができる。本発明を適用すれば、工作機械の作業員にツール交換の適切なタイミングを通知することができるため、装置の計画外停止や品質劣化によるロスコスト低減、品質安定化が期待できる。
フライス盤の無負荷時の加工工程を示す図。 フライス盤の垂直加工時の加工工程を示す図。 フライス盤の水平加工時の加工工程を示す図。 主軸ＤＣモータを搭載したフライス盤において、切削中の電流値変化を表したグラフ。 実施例１のシステム構成図。 水平加工データ除外部の処理の流れを表したフローチャート。 水平加工データ除外部のもうひとつの処理の流れを表したフローチャート。 特徴量算出部の処理の流れを表したフローチャート。 劣化推定部の処理の流れを表したフローチャート。 劣化推定部のもうひとつの処理の流れを表したフローチャート。 実施例２のシステム構成図。 実施例２の全体の処理の流れを表したフローチャート。 実施例３のシステム構成図。 実施例４のシステム構成図。
　以下、本発明の代表的な実施例について詳細に説明する。
　監視対象の工作機械がフライス盤である場合を例に、本発明の実施例１の監視システムを説明する。本実施例の監視システムは、外乱が発生しやすい水平加工中のデータを用いずに、工作機械に装着された切削工具等のツール１０の状態を推定するものである。
　はじめに、フライス盤の基本的な加工工程と、各加工工程への外乱の影響について述べる。加工対象物（ワーク２０）に対する加工工程は、大まかに３つに分割できる。
　１つの目は、ツール１０とワーク２０が離れており、ツール１０が無負荷で回転している無負荷工程である（図１Ａ）。この工程は、ツール１０が所定の加工位置に向けて移動しているか、加工を待っている状態である。
　２つ目は、ツール１０がワーク２０を垂直方向に掘り込む垂直加工工程であり、ツール１０の回転軸の方向と切削方向が一致する垂直加工工程である（図１Ｂ）。この工程では、ツール１０またはワーク２０を移動させて、作業者が定めた所定の深さまでワーク２０を掘り込む工程である。
　３つ目は、ツール１０がワーク２０の水平方向の加工を行う水平加工工程であり、ツール１０の回転軸の方向と切削方向が直交する水平加工工程である（図１Ｃ）。この工程では、ツール１０またはワーク２０を移動させて、作業者が定めた形状にワーク２０を切削する。なお、水平加工工程には、垂直方向の加工が同時行われる場合も含むものとする。
　次に、加工工程ごとのモータ電流値の変化を図２に示す。図２は主軸ＤＣモータ２でツール１０を回転させて、直線を切削した際のモータ電流値の時系列データであり、図中のＡ～Ｃは図１Ａ～Ｃの各工程に対応している。図が示す通り、Ａ無負荷工程と、Ｂ垂直加工工程では、加工に伴う電流値の変化はあるが、それ以外の大きな電流値の変化は見られない。
　一方で、Ｃ水平方向加工工程においては、直線を同一速度、同一深さ、同一回転数で切削しているにも関わらず、電流値が大きく変化している。この原因は、切削中にビビリが発生しているためである。つまり、水平方向に切削／接合する場合には、ツール１０の状態以外の外乱情報もモータ電流値（モータ稼動情報）に付加されることを示している。
　そのため、本実施例の監視システムでは、無負荷工程と垂直加工工程で得られる情報のみを用いてツール劣化状態を推定する。以下、本実施例の監視システムの構成を詳細に説明する。
　図３は、本実施例の監視システムの監視対象であるフライス盤１の構成と、ツール劣化状態推定装置１２の機能ブロック図を示すものである。ここでは、ツール劣化状態推定装置１２を機能ブロック図で表現しているが、実際のツール劣化状態推定装置１２は、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、ハードディスク等の補助記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えたものであり、補助記憶装置に記録されたデータベースを参照しながら、主記憶装置に記憶されたプログラムを演算装置が実行することで、図３に示す各機能を実現するものである。以下では、このような周知動作等を適宜省略しながら説明する。なお、以下では、工作機械がフライス盤である例を説明するが、監視対象がＦＳＷ装置である場合でも同一構成のツール劣化状態推定装置１２で監視が可能である。
　ここに示すように、フライス盤１には、ツール１０を回転させる主軸ＤＣモータ２と、ツール１０の高さを変えるＺ軸モータ３と、ワーク２０を載置したステージを移動させるＸ軸モータ４、Ｙ軸モータ５が設置されている。
　本実施例では、ツール１０の劣化を主軸ＤＣモータ２の電流値に基づいて推定する。ワーク２０の切削加工中の主軸モータ電流値は、図示しない電流センサで計測され、ツール劣化状態推定装置１２に入力される。ツール劣化状態推定装置１２に入力された主軸モータ電流値は、まず、水平加工データ除外部６に入力され、後述する垂直方向加工信号に基づいて、図１Ａに示す無負荷工程と、図１Ｂに示す垂直加工工程を抽出する。
　次に、抽出した無負荷工程と垂直加工工程の時系列データは、特徴量算出部７に入力され、基本統計量や周波数分析の結果、波形の特徴をダミー変数化した値などの特徴量を出力する。最後に算出された特徴量は、劣化推定部８に入力され、ツール１０の劣化状態を推定する。出力された劣化状態は通知装置９に入力され、視覚情報や音声情報などに変換され、ディスプレイやスピーカー等を介してフライス盤の作業員へ通知される。
　ここからは、図４、図５を用いて、ツール劣化状態推定装置１２での処理の詳細について述べる。なお、ツール劣化状態推定装置１２は工作機械の制御装置の中に組み込まれていても良いし、工作機械のとは別の装置として設置していても良い。
　まず、水平加工データ除外部６の処理の流れを２パターン説明する。
　図４に示す１つ目のパターンでは、処理を開始すると、水平加工データ除外部６は、垂直方向加工信号情報とモータ稼動情報を取得する（Ｓ４１）。ここでは、垂直方向加工信号を、フライス盤を制御するＮＣ制御装置から取得できるＺ軸方向の加工位置情報Ｐｐとし、モータ稼動情報を、主軸ＤＣモータ２の主軸モータ電流値Ｉｄｃとしている。
　データ入力後、Ｓ４２、Ｓ４３により加工位置を判定する。Ｚ軸位置が下降（ｄＰｐ／ｄｔ＜０）かつ正の位置（Ｐｐ＞０）にある場合（Ｓ４２）、無負荷時として主軸モータ電流値Ｉｄｃの時系列データを保存する（Ｓ４４）。一方、Ｚ軸位置が下降（ｄＰｐ／ｄｔ＜０）かつゼロおよび負の位置（Ｐｐ＜＝０）にある場合（Ｓ４３）、垂直加工時として主軸モータ電流値Ｉｄｃの時系列データを保存する（Ｓ４５）。そして、それぞれの時系列データを特徴量算出部へと送信する（Ｓ４６）。
　図５に示す２つ目のパターンでも、処理を開始すると、水平加工データ除外部６は、垂直方向加工信号情報とモータ稼動情報を取得する（Ｓ５１）。ここでは、垂直方向加工信号を、Ｚ軸モータＵ相、Ｖ相電流値（Ｉｕ，Ｉｖ）とし、モータ稼動情報を、主軸ＤＣモータ２の主軸モータ電流値Ｉｄｃとしている。
　データ入力後、Ｚ軸モータの電流実効値と位相の関係から、Ｚ軸位置が下降しているかを判断する（Ｓ５２）。ここで、Ｚ軸が下降する場合にはモータが逆回転するとし、モータ正回転時には電流値がＵ相、Ｖ相、Ｗ相の順で流れるものとする。次に、Ｚ軸が下降中と判断された場合には、主軸モータ電流値Ｉｄｃの瞬時値もしくは平均値が閾値以上か否かを判定（Ｓ５３）する。例えば、主軸モータ電流値Ｉｄｃの平均が閾値未満であれば無負荷時として主軸モータ電流値Ｉｄｃの時系列データを保存する（Ｓ５４）、一方、主軸モータ電流値Ｉｄｃの平均が閾値以上であれば垂直加工時として主軸モータ電流値Ｉｄｃの時系列データを保存する（Ｓ５５）。そして、それぞれのデータを特徴量算出部へと送信する（Ｓ５６）
　次に、図６を用いて、特徴量算出部７の処理の流れを述べる。水平加工データ除外部６で抽出された、無負荷工程と垂直加工工程の時系列データが特徴量算出部７に入力されると（Ｓ６１）、それぞれのデータ全体に対して基本統計量を算出する（Ｓ６２）。Ｓ６２では、基本統計量を算出するのに代えて、周波数解析によりある特定の周波数スペクトルを算出しても良いし、波形のオーバーシュート量や過渡的な波形形状をダミー変数化してもよい。なお、特徴量は少なくとも１つ算出すればよく、１つの時系列データに対して複数算出しても良い。
　最後に、劣化推定部８の構成について２つの例を示す。
　図７に示す１つ目の構成例では、劣化推定部８に１つの特徴量が入力された場合、閾値比較が行われ、正常の場合は「１」、異常の場合は「０」のようにツール状態を示す離散的なデータが出力される。また、複数の特徴量が劣化推定部８に入力された場合には、あらかじめ作成された複数のクラスタとの距離（ユークリッドなど）を判定し、Ａ、Ｂ、Ｃのような複数段階の離散的な評価を出力しても良い。
　図８に示す２つ目の構成例をでは、１つまたは複数の特徴量をあらかじめ構築しておいた数理式に入力することで、ツール１０の劣化状態を示す連続的な数値として出力する。なお、連続的な数値とは、例えば、ツール１０が折損までに切削できる距離が５ｍと推測される場合の「５」であり、折損までの時間が１０分と推測される場合の「１０」である。
　このように、本実施例の監視システムを用いれば、作業員は工作機械のツール１０の状態をリアルタイムで把握でき、ツール１０を適切な時間に交換することができるため、装置の計画外停止や品質劣化によるロスコスト低減、品質安定化を実現することができる。
　図９、図１０を用いて、本発明の実施例２の監視システムについて説明する。本実施例は、劣化推定部８に用いる数理式やクラスタなどのモデル、アルゴリズムをリアルタイムに更新する推定方法更新部１３を付加した点で実施例１と相違する。なお、以下では、実施例１との共通点は重複説明を省略する。
　推定方法更新部１３は、リアルタイムに取得できる特徴量算出部７の出力とツール状態情報（図７や図８に例示した、ツール１０の離散的および連続的な状態量情報）を元に、新たにツール劣化状態を推定するモデルを作成する。そして、そのモデルを元に、劣化推定部８で用いるモデルパラメータやモデル自体を更新する。
　図１０に、実施例２の処理全体の流れと、推定方法更新部１３の処理の流れの関係を示す。ここで、Ｓ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１０４は、図９の水平加工データ除外部６、特徴量算出部７、劣化推定部８、通知装置９に相当し、処理内容は実施例１と同じである。
　推定方法更新部１３の処理は、Ｓ１０１～Ｓ１０４のフローと平行して実施することができる。まず、推定方法更新部１３は、特徴量算出（Ｓ１０２）で算出した特徴量を取得し、その特徴量をデータとして保持する（Ｓ１０５）。その後、ツール状態情報を取得し保持する（Ｓ１０６）。ツール状態情報は例えば、不定期にツール１０を点検または交換し、そのツール１０の状態を正常、異常などの離散的な状態として評価した値であっても良い。このような状態量を利用する場合、Ｓ１０５で保持したデータ全てを用いずに、ツール状態を評価した時間に同期するデータだけをデータ紐付けし（Ｓ１０７）、紐付けしたデータのみをモデリングのためのデータとして抽出する処理を行う。
　また、ツール１０が切削した距離とツール交換のタイミングをツール状態情報とする場合には、まずＳ１０５に保存されたデータと同期する水平方向への移動距離（切削距離）を、フライス盤を制御するＮＣ制御装置より取得し保存する（Ｓ１０６）。そして、ツール交換がいつ行われたかを示す情報、例えば、交換した場合は「１」、交換していない場合は「０」、のような情報も、同じく保存する（Ｓ１０６）。ここで、ツール交換のタイミング情報は、交換する作業員による手動入力や、メンテナンス記録などの時刻情報などから情報を収集する。そして、前記２つのツール状態情報と特徴量データを紐付けする（Ｓ１０７）。
　さらに、各特徴量がツール交換からどの程度の距離を切削した際のデータであるかを明確にするため、切削距離の積分値を算出し、各特徴量に対してデータを追加する。この際、ツール交換が発生すると、積分値はリセットする。最後に、あらかじめ決められたデータ量になると、多変量解析や機械学習、ＡＩの各種手法を用いて、数理式やクラスタ、正常異常を判定する閾値などを作成（モデリング）する（Ｓ１０８）。
　Ｓ１０８でモデリングする際の目的変数はツール１０の劣化情報、説明変数は特徴量とする。ここで作成したモデルは、定期的もしくは不定期に劣化推定部８で用いられるモデルと比較され、更新が必要な場合にはモデルパラメータの変更やモデル自体の変更を行う。モデルの変更の判断基準としては、例えば、モデルパラメータの変化が閾値以上となった場合や、数理式の項が増減している場合などが考えられる。
　以上で説明した実施例２によれば、実施例１に比べて劣化状態を推定するモデルを随時更新することができるので、状態推定精度を向上することができる。
　図１１を用いて、本発明の実施例３の監視システムについて説明する。本実施例は、ツール１０を回転させるモータが主軸ＡＣモータ２ａである点、それを駆動するインバータ１１が設置される点、そしてツール劣化状態推定装置１２に入力される情報がインバータから取得される点で、実施例１と相違する。なお、以下では、実施例１との共通点は重複説明を省略する。
　本実施例のツール劣化状態推定装置１２は、インバータ１１からの情報により、ツール１０の劣化状態を推定する。そのため、水平加工データ除外部６の処理フローを表した図４のＳ４１や図５のＳ５１では、直流の主軸モータ電流値Ｉｄｃに代えて、モータのＵＶＷいずれかの相の主軸モータ電流値か、モータ制御で用いられる信号（位置指令、回転数指令、モータトルク指令、Ｄ軸電流指令、Ｑ軸電流指令、Ｄ軸電圧指令、Ｑ軸電圧指令、３相の電圧と電流指令、前述した指令値に対応する実測値（フィードバック値）、指令値と実測値との差、制御器を構成する比例器、積分器、微分器が出力値など）をモータ稼動情報として用いる。
　ここで、モータ稼動情報は１つだけではなく、複数入力しても良い。そして、図５のＳ５３では、上述したモータ稼動情報に応じて閾値を設定し、適切な判定を行う。もし、複数のモータ稼動情報を入力している場合は、その中から１つの変数を選択し判定を行っても良いし、複数の変数を組み合わせて判定を行っても良い。
　以上で説明したように、本実施例の監視システムを用いると、ツール１０を回転させるモータが直流モータでなくても、ツール１０の劣化状態を推定することができる。
　図１２を用いて、本発明の実施例４の監視システムについて説明する。本実施例は、ツール劣化状態推定装置１２へ入力する情報をインバータから直接取得せず、インバータ１１の３相配線に電流計や電圧計を少なくとも１つ設置し、その情報を情報変換部１４で変換してツール劣化状態推定装置１２に入力する点で実施例３と相違する。なお、以下では、実施例３との共通点は重複説明を省略する。
　情報変換部１４では、取得した３相の電流値や電圧値をＤＱ変換することや、モータやモータ制御の逆モデルを用いてインバータ１１で生成されるモータ制御信号（実施例３内で説明済み）に類似するデータを算出する。
　以上で説明したように、本実施例の監視システムを用いると、インバータ１１から情報を取得できない状態であっても、インバータ１１からデータを取得したと同じ状況を作れるため、ツール１０を回転させるモータが直流モータでなくても、ツール１０の劣化状態を推定することができる。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
１　フライス盤、２　主軸ＤＣモータ、２ａ　主軸ＡＣモータ、３　Ｚ軸モータ、４　Ｘ軸モータ、５　Ｙ軸モータ、６　水平加工データ除外部、７　特徴量算出部、８　劣化推定部、９　通知装置、１０　ツール、１１　インバータ、１２　ツール劣化状態推定装置、１３　推定方法更新部、１４　情報変換部、２０　ワーク

Claims (6)

  1. 　ワークを加工するツールを回転させる主軸モータと、前記ツールの回転軸方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる垂直方向モータと、前記ツールの回転軸と直交する方向に前記ツールまたは前記ワークを移動させる水平方向モータと、を備えた工作機械と、
    　該工作機械が前記ツールで前記ワークを加工する際に、前記主軸モータの稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定するツール劣化状態推定装置と、
    　を具備する監視システムであって、
    　前記ツール劣化状態推定装置は、
    　前記ツールが無負荷工程にあるときの前記稼動情報、または、前記ツールが垂直加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいて前記ツールの劣化状態を推定し、
    　前記前記ツールが水平加工工程にあるときの前記稼動情報に基づいては前記ツールの劣化状態を推定しないことを特徴とする監視システム。
  2. 　請求項１に記載の監視システムにおいて、
    　前記稼動情報とは、前記主軸モータの電流値の時系列データであることを特徴とする工作機械の監視システム。
  3. 　請求項１に記載の監視システムにおいて、
    　前記ツール劣化状態推定装置が推定する前記ツールの劣化状態は、前記ツールの状態を示す離散的なデータであることを特徴とする監視システム。
  4. 　請求項１に記載の監視システムにおいて、
    　前記ツール劣化状態推定装置が推定する前記ツールの劣化状態は、前記ツールの状態を示す連続的な数値であることを特徴とする監視システム。
  5. 　請求項３または４に記載の監視システムにおいて、
    　前記ツール劣化状態推定装置が、前記ツールの劣化を推定する際に用いるモデルやアルゴリズムを、前記工作機械の稼動中に随時更新することを特徴とする監視システム。
  6. 　請求項１に記載の監視システムにおいて、
    　さらに、前記ツール劣化状態推定装置が推定した前記ツールの劣化状態を、前記工作機械を扱う作業員に通知する通知装置を有することを特徴とする監視システム。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0436634A (ja) * 1990-05-31 1992-02-06 Ntn Corp 切削機械の制御装置
JPH08323584A (ja) * 1995-06-05 1996-12-10 Murata Mach Ltd 工具の摩耗補正装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0436634A (ja) * 1990-05-31 1992-02-06 Ntn Corp 切削機械の制御装置
JPH08323584A (ja) * 1995-06-05 1996-12-10 Murata Mach Ltd 工具の摩耗補正装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114670062A (zh) * 2022-05-31 2022-06-28 苏芯物联技术(南京)有限公司 一种钻孔刀具磨损状态实时检测方法及系统
CN114670062B (zh) * 2022-05-31 2022-08-23 苏芯物联技术(南京)有限公司 一种钻孔刀具磨损状态实时检测方法及系统

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