WO2021106346A1 - 旋盤、及び、旋盤システム - Google Patents
旋盤、及び、旋盤システム Download PDFInfo
- Publication number
- WO2021106346A1 WO2021106346A1 PCT/JP2020/036499 JP2020036499W WO2021106346A1 WO 2021106346 A1 WO2021106346 A1 WO 2021106346A1 JP 2020036499 W JP2020036499 W JP 2020036499W WO 2021106346 A1 WO2021106346 A1 WO 2021106346A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- temperature
- cooling device
- lathe
- temperature sensor
- built
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- 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
- B23Q1/00—Members which are comprised in the general build-up of a form of machine, particularly relatively large fixed members
- B23Q1/70—Stationary or movable members for carrying working-spindles for attachment of tools or work
-
- 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
- B23Q11/00—Accessories fitted to machine tools for keeping tools or parts of the machine in good working condition or for cooling work; Safety devices specially combined with or arranged in, or specially adapted for use in connection with, machine tools
- B23Q11/12—Arrangements for cooling or lubricating parts of the machine
-
- 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
-
- 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
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
- H02P29/00—Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors
- H02P29/02—Providing protection against overload without automatic interruption of supply
- H02P29/024—Detecting a fault condition, e.g. short circuit, locked rotor, open circuit or loss of load
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05K—PRINTED CIRCUITS; CASINGS OR CONSTRUCTIONAL DETAILS OF ELECTRIC APPARATUS; MANUFACTURE OF ASSEMBLAGES OF ELECTRICAL COMPONENTS
- H05K7/00—Constructional details common to different types of electric apparatus
- H05K7/20—Modifications to facilitate cooling, ventilating, or heating
Definitions
- the present invention relates to a lathe including a cooling device for cooling a spindle motor and a lathe system.
- An NC (numerical control) lathe that rotates the spindle at high speed with a built-in motor is known. If the temperature of the spindle rises too much, it affects the machining accuracy of the workpiece. Therefore, a cooling device that suppresses the temperature rise of the spindle is used. For example, the cooling device pumps cooling oil through a circulation path that passes near the built-in motor and dissipates heat from a radiator provided in the circulation path.
- the first temperature sensor is installed in the cooling oil discharge side pipe from which the cooling oil is discharged from the cooling tank that exchanges heat of the cooling oil, and the cooling oil is installed in the cooling tank.
- a second temperature sensor is installed on the cooling oil return pipe.
- the present invention discloses a lathe that can determine a failure of a cooling device without separately attaching a sensor that detects a failure of the cooling device, such as a sensor that detects the temperature of the cooling oil, and a lathe system. is there.
- the lathe of the present invention With a rotatable spindle, A spindle motor that has a built-in temperature sensor and rotates the spindle, A cooling device that cools the spindle motor, Failure to determine that the cooling device has failed if the change in the detected temperature exceeds the permissible range after it is determined that the detection temperature sequentially obtained by the built-in temperature sensor has become steady after the continuous machining of the workpiece is started. It has an aspect including a determination unit.
- the lathe system of the present invention is a lathe system including a lathe and a computer connected to the lathe.
- the lathe With a rotatable spindle, A spindle motor that has a built-in temperature sensor and rotates the spindle, A cooling device for cooling the spindle motor is provided.
- the cooling device fails. It has an aspect that includes a failure determination unit that determines that
- the present invention it is possible to provide a lathe and a lathe system capable of determining a failure of a cooling device without separately attaching a sensor for detecting the failure of the cooling device.
- FIG. 4A is a diagram showing an example of the temperature change of the built-in temperature sensor when the pump breaks down during continuous machining of the workpiece
- FIG. 4B shows the temperature change of the built-in temperature sensor when the fan breaks down during continuous machining of the workpiece. It is a figure which shows the example of. It is a figure which shows typically the example of determining the state of a lathe from the discrete data of the detection temperature.
- the lathe 1 includes a rotatable spindle 11, a spindle motor M1 for rotating the spindle 11, a cooling device 40 for cooling the spindle motor M1, and a failure.
- a determination unit U1 is provided.
- the spindle motor M1 has a built-in temperature sensor S1.
- the failure determination unit U1 has determined that the detection temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 has become steady after the continuous machining of the work W1 is started. Later, when the change in the detected temperature T1 (t) (for example, ⁇ T1 (t)) exceeds the permissible range (for example, the threshold value TH2), it is determined that the cooling device 40 has failed.
- Spindle motors may have a built-in temperature sensor to prevent seizure.
- This temperature sensor can be used as the above-mentioned built-in temperature sensor S1.
- the cooling device 40 When the cooling device 40 is operating normally, when continuous machining of the work W1 is started, the temperature of the spindle motor M1 begins to change, and after a certain period of time, the temperature of the spindle motor M1 becomes steady. If the cooling device 40 fails during continuous machining of the work W1, the temperature of the spindle motor M1 changes again and exceeds the permissible range (TH2).
- the change in the detection temperature T1 (t) ( ⁇ T1 (t)) is within the permissible range after the detection temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 becomes steady after the continuous machining of the work W1 is started.
- TH2 TH2
- the spindle includes a spindle that directly or indirectly acts on the work, such as a spindle that grips the work and a tool spindle that rotates together with a rotary tool.
- the spindle motor may be a motor cooled by a cooling device, may be a built-in motor, or may be a motor externally attached to the spindle.
- the cooling device includes an oil-cooled cooling device that discharges heat from the spindle motor by circulating cooling oil as a cooling medium, a water-cooled cooling device that discharges heat from the spindle motor by supplying cooling water as a cooling medium, and a cooling medium.
- a wind-cooled cooling device that discharges heat from the spindle motor by the flow of air, etc.
- the change in the detection temperature exceeding the permissible range is not limited to the change due to the increase in the detection temperature, and may be the change due to the decrease in the detection temperature.
- the failure determination unit U1 has a plurality of parts (for example, a pump) included in the cooling device 40 based on a change ( ⁇ T1 (t)) in the detected temperature T1 (t). Of 43) and the fan 44), the failed portion may be determined.
- the degree of contribution to cooling differs depending on the part, the temperature change of the spindle motor changes depending on the part. Therefore, in this embodiment, it is possible to provide a lathe capable of discriminating the failure part of the cooling device without separately attaching a sensor for detecting the failure of each part of the cooling device, and it is possible to suppress an increase in cost. it can.
- the lathe can notify, for example, the faulty part. This improves the convenience of the operator and facilitates the repair of the cooling device.
- the cooling device 40 may have a circulation path 41 of a cooling fluid F1 for cooling the spindle motor M1.
- the plurality of parts may include a pump 43 that circulates the cooling fluid F1 in the circulation path 41, and a fan 44 that promotes heat dissipation of the circulation path 41.
- the failure determination unit U1 has a case where the change ( ⁇ T1 (t)) of the detection temperature T1 (t) exceeding the allowable range (TH2) exceeds a predetermined determination criterion.
- the fan 44 It may be determined that the product is out of order.
- the change in the detected temperature T1 (t) when the pump 43 fails ( ⁇ T1 (t)) is the change in the detected temperature T1 (t) when the fan 44 fails ( ⁇ T1 (t)). Turned out to be larger than. Therefore, when the change ( ⁇ T1 (t)) of the detection temperature T1 (t) exceeding the permissible range (TH2) exceeds a predetermined determination criterion, it can be determined that the pump 43 is out of order, and the detection temperature T1 can be determined. When the change in (t) ( ⁇ T1 (t)) does not exceed the determination criterion, it can be determined that the fan 44 is out of order.
- the above aspect can provide a lathe capable of determining whether the pump is out of order or the fan is out of order without separately attaching a sensor for detecting the failure of the pump or the fan.
- the cooling fluid includes a liquid such as cooling oil and cooling water, a gas such as air, and the like.
- the lathe 1 may further include a second temperature sensor S2 that detects a temperature affected by the outside air temperature. Further, the main lathe 1 may further include a machine learning unit U2.
- the machine learning unit U2 has the detection temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1, the second detection temperature T2 (t) sequentially obtained by the second temperature sensor S2, and the said.
- the detection temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 and the first Based on the second detection temperature T2 (t) sequentially obtained by the two temperature sensors S2, a learning model LM for discriminating a failed portion in the cooling device 40 is generated.
- a value obtained from the detected temperature T1 (t) such as a change in the detected temperature T1 (t) (for example, ⁇ T1 (t)) is used for machine learning, a change in the second detected temperature T2 (t), or the like.
- a value obtained from the second detection temperature T2 (t) for machine learning is also included in the machine learning of the above aspect.
- the value input to the known neural network or the like used in the learning model is not limited to the detection temperature itself or the second detection temperature itself.
- a value obtained from the detection temperature T1 (t) such as a change in the detection temperature T1 (t) (for example, ⁇ T1 (t)) is input to a neural network or the like, or a second detection temperature T2 is used.
- a value obtained from the second detection temperature T2 (t) such as a change in (t) is input to the neural network or the like is also included.
- the detection temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 and the second detection temperature T2 (t) sequentially obtained by the second temperature sensor S2 are input.
- the determination result of the failed portion (for example, the pump 43 and the fan 44) among the plurality of portions included in the cooling device 40 may be output.
- the lathe system SY1 includes a lathe 1 and a computer 100 connected to the lathe 1.
- the lathe 1 includes a rotatable spindle 11, a spindle motor M1 for rotating the spindle 11, and a cooling device 40 for cooling the spindle motor M1.
- the spindle motor M1 has a built-in temperature sensor S1.
- the lathe system SY1 includes a failure determination unit U1 on at least one of the lathe 1 and the computer 100.
- the failure determination unit U1 determines that the detection temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 has become steady after the continuous machining of the work W1 is started, and then the change of the detection temperature T1 (t) ( When ⁇ T1 (t)) exceeds the permissible range (TH2), it is determined that the cooling device 40 is out of order. Therefore, this aspect can provide a lathe system capable of determining a failure of the cooling device without separately attaching a sensor for detecting the failure of the cooling device, and can suppress an increase in cost.
- the lathe 1 may further include a second temperature sensor S2 that detects a temperature affected by the outside air temperature.
- the lathe system SY1 may further include a machine learning unit U2.
- the machine learning unit U2 has the detection temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 and the second detection temperature sequentially obtained by the second temperature sensor S2.
- the detected temperature T1 sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 by machine learning based on T2 (t) and failure part information IN1 indicating a failed part among a plurality of parts included in the cooling device 40.
- a learning model LM for discriminating a failed portion in the cooling device 40 is generated. Therefore, in this aspect, it is possible to provide a lathe system capable of discriminating the failure part of the cooling device without separately attaching a sensor for detecting the failure of each part of the cooling device, and it is possible to suppress an increase in cost. Can be done.
- FIG. 1 schematically illustrates the configuration of a lathe system SY1 including a lathe 1 and a computer 100.
- the lathe 1 shown in FIG. 1 is an NC lathe including an NC (numerical control) device 70 that numerically controls the machining of the work W1, and is provided on the spindle base 10, the tool post 28, the drive device 30, the cooling device 40, and the exterior 2. It is equipped with an embedded temperature sensor 3, and the like.
- the control axis of the lathe 1 shown in FIG. 1 includes an X axis indicated by "X", a Y axis indicated by "Y", and a Z axis indicated by "Z".
- the Z-axis direction is a horizontal direction along the spindle center line AX1 which is the rotation center of the work W1.
- the X-axis direction is a horizontal direction orthogonal to the Z-axis.
- the Y-axis direction is a vertical direction orthogonal to the Z-axis. If the Z-axis and the X-axis intersect, they do not have to be orthogonal, and if the Z-axis and the Y-axis intersect, they do not have to be orthogonal, and the X-axis and the Y-axis do not intersect. If so, it does not have to be orthogonal. Further, the drawings referred to in the present specification merely show an example for explaining the present technology, and do not limit the present technology.
- the explanation of the positional relationship of each part is merely an example. Therefore, the present technology also includes reversing the left and right sides, reversing the rotation direction, and the like. Further, the same direction, position, etc. are not limited to exact matching, and include deviation from exact matching due to an error.
- the spindle base 10 shown in FIG. 1 is a general term for the spindle base 10A which is the front headstock and the headstock 10B which is the rear headstock. Therefore, the description of the spindle base 10 applies to both the headstock base 10A and the headstock base 10B.
- the spindle 11 and the built-in motor 20 are incorporated in the spindle 10.
- the built-in motor 20 is an example of the spindle motor M1.
- the lathe 1 shown in FIG. 1 is a spindle-moving lathe, and the spindle base 10 is movable in the Z-axis direction.
- the lathe may be a spindle fixed type lathe in which the spindle 10A does not move, or the spindle 10A may move in the Z-axis direction without the spindle 10B moving.
- the spindle 11 has a grip portion 12 such as a collet, and the grip portion 12 grips the work W1 so as to be releasable.
- the work W1 before processing is, for example, a long columnar (rod-shaped) material
- the work W1 may be supplied to the grip portion 12 from the rear end of the spindle 11 of the headstock 10A.
- a guide bush that slidably supports the work W1 in the Z-axis direction may be arranged on the front side of the spindle 11 of the headstock 10A.
- the work W1 before processing is a short material
- the work W1 may be supplied to the grip portion 12 from the front end of the spindle 11 of the headstock 10A.
- the spindle 11 holding the work W1 can rotate around the spindle center line AX1 together with the work W1.
- the work W1 after the front surface processing is delivered from the spindle 11 of the headstock 10A to the spindle 11 of the headstock 10B, and becomes a product by back surface processing.
- FIG. 2 schematically illustrates the configuration of the cooling device 40 of the lathe 1 together with the main part of the spindle 10 including the built-in motor 20.
- the built-in motor 20 shown in FIG. 2 has a non-rotating stator 21 attached to the headstock 10, a rotating rotor 22 attached to the spindle 11, and a jacket 23 covering the outside of the stator 21.
- the rotor 22 can rotate together with the spindle 11 around the spindle center line AX1 inside the stator 21.
- the built-in motor 20 rotates the rotor 22 at a timing according to the control of the NC device 70 to rotate the spindle 11 at high speed.
- the built-in motor 20 generates heat due to the high-speed rotation of the rotor 22.
- a circulation path 41 of the cooling oil F2 as the cooling fluid F1 is connected to the jacket 23. Therefore, the cooling oil F2 is contained in the jacket 23.
- the built-in motor 20 has a built-in temperature sensor 25 that detects its own temperature in order to prevent seizure.
- the temperature sensor 25 is an example of the built-in temperature sensor S1 provided in the spindle motor M1.
- the temperature sensor 25 is also called a thermistor.
- the temperature sensor 25, which is the built-in temperature sensor S1 is used to determine the failure of the cooling device 40.
- the tool post 28 shown in FIG. 1 is attached with a plurality of tools TO1 for machining the work W1 and can move in the Y-axis direction.
- the tool post 28 may move in the X-axis direction or the Z-axis direction.
- the turret 28 may be a turret turret, a comb-shaped turret, or the like.
- the plurality of tools TO1 include a tool including a parting tool, a rotary tool such as a drill and an end mill, and the like.
- the drive device 30 shown in FIG. 1 is a general term for the drive device 30A of the headstock 10A, the drive device 30B of the headstock 10B, and the drive device 30C of the tool post 28. Therefore, the description of the drive device 30 applies to any of the drive devices 30A, 30B, and 30C.
- the drive device 30 includes a servomotor 31 that rotates under the control of the NC device 70, and converts the rotational force from the servomotor 31 into a force that travels straight by, for example, a ball screw mechanism.
- the servomotor 31 has a built-in temperature sensor 32 that detects its own temperature.
- the drive device 30A moves the headstock 10A together with the spindle 11 and the built-in motor 20 in the Z-axis direction under the control of the NC device 70.
- the drive device 30B moves the headstock 10B together with the spindle 11 and the built-in motor 20 in the Z-axis direction under the control of the NC device 70.
- the drive device 30C moves the tool post 28 in the Y-axis direction under the control of the NC device 70.
- the cooling device 40 shown in FIG. 2 is an oil-cooled type, and has a circulation path 41 provided with a radiator 42 and a pump 43, and a fan 44 that promotes heat dissipation of the radiator 42.
- the cooling oil F2 flows through the circulation path 41 and cools the spindle motor M1.
- the radiator 42 is a structure that forms an expanded portion of the circulation path 41, and the area of the inner surface of the circulation path 41 per unit volume of the cooling oil F2 is large, so that the heat of the cooling oil F2 is easily released.
- the pump 43 circulates the cooling oil F2 in the circulation path 41.
- FIG. 3 schematically illustrates the configuration of the electric circuit of the lathe 1.
- the NC device 70 is connected to an operation unit 80, a servomotor 31, a built-in motor 20 incorporating a temperature sensor 25, a temperature sensor 3 embedded in the exterior 2, and the like. ..
- the NC device 70 includes a CPU (Central Processing Unit) 71 as a processor, a ROM (Read Only Memory) 72 as a semiconductor memory, a RAM (Random Access Memory) 73 as a semiconductor memory, a timer circuit 74, and an I / F (interface). It has 75, etc. Therefore, the NC device 70 is a kind of computer.
- FIG. 1 Central Processing Unit
- ROM Read Only Memory
- RAM Random Access Memory
- a control program PR1 for interpreting and executing the machining program PR2 and determining a failure of the cooling device 40 is written in the ROM 72.
- the ROM 72 may be a semiconductor memory in which data can be rewritten.
- the machining program PR2 created by the operator is rewritably stored in the RAM 73.
- the machining program is also called an NC program.
- the CPU 71 uses the RAM 73 as a work area and executes the control program PR1 recorded in the ROM 72 to realize the function of the NC device 70.
- the NC device 70 that executes the control program PR1 is an example of the failure determination unit U1.
- ASIC Application Specific Integrated Circuit
- the operation unit 80 includes an input unit 81 and a display unit 82, and functions as a user interface of the NC device 70.
- the input unit 81 is composed of, for example, a button or a touch panel for receiving an operation input from an operator.
- the display unit 82 is composed of, for example, a display that displays various settings related to the lathe 1 and the contents of various settings received from the operator.
- the operator can store the machining program PR2 in the RAM 73 using the operation unit 80 or an external computer.
- the servomotor 31 moves the spindle base 10 and the tool post 28 according to a command from the NC device 70.
- the built-in motor 20 rotationally drives the spindle 11 in accordance with a command from the NC device 70.
- the external computer 100 includes a CPU 101, a ROM 102, a RAM 103, a storage device 104, an input device 105, a display device 106, an audio output device 107, an I / F 108, a clock circuit 109, and the like.
- the control program of the computer 100 is stored in the storage device 104, read into the RAM 103 by the CPU 101, and executed by the CPU 101.
- a semiconductor memory such as a flash memory, a magnetic recording medium such as a hard disk, or the like can be used.
- the input device 105 a pointing device, a keyboard, a touch panel attached to the surface of the display device 106, and the like can be used.
- the I / F 108 is connected to the I / F 75 of the NC device 70 by wire or wirelessly, and receives data from the NC device 70 or transmits data to the NC device 70.
- the connection of I / F 108, 75 may be a network connection such as the Internet or an intranet.
- the computer 100 includes a personal computer including a tablet terminal, a mobile phone such as a smartphone, and the like.
- FIG. 4A schematically illustrates a temperature change of the temperature sensor 25 of the built-in motor 20 when the pump 43 fails during continuous machining of the workpiece.
- FIG. 4B schematically illustrates a temperature change of the temperature sensor 25 of the built-in motor 20 when the fan 44 fails during continuous machining of the workpiece.
- the horizontal axis represents the time t from the start of workpiece machining
- the vertical axis represents the detection temperature T1 of the temperature sensor 25.
- the change in the detection temperature T1 is within the permissible range after it is determined that the detection temperature T1 sequentially obtained by the temperature sensor 25 of the built-in motor 20 has become steady after the continuous machining of the work W1 is started. If it exceeds the limit, it is determined that the cooling device 40 is out of order. Further, the NC device 70 is determined to determine a failed part among a plurality of parts included in the cooling device 40 based on the change in the detected temperature T1. The NC device 70 of this specific example determines whether the pump 43 or the fan 44 has failed depending on whether or not the change in the detection temperature T1 exceeds a predetermined determination criterion.
- FIG. 5 schematically shows an example of determining the state of the lathe 1 from the discrete data of the detection temperature T1 (t) of the temperature sensor 25.
- the horizontal axis represents the time t from the start of workpiece processing
- the vertical axis represents the detection temperature T1 of the temperature sensor 25.
- the NC device 70 periodically acquires the detected temperature T1 (t) from the temperature sensor 25 of the built-in motor 20.
- the interval ⁇ t for acquiring the detection temperature T1 (t) may be as short as about 1 minute interval, may be as short as about 30 second interval, or may be as long as about 5 minute interval.
- the resolution of the detection temperature T1 (t) may be about 1 ° C., but may be as fine as about 0.1 ° C. in order to improve the accuracy of the determination.
- the change ⁇ T1 (t) of the detection temperature T1 (t) is the difference between the maximum value of the detection temperature T1 and the minimum value of the detection temperature T1 in the predetermined period P1 before the time t in order to reduce the error.
- the change ⁇ T1 (t) of the detected temperature will also be referred to as the temperature change ⁇ T1 (t).
- the maximum value of the detection temperature T1 (i) is MAX (T1 (i)) and the minimum value of the detection temperature T1 (i) is MIN (T1 (i))
- the temperature change ⁇ T1 (t) is t ⁇ P1.
- the detection temperature T1 (t) rises for a while as shown in FIGS. 4A and 4B, and then the steady timing t1 is reached. Therefore, in the NC device 70, when the temperature change ⁇ T1 (t) exceeds the predetermined threshold value TH1 (TH1> 0) after the time t reaches the predetermined period P1, the detection temperature T1 (t) becomes steady. When the temperature change ⁇ T1 (t) becomes equal to or less than the threshold value TH1, it is determined that the detected temperature T1 (t) has become steady.
- the above determination can be replaced with the determination as to whether or not ⁇ T1 (t) ⁇ TH1 + ⁇ . In this case as well, it is included in the determination of whether or not ⁇ T1 (t) exceeds the threshold value TH1.
- FIG. 6 schematically shows an example of the temperature change ⁇ T1 (t) depending on the time t.
- the horizontal axis represents the time t from the start of workpiece processing
- the vertical axis represents the temperature change ⁇ T1 (t) of the temperature sensor 25.
- the temperature change ⁇ T1 (t) after the time t reaches the predetermined period P1 decreases for a while, and eventually reaches the timing t1 which becomes equal to or less than the threshold value TH1.
- the NC device 70 determines that the cooling device 40 has failed when the temperature change ⁇ T1 (t) exceeds the threshold value TH2 (TH2> TH1) after ⁇ T1 (t) ⁇ TH1. If the temperature change ⁇ T1 (t) does not exceed the threshold value TH2, it is determined that the cooling device 40 has no failure.
- the threshold value TH2 is an example of an allowable range of the temperature change ⁇ T1 (t). As shown in FIG.
- the above determination can be replaced with the determination as to whether or not ⁇ T1 (t) ⁇ TH2 + ⁇ . This case is also included in the determination of whether or not ⁇ T1 (t) exceeds the threshold value TH2.
- the NC device 70 first searches for the maximum value ⁇ T1max of the temperature change ⁇ T1 (t) that is sequentially obtained after ⁇ T1 (t)> TH2.
- the maximum value ⁇ T1max means a value in which the temperature change ⁇ T1 (t) first becomes a peak in the graph in the range of ⁇ T1 (t)> TH2.
- the NC device 70 determines that the pump 43 has failed when the maximum value ⁇ T1max exceeds the threshold value TH3 (TH3> TH2), and the fan 44 determines that the maximum value ⁇ T1max does not exceed the threshold value TH3. It is decided that it is out of order.
- ⁇ T1max> threshold value TH3 is an example of a criterion for determining the temperature change ⁇ T1 (t).
- the temperature change ⁇ T1 (t) according to the time t when the pump 43 fails is shown by a solid line
- the temperature change ⁇ T1 (t) according to the time t when the fan 44 fails is shown at two points. It is indicated by a chain line.
- the above-mentioned determination can be replaced with the determination as to whether or not ⁇ T1max ⁇ TH3 + ⁇ . This case is also included in the determination of whether or not ⁇ T1max exceeds the threshold value TH3.
- FIG. 7 shows an example of a cooling device failure determination process that realizes the above-mentioned failure determination method. This process is performed by the NC device 70 that executes the control program PR1 and starts when the continuous machining of the work W1 is started.
- the cooling device failure determination process shown in FIG. 7 will be described with reference to FIGS. 1 to 6.
- the NC device 70 acquires the detected temperature T1 (t) from the temperature sensor 25 of the built-in motor 20 shown in FIGS. 1 to 3 so as to have a constant interval ⁇ t (step S102).
- the NC apparatus 70 repeats the process of S102 until the time t from the start of workpiece machining becomes P1 for a predetermined period.
- the NC device 70 calculates the change ⁇ T1 (t) of the detection temperature T1 (t) in the predetermined period P1 according to the above formula (1) (S104).
- the NC device 70 After calculating the temperature change ⁇ T1 (t), the NC device 70 branches the process according to whether or not the temperature change ⁇ T1 (t) is equal to or less than the threshold value TH1 (S106). When ⁇ T1 (t)> TH1, the NC device 70 determines that the detection temperature T1 (t) is not steady, and processes S102 to acquire the detection temperature T1 (t), and the temperature change ⁇ T1 (t). The process of S104 for calculating the above and the determination process of S106 are repeated. On the other hand, when ⁇ T1 (t) ⁇ TH1, the NC device 70 determines that the detection temperature T1 (t) has become steady, and proceeds to the process in S108.
- the NC device 70 further acquires the detected temperature T1 (t) from the temperature sensor 25 so as to have a constant interval ⁇ t. After acquiring the detection temperature T1 (t), the NC device 70 calculates the change ⁇ T1 (t) of the detection temperature T1 (t) in the predetermined period P1 according to the above formula (1) (S110). After calculating the temperature change ⁇ T1 (t), the NC device 70 branches the process according to whether or not the temperature change ⁇ T1 (t) exceeds the threshold value TH2 (S112).
- the NC device 70 determines that there is no failure in the cooling device 40, processes S108 for acquiring the detected temperature T1 (t), and calculates the temperature change ⁇ T1 (t) for S110. The process and the determination process of S112 are repeated. The repetitive processing of S108 to S112 is continued until the continuous machining of the work W1 is completed as long as the temperature change ⁇ T1 (t) does not exceed the threshold value TH2. On the other hand, when ⁇ T1 (t)> TH2, the NC device 70 determines that the cooling device 40 is out of order, and proceeds to the process in S114.
- the NC device 70 notifies the operator of the failure of the cooling device 40.
- the notification process of S114 is, for example, a process of displaying on the display unit 82 of the lathe 1 shown in FIGS. 1 and 3 that the cooling device 40 has failed, a process of turning on or blinking a warning light (not shown), and a display device of the computer 100.
- a process of causing the 106 to display that the cooling device 40 has failed, a process of causing the computer 100's audio output device 107 to output a warning sound or a process of indicating that the cooling device 40 has failed, a combination of at least a part of these processes, and the like. can do.
- the NC device 70 may display the list of the detected temperatures T1 (t) obtained so far on the display unit 82 of the lathe 1, the display device 106 of the computer 100, and the like. Further, the NC device 70 may display a graph showing the detected temperature T1 (t) and the temperature change ⁇ T1 (t) with respect to the time t on the display unit 82, the display device 106, etc., together with the notification of the failure portion. As a result, the operator who sees the detected temperature T1 (t) and the temperature change ⁇ T1 (t) can predict the failure part before the failure part is notified.
- the NC device 70 may stop the machining of the work W1 by issuing a work machining stop command to stop the machining of the work W1 when the failure of the cooling device 40 is determined. This case is also included in the present technology, but in the present specific example, in order to determine the failed portion among the plurality of portions included in the cooling device 40, the continuous machining of the work W1 is continued for a while.
- the NC device 70 substitutes the current temperature change ⁇ T1 (t) into ⁇ T1max as a variable in order to search for the maximum value ⁇ T1max (S116). After substituting ⁇ T1 (t), the NC device 70 further acquires the detected temperature T1 (t) from the temperature sensor 25 so as to have a constant interval ⁇ t (S118). After acquiring the detection temperature T1 (t), the NC device 70 calculates the change ⁇ T1 (t) of the detection temperature T1 (t) in the predetermined period P1 according to the above formula (1) (S120).
- the NC apparatus 70 branches the process depending on whether or not the temperature change ⁇ T1 (t) is less than ⁇ T1max (S122).
- ⁇ T1 (t) ⁇ ⁇ T1max the NC device 70 determines that the maximum value of the temperature change ⁇ T1 (t) cannot be determined, and substitutes the current temperature change ⁇ T1 (t) into ⁇ T1max.
- the process of S118 for acquiring T1 (t), the process of S120 for calculating the temperature change ⁇ T1 (t), and the determination process of S122 are repeated.
- ⁇ T1 (t) ⁇ T1max the NC device 70 determines that ⁇ T1max as a variable has reached the maximum value, and proceeds to the process in S124.
- the NC device 70 branches the process depending on whether or not the maximum value ⁇ T1max exceeds the threshold value TH3.
- ⁇ T1max> TH3 the NC device 70 determines that the pump 43 is out of order and notifies the operator of the failure of the pump 43 (S126).
- ⁇ T1max ⁇ TH3 the NC device 70 determines that the fan 44 is out of order and notifies the operator of the failure of the fan 44 (S128).
- the notification processing of S126 and S128 is, for example, a process of displaying information indicating a failure portion (pump 43 or fan 44) on the display unit 82 of the lathe 1 shown in FIGS.
- the computer 100 is a mobile terminal, it is possible to notify an operator away from the factory of information on the faulty part. Further, along with the notification of the failure portion, the NC device 70 may display the list of the detected temperatures T1 (t) obtained so far on the display unit 82 of the lathe 1, the display device 106 of the computer 100, and the like.
- the NC device 70 may display a graph showing the detected temperature T1 (t) and the temperature change ⁇ T1 (t) with respect to the time t on the display unit 82, the display device 106, etc., together with the notification of the failure portion.
- the operator who sees the detected temperature T1 (t) and the temperature change ⁇ T1 (t) can determine whether or not the notification of the failure portion is correct.
- the NC device 70 stops the processing of the work W1 by issuing a work processing stop command for stopping the processing of the work W1 (S130), and ends the cooling device failure determination process shown in FIG. .. As a result, continuous machining of the work W1 is stopped when the cooling device 40 fails, and the temperature rise of the built-in motor 20 is suppressed.
- the cooling device 40 fails after the detection temperature T1 (t) of the temperature sensor 25 of the built-in motor 20 becomes steady during continuous machining of the work W1, the change ⁇ T1 of the detection temperature T1 (t) eventually occurs. (T) exceeds the allowable range TH2.
- ⁇ T1 (t)> TH2 in the process of S112 described above, it can be determined that the cooling device 40 is out of order.
- the maximum value ⁇ T1max of the temperature change ⁇ T1 is the threshold value TH3 which is a discrimination criterion. Exceed.
- the maximum value ⁇ T1max does not exceed the threshold TH3.
- the lathe of this specific example can determine the failure of the cooling device without separately attaching a sensor for detecting the failure of the cooling device, can determine the failure part of the cooling device, and increase the cost. It can be suppressed.
- the faulty part of the cooling device can be known, the cooling device can be easily repaired, and this lathe is convenient.
- the cooling device failure determination process shown in FIG. 7 may be performed by the computer 100 shown in FIG.
- the computer 100 can read the control program PR1 from the storage device 104 into the RAM 103 and execute the control program PR1.
- the lathe 1 acquires the detected temperature T1 (t) from the temperature sensor 25 at regular intervals ⁇ t and transmits it to the computer 100, and when the work processing stop command is received from the computer 100, the processing of the work W1 is stopped. ..
- the computer 100 may perform a process of acquiring the detected temperature T1 (t) from the lathe 1 in S102, S108, and S118.
- the computer 100 can determine that the cooling device 40 is out of order by determining in S112 that the temperature change ⁇ T1 (t) exceeds the threshold value TH2. Further, the computer 100 can determine whether the pump 43 has failed or the fan 44 has failed by determining whether or not the maximum value ⁇ T1max exceeds the threshold value TH3 in S124. In S130, the computer 100 may transmit a work processing stop command to the lathe 1. Further, the cooling device failure determination process may be performed in cooperation with the NC device 70 and the computer 100. For example, it is conceivable that the NC device 70 performs the processing of S102 to S114 until the failure of the cooling device 40 is notified, and the computer 100 that receives the failure notification determines the failure location by the processing of S116 to S130. In this case, the failure detection unit U1 is realized by the cooperation between the NC device 70 and the computer 100.
- the time interval of the detection temperature T1 (t) is not limited to a fixed interval and may change.
- the temperature change ⁇ T1 (t) of the predetermined period P1 may be the slope of an approximate straight line obtained from the coordinates of each detected temperature T1 (t) in the predetermined period P1 on the t ⁇ T1 plane, or may be the absolute value of the slope. Therefore, the lathe or computer may determine that the detection temperature T1 (t) has become steady when the absolute value of the above-mentioned inclination becomes equal to or less than the threshold value TH1, and the above-mentioned absolute value of the inclination is the threshold value TH2.
- the process of S130 for issuing the work processing stop command can be performed before the determination process of S124.
- the spindle rotated by the spindle motor is not limited to the spindle that grips the work, and may be a tool spindle (tool spindle) that rotates together with the rotary tool that processes the work.
- the spindle motor is not limited to the built-in motor, and may be a motor externally attached to the spindle.
- the cooling fluid is not limited to the cooling oil, and may be cooling water, gas, or a refrigerant whose state changes between gas and liquid.
- FIG. 8 schematically shows an example of a spindle motor M1 for driving a rotary tool and a lathe 1 including a cooling device 40B for the spindle motor M1.
- the cooling device 40B is included in the cooling device 40 of the present technology.
- the lathe 1 shown in FIG. 8 includes a tool post 28B that holds a plurality of rotary tools TO2 for machining a work.
- the tool post 28B includes a tool spindle 11B that rotates together with each rotary tool TO2, and a spindle motor M1 that rotates the tool spindle 11B around the spindle center line AX1.
- the tool spindle 11B is included in the spindle 11 of the present technology.
- the spindle motor M1 has a built-in temperature sensor S1 and is controlled by an NC device 70 that executes a control program PR1.
- the spindle motor M1 shown in FIG. 8 is externally attached to the tool spindle 11B and is exposed to the outside of the tool post 28B.
- the cooling device 40B is an air-cooled type and includes a fan 45 that sends air F3 to the spindle motor M1. Air F3 is an example of cooling fluid F1.
- the fan 45 draws heat from the spindle motor M1 by blowing wind on the spindle motor M1.
- the NC device 70 can determine the failure of the cooling device 40B and stop the machining of the work by performing the processes S102 to S114 and S130 shown in FIG. 7.
- the processing of S102 to S114 and S130 shown in FIG. 7 may be performed by the computer 100.
- the temperature sensor 3 is an example of the second temperature sensor S2 that detects a temperature affected by the outside air temperature.
- Machine learning may be used to improve the accuracy of discriminating the faulty part.
- FIG. 9 schematically shows an example of a lathe system SY1 in which the machine learning unit U2 is provided in the computer 100.
- description and description of elements that partially overlap with FIGS. 1 and 3 are omitted.
- a structural example of the database DB is shown at the bottom of FIG.
- the storage device 104 of the computer 100 shown in FIG. 9 stores the machine learning program PR3 corresponding to the machine learning unit U2 and the failure part determination program PR4 corresponding to the failure determination unit U1. These programs (PR3, PR4) are executed by being read into the RAM 103 by the CPU 101.
- a database DB and a learning model LM generated based on the database DB are stored in the RAM 103 of the computer 100.
- the learning model LM is out of order in the cooling device 40 based on the detection temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 and the second detection temperature T2 (t) sequentially obtained by the second temperature sensor S2. It is a program for making a computer 100 function so as to discriminate a part.
- the generated learning model LM may be transmitted from the computer 100 to the NC device 70 and stored in the RAM 73 of the NC device 70. As a result, the NC device 70 can determine the faulty part of the cooling device 40 according to the learning model LM.
- the detection temperature T1 (t), the second detection temperature T2 (t), and the failure part information IN1 indicating the failure part are associated with the identification number j which is the identification information for identifying the record. It is stored in the state.
- the faulty part information IN1 represents a faulty part among a plurality of parts included in the cooling device 40.
- the detection temperature T1 (t) associated with the identification number j is indicated by T1-j (t)
- the second detection temperature T2 (t) associated with the identification number j is T2.
- the failure part information IN1 indicated by ⁇ j (t) and associated with the identification number j is indicated by the part j. Since the cooling device 40 does not break down frequently, the computer 100 may receive the detected temperatures (T1 (t), T2 (t)) from a plurality of lathes and store them in the database DB.
- FIG. 10 shows an example of a learning process that generates a learning model LM.
- This process is performed by the computer 100 that executes the machine learning program PR3.
- the computer 100 sequentially obtains the detected temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 (for example, the temperature sensor 25) and the second temperature sensor S2 (for example, the temperature sensor 3).
- the obtained second detection temperature T2 (t) is acquired (S202).
- the computer 100 may acquire the detected temperatures (T1 (t), T2 (t)) from the lathe 1 during continuous machining of the workpiece at regular intervals ⁇ t, or the detected temperatures collectively from the lathe 1 after the continuous machining of the workpiece. (T1 (t), T2 (t)) may be acquired.
- the computer 100 receives the input of the failure part of the cooling device 40 (S204). For example, when the operator of the lathe 1 locates the failed portion when the cooling device 40 fails, the operator may perform an operation of inputting the failed portion to the computer 100 by the input device 105. Further, the detection temperature (T1 (t), T2 (t)) when the cooling device 40 has not failed should also be present in the database DB. Therefore, when the cooling device 40 has not failed, the operator can tell. The operation of inputting to the computer 100 that the cooling device 40 has not failed may be performed. The computer 100 may perform a process of receiving the operation of inputting the faulty part or the fact that there is no fault by the input device 105.
- the computer 100 stores the detected temperature (T1 (t), T2 (t)) and the failure part information IN1 indicating the failure part or no failure in the database DB in association with the identification number j of the record. (S206). Since it is better that there are many records in the database DB, the processes S202 to S206 are repeated.
- the computer 100 After the information is accumulated in the database DB, the computer 100 generates a learning model LM in the RAM 103 by supervised machine learning based on the information stored in the database DB (S208).
- the learning model LM a neural network, a Bayesian network, a learning model in which at least one of these is used as a main part and a conversion formula is combined can be used.
- the learning model LM includes a neural network, the learning may be advanced by a deep learning method. Since the details of the neural network, Bayesian network, deep learning, etc. are known, the description thereof will be omitted.
- the learning model LM obtained is a cooling device by inputting the detection temperature T1 (t) sequentially obtained by the built-in temperature sensor S1 and the second detection temperature T2 (t) sequentially obtained by the second temperature sensor S2.
- the determination result of the failed part among the plurality of parts included in 40 is output. That is, the learning model LM is a learned model that discriminates the failure portion of the cooling device 40 based on the detection temperatures (T1 (t), T2 (t)) that are sequentially obtained.
- the computer 100 After the learning model LM is generated, the computer 100 stores the learning model LM (S210) and ends the learning process.
- the computer 100 may transmit the learning model LM to the lathe 1.
- the lathe 1 that has received the learning model LM can perform a process of determining a failure portion of the cooling device 40 by storing the learning model LM in the RAM 73.
- FIG. 11 shows an example of a failure portion determination process for determining a failure portion in the cooling device 40.
- This process is performed by, for example, the computer 100 holding the learning model LM in the RAM 103, and starts when the continuous machining of the work W1 starts.
- the computer 100 sequentially acquires the detection temperature T1 (t) of the built-in temperature sensor S1 and the second detection temperature T2 (t) of the second temperature sensor S2 from the lathe 1 (S302).
- the computer 100 inputs the detection temperatures (T1 (t), T2 (t)) obtained in sequence to the learning model LM, so that the learning model LM is determined to have a faulty part or has failed.
- the determination result of no presence is output (S304).
- the process of S304 may be performed when it is determined in S112 of FIG. 7 that the cooling device 40 is out of order.
- the computer 100 performs a process of determining the faulty part of the cooling device 40 by inputting the detected temperatures (T1 (t), T2 (t)) into the learning model LM.
- the determination result of no failure is output in S304, no further processing is performed until the detection temperature (T1 (t), T2 (t)) is input to the learning model LM again. You may wait.
- the computer 100 When the failure part is determined, the computer 100 notifies the operator of the failure part of the cooling device 40 (S306), and ends the failure part determination process.
- the notification process of S306 includes, for example, a process of displaying information indicating a failure portion on the display unit 82 of the lathe 1 shown in FIGS. 1 and 3, a process of turning on or blinking a warning light (not shown) corresponding to the failure portion, and a computer 100.
- the process of displaying the information of the faulty part on the display device 106 of the above, the process of causing the audio output device 107 of the computer 100 to output the information of the faulty part by voice, a combination of at least a part of these processes, and the like can be performed.
- the NC device 70 may perform the failure site determination process, or the NC device 70 and the computer 100 may cooperate to perform the failure site determination process.
- the failure part of the cooling device is determined by adding the influence of the outside air temperature to the detection temperature of the built-in temperature sensor, so that the determination accuracy of the failure part is improved. Further, since it is not necessary to separately attach a sensor for detecting the failure of each part of the cooling device, the cost increase is suppressed.
- the change ⁇ T1 (t) of the detection temperature T1 (t) may be used instead of the detection temperature T1 (t), and the second detection temperature T2 (t) may be used.
- a change in the second detection temperature T2 (t) (referred to as ⁇ T2 (t)) may be used.
- the database DB may also hold the change ⁇ T1 (t) of the detection temperature T1 (t) instead of the detection temperature T1 (t), and may hold the second detection temperature instead of the second detection temperature T2 (t).
- the change ⁇ T2 (t) of T2 (t) may be held.
- the second detection temperature T2 (t), which is affected by the outside air temperature is not limited to the detection temperature of the temperature sensor 3 provided on the exterior 2 shown in FIG. 1, and the servomotor 31 of the drive device 30 is built in. It may be the detection temperature of the existing temperature sensor 32 or the like.
- the temperature sensor 32 is an example of the second temperature sensor S2 that detects the temperature affected by the outside air temperature.
- the machine learning unit may use the detection temperature of two or more temperature sensors among the plurality of temperature sensors including the temperature sensors 3 and 32 as the second detection temperature in order to generate the learning model LM.
- the machine learning unit may additionally use information other than the detection temperature such as the size of the work W1 in order to generate the learning model LM. As a result, machine learning can be performed in consideration of information such as the size of the work W1.
- the time interval of the detection temperature (T1 (t), T2 (t)) is not limited to a fixed interval and may change.
- the learning model LM may be generated by the lathe 1 executing the machine learning program PR3.
- FIG. 12 schematically shows an example of a lathe 1 including a machine learning unit U2.
- description and description of elements that partially overlap with FIG. 3 are omitted.
- a structural example of the database DB is shown at the bottom of FIG. Since the database DB shown in FIG. 12 is the same as the database DB shown in FIG. 9, the description thereof will be omitted.
- the control program PR1 corresponding to the failure determination unit U1 and the machine learning program PR3 corresponding to the machine learning unit U2 are written in the ROM 72 of the NC device 70 shown in FIG.
- the machining program PR2, the database DB, and the learning model LM are stored in the RAM 73 of the NC device 70.
- the learning model LM is a program for making the NC device 70 function so as to determine a failed portion in the cooling device 40 based on the detection temperatures (T1 (t), T2 (t)) obtained sequentially.
- the NC device 70 can perform the learning process according to the flowchart shown in FIG.
- the NC device 70 sequentially acquires the detection temperature T1 (t) of the built-in temperature sensor S1 and the second detection temperature T2 (t) of the second temperature sensor S2 (S202).
- the NC device 70 receives the input of the failure portion of the cooling device 40 by the input unit 81 (S204).
- the NC device 70 stores the detected temperature (T1 (t), T2 (t)) and the failure part information IN1 indicating that the failure part or the failure part has not occurred in the database DB in association with the identification number j. (S206).
- the processes of S202 to S206 are repeated.
- the NC device 70 After the information is accumulated in the database DB, the NC device 70 generates a learning model LM in the RAM 73 by supervised machine learning based on the information stored in the database DB (S208). After the learning model LM is generated, the NC device 70 stores the learning model LM as needed (S210) and ends the learning process.
- the storage location of the learning model LM may be any of the ROM 72, the storage device in the lathe 1 (not shown), the storage device 104 of the computer 100, and the like.
- the example shown in FIG. 12 can provide a lathe that improves the accuracy of discriminating a faulty portion while suppressing an increase in cost.
- the above-mentioned machine learning unit U2 may be realized by the cooperation of the NC device 70 and the computer 100, and the above-mentioned failure detection unit U1 may also be realized by the cooperation of the NC device 70 and the computer 100.
- the second detection temperature T2 (t) of the second temperature sensor S2 can correct the detection temperature T1 (t) of the built-in temperature sensor S1 without using machine learning.
- the correction coefficient a of 0 ⁇ a ⁇ 1 is used, and the temperature obtained by subtracting a ⁇ T2 (t) from the detection temperature T1 (t) is set as the new detection temperature T1 (t), as shown in FIG. Cooling device failure determination processing may be performed.
- the correction coefficient a is determined from the relationship between the change ⁇ T1 (t) of the detection temperature T1 (t) of the built-in temperature sensor S1 and the change ⁇ T2 (t) of the second detection temperature T2 (t) of the second temperature sensor S2.
- the failure of the cooling device 40 it is possible to determine the failure of the cooling device 40 and the location of the failure. Also in this case, since it is not necessary to separately attach a sensor for detecting the failure of each part of the cooling device, the cost increase is suppressed. Further, since the failure portion of the cooling device is determined by adding the influence of the outside air temperature to the detection temperature of the built-in temperature sensor, the determination accuracy of the failure portion is improved.
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Thermal Sciences (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Auxiliary Devices For Machine Tools (AREA)
- Machine Tool Sensing Apparatuses (AREA)
- Turning (AREA)
- Cooling Or The Like Of Electrical Apparatus (AREA)
- Control Of Electric Motors In General (AREA)
- Numerical Control (AREA)
Abstract
冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障を判定することが可能な旋盤、及び、旋盤システムを提供する。旋盤1及び旋盤システムSY1は、回転可能な主軸11、内蔵温度センサーS1を有し主軸11を回転させる主軸モーターM1、該主軸モーターM1を冷却する冷却装置40、及び、ワークW1の連続加工を開始してから内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)が定常となったと判断した後に検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が許容範囲(TH2)を超えると冷却装置40が故障していると判定する故障判定部U1を備える。
Description
本発明は、主軸モーターを冷却する冷却装置を備える旋盤、及び、旋盤システムに関する。
主軸をビルトインモーターにより高速回転させるNC(数値制御)旋盤が知られている。主軸の温度が上昇し過ぎるとワークの加工精度に影響するため、主軸の温度上昇を抑制する冷却装置が使用されている。例えば、冷却装置は、ビルトインモーターの近くを通る循環経路にポンプで冷却油を循環させ、循環経路に設けられたラジエーターから放熱させる。
特許文献1に開示された工作機械用冷却装置では、冷却油の熱交換を行う冷却タンクから冷却油が出ていく冷却油吐出側パイプに第一の温度センサーが設置され、冷却タンクに冷却油が戻る冷却油戻り側パイプに第二の温度センサーが設置されている。両温度センサーの温度の差が0.5℃以下である場合、冷却装置は、冷却不良と判断して、警報を発し、工作機械を停止させる。
上述した冷却装置は、2以上の温度センサーを設置する必要があるため、機械のコストアップに繋がる。
尚、上述のような問題は、種々の旋盤に存在する。
尚、上述のような問題は、種々の旋盤に存在する。
本発明は、冷却油の温度を検出するセンサーといった、冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障を判定することが可能な旋盤、及び、旋盤システムを開示するものである。
本発明の旋盤は、
回転可能な主軸と、
内蔵温度センサーを有し、前記主軸を回転させる主軸モーターと、
該主軸モーターを冷却する冷却装置と、
ワークの連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーにより順次得られる検出温度が定常となったと判断した後に前記検出温度の変化が許容範囲を超えると前記冷却装置が故障していると判定する故障判定部と、を備える、態様を有する。
回転可能な主軸と、
内蔵温度センサーを有し、前記主軸を回転させる主軸モーターと、
該主軸モーターを冷却する冷却装置と、
ワークの連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーにより順次得られる検出温度が定常となったと判断した後に前記検出温度の変化が許容範囲を超えると前記冷却装置が故障していると判定する故障判定部と、を備える、態様を有する。
また、本発明の旋盤システムは、旋盤と、該旋盤に接続されたコンピューターと、を含む旋盤システムであって、
前記旋盤は、
回転可能な主軸と、
内蔵温度センサーを有し、前記主軸を回転させる主軸モーターと、
該主軸モーターを冷却する冷却装置と、を備え、
前記旋盤システムは、ワークの連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーにより順次得られる検出温度が定常となったと判断した後に前記検出温度の変化が許容範囲を超えると前記冷却装置が故障していると判定する故障判定部を備える、態様を有する。
前記旋盤は、
回転可能な主軸と、
内蔵温度センサーを有し、前記主軸を回転させる主軸モーターと、
該主軸モーターを冷却する冷却装置と、を備え、
前記旋盤システムは、ワークの連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーにより順次得られる検出温度が定常となったと判断した後に前記検出温度の変化が許容範囲を超えると前記冷却装置が故障していると判定する故障判定部を備える、態様を有する。
本発明によれば、冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障を判定することが可能な旋盤、及び、旋盤システムを提供することができる。
以下、本発明の実施形態を説明する。むろん、以下の実施形態は本発明を例示するものに過ぎず、実施形態に示す特徴の全てが発明の解決手段に必須になるとは限らない。
(1)本発明に含まれる技術の概要:
まず、図1~12に示される例を参照して本発明に含まれる技術の概要を説明する。尚、本願の図は模式的に例を示す図であり、これらの図に示される各方向の拡大率は異なることがあり、各図は整合していないことがある。むろん、本技術の各要素は、符号で示される具体例に限定されない。
まず、図1~12に示される例を参照して本発明に含まれる技術の概要を説明する。尚、本願の図は模式的に例を示す図であり、これらの図に示される各方向の拡大率は異なることがあり、各図は整合していないことがある。むろん、本技術の各要素は、符号で示される具体例に限定されない。
[態様1]
図1等に例示するように、本技術の一態様に係る旋盤1は、回転可能な主軸11、該主軸11を回転させる主軸モーターM1、該主軸モーターM1を冷却する冷却装置40、及び、故障判定部U1を備える。前記主軸モーターM1は、内蔵温度センサーS1を有している。図5,7等に例示するように、前記故障判定部U1は、ワークW1の連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)が定常となったと判断した後に前記検出温度T1(t)の変化(例えばΔT1(t))が許容範囲(例えば閾値TH2)を超えると前記冷却装置40が故障していると判定する。
図1等に例示するように、本技術の一態様に係る旋盤1は、回転可能な主軸11、該主軸11を回転させる主軸モーターM1、該主軸モーターM1を冷却する冷却装置40、及び、故障判定部U1を備える。前記主軸モーターM1は、内蔵温度センサーS1を有している。図5,7等に例示するように、前記故障判定部U1は、ワークW1の連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)が定常となったと判断した後に前記検出温度T1(t)の変化(例えばΔT1(t))が許容範囲(例えば閾値TH2)を超えると前記冷却装置40が故障していると判定する。
主軸モーターは、焼付きを防ぐために温度センサーを内蔵していることがある。この温度センサーを上述の内蔵温度センサーS1として利用することができる。
冷却装置40が正常に動作している時、ワークW1の連続加工を開始すると主軸モーターM1の温度は変化し始め、一定時間経過後に主軸モーターM1の温度が定常となる。ワークW1の連続加工中に冷却装置40が故障すると、主軸モーターM1の温度は再び変化し、許容範囲(TH2)を超える。そこで、ワークW1の連続加工を開始してから内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)が定常となった後に検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が許容範囲(TH2)を超えると、冷却装置40が故障していると判定することができる。従って、上記態様は、冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障を判定することが可能な旋盤を提供することができ、コストアップを抑制することができる。冷却装置の故障が判定されることにより、旋盤は、例えば、動作を停止したり、警告を出力したりすることができる。
冷却装置40が正常に動作している時、ワークW1の連続加工を開始すると主軸モーターM1の温度は変化し始め、一定時間経過後に主軸モーターM1の温度が定常となる。ワークW1の連続加工中に冷却装置40が故障すると、主軸モーターM1の温度は再び変化し、許容範囲(TH2)を超える。そこで、ワークW1の連続加工を開始してから内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)が定常となった後に検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が許容範囲(TH2)を超えると、冷却装置40が故障していると判定することができる。従って、上記態様は、冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障を判定することが可能な旋盤を提供することができ、コストアップを抑制することができる。冷却装置の故障が判定されることにより、旋盤は、例えば、動作を停止したり、警告を出力したりすることができる。
ここで、主軸には、ワークを把持する主軸や回転工具とともに回転する工具主軸といった、ワークに対して直接又は間接的に作用する主軸が含まれる。
主軸モーターは、冷却装置により冷却されるモーターであればよく、ビルトインモーターでもよいし、主軸に外付けされたモーターでもよい。
冷却装置には、冷却媒体としての冷却油の循環により主軸モーターから熱を排出する油冷式冷却装置、冷却媒体としての冷却水の供給により主軸モーターから熱を排出する水冷式冷却装置、冷却媒体としての空気の流れにより主軸モーターから熱を排出する風冷式冷却装置、等が含まれる。
許容範囲を超える検出温度の変化は、検出温度の上昇による変化に限定されず、検出温度の下降による変化でもよい。
尚、上述した付言は、以下の態様においても適用される。
主軸モーターは、冷却装置により冷却されるモーターであればよく、ビルトインモーターでもよいし、主軸に外付けされたモーターでもよい。
冷却装置には、冷却媒体としての冷却油の循環により主軸モーターから熱を排出する油冷式冷却装置、冷却媒体としての冷却水の供給により主軸モーターから熱を排出する水冷式冷却装置、冷却媒体としての空気の流れにより主軸モーターから熱を排出する風冷式冷却装置、等が含まれる。
許容範囲を超える検出温度の変化は、検出温度の上昇による変化に限定されず、検出温度の下降による変化でもよい。
尚、上述した付言は、以下の態様においても適用される。
[態様2]
図5~7等に例示するように、前記故障判定部U1は、前記検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))に基づいて、前記冷却装置40に含まれる複数の部位(例えばポンプ43とファン44)のうち故障している部位を判別してもよい。冷却に寄与する程度が部位に応じて異なる場合、主軸モーターの温度変化が部位に応じて変わる。従って、本態様は、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障部位を判別することが可能な旋盤を提供することができ、コストアップを抑制することができる。冷却装置の故障部位が判定されることにより、旋盤は、例えば、故障部位を通知することができる。これにより、作業者の利便性が向上し、冷却装置の修理が容易となる。
図5~7等に例示するように、前記故障判定部U1は、前記検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))に基づいて、前記冷却装置40に含まれる複数の部位(例えばポンプ43とファン44)のうち故障している部位を判別してもよい。冷却に寄与する程度が部位に応じて異なる場合、主軸モーターの温度変化が部位に応じて変わる。従って、本態様は、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障部位を判別することが可能な旋盤を提供することができ、コストアップを抑制することができる。冷却装置の故障部位が判定されることにより、旋盤は、例えば、故障部位を通知することができる。これにより、作業者の利便性が向上し、冷却装置の修理が容易となる。
[態様3]
図2に例示するように、前記冷却装置40は、前記主軸モーターM1を冷却する冷却流体F1の循環経路41を有していてもよい。前記複数の部位は、前記循環経路41において前記冷却流体F1を循環させるポンプ43、及び、前記循環経路41の放熱を促進させるファン44を含んでいてもよい。図5~7等に例示するように、前記故障判定部U1は、前記許容範囲(TH2)を超えた前記検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が所定の判別基準を超える場合(例えばΔT1max>TH3である場合)に前記ポンプ43が故障していると判定し、前記検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が前記判別基準を超えない場合に前記ファン44が故障していると判定してもよい。
図2に例示するように、前記冷却装置40は、前記主軸モーターM1を冷却する冷却流体F1の循環経路41を有していてもよい。前記複数の部位は、前記循環経路41において前記冷却流体F1を循環させるポンプ43、及び、前記循環経路41の放熱を促進させるファン44を含んでいてもよい。図5~7等に例示するように、前記故障判定部U1は、前記許容範囲(TH2)を超えた前記検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が所定の判別基準を超える場合(例えばΔT1max>TH3である場合)に前記ポンプ43が故障していると判定し、前記検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が前記判別基準を超えない場合に前記ファン44が故障していると判定してもよい。
試験を行ったところ、ポンプ43が故障した場合の検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))は、ファン44が故障した場合の検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))よりも大きいことが分かった。そこで、許容範囲(TH2)を超えた検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が所定の判別基準を超える場合にポンプ43が故障していると判定することができ、検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が判別基準を超えない場合にファン44が故障していると判定することができる。従って、上記態様は、ポンプやファンの故障を検出するセンサーを別途取り付けなくてもポンプが故障しているのかファンが故障しているのかを判定することが可能な旋盤を提供することができる。
ここで、冷却流体には、冷却油や冷却水といった液体、空気といった気体、等が含まれる。この付言は、以下の態様においても適用される。
ここで、冷却流体には、冷却油や冷却水といった液体、空気といった気体、等が含まれる。この付言は、以下の態様においても適用される。
[態様4]
図1,12等に例示するように、本旋盤1は、外気温に影響される温度を検出する第二温度センサーS2をさらに備えていてもよい。また、本旋盤1は、機械学習部U2をさらに備えていてもよい。該機械学習部U2は、前記内蔵温度センサーS1により順次に得られた前記検出温度T1(t)、前記第二温度センサーS2により順次に得られた第二検出温度T2(t)、及び、前記冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位を表す故障部位情報IN1に基づいた機械学習により、前記内蔵温度センサーS1により順次得られる前記検出温度T1(t)、及び、前記第二温度センサーS2により順次得られる前記第二検出温度T2(t)に基づいて前記冷却装置40において故障している部位を判別する学習モデルLMを生成する。この学習モデルLMを用いることにより、主軸モーターM1に設けられた内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)、及び、外気温により影響される温度として順次得られる第二検出温度T2(t)に基づいて冷却装置40において故障している部位を判別することができる。従って、本態様は、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障部位を判別することが可能な旋盤を提供することができ、コストアップを抑制することができる。
ここで、検出温度T1(t)の変化(例えばΔT1(t))等といった検出温度T1(t)から求められる値を機械学習に用いることや、第二検出温度T2(t)の変化等といった第二検出温度T2(t)から求められる値を機械学習に用いることも、上記態様の機械学習に含まれる。また、学習モデルに使用される公知のニューラルネットワーク等に入力する値は、検出温度そのものや第二検出温度そのものに限定されない。上記態様の学習モデルには、検出温度T1(t)の変化(例えばΔT1(t))等といった検出温度T1(t)から求められる値をニューラルネットワーク等に入力する場合や、第二検出温度T2(t)の変化等といった第二検出温度T2(t)から求められる値をニューラルネットワーク等に入力する場合も、含まれる。これらの付言は、以下の態様においても適用される。
図1,12等に例示するように、本旋盤1は、外気温に影響される温度を検出する第二温度センサーS2をさらに備えていてもよい。また、本旋盤1は、機械学習部U2をさらに備えていてもよい。該機械学習部U2は、前記内蔵温度センサーS1により順次に得られた前記検出温度T1(t)、前記第二温度センサーS2により順次に得られた第二検出温度T2(t)、及び、前記冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位を表す故障部位情報IN1に基づいた機械学習により、前記内蔵温度センサーS1により順次得られる前記検出温度T1(t)、及び、前記第二温度センサーS2により順次得られる前記第二検出温度T2(t)に基づいて前記冷却装置40において故障している部位を判別する学習モデルLMを生成する。この学習モデルLMを用いることにより、主軸モーターM1に設けられた内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)、及び、外気温により影響される温度として順次得られる第二検出温度T2(t)に基づいて冷却装置40において故障している部位を判別することができる。従って、本態様は、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障部位を判別することが可能な旋盤を提供することができ、コストアップを抑制することができる。
ここで、検出温度T1(t)の変化(例えばΔT1(t))等といった検出温度T1(t)から求められる値を機械学習に用いることや、第二検出温度T2(t)の変化等といった第二検出温度T2(t)から求められる値を機械学習に用いることも、上記態様の機械学習に含まれる。また、学習モデルに使用される公知のニューラルネットワーク等に入力する値は、検出温度そのものや第二検出温度そのものに限定されない。上記態様の学習モデルには、検出温度T1(t)の変化(例えばΔT1(t))等といった検出温度T1(t)から求められる値をニューラルネットワーク等に入力する場合や、第二検出温度T2(t)の変化等といった第二検出温度T2(t)から求められる値をニューラルネットワーク等に入力する場合も、含まれる。これらの付言は、以下の態様においても適用される。
[態様5]
前記学習モデルは、前記内蔵温度センサーS1により順次得られる前記検出温度T1(t)、および、前記第二温度センサーS2により順次得られる前記第二検出温度T2(t)が入力されることで、前記冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位(例えばポンプ43とファン44)の判別結果を出力してもよい。本態様は、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障部位を判別することが可能な旋盤を提供することができ、コストアップを抑制することができる。
前記学習モデルは、前記内蔵温度センサーS1により順次得られる前記検出温度T1(t)、および、前記第二温度センサーS2により順次得られる前記第二検出温度T2(t)が入力されることで、前記冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位(例えばポンプ43とファン44)の判別結果を出力してもよい。本態様は、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障部位を判別することが可能な旋盤を提供することができ、コストアップを抑制することができる。
[態様6]
ところで、本技術の一態様に係る旋盤システムSY1は、旋盤1、及び、該旋盤1に接続されたコンピューター100を含む。前記旋盤1は、回転可能な主軸11、該主軸11を回転させる主軸モーターM1、及び、該主軸モーターM1を冷却する冷却装置40を備える。前記主軸モーターM1は、内蔵温度センサーS1を有している。本旋盤システムSY1は、前記旋盤1と前記コンピューター100の少なくとも一方に故障判定部U1を備えている。該故障判定部U1は、ワークW1の連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)が定常となったと判断した後に前記検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が許容範囲(TH2)を超えると前記冷却装置40が故障していると判定する。従って、本態様は、冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障を判定することが可能な旋盤システムを提供することができ、コストアップを抑制することができる。
ところで、本技術の一態様に係る旋盤システムSY1は、旋盤1、及び、該旋盤1に接続されたコンピューター100を含む。前記旋盤1は、回転可能な主軸11、該主軸11を回転させる主軸モーターM1、及び、該主軸モーターM1を冷却する冷却装置40を備える。前記主軸モーターM1は、内蔵温度センサーS1を有している。本旋盤システムSY1は、前記旋盤1と前記コンピューター100の少なくとも一方に故障判定部U1を備えている。該故障判定部U1は、ワークW1の連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)が定常となったと判断した後に前記検出温度T1(t)の変化(ΔT1(t))が許容範囲(TH2)を超えると前記冷却装置40が故障していると判定する。従って、本態様は、冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障を判定することが可能な旋盤システムを提供することができ、コストアップを抑制することができる。
[態様7]
図1等に例示するように、前記旋盤1は、外気温に影響される温度を検出する第二温度センサーS2をさらに備えていてもよい。図9に例示するように、前記旋盤システムSY1は、機械学習部U2をさらに備えていてもよい。該機械学習部U2は、図10に例示するように、前記内蔵温度センサーS1により順次に得られた前記検出温度T1(t)、前記第二温度センサーS2により順次に得られた第二検出温度T2(t)、及び、前記冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位を表す故障部位情報IN1に基づいた機械学習により、前記内蔵温度センサーS1により順次得られる前記検出温度T1(t)、及び、前記第二温度センサーS2により順次得られる前記第二検出温度T2(t)に基づいて前記冷却装置40において故障している部位を判別する学習モデルLMを生成する。従って、本態様は、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障部位を判別することが可能な旋盤システムを提供することができ、コストアップを抑制することができる。
図1等に例示するように、前記旋盤1は、外気温に影響される温度を検出する第二温度センサーS2をさらに備えていてもよい。図9に例示するように、前記旋盤システムSY1は、機械学習部U2をさらに備えていてもよい。該機械学習部U2は、図10に例示するように、前記内蔵温度センサーS1により順次に得られた前記検出温度T1(t)、前記第二温度センサーS2により順次に得られた第二検出温度T2(t)、及び、前記冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位を表す故障部位情報IN1に基づいた機械学習により、前記内蔵温度センサーS1により順次得られる前記検出温度T1(t)、及び、前記第二温度センサーS2により順次得られる前記第二検出温度T2(t)に基づいて前記冷却装置40において故障している部位を判別する学習モデルLMを生成する。従って、本態様は、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障部位を判別することが可能な旋盤システムを提供することができ、コストアップを抑制することができる。
(2)旋盤システムの構成の具体例:
図1は、旋盤1とコンピューター100を含む旋盤システムSY1の構成を模式的に例示している。図1に示す旋盤1は、ワークW1の加工の数値制御を行うNC(数値制御)装置70を備えるNC旋盤であり、主軸台10、刃物台28、駆動装置30、冷却装置40、外装2に埋め込まれた温度センサー3、等を備えている。図1に示す旋盤1の制御軸は、「X」で示されるX軸、「Y」で示されるY軸、及び、「Z」で示されるZ軸を含んでいる。Z軸方向は、ワークW1の回転中心となる主軸中心線AX1に沿った水平方向である。X軸方向は、Z軸と直交する水平方向である。Y軸方向は、Z軸と直交する鉛直方向である。尚、Z軸とX軸とは交差していれば直交していなくてもよく、Z軸とY軸とは交差していれば直交していなくてもよく、X軸とY軸とは交差していれば直交していなくてもよい。また、本明細書において参照される図面は、本技術を説明するための例を示しているに過ぎず、本技術を限定するものではない。また、各部の位置関係の説明は、例示に過ぎない。従って、左右を逆にしたり、回転方向を逆にしたり等することも、本技術に含まれる。また、方向や位置等の同一は、厳密な一致に限定されず、誤差により厳密な一致からずれることを含む。
図1は、旋盤1とコンピューター100を含む旋盤システムSY1の構成を模式的に例示している。図1に示す旋盤1は、ワークW1の加工の数値制御を行うNC(数値制御)装置70を備えるNC旋盤であり、主軸台10、刃物台28、駆動装置30、冷却装置40、外装2に埋め込まれた温度センサー3、等を備えている。図1に示す旋盤1の制御軸は、「X」で示されるX軸、「Y」で示されるY軸、及び、「Z」で示されるZ軸を含んでいる。Z軸方向は、ワークW1の回転中心となる主軸中心線AX1に沿った水平方向である。X軸方向は、Z軸と直交する水平方向である。Y軸方向は、Z軸と直交する鉛直方向である。尚、Z軸とX軸とは交差していれば直交していなくてもよく、Z軸とY軸とは交差していれば直交していなくてもよく、X軸とY軸とは交差していれば直交していなくてもよい。また、本明細書において参照される図面は、本技術を説明するための例を示しているに過ぎず、本技術を限定するものではない。また、各部の位置関係の説明は、例示に過ぎない。従って、左右を逆にしたり、回転方向を逆にしたり等することも、本技術に含まれる。また、方向や位置等の同一は、厳密な一致に限定されず、誤差により厳密な一致からずれることを含む。
図1に示す主軸台10は、正面主軸台である主軸台10A、及び、背面主軸台である主軸台10Bを総称している。従って、主軸台10の説明は、主軸台10Aと主軸台10Bの両方に当てはまる。
主軸台10には、主軸11及びビルトインモーター20が組み込まれている。ビルトインモーター20は、主軸モーターM1の例である。図1に示す旋盤1は主軸移動型旋盤であり、主軸台10はZ軸方向へ移動可能とされている。むろん、旋盤は主軸台10Aが移動しない主軸固定型旋盤でもよいし、主軸台10Bが移動せずに主軸台10AがZ軸方向へ移動してもよい。
主軸台10には、主軸11及びビルトインモーター20が組み込まれている。ビルトインモーター20は、主軸モーターM1の例である。図1に示す旋盤1は主軸移動型旋盤であり、主軸台10はZ軸方向へ移動可能とされている。むろん、旋盤は主軸台10Aが移動しない主軸固定型旋盤でもよいし、主軸台10Bが移動せずに主軸台10AがZ軸方向へ移動してもよい。
主軸11は、コレット等といった把持部12を有し、該把持部12によりワークW1を解放可能に把持する。加工前のワークW1が例えば円柱状(棒状)の長尺な材料である場合、主軸台10Aの主軸11の後端から把持部12にワークW1が供給されてもよい。この場合、主軸台10Aの主軸11の前側には、ワークW1をZ軸方向へ摺動可能に支持するガイドブッシュが配置されてもよい。加工前のワークW1が短い材料である場合、主軸台10Aの主軸11の前端から把持部12にワークW1が供給されてもよい。ワークW1を把持した主軸11は、ワークW1とともに主軸中心線AX1を中心として回転可能である。正面加工後のワークW1は、主軸台10Aの主軸11から主軸台10Bの主軸11に引き渡され、背面加工により製品となる。
図2は、ビルトインモーター20を含む主軸台10の要部とともに旋盤1の冷却装置40の構成を模式的に例示している。図2に示すビルトインモーター20は、主軸台10に取り付けられた回転しないステーター21、主軸11に取り付けられた回転するローター22、及び、ステーター21の外側を覆うジャケット23を有している。ローター22は、ステーター21の内側において主軸中心線AX1を中心として主軸11とともに回転可能である。ビルトインモーター20は、NC装置70の制御に従ったタイミングでローター22を回転駆動することにより主軸11を高速回転させる。ビルトインモーター20には、ローター22の高速回転による熱が発生する。ジャケット23には、冷却流体F1としての冷却油F2の循環経路41が接続されている。従って、ジャケット23の中には、冷却油F2が入っている。
図1に示すように、ビルトインモーター20は、焼付きを防ぐために自らの温度を検出する温度センサー25を内蔵している。温度センサー25は、主軸モーターM1に設けられた内蔵温度センサーS1の例である。温度センサー25は、サーミスターとも呼ばれる。本具体例では、冷却装置40の故障を判定するために内蔵温度センサーS1である温度センサー25を利用することにしている。
図1に示す刃物台28は、ワークW1を加工するための複数の工具TO1が取り付けられ、Y軸方向へ移動可能である。むろん、刃物台28は、X軸方向やZ軸方向へ移動してもよい。刃物台28は、タレット刃物台でもよいし、くし形刃物台等でもよい。複数の工具TO1には、突っ切りバイトを含むバイト、ドリルやエンドミルといった回転工具、等が含まれる。
図1に示す駆動装置30は、主軸台10Aの駆動装置30A、主軸台10Bの駆動装置30B、及び、刃物台28の駆動装置30Cを総称している。従って、駆動装置30の説明は、駆動装置30A,30B,30Cのいずれにも当てはまる。
駆動装置30は、NC装置70の制御に従って回転するサーボモーター31を備え、サーボモーター31からの回転力を例えばボールねじ機構により直進する力に変換する。サーボモーター31は、自らの温度を検出する温度センサー32を内蔵している。駆動装置30Aは、NC装置70の制御に従って、主軸11及びビルトインモーター20とともに主軸台10AをZ軸方向へ移動させる。駆動装置30Bは、NC装置70の制御に従って、主軸11及びビルトインモーター20とともに主軸台10BをZ軸方向へ移動させる。駆動装置30Cは、NC装置70の制御に従って、刃物台28をY軸方向へ移動させる。
駆動装置30は、NC装置70の制御に従って回転するサーボモーター31を備え、サーボモーター31からの回転力を例えばボールねじ機構により直進する力に変換する。サーボモーター31は、自らの温度を検出する温度センサー32を内蔵している。駆動装置30Aは、NC装置70の制御に従って、主軸11及びビルトインモーター20とともに主軸台10AをZ軸方向へ移動させる。駆動装置30Bは、NC装置70の制御に従って、主軸11及びビルトインモーター20とともに主軸台10BをZ軸方向へ移動させる。駆動装置30Cは、NC装置70の制御に従って、刃物台28をY軸方向へ移動させる。
図2に示す冷却装置40は、油冷式であり、ラジエーター42及びポンプ43が設けられた循環経路41、並びに、ラジエーター42の放熱を促進させるファン44を有している。冷却油F2は、循環経路41を流れ、主軸モーターM1を冷却する。ラジエーター42は、循環経路41のうち広がった部分を形作る構造物であり、冷却油F2の単位体積当たりの循環経路41の内面の面積が大きいことにより冷却油F2の熱を放出させ易い。ポンプ43は、循環経路41において冷却油F2を循環させる。図2に示す冷却油F2は、ポンプ43から出た後にビルトインモーター20のジャケット23に入ってビルトインモーター20の熱を奪い、ラジエーター42の上部からラジエーター42に入り、熱を奪われた後にラジエーター42の下部から出てポンプ43に戻る。ファン44は、ラジエーター42に風を当てることにより冷却油F2から熱を奪う。従って、ファン44は、循環経路41の放熱を促進させる。
図3は、旋盤1の電気回路の構成を模式的に例示している。図3に示す旋盤1において、NC装置70には、操作部80、サーボモーター31、温度センサー25を内蔵しているビルトインモーター20、外装2に埋め込まれた温度センサー3、等が接続されている。NC装置70は、プロセッサーであるCPU(Central Processing Unit)71、半導体メモリーであるROM(Read Only Memory)72、半導体メモリーであるRAM(Random Access Memory)73、タイマー回路74、I/F(インターフェイス)75、等を備えている。従って、NC装置70は、コンピューターの一種である。図3では、操作部80、サーボモーター31、ビルトインモーター20、温度センサー3、外部のコンピューター100、等のI/FをまとめてI/F75と示している。ROM72には、加工プログラムPR2を解釈して実行したり冷却装置40の故障を判定したりするための制御プログラムPR1が書き込まれている。ROM72は、データを書き換え可能な半導体メモリーでもよい。RAM73には、オペレーターにより作成された加工プログラムPR2が書き換え可能に記憶される。加工プログラムは、NCプログラムとも呼ばれる。CPU71は、RAM73をワークエリアとして使用し、ROM72に記録されている制御プログラムPR1を実行することにより、NC装置70の機能を実現させる。制御プログラムPR1を実行するNC装置70は、故障判定部U1の例である。むろん、制御プログラムPR1により実現される機能の一部又は全部をASIC(Application Specific Integrated Circuit)といった他の手段により実現させてもよい。
操作部80は、入力部81及び表示部82を備え、NC装置70のユーザーインターフェイスとして機能する。入力部81は、例えば、オペレーターから操作入力を受け付けるためのボタンやタッチパネルから構成される。表示部82は、例えば、オペレーターから操作入力を受け付けた各種設定の内容や旋盤1に関する各種情報を表示するディスプレイで構成される。オペレーターは、操作部80や外部コンピューターを用いて加工プログラムPR2をRAM73に記憶させることが可能である。
サーボモーター31は、NC装置70からの指令に従って主軸台10や刃物台28を移動させる。ビルトインモーター20は、NC装置70からの指令に従って主軸11を回転駆動する。
サーボモーター31は、NC装置70からの指令に従って主軸台10や刃物台28を移動させる。ビルトインモーター20は、NC装置70からの指令に従って主軸11を回転駆動する。
図1に示すように、外部のコンピューター100は、CPU101、ROM102、RAM103、記憶装置104、入力装置105、表示装置106、音声出力装置107、I/F108、時計回路109、等を備えている。コンピューター100の制御プログラムは、記憶装置104に記憶され、CPU101によりRAM103に読み出され、CPU101により実行される。記憶装置104には、フラッシュメモリーといった半導体メモリー、ハードディスクといった磁気記録媒体、等を用いることができる。入力装置105には、ポインティングデバイス、キーボード、表示装置106の表面に貼り付けられたタッチパネル、等を用いることができる。I/F108は、NC装置70のI/F75に有線又は無線で接続され、NC装置70からデータを受信したりNC装置70にデータを送信したりする。I/F108,75の接続は、インターネットやイントラネット等のネットワーク接続でもよい。コンピューター100には、タブレット型端末を含むパーソナルコンピューター、スマートフォンといった携帯電話、等が含まれる。
まず、図4A,4Bを参照して、ワークW1の連続加工中に冷却装置40が故障した場合のビルトインモーター20の温度変化を説明する。
図4Aは、ワーク連続加工の途中でポンプ43が故障した場合におけるビルトインモーター20の温度センサー25の温度変化を模式的に例示している。図4Bは、ワーク連続加工の途中でファン44が故障した場合におけるビルトインモーター20の温度センサー25の温度変化を模式的に例示している。図4A,4Bにおいて、横軸はワーク加工開始からの時間tを示し、縦軸は温度センサー25の検出温度T1を示している。
図4Aは、ワーク連続加工の途中でポンプ43が故障した場合におけるビルトインモーター20の温度センサー25の温度変化を模式的に例示している。図4Bは、ワーク連続加工の途中でファン44が故障した場合におけるビルトインモーター20の温度センサー25の温度変化を模式的に例示している。図4A,4Bにおいて、横軸はワーク加工開始からの時間tを示し、縦軸は温度センサー25の検出温度T1を示している。
t=0においてワークW1の連続加工が開始すると、図4A,4Bに示すように、温度センサー25の検出温度T1が上昇していく。これは、動作していなかったビルトインモーター20がワーク連続加工開始により頻繁に動作することでビルトインモーター20の温度が上昇していくことによる。一方、ワークW1の連続加工中に冷却装置40も動作するので、冷却装置40により循環する冷却油F2によりビルトインモーター20の熱が奪われ、ビルトインモーター20の温度上昇が止まっていく。従って、t=t1のタイミングで検出温度T1が定常になると、その後、検出温度T1はほとんど変わらない。
検出温度T1が定常となった後、図4Aに示すように、t=t2のタイミングでポンプ43が故障した場合、検出温度T1が急激に上昇していく。これは、ポンプ43の停止により冷却油F2の循環が止まり、これによりビルトインモーター20の熱が放出されなくなることによる。検出温度T1の上昇は時間tが経つにつれ緩やかになるものの、検出温度T1は上昇し続ける。従って、ワークW1の連続加工を停止することによりビルトインモーター20の温度上昇を抑える必要がある。
検出温度T1が定常となった後、図4Bに示すように、t=t2のタイミングでファン44が故障した場合、ポンプ43が故障した場合よりも緩やかであるが、検出温度T1が急に上昇していく。これは、冷却油F2の循環が継続することによりビルトインモーター20の熱がある程度は放出されるものの、ラジエーター42を流れる冷却油F2からの熱の放出がファン44の停止により抑えられることによる。検出温度T1の上昇は時間tが経つにつれ緩やかになるものの、検出温度T1は上昇し続ける。従って、ワークW1の連続加工を停止することによりビルトインモーター20の温度上昇を抑える必要がある。
本具体例のNC装置70は、ワークW1の連続加工を開始してからビルトインモーター20の温度センサー25により順次得られる検出温度T1が定常となったと判断した後に検出温度T1の変化が許容範囲を超えると冷却装置40が故障していると判定することにしている。また、NC装置70は、検出温度T1の変化に基づいて、冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位を判別することにしている。本具体例のNC装置70は、検出温度T1の変化が所定の判別基準を超えたか否かに応じてポンプ43が故障したのかファン44が故障したのかを判定することにしている。
図5は、温度センサー25の検出温度T1(t)の離散データから旋盤1の状態を判定する例を模式的に示している。図5においても、横軸はワーク加工開始からの時間tを示し、縦軸は温度センサー25の検出温度T1を示している。
NC装置70は、ビルトインモーター20の温度センサー25から定期的に検出温度T1(t)を取得することにしている。検出温度T1(t)を取得する間隔Δtは、1分間隔程度でよいが、30秒間隔程度と短くしてもよいし、5分間隔程度と長くしてもよい。検出温度T1(t)の分解能は、1℃程度でよいが、判定の精度を高めるために0.1℃程度に細かくしてもよい。
NC装置70は、ビルトインモーター20の温度センサー25から定期的に検出温度T1(t)を取得することにしている。検出温度T1(t)を取得する間隔Δtは、1分間隔程度でよいが、30秒間隔程度と短くしてもよいし、5分間隔程度と長くしてもよい。検出温度T1(t)の分解能は、1℃程度でよいが、判定の精度を高めるために0.1℃程度に細かくしてもよい。
検出温度T1(t)の変化ΔT1(t)は、誤差を少なくするため、時間t以前の所定期間P1における検出温度T1の最大値と検出温度T1の最小値との差としている。以下、検出温度の変化ΔT1(t)を温度変化ΔT1(t)とも呼ぶことにする。所定期間P1に含まれる検出温度T1のデータ数をn(nは3以上の整数)とし、変数iを0からn-1までの整数とすると、所定期間P1に含まれる検出温度T1(i)は、
T1(i)=T1(t),…,T1(t-i×Δt),…,T1(t-(n-1)×Δt)と表される。よって、所定期間P1に含まれる検出温度T1のデータ数nが6である場合、所定期間P1に含まれる検出温度T1(i)は、
T1(i)=T1(t-0×Δt),T1(t-1×Δt),T1(t-2×Δt),T1(t-3×Δt),T1(t-4×Δt),T1(t-5×Δt)と表される。検出温度T1(i)の最大値をMAX(T1(i))とし、検出温度T1(i)の最小値をMIN(T1(i))とすると、温度変化ΔT1(t)は、t≧P1にお
いて、
ΔT1(t)=MAX(T1(i))-MIN(T1(i)) …(1)
で表される。
図5に示すように所定期間P1に含まれる検出温度T1のデータ数nが6である場合、温度変化ΔT1(t)は、所定期間P1=5×Δtの検出温度T1(i)=T1(t),…,T1(t-5×Δt)における最大値MAX(T1(i))と最小値MIN(T1(i))の差となる。
T1(i)=T1(t),…,T1(t-i×Δt),…,T1(t-(n-1)×Δt)と表される。よって、所定期間P1に含まれる検出温度T1のデータ数nが6である場合、所定期間P1に含まれる検出温度T1(i)は、
T1(i)=T1(t-0×Δt),T1(t-1×Δt),T1(t-2×Δt),T1(t-3×Δt),T1(t-4×Δt),T1(t-5×Δt)と表される。検出温度T1(i)の最大値をMAX(T1(i))とし、検出温度T1(i)の最小値をMIN(T1(i))とすると、温度変化ΔT1(t)は、t≧P1にお
いて、
ΔT1(t)=MAX(T1(i))-MIN(T1(i)) …(1)
で表される。
図5に示すように所定期間P1に含まれる検出温度T1のデータ数nが6である場合、温度変化ΔT1(t)は、所定期間P1=5×Δtの検出温度T1(i)=T1(t),…,T1(t-5×Δt)における最大値MAX(T1(i))と最小値MIN(T1(i))の差となる。
t=0においてワークW1の連続加工が開始すると、図4A,4Bに示すように、しばらくの間、検出温度T1(t)が上昇し、その後、定常のタイミングt1となる。そこで、NC装置70は、時間tが所定期間P1に到達してから温度変化ΔT1(t)が所定の閾値TH1(TH1>0)を超えていると検出温度T1(t)が定常となっていないと判断し、温度変化ΔT1(t)が閾値TH1以下になると検出温度T1(t)が定常となったと判断することにしている。
尚、閾値TH1に微小量加えた閾値をTH1+αとすると、上述の判断はΔT1(t)≧TH1+αであるか否かの判断に置き換えることができる。この場合も、ΔT1(t)が閾値TH1を超えているか否かの判断に含まれる。
尚、閾値TH1に微小量加えた閾値をTH1+αとすると、上述の判断はΔT1(t)≧TH1+αであるか否かの判断に置き換えることができる。この場合も、ΔT1(t)が閾値TH1を超えているか否かの判断に含まれる。
図6は、時間tに応じた温度変化ΔT1(t)の例を模式的に示している。図6において、横軸はワーク加工開始からの時間tを示し、縦軸は温度センサー25の温度変化ΔT1(t)を示している。
図6に示すように、時間tが所定期間P1に到達してから温度変化ΔT1(t)は、しばらくの間減少し、やがて閾値TH1以下となるタイミングt1となる。
図6に示すように、時間tが所定期間P1に到達してから温度変化ΔT1(t)は、しばらくの間減少し、やがて閾値TH1以下となるタイミングt1となる。
ワーク連続加工中に検出温度T1(t)が定常となった後、冷却装置40が故障すると、図4A,4Bに示すタイミングt2のように、温度センサー25の検出温度T1(t)が急に上昇する。NC装置70は、図5に示すようにΔT1(t)≦TH1となった後に温度変化ΔT1(t)が閾値TH2(TH2>TH1)を超えると冷却装置40が故障していると判定し、温度変化ΔT1(t)が閾値TH2を超えなければ冷却装置40に故障が無いと判定することにしている。閾値TH2は、温度変化ΔT1(t)の許容範囲の例である。図6に示すように、閾値TH1以下であった温度変化ΔT1(t)は、冷却装置40が故障したタイミングt2の後、閾値TH2を超えるまで急に大きくなる。図6には、ΔT1(t)=TH2となったタイミングt3が示されている。
尚、閾値TH2に微小量加えた閾値をTH2+αとすると、上述の判断はΔT1(t)≧TH2+αであるか否かの判断に置き換えることができる。この場合も、ΔT1(t)が閾値TH2を超えているか否かの判断に含まれる。
尚、閾値TH2に微小量加えた閾値をTH2+αとすると、上述の判断はΔT1(t)≧TH2+αであるか否かの判断に置き換えることができる。この場合も、ΔT1(t)が閾値TH2を超えているか否かの判断に含まれる。
ワーク連続加工中にΔT1(t)>TH2となった後、図4Aに示すようにポンプ43が故障した場合は検出温度T1(t)が急激に上昇し、図4Bに示すようにファン44が故障した場合は検出温度T1(t)の上昇がポンプ43の故障の場合と比べて少ない。故障部位を判別するため、NC装置70は、まず、ΔT1(t)>TH2となってから順次得られる温度変化ΔT1(t)の極大値ΔT1maxを探すことにしている。極大値ΔT1maxは、温度変化ΔT1(t)がΔT1(t)>TH2の範囲で最初にグラフの山となる値を意味する。その後、NC装置70は、極大値ΔT1maxが閾値TH3(TH3>TH2)を超えている場合にポンプ43が故障していると判定し、極大値ΔT1maxが閾値TH3を超えなかった場合にファン44が故障していると判定することにしている。ΔT1max>閾値TH3であるか否かは、温度変化ΔT1(t)の判別基準の例である。図6には、ポンプ43が故障した場合の時間tに応じた温度変化ΔT1(t)が実線で示され、ファン44が故障した場合の時間tに応じた温度変化ΔT1(t)が二点鎖線で示されている。ポンプ43が故障した場合、タイミングt3の後に温度変化ΔT1(t)が閾値TH3を超えるタイミングt4があり、その後、温度変化ΔT1(t)が極大値ΔT1maxとなるタイミングt5があることが示されている。ファン44が故障した場合、タイミングt3の後に温度変化ΔT1(t)が閾値TH3以下の極大値ΔT1maxとなるタイミングがあることが示されている。
尚、閾値TH3に微小量加えた閾値をTH3+αとすると、上述の判断はΔT1max≧TH3+αであるか否かの判断に置き換えることができる。この場合も、ΔT1maxが閾値TH3を超えているか否かの判断に含まれる。
尚、閾値TH3に微小量加えた閾値をTH3+αとすると、上述の判断はΔT1max≧TH3+αであるか否かの判断に置き換えることができる。この場合も、ΔT1maxが閾値TH3を超えているか否かの判断に含まれる。
(3)冷却装置故障判定処理の具体例:
図7は、上述した故障判定方法を実現させる冷却装置故障判定処理の例を示している。この処理は、制御プログラムPR1を実行するNC装置70により行われ、ワークW1の連続加工を開始する時に開始する。以下、図1~6も参照して、図7に示す冷却装置故障判定処理を説明する。
図7は、上述した故障判定方法を実現させる冷却装置故障判定処理の例を示している。この処理は、制御プログラムPR1を実行するNC装置70により行われ、ワークW1の連続加工を開始する時に開始する。以下、図1~6も参照して、図7に示す冷却装置故障判定処理を説明する。
冷却装置故障判定処理が開始すると、NC装置70は、図1~3に示すビルトインモーター20の温度センサー25から一定の間隔Δtとなるように検出温度T1(t)を取得する(ステップS102)。以下、「ステップ」の記載を省略する。NC装置70は、ワーク加工開始からの時間tが所定期間P1となるまではS102の処理を繰り返す。検出温度T1(t)の取得後、NC装置70は、上述した式(1)に従って、所定期間P1の検出温度T1(t)の変化ΔT1(t)を算出する(S104)。温度変化ΔT1(t)の算出後、NC装置70は、温度変化ΔT1(t)が閾値TH1以下となったか否かに応じて処理を分岐させる(S106)。ΔT1(t)>TH1である場合、NC装置70は、検出温度T1(t)が定常になっていないと判断し、検出温度T1(t)を取得するS102の処理、温度変化ΔT1(t)を算出するS104の処理、及び、S106の判断処理を繰り返す。一方、ΔT1(t)≦TH1となった場合、NC装置70は、検出温度T1(t)が定常となったと判断し、処理をS108に進める。
S108において、NC装置70は、さらに、温度センサー25から一定の間隔Δtとなるように検出温度T1(t)を取得する。検出温度T1(t)の取得後、NC装置70は、上述した式(1)に従って、所定期間P1の検出温度T1(t)の変化ΔT1(t)を算出する(S110)。温度変化ΔT1(t)の算出後、NC装置70は、温度変化ΔT1(t)が閾値TH2を超えたか否かに応じて処理を分岐させる(S112)。ΔT1(t)≦TH2である場合、NC装置70は、冷却装置40に故障が無いと判定し、検出温度T1(t)を取得するS108の処理、温度変化ΔT1(t)を算出するS110の処理、及び、S112の判断処理を繰り返す。S108~S112の繰り返し処理は、温度変化ΔT1(t)が閾値TH2を超えない限り、ワークW1の連続加工が終了するまで続けられる。一方、ΔT1(t)>TH2となった場合、NC装置70は、冷却装置40が故障していると判定し、処理をS114に進める。
S114において、NC装置70は、冷却装置40の故障をオペレーターに通知する。S114の通知処理は、例えば、図1,3に示す旋盤1の表示部82に冷却装置40が故障した旨を表示させる処理、不図示の警告灯を点灯又は点滅させる処理、コンピューター100の表示装置106に冷却装置40が故障した旨を表示させる処理、コンピューター100の音声出力装置107に警告音又は冷却装置40が故障した旨を音声出力させる処理、これらの処理の少なくとも一部の組合せ、等とすることができる。コンピューター100が携帯端末である場合、工場から離れたオペレーターに冷却装置40の故障を通知することが可能である。
また、故障の通知とともに、NC装置70は、今までに得られた検出温度T1(t)のリストを旋盤1の表示部82、コンピューター100の表示装置106、等に表示させてもよい。また、NC装置70は、故障部位の通知とともに、時間tに対する検出温度T1(t)や温度変化ΔT1(t)を示すグラフを表示部82、表示装置106、等に表示させてもよい。これにより、検出温度T1(t)や温度変化ΔT1(t)を見たオペレーターは、故障部位が通知される前に故障部位を予測することが可能となる。
また、故障の通知とともに、NC装置70は、今までに得られた検出温度T1(t)のリストを旋盤1の表示部82、コンピューター100の表示装置106、等に表示させてもよい。また、NC装置70は、故障部位の通知とともに、時間tに対する検出温度T1(t)や温度変化ΔT1(t)を示すグラフを表示部82、表示装置106、等に表示させてもよい。これにより、検出温度T1(t)や温度変化ΔT1(t)を見たオペレーターは、故障部位が通知される前に故障部位を予測することが可能となる。
NC装置70は、冷却装置40の故障が判定された時点でワークW1の加工を停止させるワーク加工停止指令を出すことによりワークW1の加工を停止させてもよい。この場合も本技術に含まれるが、本具体例では、冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位を判別するため、もう少しワークW1の連続加工を継続することにしている。
S114の通知処理の後、NC装置70は、極大値ΔT1maxを探すため、変数としてのΔT1maxに現在の温度変化ΔT1(t)を代入する(S116)。ΔT1(t)の代入後、NC装置70は、さらに、温度センサー25から一定の間隔Δtとなるように検出温度T1(t)を取得する(S118)。検出温度T1(t)の取得後、NC装置70は、上述した式(1)に従って、所定期間P1の検出温度T1(t)の変化ΔT1(t)を算出する(S120)。温度変化ΔT1(t)の算出後、NC装置70は、温度変化ΔT1(t)がΔT1maxを下回ったか否かに応じて処理を分岐させる(S122)。ΔT1(t)≧ΔT1maxである場合、NC装置70は、温度変化ΔT1(t)の極大値が決まらないと判断し、ΔT1maxに現在の温度変化ΔT1(t)を代入するS116の処理、検出温度T1(t)を取得するS118の処理、温度変化ΔT1(t)を算出するS120の処理、及び、S122の判断処理を繰り返す。一方、ΔT1(t)<ΔT1maxとなった場合、NC装置70は、変数としてのΔT1maxが極大値になったと判断し、処理をS124に進める。
S124において、NC装置70は、極大値ΔT1maxが閾値TH3を超えているか否かに応じて処理を分岐させる。ΔT1max>TH3である場合、NC装置70は、ポンプ43が故障していると判定し、ポンプ43の故障をオペレーターに通知する(S126)。一方、ΔT1max≦TH3である場合、NC装置70は、ファン44が故障していると判定し、ファン44の故障をオペレーターに通知する(S128)。S126,S128の通知処理は、例えば、図1,3に示す旋盤1の表示部82に故障部位(ポンプ43又はファン44)を示す情報を表示させる処理、故障部位に対応する不図示の警告灯を点灯又は点滅させる処理、コンピューター100の表示装置106に故障部位の情報を表示させる処理、コンピューター100の音声出力装置107に故障部位の情報を音声出力させる処理、これらの処理の少なくとも一部の組合せ、等とすることができる。コンピューター100が携帯端末である場合、工場から離れたオペレーターに故障部位の情報を通知することが可能である。
また、故障部位の通知とともに、NC装置70は、今までに得られた検出温度T1(t)のリストを旋盤1の表示部82、コンピューター100の表示装置106、等に表示させてもよい。また、NC装置70は、故障部位の通知とともに、時間tに対する検出温度T1(t)や温度変化ΔT1(t)を示すグラフを表示部82、表示装置106、等に表示させてもよい。これにより、検出温度T1(t)や温度変化ΔT1(t)を見たオペレーターは、故障部位の通知が正しいか否かを判断することが可能となる。
また、故障部位の通知とともに、NC装置70は、今までに得られた検出温度T1(t)のリストを旋盤1の表示部82、コンピューター100の表示装置106、等に表示させてもよい。また、NC装置70は、故障部位の通知とともに、時間tに対する検出温度T1(t)や温度変化ΔT1(t)を示すグラフを表示部82、表示装置106、等に表示させてもよい。これにより、検出温度T1(t)や温度変化ΔT1(t)を見たオペレーターは、故障部位の通知が正しいか否かを判断することが可能となる。
S126又はS128の処理後、NC装置70は、ワークW1の加工を停止させるワーク加工停止指令を出すことによりワークW1の加工を停止させ(S130)、図7に示す冷却装置故障判定処理を終了させる。これにより、冷却装置40の故障時にワークW1の連続加工が停止し、ビルトインモーター20の温度上昇が抑えられる。
以上説明したように、ワークW1の連続加工中にビルトインモーター20の温度センサー25の検出温度T1(t)が定常となってから冷却装置40が故障すると、やがて検出温度T1(t)の変化ΔT1(t)が許容範囲である閾値TH2を超える。上述したS112の処理においてΔT1(t)>TH2であることを判断することにより、冷却装置40が故障していると判定することができる。
また、温度変化ΔT1(t)はファン44が故障した場合よりもポンプ43が故障した場合の方が大きいので、ポンプ43が故障した場合、温度変化ΔT1の極大値ΔT1maxが判別基準である閾値TH3を超える。ファン44が故障した場合、極大値ΔT1maxは閾値TH3を超えない。上述したS124の処理において極大値ΔT1maxが閾値TH3を超えたか否かを判断することにより、ポンプ43が故障したのかファン44が故障したのかを判別することができる。
また、温度変化ΔT1(t)はファン44が故障した場合よりもポンプ43が故障した場合の方が大きいので、ポンプ43が故障した場合、温度変化ΔT1の極大値ΔT1maxが判別基準である閾値TH3を超える。ファン44が故障した場合、極大値ΔT1maxは閾値TH3を超えない。上述したS124の処理において極大値ΔT1maxが閾値TH3を超えたか否かを判断することにより、ポンプ43が故障したのかファン44が故障したのかを判別することができる。
従って、本具体例の旋盤は、冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても、冷却装置の故障を判定することができ、冷却装置の故障部位を判別することができ、コストアップを抑制することができる。また、冷却装置の故障部位が分かるので、冷却装置の修理が容易となり、本旋盤は便利である。
尚、以上は冷却装置40の故障によりビルトインモーター20が定常の温度から急に上昇することを前提にして説明したが、冷却油F2が冷却され過ぎる等によりビルトインモーター20が定常の温度から急に下降する場合も冷却装置40の故障と判定される。検出温度T1(t)が定常となった後に検出温度T1(t)が急に下降しても、ΔT1(t)>TH2となるためである。従って、本具体例は、高い信頼性を有する旋盤を提供することができる。
また、図7に示す冷却装置故障判定処理は、図1に示すコンピューター100が行ってもよい。この場合、冷却装置故障判定処理を実行する制御プログラムPR1をコンピューター100の記憶装置104に記憶させることにより、コンピューター100が制御プログラムPR1を記憶装置104からRAM103に読み出して実行することができる。旋盤1は、一定の間隔Δt毎に温度センサー25から検出温度T1(t)を取得してコンピューター100に送信し、コンピューター100からワーク加工停止指令を受信するとワークW1の加工を停止させるものとする。コンピューター100は、S102,S108,S118において、旋盤1から検出温度T1(t)を取得する処理を行えばよい。コンピューター100は、S112において温度変化ΔT1(t)が閾値TH2を超えたと判断することにより、冷却装置40が故障していると判定することができる。また、コンピューター100は、S124において極大値ΔT1maxが閾値TH3を超えているか否かを判断することにより、ポンプ43が故障したのかファン44が故障したのかを判別することができる。S130において、コンピューター100は、旋盤1にワーク加工停止指令を送信すればよい。
さらに、冷却装置故障判定処理は、NC装置70とコンピューター100とが協働して行ってもよい。例えば、冷却装置40の故障を通知するまでのS102~S114の処理をNC装置70が行い、故障の通知を受信したコンピューター100がS116~S130の処理により故障箇所を判別することが考えられる。この場合、故障検出部U1は、NC装置70とコンピューター100との協働により実現される。
さらに、冷却装置故障判定処理は、NC装置70とコンピューター100とが協働して行ってもよい。例えば、冷却装置40の故障を通知するまでのS102~S114の処理をNC装置70が行い、故障の通知を受信したコンピューター100がS116~S130の処理により故障箇所を判別することが考えられる。この場合、故障検出部U1は、NC装置70とコンピューター100との協働により実現される。
(4)変形例:
本発明は、種々の変形例が考えられる。
例えば、検出温度T1(t)の時間間隔は、一定間隔に限定されず、変化してもよい。 所定期間P1の温度変化ΔT1(t)は、t-T1平面において所定期間P1における各検出温度T1(t)の座標から求められる近似直線の傾きでもよく、当該傾きの絶対値でもよい。従って、旋盤やコンピューターは、前述の傾きの絶対値が閾値TH1以下になったことを検出温度T1(t)が定常となったことと判断してもよく、前述の傾きの絶対値が閾値TH2を超えると冷却装置40が故障していると判定してもよく、前述の傾きの絶対値の極大値に基づいて故障部位を判別してもよい。
上述した処理は、順番を入れ替える等、適宜、変更可能である。例えば、図7の冷却装置故障判定処理において、ワーク加工停止指令を出すS130の処理は、S124の判断処理の前において行うことが可能である。
主軸モーターにより回転する主軸は、ワークを把持する主軸に限定されず、ワークを加工する回転工具とともに回転する工具主軸(ツールスピンドル)でもよい。また、主軸モーターは、ビルトインモーターに限定されず、主軸に外付けされたモーターでもよい。さらに、冷却流体は、冷却油に限定されず、冷却水でもよいし、気体でもよく、気体と液体とに状態が変化する冷媒でもよい。
本発明は、種々の変形例が考えられる。
例えば、検出温度T1(t)の時間間隔は、一定間隔に限定されず、変化してもよい。 所定期間P1の温度変化ΔT1(t)は、t-T1平面において所定期間P1における各検出温度T1(t)の座標から求められる近似直線の傾きでもよく、当該傾きの絶対値でもよい。従って、旋盤やコンピューターは、前述の傾きの絶対値が閾値TH1以下になったことを検出温度T1(t)が定常となったことと判断してもよく、前述の傾きの絶対値が閾値TH2を超えると冷却装置40が故障していると判定してもよく、前述の傾きの絶対値の極大値に基づいて故障部位を判別してもよい。
上述した処理は、順番を入れ替える等、適宜、変更可能である。例えば、図7の冷却装置故障判定処理において、ワーク加工停止指令を出すS130の処理は、S124の判断処理の前において行うことが可能である。
主軸モーターにより回転する主軸は、ワークを把持する主軸に限定されず、ワークを加工する回転工具とともに回転する工具主軸(ツールスピンドル)でもよい。また、主軸モーターは、ビルトインモーターに限定されず、主軸に外付けされたモーターでもよい。さらに、冷却流体は、冷却油に限定されず、冷却水でもよいし、気体でもよく、気体と液体とに状態が変化する冷媒でもよい。
図8は、回転工具駆動用の主軸モーターM1、及び、該主軸モーターM1の冷却装置40Bを備える旋盤1の例を模式的に示している。冷却装置40Bは、本技術の冷却装置40に含まれる。図8に示す旋盤1は、ワークを加工する複数の回転工具TO2を保持している刃物台28Bを備えている。刃物台28Bは、各回転工具TO2とともに回転する工具主軸11B、及び、主軸中心線AX1を中心として工具主軸11Bを回転させる主軸モーターM1を備えている。工具主軸11Bは、本技術の主軸11に含まれる。主軸モーターM1は、内蔵温度センサーS1を有し、制御プログラムPR1を実行するNC装置70により制御される。図8に示す主軸モーターM1は、工具主軸11Bに外付けされ、刃物台28Bの外に露出している。冷却装置40Bは、風冷式であり、主軸モーターM1に空気F3を送るファン45を備えている。空気F3は、冷却流体F1の例である。ファン45は、主軸モーターM1に風を当てることにより主軸モーターM1から熱を奪う。
ワーク連続加工の途中でファン45が故障した場合、主軸モーターM1の温度は図4Bに例示するように変化する。そこで、NC装置70は、図7に示すS102~S114,S130の処理を行うことにより、冷却装置40Bの故障を判定し、ワークの加工を停止させることができる。むろん、図7に示すS102~S114,S130の処理は、コンピューター100が行ってもよい。
さらに、図1に示す外装2に設けられた温度センサー3等を利用して、冷却装置40の故障部位を判別する精度を向上させることが可能である。温度センサー3は、外気温に影響される温度を検出する第二温度センサーS2の例である。故障部位の判別精度を向上させるために、機械学習を利用してもよい。
図9は、機械学習部U2をコンピューター100に備える旋盤システムSY1の例を模式的に示している。図9において、図1,3と一部重複する要素については記載及び説明を省略している。図9の下部には、データベースDBの構造例が示されている。
図9に示すコンピューター100の記憶装置104は、機械学習部U2に対応する機械学習プログラムPR3、及び、故障判定部U1に対応する故障部位判定プログラムPR4を記憶している。これらのプログラム(PR3,PR4)は、CPU101によってRAM103に読み出されることにより実行される。コンピューター100のRAM103には、データベースDB、及び、該データベースDBに基づいて生成される学習モデルLMが格納されている。学習モデルLMは、内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)、及び、第二温度センサーS2により順次得られる第二検出温度T2(t)に基づいて冷却装置40において故障している部位を判別するようにコンピューター100を機能させるためのプログラムである。生成された学習モデルLMは、コンピューター100からNC装置70に送信されてNC装置70のRAM73に格納されてもよい。これにより、NC装置70は、学習モデルLMに従って冷却装置40の故障部位を判別することができる。
データベースDBには、レコードを識別する識別情報である識別番号jに、検出温度T1(t)、第二検出温度T2(t)、及び、故障部位を表す故障部位情報IN1が紐付けられている状態で格納されている。故障部位情報IN1は、冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位を表している。図9には、識別番号jに紐付けられている検出温度T1(t)がT1-j(t)で示され、識別番号jに紐付けられている第二検出温度T2(t)がT2-j(t)で示され、識別番号jに紐付けられている故障部位情報IN1が部位jで示されている。
尚、冷却装置40は頻繁に故障するものではないため、コンピューター100は、複数の旋盤から検出温度(T1(t),T2(t))を受信してデータベースDBに格納してもよい。
尚、冷却装置40は頻繁に故障するものではないため、コンピューター100は、複数の旋盤から検出温度(T1(t),T2(t))を受信してデータベースDBに格納してもよい。
図10は、学習モデルLMを生成する学習処理の例を示している。この処理は、機械学習プログラムPR3を実行するコンピューター100により行われる。
学習処理が開始すると、コンピューター100は、内蔵温度センサーS1(例えば温度センサー25)により順次に得られた検出温度T1(t)、及び、第二温度センサーS2(例えば温度センサー3)により順次に得られた第二検出温度T2(t)を取得する(S202)。コンピューター100は、ワーク連続加工中の旋盤1から一定の間隔Δt毎に検出温度(T1(t),T2(t))を取得してもよいし、ワーク連続加工後に旋盤1からまとめて検出温度(T1(t),T2(t))を取得してもよい。
学習処理が開始すると、コンピューター100は、内蔵温度センサーS1(例えば温度センサー25)により順次に得られた検出温度T1(t)、及び、第二温度センサーS2(例えば温度センサー3)により順次に得られた第二検出温度T2(t)を取得する(S202)。コンピューター100は、ワーク連続加工中の旋盤1から一定の間隔Δt毎に検出温度(T1(t),T2(t))を取得してもよいし、ワーク連続加工後に旋盤1からまとめて検出温度(T1(t),T2(t))を取得してもよい。
次に、コンピューター100は、冷却装置40の故障部位の入力を受け付ける(S204)。例えば、旋盤1のオペレーターは、冷却装置40が故障した場合に故障部位を突き止めると、当該故障部位を入力装置105によりコンピューター100に入力する操作を行えばよい。また、冷却装置40が故障していない場合の検出温度(T1(t),T2(t))もデータベースDBに有った方がよいので、冷却装置40が故障していない場合、オペレーターは、冷却装置40が故障していないことをコンピューター100に入力する操作を行えばよい。コンピューター100は、故障部位、又は、故障していないことを入力する操作を入力装置105により受け付ける処理を行えばよい。
さらに、コンピューター100は、検出温度(T1(t),T2(t))、及び、故障部位又は故障していないことを表す故障部位情報IN1をレコードの識別番号jに紐付けてデータベースDBに格納する(S206)。データベースDBのレコードは多い方がよいため、S202~S206の処理は繰り返し行われる。
データベースDBに情報が蓄積された後、コンピューター100は、データベースDBに格納されている情報に基づいた教師有り機械学習により、学習モデルLMをRAM103に生成する(S208)。学習モデルLMには、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、これらの少なくとも一方を主要部として換算式を組み合わせた学習モデル、等を用いることができる。学習モデルLMにニューラルネットワークが含まれる場合には深層学習の手法により学習を進めるようにしてもよい。尚、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、深層学習、等の詳細については公知であるため説明を省略する。得られる学習モデルLMは、内蔵温度センサーS1により順次得られる検出温度T1(t)、及び、第二温度センサーS2により順次得られる第二検出温度T2(t)が入力されることで、冷却装置40に含まれる複数の部位のうち故障している部位の判別結果を出力する。すなわち、学習モデルLMは、順次得られる検出温度(T1(t),T2(t))に基づいて冷却装置40の故障部位を判別する学習済みモデルである。
学習モデルLMの生成後、コンピューター100は、学習モデルLMを記憶し(S210)、学習処理を終了させる。旋盤1が学習モデルLMを使用する場合、コンピューター100は、学習モデルLMを旋盤1に送信すればよい。学習モデルLMを受信した旋盤1は、学習モデルLMをRAM73に格納することにより、冷却装置40の故障部位を判別する処理を行うことができる。
図11は、冷却装置40において故障している部位を判別する故障部位判定処理の例を示している。この処理は、例えば、学習モデルLMをRAM103に保持しているコンピューター100により行われ、ワークW1の連続加工が開始した時に開始する。
まず、コンピューター100は、内蔵温度センサーS1の検出温度T1(t)、及び、第二温度センサーS2の第二検出温度T2(t)を旋盤1から順次に取得する(S302)。
まず、コンピューター100は、内蔵温度センサーS1の検出温度T1(t)、及び、第二温度センサーS2の第二検出温度T2(t)を旋盤1から順次に取得する(S302)。
次に、コンピューター100は、順次に得られた検出温度(T1(t),T2(t))を学習モデルLMに入力することにより、学習モデルLMに故障部位の判別結果、又は、故障していないことの判定結果を出力させる(S304)。S304の処理は、図7のS112において冷却装置40が故障していると判定した時に行われてもよい。この場合、コンピューター100は、S304において、検出温度(T1(t),T2(t))を学習モデルLMに入力することにより冷却装置40の故障部位を判別する処理を行うことになる。なお、S304において、故障していないことの判定結果が出力されたときには、これ以降の処理は行わず、再度学習モデルLMに検出温度(T1(t),T2(t))が入力されるまで待機することとしてもよい。
故障部位が判別されると、コンピューター100は、冷却装置40の故障部位をオペレーターに通知し(S306)、故障部位判定処理を終了させる。S306の通知処理は、例えば、図1,3に示す旋盤1の表示部82に故障部位を示す情報を表示させる処理、故障部位に対応する不図示の警告灯を点灯又は点滅させる処理、コンピューター100の表示装置106に故障部位の情報を表示させる処理、コンピューター100の音声出力装置107に故障部位の情報を音声出力させる処理、これらの処理の少なくとも一部の組合せ、等とすることができる。
むろん、NC装置70が故障部位判定処理を行ってもよく、NC装置70とコンピューター100とが協働して故障部位判定処理を行ってもよい。
むろん、NC装置70が故障部位判定処理を行ってもよく、NC装置70とコンピューター100とが協働して故障部位判定処理を行ってもよい。
図9~11に示す例は、内蔵温度センサーの検出温度に外気温の影響が加味されて冷却装置の故障部位が判別されるので、故障部位の判別精度が向上する。また、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付ける必要が無いので、コストアップが抑制される。
尚、図10のS208において機械学習を行う際、検出温度T1(t)の代わりに検出温度T1(t)の変化ΔT1(t)を使用してもよく、第二検出温度T2(t)の代わりに第二検出温度T2(t)の変化(ΔT2(t)とする。)を使用してもよい。ここで、所定期間P1に含まれる第二検出温度は、
T2(i)=T2(t),…,T2(t-i×Δt),…,T2(t-(n-1)×Δt)と表される。第二検出温度T2(i)の最大値をMAX(T2(i))とし、第二検出温度T2(i)の最小値をMIN(T2(i))とすると、温度変化ΔT2(t)は、t≧P1において、
ΔT2(t)=MAX(T2(i))-MIN(T2(i)) …(2)
で表される。
温度変化(ΔT1(t),ΔT2(t))を機械学習に使用すると、順次得られる温度変化(ΔT1(t),ΔT2(t))に基づいて故障箇所を判別する暫定的な学習モデルが生成される。検出温度(T1(t),T2(t))から温度変化(ΔT1(t),ΔT2(t))を求める換算式を暫定的な学習モデルに組み合わせると、順次得られる検出温度(T1(t),T2(t))から故障箇所を判別する学習モデルLMが得られる。
T2(i)=T2(t),…,T2(t-i×Δt),…,T2(t-(n-1)×Δt)と表される。第二検出温度T2(i)の最大値をMAX(T2(i))とし、第二検出温度T2(i)の最小値をMIN(T2(i))とすると、温度変化ΔT2(t)は、t≧P1において、
ΔT2(t)=MAX(T2(i))-MIN(T2(i)) …(2)
で表される。
温度変化(ΔT1(t),ΔT2(t))を機械学習に使用すると、順次得られる温度変化(ΔT1(t),ΔT2(t))に基づいて故障箇所を判別する暫定的な学習モデルが生成される。検出温度(T1(t),T2(t))から温度変化(ΔT1(t),ΔT2(t))を求める換算式を暫定的な学習モデルに組み合わせると、順次得られる検出温度(T1(t),T2(t))から故障箇所を判別する学習モデルLMが得られる。
また、データベースDBも、検出温度T1(t)の代わりに検出温度T1(t)の変化ΔT1(t)を保持していてもよく、第二検出温度T2(t)の代わりに第二検出温度T2(t)の変化ΔT2(t)を保持していてもよい。
さらに、外気温に影響される第二検出温度T2(t)は、図1に示す外装2に設けられた温度センサー3の検出温度に限定されず、駆動装置30のサーボモーター31が内蔵している温度センサー32の検出温度等でもよい。この場合、温度センサー32は、外気温に影響される温度を検出する第二温度センサーS2の例である。また、機械学習部は、学習モデルLMを生成するために、温度センサー3,32を含む複数の温度センサーのうち2以上の温度センサーの検出温度を第二検出温度として使用してもよい。加えて、機械学習部は、学習モデルLMを生成するために、ワークW1のサイズ等といった検出温度以外の情報を追加で利用してもよい。これにより、ワークW1のサイズ等といった情報を加味した機械学習を行うことができる。
むろん、検出温度(T1(t),T2(t))の時間間隔は、一定間隔に限定されず、変化してもよい。
むろん、検出温度(T1(t),T2(t))の時間間隔は、一定間隔に限定されず、変化してもよい。
さらに、図12に例示するように、旋盤1が機械学習プログラムPR3を実行することにより学習モデルLMを生成してもよい。図12は、機械学習部U2を備える旋盤1の例を模式的に示している。図12において、図3と一部重複する要素については記載及び説明を省略している。図12の下部には、データベースDBの構造例が示されている。図12に示すデータベースDBは、図9に示すデータベースDBと同じであるので、説明を省略する。
図12に示すNC装置70のROM72には、故障判定部U1に対応する制御プログラムPR1、及び、機械学習部U2に対応する機械学習プログラムPR3が書き込まれている。NC装置70のRAM73には、加工プログラムPR2、データベースDB、及び、学習モデルLMが格納されている。学習モデルLMは、順次得られる検出温度(T1(t),T2(t))に基づいて冷却装置40において故障している部位を判別するようにNC装置70を機能させるためのプログラムである。
NC装置70は、図10に示すフローチャートに従って学習処理を行うことができる。 学習処理が開始すると、NC装置70は、内蔵温度センサーS1の検出温度T1(t)、及び、第二温度センサーS2の第二検出温度T2(t)を順次、取得する(S202)。検出温度(T1(t),T2(t))を順次に取得した後、NC装置70は、冷却装置40の故障部位の入力を入力部81により受け付ける(S204)。さらに、NC装置70は、検出温度(T1(t),T2(t))、及び、故障部位又は故障していないことを表す故障部位情報IN1を識別番号jに紐付けてデータベースDBに格納する(S206)。S202~S206の処理は、繰り返し行われる。データベースDBに情報が蓄積された後、NC装置70は、データベースDBに格納されている情報に基づいた教師有り機械学習により、学習モデルLMをRAM73に生成する(S208)。学習モデルLMの生成後、NC装置70は、必要に応じて学習モデルLMを記憶し(S210)、学習処理を終了させる。学習モデルLMの記憶場所は、ROM72、旋盤1内の記憶装置(不図示)、コンピューター100の記憶装置104、等のいずれでもよい。尚、上述した故障部位判定処理(図11参照)をNC装置70が行う場合、学習モデルLMがRAM73に格納されている状態で故障部位判定処理が行われる。
図12に示す例は、コストアップを抑制しながら故障部位の判別精度を向上させる旋盤を提供することができる。
上述した機械学習部U2はNC装置70とコンピューター100との協働により実現されてもよく、上述した故障検出部U1もNC装置70とコンピューター100との協働により実現されてもよい。
上述した機械学習部U2はNC装置70とコンピューター100との協働により実現されてもよく、上述した故障検出部U1もNC装置70とコンピューター100との協働により実現されてもよい。
尚、機械学習を利用しないで、第二温度センサーS2の第二検出温度T2(t)を内蔵温度センサーS1の検出温度T1(t)の補正に使用することも可能である。例えば、0<a<1である補正係数aを用い、検出温度T1(t)からa×T2(t)を差し引いた温度を新たな検出温度T1(t)とすることにより、図7に示す冷却装置故障判定処理を行ってもよい。例えば、内蔵温度センサーS1の検出温度T1(t)の変化ΔT1(t)と第二温度センサーS2の第二検出温度T2(t)の変化ΔT2(t)との関係から補正係数aを決めることにより、冷却装置40の故障判定、及び、故障箇所の判別を行うことができる。この場合も、冷却装置の各部位の故障を検出するセンサーを別途取り付ける必要が無いので、コストアップが抑制される。また、内蔵温度センサーの検出温度に外気温の影響が加味されて冷却装置の故障部位が判別されるので、故障部位の判別精度が向上する。
(5)結び:
以上説明したように、本発明によると、種々の態様により、冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障を判定することが可能な旋盤、旋盤システム、等の技術を提供することができる。むろん、独立請求項に係る構成要件のみからなる技術でも、上述した基本的な作用、効果が得られる。
また、上述した例の中で開示した各構成を相互に置換したり組み合わせを変更したりした構成、公知技術及び上述した例の中で開示した各構成を相互に置換したり組み合わせを変更したりした構成、等も実施可能である。本発明は、これらの構成等も含まれる。
以上説明したように、本発明によると、種々の態様により、冷却装置の故障を検出するセンサーを別途取り付けなくても冷却装置の故障を判定することが可能な旋盤、旋盤システム、等の技術を提供することができる。むろん、独立請求項に係る構成要件のみからなる技術でも、上述した基本的な作用、効果が得られる。
また、上述した例の中で開示した各構成を相互に置換したり組み合わせを変更したりした構成、公知技術及び上述した例の中で開示した各構成を相互に置換したり組み合わせを変更したりした構成、等も実施可能である。本発明は、これらの構成等も含まれる。
1…旋盤、2…外装、3…温度センサー、10…主軸台、11…主軸、
11B…工具主軸、12…把持部、20…ビルトインモーター、
23…ジャケット、25…温度センサー、28,28B…刃物台、
30…駆動装置、31…サーボモーター、32…温度センサー、
40…冷却装置、41…循環経路、42…ラジエーター、43…ポンプ、
44,45…ファン、70…NC装置、100…コンピューター、
F1…冷却流体、F2…冷却油、F3…空気、IN1…故障部位情報、
LM…学習モデル、M1…主軸モーター、S1…内蔵温度センサー、
S2…第二温度センサー、SY1…旋盤システム、TO1…工具、
TO2…回転工具、U1…故障判定部、U2…機械学習部、
W1…ワーク。
11B…工具主軸、12…把持部、20…ビルトインモーター、
23…ジャケット、25…温度センサー、28,28B…刃物台、
30…駆動装置、31…サーボモーター、32…温度センサー、
40…冷却装置、41…循環経路、42…ラジエーター、43…ポンプ、
44,45…ファン、70…NC装置、100…コンピューター、
F1…冷却流体、F2…冷却油、F3…空気、IN1…故障部位情報、
LM…学習モデル、M1…主軸モーター、S1…内蔵温度センサー、
S2…第二温度センサー、SY1…旋盤システム、TO1…工具、
TO2…回転工具、U1…故障判定部、U2…機械学習部、
W1…ワーク。
Claims (7)
- 回転可能な主軸と、
内蔵温度センサーを有し、前記主軸を回転させる主軸モーターと、
該主軸モーターを冷却する冷却装置と、
ワークの連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーにより順次得られる検出温度が定常となったと判断した後に前記検出温度の変化が許容範囲を超えると前記冷却装置が故障していると判定する故障判定部と、を備える、旋盤。 - 前記故障判定部は、前記検出温度の変化に基づいて、前記冷却装置に含まれる複数の部位のうち故障している部位を判別する、請求項1に記載の旋盤。
- 前記冷却装置は、前記主軸モーターを冷却する冷却流体の循環経路を有し、
前記複数の部位は、前記循環経路において前記冷却流体を循環させるポンプ、及び、前記循環経路の放熱を促進させるファンを含み、
前記故障判定部は、前記許容範囲を超えた前記検出温度の変化が所定の判別基準を超える場合に前記ポンプが故障していると判定し、前記検出温度の変化が前記判別基準を超えない場合に前記ファンが故障していると判定する、請求項2に記載の旋盤。 - 外気温に影響される温度を検出する第二温度センサーと、
前記内蔵温度センサーにより順次に得られた前記検出温度、前記第二温度センサーにより順次に得られた第二検出温度、及び、前記冷却装置に含まれる複数の部位のうち故障している部位を表す故障部位情報に基づいた機械学習により、前記内蔵温度センサーにより順次得られる前記検出温度、及び、前記第二温度センサーにより順次得られる前記第二検出温度に基づいて前記冷却装置において故障している部位を判別する学習モデルを生成する機械学習部と、をさらに備える、請求項1に記載の旋盤。 - 前記学習モデルは、前記内蔵温度センサーにより順次得られる前記検出温度、および、前記第二温度センサーにより順次得られる前記第二検出温度が入力されることで、前記冷却装置に含まれる複数の部位のうち故障している部位の判別結果を出力する、請求項4に記載の旋盤。
- 旋盤と、該旋盤に接続されたコンピューターと、を含む旋盤システムであって、
前記旋盤は、
回転可能な主軸と、
内蔵温度センサーを有し、前記主軸を回転させる主軸モーターと、
該主軸モーターを冷却する冷却装置と、を備え、
前記旋盤システムは、ワークの連続加工を開始してから前記内蔵温度センサーにより順次得られる検出温度が定常となったと判断した後に前記検出温度の変化が許容範囲を超えると前記冷却装置が故障していると判定する故障判定部を備える、旋盤システム。 - 前記旋盤は、外気温に影響される温度を検出する第二温度センサーをさらに備え、
前記旋盤システムは、前記内蔵温度センサーにより順次に得られた前記検出温度、前記第二温度センサーにより順次に得られた第二検出温度、及び、前記冷却装置に含まれる複数の部位のうち故障している部位を表す故障部位情報に基づいた機械学習により、前記内蔵温度センサーにより順次得られる前記検出温度、及び、前記第二温度センサーにより順次得られる前記第二検出温度に基づいて前記冷却装置において故障している部位を判別する学習モデルを生成する機械学習部をさらに備える、請求項6に記載の旋盤システム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019215721A JP7417051B2 (ja) | 2019-11-28 | 2019-11-28 | 旋盤、及び、旋盤システム |
JP2019-215721 | 2019-11-28 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2021106346A1 true WO2021106346A1 (ja) | 2021-06-03 |
Family
ID=76086508
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/JP2020/036499 WO2021106346A1 (ja) | 2019-11-28 | 2020-09-28 | 旋盤、及び、旋盤システム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7417051B2 (ja) |
WO (1) | WO2021106346A1 (ja) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006221512A (ja) * | 2005-02-14 | 2006-08-24 | Brother Ind Ltd | コントローラ温度診断装置及びモータ温度診断装置 |
JP2015167436A (ja) * | 2014-03-03 | 2015-09-24 | ファナック株式会社 | 放熱特性推定部を備えた数値制御装置 |
JP2016225500A (ja) * | 2015-06-01 | 2016-12-28 | ファナック株式会社 | ヒートシンク内を流れる流体の流動異常を報知可能なモータ駆動装置および方法 |
JP2017028833A (ja) * | 2015-07-21 | 2017-02-02 | ファナック株式会社 | ヒートシンクの放熱性能の異常を検知するモータ駆動装置、および検知方法 |
JP2017099227A (ja) * | 2015-11-27 | 2017-06-01 | ファナック株式会社 | ファンモータの清掃間隔を学習する機械学習器、モータ制御システムおよび機械学習方法 |
-
2019
- 2019-11-28 JP JP2019215721A patent/JP7417051B2/ja active Active
-
2020
- 2020-09-28 WO PCT/JP2020/036499 patent/WO2021106346A1/ja active Application Filing
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006221512A (ja) * | 2005-02-14 | 2006-08-24 | Brother Ind Ltd | コントローラ温度診断装置及びモータ温度診断装置 |
JP2015167436A (ja) * | 2014-03-03 | 2015-09-24 | ファナック株式会社 | 放熱特性推定部を備えた数値制御装置 |
JP2016225500A (ja) * | 2015-06-01 | 2016-12-28 | ファナック株式会社 | ヒートシンク内を流れる流体の流動異常を報知可能なモータ駆動装置および方法 |
JP2017028833A (ja) * | 2015-07-21 | 2017-02-02 | ファナック株式会社 | ヒートシンクの放熱性能の異常を検知するモータ駆動装置、および検知方法 |
JP2017099227A (ja) * | 2015-11-27 | 2017-06-01 | ファナック株式会社 | ファンモータの清掃間隔を学習する機械学習器、モータ制御システムおよび機械学習方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7417051B2 (ja) | 2024-01-18 |
JP2021084191A (ja) | 2021-06-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109308052B (zh) | 数值控制装置以及数值控制方法 | |
JP5608036B2 (ja) | 稼動履歴管理方法、及び稼動履歴管理装置 | |
CN108073135B (zh) | 工作机械及其控制方法 | |
JP6697494B2 (ja) | 異常判別装置、プログラム、異常判別システム及び異常判別方法 | |
JP5752229B2 (ja) | 工具重心位置推定装置および工作機械 | |
JP4897632B2 (ja) | 衝突検出機能を有する工作機械の制御装置 | |
US20200384591A1 (en) | Machine tool and system | |
JP2011230206A (ja) | 工具寿命検出方法、および工具寿命検出装置 | |
JP6697501B2 (ja) | 工作システム | |
JP2006062081A (ja) | 金型加工装置 | |
JP2008155371A (ja) | 工具決定方法、加工制御装置および工具決定プログラム | |
JP2012088967A (ja) | 工作機械のモニタ方法及びモニタ装置、工作機械 | |
JP2019188578A (ja) | モータ制御装置及び工作機械 | |
JP2019030954A (ja) | 工作機械、および、工具の摩耗の度合いを算出する方法 | |
JP2006205289A (ja) | 工具寿命予測装置 | |
WO2021106346A1 (ja) | 旋盤、及び、旋盤システム | |
JPH10286743A (ja) | 工作機械の工具異常検出装置及び工作機械の工具異常検出用プログラムを記録した記録媒体 | |
JP3446518B2 (ja) | 回転工具の異常検出方法およびその装置 | |
JPWO2005104308A1 (ja) | ガスレーザ発振器およびガスレーザ加工機 | |
JP2014091187A (ja) | 工具異常検出装置と工具異常検出方法 | |
JP4556446B2 (ja) | 多軸工作機械 | |
JP2011121139A (ja) | 工具異常検知装置および検知方法 | |
JP2003271213A (ja) | 移動軸監視装置、移動軸監視方法、移動軸監視プログラムおよびその移動軸監視プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体 | |
US10589395B2 (en) | System and method for detecting damaged tool of multi-axis head machining equipment | |
JP7154100B2 (ja) | 工作機械の加工異常検出装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 20892090 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 20892090 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |