WO2023135796A1 - 産業機械の変化の推定装置 - Google Patents
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- 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
- G05B19/406—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 characterised by monitoring or safety
- G05B19/4065—Monitoring tool breakage, life or condition
Definitions
- the present invention relates to a change estimation device for industrial machinery, and more particularly to an estimation device for estimating at least cutting force and wear of a cutting tool in industrial machinery.
- Patent Literature 1 describes a machine tool capable of inspecting machining quality in real time during machining and suppressing production of workpieces with poor machining quality.
- a machine tool shows a tool that contacts and processes a work, a state quantity data acquisition unit that acquires state quantity data of the work and the tool, and dynamic characteristics of the tool.
- a state quantity estimation data calculation unit that calculates state quantity estimation data such as tool machining resistance (corresponding to cutting force) from a simulation model including a device dynamic characteristic model and a work model that indicates the target shape of the work, and a state quantity data and and a machining state calculation unit that calculates machining state data indicating the machining state of the workpiece based on the state quantity estimation data.
- Patent Literature 2 describes a machining control device capable of reducing machining errors. Specifically, in Patent Document 2, when the rotary tool vibrates due to intermittent cutting resistance (Fy) generated in the rotary tool due to intermittent cutting, a machining control device controls the vibration state of the rotary tool. and the vibration phase ( ⁇ ) of the rotary tool when the rotary tool receives the cutting force (Fy). and a controller for controlling the rotational speed (S) of the rotary tool based on the determined rotational speed (S). Further, Patent Literature 2 describes a cutting resistance calculator that calculates an estimated value of cutting resistance and a tool wear amount estimator that estimates the wear amount of a cutting edge of a rotary tool.
- Patent Literature 3 describes a tool wear prediction method capable of accurately predicting the amount of tool wear before machining in a range from a low speed cutting region to a high speed cutting region.
- Patent Document 3 includes a term indicating the effect of hard inclusions in the work material on abrasive wear and a term indicating the effect of hard inclusions in the work material on thermal diffusion wear. Since the tool wear amount is predicted from the prediction formula provided, the tool wear amount considering abrasive wear that mainly occurs in the low-speed cutting area or medium-speed cutting area and thermal diffusion wear that mainly occurs in the high-speed cutting area is calculated. It is described that it can be predicted with high accuracy.
- Cutting force can be predicted by simulation.
- Most of the theoretical research on cutting analysis involves obtaining characteristic data in advance through basic cutting tests limited to specific equipment and processing methods that are separate from the actual manufacturing process, and then performing simulations based on this to find model validity. trying to show sex
- Correction of cutting basic data is considered desirable to be carried out based on data in actual manufacturing, correcting cutting basic data using data obtained by actual machining in actual production, An estimating device for estimating the cutting force of a cutting tool, which can be used for various types of equipment or machining and can complete the estimation calculation within the actual machining time, is desired.
- a representative aspect of the present disclosure is an estimation device for estimating changes in an industrial machine, comprising: an NC program interpretation unit that interprets an NC program that defines feed axis positioning and spindle speed control operations; a command generation unit that interpolates command points from the NC program interpreted by the NC program interpretation unit and generates a position command value or a speed command value; a feedback control unit that performs feedback control to follow the position command value or the speed command value in the drive of an electric motor that drives the feed shaft and the spindle; a machine configuration information unit that stores characteristic values indicating at least one characteristic of a work material, a cutting tool, and the electric motor; a cutting force estimation unit that estimates the cutting force of the cutting tool based on the torque command obtained by the feedback control unit as a result of the feedback control and the characteristic value of the machine configuration information unit; a matching unit that performs matching between the time-series data of the estimated cutting force output from the cutting force estimation unit and the time-series data of the actually measured cutting force; a parameter optimization unit that calculates
- the cutting force in the cutting tool can correct the cutting basic data using the data obtained by actual machining, can correspond to each machining, and can complete the estimated calculation within the actual machining time.
- FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an estimating device that estimates changes in an industrial machine according to an embodiment of the present disclosure
- FIG. It is a figure which shows a two-inertia system model. It is explanatory drawing which shows the example which changed the F value of the program.
- FIG. 4 is a characteristic diagram showing two sets of time-series data of measured cutting force;
- FIG. 4 is an explanatory diagram showing estimation of an estimated wear amount and transition of the wear amount with actual cutting force.
- FIG. 4 is a diagram showing an XYZ trajectory created by simulation and an XYZ trajectory created by an actual machine; It is a figure which shows an example of the display screen of the display part which displays possibility of failure.
- FIG. 10 is a diagram showing an example of simulation results and measured data when a cutting coefficient parameter is identified by optimization; It is a figure which shows an example of the display screen of a display part. It is a figure which shows an example of the velocity profile produced
- FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an estimating device for estimating changes in an industrial machine according to one embodiment of the present disclosure.
- the estimation device 10 includes an estimation calculation unit 100 , a storage unit 200 and a display unit 300 .
- the estimation calculation unit 100 serves as a simulation device, and includes an NC program interpretation unit 101, a command generation unit 102, a feedback control unit 103, a machine model 104, a machine configuration information unit 105, a cutting force estimation unit 106, a wear estimation unit 107, and a coincidence calculation unit. It has a unit 108 , a determination unit 109 , a production line estimation unit 110 , a matching unit 111 and a parameter optimization unit 112 .
- the friction estimator 107, the coincidence calculator 108, the determiner 109, and the production line estimator 110 are provided as necessary. Any one or more of the friction estimating unit 107, the coincidence calculating unit 108, the determining unit 109, and the production line estimating unit 110 may be provided.
- the display unit 300 has a display control unit 301 . Industrial machines whose changes are estimated by the estimation device 10 are, for example, machine tools and cutting robots. Each unit constituting the estimation device 10 will be described below. First, the configuration of the estimation calculation unit 100 will be described.
- NC program interpretation unit 101 receives input of an NC (Numerical Control) program (which serves as a machining program), CNC (Computerized Numerical Control) parameters, macro variables, work origin offsets, tool offset values, etc., output from the storage unit 200. Based on the information, the movement distance, movement route and command speed are obtained.
- the NC program interpretation unit 101 interprets the NC program that defines the positioning of the feed axis and the speed control of the main axis, decomposes the NC program into codes and values, and obtains the movement distance, movement path and command speed.
- the NC program interpretation unit 101 performs, for example, the following interpretations (A), (B), (C), and (D).
- (A) Codes M03, M04, and M05 are used to convert clockwise rotation of the spindle, counterclockwise rotation of the spindle, and stop rotation of the spindle.
- the command generator 102 generates interpolated data by interpolating points on the moving path at an interpolation cycle based on the moving distance, straight or arc moving path, and command speed obtained by the NC program interpreting part 101 . , generates an acceleration/deceleration profile based on the interpolated data, and further distributes it to each control axis to obtain a position command value or Give the speed command value.
- the command generator 102 performs the following operations (E), (F), (G), (H), and (I).
- E Calculate the moving distance.
- F Create a velocity/position profile at the tip of the tool so as to satisfy the movement distance, command velocity, and acceleration/deceleration parameters set by the machine.
- G Discretize the profile for each control cycle.
- H Distribute the discretized profile into commands on each axis.
- I Filter each axis command value after distribution.
- the feedback control unit 103 performs feedback control to follow the position command value or speed command value generated by the command generation unit 102 in driving the electric motors that drive the feed shaft and the main shaft.
- the configuration of the feedback control section is the same as the configuration of the feedback control section of the actual industrial machine, and the configuration of the feedback control section of the actual machine is already known, so a detailed description thereof will be omitted.
- a subtractor for obtaining a difference between a position command value and a position detection value fed back as described in Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2019-128830 is connected to the subtractor, speed feedback and current A control with feedback can be used.
- the feedback control section 103 outputs a torque command, which is servo data created in the feedback control section 103 , to the cutting force estimation section 106 .
- the machine model 104 is created by, for example, a two-inertia system. Such a machine model is described, for example, in "Study on Low-Frequency Vibration Suppression Control by Two-Inertia System Model for Feed Axis of NC Machine Tool", Vol. 82, No. 8, 2016, p. 745-750, Precision Engineering Journal, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2019-009858, etc.
- FIG. 2 is a diagram showing a two-inertia system model.
- the machine model 104 shown in FIG. 2 is the machine model of the feed shaft.
- the two-inertia system model is a model in which a servomotor 1041 serving as an electric motor and a machine 1042 are connected by a spring 1043A corresponding to a ball screw and a damper 1043B.
- the mass of the servo motor 1041 and the mass of the machine 1042 are respectively J m and J L , the spring constant of the spring 1043A is K, the damper constant of the damper 1043B is C, the driving torque (torque command) of the servo motor 1041 is u, and the spring 1043A is Let T be the resultant force of the damper 1043B, V m be the motor speed, and VL be the machine speed . 1).
- chatter vibration in the feed system of industrial machinery such as machine tools, it is rational to handle a two-inertia system including the spring constant. is sufficient for one inertial frame.
- the spindle is the motor shaft that rotates the tool. It is common to the feed shaft in that it drives a motor to control the machine end, but unlike the feed shaft, the machine end transmits rotational motion as it is, not translational motion. Therefore, in the mechanical model of the spindle, the spindle does not have a conversion mechanism using a ball screw.
- the machine configuration information unit 105 acquires from the storage unit 200 and stores characteristic values indicating at least one characteristic of the work material (work), the cutting tool, and the electric motor.
- the characteristic value includes the value of the calculation result obtained by the formula, the estimated cutting force estimated by the cutting force estimator 106 and the estimated wear amount estimated by the wear estimator 107 .
- the characteristic values are, for example, cutting distance, cutting coefficient, estimated cutting force, estimated wear amount, temperature of the cutting tool, servo data such as torque command, numerically expressed shape of workpiece, contact length, and the like.
- the machine configuration information unit 105 also stores time-series data of the estimated cutting force and time-series data of the estimated wear amount.
- the machine configuration information unit 105 uses at least one set of time-series data of the measured cutting force acquired from the storage unit 200 or time-series data of the estimated cutting force estimated by the cutting force estimation unit 106, so that the machine configuration information unit 105 may be calculated and updated. For example, the machine configuration information unit 105 calculates a cutting coefficient from the time-series data of the actually measured cutting force and updates the cutting coefficient. The machine configuration information unit 105 may calculate the cutting coefficient from the saved time-series data of the estimated cutting force and update the cutting coefficient.
- the machine configuration information unit 105 uses at least one set of time-series data of the measured cutting force acquired from the storage unit 200 or the time-series data of the estimated cutting force estimated by the cutting force estimation unit 106, so that the target cycle You may edit the NC program to meet the time. If you have cutting force time series data, you can know the cycle time of the target time series data. In the case of the measured cutting force, the cycle time for the NC program that operates the industrial machine is known. Changing a part of the NC program that operates the industrial machine (for example, changing the F value or changing the tool path) changes the cycle time. Conversely, part of the G-code of the NC program is changed by changing the F-value or changing the tool path so as to match the target cycle time.
- FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of changing the F value of the program. In FIG. 3, the F value is indicated as F800 in the NC program before editing, but the F value is indicated as F1000 in the NC program after editing.
- the machine configuration information unit 105 uses at least two sets of the time-series data of the measured cutting force acquired from the storage unit 200 or the time-series data of the estimated cutting force estimated by the cutting force estimation unit 106 to estimate the aging of the cutting tool.
- a characteristic value representing the change is calculated.
- FIG. 4 is a characteristic diagram showing two sets of time-series data of actually measured cutting forces.
- the maximum value of the torque indicating the cutting force at the 3000th cutting is a larger value than the maximum value of the torque indicating the cutting force at the first time. From FIG. 4, it can be seen that the maximum value of the torque, which indicates the cutting force, increases with age and deteriorates with age, showing the aging state of the cutting tool.
- the machine configuration information section 105 can give a label to each characteristic value. For example, the machine configuration information unit 105 assigns normal and abnormal labels to the estimated cutting force acquired from the cutting force estimation unit 106 according to a certain threshold. For example, an estimated cutting force anomaly label is given when the torque reaches 100%. The machine configuration information unit 105 assigns normal or abnormal labels to the estimated wear amount acquired from the wear estimation unit 107 according to a certain threshold. For example, an abnormality in the amount of wear is given when the distance and the number of times reach the tool life set values, the torque reaches 100%, and the amount of wear reaches the threshold value VB, or when the tool breakage is determined.
- the machine configuration information unit 105 can be used to check the state of the electric motor, cutting tool, ball screw, etc., for each time, and multiple abnormal factors (e.g., input/output characteristics or vibration of the electric motor, estimated cutting force or estimated wear amount of the cutting tool).
- label normal, abnormal
- the machine configuration information unit 105 calculates the degree of certainty of the label from the cutting force at that time, etc., and uses the probability as the degree of certainty.
- the machine configuration information unit 105 can also give labels and degrees of confidence to the electric motors, cutting tools, and ball screws themselves.
- the machine configuration information unit 105 calculates labels and degrees of certainty for the electric motor, the cutting tool, and the ball screw themselves from combinations of the degrees of certainty of the respective abnormality factors. If there is even one abnormal label, the electric motor and tool are also regarded as abnormal.
- the certainty factor the probability of the highest certainty factor of the abnormality factor is taken as the certainty factor of the electric motor and the tool.
- the machine configuration information unit 105 can specify an abnormality factor by giving at least one label to a combination of characteristic values. As described above, the machine configuration information unit 105 assigns normal and abnormal labels to a plurality of characteristic values according to respective threshold values. Then, labels of normal and abnormal are assigned to combinations of characteristic values. Each of the plurality of characteristic values has an abnormality factor label (normal, abnormal), and by combining them, an overall label (normal, abnormal) can be obtained, and the cause of the abnormality can be specified. For example, the machine configuration information unit 105 determines whether the cutting tool as a whole has a normal label if both the estimated cutting force and the estimated wear amount are normal, and the estimated cutting force and/or the estimated wear amount. If the label is abnormal, give an abnormal label. By doing so, when the entire label is abnormal, it is possible to specify whether the cause of the abnormality is the estimated cutting force or the estimated amount of wear, or both.
- the cutting force estimation unit 106 estimates the cutting force of the cutting tool based on the torque command output from the feedback control unit 103 and the characteristic values stored in the machine configuration information unit 105 .
- the characteristic value stored in the machine configuration information unit 105 is the digitized work shape or contact length.
- the cutting force is the resistance of the material against the penetration of the cutting tool, and means the force required to continue cutting. Torque [N. m] can be obtained from (principal force [N]) ⁇ (radius [m]) of the cutting force, so the cutting force can be used almost as the same as torque.
- the estimated cutting force can be calculated using the instantaneous cutting force model described below.
- the cutting edge of the cutting tool is vertically cut into minute portions.
- Let dz be the vertical size of the fine blade.
- the force in the tangential direction of the tool is dFt
- the force in the radial direction is dFr
- the force in the axial direction is dFa.
- h be the length (called cutting thickness) of the workpiece cut by the minute blade in one rotation.
- the cutting thickness h depends on the position z and the rotation angle ⁇ of the fine blade.
- the cutting coefficients Kte, Ktc, Kre, Krc, Kae, and Kac are coefficients determined by the material relationship between the tool and the workpiece.
- the cutting coefficients Ktc, Krc, and Kac are coefficients corresponding to specific cutting resistance.
- the cutting force can be calculated by numerically representing the shape of the workpiece in some form on a computer and simulating the cutting process at each discrete time.
- a grid space divided in the X and Y directions is considered, and the workpiece shape is numerically expressed by recording the height of the workpiece in each cell.
- a cutting tool is represented by small plates separated in the height direction.
- a simulation is performed by updating the positions of the cutting tool and the workpiece at minute intervals, reducing the height of the workpiece cell that the tool contacts, and generating a cutting force according to the thickness of the cut in that area.
- Equation 3 the cutting torque dT applied to the platelet of the cutting tool is given by Equation 3 below.
- the cutting torque dT depends on the position z and the rotation angle ⁇ of the small plate of the tool. far.
- Equation 5 Replacing the cut thickness h in Equation 3 with the average value h′ in Equation 4 and summing Equation 3 for each microplate yields Equation 5 (Equation 5 below).
- Cz is the total height of the tools in contact with the workpiece.
- Cz is called contact length.
- the average cut thickness h' is obtained from the feed rate and rotation speed, which are processing conditions. Assuming that the specific cutting resistance is obtained, the cutting torque can be simulated by obtaining the contact length Cz at each position. Actually, if there is measurement data, it is possible to obtain the contact length (which serves as cutting basic data) at each position from Equation (5). The same applies to cutting forces in directions other than the tangential direction.
- the cutting force estimator 106 estimates chatter vibrations occurring in the spindle of the cutting tool, the workpiece, or both, based on the torque command output from the feedback controller 103 .
- Chatter vibration is roughly divided into two types, forced chatter vibration and self-excited chatter vibration.
- Forced chatter vibration appears when some external, forced vibration cause is magnified by the vibration characteristics of the machine.
- Vibration sources include periodic cutting forces in milling cutters, cutting force fluctuations due to the periodicity of chip formation in hardened steel cutting, or misalignment of the rotary axis.
- Self-excited chatter vibration is an unstable phenomenon that magnifies the vibration in a feedback loop during the cutting process.
- forced chatter vibration can be regarded as a problem of deterioration of the processing equipment itself
- elimination of forced chatter vibration is prioritized from the viewpoint of preventive maintenance.
- preventive maintenance "There is a resonance element in the mechanical elements of the positioning system and the spindle rotation system, and only when the dynamic cutting force of a specific frequency component acts, the dynamic cutting force It is better to create a model that "amplification occurs" from the actual measurement data, and back calculate the parameters for the resonance element as a mode analysis.
- Equation 6 Considering the r-th order mode transfer function Gr(s) shown in Equation 6 (Equation 6 below), it can be expressed by the equivalent stiffness Kr, the equivalent damping ratio ⁇ r, and the equivalent resonance angular frequency ⁇ r.
- the parameters of the transfer function in Expression 6 can be identified from the time-domain torque measurement value (torque command output from the feedback control unit 103) during cutting.
- the cutting force estimating unit 106 obtains the amplification factor of the cutting force by taking the ratio of the spindle torque measurement value during cutting at a certain point in time to the spindle torque measurement value during cutting at another certain point. Plotting these gains at different spindle speeds gives the frequency transfer function during cutting. Although the frequency step size depends on the operating conditions or the NC program, the frequency transfer function can be obtained by focusing on the main frequency range. By observing the variation of this frequency transfer function, it is possible to comprehend the cutting force amplification comprehensively for various spindle rotation speeds. If the frequency transfer function increases only at a specific spindle speed, a physical model that expresses forced chatter vibration can be obtained by expressing it as the resonance mode described above.
- the wear estimator 107 estimates the wear of the cutting tool based on the variation of the characteristic values held by the machine configuration information unit 105 .
- the wear of cutting tools is the wear of the cutting edge, which wears due to friction with the workpiece and chips.
- Cutting tool wear can be divided into rake face wear and flank face wear, but the flank face is dominant unless the cutting speed is increased.
- the wear amount speed dW/dL of the flank wear can be calculated by Equation 7 below (Equation 7 below).
- W is the amount of flank wear
- L is the cutting distance.
- K is a coefficient determined by the shape of the agglomerated particles
- H is the cutting tool side hardness
- ⁇ t is the normal stress of the wear surface. From Equation 7, the wear ⁇ W with respect to the variation ⁇ L of the cutting distance L can be calculated by Equation 8 (Equation 8 below), and the wear can be estimated.
- Equation 9 the wear amount speed dW/dL of the rake face wear can be calculated by Equation 9 below (Equation 9 below).
- W is the amount of flank wear
- L is the cutting distance
- C and ⁇ are characteristic constants determined by the combination of the cutting tool and the work material
- T is the temperature of the cutting tool. From Equation 9, the wear ⁇ W with respect to the variation ⁇ L of the cutting distance L can be calculated by Equation 10 (Equation 10 below), and the wear can be estimated.
- the cutting distance L and the temperature T of the cutting tool in the above formulas 8 and 10 are characteristic values possessed by the machine configuration information section 105, and the variation ⁇ L of the cutting distance L is a variation of the characteristic value possessed by the machine configuration information section 105. be.
- the wear estimator 107 cumulatively calculates the amount of wear of the cutting tool when repeatedly executing the NC program, and estimates the resulting cutting force fluctuation.
- References describing changes in cutting force when flank wear occurs include, for example, “Flank Wear of Cutting Tools and Changes in Cutting Force” by Keigo Okushima, Katsuhito Hitomi, Precision Instruments Vol. 29, No. 4 ( 1963). This document describes that the cutting force in the case of having a flank wear width is expressed by the following Equation 11.
- the principal force F h and the thrust force F v of the cutting force are F h0 and F v0 for the initial principal force and thrust force, respectively, l for the wear width
- an increasing function for the wear width l is f(l) and g(l)
- Equation 11 Equation 11 below.
- Equation 12 Equation 12 below.
- the wear estimator 107 estimates the limit wear amount of the cutting tool and the time to reach the limit wear amount.
- the critical wear amount W lim can be calculated using Equation 7 or Equation 9 by setting the critical cutting distance L lim .
- the limit cutting distance L min is not a set life, but a cutting distance that can be used up to the limit.
- the timing for reaching the limit wear amount is the same as the timing for reaching the limit cutting distance L lim .
- the timing t lim until the critical cutting distance L lim is reached is the cycle time t ct required for one execution of the NC program, and if the cutting distance L 1 per cycle time is known, the following formula 13 ( It can be estimated by the following equation 13).
- FIG. 5 is an explanatory diagram showing the estimation of the estimated wear amount and the transition of the wear amount with respect to the actual cutting force.
- FIG. 5 shows the set life of the wear amount, the limit wear amount, and the time to reach the limit wear amount.
- the matching degree calculation unit 108 calculates the degree of matching between the time-series data of the estimated cutting force output as a result of the cutting force estimation unit and the time-series data of the actually measured cutting force.
- the degree of coincidence between the time-series data of the estimated cutting force and the time-series data of the actually measured cutting force is calculated as two types of degree of coincidence: the XYZ trajectory and the cycle time.
- FIG. 6 is a diagram showing an XYZ trajectory created by simulation and an XYZ trajectory created by an actual machine. When the degree of similarity of the images was checked, the degree of matching was 99.98%.
- the determination unit 109 determines whether the cutting force and the amount of wear estimated by the cutting force estimation unit 106 and the wear estimation unit 107 have deviated from the normal range.
- the criterion for judging whether or not it is within the normal range is arbitrarily set in consideration of the limit torque value and the limit wear amount.
- the production line estimation unit 110 estimates the operation and secular change of the production line by combining a plurality of estimation devices of industrial machines. Assume that a production line is provided with four industrial machines, two of which are two machine tools A1 and A2, and two of which are two cutting robots B1 and B2. .
- the machine tool A1 has an estimating device 10 including a production line estimating section 110 shown in FIG.
- Machine tool A2 and cutting robots B1 and B2 are provided with estimation device 10 excluding production line estimation unit 110 .
- the production line estimation unit 110 is connected to the estimation devices 10 of the machine tool A2 and the cutting robots B1 and B2 via a network such as a LAN.
- the production line estimation unit 110 receives, for example, the cutting force F1 estimated by the wear estimation unit 107 of the estimation device 10 of the machine tool A1.
- the production line estimation unit 110 also receives cutting forces F2, F3, F4 estimated by the wear estimation unit 107 of the estimation device 10 from the machine tool A2 and the cutting robots B1, B2, respectively.
- the production line estimating unit 110 determines that the cutting robots B1 and B2 operate normally and the possibility of failure is low, but the machine tools A1 and A2 have been operating for one week. detect possible failure within Then, it is detected that the entire production line including both or one of machine tool A1 and machine tool A2 may fail within one week.
- FIG. 7 is a diagram showing an example of a display screen of the display unit 300 that displays the possibility of failure.
- the simulation data and actual machine measurement data are output from the storage section 200 or the machine configuration information section 105 , and the matched simulation data and actual machine measurement data are outputted to the parameter optimization section 112 .
- the following rules are established for the simulation data and the actual machine measurement data, and the NC program, the simulation data, and the actual machine measurement data are associated with each other in a two-step procedure for the tool use section and the cutting feed section.
- FIG. 8 is a diagram showing an example of matching of cutting feed intervals between simulation data (upper) and actual machine measurement data (lower) for each tool use interval. The hatched portions with the same pattern are corresponding sections, and the cutting feed sections are corresponding in all cases.
- the parameter optimization unit 112 In order to perform the simulation described so far, the parameters for executing the simulation must match the actual cutting force.
- the parameter optimization unit 112 identifies in advance a cutting coefficient parameter, which is a cutting force parameter. Identification of the cutting factor parameter is made assuming that the contact length is known at some locations. For example, in the case of drilling, the contact length is considered to match the height of the cutting edge at locations where cutting has a steady response.
- the cutting coefficients Kte and Ktc (which serve as cutting basic data) may be obtained based on the torque command output from the control unit 103 .
- FIG. 9 is a diagram showing an example of simulation results and measured data when a cutting coefficient parameter is identified by optimization.
- the parameter of the cutting coefficient is calculated by using the characteristic value and the actual cutting force stored in the machine configuration information unit 105 and comparing the identified points matched by the matching unit. Parameters can be optimized by adjusting for each machine tool and process.
- the parameter optimization unit 112 stores in the storage unit 200 the optimized parameters calculated based on the matched simulation data and actual machine measurement data output from the matching unit 111 .
- the estimation calculation unit 100 has been described above. Next, the display unit 300 including the storage unit 200 and the display control unit 301 will be described.
- the storage unit 200 stores data required for simulation by the estimation calculation unit 100 .
- the storage unit 200 for example, machine data, NC (Numerical Control) programs (working programs), CNC (Computerized Numerical Control) parameters, macro variables, work origin offsets, tool offset values, etc. are input and stored. be.
- the storage unit 200 also stores, for example, cutting distance, cutting coefficient, estimated cutting force, estimated wear amount, temperature of cutting tool, servo data such as torque command, digitized shape of workpiece (workpiece) and contact length.
- tool information, and measured time-series data are input and stored.
- the measured time-series data is, for example, time-series data of measured cutting force.
- the display unit 300 includes a display control unit 301 , and the display control unit 301 displays at least one of the cutting force and wear amount estimated by the cutting force estimation unit 106 and the wear estimation unit 107 on the display screen of the display unit 300 .
- the display control unit 301 can display at least one of the current cutting force and the amount of wear, and/or at least one of time-series data of the cutting force and time-series data of the amount of wear.
- the display control unit 301 can display at least one label given by the machine configuration information unit 105 in combination with the confidence factor. For example, the display control unit 301 displays normal/abnormal labels and degrees of certainty for the electric motor and the ball screw.
- FIG. 10 is a diagram showing an example of the display screen of the display unit 300. As shown in FIG. In FIG. 10, the gain characteristic of the motor is labeled as normal with a confidence level of 10%, the frictional force characteristic of the motor is labeled as normal with a level of confidence of 5%, and the characteristic of the vibration element of the motor is labeled with a confidence level of 5%. Anomaly labels and 80% confidence are indicated. In FIG. 10, the dead zone of the input/output of the ball screw is labeled as normal with a certainty of 5%, and the phase delay of the input/output of the ball screw is labeled as normal with a certainty of 20%.
- the display control unit 301 displays the limit wear amount of the cutting tool calculated by the wear estimation unit 107 and the time when the limit wear amount is reached.
- the critical wear amount of the cutting tool and the timing of reaching the critical wear amount may be indicated numerically or may be graphed as shown in FIG.
- the display control unit 301 may display the chatter vibration result calculated by the cutting force estimation unit 106 .
- the display control unit 301 may display the cycle time of the NC program estimated based on the number of calculations required for the interpolation calculation of the command generating unit 102 NC program. Interpolation calculations performed by the command generation unit 102 can be considered separately for acceleration/deceleration and constant speed portions.
- the calculation circuit moves as much as the time constant. Here, it is the time of the section during which the vehicle is accelerating or decelerating.
- the circuit moves only for the time at the specified feed speed for the movement excluding the "acceleration/deceleration movement".
- the velocity profile shown in FIG. 11 is generated for the G code indicated by "G01 X100. F1000.”.
- the total sum of required times for all lines is the cycle time. This decoding of each G-code into a velocity profile is called command generation.
- FIG. 12 is a diagram showing an example of the display screen of the display unit 300. As shown in FIG. FIG. 12 shows that there is an abnormality in the characteristics of the vibrating element of the motor.
- FIG. 13 is a flow chart showing the operation of the estimation calculator 100.
- the NC program interpretation unit 101 interprets the NC program and obtains the movement distance, the movement path, and the command speed.
- the command generation unit 102 generates a position command value or a speed command value based on the movement distance, the movement path such as a straight line or an arc, and the command speed.
- step S12 the feedback control unit 103 performs feedback control to follow the position command value or the speed command value generated by the command generation unit 102 to drive the motors that drive the feed shaft and the main shaft. to drive.
- step S13 the cutting force estimation unit 106 estimates the cutting force of the cutting tool based on the torque command output from the feedback control unit 103 and the characteristic values stored in the machine configuration information unit 105.
- step S14 the wear estimation unit 107 estimates the wear of the cutting tool based on the variation of the characteristic values held by the machine configuration information unit 105.
- the display unit 300 includes a display control unit 301, and the display control unit 301 displays at least one of the cutting force and the wear amount estimated by the cutting force estimation unit 106 and the wear estimation unit 107 on the display screen of the display unit 300. indicate.
- step S16 it is determined whether or not the NC program is to be executed continuously. If it is to be executed continuously, the process proceeds to step S11, and if not to be continuously executed, the process proceeds to step S17.
- step S17 the amount of wear of the cutting tool is cumulatively calculated, and the resulting cutting force fluctuation is estimated.
- steps S13 and S14 are performed in parallel, but the process of step S13 may be performed before the process of step S14, or may be performed after the process of step S14. good.
- the estimation device can be implemented by hardware, software, or a combination thereof.
- “implemented by software” means implemented by a computer reading and executing a program.
- each estimation device is provided with an arithmetic processing unit such as a CPU (Central Processing Unit).
- the estimation device includes an auxiliary storage device such as a HDD (Hard Disk Drive) that stores various control programs such as application software or an OS (Operating System), and a temporary It also has a main memory such as RAM (Random Access Memory) for storing required data.
- arithmetic processing unit such as a CPU (Central Processing Unit).
- the estimation device includes an auxiliary storage device such as a HDD (Hard Disk Drive) that stores various control programs such as application software or an OS (Operating System), and a temporary It also has a main memory such as RAM (Random Access Memory) for storing required data.
- RAM Random Access Memory
- the arithmetic processing unit reads the application software or OS from the auxiliary storage device and performs arithmetic processing based on the application software or OS while deploying the read application software or OS in the main storage device. Also, based on the result of this calculation, various hardware included in each device is controlled. This implements the functional blocks of the present embodiment.
- Each component included in the estimation device can be realized by hardware including electronic circuits.
- some or all of the functions of each component included in the estimating device may be, for example, ASIC (Application Specific Integrated Circuit), gate array, FPGA (Field Programmable Gate Array), CPLD ( Complex Programmable Logic Device) or other integrated circuit (IC).
- ASIC Application Specific Integrated Circuit
- FPGA Field Programmable Gate Array
- CPLD Complex Programmable Logic Device
- IC integrated circuit
- Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media.
- Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (e.g., hard disk drives), magneto-optical recording media (e.g., magneto-optical discs), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R/ W, including semiconductor memory (eg, mask ROM, PROM (programmable ROM), EPROM (erasable PROM), flash ROM, RAM (random access memory));
- the program may also be delivered to the computer on various types of transitory computer readable medium.
- An estimating device for estimating changes in an industrial machine, an NC program interpretation unit (for example, an NC program interpretation unit 101) that interprets an NC program that defines feed axis positioning and spindle speed control operations; a command generation unit (for example, a command generation unit 102) that interpolates command points from the NC program interpreted by the NC program interpretation unit and generates a position command value or a speed command value; a feedback control unit (e.g., a feedback control unit 103) that performs feedback control to follow the position command value or the speed command value in the drive of the electric motor that drives the feed shaft and the main shaft; a machine configuration information unit (for example, machine configuration information unit 105) that stores characteristic values indicating at least one characteristic of the work material, the cutting tool, and the electric motor; A cutting force estimating unit (for example, a cutting force estimating unit 106 )and, a matching unit (
- a wear estimator for example, wear estimator 107 for estimating wear of the cutting tool based on variations in characteristic values possessed by the machine configuration information unit; further comprising
- the display control unit displays the amount of wear estimated by the wear estimation unit,
- the wear estimating unit cumulatively calculates the amount of wear of the cutting tool when repeatedly executing the NC program, and estimates the resulting cutting force fluctuation.
- a degree of coincidence calculation unit (for example, degree of coincidence calculation unit 108) that calculates the degree of coincidence between the time series data of the estimated cutting force output from the cutting force estimation unit and the time series data of the actually measured cutting force.
- degree of coincidence calculation unit 108 that calculates the degree of coincidence between the time series data of the estimated cutting force output from the cutting force estimation unit and the time series data of the actually measured cutting force.
- a determination unit e.g., determination unit 109 that determines whether the cutting force and the amount of wear estimated by the cutting force estimation unit and the wear estimation unit deviate from the normal range Or the estimation device according to (2).
- the machine configuration information section uses at least one set of the time series data of the actually measured cutting force and the time series data of the estimated cutting force output from the cutting force estimation section to obtain the The estimation device according to any one of (1) to (4) above, which calculates and updates the characteristic value.
- the machine configuration information section uses at least two sets of time-series data of the actually measured cutting force or time-series data of the estimated cutting force output from the cutting force estimation section to obtain the The estimating device according to any one of (1) to (4) above, which calculates a characteristic value representing a change in the cutting tool.
- the machine configuration information unit uses at least one set of time-series data of the actually measured cutting force or time-series data of the estimated cutting force output from the cutting force estimation unit to satisfy the target cycle time.
- the estimating device according to any one of (1) to (4) above, wherein the NC program is edited in the above.
- the display control unit displays the cycle time of the NC program estimated based on the number of calculations required for the interpolation calculation of the NC program by the command generation unit.
- the display control unit displays an abnormality in the estimated values in the block diagram.
- estimation device 101 NC program interpretation unit 102 command generation unit 103 feedback control unit 104 machine model 105 machine configuration information unit 106 cutting force estimation unit 107 wear estimation unit 108 matching degree calculation unit 109 determination unit 110 production line estimation unit 111 matching unit 112 Parameter optimization unit 200 Storage unit 300 Display unit 301 Display control unit
Abstract
切削工具における切削力及び切削工具の摩耗を推定することが可能となる。 推定装置は、ＮＣプログラムを解釈するＮＣプログラム解釈部と、ＮＣプログラムから指令点の補間を行い、指令値を生成する指令生成部と、指令値に、送り軸及び主軸を駆動する電動機の駆動を追従させるフィードバック制御部と、被削材、切削工具及び電動機の少なくとも１つの特性を示す特性値を保存する機械構成情報部と、トルク指令と機械構成情報部がもつ特性値とに基づき、切削工具における切削力を推定する切削力推定部と、推定切削力の時系列データと実測切削力の時系列データとのマッチングを行うマッチング部と、マッチング結果をもとに、切削力の推定、及び切削工具の摩耗の推定の算出に必要な最適なパラメータを算出するパラメータ最適化部と、切削力を表示する表示制御部と、を備える。
Description
本発明は、産業機械の変化の推定装置に関し、特に、産業機械における、少なくとも切削工具における切削力及び切削工具の摩耗を推定する推定装置に関する。
工作機械及び切削加工ロボット等の切削加工を行う産業機械によって製造される製品の品質を高めるには、適切な工具と切削条件を選定することが重要である。
切削工具及び被削材の材質と形状は、切削現象の様々な要素に影響する。影響を受ける要素は、例えば、切削工具の摩耗、加工時のびびり振動、除去金属の切りくず排出特性等である。
シミュレーションを使って、切削力又は工具の摩耗を推定する装置が、例えば、特許文献１及び特許文献２に記載されている。
切削工具及び被削材の材質と形状は、切削現象の様々な要素に影響する。影響を受ける要素は、例えば、切削工具の摩耗、加工時のびびり振動、除去金属の切りくず排出特性等である。
シミュレーションを使って、切削力又は工具の摩耗を推定する装置が、例えば、特許文献１及び特許文献２に記載されている。
特許文献１には、加工中においてリアルタイムで加工品質を検査でき、不良な加工品質の加工物の製造を抑制できる工作機械が記載されている。
具体的には、特許文献１には、工作機械が、ワークと接触してワークを加工する工具と、ワーク及び工具の状態量データを取得する状態量データ取得部と、工具の動特性を示す装置動特性モデル及びワークの目標形状を示すワークモデルを含むシミュレーションモデルから工具の加工抵抗（切削力に対応する）等の状態量推定データを算出する状態量推定データ算出部と、状態量データと状態量推定データとに基づいてワークの加工状態を示す加工状態データを算出する加工状態算出部と、を備えることが記載されている。
具体的には、特許文献１には、工作機械が、ワークと接触してワークを加工する工具と、ワーク及び工具の状態量データを取得する状態量データ取得部と、工具の動特性を示す装置動特性モデル及びワークの目標形状を示すワークモデルを含むシミュレーションモデルから工具の加工抵抗（切削力に対応する）等の状態量推定データを算出する状態量推定データ算出部と、状態量データと状態量推定データとに基づいてワークの加工状態を示す加工状態データを算出する加工状態算出部と、を備えることが記載されている。
特許文献２には、加工誤差を低減できる加工制御装置が記載されている。
具体的には、特許文献２には、加工制御装置が、断続的な切削加工に伴って回転工具に生じる断続的な切削抵抗（Ｆｙ）により回転工具が振動する場合に、回転工具の振動状態と回転工具が切削抵抗（Ｆｙ）を受ける時の回転工具の振動位相（θ）とに基づいて、回転工具の振幅を小さくするように回転工具の回転速度（Ｓ）を決定する回転速度決定処理部と、決定された回転速度（Ｓ）に基づいて回転工具の回転速度（Ｓ）を制御する制御部とを備えることが記載されている。また、特許文献２には、切削抵抗の推定値を算出する切削抵抗算出部、及び回転工具の刃部の摩耗量を推定する工具摩耗量推定部が記載されている。
具体的には、特許文献２には、加工制御装置が、断続的な切削加工に伴って回転工具に生じる断続的な切削抵抗（Ｆｙ）により回転工具が振動する場合に、回転工具の振動状態と回転工具が切削抵抗（Ｆｙ）を受ける時の回転工具の振動位相（θ）とに基づいて、回転工具の振幅を小さくするように回転工具の回転速度（Ｓ）を決定する回転速度決定処理部と、決定された回転速度（Ｓ）に基づいて回転工具の回転速度（Ｓ）を制御する制御部とを備えることが記載されている。また、特許文献２には、切削抵抗の推定値を算出する切削抵抗算出部、及び回転工具の刃部の摩耗量を推定する工具摩耗量推定部が記載されている。
特許文献３には、低速切削領域から高速切削領域までにおいて工具摩耗量を加工前に精度よく予測できる工具磨耗の予測方法が記載されている。
具体的には、特許文献３には、被削材中の硬質介在物によるアブレッシブ磨耗に影響を示す項と、被削材中の硬質介在物による熱的拡散磨耗に影響を示す項と、を有する予測式から工具磨耗量を予測するので、低速切削領域または中速切削領域で主に発生するアブレッシブ磨耗と、高速切削領域で主に発生する熱的拡散磨耗とを考慮した工具の磨耗量を精度よく予測することができることが記載されている。
具体的には、特許文献３には、被削材中の硬質介在物によるアブレッシブ磨耗に影響を示す項と、被削材中の硬質介在物による熱的拡散磨耗に影響を示す項と、を有する予測式から工具磨耗量を予測するので、低速切削領域または中速切削領域で主に発生するアブレッシブ磨耗と、高速切削領域で主に発生する熱的拡散磨耗とを考慮した工具の磨耗量を精度よく予測することができることが記載されている。
切削力は、シミュレーションでの予測が可能になってきている。
切削の解析に関する理論研究の多くは、実際の製造過程とは別の特定の設備や加工方法に限定した基礎切削試験で特性データをあらかじめ得ておき、これに基づいてシミュレーションをすることでモデル妥当性を示そうとしている。
しかし、生産の立ち上げを早期に実現したい製造現場においては、多くの設備及び加工方法があり、基礎試験をそれぞれの設備及び加工に対して充実させることは現実的ではない。
切削基礎データを修正するのは、実際の製造の中でのデータに基づいて実施することが望ましいと考えると、実生産での実加工により得られたデータを用いて切削基礎データを修正し、種々の設備又は加工に対応し、実加工時間内で推定計算を終えることができる、切削工具における切削力を推定する推定装置が望まれている。
切削の解析に関する理論研究の多くは、実際の製造過程とは別の特定の設備や加工方法に限定した基礎切削試験で特性データをあらかじめ得ておき、これに基づいてシミュレーションをすることでモデル妥当性を示そうとしている。
しかし、生産の立ち上げを早期に実現したい製造現場においては、多くの設備及び加工方法があり、基礎試験をそれぞれの設備及び加工に対して充実させることは現実的ではない。
切削基礎データを修正するのは、実際の製造の中でのデータに基づいて実施することが望ましいと考えると、実生産での実加工により得られたデータを用いて切削基礎データを修正し、種々の設備又は加工に対応し、実加工時間内で推定計算を終えることができる、切削工具における切削力を推定する推定装置が望まれている。
本開示の代表的な態様は、産業機械の変化を推定する推定装置であって、
送り軸の位置決め及び主軸の速度制御の動作を規定するＮＣプログラムを解釈するＮＣプログラム解釈部と、
前記ＮＣプログラム解釈部が解釈した前記ＮＣプログラムから指令点の補間を行い、位置指令値又は速度指令値を生成する指令生成部と、
前記位置指令値又は前記速度指令値に、送り軸及び主軸を駆動する電動機の駆動を追従させるフィードバック制御を行うフィードバック制御部と、
被削材、切削工具及び前記電動機の少なくとも１つの特性を示す特性値を保存する機械構成情報部と、
前記フィードバック制御部がフィードバック制御の結果として求めたトルク指令と、前記機械構成情報部がもつ特性値とに基づき、前記切削工具における切削力を推定する切削力推定部と、
前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データと、実測切削力の時系列データとのマッチングを行うマッチング部と、
前記マッチング部から出力されたマッチング結果をもとに、前記切削力推定部による切削力の推定の算出に必要な最適なパラメータを算出するパラメータ最適化部と、
前記切削力推定部が推定する切削力を表示する表示制御部と、
を備えた、産業機械の変化を推定する推定装置である。
送り軸の位置決め及び主軸の速度制御の動作を規定するＮＣプログラムを解釈するＮＣプログラム解釈部と、
前記ＮＣプログラム解釈部が解釈した前記ＮＣプログラムから指令点の補間を行い、位置指令値又は速度指令値を生成する指令生成部と、
前記位置指令値又は前記速度指令値に、送り軸及び主軸を駆動する電動機の駆動を追従させるフィードバック制御を行うフィードバック制御部と、
被削材、切削工具及び前記電動機の少なくとも１つの特性を示す特性値を保存する機械構成情報部と、
前記フィードバック制御部がフィードバック制御の結果として求めたトルク指令と、前記機械構成情報部がもつ特性値とに基づき、前記切削工具における切削力を推定する切削力推定部と、
前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データと、実測切削力の時系列データとのマッチングを行うマッチング部と、
前記マッチング部から出力されたマッチング結果をもとに、前記切削力推定部による切削力の推定の算出に必要な最適なパラメータを算出するパラメータ最適化部と、
前記切削力推定部が推定する切削力を表示する表示制御部と、
を備えた、産業機械の変化を推定する推定装置である。
本開示の各態様によれば、実加工により得られたデータを用いて切削基礎データを修正し、各加工に対応でき、実加工時間内で推定計算を終えることができる、切削工具における切削力の推定装置を提供できる。これにより、産業機械の変化の予測及び予防保全に応用することが可能となる。
以下、本開示の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。
図１は本開示の一実施形態の、産業機械の変化を推定する推定装置の構成を示すブロック図である。
推定装置１０は、推定算出部１００、記憶部２００及び表示部３００を備えている。
推定算出部１００は、シミュレーション装置となり、ＮＣプログラム解釈部１０１、指令生成部１０２、フィードバック制御部１０３、機械モデル１０４、機械構成情報部１０５、切削力推定部１０６、摩耗推定部１０７、一致度算出部１０８、判定部１０９、生産ライン推定部１１０、マッチング部１１１及びパラメータ最適化部１１２を備えている。摩擦推定部１０７、一致度算出部１０８、判定部１０９、及び生産ライン推定部１１０は必要に応じて設けられる。摩擦推定部１０７、一致度算出部１０８、判定部１０９、及び生産ライン推定部１１０は、いずれか１つ又は複数を設けてもよい。
表示部３００は表示制御部３０１を備えている。
推定装置１０が変化を推定する産業機械は、例えば、工作機械及び切削加工ロボットである。
以下、推定装置１０を構成する各部について説明する。
まず、推定算出部１００の構成について説明する。
推定装置１０は、推定算出部１００、記憶部２００及び表示部３００を備えている。
推定算出部１００は、シミュレーション装置となり、ＮＣプログラム解釈部１０１、指令生成部１０２、フィードバック制御部１０３、機械モデル１０４、機械構成情報部１０５、切削力推定部１０６、摩耗推定部１０７、一致度算出部１０８、判定部１０９、生産ライン推定部１１０、マッチング部１１１及びパラメータ最適化部１１２を備えている。摩擦推定部１０７、一致度算出部１０８、判定部１０９、及び生産ライン推定部１１０は必要に応じて設けられる。摩擦推定部１０７、一致度算出部１０８、判定部１０９、及び生産ライン推定部１１０は、いずれか１つ又は複数を設けてもよい。
表示部３００は表示制御部３０１を備えている。
推定装置１０が変化を推定する産業機械は、例えば、工作機械及び切削加工ロボットである。
以下、推定装置１０を構成する各部について説明する。
まず、推定算出部１００の構成について説明する。
（ＮＣプログラム解釈部１０１）
ＮＣプログラム解釈部１０１は、記憶部２００から出力される、ＮＣ（Numerical Control）プログラム（加工ブログラムとなる）、ＣＮＣ（Computerized Numerical Control）パラメータ、マクロ変数、ワーク原点オフセット、工具オフセット値等の入力情報をもとに、移動距離、移動経路及び指令速度を求める。ＮＣプログラム解釈部１０１は、送り軸の位置決め及び主軸の速度制御の動作を規定するＮＣプログラムを解釈し、ＮＣプログラムを各コードと値に分解し、移動距離、移動経路及び指令速度を求める。
ＮＣプログラム解釈部１０１は、例えば、以下の解釈（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）を行う。
（Ａ）コードＭ０３、Ｍ０４、Ｍ０５によって、主軸の時計方向回転、主軸の反時計方向回転、主軸の回転停止に変換する。
（Ｂ）Ｇ００、Ｇ０１、Ｇ０２、Ｇ０３によって、主軸を指定した座標へ早送りで移動、主軸を指定した座標に切削送りで移動、時計回りの円弧補間、反時計回りの円弧補間に場合分けし、各サーボ軸の経路と移動距離に変換する。
（Ｃ）固定サイクル、工具交換の動作について、Ｇコード、Ｍコードに等価な変換をする。
（Ｄ）工具オフセット値を移動距離に加算する。
ＮＣプログラム解釈部１０１は、記憶部２００から出力される、ＮＣ（Numerical Control）プログラム（加工ブログラムとなる）、ＣＮＣ（Computerized Numerical Control）パラメータ、マクロ変数、ワーク原点オフセット、工具オフセット値等の入力情報をもとに、移動距離、移動経路及び指令速度を求める。ＮＣプログラム解釈部１０１は、送り軸の位置決め及び主軸の速度制御の動作を規定するＮＣプログラムを解釈し、ＮＣプログラムを各コードと値に分解し、移動距離、移動経路及び指令速度を求める。
ＮＣプログラム解釈部１０１は、例えば、以下の解釈（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）を行う。
（Ａ）コードＭ０３、Ｍ０４、Ｍ０５によって、主軸の時計方向回転、主軸の反時計方向回転、主軸の回転停止に変換する。
（Ｂ）Ｇ００、Ｇ０１、Ｇ０２、Ｇ０３によって、主軸を指定した座標へ早送りで移動、主軸を指定した座標に切削送りで移動、時計回りの円弧補間、反時計回りの円弧補間に場合分けし、各サーボ軸の経路と移動距離に変換する。
（Ｃ）固定サイクル、工具交換の動作について、Ｇコード、Ｍコードに等価な変換をする。
（Ｄ）工具オフセット値を移動距離に加算する。
（指令生成部１０２）
指令生成部１０２は、ＮＣプログラム解釈部１０１により得られた移動距離、直線又は円弧などの移動経路、指令速度をもとに、移動経路上の点を補間周期で補間計算した補間データを生成し、補間データに基づいて加減速プロファイルを生成し、さらに各制御軸への分配を行うことで、送り軸の電動機となるサーボモータ及び主軸の電動機となる主軸モータの制御周期ごとの位置指令値又は速度指令値を与える。
指令生成部１０２は、以下の動作（Ｅ）、（Ｆ）、（Ｇ）、（Ｈ）、（Ｉ）を行う。
（Ｅ）移動距離を算出する。
（Ｆ）移動距離と指令速度，そして機械設定による加減速パラメータを満たすようにツール先端での速度・位置のプロファイルを作成する。
（Ｇ）制御周期毎でプロファイルを離散化する。
（Ｈ）離散化したプロファイルを各軸での指令へと分配する。
（Ｉ）分配後の各軸指令値に対してフィルタを行う。
指令生成部１０２は、ＮＣプログラム解釈部１０１により得られた移動距離、直線又は円弧などの移動経路、指令速度をもとに、移動経路上の点を補間周期で補間計算した補間データを生成し、補間データに基づいて加減速プロファイルを生成し、さらに各制御軸への分配を行うことで、送り軸の電動機となるサーボモータ及び主軸の電動機となる主軸モータの制御周期ごとの位置指令値又は速度指令値を与える。
指令生成部１０２は、以下の動作（Ｅ）、（Ｆ）、（Ｇ）、（Ｈ）、（Ｉ）を行う。
（Ｅ）移動距離を算出する。
（Ｆ）移動距離と指令速度，そして機械設定による加減速パラメータを満たすようにツール先端での速度・位置のプロファイルを作成する。
（Ｇ）制御周期毎でプロファイルを離散化する。
（Ｈ）離散化したプロファイルを各軸での指令へと分配する。
（Ｉ）分配後の各軸指令値に対してフィルタを行う。
（フィードバック制御部１０３）
フィードバック制御部１０３は、指令生成部１０２が生成する位置指令値又は速度指令値に、送り軸及び主軸を駆動する電動機の駆動を追従させるフィードバック制御を行う。
フィードバック制御部の構成は、産業機械の実機のフィーバック制御部の構成と同じであり、実機のフィーバック制御部の構成は既に知られているので詳細な説明を省略する。例えば、フィードバック制御部１０３として、特開２０１９－１２８８３０号公報に記載された、位置指令値と位置フィードバックされた位置検出値との差を求める減算器と、減算器と接続され、速度フィードバックと電流フィードバックとが行われる制御部とを用いることができる。本実施形態では、速度検出値、位置検出値、電流検出値の少なくとも１つをフィードバックすればよい。
フィードバック制御部１０３は、フィードバック制御部１０３内で作成されるサーボデータとなるトルク指令を切削力推定部１０６に出力する。
フィードバック制御部１０３は、指令生成部１０２が生成する位置指令値又は速度指令値に、送り軸及び主軸を駆動する電動機の駆動を追従させるフィードバック制御を行う。
フィードバック制御部の構成は、産業機械の実機のフィーバック制御部の構成と同じであり、実機のフィーバック制御部の構成は既に知られているので詳細な説明を省略する。例えば、フィードバック制御部１０３として、特開２０１９－１２８８３０号公報に記載された、位置指令値と位置フィードバックされた位置検出値との差を求める減算器と、減算器と接続され、速度フィードバックと電流フィードバックとが行われる制御部とを用いることができる。本実施形態では、速度検出値、位置検出値、電流検出値の少なくとも１つをフィードバックすればよい。
フィードバック制御部１０３は、フィードバック制御部１０３内で作成されるサーボデータとなるトルク指令を切削力推定部１０６に出力する。
（機械モデル１０４）
機械モデル１０４は、例えば、２慣性系により作成される。このような機械モデルは、例えば、“ＮＣ工作機械の送り軸のための２慣性系モデルによる低周波振動抑制制御の研究”２０１６年８２巻８号ｐ．７４５－７５０，精密工学会誌、特開２０１９－００９８５８号公報等に記載されている。図２は２慣性系モデルを示す図である。図２で示される機械モデル１０４は、送り軸の機械モデルである。図２に示すように、２慣性系モデルは、電動機となるサーボモータ１０４１から機械１０４２までの間に、ボールねじに相当するバネ１０４３Ａ及びダンパ１０４３Ｂで連結されたモデルである。
機械モデル１０４は、例えば、２慣性系により作成される。このような機械モデルは、例えば、“ＮＣ工作機械の送り軸のための２慣性系モデルによる低周波振動抑制制御の研究”２０１６年８２巻８号ｐ．７４５－７５０，精密工学会誌、特開２０１９－００９８５８号公報等に記載されている。図２は２慣性系モデルを示す図である。図２で示される機械モデル１０４は、送り軸の機械モデルである。図２に示すように、２慣性系モデルは、電動機となるサーボモータ１０４１から機械１０４２までの間に、ボールねじに相当するバネ１０４３Ａ及びダンパ１０４３Ｂで連結されたモデルである。
サーボモータ１０４１の質量及び機械１０４２の質量をそれぞれＪｍ、ＪＬ、バネ１０４３Ａのバネ定数をＫ、ダンパ１０４３Ｂのダンパ定数をＣ、サーボモータ１０４１の駆動トルク（トルク指令）をｕ、バネ１０４３Ａとダンパ１０４３Ｂの合成力をＴ、モータ速度をＶｍ、機械速度をＶＬとすると、Ｖｍ，ＶＬの運動方程式、及び、バネ１０４３Ａとダンパ１０４３Ｂの合成力Ｔは、数式１（以下の数１）のように表される。
なお、工作機械等の産業機械の送り系では、びびり振動を論じる場合にはばね定数を含めて２慣性系を扱うことが合理的だが、単純に加減速に伴う慣性力だけを再現する場合には１慣性系で十分である。
主軸は工具を回転させるためのモータ軸である。モータを駆動して機械端を制御するところは送り軸と共通であるが、送り軸と違って機械端では並進ではなく回転運動をそのまま伝達させることになる。したがって、主軸の機械モデルでは、ボールねじによる変換機構が主軸では存在しない。
（機械構成情報部１０５）
機械構成情報部１０５は、被削材（ワーク）、切削工具及び電動機の少なくとも１つの特性を示す特性値を記憶部２００から取得して保存している。特性値は、数式で求められる計算結果の値、及び切削力推定部１０６で推定された推定切削力及び摩耗推定部１０７で推定された推定摩耗量を含む。
特性値は、例えば、切削距離、切削係数、推定切削力、推定摩耗量、切削工具の温度、トルク指令等のサーボデータ、数値化したワークの形状及び接触長等である。
機械構成情報部１０５は、推定切削力の時系列データ、推定摩耗量の時系列データも保存する。
機械構成情報部１０５は、被削材（ワーク）、切削工具及び電動機の少なくとも１つの特性を示す特性値を記憶部２００から取得して保存している。特性値は、数式で求められる計算結果の値、及び切削力推定部１０６で推定された推定切削力及び摩耗推定部１０７で推定された推定摩耗量を含む。
特性値は、例えば、切削距離、切削係数、推定切削力、推定摩耗量、切削工具の温度、トルク指令等のサーボデータ、数値化したワークの形状及び接触長等である。
機械構成情報部１０５は、推定切削力の時系列データ、推定摩耗量の時系列データも保存する。
機械構成情報部１０５は、記憶部２００から取得される実測切削力の時系列データ又は切削力推定部１０６により推定された推定切削力の時系列データを少なくとも一組用いることで、機械構成情報部１０５の持つ特性値を算出し、更新してもよい。
例えば、機械構成情報部１０５は、実測切削力の時系列データから切削係数を算出し、切削係数を更新する。機械構成情報部１０５は、保存した推定切削力の時系列データから切削係数を算出し、切削係数を更新してもよい。
例えば、機械構成情報部１０５は、実測切削力の時系列データから切削係数を算出し、切削係数を更新する。機械構成情報部１０５は、保存した推定切削力の時系列データから切削係数を算出し、切削係数を更新してもよい。
また、機械構成情報部１０５は、記憶部２００から取得される実測切削力の時系列データ又は切削力推定部１０６により推定された推定切削力の時系列データを少なくとも一組用いることで、目標サイクルタイムを満足するようにＮＣプログラムを編集してもよい。
切削力の時系列データがあれば、対象の時系列データのサイクルタイムがわかる。
実測切削力の場合は、産業機械を動作するＮＣプログラムに対するサイクルタイム、推定切削力の場合は、推定算出部１００上で実行したシミュレーションプログラムに対するサイクルタイムが分かる。
産業機械を動作するＮＣプログラムの一部を変更すると（例えば、Ｆ値の変更又は工具経路変更など）、サイクルタイムが変わってくる。
逆に、目標のサイクルタイムに合わせるように、Ｆ値を変更したり、工具経路を変更するなどして、一部ＮＣプログラムのＧコードを変更する。
図３はプログラムのＦ値を変更した例を示す説明図である。図３において、編集前のＮＣプログラムでは、Ｆ値がＦ８００として示されているが、編集後のＮＣプログラムではＦ値がＦ１０００として示されている。
切削力の時系列データがあれば、対象の時系列データのサイクルタイムがわかる。
実測切削力の場合は、産業機械を動作するＮＣプログラムに対するサイクルタイム、推定切削力の場合は、推定算出部１００上で実行したシミュレーションプログラムに対するサイクルタイムが分かる。
産業機械を動作するＮＣプログラムの一部を変更すると（例えば、Ｆ値の変更又は工具経路変更など）、サイクルタイムが変わってくる。
逆に、目標のサイクルタイムに合わせるように、Ｆ値を変更したり、工具経路を変更するなどして、一部ＮＣプログラムのＧコードを変更する。
図３はプログラムのＦ値を変更した例を示す説明図である。図３において、編集前のＮＣプログラムでは、Ｆ値がＦ８００として示されているが、編集後のＮＣプログラムではＦ値がＦ１０００として示されている。
機械構成情報部１０５は、記憶部２００から取得される実測切削力の時系列データ又は切削力推定部１０６により推定された推定切削力の時系列データを少なくとも二組用いることで、切削工具の経年変化を表す特性値を算出する。
図４は実測切削力の二組の時系列データを示す特性図である。図４において、３０００回目の、切削力を示すトルクの最大値は、１回目の、切削力を示すトルクの最大値よりも大きな値となっている。図４から、切削力を示すトルクの最大値が経年変化により増大して経年劣化し、切削工具の経年変化の状態が分かる。
図４は実測切削力の二組の時系列データを示す特性図である。図４において、３０００回目の、切削力を示すトルクの最大値は、１回目の、切削力を示すトルクの最大値よりも大きな値となっている。図４から、切削力を示すトルクの最大値が経年変化により増大して経年劣化し、切削工具の経年変化の状態が分かる。
機械構成情報部１０５は、各特性値に対してラベルを与えることができる。
例えば、機械構成情報部１０５は、切削力推定部１０６から取得した推定切削力に対して、ある閾値に従って、正常、異常のラベルを与える。例えば、推定切削力の異常のラベルは、トルクが１００％に達した時に与える。機械構成情報部１０５は、摩耗推定部１０７から取得した推定摩耗量に対して、ある閾値に従って、正常、異常のラベルを与える。例えば、摩耗量の異常は、距離、回数が工具寿命設定値、トルクが１００％、摩耗量が閾値ＶＢに達した時、又は工具折損判定時に与える。
例えば、機械構成情報部１０５は、切削力推定部１０６から取得した推定切削力に対して、ある閾値に従って、正常、異常のラベルを与える。例えば、推定切削力の異常のラベルは、トルクが１００％に達した時に与える。機械構成情報部１０５は、摩耗推定部１０７から取得した推定摩耗量に対して、ある閾値に従って、正常、異常のラベルを与える。例えば、摩耗量の異常は、距離、回数が工具寿命設定値、トルクが１００％、摩耗量が閾値ＶＢに達した時、又は工具折損判定時に与える。
また、機械構成情報部１０５は、電動機、切削工具、ボールネジなどの時間ごとの状態に、複数の異常要因（例えば、電動機の入出力特性又は振動、切削工具の推定切削力又は推定摩耗量）に対してラベル（正常、異常）を与える。そして、機械構成情報部１０５は、ラベルがどの程度確かかを、その時の切削力などから算出し、その確率を確信度とする。
機械構成情報部１０５は、電動機、切削工具、ボールネジ自体に対してもラベルと確信度を与えることができる。機械構成情報部１０５は、電動機、切削工具、ボールネジ自体に対してのラベルと確信度を、それぞれの異常要因の確信度の組み合わせから算出する。ラベルは、１つでも異常のラベルがあれば、電動機、工具も異常とする。確信度は、異常要因の１番高い確信度の確率が、電動機、工具の確信度とする。
機械構成情報部１０５は、電動機、切削工具、ボールネジ自体に対してもラベルと確信度を与えることができる。機械構成情報部１０５は、電動機、切削工具、ボールネジ自体に対してのラベルと確信度を、それぞれの異常要因の確信度の組み合わせから算出する。ラベルは、１つでも異常のラベルがあれば、電動機、工具も異常とする。確信度は、異常要因の１番高い確信度の確率が、電動機、工具の確信度とする。
機械構成情報部１０５は、特性値の組み合わせに対して少なくとも１つのラベルを与えることで異常要因を特定することができる。
機械構成情報部１０５は、上述したように、複数の特性値に対して、それぞれ閾値に従って、正常、異常のラベル付けを与える。そして、特性値の組み合わせに対して正常、異常のラベルを与える。複数の特性値がそれぞれ異常要因のラベル（正常、異常）を持ち、組み合わせにより、全体のラベル（正常、異常）を持つことができ、異常となったものの要因を特定できる。
例えば、機械構成情報部１０５は、切削工具について、全体として、推定切削力と推定摩耗量との両方のラベルが正常であれば正常のラベル、推定切削力と推定摩耗量との両方又は一方のラベルが異常であれば異常のラベルを与えるようにする。そうすることで、全体のラベルが異常の場合、異常となったものの要因が推定切削力と推定摩耗量のいずれか又は両方かを特定できる。
機械構成情報部１０５は、上述したように、複数の特性値に対して、それぞれ閾値に従って、正常、異常のラベル付けを与える。そして、特性値の組み合わせに対して正常、異常のラベルを与える。複数の特性値がそれぞれ異常要因のラベル（正常、異常）を持ち、組み合わせにより、全体のラベル（正常、異常）を持つことができ、異常となったものの要因を特定できる。
例えば、機械構成情報部１０５は、切削工具について、全体として、推定切削力と推定摩耗量との両方のラベルが正常であれば正常のラベル、推定切削力と推定摩耗量との両方又は一方のラベルが異常であれば異常のラベルを与えるようにする。そうすることで、全体のラベルが異常の場合、異常となったものの要因が推定切削力と推定摩耗量のいずれか又は両方かを特定できる。
（切削力推定部１０６）
切削力推定部１０６は、フィードバック制御部１０３から出力されるトルク指令と、機械構成情報部１０５が保存する特性値とに基づき、切削工具における切削力を推定する。ここで、機械構成情報部１０５が保存する特性値は、数値化したワークの形状又は接触長である。
なお、切削力は、切削工具の侵入に対する素材の抵抗であり、切削の継続に必要な力を意味する。トルク［Ｎ．ｍ］は切削力の（主分力［Ｎ］）×（半径［ｍ］）から求まるので、切削力をほぼトルクと同じ意味として使うことができる。
切削力推定部１０６は、フィードバック制御部１０３から出力されるトルク指令と、機械構成情報部１０５が保存する特性値とに基づき、切削工具における切削力を推定する。ここで、機械構成情報部１０５が保存する特性値は、数値化したワークの形状又は接触長である。
なお、切削力は、切削工具の侵入に対する素材の抵抗であり、切削の継続に必要な力を意味する。トルク［Ｎ．ｍ］は切削力の（主分力［Ｎ］）×（半径［ｍ］）から求まるので、切削力をほぼトルクと同じ意味として使うことができる。
推定切削力は、以下に説明する瞬間切削力モデルを用いて計算することができる。
切削工具の刃先を垂直方向について微小な部分に切り分ける。微小刃の垂直方向の大きさをｄｚとする。ここで、切削工具がワークを切削する際にこの微小刃に掛かる切削力について、工具接線方向の力をｄＦｔ、半径方向の力をｄＦｒ、軸方向の力をｄＦａとおく。また、ｈを微小刃が１回転でワークを削る長さ（切り取り厚さと呼ばれる）とする。なお、切り取り厚さｈは、微小刃の位置ｚと回転角θに依存する。
このとき、数式２（以下の数２）の関係が成り立つとするのが瞬間切削モデルである。ここで、切削係数Ｋｔｅ、Ｋｔｃ、Ｋｒｅ、Ｋｒｃ、Ｋａｅ、Ｋａｃは工具とワークの物質的な関係で決まる係数である。特に、切削係数Ｋｔｃ、Ｋｒｃ、Ｋａｃは比切削抵抗に相当する係数である。
切削工具の刃先を垂直方向について微小な部分に切り分ける。微小刃の垂直方向の大きさをｄｚとする。ここで、切削工具がワークを切削する際にこの微小刃に掛かる切削力について、工具接線方向の力をｄＦｔ、半径方向の力をｄＦｒ、軸方向の力をｄＦａとおく。また、ｈを微小刃が１回転でワークを削る長さ（切り取り厚さと呼ばれる）とする。なお、切り取り厚さｈは、微小刃の位置ｚと回転角θに依存する。
このとき、数式２（以下の数２）の関係が成り立つとするのが瞬間切削モデルである。ここで、切削係数Ｋｔｅ、Ｋｔｃ、Ｋｒｅ、Ｋｒｃ、Ｋａｅ、Ｋａｃは工具とワークの物質的な関係で決まる係数である。特に、切削係数Ｋｔｃ、Ｋｒｃ、Ｋａｃは比切削抵抗に相当する係数である。
ワークの形状が事前にわかっている場合には、ワークの形状を計算機上に何らかの形で数値的に表し、切削過程を離散時間ごとにシミュレーションすることで切削力を計算することができる。
例えば、Ｚ－Ｍａｐと呼ばれる方式では、Ｘ、Ｙ方向に分割したグリッド空間を考え、それぞれのセルにおけるワークの高さを記録することでワーク形状を数値的に表現する。切削工具は高さ方向に区切られた微小板で表現する。微小時間ごとに切削工具とワークの位置を更新し、工具が接触したワークのセルについて高さを減少させ、またその部分に生じる切り取り厚さに応じて切削力を発生させることでシミュレーションを行う。
例えば、Ｚ－Ｍａｐと呼ばれる方式では、Ｘ、Ｙ方向に分割したグリッド空間を考え、それぞれのセルにおけるワークの高さを記録することでワーク形状を数値的に表現する。切削工具は高さ方向に区切られた微小板で表現する。微小時間ごとに切削工具とワークの位置を更新し、工具が接触したワークのセルについて高さを減少させ、またその部分に生じる切り取り厚さに応じて切削力を発生させることでシミュレーションを行う。
ワークの形状は事前には分かっていない場合には、Ｚ－Ｍａｐによるシミュレーションは使えない。
しかし、加工時に測定されるトルクのデータを用いれば、工具がどの位置にいるときにトルクが発生するのかを見ることができる。すなわち測定データを用いれば、どの位置にワークが存在するか見積もることができる。さらに、ワークの比切削抵抗値についても見積もることができる。
しかし、加工時に測定されるトルクのデータを用いれば、工具がどの位置にいるときにトルクが発生するのかを見ることができる。すなわち測定データを用いれば、どの位置にワークが存在するか見積もることができる。さらに、ワークの比切削抵抗値についても見積もることができる。
ここでは比切削抵抗が分かっているとした上で、ワーク形状が分かっていない場合に切削シミュレーションする方法（接触長によるシミュレーション）を述べる。
トルクは接線方向に掛かる力に工具半径を掛けたものであるとみなせるので、切削工具の微小板にかかる切削トルクｄＴは以下の数式３（以下の数３）で示される。
切削トルクｄＴは、工具微小板の位置ｚと回転角θに依存しているが、この依存性を解消するために切り取り厚さｈの平均値ｈ’を以下の数式４（以下の数４）とおく。
数式３の切り取り厚さｈを数式４の平均値ｈ’に置き換え、数式３を微小板ごとに総和を取ると、数式５（以下の数５）となる。ここで、ワークに接している工具の高さ方向の総和をＣｚとおいた。以下、Ｃｚを接触長と呼ぶ。
トルクは接線方向に掛かる力に工具半径を掛けたものであるとみなせるので、切削工具の微小板にかかる切削トルクｄＴは以下の数式３（以下の数３）で示される。
切削トルクｄＴは、工具微小板の位置ｚと回転角θに依存しているが、この依存性を解消するために切り取り厚さｈの平均値ｈ’を以下の数式４（以下の数４）とおく。
数式３の切り取り厚さｈを数式４の平均値ｈ’に置き換え、数式３を微小板ごとに総和を取ると、数式５（以下の数５）となる。ここで、ワークに接している工具の高さ方向の総和をＣｚとおいた。以下、Ｃｚを接触長と呼ぶ。
接触長Ｃｚによるシミュレーションでは、平均的切り取り厚さｈ’は加工条件である送り速度と回転数から求める。比切削抵抗が求まっているとすれば、各位置での接触長Ｃｚを求めることで切削トルクをシミュレーションすることができる。実際には、測定データがあれば各位置での接触長（切削基礎データとなる）を数式５から求めることができる。接線方向以外の切削力についても同様である。
（ビビリ振動の推定）
切削力推定部１０６は、フィードバック制御部１０３から出力されるトルク指令によって、切削工具における主軸、ワーク、又はその両方に生じるビビリ振動を推定する。
切削力推定部１０６は、フィードバック制御部１０３から出力されるトルク指令によって、切削工具における主軸、ワーク、又はその両方に生じるビビリ振動を推定する。
びびり振動には、大きく分けて、強制びびり振動と自励びびり振動との２種類がある。
強制びびり振動は、何らかの外的、強制的な振動原因が機械のもつ振動特性によって拡大されて現れる。フライスでの周期的な切削力、焼き入れ鋼の切削での切りくず生成の周期性に起因した切削力変動、又は回転軸のミスアライメントなどが振動源である。
自励びびり振動は、切削過程の中に振動をフィードバックループで拡大してしまう不安定現象である。
強制びびり振動は、何らかの外的、強制的な振動原因が機械のもつ振動特性によって拡大されて現れる。フライスでの周期的な切削力、焼き入れ鋼の切削での切りくず生成の周期性に起因した切削力変動、又は回転軸のミスアライメントなどが振動源である。
自励びびり振動は、切削過程の中に振動をフィードバックループで拡大してしまう不安定現象である。
強制びびり振動は、加工設備自体の劣化の問題であるとみなせるので、予防保全という観点では強制びびり振動を解消していくことを優先される。
予防保全の実用上の観点で言えば、「位置決め系や主軸回転系の機械要素の中に共振要素があり、特定周波数成分の動的切削力が作用した場合にだけ、その動的切削力の増幅が起こる」ということを実測データからモデル化してしまい、その共振要素についてパラメータをモード解析として逆算してやるほうがよい。
予防保全の実用上の観点で言えば、「位置決め系や主軸回転系の機械要素の中に共振要素があり、特定周波数成分の動的切削力が作用した場合にだけ、その動的切削力の増幅が起こる」ということを実測データからモデル化してしまい、その共振要素についてパラメータをモード解析として逆算してやるほうがよい。
数式６（以下の数６）に示す、ｒ次のモード伝達関数Ｇｒ（ｓ）を考えれば、等価剛性Ｋｒ，等価減衰比ζｒ，等価共振角周波数ωｒで表現できる。
数式６の伝達関数のパラメータは、切削加工時の時間領域のトルク計測値（フィードバック制御部１０３から出力されるトルク指令）から同定することができる。
数式６の伝達関数のパラメータは、切削加工時の時間領域のトルク計測値（フィードバック制御部１０３から出力されるトルク指令）から同定することができる。
切削力推定部１０６は、ある時点での切削中の主軸トルク計測値に対し、別のある時点での切削中の主軸トルク計測値との比をとり、切削力の増幅率を得る。異なる主軸回転速度でこれらの増幅率をプロットしていくことで、切削中における周波数伝達関数が得られる。周波数の刻み幅は動作させる条件又はＮＣプログラムに依存するものの、主要な周波数範囲に絞って周波数伝達関数が得られる。この周波数伝達関数の変動を見ることによって様々な主軸回転速度について切削力増幅を網羅的に把握することができる。特定の主軸回転数のときだけ周波数伝達関数が増大するようであれば、先に示した共振モードとして表現することによって、強制びびり振動を表現する物理モデルが得られる。
（摩耗推定部１０７）
摩耗推定部１０７は、機械構成情報部１０５がもつ特性値の変動にもとづき切削工具の摩耗を推定する。
切削工具の摩耗は、刃先の摩耗であり、被削物及び切屑との摩擦で摩耗する。
切削工具の摩耗は、すくい面の摩耗と逃げ面の摩耗とに分けることができるが、切削速度が高速にならない限り、逃げ面が支配的となる。
逃げ面摩耗の摩耗量速度ｄＷ／ｄＬは、以下の数式７（以下の数７）で計算することができる。ここで、Ｗは逃げ面摩耗の摩耗量、Ｌは切削距離を示す。Ｋは凝集粒子の形状で決まる係数、Ｈは切削工具側硬度、σｔは摩耗面の垂直応力である。
数式７から、切削距離Ｌの変動ΔＬに対する摩耗ΔＷは、数式８（以下の数８）で計算でき、摩耗を推定することができる。
摩耗推定部１０７は、機械構成情報部１０５がもつ特性値の変動にもとづき切削工具の摩耗を推定する。
切削工具の摩耗は、刃先の摩耗であり、被削物及び切屑との摩擦で摩耗する。
切削工具の摩耗は、すくい面の摩耗と逃げ面の摩耗とに分けることができるが、切削速度が高速にならない限り、逃げ面が支配的となる。
逃げ面摩耗の摩耗量速度ｄＷ／ｄＬは、以下の数式７（以下の数７）で計算することができる。ここで、Ｗは逃げ面摩耗の摩耗量、Ｌは切削距離を示す。Ｋは凝集粒子の形状で決まる係数、Ｈは切削工具側硬度、σｔは摩耗面の垂直応力である。
一方、切削速度が高速の場合は、すくい面摩耗が支配的となり、すくい面摩耗の摩耗量速度ｄＷ／ｄＬは、以下の数式９（以下の数９）で計算することができる。ここで、Ｗは逃げ面摩耗の摩耗量、Ｌは切削距離を示す。Ｃ、λは切削工具と被削材との組み合わせで決まる特性定数、Ｔは切削工具の温度である。
数式９から、切削距離Ｌの変動ΔＬに対する摩耗ΔＷは、数式１０（以下の数１０）で計算でき、摩耗を推定することができる。
上記数式８及び数式１０における切削距離Ｌ及び切削工具の温度Ｔは、機械構成情報部１０５がもつ特性値であり、切削距離Ｌの変動ΔＬは、機械構成情報部１０５がもつ特性値の変動である。
数式９から、切削距離Ｌの変動ΔＬに対する摩耗ΔＷは、数式１０（以下の数１０）で計算でき、摩耗を推定することができる。
上記数式８及び数式１０における切削距離Ｌ及び切削工具の温度Ｔは、機械構成情報部１０５がもつ特性値であり、切削距離Ｌの変動ΔＬは、機械構成情報部１０５がもつ特性値の変動である。
摩耗推定部１０７は、ＮＣプログラムを繰りかえして実行する際に切削工具の摩耗量を蓄積的に計算し、それによる切削力変動を推定する。
逃げ面摩耗が生じた場合の、切削力変動を記載した文献としては、例えば、“切削工具の逃げ面摩耗と切削力の変化”奥島啓弍、人見勝人，精密機械29巻4号（1963）がある。この文献では、逃げ面摩耗幅を有する場合の切削力は、以下の数式１１で示されることが記載されている。
逃げ面摩耗が生じた場合の、切削力変動を記載した文献としては、例えば、“切削工具の逃げ面摩耗と切削力の変化”奥島啓弍、人見勝人，精密機械29巻4号（1963）がある。この文献では、逃げ面摩耗幅を有する場合の切削力は、以下の数式１１で示されることが記載されている。
上記文献には、切削力の主分力Ｆｈ、背分力Ｆｖは、初期の主分力、背分力をそれぞれをＦｈ０、Ｆｖ０、摩耗幅をｌ、摩耗幅ｌに関する増加函数をｆ（ｌ）、ｇ（ｌ）としたとき、数式１１（以下の数１１）によって示される。
増加函数をf(l)、g(l)をｍｌ、ｎｌ（ｍ、ｎは定数）とすると、数式１１は以下の数式１２（以下の数１２）によって示される。
摩耗推定部１０７は、切削工具の限界摩耗量と限界摩耗量に到達する時期を推定する。
限界摩耗量Ｗｌｉｍは、限界切削距離Ｌｌｉｍを設定することで、数式７又は数式９を用いて計算できる。
限界切削距離Ｌｍｉｎは、設定寿命ではなく、限界まで使用可能な切削距離で、求める加工精度に変わってくるので、適宜適当な値を入れる。
限界摩耗量に到達する時期は、限界切削距離Ｌｌｉｍになるまでの時期と同じである。限界切削距離Ｌｌｉｍになるまでの時期ｔｌｉｍは、１回のＮＣプログラム実行にかかるサイクルタイムｔｃｔとし、１回のサイクルタイム当たりの切削距離Ｌ１がわかっていれば、以下の数式１３（以下の数１３）で推定できる。
以上のようにして、限界切削距離と限界切削距離になるまでの時期から、限界摩耗量と、限界摩耗量の到達時期を計算する。
図５は、推定摩耗量の推定と、実際の切削力における摩耗量の推移を示す説明図である。図５では、摩耗量の設定寿命、限界摩耗量、限界摩耗量到達時期を示している。
限界摩耗量Ｗｌｉｍは、限界切削距離Ｌｌｉｍを設定することで、数式７又は数式９を用いて計算できる。
限界切削距離Ｌｍｉｎは、設定寿命ではなく、限界まで使用可能な切削距離で、求める加工精度に変わってくるので、適宜適当な値を入れる。
限界摩耗量に到達する時期は、限界切削距離Ｌｌｉｍになるまでの時期と同じである。限界切削距離Ｌｌｉｍになるまでの時期ｔｌｉｍは、１回のＮＣプログラム実行にかかるサイクルタイムｔｃｔとし、１回のサイクルタイム当たりの切削距離Ｌ１がわかっていれば、以下の数式１３（以下の数１３）で推定できる。
図５は、推定摩耗量の推定と、実際の切削力における摩耗量の推移を示す説明図である。図５では、摩耗量の設定寿命、限界摩耗量、限界摩耗量到達時期を示している。
（一致度算出部１０８）
一致度算出部１０８は、切削力推定部の結果として出力された推定切削力の時系列データと、実測切削力の時系列データとの一致度を算出する。
推定切削力の時系列データと実測切削力の時系列データとの一致度は、ＸＹＺ軌跡とサイクルタイムの２種類の一致度として算出する。
図６は、シミュレーションにより作成したＸＹＺ軌跡と実機によって作成したＸＹＺ軌跡とを示す図である。画像の類似度を確認したところ、一致度は９９．９８％となった。
シミュレーションにより作成した各軸の変位の時間変化（時系列データ）と、実機のＮＣプログラムの実加工の各軸の変位の時間変位（時系列データ）を比較したところ、シミュレーションのサイクルタイムと、実機のＮＣプログラムの実加工のサイクルタイムとの一致度は９９．７％となった。
一致度算出部１０８は、切削力推定部の結果として出力された推定切削力の時系列データと、実測切削力の時系列データとの一致度を算出する。
推定切削力の時系列データと実測切削力の時系列データとの一致度は、ＸＹＺ軌跡とサイクルタイムの２種類の一致度として算出する。
図６は、シミュレーションにより作成したＸＹＺ軌跡と実機によって作成したＸＹＺ軌跡とを示す図である。画像の類似度を確認したところ、一致度は９９．９８％となった。
シミュレーションにより作成した各軸の変位の時間変化（時系列データ）と、実機のＮＣプログラムの実加工の各軸の変位の時間変位（時系列データ）を比較したところ、シミュレーションのサイクルタイムと、実機のＮＣプログラムの実加工のサイクルタイムとの一致度は９９．７％となった。
（判定部１０９）
判定部１０９は、切削力推定部１０６、摩耗推定部１０７が推定する切削力、摩耗量が正常範囲を逸脱したか否かを判定する。正常範囲かどうかの判断の基準は、限界トルク値、限界摩耗量を考慮して任意に設定する。
判定部１０９は、切削力推定部１０６、摩耗推定部１０７が推定する切削力、摩耗量が正常範囲を逸脱したか否かを判定する。正常範囲かどうかの判断の基準は、限界トルク値、限界摩耗量を考慮して任意に設定する。
（生産ライン推定部１１０）
生産ライン推定部１１０は、複数個の産業機械の推定装置を組み合わせることで生産ラインの動作及び経年変化を推定する。生産ラインは４台の産業機械が設けられ、２台の産業機械は２台の工作機械Ａ１、Ａ２であり、他の２台の産業機械は２台の切削加工ロボットＢ１、Ｂ２であるとする。工作機械Ａ１は図１に示す生産ライン推定部１１０を含む推定装置１０を備えている。工作機械Ａ２、切削加工ロボットＢ１、Ｂ２は、生産ライン推定部１１０を除いた推定装置１０を備えている。生産ライン推定部１１０は、工作機械Ａ２、切削加工ロボットＢ１、Ｂ２の推定装置１０とＬＡＮ等のネットワークを介して接続されている。
生産ライン推定部１１０は、例えば、工作機械Ａ１の推定装置１０の摩耗推定部１０７により推定される切削力Ｆ１を受ける。また、生産ライン推定部１１０は、例えば、工作機械Ａ２、切削加工ロボットＢ１、Ｂ２から、推定装置１０の摩耗推定部１０７により推定される切削力Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４をそれぞれ受信する。生産ライン推定部１１０は、切削力Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４の時系列データから、切削加工ロボットＢ１、Ｂ２は正常に動作して故障の可能性は低いが、工作機械Ａ１、Ａ２は一週間以内に故障の可能性があることを検出する。そして、工作機械Ａ１と工作機械Ａ２の両方又は一方を含む生産ライン全体は一週間以内に故障の可能性があることを検出する。
図７は、故障の可能性を表示する表示部３００の表示画面の一例を示す図である。
生産ライン推定部１１０は、複数個の産業機械の推定装置を組み合わせることで生産ラインの動作及び経年変化を推定する。生産ラインは４台の産業機械が設けられ、２台の産業機械は２台の工作機械Ａ１、Ａ２であり、他の２台の産業機械は２台の切削加工ロボットＢ１、Ｂ２であるとする。工作機械Ａ１は図１に示す生産ライン推定部１１０を含む推定装置１０を備えている。工作機械Ａ２、切削加工ロボットＢ１、Ｂ２は、生産ライン推定部１１０を除いた推定装置１０を備えている。生産ライン推定部１１０は、工作機械Ａ２、切削加工ロボットＢ１、Ｂ２の推定装置１０とＬＡＮ等のネットワークを介して接続されている。
生産ライン推定部１１０は、例えば、工作機械Ａ１の推定装置１０の摩耗推定部１０７により推定される切削力Ｆ１を受ける。また、生産ライン推定部１１０は、例えば、工作機械Ａ２、切削加工ロボットＢ１、Ｂ２から、推定装置１０の摩耗推定部１０７により推定される切削力Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４をそれぞれ受信する。生産ライン推定部１１０は、切削力Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４の時系列データから、切削加工ロボットＢ１、Ｂ２は正常に動作して故障の可能性は低いが、工作機械Ａ１、Ａ２は一週間以内に故障の可能性があることを検出する。そして、工作機械Ａ１と工作機械Ａ２の両方又は一方を含む生産ライン全体は一週間以内に故障の可能性があることを検出する。
図７は、故障の可能性を表示する表示部３００の表示画面の一例を示す図である。
（マッチング部１１１）
（実測制御データとシミュレーション制御データとの時系列データマッチング法）
実機での挙動とシミュレーションでの挙動を比較する際、時系列信号としての実機測定データとシミュレーションデータと対応（マッチング）を取ることが求められる。さらに、これら実機測定データ及びシミュレーションデータとNCプログラムとの対応付けも行うことが求められる。シミュレーションデータ及び実機測定データは、記憶部２００又は機械構成情報部１０５から出力され、マッチングがとれたシミュレーションデータ及び実機測定データがパラメータ最適化部１１２に出力される。
ここでは、シミュレーションデータ、実機測定データについて、以下のルールを設けて、工具使用区間と切削送り区間の二段階の手順で、ＮＣプログラム、シミュレーションデータ、及び実機測定データの対応付けを行う。
（１）工具交換を区切りとして各工具を用いている区間で時系列データを分割する。
（２）各工具を用いる区間同士の対応付けを行う。
（３）各工具を用いている中で切削送りモードであることを示す信号が立っている区間を抽出する。
（４）切削送り信号の区間同士を対応付ける。
図８は、工具使用区間ごとのシミュレーションデータ（上段）と実機測定データ（下段）との切削送り区間のマッチング例を示す図である。
同じ模様のハッチングの部分が対応の取れている区間であり、すべての場合において切削送り区間同士の対応が取れている。
（実測制御データとシミュレーション制御データとの時系列データマッチング法）
実機での挙動とシミュレーションでの挙動を比較する際、時系列信号としての実機測定データとシミュレーションデータと対応（マッチング）を取ることが求められる。さらに、これら実機測定データ及びシミュレーションデータとNCプログラムとの対応付けも行うことが求められる。シミュレーションデータ及び実機測定データは、記憶部２００又は機械構成情報部１０５から出力され、マッチングがとれたシミュレーションデータ及び実機測定データがパラメータ最適化部１１２に出力される。
ここでは、シミュレーションデータ、実機測定データについて、以下のルールを設けて、工具使用区間と切削送り区間の二段階の手順で、ＮＣプログラム、シミュレーションデータ、及び実機測定データの対応付けを行う。
（１）工具交換を区切りとして各工具を用いている区間で時系列データを分割する。
（２）各工具を用いる区間同士の対応付けを行う。
（３）各工具を用いている中で切削送りモードであることを示す信号が立っている区間を抽出する。
（４）切削送り信号の区間同士を対応付ける。
図８は、工具使用区間ごとのシミュレーションデータ（上段）と実機測定データ（下段）との切削送り区間のマッチング例を示す図である。
同じ模様のハッチングの部分が対応の取れている区間であり、すべての場合において切削送り区間同士の対応が取れている。
（パラメータ最適化部１１２）
これまで述べたシミュレーションを行うには、シミュレーションを実行するためのパラメータが、実切削力に合っている必要がある。
パラメータ最適化部１１２は、例えば、切削力のパラメータである切削係数のパラメータを事前に同定しておく。
切削係数のパラメータの同定は、いくつかの位置では接触長が分かっているものと仮定して行われる。例えば、ドリル加工の場合は切削が定常応答になるような箇所では接触長は刃の高さに一致していると考えられるため、そのような箇所を抜き出して、そこでのトルクの大きさ（フィードバック制御部１０３から出力されるトルク指令）を元に切削係数Ｋｔｅ、Ｋｔｃ（切削基礎データとなる）を求めればよい。
図９は、最適化により、切削係数パラメータを同定した時のシミュレ―ション結果と実測データの例を示す図である。
これまで述べたシミュレーションを行うには、シミュレーションを実行するためのパラメータが、実切削力に合っている必要がある。
パラメータ最適化部１１２は、例えば、切削力のパラメータである切削係数のパラメータを事前に同定しておく。
切削係数のパラメータの同定は、いくつかの位置では接触長が分かっているものと仮定して行われる。例えば、ドリル加工の場合は切削が定常応答になるような箇所では接触長は刃の高さに一致していると考えられるため、そのような箇所を抜き出して、そこでのトルクの大きさ（フィードバック制御部１０３から出力されるトルク指令）を元に切削係数Ｋｔｅ、Ｋｔｃ（切削基礎データとなる）を求めればよい。
図９は、最適化により、切削係数パラメータを同定した時のシミュレ―ション結果と実測データの例を示す図である。
定常応答箇所を抜き出す方法としては、シミュレータの利用者が手動で指定するか、あるいはルールベースで応答が安定している箇所を見つけ出すといった方法がありうる。接線方向以外の比切削抵抗については傾斜切削理論によって求められると考えられる。
なお、切削係数のパラメータは、機械構成情報部１０５が保存した特性値と実切削力を使用して、マッチング部でマッチングした同定箇所を比較することで算出する。工作機械、加工ごとに合わせることでパラメータが最適化できる。
パラメータ最適化部１１２は、マッチング部１１１から出力された、マッチングがとれたシミュレーションデータ及び実機測定データもとに算出された、最適化されたパラメータを記憶部２００に記憶する。
なお、切削係数のパラメータは、機械構成情報部１０５が保存した特性値と実切削力を使用して、マッチング部でマッチングした同定箇所を比較することで算出する。工作機械、加工ごとに合わせることでパラメータが最適化できる。
パラメータ最適化部１１２は、マッチング部１１１から出力された、マッチングがとれたシミュレーションデータ及び実機測定データもとに算出された、最適化されたパラメータを記憶部２００に記憶する。
以上、推定算出部１００について説明した。
次に、記憶部２００、及び表示制御部３０１を含む表示部３００について説明する。
次に、記憶部２００、及び表示制御部３０１を含む表示部３００について説明する。
（記憶部２００）
記憶部２００は、推定算出部１００でのシミュレーションに必要なデータを記憶する。記憶部２００には、例えば、機械データ、ＮＣ（Numerical Control）プログラム（加工ブログラムとなる）、ＣＮＣ（Computerized Numerical Control）パラメータ、マクロ変数、ワーク原点オフセット、工具オフセット値等が入力されて記憶される。また、記憶部２００には、例えば、切削距離、切削係数、推定切削力、推定摩耗量、切削工具の温度、トルク指令等のサーボデータ、数値化した被削材（ワーク）の形状及び接触長、工具の情報、、実測時系列データが入力されて記憶される。実測時系列データは、例えば、実測切削力の時系列データである。
記憶部２００は、推定算出部１００でのシミュレーションに必要なデータを記憶する。記憶部２００には、例えば、機械データ、ＮＣ（Numerical Control）プログラム（加工ブログラムとなる）、ＣＮＣ（Computerized Numerical Control）パラメータ、マクロ変数、ワーク原点オフセット、工具オフセット値等が入力されて記憶される。また、記憶部２００には、例えば、切削距離、切削係数、推定切削力、推定摩耗量、切削工具の温度、トルク指令等のサーボデータ、数値化した被削材（ワーク）の形状及び接触長、工具の情報、、実測時系列データが入力されて記憶される。実測時系列データは、例えば、実測切削力の時系列データである。
（表示部３００、表示制御部３０１）
表示部３００は表示制御部３０１を備え、表示制御部３０１は表示部３００の表示画面に、切削力推定部１０６及び摩耗推定部１０７が推定する切削力及び摩耗量の少なくとも一方を表示する。表示制御部３０１は、現在の切削力と摩耗量との少なくとも一方、及び／又は切削力の時系列データと摩耗量の時系列データとの少なくとも一方を表示することができる。
表示部３００は表示制御部３０１を備え、表示制御部３０１は表示部３００の表示画面に、切削力推定部１０６及び摩耗推定部１０７が推定する切削力及び摩耗量の少なくとも一方を表示する。表示制御部３０１は、現在の切削力と摩耗量との少なくとも一方、及び／又は切削力の時系列データと摩耗量の時系列データとの少なくとも一方を表示することができる。
表示制御部３０１は、機械構成情報部１０５が与える少なくとも１つのラベルを確信度と組み合わせて表示することができる。
例えば、表示制御部３０１は、電動機及びボールネジについて、正常、異常のラベルと確信度を表示する。図１０は表示部３００の表示画面の一例を示す図である。図１０において、電動機のゲイン特性に、電動機の正常のラベルと確信度１０％が示され、電動機の摩擦力の特性に正常のラベルと確信度５％が示され、電動機の振動要素の特性に異常のラベルと確信度８０％が示されている。また、図１０において、ボールネジの入出力の不感帯に正常のラベルと確信度５％が示され、ボールネジの入出力の位相遅れに正常のラベルと確信度２０％が示されている。
例えば、表示制御部３０１は、電動機及びボールネジについて、正常、異常のラベルと確信度を表示する。図１０は表示部３００の表示画面の一例を示す図である。図１０において、電動機のゲイン特性に、電動機の正常のラベルと確信度１０％が示され、電動機の摩擦力の特性に正常のラベルと確信度５％が示され、電動機の振動要素の特性に異常のラベルと確信度８０％が示されている。また、図１０において、ボールネジの入出力の不感帯に正常のラベルと確信度５％が示され、ボールネジの入出力の位相遅れに正常のラベルと確信度２０％が示されている。
表示制御部３０１は、摩耗推定部１０７により算出された切削工具の限界摩耗量と限界摩耗量に到達する時期とを表示する。切削工具の限界摩耗量と限界摩耗量に到達する時期は、数値で示してもよく、図５に示すようにグラフ化してもよい。
表示制御部３０１は、切削力推定部１０６により算出されたビビリ振動結果を表示してもよい。
表示制御部３０１は、指令生成部１０２ＮＣプログラムの補間計算に要した計算回数に基づいて推定されるＮＣプログラムのサイクルタイムを表示してもよい。
指令生成部１０２が行う補間計算は、加減速、一定速度の部分での計算にわけて考えることができる。
加減速では、時定数のぶんだけ計算回路がうごく。ここで、加速又は減速している区間の時刻のことである。一定速度では、「加減速の移動分」を除いたところの移動分、について、指定の送り速度での時間だけ回路が動く。例えば、「G01 X100. F1000.」で示されるGコードに対して図１１に示す速度プロファイルが生成されることになる。
ＮＣプログラムの各行ごとにこのような速度プロファイルを作成していったとき、所要時間の全行の総和がサイクルタイムである。各Ｇコードをこのように速度プロファイルにデコードすることを、指令生成と呼ぶ。
指令生成部１０２が行う補間計算は、加減速、一定速度の部分での計算にわけて考えることができる。
加減速では、時定数のぶんだけ計算回路がうごく。ここで、加速又は減速している区間の時刻のことである。一定速度では、「加減速の移動分」を除いたところの移動分、について、指定の送り速度での時間だけ回路が動く。例えば、「G01 X100. F1000.」で示されるGコードに対して図１１に示す速度プロファイルが生成されることになる。
ＮＣプログラムの各行ごとにこのような速度プロファイルを作成していったとき、所要時間の全行の総和がサイクルタイムである。各Ｇコードをこのように速度プロファイルにデコードすることを、指令生成と呼ぶ。
表示制御部３０１は、切削力推定部１０６が推定した推定切削力、摩耗推定部１０７が推定した摩耗量が正常範囲を逸脱した場合に、推定値の異常をブロック図に表示する。図１２は表示部３００の表示画面の一例を示す図である。図１２では、電動機の振動要素の特性に異常があることを示している。
以上、推定装置１０の構成について説明した。次に推定装置１０の推定算出部１００の動作についてフローチャートを用いて説明する。
図１３は、推定算出部１００の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１１において、ＮＣプログラム解釈部１０１は、ＮＣプログラムを解釈し、移動距離、移動経路及び指令速度を求める。そして、指令生成部１０２は、移動距離、直線又は円弧等の移動経路、指令速度をもとに、位置指令値又は速度指令値を生成する。
図１３は、推定算出部１００の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１１において、ＮＣプログラム解釈部１０１は、ＮＣプログラムを解釈し、移動距離、移動経路及び指令速度を求める。そして、指令生成部１０２は、移動距離、直線又は円弧等の移動経路、指令速度をもとに、位置指令値又は速度指令値を生成する。
ステップＳ１２において、フィードバック制御部１０３は、指令生成部１０２が生成する位置指令値又は速度指令値に、送り軸及び主軸を駆動する電動機の駆動を追従させるフィードバック制御を行い、電動機となるサーボモータ１０４１を駆動する。
ステップＳ１３において、切削力推定部１０６は、フィードバック制御部１０３から出力されるトルク指令と、機械構成情報部１０５が保存する特性値とに基づき、切削工具における切削力を推定する。
ステップＳ１４において、摩耗推定部１０７は、機械構成情報部１０５がもつ特性値の変動にもとづき切削工具の摩耗を推定する。
ステップＳ１５において、表示部３００は表示制御部３０１を備え、表示制御部３０１は表示部３００の表示画面に、切削力推定部１０６及び摩耗推定部１０７が推定する切削力及び摩耗量の少なくとも一方を表示する。
ステップＳ１６において、ＮＣプログラムを続けて実行するどうかを判断し、続けて実行する場合はステップＳ１１に移り、続けて実行しない場合はステップＳ１７に移る。
ステップＳ１７において、切削工具の摩耗量を蓄積的に計算し、それによる切削力変動を推定する。
なお、図１３において、ステップＳ１３とステップＳ１４とは、並列処理を行っているが、ステップＳ１３の処理は、ステップＳ１４の処理の前に行われてよく、ステップＳ１４の処理の後に行われてもよい。
なお、図１３において、ステップＳ１３とステップＳ１４とは、並列処理を行っているが、ステップＳ１３の処理は、ステップＳ１４の処理の前に行われてよく、ステップＳ１４の処理の後に行われてもよい。
以上、本実施形態における、推定装置に含まれる機能ブロックを実現するために、推定装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
本実施形態における、推定装置に含まれる機能ブロックをソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現する実現するために、具体的には、推定装置はそれぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置を備える。また、推定装置は、アプリケーションソフトウェア又はＯＳ（Operating System）等の各種の制御用プログラムを格納したＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置、及び演算処理装置がプログラムを実行する上で一時的に必要とされるデータを格納するためのＲＡＭ（Random Access Memory）といった主記憶装置も備える。
そして、推定装置において、演算処理装置が補助記憶装置からアプリケーションソフトウェア又はＯＳを読み込み、読み込んだアプリケーションソフトウェア又はＯＳを主記憶装置に展開させながら、これらのアプリケーションソフトウェア又はＯＳに基づいた演算処理を行なう。また、この演算結果に基づいて、各装置が備える各種のハードウェアを制御する。これにより、本実施形態の機能ブロックは実現される。
推定装置に含まれる各構成部は、電子回路等を含むハードウェアにより実現することができる。推定装置をハードウェアで構成する場合、推定装置に含まれる各構成部の機能の一部又は全部を、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等の集積回路（ＩＣ）で構成することができる。
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory）)を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。
上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
本開示による推定装置は、上述した実施形態を含め、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
（１） 産業機械の変化を推定する推定装置（例えば、推定装置１０）であって、
送り軸の位置決め及び主軸の速度制御の動作を規定するＮＣプログラムを解釈するＮＣプログラム解釈部（例えば、ＮＣプログラム解釈部１０１）と、
前記ＮＣプログラム解釈部が解釈した前記ＮＣプログラムから指令点の補間を行い、位置指令値又は速度指令値を生成する指令生成部（例えば、指令生成部１０２）と、
前記位置指令値又は前記速度指令値に、送り軸及び主軸を駆動する電動機の駆動を追従させるフィードバック制御を行うフィードバック制御部（例えば、フィードバック制御部１０３）と、
被削材、切削工具及び前記電動機の少なくとも１つの特性を示す特性値を保存する機械構成情報部（例えば、機械構成情報部１０５）と、
前記フィードバック制御部がフィードバック制御の結果として求めたトルク指令と、前記機械構成情報部がもつ特性値とに基づき、前記切削工具における切削力を推定する切削力推定部（例えば、切削力推定部１０６）と、
前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データと、実測切削力の時系列データとのマッチングを行うマッチング部（例えば、マッチング部１１１）と、
前記マッチング部から出力されたマッチング結果をもとに、前記切削力推定部による切削力の推定の算出に必要な最適なパラメータを算出するパラメータ最適化部（例えば、パラメータ最適化部１１２）と、
を備えた、産業機械の変化を推定する推定装置。
この推定装置によれば、フィードバック制御の結果により求められたデータを用いて切削基礎データを修正し、切削工具における切削力及び切削工具の摩耗を推定することができる。これにより、産業機械の変化の予測及び予防保全に応用することが可能となる。
（１） 産業機械の変化を推定する推定装置（例えば、推定装置１０）であって、
送り軸の位置決め及び主軸の速度制御の動作を規定するＮＣプログラムを解釈するＮＣプログラム解釈部（例えば、ＮＣプログラム解釈部１０１）と、
前記ＮＣプログラム解釈部が解釈した前記ＮＣプログラムから指令点の補間を行い、位置指令値又は速度指令値を生成する指令生成部（例えば、指令生成部１０２）と、
前記位置指令値又は前記速度指令値に、送り軸及び主軸を駆動する電動機の駆動を追従させるフィードバック制御を行うフィードバック制御部（例えば、フィードバック制御部１０３）と、
被削材、切削工具及び前記電動機の少なくとも１つの特性を示す特性値を保存する機械構成情報部（例えば、機械構成情報部１０５）と、
前記フィードバック制御部がフィードバック制御の結果として求めたトルク指令と、前記機械構成情報部がもつ特性値とに基づき、前記切削工具における切削力を推定する切削力推定部（例えば、切削力推定部１０６）と、
前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データと、実測切削力の時系列データとのマッチングを行うマッチング部（例えば、マッチング部１１１）と、
前記マッチング部から出力されたマッチング結果をもとに、前記切削力推定部による切削力の推定の算出に必要な最適なパラメータを算出するパラメータ最適化部（例えば、パラメータ最適化部１１２）と、
を備えた、産業機械の変化を推定する推定装置。
この推定装置によれば、フィードバック制御の結果により求められたデータを用いて切削基礎データを修正し、切削工具における切削力及び切削工具の摩耗を推定することができる。これにより、産業機械の変化の予測及び予防保全に応用することが可能となる。
（２） 前記機械構成情報部がもつ特性値の変動にもとづき前記切削工具の摩耗を推定する摩耗推定部（例えば、摩耗推定部１０７）と、
をさらに具備し、
前記表示制御部は、前記摩耗推定部が推定する摩耗量を表示し、
前記摩耗推定部は、前記ＮＣプログラムを繰りかえして実行する際に前記切削工具の摩耗量を蓄積的に計算し、それによる切削力変動を推定する、
上記（１）に記載の推定装置。
をさらに具備し、
前記表示制御部は、前記摩耗推定部が推定する摩耗量を表示し、
前記摩耗推定部は、前記ＮＣプログラムを繰りかえして実行する際に前記切削工具の摩耗量を蓄積的に計算し、それによる切削力変動を推定する、
上記（１）に記載の推定装置。
（３） 前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データと、実測切削力の時系列データとの一致度を算出する一致度算出部（例えば、一致度算出部１０８）を備えた、上記（１）に記載の推定装置。
（４） 前記切削力推定部及び前記摩耗推定部が推定する切削力及び摩耗量が正常範囲を逸脱したか否かを判定する判定部（例えば、判定部１０９）を備えた、上記（１）又は（２）に記載の推定装置。
（５） 前記機械構成情報部は、実測切削力の時系列データ及び前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データの少なくとも一組を用いることで、前記機械構成情報部の持つ特性値を算出し、更新する、上記（１）から（４）のいずれに記載の推定装置。
（６） 前記機械構成情報部は、実測切削力の時系列データ又は前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データの少なくとも二組を用いることで、前記機械構成情報部が持つ切削工具の変化を表す特性値を算出する、上記（１）から（４）のいずれかに記載の推定装置。
（７） 前記機械構成情報部は、実測切削力の時系列データ又は前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データの少なくとも一組を用いることで、目標サイクルタイムを満足するように前記ＮＣプログラムを編集する、上記（１）から（４）のいずれかに記載の推定装置。
（８） 前記機械構成情報部は、当該機械構成情報部の特性値の組み合わせに対して少なくとも１つのラベルを与えることで異常要因を特定する、上記（１）から（７）のいずれかに記載の推定装置。
（９） 前記表示制御部は、前記機械構成情報部が与える少なくとも１つのラベルを確信度と組み合わせて表示する、上記（１）から（８）のいずれかに記載の推定装置。
（１０） 前記摩耗推定部は、前記切削工具の限界摩耗量と該限界摩耗量に到達する時期とを推定する、上記（１）から（９）のいずれかに記載の推定装置。
（１１） 前記表示制御部は、前記摩耗推定部により算出された前記切削工具の限界摩耗量と該限界摩耗量に到達する時期とを表示する、上記（１０）に記載の推定装置。
（１２） 前記切削力推定部は、前記フィードバック制御部から出力されるトルク指令によって、切削工具における主軸、ワーク、又はその両方に生じるビビリ振動を推定する、上記（１）から（１１）のいずれかに記載の推定装置。
（１３） 前記表示制御部は、前記切削力推定部により算出されたビビリ振動結果を表示する、上記（１２）に記載の推定装置。
（１４） 前記表示制御部は、前記指令生成部が前記ＮＣプログラムの補間計算に要した計算回数に基づいて推定される当該ＮＣプログラムのサイクルタイムを表示する、上記（１）から（１３）のいずれかに記載の推定装置。
（１５） 前記表示制御部は、前記切削力推定部が推定した推定切削力、前記摩耗推定部が推定した摩耗量が正常範囲を逸脱した場合に、推定値の異常をブロック図に表示する、上記（１）から（１４）のいずれかに記載の推定装置。
（１６） 複数個の産業機械の前記推定装置を組み合わせることで生産ラインの動作及び経年変化を推定する生産ライン推定部（例えば、生産ライン推定部１１０）を備えた、上記（１）から（１５）のいずれかに記載の推定装置。
１０ 推定装置
１０１ ＮＣプログラム解釈部
１０２ 指令生成部
１０３ フィードバック制御部
１０４ 機械モデル
１０５ 機械構成情報部
１０６ 切削力推定部
１０７ 摩耗推定部
１０８ 一致度算出部
１０９ 判定部
１１０ 生産ライン推定部
１１１ マッチング部
１１２ パラメータ最適化部
２００ 記憶部
３００ 表示部
３０１ 表示制御部
１０１ ＮＣプログラム解釈部
１０２ 指令生成部
１０３ フィードバック制御部
１０４ 機械モデル
１０５ 機械構成情報部
１０６ 切削力推定部
１０７ 摩耗推定部
１０８ 一致度算出部
１０９ 判定部
１１０ 生産ライン推定部
１１１ マッチング部
１１２ パラメータ最適化部
２００ 記憶部
３００ 表示部
３０１ 表示制御部
Claims (16)
- 産業機械の変化を推定する推定装置であって、
送り軸の位置決め及び主軸の速度制御の動作を規定するＮＣプログラムを解釈するＮＣプログラム解釈部と、
前記ＮＣプログラム解釈部が解釈した前記ＮＣプログラムから指令点の補間を行い、位置指令値又は速度指令値を生成する指令生成部と、
前記位置指令値又は前記速度指令値に、送り軸及び主軸を駆動する電動機の駆動を追従させるフィードバック制御を行うフィードバック制御部と、
被削材、切削工具及び前記電動機の少なくとも１つの特性を示す特性値を保存する機械構成情報部と、
前記フィードバック制御部がフィードバック制御の結果として求めたトルク指令と、前記機械構成情報部がもつ特性値とに基づき、前記切削工具における切削力を推定する切削力推定部と、
前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データと、実測切削力の時系列データとのマッチングを行うマッチング部と、
前記マッチング部から出力されたマッチング結果をもとに、前記切削力推定部による切削力の推定の算出に必要な最適なパラメータを算出するパラメータ最適化部と、
前記切削力推定部が推定する切削力を表示する表示制御部と、
を備えた、産業機械の変化を推定する推定装置。 - 前記機械構成情報部がもつ特性値の変動にもとづき前記切削工具の摩耗を推定する摩耗推定部と、
をさらに具備し、
前記表示制御部は、前記摩耗推定部が推定する摩耗量を表示し、
前記摩耗推定部は、前記ＮＣプログラムを繰りかえして実行する際に前記切削工具の摩耗量を蓄積的に計算し、それによる切削力変動を推定する、
請求項１に記載の推定装置。 - 前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データと、実測切削力の時系列データとの一致度を算出する一致度算出部を備えた、請求項１に記載の推定装置。
- 前記切削力推定部及び前記摩耗推定部が推定する切削力及び摩耗量が正常範囲を逸脱したか否かを判定する判定部を備えた、請求項１又は２に記載の推定装置。
- 前記機械構成情報部は、実測切削力の時系列データ及び前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データの少なくとも一組を用いることで、前記機械構成情報部の持つ特性値を算出し、更新する、請求項１から４のいずれか１項に記載の推定装置。
- 前記機械構成情報部は、実測切削力の時系列データ又は前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データの少なくとも二組を用いることで、前記機械構成情報部が持つ切削工具の変化を表す特性値を算出する、請求項１から４のいずれか１項に記載の推定装置。
- 前記機械構成情報部は、実測切削力の時系列データ又は前記切削力推定部から出力された推定切削力の時系列データの少なくとも一組を用いることで、目標サイクルタイムを満足するように前記ＮＣプログラムを編集する、請求項１から４のいずれか１項に記載の推定装置。
- 前記機械構成情報部は、当該機械構成情報部の特性値の組み合わせに対して少なくとも１つのラベルを与えることで異常要因を特定する、請求項１から７のいずれか１項に記載の推定装置。
- 前記表示制御部は、前記機械構成情報部が与える少なくとも１つのラベルを確信度と組み合わせて表示する、請求項１から８のいずれか１項に記載の推定装置。
- 前記摩耗推定部は、前記切削工具の限界摩耗量と該限界摩耗量に到達する時期とを推定する、請求項１から９のいずれか１項に記載の推定装置。
- 前記表示制御部は、前記摩耗推定部により算出された前記切削工具の限界摩耗量と該限界摩耗量に到達する時期とを表示する、請求項１０に記載の推定装置。
- 前記切削力推定部は、前記フィードバック制御部から出力されるトルク指令によって、切削工具における主軸、ワーク、又はその両方に生じるビビリ振動を推定する、請求項１から１１のいずれか１項に記載の推定装置。
- 前記表示制御部は、前記切削力推定部により算出されたビビリ振動結果を表示する、請求項１２に記載の推定装置。
- 前記表示制御部は、前記指令生成部が前記ＮＣプログラムの補間計算に要した計算回数に基づいて推定される当該ＮＣプログラムのサイクルタイムを表示する、請求項１から１３のいずれか１項に記載の推定装置。
- 前記表示制御部は、前記切削力推定部が推定した推定切削力、前記摩耗推定部が推定した摩耗量が正常範囲を逸脱した場合に、推定値の異常をブロック図に表示する、請求項１から１４のいずれか１項に記載の推定装置。
- 複数個の産業機械の前記推定装置を組み合わせることで生産ラインの動作及び経年変化を推定する生産ライン推定部を備えた、請求項１から１５のいずれか１項に記載の推定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2022/001345 WO2023135796A1 (ja) | 2022-01-17 | 2022-01-17 | 産業機械の変化の推定装置 |
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| WO2023135796A1 true WO2023135796A1 (ja) | 2023-07-20 |
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| WO (1) | WO2023135796A1 (ja) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013061884A (ja) * | 2011-09-14 | 2013-04-04 | Jtekt Corp | 加工シミュレーション装置、加工シミュレーション方法、加工制御装置および加工制御方法 |
| JP2018086712A (ja) * | 2016-11-30 | 2018-06-07 | 株式会社日立製作所 | 工具摩耗予測装置およびその方法 |
-
2022
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Patent Citations (2)
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