JP2017193018A

JP2017193018A - Process abnormality detection system, and process abnormality detection method

Info

Publication number: JP2017193018A
Application number: JP2016085058A
Authority: JP
Inventors: 慎司中山; Shinji Nakayama
Original assignee: NAKAYAMA SUINETSU KOGYO KK
Current assignee: NAKAYAMA SUINETSU KOGYO KK
Priority date: 2016-04-21
Filing date: 2016-04-21
Publication date: 2017-10-26

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a process abnormality detection system and a process abnormality detection method which can easily improve detection accuracy of abnormality.SOLUTION: A system includes: a representative difference value acquiring part which executes a detection calculation process including a first detection process of detecting currents R(1)-R(4) flowing through a motor in a first period with a small motor load, a second detection process of detecting currents Q(1)-Q(11) flowing through the motor in a second period with a large motor load, a first representative value acquiring process of acquiring a representative value of the currents R(1)-R(4) as a median N(n), a second representative value acquiring process of acquiring a representative value of the currents Q(1)-Q(11) as a median L(n), and a representative difference value calculation process of calculating a value indicating a difference between the median N(n) and the median L(n) as a median difference Md(n); and an abnormality determination part 12 which executes an abnormality determination process of determining abnormality of a work process based on the median difference Md(n).SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、作業工程の異常を検知するための工程異常検知システム、及び工程異常検知方法に関する。 The present invention relates to a process abnormality detection system and a process abnormality detection method for detecting an abnormality in a work process.

従来から、ワークを加工する加工機の加工用モータに流れる負荷電流を監視し、負荷電流が判定基準値を超えた場合に異常の発生を検知する技術が知られている。ここで、一つのワークを加工する１サイクル中に、加工状態や加工位置等が変化するために、正常に加工が行われている場合であってもモータの負荷電流が変化する。従来、このような負荷電流の変化を異常と判定しないために、このような正常な負荷電流の変化を許容できるように、判定基準値に余裕を持たせる必要があった。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique is known in which a load current flowing through a machining motor of a machining machine for machining a workpiece is monitored, and an abnormality is detected when the load current exceeds a determination reference value. Here, since the machining state, machining position, and the like change during one cycle of machining one workpiece, the load current of the motor changes even when machining is normally performed. Conventionally, in order not to determine such a change in load current as abnormal, it has been necessary to provide a margin for the determination reference value so as to allow such a normal change in load current.

しかしながら、上述のように判定基準値に余裕を持たせると、本来検知すべき異常により負荷電流の変化が生じた場合であっても、その電流変化が小さいと異常を検知できないおそれがあった。 However, if there is a margin in the determination reference value as described above, even if the load current changes due to an abnormality that should be detected originally, there is a possibility that the abnormality cannot be detected if the current change is small.

そこで、ワークを加工する加工機の加工用モータの負荷電流を、作業工程の開始から終了までの１サイクル中に複数サンプリングし、これを複数サイクル測定して得た全てのサンプリングデータについて、同一のサンプリング箇所ごとに集合させた値の標準偏差値をＣＰＵにより求め、この標準偏差値に係数を乗じて上限値及び下限値を設定し、その上限値及び下限値と加工用モータの負荷電流とを比較することによって、加工工程の異常の有無を監視する監視方法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。 Therefore, the load current of the processing motor of the processing machine that processes the workpiece is sampled multiple times during one cycle from the start to the end of the work process, and all the sampling data obtained by measuring the multiple cycles are the same. The standard deviation value of the values gathered for each sampling location is obtained by the CPU, the upper limit value and the lower limit value are set by multiplying the standard deviation value by a coefficient, and the upper limit value and lower limit value and the load current of the machining motor are determined. A monitoring method for monitoring the presence or absence of abnormality in a machining process by comparison is known (see, for example, Patent Document 1).

この監視方法によれば、１サイクル中の加工状態、加工位置等の変化に応じてモータの負荷電流が変動する場合であっても、その変動波形の各ポイント毎に上下限が設定される。そのため、１サイクル全体の電流変化に対して一つの判定基準値が設定される場合よりも、上下限値に持たせる必要のある余裕を小さくできる結果、異常の検知精度を向上することができる。 According to this monitoring method, even when the load current of the motor fluctuates according to changes in the machining state, machining position, etc. during one cycle, the upper and lower limits are set for each point of the fluctuation waveform. Therefore, as compared with the case where one determination reference value is set for the current change of the entire cycle, the margin that needs to be given to the upper and lower limit values can be reduced. As a result, abnormality detection accuracy can be improved.

特開２００７−５２７９７号公報JP 2007-52797 A

ところで、モータの負荷電流は、運転開始後のワークと刃具が接触している加工点やそこに大量に噴射されているクーラントの温度変化、およびギアボックスでの歯車の温度上昇によって噛み合わせの抵抗等の変化、モータの温度変化等により、徐々に変化する。そのため、上述のように、加工を複数サイクル実行すると、最初のサイクルからサイクルを繰り返す都度、モータの負荷電流も徐々に変化し、いずれ安定状態となる。その結果、正常に動作している場合であっても、運転開始から安定状態に達するまでの間に、１サイクル中の負荷電流波形全体がサイクルを繰り返す間に平行移動するように変動することになる。また、モータの負荷電流に限らず、作業工程における１サイクル中の負荷が、サイクルを繰り返す間に平行移動するように変動する場合もある。 By the way, the load current of the motor depends on the machining point where the workpiece and the cutting tool are in contact with each other after the start of operation, the temperature change of the coolant injected in large quantities, and the gear box temperature rise, and the meshing resistance. Etc., and changes gradually due to changes in motor temperature. Therefore, as described above, when machining is performed for a plurality of cycles, the load current of the motor gradually changes each time the cycle is repeated from the first cycle, and eventually becomes stable. As a result, even if it is operating normally, the entire load current waveform in one cycle fluctuates so as to move in parallel during the cycle from the start of operation until it reaches a stable state. Become. Further, not only the load current of the motor but also the load in one cycle in the work process may fluctuate so as to move in parallel while repeating the cycle.

そのため、上述の特許文献１に記載の技術では、運転開始から安定状態に達するまでの間の正常な負荷変動で異常を検知しないように、上下限値に余裕を持たせる必要があり、異常の検知精度が低下するという不都合があった。 Therefore, in the technique described in Patent Document 1 described above, it is necessary to allow an upper / lower limit value so as not to detect an abnormality due to a normal load fluctuation from the start of operation until a stable state is reached. There was a disadvantage that the detection accuracy was lowered.

本発明の目的は、異常の検知精度を向上することが容易な工程異常検知システム、及び工程異常検知方法を提供することである。 An object of the present invention is to provide a process abnormality detection system and a process abnormality detection method that can easily improve abnormality detection accuracy.

本発明に係る工程異常検知システムは、駆動力を出力する駆動部から出力される前記駆動力に基づき実行され、前記駆動部に対する負荷の大きさが互いに異なる第一期間と第二期間とを含む作業工程の異常を検知するための工程異常検知システムであって、前記第一期間において前記負荷の大きさを示す検出値を複数回検出する第一検出工程と、前記第二期間において前記負荷の大きさを示す検出値を複数回検出する第二検出工程と、前記第一検出工程において検出された複数の検出値の代表値を第一代表値として取得する第一代表値取得工程と、前記第二検出工程において検出された複数の検出値の代表値を第二代表値として取得する第二代表値取得工程と、前記第一代表値と前記第二代表値との差異を表す値を代表差異値として算出する代表差異値算出工程とを含む検出算出工程を実行する代表差異値取得部と、前記代表差異値に基づいて前記作業工程の異常を判定する異常判定工程を実行する異常判定部とを備える。 The process abnormality detection system according to the present invention is executed based on the driving force output from the driving unit that outputs the driving force, and includes a first period and a second period in which the loads on the driving unit are different from each other. A process abnormality detection system for detecting an abnormality in a work process, wherein a detection value indicating a magnitude of the load in the first period is detected a plurality of times, and the load is detected in the second period. A second detection step for detecting a detection value indicating a plurality of times, a first representative value acquisition step for acquiring a representative value of the plurality of detection values detected in the first detection step as a first representative value, and A representative value representing a difference between the first representative value and the second representative value, a second representative value obtaining step of obtaining a representative value of a plurality of detected values detected in the second detection step as a second representative value; Calculate as the difference value Comprising a representative difference value acquiring unit that performs detection calculation step including a table difference value calculation step, and the representative difference value to the abnormality determination unit that performs an abnormality determination step of determining an abnormality of the working process based.

また、本発明に係る工程異常検知方法は、駆動力を出力する駆動部から出力される前記駆動力に基づき実行され、前記駆動部に対する負荷の大きさが互いに異なる第一期間と第二期間とを含む作業工程の異常を検知するための工程異常検知方法であって、前記第一期間において前記負荷の大きさを示す検出値を複数回検出する第一検出工程と、前記第二期間において前記負荷の大きさを示す検出値を複数回検出する第二検出工程と、前記第一検出工程において検出された複数の検出値の代表値を第一代表値として取得する第一代表値取得工程と、前記第二検出工程において検出された複数の検出値の代表値を第二代表値として取得する第二代表値取得工程と、前記第一代表値と前記第二代表値との差異を表す値を代表差異値として算出する代表差異値算出工程とを含む検出算出工程と、前記代表差異値に基づいて前記作業工程の異常を判定する異常判定工程とを含む。 In addition, the process abnormality detection method according to the present invention is executed based on the driving force output from the driving unit that outputs the driving force, and the first period and the second period in which the loads on the driving unit are different from each other. A process abnormality detection method for detecting an abnormality in a work process including: a first detection process for detecting a detection value indicating the magnitude of the load a plurality of times in the first period; and the second process in the second period. A second detection step of detecting a detection value indicating the magnitude of the load a plurality of times; a first representative value acquisition step of acquiring representative values of the plurality of detection values detected in the first detection step as a first representative value; A second representative value acquisition step of acquiring a representative value of a plurality of detection values detected in the second detection step as a second representative value, and a value representing a difference between the first representative value and the second representative value To calculate as a representative difference value Comprising a detection calculation step including a difference value calculation step, and an abnormality determination step of determining an abnormality of the working process on the basis of the representative difference value.

これらの工程異常検知システム及び工程異常検知方法によれば、駆動部の負荷が異なる第一期間における負荷の大きさを示す検出値の代表値と第二期間における負荷の大きさを示す検出値の代表値との差異を表す代表差異値に基づいて作業工程の異常が判定される。検出値の波形全体が平行移動するように変動した場合であっても、正常であれば代表差異値は大きく変化しない。従って、代表差異値に基づいて作業工程の異常を判定することで、異常の検知精度を向上することが容易となる。 According to the process abnormality detection system and the process abnormality detection method, the representative value of the detection value indicating the magnitude of the load in the first period and the detection value indicating the magnitude of the load in the second period are different. An abnormality in the work process is determined based on a representative difference value representing a difference from the representative value. Even if the entire waveform of the detection value fluctuates so as to move in parallel, the representative difference value does not change greatly if it is normal. Therefore, it is easy to improve the abnormality detection accuracy by determining the abnormality of the work process based on the representative difference value.

また、前記駆動部は、電動モータであり、前記検出値は、前記電動モータに流れる駆動電流であることが好ましい。 Moreover, it is preferable that the said drive part is an electric motor and the said detected value is the drive current which flows into the said electric motor.

電動モータの負荷が増大すると、電動モータに流れる駆動電流が増大するので、駆動電流は負荷の大きさを示す検出値として好適である。また、駆動電流は容易に計測可能なので、電動モータに流れる駆動電流を負荷の大きさを示す検出値として用いることで、負荷の大きさを示す検出値を取得することが容易となる。 When the load on the electric motor increases, the drive current flowing through the electric motor increases, so the drive current is suitable as a detection value indicating the magnitude of the load. Further, since the drive current can be easily measured, the detection value indicating the magnitude of the load can be easily obtained by using the drive current flowing through the electric motor as the detection value indicating the magnitude of the load.

また、前記検出値は、前記駆動部のトルクであってもよい。 The detected value may be a torque of the drive unit.

駆動部のトルクは駆動部の負荷を表すから、駆動部のトルクを負荷の大きさを示す検出値として用いることができる。 Since the torque of the drive unit represents the load of the drive unit, the torque of the drive unit can be used as a detection value indicating the magnitude of the load.

また、前記代表値は、メジアンであることが好ましい。 The representative value is preferably median.

短時間に突発的に変化するようなノイズによる検出値変化が生じた場合であっても、メジアンには影響が生じない。従って、代表値をメジアンとすることによって、異常の検知精度を向上することが可能となる。 Even if the detected value changes due to noise that changes suddenly in a short time, the median is not affected. Therefore, by using the median as the representative value, it is possible to improve abnormality detection accuracy.

また、前記代表差異値は、前記第一代表値と前記第二代表値との差であることが好ましい。 The representative difference value is preferably a difference between the first representative value and the second representative value.

代表差異値を第一代表値と第二代表値との差とすれば、負荷変動の波形が平行移動するように変動した場合であっても、代表差異値に影響を与えることがない。従って、第一代表値と第二代表値との差は代表差異値として好適である。 If the representative difference value is the difference between the first representative value and the second representative value, the representative difference value is not affected even when the load fluctuation waveform fluctuates so as to move in parallel. Therefore, the difference between the first representative value and the second representative value is suitable as the representative difference value.

また、前記作業工程は、１回の作業工程を１サイクルとして複数サイクル繰り返され、前記検出算出工程は、前記各サイクルにそれぞれ対応して実行され、前記各検出算出工程によって前記各サイクルにそれぞれ対応する前記代表差異値が算出され、前記異常判定工程は、一の前記サイクルに対応する代表差異値である第一代表差異値と、前記一のサイクルの直前に実行されたサイクルに対応する代表差異値である第二代表差異値との差異を表す値を前記一のサイクルに対応するサイクル差異値として算出するサイクル差異値算出工程を含み、当該サイクル差異値に基づいて前記作業工程の異常を判定することが好ましい。 In addition, the work process is repeated a plurality of cycles with one work process as one cycle, and the detection calculation process is executed corresponding to each cycle, and each detection calculation process corresponds to each cycle. The representative difference value is calculated, and the abnormality determining step includes a first representative difference value that is a representative difference value corresponding to one cycle and a representative difference corresponding to a cycle executed immediately before the one cycle. Including a cycle difference value calculation step of calculating a value representing a difference from the second representative difference value, which is a value, as a cycle difference value corresponding to the one cycle, and determining abnormality of the work process based on the cycle difference value It is preferable to do.

作業工程の内容によっては、例えば加工用の刃の劣化や砥石の目詰まりなど、正常範囲内の状態変化によって、駆動部に加わる負荷が僅かずつ徐々に変化して第二期間の負荷が徐々に変化し、１回のサイクルでは負荷は僅かしか変化しないが、最終的には負荷が大きく変化する場合がある。そのような場合であっても、この構成によれば、前回のサイクルと今回のサイクルとの間での差異を表すサイクル差異値に基づいて異常が判定されるので、上述のような正常範囲内の状態変化を異常と判定するおそれが低減される。 Depending on the contents of the work process, the load applied to the drive section gradually changes and the load in the second period gradually increases due to state changes within the normal range, such as deterioration of the cutting blade or clogging of the grindstone. The load changes only slightly in one cycle, but the load may change greatly in the end. Even in such a case, according to this configuration, the abnormality is determined based on the cycle difference value that represents the difference between the previous cycle and the current cycle. The risk of determining that the state change is abnormal is reduced.

また、前記サイクル差異値は、前記第一代表差異値と前記第二代表差異値との差であることが好ましい。 The cycle difference value is preferably a difference between the first representative difference value and the second representative difference value.

サイクル差異値を第一代表差異値と第二代表差異値との差とすれば、負荷変動の波形が平行移動するように変動した場合であっても、サイクル差異値に影響を与えることがない。従って、第一代表差異値と第二代表差異値との差はサイクル差異値として好適である。 If the cycle difference value is the difference between the first representative difference value and the second representative difference value, the cycle difference value is not affected even if the load fluctuation waveform fluctuates so as to move in parallel. . Therefore, the difference between the first representative difference value and the second representative difference value is suitable as the cycle difference value.

また、ｎ回目のサイクルをサイクルｎとし、前記異常判定工程は、予め設定された設定数をＰとし、前記サイクルｎの直前で連続するＰ回のサイクルに対応する各サイクル差異値の代表値と、前記サイクルｎに対応するサイクル差異値とに基づいて、前記作業工程の異常を判定することが好ましい。 In addition, the n-th cycle is set to cycle n, and the abnormality determination step is set to P as a preset number, and representative values of the cycle difference values corresponding to P cycles consecutive immediately before cycle n It is preferable to determine abnormality of the work process based on the cycle difference value corresponding to the cycle n.

この構成によれば、サイクルｎの直前で連続するＰ回のサイクルに対応する各サイクル差異値の代表値を基準にして、サイクルｎの作業工程の異常が判定されるので、基準からノイズが低減される結果、異常の検知精度を向上することが可能となる。 According to this configuration, since the abnormality of the work process in cycle n is determined based on the representative value of each cycle difference value corresponding to P cycles consecutive immediately before cycle n, noise is reduced from the reference. As a result, the abnormality detection accuracy can be improved.

また、前記異常判定工程は、前記サイクルｎに対応する前記サイクル差異値をΔＭｄ（ｎ）とした場合に下記の式（Ａ）に基づきサイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）を算出する差異値変化量算出工程をさらに含み、当該算出されたサイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）に基づいて前記サイクルｎの作業工程の異常を判定することが好ましい。

In the abnormality determination step, the difference for calculating the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) based on the following equation (A) when the cycle difference value corresponding to the cycle n is ΔMd (n). It is preferable to further include a value change amount calculation step, and to determine an abnormality in the work process of cycle n based on the calculated cycle difference value change amount ΔMd (n, P).

この構成によれば、サイクルｎの直前で連続するＰ回のサイクルに対応する各サイクル差異値の平均値と、サイクルｎに対応するサイクル差異値との差に基づき、サイクルｎの作業工程の異常を判定することができる。 According to this configuration, an abnormality in the work process of cycle n based on the difference between the average value of the cycle difference values corresponding to P cycles that are continuous immediately before cycle n and the cycle difference value corresponding to cycle n. Can be determined.

また、前記作業工程は、メタルソーで加工対象の部材を加工する工程であり、前記駆動部は、前記第一期間において前記メタルソーを前記部材に接触させずに回転させ、前記第二期間において前記メタルソーを前記部材に接触させて回転させることが好ましい。 The work process is a process of processing a member to be processed with a metal saw, and the driving unit rotates the metal saw without contacting the member in the first period, and the metal saw in the second period. It is preferable to rotate while contacting the member.

メタルソーで加工対象の部材を加工する工程は、駆動部でメタルソーを前記部材に接触させずに回転させる第一期間相当の期間と、メタルソーを部材に接触させて回転させる第二期間相当の期間とを有するので、作業工程として好適である。 The step of processing the member to be processed with the metal saw includes a period corresponding to a first period in which the drive unit rotates the metal saw without contacting the member, and a period corresponding to a second period in which the metal saw is rotated in contact with the member. Therefore, it is suitable as a work process.

このような構成の工程異常検知システム、及び工程異常検知方法は、異常の検知精度を向上することが容易である。 The process abnormality detection system and the process abnormality detection method having such a configuration can easily improve the abnormality detection accuracy.

本発明の一実施形態に係る工程異常検知方法を用いる工程異常検知システムの構成の一例を説明するためのブロック図である。It is a block diagram for demonstrating an example of the structure of the process abnormality detection system using the process abnormality detection method which concerns on one Embodiment of this invention. 図１に示す金属加工装置によってワークを加工する作業工程が実行されたときに電流センサによって検出される電流値の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the electric current value detected by a current sensor, when the operation | work process which processes a workpiece | work with the metal processing apparatus shown in FIG. 1 is performed. 本発明の一実施形態に係る工程異常検知方法、及び工程異常検知装置の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of operation | movement of the process abnormality detection method and process abnormality detection apparatus which concern on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る工程異常検知方法、及び工程異常検知装置の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of operation | movement of the process abnormality detection method and process abnormality detection apparatus which concern on one Embodiment of this invention. 各サイクルで得られる電流値の波形と、工程異常検知装置によって得られる値との関係を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the relationship between the waveform of the electric current value obtained by each cycle, and the value obtained by a process abnormality detection apparatus. 刃が新品の場合の電流波形（実線）と、刃の劣化が徐々に進んで寿命に近くなった場合の電流波形（破線）の一例を示す波形図である。It is a wave form diagram which shows an example of a current waveform (solid line) when a blade is new, and a current waveform (broken line) when the deterioration of the blade gradually progresses and nears the life. ノイズ波形の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of a noise waveform.

以下、本発明に係る実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、その説明を省略する。図１は、本発明の一実施形態に係る工程異常検知方法を用いる工程異常検知システムの構成の一例を説明するためのブロック図である。図１に示す工程異常検知装置１は、工程異常検知システムの一例に相当している。 Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings. In addition, the structure which attached | subjected the same code | symbol in each figure shows that it is the same structure, The description is abbreviate | omitted. FIG. 1 is a block diagram for explaining an example of a configuration of a process abnormality detection system using a process abnormality detection method according to an embodiment of the present invention. A process abnormality detection device 1 shown in FIG. 1 corresponds to an example of a process abnormality detection system.

工程異常検知装置１は、例えば金属加工装置１００と接続されており、金属加工装置１００で実行される加工工程（作業工程）の異常を検知する。金属加工装置１００は、例えばメタルソー１０１によって加工対象のワーク（部材）を切断する切断作業を作業工程として実行する加工装置である。なお、切断作業は一例であって、作業工程はワークに溝を形成する加工工程等、他の作業を行う工程であってもよい。 The process abnormality detection device 1 is connected to, for example, the metal processing apparatus 100 and detects an abnormality in a processing process (work process) executed by the metal processing apparatus 100. The metal processing apparatus 100 is a processing apparatus that executes a cutting operation of cutting a workpiece (member) to be processed by, for example, a metal saw 101 as a work process. Note that the cutting work is an example, and the work process may be a process of performing another work such as a machining process for forming a groove in the workpiece.

金属加工装置１００は、メタルソー１０１と、メタルソー１０１を回転駆動させるモータ１０２（電動モータ）と、モータ１０２を回転させるための駆動電流を出力するモータドライバ１０３と、メタルソー１０１をワークから離間させたり接触させたりするようにメタルソー１０１を移動させる図略の移動機構等とを備えている。モータ１０２（電動モータ）は、駆動部の一例に相当している。 The metal processing apparatus 100 includes a metal saw 101, a motor 102 (electric motor) that rotates and drives the metal saw 101, a motor driver 103 that outputs a driving current for rotating the motor 102, and the metal saw 101 separated from or in contact with a workpiece. And a movement mechanism (not shown) that moves the metal saw 101 so that the metal saw 101 is moved. The motor 102 (electric motor) corresponds to an example of a drive unit.

なお、駆動部は、駆動力を出力するものであればよく、電動モータに限らない。駆動部は、例えばエアー駆動のモータその他、種々のアクチュエータであってもよい。 In addition, the drive part should just output a driving force, and is not restricted to an electric motor. The driving unit may be, for example, an air-driven motor or other various actuators.

図１に示すメタルソー１０１は、略円板状の形状を有し、その外周に四個の刃１０４を備えている。なお、刃１０４の数は四個に限らない。刃１０４の数は、例えば８個であってもよく、１６個であってもよく、その他の個数であってもよい。 A metal saw 101 shown in FIG. 1 has a substantially disc shape, and includes four blades 104 on the outer periphery thereof. The number of blades 104 is not limited to four. For example, the number of blades 104 may be eight, sixteen, or another number.

なお、作業工程は、メタルソー１０１によってワークを加工する工程に限らず、モータ１０２が駆動する対象もメタルソーに限らない。モータ１０２が駆動する対象は、例えばドリルであってもよく、旋盤などの加工装置における被加工物であってもよい。また、作業工程は、加工工程に限られず、駆動部の駆動力によって何らかの作業を行う工程であればよい。 The work process is not limited to the process of machining the workpiece with the metal saw 101, and the object driven by the motor 102 is not limited to the metal saw. The target driven by the motor 102 may be, for example, a drill or a workpiece in a processing apparatus such as a lathe. The work process is not limited to the machining process, and may be any process that performs some work with the driving force of the drive unit.

モータドライバ１０３からモータ１０２へ駆動電流を供給するケーブルには、モータ１０２に流れる駆動電流を検出する電流センサ２が取り付けられている。電流センサ２で検出された駆動電流を示す信号は、工程異常検知装置１へ出力される。これにより、工程異常検知装置１は、モータ１０２の駆動電流の電流値を取得可能にされている。以下、電流センサ２によって検出された電流値を工程異常検知装置１（代表差異値取得部１１、異常判定部１２）が取得することを、単に、工程異常検知装置１（代表差異値取得部１１、異常判定部１２）が電流値を取得又は検出するなどと記載し、電流センサ２の記載を省略する。 A current sensor 2 that detects a drive current flowing through the motor 102 is attached to a cable that supplies a drive current from the motor driver 103 to the motor 102. A signal indicating the drive current detected by the current sensor 2 is output to the process abnormality detection device 1. Thereby, the process abnormality detection device 1 can acquire the current value of the drive current of the motor 102. Hereinafter, the process abnormality detection device 1 (representative difference value acquisition unit 11, abnormality determination unit 12) acquires the current value detected by the current sensor 2 simply as the process abnormality detection device 1 (representative difference value acquisition unit 11). The abnormality determination unit 12) describes that the current value is acquired or detected, and the description of the current sensor 2 is omitted.

モータ１０２の駆動電流の電流値は、モータ１０２に対する負荷が大きいほど大きくなる。従って、モータ１０２の駆動電流の電流値は、負荷の大きさを示す検出値の一例に相当する。 The current value of the drive current of the motor 102 increases as the load on the motor 102 increases. Therefore, the current value of the drive current of the motor 102 corresponds to an example of a detected value indicating the magnitude of the load.

なお、負荷の大きさを示す検出値は、モータ１０２に対する負荷の大きさを示すものであればよく、駆動電流の電流値に限らない。例えば、モータ１０２のトルクを、負荷の大きさを示す検出値として用いてもよい。この場合、電流センサ２の代わりにトルクセンサ（トルクメータ、トルク計、トルク変換器等）を、モータ１０２とメタルソー１０１等の駆動対象との間の駆動軸等に取り付けることで、モータ１０２のトルクを負荷の大きさを示す検出値として検出することができる。トルクセンサとしては、例えばユニパルス社製回転トルクメータを用いることができる。 The detection value indicating the magnitude of the load may be any value that indicates the magnitude of the load on the motor 102 and is not limited to the current value of the drive current. For example, the torque of the motor 102 may be used as a detection value indicating the magnitude of the load. In this case, a torque sensor (torque meter, torque meter, torque converter, etc.) instead of the current sensor 2 is attached to a drive shaft or the like between the motor 102 and a driven object such as the metal saw 101, so that the torque of the motor 102 is increased. Can be detected as a detection value indicating the magnitude of the load. As the torque sensor, for example, a rotational torque meter manufactured by Unipulse can be used.

工程異常検知装置１は、例えばマイクロコンピュータを用いて構成されている。工程異常検知装置１は、例えば所定の演算処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、所定の制御プログラム等を記憶するフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶部、外部と通信するための通信回路、及びこれらの周辺回路等を備えて構成されている。そして、工程異常検知装置１は、例えば上述の記憶部に記憶された制御プログラムを実行することによって、代表差異値取得部１１、及び異常判定部１２として機能する。 The process abnormality detection device 1 is configured using, for example, a microcomputer. The process abnormality detection device 1 is a nonvolatile memory such as a CPU (Central Processing Unit) that executes predetermined arithmetic processing, a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores data, a flash memory that stores predetermined control programs, and the like. Storage unit, a communication circuit for communicating with the outside, a peripheral circuit thereof, and the like. And the process abnormality detection apparatus 1 functions as the representative difference value acquisition part 11 and the abnormality determination part 12, for example by executing the control program memorize | stored in the above-mentioned memory | storage part.

図２は、図１に示す金属加工装置１００によってワークを加工する作業工程が実行されたときに電流センサ２によって検出される電流値Ｉの一例を示す説明図である。縦軸が電流値Ｉ、横軸が時間の経過を示し、一回の作業工程で検出される電流波形が一サイクル分の電流波形として表されている。図２に示す例では、ｎ個の同じワークを加工するために、ｎ回作業工程が実行され、ｎサイクル分の電流波形が示されている。 FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an example of a current value I detected by the current sensor 2 when a work process for processing a workpiece is performed by the metal processing apparatus 100 illustrated in FIG. 1. The vertical axis represents the current value I, the horizontal axis represents the passage of time, and the current waveform detected in one work process is represented as a current waveform for one cycle. In the example shown in FIG. 2, in order to machine n identical workpieces, an operation process is performed n times, and current waveforms for n cycles are shown.

なお、図２、及び後述の図５〜図７において、縦軸を電流値の代わりにトルクとしてもよい。縦軸をトルクとした場合であっても、ほぼ同様のグラフ波形が得られる。 In FIG. 2 and FIGS. 5 to 7 described later, the vertical axis may be torque instead of current value. Even when the vertical axis is torque, a substantially similar graph waveform is obtained.

工程異常検知装置１の運転が開始されると、まずワークから離間した位置に位置するメタルソー１０１がモータ１０２によって回転駆動される。このとき、メタルソー１０１は空転するので、モータ１０２は無負荷、又は非常に小さな負荷で回転する。このワークから離間した位置でメタルソー１０１が回転駆動されている期間を第一期間Ｔｐ１として示している。 When the operation of the process abnormality detection device 1 is started, first, the metal saw 101 located at a position separated from the work is rotationally driven by the motor 102. At this time, since the metal saw 101 rotates idly, the motor 102 rotates with no load or a very small load. A period during which the metal saw 101 is rotationally driven at a position away from the workpiece is indicated as a first period Tp1.

この状態から、図略の移動機構によってメタルソー１０１がワークへ向かって移動され、メタルソー１０１がワークに接触してワークの加工が実行される。このとき、モータ１０２は、メタルソー１０１によってワークを加工させるための駆動力を出力する必要があるので、モータ１０２に加わる負荷が増大する。このメタルソー１０１がワークに接触してワークが加工される期間を、第二期間Ｔｐ２として示している。 From this state, the metal saw 101 is moved toward the workpiece by a moving mechanism (not shown), and the metal saw 101 contacts the workpiece and the workpiece is processed. At this time, since the motor 102 needs to output a driving force for processing the workpiece by the metal saw 101, the load applied to the motor 102 increases. A period in which the metal saw 101 is in contact with the workpiece and the workpiece is processed is indicated as a second period Tp2.

モータ１０２に流れる電流値Ｉは、モータ１０２に対する負荷が大きいほど大きくなる。そのため、各サイクルで、第一期間Ｔｐ１よりも第二期間Ｔｐ２で電流値Ｉが増大するような電流波形が得られる。また、各サイクルで加工されるワークは、同じものなので、各サイクル相互間で、モータ１０２に加わる負荷の大きさや変化の仕方は、正常であれば略同一となり、略同一の波形形状の電流波形が得られる。 The current value I flowing through the motor 102 increases as the load on the motor 102 increases. Therefore, in each cycle, a current waveform in which the current value I increases in the second period Tp2 than in the first period Tp1 is obtained. In addition, since the workpieces processed in each cycle are the same, the magnitude of the load applied to the motor 102 and the manner of change between the cycles are substantially the same if normal, and current waveforms having substantially the same waveform shape. Is obtained.

また、モータ１０２に流れる電流値Ｉは、工程異常検知装置１の運転が開始された直後は大きく、サイクルを繰り返す毎に減少してゆき、所定サイクル繰り返した後にサイクル相互間で電流値Ｉが略一定になる安定状態となる傾向がある。図２に示す例では、サイクル１の第一期間Ｔｐ１における電流値Ｉ（１）よりもサイクル２の第一期間Ｔｐ１における電流値Ｉ（２）の方が小さく、サイクル１からサイクル２へ、電流波形が平行移動するように減少している。 In addition, the current value I flowing through the motor 102 is large immediately after the operation of the process abnormality detection device 1 is started, and decreases every time the cycle is repeated. After the predetermined cycle is repeated, the current value I is approximately between the cycles. There is a tendency to become a steady state that becomes constant. In the example shown in FIG. 2, the current value I (2) in the first period Tp1 of the cycle 2 is smaller than the current value I (1) in the first period Tp1 of the cycle 1, and the current flows from the cycle 1 to the cycle 2. The waveform is reduced to translate.

さらに、サイクル２の第一期間Ｔｐ１における電流値Ｉ（２）よりもサイクルｎ−１の第一期間Ｔｐ１における電流値Ｉ（ｎ−１）の方が小さく、サイクル２の電流波形が平行移動するように減少している。サイクルｎ−１では安定状態となっており、サイクルｎ−１の第一期間Ｔｐ１における電流値Ｉ（ｎ−１）とサイクルｎの第一期間Ｔｐ１における電流値Ｉ（ｎ）とは略等しく、サイクルｎにおける正常波形（破線で示す）はサイクルｎ−１の電流波形と略同一の電流波形となる。サイクルｎの実線波形は、メタルソー１０１の刃１０４が欠損した異常発生時の電流波形を示している。 Further, the current value I (n−1) in the first period Tp1 of the cycle n−1 is smaller than the current value I (2) in the first period Tp1 of the cycle 2, and the current waveform of the cycle 2 moves in parallel. Has decreased. The cycle n-1 is in a stable state, and the current value I (n-1) in the first period Tp1 of the cycle n-1 is substantially equal to the current value I (n) in the first period Tp1 of the cycle n. A normal waveform (indicated by a broken line) in cycle n is substantially the same as the current waveform in cycle n-1. The solid line waveform of the cycle n shows a current waveform at the time of occurrence of an abnormality in which the blade 104 of the metal saw 101 is missing.

代表差異値取得部１１は、第一期間Ｔｐ１においてモータ１０２に流れる電流値Ｉを複数回検出する第一検出工程と、第二期間Ｔｐ２においてモータ１０２に流れる電流値Ｉを複数回検出する第二検出工程と、第一検出工程において検出された複数の電流値Ｉのメジアン（中央値）を第一代表値であるメジアンＮ（ｎ）として取得する第一代表値取得工程と、第二検出工程において検出された複数の電流値Ｉのメジアン（中央値）を第二代表値であるメジアンＬ（ｎ）として取得する第二代表値取得工程と、メジアンＮ（ｎ）とメジアンＬ（ｎ）との差を代表差異値であるメジアン差Ｍｄ（ｎ）として算出する代表差異値算出工程とを含む検出算出工程を実行する。 The representative difference value acquisition unit 11 detects the current value I flowing through the motor 102 in the first period Tp1 a plurality of times, and detects the current value I flowing through the motor 102 in the second period Tp2 a plurality of times. A detection step, a first representative value acquisition step of acquiring a median (median value) of a plurality of current values I detected in the first detection step as a median N (n) that is a first representative value, and a second detection step A second representative value acquisition step of acquiring the median (median) of the plurality of current values I detected in step S2 as a median L (n) that is a second representative value; median N (n) and median L (n); And a representative difference value calculating step for calculating a difference between the two as a median difference Md (n) which is a representative difference value.

なお、代表値は、必ずしもメジアンに限らない。例えば代表値として平均値を用い、第一検出工程において検出された複数の電流値Ｉの平均値を第一代表値である平均値Ｎ（ｎ）として取得する第一代表値取得工程と、第二検出工程において検出された複数の電流値Ｉの平均値を第二代表値である平均値Ｌ（ｎ）として取得する第二代表値取得工程と、平均値Ｎ（ｎ）と平均値Ｌ（ｎ）との差を代表差異値である平均値差Ｍｄ（ｎ）として算出する代表差異値算出工程とを実行し、以下、メジアン差Ｍｄ（ｎ）の代わりに平均値差Ｍｄ（ｎ）を用いてもよい。 The representative value is not necessarily limited to the median. For example, an average value is used as a representative value, and a first representative value acquisition step of acquiring an average value of a plurality of current values I detected in the first detection step as an average value N (n) that is a first representative value; A second representative value acquisition step of acquiring an average value of a plurality of current values I detected in the two detection steps as an average value L (n) which is a second representative value; an average value N (n) and an average value L ( and a representative difference value calculating step of calculating a difference from n) as an average value difference Md (n) which is a representative difference value. Hereinafter, instead of the median difference Md (n), an average value difference Md (n) is calculated. It may be used.

異常判定部１２は、メジアン差Ｍｄ（ｎ）に基づいて作業工程の異常の有無を判定する異常判定工程を実行する。工程異常検知装置１は、例えば図略の通信回路、信号出力回路、液晶表示装置等の表示装置等、情報を報知するための報知部を備えている。異常判定部１２によって異常有りと判定された場合、異常が発生した旨、報知部によって報知されるようになっている。 The abnormality determination unit 12 executes an abnormality determination process for determining whether there is an abnormality in the work process based on the median difference Md (n). The process abnormality detection device 1 includes an informing unit for informing information such as a communication circuit (not shown), a signal output circuit, and a display device such as a liquid crystal display device. When the abnormality determination unit 12 determines that there is an abnormality, the notification unit notifies that an abnormality has occurred.

次に、上述のように構成された工程異常検知装置１の動作について説明する。図３、図４は、本発明の一実施形態に係る工程異常検知方法、及び工程異常検知装置１の動作の一例を示すフローチャートである。 Next, the operation of the process abnormality detection device 1 configured as described above will be described. 3 and 4 are flowcharts illustrating an example of the operation of the process abnormality detection method and the process abnormality detection apparatus 1 according to an embodiment of the present invention.

まず、金属加工装置１００により一つ目のワークの加工工程が開始され、代表差異値取得部１１は、サイクル数を示す変数ｎを１に初期化する（ステップＳ１）。金属加工装置１００は、加工工程の開始、すなわちサイクルの開始を示す信号を工程異常検知装置１へ送信するようにしてもよく、代表差異値取得部１１は、金属加工装置１００からの信号によりステップＳ１を実行してもよい。あるいは代表差異値取得部１１は、モータ１０２に流れる電流値Ｉを監視し、電流値Ｉが所定の値を超えたときに加工工程が開始されたと判断してステップＳ１を実行してもよい。 First, the machining process for the first workpiece is started by the metal machining apparatus 100, and the representative difference value acquisition unit 11 initializes a variable n indicating the number of cycles to 1 (step S1). The metal processing apparatus 100 may transmit a signal indicating the start of the machining process, that is, the start of the cycle, to the process abnormality detection apparatus 1, and the representative difference value acquisition unit 11 performs a step based on a signal from the metal processing apparatus 100. S1 may be executed. Alternatively, the representative difference value acquisition unit 11 may monitor the current value I flowing through the motor 102, determine that the machining process has started when the current value I exceeds a predetermined value, and execute step S1.

図２を参照して、加工工程が開始されると、代表差異値取得部１１は、まずサイクル１の第一期間Ｔｐ１における電流値Ｉ（１）を例えば４回サンプリングして電流値Ｒ（１）〜Ｒ（４）を取得する（ステップＳ２：第一検出工程）。次に、代表差異値取得部１１は、サイクル１の第二期間Ｔｐ２における電流値Ｉ（１）を例えば１１回サンプリングして電流値Ｑ（１）〜Ｑ（１１）を取得する（ステップＳ３：第二検出工程）。 Referring to FIG. 2, when the machining process is started, representative difference value acquisition unit 11 first samples current value I (1) in first period Tp1 of cycle 1 for example four times to obtain current value R (1 ) To R (4) are acquired (step S2: first detection step). Next, the representative difference value acquisition unit 11 samples the current value I (1) in the second period Tp2 of the cycle 1 11 times, for example, and acquires current values Q (1) to Q (11) (step S3: Second detection step).

第一期間Ｔｐ１と第二期間Ｔｐ２とは、例えば以下のようにして識別することができる。例えば金属加工装置１００からメタルソー１０１がワークに接触したことを示す信号を工程異常検知装置１へ送信し、その信号を受信したとき、代表差異値取得部１１は第一期間Ｔｐ１から第二期間Ｔｐ２へ切り替わったことを検知してもよい。あるいは、代表差異値取得部１１は、電流値Ｉの波形変化に基づいて第一期間Ｔｐ１から第二期間Ｔｐ２へ切り替わったことを検知してもよい。また、第一期間Ｔｐ１の後に第二期間Ｔｐ２となる例を示したが、第二期間Ｔｐ２の後に第一期間Ｔｐ１となってもよい。 The first period Tp1 and the second period Tp2 can be identified as follows, for example. For example, when a signal indicating that the metal saw 101 has contacted the workpiece is transmitted from the metal processing apparatus 100 to the process abnormality detection apparatus 1 and the signal is received, the representative difference value acquisition unit 11 performs the first period Tp1 to the second period Tp2. It may be detected that the switch has been made. Alternatively, the representative difference value acquisition unit 11 may detect that the first period Tp1 is switched to the second period Tp2 based on the waveform change of the current value I. Moreover, although the example which becomes 2nd period Tp2 after 1st period Tp1 was shown, you may become 1st period Tp1 after 2nd period Tp2.

また、第一期間Ｔｐ１、第二期間Ｔｐ２におけるサンプル数を４個と１１個とする例を示したが、各期間におけるサンプル数は複数であればよく、サンプル数は限定されない。 Moreover, although the example which sets the sample number in the 1st period Tp1 and the 2nd period Tp2 to 4 pieces and 11 pieces was shown, the number of samples in each period should just be plural, and the number of samples is not limited.

次に、代表差異値取得部１１は、電流値Ｒ（１）〜Ｒ（４）のメジアンを、メジアンＮ（ｎ）として取得する（ステップＳ４：第一代表値取得工程）。この場合、サンプル数は偶数であるから、電流値Ｒ（１）〜Ｒ（４）を小さい順に並べて中央に近い２番目と３番目の電流値の平均値がメジアンＮ（ｎ）とされる。 Next, the representative difference value acquisition unit 11 acquires the median of the current values R (1) to R (4) as the median N (n) (step S4: first representative value acquisition step). In this case, since the number of samples is an even number, the current values R (1) to R (4) are arranged in ascending order, and the average value of the second and third current values close to the center is the median N (n).

次に、代表差異値取得部１１は、電流値Ｑ（１）〜Ｑ（１１）のメジアンを、メジアンＬ（ｎ）として取得する（ステップＳ５：第二代表値取得工程）。この場合、サンプル数は奇数であるから、電流値Ｑ（１）〜Ｑ（１１）を小さい順に並べて中央に位置する６番目の電流値がメジアンＬ（ｎ）とされる。 Next, the representative difference value acquisition unit 11 acquires the median of the current values Q (1) to Q (11) as the median L (n) (step S5: second representative value acquisition step). In this case, since the number of samples is an odd number, the sixth current value located in the center with the current values Q (1) to Q (11) arranged in ascending order is defined as the median L (n).

図５は、各サイクルで得られる電流値の波形と、工程異常検知装置１で実行される各工程で得られる値との関係を説明するための説明図である。 FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining the relationship between the waveform of the current value obtained in each cycle and the value obtained in each process executed by the process abnormality detection device 1.

次に、代表差異値取得部１１は、下記の式（１）に基づいて、代表差異値の一例であるメジアン差Ｍｄ（ｎ）を算出する（ステップＳ６：代表差異値算出工程）。 Next, the representative difference value acquisition unit 11 calculates a median difference Md (n), which is an example of a representative difference value, based on the following formula (1) (step S6: representative difference value calculation step).

メジアン差Ｍｄ（ｎ）＝Ｌ（ｎ）−Ｎ（ｎ）・・・（１） Median difference Md (n) = L (n) −N (n) (1)

ステップＳ２〜Ｓ６が検出算出工程の一例に相当している。図５に示すサイクルｎ−４〜サイクルｎ−１の電流波形に示すように、メジアン差Ｍｄは、正常であれば各サイクルにおいて大きな変化を生じない。例えば図２に示すサイクル１，２のように電流波形が平行移動した場合であっても、メジアン差Ｍｄは連続するサイクル相互間で大きく変化しない。 Steps S2 to S6 correspond to an example of a detection calculation process. As shown in the current waveforms of cycle n-4 to cycle n-1 shown in FIG. 5, the median difference Md does not change greatly in each cycle if it is normal. For example, even when the current waveform is translated as in cycles 1 and 2 shown in FIG. 2, the median difference Md does not change greatly between successive cycles.

一方、例えばメタルソー１０１の刃１０４が欠損する等の異常が発生すると、モータ１０２でメタルソー１０１を回転させてワークを加工するための負荷が低下し、図５のサイクルｎに実線で示すように第二期間Ｔｐ２においてモータ１０２に流れる電流値が低下する。その結果、異常が発生したサイクル（図５に示す例ではサイクルｎ）では、メジアン差Ｍｄ（ｎ）が減少する。なお、作業工程の内容や、異常の種類によっては、第二期間Ｔｐ２の電流値が増大する場合もある。このように、サイクルｎで異常が発生した場合、メジアン差Ｍｄ（ｎ）が変化する。 On the other hand, for example, when an abnormality occurs such as the blade 104 of the metal saw 101 being broken, the load for processing the workpiece by rotating the metal saw 101 by the motor 102 is reduced, and as shown by a solid line in cycle n in FIG. In the second period Tp2, the value of the current flowing through the motor 102 decreases. As a result, the median difference Md (n) decreases in the cycle in which an abnormality has occurred (cycle n in the example shown in FIG. 5). The current value in the second period Tp2 may increase depending on the contents of the work process and the type of abnormality. Thus, when an abnormality occurs in cycle n, the median difference Md (n) changes.

従って、例えば予めメジアン差Ｍｄの正常範囲と異常範囲とを判別するための判定値を例えば予め実験的に定めておき、メジアン差Ｍｄが判定値を超えた場合に異常と判定する異常判定工程を実行してもよい。上述したように、正常であればメジアン差Ｍｄは連続するサイクル相互間で大きく変化しないので、運転開始から安定状態に達するまでの間に負荷電流波形全体がサイクルを繰り返す間に平行移動するように変動する場合であってもメジアン差Ｍｄの変動は小さい。従って、メジアン差Ｍｄが判定値を超えた場合に異常と判定することによって、背景技術のようにサンプリングデータの標準偏差値に係数を乗じて上限値及び下限値を設定する場合よりも、異常の検知精度を向上させることが容易である。 Therefore, for example, a determination value for determining a normal range and an abnormal range of the median difference Md in advance is determined experimentally in advance, for example, and an abnormality determination step of determining an abnormality when the median difference Md exceeds the determination value is performed. May be executed. As described above, since the median difference Md does not change greatly between successive cycles if it is normal, the entire load current waveform moves in parallel during the cycle from the start of operation until it reaches a stable state. Even if it fluctuates, the variation of the median difference Md is small. Therefore, when the median difference Md exceeds the determination value, it is determined that the abnormality is higher than when the upper limit value and the lower limit value are set by multiplying the standard deviation value of the sampling data by a coefficient as in the background art. It is easy to improve the detection accuracy.

なお、代表差異値の一例として、メジアンＮ（ｎ）（第一代表値）とメジアンＬ（ｎ）（第二代表値）との差を表すメジアン差Ｍｄ（ｎ）を示したが、サイクルｎの代表差異値（ｎ）は、例えばメジアンＮ（ｎ）とメジアンＬ（ｎ）との比であってもよく、このような代表差異値（ｎ）をメジアン差Ｍｄ（ｎ）の代わりに用いてもよい。 As an example of the representative difference value, the median difference Md (n) representing the difference between the median N (n) (first representative value) and the median L (n) (second representative value) is shown. The representative difference value (n) may be, for example, the ratio of the median N (n) and the median L (n), and such a representative difference value (n) is used instead of the median difference Md (n). May be.

本実施形態では、メジアン差Ｍｄに基づき直ちに異常判定を行うのではなく、さらにステップＳ７の異常判定工程を実行する例を例示する。 In the present embodiment, an example in which the abnormality determination process of step S7 is executed instead of immediately determining abnormality based on the median difference Md is illustrated.

ステップＳ７において、異常判定部１２によって、異常判定工程が実行される（ステップＳ７）。図４は、異常判定工程の一例を示すフローチャートである。設定回数Ｐは、後述のステップＳ１０３で平均値を算出する対象となるサイクル数であり、予め適宜設定されている。異常判定工程は、少なくとも設定回数Ｐ＋１回、加工工程（サイクル）が実行されていなければ実行することができない。そこで、異常判定部１２は、サイクル数ｎがＰ＋１以上であれば（ステップＳ１０１でＹＥＳ）ステップＳ１０２へ移行して異常判定工程を実行し、サイクル数ｎがＰ＋１に満たなければ（ステップＳ１０１でＮＯ）異常判定工程を実行することなくリターンしてステップＳ８へ移行する。 In step S7, an abnormality determination step is executed by the abnormality determination unit 12 (step S7). FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of the abnormality determination process. The set number P is the number of cycles for which an average value is calculated in step S103 described later, and is set as appropriate in advance. The abnormality determination process cannot be executed unless the machining process (cycle) is executed at least the set number of times P + 1. Therefore, if the number of cycles n is equal to or greater than P + 1 (YES in step S101), the abnormality determination unit 12 proceeds to step S102 to execute an abnormality determination process, and if the number of cycles n does not satisfy P + 1 (NO in step S101). ) Return to step S8 without executing the abnormality determination step.

ステップＳ８では、金属加工装置１００において、加工対象のすべてのワークが加工されたか否かが確認され、すべてのワークが加工され、次の加工工程が存在しない場合（ステップＳ８でＹＥＳ）処理を終了する一方、まだ未加工のワークが残っていれば（ステップＳ８でＮＯ）、次のサイクルを実行するべくサイクル数ｎに１を加算して（ステップＳ９）、再びステップＳ２〜Ｓ８を繰り返す。 In step S8, it is confirmed whether or not all the workpieces to be machined have been machined in the metal machining apparatus 100. If all the workpieces have been machined and there is no next machining process (YES in step S8), the process ends. On the other hand, if an unmachined workpiece still remains (NO in step S8), 1 is added to the cycle number n to execute the next cycle (step S9), and steps S2 to S8 are repeated again.

このようにして、新たなワークに対して加工工程が繰り返され、ステップＳ１０１において、サイクル数ｎがＰ＋１以上となれば（ステップＳ１０１でＹＥＳ）、異常判定部１２は、異常判定工程を実行するべくステップＳ１０２へ移行し、下記の式（２）に基づきサイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）を算出する（ステップＳ１０２：サイクル差異値算出工程）。 In this way, if the machining process is repeated for a new workpiece and the number of cycles n is equal to or greater than P + 1 in step S101 (YES in step S101), the abnormality determination unit 12 should execute the abnormality determination process. The process proceeds to step S102, and the cycle difference value ΔMd (n) is calculated based on the following equation (2) (step S102: cycle difference value calculation step).

サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）＝Ｍｄ（ｎ−１）−Ｍｄ（ｎ）・・・（２） Cycle difference value ΔMd (n) = Md (n−1) −Md (n) (2)

図５に示すように、正常なサイクル（ｎ−４）〜サイクル（ｎ−１）相互間では、メジアン差Ｍｄは連続するサイクル相互間で大きく変化しない。しかしながら、刃１０４の摩耗など、サイクルを繰り返すことによる刃１０４の劣化に伴い、第二期間Ｔｐ２における電流値が徐々に変化する場合がある。 As shown in FIG. 5, the median difference Md does not change greatly between successive cycles between normal cycles (n-4) to cycles (n-1). However, the current value in the second period Tp2 may gradually change as the blade 104 deteriorates due to repeated cycles, such as wear of the blade 104.

図６は、刃１０４が新品の場合の電流波形（実線）と、刃１０４の劣化が徐々に進んで寿命に近くなった場合の電流波形（破線）の一例を示す波形図である。図６に示すように、正常範囲の劣化によっても徐々に電流値が変化する。そのため、上述のように、メジアン差Ｍｄが予め定めた判定値を超えた場合に異常と判定する方法では、正常範囲の劣化による電流値の変化でも、異常と判定するおそれがある。そこで、工程異常検知装置１は、ステップＳ１０２以降の処理を実行することが好ましい。 FIG. 6 is a waveform diagram showing an example of a current waveform (solid line) when the blade 104 is new and a current waveform (broken line) when the blade 104 gradually deteriorates and approaches the end of its life. As shown in FIG. 6, the current value gradually changes even when the normal range is deteriorated. For this reason, as described above, in the method of determining an abnormality when the median difference Md exceeds a predetermined determination value, there is a risk of determining an abnormality even if the current value changes due to deterioration of the normal range. Therefore, it is preferable that the process abnormality detection device 1 executes the processes after step S102.

ステップＳ１０２で得られるサイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）は、連続する前後のサイクル間におけるメジアン差Ｍｄの差であるため、図６に示すような、刃１０４の劣化が徐々に進んだ場合のように、１サイクルを経ることによる電流変化が僅かであったり、劣化に伴う電流変化が直線的な変化であったりする場合には、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）の絶対値は小さな値になる。 Since the cycle difference value ΔMd (n) obtained in step S102 is a difference in median difference Md between successive cycles, the blade 104 is gradually deteriorated as shown in FIG. When the current change due to passing through one cycle is slight or the current change due to deterioration is a linear change, the absolute value of the cycle difference value ΔMd (n) becomes a small value.

そこで、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）の絶対値の正常範囲と異常範囲とを判別するための判定値を例えば予め実験的に定めておき、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）に基づいて、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）の絶対値がその判定値を超えた場合に異常と判定してもよい。このようにすれば、刃１０４の劣化が徐々に進むような場合であっても、異常の検知精度を向上させることが容易である。 Therefore, for example, a determination value for determining the normal range and the abnormal range of the absolute value of the cycle difference value ΔMd (n) is experimentally determined in advance, and the cycle difference value is determined based on the cycle difference value ΔMd (n). When the absolute value of ΔMd (n) exceeds the determination value, it may be determined as abnormal. In this way, even when the blade 104 gradually deteriorates, it is easy to improve the abnormality detection accuracy.

なお、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）が、第一代表差異値の一例であるメジアン差Ｍｄ（ｎ）と第二代表差異値の一例であるメジアン差Ｍｄ（ｎ−１）との差である例を示したが、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）は、メジアン差Ｍｄ（ｎ）とメジアン差Ｍｄ（ｎ−１）との比、あるいは代表差異値（ｎ）と代表差異値（ｎ−１）との比であってもよい。 Note that the cycle difference value ΔMd (n) is a difference between a median difference Md (n) that is an example of the first representative difference value and a median difference Md (n−1) that is an example of the second representative difference value. The cycle difference value ΔMd (n) is a ratio between the median difference Md (n) and the median difference Md (n−1), or the representative difference value (n) and the representative difference value (n−1). The ratio of

本実施形態では、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）に基づき直ちに異常判定を行うのではなく、さらにステップＳ１０３の差異値変化量算出工程を実行する例を例示する。 In the present embodiment, an example in which the abnormality determination is not performed immediately based on the cycle difference value ΔMd (n) but the difference value change amount calculating step of step S103 is further executed is illustrated.

異常判定部１２は、さらに、下記の式（Ａ）に基づきサイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）を算出する（ステップＳ１０３：差異値変化量算出工程）。式（Ａ）において、一番目の項はサイクルｎの直前の連続するＰ回のサイクルｎ−１〜ｎ−Ｐで得られたサイクル差異値ΔＭｄ（ｎ−１）〜ΔＭｄ（ｎ−Ｐ）の平均値である。

The abnormality determination unit 12 further calculates a cycle difference value change amount ΔMd (n, P) based on the following equation (A) (step S103: difference value change amount calculation step). In the formula (A), the first term is the cycle difference values ΔMd (n−1) to ΔMd (n−P) obtained in P consecutive cycles n−1 to nP immediately before cycle n. Average value.

なお、式（Ａ）において、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ−１）〜ΔＭｄ（ｎ−Ｐ）の平均値と、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）との差をサイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）として算出する例を示したが、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ−１）〜ΔＭｄ（ｎ−Ｐ）の平均値と、サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）との比をサイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）として算出してもよい。 In the equation (A), the difference between the average value of the cycle difference values ΔMd (n−1) to ΔMd (n−P) and the cycle difference value ΔMd (n) is expressed as the cycle difference value change amount ΔMd (n, P ), The ratio between the average value of the cycle difference values ΔMd (n−1) to ΔMd (n−P) and the cycle difference value ΔMd (n) is calculated as the cycle difference value change amount ΔMd (n , P).

また、式（Ａ）においては、ｎ回目のサイクルをサイクルｎとし、サイクルｎの直前で連続するＰ回のサイクルに対応する各サイクル差異値の平均値を代表値とし、その代表値と、サイクルｎに対応するサイクル差異値とに基づいてサイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）を算出する例を示した。しかしながら、この場合の代表値は、平均値に限られず、例えばメジアンであってもよく、その他の代表値であってもよい。 In the formula (A), the n-th cycle is defined as cycle n, the average value of each cycle difference value corresponding to P cycles consecutive immediately before cycle n is defined as a representative value, the representative value, and the cycle An example is shown in which the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) is calculated based on the cycle difference value corresponding to n. However, the representative value in this case is not limited to the average value, and may be, for example, median or other representative value.

次に、異常判定部１２は、サイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）の絶対値を予め設定された判定値Ｒｅｆと比較し、サイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）の絶対値が判定値Ｒｅｆ以下であれば（ステップＳ１０４でＮＯ）サイクルｎは正常と判定し（ステップＳ１０５）、サイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）の絶対値が判定値Ｒｅｆを超えていれば（ステップＳ１０４でＹＥＳ）サイクルｎは異常と判定する（ステップＳ１０６）。判定値Ｒｅｆは、例えば実験的に求めることができる。 Next, the abnormality determination unit 12 compares the absolute value of the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) with a predetermined determination value Ref, and the absolute value of the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) is determined. If it is less than or equal to the determination value Ref (NO in step S104), it is determined that cycle n is normal (step S105), and if the absolute value of the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) exceeds the determination value Ref (step S105). It is determined that cycle n is abnormal (YES in S104) (step S106). The determination value Ref can be obtained experimentally, for example.

なお、サイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）の絶対値を判定値と比較する例に限らない。サイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）の上限を判定するための上限判定値と、サイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）の下限を判定するための下限判定値とを、例えば実験的に予め求めておき、サイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）が上限判定値を超えた場合、及びサイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）が下限判定値に満たない場合にサイクルｎが異常と判定する構成としてもよい。 Note that the present invention is not limited to the example in which the absolute value of the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) is compared with the determination value. An upper limit determination value for determining the upper limit of the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) and a lower limit determination value for determining the lower limit of the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) are, for example, experimental. Cycle n is obtained when the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) exceeds the upper limit determination value and when the cycle difference value change amount ΔMd (n, P) is less than the lower limit determination value. It is good also as composition which judges as abnormal.

サイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）の絶対値がその判定値を超えた場合に異常と判定した場合、サイクル間のバラツキ等による一時的なメジアン差Ｍｄの変動によって異常と判定されるおそれがある。しかしながら、ステップＳ１０３〜Ｓ１０６によれば、サイクルｎのサイクル差異値ΔＭｄ（ｎ）と、サイクルｎの直前の連続するＰ回のサイクルｎ−１〜ｎ−Ｐで得られたサイクル差異値ΔＭｄ（ｎ−１）〜ΔＭｄ（ｎ−Ｐ）の平均値との差に基づいて異常判定が行われるので、サイクル間のバラツキ等による一時的なメジアン差Ｍｄの変動により異常と判定されるおそれが低減される結果、異常の検知精度を向上させることが容易となる。 If the absolute value of the cycle difference value ΔMd (n) exceeds the determination value, it is determined that the abnormality is caused by a temporary change in the median difference Md due to variations between cycles. However, according to steps S103 to S106, the cycle difference value ΔMd (n) of cycle n and the cycle difference value ΔMd (n) obtained in P consecutive cycles n-1 to nP immediately before cycle n. -1) to ΔMd (n−P) is determined based on the difference from the average value, so that the possibility of being determined as abnormal due to a temporary median difference Md due to variations between cycles is reduced. As a result, it becomes easy to improve the detection accuracy of the abnormality.

図７は、ノイズ波形の一例を示す説明図である。図７に示すように、短時間に突発的に変化するようなノイズ５による電流変化が検出される場合がある。このような場合、ステップＳ４，Ｓ５において、代表値として平均値を用いた場合には、代表値がノイズ５の影響を受ける結果、異常の検知精度が低下するおそれがある。一方、代表値としてメジアンを用いた場合には、図７に示すノイズ５が検出された場合であっても、メジアンには影響しない。従って、メジアンは、代表値としてより好ましい。 FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of a noise waveform. As shown in FIG. 7, a current change due to noise 5 that suddenly changes in a short time may be detected. In such a case, when the average value is used as the representative value in steps S4 and S5, the representative value is affected by the noise 5, and as a result, the abnormality detection accuracy may be reduced. On the other hand, when the median is used as the representative value, the median is not affected even if the noise 5 shown in FIG. 7 is detected. Therefore, the median is more preferable as a representative value.

なお、工程異常検知システムは、工程異常検知装置１として一体に構成される例に限らない。例えば、代表差異値取得部１１として機能するユニットと異常判定部１２として機能するユニットとが別体のユニットによって構成され、各ユニット間でデータを送受信することによって全体として工程異常検知システムが構成されていてもよい。さらに、第一検出工程、第二検出工程、第一代表値取得工程、第二代表値取得工程、代表差異値算出工程、検出算出工程、サイクル差異値算出工程、代表差異値算出工程、及び異常判定工程の各工程が、複数の装置やパーソナルコンピュータ等の複数のユニットに分散されて実行されてもよく、これら複数のユニットによって工程異常検知システムが構成されていてもよい。 In addition, a process abnormality detection system is not restricted to the example comprised integrally as the process abnormality detection apparatus 1. FIG. For example, a unit that functions as the representative difference value acquisition unit 11 and a unit that functions as the abnormality determination unit 12 are configured as separate units, and a process abnormality detection system is configured as a whole by transmitting and receiving data between the units. It may be. Furthermore, the first detection step, the second detection step, the first representative value acquisition step, the second representative value acquisition step, the representative difference value calculation step, the detection calculation step, the cycle difference value calculation step, the representative difference value calculation step, and the abnormality Each step of the determination step may be executed by being distributed to a plurality of units such as a plurality of devices or personal computers, and a process abnormality detection system may be configured by the plurality of units.

１工程異常検知装置（工程異常検知システム）
２電流センサ
５ノイズ
１１代表差異値取得部
１２異常判定部
１００金属加工装置
１０１メタルソー
１０２モータ（駆動部）
１０３モータドライバ
１０４刃
Ｌメジアン、平均値（第二代表値）
Ｎメジアン、平均値（第一代表値）
Ｍｄメジアン差、平均値差（代表差異値）
Ｐ設定回数
Ｑ電流値
Ｒ電流値
Ｒｅｆ判定値
Ｔｐ１第一期間
Ｔｐ２第二期間
ΔＭｄサイクル差異値
ΔＭｄサイクル差異値変化量 1 Process abnormality detection device (Process abnormality detection system)
2 Current sensor 5 Noise 11 Representative difference value acquisition unit 12 Abnormality determination unit 100 Metal processing device 101 Metal saw 102 Motor (drive unit)
103 motor driver 104 blade L median, average value (second representative value)
N median, average (first representative value)
Md median difference, average difference (representative difference value)
P Set count Q Current value R Current value Ref Judgment value Tp1 First period Tp2 Second period ΔMd Cycle difference value ΔMd Cycle difference value change amount

Claims

駆動力を出力する駆動部から出力される前記駆動力に基づき実行され、前記駆動部に対する負荷の大きさが互いに異なる第一期間と第二期間とを含む作業工程の異常を検知するための工程異常検知システムであって、
前記第一期間において前記負荷の大きさを示す検出値を複数回検出する第一検出工程と、
前記第二期間において前記負荷の大きさを示す検出値を複数回検出する第二検出工程と、
前記第一検出工程において検出された複数の検出値の代表値を第一代表値として取得する第一代表値取得工程と、
前記第二検出工程において検出された複数の検出値の代表値を第二代表値として取得する第二代表値取得工程と、
前記第一代表値と前記第二代表値との差異を表す値を代表差異値として算出する代表差異値算出工程とを含む検出算出工程を実行する代表差異値取得部と、
前記代表差異値に基づいて前記作業工程の異常を判定する異常判定工程を実行する異常判定部とを備える工程異常検知システム。 A step for detecting an abnormality in a work process that is executed based on the driving force output from the driving unit that outputs the driving force and includes a first period and a second period in which the loads on the driving unit are different from each other. An anomaly detection system,
A first detection step of detecting a detection value indicating the magnitude of the load a plurality of times in the first period;
A second detection step of detecting a detection value indicating the magnitude of the load a plurality of times in the second period;
A first representative value acquisition step of acquiring a representative value of a plurality of detection values detected in the first detection step as a first representative value;
A second representative value acquisition step of acquiring a representative value of a plurality of detection values detected in the second detection step as a second representative value;
A representative difference value acquisition unit that performs a detection calculation step including a representative difference value calculation step of calculating a value representing a difference between the first representative value and the second representative value as a representative difference value;
A process abnormality detection system comprising: an abnormality determination unit that executes an abnormality determination process for determining an abnormality in the work process based on the representative difference value.

前記駆動部は、電動モータであり、
前記検出値は、前記電動モータに流れる駆動電流である請求項１記載の工程異常検知システム。 The drive unit is an electric motor,
The process abnormality detection system according to claim 1, wherein the detected value is a drive current flowing through the electric motor.

前記検出値は、前記駆動部のトルクである請求項１記載の工程異常検知システム。 The process abnormality detection system according to claim 1, wherein the detected value is a torque of the drive unit.

前記代表値は、メジアンである請求項１〜３のいずれか１項に記載の工程異常検知システム。 The process abnormality detection system according to claim 1, wherein the representative value is median.

前記代表差異値は、前記第一代表値と前記第二代表値との差である請求項１〜４のいずれか１項に記載の工程異常検知システム。 The process abnormality detection system according to any one of claims 1 to 4, wherein the representative difference value is a difference between the first representative value and the second representative value.

前記作業工程は、１回の作業工程を１サイクルとして複数サイクル繰り返され、
前記検出算出工程は、前記各サイクルにそれぞれ対応して実行され、前記各検出算出工程によって前記各サイクルにそれぞれ対応する前記代表差異値が算出され、
前記異常判定工程は、一の前記サイクルに対応する代表差異値である第一代表差異値と、前記一のサイクルの直前に実行されたサイクルに対応する代表差異値である第二代表差異値との差異を表す値を前記一のサイクルに対応するサイクル差異値として算出するサイクル差異値算出工程を含み、当該サイクル差異値に基づいて前記作業工程の異常を判定する請求項１〜５のいずれか１項に記載の工程異常検知システム。 The work process is repeated a plurality of cycles with one work process as one cycle,
The detection calculation step is performed corresponding to each cycle, and the representative difference value corresponding to each cycle is calculated by each detection calculation step,
The abnormality determination step includes a first representative difference value that is a representative difference value corresponding to one cycle, and a second representative difference value that is a representative difference value corresponding to a cycle executed immediately before the one cycle. 6. A cycle difference value calculation step of calculating a value representing a difference between the two as a cycle difference value corresponding to the one cycle, and determining an abnormality of the work process based on the cycle difference value. The process abnormality detection system according to Item 1.

前記サイクル差異値は、前記第一代表差異値と前記第二代表差異値との差である請求項６記載の工程異常検知システム。 The process abnormality detection system according to claim 6, wherein the cycle difference value is a difference between the first representative difference value and the second representative difference value.

ｎ回目のサイクルをサイクルｎとし、
前記異常判定工程は、予め設定された設定数をＰとし、前記サイクルｎの直前で連続するＰ回のサイクルに対応する各サイクル差異値の代表値と、前記サイクルｎに対応するサイクル差異値とに基づいて、前記作業工程の異常を判定する請求項６又は７に記載の工程異常検知システム。 The nth cycle is defined as cycle n,
In the abnormality determination step, a preset number is set to P, a representative value of each cycle difference value corresponding to P cycles consecutive immediately before the cycle n, a cycle difference value corresponding to the cycle n, and The process abnormality detection system according to claim 6, wherein an abnormality of the work process is determined based on the process.

前記異常判定工程は、前記サイクルｎに対応する前記サイクル差異値をΔＭｄ（ｎ）とした場合に下記の式（Ａ）に基づきサイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）を算出する差異値変化量算出工程をさらに含み、当該算出されたサイクル差異値変化量ΔＭｄ（ｎ，Ｐ）に基づいて前記サイクルｎの作業工程の異常を判定する請求項８記載の工程異常検知システム。

The abnormality determining step calculates a difference value change amount ΔMd (n, P) based on the following equation (A) when the cycle difference value corresponding to the cycle n is ΔMd (n). The process abnormality detection system according to claim 8, further comprising a quantity calculation step, and determining an abnormality in the work process of the cycle n based on the calculated cycle difference value change amount ΔMd (n, P).

前記作業工程は、メタルソーで加工対象の部材を加工する工程であり、
前記駆動部は、
前記第一期間において前記メタルソーを前記部材に接触させずに回転させ、
前記第二期間において前記メタルソーを前記部材に接触させて回転させる請求項１〜９のいずれか１項に記載の工程異常検知システム。 The work process is a process of processing a member to be processed with a metal saw,
The drive unit is
Rotating the metal saw without contacting the member in the first period;
The process abnormality detection system according to any one of claims 1 to 9, wherein the metal saw is rotated in contact with the member in the second period.

駆動力を出力する駆動部から出力される前記駆動力に基づき実行され、前記駆動部に対する負荷の大きさが互いに異なる第一期間と第二期間とを含む作業工程の異常を検知するための工程異常検知方法であって、
前記第一期間において前記負荷の大きさを示す検出値を複数回検出する第一検出工程と、前記第二期間において前記負荷の大きさを示す検出値を複数回検出する第二検出工程と、前記第一検出工程において検出された複数の検出値の代表値を第一代表値として取得する第一代表値取得工程と、前記第二検出工程において検出された複数の検出値の代表値を第二代表値として取得する第二代表値取得工程と、前記第一代表値と前記第二代表値との差異を表す値を代表差異値として算出する代表差異値算出工程とを含む検出算出工程と、
前記代表差異値に基づいて前記作業工程の異常を判定する異常判定工程とを含む工程異常検知方法。 A step for detecting an abnormality in a work process that is executed based on the driving force output from the driving unit that outputs the driving force and includes a first period and a second period in which the loads on the driving unit are different from each other. An anomaly detection method,
A first detection step for detecting a detection value indicating the magnitude of the load a plurality of times in the first period; a second detection step for detecting a detection value indicating the magnitude of the load a plurality of times in the second period; A first representative value acquisition step of acquiring a representative value of a plurality of detection values detected in the first detection step as a first representative value, and a representative value of the plurality of detection values detected in the second detection step A detection calculation step including a second representative value acquisition step to be acquired as two representative values, and a representative difference value calculation step to calculate a value representing a difference between the first representative value and the second representative value as a representative difference value; ,
A process abnormality detection method including an abnormality determination process for determining abnormality of the work process based on the representative difference value.