JP2017193018A - Process abnormality detection system, and process abnormality detection method - Google Patents
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Abstract
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.
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
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。
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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。
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
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
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
103
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 (11)
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.
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.
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