JP2020011330A - 工作機械の状態判定システム及び工作機械の状態判定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
<時間領域>
(大きさ(位置)の指標)
実効値(RMS)、平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値
(変動の指標)
分散、平方和、標準偏差、変動係数、パーセンタイル
(分布の指標)
歪度、尖度
<周波数領域>
(FFTスペクトル)
基本波の周波数及びその整数倍の周波数成分の大きさ、基本波との成分比率
(パワースペクトル密度)
基本波の周波数及びその整数倍の周波数成分の大きさ、基本波との成分比率
ただし、ここでの「比率」は、回転周波数を基準にしてもよいし、切削周波数(n枚刃の場合、回転周波数×n)を基準にしてもよい。
110 集約装置
120 エッジ装置
130 データ管理サーバ
140 データベース
200 筐体
201 主軸ステージ
202 主軸
203 センサ
204 加工器具
205 テーブル
206 部材
250 制御装置
251、301、401 プロセッサ
252、302、402 メモリ
253、303、403 接続インタフェース
261 制御情報
311 前処理実行モジュール
312 センサデータ管理情報
411 クラスタ分析実行モジュール
412 特徴量データ管理情報
Claims (14)
- 部材を加工するための回転機構を有する工作機械に関連する状態を判定する工作機械の状態判定システムであって、
前記工作機械の状態判定システムは、前記工作機械から状態値を取得するセンサ、並びに、プロセッサ及び前記プロセッサに接続されるメモリを有する分析装置を備え、
前記分析装置は、
前記状態値の時系列データを用いたスペクトル解析を実行することによって、前記回転機構の回転周波数及び前記回転周波数に対する高調波を抽出し、
前記回転周波数の振幅及び前記高調波の振幅の比率を算出し、
前記状態値及び前記比率を特徴量とする特徴量データを生成し、
前記特徴量データを用いたクラスタリングを実行し、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記工作機械に関連する状態を判定することを特徴とする工作機械の状態判定システム。 - 請求項1に記載の工作機械の状態判定システムであって、
前記工作機械は、前記回転機構の動作に連動して前記部材を切削する切削機構を有し、
前記切削機構は、前記部材を切削するための複数の刃を有し、
前記分析装置は、
前記高調波の中から、前記回転周波数に前記切削機構が有する刃の数を乗算した周波数との差が最も小さい高調波を選択し、
前記回転周波数の振幅及び前記選択された高調波の振幅の比率を算出することを特徴とする工作機械の状態判定システム。 - 請求項2に記載の工作機械の状態判定システムであって、
前記分析装置は、
前記特徴量データを用いた主成分分析を実行することによって、複数の主成分を選択し、
前記特徴量に対応する軸から構成される特徴量空間の前記特徴量データを、前記選択された主成分に対応する軸から構成される特徴量空間のデータに変換し、
前記変換された特徴量データを用いたクラスタリングを実行することを特徴とする工作機械の状態判定システム。 - 請求項3に記載の工作機械の状態判定システムであって、
前記複数の主成分に対応する軸は、前記比率に対応する軸の重み係数が大きい、前記特徴量に対応する軸の線形結合で定義される軸を含むことを特徴とする工作機械の状態判定システム。 - 請求項4に記載の工作機械の状態判定システムであって、
前記分析装置は、
正常な状態を示す学習データ及び異常な状態を示す学習データを用いたクラスタリングの結果を学習情報として保持し、
新たに生成された特徴量データのクラスタリングの結果及び前記学習情報を比較することによって、前記工作機械の異常を検知することを特徴とする工作機械の状態判定システム。 - 請求項4に記載の工作機械の状態判定システムであって、
前記分析装置は、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記部材の加工精度を評価するための指標を算出し、
前記指標に基づいて、前記部材の加工精度を評価することを特徴とする工作機械の状態判定システム。 - 請求項4に記載の工作機械の状態判定システムであって、
前記分析装置は、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記工作機械を制御するためのパラメータが適切であるか否かを判定するための評価値を算出し、
前記評価値に基づいて、前記パラメータが適切であるか否かを判定することを特徴とする工作機械の状態判定システム。 - 請求項2に記載の工作機械の状態判定システムであって、
前記センサは、前記工作機械の前記回転機構若しくは前記工作機械の前記回転機構以外の構成に直接設置され、又は、前記工作機械と接触しないように設置され、
前記工作機械の状態判定システムは、力センサ、歪センサ、変位センサ、速度センサ、加速度センサ、角速度センサ、音響センサ、超音波センサ、マイク、温度センサ、レーザーセンサ、及びカメラの少なくともいずれかを前記センサとして備えることを特徴とする工作機械の状態判定システム。 - 請求項2に記載の工作機械の状態判定システムであって、
前記工作機械は、筐体に収容されており、
前記工作機械又は前記筐体の一部は、吸音材で構成されることを特徴とする工作機械の状態判定システム。 - 部材を加工するための回転機構を有する工作機械を管理するシステムが実行する工作機械の状態判定方法であって、
前記システムは、前記工作機械から状態値を取得するセンサ、並びに、プロセッサ及び前記プロセッサに接続されるメモリを有する分析装置を備え、
前記工作機械の状態判定方法は、
前記分析装置が、前記状態値の時系列データを用いたスペクトル解析を実行することによって、前記回転機構の回転周波数及び前記回転周波数に対する高調波を抽出する第1のステップと、
前記分析装置が、前記回転周波数の振幅及び前記高調波の振幅の比率を算出する第2のステップと、
前記分析装置が、前記状態値及び前記比率を特徴量とする特徴量データを生成する第3のステップと、
前記分析装置が、前記特徴量データを用いたクラスタリングを実行する第4のステップと、
前記分析装置が、前記クラスタリングの結果に基づいて、前記工作機械に関連する状態を判定する第5のステップと、を含むことを特徴とする工作機械の状態判定方法。 - 請求項10に記載の工作機械の状態判定方法であって、
前記工作機械は、前記回転機構の動作に連動して前記部材を切削する切削機構を有し、
前記切削機構は、前記部材を切削するための複数の刃を有し、
前記第2のステップは、
前記分析装置が、前記高調波の中から、前記回転周波数に前記切削機構が有する刃の数を乗算した周波数との差が最も小さい高調波を選択するステップと、
前記分析装置が、前記回転周波数の振幅及び前記選択された高調波の振幅の比率を算出するステップと、を含むことを特徴とする工作機械の状態判定方法。 - 請求項11に記載の工作機械の状態判定方法であって、
前記第4のステップは、
前記分析装置が、前記特徴量データを用いた主成分分析を実行することによって、複数の主成分を選択するステップと、
前記分析装置が、前記特徴量に対応する軸から構成される特徴量空間の前記特徴量データを、前記選択された主成分に対応する軸から構成される特徴量空間のデータに変換するステップと、
前記分析装置が、前記変換された特徴量データを用いたクラスタリングを実行するステップと、を含むことを特徴とする工作機械の状態判定方法。 - 請求項12に記載の工作機械の状態判定方法であって、
前記複数の主成分に対応する軸は、前記比率に対応する軸の重み係数が大きい軸の線形結合で定義される軸を含むことを特徴とする工作機械の状態判定方法。 - 請求項13に記載の工作機械の状態判定方法であって、
前記分析装置は、正常な状態を示す学習データ及び異常な状態を示す学習データを用いたクラスタリングの結果を学習情報として保持し、
前記第5のステップは、前記分析装置が、新たに生成された特徴量データのクラスタリングの結果及び前記学習情報を比較することによって、前記工作機械の異常を検知するステップを含むことを特徴とする工作機械の状態判定方法。
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