JP2021086588A - Diagnosis device, diagnosis device control method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、診断装置、診断装置の制御方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a diagnostic device, a control method and a program of the diagnostic device.
機械の異常を検知するための方法として、機械のモータの電流値の情報、振動、または力等の物理量を検知して出力する方法が既に知られている。 As a method for detecting an abnormality in a machine, a method for detecting and outputting information on a current value of a motor of the machine, vibration, or a physical quantity such as a force is already known.
例えば、特許文献１には、ワークを工作機械により加工するにあたり、複数のセンサから測定値を取り込んで工具の摩耗やワークの加工精度を診断し、加工精度不良発生前に加工精度不良発生可能性原因を特定する技術が開示されている。 For example, in Patent Document 1, when a workpiece is machined by a machine tool, measured values are taken from a plurality of sensors to diagnose tool wear and workpiece machining accuracy, and there is a possibility that machining accuracy failure may occur before machining accuracy failure occurs. Techniques for identifying the cause are disclosed.
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、工具の摩耗やワークの加工精度の診断に用いる適合度（異常度）は、工具の摩耗やワークの加工精度に関連する現象と紐付いたメンバーシップ関数の計算結果の合成であり、計算に用いる重み付け係数（パラメータの重み）は固定の値である。したがって、適合度は複数の現象を反映した値となり、特定の現象に注目することが困難な場合がある。 However, in the technique described in Patent Document 1, the degree of conformity (abnormality) used for diagnosing tool wear and workpiece machining accuracy is a membership function associated with phenomena related to tool wear and workpiece machining accuracy. The weighting coefficient (parameter weight) used in the calculation is a fixed value. Therefore, the goodness of fit is a value that reflects a plurality of phenomena, and it may be difficult to pay attention to a specific phenomenon.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、パラメータの重みを調整することで特定の現象を把握しやすくすることができる診断装置、診断装置の制御方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a diagnostic device, a control method and a program of the diagnostic device, which can make it easier to grasp a specific phenomenon by adjusting the weights of parameters. And.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、対象装置の動作に応じて変化する物理量を検知する検知部により検知された物理量を示す検知情報を取得する取得部と、前記取得部により前記検知情報が取得される場合に、前記対象装置の稼動情報と、前記検知部により取得された前記検知情報と、を対応付けた情報に基づいて、異常度を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記異常度を蓄積する蓄積部と、前記異常度を算出するのに用いられるパラメータの重み候補の入力を受付ける受付部と、前記受付部により受付けられた前記重み候補を反映させて、前記蓄積部により蓄積された前記異常度を変化させて出力させる出力制御部と、を備える。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the present invention includes an acquisition unit that acquires detection information indicating a physical quantity detected by a detection unit that detects a physical quantity that changes according to the operation of the target device, and the above-mentioned acquisition unit. When the detection information is acquired by the acquisition unit, the calculation unit that calculates the degree of abnormality based on the information in which the operation information of the target device and the detection information acquired by the detection unit are associated with each other. , The storage unit that accumulates the anomaly degree calculated by the calculation unit, the reception unit that accepts the input of the weight candidate of the parameter used for calculating the anomaly degree, and the weight candidate that is accepted by the reception unit. Is provided, and an output control unit for changing and outputting the abnormality degree accumulated by the storage unit is provided.
本発明によれば、パラメータを調整することで特定の現象を把握しやすくすることができる。 According to the present invention, it is possible to easily grasp a specific phenomenon by adjusting the parameters.
以下に、図面を参照しながら、本発明にかかる診断装置、診断装置の制御方法および診断プログラムの実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, the diagnostic apparatus according to the present invention, the control method of the diagnostic apparatus, and the embodiment of the diagnostic program will be described in detail with reference to the drawings.
（診断システムの全体構成）
図１は、実施形態にかかる診断システム１の構成を概略的に示す図である。診断システム１は、加工機２００、診断装置１００、およびクラウドサーバＣＳを備える。加工機２００と診断装置１００とは、通信回線ＣＭを介して互いに接続されている。診断装置１００は、ネットワークＮＴを介してクラウドサーバＣＳに接続されている。
(Overall configuration of diagnostic system)
FIG. 1 is a diagram schematically showing a configuration of a diagnostic system 1 according to an embodiment. The diagnostic system 1 includes a
（加工機の概略構成）
図２は、加工機の構成を概略的に示す図である。加工機は「対象装置」の一例である。加工機２００は、複数のホルダ２００ｈと、複数の工具２００ｔを備える。ホルダ２００ｈは、工具２００ｔを装着する。本実施形態において、任意のホルダ２００ｈに任意の工具２００ｔを装着することができる。
(Outline configuration of processing machine)
FIG. 2 is a diagram schematically showing the configuration of a processing machine. The processing machine is an example of the "target device". The
工具２００ｔは、加工対象に対して種々の加工を行う。工具２００ｔには、例えば、ドリル（径５ｍｍ、径１０ｍｍ）、エンドミル（径５ｍｍ、径１０ｍｍ）、リーマ（径５ｍｍ）等がある。本実施形態においては、複数の工具２００ｔ、複数の加工プログラムで加工対象に対して切削加工が行われる。
The
（加工機のハードウェア構成）
次に、実施形態の加工機２００のハードウェア構成例について説明する。図３は、加工機２００のハードウェア構成の一例を示す図である。
(Hardware configuration of processing machine)
Next, a hardware configuration example of the
加工機２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０ａと、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０ｂと、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）２１と、駆動制御回路２３と、を備える。また、各構成要素は、バス２Ｂで通信可能に接続されている。
The
ＣＰＵ２０は、加工機２００の全体を制御する演算装置である。ＣＰＵ２０は、例えば、ＲＡＭ２０ｂをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ２０ａ等に格納されたプログラムを実行することで、加工機２００全体の動作を制御し、加工機能を実現する。
The
通信Ｉ／Ｆ２１は、診断装置１００等の外部装置との通信に用いられるインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ２１は、例えば、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）／ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）に対応したＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等である。
The communication I / F 21 is an interface used for communication with an external device such as the
駆動制御回路２３は、駆動部２４の駆動を制御する回路である。駆動部２４は、加工に用いる工具２００ｔを駆動するアクチュエータである。工具２００ｔには、ドリル、エンドミル、バイトチップ、砥石等、および、加工対象が載置され加工に合わせて移動されるテーブル等が含まれる。
The
なお、本実施形態において、駆動部２４はモータであるが、これに限定されない。加工に用いられ、後述する数値制御部２０１による数値制御の対象となるものであればどのようなアクチュエータであってもよい。また、加工機２００は、駆動部２４を複数個備えていてもよい。
In the present embodiment, the drive unit 24 is a motor, but the present invention is not limited to this. Any actuator may be used as long as it is used for processing and is subject to numerical control by the numerical control unit 201 described later. Further, the
センサ２５は、例えば、マイクデバイス、振動センサ、加速度センサ、またはＡＥ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）センサ等で構成され、例えば、振動または音等が検出できる工具２００ｔの近傍に設置される。センサ２５が接続されたセンサアンプ２５ａは、診断装置１００に通信可能に接続されている。センサ２５およびセンサアンプ２５ａは、「検知部」の一例である。
The sensor 25 is composed of, for example, a microphone device, a vibration sensor, an acceleration sensor, an AE (Acoustic Emission) sensor, or the like, and is installed in the vicinity of, for example, a
センサ２５およびセンサアンプ２５ａは、加工機２００に設置されたドリル、エンドミル、バイトチップもしくは砥石等の工具２００ｔと加工対象とが加工動作中に接触することにより発する振動もしくは音等、または、工具２００ｔもしくは加工機２００自体が発する振動もしくは音等の物理量を検知し、検知した物理量の情報を検知情報（センサデータ）として診断装置１００へ出力する。
The sensor 25 and the
なお、センサ２５およびセンサアンプ２５ａの個数は任意である。例えば、同一の物理量を検知する複数のセンサ２５およびセンサアンプ２５ａを備えてもよいし、相互に異なる物理量を検知する複数のセンサ２５およびセンサアンプ２５ａを備えてもよい。
The number of the sensor 25 and the
例えば、加工に用いる工具２００ｔである刃の折れ、および、刃のチッピング等が発生すると、加工時の音が変化する。このため、センサ２５（マイク）で音響データを検知し、正常音を判断するためのモデル等を用いて判断することにより、加工機２００の動作の異常を検知可能となる。
For example, when the blade of the
センサ２５およびセンサアンプ２５ａは、加工機２００に予め備えられていてもよく、または、完成機械である加工機２００に対して後から取り付けられてもよい。また、センサアンプ２５ａは、加工機２００に設置されることに限定されるものではなく、診断装置１００側に設置されていてもよい。
The sensor 25 and the
なお、図３に示したハードウェア構成は一例であり、加工機２００がすべての構成機器を備えている必要はなく、また、他の構成機器を備えていてもよい。
The hardware configuration shown in FIG. 3 is an example, and the
（診断装置のハードウェア構成）
次に、実施形態の診断装置１００のハードウェア構成例について説明する。図４は、診断装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
(Hardware configuration of diagnostic device)
Next, a hardware configuration example of the
診断装置１００は、ＣＰＵ１０と、ＲＯＭ１０ａと、ＲＡＭ１０ｂと、通信Ｉ／Ｆ１１と、センサＩ／Ｆ１２と、記憶部１３と、入力装置１４と、表示部１５と、を備える。また、各構成要素は、バス１Ｂで通信可能に接続されている。
The
ＣＰＵ１０は、診断装置１００の全体を制御する演算装置である。ＣＰＵ１０は、例えば、ＲＡＭ１０ｂをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ１０ａ等に格納されたプログラムを実行することで、診断装置１００全体の動作を制御し、診断装置１００の機能を実現する。
The
通信Ｉ／Ｆ１１は、加工機２００等の外部装置との通信に用いられるインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ１１は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰに対応したＮＩＣ等である。
The communication I /
センサＩ／Ｆ１２は、加工機２００に設置されたセンサ２５からセンサアンプ２５ａを
介して検知情報を受信するインターフェースである。
The sensor I / F 12 is an interface for receiving detection information from the sensor 25 installed in the
記憶部１３は、診断装置１００の設定情報、加工機２００から受信された検知情報および後述する稼動情報、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、およびアプリケーションプログラム等の各種データを記憶する。
The
記憶部１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、またはＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性の記憶装置である。
The
入力装置１４は、文字および数字等の入力、各種指示の選択、ならびにカーソルの移動等の操作を行う。入力装置１４は、例えば、マウスまたはキーボード等の入力装置である。 The input device 14 performs operations such as inputting characters and numbers, selecting various instructions, and moving a cursor. The input device 14 is, for example, an input device such as a mouse or a keyboard.
表示部１５は、文字、数字、および各種画面および操作用アイコン等を表示する。表示部１５は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、または有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の表示装置である。
The
なお、図４に示したハードウェア構成は一例であり、診断装置１００がすべての構成機器を備えている必要はなく、また、他の構成機器を備えていてもよい。
The hardware configuration shown in FIG. 4 is an example, and the
（加工機と診断装置の機能構成）
次に、加工機２００と、診断装置１００の機能構成について説明する。図５は、加工機および診断装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
(Functional configuration of processing machine and diagnostic equipment)
Next, the functional configurations of the
まず、加工機２００の機能構成について説明する。加工機２００は、数値制御部２０１、通信制御部２０２、駆動制御部２０３を、備える。
First, the functional configuration of the
数値制御部２０１は、駆動部２４による加工を数値制御（ＮＣ：Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ）により実行する。例えば、数値制御部２０１は、駆動部２４の動作を制御するための数値制御データを生成して出力する。また、数値制御部２０１は、稼動情報を通信制御部２０２に出力する。 The numerical control unit 201 executes machining by the drive unit 24 by numerical control (NC: Numerical Control). For example, the numerical control unit 201 generates and outputs numerical control data for controlling the operation of the drive unit 24. Further, the numerical control unit 201 outputs operation information to the communication control unit 202.
ここで、稼動情報とは、対象装置の稼動状態を示す情報である。本実施形態においては、加工機２００の稼動状態を示す情報をいう。稼動情報には、例えば、工具２００ｔの加工対象に対する送り動作から実際の加工処理が終了するまでの区間を示すためのＯＮ／ＯＦＦ信号（以下、「ラダー信号」という）等が含まれる。
Here, the operation information is information indicating the operation state of the target device. In the present embodiment, it refers to information indicating an operating state of the
数値制御部２０１は、例えば、現在の加工機２００の動作に対応する稼動情報を、逐次、通信制御部２０２を介して診断装置１００に送信する。数値制御部２０１は、加工対象を加工する際、加工の工程に応じて、駆動する駆動部２４の種類、または駆動部２４の駆動状態（回転数、回転速度等）を変更する。
For example, the numerical control unit 201 sequentially transmits operation information corresponding to the current operation of the
数値制御部２０１は、動作の種類を変更するごとに、変更した動作の種類に対応する稼動情報を、通信制御部２０２を介して診断装置１００に逐次送信する。数値制御部２０１は、例えば、工具２００ｔの種類を変更した場合や加工プログラムを変更した場合等に、対応する稼動情報を診断装置１００に送信する。
Each time the numerical control unit 201 changes the operation type, the numerical control unit 201 sequentially transmits the operation information corresponding to the changed operation type to the
通信制御部２０２は、診断装置１００等の外部装置との間の通信を制御する。例えば、通信制御部２０２は、現在の動作に対応する稼動情報を診断装置１００に送信する。
The communication control unit 202 controls communication with an external device such as the
駆動制御部２０３は、数値制御部２０１により求められた数値制御データに基づいて、駆動部２４を駆動制御する。本実施形態において、駆動制御部２０３は、図３に示した駆動制御回路５５を制御して、駆動部２４を駆動させる。
The
本実施形態では、上述の数値制御部２０１、通信制御部２０２、および、駆動制御部２０３の各々の機能は、ＣＰＵ２０がＲＯＭ２０ａ等に格納されたプログラムを実行することにより実現されるが、これに限られるものではない。例えば、上述の、数値制御部２０１、通信制御部２０２および、駆動制御部２０３の各々の機能のうちの少なくとも一部の機能が、専用のハードウェア回路で実現される形態であってもよい。
In the present embodiment, the functions of the numerical control unit 201, the communication control unit 202, and the
本実施形態の加工機２００で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
The program executed by the
さらに、本実施形態の加工機２００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施形態の加工機２００で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
Further, the program executed by the
次に、診断装置１００の機能構成について説明する。診断装置１００は、通信制御部１０１、検知情報取得部１０２、稼動情報取得部１０３、処理部１０４、特徴抽出部１０５、モデル生成部１０６、異常度算出部１０７、異常判定部１０８、蓄積部１０９、受付部１１０、確定部１１１、管理部１１２、設定部１１３、表示制御部１１４、を備える。
Next, the functional configuration of the
通信制御部１０１は、加工機２００との間の通信を制御する。例えば、通信制御部１０１は、加工機２００の数値制御部２０１から、通信制御部２０２を介して、稼動情報を受信する。
The
検知情報取得部１０２は、対象装置の動作に応じて変化する物理量を検知する検知部により検知された物理量を示す検知情報を取得する。検知情報取得部１０２は、「取得部」の一例である。 The detection information acquisition unit 102 acquires detection information indicating the physical quantity detected by the detection unit that detects the physical quantity that changes according to the operation of the target device. The detection information acquisition unit 102 is an example of the “acquisition unit”.
本実施形態において、検知情報取得部１０２は、加工機２００に設置されたセンサ２５およびセンサアンプ２５ａから検知情報を取得する。検知情報取得部１０２は、検知情報として、加工機２００の振動の情報を取得する。振動の情報は、例えば、波形データである。
In the present embodiment, the detection information acquisition unit 102 acquires detection information from the sensor 25 and the
稼動情報取得部１０３は、対象装置の稼動状態を示す稼動情報を取得する。本実施形態において、稼動情報取得部１０３は、加工機２００から、通信制御部１０１により受信された稼動情報を取得する。
The operation information acquisition unit 103 acquires operation information indicating the operation state of the target device. In the present embodiment, the operation information acquisition unit 103 acquires the operation information received by the
稼動情報取得部１０３が取得する稼動情報としては、加工時の主軸回転数、送り速度、主軸座標値、主軸の電流値などが挙げられる。また、ユーザの入力を受付けることで、工具種類、工具メーカ、工具径などの情報を取得することもできる。 Examples of the operation information acquired by the operation information acquisition unit 103 include the spindle rotation speed at the time of machining, the feed rate, the spindle coordinate value, the current value of the spindle, and the like. In addition, by accepting user input, it is possible to acquire information such as a tool type, a tool maker, and a tool diameter.
ここで、検知情報取得部１０２により取得される検知情報、および稼動情報取得部１０３により取得される稼動情報について詳しく説明する。図６は、加工機の検知情報およびラダー信号の一例を示す図である。上述のとおり、ラダー信号は、「稼動情報」の一例である。 Here, the detection information acquired by the detection information acquisition unit 102 and the operation information acquired by the operation information acquisition unit 103 will be described in detail. FIG. 6 is a diagram showing an example of detection information and a ladder signal of the processing machine. As described above, the ladder signal is an example of "operation information".
検知情報には、非加工区間を示す波形部分、および加工区間を示す波形部分が含まれる。非加工区間は、工具２００ｔが加工対象に対する送り動作を開始する前後の区間である。加工区間は、工具２００ｔが加工対象に接触して切削等の加工処理を行っている区間である。つまり、加工区間とは実際に加工を行っている期間である。
The detection information includes a waveform portion indicating a non-processed section and a waveform portion indicating a processed section. The non-machining section is a section before and after the
一方、加工機２００は、例えば、工具２００ｔによる加工動作の開始時にラダー信号をＯＮにし、工具２００ｔを加工対象まで送る送り動作をさせ、実際の加工処理が終了したときにラダー信号をＯＦＦとする。
On the other hand, the
つまり、図６の、ラダー信号がＯＮ状態となっている区間が加工実施の時間である。そして、この加工実施の時間には、工具２００ｔが加工対象に接触していない区間である非加工区間と、工具２００ｔが加工対象に接触して加工処理を行っている加工区間とが含まれる。
That is, the section in FIG. 6 in which the ladder signal is in the ON state is the processing execution time. The machining execution time includes a non-machining section in which the
所定の加工品を複数製作する場合などには、加工機２００では複数の処理工程Ｐ１〜Ｐ３を含むサイクルが繰り返し行われることがある。このとき、稼動情報取得部１０３は、ラダー信号等の稼動情報を取得し、それとともに、検知情報取得部１０２は、加工機２００における振動や音等の検知情報を取得する。
When a plurality of predetermined processed products are produced, the
処理部１０４は、検知情報取得部１０２により検知情報が取得される場合に、ユーザにより設定された監視対象となる処理工程に対応する稼動情報と、検知情報と、を対応付ける処理を行う。
When the detection information acquisition unit 102 acquires the detection information, the
本実施形態において、処理部１０４は、検知情報取得部１０２により検知情報が取得される場合に、後述する設定部１１３により設定された監視対象となる処理工程に対応する稼動情報と、検知情報取得部１０２が取得した検知情報のうち、監視対象となる処理工程に対応する稼動情報に対応する検知情報と、を対応付ける。
In the present embodiment, when the detection information acquisition unit 102 acquires the detection information, the
また、処理部１０４は、稼動情報と対応付けた検知情報の前処理を行う。前処理としては、例えば、ノイズを除去するためのフィルタリング等が挙げられる。
In addition, the
処理部１０４による稼動情報と検知情報との対応付け処理について詳しく説明する。まず、本実施形態の診断システム１において想定される稼動情報について説明する。図７は、加工機の稼動情報の一例を示す図である。
The association processing between the operation information and the detection information by the
図７において、１−１等は一般的な切削加工を行うためのプログラムを示す。この例では、加工対象に対して、１−１、１−２というプログラムを用いて工具Ａによる加工が行われ、１−３というプログラムを用いて工具Ｂによる加工が行われ、１−４乃至１−６というプログラムを用いて工具Ｃによる加工が行われ、１−７乃至１−９というプログラムを用いて工具Ｄによる加工が行われて、１の加工対象に対する加工が終了する。 In FIG. 7, 1-1 and the like show a program for performing a general cutting process. In this example, the machining target is machined by the tool A using the program 1-1 and 1-2, and the tool B is machined by using the program 1-3. Machining by the tool C is performed using the program 1-6, machining is performed by the tool D using the programs 1-7 to 1-9, and machining for the machining target of 1 is completed.
加工機２００から取得する稼動情報として、加工回数に着目した場合、１−１乃至１−９は、同一の稼動情報と考えることができる。また、加工機２００から取得する稼動情報として、工具２００ｔの種類に注目した場合、１−１および１−２、２−１および２−２、Ｎ−１およびＮ−２は、同一の稼動情報と考えることができる。
When focusing on the number of times of processing as the operation information acquired from the
さらに、加工機２００から取得する情報として、加工プログラムに注目した場合、１−１、２−１、Ｎ−１は、同一の稼動情報と考えることができる。このように、様々な観点から、稼動情報をグループ化することができる。稼動情報のグループ化を行うための情報としては、工具種類や加工プログラムの他、加工回数、加工サイクル、主軸回転数、シーケンス番号などが挙げられる。
Further, when paying attention to the machining program as the information acquired from the
次に、処理部１０４による処理部１０４による稼動情報と検知情報との対応付け処理を具体的に説明する。図８は、稼動情報と検知情報の対応付けの一例を説明する図である。
Next, the process of associating the operation information and the detection information by the
この例では、ユーザにより設定された監視対象となる処理工程が工具Ｂにより行われる加工工程であるものとする。本実施形態において、処理部１０４は、１−３、２−３、Ｎ−３を同一の稼動情報としてグループ化する。さらに、処理部１０４は、グループ化した稼動情報と、１−３、２−３、Ｎ−３に対応する検知情報と、を対応付ける。このような処理を行うことで、特定の加工の特徴情報の変化を観察することが可能になる。
In this example, it is assumed that the processing process to be monitored set by the user is the processing process performed by the tool B. In the present embodiment, the
特徴抽出部１０５は、処理部１０４により稼動情報と対応付けられ、前処理された検知情報から検知情報の特徴を示す特徴情報を抽出する。
The
特徴情報は、検知情報の特徴を示す情報であればどのような情報であってもよい。例えば、検知情報がマイクにより集音された音響データである場合、特徴抽出部１０５は、エネルギー、周波数スペクトル、および、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）等を特徴情報として抽出してもよい。
The feature information may be any information as long as it indicates the features of the detection information. For example, when the detection information is acoustic data collected by a microphone, the
ここで、特徴抽出部１０５による特徴情報の抽出について詳しく説明する。ここでは、抽出される特徴情報が周波数スペクトルであるものとして説明する。図９は、診断装置が検知情報から抽出した特徴情報を周波数成分で模式的に例示する図である。この例では、図６に示した処理工程Ｐ２がユーザにより監視対象として設定されているものとする。図９に示す区間は、処理工程Ｐ２に対応する加工実施の時間である。
Here, the extraction of the feature information by the
本実施形態において、特徴抽出部１０５は、検知情報に対してフレームごとにフーリエ変換を行うことによって特徴情報を抽出する。
In the present embodiment, the
ここで、フレームとは、検知情報の所定時間、例えば２０［ｍｓ］、４０［ｍｓ］等のデータ量を示し、特徴情報が、検知情報に対してフーリエ変換されることにより得られる周波数スペクトルである場合の窓長のデータ量に相当する。図９に示す特徴情報は、対応する検知情報のフレームの時間に関連付けられている。 Here, the frame is a frequency spectrum obtained by indicating a predetermined time of detection information, for example, a data amount of 20 [ms], 40 [ms], etc., and the feature information is Fourier transformed with respect to the detection information. It corresponds to the amount of data of the window length in a certain case. The feature information shown in FIG. 9 is associated with a frame time of the corresponding detection information.
モデル生成部１０６は、加工が正常に行われたことの判定に用いられるモデルを生成する。モデルは、例えば稼動情報ごとに生成される。なお、モデルを外部装置で生成する場合は、モデル生成部１０６は備えられなくてもよい。
The
本実施形態において、モデル生成部１０６は、加工機２００の正常動作時に検知情報から特徴抽出部１０５により抽出された特徴情報の各処理工程ごとの相関分析により、稼動情報ごとにモデルを生成する。なお、モデル生成部１０６は、特徴情報を用いた機械学習または深層学習等によりモデルを生成してもよい。
In the present embodiment, the
異常度算出部１０７は、検知情報取得部１０２により検知情報が取得される場合に、対象装置の稼動情報と、検知部により取得された検知情報と、を対応付けた情報に基づいて、異常度を算出する。異常度算出部１０７は、「算出部」の一例である。
When the detection information acquisition unit 102 acquires the detection information, the abnormality
本実施形態において、異常度算出部１０７は、まず、特徴抽出部１０５により抽出された特徴情報と、モデル生成部１０６により生成された稼動情報ごとのモデルと、を用いて、抽出された特徴情報の異常が累積されたスコア値であるサブスコアを算出する。ここで、サブスコアとは、抽出された特徴情報がモデルからどれくらい乖離しているかを示すものである。サブスコアは、「パラメータ」の一例である。
In the present embodiment, the abnormality
なお、異常度算出部１０７は、モデルを用いることなく、加工機２００の正常動作時に得られた特徴情報と、異常判定対象の検知情報から得られた特徴情報とを比較することで、サブスコアを算出してもよい。あるいは、異常度算出部１０７は、加工機２００の正常動作時に得られた検知情報と、ユーザにより設定された監視対象となる処理工程と対応する検知情報と、を比較することで、サブスコアを算出してもよい。
The abnormality
異常度算出部１０７は、加工物や工具２００ｔ、加工機２００の駆動部２４、駆動部２４の主軸等の異常検知対象に合わせて、複数のサブスコアを算出する。
The abnormality
異常度算出部１０７は、算出した複数のサブスコアを合成することで、異常度を算出する。具体的には、異常度算出部１０７は、各サブスコアに重みを乗じて得た数値を合計することで異常度を算出する。
The abnormality
なお、重みはユーザが調整することもできる。本実施形態において、調整していない重みで算出された異常度を総合スコア、ユーザが調整した重みで算出された異常度をカスタムスコアと呼ぶこととする。カスタムスコアを表示するための設定については後述する。 The weight can also be adjusted by the user. In the present embodiment, the degree of abnormality calculated by the weight adjusted by the user is referred to as a total score, and the degree of abnormality calculated by the weight adjusted by the user is referred to as a custom score. The settings for displaying the custom score will be described later.
異常判定部１０８は、異常度算出部１０７により算出された異常度に基づいて対象装置の異常の有無を判定する。本実施形態において、異常判定部１０８は、異常度算出部１０７により算出された異常度を閾値処理して加工機２００の異常の有無を判定する。異常判定部１０８は、異常度が予め設定した閾値を超えた場合、加工機２００に異常が生じていると判定し、閾値以下の場合、加工機２００に異常が生じていないと判定する。
The
なお、異常判定部１０８による異常の判定方法はこれに限定されない。例えば、機械学習または深層学習等の学習手段を用いて異常の判定を行ってもよい。
The method for determining an abnormality by the
蓄積部１０９は、異常度算出部１０７により算出された異常度を蓄積する。本実施形態において、蓄積部１０９は、処理部１０４により検知情報と対応付けられた稼動情報と、異常度算出部１０７により算出された異常度と、異常判定部１０８による加工機２００の異常の判定結果と、を対応付けて、監視範囲番号を付して加工データとし、記憶部１３に蓄積する。監視範囲番号は、加工データを管理するために付される番号である。
The
本実施形態において、蓄積部１０９は、記憶部１３に加工データを蓄積するが、クラウドサーバＣＳ（図１参照）に備えられた記憶装置等に加工データを蓄積してもよい。
In the present embodiment, the
受付部１１０は、ユーザからの入力を受付ける。受付部１１０は、例えば、異常度を算出するのに用いられる複数のパラメータの重みの候補を示す重み候補の入力を受付ける。
The
本実施形態において、受付部１１０は、後述するカスタムスコア設定追加画面において、サブスコアの重みの候補となる数値の入力を受付ける。また、受付部１１０は、ユーザからサブスコアの重みの確定指示を受付ける。
In the present embodiment, the
また、受付部１１０は、カスタムスコア設定追加画面においてユーザが「登録済みスコア読み込み」ボタンを押下した場合に表示されるダイアログにおいて、ユーザから１のカスタムスコア設定の選択を受付ける。なお、サブスコアの重みは、異常度を算出するのに用いられる「パラメータの重み」の一例である。
Further, the
確定部１１１は、受付部１１０により受付けられた重み候補をパラメータの重みとして確定する。本実施形態において、確定部１１１は、受付部１１０がユーザからサブスコアの重みの確定指示を受付けた場合、入力された数値をサブスコアの重みとして確定する。
The
管理部１１２は、パラメータと、確定部１１１により確定されたパラメータの重みと、を対応付けて算出情報として記憶部１３に記憶し、算出情報を記憶部１３から読出す。なお、算出情報は、異常度を算出するための情報である。
The
本実施形態において、管理部１１２は、カスタムスコア設定の名称と、サブスコアと、確定部１１１により確定されたサブスコアの重みをカスタムスコア設定として、記憶部１３に保存する。また、管理部１１２は、ユーザの選択に従って、記憶部１３に保存されたカスタムスコア設定を読出す。カスタムスコア設定は、「算出情報」の一例である。
In the present embodiment, the
設定部１１３は、診断装置１００の各種設定を行う。本実施形態において、設定部１１３は、特定の処理工程をユーザが監視対象とする処理工程として設定する。また、設定部１１３は、特定の工具２００ｔをユーザが監視対象とする工具２００ｔとして設定することもできる。さらに、設定部１１３は、異常判定部１０８による加工機２００の異常を判定するための閾値を設定することもできる。
The
表示制御部１１４は、受付部１１０により受付けられた重み候補を反映させて、蓄積部１０９により蓄積された異常度を変化させて表示させる。また、表示制御部１１４は、パラメータと、重み候補と、重み候補を反映させて変化させた異常度と、を同時に表示部１５に表示させる。
The
表示制御部１１４は、確定部１１１により確定されたパラメータの重みを反映させて変化させた異常度を表示部１５に表示させる。
The
表示制御部１１４は、複数の異常項目の各々に対して、その異常項目の異常度を算出するためのパラメータと、確定部１１１により確定されたパラメータの重みと、を対応付けた算出情報を参照して、ユーザから指定された異常項目に対応付けられたパラメータと、パラメータの重みとを抽出し、パラメータの重みを重み候補として、パラメータと、重み候補と、重み候補を反映させて変化させた異常度と、を同時に表示部１５に表示させる。
The
なお、表示制御部１１４は、「出力制御部」の一例である。
The
本実施形態において、表示制御部１１４は、カスタムスコア設定追加画面において、ユーザがサブスコアの重みの候補として入力した数値を反映させて、蓄積部１０９により蓄積された、任意の過去の加工データを、表示部１５に表示させる。また、表示制御部１１４は、異常度表示画面において、ユーザにより読み出されたカスタムスコア設定を反映した任意の過去の加工データを、表示部１５に表示させる。
In the present embodiment, the
ここで、カスタムスコア設定について詳しく説明する。図１０Ａ乃至Ｄは、カスタムスコア設定の一例を示す図である。図１０Ａは、カスタムスコア設定画面の一例を示す図である。 Here, the custom score setting will be described in detail. 10A to 10D are diagrams showing an example of custom score setting. FIG. 10A is a diagram showing an example of a custom score setting screen.
この図において、「ドリル異常スコア」、「エンドミル異常スコア」、「リーマ異常スコア」は、既に登録済のカスタムスコア設定の名称を表している。「ドリル異常スコア」、「エンドミル異常スコア」、「リーマ異常スコア」は、「異常項目」の一例である。 In this figure, "drill anomaly score", "end mill anomaly score", and "reamer anomaly score" represent the names of custom score settings that have already been registered. The "drill abnormal score", "end mill abnormal score", and "reamer abnormal score" are examples of "abnormal items".
ユーザは、「ドリル異常スコア」等のカスタムスコア設定の名称を選択することにより、カスタムスコア設定を読出して編集等の操作を行うことができる。「サブスコア１」、「サブスコア２」、「サブスコア３」は、異常度を算出するためのパラメータセットである。「ドリル異常スコア」、「エンドミル異常スコア」、「リーマ異常スコア」は、設定項目として、「サブスコア１」、「サブスコア２」、「サブスコア３」を有する。
The user can read and edit the custom score setting by selecting the name of the custom score setting such as "drill abnormal score". “Subscore 1”, “
なお、「サブスコア１」、「サブスコア２」、「サブスコア３」は、振動の情報から算出するものであり、それぞれ算出方法や特性が異なる指標値である。各サブスコアの右隣の数値は、サブスコアの重みを表している。右下の「追加」、「編集」等のボタンは、各種操作等を行うためのボタンである。
The "subscore 1", "
「追加」ボタンは、カスタムスコア設定を追加するためのボタンである。ユーザが「追加」ボタンを押下すると、受付部１１０は、カスタムスコア設定の追加指示を受付ける。受付部１１０が、カスタムスコア設定の追加指示を受付けると、表示制御部１１４は、カスタムスコア設定追加画面を表示部１５に表示させる。
The "Add" button is a button for adding a custom score setting. When the user presses the "add" button, the
図１０Ｂは、カスタムスコア設定追加画面の一例を示す図である。この図において、「表示名」は、カスタムスコア設定の名称である。表示名は任意の名称に変更することができる。この例では、「カスタムスコア１」という名称が表示名として入力されている。カスタムスコア設定追加画面は、「第１の画面」の一例である。 FIG. 10B is a diagram showing an example of a custom score setting addition screen. In this figure, the "display name" is the name of the custom score setting. The display name can be changed to any name. In this example, the name "custom score 1" is entered as the display name. The custom score setting addition screen is an example of the "first screen".
「サブスコア１」等のサブスコアの重みは、画面の上下ボタンにより、インクリメント／デクリメントすることができる。なお、ユーザは、入力装置１４により直接数値を入力することもできる。受付部１１０は、ユーザにより入力されたサブスコアの重みの候補となる数値を受付ける。
The weight of the subscore such as "subscore 1" can be incremented / decremented by the up / down buttons on the screen. The user can also directly input the numerical value by the input device 14. The
受付部１１０が数値の入力を受付けると、表示制御部１１４は、受付けた数値を反映させ、過去の加工データに含まれる異常度を変化させて画面下部のプレビュー表示部にリアルタイムで表示させる。プレビュー表示部では、サブスコアの内訳がわかるように各サブスコアが積み重ねられた形で異常度が表示される。なお、プレビュー表示部において、縦軸は異常度、横軸は加工回数を示している。
When the
「登録済スコア読み込み」ボタンは既に登録されているカスタムスコア設定を読み出すためのボタンである。「登録済スコア読み込み」についての詳しい説明は後述する。「監視範囲番号」は、プレビュー表示部に表示する加工データを指定するためのボタンである。ユーザは任意の過去の加工データをプレビュー表示することができる。 The "Read registered score" button is a button for reading the already registered custom score setting. A detailed explanation of "reading the registered score" will be described later. The "monitoring range number" is a button for designating the processing data to be displayed on the preview display unit. The user can preview any past machining data.
「ＯＫ」ボタンは、受付部１１０が受付けた数値を、サブスコアの重みとして確定するためのボタンである。「キャンセル」ボタンは、カスタムスコア設定の追加処理を中止するためのボタンである。
The "OK" button is a button for determining the numerical value received by the
ユーザにより「ＯＫ」ボタンが押下されると、受付部１１０は、サブスコアの重みの確定指示を受付ける。受付部１１０が確定指示を受付けると、確定部１１１は、現在入力されている数値を、サブスコアの重みとして確定する。確定部１１１により確定されたサブスコアの重みは、管理部１１２により、カスタムスコア設定として記憶部１３に保存される。
When the "OK" button is pressed by the user, the
ここで、サブスコアの重み調整の考え方について説明する。例えば、ユーザがエンドミルで行う加工について監視したいと考えたとする。一般にエンドミルは、加工時間が比較的長いことが知られているため、この場合、ユーザは、時間方向の異常に注目する。そして、ユーザは、時間方向の異常を表すサブスコアがあれば、そのサブスコアの重みを上昇させることになる。 Here, the concept of weight adjustment of subscores will be described. For example, suppose a user wants to monitor the machining performed on an end mill. Since it is generally known that an end mill has a relatively long machining time, in this case, the user pays attention to an abnormality in the time direction. Then, if there is a subscore indicating an abnormality in the time direction, the user will increase the weight of the subscore.
また、ユーザがサブスコアの重み候補として入力した数値は、リアルタイムでプレビュー表示部に反映される。さらに、異常度は、サブスコアの内訳がわかる形で表示されるため、ユーザは、プレビュー表示部の表示から、特定のサブスコアの急上昇に気付くことがある。 In addition, the numerical value input by the user as a weight candidate for the subscore is reflected in the preview display unit in real time. Further, since the degree of abnormality is displayed in a form in which the breakdown of the subscore can be understood, the user may notice a sudden rise in a specific subscore from the display of the preview display unit.
例えば、図１０Ｂの例では、初めの加工でサブスコア３が急上昇していることがわかる。そこで、ユーザは、「サブスコア３」が表す異常に注目するために、「サブスコア３」の重みを上昇させることになる。
For example, in the example of FIG. 10B, it can be seen that the
次に、「登録済スコア読み込み」について詳しく説明する。図１０Ｃは、登録済のサブスコア設定の読み込み処理の一例を示す図である。ユーザが「登録済スコア読み込み」ボタンを押下すると、登録済のカスタムスコア設定を読出すことができる。 Next, "reading the registered score" will be described in detail. FIG. 10C is a diagram showing an example of the reading process of the registered subscore setting. When the user presses the "Read registered score" button, the registered custom score setting can be read.
例えば、エンドミルの使用頻度が高いため、ユーザがエンドミルによる加工を監視したいと考えたとする。この場合、エンドミルによる加工に注目するための「エンドミル異常スコア」というカスタムスコア設定が登録されていれば、このカスタムスコア設定を雛形としてサブスコアの重みの調整を行うことができるため、作業効率の向上が期待できる。 For example, suppose a user wants to monitor machining with an end mill because the end mill is used frequently. In this case, if a custom score setting called "end mill abnormal score" is registered to pay attention to the machining by the end mill, the weight of the subscore can be adjusted using this custom score setting as a template, so that the work efficiency is improved. Can be expected.
ユーザが「登録済スコア読み込み」ボタンを押下すると、受付部１１０は、カスタムスコア設定の読出指示を受付ける。受付部１１０が読出指示を受付けると、表示制御部１１４は、図１０Ｃのダイアログを表示部１５に表示させる。
When the user presses the "read registered score" button, the
この例では、ダイアログに「ドリル異常スコア」、「エンドミル異常スコア」、「リーマ異常スコア」の３個のボタンが表示されている。 In this example, three buttons of "drill abnormal score", "end mill abnormal score", and "reamer abnormal score" are displayed in the dialog.
ユーザが表示されたダイアログの「エンドミル異常スコア」ボタンを押下すると、受付部１１０は、ユーザからカスタムスコア設定の選択を受付ける。受付部１１０が選択を受付けると、管理部１１２は、受付部１１０により受付けられたカスタムスコア設定を記憶部１３から読出す。表示制御部１１４は、カスタムスコア設定追加画面を再表示させる。
When the user presses the "end mill abnormal score" button in the displayed dialog, the
再表示されたカスタムスコア設定追加画面のサブスコアの重みには、「エンドミル異常スコア」に設定されたサブスコアの重みが入力された状態になっており、このサブスコアの重みがプレビュー表示部にも反映され、表示される異常度が変化する。ユーザは、プレビュー表示部の表示を参考にして、サブスコアの重みを調整する。 The weight of the subscore set in "End mill abnormal score" is input to the weight of the subscore on the redisplayed custom score setting addition screen, and the weight of this subscore is also reflected in the preview display section. , The displayed anomaly changes. The user adjusts the weight of the subscore with reference to the display of the preview display unit.
カスタムスコア設定追加画面でカスタムスコア設定が追加されると、表示制御部１１４は、カスタムスコア設定画面を表示部１５に表示させる。カスタムスコア設定画面には、追加されたカスタムスコア設定が表示される。
When the custom score setting is added on the custom score setting addition screen, the
図１０Ｄは、カスタムスコア設定追加後のカスタムスコア設定画面の一例を示す図である。この例では、「リーマ異常スコア」の下行に追加された「カスタムスコア１」が表示されている。なお、この図の「カスタムスコア１」を用いた場合に表示されるカスタムスコアは、「１０＊サブスコア１＋５＊サブスコア２＋４＊サブスコア３」となる。
FIG. 10D is a diagram showing an example of a custom score setting screen after adding the custom score setting. In this example, the "custom score 1" added to the bottom of the "reamer abnormal score" is displayed. The custom score displayed when "custom score 1" in this figure is used is "10 * subscore 1 + 5 *
次に、異常度表示画面について説明する。図１１は、異常度表示画面の一例を示す図である。異常度表示画面では、表示制御部１１４が、カスタムスコア設定を反映させて、記憶部１３に保存された過去の加工データを変化させて表示させる。異常度表示画面は、「第２の画面」の一例である。
Next, the abnormality degree display screen will be described. FIG. 11 is a diagram showing an example of an abnormality degree display screen. On the abnormality degree display screen, the
具体的には、過去の加工データに含まれる異常度、判定結果を変化させて表示させる。表示する加工データは、ユーザが任意に指定することができる。加工データの選択は、図示しない加工データ選択画面で行う。ユーザが選択した加工データの監視範囲番号は、異常度表示画面に表示される。 Specifically, the degree of abnormality and the determination result included in the past processing data are changed and displayed. The processing data to be displayed can be arbitrarily specified by the user. The processing data is selected on the processing data selection screen (not shown). The monitoring range number of the machining data selected by the user is displayed on the abnormality degree display screen.
「表示内容」ボタンは、カスタムスコア設定を変更するためのボタンである。ユーザが「表示内容」ボタンを押下すると、受付部１１０が、カスタムスコア設定変更指示を受付ける。
The "Display content" button is a button for changing the custom score setting. When the user presses the "display content" button, the
受付部１１０が、変更指示を受付けると、カスタムスコア設定追加画面において「登録済みスコア読み込み」ボタンを押下した場合に表示されるダイアログと同様のダイアログが表示される。ユーザが１のカスタムスコア設定を選択すると、受付部１１０は、カスタムスコア設定選択指示を受付ける。
When the
受付部１１０が選択指示を受付けると、表示制御部１１４は、選択したカスタムスコア設定を反映させて、加工データを表示部１５に表示させる。なお、「表示内容」ボタンで総合スコアを選択することもできる。「表示内容」ボタンの下には、現在選択されているカスタムスコア設定が表示されている。
When the
異常度表示画面において、縦軸は異常度、横軸は加工回数を表している。横軸、縦軸の数値は、表示する加工データに応じて変化する。なお、図示しないが、異常度が設定した閾値を超える場合には、画面上部にアラートが表示される。「アラート設定」ボタンを押下すると、加工機２００の異常を判定するための閾値を設定することができる。
On the abnormality degree display screen, the vertical axis represents the abnormality degree and the horizontal axis represents the number of times of machining. The numerical values on the horizontal axis and the vertical axis change according to the processing data to be displayed. Although not shown, an alert is displayed at the upper part of the screen when the degree of abnormality exceeds the set threshold value. When the "alert setting" button is pressed, a threshold value for determining an abnormality of the
なお、表示制御部１１４は、カスタムスコア設定追加画面と、異常度表示画面と、を切替えて表示部１５に表示させることができる。本実施形態において、表示制御部１１４は、カスタムスコア設定画面を経由して、カスタムスコア設定追加画面と、異常度表示画面と、を切替えて表示させる。
The
本実施形態では、上述の通信制御部１０１、検知情報取得部１０２、稼動情報取得部１０３、処理部１０４、特徴抽出部１０５、モデル生成部１０６、異常度算出部１０７、異常判定部１０８、蓄積部１０９、受付部１１０、確定部１１１、管理部１１２、設定部１１３、および、表示制御部１１４の各々の機能は、ＣＰＵ１０がＲＯＭ１０ａ等に格納されたプログラムを実行することにより実現されるが、これに限られるものではない。
In the present embodiment, the above-mentioned
例えば、上述の通信制御部１０１、検知情報取得部１０２、稼動情報取得部１０３、処理部１０４、特徴抽出部１０５、モデル生成部１０６、異常度算出部１０７、異常判定部１０８、蓄積部１０９、受付部１１０、確定部１１１、管理部１１２、設定部１１３、および、表示制御部１１４の各々の機能のうちの少なくとも一部の機能が、専用のハードウェア回路で実現される形態であってもよい。
For example, the above-mentioned
本実施形態の診断装置１００で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
The program executed by the
さらに、本実施形態の診断装置１００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施形態の診断装置１００で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
Further, the program executed by the
上述した実施形態の各機能は、一又は複数の処理回路によって実現することが可能である。ここで、本明細書における「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上記で説明した各機能を実行するよう設計されたＡＳＩＣ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。 Each function of the above-described embodiment can be realized by one or more processing circuits. Here, the "processing circuit" in the present specification is a processor programmed to execute each function by software such as a processor implemented by an electronic circuit, or a processor designed to execute each function described above. It shall include devices such as ASICs, DSPs (Digital Signal Processors), FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) and conventional circuit modules.
（診断システムの処理）
次に、診断システム１の処理について説明する。まず、加工データの蓄積処理について説明する。図１２は、加工データの蓄積処理の一例を示すフローチャートである。なお、前提として、設定部１１３により監視対象となる処理工程が設定されているものとする。
(Processing of diagnostic system)
Next, the processing of the diagnostic system 1 will be described. First, the processing of accumulating processing data will be described. FIG. 12 is a flowchart showing an example of processing for accumulating processing data. As a premise, it is assumed that the processing process to be monitored is set by the
まず、受付部１１０は、ユーザから加工データの収録指示を受付ける（ステップＳ１０１）。なお、収録指示の入力は、画面の上部の右端に表示されている「ＯＮ／ＯＦＦ」ボタンをユーザが押下して表示を「ＯＮ」にすることにより行われる（例えば、図１０Ａ、図１１を参照）。
First, the
検知情報取得部１０２は、加工機２００のセンサ２５およびセンサアンプ２５ａが検知した物理量を検知情報として取得する（ステップＳ１０２）。稼動情報取得部１０３は、加工機２００から稼動情報を取得する（ステップＳ１０３）。
The detection information acquisition unit 102 acquires the physical quantity detected by the sensor 25 and the
処理部１０４は、稼動情報取得部１０３が取得した稼動情報のうち、設定部１１３により設定された監視対象となる処理工程と対応する稼動情報と、検知情報取得部１０２が取得した検知情報のうち、設定部１１３により設定された監視対象となる処理工程と対応する稼動情報と対応する検知情報と、を対応付ける処理を行う（ステップＳ１０４）。また、このとき、処理部１０４は、稼動情報と対応付けた検知情報の前処理を行う。
Among the operation information acquired by the operation information acquisition unit 103, the
特徴抽出部１０５は、設定部１１３により設定された監視対象となる処理工程と対応する稼動情報と対応付けられ、前処理された検知情報から特徴情報を抽出する（ステップＳ１０５）。異常度算出部１０７は、特徴抽出部１０５が抽出した特徴情報からサブスコアを算出する（ステップＳ１０６）。異常度算出部１０７は、算出されたサブスコアから異常度を算出する（ステップＳ１０７）。
The
異常判定部１０８は、異常度算出部１０７により算出された異常度から加工機２００の異常の有無を判定する（ステップＳ１０８）。蓄積部１０９は、設定部１１３により設定された監視対象となる処理工程と対応する稼動情報と、異常度算出部１０７により算出された異常度と、異常判定部１０８による異常の有無の判定結果と、を対応付けて加工データとし、記憶部１３に蓄積して、本処理を終了する（ステップＳ１０９）。
The
次に、カスタムスコア設定追加処理について説明する。図１３は、カスタムスコア設定追加処理の一例を示すフローチャートである。 Next, the custom score setting addition process will be described. FIG. 13 is a flowchart showing an example of the custom score setting addition process.
まず、前提として、カスタムスコア設定の追加処理を行うためには、カスタムスコア設定画面を表示する必要がある。カスタムスコア設定画面が表示されていない場合（例えば、図１１を参照）に、ユーザが、ビュー切り替えの「スコア設定」ボタンを押下すると、受付部１１０がカスタムスコア設定画面表示指示を受付け、表示制御部１１４は、カスタムスコア設定画面を表示部１５に表示させる。
First, as a premise, it is necessary to display the custom score setting screen in order to perform the additional processing of the custom score setting. When the custom score setting screen is not displayed (see, for example, FIG. 11), when the user presses the "score setting" button for view switching, the
カスタムスコア設定画面でユーザにより、「追加」ボタンが押下されると、受付部１１０は、カスタムスコア設定追加指示を受付ける（ステップＳ２０１）。受付部１１０が追加指示を受付けると、表示制御部１１４は、カスタムスコア設定追加画面を表示させる（ステップＳ２０２）。
When the "Add" button is pressed by the user on the custom score setting screen, the
受付部１１０は、ユーザから監視範囲番号の指定を受付ける（ステップＳ２０３）。これにより、ユーザに指定された監視範囲番号が付された加工データがプレビュー表示される。受付部１１０は、ユーザにより入力されたサブスコアの重み候補となる数値を受付ける（ステップＳ２０４）。
The
受付部１１０がサブスコアの重み候補となる数値を受付けると、表示制御部１１４は、入力されたサブスコアの重み候補を反映させた加工データをプレビュー表示させる（ステップＳ２０５）。
When the
受付部１１０は、ユーザから、再度サブスコアの重み候補となる数値の入力、または、サブスコアの重みの確定指示の入力を受付ける（ステップＳ２０６）。受付部１１０が、ユーザから、サブスコアの重みの確定指示の入力を受付けた場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、確定部１１１は、入力された数値をサブスコアの重みとして確定する。
The
確定部１１１により、サブスコアの重みが確定されると、管理部１１２は、確定されたサブスコアの重みをカスタムスコア設定として記憶部１３に保存し、本処理を終了する（ステップＳ２０７）。
When the
なお、ステップＳ２０６で、受付部１１０ユーザから、再度サブスコアの重み候補となる数値の入力を受付けた場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、サブスコアの重みの確定指示の入力を受付けるまで、ステップＳ２０４、ステップＳ２０５の処理を繰り返す。
In step S206, when the input of the numerical value which is the weight candidate of the subscore is received again from the
次に、異常度の表示処理について説明する。図１４は、異常度表示処理の一例を示すフローチャートである。前提として、カスタムスコア設定画面が表示されている状態から処理を開始するものとする（例えば、図１０Ｄを参照）。 Next, the display processing of the degree of abnormality will be described. FIG. 14 is a flowchart showing an example of the abnormality degree display processing. As a premise, it is assumed that the process is started from the state where the custom score setting screen is displayed (see, for example, FIG. 10D).
受付部１１０は、異常度表示画面の表示指示を受付ける（ステップＳ３０１）。異常度表示画面の表示指示は、ユーザが、ビュー切り替え「詳細」ボタンを押下することで入力される。受付部１１０が表示指示を受付けると、監視範囲番号指定画面が表示される。受付部１１０は、ユーザから監視範囲番号の指定を受付ける（ステップＳ３０２）。
The
受付部１１０が監視範囲番号の指定を受付けると、表示制御部１１４は、異常度表示画面を表示させる（ステップＳ３０３）。
When the
異常度表示画面において、ユーザが「表示内容」ボタンを押下すると、表示制御部１１４は、上述したカスタムスコア設定追加画面でユーザが「登録済スコア読み込み」ボタンを押下した場合に表示されるダイアログと同様のダイアログを表示させる。
When the user presses the "display content" button on the abnormality degree display screen, the
ユーザは、任意のカスタムスコア設定を選択し、受付部１１０は、ユーザによる表示内容の選択を受付ける（ステップＳ３０４）。ユーザは、表示内容を選択することで、任意のカスタムスコア設定を反映させた過去の加工データを表示させることができる。
The user selects an arbitrary custom score setting, and the
表示制御部１１４は、選択された表示内容を反映させた加工データを表示させ、本処理を終了する（ステップＳ３０５）。
The
（診断システムの効果）
従来の診断システムでは、算出される異常度は複数のサブスコアの合成であり、異常度の算出に用いられるサブスコアの重みは、固定値であった。サブスコアの変動は特定の現象と結びつくが、異常度は複数のサブスコアの合成であるため、複数の現象を総合的に表したものとなる。したがって、異常度に注目しても特定の現象を把握することは困難な場合があった。
(Effect of diagnostic system)
In the conventional diagnostic system, the calculated degree of abnormality is a combination of a plurality of subscores, and the weight of the subscore used for calculating the degree of abnormality is a fixed value. Fluctuations in subscores are associated with specific phenomena, but since the degree of anomaly is a combination of multiple subscores, it is a comprehensive representation of multiple phenomena. Therefore, it may be difficult to grasp a specific phenomenon even if attention is paid to the degree of abnormality.
本実施形態の診断装置１００においては、受付部１１０がサブスコアの重みの候補となる数値を受付け、表示制御部１１４がサブスコアの重みの候補となる数値を反映させた過去の加工データを表示部１５に表示させる。このとき、異常度はサブスコアの内訳がわかるように表示される。
In the
これにより、ユーザは、サブスコアの変動から「ある特定の現象が起こっているようだ」といった気付きを得ることが可能になる。この気付きがあれば、サブスコアの重みをより適した状態に調整することもできるようになる。したがって、本実施形態の診断装置１００は、パラメータを調整することにより、特定の現象を把握しやすくすることができる。
This allows the user to be aware that "a certain phenomenon seems to be occurring" from the fluctuation of the subscore. With this awareness, it will be possible to adjust the weight of the subscore to a more suitable state. Therefore, the
また、確定部１１１は、ユーザにより入力されたサブスコアの重み候補の数値を、サブスコアの重みとして確定し、管理部１１２は、確定されたサブスコアの重みをカスタムスコア設定として、記憶部１３に保存する。表示制御部１１４は、管理部１１２により読出されたカスタムスコア設定を反映させて、蓄積部１０９により蓄積された過去の加工データを表示部１５に表示させる。
Further, the
これにより、新たにカスタムスコア設定を登録した場合であっても、すぐに、そのカスタムスコア設定を反映させて、過去の加工データを表示することができる。 As a result, even when a new custom score setting is registered, the custom score setting can be immediately reflected and the past processing data can be displayed.
（変形例）
上述の実施形態では、診断対象の装置を例えば加工機２００であるとしたが、組立機等
の他の工作機械、測定機、検査機、または洗浄機等の機械が対象装置であってもよい。
(Modification example)
In the above-described embodiment, the device to be diagnosed is, for example, a
上述の実施形態では、センサ２５は、例えば、マイクデバイス、振動センサ、加速度センサ、またはＡＥ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）センサ等で構成されると説明したが、これらと併用してカメラ（画像）センサを用いてもよい。これにより、加工の進捗の確認等が可能になる。 In the above-described embodiment, it has been described that the sensor 25 is composed of, for example, a microphone device, a vibration sensor, an acceleration sensor, an AE (Acoustic Emission) sensor, or the like, but a camera (image) sensor is used in combination with these. You may. This makes it possible to check the progress of processing.
上述の実施形態では、検知情報は、例えば、振動データまたは音響データ等であるとしたが、モータの電流値、負荷、トルク等、他のデータであっても検知情報として用いることができる。 In the above-described embodiment, the detection information is, for example, vibration data, acoustic data, or the like, but other data such as the current value, load, and torque of the motor can also be used as the detection information.
上述の実施形態では、診断装置１００の表示制御部１１４が表示部１５に各種データを表示させるものとしたが、データの出力手法はこれに限られない。診断装置１００に接続されるプリンタ等に、各種データがプリントアウトされるようにしてもよい。診断装置１００に接続されるスピーカ等により、アラート閾値超えにより警報が発報されるなど、各種データが音声データとして出力されるようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the
以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図するものではない。上記新規な実施形態はその他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施形態及びその変形は発明の範囲及び要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the above-described embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. The new embodiment can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. The above-described embodiment and its modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
１ 診断システム
１Ｂ バス
１０ ＣＰＵ
１０ａ ＲＯＭ
１０ｂ ＲＡＭ
１１ 通信Ｉ／Ｆ
１２ センサＩ／Ｆ
１３ 記憶部
１４ 入力装置
１５ 表示部
２Ｂ バス
２０ ＣＰＵ
２０ａ ＲＯＭ
２０ｂ ＲＡＭ
２１ 通信Ｉ／Ｆ
２３ 駆動制御回路
２４ 駆動部
２５ センサ
２５ａ センサアンプ
１００ 診断装置
１０１ 通信制御部
１０２ 検知情報取得部
１０３ 稼動情報取得部
１０４ 処理部
１０５ 特徴抽出部
１０６ モデル生成部
１０７ 異常度算出部
１０８ 異常判定部
１０９ 蓄積部
１１０ 受付部
１１１ 確定部
１１２ 管理部
１１３ 設定部
１１４ 表示制御部
２００ 加工機
２００ｈ ホルダ
２００ｔ 工具
２０１ 数値制御部
２０２ 通信制御部
２０３ 駆動制御部
1 Diagnostic
10a ROM
10b RAM
11 Communication I / F
12 Sensor I / F
13 Storage unit 14
20a ROM
20b RAM
21 Communication I / F
23 Drive control circuit 24 Drive unit 25
Claims (7)
前記取得部により前記検知情報が取得された場合に、前記対象装置の稼動情報と、前記検知部により取得された前記検知情報と、を対応付けた情報に基づいて、異常度を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記異常度を蓄積する蓄積部と、
前記異常度を算出するのに用いられるパラメータの重み候補の入力を受付ける受付部と、
前記受付部により受付けられた前記重み候補を反映させて、前記蓄積部により蓄積された前記異常度を変化させて出力させる出力制御部と、
を備える、診断装置。 An acquisition unit that acquires detection information indicating the physical quantity detected by the detection unit that detects the physical quantity that changes according to the operation of the target device, and an acquisition unit.
When the detection information is acquired by the acquisition unit, the calculation unit calculates the degree of abnormality based on the information in which the operation information of the target device and the detection information acquired by the detection unit are associated with each other. When,
A storage unit that accumulates the degree of abnormality calculated by the calculation unit, and a storage unit that accumulates the degree of abnormality.
A reception unit that accepts input of parameter weight candidates used to calculate the degree of abnormality, and
An output control unit that reflects the weight candidates received by the reception unit and changes and outputs the degree of abnormality accumulated by the storage unit.
A diagnostic device.
前記出力制御部は、前記確定部により確定された前記パラメータの重みを反映させて変化させた前記異常度を第２の画面として前記表示部に表示させる、
請求項２に記載の診断装置。 A confirmation unit for determining the weight candidate received by the reception unit is further provided.
The output control unit causes the display unit to display the degree of abnormality changed by reflecting the weight of the parameter determined by the determination unit as a second screen.
The diagnostic device according to claim 2.
請求項３または４に記載の診断装置。 The output control unit provides calculation information in which the parameter for calculating the degree of abnormality of the abnormality item and the weight of the parameter determined by the confirmation unit are associated with each of the plurality of abnormality items. With reference to, the parameter associated with the abnormal item specified by the user and the weight of the parameter are extracted, and the weight of the parameter is used as the weight candidate, and the parameter, the weight candidate, and the above are used. The degree of abnormality changed by reflecting the weight candidate is simultaneously displayed on the display unit as the first screen.
The diagnostic device according to claim 3 or 4.
対象装置の動作に応じて変化する物理量を検知する検知部により検知された物理量を示す検知情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより前記検知情報が取得された場合に、前記対象装置の稼動情報と、前記検知部により取得された前記検知情報と、を対応付けた情報に基づいて、異常度を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにより算出された前記異常度を蓄積する蓄積ステップと、
前記異常度を算出するのに用いられるパラメータの重み候補の入力を受付ける受付ステップと、
前記受付ステップにより受付けられた前記重み候補を反映させて、前記蓄積ステップにより蓄積された前記異常度を変化させて出力させる出力制御ステップと、
を含む、診断装置の制御方法。 It is a control method for diagnostic equipment.
An acquisition step of acquiring detection information indicating the physical quantity detected by the detection unit that detects the physical quantity that changes according to the operation of the target device, and
When the detection information is acquired by the acquisition step, a calculation step of calculating the degree of abnormality based on the information in which the operation information of the target device and the detection information acquired by the detection unit are associated with each other. When,
An accumulation step for accumulating the degree of abnormality calculated by the calculation step, and
A reception step that accepts input of parameter weight candidates used to calculate the degree of anomaly, and
An output control step that reflects the weight candidate received by the reception step and changes and outputs the abnormality degree accumulated by the accumulation step, and an output control step.
Diagnostic device control methods, including.
対象装置の動作に応じて変化する物理量を検知する検知部により検知された物理量を示す検知情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより前記検知情報が取得された場合に、前記対象装置の稼動情報と、前記検知部により取得された前記検知情報と、を対応付けた情報に基づいて、異常度を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにより算出された前記異常度を蓄積する蓄積ステップと、
前記異常度を算出するのに用いられるパラメータの重み候補の入力を受付ける受付ステップと、
前記受付ステップにより受付けられた前記重み候補を反映させて、前記蓄積ステップにより蓄積された前記異常度を変化させて出力させる出力制御ステップと、
を実行させるプログラム。 On the computer of the diagnostic device,
An acquisition step of acquiring detection information indicating the physical quantity detected by the detection unit that detects the physical quantity that changes according to the operation of the target device, and
When the detection information is acquired by the acquisition step, a calculation step of calculating the degree of abnormality based on the information in which the operation information of the target device and the detection information acquired by the detection unit are associated with each other. When,
An accumulation step for accumulating the degree of abnormality calculated by the calculation step, and
A reception step that accepts input of parameter weight candidates used to calculate the degree of anomaly, and
An output control step that reflects the weight candidate received by the reception step and changes and outputs the abnormality degree accumulated by the accumulation step, and an output control step.
A program that executes.
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