JP6813517B2 - 加工異常検出装置および加工異常検出方法 - Google Patents

加工異常検出装置および加工異常検出方法 Download PDF

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Description

本発明は、被加工物であるワークを加工する刃具の異常たとえば欠損、折れ又は寿命などを検出する加工異常検出装置および加工異常検出方法に関する。
特許文献1には、波形処理手段が各主軸モータの負荷電流の分散を算出して刃具の折損などに影響のない波形変化を取り除き、判断手段が主軸モータ毎に電流データを連結して刃具の状態を予兆判断する刃具診断装置が開示されている(要約「解決手段」の欄参照)。即ち、特許文献1は、判断手段がいずれかの刃具の折損の予兆が発生していると判断したら、対象となる工作機械の制御装置に停止信号を入力して加工を停止(「請求項4」参照)させれば、刃具の折損などの不具合の発生を未然に防ぐことができる(段落番号「0028」参照)。
特許文献2には、刃具を交換しても警報設定値を正しく自動算出することが可能な方法が開示されている(要約「課題」の欄参照)。即ち、特許文献2は、工作機械の刃具ごとの有効電力波形データの特徴に基づき、予めそれぞれの刃具用に警報設定値算出方法を用意し、工作機械と接続された診断装置が工作機械から電力値などの有効電力波形データを収集し、収集の際にどの刃具を使用しているかを表す刃具情報を有効電力波形データに付加しておき、その刃具情報に基づいて警報設定値算出方法を選択することで、刃具を交換しても警報設定値を正しく算出する(要約「解決手段」の欄参照)。
従って、特許文献2は、それぞれの刃具用に警報設定値算出方法を用意しておき工作機械からの刃具情報に基づき、警報設定値算出方法を選択することで、刃具を交換しても警報設定値を正しく自動算出することが可能になる(段落番号「0020」参照)。
特開2013−86196号公報 特開2006−82154号公報
ところで、特許文献1では、波形処理手段により各主軸モータの負荷電流の分散を算出して刃具の折損などに影響のない波形変化を取り除く作業が行われる(段落番号「0027」参照)構成となっているが、その具体的な算出方法も明示されていない。また同様に、特許文献1では、判断手段がいずれかの刃具折損の予兆発生をどのように判断するかも明示されていない。
一方、特許文献2では、「閾値と全領域の最小値の差(図6のD)、全領域の最大値と最小値の差(図6のC)に対する比の値を予め決めておき、取得したデータの平均波形の最大値と最小値をもとに閾値を決定する」(段落番号「0050」参照)ものです。即ち、この閾値は予め設定されているため、加工時温度などの環境変化に即応するものでなく、且つ刃具折損などの突発的な不具合の発生を未然に防ぐことが困難である。
そこで、本発明は、例えば加工時温度などの環境変化に即応して加工の突発的な不具合となる加工時異常の検出精度または刃具寿命の予測精度が向上し得る加工異常検出装置およびその加工異常検出方法を、提供することを目的とする。
本発明の加工異常検出装置は、加工機械に配置される刃具の異常を検出する加工異常検出装置であって、上記加工機械の駆動モータに供給される加工時の負荷を検出する負荷検出手段と、上記負荷検出手段が検出する上記加工時の負荷データを取込んで記録するデータ収集手段と、上記データ収集手段が収集する上記負荷データに基づき、直前の所定時間幅負荷における総和基礎Σ値およびその直後の所定時間幅負荷における総和新Σ値をそれぞれ演算する演算手段と、上記演算手段で順次演算される新たな基礎演算データとしての総和基礎Σ値を基準に上記総和新Σ値を比較値として上記演算手段で除算し、その除算値が所定範囲内か否かで上記刃具の状態が異常の範囲内か否かを判断する判断手段と、を備える。
ここで、「負荷を検出」の負荷とは、例えば電流または電力などを含む概念である。また、演算手段は、上記総和基礎Σ値および上記総和新Σ値をそれぞれ演算することにより、上記刃具の状態をも演算するものである。更に、上記総和基礎Σ値(分母)は、演算手段で順次演算される新たな基礎演算データ(「基礎対称比」と同義)として、刃具の状態が異常の範囲内か否かを判断手段が判断する。
また、本発明は上述した加工異常検出装置において、上記データ収集手段で収集された所定時間幅負荷における総和基礎Σ値を基準値として上記演算手段で演算すると共に、上記演算手段はその直前までの基準値に予め設定される割合の数値を乗算する規格値を演算し且つ上記規格値より上記基礎演算データである所望N個の平均値に基づきその直後の規格値を比較値として除算し、この除算した除算値が所定範囲内か否かで上記判断手段は上記刃具の異常を判断するようにしても良い。
更に、本発明は上述した加工異常検出装置において、上記データ収集手段で収集された所定時間幅負荷における総和基礎Σ値を基準値として上記演算手段で演算すると共に、上記演算手段はその直前までの基準値に予め設定される割合の数値を乗算する規格値を演算し且つ上記規格値より上記基礎演算データである所望N個の平均値に基づきその直後の規格値を比較値として除算し、この除算した除算値が所定範囲内か否かで上記判断手段は上記刃具の異常を判断するようにしても良い。
本発明の加工異常検出装置は、加工機械に配置される刃具の異常を検出する加工異常検出装置であって、上記加工機械の駆動モータに供給される加工時の負荷を検出する負荷検出手段と、上記負荷検出手段が検出する上記加工時の負荷データを取込んで記録するデータ収集手段と、上記データ収集手段で収集された所定時間幅負荷における総和基礎Σ値を基準値として演算すると共に上記基準値に予め設定される割合の数値を規格値として乗算し、且つ上記規格値より所望N個の初期平均値Na及びその後における次回所望N個の次回平均値Nxnをそれぞれ演算する演算手段と、上記演算手段は上記初期平均値Naを基準に上記次回平均値Nxnを比較値として除算し、その除算値に基づき上記刃具の寿命予兆を設定する設定値について上記設定値以上か否かを判断する判断手段と、上記判断手段が上記設定値以上と判断する場合、上記寿命予兆であるとの予兆処理を行う処理手段と、を備える。
また、本発明は上述した加工異常検出装置において、上記判断手段は上記除算値が指定回数に亘って上記寿命予兆であると判断する場合に、上記処理手段が予兆警告処理を行う。更に、本発明は上述した各加工異常検出装置において、上記総和基礎Σ値または上記初期平均値Naは、上記刃具の交換時から上記演算手段がそれぞれ演算を開始する。更に本発明は、上述した各加工異常検出装置を、加工設備としてシステム一体的に組込む組込モードとするようにしても良い。
本発明の加工異常検出制御方法は、加工機械に配置される刃具の異常を検出する加工異常検出装置において、負荷検出手段が上記加工機械の駆動モータに供給される加工時の負荷を検出し、且つ上記負荷検出手段が検出する上記加工時の負荷データをデータ収集手段が取込んで記録すると共に、上記データ収集手段が収集する上記負荷データに基づき演算手段が直前の所定時間幅負荷における総和基礎Σ値およびその直後の所定時間幅負荷における総和新Σ値をそれぞれ演算し、且つ上記演算手段で順次演算される新たな基礎演算データとしての総和基礎Σ値を基準に上記総和新Σ値を比較値として上記演算手段で除算し、その除算値が所定範囲内か否かで上記刃具の状態が異常の範囲内か否かを判断手段が判断する。
また、本発明の加工異常検出制御方法は、加工機械に配置される刃具の異常を検出する加工異常検出装置において、負荷検出手段が上記加工機械の駆動モータに供給される加工時の負荷を検出し、且つ上記負荷検出手段が検出する上記加工時の負荷データをデータ収集手段が取込んで記録し、上記データ収集手段で収集された所定時間幅負荷における総和基礎Σ値を基準値として演算手段が演算すると共に上記基準値に予め設定される割合の数値を規格値として乗算し、且つ上記規格値より所望N個の初期平均値Na及びその後における次回所望N個の次回平均値Nxnをそれぞれ演算し、上記演算手段は上記初期平均値Naを基準に上記次回平均値Nxnを比較値として除算し、その除算値に基づき上記刃具の寿命予兆を設定する設定値について上記設定値以上か否かを判断手段が判断すると共に、上記判断手段が上記設定値以上と判断する場合に上記寿命予兆であるとの予兆処理を処理手段が行う。
本発明では、総和基礎Σ値(分母)または所望N個の初期平均値Na(分母)を基準に比較値(分子)で演算するので、この演算される除算値に基づく加工時異常の検出精度が向上し得る。また、本発明によれば、初期平均値Na(分母)を基準に次回平均値Nxnを比較値(分子)として演算するので、この演算される除算値に基づく刃具寿命の予測精度が向上し得る。即ち、本発明では、順次演算される新たな基礎演算データ(分母)で刃具の状態が異常の範囲内か否かなどを判断するので、環境変化すなわち所謂加工変動基準に即応して加工(「刃具」自体の概念をも含む)の突発的な不具合たとえば刃具の欠損などの検出精度が向上し得る。
本実施例における加工異常検出装置の平面図である。 図1に示す加工異常検出装置に関する回路の構成図である。 図2に示す回路のタイミングチャート図である。 図1に示す加工異常検出装置の検出処理に関するフローチャート図である。 図4中のモード1に関するサブルーチン図である。 図4に示すΣ値に関する説明図である。 図4に示すモード1の判定を説明するための判定イメージ図である。 図4におけるモード2に関するサブルーチン図である。 図4に示すモード2の判定を説明するための判定イメージ図である。 図4におけるモード3に関するサブルーチン図である。 図10のモード3における刃具10個毎の平均グラフ図である。 図10のモード3における刃具寿命曲線を示す測定グラフ図である。 図10のモード3におけるバラツキとCV値との比較グラフ図である。
以下、本発明を実施するための形態について、具体化した一実施例を説明する。
以下、図1または図2に基づいて、本発明の一実施形態である加工異常検出装置16を含む加工設備システムS(図2参照)について説明する。図2に示すように、加工異常検出装置(以下、単に「検出装置」ともいう)16は、切削などの加工機械10に配置される刃具Wの異常を検出する装置である。また、加工設備システムSは、加工機械10を含む加工設備Hと、この加工設備Hに後付け配置される検出装置16と、この検出装置16に接続される種々の接続端末とで構成される。
なお、刃具Wは、図示しないが複数本たとえば面取用刃具およびエンドミルなどが切替可能に配置されており、ワーク(「被加工物」と同義)の加工に際して任意に選択可能となっている。また、検出装置16は、加工設備Hの施工時に予め一体的に組込むように製造しても良い。
(加工異常検出装置16の概略構成)
図1に示すように、検出装置16は、その装置本体18に電源線などのコネクタ(図示省略)が着脱可能に接続される構成となっている。即ち、装置本体18は、その表示面18Aに直流24ボルト供給用の電源コネクタ20と、図示しない外部機器との接続コネクタ22と、データ保存のためのUSBコネクタ24と、LANケーブル(図示省略)を接続するLANコネクタ26と、デジタルなどのデータ入出力用のI/Oコネクタ28と、I/O増設時の接続コネクタ30と、を備える。
また、装置本体18は、表示面18Aに例えば電源・コネクタ接続・異常警告出力・予兆警告出力など複数のランプが配列される点灯器32と、図2に示すUSBメモリ62の着脱時に用いるスイッチ34と、を備える。更に、装置本体18には、表示面18Aの長手方向の両端に、一対の図示しない取付金具がそれぞれ配置されている。なお、装置本体18は、略片手サイズの箱形状となっており、持運びが容易となっている。
(加工異常検出装置16の制御系に関する構成)
図2に示すように、検出装置16は、判断手段および演算手段ならびに処理手段などであるCPU(中央処理装置)40と、このCPU40などを起動させる電力を供給する電源回路38と、を備える。また、検出装置16には、LEDなどを点灯させるための点灯回路36及び上述した点灯器32とを備える。そして、点灯器32は、CPU40に基づき、点灯または消灯する。なお、加工設備H内の電源11と接続された電源回路38における配線は、CPU40に接続されている部位以外の図示を省略する。これは、CPU40以外の各電子部品に複数の配線を接続する場合の錯綜を防止するためである。
(CPU40に関する構成)
図2に示すCPU40は、その制御手段の一部を構成する制御部42と、演算手段の一部を構成する演算部44と、データ収集手段および記憶手段であるメモリ46と、アナログをデジタルへと変換するA/D48(負荷検出手段の一部を構成)と、例えばゲートウェイなどの通信ネットワークを介して通信する通信部50を内蔵している。通信手段である通信部50は、例えばLAN等で構成されている。なお、ここで「負荷」とは、電流の他に例えば電力などを含む概念である。
ここで、メモリ46には、後述するモード3の設定値などが予め記憶されている。また、メモリ46内のテーブル46Aには、後述するモード1乃至モード3の演算式(アルゴリズム)などが記憶されている。更に、メモリ46には、検出装置16に各種の処理たとえば加工異常検出処理を制御するプログラムが記憶されている。そして、CPU40は、検出装置16の全体的な動作を司り、例えば駆動/停止信号S1がCPU40へ入力される場合にはその信号S1に基づき加工異常検出処理を行う。また、検出装置16には、タイマ54及び検出装置16内の温度を計測するための温度センサ52がCPU40に接続されている。
(インタフェイスに関連する構成)
図2に示すように、検出装置16は、インタフェイスI/Fとしての運転信号(図3中ではシグナルの「S」として表す)入力部70と、負荷検出手段の一部である電圧入力部72と、異常信号出力部74と、を備える。そして、この出力部74などは、加工設備Hの図示しない端子に接続される。そして、加工設備Hは、加工異常検出装置16などを一体的に組込む組込モードとすることも可能となっており、且つ各種機器に適応し得る構成となっている。
また、加工設備Hは、図示しない各種スイッチと、ランプ等の表示器と、ブザー等の警報器などを備える。加工設備H中の加工機械10には、駆動モータMを駆動させる駆動回路などで構成される駆動部12及びこの駆動部12などを制御する制御部14が配置されている。そして、この制御部14は、検出装置16の運転信号入力部70と接続されており、駆動モータMの駆動/停止信号S1と刃具交換信号S2と刃具チェンジ信号S3などが運転信号入力部70へ出力されるされるように構成している。そのため、信号S1乃至S3は検出装置16の運転信号入力部70へ入力される。
更に、駆動部14はその駆動用電流ラインML上に電流センサ(以下、単に「センサ」ともいう)13が接続され、ラインMLはセンサ13を経て電圧入力部72及び駆動モータMにそれぞれ接続される。そのため、駆動モータMに加工時の電流が供給される。即ち、ラインMLのセンサ13及び電圧入力部72は、CPU40のA/D48と共に負荷検出手段を構成する。そして、センサ13に電流が供給されると、センサ13は例えば5A=0.5Vなど変換した後に、アナログ値として電圧入力部72へと出力する。その後、そのアナログ値は、CPU40内のA/D48でデジタル値へと変換される。
ここで、上述した駆動/停止信号S1は加工機械10の駆動モータM(例えば図示しないワークを挟持するチャックCなど)が駆動または停止すると、自動的に出力する信号である。また、刃具交換信号S2は加工機械10に配置される刃具Wが新たな刃具へ交換される時に制御部14から出力される信号で、刃具チェンジ信号S3は上述したように複数種の刃具たとえばタップ刃・エンドミールなどを切替え可能な構成である場合これらの切替わる際の信号である。
また図2に示すように、外部のゲートウェイ又はサーバー60はCPU40内の通信部50に接続され、検出装置16から外部通信端末へとデータ等が通信される。更に、検出装置16は、外部のUSBメモリ62またはトランシーバ64などと通信するための通信回路56及び図1に示すUSBコネクタ24などで構成される接続部または図示しない送受信部などで構成される通信器58を備える。
(本実施例の作用)
図3に示すタイミングチャート及び図4などに示すフローチャートを主に用いて、図2に示す加工異常検出装置16の動作およびCPU40の加工異常検出処理(以下、単に「検出処理」ともいう)について説明する。CPU40の検出処理は、加工機械10から駆動/停止信号S1が入力されると、メモリ46に記憶されるプログラムが実行される。実行される処理ルーチンは図4などのフローチャートで表され、これらのプログラムは予めメモリ46(図2参照)のプログラム領域に記憶されている。
先ず図2に示す駆動モータMの制御部14から駆動/停止信号S1が供給されると、図3に示す検出処理が開始してオンH状態になる(立上がる)と共に電圧値などのデータ収集すなわち測定を開始する(立上がる)。そののち再び駆動/停止信号S1が再入力されると、オフL状態になり停止する(立下がる)と共にデータ収集(測定)も停止する(立下がる)。
この停止処理後すなわち立下がりと同期して、CPU40は加工異常か否かの判定処理を行う。ここで、検出処理として駆動/停止信号S1を用いたのは、切削加工の開始と測定開始のタイミング精度を向上させるためである。なお、本実施例において、読取スピードの設定を10mSと100mSと1000mSなどに選択可能としても良い。
そして、CPU40が正常の範囲内であると判定する場合、異常出力信号を出力することなく、何らの信号も出ないL状態を維持する。一方、CPU40が異常であると判定する場合、図3に示すよう判定処理と同期して異常出力信号Hが所定時間に亘って出力される。また、異常出力信号Hが停止するオフL状態と同時に、CPU40はリセット解除信号を所定時間たとえば500mS以上に亘って出力させる。この所定時間500mSは、解除の確実性を考慮したもので、図2に示すタイマ50をカウントして処理する。なお、500mSは、任意に例えば200mSなど変更し得る。
図3の処理をフローチャートで詳述すると、図4に示すステップ100では、上述した駆動/停止信号S1(図2及び図3参照)が加工機械10から運転信号入力部70へ入力されたか否かを判断する。ステップ100が肯定の場合すなわち駆動/停止信号S1が入力されハイH状態となる場合には、ステップ102でデータ収集(測定)を開始する(図3参照)。なお、ステップ100が否定の場合は、駆動/停止信号S1が入力されるのを待つ。
CPU40は、図4に示すステップ104において、駆動/停止信号が再入力されたか否かを判断する。ステップ104が肯定の場合すなわち再入力された場合は、ステップ106でデータ収集(測定)を停止する(図3参照)。ここで、データ収集は、そのデータ例えば後述する加工時総和電流値Σなどをメモリ46へ記録することも含まれる。なお、ステップ104が否定の場合は、駆動/停止信号が再入力されるのを待つ。
(モード1に関する処理)
その後ステップ108において、CPU40はモード1か否かを判断する。ここで、本実施例におけるモードは後述するようにモード1乃至モード3が選択可能となっており、その中でモード1及びモード2は刃具異常たとえば図2に示す刃具Wが欠損などで加工される被加工物(ワーク)の加工不具合の発生に迅速かつ確実に即応するための手法である。即ち、上述した加工不具合の発生は工場設備の環境たとえば温度・湿度・材料のバラツキなどで変化するため、判定の判断基準(以下、単に「加工変動基準」ともいう)も常時変動する。
そして、その変動に即応するモード1及びモード2は、図2に示すCPU40の演算部44で刃具Wを例えば新品などに交換し、最初の加工1回目から順次演算される新たな基礎演算データを基礎対称比(分母)として刃具Wの状態が異常の範囲内か否かを判断する手法である。
この中でもモード1は、メモリ46で収集(「記録」と同義)された直前の所定時間幅負荷(電流)における基礎対称比としての総和基礎Σ値すなわち基準値を演算部44で演算する手法であり、後述するモード2のいわゆる移動平均と比較して厳しく判定する。具体的にモード1は、上記総和基礎Σ値(分母)を基準に、その直後の所定時間幅電流における総和新Σ値(分子)を比較値として演算部44で除算して、その除算値が所定範囲内か否かで図2に示すCPU40は刃具Wの異常を判断する。なお、モード2の詳述及びモード3については、後述する。
CPU40は、ステップ108が肯定の場合、ステップ110でモード1(図5に示す「サブルーチン」参照)へ移行させる。引続き、このモード1について詳述する。図5に示すように、ステップ140では、刃具W(図2参照)の交換信号S2が入力されたか否かを判断する。ステップ140が肯定の場合すなわち刃具交換信号S2が入力されたのであれば、ステップ142で刃具交換信号S2からの1回目のデータP1(図7参照)の電流測定値Σ(「基準値」と同義)などを演算部44(図2参照)で順次演算する。
ここで、電流測定値Σとは、刃具Wで加工される被加工物の加工時に生じる電流値の合計Σ(「加工時総和電流値Σ」と同義)である。即ち、図6に示す電流測定値Σの例では、上述した読取スピートを100mS間隔で測定した値の総和(「合計」と同義)であり、図6中の線A及び線Bの面積(図6では斜線で示す)差で良否の判定を行う。例えば、CPU40は、面積差が正常時の約10%以下に低下する場合に加工異常と判断する。
具体的に線A(図6では破線で示す)は刃具折損発生前である正常時の例であり、そのΣ値は82873である。線B(図6では実線で示す)は刃具折損発生後である欠損時の例であり、そのΣ値は73791である。そして、発生前後のバラツキ比率は、−10.95%である。なお、測定間隔(「読取スピート」と同義)は、上述したよう例えば10mSなどに変更可能である。なお、上述した面積差のパーセント値は、任意に変更し得る。
次に、ステップ144では、刃具Wの交換直前のΣ値(図7のPend)をメモリ46から読出しその基礎対称比であるPendを基準(分母)に、その直後のΣ値P1を比較値(分母)として除算する。即ち、モード1は各々判断する一つ前の電流測定値Σ(「総和基礎値Σ」と同義)のデータを基準に判定する方法であり、式としては例えば(P1/Pend)である。なお、モード1では、生データであるΣ値をそのまま利用するのは、数値対称が直前または直後のΣ値だけで判断する手法だからである。
CPU40は、ステップ146において、上記除算値を図2に示すメモリ46に順次記録させる。そして、このステップ146以降の処理は、再びステップ142に戻り、メモリ46に記憶されるテーブル46A中の例えば図7に示す(P2/P1)・(P3/P2)・(P4/P3)・(P5/P4)など分母がPendとなるまで除算値を記録する。
引続き図4に示すフローチャートに戻り、ステップ116で加工異常か否かを判断する。ステップ116が否定の場合すなわち正常である場合は、ステップ118で図2に示すサーバ60などへ電流測定値Σまたは除算値などのデータを出力など処理する。即ち、本実施例によれば、例えば工場などの加工施設Hにユーザが不在でも、稼動状況を把握し得る。
一方、ステップ116が肯定の場合すなわち加工異常である場合は、ステップ120において異常警告たとえば図2に示す異常信号出力部74などで加工異常である旨のデータ出力または点灯器32などを点灯させる。その後は、ステップ118でトランシーバ64またはSBメモリ62などへ上述したようなデータを出力など処理する。本実施例によれば、ユーザは上述した稼動状況(データ)をいつでも参照し得るので、検出装置16を常時稼動していれば稼働率測定装置などとしても兼用し得る。
即ち、本実施例において、順次演算される新たな基礎演算データ(総和基礎Σ値)を基礎対称比として刃具の状態が異常の範囲内か否かを判断するので、環境変化すなわち所謂加工変動基準に即応して加工(「刃具」自体の概念をも含む)の突発的な不具合たとえば刃具の欠損などの検出精度が向上する。従って、本実施例では、基礎対称比である総和基礎Σ値(分母)を基準に比較値としての総和新Σ値(分子)で除算するので、この除算値に基づく加工時異常の検出精度が後述するモード2に比べて厳格な判断となる。
(モード2に関する処理)
ステップ108が否定の場合すなわちモード1でない場合には、ステップ112でモード2か否かを判断する。ここで、モード2は、上述した加工変動基準に即応し、刃具Wを例えば新品など交換した後に最初の加工1回目からN回目分の平均値(「規格値」と同義)を用いて判断する手法である。そのため、モード2(いわゆる移動平均法)及びモード1では、基準値(規格値も同様)がリアルタイムに変動して計測するので、加工異常時の判断に適している。
具体的にモード2は、図2に示すメモリ46で収集された所定時間幅の電流値における総和基礎Σ値(基準値)に、CPU40の演算部44が基準値に例えば3−5%の値を乗算して、この乗算値を規格値とする。ここで、規格値として基準値に3−5%を乗算するのは、モード2が基礎対称比(分母)として平均値を用いるため、加工機械10における真の切削などの加工能力をある程度算出して考慮するためである。
なお、3−5%の値は、実験データなどの経験則に基づくもので、その数値は例えば3%以下あるいは5%以上の任意の幅をもって変更でき且つ0.1%きざみにも変更し得る。また、演算部44は、その直前までの規格値より所定N個の平均値に基づき、その直後の規格値で除算する。CPU40の制御部42は、この除算した除算値が所定範囲内か否かで刃具Wの異常を判断する。
そして、CPU40は、ステップ112が肯定の場合、ステップ114でモード2(図8に示す「サブルーチン」参照)へ移行させる。引続き、このモード2について詳述する。図8に示すように、ステップ150では、刃具W(図2参照)の交換信号S2が入力されたか否かを判断する。ステップ150が肯定の場合すなわち刃具交換信号S2が入力されたのであれば、CPU40はステップ152で基準値を演算部44で順次演算する。
ここで基準値は、モード1で説明した電流測定値から総和基礎Σ値を演算して算出する。そして、図2に示す演算部44はステップ154で算出された基準値より上述した規格値を順次演算し、ステップ156でN個たとえば5個の規格値を平均値として演算する。なお、N個は6個・8個など任意に設定変更し得る。
ステップ156で演算部44は上記平均値(分母)を基準にその直後の規格値を比較値(分子)として除算する。本実施例において、規格値N個の平均がリアルタイムに変動する平均値データ(「移動平均値データ」と同義)を基に演算を繰返すので、除算値も刻々と変動する。
具体的には、メモリ46に記憶されるテーブル46A中の式(P2/P1)・(P3/{(P1+P2)/2})・(P4/{(P1+P2+P3)/3})・(P5/{(P1+P2+P3+P4)/4})まで5回の平均値(図9参照)を演算部44が演算する。ここで、分母を{(P1+P2)/2}・{(P1+P2+P3)/3}などとするのは、判定もれを防止するためである。
また、図9に示す「P6」以降の演算は、(P6/{(P1+P2+P3+P4+P5)/5})・(P7/{(P2+P3+P4+P5+P6)/5})・(P8/{(P3+P4+P5+P6+P7)/5})・・・と順次繰返す。そして、CPU40はステップ158で上記除算値をメモリ46に記録し、再びステップ152に戻り順次繰返す。その後は、図4に示すフローチャートに戻り、ステップ116以降の処理を行う。なお、異常か否かの判断は、モード1と同様に例えば10%などのバラツキ比率で行う。
即ち、本実施例において、順次演算される新たな基礎演算データ(所望N個の初期平均値Na)を基礎対称比として刃具の状態が異常の範囲内か否かを判断するので、いわゆる加工変動基準に即応して加工の突発的な不具合たとえば刃具の欠損などの検出精度が向上する。従って、本実施例では、基礎対称比である所望N個の初期平均値Na(分母)を基準にその直後の規格値(分子)で除算するので、この除算値に基づく加工時異常の検出精度が前述するモード1に比べて実地に即するような判断となる。
(モード3に関する処理)
更に、ステップ112が否定の場合すなわちモード2でない場合にはステップ130でモード3の処理を行う。ここで、モード3は、モード1及びモード2と異なり、蓄積データを用いて図2に示す刃具Wの寿命予兆を判断する手法である。この刃具寿命は、刃具Wの素性(「特性」と同義)で長期使用による経時劣化の傾向が検出し難いので、上述した蓄積データを用いる。
即ち、モード3はいわゆる相対平均による判別分析法(「CV法」ともいう)を応用した手法であり、初期平均値Na(分母)は刃具交換から初期のN個分たとえば10個分を平均した値とし、その後の次回平均値Nxn(分子)はその後の加工時におけるN個分たとえば11個乃至20個分を平均した値として演算する。具体的にモード3では、図10のサブルーチンに示すステップ160で刃具Wの交換信号S2が入力されたか否かを判断する。
ステップ160が肯定の場合すなわち刃具交換信号S2が入力されたのであれば、CPU40はステップ162で基準値を演算部44で順次演算する。この基準値は、モード1で説明したように、電流測定値から総和基礎Σ値を演算して算出する。そして、演算部44はステップ164で算出された基準値よりモード2で説明した規格値を順次演算し、ステップ166で刃具交換信号S2の入力後における最初(「1回目」と同義)の規格値よりN個たとえば10個の初期平均値Naを演算する。
CPU40はステップ168で初期平均値Naをメモリ46に記録し、ステップ170では演算部44で規格値より次回N個たとえば刃具交換から11回目乃至20回目の10個分における次回平均値(「移動平均値」と同義)Nxnを演算する。そして、CPU40において、演算部44はステップ172で初期平均値Na(分母)を基準に次回平均値Nxnを比較値(分子)として除算し、ステップ174でこの除算値をメモリ46に記録させる。
具体的に初期平均値Naは、式{(P1+P2+P3・・・P8+P9+P10)/10})まで1回乃至10回分の平均値を演算部44が演算する。また、次回平均値Nxnは、式{(P11+P12+P13・・・P18+P19+P20)/10})まで10回分の平均値(「比較値」と同義)Nx2を演算部44が演算する。この比較値は、例えば式{(P21・・・P30)/10})Nx3または式{(P31・・・P40)/10})Nx4 ・・式{(P251・・・P260)/10})Nx26・・・と順次繰返す。
即ち、上述したステップ174以降の処理は、再びステップ170に戻り、上述した演算などを順次繰返す。具体的に演算部44は、メモリ46に記憶されるテーブル46A中の式(Nxn/Na)に基づき、(Nx2/Na)・・・と順次繰返して演算する。引続き図4に示すフローチャートに戻り、CPU40はステップ132でメモリ46に記録された除算値(図10に示す「ステップ174」参照)が、刃具Wの寿命予兆を予め任意に設定している設定値以上か否かを判断する。
この設定値は初期平均値Naの3%として、CPU40は(除算値(%)≦設定値または除算値(%)≧設定値)で判断する。この除算値(%)≦設定値の場合は設定値以下と判断し、除算値(%)≧設定値の場合は設定値以上を越えると判断する。即ち、図11乃至図13に示すように、モード3は除算値として表れる測定値の急激な変化が始まるポイントを、寿命予兆警告点とする手法である。ここで、図11乃至図13の各図は、複数の実験データのうちの一例であり、刃具Wの上述した種類別の例および同一種類の刃具Wであってもそれぞれの特性曲線はそれぞれ変動している。
ステップ132が肯定の場合すなわち刃具Wが寿命予兆点(上述した「寿命予兆警告点」と同義)である設定値以上の場合は、ステップ134で指定回数たとえば2回目か否かを判断する。ステップ134が肯定の場合すなわち指定回数に亘って寿命予兆であると判断である場合、CPU40はステップ136で予兆警告出力たとえば異常信号出力部74を介して刃具Wが上記警告点を越えた旨の警告信号などを出力させる。即ち、本実施例によれば、初期平均値Na(分母)を基準に次回平均値Nxnを比較値(分子)として演算するので、この演算される除算値に基づく刃具寿命の予測精度が向上し得る。
ステップ136が終了した後、CPU40はステップ118で図2に示すサーバ60などへ例えば除算値などのデータを出力など処理させる。一方、ステップ134又はステップ132が否定の場合すなわち指定回数でない又は除算値が設定値以下の場合は、ステップ132に戻り除算値が設定値以上か否かの判断を再び繰返す。なお、本実施例において、上述した設定値は任意に変更でき、例えば5%などに変更設定し得る。
また、本実施例によれば、ステップ134の指定回数処理は予兆警告の確実性を担保するもので、その回数は例えば3回など任意に設定変更し得る。更に、上述したプログラムの処理の流れ(図4など参照)は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能である。例えば、本発明は、モード1乃至モード3を任意に選択し得、それぞれ単独あるいは複数のモードをそれぞれ任意に組合せることができる。
10…加工機械、13…電流センサ(負荷検出手段またはデータ収集手段)、16…加工異常検出装置、40…CPU、42…制御部(判断手段または処理手段)、44…演算部(演算手段)、46…メモリ(記憶手段またはデータ収集手段)、48…A/D(負荷検出手段またはデータ収集手段)、50…通信部(通信手段)、56…通信回路(通信手段)、58…通信器(通信手段)、72…電圧入力部(負荷検出手段またはデータ収集手段)、W…刃具、M…駆動モータ、S…加工設備システム、H…加工設備

Claims (8)

  1. 加工機械に配置される刃具の異常を検出する加工異常検出装置であって、
    上記加工機械の駆動モータに供給される加工時の負荷を検出する負荷検出手段と、
    上記負荷検出手段が検出する上記加工時の負荷データを取込んで記録するデータ収集手段と、
    上記データ収集手段が収集する上記負荷データに基づき、直前の所定時間幅負荷における総和基礎Σ値およびその直後の所定時間幅負荷における総和新Σ値をそれぞれ演算する演算手段と、
    上記演算手段で順次演算される新たな基礎演算データとしての総和基礎Σ値を基準に上記総和新Σ値を比較値として上記演算手段で除算し、その除算値が所定範囲内か否かで上記刃具の状態が異常の範囲内か否かを判断する判断手段と、
    を備える加工異常検出装置。
  2. 請求項1に記載の加工異常検出装置において、
    上記データ収集手段で収集された所定時間幅負荷における総和基礎Σ値を基準値として上記演算手段で演算すると共に、上記演算手段はその直前までの基準値に予め設定される割合の数値を乗算する規格値を演算し且つ上記規格値より上記基礎演算データである所望N個の平均値に基づきその直後の規格値を比較値として除算し、この除算した除算値が所定範囲内か否かで上記判断手段は上記刃具の異常を判断する加工異常検出装置。
  3. 加工機械に配置される刃具の異常を検出する加工異常検出装置であって、
    上記加工機械の駆動モータに供給される加工時の負荷を検出する負荷検出手段と、
    上記負荷検出手段が検出する上記加工時の負荷データを取込んで記録するデータ収集手段と、
    上記データ収集手段で収集された所定時間幅負荷における総和基礎Σ値を基準値として演算すると共に上記基準値に予め設定される割合の数値を規格値として乗算し、且つ上記規格値より所望N個の初期平均値Na及びその後における次回所望N個の次回平均値Nxnをそれぞれ演算する演算手段と、
    上記演算手段は上記初期平均値Naを基準に上記次回平均値Nxnを比較値として除算し、その除算値に基づき上記刃具の寿命予兆を設定する設定値について上記設定値以上か否かを判断する判断手段と、
    上記判断手段が上記設定値以上と判断する場合、上記寿命予兆であるとの予兆処理を行う処理手段と、
    を備える加工異常検出装置。
  4. 請求項3に記載の加工異常検出装置において、
    上記判断手段は上記除算値が指定回数に亘って上記寿命予兆であると判断する場合に、上記処理手段が予兆警告処理を行う加工異常検出装置。
  5. 請求項2または請求項3に記載の加工異常検出装置において、
    上記総和基礎Σ値または上記初期平均値Naは、上記刃具の交換時から上記演算手段がそれぞれ演算を開始する加工異常検出装置。
  6. 請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の加工異常検出装置を、加工設備システムとして一体的に組込む組込モードとする加工異常検出装置。
  7. 加工機械に配置される刃具の異常を検出する加工異常検出装置において、
    負荷検出手段が上記加工機械の駆動モータに供給される加工時の負荷を検出し、且つ上記負荷検出手段が検出する上記加工時の負荷データをデータ収集手段が取込んで記録すると共に、
    上記データ収集手段が収集する上記負荷データに基づき演算手段が直前の所定時間幅負荷における総和基礎Σ値およびその直後の所定時間幅負荷における総和新Σ値をそれぞれ演算し、且つ上記演算手段で順次演算される新たな基礎演算データとしての総和基礎Σ値を基準に上記総和新Σ値を比較値として上記演算手段で除算し、その除算値が所定範囲内か否かで上記刃具の状態が異常の範囲内か否かを判断手段が判断する加工異常検出制御方法。
  8. 加工機械に配置される刃具の異常を検出する加工異常検出装置において、
    負荷検出手段が上記加工機械の駆動モータに供給される加工時の負荷を検出し、且つ上記負荷検出手段が検出する上記加工時の負荷データをデータ収集手段が取込んで記録し、
    上記データ収集手段で収集された所定時間幅負荷における総和基礎Σ値を基準値として演算手段が演算すると共に上記基準値に予め設定される割合の数値を規格値として乗算し、且つ上記規格値より所望N個の初期平均値Na及びその後における次回所望N個の次回平均値Nxnをそれぞれ演算し、
    上記演算手段は上記初期平均値Naを基準に上記次回平均値Nxnを比較値として除算し、その除算値に基づき上記刃具の寿命予兆を設定する設定値について上記設定値以上か否かを判断手段が判断すると共に、上記判断手段が上記設定値以上と判断する場合に上記寿命予兆であるとの予兆処理を処理手段が行う加工異常検出制御方法。
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