(57)【要約】【課題】必要最小限の測定データを収集して簡易に工具種毎の加工工具の異常を検知できる加工工具の異常検知装置を提供する。【解決手段】加工工具の異常検知装置１は、工作機械Ｍにおける加工で用いる加工工具Ｔの異常を検知する異常検知装置１であって、工作機械Ｍにおける加工に関与する複数の作動部Ｒｔ，Ｒｘ，Ｒｙ，Ｒｚ，Ｒｗの各特徴量と、複数の工具種毎の工具状態との相関性を予め記憶する記憶部２と、相関性に基づいて、加工工具Ｔの異常を判定する工具状態判定部８と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
工作機械における加工で用いる加工工具の異常を検知する異常検知装置であって、
前記工作機械における前記加工に関与する複数の作動部の各特徴量と、複数の工具種毎の工具状態との相関性を予め記憶する記憶部と、
前記相関性に基づいて、前記加工工具の工具状態を判定する工具状態判定部と、
を備える、加工工具の異常検知装置。
【請求項２】
前記工具状態は、前記加工工具の刃先の摩耗である、請求項１に記載の加工工具の異常検知装置。
【請求項３】
前記工具状態は、前記加工工具の刃先のチッピングである、請求項１又は２に記載の加工工具の異常検知装置。
【請求項４】
前記加工工具の異常検知装置は、前記加工工具の工具状態を判断するために有効な前記特徴量に基づいて、前記作動部の特徴量を測定する複数のセンサの中から所定の前記センサを選択するセンサ選択部、をさらに備え、
前記工具状態判定部は、前記選択したセンサで測定した前記特徴量の測定データに基づいて、前記加工工具の工具状態を判定する、請求項１−３の何れか一項に記載の加工工具の異常検知装置。
【請求項５】
前記工具状態判定部は、前記特徴量の測定データに基づいて、前記複数の工具種毎に判定モデルを生成し、前記判定モデルに基づいて、前記加工工具の工具状態を判定する、請求項４に記載の加工工具の異常検知装置。
【請求項６】
前記工具状態判定部は、前記判定モデルに基づいて、前記加工工具が正常であることを指標する正常領域を定義し、前記特徴量の測定データが前記正常領域の領域外のとき、前記加工工具が異常と判定する、請求項５に記載の加工工具の異常検知装置。
【請求項７】
前記工具状態判定部は、前記判定モデルに基づいて、前記加工工具が正常であることを指標する正常領域を定義し、前記正常領域内における前記特徴量の測定データの位置に基づいて、前記加工工具の刃先の摩耗のレベルを判定する、請求項５又は６に記載の加工工具の異常検知装置。
【請求項８】
前記判定モデルは、前記工作機械に記憶される、請求項５−７の何れか一項に記載の加工工具の異常検知装置。
【請求項９】
前記加工工具の異常検知装置は、前記特徴量の測定データを収集する度に解析して前記記憶部に記憶し蓄積する測定データ解析部、をさらに備え、
前記工具状態判定部は、蓄積した前記特徴量の解析データを機械学習することにより前記判定モデルを生成する、請求項５−８の何れか一項に記載の加工工具の異常検知装置。
【請求項１０】
前記工具状態判定部は、前記工作機械での加工中に得られる加工に関するデータを再学習することにより前記判定モデルを生成する、請求項９に記載の加工工具の異常検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加工工具の異常検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、加工工具は、ワークの加工数と加工時間に基づいて一律に評価して異常の有無が検知されている。しかし、工具種毎に異常を検知できる装置が望まれている。特許文献１には、工作機械から加工工具に関する複数の測定データを収集し、収集した測定データに基づいて加工工具の異常を検知する装置が記載されている。特許文献２には、工作機械における加工工具の位置を測定し、測定した位置に基づいて加工工具の異常を検知する装置が記載されている。特許文献３には、工作機械における加工工具の距離を測定し、測定した距離に基づいて加工工具の異常を検知する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６４２６６６７号公報
【特許文献２】特開昭５５−４８５５７号公報
【特許文献３】特開昭５８−５６７５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の装置では、収集する測定データの項目数が多い場合、測定データを記憶するためのメモリ容量が増大し、また測定データの解析時間や処理時間が増大する。さらに、測定データのサンプル周期が長くなるので、測定データの精度が粗くなる傾向にある。特許文献２，３の装置では、加工工具に位置や距離に基づく加工工具の異常検知処理が煩雑となる傾向にある。
【０００５】
本発明は、必要最小限の測定データを収集して簡易に工具種毎の加工工具の異常を検知できる加工工具の異常検知装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る加工工具の異常検知装置は、工作機械における加工で用いる加工工具の異常を検知する異常検知装置であって、前記工作機械における前記加工に関与する複数の作動部の各特徴量と、複数の工具種毎の工具状態との相関性を予め記憶する記憶部と、前記相関性に基づいて、前記加工工具の異常を判定する工具状態判定部と、を備える。
【０００７】
これによれば、複数の工具種毎の工具状態が、複数の作動部の各特徴量に紐付けされているので、所定の工具種の加工工具の異常を判定する場合、当該工具種に最も有効な特徴量のみを測定すればよいことになる。よって、収集する測定データの項目数を削減でき、測定データを記憶するためのメモリ容量の増大を抑制し、また測定データの解析時間や処理時間の短縮化が図れる。さらに、測定データのサンプル周期が短くなるので、測定データの精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係る加工工具の異常検知装置及び工作機械の全体構成を示す図である。
【図２Ａ】異常検知装置の前半の動作を説明するためのフローチャートである。
【図２Ｂ】異常検知装置の後半の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】異常検知装置に記憶されるマップの一例を示す図である。
【図４】マップに記載される特徴量の測定データの一例であり、加工中における主軸トルクの経時変化を示す図である。
【図５】工作機械に記憶される判定モデルの一例であり、Ｚ軸トルクの平均値と主軸トルクの平均値の関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（１．加工工具の異常検知装置の構成）
本発明の実施形態の加工工具の異常検知装置は、加工工具の工具種別に取得が必要な詳細は後述する特徴量の項目を事前にマップとして設定しておき、設定したマップに基づいて工具種別に有効な特徴量の測定データのみを収集し解析して加工工具の異常を検知する。
【００１０】
これにより、収集する測定データの項目数を削減でき、測定データを記憶するためのメモリ容量の増大を抑制し、また測定データの解析時間や処理時間の短縮化が図れる。さらに、測定データのサンプル周期が短くなるので、測定データの精度を向上できる。
【００１１】
図１に示すように、工作機械Ｍとして一般的な例えば４軸のマシニングセンタにおける加工で用いる加工工具の異常検知装置１の構成について説明する。工作機械Ｍは、駆動軸として、相互に直交する３つの直進軸（Ｘ，Ｙ，Ｚ軸）及び１つの回転軸（Ｚ軸線に平行なＣ軸）を有する。
【００１２】
つまり、工作機械Ｍは、加工工具Ｔを主軸Ｒｔ（作動部）の先端に支持した状態で、主軸Ｒｔの軸線回りに回転可能に、且つ、Ｘ軸Ｒｘ（作動部）に沿ってＸ軸線方向及びＹ軸Ｒｙ（作動部）に沿ってＹ軸線方向に移動可能に構成される。また、ワークＷをワーク軸Ｒｗ（作動部）に保持した状態で、Ｃ軸線回りに回転可能に、且つ、Ｚ軸Ｒｚ（作動部）に沿ってＺ軸線方向に移動可能に構成される。
【００１３】
加工工具の異常検知装置１は、記憶部２、工具種データ取得部３、特徴量選択部４、センサ種選択部５、測定データ収集部６、測定データ解析部７及び工具状態判定部８等を備える。ここで、異常検知装置１を構成する各部２−８は、それぞれ個別のハードウエアにより構成することもできるし、ソフトウエアによりそれぞれ実現する構成とすることもできる。
【００１４】
記憶部２には、上記マップが予め記憶され、また後述する解析データ等が記憶される。ここで、図３に示すように、マップＭＡＰは、工作機械Ｍにおける加工に関与する複数の作動部、すなわち工作機械Ｍにおける複数の駆動軸の各特徴量と、複数の工具種毎の工具状態との相関性を表すものである。
【００１５】
すなわち、マップＭＡＰは、ある加工工具Ｔで加工を行ったとき、その加工工具Ｔの工具状態を判定する上で指標となる駆動軸の特徴量を示すものであり、複数の工具種毎に示されている。このマップＭＡＰは、実際に種々の試し加工を行った上で、作業者により作成されるものである。
【００１６】
具体的には、作動部は、本例の工作機械Ｍでは、主軸Ｒｔ、Ｘ軸Ｒｘ、Ｙ軸Ｒｙ、Ｚ軸Ｒｚ、ワーク軸Ｒｗであり、各軸Ｒｔ，Ｒｘ，Ｒｙ，Ｒｚ，Ｒｗの特徴量は、例えば、速度の平均値及び分散値、位置偏差の平均値及び分散値、トルクの平均値及び最大値等である。そして、主軸Ｒｔの特徴量には、オプションとしてさらに振動のピーク値が加わる。なお、これらの特徴量は、例示であり、他の項目であってもよい。
【００１７】
そして、複数の工具種は、例えば、ドリル、スカイビングであり、その他として、図示していないが、エンドミル、フライス、タップ、リーマ、ボーリング等である。工具状態は、加工工具Ｔの刃先の摩耗及び加工工具Ｔの刃先のチッピングである。そして、特徴量と工具状態との相関性は、特徴量を選択する際の優先度（◎、○、△、×の順に低くなる）で示される。なお、優先度は、相関係数で示してもよい。
【００１８】
工具種データ取得部３は、加工を制御するためのＮＣプログラムに書き込まれている工具番号に基づいて、加工で使用する工具種を取得する。ＮＣプログラムは、工作機械Ｍの制御装置Ｃの記憶部Ｃｍに記憶されている。具体的には、工具種データ取得部３は、例えば、ドリルを取得する。以下では、加工工具Ｔとしてドリルを使用する場合を例に説明する。
【００１９】
特徴量選択部４は、記憶部２に記憶されているマップＭＡＰを参照して、工具種データ取得部３で取得した工具種の工具状態を判断するために有効な特徴量を選択する。具体的には、特徴量選択部４は、ドリルに対応する優先度が高い、例えば◎の特徴量として、主軸Ｒｔのトルクの平均値及び最大値、主軸Ｒｔの振動の切削周波数ピーク値、Ｘ軸Ｒｘの位置偏差の平均値、Ｙ軸Ｒｙの位置偏差の平均値、Ｚ軸Ｒｚの速度の平均値、Ｚ軸Ｒｚの位置偏差の平均値、Ｚ軸Ｒｚのトルクの平均値及び最大値をマップＭＡＰから選択する。
【００２０】
センサ種選択部５は、特徴量選択部４で選択した特徴量の測定データを得るためのセンサを選択する。これにより、必要なセンサのみを選択できるので、収集する測定データの項目数を削減でき、測定データを記憶するためのメモリ容量の増大を抑制し、また測定データの解析時間や処理時間の短縮化が図れる。
【００２１】
具体的には、センサ種選択部５は、主軸Ｒｔ及びＺ軸Ｒｚのトルクをそれぞれ測定するトルクセンサＳｔｔ，Ｓｚｔと、主軸Ｒｔの振動を測定する振動センサＳｚｖと、Ｘ軸Ｒｘ、Ｙ軸Ｒｙ及びＺ軸Ｒｚの位置をそれぞれ測定する位置センサＳｐｘ，Ｓｐｙ，Ｓｐｚを選択する。
【００２２】
測定データ収集部６は、センサ種選択部５で選択したセンサから加工中の測定データを収集する。具体的には、測定データ収集部６は、図４に示すように、トルクセンサＳｔｔから主軸Ｒｔのトルクの測定信号を入力し、例えば加工が安定した状態、すなわち点線四角形で囲む所定範囲を切り出して主軸Ｒｔのトルクの測定データとして収集する。
【００２３】
同様に、振動センサＳｚｖから主軸Ｒｔの振動の測定信号を入力し、加工が安定した状態を主軸Ｒｔの振動の測定データとして収集し、また、トルクセンサＳｚｔからＺ軸Ｒｚのトルクの測定信号を入力し、加工が安定した状態をＺ軸Ｒｚのトルクの測定データとして収集する。また、位置センサＳｐｘ，Ｓｐｙ，ＳｐｚからＸ軸Ｒｘ、Ｙ軸Ｒｙ及びＺ軸Ｒｚの位置の測定信号をそれぞれ入力し、加工が安定した状態をＸ軸Ｒｘ、Ｙ軸Ｒｙ及びＺ軸Ｒｚの位置の測定データとしてそれぞれ収集する。
【００２４】
測定データ解析部７は、測定データ収集部６で収集した測定データを解析する。具体的には、測定データ解析部７は、トルクセンサＳｔｔから収集した主軸Ｒｔのトルク測定データを解析して、主軸Ｒｔのトルクの平均値及び最大値を算出し、また、トルクセンサＳｚｔから収集したＺ軸Ｒｚのトルク測定データを解析して、Ｚ軸Ｒｚのトルクの平均値及び最大値を算出する。
【００２５】
さらに、測定データ解析部７は、振動センサＳｚｖから収集した主軸Ｒｔの振動測定データを解析して、主軸Ｒｔの振動の切削周波数ピーク値を算出する。さらに、位置センサＳｐｘ，Ｓｐｙ，Ｓｐｚから収集したＸ軸Ｒｘ、Ｙ軸Ｒｙ及びＺ軸Ｒｚの位置測定データを解析して、Ｘ軸Ｒｘ、Ｙ軸Ｒｙ及びＺ軸Ｒｚの位置の平均値及び分散値を算出する。そして、測定データ解析部７は、算出した各解析データを記憶部２に記憶して蓄積する。
【００２６】
工具状態判定部８は、測定データ解析部７で解析した解析データに基づいて、工具種毎に判定モデルを生成する。そして、この判定モデルに基づいて、加工工具Ｔの工具状態を判定する。これにより、加工工具Ｔの工具状態を一定に判定できるので、ワークの加工精度を向上できる。
【００２７】
ここで、判定モデルは、例えば、２種類の特徴量を２次元のグラフの縦軸及び横軸に取り、２種類の特徴量の解析データの値が交わる点をグラフ上にプロットし、グラフ内において加工工具Ｔが正常である領域と異常である領域を定義する。そして、グラフ内において正常領域を加工工具Ｔの刃先の摩耗のレベル別に区分けしたものである。なお、３種類以上の特徴量を多次元のグラフで表した判定モデルとしてもよい。
【００２８】
具体的には、図５に示すように、工具状態判定部８は、縦軸にＺ軸Ｒｚのトルクの平均値Ｔｚ、横軸に主軸Ｒｔのトルクの平均値Ｔｔを取った２次元のグラフを作成する。そして、記憶部２に蓄積されている解析データの中から、Ｚ軸Ｒｚのトルクの平均値Ｔｚ及び主軸Ｒｔのトルクの平均値Ｔｔを読み出し、Ｚ軸Ｒｚのトルクの平均値Ｔｚと主軸Ｒｔのトルクの平均値Ｔｔが交わる点をグラフ上にプロットする。
【００２９】
一方、作業者は、Ｚ軸Ｒｚのトルクの平均値Ｔｚと主軸Ｒｔのトルクの平均値Ｔｔの交点がグラフにプロットされるときの加工において、ドリルの刃先が摩耗したかチッピングしたかの判断、すなわち正常・異常の判断を行う。さらに、ドリルの刃先が摩耗したときはその度合い、例えば５段階のレベル１−５（レベル５が最も摩耗量が多い）の評価、すなわち摩耗の評価を行う。そして、上記加工に対応させて、正常・異常の判断結果及び摩耗の評価結果を記憶部２に記憶して蓄積する。
【００３０】
そして、工具状態判定部８は、記憶部２に蓄積されている正常・異常の判断結果に基づいて、グラフ内において、ドリルの刃先の摩耗が発生した正常領域（図示点線の円形状で囲まれる領域内）ＮＡとドリルの刃先のチッピングが発生した異常領域（正常領域外（図示点線の円形状で囲まれる領域外））ＡＡを定義する。
【００３１】
さらに、記憶部２に蓄積されている摩耗の評価結果に基づいて、正常領域ＮＡ内において、ドリルの刃先の摩耗の度合い、例えばレベル１−５の領域（図示点線の直線で区画される領域）を定義する。そして、以上により生成した判定モデルＪＭを、工作機械Ｍの制御装置Ｃの記憶部Ｃｍに記憶する。これにより、各工作機械Ｍに対応した判定モデルＪＭを持つことになるので、ワークＷの加工精度を向上できる。
【００３２】
そして、工具状態判定部８は、工作機械Ｍの制御装置Ｃの記憶部Ｃｍに記憶した判定モデルを参照して、ドリルの加工において得られるＺ軸Ｒｚのトルクの平均値Ｔｚ及び主軸Ｒｔのトルクの平均値Ｔｔが正常領域ＮＡ内のときは、ドリルは正常であるため刃先の摩耗のレベルを判定する。一方、正常領域ＮＡ外（異常領域ＡＡ）のときは、ドリルは異常である（刃先にチッピングが発生）と判定する。
【００３３】
これにより、加工工具Ｔを寿命限界まで使用できるため、工具段取り回数を削減できるとともに、工具コストを低減できる。また、工具外観では分からない工具異常（チッピング）を検知でき、加工精度不良のワークＷの加工数を低減できる。また、加工工具Ｔの検査が不要となる。
【００３４】
また、工具状態判定部８は、機械学習することにより判定モデルＪＭを生成するようにしてもよい。例えば、既に生成した判定モデルＪＭに対し、工作機械Ｍでの実際の加工において収集して解析した特徴量の解析データを蓄積して、既存の判定モデルＪＭを更新する。これにより、最新状態の判定モデルＪＭを使用でき、ワークＷの加工精度を向上できる。
【００３５】
さらに、再学習することにより判定モデルＪＭを生成するようにしてもよい。例えば、摩耗のレベルが高いという判定や異常という判定がされたが、実際には加工工具Ｔはまだ使用可能な状態であるときは、例えば加工工具Ｔの使用時間と摩耗のレベルや異常との相関性を教師データとして、既存の判定モデルＪＭを更新する。これにより、工具異常の検知精度をさらに向上できる。
【００３６】
（２．加工工具の異常検知装置の動作）
次に、加工工具Ｔの異常検知装置１の動作について、図２Ａ及び図２Ｂのフローチャートを参照して説明する。ここで、記憶部２には、マップＭＡＰが既に作成されて記憶されており、工具状態判定部８は、判定モデルＪＭをまだ生成していないものとする。また、作業者は、加工毎に加工工具Ｔの正常・異常の判断結果及び摩耗の評価結果を記憶部２に入力するものとする。
【００３７】
工具種データ取得部３は、工作機械Ｍの制御装置Ｃの記憶部Ｃｍに記憶されているＮＣプログラムを参照し、ＮＣプログラムに書き込まれている工具番号に対応する工具種を取得する（図２ＡのステップＳ１）。そして、特徴量選択部４は、工具種データ取得部３で取得した工具種の特徴量を測定するセンサのオプションを確認する（図２ＡのステップＳ２）。例えば、ドリルの特徴量の測定には、主軸Ｒｔの振動を測定する振動センサＳｚｖが必要であることを確認する。
【００３８】
そして、特徴量選択部４は、記憶部２に記憶されているマップＭＡＰを参照し、工具種データ取得部３で取得した工具種に対応する最も優先度が高い特徴量を選択する（図２ＡのステップＳ３）。センサ種選択部５は、特徴量選択部４で選択した特徴量の測定データを得るためのセンサを選択する（図２ＡのステップＳ４）。そして、工作機械Ｍの制御装置Ｃの加工制御部Ｃｗは、ドリルを用いたワークＷの加工を開始する（図２ＡのステップＳ５）。
【００３９】
測定データ収集部６は、センサ種選択部５で選択したセンサから測定データを収集する（図２ＡのステップＳ６）。測定データ解析部７は、測定データ収集部６で収集した測定データを解析する（図２ＡのステップＳ７）。そして、判定モデルＪＭを既に生成済みか否かを判断し（図２ＢのステップＳ８）、判定モデルＪＭをまだ生成していないときは、解析した解析データを記憶部２に記憶して蓄積する（図２ＢのステップＳ９）。
【００４０】
そして、工具状態判定部８は、記憶部２に記憶されている解析データ量で判定モデルＪＭの生成が可能か否かを判断し（図２ＢのステップＳ１０）、解析データ量が不足して判定モデルＪＭの生成ができないと判断したときは、ステップＳ６に戻って上述の処理を繰り返す。一方、工具状態判定部８は、解析データ量が十分で判定モデルＪＭの生成ができると判断したときは、特徴量のグラフを作成して当該グラフに特徴量をプロットする（図２ＢのステップＳ１１）。
【００４１】
そして、工具状態判定部８は、記憶部２に記憶されている加工工具Ｔの正常・異常の判断結果及び摩耗の評価結果を読み出し、グラフ内において加工工具Ｔの正常領域を定義し（図２ＢのステップＳ１２）、グラフ内における加工工具Ｔの正常領域を加工工具Ｔの刃先の摩耗のレベルで区分けする（図２ＢのステップＳ１３）。そして、ステップＳ６に戻って上述の処理を繰り返す。
【００４２】
一方、ステップＳ８において、判定モデルＪＭを既に生成したときは、工具状態判定部８は、判定モデルＪＭを参照してステップＳ７で解析した解析データが正常領域内であるか否かを判断する（図２ＢのステップＳ１４）。そして、解析データが正常領域内であるときは、加工工具Ｔの刃先の摩耗のレベルを特定する（図２ＢのステップＳ１５）。
【００４３】
そして、工具状態判定部８は、加工工具Ｔの刃先の摩耗のレベルが再研磨のレベルであるか否かを判断し（図２ＢのステップＳ１６）、加工工具Ｔの刃先の摩耗のレベルが加工工具Ｔの再研磨のレベルであるときは、加工工具Ｔの再研磨を工作機械Ｍの制御装置Ｃに指令する（図２ＢのステップＳ１７）。
【００４４】
一方、ステップＳ１４において、工具状態判定部８は、解析データが正常領域外であるときは、加工工具Ｔの刃先のチッピングと判定し（図２ＢのステップＳ１８）、加工工具Ｔの刃先にチッピングが発生した旨の警告を工作機械Ｍの制御装置Ｃに指令し（図２ＢのステップＳ１９）、加工工具Ｔの工具交換を工作機械Ｍの制御装置Ｃに指令する（図２ＢのステップＳ２０）。
【００４５】
一方、ステップＳ１６において、加工工具Ｔの刃先の摩耗のレベルが再研磨のレベルでない場合、もしくはステップＳ１７において、加工工具Ｔの再研磨を指令した場合、又はステップＳ２０において、加工工具Ｔの工具交換を指令した場合、工具状態判定部８は、解析データを記憶部２に蓄積済みであるか否かを判断する（図２ＢのステップＳ２１）。
【００４６】
そして、解析データを記憶部２に蓄積していないときは、ステップＳ９に戻って上述の処理を繰り返し、解析データを記憶部２に蓄積済みのときは、工作機械Ｍにおいて加工が終了したか否かを判断する（図２ＢのステップＳ２２）。そして、工作機械Ｍにおいて加工が終了していないときは、ステップＳ６に戻って上述の処理を繰り返し、工作機械Ｍにおいて加工が終了したときは、全ての処理を終了する。
【００４７】
（３．その他）
上記実施形態において、例えば主軸のトルクから加工負荷を算出し、算出した加工負荷に応じて、正常領域内で切削条件を自動で変更するようにしてもよい。例えば、加工負荷が小さいときは、切削条件を高めて生産性を向上させ、加工負荷が大きいときは、切削条件を低くして工具寿命を向上させるようにする。
また、上記実施形態では、特徴量を工具状態と紐付けするようにしたが、特徴量を設備稼働状況と紐付けし、設備の異常を検出するようにしてもよい。
また、異常検知装置１に通信部（有線ネットワークや無線ネットワーク）を備えても良く、異常検知装置１に備えられた通信部を経由して、別の工作機械や外部サーバや外部記憶装置から、相関性のデータを異常検知装置１の記憶部２へ記憶することができ、工作機械Ｍの種類（横形マシニングセンタ、立形マシニングセンタ、５軸マシニングセンタ、ギヤスカイビングセンタ等）や構成（主軸サイズ等）が同様で、複数の作動部の各特徴量と複数の工具種毎の工具状態との相関性があるものは、相関データを共有することができ、学習時間を短くすることが可能となる。また、相関性が高くなくても相関性が認められるなら、共有することもでき、学習時間を短くすることが可能となる。
【符号の説明】
【００４８】
１；加工工具の異常検知装置、  ２；記憶部、  ３；工具種データ取得部、  ４；特徴量選択部、  ５；センサ種選択部、  ６；測定データ収集部、  ７；測定データ解析部、  ８；工具状態判定部、  Ｍ；工作機械、  Ｔ；加工工具、  Ｗ；ワーク
【図１】
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【図２Ａ】
2020203356.tif 000004
【図２Ｂ】
2020203356.tif 000005
【図３】
2020203356.tif 000006
【図４】
2020203356.tif 000007
【図５】
2020203356.tif 000008