(57)【要約】      （修正有）【課題】工具の破損予測精度を向上することのできる工具の破損予測方法を提供する。【解決手段】工具の破損予測方法は、切削し終えた第１のワークの切削時間と切削負荷との正常な関係をそれぞれ表す複数の第１の波形を予め機械学習することによってモデル波形を生成し、第１のワークの後に切削する第２のワークの切削時間と切削負荷との実測時までの関係を表す第２の波形における直近の期間に出現する部分波形を、部分波形に対応するモデル波形の一部と比較し、比較した結果、実測時の次に実測した切削負荷が正常な切削負荷を特定できる所定の閾値より低い確率で出現した場合、第２のワークを切削する工具の破損の予兆を検知する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
切削し終えた第１のワークの切削時間と切削負荷との正常な関係をそれぞれ表す複数の第１の波形を予め機械学習することによってモデル波形を生成し、
前記第１のワークの後に切削する第２のワークの切削時間と切削負荷との実測時までの関係を表す第２の波形における直近の期間に出現する部分波形を、前記部分波形に対応する前記モデル波形の一部と比較し、
比較した結果、前記実測時の次に実測した切削負荷が正常な切削負荷を特定できる所定の閾値より低い確率で出現した場合、前記第２のワークを切削する工具の破損の予兆を検知する、
工具の破損予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工具の破損予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ドリルの切損を予知する技術が提案されている。特に、この技術は実加工状態における主軸トルク変化関数が基準状態のトルク変化モデル関数に対して所定値以上変動している場合に、当該ドリルの切損の危険があると判定する（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２９６５８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、所定値を用いてドリルといった工具の切損や折損など（以下、破損という）を予測する場合、採用する所定値によっては工具の破損を精度良く予測できない可能性がある。
【０００５】
そこで、本発明では、工具の破損予測精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る工具の破損予測方法は、切削し終えた第１のワークの切削時間と切削負荷との正常な関係をそれぞれ表す複数の第１の波形を予め機械学習することによってモデル波形を生成し、前記第１のワークの後に切削する第２のワークの切削時間と切削負荷との実測時までの関係を表す第２の波形における直近の期間に出現する部分波形を、前記部分波形に対応する前記モデル波形の一部と比較し、比較した結果、前記実測時の次に実測した切削負荷が正常な切削負荷を特定できる所定の閾値より低い確率で出現した場合、前記第２のワークを切削する工具の破損の予兆を検知する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、工具の破損予測精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１はドリルを取り付けた切削機の側面図の一例である。
【図２】図２は制御システムのハードウェア構成の一例である。
【図３】図３は端末装置のブロック図の一例である。
【図４】図４（ａ）は学習処理のフローチャートの一例である。図４（ｂ）は評価処理のフローチャートの一例である。
【図５】図５は正常時の主軸のトルク波形の一例である。
【図６】図６はモデル波形の一例とモデル波形を説明するための図である。
【図７】図７は評価対象のトルク波形とモデル波形との比較を説明するための図である。
【図８】図８は確率グラフの一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。尚、本発明では、工具（具体的には回転刃具）の一例として、ドリルを用いて説明するが、工具はドリルに限定されず、例えばタップ、エンドミル、フライス、切削バイトなどであってもよい。
【００１０】
図１はドリルＤＬを取り付けた切削機１００の側面図の一例である。切削機１００の台座であるベッド１０の上にはコラム１１が設置される。コラム１１はベッド１０の上に設けられたＸ軸ガイドウェイ１２に沿って紙面垂直方向であるＸ軸方向（不図示）に移動することができる。言い換えれば、コラム１１は紙面手前方向や紙面奥方向に移動することができる。以下、この移動を左右移動と呼ぶ。
【００１１】
左右移動するコラム１１の側面には垂直方向に延伸するＹ軸ガイドウェイ１３が設けられている。Ｙ軸ガイドウェイ１３にはサドル１４が懸架される。Ｙ軸ガイドウェイ１３はサドル１４の上下移動をガイドする。これにより、サドル１４はＹ軸ガイドウェイ１３に沿ってベッド１０から遠ざかる方向やベッド１０に近づく方向に昇降することができる。すなわち、サドル１４は切削機１００のＹ軸方向に昇降することができる。
【００１２】
サドル１４の側面には水平方向に延伸するＺ軸ガイドウェイ１５が設けられている。Ｚ軸ガイドウェイ１５には主軸ヘッド１６が懸架されている。主軸ヘッド１６は水平方向より垂直方向の方が長い支持部材１６Ａと連結される。Ｚ軸ガイドウェイ１５は主軸ヘッド１６の前後移動（図１における左右方向）をガイドする。これにより、主軸ヘッド１６はＺ軸ガイドウェイ１５に沿ってワークＷＫに近づく方向に前進したり、ワークＷＫから遠ざかる方向に後退したりすることができる。すなわち、主軸ヘッド１６は切削機１００のＺ軸方向に前進したり後退したりすることができる。主軸ヘッド１６は主軸１７を回転可能に支持する。主軸１７の先端にドリルＤＬが取り付けられる。ドリルＤＬに代えて、タップ、エンドミル、フライス、切削バイトなどを取り付けることもできる。
【００１３】
ここで、ベッド１０にはサーボモータ２１が固定されている。一方、コラム１１はＸ軸方向に延伸する不図示の送りネジでベッド１０とネジ係合している。したがって、サーボモータ２１が駆動すると、この送りネジが回転し、コラム１１がＸ軸方向に移動する。同様に、コラム１１の上面にはサーボモータ２２が固定されている。一方、サドル１４はＹ軸方向に延伸する送りネジ２３でコラム１１とネジ係合している。したがって、サーボモータ２２が駆動すると、この送りネジ２３が回転し、サドル１４がＹ軸方向に移動する。
【００１４】
サドル１４にはサーボモータ２４が固定されている。一方で、支持部材１６ＡはＺ軸方向に延伸する送りネジ２５でサドル１４とネジ係合している。したがって、サーボモータ２４が駆動すると、この送りネジ２５が回転して支持部材１６ＡがＺ軸方向に移動する。支持部材１６Ａは主軸ヘッド１６と連結しているため、支持部材１６Ａの移動に併せて、主軸ヘッド１６がＺ軸方向に移動する。サーボモータ２６は主軸ヘッド１６に固定されており、主軸１７を回転駆動する。これにより、主軸１７の先端に取り付けられたドリルＤＬが回転する。
【００１５】
ベッド１０上のコラム１１の前方には回転台２８が設けられている。回転台２８の上に切削対象のワークＷＫが載置される。ドリルＤＬが回転し、ドリルＤＬの先端がワークＷＫに接触して前進することにより、ワークＷＫにドリル穴Ｗ１を形成することができる。尚、ワークＷＫとしては例えば各種の車両部品を採用できるが、ワークＷＫの種類は特に限定されない。
【００１６】
次に、図２を参照して、切削機１００の制御について説明する。
【００１７】
図２は制御システムＳＴのハードウェア構成の一例である。制御システムＳＴはＮＣ（Numerical Control）装置３０と端末装置４０とを含んでいる。端末装置４０はＰＣ（Personal Computer）であってもよいし、タブレット端末を含むスマートデバイスであってもよい。ＮＣ装置３０は操作盤３３、駆動装置３７、及び端末装置４０と接続されている。ＮＣ装置３０は操作盤３３から入力された命令やデータに基づいて駆動装置３７に駆動電流を供給し、駆動装置３７の動作を制御する。これにより、駆動装置３７に接続された複数のサーボモータ２１，２２，２４，２６が駆動する。
【００１８】
操作盤３３はスイッチ類３３１、テンキー３３２、及び表示部３３３を含んでいる。スイッチ類３３１はＮＣ装置３０に各種の命令を入力するための各種スイッチである。テンキー３３２はＮＣ装置３０にデータを入力するためのキーである。表示部３３３は各種の情報を表示する。
【００１９】
駆動装置３７は、Ｘ軸駆動ユニットＤＵ−Ｘ、Ｙ軸駆動ユニットＤＵ−Ｙ、Ｚ軸駆動ユニットＤＵ−Ｚ、及びＣ軸駆動ユニットＤＵ−Ｃを含んでいる。例えば、Ｃ軸駆動ユニットＤＵ−Ｃは駆動電流に基づいて対応するサーボモータ２６を駆動する。すなわち、Ｃ軸は主軸１７の回転軸に相当する。尚、Ｘ軸駆動ユニットＤＵ−Ｘ、Ｙ軸駆動ユニットＤＵ−Ｙ、及びＺ軸駆動ユニットＤＵ−Ｚについては、基本的に、Ｃ軸駆動ユニットＤＵ−Ｃと同様であるため、説明を省略する。
【００２０】
端末装置４０はＣＰＵ（Central Processing Unit）４０Ａ、ＲＡＭ(Random Access Memory)４０Ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）４０Ｃ、ディスプレイ４０Ｄ、及び複数の通信インタフェース（図２においてＩ／Ｆと表記）４０Ｅ，４０Ｆを含んでいる。ＣＰＵ４０Ａ、ＲＡＭ４０Ｂ、ＲＯＭ４０Ｃ、ディスプレイ４０Ｄ、及び複数の通信インタフェース４０Ｅ，４０Ｆは、内部バス４０Ｇによって互いに接続されている。内部バス４０ＧにＨＤＤ(Hard Disk Drive)やＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置を接続してもよい。
【００２１】
通信インタフェース４０Ｅは例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートなどの接続端子を備え、通信ケーブル５０によりＮＣ装置３０と接続される。一方、通信インタフェース４０Ｆは例えばＬＡＮ（Local Area Network）ポートを備え、ＬＡＮケーブル６０によりＬＡＮといった通信ネットワークＮＷと接続される。尚、ＬＡＮケーブル６０を利用した有線通信に代えて、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）といった無線通信を利用してもよい。
【００２２】
上述したＲＡＭ４０Ｂには、ＲＯＭ４０Ｃに記憶されたプログラムがＣＰＵ４０Ａによって一時的に格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ４０Ａが実行することにより、ＣＰＵ４０Ａは各種の機能を実現し、また、各種の処理を実行する。尚、プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。また、ＲＯＭ４０Ｃに代えて、上述した補助記憶装置に格納されたプログラムをＣＰＵ４０Ａが実行することにより、ＣＰＵ４０Ａが各種の機能を実現し、また、各種の処理を実行してもよい。
【００２３】
次に、図３を参照して、端末装置４０の機能構成について説明する。
【００２４】
図３は端末装置４０のブロック図の一例である。図３では端末装置４０の機能の要部が示されている。図３に示すように、端末装置４０は記憶部４１、制御部４２、第１通信部４３、第２通信部４４、及び表示部４５を備えている。記憶部４１はＲＡＭ４０Ｂ、ＲＯＭ４０Ｃ、補助記憶装置の少なくとも１つによって実現することができる。制御部４２はＣＰＵ４０Ａによって実現することができる。第１通信部４３は通信インタフェース４０Ｅによって実現することができる。第２通信部４４は通信インタフェース４０Ｆによって実現することができる。表示部４５はディスプレイ４０Ｄによって実現することができる。したがって、記憶部４１、制御部４２、第１通信部４３、第２通信部４４、及び表示部４５は互いに接続されている。
【００２５】
ここで、記憶部４１は波形記憶部４１１及びモデル記憶部４１２を構成要素として含んでいる。制御部４２はモデル生成部４２１、波形比較部４２２、及び破損検知部４２３を構成要素として含んでいる。制御部４２の各構成要素は記憶部４１の各構成要素の少なくとも１つにアクセスして、各種の処理を実行する。例えばモデル生成部４２１は後述するモデル波形の生成指示を検出すると、波形記憶部４１１にアクセスして、波形記憶部４１１が記憶する正常時の主軸１７のトルク波形を取得する。モデル生成部４２１はトルク波形を取得すると、モデル波形を生成する。尚、その他の構成要素については、端末装置４０の動作を説明する際に詳しく記載する。
【００２６】
次に、図４から図８を参照して、端末装置４０の動作について説明する。
【００２７】
まず、図４（ａ）、図５、及び図６を参照して、モデル波形を生成する学習処理について説明する。図４（ａ）に示すように、モデル生成部４２１は正常なトルク波形を取得する（ステップＳ１０１）。より詳しくは、モデル生成部４２１は波形記憶部４１１から正常時の主軸１７のトルク波形を取得する。尚、正常時の主軸１７のトルク波形は事前に波形記憶部４１１に格納しておけばよい。
【００２８】
これにより、図５に示すように、波形記憶部４１１は正常時の主軸１７の様々なトルク波形を記憶する。これらのトルク波形は、いずれも、切削し終えたワークＷＫの切削時間と切削トルクとの正常な関係を表している。切削トルクはサーボモータ２６の定格トルクに対して流した駆動電流の割合を表している。したがって、多くの駆動電流をサーボモータ２６に供給するほど、切削トルクが高くなる。このように、トルク波形の形状は、正常時であれば、概ね類似していることが多い。尚、本実施形態では、このような切削トルクを切削負荷の一例として採用しているが、切削負荷として例えば主軸１７の回転中心からの距離と力の積を採用してもよい。
【００２９】
ここで、トルク波形は所定のサンプリング間隔で取得した切削トルクの実測値を時系列に折れ線で結んだ波形である。この波形に対する加工などの処理は実施されていない。モデル生成部４２１はこのような複数のトルク波形を取得する。本実施形態では、所定のサンプリング間隔としてミリ秒単位を採用するが、例えばマイクロ秒単位など様々な単位時間をサンプリング間隔として採用してもよい。
【００３０】
ステップＳ１０１の処理が完了すると、次いで、モデル生成部４２１はモデル波形を生成する（ステップＳ１０２）。より詳しくは、モデル生成部４２１はステップＳ１０１の処理で取得したトルク波形を機械学習の１つであるニューラルネットワークで学習し、学習結果としての自己回帰モデルを正常時のモデル波形として生成する。図６に示すように、正常時のモデル波形Ｇ１は、正常時の様々なトルク波形に基づいて生成されるため、正常時のトルク波形に類似する。
【００３１】
ここで、モデル波形Ｇ１におけるｎ番目の時点における切削トルクのモデル値は（ｎ−Ｍ）番目の時点におけるモデル値からｎ番目の直前である（ｎ−１）番目の時点におけるモデル値から予測される。そして、予測されたモデル値が出現する確率の確率分布が併せて生成される。例えば、（ｎ−１）番目の時点におけるモデル値の直後であるｎ番目の時点にモデル値Ｖ１が出現する確率は１％である。モデル値Ｖ２からモデル値Ｖ７についてもモデル値Ｖ１と同様に説明することができる。このように、モデル生成部４２１はワークＷＫを切削するドリルＤＬの正常時のモデル波形Ｇ１を確率分布と共に生成する。尚、ｎ及びＭはいずれも整数であり、ｎはＭより大きい。特に、Ｍは１つのワークＷＫを切削し始めてから切削し終わるまでの切削トルクの実測値のサンプリング個数を表している。Ｍは端末装置４０の性能、ドリルＤＬの破損予測精度、破損の予兆を検知するまでの時間の少なくとも１つに基づいて決定すればよい。
【００３２】
ステップＳ１０２の処理が完了すると、次いで、モデル生成部４２１はモデル波形を保存する（ステップＳ１０３）。すなわち、モデル生成部４２１はモデル波形Ｇ１をモデル記憶部４１２に保存する。これにより、モデル記憶部４１２はモデル生成部４２１が生成した図６に示すモデル波形Ｇ１を記憶する。
【００３３】
次に、図４（ｂ）、図７、及び図８を参照して、評価対象のトルク波形を評価する評価処理について説明する。図４（ｂ）に示すように、波形比較部４２２は対象のトルク波形を生成する（ステップＳ２０１）。より詳しくは、波形比較部４２２はＮＣ装置３０がワークＷＫの切削を開始してから主軸１７の切削トルクの実測値をＮＣ装置３０から第１通信部４３を介して取得する。切削トルクの実測値を取得するサンプリング間隔は上述したサンプリング間隔と共通する。波形比較部４２２は切削トルクの実測値を取得すると、取得した切削トルクに基づいて実測時までのトルク波形を対象のトルク波形として生成する。これにより、図７の上段に示すように、主軸のトルク波形Ｇ２が生成される。
【００３４】
ステップＳ２０２の処理が完了すると、次いで、波形比較部４２２はトルク波形を比較する（ステップＳ２０３）。より詳しくは、図７の上段に示すように、波形比較部４２２は生成したトルク波形Ｇ２における直近の期間に出現する部分波形Ｇ２１を特定する。波形比較部４２２は部分波形Ｇ２１を特定すると、モデル記憶部４１２からモデル波形Ｇ１を取得し、図７の下段に示すように、特定した部分波形Ｇ２１に対応するモデル波形Ｇ１の一部Ｇ１１を特定する。波形比較部４２２はモデル波形Ｇ１の一部Ｇ１１を特定すると、部分波形Ｇ２１とモデル波形Ｇ１の一部Ｇ１１を比較する。
【００３５】
ステップＳ２０２の処理が完了すると、次いで、破損検知部４２３は確率グラフを生成する（ステップＳ２０３）。より詳しくは、破損検知部４２３は部分波形Ｇ２１とモデル波形Ｇ１の一部Ｇ１１を比較する。そして、破損検知部４２３は部分波形Ｇ２１を構成する各切削トルクの実測値それぞれに対し、モデル波形Ｇ１の一部Ｇ１１を構成する各切削トルクのモデル値のどの確率を通過したかを表現した確率グラフを生成する。これにより、図８に示すように、確率グラフＧ３が生成される。確率グラフＧ３により、部分波形Ｇ２１を構成する各切削トルクの実測値が高確率で出現したか否かを判断することができる。
【００３６】
ステップＳ２０３の処理が完了すると、次いで、破損検知部４２３は低確率が出現したか否かを判断する（ステップＳ２０４）。例えば、図８に示すように、実測時の次に実測した切削負荷の実測値が正常な切削負荷を特定できる所定の閾値より低い確率で出現した場合、破損検知部４２３は低確率が出現したと判断する（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）。この場合、破損検知部４２３はワークＷＫを切削するドリルＤＬの破損の予兆を検知し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。一方、破損検知部４２３は低確率が出現しなかったと判断した場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、ステップＳ２０５の処理をスキップして処理を終了する。
【００３７】
以上、本発明に係る端末装置４０は制御部４２を備え、制御部４２はモデル生成部４２１と波形比較部４２２と破損検知部４２３を含んでいる。モデル生成部４２１は、切削し終えたワークＷＫの切削時間と切削負荷との正常な関係をそれぞれ表す複数のトルク波形を予め機械学習することによってモデル波形Ｇ１を生成する。波形比較部４２２はワークＷＫの後に切削する別のワークＷＫの切削時間と切削負荷との実測時までの関係を表すトルク波形Ｇ２における直近の期間に出現する部分波形Ｇ２１を、部分波形Ｇ２１に対応するモデル波形Ｇ１の一部Ｇ１１と比較する。破損検知部４２３は比較した結果、実測時の次に実測した切削負荷が正常な切削負荷を特定できる所定の閾値より低い確率で出現した場合、別のワークＷＫを切削するドリルＤＬの破損の予兆を検知する。これにより、ドリルＤＬの破損予測精度を向上することができる。
【００３８】
特に、本実施形態によれば、破損の兆候が表れる評価対象のトルク波形と正常時のモデル波形との差が小さい場合であっても、一定の閾値を利用してドリルＤＬの破損の予兆を検知していない。このため、このような閾値を利用した場合に生じるおそれがある誤検知や過検知が発生せず、ドリルＤＬの破損を精度良く予測することができる。
【００３９】
尚、通信ネットワークＮＷにサーバ装置を接続し、サーバ装置がモデル生成部４２１を備えるようにしてもよい。サーバ装置の性能が端末装置４０の性能より高い場合、端末装置４０より速くモデル波形を生成することができる。一方で、ＮＣ装置３０が有するＣＰＵや各種メモリの性能が本発明の方法を実行できる程度に高性能である場合には、本発明の方法をＮＣ装置３０が実行してもよい。さらに、ワークＷＫを切削し終えるまでの確率グラフ全体を生成し、確率グラフ全体の中に正常な切削負荷を特定できる所定の閾値より低い確率が出現した場合に、ドリルＤＬの破損の予兆を検知してもよい。
【００４０】
以上本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、上述した実施形態では、主軸１７の切削トルクを採用したが、Ｚ軸方向のサーボモータ２４の定格トルクに対して流した駆動電流に基づく切削トルクを採用してもよい。
【符号の説明】
【００４１】
３０  ＮＣ装置
４０  端末装置
４２  制御部
４２１  モデル生成部
４２２  波形比較部
４２３  破損検知部
１００  切削機
ＤＬ  ドリル
ＷＫ  ワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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