(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワークを加工する加工機の加工びびり振動又は加工負荷を測定する測定手段と、前記測定手段によって測定した加工びびり振動又は加工負荷を解析する解析手段とを備えた加工びびり振動検出装置において、
前記解析手段は、前記測定手段が測定した前記加工びびり振動又は加工負荷から強制びびりを抽出する強制びびりデジタルフィルタ部と、自励びびりを抽出する自励びびりデジタルフィルタ部とを少なくとも備え、
前記強制びびりデジタルフィルタ部、前記自励びびりデジタルフィルタ部が抽出した強制びびり、自励びびりのうち少なくとも一つを出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする加工びびり振動検出装置。
【請求項２】
前記測定手段は、前記加工機に設けた駆動軸の角速度を測定し、該角速度に基づき、前記加工びびり振動又は加工負荷を測定することを特徴とする請求項１に記載の加工びびり振動検出装置。
【請求項３】
前記測定手段は、前記加工機に設けた駆動軸の角速度とトルクとに基づいて外乱を推定する外乱オブザーバで構成したことを特徴とする請求項２に記載の加工びびり振動検出装置。
【請求項４】
前記自励びびりデジタルフィルタ部と前記強制びびりデジタルフィルタ部は、バンドパスフィルタとノッチフィルタとを備えたことを特徴とする請求項１に記載の加工びびり振動検出装置。
【請求項５】
前記バンドパスフィルタの通過帯域周波数は、主軸の自励びびりと強制びびりが発生する周波数帯域であり、
前記ノッチフィルタのノッチ周波数は加工時の工具の刃数と主軸回転数の積の整数倍でかつ前記バンドパスフィルタの通過帯域の周波数の範囲内の複数のノッチ周波数を持ったフィルタであることを特徴とする請求項４に記載の加工びびり振動検出装置。
【請求項６】
前記解析手段は、
前記強制びびりデジタルフィルタ部、前記自励びびりデジタルフィルタ部において抽出した強制びびり、自励びびりの各振幅の平均値を算出する平均値算出手段と、
前記平均値算出手段が算出した各平均値の比較に基づき、強制びびり、自励びびりのうち何れの振動が支配的に発生しているかを時系列で判定する判定手段と
を備え、
前記出力手段は、前記判定手段の判定結果を出力することを特徴とする請求項１から５の何れかに記載の加工びびり振動検出装置。
【請求項７】
前記解析手段は、高周波びびりを抽出する高周波びびりデジタルフィルタ部を備え、
前記高周波びびりデジタルフィルタ部はハイパスフィルタを備えたことを特徴とする請求項４に記載の加工びびり振動検出装置。
【請求項８】
前記解析手段は、
前記強制びびりデジタルフィルタ部、前記自励びびりデジタルフィルタ部、前記高周波びびりデジタルフィルタ部において抽出した強制びびり、自励びびり、高周波びびりの各振幅の平均値を算出する平均値算出手段と、
前記平均値算出手段が算出した各平均値の比較に基づき、強制びびり、自励びびり、高周波びびりのうち何れの振動が支配的に発生しているかを時系列で判定する判定手段と
を備え、
前記出力手段は、前記判定手段の判定結果を出力することを特徴とする請求項７に記載の加工びびり振動検出装置。
【請求項９】
請求項１から８の何れかに記載の加工びびり振動検出装置を備えたことを特徴とする工作機械。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加工びびり振動検出装置、及び工作機械に関する。
【背景技術】
【０００２】
工作機械は回転可能な主軸に工具を装着し工作物に対して工具を送ることで工作物に切削加工を施す。工作機械は切削加工における切り込み量を必要以上に大きくすると、加工中に所謂「加工びびり振動」が発生する。故に加工面の仕上げ精度は悪化する。加工びびり振動は「自励びびり振動」と「強制びびり振動」とに分類できる。自励びびり振動は工具と工作物との間に生じる振動成分である。強制びびり振動は工作機械を振動源とする振動成分である。自励びびり振動又は強制びびり振動の何れの成分が発生しているかを特定することは、加工びびり振動を抑制回避する為には重要である。特許文献１は、ＦＦＴ処理で加工びびり振動の周波数を求めて１刃の加工周波数のＮ倍に近いか否かで自励びびり振動か強制びびり振動かを判断する工作機械の振動抑制装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４５８２６６０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が開示する工作機械の振動抑制装置は、ＦＦＴ処理で加工びびり振動の周波数を求めている。ＦＦＴ処理は計算負荷が高い。工作機械の加工びびり振動は刻々と変化するので処理が追いつかないという問題点がある。
【０００５】
本発明の目的は、加工びびり振動の成分を迅速に特定できる加工びびり振動検出装置、及び工作機械を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１態様に係る加工びびり振動検出装置は、ワークを加工する加工機の加工びびり振動又は加工負荷を測定する測定手段と、前記測定手段によって測定した加工びびり振動又は加工負荷を解析する解析手段とを備えた加工びびり振動検出装置において、前記解析手段は、前記測定手段が測定した前記加工びびり振動又は加工負荷から強制びびりを抽出する強制びびりデジタルフィルタ部と、自励びびりを抽出する自励びびりデジタルフィルタ部とを少なくとも備え、前記強制びびりデジタルフィルタ部、前記自励びびりデジタルフィルタ部が抽出した強制びびり、自励びびりのうち少なくとも一つを出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
第１態様に係る加工びびり振動検出装置では、解析手段は、強制びびりデジタルフィルタ部と自励びびりデジタルフィルタ部を少なくとも備えている。出力手段は、強制びびりデジタルフィルタ部、自励びびりデジタルフィルタ部が抽出した結果を出力する。故に本態様は、加工機に生じた加工びびり振動、又は加工負荷の成分を容易かつ迅速に特定できる。作業者は出力手段が出力した結果から加工機に生じた加工びびり振動、又は加工負荷の成分を容易かつ迅速に把握できる。
【０００８】
また第１態様において、前記測定手段は、前記加工機に設けた駆動軸の角速度を測定し、該角速度に基づき、前記加工びびり振動又は加工負荷を測定してもよい。故に測定手段は駆動軸の角速度に基づき、加工機の加工びびり振動又は加工負荷を測定できる。
【０００９】
また第１態様において、前記測定手段は、前記加工機に設けた駆動軸の角速度とトルクとに基づいて外乱を推定する外乱オブザーバで構成してもよい。故に測定手段は加工機の加工びびり振動又は加工負荷を測定できる。本態様は外部センサを必要としないので、コストの増加を抑制できる。
【００１０】
また第１態様において、前記自励びびりデジタルフィルタ部と前記強制びびりデジタルフィルタ部は、バンドパスフィルタとノッチフィルタとを備えてもよい。故に測定手段が測定した加工びびり振動又は加工負荷から強制びびり、自励びびりを容易かつ迅速に抽出できる。
【００１１】
また第１態様において、前記バンドパスフィルタの通過帯域周波数は、主軸の自励びびりと強制びびりが発生する周波数帯域であり、前記ノッチフィルタのノッチ周波数は加工時の工具の刃数と主軸回転数の積の整数倍でかつ前記バンドパスフィルタの通過帯域の周波数の範囲内の複数のノッチ周波数を持ったフィルタであってもよい。故に測定手段が測定した加工びびり振動又は加工負荷から強制びびり、自励びびりを容易かつ迅速に抽出できる。
【００１２】
また第１態様において、前記解析手段は、前記強制びびりデジタルフィルタ部、前記自励びびりデジタルフィルタ部において抽出した強制びびり、自励びびりの各振幅の平均値を算出する平均値算出手段と、前記平均値算出手段が算出した各平均値の比較に基づき、強制びびり、自励びびりのうち何れの振動が支配的に発生しているかを時系列で判定する判定手段とを備え、前記出力手段は、前記判定手段の判定結果を出力してもよい。故に作業者は加工機に生じた加工びびり振動、又は加工負荷の成分を時系列でさらに容易に把握できる。
また第１態様において、前記解析手段は、高周波びびりを抽出する高周波びびりデジタルフィルタ部を備え、前記高周波びびりデジタルフィルタ部はハイパスフィルタを備えてもよい。
また第１態様において、前記解析手段は、前記強制びびりデジタルフィルタ部、前記自励びびりデジタルフィルタ部、前記高周波びびりデジタルフィルタ部において抽出した強制びびり、自励びびり、高周波びびりの各振幅の平均値を算出する平均値算出手段と、前記平均値算出手段が算出した各平均値の比較に基づき、強制びびり、自励びびり、高周波びびりのうち何れの振動が支配的に発生しているかを時系列で判定する判定手段とを備え、前記出力手段は、前記判定手段の判定結果を出力してもよい。
【００１３】
本発明の第２態様に係る工作機械は、第１態様に記載の加工びびり振動検出装置を備えたことを特徴とする。
【００１４】
第２態様に係る工作機械では、第１態様に記載の加工びびり振動検出装置を備えているので、第１態様に記載の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】工作機械１に接続した振動検出装置１０の構成を示すブロック図である。
【図２】加工びびり振動検出処理のフローチャートである。
【図３】測定処理における外乱オブザーバを適用した外乱トルクの推定手順を示す図である。
【図４】側面加工実験の切削条件を示す表である。
【図５】側面加工実験に用いた被削材９と工具８の位置関係を示す図である。
【図６】回転速度６４００ｍｉｎ−１の条件下で推定した外乱トルクと時間との関係を示すグラフである。
【図７】回転速度７８００ｍｉｎ−１の条件下で推定した外乱トルクと時間との関係を示すグラフである。
【図８】回転速度６４００ｍｉｎ−１の条件で切削した被削材９の加工表面の顕微鏡写真である。
【図９】回転速度７８００ｍｉｎ−１の条件で切削した被削材９の加工表面の顕微鏡写真である。
【図１０】回転速度６４００ｍｉｎ−１の条件下で推定した外乱トルクのＦＦＴ解析結果を示すグラフである。
【図１１】回転速度７８００ｍｉｎ−１の条件下で推定した外乱トルクのＦＦＴ解析結果を示すグラフである。
【図１２】解析処理におけるフィルタリング処理の処理手順を示す図である。
【図１３】デジタルフィルタの振幅特性を示す表である。
【図１４】回転速度６４００ｍｉｎ−１の条件下で推定した外乱トルクのフィルタリング結果を示すグラフである。
【図１５】回転速度７８００ｍｉｎ−１の条件下で推定した外乱トルクのフィルタリング結果を示すグラフである。
【図１６】回転速度６４００ｍｉｎ−１のフィルタリング結果を平均化したグラフである（第１変形例）。
【図１７】回転速度７８００ｍｉｎ−１のフィルタリング結果を平均化したグラフである（第１変形例）。
【図１８】回転速度６４００ｍｉｎ−１の振動成分の比率を示したグラフである（第２変形例）。
【図１９】回転速度７８００ｍｉｎ−１の振動成分の比率を示したグラフである（第２変形例）。
【図２０】第３変形例の加工びびり振動検出処理のフローチャートである。
【図２１】加工びびり成分判定処理のフローチャートである。
【図２２】回転速度６４００ｍｉｎ−１の振動成分の変化を示したグラフである（第３変形例）。
【図２３】回転速度７８００ｍｉｎ−１の振動成分の変化を示したグラフである（第３変形例）。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施形態である振動検出装置１０について、図面を参照して説明する。参照する図面は、本開示が採用し得る技術的特徴を説明する為に用いるものであり、記載している装置の構成、及びフローチャート等は、それのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例である。
【００１７】
振動検出装置１０の構成について説明する。図１に示すように、振動検出装置１０は、工作機械１の主軸ヘッド５の内部に回転可能に設けた主軸７に生じる「加工びびり振動」を検出し、該加工びびり振動の成分を特定する装置である。工作機械１は主軸７に装着した工具８でテーブル（図示略）上の被削材９を切削する機械である。
【００１８】
振動検出装置１０は、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３と、表示装置１４、操作部１５とを備えている。ＣＰＵ１１は振動検出装置１０の動作を統括制御する。ＲＯＭ１２は振動検出装置１０の制御プログラム、加工びびり振動検出プログラム等を記憶する。ＲＡＭ１３は、後述する加工びびり振動検出処理を実行する為の各種データ等を一時的に記憶する。表示装置１４はＣＰＵ１１が出力したグラフ情報を画面（図示略）に表示する。操作部１５は振動検出装置１０を操作する為の各種入力キー等を備えている。
【００１９】
振動検出装置１０のＣＰＵ１１が実行する加工びびり振動検出処理について、図２のフローチャートを参照して説明する。ＣＰＵ１１は工作機械１の加工中信号に基づき工作機械１が加工中であることを認識するとＲＯＭ１２に記憶した加工びびり振動検出プログラムを読み込んで本処理を実行する。
【００２０】
ＣＰＵ１１は先ず測定処理を実行する（Ｓ１）。ＣＰＵ１１は測定処理において工作機械１の切削加工中に発生する加工びびり振動を測定する。ＣＰＵ１１は主軸モータ６の外乱トルクを推定することで加工びびり振動を間接的に測定する。ＣＰＵ１１は主軸モータ６の電流モニタ値、および主軸角速度に「外乱オブザーバ」を適用し、切削加工中の外乱トルクを推定する。ＣＰＵ１１は解析処理を実行する（Ｓ２）。ＣＰＵ１１はＳ１の測定処理で推定した外乱トルクを、デジタルフィルタを用いたフィルタリング処理により、切削加工中の加工びびり振動の成分を解析する。ＣＰＵ１１はＳ２の解析情報に基づいてグラフ情報を作成し、表示装置１４に出力する（Ｓ５）。表示装置１４は、ＣＰＵ１１から受信したグラフ情報に基づいてグラフを画面（図示略）に表示する。作業者は画面に表示したグラフを確認することにより、切削加工中にどのような振動成分が発生しているかを明確かつリアルタイムで迅速に把握できる。ＣＰＵ１１は工作機械１の切削加工が終了したか否か判断する（Ｓ６）。ＣＰＵ１１は工作機械１の切削加工が継続していると判断した場合（Ｓ６：ＮＯ）、Ｓ１に戻って処理を繰り返す。ＣＰＵ１１は工作機械１の切削加工が終了したと判断した場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、加工びびり振動検出処理を終了する。以下、加工びびり振動検出処理の各処理における原理、手順、効果等について詳細に説明する。
【００２１】
測定処理における外乱オブザーバを用いたびびり振動の測定原理について説明する。工作機械１の主軸７における運動方程式は，モータトルクＴｍと負荷トルクＴｌ（切削トルク、摩擦トルクの合計）を考慮して以下の式１のように表すことができる。
【数１】
0005609739.tif 000002
ω［ｒａｄ／ｓ］は主軸角速度である。Ｉａ［Ａ］は電流モニタ値である。Ｊ  ［ｋｇ／ｍ２］は主軸慣性モーメントである。Ｋｔ［Ｎｍ／Ａ］は主軸モータ６のトルク定数である。
【００２２】
慣性モーメントとトルク定数は、機械的な構成やトルクリップルなどにより、それぞれΔＪ、ΔＫｔのばらつきがある。通常、切削負荷と比べて微少であり無視できる。故に外乱トルクＴｄｉｓは切削トルクＴｃｕｔおよび摩擦トルクＴｆｒｉｃの合計と定義される。よって、以下の式２のように電流モニタ値と主軸角速度とから外乱トルクＴｄｉｓを推定できる。
【数２】
0005609739.tif 000003
【００２３】
図１、図３に示すように、ＣＰＵ１１は測定処理において電流モニタ値をトルク情報として主軸モータ６から取得する。ＣＰＵ１１は取得した電流モニタ値とトルク定数によりトルク（Ｔｍ）を算出する。さらにＣＰＵ１１は主軸モータ６に設けたエンコーダ６Ａ（図１参照）より駆動軸の位置情報として主軸角速度（ω）を取得する。
【００２４】
主軸角速度を微分すると高周波域におけるノイズは大きくなる。図３に示すように、ＣＰＵ１１は測定処理においてローパスフィルタ（ＬＰＦ）を用いて高周波ノイズを遮断して外乱トルクを推定する。推定可能な外乱トルクの周波数はＬＰＦに依存する。ＣＰＵ１１は外乱トルクを推定する為に、ＬＰＦの遮断周波数をびびり振動周波数よりも高く設定する。故にＣＰＵ１１は切削加工中の外乱トルクを推定できる。
【００２５】
加工びびり振動は切り込み量の変化に伴う切削トルクの変動により発生する。上記したように、外乱トルクは切削トルクと摩擦トルクとの合計である。工作機械１において、ある操作間において主軸回転速度は一定であるので摩擦はほぼ一定である。故に振動検出装置１０は、測定処理において外乱トルクをモニタリングすることで、加工びびり振動の発生要因である切削トルクの変動を検出できる。本実施形態は外部センサを必要としないのでコスト増加を抑止できる。
【００２６】
測定処理で推定される外乱トルクについて検証する。本実施例は、測定処理において推定した外乱トルクを検証する為に、主軸７の回転速度を変えた２つの切削条件で、被削材９（図１参照）に対して同一の側面加工実験を行った。図４の表は本実施例の切削条件を示している。側面加工実験は直径１０ｍｍのスクエアエンドミル（図５に示す工具８）を用いた。側面加工実験は３軸マシニングセンタである工作機械１を用いた。被削材は、Ｚ軸方向切り込み量を５〜２０ｍｍまで変化させるために図５のような被削材９を用いる。振動検出装置１０のＣＰＵ１１は２つの切削条件で側面加工を行った場合の外乱トルクを推定した。推定した外乱トルクの時間変化を図６、図７のグラフに示している。
【００２７】
図６に示すように、回転速度６４００ｍｉｎ−１の条件下で切削加工した場合の外乱トルクによれば、測定開始後２．８〜７．８秒の間でびびり振動が発生している。一方、図７に示すように、回転速度７８００ｍｉｎ−１の条件下で切削加工した場合の外乱トルクによれば、測定開始後１．５〜６．０秒の間でびびり振動が発生している。びびり振動の発生に伴い、外乱トルクも大きくなっている。６４００ｍｉｎ−１の切削条件と、７８００ｍｉｎ−１の切削条件とでは、時間に対する外乱トルクの挙動が異なっている。図８、図９に示すように、被削材９の加工表面も異なっている。具体的には、６４００ｍｉｎ−１の切削条件で加工した被削材９の加工表面を見ると、切削に生じたびびりマークの形状は、少なくとも図８中（ａ）、（ｂ）へと変化した。一方、７８００ｍｉｎ−１の切削条件で加工した被削材９の加工表面を見ると、切削に生じたびびりマークの形状は、少なくとも図９中（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）へと変化した。故に切削加工中に異なる成分の加工びびり振動が生じていたと推定できる。
【００２８】
加工びびり振動の成分を特定する為に、振動検出装置１０のＣＰＵ１１が推定した外乱トルクをＦＦＴ解析した。ＦＦＴ解析の時間推移の結果を図１０、図１１のグラフに示す。横軸は時間、左側の縦軸は周波数、右側の縦軸はピークの値を示している。ピークの値が高い周波数部分ほど濃く示されている。図１０は、回転速度６４００ｍｉｎ−１のＦＦＴ解析結果のグラフである。図１１は、回転速度７８００ｍｉｎ−１のＦＦＴ解析結果のグラフである。図１０、図１１に示すように、何れのＦＦＴ解析結果も複数のピークをそれぞれ示している。ピーク周波数は被削材９の加工表面の変化と同様に変化していた。故に異なるびびり振動の成分が生じていたと推定できる。
【００２９】
図１０に示すように、６４００ｍｉｎ−１の解析結果によれば、２．８〜７．０秒で１８００〜２０００Ｈｚにピークが見られた。高周波のびびり振動が発生していることがわかった。過去の研究は、自励びびり振動は主軸７の共振周波数付近で発生することを明らかにしている。事前に行ったインパルス応答法より、主軸７の共振周波数は８３８Ｈｚと２３００Ｈｚであった。加工中は工具と被切削物が接触するので接触を考慮しない場合とで力学モデルが異なる。故にインパルス応答法では、同定することの出来ない接触を考慮した力学モデルでの共振周波数に起因するびびり振動が発生したと考えられる。被削材９の加工表面に形成されたびびりマークは送り方向に対して斜めであった（図８中（ａ）参照）。このことから自励びびり振動であることがわかった。さらに７．０〜７．７秒で７９３Ｈｚにピークが見られた。これは主軸７の８３８Ｈｚの共振周波数に起因するびびり振動である。被削材９の加工表面に形成されたびびりマークは送り方向に対して斜めであった（図８中（ｂ）参照）。このことから自励びびり振動であることがわかった。
【００３０】
図１１に示すように、７８００ｍｉｎ−１  の解析結果によれば、１．５〜１．９秒で７８０Ｈｚにピークが見られた。これは工具８の刃が被削材９に接触する周波数の３倍であることがわかる。この根拠は、（びびり周波数／（回転数／６０×刃数）＝７８０／（７８００／６０×２）＝３倍であることによる。さらに被削材９の加工表面に形成されたびびりマークは送り方向に垂直であった（図９中（ａ）参照）。強制びびり振動は、びびり振動と工具８の刃が接触する周波数が同期していることから、送り方向に対して垂直なびびりマークを残すことが知られている。故にこのびびり振動は強制びびり振動である可能性が高い。１．９〜２．６秒、及び３．７〜６．０秒で１８００〜２０００Ｈｚ及び７９３Ｈｚにピークが見られた。６４００ｍｉｎ−１と同様に、主軸７の共振周波数に起因する自励びびり振動が生じていることがわかった。２．６〜３．７秒で７７３Ｈｚと７９３Ｈｚにピークが見られた。故にこの区間では強制びびり振動から自励びびり振動へ遷移していることがわかった。
【００３１】
図６、図７に示す外乱トルクの変化と、図８、図９に示す加工表面と、図１０、図１１のＦＦＴ解析結果とは互いにほぼ一致している。故にＣＰＵ１１が測定処理で推定する外乱トルクは、加工びびり振動の有無のみならず、びびり振動の成分も反映していることがわかる。
【００３２】
解析処理におけるフィルタリング処理について説明する。ＣＰＵ１１は、測定処理で推定した外乱トルクについて、複数のデジタルフィルタを用いたフィルタリング処理を行う。ＣＰＵ１１は切削加工中に発生した加工びびり振動が自励びびり振動か、又は強制びびり振動かを迅速に解析できる。デジタルフィルタはＦＦＴ解析と比較して遅れが小さく、さらに計算負荷が小さい。故にＣＰＵ１１は加工びびり振動の成分を迅速に解析できる。
【００３３】
デジタルフィルタの構成について説明する。図１２に示すように、ＣＰＵ１１は、ローパスフィルタ（ＨＬＰＦ）５１、ハイパスフィルタ（ＨＨＰＦ）５２、バンドパスフィルタ（ＨＢＰＦ）５３、及びノッチフィルタ（ＨＮＦ）５４により、解析処理を実行する。図１３の表に示すように、ローパスフィルタ５１は０〜３００Ｈｚの帯域を通過させる。ローパスフィルタ５１の遮断周波数は、主軸７の自励びびりと強制びびりとが発生する周波数よりも低い周波数であり、本実施例では３００Ｈｚである。ハイパスフィルタ５２は１６００Ｈｚ以上の帯域を通過させる。本実施例のハイパスフィルタ５２の遮断周波数は１６００Ｈｚである。バンドパスフィルタ５３は６００〜１０００Ｈｚの帯域を通過させる。バンドパスフィルタ５３の通過帯域周波数は、主軸７の自励びびりと強制びびりとが発生する周波数帯域である。バンドパスフィルタ５３の遮断周波数は６００、１０００Ｈｚである。ノッチフィルタ５４は、加工時の工具の刃数と主軸回転数の積（工具接触周波数）の整数倍でかつバンドパスフィルタ５３の通過帯域の周波数の範囲内の複数のノッチ周波数を持ったフィルタである。本実施例では帯域幅を３０Ｈｚとし、遮断周波数は６４００ｍｉｎ−１で加工した場合は６４０Ｈｚと８５３Ｈｚ、７８００ｍｉｎ−１で加工した場合は７８０Ｈｚである。
【００３４】
ＣＰＵ１１は、図１２に示すフィルタリング手順を用いて、測定処理で推定した外乱トルクのフィルタリング処理を行う。バンドパスフィルタ５３は主軸共振周波数（８３８Ｈｚ）付近の外乱トルクを抽出する。さらにノッチフィルタ５４は工具接触周波数及びその整数倍の周波数を遮断する。故にＣＰＵ１１は強制びびり振動の成分を遮断し、自励びびり振動成分（Ｔｓｅｌｆ）を取り出すことができる。反対にそれを図１２に示す手順のように反転させることで、ＣＰＵ１１は強制びびり振動（Ｔｆｏｒｃｅｄ）のみの成分を取り出すことができる。
【００３５】
ハイパスフィルタ５２は高周波のびびり振動（ＴＨＰＦ）を抽出する。ローパスフィルタ５１は摩擦トルクや通常切削時の切削トルクとして低周波の外乱トルク（ＴＬＰＦ）を抽出する。ＣＰＵ１１はフィルタリング結果の解析情報をグラフ情報に変換し、表示装置１４に出力する。表示装置１４はＣＰＵ１１から受信したグラフ情報に基づき、解析した各グラフを画面（図示略）に表示する。
【００３６】
図１４、図１５は、表示装置１４の画面に表示した各グラフを示している。図１４は、回転速度６４００ｍｉｎ−１の条件下で推定した外乱トルクのフィルタリング結果を示すグラフである。図１５は、回転速度７８００ｍｉｎ−１の条件下で推定した外乱トルクのフィルタリング結果を示すグラフである。図１４、図１５は何れも、上から順に高周波びびり振動成分（ＴＨＰＦ）、自励びびり振動成分（Ｔｓｅｌｆ）、強制びびり振動（Ｔｆｏｒｃｅｄ）を順に示している。
【００３７】
図１４、図１５の何れにグラフにおいても、加工びびり振動の成分によってフィルタリング処理された外乱トルクの各成分が変化している。図１４に示すように、６４００ｍｉｎ−１のフィルタリング結果によれば、１８００〜２０００Ｈｚにピークが見られた２．８〜７．０秒において、ハイパスフィルタ５２によってフィルタリングした高周波の外乱トルクの振幅が大きくなっている。さらに７９３Ｈｚにピークが見られた７．０〜７．７秒において、自励びびり振動成分の振幅が大きくなっている。
【００３８】
一方、図１５に示すように、７８００ｍｉｎ−１のフィルタリング結果によれば、工具接触周波数の３倍のピークが見られた１．５〜１．９秒では、強制びびり振動成分の振幅が大きくなっている。１８００〜２０００Ｈｚにピークが見られた２．０〜２．７秒では、ハイパスフィルタ５２によってフィルタリングした高周波の外乱トルクの振幅が大きくなっている。７９３Ｈｚにピークが見られた３．６〜６．０秒では、自励びびり振動成分の振幅が大きくなっている。強制びびり振動から自励びびり振動への遷移状態である２．７〜４．０秒では、強制びびり振動成分、及び自励びびり振動成分ともに振幅が大きくなっている。
【００３９】
従って、ＣＰＵ１１は測定処理で推定した外乱トルクをデジタルフィルタを用いてフィルタリング処理を行うことで、加工びびり振動の成分を明確に特定できる。作業者は表示装置１４の画面に表示した図１４、又は図１５のグラフを確認する。作業者は工作機械１の切削加工中に発生した加工びびり振動がどのような成分で発生しているかを明確かつ迅速に確認できる。さらに工作機械１は加工びびり振動を抑制回避する為の重要情報として利用できる。
【００４０】
以上説明したように、本実施形態の加工びびり振動検出装置１０では、ＣＰＵ１１は先ず測定処理を実行する。ＣＰＵ１１は測定処理において切削加工中の外乱トルクを推定する。ＣＰＵ１１は解析処理を実行する。ＣＰＵ１１は解析処理において測定処理で推定した外乱トルクを、デジタルフィルタを用いたフィルタリング処理により、切削加工中のびびり振動の成分、即ち、自励びびり振動か、強制びびり振動かを解析する。ＣＰＵ１１はＳ２で解析したデータに基づいてグラフ情報を作成し、表示装置１４に出力する。表示装置１４は、ＣＰＵ１１から受信したグラフ情報を画面（図示略）に表示する。作業者は画面に表示したグラフ情報を確認することにより、切削加工中にどのような振動を生じているかを明確かつ容易に把握できる。
【００４１】
また本実施形態では特に、ＣＰＵ１１は測定処理を実行する場合に、工作機械１の主軸モータ６に設けたエンコーダ６Ａにより、主軸モータ６の駆動軸の位置情報を取得する。故に本実施形態は取得した駆動軸の位置情報に基づき、切削加工中の加工びびり振動を測定できる。
【００４２】
また本実施形態では特に、工作機械１の主軸モータ６の駆動軸の位置情報と、主軸モータ６の電流モニタ値とに外乱オブザーバを適用することで切削加工中の外乱トルクを容易かつ迅速に推定できる。
【００４３】
また本実施形態では特に、ＣＰＵ１１は解析処理において、ローパスフィルタ５１、ハイパスフィルタ５２、バンドパスフィルタ５３、及びノッチフィルタ５４を用いて外乱トルクのフィルタリング処理を行う。故に本実施形態は、推定した外乱トルクから加工びびり振動の成分（自励びびり振動、強制びびり振動）を明確かつ迅速に特定できる。
【００４４】
また本実施形態では特に、ＣＰＵ１１の解析処理において、ローパスフィルタ５１の遮断周波数は、主軸７の自励びびりと強制びびりが発生する周波数よりも低い周波数とする。バンドパスフィルタ５３の通過帯域周波数は、主軸７の自励びびりと強制びびりが発生する周波数帯域である。ノッチフィルタ５４のノッチ周波数は加工時の工具８の刃数と主軸回転数の積の整数倍でかつバンドパスフィルタ５３の通過帯域の周波数の範囲内の複数のノッチ周波数を持ったフィルタである。故に本実施形態は、推定した外乱トルクから加工びびり振動の成分（自励びびり振動、強制びびり振動）を明確かつ迅速に特定できる。
【００４５】
上記説明において、工作機械１は本発明の「加工機」の一例である。図２のＳ１の処理を実行するＣＰＵ１１は本発明の「測定手段」の一例である。Ｓ２の処理を実行するＣＰＵ１１は本発明の「解析手段」の一例である。Ｓ５の処理を実行するＣＰＵ１１は本発明の「出力手段」の一例である。
【００４６】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されず、様々な変形が可能である。例えば、上記実施形態では、ＣＰＵ１１は解析処理において、デジタルフィルタでフィルタリング処理した解析情報をグラフ情報に変換し、表示装置１４に出力している。例えば、ＣＰＵ１１は解析処理で解析したフィルタリング結果についてさらに別の処理を行うことで、切削加工中に発生するびびり振動の成分の変化をさらに分かり易くしたグラフを、表示装置１４の画面に表示することもできる。
【００４７】
解析処理で得た解析情報をさらに処理してびびり振動の成分の特定をより明確に表示できる第１〜第３変形例について説明する。以下の第１〜第３変形例は上記実施形態と同様の構成、同様の処理を備えているので、異なる点を中心に説明する。
【００４８】
第１変形例について説明する。第１変形例のＣＰＵ１１は、上記の加工びびり振動検出処理の解析処理で解析された加工びびり振動の各成分のデータの絶対値を算出し、例えば４００個のデータの移動平均を算出する。ＣＰＵ１１は算出した加工びびり振動の各成分の平均値をグラフ情報に変換し、表示装置１４に出力する。表示装置１４はＣＰＵ１１から受信したグラフ情報に基づき、解析した各グラフを画面（図示略）に表示する。
【００４９】
図１６、図１７は、表示装置１４の画面に表示した各グラフを示している。低周波成分の振幅平均値をＴａｖｅ＿ＬＰＦ、高周波成分の振幅平均値をＴａｖｅ＿ＨＰＦ、自励びびり振動成分の振幅平均値をＴａｖｅ＿ｓｅｌｆ、強制びびり振動成分の振幅平均値をＴａｖｅ＿ｆｏｒｃｅｄとして示している。図１６、図１７に示すように、時間の経過と共に、加工びびり振動の各成分の振幅値が変動していることが確認できる。
【００５０】
具体的にいえば、図１６に示すように、回転速度６４００ｍｉｎ−１において、２．８〜７．０秒において高周波の外乱トルクの振幅が大きくなっている。さらに７．０〜７．７秒において自励びびり振動成分の振幅が大きくなっている。これは上記実施形態の結果と同じである。一方、図１７に示すように、回転速度７８００ｍｉｎ−１において、１．５〜１．９秒では強制びびり振動成分の振幅が大きくなっている。２．０〜２．７秒では高周波の外乱トルクの振幅が大きくなっている。３．６〜６．０秒では自励びびり振動成分の振幅が大きくなっている。強制びびり振動から自励びびり振動への遷移状態である２．７〜４．０秒では強制びびり振動成分、及び自励びびり振動成分ともに振幅が大きくなっている。これらの結果は上記実施形態の結果と同じである。従って、第１変形例は、上記実施形態に比較して、１つのグラフで時間の経過と共に加工びびり振動のどの成分がどの程度発生しているかを明確に表示できる。
【００５１】
第２変形例について説明する。第２変形例のＣＰＵ１１は、第１変形例で算出した加工びびり振動の各成分の平均値を用いて、各成分の合計を１としたときの各成分の割合を算出する。ＣＰＵ１１は算出した加工びびり振動の各成分の割合からグラフ情報を作成し、表示装置１４に出力する。表示装置１４はＣＰＵ１１から受信したグラフ情報に基づき、解析した各グラフを画面（図示略）に表示する。一例として自励びびり振動の成分の割合を以下の式３に示す。なお、強制びびり振動成分、低周波成分、高周波成分についても同様に算出すればよい。
【数３】
0005609739.tif 000004
【００５２】
図１８、図１９は、表示装置１４の画面に表示した各グラフを示している。図１８は、回転速度６４００ｍｉｎ−１の振動成分の比率を示したグラフである。図１９は、回転速度７８００ｍｉｎ−１の振動成分の比率を示したグラフである。低周波成分の振幅平均値をＴａｖｅ＿ＬＰＦ、高周波成分の振幅平均値をＴａｖｅ＿ＨＰＦ、自励びびり振動成分の振幅平均値をＴａｖｅ＿ｓｅｌｆ、強制びびり振動成分の振幅平均値をＴａｖｅ＿ｆｏｒｃｅｄとして示している。
【００５３】
図１８、図１９の各グラフは、図１６、図１７の各グラフに比較して、どのびびり振動の成分が最も発生しているかをより明確に表示できる。これらの結果は上記実施形態の結果と同じである。従って、第２変形例も、上記実施形態に比較して、１つのグラフで時間の経過と共に加工びびり振動のどの成分が発生しているかを明確に表示できる。
【００５４】
第３変形例について説明する。第３変形例のＣＰＵ１１は、第１変形例で算出した加工びびり振動の各成分の平均値を用いて、どの加工びびり振動の成分が最も支配的に発生しているかを時間の経過に沿って判定する。ＣＰＵ１１は判定した加工びびり振動の各成分の変化に基づいてグラフ情報を作成し、表示装置１４に出力する。
【００５５】
第３変形例のＣＰＵ１１が実行する加工びびり振動検出処理について、図２０、図２１のフローチャートを参照して説明する。ＣＰＵ１１は工作機械１の加工中信号に基づき工作機械１が加工中であることを認識すると、ＲＯＭ１２に記憶した加工びびり振動検出プログラム（変形例）を読み込んで本処理を実行する。ＣＰＵ１１は先ず上記の測定処理を実行する（Ｓ１）。ＣＰＵ１１は上記の解析処理を実行する（Ｓ２）。
【００５６】
ＣＰＵ１１はさらに平均値算出処理を実行する（Ｓ３）。ＣＰＵ１１は解析処理でフィルタリングした外乱トルクをリアルタイムで比較する為、それぞれの絶対値を算出し、びびり振動の各成分の平均値を算出する。ＣＰＵ１１は加工びびり成分判定処理を実行する（Ｓ４）。
【００５７】
加工びびり成分判定処理について、図２１のフローチャートを参照して説明する。ＣＰＵ１１は、高周波成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ＨＰＦ）が３よりも、自励びびり振動成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ｓｅｌｆ）よりも、強制びびり振動成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ｆｏｒｃｅｄ）よりも大きいか否か判断する（Ｓ１１）。ＣＰＵ１１は、高周波成分の振幅平均値が３よりも、自励びびり振動成分の振幅平均値よりも、強制びびり振動成分の振幅平均値よりも大きいと判断した場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、それは高周波振動成分として判定する。故に、ＣＰＵ１１は高周波振動成分としてＲＡＭ１３（図１参照）に記憶する（Ｓ１４）。
【００５８】
ＣＰＵ１１は、高周波成分の振幅平均値が３よりも、自励びびり振動成分の振幅平均値よりも、強制びびり振動成分の振幅平均値よりも小さい又は以下と判断した場合（Ｓ１１：ＮＯ）、自励びびり振動成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ｓｅｌｆ）が４よりも、高周波成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ＨＰＦ）よりも、強制びびり振動成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ｆｏｒｃｅｄ）よりも大きいか否か判断する（Ｓ１２）。ＣＰＵ１１は、自励びびり振動成分の振幅平均値が４よりも、高周波成分の振幅平均値よりも、強制びびり振動成分の振幅平均値よりも大きいと判断した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、それは自励びびり振動成分として判定する。故に、ＣＰＵ１１は自励びびり振動成分としてＲＡＭ１３（図１参照）に記憶する（Ｓ１４）。
【００５９】
ＣＰＵ１１は、自励びびり振動成分の振幅平均値が４よりも、高周波成分の振幅平均値よりも、強制びびり振動成分の振幅平均値よりも小さい又は以下と判断した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、強制びびり振動成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ｆｏｒｃｅｄ）が１５よりも、自励びびり振動成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ｓｅｌｆ）よりも、高周波成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ＨＰＦ）よりも大きいか否か判断する（Ｓ１３）。ＣＰＵ１１は、強制びびり振動成分の振幅平均値が１５よりも、自励びびり振動成分の振幅平均値よりも、高周波成分の振幅平均値よりも大きいと判断した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、それは強制びびり振動成分として判定する。故に、ＣＰＵ１１は強制びびり振動成分としてＲＡＭ１３（図１参照）に記憶する（Ｓ１４）。ＣＰＵ１１は加工びびり振動判定処理を終了し、図２０のメインフローのＳ５に戻る。高周波成分の振幅平均値（Ｔａｖｅ＿ＨＰＦ）と比較するＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３の「３」「４」「１５」の値は工具の種類によって変わる為、工具毎にパラメータとして設定することが望ましい。
【００６０】
ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に記憶した判定結果をグラフ情報に変換し、表示装置１４に出力する（Ｓ５）。表示装置１４はＣＰＵ１１から受信したグラフ情報に基づき、画面にグラフを表示する。図２２、図２３は、表示装置１４の画面に表示した各グラフを示している。図２２は、回転速度６４００ｍｉｎ−１における振動の支配成分の変化を示すグラフである。図２３は、回転速度７８００ｍｉｎ−１における振動の支配成分の変化を示すグラフである。図２２、図２３に示すように、どの振動成分が最も支配的であるかを明確に表示できる。これらの結果は上記実施形態の結果と同じである。従って、第３変形例も、上記実施形態に比較して、１つのグラフで、時間の経過と共に加工びびり振動のどの成分が支配的であるかを明示できる。
【００６１】
ＣＰＵ１１は工作機械１の切削加工が終了したか否か判断する（Ｓ６）。ＣＰＵ１１は工作機械１の切削加工が継続していると判断した場合（Ｓ６：ＮＯ）、Ｓ１に戻って処理を繰り返す。ＣＰＵ１１は工作機械１の切削加工が終了したと判断した場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、加工びびり振動検出処理を終了する。
【００６２】
なお、上記変形例１〜３の他にも、上記実施形態は種々の変更は可能である。上記実施形態では、工作機械１の切削加工中に発生する加工びびり振動を、主軸モータ６のトルク情報、エンコーダ６Ａからの位置情報とに基づき、外乱オブザーバを適用して外乱トルクを推定することによって間接的に測定している。例えば、振動センサ（振動ピックアップ）等を用いて、主軸７の振動加速度を検出して、切削加工中に発生する加工びびり振動を測定してもよい。この場合、振動センサで得られたデータを、デジタルフィルタを用いたフィルタリング処理をすればよい。
【００６３】
またびびり周波数は数百Ｈｚ以上と高く、サーボのフィードバック制御の応答域よりも高い。トルク情報は実際にはびびり周波数では変化していないので、トルク情報は使わず位置情報のみで外乱推定してもびびりモード判定としては同じ結果が得られる。
【００６４】
また上記実施形態では、本発明の加工びびり振動検出装置の一実施例として振動検出装置１０を説明したが、工作機械１を数値制御する数値制御装置であってもよい。この場合、例えば、加工びびり振動検出処理で得られた解析結果をフィードバックして、切削条件等を変更するようにしてもよい。
【００６５】
また上記実施形態では、主軸モータの位置情報とトルク情報を用いて説明したが、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸モータの情報を用いてもよいし、主軸、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸の内から複数の情報を元に総合的に判断してもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１  工作機械
５  主軸ヘッド
６  主軸モータ
６Ａ  エンコーダ
７  主軸
８  工具
９  被切削物
１０  振動検出装置
１１  ＣＰＵ
１４  表示装置
５１  ローパスフィルタ
５２  ハイパスフィルタ
５３  バンドパスフィルタ
５４  ノッチフィルタ
【図１】
0005609739.tif 000005
【図２】
0005609739.tif 000006
【図３】
0005609739.tif 000007
【図４】
0005609739.tif 000008
【図５】
0005609739.tif 000009
【図６】
0005609739.tif 000010
【図７】
0005609739.tif 000011
【図１２】
0005609739.tif 000012
【図１３】
0005609739.tif 000013
【図１４】
0005609739.tif 000014
【図１５】
0005609739.tif 000015
【図１６】
0005609739.tif 000016
【図１７】
0005609739.tif 000017
【図１８】
0005609739.tif 000018
【図１９】
0005609739.tif 000019
【図２０】
0005609739.tif 000020
【図２１】
0005609739.tif 000021
【図２２】
0005609739.tif 000022
【図２３】
0005609739.tif 000023
【図８】
0005609739.tif 000024
【図９】
0005609739.tif 000025
【図１０】
0005609739.tif 000026
【図１１】
0005609739.tif 000027