(57)【要約】【課題】加工工具の異常予兆を適切に検知する異常予兆検知システム等を提供する。【解決手段】異常予兆検知システム２０は、加工工具１１が設置された主軸１２を回転させる主軸モータ１３の電流値等である主軸信号を被削材Ｋの加工中に測定する主軸信号測定部２３と、被削材Ｋの加工中に発生する加工音を測定する加工音測定部２４と、主軸信号測定部２３によって測定される主軸信号、及び、加工音測定部２４によって測定される加工音に基づいて、加工工具１１の異常予兆を検知する演算装置２５と、を備える。【選択図】図１
2018111171.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
主軸に設置された加工工具を回転させる主軸モータの電流値及び電力値、前記加工工具の加速度、並びに前記加工工具の切削力のうち少なくとも一つである主軸信号を、前記加工工具による被削材の加工中に測定する主軸信号測定部と、
前記被削材の加工中に発生する加工音を測定する加工音測定部と、
前記主軸信号測定部によって測定される前記主軸信号、及び、前記加工音測定部によって測定される前記加工音に基づいて、前記加工工具の異常予兆を検知する異常予兆検知部と、を備えること
を特徴とする異常予兆検知システム。
【請求項２】
前記加工音測定部は、指向性マイクロホンであること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆検知システム。
【請求項３】
前記異常予兆検知部は、
ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、及び移動平均フィルタのうち少なくとも一つを用いて、前記主軸信号及び前記加工音の事前信号処理を行い、
前記事前信号処理が施された前記主軸信号及び前記加工音に基づいて、前記加工工具の異常予兆を検知すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆検知システム。
【請求項４】
前記異常予兆検知部は、前記加工音測定部によって測定される加工音において、前記加工工具の共振周波数帯域の音を抽出し、前記主軸信号及び前記共振周波数帯域の音に基づいて、前記加工工具の異常予兆を検知すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆検知システム。
【請求項５】
前記異常予兆検知部によって前記加工工具の異常予兆が検知された場合、異常予兆時制御として、前記加工工具の交換、退避、又は前記主軸モータの回転速度の低減を行う制御部を備えること
を特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の異常予兆検知システム。
【請求項６】
主軸に設置された加工工具を回転させる主軸モータの電流値及び電力値、前記加工工具の加速度、並びに前記加工工具の切削力のうち少なくとも一つである主軸信号を、前記加工工具による被削材の加工中に測定するとともに、前記被削材の加工中に発生する加工音を測定する測定ステップと、
前記測定ステップで測定される前記主軸信号及び前記加工音に基づいて、前記加工工具の異常予兆を検知する異常予兆検知ステップと、を含むこと
を特徴とする異常予兆検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加工工具の異常予兆を検知する異常予兆検知システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
加工工具の異常予兆を検知する技術として、例えば、特許文献１には、「加工工具の１加工毎の累積消費電流…を求め、この累積値と、予め定めた基準消費電流量…からなる基準値と比較して加工工具の異常・寿命を判定する」ことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２２０５２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、特許文献１に記載の技術では、１加工毎の累積消費電流が所定の基準値を超えた場合であっても、その使用条件等によっては、加工工具がそれほど磨耗していない可能性がある。つまり、特許文献１に記載の技術では、加工工具がまだ十分に使用できるにも関わらず、場合によっては、「加工工具に異常あり（寿命がつきた）」と判定される可能性がある。
【０００５】
そこで、本発明は、加工工具の異常予兆を適切に検知する異常予兆検知システム等を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記課題を解決するために、本発明は、主軸信号測定部によって測定される主軸信号、及び、加工音測定部によって測定される加工音に基づいて、加工工具の異常予兆を検知する異常予兆検知部を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、加工工具の異常予兆を適切に検知する異常予兆検知システム等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係る異常予兆検知システムを含む構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る異常予兆検知システムにおいて、異常予兆の判定基準である閾値を設定するための演算装置の処理を示すフローチャートである。
【図３】主軸モータの電流値の変化の例を示す説明図である。
【図４】図３に示す太枠線内の電流値の波形を時間軸で引き延ばした説明図である。
【図５】主軸モータの電流波形と標本線３との交点に関する説明図である。
【図６】加工工具が比較的磨耗した状態のときに検出された主軸モータの電流値のカウントデータ量を示す説明図である。
【図７】加工工具がほぼ新品の状態のときに検出された主軸モータの電流値のカウントデータ量を示す説明図である。
【図８】工具磨耗幅と正常データ割合との関係を示す説明図である。
【図９】本発明の実施形態に係る異常予兆検知システムによる異常予兆の検知に関するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
≪実施形態≫
以下では、実施形態に係る異常予兆検知システム２０（図１参照）の説明に先立って、加工工具１１（異常予兆の検知対象）を備える加工装置１０（図１参照）について簡単に説明する。
【００１０】
＜加工装置の構成＞
図１は、実施形態に係る異常予兆検知システム２０を含む構成図である。
図１に示す加工装置１０は、被削材Ｋを加工する装置であり、加工工具１１と、主軸１２と、主軸モータ１３と、サーボアンプ１４と、ＮＣ装置１５（Numerical Control apparatus）と、を備えている。
【００１１】
加工工具１１は、例えば、被削材Ｋの加工に用いられるエンドミル（軸に直交する方向に穴を削り広げる切削工具）であり、主軸１２に設置されている。
主軸１２は、主軸モータ１３のトルクを加工工具１１に伝達する部材であり、例えば、回転対称な形状を呈している。そして、加工工具１１の切刃を被削材Ｋに押し当てた状態で、この加工工具１１を回転させることによって、被削材Ｋが切削されるようになっている。なお、不図示の機器によって、主軸１２が、加工工具１１とともに３次元で移動可能になっている。
【００１２】
主軸モータ１３は、加工工具１１を回転させるためのトルクを発生させるモータである。この主軸モータ１３のトルクが、不図示の動力伝達機構及び主軸１２を介して、加工工具１１に伝達されるようになっている。
【００１３】
サーボアンプ１４は、ＮＣ装置１５からの指令信号に基づいて、主軸モータ１３の電機子（図示せず）に印加される電圧や、この電機子に流れる電流を調整する装置である。
ＮＣ装置１５は、演算装置２５の制御部２５ｅから入力される信号に基づいて、サーボアンプ１４を制御する装置である。なお、被削材Ｋの加工手順を示すデータや、サーボアンプ１４の制御方法を示すデータが、所定のＮＣプログラムとして、予めＮＣ装置１５に記憶されている。
【００１４】
＜異常予兆検知システムの構成＞
図１に示す異常予兆検知システム２０は、加工工具１１の異常予兆を検知するシステムである。前記した「異常予兆」とは、加工工具１１の「異常」が発生する前触れである。また、加工工具１１の「異常」には、磨耗によって加工工具１１の寿命がつきることの他、加工工具１１の故障（チッピング等）も含まれる。
【００１５】
図１に示すように、異常予兆検知システム２０は、入力部２１と、記憶部２２と、主軸信号測定部２３と、加工音測定部２４と、演算装置２５と、を備えている。
入力部２１は、例えば、キーボードやマウスであり、ユーザの操作によって各種設定を行う際に用いられる。
記憶部２２には、加工工具１１が正常（ほぼ新品の状態）であるときに取得された正常データ２２ａが格納されている。この正常データ２２ａについては後記する。
【００１６】
主軸信号測定部２３は、被削材Ｋの加工中に主軸信号を測定するものである。前記した「主軸信号」とは、主軸モータ１３の電流値、電力値、加工工具１１の加速度、又は加工工具１１の切削力を示す信号である。以下では一例として、主軸モータ１３とサーボアンプ１４とを接続する配線Ｗに、主軸信号測定部２３として電流センサを設け、主軸モータ１３の電流値を「主軸信号」として測定する場合について説明する。
【００１７】
加工音測定部２４は、被削物の加工中に発生する加工音を測定（収集）するマイクロホンであり、加工工具１１の付近に設置されている。
なお、加工装置１０の稼動中、その付近の他の機器（図示せず）も稼動していることが多い。したがって、加工音測定部２４によって収集される音には、加工装置１０の加工音の他に、前記した機器の稼動に伴う雑音（不図示のクレーンの移動音、シャッタの作動音、溶接やグラインダの作業音等）が含まれている。このような雑音を低減するために、加工音測定部２４として、指向性の高い（つまり、加工音への感度が高い）指向性マイクロホンを用いることが好ましい。これによって、被削材Ｋの加工中に生ずる加工音を、加工音測定部２４によって適切に測定できる。
【００１８】
演算装置２５は、図示はしないが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、各種インタフェース等の電子回路を含んで構成されている。そして、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出してＲＡＭに展開し、ＣＰＵが各種処理を実行するようになっている。
【００１９】
演算装置２５は、所定のプログラムに基づいて、ＮＣ装置１５に制御信号を出力する機能を有している。また、演算装置２５は、主軸信号測定部２３によって測定される主軸信号、及び、加工音測定部２４によって測定される加工音に基づいて、加工工具１１の異常予兆を検知する機能を有している。さらに、演算装置２５は、加工工具１１の異常予兆を検知した場合、加工工具１１の交換等を行うための制御指令を不図示の機器に出力する機能を有している。なお、演算装置２５が実行する処理の詳細については後記する。
【００２０】
図１に示すように、演算装置２５は、測定部２５ａと、信号処理部２５ｂと、積分処理部２５ｃと、判定処理部２５ｄと、制御部２５ｅと、を備えている。
測定部２５ａは、主軸信号測定部２３から入力される主軸信号を読み込む機能を有している。
信号処理部２５ｂは、前記した主軸信号や加工音に基づいて、加工工具１１の磨耗の進み度合いを示すカウントデータ量を算出する機能を有している。なお、カウントデータ量の算出手順については後記する。
【００２１】
積分処理部２５ｃは、所定時間分のカウントデータ量を積分する機能を有している。
判定処理部２５ｄは、積分処理部２５ｃの算出結果に基づいて、加工工具１１に異常予兆の有無を判定する機能を有している。
制御部２５ｅは、判定処理部２５ｄの判定結果に基づいて、ＮＣ装置１５に所定の制御信号を出力したり、主軸１２を移動させるための制御信号を不図示の機器に出力したりする機能を有している。
【００２２】
なお、主軸信号及び加工音に基づいて、加工工具１１の異常予兆を検知する「異常予兆検知部」は、信号処理部２５ｂと、積分処理部２５ｃと、判定処理部２５ｄと、を含んで構成される。
【００２３】
本実施形態では、加工工具１１の異常予兆の判定基準である所定の閾値を、正常データ２２ａや測定データに基づいて、ユーザが設定するようにしている。前記した「正常データ２２ａ」とは、ほぼ新品の状態の加工工具１１を実際に使用することで得られた主軸信号及び加工音である。また、「測定データ」とは、比較的磨耗した状態の加工工具１１を実際に使用して得られた主軸信号及び加工音である。
【００２４】
そして、前記した閾値が設定された後、被削材Ｋの加工中に、加工工具１１の異常予兆を検知するための所定の処理が行われる。以下では、まず、異常予兆の判定基準である閾値の設定について説明した後、加工工具１１の異常予兆を検知する処理について説明する。
【００２５】
＜閾値の設定＞
図２は、異常予兆の判定基準である閾値を設定するための演算装置２５の処理を示すフローチャートである（適宜、図１を参照）。
なお、図２の「ＳＴＡＲＴ」時には、比較的磨耗した状態の加工工具１１が主軸モータ１３の駆動によって回転しており、この加工工具１１によって被削材Ｋが加工されているものとする。
【００２６】
図２のステップＳ１０１において演算装置２５は、主軸信号測定部２３によって測定された主軸信号（主軸モータ１３の電流値）を読み込むとともに、加工音測定部２４によって測定された加工音のデータを読み込む。
【００２７】
ステップＳ１０２において演算装置２５は、信号処理部２５ｂによって、所定の信号処理を行う。この信号処理について詳しく説明すると、演算装置２５は、まず、所定時間（例えば、５秒間）における主軸信号を抽出し、この主軸信号に対して事前信号処理を行う。すなわち、演算装置２５は、事前信号処理として、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、及び移動平均フィルタのうち少なくとも一つを用いて、主軸信号に含まれるノイズを除去する。
【００２８】
同様にして、演算装置２５は、前記した所定時間における加工音のデータを抽出する。そして、演算装置２５は、事前信号処理として、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、及び移動平均フィルタのうち少なくとも一つを用いて、加工音に含まれるノイズを除去する。
【００２９】
そして、ステップＳ１０２の信号処理において演算装置２５は、事前信号処理が施された主軸信号に基づき、加工工具１１の磨耗の進み度合いを示す「カウントデータ量」を算出する。同様に、演算装置２５は、事前信号処理が施された加工音のデータに基づいて、別の「カウントデータ量」を算出する。なお、「カウントデータ量」の算出処理や、図２に示す正常データ２２ａに関する処理については後記する。
【００３０】
ステップＳ１０３において演算装置２５は、積分処理部２５ｃによって、前記したカウントデータ量を積分する。すなわち、演算装置２５は、所定時間分の主軸信号のカウントデータ量を積分し、また、所定時間分の加工音のカウントデータ量を積分する。
【００３１】
ステップＳ１０４において演算装置２５は、主軸信号及び加工音のそれぞれについて、正常データ割合を算出する。なお、正常データ割合の定義や算出手順については後記する。
【００３２】
次のステップＳ１０５では、入力部２１を介したユーザの操作によって、正常データ割合に関する閾値が設定される。すなわち、主軸信号の正常データ割合に関する閾値が設定されるとともに、加工音の正常データ割合に関する閾値が設定される。これらの閾値は、後記するように、加工工具１１における異常予兆の有無の判定に用いられる。
次に、主軸モータ１３の電流値（主軸信号）を例に、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の処理についてさらに詳しく説明する。
【００３３】
図３は、主軸モータ１３の電流値の変化の例を示す説明図である（適宜、図１、図２を参照）。なお、図３の横軸は、被削材Ｋの加工開始時からの経過時間であり、縦軸は、主軸モータ１３の電流値である。
図２に示すステップＳ１０２の「信号処理」において演算装置２５は、ノイズが除去された後の電流値の波形から、図３の太枠線Ｑで示す所定のサンプル時間（例えば、０．５秒間）のデータを抽出する。すなわち、演算装置２５は、測定部２５ａによって、サンプル時間に含まれる時々刻々の電流値を、主軸信号として読み込む。このサンプル時間は、主軸信号の波形の特徴を捉えることができる程度の時間として予め設定されている。
【００３４】
図４は、図３に示す太枠線Ｑ内の電流値の波形を時間軸で引き延ばした説明図である。
なお、図４の横軸は、太枠線Ｑ内の時間軸の始点からの経過時間であり、縦軸は、主軸モータ１３の電流値である。また、図４に示すｎ本の標本線１，２，〜，ｎは、電流値が一定の（つまり、時間軸と平行な）直線であり、縦軸方向において所定の間隔で設定されている。本実施形態では、一例として、標本線１，２，〜，ｎを縦軸方向において等間隔とした。
【００３５】
これらの標本線１，２，…，ｎの各電流値は、所定のサンプル時間（０．５秒間）に含まれる電流波形が複数本の標本線と交わるように、事前の実験に基づいて予め設定されている。そして、標本線１，２，…，ｎと電流波形との交点に基づいて、電流波形（つまり、主軸信号）の特徴が抽出される。
【００３６】
図５は、主軸モータ１３の電流波形と標本線３との交点に関する説明図である。
図５に示す例では、所定のサンプル時間（０．５秒間）において、電流波形と標本線３との交点が１８個存在している。これらの交点の個数を「交差カウント」という。
また、電流波形の電流値が、標本線３の電流値（約２２［Ａ］）を超えてから、標本線３の電流値以下になるまでの時間ｔ１〜ｔ８のそれぞれを「カウント量」という。例えば、隣り合う交点Ｇ１，Ｇ２間の時間ｔ１であるカウント量は０．０９秒である。
【００３７】
ここで、標本線ｋにおける交差カウントをＸ１ｋとし、標本線ｋにおけるカウント量の和をＸ２ｋとする。そうすると、例えば、標本線３については、交差カウントＸ１３＝１８であり、カウント量の和Ｘ２３＝ｔ１＋ｔ２＋…＋ｔ９である。
【００３８】
図２のステップＳ１０２の「信号処理」において演算装置２５は、標本線１，２，…ｎのそれぞれについて、交差カウントＸ１ｋ及びカウント量の和Ｘ２ｋ（ｋ＝１，２，…，ｎ）を求める。そして、演算装置２５は、以下の式（１）に示すように、交差カウントＸ１ｋをｋ行１列の成分とし、カウント量の和Ｘ２ｋをｋ行２列の成分とする行列Ｘを生成する。なお、ｎ行２列の行列Ｘは、主軸信号である電流値の波形を表している。
【００３９】
【数１】
2018111171.tif 000003
【００４０】
そして、演算装置２５は、以下の式（２）に示すように、行列Ｘの各列における平均値を求める。
【００４１】
【数２】
2018111171.tif 000004
【００４２】
さらに、演算装置２５は、以下の式（３）に示すように、行列Ｘの各列における標準偏差を求める。
【００４３】
【数３】
2018111171.tif 000005
【００４４】
次に、演算装置２５は、式（２）の平均値、及び式（３）の標準偏差を用いて、以下の式（４）に基づき、正規化行列Ｚの各成分を求める。
【００４５】
【数４】
2018111171.tif 000006
【００４６】
このようにして生成されるｎ行２列の正規化行列Ｚは、以下の式（５）で表される。
【００４７】
【数５】
2018111171.tif 000007
【００４８】
次に、演算装置２５は、以下の式（６）に基づき、行列Ｘの各成分の値を用いて、相関行列Ｒを算出する。なお、変数は交差カウントとカウント量の和の２種類であるため、相関行列Ｒは２行２列の正方行列（対角成分が１の対称行列）になる。
【００４９】
【数６】
2018111171.tif 000008
【００５０】
次に、演算装置２５は、以下の式（７）に示すカウントデータ量Ｄを算出する。このカウントデータ量Ｄは、前記したように、加工工具１１の磨耗が進んでいる程度を示す値である。すなわち、加工工具１１の磨耗が進むにつれて、カウントデータ量Ｄが大きな値になる傾向がある。なお、式（７）に示すＲ−１は相関行列Ｒの逆行列であり、ＺＴは正規化行列Ｚの転置行列である。
【００５１】
【数７】
2018111171.tif 000009
【００５２】
このようにして演算装置２５は、主軸モータ１３の電流値（主軸信号）に関して、０．５秒分のカウントデータ量Ｄを算出する。そして、演算装置２５は、カウントデータ量Ｄの演算を、例えば、時系列的に１０回繰り返すことによって、０．５秒分のカウントデータ量Ｄを合計で１０個求める。このように式（１）〜（７）の演算を繰り返す処理が、図２に示すステップＳ１０２の「信号処理」である。
【００５３】
なお、所定の５秒間の電流値に基づいて、０．５秒×１０個のカウントデータ量Ｄを求めてもよい。また、例えば、所定の２０秒間の電流値に基づいて、０．５秒分の電流値を２秒間隔で読み込んで、０．５秒×１０個のカウントデータ量Ｄを求めてもよい。
【００５４】
図６は、加工工具１１が比較的磨耗した状態のときに検出された主軸モータ１３の電流値のカウントデータ量Ｄを示す説明図である。
なお、図６の横軸は時間であり、縦軸は式（７）に基づくカウントデータ量Ｄである。
前記したように、０．５秒分のカウントデータ量Ｄが時系列順に１０個求められている。図２に示すステップＳ１０３において演算装置２５は、これらのカウントデータ量Ｄを積分する（つまり、図６に示す斜線部分の面積を求める）。以下では、主軸信号の測定データに基づくカウントデータ量Ｄの積分値を「測定データ量」という。
【００５５】
また、主軸信号の測定データとは別に、ほぼ新品の状態の加工工具１１を用いて被削材Ｋの加工を行ったときの主軸モータ１３の電流値が、主軸信号の正常データ２２ａ（図２参照）として、予め記憶部２２に格納されている。この正常データ２２ａを用いて、前記したステップＳ１０１〜Ｓ１０３と同様の処理が行われる。すなわち、正常データ２２ａを用いて、例えば、０．５秒分のカウントデータ量Ｄが時系列順に１０個算出される。
【００５６】
図７は、加工工具１１がほぼ新品の状態のときに検出された主軸モータ１３の電流値のカウントデータ量Ｄを示す説明図である。
なお、図７の横軸は時間であり、縦軸は式（７）に基づくカウントデータ量Ｄである。
加工工具１１がほぼ新品の状態のときのカウントデータ量Ｄ（図７参照）は、加工工具１１が比較的磨耗した状態のときのカウントデータ量Ｄ（図６参照）よりも、全体的に小さな値になっている。言い換えると、加工工具１１の磨耗が進むにつれて、カウントデータ量Ｄが大きくなる傾向がある。図２のステップＳ１０３において演算装置２５は、図７に示す正常時のカウントデータ量Ｄ（０．５秒間×１０個）に関しても、積分を行う。この積分値を「正常データ量」という。
【００５７】
そして、演算装置２５は、以下の式（８）に基づいて、正常データ割合Ｓを算出する。なお、式（８）の分母は、前記した「測定データ量」（図６の斜線部分の面積）であり、分子は「正常データ量」（図７の斜線部分の面積）である。つまり、正常データ割合とは、測定データに基づくカウントデータ量Ｄの積分値に対して、正常データ２２ａに基づくカウントデータ量Ｄの積分値が占める割合である。
【００５８】
【数８】
2018111171.tif 000010
【００５９】
図８は、工具磨耗幅と正常データ割合との関係を示す説明図である。
図８の横軸は、加工工具１１の磨耗幅である。また、図８の縦軸は、正常データ割合Ｓを百分率で表した値である。
図８に示すように、加工工具１１が新品の状態から徐々に磨耗していく過程で、複数回（図８の例では６回）に亘って、正常データ割合が算出される。例えば、加工工具１１が新品（磨耗幅が０［ｍｍ］）のときには、正常データ割合が１００％になっている。また、加工工具１１の磨耗幅が０．４［ｍｍ］のときには、正常データ割合が約３４％になっている。
【００６０】
また、図８に示すように、加工工具１１が磨耗するにつれて、正常データ割合が小さくなる傾向がある。そして、図８に示すデータに基づき、ユーザによる入力部２１（図１参照）を介した操作によって、主軸信号に関する正常データ割合の閾値Ｓａ１が設定される（図２のＳ１０５）。つまり、加工工具１１の異常予兆の判定基準となる閾値Ｓａ１が設定される。
【００６１】
例えば、加工工具１１がエンドミルである場合、その磨耗幅が０．２〜０．４［ｍｍ］になったときが、加工工具１１を交換すべきタイミングである。したがって、加工工具１１としてエンドミルを用いる場合には、磨耗幅が０．２〜０．４［ｍｍ］の範囲内で、正常データ割合の閾値Ｓａ１を設定することが望ましい。なお、図８に示す例では、磨耗幅が０．２［ｍｍ］になったときの正常データ割合（約５０％）が、閾値Ｓａ１として設定されている。このような一連の処理が、被削材Ｋを所望の形状にして量産する前に予め行われる。
【００６２】
なお、主軸モータ１３の電流値（つまり、主軸信号）だけでなく、被削材Ｋの加工中に発生する加工音に関しても、式（１）〜（８）に基づく一連の処理が行われる。そして、加工音の正常データ割合に関する別の閾値Ｓｂ１が設定され、記憶部２２（図１参照）に格納される。
【００６３】
＜異常予兆の検知＞
図９は、異常予兆検知システム２０による異常予兆の検知に関するフローチャートである（適宜、図１を参照）。
なお、図９の「ＳＴＡＲＴ」時には、主軸モータ１３の駆動によって加工工具１１が回転しており、加工工具１１によって被削材Ｋが加工されているものとする。また、主軸信号に関する正常データ割合の閾値Ｓａ１、及び加工音に関する正常データ割合の閾値Ｓｂ１が記憶部２２（図１参照）に格納されているものとする。
【００６４】
ステップＳ２０１〜Ｓ２０４の処理は、前記したステップＳ１０１〜Ｓ１０４（図２参照）と同様である。すなわち、演算装置２５は、測定された主軸信号を読み込み（Ｓ２０１：測定ステップ）、信号処理（Ｓ２０２）、カウントデータ量の積分（Ｓ２０３）、及び、主軸信号の正常データ割合Ｓａの算出（Ｓ２０４）を順次に行う。
【００６５】
また、演算装置２５は、測定された加工音を読み込み（Ｓ２０１：測定ステップ）、信号処理（Ｓ２０２）、カウントデータ量の積分（Ｓ２０３）、及び、加工音の正常データ割合Ｓｂの算出（Ｓ２０４）を順次に行う。
【００６６】
次に、ステップＳ２０５において演算装置２５は、主軸信号の正常データ割合Ｓａが閾値Ｓａ１未満であるか否かを判定する。この閾値Ｓａ１は、加工工具１１に異常予兆が生じたか否かの判定基準となる閾値であり、前記したステップＳ１０５（図２参照）の処理で設定される。なお、加工音の正常データ割合Ｓｂに関する閾値Ｓｂ１についても同様である。
【００６７】
ステップＳ２０５において主軸信号の正常データ割合Ｓａが閾値Ｓａ１未満である場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、演算装置２５の処理はステップＳ２０６に進む。
ステップＳ２０６において演算装置２５は、加工音の正常データ割合Ｓｂが閾値Ｓｂ１未満であるか否かを判定する。加工音の正常データ割合Ｓｂが閾値Ｓｂ１未満である場合（Ｓ２０６：Ｙｅｓ）、演算装置２５の処理はステップＳ２０７に進む。
【００６８】
ステップＳ２０７において演算装置２５は、「加工工具１１に異常予兆あり」と判定する。つまり、演算装置２５は、加工工具１１の異常予兆を検知する。このように、主軸信号及び加工音の二つのパラメータを用いることで、加工工具１１の異常予兆を適切に検知できる。
また、時々刻々のカウントデータ量Ｄ（式７参照）ではなく、所定時間（例えば、５秒間）における正常データ割合Ｓａ，Ｓｂを用いることでノイズの影響を緩和し、加工工具１１の異常予兆を高精度で検知できる。つまり、加工工具１１の実際の磨耗幅が所定値（例えば、０．２［ｍｍ］：図８参照）に達して、その交換等を行うべきタイミングで「異常予兆あり」と適切に判定される。
【００６９】
ステップＳ２０８において演算装置２５は、制御部２５ｅによって、異常予兆時制御を実行する。例えば、演算装置２５は、異常予兆時制御として、加工工具１１の交換を行うための指令信号を不図示の機器に出力する。これによって、磨耗した加工工具１１が主軸１２から取り外され、新品の加工工具１１が主軸１２に取り付けられる。
【００７０】
なお、ステップＳ２０８の異常予兆時制御として、演算装置２５が、加工工具１１を退避させるための指令信号を不図示の機器に出力するようにしてもよい。例えば、加工工具１１がエンドミルである場合において、それまで掘り進めていたのとは逆向きに、加工工具１１及び主軸１２を移動（退避）させてもよい。これによって、加工工具１１の磨耗がさらに進むことを防止できる。
【００７１】
その他、ステップＳ２０８の異常予兆時制御として、演算装置２５が、主軸モータ１３の回転速度を通常時よりも低減させるようにしてもよい。これによって、加工工具１１の磨耗が進むことを抑制しつつ、被削材Ｋの加工を継続できる。なお、主軸モータ１３の回転速度を徐々に低減し、最終的にその回転を止めるようにしてもよい。
【００７２】
一方、図９のステップＳ２０５において主軸信号の正常データ割合Ｓａが閾値Ｓａ１以上である場合（Ｓ２０５：Ｎｏ）、演算装置２５の処理はステップＳ２０９に進む。また、ステップＳ２０６において加工音の正常データ割合Ｓｂが閾値Ｓｂ１以上である場合にも（Ｓ２０６：Ｎｏ）、演算装置２５の処理はステップＳ２０９に進む。
【００７３】
ステップＳ２０９において演算装置２５は、「加工工具１１に異常予兆なし」と判定する。この場合には、加工工具１１を用いた被削材Ｋの加工が通常どおり継続される。なお、主軸信号及び加工音に基づいて、加工工具１１の異常予兆を検知する「異常予兆検知ステップ」は、ステップＳ２０２〜Ｓ２０７，Ｓ２０９の処理を含んで構成される。また、図９に示す一連の処理は、所定周期で（例えば、５秒毎に）繰り返される（「ＲＥＴＵＲＮ」）。
【００７４】
＜効果＞
本実施形態によれば、主軸信号の正常データ割合Ｓａが閾値Ｓａ１未満であり（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、かつ、加工音の正常データ割合Ｓｂが閾値Ｓｂ１未満である場合（Ｓ２０６：Ｙｅｓ）、加工工具１１に異常予兆ありと判定される（Ｓ２０７）。このように、主軸信号及び加工音の両方を用いることによって、前記したように、加工工具１１の異常予兆を適切なタイミングで検知できる。つまり、加工工具１１がそれほど磨耗していないにも関わらず「異常予兆あり」と判定したり、加工工具１１の磨耗がかなり進んだ状態であっても「異常予兆なし」と判定したりすることを防止できる。
【００７５】
また、加工工具１１の異常予兆を高精度で検知できるため、磨耗等に伴う異常の発生直前まで加工工具１１を使用できる。これによって、加工工具１１を従来よりも長く使用できるため、工具の交換頻度を低減できる。したがって、工具費用の削減や加工リードタイムの短縮を図ることができる。
例えば、工具径３００［ｍｍ］、刃数２０枚の切削用の加工工具１１を用いて、溝幅７［ｍｍ］、溝長さ４０００［ｍｍ］の溝加工を炭素鋼の被削材Ｋで繰り返した場合、本実施形態を適用することで工具費用を約５０％削減し、加工リードタイムを約２０％短縮することができた。
【００７６】
なお、これまでは、切削加工を行う熟練の作業者が加工音の変化を聞き取ったり、加工工具１１の磨耗幅を測定したりすることで、加工工具１１を交換すべきか否かを判断していた。加工工具１１の磨耗幅を測定する際には、主軸１２から加工工具１１を取り外し、拡大鏡（図示せず）を用いて観察する必要があるため、加工リードタイムが長くなるという問題があった。
また、加工工具１１の異常予兆を判定する従来技術は、前記した特許文献１のように、一つのパラメータ（例えば、累積消費電流）に基づくものであり、異常予兆の発生直前におけるデータばらつきの影響で、誤検知が生ずる可能性があった。
【００７７】
これに対して本実施形態によれば、主軸信号及び加工音という二つのパラメータを用いることで、加工工具１１の異常予兆の有無を高精度で判定できる。さらに、ローパスフィルタ等を用いた事前信号処理を行うことでノイズが低減されるため、異常予兆の検知精度をさらに高めることができる。
【００７８】
≪変形例≫
以上、本発明に係る異常予兆検知システム２０について実施形態により説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更を行うことができる。
例えば、実施形態では、「主軸信号」が主軸モータ１３の電流値である場合について説明したが、これに限らない。すなわち、主軸モータ１３の電流値及び電力値、加工工具１１の加速度、並びに加工工具１１の切削力のうち少なくとも一つを「主軸信号」として用いてもよい。なお、複数種類の主軸信号を用いる場合には、それぞれ主軸信号の正常データ割合が所定閾値以上であり、かつ、加工音の正常データ割合が所定閾値以上であるとき、演算装置２５が「加工工具１１に異常予兆あり」と判定するようにすればよい。
ちなみに、加工工具１１の加速度は、主軸１２に設置される加速度センサ（図示せず）を用いて検出される。また、加工工具１１の切削力は、被削材Ｋに設置される動力計（図示せず）を用いて検出される。
【００７９】
また、加工工具１１の磨耗が進むにつれて、加工工具１１の共振周波数帯域のピーク値が変化するという知見が得られている。したがって、加工音測定部２４によって測定される加工音において、演算装置２５（異常予兆検知部）が、加工工具１１の共振周波数帯域の音を抽出し、主軸信号及び共振周波数帯域の音に基づいて、加工工具１１の異常予兆を検知するようにしてもよい。これによって、加工工具１１の異常予兆をさらに高精度で検知できる。なお、加工工具１１の共振周波数帯域は、ハンマリング試験等に基づいて特定される。
【００８０】
また、実施形態では、加工工具１１がエンドミルである場合について説明したが、これに限らない。例えば、被削材に穴を空けるドリルや、被削材を回転させながら加工を行う旋盤の他、フライスを移動させることで種々の加工を行うフライス盤等も「加工工具」に含まれる。
【００８１】
また、実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、前記した機構や構成は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての機構や構成を示しているとは限らない。
【符号の説明】
【００８２】
１０    加工装置
１１    加工工具
１２    主軸
１３    主軸モータ
１４    サーボアンプ
１５    ＮＣ装置
２０    異常予兆検知システム
２１    入力部
２２    記憶部
２２ａ  正常データ
２３    主軸信号測定部
２４    加工音測定部
２５    演算装置（異常予兆検知部、制御部）
２５ａ  測定部
２５ｂ  信号処理部（異常予兆検知部）
２５ｃ  積分処理部（異常予兆検知部）
２５ｄ  判定処理部（異常予兆検知部）
２５ｅ  制御部
Ｉ３    電流値
Ｋ      被削材
【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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【図９】
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