(57)【要約】【課題】工作機械等の診断を行うにあたり、ユーザの負担を軽減しつつも、診断に適したデータを取得する。【解決手段】工作機械１００を診断するための診断用データを取得する診断用データ取得システム２００が、制御データに基づいて工作機械１００の可動部１１０の駆動を制御する制御部２１０と、前記制御データに基づいて、前記診断用データの取得タイミングを生成するタイミング生成部２２０と、前記取得タイミングに基づいて、前記制御部２１０の制御による前記可動部１１０の駆動に伴って変化するデータを前記診断用データとして取得する診断用データ取得部２３０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】
工作機械を診断するための診断用データを取得する診断用データ取得システムであって、
制御データに基づいて前記工作機械の可動部の駆動を制御する制御部と、
前記制御データに基づいて、前記診断用データの取得タイミングを生成するタイミング生成部と、
前記取得タイミングに基づいて、前記制御部の制御による前記可動部の駆動に伴って変化するデータを前記診断用データとして取得する診断用データ取得部と、
を備える診断用データ取得システム。
【請求項２】
前記制御データには、フィードバック制御によって前記可動部の駆動を制御するために前記工作機械から取得するフィードバック信号が含まれ、
前記タイミング生成部は、少なくとも前記所定のフィードバック信号に基づいて、前記診断用データの取得タイミングを生成し、
前記診断用データ取得部は、前記診断用データとして少なくとも前記所定のフィードバック信号を取得する請求項１に記載の診断用データ取得システム。
【請求項３】
前記可動部の駆動に関する状態を測定する測定部が測定した測定データを、前記測定部から取得する測定データ取得部を更に備え、
前記診断用データ取得部は、前記診断用データとして少なくとも前記測定データを取得する請求項１に記載の診断用データ取得システム。
【請求項４】
前記タイミング生成部は、前記制御データに加えて、前記測定データ取得部が取得した前記測定データにも基づいて前記取得タイミングを生成する請求項３に記載の診断用データ取得システム。
【請求項５】
前記タイミング生成部は、
前記可動部の駆動速度が一定速度となった場合に前記診断用データの取得が開始され、前記可動部の負荷が所定の基準よりも上昇又は下降した場合に前記診断用データの取得が終了されるように、前記取得タイミングを生成する請求項１から４の何れか１項に記載の診断用データ取得システム。
【請求項６】
前記タイミング生成部は、
前記可動部の速度及び前記可動部の負荷を、前記制御データに基づいて算出する請求項５に記載の診断用データ取得システム。
【請求項７】
請求項１から６までの何れか１項に記載の診断用データ取得システムと、
前記診断用データ取得システムが取得した前記診断用データに基づいて、前記工作機械を診断する診断装置と、
を備える診断システム。
【請求項８】
コンピュータを診断用データ取得システムとして機能させる診断用データ取得プログラムであって、
前記コンピュータを請求項１から６の何れか１項に記載の診断用データ取得システムとして機能させる診断用データ取得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工作機械等の機器の診断を行うための、診断用データ取得システム、診断用システム、及び診断用データ取得プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工作機械が故障した場合には、工作機械の稼働を一旦止めて、故障箇所を修理したり、故障した部品を交換したりする、という復旧作業を行う必要がある。しかし、予期せぬタイミングで故障が発生してしまった場合には、復旧までに時間を要することになり、工作機械の停止時間（ダウンタイム）が長くなってしまうことがある。
このような事態を防止するため、平常時から故障予知や故障検知といった診断を行うことにより、故障の兆候や、故障の発生を早期に発見することが重要となる。
【０００３】
ここで、工作機械の診断を行う方法として、できる限り同じ条件下でデータを収集し続け、収集したデータの経時変化から知見を得るという方法がある。同じ条件下でデータを収集するためには、例えば主軸の回転数等が規定された所定のテスト運転を一定周期（例えば、一日毎など）で実施すればよい。
【０００４】
このようなテスト運転を行って診断を行うための技術の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、教師あり機械学習の手法の１つであるサポートベクターマシン法を利用して診断を行う。
【０００５】
具体的には、工作機械をテスト用の所定の運転パターンで運転させながら、工作機械の複数のパラメータを測定して当初測定データを取得する。また、取得した当初測定データを機械学習用のトレーニングデータとして使用することにより、サポートベクターマシンの写像空間における正常領域を生成する。
【０００６】
そして、このようにして生成したサポートベクターマシンの写像空間における正常領域を利用して診断を行う。具体的には、工作機械を再びテスト用の所定の運転パターンで運転させながら、複数のパラメータを測定して再測定データを取得する。また、取得した再測定データを機械学習用のテストデータとして使用して、テストデータが写像空間における正常領域に含まれるか否かを判定する。この判定結果に基づいて、工作機械の診断を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１５−２０３６４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述した特許文献１に開示の技術のように、工作機械を工場等に設置して稼働した後に、テスト運転を一定周期で工作機械に行わせてテストデータを取得することにより、工作機械の診断を行うことができる。
【０００９】
しかしながら、このようにして診断を行うためには、ユーザが、テスト運転を行うように工作機械に対して指示を出す必要がある。そして、上述したように診断は、例えば一日毎の頻度で周期的に行い続ける必要がある。そのため、ユーザによる負担は大きなものとなる。
また、テスト運転を行うために、工作機械による通常の稼働を一旦止める必要があるので、工作機械の生産性が低下してしまう。
【００１０】
これらの問題を考慮して、工作機械による通常の稼働時のデータにより診断を行うことも考えられる。しかしながら、平常の稼働時における運転パターンは、診断を目的としたものではなく、単にデータを取得しても、それが必ずしも診断用に適切なデータであるとは限らない。
【００１１】
そこで、本発明は、工作機械等の診断を行うにあたり、ユーザの負担を軽減しつつも、診断に適したデータを取得する、診断用データ取得システム、診断用システム、及び診断用データ取得プログラム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】
【００１２】
（１）  本発明の診断用データ取得システム（例えば、後述の診断用データ取得装置２００又は診断用データ取得装置２０１）は、工作機械（例えば、後述の工作機械１００）を診断するための診断用データを取得する診断用データ取得装置であって、制御データに基づいて前記工作機械の可動部（例えば、後述の可動部１１０）の駆動を制御する制御部（例えば、後述の制御部２１０）と、前記制御データに基づいて、前記診断用データの取得タイミングを生成するタイミング生成部（例えば、後述のタイミング生成部２２０）と、前記取得タイミングに基づいて、前記制御部の制御による前記可動部の駆動に伴って変化するデータを前記診断用データとして取得する診断用データ取得部（例えば、後述の診断用データ取得部２３０又は診断用データ取得部２３１）と、を備える。
【００１３】
（２）  上記（１）に記載の診断用データ取得システムにおいて、前記制御データには、フィードバック制御によって前記可動部の駆動を制御するために前記工作機械から取得するフィードバック信号が含まれ、前記タイミング生成部は、少なくとも前記所定のフィードバック信号に基づいて、前記診断用データの取得タイミングを生成し、前記診断用データ取得部は、前記診断用データとして少なくとも前記所定のフィードバック信号を取得してもよい。
【００１４】
（３）  上記（１）又は（２）に記載の診断用データ取得システムは、前記可動部の駆動に関する状態を測定する測定部（例えば、後述のセンサ１２０）が測定した測定データを、前記測定部から取得する測定データ取得部（例えば、後述のセンサデータ取得部２４０）を更に備え、前記診断用データ取得部は、前記診断用データとして少なくとも前記測定データを取得してもよい。
【００１５】
（４）  上記（１）から（３）の何れかに記載の診断用データ取得システムにおいて、前記タイミング生成部は、前記制御データに加えて、前記測定データ取得部が取得した前記測定データにも基づいて前記取得タイミングを生成してもよい。
【００１６】
（５）  上記（１）から（４）の何れかに記載の診断用データ取得システムにおいて、前記タイミング生成部は、前記可動部の駆動速度が一定速度となった場合に、前記診断用データの取得が開始され、前記可動部の負荷が所定の基準よりも上昇又は下降した場合に、前記診断用データの取得が終了されるように前記取得タイミングを生成してもよい。
【００１７】
（６）  上記に（５）記載の診断用データ取得システムにおいて、前記タイミング生成部は、前記可動部の速度及び前記可動部の負荷を、前記制御データに基づいて算出してもよい。
【００１８】
（７）  本発明の診断システム（例えば、後述の診断システム１又は診断システム２）は、上記（１）から（６）までの何れかに記載の診断用データ取得システムと、前記診断用データ取得システムが取得した前記診断用データに基づいて、前記工作機械を診断する診断装置（例えば、後述の診断装置３００）と、を備える。
【００１９】
（８）  本発明の診断用データ取得プログラムは、コンピュータを診断用データ取得システムとして機能させる診断用データ取得プログラムであって、前記コンピュータを上記（１）から（６）までの何れかに記載の診断用データ取得システムとして機能させる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、工作機械等の診断を行うにあたり、ユーザの負担を軽減しつつも、診断に適したデータを取得することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施形態の基本的構成を表すブロック図である。
【図２Ａ】本発明の各実施形態における取得タイミングの一例について説明をするための図である。
【図２Ｂ】本発明の各実施形態における取得タイミングの他の一例について説明をするための図である。
【図３】本発明の各実施形態の基本的動作を表すフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施形態の基本的構成を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
まず、本発明の実施形態の概略を説明する。本発明の実施形態は、工作機械等の可動部の駆動を制御するための一般的な制御データを用いて、診断用データの取得タイミングを決定するというものである。そして、このようにして決定した取得タイミングで、診断用データを取得して、取得した診断用データにより診断を行う。
これにより、本発明の実施形態では、テスト運転を行うことなく診断を実施できるので、ユーザの負担を軽減することが可能となる。
【００２３】
また、本発明の実施形態では、取得タイミングは、診断用データの取得の都度、同条件下での診断用データを取得できるタイミングとなるようにする。
これにより、本発明の実施形態では、診断においてデータの経時変化から知見を得るのに適したデータを取得することができる。
【００２４】
つまり、本発明の実施形態では、［発明が解決しようとする課題］の欄で述べた「工作機械等の診断を行うにあたり、ユーザの負担を軽減しつつも、診断に適したデータを取得する」という課題を解決することができる。
以上が本発明の実施形態の概略である。
【００２５】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。ここで、以下では、本発明の基本的な実施形態である第１の実施形態と、第１の実施形態の構成を変形した第２の実施形態の２つの実施形態について説明をする。
【００２６】
＜第１の実施形態＞
図１に、第１の実施形態である診断システム１全体の構成を示す。図１に示すように、本実施形態は、工作機械１００、診断用データ取得装置２００及び診断装置３００を備える。
工作機械１００は診断用データ取得装置２００と通信可能に接続されている。また、診断用データ取得装置２００は診断装置３００とも通信可能に接続されている。これらの接続は、接続インタフェースを介した直接接続であってもよいし、またＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介した中継機器経由の接続であってもよい。
なお、図１では、診断用データ取得装置２００を単一の装置として記載し、以下の説明においても診断用データ取得装置２００を単一の装置として説明をするが、これは本実施形態の構成を限定する趣旨ではない。診断用データ取得装置２００を、複数の装置と、この複数の装置を接続するネットワーク等を含んだシステム（本発明の「診断用データ取得システム」に相当）により実現するようにしてもよい。
【００２７】
工作機械１００は、数値制御装置等の制御に基づいて、切削加工等の所定の加工を行う工作機械である。
工作機械１００は、可動部１１０を備えている。可動部１１０は、ワークを加工するために駆動するモータや、このモータに取り付けられた主軸や送り軸や、これら各軸に対応する治具や工具等を含む。工作機械１００は、診断用データ取得装置２００から出力される動作指令に基づいて可動部１１０を駆動させることにより所定の加工を行う。ここで、所定の加工の内容に特に限定はなく、切削加工以外にも、例えば研削加工、研磨加工、圧延加工、あるいは鍛造加工といった他の加工であってもよい。
【００２８】
なお、工作機械１００は、特に本実施形態特有のものである必要はなく、一般的な工作機械により実現することができる。また、工作機械１００を、数値制御による加工用の機械により実現するのではなく、他の装置、例えば、工場内で稼働するロボット等により実現するようにしてもよい。
【００２９】
診断用データ取得装置２００は、工作機械１００を制御することにより、工作機械１００に所定の加工を行わせる機能を有している。また、診断用データ取得装置２００は、工作機械１００を診断するためのデータである診断用データを取得する機能も有している。
【００３０】
これらの機能を実現するため、診断用データ取得装置２００は、制御部２１０、タイミング生成部２２０及び診断用データ取得部２３０を備える。
【００３１】
制御部２１０は、一般的な数値制御装置としての機能を実現する部分である。制御部２１０は、制御データに基づいて、各軸に対する移動指令や主軸を駆動するスピンドルモータへの主軸回転指令等を含んだ動作指令を生成し、生成した動作指令を工作機械１００に送出することにより、工作機械１００の可動部１１０の駆動を制御する。これにより、工作機械１００による所定の加工が実現される。
【００３２】
ここで、制御部２１０は、加工プログラムにより生成される動作指令を、速度フィードバック信号等のフィードバック信号に基づいた比例演算や積分演算を行なうことによって修正するというフィードバック制御を行う。そのために、制御部２１０は、可動部１１０の動作に伴い変化するフィードバック信号を工作機械１００から受信する。
つまり、本実施形態における制御データには、加工プログラム等の情報に加えて、速度フィードバック信号や、電流フィードバック信号といったフィードバック制御に関する情報も含まれているものとする。
【００３３】
ここで、速度フィードバック信号は、例えば、工作機械１００に含まれるロータリエンコーダやリニアエンコーダが検出した位置フィードバック信号を微分することにより算出することができる。また、電流フィードバック信号は、例えば、モータに流れる電流を測定することにより検出することができる。
なお、工作機械におけるフィードバック制御については一般的な技術であり、当業者によく知られているので、これ以上の詳細な説明を省略する。
【００３４】
タイミング生成部２２０は、制御部２１０から制御データを取得し、取得した制御データに基づいて、診断用データを取得するタイミングである「取得タイミング」を生成する部分である。タイミング生成部２２０は、例えば、制御データに含まれている加工プログラムに基づいた動作指令値と、速度フィードバック信号の信号値や、主軸に対応するスピンドルモータの電流フィードバック信号の信号値を取得する。
【００３５】
そして、タイミング生成部２２０は、取得タイミングを生成するために必要な情報を算出する。例えば、加工プログラムに基づいた動作指令値と、速度フィードバック信号の信号値に基づいて、主軸又は送り軸の駆動速度を算出する。また、タイミング生成部２２０は、主軸に対応するスピンドルモータの電流フィードバック信号の信号値に基づいて主軸にかかる負荷トルクを算出する。
【００３６】
なお、このようにして算出を行う方法は、必要な情報を得るための一例に過ぎず、タイミング生成部２２０による算出以外の方法で必要な情報を得るようにしてもよい。例えば、負荷トルクについては、主軸に対応するスピンドルモータを制御するスピンドル制御回路に外乱推定オブザーバを設け、この外乱推定オブザーバによって負荷トルクを検出するようにしてもよい。
【００３７】
何れにしても、タイミング生成部２２０は、取得タイミングを生成するために必要な情報を取得し、この情報に基づいて取得タイミングを生成する。取得タイミングは、上述したように、診断用データの取得の都度、同条件下での診断用データを取得できるタイミングとなるようにする。そして、タイミング生成部２２０は、生成した取得タイミングは、診断用データ取得部２３０に対して出力する。なお、取得タイミングの生成方法の詳細については、図２Ａ及び図２Ｂを参照して後述する。
【００３８】
診断用データ取得部２３０は、タイミング生成部２２０が生成した取得タイミングに基づいて、診断用データを取得する。本実施形態では、診断用データ取得部２３０は、制御データに含まれている情報の内、診断装置３００が診断に利用する情報を診断用データとして取得する。診断に利用するデータは、診断装置３００による診断方法により定まる。例えば、取得タイミングを生成するために必要な情報と同じように主軸又は送り軸の駆動速度を算出するための情報であってもよいし、主軸にかかる負荷トルクを算出するための情報であってもよいし、他の情報であってもよい。
診断用データ取得部２３０は、取得した診断用データを診断装置３００に対して出力する。
【００３９】
診断装置３００は、診断用データ取得部２３０が出力した診断用データに基づいて診断を行う装置である。診断装置３００は、診断を実行するための部分として診断実行部３１０を備える。
【００４０】
診断実行部３１０による診断は、例えば、故障予知や故障検知を行うための診断である。診断方法は、任意のものであってよく、例えば、診断用データに含まれる値と予め定めた閾値とを比較して、比較結果に基づいて診断を行うという単純なものであってもよい。また、診断実行部３１０が機械学習を利用した診断を行うようにしてもよい。
【００４１】
例えば、診断実行部３１０が、診断用データを学習用データとして利用することにより機械学習を行って学習モデルを構築し、この構築した学習モデルと新たな診断用データとで診断を行うようにしてもよい。また、診断実行部３１０が、他の装置により学習を行うことにより構築した学習モデルを利用して診断をするようにするようにしてもよい。
【００４２】
機械学習としては、例えば、特許文献１に開示されているようなサポートベクターマシン法によるものでもよく、又は、他の方法であってもよい。
例えば、パーセプトロンを組み合わせて構成したニューラルネットワークにより、教師有り学習を行うようにしてもよい。具体的には、入力データ（例えば本実施形態の診断用データ）に、ラベルを付与することによって教師データを作成し、この教師データをニューラルネットワークに与える。
【００４３】
そして、ニューラルネットワークの出力がラベルと同じとなるように、ニューラルネットに含まれる各パーセプトロンについての重み付けを変更する。例えば、フォワードプロパゲーション（Forward-propagation）及びバックプロパゲーション（Back-propagation）という処理を繰り返すことにより重み付けを変更する。
【００４４】
このようにして、教師データの特徴を学習し、入力から結果を推定するための学習モデルを帰納的に獲得するようにしてもよい。また、更にディープラーニング等の手法を取り入れるようにしてもよい。
【００４５】
あるいは、教師無し学習を行うようにしてもよい。教師無し学習とは、教師データを与えて学習する教師有り学習とは異なり、入力データは与えるが、ラベルは与えないという学習方法である。教師無し学習では、入力データ（例えば本実施形態の診断用データ）に含まれるパターンや特徴を学習してモデル化する。
【００４６】
例えば、クラスタリングを行うために、ｋ−ｍｅａｎｓ法や、ウォード法といったアルゴリズムを用いて学習モデルを構築する。そして、構築した学習モデルを用いて、与えられた入力データを外的基準なしに自動的に分類するクラスタリングを行う。これにより、例えば不具合や故障の検知を行うようなことができる。
【００４７】
また、上述した教師有り学習と教師無し学習との中間的な学習法として、入力データと出力のデータの組と、入力データのみとをそれぞれ利用する半教師有り学習を行うようにしてもよい。
【００４８】
更に、工作機械１００を例えばロボットで実現する場合には、診断実行部３１０が、例えば特開２００８−３２４７７号公報に開示されている診断方法を利用することにより、ロボットの減速機等の診断を行うようにしてもよい。
【００４９】
何れかの診断方法を用いて、診断実行部３１０は診断結果を出力する。出力の方法としては、例えば、診断装置３００や診断用データ取得装置２００に備えられたディスプレイ（図示省略）に診断結果が表示されるようにするとよい。また、他にも、診断結果を他の装置に送信したり、診断装置３００内部又は外部の記録装置に記録したりするようにしてもよい。また、他にも、例えば診断の結果、故障が発見されたような場合にアラーム音を出力するようにしてもよい。
【００５０】
以上診断用データ取得装置２００や診断装置３００の機能ブロックについて説明した。次に、これらの機能ブロックの実現方法について説明をする。
これらの機能ブロックを実現するために、診断用データ取得装置２００や診断装置３００のそれぞれは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置を備える。また、診断用データ取得装置２００や診断装置３００のそれぞれは、各種の制御用プログラムを格納したＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置や、演算処理装置がプログラムを実行する上で一時的に必要とされるデータを格納するためのＲＡＭ（Random Access Memory）といった主記憶装置を備える。
【００５１】
そして各装置において、演算処理装置が補助記憶装置からアプリケーションやＯＳを読み込み、読み込んだアプリケーションやＯＳを主記憶装置に展開させながら、これらのアプリケーションやＯＳに基づいた演算処理を行なう。また、この演算結果に基づいて、各装置が備える各種のハードウェアを制御する。これにより、本実施形態の機能ブロックは実現される。つまり、本実施形態は、ハードウェアとソフトウェアが協働することにより実現することができる。
【００５２】
具体例として、診断用データ取得装置２００は、数値制御装置に本実施形態を実現するためのソフトウェアを追加することより実現できる。また、診断装置３００は、パーソナルコンピュータに本実施形態を実現するためのソフトウェアより実現できる。
【００５３】
ただし、診断装置３００については機械学習に伴う演算量が多いため、例えば、パーソナルコンピュータにＧＰＵ（Graphics Processing Units）を搭載し、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）と呼ばれる技術により、ＧＰＵを機械学習に伴う演算処理に利用するようにすることが好ましい。これにより、高速処理できるようになる。更には、より高速な処理を行うために、このようなＧＰＵを搭載したコンピュータを複数台用いてコンピュータ・クラスターを構築し、このコンピュータ・クラスターに含まれる複数のコンピュータにて並列処理を行うようにしてもよい。
【００５４】
次に、図２Ａ及び図２Ｂを参照して、本実施形態における取得タイミングの考え方について説明をする。なお、上述したが、前提として本実施形態では、取得タイミングが、診断用データの取得の都度、同条件下での診断用データを取得できるタイミングとなるようにする。
【００５５】
まず、図２Ａに診断用データ、主軸速度、主軸負荷、及び診断用データそれぞれについての時系列に沿った変化を示す。上述したように、タイミング生成部２２０は、診断用データの生成に必要な情報として、主軸速度及び主軸負荷の値を取得している。また、診断用データ取得部２３０は、診断用データを取得可能な状態であり、取得タイミングに基づいて診断用データの取得を行う。
【００５６】
そして、タイミング生成部２２０は、主軸速度及び主軸負荷の値に基づいて「主軸速度が一定で無負荷」である場合に、診断用データを取得するように取得タイミングを生成する。ここで、「主軸速度が一定で無負荷」である場合とは、例えば可動部１１０に取り付けられた工具がワークに切り込む前の瞬間である場合に相当する。
【００５７】
具体的には、タイミング生成部２２０は、まず主軸速度を監視する。そして、主軸速度の速度が一定となった場合に、主軸負荷を監視し、主軸負荷が無負荷である場合に、取得タイミングとなったとして、取得タイミングとなった旨を診断用データ取得部２３０に通知する。診断用データ取得部２３０は、この通知に応じて診断用データの取得を開始する。
【００５８】
ここで、主軸速度の変化が、予め定められる時間よりも長い時間にわたって予め定められる閾値よりも小さい変化であった場合に、主軸速度が一定であると判定できる。また、主軸負荷が予め定められる閾値よりも小さい負荷であった場合に、主軸負荷が無負荷であると判定できる。
【００５９】
その後、タイミング生成部２２０は主軸負荷の監視を継続し、工具がワークに切り込んだことにより主軸負荷が上昇して、主軸負荷が無負荷でなくなった場合に、取得タイミングが終了したとして、取得タイミングが終了した旨を診断用データ取得部２３０に通知する。診断用データ取得部２３０は、この通知に応じて診断用データの取得を終了する。
【００６０】
なお、診断用データ取得部２３０は、通知を受けた時点までに取得した診断用データを全て診断装置３００に出力するのではなく、通知を受けた時点よりも所定時間前までに取得した診断用データを診断装置３００に出力するようにするとよい。
【００６１】
つまり、図示するように、実質的に取得タイミングを主軸負荷が上昇するよりも所定時間前までとするとよい。これにより、負荷が上昇した瞬間、すなわち、工具がワークに切り込んだ瞬間の、急激に変化すると考えられる診断のために不適切な診断用データは、診断に用いられなくなる。
このようにすれば、診断用データの取得の都度、「工具がワークに切り込む前」という同条件下で、診断用データを取得することが可能となる。
【００６２】
次に、図２Ｂを参照して取得タイミングの生成の他の方法について説明をする。図２Ｂには、図２Ａと同様に診断用データ、主軸速度、主軸負荷、及び診断用データそれぞれについての時系列に沿った変化を示す。
【００６３】
そして、タイミング生成部２２０は、主軸速度及び主軸負荷の値に基づいて「主軸速度が一定で負荷一定」である場合に、診断用データを取得するように取得タイミングを生成する。ここで、「主軸速度が一定で負荷一定」である場合とは、例えば可動部１１０に取り付けられた工具がワークに切り込んでから加工を継続しており、切り込みが終わる前の瞬間（すなわち、加工が終わる前の瞬間）である場合に相当する。例えば、ワークの厚さが均一である場合に、「主軸速度が一定で負荷一定」の状態となりやすい。
【００６４】
具体的には、タイミング生成部２２０は、まず主軸速度を監視する。そして、主軸速度の速度が一定となった場合に、主軸負荷を監視し、主軸負荷が負荷一定である場合に、取得タイミングとなったとして、取得タイミングとなった旨を診断用データ取得部２３０に通知する。
【００６５】
診断用データ取得部２３０は、この通知に応じて診断用データの取得を開始する。ここで、主軸速度が一定であると判定する方法は、図２Ａを参照して上述した通りである。また、主軸負荷が予め定められる範囲内の負荷となった場合に、主軸負荷が負荷一定であると判定できる。
【００６６】
その後、タイミング生成部２２０は主軸負荷の監視を継続し、工具のワークへの切り込みが終わったことにより主軸負荷が下降して、主軸負荷が負荷一定でなくなった場合に、取得タイミングが終了したとして、取得タイミングが終了した旨を診断用データ取得部２３０に通知する。診断用データ取得部２３０は、この通知に応じて診断用データの取得を終了する。
【００６７】
なお、図２Ａを参照して説明した場合と同様に、診断用データ取得部２３０は、通知を受けた時点までに取得した診断用データを全て診断装置３００に出力するのではなく、通知を受けた時点よりも所定時間前までに取得した診断用データを診断装置３００に出力するようにするとよい。
【００６８】
つまり、図示するように、実質的に取得タイミングを主軸負荷が下降するよりも所定時間前までとするとよい。これにより、負荷が下降した瞬間、すなわち、工具のワークへの切り込みが終わった瞬間の、急激に変化すると考えられる診断のために不適切な診断用データは、診断に用いられなくなる。
このようにすれば、診断用データの取得の都度、「工具のワークへの切り込みが終わる前」という同条件下で、診断用データを取得することが可能となる。
【００６９】
以上、図２Ａと図２Ｂを参照して、取得タイミングの生成方法を２つ説明した。タイミング生成部２２０は、これら２つの生成方法の何れかの方法で取得タイミングを生成するようにしてもよいし、双方の方法で取得タイミングを生成するようにしてもよい。
【００７０】
なお、図２Ａ及び後述の図２Ｂは、説明の理解を容易とするために、模式化した図となっている。例えば、図中では、主軸速度や主軸負荷の変化を直線で表しているが、実際には、微小な変化があるため、多少の曲線を含んで変化する。
【００７１】
次に、図３のフローチャートを参照して、本実施形態の動作について説明をする。
まず、制御部２１０は、加工プログラムやフィードバック信号に基づいて制御データを生成して、可動部１１０の駆動を行う（ステップＳ１１）。
【００７２】
次に、タイミング生成部２２０は、制御データに含まれる所定の情報に基づいて取得タイミングの生成を開始する（ステップＳ１２）。取得タイミングの生成方法については、図２Ａと図２Ｂを参照して上述した通りである。
【００７３】
取得タイミングを生成するため、まず、タイミング生成部２２０は、主軸速度や主軸負荷の監視を継続する（ステップＳ１３にてＮｏ）。そして、取得タイミングとなった場合に（ステップＳ１３にてＹｅｓ）、その旨を診断用データ取得部２３０に通知する。
【００７４】
診断用データ取得部２３０は、通知に応じて診断用データの取得を行う（ステップＳ１５）。その後、タイミング生成部２２０は主軸速度や主軸負荷の監視を継続し、診断用データ取得部２３０は診断用データの取得を継続する（ステップＳ１５にてＮｏ）。そして、取得タイミングが終了した場合に（ステップＳ１５にてＹｅｓ）、その旨を診断用データ取得部２３０に通知する。
【００７５】
診断用データ取得部２３０は、通知に応じて診断用データの取得を終了し、取得した診断用データを診断装置３００に対して出力する（ステップＳ１６）。この場合に、通知を受けた時点よりも所定時間前までに取得した診断用データを診断装置３００に出力するようにしてもよい点は上述した通りである。なお、取得タイミングの時間的な長さは、本実施形態を適用する環境によっても変わってくるが、例えば、１秒に満たない長さである。
【００７６】
そして、診断用データを受け付けた診断装置３００の診断実行部３１０は、この診断用データに基づいた診断を行う。
【００７７】
以上説明した本実施形態によれば、診断用のテスト運転を別途行うことなく診断を実施できるので、ユーザの負担を軽減することが可能となる、という効果を奏する。
また、以上説明した本実施形態によれば、診断用データの取得の都度、同条件下での診断用データを取得できるタイミングとなるように取得タイミングを生成するので、診断においてデータの経時変化から知見を得るのに適したデータを取得することができる、という効果も奏する。
【００７８】
＜第２実施形態＞
次に、図４を参照して本発明の第２の実施形態について説明をする。ここで、第２の実施形態は、上述した第１の実施形態と基本的な構成及び動作について共通するので、以下では重複する説明は省略する。一方で、第２の実施形態では、センタが測定したセンサデータを取得する機能が追加されているので、この点について詳細に説明をする。
【００７９】
図４に示すように、本実施形態の診断システム２は、工作機械１０１、診断用データ取得装置２０１及び診断装置３００を備える。
【００８０】
第２の実施形態における工作機械１０１は、第１の実施形態における工作機械１００と同等の装置であるが、その内部又はその外部に（図中では内部に備えているものとする。）、可動部１１０の駆動に関する状態を測定するためのセンサ１２０を備えている点で、第１の実施形態における工作機械１００と相違する。
【００８１】
センサ１２０が測定したデータであるセンサデータは、診断用データとして利用するために診断用データ取得装置２０１に対して出力される。センサ１２０は、任意のセンサにより実現できるが、例えば、加速度センサ、ＡＥ（Acoustic Emission）センサ、温度センサ、電流計、電圧計等のセンサにより実現することが好ましい。
【００８２】
第２の実施形態における診断用データ取得装置２０１は、第１の実施形態における診断用データ取得装置２００と同等の装置であるが、その内部又はその外部に（図中では内部に備えているものとする。）、センサ１２０が出力するセンサデータを取得するための部分であるセンサデータ取得部２４０を備えている点で、第１の実施形態における診断用データ取得装置２００と相違する。また、診断用データ取得装置２０１は、診断用データ取得部２３０が２３１に置き換わっている点においても、診断用データ取得装置２００と相違する。
なお、第１の実施形態における診断用データ取得装置２００と同様に、第２の実施形態における診断用データ取得装置２０１を、複数の装置と、この複数の装置を接続するネットワーク等を含んだシステム（本発明の「診断用データ取得システム」に相当）により実現するようにしてもよい。
【００８３】
診断用データ取得装置２０１は、センサ１２０が出力するセンサデータを取得し、センサデータがアナログ信号である場合には、このアナログ信号を、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換する。そして、診断用データ取得装置２０１は、変換後のデジタル信号をセンサデータとして診断用データ取得部２３１に対して出力する。また、仮にセンサデータがデジタル信号である場合に、診断用データ取得装置２０１は、そのデジタル信号をセンサデータとして診断用データ取得部２３１に対して出力する。
【００８４】
そして、診断用データ取得部２３１は、診断用データとして、制御部２１０から制御データを取得するのみならず、センサデータ取得部２４０が出力するセンサデータも取得する。つまり、本実施形態では、診断用データにセンサデータを含ませる。
【００８５】
これにより、診断実行部３１０がセンサデータを利用した診断を行うことが可能となる。そのため、本実施形態では、診断の精度を高くしたり、各センサデータを利用した多様な診断方法を利用したりすることが可能となる、という効果を奏する。
【００８６】
具体例として、例えば、センサ１２０で、可動部１１０の駆動に伴い生じる振動を測定するようにすることができる。この場合、センサ１２０を、それぞれ互いに直交するＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸の三軸方向の加速度を測定可能な三軸加速度センサにより実現し、各軸の加速度に相当するアナログ振動波形信号をセンサデータとして出力する。
【００８７】
そして、診断用データ取得部２３０がアナログ振動波形信号をデジタル化したセンサデータとして出力する。また、診断用データ取得部２３１が取得タイミングに基づいてこのセンサデータを取得する。
更に、診断実行部３１０が診断用データ取得部２３１の取得したセンサデータに基づいて診断を行うことにより、可動部１１０の駆動に伴い生じる振動に基づいた診断を行うことができる。例えば、異常な振動が発生しているので、可動部１１０が故障していると診断することができる。
【００８８】
他にも、例えば、センサ１２０で、可動部１１０の駆動に伴い変化する温度を測定するようにすることができる。この場合、センサ１２０を、例えば可動部１１０に含まれる主軸モータの温度を測定する温度センサにより実現する。
そして、診断実行部３１０が診断用データ取得部２３１の取得したセンサデータに基づいて診断を行うことにより、可動部１１０の駆動に伴い変化する温度に基づいた診断を行うことができる。例えば、許容可能な温度以上の温度となっているので、可動部１１０がオーバーヒートしていると診断することができる。
【００８９】
なお、上記の各実施形態に含まれる各装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、上記の各実施形態に含まれる各装置が協働することにより行なわれる診断方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
【００９０】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory）)を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００９１】
また、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。例えば、以下の変形例のような変更を施した形態での実施が可能である。
【００９２】
＜第１の変形例＞
上述した各実施形態では、図２Ａ及び図２Ｂを参照して説明をしたように、主軸速度と主軸負荷に基づいて取得タイミングを生成して診断を行っていた。
これを変形して、例えば送り軸速度と主軸負荷に基づいて取得タイミングを生成して診断を行うようにしてもよい。つまり、工具がワークに切り込む前の瞬間であって、送り軸が一定速度で駆動している場合に診断用データを取得するように、取得タイミングを生成するようにしてもよい。そして、取得する診断用データを、例えば、送り軸の負荷等にすることにより、送り軸について診断を行うことも可能となる。
【００９３】
＜第２の変形例＞
上述した第２の実施形態では、センサデータ取得部２４０が取得したセンサデータを診断用データとして利用していた。これを変形して、センサデータ取得部２４０が取得したセンサデータをタイミング生成部２２０による取得タイミングの生成のために利用するようにしてもよい。
【００９４】
例えば、センサ１２０を加速度センサとして、このセンサ１２０が測定した加速度に基づいて主軸速度を算出して、取得タイミングの生成のために利用するようにしてもよい。また、センサ１２０をトルクセンサとして、このセンサ１２０が測定した主軸のトルク（主軸負荷）を、取得タイミングの生成のために利用するようにしてもよい。
【００９５】
＜第３の変形例＞
上述した各実施形態では、診断用データ取得装置２００や診断用データ取得装置２０１と、診断装置３００を別体の装置により実現することを想定していたが、これらを同一の装置により実現するようにしてもよい。あるいは、診断用データ取得装置２００や診断用データ取得装置２０１の機能の一部を診断装置３００により実現するようにしてもよく、診断装置３００の機能の一部を診断用データ取得装置２００や診断用データ取得装置２０１により実現するようにしてもよい。
更には、診断用データ取得装置２００、診断用データ取得装置２０１、診断装置３００のそれぞれについて、１つの装置ではなく、複数の装置で実現するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９６】
１００、１０１  工作機械
１１０  可動部
１２０  センサ
２００、２０１  診断用データ取得装置（診断用データ取得システム）
２１０  制御部
２２０  タイミング生成部
２３０、２３１  診断用データ取得部
２４０  センサデータ取得部
３００  診断装置
３１０  診断実行部
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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