(57)【要約】【課題】駆動装置に工具を取り付けた状態において工具の取付状態の不具合や工具の種類間違いを検出する。【解決手段】工具Ｙが駆動装置Ｘに対して着脱可能に装着される工作機械において、駆動装置Ｘに密着させた振動センサ２の出力の特徴量を、競合学習型ニューラルネットワーク１で分類することにより、駆動装置Ｘへの工具Ｙの取付状態の不具合を検出する。取付状態の検出には、工具Ｙを駆動装置Ｘに装着して空転させた状態での振動センサ２の出力を用いる。学習済みの競合学習型ニューラルネットワーク１に、振動センサ２の出力の特徴量を与えると、工具Ｙの取付状態が正常か異常かを分類することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
工具が駆動装置に対して着脱可能に装着される工作機械において駆動装置から発生する振動を検出する振動センサと、振動センサの出力である対象信号から複数のパラメータからなる特徴量を抽出する特徴抽出部と、特徴抽出部により抽出した特徴量のカテゴリを分類するニューラルネットワークと、ニューラルネットワークによる分類結果を用いて駆動装置への工具の装着状態を判定する判定部とを備え、ニューラルネットワークは、工具を駆動装置に取り付けた状態で空転させたときの対象信号の特徴量を学習データに用い工具の取付状態をカテゴリとした学習が行われ、判定部は、工具を駆動装置に取り付けた状態で空転しているときに得られる対象信号の特徴量を、学習後のニューラルネットワークに検査データとして与えたときのニューラルネットワークの分類結果により工具の装着状態が正常か異常かを判定することを特徴とする工具の取付異常検出装置。
【請求項２】
前記ニューラルネットワークは、駆動装置に対する工具の取付状態が正常であるときの特徴量のみを学習データに用い、前記判定部は、学習後のニューラルネットワークに検査データを与えたときに発火したニューロンが正常のカテゴリに属していないときに駆動装置への工具の取付状態が異常であると判定することを特徴とする請求項１記載の工具の取付異常検出装置。
【請求項３】
前記工作機械は工具マガジンに保管された複数個の工具を指示された順序で自動的に交換する構成であって、前記ニューラルネットワークは工具別の学習データを用いて学習され、前記判定部は、工作機械において工具を交換する指示に同期して正常のカテゴリに属するニューロンを変更することを特徴とする請求項２記載の工具の取付異常検出装置。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークは競合学習型ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の工具の取付異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モータのような駆動源を備える駆動装置に対して工具が着脱可能である工作機械において、工具の取付状態の不具合や工具の種類間違いのような異常を検出する工具の取付異常検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、数値制御工作機械の自動工具交換装置において、工具交換アームの交換動作の異常を監視する装置が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。この装置は、工具交換アームの交換動作中の各位置における駆動モータのトルク波形パターンを検出し、工具交換アームの正常運転時における駆動モータのトルク波形パターンと比較して、工具交換動作の異常を検出するものである。トルク波形パターンの比較には、工具交換アームの交換動作中の同一位置でのトルク値の誤差量を求め、この誤差量が許容範囲内か否かによって工具交換動作について異常の有無を判断している。
【０００３】
特許文献１に記載された装置は、工具交換アームの製作誤差に起因する工具交換動作の異常の有無を監視することによって、工作機械やワークの損傷を未然に防ぐという技術的課題を解決している。特許文献１には、工具マガジンに保管されている複数個の工具について工具の重量差を考慮し、交換する工具に合わせたトルク波形パターンを記憶させておき、工具交換時には交換する工具に合わせたトルク波形パターンを用いることも記載されている。
【特許文献１】特開平１１−３３３６５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１に記載された技術は、自動工具交換装置の異常の有無を検出するものであり、自動工具交換装置が正常に動作していれば、駆動装置に対して工具が正常に取り付けられるという前提に立っている。しかしながら、たとえ自動工具交換装置を用いる場合でも、工具マガジンに工具を保管する作業は人手を介して行うから、工具マガジンに工具を保管する際に、工具の場所や向きを間違えることがある。このような場合には、自動工具交換装置が正常に動作していたとしても、駆動装置に対して工具が誤って取り付けられるから、正常な加工工作が行われないという問題が生じる。したがって、駆動装置に工具を取り付けた状態において、工具の取付状態の不具合や工具の種類間違いのような異常を検出することが望まれている。
【０００５】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、駆動装置に工具を取り付けた状態において工具の取付状態の不具合や工具の種類間違いを検出することが可能な工具の取付異常検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１の発明は、工具が駆動装置に対して着脱可能に装着される工作機械において駆動装置から発生する振動を検出する振動センサと、振動センサの出力である対象信号から複数のパラメータからなる特徴量を抽出する特徴抽出部と、特徴抽出部により抽出した特徴量のカテゴリを分類するニューラルネットワークと、ニューラルネットワークによる分類結果を用いて駆動装置への工具の装着状態を判定する判定部とを備え、ニューラルネットワークは、工具を駆動装置に取り付けた状態で空転させたときの対象信号の特徴量を学習データに用い工具の取付状態をカテゴリとした学習が行われ、判定部は、工具を駆動装置に取り付けた状態で空転しているときに得られる対象信号の特徴量を、学習後のニューラルネットワークに検査データとして与えたときのニューラルネットワークの分類結果により工具の装着状態が正常か異常かを判定することを特徴とする。
【０００７】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記ニューラルネットワークは、駆動装置に対する工具の取付状態が正常であるときの特徴量のみを学習データに用い、前記判定部は、学習後のニューラルネットワークに検査データを与えたときに発火したニューロンが正常のカテゴリに属していないときに駆動装置への工具の取付状態が異常であると判定することを特徴とする。
【０００８】
請求項３の発明では、請求項２の発明において、前記工作機械は工具マガジンに保管された複数個の工具を指示された順序で自動的に交換する構成であって、前記ニューラルネットワークは工具別の学習データを用いて学習され、前記判定部は、工作機械において工具を交換する指示に同期して正常のカテゴリに属するニューロンを変更することを特徴とする。
【０００９】
請求項４の発明では、請求項１ないし請求項３のいずれかの発明において、前記ニューラルネットワークは競合学習型ニューラルネットワークであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１の発明の構成によれば、工具を駆動装置に正常に取り付けた状態で空転させたときの駆動装置の振動を振動センサで検出し、このときの振動センサの出力の特徴量でニューラルネットワークの学習を行い、一方、工具の取付に関する異常を判定する際には、駆動装置に工具を取り付けて空転させたときの振動センサの出力の特徴量をニューラルネットワークにより分類するから、実際に工具を装着しワークを加工する前の状態での異常の有無を判定することができる。つまり、駆動装置に取り付けた工具の種類の間違いや駆動装置への工具の取付位置のずれのような工具の取付状態の不具合、あるいは駆動装置に対する工具の取付向きの間違い、あるいはまた、工具の破損や駆動装置の異常などを異常として検出することができる。
【００１１】
請求項２の発明の構成によれば、工具の取付状態が正常であるときの特徴量のみを学習データに用い、正常以外は異常と判定するから、異常の種類については分類することができないが、学習データの収集が容易であり、装置の導入から実使用までの期間を短くすることができる。また、異常の種類にかかわりなく正常以外は異常と判断することにより、異常の種類が不明であっても安全側の判断になり、工作機械やワークの破損の可能性を低減することができる。
【００１２】
請求項３の発明の構成によれば、工具の種類が異なる場合でも正常のカテゴリに属するニューロンの変更で対応するから、マシニングセンタのように多数個の工具を自動的に交換して加工工作を行う場合でも、工具の取付に関する異常を工具毎に監視することが可能になる。
【００１３】
請求項４の発明の構成によれば、競合学習型ニューラルネットワークを用いるから、構成が簡単である上に、カテゴリ毎の学習データを収集し、カテゴリ別に学習データを与えるだけで簡単に学習させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に説明する実施形態は、工作機械として、マシニングセンタやターニングセンタのように、工具マガジンに保持された複数個の工具から使用する工具をプログラムに従って自動的に選択し、選択した工具を駆動装置に自動的に装着するものを想定するが、単機能の工作機械であっても駆動装置に対して工具が着脱可能に装着されるものであれば、本発明の技術思想は適用可能である。駆動装置としては、モータを駆動源に用いるものであればよく、駆動源と工具との間にギアボックスやベルトなどの適宜の伝達機構を設けてあってもよい。以下では、駆動装置としてハウジングを備えるスピンドルを想定する。
【００１５】
本実施形態で説明する工具の取付異常検出装置は、図１に示すように、教師なしの競合学習型ニューラルネットワーク（以下、とくに必要がなければ単に「ニューラルネット」と呼ぶ）１を用いている。ニューラルネットワークとしては、教師有りのバックプロパゲーション型のものを用いることが可能であるが、競合学習型ニューラルネットワークはバックプロパゲーション型のニューラルネットワークよりも構成が簡単であり、カテゴリ毎の学習データを用いて学習させるだけでよく、一旦学習した後も追加学習によって学習を強化させることが可能である点で、この種の用途向けに適している。
【００１６】
ニューラルネット１は、図２に示すように、それぞれ入力層１１と出力層１２との２層からなり、出力層１２の各ニューロンＮ２が入力層１１のすべてのニューロンＮ１とそれぞれ結合された構成を有している。ニューラルネット１は、逐次処理型のコンピュータで適宜のアプリケーションプログラムを実行することにより実現する場合を想定しているが、専用のニューロコンピュータを用いることも可能である。
【００１７】
ニューラルネット１の動作には、学習モードと検査モードとがあり、学習モードにおいて適宜の学習データを用いて学習した後に、検査モードにおいて実際の対象信号から生成した複数のパラメータからなる特徴量（検査データ）のカテゴリを分類する。
【００１８】
入力層１１のニューロンＮ１と出力層１２のニューロンＮ２との結合度（重み係数）は可変であり、学習モードにおいて、学習データをニューラルネット１に入力することによりニューラルネット１を学習させ、入力層１１の各ニューロンＮ１と出力層１２の各ニューロンＮ２との重み係数を決める。言い換えると、出力層１２の各ニューロンＮ２には、入力層１１の各ニューロンＮ１との間の重み係数を要素とする重みベクトルが対応付けられる。したがって、重みベクトルは入力層１１のニューロンＮ１と同数の要素を持ち、入力層１１に入力される特徴量のパラメータの個数と重みベクトルの要素の個数とは一致する。
【００１９】
一方、検査モードでは、カテゴリを判定すべき検査データをニューラルネット１の入力層１１に与えると、出力層１２のニューロンＮ２のうち、重みベクトルと検査データとのユークリッド距離が最小であるニューロンＮ２が発火する。学習モードにおいて出力層１２のニューロンＮ２にカテゴリが対応付けられていれば、発火したニューロンＮ２の位置のカテゴリによって検査データのカテゴリを知ることができる。
【００２０】
出力層１２のニューロンＮ２には、たとえば６×６個の領域を有する２次元のクラスタリングマップ４の各領域に一対一に対応付けられている。したがって、学習モードにおいて、クラスタリングマップ４の各領域に学習データのカテゴリを対応付けておけば、検査データにより発火したニューロンＮ２に対応するカテゴリをクラスタリングマップ４により知ることができる。クラスタリングマップ４はニューラルネット１による分類結果を出力する出力部として機能する。
【００２１】
クラスタリングマップ４の各領域（実質的には出力層１２の各ニューロンＮ２）にカテゴリを対応付けるに際しては、学習済みのニューラルネット１を出力層１２から入力層１１に向かって逆向きに動作させて出力層１２の各ニューロンＮ２ごとに入力層１１に与えたデータを推定し、推定したデータとのユークリッド距離がもっとも近い学習データのカテゴリを、出力層１２における当該ニューロンＮ２のカテゴリに用いる。言い換えると、出力層１２の各ニューロンＮ２のカテゴリには、各ニューロンＮ２の重みベクトルとのユークリッド距離が最小である学習データのカテゴリを用いる。これにより、出力層１２の各ニューロンＮ２のカテゴリには、学習データのカテゴリが反映される。
【００２２】
各カテゴリについて多数個（たとえば、１５０個）の学習データを与えることにより、類似度の高いカテゴリがクラスタリングマップ４上で近い位置に配置される。つまり、出力層１２のニューロンＮ２のうち同種のカテゴリに属する学習データに対応して発火したニューロンＮ２は、クラスタリングマップ４上で近い位置に集まりニューロンＮ２の集合からなるクラスタを形成する。
【００２３】
なお、学習後にクラスタが形成されるとともにカテゴリが対応付けられたものが、本来の意味のクラスタリングマップ４であるが、本実施形態では学習前であってもクラスタリングマップ４と呼んでとくに区別しない。学習モードでニューラルネット１に与えられる学習データは学習データ記憶部５に格納されており、必要に応じて学習データ記憶部５から読み出されてニューラルネット１に与えられる。
【００２４】
ところで、ニューラルネット１で検出しようとする情報は、駆動装置Ｘに対して工具Ｙが正常に装着されているか否かであるから、カテゴリとしては正常状態か異常状態かを分類することができればよく、異常の種類を検出しようとするときには異常の種類もカテゴリになる。また、駆動装置Ｘには複数個の工具Ｙを取り換えて装着するから、工具Ｙごとに正常と異常とを区別する必要がある。したがって、異常の種類についても識別しようとすれば、多種類のカテゴリが必要になり、学習データの収集に手間がかかるから、本実施形態では各工具Ｙについて正常状態のみのカテゴリを設定し、正常状態から逸脱する場合には異常と判定する。ただし、各種の異常状態について学習データを収集可能な場合には、異常の種類もカテゴリとして設定してもよい。
【００２５】
駆動装置Ｘに対して工具Ｙの装着状態を判定するために、駆動装置Ｘに密着するように取り付けた振動センサ２の出力を検査すべき対象信号として用いる。振動センサ２としては加速度ピックアップを用いており、振動センサ２は、図３に示すように、駆動装置Ｘのハウジング１３の外側面に密着させる形で取り付けられる。振動センサ２を駆動装置Ｘに取り付けるにあたっては、駆動装置Ｘの動作を妨げず、かつ駆動装置Ｘの動作によって取付状態の変化しないことが要求される。したがって、接着ないし溶着によって振動センサ２を駆動装置Ｘのハウジング１３に固着する。また、振動センサ２の着脱を可能とするために、振動センサ２を着脱可能に結合する保持具をハウジング１３に固着する構成を採用してもよい。
【００２６】
振動センサ２から出力される電気信号は対象信号として特徴抽出部３に与えられ、特徴抽出部３では対象信号について複数のパラメータを持つ特徴量を抽出する。特徴量は対象信号において着目する属性に応じて適宜に取り出すことができるが、本実施形態では対象信号の周波数成分（周波数帯域ごとのパワー）に着目している。駆動装置Ｘはスピンドルであるから振動センサ２の出力は周期性を有しているが、振動センサ２の出力について時間軸上のどの部位から特徴量を抽出するかによって抽出される特徴量が変化するから、特徴抽出部３では特徴量を抽出する前に、振動センサ２の出力から特徴量を抽出する部位を揃えるための前処理が必要である。
【００２７】
そこで、特徴抽出部３では、駆動装置Ｘの動作に同期したタイミング信号（トリガ信号）を用いたり、対象信号の波形の特徴（たとえば、ひとまとまりの対象信号の開始点と終了点）を用いたりすることによって、振動センサ２から出力された対象信号について時間軸方向の着目部分の切り出し（セグメンテーション）を行う。ここに、セグメンテーションの際に、１周期の対象信号から１区間分だけ信号を取り出すのではなく、適宜の単位時間ごとの複数区間に分割してもよい。特徴抽出部３では、区間ごとに複数個のパラメータからなる１セットの特徴量を抽出する。
【００２８】
上述の前処理を行うために、特徴抽出部３は振動センサ２から与えられる対象信号を一時的に記憶するバッファを備える。また、特徴抽出部３の前処理では、必要に応じて周波数帯域を制限するなどしてノイズを低減させる。さらに、振動センサ２から出力される対象信号をデジタル信号に変換する機能も備える。
【００２９】
特徴抽出部３において周波数成分を抽出するには、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）の技術、あるいは多数個のバンドパスフィルタからなるフィルタバンクを用いる。どの周波数を特徴量に用いるかは、対象とする駆動装置Ｘや抽出しようとする異常に応じて適宜に選択される。
【００３０】
特徴抽出部３から得られた特徴量は、学習モードの前に学習データを収集する際には学習データ記憶部５に格納され、検査モードの際には特徴量の抽出のたびにニューラルネット１に与えられ、特徴量を検査データとしてニューラルネット１が検査データのカテゴリを分類する。
【００３１】
ここでは、学習データ記憶部５に格納されているデータをデータセットと呼び、データセットに含まれる各データは駆動装置Ｘに工具Ｙが正常に取り付けられた状態に対応しているものとする。つまり、学習データ記憶部５には正常状態のカテゴリのデータのデータセットが格納されているものとする。データセットを構成するデータの個数は学習データ記憶部５に格納可能な範囲内で任意であるが、上述のようにニューラルネット１の学習には１５０個程度のデータを用いるのが望ましい。
【００３２】
学習データ記憶部５には、正常状態のカテゴリを対応付けたデータセットのみが格納されているから、ニューラルネット１を学習モードとして学習データ記憶部５に格納された各データセットで学習を行うとニューラルネット１は正常状態のみの学習を行うことになる。言い換えると、クラスタリングマップ４のカテゴリは正常状態のみであるから、上述のように学習後に逆向きに動作させてカテゴリを設定する作業は省略することができる。
【００３３】
上述のように学習を行えば、出力層１２の各ニューロンＮ２には、それぞれ入力層１１の各ニューロンＮ１との重み係数を要素とする重みベクトルが設定される。したがって、ニューラルネット１を検査モードとして１つのカテゴリの学習データを与えると、当該カテゴリに相当するニューロンＮ２が発火する。ただし、学習データにはばらつきがあるから、一つのカテゴリの学習データ（データセット）に対して発火するニューロンＮ２は１箇所に限られず、複数個のニューロンＮ２によるクラスタを形成する。
【００３４】
学習モードによりニューラルネット１の学習を行った後に、ニューラルネット１を検査モードとして検査データを与えると、検査データが駆動装置Ｘへの工具Ｙの装着が正常状態であることを示しているときには、ニューラルネット１では正常のカテゴリに属するニューロンＮ２が発火し、当該位置のクラスタリングマップ４によって正常であることが示される。一方、検査データが正常状態ではない場合には、クラスタリングマップ４において正常の位置のニューロンＮ２が発火しないから、異常状態であると判断することができる。つまり、クラスタリングマップ４は判定部として機能する。
【００３５】
クラスタリングマップ４による判定結果が異常状態を示すときには、適宜の報知手段を用いて使用者に異常状態であることを提示するのが望ましい。異常状態の提示には、ランプを点灯させたり警報音を発生させたりすればよい。
【００３６】
ニューラルネット１、特徴抽出部３、クラスタリングマップ４、学習データ記憶部５は報知手段とともに１つの筐体１４に収納され、振動センサ２とは別に配置される。筐体１４と振動センサ２とはセンサ線１５を介して接続される。センサ線１５は振動センサ２に付設されており、筐体１４に対してはコネクタなどによって着脱可能に接続される。また、センサ線１５を通して対象信号に雑音成分が混入しないように、センサ線１５にはシールド線を用いることが望ましい。
【００３７】
実際に使用するにあたっては、工具Ｙがワークを切削している期間の振動センサ２の出力から特徴量を抽出すると、特徴量にワークの相違による成分が含まれカテゴリの分類が困難になり、また工具Ｙが駆動装置Ｘに正常に取り付けられていない状態でワークを加工すると、ワークが破損するだけではなく駆動装置Ｘや工具Ｙの破損につながるから、工具Ｙを駆動装置Ｘに取り付けた状態で、ワークを加工する前に駆動装置Ｘを空転させ、このときに得られる振動センサ２の出力を対象信号に用いる。検査データだけではなく学習データも同様である。検査モードにおいて、空転時に工具Ｙの装着状態が異常であることが検出されたときには、ワークに工具Ｙが接触する前に駆動装置Ｘを停止させるとともに異常を通知する。
【００３８】
上述のように空転時における振動センサ２の出力を用いて工具Ｙの駆動装置Ｘへの取付状態を判断することにより、工具Ｙが傾いている場合や工具Ｙの取付向きが間違っている場合（工具Ｙの回転方向において１８０度回転している場合など）などの異常状態を検出して、ワークに工具Ｙが接触する前に駆動装置Ｘを停止させることが可能になる。
【００３９】
図４に示すように、工具マガジン１６に複数種類の工具Ｙが保管されており、あらかじめ設定されたプログラムの指示に従って、工具交換アーム１７によって駆動装置４に装着される工具Ｙを順に取り換える場合には、学習データ記憶部５に格納する学習データのデータセットを工具Ｙごとに設けておき、工具Ｙごとの学習データによってニューラルネット１を学習させる。このように学習させたニューラルネット１では、クラスタリングマップ４において、複数種類の工具Ｙについて正常状態のカテゴリを対応付けた領域が生じるから、工具Ｙごとに正常か異常かの判定をすることが必要である。
【００４０】
どの工具Ｙが駆動装置４に装着されるかはプログラムによって既知であるから、判定部としてクラスタリングマップ４に加えてプログラムの指示によりクラスタリングマップ４の領域を選択する領域選択部６を設けている。領域選択部６では、工具Ｙごとにクラスタリングマップ４のどの領域を正常状態として用いるかを選択し、ニューラルネット１に与えた検査データに対して、クラスタリングマップ４において選択した領域のニューロンＮ２が発火しなければ報知手段により異常を報知する。
【００４１】
上述のように、工具マガジン１６に保管された複数個の工具Ｙをプログラムの指示に従って自動的に選択し駆動装置Ｘに装着する工作機械では、メンテナンスなどのために工具Ｙを人手によって工具マガジン１６に保管する際に、工具Ｙの保管位置を間違える可能性があるが、この種の間違いに対しても工具Ｙの間違いを検出できる可能性が高くなり、ワークを誤って加工したり、工具Ｙや駆動装置Ｘが破損したりするのを未然に防止できる。
【００４２】
なお、上述の例では、振動センサ２の出力を対象信号に用いているが、駆動装置Ｘの駆動源がモータである場合には、モータの負荷電流を対象信号に用いることが可能であり、モータがサーボ制御されている場合にはモータに設けたエンコーダの出力を対象信号に用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施形態１を示すブロック図である。
【図２】同上に用いるニューラルネットの概略構成図である。
【図３】同上の概略構成図である。
【図４】同上の概略構成図である。
【符号の説明】
【００４４】
１  ニューラルネット（競合学習型ニューラルネットワーク）
２  振動センサ
３  特徴抽出部
４  クラスタリングマップ（判定部）
５  学習データ記憶部
６  領域選択部
１１  入力層
１２  出力層
１３  ハウジング
１４  筐体
１５  センサ線
１６  工具マガジン
１７  工具交換アーム
Ｎ１  ニューロン
Ｎ２  ニューロン
Ｘ  駆動装置
【図１】
2008087094.tif 000003
【図２】
2008087094.tif 000004
【図３】
2008087094.tif 000005
【図４】
2008087094.tif 000006