(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ダイとブランクホルダとにより固定された加工対象物をパンチスピードを可変させて深絞り加工する深絞り加工用のプレス機械において、
加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表すように解析を行って求められる理想加工曲線のデータと、実測により求められる加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表す実測加工曲線と前記理想加工曲線との偏差に関連付けされた評価関数データと、前記評価関数データから得られるパンチの絞りスピードのフィードバック制御値決定用のメンバーシップ関数と、を含むファジー制御用基礎データとを、加工対象物の種別及び種別に関連付けられた加工条件の項目毎にデータベースとして記憶する手段と、
実加工時に実測された加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関係を取得するとともに、上記データベースから加工対象物の上記項目に適合するファジー制御用基礎データを特定し、特定されたファジー制御用基礎データに含まれる理想加工曲線のデータと前記実測データとの偏差に関連付けた実時間評価データを求め、求めた実時間評価データと、特定されたファジー制御用基礎データに含まれる前記評価関数データとに基づき前記パンチの絞りスピードをフィードバック制御する制御手段と、
を含み、
前記評価関数のデータは、
前記実測加工曲線と前記理想加工曲線との偏差を表す第１の評価関数から得られる第１の評価関数データと、
前記第１の評価関数を微分して得られる第２の評価関数から得られる第２の評価関数データとを含み、
前記パンチの絞りスピードのフィードバック制御が、
特定されたファジー制御用基礎データに含まれる前記第１及び第２の評価関数データと、これらを用いたメンバーシップ関数とに基づいて作成されたファジー推論規則と、求めた実時間評価データと、絞りスピードの出力決定用メンバーシップ関数に関連付けられるif-thenルールとに基づきファジー推論により前記パンチの絞りスピードのフィードバック制御値を求めることにより行なわれることを特徴とする深絞り加工用のプレス機械。
【請求項２】
請求項１において、
前記理想加工曲線は、所定の設定条件に基づいた有限要素解析により求められることを特徴とする深絞り加工用のプレス機械。
【請求項３】
請求項１、２のいずれかにおいて、
加工対象物の種別及び種別を入力する手段を含み、
前記制御手段は、
入力された加工対象物の種別及び種別から、上記データベースから加工対象物の上記項目に適合するファジー制御用基礎データを特定する手段を含むことを特徴とする深絞り加工用のプレス機械。
【請求項４】
ダイとブランクホルダとにより固定された加工対象物をパンチスピードを可変させて深絞り加工するプレス機械の制御方法において、
加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表すように解析を行って求められる理想加工曲線のデータと、実測により求められる加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表す実測加工曲線と前記理想加工曲線との偏差に関連付けされた評価関数データと、前記評価関数データから得られるパンチの絞りスピードのフィードバック制御値決定用のメンバーシップ関数と、を含むファジー制御用基礎データとを、加工対象物の種別及び種別に関連付けられた加工条件の項目毎にデータベースとして記憶しておき、
実加工時に実測された加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関係を取得し、
上記データベースから加工対象物の上記項目に適合するファジー制御用基礎データを特定し、特定されたファジー制御用基礎データに含まれる理想加工曲線のデータと前記実測データとの偏差に関連付けた実時間評価データを求め、求めた実時間評価データと、特定されたファジー制御用基礎データに含まれる前記評価関数データとに基づき前記パンチの絞りスピードをフィードバック制御し、
前記評価関数のデータは、
前記実測加工曲線と前記理想加工曲線との偏差を表す第１の評価関数から得られる第１の評価関数データと、
前記第１の評価関数を微分して得られる第２の評価関数から得られる第２の評価関数データとを含み、
前記パンチの絞りスピードのフィードバック制御が、
特定されたファジー制御用基礎データに含まれる前記第１及び第２の評価関数データと、これらを用いたメンバーシップ関数とに基づいて作成されたファジー推論規則と、求めた実時間評価データと、絞りスピードの出力決定用メンバーシップ関数に関連付けられるif-thenルールとに基づきファジー推論により前記パンチの絞りスピードのフィードバック制御値を求めることにより行なわれることを特徴とするプレス機械の制御方法。
【請求項５】
請求項４において、
前記理想加工曲線は、所定の設定条件に基づいた有限要素解析により求められることを特徴とするプレス機械の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ダイとブランクホルダとにより固定された加工対象物を深絞り加工する深絞り加工用のプレス機械及び方法に関する。
【０００２】
【背景技術及び発明が解決しようとする課題】
従来より、プレス機械を用いた深絞り加工方法として、加工対象物であるブランク（例えば、板状のアルミ材）を、プレス機械のダイとブランクホルダとで固定し、ブランクホルダにしわ押さえ力を与えながらパンチを下降、上昇させることにより、ブランクを、例えば、円筒形状に成形する手法が知られている。
【０００３】
このような深絞り加工を行う場合、その生産性を高めるためには、プレス機械のパンチスピードを速くする必要があるが、パンチスピードを高めると、加工対象物の破断の発生の可能性が高まり、加工が困難になるという問題が発生する。
【０００４】
従って、従来の深絞り加工では、破断が発生することがないことが保証された速度範囲内でプレス加工を行なっていたため、生産性を高める上で限界があった。
【０００５】
また、パンチスピードを可変させて、深絞り加工する手法の検討も行われていたが、この種の従来の手法では、破断の発生するリスクが理論上高いと考えられる条件をさけて、パンチスピードを可変制御していたため、スピード制御のための演算が複雑となり、しかも、今ひとつ成形品の生産性を高めることができないという問題があった。
【０００６】
本発明は、このような課題に鑑みなされたものであり、その目的は、良好な成形品の生産性を高めることが可能な深絞り加工用のプレス機械及び方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
（１）前記目的を達成するため、本発明は、
ダイとブランクホルダとにより固定された加工対象物をパンチスピードを可変させて深絞り加工する深絞り加工用のプレス機械において、
加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表すように解析を行って求められる理想加工曲線のデータと、実測により求められる加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表す実測加工曲線と前記理想加工曲線との偏差に関連付けされた評価関数から得られる評価関数データと、を含むファジー制御用基礎データを加工対象物の種別及び種別に関連付けられた加工条件の少なくともいずれか一方の項目毎にデータベースとして記憶する手段と、
実加工時に実測された加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関係を取得するとともに、上記データベースから加工対象物の上記項目に適合するファジー制御用基礎データを特定し、特定された基礎データに含まれる理想加工曲線のデータと前記実測データとの偏差に関連付けた実時間評価データを求め、求めた実時間評価データと特定された基礎データに含まれる評価関数データとに基づき、上記パンチの絞りスピードをフィードバック制御する制御手段と、
を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の深絞り加工方法は、
ダイとブランクホルダとにより固定された加工対象物をパンチスピードを可変させて深絞り加工するプレス機械を用いた深絞り加工方法において、
加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表すように解析を行って求められる理想加工曲線のデータと、実測により求められる加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表す実測加工曲線と前記理想加工曲線との偏差に関連付けされた評価関数から得られる評価関数データと、を含むファジー制御用基礎データを加工対象物の種別及び種別に関連付けられた加工条件の少なくともいずれか一方の項目毎にデータベースとして記憶しておき、
実加工時に実測された加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関係を取得するとともに、上記データベースから加工対象物の項目に適合するファジー制御用基礎データを特定し、特定された基礎データに含まれる理想加工曲線のデータと前記実測データとの偏差に関連付けた実時間評価データを求め、求めた実時間評価データと特定された基礎データに含まれる評価関数データとに基づき、上記パンチの絞りスピードをフィードバック制御することを特徴とする。
【０００９】
さらに、本発明が適用される深絞り加工用のプログラムは、
加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表すように解析を行って求められる理想加工曲線のデータと、実測により求められる加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表す実測加工曲線と前記理想加工曲線との偏差に関連付けされた評価関数から得られる評価関数データと、を含むファジー制御用基礎データが、加工対象物の種別及び種別に関連付けられた加工条件の少なくともいずれか一方の項目毎に構築されたデータベースのデータに基づき、ダイとブランクホルダとにより固定された加工対象物をパンチスピードを可変させて深絞り加工するようにプレス機械をコンピュータに制御させる、前記コンピュータに読み取り可能なプログラムであって、
実加工時に実測された加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関係を取得するとともに、上記データベースから加工対象物の項目に適合するファジー制御用基礎データを特定し、特定された基礎データに含まれる理想加工曲線のデータと前記実測データとの偏差に関連付けた実時間評価データを求め、求めた実時間評価データと特定された基礎データに含まれる評価関数データとに基づき、上記パンチの絞りスピードをフィードバック制御する制御手段、
を実現する。
【００１０】
前記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶することが好ましい。
【００１１】
ここにおいて、加工対象物は、例えば、材料及びその他の種別条件によりその種別が特定される。
【００１２】
また、前記加工条件としては、例えば、材料の板厚、大きさ、加工温度、潤滑剤、しわ押さえ力、工具形状及びその他の条件等がある。
【００１３】
本発明によれば、加工対象物の種別及び種別に関連付けられた加工条件の少なくともいずれか一方の項目毎に、予めファジー制御用基礎データを求め、これをデータベースとして記憶しておく。
【００１４】
前記ファジー制御用基礎データは、理想加工曲線のデータ及び評価関数データを含んで構成される。
【００１５】
ここで理想加工曲線は、例えば、所定の設定条件（例えば、板厚不変、体積一定等）に基づいた有限要素解析により求められるものであり、加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表す。
【００１６】
また、実測加工曲線は、実測により求められるものであり、加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関連付けを表すものである。例えば、パンチスピードをパラメータとし、パラメータであるスピードを次第に上げながら複数の実測加工曲線を求めていくと、スピードがある上限値となったときに加工対象物の加工が完了する前に加工対象物に破断が発生する。本発明では、このときのスピードをパラメータとして得られた実測加工曲線を、ここでいう実測加工曲線として用いても良い。
【００１７】
ファジー制御用の評価関数は、破断に関する評価関数として用いられるものであり、具体的には、前記実測加工曲線と理想加工曲線との偏差に関連付けられた関数として求められる。評価関数データは、例えば、評価関数の最小値及び最大値として求められる。
【００１８】
そして、本発明においては、加工対象物を実際に加工する場合に、センサ等を用いて加工対象物の引き込み量とパンチストロークとの関係をリアルタイムで測定し、この測定データを取得する。
【００１９】
そして、前記データベースから、加工対象物の項目に適合するファジー制御用基礎データを特定し、特定したファジー制御用基礎データと前記実測データとを用いて、パンチスピードをフィードバック制御する。
【００２０】
具体的には、特定された基礎データに含まれる理想加工曲線のデータと、実測されたデータとの偏差に関連付けた実時間評価データをリアルタイムで求める。
【００２１】
そして、求めた実時間評価データと、ファジー制御用基礎データに含まれる前記評価関数とに基づき、パンチの絞りスピードをフィードバック制御する。
【００２２】
以上の構成を採用することにより、本発明によれば、加工対象物を深絞り加工する際に、加工対象物を破断させることなくその生産性を高めるようにパンチスピードを最適スピードにフィードバック制御することができ、良好な成形品の生産性を高めた深絞り加工を実現することが可能となる。
【００２３】
特に、本発明によれば、加工対象物の種別や、種別に関連付けられた上述したパンチの絞りスピードを除く加工条件に合わせた最適スピードに、パンチの絞りスピードをフィードバック制御できるため、作業者の熟練度等に影響されることなく、良好な成形品の生産性を高めることが可能なプレス機械を用いた深絞り加工を実現することが可能となる。
【００２４】
（２）また、本発明において、
前記ファジー制御用基礎データは、
加工対象物の種別及び加工条件毎にデータベース化され、
前記制御手段は、
上記データベースから加工対象物の種別及び加工条件に適合するファジー制御用基礎データを特定し、上記パンチの絞りスピードをフィードバック制御を行うことを特徴とする。
【００２５】
このように、加工対象物の種別及び加工条件（パンチの絞りスピードを除く）毎にファジー制御用基礎データをデータベース化しておくことにより、加工対象物の種別が異なった場合でも、またその加工条件が異なった場合でも、最適なファジー制御基礎データを選択し、当該種別及び加工条件に合わせた最適スピードに、パンチの絞りスピードをフィードバック制御することができる。
【００２６】
特に、本発明によれば、多品種、少量生産を行う場合に、これらの製品をその品質を損なうことなく効率よく生産することが可能となる。
【００２７】
（３）また、本発明において、
前記フィードバック制御が、前記評価関数データに基づいて作成されたファジー推論規則に従ってファジー推論により行われることを特徴とする。
【００２８】
このようなファジー推論により行われるフィードバック制御の手法としては、必要に応じて各種の手法を採用することができる。
【００２９】
例えば、このような手法の１つとして、
前記評価関数データは、
前記実測加工曲線と前記理想加工曲線との偏差を表す第１の評価関数から得られる第１の評価関数データと、
前記第１の評価関数を微分して得られる第２の評価関数から得られる第２の評価関数データとを含み、
前記フィードバック制御が、前記第１及び第２の評価関数データに基づいて作成されたファジー推論規則に従ってファジー推論により行われることを特徴とする手法を採用してもよい。ここで第１，第２の評価関数データとして、例えば、第１，第２の評価関数の最小値，最大値を用いても良い。
【００３０】
また、前記フィードバック制御が、前記第１及び第２の評価関数データ及びこれらを用いたメンバーシップ関数に基づいて作成されたファジー推論規則に従ってファジー推論により行われるという手法を採用してもよい。
【００３１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態を図面に基づき詳細に説明する。
【００３２】
（１）  プレス機械の概略
図１には、本実施の形態に係る深絞り加工用のプレス機械の概略が示されている。本実施の形態のプレス機械は、板状に形成された加工対象物であるブランク２０を用い、底付きの容器を形成するものであり、具体的には、所定のダイ孔１２を有するダイ１０と、パンチ１４とを含んで構成される。
【００３３】
そして、前記ブランク２０は、ブランクホルダ３０によりダイ１０上に所望のしわ押さえ力Ｈで保持固定される。
【００３４】
この状態で、図１（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に示すように、パンチ１４を所与の絞りスピードＶで下降することにより、ブランク２０をダイ孔１２の形状に沿ってカップ形状に深絞り加工し、カップ形状をした成形品を生成する。
【００３５】
このとき、パンチ１４の絞りスピードＶが低いと、成形品の生産効率が低くなる。このため、加工途中でブランク２０に破断が発生しない範囲内で、パンチ１４の絞りスピードＶをできるだけ高く設定することが好ましい。
【００３６】
本実施の形態の特徴は、ブランク２０の実際の加工時に、ブランク２０の引き込み量ｒ及びパンチストロークＳをリアルタイム測定し、この測定値に基づきファジー推論の手法を用いて、パンチ１４の絞りスピードＶをフィードバック制御することにある。
【００３７】
特に、本実施の形態では、予めブランク２０の種類及び加工条件毎に、ファジー制御用基礎データを作成してこれをデータベース化して記憶しておき、実際に加工するブランク２０の種類及び加工条件に合わせて最適なファジー制御用基礎データを読み出し、これを利用してブランク２０に破断を発生させることなく効率良く深絞り加工を実現するように、パンチの絞りスピードＶをフィードバック制御する構成を採用する。
【００３８】
図３には、本実施の形態に係るプレス機械の速度制御特性と、従来の手法を用いたプレス機械の速度制御特性の比較例が示されている。
【００３９】
同図において、横軸は、ブランク２０の絞り加工の進行の程度を引き込み量ｒの関数として表したものであり、具体的には、図４（Ａ）に示すように、絞り加工開始からのブランク２０の引き込み量ｒと、パンチ１４の半径Ｒｐとの比をΔＤＲ＊＝ｒ／Ｒｐと定義し、その値を記載している。
【００４０】
縦軸は、ΔＤＲ＊に対応するパンチ１４の絞り加工スピードＶを表す。
【００４１】
図中、１００で示す一点鎖線で囲まれた領域は、ブランク２０に対する絞り加工時に、ブランク２０に対し破断が発生する危険性の高いエリアを表すものであり、これを解析上の破断限界エリアという。
【００４２】
従来の、パンチ絞りスピードＶを一定とする手法では、この解析上の破断限界エリア１００を避けるようにパンチスピードＶを、図中１１０ａで示すように設定する。すなわち、この限界エリア１００を避けた上限値にパンチスピードＶを設定し、加工物の生産効率を上げるように配慮している。
【００４３】
パンチスピードＶを、この上限値１１０ａ以上の値、例えば、図中１１０ｂで示すような値に設定すると、絞り加工時の途中の図中×印で示す個所において、加工中のブランク２０に破断が発生してしまう。
【００４４】
これに対し、本実施の形態のファジー推論の手法を用いたパンチスピードのフィードバック制御を行うと、同一のブランク２０に対し同一の加工条件の元において、パンチの絞りスピードＶを図中１２０で示すように可変制御することができ、しかもこのようにパンチスピードＶが解析上の破断限界エリア１００内の値を取った場合でも、ブランク２０を実際に破断させることなく良好に絞り加工成形可能であることが確認された。
【００４５】
このように、本実施形態の手法によれば、従来、ブランク２０の絞り加工中における破断を避けるために避けざるを得なかった分析上の破断限界エリア１００内においても、パンチスピードＶを後述するファジー推論の手法を用いてフィードバック可変制御することにより、破断を発生させることなく、ブランク２０を効率良くかつ良好に生産可能であることが確認され、従って、本実施の形態によれば、プレス加工品の品質を維持したままその生産効率を高めることが可能となる。
【００４６】
特に、本実施の形態の手法では、プレス加工品の多品種少量生産を行う場合でも、使用するブランク２０の種別及び加工条件に適合したファジー制御用基礎データを用いることにより、この多品種少量生産を品質を維持しつつ高い生産効率で実現可能である。
【００４７】
（２）本実施の形態のファジー制御のための原理
以下に、本実施の形態のファジー制御のための原理を説明する。
【００４８】
まず加工対象物であるブランク２０の種別及び加工条件を変えながら、加工対象物の種別及び加工条件毎にファジー制御用基礎データを求め、これをデータベース化する手法について説明し、次にこのデータベースを用い、実際に加工対象物を加工成形する手法について説明する。
【００４９】
（データベースの構築）
加工対象物であるブランク２０の種別毎に、当該ブランク２０をその加工条件で絞り加工制御し、このとき得られるデータ及び有限要素解析の手法を用いてファジー制御用基礎データを生成する。このようなファジー制御用基礎データの生成を、ブランク２０の種別及び加工条件を変えて繰り返して行い、これをデータベース化する。
【００５０】
第１段階
まず、対象となる種別のブランク２０に対して、その板厚、体積を一定と仮定する。そして、深絞り加工時のブランク２０のフランジ端からの流入量ｒに対するパラメータΔＤＲ＊及びパンチストロークＳを変数として、有限要素解析（ＦＥＮ）の手法を用い、図５（Ａ）に示す理想加工曲線２００を求める。
【００５１】
ここで、ΔＤＲ＊は、図４（Ａ）に示すように、ブランク２０のフランジ端からの流入量（引き込み量）ｒを、パンチ１４の半径ＲＰで無次元化したパラメータである。
【００５２】
第２段階
次に、図４（Ｂ）に示すように、ブランク２０を一定のパンチスピードＶで実際にプレス絞り加工し、このときのΔＤＲ＊とパンチストロークＳとの関連付けを表す実測加工曲線２１０を求める。この実測加工曲線２１０は、パンチスピードＶを一定にして深絞り加工した際の、ΔＤＲ＊とパンチストロークＳとの関係を表す実測データである。この実測加工曲線２１０は、スピードＶをパラメータとして複数求める。
【００５３】
パンチスピードＶを高くすればするほど、実測加工曲線は２１０ａ、２１０ｂ、２１０ｃ，２１０ｄで表すように、理想加工曲線２００から離れていく。
【００５４】
図４（Ｂ）において、２７０は、ブランク２０の絞り加工時に、ブランク２０に破断の発生するリスクが高いエリアを表す。従って、パンチスピードＶをパラメータとして、このパラメータである速度Ｖを次第に上げて実測加工曲線２１０を求めていくと、絞り加工速度Ｖがある上限値となった時点で、加工成形が完了する前にブランク２０に破断が発生する。このときの速度Ｖをパラメータとして得られた実測加工曲線２１０を、図５（Ａ）に示すように、第１の評価関数φを求めるための実測加工曲線２３０として用いる。
【００５５】
第３段階
図５（Ａ）に示すように、前記第１段階で求めた理想加工曲線２００と、第２段階で求めた実測加工曲線２３０との偏差φを、破断の危険度を示す第１の評価関数φとして求める。
【００５６】
そして、この評価関数φの最小値をφａとして求め、実測加工曲線２３０に従ってパンチストロークＳを大きくしてみたときに、ブランク２０に破断が発生する破断発生ポイント２７２の位置における評価関数φを、φｂとして求める。
【００５７】
本実施の形態において、この第１の評価関数φから得られるφａ、φｂを第１の評価関数データと定義する。
【００５８】
そして、このようにして求めた第１の評価関数データφａ、φｂに基づき、図５（Ｃ）、図６（Ａ）に示す破断危険度を評価するための入力側メンバーシップ関数μφを生成し、このメンバーシップ関数μφを用いて後述する破断の評価を行う。
【００５９】
第４段階
さらに、評価の信頼性を向上させるために、前述した第３段階で求めた第１の評価関数φの微分値φ´を第２の評価関数として求め、さらにその微分値φ´の最小値φ´ａ及び最大値φ´ｂを求め、これらを第２の評価関数データと定義する。
【００６０】
そして、このようにして求めた第２の評価関数データφ´ａ、φ´ｂに基づき、図５（Ｃ）、図６（Ｂ）に示す破断危険度を評価するための入力側メンバーシップ関数μφ´を生成し、これを用いて破断の評価を行う。
【００６１】
評価関数φが大きくなるほどこの危険度が増加し、φｂと一致するときが、危険度最大となる。逆にφａと一致する場合は、危険度が最小となる。
【００６２】
また、φの微分成分φ´は、加工中のパンチスピードが破断危険度の高い方向（φｂ方向）あるいは低い方向（φａ方向）のいずれの方向に変化しているかを表しており、φ´がφｂ´と一致するときは危険度最大となり、φａ´と一致するときが危険度最小となる。
【００６３】
これら図６（Ａ）（または図５（Ｃ））に示すメンバーシップ関数と、図６（Ｂ）（または図５（Ｃ））に示すメンバーシップ関数を組み合わせた評価を行うことにより、本実施の形態では、実加工時におけるブランク２０の破断の危険度をより正確に評価することができる。
【００６４】
なお、理解を容易なものとするため、図５（Ｃ）、図６及び図７（Ａ）、図８にそれぞれメンバーシップ関数を図示するが、これらの内容は基本的に同一である。
【００６５】
第５段階
以上のように、第１〜第４段階で求めた理想加工曲線２００、第１の評価関数φ、その最小値φａ及び最大値φｂを表す第１の評価関数データ、第２の評価関数φ´、その最小値φ´ａ及び最大値φ´ｂを表す第２の評価関数データ、これら第１及び第２の評価関数データからそれぞれのメンバーシップ関数μφ、μφ´を生成するためのデータを、ファジー制御用基礎データとして、ブランク２０の種別及び加工条件に関連付けてデータベース化して図２に示す記憶手段４０へ記憶する。
【００６６】
以上のように、第１〜第５の段階の処理を繰り返して行い、各種材料のブランク２０毎に、その加工条件を変えて、ファジー制御用基礎データを求め、このようにして求めたデータに基づき構築したデータベースを記憶手段４０に予め記憶する。
【００６７】
（ファジー推論規則）
次に、前述したように求めたブランク２０の種別及び加工条件毎に対応付けられたファジー制御用基礎データを用い、実際の加工時に、パンチ１４の絞りスピードＶをフィードバックするためのファジー推論規則について説明する。
【００６８】
第１段階
記憶手段４０に記憶されたデータベースから、実際に加工するブランク２０の種別及び加工条件に対応付けられたファジー制御用基礎データを読み出し、図７（Ａ）（図６（Ａ）、（Ｂ））に示す第１の評価関数に基づくメンバーシップ関数μφと、第２の評価関数に基づく入力側メンバーシップ関数μφ´を用意する。
【００６９】
第２段階
ブランク２０を、その加工条件に従って図１に示すように実際に絞り加工する際に、図４（Ａ）に示すパンチストロークＳ及びブランク２０の引き込み量ｒをリアルタイム測定する。
【００７０】
そして、引き込み量ｒと、パンチ１４の半径ＲＰとからΔＤＲ＊＝ｒ／ＲＰを演算し、この演算値ΔＤＲ＊に対応付けられた理想加工曲線２００上におけるパンチストロークＳと、実測により得られたパンチストロークＳとの偏差φを第１の実時間評価データとして求める。
【００７１】
さらに、この第１の実時間評価データφの微分値φ´を第２の実時間評価データとして求める。
【００７２】
第３段階
図７（Ｂ）には、このようにして求めた実時間評価データφ、φ´から、パンチ絞りスピードＶの変化量ΔＶを推定する、Ｉｆ−ｔｈｅｎルールが示されている。
【００７３】
図７（Ｂ）において、左側のｉｆ（φ、φ´）は、このファジー推論規則の入力条件を表し、右側のｔｈｅｎ（ΔＶ）はその出力を表しており、その値は、具体的には図７（Ｃ）の出力制御用メンバーシップ関数の出力に反映される。
【００７４】
例えば、実測により求められた第１、第２の実時間評価データが図８に示すようなφ、φ´である場合を想定する。この場合、図７（Ｂ）に示すｉｆ−ｔｈｅｎルールの入力側メンバーシップ関数の面積を求める。具体的には、図８に示すように、実時間評価データφ、φ´によって特定される入力側メンバーシップ関数μφ、μφ´の３００−１、３００−２、３００−３、３００−４の三角形の面積をＡφＬ、ＡφＳ、Ａφ´Ｌ、Ａφ´Ｓとして求める。
【００７５】
第４段階
次に、前述したように求めた各三角形の面積である各部分ファジー集合（ＡφＬ、Ａφ´Ｌ、ＡφＳ、Ａφ´Ｓ）の面積を算出し、ｉｆ−ｔｈｅｎルールに従って、図９に示すように、出力値決定用のメンバーシップ関数に代入する。
【００７６】
すなわち、図８に示す入力側メンバーシップ関数の面積を図９に示す出力側メンバーシップ関数に代入する。図９において、出力値決定用メンバーシップ関数のΔＶＬＬ、ΔＶＬＳ、ΔＶＳＬ、ΔＶＳＳの代入エリアは、４００−１、４００−２、４００−３、４００−４で示す領域となる。
【００７７】
これら各領域４００−１、４００−２、４００−３、４００−４の面積は、ＡＬＬ、ＡＬＳ、ＡＳＬ、ＡＳＳである。
【００７８】
具体的には、以下の式で表される。
ＡＬＬ＝ＡφＬ＋Ａφ´Ｌ
ＡＬＳ＝ＡφＬ＋Ａφ´Ｓ
ＡＳＬ＝ＡφＳ＋Ａφ´Ｌ
ＡＳＳ＝ＡφＳ＋Ａφ´Ｓ
【００７９】
次に、出力値決定用のメンバーシップ関数に代入された部分ファジー集合（エリア４００−１〜４００−４の面積）から重心法によりパンチスピードの制御値ΔＶを求める。
【００８０】
本実施の形態では、図９に示す出力値決定用メンバーシップ関数の各エリア４００−１〜４００−４の面積ａ、重心ｇを求め、次式に基づきこのエリア４００の重心位置をフィードバック制御される速度Ｖの可変量ΔＶとして演算により求める。
【００８１】
ΔＶ＝Σａｎｇｎ／Σａｎ
（Σａｎ＝ＡＬＬ∪ＡＬＳ∪ＡＳＬ∪ＡＳＳ）
【００８２】
なお、ａｎは出力値決定用メンバーシップ関数の部分ファジー集合を任意に分割した領域の面積、ｇｎはその領域の重心を示す。
【００８３】
第５段階
このようにして求めたΔＶは、ブランク２０を実際に深絞り加工しているときに、破断を引き起こすことのない最適なパンチ絞りスピードＶを得るための変化量を表す。
【００８４】
従って、このようにしてリアルタイムでファジー推論された変化量ΔＶ分だけ、パンチ１４の絞り速度をフィードバック制御することにより、図３において１２０で示すように、破断を発生させることなく最適なスピードで効率良く深絞り加工ができる。
【００８５】
特に、従来のパンチスピードの定速制御では使用できなかった解析上の破断限界エリア１００内においても、本実施の形態によれば、破断を発生させることなくブランク２０の深絞り加工を行うことが可能となる。
【００８６】
これは、前述した図６（Ａ）、（Ｂ）に示すように、実際の加工中に破断の危険度を表す実時間評価データとしてのφのみならず、この微分値φ´を用いて入力側メンバーシップ関数を生成し、破断の危険度の動向をも推定して、パンチスピードのフィードバック量ΔＶを決定する手法を採用することに起因する。これにより、パンチスピードＶを固定値に設定した場合にはなし得なかった解析上の破断限界エリア１００内におけるパンチスピードを実現でき、従来に増して、絞り加工の生産性を高めることができる。
【００８７】
（３）プレス機械の要部の構成ブロック図
図２には、前述した原理を用い、パンチの絞りスピードＶをフィードバック制御するための構成の機能ブロック図が示されている。
【００８８】
本実施の形態のプレス機械は、各種部分における計測を行うセンサ群６０と、各種部分を駆動するアクチュエータ群７０と、制御手段５０と、記憶手段４０とを含んで構成される。
【００８９】
前記センサ群６０は、パンチストロークセンサ６０ａ、パンチ速度センサ６０ｂ、しわ押さえ力センサ６０ｃ、引き込み量センサ６０ｄ及びその他のセンサを含んで構成される。
【００９０】
パンチストロークセンサ６０ａは、図４（Ａ）に示すように、パンチ１４の初期位置からの移動量であるストロークＳを検出し、パンチ速度センサ６０ｂは、パンチ１４の下降及び上昇速度、特に実加工時におけるパンチの絞りスピードＶを測定するように構成されている。
【００９１】
しわ押さえ力センサ６０ｃは、ブランクホルダ３０がダイ１０との間においてブランク２０を保持するしわ押さえ力Ｈを測定し、引き込み量センサ６０ｄは、図１（Ａ）〜（Ｃ）に示す一連の絞り加工工程において、図１（Ａ）に示す加工前の状態の初期位置からパンチ１４の絞り加工によりブランク２０がどの程度の距離だけ引き込まれたかの引き込み量ｒを測定する。具体的には、図４（Ａ）に示すように、加工前の状態からの引き込み量ｒをリアルタイム測定する。
【００９２】
アクチュエータ群７０は、プレス機械各部を駆動する複数のアクチュエータを含んで構成され、具体的には、ブランクホルダ３０によるしわ押さえ力Ｈの発生や、パンチ１４の上昇、下降及びこれに伴う速度制御及びその他各種の駆動を行うように構成されている。
【００９３】
記憶手段４０には、前述したように、加工対象物であるブランク２０の種別及び加工条件毎に作成されたファジー制御用基礎データがデータベース化して記憶されている。
【００９４】
制御手段５０は、実際のブランク２０の絞り加工時に、当該ブランク２０の種別及び加工条件に適合するファジー制御用基礎データを記憶手段４０に記憶されたデータベースから読み出し、この読み出したファジー制御用基礎データと、前記センサ６０ａ、６０ｄによりリアルタイム測定されるパンチストロークＳ及びブランク２０の引き込み量ｒとに基づき、パンチ１４の絞りスピードＶを前述したファジー推論の手法に従ってフィードバック制御する。
【００９５】
このため、本実施の形態の制御手段５０は、基礎データ特定手段５２と、実時間評価データ演算手段５４と、フィードバック制御手段５６として機能するように構成されている。
【００９６】
図１０には、本実施の形態の絞り加工装置の動作フローチャートが示されている。
【００９７】
本実施の形態のプレス機械を用いて、図１に示すように、ブランク２０を絞り加工する場合には、まず、オペレータが、加工に先立って加工対象物となるブランク２０の種別（例えば、材料）を指定するとともに（ＳＴ１０）、当該ブランク２０の加工条件を指定する（ＳＴ１１）。
【００９８】
このような種別及び加工条件の入力は、例えば、ディスプレイ上に選択画面として表示し、オペレータはこれを適宜画面上において選択して行うように構成してもよい。
【００９９】
ブランク２０の種別及び加工条件が入力されると、制御手段５０は基礎データ特定手段５２として機能し、これら種別及び加工条件に適合したファジー制御用基礎データを記憶手段４０のデータベースから読み出す（ＳＴ１２）。
【０１００】
このような一連の処理が終了すると、制御手段５０は、パンチ１４の絞り加工用の移動を開始させ（ＳＴ１３）、ファジー推論処理を行い（ＳＴ１５）、パンチ１４の絞りスピードＶをフィードバック制御する（ＳＴ１６）という一連の処理を、ＳＴ１４で加工終了と判断するまで繰り返して行う。
【０１０１】
そして、加工終了と判断した場合には、パンチ１４を停止し（ＳＴ１７）、その後、パンチを上昇退避させ（ＳＴ１８）、所定の基準位置に戻った時点で一連の絞り加工を終了する。
【０１０２】
ここにおいて、前記ＳＴ１３、ＳＴ１６、ＳＴ１７等の一連の処理は、制御手段５０が、フィードバック制御手段５６として機能し、アクチュエータ群７０を駆動することにより行う。
【０１０３】
図１１は、前述したＳＴ１５のファジー推論の詳細を表す。
【０１０４】
この一連の処理は、制御手段５０が、実時間評価データ演算手段５４及びフィードバック制御手段５６として機能することにより行われる。
【０１０５】
まず、センサ６０ａ、６０ｄからパンチストロークＳ及びブランク２０の引き込み量ｒのリアルタイム測定値を取得し（ＳＴ３０）、理想加工曲線２００と実測データとの偏差から第１、第２の実時間評価データφ、φ´を算出する（ＳＴ３１）。そして、実時間評価データφ、φ´を入力側のメンバーシップ関数μφ、μφ´の入力値として用い、入力側メンバーシップ関数の部分ファジー集合の面積ＡφＬ、ＡφＳ、Ａφ´Ｌ、Ａφ´Ｓを求める（ＳＴ３２）。
【０１０６】
そして、図７（Ｂ）に示すｉｆ−ｔｈｅｎルールに基づく判断処理を行い（ＳＴ３３）、この判断ルールに従って前述した入力側メンバーシップ関数の各部分ファジー集合の面積（ＡφＬ、Ａφ´Ｌ、ＡφＳ、Ａφ´Ｓ）を、図９に示すように、出力側メンバーシップ関数に代入する処理を行う（ＳＴ３４）。
【０１０７】
そして、図９に示す出力値決定用メンバーシップ関数の代入面積４００の重心位置Ｇを特定し、この重心位置Ｇと基準位置との偏差ΔＶをパンチスピードの変化量ΔＶとして求める（ＳＴ３５）。
【０１０８】
図１０に示すＳＴ１６では、パンチの絞りスピードＶをこのようにして求めた変化量ΔＶだけ変化させるように、フィードバック制御を行う。
（本実施の形態の検証）
【０１０９】
次に、本実施の形態を適用して深絞り加工を行った場合における、その成果の検証実験を行った。以下にその詳細を説明する。
【０１１０】
図１２（Ａ）には、この実験に用いた加工装置の概略が示されており、同図（Ｂ）には実験に使用した装置の寸法データが示されている。
【０１１１】
ここでは、ブランク２０として、０．７ｍｍの板厚の冷間圧延鋼板を用いた。
【０１１２】
図１３には、この鋼板の機械的特性が示されている。
【０１１３】
ブランク２０の大きさを表す絞り比は、２．５８とした。潤滑剤は速度の影響を受けにくいスプレータイプの乾式フッ素潤滑剤を適用した。
【０１１４】
図３は、このような実験条件のもとにおいて、本実施の形態のファジー制御の手法を用いてパンチ絞りスピードＶをフィードバック制御した場合の実測データを表す。図中１２０がこのときの実測データである。
【０１１５】
フィードバック制御されるパンチスピードＶは、加工開始時の速度が低く、加工初期において、速度が急激に１３０ｍｍ／ｍｉｎまで増加して、加工中期から後期にかけて一定速度で破断した条件１５０ｍｍ／ｍｉｎを超え、およそ３３０ｍｍ／ｍｉｎまで増加し、絞り加工は成功した。
【０１１６】
図１４には、実験により形成された深絞り容器のパンチ型部における最小板厚の歪みが示されている。この実験結果からもわかるように、パンチ絞りスピードを１５０ｍｍ／ｍｉｎ、１２５ｍｍ／ｍｉｎの一定値として深絞り加工した場合の測定値に比べ、本実施の形態のように、パンチ絞りスピードをフィードバック制御により可変速制御した場合、その歪みが大幅に小さくなるように改善されていることが確認された。
【０１１７】
図１５には、パンチ絞りスピードＶを１２５ｍｍ／ｍｉｎの一定速度で深絞り加工した場合の加工時間と、本実施の形態のように、ファジー推論の手法を用いてフィードバック制御し可変速制御した場合の加工時間との対比が示されている。同図から、本実施の形態の可変速制御のほうが、一定速度の加工時間で深絞り加工した場合に比べ、その加工時間が大幅に短縮されたことが確認された。本実験では、具体的には２２％加工時間を短縮できたことが確認された。
【０１１８】
以上のように、本実施の形態のシステムを用いて、深絞り加工時におけるパンチの加工速度をファジー適応制御することにより、製品精度を高めかつ加工時間の短縮が図れることが確認された。
【０１１９】
なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で各種の変形実施が可能である。
【０１２０】
例えば、ブランクに対するブランクホルダのしわ押さえ力Ｈを加工条件の１つに加えて、このしわ押さえ力を変化させた場合におけるファジー制御用基礎データを予め複数用意し、これをデータベース化して記憶手段に記憶するように構成してもよい。
【０１２１】
これにより、同一のブランクに対し、しわ押さえ力を変化させながらパンチの絞りスピードを可変速制御する場合でも、その値をより最適な値にフィードバック制御することが可能となる。
【０１２２】
また、前記実施の形態では、制御手段をハードウエアとして形成した場合を例にとり説明したが、本発明はこれに限らず、制御手段として、汎用のコンピュータを用い、このコンピュータを前記制御手段として機能させるためのプログラム、具体的には基礎データ特定手段、実時間評価データ演算手段、フィードバック制御手段等の手段として機能させるためのプログラムを記憶媒体に記憶しておき、このプログラムに基づきコンピュータを制御手段として機能させるように構成してもよい。
【０１２３】
この場合、記憶手段に記憶されたデータベースは、プログラムと同一の記憶手段に格納するように形成してもよく、またそれぞれ異なる記憶手段に格納するように形成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】同図（Ａ）〜（Ｃ）は、一連の深絞り加工を行うプレス加工機械の要部の概略動作説明図である。
【図２】本実施の形態のプレス機械におけるパンチ絞りスピードの制御機構の機能ブロック図である。
【図３】フランジ端減少率とパンチスピードとの関係を示す説明図である。
【図４】同図（Ａ）は、深絞り加工時におけるブランクの引き込み量の説明図であり、同図（Ｂ）は、フランジ端減少率とパンチストロークとの関係の説明図である。
【図５】同図（Ａ）は、理想曲線と実測加工曲線との関係を示す説明図であり、同図（Ｂ）は、評価関数の最大値及び最小値の説明図である。
【図６】入力側メンバーシップ関数の説明図である。
【図７】同図（Ａ）は、入力側メンバーシップ関数の説明図であり、同図（Ｂ）は、ファジー推論のｉｆ−ｔｈｅｎルールの説明図であり、同図（Ｃ）は、出力側メンバーシップ関数の説明図である。
【図８】実評価データを入力した際における破断危険度を評価する入力側メンバーシップ関数の説明図である。
【図９】入力側メンバーシップ関数の面積を代入した、破断危険度を評価する出力側メンバーシップ関数の説明図である。
【図１０】本実施の形態のプレス装置の動作の一例を示すフローチャート図である。
【図１１】本実施の形態のファジー推論の動作フローチャート図である。
【図１２】実験に用いるプレス機械及びその寸法の説明図である。
【図１３】実験に用いるブランクの材料特性値の説明図である。
【図１４】深絞り加工時における最小板厚歪みの実測値の説明図である。
【図１５】パンチスピードを可変速制御した場合と一定速度で制御した場合の加工時間の比較説明図である。
【符号の説明】
１０  ダイ
１４  パンチ
２０  ブランク
３０  ブランクホルダ
４０  記憶手段
５０  制御手段
６０  センサ群
７０  アクチュエータ群
２００  理想加工曲線
２３０  実測加工曲線
【図１】
0003768410.tif 000002
【図２】
0003768410.tif 000003
【図３】
0003768410.tif 000004
【図４】
0003768410.tif 000005
【図５】
0003768410.tif 000006
【図６】
0003768410.tif 000007
【図７】
0003768410.tif 000008
【図８】
0003768410.tif 000009
【図９】
0003768410.tif 000010
【図１０】
0003768410.tif 000011
【図１１】
0003768410.tif 000012
【図１２】
0003768410.tif 000013
【図１３】
0003768410.tif 000014
【図１４】
0003768410.tif 000015
【図１５】
0003768410.tif 000016