寄 稿・論 文・報 文・解説
CONTRIBUTION, ARTICLES, REPORT, INTERPRETATION

A1

Machining

ギヤスカイビングカッタのランニングコスト削減

AI技術による「ギヤスカイビングカッタの寿命予測・損傷検知」
Life Prediction and Damage Detection of Gear Skiving Cutter using
AI Technology – Running Cost Reduction of Gear Skiving Cutter
キーワード

AI・ギヤスカイビングカッタ・摩耗度・振動解析・切削周波数
異常摩耗・工具損傷検知

技術開発本部／開発推進部 AI開発

池田 淳 Jun Ikeda

53

Machining
ギヤスカイビングカッタのランニングコスト削減 AI技術による「ギヤスカイビングカッタの寿命予測・損傷検知」

要 旨

1. 工具の平均寿命とバラツキ

NACHIのスカイビング ギヤシェープセンタ GMS450

図1は、スカイビング加工において、1つの工具が寿命を（以下「加工機」という）は、高能率な歯車スカイビング迎えるまで何回加工を行なえたかを概念的に示すグラフ

加工で加工時間を最大1/5に短縮（ギヤシェーパ加工比）である。図1のように工具が寿命を迎える加工回数はすることができる。一方で加工時間が短いのに対して、一定ではなく、ほぼ正規分布に従いバラつくことが工具の交換の頻度が高い傾向にある。とくに大径の過去の評価実験により判明している。図1の例では、歯車工作物を歯切りするギヤスカイビングカッタ（以下1つの工具が寿命を迎えるまで、平均40.9回、少ない「工具」という）は高価な傾向があり、ユーザーにはもので23回、多いもので55回、加工ができたことを示して工具を限界まで使い切りたいという要望があった。しかし、いる。例えば1つの工具で平均40.9回歯切りができた

加工中の工具の寿命が判定できず、まだ使える工具をとしても、加工中の工具の寿 命がわからなければ、安全を見て定数交換するしかなかった。この問題を解決

生産の現場では安全を見て最小回数の23回より少ないするため、AI（Artificial Intelligence）による振動解析

加工回数（例えば20回）に設定して定数交換を行なう

により、加工中の工具の寿命と損傷をリアルタイムにことが通常となる。逆にいえば、もし加工中の工具の検知する仕組みを実現したので紹介する。

寿命を正確に把握することができれば、1つの工具で平均40.9回加工ができるため、定数交換を行なう
場合と比較して、約2倍多くの歯車工作物を加工できることになり、工具費用の削減効果は5割程となる。

Abstract
With highly efficient gear skiving, NACHI’s Skiving
machining center for Gears GMS450 enables
machining time reduction to as much as 1/5 comparedto gear shaping. While machining time is short,tools tend to be replaced more frequently. The costof a gear skiving cutter especially for gears with alarge diameter tends to be high. There was a user
requirement to use tools to the life limit. However,it was difficult to determine tool life duringmachining. Therefore, tools were constantly replacedwith a fixed processing number due to safety concerns
even though they can still be used.
To solve this problem, NACHI has developeda system with vibration analysis using AI (ArtificialIntelligence) to predict tool life and detect tool
damage during machining in real time. This article
introduces the system.

NACHI TECHNICAL REPORT Vol. 41 A16055
50

N＝47
σ＝6.5

寿命加工数

45

最大（55）

平均（40.9）40353025

最小（23）

2015105GMS450 歯車加工

図154

工具の平均寿命とバラツキ

2. システムの概要
図2に 工 具 の 寿 命 予 測・損 傷 検 知システムの操作画面および、表示画面を提供する。また、加工機概要図を示す。加工機は制御盤に設置されたCNCには工具主軸と工作物主軸の計2箇所に振動加速度（Computer Numerical Control）により制御される。

センサーが設置されている。PLCにより制御されたデータ

また、PLC（Programmable Logic Controller）は、ロガーは、スカイビング加工中のみ、振動加速度値をCNCに内蔵されており、加工機のシーケンス制御を時系列にデジタル化し、LANを通してWindows PC上実行する。また、PLCはシーケンスプログラムによって、のプログラムへ送信する。プログラムはPLCとインターCNC以 外の外部 機 器とのやり取りも行なうことがフェースを取り、加工機が稼働状態であること、データできる。ユーザーは操作盤のWindows PC上で稼働ロガーが稼働状態であること、スカイビング加工中でするタッチパネルを通してPLCに信号を送り、加工機をあることを認識し、PLCよりスカイビング加工に使用制御することができる。なお、Windows PCとCNCとのされる工具 番号、切れ刃通 過 周波 数
（工具の刃数通信はOFC（Optical Fiber Connection）によりと回転数［rpm］で一意に決まる。以下「切削周波数」行なわれる。
「ギヤスカイビングカッタの寿 命 予測・という）、加工カウンタの情報を受け取り、データロガー

損傷検知を実行するプログラム」（ 以下「プログラム」

から送られた 振 動 加 速 度の時 系 列データを解 析という）は操作盤のWindows PC上で稼働し、PLCとする。また、プログラムは解析結果をWindows PCの制御インターフェースを取ると同時にWindows PCのタッチパネルの画面に表示する。

GUI（Graphical User Interface）を通してユーザーへ制御盤

操作盤

CNC

タッチパネルスカイビングギヤシェープセンタ

GMS450

制御

工具主軸

工作物主軸

振動加速度センサー

振動加速度センサー

PLC

OFC

プログラム

Windows PC

データロガー

LAN
図2

システム概要図

55

NACHI TECHNICAL REPORT Vol. 41 A1

Machining
ギヤスカイビングカッタのランニングコスト削減 AI技術による「ギヤスカイビングカッタの寿命予測・損傷検知」

3. システムの特長
加工機はATC（Auto Tool Cha nger）を備えてプログラムは追加再学習機能を提 供する。追加

おり、1つの工作物のスカイビング加工に対し、複数の再学習機能がONの場合、プログラムは推論結果を工具を用いることができる。これに対応し、プログラムは用いて学習曲線を修正し、学習データを更新することがPLCから送られる信号により工具番号を認識し、1つのできる。学習データが更新されるとプログラムは過去の工作物加工に関して複数の工具の振動特性を連続推論に遡り摩耗度を再計算しタッチパネル上に更新

加工中に学習し、連続加工中に摩耗度および、判定をされた摩耗度および、工具の状態を再表示する。

工具毎に行なうことができる。

また、プログラムは加工中にFFT（Fast Fourier

プログラムは、振動特性の解析から現在加工中のTransform）をリアルタイムに計算し、振動周波数ピーク

工具の摩耗度を算出し、工具の状態を機械学習にが切削周波数と許容範囲で一致しているかどうかをより「正常（初期）」、「正常（中期）」、「警告」、「異常」の計算し工具の損傷を検知することができる。損傷を4段階に分類する。算出した摩耗度および、工具の状態検知した場合は、「異常」信号をPLCに送り加工機をはグラフィカルにタッチパネル上に表示されると共に停止することができる。また、FFTと切削周波数のPLCへ送信され、PLCは「異常」信号を受信すると位置はグラフィカルにタッチパネルに表示され、ユーザー加工機を停止することができる。ユーザーはGUI画面をは振動周波数ピークと切削周波数の一致の状態を操作して学習曲線に4段階の閾値を任意に設定する視覚的に確認することができる。図3にユーザー画面のことができる。プログラムはユーザーが閾値を変更一例を示す。

する毎に過去の推論に遡り摩耗度を再計算しタッチパネル上に更新された摩耗度および、工具の状態を再表示する。

図3

NACHI TECHNICAL REPORT Vol. 41 A1

ユーザー画面56

4. AIによる工具寿命予測の原理
プログラムが振動加速度の時系列データから工具の28加工目寿命を予測する原理を説明する。図4は横軸を時間、300縦軸を振動加速度値とし、ある1つの工具で31個の200歯車工作物を切削した際の、それぞれ28加工目、29100加工目、30加工目、31加工目のグラフを表す。グラフの0

膨らみは工具が歯車工作物を切削している箇所を

CH01
CH02

−100表わす。この場合、3パス加工であるため3回膨らみが−200ある（2回削って3回目で仕上げの加工を行なっている）。

−300

振動加速度センサーは2か所に設置しており、青色0（ 重なり部分は濃い茶 色）は工具主軸に設 置した1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000
29加工目

センサー
（CH01）による加速度を、薄い茶色は工作物300主軸に設置したセンサー（CH02）による加速度を示す。

200

この工具は31加工目で異常摩耗により寿命を迎えた。

CH01
CH02100

濃い茶色に注目すると、28加工目から31加工目に至る0まで、膨らみ箇所の面積が徐々に増加していることが−100分かる。図5は振動加速度の包絡線を積分した面積を加工毎に求めたグラフを示す。グラフから、おおむね−200

5加工目までが初期摩耗、6 ～ 27加工目までが定常−300
0摩耗、28 ～ 31加工目までが異常摩耗と考えられ、工具の1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000
30加工目

摩耗状態の推移を良く表わしている。すなわち、説明変数

CH01
CH02300

を加工番号、目的変数を包絡線面積とする曲線をAI200に学習させることにより、工具の寿命予測が可能となる。

1000−100−200−300

初期摩耗

定常摩耗

異常摩耗

−400

振幅包絡線面積4.74.6

400

4.5

300

1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000
31加工目
CH01CH02200

4.4

1004.304.2−1004.1
40−200051015202530−30035−400

加工数

図5

加工数と振動包絡線面積01,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000

図457

加工数と振動加速度

NACHI TECHNICAL REPORT Vol. 41 A1

Machining
ギヤスカイビングカッタのランニングコスト削減 AI技術による「ギヤスカイビングカッタの寿命予測・損傷検知」

5. 切削周波数による損傷検知の原理
プログラムが振動加速度のFFTから振動周波数する回数が減少するため、振動周波数の基本周波数ピークを計算し工具の損傷を検知する原理を説明する。

ピークは切削周波数より低い周波数へシフトする。

加工中に工具は歯車工作物と周期的に接触・非接触を

図6は刃数が37枚の工具を用いて回転数937［rpm］で繰り返す。繰り返す頻度、すなわち一分間に何回、歯車工作物を加工中の振動加速度のFFT計算結果の工具が歯車工作物に接触するかは、工具の回転数一例を示す。図6の青色が正常な工具の周波数分布を［rpm］に工具の刃数を掛けあわせた積に等しい。一秒間示す。この場合、青色の振動周波数の第一ピークはに工具と歯車工作物が接触・非接触を繰り返す周期切削周波数（37刃×934［rpm］/60s=576Hz）と一致して［秒］は、この積を60で割った数と等しくなり、この周期いる。これに対し、赤色が（摩耗がすすんだ）異常摩耗の逆数を求めたものが切削周波数となる。

状態の同じ工具の周波数分布を示す。図6で示すとおり、

工具に損傷（異常摩耗）がない正常な状態では、工具と工具が損傷（異常摩耗）した状態では、工具が歯車歯車工作物が1秒間に接触・非接触を繰り返す回数は、工作物と接触する回数が減少するため、振動周波数切削周波数と正確に等しく、振動周波数ピークの基本第一ピークが切削周波数より低い周波数にシフトして周波数は切削周波数と一致する。ところが、工具に損傷いるのが分かる。

（異常摩耗）がある場合は、工具が歯車工作物と接触
異常摩耗工具正常工具

amplitude spectrum

1.0

正常
異常0.80.60.40.20.00500

1,000

1,500
frequency［Hz］

2,000

2,500

3,000

切削周波数
37刃×934［rpm］/60s＝576Hz図6

切削周波数と振動周波数ピーク

6. まとめ以上、本稿では、加工中のギヤスカイビングカッタのシステムは、ギヤスカイビング加工中の切削周波数と寿命と損傷を検知する仕組みの一部を紹介した。

振動周波数ピークを比較する方法を採用した。この比較

一般的にAIによる判定は完全（100%）ではない。

方法を用いてAIの判定は修正され、より確からしいAIだけによる判定は不正解となる確率を含む。この判定へとつながった。

AIが本来有する不完全性を補うため、本稿で紹介した

NACHI TECHNICAL REPORT Vol. 41 A158