特開 2023-8825 診断システムおよび診断方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023008825

(43)【公開日】2023-01-19

(54)【発明の名称】診断システムおよび診断方法

(51)【国際特許分類】

   G05B 19/18 20060101AFI20230112BHJP

   B23Q 17/09 20060101ALI20230112BHJP

【ＦＩ】

G05B19/18 X

B23Q17/09 C

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022086916

(22)【出願日】2022-05-27

(31)【優先権主張番号】P 2021112421

(32)【優先日】2021-07-06

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】000006747

【氏名又は名称】株式会社リコー

(74)【代理人】

【識別番号】100089118

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 宏明

(72)【発明者】

【氏名】宮良 岳士

(72)【発明者】

【氏名】徳永 淑広

(72)【発明者】

【氏名】三樹 芳寿

【テーマコード（参考）】

3C029

3C269

【Ｆターム（参考）】

3C029DD04

3C029DD14

3C029DD16

3C269AB01

3C269AB07

3C269BB12

3C269MN24

3C269MN44

3C269MN50

3C269PP02

3C269QE17

3C269QE37

(57)【要約】

【課題】少量多品種の加工においても効率的な異常検知を行う。
【解決手段】所定の加工を行う工具による加工対象の前記被加工物の他に設けられ、異常検知用のテストピースと、前記工具による前記被加工物に対する加工サイクル毎の任意の時点で、前記被加工物の加工に基づいて前記テストピースを前記工具により加工する加工部と、前記テストピースに対する前記工具による加工を対象としたセンシングを行うセンサと、前記テストピースを前記工具により加工した際に前記センサでセンシングしたデータから異常度合いを算出する判定部と、を備える。
【選択図】図８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の加工を行う工具による加工対象の被加工物の他に設けられ、異常検知用のテストピースと、
前記工具による前記被加工物に対する加工サイクル毎の任意の時点で、前記被加工物の加工に基づいて前記テストピースを前記工具により加工する加工部と、
前記テストピースに対する前記工具による加工を対象としたセンシングを行うセンサと、
前記テストピースを前記工具により加工した際に前記センサでセンシングしたデータから異常度合いを算出する判定部と、
を備えることを特徴とする診断システム。

【請求項2】

前記判定部で算出された異常度合いに基づき、当該異常度合いに合わせた前記工具の動作を決定する動作判定部を備え、
前記動作判定部は、前記テストピースの加工の動作に基づき、前記工具に対する任意の動作指令を送信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の診断システム。

【請求項3】

前記加工部は、前記テストピースと前記被加工物とを前記工具により連続して加工する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の診断システム。

【請求項4】

前記判定部は、前記テストピースに対する加工の特徴量に基づき、学習手段を用いて異常度合いを算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の診断システム。

【請求項5】

前記テストピースは、使用する前記工具によって加工ができる素材である、
ことを特徴とする請求項１に記載の診断システム。

【請求項6】

前記テストピースは、使用する前記工具に合わせて複数設置する、
ことを特徴とする請求項１に記載の診断システム。

【請求項7】

前記テストピースは、前記センサを備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の診断システム。

【請求項8】

前記工具の稼動情報と前記センサでセンシングしたデータを収集して紐付ける収集部と、
センシングしたデータの前処理を行い前記工具の稼動情報と紐付ける信号処理部と、
前処理済みのデータに対して特徴量を算出する特徴量算出部と、
を備え、
前記判定部は、前記特徴量算出部で算出した特徴量から異常度合いを算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の診断システム。

【請求項9】

診断システムで実行される診断方法であって、
所定の加工を行う工具による加工対象の被加工物の他に設けられ異常検知用のテストピースを用い、
前記工具による前記被加工物に対する加工サイクル毎の任意の時点で、前記被加工物の加工に基づいて前記テストピースを前記工具により加工する工程と、
前記テストピースを前記工具により加工した際に、センサでセンシングしたデータから異常度合いを算出する工程と、
を含むことを特徴とする診断方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、診断システムおよび診断方法に関する。

【背景技術】

【0002】

工作機械等がワークを加工する上で、工作機械の加工状況の把握や切削異常などを検知する方法として、工作機械の振動などをセンシングする方法が既に知られている。

【0003】

このような加工状況の異常等を判定する装置として、同種の処理工程を判別して組み分けを行い、組み毎で加工異常を判定する装置が知られている（特許文献１）。

【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、従来の加工異常を判定する装置では、同一の加工を複数繰り返し学習することを前提とした異常診断方法であり、金型加工などの少量多品種の加工では精度の高い判定が困難であった。

【0005】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、少量多品種の加工においても効率的な異常検知を行うことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、所定の加工を行う工具による加工対象の前記被加工物の他に設けられ、異常検知用のテストピースと、前記工具による前記被加工物に対する加工サイクル毎の任意の時点で、前記被加工物の加工に基づいて前記テストピースを前記工具により加工する加工部と、前記テストピースに対する前記工具による加工を対象としたセンシングを行うセンサと、前記テストピースを前記工具により加工した際に前記センサでセンシングしたデータから異常度合いを算出する判定部と、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、少量多品種の加工においても効率的な異常検知を行うことができる、という効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る診断システムの全体構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、工作機械のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】図３は、状態監視装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、状態監視装置および工作機械の機能ブロックの構成の一例を示す図である。

【図5】図５は、従来のシステムが想定する加工について説明する図である。

【図6】図６は、加工情報とセンサデータの紐付けについて説明する図である。

【図7】図７は、一品物加工でサイクルごとに加工が異なることについて説明する図である。

【図8】図８は、工作機械の構成を示す図である。

【図9】図９は、テストピースの加工の種類について説明する図である。

【図10】図１０は、テストピースの交換について説明する図である。

【図11】図１１は、テストピースを用いた異常診断について説明する図である。

【図12】図１２は、テストピースの加工箇所に基づいて異常検知することについて説明する図である。

【図13】図１３は、異常度合いの算出例を示す図である。

【図14】図１４は、異常／正常の判断結果をユーザに通知するＧＵＩ画面の一例を示す図である。

【図15】図１５は、テストピースの加工箇所に基づく異常検知結果を使用した処理の一例を示すフローチャートである。

【図16】図１６は、テストピースの加工箇所に基づく異常検知結果を使用した処理を説明する図である。

【図17】図１７は、テスト加工および本加工を行う工作機械内の工具の移動例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に添付図面を参照して、診断システムおよび診断方法の実施の形態を詳細に説明する。また、以下の実施形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。

【0010】

（診断システムの全体構成）
図１は、実施形態に係る診断システムの全体構成の一例を示す図である。図１を参照しながら、本実施形態に係る診断システム１の全体構成について説明する。

【0011】

図１に示すように、本実施形態に係る診断システム１は、状態監視装置１００と、工作機械２００と、を備える。工作機械２００は、状態監視装置１００に対して通信可能となるように接続されている。なお、図１には１台の工作機械２００が状態監視装置１００に接続されている例が示されているが、これに限定されるものではなく、複数台の工作機械２００が状態監視装置１００に対して、それぞれ通信可能となるように接続されているものとしてもよい。

【0012】

状態監視装置１００は、工作機械２００に対して通信可能となるように接続され、工作機械２００の動作について状態監視を行う装置である。

【0013】

工作機械２００は、工具５００を用いて、加工対象に対して切削、研削または研磨等の加工を行う工作機械である。工作機械２００、状態監視装置１００による状態監視の対象となる対象装置の一例である。なお、対象装置として工作機械に限定されるものではなく、状態監視の対象となり得る機械であればよく、例えば、組立機、測定機、検査機、または洗浄機等の機械が対象装置であってもよい。以下では、工作機械２００を対象装置の一例として説明する。

【0014】

工作機械２００は、工具５００と、工作機械２００に設置されたセンサ２０１と、工作機械２００を制御するコントローラ２０２と、を備える。

【0015】

工具５００は、ドリル、エンドミル、バイトチップもしくは砥石等である。工具５００は、後述する被削材に対して各種の加工を施す。

【0016】

センサ２０１は、工作機械２００に設置されたドリル、エンドミル、バイトチップもしくは砥石等の工具５００と加工対象とが加工動作中に接触することにより発する振動もしくは音等、または、工具５００もしくは工作機械２００自体が発する振動もしくは音等の物理量を検知し、検知した物理量の情報を検知情報（センサデータ）として、状態監視装置１００へ出力するセンサである。センサ２０１は、例えば、マイク、振動センサ、加速度センサ、またはＡＥ（Acoustic Emission）センサ等で構成され、例えば、振動または音等が検出できる工具５００の近傍や工作機械のモータ付近などに設置される。センサ２０１は、計測データとして波形データを状態監視装置１００へ出力する。

【0017】

コントローラ２０２は、工作機械２００の稼動情報として、加工時の主軸回転数、送り速度、主軸座標値、主軸の電流値、加えてユーザーが情報を入力していれば、工具５００の種類、工具５００の工具メーカ、工具５００の工具径などの情報を状態監視装置１００へ出力する。

【0018】

なお、工作機械２００と状態監視装置１００とは、どのような接続形態で接続されてもよい。例えば、工作機械２００と状態監視装置１００とは、専用の接続線、有線ＬＡＮ（Local Area Network）等の有線ネットワーク、または、無線ネットワーク等により接続されるものとすればよい。

【0019】

また、センサ２０１の個数は任意であってよい。また、同一の物理量を検知する複数のセンサ２０１を備えてもよいし、相互に異なる物理量を検知する複数のセンサ２０１を備えてもよい。

【0020】

また、センサ２０１およびコントローラ２０２は、工作機械２００に予め備えられているものとしてもよく、または、完成機械である工作機械２００に対して後から取り付けられるものとしてもよい。

【0021】

（工作機械２００のハードウェア構成）
図２は、工作機械２００のハードウェア構成の一例を示す図である。図２を参照しながら、本実施形態の工作機械２００のハードウェア構成について説明する。

【0022】

図２に示すように、工作機械２００のコントローラ２０２は、ＣＰＵ（Central Ｐrocessing Unit）５１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）５３と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）５４と、駆動制御回路５５と、がバス５９で通信可能に接続された構成となっている。センサ２０１は、状態監視装置１００に通信可能に接続されている。

【0023】

ＣＰＵ５１は、工作機械２００の全体を制御する演算装置である。ＣＰＵ５１は、例えば、ＲＡＭ５３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ５２等に格納されたプログラムを実行することで、工作機械２００全体の動作を制御し、加工機能を実現する。

【0024】

通信Ｉ／Ｆ５４は、状態監視装置１００等の外部装置と通信するためのインターフェースである。駆動制御回路５５は、モータ５６の駆動を制御する回路である。モータ５６は、ドリル、エンドミル、バイトチップまたは砥石等、および、加工対象が載置され加工に合わせて移動されるテーブル等の加工に用いる工具５００を駆動するモータである。センサ２０１は、上述の通りである。

【0025】

（状態監視装置１００のハードウェア構成）
図３は、状態監視装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図３を参照しながら、本実施形態に係る状態監視装置１００のハードウェア構成について説明する。

【0026】

図３に示すように、状態監視装置１００は、ＣＰＵ６１と、ＲＯＭ６２と、ＲＡＭ６３と、通信Ｉ／Ｆ６４と、センサＩ／Ｆ６５と、補助記憶装置６６と、入力装置６７と、ディスプレイ６８と、がバス６９で通信可能に接続された構成となっている。

【0027】

ＣＰＵ６１は、状態監視装置１００の全体を制御する演算装置である。ＣＰＵ６１は、例えば、ＲＡＭ６３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ６２等に格納されたプログラムを実行することで、状態監視装置１００全体の動作を制御し、状態監視機能を実現する。

【0028】

通信Ｉ／Ｆ６４は、工作機械２００等の外部装置と通信するためのインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ６４は、例えば、ＴＣＰ（Transmission Control Protocol）／ＩＰ（Internet Protocol）に対応したＮＩＣ（Network Interface Card）等である。

【0029】

センサＩ／Ｆ６５は、工作機械２００に設置されたセンサ２０１から検知情報を受信するためのインターフェースである。

【0030】

補助記憶装置６６は、状態監視装置１００の設定情報、工作機械２００から受信された検知情報およびコンテキスト情報、ＯＳ（Operating System）、およびアプリケーションプログラム等の各種データを記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read－Only Memory）等の不揮発性の記憶装置である。なお、補助記憶装置６６は、状態監視装置１００が備えるものとしているが、これに限定されるものではなく、例えば、状態監視装置１００の外部に設置された記憶装置であってもよく、または、状態監視装置１００とデータ通信可能なサーバ装置が備えた記憶装置であってもよい。

【0031】

入力装置６７は、文字および数字等の入力、各種指示の選択、ならびにカーソルの移動等の操作を行うためのマウスまたはキーボード等の入力装置である。

【0032】

ディスプレイ６８は、文字、数字、および各種画面および操作用アイコン等を表示するＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の表示装置である。

【0033】

なお、図３に示したハードウェア構成は一例であり、すべての構成機器を備えている必要はなく、また、他の構成機器を備えているものとしてもよい。例えば、状態監視装置１００が工作機械２００の診断動作に特化し、診断結果を外部のサーバ装置等に送信する場合、入力装置６７およびディスプレイ６８は備えられていない構成としてもよい。

【0034】

（状態監視装置１００および工作機械２００の機能ブロックの構成および動作）
図４は、状態監視装置１００および工作機械２００の機能ブロックの構成の一例を示す図である。図４を参照しながら、本実施形態に係る状態監視装置１００および工作機械２００の機能ブロックの構成および動作について説明する。

【0035】

図４に示すように、工作機械２００は、加工部２１０を有する。加工部２１０は、モータ５６を制御して工具５００を駆動制御する機能部である。加工部２１０は、図２に示すＣＰＵ５１にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよく、ＩＣ（Integrated Circuit）等のハードウェアにより実現してもよく、または、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。

【0036】

図４に示すように、状態監視装置１００は、収集部１０１と、信号処理部１０２と、特徴量算出部１０３と、判定部１０４と、工作機械動作判定部１０５と、保存部１０６と、操作部１０７と、を有する。なお、図４に示す収集部１０１、信号処理部１０２、特徴量算出部１０３、判定部１０４、工作機械動作判定部１０５、保存部１０６および操作部１０７は、図３に示すＣＰＵ６１にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよく、ＩＣ（Integrated Circuit）等のハードウェアにより実現してもよく、または、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。

【0037】

収集部１０１は、コントローラ２０２から稼動情報およびセンサ２０１から情報（計測した波形など）を取得する。収集部１０１は、取得した情報に基づき、センサ２０１で計測した波形と工作機械２００の稼動情報との紐づけを行う。一例として、計測した波形と工作機械２００の稼働情報である工具番号・シーケンス番号・主軸回転数などを取得した時刻を補助記憶装置に記録してそれぞれの時刻を同期することで紐づけを行う。収集部１０１は、紐付けされたデータを、信号処理部１０２へ送信する。

【0038】

信号処理部１０２は、所定の前処理を行う。信号処理部１０２は、前処理済みの計測データおよび稼動情報を、特徴量算出部１０３へ送信する。

【0039】

特徴量算出部１０３は、判定部１０４による判定等で用いる加工の特徴量を、前処理済みの計測データおよび稼動情報から算出する。特徴量算出部１０３は、加工の特徴量を判定部１０４へ送信する。加工の特徴量は、センサ２０１からの情報の特徴を示す情報であればどのような情報であってもよい。例えば、センサ２０１からの情報がマイクにより集音された音響データである場合、特徴量算出部１０３は、エネルギー、周波数スペクトル、および、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）等を加工の特徴量として算出してもよい。

【0040】

判定部１０４は、加工の特徴量に基づき、加工物や工具５００、工作機械２００のモータ、主軸などの異常検知の対象に合わせて算出された異常度合いを算出する。具体的には、判定部１０４は、加工の特徴量に基づき、閾値処理や機械学習（ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ニューラルネットワーク）などの学習手段を用いて異常度合いを算出する。なお、異常度合いの判定方法はこれに限られるものではなく、特徴量から算出できる方法であればどのような方法であってもよい。例えば、異常度合いの値を直接閾値と比較する代わりに、異常度合いの変動を示す値と閾値とを比較してもよい。判定部１０４は、異常度合いを工作機械動作判定部１０５および保存部１０６へ送信する。

【0041】

保存部１０６は、判定部１０４で算出された異常度合いを、工作機械２００の稼働情報と紐づけた形で保存する。

【0042】

なお、異常度合いを判定部１０４から取得せず、操作部１０７が受け付けるように構成することもできる。操作部１０７は、例えば、キーボードおよびタッチパネル等により実現される入力装置６７から入力された異常度合いを受け付けて、工作機械２００の稼働情報と紐づけた形で保存する。

【0043】

動作判定部である工作機械動作判定部１０５は、判定部１０４で算出された異常度合い、または、保存部１０６に保存された異常度合いに基づき、その異常度合いに合わせた工作機械２００（工具５００）の動作を決定する。例えば、工作機械動作判定部１０５は、異常度合いがこれまで同様の加工と比べ著しく乖離のある特徴を示した際に、加工を直ちに停止する動作を決定して、工作機械２００のコントローラ２０２に指令を送ることができる。

【0044】

次に、一般的な切削加工における加工プログラムについて説明する。

【0045】

ここで、図５は従来のシステムが想定する加工について説明する図である。図５に示すように、未加工のワークを加工プログラムにより加工するとき、工作機械のコントローラから取得する情報として工具５００の種類に着目すると、工具Ａの加工が複数行われた後、他の工具に切り替えられる。この場合、加工１－１，１－２は、同一の工具Ａを使うために、同一の加工情報の加工とみなすことができる。また、加工プログラムを複数回行う場合にも、同様の加工を行っている加工１－１，２－１，Ｎ－１は、同一加工情報の加工とみなすことができる。このように、従来のシステムは、同一の加工プログラム内や複数の加工サイクルをまたがって同一の加工情報として紐づけることができる加工を行う。工作機械のコントローラから取得できる、センサデータと紐付けられる加工情報としては、工具５００の種類のほか、加工回数、加工プログラム、主軸回転数、シーケンス番号、その他加工関連情報を用いることができる。工場ラインなどの同一製品を複数生産する現場がこのケースに当てはまる。

【0046】

図６は、加工情報とセンサデータの紐付けについて説明する図である。特定の加工の特徴量の変化を観察するためには、加工プログラム内の同一加工情報とみなすことができる加工が複数存在する場合や、複数回加工プログラムを実行してそのうち同じ加工情報の加工をグループ化して処理する必要がある。加工プログラム内の同一加工情報とみなすことができる加工が複数存在する場合の一例として、同じ工具Ｃである１－４、１－５、１－６を同一加工情報とみなしてグループとする例が挙げられる。また複数回加工プログラムを実行してそのうち同じ加工情報の加工の一例として、１－３，２－３，・・・，Ｎ－３を同一加工情報のグループとする例が挙げられる。そこで、図６に示すように、状態監視装置は、グループ化された同じ加工情報の時系列データを用いて異常診断を行うことができる。

【0047】

次に、一品物加工でサイクルごとに加工が異なる場合について説明する。

【0048】

図７は、一品物加工でサイクルごとに加工が異なることについて説明する図である。図７に示すように、金型加工などの一品物加工の現場では、工場ラインの同一製品の複数加工と異なり、サイクル（一つの被削材を加工する周期）ごとに被削材の形状やサイズ、加工品の形状、加工するＮＣプログラムの構造が異なる。そのため使用する工具が同一であっても加工箇所や加工時間が加工の度に変化する。また、図７に示すように、使用される工具もサイクル毎に様々である。加工１－１，２－６，３－１は同じ工具Ａの加工ではあるが、被削材や加工箇所が異なるためセンシングした特徴量が比較できない可能性がある。したがって、一品物加工でサイクルごとに加工が異なる場合、図６で説明したような同一のコンテキストの加工が存在しないか、簡単に比較できない状態である。

【0049】

そこで、本実施形態の工作機械２００においては、工作機械２００内で加工される被削材の他に、異常診断測定用の被削材（テストピース）を設置する。

【0050】

ここで、図８は工作機械２００の構成を示す図である。図８に示すように、工作機械２００は、工作機械２００内で加工される被削材３００の他に、異常診断測定用の被削材（テストピース）４００を設置する。テストピース４００は、ドリル、エンドミル、フェイスミルなどの一般的な工具５００による加工ができる素材である。すなわち、テストピース４００は、工具５００ごとに用意する必要はない。テストピース４００のサイズや材質は、使用する工具５００や取得する物理情報に合わせた素材で設計される。なお、テストピース４００は、使用する工具５００に合わせて複数設置するようにしてもよい。

【0051】

また、テストピース４００は、テストピース４００そのものにセンサ２０１を取り付けか内蔵することができる。テストピース４００のセンサ２０１は、センシングした物理量を状態監視装置１００に送信する。詳細は後述するが、このようにテストピース４００を用いることで、一品物加工においても加工サイクル毎に同一の加工を確実に実施することができ、工具５００の異常診断を行うことができる。

【0052】

テストピース４００の加工は、工作機械２００内で加工される被削材３００と物理的に同じ加工であるように設計する。これにより、工場ラインのような同一加工を繰り返し行う際に使用する異常検知方法を、金型加工などの少量多品種の加工で使用する異常検知に適用することができる。なお、テストピース４００の加工と被削材３００の加工とは、同一の加工条件での比較が望ましいが、加工工程の複雑さ、被削材３００の状態に応じて、簡易的な加工でテストピース４００の加工を行うようにしてもよい。ただし、同一の工具５００によってテストピース４００に対して繰り返される加工においては、工具５００は、同じ加工条件でテストピース４００に対して繰り返し加工する。

【0053】

ここで、テストピース４００の加工の種類について説明する。

【0054】

図９はテストピース４００の加工の種類について説明する図である。図９に示すように、テストピース４００の加工は、使用する工具５００に合わせて加工方法および交換方法を決めることができる。図９（ａ）に示すように、工具５００がドリルなどの穴あけ工具の場合は、テストピース４００の表面を均一間隔に穴あけする。この場合、テストピース４００の一面全体を加工し終えるまで、テストピース４００として使用できる。図９（ｂ）および（ｃ）に示すように、工具５００がフェイスミル、エンドミル工具などの場合は、テストピース４００の表面または側面を加工することができる。

【0055】

なお、使用する工具５００の種類や工具５００の工具径によっては、テストピース４００の側面と中心部など加工位置の違いでセンシングできる物理量が著しく変化することがあり、正常に異常判定ができない場合がある。図９（ｄ）に示すように、テストピース４００の端部分を使用せず中心部だけを異常判定に使用するようにしてもよい。

【0056】

次に、テストピース４００の交換について説明する。

【0057】

図１０は、テストピース４００の交換について説明する図である。テストピース４００は、テストピース４００の加工を続けることにより加工領域が少なくなったタイミングで交換する。例えば、テストピース４００は、ドリル加工の場合、テストピース４００の表面すべてを加工し終えた場合に加工ができなくため、交換となる。また、テストピース４００は、フェイスミルの表面加工の場合、加工を続けることでテストピース４００のテストピース長が短くなる。短くなったテストピース４００の加工はビビリの発生や物理的な特性の違いからセンシングする物理量に影響を及ぼすため、設置時のテストピース４００のテストピース長と使用する工具５００の突き出し量などから交換タイミングを決定する。例えば、図１０に示すように、工具５００とでテストピース４００のテストピース長からビビリが発生しやすい場合、テストピース４００に対して工具５００の突き出し量の２倍以上を加工した場合、交換となる。一例として、テストピース長ＸＸｍｍ（ミリメートル）、工具長ＹＹｍｍ（ミリメートル）の条件となった場合にはビビリが起きやすいため、テストピース４００に対して工具５００の突き出し量の２倍以上を加工した場合、交換となる。ＸＸとＹＹの値については、現場での状況によって任意に決定される値である。

【0058】

以上のように、テストピース４００は、テストピース４００に対するテスト加工の度に交換する必要はなく、交換が必要になったところで状態監視装置１００の工作機械動作判定部１０５が交換指令を発出すればよい。

【0059】

次に、状態監視装置１００におけるテストピース４００を用いた異常診断について説明する。

【0060】

図１１は、テストピース４００を用いた異常診断について説明する図である。図１１に示すように、工作機械２００は、加工サイクル毎の任意の時点でテストピース４００を加工する。こうすることで、グループ化された同じ加工情報の時系列データとなり、時系列データの異常診断を実施できる。

【0061】

図１１に示すように、工具Ａによるテストピース４００の加工１－Ａ，２－Ａ，３－Ａは、加工１－１，２－６，３－１と異なり、同一の被削材、加工種類であることが保証されており、センシングした物理量から抽出した特徴量を比較することができる。なお、工具Ｂ以降も同様に処理することができる。

【0062】

なお、テストピース４００の加工の加工順番は、同一の工具５００による加工内であれば、先頭だけでなく加工の途中や加工後など、どのタイミングでもよい。

【0063】

テストピース４００のセンサ２０１は、センシングした時系列データを、状態監視装置１００に送信する。

【0064】

図１２は、テストピース４００の加工箇所に基づいて異常検知することについて説明する図である。図１２に示すように、状態監視装置１００は、テストピース４００の加工をした同一加工情報の物理量から算出された特徴量を元に、異常度合いを算出する。テストピース４００を使用する場合、工具５００の状態の時系列変化が異常度合いとして現れるため、工具５００の摩耗度合いや工具５００の折損、チッピングの発生などが異常の指標となる。

【0065】

ここで、状態監視装置１０の判定部１０４における異常度合いの算出例について詳述する。図１３は、異常度合いの算出例を示す図である。図１３は、例えば、図１２に示した例におけるＮ加工目のデータについての異常度合いの算出例について説明する。

【0066】

図１３に示す異常度合いの算出の第１例は、振動のパワーを異常度合いとする例である。状態監視装置１０の判定部１０４は、まず、Ｎ加工目のサンプリングデータ（加工Ｎ－Ａ）を短時間フーリエ変換によりスペクトログラムに変換する。次いで、状態監視装置１０の判定部１０４は、スペクトログラムデータのパワーの合計値を算出する。状態監視装置１０の判定部１０４は、算出したスペクトログラムデータのパワーの合計値を、Ｎ加工目のサンプリングデータ（加工Ｎ－Ａ）についての異常度合いの値とする。

【0067】

図１３に示す異常度合いの算出の第２例は、マハラノビス距離を異常度合いとする例である。マハラノビス距離とは、多変数間の相関関係を取り入れて、既知のサンプルとの関係を明らかにする距離である。状態監視装置１０の判定部１０４は、まず、Ｎ加工目のサンプリングデータ（加工Ｎ－Ａ）を短時間フーリエ変換によりスペクトログラムに変換する。次いで、状態監視装置１０の判定部１０４は、Ｍ加工目（Ｍ＜Ｎ）までのスペクトログラムデータを学習してマハラノビス距離パラメータである分散共分散行列Σと平均値ベクトルμを算出する。次いで、状態監視装置１０の判定部１０４は、Ｍ加工目までのデータのパラメータ（学習データ）に対するＮ加工目のスペクトログラムデータに差があるのかを推論するマハラノビス距離を算出する。状態監視装置１０の判定部１０４は、算出したマハラノビス距離を、Ｎ加工目のサンプリングデータ（加工Ｎ－Ａ）についての異常度合いの値とする。

【0068】

ここで、図１４は異常／正常の判断結果をユーザに通知するＧＵＩ画面の一例を示す図である。状態監視装置１０の判定部１０４は、異常／正常の判断結果をユーザに通知するＧＵＩ（Graphical User Interface）画面を、ディスプレイ６８に表示する。図１４に示すように、判定部１０４は、ＧＵＩ画面として、加工区間に応じた異常度合いのグラフを表示する。状態監視装置１０の判定部１０４は、図１４に示すように、例えば、波形スコアａおよび加工区間ｂととともに、異常度合いを示す異常加工スコアｃを、ＧＵＩ画面に表示する。

【0069】

波形スコアａは、センサ２０１が検知した波形データである。

【0070】

加工区間ｂは、工作機械２００の所定動作の動作区間（例えば、加工対象に対する実切削時間）を示すデータである。なお、加工区間ｂに示す横線ｘは、加工対象に対する切削の際の切削送り時間を示すものである。

【0071】

異常加工スコアｃは、判定部１０４が算出した異常度合いを示すデータである。図１４の異常加工スコアｃは、マハラノビス距離を異常度合いとする例である。判定部１０４は、図１４の異常加工スコアｃに示すように、判定部１０４が算出した異常度合いが設定した閾値ｔを超えると、ＧＵＩ画面に異常通知用のエラーアラートＥを表示する。なお、判定部１０４は、閾値の値を、自由に設定可能としてもよい。

【0072】

なお、本実施形態においては、判定部１０４が算出した異常度合いが設定した閾値ｔを超えると、ＧＵＩ画面に異常通知用のエラーアラートＥを表示するようにしたが、これに限るものではなく、異常／正常であることを示す文章、アイコンなどをＧＵＩ画面に表示するようにしてもよい。

【0073】

なお、本実施形態においては、異常／正常判定の異常度合いが閾値を超えたときに、異常通知用のエラーアラートＥをＧＵＩ画面に表示する例について示したが、これに限るものではない。例えば、状態監視装置１０の判定部１０４は、工作機械２００のコントローラ２０２へ通知する設定を選択できるようにしてもよい。こうすることにより、状態監視装置１０の判定部１０４は、判定部１０４が算出した異常度合いが設定した閾値ｔを超えたときに、工作機械２００のコントローラ２０２に対して異常通知を送信することができる。工作機械２００のコントローラ２０２側では、コントローラ２０２のプログラムで異常通知を読込み加工を停止させることや、工作機械２００に備えられたパトランプを点灯させることができる。

【0074】

次に、テストピース４００の加工箇所に基づく異常検知結果を使用した処理例について説明する。

【0075】

ここで、図１５はテストピース４００の加工箇所に基づく異常検知結果を使用した処理の一例を示すフローチャート、図１６はテストピース４００の加工箇所に基づく異常検知結果を使用した処理を説明する図である。

【0076】

上述したように、状態監視装置１００の工作機械動作判定部１０５は、テストピース４００の加工箇所の異常度合いを基にして、工作機械２００側へ指令を送ることができる。図１５および図１６に示す例は、異常度合いの結果、工具５００が異常だと判断されるとき、次の加工の前に工具５００を交換する例を示すものである。

【0077】

図１５に示すように、状態監視装置１００は、工作機械２００から例えば工具Ａのテストピース４００の加工を実施したことを示す情報を受け取る（ステップＳ１）。次に、状態監視装置１００の工作機械動作判定部１０５は、テストピース４００の加工箇所の異常度合いを基にして、工具Ａが正常であるかを判定する（ステップＳ２）。

【0078】

なお、状態監視装置１００の判定部１０４は、テストピース４００の加工箇所の異常度合いの判定において、例えば工具５００の摩耗、折損、チッピングの判定や、これまでの異常度合いから著しい変化があったときなどを指標とする。

【0079】

図１６に示すように、状態監視装置１００の工作機械動作判定部１０５は、工具Ａが２加工品目の２－Ａ加工の異常検知結果から異常と判断すると（ステップＳ２のＮｏ）、３加工品目の入る前の任意の位置で新品の同工具Ａ－２に交換するように、工作機械２００側へ指令を送る（ステップＳ３）。なお、状態監視装置１００の工作機械動作判定部１０５が送信する指令は工具５００の交換だけでなく、機械の一時停止・緊急停止やアラートの発生でもよい。その後、状態監視装置１００の工作機械動作判定部１０５は、次の加工に待機する。

【0080】

次に、テストピース４００に対するテスト加工と被削材３００に対する本加工を行う工作機械２００内の工具５００の移動について説明する。

【0081】

図１７は、テスト加工および本加工を行う工作機械２００内の工具５００の移動例を示す図である。一般に、工作機械２００内の工具５００の移動は、工作機械２００の工具５００が取り付けられる主軸のｚ方向移動、被削材３００が載置されるテーブルのｘ，ｙ軸方向移動によることが多い。ここでは、例えば、図１１の１加工品目、工具Ａの加工についての移動例について説明する。

【0082】

図１７に示すように、工具Ａに工具交換された後（１）、工作機械２００の加工部２１０は、工具Ａをテストピース４００に向けて移動する（２）。工作機械２００の加工部２１０は、工具Ａをテストピース４００に移動後、テストピース４００に対する加工を行う（３）。工作機械２００の加工部２１０は、テストピース４００のセンサ２０１によりセンシングされた物理量から判定される異常診断結果に問題がない場合、工具Ａを加工品である被削材３００に向けて移動する（４）。そして、工具Ａは、被削材３００の加工１－１，１－２（図１１参照）を行う（５）。工具Ａは、被削材３００の加工１－１，１－２が終了した後、工具Ｂに工具交換される。以後、工作機械２００は、同様の手順で、テストピース４００の加工および異常判定を繰り返す。

【0083】

このように本実施形態によれば、少量多品種についての加工を行う際に、実際に加工する対象の被削材（被加工物）の他に、工具異常検知用の被削材（テストピース）を用意し、異常検知をしたい任意のタイミングでテストピースを加工することで実際の加工対象によらない異常検知用の振動（その他センシング信号）を取得して、異常判定を行う。これにより、少量多品種の加工においても効率的な異常検知を行うことができる。

【0084】

なお、上述の実施形態の状態監視装置１００および工作機械２００で実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供するように構成してもよい。

【0085】

また、上述の実施形態の状態監視装置１００および工作機械２００で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ（Compact Disc－Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供するように構成してもよい。

【0086】

また、上述の実施形態の状態監視装置１００および工作機械２００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述の実施形態の状態監視装置１００および工作機械２００で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

【0087】

また、上述の実施形態の状態監視装置１００および工作機械２００で実行されるプログラムは、上述した各機能部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）がＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより上述の各機能部が主記憶装置上にロードされ、各機能部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

【0088】

本発明の態様は、例えば、以下のとおりである。
＜１＞
所定の加工を行う工具による加工対象の被加工物の他に設けられ、異常検知用のテストピースと、
前記工具による前記被加工物に対する加工サイクル毎の任意の時点で、前記被加工物の加工に基づいて前記テストピースを前記工具により加工する加工部と、
前記テストピースに対する前記工具による加工を対象としたセンシングを行うセンサと、
前記テストピースを前記工具により加工した際に前記センサでセンシングしたデータから異常度合いを算出する判定部と、
を備えることを特徴とする診断システムである。
＜２＞
前記判定部で算出された異常度合いに基づき、当該異常度合いに合わせた前記工具の動作を決定する動作判定部を備え、
前記動作判定部は、前記テストピースの加工の動作に基づき、前記工具に対する任意の動作指令を送信する、
ことを特徴とする＜１＞に記載の診断システムである。
＜３＞
前記加工部は、前記テストピースと前記被加工物とを前記工具により連続して加工する、
ことを特徴とする＜１＞または＜２＞に記載の診断システムである。
＜４＞
前記判定部は、前記テストピースに対する加工の特徴量に基づき、学習手段を用いて異常度合いを算出する、
ことを特徴とする請求項＜１＞ないし＜３＞の何れかに記載の診断システムである。
＜５＞
前記テストピースは、使用する前記工具によって加工ができる素材である、
ことを特徴とする＜１＞ないし＜４＞の何れかに記載の診断システムである。
＜６＞
前記テストピースは、使用する前記工具に合わせて複数設置する、
ことを特徴とする＜１＞ないし＜４＞の何れかに記載の診断システムである。
＜７＞
前記テストピースは、前記センサを備える、
ことを特徴とする＜１＞ないし＜６＞の何れかに記載の診断システムである。
＜８＞
前記工具の稼動情報と前記センサでセンシングしたデータを収集して紐付ける収集部と、
センシングしたデータの前処理を行い前記工具の稼動情報と紐付ける信号処理部と、
前処理済みのデータに対して特徴量を算出する特徴量算出部と、
を備え、
前記判定部は、前記特徴量算出部で算出した特徴量から異常度合いを算出する、
ことを特徴とする＜１＞ないし＜７＞の何れかに記載の診断システムである。
＜９＞
診断システムで実行される診断方法であって、
所定の加工を行う工具による加工対象の被加工物の他に設けられ異常検知用のテストピースを用い、
前記工具による前記被加工物に対する加工サイクル毎の任意の時点で、前記被加工物の加工に基づいて前記テストピースを前記工具により加工する工程と、
前記テストピースを前記工具により加工した際に、センサでセンシングしたデータから異常度合いを算出する工程と、
を含むことを特徴とする診断方法である。

【符号の説明】

【0089】

１ 診断システム
１０１ 収集部
１０２ 信号処理部
１０３ 特徴量算出部
１０４ 判定部
１０５ 動作判定部
２０１ センサ
２１０ 加工部
３００ 被加工物
４００ テストピース
５００ 工具

【先行技術文献】

【特許文献】

【0090】

【特許文献1】特開２０１９－１５９７２８号公報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】