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(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】P2025099610
(43)【公開日】2025-07-03
(54)【発明の名称】予兆検知・診断装置および方法
(51)【国際特許分類】
B23Q 17/09 20060101AFI20250626BHJP
G05B 19/18 20060101ALI20250626BHJP
【ＦＩ】
B23Q17/09 B
B23Q17/09 D
G05B19/18 W
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023216397
(22)【出願日】2023-12-22
(71)【出願人】
【識別番号】000006666
【氏名又は名称】アズビル株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100098394
【弁理士】
【氏名又は名称】山川 茂樹
(72)【発明者】
【氏名】保坂 儒人
(72)【発明者】
【氏名】茂中 義典
(72)【発明者】
【氏名】丸野 智広
(72)【発明者】
【氏名】西澤 慶祐
(72)【発明者】
【氏名】牧野 豊
【テーマコード（参考）】
3C029
3C269
【Ｆターム（参考）】
3C029DD01
3C029DD12
3C269AB01
3C269MN29
3C269MN36
3C269QB03
3C269QE31
(57)【要約】
【課題】工作機械の工具の摩耗や欠けが発生した時点を特定する。
【解決手段】予兆検知・診断装置１は、工作機械４のモーターに供給される負荷電流の時系列データを取得するデータ取得部１０と、基準データ作成時の時系列データの中から切り出した第１のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出する基準データ作成部１２と、検査時の時系列データの中から切り出した第２のバッチデータと基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出し、この推定量に基づいて、第１のバッチデータに対する第２のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出する検査実行部１３とを備える。
【選択図】 図１
【解決手段】予兆検知・診断装置１は、工作機械４のモーターに供給される負荷電流の時系列データを取得するデータ取得部１０と、基準データ作成時の時系列データの中から切り出した第１のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出する基準データ作成部１２と、検査時の時系列データの中から切り出した第２のバッチデータと基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出し、この推定量に基づいて、第１のバッチデータに対する第２のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出する検査実行部１３とを備える。
【選択図】 図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
工作機械のモーターに供給される負荷電流の時系列データを取得するように構成されたデータ取得部と、
前記時系列データを蓄積するように構成されたデータ蓄積部と、
基準データ作成時の前記時系列データの中から切り出した第１のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出するように構成された基準データ作成部と、
検査時の前記時系列データの中から切り出した第２のバッチデータと前記基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出し、この推定量に基づいて、前記第１のバッチデータに対する前記第２のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出するように構成された検査実行部とを備えることを特徴とする予兆検知・診断装置。
前記時系列データを蓄積するように構成されたデータ蓄積部と、
基準データ作成時の前記時系列データの中から切り出した第１のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出するように構成された基準データ作成部と、
検査時の前記時系列データの中から切り出した第２のバッチデータと前記基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出し、この推定量に基づいて、前記第１のバッチデータに対する前記第２のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出するように構成された検査実行部とを備えることを特徴とする予兆検知・診断装置。
【請求項2】
請求項１記載の予兆検知・診断装置において、
前記バッチデータの中で、電流値がオフセット閾値以下で、かつ電流値が前記オフセット閾値以下の状態が所定時間以上継続する領域についてオフセット値を検出し、前記バッチデータからオフセット値を減算または加算するように構成されたデータ補正実行部をさらに備えることを特徴とする予兆検知・診断装置。
前記バッチデータの中で、電流値がオフセット閾値以下で、かつ電流値が前記オフセット閾値以下の状態が所定時間以上継続する領域についてオフセット値を検出し、前記バッチデータからオフセット値を減算または加算するように構成されたデータ補正実行部をさらに備えることを特徴とする予兆検知・診断装置。
【請求項3】
請求項２記載の予兆検知・診断装置において、
前記データ補正実行部は、複数の前記第１のバッチデータの時間位置が合うように補正し、これら第１のバッチデータと時間位置が合うように前記第２のバッチデータを補正することを特徴とする予兆検知・診断装置。
前記データ補正実行部は、複数の前記第１のバッチデータの時間位置が合うように補正し、これら第１のバッチデータと時間位置が合うように前記第２のバッチデータを補正することを特徴とする予兆検知・診断装置。
【請求項4】
請求項３記載の予兆検知・診断装置において、
前記基準データ作成部は、複数の前記第１のバッチデータの特徴量と前記基準データとを、ユーザが入力したワークの品種データと対応付けて前記データ蓄積部に格納し、
前記検査実行部は、前記第１のバッチデータの特徴量と前記第２のバッチデータとに基づいて、検査時のワークの品種を判定し、検査時のワークの品種に対応する前記基準データと前記第２のバッチデータとに基づいて前記カーネル密度推定量を算出することを特徴とする予兆検知・診断装置。
前記基準データ作成部は、複数の前記第１のバッチデータの特徴量と前記基準データとを、ユーザが入力したワークの品種データと対応付けて前記データ蓄積部に格納し、
前記検査実行部は、前記第１のバッチデータの特徴量と前記第２のバッチデータとに基づいて、検査時のワークの品種を判定し、検査時のワークの品種に対応する前記基準データと前記第２のバッチデータとに基づいて前記カーネル密度推定量を算出することを特徴とする予兆検知・診断装置。
【請求項5】
請求項４記載の予兆検知・診断装置において、
前記第１のバッチデータの特徴量は、これらバッチデータの平均波形と平均サイクル長であり、
前記検査実行部は、前記平均サイクル長と前記第２のバッチデータのサイクル長とを比較する１回目の品種判定を行い、１回目の品種判定で品種候補が２つ以上の場合には、前記平均波形と前記第２のバッチデータとの相関係数または相互相関に基づいて２回目の品種判定を行い、２回目の品種判定で品種候補が２つ以上の場合には、前記カーネル密度推定量を２回目の品種判定で残った品種候補毎に算出し、このカーネル密度推定量に基づいて検査時のワークの品種を判定することを特徴とする予兆検知・診断装置。
前記第１のバッチデータの特徴量は、これらバッチデータの平均波形と平均サイクル長であり、
前記検査実行部は、前記平均サイクル長と前記第２のバッチデータのサイクル長とを比較する１回目の品種判定を行い、１回目の品種判定で品種候補が２つ以上の場合には、前記平均波形と前記第２のバッチデータとの相関係数または相互相関に基づいて２回目の品種判定を行い、２回目の品種判定で品種候補が２つ以上の場合には、前記カーネル密度推定量を２回目の品種判定で残った品種候補毎に算出し、このカーネル密度推定量に基づいて検査時のワークの品種を判定することを特徴とする予兆検知・診断装置。
【請求項6】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の予兆検知・診断装置において、
前記基準データ作成部は、前記第１のバッチデータの中で、ワークの加工が実施されていると推定される加工区間を検出し、
前記検査実行部は、前記第２のバッチデータの中で、前記加工区間と同じ時間位置の区間についてのみ前記カーネル密度推定量を算出することを特徴とする予兆検知・診断装置。
前記基準データ作成部は、前記第１のバッチデータの中で、ワークの加工が実施されていると推定される加工区間を検出し、
前記検査実行部は、前記第２のバッチデータの中で、前記加工区間と同じ時間位置の区間についてのみ前記カーネル密度推定量を算出することを特徴とする予兆検知・診断装置。
【請求項7】
請求項１記載の予兆検知・診断装置において、
前記データ取得部は、前記時系列データを取り込むと共に、ワークの品種データを前記工作機械から取得し、
前記基準データ作成部は、算出した基準データと基準データ作成時に前記データ取得部が取得した品種データとを対応付けて前記データ蓄積部に格納し、
前記検査実行部は、検査時に前記データ取得部が取得した品種データに対応する前記基準データを前記データ蓄積部から取得して、この基準データと前記第２のバッチデータとに基づいてカーネル密度推定量を算出することを特徴とする予兆検知・診断装置。
前記データ取得部は、前記時系列データを取り込むと共に、ワークの品種データを前記工作機械から取得し、
前記基準データ作成部は、算出した基準データと基準データ作成時に前記データ取得部が取得した品種データとを対応付けて前記データ蓄積部に格納し、
前記検査実行部は、検査時に前記データ取得部が取得した品種データに対応する前記基準データを前記データ蓄積部から取得して、この基準データと前記第２のバッチデータとに基づいてカーネル密度推定量を算出することを特徴とする予兆検知・診断装置。
【請求項8】
工作機械のモーターに供給される負荷電流の時系列データを取得する第１のステップと、
基準データ作成時の前記時系列データの中から切り出した第１のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出する第２のステップと、
検査時の前記時系列データの中から切り出した第２のバッチデータと前記基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出する第３のステップと、
前記カーネル密度推定量に基づいて、前記第１のバッチデータに対する前記第２のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出する第４のステップとを含むことを特徴とする予兆検知・診断方法。
基準データ作成時の前記時系列データの中から切り出した第１のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出する第２のステップと、
検査時の前記時系列データの中から切り出した第２のバッチデータと前記基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出する第３のステップと、
前記カーネル密度推定量に基づいて、前記第１のバッチデータに対する前記第２のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出する第４のステップとを含むことを特徴とする予兆検知・診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、工作機械の異常を検出する予兆検知・診断装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【0002】
工作機械で材料の切削加工をしている際に、工具の摩耗や欠けが原因で不良品が発生することがある。
従来より、工作機械の主軸などに接続されたモーターの電流値を計測し、この変化からバッチ全体で評価を行い、工具の摩耗を検知する技術が知られている（特許文献１参照）。また、工作機械の主軸などに接続されたモーターの電流値と共に工具の変更を司るモーターの電流値を利用して、工具の種類毎に工具異常を検知する技術が知られている（特許文献２参照）。
従来より、工作機械の主軸などに接続されたモーターの電流値を計測し、この変化からバッチ全体で評価を行い、工具の摩耗を検知する技術が知られている（特許文献１参照）。また、工作機械の主軸などに接続されたモーターの電流値と共に工具の変更を司るモーターの電流値を利用して、工具の種類毎に工具異常を検知する技術が知られている（特許文献２参照）。
【0003】
特許文献１に開示された技術では、バッチ全体での評価は可能であるが、複数の加工から成るバッチにおいて工具の摩耗や欠けの発生箇所を特定することができないという課題があった。
【0004】
また、特許文献２に開示された技術では、バッチ内の複数の加工区間を切り出すために、工具の変更を司るモーターの計測機器が別途必要になるという課題があった。さらに、区間の切り出しは工具の変更毎となるため、同一の工具による連続した異なる加工を個々に抽出することができないという課題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特許第６９５２３１８号公報
【特許文献2】特許第６９２４５２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、工作機械の工具の摩耗や欠けが発生した時点を特定することが可能な予兆検知・診断装置および方法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】
【0007】
本発明の予兆検知・診断装置は、工作機械のモーターに供給される負荷電流の時系列データを取得するように構成されたデータ取得部と、前記時系列データを蓄積するように構成されたデータ蓄積部と、基準データ作成時の前記時系列データの中から切り出した第１のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出するように構成された基準データ作成部と、検査時の前記時系列データの中から切り出した第２のバッチデータと前記基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出し、この推定量に基づいて、前記第１のバッチデータに対する前記第２のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出するように構成された検査実行部とを備えることを特徴とするものである。
【0008】
また、本発明の予兆検知・診断装置の１構成例は、前記バッチデータの中で、電流値がオフセット閾値以下で、かつ電流値が前記オフセット閾値以下の状態が所定時間以上継続する領域についてオフセット値を検出し、前記バッチデータからオフセット値を減算または加算するように構成されたデータ補正実行部をさらに備えることを特徴とするものである。
また、本発明の予兆検知・診断装置の１構成例において、前記データ補正実行部は、複数の前記第１のバッチデータの時間位置が合うように補正し、これら第１のバッチデータと時間位置が合うように前記第２のバッチデータを補正することを特徴とするものである。
また、本発明の予兆検知・診断装置の１構成例において、前記データ補正実行部は、複数の前記第１のバッチデータの時間位置が合うように補正し、これら第１のバッチデータと時間位置が合うように前記第２のバッチデータを補正することを特徴とするものである。
【0009】
また、本発明の予兆検知・診断装置の１構成例において、前記基準データ作成部は、複数の前記第１のバッチデータの特徴量と前記基準データとを、ユーザが入力したワークの品種データと対応付けて前記データ蓄積部に格納し、前記検査実行部は、前記第１のバッチデータの特徴量と前記第２のバッチデータとに基づいて、検査時のワークの品種を判定し、検査時のワークの品種に対応する前記基準データと前記第２のバッチデータとに基づいて前記カーネル密度推定量を算出することを特徴とするものである。
また、本発明の予兆検知・診断装置の１構成例において、前記第１のバッチデータの特徴量は、これらバッチデータの平均波形と平均サイクル長であり、前記検査実行部は、前記平均サイクル長と前記第２のバッチデータのサイクル長とを比較する１回目の品種判定を行い、１回目の品種判定で品種候補が２つ以上の場合には、前記平均波形と前記第２のバッチデータとの相関係数または相互相関に基づいて２回目の品種判定を行い、２回目の品種判定で品種候補が２つ以上の場合には、前記カーネル密度推定量を２回目の品種判定で残った品種候補毎に算出し、このカーネル密度推定量に基づいて検査時のワークの品種を判定することを特徴とするものである。
また、本発明の予兆検知・診断装置の１構成例において、前記第１のバッチデータの特徴量は、これらバッチデータの平均波形と平均サイクル長であり、前記検査実行部は、前記平均サイクル長と前記第２のバッチデータのサイクル長とを比較する１回目の品種判定を行い、１回目の品種判定で品種候補が２つ以上の場合には、前記平均波形と前記第２のバッチデータとの相関係数または相互相関に基づいて２回目の品種判定を行い、２回目の品種判定で品種候補が２つ以上の場合には、前記カーネル密度推定量を２回目の品種判定で残った品種候補毎に算出し、このカーネル密度推定量に基づいて検査時のワークの品種を判定することを特徴とするものである。
【0010】
また、本発明の予兆検知・診断装置の１構成例において、前記基準データ作成部は、前記第１のバッチデータの中で、ワークの加工が実施されていると推定される加工区間を検出し、前記検査実行部は、前記第２のバッチデータの中で、前記加工区間と同じ時間位置の区間についてのみ前記カーネル密度推定量を算出することを特徴とするものである。
また、本発明の予兆検知・診断装置の１構成例において、前記データ取得部は、前記時系列データを取り込むと共に、ワークの品種データを前記工作機械から取得し、前記基準データ作成部は、算出した基準データと基準データ作成時に前記データ取得部が取得した品種データとを対応付けて前記データ蓄積部に格納し、前記検査実行部は、検査時に前記データ取得部が取得した品種データに対応する前記基準データを前記データ蓄積部から取得して、この基準データと前記第２のバッチデータとに基づいてカーネル密度推定量を算出することを特徴とするものである。
また、本発明の予兆検知・診断装置の１構成例において、前記データ取得部は、前記時系列データを取り込むと共に、ワークの品種データを前記工作機械から取得し、前記基準データ作成部は、算出した基準データと基準データ作成時に前記データ取得部が取得した品種データとを対応付けて前記データ蓄積部に格納し、前記検査実行部は、検査時に前記データ取得部が取得した品種データに対応する前記基準データを前記データ蓄積部から取得して、この基準データと前記第２のバッチデータとに基づいてカーネル密度推定量を算出することを特徴とするものである。
【0011】
また、本発明の予兆検知・診断方法は、工作機械のモーターに供給される負荷電流の時系列データを取得する第１のステップと、基準データ作成時の前記時系列データの中から切り出した第１のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出する第２のステップと、検査時の前記時系列データの中から切り出した第２のバッチデータと前記基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出する第３のステップと、前記カーネル密度推定量に基づいて、前記第１のバッチデータに対する前記第２のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出する第４のステップとを含むことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、基準データ作成時の時系列データの中から切り出した第１のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出し、検査時の時系列データの中から切り出した第２のバッチデータと基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出し、この推定量に基づいて、第１のバッチデータに対する第２のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出することにより、工作機械の工具の摩耗や欠けが発生したと考えられる時点を特定することができる。その結果、本発明では、バッチ内における加工手順の見直しなど運用の改善を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【発明を実施するための形態】
【0014】
［第１の実施例］
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施例に係る工作機械検査システムの構成を示すブロック図である。工作機械検査システムは、予兆検知・診断装置１と、工作機械４のワークを駆動するモーターに供給される負荷電流を予兆検知・診断装置１で扱うことが可能な大きさの電流に変換する変流器であるＣＴ（Current Transformer）２と、予兆検知・診断装置１による検査結果等を表示するための表示器３とから構成される。
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施例に係る工作機械検査システムの構成を示すブロック図である。工作機械検査システムは、予兆検知・診断装置１と、工作機械４のワークを駆動するモーターに供給される負荷電流を予兆検知・診断装置１で扱うことが可能な大きさの電流に変換する変流器であるＣＴ（Current Transformer）２と、予兆検知・診断装置１による検査結果等を表示するための表示器３とから構成される。
【0015】
工作機械４は、被加工物であるワークを加工する刃具（不図示）と、ワークを駆動するモーター４０と、モーター４０を制御する制御部４１と、工作機械全体を制御するＣＮＣ（Computer Numerical Control） ４２とを含む。
【0016】
予兆検知・診断装置１は、工作機械４のモーター４０に供給される負荷電流波形の時系列データを取得するデータ取得部１０と、時系列データを蓄積するデータ蓄積部１１と、基準データ作成時の時系列データの中から切り出した基準データ用のバッチデータ（第１のバッチデータ）に基づいて、カーネル密度推定を行うための基準データを時刻毎に算出する基準データ作成部１２と、検査時の時系列データの中から切り出した検査用のバッチデータ（第２のバッチデータ）と基準データとに基づいてカーネル密度推定量を時刻毎に算出し、この推定量に基づいて、基準データ用のバッチデータに対する検査用のバッチデータの逸脱の度合いを示すスコアを時刻毎に算出する検査実行部１３と、表示器３に表示させるデータを生成する表示データ生成部１４とを備えている。
【0017】
最初に、予兆検知・診断装置１の基準データ作成時の動作について説明する。図２は予兆検知・診断装置１の基準データ作成時の動作を説明するフローチャートである。
予兆検知・診断装置１のユーザは、工作機械４が正常な状態で、予兆検知・診断装置１に対して基準データ作成を指示する。
予兆検知・診断装置１のユーザは、工作機械４が正常な状態で、予兆検知・診断装置１に対して基準データ作成を指示する。
【0018】
予兆検知・診断装置１のデータ取得部１０は、ユーザからの指示を受けると、工作機械４のモーター４０に供給される負荷電流波形の時系列データをＣＴ２を介して取り込む（図２ステップＳ１００）。データ取得部１０が取り込んだ基準データ用の時系列データは、データ蓄積部１１に格納される。
【0019】
予兆検知・診断装置１の基準データ作成部１２は、データ蓄積部１１に格納された基準データ用の時系列データの中から、予め設定された条件に従って基準データ用のバッチデータを切り出す（図２ステップＳ１０１）。基準データ作成部１２は、例えば加工開始時点から加工終了時点までの１バッチ分の時系列データを基準データ用のバッチデータとして切り出す。１バッチ分を大まかに示すタイミング信号は、ＣＮＣ４２から取得することができる。あるいは、基準データ作成部１２は、電流値が一定以上になっている区間を判定して、サイクル長Ｌを求めるようにしてもよい。例えば電流値が０．１Ａ以上になったら１バッチの開始と判定し、電流値が０．１Ａ以下の状態が１秒以上続いたら１バッチの終了と判定することにより、サイクル長Ｌを求めることができる。データ取得部１０と基準データ作成部１２とは、予め指定された回数のバッチデータを切り出し終えるまで、ステップＳ１００，Ｓ１０１の処理を繰り返し実行する。
【0020】
次に、基準データ作成部１２は、予め指定された回数のバッチデータを切り出し終えた後に（図２ステップＳ１０２においてＹＥＳ）、検査の際に実行するカーネル密度推定量の計算に必要なバンド幅ｈと標準偏差σとを、基準データ用のバッチデータに基づいて算出する（図２ステップＳ１０３）。標本データｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎについて、カーネル関数Ｋ（ｘ）、バンド幅ｈを媒介変数としたカーネル密度推定量を計算する関数ｆＫＤＥ（ｘ）は次の式で与えられる。
【0021】
【数1】
【0022】
カーネル関数Ｋ（ｘ）は、式（２）で与えられる。
【0023】
【数2】
【0024】
バンド幅ｈは、式（３）で与えられる。
【0025】
【数3】
【0026】
式（１）～式（３）は、関数ｆＫＤＥ（ｘ）が標本データと同じ個数のカーネル関数Ｋ（ｘ）の和で近似されることを意味する。式（３）のＩＱＲ（InterQuartile Range）は、四分位範囲で標本の７５％パーセンタイルと２５％パーセンタイルとの差である。ｍｉｎ（ａ，ｂ）は、ａ，ｂのうち小さい方の値を取る関数である。
【0027】
基準データ作成部１２は、標本データの時刻毎の標準偏差σと時刻毎のバンド幅ｈとを、算出対象の時刻の前後の時刻における標本データに基づいて算出する。ここで、時刻とは、例えば加工開始時点を時刻０とする経過時間のことを言う。標本データとは、バッチデータ中のある時刻における電流値のことを言う。標本数ｎは、標準偏差σとバンド幅ｈの算出対象の時刻の前後の幅（前後の時刻における標本データの点数）にバッチデータの本数（データ取得部１０が取り込んだバッチ数）を掛けた値となる。
【0028】
以上で、基準データ作成が終了する。基準データ作成部１２が算出した基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）の算出結果は、データ蓄積部１１に格納される。図３（Ａ）のようなデータ群を利用して基準データ作成を実施すると、図３（Ｂ）のような基準データ作成結果となる。
【0029】
次に、予兆検知・診断装置１の検査時の動作について説明する。図４は予兆検知・診断装置１の検査時の動作を説明するフローチャートである。
予兆検知・診断装置１のユーザは、予兆検知・診断装置１に対して工作機械４の検査実行を指示する。
予兆検知・診断装置１のユーザは、予兆検知・診断装置１に対して工作機械４の検査実行を指示する。
【0030】
予兆検知・診断装置１のデータ取得部１０は、ユーザからの指示を受けると、基準データ作成時と同様に工作機械４のモーター４０に供給される負荷電流波形の時系列データをＣＴ２を介して取り込む（図４ステップＳ２００）。データ取得部１０が取り込んだ検査用の時系列データは、データ蓄積部１１に格納される。
【0031】
予兆検知・診断装置１の検査実行部１３は、基準データ作成時と同様にデータ蓄積部１１に格納された検査用の時系列データの中から、予め設定された条件に従って検査用のバッチデータを切り出す（図４ステップＳ２０１）。そして、検査実行部１３は、基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）とステップＳ２０１で切り出した検査用のバッチデータとに基づいて、カーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を時刻毎に算出する（図４ステップＳ２０２）。基準データ作成時と同様に、時刻とは、例えば加工開始時点を時刻０とする経過時間のことを言う。
【0032】
検査実行部１３は、ステップＳ２０１で切り出した検査用のバッチデータ中の算出対象の時刻における標本データと、算出対象の時刻に対応する基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）とを式（１）、式（２）に代入して、算出対象の時刻におけるカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を算出すればよい。
【0033】
続いて、検査実行部１３は、算出したカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）に基づいて、基準データ用の標本データに対する検査用の標本データの逸脱の度合いを示すスコアＳＣを時刻毎に算出する（図４ステップＳ２０３）。スコアＳＣは、例えば次式によって得られる。
【0034】
【数4】
【0035】
スコアＳＣが高いほど、基準データ用の標本データに対する検査用の標本データの逸脱の度合いが大きいことを示す。工具の摩耗などが発生すると、負荷電流が変化するので、スコアＳＣの高さで異常検出が可能である。スコアＳＣの時系列データは、データ蓄積部１１に格納される。
【0036】
予兆検知・診断装置１の表示データ生成部１４は、例えばスコアＳＣの時系列データと、データ取得部１０が取り込んだ検査用の時系列データとを関連付けてグラフ化して、表示器３に表示させる（図４ステップＳ２０４）。ユーザは、表示器３に表示されたグラフを確認することで、工作機械４の異常の有無等を把握する。
【0037】
本実施例による検査結果の１例を図５（Ａ）、図５（Ｂ）、図６に示す。ここでは、図５（Ａ）を基準データ用の時系列データとし、図５（Ｂ）を検査用の時系列データとする。検査用の時系列データは、破線で示す１５秒付近の範囲においてピーク値が基準データ用の時系列データと異なる。本実施例によるスコアＳＣの算出結果は、図６のようになり、破線で示す１５秒付近の範囲においてスコアＳＣの値が高くなっていることが分かる。
【0038】
以上のように、本実施例では、工具の摩耗や欠けが発生したと考えられる時点を特定することができる。その結果、本実施例では、バッチ内における加工手順の見直しなど運用の改善を行うことができる。
【0039】
［第２の実施例］
次に、本発明の第２の実施例について説明する。本実施例においても、工作機械検査システムの構成は第１の実施例と同様であるので、図１の符号を用いて説明する。
本実施例では、予兆検知・診断装置１のデータ取得部１０は、負荷電流波形の時系列データをＣＴ２を介して取り込むと共に、被加工物であるワークの品種データをＣＮＣ４２から取得する。
次に、本発明の第２の実施例について説明する。本実施例においても、工作機械検査システムの構成は第１の実施例と同様であるので、図１の符号を用いて説明する。
本実施例では、予兆検知・診断装置１のデータ取得部１０は、負荷電流波形の時系列データをＣＴ２を介して取り込むと共に、被加工物であるワークの品種データをＣＮＣ４２から取得する。
【0040】
予兆検知・診断装置１の基準データ作成部１２は、算出した基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）と基準データ作成時にデータ取得部１０が取得した品種データとを対応付けてデータ蓄積部１１に格納する。
【0041】
予兆検知・診断装置１の検査実行部１３は、検査時にデータ取得部１０が取得した品種データに対応する基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）をデータ蓄積部１１から取得して、この基準データと検査時に切り出したバッチデータとに基づいて、カーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を算出する。
【0042】
その他の動作は第１の実施例と同じである。こうして、本実施例では、複数種類のワークを加工する工作機械４に本発明を適用することができ、ワークの品種毎に工作機械４の異常を検出することができる。
【0043】
［第３の実施例］
次に、本発明の第３の実施例について説明する。本実施例においても、工作機械検査システムの構成は第１、第２の実施例と同様であるので、図１の符号を用いて説明する。
検査処理におけるスコア値の計算においては、無信号の区間を除いて実際にワークの加工が行われている区間のみの値を利用してスコア計算を実施すると、無信号区間のノイズに左右されずに摩耗などの傾向が明確に得られると考えられる。そこで、バッチデータにおいて、実際にワークの加工が行われている区間と加工が行われていない無信号の区間とを推定することが望ましい。
次に、本発明の第３の実施例について説明する。本実施例においても、工作機械検査システムの構成は第１、第２の実施例と同様であるので、図１の符号を用いて説明する。
検査処理におけるスコア値の計算においては、無信号の区間を除いて実際にワークの加工が行われている区間のみの値を利用してスコア計算を実施すると、無信号区間のノイズに左右されずに摩耗などの傾向が明確に得られると考えられる。そこで、バッチデータにおいて、実際にワークの加工が行われている区間と加工が行われていない無信号の区間とを推定することが望ましい。
【0044】
図７は本実施例の予兆検知・診断装置１の基準データ作成時の動作を説明するフローチャートである。図７のステップＳ１００～Ｓ１０２の処理は、第１、第２の実施例と同じである。
ワークの加工時は、工作機械４のモーター４０の負荷電流が大きくなる。予兆検知・診断装置１の基準データ作成部１２は、負荷電流が大きくなったところを加工が実施されていると推定される区間として検出し、基準データ用のバッチデータから加工区間を切り出す（図７ステップＳ１０４）。
ワークの加工時は、工作機械４のモーター４０の負荷電流が大きくなる。予兆検知・診断装置１の基準データ作成部１２は、負荷電流が大きくなったところを加工が実施されていると推定される区間として検出し、基準データ用のバッチデータから加工区間を切り出す（図７ステップＳ１０４）。
【0045】
図８は基準データ作成部１２による加工区間推定処理を説明するフローチャートである。基準データ作成部１２は、基準データ用のバッチデータから閾値ＴＨを算出する（図８ステップＳ３００）。基準データ作成部１２は、例えば１バッチ分の時系列データ中の電流ピーク値の半分の電流値を閾値ＴＨとする。あるいは、基準データ作成部１２は、１バッチ分の時系列データを例えば大津の二値化法によって２つのクラスに分類し、２つのクラスのそれぞれの重心の中間点の電流値を閾値ＴＨとしてもよい。あるいは、基準データ作成部１２は、１バッチ分の時系列データの電流値のヒストグラムを作成し、中央値を閾値ＴＨとしてもよい。
【0046】
【0047】
さらに、基準データ作成部１２は、基準データ用のバッチデータの中に、予め指定された時間幅以上、加工区間ＳＰ同士の間隔が空いている領域がある場合（図８ステップＳ３０２においてＹＥＳ）、ステップＳ３００に戻る。この場合、基準データ作成部１２は、ステップＳ３０２で検出した領域中のバッチデータから、この領域における閾値ＴＨを算出する（ステップＳ３００）。
【0048】
そして、基準データ作成部１２は、検出した領域中のバッチデータの中で、電流値が閾値ＴＨ以上の区間を加工区間ＳＰとして検出する（ステップＳ３０１）。図９（Ｂ）の例では、３０秒付近と、４０秒から４５秒付近において加工区間ＳＰが新たに検出されている。
【0049】
ステップＳ３００～Ｓ３０２の処理を、予め指定された時間幅以上、加工区間ＳＰ同士の間隔が空いている領域がなくなるまで繰り返し実行する。ステップＳ３０２において判定ＮＯとなったとき、図１０のような検出結果が得られる。基準データ作成部１２は、以上のような加工区間推定処理を基準データ用のバッチデータ毎に実施する。
【0050】
次に、基準データ作成部１２は、加工区間ＳＰ内のバッチデータについて、バンド幅ｈと標準偏差σとを加工区間ＳＰ毎および時刻毎に算出する（図７ステップＳ１０３ａ）。以上で、基準データ作成が終了する。
【0051】
図１１は本実施例の予兆検知・診断装置１の検査時の動作を説明するフローチャートである。図１１のステップＳ２００，Ｓ２０１の処理は、第１、第２の実施例と同じである。予兆検知・診断装置１の検査実行部１３は、基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）とステップＳ２０１で切り出した検査用のバッチデータとに基づいて、カーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を時刻毎に算出する（図１１ステップＳ２０２ａ）。
【0052】
ただし、本実施例では、基準データ作成部１２によって加工区間ＳＰ内についてのみ基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）が算出されている。そこで、検査実行部１３は、検査用のバッチデータのうち、検査用のバッチデータの開始からの経過時刻が加工区間ＳＰと同一となる区間についてのみカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を算出する。
【0053】
続いて、検査実行部１３は、算出したカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）に基づいて、基準データ用の標本データに対する検査用の標本データの逸脱の度合いを示すスコアＳＣを時刻毎に算出する（図１１ステップＳ２０３ａ）。本実施例では、検査実行部１３は、加工区間ＳＰ内と同じ時間位置の区間についてのみスコアＳＣを算出することになる。
図１１のステップＳ２０４の処理は、第１、第２の実施例と同じである。
図１１のステップＳ２０４の処理は、第１、第２の実施例と同じである。
【0054】
以上のように、本実施例では、加工区間ＳＰを推定し、加工区間ＳＰ内についてのみスコアＳＣを算出することにより、加工が行われていない無信号区間のノイズに左右されることなく、工作機械４の異常を検出することができる。
【0055】
［第４の実施例］
次に、本発明の第４の実施例について説明する。図１２は本発明の第４の実施例に係る工作機械検査システムの構成を示すブロック図である。本実施例の工作機械検査システムは、予兆検知・診断装置１ａと、ＣＴ２と、表示器３とから構成される。
次に、本発明の第４の実施例について説明する。図１２は本発明の第４の実施例に係る工作機械検査システムの構成を示すブロック図である。本実施例の工作機械検査システムは、予兆検知・診断装置１ａと、ＣＴ２と、表示器３とから構成される。
【0056】
予兆検知・診断装置１ａは、データ取得部１０と、データ蓄積部１１と、基準データ作成部１２と、検査実行部１３と、表示データ生成部１４と、データ補正実行部１５とを備えている。
【0057】
バッチデータに直流のオフセット成分が重畳されていると、基準データ作成処理や検査処理の結果に影響を与える。基準データ作成処理において図１３（Ａ）に示すように複数のバッチデータ同士のオフセット量の差が小さいデータ群を使用した場合、図１３（Ｂ）に示すような基準データ作成結果となる。一方、図１３（Ｃ）に示すように複数のバッチデータ同士のオフセット量の差が大きいデータ群を使用した場合、図１３（Ｄ）に示すような基準データ作成結果となる。基準データ作成結果が異なるならば、検査処理で計算されるカーネル密度推定量も異なる結果となる。
【0058】
基準データ作成処理でオフセット量の差が小さいデータ群を使用したとしても、検査処理において基準データ作成処理に使用したバッチデータとのオフセット量の差が小さいデータを使用する場合とオフセット量の差が大きいデータを使用する場合では、カーネル密度推定量の計算結果が異なる。以上の理由から、バッチデータのオフセット成分を適切に除去することが望ましい。
【0059】
【0060】
予兆検知・診断装置１ａのデータ補正実行部１５は、ステップＳ１０１で切り出された基準データ用のバッチデータのオフセット成分を除去する（図１４ステップＳ１０５）。図１５はデータ補正実行部１５によるオフセット除去処理を説明するフローチャートである。
【0061】
データ補正実行部１５は、基準データ用のバッチデータにおいてオフセット成分除去に使用する候補領域ＣＡを、表示器３に表示させるよう表示データ生成部１４に指示する（図１５ステップＳ４００）。データ補正実行部１５は、基準データ用のバッチデータの中で、電流値が予め設定されたオフセット閾値ＯＴＨ（ＯＴＨ＞０）以下で、かつ電流値がオフセット閾値ＯＴＨ以下の状態が所定時間以上継続する領域を候補領域ＣＡとして検出する。オフセット閾値ＯＴＨは、０近傍の値に設定されている。
【0062】
表示器３の画面３０に表示される候補領域ＣＡの表示例を図１６に示す。予兆検知・診断装置１ａのユーザは、表示された候補領域ＣＡのうち１つを選択するか、任意の範囲を指定する。
【0063】
データ補正実行部１５は、ユーザによって指定された領域内のバッチデータに基づいて、オフセット値Ｉｏｆｆを決定する（図１５ステップＳ４０１）。データ補正実行部１５は、例えばユーザによって指定された領域内のバッチデータのうち、電流値の傾きが最も小さくなる点の電流値をオフセット値Ｉｏｆｆとする。あるいは、データ補正実行部１５は、例えばユーザによって指定された領域内の電流値の最頻値をオフセット値Ｉｏｆｆとしてもよい。
【0064】
データ補正実行部１５は、基準データ用のバッチデータからオフセット値Ｉｏｆｆを減算することにより、オフセット成分を除去する（図１５ステップＳ４０２）。データ補正実行部１５は、以上のようなオフセット除去処理を基準データ用のバッチデータ毎に実施する。
【0065】
本実施例の基準データ作成部１２は、オフセット除去処理後の、加工区間ＳＰ内のバッチデータについて、バンド幅ｈと標準偏差σとを加工区間ＳＰ毎および時刻毎に算出する（図１４ステップＳ１０３ｂ）。以上で、基準データ作成が終了する。
【0066】
図１７は本実施例の予兆検知・診断装置１ａの検査時の動作を説明するフローチャートである。図１７のステップＳ２００，Ｓ２０１の処理は、第１～第３の実施例と同じである。予兆検知・診断装置１ａのデータ補正実行部１５は、ステップＳ２０１で切り出された検査用のバッチデータのオフセット成分を除去する（図１７ステップＳ２０５）。このときのオフセット除去処理は、基準データ作成時と同様である。オフセット値Ｉｏｆｆとしては、基準データ作成時に求めた値を使用してもよい。
【0067】
予兆検知・診断装置１ａの検査実行部１３は、基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）とステップＳ２０５のオフセット除去処理後のバッチデータとに基づいて、カーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を時刻毎に算出する（図１７ステップＳ２０２ｂ）。第３の実施例と同様に、検査実行部１３は、加工区間ＳＰと同じ時間位置の区間についてのみカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を算出する。
図１７のステップＳ２０３ａ，Ｓ２０４の処理は、第３の実施例と同じである。
図１７のステップＳ２０３ａ，Ｓ２０４の処理は、第３の実施例と同じである。
【0068】
例えば図１８（Ａ）に示すように複数のバッチデータ同士のオフセット量の差が大きいデータ群を基準データ作成に使用した場合でも、本実施例によってオフセット成分を除去すれば、図１８（Ｂ）に示すようなバッチデータが得られる。
【0069】
以上のように、本実施例では、バッチデータに重畳されているオフセット成分を除去することができるので、オフセット成分が基準データ作成処理の結果や検査処理の結果に与える影響を低減することができる。
【0070】
なお、以上の説明では、データ補正実行部１５を第３の実施例に適用する例で説明しているが、第１、第２の実施例に適用してもよい。すなわち、図１４のステップＳ１０４の処理を省いてもよい。この場合、基準データ作成部１２は、オフセット除去処理後の基準データ用のバッチデータについて、バンド幅ｈと標準偏差σとを時刻毎に算出すればよい。また、検査実行部１３は、基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）と、ステップＳ２０１で切り出され、ステップＳ２０５でオフセット除去処理された検査用のバッチデータに基づいて、カーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を時刻毎に算出すればよい。
【0071】
［第５の実施例］
次に、本発明の第５の実施例について説明する。本実施例においても、工作機械検査システムの構成は第４の実施例と同様であるので、図１２の符号を用いて説明する。
基準データ作成処理における基準データの算出や検査処理におけるスコア値の算出において、バッチデータにジッターが発生していると、基準データ作成処理や検査処理の結果に影響を与える。したがって、ジッターを適切に補正することが望ましい。
次に、本発明の第５の実施例について説明する。本実施例においても、工作機械検査システムの構成は第４の実施例と同様であるので、図１２の符号を用いて説明する。
基準データ作成処理における基準データの算出や検査処理におけるスコア値の算出において、バッチデータにジッターが発生していると、基準データ作成処理や検査処理の結果に影響を与える。したがって、ジッターを適切に補正することが望ましい。
【0072】
図１９は本実施例のデータ補正実行部１５の構成を示すブロック図である。本実施例のデータ補正実行部１５は、相互相関算出部１５０と、補正部１５１とから構成される。
【0073】
図２０は本実施例の予兆検知・診断装置１ａの基準データ作成時の動作を説明するフローチャートである。図２０のステップＳ１００～Ｓ１０２，Ｓ１０４の処理は、第４の実施例と同じである。
本実施例のデータ補正実行部１５は、第４の実施例と同様にステップＳ１０１で切り出された基準データ用のバッチデータのオフセット成分を除去し（図２０ステップＳ１０５）、オフセット除去処理後のバッチデータのジッターを補正する（図２０ステップＳ１０６）。
本実施例のデータ補正実行部１５は、第４の実施例と同様にステップＳ１０１で切り出された基準データ用のバッチデータのオフセット成分を除去し（図２０ステップＳ１０５）、オフセット除去処理後のバッチデータのジッターを補正する（図２０ステップＳ１０６）。
【0074】
図２１はデータ補正実行部１５のジッター補正処理を説明するフローチャートである。データ補正実行部１５の相互相関算出部１５０は、基準データ作成部１２が切り出した、予め指定された回数の基準データ作成用のバッチデータのうち、１つのバッチデータ（以下、代表データ）の加工区間ＳＰと、代表データ以外の他のバッチデータのうち、代表データの加工区間ＳＰと同じ時間位置にあるブロック区間との相互相関を算出する（図２１ステップＳ５０１）。相互相関算出部１５０は、代表データの加工区間ＳＰの先頭位置タイミングＴＣを中心として、所定の時間範囲内（例えばＴＣ－ｗｉｎｄｏｗ～ＴＣ＋ｗｉｎｄｏｗ）で、代表データと他のバッチデータのブロック区間の相互相関を繰り返し算出する（ｗｉｎｄｏｗは所定の最大時間幅）。
【0075】
所定の時間範囲内で相互相関を全て算出し終えた後に、データ補正実行部１５の補正部１５１は、加工区間ＳＰの先頭位置タイミングＴＣを基準位置とし、相互相関が最大となった時間位置の基準位置に対するずれ量を求める（図２１ステップＳ５０２）。
【0076】
相互相関算出部１５０と補正部１５１とは、ステップＳ５０１，Ｓ５０２の処理を代表データの加工区間ＳＰ毎に行う。全ての加工区間ＳＰについてずれ量の算出処理を終えた場合、補正部１５１は、相互相関を算出した他のバッチデータのブロック区間の時間位置を、このブロック区間に対応する加工区間ＳＰについて算出したずれ量の分だけ動かして、ジッターを補正する（図２１ステップＳ５０３）。補正部１５１は、ステップＳ５０３のジッター補正処理を加工区間ＳＰ毎に行う。
【0077】
補正部１５１は、他のバッチデータのブロック区間を例えば時間が遅れる方向に動かした場合、このブロック区間の後端よりも後のデータを上記ずれ量分だけ削除することになる。さらに、ブロック区間の先端よりも前にデータのない空白部分ができるので、補正部１５１は、ブロック区間の直前にあるデータを用いて、ずれ量分の空白部分を補間する。
【0078】
また、補正部１５１は、他のバッチデータのブロック区間を時間が早まる方向に動かした場合、ブロック区間の先端よりも前のデータを上記ずれ量分だけ削除することになる。さらに、ブロック区間の後端よりも後にデータのない空白部分ができるので、補正部１５１は、ブロック区間の直後にあるデータを用いて、ずれ量分の空白部分を補間する。
【0079】
相互相関算出部１５０と補正部１５１とは、ステップＳ５００～Ｓ５０３の処理を、基準データ作成部１２が切り出した、予め指定された回数の基準データ作成用のバッチデータのうち、代表データ以外の他のバッチデータ毎に行う。代表データ以外の他のバッチデータの全てについてステップＳ５００～Ｓ５０３の処理を終えた時点で（図２１ステップＳ５０４においてＹＥＳ）、ジッター補正処理が終了する。こうして、基準データ作成用のバッチデータの各加工区間ＳＰの先頭時刻が同期するように補正される。ジッター補正処理後のバッチデータは、データ蓄積部１１に格納される。
【0080】
本実施例の基準データ作成部１２は、オフセット除去処理され、さらにジッター補正処理された後の、加工区間ＳＰ内のバッチデータについて、バンド幅ｈと標準偏差σとを加工区間ＳＰ毎および時刻毎に算出する（図２０ステップＳ１０３ｃ）。以上で、基準データ作成が終了する。
【0081】
図２２は本実施例の予兆検知・診断装置１ａの検査時の動作を説明するフローチャートである。図２２のステップＳ２００，Ｓ２０１の処理は、第４の実施例と同じである。
本実施例のデータ補正実行部１５は、第４の実施例と同様にステップＳ２０１で切り出された検査用のバッチデータのオフセット成分を除去し（図２２ステップＳ２０５）、オフセット除去処理後のバッチデータのジッターを補正する（図２２ステップＳ２０６）。
本実施例のデータ補正実行部１５は、第４の実施例と同様にステップＳ２０１で切り出された検査用のバッチデータのオフセット成分を除去し（図２２ステップＳ２０５）、オフセット除去処理後のバッチデータのジッターを補正する（図２２ステップＳ２０６）。
【0082】
図２３はデータ補正実行部１５の検査時のジッター補正処理を説明するフローチャートである。データ補正実行部１５の相互相関算出部１５０は、前記代表データの加工区間ＳＰと、オフセット除去処理後の検査用のバッチデータのうち、代表データの加工区間ＳＰと同じ時間位置にあるブロック区間との相互相関を算出する（図２３ステップＳ６０１）。相互相関算出部１５０は、代表データの加工区間ＳＰの先頭位置タイミングＴＣを中心として、所定の時間範囲内（例えばＴＣ－ｗｉｎｄｏｗ～ＴＣ＋ｗｉｎｄｏｗ）で、代表データと検査用のバッチデータのブロック区間の相互相関を繰り返し算出する。
【0083】
所定の時間範囲内で相互相関を全て算出し終えた後に、データ補正実行部１５の補正部１５１は、加工区間ＳＰの先頭位置タイミングＴＣを基準位置とし、相互相関が最大となった時間位置の基準位置に対するずれ量を求める（図２３ステップＳ６０２）。
【0084】
相互相関算出部１５０と補正部１５１とは、ステップＳ６０１，Ｓ６０２の処理を代表データの加工区間ＳＰ毎に行う。全ての加工区間ＳＰについてずれ量の算出処理を終えた場合、補正部１５１は、検査用のバッチデータのブロック区間の時間位置を、このブロック区間に対応する加工区間ＳＰについて算出したずれ量の分だけ動かして、ジッターを補正する（図２３ステップＳ６０３）。補正部１５１は、ステップＳ６０３のジッター補正処理を加工区間ＳＰ毎に行う。
【0085】
代表データの加工区間ＳＰの全てについてステップＳ６０３の処理を終えた時点で、ジッター補正処理が終了する。こうして、代表データと検査用のバッチデータの各加工区間ＳＰの先頭時刻が同期するように補正される。ジッター補正処理後の検査用のバッチデータは、データ蓄積部１１に格納される。
【0086】
予兆検知・診断装置１ａの検査実行部１３は、基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）とステップＳ２０６のジッター補正処理後のバッチデータとに基づいて、カーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を時刻毎に算出する（図２２ステップＳ２０２ｃ）。第３の実施例と同様に、検査実行部１３は、加工区間ＳＰと同じ時間位置の区間についてのみカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を算出する。
図２２のステップＳ２０３ａ，Ｓ２０４の処理は、第３の実施例と同じである。
図２２のステップＳ２０３ａ，Ｓ２０４の処理は、第３の実施例と同じである。
【0087】
以上のように、本実施例では、バッチデータのジッターを補正することができるので、ジッターが基準データ作成処理の結果や検査処理の結果に与える影響を低減することができる。
【0088】
なお、ジッター補正処理として以下の処理を実施してもよい。図２４は、基準データ作成時のジッター補正処理の別の例を説明するフローチャートである。図２４のステップＳ５０１，Ｓ５０２の処理は図２１で説明したとおりである。データ補正実行部１５の補正部１５１は、代表データの１番目の加工区間ＳＰについてずれ量の算出処理を終えたときに、代表データの各加工区間ＳＰに対応する他のバッチデータのブロック区間の全ての時間位置を、代表データの１番目の加工区間ＳＰについて算出したずれ量の分だけ動かして、ジッターを補正する（図２４ステップＳ５０５）。
【0089】
次に、補正部１５１は、代表データの２番目の加工区間ＳＰについてずれ量の算出処理を終えたときに、代表データの２番目以降の各加工区間ＳＰに対応する他のバッチデータの２番目以降のブロック区間の全ての時間位置を、代表データの２番目の加工区間ＳＰについて算出したずれ量の分だけ動かして、ジッターを補正する（ステップＳ５０５）。
【0090】
続いて、補正部１５１は、代表データの３番目の加工区間ＳＰについてずれ量の算出処理を終えたときに、代表データの３番目以降の各加工区間ＳＰに対応する他のバッチデータの３番目以降のブロック区間の全ての時間位置を、代表データの３番目の加工区間ＳＰについて算出したずれ量の分だけ動かして、ジッターを補正する（ステップＳ５０５）。
【0091】
相互相関算出部１５０と補正部１５１とは、以上のようなステップＳ５０１，Ｓ５０２，Ｓ５０５の処理を代表データの加工区間ＳＰ毎に行う。さらに、相互相関算出部１５０と補正部１５１とは、ステップＳ５００～Ｓ５０２，Ｓ５０５の処理を、基準データ作成部１２が切り出した、予め指定された回数の基準データ作成用のバッチデータのうち、代表データ以外の他のバッチデータ毎に行う。代表データ以外の他のバッチデータの全てについてステップＳ５００～Ｓ５０３の処理を終えた時点で（図２４ステップＳ５０６においてＹＥＳ）、基準データ作成時のジッター補正処理が終了する。
【0092】
図２５は、検査時のジッター補正処理の別の例を説明するフローチャートである。図２５のステップＳ６０１，Ｓ６０２の処理は図２３で説明したとおりである。データ補正実行部１５の補正部１５１は、代表データの１番目の加工区間ＳＰについてずれ量の算出処理を終えたときに、代表データの各加工区間ＳＰに対応する検査用のバッチデータのブロック区間の全ての時間位置を、代表データの１番目の加工区間ＳＰについて算出したずれ量の分だけ動かして、ジッターを補正する（図２５ステップＳ６０５）。
【0093】
次に、補正部１５１は、代表データの２番目の加工区間ＳＰについてずれ量の算出処理を終えたときに、代表データの２番目以降の各加工区間ＳＰに対応する検査用のバッチデータの２番目以降のブロック区間の全ての時間位置を、代表データの２番目の加工区間ＳＰについて算出したずれ量の分だけ動かして、ジッターを補正する（ステップＳ６０５）。
【0094】
続いて、補正部１５１は、代表データの３番目の加工区間ＳＰについてずれ量の算出処理を終えたときに、代表データの３番目以降の各加工区間ＳＰに対応する検査用のバッチデータの３番目以降のブロック区間の全ての時間位置を、代表データの３番目の加工区間ＳＰについて算出したずれ量の分だけ動かして、ジッターを補正する（ステップＳ６０５）。
【0095】
相互相関算出部１５０と補正部１５１とは、以上のようなステップＳ６０１，Ｓ６０２，Ｓ６０５の処理を代表データの加工区間ＳＰ毎に行う。代表データの加工区間ＳＰの全てについてステップＳ６０１，Ｓ６０２，Ｓ６０５の処理を終えた時点で（図２５ステップＳ６００においてＹＥＳ）、検査時のジッター補正処理が終了する。図２４、図２５で説明した処理は、ジッターが大きい場合に有効である。
【0096】
［第６の実施例］
次に、本発明の第６の実施例について説明する。本実施例においても、工作機械検査システムの構成は第４、第５の実施例と同様であるので、図１２の符号を用いて説明する。
１台の工作機械４で複数の品種のワークを加工する場合、複数の品種の基準データを保持することが必要になる。第２の実施例では、品種データをＣＮＣ４２から取得しているが、品種データを得るには工作機械４の改造が必要であることも少なくなく、時間と技術を要する。したがって、バッチデータからワークの品種を判別する機能が有用となる。
次に、本発明の第６の実施例について説明する。本実施例においても、工作機械検査システムの構成は第４、第５の実施例と同様であるので、図１２の符号を用いて説明する。
１台の工作機械４で複数の品種のワークを加工する場合、複数の品種の基準データを保持することが必要になる。第２の実施例では、品種データをＣＮＣ４２から取得しているが、品種データを得るには工作機械４の改造が必要であることも少なくなく、時間と技術を要する。したがって、バッチデータからワークの品種を判別する機能が有用となる。
【0097】
【0098】
本実施例の基準データ作成部１２は、オフセット除去処理され、さらにジッター補正処理された後の、加工区間ＳＰ内の基準データ用のバッチデータについて、バンド幅ｈと標準偏差σとを加工区間ＳＰ毎および時刻毎に算出する（図２６ステップＳ１０３ｄ）。このとき、基準データ作成部１２は、バンド幅ｈと標準偏差σの算出に用いる基準データ用の複数のバッチデータの平均波形と、基準データ用の複数のバッチデータの平均サイクル長Ｌａｖｅとを、基準データ用のバッチデータの特徴量として求める。
【0099】
基準データ作成部１２は、１バッチ分を示すタイミング信号をＣＮＣ４２から取得することにより、１バッチ分の時系列データのサイクル長を求めることができるので、複数のバッチデータのそれぞれについてサイクル長を求めることにより、平均サイクル長Ｌａｖｅを算出できる。あるいは、基準データ作成部１２は、電流値が一定以上になっている区間を判定して、サイクル長Ｌを求めるようにしてもよい。例えば電流値が０．１Ａ以上になったら１バッチの開始と判定し、電流値が０．１Ａ以下の状態が１秒以上続いたら１バッチの終了と判定することにより、サイクル長Ｌを求めることができる。そして、基準データ作成部１２は、バンド幅ｈと、標準偏差σと、バッチデータの平均波形と、平均サイクル長Ｌａｖｅと、データ補正実行部１５が決定したオフセット値Ｉｏｆｆとからなる基準データを、ワークの品種データと対応付けてデータ蓄積部１１に格納する。
【0100】
基準データ作成部１２は、以上のような基準データ作成処理をワークの品種毎に行う。基準データ作成時のワークの品種データは、予兆検知・診断装置１ａのユーザがワークの品種毎に手動で入力する。これにより、基準データ作成部１２は、ワークの品種毎に基準データ作成処理を行うことが可能になる。
品種Ａ～Ｅのバッチデータの平均波形の１例を、それぞれ図２７（Ａ）～図２７（Ｅ）に示す。
品種Ａ～Ｅのバッチデータの平均波形の１例を、それぞれ図２７（Ａ）～図２７（Ｅ）に示す。
【0101】
図２８は本実施例の予兆検知・診断装置１ａの検査時の動作を説明するフローチャートである。図２８のステップＳ２００，Ｓ２０１の処理は、第５の実施例と同じである。
本実施例の検査実行部１３は、ステップＳ２０１で切り出された検査用のバッチデータのサイクル長Ｌを求める（図２８ステップＳ２０７）。検査実行部１３は、１バッチ分を示すタイミング信号をＣＮＣ４２から取得することにより、１バッチ分の時系列データのサイクル長Ｌを求めることができる。あるいは、検査実行部１３は、電流値が一定以上になっている区間を判定して、サイクル長Ｌを求めるようにしてもよい。例えば電流値が０．１Ａ以上になったら１バッチの開始と判定し、電流値が０．１Ａ以下の状態が１秒以上続いたら１バッチの終了と判定することにより、サイクル長Ｌを求めることができる。
本実施例の検査実行部１３は、ステップＳ２０１で切り出された検査用のバッチデータのサイクル長Ｌを求める（図２８ステップＳ２０７）。検査実行部１３は、１バッチ分を示すタイミング信号をＣＮＣ４２から取得することにより、１バッチ分の時系列データのサイクル長Ｌを求めることができる。あるいは、検査実行部１３は、電流値が一定以上になっている区間を判定して、サイクル長Ｌを求めるようにしてもよい。例えば電流値が０．１Ａ以上になったら１バッチの開始と判定し、電流値が０．１Ａ以下の状態が１秒以上続いたら１バッチの終了と判定することにより、サイクル長Ｌを求めることができる。
【0102】
続いて、検査実行部１３は、ステップＳ２０７で求めたサイクル長Ｌと、ワークの品種毎の基準データに含まれる平均サイクル長Ｌａｖｅとを比較し、平均サイクル長Ｌａｖｅが所定の品種判定条件を満たすワークの品種がいくつあるかを判定する（図２８ステップＳ２０８）。検査実行部１３は、例えばサイクル長Ｌが平均サイクル長Ｌａｖｅ±５％以内に入っている場合、この平均サイクル長Ｌａｖｅを含む基準データに対応するワークの品種を、品種判定条件を満たすものとして、１回目の品種候補とする。
【0103】
検査実行部１３は、１回目の品種候補が１つの場合、１回目の品種候補を検査時のワークの品種と判定する（図２８ステップＳ２０９）。また、検査実行部１３は、１回目の品種候補が存在しない場合、品種判定不可とする（図２８ステップＳ２１０）。
図２７（Ａ）～図２７（Ｅ）の例では、品種Ａ、品種Ｂ、品種Ｄ、品種Ｅが１回目の品種候補となる。
図２７（Ａ）～図２７（Ｅ）の例では、品種Ａ、品種Ｂ、品種Ｄ、品種Ｅが１回目の品種候補となる。
【0104】
１回目の品種候補が２つ以上と検査実行部１３が判定した場合、本実施例のデータ補正実行部１５は、ステップＳ２０１で切り出された検査用のバッチデータのジッターを補正する（図２８ステップＳ２１１）。このとき、データ補正実行部１５は、ジッター補正処理したバッチデータを１回目の品種候補毎に生成する。例えば品種Ａ、品種Ｂ、品種Ｄ、品種Ｅが１回目の品種候補の場合、データ補正実行部１５は、品種Ａのバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータと、品種Ｂのバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータと、品種Ｄのバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータと、品種Ｅのバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータとを生成する。
【0105】
検査実行部１３は、ジッター補正処理された検査用のバッチデータと、１回目の品種候補の基準データに含まれるバッチデータの平均波形との相関係数または相互相関を１回目の品種候補毎に算出し（図２８ステップＳ２１２）、相関係数または相互相関が所定の品種判定条件を満たすワークの品種がいくつあるかを判定する（図２８ステップＳ２１３）。
【0106】
検査実行部１３は、相関係数または相互相関が基準値以上の品種候補を、品種判定条件を満たす２回目の品種候補とする。図２７（Ａ）～図２７（Ｅ）の例では、品種Ａは基準値以下となり、品種Ｂ、品種Ｄ、品種Ｅが基準値以上となった。これにより、品種Ｂ、品種Ｄ、品種Ｅが２回目の品種候補となる。
【0107】
検査実行部１３は、２回目の品種候補が１つの場合、２回目の品種候補を検査時のワークの品種と判定する（ステップＳ２０９）。また、検査実行部１３は、２回目の品種候補が存在しない場合、品種判定不可とする（ステップＳ２１０）。
【0108】
２回目の品種候補が２つ以上と検査実行部１３が判定した場合、本実施例のデータ補正実行部１５は、検査用のバッチデータからオフセット値Ｉｏｆｆを減算することにより、オフセット成分を除去したバッチデータを２回目の品種候補毎に生成する（図２８ステップＳ２１４）。
【0109】
このとき、データ補正実行部１５は、２回目の品種候補のバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータから、同品種候補の基準データに含まれるオフセット値Ｉｏｆｆを減算する。したがって、データ補正実行部１５は、品種Ｂのバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータから品種Ｂのオフセット値Ｉｏｆｆを減算し、品種Ｄのバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータから品種Ｄのオフセット値Ｉｏｆｆを減算し、品種Ｅのバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータから品種Ｅのオフセット値Ｉｏｆｆを減算することになる。なお、サイクル長が足りない等の理由でオフセット点の位置が２回目の品種候補にない場合、その品種は２回目の品種候補から除外する。
【0110】
次に、検査実行部１３は、基準データ（標準偏差σとバンド幅ｈ）とステップＳ２１４のオフセット除去処理後のバッチデータとに基づいて、カーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を２回目の品種候補毎および時刻毎に算出する（図２８ステップＳ２１５）。第３の実施例と同様に、検査実行部１３は、加工区間ＳＰと同じ時間位置の区間についてのみカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を算出する。検査実行部１３は、品種Ｂのオフセット値Ｉｏｆｆを用いてオフセット除去処理されたバッチデータと、同品種Ｂの基準データとを式（１）、式（２）に代入してカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を算出すればよい。品種Ｄ，Ｅについても同様である。
【0111】
続いて、検査実行部１３は、算出したカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）に基づいて、例えば式（４）によりスコアＳＣを２回目の品種候補毎および時刻毎に算出し、１バッチ分のスコアＳＣの平均値を２回目の品種候補毎に算出する（図２８ステップＳ２１６）。例えば品種ＢのスコアＳＣの平均値は２．１１、品種ＤのスコアＳＣの平均値は５．８３、品種ＥのスコアＳＣの平均値は６．８２であった。
【0112】
検査実行部１３は、スコアＳＣの平均値が一定値以下の品種候補がいくつあるかを判定する（図２８ステップＳ２１７）。検査実行部１３は、スコアＳＣの平均値が一定値以下の２回目の品種候補が存在しない場合、品種判定不可とする（ステップＳ２１０）。
【0113】
検査実行部１３は、スコアＳＣの平均値が一定値以下の品種候補が１つ以上存在する場合、スコアＳＣの平均値が最も小さい２回目の品種候補を検査時のワークの品種と判定し、この品種候補について算出したスコアＳＣを検査結果として採用する（図２８ステップＳ２１８）。上記の例では、品種Ｂを検査時のワークの品種と判定する。
【0114】
なお、１回目の品種候補または２回目の品種候補が１つの場合には、品種の判定結果に基づいて処理を行えばよい。
すなわち、データ補正実行部１５は、検査時のワークの品種と判定した品種候補のバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータから、同品種候補の基準データに含まれるオフセット値Ｉｏｆｆを減算することにより、オフセット成分を除去する（図２８ステップＳ２１９）。ただし、データ補正実行部１５は、１回目の品種候補が１つの場合、この品種候補のバッチデータの平均波形を用いて検査用のバッチデータのジッター補正処理を行った上で、オフセット除去処理を行う。
すなわち、データ補正実行部１５は、検査時のワークの品種と判定した品種候補のバッチデータの平均波形を用いてジッター補正処理した検査用のバッチデータから、同品種候補の基準データに含まれるオフセット値Ｉｏｆｆを減算することにより、オフセット成分を除去する（図２８ステップＳ２１９）。ただし、データ補正実行部１５は、１回目の品種候補が１つの場合、この品種候補のバッチデータの平均波形を用いて検査用のバッチデータのジッター補正処理を行った上で、オフセット除去処理を行う。
【0115】
次に、検査実行部１３は、オフセット除去処理された検査用のバッチデータと、検査時のワークの品種と判定した品種候補の基準データとを式（１）、式（２）に代入してカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）を時刻毎に算出する（図２８ステップＳ２２０）。続いて、検査実行部１３は、算出したカーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）に基づいて、例えば式（４）によりスコアＳＣを時刻毎に算出すればよい（図２８ステップＳ２２１）。
【0116】
ステップＳ２１８の処理によって検査時のワークの品種が確定した場合には、カーネル密度推定量ｆＫＤＥ（ｘ）とスコアＳＣの算出処理が既に終了しているので、上記のとおり検査時のワークの品種と判定した品種候補について算出したスコアＳＣを検査結果として採用すればよい。
図２８のステップＳ２０４の処理は、第１～第５の実施例と同じである。
図２８のステップＳ２０４の処理は、第１～第５の実施例と同じである。
【0117】
本実施例では、工作機械４から品種データを取得することが不要となり、負荷電流のみを取得すればよいことになる。また、同一品種のワークを同一の工作機械４によって切削加工をする場合でも、モーター電流プロファイルには、加工環境の影響や偶然誤差、加工不良などによりバラつきが存在する。本実施例では、基準データと対象データ間でカーネル密度推定量や相関を利用することで、これらのバラつきを許容しつつ、品種の判定が可能となる。
なお、以上の説明では、本実施例を第５の実施例に適用する例で説明しているが、図２６のステップＳ１０４の処理を省いてもよい。
なお、以上の説明では、本実施例を第５の実施例に適用する例で説明しているが、図２６のステップＳ１０４の処理を省いてもよい。
【0118】
第１～第６の実施例で説明した予兆検知・診断装置１，１ａは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインターフェースを備えたコンピューターと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このコンピューターの構成例を図２９に示す。
【0119】
コンピューターは、ＣＰＵ２００と、記憶装置２０１と、インターフェース装置（Ｉ／Ｆ）２０２とを備えている。Ｉ／Ｆ１０２には、表示器３と工作機械４等が接続されている。このようなコンピューターにおいて、本発明の予兆検知・診断方法を実現させるためのプログラムは記憶装置２０１に格納される。ＣＰＵ２００は、記憶装置２０１に格納されたプログラムに従って第１～第６の実施例で説明した処理を実行する。また、予兆検知・診断装置１，１ａの少なくとも一部をハードウェアで実現してもよい。
【産業上の利用可能性】
【0120】
本発明は、工作機械の異常を検出する技術に適用することができる。
【符号の説明】
【0121】
１，１ａ…予兆検知・診断装置、２…ＣＴ、３…表示器、４…工作機械、１０…データ取得部、１１…データ蓄積部、１２…基準データ作成部、１３…検査実行部、１４…表示データ生成部、１５…データ補正実行部、４０…モーター、４１…制御部、４２…ＣＮＣ、１５０…相互相関算出部、１５１…補正部。
【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】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】