特許 7302757 異常検知システム、異常検知装置、異常検知方法、及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-06-26

(45)【発行日】2023-07-04

(54)【発明の名称】異常検知システム、異常検知装置、異常検知方法、及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   B23Q 17/09 20060101AFI20230627BHJP

【ＦＩ】

B23Q17/09 E

B23Q17/09 F

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2022574118

(86)(22)【出願日】2022-06-16

(86)【国際出願番号】 JP2022024155

【審査請求日】2022-12-09

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000002130

【氏名又は名称】住友電気工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000280

【氏名又は名称】弁理士法人サンクレスト国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩崎 類

【審査官】山本 忠博

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１５－７７６５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２１／２６１４１８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０２１－１１２８００（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ２３Ｑ １７／０９；

Ｇ０５Ｂ １９／１８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

工作機械の工具の異常を検知する異常検知システムであって、
前記工作機械が前記工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサと、
前記センサの計測データに基づいて前記工具の異常を検知する異常検知装置と、
を備え、
前記異常検知装置は、
前記センサの時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取る同期部と、
前記基準データと前記対象データとにおいて同一の加工工程の対象期間を設定する期間設定部と、
前記期間設定部によって設定された前記対象期間において、前記同期部によって同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出する距離算出部と、
前記距離算出部によって算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知する異常検知部と、
を含み、
前記期間設定部は、一定の長さの期間である前記対象期間を、所定時間ずつずらすように順次設定し、
前記異常検知部は、順次設定される前記対象期間のそれぞれにおいて前記異常を検知する、
異常検知システム。

【請求項2】

前記加工工程は、前記加工対象物の切削と非切削とを繰り返す断続加工工程である、
請求項１に記載の異常検知システム。

【請求項3】

前記センサは、前記物理量として前記工具の歪みを計測する歪みセンサである、
請求項１に記載の異常検知システム。

【請求項4】

前記センサは、前記物理量として前記工具の加速度を計測する加速度センサである、
請求項１に記載の異常検知システム。

【請求項5】

前記異常検知装置は、前記対象データのベースラインを補正する補正部をさらに含み、
前記距離算出部は、前記補正部によって前記ベースラインを補正された前記対象データと、前記基準データとの間の距離を算出する、
請求項１に記載の異常検知システム。

【請求項6】

前記基準データと前記対象データとの間の距離は、前記基準データの時系列波形と前記対象データの時系列波形との間の距離、又は、前記基準データの分布と前記対象データの分布との差である、
請求項１に記載の異常検知システム。

【請求項7】

前記異常検知システムは、前記距離算出部によって算出された前記基準データと前記対象データとの間の距離の時系列グラフを表示する表示装置をさらに備える、
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の異常検知システム。

【請求項8】

工作機械の工具の異常を検知する異常検知装置であって、
前記工作機械が前記工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサから出力された時系列の計測データを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取る同期部と、
前記基準データと前記対象データとにおいて同一の加工工程の対象期間を設定する期間設定部と、
前記期間設定部によって設定された前記対象期間において、前記同期部によって同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出する距離算出部と、
前記距離算出部によって算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知する異常検知部と、
を備え、
前記期間設定部は、一定の長さの期間である前記対象期間を、所定時間ずつずらすように順次設定し、
前記異常検知部は、順次設定される前記対象期間のそれぞれにおいて前記異常を検知する、
異常検知装置。

【請求項9】

工作機械の工具の異常を検知する異常検知装置によって実行される異常検知方法であって、
前記工作機械が前記工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサから出力された時系列の計測データを取得するステップと、
取得された前記時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取るステップと、
前記基準データと前記対象データとにおいて同一の加工工程の対象期間を設定するステップと、
設定された前記対象期間において、同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出するステップと、
算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知するステップと、
を含み、
前記対象期間を設定するステップにおいて、一定の長さの期間である前記対象期間を、所定時間ずつずらすように順次設定し、
前記異常を検知するステップにおいて、順次設定される前記対象期間のそれぞれにおいて前記異常を検知する、
異常検知方法。

【請求項10】

工作機械の工具の異常を検知するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
前記工作機械が前記工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサから出力された時系列の計測データを取得するステップと、
取得された前記時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取るステップと、
前記基準データと前記対象データとにおいて同一の加工工程の対象期間を設定するステップと、
設定された前記対象期間において、同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出するステップと、
算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知するステップと、
を実行させ、
前記対象期間を設定するステップにおいて、一定の長さの期間である前記対象期間を、所定時間ずつずらすように順次設定し、
前記異常を検知するステップにおいて、順次設定される前記対象期間のそれぞれにおいて前記異常を検知する、
コンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、異常検知システム、異常検知装置、異常検知方法、及びコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、工作機械の工具の異常を検知する異常検知装置が開示されている。特許文献１に開示された異常検知装置は、工具の振動情報、切削力情報、音情報、主軸負荷、モータ電流、電力値の各測定データを１クラスＳＶＭ法で学習して、正常モデルを作成し、正常モデル作成後の加工時に測定データを取得しながら、正常モデルに基づいて、測定データが正常か異常かを診断する。異常検知装置はさらに、異常と診断された測定データについて、インバリアント解析などの１クラスＳＶＭ法とは異なる方法で再診断を行う。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－０２４０５５号公報

【発明の概要】

【0004】

本開示の一態様に係る異常検知システムは、工作機械の工具の異常を検知する異常検知システムであって、前記工作機械が前記工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサと、前記センサの計測データに基づいて前記工具の異常を検知する異常検知装置と、を備え、前記異常検知装置は、前記センサの時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取る同期部と、前記同期部によって同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出する距離算出部と、前記距離算出部によって算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知する異常検知部と、を含む。

【0005】

本開示は、上記のような特徴的な構成を備える異常検知システムとして実現することができるだけでなく、異常検知システムに含まれる異常検知装置として実現したり、異常検知システムにおける特徴的な処理をステップとする異常検知方法として実現したりすることができる。本開示は、コンピュータを異常検知装置として機能させるコンピュータプログラムとして実現したり、異常検知装置の一部又は全部を半導体集積回路として実現したりすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】図１は、実施形態に係る異常検知システムの全体構成の一例を示す図である。

【図2A】図２Ａは、実施形態に係る切削工具の構成の一例を示す図である。

【図2B】図２Ｂは、実施形態に係る切削工具の構成の他の例を示す図である。

【図2C】図２Ｃは、実施形態に係る切削工具の構成の他の例を示す図である。

【図2D】図２Ｄは、実施形態に係る切削工具の構成の他の例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係るセンサモジュールの構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る異常検知装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図5】図５は、実施形態に係る異常検知装置の機能の一例を示す機能ブロック図である。

【図6】図６は、切削工具の歪みの時系列の波形の一例を示すグラフである。

【図7】図７は、基準データの一例を示すグラフである。

【図8】図８は、対象データの一例を示すグラフである。

【図9】図９は、同一の加工条件の工程が複数回繰り返される場合の歪みセンサの計測結果の一例を示すグラフである。

【図10】図１０は、対象データの第１移動平均及び第２移動平均の一例を示すグラフである。

【図11】図１１は、図１０におけるＴ部を拡大したグラフである。

【図12】図１２は、移動平均の差の一例を示すグラフである。

【図13】図１３は、切出期間の決定の一例を説明するためのグラフである。

【図14A】図１４Ａは、補正前の切出データの一例を示すグラフである。

【図14B】図１４Ｂは、補正後の切出データの一例を示すグラフである。

【図15】図１５は、基準データと切出データとの間のＤＴＷを説明するためのグラフである。

【図16A】図１６Ａは、異常度グラフの一例を示すグラフである。

【図16B】図１６Ｂは、異常度グラフの他の例を示すグラフである。

【図17】図１７は、実施形態に係る異常検知装置による異常検知処理の一例を示すフローチャートである。

【図18】図１８は、同期処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0007】

＜本開示が解決しようとする課題＞
特許文献１に開示された異常検知装置では、工具の振動を測定する振動センサ、工具の切削力を測定する切削動力計、工具の音を測定する音センサ等の多数のセンサを必要とする。さらに、機械学習には大量の測定データを取得する必要があり、機械学習のための測定データを取得できたとしても、取得された測定データを入力する必要がある。このように、機械学習には多くの手間を要する。

【0008】

＜本開示の効果＞
本開示によれば、多数のセンサ及び大量のデータを必要とすることなく、工作機械の工具の異常を検知することができる。

【0009】

＜本開示の実施形態の概要＞
以下、本開示の実施形態の概要を列記して説明する。

【0010】

（１） 本実施形態に係る異常検知システムは、工作機械の工具の異常を検知する異常検知システムであって、前記工作機械が前記工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサと、前記センサの計測データに基づいて前記工具の異常を検知する異常検知装置と、を備え、前記異常検知装置は、前記センサの時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取る同期部と、前記同期部によって同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出する距離算出部と、前記距離算出部によって算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知する異常検知部と、を含む。これにより、機械学習を用いた異常判定のように、多数のセンサを必要とせず、機械学習のための大量の計測データを必要としない。基準データと対象データとの同期を取ることにより、工具の現在（異常検知時）の状態と正常時の状態との差異を距離として正確に算出することができ、異常を正確に検知することができる。

【0011】

（２） 上記（１）において、前記異常検知装置は、前記基準データと前記対象データとにおいて同一の加工工程の対象期間を設定する期間設定部をさらに含み、前記距離算出部は、前記期間設定部によって設定された前記対象期間において、前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出してもよい。これにより、同一の加工工程における基準データと対象データとを比較することができ、工具の現在の状態と正常時の状態との差異を正確に表した距離を算出することができる。

【0012】

（３） 上記（２）において、前記加工工程は、前記加工対象物の切削と非切削とを繰り返す断続加工工程であってもよい。断続加工工程では、加工対象物の切削が連続して行われる連続加工工程に比べて工具の状態が物理量に表れやすい。したがって、工具の現在の状態と正常時の状態との差異を正確に表した距離を算出することができる。

【0013】

（４） 上記（１）から（３）のいずれか１つにおいて、前記センサは、前記物理量として前記工具の歪みを計測する歪みセンサであってもよい。歪みセンサの計測値は、工具が加工対象物に接触している（加工対象物を切削している）間に高い値を示し、工具が加工対象物に接触していない（加工対象物を切削していない）間に低い値を示す。このような歪みセンサの計測データを用いて、工具の異常を正確に検知することができる。

【0014】

（５） 上記（１）から（３）のいずれか１つにおいて、前記センサは、前記物理量として前記工具の加速度を計測する加速度センサであってもよい。加速度センサの計測値は、工具が振動している間に高い値と低い値とを繰り返し、工具が振動していない間に低い値を示す。このような加速度センサの計測データを用いて、工具の異常を正確に検知することができる。

【0015】

（６） 上記（１）から（５）のいずれか１つにおいて、前記異常検知装置は、前記対象データのベースラインを補正する補正部をさらに含み、前記距離算出部は、前記補正部によって前記ベースラインを補正された前記対象データと、前記基準データとの間の距離を算出してもよい。これにより、対象データ毎にベースラインが異なっていても、工具の異常を安定して検知することができる。

【0016】

（７） 上記（１）から（６）のいずれか１つにおいて、前記基準データと前記対象データとの間の距離は、前記基準データの時系列波形と前記対象データの時系列波形との間の距離、又は、前記基準データの分布と前記対象データの分布との差であってもよい。これにより、計測データに応じて、異常検知に適した距離を算出することができる。

【0017】

（８） 上記（１）から（７）のいずれか１つにおいて、前記異常検知システムは、前記距離算出部によって算出された前記基準データと前記対象データとの間の距離の時系列グラフを表示する表示装置をさらに備えてもよい。これにより、ユーザは、工具の状態の時間的な変化を視覚的に確認することができる。

【0018】

（９） 本実施形態に係る異常検知装置は、工作機械の工具の異常を検知する異常検知装置であって、前記工作機械が前記工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサから出力された時系列の計測データを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取る同期部と、前記同期部によって同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出する距離算出部と、前記距離算出部によって算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知する異常検知部と、を備える。これにより、機械学習を用いた異常判定のように、多数のセンサを必要とせず、機械学習のための大量の計測データを必要としない。基準データと対象データとの同期を取ることにより、工具の現在（異常検知時）の状態と正常時の状態との差異を距離として正確に算出することができ、異常を正確に検知することができる。

【0019】

（１０） 本実施形態に係る異常検知方法は、工作機械の工具の異常を検知する異常検知装置によって実行される異常検知方法であって、前記工作機械が前記工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサから出力された時系列の計測データを取得するステップと、取得された前記時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取るステップと、同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出するステップと、算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知するステップと、を含む。これにより、機械学習を用いた異常判定のように、多数のセンサを必要とせず、機械学習のための大量の計測データを必要としない。基準データと対象データとの同期を取ることにより、工具の現在（異常検知時）の状態と正常時の状態との差異を距離として正確に算出することができ、異常を正確に検知することができる。

【0020】

（１１） 本実施形態に係るコンピュータプログラムは、工作機械の工具の異常を検知するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに、前記工作機械が前記工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサから出力された時系列の計測データを取得するステップと、取得された前記時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取るステップと、同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出するステップと、算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知するステップと、を実行させる。これにより、機械学習を用いた異常判定のように、多数のセンサを必要とせず、機械学習のための大量の計測データを必要としない。基準データと対象データとの同期を取ることにより、工具の現在（異常検知時）の状態と正常時の状態との差異を距離として正確に算出することができ、異常を正確に検知することができる。

【0021】

＜本開示の実施形態の詳細＞
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態の詳細を説明する。なお、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。

【0022】

［１．異常検知システム］
図１は、本実施形態に係る異常検知システムの全体構成の一例を示す図である。異常検知システム１０は、工作機械２０の切削工具３０の異常を検知する。切削工具３０は、工作機械２０に取り付けられる。工作機械２０は、切削工具３０を用いて加工対象物を切削加工する。ここでいう「切削加工」は、回転する加工対象物を切削工具３０によって切削する「旋削加工」、及び、固定された加工対象物を、回転する切削工具３０によって切削する「転削加工」を含む。工作機械２０は、旋盤等の旋削機械であってもよく、フライス盤等の転削機械であってもよい。

【0023】

異常検知システム１０は、切削工具３０と、無線機２００と、異常検知装置３００とを含む。無線機２００は、異常検知装置３００に例えば有線で接続されている。無線機２００は、たとえばアクセスポイントである。

【0024】

切削工具３０は、センサモジュール１００を備える。後述するように、センサモジュール１００は、センサを含む。

【0025】

なお、異常検知システム１０は、１つの切削工具３０を備える構成に限らず、複数の切削工具３０を備えてもよい。

【0026】

切削工具３０は、センサモジュール１００におけるセンサの計測結果を時系列で異常検知装置３００へ送信する。

【0027】

より詳細には、切削工具３０は、計測値を格納したパケットを含む無線信号を無線機２００へ無線送信する。

【0028】

無線機２００は、切削工具３０から受信した無線信号に含まれるパケットを取得して異常検知装置３００へ中継する。

【0029】

異常検知装置３００は、無線機２００経由で切削工具３０からセンサパケットを受信すると、受信したセンサパケットから計測情報を取得し、取得した計測情報を処理する。

【0030】

切削工具３０及び無線機２００は、例えば、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４に準拠したＺｉｇＢｅｅ、ＩＥＥＥ ８０２．１５．１に準拠したＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及びＩＥＥＥ８０２．１５．３ａに準拠したＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）等の通信プロトコルを用いた無線による通信を行う。なお、切削工具３０及び無線機２００間において、上記以外の通信プロトコルが用いられてもよい。

【0031】

［２．切削工具の具体例］
図２Ａは、本実施形態に係る切削工具の構成の一例を示す図である。

【0032】

切削工具３０の一例である旋削工具３０Ａは、回転する加工対象物の加工に用いられる旋削加工用の工具であり、旋盤等の工作機械に取り付けられる。旋削工具３０Ａは、切削部３１Ａと、切削部３１Ａに設けられたセンサモジュール１００とを含む。

【0033】

例えば、切削部３１Ａは、切刃を有する切削インサート３２を取り付け可能である。具体的には、切削部３１Ａは、切削インサート３２を保持するシャンクである。すなわち、旋削工具３０Ａは、いわゆるスローアウェイバイトである。

【0034】

より詳細には、切削部３１Ａは、固定用部材３３Ａ，３３Ｂを含む。固定用部材３３Ａ，３３Ｂは、切削インサート３２を保持する。

【0035】

切削インサート３２は、例えば、上面視で三角形、正方形、ひし形、及び五角形等の多角形状である。切削インサート３２は、例えば、上面の中央において貫通孔が形成され、固定用部材３３Ａ，３３Ｂにより切削部３１Ａに固定される。

【0036】

図２Ｂは、本実施形態に係る切削工具の構成の他の例を示す図である。

【0037】

切削工具３０の一例である旋削工具３０Ｂは、旋削加工用の工具であり、旋盤等の工作機械に取り付けられる。旋削工具３０Ｂは、切削部３１Ｂと、切削部３１Ｂに設けられたセンサモジュール１００とを含む。

【0038】

例えば、切削部３１Ｂは、切刃３４を有する。すなわち、旋削工具３０Ｂは、むくバイトまたはろう付けバイトである。

【0039】

図２Ｃは、本実施形態に係る切削工具の構成の他の例を示す図である。図２Ｃは、切削工具の断面図を示している。

【0040】

切削工具３０の一例である転削工具３０Ｃは、固定された加工対象物の加工に用いられる転削加工用の工具であり、フライス盤等の工作機械に取り付けられる。転削工具３０Ｃは、切削部３１Ｃと、切削部３１Ｃに設けられたセンサモジュール１００とを含む。

【0041】

例えば、切削部３１Ｃは、切刃を有する切削インサート３２を取り付け可能である。具体的には、切削部３１Ｃは、切削インサート３２を保持するホルダである。すなわち、転削工具３０Ｃは、いわゆるフライスである。

【0042】

より詳細には、切削部３１Ｃは、複数の固定用部材３３Ｃを含む。固定用部材３３Ｃは、切削インサート３２を保持する。

【0043】

切削インサート３２は、固定用部材３３Ｃにより切削部３１Ｃに固定される。

【0044】

図２Ｄは、本実施形態に係る切削工具の構成の他の例を示す図である。

【0045】

切削工具３０の一例である転削工具３０Ｄは、転削加工用の工具であり、フライス盤等の工作機械に取り付けられる。転削工具３０Ｄは、切削部３１Ｄと、切削部３１Ｄに設けられたセンサモジュール１００とを含む。

【0046】

例えば、切削部３１Ｄは、切刃３５を有する。すなわち、転削工具３０Ｄは、エンドミルである。

【0047】

［３．センサモジュール］
図３は、本実施形態に係るセンサモジュールの構成の一例を示す図である。

【0048】

センサモジュール１００は、プロセッサ１０１と、不揮発性メモリ１０２と、揮発性メモリ１０３と、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０４と、歪みセンサ１１０Ａ，１１０Ｂとを含む。

【0049】

揮発性メモリ１０３は、例えばＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性メモリである。不揮発性メモリ１０２は、例えばフラッシュメモリ、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリである。不揮発性メモリ１０２には、例えば図示しないコンピュータプログラム及び及び当該コンピュータプログラムの実行に使用されるデータが格納される。コンピュータプログラムは、歪みセンサ１１０Ａ，１１０Ｂの計測値を時系列で送信するためのプログラムである。

【0050】

プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。ただし、プロセッサ１０１は、ＣＰＵに限られない。プロセッサ１０１は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）であってもよい。具体的な一例では、プロセッサ１０１は、マルチコアＧＰＵである。プロセッサ１０１は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）であってもよいし、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスであってもよい。

【0051】

通信Ｉ／Ｆ１０４は、例えば、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４に準拠したＺｉｇＢｅｅ、ＩＥＥＥ ８０２．１５．１に準拠したＢｌｕｅｔｏｏｔｈ及びＩＥＥＥ８０２．１５．３ａに準拠したＵＷＢ等の通信プロトコル用の通信インタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０４は、例えば、通信用ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の通信回路により実現される。

【0052】

センサモジュール１００は、電池１０５を含む。電池１０５は、プロセッサ１０１、不揮発性メモリ１０２、揮発性メモリ１０３、通信Ｉ／Ｆ１０４、及び歪みセンサ１１０Ａ，１１０Ｂに電力を供給する。

【0053】

歪みセンサ１１０Ａ，１１０Ｂは、例えば、切削工具３０における切刃の近傍に設けられる。歪みセンサ１１０Ａ及び１１０Ｂは、互いに異なる方向の歪みを計測するように切削工具３０に取り付けられる。例えば、歪みセンサ１１０Ａは、切削工具３０の長手方向の歪みを計測し、歪みセンサ１１０Ｂは、切削工具３０の幅方向の歪みを計測する。以下、歪みセンサ１１０Ａ，１１０Ｂを総称して歪みセンサ１１０ともいう。歪みセンサ１１０は、センサの一例である。センサは、電池１０５から供給される電力により駆動される。

【0054】

なお、センサモジュール１００は、２つの歪みセンサ１１０を含む構成に限らず、１つまたは３つ以上の歪みセンサ１１０を含んでもよい。また、センサモジュール１００は、歪みセンサ１１０の代わりに、又は、歪みセンサ１１０に加えて、加速度センサ、圧力センサ、音センサ及び温度センサ等の他のセンサを含んでもよい。

【0055】

［４．異常検知装置のハードウェア構成］
図４は、本実施形態に係る異常検知装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【0056】

異常検知装置３００は、プロセッサ３０１と、不揮発性メモリ３０２と、揮発性メモリ３０３と、入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）３０４と、グラフィックコントローラ３０５と、表示装置３０６とを含む。

【0057】

揮発性メモリ３０３は、例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ等の揮発性メモリである。不揮発性メモリ３０２は、例えばフラッシュメモリ、ハードディスク、ＲＯＭ等の不揮発性メモリである。不揮発性メモリ３０２には、コンピュータプログラムである異常検知プログラム３０７及び異常検知プログラム３０７の実行に使用されるデータが格納される。異常検知装置３００の各機能は、異常検知プログラム３０７がプロセッサ３０１によって実行されることで実現される。異常検知プログラム３０７は、フラッシュメモリ、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記憶させることができる。

【0058】

不揮発性メモリ３０２には、基準データ３０８が記憶されている。基準データ３０８は、異常検知プログラム３０７によって使用されるデータであり、切削工具３０の正常時における歪みの時系列の計測結果である。

【0059】

不揮発性メモリ３０２には、計測結果データベース（ＤＢ）３０９が設けられている。計測結果ＤＢ３０９は、歪みセンサ１１０による計測結果を格納する。さらに具体的には、計測結果ＤＢ３０９には、一定のサンプリング周期毎に歪みセンサ１１０から出力された歪みの計測値が時系列で蓄積される。基準データ３０８は、例えば、計測結果ＤＢ３０９に格納された過去の計測結果から作成されたデータである。

【0060】

プロセッサ３０１は、例えばＣＰＵである。プロセッサ３０１は、１又は複数のＣＰＵであってもよい。ただし、プロセッサ３０１は、ＣＰＵに限られない。プロセッサ３０１は、ＧＰＵであってもよい。具体的な一例では、プロセッサ３０１は、マルチコアＧＰＵである。プロセッサ３０１は、例えば、ＡＳＩＣであってもよいし、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ等のプログラマブルロジックデバイスであってもよい。この場合、ＡＳＩＣ又はプログラマブルロジックデバイスは、異常検知プログラム３０７と同様の処理を実行可能に構成される。

【0061】

Ｉ／Ｏ３０４は、無線機２００に接続されている。Ｉ／Ｏ３０４は、例えば、通信Ｉ／Ｆであり、特定の通信プロトコルによる通信を行うことが可能である。Ｉ／Ｏ３０４は、例えばイーサネットインタフェース（「イーサネット」は登録商標）を含む。Ｉ／Ｏ３０４は、無線機２００を介して、切削工具３０から歪みセンサ１１０の計測結果を受信することができる。

【0062】

グラフィックコントローラ３０５は、表示装置３０６に接続されており、表示装置３０６における表示を制御する。グラフィックコントローラ３０５は、例えば、ＧＰＵ及びＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ ＲＡＭ）を含み、表示装置３０６に表示するデータをＶＲＡＭに保持し、ＶＲＡＭから１フレーム分の映像データを定期的に読み出し、映像信号を生成する。生成された映像信号は表示装置３０６に出力され、表示装置３０６に映像が表示される。グラフィックコントローラ３０５の機能は、プロセッサ３０１に含まれてもよい。揮発性メモリ３０３の一部の領域を、ＶＲＡＭとして利用してもよい。

【0063】

表示装置３０６は、例えば液晶パネル又はＯＥＬ（有機エレクトロルミネッセンス）パネルを含む。表示装置３０６は、文字又は図形の情報を表示することができる。

【0064】

［５．異常検知装置の機能］
図５は、本実施形態に係る異常検知装置の機能の一例を示す機能ブロック図である。異常検知装置３００は、取得部３１１、同期部３１２、期間設定部３１３、補正部３１４、距離算出部３１５、異常検知部３１６、及び表示制御部３１７の各機能を有する。

【0065】

取得部３１１は、工作機械２０が切削工具３０によって加工対象物を加工している間の切削工具３０の歪みの計測データを取得する。計測データは、歪みセンサ１１０の計測値の時系列データである。切削工具３０の歪みは、工作機械２０が切削工具３０によって加工対象物を加工している間に変動する物理量の一例である。

【0066】

図６は、切削工具の歪みの時系列の波形の一例を示すグラフである。図６において、縦軸は歪みを示し、横軸は時間を示す。加工対象物の切削加工には、加工条件が異なる複数の工程が含まれる。例えば、１つの加工対象物に対する旋盤による旋削加工には、複数の外径の外径加工工程、及び複数の内径の内径加工工程が含まれる。一連の切削加工において、工程毎に切削工具３０の歪みの計測値の波形パターンは変化する。図６の例では、１つの加工対象物の切削加工において、工程Ａ、工程Ｂ、工程Ｃ、工程Ｄ、工程Ｅ、及び工程Ｆが含まれる。期間Ｐ１に工程Ａが実行され、期間Ｐ２に工程Ｂが実行され、期間Ｐ３に工程Ｃが実行され、期間Ｐ４に工程Ｄが実行され、期間Ｐ５に工程Ｅが実行され、期間Ｐ６に工程Ｆが実行される。工程Ａ、工程Ｂ、工程Ｃ、工程Ｄ、工程Ｅ、及び工程Ｆのそれぞれの加工条件は互いに異なっている。このため、工程Ａ、工程Ｂ、工程Ｃ、工程Ｄ、工程Ｅ、及び工程Ｆのそれぞれにおける歪みの波形パターンは互いに異なっている。

【0067】

図５に戻り、同期部３１２は、取得部３１１によって取得された時系列の計測データである対象データと、切削工具３０の正常時における歪みの時系列の計測結果である基準データ３０８との同期を取る。切削加工の工程によって歪みの大きさは異なるため、特定の工程での歪みの計測値を評価しなければ、切削工具３０の異常の検知を正しく行うことができない。同期部３１２は、同一の工程における対象データと基準データ３０８との比較を可能とするために、対象データと基準データ３０８との同期を取る。

【0068】

図７は、基準データの一例を示すグラフであり、図８は、対象データの一例を示すグラフである。図７及び図８において、縦軸は歪みを示し、横軸は時間を示す。異常検知装置３００は、対象データ４００を基準データ３０８と比較し、切削工具３０の異常を検知する。このため、対象データ４００と基準データ３０８との同期を取る必要がある。なお、対象データ４００と基準データ３０８との同期を取るとは、対象データ４００における工程の開始時刻と基準データ３０８における工程の開始時期とを合わせ、対象データ４００における工程の終了時刻と基準データ３０８における工程の終了時期とを合わせることである。図８は、図７に示される基準データ３０８と同期が取られた対象データ４００を示している。このように対象データ４００と基準データ３０８との同期を取ることによって、同一の工程における基準データの波形と対象データ４００の波形とを比較することができ、切削工具３０の異常を高精度に検知することができる。

【0069】

図９は、同一の加工条件の工程が複数回繰り返される場合の歪みセンサの計測結果の一例を示すグラフである。図９の例では、工程Ａ１、工程Ａ２、及び工程Ａ３の３つの工程における歪みセンサの計測結果が示されている。工程Ａ１、工程Ａ２、及び工程Ａ３は同一の加工条件の工程である。図９では、熱ドリフトによって工程Ａ２及びＡ３の波形がシフトしている。波形シフトについては後述する。図９に示すように、同一の加工条件の工程が複数回繰り返される場合、各工程Ａ１，Ａ２，Ａ３のそれぞれでの歪みの波形パターンが取得される。

【0070】

同期部３１２は、対象データ４００における１つの工程を含む切出期間を決定し、決定された切出期間の時系列波形パターンを対象データ４００から抽出する（切り出す）。切出期間は、基準データ３０８において波形パターンを示す期間に対応する期間である。図９の例では、同期部３１２は、工程Ａ１，Ａ２，Ａ３それぞれの切出期間Ｐ＿Ａ１，Ｐ＿Ａ２，Ｐ＿Ａ３を決定し、工程Ａ１，Ａ２，Ａ３それぞれの時系列波形パターンを対象データ４００から切り出す。

【0071】

同期部３１２による切出期間の決定について説明する。同期部３１２は、切出期間を決定するために、対象データ４００の第１移動平均と第２移動平均とを算出する。図１０は、対象データ４００の第１移動平均及び第２移動平均の一例を示すグラフである。図１０において、縦軸は歪みの移動平均値を示し、横軸は時間を示す。図１０において、上側のグラフは第１移動平均を示し、下側のグラフは第２移動平均を示す。第１移動平均と第２移動平均は、平均値を算出するためのデータ点数が互いに異なる。例えば、第１移動平均のデータ点数は１００点であり、第２移動平均のデータ点数は２００点である。

【0072】

図１１は、図１０におけるＴ部を拡大したグラフである。図１１において、縦軸は歪みの移動平均値を示し、横軸は時間を示す。図１１において、黒の線のグラフは第１移動平均を示し、グレーの線のグラフは第２移動平均を示す。図１１に示すように、第１移動平均と第２移動平均とは、データ点数が相違するため値の変化が相違する。すなわち、第１移動平均と第２移動平均とは、概ね一定値の期間Ｐ＿Ｓにおいては実質的に同一の値を示し、値が変化している期間Ｐ＿Ｃにおいては互いに異なる値を示す。同期部３１２は、このような値の変化を利用して、移動平均の値の変化点、すなわち、期間Ｐ＿Ｓと期間Ｐ＿Ｔとの境界点を特定する。

【0073】

具体的な一例では、同期部３１２は、第１移動平均と第２移動平均との差の絶対値（以下、「移動平均の差」という）を算出する。図１１における期間Ｐ＿Ｓでは移動平均の差は小さく、期間Ｐ＿Ｔでは移動平均の差は大きい値を含む。図１２は、移動平均の差の一例を示すグラフである。図１２において、縦軸は移動平均の差を示し、横軸は時間を示す。同期部３１２は、移動平均の差と閾値（第１閾値）とを比較し、移動平均の差が第１閾値を超えた時点ｔｓ０を特定する。すなわち、同期部３１２は、移動平均の差の開始時刻から、時間順に移動平均の差と第１閾値とを比較し、移動平均の差が第１閾値を初めて超えた時点ｔｓ０を特定する。

【0074】

同期部３１２は、特定された時点ｔｓ０から始まる仮期間を決定する。仮期間は、基準データ３０８に基づいて予め登録された登録期間を用いて決定される。例えばユーザは、基準データ３０８に含まれる特定の１つの工程の期間を、登録期間として登録する。登録期間の情報は、例えば不揮発性メモリ３０２に格納されている。同期部３１２は、時点ｔｓ０を始点として、登録期間と同じ長さの期間を、仮期間として決定する。

【0075】

同期部３１２は、仮期間の終点である時刻ｔｅ０１から、時間の逆順に移動平均の差と第１閾値とを比較し、移動平均の差が第１閾値を初めて超えた時点ｔｅ０２を特定する。同期部３１２は、時点ｔｓ０から時点ｔｅ０２の期間を工程期間として決定する。

【0076】

同期部３１２は、工程期間に基づいて、切出期間を決定する。切出期間は、対象データ４００から波形データを切り出すための期間である。図１３は、切出期間の決定の一例を説明するためのグラフである。図１３において、縦軸は移動平均の差を示し、横軸は時間を示す。同期部３１２は、時点ｔｓ０からマージン分前の時点ｔｓ１を特定し、時点ｔｅ０２からマージン分後の時点ｔｅ１を特定する。同期部３１２は、時点ｔｓ１から時点ｔｅ１までの期間を切出期間として決定する。マージンは、工程期間に基づいて定められる。例えば、マージンは、登録期間と工程期間との差の１／２である。ただし、マージンは、予め定められた期間であってもよい。

【0077】

上記のような切出期間は、切削工具３０を用いて特定の工程が行われている期間に設定される。具体的な一例では、切出期間は、加工対象物の切削と非切削とを繰り返す断続加工工程に設定される。加工対象物の切削が連続する連続加工工程では、切削工具３０に異常が発生していても、切削工具３０に安定して一定の歪みが生じる。これに対して、断続加工工程では、非切削時には切削工具３０に歪みが生じず、切削時には切削工具３０に歪みが生じる。すなわち、切削工具３０に歪みが生じる状態と生じない状態とが繰り返される。このため、切削工具３０に生じた異常は、例えば、切削工具３０における歪みの変動として表れる。したがって、断続加工工程における歪みの計測結果を用いて、切削工具３０の異常を正確に検知することができる。

【0078】

図５に戻り、同期部３１２は、決定された切出期間の波形データを対象データ４００から切り出す。切り出された波形データ（以下、「切出データ」という）は、基準データ３０８と同期が取られている。

【0079】

期間設定部３１３は、基準データ３０８と切出データとにおいて同一の加工工程の対象期間（以下、「窓」という）を設定する。図７及び図８を参照し、窓について説明する。窓Ｗは、１つの工程における一部の期間である。窓Ｗは、基準データ３０８及び切出データにおいて共通する期間である。例えば、期間設定部３１３は、基準データ３０８の一部の期間を窓Ｗに設定する。

【0080】

図５に戻り、補正部３１４は、切出データのベースラインを補正する。上述したように、歪みの計測値の波形データは、熱ドリフトによってシフトする。図９を参照する。切削加工では切削工具３０に摩擦熱が発生する。歪みセンサ１１０の計測結果は、熱による影響を受けて変動する。これが熱ドリフトである。図９に示すように、熱ドリフトによって、歪み波形はシフトする。補正部３１４は、切削工具３０の異常を正確に検知するために、熱ドリフトによる歪み波形のシフトを補正する。

【0081】

図９の例では、１回の切削加工において同じ工程が繰り返し行われ、熱ドリフトによって、後の工程Ａ２及びＡ３の歪みの波形パターンが、先の工程Ａ１の歪みの波形パターンに対して正側にシフトする。同様に、熱ドリフトによって、後の工程Ａ３の歪みの波形パターンが、先の工程Ａ２の歪みの波形パターンに対して正側にシフトする。

【0082】

図１４Ａは、補正前の切出データの一例を示すグラフであり、図１４Ｂは、補正後の切出データの一例を示すグラフである。図１４Ａ及び図１４Ｂにおいて、縦軸は歪みを示し、横軸は時間を示す。図１４Ａ及び図１４Ｂにおいて、黒の線のグラフは基準データ３０８を示し、グレーの線のグラフは切出データ４１０を示す。例えば、基準データ３０８は、補正後のデータである。すなわち、基準データ３０８は、熱ドリフトによる波形シフトが予め補正されている。

【0083】

具体的な一例では、補正部３１４は、窓Ｗの切出データ４１０の歪み計測値の平均値を算出し、窓Ｗの切出データ４１０の各計測値から平均値を差し引くことによって切出データ４１０のベースラインを補正する。図１４Ｂに示すように、補正後の切出データ４１０Ａのベースラインは、基準データ３０８のベースラインと合致する。なお、基準データ３０８のベースラインは予め補正されていなくてもよい。この場合、補正部３１４が、窓Ｗの基準データ３０８の各計測値から平均値を差し引くことによって、基準データ３０８のベースラインを補正する。

【0084】

図５に戻り、距離算出部３１５は、同期部３１２によって同期が取られた基準データ３０８と対象データ４００（切出データ４１０Ａ）との間の距離を算出する。具体的な一例では、距離算出部３１５は、期間設定部３１３によって設定された窓Ｗにおいて、基準データ３０８と切出データ４１０Ａとの間の距離を算出する。距離算出部３１５は、補正部３１４によってベースラインを補正された切出データ４１０Ａと、基準データ３０８との間の距離を算出する。

【0085】

基準データ３０８と切出データ４１０Ａとの間の距離の一例は、基準データ３０８の時系列波形と切出データ４１０Ａの時系列波形との間の距離である。さらに具体的な一例では、基準データ３０８と切出データ４１０Ａとの間の距離は、基準データ３０８と切出データ４１０Ａとの間のＤＴＷ（動的時間伸縮）である。

【0086】

図１５は、基準データ３０８と切出データ４１０Ａとの間のＤＴＷを説明するためのグラフである。図１５において、縦軸は歪みを示し、横軸は時間を示す。図１５において、上側のグラフは基準データ３０８を示し、下側のグラフは切出データ４１０Ａを示す。図１５では、理解を容易にするために、基準データ３０８と切出データ４１０Ａとを別々の座標系で示しているが、実際には１つの共通の座標軸（歪みの軸及び時間軸）における基準データ３０８の波形と切出データ４１０Ａの波形との間のＤＴＷが算出される。ＤＴＷの算出では、距離算出部３１５は、基準データ３０８の各点と切出データ４１０Ａの各点との距離（誤差の絶対値）を総当たりで算出し、算出された距離のうちの最小値を、基準データ３０８と切出データ４１０Ａとの距離として決定する。決定された距離は、切削工具３０の異常度とされる。

【0087】

図５に戻り、異常検知部３１６は、距離算出部３１５によって算出された距離（異常度）と閾値（第２閾値）とを比較することによって切削工具３０の異常を検知する。具体的には、異常検知部３１６は、異常度が第２閾値を超えている場合に、切削工具３０に異常が発生していると判定し、異常度が第２閾値以下である場合に、切削工具３０に異常が発生していない（正常である）と判定する。第２閾値は、窓Ｗの位置に基づいて定められる。ただし、第２閾値は、予め設定されてもよい。例えば、第２閾値は、ホテリングのＴ^２法によって定められる。ただし、第２閾値は、他の方法を用いて定められてもよい。

【0088】

期間設定部３１３は、１つの窓Ｗについて異常度と第２閾値との比較が行われた場合に、元の窓Ｗから少しずらした期間を新たな窓Ｗとして設定する。新たな窓Ｗにおいて、対象データ４００から切出データ４１０が切り出され、補正部３１４が切出データ４１０のベースラインを補正し、距離算出部３１５が基準データ３０８と切出データ４１０Ａとの距離を算出し、異常検知部３１６が異常度と第２閾値との比較を行う。例えば、対象データ４００において異常検知を行う期間（以下、「検知対象期間」）が予め設定され、期間設定部３１３は、検知対象期間の始点から終点まで、窓Ｗを所定時間ずつずらして順次設定することができる。これにより、検知対象期間の全体において異常度が順次算出され、切削工具３０の異常検知が行われる。検知対象期間は、例えば、切出期間の一部又は全部の期間として設定される。

【0089】

表示制御部３１７は、映像信号を表示装置３０６に出力し、表示装置３０６の表示を制御する。異常検知部３１６が切削工具３０の異常を検知した場合、表示制御部３１７は、異常の検知を表示装置３０６に表示させる。これにより、ユーザに異常検知が通知される。

【0090】

表示制御部３１７は、距離算出部３１５によって算出された異常度の時系列グラフ（以下、「異常度グラフ」という）を、表示装置３０６に表示させることができる。図１６Ａは、異常度グラフの一例を示すグラフであり、図１６Ｂは、異常度グラフの他の例を示すグラフである。図１６Ａ及び図１６Ｂにおいて、縦軸は異常度を示し、横軸は時間を示す。図１６Ａは、切削工具３０が正常な場合の異常度グラフであり、図１６Ｂは、切削工具３０が異常な場合の異常度グラフである。図１６Ａ及び図１６Ｂに示すような異常度グラフを表示することで、ユーザは、異常度の時間的推移を確認することができる。異常度の時系列グラフを表示することで、切削工具３０が摩耗し、正常な状態から異常な状態に変化した場合に、ユーザはどのように状態が変化したかを確認することができる。

【0091】

［６．異常検知装置の動作］
異常検知装置３００のプロセッサ３０１が異常検知プログラム３０７を実行することにより、プロセッサ３０１は、以下に説明する異常検知処理を実行する。図１７は、本実施形態に係る異常検知装置による異常検知処理の一例を示すフローチャートである。

【0092】

切削工具３０が使用され、工作機械２０によって加工対象物が切削加工されている間、歪みセンサ１１０が切削工具３０の歪みを計測する。センサモジュール１００は、歪みセンサ１１０による計測結果を無線によって異常検知装置３００へ送信する。異常検知装置３００は、歪みの計測結果を受信し、計測結果ＤＢ３０９に計測結果を格納する。このようにして、時系列の計測データが計測結果ＤＢ３０９に蓄積される。

【0093】

プロセッサ３０１は、計測結果ＤＢから、異常検知の対象となる計測データである対象データ４００を取得する（ステップＳ１０１）。

【0094】

プロセッサ３０１は、取得した対象データ４００と、基準データ３０８との同期を取る同期処理を実行する（ステップＳ１０２）。

【0095】

図１８は、同期処理の一例を示すフローチャートである。

【0096】

同期処理において、プロセッサ３０１は、対象データ４００の第１移動平均及び第２移動平均を算出し、移動平均の差を算出する（ステップＳ２０１）。次にプロセッサ３０１は、移動平均の差と第１閾値とを比較し、移動平均の差が第１閾値を超えた時点ｔｓ０を特定する（ステップＳ２０２）。

【0097】

プロセッサ３０１は、登録期間を用いて、特定された時点ｔｓ０を始点として仮期間を決定する（ステップＳ２０３）。プロセッサ３０１は、仮期間の終点である時刻ｔｅ０１から、時間の逆順に移動平均の差と第１閾値とを比較し、移動平均の差が第１閾値を初めて超えた時点ｔｅ０２を特定する。プロセッサ３０１は、時点ｔｓ０から時点ｔｅ０２の期間を工程期間として決定する（ステップＳ２０４）。

【0098】

プロセッサ３０１は、工程期間の前と後にマージンを追加し、切出期間を決定する（ステップＳ２０５）。プロセッサ３０１は、対象データ４００から切出期間の波形データ（切出データ）を切り出す（ステップＳ２０６）。以上で、同期処理が終了する。

【0099】

図１７に戻り、プロセッサ３０１は、同期化された切出データ４１０及び基準データ３０８に窓Ｗを設定する（ステップＳ１０３）。最初の窓Ｗは、検知対象期間の始端に設定される。

【0100】

プロセッサ３０１は、窓Ｗの切出データ４１０の計測値の平均値を算出し、各計測値を平均値を差し引く。これによって、切出データ４１０のベースラインが補正される（ステップＳ１０４）。

【0101】

プロセッサ３０１は、補正後の切出データ４１０Ａと基準データ３０８との間の距離を、異常度として算出する（ステップＳ１０５）。

【0102】

プロセッサ３０１は、異常度と第２閾値とを比較する（ステップＳ１０６）。異常度が第２閾値以下である場合（ステップＳ１０６においてＮＯ）、プロセッサ３０１はステップＳ１０９に進む。

【0103】

異常度が第２閾値を超える場合（ステップＳ１０６においてＹＥＳ）、プロセッサ３０１は、切削工具３０の異常が発生したと判断する。すなわち、プロセッサ３０１は、切削工具３０の異常を検知する（ステップＳ１０７）。

【0104】

プロセッサ３０１は、切削工具３０の異常検知を表示装置３０６に表示させる（ステップＳ１０８）。これにより、異常検知がユーザに通知される。

【0105】

プロセッサ３０１は、窓Ｗが検知対象期間の終端に到達したか否かを判定する（ステップＳ１０９）。窓Ｗが検知対象期間の終端に到達していない場合（ステップＳ１０９においてＮＯ）、プロセッサ３０１は、ステップＳ１０３に戻り、窓Ｗから所定時間後の期間を新たな窓Ｗに設定する。プロセッサ３０１は、ステップＳ１０４以降を実行する。窓Ｗが順次更新されていくことで、検知対象期間の全体において異常度が算出され、切削工具３０が異常か否かが判定される。

【0106】

窓Ｗが検知対象期間の終端に到達した場合（ステップＳ１０９においてＹＥＳ）、プロセッサ３０１は、検知対象期間の異常度グラフを作成し、異常度グラフを表示装置３０６に表示させる（ステップＳ１１０）。以上で、異常検知処理が終了する。

【0107】

［７．変形例］
上述した実施形態では、断続加工工程に切出期間を設定し、断続加工工程における切削工具の異常を検知したが、これに限定されない。連続加工工程に切出期間を設定し、連続加工工程における切削工具の異常を検知してもよい。さらに、一又は複数の断続加工工程と、一又は複数の連続加工工程とを含む期間を切出期間として設定し、切出期間における切削工具の異常を検知してもよい。

【0108】

上述した実施形態では、異常度として、基準データの時系列波形と切出データ（対象データ）の時系列波形との距離を算出したが、これに限定されない。異常度として、基準データの分布と切出データ（対象データ）の分布との差を算出してもよい。基準データの時系列波形と切出データの時系列波形との距離は、ＤＴＷに限られない。例えば、ユークリッド距離であってもよい。ユークリッド距離を異常度とする場合、切出データの時系列波形との位相を、基準データの時系列波形の位相と合わせてもよい。基準データの分布と切出データの分布との差として、交差エントロピーを算出してもよいし、密度比を推定してもよい。

【0109】

上述した実施形態では、歪みセンサ１１０による切削工具３０の歪みの計測データを用いて、切削工具３０の異常を検知したが、これに限定されない。切削工具３０に加速度センサを設け、加速度センサによって計測される時系列の加速度を用いて、切削工具３０の異常を検知してもよい。加速度センサを用いる場合、加速度の基準データの分布と、加速度の対象データの分布との差を異常度として算出することができる。

【0110】

［８．補記］
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的ではない。本発明の権利範囲は、上述の実施形態ではなく請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及びその範囲内でのすべての変更が含まれる。

【符号の説明】

【0111】

１０ 異常検知システム
２０ 工作機械
３０，３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ，３０Ｄ 転削工具
３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ，３１Ｄ 切削部
３２ 切削インサート
３３Ａ，３３Ｂ，３３Ｃ 固定用部材
３４，３５ 切刃
１００ センサモジュール
１０１ プロセッサ
１０２ 不揮発性メモリ
１０３ 揮発性メモリ
１０４ 通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）
１０５ 電池
１１０，１１０Ａ，１１０Ｂ 歪みセンサ
２００ 無線機
３００ 異常検知装置
３０１ プロセッサ
３０２ 不揮発性メモリ
３０３ 揮発性メモリ
３０４ 入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）
３０５ グラフィックコントローラ
３０６ 表示装置
３０７ 異常検知プログラム
３０８ 基準データ
３０９ 計測結果ＤＢ
３１１ 取得部
３１２ 同期部
３１３ 期間設定部
３１４ 補正部
３１５ 距離算出部
３１６ 異常検知部
３１７ 表示制御部
４００ 対象データ
４１０，４１０Ａ 切出データ
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ａ１，Ａ２，Ａ３ 工程
Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６，Ｐ＿Ｓ，Ｐ＿Ｃ 期間
Ｐ＿Ａ１，Ｐ＿Ａ２，Ｐ＿Ａ３ 切出期間
ｔｓ０，ｔｓ１，ｔｅ０１，ｔｅ０２，ｔｅ１ 時点
Ｗ 窓

【要約】

異常検知システムは、工作機械が工具によって加工対象物を加工している間に変動する前記工具の物理量を計測する、前記工具に設けられたセンサと、前記センサの計測データに基づいて前記工具の異常を検知する異常検知装置と、を備え、前記異常検知装置は、前記センサの時系列の計測データである対象データと、前記工具の正常時における前記物理量の時系列の計測結果である基準データとの同期を取る同期部と、前記同期部によって同期が取られた前記基準データと前記対象データとの間の距離を算出する距離算出部と、前記距離算出部によって算出された前記距離と閾値とを比較することによって前記工具の異常を検知する異常検知部と、を含む。

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図2D】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14A】

【図14B】

【図15】

【図16A】

【図16B】

【図17】

【図18】