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技術 監視装置、および監視方法

出願人 株式会社日立産機システム
発明者 周広斌中村明博出口見多金子悟岩路善尚
出願日 2019年4月18日 (1年10ヶ月経過) 出願番号 2019-079449
公開日 2020年10月29日 (3ヶ月経過) 公開番号 2020-178454
状態 未査定
技術分野 電動機の制御一般 工作機械の検出装置
主要キーワード 設定限界値 既設装置 大径ドリル 垂直統合 モータ制御情報 モータ情報 加工区間 寸法制約
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年10月29日)のものです。
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図面 (20)

課題

複数の駆動モータ電流情報に基づき、感度よく機器状態の異常の判定をする監視装置および監視方法を提供する。

解決手段

監視装置40は、複数の駆動モータのそれぞれについて、二相の電流情報を検出する電流センサと、電流情報から対応する駆動モータのトルク電流または回転速度を演算するモータ情報演算部42と、複数の駆動モータにおけるトルク電流または回転速度についての特徴量を演算する特徴量演算部44と、複数の駆動モータのうち相関関係にある駆動モータの特徴量に基づいて機器状態を推定する状態推定部45と、基準値データを記録するデータ記憶部46と、推定した機器状態と基準値データに基づいて、異常状態を判定する異常判定部47とを備える。

概要

背景

マシニングセンタなどの工作機械は、自動工具交換機能をもち、目的に合わせてフライス削り中ぐり穴あけねじ立てなどの異種加工を1台で行う数値制御ができる。また、工作機械は、工具マガジンには多数の切削工具を格納し、コンピュータ数値制御の指令によって自動的に加工を行えるため、さまざまな部品加工に使われている。

しかしながら、工作機械で使用される工具は、加工使用時間の経過とともに刃先摩耗して切削抵抗が増加し、最終的には折損に至る場合がある。

特許文献1では、主軸モータまたはZ軸(送り軸モータ電流に働く外乱トルクysとyzを推定、算出してデータテーブルに記録し、そしてysとyzについて現状推定値と移動変動しきい値を求め、それらを比較し、工具の異常を判定する技術を開示する。

概要

複数の駆動モータ電流情報に基づき、感度よく機器状態の異常の判定をする監視装置および監視方法を提供する。監視装置40は、複数の駆動モータのそれぞれについて、二相の電流情報を検出する電流センサと、電流情報から対応する駆動モータのトルク電流または回転速度を演算するモータ情報演算部42と、複数の駆動モータにおけるトルク電流または回転速度についての特徴量を演算する特徴量演算部44と、複数の駆動モータのうち相関関係にある駆動モータの特徴量に基づいて機器状態を推定する状態推定部45と、基準値データを記録するデータ記憶部46と、推定した機器状態と基準値データに基づいて、異常状態を判定する異常判定部47とを備える。

目的

本発明の目的は、複数の駆動モータの電流情報に基づき、感度よく機器状態の異常の判定をする監視装置および監視方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

複数の駆動モータのそれぞれについて、二相電流情報を検出する電流センサと、前記電流情報から対応する前記駆動モータのトルク電流または回転速度を演算するモータ情報演算部と、複数の前記駆動モータにおける前記トルク電流または前記回転速度についての特徴量を演算する特徴量演算部と、複数の前記駆動モータのうち相関関係にある前記駆動モータの前記特徴量に基づいて機器状態推定する状態推定部と、基準値データを記録するデータ記憶部と、推定した前記機器状態と前記基準値データに基づいて、異常状態を判定する異常判定部と、を備えることを特徴とする監視装置

請求項2

請求項1に記載の監視装置において、前記機器状態は、前記駆動モータが駆動する工具の磨耗度を示すことを特徴とする監視装置。

請求項3

請求項1に記載の監視装置において、前記特徴量は、前記駆動モータの前記トルク電流または前記駆動モータの前記回転速度の最大値標準偏差平均値、もしくはFFTであることを特徴とする監視装置。

請求項4

請求項1に記載の監視装置において、前記状態推定部は、複数の前記駆動モータの前記特徴量のうち前記機器状態と相関関係にある複数の前記特徴量と、前記特徴量について重み付けをする寄与度とに基づいて、前記機器状態を算出することを特徴とする監視装置。

請求項5

請求項4に記載の監視装置において、前記駆動モータは、主軸モータ送り軸モータを含み、前記状態推定部は、前記相関関係にある前記主軸モータと前記送り軸モータの前記特徴量に基づいて、前記機器状態を算出することを特徴とする監視装置。

請求項6

請求項1に記載の監視装置において、前記異常判定部は、異常を検出した場合には、前駆駆動モータを制御する制御部に、制御コマンドを出力することを特徴とする監視装置。

請求項7

請求項1に記載の監視装置において、前記特徴量演算部は、1台または相関関係の有る複数台の前記駆動モータの電流値または回転速度値を、前記特徴量を抽出するトリガーとし、指定区間の前記特徴量を演算することを特徴とする監視装置。

請求項8

他のサーボポンプからの前記電流情報を入力する請求項1に記載の監視装置を有することを特徴とするサーボアンプ

請求項9

複数のサーボアンプもしくはインバータからの前記電流情報を収集する情報収集部と、請求項1に記載の監視装置とを有することを特徴とする産業用コントローラ

請求項10

複数軸モータ用のインバータもしくはサーボアンプと、請求項1に記載の監視装置とを、その制御部に備えたことを特徴とする工作機械

請求項11

請求項4に記載の監視装置において、前記状態推定部は、加工品を固定するテーブルの回転軸の前記駆動モータと、傾斜角の軸の前記駆動モータの前記特徴量を含めて前記機器状態を算出することを特徴とする監視装置。

請求項12

複数の駆動モータのそれぞれについて、二相の電流情報を検出し、前記電流情報から対応する前記駆動モータのトルク電流または回転速度を演算し、複数の前記駆動モータにおける前記トルク電流または前記回転速度についての特徴量を演算し、複数の前記駆動モータのうち相関関係にある前記駆動モータの前記特徴量に基づいて機器状態を推定し、記録しておいた基準値データと、推定した前記機器状態とに基づいて、異常状態を判定することを特徴とする監視方法

技術分野

0001

本発明は、監視する技術に関し、特に、工作機械などの機器状態を監視する装置に関する。

背景技術

0002

マシニングセンタなどの工作機械は、自動工具交換機能をもち、目的に合わせてフライス削り中ぐり穴あけねじ立てなどの異種加工を1台で行う数値制御ができる。また、工作機械は、工具マガジンには多数の切削工具を格納し、コンピュータ数値制御の指令によって自動的に加工を行えるため、さまざまな部品加工に使われている。

0003

しかしながら、工作機械で使用される工具は、加工使用時間の経過とともに刃先摩耗して切削抵抗が増加し、最終的には折損に至る場合がある。

0004

特許文献1では、主軸モータまたはZ軸(送り軸モータ電流に働く外乱トルクysとyzを推定、算出してデータテーブルに記録し、そしてysとyzについて現状推定値と移動変動しきい値を求め、それらを比較し、工具の異常を判定する技術を開示する。

先行技術

0005

特開2003−326438

発明が解決しようとする課題

0006

特許文献1の段落番号0033には、「主軸モータの速度信号と主軸モータへのトルク指令値を基にして、主軸モータに働く外乱トルクysを推定する。」こと、および、「送り軸モータの速度信号と送り軸モータのトルク指令値を基にして、送り軸モータに働く外乱トルクyzを推定する。」ことが記載されている。

0007

つまり、工具の異常を判定するには、駆動モータの速度信号やトルク指令値といったモータ制御情報が必要となる。よって、特許文献1では、モータ制御情報をなんらかの手段で提供する必要があるため、既設装置の場合は追加配線など作業が発生する課題がある。そこで、追加配線などを避け、既設装置を使えるように、モータの電流情報に基づいて監視する技術が求められる。

0008

また、工作機械において、大径工具から小径工具まで同じ構成(駆動モータ)で加工を実施している。大径工具による加工の場合、加工負荷が大きく駆動モータの電流も大きい。一方、小径工具による加工の場合、加工負荷が小さく駆動モータの電流も小さい。

0009

特許文献1のように、送り軸モータなど個々のモータごとに外乱トルクを推定するようにすると、特に、小径工具による加工の場合、主軸を駆動する主軸モータ(スピンドルモータ)の電流において、加工によるモータ電流変化が小さくなる。そのため空転(加工しない)時の電流に埋もれて感度のよい計測が困難である。

0010

本発明の目的は、複数の駆動モータの電流情報に基づき、感度よく機器状態の異常の判定をする監視装置および監視方法を提供することにある。

課題を解決するための手段

0011

本発明の好ましい一例は、複数の駆動モータのそれぞれについて、二相の電流情報を検出する電流センサと、
前記電流情報から対応する前記駆動モータのトルク電流または回転速度を演算するモータ情報演算部と、
複数の前記駆動モータにおける前記トルク電流または前記回転速度についての特徴量を演算する特徴量演算部と、
複数の前記駆動モータのうち相関関係にある前記駆動モータの前記特徴量に基づいて機器状態を推定する状態推定部と、
基準値データを記録するデータ記憶部と、
推定した前記機器状態と前記基準値データに基づいて、異常状態を判定する異常判定部と、を備える監視装置である。

0012

本発明の好ましい他の例は、複数の駆動モータのそれぞれについて、二相の電流情報を検出し、
前記電流情報から対応する前記駆動モータのトルク電流または回転速度を演算し、
複数の駆動モータにおける前記トルク電流または前記回転速度についての特徴量を演算し、
複数の前記駆動モータのうち相関関係にある前記駆動モータの前記特徴量に基づいて機器状態を推定し、
記録しておいた基準値データと、推定した前記機器状態とに基づいて、異常状態を判定する監視方法である。

発明の効果

0013

本発明によれば、複数の駆動モータの電流情報に基づき、感度よく機器状態の異常を判定できる。

図面の簡単な説明

0014

実施例1におけるモータ制御システムブロック図である。
実施例1における監視装置のブロック図である。
実施例1におけるモータ情報演算部のブロック図である。
実施例1における工作機械の構成例を示す図である。
実施例1における工具摩耗による加工品質低下および工具折損発生のメカニズムを示す図である。
実施例1における工具摩耗に伴うモータ電流変化を示す図である。
実施例1におけるモータ情報からの特長量抽出の概略図である。
実施例1におけるモータ電流情報から工具摩耗を推定方法についての図である。
実施例1における工具摩耗検知ルーチンフローチャートである。
実施例2におけるモータ制御システムのブロック図である。
実施例2における監視装置のブロック図である。
実施例2における複数の加工軸モータを使う場合の特徴量抽出の概略図である。
実施例3におけるモータ制御システムのブロック図である。
実施例4におけるモータ制御システムのブロック図である。
実施例5におけるモータ制御システムのブロック図である。
実施例6におけるモータ駆動サーボアンプのブロック図である。
実施例7におけるモータ駆動サーボアンプのブロック図である。
実施例8における産業用コントローラのブロック図である。
実施例9における工作機械の概略図である。

0015

以下、実施例を図面に従い説明する。なお、各実施例に対応する図面において、同一構成物は同一の数番を付した。

0016

図1は、実施例1による工作機械など装置の工具を駆動する2軸のモータ制御システム101のブロック図である。ここの2軸モータは、ドリル加工時の加工負荷に相関関係のある主軸モータと送り軸モータ(Z軸モータ)を想定している。

0017

図1において、モータ制御システム101は、モータ1の10−1、モータ2の10−2と、駆動装置20と、監視装置40と、電流センサ41と、を備えている。駆動装置20は、インバータ22と、電流センサ24と、制御部30と、を備えている。

0018

モータ10−1の回転軸14は、ギアボールネジ等の機械部品(図示せず)を介して、または直結で工具16に接続されている。また、モータ2も直接、または機構を介して工具16を駆動する(図示せず)。それぞれのインバータ22は、それぞれの制御部30の制御に基づいて、モータ1の10−1またはモータ2の10−2に対して三相交流電圧印加する。

0019

制御部30は、CPU、DSP、RAM、ROM等、一般的なコンピュータとしてのハードウエアを備えており、ROMには、CPUによって実行される制御プログラム、DSPによって実行されるマイクロプログラムおよび各種データ等が格納されている。

0020

図1において、制御部30の内部は、制御プログラムおよびマイクロプログラム等によって実現される機能を、ブロックとして示している。すなわち、制御部30は、指令生成部32と、偏差演算部33と、ベクトル制御部34と、dq/3Φ変換部36と、3Φ/dq変換部38と、を備えている。

0021

制御部30は、これらの構成により、モータ10に対してベクトル制御を行い、モータ10−1の応答性を向上させようとするものである。

0022

インバータ22は、モータ10−1に対してU相、V相、W相の交流電流を出力する。電流センサ24は、そのうち二相の電流を検出する。すなわち、図示の例においては、U相、W相の電流を検出し、その結果を電流検出値Ius、Iwsとして出力する。

0023

ここで、周波数fで回転する回転座標を想定し、この回転座標において直交する軸をd軸およびq軸と呼び、モータ10−1に供給される電流をこの回転座標における直流量として表現する。

0024

q軸における電流は、モータ10のトルクを決定する電流成分であり、以下、これをトルク電流と呼ぶ。また、d軸における電流は、モータ10−1の励磁電流になる成分であり、以下、これを励磁電流と呼ぶ。

0025

3Φ/dq変換部38は、電流検出値Ius、Iwsに基づいて、励磁電流検出値Idと、トルク電流検出値Iqとを出力する。指令生成部32は、図示せぬ上位装置から、トルク指令値τ*を受信し、トルク指令τ*に基づいて、励磁電流指令値Id*と、トルク電流指令値Iq*と、を生成する。

0026

偏差演算部33は、励磁電流指令値Id*、Iq*と、励磁電流検出値Id、Iqとに基づいて、偏差Id*−Id、Iq*−Iqを出力する。ベクトル制御部34は、偏差Id*−Id、Iq*−Iq等に基づいて、励磁電圧指令値Vd*と、トルク電圧指令値Vq*とを出力する。

0027

ベクトル制御部34の動作をさらに詳細に説明すると、ベクトル制御部34は、偏差Id*−Id、Iq*−Iqに対して比例積分制御を行い、同速度の指令値である周波数指令ω1(図示せず)を求める。

0028

さらに、ベクトル制御部34は、周波数指令ω1を積分することによって位相指令θ1(図示せず)を求める。さらに、ベクトル制御部34は、励磁電流指令値Id*、Iq*が構成するベクトル対して、モータ10−1のインピーダンスベクトル乗算し、その結果として、電圧指令値Vd*、Vq*を算出する。

0029

dq/3Φ変換部36は、回転座標系の電圧指令値Vd*、Vq*に基づいて、インバータ22を駆動するためのPWM信号を出力する。インバータ22は、供給されたPWM信号に基づいて、供給された直流電圧(図示せず)をスイッチングし、モータ10−1に対して、U相、V相、W相の電圧を出力する。

0030

〈監視装置40の構成〉
図2は、監視装置40のブロック図である。監視装置40は、前述した制御部30と同様に、CPU、DSP、RAM、ROM等、一般的なコンピュータとしてのハードウエアを備えており、ROMには、CPUによって実行される制御プログラム、DSPによって実行されるマイクロプログラムおよび各種データ等が格納されている。

0031

図2において、監視装置40の内部は、制御プログラムおよびマイクロプログラム等によって実現される機能を、ブロックとして示している。すなわち、監視装置40は、モータ情報演算部42と、特徴量演算部44と、状態推定部45と、データ記憶部46と、異常判定部47と、を備えている。

0032

モータ情報演算部42は、それぞれ対応する電流センサ41から、モータ1の10−1のU相の電流検出値Iu1と、W相の電流検出値Iw1と、モータ2の10−2のU相の電流検出値Iu2と、W相の電流検出値Iw2と、を取得する。

0033

そして、モータ情報演算部42は、これら検出値に基づいて、それぞれのモータトルク電流(実部電流)Ir1、Ir2と、機械周波数ωrs1、ωrs2(回転速度)と、を出力する。

0034

ここで、図3を参照し、これらモータ情報演算部42から出力される信号の意義を説明する。図3は、モータ情報演算部42のブロック図である。

0035

モータ情報演算部42は、3Φ/αβ変換器52と、逆正接変換器54(位相検出部)と、減算器56(PLL演算部)と、位相演算器60(PLL演算部、回転速度演算部、回転速度演算過程)と、回転座標変換器70と、積分器72(PLL演算部)と、乗算器74と、を備えている。さらに、位相演算器60は、乗算器62、64と、積分器66と、加算器68と、を備えている。

0036

3Φ/αβ変換器52は、電流検出値Iu、Iwを、直交する二相の交流電流Iα、Iβに変換する。逆正接変換器54は、これら交流電流Iα、Iβに基づいて、交流電流位相角検出値θi*を計算する。

0037

減算器56は、交流電流位相角θi(詳細は後述する)から、交流電流位相角検出値θi*を減算する。位相演算器60において、乗算器62は、差分値「θi*−θi」に対して、所定の比例ゲインKpPLLを乗算する。

0038

乗算器62における乗算結果は、前述した比例信号PLL_Pになる。また、乗算器64は、差分値「θi*−θi」に対して、所定の積分ゲインKiPLLを乗算し、積分器66は、この乗算結果を積分する。

0039

積分器66における積分結果積分信号PLL_Iと呼ぶ。加算器68は、比例信号PLL_Pと、積分信号PLL_Iとを加算し、加算結果周波数信号ω1sとして出力する。

0040

積分器72は、周波数信号ω1sを積分し、交流電流位相角θiを出力する。交流電流位相角θiは、減算器56に供給されるとともに、回転座標変換器70にも供給される。

0041

また、乗算器74は、周波数信号ω1sに「2/P」(ここで、Pはモータ10の極数)を乗算し、乗算結果を機械周波数ωrsとして出力する。ここで、機械周波数ωrsは、モータ10(図1参照)の実速度(誘導モータの場合はすべりを含んだ速度)に対応する信号になる。

0042

回転座標変換器70は、二相の交流電流Iα、Iβを、周波数信号ω1sで回転する回転座標系における二軸の直流量Ir、Iiに変換する。

0043

このように、減算器56、位相演算器60および積分器72は、PLL(Phase Locked Loop)演算部として機能し、減算器56が出力する差分値「θi*−θi」が「0」に近づくような、周波数信号ω1sおよび交流電流位相角θiを出力する。

0044

特徴量演算部44は、モータのトルク電流Irの最大値平均値FFT(fast Fourier transform)、およびモータ回転速度ωrsの最大値、平均値、FFTなどの特徴量を抽出する。

0045

状態推定部45は、モータトルク電流Irの最大値、平均値、FFT、およびモータ回転速度ωrsの最大値、平均値、FFTなどの特徴量に基づき、機器状態を推定する。

0046

推定状態量がデータ記憶部46に記録される基準値データと比べ、その状態量が異常かどうかを異常判定部47が検出する。また、異常判定部47は、外部に各種のアラーム信号を出力する。

0047

なお、アラーム信号は、ランプ点灯警報機発音、または無線通信手段による電波送信等、管理者に通知できる手段であればよい。

0048

本実施例における監視装置40は、過酷な環境に設置する場合には、防塵防水対策を施した監視装置ケース収納することが好ましい。さらに、監視装置40をインバータ22等、ノイズを発生するデバイスの近くに設置する場合には、監視装置40にノイズ対策を施すことが好ましい。

0049

以上のように、監視装置40は、独自の座標を用いて、相関関係のある駆動モータに流れる電流情報のみから、簡単なアルゴリズムによって、交流から直流への変換が可能であるため、異常と判断するためのエッジ処理も監視装置内で実行することができる。これにより、結果として、データ量が大幅に削減でき、分析診断作業も容易となる。

0050

〈工具摩耗度の推定〉
図4は、マシニングセンタなどの工作機械の工具駆動軸の1例を示している。マシニングセンタの種類は、主軸(スピンドル)の方向によって横形立形に大別され、横形は主軸が水平方向に、立方は垂直方向に取り付けられる。

0051

主軸は、加工を施す加工品、または工具を取り付けて回転させるその工作機械で最も主要な軸である。基本的な構造の立型マシニングセンタは3軸加工が一般的である。

0052

機械を正面から見て上下方向(Z軸)に主軸が動き、加工品を固定したテーブルが前後(Y軸)と左右(X軸)に動くベッド型フライス盤と同じ動きとなる。

0053

加工種類により、送り軸が変わる。例えば、ドリル加工の場合、Z軸が送り軸とり、フライス加工の場合、Z軸に加えX軸やY軸も送り軸となる。一方、5軸加工の立型マシニングセンタは、XYZの3軸の軸方向の動きに加え、テーブルの回転(C軸)と傾斜角(B軸)がついたインデックステーブルを使用して5軸加工を可能としている(図示せず)。

0054

つまり、機器加工内容により、加工に相関関係のあるモータ数が変わる。例えば、ドリル加工の場合、相関関係のあるモータは主軸モータと送り軸モータ(Z軸モータ)であり、フライス加工の場合、相関関係のあるモータは主軸モータ、送り軸モータ(X軸モータ、Y軸モータ、Z軸モータ)である。

0055

図5は、工具摩耗に伴う加工品質低下および工具折損発生の流れを示している。工具は加工時間の経過と共に刃先が摩耗して切削抵抗が増加し、最終的には折損に至る場合がある。また、工具摩耗が進むと加工精度が悪化し、加工品に求められる所定の加工精度を維持することができない。

0056

図6は、工具摩耗に伴う主軸および送り軸の力とそれぞれの軸におけるモータトルク電流の変化である。工具摩耗が進行するにつれて、工具の刃が滑りやすくなるため、主軸モータの負荷が減少した結果、主軸モータのトルク電流が減少する。一方、工具の刃が掘り込みにくくなるため、送り軸モータの負荷が増大した結果、送り軸モータのトルク電流が増大する。つまり、主軸および送り軸モータ電流の変化を監視すれば、工具摩耗状態を推定することが可能である。

0057

図7は、所定の加工区間ごとの主軸および送り軸のモータトルク電流およびモータ回転速度の特徴量を抽出する概略図である。例えば、加工時間経過とともに、加工区間ごとの所定加工区間のトルク電流の最大値、標準偏差、平均値、FFT、およびモータ回転速度の最大値、標準偏差、平均値、FFTなどの特徴量を抽出する。

0058

また、所定1台モータまたは相関関係のある複数モータトルク電流値または回転速度値を特徴量抽出のトリガーとし、指定区間の特徴量を演算することにより、必要に応じてサンプリング周波数や演算量の調整が可能となる。これにより、結果として、データ量が大幅に削減でき、分析/診断作業も容易となる。さらに、送り軸モータの電流波形から、加工動作種類を判別できるため、より正確な特徴量抽出が可能となる。

0059

さらに、工具径や加工負荷の変化に応じて、主軸モータ電流情報および送り軸モータ電流情報に基づく工具摩耗度を推定する特徴量の組合せを変えれば、より正確に工具摩耗度を推定することが可能である。

0060

図8は、一般化線形モデル手法を用いた工具摩耗度(前記機器状態量)の推定方法について説明する図である。一例として、摩耗度工具刃摩耗幅である場合の推定方法を説明する。

0061

計測工具摩耗幅に対し、前記モータ電流情報から抽出した特徴量に基づき、多変量解析など手法により推定モデル式構築できる。ここで、推定モデル式は、複数の駆動モータの前記に例示した特徴量と工具摩耗度との対応関係を表した演算式である。一般化線形モデルで示した推定モデルの一例は、次の(式1)のとおりである。

0062

Y=a+b×送り軸モータトルク電流の平均値+c×送り軸モータ回転速度の最大値d×主軸モータトルク電流の平均値+e×主軸モータ回転速度の標準偏差+・・・(式1)
ここで、Yは推定モデル式から推定される工具摩耗度、a、b、c、d、eは定数である。つまり、相関関係のあるモータ電流情報に基づき、工具摩耗度Yを推定することが可能である。

0063

また、加工負荷の変化に応じて、前記定数のb、c、d、eを調整すること(重み付け寄与度)により、目的変数Yへの支配度合いを変えることができるため、推定精度を向上することができる。

0064

例えば、図7のドリル加工において、大径ドリル(加工負荷大)の場合、主軸モータのトルク電流および回転速度が磨耗の程度を顕著に表す。そのため、大径ドリル(加工負荷大)の場合は、主軸モータのトルク電流および回転速度に対してより重み(寄与度)をつける。

0065

一方、小径ドリル(加工負荷小)の場合、送り軸モータ電流および回転速度が磨耗の程度を顕著に表す。そのため、小径ドリル(加工負荷小)の場合、送り軸モータ電流および回転速度に対してより重み(寄与度)をつければ、ドリル摩耗がより高精度に推定される。このように、対象機器であるドリルに応じて推定モデル式を変えることで、感度よく、機器の状態を推定できる。

0066

推定モデルの(式1)を一般的な関数式書き換えると以下の(式2)となる。
Y(I,w,L)=g1(I1,w1)×k1(L) + g2(I2,w2)×k2(L)+・・・(式2)
ここで、Iはモータトルク電流、wはモータ回転速度、Lは加工負荷、g1はモータ1のトルク電流および回転速度を変数とする関数、g2はモータ2のトルク電流および回転速度を変数とする関数、k1は加工負荷を変数とするモータ1の関数、k2は加工負荷を変数とするモータ2の関数である。

0067

相関関係のある複数モータの電流情報に基づく複数の特徴量、および負荷Lに応じて変えられる係数(寄与度)を用いて精度よく機器状態を推定することが可能である。

0068

また、ここでのk1(L)、k2(L)、…は機器加工負荷や加工パターンから事前に計測してデータ記憶部に保存すること、機械学習などによる蓄積されたデータから精度向上することも可能である。

0069

実運用時、工具摩耗度の限界M0は、加工品質などにより決められる。推定誤差バラツキがなければ、推定工具摩耗度Yの上限はM0に対応するY1となるが、推定バラツキを考慮すれば、推定工具摩耗度の上限はY2となる。

0070

つまり、推定工具摩耗度YがY2を超えると、加工品が不良品となる。この推定工具摩耗度Yを監視することにより、工具交換時期を正確に把握することが可能である。また、ここでは一般化線形モデル手法を例として説明した。工具摩耗度とモータ電流から抽出した特徴量との関係を示すモデル構築手法であれば、統計手法を用いたモデルなど、一般化線形モデル手法に限定する必要はない。

0071

さらに、蓄積されたデータに機械学習などを導入することにより、より正確な工具摩耗度推定を実現できる。以上より、相関関係のあるモータ電流情報に基づき、工具摩耗度を推定することが可能であるため、工具の交換時期をより正確に把握することができる。また、前記工具摩耗度を監視することにより、工具折損の発生を防ぐことも可能である。

0072

〈実施例1の動作〉
図9は、監視装置40において実行される工具摩耗検知ルーチンのフローチャートである。この工具摩耗検知ルーチンは、所定のサンプリング周期ごとに実行される。

0073

図9において、工具摩耗検知ルーチンが開始し(START)、モータ電流計測の処理が実行される(ステップS2)。そして、監視装置40(図2参照)のモータ情報演算部42が、主軸などの各軸のモータの電流センサ41(図1参照)から、第1軸のモータの電流検出値IU1、IW1および第2軸のモータの電流検出値IU2、IW2を取得する。

0074

次に、第1軸のモータおよび第2軸のモータの電流検出値を受けてモータ情報演算部42は、対応する第1軸のモータ10−1のトルク電流Ir1および回転速度ωrs1、第2軸のモータ10−2のトルク電流Ir2および回転速度ωrs2を演算する。
すなわち、それぞれの軸のモータのトルク電流Ir、機械周波数ωrsと、を出力する(ステップS3)。

0075

次に、特徴量演算部44は、所定区間のトルク電流の最大値、標準偏差、平均値、FFT、およびモータ回転速度の最大値、標準偏差、平均値、FFTなどの特徴量を抽出する(ステップS4)。

0076

次に、状態推定部45は、前述した推定モデルに基づき、データ記憶部46から取得した前記特徴量、および負荷に対応した相関モータの寄与度を用いて、(式1)の演算を実行して工具摩耗度を算出する。(ステップS5)
状態推定部45の推定の際に用いる負荷に対応した相関モータの寄与度や、異常判定部47で用いる基準値をデータ記憶部46に予め記憶しておく(ステップS6)。寄与度や基準値は、トルク電流Irに基づいて更新するようにしてもよい。

0077

さらに、異常判定部47が、基準値データと比べて、トルク電流Irが設定限界値Ir0より低下する判定し、かつモータ回転状態にある(ωrs>0)と判定すると(ステップS7がYes)、異常判定部47は、工具が折損状態であることを表すアラーム信号を外部に出力する(ステップS9)。

0078

異常判定部47が、摩耗度Yが設定限界値Y2を超えている判定し、かつモータ回転状態にある(ωrs>0)と判定すると(ステップS8がYes)、異常判定部47は、工具が摩耗状態であることを表すアラーム信号を外部に出力する(ステップS10)。

0079

また、両者のうち何れにも該当しない場合(ステップS7またはステップS8がNo)は、本ルーチンの処理は終了する(END)。

0080

〈実施例1の効果〉
以上のように本実施例によれば、相関関係のある複数モータの少なくともそれぞれ2相電流値IU、IWに基づいて工具摩耗状態を検知することができる。すなわち、加速度センサAEセンサなどを追加することがなく、工具平均使用寿命延ばすことができる。

0081

また、工具摩耗度を可視化することにより、工具メンテナンスの省力化を実現しつつ工具折損を未然に防止できる。また、異常判定部47は、工具摩耗状態を検知すると、アラーム信号を出力する。これにより、管理者に対して、各種の異常を報知することができる。

0082

実施例1によれば、複数の駆動モータの電流情報に基づき、感度よく機器状態の異常を判定できる。

0083

また、工具の摩耗が進むと加工精度が悪化し、加工品に求められる所定の加工精度を維持することができないので、切削加工において使用される工具は、その個体差により折損までの寿命バラツキが大きい。このため、平均的な寿命を目安として一定の加工数交換するという従来の寿命管理方法のように、平均的な寿命に比べて短い工具であった場合は、加工性能の低下により製品不良が発生する場合があったが、本実施例ではそのような製品不良を回避できる。

0084

また、本実施例では、平均的な寿命に比べて長い工具であった場合は、寿命に到達前に交換してしまうことによるロスコストを防ぐことができる。

0085

また、モータ設置場所寸法制約がある場合や、過酷な環境条件においては、工具摩耗を検知する加速度センサやAE(Acoustic Emission)センサなどを追加設置することが難しいが、本実施例によれば、そのようなセンサは不要にできる。

0086

さらに、センサの数が増えれば増えるほどセンサ群信頼性を確保することが困難となり、監視精度が低下する課題があるが、本実施例によれば、前記のセンサを使わないので、そのような課題を解消できる。

0087

また、前記センサを使わないので合、メンテナンス性、信頼性が大幅に向上する。具体的に、センサの保守点検作業が削減できるほか、センサの故障に伴うシステムダウンを未然に防ぐことができる。また、センサ用システム艤装配線が削減できるので作業コストを削減できる上に、配線トラブルなどの懸念をなくすことができる。

0088

図10は、実施例2によるモータ制御システム102のブロック図である。なお、以下の説明において、前述した他の実施例の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。

0089

図10において、モータ制御システム102は、N台(Nは3以上の自然数)のモータ10−1〜10−Nと、これらに回転軸14を介して結合された工具16と、を備えている。

0090

また、各モータ10−1〜10−NのU相、W相には、各2個の(合計3N個の)電流センサ41が装着され、これらの電流検出値Iu1〜IuN、Iw1〜IwNは、監視装置150(工具摩耗度の監視装置)に供給される。

0091

監視装置150の構成については図11に示すように、実施例1の監視装置40(図2参照)において、2個の相関関係のあるモータ情報演算部42に代えて、N個の相関関係のあるモータ情報演算部を設けた構成と同様である。

0092

例えば、前述したフライス加工の場合における送り軸であるZ軸やX軸やY軸における駆動モータを相関関係のある駆動モータとする場合も有る。

0093

また、5軸加工の立型マシニングセンタにおけるテーブルの回転(C軸)と傾斜角(B軸)の駆動モータを相関関係のある駆動モータに含めるようにしてよい。本実施例の前述した以外の構成および動作は、実施例1のものと略同様である。

0094

図12は、複数モータの電流情報から機器状態に相関する特徴量を抽出する場合を説明する図である。実施例1の図8と同様に、例えば、前記特徴量の一般化線形モデルなど手法を用いる機器状態を推定できる。複雑加工の場合、加工負荷に寄与する相関関係のある複数モータ電流情報を用いることにより、機器状態の推定精度を向上することができる。

0095

図13は、実施例3によるモータ制御システム103のブロック図である。なお、以下の説明において、前述した他の実施例の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。

0096

図13において、モータ制御システム103は、実施例1の監視装置40(図2参照)に代えて、監視装置160(機器状態の監視装置)を備えている。監視装置160の構成は、監視装置40のものと略同様であるが、異常判定部47は、工具摩耗アラーム信号(図2参照)を出力するとともに、駆動装置20内の指令生成部32に対して、必要に応じて制御コマンドを出力する。

0097

ここで、制御コマンドとは、例えば、モータ10−1の停止または加減速を指令するものであり、これによって、例えば工具使用寿命延長や加工品質維持に最適な運転を実施することができる。

0098

このように、本実施例によれば、異常判定部47は、機器状態の異常(工具の過度摩耗、折損など)を検知すると、制御部30に対して、制御状態を変更させる制御コマンドを出力する。この場合の制御コマンドとしては、駆動モータの停止もしくは、回転速度を低減するといった制御コマンドがある。これにより、制御部30における制御状態を適切な状態に変更することができる。

0099

図14は、実施例4によるモータ制御システム104のブロック図である。なお、以下の説明において、前述した他の実施例の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。

0100

図14において、モータ制御システム104は、実施例2の監視装置40(図11参照)に代えて、監視装置170(機器状態の監視装置)を備えている。監視装置170の構成は、監視装置150のものと略同様であるが、異常判定部47は、機器状態異常アラーム信号(図11参照)を出力するとともに、駆動装置20内の指令生成部32に対して、必要に応じて制御コマンドを出力する。

0101

ここで、制御コマンドとは、例えば、モータ10−1の停止または加減速を指令するものであり、これによって、工具使用寿命延長や加工品質維持に最適な運転を実施することができる。

0102

このように、本実施例によれば、異常判定部47は、機器状態の異常(工具の過度摩耗、折損など)を検知すると、制御部30に対して、制御状態を変更させる制御コマンドを出力する。これにより、制御部30における制御状態を適切な状態に変更することができる。

0103

図15は、実施例5によるモータ制御システム105のブロック図である。なお、以下の説明において、前述した他の実施例の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。

0104

図15において、モータ制御システム105は、駆動・監視装置180と、モータ10−1〜10−Nと、回転軸14を介して結合された工具16と、を備えている。駆動・監視装置180は、制御部30と、インバータ22と、監視装置190(機器状態異常の検知)と、を備えている。

0105

制御部30、インバータ22の構成は実施例1のもの(図1参照)と同様であり、監視装置190の構成は、実施例4の監視装置170(図14参照)の構成と同様である。従って、本実施例の駆動・監視装置180は、実施例4における駆動装置20および監視装置170の機能を合わせた機能を有する。なお、本実施例は、既設の駆動装置20(図14参照)に対して、監視装置190を増設することによって構成することもできる。

0106

図16は、実施例6によるモータ駆動サーボアンプ106のブロック図である。なお、以下の説明において、前述した他の実施例の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。

0107

図16において、サーボアンプ106は、モータ10−1と、回転軸14と、工具16と、サーボアンプ106と、監視装置210と、を備えている。また、モータ10−1のU相、W相には、電流センサ41が装着され、これらの電流検出値Iu1、Iw1、およびサーボアンプ2からのモータ10−2の電流検出値Iu2、Iw2を監視装置210(機器状態の監視装置)に供給される。

0108

監視装置210の構成については、図2に示すように、実施例1の監視装置40(図2参照)において、2個のモータ情報演算部42を設けた構成と同様である。本実施例の前述した以外の構成および動作は、実施例1のものと略同様である。

0109

また、本実施例において、モータに電流を供給するサーボアンプに機器状態異常を検知する機能を組み込む実施例を説明したが、モータに電流を供給するインバータに機器異常を検知する機能を組み込めば、同様に工具摩耗状態を検知するインバータを構築することができる(図示せず)。

0110

以上より、相関関係のある複数モータ電流情報に基づき、機器状態を推定することが可能であるため、機器の工具の交換時期やメンテナンス時期をより正確に把握することができる。

0111

図17は、実施例7によるモータ駆動サーボアンプ107のブロック図である。なお、以下の説明において、前述した他の実施例の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。

0112

図17において、サーボアンプ107は、N台(Nは3以上の自然数)のモータ10−1〜10−Nと、回転軸14と、工具16と、サーボアンプ107と、監視装置220と、を備えている。

0113

監視装置220の構成については図11に示すように、N個のモータ情報演算部を設けた構成と同様である。本実施例の前述した以外の構成および動作は、実施例1のものと略同様である。

0114

以上より、相関関係のある複数モータの電流情報に基づき、機器状態を推定することが可能であるため、機器の工具の交換時期やメンテナンス時期をより正確に把握することができる。

0115

図18は、実施例8による産業用コントローラ108のブロック図である。産業用コントローラ108は、ネットワーク化された工場生産ライン設備連携し、ロボット制御や各種センサからの設備機器データ収集と、上位の情報システムとのシームレス垂直統合を実現する。そして、産業用コントローラ108は、産業用コンピュータの機能とPLC(programmable logic controller)のオープン統合開発環境を一台に集約している。工場内の設備機器を制御するだけでなく、情報を収集・分析することで、工場全体やサプライチェーン全体の最適化を図れる。

0116

なお、以下の説明において、前述した他の実施例の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。

0117

図18において、産業用コントローラ108は、情報収集部240、監視装置230と、を備えている。また、各モータ10−1〜10−Nの電流検出値Iu1〜IuN、Iw1〜IwNは、インバータまたはサーボアンプから情報収集部240に供給される。

0118

監視装置230の構成については図11に示すように、N個のモータ情報演算部を設けた構成と同様である。本実施例の前述した以外の構成および動作は、実施例1のものと略同様である。

0119

以上より、ネットワークに接続する複数のモータの電流情報から、産業用コントローラにおいて複数機器の状態を推定することが可能であるため、それぞれの工具交換時期の最適化やメンテナンスの省力化をより効率的に実現できる。

0120

図19は、実施例9による工作機械の概略図である。なお、以下の説明において、前述した他の実施例の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。

0121

図19において、工作機械109は、その制御部に、Z軸モータサーボアンプ、主軸モータインバータ、X軸モータサーボアンプ、Y軸モータサーボアンプ、監視装置250を備えている。また、各軸モータの電流検出値は、サーボアンプまたはインバータから監視装置に供給される。監視装置から工具摩耗情報を工作機械の制御操作画面パネル)に出力し、アラームまたは警告メッセージを表示してもよい(図示せず)。

0122

以上より、工作機械の相関関係のある複数軸のモータの電流情報に基づき、工具の摩耗度を推定することが可能であるため、それぞれの工具交換時期の最適化やメンテナンスの省力化をより効率的に実現できる。

0123

前述した実施例に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。前述した実施例は本発明を理解しやすく説明するために例示したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

0124

また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について削除し、もしくは他の構成の追加・置換をすることが可能である。

0125

また、図中に示した制御線情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上で必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。前記実施例に対して可能な変形は、例えば以下のようなものである。

0126

(1)前記実施例における制御部30、監視装置40、150、160、170、190、210、220、230、250のハードウエアは、一般的なコンピュータによって実現できるため、図2図3に示したアルゴリズム、図9に示したプログラム等を記憶媒体に格納し、または伝送路を介して頒布してもよい。

0127

(2)図2図3に示したアルゴリズム、または図9に示したプログラムは、各実施例ではプログラムを用いたソフトウエア的な処理として説明した。しかしまがら、その一部または全部をASIC(Application Specific IntegratedCircuit;特定用途向けIC)、あるいはFPGA(field-programmable gate array)等を用いたハードウエア的な処理に置き換えてもよい。

0128

(3)図10等の構成において、複数のインバータが設けられているが、インバータ22は1台のみを設けるようにしてもよい。

0129

前述した実施例では、主に工具を用いた加工について適用する場合を説明したが、工具の加工時のみならず、ロボットの操作をする場合においても、ロボットを含めた機器の状態の異常を検知するのに役立てることができる。

実施例

0130

前述した実施例では、インバータ、サーボアンプへの適用例で説明したが、DCBLコントローラなどの電力変換装置にも適用できる。

0131

10、10−1〜10−Nモータ、40、150、160、170、190、210、220、230、250監視装置、41電流センサ、42、42−1〜42−Nモータ情報演算部、44特徴量演算部、47 異常判定部、101〜105モータ制御システム、108産業用コントローラ、240情報収集部

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