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CN116137829A - 异常检测装置 - Google Patents

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CN116137829A
CN116137829A CN202180060309.8A CN202180060309A CN116137829A CN 116137829 A CN116137829 A CN 116137829A CN 202180060309 A CN202180060309 A CN 202180060309A CN 116137829 A CN116137829 A CN 116137829A
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CN
China
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motor driving
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CN202180060309.8A
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Inventor
胡莲成
佐藤和宏
饭岛一宪
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Fanuc Corp
Original Assignee
Fanuc Corp
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Abstract

异常检测装置基于诊断驱动部的状态的指令，使以多个旋转速度驱动驱动部的电动机进行检测动作，取得检测动作时的针对驱动驱动部的电动机的控制指令或驱动驱动部的电动机的反馈信号作为表示驱动部的动作状态的信息，解析针对驱动驱动部的电动机的控制指令或电动机的反馈信号，基于该解析的结果判定驱动部的状态，并基于其判定结果，通知驱动部的状态与正常时不同。

Description

异常检测装置
技术领域
技术领域
本发明涉及异常检测装置，尤其涉及检测异物被机床的驱动部的咬入的异常检测装置。
背景技术
机床通过安装于主轴的工具对工件进行切削加工。在工件的切削加工中产生切屑、金属粉等。另外，在工件的切削加工中，根据加工内容或者由于工具的磨损、折损等原因，进行安装于主轴的工具的更换。
在机床中进行工具的更换时，存在切屑、金属粉等被咬入到锥面与柄(shank)之间的情况。在锥面与柄之间咬入了切屑、金属粉等的情况下，工具相对于主轴的相对位置在偏离本来的位置的状态下被不准确地夹紧。而且，若直接开始加工而主轴高速旋转，则刀具折损，或产生颤振而加工面品质降低，或正圆度及表面粗糙度的精度降低。
为了解决这样的问题，例如有根据因切屑等的咬入而引起的电力值变化来进行检测的方法(例如，专利文献1等)。另外，还存在获取外置检测传感器(例如，安装于主轴卡盘部的振动传感器)的波形数据，并通过AI(深度学习)进行分析的方法(例如，专利文献2等)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2016-040072号公报
专利文献2：国际公开第2018/146733号
发明内容
发明所要解决的课题
在锥形面与柄之间咬入了微小的切屑、金属粉等的情况下，工具向主轴的安装状态虽然微妙地偏心，但与未咬入的情况相比几乎没有变化。因此，在单纯的检测工具安装异常的功能中，存在难以自动检测这样的异常的课题。也可以考虑设置高精度的传感器来检测微小的异物的咬入，但这导致设备成本的增大，另外，传感器的安装位置和咬入的异物的位置对检查精度有较大影响，而且需要始终进行振动波形的分析，因此也导致计算成本的增大。
另外，关于主轴所涉及的异常的种类，除了切屑等的咬入以外，还存在加工工件的偏差、工具自身的磨损等异常，因此还存在无法高精度地检测咬入了异物的状况的可能性。
而且，同样的问题在微小的切屑或金属粉等进入进给轴的引导面与驱动部之间而无法出来的情况、微小的切屑或金属粉等咬入到滚珠丝杠螺母的槽的情况等微小的异物进入由机床的电动机驱动的驱动部的情况下也会产生。
因此，期望一种自动且准确地检测工具夹的微小的异常状态的技术。
用于解决课题的手段
本发明的一个方式的异常检测装置一边进行使电动机(主轴)以多个旋转速度旋转的检测动作一边观测主轴的响应，并基于该响应来检测工具的偏心，由此解决上述课题。
并且，本发明的一个方式是一种异常检测装置，其检测在机床中由电动机驱动的驱动部中咬入了异物的情况，该异常检测装置具备：控制部，其基于诊断所述驱动部的状态的指令，使以多个旋转速度驱动所述驱动部的电动机进行检测动作；驱动部信息取得部，其取得所述检测动作时的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或者驱动所述驱动部的电动机的反馈信号，作为表示所述驱动部的动作状态的信息；主轴状态判定部，其对所述驱动部状态取得部取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或者驱动所述驱动部的电动机的反馈信号进行解析，并基于该解析的结果来判定所述驱动部的状态；以及通知部，其基于所述驱动部状态判定部的判定结果，通知所述驱动部的状态与正常时不同。
发明效果
根据本发明的一个方式，能够在不增加高精度传感器的导入成本等的情况下以高精度检测异物咬入主轴。
附图说明
图1是一实施方式的异常检测装置的概要性的硬件结构图。
图2是一实施方式的异常检测装置的概要性的功能框图。
图3是表示检测动作的例子的图。
图4是表示检测动作的另一例的图。
图5示出了表示正常时的主轴的动作状态的信息的频率分布的例子的图。
图6示出了表示异常时的主轴的动作状态的信息的频率分布的例子的图。
图7示出了表示正常时以及异常时的主轴的动作状态的信息的统计量的例子的图。
具体实施方式
以下，结合附图对本发明的实施方式进行说明。
图1是表示本发明的一实施方式的异常检测装置的主要部分的概要性的硬件结构图。
本发明的异常检测装置1例如能够作为控制机床的控制装置而安装，另外，也能够安装于与控制机床的控制装置一同设置的个人计算机、经由有线/无线网络与该控制装置连接的边缘计算机、雾计算机、云服务器等。在本实施方式中，示出了作为控制机床的控制装置而安装的异常检测装置的例子。
本发明的异常检测装置1所具备的CPU11是整体地控制异常检测装置1的处理器。CPU11经由总线22读出存储在ROM12中的系统程序，并按照该系统程序控制异常检测装置1整体。在RAM13中临时存储临时的计算数据、显示数据、以及从外部输入的各种数据等。
非易失性存储器14例如由利用电池(未图示)进行备份的存储器、SSD(SolidState Drive：固态硬盘)等构成，即使异常检测装置1的电源断开也保持存储状态。在非易失性存储器14中存储经由接口15从外部设备72读入的数据、加工程序、经由输入装置71输入的数据、加工程序、从机床取得的各数据等。存储于非易失性存储器14的数据、加工程序也可以在执行时/利用时在RAM13中展开。另外，在ROM12中预先写入有公知的解析程序等各种系统程序。
接口15是用于连接异常检测装置1的CPU11和USB装置等外部设备72的接口。能够从外部设备72侧读入例如在机床的控制中使用的加工程序、各参数等。另外，在异常检测装置1内编辑的加工程序、各参数等能够经由外部设备72存储于外部存储单元。
可编程逻辑控制器(PLC)16通过内置于异常检测装置1的时序程序经由I/O单元17向机床以及该机床的周边装置(例如，工具更换装置、机器人等致动器、安装于机床的传感器等)输出信号来进行控制。另外，接收配备于工业机械的主体的操作盘的各种开关、周边装置等的信号，对该信号进行必要的信号处理后，传递给CPU11。
在显示装置70中，经由接口18输出并显示读入到存储器上的各数据、作为执行加工程序、系统程序等的结果而得到的数据等。另外，由键盘、指示设备等构成的输入装置71经由接口19将基于作业者的操作的指令、数据等传递给CPU11。
用于控制机床所具备的轴的轴控制电路30接收来自CPU11的用于使驱动部沿着轴移动的控制指令量，并将该指令输出到伺服放大器40。伺服放大器40接收该指令，驱动使机床所具备的驱动部沿轴移动的伺服电动机50。轴的伺服电动机50内置有位置/速度检测器，将来自该位置/速度检测器的位置/速度反馈信号反馈给轴控制电路30，进行位置/速度的反馈控制。另外，在图1的硬件结构图中仅表示了轴控制电路30、伺服放大器40、伺服电动机50各1个，但实际上准备了与控制对象的机床所具备的轴的数量对应的数量。例如，在控制一般的机床的情况下，准备使安装有工具的主轴和工件向直线3轴(X轴、Y轴、Z轴)方向相对移动的3组轴控制电路30、伺服放大器40、伺服电动机50。
主轴控制电路60接收主轴旋转指令，向主轴放大器61输出主轴速度信号。主轴放大器61接收该主轴速度信号，使机床的主轴电动机62以指令的旋转速度旋转，驱动工具。主轴电动机62与位置编码器63结合，位置编码器63与主轴的旋转同步地输出反馈脉冲，该反馈脉冲由CPU11读取。
图2是将本发明的一实施方式的异常检测装置1所具备的功能作为概略性的框图而示出的图。
本实施方式的异常检测装置1所具备的各功能通过图1所示的异常检测装置1所具备的CPU11执行系统程序并控制异常检测装置1的各部的动作来实现。
本实施方式的异常检测装置1着眼于由机床的电动机驱动的作为驱动部的主轴，具备通过使主轴以多个转速进行用于检测的动作并对其结果进行解析来检测在主轴产生的微小的变化的功能。
本实施方式的异常检测装置1具备控制部110、驱动部信息取得部120、驱动部状态判定部130以及通知部140。另外，在异常检测装置1的RAM13或非易失性存储器14中预先存储有从输入装置71、外部设备72等取得的NC程序210。并且，在异常检测装置1的RAM13或非易失性存储器14中预先准备有：驱动部信息存储部220，其是用于存储所取得的与作为驱动部的主轴的动作状态相关的信息的区域；以及正常时驱动部信息存储部230，其预先存储有与在作为驱动部的主轴正常动作的状态下所取得的主轴的动作状态相关的信息。
控制部110通过执行图1所示的异常检测装置1所具备的CPU11从ROM12读出的系统程序，主要CPU11进行使用RAM13、非易失性存储器14的运算处理、和使用轴控制电路30、主轴控制电路60、PLC16的机床2的各部的控制处理来实现。
控制部110解析NC程序210，生成用于控制具备伺服电动机50以及主轴电动机62的机床2以及该机床2的周边装置的指令数据。然后，控制部110基于所生成的指令数据，控制机床2以及周边装置的各部。控制部110例如基于使驱动部沿着机床2的各轴移动的指令来生成与轴的移动相关的数据并输出到伺服电动机50。另外，控制部110例如基于使机床2的主轴旋转的指令来生成与主轴的旋转相关的数据并向主轴电动机62输出。并且，控制部110例如基于使机床2的周边装置动作的指令，生成使该周边装置动作的规定的信号并输出到PLC16。另一方面，控制部110取得伺服电动机50、主轴电动机62的状态(电动机的电流值、位置、速度、加速度、转矩等)作为反馈值并用于各控制处理。
控制部110基于来自NC程序210的指令或从未图示的操作盘或输入装置71接收到的来自操作员的指令，切换为诊断主轴的状态的诊断模式。当切换为诊断模式时，控制部110生成用于使主轴以多个旋转速度进行检测动作的指令数据，并基于该指令数据来控制主轴的旋转动作。检测动作至少使主轴以预先决定的多个旋转速度旋转。如图3所例示的那样，检测动作可以是连续地使主轴的旋转速度变化的所谓扫描(sweep)动作，另外，在想要更高精度地检测主轴的状态的情况下，如图4所例示的那样，检测动作可以是在预先决定的多个旋转速度下每隔规定时间维持速度的动作。维持该速度的时间根据主轴、工具的材质、形状等而不同，但只要是足以产生由共振引起的振动的增加的时间(例如，300～500msec)即可。
驱动部信息取得部120通过执行图1所示的异常检测装置1所具备的CPU11从ROM12读出的系统程序，主要进行CPU11使用RAM13、非易失性存储器14的运算处理、和使用轴控制电路30、主轴控制电路60、PLC16的机床2的各部的控制处理来实现。
驱动部信息取得部120在通过控制部110使机床2进行检测动作时，取得与主轴电动机62的动作状态相关的信息。驱动部信息取得部120取得的与主轴电动机62的动作状态相关的信息例如可以是针对主轴电动机62的转矩指令，另外，也可以是主轴电动机62的电流值或电压值，而且，也可以是从主轴电动机62反馈的位置、速度等信息。这些信息能够在不对主轴电动机62安装特别的传感器等的情况下取得，表现出主轴电动机62所产生的振动的影响。驱动部信息取得部120从控制部110获取这些信息，并将该获取到的与主轴电动机62的动作状态相关的信息作为时间序列数据存储于驱动部信息存储部220。
驱动部状态判定部130通过图1所示的异常检测装置1所具备的CPU11执行从ROM12读出的系统程序，主要进行CPU11使用RAM13、非易失性存储器14的运算处理来实现。
驱动部状态判定部130对存储于驱动部信息存储部220的与主轴电动机62的动作状态相关的信息进行解析。驱动部状态判定部130对作为时间序列数据的存储于驱动部信息存储部220的与主轴电动机62动作状态相关的信息进行例如频率解析、统计分析等。驱动部状态判定部130在进行频率解析的情况下，例如使用傅里叶变换等公知的解析方法即可。另外，在进行统计性的解析的情况下，针对以各个旋转速度使主轴旋转时测量出的值，计算平均、方差、标准偏差、偏度、峰度等公知的统计量来进行解析即可。驱动部状态判定部130根据这样解析的与主轴电动机62的动作状态相关的信息和存储在正常时驱动部信息存储部230中的信息，解析主轴电动机62的动作状态是否为正常时的状态。
驱动部状态判定部130例如也可以基于在主轴正常动作的状态下取得的主轴的动作状态所涉及的信息与驱动部信息取得部120取得的主轴电动机62的动作状态所涉及的信息的类似性，来解析主轴电动机62的动作状态是否为正常时的状态。驱动部状态判定部130在类似性为规定的阈值以上的情况下，能够判定为主轴的状态正常。在根据与主轴的动作状态相关的信息来判断主轴电动机62的动作状态的正常/异常的情况下，在正常时驱动部信息存储部230中预先存储在主轴正常动作的状态下取得的与主轴电动机62的动作状态相关的信息(频率分布、各统计量等)。
图5表示与正常时的主轴电动机62的动作状态相关的信息(转矩指令)的频率分布的例子。另外，在图6中示出了与微小的切屑等咬入的状态下的主轴电动机62的动作状态相关的信息(转矩指令)的频率分布的例子。
如图6所示，在微小的切屑等咬入的状态下动作的主轴电动机62在共振点产生变化，其动作状态所涉及的信息的主要的频率分量与正常时的频率分量不同。因此，关于频率分布的类似性，例如也可以针对分量大的规定数量的频率，在各个频率下的振幅的差分平方和为规定的阈值以下的情况下判断为类似。另外，也可以使用计算一般的频率分布的类似度的算法来计算类似度，基于计算出的值来进行类似的判断。
图7表示在正常时(正常A以及B)和异常时(有切屑)，针对在使主轴电动机62以多个旋转速度阶段性地动作的情况下检测出的动作状态所涉及的信息(转矩指令)，以各个旋转速度计算出平均值等统计量的例子。
如图7所示，在正常时，各个旋转速度下的统计量取类似的值和变化趋势。然而，通过实验观测到在异常时取得与正常时不同的值或变化倾向。例如，若着眼于方差值、标准偏差，则在异常时出现正常时看不到的峰值(图中空心箭头的部分)。如果仅使驱动部进行动作，则难以检测微小的切屑咬入。然而，通过以多个旋转速度阶段性地进行动作，以各个旋转速度计算统计量，并与正常时的各旋转速度下的统计量进行比较，能够容易地检测出异常(切屑的咬入)。
此时，也可以在正常时驱动部信息存储部230中存储多个在主轴正常动作的状态下取得的与主轴电动机62的动作状态相关的信息的典型的样品。另外，也可以在正常时驱动部信息存储部230中存储与安装了不同的工具的情况下的各个主轴电动机62的动作状态相关的信息。即使同样在正常时，根据环境、主轴或工具上的附着物、工具的种类等，与主轴电动机62的动作状态相关的信息有时也不同，但通过预先存储几个与动作状态相关的信息的样品，如果能够得到与任意一个样品类似的动作状态相关的信息，则驱动部状态判定部130能够判定为主轴的状态正常。
驱动部状态判定部130例如也可以对在主轴正常动作的状态下取得的与主轴的动作状态相关的信息(频率分布、统计量等)进行机器学习，基于进行该机器学习而得到的学习模型和驱动部信息取得部120取得的与主轴电动机62的动作状态相关的信息(频率分布、统计量等)，对主轴电动机62的动作状态是否为正常时的状态进行解析。在该情况下，在正常时驱动部信息存储部230中预先存储学习模型，该学习模型学习了在主轴正常动作的状态下取得的与主轴电动机62的动作状态相关的信息。学习模型例如可以是对与正常时的主轴电动机62的动作状态相关的信息进行无监督学习而得到的簇集合、自编码器。另外，学习模型例如也可以是使用与正常时的主轴电动机62的动作状态相关的信息和与异常时的主轴电动机62的动作状态相关的信息进行有监督学习的神经网络、支持向量机等。例如，在使用集群集合的情况下，在正常时驱动部信息存储部230中存储的集群集合与驱动部信息取得部120取得的主轴电动机62的动作状态所涉及的信息的距离收敛于规定的阈值内的情况下，驱动部状态判定部130能够判定为主轴的状态正常。在使用了自编码器、神经网络、支持向量机的情况下也同样地，能够将计算出的值与规定的阈值进行比较，根据其背离程度来判定是否正常。
通知部140通过图1所示的异常检测装置1所具备的CPU11执行从ROM12读出的系统程序，主要由CPU11进行使用RAM13、非易失性存储器14的运算处理和也使用接口18等的输入输出处理来实现。
通知部140在驱动部状态判定部130未判定为主轴的状态正常的情况下，即判定为主轴的状态异常的情况下，对各部进行规定的通知。通知部140在未判定为主轴的状态正常的情况下，例如，既可以在显示装置70显示在主轴咬入有异物的意思，也可以发出表示在主轴咬入有异物的意思的警报，也可以向控制部110输出机械停止信号，还可以经由未图示的网络向上位的管理装置(雾计算机、云服务器等)发送表示在主轴咬入有异物的意思的消息。
具备上述结构的本实施方式的异常检测装置1通过对与主轴电动机62的动作状态相关的信息进行解析，即使在微小的异物被主轴咬入的情况下，也能够以高精度进行检测。在用于诊断主轴的异常的诊断模式中，进行在规定的多个转速下使主轴旋转的检测动作，但通过在该多个转速下维持旋转规定时间，能够容易地检测出共振点的偏移、统计量的变化。另外，基于与动作状态相关的信息的频率分布、各旋转速度下的统计量的变化来分析与正常时的差异，从而能够检测出仅直接解析时间序列数据难以检测的微小的变化。
以上，对本发明的一实施方式进行了说明，但本发明并不仅限定于上述的实施方式的例子，能够通过施加适当的变更而以各种方式实施。
例如在上述的实施方式中，通过对与驱动主轴的主轴电动机62的动作状态相关的信息进行解析来检测与正常时的差异，检测微小的异物被主轴咬入等微小的变化，但也可以对与驱动使主轴移动的进给轴、滚珠丝杠螺母的伺服电动机50的动作状态相关的信息应用同样的检测方法。由此，在微小的切屑或金属粉等进入到使主轴移动的进给轴的引导面与驱动部之间而未出来的情况、微小的切屑或金属粉等咬入到使主轴移动的滚珠丝杠螺母的槽的情况等、微小的异物进入到由机床的电动机驱动的驱动部的情况下，也能够检测出微小的变化。
符号说明
1 异常检测装置
2 机床
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 非易失性存储器
15、18、19 接口
16 PLC
17 I/O单元
22 总线
30 轴控制电路
40 伺服放大器
50 伺服电动机
60 主轴控制电路
61 主轴放大器
62 主轴电动机
63 位置编码器
70 显示装置
71 输入装置
72 外部设备
110 控制部
120 驱动部信息取得部
130 驱动部状态判定部
140 通知部
210 NC程序
220 驱动部信息存储部
230 正常時驱动部信息存储部。

Claims (6)

1.一种异常检测装置，其检测在机床中由电动机驱动的驱动部中咬入了异物的情况，其特征在于，该异常检测装置具备：
控制部，其基于诊断所述驱动部的状态的指令，使以多个旋转速度驱动所述驱动部的电动机进行检测动作；
驱动部信息取得部，其取得所述检测动作时的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或者驱动所述驱动部的电动机的反馈信号，作为表示所述驱动部的动作状态的信息；
驱动部状态判定部，其对所述驱动部信息取得部取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或者驱动所述驱动部的电动机的反馈信号进行解析，并基于该解析的结果来判定所述驱动部的状态；以及
通知部，其基于所述驱动部状态判定部的判定结果，通知所述驱动部的状态与正常时不同。
2.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
所述控制部在所述检测动作中控制各个旋转速度维持预先设定的规定时间。
3.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
所述驱动部状态判定部根据频率解析所述驱动部信息取得部取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或驱动所述驱动部的电动机的反馈信号而得的结果、与频率解析预先在正常时使驱动所述驱动部的电动机进行所述检测动作时取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或驱动所述驱动部的电动机的反馈信号而得的结果之间的类似性，判定所述驱动部的状态。
4.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
预先存储有对数据进行机器学习而得到的学习模型，该数据是频率解析在正常时使驱动所述驱动部的电动机进行所述检测动作时取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或驱动所述驱动部的电动机的反馈信号而得到的数据，
所述驱动部状态判定部基于该学习模型、和频率解析所述驱动部信息取得部取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或驱动所述驱动部的电动机的反馈信号而得的结果，来判定所述驱动部的状态。
5.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
所述驱动部状态判定部基于针对所述驱动部信息取得部取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或者驱动所述驱动部的电动机的反馈信号计算出各个旋转速度下的统计量的结果、与针对预先在正常时使驱动所述驱动部的电动机进行所述检测动作时取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或者驱动所述驱动部的电动机的反馈信号计算出各个旋转速度下的统计量的结果之间的类似性，来判定所述驱动部的状态。
6.根据权利要求1所述的异常检测装置，其特征在于，
预先存储有对数据进行机器学习而得到的学习模型，该数据是针对预先在正常时使驱动所述驱动部的电动机进行所述检测动作时取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或驱动所述驱动部的电动机的反馈信号，计算出各个旋转速度下的统计量而得的数据，
所述驱动部状态判定部基于该学习模型、和针对所述驱动部信息取得部取得的针对驱动所述驱动部的电动机的控制指令或驱动所述驱动部的电动机的反馈信号计算出各个旋转速度下的统计量的结果，来判定所述驱动部的状态。
CN202180060309.8A 2020-07-21 2021-07-19 异常检测装置 Pending CN116137829A (zh)

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JP2020-124645 2020-07-21
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JP (1) JP7708764B2 (zh)
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