JPH04106145U - 工作機械の故障予防装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 工作機械の故障を未然に防止する。比較的精
度の荒い故障判定レベルの設定で、故障の予防診断を正
確に行えるようにする。 【構成】 工作機械１の連続運転中の振動，音，負荷，
サイクルタイム等を統計処理し、正常状態を正常状態学
習手段１０に学習させるようにする。この学習結果か
ら、故障診断ルールをルール設定部１２に設定し、故障
予防診断手段１１より故障の発生を予知させる。その判
断結果により、故障する前に機械を停止し、メンテナン
スを促すようにする。故障予防の診断に際しては、統計
的に異常を捕らえるようにする。

Description

【考案の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】

この考案は、旋盤やマシニングセンタ等の工作機械において故障の予防診断を 行う工作機械の故障予防装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】

従来、工作機械の故障予防を図る場合、故障しかけていることを機械の異常音 等から作業者の経験により判断したり、あるいは送り軸モータの負荷を設定値と 比較して異常負荷の場合に機械を自動停止させるようにしている。

【０００３】

【考案が解決しようとする課題】

しかし、作業者の経験により判断する場合は、不確実でかつ判断が難しいとい う問題点がある。また、モータの異常負荷による判断の場合は、機械各部の状態 の相互関係等によって異常と判断すべきレベルが変わるため、しきい値のレベル 設定が難しく、正確な診断が難しいという問題点がある。

【０００４】 この考案の目的は、比較的精度の粗い故障判定レベルの設定で、故障の予防診 断が正確に行え、故障の発生を未然に防止できる工作機械の故障予防装置を提供 することである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】

この考案の構成を実施例に対応する図１と共に説明する。 工作機械（１）の連続運転中の発生音，振動，負荷，および所定時間間隔のう ちの少なくとも２以上の検出要素を統計的に処理し正常状態の前記各検出要素の 状態量を記憶する正常状態学習手段（１０）を設ける。この正常状態学習手段（ １０）で記憶した各状態量を基準として作成される故障診断ルールを、ルール設 定部（１２）に設定する。前記各検出要素を監視し、ルール設定部（１２）の故 障診断ルールに従って故障予知信号（ａ）を出力する故障予防診断手段（１１） を設ける。

【０００６】

【作用】

この構成よると、正常状態学習手段（１０）により、機械連続運転中の発生音 ，振動，負荷，および所定時間間隔のうちの少なくとも２以上の検出要素が統計 的に処理され、正常状態の前記各検出要素の状態量が記憶される。この記憶した 各状態量を基準として故障診断ルールを作成し、ルール設定部（１２）に設定す る。故障診断ルールは、前記正常状態の各状態量から、オペレータの判断を加え て人為的に作成するようにしても良く、また自動生成するようにしても良い。

【０００７】 機械の運転時においては、故障予防診断手段（１１）により前記各検出要素を 監視し、ルール設定部（１２）に設定された故障診断ルールに従って故障予知信 号（ａ）を出力する。

【０００８】

【実施例】

この考案の一実施例を図１ないし図３に基づいて説明する。 工作機械１は、後に図２と共に説明するＮＣ旋盤であり、ＮＣ装置におけるプ ログラマブルコントローラの一部の機能手段として、故障予防制御部２が設けて ある。工作機械１には、音検出器３，振動検出器４，負荷検出器５，および計時 手段６が設けてあり、前記各検出器３〜５の検出信号は、各々サンプリング手段 ７〜９を介して故障予防制御部２に入力される。計時手段６の検出信号は、直接 に故障予防制御部２に入力される。

【０００９】 故障予防制御部２は、主に正常状態学習手段１０と、故障予防診断手段１１と 、ルール設定部１２とで構成される。正常状態学習手段１０は、工作機械１の各 検出器３〜５および計時手段６の検出値を統計的に処理して正常状態時の各状態 量を記憶する手段である。ルール設定部１２は、所定の故障診断ルールを設定す るものであり、前記故障診断ルールは、正常状態学習手段１０で記憶した各状態 量を基準として作成される。故障予防診断手段１１は、工作機械１の各検出器３ 〜５および計時手段６の検出値をを監視し、ルール設定部１２の故障診断ルール に従って故障予知信号ａを出力する手段である。故障予知信号ａは、工作機械１ の停止指令となり、かつ報知手段１３による故障予知の報知指令に使用される。 報知手段１３は、ランプやブザー、またはＣＲＴ画面によるメッセージ表示手段 等からなる。

【００１０】 図２は工作機械１であるタレット旋盤の概略平面図である。主軸台１４に支持 された主軸１５は、プーリに掛装したベルト１６を介して主軸モータ１７により 駆動される。タレット１８は周面部分に各種の工具１９を装着したドラム状のも のであり、タレットキャリッジ２０にタレット軸２１を介して割出回転および軸 方向（Ｚ方向）移動可能に搭載されている。タレットキャリッジ２０は、ベッド ２２のレール２３上に横（Ｘ方向）移動自在に設置され、送りねじ２４およびモ ータ２５により駆動される。主軸台１４およびタレットキャリッジ２０の前面は 、機体カバー２６の一部で覆われ、かつ主軸１５の前方に、工具１９の磨耗量を 測定する刃先検定装置２７が回動アーム２８を介して退避可能に設けてある。

【００１１】 図１において、音検出器３は工作機械１の所定個所の発生音を検出するマイク ロフォンであり、振動検出器４は図２の機体カバー２６等の振動を検出する手段 からなる。これら音検出器３および振動検出器４は、１または複数個設けられ、 複数個設ける場合は、各々の音検出器３および振動検出器４の検出値が故障予防 制御部２に入力される。振動検出器４は、ワークＷの加工面に形成される縞模様 から振動を検出する手段であっても良い。

【００１２】 負荷検出器５は、タレットキャリッジ２０の駆動用モータ２５の負荷電流検出 検出器５ａや、タレット１８のＺ方向送り用モータの負荷電流検出器（図示せず ）、主軸モータ１７の負荷電流検出器５ｂ、ベルト１６のテンション検出器５ｃ 等からなる。これら各検出器５ａ〜５ｃの検出値は、各々が図１の故障予防制御 部２に入力される。図１の負荷検出器５は、これらの検出器５ａ〜５ｃ等を代表 して示したものである。工作機械１がローダ（図示せず）を有するものである場 合は、ローダの各軸の負荷電流検出器の検出値も故障予防制御部２に入力するよ うにする。計時手段６は、１個のワークＷが加工されるサイクルタイムを計測す る手段や、刃先検定装置２７で工具磨耗量を検定した結果による工具寿命の判定 手段等からなる。

【００１３】 図３は、図１の故障予防制御部２の具体例を示す。故障予防制御部２はファジ ィ制御を行う装置からなり、支援システム２９と、故障予防診断手段１１と、マ ンマシン部３１とで構成される。故障予防診断手段１１は、ファジィ推論部３２ と、前記ルール設定部１２と、入力変換部３３と、出力変換部３４と、統計処理 部３８とで構成される。

【００１４】 ルール設定部１２に設定される故障診断ルールは、ファジィ推論部３２で推論 を行うための多数の制御ルールからなり、その制御ルールにはＩＦ〜ＴＨＥＮ形 式のルールが用いられる。ルール内の程度を表すラベルは、メンバーシップ関数 を用いて定義される。入力変換部３３は、図１の各検出器３〜５等から前記のよ うに故障予防制御部２に入力される各入力信号を、ファジィ推論を行うために正 規化する手段である。出力変換部３４は、ファジィ推論により求めた正規化され た制御量を量子化する手段である。統計処理部３８は、所定の検出要素につき、 多数回の検出値の統計的なデータを演算し、演算結果を入力変換部３３に出力す る手段である。

【００１５】 支援システム２９は、特徴抽出部３５とシュミレーション手段３６とからなり 、特徴抽出部３５に前記正常状態学習手段１０が設けてある。特徴抽出部３５は 、機械連続運転中の正常状態や異常発生状態の特徴を故障予防制御部２の入力デ ータから抽出し、故障診断ルールとメンバーシップ関数とを自動生成してルール 設定部１２に設定する手段である。シュミレーション手段３６は、ルール設定部 １２の制御ルールを用いて入力データを変化させたときに、どのような制御出力 が出されるか等の評価を行う手段である。

【００１６】 マンマシン部３１はルールエディタ３７を有し、ルール設定部１２に設定され る制御ルールやメンバーシップ関数の作成，変更，追加，削除等をオペレータの 操作により可能としてある。また、マンマシン部３１により、統計処理部３８の 処理プログラムや設定値変更を可能としてある。

【００１７】 上記構成の動作を説明する。工作機械１の正常状態の連続運転中において、各 検出器３〜５および計時手段６により検出した音，振動，負荷，および所定時間 間隔の検出信号が、故障予防制御部２の正常状態学習手段１０により学習される 。この場合に、例えば１個のワークＷの加工開始から加工完了までに渡って連続 して出力される各検出器３〜５のアナログ値からなる検出信号ｂ〜ｄは、サンプ リング手段７〜９により適宜のサンプリング周期でサンプリングされ、ディジタ ル値ｅ〜ｇとして故障予防制御部２２に入力される。

【００１８】 正常状態学習手段１０は、複数回のワーク加工における検出信号を統計的に処 理して、正常状態における各検出要素の状態量や特徴、および各検出要素間の状 態量の関係等を抽出し、記憶する。この記憶された状態量や特徴を基準として、 故障診断ルールやメンバーシップ関数を自動生成し、ルール設定部１２に設定す る。これら故障診断ルールやメンバーシップ関数の自動生成に際して、必要なデ ータはルールエディタ３７により入力され、また自動生成された故障診断ルール の修正等もルールエディタ３７を用いて行われる。

【００１９】 故障予防の診断は次のように行われる。工作機械１の運転時において、故障予 防診断手段１１は、各検出器３〜５、および計時手段６で検出される検出値を監 視し、ルール設定部１２に設定された故障診断ルールに従って故障予知信号ａを 出力する。この故障予知信号ａにより、工作機械１を停止させ、かつ報知手段１ ３に報知を行わせてメンテナンスを促す。

【００２０】 前記故障診断に際しては、統計処理部３８により演算された統計的な要素、例 えば多数回の運転の繰り返しにおける各回の負荷値の変動等も判断要素とされる 。また、音，振動，負荷等の検出要素の種類や、その検出要素における程度等に よっては、１回の異常の場合でも、故障予知信号ａが出力される。

【００２１】 この工作機械の故障予防装置は、このように機械連続運転中の振動や音等を統 計処理し、学習した正常状態と比較することによって故障前に故障予知信号ａを 出力するようにしたので、故障の発生を未然に防止することができる。この場合 に、音，振動，負荷，および所定時間間隔のうちの複数の検出要素を総合的に判 断することができるので、正確な故障予知判断が行え、また各検出要素について の故障判定レベルの設定も比較的精度が粗くて済む。

【００２２】 なお、前記実施例では故障予防制御部２はファジィ制御を行うものとしたが、 通常のクリスプ集合の演算による処理のみで故障予知診断を行うものとしても良 い。

【００２３】 また、前記実施例は旋盤に適用した場合につき説明したが、この考案は工作機 械一般に適用することができる。

【００２４】

【考案の効果】

この考案の工作機械の故障予防装置は、工作機械の連続運転中の発生音，振動 ，負荷，および所定時間間隔等の検出要素を統計的に処理して正常状態を学習す る正常状態学習手段を設け、この学習結果を基準として作成される故障診断ルー ルに従い、運転時の各検出要素を監視して故障予知信号を出力するようにしたの で、故障の発生を未然に防止することができる。この場合に、音，振動，負荷， および所定時間間隔のうちの複数の検出要素を総合的に判断することができるの で、正確な故障予知判断が行え、故障判定レベルの設定も比較的精度が粗くて済 むという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この考案の一実施例に係る故障予防装置の構成
を示す概念図である。

【図２】同故障予防装置を用いる工作機械の一例の平面
図である。

【図３】同故障予防装置における一部の具体例を示すブ
ロック図である。

【符号の説明】

１…工作機械、２…故障予防制御部、３…音検出器、４
…振動検出器、５…負荷検出器、６…計時手段、１０…
正常状態学習手段、１１…故障予防診断手段、１２…ル
ール設定部、１３…報知手段、ａ…故障予知信号

Claims (1)

【実用新案登録請求の範囲】
1. 【請求項１】 工作機械の連続運転中の発生音，振動，
   負荷，および所定時間間隔のうちの少なくとも２以上の
   検出要素を統計的に処理し正常状態の前記各検出要素の
   状態量を記憶する正常状態学習手段と、この正常状態学
   習手段で記憶した各状態量を基準として作成される故障
   診断ルールを設定したルール設定部と、前記各検出要素
   を監視し前記ルール設定部の故障診断ルールに従って故
   障予知信号を出力する故障予防診断手段とを備えた工作
   機械の故障予防装置。