JPH068106A - 適応制御システムおよび状態判定装置 - Google Patents
適応制御システムおよび状態判定装置Info
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- JPH068106A JPH068106A JP18549291A JP18549291A JPH068106A JP H068106 A JPH068106 A JP H068106A JP 18549291 A JP18549291 A JP 18549291A JP 18549291 A JP18549291 A JP 18549291A JP H068106 A JPH068106 A JP H068106A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 加工機械の切削現象等を対象として、その状
態の異常有無を高速、高精度で判定すると共に最適な制
御をおこなう。 【構成】 力センサ８，１３により、工具９，工作物１
４の加工反力を検出し（Ｓ１）、その値１周期分のベク
トル軌跡についての重心を求め（Ｓ２）、さらに重心か
らベクトル軌跡上の各点までの距離の分散を求める（Ｓ
３）。次いで、分散の値と、設定されている基準の値と
を比較し、分散の値が基準値を越えた場合に（Ｓ４ｙｅ
ｓ）、加工の異常が発生したものとみなして、工具９の
回転数や工作物１４の送り速度等の加工条件を変え、加
工の異常を回避する（Ｓ５）。
態の異常有無を高速、高精度で判定すると共に最適な制
御をおこなう。 【構成】 力センサ８，１３により、工具９，工作物１
４の加工反力を検出し（Ｓ１）、その値１周期分のベク
トル軌跡についての重心を求め（Ｓ２）、さらに重心か
らベクトル軌跡上の各点までの距離の分散を求める（Ｓ
３）。次いで、分散の値と、設定されている基準の値と
を比較し、分散の値が基準値を越えた場合に（Ｓ４ｙｅ
ｓ）、加工の異常が発生したものとみなして、工具９の
回転数や工作物１４の送り速度等の加工条件を変え、加
工の異常を回避する（Ｓ５）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、適応制御システムおよ
び状態判定装置に関し、例えば加工機械において工具や
工作物に設置された力センサの検出情報から加工状態が
正常かどうかを判定して最適な加工の制御をおこなおう
とする際に用いられる。
び状態判定装置に関し、例えば加工機械において工具や
工作物に設置された力センサの検出情報から加工状態が
正常かどうかを判定して最適な加工の制御をおこなおう
とする際に用いられる。
【０００２】
【従来の技術】近年、加工機械では、いわゆる加工の知
能化が進み、加工中の状態を六分力テーブル等のセンサ
により検出し、加工状態に応じた補正をリアルタイムで
おこなうことにより、加工の高精度化が試みられてい
る。例えば、エンドミルによる切削加工中にびびりが発
生すると、加工精度が損なわれる。そこで、びびりを検
出するため、従来は工具側や工作物側に設置した力セン
サにより切削力の大きさを検出し、その検出値をＦＦＴ
（高速フーリエ変換）して、びびりの振動数成分を取り
出して判定することがある。図１３は、実際の溝の切削
加工において測定した切削力の変化（Ｘ軸方向）を示
す。この場合の加工条件は次の通りである。
能化が進み、加工中の状態を六分力テーブル等のセンサ
により検出し、加工状態に応じた補正をリアルタイムで
おこなうことにより、加工の高精度化が試みられてい
る。例えば、エンドミルによる切削加工中にびびりが発
生すると、加工精度が損なわれる。そこで、びびりを検
出するため、従来は工具側や工作物側に設置した力セン
サにより切削力の大きさを検出し、その検出値をＦＦＴ
（高速フーリエ変換）して、びびりの振動数成分を取り
出して判定することがある。図１３は、実際の溝の切削
加工において測定した切削力の変化（Ｘ軸方向）を示
す。この場合の加工条件は次の通りである。
【０００３】 工具 ：スクエアエンドミル（２枚刃） 工具径 ：φ５ｍｍ ねじれ角 ：３０° 工作物 ：Ｓ４５Ｃ 主軸回転速度：２２００ｒｐｍ 送り速度 ：６０ｍｍ／ｍｉｎ 送り方向 ：Ｙ軸正方向 切り込み深さ：２．５ｍｍ 加工形式 ：溝切削
【０００４】図１４は、図１３の切削力の変化を高速フ
ーリエ変換して得られた周波数の分布（パワー・スペク
トル）を示す。図１５は、図１３の切削におけるＹ軸方
向の切削力の変化を示す。図１６は、図１５の切削力の
変化を高速フーリエ変換して得られた周波数の分布（パ
ワー・スペクトル）を示す。これら図１３〜１６では、
正常な切削がおこなわれている状態であり、図１３，１
５では切削力のピーク値が工具の回転周期（約０．０２
７秒）に２回の割合で出現している。また、図１４，１
６では、それぞれ図１３，１５に出現したピーク値の周
波数の倍数の成分が突出してあらわれていることがわか
る。
ーリエ変換して得られた周波数の分布（パワー・スペク
トル）を示す。図１５は、図１３の切削におけるＹ軸方
向の切削力の変化を示す。図１６は、図１５の切削力の
変化を高速フーリエ変換して得られた周波数の分布（パ
ワー・スペクトル）を示す。これら図１３〜１６では、
正常な切削がおこなわれている状態であり、図１３，１
５では切削力のピーク値が工具の回転周期（約０．０２
７秒）に２回の割合で出現している。また、図１４，１
６では、それぞれ図１３，１５に出現したピーク値の周
波数の倍数の成分が突出してあらわれていることがわか
る。
【０００５】図１７，１９は、前述と同一条件の切削で
びびり現象が発生した場合の切削力の変化をＸ軸、Ｙ軸
方向についてそれぞれ示す。図１８，２０は、それぞれ
図１７，１９の切削力の変化を高速フーリエ変換して得
られた周波数の分布（パワー・スペクトル）を示す。こ
れら図１７，１９では、正常な切削による切削力の変化
に、びびり現象による周期の短い切削力の変化成分が重
畳されている。また、図１８，２０では図１４，１６と
比較しても明らかなように、本来の切削力のピーク値に
相当する周波数成分に加えて、びびり現象の成分が多く
あらわれている（特に約８００Ｈｚ周辺）。このように
して、検出した切削力の変化を高速フーリエ変換するこ
とにより、びびり現象の発生を検知することが可能にな
る。
びびり現象が発生した場合の切削力の変化をＸ軸、Ｙ軸
方向についてそれぞれ示す。図１８，２０は、それぞれ
図１７，１９の切削力の変化を高速フーリエ変換して得
られた周波数の分布（パワー・スペクトル）を示す。こ
れら図１７，１９では、正常な切削による切削力の変化
に、びびり現象による周期の短い切削力の変化成分が重
畳されている。また、図１８，２０では図１４，１６と
比較しても明らかなように、本来の切削力のピーク値に
相当する周波数成分に加えて、びびり現象の成分が多く
あらわれている（特に約８００Ｈｚ周辺）。このように
して、検出した切削力の変化を高速フーリエ変換するこ
とにより、びびり現象の発生を検知することが可能にな
る。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】ところで、切削力の波
形やそれを高速フーリエ変換した結果から、びびり現象
の発生を判定する方法としては、人間の目視によるのが
最も簡単である。しかし、加工の自動化、無人化という
要請があるために、コンピュータにより判定しなければ
ならない。そのための具体的な判定法としてパターン認
識の手法を用いることも可能であるが、画像処理時間が
長くなり、加工中にリアルタイムで判定することは到底
不可能である。
形やそれを高速フーリエ変換した結果から、びびり現象
の発生を判定する方法としては、人間の目視によるのが
最も簡単である。しかし、加工の自動化、無人化という
要請があるために、コンピュータにより判定しなければ
ならない。そのための具体的な判定法としてパターン認
識の手法を用いることも可能であるが、画像処理時間が
長くなり、加工中にリアルタイムで判定することは到底
不可能である。
【０００７】また、高速フーリエ変換した結果をローパ
スフィルタを通し、必要な波形のみを取り出して判定す
ることも可能であるが、同様に処理時間が長くなりリア
ルタイムで判定することは不可能である。しかも、高速
フーリエ変換した結果には、周知のように誤差が付きま
とい、その誤差を含んだままで処理・判定をするため、
精度の点で不十分な場合がある。
スフィルタを通し、必要な波形のみを取り出して判定す
ることも可能であるが、同様に処理時間が長くなりリア
ルタイムで判定することは不可能である。しかも、高速
フーリエ変換した結果には、周知のように誤差が付きま
とい、その誤差を含んだままで処理・判定をするため、
精度の点で不十分な場合がある。
【０００８】このように、従来は加工中の切削力の変化
を六分力センサ等を用いて検出できるものの、検出した
値から加工異常の有無を判定する段で、充分な処理速
度、精度が得られる判定方法が確立されておらず、実用
性の点で問題があった。本発明は上記問題点を解決する
ためになされたもので、その目的とするところは、加工
機械の切削現象を初めとして、各種現象における状態の
異常有無を高速かつ高精度で判定して最適な加工の制御
をおこなうことのできる適応制御システムおよび状態判
定装置を提供することにある。
を六分力センサ等を用いて検出できるものの、検出した
値から加工異常の有無を判定する段で、充分な処理速
度、精度が得られる判定方法が確立されておらず、実用
性の点で問題があった。本発明は上記問題点を解決する
ためになされたもので、その目的とするところは、加工
機械の切削現象を初めとして、各種現象における状態の
異常有無を高速かつ高精度で判定して最適な加工の制御
をおこなうことのできる適応制御システムおよび状態判
定装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、第１の発明は、変動する対象側または／および対象
を操作する手段側に設置されたセンサの検出情報と予め
入力されている操作条件から得られる予測値とに基づき
対象の状況を判断し、その判断結果から対象の状態また
は／および操作手段の状態がより適切なものになるよう
に操作手段を制御することを特徴とする。第２の発明
は、第１の発明において、予め入力されている操作条件
から対象に関する物理モデルを用いて予測値を求めるこ
とを特徴とする。
に、第１の発明は、変動する対象側または／および対象
を操作する手段側に設置されたセンサの検出情報と予め
入力されている操作条件から得られる予測値とに基づき
対象の状況を判断し、その判断結果から対象の状態また
は／および操作手段の状態がより適切なものになるよう
に操作手段を制御することを特徴とする。第２の発明
は、第１の発明において、予め入力されている操作条件
から対象に関する物理モデルを用いて予測値を求めるこ
とを特徴とする。
【００１０】第３の発明は、第１の発明または第２の発
明において、操作状況の判断結果を、操作に関する規
則、操作手段と操作対象に関する知識、操作条件と操作
結果に関する知識をそれぞれ蓄積したデータベース、お
よび操作の条件の決定部にフィードバックして自ら学習
することを特徴とする。第４の発明は、加工機械の工具
側または／および工作物側に設置されたセンサの検出情
報と予め入力されている加工条件から得られる予測値と
に基づき加工の状況を判断し、その判断結果から加工現
象の状態または／および加工機械の状態がより適切なも
のになるように加工機械を制御することを特徴とする。
明において、操作状況の判断結果を、操作に関する規
則、操作手段と操作対象に関する知識、操作条件と操作
結果に関する知識をそれぞれ蓄積したデータベース、お
よび操作の条件の決定部にフィードバックして自ら学習
することを特徴とする。第４の発明は、加工機械の工具
側または／および工作物側に設置されたセンサの検出情
報と予め入力されている加工条件から得られる予測値と
に基づき加工の状況を判断し、その判断結果から加工現
象の状態または／および加工機械の状態がより適切なも
のになるように加工機械を制御することを特徴とする。
【００１１】第５の発明は、第４の発明において、予め
入力されている加工条件から加工の物理モデルを用いて
予測値を求めることを特徴とする。第６の発明は、第４
または第５の発明において、加工の状況の判断結果を、
加工に関する規則、工具と工作物に関する知識、加工条
件と加工結果に関する知識をそれぞれ蓄積したデータベ
ース、および加工の条件の決定部にフィードバックして
自ら学習することを特徴とする。
入力されている加工条件から加工の物理モデルを用いて
予測値を求めることを特徴とする。第６の発明は、第４
または第５の発明において、加工の状況の判断結果を、
加工に関する規則、工具と工作物に関する知識、加工条
件と加工結果に関する知識をそれぞれ蓄積したデータベ
ース、および加工の条件の決定部にフィードバックして
自ら学習することを特徴とする。
【００１２】第７の発明は、周期的に変化する対象の状
態量を検出するセンサと、時間を媒介変数とし、検出さ
れた状態量を１次元または多次元空間上のベクトルの軌
跡として描き、その軌跡に囲まれた図形の重心を求める
手段と、重心からベクトルの軌跡上の各点までの距離の
分散を求める手段と、分散の値を基準値と比較し、対象
の異常有無を判定する手段とを備えたことを特徴とす
る。
態量を検出するセンサと、時間を媒介変数とし、検出さ
れた状態量を１次元または多次元空間上のベクトルの軌
跡として描き、その軌跡に囲まれた図形の重心を求める
手段と、重心からベクトルの軌跡上の各点までの距離の
分散を求める手段と、分散の値を基準値と比較し、対象
の異常有無を判定する手段とを備えたことを特徴とす
る。
【００１３】第８の発明は、第７の発明において、対象
を支配する物理法則に関する知識および過去に検出され
た対象の挙動に関する記録を蓄積したデータベースと、
データベースを参照しながら対象に関する物理モデルを
構築して現時点および以後の対象の状態変化を再現また
は予測することにより、判定のための基準値を算出する
手段とを備えたことを特徴とする。
を支配する物理法則に関する知識および過去に検出され
た対象の挙動に関する記録を蓄積したデータベースと、
データベースを参照しながら対象に関する物理モデルを
構築して現時点および以後の対象の状態変化を再現また
は予測することにより、判定のための基準値を算出する
手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】第９の発明は、周期的に変化する加工機械
の工具と工作物の間に発生する加工反力を検出するセン
サと、時間を媒介変数とし、検出された加工反力値を１
次元または多次元空間上のベクトルの軌跡として描き、
その軌跡に囲まれた図形の重心を求める手段と、重心か
らベクトルの軌跡上の各点までの距離の分散を求める手
段と、分散の値を基準値と比較し、加工異常の有無を判
定する手段とを備えたことを特徴とする。
の工具と工作物の間に発生する加工反力を検出するセン
サと、時間を媒介変数とし、検出された加工反力値を１
次元または多次元空間上のベクトルの軌跡として描き、
その軌跡に囲まれた図形の重心を求める手段と、重心か
らベクトルの軌跡上の各点までの距離の分散を求める手
段と、分散の値を基準値と比較し、加工異常の有無を判
定する手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】第１０の発明は、第９の発明において、加
工機械における工具と工作物との間の加工現象を支配す
る法則に関する知識および過去に検出された加工条件ご
との加工反力の変化に関する記録を蓄積したデータベー
スと、データベースを参照しながら工具と工作物間の加
工に関する物理モデルを構築し、現時点および以後の加
工現象を再現または予測することにより、判定のための
基準値を算出する手段とを備えたことを特徴とする。
工機械における工具と工作物との間の加工現象を支配す
る法則に関する知識および過去に検出された加工条件ご
との加工反力の変化に関する記録を蓄積したデータベー
スと、データベースを参照しながら工具と工作物間の加
工に関する物理モデルを構築し、現時点および以後の加
工現象を再現または予測することにより、判定のための
基準値を算出する手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
【作用】第１の発明においては、変動する対象側または
／および対象を操作する手段側に設置されたセンサの検
出情報と予め入力されている操作条件から得られる予測
値とに基づき対象の状況が判断され、その判断結果から
対象の状態または／および操作手段の状態がより適切な
ものになるよう操作手段により制御される。第２の発明
においては、予め入力されている操作条件から対象に関
する物理モデルを用いて予測値が求められる。
／および対象を操作する手段側に設置されたセンサの検
出情報と予め入力されている操作条件から得られる予測
値とに基づき対象の状況が判断され、その判断結果から
対象の状態または／および操作手段の状態がより適切な
ものになるよう操作手段により制御される。第２の発明
においては、予め入力されている操作条件から対象に関
する物理モデルを用いて予測値が求められる。
【００１７】第３の発明においては、操作状況の判断結
果が、操作に関する規則、操作手段と操作対象に関する
知識、操作条件と操作結果に関する知識をそれぞれ蓄積
したデータベース、および操作の条件の決定部にフィー
ドバックされることにより、自ら学習する。第４の発明
においては、加工機械の工具側または／および工作物側
に設置されたセンサの検出情報と予め入力されている加
工条件から得られる予測値とに基づき加工の状況が判断
され、その判断結果から加工現象の状態または／および
加工機械の状態がより適切なものになるように加工機械
が制御される。
果が、操作に関する規則、操作手段と操作対象に関する
知識、操作条件と操作結果に関する知識をそれぞれ蓄積
したデータベース、および操作の条件の決定部にフィー
ドバックされることにより、自ら学習する。第４の発明
においては、加工機械の工具側または／および工作物側
に設置されたセンサの検出情報と予め入力されている加
工条件から得られる予測値とに基づき加工の状況が判断
され、その判断結果から加工現象の状態または／および
加工機械の状態がより適切なものになるように加工機械
が制御される。
【００１８】第５の発明においては、予め入力されてい
る加工条件から加工の物理モデルを用いて予測値が求め
られる。第６の発明においては、加工の状況の判断結果
が、加工に関する規則、工具と工作物に関する知識、加
工条件と加工結果に関する知識をそれぞれ蓄積したデー
タベース、および加工の条件の決定部にフィードバック
されることにより、自ら学習する。
る加工条件から加工の物理モデルを用いて予測値が求め
られる。第６の発明においては、加工の状況の判断結果
が、加工に関する規則、工具と工作物に関する知識、加
工条件と加工結果に関する知識をそれぞれ蓄積したデー
タベース、および加工の条件の決定部にフィードバック
されることにより、自ら学習する。
【００１９】第７の発明においては、周期的に変化する
対象の状態量がセンサにより検出されると、その１種類
または相異なる２種類以上の状態量が時間を媒介変数と
した１次元または多次元空間上のベクトルの軌跡として
描かれ、その軌跡に囲まれた図形の重心が求められる。
次いで、重心からベクトルの軌跡上の各点までの距離の
分散が求められ、その分散の値と基準値とが比較され
て、対象の状態の異常有無が判定される。
対象の状態量がセンサにより検出されると、その１種類
または相異なる２種類以上の状態量が時間を媒介変数と
した１次元または多次元空間上のベクトルの軌跡として
描かれ、その軌跡に囲まれた図形の重心が求められる。
次いで、重心からベクトルの軌跡上の各点までの距離の
分散が求められ、その分散の値と基準値とが比較され
て、対象の状態の異常有無が判定される。
【００２０】第８の発明においては、データベースに蓄
積されている対象を支配する物理法則に関する知識およ
び過去に検出された対象の挙動に関する記録を参照しな
がら、対象に関する物理モデルが構築され、現時点およ
び以降の対象の状態変化を再現および予測することによ
り、判定のための基準値が算出される。
積されている対象を支配する物理法則に関する知識およ
び過去に検出された対象の挙動に関する記録を参照しな
がら、対象に関する物理モデルが構築され、現時点およ
び以降の対象の状態変化を再現および予測することによ
り、判定のための基準値が算出される。
【００２１】第９の発明においては、周期的に変化する
加工機械の工具と工作物の間に発生する加工反力がセン
サにより検出されると、その１種類または相異なる２種
類以上の加工反力の値が、時間を媒介変数とした１次元
または多次元空間上のベクトルの軌跡として描かれ、そ
の軌跡に囲まれた図形の重心が求められる。次いで、重
心からベクトルの軌跡上の各点までの距離の分散が求め
られ、その分散の値と基準値とが比較され、加工の異常
有無が判定される。
加工機械の工具と工作物の間に発生する加工反力がセン
サにより検出されると、その１種類または相異なる２種
類以上の加工反力の値が、時間を媒介変数とした１次元
または多次元空間上のベクトルの軌跡として描かれ、そ
の軌跡に囲まれた図形の重心が求められる。次いで、重
心からベクトルの軌跡上の各点までの距離の分散が求め
られ、その分散の値と基準値とが比較され、加工の異常
有無が判定される。
【００２２】第１０の発明においては、データベースに
蓄積されている加工機械における工具と工作物との間の
加工現象を支配する法則に関する知識および過去に検出
された加工条件ごとの加工反力の変化に関する記録を参
照しながら加工に関する物理モデルが構築され、現時点
および以降の加工現象を再現および予測することによ
り、判定のための基準値が算出される。
蓄積されている加工機械における工具と工作物との間の
加工現象を支配する法則に関する知識および過去に検出
された加工条件ごとの加工反力の変化に関する記録を参
照しながら加工に関する物理モデルが構築され、現時点
および以降の加工現象を再現および予測することによ
り、判定のための基準値が算出される。
【００２３】
【実施例】以下、図に沿って本発明の実施例を説明す
る。図１は本発明をマシニング・センタの加工に適用し
た場合の全体構成を示す図である。図において、加工条
件決定部１は、入力された設計情報に基づき、データベ
ース２２を参照しながら、加工条件（工作物の材質、工
具の種類、切削速度、送り速度、切込み深さ）を決定
し、次いでマシニング・センタ５を動作させる各アクチ
ュエータの具体的な操作量を決定して、加工機械制御器
２、加工の物理モデル３、センサ情報予測器４へ送る。
る。図１は本発明をマシニング・センタの加工に適用し
た場合の全体構成を示す図である。図において、加工条
件決定部１は、入力された設計情報に基づき、データベ
ース２２を参照しながら、加工条件（工作物の材質、工
具の種類、切削速度、送り速度、切込み深さ）を決定
し、次いでマシニング・センタ５を動作させる各アクチ
ュエータの具体的な操作量を決定して、加工機械制御器
２、加工の物理モデル３、センサ情報予測器４へ送る。
【００２４】加工機械制御器２は、操作量に基づいて工
具９の回転機構７および移動機構６、工作物１４の移動
機構１１を駆動して、工具９による工作物１４の加工を
制御するとともに、適応制御器２１からの操作信号によ
り、回転機構７および移動機構６，１１の駆動量を修正
する。工具９に設置された力センサ８は、加工に伴い工
具９に発生する加工反力を検出し、加工反力に比例した
検出信号を歪増幅器１６へ送る。なお、力センサ８は六
分力センサ等により構成され、工具９に発生する加工反
力を６軸成分として検出する。
具９の回転機構７および移動機構６、工作物１４の移動
機構１１を駆動して、工具９による工作物１４の加工を
制御するとともに、適応制御器２１からの操作信号によ
り、回転機構７および移動機構６，１１の駆動量を修正
する。工具９に設置された力センサ８は、加工に伴い工
具９に発生する加工反力を検出し、加工反力に比例した
検出信号を歪増幅器１６へ送る。なお、力センサ８は六
分力センサ等により構成され、工具９に発生する加工反
力を６軸成分として検出する。
【００２５】同様にして、工作物１４側に設置された力
センサ１３は、加工に伴い工作物１４に発生する加工反
力を検出し、加工反力に比例した検出信号を歪増幅器１
７へ送る。なお、回転機構７と力センサ８の間にはフェ
イルセイフ機構１５が、また移動機構１１と力センサ１
３の間にはフェイルセイフ機構１２が、それぞれ設置さ
れており、加工中に過大な負荷が工具９と工作物１４に
発生した場合に工具９、工作物１４および力センサ８，
１３の破損を防止する。歪増幅器１６，１７は、それぞ
れ検出信号を増幅して、センサ情報獲得器１８へ送る。
センサ１３は、加工に伴い工作物１４に発生する加工反
力を検出し、加工反力に比例した検出信号を歪増幅器１
７へ送る。なお、回転機構７と力センサ８の間にはフェ
イルセイフ機構１５が、また移動機構１１と力センサ１
３の間にはフェイルセイフ機構１２が、それぞれ設置さ
れており、加工中に過大な負荷が工具９と工作物１４に
発生した場合に工具９、工作物１４および力センサ８，
１３の破損を防止する。歪増幅器１６，１７は、それぞ
れ検出信号を増幅して、センサ情報獲得器１８へ送る。
【００２６】センサ情報獲得器１８は、各検出信号をＡ
／Ｄ変換して所定のタイミングで状態判定器１９へ送
る。一方、加工条件決定部１から出力された操作量よ
り、マシニング・センタ５に対応する加工の物理モデル
３が作成されて、工具９と工作物１４との間の加工現象
が再現または予測される。加工の物理モデル３により得
られたモデルデータはセンサ情報予測器４へ送られる。
センサ情報予測器４は、操作量およびモデルデータか
ら、力センサ８，１３の検出値を予測し、その予測値を
状態判定器１９へ送る。
／Ｄ変換して所定のタイミングで状態判定器１９へ送
る。一方、加工条件決定部１から出力された操作量よ
り、マシニング・センタ５に対応する加工の物理モデル
３が作成されて、工具９と工作物１４との間の加工現象
が再現または予測される。加工の物理モデル３により得
られたモデルデータはセンサ情報予測器４へ送られる。
センサ情報予測器４は、操作量およびモデルデータか
ら、力センサ８，１３の検出値を予測し、その予測値を
状態判定器１９へ送る。
【００２７】ここで、状態判定器１９は、入力された力
センサ８，１３の実際の検出値と予測値を比較し、検出
値が予測値の許容範囲を越えていれば、加工異常と判定
して、状態判定信号を適応制御器２１およびデータベー
ス２２へ送る。また、許容範囲を越えていなくても、そ
の値の大きさにより現在の加工状態がどれくらい適切な
ものであるかを判断する。なお、状態判定器１９では、
入力された力センサ８，１３両方の検出値を判定の基準
としたが、一方のセンサの検出値のみを用いて判定する
ことも可能である。
センサ８，１３の実際の検出値と予測値を比較し、検出
値が予測値の許容範囲を越えていれば、加工異常と判定
して、状態判定信号を適応制御器２１およびデータベー
ス２２へ送る。また、許容範囲を越えていなくても、そ
の値の大きさにより現在の加工状態がどれくらい適切な
ものであるかを判断する。なお、状態判定器１９では、
入力された力センサ８，１３両方の検出値を判定の基準
としたが、一方のセンサの検出値のみを用いて判定する
ことも可能である。
【００２８】適応制御器２１は、状態判定信号が入力さ
れると、加工状態を改善するための操作信号を作成し
て、加工機械制御器２へ送る。データベース２２は、予
め加工に関する規則、工具と工作物に関する知識、加工
条件と加工結果に関する知識が格納されており、さら
に、状態判定器１９からの状態判定信号より加工に関す
る知識を獲得し蓄積する。このデータベース２２内の知
識は、加工条件決定部１に呼び出される以外に、図示し
ないが、適応制御器２１にも使用され、また加工の物理
モデル３の作成にも使用される。
れると、加工状態を改善するための操作信号を作成し
て、加工機械制御器２へ送る。データベース２２は、予
め加工に関する規則、工具と工作物に関する知識、加工
条件と加工結果に関する知識が格納されており、さら
に、状態判定器１９からの状態判定信号より加工に関す
る知識を獲得し蓄積する。このデータベース２２内の知
識は、加工条件決定部１に呼び出される以外に、図示し
ないが、適応制御器２１にも使用され、また加工の物理
モデル３の作成にも使用される。
【００２９】なお、データベース２２内の加工に関する
規則とは、例えば加工中にびびり現象が発生したら、送
り速度を小さくし回転数を上げる等の、異常発生時の具
体的な対応を規則としたものである。また、工具と工作
物に関する知識とは、工具による可能な加工の種類およ
び工具と工作物の組合せによる加工範囲、等の適正な加
工をおこなうための使用条件である。
規則とは、例えば加工中にびびり現象が発生したら、送
り速度を小さくし回転数を上げる等の、異常発生時の具
体的な対応を規則としたものである。また、工具と工作
物に関する知識とは、工具による可能な加工の種類およ
び工具と工作物の組合せによる加工範囲、等の適正な加
工をおこなうための使用条件である。
【００３０】同様に、加工条件と加工結果に関する知識
とは、「ある工具では回転数と送り速度をいくらにする
とびびり現象を発生する」と言うようなすでに経験的に
知られている知識であり、また、それ以外にもマシニン
グ・センタ５において実際に経験により獲得できた知識
も蓄積される。つまり、ある加工条件下で加工された結
果が不良であった場合は、その加工結果がフィードバッ
クされて加工条件が修正される。このように加工の経験
を経るにつれて学習が重ねられ、蓄積した知識の精度が
向上していく。また、加工に関する規則も蓄積される。
とは、「ある工具では回転数と送り速度をいくらにする
とびびり現象を発生する」と言うようなすでに経験的に
知られている知識であり、また、それ以外にもマシニン
グ・センタ５において実際に経験により獲得できた知識
も蓄積される。つまり、ある加工条件下で加工された結
果が不良であった場合は、その加工結果がフィードバッ
クされて加工条件が修正される。このように加工の経験
を経るにつれて学習が重ねられ、蓄積した知識の精度が
向上していく。また、加工に関する規則も蓄積される。
【００３１】次に、加工の異常を判定する方法について
具体的に説明する。まず、加工条件決定部１において決
定された加工条件に基づく物理モデル３により、工作物
１４を加工した場合に工具９と工作物１４との間に発生
する加工反力の値を求める。図２は、以下の加工条件に
した場合に加工の物理モデル３に基づいて求められた加
工反力の変化を、工具９の軸方向と垂直なＸ，Ｙ平面上
の２方向の成分として取り出し、時間を媒介変数として
ベクトルの軌跡にあらわしたものである。
具体的に説明する。まず、加工条件決定部１において決
定された加工条件に基づく物理モデル３により、工作物
１４を加工した場合に工具９と工作物１４との間に発生
する加工反力の値を求める。図２は、以下の加工条件に
した場合に加工の物理モデル３に基づいて求められた加
工反力の変化を、工具９の軸方向と垂直なＸ，Ｙ平面上
の２方向の成分として取り出し、時間を媒介変数として
ベクトルの軌跡にあらわしたものである。
【００３２】 工具 ：スクエアエンドミル（２枚刃） 工具径 ：φ５ｍｍ ねじれ角 ：３０° 工作物 ：Ｓ４５Ｃ 主軸回転速度：２２００ｒｐｍ 送り速度 ：６０ｍｍ／ｍｉｎ 送り方向 ：Ｙ軸正方向 切り込み深さ：２．５ｍｍ 加工形式 ：溝切削
【００３３】図からもあきらかなように、加工反力の変
化は周期性を有しそのベクトルの軌跡は閉じ曲線とな
り、工具９が２枚刃であるので２分の１回転で閉じ曲線
上を１周する。次に、ベクトルの軌跡により描かれた閉
じ曲線に囲まれる図形の重心とベクトルの軌跡の分散を
求める。図３は、図２のベクトルの軌跡を拡大したもの
であり、重心（Ｇｘ，Ｇｙ）を求めた後、さらに重心か
らベクトルの軌跡上の各点（Ｆｘ１，Ｆｙ１）・・・・
（Ｆｘｉ，Ｆｙｉ）・・・までの距離の分散を求める。
この分散の値は、ベクトルの軌跡が円形に近くてなめら
かな形状であれば小さい値となり、反対に円形と異なっ
た起伏の多い形状であれば大きい値となり、回転図形の
外形の変化を推定する目安とすることができる。
化は周期性を有しそのベクトルの軌跡は閉じ曲線とな
り、工具９が２枚刃であるので２分の１回転で閉じ曲線
上を１周する。次に、ベクトルの軌跡により描かれた閉
じ曲線に囲まれる図形の重心とベクトルの軌跡の分散を
求める。図３は、図２のベクトルの軌跡を拡大したもの
であり、重心（Ｇｘ，Ｇｙ）を求めた後、さらに重心か
らベクトルの軌跡上の各点（Ｆｘ１，Ｆｙ１）・・・・
（Ｆｘｉ，Ｆｙｉ）・・・までの距離の分散を求める。
この分散の値は、ベクトルの軌跡が円形に近くてなめら
かな形状であれば小さい値となり、反対に円形と異なっ
た起伏の多い形状であれば大きい値となり、回転図形の
外形の変化を推定する目安とすることができる。
【００３４】次に、実際の加工から検出した加工反力の
値を比べてみる。図４は、図２に示された加工と同一の
加工条件で、実際に工作物１４を加工した場合に工具９
と工作物１４との間に発生する加工反力の検出値をベク
トルの軌跡としてあらわしたものである。図では工具９
の１回転分があらわされており、ベクトルの軌跡が２重
のほぼだ円形をした軌跡となっている。図２に示される
モデルの軌跡に比べれば、外形に若干の起伏が見られる
が、これは正常な加工状態を示すものである。この軌跡
からも同様にして重心および分散が求められる。
値を比べてみる。図４は、図２に示された加工と同一の
加工条件で、実際に工作物１４を加工した場合に工具９
と工作物１４との間に発生する加工反力の検出値をベク
トルの軌跡としてあらわしたものである。図では工具９
の１回転分があらわされており、ベクトルの軌跡が２重
のほぼだ円形をした軌跡となっている。図２に示される
モデルの軌跡に比べれば、外形に若干の起伏が見られる
が、これは正常な加工状態を示すものである。この軌跡
からも同様にして重心および分散が求められる。
【００３５】図５は、図４に示された加工においてびび
り現象が発生した場合のベクトルの軌跡をあらわす。図
から明らかなように、びびり現象が発生すると、軌跡に
振幅があらわれて分散の値が大きくなる。この軌跡につ
いても、１回転分の重心、振幅が求められる。このよう
にして実測した値から得られる分散の時間的変化を示し
たのが図６、図７である。図６は、図４に示された正常
な加工における分散の変化を、物理モデルより得られた
分散の値（１６１Ｎ2）と対比して示したものである。
り現象が発生した場合のベクトルの軌跡をあらわす。図
から明らかなように、びびり現象が発生すると、軌跡に
振幅があらわれて分散の値が大きくなる。この軌跡につ
いても、１回転分の重心、振幅が求められる。このよう
にして実測した値から得られる分散の時間的変化を示し
たのが図６、図７である。図６は、図４に示された正常
な加工における分散の変化を、物理モデルより得られた
分散の値（１６１Ｎ2）と対比して示したものである。
【００３６】図７は、図５に示された異常な加工におけ
る分散の変化を示す。両図を比較しても明らかなよう
に、正常な場合は、分散の値が物理モデルから得られた
値の数倍以内におさまり、変化の度合も緩やかである。
それに対して、異常な場合は、びびり現象そのものが波
形としてあらわれ、分散の値もモデル値よりも極端に大
きくてしかも変化が激しい。その結果、この分散の値の
大小と変化の程度から、加工が正常か異常かの判定が可
能になる。すなわち、測定値とモデル値との分散の比を
予め設定しておき、加工中に求めた分散の値の変動を監
視して、設定比以上になると加工異常と判定する。な
お、重心および分散の値は、工具９の２分の１回転分、
または２回転分の検出データごとに算出することも可能
である。
る分散の変化を示す。両図を比較しても明らかなよう
に、正常な場合は、分散の値が物理モデルから得られた
値の数倍以内におさまり、変化の度合も緩やかである。
それに対して、異常な場合は、びびり現象そのものが波
形としてあらわれ、分散の値もモデル値よりも極端に大
きくてしかも変化が激しい。その結果、この分散の値の
大小と変化の程度から、加工が正常か異常かの判定が可
能になる。すなわち、測定値とモデル値との分散の比を
予め設定しておき、加工中に求めた分散の値の変動を監
視して、設定比以上になると加工異常と判定する。な
お、重心および分散の値は、工具９の２分の１回転分、
または２回転分の検出データごとに算出することも可能
である。
【００３７】図８，９は、他の加工例における正常な場
合と異常な場合の分散の値の変化をそれぞれ示す。この
加工例は、送り速度を１２０ｍｍ／ｍｉｎとし、他の加
工条件は上述した加工例と同じである。なお送り速度を
１２０ｍｍ／ｍｉｎとしたことにより、モデルから得ら
れる分散の値は３４９Ｎ2となる。図１０，１１は、同
様に他の加工例における正常な場合と異常な場合をそれ
ぞれ示す。この加工例は、送り速度を９０ｍｍ／ｍｉｎ
とし、他の加工条件は上述した加工例と同じである。な
お送り速度を９０ｍｍ／ｍｉｎとしたことにより、モデ
ルから得られる分散の値は２５１Ｎ2となる。
合と異常な場合の分散の値の変化をそれぞれ示す。この
加工例は、送り速度を１２０ｍｍ／ｍｉｎとし、他の加
工条件は上述した加工例と同じである。なお送り速度を
１２０ｍｍ／ｍｉｎとしたことにより、モデルから得ら
れる分散の値は３４９Ｎ2となる。図１０，１１は、同
様に他の加工例における正常な場合と異常な場合をそれ
ぞれ示す。この加工例は、送り速度を９０ｍｍ／ｍｉｎ
とし、他の加工条件は上述した加工例と同じである。な
お送り速度を９０ｍｍ／ｍｉｎとしたことにより、モデ
ルから得られる分散の値は２５１Ｎ2となる。
【００３８】なお、以上の各加工例では、加工反力の変
化が顕著な２軸成分に着目して、２次元上のベクトルの
軌跡から重心および分散を求めたが、加工反力の変化が
１軸についてのみ顕著であれば１軸のみでも同様な処理
で加工異常の判定が可能である。また、さらには、変化
の周期が同一であれば３軸以上の検出値を用いて多次元
空間上のベクトルの軌跡として、重心および分散を求め
ることにより加工異常の判定をおこなうこともできる。
化が顕著な２軸成分に着目して、２次元上のベクトルの
軌跡から重心および分散を求めたが、加工反力の変化が
１軸についてのみ顕著であれば１軸のみでも同様な処理
で加工異常の判定が可能である。また、さらには、変化
の周期が同一であれば３軸以上の検出値を用いて多次元
空間上のベクトルの軌跡として、重心および分散を求め
ることにより加工異常の判定をおこなうこともできる。
【００３９】図１２は、上述した実施例の判定処理を系
統的に示したフローチャートであり、以下図について説
明する。最初に力センサ８，１３により、加工に伴い工
具９，工作物１４に発生する加工反力を検出する（Ｓ
１）。次いで、検出した加工反力の値１周期分をベクト
ルの軌跡として表した場合の軌跡が描く図形の重心を求
め（Ｓ２）、さらに重心からベクトルの軌跡上の各点ま
での距離の分散を求める（Ｓ３）。
統的に示したフローチャートであり、以下図について説
明する。最初に力センサ８，１３により、加工に伴い工
具９，工作物１４に発生する加工反力を検出する（Ｓ
１）。次いで、検出した加工反力の値１周期分をベクト
ルの軌跡として表した場合の軌跡が描く図形の重心を求
め（Ｓ２）、さらに重心からベクトルの軌跡上の各点ま
での距離の分散を求める（Ｓ３）。
【００４０】得られた分散の値と予めその加工条件に応
じて設定される基準の値とを比較し、得られた分散が基
準値を越えた場合には（Ｓ４ｙｅｓ）、加工異常が発生
したものとして、工具９の回転数や工作物１４の送り速
度等の加工条件を変えて、異常加工を回避する（Ｓ
５）。このようにして、加工中にびびり現象が発生して
も、ただちに検出されて正常な加工状態に復帰されるこ
とにより、工具９、工作物１４の破損が防止されて、工
具９の寿命が増大し、加工品の歩留りも向上する。な
お、実施例では、発生した加工反力のＸ軸、Ｙ軸の２方
向成分についての変化に着目して異常有無の判定をした
が、１軸についてのみであっても、あるいは３軸以上で
あっても同様に可能であり、実際の判定対象の特性に応
じて最も判定のしやすいように測定値を組合せる。
じて設定される基準の値とを比較し、得られた分散が基
準値を越えた場合には（Ｓ４ｙｅｓ）、加工異常が発生
したものとして、工具９の回転数や工作物１４の送り速
度等の加工条件を変えて、異常加工を回避する（Ｓ
５）。このようにして、加工中にびびり現象が発生して
も、ただちに検出されて正常な加工状態に復帰されるこ
とにより、工具９、工作物１４の破損が防止されて、工
具９の寿命が増大し、加工品の歩留りも向上する。な
お、実施例では、発生した加工反力のＸ軸、Ｙ軸の２方
向成分についての変化に着目して異常有無の判定をした
が、１軸についてのみであっても、あるいは３軸以上で
あっても同様に可能であり、実際の判定対象の特性に応
じて最も判定のしやすいように測定値を組合せる。
【００４１】また、実施例では、加工の異常としてびび
り現象についてを説明したが、他の加工異常、例えば工
具９の摩耗や破損等による加工異常についても同様に検
出することができる。さらには、他の加工機械として、
旋盤、研削盤、ボール盤等にも適用できる。また、加工
機械以外の対象についても適用可能である。すなわち、
測定値が時間的に変化し、しかも周期性を有する対象の
状態量であれば、その測定値をベクトルの軌跡として重
心および分散を求め、基準の値と比較して異常の有無の
判定が可能である。また、基準の値は物理モデルを用い
ることも、あるいは、予め固定した値を設定しておくこ
とも任意である。
り現象についてを説明したが、他の加工異常、例えば工
具９の摩耗や破損等による加工異常についても同様に検
出することができる。さらには、他の加工機械として、
旋盤、研削盤、ボール盤等にも適用できる。また、加工
機械以外の対象についても適用可能である。すなわち、
測定値が時間的に変化し、しかも周期性を有する対象の
状態量であれば、その測定値をベクトルの軌跡として重
心および分散を求め、基準の値と比較して異常の有無の
判定が可能である。また、基準の値は物理モデルを用い
ることも、あるいは、予め固定した値を設定しておくこ
とも任意である。
【００４２】
【発明の効果】以上述べたように第１の発明によれば、
変動する対象や対象を操作する手段の状況を、予め入力
されている操作条件からの予測値に基づいて判断し制御
することにより、対象の状態や操作手段の状態をより適
切に制御することができる。第２の発明によれば、予め
入力されている操作条件から対象に関する物理モデルを
用いて予測値を求めることにより、予測値の算出が高
速、高精度になり、より適切な制御がおこなえる。
変動する対象や対象を操作する手段の状況を、予め入力
されている操作条件からの予測値に基づいて判断し制御
することにより、対象の状態や操作手段の状態をより適
切に制御することができる。第２の発明によれば、予め
入力されている操作条件から対象に関する物理モデルを
用いて予測値を求めることにより、予測値の算出が高
速、高精度になり、より適切な制御がおこなえる。
【００４３】第３の発明によれば、操作状況の判断結果
がデータベース等にフィードバックされて自ら学習する
ことにより、操作の経験を積むに従いより適切な制御が
おこなえる。第４の発明によれば、加工中の工具や工作
物の状況を、予め入力されている加工条件からの予測値
に基づいて判断し制御することにより、工具や工作物の
状態をより適切に制御することができる。
がデータベース等にフィードバックされて自ら学習する
ことにより、操作の経験を積むに従いより適切な制御が
おこなえる。第４の発明によれば、加工中の工具や工作
物の状況を、予め入力されている加工条件からの予測値
に基づいて判断し制御することにより、工具や工作物の
状態をより適切に制御することができる。
【００４４】第５の発明によれば、予め入力されている
加工条件から加工の物理モデルを用いて予測値を求める
ことにより、予測値の算出が高速、高精度になり、加工
の精度を向上させることができる。第６の発明によれ
ば、加工の状況の判断結果がデータベース等にフィード
バックされて自ら学習することにより、加工の経験を積
むに従いより高精度の加工がおこなえる。
加工条件から加工の物理モデルを用いて予測値を求める
ことにより、予測値の算出が高速、高精度になり、加工
の精度を向上させることができる。第６の発明によれ
ば、加工の状況の判断結果がデータベース等にフィード
バックされて自ら学習することにより、加工の経験を積
むに従いより高精度の加工がおこなえる。
【００４５】第７の発明によれば、センサが検出した対
象の状態量についての重心および分散を求め、得られた
分散の値と基準値とを比較して対象の状態の異常有無を
判定することにより、検出データが重心および分散が得
られる１周期分だけあれば判定ができる。そのため、短
時間の演算で異常の有無の判定が可能となり、リアルタ
イムで対象の状態を判定できるようになる。第８の発明
によれば、データベースを参照しながら構築した物理モ
デルに基づいて基準値が算出されるため、基準値が対象
に応じて常に最適な値となり、判定結果が高精度にな
る。
象の状態量についての重心および分散を求め、得られた
分散の値と基準値とを比較して対象の状態の異常有無を
判定することにより、検出データが重心および分散が得
られる１周期分だけあれば判定ができる。そのため、短
時間の演算で異常の有無の判定が可能となり、リアルタ
イムで対象の状態を判定できるようになる。第８の発明
によれば、データベースを参照しながら構築した物理モ
デルに基づいて基準値が算出されるため、基準値が対象
に応じて常に最適な値となり、判定結果が高精度にな
る。
【００４６】第９の発明によれば、センサが検出した加
工機械の工具と工作物の間に発生する加工反力の値につ
いての重心および分散を求め、得られた分散の値と基準
値とを比較して加工の異常有無を判定することにより、
検出したデータ量が重心および分散が得られる１周期分
だけあれば判定ができる。そのため、短時間の演算で異
常の有無の判定が可能となり、リアルタイムで加工機械
の加工状態を判定できるようになる。第１０の発明によ
れば、データベースを参照しながら構築した加工の物理
モデルに基づいて基準値が算出されるため、基準値が加
工条件に応じて常に最適な値となり、判定結果が高精度
になる。
工機械の工具と工作物の間に発生する加工反力の値につ
いての重心および分散を求め、得られた分散の値と基準
値とを比較して加工の異常有無を判定することにより、
検出したデータ量が重心および分散が得られる１周期分
だけあれば判定ができる。そのため、短時間の演算で異
常の有無の判定が可能となり、リアルタイムで加工機械
の加工状態を判定できるようになる。第１０の発明によ
れば、データベースを参照しながら構築した加工の物理
モデルに基づいて基準値が算出されるため、基準値が加
工条件に応じて常に最適な値となり、判定結果が高精度
になる。
【図１】本発明の実施例の全体構成を示す図である。
【図２】加工の物理モデルに基づいて求めた加工反力を
ベクトルの軌跡として示したグラフである。
ベクトルの軌跡として示したグラフである。
【図３】図２のベクトルの軌跡を拡大して示すとともに
軌跡の重心および重心からベクトルの軌跡までの距離を
示したグラフである。
軌跡の重心および重心からベクトルの軌跡までの距離を
示したグラフである。
【図４】実際に発生した加工反力をベクトルの軌跡とし
て示したグラフである。
て示したグラフである。
【図５】加工異常が発生した場合のベクトルの軌跡を示
すグラフである。
すグラフである。
【図６】正常な加工における分散の変化を示すグラフで
ある。
ある。
【図７】異常な加工における分散の変化を示すグラフで
ある。
ある。
【図８】正常な加工における分散の変化の他の例を示す
グラフである。
グラフである。
【図９】異常な加工における分散の変化の他の例を示す
グラフである。
グラフである。
【図１０】正常な加工における分散の変化の他の例を示
すグラフである。
すグラフである。
【図１１】異常な加工における分散の変化の他の例を示
すグラフである。
すグラフである。
【図１２】実施例の判定処理を系統的に示したフローチ
ャートである。
ャートである。
【図１３】実際に測定した切削力のＸ軸成分の変化を示
すグラフである。
すグラフである。
【図１４】図１３の切削力の変化を高速フーリエ変換し
た結果を示すグラフである。
た結果を示すグラフである。
【図１５】実際に測定した切削力のＹ軸成分の変化を示
すグラフである。
すグラフである。
【図１６】図１５の切削力の変化を高速フーリエ変換し
た結果を示すグラフである。
た結果を示すグラフである。
【図１７】切削異常が発生した場合の切削力のＸ軸成分
の変化を示すグラフである。
の変化を示すグラフである。
【図１８】図１７の切削力の変化を高速フーリエ変換し
た結果を示すグラフである。
た結果を示すグラフである。
【図１９】切削異常が発生した場合の切削力のＹ軸成分
の変化を示すグラフである。
の変化を示すグラフである。
【図２０】図１９の切削力の変化を高速フーリエ変換し
た結果を示すグラフである。
た結果を示すグラフである。
１ 加工条件決定部 ２ 加工機械制御器 ３ 加工の物理モデル ４ センサ情報予測器 ５ マシニング・センタ ６ 移動機構 ７ 回転機構 ８ 力センサ ９ 工具 １１ 移動機構 １２ フェイルセイフ機構 １３ 力センサ １４ 工作物 １５ フェイルセイフ機構 １６ 歪増幅器 １７ 歪増幅器 １８ センサ情報獲得器 １９ 状態判定器 ２１ 適応制御器 ２２ データベース
Claims (10)
- 【請求項１】 変動する対象側または／および対象を操
作する手段側に設置されたセンサの検出情報と予め入力
されている操作条件から得られる予測値とに基づき対象
の状況を判断し、その判断結果から対象の状態または／
および操作手段の状態がより適切なものになるように操
作手段を制御することを特徴とする適応制御システム。 - 【請求項２】 請求項１記載の適応制御システムにおい
て、予め入力されている操作条件から対象に関する物理
モデルを用いて予測値を求めることを特徴とする適応制
御システム。 - 【請求項３】 請求項１または２記載の適応制御システ
ムにおいて、操作状況の判断結果を、操作に関する規
則、操作手段と操作対象に関する知識、操作条件と操作
結果に関する知識をそれぞれ蓄積したデータベース、お
よび操作の条件の決定部にフィードバックして自ら学習
することを特徴とする適応制御システム。 - 【請求項４】 加工機械の工具側または／および工作物
側に設置されたセンサの検出情報と予め入力されている
加工条件から得られる予測値とに基づき加工の状況を判
断し、その判断結果から加工現象の状態または／および
加工機械の状態がより適切なものになるように加工機械
を制御することを特徴とする適応制御システム。 - 【請求項５】 請求項４記載の適応制御システムにおい
て、予め入力されている加工条件から加工の物理モデル
を用いて予測値を求めることを特徴とする適応制御シス
テム。 - 【請求項６】 請求項４または５記載の適応制御システ
ムにおいて、加工の状況の判断結果を、加工に関する規
則、工具と工作物に関する知識、加工条件と加工結果に
関する知識をそれぞれ蓄積したデータベース、および加
工の条件の決定部にフィードバックして自ら学習するこ
とを特徴とする適応制御システム。 - 【請求項７】 周期的に変化する対象の状態量を検出す
るセンサと、 時間を媒介変数とし、検出された状態量を１次元または
多次元空間上のベクトルの軌跡として描き、その軌跡に
囲まれた図形の重心を求める手段と、 重心からベクトルの軌跡上の各点までの距離の分散を求
める手段と、 分散の値を基準値と比較し、対象の異常有無を判定する
手段と、 を備えたことを特徴とする状態判定装置。 - 【請求項８】 対象を支配する物理法則に関する知識お
よび過去に検出された対象の挙動に関する記録を蓄積し
たデータベースと、 データベースを参照しながら対象に関する物理モデルを
構築して現時点および以後の対象の状態変化を再現また
は予測することにより、判定のための基準値を算出する
手段と、 を備えたことを特徴とする請求項７記載の状態判定装
置。 - 【請求項９】 周期的に変化する加工機械の工具と工作
物の間に発生する加工反力を検出するセンサと、 時間を媒介変数とし、検出された加工反力値を１次元ま
たは多次元空間上のベクトルの軌跡として描き、その軌
跡に囲まれた図形の重心を求める手段と、 重心からベクトルの軌跡上の各点までの距離の分散を求
める手段と、 分散の値を基準値と比較し、加工異常の有無を判定する
手段と、 を備えたことを特徴とする状態判定装置。 - 【請求項１０】 加工機械における工具と工作物との間
の加工現象を支配する法則に関する知識および過去に検
出された加工条件ごとの加工反力の変化に関する記録を
蓄積したデータベースと、 データベースを参照しながら工具と工作物間の加工に関
する物理モデルを構築し、現時点および以後の加工現象
を再現または予測することにより、判定のための基準値
を算出する手段と、 を備えたことを特徴とする請求項９記載の状態判定装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3185492A JP2693664B2 (ja) | 1991-06-28 | 1991-06-28 | エンドミル加工における加工状態判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3185492A JP2693664B2 (ja) | 1991-06-28 | 1991-06-28 | エンドミル加工における加工状態判定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH068106A true JPH068106A (ja) | 1994-01-18 |
| JP2693664B2 JP2693664B2 (ja) | 1997-12-24 |
Family
ID=16171719
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3185492A Expired - Fee Related JP2693664B2 (ja) | 1991-06-28 | 1991-06-28 | エンドミル加工における加工状態判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
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