JPS61187654A - 工具摩耗検出装置 - Google Patents
工具摩耗検出装置Info
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- JPS61187654A JPS61187654A JP60028990A JP2899085A JPS61187654A JP S61187654 A JPS61187654 A JP S61187654A JP 60028990 A JP60028990 A JP 60028990A JP 2899085 A JP2899085 A JP 2899085A JP S61187654 A JPS61187654 A JP S61187654A
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- Japan
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- tool
- average value
- signal
- drill
- sensor
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/14—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object using acoustic emission techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
- G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
- G01N2291/025—Change of phase or condition
- G01N2291/0258—Structural degradation, e.g. fatigue of composites, ageing of oils
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- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
- Machine Tool Sensing Apparatuses (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の分野〕
本発明は工作機械における工具の折損を切削加工時に発
生するアコースティックエミッション（以下ＡＥという
）を利用して自動検出する工具の摩耗検出装置に関する
ものである。
生するアコースティックエミッション（以下ＡＥという
）を利用して自動検出する工具の摩耗検出装置に関する
ものである。
本発明による工具摩耗検出装置は、工作機械の切削時に
発生するＡＥ倍信号平均振幅及び最大確率密度が工具の
摩耗や変形に伴って増加し、工具の摩耗が進行したとき
にはその平均値が急激に増大することに基づいて工具の
摩耗を検出するものである。こうすれば工具が折損する
前に工具の摩耗信号が得られ、工具の交換等適切な手段
を取ることが可能となる。
発生するＡＥ倍信号平均振幅及び最大確率密度が工具の
摩耗や変形に伴って増加し、工具の摩耗が進行したとき
にはその平均値が急激に増大することに基づいて工具の
摩耗を検出するものである。こうすれば工具が折損する
前に工具の摩耗信号が得られ、工具の交換等適切な手段
を取ることが可能となる。
従来工作機械、例えばボール盤や旋盤等の工具の摩耗度
を検出するには、切削工程終了後に作業員が工具の先端
を顕微鏡で観察したり、あるいは切削工程を中断して工
具の先端をタンチセンサで接触検査するようにしていた
。しかしながら近年の工場自動化の進展に伴い、このよ
うな工具の摩耗を自動的に検出することが強く要求され
ている。
を検出するには、切削工程終了後に作業員が工具の先端
を顕微鏡で観察したり、あるいは切削工程を中断して工
具の先端をタンチセンサで接触検査するようにしていた
。しかしながら近年の工場自動化の進展に伴い、このよ
うな工具の摩耗を自動的に検出することが強く要求され
ている。
こうした工作機械の工具の摩耗を検出する一手法として
本出願人は既に特願昭５９−６７４７号等において切削
時に発生するＡＥ倍信号検出するＡＥセンサを用い、そ
の出力の平均値レベルに基づいて工具の摩耗を検出する
装置を提案している（未公開）。しかしながら工作機械
においては切削加工された加工対象（以下ワークという
）から出る切屑によって様々な出力が発生するため、切
削の種類によっては工具の摩耗検出の信頼性が低下する
ことがあるという欠点があった。
本出願人は既に特願昭５９−６７４７号等において切削
時に発生するＡＥ倍信号検出するＡＥセンサを用い、そ
の出力の平均値レベルに基づいて工具の摩耗を検出する
装置を提案している（未公開）。しかしながら工作機械
においては切削加工された加工対象（以下ワークという
）から出る切屑によって様々な出力が発生するため、切
削の種類によっては工具の摩耗検出の信頼性が低下する
ことがあるという欠点があった。
本発明はこのような工作機械の問題点に鑑みてなされた
ものであって、発生する切屑の種類にかかわらず工作機
械の切削加工時に得られるＡＥ倍信号基づいて工具の摩
耗を検出するようにした工具摩耗検出装置を提供するこ
とを目的とする。
ものであって、発生する切屑の種類にかかわらず工作機
械の切削加工時に得られるＡＥ倍信号基づいて工具の摩
耗を検出するようにした工具摩耗検出装置を提供するこ
とを目的とする。
本発明は工作機械の工具近傍に設けられ工作時のＡＥ倍
信号電気信号に変換するＡＥセンサと、工作機械による
切削毎に所定時間のＡＥ倍信号振幅データをサンプリン
グするサンプリング手段と、サンプリング手段によって
サンプリングされた振幅の平均値を算出する平均値算出
手段と、切削後に得られたＡＥ倍信号振幅の平均値とそ
の直前の平均値との差を算出する平均値差算出手段と、
サンプリング手段によってサンプリングされた振幅値の
所定時間毎の確率密度関数の最大密度を検出する最大密
度検出手段と、平均値差算出手段及び最大密度算出手段
の平均値と所定の閾値レベルを比較する比較手段と、を
具備し、比較手段の出力によって工具の摩耗を検出する
ことを特徴とするものである。
信号電気信号に変換するＡＥセンサと、工作機械による
切削毎に所定時間のＡＥ倍信号振幅データをサンプリン
グするサンプリング手段と、サンプリング手段によって
サンプリングされた振幅の平均値を算出する平均値算出
手段と、切削後に得られたＡＥ倍信号振幅の平均値とそ
の直前の平均値との差を算出する平均値差算出手段と、
サンプリング手段によってサンプリングされた振幅値の
所定時間毎の確率密度関数の最大密度を検出する最大密
度検出手段と、平均値差算出手段及び最大密度算出手段
の平均値と所定の閾値レベルを比較する比較手段と、を
具備し、比較手段の出力によって工具の摩耗を検出する
ことを特徴とするものである。
このような特徴を有する本発明によれば、切削・
加工中に切削を中断することなく工具の使用に伴う摩耗
が限界値に達したことを高い精度で検出することができ
る。従って工具の摩耗が検出された場合には、引き続く
切削加工を中止したりその工具を交換する等の適切な処
理を行うことが可能となる。又工具の摩耗が検出されれ
ば切削加工中に突然工具が折損する可能性が少なくなり
、切削作業を円滑に進めることが可能となる。
加工中に切削を中断することなく工具の使用に伴う摩耗
が限界値に達したことを高い精度で検出することができ
る。従って工具の摩耗が検出された場合には、引き続く
切削加工を中止したりその工具を交換する等の適切な処
理を行うことが可能となる。又工具の摩耗が検出されれ
ば切削加工中に突然工具が折損する可能性が少なくなり
、切削作業を円滑に進めることが可能となる。
（実施例の全体構成）
第１図は本発明による工具摩耗検出装置の一実施例の全
体構成を示すブロック図である。本実施例の工具摩耗検
出装置はボール盤に適用したものであって、ボール盤の
テーブル１上にバイス２が取付けられその上部にバイス
２によってワーク３が固定されている。そしてこのワー
ク３に対してボール盤のドリル４を軸方向に降下させて
切削加工が行われる。ここでボール盤のテーブルｌ上に
ＡＥ倍信号検出するＡＥセンサ５を設ける。ＡＥセンサ
５は切削時のＡＥ倍信号検出する広帯域のＡＥセンサで
あって、その出力はプリアンプ６に与えられる。プリア
ンプ６はＡＥセンサ５のＡＥ倍信号所定レベルに増幅し
、増幅出力をバンドパスフィルタフに与える。バンドパ
スフィルタ７は切削時のＡＥ倍信号例えば周波数１００
ＫＨｚ〜ＩＭＨｚまでの周波数のＡＥ倍信号次段の増幅
器８に伝えるものである。増幅器８はバンドパスフィル
タフの出力を所定レベルに増幅し、その出力を全波整流
器９に伝える。全波整流器９の出力はローパスフィルタ
１０に与えられる。ローパスフィルタＩＯは例えば周波
数２ Ｋ Ｉｌｚ以上のＡＥ倍信号遮断することによっ
てＡＥ倍信号包路線信号を得るものであって、その出力
はＡ／Ｄ変換器１１に与えられる。全波整流器９及びロ
ーパスフィルタ１゜はＡＥ倍信号らその振幅の信号を検
出するものである。Ａ／Ｄ変換器１１は所定のクロック
周期毎に包路線信号をデジタル信号に変換するものであ
る。一方ドリル４にはテーブル１との間のインピーダン
スを測定することによってドリル４の先端がワーク３に
接触したことを検知する接触センサ１２が設けられてい
る。そしてＡ／Ｄ変換器１１で変換されたデジタルデー
タ及び接触センサ１２の検知信号はマイクロコンピュー
タ１３に与えられる。マイクロコンピュータ１３には又
このボール盤を制御する数値制御装置１４が接続されて
いる。そしてマイクロコンピュータ１３はこれらの入力
信号に基づいて後述する演算処理手順によって工具、こ
の場合にはドリル４の摩耗を検出して表示器１５に与え
るものである。
体構成を示すブロック図である。本実施例の工具摩耗検
出装置はボール盤に適用したものであって、ボール盤の
テーブル１上にバイス２が取付けられその上部にバイス
２によってワーク３が固定されている。そしてこのワー
ク３に対してボール盤のドリル４を軸方向に降下させて
切削加工が行われる。ここでボール盤のテーブルｌ上に
ＡＥ倍信号検出するＡＥセンサ５を設ける。ＡＥセンサ
５は切削時のＡＥ倍信号検出する広帯域のＡＥセンサで
あって、その出力はプリアンプ６に与えられる。プリア
ンプ６はＡＥセンサ５のＡＥ倍信号所定レベルに増幅し
、増幅出力をバンドパスフィルタフに与える。バンドパ
スフィルタ７は切削時のＡＥ倍信号例えば周波数１００
ＫＨｚ〜ＩＭＨｚまでの周波数のＡＥ倍信号次段の増幅
器８に伝えるものである。増幅器８はバンドパスフィル
タフの出力を所定レベルに増幅し、その出力を全波整流
器９に伝える。全波整流器９の出力はローパスフィルタ
１０に与えられる。ローパスフィルタＩＯは例えば周波
数２ Ｋ Ｉｌｚ以上のＡＥ倍信号遮断することによっ
てＡＥ倍信号包路線信号を得るものであって、その出力
はＡ／Ｄ変換器１１に与えられる。全波整流器９及びロ
ーパスフィルタ１゜はＡＥ倍信号らその振幅の信号を検
出するものである。Ａ／Ｄ変換器１１は所定のクロック
周期毎に包路線信号をデジタル信号に変換するものであ
る。一方ドリル４にはテーブル１との間のインピーダン
スを測定することによってドリル４の先端がワーク３に
接触したことを検知する接触センサ１２が設けられてい
る。そしてＡ／Ｄ変換器１１で変換されたデジタルデー
タ及び接触センサ１２の検知信号はマイクロコンピュー
タ１３に与えられる。マイクロコンピュータ１３には又
このボール盤を制御する数値制御装置１４が接続されて
いる。そしてマイクロコンピュータ１３はこれらの入力
信号に基づいて後述する演算処理手順によって工具、こ
の場合にはドリル４の摩耗を検出して表示器１５に与え
るものである。
（ＲＡＭのメモリマツプ）
第２図はマイクロコンピュータ１３内部の記憶手段であ
るランダムアクセスメモリ （以下ＲＡＭという）１６
の記憶内容を示すメモリマツプである。本図に示すよう
にＲＡＭ１６には工具の最初の切削時に立てられる初回
フラグ、工具の切削開始からＡＥ倍信号サンプリングす
る迄の遅延時間を定める遅延時間タイマＴｄ、ＡＥ信号
のサンプル時間を定めるサンプリングタイマＴｓが設け
られている。又ＲＡＭ１６には所定数、例えばｎ個のＡ
Ｅ倍信号サンプルデータを保持するサンプルデータ領域
Ｘ（０）、 Ｘ（１）、−−−−−−−Ｘ（ｎ）と、
それらノサンプルデータの確率密度を示す確率密度テー
ブルＡ（０）、 Ａ（１）、−−−−−Ａ（ｋ）が設け
られる。確率密度テーブルの各エリアは各サンプルデー
タの値をとるデータの数が保持される。又ＲＡＭ１６に
はサンプルデータを信号処理する際に用いられるサンプ
ルデータポインタｉ、後述する演算処理の結果最も発生
確率の高いサンプルデータＸ （ｉ）に対応するサンプ
ルデータ番号を記憶する最大密度関数の最大値レジスタ
ｍの領域が設けられている。更にＡＥ倍信号平均値Ａ
Ｅ Ｍと、相前後する平均値差ΔＡ Ｅ （Ｖ）、及び
最大密度関数を示すＡ Ｅ （ｍ）の各領域が設けられ
、その平均値の限界値を検知するためのスレッシュホー
ルドレベルθｔｈ領域が設けられている。
るランダムアクセスメモリ （以下ＲＡＭという）１６
の記憶内容を示すメモリマツプである。本図に示すよう
にＲＡＭ１６には工具の最初の切削時に立てられる初回
フラグ、工具の切削開始からＡＥ倍信号サンプリングす
る迄の遅延時間を定める遅延時間タイマＴｄ、ＡＥ信号
のサンプル時間を定めるサンプリングタイマＴｓが設け
られている。又ＲＡＭ１６には所定数、例えばｎ個のＡ
Ｅ倍信号サンプルデータを保持するサンプルデータ領域
Ｘ（０）、 Ｘ（１）、−−−−−−−Ｘ（ｎ）と、
それらノサンプルデータの確率密度を示す確率密度テー
ブルＡ（０）、 Ａ（１）、−−−−−Ａ（ｋ）が設け
られる。確率密度テーブルの各エリアは各サンプルデー
タの値をとるデータの数が保持される。又ＲＡＭ１６に
はサンプルデータを信号処理する際に用いられるサンプ
ルデータポインタｉ、後述する演算処理の結果最も発生
確率の高いサンプルデータＸ （ｉ）に対応するサンプ
ルデータ番号を記憶する最大密度関数の最大値レジスタ
ｍの領域が設けられている。更にＡＥ倍信号平均値Ａ
Ｅ Ｍと、相前後する平均値差ΔＡ Ｅ （Ｖ）、及び
最大密度関数を示すＡ Ｅ （ｍ）の各領域が設けられ
、その平均値の限界値を検知するためのスレッシュホー
ルドレベルθｔｈ領域が設けられている。
（本実施例の動作）
次に波形図及びフローチャートを参照しつつ本実施例の
動作について説明する。動作を開始するとまずステップ
２０においてＲＡＭ１６の初回フラグをセットする。そ
してステップ２１に進んで接触センサ１２よりドリル４
の先端がワーク３に接触する際の信号を待受ける。接触
センサ１２からの信号の代わりに数値制御装置１４より
接触時の信号を受は取るようにしてもよい。さてドリル
４がワーク３に接触すればステップ２２に進んで遅延時
間タイマＴｄを動作させ、遅延時間タイマＴｄがタイム
アンプするのを待受ける（ステップ２３）。
動作について説明する。動作を開始するとまずステップ
２０においてＲＡＭ１６の初回フラグをセットする。そ
してステップ２１に進んで接触センサ１２よりドリル４
の先端がワーク３に接触する際の信号を待受ける。接触
センサ１２からの信号の代わりに数値制御装置１４より
接触時の信号を受は取るようにしてもよい。さてドリル
４がワーク３に接触すればステップ２２に進んで遅延時
間タイマＴｄを動作させ、遅延時間タイマＴｄがタイム
アンプするのを待受ける（ステップ２３）。
接触後ドリル４を軸方向に降下させることによりワーク
３に開口が設けられる。そのとき発生するＡＥ倍信号ワ
ーク３及びテーブル１を介してＡＥセンサ５に与えられ
る。このＡＥ倍信号プリアンプ６によって増幅されバン
ドパスフィルタ７を介して増幅器８によって所定のレベ
ルに増幅されて全波整流器９に与えられる。そして全波
整流器９より整流されローパスフィルタ１０により事情
されてＡＥ倍信号包路線信号が得られ、Ａ／Ｄ変換器１
１によって所定の周期でデジタル信号に変換される。
３に開口が設けられる。そのとき発生するＡＥ倍信号ワ
ーク３及びテーブル１を介してＡＥセンサ５に与えられ
る。このＡＥ倍信号プリアンプ６によって増幅されバン
ドパスフィルタ７を介して増幅器８によって所定のレベ
ルに増幅されて全波整流器９に与えられる。そして全波
整流器９より整流されローパスフィルタ１０により事情
されてＡＥ倍信号包路線信号が得られ、Ａ／Ｄ変換器１
１によって所定の周期でデジタル信号に変換される。
遅延時間タイマＴｄはドリル４がワーク３に接触した後
第４図（ａｌに示される位置、即ちその先端円錐部がワ
ーク１を切削する迄の遅延時間ＴｄだけＡ／Ｄ変換値を
処理しないようにするものである。この遅延時間Ｔｄで
は第５図（ａｌに示すようにＡＥ倍信号低いレベルとな
っている。そして遅延時間Ｔｄの経過後はドリル４が第
４図（ｂ）に示すようにワーク３内を進行し掘り進むた
め、第５図（ａｌに示すようにサンプリング時間Ｔｓで
は大きいレベルのＡＥ倍信号得られることとなる。従っ
て遅延時間タイマＴｄがタイムアツプすればステップ２
４に進んでサンプリングタイマＴｓの動作を開始する。
第４図（ａｌに示される位置、即ちその先端円錐部がワ
ーク１を切削する迄の遅延時間ＴｄだけＡ／Ｄ変換値を
処理しないようにするものである。この遅延時間Ｔｄで
は第５図（ａｌに示すようにＡＥ倍信号低いレベルとな
っている。そして遅延時間Ｔｄの経過後はドリル４が第
４図（ｂ）に示すようにワーク３内を進行し掘り進むた
め、第５図（ａｌに示すようにサンプリング時間Ｔｓで
は大きいレベルのＡＥ倍信号得られることとなる。従っ
て遅延時間タイマＴｄがタイムアツプすればステップ２
４に進んでサンプリングタイマＴｓの動作を開始する。
その後ステップ２５に進んでＡ／Ｄ変換器１１より与え
られるＡ／Ｄ変換値を取込みＲＡＭＩ −６に記
憶する。そしてステップ２６に進んでサンプリングタイ
マＴｓがタイムアツプするかどうかをチェックする。こ
うしてステップ２５．２６のループを繰り返しサンプリ
ングタイマＴｓがタイムアツプする迄Ａ／Ｄ変換値をＲ
ＡＭ１６のサンプルデータ領域Ｘ （０）〜Ｘ （ｎ）
に順次記憶する。サンプリングタイマＴｓは第５図山）
に示すようにＡＥ倍信号包路線信号のスペクトル算出の
ためのサンプリング時間を定めるものであって、例えば
１秒間、０、５ｍＳ毎に２０００ポイントのＡ／Ｄ変換
を行うものとする。ステップ２６においてサンプリング
タイマＴＳがタイムアツプすればステップ２７に進んで
Ａ／Ｄ変換器１１より与えられるＡ／Ｄ変換値の取込み
を禁止する。次いでルーチン２８に進んでサンプリング
時に得られたＡ／Ｄ変換データの合計値をデータ数で除
算することによってその平均値ＡＥｆＶ）を算出する。
られるＡ／Ｄ変換値を取込みＲＡＭＩ −６に記
憶する。そしてステップ２６に進んでサンプリングタイ
マＴｓがタイムアツプするかどうかをチェックする。こ
うしてステップ２５．２６のループを繰り返しサンプリ
ングタイマＴｓがタイムアツプする迄Ａ／Ｄ変換値をＲ
ＡＭ１６のサンプルデータ領域Ｘ （０）〜Ｘ （ｎ）
に順次記憶する。サンプリングタイマＴｓは第５図山）
に示すようにＡＥ倍信号包路線信号のスペクトル算出の
ためのサンプリング時間を定めるものであって、例えば
１秒間、０、５ｍＳ毎に２０００ポイントのＡ／Ｄ変換
を行うものとする。ステップ２６においてサンプリング
タイマＴＳがタイムアツプすればステップ２７に進んで
Ａ／Ｄ変換器１１より与えられるＡ／Ｄ変換値の取込み
を禁止する。次いでルーチン２８に進んでサンプリング
時に得られたＡ／Ｄ変換データの合計値をデータ数で除
算することによってその平均値ＡＥｆＶ）を算出する。
そしてルーチン２９に進んで後述するようにＡＥ倍信号
確率密度関数の最大値ＡＥ（（２）を求める。そしてス
テップ３０に進み初回フラグが立っているかどうかをチ
ェックする。このフラグが立っていればステップ３１に
おいて初回フラグをクリアしてステップ２１に戻り、初
回フラグが立っていなければステップ３２に進んで前回
の切削時のＡＥ倍信号の平均値差ΔＡ Ｅ Ｍを算出す
る。
確率密度関数の最大値ＡＥ（（２）を求める。そしてス
テップ３０に進み初回フラグが立っているかどうかをチ
ェックする。このフラグが立っていればステップ３１に
おいて初回フラグをクリアしてステップ２１に戻り、初
回フラグが立っていなければステップ３２に進んで前回
の切削時のＡＥ倍信号の平均値差ΔＡ Ｅ Ｍを算出す
る。
さて最大密度ππ（ｍ）は第６図に一例を示すように切
削回数に応じて上昇する。そして既に特願昭５９−１１
０５６４号等において示しているように円弧状の切屑や
コイル状の切屑が得られる場合には、ＡＥ倍信号振幅の
平均値Ａ Ｅ Ｍと最大密度Ａ Ｅ （ｍ）とはほぼ同
一レベルにある。又渦巻型の切屑が発生する場合にはＡ
Ｅ倍信号振幅の平均値Ａ Ｅ Ｍは大きな値となるが、
最大密度ＡＥ（−はほとんど変化しない。第７図はＡＥ
倍信号振幅の平均値Ａ Ｅ Ｍを示す図であって、切削
回数毎に発生する切屑の種類等によって変動が生じてい
る。一方最大密度ＡＥ（ＩＴＩ）は工具毎に信号レベル
の変動が生じる。従ってこれらの影響を少なくするため
に第８図に示すようにＡＥ倍信号振幅平均値Ａ Ｅ Ｍ
の相前後する切削回数の平均値差ΔＡ Ｅ （Ｖｌを求
め、この信号とＡＥ（（２）との重みつき平均１；’
（ｖ、ｍ）を摩耗関数としている。
削回数に応じて上昇する。そして既に特願昭５９−１１
０５６４号等において示しているように円弧状の切屑や
コイル状の切屑が得られる場合には、ＡＥ倍信号振幅の
平均値Ａ Ｅ Ｍと最大密度Ａ Ｅ （ｍ）とはほぼ同
一レベルにある。又渦巻型の切屑が発生する場合にはＡ
Ｅ倍信号振幅の平均値Ａ Ｅ Ｍは大きな値となるが、
最大密度ＡＥ（−はほとんど変化しない。第７図はＡＥ
倍信号振幅の平均値Ａ Ｅ Ｍを示す図であって、切削
回数毎に発生する切屑の種類等によって変動が生じてい
る。一方最大密度ＡＥ（ＩＴＩ）は工具毎に信号レベル
の変動が生じる。従ってこれらの影響を少なくするため
に第８図に示すようにＡＥ倍信号振幅平均値Ａ Ｅ Ｍ
の相前後する切削回数の平均値差ΔＡ Ｅ （Ｖｌを求
め、この信号とＡＥ（（２）との重みつき平均１；’
（ｖ、ｍ）を摩耗関数としている。
ｋ１ΔＡＥＭ＋に２ＡＥ（ｍ）＝Ｆ （ｖ、ｍ）尚ここ
てｋｌ、 ｋ２は定められた定数でありその和を１とす
る。第９図は切削回数に対する摩耗関数Ｆ（ｖ、ｍ）の
変化の一例を示すグラフである。本図に示されているよ
うに摩耗が大きくなれば摩耗関数Ｆ（ｖ、ｍ）は大幅に
上昇していることが知られる。従ってこの摩耗関数の所
定レベルに閾値を設定することによって工具の摩耗を検
出することが可能となる。
てｋｌ、 ｋ２は定められた定数でありその和を１とす
る。第９図は切削回数に対する摩耗関数Ｆ（ｖ、ｍ）の
変化の一例を示すグラフである。本図に示されているよ
うに摩耗が大きくなれば摩耗関数Ｆ（ｖ、ｍ）は大幅に
上昇していることが知られる。従ってこの摩耗関数の所
定レベルに閾値を設定することによって工具の摩耗を検
出することが可能となる。
それ故ステップ３３において摩耗関数Ｆ（ｖ、ｍ）がス
レッシュホールドレベルθｔｈを越えるかどうかをチェ
ックしている。摩耗関数Ｆ （ｖ＋ ｍ）がこのレベル
を越えていなければステップ２１に戻って同様の処理を
繰り返し、このレベルを越える場合にはステップ３４に
進んで工具の摩耗検知信号を出力する。この摩耗検知信
号によって表示器１５により摩耗を表示したり、必要に
応じて工具を交換する等の適切な処理を行うことが可能
となる。
レッシュホールドレベルθｔｈを越えるかどうかをチェ
ックしている。摩耗関数Ｆ （ｖ＋ ｍ）がこのレベル
を越えていなければステップ２１に戻って同様の処理を
繰り返し、このレベルを越える場合にはステップ３４に
進んで工具の摩耗検知信号を出力する。この摩耗検知信
号によって表示器１５により摩耗を表示したり、必要に
応じて工具を交換する等の適切な処理を行うことが可能
となる。
（最大密度の算出処理）
次にルーチン２９の最大密度Ａ Ｅ ｆｍ＋の算出処理
について説明する。第１０図はこの動作を示すフローチ
ャートである。動作を開始するとまずステップ４０にお
いて確率密度データ領域Ａ （ＸｆＰｌ） Ｃｐ＝
ｏ −ｎ ）とサンプルデータポインタｉをクリアし、
ステップ４１に進んでサンプルデータポインタｉとサン
プルデータの最後の値ｎとを比較する。
について説明する。第１０図はこの動作を示すフローチ
ャートである。動作を開始するとまずステップ４０にお
いて確率密度データ領域Ａ （ＸｆＰｌ） Ｃｐ＝
ｏ −ｎ ）とサンプルデータポインタｉをクリアし、
ステップ４１に進んでサンプルデータポインタｉとサン
プルデータの最後の値ｎとを比較する。
最初はサンプルデータポインタｉが０であるのでステッ
プ４２に進んで最初のサンプルデータＸ （０）を読込
み、次いでステップ４３に進んで読込まれたサンプルデ
ータＸ （０）の値に対応する確率データエリアＡ（Ｘ
（０））の内容をインクリメントする。そしてステップ
４４に進んでサンプルデータポインタｉの値をインクリ
メントしてステップ４１に戻る。こうしてサンプルデー
タポインタｉがサンプルデータの最後の値ｎとなるまで
ステップ４１からステップ４４のループを繰り返すこと
によって、全てのサンプルデータの値をその大きさに応
じた確率データエリアに振り分けてＡ （Ｘ（ｉ））の
確率密度関数テーブルを完成させる。そしてステップ４
５に進んでサンプルデータポインタｉ及び最大値レジス
タｍをクリアし、ステップ４６に進んでサンプルデータ
ポインタｉと最終値ｎを比較し、これらの値が等しくな
ければステップ４７に進む。ステップ４７では最初のサ
ンプルデータポインタｉがＯであるので、確率密度デー
タＡ（Ｘ（ｍｌ）がＡ（Ｘ（０１）を越えているかどう
かをチェックする。Ａ （Ｘ（（ロ））が大きければス
テップ４８に進んでそのときのサンプルデータポインタ
ｉの値を最大値レジスタｍにストアし、ステップ４９に
おいてサンプルデータポインタｉをインクリメントする
。初期動作時のようにステップ４７においてＡ（Ｘ（ｍ
））がサンプルデータの確率値Ａ （Ｘ（１））を越え
ていない場合には、ステ、７プ４８を経ることなくステ
ップ４９においてｉをインクリメントしてステップ４６
に戻る。こうしテステッフ４６〜４９のループを繰り返
すことにより全ての確率密度データＡ （０）からＡ（
ト））について最大値Ａ（Ｘｆｍｌ）が求まり、同時に
この最大値に対応したサンプルデータ番号ｉが最大値レ
ジスタｍに保持されることとなる。こうして得られた最
大値Ａ （Ｘ（（ロ））を最大密度ＡＥ（（２）として
ＲＡＭ１６の所定領域に書き込んで（ステップ５０）こ
の処理を終了する。
プ４２に進んで最初のサンプルデータＸ （０）を読込
み、次いでステップ４３に進んで読込まれたサンプルデ
ータＸ （０）の値に対応する確率データエリアＡ（Ｘ
（０））の内容をインクリメントする。そしてステップ
４４に進んでサンプルデータポインタｉの値をインクリ
メントしてステップ４１に戻る。こうしてサンプルデー
タポインタｉがサンプルデータの最後の値ｎとなるまで
ステップ４１からステップ４４のループを繰り返すこと
によって、全てのサンプルデータの値をその大きさに応
じた確率データエリアに振り分けてＡ （Ｘ（ｉ））の
確率密度関数テーブルを完成させる。そしてステップ４
５に進んでサンプルデータポインタｉ及び最大値レジス
タｍをクリアし、ステップ４６に進んでサンプルデータ
ポインタｉと最終値ｎを比較し、これらの値が等しくな
ければステップ４７に進む。ステップ４７では最初のサ
ンプルデータポインタｉがＯであるので、確率密度デー
タＡ（Ｘ（ｍｌ）がＡ（Ｘ（０１）を越えているかどう
かをチェックする。Ａ （Ｘ（（ロ））が大きければス
テップ４８に進んでそのときのサンプルデータポインタ
ｉの値を最大値レジスタｍにストアし、ステップ４９に
おいてサンプルデータポインタｉをインクリメントする
。初期動作時のようにステップ４７においてＡ（Ｘ（ｍ
））がサンプルデータの確率値Ａ （Ｘ（１））を越え
ていない場合には、ステ、７プ４８を経ることなくステ
ップ４９においてｉをインクリメントしてステップ４６
に戻る。こうしテステッフ４６〜４９のループを繰り返
すことにより全ての確率密度データＡ （０）からＡ（
ト））について最大値Ａ（Ｘｆｍｌ）が求まり、同時に
この最大値に対応したサンプルデータ番号ｉが最大値レ
ジスタｍに保持されることとなる。こうして得られた最
大値Ａ （Ｘ（（ロ））を最大密度ＡＥ（（２）として
ＲＡＭ１６の所定領域に書き込んで（ステップ５０）こ
の処理を終了する。
尚本実施例は工具の摩耗検出のみを行っているが、ＡＥ
倍信号出力に基づいた工具の折損検出処理と組み合わせ
ることも可能である。
倍信号出力に基づいた工具の折損検出処理と組み合わせ
ることも可能である。
又本実施例は数値制御装置を用いたボール盤に通用した
摩耗検出装置について説明しているが、本発明は他の工
作機械、例えば旋盤やフライス盤等の種々の工作機械、
更には大規模なマシニングセンタに適用することも可能
である。
摩耗検出装置について説明しているが、本発明は他の工
作機械、例えば旋盤やフライス盤等の種々の工作機械、
更には大規模なマシニングセンタに適用することも可能
である。
第１図は本発明による工具摩耗検出装置の一実施例の全
体構成を示すブロック図、第２図はそのマイクロコンピ
ュータ内のＲＡＭ１６の記憶内容を示すメモリマツプ、
第３図は本実施例の工具摩耗検出装置の動作を示すフロ
ーチャート、第４図（ａ）及び第４図（ｂ）はドリル４
によるワーク３の加工状態を連続して示す断面図、第５
図は一回の切削により得られるＡＥ信号波形とローパス
フィルタ１０より得られる包路線信号を示す波形図、第
６図は工具の切削回数に対するＡＥ倍信号最大密度Ａ
Ｅ （ｍｌ、第７図は切削回数に対するＡＥ倍信号平均
値Ａ Ｅ Ｍ、第８図はその相前後する平均値の平均値
差ΔＡ Ｅ Ｍ、第９図は摩耗関数Ｆ（ｖ、ｍ）の切削
回数に対する変化を示すグラフ、第１０図は切削毎のＡ
Ｅ倍信号最大値を検出するための処理を示すフローチャ
ートである。 １−・−テーブル ２−・−バイス ３−・−・−
ワーク ４・−−−−一−ドリル ５−・−・ＡＥ
センサ ６−−−−−−−プリアンプ ７−・−・
−・−バンドパスフィルタ８−・・・−・−増幅器
９−・−全波整流器 １０−−−−−−−ローパスフ
ィルタ １１・−・−Ａ／Ｄ変換器１２−・−・・−
ｔｌｉセンサ １３−・−・−・マイクロコンピュー
タ １４・−・−・・数値制御装置 １５−−−−
−−一表示器 １６−−−−−−−ＲＡ Ｍ 特許出願人 立石電機株式会社 代理人 弁理士 岡本宜喜（化１名） 第１図 １−−−−−−テーブル ３−一一一・−ワーフ ４−−−−−・ド１Ｊル ５−−−−−・ＡＥｔ″７す 第２図 第４図（ａ） 第４図（ｂ） 第５図 １ 丁ｄ ・ 王Ｓ１ 一一力÷−−−嘲 第３図 第６図 第７図 第８図 第９図 第１０図
体構成を示すブロック図、第２図はそのマイクロコンピ
ュータ内のＲＡＭ１６の記憶内容を示すメモリマツプ、
第３図は本実施例の工具摩耗検出装置の動作を示すフロ
ーチャート、第４図（ａ）及び第４図（ｂ）はドリル４
によるワーク３の加工状態を連続して示す断面図、第５
図は一回の切削により得られるＡＥ信号波形とローパス
フィルタ１０より得られる包路線信号を示す波形図、第
６図は工具の切削回数に対するＡＥ倍信号最大密度Ａ
Ｅ （ｍｌ、第７図は切削回数に対するＡＥ倍信号平均
値Ａ Ｅ Ｍ、第８図はその相前後する平均値の平均値
差ΔＡ Ｅ Ｍ、第９図は摩耗関数Ｆ（ｖ、ｍ）の切削
回数に対する変化を示すグラフ、第１０図は切削毎のＡ
Ｅ倍信号最大値を検出するための処理を示すフローチャ
ートである。 １−・−テーブル ２−・−バイス ３−・−・−
ワーク ４・−−−−一−ドリル ５−・−・ＡＥ
センサ ６−−−−−−−プリアンプ ７−・−・
−・−バンドパスフィルタ８−・・・−・−増幅器
９−・−全波整流器 １０−−−−−−−ローパスフ
ィルタ １１・−・−Ａ／Ｄ変換器１２−・−・・−
ｔｌｉセンサ １３−・−・−・マイクロコンピュー
タ １４・−・−・・数値制御装置 １５−−−−
−−一表示器 １６−−−−−−−ＲＡ Ｍ 特許出願人 立石電機株式会社 代理人 弁理士 岡本宜喜（化１名） 第１図 １−−−−−−テーブル ３−一一一・−ワーフ ４−−−−−・ド１Ｊル ５−−−−−・ＡＥｔ″７す 第２図 第４図（ａ） 第４図（ｂ） 第５図 １ 丁ｄ ・ 王Ｓ１ 一一力÷−−−嘲 第３図 第６図 第７図 第８図 第９図 第１０図
Claims (2)
- （１）工作機械の工具近傍に設けられ工作時のＡＥ信号
を電気信号に変換するＡＥセンサと、工作機械による切
削毎に所定時間のＡＥ信号の振幅データをサンプリング
するサンプリング手段と、 前記サンプリング手段によってサンプリングされた振幅
の平均値を算出する平均値算出手段と、切削後に得られ
たＡＥ信号の振幅の平均値とその直前の平均値との差を
算出する平均値差算出手段と、 前記サンプリング手段によってサンプリングされた振幅
値の所定時間毎の確率密度関数の最大密度を検出する最
大密度検出手段と、 前記平均値差算出手段及び最大密度算出手段の平均値と
所定の閾値レベルを比較する比較手段と、を具備し、前
記比較手段の出力によって工具の摩耗を検出することを
特徴とする工具摩耗検出装置。 - （２）前記比較手段は、平均値差及び最大密度の重み付
き平均と所定の閾値レベルとを比較するものであること
を特徴とする特許請求の範囲第１項記載の工具摩耗検出
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60028990A JPS61187654A (ja) | 1985-02-15 | 1985-02-15 | 工具摩耗検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60028990A JPS61187654A (ja) | 1985-02-15 | 1985-02-15 | 工具摩耗検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61187654A true JPS61187654A (ja) | 1986-08-21 |
Family
ID=12263849
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60028990A Pending JPS61187654A (ja) | 1985-02-15 | 1985-02-15 | 工具摩耗検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61187654A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102001023A (zh) * | 2010-12-24 | 2011-04-06 | 沈阳飞机工业（集团）有限公司 | 刀具磨损检测仪 |
| JP2018004607A (ja) * | 2016-07-08 | 2018-01-11 | 株式会社リコー | 診断装置、診断システム、診断方法およびプログラム |
| JP2018012164A (ja) * | 2016-07-21 | 2018-01-25 | 株式会社リコー | 診断装置、診断システム、診断方法およびプログラム |
-
1985
- 1985-02-15 JP JP60028990A patent/JPS61187654A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102001023A (zh) * | 2010-12-24 | 2011-04-06 | 沈阳飞机工业（集团）有限公司 | 刀具磨损检测仪 |
| JP2018004607A (ja) * | 2016-07-08 | 2018-01-11 | 株式会社リコー | 診断装置、診断システム、診断方法およびプログラム |
| JP2018012164A (ja) * | 2016-07-21 | 2018-01-25 | 株式会社リコー | 診断装置、診断システム、診断方法およびプログラム |
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