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公開番号2024174547
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-17
出願番号2023092425
出願日2023-06-05
発明の名称異常検知システム
出願人NTN株式会社
代理人弁理士法人深見特許事務所
主分類B24B 49/10 20060101AFI20241210BHJP(研削;研磨)
要約【課題】研削加工または切削加工における異常を精度よく検知することができる異常検知システムを提供することである。
【解決手段】異常検知システムは、ワークに研削加工を行なう加工装置と、加工装置で行なわれている研削加工の工程を推定するPCとを備える。研削加工が開始されると、PCは、振動データの取得を開始する。PCは、推定工程の通知の要求を受けると、振動データを推定モデルに入力して、当該振動データが生じ得る研削加工の工程を推定し(S23)、推定した推定工程をPLCに通知する(S25)。PLCは、指示工程と推定工程とを比較し(S13)、両者が一致しなかった場合には(S13においてNO)、異常を検知する(S14)。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
予め定められた複数の工程を順次実行して加工対象に研削または切削の加工を行なう加工装置と、
前記加工において前記加工装置に生じる振動に関するデータを、機械学習により学習済みの推定モデルに入力して、前記加工装置がいずれの工程を実行中であるかを推定する推定装置とを備えた、異常検知システムであって、
前記加工装置が実行を指示している指示工程と、前記推定装置が推定した推定工程とが異なる場合に異常が検知される、異常検知システム。
続きを表示（約 540 文字）【請求項２】
前記推定モデルは、学習用データセットを用いた学習処理により生成され、
前記学習用データセットは、複数の学習用データを含み、
前記複数の学習用データの各々は、工程を示す情報と、当該工程が実行されたときの前記振動に関するデータとを含む、請求項１に記載の異常検知システム。
【請求項３】
前記推定モデルは、入力に対して、当該入力が前記複数の工程のうち、どの工程に関するものかを示す可能性を工程毎に出力し、
前記推定装置は、前記出力された可能性のうち、最も高い可能性を有する工程を、前記推定工程とする、請求項１または請求項２に記載の異常検知システム。
【請求項４】
前記指示工程と、前記推定工程とが一致する場合であっても、前記推定工程が有する可能性が閾値未満であったときは、異常が検知される、請求項３に記載の異常検知システム。
【請求項５】
前記振動に関するデータは、所定期間において前記加工装置に生じた振動を蓄積したデータ、または、前記蓄積したデータに対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を施したデータである、請求項１または請求項２に記載の異常検知システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この発明は、研削加工または切削加工における異常を検知する異常検知システムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
切削加工や研削加工における異常を検知するための装置が知られている。たとえば、特開２００８－１３２５５８号公報（特許文献１）には、切削加工における異常を検知する異常検知装置が開示されている。この異常検知装置は、たとえば、加工対象を切削したときの振動に関するデータを、異常を判定するための閾値と比較し、振動に関するデータが閾値を超えた場合に異常を検知する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００８－１３２５５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
切削加工や研削加工に用いられる加工工具は、使用によって劣化し得る。切削加工や研削加工では、一般に複数の工程が順次実行されるが、加工工具が劣化すると、たとえば研削加工のある工程において、想定よりも加工工具と加工対象との接触量が小さくなり、適切に工程が行なわれないケースが想定される。このようなケースにおいては、加工により生じる振動が小さくなるため、振動に関するデータを閾値と比較しても、振動に関するデータが閾値を超えず、適切に異常を検知できない可能性がある。上記のようなケースを含め、研削加工または切削加工における異常の検知精度の向上が求められている。
【０００５】
本発明は上記のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、研削加工または切削加工における異常を精度よく検知することができる異常検知システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）この開示に係る異常検知システムは、予め定められた複数の工程を順次実行して加工対象に研削または切削の加工を行なう加工装置と、上記加工において加工装置に生じる振動に関するデータを、機械学習により学習済みの推定モデルに入力して、加工装置がいずれの工程を実行中であるかを推定する推定装置とを備える。この異常検知システムにおいては、加工装置が実行を指示している指示工程と、推定装置が推定した推定工程とが異なる場合に異常が検知される。
【０００７】
（２）好ましくは、推定モデルは、学習用データセットを用いた学習処理により生成される。上記学習用データセットは、複数の学習用データを含む。複数の学習用データの各々は、工程を示す情報と、当該工程が実行されたときの振動に関するデータとを含む。
【０００８】
（３）好ましくは、推定モデルは、入力に対して、当該入力が複数の工程のうち、どの工程に関するものかを示す可能性を工程毎に出力する。推定装置は、出力された可能性のうち、最も高い可能性を有する工程を、推定工程とする。
【０００９】
（４）好ましくは、指示工程と、推定工程とが一致する場合であっても、推定工程が有する可能性が閾値未満であったときは、異常が検知される。
【００１０】
（５）好ましくは、振動に関するデータは、所定期間において加工装置に生じた振動を蓄積したデータ、または、上記蓄積したデータに対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を施したデータである。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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