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公開番号2025143147
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-01
出願番号2024042923
出願日2024-03-18
発明の名称診断装置、診断システム、診断方法、及びプログラム
出願人三菱電機株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類G05B 19/18 20060101AFI20250924BHJP(制御;調整)
要約【課題】精度良く工作機械の状態を診断することを可能とする。
【解決手段】診断装置は、診断対象の工作機械200の動作状態を示す時系列データを取得する時系列データ取得部と、工作機械200により加工される被加工物1の加工前の状態を示す被加工物状態データを取得する被加工物状態データ取得部と、時系列データ取得部により取得された時系列データから、特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量算出部により算出された特徴量が、被加工物状態データに対応する特徴量の正常範囲から外れるか否かを判定することにより、工作機械200が異常か正常かを判定する診断部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
診断対象の工作機械の動作状態を示す時系列データを取得する時系列データ取得部と、
前記工作機械により加工される被加工物の加工前の状態を示す被加工物状態データを取得する被加工物状態データ取得部と、
前記時系列データ取得部により取得された時系列データから、特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により算出された特徴量が、前記被加工物状態データに対応する前記特徴量の正常範囲から外れるか否かを判定することにより、前記工作機械が異常か正常かを判定する診断部と、
を備える診断装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記診断部は、前記被加工物状態データ取得部により取得された前記被加工物状態データと、前記特徴量算出部により算出された前記特徴量とを、予め設定された機械学習モデルに入力して得られる出力によって前記特徴量が前記正常範囲から外れるか否かを判定することにより、診断対象の前記工作機械が異常か正常かを判定する、
請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記被加工物状態データ取得部により取得された前記被加工物状態データ、および、前記特徴量算出部により算出された前記特徴量の組み合わせと、各該組み合わせに付与されたラベル情報とを含む学習用データに基づいて、前記機械学習モデルを生成する学習モデル生成部、
をさらに備える、請求項２に記載の診断装置。
【請求項４】
前記被加工物状態データに対応する前記特徴量の前記正常範囲を定める正常範囲データベースをさらに備え、
前記診断部は、前記特徴量算出部により算出された前記特徴量が、前記被加工物状態データ取得部により取得された前記被加工物状態データに対応する前記特徴量の前記正常範囲から外れると判定した場合に、前記工作機械が異常であると判定する、
請求項１に記載の診断装置。
【請求項５】
前記被加工物状態データは、前記被加工物の温度、硬度、外観画像、表面性状、ロット番号、生産メーカのうちの、少なくともいずれか１つを含む、
請求項１または２に記載の診断装置。
【請求項６】
前記学習用データは、コンピュータシミュレーションによって生成された、前記被加工物状態データおよび前記特徴量の組み合わせと、各該組み合わせに付与された前記ラベル情報とを含む模擬学習用データを含む、
請求項３に記載の診断装置。
【請求項７】
請求項１または２に記載の診断装置と、
前記診断装置による診断結果を表示する表示器と、
前記診断装置から診断対象の前記工作機械が異常であることを示す判定結果を受信した場合、前記工作機械の一部または全ての動作を停止させる制御装置と、
を備える診断システム。
【請求項８】
コンピュータが、
診断対象の工作機械の動作状態を示す時系列データを取得するステップと、
前記工作機械により加工される被加工物の加工前の状態を示す被加工物状態データを取得するステップと、
取得された前記時系列データから、特徴量を算出するステップと、
算出された前記特徴量が、前記被加工物状態データに対応する前記特徴量の正常範囲から外れるか否かを判定することにより、前記工作機械が異常か正常かを判定するステップと、
を実行する診断方法。
【請求項９】
コンピュータに、
診断対象の工作機械の動作状態を示す時系列データを取得する処理と、
前記工作機械により加工される被加工物の加工前の状態を示す被加工物状態データを取得する処理と、
取得された前記時系列データから、特徴量を算出する処理と、
算出された前記特徴量が、前記被加工物状態データに対応する前記特徴量の正常範囲から外れるか否かを判定することにより、前記工作機械が異常か正常かを判定する処理と、
を実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、診断装置、診断システム、診断方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
工作機械の状態を診断する技術が知られている。例えば、特許文献１は、工作機械の軸を駆動するためのモータに出力される電流値、周波数特性などの時系列情報を取得する取得部と、センサにより測定される工作機械の環境を示す物理量に応じた時系列情報の正常範囲を記憶する記憶部と、を備え、取得部が取得した状態情報が、センサにより測定される物理量に対応する正常範囲内にない場合に、工作機械が異常であると判定する診断装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－４７６１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、被加工物の状態の違いに応じて時系列情報は変動するため、加工前の被加工物の状態によって、この時系列情報の正常範囲は変わる場合がある。これに対し、特許文献１の診断装置は、加工前の被加工物の状態を考慮していない。このため、工作機械の異常発生の有無を精度高く判定するという観点からは改善の余地があった。
【０００５】
本開示は、上記実情に鑑みてなされたものであり、精度良く工作機械の状態を診断することが可能な診断装置、診断システム、診断方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本開示にかかる診断装置は、診断対象の工作機械の動作状態を示す時系列データを取得する時系列データ取得部と、工作機械により加工される被加工物の加工前の状態を示す被加工物状態データを取得する被加工物状態データ取得部と、時系列データ取得部により取得された時系列データから、特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量算出部により算出された特徴量が、被加工物状態データに対応する特徴量の正常範囲から外れるか否かを判定することにより、工作機械が異常か正常かを判定する診断部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、工作機械の時系列データの特徴量が、被加工物状態データに対応する特徴量の正常範囲から外れるか否かを判定することにより、工作機械が異常か正常かを判定する。そのため、精度良く工作機械の状態を診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施の形態１に係る診断システムの機能構成を示すブロック図
図１に示す加工データ取得装置により取得された、（Ａ）スピンドルモータの回転数の一例を示す図、（Ｂ）加工送り信号の一例を示す図、（Ｃ）スピンドルモータに流れる電流値の一例を示す図
情報処理装置の物理構成の一例を示すブロック図
実施の形態１に係る診断システムによる学習モデル生成処理を示すフローチャート
図１に示す信号処理装置が生成する学習用データの一例を示す図
実施の形態１に係る診断システムによる診断処理を示すフローチャート
実施の形態１に係る診断システムの機能構成を示すブロック図
図７に示す正常範囲ＤＢの一例を示す図
実施の形態２に係る診断システムによる診断処理を示すフローチャート
図７に示す正常範囲ＤＢにより設定される正常範囲の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本開示の実施の形態に係る診断装置、診断システム、診断方法、及びプログラムについて、図面を参照して説明する。なお、図中同一または相当する部分には同じ符号を付す。
【００１０】
（実施の形態１）
本開示の実施の形態に係る診断装置を、図１に示す診断システム１００に適用した例を用いて説明する。診断システム１００は、工作機械２００により加工される対象物である被加工物の加工前の状態を示す被加工物状態データを取得し、工作機械２００から加工中の動作状態を示す時系列データを収集する。被加工物状態データは、例えば、加工前の被加工物の温度、硬度、外観画像、表面性状、ロット番号、生産メーカなどの情報を含む。診断システム１００は、収集した時系列データから特徴量を算出する。診断システム１００は、算出した特徴量と取得した被加工物状態データとを機械学習モデルに適用して、工作機械２００の異常の有無を判定する。
（【００１１】以降は省略されています）

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