JP7738541B2 - Machining accuracy diagnosis device and machining accuracy diagnosis method for machine tools - Google Patents
Machining accuracy diagnosis device and machining accuracy diagnosis method for machine toolsInfo
- Publication number
- JP7738541B2 JP7738541B2 JP2022202434A JP2022202434A JP7738541B2 JP 7738541 B2 JP7738541 B2 JP 7738541B2 JP 2022202434 A JP2022202434 A JP 2022202434A JP 2022202434 A JP2022202434 A JP 2022202434A JP 7738541 B2 JP7738541 B2 JP 7738541B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- temperature
- machining
- machining accuracy
- machine
- machine tool
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Numerical Control (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Description
本開示は、工作機械が置かれた環境の室温等が変化した場合の工作機械の加工精度への影響を予測、診断する装置及び方法に関する。 This disclosure relates to an apparatus and method for predicting and diagnosing the impact on the machining accuracy of a machine tool when the room temperature or other conditions in the environment in which the machine tool is placed change.
工作機械を用いて加工を行う場合、工場内の室温が変化すると、工作機械に熱変位が生じて、ワークの加工精度が悪化してしまう。
工作機械の加工精度を維持するには、空調（空調設備及び空調機器を含む）を使用して工場内の室温が大きく変化しないようにすることが有効である。しかし、２４時間常に高度な温度管理を実施すると、空調の消費エネルギーが大きくなり、コストの負担も増加する。そのため、作業者のいない夜間や週末には空調の電源をＯＦＦにすることが望ましい。しかし、その場合には、再び空調を立ち上げた際に室温が急激に変化し、工作機械の精度が安定するまで長い時間がかかるという問題がある。
また、工作機械の熱変位を抑制する他の方法として、工作機械の構造体各部に温度センサを取り付け、測定した温度を元に変位量を計算し、それに応じて軸移動量を変化させる熱変位補正が広く用いられている。しかし、熱変位補正の精度には限界があり、温度変化が大きい場合には誤差が生じる。例えば冬季の空調の立ち上げ時などに急激に室温が変化した場合には、熱変位補正の誤差も大きくなることが考えられる。
以上の問題に対する対策として、特許文献１には、工作機械の構造体の温度をもとに工作機械がおかれた環境の温度変化を推定し、それをもとに熱変位への影響の大きさを診断する方法が開示されている。
また、特許文献２には、工作機械全体をカバーで取り囲み、カバー内を空調で一定温度に制御することで、室温が変化する環境でも工作機械の温度が一定になるようにして熱変位を抑制する方法が開示されている。
When machining is performed using a machine tool, changes in the room temperature in the factory cause thermal displacement in the machine tool, which deteriorates the machining accuracy of the workpiece.
To maintain the machining accuracy of machine tools, it is effective to use air conditioning (including air conditioning facilities and equipment) to prevent large fluctuations in the room temperature in the factory. However, implementing advanced temperature control 24 hours a day increases the energy consumption of the air conditioning and increases costs. For this reason, it is desirable to turn off the air conditioning at night or on weekends when there are no workers. However, in this case, the room temperature changes suddenly when the air conditioning is turned on again, and it takes a long time for the accuracy of the machine tools to stabilize.
Another widely used method for suppressing thermal displacement in machine tools is thermal displacement compensation, which involves attaching temperature sensors to various parts of the machine tool's structure, calculating the amount of displacement based on the measured temperature, and then adjusting the amount of axis movement accordingly. However, there is a limit to the accuracy of thermal displacement compensation, and errors will occur if the temperature change is large. For example, if the room temperature changes suddenly, such as when starting up an air conditioner in winter, the error in thermal displacement compensation is likely to increase.
As a countermeasure to the above problems, Patent Document 1 discloses a method of estimating temperature changes in the environment in which the machine tool is placed based on the temperature of the machine tool's structure, and diagnosing the magnitude of the impact on thermal displacement based on this.
Furthermore, Patent Document 2 discloses a method of suppressing thermal displacement by surrounding the entire machine tool with a cover and controlling the temperature inside the cover to a constant level using air conditioning, thereby keeping the temperature of the machine tool constant even in an environment where the room temperature changes.
特許文献１の方法では、現時点での熱変位の影響の大きさは分かるが、その影響がいつまで続くのかは分からないため、診断結果をもとに加工スケジュールを立てることは難しい。
特許文献２の方法は、室温変化による熱変位の抑制には大変効果的であると思われる。しかし、工作機械用の空調のためエネルギーを消費することになる。また、この方法は工作機械単体での対策方法であり、工場内にある新旧様々な工作機械において精度を確保しようとする場合には、従来どおり工場の空調が必要となる。
従来は空調の立ち上げなどで室温が変化するような場合に、工作機械の精度が安定するまでの時間を経験則により予測し、加工を行う時刻や空調を立ち上げる時刻を決定する場合が多い。しかし、精度が安定するまでの時間は外気温などの影響によって変化するほか、工作機械の大きさ、加工の所要時間や要求精度によっても判断基準が異なってくる。ワークが毎回同じ場合は予測しやすいが、ワークが異なる場合、経験則のみでは予測することが難しい。
The method of Patent Document 1 can determine the magnitude of the influence of thermal displacement at the present time, but it does not determine how long the influence will continue, making it difficult to create a processing schedule based on the diagnosis results.
The method of Patent Document 2 appears to be very effective in suppressing thermal displacement due to changes in room temperature. However, it consumes energy for air conditioning the machine tool. Furthermore, this method is a countermeasure for a single machine tool, and if you want to ensure accuracy for a variety of new and old machine tools in a factory, you will need to continue air conditioning the factory as usual.
In the past, when room temperature changed due to factors such as turning on the air conditioning, the time until the accuracy of the machine tool stabilized was predicted empirically, and the time to start machining and turn on the air conditioning was often determined based on this. However, the time until accuracy stabilizes varies depending on factors such as the outside temperature, and the criteria for judgment also differ depending on the size of the machine tool, the time required for machining, and the required accuracy. This is easy to predict when the workpiece is the same each time, but when the workpiece is different, it is difficult to predict using empirical rules alone.
そこで、本開示は、空調等の温度調整手段による工作機械の加工精度への影響を定量的に予測することができる工作機械の加工精度診断装置及び加工精度診断方法を提供することを目的としたものである。 The present disclosure therefore aims to provide a machining accuracy diagnosis device and machining accuracy diagnosis method for machine tools that can quantitatively predict the impact of temperature control means such as air conditioning on the machining accuracy of machine tools.
上記目的を達成するために、本開示の第１の構成は、工作機械が設置される工場において、前記工作機械の機体温度に影響を与える温度調整手段によって前記機体温度が変化した場合の加工精度への影響を予測、診断する加工精度診断装置であって、
前記温度調整手段の動作パターンを設定する温調動作パターン設定手段と、
前記工作機械による少なくとも加工開始予定時刻と加工終了予定時刻とを設定する加工条件設定手段と、
前記温度調整手段による前記機体温度への影響温度及び／又は前記工場外の気温を取得する温度情報取得手段と、
１）前記温調動作パターン設定手段から取得した前記温度調整手段の動作パターン、２）前記加工条件設定手段から取得した前記加工開始予定時刻及び前記加工終了予定時刻、及び３）前記温度情報取得手段から取得した前記影響温度及び／又は前記工場外の気温、前記温調動作パターン設定手段から取得した前記温度調整手段の設定温度のうちの少なくとも１つ、の３つの情報に基づいて、前記温度調整手段による前記加工精度への影響量を予測する加工精度影響量予測手段と、を備えることを特徴とする。
なお、本開示における「影響温度」は、空調による工場内の室温や、工作機械に直接設けられるオイルジャケット等の温調装置の設定温度等、工作機械の機体温度に影響を与え得る温度をいう。
第１の構成の別の態様は、上記構成において、予測された前記加工精度への影響量に基づいて、前記温調動作パターン設定手段により設定された前記温度調整手段の動作パターンと、前記加工条件設定手段により設定された前記加工開始予定時刻との少なくとも一方を変更するスケジュール変更手段をさらに備えることを特徴とする。
第１の構成の別の態様は、上記構成において、前記スケジュール変更手段は、前記加工精度影響量予測手段によって予測される前記加工精度への影響量と、前記加工条件設定手段から取得された加工時間中において予め設定された前記影響量の許容値との比較に基づいて、前記温度調整手段の動作パターンを変更することを特徴とする。
第１の構成の別の態様は、上記構成において、前記スケジュール変更手段は、前記影響温度と、前記温度調整手段の設定温度と、前記工場外の気温とを用いて前記温度調整手段の消費エネルギーを予測し、
前記加工精度への影響量が前記許容値よりも小さくなる条件を満たし、且つ前記温度調整手段の消費エネルギーが最小となるように前記温度調整手段の動作パターンを変更することを特徴とする。
第１の構成の別の態様は、上記構成において、前記スケジュール変更手段は、前記加工精度影響量予測手段によって予測された前記加工精度への影響量が、前記加工条件設定手段から取得された加工時間中において予め設定された前記影響量の許容値よりも小さくなるように前記加工開始予定時刻を変更することを特徴とする。
第１の構成の別の態様は、上記構成において、前記温度情報取得手段は、前記影響温度となる前記工場内の室温を測定する室温用温度センサと、前記工場外の気温を測定する外気温用温度センサとを含み、
前記加工精度影響量予測手段は、前記加工条件設定手段から取得された加工時間内において、予め設定された室温変化推定式により、前記室温用温度センサで測定された前記工場内の現在の室温と、前記温度調整手段の設定温度もしくは前記工場外の気温とに基づいて前記工場内の室温変化を推定すると共に、推定された前記工場内の室温変化に基づいて、予め設定された機体温度変化推定式により、前記工作機械の機体温度変化を推定し、予測された前記工作機械の機体温度変化に基づいて、予め設定された熱変位推定式により、前記工作機械の熱変位を推定して、前記加工時間内における前記熱変位の変化量を加工精度への影響量として求めることを特徴とする。
第１の構成の別の態様は、上記構成において、前記温度調整手段は、前記工場内に設けられた空調であり、
前記加工精度影響量予測手段は、前記室温変化推定式による前記室温変化の推定の際、前記空調の電源が入っている時は前記空調の設定温度を入力とし、前記空調の電源が切れている時は前記工場外の気温を入力として前記工場内の室温変化を推定することを特徴とする。
第１の構成の別の態様は、上記構成において、前記加工精度影響量予測手段は、前記室温用温度センサで測定された温度と、前記室温変化推定式で推定された室温変化とを比較して、前記室温変化推定式を修正することを特徴とする。
第１の構成の別の態様は、上記構成において、前記工作機械の機体温度を測定する機体温度センサを備え、
前記加工精度影響量予測手段は、前記機体温度センサで測定された温度と、前記機体温度変化推定式で推定された機体温度とを比較して、前記機体温度変化推定式を修正することを特徴とする。
In order to achieve the above object, a first configuration of the present disclosure is a machining accuracy diagnosis device that predicts and diagnoses the effect on machining accuracy when a machine body temperature is changed by a temperature adjustment means that affects the machine body temperature of a machine tool in a factory where the machine tool is installed,
a temperature control operation pattern setting means for setting an operation pattern of the temperature control means;
a machining condition setting means for setting at least a scheduled machining start time and a scheduled machining end time for the machine tool;
a temperature information acquisition means for acquiring an influence temperature of the temperature adjustment means on the machine temperature and/or an air temperature outside the factory;
and a machining accuracy influence amount prediction means for predicting the amount of influence of the temperature adjustment means on the machining accuracy based on three pieces of information: 1) the operation pattern of the temperature adjustment means acquired from the temperature adjustment operation pattern setting means; 2) the scheduled machining start time and the scheduled machining end time acquired from the machining condition setting means; and 3) at least one of the affected temperature and/or the air temperature outside the factory acquired from the temperature information acquisition means and the set temperature of the temperature adjustment means acquired from the temperature adjustment operation pattern setting means.
In this disclosure, "affecting temperature" refers to a temperature that can affect the body temperature of the machine tool, such as the room temperature in a factory due to air conditioning, or the set temperature of a temperature control device such as an oil jacket that is directly installed on the machine tool.
Another aspect of the first configuration is characterized in that, in the above configuration, it further comprises a schedule change means for changing at least one of the operation pattern of the temperature adjustment means set by the temperature control operation pattern setting means and the scheduled processing start time set by the processing condition setting means based on the predicted amount of impact on the processing accuracy.
Another aspect of the first configuration is characterized in that, in the above configuration, the schedule change means changes the operation pattern of the temperature adjustment means based on a comparison between the amount of influence on the machining accuracy predicted by the machining accuracy influence amount prediction means and a preset allowable value of the influence amount during the machining time acquired from the machining condition setting means.
Another aspect of the first configuration is, in the above configuration, the schedule change means predicts the energy consumption of the temperature adjustment means using the influencing temperature, the set temperature of the temperature adjustment means, and the air temperature outside the factory,
The operation pattern of the temperature adjusting means is changed so as to satisfy the condition that the amount of influence on the machining accuracy is smaller than the allowable value and to minimize the energy consumption of the temperature adjusting means.
Another aspect of the first configuration is characterized in that, in the above configuration, the schedule change means changes the scheduled machining start time so that the amount of influence on the machining accuracy predicted by the machining accuracy influence amount prediction means becomes smaller than a preset allowable value of the influence amount during the machining time acquired from the machining condition setting means.
In another aspect of the first configuration, in the above configuration, the temperature information acquisition means includes a room temperature sensor that measures the room temperature inside the factory, which is the influencing temperature, and an outside temperature sensor that measures the air temperature outside the factory,
The machining accuracy influence amount prediction means estimates a change in room temperature in the factory using a preset room temperature change estimation formula based on the current room temperature in the factory measured by the room temperature sensor and the set temperature of the temperature adjustment means or the air temperature outside the factory, during the machining time acquired from the machining condition setting means, estimates a change in machine body temperature of the machine tool using a preset machine body temperature change estimation formula based on the estimated change in room temperature in the factory, and estimates a thermal displacement of the machine tool using a preset thermal displacement estimation formula based on the predicted change in machine body temperature of the machine tool, and determines the change in thermal displacement within the machining time as an influence amount on machining accuracy.
Another aspect of the first configuration is that, in the above configuration, the temperature adjustment means is an air conditioner installed in the factory,
The machining accuracy influence amount prediction means is characterized in that, when estimating the room temperature change using the room temperature change estimation formula, the means estimates the room temperature change in the factory using the set temperature of the air conditioner as an input when the air conditioner is turned on, and using the air temperature outside the factory as an input when the air conditioner is turned off.
Another aspect of the first configuration is that, in the above configuration, the machining accuracy influence amount prediction means compares the temperature measured by the room temperature sensor with the room temperature change estimated by the room temperature change estimation formula, and corrects the room temperature change estimation formula.
Another aspect of the first configuration is the above-mentioned configuration, further comprising a machine body temperature sensor that measures a machine body temperature of the machine tool,
The machining accuracy influence amount prediction means is characterized in that it compares the temperature measured by the machine body temperature sensor with the machine body temperature estimated by the machine body temperature change estimation formula, and corrects the machine body temperature change estimation formula.
上記目的を達成するために、本開示の第２の構成は、工作機械が設置される工場において、前記工作機械の機体温度に影響を与える温度調整手段によって前記機体温度が変化した場合の加工精度への影響を予測、診断する加工精度診断方法であって、
前記温度調整手段の動作パターンを取得する温調動作パターン取得ステップと、
前記工作機械による少なくとも加工開始予定時刻と加工終了予定時刻とを取得する加工条件取得ステップと、
前記温度調整手段による前記機体温度への影響温度及び／又は前記工場外の気温、前記温度調整手段の設定温度のうちの少なくとも１つを取得する温度情報取得ステップと、
１）取得した前記温度調整手段の動作パターン、２）取得した前記加工開始予定時刻及び前記加工終了予定時刻、及び３）取得した前記影響温度及び／又は前記工場外の気温、前記温度調整手段の設定温度のうちの少なくとも１つ、の３つの情報に基づいて、前記温度調整手段による前記加工精度への影響量を予測する加工精度影響量予測ステップと、を実行することを特徴とする。
第２の構成の別の態様は、上記構成において、予測された前記加工精度への影響量に基づいて、前記温調動作パターン取得ステップで取得された前記温度調整手段の動作パターンと、前記加工条件取得ステップで取得された前記加工開始予定時刻との少なくとも一方を変更するスケジュール変更ステップをさらに実行することを特徴とする。
In order to achieve the above object, a second configuration of the present disclosure is a machining accuracy diagnosis method for predicting and diagnosing an effect on machining accuracy when a machine body temperature is changed by a temperature adjustment means that affects the machine body temperature of a machine tool in a factory where the machine tool is installed, comprising:
a temperature control operation pattern acquisition step of acquiring an operation pattern of the temperature adjustment means;
a machining condition acquisition step of acquiring at least a scheduled machining start time and a scheduled machining end time for the machine tool;
a temperature information acquisition step of acquiring at least one of an influence temperature of the temperature adjustment means on the machine temperature and/or an air temperature outside the factory, and a set temperature of the temperature adjustment means;
The method is characterized by executing a machining accuracy influence amount prediction step of predicting the amount of influence that the temperature adjustment means has on the machining accuracy based on three pieces of information : 1 ) the operation pattern of the temperature adjustment means that has been acquired; 2) the scheduled machining start time and the scheduled machining end time that have been acquired; and 3) at least one of the acquired influence temperature and/or the air temperature outside the factory and the set temperature of the temperature adjustment means.
Another aspect of the second configuration is characterized in that, in the above configuration, a schedule change step is further executed to change at least one of the operation pattern of the temperature adjustment means acquired in the temperature adjustment operation pattern acquisition step and the scheduled processing start time acquired in the processing condition acquisition step based on the predicted impact on the processing accuracy.
本開示によれば、温度調整手段の動作パターン（例えば空調であれば電源の入切や設定温度の変更を行う時刻の情報）と、加工開始予定時刻及び加工終了予定時刻と、影響温度などの情報を用いて、温度調整手段による加工精度への影響を定量的に予測することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、スケジュール変更手段の採用により、予測した加工精度への影響に応じて、加工精度を維持するための温度調整手段の動作パターン及び／又は加工スケジュールを適切且つ容易に変更することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、ワークを加工する時間が予め決まっている場合、スケジュール変更手段により、ワークの要求精度を満たすことができるように温度調整手段の動作パターンを変更するので、高精度が必要な加工が予定されている時は、予め温度調整手段を動作させるなどして、加工開始前に機械の温度を安定させて加工精度を確保することができる。この場合、高精度が必要な加工の予定がない時は温度調整手段をＯＦＦにしたり、設定温度の幅を緩くしたりすることでエネルギーを節約することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、温度調整手段の消費エネルギーが小さくなるように温度調整手段の動作パターンを変更するので、消費エネルギーを節約しつつ、要求精度を満たせるように温度調整手段の動作パターンを決定することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、スケジュール変更手段は、加工精度への影響量が許容値よりも小さくなるように加工開始予定時刻を変更するので、温度調整手段による加工精度への影響量が許容値以下となるまでの時間を予測することで、加工精度への影響を考慮して加工のスケジュールを立てられるようになる。これは、温度調整手段の動作パターンが予め決まっている場合に有効である。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、物理モデルを用いた計算により温度調整手段による工場内の室温変化を推定してその室温変化に基づいて工作機械の機体温度変化を推定し、さらに機体温度変化に基づいて工作機械の熱変位を推定して加工精度への影響量を求めるので、実際のワーク精度への影響を正確に見積もることができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、空調の電源の状態に応じて室温変化の予測方法を変えることにより、工場内の室温変化を精度よく予測可能となる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、室温の推定結果と実測結果とを比較して室温変化推定式を修正するので、予測の精度を高めることができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、機体温度変化の推定結果と実測結果とを比較して機体温度変化推定式を修正するので、予測の精度を高めることができる。
According to the present disclosure, the impact of the temperature adjustment means on processing accuracy can be quantitatively predicted using information such as the operating pattern of the temperature adjustment means (for example, in the case of air conditioning, information on the time to turn the power on and off or change the set temperature), the scheduled start time and scheduled end time of processing, and the affected temperature.
According to another aspect of the present disclosure, in addition to the above effects, by employing a schedule change means, the operation pattern and/or processing schedule of the temperature adjustment means for maintaining processing accuracy can be appropriately and easily changed in accordance with the predicted impact on processing accuracy.
According to another aspect of the present disclosure, in addition to the above effects, when the time to process the workpiece is predetermined, the schedule change means changes the operation pattern of the temperature adjustment means so that the required accuracy of the workpiece can be met, so when processing that requires high accuracy is scheduled, the temperature adjustment means can be operated in advance to stabilize the temperature of the machine before processing begins and ensure processing accuracy. In this case, when processing that requires high accuracy is not scheduled, energy can be saved by turning off the temperature adjustment means or by loosening the set temperature range.
According to another aspect of the present disclosure, in addition to the above effects, the operation pattern of the temperature adjustment means is changed so as to reduce the energy consumption of the temperature adjustment means, thereby making it possible to determine the operation pattern of the temperature adjustment means so as to meet the required accuracy while saving energy consumption.
According to another aspect of the present disclosure, in addition to the above-described effects, the schedule change unit changes the scheduled machining start time so that the amount of influence on machining accuracy becomes smaller than the tolerance value, and therefore, by predicting the time until the amount of influence on machining accuracy caused by the temperature adjustment unit becomes equal to or smaller than the tolerance value, it becomes possible to create a machining schedule taking the influence on machining accuracy into consideration. This is effective when the operation pattern of the temperature adjustment unit is determined in advance.
According to another aspect of the present disclosure, in addition to the above effects, a change in room temperature in the factory due to a temperature control means is estimated by calculation using a physical model, and a change in the body temperature of the machine tool is estimated based on the change in room temperature, and the thermal displacement of the machine tool is further estimated based on the change in body temperature to determine the amount of impact on machining accuracy, thereby enabling an accurate estimation of the impact on actual workpiece accuracy.
According to another aspect of the present disclosure, in addition to the above effects, by changing the method of predicting room temperature changes depending on the state of the air conditioning power supply, it becomes possible to accurately predict room temperature changes in a factory.
According to another aspect of the present disclosure, in addition to the above-described effects, the room temperature change estimation formula is corrected by comparing the estimated room temperature result with the actual measurement result, thereby improving the accuracy of prediction.
According to another aspect of the present disclosure, in addition to the above effects, the estimated results of the aircraft temperature change are compared with the actual measurement results to correct the aircraft temperature change estimation formula, thereby improving the accuracy of prediction.
以下、本開示の実施の形態の一つとして形態１を図面に基づいて説明する。
図１は、本開示の第１の構成に係る加工精度診断装置を設けた工場の一例を示している。
工場１の中には、工作機械２，２と、工場内の温度を制御する空調３とが備えられている。空調３は、本開示の温度調整手段の一例である。
また、工作機械２，２の各部には、複数の機体温度センサ４，４・・が設置されている。工場１内には、複数の室温用温度センサ５，５・・が設置されている。工場１の外部には、外気温用温度センサ６が設置されている。室温用温度センサ５及び外気温用温度センサ６は、本開示の温度情報取得手段の一例である。室温用温度センサ５で取得される室温は、本開示の影響温度の一例である。
加工精度診断装置１０は、各温度センサ４～６の情報を取得し、それらに基づいて分析を行い、工作機械２の加工スケジュールを決定したり、空調３の運転パターンを決定したりする。加工精度診断装置１０は、工作機械２と別に設置してもよいし、工作機械２のＮＣ装置に一部又は全部の機能を兼用させてもよい。加工精度診断装置１０は、工場１の内部に設置されなくてもよい。なお、加工精度診断装置１０は、ＣＰＵ及びＣＰＵに接続されたメモリを含んで構成され、それらにより動作制御が実現される。
Hereinafter, a first embodiment of the present disclosure will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows an example of a factory in which a machining accuracy diagnosis device according to a first configuration of the present disclosure is installed.
The factory 1 is equipped with machine tools 2, 2 and an air conditioner 3 that controls the temperature inside the factory. The air conditioner 3 is an example of the temperature adjustment means disclosed in the present disclosure.
Furthermore, multiple machine body temperature sensors 4, 4... are installed in each section of the machine tools 2, 2. Multiple room temperature sensors 5, 5... are installed within the factory 1. An outside air temperature sensor 6 is installed outside the factory 1. The room temperature sensor 5 and the outside air temperature sensor 6 are examples of temperature information acquisition means of the present disclosure. The room temperature acquired by the room temperature sensor 5 is an example of an influence temperature of the present disclosure.
The machining accuracy diagnosis device 10 acquires information from each of the temperature sensors 4 to 6, performs analysis based on the information, and determines a machining schedule for the machine tool 2 and an operation pattern for the air conditioning 3. The machining accuracy diagnosis device 10 may be installed separately from the machine tool 2, or some or all of its functions may be shared by the NC device of the machine tool 2. The machining accuracy diagnosis device 10 does not have to be installed inside the factory 1. The machining accuracy diagnosis device 10 is configured to include a CPU and a memory connected to the CPU, and operation control is achieved by these.
具体的には、加工精度診断装置１０は、空調運転パターン設定部１１と、加工条件設定部１２と、精度変化許容値設定部１３と、加工精度影響量予測部１４と、スケジュール変更部１５とを備えている。
空調運転パターン設定部１１は、空調３をＯＮ／ＯＦＦさせるタイミングや設定温度等の運転パターンを設定する。運転パターンの設定は、図示しない入力手段によって行われる他、スケジュール変更部１５からの指令によっても行われる。空調運転パターン設定部１１は、本開示の温調動作パターン設定手段の一例である。
加工条件設定部１２は、工作機械２における加工プログラムに基づく少なくとも加工開始予定時刻及び加工終了予定時刻を設定する。この設定も、図示しない入力手段によって行われる他、スケジュール変更部１５からの指令によっても行われる。加工条件設定部１２は、本開示の加工条件設定手段の一例である。
精度変化許容値設定部１３は、加工条件設定部１２で設定する加工時間中における工作機械２の精度変化の許容値を設定する。この設定も、図示しない入力手段によって行われる。
Specifically, the processing accuracy diagnosis device 10 includes an air conditioning operation pattern setting unit 11, a processing condition setting unit 12, an accuracy change tolerance setting unit 13, a processing accuracy influence amount prediction unit 14, and a schedule change unit 15.
The air conditioning operation pattern setting unit 11 sets an operation pattern such as the timing for turning the air conditioner 3 on and off and the set temperature. The operation pattern is set by input means (not shown) as well as by commands from the schedule changing unit 15. The air conditioning operation pattern setting unit 11 is an example of a temperature adjustment operation pattern setting means of the present disclosure.
The machining condition setting unit 12 sets at least a scheduled machining start time and a scheduled machining end time based on the machining program in the machine tool 2. This setting is also performed by an input means (not shown) and also by a command from the schedule changing unit 15. The machining condition setting unit 12 is an example of a machining condition setting means of the present disclosure.
The accuracy change tolerance setting unit 13 sets a tolerance for accuracy change of the machine tool 2 during the machining time set by the machining condition setting unit 12. This setting is also performed by input means (not shown).
加工精度影響量予測部１４は、空調運転パターン設定部１１で設定された空調３の運転パターン、加工条件設定部１２で設定された加工開始予定時刻及び加工終了予定時刻、各温度センサ４～６の情報に基づいて、空調３による加工精度への影響量を予測する。加工精度影響量予測部１４は、本開示の加工精度影響量予測手段の一例である。
スケジュール変更部１５は、加工精度影響量予測部１４で予測された加工精度への影響量と、精度変化許容値設定部１３で設定された許容値とに基づいて、空調運転パターン設定部１１の運転パターンと、加工条件設定部１２の加工開始予定時刻との何れかを変更（再設定）する。スケジュール変更部１５は、本開示のスケジュール変更手段の一例である。
The machining accuracy influence amount prediction unit 14 predicts the amount of influence of the air conditioning 3 on machining accuracy based on the operation pattern of the air conditioning 3 set in the air conditioning operation pattern setting unit 11, the scheduled machining start time and scheduled machining end time set in the machining condition setting unit 12, and information from each of the temperature sensors 4 to 6. The machining accuracy influence amount prediction unit 14 is an example of a machining accuracy influence amount prediction means disclosed herein.
The schedule changing unit 15 changes (resets) either the operation pattern of the air conditioning operation pattern setting unit 11 or the scheduled processing start time of the processing condition setting unit 12, based on the amount of influence on processing accuracy predicted by the processing accuracy influence amount prediction unit 14 and the tolerance set by the accuracy change tolerance setting unit 13. The schedule changing unit 15 is an example of a schedule changing means of the present disclosure.
本形態１では、加工条件設定部１２によって予め工作機械２側の加工スケジュールが既に決定している場合を例として、加工精度影響量予測部１４が空調３による加工精度への影響量を予測し、その予測に対して精度を確保できるようにスケジュール変更部１５が空調３の運転パターンを変更する態様となっている。
通常、加工には高い加工精度を必要としない粗加工の段階と、高い加工精度が必要となる仕上加工の段階とがあるため、仕上加工のタイミングで工作機械２の温度変化が小さくなっていれば、ワークの要求精度を満たすことができる。
しかし、工作機械２の機体温度は、図３に示すように、工場１内室温の変化に対して遅れて変化する。そのため、室温変化が安定したとしても、工作機械２は温度変化が続いており、精度が不安定になる場合がある。そのため、工場１内の室温変化と共に工作機械２の機体温度変化を監視し、予測することが必要である。
そこで、加工精度影響量予測部１４が工作機械２の精度変化を予測し、スケジュール変更部１５が空調３の電源を投入するタイミングを決定する加工精度診断方法について、以下、図２のフローチャートと図３及び図４のグラフとを用いて説明する。
In this embodiment 1, taking as an example a case where the machining schedule on the machine tool 2 side has already been determined in advance by the machining condition setting unit 12, the machining accuracy influence amount prediction unit 14 predicts the amount of influence that the air conditioning 3 will have on the machining accuracy, and the schedule change unit 15 changes the operating pattern of the air conditioning 3 so as to ensure accuracy based on the prediction.
Normally, machining involves a rough machining stage that does not require high machining accuracy, and a finish machining stage that requires high machining accuracy, so if the temperature change in the machine tool 2 is small at the time of finish machining, the required accuracy of the workpiece can be met.
However, as shown in Figure 3, the body temperature of the machine tool 2 changes with a delay relative to changes in the room temperature in the factory 1. Therefore, even if the room temperature changes stabilize, the temperature of the machine tool 2 continues to change, and accuracy may become unstable. Therefore, it is necessary to monitor and predict changes in the body temperature of the machine tool 2 along with changes in the room temperature in the factory 1.
Therefore, a machining accuracy diagnosis method in which the machining accuracy influence amount prediction unit 14 predicts a change in accuracy of the machine tool 2 and the schedule change unit 15 determines the timing to turn on the power to the air conditioner 3 will be described below using the flowchart in FIG. 2 and the graphs in FIGS. 3 and 4.
段階Ａ１：工場１側の情報を取得する（温調動作パターン取得ステップ及び温度情報取得ステップ）。
工場１側の情報として、現在の工場１内の室温と、工場１外の気温及び空調３の電源の入切や設定温度を取得する。工場１内の室温としては工場１内に設けられた室温用温度センサ５で測定した現在値を使用する。工場１外の気温は、本形態１では外気温用温度センサ６で測定しているが、気象データなどの外部のデータを利用することもできる。さらに現在値だけでなく必要に応じて将来の変化の予報値を利用しても良い。空調３の電源の入切や設定温度の情報についても、必要に応じて現在の情報だけでなく空調３のスケジュールから将来の設定内容に関する情報も利用する。
Step A1: Information on the factory 1 side is acquired (temperature control operation pattern acquisition step and temperature information acquisition step).
The information acquired from the factory 1 side includes the current room temperature inside the factory 1, the air temperature outside the factory 1, and the power on/off and set temperature of the air conditioner 3. The room temperature inside the factory 1 is measured using the current value measured by the room temperature sensor 5 installed inside the factory 1. In this embodiment 1, the air temperature outside the factory 1 is measured using the outside air temperature sensor 6, but external data such as meteorological data can also be used. Furthermore, in addition to the current value, forecast values of future changes can also be used as needed. Regarding the information on the power on/off and set temperature of the air conditioner 3, not only current information but also information on future settings from the air conditioner 3 schedule is used as needed.
段階Ａ２：工作機械２側の情報を取得する（加工条件取得ステップ）。
工作機械２側の情報として、現在の機体温度と、加工スケジュール及び精度変化の許容値（許容精度変化）とを取得する。加工スケジュール及び許容精度変化の情報は、例えば図４のように工作機械２に予め設定しておく。まず、加工するワークの種類と、粗加工・仕上加工など加工の段階に応じて用意された加工プログラムについて、それらの加工要求精度を設定する。さらに、それぞれの加工プログラムをどの時間帯に実行する予定かを工作機械２に設定することで、工作機械２のそれぞれの時間帯における許容精度変化が設定される。図４の例では、月曜日９時～１３時は粗加工のため許容精度変化５０μｍ、１３時～１９時は仕上加工を行うため、許容精度変化は１０μｍに設定されている。
Step A2: Information on the machine tool 2 side is acquired (processing condition acquisition step).
The information acquired from the machine tool 2 side includes the current machine body temperature, the machining schedule, and the tolerance for accuracy change (allowable accuracy change). Information on the machining schedule and the allowable accuracy change is set in advance in the machine tool 2, for example, as shown in FIG. 4. First, the type of workpiece to be machined and the required machining accuracy for the machining programs prepared according to the machining stage, such as rough machining and finish machining, are set. Furthermore, the time periods during which each machining program is scheduled to be executed are set in the machine tool 2, thereby setting the allowable accuracy change for each time period of the machine tool 2. In the example of FIG. 4, the allowable accuracy change is set to 50 μm from 9:00 to 13:00 on Mondays because rough machining is performed, and 10 μm from 13:00 to 19:00 because finish machining is performed.
段階Ａ３：現在を空調３の電源投入（又は設定温度を変更する）時刻と仮定する。その後、電源投入時刻を、現在から加工終了までの間で変化させて段階Ａ４～Ａ７の計算を行い、熱変位による加工精度への影響を予測する。
段階Ａ４：空調３の入切や設定変更に伴う工場１内の室温変化を予測する。
空調３をＯＦＦにした場合の工場１内の室温変化を予測する。空調３をＯＦＦにした場合、工場１内の室温：θｉｎは、以下の式１のように工場１外の気温：θｏｕｔを入力とした一次遅れの変化で表される。式１は、本開示の室温変化推定式（空調電源ＯＦＦ）の一例である。
Step A3: Assume that the present time is the time to turn on the air conditioner 3 (or change the set temperature). Then, the power-on time is changed between the present time and the end of machining, and calculations in steps A4 to A7 are performed to predict the effect of thermal displacement on machining accuracy.
Step A4: Predict changes in room temperature in the factory 1 due to turning on/off the air conditioner 3 or changing the settings.
A change in room temperature in factory 1 when air conditioning 3 is turned off is predicted. When air conditioning 3 is turned off, the room temperature θ in in factory 1 is expressed as a first-order lag change with the air temperature outside factory 1 θ out as input, as shown in the following equation 1. Equation 1 is an example of a room temperature change estimation equation (air conditioning power OFF) disclosed herein.
一方、空調３をＯＮにした場合、工場１内の室温：θｉｎは、以下の式２のように空調３の設定温度：θＣを入力とした一次遅れの変化で表される。式２は、本開示の室温変化推定式（空調電源ＯＮ）の一例である。 On the other hand, when the air conditioner 3 is turned on, the room temperature θ in in the factory 1 is expressed as a first-order lag change with the set temperature θ C of the air conditioner 3 as an input, as shown in the following equation 2. Equation 2 is an example of a room temperature change estimation equation (air conditioner power ON) disclosed herein.
式１と式２とでは、時定数ＴｏｆｆとＴｏｎとの値により入力温度に対する室温変化の追従性が表されており、時定数の値が小さいほど素早い変化となる。通常、空調３がＯＮのときの方が室温変化は素早いので、Ｔｏｆｆ≫Ｔｏｎとなる。また、この値は、工場１内の空間の広さ、工場１の断熱性、空調３の出力などによって変化する。この値を予め同定しておけば、室温変化を予測することができる。
また、室温変化は、空調３がＯＮのときも外気温の影響を受けることが考えられる。これについては、気温の変化の予測値を取込み、それをもとに時定数Ｔｏｎの値を修正するようにする。例えば、冬季に暖房を使用したときの変化を予測する場合、外気温が低いほど室温が上がりにくくなるため、時定数Ｔｏｎが大きくなるように値を修正する方法が考えられる。本形態１では式１と式２とを用いて予測するが、測定結果などに基づいて他の式を予測に使用しても良い。
In Equation 1 and Equation 2, the time constants Toff and Ton represent the ability of the room temperature to follow the input temperature, with the smaller the time constant value, the faster the change. Normally, the room temperature changes more quickly when the air conditioning 3 is on, so Toff >> Ton . This value also varies depending on the size of the space within the factory 1, the insulation of the factory 1, the output of the air conditioning 3, and other factors. If this value is identified in advance, it is possible to predict room temperature changes.
Furthermore, it is considered that changes in room temperature are affected by the outside air temperature even when the air conditioning 3 is on. To address this, a predicted value of the change in air temperature is taken in and the value of the time constant T on is corrected based on this. For example, when predicting changes when heating is used in winter, the lower the outside air temperature, the more difficult it is for the room temperature to rise, so one possible method is to correct the value so that the time constant T on becomes larger. In this embodiment 1, predictions are made using Equation 1 and Equation 2, but other equations may also be used for prediction based on measurement results, etc.
段階Ａ５：空調３の消費電力を予測する。例えば、以下の式３により消費電力を概算できる。式３の第一項は空調３の立ち上げ時に要する消費電力、第二項は工場１外の気温の影響を受ける場合に、工場１内の室温を一定温度に保つために必要な消費電力である。 Step A5: Predict the power consumption of air conditioner 3. For example, the power consumption can be roughly calculated using the following equation 3. The first term in equation 3 is the power consumption required to start up air conditioner 3, and the second term is the power consumption required to maintain a constant room temperature inside factory 1 when it is affected by the temperature outside factory 1.
段階Ａ６：空調３の電源投入後の工作機械２の機体温度変化及び熱変位を予測する。工作機械２が置かれた環境の室温が変化すると、それに遅れて機体温度も変化する。このときの機体温度変化は室温変化を入力とした一次遅れの応答で表せる。この応答は以下の式４のような差分方程式を使い逐次計算することで求められる。式４は、本開示の機体温度変化推定式の一例である。 Step A6: Predict the temperature change and thermal displacement of the machine tool 2 body after the air conditioning 3 is turned on. When the room temperature of the environment in which the machine tool 2 is placed changes, the machine temperature also changes with a delay. The change in machine temperature at this time can be expressed as a first-order lag response with the room temperature change as input. This response can be found by sequentially calculating using a difference equation such as Equation 4 below. Equation 4 is an example of a machine temperature change estimation equation disclosed herein.
各工作機械２ごと、及び各温度測定箇所ごとに式４の計算を行い、式１と式２とで予測した室温変化が生じた時の各部の機体温度変化を推定する。さらに、推定した工作機械２の機体温度変化から、工作機械２の熱変位による精度変化を予測する。この精度変化は、以下の式５のように、機体温度の関数で表すことができる。以降、この関数を工作機械２の精度変化関数と呼ぶ。精度変化関数をどのような関数とするかは実験や解析に基づいて予め決定しておく。 Equation 4 is calculated for each machine tool 2 and each temperature measurement location, and the change in machine body temperature at each part is estimated when the room temperature change predicted by Equations 1 and 2 occurs. Furthermore, the change in accuracy due to thermal displacement of the machine tool 2 is predicted from the estimated change in machine body temperature of the machine tool 2. This change in accuracy can be expressed as a function of machine body temperature, as in Equation 5 below. Hereinafter, this function will be referred to as the accuracy change function of the machine tool 2. The type of function to use as the accuracy change function is determined in advance based on experiments and analysis.
精度変化関数は、具体的には、例えば以下の式６のように工作機械２の各部の温度の一次式で表すことができる。 Specifically, the accuracy change function can be expressed as a linear equation of the temperatures of each part of the machine tool 2, as shown in Equation 6 below.
この方法では、工作機械２の複数の構造体、例えばベッド、コラム、主軸などに温度センサを取り付け、それらの温度に対し、予め設定した比例定数を掛け、足し合わせることで工作機械２の熱変位を推定する。比例定数は、ＦＥＭ解析あるいは実測により温度と熱変位との関係を求めて同定することができる。
本形態１では、工作機械２に機体温度センサ４を設け、現在の温度情報を使って機体の温度変化を予測しているが、必ずしも工作機械の精度変化の予測のために機体温度センサを設置する必要はない。また、工作機械の精度変化関数としては、式６に示した一次式以外の式も考えられる。さらに、例えば機械の周囲の室温のばらつきなど、機体温度以外の変数を用いることも可能である。
In this method, temperature sensors are attached to multiple structural elements of the machine tool 2, such as the bed, column, and spindle, and the temperatures are multiplied by a preset proportionality constant and added together to estimate the thermal displacement of the machine tool 2. The proportionality constant can be identified by finding the relationship between temperature and thermal displacement through FEM analysis or actual measurement.
In this embodiment 1, a machine body temperature sensor 4 is provided on the machine tool 2, and current temperature information is used to predict changes in the temperature of the machine body, but it is not necessarily necessary to install a machine body temperature sensor in order to predict changes in the accuracy of the machine tool. Also, equations other than the linear equation shown in Equation 6 can be considered as the accuracy change function of the machine tool. Furthermore, it is also possible to use variables other than the machine body temperature, such as variations in room temperature around the machine.
段階Ａ７：ワーク加工中の工作機械２の精度変化を予測する。段階Ａ６で求めた工作機械２の精度変化関数について、段階Ａ２で設定した加工スケジュールに対応する時間帯での変化の幅を計算することで、以下の式７のようにそれぞれのワーク加工中の工作機械２の精度変化を予測・推定できる。式５～式７は、本開示の熱変位推定式の一例であり、式７で求めた精度変化は、加工時間内における熱変位の変化量（加工精度への影響量）の一例である。 Step A7: Predict the change in accuracy of the machine tool 2 while the workpiece is being machined. By calculating the range of change in the accuracy change function of the machine tool 2 obtained in Step A6 during the time period corresponding to the machining schedule set in Step A2, it is possible to predict and estimate the change in accuracy of the machine tool 2 while each workpiece is being machined, as shown in Equation 7 below. Equations 5 to 7 are examples of thermal displacement estimation equations disclosed herein, and the change in accuracy obtained by Equation 7 is an example of the amount of change in thermal displacement within the machining time (the amount of impact on machining accuracy).
段階Ａ８：全ての電源投入時刻に対して計算が終了したか判定する。電源投入時刻＝加工終了予定時刻となったら計算を終了する。
段階Ａ９：段階Ａ８の判定で電源投入時刻＝加工終了予定時刻でなければ、仮定する空調３の電源投入時刻を後にずらし、段階Ａ４～Ａ７の計算を繰り返す。段階Ａ３～Ａ９が本開示の加工精度影響量予測ステップとなる。
段階Ａ１０：ワーク加工中の精度変化＜精度変化の許容値（許容精度変化）の条件を満たし、空調３の消費電力の予測値が最小となる時刻を空調３の電源投入時刻とする（スケジュール変更ステップ）。
Step A8: Determine whether calculations have been completed for all power-on times. If the power-on time is equal to the scheduled machining end time, the calculations are completed.
Step A9: If it is determined in step A8 that the power-on time is not equal to the scheduled machining end time, the assumed power-on time of the air conditioner 3 is shifted later, and the calculations in steps A4 to A7 are repeated. Steps A3 to A9 are the machining accuracy influence amount prediction steps of the present disclosure.
Step A10: The time when the condition of accuracy change during workpiece processing < tolerance for accuracy change (tolerable accuracy change) is met and the predicted power consumption of air conditioner 3 is at its smallest is determined as the power-on time for air conditioner 3 (schedule change step).
以上のフローに基づき、空調３の電源投入のタイミングを決定する例を図３に示す。この例では、金曜日の夜に空調３の電源をＯＦＦにしたとき、週末休みの後の月曜日に行う加工で精度を確保するためには、どのタイミングで空調３を立ち上げたら良いかを求めている。このシミュレーションでは、結果を分かりやすくするため、空調の設定温度θＣは２０℃一定、工場１外の気温θｏｕｔは１０℃一定と仮定している。また、空調ＯＦＦでの室温変化の時定数Ｔｏｆｆ＝３６０（分）、空調ＯＮでの室温変化の時定数Ｔｏｎ＝６０（分）として式１と式２とに基づいて計算している。これらの値は実験や計算により予め同定しておく。
金曜日の夕方に空調３をＯＦＦにすると、外気温の影響により、工場１の室温θｉｎは徐々に下がっていく。室温変化から遅れて、各部位の機体温度θｍ，１、θｍ，２、θｍ，３も低下していく。室温変化からの遅れ度合いは部位によって異なり、この遅れ度合いの違いにより機械に温度差ができるため、熱変位が生じることになる。また、この遅れ度合いは式４で示した時定数で表すことができる。図３の例では、機体温度変化の時定数をそれぞれＴｍ，１＝２４０（分）、Ｔｍ，２＝１８０（分）、Ｔｍ，３＝１２０（分）として、式４に基づいて計算している。機体温度変化の時定数の値も実験や計算により予め同定しておく。
Figure 3 shows an example of determining the timing to turn on the air conditioner 3 based on the above flow. In this example, when the air conditioner 3 is turned off on Friday night, the timing to turn on the air conditioner 3 is sought in order to ensure accuracy in machining performed on Monday after the weekend. In this simulation, to make the results easier to understand, it is assumed that the air conditioner's set temperature θC is constant at 20°C and the temperature θout outside the factory 1 is constant at 10°C. Calculations are also made based on Equations 1 and 2, with the time constant for room temperature change with the air conditioner OFF, Toff = 360 (minutes), and the time constant for room temperature change with the air conditioner ON , Ton = 60 (minutes). These values are identified in advance through experiments and calculations.
When air conditioning 3 is turned off on Friday evening, the room temperature θ in of factory 1 gradually drops due to the influence of the outside temperature. The machine temperatures θ m,1 , θ m,2 , and θ m,3 of each part also drop with a delay from the change in room temperature. The degree of delay from the change in room temperature varies depending on the part, and this difference in the degree of delay causes a temperature difference in the machine, resulting in thermal displacement. This degree of delay can be expressed by the time constant shown in Equation 4. In the example of FIG. 3 , the time constants of the machine temperature change are set to T m,1 = 240 (min), T m,2 = 180 (min), and T m,3 = 120 (min), respectively, and calculations are performed based on Equation 4. The values of the time constants of the machine temperature change are also identified in advance through experiments and calculations.
一方、空調３の電源を投入した時は、まず工場１の室温θｉｎが設定温度に近づくように上昇していき、遅れて機体温度θｍ，１、θｍ，２、θｍ，３も上昇する。ここでの問題は、室温が元に戻り一定になっていたとしても、機体温度変化が続いており、加工精度が不安定になる場合があることである。そのため、加工を行う前に充分前もって空調３の電源を立ち上げておく必要がある。また、空調３の消費電力は式３により求められるが、この例では空調３の電源投入時の室温は１０℃であり、立ち上げ時の消費電力は投入時刻によらず一定である。外気温も１０℃一定と仮定しているため、空調３の消費電力は電源を入れている時間に応じて長くなる計算となる。そのため、加工精度を満足できる範囲で、可能な限り電源投入時刻を遅らせれば良いことになる。 On the other hand, when the air conditioner 3 is turned on, the room temperature θ in of the factory 1 first rises to approach the set temperature, followed by a delay in the machine temperatures θ m,1 , θ m,2 , and θ m,3 . The problem here is that even if the room temperature returns to normal and becomes constant, the machine temperature continues to change, which may cause unstable machining accuracy. Therefore, it is necessary to turn on the air conditioner 3 well in advance before machining begins. Furthermore, the power consumption of the air conditioner 3 is calculated using Equation 3. In this example, the room temperature when the air conditioner 3 is turned on is 10°C, and the power consumption at start-up is constant regardless of the time of turning it on. Since the outside temperature is also assumed to be constant at 10°C, the calculation shows that the power consumption of the air conditioner 3 increases depending on the time it is turned on. Therefore, it is sufficient to delay the power-on time as much as possible within the range that satisfies machining accuracy.
図４の例では、月曜日９時～１３時は粗加工のため許容精度変化５０μｍ、１３時～１９時は仕上加工を行うため、許容精度変化は１０μｍに設定されている。また、この例では工作機械２の精度変化関数ΔＸｍは、３箇所の機体温度を用いて、以下の式８で計算している。 In the example of Figure 4, the allowable accuracy change is set to 50 μm from 9:00 to 13:00 on Mondays due to rough machining, and 10 μm from 13:00 to 19:00 due to finish machining. Also, in this example, the accuracy change function ΔX m of machine tool 2 is calculated using the temperatures of the machine body at three locations using the following equation 8.
このとき、図２のフローチャートの方法に従ってワークの精度変化ΔＸｗを計算すると、月曜日の午前３時に空調３の電源を立ち上げれば、粗加工、仕上加工共に許容精度変化内に収まることが分かる。判断結果に基づいて自動的に空調３の電源が立ち上がるように設定しておけば、月曜日の始業前の午前３時に工場１の空調３が自動で立ち上がり、始業後に機械の温度変化が安定した状態で加工を開始することができる。
式５では、単純にある場所の機体温度に比例するとして精度変化関数を求めたが、精度変化関数の式は任意に設定することができる。例えば、複数の箇所の室温や機体温度のばらつき、温度変化の微分値などの式も考えられる。
In this case, if the change in accuracy of the workpiece ΔXw is calculated according to the method in the flowchart of Figure 2, it can be seen that if the power to the air conditioner 3 is turned on at 3:00 AM on Monday, the change in accuracy for both rough machining and finish machining will be within the allowable range. If the power to the air conditioner 3 is set to turn on automatically based on the judgment results, the air conditioner 3 in factory 1 will start up automatically at 3:00 AM on Monday before work begins, and machining can begin after work begins with the machine temperature change stabilized.
In Equation 5, the accuracy change function is calculated by simply assuming that it is proportional to the temperature of the aircraft at a certain location, but the accuracy change function formula can be set arbitrarily. For example, formulas based on the room temperature or aircraft temperature variation at multiple locations, or the differential value of the temperature change, etc., can be considered.
このように、上記形態１の工作機械２の加工精度診断装置１０は、空調３の動作パターンを設定する空調運転パターン設定部１１と、工作機械２による加工開始予定時刻と加工終了予定時刻とを設定する加工条件設定部１２と、空調３による工場１内の室温及び工場１外の気温を取得する室温用温度センサ５及び外気温用温度センサ６と、空調運転パターン設定部１１から取得した空調３の動作パターンと、加工条件設定部１２から取得した加工開始予定時刻及び加工終了予定時刻と、室温用温度センサ５及び外気温用温度センサ６から取得した工場１内の室温及び工場１外の気温、空調運転パターン設定部１１から取得した空調３の設定温度と、に基づいて、空調３による加工精度への影響量を予測する加工精度影響量予測部１４とを備えて上記加工精度診断方法を実行する。
この構成によれば、空調３の動作パターンと、加工開始予定時刻及び加工終了予定時刻と、工場１内の室温などの情報を用いて、空調３による加工精度への影響を定量的に予測することができる。
As described above, the machining accuracy diagnosis device 10 for the machine tool 2 of the above-mentioned form 1 comprises an air conditioning operation pattern setting unit 11 that sets the operation pattern of the air conditioning 3, a machining condition setting unit 12 that sets the scheduled machining start time and scheduled machining end time by the machine tool 2, a room temperature sensor 5 and an outside air temperature sensor 6 that acquire the room temperature inside the factory 1 and the air temperature outside the factory 1 using the air conditioning 3, and a machining accuracy influence amount prediction unit 14 that predicts the amount of influence of the air conditioning 3 on machining accuracy based on the operation pattern of the air conditioning 3 acquired from the air conditioning operation pattern setting unit 11, the scheduled machining start time and scheduled machining end time acquired from the machining condition setting unit 12, the room temperature inside the factory 1 and the air temperature outside the factory 1 acquired from the room temperature sensor 5 and the outside air temperature sensor 6, and the set temperature of the air conditioning 3 acquired from the air conditioning operation pattern setting unit 11, and executes the above-mentioned machining accuracy diagnosis method.
With this configuration, the impact of the air conditioning 3 on processing accuracy can be quantitatively predicted using information such as the operating pattern of the air conditioning 3, the scheduled start time and end time of processing, and the room temperature in the factory 1.
特に、予測された加工精度への影響量に基づいて、空調運転パターン設定部１１により設定された空調３の動作パターンを変更するスケジュール変更部１５をさらに備えるので、予測した加工精度への影響に応じて、加工精度を維持するための空調３の動作パターンを適切且つ容易に変更することができる。
また、スケジュール変更部１５は、加工精度影響量予測部１４によって予測される加工精度への影響量と、加工条件設定部１２から取得された加工時間中において予め設定された精度変化の許容値との比較に基づいて、空調３の動作パターンを変更するので、高精度が必要な加工が予定されている時は、予め空調３を動作させるなどして、加工開始前に機械の温度を安定させて加工精度を確保することができる。この場合、高精度が必要な加工の予定がない時は空調３をＯＦＦにしたり、設定温度の幅を緩くしたりすることでエネルギーを節約することができる。
さらに、スケジュール変更部１５は、工場１内の室温と、空調３の設定温度と、工場１外の気温とを用いて空調３の消費電力（消費エネルギー）を予測し、加工精度への影響量が精度変化の許容値よりも小さくなる条件を満たし、且つ空調３の消費電力の予測値が最小となるように空調３の動作パターンを変更するので、消費エネルギーを節約しつつ、要求精度を満たせるように空調３の動作パターンを決定することができる。
In particular, the system further includes a schedule change unit 15 that changes the operation pattern of the air conditioning 3 set by the air conditioning operation pattern setting unit 11 based on the predicted impact on processing accuracy, so that the operation pattern of the air conditioning 3 to maintain processing accuracy can be appropriately and easily changed according to the predicted impact on processing accuracy.
Furthermore, the schedule change unit 15 changes the operation pattern of the air conditioner 3 based on a comparison between the amount of influence on machining accuracy predicted by the machining accuracy influence amount prediction unit 14 and a preset tolerance value for accuracy change during the machining time acquired from the machining condition setting unit 12. Therefore, when machining requiring high precision is scheduled, it is possible to stabilize the temperature of the machine before the start of machining and ensure machining precision by operating the air conditioner 3 in advance. In this case, when no machining requiring high precision is scheduled, it is possible to save energy by turning off the air conditioner 3 or loosening the range of the set temperature.
Furthermore, the schedule change unit 15 predicts the power consumption (energy consumption) of the air conditioner 3 using the room temperature inside the factory 1, the set temperature of the air conditioner 3, and the air temperature outside the factory 1, and changes the operating pattern of the air conditioner 3 so that the condition is met where the amount of impact on processing accuracy is smaller than the tolerance value for accuracy change and the predicted value of the power consumption of the air conditioner 3 is minimized, so that the operating pattern of the air conditioner 3 can be determined so as to meet the required accuracy while saving energy consumption.
そして、加工精度影響量予測部１４は、加工条件設定部１２から取得された加工時間内において、予め設定された室温変化推定式により、室温用温度センサ５で測定された工場１内の現在の室温と、工場１外の気温とに基づいて工場１内の室温変化を推定すると共に、推定された工場１内の室温変化に基づいて、予め設定された機体温度変化推定式により、工作機械２の機体温度変化を推定し、予測された工作機械２の機体温度変化に基づいて、予め設定された熱変位推定式により、工作機械２の熱変位を推定して、加工時間内における熱変位の変化量を加工精度への影響量として求める。
すなわち、物理モデルを用いた計算により空調３による工場１内の室温変化を推定してその室温変化に基づいて工作機械２の機体温度変化を推定し、さらに機体温度変化に基づいて工作機械２の熱変位を推定して加工精度への影響量を求めるので、実際のワーク精度への影響を正確に見積もることができる。
特に、加工精度影響量予測部１４は、室温変化推定式による室温変化の推定の際、空調３の電源が入っている時は空調３の設定温度を入力とし、空調３の電源が切れている時は工場１外の気温を入力として工場１内の室温変化を推定するので、工場１内の室温変化を精度よく予測可能となる。
Then, the machining accuracy influence amount prediction unit 14 estimates the room temperature change in factory 1 based on the current room temperature in factory 1 measured by the room temperature sensor 5 and the air temperature outside factory 1 using a preset room temperature change estimation formula within the machining time obtained from the machining condition setting unit 12, and estimates the body temperature change of machine tool 2 using a preset machine body temperature change estimation formula based on the estimated room temperature change in factory 1, and estimates the thermal displacement of machine tool 2 using a preset thermal displacement estimation formula based on the predicted body temperature change of machine tool 2, and obtains the amount of change in thermal displacement within the machining time as the amount of influence on machining accuracy.
In other words, the change in room temperature in the factory 1 due to the air conditioning 3 is estimated by calculation using a physical model, and the change in the body temperature of the machine tool 2 is estimated based on that change in room temperature, and the thermal displacement of the machine tool 2 is further estimated based on the change in body temperature to determine the amount of impact on machining accuracy, so that the impact on actual workpiece accuracy can be accurately estimated.
In particular, when estimating room temperature changes using the room temperature change estimation formula, the machining accuracy influence amount prediction unit 14 estimates room temperature changes in the factory 1 using the set temperature of the air conditioner 3 as an input when the air conditioner 3 is turned on, and using the air temperature outside the factory 1 as an input when the air conditioner 3 is turned off, thereby making it possible to accurately predict room temperature changes in the factory 1.
本開示の形態２について、以下、説明する。
上記形態１では、加工スケジュールが予め決まっており、それに基づいて要求精度を確保できるように前もって空調３の電源を投入する方法を説明した。一方、空調３の電源を入れる時間が既に決まっており、それに対して加工開始予定時刻を決める場合も考えられる。その場合には、室温変化が安定して、要求精度を確保できるようになるまでに必要な時間を求めればよい。以下、本開示の第２の構成に係る具体例について説明する。但し、加工精度診断装置１０の構成は上記形態１と同じであるため、処理が異なる加工精度診断方法について図５のフローチャートに基づいて説明する。
段階Ｂ１：工場１側の情報として、現在の工場１内の室温と、工場１外の気温及び空調３の電源の入切や設定温度を取得する（温調動作パターン取得ステップ及び温度情報取得ステップ）。図２の段階Ａ１で説明した処理と同じである。
段階Ｂ２：工作機械２側の情報として、現在の機体温度と加工スケジュール及び許容精度変化との情報を取得する（加工条件取得ステップ）。加工スケジュールについて、加工所要時間は加工によって決まるため固定値であるが、加工開始予定時刻はこの時点では未定であり、後の段階Ｂ６の処理を行った後に決定される。
段階Ｂ３：空調３の電源投入または設定温度を変更する時刻を設定する。
段階Ｂ４：空調３の入切や設定変更に伴う工場１内の室温変化を予測する。計算の方法は段階Ａ４と同じである。
段階Ｂ５：空調３の電源投入後の工作機械２の機体温度変化及び熱変位を予測する。計算の方法は段階Ａ６と同じである。
The second embodiment of the present disclosure will be described below.
In the above-described first embodiment, a machining schedule is determined in advance, and a method for turning on the air conditioning 3 in advance to ensure the required accuracy based on the predetermined machining schedule has been described. On the other hand, it is also possible that the time for turning on the air conditioning 3 has already been determined, and the scheduled machining start time is determined based on that. In that case, it is sufficient to determine the time required for the room temperature change to stabilize and ensure the required accuracy. Below, a specific example according to the second configuration of the present disclosure will be described. However, since the configuration of the machining accuracy diagnosis device 10 is the same as that of the above-described first embodiment, a machining accuracy diagnosis method with different processing will be described based on the flowchart of FIG. 5.
Stage B1: As information on the factory 1 side, the current room temperature inside the factory 1, the temperature outside the factory 1, and the power on/off status and set temperature of the air conditioner 3 are acquired (temperature control operation pattern acquisition step and temperature information acquisition step). This is the same process as described in stage A1 of FIG. 2.
Stage B2: Information on the machine tool 2 side, including the current machine body temperature, the machining schedule, and the allowable accuracy change, is acquired (machining condition acquisition step). Regarding the machining schedule, the required machining time is determined by the machining and is therefore a fixed value, but the scheduled machining start time is undetermined at this point and will be determined after the processing of the later stage B6 is performed.
Step B3: Set the time to turn on the air conditioner 3 or change the set temperature.
Step B4: Predict changes in room temperature in the factory 1 due to turning on/off or changing the settings of the air conditioner 3. The calculation method is the same as step A4.
Step B5: Predict the temperature change and thermal displacement of the machine tool 2 after powering on the air conditioner 3. The calculation method is the same as in step A6.
段階Ｂ６：ワーク加工開始予定時刻を変えていったときのワーク加工中の精度変化を予測する。
ワークの加工に必要な時間は一定であるので、ワークの加工開始時刻ｔｗ，ｓｔａｒｔを後にずらすと、ワークの加工終了時刻ｔｗ，ｅｎｄも後にずれることになる。式４において、ｔｗ，ｓｔａｒｔとｔｗ，ｅｎｄとを変化させながら、ワーク加工中の精度変化ΔＸｗを求める。段階Ｂ３～Ｂ６が本開示の加工精度影響量予測ステップとなる。
段階Ｂ７：段階Ｂ６の処理の結果として、ワーク加工中の精度変化＜精度変化の許容値の条件を満たす加工開始予定時刻を表示する（スケジュール変更ステップ）。
図３と図４とに示した条件では、空調３の電源投入後、工作機械２の温度変化が安定し仕上加工を行えるようになるまで１０時間要することが分かる。この時間を加工精度安定化時間として工作機械２の操作画面などに表示すれば、オペレータは工作機械２の温度変化が安定した後に仕上加工を行うように加工スケジュールを決定することができる。
Stage B6: Predict the change in accuracy during workpiece machining when the scheduled start time for workpiece machining is changed.
Since the time required to machine a workpiece is constant, if the workpiece machining start time t w,start is delayed, the workpiece machining end time t w,end will also be delayed. In Equation 4, the accuracy change ΔX w during workpiece machining is calculated while changing t w,start and t w,end . Steps B3 to B6 are the machining accuracy influence amount prediction steps of the present disclosure.
Step B7: As a result of the processing in step B6, the scheduled machining start time that satisfies the condition that the change in accuracy during workpiece machining is less than the tolerance for the change in accuracy is displayed (schedule change step).
3 and 4, it can be seen that after powering on the air conditioner 3, it takes 10 hours for the temperature change of the machine tool 2 to stabilize and for finish machining to be possible. If this time is displayed on the operation screen of the machine tool 2 as the machining accuracy stabilization time, the operator can determine the machining schedule so that finish machining will be performed after the temperature change of the machine tool 2 has stabilized.
このように、上記形態２の加工精度診断装置１０及び加工精度診断方法においても、空調３の動作パターンと、加工開始予定時刻及び加工終了予定時刻と、工場１内の室温などの情報を用いて、空調３による加工精度への影響を定量的に予測することができる。
特に、予測された加工精度への影響量に基づいて、加工条件設定部１２により設定された加工開始予定時刻を変更するスケジュール変更部１５をさらに備えるので、予測した加工精度への影響に応じて、加工精度を維持するための加工スケジュールを適切且つ容易に変更することができる。
また、スケジュール変更部１５は、加工精度影響量予測部１４によって予測された加工精度への影響量が、加工条件設定部１２から取得された加工時間中において予め設定された精度変化の許容値よりも小さくなるように加工開始予定時刻を変更するので、空調３による加工精度への影響量が許容値以下となるまでの時間を予測することで、加工精度への影響を考慮して加工のスケジュールを立てられるようになる。これは、空調３の動作パターンが予め決まっている場合に有効である。
In this way, in the machining accuracy diagnosis device 10 and machining accuracy diagnosis method of the above-mentioned form 2, the impact of the air conditioning 3 on machining accuracy can be quantitatively predicted using information such as the operation pattern of the air conditioning 3, the scheduled machining start time and scheduled machining end time, and the room temperature in the factory 1.
In particular, the system further includes a schedule change unit 15 that changes the planned start time of processing set by the processing condition setting unit 12 based on the predicted impact on processing accuracy, so that the processing schedule for maintaining processing accuracy can be appropriately and easily changed according to the predicted impact on processing accuracy.
Furthermore, the schedule change unit 15 changes the scheduled machining start time so that the amount of influence on machining accuracy predicted by the machining accuracy influence amount prediction unit 14 becomes smaller than a preset tolerance value for accuracy change during the machining time acquired from the machining condition setting unit 12. Therefore, by predicting the time until the amount of influence on machining accuracy caused by the air conditioning 3 becomes equal to or less than the tolerance value, it becomes possible to create a machining schedule taking into account the influence on machining accuracy. This is effective when the operating pattern of the air conditioning 3 is determined in advance.
以下、各形態１，２に共通する変更例について説明する。
上記式１、式２、式４では、温度変化を予測するにあたり、時定数Ｔｏｎ、Ｔｏｆｆ、Ｔｍ，ｉをそれぞれ用いているが、予測を行うにあたり、これらの値を予め同定しておく必要がある。工場１の広さや機械構造の体積、材料の物性値などから計算によって求めるほか、実測結果に基づいて値を同定する方法が考えられる。公知のパラメータ探索手法を用いて、実測結果と予測結果との誤差が小さくなるように、時定数Ｔｏｎ、Ｔｏｆｆ、Ｔｍ，ｉの値を決定すればよい。このように推定結果と実測結果とを比較して推定式を修正すれば、予測の精度を高めることができる。
さらに、加工精度診断装置１０を運用するに当たり、工場１内の室温用温度センサ５や工作機械２の機体温度センサ４で実測した温度の情報を用いてパラメータを同定し更新できるようにすれば、予測の精度をさらに向上させることができるようになる。
Below, modifications common to both the first and second embodiments will be described.
In the above equations 1, 2, and 4, the time constants T on , T off , and T m,i are used to predict temperature changes, but these values must be identified in advance to make the prediction. In addition to determining these values by calculation based on the size of factory 1, the volume of the mechanical structure, and the physical properties of the materials, it is also possible to identify the values based on actual measurement results. Using a known parameter search method, the values of the time constants T on , T off , and T m,i can be determined so as to minimize the error between the actual measurement results and the predicted results. By comparing the estimated results with the actual measurement results and correcting the estimation equations in this way, the accuracy of the prediction can be improved.
Furthermore, when operating the machining accuracy diagnosis device 10, if the parameters can be identified and updated using information on temperatures actually measured by the room temperature sensor 5 in the factory 1 and the machine body temperature sensor 4 of the machine tool 2, the accuracy of predictions can be further improved.
また、上記形態１，２では、式１から式５に示したような物理モデルに基づく式を用いて、室温変化、工作機械２の温度変化、工作機械２の熱変位の順に計算して加工精度への影響量を計算しているが、加工精度への影響量を求める際に、必ずしも理論的な式に基づいた計算を行わなくても良い。例えば、機械学習の手法を用いて、加工時間や温度情報などを入力として加工精度への影響量を計算するモデルを作成することもできる。
さらに、上記形態１，２では、スケジュール変更部は、加工精度への影響量に基づいて、空調の動作パターンと加工開始予定時刻との一方を変更しているが、両方を変更することもできる。
工作機械及び空調、各温度センサの数や配置は、上記形態１，２に限定されない。
温度調整手段は、上記形態１，２で例示した空調の他、例えばコラムに設けたオイルジャケット（冷却通路）のように工作機械の機体に直接設けられて温度調整を行う温調装置も含まれる。この場合、取得される影響温度は冷却液の温度となり、機体温度変化の時定数もオイルジャケットを使用した際の値となる。「温度調整」は、冷却に限らず、加温する場合も含まれる。
Furthermore, in the above-described embodiments 1 and 2, the amount of influence on machining accuracy is calculated by calculating the change in room temperature, the temperature change in the machine tool 2, and the thermal displacement of the machine tool 2 in that order using equations based on a physical model such as those shown in equations 1 to 5, but calculations based on theoretical equations are not necessarily required when determining the amount of influence on machining accuracy. For example, a model can be created using a machine learning technique to calculate the amount of influence on machining accuracy using machining time, temperature information, and the like as inputs.
Furthermore, in the above-described first and second embodiments, the schedule change unit changes either the air conditioning operation pattern or the scheduled machining start time based on the amount of influence on machining accuracy, but it may also change both.
The numbers and arrangements of the machine tool, air conditioner, and temperature sensors are not limited to those of the first and second embodiments.
The temperature adjustment means includes not only the air conditioning exemplified in the above embodiments 1 and 2, but also a temperature adjustment device that adjusts the temperature by being directly installed on the machine tool body, such as an oil jacket (cooling passage) installed on a column. In this case, the acquired influence temperature is the temperature of the coolant, and the time constant of the machine body temperature change is also the value when the oil jacket is used. "Temperature adjustment" is not limited to cooling, but also includes heating.
１・・工場、２・・工作機械、３・・空調、４・・機体温度センサ、５・・室温用温度センサ、６・・外気温用温度センサ、１０・・加工精度診断装置、１１・・空調運転パターン設定部、１２・・加工条件設定部、１３・・精度変化許容値設定部、１４・・加工精度影響量予測部、１５・・スケジュール変更部。 1. Factory, 2. Machine tool, 3. Air conditioning, 4. Machine body temperature sensor, 5. Room temperature sensor, 6. Outside temperature sensor, 10. Machining accuracy diagnosis device, 11. Air conditioning operation pattern setting unit, 12. Machining condition setting unit, 13. Accuracy change tolerance setting unit, 14. Machining accuracy impact prediction unit, 15. Schedule change unit.
Claims (15)
前記温度調整手段の動作パターンを設定する温調動作パターン設定手段と、
前記工作機械による少なくとも加工開始予定時刻と加工終了予定時刻とを設定する加工条件設定手段と、
前記温度調整手段による前記機体温度への影響温度及び／又は前記工場外の気温を取得する温度情報取得手段と、
１）前記温調動作パターン設定手段から取得した前記温度調整手段の動作パターン、２）前記加工条件設定手段から取得した前記加工開始予定時刻及び前記加工終了予定時刻、及び３）前記温度情報取得手段から取得した前記影響温度及び／又は前記工場外の気温、前記温調動作パターン設定手段から取得した前記温度調整手段の設定温度のうちの少なくとも１つ、の３つの情報に基づいて、前記温度調整手段による前記加工精度への影響量を予測する加工精度影響量予測手段と、
を備えることを特徴とする工作機械の加工精度診断装置。 A machining accuracy diagnosis device for predicting and diagnosing an effect on machining accuracy when a machine body temperature is changed by a temperature adjustment means that affects the machine body temperature of a machine tool in a factory where the machine tool is installed, comprising:
a temperature control operation pattern setting means for setting an operation pattern of the temperature control means;
a machining condition setting means for setting at least a scheduled machining start time and a scheduled machining end time for the machine tool;
a temperature information acquisition means for acquiring an influence temperature of the temperature adjustment means on the machine temperature and/or an air temperature outside the factory;
a machining accuracy influence amount prediction means for predicting an influence amount of the temperature adjustment means on the machining accuracy based on three pieces of information: 1) an operation pattern of the temperature adjustment means acquired from the temperature adjustment operation pattern setting means; 2) the scheduled machining start time and the scheduled machining end time acquired from the machining condition setting means; and 3) at least one of the affected temperature and/or the air temperature outside the factory acquired from the temperature information acquisition means and the set temperature of the temperature adjustment means acquired from the temperature adjustment operation pattern setting means;
A machining accuracy diagnosis device for a machine tool, comprising:
前記加工精度への影響量が前記許容値よりも小さくなる条件を満たし、且つ前記温度調整手段の消費エネルギーが最小となるように前記温度調整手段の動作パターンを変更することを特徴とする請求項３に記載の工作機械の加工精度診断装置。 the schedule change means predicts the energy consumption of the temperature adjustment means using the influential temperature, the set temperature of the temperature adjustment means, and the air temperature outside the factory;
4. A machining accuracy diagnosis device for a machine tool as described in claim 3, characterized in that the operating pattern of the temperature adjustment means is changed so as to satisfy the condition that the amount of influence on the machining accuracy is smaller than the allowable value and to minimize the energy consumption of the temperature adjustment means.
前記加工精度影響量予測手段は、前記加工条件設定手段から取得された加工時間内において、予め設定された室温変化推定式により、前記室温用温度センサで測定された前記工場内の現在の室温と、前記温度調整手段の設定温度もしくは前記工場外の気温とに基づいて前記工場内の室温変化を推定すると共に、推定された前記工場内の室温変化に基づいて、予め設定された機体温度変化推定式により、前記工作機械の機体温度変化を推定し、予測された前記工作機械の機体温度変化に基づいて、予め設定された熱変位推定式により、前記工作機械の熱変位を推定して、前記加工時間内における前記熱変位の変化量を加工精度への影響量として求めることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の工作機械の加工精度診断装置。 the temperature information acquisition means includes a room temperature sensor that measures the room temperature inside the factory, which is the influencing temperature, and an outside temperature sensor that measures the air temperature outside the factory;
6. The machining accuracy diagnosis device for a machine tool according to any one of claims 1 to 5, wherein the machining accuracy influence amount prediction means estimates a change in room temperature in the factory using a preset room temperature change estimation formula based on the current room temperature in the factory measured by the room temperature sensor and the set temperature of the temperature adjustment means or the air temperature outside the factory, during the machining time acquired from the machining condition setting means, estimates a change in machine body temperature of the machine tool using a preset machine body temperature change estimation formula based on the estimated change in room temperature in the factory, and estimates a thermal displacement of the machine tool using a preset thermal displacement estimation formula based on the predicted change in machine body temperature of the machine tool, thereby obtaining an amount of change in the thermal displacement within the machining time as an influence amount on machining accuracy.
前記加工精度影響量予測手段は、前記室温変化推定式による前記室温変化の推定の際、前記空調の電源が入っている時は前記空調の設定温度を入力とし、前記空調の電源が切れている時は前記工場外の気温を入力として前記工場内の室温変化を推定することを特徴とする請求項６に記載の工作機械の加工精度診断装置。 the temperature adjusting means is an air conditioner installed in the factory,
7. The machining accuracy diagnosis device for machine tools according to claim 6, wherein the machining accuracy influence amount prediction means, when estimating the change in room temperature using the room temperature change estimation formula, estimates the change in room temperature inside the factory using the set temperature of the air conditioning as an input when the air conditioning is turned on, and using the air temperature outside the factory as an input when the air conditioning is turned off.
前記加工精度影響量予測手段は、前記機体温度センサで測定された温度と、前記機体温度変化推定式で推定された機体温度とを比較して、前記機体温度変化推定式を修正することを特徴とする請求項６に記載の工作機械の加工精度診断装置。 a machine body temperature sensor for measuring a machine body temperature of the machine tool;
7. The machining accuracy diagnosis device for a machine tool according to claim 6, wherein the machining accuracy influence amount prediction means compares the temperature measured by the machine temperature sensor with the machine temperature estimated by the machine temperature change estimation formula, and corrects the machine temperature change estimation formula.
前記加工精度影響量予測手段は、前記機体温度センサで測定された温度と、前記機体温度変化推定式で推定された機体温度とを比較して、前記機体温度変化推定式を修正することを特徴とする請求項７に記載の工作機械の加工精度診断装置。 a machine body temperature sensor for measuring a machine body temperature of the machine tool;
8. The machining accuracy diagnosis device for a machine tool according to claim 7, wherein the machining accuracy influence amount prediction means compares the temperature measured by the machine temperature sensor with the machine temperature estimated by the machine temperature change estimation formula, and corrects the machine temperature change estimation formula.
前記加工精度影響量予測手段は、前記機体温度センサで測定された温度と、前記機体温度変化推定式で推定された機体温度とを比較して、前記機体温度変化推定式を修正することを特徴とする請求項８に記載の工作機械の加工精度診断装置。 a machine body temperature sensor for measuring a machine body temperature of the machine tool;
9. The machining accuracy diagnosis device for a machine tool according to claim 8, wherein the machining accuracy influence amount prediction means compares the temperature measured by the machine temperature sensor with the machine temperature estimated by the machine temperature change estimation formula, and corrects the machine temperature change estimation formula.
前記加工精度影響量予測手段は、前記機体温度センサで測定された温度と、前記機体温度変化推定式で推定された機体温度とを比較して、前記機体温度変化推定式を修正することを特徴とする請求項９に記載の工作機械の加工精度診断装置。 a machine body temperature sensor for measuring a machine body temperature of the machine tool;
10. The machining accuracy diagnosis device for a machine tool according to claim 9, wherein the machining accuracy influence amount prediction means compares the temperature measured by the machine temperature sensor with the machine temperature estimated by the machine temperature change estimation formula, and corrects the machine temperature change estimation formula.
前記温度調整手段の動作パターンを取得する温調動作パターン取得ステップと、
前記工作機械による少なくとも加工開始予定時刻と加工終了予定時刻とを取得する加工条件取得ステップと、
前記温度調整手段による前記機体温度への影響温度及び／又は前記工場外の気温、前記温度調整手段の設定温度のうちの少なくとも１つを取得する温度情報取得ステップと、
１）取得した前記温度調整手段の動作パターン、２）取得した前記加工開始予定時刻及び前記加工終了予定時刻、及び３）取得した前記影響温度及び／又は前記工場外の気温、前記温度調整手段の設定温度のうちの少なくとも１つ、の３つの情報に基づいて、前記温度調整手段による前記加工精度への影響量を予測する加工精度影響量予測ステップと、
を実行することを特徴とする工作機械の加工精度診断方法。 A machining accuracy diagnosis method for predicting and diagnosing an effect on machining accuracy when a machine body temperature is changed by a temperature adjustment means that affects the machine body temperature of a machine tool in a factory where the machine tool is installed, comprising:
a temperature control operation pattern acquisition step of acquiring an operation pattern of the temperature adjustment means;
a machining condition acquisition step of acquiring at least a scheduled machining start time and a scheduled machining end time for the machine tool;
a temperature information acquisition step of acquiring at least one of an influence temperature of the temperature adjustment means on the machine temperature and/or an air temperature outside the factory, and a set temperature of the temperature adjustment means;
a machining accuracy influence amount prediction step of predicting an influence amount on the machining accuracy caused by the temperature adjustment means based on three pieces of information : 1) the acquired operation pattern of the temperature adjustment means; 2) the acquired scheduled machining start time and scheduled machining end time; and 3) at least one of the acquired influence temperature and/or the air temperature outside the factory and the set temperature of the temperature adjustment means;
A machining accuracy diagnosis method for a machine tool, comprising:
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US18/156,471 US12523574B2 (en) | 2022-01-24 | 2023-01-19 | Machining accuracy diagnosing device and machining accuracy diagnosing method for machine tool |
| DE102023200452.6A DE102023200452A1 (en) | 2022-01-24 | 2023-01-20 | Machining accuracy diagnosing device and machining accuracy diagnosing method for a machine tool |
| CN202310091244.4A CN116475839A (en) | 2022-01-24 | 2023-01-20 | Machining precision diagnostic device and machining precision diagnostic method for machine tool |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022008874 | 2022-01-24 | ||
| JP2022008874 | 2022-01-24 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023107737A JP2023107737A (en) | 2023-08-03 |
| JP7738541B2 true JP7738541B2 (en) | 2025-09-12 |
Family
ID=87474735
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022202434A Active JP7738541B2 (en) | 2022-01-24 | 2022-12-19 | Machining accuracy diagnosis device and machining accuracy diagnosis method for machine tools |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7738541B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2024084502A (en) * | 2022-12-13 | 2024-06-25 | オークマ株式会社 | Machine tool control method and control device |
| JP7831946B2 (en) * | 2023-09-21 | 2026-03-17 | 三菱ロジスネクスト株式会社 | Cooling system |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001157923A (en) | 1999-11-29 | 2001-06-12 | Makino Milling Mach Co Ltd | Method and apparatus for controlling wire electric discharge machine |
| JP2004042260A (en) | 1994-06-16 | 2004-02-12 | Mori Seiki Hitech Co Ltd | Method and apparatus for correcting thermal displacement of machine tool |
| JP2007190628A (en) | 2006-01-17 | 2007-08-02 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Method and device for diagnosing abnormality of machine tool |
| WO2008078519A1 (en) | 2006-12-26 | 2008-07-03 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Spindle tilting detection device and machine tool provided with this |
| JP2013228922A (en) | 2012-04-26 | 2013-11-07 | Jtekt Corp | Control device of apparatus relating to product production |
| JP2017067427A (en) | 2015-10-01 | 2017-04-06 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Air conditioning control method, air conditioning control device and air conditioning control program |
| WO2017179404A1 (en) | 2016-04-15 | 2017-10-19 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Equipment management system |
| JP2018180725A (en) | 2017-04-06 | 2018-11-15 | ファナック株式会社 | Warm-up planning system and warm-up planning method |
| JP2019063959A (en) | 2017-10-04 | 2019-04-25 | ファナック株式会社 | Thermal displacement correction system |
| JP2019136846A (en) | 2018-02-14 | 2019-08-22 | オークマ株式会社 | Accuracy diagnostic device of machine tool |
| JP2021104564A (en) | 2019-12-26 | 2021-07-26 | ファナック株式会社 | Thermal displacement correction device |
| JP2021157285A (en) | 2020-03-25 | 2021-10-07 | 株式会社Kmc | Monitoring system, monitoring method, and program |
| JP2021194759A (en) | 2020-06-18 | 2021-12-27 | Dmg森精機株式会社 | Exhaust processing system of machine tool and operation method of exhaust processing system of machine tool |
| JP2022007131A (en) | 2020-06-25 | 2022-01-13 | オークマ株式会社 | Machine tool accuracy diagnosis device and accuracy diagnosis method |
| JP2022014772A (en) | 2020-07-07 | 2022-01-20 | オークマ株式会社 | Accuracy diagnostic device and accuracy diagnostic method for machine tool |
-
2022
- 2022-12-19 JP JP2022202434A patent/JP7738541B2/en active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004042260A (en) | 1994-06-16 | 2004-02-12 | Mori Seiki Hitech Co Ltd | Method and apparatus for correcting thermal displacement of machine tool |
| JP2001157923A (en) | 1999-11-29 | 2001-06-12 | Makino Milling Mach Co Ltd | Method and apparatus for controlling wire electric discharge machine |
| JP2007190628A (en) | 2006-01-17 | 2007-08-02 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Method and device for diagnosing abnormality of machine tool |
| WO2008078519A1 (en) | 2006-12-26 | 2008-07-03 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Spindle tilting detection device and machine tool provided with this |
| JP2013228922A (en) | 2012-04-26 | 2013-11-07 | Jtekt Corp | Control device of apparatus relating to product production |
| JP2017067427A (en) | 2015-10-01 | 2017-04-06 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Air conditioning control method, air conditioning control device and air conditioning control program |
| WO2017179404A1 (en) | 2016-04-15 | 2017-10-19 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Equipment management system |
| JP2018180725A (en) | 2017-04-06 | 2018-11-15 | ファナック株式会社 | Warm-up planning system and warm-up planning method |
| JP2019063959A (en) | 2017-10-04 | 2019-04-25 | ファナック株式会社 | Thermal displacement correction system |
| JP2019136846A (en) | 2018-02-14 | 2019-08-22 | オークマ株式会社 | Accuracy diagnostic device of machine tool |
| JP2021104564A (en) | 2019-12-26 | 2021-07-26 | ファナック株式会社 | Thermal displacement correction device |
| JP2021157285A (en) | 2020-03-25 | 2021-10-07 | 株式会社Kmc | Monitoring system, monitoring method, and program |
| JP2021194759A (en) | 2020-06-18 | 2021-12-27 | Dmg森精機株式会社 | Exhaust processing system of machine tool and operation method of exhaust processing system of machine tool |
| JP2022007131A (en) | 2020-06-25 | 2022-01-13 | オークマ株式会社 | Machine tool accuracy diagnosis device and accuracy diagnosis method |
| JP2022014772A (en) | 2020-07-07 | 2022-01-20 | オークマ株式会社 | Accuracy diagnostic device and accuracy diagnostic method for machine tool |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2023107737A (en) | 2023-08-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3168001B1 (en) | Machine tool equipped with device for changing setting of thermal displacement correction amount | |
| JP7738541B2 (en) | Machining accuracy diagnosis device and machining accuracy diagnosis method for machine tools | |
| US9092025B2 (en) | Thermal displacement compensating device for machine tool | |
| JP7574112B2 (en) | Apparatus and method for predicting environmental temperature change in machine tool | |
| US9568897B2 (en) | Controller system for variable parameter and related program product | |
| TWI665044B (en) | Wire electric discharge machine | |
| JP7481112B2 (en) | Thermal Displacement Compensation Device | |
| US7403832B2 (en) | Method and system for advanced process control including tool dependent machine constants | |
| CN105843167B (en) | The thermal displacement correction device of lathe | |
| EP1103876A1 (en) | Method and system for compensation of measurement error | |
| JP6673950B2 (en) | Reference temperature setting device, reference temperature setting method and reference temperature setting program | |
| US11249454B2 (en) | Thermal displacement correction device considering sensor failure | |
| CN115793604B (en) | Controller operation and maintenance method, device and system | |
| JP7210268B2 (en) | Thermal displacement compensation method for machine tool, thermal displacement compensation program, thermal displacement compensation device | |
| CN105955024B (en) | Ship supercharged steam generator main steam pressure forecast Control Algorithm | |
| US12523574B2 (en) | Machining accuracy diagnosing device and machining accuracy diagnosing method for machine tool | |
| CN116475839A (en) | Machining precision diagnostic device and machining precision diagnostic method for machine tool | |
| US20230241740A1 (en) | Machining accuracy diagnosing device and machining accuracy management system for machine tool | |
| JP6346544B2 (en) | Failure prediction device and failure prediction method | |
| WO2015045175A1 (en) | Fuzzy control device and fuzzy control method | |
| JP4358705B2 (en) | Method for correcting thermal deformation error of machine tool | |
| CN117434828B (en) | Numerical control system spindle closed-loop control method based on encoder feedback | |
| JP6549650B2 (en) | Machine tool management system | |
| CN121722077A (en) | Digital twin regulating and controlling system for forging and forming large flange | |
| CN121928339A (en) | Three-stage bolt tightening method based on Kalman filtering and predictive control |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240628 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20250328 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20250430 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20250606 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20250805 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20250902 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7738541 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |