JPS6144623B2 - - Google Patents
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- JPS6144623B2 JPS6144623B2 JP10790679A JP10790679A JPS6144623B2 JP S6144623 B2 JPS6144623 B2 JP S6144623B2 JP 10790679 A JP10790679 A JP 10790679A JP 10790679 A JP10790679 A JP 10790679A JP S6144623 B2 JPS6144623 B2 JP S6144623B2
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Classifications
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
- B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
- B23Q17/09—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool
- B23Q17/0904—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool before or after machining
- B23Q17/0919—Arrangements for measuring or adjusting cutting-tool geometry in presetting devices
- B23Q17/0947—Monitoring devices for measuring cutting angles
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Machine Tool Sensing Apparatuses (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は切削異常検出装置に係り特にフライス
切削における切削異常の検出装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to a cutting abnormality detection device, and particularly to a cutting abnormality detection device in milling.
最近NC工作機械の普及に伴い工作機械の無人
運転や多台持ちが一般化して来ている。しかし乍
ら現在普及しつつあるNC装置には工具が折損し
た場合これを検知する機能がほとんどないのでそ
のまゝ加工が継続され被加工物や工具の損傷を大
にしてしまう。 Recently, with the spread of NC machine tools, unmanned operation of machine tools and having multiple machines have become commonplace. However, the NC machines that are currently becoming popular have almost no function to detect when a tool breaks, so machining continues, resulting in serious damage to the workpiece and the tool.
このようなことから工具の折損検知に対する関
心が高まつて来ている。最近に到りこの問題の重
要性が指摘されると共に工具としてドリルの場合
について折損、摩耗に関する検知装置が種々提案
されている。 For these reasons, interest in detecting tool breakage is increasing. Recently, the importance of this problem has been pointed out, and various detection devices for detecting breakage and wear of drills have been proposed.
又もう1つの技術的方向としては適応制御の分
野に属する方向ですでに一部で実用化されてい
る。この方法では例えば切削中の主軸トルクが予
じめ設定された値を超えないように被加工物と工
具との間の物理量(切込み量、送りなど)を制御
せんとするものである。しかしこの方法はNC装
置からの一定の指令値そのものを実際には可変量
としているため、又テーブルなどの被加工物の送
り駆動系と関連させるようにしているため制御系
が複雑となりしかも摩耗の進行により工具として
の切削性能が劣化していくためやがて折損という
現象の避けられないという点で完全ではない。 Another technical direction belongs to the field of adaptive control, which has already been put into practical use in some areas. In this method, for example, physical quantities (depth of cut, feed, etc.) between the workpiece and the tool are controlled so that the spindle torque during cutting does not exceed a preset value. However, in this method, the constant command value itself from the NC device is actually made into a variable amount, and it is also connected to the feed drive system of the workpiece such as a table, making the control system complex and causing wear. It is not perfect in that the cutting performance of the tool deteriorates as it progresses, and the phenomenon of breakage is unavoidable.
一方ドリルに次いで多く使用されるフライス切
削についての切削異常、主として折損の検知につ
いてはこれまで発表されておらずその技術的な方
法論においてもドリルの場合とはかなり異質な側
面があるため未開発の分野となつていた。又前述
した如く工作機械の適応制御に関してフライスを
用いた例はあるがこれを折損などと結びつけて新
しい技術思想を示すという段階にはきていない。 On the other hand, detection of cutting abnormalities, mainly breakage, in milling, which is the second most commonly used cutting tool after drilling, has not been published so far, and the technical methodology is quite different from that of drilling, so it is an undeveloped area. It had become a field. Furthermore, as mentioned above, there are examples of using milling cutters for adaptive control of machine tools, but we have not yet reached the stage where new technical ideas are presented by linking this to breakage and other problems.
前述した異質な側面としてフライス切削の場合
にはパラメータとして切込量、送り量、フ
ライスカツタの外径、1つのフライスカツタで
もいくつのチツプから構成されているかという
点、切削幅などドリルに比してパラメータが多
く又フライスカツタがドリルに比し工具として比
較的強靭であることなどのためいくつかのパラメ
ータで実験を行おうとしても実験自体が相当に作
業量があることやえられたデータ間の相互関係に
ついての評価が困離であることなどが技術者の前
に技術的壁として存在していることが挙げられ
る。 As mentioned previously, in the case of milling, parameters such as depth of cut, feed rate, outside diameter of the milling cutter, how many chips each milling cutter consists of, and cutting width are compared to drills. There are many parameters, and milling cutters are relatively strong tools compared to drills, so even if you try to conduct an experiment with several parameters, the experiment itself will require a considerable amount of work, and the differences between the obtained data will vary. One example of this is the difficulty in evaluating mutual relationships, which exists as a technical barrier for engineers.
本発明者らはこの技術的課題に対し以下に述べ
る如く種々の実験をくり返すと共にえられた各デ
ータを整理する段階でフライス切削に固有な断続
切削現象に伴う主軸電流値の切削幅(W)と切削
中のそれの平均値(R)との間に注目すべき関係
のあることを見い出した。即ち無次元化した量
W/R(又はR/W)が前述したフライス切削にお
けるほとんどのパラメータに依存することなく折
損状態と正常状態とで識別可能になるという関係
を見い出したのである。そしてこの関係を利用す
ることによりフライス切削における折損等の異常
を検出する装置を発明したのである。 The present inventors solved this technical problem by repeating various experiments as described below, and at the stage of organizing the obtained data, we investigated the cutting width (W) of the spindle current value associated with the intermittent cutting phenomenon unique to milling. ) and its average value (R) during cutting. In other words, dimensionless quantity
We have discovered a relationship in which W/R (or R/W) can be distinguished between a broken state and a normal state without depending on most of the parameters in milling mentioned above. By utilizing this relationship, he invented a device that detects abnormalities such as breakage during milling.
以下の説明では上述した実験過程の要点を先ず
経過的に説明することにより無次元化した量(W/
R)に注目することの有意義であることを述べ
る。 In the following explanation, we will first explain the main points of the above-mentioned experimental process, and then explain the dimensionless quantity (W/
We will discuss the significance of paying attention to R).
実験過程
実験に使用した工作機械は門型の横中ぐり盤で
あつてフライス工具としては6インチ(10枚刃)
および5インチ(8枚刃)を用いた。Experimental process The machine tool used in the experiment was a gate-type horizontal boring machine with a 6-inch (10-blade) milling tool.
and 5 inches (8 blades) were used.
第1図は実験データ測定係のブロツク図であつ
て、フライスカツタを装着する主軸の駆動モータ
(DCモータ)ドライブユニツトのシヤント電流を
検出するシヤント11からDCアンプ12,12
Aで増幅すると共にデータレコーダにて磁気テー
プに記憶する。(後で周波数分析を行うため)DC
アンプ12Aの出力はローパスフイルタLPF14
を介してペンレコーダ15により記録紙に記録す
る。振動に関する信号は圧電型ピツクアツプ16
で検出し、チヤージアンプ17、フイルタ18を
通してデータレコーダ13の他のチヤンネルに記
録する。又フイルタ18を通つた振動信号は
RMS(自乗平均)変換器19を介してペンレコ
ーダ20により記録されるようになつている。 Fig. 1 is a block diagram of the experimental data measurement section, from the shunt 11 that detects the shunt current of the main shaft drive motor (DC motor) drive unit to which the milling cutter is mounted, to the DC amplifiers 12, 12.
The signal is amplified by A and stored on magnetic tape by a data recorder. DC (for later frequency analysis)
The output of amplifier 12A is low pass filter LPF14
The data is recorded on recording paper by the pen recorder 15 via the pen recorder 15. Vibration-related signals are generated by piezoelectric pickup 16.
The signal is detected and recorded on another channel of the data recorder 13 through a charge amplifier 17 and a filter 18. Also, the vibration signal passing through the filter 18 is
It is adapted to be recorded by a pen recorder 20 via an RMS (root mean square) converter 19.
第2図、第3図は6インチ、5インチの前記フ
ライスカツタによる切削を行う際のカツタ中心の
軌跡を示す図であつて、第2図イ,ロでは幅100
mm、長さ450mmのワーク51をカツタ52の中心
が→→→の如き経路により切削を行う。
図イは平面図、ロは正面図であり実線は切削送り
破線は早送りを示す。第3図イ,ロでは切削幅を
83mmと17mmとの2種類の加工が遂行できるように
カツタ53を→→→→→→→の
如き経路にて切削を行つた。 Figures 2 and 3 are diagrams showing the locus of the cutter center when cutting with the 6-inch and 5-inch milling cutters, and in Figure 2 A and B, the width is 100 mm.
A workpiece 51 with a length of 450 mm and a length of 450 mm is cut along a path such that the center of the cutter 52 is →→→.
Figure A is a plan view, B is a front view, and the solid line indicates cutting feed.The broken line indicates rapid feed. In Figure 3 A and B, the cutting width is
Cutting was performed using the cutter 53 along a path such as →→→→→→ so that two types of machining, 83 mm and 17 mm, could be performed.
第4図には切削されるワーク51をテーブル6
1に取付け固定した状態を示す。51Aは切削さ
れる面である。 In Fig. 4, a workpiece 51 to be cut is placed on a table 6.
1 shows the installed and fixed state. 51A is the surface to be cut.
第5図はフライス刃の一部に電気ペンで傷を付
けその位置、形状を変えて4種の欠損刃を形成し
たものでNo.3,No.4、No.5,No.6の各部分のう
ちの1つが切削位置状態にセツトされるようにな
つている。 Figure 5 shows four types of missing blades created by scratching a part of the milling blade with an electric pen and changing its position and shape. One of the sections is adapted to be set into a cutting position.
上述の番号No.3〜No.6に対し、後で参照され
るようにNo.1は正常刃による切削とする。又
No.2は一枚欠刃に対応しておりフライスのチツ
プ自体を1枚だけ抜き去つて切削した場合であ
る。 In contrast to the above-mentioned numbers No. 3 to No. 6, as will be referred to later, No. 1 is cut by a normal blade. or
No. 2 corresponds to a single chipped chip, and is the case when only one chip is removed from the milling cutter.
上記、No.2〜No.6は
(イ) 刃が欠けて切削に関与しなくなつた
(No.2)
(ロ) 刃に傷が付き切味が低下した(No.3〜
No.6)
(ハ) 刃が摩耗して切味が低下した(No.3〜
No.6)場合に対応している。 Above, No. 2 to No. 6 are (a) The blade is chipped and no longer participates in cutting (No. 2) (b) The blade is scratched and cutting quality is reduced (No. 3 to No. 6)
No.6) (c) The cutting edge has deteriorated due to wear (No.3~
No. 6).
第6図乃至第8図中のa〜fは10Hzのローパス
フイルタを介して検出された主軸モータ電流値の
波形図である。その他のパラメータは次の如くで
ある。 6 to 8 are waveform diagrams of main shaft motor current values detected through a 10 Hz low-pass filter. Other parameters are as follows.
使用フライスカツタ 6インチ(10枚刃)
切削速度 90m/min
主軸回転数 S=190rpm
送り量 0.25mm/刃
(送り速度 F=475mm/min)
切込み量 h=1,2,3(m)
切削幅 100mm
上記条件のもとで第6図aには正常刃
(No.1)の場合で切込深さh=1,2,3mmの各
場合についての電流波形を示す。同図bは1枚欠
刃(No.2)の場合であつて図aに比べると変動
幅値Wの増大傾向が現われている。第7図cは欠
損刃(No.3)の場合を示し同図dは欠損刃
(No.4)の場合を示す。さらに第8図eは欠損刃
(No.5)、同図fは欠損刃(No.6)を示す。図
c,d,e,fを観察するといずれも図bに比し
変動幅Wが小さいことがわかる。一方平均値Rは
切込み深さhに応じて変化するがhが同じならば
程どa〜fに関して相違はない。又図bに示す如
く1回転中でピーク(VP)の直前に最低値
(VB)を示すのは1刃分欠刃していることに対応
しておりピークのところで正常の切込量0.25mm/
刃の2倍が与えられるためと考えられる。Milling cutter used: 6 inches (10 blades) Cutting speed: 90 m/min Spindle speed: S = 190 rpm Feed rate: 0.25 mm/tooth (Feed rate: F = 475 mm/min) Depth of cut: h = 1, 2, 3 (m) Cutting width 100mm Under the above conditions, Fig. 6a shows the current waveforms for each case of a normal blade (No. 1) and cutting depth h = 1, 2, and 3mm. Figure b shows the case of one chipped edge (No. 2), and compared to figure a, the variation width value W tends to increase. Fig. 7c shows the case of a defective blade (No. 3), and Fig. 7d shows the case of a defective blade (No. 4). Further, Fig. 8e shows a defective blade (No. 5), and Fig. 8f shows a defective blade (No. 6). Observing Figures c, d, e, and f, it can be seen that the fluctuation width W is smaller in all of them than in Figure b. On the other hand, the average value R varies depending on the depth of cut h, but if h is the same, there is no difference in a to f. Also, as shown in Figure b, the lowest value (VB) just before the peak (VP) during one rotation corresponds to one tooth being missing, and the normal depth of cut is 0.25 mm at the peak. /
This is thought to be because it gives twice as much power as the blade.
第9図a,bは第6図a,bにそれぞれ対応す
る波形図であつて相違点は10Hzの代わりに50Hzの
ローパスフイルタを介して記録したものである。
従つて10Hz〜50Hzの間の周波数成分(ペンレコー
ダでは数十Hzまでは応答しないが)が存在してい
ることがわかる。 FIGS. 9a and 9b are waveform diagrams corresponding to FIGS. 6a and 6b, respectively, and the difference is that the waveforms were recorded through a 50Hz low-pass filter instead of 10Hz.
Therefore, it can be seen that a frequency component between 10 Hz and 50 Hz exists (although the pen recorder does not respond up to several tens of Hz).
尚、上述No.3〜No.6の欠損刃の状態は図b
(No.2)の1枚欠刃状態に比しむしろ正常刃
(No.1)に近いようにも考えられるが完全な欠刃
でなくても欠損刃が切削に関与しなくなつたとき
には欠刃となるという点に留意されるべきであ
る。 In addition, the condition of the missing blades of No. 3 to No. 6 mentioned above is shown in Figure b.
Compared to (No. 2), which has one chipped edge, it is considered to be closer to the normal blade (No. 1), but even if the chipped edge is not completely chipped, when the chipped edge no longer participates in cutting, It should be noted that this is a blade.
第10図、第11図はそれぞれ第6図a,bの
波形をスペクトルアナライザーで周波数分析した
結果を示す。各図で横軸には周波数(Hz)を、縦
軸には電流のパワースペクトルをとつてある。こ
の結果を見ると電流の周波数成分は大きく分けて
2つの部分(帯域)に分けることができる。 FIGS. 10 and 11 show the results of frequency analysis of the waveforms shown in FIGS. 6a and 6b, respectively, using a spectrum analyzer. In each figure, the horizontal axis shows the frequency (Hz), and the vertical axis shows the power spectrum of the current. Looking at this result, the frequency components of the current can be roughly divided into two parts (bands).
1つは周波数の低い方の成分で3.2Hz,6.3Hzが
主成分である。もう1つは比較的高い周波数の成
分で30Hz〜40Hzぐらいの帯域に分布している。こ
こで3.2Hzなる成分は主軸回転に起因している。 One is the lower frequency component, and the main components are 3.2Hz and 6.3Hz. The other component is a relatively high frequency component distributed in a band of about 30Hz to 40Hz. Here, the 3.2Hz component is due to the rotation of the main axis.
即ち、主軸回転数が190rpmであるところから
190/60≒3.2(Hz)
となり3.2Hzが主軸の回転数に相当する周波数
(以後基本周波数と称す)であることが理解され
よう。 That is, since the spindle rotation speed is 190 rpm, 190/60≒3.2 (Hz), and it will be understood that 3.2 Hz is the frequency corresponding to the spindle rotation speed (hereinafter referred to as the fundamental frequency).
又6.3Hzはその2倍の周波数成分である。一方
高い方の周波数成分についてはこの実験が6イン
チ、10枚刃のフライスカツタを使用したため基本
周波数の刃数倍即ち32Hzがこの帯域に含まれてい
る。その他の成分は機械固有の成分である。(図
示しないが無負荷電流の分析結果から)第10
図、第11図を比較すると刃が正常な状態の切削
では(第10図)切込み(h)の増大に伴い各成
分とも一様に増加しているが、一枚欠刃の状態
(第11図)では周波数の低い成分の増大が著し
いことがわかる。これは前述した如く、刃を1枚
抜き去るとその刃が切削を開始すべき時になつて
も切削が行われず、従つて切削電流値が一時的に
小さくなり、さらに次の刃が切削を開始する時に
は直前の刃の分も含め2枚分の送り量を切削しな
ければならないために電流値が急増するという現
象として説明できる。従つてこのような切削電流
値の変動が主軸の1回転ごとに現われるので主軸
回転数に相当する周波数3.2Hzの成分が増加する
のである。さらにこの電流値の変動が急激である
ため3.2Hzの高周波成分即ち6.3Hz,9.5Hzなどの成
分も増加するのである。 Also, 6.3Hz is twice that frequency component. On the other hand, regarding the higher frequency component, since this experiment used a 6-inch, 10-blade milling cutter, this band includes the fundamental frequency times the number of blades, or 32 Hz. Other components are machine-specific components. (From the analysis results of no-load current, not shown) 10th
Comparing Figures 1 and 11, when cutting with a normal blade (Figure 10), each component increases uniformly as the depth of cut (h) increases, but when cutting with one chipped edge (Figure 11) In Figure), it can be seen that the increase in low frequency components is significant. As mentioned above, when one blade is removed, cutting is not performed even when the blade should start cutting, so the cutting current value becomes temporarily small, and then the next blade starts cutting. This can be explained as a phenomenon in which the current value rapidly increases because when cutting, it is necessary to cut by the amount of feed for two blades, including that of the immediately preceding blade. Therefore, since such fluctuations in the cutting current value appear every rotation of the spindle, the frequency component of 3.2 Hz, which corresponds to the spindle rotation speed, increases. Furthermore, since the current value fluctuates rapidly, high frequency components of 3.2 Hz, ie, components of 6.3 Hz, 9.5 Hz, etc. also increase.
以上の実験より折損が発生したときには主とし
て低い周波数成分の変化が著しいことがわかり逆
に高い方の周波数成分は余り変化しないのでロー
パスフイルタにより高い方の周波数の成分をカツ
トすれば折損により顕著な相違が現われると期待
できる。 The above experiment shows that when a breakage occurs, there is a significant change in the low frequency components.On the contrary, the higher frequency components do not change much, so if you cut out the higher frequency components with a low pass filter, there will be a noticeable difference in the breakage. can be expected to appear.
第12図、第13図は5インチ(8枚刃)のフ
ライスカツタで1枚欠刃とした場合の10Hzのロー
パ諏フイルタを経たパワスペクトルを示しており
第12図では切削幅が17mm、第13図では切削幅
が83mmの場合である。 Figures 12 and 13 show the power spectrum of a 5-inch (8-blade) milling cutter with one cutting edge after passing through a 10Hz Ropa filter. Figure 13 shows the case where the cutting width is 83 mm.
第12図、第13図に対応する正常刃の場合の
パワスペクトルは示してないが同図より3.8Hz,
6.8Hz,6.6Hz等の成分が周波数成分に比し大であ
ることは容易に推察される。 The power spectrum for the normal blade corresponding to Figures 12 and 13 is not shown, but from the same figure it is 3.8Hz,
It can be easily inferred that components such as 6.8Hz and 6.6Hz are larger than the frequency components.
第14図は主軸回転数を変化させた場合のパワ
スペクトルの変化を観察するデータの1例であつ
て主軸回転数S=226rpm(切削速度90m/min)
を基準として100%,90%,80%,70%の4種類
の回転数で切削を行つた。他の切削条件を示すと
次のようである。 Figure 14 is an example of data for observing changes in power spectrum when the spindle rotation speed is changed, and the spindle rotation speed S = 226 rpm (cutting speed 90 m/min).
Cutting was carried out at four different rotation speeds: 100%, 90%, 80%, and 70%. Other cutting conditions are as follows.
使用フライスカツタ 5インチ(8枚刃)
送り量 0.25mm/刃
切込み深さ 1,2,3mm
(但し図では3mmの場合のみ示す)
切削幅 83mm,17mm
第14図から判定できることは主軸回転数の変
化に対応して30.0Hz,27.0Hz,23.9Hz,21.1Hz等
が示される。Milling cutter used: 5 inches (8 blades) Feed rate: 0.25 mm/Blade depth of cut: 1, 2, 3 mm (However, only 3 mm is shown in the figure) Cutting width: 83 mm, 17 mm What can be determined from Figure 14 is that the spindle speed 30.0Hz, 27.0Hz, 23.9Hz, 21.1Hz, etc. are shown in response to the change.
第15図、第16図は6インチ(10枚刃)のフ
ライスカツタによる摩耗実験からえられたデータ
のパワスペクトルである。これによればテストの
回数によつて各周波数成分が少しずつ増加してい
ることがわかる。 Figures 15 and 16 are power spectra of data obtained from wear experiments using a 6-inch (10-blade) milling cutter. According to this, it can be seen that each frequency component increases little by little depending on the number of tests.
第17図は正常な前述の5インチフライスカツ
タを用いて1刃当りの送り量、送り速度を変化さ
せた場合の変動幅値と平均値電流のデータを示
す。切削幅は83mmと17mmの2種類で行つている。
(送り量の影響)
第18図は第17図の条件で切込量を2mmと
し、主軸回転数を変化させた場合のデータを示
す。(切削速度の影響)
第19図は第17図の条件で切込量を変化させ
た場合のデータを示す。(切込量の影響)
以上の第17図乃至第19からいえることは切
削速度と送り量が変化しても電流の平均値と変動
幅はあまり変化していないという点及び切込み量
と切削幅が変化すると平均値も変動幅も変化する
点である。 FIG. 17 shows data on the fluctuation width value and the average current when the feed amount per tooth and the feed speed are changed using the normal 5-inch milling cutter described above. Two cutting widths are used: 83mm and 17mm.
(Effect of feed rate) Figure 18 shows data when the depth of cut is 2 mm under the conditions of Figure 17 and the spindle rotational speed is varied. (Influence of Cutting Speed) FIG. 19 shows data when the depth of cut is changed under the conditions shown in FIG. 17. (Influence of depth of cut) What can be said from Figures 17 to 19 above is that even if the cutting speed and feed rate change, the average value and fluctuation range of the current do not change much, and the depth of cut and cutting width The point is that when the value changes, both the average value and the fluctuation range change.
第20図はNo.1〜No.6(No.1…正常刃、No.2
…1枚欠刃、No.3〜No.6は第5図参照)に対し
切込み量を変化させた場合の10Hzのローパスフイ
ルタを通して得られた平均電流値と変動幅値の読
み量をプロツトしたものである。 Figure 20 shows No.1 to No.6 (No.1...normal blade, No.2
...The average current value and fluctuation range value readings obtained through a 10Hz low-pass filter were plotted when the depth of cut was changed for one chipped edge (see Figure 5 for No. 3 to No. 6). It is something.
同図を参照すると欠刃(No.2)に対応する変
動幅値のみが異常に変化の大きいことがわかる。 Referring to the figure, it can be seen that only the variation width value corresponding to the chipped edge (No. 2) has an abnormally large change.
第21図は摩耗による影響の調査のためのデー
タであつて変動幅値が切削回数と共に増大してい
る様子が理解されよう。この場合平均電流値も増
大傾向にあることに留意されたい。 FIG. 21 shows data for investigating the influence of wear, and it can be seen that the fluctuation range value increases with the number of cuttings. It should be noted that in this case, the average current value also tends to increase.
例えば10回の切削では変動幅(読み)/平均電
流(読み)は
2.8/28≒1/10
であるが60回の切削ではおよそ
4.2/32>1/10
という結果がえられている。 For example, in 10 cuts, the variation range (reading)/average current (reading) is 2.8/28≒1/10, but in 60 cuts, the result is approximately 4.2/32>1/10. .
これまで示した実験データによると折損や摩耗
という切削異常が生じた場合、主軸モータ電流の
変動幅値が主として変化することが判明した。し
かし上記変動幅値は切込み量や切削幅の変化によ
つても大きく変化することも事実であつて単に変
動幅の変化から折損等を検出することはできない
ということになる。しかしながら又前述したデー
タにおいては切込み量や切削幅が変化した時には
変動幅のみならず平均値も変化するので発明者等
はその変化の態様に留意して変動幅を平均値で除
したところの無次元化した量Kをみてみるとある
一定の傾向あるいは有意性をもつことが判明し
た。 According to the experimental data presented so far, it has been found that when a cutting abnormality such as breakage or wear occurs, the fluctuation range value of the spindle motor current mainly changes. However, it is also true that the above-mentioned fluctuation range value changes greatly depending on changes in the depth of cut and cutting width, and it is not possible to detect breakage or the like simply from a change in the fluctuation range. However, in the data mentioned above, when the depth of cut or cutting width changes, not only the range of variation but also the average value changes, so the inventors paid attention to the mode of change and divided the range of variation by the average value. When we look at the dimensional quantity K, we find that it has a certain tendency or significance.
第22図には6インチ(10枚刃)のフライスの
場合の前述したデータにもとづいて切込量を変化
させた場合量KをプロツトしたものであつてX印
(No.2)すなわち1枚欠刃の場合は、量Kの値が
他のプロツト点(No.1,No.3〜No.6)に比べか
なり大きいことがわかる。しかもNo.1の正常刃
の場合や欠損刃No.5,No.6が切込み量に対しK
はほとんど変化しないということも理解される。
又欠損刃No.3も値Kは0.2程度乍ら変化はない。
さらに欠損刃No.4では逆に0.2近くから0.1以下に
下つている。 Figure 22 plots the amount K when the depth of cut is changed based on the data mentioned above for a 6-inch (10-blade) milling cutter. It can be seen that in the case of a chipped edge, the value of the amount K is considerably larger than that of the other plot points (No. 1, No. 3 to No. 6). Moreover, in the case of No. 1 normal blade and defective blades No. 5 and No. 6, K is relative to the depth of cut.
It is also understood that there is almost no change.
Also, the value K of chipped blade No. 3 remains unchanged at around 0.2.
Furthermore, for chipped blade No. 4, on the contrary, it decreased from close to 0.2 to below 0.1.
第23図は5インチ(8枚刃)フライスカツタ
による送り量と量Kの関係を示すグラフで○印の
プロツトは正常刃の場合である。これに対し×印
の1枚欠刃のプロツト点はやはり上方に分布して
いる。 FIG. 23 is a graph showing the relationship between the feed amount and the amount K for a 5-inch (8-blade) milling cutter, and the plot marked with ◯ is for a normal blade. On the other hand, the plot points of one chipped edge marked with an x are also distributed upward.
第24図は主軸回転数(rpm)とKとの関係を
プロツトしたグラフで○印のプロツトは正常刃の
場合であり×印のプロツトは1枚欠刃をそれぞれ
示す。 FIG. 24 is a graph plotting the relationship between the spindle rotational speed (rpm) and K. The plot marked with ◯ indicates the case of a normal blade, and the plot marked with × indicates a case where one blade is missing.
第23図、第24図で×印のプロツト点を正常
刃に対応してデータをとらなかつたが、これは現
実の切削では第23図で0.25mm/刃以下は使用さ
れないことや第24図で主軸回転数が220rpm以
下で切削をしないという理由である。 In Figures 23 and 24, data was not taken for the plot points marked with an x in correspondence to a normal blade, but this is because in actual cutting, a cutting edge of less than 0.25mm/tooth is not used in Figure 23, and in Figure 24. This is because cutting is not performed when the spindle rotation speed is less than 220 rpm.
第25図は6インチチ(10枚刃)のフライスカ
ツタを用いて切削回数とKの関係をその正常刃に
ついてプロツトしたものであり摩耗の進展による
Kの変化を示す。 FIG. 25 plots the relationship between the number of cuts and K using a 6-inch (10-blade) milling cutter for a normal cutting edge, and shows the change in K due to the progress of wear.
同図による量Kの漸増していることが理解され
る。以上第23図〜第25図によつていえること
はこの無次元化された量Kを監視することによつ
て折損(欠刃)の検知は勿論のこと摩耗に対して
も適当な判定値を設定することで検出が可能であ
る。 It can be seen that the quantity K is gradually increasing according to the figure. What can be said from Figures 23 to 25 above is that by monitoring this dimensionless quantity K, it is possible to not only detect breakage (chipped blades) but also determine appropriate judgment values for wear. Detection is possible by setting.
この場合、判定の方法として如何なる方法をと
るのかが1つの技術的課題であるが、当発明者ら
の実行した方式はまずヴアージンなフライス工具
Tiの状態で切削したときの量KをKo(Ti)とし
て以後その工具Tiによる切削中の値K(Ti)と
Ko(Ti)の比をとるようにし、その比の値があ
る設定値αを超えたか否かで工具Tiの異常を判
定しようとするようにしている。 In this case, one technical issue is which method to use for determination, but the method that the present inventors have implemented is first
The amount K when cutting in the state of Ti is set as Ko (Ti), and the value K (Ti) during cutting with that tool Ti is hereinafter used.
The ratio of Ko(Ti) is taken, and an abnormality in the tool Ti is determined based on whether the value of the ratio exceeds a certain set value α.
第26図は上述の考え方をもとにして提案しよ
うとする本発明の実施例のブロツク図である。 FIG. 26 is a block diagram of an embodiment of the present invention proposed based on the above-mentioned idea.
同図においてフライスカツタを装着している主
軸の回転駆動用モータ例えばDCモータ61の電
機子電流をシヤント回路62にて検出するように
なつている。63はローパスフイルタでその出力
をA/D変換器にてデイジイタル値に変える。 In the figure, a shunt circuit 62 detects the armature current of a motor, for example a DC motor 61, for driving the rotation of the main shaft on which a milling cutter is attached. 63 is a low pass filter whose output is converted into a digital value by an A/D converter.
65は前記モータ61の切削電流値の変動幅値
Wの算出部であつて一定時間の間、前記デイジイ
タル値のピークツーピーク値を計算するようにな
つている。 Reference numeral 65 denotes a calculation unit for calculating the variation width value W of the cutting current value of the motor 61, which calculates the peak-to-peak value of the digital value for a certain period of time.
66はモータ電流値の平均値(R)算出部であ
つて切削中一定時間ごとに電流値の平均値を算出
する。67は前記幅値Wと平均値Rの比の値Kを
算出する算出部でこれにより二つの量R,Wから
1つの無次元量Kを算出する。 Reference numeral 66 denotes a motor current value average value (R) calculation unit, which calculates the average value of the current value at fixed time intervals during cutting. Reference numeral 67 denotes a calculation unit that calculates a value K of the ratio between the width value W and the average value R, and thereby calculates one dimensionless quantity K from the two quantities R and W.
68は平均値Rの安定状態を検出する検出部で
あつて前記算出部67からの出力Kを用いて判定
部71が判定動作を行うように指令信号CDを与
える。前記検出部68の構成は種々ありうるが1
例として例えば切削中に平均値算出部66の値
(Ru)が各算出されるごとに前回の算出値(Rn
−1)と比較してその差が一定値(δ)以内とな
るような状態に達したとき安定状態とする。すな
わち
|Rn−Rn−1|≦δ
なる式を満足するとき安定状態とすればよい。 Reference numeral 68 denotes a detection unit for detecting a stable state of the average value R, and provides a command signal CD so that the determination unit 71 performs a determination operation using the output K from the calculation unit 67. The detection unit 68 may have various configurations;
For example, each time the value (Ru) of the average value calculation unit 66 is calculated during cutting, the previous calculated value (Rn
-1), a stable state is defined as a state in which the difference is within a certain value (δ). That is, a stable state can be defined when the following expression is satisfied: |Rn−Rn−1|≦δ.
69は記憶部70へ今使用されているフライス
カツターのヴアージンな状態での切削における算
出部67の出力Koを貯蔵せしめるゲートであつ
て、同ゲート69へは前記指令信号CDが与えら
れている。前記記憶部70には工具番号T・N
がアドレス指令として与えらるとそのアドレスに
対応したメモリ領域が確保され前記値Koがそこ
にストアされるようになつている。ここで工具番
号T・Nは文字通り工具のすなわちフライスカ
ツタの形格に対して区別されるだけでなく同一の
カツタでも被加工物の材質が相違すれば区別す
る。 Reference numeral 69 is a gate for storing the output Ko of the calculating section 67 during cutting in the virgin state of the milling cutter currently in use in the storage section 70, and the above-mentioned command signal CD is applied to the gate 69. . The storage unit 70 stores tool numbers T and N.
When is given as an address command, a memory area corresponding to that address is secured and the value Ko is stored there. Here, the tool numbers T and N are not only distinguished by the shape of the tool, that is, the milling cutter, but also by the same cutter if the material of the workpiece is different.
しかしながら、切込み量や、切削速度等の切削
条件の変化に対しては区別されない。 However, no distinction is made with respect to changes in cutting conditions such as depth of cut and cutting speed.
判定部71では指令信号CDの存在下において
算出部67の出力KとそのときT・Nの指定に
より記憶部70から呼び出されている対応するフ
ライスカツタの値Koとの比K/Koが計算され予じ
め設定されている判定の種類に応じた設定値αi
に対し
K/Ko>αi
を満たすか否かで判定信号iを発するようになつ
ている。ここにαi=α1,α2,α3…で例え
ばi=1の場合、工具の折損(欠刃)とか、又i
=2の場合は工具の摩耗とかi=3の場合は工具
の欠損などの如き異常状態が判定されることにな
る。 In the presence of the command signal CD, the determination unit 71 calculates the ratio K/Ko between the output K of the calculation unit 67 and the value Ko of the corresponding milling cutter, which is called up from the storage unit 70 according to the specification of T and N at that time. Setting value αi according to the type of judgment set in advance
A determination signal i is generated depending on whether K/Ko>αi is satisfied. Here, αi = α1, α2, α3... and for example, if i = 1, the tool may be broken (chipped edge), or i
In the case of i=2, an abnormal state such as tool wear is determined, and in the case of i=3, a tool is damaged.
第26図ではモータとしてDCモータを例とし
たが交流モータでも差支えない。又A/D変換器6
4を介して幅値Wと平均値Rを算出するようにし
たがアナログ信号のまゝで量Kを算出するように
しメモリ70、判定部71の前にA/D変換器を設
けるようにしてもよい。又更にメモリをアナログ
メモリを用いるようにし判定部71もアナログ量
の加算器 K+(−Ko・αi>0
によつて判定を行うようにしてもよい。 In FIG. 26, a DC motor is used as an example of the motor, but an AC motor may also be used. Also A/D converter 6
4, the width value W and the average value R are calculated, but the quantity K is calculated using the analog signal as it is, and an A/D converter is provided before the memory 70 and the determination section 71. Good too. Furthermore, an analog memory may be used as the memory, and the determination section 71 may also perform determination using an analog quantity adder K+(-Ko·αi>0).
更に又、以上の説明では主軸モータ(DC,AC
モータに係らず)の電流値としたが、本発明の主
旨は切削力を反映する他の物理量や電気的量であ
つても実現できる。例えば被加工物を切削中に移
動せしめる駆動系のモータ電流値とか又その駆動
制御系のサーボラグなどを利用することも可能で
ある。 Furthermore, in the above explanation, the spindle motor (DC, AC
However, the gist of the present invention can be realized even with other physical quantities or electrical quantities that reflect the cutting force. For example, it is also possible to use the motor current value of the drive system that moves the workpiece during cutting, or the servo lag of the drive control system.
以上説明した如く本発明はフライス切削中の切
削力の変動幅値Wと平均値Rの比の値Kに注目し
これをそのフライスカツタのヴアージンな切削時
の比の値Koと比較するものであつて、これによ
りフライス切削時における切込み量、主軸回転
数、等々の各々の切削条件の変化とは無関係にそ
のフライスカツタの異常状態を検出することがで
きるものである。とくに第26図に示す如くデイ
ジイタル方式でW,Rを算出することにより、メ
モリ70を含め算出部67、判定部71、検出部
68等々をソフト処理することも可能であつて、
既存の工作機械に対し簡単なオプシヨン装置とし
て取付けることも可能とするものである。 As explained above, the present invention focuses on the value K of the ratio between the variation width value W of the cutting force during milling cutting and the average value R, and compares this with the value Ko of the ratio during virgin cutting of the milling cutter. Accordingly, it is possible to detect an abnormal state of the milling cutter regardless of changes in cutting conditions such as depth of cut, spindle rotation speed, etc. during milling. In particular, by calculating W and R using a digital method as shown in FIG. 26, it is also possible to perform software processing on the calculation section 67, determination section 71, detection section 68, etc., including the memory 70.
It can also be installed as a simple optional device on existing machine tools.
第1図は切削に伴う各種データを測定するため
の測定系のブロツク線図、第2図はフライスカツ
タ(6インチ10枚刃)と被加工物との相対移動に
おけるカツタ中心の軌跡を示す図、第3図は5イ
ンチ(8枚刃)のカツタの場合のカツタ中心の軌
跡を示す図、第4図は被加工物のテーブルへの取
付状態を示す図、第5図はフライスカツタの1枚
の刃の4つのコーナーを電気ペンにて損傷せしめ
各コーナーごとに欠損刃を形成せしめた、第6図
は10Hzのローパスフイルタを介して得られた6イ
ンチ(10枚刃)フライスカツタによる切削中の電
流波形図でaは正常刃の場合、bは1枚欠刃の場
合を示す図、第7図は第6図と同じ切削条件で欠
損刃の場合についての電流波形を示し、cは欠損
刃(No.3)、dは欠損刃(No.4)を示す図、第8
図は第6図と同じ切削条件であつてeは欠損刃
(No.5)、fは欠損刃(No.6)よる切削中の電流
波形を示す図、第9図a,bは第6図a,bに対
応するもので50Hzのローパスフイルタを介して得
られる電流波形を示す図、第10図は6インチフ
ライスカツタが正常刃のときの電流のパワースペ
クトルを示す図、第11図は6インチフライスカ
ツタが1枚欠刃のときの電流のパワースペクトル
を示す図、第12図は5インチフライスカツタが
1枚欠刃のときの電流のパワースペクトルを示す
図、第13図は5インチフライスカツタが1枚欠
刃のときで且つ切削幅を第12図と異るようにし
たときの電流のパワースペクトルを示す図、第1
4図は主軸回転数を変化させた場合の電流のパワ
ースペクトルを示す図、第15図、第16図は摩
耗による影響を検出するための電流のパワースペ
クトルを示す図、第17図は送り量による電流の
変動幅と平均値の変化を示す図、第18図は主軸
回転(切削速度)による電流の変動幅と平均値の
変化を示す図、第19図は切削幅をパラメータと
したときの切込み量による電流の変動幅と平均値
の変化を示す図、第20図は正常刃と1枚欠刃お
よび4種の欠損刃の場合に対する各々の切込み量
による電流の変動幅と平均値との変化を示す図、
第21図は摩耗による影響を示すものであつて、
切削回数による電流の変動幅と平均値を示す図、
第22図は切込み量による値K(変動幅/平均
値)の変化を示す図、第23図は送り量による値
Kの変化を示す図、第24図は主軸回転数による
値Kの変化を示す図、第25図は切削回数による
値Kの変化を示す図、第26図は本発明による切
削異常検出装置の構成ブロツク図である。
61…モータ、62…シヤント回路、63…ロ
ーパスフイルタ、64…A/D変換器、65…幅値
算出部、66…平均値算出部、67…算出部、6
8…平均値安定状態検出部、69…ゲート、70
…記憶部、71…判定部。
Figure 1 is a block diagram of a measurement system for measuring various data associated with cutting, and Figure 2 is a diagram showing the locus of the center of the milling cutter (6-inch, 10-blade) as it moves relative to the workpiece. , Figure 3 is a diagram showing the locus of the cutter center in the case of a 5-inch (8-blade) cutter, Figure 4 is a diagram showing how the workpiece is attached to the table, and Figure 5 is a diagram showing the trajectory of the cutter center in the case of a 5-inch (8-blade) cutter. The four corners of the blade were damaged with an electric pen to form a chipped edge at each corner. Figure 6 shows cutting with a 6-inch (10-blade) milling cutter obtained through a 10Hz low-pass filter. In the current waveform diagrams in the middle, a shows the current waveform for a normal blade, b shows the case for one chipped blade, Figure 7 shows the current waveform for the chipped blade under the same cutting conditions as Figure 6, and c shows the current waveform for the chipped blade. Missing blade (No. 3), d is a diagram showing the missing blade (No. 4), No. 8
The figure shows the same cutting conditions as in Figure 6, e is the current waveform during cutting by the chipped blade (No. 5), f is the current waveform during cutting by the chipped blade (No. 6), and Figures 9a and b are the current waveforms for the chipped blade (No. 6). Figures corresponding to Figures a and b show the current waveform obtained through a 50Hz low-pass filter, Figure 10 shows the power spectrum of the current when the 6-inch milling cutter has a normal blade, and Figure 11 shows the current waveform obtained through a 50Hz low-pass filter. Figure 12 shows the power spectrum of current when a 6-inch milling cutter has one chipped blade, Figure 12 shows the power spectrum of current when a 5-inch milling cutter has one chipped blade, and Figure 13 shows the power spectrum of the current when a 5-inch milling cutter has one chipped blade. Figure 1 shows the power spectrum of the current when the milling cutter has one missing blade and the cutting width is different from that in Figure 12.
Figure 4 shows the power spectrum of the current when changing the spindle rotation speed, Figures 15 and 16 show the power spectrum of the current for detecting the effects of wear, and Figure 17 shows the feed amount. Figure 18 is a diagram showing the current fluctuation range and average value change due to spindle rotation (cutting speed), Figure 19 is a diagram showing the current fluctuation range and average value change due to spindle rotation (cutting speed), and Figure 19 is a diagram showing the current fluctuation range and average value change due to spindle rotation (cutting speed). Figure 20 shows the variation width and average value of current depending on the depth of cut. Diagram showing changes,
Figure 21 shows the effects of wear,
A diagram showing the current fluctuation range and average value depending on the number of cuttings,
Fig. 22 shows the change in value K (fluctuation range/average value) depending on the depth of cut, Fig. 23 shows the change in value K depending on the feed amount, and Fig. 24 shows the change in value K depending on the spindle rotation speed. FIG. 25 is a diagram showing changes in the value K depending on the number of cuttings, and FIG. 26 is a block diagram of a cutting abnormality detection device according to the present invention. 61... Motor, 62... Shunt circuit, 63... Low pass filter, 64... A/D converter, 65... Width value calculation section, 66... Average value calculation section, 67... Calculation section, 6
8... Average value stable state detection unit, 69... Gate, 70
... Storage section, 71... Judgment section.
Claims (1)
を検出する装置において、 前記切削中における切削力に対応する物理量を
検出する切削力検出手段と、 フライス切削中、前記切削工具の断続切削によ
る前記切削力検出手段出力の変動幅値(W)を算
出する幅値算出手段と、 前記切削力検出手段出力の平均値(R)を算出
する平均値算出手段と、 前記平均値Rが安定状態に在ることを検出する
安定状態検出手段と、 前記、幅値Wと平均値Rとの比の値を算出する
算出手段と、 前記切削工具のヴアージンな切削時に測定され
た前記幅値Wo、平均値Roの比の値がストアされ
る記憶手段と、 前記安定状態検出手段からの出力が在るとき前
記W/RとWo/Roとを比較し、その比の値が予じ
め定められた一定値を超えたとき前記切削工具が
異常であると判定する比較判定手段とを備えたこ
とを特徴とするフライス切削における切削異常検
出装置。 2 特許請求の範囲第1項記載の装置において切
削力検出手段として主軸回転駆動用モータに流れ
る電流値を検出記号とすることを特徴とするフラ
イス切削における切削異常検出装置。 3 特許請求の範囲第2項において、主軸駆動用
モータ電流値を10Hz程度のローパスフイルタを介
して検出するようにしたことを特徴とするフライ
ス切削における切削異常検出装置。 4 特許請求の範囲第3項において、前記電流値
をA/D変換器を介して検出するようにしたこと特
徴とするフライス切削における切削異常検出装
置。[Scope of Claims] 1. A device for detecting cutting abnormality of a cutting tool during milling, comprising: a cutting force detection means for detecting a physical quantity corresponding to the cutting force during the cutting; and an intermittence of the cutting tool during the milling. Width value calculation means for calculating a fluctuation width value (W) of the output of the cutting force detection means due to cutting; Average value calculation means for calculating an average value (R) of the output of the cutting force detection means; stable state detection means for detecting that the cutting tool is in a stable state; calculation means for calculating the ratio between the width value W and the average value R; and the width value measured during virgin cutting with the cutting tool. When there is an output from the stable state detection means, the storage means stores the value of the ratio of Wo and the average value Ro, and when there is an output from the stable state detection means, the W/R and Wo/Ro are compared, and the value of the ratio is determined in advance. A cutting abnormality detection device for milling cutting, characterized in that it comprises a comparison and determination means for determining that the cutting tool is abnormal when a predetermined constant value is exceeded. 2. A cutting abnormality detection device in milling cutting, characterized in that the cutting force detection means in the device according to claim 1 uses a value of current flowing through the spindle rotation drive motor as a detection symbol. 3. A cutting abnormality detection device in milling according to claim 2, characterized in that the spindle drive motor current value is detected through a low-pass filter of about 10 Hz. 4. A cutting abnormality detection device in milling according to claim 3, characterized in that the current value is detected via an A/D converter.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10790679A JPS5633256A (en) | 1979-08-24 | 1979-08-24 | Abnoramality sensing device for milling machine |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10790679A JPS5633256A (en) | 1979-08-24 | 1979-08-24 | Abnoramality sensing device for milling machine |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5633256A JPS5633256A (en) | 1981-04-03 |
| JPS6144623B2 true JPS6144623B2 (en) | 1986-10-03 |
Family
ID=14471054
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10790679A Granted JPS5633256A (en) | 1979-08-24 | 1979-08-24 | Abnoramality sensing device for milling machine |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5633256A (en) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1983002416A1 (en) * | 1982-01-12 | 1983-07-21 | Shimizu, Yutaka | Numerical control machining system |
| JPH0661676B2 (en) * | 1985-10-18 | 1994-08-17 | マツダ株式会社 | Life detection device for drilling tools |
| JP6717873B2 (en) * | 2018-03-30 | 2020-07-08 | ファナック株式会社 | Motor controller |
| JP7109318B2 (en) * | 2018-09-06 | 2022-07-29 | 芝浦機械株式会社 | Machine tool and tool abnormality judgment method |
| JP7058210B2 (en) * | 2018-12-10 | 2022-04-21 | Dmg森精機株式会社 | Machine tools, defect detection methods, and defect detection programs |
-
1979
- 1979-08-24 JP JP10790679A patent/JPS5633256A/en active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5633256A (en) | 1981-04-03 |
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