异常判别装置、异常判别系统、异常判别方法、存储介质与流程

本发明涉及判别机床中的温度传感器的异常的异常判别装置、记录有程序的计算机可读存储介质、异常判别系统以及异常判别方法。

背景技术：

在机床中，因环境室温变化或切削热等机床的发热而产生加工尺寸误差。因此，使用了对因机床的发热而产生的加工尺寸误差进行校正的热位移校正技术。作为对该机床的发热造成的热位移进行校正的技术，例如存在使用多个温度传感器来监视机械的状态，推定热位移这样的技术。一般情况下，这是在机床设置温度传感器，通过来自温度传感器的输出来推定热位移量的技术。

在使用了该温度传感器的fa(factoryautomation，工厂自动化)环境中，因切削液、切屑等的影响，与通常的使用方法相比温度传感器容易产生异常。

在温度传感器存在异常时，无法从温度传感器获得正常的温度输出。并且，在使用了来自温度传感器的错误输出时，无法进行准确的热位移量的推定，可能对加工造成不良影响。

在温度传感器产生了断线等异常时，由于温度传感器输出不正确的值，因此可以判别温度传感器的异常。但是，因经年老化等即使温度传感器输出不正确的值，也无法用温度传感器或仅用测定器进行异常检查。

关于这方面，例如在专利文献1～3中公开了对机床的热位移校正所使用的温度传感器的异常进行检查的方法。在专利文献1、2所记载的方法中，在机床配置多个温度传感器，在温度传感器的检查温度的偏差超过限制值时、或从一个温度传感器的输出推定其他温度传感器的输出并进行比较的结果是超过限制值时，判定为异常。此外，在专利文献3所记载的方法中，对机床配置测定多个部位的温度的多个温度传感器，关于一个温度传感器能够测定的部位温度，根据其他多个温度传感器的测定温度来运算推定温度。

现有技术文献

专利文献1：日本特开2008-149415号公报

专利文献2：日本特开2008-142844号公报

专利文献3：日本特开2015-104765号公报

但是，在专利文献1～3所记载的方法中，都必须在机床配置多个温度传感器。

此外，为了检查异常，想到了在相同部位设置多个温度传感器等方法。但是，在该方法中，温度传感器或测定器的数量增加，导致成本提升。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种可以不增加成本而简单地检查机床中的温度传感器的异常的异常判别装置、记录有程序的计算机可读存储介质、异常判别系统以及异常判别方法。

(1)本发明的异常判别装置(例如，后述的“异常判别装置100”)，判别机床(例如，后述的“机床1”)中的温度传感器(例如，后述的“温度传感器200”)的异常，其特征在于，所述异常判别装置具有：温度模式存储部(例如，后述的“温度模式存储部130”)，其存储表示机床的加工类型下的相对于加工时间的温度变化的正常模式；温度数据取得部(例如，后述的“温度数据取得部110”)，其取得设置于所述机床的温度传感器输出的温度数据；加工类型判定部(例如，后述的“加工类型判定部120”)，其判定所述机床的加工类型；比较数据取得部(例如，后述的“比较数据取得部140”)，其从所述温度模式存储部提取由所述加工类型判定部判定出的加工类型所对应的所述正常模式；比较部(例如，后述的“比较部150”)，其将由所述比较数据取得部提取出的所述正常模式与取得模式进行比较，该取得模式表示由所述温度数据取得部取得的所述温度数据有关的相对于加工时间的温度变化；以及异常判别部(例如，后述的“异常判别部160”)，其根据所述比较部的比较结果来判别温度传感器的异常。

(2)在(1)所记载的异常判别装置中，可以是，所述比较部将按时间的温度绝对值、从加工开始时起的温度相对变化量、以及按时间的温度变化率中的至少某一个进行比较。

(3)在(1)或(2)所记载的异常判别装置中，可以是，所述异常判别装置具有：模式更新部(例如，后述的“模式更新部180”)，其在通过异常判别部判别为所述温度传感器不是异常时，将所述取得模式作为所述正常模式存储于所述温度模式存储部中。

(4)在(1)或(2)所记载的异常判别装置中，可以是，所述异常判别装置具有：模式更新部，其在所述比较数据取得部无法提取由所述加工类型判定部判定出的加工类型所对应的所述正常模式时，将所述取得模式作为所述正常模式与所述加工类型对应地存储于所述温度模式存储部中。

(5)在(1)～(4)中任一项所记载的异常判别装置中，可以是，所述机床具有所述异常判别装置，所述异常判别装置具有：通知部(例如，后述的“通知部170”)，其在通过所述异常判别部判别为所述温度传感器异常时，通知异常；以及加工控制部，其根据所述通知部的通知来控制所述机床的加工动作。

(6)一种记录有程序的计算机可读存储介质，该程序用于使计算机作为(1)～(5)中任一项所记载的异常判别装置发挥功能。

(7)一种异常判别系统，其具有(5)所记载的异常判别装置，所述异常判别装置能够通信地与多个其他机床连接，所述温度模式存储部存储所述多个其他机床的每一个机床中的加工类型下的所述正常模式。

(8)一种异常判别系统(例如，后述的“异常判别系统1000”)，其具有(1)～(4)中任一项所记载的异常判别装置(例如，后述的“异常判别装置100-2”)，所述异常判别装置是能够通信地与多个所述机床连接的服务器，所述温度模式存储部存储所述多个机床的每一个机床中的加工类型下的所述正常模式。

(9)本发明涉及的机床(例如，后述的“机床1”)中的温度传感器(例如，后述的“温度传感器200”)的异常判别方法，其中，计算机(例如，后述的“异常判别装置100”)具有：温度模式存储部(例如，后述的“温度模式存储部130”)，其存储表示机床的加工类型下的相对于加工时间的温度变化的正常模式，所述计算机通过将取得模式与存储于所述温度模式存储部的所述正常模式进行比较，来判别所述温度传感器是否异常，其中，所述取得模式表示同等加工类型所对应的机床中设置的温度传感器所输出的温度数据有关的相对于加工时间的温度变化。

发明效果

根据本发明，提供一种可以不增加成本而简单地检查机床中的温度传感器的异常的异常判别装置、记录有程序的计算机可读存储介质、异常判别系统以及异常判别方法。

附图说明

图1是表示本实施方式中的机床的基本结构的概略图。

图2是本实施方式中的机床的框图。

图3是表示本实施方式中的机床的温度模式存储部的示例的图。

图4是表示本实施方式中的加工开始时间与温度之间的关系的图。

图5是表示本实施方式中的机床的异常判别装置的异常判别处理的流程图。

图6是表示变形方式中的异常判别系统的基本结构的概略图。

符号说明

1、4、4a、4b、…、4n机床

100、100-2异常判别装置

110温度数据取得部

120加工类型判定部

130温度模式存储部

140比较数据取得部

150比较部

160异常判别部

170通知部

180模式更新部

200、200a-1、200a-2、200b-1、…、200n-2温度传感器

1000异常判别系统

具体实施方式

(实施方式)

首先，对本发明的实施方式的概略进行说明。本实施方式涉及如下系统：将温度模式(pattern)与表示预先存储的加工类型下的相对于加工时间的温度变化的正常模式进行比较，判别温度传感器的异常，其中，温度模式与从设置于进行加工处理的机床的温度传感器取得的温度数据有关。这里，取得模式表示与取得的温度数据有关的相对于加工时间的温度变化。

接下来，参照图1～图3对作为本实施方式的机床1的结构进行说明。

图1所示的机床1是根据数值控制装置(未图示)输出的动作指令，对部件等工件进行切削加工等规定加工的机械。在本示例中，说明了机床4具有相互正交的三个直进轴(x、y、z轴)作为驱动轴的结构，但是并不限定于此。

在机床1安装有温度传感器200。这里，在图1中，以在各机床1设置有一个温度传感器200为例进行说明，但是对设置于机床1的温度传感器200的数量没有限制。

温度传感器200检测机床1的温度。温度传感器200因机床1的安装位置而容易受发热影响、或不容易受发热影响。例如，安装于电动机或其附近位置的温度传感器200容易受发热的影响。另一方面，设置于充分远离电动机或其连接位置的温度传感器200不容易受发热影响。并且，作为充分远离电动机或其连接位置的位置，安装于不受切削液影响的位置的温度传感器200不容易受发热和冷却的影响。

温度传感器200是热敏电阻等，输出温度检测信号。机床1通过公知的方法，使温度检测信号数字信号化，取得用数值表示了温度的温度数据。

如图2所示，机床1具有异常判别装置100。

异常判别装置100取得温度传感器200的温度检测信号有关的温度数据，将取得模式与存储于温度模式存储部130中的正常模式进行比较，其中，取得模式表示取得的温度数据有关的相对于加工时间的温度变化，正常模式表示判定出的机床的加工类型下的相对于加工时间的温度变化。并且，异常判别装置100根据比较结果来判别温度传感器200的异常。

异常判别装置100具有：温度数据取得部110、加工类型判定部120、温度模式存储部130、比较数据取得部140、比较部150、异常判别部160、通知部170、模式更新部180。

温度数据取得部110根据设置于机床1的温度传感器200发送的温度检测信号来取得温度数据。

加工类型判定部120按照预先设定的规定判定基准来判定加工类型。规定判定基准例如是基于执行中的程序的程序编号、运转状况相关的运转状况数据、加工时间等中的某一个或他们的组合的判定基准，这只不过是一例，并不限定于此。这里，运转状况数据例如是基于在时间序列上以规定的采样周期(例如，1msec)取得的数值控制装置(未图示)的内部行为信号、从机床1的电动机(未图示)检测的进给轴控制数据、主轴相关的主轴控制数据等数据。

如图3所示，温度模式存储部130将加工类型、经过时间、温度数据关联起来进行存储。这里，异常判别装置100可以从存储于温度模式存储部130的加工类型下的经过时间和温度数据，将表示相对于加工时间的温度变化的正常模式表示为图表。例如，图4是将基于存储于温度模式存储部130的某个加工类型的经过时间和温度数据的正常模式表示为图表gmaster的图。温度模式存储部130可以将该正常模式与加工类型、经过时间和温度数据进一步关联起来进行存储。

比较数据取得部140取得由加工类型判定部120判定出的加工类型所对应的正常模式。具体来说，比较数据取得部140通过从温度模式存储部130提取按经过时间的温度数据，可以取得正常模式。这里，取得的正常模式的加工类型可以包含与取得温度数据的机床1的加工类型同等的范围。所谓加工类型同等是通过预先设定的规定基准来判断的。用户可以预先任意设定规定基准。另外，当在温度模式存储部130存储有正常模式本身时，比较数据取得部140提取存储的正常模式即可。

以下，只要不特别说明，就将与预先设定的规定基准吻合的加工类型称为同等加工类型。

比较部150将通过比较数据取得部140取得的正常模式与取得模式进行比较，该取得模式表示温度数据取得部110取得的温度数据有关的相对于加工时间的温度变化。取得模式也与正常模式一样，可以表示为图表。例如，图4的图表gb表示取得模式。

比较部150也可以比较按时间的温度绝对值，还可以比较从加工开始时的温度相对变化量。此外，比较部150还可以比较每小时的温度变化率。

异常判别部160在比较部150的比较结果为差是基准值以上时，判别为温度传感器200异常。

通知部170在通过异常判别部160判别为是异常时，例如，向机床1的未图示的显示器通知温度传感器200的异常。

在比较数据取得部140进行的处理中，模式更新部180无法取得判定出的加工类型所对应的正常模式时，将取得模式作为正常模式，存储于温度模式存储部130。

此外，在通过异常判别部160判别为是异常时，模式更新部180将取得模式作为正常模式，存储于温度模式存储部130。

以上，对异常判别装置100的功能块进行了说明。接下来，对这些功能块的实现方法进行说明。

为了实现这些功能块，异常判别装置100具有cpu(centralprocessingunit：中央处理单元)等运算处理装置。此外，异常判别装置100还具有存储了包含异常判别程序在内的各种控制用程序的hdd(harddiskdrive：硬盘驱动器)等辅助存储装置、在运算处理装置执行程序之后存储暂时需要的数据的ram(randomaccessmemory：随机存取存储器)这样的主存储装置。

并且，在异常判别装置100中，运算处理装置从辅助存储装置读入应用或os，在主存储装置展开读入的应用或os，并且进行基于这些应用或os的运算处理。此外，根据该运算结果来控制异常判别装置100具有的各种硬件。由此，实现本实施方式的功能块。也就是说，本实施方式可以通过硬件与软件协作来实现。

接下来，对判别温度传感器200的异常的处理进行说明。

图5是表示机床1的异常判别装置100的异常判别处理的流程图。

在图5的步骤s(以下将步骤s简单称为s)10中，异常判别装置100的温度数据取得部110取得基于从温度传感器200输出的温度检测信号的温度数据。这里，温度数据取得部110在适当的时刻连续取得从温度传感器200发送的温度检测信号。

在s11中，加工类型判定部120判定机床1的加工类型。如上所述，加工类型判定部120可以按照预先设定的规定判定基准来判定加工类型。

在s12中，比较数据取得部140参照温度模式存储部130，取得与判定出的加工类型同等的加工类型的正常模式。这里，比较数据取得部140取得的正常模式不限于一个。在针对加工类型存储了多个正常模式时，比较数据取得部140取得多个正常模式。

在s13中，比较数据取得部140判断是否可以取得正常模式。只要在温度模式存储部130存储有与对象加工类型对应的数据，比较数据取得部140就可以取得正常模式。另一方面，在该机床1不怎么取得温度数据的阶段，有时是在温度模式存储部130中没有存储对象加工类型对应的数据。该情况下，比较数据取得部140无法取得正常模式。在无法取得正常模式时(s13：是)，比较数据取得部140向s14转移处理。另一方面，在取得了正常模式时(s13：否)，比较数据取得部140向s17转移处理。

在s14中，比较部150进行如下模式比较处理：将表示通过s10的处理而取得的温度数据有关的相对于加工时间的温度变化的取得模式与通过s12的处理取得的正常模式进行比较。这里，比较部150可以通过温度的绝对值来进行取得模式与正常模式的比较。此外，比较部150还可以将加工开始时的温度设为0，通过从加工开始时的温度相对变化量来进行比较。并且，比较部150可以按每小时的温度变化率来进行取得模式与正常模式的比较。

在s15中，异常判别部160判断取得模式与正常模式的比较的结果是否异常。这里，根据图4来说明具体例。在图4中示出了某个加工类型的温度绝对值有关的取得模式与正常模式。这里，图表gmaster是正常模式，图表ga～gc是取得模式。该情况下，只要取得模式是图表gb，则与图表gmaster的差异较少。因此，异常判别部160判断为比较结果不异常。另一方面，在取得模式是图表ga或图表gc时，与图表gmaster的差异较大。因此，异常判别部160判断为比较结果异常。异常判别部160例如根据差是否是基准值以上来判断比较的结果是否异常。

在比较结果是异常时(s15：是)，异常判别部160向s16转移处理。另一方面，在比较结果是不异常时(s15：否)，异常判别部160向s17转移处理。

在s16中，通知部170输出表示温度传感器200异常的通知。通知部170例如可以向机床1的显示器(未图示)输出温度传感器200异常。之后，统一控制机床1的控制部(未图示)结束本处理。

在s17中，模式更新部180将表示通过s10的处理而取得的温度数据有关的相对于加工时间的温度变化的取得模式的数据作为正常模式而存储于温度模式存储部130。之后，机床1的控制部结束本处理。

通过以上，将基于温度传感器200的输出的取得模式和与取得模式同等的加工类型的正常模式进行比较，可以不增加成本而容易地检查设置于机床1的温度传感器200的异常。

例如，利用温度绝对值来进行取得模式与正常模式的比较，由此如果绝对值之差是基准值以上，则可以判别为异常。

此外，用从加工开始时的温度相对变化量来进行取得模式与正常模式的比较，由此如果相对变化量之差是基准值以上，则可以判别为异常。

并且，用每小时的温度变化率来进行取得模式与正常模式的比较，由此如果变化率之差是基准值以上，则可以判别为异常。

异常判别装置100在通过比较而判别为不异常时，将取得模式作为正常模式存储于温度模式存储部130，因此，可以蓄积多个正常模式。

异常判别装置100在温度模式存储部130中没有存储加工类型所对应的正常模式时，将取得模式作为正常模式存储于温度模式存储部130。因此，可以累积接下来要比较时的能够成为比较对象的正常模式。

可以使用各种类型的非暂时性的计算机可读介质(non-transitorycomputerreadablemedium)来存储以本发明所使用的异常判别程序16为例的程序并将其提供给计算机。非暂时性的计算机可读介质包含各种类型的有实体的存储介质(tangiblestoragemedium)。非暂时性的计算机可读介质的示例包含：磁存储介质(例如，软盘、磁带、硬盘驱动器)、磁-光存储介质(例如，光磁盘)、cd-rom(readonlymemory，只读存储器)、cd-r、cd-r/w、半导体存储器(例如，掩膜rom、prom(programmablerom)、eprom(erasableprom)、闪存rom、ram(randomaccessmemory，随机存取存储器))。此外，可以通过各种类型的暂时性的计算机可读介质(transitorycomputerreadablemedium)将程序提供给计算机。暂时性的计算机可读介质的示例包含电信号、光信号、电磁波。暂时性的计算机可读介质可以经由电线和光纤等有线通信路或者无线通信路将程序供给到计算机。

此外，上述的实施方式是本发明的优选实施方式，但是并非将本发明的范围仅限定于上述实施方式，可以在不脱离本发明精神的范围内以实施了各种变更的方式来进行实施。

(变形例1)

在上述的实施方式中，以在判别为温度传感器200异常时进行通知为例进行了说明，但是并不限定于此。机床1的加工控制部可以根据来自通知部170的通知来控制加工动作。具体来说，机床1的加工控制部可以停止加工动作。如果这样，可以不推定使用了来自错误的温度传感器200的输出的热位移量，对造成恶劣影响的加工防范于未然。

(变形例2)

在上述的实施方式中，说明了一台机床1进行的处理，但是并不限定于此。例如，在多台机床的机器种类同等，进行同等加工动作时，可以通过与多台机床通信连接的异常判别装置(服务器)判别异常。这里，所谓机器种类同等是根据预先设定的规定基准来判断的。这里，所谓机器种类例如是指机床的型号、版本、选项等。例如，所谓同等机器种类表示机器种类相同，可以包含选项的差异等些许的版本差异。另外，这是一个例子，并不限定于此。用户可以预先任意设定规定基准。此外，所谓加工动作同等是根据预先设定的规定基准来判断的。例如，作为同等加工动作可以是具有同等加工程序，通过同等加工程序可以同时进行同等加工这样的加工动作。这里，所谓同等加工程序例如除了加工程序相同之外，可以包含程序的版本不同而实质处理相同的加工程序等。

图6是与经由通信网络n与多台机床4连接的异常判别装置100-2(服务器)判别多台机床4(4a、4b、…、4n)的温度传感器的异常的异常判别系统1000相关的图。这里，通信网络n例如是在工厂内构筑的lan(localareanetwork)、互联网、公用电话网等，或者是它们的组合。通信网络n中具体的通信方式、以及是有线连接还是无线连接等没有特别限制。此外，如果安装于各机床4的温度传感器200(200a-1、200a-2、200b-1、…、200n-2)末位号码(-1、-2)相同，则表示是相同的安装位置。并且，异常判别装置100-2可以利用该机床4的温度传感器200的安装位置相同的其他机床4的温度传感器200的正常模式来判别机床4的温度传感器200的异常。因此，可以在异常判别系统1000共享多个机床4的正常模式。

(变形例3)

此外，能够通信地将其他一台以上的机床与上述实施方式的机床1连接，接收其他机床的加工类型和随着时间经过的温度数据，判别温度传感器的异常。该情况下，在其他一台以上的机床的温度传感器的安装位置与机床1的温度传感器200的安装位置相同时，对于其他机床的取得模式来说，可以利用机床1的正常模式，这是十分便利的。

此外，在其他机床的温度传感器的安装位置或机器种类、加工动作与机床1不同时，如果将安装位置、机器种类和加工动作进一步对应起来存储于温度模式存储部，在相同的安装位置、机器种类和加工动作的机床，可以利用温度模式存储部的正常模式，这是十分便利的。