2017 Fiscal Year Annual Research Report
Innovative process monitoring by utilizing multi-axis integrated cutting force estimation based on state-fused disturbance observer
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15H03904
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
柿沼 康弘 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70407146)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 工作機械 / プロセス監視 / オブザーバ / 知能化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，ボールねじ駆動のNC工作機械におけるサステイナブルな異常加工監視を実現するために，多慣性モデルに基づく状態融合外乱オブザーバを全駆動軸に搭載し，各軸から得られる推定加工力を3次元空間で統合することで高精度なセンサレス加工力推定技術を確立し，新規なプロセスモニタリング技術を開発することを目的に実施した．最終年度である２９年度は，これまでに開発したモード分解に基づく切削力推定技術ならびに軸統合加工力推定技術をボールねじ駆動NC工作機械に実装し，高速エンドミル加工におけるセンサレスプロセスモニタリングの実用可能性を検討した．具体的には，①切削力監視に基づく工具摩耗・欠損の検知アルゴリズムの開発，②閾値設定によらないびびり振動の検知アルゴリズムの開発を行った．①に関しては，推定切削力の増加および変動を監視することで摩耗状態の予測，工具欠損の検知を行うアルゴリズムを開発した．電着砥石を用いた実験を通して，推定切削力の変動量を周波数領域で監視することで，偏摩耗を検知できることを確認した．②に関しては，電気工学における力率の概念を機械力学に応用することで，振動変位と切削力の位相差に関係するメカニカルエネルギーファクタを導出するアルゴリズムを開発した．導入したメカニカルエネルギーファクタの正負が切り替わることでびびり振動を検知する仕組みで，エンドミル加工試験により閾値設定によることなく再生びびり振動を検知可能であることを確認した．
以上より，本研究は当初の計画を順調に遂行し，学術誌での発表ならびに特許出願など十分な成果を得た．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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