2021 Fiscal Year Annual Research Report
cooperative machining with movable machine tool that overcame coping principle
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21H04531
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
木崎 通 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (30771901)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉田 直彦 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70372406)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| Keywords | 精密加工 / ロボット加工 / 母性原理 / センシング / 熱変形 / 動特性 / 刃先温度 / 幾何誤差 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では”低剛性，低精度な加工機で高精度な加工を実現する”というコンセプトを有する新たな加工システムの研究を行ってきた．2021年度は提案する移動型加工ロボットの基本設計を行い，その力学的な特性を分析することで新たな構造を提案した．6DoFを有するパラレルリンク機構というとStewart platformが一般的である．鉄鋼といった素材を加工するためには，工具刃先の剛性が20 N/μmほど必要であるが，Stewart platformの場合広い動作範囲でこのような高い剛性を維持するのが困難であった．そこで本研究ではベース構造に接続される6つのジョイントを2つずつペアとし，各ペアで腕がねじれるようにジョイントを配置した．このようにすることで，20 N/μｍという剛性をより広い動作範囲で維持することができるようになった．様々な工具座標や姿勢についてコンプライアンスを算出し，移動型加工ロボットの工作機械としての性能を決定した．以降，実際に製作する構造の詳細設計に移行した．
当研究室で開発している多点直列温度センサで得た工作機械の温度分布から工具先端の熱変位量を推定するアルゴリズムを開発した．この時点で10 μm以内の熱変位推定精度を有しているが，推定計算に数分-10分かかるためリアルタイム熱変位補償の手法として用いるには推定時間をさらに削減する必要がある．
工作機械全体の動特性を測定するために，多点振動測定システムを設計し開発した．80 kHzのサンプリングレートで20 bitの分解能を有する測定が12か所で同時に可能となった．これにより工作機械の構造全体のコンプライアンス行列を容易に求めることが可能となった．
切削工具の中にセンサを埋設し，高精度高速測定が可能な新たな温度測定システムを提案した．今後実証を進める予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナウイルスの蔓延による半導体の納品遅れにより納品発注が次年度以降にずれ込んだ．納品関係以外についてはおおむね順調に進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
移動型加工ロボットについて詳細設計を実施したが，ベッドの詳細設計などが未実施となっているため，すべての詳細設計を行う．同時にサーボモータやボールねじといった具体的な仕様を決定し，発注まで行う．システムとしての全体設計を実施する．
熱変位補正技術について，ボールねじの中に温度センサを設置することでより高精度な熱変位補正を実現する．また熱変位の補正をリアルタイムで行うため，変位推定アルゴリズムを高速化する．さらに接触剛性や予張力といった計測困難な力学特性が推定精度に与える影響も変位推定アルゴリズムに含める．
多点振動センサに関しては，現在は12個の接続であるが，さらなる多点化を実施し最大97個のセンサの接続を目指す．その際サンプリングレートといったデータ収集のパラメータは再度検討する．加工機の動特性は加工中に変化しうるが，変化する動特性を加工中にインプロセスで同定する手法を確立する．多点振動センサで測定した結果同士を比較することで，動特性を推定することが可能となる．動特性を推定したうえで振動を抑制する方法も模索する．
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