| 研究概要 |
今年度は,主として異常検知のためのセンサシステムの構築と,それらの情報を融合し異常の検知を行うための処理,診断アルゴリズムを検討した.その結果以下の成果が得られた.
1)小型マシニングセンタに対して,主軸および各軸送りモ-タの制御装置からサ-ボル-プの偏差量を得て負荷トルクを計測できるようにした.また,レ-ザ振動計,工具動力計,AE計測システムを装備し,それらの信号を同期させて集録し,処理することのできる計算機システムを構築した.
2)4個のAEセンサ信号の融合手法として,空間フィルタおよび合成開口の技術を応用した外来ノイズ除去のための処理方法を考案し,実験によりその有効性を確認した.また,工具動力計から得られる切削力信号の変化とAE信号の発生とを融合させることによって小径ドリルの折損を信頼性高く検知できることを確認した.
3)レ-ザ振動計を用いることによって切削中の工具の振動を直接計測可能なことが明らかになった.また,得られる振動信号波形のみだれからびびり振動の発生を敏感に検知できることが分った.
4)切削シミュレ-ションによって得られた切削力の予測値と,加工中に得られる実切削力を比較し,それらの偏差パタ-ンを分類することによって異常の原因を推定するためのル-ルを作成した.
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