[发明专利]机床的工具的异常检测装置及方法有效
| 申请号： | 201780047991.0 | 申请日： | 2017-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN109562500B | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 山本英明 | 申请（专利权）人： | 三菱重工工作机械株式会社 |
| 主分类号： | B23Q17/09 | 分类号： | B23Q17/09;G05B23/02 |
| 代理公司： | 11219 中原信达知识产权代理有限责任公司 | 代理人： | 杜雨;苏卉<国际申请>=PCT/JP20 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 日本;JP |
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| 摘要： | 本发明提供能够提高诊断精度的机床的工具的异常检测装置及方法。为此，对机床(10)的工具的异常进行检测的异常检测装置(30A)具有：取得部(40A)，取得与工具相关的多个测定值作为测定数据(振动信息(41)、切削力信息(42)、声音信息(43)、主轴载荷(44)、马达电流(45)、电力值(46))；正常模型部(31)，通过一类机器学习来学习在正常状态下的加工时取得到的测定数据，来生成正常模型；异常诊断部(32)，在生成了正常模型后的加工时取得测定数据，并基于正常模型，对该测定数据是正常还是异常进行诊断；及再诊断部(34)，通过与异常诊断部(32)不同的方法对由异常诊断部(32)诊断为异常的测定数据进行再诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 测定数据 正常模型 异常检测装置 异常诊断部 诊断 机床 机器学习 马达电流 声音信息 振动信息 主轴载荷 切削力 诊断部 加工 检测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种机床的工具的异常检测装置，对机床的工具的异常进行检测，所述机床的工具的异常检测装置的特征在于，具有：/n取得部，取得与所述工具相关的多个测定值作为测定数据；/n第一学习部，通过一类机器学习来学习在正常状态下的加工时取得的所述测定数据，来生成正常模型；/n诊断部，在生成了所述正常模型后的加工时取得所述测定数据，并基于所述正常模型，对该测定数据是正常还是异常进行诊断；及/n再诊断部，通过与所述诊断部不同的其他一类机器学习对由所述诊断部诊断为异常的所述测定数据进行再诊断。/n
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