JP2014162132A - 型締装置の管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】 過剰な安全率を見込んだショット数によるメンテナンスを不要にする。
【構成】 型締装置の管理システムは、検査対象の金型での固定金型と移動金型との間隔を測定するセンサを備え、センサの信号を正常な金型でのセンサの信号と比較することにより、検査対象の金型のメンテナンスの要否を判別する。
【選択図】 図３

Description

この発明はプレス成型、射出成型、ダイキャスト成型等の型締装置の管理に関し、特に金型の管理に関する。

型締装置の金型の状態を的確に検出することが困難なため、ショット数（型締回数）に制限を設け、所定のショット数に達すると金型のメンテナンスを行うことが行われている。メンテナンスを遅らせると金型の疲労あるいは変形が著しくなり、メンテナンスが大規模になるだけでなく、製品の品質に影響することもある。従って前記のショット数に充分な安全率を見込んで、早めにメンテナンスすることになる。これは過剰なメンテナンスを行うことであり、無駄が生じる。

特許文献１（JP2007-155335）は金型に加速度センサを取り付け、金型の動的な変形を測定することを提案している。しかしながら特許文献１は、成型品に不良が生じた際に上下の金型のいずれの修正が必要かを判別できるとしており、メンテナンスの要否を不良品の発生前に判別できるとはしていない。

特許文献２（JP2010-137542）は、サーボモータの出力エネルギーが金型の変形に用いられるものとして、型締め力をサーボモータの出力エネルギーの積算値から算出することを提案している。しかしながら算出した型締め力から、メンテナンスの要否を不良品の発生前に判別できるか否かは不明である。

JP2007-155335 JP2010-137542

この発明の課題は、メンテナンスが必要な金型も、不要な金型も、ショット数に基づきメンテナンスする無駄を解消することにある。

この発明は、固定金型に移動金型を押し当てることにより型締めする型締装置の管理システムであって、検査対象の金型での固定金型と移動金型との間隔を測定するセンサと、前記センサの信号を、正常な金型でのセンサの信号と比較することにより、検査対象の金型のメンテナンスの要否を判別する判別手段とを備えている。

リニアセンサを用いて固定金型と移動金型との間隔を、時間に対して測定した際のデータを図７に示す。モータ端の位置が一定でも、100msec程度の間、間隔が変化し、センサ信号には安定位置へ移行する指数状の成分の他に、高周波の成分が含まれている。金型間の間隔の変化は、型締めにより金型が変形する過程を表し、高周波の成分が型締めの過程で金型が振動していることを示している。そして金型の振動は、金型に働く応力と関係している。このように固定金型と移動金型との間隔を測定することにより、金型の状態を表す信号が得られる。この信号を正常な金型からのセンサ信号と比較すると、メンテナンスの要否を判断できる。

好ましくは、安定期にある金型に取り付けられているセンサの信号を、正常な金型でのセンサの信号とする。金型は製造直後あるいはメンテナンス直後の過渡的な期間（初期）を経て、安定期に移行し、次いで不安定期に移行して疲労あるいは変形が著しくなる。そこで初期の期間を経過し不安定期に移行する前の安定期にある金型からの信号を正常な金型からの信号とすることができる。なお初期が続く長さ、安定期が続く長さは経験的に知ることができ、これから安全を見越して確実に安定期にある金型からの信号を、正常な金型からの信号とすればよい。なお製造直後あるいはメンテナンス直後の金型からの信号を、正常な金型からの信号に加えても良い。

また好ましくは、前記判別手段は、センサの信号の時系列データをメンテナンスの要否の判別に用いる。時系列データを用いるとは、センサ信号の軌跡を用いること、以前の信号との差分を用いること等を意味し、今回のセンサ信号のみでなく、過去のセンサ信号を加味してメンテナンスの要否を判断することを意味する。このようにするとより的確にメンテナンスの要否を判断できる。

好ましくは、センサは固定金型または移動金型に取り付けられている。実際に型締が行われる固定金型あるいは移動金型にセンサを取り付けることにより、型締め時に金型が移動する際に、金型の位置等の状態がどのように変化するかをより明確に表すセンサ信号を得ることができる。

好ましくは、センサの信号を送信する無線通信端末を備えている。既存の型締装置は金型にセンサを取り付け、分析装置へデータを送信するようにはできていない。そこで無線通信端末を設けて、メモリを有する型締装置のコントローラを介して、あるいは無線LAN等を介して、判別手段へデータを送信することが好ましい。

特に好ましくは、正常な金型でのセンサの信号の分布に対する、検査対象の金型でのセンサの信号の位置のトレンドによりメンテナンスの要否を判別する。このようにすると、例えば安定期にある金型からの信号を正常な金型からのセンサ信号とし、この分布に対する金型の信号の位置のトレンド、即ち位置の推移の傾向から、金型の異常な挙動、金型の撓み等の情報を抽出し、メンテナンスの要否を判別できる。

好ましくは、センサが固定金型に複数個、もしくは移動金型に複数個取り付けられ、かつ複数個のセンサ間の信号の差のトレンドを求める手段を設ける。複数個のセンサの信号の差、特に信号の波形の差から、金型の撓み、固定金型と移動金型間の平行度の低下、駆動系の精度の低下等を検出できる。そして、
・ トレンドを解析することにより、金型等の状態が安定しているのか、悪化しつつあるのかを判別でき、
・ 波形の差が許容範囲を越えていることを検出できる。

固定金型と移動金型との間隔を測定するセンサには例えばリニアセンサが有り、他に静電容量センサ、渦電流センサ等も用いることができる。これらのセンサを複数個固定金型あるいは移動金型に取り付けると、より的確な判別ができる。また固定金型と移動金型との間隔の他に、金型の温度（冷却の適否と金型内の温度分布等）を測定するセンサ、金型内の応力を測定するセンサ、金型に働く加速度（金型の衝突時の衝撃と、応力の伝搬に伴う振動）を測定するセンサ等を設けることが好ましい。

型締装置の要部正面図 リニアセンサの要部断面図 型締装置とその管理システムのブロック図 センサ信号への前処理を示す図 クラスタ分析を示す図 クラスタ分析の結果を示す図 型締め時のリニアセンサの信号の時間変化を示す図 固定金型へ４個のリニアセンサを取り付けた例を示す平面図 型締め時の、４個のリニアセンサの信号の時間変化を模式的に示す図 図９のデータへの処理回路を示すブロック図

以下に本発明を実施するための最適実施例を示す。この発明の範囲は、特許請求の範囲の記載に基づき、明細書の記載とこの分野での周知技術とを参酌し、当業者の理解に従って定められるべきである。

図１〜図７に、実施例を示す。各図において、２は型締装置で、ここではプレス装置として示すが、射出成型装置、あるいはダイキャスト成型装置等でも良い。４は下部フレーム、６は可動の上部フレームで、その間に金型８がセットされている。１０は固定金型、１２は移動金型、１４はガイドポストあるいはダイバーで、１６はガイドブシュ、１８はガイドピンあるいは位置決めピンで、２０はガイドブシュである。また金型１０，１２には冷却水の配管２２が設けられている。なお型締装置２の構造とその部材は任意である。

２４はリニアセンサ、２６は基準板で、これらにより固定金型１０を基準とする移動金型１２の高さを測定する。なお移動金型１２を基準とする固定金型１０の高さを測定しても、あるいは下部フレーム４を基準とする金型１０，１２の高さ等を測定しても良い。２８は歪センサで、例えばロードセルから成り、金型１０，１２に働く応力を測定する。３０は音響センサで、金型１０，１２が接触して型締が行われるときに発生する音波を検出する。３２は温度センサで、金型１０，１２の温度を測定し、型締加工による発熱を検出すると共に、冷却水による冷却が充分に行われているかを検査する。

これらのセンサ２４，２８〜３２は金型８に取り付け、好ましくは金型１０，１２に取り付け、型締め加工を行うチャンバーの付近に取り付けることが特に好ましい。これらのセンサは１個ずつ設けても、あるいは複数個ずつ設けても良く、金型１０，１２の振動を検出する加速度センサ、等の他のセンサを設けても良い。センサ２８〜３２を全て設ける必要はないが、リニアセンサ２４は金型１０，１２間の距離という重要な情報を与えるので必ず設け、設ける数は１個でも良いが、好ましくは複数個設ける。

図２はリニアセンサ２４の構造を示す。３５はケース、３６はセンサヘッドで、複数個のコイルと信号処理回路とを内蔵している。３８は磁性体ロッドで、両端を基準板４０と連結部材４５とに取り付けられ、磁性体ロッド３８の長手方向に沿って磁性体と非磁性体とを交互に配置した磁気マーク４２が設けられている。磁性体と非磁性体の代わりに、極性が交互に変化するように磁性体ロッド３８の表面を磁化させても良い。基準板４０から摺動部材４４が磁性体ロッド３８と平行に延び、連結部材４５で磁性体ロッド３８と摺動部材４４とが連結され、磁性体ロッド３８と摺動部材４４はスプリング４６により移動金型１２側へ付勢されている。摺動部材４４は溝４７に沿って摺動し、ストッパ４８により移動金型１２側への移動が制限されている。なおリニアセンサ２４の構造自体は任意で、スプリング４６に代えて適宜の弾性体を用いても良い。

図２のリニアセンサの動作を説明する。図１の移動金型１２が下降し、基準板２６がリニアセンサ２４の基準板４０に衝突すると、磁性体ロッド３８が下方へ移動する。そしてセンサヘッド３６に対する磁気マーク４２の位相をセンサヘッド３６が読み取り、基準板４０の鉛直方向位置に変換する。基準板４０はスプリング４６により移動金型１２側へ付勢されているので、基準板２６と一体に下降し、基準板２６から離れて振動することがない。このようにして固定金型１０を基準とする移動金型１２の高さを読み取る。

図３に、型締装置２と共にその管理システムの要部を示す。型締装置２は、サーボモータ５０により、クランク機構５２あるいは図示しないトグル機構等を介して、上部フレーム６と上部金型１２を昇降させる。リニアセンサ２４により金型１０，１２間の距離を測定し、歪センサ２８により型締め時に金型１０，１２に作用する応力を測定し、音響センサにより型締め時に金型１０，１２内に発生する音波を検出する。また温度センサ３２により金型１０，１２の温度を検出する。なお図１では、上下の金型１０，１２の双方にセンサ２８〜３２を設けているが、センサ２８〜３２は上下の金型１０，１２の一方にのみ設けても良い。

サーボモータ５０からエンコーダ信号、あるいはこれを移動金型１２の位置に変換した信号を通信ユニット３４へ入力し、センサ２４，２８〜３２の信号と共に、通信ユニット３４から分析装置５４へ無線LAN等を介して送信する。あるいはセンサ２４，２８〜３２の信号を型締装置２のコントローラへ通信ユニット３４から送信して、コントローラのメモリに記憶させ、型締装置２のコントローラから分析装置５４へ送信する。工場内には同種の型締装置２が複数有り、各型締装置２から分析装置５４へ上記のデータを送信する。分析装置５４は工場内に設けて、工場内の型締装置からのデータを分析しても、あるいは遠隔に設けて、複数の工場の型締装置からのデータを分析しても良い。

図４に分析装置での前処理を示す。リニアセンサの信号はローパスフィルタ５６により平滑化され、ハイパスフィルタ５８により高周波成分を取り出されて、型締めの初期、中期、終了時の例えば３区間毎に分割され、周波数分解部６２により周波数成分毎に分解される。リニアセンサの信号と、サーボモータのエンコーダの信号、金型の温度信号、及び他のセンサの信号とで、１回の型締め分の信号が得られる。金型の温度信号と他のセンサの信号は周波数成分に分解しても、元の波形データのまま処理しても良い。これらの信号に時刻データを付加し、時刻順に並べた時系列データとして、時系列メモリ６４に記憶させる。時系列とは複数回の型締時間的な順序を意味し、時系列データは金型毎のデータで、型締装置２が同じでも金型が異なれば別のデータである。また時系列メモリ６４には、複数の型締装置からの信号を記憶する。

リニアセンサの信号中でローパスフィルタ５６を通過した低周波成分は、サーボモータの動作に対して金型がどのように追随したかを示している。型締終了時のリニアセンサの信号と目標値との差を用いて、サーボモータ側のエンコーダの目標値を変更できる。またサーボモータのエンコーダの信号とリニアセンサの信号の低周波成分との差は、クランク機構等の中間の機構と、上下の金型の接触に伴う金型の変形とによる、追随の遅れを示している。ハイパスフィルタ５８を通過した高周波成分を周波数分解すると、上下の金型の接触による金型の振動を観察することができる。この振動は、型締時に金型に加わる力と金型の変形とを示している。

歪センサにより金型に加わる応力を測定すると、型締時に金型に加わる応力による金型の振動と変形とを推定できる。なお歪センサの信号はリニアセンサの信号の高周波成分と同種の信号である。音響センサの信号から上下の金型が接触する際に生じる音波の波形を観察することができ、これは金型の接触の状況を示す信号となる。温度センサの信号から、金型の冷却の適否の信号が得られ、また金型の熱膨張の程度も計算できる。さらにこれらの信号の変化、例えば過去の平均値との差分、あるいは前回の信号からの差分も、金型の安定性を示す信号として、用いることができる。

時系列メモリ６４に記憶した信号は、正常な型締装置、即ち正常な金型と正常な駆動機構とを備える型締装置の信号と、検査対象となる型締装置からの信号とを含んでいる。また型締装置の検査の主目的は、メンテナンスが必要な金型を製品の不良が発生する前に特定することである。そこで以下では、型締装置の駆動機構の検査を無視し、金型の検査のみを説明する。

金型の製造直後からしばらくの間、初期的に不安定な時期（初期期間）があり、この時期を経過すると安定期に移行し、最後に性能が不安定になる時期（不安定期）に達し、メンテナンスが必要になる。また不安定期に型締を行う回数が多いほど、大規模なメンテナンスが必要になる。そこで不安定期のなるべく早期に検出することが目標となる。製造後の金型の経過もメンテナンス後の金型の経過も類似で、メンテナンス直後の不安定期、その後の安定期、及び最後の不安定期がある。従ってどの金型が安定期にあるかは金型の履歴から明らかで、安定期にある金型からの信号を正常信号とし、製造から長期間を経た、あるいはメンテナンスから長期間を経た金型からの信号を検査対象とする。

図５に示すように、時系列メモリ６４からの信号を、正常信号と検査対象信号とに分類する。クラスタ分析部６６により、正常信号によるクラスタを作成し、このクラスタから外れる検査対象信号を異常信号とし、該当する金型をメンテナンスし、少なくともメンテナンスの候補とする。

図６にクラスタ分析を模式的に示し、ここでは信号を３次元信号として示す。正常信号を集めるとクラスタが生じ、クラスタから外れた×信号はメンテナンスが必要な金型であることを示している。そこでクラスタ分析により、メンテナンスが必要な金型を特定できる。クラスタから大きく外れる前に検出するため、時系列分析を行う。例えば同じaの信号でも、図６の実線のようにb,c,aとクラスタの境界へ向けて進んでいる場合、メンテナンスが必要である。図６の破線のようにd,e,aとクラスタの境界の内側に留まっている場合、直ちにメンテナンスを行う必要はない。そこで信号の軌跡からクラスタから抜け出すかクラスタ内に留まるかをクラスタ分析部６６で判別すると、安定期から外れ始めた金型を特定できる。

図７に、サーボモータをエンコーダによりフィードバック制御した際の、型締終期でのリニアセンサの信号波形を示す。モータ端の位置（モータ出力軸の回転角）が一定でも、80msecまで金型間の間隔が徐々に縮み、最後に大きな振動が１周期分有る。これらの振動は、上下の金型が接触しながら圧縮されて、型締めが完了する過程を表している。そして図７の波形のままでは、正常かメンテナンスが必要かの判別が難しいので、周波数成分に分解し、安定期の金型の信号のクラスタから外れるか否かで、メンテナンスの要否を判別する。

実施例ではリニアセンサ等からの信号を周波数成分に分解したが、信号波形のままで分析しても、あるいは信号の振幅等の特徴量を抽出して分析しても良い。リニアセンサ等からの信号は、型締めの最終段階が最も重要で、金型が接触を開始する前は重要性が低い。そこでリニアセンサ等からの信号をウエーブレット変換した後に、クラスタ分析しても良い。メンテナンスの要否の分析にはクラスタ分析を用いたが、正常な金型からの信号を教師信号とするニューラルネットワークを用いても良い。あるいはまた、正常な金型の信号とメンテナンスが必要な金型の信号とを判別するパラメータを判別分析により取得し、判別しても良い。なお型締毎に信号を取得する必要はなく、例えば１日に１回、あるいは１時間に１回等の頻度で信号を取得しても良い。さらに型締装置はサーボ駆動に限らず、油圧駆動等でも良い。同種の金型が他に無く、正常信号として用いる他の金型からの信号が無い場合、同じ金型からの製造後の初期期間を経過した後の安定期の信号を正常信号として用いればよい。また金型の駆動機構のボールネジ、トグル機構等にも、リニアセンサ２４を追加して設けても良い。

図８のように４個のリニアセンサ２４を固定金型１０に取り付けると、型締め時に４個のリニアセンサ２４から図９に示すような信号波形ｘ1(t)〜ｘ4(t)が得られる。型締めが理想的に行われていれば信号波形ｘ1(t)〜ｘ4(t)は一致し、理想的な型締めからのずれに応じて信号波形ｘ1(t)〜ｘ4(t)間のバラツキが増加する。信号波形ｘ1(t)〜ｘ4(t)を図１０の処理回路７０で処理し、信号波形ｘ1(t)〜ｘ4(t)の平均波形Ｘ(t)、信号波形ｘ1(t)〜ｘ4(t)の分散の波形Ｙ(ｔ)を出力する。なお分散の波形Ｙ(ｔ)は信号波形ｘ1(t)〜ｘ4(t)のバラツキを表している。また好ましくは、１回の型締めを例えばｍ個の区間に分割した際の、平均波形Ｘ(t)の時間平均Ｘ１〜Ｘm、及び分散の波形Ｙ(t)の時間平均Ｙ１〜Ｙmも出力する。これ以外に平均波形Ｘ(t)及び分散の波形Ｙ(t)の周波数スペクトル、平均波形Ｘ(t)及び分散の波形Ｙ(t)のピーク値等を出力しても良い。

これらの信号を図４〜図６のようにして処理すると、金型１０，１２の撓み、金型１０，１２の平行度の低下、駆動系の精度の低下等を検出できる。特に分散の波形Ｙ(t)、あるいはその時間平均Ｙ１〜Ｙmのトレンドを管理し、
・ トレンドが安定しているか、分散が増加しつつあるか、
・ 分散は許容範囲内か、
等に応じて、メンテナンスの要否を判別する。

実施例には以下の特徴がある。
1) リニアセンサ２４の信号を用いて、上下の金型１０，１２の間隔を監視する。
2) リニアセンサ２４の信号と、温度センサ等の他のセンサの信号を用い、金型１０，１２の状態を総合的に検出する。
3) 正常な金型からの信号を教師信号とし、検査対象の金型からの信号で教師信号から逸脱するものを抽出する。これによって不安定期に移行した金型を早期に特定できる。
4) 金型からの信号の時系列を用いることにより、早期にメンテナンスが必要な金型を特定するか、あるいはメンテナンスが必要な金型のみをより的確に特定できる。
5) ショット数によりメンテナンスを行う場合と異なり、不必要なメンテナンスを行うことがない。

２ 型締装置
４ 下部フレーム
６ 上部フレーム
８ 金型
１０ 固定金型
１２ 移動金型
１４ ガイドポスト
１６ ガイドブシュ
１８ ガイドピン
２０ ガイドブシュ
２２ 配管
２４ リニアセンサ
２６ 基準板
２８ 歪センサ
３０ 音響センサ
３２ 温度センサ
３４ 通信ユニット
３５ ケース
３６ センサヘッド
３８ 磁性体ロッド
４０ 基準板
４２ 磁気マーク
４４ 摺動部材
４５ 連結部材
４６ スプリング
４７ 溝
４８ ストッパ
５０ サーボモータ
５２ クランク機構
５４ 分析装置
５６ ローパスフィルタ
５８ ハイパスフィルタ
６０ 区間分割部
６２ 周波数分解部
６４ 時系列メモリ
６６ クラスタ分析部
７０ 処理回路

Claims (7)

1. 固定金型に移動金型を押し当てることにより型締めする型締装置の管理システムであって、
   検査対象の金型での固定金型と移動金型との間隔を測定するセンサと、
   前記センサの信号を、正常な金型でのセンサの信号と比較することにより、検査対象の金型のメンテナンスの要否を判別する判別手段とを備えている、型締装置の管理システム。
2. 安定期にある金型に取り付けられているセンサの信号を、正常な金型でのセンサの信号とすることを特徴とする、請求項１の型締装置の管理システム。
3. 前記判別手段は、センサの信号の時系列データをメンテナンスの要否の判別に用いることを特徴とする、請求項１または２の型締装置の管理システム。
4. 前記センサは固定金型または移動金型に取り付けられていることを特徴とする、請求項１〜３のいずれかの型締装置の管理システム。
5. 前記センサの信号を送信する無線通信端末を備えていることを特徴とする、請求項１〜４のいずれかの型締装置の管理システム。
6. 正常な金型でのセンサの信号の分布に対する、検査対象の金型でのセンサの信号の位置のトレンドによりメンテナンスの要否を判別するように構成されていることを特徴とする、請求項１〜５のいずれかの型締装置の管理システム。
7. 前記センサが固定金型に複数個、もしくは移動金型に複数個取り付けられ、かつ複数個のセンサ間の信号の差のトレンドを求める手段を備えていることを特徴とする、請求項１〜６のいずれかの型締装置の管理システム。

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