JP2018124929A - 学習モデル構築装置、及び制御情報最適化装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】学習モデル構築装置が、工作機械における加工に係る主軸の動作パターン及びパラメータの組合せを含む制御情報と、前記制御情報に基づいた前記加工を行う前の主軸の温度情報とを、入力データとして取得する入力データ取得手段と、前記制御情報に基づいた前記加工を行った後の主軸の温度情報をラベルとして取得するラベル取得手段と、前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記制御情報に基づいた加工を行った後の主軸の温度情報についての学習モデルを構築する学習モデル構築手段と、を備える。
【選択図】図1
Description
例えば、特許文献1のように所定の温度まで上昇してから駆動装置の速度を低下させるのではなく、温度の上昇を見越して、所定の温度までは温度が上昇しないような適切な速度で加工を行う方が、結果としてサイクルタイムが短いこともあり得る。また、他にも、温度が上昇する前に、駆動装置を所定時間待機させるドウェルを適宜行う方が、結果としてサイクルタイムが短いこともあり得る。
前記調整情報それぞれにより調整した調整後制御情報の集合である第1の集合を求め、前記第1の集合の中の調整後制御情報の中から前記加工を行った場合にオーバーヒートが発生しない調整後制御情報の集合である第2の集合を求め、前記第2の集合の中から前記加工の連続運転を行った場合に所定の温度条件を満たす調整後制御情報の集合である第3の集合を求め、前記第3の集合の中から前記加工を行った場合にサイクルタイムが最短の調整後制御情報を選択し、該選択した調整後制御情報に対応する調整情報を前記最適調整情報として選択するようにしてもよい。
以下では、第1の実施形態の説明として、各実施形態に共通する基本的な構成及び動作と、第1の実施形態における調整情報の選択方法について説明をする。次に、第2の実施形態の説明として、各実施形態に共通する基本的な構成及び動作についての重複する説明は省略して、第2の実施形態における調整情報の選択方法について説明をする。
まず、本実施形態に係る制御情報最適化システム1の構成について説明する。制御情報最適化システム1は、図1に示すように、n台の工作機械100、n台の数値制御装置200、m台の学習モデル構築装置300、制御情報最適化装置400及びネットワーク500を備えている。なお、nおよびmは任意の自然数である。
制御情報に含まれる加工プログラムには、例えば、主軸の回転数、切削送りの速度、切削時間、及びそのままの状態で指定時間待機させるドウェル等の、切削加工を行うための動作パターンが記述されている。また、制御情報に含まれるパラメータの値には、例えば加減速の時定数や、オーバライドに関するパラメータの値が含まれる。
具体的には、教師データに含まれる入力データとラベルの組をニューラルネットワークに与え、ニューラルネットワークの出力がラベルと同じとなるように、ニューラルネットに含まれる各パーセプトロンについての重み付けを変更する。このようにして、教師データの特徴を学習し、入力から結果を推定するための学習モデルを帰納的に獲得する。
オンライン学習とは、工作機械100による加工が行われ、教師データが作成される都度、即座に教師あり学習を行うという学習方法である。また、バッチ学習とは、工作機械100による加工が行われ、教師データが作成されることが繰り返される間に、繰り返しに応じた複数の教師データを収集し、収集した全ての教師データを用いて、教師あり学習を行うという学習方法である。更に、ミニバッチ学習とは、オンライン学習と、バッチ学習の中間的な、ある程度教師データが溜まるたびに教師あり学習を行うという学習方法である。
最適調整情報選択部410は、集合Aに属する全ての制御情報c∈Aについてこのように判定を行うことにより集合Bを求める。
ここで、所定の温度条件とは、制御情報c∈Bにより連続して加工を行った場合の上昇温度が許容温度Tmaxを超えないことである。
T1=F(T0,c∈B)
T2=F(T1,c∈B)
・・・
Ti+1=F(Ti,c∈B)
・・・
TN=F(TN−1,c∈B)
となり、連続してN回の加工を行った後の主軸モータ110の温度TNを算出することができる。
ここで、実際に学習モデルを利用してシミュレーションを行うことにより算出されるTNが、許容温度Tmaxを超えないのであれば所定の温度条件が満たされたと判定できる。そして、所定の温度条件を満たす制御情報c∈Bを集合Cの元(要素)wとする。一方で、所定の温度条件を満たさない制御情報c∈Bは集合Cの元(要素)とはしない。
最適調整情報選択部410は、集合Bに属する全ての制御情報c∈Bについて判定を行うことにより集合Cを求める。
一方で、各実施形態は、最適調整情報選択部410による調整情報の選択方法が異なるので、この点について詳細に説明をする。
第1の実施形態では、図4のフローチャートを参照して上述したように、或る1つの制御情報を、様々な調整情報で調整可能な場合において、長時間連続運転したとしてもオーバーヒートの発生を回避でき、且つ、加工サイクルタイムが最短になるような最適な調整情報を選択していた。
これに対し、本実施形態では、図5のフローチャートを参照して下述するように、或る1つの制御情報を、様々な調整情報で調整可能な場合において、調整後の制御情報に基づいた動作指令により工作機械100が加工を行う毎に、都度、オーバーヒートの発生を回避でき、且つ、加工サイクルタイムが最短になるような最適な調整情報を選択する。
つまり、第1の実施形態と同様に関数Fを用いて表現すると
T1=F(T0,c0∈B)
であるように、制御情報c0を用いた加工を行うことにより、主軸モータ110の温度は、制御情報c0を用いた加工を行う前の温度であるT0からT1に変化している。
従って、続くステップS34にて選択される制御情報c1についての最適制御情報も、制御情報c0についての最適制御情報とは異なったものとなることが予想される。
つまり、第1の実施形態と同様に関数Fを用いて表現すると
T2=F(T1,c1∈B)
であるように、制御情報c1を用いた加工を行うことにより、主軸モータ110の温度はT1からT2に変化している。従って、制御情報c2についての最適制御情報も、制御情報c1についての最適制御情報とは異なったものとなることが予想される。
そして、このようにしてステップS33及びステップS34をN回繰り返すと(ステップS35にてNo)、ステップS37に進む。
これにより、制御情報c0に基づいた動作指令により加工が行われ、次に制御情報c1に基づいた動作指令により加工が行われ、・・・、最後に制御情報cNに基づいた動作指令により加工が行われることとなる。これにより、工作機械100が、オーバーヒートの発生を回避しながらも各加工サイクルタイムが最短になるように動作することができる、という効果を奏する。
また、本発明の各実施形態では、構築した学習モデルを利用したシミュレーションにより最適調整情報を選択できることから、最適調整情報を選択するために、実際に工作機械100による加工行う必要がない。
すなわち、本実施形態は、一般的な技術に比べて、有利な効果を奏する。
110 主軸モータ
120 温度測定部
130 サイクルカウンタ
200 数値制御装置
210 モータ制御部
220 パラメータ設定部
300 学習モデル構築装置
310 状態情報取得部
320 制御情報出力部
330 学習部
340 学習モデル記憶部
400 制御情報最適化装置
410 最適調整情報選択部
420 最適調整情報出力部
500 ネットワーク
Claims (8)
- 工作機械における加工に係る主軸の動作パターン及びパラメータの組合せを含む制御情報と、前記制御情報に基づいた前記加工を行う前の主軸の温度情報とを、入力データとして取得する入力データ取得手段と、
前記制御情報に基づいた前記加工を行った後の主軸の温度情報をラベルとして取得するラベル取得手段と、
前記入力データと前記ラベルとの組を教師データとして教師あり学習を行うことにより、前記制御情報に基づいた加工を行った後の主軸の温度情報についての学習モデルを構築する学習モデル構築手段と、
を備える学習モデル構築装置。 - 前記制御情報は、前記主軸の動作パターンとして、切削送りの速度及び主軸を指定時間待機させるドウェルの何れか又は双方についての動作パターンを含む請求項1に記載の学習モデル構築装置。
- 前記制御情報は、前記パラメータとして、加減速の時定数及び切削送りの速度オーバライドの何れか又は双方についてのパラメータを含む請求項1又は2に記載の学習モデル構築装置。
- 請求項1から3の何れか1項に記載の学習モデル構築装置が構築した前記学習モデルを利用する制御情報最適化装置であって、
前記学習モデル構築装置が構築した前記学習モデルに基づいて、前記制御情報を調整するための調整情報の集合の中から、最適調整情報を選択する最適調整情報選択手段を備え、
前記最適調整情報とは、前記最適調整情報により前記制御情報を調整して前記加工を行った場合にオーバーヒートが発生せず、且つ、前記最適調整情報により前記制御情報を調整して前記加工を行った場合のサイクルタイムが前記最適調整情報以外の調整情報により前記制御情報を調整して前記加工を行った場合のサイクルタイムよりも短い調整情報である制御情報最適化装置。 - 最適調整情報選択手段は、前記学習モデル構築装置が構築した前記学習モデルに基づいたシミュレーションを行うことにより、実際に工作機械による加工を行うことなく、前記最適調整情報を選択する請求項4に記載の制御情報最適化装置。
- 前記最適調整情報選択手段は、
複数の前記調整情報それぞれにより調整した調整後制御情報の集合である第1の集合を求め、
前記第1の集合の中の調整後制御情報の中から前記加工を行った場合にオーバーヒートが発生しない調整後制御情報の集合である第2の集合を求め、
前記第2の集合の中から前記加工の連続運転を行った場合に所定の温度条件を満たす調整後制御情報の集合である第3の集合を求め、
前記第3の集合の中から前記加工を行った場合にサイクルタイムが最短の調整後制御情報を選択し、該選択した調整後制御情報に対応する調整情報を前記最適調整情報として選択する請求項4又は5に記載の制御情報最適化装置。 - 前記最適調整情報選択手段は、
複数の前記調整情報それぞれにより調整した調整後制御情報の集合である第1の集合を求め、
前記第1の集合の中の調整後制御情報の中から前記加工を行った場合にオーバーヒートが発生しない調整後制御情報の集合である第2の集合を求め、
前記第2の集合の中から前記加工を行った場合にサイクルタイムが最短の調整後制御情報を選択し、該選択した調整後制御情報に対応する調整情報を前記最適調整情報として選択する、
という処理を、前記最適調整情報により調整した調整後制御情報により前記加工を行うことによって次回の加工を行う前の主軸の温度情報が変化することを考慮して繰り返す請求項4又は5に記載の制御情報最適化装置。 - 前記最適調整情報により前記制御情報を調整して前記加工を行うために、前記最適調整情報を出力する最適調整情報出力手段を更に備える請求項4から7の何れか1項に記載の制御情報最適化装置。
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