JP6444959B2 - ワイヤ放電加工機 - Google Patents

Description

本発明は、上ガイドと下ガイドとが所定の相対位置で配置された状態で、これらの上ガイド、下ガイド間に取り付けられたワイヤ電極と被加工物とを相対移動させることにより、被加工物に放電加工を行うワイヤ放電加工機に関する。

このようなワイヤ放電加工機は、複数の機械要素が組み合わされて構成されており、それらの機械要素の熱膨張率が互いに異なっている。したがって、周囲の気温の変化などの要因により、複数の機械要素が熱変形して上ガイドと下ガイドとの相対位置が３次元方向（Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向）にずれる恐れがある。特に水平方向（Ｘ軸方向、Ｙ軸方向）の位置ずれが発生すると、加工精度の低下に直接つながる。そこで、周囲の気温の変化を防ぐために、ワイヤ放電加工機を恒温室などに設置して温度管理をする対応策も考えられるが、十分な性能の恒温室を設備するには多額の投資が必要になる。

そのため、安価に加工精度を維持する方法として、機械各部に設置した温度センサで検出した温度情報を基にして、上下ガイドの熱変位量を推測して補正を行う、いわゆる熱変位補正という手法が提案されている。

この熱変位補正を行う際には、ワイヤ放電加工機の設置環境が変わることで周囲の温度が変わる場合があることを勘案すれば、たとえワイヤ放電加工機の設置環境が変わったとしても、引き続き熱変位補正を適正に行えることが望ましい。こうした要望に応えるべく、ワイヤ放電加工機の設置環境によらず適切な熱変位補正量を求める技術が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。

特許第５８７０１４３号公報 特開平７−７５９３７号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、補正量演算式の決定に際して機械学習が用いられておらず、予め作成するべき補正量演算式の選び方によっては、係数をかけるだけでは最適な補正量に調整することができない可能性がある。

また、特許文献２に記載された技術では、ワイヤ放電加工機の設置環境が極端に異ならない場合は同一のデータを用いて補正量を算出しており、ワイヤ放電加工機の設置環境による補正量の違いがあまり考慮されていない。さらに、ワイヤ放電加工機を設置した後にデータの測定をやり直して補正式を再算出する方法も特許文献２に開示されているが、これでは現場での作業工数がかかってしまう不都合が伴う。

本発明は、このような事情に鑑み、設置環境が変わっても、上下ガイドの熱変位補正を適正に行うことが可能なワイヤ放電加工機を提供することを目的とする。
を提供することを目的とする。

本発明に係るワイヤ放電加工機（例えば、後述のワイヤ放電加工機１）は、複数の機械要素（例えば、後述のベッド２、コラム３、Ｘ軸サドル９、Ｙ軸サドル１０など）から構成され、上ガイド（例えば、後述の上ガイド８）と下ガイド（例えば、後述の下ガイド１５）とが所定の相対位置で配置された状態で、これらの上ガイド、下ガイド間に取り付けられたワイヤ電極（例えば、後述のワイヤ電極１６）と被加工物（例えば、後述のワークＷ）とを相対移動させることにより、前記被加工物に放電加工を行うワイヤ放電加工機であって、前記複数の機械要素のうち少なくとも１つの機械要素の温度を検出する温度検出手段（例えば、後述の温度センサＳ１〜Ｓ７）と、前記温度検出手段によって検出された温度を温度データとして記憶する記憶手段（例えば、後述の記憶部２１）と、設置環境を数値化して環境データとして表現する表現手段（例えば、後述の表現部２２）と、前記上ガイドと前記下ガイドとの相対位置を指令する位置指令手段（例えば、後述の位置指令部２３）と、前記記憶手段に記憶された温度データおよび前記表現手段によって表現された環境データを入力データとするとともに、前記位置指令手段によって指令された相対位置を教師データとして、前記上ガイドと前記下ガイドとの相対位置を補正するのに必要な補正量を求めるための関係式を機械学習によって算出する関係式算出手段（例えば、後述の関係式算出部２４）と、前記関係式算出手段によって算出された関係式に前記温度検出手段によって検出された温度を代入して補正量を算出し、この補正量に基づく前記上ガイドと前記下ガイドとの相対位置と、前記位置指令手段によって指令された相対位置との誤差を求め、この誤差が小さいか否かを判定し、この誤差が小さくないと判定された場合に、前記機械学習による関係式の算出を繰り返して関係式を修正するとともに、この誤差が小さいと判定された場合に、この関係式を正式なものと決定する関係式決定手段（例えば、後述の関係式決定部２９）と、前記関係式決定手段によって決定された関係式に前記温度検出手段によって検出された温度を代入して前記相対位置の推定値を算出し、この相対位置の推定値に基づいて前記上ガイドと前記下ガイドとの補正量を算出し、この補正量に基づいて前記上ガイドと前記下ガイドとの相対位置の補正を行う補正実行手段（例えば、後述の補正実行部２５）と、を備えている。

設置環境が異なる場合の複数の前記関係式を共有するデータ共有手段（例えば、後述のデータ共有部２６）と、前記データ共有手段によって共有された複数の関係式が互いに一致しているか否かを判断する判断手段（例えば、後述の判断部２７）と、前記判断手段により、前記データ共有手段によって共有された複数の関係式が互いに一致していないと判断された場合に、前記機械学習による関係式の算出を繰り返して関係式を修正するとともに、前記データ共有手段によって共有された複数の関係式が互いに一致していると判断された場合に、この関係式を正式に採用する関係式修正手段（例えば、後述の関係式修正部２８）と、を備えていてもよい。

前記関係式算出手段は、多層ニューラルネットワークにより構築された学習モデルに従って前記機械学習を行ってもよい。

本発明によれば、ワイヤ放電加工機において、その設置環境の違いが反映された形で上下ガイドの補正量を算出することができる。そのため、ワイヤ放電加工機の設置環境が変わっても、上下ガイドの熱変位補正を適正に行うことが可能となる。

本発明の第１実施形態に係るワイヤ放電加工機の概略構成を示す正面図である。 本発明の第１実施形態に係るワイヤ放電加工機の制御系を示すブロック図である。 多層ニューラルネットワークの模式図である。 本発明の第１実施形態に係るワイヤ放電加工機において、機械要素の温度と上下ガイドの相対位置との関係式を決定する手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るワイヤ放電加工機の制御系を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係るワイヤ放電加工機において、機械要素の温度と上下ガイドの相対位置との関係式を決定する手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の第１実施形態を図面に基づいて説明する。

［第１実施形態］
図１は、本発明の第１実施形態に係るワイヤ放電加工機の概略構成を示す正面図である。図２は、このワイヤ放電加工機の制御系を示すブロック図である。図３は、多層ニューラルネットワークの模式図である。図４は、このワイヤ放電加工機において、機械要素の温度と上下ガイドの相対位置との関係式を決定する手順を示すフローチャートである。

第１実施形態に係るワイヤ放電加工機１は、図１に示すように、ベッド２、コラム３、Ｖ軸サドル５、Ｕ軸サドル６、Ｚ軸サドル７、Ｘ軸サドル９、Ｙ軸サドル１０、加工槽１１、ワークテーブル１２、アーム１３など複数の機械要素から構成されている。

ここで、ベッド２の上側にはＸ軸サドル９が、Ｘ軸方向（図１紙面に直角な方向）に移動自在に搭載されている。Ｘ軸サドル９の上側にはＹ軸サドル１０が、Ｙ軸方向（図１左右方向）に移動自在に搭載されている。Ｙ軸サドル１０の上側には加工槽１１が搭載されている。加工槽１１の内部には、被加工物としてのワークＷを載置するワークテーブル１２が設置されているとともに、加工液が充填されている。

また、ベッド２の上側にはコラム３が立設されている。コラム３の側面部にはアーム１３が水平に取り付けられており、アーム１３の先端には下ガイド１５が、加工槽１１の内部に位置するように取り付けられている。コラム３の上側にはＶ軸サドル５が、Ｖ軸方向（Ｙ軸方向）に移動自在に搭載されている。Ｖ軸サドル５の側面部にはＵ軸サドル６が、Ｕ軸方向（Ｘ軸方向）に移動自在に取り付けられている。Ｕ軸サドル６の側面部にはＺ軸サドル７が、Ｚ軸方向（図１上下方向）に移動自在に取り付けられている。Ｚ軸サドル７の先端には上ガイド８が、加工槽１１の内部で下ガイド１５の上方に位置するように取り付けられている。上ガイド８と下ガイド１５との間には、ワイヤ電極１６が一直線状に張設されている。

さらに、これらの機械要素のうち、いくつかの機械要素には、それぞれ、温度検出手段としての温度センサＳが取り付けられている。すなわち、ベッド２には、ベッド２の温度を検出する温度センサＳ１が取り付けられている。Ｙ軸サドル１０には、Ｙ軸サドル１０の温度を検出する温度センサＳ２が取り付けられている。加工槽１１には、加工槽１１の内部の加工液の温度を検出する温度センサＳ３が取り付けられている。コラム３には、コラム３の温度を検出する温度センサＳ４が取り付けられている。アーム１３には、アーム１３の温度を検出する温度センサＳ５が取り付けられている。Ｖ軸サドル５には、Ｖ軸サドル５の温度を検出する温度センサＳ６が取り付けられている。Ｕ軸サドル６には、Ｕ軸サドル６の温度を検出する温度センサＳ７が取り付けられている。

さらに、ワイヤ放電加工機１は、図２に示すように、主制御部２０を有している。主制御部２０には、上述した７個の温度センサＳ（Ｓ１〜Ｓ７）のほか、記憶手段としての記憶部２１、表現手段としての表現部２２、位置指令手段としての位置指令部２３、関係式算出手段としての関係式算出部２４、関係式決定手段としての関係式決定部２９、補正実行手段としての補正実行部２５が接続されている。

記憶部２１は、各温度センサＳ１〜Ｓ７によって検出された温度（機械要素の温度）を温度データとして記憶する。

表現部２２は、何らかの手法により、ワイヤ放電加工機１の設置環境（例えば、ワイヤ放電加工機１の近傍にクーラやヒータが設置されて稼働しているため、ワイヤ放電加工機１の温度が外乱によって上下する環境など）を数値化して環境データとして表現する。

位置指令部２３は、上下ガイド８、１５の相対位置を指令する。

関係式算出部２４は、記憶部２１に記憶された温度データおよび表現部２２によって表現された環境データを入力データとするとともに、位置指令部２３によって指令された上下ガイド８、１５の相対位置を教師データとして、上下ガイド８、１５の相対位置を補正するのに必要な補正量を求めるための関係式を機械学習によって算出する。

この機械学習に際しては、図３に示すように、多層ニューラルネットワークにより構築された学習モデル（アルゴリズム）に従って、深層学習（ディープラーニング）を行う。図３において、Ｘ１〜Ｘ６はそれぞれ入力データ（本実施形態では、温度データおよび環境データ）を表し、Ｗは出力データ（本実施形態では、関係式）を表す。

関係式決定部２９は、関係式算出部２４によって算出された関係式に、温度センサＳによって検出された温度を代入して補正量を算出し、この補正量に基づく上下ガイド８、１５の相対位置と、位置指令部２３によって指令された相対位置との誤差を求め、この誤差が小さいか否かを判定し、この誤差が小さくないと判定された場合に、機械学習による関係式の算出を繰り返して関係式を修正するとともに、この誤差が小さいと判定された場合に、この関係式を正式なものと決定する。

補正実行部２５は、関係式算出部２４によって算出された関係式に、温度センサＳによって検出された温度を代入して、上下ガイド８、１５の相対位置の推定値を算出し、この相対位置の推定値に基づいて、上下ガイド８、１５の補正量を算出し、この補正量に基づいて、上下ガイド８、１５の相対位置の補正を行う。

ワイヤ放電加工機１は以上のような構成を有するので、このワイヤ放電加工機１を用いてワークＷに放電加工を行う際には、次の手順による。なお、このワークＷの放電加工は、主制御部２０からの指令に基づいて実行される。

まず、ワークＷの加工形状に応じて、Ｖ軸サドル５、Ｕ軸サドル６およびＺ軸サドル７を適宜移動させることにより、下ガイド１５に対して上ガイド８を所定の３次元位置に位置決めする。次に、図示しない加工用電源からワイヤ電極１６に高周波電圧を印加する。この状態で、Ｘ軸サドル９をＸ軸方向に移動させるとともに、Ｙ軸サドル１０をＹ軸方向に移動させることにより、このワイヤ電極１６に対してワークＷを相対移動させる。

こうしたワークＷの放電加工においては、周囲の気温の変化などの要因により、上下ガイド８、１５の相対位置がずれて、加工精度が低下する恐れがある。そこで、上下ガイド８、１５の熱変位補正を行うべく、ワークＷの放電加工に先立ち、以下に述べるとおり、図４に示す関係式決定プログラムＰＲＧ１に基づいて、各機械要素の温度と上下ガイド８、１５の相対位置との関係式を求める。なお、この熱変位補正は、主制御部２０からの指令に基づいて実行される。また、この熱変位補正の時期としては、ワイヤ放電加工機１の工場出荷前や初期のセッティング時、メンテナンス時などが望ましい。

まず、ステップＳ１１において、記憶部２１は、任意の複数の測定時刻における各温度センサＳ１〜Ｓ７の出力値（ベッド２、Ｙ軸サドル１０、加工槽１１の内部の加工液、コラム３、アーム１３、Ｖ軸サドル５、Ｕ軸サドル６の温度）を温度データとして記憶する。このとき、複数の測定時刻は、温度センサＳ１〜Ｓ７の出力値が異なる時刻であることが好ましい。また、表現部２２は、同じ複数の測定時刻におけるワイヤ放電加工機１の設置環境を数値化して環境データとして表現する。

次に、ステップＳ１２において、関係式算出部２４は、記憶部２１に記憶された温度データおよび表現部２２によって表現された環境データを入力データとするとともに、位置指令部２３によって指令された上下ガイド８、１５の相対位置を教師データとして、深層学習によって関係式を算出する。

次に、ステップＳ１３、Ｓ１４において、関係式決定部２９は、この関係式に各温度センサＳ１〜Ｓ７の出力値を代入して補正量を算出し、この補正量に基づく上下ガイド８、１５の相対位置と、位置指令部２３によって指令された上下ガイド８、１５の相対位置との誤差を求める。

その後、ステップＳ１５において、関係式決定部２９は、この誤差が小さいか否かを判定する。この大小関係の判定は、例えば、所定の閾値を設けて、この閾値より小さいか否かで判定することができる。

その結果、この誤差が小さくないと判定された場合には、この関係式が統計的に適正である確率は低いと考えられるので、ステップＳ１２に戻って、機械学習による関係式の算出を繰り返す。一方、この誤差が小さいと判定された場合には、この関係式が統計的に適正である確率は高いと考えられるので、ステップＳ１６に移行して、関係式決定部２９は、この関係式を正式なものと決定する。

ここで、各機械要素の温度と上下ガイド８、１５の相対位置との関係式を求める動作が終了する。

このようにして、各機械要素の温度と上下ガイド８、１５の相対位置との関係式が求まったところで、この関係式を記憶しておく。そして、ワークＷの放電加工に際しては、この関係式を用いて上下ガイド８、１５の熱変位補正を行う。

すなわち、補正実行部２５は、まず、この関係式に、各温度センサＳ１〜Ｓ７によって検出された各機械要素の温度を代入して、上下ガイド８、１５の相対位置の推定値を算出する。次いで、この上下ガイド８、１５の相対位置の推定値に基づき、上下ガイド８、１５の補正量を算出する。最後に、この上下ガイド８、１５の補正量に基づき、上下ガイド８、１５の相対位置の補正を行う。

以上のように、本実施形態によれば、ワイヤ放電加工機１において、その設置環境の違いが反映された形で上下ガイド８、１５の補正量を算出することができる。そのため、ワイヤ放電加工機１の設置環境が変わっても、上下ガイド８、１５の熱変位補正を適正に行うことが可能となる。

また、上下ガイド８、１５の相対位置を補正するのに必要な補正量を求めるための関係式を算出する際には、深層学習が行われている。その結果、深層学習によって、計算が収束するまで学習を繰り返すことにより、一層正確で効率的な判断を実現させることができる。

［第２実施形態］
図５は、本発明の第２実施形態に係るワイヤ放電加工機の制御系を示すブロック図である。図６は、このワイヤ放電加工機において、機械要素の温度と上下ガイドの相対位置との関係式を決定する手順を示すフローチャートである。

この第２実施形態に係るワイヤ放電加工機１は、図５に示すように、その制御系において、データ共有手段としてのデータ共有部２６、判断手段としての判断部２７、関係式修正手段としての関係式修正部２８が追加されている。その他の構成については、上述した第１実施形態と基本的に同様であるので、同一の部材については、同一の符号を付してその説明を省略する。

データ共有部２６は、ワイヤ放電加工機１の設置環境が異なる場合の複数の関係式を共有する。

判断部２７は、データ共有部２６によって共有された複数の関係式が互いに一致しているか否かを判断する。

関係式修正部２８は、判断部２７により、複数の関係式が互いに一致していないと判断された場合に、機械学習による関係式の算出を繰り返して関係式を修正するとともに、複数の関係式が互いに一致していると判断された場合に、この関係式を正式に採用する。

次に、本実施形態に係るワイヤ放電加工機１において、各機械要素の温度と上下ガイド８、１５の相対位置との関係式を求める際には、図６に示す関係式決定プログラムＰＲＧ２による。

まず、ステップＳ２１において、記憶部２１は、上述した第１実施形態のステップＳ１１と同じ処理を実行する。

次に、ステップＳ２２において、関係式算出部２４は、上述した第１実施形態のステップＳ１２と同じ処理を実行する。

その後、ステップＳ２３、Ｓ２４において、関係式決定部２９は、上述した第１実施形態のステップＳ１３、Ｓ１４と同じ処理を実行する。

次に、ステップＳ２５において、関係式決定部２９は、上述した第１実施形態のステップＳ１５と同じ処理を実行する。

そして、ステップＳ２６において、関係式決定部２９は、上述した第１実施形態のステップＳ１６と同じ処理を実行する。

さらに、ステップＳ２７において、データ共有部２６は、ワイヤ放電加工機１の設置環境が異なる場合の複数の関係式を共有する。

次に、ステップＳ２８において、判断部２７は、データ共有部２６によって共有された複数の関係式が互いに一致しているか否かを判断する。

その結果、複数の関係式が互いに一致していないと判断された場合には、この関係式を複数の設置環境に共通して使えるとは考えられないので、ステップＳ２２に戻って、機械学習による関係式の算出を繰り返す。一方、複数の関係式が互いに一致していると判断された場合には、この関係式を複数の設置環境に共通して使えると考えられるので、ステップＳ２９に移行して、関係式修正部２８は、この関係式を正式に採用する。

ここで、各機械要素の温度と上下ガイド８、１５の相対位置との関係式を求める動作が終了する。

このようにして、各機械要素の温度と上下ガイド８、１５の相対位置との関係式が求まったところで、この関係式を記憶しておく。そして、ワークＷの放電加工に際しては、上述した第１実施形態と同様の手順により、この関係式を用いて上下ガイド８、１５の熱変位補正を行う。

以上のように、本実施形態では、上述した第１実施形態と同じ作用効果を奏する。これに加えて、本実施形態によれば、複数の関係式が互いに一致するまで、機械学習による関係式の算出が繰り返される。そのため、複数の設置環境に共通して使える関係式を導出することができ、ワイヤ放電加工機１の汎用性を高めることが可能となる。

［その他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

例えば、上述した第１実施形態、第２実施形態では、各機械要素の温度と上下ガイド８、１５の相対位置との関係式として、１次の多項式を用いる場合について説明した。しかし、機械学習に適したものであれば、１次の多項式に限らず、この関係式として採用することができる。

また、上述した第１実施形態、第２実施形態では、上下ガイド８、１５の相対位置を補正するのに必要な補正量を求めるための関係式を算出する際に、深層学習を行う場合について説明したが、深層学習に限らず、その他の機械学習を行うこともできる。

また、上述した第１実施形態、第２実施形態では、７つの機械要素（ベッド２、Ｙ軸サドル１０、加工槽１１の内部の加工液、コラム３、アーム１３、Ｖ軸サドル５、Ｕ軸サドル６）に温度センサＳが取り付けられているワイヤ放電加工機１について説明した。しかし、温度センサＳの取付箇所は、上述した機械要素に限るわけではなく、例えば、Ｘ軸サドル９やＺ軸サドル７に温度センサＳを取り付けてもよい。或いはまた、任意の１つの機械要素に複数の温度センサＳを取り付けても構わない。さらに、ワイヤ放電加工機１の周囲の気温を温度センサ（図示せず）で測定してもよい。

さらに、上述した第１実施形態、第２実施形態では、上ガイド８が可動式で下ガイド１５が固定式のワイヤ放電加工機１について説明した。しかし、逆に、上ガイド８が固定式で下ガイド１５可動式のワイヤ放電加工機に本発明を同様に適用することもできる。また、上ガイド８、下ガイド１５とも可動式のワイヤ放電加工機に本発明を同様に適用することも可能である。

１……ワイヤ放電加工機
２……ベッド（機械要素）
３……コラム（機械要素）
５……Ｖ軸サドル（機械要素）
６……Ｕ軸サドル（機械要素）
７……Ｚ軸サドル（機械要素）
８……上ガイド
９……Ｘ軸サドル（機械要素）
１０……Ｙ軸サドル（機械要素）
１１……加工槽（機械要素）
１２……ワークテーブル（機械要素）
１３……アーム（機械要素）
１５……下ガイド
１６……ワイヤ電極
２１……記憶部（記憶手段）
２２……表現部（表現手段）
２３……位置指令部（位置指令手段）
２４……関係式算出部（関係式算出手段）
２５……補正実行部（補正実行手段）
２６……データ共有部（データ共有手段）
２７……判断部（判断手段）
２８……関係式修正部（関係式修正手段）
２９……関係式決定部（関係式決定手段）
Ｓ、Ｓ１〜Ｓ７……温度センサ（温度検出手段）
Ｗ……ワーク（被加工物）

Claims (3)

1. 複数の機械要素から構成され、上ガイドと下ガイドとが所定の相対位置で配置された状態で、これらの上ガイド、下ガイド間に取り付けられたワイヤ電極と被加工物とを相対移動させることにより、前記被加工物に放電加工を行うワイヤ放電加工機であって、
   前記複数の機械要素のうち少なくとも１つの機械要素の温度を検出する温度検出手段と、
   複数の測定時刻において、前記温度検出手段によって検出された温度を温度データとして記憶する記憶手段と、
   前記複数の測定時刻において、外乱として前記ワイヤ放電加工機の温度を上下させる設置環境を数値化して環境データとして表現する表現手段と、
   前記ワイヤ放電加工機によるワイヤ放電加工を制御する主制御部に接続され、Ｖ軸サドル、Ｕ軸サドルおよびＺ軸サドルを移動させて前記上ガイドと前記下ガイドとの相対位置を位置決め指令する位置指令手段と、
   前記記憶手段に記憶された温度データおよび前記表現手段によって表現された環境データを入力データとするとともに、前記位置指令手段によって指令された相対位置を教師データとして、前記温度検出手段によって検出された温度および前記設置環境によって発生した前記上ガイドと前記下ガイドとの相対位置の前記指令された相対位置に対するずれを補正するのに必要な補正量を求めるための関係式を機械学習によって算出する関係式算出手段と、
   前記関係式算出手段によって算出された関係式に、前記温度検出手段によって検出された温度および前記表現手段によって表現された環境データを代入して補正量を算出し、この補正量に基づく前記上ガイドと前記下ガイドとの相対位置と、前記位置指令手段によって指令された相対位置との誤差を求め、この誤差が小さいか否かを判定し、この誤差が小さくないと判定された場合に、前記機械学習による関係式の算出を繰り返して関係式を修正するとともに、この誤差が小さいと判定された場合に、この関係式を正式なものと決定する関係式決定手段と、
   前記関係式決定手段によって決定された関係式に、前記温度検出手段によって検出された温度および前記表現手段によって表現された環境データを代入して補正量を算出し、この補正量に基づいて前記上ガイドと前記下ガイドとの相対位置の前記指令された相対位置に対するずれの補正を行う補正実行手段と、を備えているワイヤ放電加工機。
2. 前記関係式決定手段により前記誤差が小さいと判定された複数の関係式を複数の仮の関係式とし、この複数の仮の関係式の中から正式な関係式を採用する関係式修正手段と、
   設置環境が異なる場合の、前記関係式修正手段による前記複数の仮の関係式を共有するデータ共有手段と、
   前記データ共有手段によって共有された前記複数の仮の関係式が互いに一致しているか否かを判断する判断手段と、を備え、
   前記関係式修正手段は、前記判断手段により、前記データ共有手段によって共有された前記複数の仮の関係式が互いに一致していないと判断された場合に、前記機械学習による関係式の算出を繰り返して関係式を修正するとともに、前記データ共有手段によって共有された前記複数の仮の関係式が互いに一致していると判断された場合に、この関係式を正式に採用する、請求項１に記載のワイヤ放電加工機。
3. 前記関係式算出手段は、多層ニューラルネットワークにより構築された学習モデルに従って前記機械学習を行う請求項１または２に記載のワイヤ放電加工機。

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