JP6949275B1 - 加工診断装置、学習装置、推論装置、加工診断方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1を参照しながら、実施の形態1に係る加工診断装置100を説明する。加工診断装置100は、工作機械1からデータ収集インタフェース2を介し、加工データを取得する加工データ取得部3と、加工データから切削加工区間及び切削加工区間の加工データを抽出する切削加工区間抽出部4と、抽出された加工データを記憶する加工データ記憶部5と、複数の診断モデルを記憶する診断モデル記憶部6と、診断モデル記憶部6から加工条件に応じた診断モデルを抽出する診断モデルマッチング部7と、抽出された診断モデルに基づいて加工データをクレンジングするクレンジング部8と、クレンジングされた加工データから特徴量を抽出する特徴量算出部9と、算出された特徴量を記憶するトレンドデータ記憶部10と、トレンドデータ記憶部10に記憶された特徴量を母集団とした統計量と算出された特徴量から加工異常を診断する加工診断部11と、を備える。
また、本開示では、実生産を開始する前に実施するエアカット加工時、試験加工時のデータを収集し、加速と減速時のトルク波形特性、モータ速度を学習することで、切削加工区間を定義する安定状態のデータ収集開始/収集終了タイミングを自動決定する。学習は、強化学習(Q学習)の機械学習によって行う。
また、装置メンテナンスする際に、メンテナンス実施前とメンテナンス実施後の加工データを学習し、機械ロス変化による加工データ(モータトルク)に対する影響を抑え、各診断機能において異常を判定する診断閾値の補正を実施することができる。装置メンテナンスによりモータ自体を交換した場合、例えば軸受が新しいものに交換されることにより、軸受を回転することによる負荷が減少する。したがって、メンテナンス実施前とメンテナンス実施後では、同じ加工であっても、モータトルクは減少する。したがって、このモータトルクの減少分を補正することにより、モータ交換による影響を抑える。学習は、強化学習(Q学習)の機械学習によって行う。
Claims (16)
- 工作機械から加工条件に基づいて加工した結果である加工データを取得する加工データ取得部と、
取得した前記加工データから安定加工時間分の切削加工区間の抽出及び前記切削加工区間内の加工データの抽出を行う切削加工区間抽出部と、
前記加工条件を取得し、取得した前記加工条件に応じて、前記切削加工区間抽出部で抽出した前記加工データのクレンジングを行うクレンジング部と、
クレンジングした前記加工データから、特徴量を算出する特徴量算出部と、
算出した前記特徴量に基づいて加工診断する加工診断部と、
を備える加工診断装置。 - 加工条件によって形成される加工パターンを加工条件毎に診断モデルとして記憶する診断モデル記憶部と、
加工条件に基づいて、診断モデルを前記診断モデル記憶部から読み出すことで、前記切削加工区間抽出部で抽出した前記加工データと前記診断モデルとのマッチングを行う診断モデルマッチング部とを備え、
前記クレンジング部は、前記診断モデルマッチング部でマッチングした診断モデルに基づいて前記切削加工区間抽出部で抽出した前記加工データのクレンジングを行う、
請求項1に記載の加工診断装置。 - 前記クレンジングは、加工条件によって形成される加工パターンのうち、実加工が行われない区間を除き、実加工が行われるサブ区間について切り出しを行う、
請求項1又は2に記載の加工診断装置。 - 前記切削加工区間抽出部は、前記工作機械の主軸モータの回転数の目標値に対する到達割合と、モータトルクの閾値の組み合わせにより前記安定加工時間分の切削加工区間を抽出する、
請求項1から3のいずれか1項に記載の加工診断装置。 - 前記特徴量算出部が算出した特徴量をトレンドデータとして記憶するトレンドデータ記憶部を備え、
前記加工診断部は、対象診断モデルに対して、前記トレンドデータ記憶部に記憶された特徴量から診断対象とされる分析用トレンドデータを抽出して診断を行う、
請求項1から4のいずれか1項に記載の加工診断装置。 - 切削加工時の加工データと、前記安定加工時間分の切削加工区間のデータの収集開始/収集終了タイミングを学習用データとして取得し、
前記学習用データを用いて、切削加工で使用される工具の摩耗状態の診断に適するデータを取得する前記収集開始/収集終了タイミングを推論する推論部を備える、
請求項1から5のいずれか1項に記載の加工診断装置。 - 前記加工診断装置のエアカット加工時及び試験加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つと、前記エアカット加工時及び試験加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つにおける前記加工診断装置の安定加工時間分の切削加工区間のデータの収集開始/収集終了タイミングと、を含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記加工診断装置の前記エアカット加工時及び試験加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つから切削加工で使用される工具の摩耗状態の診断に適するデータを取得する前記収集開始/収集終了タイミングを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備える学習装置を、さらに備える、
請求項1に記載の加工診断装置。 - 前記加工診断装置の加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つを含むデータを取得するデータ取得部と、
前記加工診断装置のエアカット加工時及び試験加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つから切削加工で使用される工具の摩耗状態の診断に適するデータを取得する前記加工診断装置の安定加工時間分の切削加工区間のデータの収集開始/収集終了タイミングを推論するための学習済モデルを用いて、前記加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つから切削加工で使用される工具の摩耗状態の診断に適するデータを取得する前記収集開始/収集終了タイミングを出力する推論部と、
を備える推論装置を、さらに備える、
請求項1に記載の加工診断装置。 - 前記加工診断装置の診断条件と、前記加工診断装置のメンテナンス後の加工データを含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記加工診断装置のメンテナンス後の加工データから診断において異常を判定する診断閾値のメンテナンス後データ毎の適切な補正値を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備える学習装置を、さらに備える、
請求項1に記載の加工診断装置。 - 前記加工診断装置のメンテナンス後の加工データを取得するデータ取得部と、
前記加工診断装置のメンテナンス後の加工データから診断において異常を判定する診断閾値のメンテナンス後データ毎の適切な補正値を推論するための学習済モデルを用いて、前記加工診断装置のメンテナンス後の加工データから前記診断閾値のメンテナンス後データ毎の適切な補正値を出力する推論部と、
を備える推論装置を、さらに備える、
請求項1に記載の加工診断装置。 - 工作機械から加工条件に基づいて加工した結果である加工データを取得する加工データ取得ステップと、
取得した前記加工データから安定加工時間分の切削加工区間の抽出及び前記切削加工区間内の加工データの抽出を行う切削加工区間抽出ステップと、
前記加工条件を取得し、取得した加工条件に応じて、前記切削加工区間内の加工データのクレンジングを行うクレンジングステップと、
前記クレンジングした加工データから、特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記算出した特徴量に基づいて加工診断する加工診断ステップと、
を備える加工診断方法。 - コンピュータに、
工作機械から加工条件に基づいて加工した結果である加工データを取得する加工データ取得ステップと、
取得した前記加工データから安定加工時間分の切削加工区間の抽出及び前記切削加工区間内の加工データの抽出を行う切削加工区間抽出ステップと、
前記切削加工の加工条件を取得し、取得した加工条件に応じて、前記切削加工区間内の加工データのクレンジングを行うクレンジングステップと、
前記クレンジングした加工データから、特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記算出した特徴量に基づいて加工診断する加工診断ステップと、
を実行させるプログラム。 - 請求項1に記載の加工診断装置のエアカット加工時及び試験加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つと、前記エアカット加工時及び試験加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つにおける前記加工診断装置の安定加工時間分の切削加工区間のデータの収集開始/収集終了タイミングと、を含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記加工診断装置の前記エアカット加工時及び試験加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つから切削加工で使用される工具の摩耗状態の診断に適するデータを取得する前記収集開始/収集終了タイミングを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備える学習装置。 - 請求項1に記載の加工診断装置の加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つを含むデータを取得するデータ取得部と、
前記加工診断装置のエアカット加工時及び試験加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つから切削加工で使用される工具の摩耗状態の診断に適するデータを取得する前記加工診断装置の安定加工時間分の切削加工区間のデータの収集開始/収集終了タイミングを推論するための学習済モデルを用いて、前記加工時のトルク波形、モータ速度波形、加速度波形、電流波形、電圧波形のうちの少なくとも1つから切削加工で使用される工具の摩耗状態の診断に適するデータを取得する前記収集開始/収集終了タイミングを出力する推論部と、
を備える推論装置。 - 請求項1に記載の加工診断装置の診断条件と、前記加工診断装置のメンテナンス後の加工データを含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記加工診断装置のメンテナンス後の加工データから診断において異常を判定する診断閾値のメンテナンス後データ毎の適切な補正値を推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備える学習装置。 - 請求項1に記載の加工診断装置のメンテナンス後の加工データを取得するデータ取得部と、
前記加工診断装置のメンテナンス後の加工データから診断において異常を判定する診断閾値のメンテナンス後データ毎の適切な補正値を推論するための学習済モデルを用いて、前記加工診断装置のメンテナンス後の加工データから前記診断閾値のメンテナンス後データ毎の適切な補正値を出力する推論部と、
を備える推論装置。
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