JP7158604B1 - 数値制御装置、学習装置、推論装置、および数値制御方法 - Google Patents

Abstract

工具を駆動する第１の軸、または被加工物を駆動する第２の軸を駆動させることによって、工具と被加工物とを相対的に振動させる振動切削を行いながら被加工物の加工を行う数値制御装置（１）が、振動切削を行う際に第１の軸または第２の軸に発生する切削負荷量（Ｈ４）に基づいて、振動切削の振動条件に関するパラメータを調整するパラメータ調整部（４０）と、調整されたパラメータを用いて振動切削を制御する制御部（１０）と、を備える。

Description

本開示は、振動切削を制御する数値制御装置、学習装置、推論装置、および数値制御方法に関する。

数値制御装置は、回転させられている被加工物に対して工具で切削を行う工作機械を制御する。この工作機械の１つに、工具を低周波で振動させながらの切削である振動切削を行う機械がある。振動切削が適切に行われると、工具の移動経路と、被加工物との間で切削が行われない空振り領域が発生する。工作機械は、この空振り領域を設けておくことで、切削によって発生する切粉を短くして被加工物から脱落させることができる。

特許文献１の数値制御装置は、振動の振幅と被加工物に対する工具の送り速度との比率に基づいて、振動前進位置に対する振動後退位置の時間的な遅れを位相差として算出している。また、特許文献１の数値制御装置は、算出した位相差に基づいて移動経路を算出し、基準振動波形に基づいて振動移動量を算出し、移動経路および振動移動量を用いて振動切削を行っている。

特許第５７４５７１０号公報

しかしながら、上記特許文献１の技術では、サーボモータの追従遅れなどが発生したことによって切粉を分断させることができなくなった場合には、数値制御装置の使用者が、振動切削に用いるパラメータを調整する必要があった。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、使用者がパラメータ調整を行うことなく振動切削の制御を継続できる数値制御装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、工具を駆動する第１の軸、または被加工物を駆動する第２の軸を駆動させることによって、工具と被加工物とを相対的に振動させる振動切削を行いながら被加工物の加工を行う数値制御装置であって、第１の軸または第２の軸に発生し振動切削中に変化する切削負荷量に基づいて、振動切削中に、振動切削の振動条件に関するパラメータを調整するパラメータ調整部と、調整されたパラメータを用いて振動切削を制御する制御部と、を備える。パラメータ調整部は、振動切削の際に被加工物に対して工具が空振りする際の空振り量の指令値である指定空振り量と、空振り量の推定値である推定空振り量との間に差がある場合、推定空振り量が指定空振り量に近づくパラメータを算出する。

本開示にかかる数値制御装置は、使用者がパラメータ調整を行うことなく振動切削の制御を継続できるという効果を奏する。

実施の形態にかかる数値制御装置を備えた加工システムの構成を示す図 実施の形態にかかる数値制御装置による制御処理の処理手順を示すフローチャート 実施の形態にかかる数値制御装置が備える学習装置の構成を示す図 実施の形態にかかる学習装置が算出する振幅量および推定空振り量を説明するための図 工具の送り速度が小さい場合に実施の形態にかかる学習装置が算出する振幅量および推定空振り量を説明するための図 実施の形態にかかる学習装置が空振り領域を検出しない場合の切削負荷量を説明するための図 実施の形態にかかる学習装置が空振り領域を検出した場合の切削負荷量を説明するための図 実施の形態にかかる学習装置による学習処理の処理手順を示すフローチャート 実施の形態にかかる数値制御装置が備える推論装置の構成を示す図 実施の形態にかかる推論装置による推論処理の処理手順を示すフローチャート 実施の形態にかかる推論装置が推論した調整後パラメータが振動切削に用いられた場合の、推定空振り量および指定空振り量を説明するための図 実施の形態にかかる数値制御装置を実現するハードウェア構成例を示す図

以下に、本開示の実施の形態にかかる数値制御装置、学習装置、推論装置、および数値制御方法を図面に基づいて詳細に説明する。

実施の形態．
図１は、実施の形態にかかる数値制御装置を備えた加工システムの構成を示す図である。加工システム１００は、数値制御装置１と、工作機械２とを備えている。工作機械２は、加工対象である例えば円柱状の被加工物に対して工具で振動切削（低周波振動切削）を実行する機械である。工作機械２は、工具および被加工物の駆動部である動力部３を有している。

工作機械２は、被加工物の円柱軸である主軸を回転軸として被加工物を回転させ、工具を被加工物に接触させることで被加工物を加工する。工作機械２は、工具を回転軸と平行な方向に振動させるとともに、工具が回転軸に対して平行な方向に進むように工具を移動させながら被加工物を加工する。

数値制御装置１は、工作機械２を数値制御（ＮＣ：Numerical Control）するコンピュータである。数値制御装置１は、工作機械２に振動切削を実行させる際に用いるパラメータであって、振動条件に関するパラメータ（以下、パラメータＨ５という）と、後述する調整後パラメータＨ６とを自動調整する。

数値制御装置１は、制御部１０と、解析部２０と、記憶部３０と、パラメータ調整部４０とを有している。制御部１０は、位置指令生成部１１と、振動波形生成部１２と、加算部１３とを具備している。

記憶部３０は、工作機械２に振動切削を実行させる際に用いるパラメータＨ５および調整後パラメータＨ６を格納するパラメータ格納領域３２を有している。パラメータＨ５および調整後パラメータＨ６の例は、振動振幅送り比率である。振動振幅送り比率は、工具の振動の振幅量と、工具の送り速度との比率である。工具の送り速度は、工具の主軸に平行な方向への移動速度である。工具の送り速度には、工具の振動による速度の変化は含まれていない。なお、以下の説明では、振動振幅送り比率を、振動振幅送り比率Ｑ１という。工具の振動の振幅量をＡ３とし、工具の送り速度をＦとすると、振幅量は、Ａ３＝Ｑ１×Ｆの関係を有している。

また、記憶部３０は、数値制御装置１が工作機械２を制御する際に用いる加工プログラム３１を記憶する。加工プログラム３１には、使用者によって指定された振動切削の際の空振り量（以下、指定空振り量Ｈ２という）の情報、工具の送り速度Ｆの情報などが含まれている。空振り量は、工具の移動経路と、被加工物との間で切削が行われない空振り領域の振幅方向の長さである。指定空振り量Ｈ２は、振動切削の際に被加工物に対して工具が空振りする際の空振り量の指令値である。なお、指定空振り量Ｈ２は、記憶部３０に格納されていてもよい。

解析部２０は、記憶部３０から加工プログラム３１を読み出す。解析部２０は、加工プログラム３１を解析し、解析結果を制御部１０の位置指令生成部１１に送る。解析部２０は、加工プログラム３１の解析処理の際に、例えば、工具の振動の振幅量Ａ３を、前述のＡ３＝Ｑ１×Ｆの関係に基づいて算出する。解析部２０は、解析結果に振幅量Ａ３の情報を含めて位置指令生成部１１に送る。また、解析部２０は、加工プログラム３１内に含まれている指定空振り量Ｈ２をパラメータ調整部４０に送る。

パラメータ調整部４０は、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）を用いて、パラメータＨ５を調整する。パラメータ調整部４０は、解析部２０から指定空振り量Ｈ２を受け付ける。また、パラメータ調整部４０は、記憶部３０からパラメータＨ５を受け付ける。また、パラメータ調整部４０は、動力部３からＦＢ（FeedBack，フィードバック）位置Ｈ３、および切削負荷量Ｈ４を受け付ける。

ＦＢ位置Ｈ３は、振動切削中の工具の実際の位置を示す情報である。ＦＢ位置Ｈ３は、工具の送り軸位置の情報と、主軸回転角度の情報とを含んでいる。工具の送り軸位置は、主軸に平行な方向の工具の位置である。振動切削の際には、工具が被加工物の回転軸である主軸に対して平行な方向に振動させられながら、主軸に対して平行な方向に進められる。この時の工具の位置が工具の送り軸位置である。主軸回転角度は、主軸の回転角度である。振動切削では、Ｎを自然数とした場合、主軸の１回転（３６０度）に対して工具が（０．５＋Ｎ）回振動する。本実施の形態では、Ｎ＝１である場合について説明する。

切削負荷量Ｈ４は、工具で被加工物を振動切削する際の、工具を駆動する軸（第１の軸）または被加工物を駆動する軸（第２の軸）を駆動させる際に発生する負荷量である。振動切削では、工具の移動経路と、被加工物との間で切削が行われない空振り領域が設けられることで、切粉の分断を可能としている。この空振り領域では、工具を駆動する軸および被加工物を駆動する軸の負荷状況が、工具と被加工物とが接している場合に対して低くなる。本実施の形態では、このことを用いて、数値制御装置１が、周期的な軸の負荷状況を学習し、振動切削中にパラメータＨ５を自動で調整し、サーボモータの追従遅れなどが発生した場合であっても切粉が分断できるような振動切削制御を行う。

また、数値制御装置１は、使用者によって入力される値である指定空振り量Ｈ２が設定される。数値制御装置１は、切削負荷量Ｈ４が低下している期間、主軸回転角度、および送り軸位置に基づいて、実際の空振り量（後述する推定空振り量Ｈ９）が指定空振り量Ｈ２となるよう調整後パラメータＨ６を自動で調整しながら振動切削制御を行う。

パラメータ調整部４０は、後述する学習装置６０および推論装置７０を具備している。パラメータ調整部４０は、指定空振り量Ｈ２、パラメータＨ５、ＦＢ位置Ｈ３、切削負荷量Ｈ４、および後述する合成位置指令Ｈ８を用いて、指定空振り量Ｈ２に対して適切なパラメータを機械学習する。指定空振り量Ｈ２に対する適切なパラメータは、パラメータＨ５が調整されたパラメータ（以下、調整後パラメータＨ６という）である。パラメータ調整部４０は、調整後パラメータＨ６を機械学習した後は、パラメータＨ５の代わりに調整後パラメータＨ６を用いて機械学習を実行する。これにより、パラメータ調整部４０は、新たな指定空振り量Ｈ２に対して適切な新たな調整後パラメータＨ６を機械学習する。

パラメータ調整部４０は、パラメータＨ５または調整後パラメータＨ６に基づいて、調整後パラメータＨ６の機械学習を実行する。なお、以下の説明では、パラメータ調整部４０が、調整後パラメータＨ６を用いて調整後パラメータＨ６の機械学習を実行する場合について説明する。

パラメータ調整部４０は、切削負荷量Ｈ４に基づいて空振り期間を判定し、ＦＢ位置Ｈ３と、合成位置指令Ｈ８とに基づいて、空振り量の推定値である推定空振り量（推定空振り量Ｈ９）を算出する。パラメータ調整部４０は、推定空振り量Ｈ９と、指定空振り量Ｈ２と、調整後パラメータＨ６とに基づいて、機械学習を実行する。パラメータ調整部４０は、実際の空振り量であると推定される推定空振り量Ｈ９が、指定空振り量Ｈ２に近づくように調整後パラメータＨ６を機械学習する。

また、パラメータ調整部４０は、振動切削中に、指定空振り量Ｈ２、および推定空振り量Ｈ９に基づいて、指定空振り量Ｈ２に対して適切な調整後パラメータＨ６を推論する。パラメータ調整部４０は、推論した調整後パラメータＨ６を制御部１０の振動波形生成部１２に送る。

位置指令生成部１１は、加工プログラム３１の解析結果に基づいて、工具への位置指令（以下、位置指令Ｈ１という）を生成する。位置指令生成部１１は、位置指令Ｈ１を加算部１３に送る。

振動波形生成部１２は、調整後パラメータＨ６に基づいて、工具の振動波形（以下、振動波形Ｈ７という）を生成する。振動波形生成部１２は、振動波形Ｈ７を加算部１３に送る。加算部１３は、位置指令Ｈ１に振動波形Ｈ７を加算することで、工具の振動成分を含んだ位置指令である合成位置指令（以下、合成位置指令Ｈ８という）を生成する。加算部１３は、合成位置指令Ｈ８を動力部３に送る。また、加算部１３は、合成位置指令Ｈ８をパラメータ調整部４０に送る。

動力部３は、合成位置指令Ｈ８に従って工具の位置を制御する。動力部３は、サーボ制御部、サーボモータ、主軸制御部、および主軸モータを備えている。サーボモータは、工具を移動させるモータであり、サーボ制御部は、サーボモータを制御する。主軸モータは、被加工物の回転軸である主軸を回転させるモータであり、主軸制御部は、主軸モータを制御する。動力部３は、サーボ制御部、サーボモータ、主軸制御部、および主軸モータを用いて、工具および被加工物を動作させることで、振動切削が行われる。なお、被加工物の回転制御は、制御部１０が実行してもよいし、他の制御部が実行してもよい。

工作機械２は、振動切削時に、ＦＢ位置Ｈ３および切削負荷量Ｈ４を検出し、パラメータ調整部４０に送る。切削負荷量Ｈ４は、負荷に対応する電流値である負荷電流値であってもよいし、センサによって検出された値であってもよい。センサの値として切削負荷量Ｈ４が検出される場合には、例えば、トルクセンサ等のセンサが、工作機械２に配置されていてもよい。

図２は、実施の形態にかかる数値制御装置による制御処理の処理手順を示すフローチャートである。数値制御装置１は、振動切削を開始すると、パラメータ調整部４０が、切削負荷量Ｈ４を取得する（ステップＳ１）。パラメータ調整部４０は、切削負荷量Ｈ４に基づいて、調整後パラメータＨ６を調整する（ステップＳ２）。制御部１０は、調整後パラメータＨ６を用いて振動切削を制御する（ステップＳ３）。

つぎに、数値制御装置１による学習処理および推論処理について説明する。数値制御装置１のパラメータ調整部４０は、学習装置６０と、推論装置７０とを具備している。なお、学習装置６０は、数値制御装置１の外部に配置された数値制御装置１とは別構成の装置であってもよい。また、推論装置７０は、数値制御装置１の外部に配置された数値制御装置１とは別構成の装置であってもよい。

<学習フェーズ>
図３は、実施の形態にかかる数値制御装置が備える学習装置の構成を示す図である。学習装置６０は、データ取得部６１と、モニタリング部６３と、モデル生成部６２とを備えている。

データ取得部６１は、振動振幅送り比率Ｑ１などの調整後パラメータＨ６、指定空振り量Ｈ２、ＦＢ位置Ｈ３、切削負荷量Ｈ４、および合成位置指令Ｈ８が対応付けされた情報を受け付ける。

データ取得部６１は、ＦＢ位置Ｈ３、切削負荷量Ｈ４、および合成位置指令Ｈ８をモニタリング部６３に送る。また、データ取得部６１は、モニタリング部６３から、ＦＢ位置Ｈ３、切削負荷量Ｈ４、および合成位置指令Ｈ８に対応する推定空振り量Ｈ９を受け付ける。

データ取得部６１が取得する、調整後パラメータＨ６、指定空振り量Ｈ２、および推定空振り量Ｈ９が、学習用データである。データ取得部６１は、学習用データをモデル生成部６２に送る。なお、調整後パラメータＨ６が算出されるまでは、調整後パラメータＨ６の代わりにパラメータＨ５がデータ取得部６１に送られる。

モニタリング部６３は、データ取得部６１から、ＦＢ位置Ｈ３、切削負荷量Ｈ４、および合成位置指令Ｈ８を取得して、振動切削をモニタリングし、推定空振り量Ｈ９を推定する。モニタリング部６３は、推定空振り量Ｈ９をデータ取得部６１に送り、データ取得部６１は、推定空振り量Ｈ９と、調整後パラメータＨ６と、指定空振り量Ｈ２とを対応付けし、学習用データとしてモデル生成部６２に送る。

ここで、振幅量Ａ３および推定空振り量Ｈ９について説明する。図４は、実施の形態にかかる学習装置が算出する振幅量および推定空振り量を説明するための図である。図４および後述する図５に示すグラフの横軸は主軸回転角度であり、縦軸は送り軸位置である。図４および図５では、振動切削の際の工具の位置、すなわち主軸回転角度に対する送り軸位置の波形５１Ａ，５２Ａ，５１Ｂ，５２Ｂを示している。

振動切削では、工具が主軸に対して平行な方向に振動しつつ、主軸に対して平行な方向に進められる。波形５１Ａが、被加工物の１回転目における工具の送り軸位置を示す波形であり、波形５２Ａが、被加工物の２回転目における工具の送り軸位置を示す波形である。波形５１Ａよりも下の領域で、且つ波形５２Ａよりも上の領域が空振り領域Ａ２である。空振り領域Ａ２の期間である空振り期間が開始されると、切粉が分断される。

モニタリング部６３は、ＦＢ位置Ｈ３および合成位置指令Ｈ８に基づいて、波形５１Ａ，５２Ａを算出する。波形５２Ａにおける振幅量Ａ３は、解析部２０が工具の送り速度Ｆと、振動振幅送り比率Ｑ１とに基づいて算出した振幅量Ａ３である。

モニタリング部６３は、切削負荷量Ｈ４に基づいて空振り領域Ａ２の空振り期間を判定する。モニタリング部６３は、空振り期間内の波形５１Ａ，５２Ａに基づいて、推定空振り量Ｈ９を算出する。図４では、推定空振り量Ｈ９を空振り量Ａ１で示している。モニタリング部６３は、空振り期間内のＦＢ位置Ｈ３のうち空振り量が最大値となっている空振り量を、空振り量Ａ１（推定空振り量Ｈ９）として算出する。

図５は、工具の送り速度が小さい場合に実施の形態にかかる学習装置が算出する振幅量および推定空振り量を説明するための図である。波形５１Ｂが、被加工物の１回転目における工具の送り軸位置を示す波形であり、波形５２Ｂが、被加工物の２回転目における工具の送り軸位置を示す波形である。波形５１Ｂよりも下の領域で、且つ波形５２Ｂよりも上の領域が空振り領域Ｂ２である。図５では、モニタリング部６３が算出する振幅量を振幅量Ｂ３で示している。

図５に示すように、工具の送り速度Ｆが小さい場合には、切粉が脱落するような振幅量Ｂ３であっても、空振り領域Ｂ２が小さくなる。この場合、被加工物の粘性などの要因によって切粉が脱落しない場合がある。このような場合であっても、本実施の形態では、モニタリング部６３が、切削負荷量Ｈ４に基づいて空振り領域Ｂ２の空振り期間を判定するので、切粉が脱落するような空振り領域Ｂ２を発生させているか否かを正確に判断できる。これにより、数値制御装置１は、切粉が脱落するような空振り領域Ｂ２を発生させていない場合には、調整後パラメータＨ６を調整することで切粉が脱落するような空振り領域Ｂ２を発生させることができる。

ここで、切削負荷量Ｈ４と空振り領域との関係について説明する。図６は、実施の形態にかかる学習装置が空振り領域を検出しない場合の切削負荷量を説明するための図である。図７は、実施の形態にかかる学習装置が空振り領域を検出した場合の切削負荷量を説明するための図である。

図６および図７に示すグラフの横軸は主軸回転角度であり、縦軸は送り軸位置および切削負荷量である。図６および図７では、主軸回転角度に対する送り軸位置と、主軸回転角度に対する切削負荷量Ｈ４とを示している。

図６の波形５１Ｃが、被加工物の１回転目における工具の送り軸位置を示す波形であり、波形５２Ｃが、被加工物の２回転目における工具の送り軸位置を示す波形である。図６では、波形５２Ｃに対する切削負荷量Ｈ４の波形を切削負荷量波形５３Ｃで示している。

波形５１Ｃよりも下の領域で、且つ波形５２Ｃよりも上の領域があれば、この領域が空振り領域となるが、図６には空振り領域がない。このため、切粉は分断されない。このような場合の切削負荷量波形５３Ｃは、波形５２Ｃに応じた緩やかな変化を有している。

図７の波形５１Ｄが、被加工物の１回転目における工具の送り軸位置を示す波形であり、波形５２Ｄが、被加工物の２回転目における工具の送り軸位置を示す波形である。図７では、波形５２Ｄに対する切削負荷量Ｈ４の波形を切削負荷量波形５３Ｄで示している。

波形５１Ｄよりも下の領域で、且つ波形５２Ｄよりも上の領域が空振り領域Ｄ２である。切削負荷量波形５３Ｄは、波形５２Ｄに応じた緩やかな変化をしているが、空振り領域Ｄ２の空振り期間Ｄ４は、工具が被加工物に接触しないので、切削負荷量波形５３Ｄが大きく低下している。

モニタリング部６３は、切削負荷量波形５３Ｄの変化に基づいて、空振り期間Ｄ４を判定する。そして、モニタリング部６３は、空振り期間Ｄ４での空振り量Ｄ１を算出し、空振り量Ｄ１である推定空振り量Ｈ９を、データ取得部６１を介してモデル生成部６２に送る。

モデル生成部６２は、調整後パラメータＨ６と、指定空振り量Ｈ２と、推定空振り量Ｈ９とを含む学習用データに基づいて、主に振動振幅送り比率Ｑ１といった調整後パラメータＨ６を学習する。

モデル生成部６２が用いる学習アルゴリズムは教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、モデル生成部６２が学習アルゴリズムに強化学習（Reinforcement Learning）を適用した場合について説明する。強化学習では、ある環境内におけるエージェント（行動主体）が、現在の状態（環境のパラメータ）を観測し、取るべき行動を決定する。エージェントの行動により環境が動的に変化し、エージェントには環境の変化に応じて報酬が与えられる。エージェントはこれを繰り返し、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られる行動方針を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Q-learning）やＴＤ学習（TD-learning）が知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式は、以下の式（１）で表される。

式（１）において、ｓ_tは時刻ｔにおける環境の状態を表し、ａ_tは時刻ｔにおける行動を表す。行動ａ_tにより、状態はｓ_t＋１に変わる。ｒ_t+1はその状態の変化によってもらえる報酬を表し、γは割引率を表し、αは学習係数を表す。なお、γは０＜γ≦１、αは０＜α≦１の範囲とする。調整後パラメータＨ６が行動ａ_tとなり、指定空振り量Ｈ２と、推定空振り量Ｈ９とが状態ｓ_tとなり、時刻ｔの状態ｓ_tにおける最良の行動ａ_tを学習する。

式（１）で表される更新式は、時刻ｔ＋１における最もＱ値の高い行動ａの行動価値Ｑが、時刻ｔにおいて実行された行動ａの行動価値Ｑよりも大きければ、行動価値Ｑを大きくし、逆の場合は、行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、式（１）で表される更新式は、時刻ｔにおける行動ａの行動価値Ｑを、時刻ｔ＋１における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。それにより、或る環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝播していくようになる。

上記のように、強化学習によって学習済モデルを生成する場合、モデル生成部６２は、報酬計算部６２０と、関数更新部６２１と、を備えている。

報酬計算部６２０は、指定空振り量Ｈ２および推定空振り量Ｈ９に基づいて報酬を計算する。報酬計算部６２０は、指定空振り量Ｈ２と推定空振り量Ｈ９との差である空振り量差に基づいて、報酬ｒを計算する。

報酬計算部６２０は、例えば、指定空振り量Ｈ２と推定空振り量Ｈ９との空振り量差が減少する場合には報酬ｒを増大させ（例えば「１」の報酬を与える）、他方、空振り量差が増加する場合には報酬ｒを低減する（例えば「－１」の報酬を与える）。

なお、報酬計算部６２０は、推定空振り量Ｈ９に基づいて報酬を計算してもよい。この場合、データ取得部６１は、指定空振り量Ｈ２を取得しなくてもよい。

指定空振り量Ｈ２が設定されていない場合、報酬計算部６２０は、推定空振り量Ｈ９が減少し、且つ０より大きい（周期的な負荷変化がある）場合には報酬ｒを増大させ（例えば「１」の報酬を与える）、他方、推定空振り量Ｈ９が増加、または０（周期的な負荷変化がない）場合には報酬ｒを低減する（例えば「－１」の報酬を与える）。このように、報酬計算部６２０は、指定空振り量Ｈ２の有無によって報酬基準を切り替える。

関数更新部６２１は、報酬計算部６２０によって計算される報酬に従って、調整後パラメータＨ６を決定するための関数を更新し、学習済モデルとして学習済モデル記憶部８０に出力する。例えばＱ学習の場合、関数更新部６２１は、式（１）で表される行動価値関数Ｑ（ｓ_t，ａ_t）を、調整後パラメータＨ６を算出するための関数として用いる。

モデル生成部６２は、以上のような学習を繰り返し実行する。学習済モデル記憶部８０は、関数更新部６２１によって更新された行動価値関数Ｑ（ｓ_t，ａ_t）、すなわち、学習済モデルを記憶する。学習済モデル記憶部８０は、学習装置６０内に配置されてもよいし、学習装置６０の外部に配置されてもよい。また。学習済モデル記憶部８０は、数値制御装置１内に配置されてもよいし、数値制御装置１の外部に配置されてもよい。

次に、図８を用いて、学習装置が調整後パラメータＨ６を学習する処理について説明する。図８は、実施の形態にかかる学習装置による学習処理の処理手順を示すフローチャートである。

データ取得部６１は、調整後パラメータＨ６、指定空振り量Ｈ２、および推定空振り量Ｈ９を、学習用データとして取得する（ステップＳ１１０）。

モデル生成部６２は、指定空振り量Ｈ２および推定空振り量Ｈ９に基づいて報酬を計算する（ステップＳ１２０）。具体的には、モデル生成部６２の報酬計算部６２０が、指定空振り量Ｈ２および推定空振り量Ｈ９を取得し、予め定められた報酬基準（空振り量差の増減）に基づいて報酬を増加させるかまたは報酬を減じるかを判断する。

報酬計算部６２０は、報酬を増大させると判断した場合に（ステップＳ１２０、空振り量差が減少）報酬を増やす（ステップＳ１３０）。すなわち、報酬計算部６２０は、空振り量差が減少したことで、報酬増大基準を満たす場合に、報酬を増大させる。

一方、報酬計算部６２０は、報酬を減少させると判断した場合に（ステップＳ１２０、空振り量差が増加）報酬を減らす（ステップＳ１４０）。すなわち、報酬計算部６２０は、空振り量差が増加したことで、報酬減少基準を満たす場合に、報酬を減少させる。

関数更新部６２１は、報酬計算部６２０によって計算された報酬に基づいて、学習済モデル記憶部８０が記憶する式（１）で表される行動価値関数Ｑ（ｓ_t，ａ_t）を更新する（ステップＳ１５０）。

学習装置６０は、以上のステップＳ１１０からＳ１５０までのステップを繰り返し実行し、生成された行動価値関数Ｑ（ｓ_t，ａ_t）を学習済モデルとして、学習済モデル記憶部８０に記憶させる。

＜活用フェーズ＞
図９は、実施の形態にかかる数値制御装置が備える推論装置の構成を示す図である。推論装置７０は、データ取得部７１と、推論部７２とを備えている。データ取得部７１は、指定空振り量Ｈ２および推定空振り量Ｈ９を取得する。

データ取得部７１は、指定空振り量Ｈ２を解析部２０から取得する。データ取得部７１は、推定空振り量Ｈ９を学習装置６０のモニタリング部６３から取得してもよいし、自ら算出してもよい。データ取得部７１が推定空振り量Ｈ９を算出する場合、推論装置７０は、モニタリング部６３と同様のモニタリング部を備えている。なお、データ取得部７１が、モニタリング部６３と同様の処理によって推定空振り量Ｈ９を算出してもよい。データ取得部７１が、モニタリング部６３と同様の処理によって推定空振り量Ｈ９を算出する場合、データ取得部７１は、ＦＢ位置Ｈ３、切削負荷量Ｈ４、および合成位置指令Ｈ８に基づいて、推定空振り量Ｈ９を推定する。

推論部７２は、学習済モデル記憶部８０に記憶されている学習済モデルを利用して、調整後パラメータＨ６を推論する。すなわち、推論部７２は、この学習済モデルにデータ取得部７１が取得した指定空振り量Ｈ２および推定空振り量Ｈ９を入力することで、指定空振り量Ｈ２および推定空振り量Ｈ９に適した、調整後パラメータＨ６を推論することができる。推論部７２は、推論した調整後パラメータＨ６を、振動波形生成部１２に送る。これにより、調整後パラメータＨ６を用いた振動切削が実行される。

なお、本実施の形態では、推論装置７０が、数値制御装置１のモデル生成部６２で学習した学習済モデルを用いて調整後パラメータＨ６を出力するものとして説明したが、推論装置７０は、他の数値制御装置から学習済モデルを取得してもよい。この場合、推論装置７０は、他の数値制御装置から取得した学習済モデルに基づいて調整後パラメータＨ６を出力する。

つぎに、図１０を用いて、推論装置７０が調整後パラメータＨ６を推論する処理について説明する。図１０は、実施の形態にかかる推論装置による推論処理の処理手順を示すフローチャートである。

推論装置７０のデータ取得部７１は、指定空振り量Ｈ２および推定空振り量Ｈ９を、推論用データとして取得する（ステップＳ２１０）。

推論部７２は、学習済モデル記憶部８０で記憶されている学習済モデルに、推論用データである指定空振り量Ｈ２および推定空振り量Ｈ９を入力し（ステップＳ２２０）、入力した情報に対応する調整後パラメータＨ６を得る。推論部７２は、得られた調整後パラメータＨ６を、パラメータ調整部４０を介して制御部１０に出力する（ステップＳ２３０）。

制御部１０の振動波形生成部１２は、推論部７２から出力された調整後パラメータＨ６を用いて、振動波形Ｈ７を生成する（ステップＳ２４０）。これにより、数値制御装置１は、指定空振り量Ｈ２が設定されている場合には、推定空振り量Ｈ９が指定空振り量Ｈ２となるように調整後パラメータＨ６を調整して振動切削を実行する。また、数値制御装置１は、指定空振り量Ｈ２が設定されていない場合には、推定空振り量Ｈ９が０よりも大きな最小の空振り量となるように調整後パラメータＨ６（振動振幅送り比率Ｑ１など）を調整して振動切削を実行する。換言すると、数値制御装置１は、最小の空振り量が生じる調整後パラメータＨ６を算出し、この調整後パラメータＨ６で振動切削を制御する。

０ではない最小の空振り量は、切粉の脱落が可能な空振り量のうちで最小となる空振り量である。数値制御装置１は、これまでの振動切削時における切削負荷量Ｈ４に基づいて、切粉の脱落が可能な空振り量を設定しておく。

なお、モデル生成部６２は、学習アルゴリズムとして、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Deep Learning）を用いることもできる。また、モデル生成部６２は、他の公知の方法、例えばニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。

学習装置６０および推論装置７０は、例えば、ネットワークを介して数値制御装置１に接続された、数値制御装置１とは別個の装置であってもよい。また、学習装置６０および推論装置７０は、数値制御装置１に内蔵されていてもよい。さらに、学習装置６０および推論装置７０は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。

また、モデル生成部６２は、複数の数値制御装置１から取得される学習用データを用いて、調整後パラメータＨ６を学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部６２は、同一のエリアで使用される複数の数値制御装置１から学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数の数値制御装置１から収集される学習用データを利用して調整後パラメータＨ６を学習してもよい。また、学習用データを収集する数値制御装置１を途中で対象に追加してもよいし、対象から除去することも可能である。さらに、ある数値制御装置１に関して調整後パラメータＨ６を学習した学習装置６０を、これとは別の数値制御装置１に適用し、当該別の数値制御装置１に関して調整後パラメータＨ６を再学習して更新するようにしてもよい。

このように、実施の形態の数値制御装置１は、使用者によって設定された指定空振り量Ｈ２に推定空振り量Ｈ９が近づくように調整後パラメータＨ６を学習して出力している。

図１１は、実施の形態にかかる推論装置が推論した調整後パラメータが振動切削に用いられた場合の、推定空振り量および指定空振り量を説明するための図である。図１１に示すグラフの横軸は主軸回転角度であり、縦軸は送り軸位置である。図１１では、主軸回転角度に対する送り軸位置を示している。

波形５１Ｅが、被加工物の１回転目における工具の送り軸位置を示す波形であり、波形５２Ｅが、被加工物の２回転目における工具の送り軸位置を示す波形である。波形５１Ｅよりも下の領域で、且つ波形５２Ｅよりも上の領域が空振り領域Ｅ２である。図１１では、推定空振り量Ｈ９を空振り量Ｅ１で示している。

数値制御装置１は、使用者によって空振り領域Ｅ２に対応する空振り量（指定空振り量Ｈ２）が設定されると、推定空振り量Ｈ９（空振り量Ｅ１）が指定空振り量Ｈ２と同じになるように、調整後パラメータＨ６を調整する。これにより、推定空振り量Ｈ９が指定空振り量Ｈ２と同じになる。

振動切削が行われる際には、サーボモータの追従遅れが発生する場合、空振り領域が小さい場合などがある。このような場合に、本実施の形態の数値制御装置１のように調整後パラメータＨ６を調整しなければ、切粉が脱落しない場合がある。一方、本実施の形態の数値制御装置１は、切削負荷量Ｈ４に基づいて、調整後パラメータＨ６を調整しているので、切粉が脱落しない場合であっても調整後パラメータＨ６の調整によって切粉を脱落させることができる。

ここで、数値制御装置１のハードウェア構成について説明する。図１２は、実施の形態にかかる数値制御装置を実現するハードウェア構成例を示す図である。

数値制御装置１は、入力装置２４０、プロセッサ２１０、メモリ２２０、および出力装置２３０により実現することができる。プロセッサ２１０の例は、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）またはシステムＬＳＩ（Large Scale Integration）である。メモリ２２０の例は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）である。

数値制御装置１は、プロセッサ２１０が、メモリ２２０で記憶されている数値制御装置１の動作を実行するための、コンピュータで実行可能な、加工プログラム３１を読み出して実行することにより実現される。数値制御装置１の動作を実行するためのプログラムである加工プログラム３１は、数値制御装置１の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

数値制御装置１で実行される加工プログラム３１は、制御部１０と、解析部２０と、パラメータ調整部４０とを含むモジュール構成となっており、これらが主記憶装置上にロードされ、これらが主記憶装置上に生成される。

入力装置２４０は、使用者または外部装置から指定空振り量Ｈ２、パラメータＨ５、および加工プログラム３１を受付けてメモリ２２０に送る。

メモリ２２０は、記憶部３０および学習済モデル記憶部８０に対応している。メモリ２２０は、学習済モデル、指定空振り量Ｈ２、パラメータＨ５、調整後パラメータＨ６、および加工プログラム３１などを記憶する。学習済モデル、指定空振り量Ｈ２、パラメータＨ５、調整後パラメータＨ６、および加工プログラム３１は、プロセッサ２１０に送られる。また、メモリ２２０は、プロセッサ２１０が各種処理を実行する際の一時メモリに使用される。出力装置２３０は、合成位置指令Ｈ８を動力部３に送る。

加工プログラム３１は、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルで、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されてもよい。また、加工プログラム３１は、インターネットなどのネットワーク経由で数値制御装置１に提供されてもよい。なお、数値制御装置１の機能について、一部を専用回路などの専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。また、数値制御装置１、学習装置６０、および推論装置７０のそれぞれを別々のハードウェア構成によって実現してもよい。

このように実施の形態によれば、数値制御装置１が、振動切削を行う際の切削負荷量Ｈ４に基づいて、振動切削に用いる調整後パラメータＨ６を算出し、調整後パラメータＨ６を用いて振動切削を制御するので、使用者がパラメータ調整を行うことなく振動切削の制御を継続することが可能となる。

また、数値制御装置１は、切粉が分断されるように、自動でパラメータ調整をしながら振動切削を行うので、切粉が分断されずに振動切削が続けられることを防止できる。

また、使用者は振動切削の指令のみを数値制御装置１に入力すればよく、パラメータ調整行う必要がないので、ユーザビリティが向上する。

また、数値制御装置１は、工作機械２の長時間の連続運転によって工具が摩耗し、空振り領域が変化してしまう場合であっても、使用者がパラメータ調整を行うことなく振動切削を制御することができる。

また、数値制御装置１は、工具の送り速度Ｆを変化させた場合であっても使用者がパラメータ調整を行うことなく振動切削を制御することができる。

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１ 数値制御装置、２ 工作機械、３ 動力部、１０ 制御部、１１ 位置指令生成部、１２ 振動波形生成部、１３ 加算部、２０ 解析部、３０ 記憶部、３１ 加工プログラム、３２ パラメータ格納領域、４０ パラメータ調整部、５１Ａ，５２Ａ，５１Ｂ，５２Ｂ，５１Ｃ，５２Ｃ，５１Ｄ，５２Ｄ，５１Ｅ，５２Ｅ 波形、５３Ｃ，５３Ｄ 切削負荷量波形、６０ 学習装置、６１，７１ データ取得部、６２ モデル生成部、６３ モニタリング部、７０ 推論装置、７２ 推論部、８０ 学習済モデル記憶部、１００ 加工システム、２１０ プロセッサ、２２０ メモリ、２３０ 出力装置、２４０ 入力装置、６２０ 報酬計算部、６２１ 関数更新部、Ａ１，Ｄ１，Ｅ１ 空振り量、Ａ２，Ｂ２，Ｄ２，Ｅ２ 空振り領域、Ａ３，Ｂ３ 振幅量、Ｄ４ 空振り期間、Ｈ１ 位置指令、Ｈ２ 指定空振り量、Ｈ３ ＦＢ位置、Ｈ４ 切削負荷量、Ｈ５ パラメータ、Ｈ６ 調整後パラメータ、Ｈ７ 振動波形、Ｈ８ 合成位置指令、Ｈ９ 推定空振り量。

Claims (12)

1. 工具を駆動する第１の軸、または被加工物を駆動する第２の軸を駆動させることによって、前記工具と前記被加工物とを相対的に振動させる振動切削を行いながら前記被加工物の加工を行う数値制御装置であって、
   前記第１の軸または前記第２の軸に発生し前記振動切削中に変化する切削負荷量に基づいて、前記振動切削中に、前記振動切削の振動条件に関するパラメータを調整するパラメータ調整部と、
   調整された前記パラメータを用いて前記振動切削を制御する制御部と、
   を備え、
   前記パラメータ調整部は、前記振動切削の際に前記被加工物に対して前記工具が空振りする際の空振り量の指令値である指定空振り量と、前記空振り量の推定値である推定空振り量との間に差がある場合、前記推定空振り量が前記指定空振り量に近づく前記パラメータを算出する、
   ことを特徴とする数値制御装置。
2. 前記切削負荷量の変化量に基づいて、前記振動切削の際に前記被加工物に対して前記工具が空振りする際の空振り区間を判定し、前記空振り区間で空振り量を算出することで前記推定空振り量を推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の数値制御装置。
3. 工具を駆動する第１の軸、または被加工物を駆動する第２の軸を駆動させることによって、前記工具と前記被加工物とを相対的に振動させる振動切削を行いながら前記被加工物の加工を行う数値制御装置であって、
   前記第１の軸または前記第２の軸に発生し前記振動切削中に変化する切削負荷量に基づいて、前記振動切削中に、前記振動切削の振動条件に関するパラメータを調整するパラメータ調整部と、
   調整された前記パラメータを用いて前記振動切削を制御する制御部と、
   を備え、
   前記パラメータ調整部は、前記振動切削の際に前記被加工物に対して前記工具が空振りする際の空振り量の推定値が、０よりも大きな最小の空振り量となる前記パラメータを算出する、
   ことを特徴とする数値制御装置。
4. 前記パラメータは、前記工具の振動の振幅量と、前記工具の前記第２の軸に平行な方向への送り速度との比率である振動振幅送り比率を含んでいる、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の数値制御装置。
5. 前記パラメータを学習する学習装置をさらに備え、
   前記学習装置は、
   前記推定空振り量と、前記推定空振り量に対応付けされた前記パラメータ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、前記推定空振り量から前記パラメータ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、
   を有する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の数値制御装置。
6. 前記パラメータを推論する推論装置をさらに備え、
   前記推論装置は、
   前記推定空振り量を取得するデータ取得部と、
   前記推定空振り量から前記パラメータを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部で取得した前記推定空振り量から前記パラメータを出力する推論部と、
   を有する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の数値制御装置。
7. 工具を駆動する第１の軸、または被加工物を駆動する第２の軸を駆動させることによって、前記工具と前記被加工物とを相対的に振動させながら前記被加工物への振動切削を行う際の前記被加工物に対する前記工具の空振り量の推定値である推定空振り量と、前記推定空振り量に対応付けされた前記振動切削に用いるパラメータ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、前記推定空振り量から前記パラメータ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、
   ことを特徴とする学習装置。
8. 前記データ取得部は、前記推定空振り量と、前記空振り量の指令値である指定空振り量と、前記推定空振り量および前記指定空振り量に対応付けされた前記パラメータとを含む前記学習用データを取得し、
   前記モデル生成部は、前記学習用データを用いて、前記推定空振り量および前記指定空振り量から前記パラメータを推論するための前記学習済モデルを生成する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の学習装置。
9. 工具を駆動する第１の軸、または被加工物を駆動する第２の軸を駆動させることによって、前記工具と前記被加工物とを相対的に振動させながら前記被加工物への振動切削を行う際の前記被加工物に対する前記工具の空振り量の推定値である推定空振り量を取得するデータ取得部と、
   前記推定空振り量から前記振動切削に用いるパラメータを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部で取得した前記推定空振り量から前記パラメータを推論して出力する推論部と、
   を備える、
   ことを特徴とする推論装置。
10. 前記データ取得部は、前記推定空振り量と、前記空振り量の指令値である指定空振り量とを取得し、
    前記推論部は、前記推定空振り量および前記指定空振り量から前記パラメータを推論するための前記学習済モデルを用いて、前記データ取得部で取得した前記推定空振り量および前記指定空振り量から前記パラメータを推論して出力する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の推論装置。
11. 工具を駆動する第１の軸、または被加工物を駆動する第２の軸を駆動させることによって、前記工具と前記被加工物とを相対的に振動させる振動切削を行いながら前記被加工物の加工を行う数値制御方法であって、
    数値制御装置が、前記第１の軸または前記第２の軸に発生し前記振動切削中に変化する切削負荷量に基づいて、前記振動切削中に、前記振動切削の振動条件に関するパラメータを調整するパラメータ調整ステップと、
    前記数値制御装置が、調整された前記パラメータを用いて前記振動切削を制御する制御ステップと、
    を含み、
    前記パラメータ調整ステップでは、前記数値制御装置が、前記振動切削の際に前記被加工物に対して前記工具が空振りする際の空振り量の指令値である指定空振り量と、前記空振り量の推定値である推定空振り量との間に差がある場合、前記推定空振り量が前記指定空振り量に近づく前記パラメータを算出する、
    ことを特徴とする数値制御方法。
12. 工具を駆動する第１の軸、または被加工物を駆動する第２の軸を駆動させることによって、前記工具と前記被加工物とを相対的に振動させる振動切削を行いながら前記被加工物の加工を行う数値制御方法であって、
    数値制御装置が、前記第１の軸または前記第２の軸に発生し前記振動切削中に変化する切削負荷量に基づいて、前記振動切削中に、前記振動切削の振動条件に関するパラメータを調整するパラメータ調整ステップと、
    前記数値制御装置が、調整された前記パラメータを用いて前記振動切削を制御する制御ステップと、
    を含み、
    前記パラメータ調整ステップでは、前記数値制御装置が、前記振動切削の際に前記被加工物に対して前記工具が空振りする際の空振り量の推定値が、０よりも大きな最小の空振り量となる前記パラメータを算出する、
    ことを特徴とする数値制御方法。

Images