JP7313585B1 - 駆動条件決定装置および駆動条件決定方法 - Google Patents

Abstract

加工対象物および工具の相対位置を変化させる軸を切削加工中に振動させて切り屑を分断する振動切削を行う工作機械の駆動条件を決定する駆動条件決定装置である数値制御装置（１ａ）は、工作機械（３）の加工条件、軸の振動条件、および、軸の制御特性を決定するパラメータである制御パラメータのうち少なくとも１つの駆動条件に対して設定された探索範囲と、振動切削の有無に関わらず決定される基準となる加工条件である基準加工条件（１１）とを含む探索条件を取得する探索条件入力部（１００）と、探索条件に基づいて、切り屑の分断が発生する条件である分断条件を満たすように、探索範囲が設定された範囲内で、振動切削を行う際に用いる駆動条件である実行駆動条件を決定する条件探索部（１０２）と、を備えることを特徴とする。

Description

本開示は、振動切削を行う工作機械の駆動条件を決定する駆動条件決定装置および駆動条件決定方法に関する。

切削加工に用いられる工作機械は、加工対象物と工具とを干渉させながら相対運動を行うことで、加工対象物の表面から材料を除去して所望の形状を実現する。このとき、除去された材料は切り屑として排出される。長い切り屑が発生すると、加工対象物、工具などに切り屑が絡まって、加工精度が低下したり、加工面に傷が発生したりして、加工不良の原因となる。

特許文献１には、長い切り屑が発生することを避けるために、工具を駆動する軸を低周波で振動させることで工具と加工対象物とが干渉しない瞬間を生じさせて、切り屑を短く分断する振動切削を行う工作機械の制御装置が開示されている。特許文献１に開示された制御装置は、工具データと、加工対象物と工具との相対的な位置関係と、加工対象物と工具とを相対的に移動させる移動データとに基づいて、複数の送り軸のうち特定の１軸を振動させた場合に、切り屑の分断が発生するか否かを判定し、振動させる軸を自動的に選択する。

特許第７００７５３１号公報

しかしながら、上記従来の技術によれば、振動させる軸以外の条件が予め固定されているため、いずれの軸を選択しても切り屑の分断が発生しない可能性が高いという問題があった。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、工作機械が振動切削を行う際に切り屑の分断が発生する可能性を高めることが可能な駆動条件決定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、本開示にかかる駆動条件決定装置は、加工対象物および工具の相対位置を変化させる軸を切削加工中に振動させて切り屑を分断する振動切削を行う工作機械の駆動条件を決定する駆動条件決定装置であって、軸の振動振幅と振動周波数とから成る振動条件を少なくとも含む駆動条件に対して作業者により入力される範囲であって探索を許可する駆動条件の範囲を示す探索範囲と、振動切削の有無に関わらず決定される基準となる工作機械の加工条件である基準加工条件とを含む探索条件を取得する探索条件入力部と、探索条件に基づいて、加工条件と振動条件とを用いた数式から計算される切り屑の分断が発生する条件である分断条件を満たすように、探索範囲が設定された範囲内で、振動振幅および振動周波数の両方を探索し、振動切削を行う際に用いる駆動条件である実行駆動条件を決定する条件探索部と、を備えることを特徴とする。

本発明にかかる駆動条件決定装置は、工作機械が振動切削を行う際に切り屑の分断が発生する可能性を高めることが可能な駆動条件決定装置を得ることができるという効果を奏する。

実施の形態１にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 図１に示す工作機械を用いた振動切削についての説明図 工作機械の行う振動切削において切り屑の分断が発生するメカニズムの説明図 図１に示す条件探索部の動作を説明するためのフローチャート 実施の形態２にかかる情報処理装置の機能構成を示す図 図５に示す機械モデルの一例を示す図 図５に示す条件探索部の動作の第１の例を説明するためのフローチャート 図５に示す条件探索部の動作の第２の例を説明するためのフローチャート 実験的に導出される振動振幅の指令値に対する応答振幅の関係を表す図 実施の形態３にかかる情報処理装置の機能構成を示す図 図１０に示す機械モデルの一例を示す図 図１０に示す条件探索部の動作を説明するためのフローチャート 実施の形態３の変形例にかかる情報処理装置の機能構成を示す図 実施の形態４にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 図１４に示す条件探索部の動作を説明するためのフローチャート 実施の形態５にかかる情報処理装置の機能構成を示す図 図１６に示す条件探索部の動作を説明するためのフローチャート 実施の形態６にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 実施の形態７にかかる情報処理装置の機能構成を示す図 図１９に示す条件探索部の学習処理に関するフローチャート 実施の形態８にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 図２１に示す数値制御装置の推論処理を説明するためのフローチャート 実施の形態１，４，６，８にかかる数値制御装置の機能を実現するための専用のハードウェアを示す図 実施の形態１，４，６，８にかかる数値制御装置の機能を実現するための制御回路の構成を示す図 実施の形態２，３，５，７にかかる情報処理装置を実現するコンピュータシステムの構成例を示す図

以下に、本開示の実施の形態にかかる駆動条件決定装置および駆動条件決定方法を図面に基づいて詳細に説明する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる数値制御装置１ａの機能構成を示す図である。数値制御装置１ａは、加工プログラム１０に従って工作機械３を制御するための指令値である駆動軸指令１７および主軸指令１８を駆動部２に出力することによって、工作機械３を制御する機能を有する。

駆動部２は、数値制御装置１ａが出力する駆動軸指令１７および主軸指令１８に基づいて、工作機械３を制御するための主軸電流２０およびサーボモータ電流２２を工作機械３に供給する。駆動部２は、工作機械３からフィードバックされる主軸位置２１に基づいて主軸電流２０を生成し、工作機械３からフィードバックされる駆動軸位置２３に基づいてサーボモータ電流２２を生成することができる。

工作機械３は、加工対象物３０３および工具３０４の相対位置を変化させる軸である主軸３００および駆動軸３０１を有し、駆動部２から供給される主軸電流２０およびサーボモータ電流２２によって主軸３００および駆動軸３０１が駆動されることで、加工対象物３０３の切削加工を行う。このとき、工作機械３は、加工対象物３０３および工具３０４の相対位置を変化させる軸のうち少なくとも１つを振動させることによって、切り屑の分断を発生させる振動切削を行うことができる。

数値制御装置１ａは、工作機械３の駆動条件を決定する駆動条件決定装置の一例である。駆動条件とは、工作機械３の駆動状態を規定する条件である。加工対象物を所望の形状に加工するための加工条件、振動周波数および振動振幅を規定する条件である振動条件、および、軸の制御特性を決定するパラメータである制御パラメータのそれぞれは、駆動条件の一種である。

数値制御装置１ａは、探索条件入力部１００と、加工プログラム入力部１０１と、条件探索部１０２と、指令値生成部１０４とを有する。探索条件入力部１００は、駆動条件を探索する際の条件を取得する。

探索条件入力部１００は、加工条件、振動条件、および、制御パラメータのうち少なくとも１つの駆動条件に対して設定された探索範囲と、振動切削の有無に関わらず設定される基準となる加工条件である基準加工条件１１とを含む探索条件を取得する。具体的には、実施の形態１において、探索条件入力部１００は、基準加工条件１１と、基準となる振動条件である基準振動条件１２と、振動条件に対して設定された探索範囲である振動条件探索範囲１４とを取得する。探索条件入力部１００は、取得した探索条件を条件探索部１０２に出力する。探索条件入力部１００は、例えば、キーボード、ボタン、マウスなどの入力手段を用いて構成され、作業者による数値制御装置１ａに対する入力を受け付け、入力情報を取得する。

条件探索部１０２は、探索条件入力部１００が出力する探索条件に基づいて、駆動条件を探索し、実際に使用する駆動条件である実行駆動条件を決定する。実施の形態１において、実行駆動条件は、実際に使用する加工条件である実行加工条件１５と、実際に使用する振動条件である実行振動条件１６とを含む。条件探索部１０２が駆動条件を探索する詳細な方法については、後述する。条件探索部１０２は、決定した実行加工条件１５および実行振動条件１６を出力する。

加工プログラム入力部１０１は、工作機械３を制御するための加工プログラム１０の入力を受け付けることによって、加工プログラム１０を取得し、取得した加工プログラム１０を指令値生成部１０４に出力する。

指令値生成部１０４は、加工プログラム入力部１０１が出力する加工プログラム１０と、条件探索部１０２が決定した実行加工条件１５および実行振動条件１６とに基づいて、工作機械３の有する駆動軸３０１への指令である駆動軸指令１７と、主軸３００への指令である主軸指令１８とを生成し、生成した駆動軸指令１７および主軸指令１８を駆動部２に出力する。

駆動部２は、主軸サーボ制御部２０１と、駆動軸サーボ制御部２０２とを有する。

主軸サーボ制御部２０１は、工作機械３の主軸モータ３０２の主軸位置２１が主軸指令１８に一致するように位置制御を行い、主軸電流２０を出力する。ただし、主軸指令１８が速度指令である場合、主軸サーボ制御部２０１は、主軸速度が主軸指令１８と一致するように速度制御を行う。

駆動軸サーボ制御部２０２は、工作機械３のサーボモータ３０５の駆動軸位置２３が駆動軸指令１７に一致するように位置制御を行い、サーボモータ電流２２を出力する。ただし、図中では、簡単のため、１つの駆動軸３０１のみを図示しているが、工作機械３が２つ以上の駆動軸３０１を有している場合、駆動部２は、複数の駆動軸３０１のそれぞれに対応する複数の駆動軸サーボ制御部２０２を有してもよい。

工作機械３は、旋盤型の機械であり、主軸３００と、駆動軸３０１と、主軸に接続された主軸モータ３０２と、駆動軸３０１に接続されたサーボモータ３０５とを有する。

駆動軸３０１上には工具３０４が取り付けられ、主軸３００上には加工対象物３０３が設置される。主軸モータ３０２には、駆動部２の主軸サーボ制御部２０１が主軸指令１８に基づいて生成する主軸電流２０が供給される。サーボモータ３０５には、駆動部２の駆動軸サーボ制御部２０２が駆動軸指令１７に基づいて生成するサーボモータ電流２２が供給される。主軸モータ３０２は主軸電流２０に従い主軸３００を駆動し、サーボモータ３０５はサーボモータ電流２２に従い駆動軸３０１を駆動する。

ただし、図１に示す工作機械３において主軸３００および駆動軸３０１の構成は、旋盤型の機械における一例であり、回転軸を有する同時５軸工作機械を用いた旋削加工の場合、加工対象物３０３を設置する回転テーブルと、工具３０４を駆動する駆動軸とは、共に駆動軸サーボ制御部２０２によって駆動される。また、工作機械３は、旋削加工を行う機械に限らず、転削加工を行う機械であってもよい。また、ここでは主軸３００に設置された加工対象物３０３が回転する構成としたが、工具３０４が回転することにより振動切削を実施してもよい。例えば、ドリル加工、ミリング加工などは、回転する工具３０４によって加工対象物３０３を切削する方法である。

図２は、図１に示す工作機械３を用いた振動切削についての説明図である。主軸３００（図２では不図示）は、主軸指令１８に従って加工対象物３０３を一定速度で回転させる。Ｚ軸方向の駆動軸３０１は、駆動軸指令１７に基づいてＺ軸のサーボモータ３０５が制御されることによって、工具３０４と加工対象物３０３とを干渉させながら、加工プログラム１０で規定された工具経路に沿って、工具３０４をＺ軸方向に移動させる。ここで、駆動軸指令１７は、実行加工条件１５に規定された送り量の指令と、実行振動条件１６に基づく振幅および周波数の振動指令とを含む。駆動軸指令１７によって、駆動軸３０１は、工具３０４を工具経路に沿って移動させながら振動させるため、工具３０４と加工対象物３０３との間に相対振動が発生して切り屑が分断される。ここでは、工具３０４を駆動軸３０１によって振動させているが、工具３０４と加工対象物３０３との間に相対的な振動を生じさせることができれば、主軸３００を用いて加工対象物３０３を振動させてもよいし、駆動軸３０１および主軸３００の両方を用いて、工具３０４および加工対象物３０３の両方を振動させてもよい。

また、工具３０４を駆動するモータの反力で加工対象物３０３側に伝わった振動で相対的な振動を発生させてもよい。さらに、Ｚ軸と直交するＸ軸方向に駆動する駆動軸３０１（不図示）を用いて相対的な振動を生じさせてもよいし、Ｘ軸およびＺ軸を同時駆動しながら斜面方向に振動させてもよい。

図３は、工作機械３の行う振動切削において切り屑の分断が発生するメカニズムの説明図である。図３の横軸は、主軸３００の回転角度を示している。回転角度は、３６０度ごとに一周して０度に戻る。図３の縦軸は、工具経路に沿った方向における工具３０４と加工対象物３０３との間の相対的な距離を示している。振動を印加しない場合、１回転する毎に工具経路で指定された１回転当たりの送り量Ｆずつ移動する。振動を印加する場合、工具３０４をＺ軸方向に送りながら振動させるため、主軸３００が１回転する間の加工対象物３０３と工具３０４との間の相対的な距離は、正弦曲線状に振動した軌跡となる。この軌跡を振動軌跡と呼ぶ。

図３の例では、主軸３００が１回転する間に、Ｚ軸方向の駆動軸３０１を１．５回振動させた場合の振動軌跡が示されている。振動軌跡は、主軸回転数Ｓ（ｒ／ｍｉｎ）、主軸１回転あたりの加工対象物３０３に対する工具３０４の送り速度である１回転あたり送り量Ｆ（ｍｍ／ｒ）、工具３０４の振動振幅Ａ（ｍｍ）、および、工具３０４の振動の角周波数ω_v（ｒａｄ／ｓ）によって定められる。

図３には、第ｎ回目の主軸回転時の振動軌跡である第ｎの振動軌跡１１０と、第ｎ＋１回目の主軸回転時の振動軌跡である第ｎ＋１の振動軌跡１１１とが示されている。第ｎの振動軌跡１１０は、主軸３００が０度を通過した時刻である時刻ｔ（ｎ）から主軸が１回転した後の時刻である時刻ｔ（ｎ＋１）の間の振動軌跡である。第ｎ＋１の振動軌跡１１１は、時刻ｔ（ｎ＋１）から主軸が１回転した後の時刻である時刻ｔ（ｎ＋２）の間の振動軌跡である。なお、ここでｔ（ｎ）の時刻は、任意の基準時刻とし、例えば、基準時刻は、加工を開始した時刻とすればよい。同一の主軸角度における第ｎの振動軌跡１１０と第ｎ＋１の振動軌跡１１１との間の距離が切り屑の厚みである切り屑厚さとなる。図３において斜線で表した領域である切り屑分断領域１１２は、第ｎの振動軌跡１１０と第ｎ＋１の振動軌跡１１１とが重なる領域である。この領域では、第ｎの振動軌跡１１０で加工対象物３０３の表面から材料が既に除去されているため、第ｎ＋１の振動軌跡１１１では、材料が除去されずにエアカットが生じる。エアカット領域に挟まれた領域では、切り屑が連続とならないため、切り屑が分断される。したがって、切り屑の分断を発生させるためには、エアカット領域が生じるように、振動切削の駆動条件を設定することが望ましい。

ここで、切り屑の分断が発生する条件について説明する。振動切削の有無に関わらず旋削加工において決定すべき加工条件として、主軸回転数Ｓ（ｒ／ｍｉｎ）、および、１回転当たりの送り量Ｆ（ｍｍ／ｒ）が与えられ、振動条件として、工具３０４と加工対象物３０３との間の相対振動の振動振幅Ａ（ｍｍ）と、振動の角周波数ωｖ（ｒａｄ／ｓ）とが与えられたとき、主軸回転の角周波数ω_s（ｒａｄ／ｓ）は、以下の数式（１）で求められる。

なお、主軸３００の角度θ（ｒａｄ）とし、第ｎの振動軌跡１１０の工具３０４の刃先が通過する軌跡Ｔ（θ）_nは、以下の数式（２）で算出される。ただし、「０＜θ＜２π」とする。

第ｎの振動軌跡１１０と第ｎ＋１の振動軌跡１１１とが接するとき、つまり以下の数式（３）が成り立つとき、切り屑は分断される。

したがって、数式（２）および数式（３）から、以下の数式（４）の関係が導出される。ただし、φは、第ｎの振動軌跡１１０と第ｎ＋１の振動軌跡１１１との位相差である。

ここで、以下の数式（５）が成立する条件では、数式（３）および数式（４）が成り立つθが存在する。

特に、以下の数式（６）が成り立つとき、第ｎの振動軌跡１１０と第ｎ＋１の振動軌跡１１１とが点で接する。

なお、数式（６）が成り立つときには、２つの振動軌跡が点で接する条件を算出しているため、振動振幅Ａが数式（４）を満たす振動振幅Ａの値よりも大きければ、切り屑の分断が発生する。

以上説明したように、加工条件および振動条件に基づいて、切り屑の分断が発生する条件を数式で表すことができる。数式（４）および数式（５）に示す条件を満たすことができれば、加工条件および振動条件は、自由に選択することができる。一方で、数式（４）および数式（５）のいずれか１つでも満たさない駆動条件が設定されると、切り屑の分断が発生しないため振動切削は成立しない。

ここで、数値制御装置１ａを用いた加工条件の探索について説明する。まず、作業者が探索条件入力部１００を用いて、基準加工条件１１として、主軸回転数と、１刃当たりの送り速度とを入力する。ただし、主軸回転の角周波数と１回転当たりの送り量とを一意に定めることができれば、基準加工条件１１は、どのような形式で表現された情報であってもよい。例えば、基準加工条件１１は、Ｚ軸の送り速度を１分間あたりの送り量（ｍｍ／ｍｉｎ）で表現した情報を含んでいてもよい。このとき、探索条件入力部１００では、入力された１分間あたりの送り量から、１刃あたりの送り速度を計算し、計算結果を条件探索部１０２に送信する。また、基準加工条件１１は、主軸回転数の代わりに、主軸回転の角周波数を直接含んでいてもよい。

続いて、作業者は、探索条件入力部１００を用いて、基準振動条件１２である振動周波数および振動振幅を探索条件として入力する。さらに、作業者は、探索条件入力部１００を用いて、振動条件の探索範囲である振動条件探索範囲１４を探索条件として入力する。振動条件探索範囲１４は、振動周波数の探索範囲と、振動振幅の探索範囲とを含む。なお、基準振動条件１２および振動条件探索範囲１４についても、振動周波数および振動振幅を一意に定めることができれば、基準振動条件１２および振動条件探索範囲１４は、どのような形式で表現された情報であってもよい。例えば、基準振動条件１２および振動条件探索範囲１４は、主軸１回転あたりの振動回数として振動周波数の値を含んでもよいし、１刃あたりの送り速度に対する比率として振動振幅の値を含んでもよい。振動周波数および振動振幅以外の値が設定される場合、探索条件入力部１００は、入力された値を振動周波数および振動振幅に換算して、条件探索部１０２に出力する。

条件探索部１０２は、探索条件入力部１００が出力する探索条件に基づいて、実際に加工を実行する際に使用する駆動条件である実行駆動条件を決定する。実施の形態１において条件探索部１０２が決定する実行駆動条件は、実際に加工を実行する際に使用する加工条件である実行加工条件１５と、実際に加工を実行する際に使用する振動条件である実行振動条件１６とを含む。

図４は、図１に示す条件探索部１０２の動作を説明するためのフローチャートである。条件探索部１０２は、まず、探索条件入力部１００が出力する探索条件に含まれる基準加工条件１１および基準振動条件１２を設定する（ステップＳ１）。条件探索部１０２は、設定された加工条件および振動条件が分断条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ２）。

分断条件を満たさない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、条件探索部１０２は、振動振幅を調整可能であるか否かを判断し（ステップＳ３）、振動振幅を調整可能である場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、振動振幅探索範囲内で振動振幅を変更する（ステップＳ４）。ステップＳ４の後、条件探索部１０２は、ステップＳ２の処理に戻る。この場合、条件探索部１０２は、分断条件を満たすまで、振動振幅を調整可能である限り、振動振幅を変更して分断条件を満たすか否かの判断を行うステップＳ２からステップＳ４の処理を繰返すことになる。例えば、条件探索部１０２は、変更後の振動振幅の値を、振動振幅探索範囲の下限値から始めて、繰返しの度に、一定値を加えることで、振動振幅探索範囲の下限値から上限値まで探索を行うことができる。この場合、条件探索部１０２は、ステップＳ３において、変更後の振動振幅の値が上限値に達していない場合、振動振幅を調整可能であると判断し、変更後の振動振幅の値が上限値に達している場合、振動振幅を調整可能でないと判断することができる。

振動振幅を調整可能でない場合（ステップＳ３：Ｎｏ）、条件探索部１０２は、振動周波数探索範囲内で振動周波数を変更する（ステップＳ５）。このとき、条件探索部１０２は、振動振幅の値を振動振幅探索範囲の下限値に設定して、ステップＳ２の処理に戻る。

分断条件を満たす場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２は、設定された加工条件および振動条件を実行駆動条件として出力する（ステップＳ６）。

これにより、条件探索部１０２は、基準加工条件１１および基準振動条件１２が分断条件を満たす場合には、基準加工条件１１および基準振動条件１２をそのまま実行駆動条件として出力し、基準加工条件１１および基準振動条件１２が分断条件を満たさない場合には、まず、振動振幅を振動振幅探索範囲の下限値から上限値まで、一定値ずつ変更しながら、分断条件を満たす振動条件を探索する。振動振幅が上限値に達しても、分断条件を満たす振動条件が見つからない場合、次に条件探索部１０２は、振動周波数を下限値に変更し、振動振幅を下限値に変更して、振動振幅を再び下限値から上限値まで、一定値ずつ変更しながら、分断条件を満たす振動条件を探索する。振動周波数についても、下限値から上限値まで一定値ずつ変更しながら分断条件の判定を行う処理を繰返すことで、条件探索部１０２は、分断条件を満たす振動振幅および振動周波数の組み合わせを探索範囲内で探索することができる。

以上説明したように、実施の形態１によれば、数値制御装置１ａは、加工対象物３０３および工具３０４の相対位置を変化させる軸を切削加工中に振動させて切り屑を分断する振動切削を行う工作機械３の駆動条件を決定する駆動条件決定装置であって、工作機械３の加工条件、駆動軸３０１および主軸３００の少なくとも一方の振動させる軸の振動周波数および振動振幅を規定する振動条件、および、軸の制御特性を決定するパラメータである制御パラメータのうち少なくとも１つの駆動条件に対して設定された探索範囲と、振動切削の有無に関わらず決定される基準となる加工条件である基準加工条件１１とを含む探索条件を取得する探索条件入力部１００と、探索条件に基づいて、切り屑の分断が発生する条件である分断条件を満たすように、探索範囲が設定された範囲内で、振動切削を行う際に用いる駆動条件である実行駆動条件を決定する条件探索部１０２と、を備える。したがって、振動切削を行うときの工作機械３の駆動条件を、作業者が適切に決定できない場合であっても、設定された探索範囲内で駆動条件の探索を行い、切り屑の分断が発生する駆動条件を自動で決定することが可能であるため、工作機械が振動切削を行う際に切り屑の分断が発生する可能性を高めることが可能になる。

実施の形態２．
図５は、実施の形態２にかかる情報処理装置１ｂの機能構成を示す図である。情報処理装置１ｂは、工作機械３の駆動条件を決定する駆動条件決定装置の一例である。以下、実施の形態１と同様の構成要素については同一の符号を付することによって詳細な説明を省略し、実施の形態１と異なる部分について主に説明する。

情報処理装置１ｂは、コンピュータの内部に実装され、工作機械３で振動切削を行う際の駆動条件である加工条件および振動条件を決定する装置である。情報処理装置１ｂは、基準加工条件１１、基準振動条件１２、および振動条件探索範囲１４を入力とし、実行加工条件１５、実行振動条件１６を加工プログラム生成装置１０３に出力する。

加工プログラム生成装置１０３は、加工経路生成情報からＥＩＡプログラム、Ｇコードと呼ばれる工作機械３の加工プログラム１０を生成するＣＡＭ（Computer Aided Manufacturing）ソフトウェアなどである。或いは、加工プログラム生成装置１０３は、ＣＡＭソフトウェアなどが出力した基準加工条件１１で加工する加工経路を記述した加工プログラムに対して、主軸回転数、１刃当たりの送り量、振動周波数、振動振幅の指令に対応する情報を追加で編集し、編集された加工プログラム１０を出力するソフトウェアであってもよい。

情報処理装置１ｂは、探索条件入力部１００と、条件探索部１０２ｂとを有する。条件探索部１０２ｂは、工作機械３の特性を模擬する機械モデル１０５を用いて、実行駆動条件を決定する。実施の形態１では、駆動軸サーボ制御部２０２に指令された振動振幅と同じ振動振幅で駆動軸３０１が振動すると仮定していた。しかしながら、実際の工作機械３では、駆動軸３０１、不図示の駆動軸３０１、主軸３００などを支える機械構造の機械特性の影響によって、工具３０４と加工対象物３０３との間の相対振動の振幅は、指令された振動振幅とは異なることがある。このような場合、指令された振動振幅および振動周波数が切り屑の分断条件を満たしていたとしても、実際の加工において発生する振動振幅が指令値と異なるため、切り屑の分断が発生しない場合がある。そこで、情報処理装置１ｂの条件探索部１０２ｂでは、工作機械３の機械特性を模擬する機械モデル１０５を用いて、振動振幅の指令値と実際の値との差異を考慮して振動条件を探索する。具体的には、条件探索部１０２ｂは、機械モデル１０５を用いて、指令された振動振幅に対する工具３０４の先端位置での実際の振動振幅を推定し、推定された振動振幅の値が分断条件を満たすような振動条件を探索する。

図６は、図５に示す機械モデル１０５の一例を示す図である。図６は、駆動軸サーボ制御部２０２と駆動軸３０１との機械特性を周波数領域で模擬した機械モデル１０５を示している。駆動軸サーボ制御部２０２は、駆動軸指令１７ｒに対して、工具３０４の先端の位置ｘを制御する制御器を有し、位置制御ループの内側に速度制御ループを有するカスケード型の制御構造である。この時、位置制御は、駆動軸指令１７ｒに対する工具先端位置ｘの差に対して、位置ループゲインＫ_pを乗じて速度指令ｖrを算出する位置制御器であるＰ（Proportion）制御器を有する。速度制御器は、速度指令ｖrと工具先端速度ｖとの差に対して、速度ループゲインＫ_vpを乗じた結果と速度積分ゲインＫ_viを乗じ積分を行った結果とを加算し、サーボモータ３０５が出力するトルクＴrを演算する速度制御器であるＰＩ（Proportion Integral）制御器を有する。さらにこの機械モデル１０５は、トルク指令に対して、駆動軸３０１の総慣性モーメントを模擬するＪを乗じて積分し、工具先端速度ｖを算出し、工具先端速度ｖを積分することによって、工具先端位置ｘを算出する。ただし、ｓはラプラス演算子であり、「１／ｓ」は積分操作を表す。

このとき、駆動軸指令１７ｒに対する工具先端位置ｘの応答は以下の数式（７）で求められる。

ただし、上記の機械モデル１０５は一例であり、位置指令に対する工具先端位置の応答を計算することができるモデルであればどのようなモデルであってもよい。例えば、Ｐ制御器、ＰＩ制御器以外の制御器を用いてもよいし、駆動軸３０１の特性を総慣性モーメントの代わりに伝達関数で表現してもよい。例えば、速度制御ループの内側にサーボモータ３０５の出力するサーボモータ電流２２を演算する電流制御ループを設けてもよい。このとき、トルクＴrは、モータ電流からモータトルクを計算するトルク定数をモータ電流に乗じて算出される。

さらに、ラプラス演算子を用いた連続系モデルではなく、差分方程式による離散系で記述されたモデルを機械モデル１０５として用いてもよい。

図７は、図５に示す条件探索部１０２ｂの動作の第１の例を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１～ステップＳ６の処理は、図４と同様である。図７では、ステップＳ２において分断条件を満たすか否かを判定する前に、条件探索部１０２ｂは、機械モデル１０５を用いて振動振幅を推定する（ステップＳ７）。具体的には、条件探索部１０２ｂは、設定された振動振幅から、機械モデル１０５を用いて、工具３０４と加工対象物３０３との間の実際の振動振幅を計算する。ここで、上記の数式（７）で表されるモデルを用いて振動振幅を計算する方法について述べる。伝達関数形式で記述されるモデルでは、ある周波数ωにおける応答は、数式（７）のｓにｊωを代入することで算出可能である。ただし、ｊは虚数単位である。数式（７）のｓにｊωを代入すると、数式（８）が導出される。

このとき、入力に対する出力の比率が振動振幅の変化量に対応するので、数式（８）の絶対値を計算すると、以下の数式（９）で表される。

上記のように、入力する振動の周波数が決まれば、数式として工具３０４と加工対象物３０３との間の実際の振動の出力を計算することができるため、設定された振動振幅Ａに対して、設定された振動周波数ω_vと数式（９）とを用いて、工具３０４と加工対象物３０３との間の実際の振動振幅Ａ’を算出することができる。

ここでは、入力される振動は単一の周波数ωを持つと仮定して計算したが、入力される振動波形は、矩形波、三角波などであってもよい。例えば、矩形波状の振動指令は、フーリエ級数を用いて数式（１０）に示すように、それぞれのｎに対して、振動振幅（４／π）×（Ａ／２ｎ－１）をもつ周波数（２π－１）ωの単振動の和として記述することができることが知られている。

数式（１０）および数式（９）を用いて、それぞれの周波数に対する振幅比の和を算出すれば、矩形波状の振動指令に対する振幅を計算することができる。或いは、第１次の周波数成分が最も強く表れるため、矩形波入力に対する応答を計算する際に、第１次周波数成分のみの関数として近似して振幅比を計算すればよい。三角波、他の周期的な振動を模擬した指令などに対しても、同様に振幅比を計算することができる。

条件探索部１０２ｂは、図７のステップＳ２では、設定された振動振幅Ａの代わりに、ステップＳ７で計算した振動振幅Ａ’を用いて、分断条件を満たすか否かを判断することになる。

図８は、図５に示す条件探索部１０２ｂの動作の第２の例を説明するためのフローチャートである。図７に示す第１の例では、分断条件を満たすか否かを判断する前に、実際の振動振幅Ａ’を計算したが、図８に示す第２の例では、条件探索部１０２ｂは、分断条件を満たす駆動条件が見つかった後、実行駆動条件として出力する前に、機械モデル１０５に基づいて振動振幅を補正する（ステップＳ８）。具体的には、分断条件を満たす振動振幅Ａと振動周波数ω_vとが見つかった後、条件探索部１０２ｂは、工具３０４と加工対象物３０３との間の振動振幅がＡと一致するように、数式（９）の逆数を振動振幅Ａに乗じることによって、補正後の振動振幅Ａ’’を算出する。ステップＳ６では、条件探索部１０２ｂは、補正後の振動振幅Ａ’’を含む実行駆動条件を出力することになる。

さらに、上記の例では、数式を用いて振動振幅の指令値から実際の振動振幅の値を算出したが、実際の振動振幅の値を推定する方法は、上記の例に限定されない。例えば、条件探索部１０２ｂは、実験的に、振動振幅の指令値に対して実験的に導出した実際の振動振幅の値を近似した数式、データテーブルなどを使用して、実際の振動振幅の値を推定してもよい。また、条件探索部１０２ｂは、数式（７）の代わりに、差分方程式で記述した離散系のモデルを用いて、双一次変換、Tustin変換と呼ばれる離散系モデルから連続系モデルに変換する方式の変換式を用いて、連続系に変換して振幅比を計算してもよい。また、振動振幅を計算するその他の既存のアルゴリズムを用いて実際の振動振幅の値を計算してもよい。或いは、条件探索部１０２ｂは、数値シミュレーションによってモデルから応答波形を算出し、シミュレーションで求めた応答波形から振幅比を計算してもよい。

図９は、実験的に導出される振動振幅の指令値に対する応答振幅の関係を表す図である。図９は、ボード線図と呼ばれる図であり、連続的に周波数が変化する正弦波信号やランダムノイズをサーボモータに指令し、そのときの工具３０４と加工対象物３０３との間の振動を加速度センサ、変位センサなどを用いて測定すると得られる。この図では、それぞれの周波数において、入力振幅に対する出力振幅の比が計算される。ただし、０ｄＢは、入力振幅と出力振幅とが一致することを意味し、ゲインが０ｄＢよりも大きいと入力振幅よりも出力振幅の方が大きくなり、ゲインが０ｄＢよりも小さいと入力振幅よりも出力振幅の方が小さくなることを意味する。ボード線図を用いることで、入力された振動振幅の指令値に対する実際の振動振幅を、数値計算を用いずに求めることができる。例えば、ボード線図の特性を数式で近似したり、テーブルデータとして機械モデル１０５に用いて振動振幅の実際の値を計算してもよい。

以上説明したように、実施の形態２にかかる情報処理装置１ｂにおいて、条件探索部１０２ｂは、軸に対する駆動軸指令から工具３０４の先端位置における実際の振動振幅を推定する機械モデル１０５を用いて推定された振動振幅に基づいて、分断条件を満たす駆動条件を探索する。振動振幅の指令値の代わりに、実際の振動振幅の推定値が分断条件を満たすか否か判断するため、工作機械３が振動切削を行う際に切り屑の分断が発生する可能性をより確実に高めることが可能になる。

実施の形態３．
図１０は、実施の形態３にかかる情報処理装置１ｃの機能構成を示す図である。情報処理装置１ｃは、駆動条件決定装置の一例である。情報処理装置１ｃは、探索条件入力部１００ｃと、条件探索部１０２ｃとを有する。

探索条件入力部１００ｃは、基準加工条件１１と、基準振動条件１２と、加工条件探索範囲１３と、振動条件探索範囲１４とを探索条件として取得する。

条件探索部１０２ｃは、機械モデル１０５ｃおよび評価関数１０６を用いて、駆動条件を探索する。

図１１は、図１０に示す機械モデル１０５ｃの一例を示す図である。機械モデル１０５ｃと、実施の形態２の機械モデル１０５との差異は、機械端伝達関数モデルＧｍ（ｓ）を有する点である。通常のフィードバック制御では、検出器で検出した位置が指令位置と一致するように制御を行う。振動切削を行う工作機械３の場合、真に振動振幅を制御すべき対象は工具３０４と加工対象物３０３との間の相対振動であるが、工具３０４と加工対象物３０３との間に相対変位を検知する検出器を取り付けるのは困難である。そこで、サーボモータ３０５に取り付けられた検出器でフィードバック制御を行い、機械端伝達関数モデルＧｍ（ｓ）を用いて、実際の工具３０４と加工対象物３０３との間の相対振動を推定する。

機械端モデルは、例えば、工具３０４および加工対象物３０３のそれぞれに加速度センサを設置して測定する。例えば、モータを駆動したときの検出器信号を２回微分して加速度信号を入力、相対加速度を出力とするボード線図を描画し、カーブフィッティングによって伝達関数を同定してもよいし、有限要素法（ＦＥＭ：Finite Element Method）によって、工作機械３の構造のモデルから計算した伝達関数を用いてもよいし、ＦＥＭモデルの要素合成マトリクスから出力した状態空間モデルを用いてもよい。

図１２は、図１０に示す条件探索部１０２ｃの動作を説明するためのフローチャートである。条件探索部１０２ｃは、まず、基準加工条件１１および基準振動条件１２を設定する（ステップＳ１）。続いて条件探索部１０２ｃは、機械モデル１０５ｃを用いて、実際の振動振幅を推定する（ステップＳ７）。条件探索部１０２ｃは、設定された加工条件および振動条件が分断条件を満たすか否か判断する（ステップＳ２）。このとき、条件探索部１０２ｃは、振動条件の振動振幅として、ステップＳ７で推定した実際の振動振幅を用いる。

分断条件を満たさない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｃは、振動振幅を調整可能であるか否かを判断する（ステップＳ３）。振動振幅を調整可能である場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｃは、振動振幅探索範囲内で振動振幅を変更し（ステップＳ４）、ステップＳ７の処理に戻る。

振動振幅を調整可能でない場合（ステップＳ３：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｃは、振動周波数を調整可能であるか否かを判断する（ステップＳ９）。振動周波数を調整可能である場合（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｃは、振動周波数探索範囲内で振動周波数を変更し（ステップＳ５）、ステップＳ７の処理に戻る。

振動周波数を調整可能でない場合（ステップＳ９：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｃは、主軸回転数を調整可能であるか否かを判断する（ステップＳ１０）。主軸回転数を調整可能である場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｃは、回転数探索範囲内で主軸回転数を変更し（ステップＳ１１）、ステップＳ７の処理に戻る。

主軸回転数を調整可能でない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｃは、送り量を調整可能であるか否かを判断する（ステップＳ１２）。送り量を調整可能である場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｃは、送り量探索範囲内で送り量を変更し（ステップＳ１３）、ステップＳ７の処理に戻る。

送り量を調整可能でない場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、探索失敗を出力し（ステップＳ１４）、処理を終了する。

分断条件を満たす場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｃは、次に、設定された加工条件および振動条件が第１の評価関数を満たすか否かを判断する（ステップＳ１５）。第１の評価関数を満たさない場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｃは、ステップＳ３の処理に進む。第１の評価関数を満たす場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｃは、設定された加工条件および振動条件を実行駆動条件として出力する（ステップＳ６）。

ここで、第１の評価関数は、探索された加工条件および振動条件を評価する関数である。探索された加工条件および振動条件が切り屑の分断条件を満たすとしても、加工に時間がかかりすぎたり、工作機械３への負荷が大きすぎる場合、そのような加工条件および振動条件を用いて加工を行うことは好ましくない。そこで、情報処理装置１ｃは、評価関数を用いて、探索された加工条件および振動条件の組み合わせが適切かどうかを判定する。第１の評価関数は、振動を行うために要する電気エネルギー、振動加速度、加工時間、切削体積、最大加工負荷、機械摩耗量、および、累積振動切削時間のうちのいずれか１つ以上の線形和で表される。例えば、第１の評価関数は、切削体積Ｖ（ｍｍ³／ｍｉｎ）を用いて、「Ｖ＞１００」とすることができる。切削体積Ｖは、主軸回転数Ｓ、１刃当たりの送り量Ｆ、半径方向の切込み量ｈ、加工対象物３０３の径Ｒ（ｍｍ）を用いて、以下の数式（１１）で表すことができる。

第１の評価関数は、単純に、主軸回転数が下限値以上であることとしてもよいし、送り量が下限値以上であることとしてもよい。或いは、第１の評価関数は、これらの組み合わせであってもよい。

なお、実施の形態１で振動振幅について説明したように、各条件を探索範囲内で変更するステップでは、各条件を探索範囲の下限値から上限値まで、一定値ずつ変更することができる。この場合、各条件を調整可能であるか否かを判断するステップでは、変更後の値が上限値を超えるか否かに基づいて、調整可能であるか否かを判断することができる。この場合、ステップＳ５では、振動振幅を振動振幅探索範囲の下限値に変更し、ステップＳ１１では、振動振幅を振動振幅探索範囲の下限値に変更して、振動周波数を振動周波数探索範囲の下限値に変更し、ステップＳ１３では、振動振幅を振動振幅探索範囲の下限値に変更して、振動周波数を振動周波数探索範囲の下限値に変更して、主軸回転数を回転数探索範囲の下限値に変更する。これにより、加工条件および振動条件に含まれる各値を探索範囲の下限値から上限値まで変更しながら、分断条件および第１の評価関数を満たす駆動条件を探索することができる。

なお、実施の形態３では、第１の評価関数を用いた評価が行われるため、探索に失敗することもある。分断条件および第１の評価関数の両方を満たす駆動条件が見つからない場合、ステップＳ１４において、探索失敗をユーザに通知することになる。この場合、ユーザは、探索範囲を再設定して、探索をやり直すことができる。

なお、図１２では、分断条件および第１の評価関数の両方を満たす駆動条件が１つ見つかれば探索を終了することとしたが、全ての探索範囲内において、分断条件を満たす実行駆動条件の候補を複数探索し、複数の候補の中から、第１の評価関数に基づいて実行駆動条件を決定してもよい。この場合、複数の候補が存在する場合において、複数の候補のうち加工に適した条件を使用することが可能になる。

以上説明したように、実施の形態３にかかる情報処理装置１ｃによれば、条件探索部１０２ｃは、分断条件を満たすような実行駆動条件の候補を探索し、探索した候補を用いた切削加工を評価するための第１の評価関数に基づいて、探索した候補を実行駆動条件とするか否かを判断することができる。これにより、分断条件を満たしても、切削加工の評価が低い条件、例えば、時間がかかりすぎたり、工作機械３への負荷が大きすぎたりする条件が実行駆動条件とされることを防ぐことが可能になる。

また、第１の評価関数は、振動を生じさせるために要するエネルギー、振動加速度、加工時間、切削体積、最大加工負荷、機械摩耗量、および、累積振動切削時間のうちのいずれか１つ以上のパラメータの線形和で表される関数とすることができる。これにより、これらのパラメータに基づいて切削加工を評価することが可能になる。

例えば、振動を生じさせるために要するエネルギーは、振動切削を行う軸の質量をＭとすると、振動エネルギーで表す場合、「１／２ＭＡ²ω_v ²」で求められる。或いは、上記の振動エネルギーを、電気エネルギーに変換した値を、振動を生じさせるために要するエネルギーとしてもよい。この場合、振動エネルギーを、電気エネルギーを振動エネルギーに変換する効率を表す係数で除した値を、振動を生じさせるために要するエネルギーとすることができる。加工時間については、１回転当たりの送り量Ｆと主軸回転数Ｓとに基づいて、１分あたりの軸移動量ＳＦを計算し、振動切削を行う総加工距離Ｌを１分あたりの軸移動量ＳＦで除することによって、加工時間「Ｌ／ＳＦ」を計算することができる。最大加工負荷は、加工対象物３０３の材料物性から決まる比切削抵抗Ｋ_cを用いて、「Ｋ_cＡＦ／１０００」で算出される。また、機械摩耗量は、これまでの振動切削時間を累積しておき、累積振動切削時間に実験的に決まる係数を乗じることによって算出される。

さらにこれらの評価値を組み合わせることで、より柔軟な評価関数を設計することができる。例えば、加工時間と振動エネルギーの双方に対して最適な条件を探索する場合、評価関数Ｚは、以下の数式（１２）で表されるように、係数Ｐ₁およびＰ₂をもつ２つの評価関数の線形和として求めることができる。ただし、係数Ｐ₁およびＰ₂は、予め決定された任意の実数をとることができる。

また、実施の形態３では、設定された探索範囲内で、分断条件および第１の評価関数を満たす駆動条件が見つからない場合、探索失敗が通知されるため、ユーザは、探索条件を変更して駆動条件を再度探索しなおすことができる。

上記では、機械モデル１０５を用いて、振動振幅の指令値から実際の振動振幅の値を推定することとしたが、物理現象を模擬した機械モデル１０５ｃの代わりに、ＡＩ（Artificial Intelligence）モデルを使用してもよい。図１３は、実施の形態３の変形例にかかる情報処理装置１ｃ－２の機能構成を示す図である。図１３に示す情報処理装置１ｃ－２は、情報処理装置１ｃと比較して、機械モデル１０５ｃの代わりにＡＩモデル１０７を使用して振動振幅の指令値から実際の値を推定する条件探索部１０２ｃ－２を有する点が異なる。ＡＩモデル１０７は、振動振幅の指令値、主軸回転数、１刃あたりの送り速度、振動周波数を入力すると、工具３０４の先端位置での実際の振動振幅を出力する学習済モデルである。ＡＩモデル１０７は、例えば、ニューラルネットワーク、強化学習、Ｑ学習等のアルゴリズムを用いた人工知能によって学習済のモデルであってもよい。

実施の形態４．
図１４は、実施の形態４にかかる数値制御装置１ｄの機能構成を示す図である。数値制御装置１ｄは、探索条件入力部１００と、加工プログラム入力部１０１と、条件探索部１０２ｄと、指令値生成部１０４とを有する。

数値制御装置１ｄは、数値制御装置１ａと比較して、探索条件入力部１００への入力が基準加工条件１１と、加工条件探索範囲１３と、振動条件探索範囲１４とである点と、機械モデル１０５および評価関数１０６を入力として用いる条件探索部１０２ｄを有する点とが異なる。なお、数値制御装置１ｄでは、探索条件入力部１００への入力に、基準振動条件が含まれない。このため、探索の開始時には、振動条件探索範囲の下限値、振動条件探索範囲の上限値、振動条件探索範囲の中間値、または、パラメータ等で事前に設定された探索初期条件から探索を開始することになる。

図１５は、図１４に示す条件探索部１０２ｄの動作を説明するためのフローチャートである。ここでは、図１２に示した実施の形態３の条件探索部１０２ｃとの差異について説明する。条件探索部１０２ｄは、第１の評価関数を満たした場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、第２の評価関数を満たすか否かをさらに判断する（ステップＳ１７）。

第２の評価関数を満たす場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｄは、設定されていた条件を採用せずに、ステップＳ３に戻って条件の探索を継続する。第２の評価関数を満たさない場合（ステップＳ１７：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｄは、ステップＳ６に進む。

また、図１５では、送り量を調整可能でない場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、条件探索部１０２では、基準加工条件１１を含み振動切削を行わない駆動条件を設定し（ステップＳ１６）、ステップＳ６に進む。

図１５のステップＳ１７は、安全装置として機能し、「設定された加工条件および振動条件を使用して振動切削を行うと異常が発生する」ときに「第２の評価関数を満たす」ように第２の評価関数は設定される。例えば、振動振幅が大きすぎる場合、工作機械３への負荷や工作機械３に装備されている電機品への負荷が大きくなり故障の要因となる可能性がある場合などに第２の評価関数は満たされる。工作機械３に装備されている電機品の一例は、数値制御装置、ドライブユニットと呼ばれる駆動装置、モータ、電磁開閉器、リレーなどである。

第２の評価関数の例としては、振動のエネルギーＨ、消費電力、振動振幅を用いた関数が挙げられる。また、第１の評価関数と第２の評価関数とに同じ関数を用いて、異なる閾値を設けてもよい。例えば、第１の評価関数は、加工時間が３分以上であることとし、第２の評価関数は、加工時間が１０分以上であることとする。この場合、加工時間が３分未満では第１の評価関数を満たさず、加工時間が１０分以上では第２の評価関数を満たすため、設定された駆動条件は選択されない。したがって、加工条件が３分以上１０分未満の場合にのみ実行駆動条件として出力されることになる。

また、図１４では不図示であるが、第１の評価関数および第２の評価関数としてユーザが任意の条件を設定する評価関数設定部を設けてもよい。

また、第２の評価関数も第１の評価関数と同様に、振動を生じさせるために要する電気エネルギー、振動加速度、加工時間、切削体積、最大加工負荷、機械摩耗量、および、累積振動切削時間のうちのいずれか１つ以上の線形和で表される関数とすることができる。

第１の評価関数は、第１の評価関数を満たす場合に、その駆動条件を用いた振動切削が好適であることを判断することが可能な関数とすることが望ましく、第２の評価関数は、第２の評価関数を満たす場合に、その駆動条件を用いた振動切削に異常が生じるなどその駆動条件を実行駆動条件として採用しないことが望ましいことを判断することが可能な関数とすることが望ましい。

なお、評価関数として、最大加工負荷、機械摩耗量、累積振動切削時間などを用いる場合、機械モデル１０５を用いた加工シミュレーションによって、加工負荷、摩耗量を予想する。また、累積振動切削時間は、これまでの振動切削を実施した総時間を記録するメモリを設定する。その他にも、例えば、１回転に振動切削によって分断されうる切り屑の数を用いた評価関数が考えられる。例えば、１回転の間に切り屑の分断発生回数が多すぎると、サーボモータ３０５に負荷がかかり発熱する。一方で半径の大きな加工対象物３０３を加工する場合、切り屑の分断が少ないと切り屑が長くなり、工具３０４などに絡まる可能性が高くなる。そこで、１回転あたりの切り屑の分断回数を評価関数として用いることで、適切な分断回数となるように駆動条件を探索することができる。

以上説明したように、実施の形態４にかかる数値制御装置１ｄの条件探索部１０２ｄは、分断条件を満たすような実行駆動条件の候補を、当該候補を用いた切削加工に異常が生じるか否かを評価するための第２の評価関数に基づいて評価し、当該候補を用いた切削加工に異常が生じると評価した場合、当該候補を実行駆動条件としない。これにより、分断条件を満たすとしても、切削加工に異常が生じるような駆動条件が選択されることを防止することができる。

また、条件探索部１０２ｄは、第２の評価関数に基づいて、実行駆動条件とする駆動条件が見つからない場合、基準加工条件１１を含み振動切削を行わない駆動条件を、実行駆動条件として決定することができる。この場合、第２の評価関数を用いて異常が生じないと評価されるような駆動条件が見つからない場合には、振動切削を行わずに、異常が生じないような切削加工を行うことを優先することができる。

実施の形態５．
図１６は、実施の形態５にかかる情報処理装置１ｅの機能構成を示す図である。情報処理装置１ｅは、探索条件入力部１００へ入力される情報が、基準加工条件１１、振動条件探索範囲１４および制御パラメータ探索範囲１９であり、条件探索部１０２ｃの代わりに条件探索部１０２ｅを有する点が実施の形態３と異なる。情報処理装置１ｅへの入力は、基準加工条件１１、振動条件探索範囲１４および制御パラメータ変更範囲１９であって、情報処理装置１ｅからの出力は、実行加工条件１５、実行振動条件１６および制御パラメータ２４である。なお、数値制御装置１ｅでは、探索条件入力部１００への入力に、基準振動条件が含まれない。このため、探索の開始時には、振動条件探索範囲の下限値、振動条件探索範囲の上限値、振動条件探索範囲の中間値、または、パラメータ等で事前に設定された探索初期条件から探索を開始することになる。

図１７は、図１６に示す条件探索部１０２ｅの動作を説明するためのフローチャートである。

条件探索部１０２ｅは、基準加工条件１１を設定する（ステップＳ１ｅ）。条件探索部１０２ｅは、設定した条件が分断条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ２）。分断条件を満たさない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｅは、振動振幅を調整可能であるか否かを判断する（ステップＳ３）。振動振幅を調整可能である場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｅは、振動振幅探索範囲内で振動振幅を変更し（ステップＳ４）、ステップＳ２の処理に戻る。

振動振幅を調整可能でない場合（ステップＳ３：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｅは、振動周波数を調整可能であるか否かを判断する（ステップＳ９）。振動周波数を調整可能である場合（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｅは、振動周波数探索範囲内で振動周波数を変更し（ステップＳ５）、ステップＳ２の処理に戻る。

振動周波数を調整可能でない場合（ステップＳ９：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｅは、制御パラメータを調整可能であるか否かを判断する（ステップＳ１８）。制御パラメータを調整可能である場合（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｅは、制御パラメータ調整範囲内で制御パラメータを変更し（ステップＳ１９）、ステップＳ２の処理に戻る。

制御パラメータを調整可能でない場合（ステップＳ１８：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｅは、基準加工条件１１を含み振動切削を行わない駆動条件を設定し（ステップＳ１６）、設定された加工条件、振動条件および制御パラメータを実行駆動条件として出力する（ステップＳ６ｅ）。

分断条件を満たす場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｅは、機械モデル１０５に基づいて振動振幅を補正する（ステップＳ８）。条件探索部１０２ｅは、設定された駆動条件が第２の評価関数を満たすか否かを判断する（ステップＳ１７）。第２の評価関数を満たす場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、条件探索部１０２ｅは、ステップＳ３の処理に進み、第２の評価関数を満たさない場合（ステップＳ１７：Ｎｏ）、条件探索部１０２ｅは、ステップＳ６ｅの処理に進む。

図１７に示したように、実施の形態５では、振動条件に加えて、制御パラメータを探索する。機械モデル１０５が実施の形態３で使用した機械モデル１０５と同じである場合、制御パラメータは、例えば位置ループゲインＫ_p、速度ループゲインＫ_vp、および、速度積分ゲインＫ_viである。制御パラメータは、駆動軸３０１の制御特性を決定するパラメータであり、数式（１０）に示したように、振動振幅の計算には制御パラメータが影響する。このため、同じ振動条件であっても、制御パラメータの大きさによって、切り屑の分断が発生するか否かが変化する。変更する制御パラメータは、位置ループゲインＫpのみであってもよいし、位置ループゲインＫ_p、速度ループゲインＫ_vpの両方であってもよい。変更するパラメータは予め決定しておいてもよいし、ユーザが加工毎に任意に選択できるようにしてもよい。また、例示した機械モデル１０５以外のモデルを使用する場合、使用するモデルにおいて、振動振幅に影響する制御パラメータを探索の対象とすることができる。制御パラメータを探索の対象とすることで、切り屑を分断することができる駆動条件を探索することができる可能性を高めることができる。

制御パラメータを変更する場合、制御パラメータの変更によって制御系が不安定とならないように、評価関数を用いて位相余裕やゲイン余裕の閾値を判定することが望ましい。位相余裕は、制御系においてゲインが０ｄＢとなるときの－１８０度からの位相の余裕であり、一般的に３０度以上の位相余裕を確保すると制御系は安定する。また、ゲイン余裕は、位相が－１８０度となるときの０ｄＢからのゲイン余裕である。このように評価関数を設定することで、切り屑の分断が発生すると共に、制御系が安定するような駆動条件を探索することが可能になる。

以上説明したように、実施の形態５によれば、制御系の安定性を保ったまま、切り屑の分断が発生するような振動条件および制御パラメータを実行駆動条件として決定することが可能になる。

実施の形態６．
図１８は、実施の形態６にかかる数値制御装置１ｆの機能構成を示す図である。数値制御装置１ｆは、実施の形態４にかかる数値制御装置１ｄと比較して、振動振幅を測定する加速度センサ３０６が出力する振動振幅の実測値に基づいて機械モデル１０５ｃを更新する機械モデル更新部１１３と、機械モデル１０５ｃの経年変化から工作機械３の故障を予測する故障予知部１１４とを有する点である。ただし、機械モデル１０５ｃは、図１１に示す機械モデル１０５ｃと同じである。なお、数値制御装置１ｆでは、探索条件入力部１００への入力に、基準振動条件が含まれない。このため、探索の開始時には、振動条件探索範囲の下限値、振動条件探索範囲の上限値、振動条件探索範囲の中間値、または、パラメータ等で事前に設定された探索初期条件から探索を開始することになる。

工作機械３は、経年変化で振動特性が徐々に変化する。例えば、締結部品の締結の緩み、構造部材の疲労破壊、ベアリングやボールねじの予圧の抜けなどによって、機械構造の振動が大きくなることがある。また、摩擦の増加によってモータの負荷が増加することもある。このような状態のまま振動切削を継続すると工作機械３が故障する場合がある。そこで、数値制御装置１ｆは、計算で予測した振動振幅と実際の振動振幅との差から工作機械３の経年変化をモニタリングし、実際に故障が発生する前に故障を予知する機能を有することで、適切な時期に工作機械３の補修を行うことができるようにする。

加速度センサ３０６は、駆動軸３０１に設置される。図１８では、ボールねじのナット部に加速度センサ３０６を取り付けているが、例えば工具３０４の工具ホルダ内部に取り付けてもよいし、旋盤の工具を取り付けるタレットに取り付けてもよい。加速度センサ３０６は、振動切削中の振動レベルを測定し、機械モデル更新部１１３に送信する。機械モデル更新部１１３は、実行加工条件１５および実行振動条件１６から計算される振動振幅の計算値と実際の振動振幅の実測値とを比較する。この時、機械特性の変化によって計算値と実測値との間に差が生じた場合、機械モデル１０５ｃにおける駆動軸３０１の特性を模擬するＧｍ（ｓ）を変更する。これにより、機械特性が変化した場合であっても、振動振幅を正確に推定することが可能になる。

故障予知部１１４は、機械モデル１０５ｃの変化履歴を監視する。機械モデル１０５ｃの変化量が予め定められた閾値を超えた場合、工作機械３の経年変化が許容値を超えて故障が発生したと判定し、ユーザに警告を出力する。警告の出力方法は特に制限されず、警告は、画面表示によって行われてもよいし、音声出力によって行われてもよい。ただし、故障予知部１１４は、現在の機械モデル１０５ｃの変化量が閾値を超えたか否かによって判定してもよいし、一定期間先に閾値を超えることを予測して警告を出力してもよい。

以上説明したように、実施の形態６にかかる数値制御装置１ｆは、工作機械３の経年劣化による機械モデル１０５ｃの変化に合わせて、制御パラメータを変更することで、機械特性が変化した場合であっても、振動振幅を正確に推定することができるという効果を奏する。さらに、機械モデル１０５ｃの変化量に基づいて、故障の発生または故障の発生の予兆を検知することで、事前に補修や修繕計画を立てることが可能になり、急な故障で生産が停止するような事態を回避することが可能になる。

実施の形態７．
図１９は、実施の形態７にかかる情報処理装置１ｇの機能構成を示す図である。情報処理装置１ｇは、探索条件入力部１００と、条件探索部１０２ｇと、学習済モデル記憶部１２０とを有する。条件探索部１０２ｇは、学習用データ取得部４０と、モデル生成部４１とを有する。

学習用データ取得部４０は、探索条件入力部１００から基準加工条件１１、基準振動条件１２を受け取るとともに、制御パラメータ２４、工具情報３０、加工対象物情報３１、各軸の動作情報３２を振動切削学習データとして取得する。工具情報３０には、工具材質と工具形状とを示す情報が含まれる。加工対象物情報３１には、加工対象物の材質を示す情報が含まれる。各軸の動作情報３２には、各軸の送り速度と、各軸の加速度とを示す情報が含まれる。

モデル生成部４１は、学習用データ取得部４０が取得する振動切削学習データに基づいて、機械モデル１０５、加工面品位判定モデル４２、および、切り屑分断判定モデル４３を用いて、分断条件を満たす実行駆動条件の中で、切削加工の加工品質が最良となる実行駆動条件を学習する。つまり、モデル生成部４１は、基準加工条件１１と、基準振動条件１２と、制御パラメータ２４と、各軸の動作情報３２と、加工対象物情報３１と、工具情報３０とを入力として、分断条件を満たし、且つ、切削加工の加工品質が基準を満たすような、実行加工条件１５、実行振動条件１６および制御パラメータ２４の組み合わせを出力する条件・制御パラメータ探索モデル４８を学習結果として出力する。

各軸の動作情報３２は、工作機械３の各軸のモータの動作位置を示す情報であり、モデル生成部４１は、このような各軸の動作情報３２および制御パラメータ２４から、工作機械３の各軸に取り付けられた機械構造の動きを示す情報を得るために、機械モデル１０５を用いる。つまり、機械モデル１０５は、各軸の動作情報３２および制御パラメータ２４を入力として、工作機械３の各軸に取り付けられた機械構造の動きを示す情報を出力する。また、モデル生成部４１は、切り屑の分断が発生するか否かを判定するために、つまり、分断条件を満たすか否かを判定するために、切り屑分断判定モデル４３を用いる。切り屑分断判定モデル４３は、機械モデル１０５の出力と、基準加工条件１１、基準振動条件１２および制御パラメータ２４とを入力とし、切り屑の分断が発生するか否かの判定結果を出力する。また、モデル生成部４１は、切り屑の分断が発生すると判定された駆動条件を用いた切削加工の加工品質が基準を満たすか否かを判定するために、加工面品位判定モデル４２を用いる。加工面品位判定モデル４２は、各軸の動作情報３２に基づいて、加工対象物３０３が加工された結果の良し悪しを判定する。加工面品位判定モデル４２は、機械モデル１０５の出力と、切り屑分断判定モデル４３を用いて分断条件を満たすと判定された駆動条件と、工作物情報３１と、工具情報３０とを入力として、加工面の滑らかさに基づいて、加工品質を判定する。例えば、加工面品位判定モデル４２は、工具経路に対して、算術平均に基づき算出した平均線や平均面に対する各工具経路のばらつきや最大誤差量を用いて、加工品質を評価することができる。或いは、加工面品位判定モデル４２は、工具３０４の形状も加味して加工面を推定し、加工対象物３０３が除去された後のカスプ高さを用いて加工品質を評価してもよい。

また、上記の加工面の良否判定部分を加工面品位判定モデル４２としてモデル化し、学習の対象に含めてもよい。加工面品位判定モデル４２は、工具３０４と加工対象物３０３との間の相対変位に基づき、加工対象物３０３の加工面を算出するものであればよい。

相対変位は、モータに対する指令でもよいし、モータ特性のモデルを用いて算出したモータ端応答でもよいし、さらに機械特性のモデルを用いて算出した機械端応答でもよい。

また、加工対象物３０３の加工面の算出に際して、工具３０４と加工対象物３０３との間の相対変位のみで算出してもよいし、工具３０４の形状を幾何学的に加味して相対変位を補正してもよいし、更に工具３０４および加工対象物３０３の材質を加味し、物理的な切削現象理論に基づいて加工面の品位を算出してもよい。

加工面品位判定モデル４２に関しては、工作機械３の実機で取得したデータセットに置き換えてもよい。例えば、加工条件、振動条件に加え、工具形状と工具材質と加工対象物材質のデータセットと、当該データセットの条件で加工した場合の面品位の情報を紐づけておくことで学習用のデータセットとすることができる。

モデル生成部４１は以上のように、機械モデルと加工面品位判定モデル４２と切り屑分断判定モデル４３を用いて、前述の振動切削学習データに基づいて、加工条件と振動条件と制御パラメータとの組み合わせを学習する。すなわち、前述の振動切削学習データから加工条件と振動条件と制御パラメータとの少なくともいずれかを含む駆動条件を推論する学習済モデルを生成する。

次に、モデル生成部４１の学習の処理について説明する。モデル生成部４１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、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行動主体であるエージェントが、現在の状態を示す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数式（１３）で表される。

数式（１３）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。加工条件と振動条件と制御パラメータとの選択が行動ａ_tとなり、切り屑の分断有無の判定と加工面品位情報とが状態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。

数式（１３）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、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４１は、報酬計算部４４と、関数更新部４５と、を備えている。

報酬計算部４４は、加工条件と振動条件と制御パラメータとの選択、切り屑の分断有無の判定と加工面品位情報とに基づいて報酬ｒを計算する。報酬判断基準は次のとおりである。例えば、加工面品位情報が改善する場合、すなわち前述の各工具経路のばらつきや最大誤差量が減少する場合や、カスプ高さが低下する場合には報酬ｒを増大させ（例えば「１」の報酬を与える。）、他方、加工面品位情報が悪化する場合には報酬ｒを低減する（例えば「－１」の報酬を与える。）。また、他の例としては、切り屑の分断ありと判定された場合には、報酬rを増大させ、切り屑の分断無しと判定された場合には、報酬rを低減する。切り屑の分断は振動切削の効果を発揮させるために必須であることから、分断無しと判定された場合には報酬ｒを大きく低減する（たとえば、「－５」の報酬を与える。）。

関数更新部４５は、報酬計算部４４によって計算される報酬に従って、加工条件と振動条件と制御パラメータとの組み合わせを決定するための関数を更新し、学習済モデル記憶部１２０に出力する。例えばＱ学習の場合、数式（１３）で表される行動価値関数Ｑ（ｓ_ｔ，ａ_ｔ）を加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを算出するための関数として用いる。

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は、関数更新部４５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。

次に、図２０を用いて、学習装置が学習する処理について説明する。図２０は、図１９に示す条件探索部１０２ｇの学習処理に関するフローチャートである。

学習用データ取得部４０は加工条件と振動条件と制御パラメータを学習用データとして取得するデータ取得を行う（ステップＳ３１）。

モデル生成部４１は、加工条件と振動条件と制御パラメータの選択、切り屑の分断有無の判定と加工面品位情報に基づいて報酬を計算する（ステップＳ３２）。具体的には、報酬計算部４４は、加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせの選択に基づき、前述の各モデルを用いて、切り屑の分断有無の判定と加工面品位情報を取得し、予め定められた報酬判断基準に基づいて報酬を増加させるか又は報酬を減じるかを判断する。

報酬計算部４４は、報酬を増大させると判断した場合（ステップＳ３２：報酬増加基準）に、報酬を増大させる（ステップＳ３３）。一方、報酬計算部４４は、報酬を減少させると判断した場合（ステップＳ３２：報酬減少基準）、報酬を減少させる（ステップＳ３４）。

関数更新部４５は、報酬計算部４４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１２０が記憶する数式（１３）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Ｓ３５）。

条件探索部１０２ｇは、以上のステップＳ３１からステップＳ３５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記憶する。

以上説明したように、実施の形態７にかかる情報処理装置１ｇは、学習済モデルを情報処理装置１ｇの内部に設けられた学習済モデル記憶部１２０に記憶するものとしたが、学習済モデル記憶部１２０を情報処理装置１ｇの外部に備えていてもよい。

実施の形態７にかかる情報処理装置１ｇでは、複雑な現象が関連している加工現象に対して、加工中の情報を用いて人工知能で学習することで、加工のノウハウをもたない作業者であっても容易に最適な切り屑分断の条件を見つけられるという効果を奏する。

また、モデル生成部４１に用いられる学習アルゴリズムとしては、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、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。

また、モデル生成部４１は、複数の数値制御装置から取得される学習用データを用いて、加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部４１は、同一のエリアで使用される複数の数値制御装置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から収集される学習用データを利用して加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを学習してもよい。また、学習用データを収集する数値制御装置を途中で対象に追加したり、対象から除去することも可能である。さらに、ある数値制御装置に関して加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを学習した情報処理装置を、これとは別の数値制御装置に適用し、当該別の数値制御装置に関して加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを再学習して更新するようにしてもよい。

実施の形態８．
図２１は、実施の形態８にかかる数値制御装置１ｈの機能構成を示す図である。実施の形態８では、実施の形態７で生成した学習済モデルを用いて推論を行う。条件探索部１０２ｈは、推論用データ取得部４６と、推論部４７とを備える。

推論用データ取得部４６は、上記の振動切削学習データを推論用データとして取得する。

推論部４７は、学習済モデルを利用して、推論用データから加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを推論する。すなわち、推論部４７は、学習済モデルである条件・制御パラメータ探索モデル４８に推論用データ取得部４６が取得した振動切削学習データを入力することで、切り屑を分断しつつ、良好な加工面品位を得られる加工条件と振動条件と制御パラメータとの組み合わせを推論することができる。

学習済モデルの取得方法については、数値制御装置１ｈとは異なる外部装置、例えば外部のパーソナルコンピュータ、ネットワーク上の記憶領域などから学習済モデルを取得し、取得した学習済モデルに基づいて加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを出力するようにしてもよい。

なお、本実施の形態では、情報処理装置のモデル生成部４１で学習した学習済モデルを用いて加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを出力するものとする。しかしながら、数値制御装置１ｈに内蔵されたモデル生成部４１で学習を行い生成した学習済モデルを用いてもよい。

次に、加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを得るための処理を説明する。

まず、推論用データ取得部４６は、振動切削学習データを取得する。このとき、振動切削学習データとしては、前述の通り少なくとも基準振動条件１２と基準加工条件１１とが含まれていればよいが、これら以外の情報を付加することにより、推論の精度を向上させることが期待できる。

次に、推論部４７は、取得した学習済モデルである条件・制御パラメータ探索モデル４８に推論用データである振動切削学習データを入力し、加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを得る。推論部４７は、得られた加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを指令値生成部１０４に出力する。

そして、指令値生成部１０４は、出力された加工条件と振動条件と制御パラメータの組み合わせを用いて、駆動軸指令と主軸指令を生成し、図２１では不図示の駆動部２へ出力する。これにより、学習済モデルによって推定された、切り屑分断の発生と良好な加工面品位を両立する最適な条件で、振動切削を行うことができる。

図２２は、図２１に示す数値制御装置１ｈの推論処理を説明するためのフローチャートである。

推論用データ取得部４６は、推論用データとして、上述の振動切削学習データを取得する（ステップＳ４１）。

推論部４７は、学習済モデルに推論用データである振動切削学習データを入力（ステップＳ４２）し、実行加工条件１５、実行振動条件１６、および制御パラメータ２４の組み合わせを得る。推論部４７は、得られた実行加工条件１５、実行振動条件１６、および制御パラメータ２４の組み合わせを指令値生成部１０４に出力するデータ出力を行う（ステップＳ４３）。

指令値生成部１０４は、推論結果を用いて指令値を生成する（ステップＳ４４）。

なお、本実施の形態では、推論部４７が用いる学習アルゴリズムに強化学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、強化学習以外にも、教師あり学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。

以上実施の形態８における数値制御装置１ｈでは、人工知能で学習したモデルを用いて振動切削を実行することで、作業者が加工の状態を判断することなく最適な振動切削を実行できるという効果を奏する。

続いて、実施の形態１，４，６，８にかかる数値制御装置１ａ，１ｄ，１ｆ，１ｈのハードウェア構成について説明する。数値制御装置１ａ，１ｄ，１ｆ，１ｈの有する機能部は、処理回路を用いて実現される。処理回路は、専用のハードウェアにより実現されてもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いた制御回路であってもよい。

上記の処理回路が、専用のハードウェアにより実現される場合、これらは、図２３に示す処理回路９０を用いて実現される。図２３は、実施の形態１，４，６，８にかかる数値制御装置１ａ，１ｄ，１ｆ，１ｈの機能を実現するための専用のハードウェアを示す図である。処理回路９０は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものである。

上記の処理回路が、ＣＰＵを用いた制御回路で実現される場合、この制御回路は例えば図２４に示す構成の制御回路９１である。図２４は、実施の形態１，４，６，８にかかる数値制御装置１ａ，１ｄ，１ｆ，１ｈの機能を実現するための制御回路９１の構成を示す図である。図２４に示すように、制御回路９１は、プロセッサ９２と、メモリ９３とを備える。プロセッサ９２は、ＣＰＵであり、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）などとも呼ばれる。メモリ９３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などである。

上記の処理回路が制御回路９１を用いて実現される場合、プロセッサ９２がメモリ９３に記憶された、各構成要素の処理に対応するプログラムを読み出して実行することで実現される。また、メモリ９３は、プロセッサ９２が実行する各処理における一時メモリとしても使用される。

次に、本実施の形態の情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇのハードウェア構成について説明する。情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇが数値制御装置と別体の装置である場合、本実施の形態の情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇは、例えば、コンピュータシステムにより実現される。情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇは、１つのコンピュータシステムにより実現されてもよいし、複数のコンピュータシステムにより実現されてもよい。例えば、情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇはクラウドシステムにより実現されてもよい。クラウドシステムでは、コンピュータシステムのハードウェアと、機能ごとのサーバ等の装置との切り分けを任意に設定できる。例えば、１台のコンピュータシステムが複数の装置としての機能を有していてもよいし、複数台のコンピュータシステムで１つの装置としての機能を有していてもよい。

情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇを実現するコンピュータシステムの構成例を説明する。図２５は、実施の形態２，３，５，７にかかる情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇを実現するコンピュータシステムの構成例を示す図である。図２５に示すように、このコンピュータシステムは、制御部４０１と入力部４０２と記憶部４０３と表示部４０４と通信部４０５と出力部４０６とを備え、これらはシステムバス４０７を介して接続されている。

図２５において、制御部４０１は、例えば、ＣＰＵ等である。制御部４０１は、本実施の形態の情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇが実施する各処理が記述されたを実行する。入力部４０２は、たとえばキーボード、マウス等で構成され、コンピュータシステムのユーザが、各種情報の入力を行うために使用する。記憶部４０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory），ＲＯＭ（Read Only Memory）等の各種メモリおよびハードディスク等のストレージデバイスを含み、上記制御部４０１が実行すべきプログラム、処理の過程で得られた必要なデータ等を記憶する。また、記憶部４０３は、プログラムの一時的な記憶領域としても使用される。表示部４０４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display：液晶表示パネル）等で構成され、コンピュータシステムのユーザに対して各種画面を表示する。通信部４０５は、通信処理を実施する通信回路等である。通信部４０５は、複数の通信方式にそれぞれ対応する複数の通信回路で構成されていてもよい。出力部４０６は、プリンタ、外部記憶装置等の外部の装置へデータを出力する出力インタフェイスである。

なお、図２５は、一例であり、コンピュータシステムの構成は図２５の例に限定されない。例えば、コンピュータシステムは出力部４０６を備えていなくてもよい。また、情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇが複数のコンピュータシステムにより実現される場合、これらの全てのコンピュータシステムが図２５に示したコンピュータシステムでなくてもよい。例えば、一部のコンピュータシステムは図２５に示した表示部４０４、出力部４０６および入力部４０２のうち少なくとも１つを備えていなくてもよい。

ここで、本実施の形態の情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇの処理が記述された駆動条件決定プログラムが実行可能な状態になるまでのコンピュータシステムの動作例について説明する。上述した構成をとるコンピュータシステムには、たとえば、図示しないＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭドライブまたはＤＶＤ－ＲＯＭドライブにセットされたＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭから、駆動条件決定プログラムが記憶部４０３にインストールされる。そして、駆動条件決定プログラムの実行時に、記憶部４０３から読み出された駆動条件決定プログラムが記憶部４０３の主記憶装置となる領域に格納される。この状態で、制御部４０１は、記憶部４０３に格納された駆動条件決定プログラムに従って、本実施の形態の情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇとしての処理を実行する。

なお、上記の説明においては、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭを記録媒体として、情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇにおける処理を記述したプログラムを提供しているが、これに限らず、コンピュータシステムの構成、提供するプログラムの容量等に応じて、たとえば、通信部４０５を経由してインターネット等の伝送媒体により提供されたプログラムを用いることとしてもよい。

本実施の形態の駆動条件決定プログラムは、加工対象物および工具の相対位置を変化させる軸を切削加工中に振動させて切り屑を分断する振動切削を行う工作機械の駆動条件を決定する駆動条件決定プログラムであって、工作機械の加工条件、軸の振動条件、および、軸の制御特性を決定するパラメータである制御パラメータのうち少なくとも１つの駆動条件に対して設定された探索範囲と、振動切削の有無に関わらず決定される基準となる加工条件である基準加工条件１１とを含む探索条件を取得するステップと、探索条件に基づいて、切り屑の分断が発生する条件である分断条件を満たすように、探索範囲が設定された範囲内で、振動切削を行う際に用いる駆動条件である実行駆動条件を決定するステップと、をコンピュータに、を実行させる。

情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇの探索条件入力部１００は、入力部４０２により実現される。情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇの条件探索部１０２ｂ，１０２ｃ，１０２ｃ－２，１０２ｅは、制御部４０１により実現される。なお、機械モデル１０５，１０５ｃおよび評価関数１０６は、記憶部４０３に記憶される。

なお、情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇを含むシステムにおいて、図示した各装置における機能の切り分けは一例であり、上述した動作を行うことができれば、各装置における機能の切り分けは図１に示した例に限定されない。例えば、情報処理装置１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇは、加工プログラム生成装置１０３と同一のコンピュータシステムによって実現されてもよい。

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、実施の形態同士を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。

例えば、上記の各実施の形態では、駆動条件の探索方法の一例を示したが、主軸回転数、１刃あたりの送り量、振動振幅および振動周波数など必要な条件を決定することができれば、どのようなアルゴリズムを用いてもよい。例えば、図示した各ステップの順番を入れ替えて探索の順番を入れ替えてもよい。また、総当たり式で駆動条件を探索する方法に限らず、各種の既知の最適化アルゴリズム、例えば、遺伝的アルゴリズム、人工知能を用いたベイズ最適化のような最適化アルゴリズムを用いて、駆動条件を探索してもよい。

また、上記の実施の形態では、情報処理装置は、例えば、ネットワークを介して数値制御装置に接続され、この数値制御装置とは別個の装置であることとして、ハードウェア構成の説明を行ったが、情報処理装置は、数値制御装置に内蔵されていてもよい。或いは、情報処理装置は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。

１ａ，１ｄ，１ｆ，１ｈ 数値制御装置、１ｂ，１ｃ，１ｃ－２，１ｅ，１ｇ 情報処理装置、２ 駆動部、３ 工作機械、１０ 加工プログラム、１１ 基準加工条件、１２ 基準振動条件、１３ 加工条件探索範囲、１４ 振動条件探索範囲、１５ 実行加工条件、１６ 実行振動条件、１７，１７ｒ 駆動軸指令、１８ 主軸指令、１９ 制御パラメータ探索範囲、２０ 主軸電流、２１ 主軸位置、２２ サーボモータ電流、２３ 駆動軸位置、２４ 制御パラメータ、３０ 工具情報、３１ 加工対象物情報、３２ 各軸の動作情報、４０ 学習用データ取得部、４１ モデル生成部、４２ 加工面品位判定モデル、４３ 切り屑分断判定モデル、４４ 報酬計算部、４５ 関数更新部、４６ 推論用データ取得部、４７ 推論部、４８ 条件・制御パラメータ探索モデル、９０ 処理回路、９１ 制御回路、９２ プロセッサ、９３ メモリ、１００，１００ｃ 探索条件入力部、１０１ 加工プログラム入力部、１０２，１０２ｂ，１０２ｃ，１０２ｃ－２，１０２ｄ，１０２ｅ，１０２ｇ，１０２ｈ 条件探索部、１０３ 加工プログラム生成装置、１０４ 指令値生成部、１０５，１０５ｃ 機械モデル、１０６ 評価関数、１０７ ＡＩモデル、１１０ 第ｎの振動軌跡、１１１ 第ｎ＋１の振動軌跡、１１２ 切り屑分断領域、１１３ 機械モデル更新部、１１４ 故障予知部、１２０ 学習済モデル記憶部、２０１ 主軸サーボ制御部、２０２ 駆動軸サーボ制御部、３００ 主軸、３０１ 駆動軸、３０２ 主軸モータ、３０３ 加工対象物、３０４ 工具、３０５ サーボモータ、３０６ 加速度センサ、４０１ 制御部、４０２ 入力部、４０３ 記憶部、４０４ 表示部、４０５ 通信部、４０６ 出力部、４０７ システムバス。

Claims (14)

1. 加工対象物および工具の相対位置を変化させる軸を切削加工中に振動させて切り屑を分断する振動切削を行う工作機械の駆動条件を決定する駆動条件決定装置であって、
   前記軸の振動振幅と振動周波数とから成る振動条件を少なくとも含む駆動条件に対して作業者により入力される範囲であって探索を許可する前記駆動条件の範囲を示す探索範囲と、振動切削の有無に関わらず決定される基準となる前記工作機械の加工条件である基準加工条件とを含む探索条件を取得する探索条件入力部と、
   前記探索条件に基づいて、前記加工条件と前記振動条件とを用いた数式から計算される前記切り屑の分断が発生する条件である分断条件を満たすように、前記探索範囲が設定された範囲内で、前記振動振幅および前記振動周波数の両方を探索し、前記振動切削を行う際に用いる前記駆動条件である実行駆動条件を決定する条件探索部と、
   を備える
   ことを特徴とする駆動条件決定装置。
2. 加工対象物および工具の相対位置を変化させる軸を切削加工中に振動させて切り屑を分断する振動切削を行う工作機械の駆動条件を決定する駆動条件決定装置であって、
   前記工作機械の加工条件、前記軸の振動振幅と振動周波数とから成る振動条件、および、前記軸の制御特性を決定するパラメータである制御パラメータのうち少なくとも１つの駆動条件に対して設定された探索範囲と、振動切削の有無に関わらず決定される基準となる前記加工条件である基準加工条件とを含む探索条件を取得する探索条件入力部と、
   前記探索条件に基づいて、前記加工条件と前記振動条件とを用いた数式から計算される前記切り屑の分断が発生する条件である分断条件を満たすように、前記探索範囲が設定された範囲内で、前記振動切削を行う際に用いる前記駆動条件である実行駆動条件を決定する条件探索部と、
   を備え、
   前記条件探索部は、前記工作機械の機械特性を模擬する数式を用いて前記軸の駆動指令に対する前記工具の先端位置の応答を計算する機械モデルを用いて推定された前記振動振幅に基づいて、前記分断条件を満たす前記駆動条件を探索する
   ことを特徴とする駆動条件決定装置。
3. 前記条件探索部は、前記分断条件を満たすような前記実行駆動条件の候補を探索し、探索した前記候補を用いた切削加工を評価するための第１の評価関数に基づいて、前記候補を前記実行駆動条件とするか否かを判断する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の駆動条件決定装置。
4. 前記条件探索部は、前記分断条件を満たすような前記実行駆動条件の候補を複数探索し、探索した複数の前記候補の中から前記第１の評価関数に基づいて前記実行駆動条件を決定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の駆動条件決定装置。
5. 前記第１の評価関数は、振動を生じさせるために要する電気エネルギー、振動加速度、加工時間、切削体積、最大加工負荷、機械摩耗量、および、累積振動切削時間のうちのいずれか１つ以上の線形和で表される
   ことを特徴とする請求項３に記載の駆動条件決定装置。
6. 前記条件探索部は、前記分断条件を満たすような前記実行駆動条件の候補を、前記候補を用いた切削加工に異常が生じるか否かを評価するための第２の評価関数に基づいて評価し、前記候補を用いた切削加工に異常が生じると評価した場合、前記候補を前記実行駆動条件としない
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の駆動条件決定装置。
7. 前記条件探索部は、前記第２の評価関数に基づいて、前記実行駆動条件とする駆動条件が見つからない場合、前記基準加工条件を含み前記振動切削を行わない駆動条件を、前記実行駆動条件として決定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の駆動条件決定装置。
8. 前記第２の評価関数は、振動を生じさせるために要する電気エネルギー、振動加速度、加工時間、切削体積、最大加工負荷、機械摩耗量、および、累積振動切削時間のうちのいずれか１つ以上の線形和で表される
   ことを特徴とする請求項６に記載の駆動条件決定装置。
9. 前記振動振幅の測定値に基づいて、前記機械モデルを更新する機械モデル更新部、
   をさらに備える
   ことを特徴とする請求項２に記載の駆動条件決定装置。
10. 加工対象物および工具の相対位置を変化させる軸を切削加工中に振動させて切り屑を分断する振動切削を行う工作機械の駆動条件を決定する駆動条件決定装置であって、
    前記工作機械の加工条件、前記軸の振動条件、および、前記軸の制御特性を決定するパラメータである制御パラメータのうち少なくとも１つの駆動条件に対して設定された探索範囲と、振動切削の有無に関わらず決定される基準となる前記加工条件である基準加工条件とを含む探索条件を取得する探索条件入力部と、
    前記探索条件に基づいて、前記切り屑の分断が発生する条件である分断条件を満たすように、前記探索範囲が設定された範囲内で、前記振動切削を行う際に用いる前記駆動条件である実行駆動条件を決定する条件探索部と、
    を備え、
    前記条件探索部は、
    前記加工条件、前記振動条件、前記加工対象物の材質、前記工具の材質、前記工具の形状、前記軸の送り速度、および前記軸の加速度を推論用データとして取得する推論用データ取得部と、
    前記加工条件、前記振動条件、前記加工対象物の材質、前記工具の材質、前記工具の形状、前記軸の送り速度、および前記軸の加速度から、前記分断条件を満たす前記実行駆動条件の中で、切削加工の加工品質が最良となる前記実行駆動条件を推論するための学習済モデルを用いて、前記推論用データから前記実行駆動条件を推論する推論部と、
    を有する
    ことを特徴とする駆動条件決定装置。
11. 前記加工条件は、前記軸の回転数、切込み方向、および、１回転当たりの切込み量を含む
    ことを特徴とする請求項１に記載の駆動条件決定装置。
12. 前記条件探索部が決定した前記実行駆動条件に基づいて、前記軸の駆動指令を生成する指令値生成部、
    をさらに備える数値制御装置である
    ことを特徴とする請求項１または２に記載の駆動条件決定装置。
13. 加工対象物および工具の相対位置を変化させる軸を切削加工中に振動させて切り屑を分断する振動切削を行う工作機械の駆動条件を決定する駆動条件決定方法であって、
    前記軸の振動振幅と振動周波数とから成る振動条件を少なくとも含む駆動条件に対して作業者により入力される範囲であって探索を許可する前記駆動条件の範囲を示す探索範囲と、振動切削の有無に関わらず決定される基準となる前記工作機械の加工条件である基準加工条件とを含む探索条件を取得するステップと、
    前記探索条件に基づいて、前記加工条件と前記振動条件とを用いた数式から計算される前記切り屑の分断が発生する条件である分断条件を満たすように、前記探索範囲が設定された範囲内で、前記振動振幅および前記振動周波数の両方を探索し、前記振動切削を行う際に用いる前記駆動条件である実行駆動条件を決定するステップと、
    を含む
    ことを特徴とする駆動条件決定方法。
14. 加工対象物および工具の相対位置を変化させる軸を切削加工中に振動させて切り屑を分断する振動切削を行う工作機械の駆動条件を決定する駆動条件決定方法であって、
    前記工作機械の加工条件、前記軸の振動振幅と振動周波数とから成る振動条件、および、前記軸の制御特性を決定するパラメータである制御パラメータのうち少なくとも１つの駆動条件に対して設定された探索範囲と、振動切削の有無に関わらず決定される基準となる前記加工条件である基準加工条件とを含む探索条件を取得するステップと、
    前記探索条件に基づいて、前記加工条件と前記振動条件とを用いた数式から計算される前記切り屑の分断が発生する条件である分断条件を満たすように、前記探索範囲が設定された範囲内で、前記振動切削を行う際に用いる前記駆動条件である実行駆動条件を決定するステップと、
    を含み、
    前記実行駆動条件を決定するステップでは、前記工作機械の機械特性を模擬する数式を用いて前記軸の駆動指令に対する前記工具の先端位置の応答を計算する機械モデルを用いて推定された前記振動振幅に基づいて、前記分断条件を満たす前記駆動条件を探索する
    ことを特徴とする駆動条件決定方法。

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