JPH02137684A - Diagnosing device for working system - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To restore a working system from a faulty state and set the optimum working parameter by inferring a cause of the fault from relations between faulty states and their causes stored in a data base and the optimum parameter from working parameters stored in another data base, and then, outputting the information corresponding to an inferred result. CONSTITUTION:When fault information is given, an inference device 2 infers the cause of the fault based on relations between faulty states and causes of the faults stored in a common data base 4 for fault diagnosis and peculiar data base 5 for fault diagnosis. when defective working information is given, on the other hand, the device 2 infers the optimum working parameter based on each working parameter stored in a common data base 6 for working parameter and peculiar data base 7 for working parameter and outputs an inferred result to an output device 3. Therefore, a working system can be restored from a faulty state and the optimum working parameter can be set.

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、加工システムの故障及びその加工システムに
よる加工不良に対処するための加工システム診断装置で
ある。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Object of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention is a processing system diagnostic device for dealing with failures in a processing system and processing defects caused by the processing system.

（従来の技術） 例えばレーザ加工システムが故障した場合、或はレーザ
加工によって加工不良が発生した場合は、操作者は、レ
ーザ加工システムに発生した故障状況或は加工不良状況
を判断して、レーザ加工システムが正常に動作するよう
に調整したり、加工不良が生じないようにレーザ加圧時
に設定される各種加工パラメータを変更するようにして
いる。(Prior art) For example, when a laser processing system malfunctions or when a processing defect occurs due to laser processing, the operator judges the failure situation or processing defect situation that has occurred in the laser processing system, and then removes the laser beam. Various processing parameters set during laser pressurization are adjusted to ensure that the processing system operates normally and to prevent processing defects from occurring.

（発明が解決しようとする課題） ところで、レーザ加工システムの操作者は、レーザ加工
技術及びレーザ加工システムについて熟知している必要
がある。しかしながら、全ての操作者が、レーザ加工シ
ステムを構成する加工器。(Problems to be Solved by the Invention) By the way, the operator of the laser processing system needs to be familiar with laser processing technology and the laser processing system. However, all operators work on the processing equipment that constitutes the laser processing system.

発振器、制御装置、電源等の各種装置並びにレーザ加工
技術についての広範囲な知識或は技術を習得することは
困難であり、レーザ加工システムの故障を診断したり、
各種加工パラメータを設定するのに多大な時間を必要と
しているのが現状である。また、操作者ＩＪｔ独ではレ
ーザ加工システムを短時間で故障から復旧させたり、最
適な加工パラメータを設定することは難しく、これがレ
ーザ加工システムの稼働効率の低下の大きな要因となっ
ていた。It is difficult to acquire extensive knowledge or techniques about various devices such as oscillators, control devices, power supplies, and laser processing technology, and it is difficult to diagnose failures in laser processing systems,
Currently, it takes a lot of time to set various processing parameters. In addition, it is difficult for the IJt operator alone to recover the laser processing system from a failure in a short time or to set optimal processing parameters, and this has been a major factor in reducing the operating efficiency of the laser processing system.

そこで、本発明の目的は、加工システムを故障から容易
に復旧させ得ることができると共に、最適な加工パラメ
ータを容易に設定することが可能となる加工システム診
断装置を提供するにある。SUMMARY OF THE INVENTION Therefore, an object of the present invention is to provide a machining system diagnostic device that can easily recover a machining system from a failure and also easily set optimal machining parameters.

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明の加工システム診断装置は、加工システムに発生
する一般的故障状況とその発生原因となる一般的故障原
因との対応関係を記憶した故障診断用共通データベース
を設け、前記加工システムの使用状況及びシステム固有
の特性に依存して発生する故障状況とその故障原因との
対応関係を更新可能な状態で記憶する故障診断用同右デ
ータベースを設け、前記加工システムによる加工時に必
要とされる一般的加工パラメータを記憶する加工パラメ
ータ用共通データベースを設け、前記加工システムの加
工状況及びシステム固有の特性に応じた最適な固有加工
・パラメータを更新可能な状態で記憶する加工パラメー
タ用固有データベースを設け、故障情報が与えられると
前記故障診断用共通データベース及び前記故障診断用固
有データベースに記憶されている故障状況とその故障原
因との各対応関係に基づいて故障原因を推論すると共に
加工不良情報が与えられると前記加工パラメータ用共通
データベース及び前記加工パラメータ用固有データベー
スに記憶されている各加工パラメータに基づいて最適な
加工パラメータを推論する推論装置を設け、この推論装
置が推論した推論結果に対応した情報を出力する出力装
置を設けたものである。[Structure of the Invention] (Means for Solving the Problems) The processing system diagnostic device of the present invention is a processing system diagnosis device that stores a correspondence relationship between a general failure situation that occurs in a processing system and a general failure cause that causes the occurrence. A common database for diagnosis is provided, and the same database for failure diagnosis is provided, which stores in an updatable state the correspondence between failure conditions that occur depending on the usage status of the processing system and characteristics unique to the system and the cause of the failure; A common database for machining parameters is provided that stores general machining parameters required during machining by the machining system, and optimal unique machining and parameters can be updated according to the machining status of the machining system and system-specific characteristics. A unique database for machining parameters to be stored is provided, and when failure information is given, the failure is detected based on the correspondence between the failure status and the cause of the failure stored in the common database for failure diagnosis and the unique database for failure diagnosis. An inference device is provided which infers the cause and infers optimal machining parameters based on each machining parameter stored in the common database for machining parameters and the unique database for machining parameters when machining defect information is given. The device is equipped with an output device that outputs information corresponding to the inference result inferred by the device.

（作用） 推論装置は、故障情報が与えられると故障診断用共通デ
ータベース及び故障診断用固有データベースに記憶され
ている故障状況とその故障原因との各対応関係に基づい
て故障原因を推論してから、その推論結果に対応した情
報を出力装置に出力する。また、推論装置は、加工不良
情報が与えられると加工パラメータ用共通データベース
及び加工パラメータ用固有データベースに記憶されてい
る各加工パラメータに基づいて最適な加工パラメータを
推論してから、その推論結果に対応した情報を出力する
。(Operation) When the inference device is given failure information, it infers the cause of the failure based on the correspondence between the failure situation and the cause of the failure stored in the common database for failure diagnosis and the unique database for failure diagnosis. , and outputs information corresponding to the inference result to the output device. Furthermore, when machining defect information is given, the inference device infers the optimal machining parameters based on each machining parameter stored in the common database for machining parameters and the unique database for machining parameters, and then responds to the inference results. Output the information.

（実施例） 以下、本発明をレーザ加工システム診断装置に適用した
一実施例を図面を参照して説明する。(Example) Hereinafter, an example in which the present invention is applied to a laser processing system diagnostic device will be described with reference to the drawings.

１は入力装置で、これはレーザ加工システムが故障した
ときの故障状況、或はレーザ加工システムによる加工時
の加工不良状況を例えばキーボードの操作によって人力
することができるようになっており、各状況が入力され
るとそれらに対応した故障情報及び加工不良情報を推論
装置２に出力する。３は出力装置で、これは推論装置２
から各種情報が与えられるとその内容を例えばＣＲＴに
表示する。４は故障診断用共通データベースで、これは
レーザ加工システムにおいて一般的な故障状況とそれの
発生原因となる故障原因との対応関係（第３図及び第４
図参照）が予め記憶されており、推論装置２によってそ
れらの関係が参照されるようになっている。５は故障診
断用固有データベースで、これは推論装置２から与えら
れる故障状況とこれに対応した故障原因との関係が記憶
されるようになっていると共に、推論装置２によってそ
れらの関係が参照されるようになっている。６は加工パ
ラメータ用共通データベースで、これはレザ加工時に一
般的に必要となる各種加工バラメタか記憶されており、
推論装置２によってそれらの加工パラメータが参照され
るようになっている。７は加工パラメータ用固有データ
ベースで、これは推論装置２から与えられる加工パラメ
ータが記憶されるようになっていると共に、推論装置２
によってそれら加工パラメータが参照されるようになっ
ている。Reference numeral 1 denotes an input device, which is capable of manually inputting the failure status when the laser processing system malfunctions or the machining defect status during processing by the laser processing system, for example, by operating a keyboard. When inputted, failure information and machining defect information corresponding to them are outputted to the inference device 2. 3 is the output device, which is the inference device 2
When various information is given from the computer, the contents are displayed on, for example, a CRT. 4 is a common database for failure diagnosis, which shows the correspondence relationship between common failure conditions in laser processing systems and the causes of failure (see Figures 3 and 4).
(see figure) are stored in advance, and the inference device 2 refers to the relationship therebetween. Reference numeral 5 denotes a unique database for fault diagnosis, which stores the relationship between the failure status given by the inference device 2 and the corresponding cause of the failure, and also allows the inference device 2 to refer to these relationships. It has become so. 6 is a common database for processing parameters, which stores various processing parameters generally required during laser processing.
These machining parameters are referred to by the inference device 2. Reference numeral 7 denotes a unique database for machining parameters, which stores the machining parameters given from the inference device 2, and also stores the machining parameters given from the inference device 2.
These machining parameters are referenced by.

さて、推論装置２はマイクロコンピュータを主体として
なり、入力装置１から故障情報が与えられると、故障診
断用共通データベース４及び故障診断用固有データベー
ス５に記憶された故障状況とその故障原因との対応関係
に基づいて故障原因を推論すると共に、その推論した故
障原因或は故障原因の対策情報を出力装置２に出力する
。また、推論装置２は、入力装置１からレーザ加工時の
初期条件或は加工不良状況が入力されると、加工パラメ
ータ共通データベース６及び加工パラメータ固有データ
ベース７に記憶されている加工パラメータに基づいて最
適な加工パラメータを推論すると共に、推論した加工パ
ラメータを出力装置３に出力する。尚、入力装置１の操
作によって前記各データベースに記憶された各データの
新規登録。Now, the inference device 2 is mainly a microcomputer, and when failure information is given from the input device 1, it corresponds to the failure situation and the cause of the failure stored in the common database for failure diagnosis 4 and the unique database for failure diagnosis 5. The cause of failure is inferred based on the relationship, and the inferred cause of failure or countermeasure information for the cause of failure is output to the output device 2. Furthermore, when the initial conditions or machining defect status during laser machining are input from the input device 1, the inference device 2 determines the optimum machining parameters based on the machining parameters stored in the machining parameter common database 6 and the machining parameter specific database 7. The processing parameters are inferred and the inferred processing parameters are output to the output device 3. Note that each data stored in each of the databases can be newly registered by operating the input device 1.

修正及び削除を任意に実行することができる。Modifications and deletions can be performed at will.

次に上記構成の作用を第２図乃至第４図も参照しながら
説明する。尚、第２図のフローチャートでは、推論装置
２の動作に対応したステップを破線で囲って示し、他の
ステップは操作者の作業を示している。Next, the operation of the above structure will be explained with reference to FIGS. 2 to 4. In the flowchart of FIG. 2, the steps corresponding to the operations of the inference device 2 are shown surrounded by broken lines, and the other steps represent the operations of the operator.

まず、レーザ加工システム起動時に、例えばレーザの出
力が低いという場合のようにレーザ加工システムに何ら
かの故障が発生したことが明らかな場合は、ステップｓ
１からステップｓ２に進んで故障原因を推論し、その対
策を操作者に指示する。即ち、操作者が入力装置１を操
作して「レーザ出力低下」という故障状況を入力すると
、推論装置２は、故障診断用共通データベース４に記憶
された故障原因とその故障状況との関係（第３図及び第
４図参照）に基づいて故障原因を推論する。First, when starting up the laser processing system, if it is obvious that some kind of failure has occurred in the laser processing system, for example when the laser output is low, step s
1 to step s2, the cause of the failure is inferred and countermeasures are instructed to the operator. That is, when the operator operates the input device 1 and inputs a failure condition such as "lowered laser output," the inference device 2 calculates the relationship between the cause of the failure and the failure condition stored in the common database 4 for failure diagnosis. 3 and 4)), infer the cause of the failure.

この場合、レーザ出力の低下の原因（第３図にＤ４で示
す）としては、共振器ミラーの汚れ或は共振器アライメ
ントの狂い（第３図にＣ１，Ｃ２で示す）が推論される
。そこで、推論装置２は、共振器ミラーが汚れている場
合に同時に発生すると予測される他の故障状況（この場
合は、第３図に示すＤｌ　＋　Ｄ２　、ＤＢ　ｒ　ＤＢ
が相当する）の発生有無を出力装置３を介して操作者に
間合わせる。In this case, it is inferred that the cause of the decrease in laser output (indicated by D4 in FIG. 3) is dirt on the resonator mirror or misalignment of the resonator (indicated by C1 and C2 in FIG. 3). Therefore, the inference device 2 calculates other failure conditions that are predicted to occur simultaneously when the resonator mirror is dirty (in this case, Dl + D2, DB r DB as shown in FIG. 3).
The output device 3 informs the operator of the occurrence of the occurrence of the error (corresponding to the above).

つまり、共振器ミラーが汚れているときは、ドライエア
に油分が含入したり、レーザモードが悪化している可能
性が高いから、それらの発生の有無を確認することによ
って故障原因を推論するのである。そして、入力装置１
に入力された故障状況に対応した故障原因が推論された
ならば、推論した故障原因と故障状況との関係を故障診
断用固有データベース５に記憶すると共に、推論した故
障原因の対策情報を出力装置３を介して操作者に指示・
する。従って、操作者は出力装置３に示される対策に基
づいて例えば共振器ミラーの汚れを除去してから（ステ
ップＳ３）、レーザ加工システムが正常に起動するか否
かを再度判断する（ステップＳａ）。しかして、共振器
の汚れを除去しても、レーザ加工システムが正常に起動
しないときは、ステップＳ２に戻って再び故障原因を推
論する。In other words, if the resonator mirror is dirty, there is a high possibility that oil has entered the dry air or the laser mode has deteriorated, so the cause of the failure can be inferred by checking whether these things occur. be. And input device 1
If a cause of failure corresponding to the failure situation inputted in is inferred, the relationship between the inferred cause of failure and the failure situation is stored in the specific database for failure diagnosis 5, and countermeasure information for the inferred cause of failure is output to the output device. Instruct the operator via 3.
do. Therefore, the operator, for example, removes dirt from the resonator mirror based on the countermeasures shown on the output device 3 (step S3), and then judges again whether the laser processing system will start up normally (step Sa). . If the laser processing system does not start up normally even after removing the dirt from the resonator, the process returns to step S2 and the cause of the failure is deduced again.

このとき、故障診断用固有データベース５には前回推論
された故障原因とその故障状況との関係が記憶されてい
るから、推論装置２は、入力装置１から与えられた故障
情報から前回推論した故障原因を再び推論しないように
なっている。つまり、今回入力された例えば「レーザモ
ードが悪い」（第３図にＤＢで示す）という故障状況に
よって前回推論されたのと同様に「共振器ミラーの汚れ
」という故障原因を推論する動作を開始しようとしても
、その故障原因は既に取除かれているから、その故障原
因を再度推論するという無駄な動作を実行しないように
なっているのである。At this time, since the failure diagnosis specific database 5 stores the relationship between the previously inferred cause of the failure and its failure status, the inference device 2 can detect the previously inferred failure cause from the failure information given from the input device 1. The cause is not inferred again. In other words, based on the fault status input this time, for example, "Bad laser mode" (shown by DB in Figure 3), the operation starts to infer the cause of the fault, "Dirty resonator mirror", in the same way as was inferred last time. Even if you try to do so, the cause of the failure has already been removed, so you do not have to waste time inferring the cause of the failure again.

さて、上述のようにして推論装置２によって推論された
故障原因を取除くことによってレーザ加工システムが正
常に起動したら、被加工物にレザ加工を施すると共に、
そのレーザ加工が正常に施された否かを判定する（ステ
ップＳｓ）。そして、レーザ加工によって被加工物に加
工不良が発生したときは、加工パラメータの設定不良と
して最適な加工パラメータを推論する（ステップＳｓ）
。即ち、入力装置１の操作によって被加工物の材質、板
厚等を入力すると、推論装置２は、加工パラメータ用共
通データベースに６に記憶されている初期加工パラメー
タ（例えば加工速度、レーザ出力、レーザパルス周波数
１允振デユーティ比。Now, when the laser processing system is started up normally by removing the cause of the failure inferred by the inference device 2 as described above, the workpiece is subjected to laser processing, and
It is determined whether the laser processing was performed normally (step Ss). Then, when a machining defect occurs on the workpiece due to laser machining, optimal machining parameters are inferred as a machining parameter setting defect (step Ss).
. That is, when the material, plate thickness, etc. of the workpiece are input by operating the input device 1, the inference device 2 inputs the initial machining parameters (for example, machining speed, laser output, laser Pulse frequency 1 duty ratio.

ガス流量、ガス圧力、使用ガスの種類等）に基づいて最
適な加工パラメータを推論して、その加工パラメータを
加工パラメータ用固有データベース７に記憶すると共に
出力装置３に出力する。従って、操作者は、出力装置３
に出力された加工パラメータに基づいてレーザ加工シス
テムを再設定してから（ステップＳ８）、被加工物体に
レーザ加工を施す。そして、加工パラメータの変更にも
かかわらずレーザ加工によって再度加工不良が発生した
ときは、入力装置２を操作してその加工不良状況を入力
する。すると、推論装置２は、入力装置１ 置１から与えられた加工不良情報に基づいて加工パラメ
ータ用固有データベース７に記憶されている加工パラメ
ータから最適な加工パラメータを推論して、その加工パ
ラメータを再び加工バラメタ用固有データーベースに記
憶すると共に出力装置３に出力する。従って、上記のよ
うな推論装置２による加工パラメータの推論とレーザ加
工の繰返しとによって最適な加工パラメータを得ること
ができる。しかして、被加工物体にレーザ加工による加
工不良が発生しなくなった時点では、加工パラメータ用
固有データベース７にはそのときのレーザ加工にとって
最適な加工パラメータが記憶されているから、以後のレ
ーザ加工をその加工パラメータに基づいて実行すること
により、被加工物体に加工不良が発生することを未然に
防止することができる。尚、推論装置２は、推論した加
工パラメータの値が設定値の範囲内を越えたときは、レ
ーザ加工システムの故障と判断してその故障原因を推論
するようになっている（ステップＳ７）。(gas flow rate, gas pressure, type of gas used, etc.), and stores the processing parameters in the processing parameter specific database 7 and outputs them to the output device 3. Therefore, the operator
After resetting the laser processing system based on the processing parameters outputted in (step S8), the object to be processed is subjected to laser processing. If a machining defect occurs again due to laser machining despite changing the machining parameters, the input device 2 is operated to input the status of the machining defect. Then, the inference device 2 infers the optimal machining parameters from the machining parameters stored in the machining parameter specific database 7 based on the machining defect information given from the input device 1, and re-inputs the machining parameters. It is stored in the unique database for machining parameters and output to the output device 3. Therefore, optimal machining parameters can be obtained by inferring machining parameters by the inference device 2 and repeating laser machining as described above. As soon as no processing defects occur on the workpiece due to laser processing, the optimum processing parameters for the laser processing at that time are stored in the processing parameter specific database 7, so that subsequent laser processing can be performed. By executing the process based on the machining parameters, it is possible to prevent machining defects from occurring in the workpiece. Incidentally, when the inferred processing parameter value exceeds the set value range, the inference device 2 determines that the laser processing system has failed, and infers the cause of the failure (step S7).

つまり、レーザ加工システムが故障しているときは、加
工パラメータを通常の設定範囲から越えて設定したとし
てもその加工不良を防止することはできないから、加工
パラメータの推論を途中で中断すると共に、レーザ加工
システムに故障が発生したものとしてその原因を推論す
るのである。この場合、故障原因が取除かれると、それ
に対応した加工パラメータも変更されるようになってお
り、具体的には、例えば故障原因として加工用レンズの
汚れが推論された場合はその対策として加工用レンズを
交換するから、これに応じて加工用レンズの使用日数に
対応した加工パラメータが零に戻される。In other words, when the laser processing system is malfunctioning, it is not possible to prevent processing defects even if the processing parameters are set outside the normal setting range. It assumes that a failure has occurred in the processing system and infers its cause. In this case, when the cause of failure is removed, the corresponding processing parameters are also changed. Specifically, for example, if dirt on the processing lens is inferred as the cause of the failure, processing is changed as a countermeasure. Since the lens for processing is replaced, the processing parameters corresponding to the number of days of use of the lens for processing are returned to zero accordingly.

要するに、上記実施例のものによれば、推論装置２は、
故障診断用共通データベース４及び故障診断用固有デー
タベース５に記憶されている故障状況とその故障原因と
の対応関係に基づいて、入力装置１から与えられた故障
情報に対応した故障原因を推論してその対策を出力装置
３に出力するので、操作者は出力装置３に出力された対
策を実行することによってレーザ加工システムを容易に
起動することができる。また、推論装置２は、加工パラ
メータ用共通データベース６及び加工パラメータ用固有
データベース７に基づいて、入力装置１から与えられた
初期設定及び加工不良情報に対応した最適な加工パラメ
ータを推論して出力装置３に出力するから、操作者は出
力装置３に出力された最適な加工パラメータを設定する
ことによリレーザ加工による加工不良を極力回避するこ
とができる。しかも、斯様な対策は、入力装置１から故
障状況或は加工不良状況を入力するだけで出力装置３に
示されるから、操作者がレーザ加工技術或はレーザ加工
システムに熟知していなくとも、レーザ加工システムを
短時間で起動できると共に、レーザ加工システムに必要
な加工パラメータを短時間で設定することができる。In short, according to the above embodiment, the inference device 2:
Based on the correspondence between the failure status and the cause of failure stored in the common database for failure diagnosis 4 and the unique database for failure diagnosis 5, the cause of the failure corresponding to the failure information given from the input device 1 is inferred. Since the countermeasure is output to the output device 3, the operator can easily start the laser processing system by executing the countermeasure output to the output device 3. Further, the inference device 2 infers optimal machining parameters corresponding to the initial settings and machining defect information given from the input device 1 based on the common database 6 for machining parameters and the unique database 7 for machining parameters, and outputs the inferences. 3, the operator can avoid machining defects due to laser machining as much as possible by setting the optimal machining parameters output to the output device 3. Moreover, such countermeasures can be taken by simply inputting the failure status or machining defect status from the input device 1 and shown on the output device 3, so even if the operator is not familiar with laser processing technology or laser processing systems, the operator can take the same measures. The laser processing system can be started up in a short time, and processing parameters necessary for the laser processing system can be set in a short time.

さらに、故障診断用固有データベース５には推論装置２
が既に推論した故障状況とその故障原因との対応関係が
記憶されており、入力装置２から与えられた故障情報に
よって故障診断用固有データベース５に記憶されている
故障原因が再度推論されようとする過程が開始されたと
きは、それ以後の推論を実行しないようになっているの
で、故障原因の推論を効率良く実行することができる。Furthermore, the fault diagnosis specific database 5 includes an inference device 2.
The correspondence relationship between the failure situation and the cause of the failure that has already been inferred is stored, and the cause of the failure stored in the specific database for failure diagnosis 5 is attempted to be inferred again based on the failure information given from the input device 2. When the process is started, no further inference is performed, so inference of the cause of the failure can be efficiently executed.

また、加工パラメータ用固有データベース７には被加工
物体に対するレーザ加工にとって最適な加工パラメータ
が記憶されているから、その加工パラメータに基づいて
被加工物体にレーザ加工を施すことにより、それ以後の
加工不良を未然に防１にすることができる。In addition, since the processing parameter specific database 7 stores the optimum processing parameters for laser processing of the workpiece, by performing laser processing on the workpiece based on the processing parameters, subsequent processing defects can be avoided. You can make it defense 1 before it happens.

加えて、推論装置２は、推論した加工パラメタが設定範
囲を越えたときは、レーザ加工システムに故障が発生し
たものと判断して、加工パラメータの推論を中断すると
共に故障原因を推論するようになっているので、レーザ
加工の途中にレザ加工システムに故障が生じることによ
り被加工物体に加工不良が発生した場合であっても、際
限なく加工パラメータを変更し続けるといった不具合を
防止することができる。In addition, when the inferred machining parameters exceed the set range, the inference device 2 determines that a failure has occurred in the laser machining system, interrupts inference of the machining parameters, and infers the cause of the failure. Therefore, even if a failure occurs in the laser processing system during laser processing and a processing defect occurs on the workpiece, it is possible to prevent problems such as continuing to change processing parameters endlessly. .

尚、推論装置２に演算機能を付加させ、その演算機能に
よって故障診断用共通データベース４に予め記憶された
故障状況とこれに対応する故障原因とを関係付ける初期
確率値を故障原因が推論される毎に変更するようにして
もよい。つまり、推論装置２の演算機能は、故障状況と
その故障原因との対応関係を関係付ける確率値をその対
応関係が推論された度数に応じて変更すると共に、故障
状況とその故障原因との対応関係を変更した確率値で関
係付けた状態で加工パラメータ用固有データベース７に
記憶させるのである。この場合、推論装置２は、故障状
況が入力されるとその故障状況と対応関係にある故障原
因のうちから最も確率度の高い故障原因から推論するよ
うになっている。Note that the inference device 2 is provided with a calculation function, and the calculation function infers the cause of the failure using an initial probability value that associates the failure situation stored in advance in the common database for failure diagnosis 4 with the corresponding failure cause. It may be changed every time. In other words, the arithmetic function of the inference device 2 changes the probability value that associates the correspondence between a failure situation and its cause of failure in accordance with the frequency at which the correspondence is inferred, and also changes the probability value that associates the correspondence between a failure situation and its cause of failure. The relationship is stored in the machining parameter specific database 7 in a state where the relationship is associated with the changed probability value. In this case, when a failure situation is input, the inference device 2 makes inferences from the failure cause with the highest probability among the failure causes that correspond to the failure situation.

具体例として、「レーザ出力低下」という故障状況には
第３図に示すように「共振器ミラーの汚れ」及び「共振
器アライメントの狂い」という故障原因が初期確率値Ｅ
４１及びＥ７１によって関係付けられていると共に、こ
のときの初期確率値Ｅ４１が初期確率値Ｅ７１と等しい
か若しくは大きいとすると、「レーザ出力低下」という
故障状況が入力されたときは、推論装置２は、「共振器
ミラーの汚れ」という故障原因をまず最初に推論するよ
うになっている。しかして推論装置２の演算機能は、故
障原因が推論される毎に推論された故障原因とその故障
状況とを関係付ける確率値を高目に変更するようになっ
ており、０回の推論の結果、各確率値Ｅ４１．　　Ｅ７
１が第３図に示すように夫々Ｅ　４ｎ、　　Ｅ　７ｎに
変更され、しかも確率値Ｅ７ｎの方が確率値Ｅ４ｎより
も大きいとすると、推論装置２は、「レーザ出力低下」
という故障内容に対応する故障原因として「共振器アラ
イメントの狂い」を最初に推論するようになり、これに
より、それまでの推論を踏まえた所謂累計的推論を行な
うことができ、以て、故障原因の推論を効率良く行なう
ことができる。As a specific example, as shown in Figure 3, in a failure situation of ``laser output decrease'', the failure causes of ``resonator mirror dirt'' and ``resonator misalignment'' have an initial probability value E.
41 and E71, and if the initial probability value E41 at this time is equal to or larger than the initial probability value E71, when a failure condition of "laser output decrease" is input, the inference device 2 , the cause of the failure is first inferred as ``dirty resonator mirror.'' Therefore, the arithmetic function of the inference device 2 is configured to change the probability value that associates the inferred cause of failure with the failure situation to a high value each time the cause of failure is inferred, so that the As a result, each probability value E41. E7
1 are changed to E 4n and E 7n, respectively, as shown in FIG. 3, and the probability value E7n is larger than the probability value E4n.
"Misalignment of the resonator alignment" is first inferred as the cause of the failure corresponding to the failure content, and this makes it possible to perform so-called cumulative inference based on the previous inferences, and thereby determine the cause of the failure. can be efficiently inferred.

また、推論された加工パラメータを加工パラメータ用固
有データベース７に順次記憶することにより、その加工
パラメータの変化傾向に基づいてレーザ加工システムに
故障が発生する時期を事前に予測してそれに対応するよ
うにしてもよい。Furthermore, by sequentially storing the inferred machining parameters in the unique database 7 for machining parameters, it is possible to predict in advance when a failure will occur in the laser machining system based on the change tendency of the machining parameters, and to respond accordingly. It's okay.

さらに、故障情報或は加工不良情報を入力装置１を介し
て推論装置２に与えるのに代えて、レザ加工システムの
各装置から得られる装置の異常信号、使用時間、加工設
定パラメータ値２発振器特性（電流、電圧、レーザ出力
、ガス圧等）の情報を直接推論装置２に入力させること
により、レーザ加工システムの故障診断を一層効率良く
行なうように構成してもよい。Furthermore, instead of providing failure information or machining defect information to the inference device 2 via the input device 1, abnormality signals of the device, usage time, machining setting parameter values 2, oscillator characteristics obtained from each device of the laser processing system are provided. By inputting information (current, voltage, laser output, gas pressure, etc.) directly into the inference device 2, it may be configured such that failure diagnosis of the laser processing system is performed more efficiently.

その他、本発明は上記し且つ図面に示した実施例に限定
されることなく、例えばロボットシステム、実装システ
ム、溶接システムなどの診断装置に適用してもよい等、
その要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施できる
。In addition, the present invention is not limited to the embodiments described above and shown in the drawings, but may be applied to diagnostic devices such as robot systems, mounting systems, welding systems, etc.
Various modifications can be made without departing from the gist of the invention.

［発明の効果］ 以上の記述から明らかなように、本発明の加工システム
診断装置によれば、推論装置は、故障情報が与えられる
と前記故障診断用共通データベース及び前記故障診断用
固有データベースに記憶されている故障状況とその故障
原因との各対応関係に基づいて故障原因を推論すると共
に加工不良情報が与えられると前記加エパラメータ用共
通デ−タベース及び前記加工パラメータ用固有データベ
ースに記憶されている各加工パラメータに基づいて最適
な加工パラメータを推論し、そして、推論□した推論結
果に対応した情報を出力装置に出力するから、操作者は
、出力装置に出力された故障原因に対応した情報及び加
工パラメータに基づいて対策すればよいから、加工シス
テムを故障から容易に復旧させ得ることができると共に
、最適な加工パラメータを容易に設定することが可能と
なるという優れた効果を奏する。[Effects of the Invention] As is clear from the above description, according to the processing system diagnosis device of the present invention, when failure information is given, the inference device stores it in the common database for failure diagnosis and the unique database for failure diagnosis. The cause of the failure is inferred based on the corresponding relationship between the failure status and the cause of the failure, and when machining defect information is given, it is stored in the common database for machining parameters and the unique database for machining parameters. The optimal machining parameters are inferred based on each machining parameter, and information corresponding to the inference results is output to the output device, so the operator can read the information corresponding to the cause of failure output to the output device. Since it is sufficient to take countermeasures based on the processing parameters and the processing parameters, it is possible to easily recover the processing system from the failure, and it is possible to easily set the optimum processing parameters, which is an excellent effect.

共通データベース、７加エパラメータ用固有データベー
スである。This is a common database and a unique database for 7 parameters.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] １、加工システムの故障及びその加工システムによる加
工不良に対処するものであって、前記加工システムに発
生する一般的故障状況とその発生原因となる一般的故障
原因との対応関係を記憶した故障診断用共通データベー
スと、前記加工システムの使用状況及びシステム固有の
特性に依存して発生する故障状況とその故障原因との対
応関係を更新可能な状態で記憶する故障診断用固有デー
タベースと、前記加工システムによる加工時に必要とさ
れる一般的加工パラメータを記憶する加工パラメータ用
共通データベースと、前記加工システムの加工状況及び
システム固有の特性に応じた最適な固有加工パラメータ
を更新可能な状態で記憶する加工パラメータ用固有デー
タベースと、故障情報が与えられると前記故障診断用共
通データベース及び前記故障診断用固有データベースに
記憶されている故障状況とその故障原因との各対応関係
に基づいて故障原因を推論すると共に加工不良情報が与
えられると前記加工パラメータ用共通データベース及び
前記加工パラメータ用固有データベースに記憶されてい
る各加工パラメータに基づいて最適な加工パラメータを
推論する推論装置と、この推論装置が推論した推論結果
に対応した情報を出力する出力装置とを備えたことを特
徴とする加工システム診断装置。1. Fault diagnosis that deals with failures in a processing system and processing defects caused by the processing system, and stores the correspondence between general failure situations that occur in the processing system and the general failure causes that cause them. a common database for the processing system; a unique database for fault diagnosis that stores in an updatable state the correspondence between failure conditions that occur depending on the usage status of the processing system and system-specific characteristics and the causes of the failure; and a specific database for the processing system. a common database for machining parameters that stores general machining parameters required during machining, and machining parameters that store optimal unique machining parameters according to the machining status of the machining system and system-specific characteristics in an updatable state. When failure information is given, the cause of the failure is inferred and processed based on the correspondence between the failure situation and the cause of the failure stored in the common database for failure diagnosis and the unique database for failure diagnosis. An inference device that infers optimal machining parameters based on each machining parameter stored in the common database for machining parameters and the unique database for machining parameters when defect information is given, and an inference result inferred by this inference device. A processing system diagnostic device comprising: an output device that outputs corresponding information.