学习模型构建装置以及控制信息最优化装置制造方法及图纸

本发明专利技术构建用于调整控制信息使得在避免产生过热的同时能够缩短循环时间的学习模型。学习模型构建装置(300)具备：输入数据取得单元(310)，其取得包含机床(100)的加工所涉及的主轴的动作模式和参数的组合的控制信息、以及进行基于所述控制信息的所述加工前的主轴的温度信息来作为输入数据；标签取得单元(320)，其取得进行基于所述控制信息的所述加工后的主轴的温度信息作为标签；学习模型构建单元(330)，其将所述输入数据与所述标签的组作为监督数据进行监督学习，由此构建针对进行基于所述控制信息的加工后的主轴的温度信息的学习模型。

Learning model construction device and control information optimization device

The present invention constructs a learning model for adjusting control information so as to reduce cycle time while avoiding overheating. The learning model building apparatus (300) is provided with an input data acquisition unit (310) which obtains control information including a combination of the operation modes and parameters of the spindle involved in the machining of the machine tool (100), and temperature information of the spindle prior to the machining based on the control information as input data; and a label acquisition unit (320). The temperature information of the processed spindle based on the control information is obtained as a label; the learning model building unit (330) supervises the learning of the input data and the label group as supervised data, thereby constructing the temperature information for the processed spindle based on the control information. The learning model.

【技术实现步骤摘要】
学习模型构建装置以及控制信息最优化装置
本专利技术涉及构建关于用于控制机床等的控制信息的学习模型的学习模型构建装置、以及使用所构建的学习模型使控制信息最优化的控制信息最优化装置。
技术介绍
为了提高机床的生产率，需要缩短用于加工工件的加工时间即循环时间。作为用于缩短循环时间的方法，例如提高机床的切削进给的速度，或缩短配备于机床中的主轴或进给轴的加减速的时间常数。然而，若提高切削进给的速度、或者缩短主轴或进给轴的加减速的时间常数，则由电动机或放大器构成的各轴的驱动装置所涉及的负载将变大。其结果是，驱动装置发热而造成过热，可能引起驱动装置的损坏或动作不良。为了防止这种事态，在一般的技术中，在驱动装置的温度因发热而上升到过热之前为止，将发出警报并停止驱动部的动作。由此，能够防止驱动装置过热而造成驱动装置损坏等。然而，在驱动装置的运行暂时停止之后，在直至驱动装置冷却而使温度下降的期间中，由于无法再运行，因此将产生加工中断的问题。考虑到该问题，在专利文献1公开的技术中，当驱动装置的温度因发热而上升到预定的温度时，并不立即停止驱动部，而是调整数值控制装置中设定的控制信息(例如包含主轴的动作模式或参数等的信息)，由此降低驱动部的动作速度。如此，可以防止驱动装置的温度进一步上升，并且使驱动部运行从而继续进行加工。专利文献专利文献1：日本特开2003-5836号公报如上所述，若使用专利文献1中公开的技术，即使在存在驱动装置过热的可能性的情况下，仍可以通过调整控制信息来继续进行加工。由此，能够避免过热的产生。但是，在不只是考虑到过热，还考虑循环时间的长度时，像专利文献1那样被调整的控制信息不一定是最优的控制信息。例如，并不是像专利文献1那样在上升到预定的温度后降低驱动装置的速度，而是预见温度的上升，以不使温度上升到预定温度的适当速度来进行加工的方法，其结果是循环时间可能较短。另外，除此之外，作为在温度上升前适当地进行使驱动装置待机预定时间的停顿的方法，其结果是可能循环时间也较短。然而，专利文献1中公开的技术只是对温度上升的情况进行应对的技术，并不是用于将控制信息调整为避免产生过热且使循环时间短的最优的控制信息后进行加工的技术。因此，在使用专利文献1公开的技术时，可能产生循环时间变长而降低机床的生产率。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的在于，提供学习模型构建装置、以及用于使用该构建的学习模型来调整控制信息的控制信息最优化装置，所述学习模型构建装置构建用于调整控制信息使得避免产生过热且循环时间变短的学习模型。技术方案(1)：本专利技术的学习模型构建装置(例如，后述的学习模型构建装置300)具备：输入数据取得单元(例如后述的输入数据取得部310)，其取得包含机床(例如后述的机床100)的加工所涉及的主轴的动作模式和参数的组合的控制信息、以及进行基于所述控制信息的所述加工之前的主轴的温度信息来作为输入数据；标签取得单元(例如后述的标签取得部320)，其取得进行基于所述控制信息的所述加工之后的主轴的温度信息作为标签；以及学习模型构建单元(例如后述的学习部330)，其通过将所述输入数据与所述标签的组作为监督数据来进行监督学习，由此构建针对进行基于所述控制信息的加工之后的主轴的温度信息的学习模型。技术方案(2)：也可以将上述技术方案(1)中记载的学习模型构建装置设为，所述控制信息作为所述主轴的动作模式，包含针对切削进给的速度以及使主轴待机指定时间的停顿中的某一方或者双方的动作模式。技术方案(3)：也可以将上述技术方案(1)或者技术方案(2)中记载的学习模型构建装置设为，所述控制信息作为所述参数，包含针对加减速的时间常数以及切削进给的速度过载中的某一方或者双方的参数。技术方案(4)：本专利技术的控制信息最优化装置(例如后述的控制信息最优化装置400)是使用上述技术方案(1)至技术方案(3)中任意一项记载的学习模型构建装置构建的所述学习模型的控制信息最优化装置，该控制信息最优化装置具备：最优调整信息选择单元(例如后述的最优调整信息选择部410)，其基于所述学习模型构建装置构建的所述学习模型，从用于调整所述控制信息的调整信息的集合中选择最优调整信息，所述最优调整信息是指，在根据所述最优调整信息调整所述控制信息并进行所述加工时未产生过热，且根据所述最优调整信息调整所述控制信息并进行所述加工时的循环时间短于根据所述最优调整信息以外的调整信息调整所述控制信息并进行所述加工时的循环时间的调整信息。技术方案(5)：也可以将上述技术方案(4)中记载的控制信息最优化装置设为，最优调整信息选择单元通过进行基于所述学习模型构建装置所构建的所述学习模型的仿真，由此实际上不进行机床的加工，来选择所述最优调整信息。技术方案(6)：也可以将上述技术方案(4)或者技术方案(5)中记载的控制信息最优化装置设为，所述最优调整信息选择单元求出根据所述调整信息分别调整过的调整后控制信息的集合即第1集合，所述最优调整信息选择单元从所述第1集合中的调整后控制信息中求出进行所述加工时未产生过热的调整后控制信息的集合即第2集合，所述最优调整信息选择单元从所述第2集合中求出在进行所述加工的连续运行时满足预定温度条件的调整后控制信息的集合即第3集合，从所述第3集合中选择进行所述加工时循环时间最短的调整后控制信息，将与该选择出的调整后控制信息相对应的调整信息选择为所述最优调整信息。技术方案(7)：也可以将上述技术方案(4)或者技术方案(5)中记载的控制信息最优化装置设为针对多个控制信息分别进行以下处理：所述最优调整信息选择单元考虑到由于基于根据所述最优调整信息调整过的调整后控制信息来进行所述加工的情况，因此进行下一次加工前的主轴的温度信息将有所变化，从而重复以下处理，即，求出根据所述调整信息分别调整过的调整后控制信息的集合即第1集合，从所述第1集合中的调整后控制信息中求出在进行所述加工时未产生过热的调整后控制信息的集合即第2集合，从所述第2集合中选择在进行所述加工时循环时间最短的调整后控制信息，将与该选择出的调整后控制信息相对应的调整信息选择为所述最优调整信息。技术方案(8)：也可以将上述技术方案(4)至技术方案(6)中任意一项记载的控制信息最优化装置设为，还具备：最优调整信息输出单元(例如后述的最优调整信息输出部420)，其为了根据所述最优调整信息来调整所述控制信息并进行所述加工，输出所述最优调整信息。根据本专利技术的第1观点，能够构建用于调整控制信息，以使得在避免产生过热的同时缩短循环时间的学习模型。另外，根据本专利技术的第2观点，能够使用该被构建的学习模型来调整控制信息。附图说明图1是表示本专利技术的实施方式整体的基本结构的框图。图2是表示本专利技术的实施方式中包含的各装置所具备的的功能块的框图。图3是表示本专利技术的实施方式的监督学习时的基本动作的流程图。图4是表示本专利技术的第1实施方式的选择最优调整信息时的基本动作的流程图。图5是表示本专利技术的第2实施方式的选择最优调整信息时的基本动作的流程图。附图标记说明100机床；110主轴电动机；120温度测定部；130循环计数器；200数值控制装置；210电动机控制部；220参数设定部；300学习模型构建装置；310状态信息取得部；320控制信息输出部；330学习本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学习模型构建装置，其特征在于，该学习模型构建装置具备：输入数据取得单元，其取得包含机床的加工所涉及的主轴的动作模式和参数的组合的控制信息、以及进行基于所述控制信息的所述加工之前的主轴的温度信息来作为输入数据；标签取得单元，其取得进行基于所述控制信息的所述加工之后的主轴的温度信息作为标签；以及学习模型构建单元，其通过将所述输入数据与所述标签的组作为监督数据进行监督学习，由此构建针对进行基于所述控制信息的加工之后的主轴的温度信息的学习模型。

【技术特征摘要】
2017.02.03 JP 2017-0188981.一种学习模型构建装置，其特征在于，该学习模型构建装置具备：输入数据取得单元，其取得包含机床的加工所涉及的主轴的动作模式和参数的组合的控制信息、以及进行基于所述控制信息的所述加工之前的主轴的温度信息来作为输入数据；标签取得单元，其取得进行基于所述控制信息的所述加工之后的主轴的温度信息作为标签；以及学习模型构建单元，其通过将所述输入数据与所述标签的组作为监督数据进行监督学习，由此构建针对进行基于所述控制信息的加工之后的主轴的温度信息的学习模型。2.根据权利要求1所述的学习模型构建装置，其特征在于，所述控制信息作为所述主轴的动作模式，包含针对切削进给的速度以及使主轴待机指定时间的停顿中的某一方或双方的动作模式。3.根据权利要求1或2所述的学习模型构建装置，其特征在于，所述控制信息作为所述参数，包含加减速的时间常数以及切削进给的速度过载中的某一方或者双方的参数。4.一种控制信息最优化装置，其使用权利要求1至3中任意一项所述的学习模型构建装置所构建的所述学习模型，其特征在于，所述控制信息最优化装置具备：最优调整信息选择单元，其基于所述学习模型构建装置构建的所述学习模型，从用于调整所述控制信息的调整信息的集合中选择最优调整信息，所述最优调整信息是指，在根据所述最优调整信息调整所述控制信息并进行所述加工时未产生过热，且根据所述最优调整信息调整所述控制信息并进行所述加工时的循环时间短于根据所述最优调整信息以外的调整信息调整所述控制信息并进行所述加工时的循环时间的调整信息。5.根据权利要求4所述的控制信息最优化...

【专利技术属性】
技术研发人员：佟正，西村卓真，稻口雄三，
申请(专利权)人：发那科株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP