控制装置和机器学习装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种控制装置和机器学习装置，其能够抑制基于噪声等的异常值的影响，上述控制装置所具备的机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述控制装置所控制的制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出输入数据中的异常，并输出安全的输入数据；机器学习部，其根据安全的输入数据，执行学习模型的学习和利用了学习模型的推论，并输出作为推论结果的推论数据；输出安全电路，其检测出推论数据中的异常，并输出安全的推论数据；输出部，其输出基于安全的推论数据的输出数据。

Control device and machine learning device

【技术实现步骤摘要】
控制装置和机器学习装置
本专利技术涉及一种控制装置和机器学习装置。
技术介绍
针对控制设置在工厂环境中的机床、注射成型机、机器人等制造机械的控制装置，组合使用包含控制装置的内部数据的测定数据进行机器学习的机器学习器，并利用通过基于包含控制装置的内部数据的测定数据的各种推论来进行机械控制的功能。在组合到控制装置的机器学习器中，进行基于能够通过控制装置取得的数据的学习、推论等。例如，在日本特开2017-68566号公报中，公开了以下的技术：在考虑到机床的热位移的影响而修正该刀具的刀尖位置的控制装置中，观测工件的加工误差量和机床的运转率这双方作为状态数据，根据观测到的状态数据而优化刀具校正的频度。另外，在日本特开2017-45300号公报中，公开了以下的技术：观测机床所具备的各传感器的检测值作为状态数据，根据观测到的状态数据将该机床的加工条件调整为不会发生振动、刀具磨损/刀具折损的最优的加工条件。制造装置动作的工厂的环境是很多制造机械动作的严酷环境，因此这些数据有可能包含噪声等异常值。在控制制造装置的控制装置所具备的机器学习器进行学习时，在输入数据包含噪声等异常值的情况下，作为机器学习器的学习结果的学习模型会产生问题，即使推论时的输入数据正确，输出异常值的可能性也很高。另外，在机器学习的学习中，使用输入数据决定学习模型的参数，但概率性地能够求出它，理论上并没有保障，因此即使在根据正常的输入数据进行推论的情况下，也有可能输出异常的推论数据。进而，在控制制造装置的控制装置所具备的机器学习器进行推论时，有可能由于在作为基础的输入数据中包含噪声等异常值的原因，而输出异常的推论数据，或者在输出的推论数据自身中混入噪声等异常值。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的在于提供一种控制装置和机器学习装置，其能够抑制基于在工厂环境中产生的噪声等的异常值的影响。本专利技术的控制装置通过导入在输入侧和输出侧的至少任意一方具备检测、修正乃至重新取得异常值的安全电路的机器学习装置，来解决上述问题。另外，本专利技术的一方式是一种控制装置，其对制造机械进行控制，该控制装置具备：机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，上述机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，并输出安全的输入数据；机器学习部，其执行基于上述安全的输入数据的学习模型的学习和使用了学习模型的推论，输出作为推论结果的推论数据；输出安全电路，其检测出上述推论数据中的异常，并输出安全的推论数据；输出部，其输出基于上述安全的推论数据的输出数据。本专利技术的另一方式是一种控制装置，其对制造机械进行控制，该控制装置具备：机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，上述机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，输出安全的输入数据；机器学习部，其根据上述安全的输入数据执行使用了学习模型的推论，输出作为推论结果的推论数据；输出部，其输出基于上述推论数据的输出数据。本专利技术的另一方式是一种控制装置，其对制造机械进行控制，该控制装置具备：机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，上述机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；机器学习部，其根据上述输入数据执行利用了学习模型的推论，输出作为推论结果的推论数据；输出安全电路，其检测上述推论数据中的异常，并输出安全的推论数据；输出部，其输出基于上述安全的推论数据的输出数据。本专利技术的另一方式是一种控制装置，其对制造机械进行控制，该控制装置具备：机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，上述机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，输出安全的输入数据；机器学习部，其执行基于上述安全的输入数据的学习模型的学习。本专利技术的另一方式是一种机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，该机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，并输出安全的输入数据；机器学习部，其执行基于上述安全的输入数据的学习模型的学习和利用了学习模型的推论，输出作为推论结果的推论数据；输出安全电路，其检测出上述推论数据中的异常，并输出安全的推论数据；输出部，其输出基于上述安全的推论数据的输出数据。本专利技术的另一方式是一种机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，该机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，并输出安全的输入数据；机器学习部，其根据上述安全的输入数据执行利用了学习模型的推论，输出作为推论结果的推论数据；输出部，其输出基于上述推论数据的输出数据。本专利技术的另一方式是一种机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，该机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；机器学习部，其根据上述输入数据执行使用了学习模型的推论，输出作为推论结果的推论数据；输出安全电路，其检测出上述推论数据中的异常，输出安全的推论数据；输出部，其输出基于上述安全的推论数据的输出数据。本专利技术的另一方式是一种机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，该机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，输出安全的输入数据；机器学习部，其执行基于上述安全的输入数据的学习模型的学习。根据本专利技术，通过在向机器学习器输入数据时检测/修正/重新取得异常值，能够直接使用正常的数据，能够将异常值的影响抑制为最小限。另外，通过从学习数据中排除异常值，能够得到高精度的学习结果。进而，通过在输出时检测/修正异常值，能够确实地防止明显不符合意图的输出，即使学习不充分、是异常的，也能够安全地使用机器学习的结果，即使在机器学习装置内等在内部发生异常，也能够防止异常值的输出。附图说明通过参照附图的以下的实施例的说明，能够了解本专利技术的上述以及其他目的和特征。图1是表示一个实施方式的控制装置的主要部分的概要硬件结构图。图2是一个实施方式的控制装置的概要功能框图。图3是一个实施方式的控制装置所具备的机器学习装置执行的处理的流程图。图4是表示控制装置的变形例子的图。图5是表示控制装置的另一个变形例子的图。具体实施方式以下，表示用于实现本专利技术的控制装置的结构例子。图1是表示第一实施方式的控制装置的主要部分的概要硬件结构图。在本实施方式中，示出了将机器学习装置100组入到控制加工工件的制造机械(未图示)的控制装置1中，但例如也可以作为单元计算机、主计算机、云服务器等设置在工厂的制造系统所具备的计算机的一部分来实现机器学习装置100。本实施方式的控制装置1所具备的CPU11是整体地控制控制装置1的处理器。CPU11经由总线20读出存储在ROM12中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种控制装置，其对制造机械进行控制，其特征在于，该控制装置具备：机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，上述机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，并输出安全的输入数据；机器学习部，其根据上述安全的输入数据执行使用了学习模型的推论，并输出作为推论结果的推论数据；输出安全电路，其检测出上述推论数据中的异常，并输出安全的推论数据；以及输出部，其输出基于上述安全的推论数据的输出数据。

【技术特征摘要】
2017.11.06 JP 2017-2134301.一种控制装置，其对制造机械进行控制，其特征在于，该控制装置具备：机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，上述机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，并输出安全的输入数据；机器学习部，其根据上述安全的输入数据执行使用了学习模型的推论，并输出作为推论结果的推论数据；输出安全电路，其检测出上述推论数据中的异常，并输出安全的推论数据；以及输出部，其输出基于上述安全的推论数据的输出数据。2.一种控制装置，其对制造机械进行控制，其特征在于，该控制装置具备：机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，上述机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，并输出安全的输入数据；机器学习部，其根据上述安全的输入数据执行利用了学习模型的学习，并输出作为推论结果的推论数据；输出部，其输出基于上述推论数据的输出数据。3.一种控制装置，其对制造机械进行控制，其特征在于，该控制装置具备：机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，上述机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；机器学习部，其根据上述输入数据执行利用了学习模型的推论，并输出作为推论结果的推论数据；输出安全电路，其检测出上述推论数据中的异常，并输出安全的推论数据；输出部，其输出基于上述安全的推论数据的输出数据。4.根据权利要求1或2所述的控制装置，其特征在于，上述机器学习部执行基于上述安全的输入数据的上述学习模型的学习。5.根据权利要求3所述的控制装置，其特征在于，上述机器学习部执行基于上述输入数据的上述学习模型的学习。6.一种控制装置，其对制造机械进行控制，其特征在于，该控制装置具备：机器学习装置，其学习作为环境的与制造机械相关的状态，上述机器学习装置具备：状态观测部，其取得包含上述制造机械的内部数据和外部数据的至少一方的输入数据；输入安全电路，其检测出上述输入数据中的异常，并输出安全的输入数据；以及机器学习部，其执行基于上述安全的输入...

【专利技术属性】
技术研发人员：渡边光德，玉井孝幸，前田和臣，
申请(专利权)人：发那科株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP