信息处理装置、控制装置及优化方法制造方法及图纸

自动地对热位移量预测计算式的超参数的值进行优化。信息处理装置具有：参数选定方法决定部，其选择热位移量预测计算式的超参数中的至少1个作为第一超参数；参数选定部，其设定/变更第一超参数的值，将剩余的超参数的值固定为第二超参数的值；机器学习部，其通过基于预先取得的热位移的教师数据的机器学习，按第一超参数的值生成热位移量预测计算式；以及模型评价部，其将由各热位移量预测计算式推定出的热位移量与实测的热位移量的误差作为评价值，与第一超参数的值一起存储，参数选定方法决定部根据第一超参数的值和评价值的履历，将评价值为最小时的第一超参数的值设为最佳的值。的值。的值。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】信息处理装置、控制装置及优化方法


[0001]本专利技术涉及信息处理装置、控制装置及优化方法。

技术介绍

[0002]作为机床中的加工误差的主要原因之一，存在如下问题：因机床的机械要素的热膨胀，在工具与工件之间产生相对的热位移。更具体而言，作为机床的构成要素，例如列举主轴、主轴装置、床身、立柱、工作台、工具等。因主轴的旋转引起的发热、主轴驱动马达的发热、从冷却剂供给装置向工具供给的冷却剂引起的吸热、从润滑油供给装置向主轴轴承供给的润滑油引起的吸热等，特别是上述的构成要素以主轴为中心发生热变形，有时产生工具与工件之间的相对的热位移。
[0003]关于这一点，已知如下技术：反复进行根据使用推定机械要素的热位移量的热位移量预测计算式计算的机械要素的热位移量的推定值、与机械要素的热位移量的实测值的差异，将热位移量预测计算式中的除了与时间延迟要素相关的系数以外的与测量数据相关的系数固定为预定的值，通过机器学习来设定与时间延迟要素相关的系数的处理、以及根据所述差异，将与时间延迟要素相关的系数固定为预定的值，通过机器学习来设定与测量数据相关的系数的处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种信息处理装置，在通过机器学习生成热位移量预测计算式时对所述热位移量预测计算式所包含的多个超参数的值进行优化，所述热位移量预测计算式根据包含具有热膨胀的机械要素的机床的所述机械要素及其周边的温度数据和/或所述机械要素的动作状态数据的测量数据组来推定所述机械要素的热位移量，其特征在于，所述信息处理装置具有：测量数据取得部，其取得所述测量数据组；热位移量取得部，其取得所述机械要素的热位移量的实测值；存储部，其将由所述测量数据取得部取得的所述测量数据组作为输入数据，将由所述热位移量取得部取得的所述机械要素的热位移量的实测值作为标签而相互关联起来作为教师数据进行存储；参数选定方法决定部，其将所述多个超参数中的至少1个作为优化对象的超参数选择为第一超参数；参数选定部，其设定/变更所述第一超参数的值，将未由所述参数选定方法决定部选择的超参数作为第二超参数而固定所述第二超参数的值；机器学习部，其按所述第一超参数的值与所述第二超参数的值的组合，根据所述测量数据组和所述机械要素的热位移量的实测值来进行机器学习，由此，将所述第二超参数的值作为固定值，按设定/变更后的所述第一超参数的值生成所述热位移量预测计算式；以及模型评价部，其将所述第二超参数的值作为固定值，计算向所述第一超参数的每个值的所述热位移量预测计算式输入所述测量数据组而推定出的热位移量与所述机械要素的热位移量的实测值的误差作为评价值，将所述第二超参数的值作为固定值，将计算出的所述评价值与所述第一超参数的值对应起来存储在所述存储部中，所述参数选定方法决定部将所述第二超参数的值作为固定值，根据存储在所述存储部中的所述第一超参数的值和所述评价值的履历，将所述评价值为最小时的所述第一超参数的值作为最佳的值。2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，所述参数选定方法决定部将所述第二超参数的值作为固定值，对所述第一超参数的值进行了优化后，选择所述多个超参数中的至少1个其他超参数作为所述第一超参数。3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置，其特征在于，所述参数选定部根据预先决定的探查范围来...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐木俊介，
申请(专利权)人：发那科株式会社，
类型：发明
国别省市：