特許5969676IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

工作機械において工具を補正すべきタイミングを最適化する機械学習装置及び機械学習方法、並びに該機械学習装置を備えた工作機械

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】工作機械の工具補正の頻度を最適化することができる機械学習装置及び機械学習方法、並びに該機械学習装置を備えた工作機械の提供。
【解決手段】機械学習器24は、工具18を補正する時間間隔、工作機械10で加工されたワーク20の加工誤差量、及び工作機械10の機械稼働率を状態変数として観測する状態観測部26と、状態観測部26により観測された工具補正間隔、ワーク加工誤差量及び機械稼働率に基づいて、工具補正間隔の変更に関する行動価値を学習する学習部28とを有する。
【選択図】図1

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

従来の工具補正は、主として加工精度の維持のために行われていた。すなわち、工具補正の頻度が低すぎると、ワークの加工精度が低下し、場合によっては加工不良品が発生する。しかし一方で、工具補正の頻度が高すぎると、工作機械の稼働率が低下するという問題が生じる。従って工具補正の頻度には最適値が存在するが、従来は加工精度と稼働率という2つの観点から、工具補正の頻度の最適値を求めるための有効な方法や手段に関する提案はなされていない。 そこで本発明は、工作機械の工具補正の頻度を最適化することができる機械学習装置及び機械学習方法、並びに該機械学習装置を備えた工作機械を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

目的を達成するために、本願第1の発明は、工作機械において工具を補正する時間間隔である工具補正間隔の変更に関する行動価値を学習する機械学習装置であって、前記工作機械の工具補正間隔、前記工作機械で加工されたワークの加工誤差量、及び前記工作機械の機械稼働率を状態変数として観測する状態観測部と、前記状態観測部により観測された前記工具補正間隔、前記加工誤差量、及び前記機械稼働率と、前記工具補正間隔・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る
【発明の効果】
本発明によれば、ワークの加工誤差量と工作機械の稼働率の双方を状態変数として、工具補正間隔の変化量の行動価値を決定する機械学習を行うことができるので、工具補正の頻度を最適化し、加工誤差を所望の範囲内に抑えつつ工作機械の稼働率を高めることができるようになる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】本発明に係る学習制御装置を含む工作機械の概略構成を示す図である。

【図2】工具の補正過程の一例を説明する図である。

【図3】本発明における機械学習の基本的な考え方を説明する図である。

【図4】機械学習装置(エージェント)と工作機械のワーク加工部(環境)との関係を説明する図である。

【図5】図1の工作機械における強化学習の処理の一例を説明するフローチャートである。

【図6】機械学習によって作成・更新される行動価値テーブルの具体例を示す図である。

【図7】機械学習によって作成・更新される行動価値テーブルの具体例を示す図である。

【図8】機械学習によって作成・更新される行動価値テーブルの具体例を示す図である。

【図9】機械学習によって作成・更新される行動価値テーブルの具体例を示す図である。

【図10】図1の工作機械における強化学習の処理の一例を説明するフローチャートである。

【図11】図1の工作機械における強化学習において、工作機械内の温度をさらに使用する処理の一例を説明するフローチャートである。

【図12】ニューロンのモデルを示す模式図である。

【図13】3層の重みを有するニューラルネットワークを示す模式図である。

選択図 図1出願人が指定した本件の代表的な図

10 工作機械   18 工具   20 ワーク   22 制御装置   24 機械学習器   26 状態観測部   28 学習部   30 報酬計算部   32 関数更新部   34 意思決定部   36 補正間隔変更部   38 加工誤差量検出部   40 稼働率算出部   42 工作機械内温度検出部

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