[发明专利]精加工量预测装置以及机器学习装置

说明书

本发明提供一种精加工量预测装置以及机器学习装置，加工量预测装置具备的机器学习装置观测表示部件各部分精加工量的精加工量数据和表示安装有该部件的机械中各部分精度的精度数据作为表示环境的当前状态的状态变量，进而，获取表示安装有精加工后部件的机械中各部分精度的适宜与否判定结果的判定数据，这样，使用这些状态变量和判定数据，与精度数据相关联地学习部件各部分的精加工量。

技术领域

本发明涉及精加工量预测装置以及机器学习装置。

背景技术

在进行需要极高精度的部件精加工时，有时由熟练工进行手动加工。

作为其一个例子，给出线放电加工机的例子。图9是线放电加工机的加工槽1的剖视图。在设置线放电加工机时，配置在加工槽1内载置工件的工作台2的上表面希望尽可能为平面且为水平，而由于车间地面的倾斜或其他原因，这样直接设置会导致有时工作台2的上表面不能保持水平、平面度。这种情况下，取下工作台2的上部，在向工作台2的下部安装时以工作台2的上表面成为水平的方式研磨该工作台2的上部的安装面。

此时，作业人员针对工作台2上表面的各部分，使用距离传感器等测定装置测定距离预定基准位置的偏差量，看到该测定结果的作业人员基于经验判断对工作台2的上部的安装面的各部分适宜研磨多大程度，并基于判断的结果研磨工作台2的上部的安装面的各部分。图10A是例举由测定装置测定到的工作台2的上表面的各部分距离基准位置的偏差量的图，另外图10B是例举对该工作台2的上部的安装面的各部分的研磨次数的图。

另外，作为其他例子，给出刮削(scraping)机床的导向件的例子。通常，机床在底座上设有至少一个在正交2轴方向、正交3轴方向能移动的移动台。另一方面，构成机床的各构造物为了实现稳定的加工而具有相当的重量，装配各构造物时，由于各构造物的自重、作用于各构造物间的力，产生它们变形的现象。

例如，如图11所示，如果使设在底座3上的工作台5沿着导轨4向X轴方向移动，则导轨4的端部受到工作台5和载置于工作台5上的工件(未图示)的重量，导致导轨4弹性变形，发生工作台5不笔直移动的情况。

于是，作业人员使用距离传感器等测定装置测定使工作台5移动时工作台在Z轴方向上距离预定基准位置的偏差量，看到该测定结果的作业人员基于经验判断对导轨4的上部的各部分适宜刮削多大程度，如图12所示对导轨4的上部的各部分进行研磨(日本特开平10-156715号公报等)。通过该刮削，工作台5笔直移动。

在进行上述那样的研磨、刮削等精加工的情况下，即使仅单纯地以通过测定装置测定的距离基准位置的偏差量进行了各部分的精加工，由于各部分受到机械的结构、对其他部分进行的精加工的影响，存在不能实现以设想精度进行精加工的问题。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种在进行加工面的精密调整的精加工中，基于测定结果来预测精加工量的精加工量预测装置以及机器学习装置。

本发明的一种方式提供的精加工量预测装置预测进行安装到机械的部件的各部分的精加工情况下该部件各部分的精加工量，具备：学习所述精加工中部件各部分的精加工量的机器学习装置。该机器学习装置具备：状态观测部，其观测精加工量数据以及精度数据作为表示环境的当前状态的状态变量，其中精加工量数据表示所述精加工中部件各部分的精加工量，精度数据表示开始该精加工前测定的安装有该部件的机械各部分的精度；判定数据获取部，其获取判定数据，该判定数据表示安装有所述精加工后部件的机械中各部分精度的适宜与否判定结果；以及学习部，其使用所述状态变量和所述判定数据，与所述精度数据相关联地学习所述精加工中部件各部分的精加工量。

所述状态观测部能还观测识别所述部件的品种的品种信息，来作为所述状态变量，所述学习部与所述精度数据以及所述品种信息两者相关联地学习所述精加工中部件各部分的精加工量。