[发明专利]切削液供给定时控制装置以及机器学习装置有效
| 申请号： | 201811391651.2 | 申请日： | 2018-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN109834504B | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 高原彻志 | 申请（专利权）人： | 发那科株式会社 |
| 主分类号： | B23Q11/10 | 分类号： | B23Q11/10 |
| 代理公司： | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人： | 范胜杰;金慧善 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 切削 供给 定时 控制 装置 以及 机器 学习 | ||
1.一种切削液供给定时控制装置，其推定切削液供给装置的切削液的供给定时，该切削液供给装置对加工位置供给切削液，其特征在于，
所述切削液供给定时控制装置具备机器学习装置，该机器学习装置学习针对所述切削液供给装置的运转状态的所述切削液的供给定时的推定，
所述机器学习装置具备：
状态观测部，其观测与所述切削液供给装置的运转状态有关的运转状态数据作为表示环境的当前状态的状态变量，其中，所述运转状态至少包含从停止上次切削液的供给起经过的时间；
标签数据获取部，其获取表示所述切削液的供给定时的供给定时数据作为标签数据；以及
学习部，其使用所述状态变量和所述标签数据，对所述运转状态数据与所述供给定时数据之间的相关性进行学习。
2.根据权利要求1所述的切削液供给定时控制装置，其特征在于，
所述学习部具备：
误差计算部，其计算根据所述状态变量推定所述切削液的供给定时的相关性模型与从预先准备的训练数据识别的相关性特征的误差；以及
模型更新部，其更新所述相关性模型使得缩小所述误差。
3.根据权利要求1或2所述的切削液供给定时控制装置，其特征在于，
所述学习部以多层构造运算所述状态变量和所述标签数据。
4.根据权利要求1或2所述的切削液供给定时控制装置，其特征在于，
所述切削液供给定时控制装置还具备：推定结果输出部，其基于所述学习部的学习结果，输出所述切削液的供给定时的推定结果。
5.根据权利要求1或2所述的切削液供给定时控制装置，其特征在于，
所述机器学习装置存在于云服务器。
6.一种机器学习装置，其学习针对切削液供给装置的运转状态的切削液的供给定时的推定，该切削液供给装置对加工位置供给切削液，其特征在于，所述机器学习装置具备：
状态观测部，其观测与所述切削液供给装置的运转状态有关的运转状态数据作为表示环境的当前状态的状态变量，其中，所述运转状态至少包含从停止上次切削液的供给起经过的时间；
标签数据获取部，其获取表示所述切削液的供给定时的供给定时数据作为标签数据；以及
学习部，其使用所述状态变量和所述标签数据，对所述运转状态数据与所述供给定时数据之间的相关性进行学习。
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