[发明专利]工作机械的加工尺寸预测装置、系统及方法、工作机械的设备异常判定装置及记录介质

说明书

工作机械的加工尺寸预测装置(100)具有：数据收集部(10)，其取得工作机械的驱动状态信息；特征量提取部(211)，其从驱动状态信息提取特征量；数据分析部(311)，其对提取出的特征量进行分析；以及加工品质预测模型生成部(312)，其根据分析出的信息而生成被加工物的加工尺寸的预测模型。工作机械的加工尺寸预测装置(100)通过在被加工物的加工中将特征量和驱动状态信息应用于预测模型从而对加工品质进行预测，通过参照加工尺寸品质规定从而对加工品质是否满足基准进行判定。

技术领域

本发明涉及工作机械的加工尺寸预测装置、工作机械的设备异常判定装置、工作机械的加工尺寸预测系统、工作机械的加工尺寸预测方法及记录介质。

背景技术

工作机械是用于对加工对象物(被加工物)实施切断、切削、研磨等加工的机械。作为工作机械，已知铣床、车床、钻床等。

工作机械大多实现了自动化。自动化的工作机械中的NC(数控)工作机械是使用NC加工方法对加工对象物实施加工的工作机械。NC工作机械具有NC装置，基于加工动作信息对刀具或者加工对象物进行驱动，对加工对象物进行加工。

NC工作机械能够实现精密的加工。但是，有时由于机械设备及刀具的状态的变动、劣化、作业环境的变动等，在设计尺寸和被加工物的实际尺寸之间会产生偏差。因此，提出了对实际的尺寸或者偏移的量进行预测或者抑制偏移量的技术。

例如，在专利文献1中记载了具有神经网络的工作机械的加工尺寸预测装置。该加工尺寸预测装置对旋转驱动刀具的驱动装置的振动进行检测，通过神经网络而学习振动的特征量和加工精度，对被加工物的加工尺寸进行预测。

在专利文献2中记载了具有机械学习装置的工作机械。该机械学习装置按照向电动机的电力供给量、电动机的温度、负载等的状态变量、动作指令的校正值和是否发生了异常的判定结果，对动作指令进行学习，由此进行适当的校正处理，提高加工精度。该文献还公开了使用神经网络的内容。

在专利文献3中，记载了具有进行模糊推理的加工条件推理装置的加工条件自动调整装置。该加工条件推理装置将负载状况数据和加工条件数据应用于模糊推理，持续地修正刀具的旋转速度等加工条件。

专利文献1：日本特开2008－087095号公报

专利文献2：日本特开2017－64837号公报

专利文献2：日本特开平7－36530号公报

发明内容

在专利文献1中记载的工作机械使用神经网络进行学习。因此，如果刀具的种类增多，则学习所需的神经元的数量也会增大，不会适当地完成学习，加工条件会发生变动。因此，在专利文献1中记载的工作机械无法稳定地预测被加工物的品质。另外，该装置存在下述问题，即，只能够预测由刀具的装载状态引起的品质变动，无法准确地预测加工尺寸。

在专利文献2中记载的工作机械也使用神经网络进行学习。因此，存在与专利文献1相同的课题。另外，在专利文献2中记载的工作机械对针对电动机的电力供给量等的状态变量进行监视，始终更新学习部的参数而对电动机的转速、位置等进行校正。因此，存在下述问题，即，加工条件不恒定，无法稳定地预测被加工物的品质。

在专利文献3中记载的加工条件自动调整装置通过模糊推理对加工条件进行修正。因此，存在下述问题，即，不保证适当地设定加工条件，无法稳定地预测被加工物的品质。

本发明就是鉴于上述的问题而提出的，其目的在于提供能够稳定而准确地预测被加工物的加工尺寸的工作机械的加工尺寸预测装置。

为了达到上述的目的，本发明所涉及的工作机械的加工尺寸预测装置具有：

驱动状态信息取得部，其取得驱动状态信息，该驱动状态信息包含表示工作机械中的大于或等于2个加工区间中的加工中的加工区间的数据、和表示安装于工作机械的刀具的状态的数据；