[发明专利]调整装置以及调整方法

说明书

本发明提供在与加工程序等分开地使用了用于机器学习的评价用程序时，适当控制在计算负载或学习时间这方面低成本的机器学习的调整装置以及调整方法。本发明具有：反馈信息取得部(308)，其从控制装置(100)取得通过控制装置(100)执行包含多种学习要素的评价用程序而获得的反馈信息；判定部(3122)，其判定反馈信息对应于多种学习要素中的哪学习要素；反馈信息发送部(301)，其将所取得的反馈信息发送给对应于学习要素的机器学习部(210)；参数设定信息取得部(302)，其取得通过使用了反馈信息的机器学习而获得的控制参数设定信息；以及参数设定信息发送部(309)，其将控制参数设定信息发送给控制装置。

技术领域

本发明涉及对控制装置和机器学习装置进行控制的调整装置以及其调整方法，其中，该控制装置对驱动至少两轴以上的电动机进行控制，该机器学习装置针对控制装置进行机器学习。

背景技术

以往，通过机器学习来学习机床、机器人、以及工业机械这样的具有驱动部的装置的动作特性。通过进行基于机器学习的学习结果的控制，能够更适当地控制这些装置。

专利文献1中提出了如下技术：在对由圆弧、多边形、或者它们的组合构成的加工形状进行加工的控制系统中，根据按采样周期检测出的伺服电动机的位置反馈、与位置指令的偏差等来进行学习控制。

现有技术文献

专利文献1：日本特开2012-58824号公报

在现有的机器学习中，例如使用用于对包括圆弧、多边形等多个特征的加工要素(以下，也称为“学习要素”)在内的工件进行加工的评价用的加工程序(以下，也称为“评价用程序”)，来进行一个学习模型的机器学习。

但是，在根据一个学习模型来学习多个特征的加工要素时，例如，因参数数量增加等，使得学习模型变得繁杂，并且需要较多的计算负载、较多的学习时间、较多的存储器。

发明内容

本发明是鉴于这样的状况而完成的，其目的在于提供调整装置及其调整方法，该调整装置及其调整方法针对具有按与预先设定的特征性的加工要素对应的学习要素来进行学习的机器学习部的机器学习装置，在使用于对包括多个特征的加工要素在内的工件进行加工的一个评价用程序进行动作并进行学习时，控制为以能够在学习期间根据学习要素并基于对应的机器学习部来进行学习的方式切换机器学习部进行学习。

技术方案(1)：本发明涉及的调整装置(例如，后述的“调整装置300”)对控制装置(例如，后述的“CNC装置100”)和机器学习装置(例如，后述的“机器学习装置200”)进行控制，该控制装置至少对驱动两轴以上的电动机进行控制，该机器学习装置具有多个针对所述控制装置进行机器学习的机器学习部(例如，后述的“机器学习部210”)，其中，所述调整装置具有：启动指示输出部(例如，后述的“启动指示输出部304”)，其输出使所述机器学习部启动的启动指示；反馈信息取得部(例如，后述的“反馈信息取得部308”)，其从所述控制装置取得反馈信息，该反馈信息是通过所述控制装置执行包含多个学习要素的评价用程序而获得的；判定部(例如，后述的“判定部3122”)，其判定所取得的所述反馈信息对应于多种所述学习要素中的哪个学习要素；反馈信息发送部(例如，后述的“反馈信息发送部301”)，其将所取得的所述反馈信息发送给对应于所述学习要素的所述机器学习部；参数设定信息取得部(例如，后述的“参数设定信息取得部302”)，其从所述机器学习部取得通过使用了所述反馈信息的机器学习而获得的控制参数设定信息；以及参数设定信息发送部(例如，后述的“参数设定信息发送部309”)，其将所取得的所述控制参数设定信息发送给所述控制装置的反馈信息取得源。

技术方案(2)：也可以是，技术方案(1)所记载的调整装置还具有：存储部(例如，后述的存储部“305”)，其存储所述评价用程序；以及评价用程序输出部(例如，后述的“评价用程序输出部306”)，其将所述评价用程序输出给所述控制装置。