[发明专利]颤振判定装置、机器学习装置以及系统

说明书

本发明提供颤振判定装置、机器学习装置以及系统。颤振判定装置具备机器学习装置，该机器学习装置将包含切削加工中的进给速度以及主轴旋转速度的加工条件数据作为表示环境的当前状态的状态数据来观测，并基于该状态数据，执行使用了将颤振相对于切削加工的加工条件的关系模型化的学习模型的机器学习的处理，推断颤振的产生的有无以及该颤振的改善。该颤振判定装置输出颤振的产生的有无以及该颤振的改善的推断结果。

技术领域

本发明涉及颤振判定装置、机器学习装置以及系统。

背景技术

在通过机床进行加工的情况下，根据被程序指令的路径、进给速度、主轴转速，使用工具进行加工。此时，存在因指令而在加工时产生颤振，从而对加工面带来负面影响的情况。当在加工中产生颤振的情况下，工作人员调整主轴转速、进给速度，从而发现了不产生颤振的加工条件。

在日本专利第3005663号公报中公开了一种避免异常控制方法，在加工中进行基于传感器数据的监视，在产生了机械振动、工具破损等异常的情况下，确定其原因，在预先设定的范围内以与通常的加工条件不同的加工条件进行加工，基于确定出的原因以成为不产生异常的加工条件的方式进行加工程序的修正。

在进行加工时是否产生颤振，取决于在加工时由工作人员设定的主轴转速、工件与工具的相对的进给速度、切削量等加工条件、利用的工具、工件的材质、机械的振动的频率特性等。若在加工时产生颤振，则工作人员通过以颤振减少的方式调整主轴转速、工件与工具的相对的进给速度、切削量等加工条件来进行应对。

然而，在切削加工中实际产生较大的颤振前，存在由工作人员欲判定其产生并进行加工条件的调整的请求。另外，在判定产生较大的颤振的情况下，针对如何调整这些加工条件由此能够减少该颤振，存在欲不进行试行错误而能够调整加工条件的课题。

发明内容

因此，期望具有判定与切削加工的状态对应的颤振的产生的功能，能够根据需要调整用于减少该颤振的加工条件的装置或系统。

本发明的一个方式提供一种颤振判定装置，控制通过使工件与工具相对地移动来进行该工件的切削加工的机床。该颤振判定装置具备机器学习装置，上述机器学习装置将包含上述切削加工中的进给速度以及主轴旋转速度的加工条件数据作为表示环境的当前状态的状态数据来观测，并基于该状态数据，执行使用了将颤振相对于上述切削加工的加工条件的关系模型化的学习模型的机器学习的处理，推断颤振的产生的有无以及该颤振的改善，上述颤振判定装置输出上述颤振的产生的有无以及该颤振的改善的推断结果。

本发明的其他的方式是提供一种机器学习装置，将通过使工件与工具相对地移动来进行该工件的切削加工的机床中的、包含该切削加工中的进给速度以及主轴旋转速度的加工条件数据作为表示环境的当前状态的状态数据来观测，并基于该状态数据，执行使用了将颤振相对于上述切削加工的加工条件的关系模型化的学习模型的机器学习的处理，推断颤振的产生的有无以及该颤振的改善。

根据本发明的一个方式，通过机器学习，能够预先判定在机床进行切削加工中产生较大的颤振，根据需要推断用于减少颤振的加工条件的调整。而且，能够基于推断出的加工条件的调整内容，自动地调整加工条件，或将该改善方案显示为指导(guidance)，因此工作人员能够在产生颤振前容易地进行加工条件的调整。

附图说明

本发明的上述以及其他的目的以及特征通过参照附图的以下的实施例的说明变得清楚。其中：

图1是一个实施方式的颤振判定装置的概要的硬件构成图。

图2是第1实施方式的颤振判定装置的概要的功能框图。

图3是表示通过无监督学习而生成的学习模型的例子的图。

图4是第2实施方式的颤振判定装置的概要的功能框图。