[发明专利]机器学习装置、预测装置以及控制装置

权利要求书

1.一种机器学习装置，其特征在于，具有：

状态观测部，其取得手动进给状态信息作为输入数据，所述手动进给状态信息包含通过能够实现手动进给的机床进行的任意手动进给操作中的所述手动进给操作时的手动进给脉冲波形；

标签取得部，其取得标签数据，所述标签数据表示所述输入数据所包含的所述手动进给状态信息的所述手动进给脉冲波形之后起预定时间内所述机床的可动部移动的距离；以及

学习部，其使用由所述状态观测部取得的输入数据和由所述标签取得部取得的标签数据来执行监督学习，生成学习完成模型。

2.根据权利要求1所述的机器学习装置，其特征在于，

所述手动进给状态信息包含：所述手动进给操作时的到干扰物为止的距离、进行所述手动进给操作的用户的用户识别信息、进行所述手动进给操作的日期与时刻以及通过所述手动进给操作进行操作的轴编号的某一个。

3.根据权利要求1或2所述的机器学习装置，其特征在于，

所述状态观测部按所述机床的型号取得所述输入数据，

所述标签取得部按所述机床的型号取得所述标签数据，

所述学习部使用所述机床的每一型号的所述输入数据与所述标签数据，按所述机床的型号生成学习完成模型。

4.一种预测装置，其特征在于，具有：

学习完成模型，其由权利要求1～3中任一项所述的机器学习装置生成；

输入部，其针对能够实现手动进给的机床输入当前进行的手动进给的所述手动进给状态信息；以及

预测部，其将由所述输入部输入的所述手动进给状态信息输入到所述学习完成模型，通过所述手动进给状态信息来预测从当前起预定时间后的所述机床的可动部的移动距离。

5.根据权利要求4所述的预测装置，其特征在于，

所述预测部以比所述预定时间短的时间间隔周期性地预测所述移动距离。

6.根据权利要求4或5所述的预测装置，其特征在于，

在以能够从所述预测装置经由网络访问的方式连接的服务器中具备所述学习完成模型。

7.根据权利要求4～6中任一项所述的预测装置，其特征在于，

该预测装置具有权利要求1～3中任一项所述的机器学习装置。

8.一种控制装置，其特征在于，具有：

权利要求4～7中任一项所述的预测装置。