CN109143981B - 计算机可读取的信息记录介质、评价方法以及控制装置 - Google Patents

计算机可读取的信息记录介质、评价方法以及控制装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及计算机可读取的信息记录介质、评价方法以及控制装置。适当控制使用机器学习装置的学习。所述信息记录介质记录用于评价控制装置的动作特性的使第一和第二电动机控制部动作的评价用程序，上述控制装置包括控制驱动机床、机器人或者工业机械的第一轴的第一电动机的第一电动机控制部和控制驱动第二轴的第二电动机的第二电动机控制部。评价用程序使第一和第二电动机控制部动作使通过由第一以及第二电动机驱动的第一以及第二轴而移动的控制对象的移动轨迹的形状至少具备具有第一以及第二电动机的旋转方向都不反转的角的形状、描绘第一和第二电动机中的一个向一个方向旋转且第一和第二电动机的另一个的旋转方向反转的弧的形状。

Description

计算机可读取的信息记录介质、评价方法以及控制装置
技术领域
本发明涉及用于控制驱动至少2轴以上的电动机的控制装置的计算机可读取的信息记录介质、评价方法以及控制装置。
背景技术
在专利文献1中记载了将学习控制(重复控制)作为在电动机的控制中针对以预定周期重复相同的加工形状图形的指令实现高速且高精度的跟踪性的方法。
具体地说，专利文献1公开一种控制系统，通过包括相互正交的2轴的多个轴的协调动作对由圆弧、多边形或他们的组合而成的加工形状进行加工。该控制系统按照每个采样周期计算位置指令与检测出的伺服电动机的位置反馈之间的位置偏差，根据自轴或它轴的位置指令或位置反馈来计算朝一个方向变化的基准信号，并根据基准信号、位置指令以及位置偏差来进行学习控制。
另外，专利文献2中记载了提高线切割放电加工机进行的凹角角部的多重加工的加工精度的方法。
具体地说，专利文献2中公开了线切割放电加工机的控制装置和加工路径生成装置，具备：加工程序存储单元，其存储加工程序；偏移量存储单元，其存储每个加工次数的线偏移量；加工程序分析单元，其分析加工程序；加工形状生成单元，其根据加工程序分析单元的分析结果来生成被加工物的加工形状；加工形状修正用圆弧半径存储单元，其存储为了进行加工形状的修正而使用的预先决定的圆弧半径；以及圆弧形状插入单元，其在通过加工形状生成单元生成的形状为具有通过相互不平行的2个直线移动块相交而形成的凹角角部的加工形状时，删除该凹角角部侧的各一部分，将具有上述圆弧半径的圆弧形状的移动块插入该被删除的部分。
专利文献1：日本特开2012-58824号公报
专利文献2：日本特开2010-099824号公报
发明内容
在机床、机器人或者工业机械中，最好使用实际执行的加工程序或动作控制程序来使电动机控制部动作来调整控制电动机的电动机控制部的控制参数。但是，实际执行的加工程序或动作控制程序会根据加工品或动作而变化。
因此，最好使用与加工程序或动作控制程序不同的另外的评价用程序使电动机控制部动作来控制电动机，根据其结果来调整电动机控制部的控制参数。
本发明的目的为提供记录了用于调整电动机控制部的控制参数的评价用程序的计算机可读取的信息记录介质、使用该评价用程序的评价方法以及控制装置。
(1)本发明的计算机可读取的信息记录介质记录用于评价控制装置的动作特性的、使第一以及第二电动机控制部动作的评价用程序，上述控制装置包括：第一电动机控制部(例如后述的电动机控制部103)，其控制用于驱动机床、机器人或者工业机械中的第一轴的第一电动机(例如后述的电动机201)；以及第二电动机控制部(例如后述的电动机控制部104)，其控制用于驱动与上述第一轴不同方向的第二轴的第二电动机(例如后述的电动机202)，
上述评价用程序使计算机执行使上述第一以及第二电动机控制部动作的处理，使得通过由上述第一以及第二电动机驱动的上述第一以及第二轴而进行移动的控制对象的移动轨迹的形状至少具备具有上述第一以及第二电动机的旋转方向都不反转的角(拐角：corner)的形状、描绘上述第一以及第二电动机的一个向一个方向旋转且上述第一以及第二电动机的另一个的旋转方向反转的弧的形状。
(2)在上述(1)的计算机可读取的信息记录介质中，通过由上述第一以及第二电动机驱动的上述第一以及第二轴而进行移动的控制对象的移动轨迹的上述形状还具备具有上述第一以及第二电动机的一个减速后停止并且上述第一以及第二电动机的另一个从停止状态旋转的角(拐角)的形状。
(3)本发明的计算机可读取的信息记录介质记录用于评价控制装置的动作特性的、使第一以及第二电动机控制部动作的评价用程序，上述控制装置包括：第一电动机控制部(例如后述的电动机控制部103)，其控制用于驱动机床、机器人或者工业机械中的第一轴的第一电动机(例如后述的电动机201)；以及第二电动机控制部(例如后述的电动机控制部104)，其控制用于驱动与上述第一轴不同方向的第二轴的第二电动机(例如后述的电动机202)，
上述评价用程序使计算机执行使上述第一以及第二电动机控制部动作的处理，使得通过由上述第一以及第二电动机驱动的上述第一以及第二轴而进行移动的控制对象的移动轨迹的形状具备具有上述第一以及第二电动机的旋转方向都反转的角(拐角)的形状。
(4)本发明的计算机可读取的信息记录介质记录用于评价控制装置的动作特性的、使第一以及第二电动机控制部动作的评价用程序，上述控制装置包括：第一电动机控制部(例如后述的电动机控制部103)，其控制用于驱动机床、机器人或者工业机械中的第一轴的第一电动机(例如后述的电动机201)；以及第二电动机控制部(例如后述的电动机控制部104)，其控制用于驱动与上述第一轴不同方向的第二轴的第二电动机(例如后述的电动机202)，
上述评价用程序使计算机执行使上述第一以及第二电动机控制部动作的处理，使得通过由上述第一以及第二电动机驱动的上述第一以及第二轴而进行移动的控制对象的移动轨迹的形状是从上述第一或上述第二轴中的至少一个轴停止后到下次停止为止的移动方向、和上述下次停止后的移动方向为相同的方向。
(5)在上述(1)的计算机可读取的信息记录介质中，上述移动轨迹的形状可以是有上述角(拐角)的形状与描绘上述弧的形状交替配置的八边形。
(6)在上述(2)的计算机可读取的信息记录介质中，上述移动轨迹的形状可以是在端部具有具备上述角(拐角)的形状与描绘上述弧的形状交替配置的八边形的一半的十字形。
(7)在上述(3)的计算机可读取的信息记录介质中，上述移动轨迹的形状可以是在端部分别具有具备上述角(拐角)的形状的星形。
(8)在上述(4)的计算机可读取的信息记录介质中，上述移动轨迹的形状可以是包括通过弧描绘十字形的形状或者由凸状的圆弧和凹状的圆弧构成的角(拐角)的十字形。
(9)本发明的评价方法使用上述(3)～上述(8)中任意一个记载的计算机可读取的信息记录介质所记录的评价用程序，通过上述控制装置的上述第一以及第二电动机控制部分别驱动上述第一以及第二电动机，由此评价上述第一以及第二电动机控制部的反转造成的反弹的修正、静摩擦的修正以及前馈中的至少一个的动作特性。
(10)本发明的控制装置具备：存储部(例如后述的存储部101)，其存储在上述(1)～上述(8)中任意一个记载的计算机可读取的信息记录介质中记录的评价用程序；以及数值控制信息处理部(例如后述的数值控制信息处理部102)，其根据上述评价用程序将位置指令分别输出给上述第一以及第二电动机控制部。
根据本发明，能够提供记录了评价用程序的计算机可读取的信息记录介质、评价方法以及控制装置，该评价用程序能够使机床、机器人或工业机械的电动机控制部动作并控制电动机，根据其结果能够有效地进行电动机控制部的控制参数等的调整。
附图说明
图1是表示本发明一个实施方式的通过评价用程序进行动作的CNC装置的结构、机械学习装置以及电动机的框图。
图2是表示电动机控制部的一个结构例的框图。
图3是表示加工形状是由圆弧(圆)组成的形状的例子的说明图。
图4是表示加工形状是由四边组成的形状的例子的说明图。
图5是表示加工形状是由带角R的四边组成的形状的例子的说明图。
图6是表示加工形状是由将一部分的角(拐角)设为圆弧的八边形组成的形状的第一结构例的说明图。
图7是表示加工形状是由分别在端部具有将图6所示的第一结构例的一部分的角(拐角)设为圆弧的八边形分为一半的形状的十字形组成的形状的第二结构例的说明图。
图8是表示加工形状是由带角R的十字形组成的形状的第三结构例的说明图。
图9是表示加工形状是由凸状的圆弧与凹状的圆弧构成的十字形组成的形状的第四结构例的说明图。
图10是表示加工形状是由星形组成的形状的第五结构例的说明图。
图11是表示CNC装置的其他结构例的一部分结构的框图。
图12是表示第一实施方式的机器学习装置的框图。
附图标记的说明
100：CNC(Computerized Numerical Control)装置；101：存储部、102：数值控制信息处理部；103、104：电动机控制部；201、202：电动机；300：机器学习装置。
具体实施方式
以下使用附图详细说明本发明的实施方式。
在本实施方式中，说明由成为控制装置的CNC装置使本发明的评价用程序运行，由此调整(学习)CNC装置的前馈控制的控制参数的情况。
更具体地说，在本实施方式中，在对CNC装置的前馈控制的控制参数设定为任意值后，通过CNC装置使本发明的评价用程序运行，由此观测用于评价该控制参数的CNC装置的动作特性。由此，任意设定控制参数值，并根据各个控制参数值来评价分别观测到的CNC装置的动作特性。其结果为，能够将观测到机床的最优动作特性时的控制参数值调整(学习)为最优的控制参数值。
在说明评价用程序之前，简单说明包括通过评价用程序进行动作的CNC装置的系统结构。
图1是表示本发明一个实施方式的通过评价用程序进行动作的CNC装置的结构、机器学习装置以及电动机的框图。
CNC(Computerized Numerical Control：计算机数值控制)装置100具备存储部101、数值控制信息处理部102以及构成伺服控制装置的电动机控制部103、104。CNC装置为控制装置。电动机控制部103、104控制电动机102、202。CNC装置100用于机床、机器人、工业机械等，但是这里以用于机床的情况为例进行说明。存储部101以及数值控制信息处理部102构成计算机。
存储部101存储评价用程序，该评价用程序是在评价时由CNC装置100使用的加工程序。评价用程序与实际的切削加工等的加工时所使用的加工程序分别设置。评价用程序加工工件并进行评价，但是也可以包括气割的情况在内来进行评价。
数值控制信息处理部102从存储部101读出评价用程序，并执行评价用程序。由此，数值控制信息处理部102根据该评价用程序中包括的代码来生成X轴以及Y轴的位置指令值，并输出给电动机控制部103、104。为了成为由评价用程序指定的加工形状，数值控制信息处理部102设定轴方向的移动距离、进给速度等并生成X轴以及Y轴的位置指令值。
电动机控制部103根据X轴的位置指令值和从电动机201反馈来的位置检测值来生成电流指令值(转矩指令值)，并输出给电动机201。
电动机控制部104根据Y轴的位置指令值和从电动机202反馈来的位置检测值来生成电流指令值(转矩指令值)并输出给电动机202。
电动机201、202在用于机床时分别在X轴方向以及Y轴方向驱动装载工件的工作台。电动机201、202分别与滚珠丝杠连接。与电动机201、202连接的2个滚珠丝杠将电动机201、202的旋转运动转换为直线运动并在X轴方向以及Y轴方向驱动工作台。这里说明被控制的轴为X轴和Y轴2个轴时的情况，但是当被控制的轴是3轴以上时设置轴数量的电动机。根据电动机的数量来设置电动机控制部的数量。电动机201、202例如能够使用伺服电动机或主轴电动机。
电动机201、202的旋转角度位置由与电动机201、202关联的成为位置检测部的旋转编码器来检测，检测出的信号被用作被速度反馈的速度检测值。速度检测值被积分，被用作被位置反馈的位置检测值。
说明电动机控制部103、104的具体结构。在以下的说明中说明电动机控制部103，但是电动机104也具备相同的结构。
图2是表示电动机控制部103的一个结构例的框图。如图2所示，电动机控制部103具备减法器1001、位置控制部1002、加法器1003、减法器1004、速度控制部1005、加法器1006、积分器1007、位置前馈计算部1008以及速度前馈计算部1009。
数值控制信息处理部102根据评价程序中包含的代码来生成位置指令值，并将位置指令值输出给减法器1001和位置前馈计算部1008。
减法器1001求出位置指令值与位置反馈后的位置检测值之间的差，将该差作为位置偏差输出给位置控制部1002。评价时，减法器1001也将位置偏差输出给机器学习装置300。在评价程序运行的评价后加工程序运行时，减法器1001没有将位置偏差输出给机器学习装置300。
位置控制部1002将位置偏差与位置增益Kp相乘后得到的值作为速度指令值输出给加法器1003。位置前馈计算部1008将对位置指令值进行微分后乘以前馈系数而得到的值输出给加法器1003和速度前馈计算部1009。
加法器1003将速度指令值与位置前馈计算部1008的输出值相加，并将该加法值作为被前馈控制后的速度指令值输出给减法器1004。减法器1004求出加法器1003的输出与速度反馈后的速度检测值之间的差，将该差作为速度偏差输出给速度控制部1005。
速度控制部1005将速度偏差和积分增益K1v相乘后进行积分而得的值与速度偏差和比例增益K2v相乘后得到的值相加，将该加法值作为转矩指令值输出给加法器1006。
速度前馈计算部1009进行例如通过数学式1表示的传输函数Gf(s)所表示的速度前馈计算处理并输出给加法器1006。
[数学式1]
Figure BDA0001686745420000071
加法器1006将转矩指令值与速度前馈计算部1009的输出值相加，并将其加法值作为电流指令值(转矩指令值)输出给电动机201。
电动机201的旋转角度位置由与电动机201关联的成为位置检测部的旋转编码器来检测，检测出的信号被用作被速度反馈的速度检测值。速度检测值由积分器1007进行积分，被用作被位置反馈的位置检测值。
在本实施方式中，在传输函数Gf(s)的维数被设为预先设定的值，对各个系数ai、bj(i，j≥0)设定任意的值后，评价用程序通过CNC装置100运行，从而观测与该控制参数ai、bj相关的CNC装置的动作特性。由此，机器学习装置300能够从被设定为任意值的各个系数ai、bj的集合中调整(学习)通过评价用程序使机床动作时的机床的动作特性成为最优的系数ai、bj。
因此，机器学习装置300使用从电动机201、202反馈来的位置检测值等来学习用于前馈修正的控制参数ai、bj，对电动机控制部103、104设定最优的控制参数。
更具体地，机器学习装置300根据控制参数ai、bj(i，j≥0)来观测状态信息S，该状态信息S包括包含通过运行评价用程序而取得的作为CNC装置100的动作特性的位置偏差信息的指令以及反馈等伺服状态。然后，机器学习装置300进行该状态信息S的控制参数ai、bj的调整(行为A)。
当状态信息S通过行为信息A被修正为状态信息S’时，当根据与状态信息S’相关的修正后的参数ai’、bj’进行动作的CNC装置100的位置偏差的值比根据与通过行为信息A修正前的状态信息S相关的修正前的控制参数ai、bj进行动作的CNC装置100的位置偏差的值大时，机器学习装置300将回报r的值设为负值。另一方面，当根据与通过行为信息A修正的状态信息S’相关的修正后的控制参数ai’、bj’进行动作的CNC装置100的位置偏差的值比根据与通过行为信息A修正前的状态信息S相关的修正前的控制参数ai、bj进行动作的CNC装置100的位置偏差的值小时，机器学习装置300将回报r的值设为正值。
机器学习装置300试错地搜索将来的回报r的合计成为最大的最优行为A。由此，机器学习装置300能够根据控制参数ai、bj对状态S选择最优的行为A(即最优的控制参数ai、bj)，该状态S包括包含通过运行评价用程序而取得的CNC装置100的位置偏差信息的指令、反馈等伺服状态。
另外，在后述的补充中说明机器学习。
<评价用程序>
接着，说明评价用程序。在机床中，例如电动机201以及202分别在X轴方向以及Y轴方向驱动装载工件的工作台，通过切削加工具、激光束等来加工工件。评价用程序通过评价时的加工形状来指定X轴方向以及Y轴方向的移动距离、进给速度等。
机器学习装置300在调整(学习)控制参数ai、bj、时，不能够根据所有的加工程序的运行进行调整。因此，CNC装置100为了进行代表的动作，例如电动机的反转动作、从电动机的停止开始的反转动作以及从第一电动机的第一轴移动到停止的反转动作和从第二电动机的第二轴的停止开始的反转动作，例如使用圆弧、四边形以及带R的四边形的形状。这里，带R四边形表示角(拐角)成为圆弧状的四边形。
当加工形状为圆弧(圆)时，例如在图3所示的A点，将工作台向X轴方向移动的电动机201的旋转方向进行反转，且工作台向X轴方向直线返转地进行移动。
当将工作台向X轴方向移动的电动机201的旋转方向在A点要进行反转时，会产生反转延迟，轨迹误差在半径方向扩大，如进行轨迹误差的扩大显示则轨迹误差会看起来为凸起。
当加工形状为四边形时，例如在图4所示的B点的角(拐角)，将工作台向Y轴方向移动的电动机202从停止转到旋转动作，将工作台向X轴移动的电动机201从旋转转到停止，工作台从X轴方向的直线动作转到Y轴方向的直线动作。
即使当加工形状为带角R的四边形时，例如在图5所示的C1点，将工作台向Y轴方向移动的电动机202从停止转到旋转动作，工作台从X轴方向的直线动作转到圆弧动作。另外，在图5所示的C2点，将工作台向X轴移动的电动机201从旋转转到停止动作，工作台从圆弧动作移动到Y轴方向的直线动作。
如以上所说明的那样，评价根据指定的加工形状而在旋转方向反转或从旋转状态停止的情况下产生的惯性(以惯性进行动作)，调查针对位置偏差的影响。
但是，仅通过这些形状不能够观测例如2个电动机201、202都不反转的角(拐角)处的动作、从停止到向与停止前相同的方向开始移动的形状处的动作以及2个电动机201、202都进行反转的角(拐角)处的动作的特性。
因此，评价用程序构成为在本实施方式中进行至少具备上述特性的动作。由此，代替观测通过所有的加工程序进行动作时的机床的动作特性，而只观测通过评价用程序而进行动作时的机床的动作特性，由此机器学习装置300例如能够有效地进行前馈相关的控制参数ai、bj的调整(学习)。
因此，本实施方式的评价用程序进行的加工形状通过例如将一部分的角(拐角)设为圆弧的八边形、在端部具有将一部分的角(拐角)设为圆弧的八边形分为了一半的形状的十字形、带角R的十字形(角(拐角)为弧的十字形)、通过凸状的圆弧和凹状的圆弧构成的十字形、星形的任意一个或这些形状的组合来构成。另外，加工形状与通过由电动机201、202驱动的X轴以及Y轴进行移动的成为控制对象的工件移动轨迹的形状对应。
以下，使用图6～图10分别说明加工形状，但是各个图中的加工是在顺时针方向进行的。另外，加工也可以代替顺时针方向而在逆时针方向进行。
图6是表示加工形状是由将一部分的角(拐角)设为圆弧的八边形组成的形状的第一结构例的说明图。图6所示的八边形将电动机进行反转的场所设为圆弧。
以往，反转时的调整如图3所示，通过将加工形状设为圆而进行。如图3所示，在圆上的点即A点，在圆弧上驱动X轴的电动机201反转，因此电动机201的旋转向A点减速，电动机201的旋转从A点返转并进行加速。另一方面，在A点以及其附近，驱动Y轴的电动机202以最快的速度旋转。其结果为加工形状描绘弧形。此时，由于X轴的电动机201反转时的延迟造成的误差会影响图3所示的Y轴的长范围(由图3中的虚线包围的范围)。因此，通过观测A点前后的圆弧加工形状，能够观测反转时X轴的误差相关的动作特性。
但是，仅进行加工形状成为圆的动作，不会存在速度不连续变化的点。
因此，在第一结构例中如图6所示，设置驱动X轴以及Y轴的电动机201、202都没有反转的角(拐角)即D点。由此，除了以往在圆弧上的反转时的动作特性，还设置速度不连续变化的加速度变化的D点，追加为了调整前馈相关的控制参数ai、bj而进行观测的动作特性，能够更加准确且有效地调整前馈相关的控制参数ai、bj。
这样，本实施方式的评价用程序进行的加工形状将八边形的角(拐角)的一半设为圆弧状，圆弧与角(拐角)交替地配置。在圆弧的部分，能够观测电动机的旋转反转但是速度没有不连续变化的动作特性，在角(拐角)的部分能够观测电动机的旋转没有反转但是速度不连续变化的动作特性。
观测通过使该评价用程序运行而得到的A点前后的圆弧加工形状，由此得到X轴的误差相关的动作特性，并且观测D点前后的加工形状，由此得到速度不连续变化的角(拐角)处的动作特性。这样，除了A点进行反转时的调整(学习)，也能够进行D点的速度不连续变化时的调整(学习)。
图7是表示加工形状是由分别在端部具有将图6所示的第一结构例的一部分的角(拐角)设为圆弧的八边形分为一半的形状的十字形组成的形状的第二结构例的说明图。即，由图7所示的虚线包围的区域的形状成为图6所示的第一结构例的将一部分的角(拐角)设为圆弧的八边形分为一半后的形状。图7所示的第二结构例的A点、D点与图6所示的第一结构大力的A点、D点对应。
在第二结构例中，除了第一结构例的A点、D点还新设置E点。在E点的角(拐角)中，驱动X轴的电动机201进行从减速到停止的动作，另一方面，驱动Y轴的电动机202进行从停止状态进行旋转的动作。
由此，追加为了调整前馈相关的控制参数ai、bj而观测的动作特性，能够更加准确且有效地调整前馈相关的控制参数ai、bj。
图8是表示加工形状是由带角R的十字形组成的形状的第三结构例的说明图。图3的结构例如图8所示，成为由十字形组成的形状，该十字形包括由凸状的圆弧构成的角(拐角)和由凹状的圆弧构成的角(拐角)。
如图5所示，当加工形状是带角r的四边形时，例如在图5所示的C1点，当驱动X轴的电动机201进行旋转时，评价驱动Y轴的电动机202从停止转到旋转动作时的动作特性，在C2点，当驱动Y轴的电动机202进行旋转时，评价驱动X轴的电动机201从旋转转到停止动作时的动作特性。
但是，仅仅靠加工形状成为带角R的四边形的动作，不能够评价从停止开始移动到与停止前相同方向的形状的动作特性。
在图8所示的图3的结构例的加工形状中，例如在用图8的虚线包围的区域中，Y轴停止后到下次Y轴停止为止的移动方向与下次Y轴停止后的移动方向是相同的方向，另外，X轴停止后到下次X轴停止为止的移动方向与下次X轴停止后的移动方向是相同的方向。因此，评价驱动X轴以及Y轴的电动机201、202从都停止到在与停止前相同方向开始旋转的动作特性。这样与图5所示的带角R的四边形加工形状相比，例如能够评价以下切换点的动作特性，即如F1点那样的在驱动X轴的电动机中在与停止前相同的方向开始旋转的切换点、如F2点那样的驱动X轴的电动机在与停止前相同的方向旋转时驱动Y轴的电动机停止的切换点。
由此，追加为了调整前馈相关的控制参数ai、bj而观测的动作特性，能够更加准确且有效地调整前馈相关的控制参数ai、bj。
图9是表示加工形状是由凸状的圆弧与凹状的圆弧构成的十字形组成的形状的第四结构例的说明图。
如图5所示，当加工形状是带角R四边形的时不能够进行图3所示的通过将加工形状设为圆而进行的反转时的调整。另外，不能够评价在电动机的旋转停止后立刻在相同方向开始旋转时的动作特性。
图9所示的第4结构例的加工形状成为组合凸状的圆弧与凹状的圆弧后的形状。与图8所示的加工形状相同，从Y轴停止后到下次Y轴停止为止的移动方向与下次Y轴停止后的移动方向是相同的方向，另外从X轴停止后到下次X轴停止为止的移动方向与下次X轴停止后的移动方向是相同的方向。但是，图9所示的加工形状与图8所示的加工形状相比，没有直线移动而变成圆弧移动。
这样，在图9的G点，与图3所示的A点相同，在G点驱动X轴的电动机201的旋转反转，能够评价反转时的动作特性。另外，在H1点，评价在驱动Y轴的电动机201的旋转停止后立刻在相同方向开始旋转时的动作特性，在H2点，评价在驱动Y轴的电动机202的旋转停止后立刻在相同方向开始旋转时的动作特性。
这样，通过观测G点前后的加工形状、H1点前后的加工形状以及H2点前后的加工形状，能够得到X轴(或Y轴)的电动机的旋转反转时的动作特性以及在X轴(或Y轴)停止后到下次停止为止的移动方向与X轴(或Y轴)下次停止后的移动方向是相同的方向时的动作特性。由此，追加为了调整前馈相关的控制参数ai、bj而观测的动作特性，能够更加准确且有效地调整前馈相关的控制参数ai、bj。
图10是表示加工形状是由星形组成的形状的第五结构例的说明图。
图10所示的第五结构例的加工形状例如在I点驱动X轴的电动机201和驱动Y轴的电动机202双方的旋转方向反转。这样，通过观测I点前后的加工形状，能够得到驱动X轴的电动机201与驱动Y轴的电动机202的旋转方向都反转时的动作特性。由此，追加为了调整前馈相关的控制参数ai、bj而观测的动作特性，能够更加准确且有效地调整前馈的控制参数ai、bj。
以上，说明了基于在本实施方式使用的评价用程序的加工形状，但是也可以组合基于本实施方式所使用的评价用程序的加工形状与圆弧(圆)、四边形、带角R的四边形以及八边形中的至少一个加工形状，进行动作特性的评价。
如使用图3所说明的那样，为了检测在驱动一个轴的电动机向一个方向旋转时的、驱动其他轴的电动机反转时的特性而能够使用圆弧。
另外，如使用图4所说明的那样，为了检测在驱动一个轴的电动机从减速到停止且驱动其他轴的电动机从停止到加速时的特性而能够使用四边形的角(拐角)。
另外，在为了检测从直线向圆弧移动、从圆弧向直线移动时的特性、即检测驱动一个轴的电动机为了停止而减速时驱动另一个轴的电动机从停止到加速时的特性而能够用使用图5说明的带角R的四边形。
另外，在图6所示的第一结构例中，八边形是角(拐角)所对应的部分的形状从圆弧置换为角(拐角)的形状，在图6所示的第一结构例的A点构成速度不连续变化的点。
评价用程序被存储在存储部101中，但是不限于此。使用各种类型的非暂时的计算机可读介质(non-transitory computer readable medium)来存储评价用程序，并提供给计算机。非暂时的计算机可读介质包括有各种类型的实体的记录介质(tangible storagemedium，有形的存储介质)。非暂时的计算机可读介质的例子包括磁记录介质(例如软盘、磁盘、硬盘驱动器)、光磁记录介质(例如光磁盘)、CD-ROM(Read Only Memory，只读存储器)、CD-R、CD-R/W、半导体存储器(例如掩模ROM、PROM(programmable ROM，可编程ROM)、EPROM(Erasable PROM，可擦除PROM)、闪存ROM、RAM(random access memory，随机存取存储器))。
另外，本实施方式中，观测通过评价用程序而动作时的机床的动作特性，由此例示了能够有效地进行前馈相关的控制参数ai、bj的调整(学习)的机器学习，但是评价用程序的适用不限于前馈相关的控制参数ai、bj的调整(学习)。例如，评价用程序也能够适用于静摩擦相关的控制参数以及反转时反弹相关的控制参数的调整(学习)。
另外，上述的机器学习装置300使CNC装置100执行评价用程序，从而将位置偏差作为动作特性而进行了观测，但是反馈信息不限于位置偏差，除了位置偏差也可以包括位置指令以及位置反馈(位置检测值)中的至少一个。
另外，作为动作指令也可以追加速度指令、速度反馈、速度偏差、电流指令、电流反馈以及电流偏差中的至少一个。这里，位置指令与数值控制信息处理部102的输出对应，位置反馈与积分器1007的输出对应。速度指令与加法器1003的输出对应，速度反馈(速度检测值)与电动机所关联的旋转编码器的输出对应，速度偏差与减法器1004的输出对应。电流指令与加法器1006的输出对应，电流反馈与流过电动机的电流检测值对应，电流偏差与减法器1010的输出对应。
另外，前馈的调整不限于速度前馈计算部1009的调整(学习)。例如除了速度前馈计算部1009，或者代替速度前馈计算部1009，也可以对位置前馈计算部1008以及/或电流前馈计算部1013的传输函数的系数(控制参数)进行调整(学习)。
例如，图11是表示CNC装置的其他结构例的一部分结构的框图。图11表示在图8所示的CNC装置中还追加了减法器1010、电流控制部1011、加法器1012以及电流前馈计算部1013后的CNC装置。
另外，不仅是机器学习，操作者例如经由控制显示盘等适当输入控制参数ai、bj，使该评价用程序运行，观察动作特性，从而可以调整控制参数ai、bj。
另外，观测通过评价用程序而进行动作时的机床的动作特性，由此可以调整(学习)(代替前馈相关的控制参数ai、bj的调整(学习))反弹修正以及/或反弹加速修正相关的控制参数ai、bj。关于上述控制参数的调整，例如，图6所示的第一结构例以及图7所示的第二结构例的在A点反转时的动作特性以及图10所示的第五结构例的在I点反转时的动作特性的观测特别有效。
另外，观测通过评价用程序而进行动作时的机床的动作特性，由此可以进行(代替前馈相关的控制参数ai、bj的调整(学习))静摩擦修正相关的控制参数ai、bj的调整(学习)。关于上述控制参数的调整，例如图4所示的第二结构的C点的动作特性的观测特别有效。
<补充说明>
最后，作为补充说明简单地说明本实施方式的机器学习。
图12是表示本发明第一实施方式的机器学习装置300的框图。
为了进行上述的强化学习，如图12所示，机器学习装置300具备状态信息取得部301、学习部302、行为信息输出部303、价值函数存储部304以及最优化行为信息输出部305。学习部302具备回报输出部3021、价值函数更新部3022以及行为信息生成部3023。
<智能体>
智能体(相当于本实施方式的机器学习装置300)观测环境的状态，选择某个行为，基于该行为使环境发生变化，随着环境的变化赋予一些回报，智能体学习更良好行为的选择(决策)
<状态S>
包括CNC装置100的速度前馈计算部1009的传输函数G(s)的各个系数ai、bj(i，j≥0)的值以及通过执行学习时的评价用程序而取得的CNC装置100的位置偏差信息的指令以及反馈等伺服状态被设为状态Sc。状态信息取得部301取得Sc。
<行为Ac>
状态Sc相关的速度前馈计算部1009的控制参数ai、bj的调整(例如随机地微修正控制参数ai、bj)作为行为Ac。另外，控制参数ai、bj例如作为初始设定值为[数学式1]的a0＝1、a1＝0、b0＝0、b1＝(控制对象的惯性值)。另外，系数ai、bj的维数m、n被预先设定。学习部302的行为信息生成部3023生成行为Ac，行为信息输出部303将状态Sc的行为Ac输出给CNC装置100。
<回报r>
通过PD(Sc)表示状态Sc的状态变量即位置偏差的集合(位置偏差集合)，通过PD(Sc’)表示通过行为信息Ac从状态Sc变化的状态信息Sc’相关的状态变量即位置偏差集合。另外，状态Sc的位置偏差的值设为根据预先设定的评价函数f(PD(Sc))计算出的值。行为信息Ac是速度前馈计算部的各个系数ai、bj(i，j表示0以及正整数)的修正信息。
评价函数f例如能够适用
计算位置偏差的绝对值的积分值的函数
∫|e|dt
时间的权重与位置偏差的绝对值相乘并计算出积分值的函数
∫t|e|dt
计算位置偏差的绝对值的2n(n是自然数)次方的积分值的函数
∫e2ndt(n是自然数)
计算位置偏差的最大值的函数
Max{|e|}。
此时，当根据由行为信息Ac进行修正后的状态信息Sc’相关的修正后的速度前馈计算部1009而动作的CNC装置100的位置偏差的值f(PD(Sc’))大于根据由行为信息Ac进行修正前的状态信息Sc相关的修正前的速度前馈计算部1009而动作的CNC装置100的位置偏差的值f(PD(Sc))时，回报r的值被设为负值。
另一方面，当根据由行为信息Ac进行修正后的状态信息Sc’相关的修正后的速度前馈计算部1009而动作的CNC装置100的位置偏差的值f(PD(Sc’))小于根据由行为信息Ac进行修正前的状态信息Sc相关的修正前的速度前馈计算部1009而动作的CNC装置100的位置偏差的值f(PD(Sc))时，回报r的值被设为正值。
另外，当根据由行为信息Ac进行修正后的状态信息Sc’相关的修正后的速度前馈计算部1009而动作的CNC装置100的位置偏差的值f(PD(Sc’))等于根据由行为信息Ac进行修正前的状态信息Sc相关的修正前的速度前馈计算部1009而动作的CNC装置100的位置偏差的值f(PD(Sc))时，回报r的值被设为零。
学习部302的回报输出部3021计算对状态Sc适用了行为Ac时的回报r。
<价值函数Q>
在某个环境的状态Sc下，通过Q(Sc，Ac)表示选择行为Ac时的价值。这样，Q(Sc，Ac)是将状态Sc和行为Ac作为输入的函数。
在最初开始学习的时间点，关于状态Sc和行为Ac的组合，完全不知道价值Q(Sc，Ac)的正确的值。因此智能体在某个状态Sc下选择各种行为Ac，并根据对于此时的行为Ac赋予的回报来选择更好的行为，从而学习正确的价值Q(Sc，Ac)。
例如，能够通过以下的数学式2表示这种价值Q(Sc，Ac)的更新式。
[数学式2]
Figure BDA0001686745420000171
在上述的数学式2中，Sct表示时刻t的环境的状态，Act表示时刻t的行为。通过行为Act，状态变化为Sct+1。rt+1表示通过该状态的变化而得到的回报。另外，带有max的项在状态Sct+1下，成为将γ乘以选择了此时知道的Q值最高的行为A时的Q值后的值。这里，γ是0<γ≤1的参数，被称为折扣率。另外，α是学习系数，范围为0<α≤1。
学习中，有一种生成关于所有的状态行为对(Sc，Ac)的Q(Sc，Ac)的表来进行学习的方法。学习部302的价值函数更新部3022根据状态Sc、行为Ac、将行为Ac适用于状态Sc时的状态Sc’、通过回报输出部3021计算出的回报r的值来进行学习，从而更新价值函数存储部304所存储的价值函数Q。
以上，根据通过机器学习装置300学习到的价值函数Q来选择针对某个状态Sc相关的速度前馈计算部1009的传输函数的各个系数ai、bj适用的行为Ac中Q(Sc，Ac)的值为最大的行为Ac。这样，能够选择通过执行评价用程序而取得的位置偏差为最小的行为Ac(即速度前馈计算部1009的系数ai、bj)。
最优化行为信息输出部305根据由价值函数更新部3022进行学习而更新后的价值函数Q，生成用于使速度前馈计算部1009进行价值Q(Sc，Ac)成为最大的动作的行为信息Ac(以下称为“最优化行为信息”)。
以上，补充说明了本实施方式的机器学习，但是这里说明的机器学习是观测基于评价用程序进行的评价并用于进行调整(学习)的一个例子，调整(学习)不限于此。例如，操作员可以使用评价用程序来调整控制参数。
以上，在实施方式中，说明了CNC装置100与机器学习装置300，但是为了实现这些功能，CNC装置100以及机器学习装置300分别具备CPU(Central Processing Unit中央处理单元)等运算处理装置。另外，CNC装置100、机器学习装置300以及调整装置500也分别具备存储了应用软件以及OS(Operating System操作系统)等各种控制用程序的HDD(Hard DiskDrive：硬盘驱动器)等辅助存储装置、以及在运算处理装置执行程序后用于存储暂时所需要的数据的RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)等主存储装置。
另外，CNC装置100以及机器学习装置300分别由运算处理装置从辅助存储装置读入应用软件或OS，使读入的应用软件或OS扩展到主存储装置，并进行基于这些应用软件或OS的运算处理。另外，CNC装置100以及机器学习装置300根据其运算结果来控制各装置所具备的各种硬件。由此实现本实施方式的功能块。即，本实施方式能够通过硬件与软件的合作来实现。
机器学习装置300，随着机器学习的运算量较多，因此为了能够高速处理，优选由个人计算机装载GPU(Graphics Processing Units图形处理单元)，并通过被称为GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units：图形处理单元的通用计算)的技术，将GPU用于伴随机器学习的运算处理。进一步，为了进行更高速的处理，使用多台装载了这种GPU的计算机来构建计算机/集群，通过该计算机/集群中包括的多个计算机进行并行处理。
在本实施方式中，CNC装置100以及机器学习装置300中包括的各个结构部能够通过硬件、软件或他们的组合来实现。另外，也能够通过硬件、软件或他们的组合来实现通过成为上述伺服控制装置的电动机控制部中包括的各个结构部的协作进行的伺服控制方法。这里，通过软件实现是表示通过计算机读入程序并执行来实现。
上述实施方式是本发明的优选实施方式，但不是将本发明的范围仅限于上述实施方式，而能够在不脱离本发明的要旨的范围实施各种变更。

Claims (9)

1.一种计算机可读取的信息记录介质，其记录用于评价包括第一电动机控制部和第二电动机控制部的控制装置的动作特性的、使上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部动作的评价用程序，上述第一电动机控制部控制用于驱动机床、机器人或者工业机械的第一轴的第一电动机，上述第二电动机控制部控制用于驱动与上述第一轴不同方向的第二轴的第二电动机，该评价用程序的特征在于，
该评价用程序使上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部动作，使通过由上述第一电动机以及第二电动机驱动的上述第一轴以及第二轴而移动的控制对象的移动轨迹的形状具备具有上述第一电动机以及第二电动机的旋转方向都反转的角的形状。
2.一种计算机可读取的信息记录介质，其记录用于评价包括第一电动机控制部以及第二电动机控制部的控制装置的动作特性的、使上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部动作的评价用程序，上述第一电动机控制部控制用于驱动机床、机器人或者工业机械的第一轴的第一电动机，上述第二电动机控制部控制用于驱动与上述第一轴不同方向的第二轴的第二电动机，该评价用程序的特征在于，
该评价用程序使上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部动作，使通过由上述第一电动机以及第二电动机驱动的上述第一轴以及第二轴而移动的控制对象的移动轨迹的形状是从上述第一轴和上述第二轴中的至少一个轴停止后到下次停止为止的移动方向、和上述下次停止后的移动方向为相同的方向。
3.根据权利要求1所述的计算机可读取的信息记录介质，其特征在于，
上述移动轨迹的形状是在端部分别具备具有上述角的形状的星形。
4.根据权利要求2所述的计算机可读取的信息记录介质，其特征在于，
上述移动轨迹的形状是包括通过弧描绘十字形的形状或者由凸状的圆弧和凹状的圆弧构成的角的十字形。
5.一种计算机可读取的信息记录介质，其记录用于评价包括第一电动机控制部和第二电动机控制部的控制装置的动作特性的、使上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部动作的评价用程序，上述第一电动机控制部控制用于驱动机床、机器人或者工业机械的第一轴的第一电动机，上述第二电动机控制部控制用于驱动与上述第一轴不同方向的第二轴的第二电动机，该评价用程序的特征在于，
该评价用程序使上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部动作，使通过由上述第一电动机以及第二电动机驱动的上述第一轴以及第二轴而移动的控制对象的移动轨迹的形状至少具备具有上述第一电动机以及第二电动机的旋转方向都不反转的角的形状、描绘上述第一电动机以及第二电动机的一个向一个方向旋转且上述第一电动机以及第二电动机的另一个的旋转方向反转的弧的形状，并且为具有上述角的形状与描绘上述弧的形状交替配置的八边形。
6.一种计算机可读取的信息记录介质，其记录用于评价包括第一电动机控制部以及第二电动机控制部的控制装置的动作特性的、使上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部动作的评价用程序，上述第一电动机控制部控制用于驱动机床、机器人或者工业机械的第一轴的第一电动机，上述第二电动机控制部控制用于驱动与上述第一轴不同方向的第二轴的第二电动机，该评价用程序的特征在于，
该评价用程序使上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部动作，使通过由上述第一电动机以及第二电动机驱动的上述第一轴以及第二轴而移动的控制对象的移动轨迹的形状至少具备具有上述第一电动机以及第二电动机的旋转方向都不反转的角的形状、描绘上述第一电动机以及第二电动机的一个向一个方向旋转且上述第一电动机以及第二电动机的另一个的旋转方向反转的弧的形状，并且具备具有上述第一电动机以及第二电动机的一个减速后停止且上述第一电动机以及第二电动机的另一个从停止状态旋转的角的形状，并且上述移动轨迹的形状为在端部具备具有上述角的形状与描绘上述弧的形状交替配置的八边形的一半的十字形。
7.一种计算机可读取的信息记录介质，其特征在于，
该信息记录介质存储有权利要求1～6中的任意一项记载的评价用程序。
8.一种评价方法，其特征在于，
该评价方法使用权利要求1～6中的任意一项记载的评价用程序，通过上述控制装置的上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部分别驱动上述第一电动机以及第二电动机，由此评价上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部的因反转造成的反弹的修正、静摩擦的修正以及前馈中的至少一个的动作特性。
9.一种控制装置，其特征在于，
该控制装置具备：存储部，其存储在权利要求1～6中的任一项记载的评价用程序；以及数值控制信息处理部，其根据上述评价用程序将位置指令分别输出给上述第一电动机控制部以及第二电动机控制部。
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