CN115803148A - 数控装置及学习装置 - Google Patents

Abstract

特征在于，具有：指令生成部(11)，其对加工程序(12)进行解析，生成用于对工作机械(2)的电动机(4)进行控制的控制条件即运转指令信号；振动判定部(5)，其判定有无工作机械(2)的振动；驱动控制部(6)，其在振动判定部(5)判定为有振动的情况下，在变动区间之间，基于第1变动条件对电动机(4)进行控制；以及学习部(10)，其被输入基于第1变动条件对电动机(4)进行控制的时间即实际变动时间、和实际变动时间的电动机(4)的温度的最大值，以推定第2变动条件的方式生成变动条件模型，该第2变动条件在电动机(4)的温度的最大值处于电动机(4)的容许温度以内，能够抑制工作机械(2)的振动。

Description

数控装置及学习装置

技术领域

本发明涉及数控装置及学习装置。

背景技术

工作机械是通过使用刀具对工件赋予力或者能量，从而进行工件的加工的装置。工作机械中的加工不良中的一个加工不良存在被称为颤振的现象。颤振是由于在刀具和工件接触时产生的切削阻力，刀具或者工件或者工作机械主体的构件振动的现象。作为抑制颤振的方法，已知使主轴转速变动的方法。通过使主轴转速变动，从而振动的发生变得不均一，能够妨碍颤振的激励。在使主轴转速变动时，通常来说，对在变动前的主轴的基准旋转速度波形叠加有三角波、正弦波等周期性的波形的波形进行设定。因此，为了使主轴转速变动，必须决定所要叠加的周期性的波形的振幅和频率的组合。下面，将为了变动而叠加的振幅和频率分别称为变动振幅和变动频率，将两者的组合称为变动条件。

作为在决定变动条件后，使工作机械的主轴转速变动的方法，提出了在专利文献1中记载的方法。专利文献1所记载的方法使用与以额定输出为代表的电动机驱动相关的信息，因此针对电动机额定输出，预先设定为了主轴转速的变动而使用的电动机输出的比例，由此能够设定将该比例设为上限的变动条件。

专利文献1：日本特开2012－130983

发明内容

在这里，对电动机的温度上升和变动条件之间的关系进行说明。如果为了抑制颤振而重复主轴电动机的主轴转速的变动，则电动机温度上升。如果电动机温度的上升继续，则导致电动机的劣化、故障，因此必须在不对电动机造成影响的范围内进行运转。另一方面，已知为了抑制颤振，需要将充分大小的变动振幅及变动频率赋予给电动机。因此，在电动机温度的上升抑制和颤振抑制存在折衷的关系。

在变动条件相同的情况下，根据变动时间的长短而在电动机的温度上升产生差。在使主轴转速变动的时间短的情况下，与该时间长的情况相比，在电动机温度的容许值和实际的电动机温度的差存在富裕。因此，能够将变动振幅和变动频率设定为比变动时间长的情况更高的值。换言之，在使主轴转速变动的时间短的情况下，与变动时间长的情况相比，能够针对颤振对抑制效果高的变动条件进行设定。但是，专利文献1所记载的方法没有考虑使主轴转速变动的时间，因此基于电动机输出而唯一地设置变动条件的限制。因此，存在下述课题，即，即使在使主轴转速变动的时间短的情况下，也无法对针对颤振的抑制效果高的变动条件进行选择。

因此，本发明就是鉴于上述问题而提出的，其目的在于提供在电动机温度的容许范围内，能够通过叠加有针对颤振的抑制效果高的变动条件后的控制条件对电动机进行控制的数控装置。

本发明是一种数控装置，其具有：指令生成部，其对加工程序进行解析，生成用于对工作机械的电动机进行控制的控制条件即运转指令信号；振动判定部，其判定有无工作机械的振动；驱动控制部，其在振动判定部判定为有振动的情况下，在变动区间之间，基于第1变动条件对电动机进行控制；以及学习部，其生成变动条件模型，该变动条件模型被输入基于第1变动条件对电动机进行控制的时间即实际变动时间和实际变动时间的电动机的温度的最大值，对在电动机的温度的最大值处于电动机的容许温度以内能够抑制工作机械的振动的第2变动条件进行推定。

发明的效果

本发明所涉及的数控装置在电动机温度的容许范围内，能够通过能够抑制颤振的最佳的变动条件使电动机动作。

附图说明

图1是表示实施方式1所涉及的数控装置的结构的框图。

图2是表示实施方式1所涉及的数控装置的变动条件模型及学习阶段的输入输出信号之间的关系的图。

图3是表示实施方式1所涉及的数控装置的变动条件模型及推断阶段的输入输出信号之间的关系的图。

图4是实施方式1所涉及的数控装置的学习阶段的流程图。

图5是实施方式1所涉及的数控装置的推测阶段的流程图。

图6是表示实施方式1所涉及的数控装置的硬件结构的一个例子的图。

图7是表示由变动区间长度的差异引起的变动条件可设定范围的差异的图。

图8是表示由变动区间长度的差异引起的主轴转速和电动机温度的差异的图。

图9是表示实施方式2所涉及的数控装置的结构的框图。

图10是表示实施方式3所涉及的数控装置的结构的框图。

具体实施方式

实施方式1.

图1是表示本发明的实施方式1所涉及的数控装置1的结构的框图。实施方式1的数控装置1基于从外部赋予的加工程序12，向工作机械2所具有的主轴电动机4发送控制信号，通过使未图示的刀具、工件相对地移动，从而对工件进行加工。在工作机械2具有：传感器3，其对在工作机械2发生的振动进行检测；以及主轴电动机4，其用于使刀具、工件相对地移动。传感器3例如是在工作机械2预先设置的用于定位的编码器。另外，作为其他例，也可以是在工作机械2附加设置的加速度传感器、力传感器或者传声器。

数控装置1具有：振动判定部5，其从在工作机械2设置的传感器3对传感器信号进行接收；指令生成部11，其对加工程序12进行解析，生成运转指令信号；驱动控制部6，其从指令生成部11对运转指令信号及变动条件进行接收，向主轴电动机4发送控制信号；温度预测部7，其从指令生成部11对变动区间信号进行接收；变动条件设定部8，其从温度预测部7对继续判定信号及变动区间长度进行接收，将变动条件信号向驱动控制部6发送；以及学习部10，其对变动条件进行学习。

在加工程序12记述有用于将工件加工为规定形状的加工条件及加工路径。在这里，加工条件是主轴转速、刀具相对于工件的相对进给速度、刀具相对于工件的进刀量。另外，加工路径是刀具行进的路径，是时序数据。并且，在加工程序12记述有在颤振发生的情况下，用于对该颤振进行抑制的变动条件。并且，在加工程序12记述有表示使主轴转速变动的区间的指令即变动区间指令。变动区间指令记述为在与任意的加工区间相对应的一系列的加工块中成为主轴转速变动的区间。因此，在变动区间中发生颤振的情况下，直至变动区间结束为止电动机的变动继续。即，在变动区间中发生颤振的情况下，在直至变动区间结束为止的期间，在将初始的加工条件变更为变动条件的状态下电动机动作。

下面，对本实施方式1的数控装置1的各部的动作进行说明。振动判定部5从工作机械2的传感器3对传感器信号进行接收，判定有无工作机械2中的颤振，将其判定结果作为振动检测信号向驱动控制部6发送。

指令生成部11对在加工程序12中记述的指令进行解析而生成运转指令信号，向驱动控制部6发送运转指令信号。运转指令信号是用于按照加工程序12对主轴电动机4进行控制的信号。在此基础上，指令生成部11在读取到加工程序12内的变动区间指令的情况下，向温度预测部7发送变动区间信号，将在加工程序12中记载的变动条件向驱动控制部6发送。从指令生成部11发送出的变动条件是第1变动条件。第1变动条件在变动区间之间，是与在运转指令信号叠加的电动机控制相关的条件。变动区间指令是与变动区间长度相关的信息，记述于加工程序12。变动区间长度能够从变动区间指令导出。

温度预测部7从驱动控制部6对电动机温度信号、电动机电流进行接收。并且，温度预测部7从指令生成部11对变动区间信号进行接收，基于电动机温度信号而判定在变动区间中是否能够继续电动机变动。温度预测部7是温度判定部。由温度预测部7进行的温度预测是基于算式1而进行的。

[式1]

在这里，n是表示时刻的时序数据的编号，Δt是采样周期，T是温度时间常数，τ是温度，R是热系数，I是对电动机进行控制时所需的电动机电流。算式1表示产生电动机电流时的电动机温度的推移。变动中的电动机的速度周期性地变化，因此用于发生加减速的电动机电流也周期性地变化。因此，如果将1周期量的变动中的电动机电流和初始电动机温度(变动开始时的电动机温度)赋予给算式1，则能够导出各时刻的温度。温度预测部7从驱动控制部6接收的电动机温度信号，例如是时刻0(时序数据的最初)的电动机的温度。某时刻(例如时刻0)的电动机的温度由电动机温度信号指定，由此温度预测部7能够通过算式1对各时刻的温度进行计算。某时刻的电动机温度实际上由温度传感器取得。

温度预测部7根据变动区间信号对变动区间长度进行计算，对直至变动区间长度为止的各时刻的温度进行计算。而且，温度预测部7将计算出的温度与预先设定的电动机容许温度进行比较。温度预测部7通过基于算式1对变动区间中(直至从某时刻经过变动区间长度为止之间)的电动机温度进行计算而进行预测，在变动区间中的最大电动机温度小于或等于电动机容许温度的情况下，判定为变动区间中的电动机变动能够继续，在变动区间中的最大电动机温度大于电动机容许温度的情况下，判定为变动区间中的电动机变动无法继续。温度预测部7将判定出的结果即继续判定信号和变动区间长度发送至变动条件设定部8。

此外，在这里，设为由温度预测部7按照算式1对电动机温度进行计算的方式，但并不限定于此。例如，也可以按照其他算式进行计算。

另外，电动机容许温度是与主轴电动机4的机械及电气设计规格相应地决定的值，表示不使主轴电动机4发生异常而能够继续主轴电动机4的运转的上限的温度。电动机容许温度在数控装置1的启动前预先登记于数控装置1的存储部，温度预测部7在温度计算时对存储部读取电动机容许温度。或者，也可以在加工程序12中预先记载电动机容许温度。

驱动控制部6通过来自指令生成部11的运转指令信号，基于加工程序12对主轴电动机4进行控制。驱动控制部6从振动判定部5对振动检测信号进行接收，在由振动判定部5判定为发生了颤振的情况下，按照从指令生成部11发送出的变动条件，或者从变动条件设定部8发送出的变动条件(以下，称为第2变动条件)使主轴转速变动，直至变动区间结束为止继续该变动。如果从变动条件设定部8输入变动条件信号，则驱动控制部6将变动条件从在加工程序12中记述的条件变更为变动条件设定部8所设定的第2变动条件。第2变动条件是与在加工程序12中记述的条件不同的变动条件。

在此基础上，驱动控制部6将学习数据信号输出至学习部10，将推断数据信号输出至变动条件设定部8。学习数据信号是用于构建后面记述的变动条件模型9的数据信号，推断数据信号是用于根据后面记述的变动条件模型9对变动条件进行计算的数据信号。学习数据是由加工条件信息、电动机规格信息、电动机状态信息、变动时间信息和变动条件信息构成的数据。推断数据是由加工条件信息、电动机规格信息和电动机状态信息构成的数据。

变动条件设定部8从温度预测部7对继续判定信号及变动区间长度进行接收，从驱动控制部6对推断数据信号进行接收。在由温度预测部7判定为变动区间中的电动机变动不可的情况下，变动条件设定部8将变动区间长度和推断数据信号输入至由学习部10生成的变动条件模型9，由此将根据变动区间长度和推断数据信号而推断的第2变动条件进行输出。第2变动条件是变动区间中的电动机可变动的条件，即，在变动区间中，是为了在电动机的容许温度的范围内抑制电动机的颤振，在记载于加工程序中的变动区间外的电动机动作条件进行叠加的条件。第2变动条件作为变动条件信号而由变动条件设定部8向驱动控制部6输出。

学习部10所使用的学习算法能够使用有教师学习、强化学习等公知的算法。作为一个例子，能够应用作为有教师学习方法的神经网络。

在这里，对变动条件模型9、该模型的输入输出所使用的学习数据和推断数据及变动时间信息的详细内容进行说明。变动条件模型9是图2、图3所示的神经网络。图2表示学习部10使用学习数据对变动条件模型9进行学习时的变动条件模型9的输入输出关系，图3表示变动条件设定部8使用推断数据和变动区间长度对变动条件进行设定时的变动条件模型9的输入输出关系。神经网络由通过大于或等于1个节点构成的输入层、通过大于或等于1个节点构成的中间层(隐藏层)及通过大于或等于1个节点构成的输出层构成。中间层的数量可以为1层或者大于或等于2层。

使用图2，对通过学习部10学习的情况下的变动条件模型9的输入输出关系进行说明。在图2中，变动条件模型9的输入是表示加工条件信息的刀具编号、工件编号、主轴转速、进给速度和进刀量、表示电动机规格信息的电动机型号和温度时间常数、表示电动机状态信息的最大电动机温度、表示变动时间信息的实际变动时间。在这里，对加工条件信息即主轴转速、进给速度和进刀量，赋予在没有发生颤振时取得的值。此外，对主轴转速及进给速度，赋予叠加变动波形前的恒定速度状态时的值。

电动机规格信息即电动机型号和温度时间常数赋予与加工程序12无关的电动机固有的信息。对电动机状态信息即最大电动机温度，赋予主轴电动机4变动的期间的电动机温度的最大值。在变动时间信息即实际变动时间，使用主轴电动机4继续变动的实际的时间。在变动条件设定部8中，根据继续判定信号对将可继续的信号输出的时间长度进行计算，由此对实际变动时间进行计算。

另外，在图2中，变动条件模型9的输出是变动条件信息即变动振幅和变动频率。并且，在图2中存在用于学习的教师信号，学习数据所包含的变动振幅和变动频率赋予给变动条件模型9。学习部10将变动条件模型9的输出和学习数据所包含的教师信号进行比较，通过误差反向传播算法等公知的方法将变动条件模型内部的加权系数进行优化。学习部10使用上述的学习数据而进行变动条件模型9的学习处理，由此在通过某加工条件和电动机规格的组合而发生颤振的情况下，能够抑制该颤振的变动条件、与该变动条件相对应的电动机状态和变动时间之间的关系能够构建于变动条件模型9内。

接下来，使用图3，对通过变动条件设定部8对第2变动条件进行计算的情况下的变动条件模型9的输入输出关系进行说明。在图3中，变动条件模型9的输入的一部分是表示与图2相同的加工条件信息的刀具编号、工件编号、主轴转速、进给速度和进刀量、表示电动机规格信息的电动机型号和温度时间常数。其他输入与图2的情况不同，作为电动机状态信息而输入电动机容许温度，作为变动时间信息而输入变动区间长度。变动区间长度是通过在加工程序12中记述的变动区间指令使主轴转速变动的时间的长度。变动区间长度由变动条件设定部8进行计算，能够根据变动区间信号所包含的加工程序12中的进给速度和加工路径进行计算。

另外，在图3中，变动条件模型9的输出是与图2相同的变动条件信息。此外，在变动条件设定部8的处理中不进行学习，因此不存在图2中存在的教师信号。另外，在这里，变动区间长度是根据变动区间信号所包含的加工程序12中的进给速度和加工路径进行计算的，但并不限于该方法。例如，也可以通过指令生成部11而求出变动区间长度，作为变动区间信号将变动区间长度发送至温度预测部7及变动条件设定部8。

使用由变动条件设定部8从驱动控制部6接收到的推断数据和从温度预测部7接收到的变动区间长度而进行变动条件模型9的推断处理，由此针对发生了颤振的加工条件和电动机规格的组合，能够在通过加工程序12记述的变动区间内对不超过电动机容许温度的第2变动条件进行计算。

使用图4、图5，对以上所述的实施方式1的数控装置1的处理流程进行说明。图4是为了构建变动条件模型9，由学习部10实施的学习阶段的处理流程，图5是由变动条件设定部8实施，使用生成的变动条件模型9的推断阶段的处理流程。在图4、图5中相同的处理部位分配相同的编号。数控装置1在变动条件模型9的学习完成前执行图4的处理流程，在变动条件模型9的学习完成后执行图5的处理流程。下面，使用图4对学习阶段的处理流程进行说明。数控装置1针对各种加工程序12而执行接下来叙述的处理，由此生成变动条件模型9。

在步骤S111中，振动判定部5从传感器3对传感器信号进行接收，判定有无工作机械2的颤振，将判定结果即振动检测信号向驱动控制部6发送。在这里，由振动判定部5进行的判定可以使用公知的方法。例如，在规定的时间区域中的振动振幅超过判定阈值的情况下判定为发生了颤振。作为其他例，在规定的频率区域中的最大峰值的成分超过判定阈值的情况下可以判定为发生了颤振。在颤振没有发生的情况下，结束本流程，在颤振发生的情况下，进入至S112。

在步骤S112中，驱动控制部6使用从指令生成部11接收到的变动条件，使主轴电动机4的主轴转速变动。主轴电动机4的主轴转速是主轴电动机4的控制条件。即，驱动控制部6使主轴电动机4的控制条件变动。在步骤S113中，学习部10对从驱动控制部6发送的学习数据信号进行收集，构建变动条件模型。由学习部10收集的学习数据信号是判定为没有发生颤振时的加工条件信息、电动机规格信息、通过算式1预测出的电动机温度小于或等于电动机容许温度而颤振的抑制成功时的变动条件信息、使该变动条件叠加于加工条件期间的电动机状态信息和继续其变动条件的实际变动时间即变动时间信息。学习部10对学习数据信号进行收集，使用从该信号提取出的数据对变动条件模型9的输入输出关系进行学习。

在步骤S114中，学习部10根据收集到的学习数据而生成变动条件模型9。学习部10从驱动控制部6对学习数据信号进行接收，基于加工条件信息、电动机规格信息、电动机状态信息和变动时间信息的组合，对电动机温度小于或等于电动机容许温度而能够抑制颤振的变动条件进行学习，作为其学习结果，生成变动条件模型9。在这里，学习数据信号是将加工条件信息、电动机规格信息、电动机状态信息、变动时间信息及变动条件信息彼此相关联的数据。通过误差反向传播算法等公知的方法，以根据电动机状态信息、电动机规格信息和变动区间长度而能够生成变动条件的方式对输入输出关系进行学习。

此外，在本实施方式中，学习部10设置于数控装置1的内部，用于对变动条件进行学习，例如，作为数控装置1的外部装置可以经由网络而与数控装置1连接。并且，学习部10可以存在于云服务器上。另外，设为变动条件设定部8使用由数控装置1的学习部10学习到的变动条件模型9将第2变动条件进行输出而进行了说明，但也可以从数控装置1的外部经由网络而取得变动条件模型9，基于其变动条件模型9将第2变动条件进行输出。

使用图5，对推断阶段的处理流程进行如下说明。步骤S111、S112、S115与图4相同。在步骤S123中，在温度预测部7中，对变动区间长度进行计算，使用算式1，判定主轴电动机4的变动在变动区间内是否能够继续。即，判定使用算式1预测出的电动机温度是否处于电动机容许温度以内。在判定为变动区间内的变动能够继续的情况下，即，在变动区间内的预测电动机温度处于电动机容许温度以内的情况下，向步骤S115进入。在变动区间内的预测电动机温度不处于电动机容许温度以内的情况下，即，在变动区间内的预测电动机温度超过电动机容许温度的情况下，向步骤S124进入。

在步骤S124中，变动条件设定部8使用由学习部10生成的变动条件模型9，根据学习数据信号对第2变动条件进行计算。在变动条件模型9中，构建出通过学习部10的学习完成后的输入输出关系。变动条件设定部8对变动条件模型9赋予推断数据和变动时间信息，由此对与该推断数据相对应的变动条件进行计算。变动条件设定部8作为推断数据信号而从驱动控制部取得判定为发生了颤振时的加工条件信息、电动机规格信息和表示电动机容许温度的电动机状态信息。计算后的变动条件是第2变动条件。变动条件设定部8将第2变动条件发送至驱动控制部6。驱动控制部6使该变动条件叠加于变动前的旋转速度波形，由此使主轴电动机4的主轴转速变动。在步骤S115中，驱动控制部6在变动区间结束时结束主轴电动机4的变动。

图6是表示实施方式1所涉及的数控装置的硬件结构的一个例子的图。如图6所示，数控装置1包含计算机，该计算机具有处理器101、存储器102和接口电路103。

处理器101、存储器102及接口电路103例如能够通过总线104而彼此进行信息的收发。变动条件模型9储存于存储器102。驱动控制部6由接口电路103实现。处理器101将在存储器102中存储的程序读出而执行，由此执行振动判定部5、温度预测部7、变动条件设定部8、学习部10、指令生成部11等的功能。处理器101例如是处理电路的一个例子，包含CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)及系统LSI(Large ScaleIntegration)之中的大于或等于一个。

存储器102包含RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、闪存、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)及EEPROM(注册商标)(ElectricallyErasable Programmable Read Only Memory)之中的大于或等于一个。另外，存储器102包含记录有计算机可读取的程序的记录介质。该记录介质包含非易失性或者易失性的半导体存储器、磁盘、柔性存储器、光盘、压缩盘及DVD(Digital Versatile Disc)之中的大于或等于一个。此外，数控装置1可以包含ASIC(Application Specific Integrated Circuit)及FPGA(Field Programmable Gate Array)等的集成电路。

通常来说，为了抑制颤振，需要使变动振幅和变动频率各自充分地提高。但是，在变动振幅和变动频率过高的情况下，由加减速引起的电动机的负载上升，电动机成为过热状态，因此对电动机无法维持正常的运转。在这里，关于变动区间的长短、变动条件的可设定范围和电动机温度上升倾向之间的关系，使用图7及图8进行说明。图7是表示由变动区间长度的差异引起的变动条件可设定范围的差异的图。图7(a)是在变动区间长的情况下能够设定的变动条件的范围，图7(b)是在变动区间短的情况下能够设定的变动条件的范围。在两图中，如果赋予了变动条件可设定范围外的变动条件，则向电动机的负载提高，因此表示电动机陷入过热状态。与图7(a)的变动区间长的情况下的变动条件可设定范围a相比，图7(b)的变动区间短的情况下的变动条件设定范围b宽。其原因在于，如果变动区间短，则电动机温度上升的时间也短，因此与变动区间长的图7(a)的情况相比，能够设定电动机负载更高的变动条件。

使用图8，对通过图7所示的变动条件a及变动条件b的条件而主轴转速变动的情况下的电动机温度的上升倾向的差异进行说明。图8(a)是在变动区间长的情况下通过变动条件a而主轴转速变动时的主轴转速和电动机温度，图8(b)是在变动区间短的情况下通过变动条件b而主轴转速变动时的主轴转速和电动机温度。两图都是从颤振检测时刻至变动区间结束时刻之间主轴转速发生变动。在图8(a)中实际变动区间长，因此成为温度上升平缓的变动条件，在图8(b)中实际变动区间短，因此成为温度上升急剧的变动条件。如上所述，数控装置1对在电动机不成为过热状态的范围抑制了颤振时的学习数据进行收集，构建变动条件模型9，因此能够使用推断数据对电动机温度的容许范围内即变动条件可设定范围内的变动条件进行计算。

如以上说明所述，本实施方式1的数控装置1在工作机械2发生了颤振的情况下，对该颤振进行检测而通过在加工程序12中记述的变动条件使主轴电动机4变动，对变动条件进行学习。并且，基于电动机温度而判定在变动区间内主轴电动机4的变动是否能够继续，在判定为无法继续的情况下，变更为根据通过学习而构建出的变动条件模型9所计算出的使得最大电动机温度落入电动机容许温度的第2变动条件。因此，本实施方式1的数控装置1具有下述效果，即，主轴电动机4不会成为过热状态，能够自动地向对于颤振抑制有效的第2变动条件进行变更。

数控装置1在学习时使用电动机状态信息的最大电动机温度进行学习，在推断时使用电动机状态信息的电动机容许温度进行推断。由此，数控装置1在推断时根据变动条件模型9，对电动机温度在变动中不超过电动机容许温度的变动条件进行计算，能够通过该变动条件使电动机变动。该变动条件是在电动机状态信息以外根据加工条件信息、电动机规格信息和变动时间信息进行计算的。

因此，与在加工程序12中记述的主轴电动机4的指令内容无关，与电动机的规格相应地，能够自动地对在变动区间内能够抑制振动的变动条件进行计算。其结果，数控装置1在变动区间短的情况下，能够通过电动机温度容易上升的负载高的变动条件对电动机进行控制，在变动区间长的情况下，能够通过电动机温度不易上升的负载低的变动条件对电动机进行控制。即，数控装置1具有下述效果，即，能够通过与变动区间长度相对应的适当的负载的变动条件而抑制颤振。

另外，在本实施方式1中，数控装置1生成相对于1个主轴电动机将变动波形叠加的指令，但即使在使主轴和进给轴两者的转速变动的情况下也能够具有相同的效果。另外，在本实施方式1中，数控装置1是针对1个传感器3进行振动判定的结构，但对于大于或等于2个传感器3，也能够通过相同的结构进行处理。在工作机械2中设定有大于或等于2个传感器3的情况下，只要在至少1个传感器3的输出值超过判定阈值的情况下判定为振动发生即可。

另外，学习部10不仅是按照数控装置1，也可以按照其他数控装置内所生成的学习数据而创建变动条件模型9。在该情况下，也能够针对每个加工程序对成为对学习数据进行收集的对象的数控装置进行切换。并且，也可以将由数控装置1创建的变动条件模型9发送至其他数控装置，对变动条件模型9进行再学习。

另外，在本实施方式1的数控装置1中，将变动条件设为变动振幅和变动频率的组合，但也可以是变动振幅和变动周期的组合。

实施方式2.

实施方式1是对在由加工程序12指定出的变动区间内发生的颤振进行抑制的结构。即，是预先从外部对变动区间进行指定的结构。在本实施方式中，在加工程序12b中没有变动区间的记述，而是存储有在执行大于或等于1次加工程序12b时发生颤振的区间，在接下来的加工程序12b的执行时，针对存储的区间使电动机的转速变动，由此抑制颤振。

图9是表示本发明的实施方式2所涉及的数控装置1b的结构的框图。此外，在图9中，对与图1所示的实施方式1的结构要素相同或同等的结构要素标注同一标号。在实施方式2中，成为相对于实施方式1而追加了振动存储部40的结构。另外，振动判定部5b、驱动控制部6b、指令生成部11b、变动条件设定部8b、温度预测部7b的处理内容与实施方式1所对应的处理分别不同，加工程序12b也与实施方式1不同。在这里，以与实施方式1不同的部分为中心进行说明。

在加工程序12b中，与实施方式1同样地，记述有用于将工件加工为规定形状的加工条件及加工路径，并且记述有在颤振发生的情况下用于抑制该颤振的变动条件。但是，在加工程序12b中，与实施方式1不同，没有变动区间指令的记述。指令生成部11b对在加工程序12b中记述的指令进行解析，向驱动控制部6b发送运转指令信号。另外，指令生成部11b向驱动控制部6b发送在加工程序12b中记述的变动条件。振动判定部5b与实施方式1同样地对传感器信号进行接收，判定有无工作机械2中的颤振。其结果即振动检测信号的发送目标与实施方式1不同，是驱动控制部6b及后面记述的振动存储部40。

振动存储部40对由振动判定部5b输出的振动检测信号进行接收并存储。并且，振动存储部40在数控装置1b将加工程序12b的运转执行大于或等于1次后，将变动区间信号向驱动控制部6b、温度预测部7b和变动条件设定部8b输出。变动区间信号是在振动存储部40内部存储的振动检测信号，且是判定为颤振发生的区间的时间长度可计算的信号。

温度预测部7b从振动存储部40对变动区间信号进行接收，与实施方式1的温度预测部7同样地，使用算式1而判定变动区间内的最大电动机温度是否超过电动机容许温度，将其判定结果作为继续判定信号向变动条件设定部8b输出。此外，在这里，振动存储部40将判定为颤振发生的区间的时间长度可计算的变动区间信号发送至驱动控制部6b、温度预测部7b和变动条件设定部8b，但也可以是振动存储部40对判定为颤振发生的区间的时间长度进行计算，将有振动区间的时间长度发送至驱动控制部6b、温度预测部7b和变动条件设定部8b。

变动条件设定部8b从温度预测部7b对继续判定信号进行接收，从振动存储部40对变动区间信号进行接收。并且，变动条件设定部8b与实施方式1的变动条件设定部8同样地，从驱动控制部6b对推断数据信号进行接收。在这里，向变动条件模型9赋予的输入的一部分即加工条件信息、电动机规格信息和电动机状态信息是从该推断数据赋予的。对剩余的输入即变动时间信息赋予根据从振动存储部40接收到的变动区间信号而计算出的变动区间长度。驱动控制部6b从振动存储部40对变动区间信号进行接收，如果处于变动区间内，则通过从指令生成部11b接收到的第1变动条件或者由变动条件设定部8b所设定的第2变动条件使电动机变动。电动机变动直至变动区间结束为止而继续。

如以上说明所述，本实施方式2的数控装置1b构成为在执行多次同一加工程序12b的情况下，对判定为发生了颤振的区间进行存储，在接下来的加工中，相对于存储的变动区间使电动机变动。通过该结构，使主轴电动机4变动的区间与实际的加工中的颤振的发生区间一致，因此能够使主轴电动机4变动的区间的长度保持为所需最小限度。换言之，将变动区间最小化，由此电动机能够输出更大的振幅和变动频率。由此，具有能够通过振动抑制效果高的变动条件而抑制颤振这一效果。

实施方式3.

实施方式2构成为存储有发生颤振的区间，在接下来同一加工程序12b执行时，针对该区间使电动机变动。在本实施方式3中，对通过加工仿真对颤振发生并继续的区间进行预测，直至预测为颤振结束的时刻为止使电动机的变动继续的结构进行说明。

图10是表示本发明的实施方式3所涉及的数控装置1c的结构的框图。在实施方式3中，成为相对于实施方式2没有振动存储部40及传感器3而是追加了仿真部41的结构要素。并且，振动判定部5c、驱动控制部6c、指令生成部11c的处理内容与实施方式2的同名的处理分别不同。此外，在图10中，对与图9所示的实施方式2的结构要素相同或同等的结构要素标注同一标号。在这里，以与本实施方式3有关的部分为中心进行说明。

指令生成部11c对加工程序12b进行解析，将加工条件信息向后面记述的仿真部41发送。其他处理与实施方式2的指令生成部11b相同。在这里，加工程序12b与实施方式2的加工程序12b相同。仿真部41从指令生成部11c对加工条件信号进行接收。加工条件信号是在加工程序12b中记述的加工条件信息的信号。

在仿真部41的内部设定有刀具和工件各自的动态柔量、刀具和工件之间的相对切削阻力。仿真部41使用这些信息而执行按照加工条件信息的加工仿真41，再现执行加工程序12b的情况下的工作机械2内的运转动作及加工过程及振动。

仿真部41将通过仿真的执行而计算出的工作机械2的振动作为仿真信号向振动判定部5c发送。在振动判定部5c中，针对由仿真部41接收到的仿真信号，与实施方式1及实施方式2同样地关于颤振的有无而进行判定，将判定结果作为振动检测信号而发送至仿真部41。仿真部41基于振动检测信号，将表示判定为发生颤振的区间的信息作为变动区间信号向温度预测部7b、变动条件设定部8b和驱动控制部6c发送。

如以上说明所述，本实施方式3的数控装置1c构成为基于在加工程序中记述的加工条件信息而执行加工仿真，由此对颤振发生的区间进行预测，在该区间使电动机变动。由此，在不使用传感器3或者振动存储部40的方式中也具有下述效果，即，能够通过不使电动机过热的变动条件而抑制颤振。

此外，在本实施方式3的数控装置1c中，是根据加工条件信息而执行加工仿真的结构，但也可以构成为取代在加工程序12b中记述的主轴转速及加工路径，而是基于从主轴电动机4能够取得的反馈信息而执行加工仿真。在该情况下，能够一边反映实际的刀具和工件的动作，一边执行仿真，因此能够高精度地判定颤振。

以上的实施方式所示的结构，表示本发明的内容的一个例子，也能够与其他公知技术进行组合，也能够与上述的实施方式组合，在不脱离本发明的主旨的范围，也能够将结构的一部分省略、变更。

标号的说明

1数控装置，2工作机械，3传感器，4主轴电动机，5振动判定部，6驱动控制部，7温度预测部，8变动条件设定部，9变动条件模型，10学习部，11指令生成部，12加工程序。

Claims (10)

1.一种数控装置，其具有：

指令生成部，其对加工程序进行解析，生成用于对工作机械的电动机进行控制的控制条件即运转指令信号；

振动判定部，其判定有无所述工作机械的振动；

驱动控制部，其在所述振动判定部判定为有振动的情况下，在变动区间之间，基于第1变动条件对所述电动机进行控制；以及

学习部，其生成变动条件模型，该变动条件模型被输入基于所述第1变动条件对所述电动机进行控制的时间即实际变动时间、和所述实际变动时间的所述电动机的温度的最大值，对在所述电动机的温度的最大值处于所述电动机的容许温度以内能够抑制所述工作机械的振动的第2变动条件进行推定。

2.一种数控装置，其具有：

指令生成部，其对加工程序进行解析，发送用于对工作机械的电动机进行控制的控制条件即运转指令信号；

振动判定部，其判定有无所述工作机械的振动；

驱动控制部，其在所述振动判定部判定为有振动的情况下，在变动区间之间，基于第1变动条件对所述电动机进行控制；以及

变动条件设定部，其对学习到的变动条件模型输入所述变动区间的长度及所述电动机的容许温度，将通过所述变动条件模型推定出的所述第2变动条件输出至所述驱动控制部，该变动条件模型被输入基于所述第1变动条件对所述电动机进行控制的时间即实际变动时间、和所述实际变动时间的所述电动机的温度的最大值，对在所述电动机的温度的最大值处于所述电动机的容许温度以内能够抑制所述工作机械的振动的第2变动条件进行推定。

3.根据权利要求1或2所述的数控装置，其中，

所述指令生成部将所述第1变动条件发送至所述驱动控制部。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的数控装置，其中，

所述变动区间的长度是在所述加工程序中记述的信息。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的数控装置，其中，

还具有：

振动存储部，其对执行所述加工程序时的由所述振动判定部得到的振动判定结果进行存储；以及

温度判定部，其基于由所述振动判定部得到的所述振动判定结果，判定在所述变动区间是否能够继续所述第1变动条件下的控制。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的数控装置，其中，

在所述加工程序中记述用于对所述电动机进行控制的加工条件，

还具有仿真部，该仿真部根据所述加工条件对所述工作机械的振动推测值进行计算，

所述振动判定部使用所述振动推测值，判定在所述工作机械是否发生振动，

还具有温度判定部，该温度判定部基于由所述振动判定部得到的所述判定的结果，判定在所述变动区间是否能够继续所述第1变动条件下的控制。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的数控装置，其中，

所述第1变动条件或者所述第2变动条件是变动频率及变动周期的任一者和变动振幅的组合。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的数控装置，其中，

所述温度判定部将所述电动机的温度和所述电动机的容许温度进行比较，由此判定在所述变动区间是否能够继续所述第1变动条件下的控制。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的数控装置，其中，

所述电动机的温度是由传感器取得的值，或者由所述温度判定部预测的值。

10.一种学习装置，其具有学习部，该学习部取得学习数据，该学习数据包含用于对电动机进行控制的加工条件、所述电动机的规格信息即电动机规格信息、表示所述电动机的状态的电动机状态信息和在变动区间能够继续第1变动条件下的所述电动机的控制的时间长度即变动时间信息，

使用所述学习数据，根据所述加工条件、所述电动机规格信息、所述电动机状态信息和所述变动区间的长度，生成用于对第2变动条件进行推断的变动条件模型。

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