CN117980841A - 工业机械控制系统 - Google Patents
工业机械控制系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117980841A CN117980841A CN202180102544.7A CN202180102544A CN117980841A CN 117980841 A CN117980841 A CN 117980841A CN 202180102544 A CN202180102544 A CN 202180102544A CN 117980841 A CN117980841 A CN 117980841A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- state data
- control system
- industrial machine
- operation state
- machine control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 48
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 49
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 37
- 230000006870 function Effects 0.000 description 20
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 19
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 12
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000001746 injection moulding Methods 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Numerical Control (AREA)
Abstract
使用表示真实装置的举动的动作状态数据,来再现更准确的真实装置的状态。一种工业机械控制系统,其由真实装置以及通过软件模仿该真实装置的数字装置构成,所述真实装置包含控制工业机械的控制装置,所述数字装置具有:输入部,其将在所述真实装置中取得的动作状态数据输入到所述数字装置,根据输入到该输入部的所述动作状态数据,通过所述数字装置模仿所述真实装置。
Description
技术领域
本发明涉及工业机械控制系统。
背景技术
以往,开发了针对由工业机械以及对其进行控制/驱动的控制装置、马达、放大器等驱动装置构成的真实装置(real device),根据逻辑值将上述的工业机械、控制装置、驱动装置等分别模型化的数字模拟器(digital simulator)。
另外,该数字模拟器一般为软件性地再现各个装置的构造。
关于这一点,已知如下技术:制作及调试使控制设备动作的软件,该控制设备对设置于车间的现场设备进行控制,具有按照模拟输入或向控制设备的输入和软件对控制设备的工作状态进行模拟的云,根据模拟的工作结果和来自控制设备的输出或模拟输入进行软件的调试,由此,能够提供高品质的工程设计。例如,参照专利文献1。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2020-52812号公报
发明内容
发明要解决的课题
专利文献1那样的数字模拟器分别模拟/模仿由工业机械以及对其进行控制/驱动的控制装置、马达、放大器等驱动装置构成的真实装置,但其模拟/模仿存在极限,难以准确地再现真实装置的举动。
其理由是在真实装置中有以下原因:通过软件无法简单地模拟的要素,例如通信间的延迟、机械损失、CPU(Central Processing Unit)的性能、周围环境的变化等。
因此,希望使用表示真实装置的举动的动作状态数据,再现更准确的真实装置的状态。
用于解决课题的手段
本公开的工业机械控制系统的一方式是一种工业机械控制系统,其由真实装置以及通过软件模仿该真实装置的数字装置构成,所述真实装置包含控制工业机械的控制装置,其中,所述数字装置具有:输入部,其将在所述真实装置中取得的动作状态数据输入到所述数字装置,根据输入到该输入部的所述动作状态数据,通过所述数字装置模仿所述真实装置。
发明效果
根据一方式,能够使用表示真实装置的举动的动作状态数据,再现更准确的真实装置的状态。
附图说明
图1是表示一实施方式的工业机械控制系统的功能结构例的功能框图。
图2是表示使用实际的信号处理速度来再现梯形图控制装置的动作时的工业机械控制系统的动作例的图。
图3A是表示梯形图程序的命令的一例的图。
图3B是表示图3A的命令的时序图的一例的图。
图4是表示使用实际的反馈量再现机床的动作时的工业机械控制系统的动作例的图。
图5是表示使用实际的反馈量再现机床的动作时的工业机械控制系统的动作例的图。
图6是表示根据实际的数值控制装置的CPU性能来修正加工程序时的工业机械控制系统的动作例的图。
图7是表示测定BPTmin的测试用的加工程序的一例的图。
图8是表示块长度-BPT的关系的一例的图。
图9是表示模拟执行部进行的追加或删除加工程序的指令点的一例的图。
图10是表示根据实际的机床的消耗电力来修正加工程序时的工业机械控制系统的动作例的图。
图11是表示进给速度(或主轴转速)-消耗电力的关系的一例的图。
图12是表示进给速度(或主轴转速)与总消耗电力的关系的一例的图。
图13是表示使用机床的马达温度再现过热警报的产生时的工业机械控制系统的动作例的图。
图14是按转速(或电流)表示旋转时间与马达温度的关系的一例的图。
具体实施方式
<一实施方式>
图1是表示一实施方式的工业机械控制系统的功能结构例的功能框图。在此,作为工业机械示例了机床,另外作为控制装置示例了数值控制装置。此外,本发明并不限定于机床以及数值控制装置,例如也可以应用于对注射成型机、工业用机器人、服务用机器人等工业机械以及工业用机器人等进行控制的机器人控制装置。
如图1所示,工业机械控制系统1包含作为真实装置的机床10以及数字装置20。
机床10和数字装置20可以经由未图示的连接接口彼此直接连接。此外,机床10和数字装置20也可以经由LAN(Local Area Network)、因特网等未图示的网络彼此连接。此时,机床10和数字装置20具有用于通过该连接彼此进行通信的未图示的通信部。
<机床10>
机床10对于本领域技术人员而言是公知的机床,包含:作为控制装置的数值控制装置11、驱动装置12、周边装置13以及信息收集装置14。机床10根据后述的数值控制装置11的动作指令进行动作。
此外,数值控制装置11、驱动装置12、周边装置13以及信息收集装置14分别包含在机床10中,但也可以是与机床10不同的装置。
数值控制装置11对于本领域技术人员而言是公知的数值控制装置,例如根据从未图示的CAD/CAM装置等取得的加工程序生成动作指令,将生成的动作指令发送到机床10。由此,数值控制装置11控制机床10的动作。此外,在机床10是机器人等时,数值控制装置11也可以是机器人控制装置等。
数值控制装置11在控制机床10的期间,将与信号处理速度以及CPU的处理能力相关的信息、电力量等信息作为动作状态数据R输出到后述的信息收集装置14。
驱动装置12根据数值控制装置11的指令,经由驱动装置12所包含的放大器(未图示)来驱动机床10所包含的主轴用的马达(未图示)。具体而言,驱动装置12例如一边将包含未图示的编码器检测出的未图示的马达的位置和速度的信息作为信号进行反馈,一边驱动未图示的马达。此外,未图示的马达可以应用于机床的进给轴、主轴或者工业机械、工业用机器人的臂等中使用的各种马达。
驱动装置12在驱动未图示的放大器以及马达的期间,将与未图示的马达、机械的举动相关的信息(例如,速度、马达温度等)作为动作状态数据R输出到后述的信息收集装置14。
周边装置13是带式输送机等,根据数值控制装置11的指令进行动作。周边装置13在动作期间,将温度等与周围环境相关的信息作为动作状态数据R输出到后述的信息收集装置14。
信息收集装置14例如是计算机等,包含动作状态数据R取得部141。信息收集装置14具有CPU等运算处理装置。另外,信息收集装置14还具有储存应用软件、OS(OperatingSystem)等各种控制用程序的HDD(Hard Disk Drive)等辅助存储装置、用于储存运算处理装置执行程序时暂时需要的数据的RAM(Random Access Memory)这样的主存储装置。
并且,在信息收集装置14中,运算处理装置从辅助存储装置读入应用软件、OS,一边使读入的应用软件、OS在主存储装置中展开,一边进行基于这些应用软件、OS的运算处理。另外,根据该运算结果,控制信息收集装置14具有的各种硬件。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协作来实现。
动作状态数据R取得部141取得从数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13分别输出的动作状态数据R,将取得的动作状态数据R输出到后述的数字装置20。
此外,在本实施方式的工业机械控制系统1中,信息收集装置14配置于机床10,但也可以配置于数字装置20。
<数字装置20>
数字装置20例如是计算机等,包含:输入部21、控制部22以及存储部23。另外,控制部22包含模拟执行部220。另外,模拟执行部220包含动作状态数据差分生成部221。
输入部21将在作为真实装置的机床10中取得的动作状态数据R输入到数字装置20。
具体而言,输入部21例如将由机床10的信息收集装置14取得的机床10的数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13各自的动作状态数据R输入到数字装置20。
存储部23是RAM、HDD等,存储动作状态数据R、动作状态差分数据231以及动作状态数据D。
如上所述,动作状态数据R是由机床10的信息收集装置14取得的机床10的数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13各自的动作状态数据R。
动作状态差分数据231是通过后述的动作状态数据差分生成部221对数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13各自的动作状态数据R、由后述的模拟执行部220模拟的数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13各自的动作状态数据D进行差分而得的数据。
动作状态数据D是由后述的模拟执行部220模拟(模仿)而得的数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13各自的动作状态数据D。
控制部22具有CPU、ROM、RAM、CMOS(Complementary Metal-Oxid e-Semiconductor)存储器等,它们构成为可以经由总线彼此通信,对于本领域技术人员而言是公知的。
CPU是整体控制数字装置20的处理器。CPU经由总线读出储存在ROM中的系统程序和应用程序,按照系统程序和应用程序控制数字装置20整体。由此,如图1所示,控制部22构成为实现模拟执行部220的功能。另外,模拟执行部220构成为实现动作状态数据差分生成部221的功能。在RAM中储存暂时的计算数据、显示数据等各种数据。另外,CMOS存储器构成为如下的非易失性存储器:由未图示的电池进行备份,即使数字装置20的电源断开也保持存储状态。
模拟执行部220根据由机床10执行的加工程序来执行使数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13分别动作的模拟,取得表示数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13各自的动作和/或状态的动作状态数据D。模拟执行部220将取得的数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13各自的动作状态数据D存储在存储部23中。
动作状态数据差分生成部221按数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13对动作状态数据R和动作状态数据D进行差分,生成动作状态差分数据231。动作状态数据差分生成部221将生成的数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13各自的动作状态差分数据231存储在存储部23中。
此外,在本实施方式的工业机械控制系统1中,动作状态数据差分生成部221配置于数字装置20,但也可以配置于机床10的信息收集装置14,还可以配置于信息收集装置14和数字装置20双方。在将动作状态数据差分生成部221配置于信息收集装置14时,数字装置20可以将由模拟执行部220模拟而得的数值控制装置11、驱动装置12以及周边装置13各自的动作状态数据D输出到机床10的信息收集装置14。
接着,关于工业机械控制系统1的动作,对以下情况分别进行说明:(A)使用实际的信号处理速度再现机床10的动作的情况、(B)使用实际的反馈量再现机床10的动作的情况、(C)根据实际的数值控制装置11的CPU性能修正加工程序的情况、(D)根据实际的机床10的消耗电力修正加工程序的情况、以及(E)使用机床10的马达温度再现过热警报的产生的情况。
关于(A)使用实际的信号处理速度再现梯形图控制装置的动作的情况
图2是表示使用实际的信号处理速度再现梯形图控制装置的动作时的工业机械控制系统1的动作例的图。
如图2所示,机床10的数值控制装置11例如在与数值控制装置11连接的梯形图控制装置(未图示)中将梯形图程序安装于机床10并执行。数值控制装置11测定控制机床10的期间的信号处理速度,将与测定出的信号处理速度相关的信息作为动作状态数据R输出到信息收集装置14。信息收集装置14将数值控制装置11的动作状态数据R输出到数字装置20。数字装置20根据从机床10取得的动作状态数据R所包含的信号处理速度,调整为与机床10相同的安装时的信号处理速度,并模拟梯形图程序。
具体而言,数值控制装置11例如在未图示的梯形图控制装置执行梯形图程序的各命令时,测定各命令的处理时间作为信号处理速度。
图3A是表示梯形图程序的命令的一例的图。图3B是表示图3A的命令的时序图的一例的图。此外,对图3A所示的命令的情况进行说明,但关于其他命令也与图3A的情况一样地测定信号处理速度。
例如,在未图示的梯形图控制装置对图3A所示的数值控制装置11执行了写入数据的命令时,数值控制装置11测定从未图示的梯形图控制装置输出了命令执行的ACT信号的时刻t1到通过未图示的梯形图控制装置在内部完成功能命令的处理为止的时刻t3的时间t作为该命令的处理时间。此外,完成信号W1返回的时刻t4到时刻t6是下一个以后的梯形图执行周期,因此,数值控制装置11通过测定时刻t1到时刻t3的时间t,能够取得未图示的梯形图控制装置的准确的处理时间。
数值控制装置11将梯形图程序所包含的全部命令的处理时间作为动作状态数据R的信号处理速度,经由信息收集装置14输入到数字装置20。
数字装置20与输入的处理时间匹配地校正数字装置20中的梯形图程序的命令的处理时间。由此,数字装置20能够在与机床10相同的时刻执行梯形图程序。
换言之,以往即使能够通过模拟器再现逻辑,也无法再现到实际的处理速度(响应速度),因此,有时在安装时在信号时刻产生不良情况,但数字装置20通过将信号处理速度输入到数字装置20,能够进行准确的再现。
关于(B)使用实际的反馈量来再现机床10的动作的情况
图4是表示使用实际的反馈量来再现机床10的动作时的工业机械控制系统1的动作例的图。
如图4所示,机床10的数值控制装置11通过执行加工程序,按加工程序的程序块(block)生成位置指令,并且根据生成的位置指令生成速度指令。数值控制装置11根据生成的位置指令和表示机床10所包含的主轴等机械MA的实际位置的位置反馈(反馈量)来计算位置偏差,利用计算出的位置偏差来校正位置指令。另外,数值控制装置11根据生成的速度指令和表示驱动装置12驱动的马达MO的实际速度的速度反馈(反馈量)来计算速度偏差,利用计算出的速度偏差来校正速度指令。数值控制装置11将校正后的位置指令和速度指令输出到驱动装置12。
另外,数值控制装置11也可以通过对求出的速度偏差实施例如PI(比例、积分)控制,生成电流指令(转矩指令)。数值控制装置11也可以向驱动装置12输出利用生成的电流指令与驱动装置12向马达MO输出的电流反馈(反馈量)的电流偏差校正后的电流指令。
信息收集装置14从数值控制装置11取得位置指令、速度指令、电流指令以及位置反馈、速度反馈、电流反馈作为动作状态数据R。信息收集装置14将取得的数值控制装置11的动作状态数据R输出到数字装置20。
数字装置20的模拟执行部220根据取得的动作状态数据R和加工程序执行机床10的模拟。
具体而言,模拟执行部220例如根据加工程序,使将驱动装置12模型化的驱动装置模型M1、将马达MO模型化的马达模型M2以及将机械MA模型化的机械模型M3动作,计算来自驱动装置模型M1的电流反馈、来自马达模型M2的速度反馈以及来自机械模型M3的位置反馈的反馈量。模拟执行部220将从机床10取得的动作状态数据R所包含的电流反馈、速度反馈以及位置反馈的反馈量与计算出的电流反馈、速度反馈以及位置反馈的反馈量进行比较,输入各反馈的反馈量的差分,由此,模拟位置控制、速度控制以及电流控制。
由此,在现有的模拟器中,数字装置20难以准确地与实际的马达的举动、机械的举动匹配,但通过将机床10与数字装置20的反馈量的差分输入到数字装置20,能够进行准确的再现。
此外,驱动装置模型M1以及马达模型M2例如使用国际公开第2020/003738号等公知的方法来制作。另外,机械模型M3例如使用《NC工作機械の送り軸のための2慣性系モデルによる低周波振動抑制制御の研究》、2016年82卷8号p.745-750、精密工学会杂志等公知的方法来制作。
另外,在图4中,工业机械控制系统1将机床10与数字装置20的反馈量的差分输入到数字装置20,但不限于此。例如,工业机械控制系统1也可以将在机床10中取得的动作状态数据R所包含的针对数值控制装置11的电流反馈、速度反馈以及位置反馈的反馈量直接输入到数字装置20。
图5是表示使用实际的反馈量来再现机床10的动作时的工业机械控制系统的动作例的图。此外,对具有与图4的要素一样的功能的要素标注相同的符号,省略详细的说明。另外,在数字装置20中,省略马达模型M2以及机械模型M3。
由此,在以往的模拟器中,难以准确地与实际的马达的举动、机械的举动匹配,但工业机械控制系统1通过将机床10的反馈量输入到数字装置20,能够进行更准确的再现。
关于(C)根据实际的数值控制装置11的CPU性能来修正加工程序的情况
图6是表示根据实际的数值控制装置11的CPU性能来修正加工程序时的工业机械控制系统1的动作例的图。此外,对具有与图4的要素一样的功能的要素标注相同的符号,省略详细的说明。
如图6所示,数值控制装置11如后述那样测定数值控制装置11的指令处理速度(例如,BPT:Block Processing Time)的极限值(最小值)即BPTmin。数字装置20经由信息收集装置14取得包含表示数值控制装置11中的加工程序的程序块长度(block length)与BPT的关系的信息和BPTmin的动作状态数据R,在模拟上与数值控制装置11的BPTmin匹配。数字装置20执行模拟,通过是否达到BPTmin来判定富余程度,通过追加/删除加工程序的指令点,修正为与数值控制装置11的BPTmin对应的加工程序。
具体而言,数值控制装置11例如执行在进给速度固定的条件下程序块长度变化的测试用的加工程序,由此,使机床10运转,测定BPT的极限值(BPTmin),取得程序块长度-BPT的关系(函数)。
图7是表示测定BPTmin的测试用的加工程序的一例的图。在图7中表示测试用的加工程序的一程序块。
如图7所示,数值控制装置11为了取得程序块长度-BPT的关系(函数),使测试用的加工程序的程序块长度以规定的比例(例如,1/10等)变化等,来减小产生减速为止的程序块长度,测定程序块长度的最小值。
图8是表示程序块长度-BPT的关系的一例的图。此外,BPT(s/block)是程序块长度(mm/block)/进给速度(mm/ms),根据表示数值控制装置11的性能的指标以及数值控制装置11所包含的CPU性能而变化。另外,BPTmin是程序块长度的最小值/指令进给速度。
如图8所示,随着程序块长度缩短至程序块长度BL0,BPT减少。在程序块长度缩短到程序块长度BL0以下时,BPT为固定值“α”。即,BPT的最小值“α”为极限值,为BPTmin。
信息收集装置14将包含由数值控制装置11取得的图7的程序块长度-BPT的关系(函数)和BPTmin的动作状态数据R输出到数字装置20。
数字装置20的模拟执行部220使在模拟上执行加工程序时的BPTmin与动作状态数据R所包含的BPTmin匹配。换言之,数字装置20的模拟的BPT的极限值变小(能够更细致、更高速地处理程序),但使BPTmin与机床10匹配。
并且,模拟执行部220在通过模拟运转加工程序时,判断是否出现指令进给速度(即有无减速),根据判定结果追加/删除加工程序的指令点来进行修正。
例如,模拟执行部220在出现指令进给速度(不减速)时,对加工程序追加指令点(减小程序块长度),在未出现指令进给速度(减速)时,从加工程序删除指令点(增大程序块长度)。
图9是表示模拟执行部220进行的追加或删除加工程序的指令点的一例的图。
如图9的下段所示,模拟执行部220在未出现指令进给速度(减速)时,从加工程序删除指令点,即增大程序块长度,由此,出现指令进给速度。
另一方面,例如在原来的加工程序中以程序块长度0.1mm出现指令进给速度时,模拟执行部220通过使程序块长度变化为0.05mm、0.01mm等、即追加了指令点的加工程序来再次进行模拟。模拟执行部220在程序块长度为0.05mm时不减速而在0.01mm时减速,该情况下,如图9的上段所示,对加工程序追加指令点来进行修正,使得程序块长度为0.05mm。
数字装置20将修正后的加工程序发送到机床10。
由此,数字装置20在以往的模拟器中,没有考虑实际的数值控制的处理能力,但通过将数值控制装置11的指令处理能力(BPT处理能力)输入到数字装置20,能够根据数值控制装置11的指令处理能力使加工程序最佳化。
关于(D)根据实际的机床10的消耗电力来修正加工程序的情况
图10是表示根据实际的机床10的消耗电力来修正加工程序时的工业机械控制系统1的动作例的图。此外,对具有与图4的要素一样的功能的要素标注相同的符号,省略详细的说明。另外,在图10中,省略驱动装置12的电流反馈、马达MO的速度反馈以及机械MA的位置反馈的图示。
如后所述,数值控制装置11测定与进给速度或主轴转速对应的机床10的消耗电力(每个速度的瞬时值),取得进给速度或主轴转速-消耗电力的关系(函数)。数字装置20经由信息收集装置14取得包含由数值控制装置11测定出的速度或主轴转速-消耗电力的关系(函数)的动作状态数据R。数字装置20在执行的模拟中,将取得的速度或主轴转速-消耗电力的关系(函数)用作驱动装置电力模型M4,在加工程序的运转中累计消耗电力,由此,计算机床10中的总消耗电力。数字装置20修正还包含加工时间的总消耗电力最小的加工程序的进给速度或主轴转速。
具体而言,数值控制装置11例如通过执行进给速度(或者主轴转速)变化的测试用的加工程序,使机床10运转,按进给速度(或者主轴转速)测定瞬时的消耗电力,如图11所示,取得进给速度(或者主轴转速)-消耗电力的关系(函数)。
信息收集装置14将包含由数值控制装置11取得的图11的进给速度(或者主轴转速)-消耗电力的关系(函数)的动作状态数据R输出到数字装置20。
数字装置20的模拟执行部220在执行的模拟中,将动作状态数据R所包含的进给速度(或者主轴转速)-消耗电力的关系(函数)用作驱动装置电力模型M4,在模拟中按进给速度(或者主轴转速)计算运转加工程序时的瞬时的消耗电力并相加,由此,计算运转中的总消耗电力。
图12是表示进给速度(或主轴转速)与总消耗电力的关系的一例的图。
如图12所示,例如模拟执行部220在加工程序中设定的原来的进给速度为F2000[mm/min]时,通过模拟将总消耗电力计算为100Wh。另外,模拟执行部220通过模拟将加工程序的进给速度分别变化为F1000[mm/min]、F1500[mm/min]、F3000[mm/min]时的总消耗电力分别计算为80Wh、40Wh、60Wh。
模拟执行部220根据模拟结果将加工程序修正为进给速度从F2000[mm/min]变为消耗电力最小的F1500[mm/min]。
数字装置20将修正后的加工程序发送到机床10。
由此,在现有的模拟器中,数字装置20难以仅通过逻辑模型来再现实际的电力量,但通过将由机床10测定出的电力波形输入到数字装置20,能够再现准确的电力模拟。
关于(E)使用机床10的马达温度再现过热警报的产生的情况
图13是表示使用机床10的马达温度再现过热警报的产生时的工业机械控制系统1的动作例的图。此外,对具有与图4的要素一样的功能的要素标注相同的符号,省略详细的说明。
数值控制装置11与图4的情况一样,通过执行加工程序,取得位置指令、速度指令、电流指令以及位置反馈、速度反馈、电流反馈作为动作状态数据R。并且,数值控制装置11还取得表示马达MO的转速(或电流)、马达MO的旋转时间、由设置于马达MO的温度传感器(未图示)测定出的马达温度的关系的使马达MO旋转了何种程度的时间的信息,作为动作状态数据R。数字装置20经由信息收集装置14取得数值控制装置11中的动作状态数据R,使用由数值控制装置11测定出的马达MO的转速(或电流)、马达MO的动作时间、马达MO的马达温度的关系,对马达模型M2中的马达温度进行校正,由此,模拟过热警报的产生。
具体而言,数值控制装置11例如通过执行使转速(或电流)变化的测试用的加工程序,按转速(或电流)测定旋转时间与马达温度的关系。
图14是按转速(或电流)表示旋转时间与马达温度的关系的一例的图。在图14中,在加工程序中指令“S1000”和“S10000”作为转速,测定各自的旋转时间与马达温度的关系。此外,在图14中,预先设定发出过热警报的阈值。
信息收集装置14将包含由数值控制装置11取得的马达MO的转速(或者电流)和马达MO的旋转时间以及图14的旋转时间-温度的关系(函数)的动作状态数据R输出到数字装置20。
数字装置20的模拟执行部220将根据取得的动作状态数据R所包含的旋转时间-温度的关系(函数)计算出的马达温度与根据马达模型M2计算出的马达温度进行比较并输入差分,由此,校正马达温度。由此,模拟执行部220能够准确地模拟(模仿)过热警报的产生。
换言之,在现有的模拟器中,数字装置20难以仅通过逻辑模型来再现实际的马达温度,但通过将由机床10测定出的马达温度与数字装置20的马达温度的差分输入到数字装置20,能够再现准确的温度模拟,能够进行马达MO的过热警报的预防维护。
此外,数值控制装置11取得包含马达MO的转速(或电流)和马达MO的旋转时间以及图14的旋转时间-温度的关系(函数)的使马达MO旋转了何种程度的时间的信息,信息收集装置14将包含该信息的动作状态数据R输出到数字装置20,但不限于此。
例如,数值控制装置11也可以仅测定停止时的马达MO的马达温度T0、切削时的马达MO的马达温度Tr1以及切削速度F1。信息收集装置14将由数值控制装置11测定出的停止时的马达MO的马达温度T0、切削时的马达MO的马达温度Tr1以及切削速度F1输出到数字装置20。此外,关于马达的发热,可以根据马达的电流值和绕组电阻来计算逻辑发热,因此,理论温度值相对于停止时的马达MO的马达温度T0为“0”度。另外,理论温度值相对于切削时的马达MO的马达温度Tr1被计算为Td1。
数字装置20的模拟执行部220计算测定出的马达温度与理论温度值Td1的差分(Tr1-Td1-T0)(=ΔT)。
模拟执行部220从速度0到切削速度F1线性地对ΔT进行比例分配,实际速度F时的温度T计算为理论温度值Td1+T0+(ΔT/切削速度F1)×实际速度F。
此外,马达温度T0包含周围温度,差分ΔT包含机械摩擦导致的负荷和工具磨损导致的负荷引起的发热、以及物理常数(电阻值)的偏差导致的产品个体差引起的发热,数字装置20可以进行更准确的模拟,能够准确地模拟(模仿)过热警报的产生。
根据以上,一实施方式的工业机械控制系统1通过将表示机床10的举动的动作状态数据输入到数字装置20,能够再现比以往的模拟器更准确的机床10的状态。
另外,工业机械控制系统1通过使用由数字装置20再现的高精度的信息进行一次以上的模拟,能够高精度地在短时间内修正存在于机床10的控制有关的设定值和控制程序。
以上,对一实施方式进行了说明,但工业机械控制系统1并不限定于上述的实施方式,还包含能够达成目的的范围内的变形、改良等。
<变形例1>
在一实施方式中,机床10包含:数值控制装置11、驱动装置12、周边装置13以及信息收集装置14,但不限于此。例如,数值控制装置11、驱动装置12、周边装置13以及信息收集装置14也可以分别是与机床10不同的装置。
另外,数值控制装置11也可以包含数字装置20。
<变形例2>
另外,例如在一实施方式中,数字装置20将测定出的马达MO的马达温度与模拟出的马达模型M2的马达温度进行比较,将差分输入到数字装置20,由此,进行马达MO的过热警报的预防维护,但不限于此。
例如,动作状态数据R包含机床10所包含的滚珠丝杠、轴承、主轴等部件的运转时间、切削时间、主轴转速等运行信息,数字装置20将取得的动作状态数据R所包含的运行信息与通过模拟求出的运行信息进行比较,将差分输入到数字装置20,由此,模拟滚珠丝杠等部件的更换时期。
此外,一实施方式的工业机械控制系统1所包含的各功能可以通过硬件、软件或者它们的组合来分别实现。在此,通过软件实现是指通过计算机读入并执行程序来实现。
程序可以使用各种类型的非暂时性的计算机可读介质(Non-transitorycomputer readable medium)来储存,并提供给计算机。非暂时性的计算机可读介质包含各种类型的有实体的记录介质(Tangible storage medium)。非暂时性的计算机可读介质的例子包含磁记录介质(例如,软盘、磁带、硬盘驱动器)、光磁记录介质(例如,光磁盘)、CD-ROM(Read Only Memory)、CD-R、CD-R/W、半导体存储器(例如,掩模ROM、PROM(ProgrammableROM)、EPROM(Erasable PROM)、闪存ROM、RAM)。另外,程序也可以通过各种类型的暂时性的计算机可读介质(Transitory computer readable medium)提供给计算机。暂时性的计算机可读介质的例子包含电信号、光信号和电磁波。暂时性的计算机可读介质能够经由电线和光纤等有线通信路径或无线通信路径将程序提供给计算机。
此外,描述在记录介质中记录的程序的步骤,当然包括按该顺序按时间序列进行的处理,也包括未必按时间序列进行的处理、以及并列地或者个别地执行的处理。
换言之,本公开的工业机械控制系统可以采取具有如下结构的各种实施方式。
(1)本公开的工业机械控制系统1是由真实装置以及通过软件模仿该真实装置的数字装置20构成的工业机械控制系统,真实装置包含控制机床10的数值控制装置11,数字装置20具有:输入部21,其将在真实装置中取得的动作状态数据R输入到数字装置20,根据输入到输入部21的动作状态数据R,通过数字装置20模仿真实装置。
根据该工业机械控制系统1,能够使用表示真实装置的举动的动作状态数据,来再现更准确的真实装置的状态。
(2)在(1)所述的工业机械控制系统1中,也可以是,动作状态数据包含真实装置的动作状态数据R与数字装置20的动作状态数据D的差分数据。
由此,工业机械控制系统1能够进行更准确的再现。
(3)在(1)所述的工业机械控制系统1中,也可以是,动作状态数据包含从真实装置测定出的动作状态数据R、检测出的动作状态数据R、以及在真实装置内制作出的控制量中的至少一个。
由此,工业机械控制系统1能够实现与(2)一样的效果。
(4)在(2)所述的工业机械控制系统1中,也可以是,数字装置20通过输入差分数据来修正在真实装置中执行的程序或对真实装置设定的参数。
由此,工业机械控制系统1能够提高工业机械的设计(应用开发)中的设计效率,能够提高工业机械运行(加工)的生产率。
(5)在(1)~(4)中任一项所述的工业机械控制系统1中,也可以是,动作状态数据R至少包含信号处理速度、反馈量、CPU性能、消耗电力以及马达温度中的某一个。
由此,工业机械控制系统1能够根据状况准确地再现真实装置。
(6)在(5)所述的工业机械控制系统1中,也可以是,在动作状态数据R为信号处理速度时,数字装置20使用程序所包含的每个命令的处理时间来再现机床10的动作。
由此,工业机械控制系统1能够在与机床10相同的时刻执行程序。
(7)在(5)所述的工业机械控制系统1中,也可以是,在动作状态数据R为反馈量时,数字装置20至少使用位置反馈、速度反馈以及电流反馈的反馈量中的某一个来再现机床10的动作。
由此,工业机械控制系统1能够准确地与实际的机床10的马达的举动、机械的举动匹配。
(8)在(5)所述的工业机械控制系统1中,也可以是,在动作状态数据R为CPU性能时,数字装置20使用数值控制装置11的指令处理速度的极限值以及表示程序的程序块长度与所述指令处理速度的关系的信息来修正程序。
由此,工业机械控制系统1能够考虑实际的数值控制装置11的处理能力来使程序最佳化。
(9)在(5)所述的工业机械控制系统1中,也可以是,在动作状态数据R为消耗电力时,数字装置20使用机床10所包含的马达MO的进给速度或主轴转速与该进给速度或主轴转速时的消耗电力的关系来修正程序。
由此,工业机械控制系统1能够高精度地再现机床10的消耗电力。
(10)在(5)所述的工业机械控制系统1中,也可以是,在动作状态数据R为马达温度时,数字装置20使用表示机床10所包含的马达MO的转速或电流、马达MO的旋转时间、马达MO的马达温度的关系的信息,来再现与马达MO相关的警报的产生。
由此,工业机械控制系统1能够进行与马达MO相关的警报的预防维护。
(11)在(8)或(9)所述的工业机械控制系统1中,也可以是,数字装置20将修正后的程序发送到机床10。
由此,工业机械控制系统1能够使由机床10执行的程序最佳化。
符号说明
1 工业机械控制系统
10 机床
11 数值控制装置
12 驱动装置
13 周边装置
14 信息收集装置
20 数字装置
21 输入部
22 控制部
220 模拟执行部
221动作状态数据差分生成部
23 存储部
R 动作状态数据
231 动作状态差分数据
D动作状态数据。
Claims (11)
1.一种工业机械控制系统,其由真实装置以及通过软件模仿该真实装置的数字装置构成,所述真实装置包含控制工业机械的控制装置,其特征在于,
所述数字装置具有:输入部,其将在所述真实装置中取得的动作状态数据输入到所述数字装置,
根据输入到该输入部的所述动作状态数据,通过所述数字装置模仿所述真实装置。
2.根据权利要求1所述的工业机械控制系统,其特征在于,
所述动作状态数据包含所述真实装置的动作状态数据与所述数字装置的动作状态数据的差分数据。
3.根据权利要求1所述的工业机械控制系统,其特征在于,
所述动作状态数据包含从所述真实装置测定出的动作状态数据、检测出的动作状态数据、以及在所述真实装置内制作出的控制量中的至少一个。
4.根据权利要求2所述的工业机械控制系统,其特征在于,
所述数字装置通过输入所述差分数据来修正在所述真实装置中执行的程序或者对所述真实装置设定的参数。
5.根据权利要求1~4中任一项所述的工业机械控制系统,其特征在于,
所述动作状态数据至少包含信号处理速度、反馈量、CPU性能、消耗电力以及马达温度中的某一个。
6.根据权利要求5所述的工业机械控制系统,其特征在于,
在所述动作状态数据为所述信号处理速度时,所述数字装置使用程序所包含的每个命令的处理时间来再现所述真实装置的动作。
7.根据权利要求5所述的工业机械控制系统,其特征在于,
在所述动作状态数据为所述反馈量时,所述数字装置至少使用位置反馈、速度反馈以及电流反馈的反馈量中的某一个来再现所述真实装置的动作。
8.根据权利要求5所述的工业机械控制系统,其特征在于,
在所述动作状态数据为所述CPU性能时,所述数字装置使用所述控制装置的指令处理速度的极限值以及表示程序的程序块长度与所述指令处理速度的关系的信息来修正程序。
9.根据权利要求5所述的工业机械控制系统,其特征在于,
在所述动作状态数据为所述消耗电力时,所述数字装置使用所述真实装置所包含的马达的进给速度或主轴转速与该进给速度或主轴转速时的消耗电力的关系来修正程序。
10.根据权利要求5所述的工业机械控制系统,其特征在于,
在所述动作状态数据为所述马达温度时,所述数字装置使用表示所述真实装置所包含的马达的转速或电流、所述马达的旋转时间、所述马达的马达温度的关系的信息,来再现与所述马达相关的警报的产生。
11.根据权利要求8或9所述的工业机械控制系统,其特征在于,
所述数字装置将修正后的所述程序发送给所述真实装置。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2021/036347 WO2023053432A1 (ja) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 産業機械制御システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117980841A true CN117980841A (zh) | 2024-05-03 |
Family
ID=85782110
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202180102544.7A Pending CN117980841A (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 工业机械控制系统 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117980841A (zh) |
DE (1) | DE112021008017T5 (zh) |
WO (1) | WO2023053432A1 (zh) |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002163006A (ja) * | 2000-11-22 | 2002-06-07 | Yaskawa Electric Corp | 電動機制御装置および制御方法 |
JP2005094964A (ja) * | 2003-09-19 | 2005-04-07 | Yaskawa Electric Corp | モータの制御装置及び制御方法 |
JP2010271890A (ja) * | 2009-05-21 | 2010-12-02 | Mitsubishi Chemical Engineering Corp | パラメータ調整方法及び装置 |
WO2018092300A1 (ja) * | 2016-11-21 | 2018-05-24 | 三菱電機株式会社 | シミュレーション装置、シミュレーションシステム、シミュレーション方法およびシミュレーションプログラム |
WO2020003738A1 (ja) | 2018-06-26 | 2020-01-02 | 日本電産株式会社 | 制御パラメータ調整方法および制御パラメータ調整装置 |
JP2020052812A (ja) | 2018-09-27 | 2020-04-02 | 横河電機株式会社 | エンジニアリングシステム及びエンジニアリング方法 |
US11327462B2 (en) * | 2018-10-22 | 2022-05-10 | Mitsubishi Electric Corporation | Maintenance support system, numerical controller, and control method of maintenance support system |
JP2021135858A (ja) * | 2020-02-28 | 2021-09-13 | 株式会社Subaru | プログラム修正システム |
-
2021
- 2021-09-30 CN CN202180102544.7A patent/CN117980841A/zh active Pending
- 2021-09-30 DE DE112021008017.2T patent/DE112021008017T5/de active Pending
- 2021-09-30 WO PCT/JP2021/036347 patent/WO2023053432A1/ja active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE112021008017T5 (de) | 2024-05-16 |
WO2023053432A1 (ja) | 2023-04-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6469065B2 (ja) | 機械学習装置及び加工時間予測装置 | |
CN110262279B (zh) | 控制系统以及控制方法 | |
Ridwan et al. | Advanced CNC system with in-process feed-rate optimisation | |
Pritschow et al. | “hardware in the loop” simulation of machine tools | |
EP3723011A1 (en) | Failure prediction device, failure prediction method, computer program, calculation model learning method, and calculation model generation method | |
US10678222B2 (en) | Data collection device and computer readable medium | |
CN108693833B (zh) | 机器学习装置、伺服控制装置和系统以及机器学习方法 | |
JP2018159981A (ja) | 制御システム、制御装置、制御プログラム、および制御方法 | |
CN107797446A (zh) | 模型预测控制装置、控制方法、信息处理程序及记录介质 | |
CN105137902A (zh) | 模拟系统 | |
CN105278402A (zh) | 信息处理装置、信息处理方法以及程序 | |
US20190377844A1 (en) | Pre-Step Co-Simulation Method and Device | |
CN117980841A (zh) | 工业机械控制系统 | |
CN111008118A (zh) | 伺服系统能耗评估系统及评估方法 | |
Sztendel et al. | Five-axis machine tool condition monitoring using dSPACE real-time system | |
CN107966956B (zh) | 数值控制装置 | |
KR101485346B1 (ko) | 가변속 풍력터빈의 특성 파라미터를 산출하기 위한 장치 및 그 방법 | |
Nassef et al. | Simulation-based parameter identification of a reduced model using neural networks | |
CN115042209A (zh) | 一种具有数字孪生模型的机器人关节模组伺服控制器 | |
JP2017207823A (ja) | サーボ制御および機械運動の遅れを考慮する加工時間予測機能を有する数値制御装置 | |
JP2020004023A (ja) | 制御装置、制御方法、情報処理プログラム、および記録媒体 | |
Klingel et al. | Comparison and Application of Multi-Rate Methods for Real-Time Simulations of Production Systems | |
WO2022131260A1 (ja) | データ収集計画生成装置及びデータ収集計画生成方法 | |
WO2023238192A1 (ja) | 熱変位補正装置及びプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
TWI830193B (zh) | 預測系統、資訊處理裝置以及資訊處理程式 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |