DE102018204137A1

DE102018204137A1 - Maschinenlernvorrichtung und Kompensationsvorrichtung für thermische Verschiebung

Info

Publication number: DE102018204137A1
Application number: DE102018204137.7A
Authority: DE
Inventors: Mitsunori Watanabe
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2017-03-21
Filing date: 2018-03-19
Publication date: 2018-09-27
Anticipated expiration: 2038-03-20
Also published as: DE102018204137B4; CN108629419B; US11650565B2; JP2018153901A; JP6564412B2; US20180275629A1; CN108629419A

Abstract

Zum Bereitstellen einer Maschinenlernvorrichtung und einer Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung, die nicht nur zum Ableiten einer hochgenauen Kompensationsformel in der Lage sind, sondern auch zum Erzielen hochgenauer Kompensation bei niedrigen Kosten. Eine Maschinenlernvorrichtung beinhaltet: eine Messdaten-Erfassungseinheit 11, die eine Messdatengruppe erfasst; eine Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12, die einen thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zu einem Maschinenelement erfasst; eine Speichereinheit 13, welche die durch die Messdaten-Erfassungseinheit erfasste Messdatengruppe als Eingangsdaten verwendet, den thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zum Maschinenelement, der durch die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12 erfasst ist, als ein Label verwendet und die Eingangsdaten und das Label in Assoziierung miteinander als Lehrdaten speichert; und eine Rechenformel-Lerneinheit 14, die Maschinenlernen basierend auf der Messdatengruppe und dem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zum Maschinenelement durchführt, wodurch eine thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel eingestellt wird, die zum Berechnen der thermischen Verschiebung des Maschinenelementes verwendet wird, basierend auf der Messdatengruppe.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Maschinenlernvorrichtung und eine Kompensationsvorrichtung für thermische Verschiebung, welche für eine Werkzeugmaschine verwendet wird.
Stand der Technik
Einer der Hauptfaktoren eines Bearbeitungsfehlers in einer Werkzeugmaschine ist eine relative thermische Verschiebung gewesen, welche zwischen einem Werkzeug und einem Werkstück durch thermische Ausdehnung eines Maschinenelements in der Werkzeugmaschine verursacht wird. Spezifische Beispiele einer Komponente in der Werkzeugmaschine beinhalten eine Spindel, eine Spindeleinheit, ein Bett, eine Säule, einen Werkstücktisch und ein Werkzeug. Diese Komponenten, insbesondere die Spindel, werden beispielsweise durch die Erzeugung von Wärme durch Rotation der Spindel, Erzeugung von Wärme aus einem Spindelantriebsmotor, Absorption von Wärme durch ein aus einen Kühlmittelzuführer dem Werkzeug zugeführtes Kühlmittel und Absorption von Wärme durch ein, aus einem Schmierölzuführer einem Spindellager zugeführtes Schmieröl deformiert. Als Ergebnis wird in einigen Fällen eine relative thermische Verschiebung zwischen dem Werkzeug und dem Werkstück verursacht.
Gemäß einer konventionell in Reaktion auf dieses Problem verwendeten Technik wird ein Befehlswert für eine Numeriksteuerung zur Steuerung einer Werkzeugmaschine unter Berücksichtigung des Einflusses durch thermische Expansion einer Spindel kompensiert, die durch verschiedene Wärmequellen verursacht wird, wie etwa eine Wärmequelle nahe der Spindel in der Werkzeugmaschine und Außenlufttemperatur, wodurch die Maschinengenauigkeit verbessert wird (siehe beispielsweise Patentdokument 1).
Patentdokument 1: Japanische ungeprüfte Patentanmeldung, Veröffentlichungs-Nr. H07-75937
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Jedoch erwähnt Patentdokument 1 lediglich die Installation von mehreren Temperatursensoren als ein Verfahren des Erfassens eines Charakteristikwertes zur Werkzeugmaschine. Daher sichert die Technik von Patentdokument 1 nicht hochgenaue Kompensation.
Weiter erfordert es Zeit, bis die durch den Temperatursensor gemessene Wärme übertragen wird, und thermische Expansion verursacht wird. Daher ist es erforderlich, die Zeitverzug zur hochgenauen Kompensation zu evaluieren, was zu einer komplizierte Konversationsformel führt.
Zusätzlich ändert sich eine Struktur oder ein Element abhängig von der Maschine, auf welcher die Numeriksteuerungen zu installieren sind. Daher wird eine optimale thermische Verschiebungskompensationsformel in Reaktion auf einen Maschinentyp geändert.
Zusätzlich wird eine externe Wärmequelle durch die Verwendungsumgebung geändert, wie etwa beispielsweise eine Umgebungs-Wärmeerzeugungsquelle oder Anwesenheit eines Gateways. Dies erfordert die Änderung bei dem angemessenen Ort für einen Temperatursensor, wodurch die Änderung bei einer optimalen Kompensationsformel notwendig wird. Weiter führt das Erhöhen der Anzahl von Messinstrumenten zum Lokalisieren des Temperatursensors bei einer angemessenen Position zu einem Anstieg bei den Produktionskosten und Warnungskosten.
Im Hinblick auf die vorstehenden Umstände soll die vorliegende Erfindung eine Maschinenlernvorrichtung und eine Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung bereitstellen, die nicht nur zum Ableiten einer hochgenauen Kompensationsformel in der Lage sind, sondern auch eine hochgenaue Kompensation selbst bei niedrigen Kosten erzielen.
(1) Eine Maschinenlernvorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung ist eine Maschinenlernvorrichtung (beispielsweise die später beschriebene Maschinenlernvorrichtung 10, 10A), die durch Maschinenlernen eine zum Abschätzen der thermischen Verschiebung eines Maschinenelements, das sich thermisch in einer Werkzeugmaschine (beispielsweise wie die später beschriebene Werkzeugmaschine 35) ausdehnt, verwendete Rechenformel optimiert, basierend auf einer Messdatengruppe, die Temperaturdaten zum Maschinenelement und seiner Umgebung und/oder Betriebszustandsdaten über das Maschinenelement enthält. Die Maschinenlernvorrichtung umfasst: eine Messdaten-Erfassungseinheit (beispielsweise die später beschriebene Messdaten-Erfassungseinheit 11), welche die Messdatengruppe erfasst; eine Erfassungseinheit thermischer Verschiebung (beispielsweise die später beschriebene Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12), die einen thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement erfasst; eine Speichereinheit (beispielsweise die später beschriebene Speichereinheit 13), welche die durch die Messdaten-Erfassungseinheit erfasste Messdatengruppe als Eingabedaten verwendet, den thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement, der durch die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung verfasst wird, als ein Label verwendet und die Eingangsdaten und das Label in Assoziierung miteinander als Lehrdaten speichert; und eine Rechenformel-Lerneinheit (beispielsweise die später beschriebene Rechenformel-Lerneinheit 14), die Maschinenlernen basierend auf der Messdatengruppe und dem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement durchführt, wodurch eine thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel eingestellt wird, die zum Berechnen der thermischen Verschiebung des Maschinenelementes verwendet wird, basierend auf der Messdatengruppe.
Die Rechenformel-Lerneinheit stellt die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel basierend auf einer Differenz zwischen dem thermischen Verschiebungsschätzwert über das Maschinenelement, der durch Einsetzen der Messdatengruppe in einer vorbestimmten Periode berechnet wird, die als die Lehrdaten in der Speichereinheit gespeichert sind, in die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel und dem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement in der vorbestimmten Periode, der als Label in der Speichereinheit gespeichert ist, ein.
Die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel verwendet ein Zeitverzugselement bei den Messdaten. Die Rechenformel-Lerneinheit umfasst: eine erste Lerneinheit (beispielsweise die später beschriebene erste Lerneinheit 14A), die einen Koeffizienten, der sich auf das Zeitverzugselement in der thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel bezieht, durch Maschinenlernen einstellt, während ein Koeffizient, der sich auf die Messdaten bezieht, außer hinsichtlich des Koeffizienten, der sich auf das Zeitverzugselement bezieht, auf einen vorbestimmten Wert fixiert wird, basierend auf einer Differenz zwischen einem thermischen Verschiebungsschätzwert über das Maschinenelement, der durch Einsetzen der Messdatengruppe in einer vorbestimmten Periode, gespeichert als die Lehr-Daten in der Speichereinheit, in die thermische Verschiebungsschätzrechenformel berechnet wird, und dem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zum Maschinenelement in der vorbestimmten Periode, der als das Label in der Speichereinheit gespeichert ist; eine zweite Lerneinheit (beispielsweise die später beschriebene zweite Lerneinheit 14B), welche den sich auf die Messdaten beziehenden Koeffizienten außer bezüglich des sich auf das Zeitverzugselement in der thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel beziehenden Koeffizienten durch Maschinenlernen, basierend auf der Differenz beziehenden Koeffizienten, einstellt, während der sich auf das Zeitverzugselement beziehende Koeffizient auf einen vorbestimmten Wert fixiert ist; und eine Wiederholungseinheit (beispielsweise die später beschriebene Wiederholungseinheit 14C), welche Maschinenlernen durch die erste Lerneinheit und Maschinenlernen durch die zweite Lerneinheit auf solche Weise wiederholt, dass die zweite Lerneinheit das Maschinenlernen durchführt, während der sich auf das Zeitverzugselement in der durch das Maschinenlernen durch die erste Lerneinheit eingestellten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel beziehende Koeffizient fixiert ist, und dass die erste Lerneinheit das Maschinenlernen durchführt, während der sich auf die Messdaten beziehende Koeffizient, außer dem Koeffizienten, der sich auf das Zeitverzugselement bezieht, in der thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel, die durch das Maschinenlernen durch die zweite Lerneinheit eingestellt ist, fixiert ist.
(2) In der in (1) beschriebenen Maschinenlernvorrichtung kann die Messdaten-Erfassungseinheit (beispielsweise die später beschriebene Messdaten-Erfassungseinheit 11) weiter eine zweite Messdatengruppe erfassen, durch Hinzufügen gemessener Daten zu der Messdatengruppe oder durch Ausschießen gemessener Daten aus der Messdatengruppe. Die Messdaten-Erfassungseinheit kann die zweite Messdatengruppe als Eingabedaten in der Speichereinheit (beispielsweise die später beschriebene Speichereinheit 13) speichern. Die Rechenformel-Lerneinheit (beispielsweise die später beschriebene Rechenformel-Lerneinheit 14) kann weiter eine zweite thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel einstellen, die für das Berechnen der thermischen Verschiebung der Werkzeugmaschine, basierend auf der zweiten Messdatengruppe, verwendet wird.
(3) Die in (2) beschriebene Maschinenlernvorrichtung kann weiter eine Beteiligungs-Bestimmungseinheit (beispielsweise die später beschriebene Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15) umfassen, die eine Beteiligung zur Abschätzung der thermischen Verschiebung von Messdaten in der Messdatengruppe bestimmt. Die Beteiligungs-Bestimmungseinheit kann die Beteiligung von Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel bestimmen, basierend auf einer Differenz zwischen einem ersten Fehler und einem zweiten Fehler. Der erste Fehler ist ein Fehler zwischen einem ersten thermischen Verschiebungsschätzwert und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert. Der erste thermische Verschiebungsschätzwert wird unter Verwendung einer ersten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel, die basierend auf einer die Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel enthaltenen Messdatengruppe eingestellt wird, berechnet. Der zweite Fehler ist ein Fehler zwischen einem zweiten thermischen Verschiebungsschätzwert und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert. Der zweite thermische Verschiebungsschätzwert wird unter Verwendung der zweiten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel berechnet, die eingestellt wird basierend auf der zweiten Messdatengruppe, aus welcher die Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel ausgeschlossen worden sind.
(4) Die in (3) beschriebene Maschinenlernvorrichtung kann weiter umfassen eine optimierte Messdatenauswahleinheit (beispielsweise die später beschriebene optimierte Messdatenauswahleinheit 16), die eine optimierte Messdatengruppe auswählt, die eine Kombination von Messdatenstücken enthält, die zu einer aktuell erfassten Messdatengruppe gehören und einen optimalen Genauigkeitsgrad unter Verwendung einer vorbestimmten Anzahl von Messdatenstücken erzielt. Die optimierte Messdatenauswahleinheit kann eine erste Messdatengruppe durch Ausschließen von gemessenen Daten mit der kleinsten Beteiligung, wie durch die Beteiligungs-Bestimmungseinheit bestimmt, aus der aktuell erfassten Messdatengruppe auswählen. Die optimierte Messdatenauswahleinheit kann eine (i+1)-te Messdatengruppe durch Ausschließen von Messdaten mit der kleinsten Beteiligung, wie durch die Beteiligungs-Bestimmungseinheit bestimmt, aus der i-ten (1 ≤ i) Messdatengruppe auswählen und diese Auswahl wiederholt machen, wodurch die, die vorbestimmte Anzahl von Messdatenstücken enthaltende optimierte Messdatengruppe ausgewählt wird.
(5) In der in (1) bis (4) beschriebenen Maschinenlernvorrichtung kann die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel ein Erstordnungs-Verzugselement in Messdaten in der Messdatengruppe verwenden.
(6) In der in (1) bis (5) beschriebenen Maschinenlernvorrichtung kann die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel ein Zeitverschiebungselement in den Messdaten in der Messdatengruppe verwenden.
(7) In der in (1) bis (6) beschriebenen Maschinenlernvorrichtung kann die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel basierend auf Maschinenlernen unter Verwendung eines neuronale Netzwerkes eingestellt werden.
(8) In der in (1) bis (6) beschriebenen Maschinenlernvorrichtung kann die Rechenformel-Lerneinheit (beispielsweise die später beschriebene Rechenformel-Lerneinheit 14) die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel basierend auf Maschinenlernen unter Verwendung von L2 Regulierungsmehrfach-Regressionsanalyse einstellen.
(9) In der in (1) bis (6) beschriebenen Maschinenlernvorrichtung kann die Rechenformel-Lerneinheit (beispielsweise die später beschriebene Rechenformel-Lerneinheit 14) die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel unter Verwendung eines Geringregulationslernens (sparse regularization learning) einstellen.
(10) Die in (9) beschriebene Maschinenlernvorrichtung kann weiter umfassen eine Detektionseinheit (beispielsweise die später beschriebene Detektionseinheit 17), die Messdaten in der Messdatengruppe detektiert, die nicht zu einem Anstieg bei der Genauigkeit der thermischen Verschiebungsschätzung beitragen. Die Detektionseinheit kann die Messdaten basierend auf der durch Geringregulationslernen eingestellten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel detektieren.
(11) Die in (1) bis (10) beschriebene Maschinenlernvorrichtung kann in eine Steuerung (beispielsweise die später beschriebene Steuerung 30) für die Werkzeugmaschine (beispielsweise die später beschriebene Werkzeugmaschine 35) inkorporiert sein.
(12) Eine Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung gemäß der vorliegenden Erfindung umfasst: eine Kompensationswert-Recheneinheit (22), wo basierend auf der durch die in (1) bis (11) beschriebene Maschinenlernvorrichtung (beispielsweise die später beschriebene Maschinenlernvorrichtung 10, 10A, 10B) eingestellten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel die Kompensationswert-Recheneinheit einen Kompensationswert entsprechend der thermischen Verschiebung des Maschinenelements berechnet, die aus der Messdatengruppe berechnet wird; und eine Kompensationseinheit (beispielsweise die später beschriebene Kompensationseinheit 24), welche die Maschinenposition des Maschinenelements kompensiert, basierend auf dem Kompensationswert über das Maschinenelement, das durch die Kompensationswert-Recheneinheit berechnet wird.
(13) Die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung, die in (12) beschrieben ist, kann in die Steuerung (beispielsweise die später beschriebene Steuerung 30) für die Werkzeugmaschine (beispielsweise die später beschriebene Werkzeugmaschine 35) inkorporiert sein.
Gemäß der vorliegenden Erfindung kann nicht nur eine hochgenaue Ableitung einer Kompensationsformel sondern auch eine hochgenaue Kompensation selbst zu niedrigen Kosten erzielt werden.
Figurenliste

1 ist ein Blockdiagramm, das ein Kompensationssystem thermischer Verschiebung gemäß einer ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
2 ist ein Blockdiagramm, das eine Maschinenlernvorrichtung und eine Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung im Detail zeigt;
3 ist ein Blockdiagramm, das eine Rechenformel-Lerneinheit gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung im Detail zeigt;
4 ist ein Flussdiagramm, welches den Betrieb des Maschinenlernens durch die Maschinenlernvorrichtung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
5 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines neuronalen Netzwerks zeigt, das für das Maschinenlernen gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung verwendet wird.
6A ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines neuronalen Netzwerks zeigt, das für das Maschinenlernen gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung verwendet wird.
6B ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines neuronalen Netzwerks zeigt, das für das Maschinenlernen gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung verwendet wird.
7 ist ein Flussdiagramm, welches den Betrieb des Kompensierens der Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
8 ist ein Blockdiagramm, das eine Maschinenlernvorrichtung gemäß einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung im Detail zeigt;
9 ist ein Flussdiagramm, welches den Betrieb einer Beteiligungsbestimmung durch die Maschinenlernvorrichtung gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
10 ist ein Flussdiagramm, welches den Betrieb einer optimierten Messdatengruppenauswahl durch die Maschinenlernvorrichtung gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt.
11 ist ein Blockdiagramm, das eine Maschinenlernvorrichtung gemäß einer dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung im Detail zeigt; und
12 ist ein Flussdiagramm, das den Betrieb der Detektion von Messdaten zeigt, die nicht zu einem Anstieg bei der Genauigkeit durch die Maschinenlernvorrichtung gemäß der dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beitragen.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
(Erste Ausführungsform)
Eine erste Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird unten basierend auf den Zeichnungen beschrieben. 1 ist ein Blockdiagramm, das ein Kompensationssystem thermischer Verschiebung gemäß dieser Ausführungsform zeigt. 2 ist ein Blockdiagramm, das eine Maschinenlernvorrichtung und ein Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung gemäß dieser Ausführungsform im Detail zeigt. 3 ist ein Blockdiagramm, das eine Rechenformel-Lerneinheit gemäß einer Ausführungsform im Detail zeigt.
<Konfiguration des Kompensationssystems thermischer Verschiebung 100>
Die Konfiguration eines Kompensationssystems thermischer Verschiebung 100 wird zuerst beschrieben. Wie in 1 gezeigt, beinhaltet das Kompensationssystems thermischer Verschiebung 100 eine Maschinenlernvorrichtung 10, eine Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20, eine Steuerung 30, eine Werkzeugmaschine 35 und ein Netzwerk 40. Die Anzahl von Maschinenlernvorrichtungen 10, diejenige von Kompensationsvorrichtungen thermischer Verschiebung 20, diejenige der Steuerungen 30 und diejenige der Werkzeugmaschinen 35 kann Eins, oder Zwei oder mehr sein.
Eine Steuerung 30 und eine Werkzeugmaschine 35 bilden ein Paar und sind in einer Weise verbunden, die eine Kommunikation dazwischen erlaubt. Mehrere Paare, die alle eine Steuerung 30 und eine Werkzeugmaschine 35 beinhalten, können beispielsweise in derselben Fabrik oder unterschiedlichen Fabriken installiert sein.
Die Maschinenlernvorrichtung 10, die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20, die Steuerung 30 und die Werkzeugmaschine 35 sind mit dem Netzwerk 40 verbunden und dürfen miteinander über das Netzwerk 40 kommunizieren. Beispielsweise ist das Netzwerk 40 ein Lokalbereichsnetzwerk (LAN), das in einer Fabrik aufgebaut ist, das Internet, ein öffentliches Telefonnetzwerk oder eine Kombination dieser Netzwerke. Es gibt keine besondere Beschränkung bezüglich der Kommunikation durch das Netzwerk 40 im Hinblick auf ein spezifisches Kommunikationssystem oder im Hinblick darauf, ob die Kommunikation über Drähte oder ohne Drähte etabliert wird. Die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 und die Steuerung 30 müssen nicht konfiguriert sein, miteinander unter Verwendung des Netzwerks 40 zu kommunizieren, sondern können konfiguriert sein, direkt über eine Verbindungseinheit verbunden zu sein. Die Maschinenlernvorrichtung 10 und die Steuerung 30 können durch eine Verbindungseinheit direkt verbunden sein.
Die Funktionen dieser Vorrichtungen im Kompensationssystem thermischer Verschiebung 100 werden als Nächstes basierend auf 2 beschrieben. 2 ist ein Blockdiagramm, das einen Funktionsblock in jeder Vorrichtung zeigt. Alle Kompensationsvorrichtungen thermischer Verschiebung 20 haben dieselbe Funktion. Somit wird in 2 nur eine Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 gezeigt. Gleichermaßen haben alle Steuerungen 30 dieselbe Funktion und haben alle Werkzeugmaschinen 35 dieselbe Funktion. Somit werden in 2 nur eine Steuerung 30 und eine Werkzeugmaschine 35 gezeigt. Das Netzwerk 40, das zwischen den Vorrichtungen existiert, wird aus 2 weggelassen.
Wie in 3 gezeigt, führt die Werkzeugmaschine 35 eine Bearbeitung unter Verwendung einer Spindel durch, an welcher ein Schneidwerkzeug angebracht ist, und welche durch einen Spindelmotor 37 rotiert wird, und eine Vorschubachse zum Zuführen der Spindel. Spezifisch wird das Schneidwerkzeug durch den Spindelmotor 37 zum Antrieb der Spindel 36 rotiert und wird durch einen Vorschubachsenmotor 39 zum Antreiben der Vorschubachse 38 zugeführt. Während die Werkzeugmaschine 35 in den Ausführungsformen als eine Schneidmaschine beschrieben ist, ist die Werkzeugmaschine 35 nicht auf die Schneidmaschine beschränkt.
Wie in 2 und 3 gezeigt, führt die Steuerung 30 der Werkzeugmaschine 35 ein Steuersignal zu, wodurch die Werkzeugmaschine 35 gesteuert wird, um die Werkzeugmaschine 35 dazu zu bringen, die vorbestimmte Bearbeitung durchzuführen. Die Steuerung 30 speichert mehrere Bearbeitungsprogramme 31, die in Reaktion auf das Detail der Bearbeitung an einem Werkstück bestimmt sind. Die Steuerung 30 beinhaltet: eine Programmlese- oder Interpretationseinheit 32, die die Bearbeitungsprogramme 31 liest und interpretiert, wodurch Bedingungen zur Bearbeitung (beispielsweise die Frequenz von Beschleunigung oder Verlangsamung der Spindel, eine Spindelgeschwindigkeit, eine Schneidlast und Schneidzeit) extrahiert wird und Positionsbefehlsdaten etc. an die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 ausgegeben werden; eine Motorsteuereinheit 33, die einen Betriebsbefehl zum Antreiben des Spindelmotors 37 und des Vorschubachsenmotors 39 in der Werkzeugmaschine 35 basierend auf aus der Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 ausgegebenen Positionsbefehlsdaten, die von thermischer Verschiebungskompensation herrühren, erzeugt; ein Motorantriebsverstärker 34A, welcher den Betriebsbefehl verstärkt und den verstärkten Betriebsbefehl an den Spindelmotor 37 in der Werkzeugmaschine 35 ausgibt; und einen Motorantriebsverstärker 34B, der den Betriebsbefehl verstärkt und den verstärkten Betriebsbefehl an den Vorschubachsenmotor 39 ausgibt. Die Programmlese- oder Interpretationseinheit 32 kann Bedingungen zur Bearbeitung (beispielsweise die Frequenz der Beschleunigung oder Verlangsamung der Spindel, eine Spindelgeschwindigkeit, eine Schneidlast, eine Schneidzeit) extrahieren und die erhöhten Bedingungen an die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 ausgeben. Hinsichtlich der Bedingungen wie etwa Spindelgeschwindigkeit und Schneidzeit kann die Steuerung 30 Information über diese Bedingungen, die in Echtzeit aus dem Spindelmotor 37 und/oder dem Vorschubachsenmotor 39 erhalten werden, an die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 ausgeben. Zur Erfassung der Messdaten beinhaltet die Steuerung 30 mehrere Anschlüsse zur Verbindung mit Sensoren, die an der Werkzeugmaschine 35 angebracht sind. Ein Sensor kann neu mit der Steuerung 30 verbunden werden, oder ein Ort eines Sensors kann geändert werden, durch Inserieren oder Herausziehen eines Kabels des Sensors aus den Anschlüssen. Die Ortsänderung eines Sensors kann so sein, dass der Sensor von einem Ort in der Werkzeugmaschine 35 entfernt wird und der entfernte Sensor an einem anderen Ort hinzugefügt wird.
Wie in 2 gezeigt, erlernt die Maschinenlernvorrichtung 10 eine thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel für die Werkzeugmaschine 35 durch Maschinenlernen mit einem Lehrer. Für dieses Lernen beinhaltet die Maschinenlernvorrichtung 10 eine Messdaten-Erfassungseinheit 11, eine Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12, eine Speichereinheit 13 und eine Rechenformel-Lerneinheit 14.
Die Messdaten-Erfassungseinheit 11 erfasst eine Messdatengruppe aus der Steuerung 30. Die hierin erwähnten Messdaten können Temperaturdaten über ein Maschinenelement in der Werkzeugmaschine 35 und ihre Umgebung, gemessen durch einen Temperatursensor, enthalten. Die Messdaten können beispielsweise auch Betriebszustandsdaten zu einem Maschinenelement in der Werkzeugmaschine 35 enthalten, spezifischer einen physikalischen Wert wie etwa ein Spindelgeschwindigkeit, die Flussrate eines Kühlmittels zur Spindel, oder die Menge eines Schmieröls zu dem Spindellager in der Werkzeugmaschine 35, gemessen an einem Ort, wo ein Temperatursensor nicht angebracht werden kann.
Die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12 erfasst den thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über ein Maschinenelement in der Werkzeugmaschine 35, der beispielsweise mit einer Sonde gemessen wird.
Die Speichereinheit 13 verwendet die durch die Messdaten-Erfassungseinheit 11 erfasste Messdatengruppe als Eingangsdaten, verwendet den thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zu einem Maschinenelement, der durch die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12 erfasst wird, als ein Label und speichert die Eingangsdaten und das Label in Assoziierung miteinander als Lehrdaten.
Die Rechenformel-Lerneinheit 14 führt ein Maschinenlernen basierend auf der Messdatengruppe und den thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement durch, wodurch eine zur Berechnung der thermischen Verschiebung des Maschinenelements verwendete thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel basierend auf der Messdatengruppe eingestellt wird. Spezifischer stellt die Rechenformel-Lerneinheit 14 die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel wie folgt ein. Aufgrund der Anwesenheit von mehreren unabhängigen Variablen in der Messdatengruppe führt die Rechenformel-Lerneinheit 14 multiple Regression eines generalisierten linearen Modells durch. Basierend auf einer Differenz zwischen dem thermischen Verschiebungsschätzwert zum Maschinenelement, der berechnet wird durch Einsetzen der Messdatengruppe in einer vorbestimmten Periode, die als eine Lehrgruppe in der Speichereinheit 13 gespeichert ist, in die zu ermittelnde thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel und den thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zum Maschinenelement in der als ein Label in der Speichereinheit 13 gespeicherten vorbestimmten Periode stellt die Rechenformel-Lerneinheit 14 die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel so ein, dass diese Differenz durch beispielsweise das Verfahren kleinster Quadrate minimiert wird. Spezifischer, unter der Annahme, dass Messdaten (Eingabedaten) X₁, X₂, ..., X_n sind, ein thermischer Verschiebungsschätzwert zu jeder die Werkzeugmaschine 35 bildenden Komponente, wie etwa einer Spindel, einem Bett oder einer Säule, f (X₁, X₂, ..., X_n) ist (n ist eine natürliche Zahl) und ein thermischer Verschiebungs-Ist-Messwert Y_L ist, stellt die Rechenformel-Lerneinheit 14 die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel ein, die eine Differenz zwischen f (X₁, X₂, ..., X_n) und Y_L minimiert.
Wie in 2 gezeigt, beinhaltet die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 eine Kompensationswert-Recheneinheit 22 als ein Kompensationswert-Rechenmittel und eine Kompensationseinheit 24 als ein Kompensationsausführungsmittel. Die Kompensationswert-Recheneinheit 22 berechnet einen Kompensationswert entsprechend der thermischen Verschiebung des Maschinenelements, welcher aus der Messdatengruppe (Bestimmungsdaten) berechnet wird, basierend auf der durch die Maschinenlernvorrichtung 10 eingestellten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel. Die Kompensationseinheit 24 kompensiert die Maschineposition des Maschinenelements, basierend auf dem Kompensationswert über das Maschinenelement, welcher durch die Kompensationswert-Recheneinheit 22 berechnet ist. Alternativ sendet die Kompensationseinheit 24 diesen Kompensationswert über das Maschinenelement an die Steuerung 30. Spezifisch, wie in 4 gezeigt, kompensiert die Kompensationseinheit 24 eine Bedingung zur Bearbeitungsausgabe aus der Programmlese- oder Interpretationseinheit 32 und der Steuerung 30 unter Verwendung dieses Kompensationswertes über das Maschinenelement und gibt dann die Positionsbefehlsdaten an die Motorsteuereinheit 33 aus.
<Operation des Maschinenlernens>
Die Operation des Maschinenlernens im Kompensationssystem thermischer Verschiebung 100 gemäß dieser Ausführungsform wird als Nächstes beschrieben. 4 ist ein Flussdiagramm, welches die Operation des Maschinenlernens durch die Maschinenlernvorrichtung 10 zeigt.
In Schritt S11 erfasst die Messdaten-Erfassungseinheit 11 der Maschinenlernvorrichtung 10 eine Messdatengruppe aus der Steuerung 30. Spezifischer erfasst die Messdaten-Erfassungseinheit 11 Temperaturdaten über ein Maschinenelement in der Werkzeugmaschine 35 und ihrer Umgebung und/oder Betriebszustandsdaten. Die Operationszustandsdaten können beispielsweise eine Spindelgeschwindigkeit enthalten, die Flussrate eines Kühlmittels und eine Flussrate eines Schmieröls. Die Messdaten, die zu erfassen sind, mögen nicht Daten über eine Temperatur selbst sein, sondern können beispielsweise Daten über eine Temperaturänderung sein. Die Daten über eine zu erfassende Temperaturänderung können Daten über Temperaturänderung ab einer Anfangstemperatur sein oder können Daten über eine Temperaturänderung ab einer zuvor gemessenen Temperatur bis zu einer aktuell gemessenen Temperatur sein. Die Operationszustandsdaten können auch die Wärmemenge enthalten, die durch ein Kühlmittel absorbiert wird, oder die Wärmemenge, die durch ein Schmieröl absorbiert wird.
Im Schritt S12 erfasst die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12 der Maschinenlernvorrichtung 10 einen thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement in der Werkzeugmaschine 35, der beispielsweise durch eine Sonde gemessen wird. Als ein spezifisches Beispiel kann die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12 eine Komponente in einer X-Achsenrichtung, eine Komponente in einer Y-Achsenrichtung und eine Komponente in einer Z-Achsenrichtung der thermischen Verschiebung messen und eine Gruppe von resultierenden Messwerten als den Ist-Messwert erfassen.
Im Schritt S13 verwendet die Speichereinheit 13 der Maschinenlernvorrichtung 10 die durch die Messdaten-Erfassungseinheit 11 erfasste Messdatengruppe als Eingangsdaten, verwendet den thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement, der durch die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12 erfasst wird, als ein Label und speichert die Eingabedaten und das Label in einem miteinander assoziierten Paar als Lehrdaten.
Im Schritt S14 führt die Rechenformel-Lerneinheit 14 der Maschinenlernvorrichtung 10 ein Maschinenlernen durch, basierend auf den Lehrdaten. Schritt S14 wird im Detail später beschrieben.
Im Schritt S15 bestimmt die Rechenformel-Lerneinheit 14 der Maschinenlernvorrichtung 10, ob das Maschinenlernen zu beenden ist oder das Maschinenlernen zu wiederholen ist. Eine Bedingung zum Beenden des Maschinenlernens kann beliebig bestimmt sein. Falls das Maschinenlernen als zu beenden bestimmt wird (S15: JA), geht der Ablauf zu Schritt S16. Falls das Maschinenlernen als zu wiederholen bestimmt wird (S15: NEIN), kehrt der Ablauf zu Schritt S11 zurück und wird dieselbe Verarbeitung wiederholt.
In Schritt S16 sendet die Maschinenlernvorrichtung 10 eine durch das Maschinenlernen eingestellte thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel, welches vor Schritt S16 durchgeführt worden ist, an jeder Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 durch das Netzwerk 40.
Die Speichereinheit 13 der Maschinenlernvorrichtung 10 speichert die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel. Dadurch, falls eine thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel aus einer neu installierten Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 angefordert wird, kann die gespeicherte thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel an diese neue Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 gesendet werden. Falls neue Lehrdaten erfasst werden, kann ein weiteres Maschinenlernen mit neuen Lehrdaten durchgeführt werden.
<Beispielhaftes Verfahren des Maschinenlernens>
Wie oben beschrieben, führt im Schritt S14 von 4 die Rechenformel-Lerneinheit 14 das Maschinenlernen unter Verwendung der Lehrdaten durch. Ein Verfahren des Maschinenlernens wird im Detail beschrieben.
Als ein erstes Verfahren kann ein Koeffizient, der einen Quadratfehler zwischen einem thermischen Verschiebungsschätzwert und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert minimiert, hergeleitet werden und eingestellt werden durch das Maschinenlernen unter Verwendung des Verfahrens kleinster Quadrate. Dieser thermische Verschiebungsschätzwert wird unter Verwendung einer thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel Y = a₁X₁ + a₂X₂ + ..., a_nX_n berechnet, basierend auf multipler Regression eines generalisierten linearen Modells. Hier ist Y ein thermischer Verschiebungsschätzwert, sind X₁, X₂, ..., X_n die entsprechenden Messdatenwerte und sind a₁, a₂, ..., a_n Koeffizienten, welche durch multiple Regression bestimmt werden. Spezifischer, unter der Annahme, dass gemessene Daten X_k ist, und ein Label Y_L ist,
wird eine Gruppe von Koeffizienten a_k bestimmt, die ein Gesamtes von Werten zu mehreren Lehrdatenstücken minimiert, die aus der nachfolgenden Formel (1) erhalten werden. In dieser Formel ist k eine natürliche Zahl, ist n eine Ganzzahl und k ≤ n.
[Formel 1] ${(Y_{L} - Y)}^{2} = {(Y_{L} - \sum_{k = 1}^{n} a_{k} X_{k})}^{2}$
Gemäß dem ersten Verfahren ist nicht normale multiple Regressionsanalyse, sondern Mischteil Regressionsanalyse, die einen L2 Regulationsterm berücksichtigt, durchführbar. Spezifisch kann ein Koeffizient, der einen Wert minimiert, der durch addieren des L2 Regulationsterm zum Quadratfehler zwischen einem thermischen Verschiebungsschätzwert, der unter Verwendung der thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel Y = a₁X₁ + a₂X₂ + ..., a_nX_n und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert berechnet wird, durch Maschinenlernen abgeleitet und eingestellt werden. Wie im vorstehenden Fall ist Y ein thermischer Verschiebungsschätzwert, sind X₁, X₂, ..., X_n entsprechende Messdatenwerte und sind a₁, a₂, ..., a_n Koeffizienten, die durch multiple Regression bestimmt werden, wobei der L2 Regulationsterm berücksichtigt wird. Spezifischer, wenn angenommen wird, dass Messdaten X_k sind und ein Label Y_L sind,
wird eine Gruppe von Koeffizienten a_k bestimmt, die einen Gesamtwert von Werten zu multiplen Lehrdatenstücken minimiert, die aus der nachfolgenden Formel (2) erhalten werden. Bei dieser Formel ist n eine natürliche Zahl und bedeutet die Anzahl von Messpunkten von Lehrdaten, die für das Lernen verwendet werden. Weiter ist λ ein Hyperparameter, der ein Parameter ist, der vorab eingestellt wird, bevor das Maschinenlernen beginnt.
[Formel 2] ${(Y_{L} - Y)}^{2} + λ \sum_{k = 1}^{n} {(a_{k})}^{2} = {(Y_{L} - \sum_{k = 1}^{n} a_{k} X_{k})}^{2} + λ \sum_{k = 1}^{n} {(a_{k})}^{2}$
Gemäß dem ersten Verfahren wird eine geringe Regulation möglich. Beispielsweise ist eine multiple Regressionsanalyse, die einen L1 Regulationsterm berücksichtigt, machbar. Spezifischer, annehmend, dass gemessene Daten X_k und ein Label Y_L ist,
wird eine Gruppe von Koeffizienten a_k bestimmt, die einen Gesamtwert von Werten minimiert, zu multiplen Lehrdatenstücken, die aus der nachfolgenden Formel (3) ermittelt werden. Bei dieser Formel ist n eine natürliche Zahl und bedeutet die Anzahl von Messpunkten von Lehrdaten, die für das Lernen verwendet werden. Weiter ist λ ein Hyperparameter, der ein Parameter ist, der vorab eingestellt wird, bevor das Maschinenlernen beginnt. Das Einstellen von λ auf einen größeren Wert erzielt den Effekt des Steigerns der Anzahl von Ausdrücken, bei welchen a_k Null ist.
[Formel 3] ${(Y_{L} - Y)}^{2} + λ \sum_{k = 1}^{n} | a_{k} | = {(Y_{L} - \sum_{k = 1}^{n} a_{k} X_{k})}^{2} + λ \sum_{k = 1}^{n} | a_{k} |$
Hier werden L2 Regulation und L1 Regulation als beispielhafte Regulationen verwendet. Jedoch sind die Regulationen als Beispiele gegeben und nicht auf das Obige beschränkt.
Gemäß dem ersten Verfahren ist ein Erstordnungs-Verzugselement in Messdaten oder ein Zeitverschiebungselement in Messdaten als Eingabedaten für die Implementation des vorgenannten Maschinenlernens verwendbar. Spezifischer, annehmend, dass ein thermischer Verschiebungsschätzwert zur Zeit t Y(t) ist und ein Messwert aus einem Stromsensor X_k zur Zeit t X_k(t) ist, wird eine thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel, die ein Erstordnungs-Verzugselement in den Messdaten verwendet, wie folgt ausgedrückt:
[Formel 4] $Y (t) = \sum_{k = 1}^{n} a_{k} (\sum_{τ = 0}^{T_{k}} X_{k} (t - τ Δ t_{k}) e^{- b_{k} τ Δ t_{k}})$
Auf diese Weise werden ein Koeffizient a_k, ein Koeffizient b_k und ein Koeffizient T_k durch Maschinenlernen bestimmt. Bei dieser Formel ist ΔT_k die Abtastzeit eines Messwerts aus dem Sensor X_k.
Annehmend, dass ein thermischer Verschiebungsschätzwert zur Zeit t Y(t) ist und ein Messwert aus dem Sensor X_k zur Zeit t X_k(t) ist, wird eine thermische Verschiebungsschätzformel, die ein Zeitverschiebungselement in den Messdaten verwendet, wie folgt ausgedrückt:
[Formel 5] $Y (t) = \sum_{k = 1}^{n} \sum_{τ = 0}^{T_{k}} a_{k τ} X_{k} (t - τ Δ t_{k})$
Auf diese Weise werden ein Koeffizient a_kτ und ein Koeffizient T_k durch Maschinenlernen bestimmt. In dieser Formel ist Δt_k eine Abtastzeit eines Messwerts aus dem Sensor X_k.
Verschiedene Regulationsausdrücke wie etwa ein L1 Regulationsausdruck und ein L2 Regulationsausdruck können zum Lernen hinzugefügt werden, während ein Erstordnungs-Verzugselement in den Messdaten oder ein Zeitverschiebungselement in den Messdaten verwendet wird. In diesem Fall werden Regulationsausdrücke entsprechend verschiedenen Parametern, wie etwa a_k, a_kτ, b_k und T_k hinzugefügt.
Als ein zweites Verfahren ist ein Maschinenlernen unter Verwendung eines bekannten neuronalen Netzwerks machbar. Beispielsweise ist eine neuronales Einzelschicht-Netzwerk, wie etwa das in 5 gezeigte, verwendbar. Bezug nehmend auf 5, wird ein thermischer Verschiebungsschätzwert der Spindel basierend auf Temperaturdaten A, Temperaturdaten B, Temperaturdaten C und Betriebsstatusdaten A bestimmt. Weiter wird ein thermischer Verschiebungsschätzwert der Vorschubachse basierend auf den Temperaturdaten B, Temperaturdaten D und Betriebsstatusdaten B bestimmt. Jedoch ist dies nicht der einzige Fall, sondern wird als Beispiel gegeben.
neuronale Mehrschicht-Netzwerke, wie jene in 6A und 6B gezeigten, sind auch verwendbar. Insbesondere wird ein rekurrentes neuronaler Netzwerk, wie das in 6A gezeigte, effektiv verwendet, bei dem eine Ausgabe aus einer Zwischenschicht simultan an der Zwischenschicht eingegeben wird. Weiterhin wird auch ein Zeitverzögerungs- neuronales Vorwärtskopplungs-Netzwerk, wie das in 6B gezeigte, auch effektiv in solchen Verlaufsdatenstücken verwendet, die eine vorbestimmte Zeitperiode ab der Vergangenheit bis zur Gegenwart abdecken, einschließlich Temperaturdaten A_t, Temperaturdaten _At-1 und Temperaturdaten _At-2 beispielsweise werden simultan als Eingabewerte verwendet. An dem neuronalen Netzwerk einzugebende Daten können das vorstehende Zeitverschiebungselement bei den Messdaten (ein Erstordnungs-Verzugselement in den Messdaten und/oder ein Zeitverschiebungselement in den Messdaten) sein. Für Lernen, das das neuronale Netzwerk verwendet, können verschiedene Regulationsausdrücke, wie etwa ein L2 Regulationsausdruck beispielsweise zum Lernen hinzugefügt werden. Nur eine Zwischenschicht ist in jeder von 6A und 6B gezeigt. Jedoch ist dies nicht die einzige Anzahl von Zwischenschichten und jegliche Anzahl von Zwischenschichten kann eingestellt werden. Bezug nehmend auf 6A werden die Temperaturdaten A, die Temperaturdaten B und die Betriebszustandsdaten A eingegeben und werden ein thermischer Verschiebungsschätzwert der Spindel und ein thermischer Verschiebungsschätzwert der Vorschubachse ausgegeben. Jedoch ist dies nicht der einzige Fall, sondern wird als ein Beispiel angegeben. Bezug nehmend auf Fig. 6B, werden die Temperaturdaten A_t, die Temperaturdaten _At-1 und die Temperaturdaten _At-2 eingegeben und werden ein thermischer Verschiebungsschätzwert der Spindel und ein thermischer Verschiebungsschätzwert der Vorschubachse ausgegeben. Jedoch ist dies nicht der einzige Fall, sondern wird als ein Beispiel angegeben.
<Kompensationsbetrieb>
Die Operation der Kompensation in dem Kompensationssystem thermischer Verschiebung 100 gemäß dieser Ausführungsform wird als Nächstes beschrieben. 7 ist ein Flussdiagramm, welches die Operation der Kompensation durch die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 zeigt.
Im Schritt S21, basierend auf einer durch die Maschinenlernvorrichtung 10 eingestellten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel, berechnet die Kompensationswert-Recheneinheit 22 einen Kompensationswert entsprechend der thermischen Verschiebung eines Maschinenelements, die aus einer Messdatengruppe errechnet wird.
Im Schritt S22 kompensiert die Kompensationseinheit 24 die Maschinenposition des Maschinenelements, basierend auf dem Kompensationswert über das Maschinenelement, der durch die Kompensationswert-Recheneinheit 22 berechnet wird, wodurch die thermische Verschiebung versetzt wird. Anders als die Illustration in 7 kann die Kompensationseinheit 24 den Kompensationswert zum Maschinenelement an die Steuerung 30 im Schritt S22 senden. Spezifischer kann die Kompensationseinheit 24 eine aus der Steuerung 30 ausgegebene Koordinatenposition unter Verwendung dieses Kompensationswerts zum Maschinenelement kompensieren und dann die Positionsbefehlsdaten an die Motorsteuereinheit 33 ausgeben. Alternativ kann die Kompensationseinheit 24 die Bearbeitungsprogramme 31 vorab unter Verwendung dieses Kompensationswerts kompensieren und dann die resultierenden Bearbeitungsprogramme 31 ausführen.
<Durch erste Ausführungsform erzielter Effekt>
Wie oben beschrieben, ist in dieser Ausführungsform die Maschinenlernvorrichtung 10 zum Optimieren einer thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel durch Maschinenlernen in der Lage, das zum Abschätzen der thermischen Verschiebung eines Maschinenelementes verwendet wird, das thermisch in der Werkzeugmaschine 35 zu expandieren ist, basierend auf einer Messdatengruppe, die Temperaturdaten zum Maschinenelement und seinen Umgebungen und/oder Betriebsstatusdaten zum Maschinenelement enthält.
Eine Temperaturänderung an jedem Punkt, wo Messdaten zu erfassen sind, wird durch Wärmeübertragung verzögert. Dann wird die Temperaturänderung in der thermische Verschiebung widergespiegelt. Somit ist die eine Verzögerung gestattende Maschinenlerntechnik effektiv.
Eine thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel und eine Kompensationsformel, basierend auf der thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel können mit verbesserter Genauigkeit bereitgestellt werden, mittels des Tunens in Reaktion auf die Betriebsumgebung der Werkzeugmaschine 35 oder dem Typ der Werkzeugmaschine 35.
[Zweite Ausführungsform]
Eine zweite Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird unten basierend auf den Zeichnungen beschrieben. 8 ist ein Blockdiagramm, das eine Maschinenlernvorrichtung gemäß dieser Ausführungsform im Detail zeigt. 9 ist ein Flussdiagramm, das den Betrieb einer Beteiligungsbestimmung durch die Maschinenlernvorrichtung gemäß dieser Ausführungsform zeigt. 10 ist ein Flussdiagramm, welches den Betrieb einer optimierten Messdatengruppenauswahl durch die Maschinenlernvorrichtung gemäß dieser Ausführungsform zeigt.
<Konfiguration des thermischen Verschiebungs-Kompensationssystems 100A>
Wie in 8 gezeigt, unterscheidet sich ein Kompensationssystem thermischer Verschiebung 100A gemäß der zweiten Ausführungsform vom Kompensationssystem thermischer Verschiebung 100 gemäß der ersten Ausführungsform darin, dass eine Maschinenlernvorrichtung 10A gemäß der zweiten Ausführungsform eine Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 und eine Optimiert-Messdatenauswahleinheit 16 zusätzlich zu den Komponenten der Maschinenlernvorrichtung 10 gemäß der ersten Ausführungsform beinhaltet. Die anderen Strukturen der zweiten Ausführungsform sind im Wesentlichen dieselben wie die vorerwähnten Strukturen der ersten Ausführungsform. Somit werden gemeinsame Elemente durch dieselben Bezugszeichen identifiziert und werden unten nicht beschrieben.
Die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 bestimmt eine Beteiligung zur Abschätzung der thermischen Verschiebung aller Messdaten in der Messdatengruppe. Spezifischer bestimmt die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 die Beteiligung von Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel, basierend auf einer Differenz zwischen einem ersten Fehler (Absolutwert) und einem zweiten Fehler (Absolutwert). Der erste Fehler ist ein Fehler zwischen einem ersten thermischen Verschiebungsschätzwert und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert. Der erste thermische Verschiebungsschätzwert wird unter Verwendung einer ersten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel, welche durch Maschinenlernen eingestellt wird, basierend auf einer ersten Messdatengruppe, welche die Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel enthält, berechnet. Der zweite Fehler ist ein Fehler zwischen einem zweiten thermischen Verschiebungsschätzwert und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert. Der zweite thermische Verschiebungsschätzwert wird unter Verwendung einer zweiten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel berechnet, die durch Maschinenlernen eingestellt wird, basierend auf einer zweiten Messdatengruppe, aus welcher die Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel ausgeschlossen worden sind. Spezifischer kann die Beteiligung der Messdaten als einem Beteiligungsrechenziel bestimmt werden, größer zu sein bei einer größeren Differenz zwischen dem ersten Fehler und dem zweiten Fehler. Eine Differenz zwischen dem ersten Fehler und dem zweiten Fehler wird vorzugsweise basierend auf einer Gruppe der ersten Fehler und einer Gruppe der zweiten Fehler bestimmt, entsprechend den mehreren Gruppen von Lehrdaten. In diesem Fall ist beispielsweise ein Durchschnitt oder ein Maximum von Differenzen zwischen den ersten Fehlern und den zweiten Fehlern verwendbar.
Die optimierte Messdatenauswahleinheit 16 wählt eine optimierte Messdatengruppe aus, die eine Kombination einer vorbestimmten Anzahl von Messdatenstücken enthält, die zu einer Messdatengruppe gehören, die aktuell erfasst werden, und aus welchen beispielsweise die Messdaten einer kleinen Beteiligung ausgeschlossen worden sind. „Die Anzahl von Messdatenstücken“, die hierin erweitert wird, bedeutet die Anzahl von Typen von Messdatenstücken, die zwischen Sensoren differieren, die beispielsweise zum Ermitteln der Messdatenstücken verwendet werden. Spezifischer wählt die optimierte Messdatenauswahleinheit 16 eine erste Messdatengruppe aus, durch Ausschließen von Messdaten mit der kleinsten Beteiligung, wie durch die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 bestimmt, aus der aktuell erfasst werdenden Messdatengruppe. Als Nächstes wählt die optimierte Messdatenauswahleinheit 16 eine (i+1)-te Messdatengruppe aus, durch Ausschließen von Messdaten mit der kleinsten Beteiligung, wie durch die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 bestimmt, aus einer i-ten (1 ≤ i) Messdatengruppe. Die optimierte Messdatenauswahleinheit 16 trifft diese Auswahl wiederholt, um die optimierte Messdatengruppe auszuwählen, welche die vorbestimmte Anzahl von Messdatenstücken enthält. Hier ist i eine natürliche Zahl.
<Operation von Beteiligungsbestimmung>
Die Operation des Bestimmens der Beteiligung von Messdaten in einer Messdatengruppe durch die Maschinenlernvorrichtung 10A wird als Nächstes beschrieben. 9 ist ein Flussdiagramm, welches den Betrieb der Beteiligungsbestimmung durch die Maschinenlernvorrichtung 10A zeigt.
Im Schritt S31 stellt die Rechenformel-Lerneinheit 14 die erste thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel ein, basierend auf der ersten Messdatengruppe, die alle Messdatenstücke enthält, und einen thermischen Maschinen-Ist-Messwert, durch Verfolgen des in 4 illustrierten Ablaufs.
Im Schritt S32 berechnet die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 einen ersten thermischen Verschiebungsschätzwert unter Verwendung der ersten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel.
In Schritt S33 berechnet die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 den ersten Fehler (Absolutwert), der einen Fehler zwischen dem ersten thermischen Verschiebungsschätzwert und dem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zeigt.
Im Schritt S34 stellt die Rechenformel-Lerneinheit 14 die zweite thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel ein, basierend auf der zweiten Messdatengruppe, aus welcher die Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel ausgeschlossen worden sind und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert, durch Verfolgen des in 4 illustrierten Ablaufs.
Im Schritt S35 berechnet die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 den zweiten thermischen Verschiebungsschätzwert unter Verwendung der zweiten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel.
In Schritt S36 berechnet die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 den zweiten Fehler (Absolutwert), der einen Fehler zwischen dem zweiten thermischen Verschiebungsschätzwert und dem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zeigt.
Schritte S31 bis S36 können parallel ausgeführt werden, wie in 9 gezeigt, oder können kontinuierlich ausgeführt werden.
Im Schritt S37 bestimmt die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 die Beteiligung der Messdaten als einem Beteiligungsrechenziel, basierend auf einer Differenz zwischen dem ersten Fehler und dem zweiten Fehler. Spezifischer kann die Beteiligung von Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel bestimmt werden, bei einer größeren Differenz zwischen dem ersten Fehler und dem zweiten Fehler größer zu sein.
<Operation von optimierter Messdatengruppenauswahl>
Als Nächstes beschrieben wird die Operation durch die Maschinenlernvorrichtung 10A zum Auswählen einer optimierten Messdatengruppe, die eine vorbestimmte Anzahl von Messdatenstücken enthält, durch Ausschließen von Messdaten einer kleinen Beteiligung. 10 ist ein Flussdiagramm, welches die Operation der optimierten Messdatengruppenauswahl durch die Maschinenlernvorrichtung 10A zeigt.
Im Schritt S41 stellt die optimierte Messdatenauswahleinheit die Anzahl von gemessenen Datenstücken, die schließlich zu verwenden sind, ein. Die Anzahl von Messdatenstücken, die schließlich zu verwenden sind, wird kleiner eingestellt als die Originalanzahl von Messdatenstücken.
Im Schritt S42 bestimmt die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 die Beteiligung aller Messdaten, die eine Messdatengruppe bilden, die aktuell erfasst wird, durch Folgen des in 9 illustrierten Ablaufs.
Im Schritt S43 schließt die optimiert Messdatenauswahleinheit 16 Messdaten mit der kleinsten Beteiligung aus der aktuell erfasst werdenden Messdatengruppe aus und bestimmt dann die resultierende Messdatengruppe, „die erste Messdatengruppe“ zu sein
Im Schritt S44 stellt die optimierte Messdatenauswahleinheit 16 einen Anfangswert 1 für i ein.
In Schritt S45 wählt die optimierte Messdatenauswahleinheit 16 eine i-te Messdatengruppe aus.
In Schritt S46 bestimmt die Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 die Beteiligung aller Messdaten, welche die i-te Messdatengruppe bilden, durch Folgen des in 9 illustrierten Ablaufs.
Im Schritt S47 schließt die optimiert Messdatenauswahleinheit 16 Messdaten mit der kleinsten Beteiligung aus der i-ten Messdatengruppe aus und bestimmt dann die resultierende Messdatengruppe, die „(i+1)-te Messdatengruppe“ zu sein.
Im Schritt S48 bestimmt die optimierte Messdatenauswahleinheit 16, ob die Anzahl von Messdatenstücken in der „(i+1)-ten Messdatengruppe“ gleich der Anzahl von Messdatenstücken, die im Schritt S41 eingestellt wird, ist. Falls diese Anzahl von Messdatenstücken gleich der ursprünglich eingestellten Anzahl ist (S48: JA) wird der Ablauf beendet. Spezifisch wird die „(i+1)-te Messdatengruppe“ am Abschluss des Prozesses im Schritt S48 funktional als eine optimierte Messdatengruppe. Falls die bestimmte Anzahl von Messdatenstücken nicht gleich der ursprünglich eingestellten Anzahl ist (S48: NEIN), geht der Ablauf zu Schritt S49.
Im Schritt S49 inkrementiert die optimierte Messdatenauswahleinheit 16 i um Eins. Dann kehrt der Ablauf zu Schritt S45 zurück.
<Durch die zweite Ausführungsform erzielter Effekt>
Wie oben beschrieben, zusätzlich zum durch die erste Ausführungsform erzielten Effekt, erzielt die zweite Ausführungsform das Streamlining einer Messdatengruppe durch Ausschließen von Messdaten einer kleinen Beteiligung aus der Messdatengruppe.
Wie oben beschrieben, sind die mit den Anschlüssen der Steuerung 30 verbundenen Sensoren abnehmbar. Somit kann ein Sensor, der wenig zu dem Genauigkeitsanstieg beiträgt, entfernt werden oder kann die Position dieses Sensors verändert werden. Dadurch kann die Kombination mit einem höheren Genauigkeitsgrad unter Verwendung von Sensoren einer reduzierten Anzahl vorgenommen werden. Die Reduktion bei der Anzahl von Sensoren führt zu einer Kostenreduktion oder Wartungsvereinfachung. Insbesondere kann eine hochgenaue Kompensation mit Sensoren einer reduzierten Anzahl realisiert werden, indem eine große Anzahl von Sensoren bereitgestellt wird und Messdaten vorab erfasst werden, dann Beteiligungen berechnet werden, indem eine automatische Analyse durch Maschinenlernen vorgenommen wird, und ein Sensor einer kleinen Beteiligung entfernt wird.
[Dritte Ausführungsform]
Eine dritte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird unten basierend auf den Zeichnungen beschrieben. 11 ist ein Blockdiagramm, das eine Maschinenlernvorrichtung gemäß dieser Ausführungsform im Detail zeigt. 12 ist ein Flussdiagramm, welches den Betrieb des Detektierens von Messdaten zeigt, die nicht zum Genauigkeitsanstieg durch die Maschinenlernvorrichtung gemäß dieser Ausführungsform beiträgt.
<Konfiguration von thermischem Kompensationssystem thermischer Verschiebung 100B>
Wie in 11 gezeigt, unterscheidet sich das Kompensationssystem thermischer Verschiebung 100B der dritten Ausführungsform vom Kompensationssystem thermischer Verschiebung 100 gemäß der ersten Ausführungsform darin, dass eine Maschinenlernvorrichtung 10B eine Detektionseinheit 17 zusätzlich zu den Komponenten der Maschinenlernvorrichtung 10 enthält. Die anderen Strukturen der dritten Ausführungsform sind im Wesentlichen dieselben wie die vorgenannten Strukturen der ersten Ausführungsform. Somit sind gemeinsame Elemente durch dieselben Bezugszeichen identifiziert und werden unten nicht beschrieben. Die dritte Ausführungsform dient dazu, Messdaten zu detektieren, die nicht zum Genauigkeitsanstieg unter Verwendung von Geringregulationslernen beitragen.
Die Detektionseinheit 17 detektiert Messdaten, die nicht zum Anstieg bei der Genauigkeit thermischer Verschiebungsschätzung beitragen, basierend auf einer durch das Geringregulationslernen eingestellten thermischen Verschiebungsschätzformel.
<Operation der Detektion>
Die Operation des Bestimmens des Beitrags von Messdaten in der Messdatengruppe durch die Maschinenlernvorrichtung 10B wird als Nächstes beschrieben. 12 ist ein Flussdiagramm, welches die Operation der Beteiligungsbestimmung durch die Maschinenlernvorrichtung 10B zeigt.
Im Schritt S51 umfasst die Messdaten-Erfassungseinheit 11 der Maschinenlernvorrichtung 10B eine Messdatengruppe aus der Steuerung 30. Spezifischer erfasst die Messdaten-Erfassungseinheit Temperaturdaten zu einem Maschinenelement in der Werkzeugmaschine 35 und ihrer Umgebung und/oder den Betriebszeitdaten zur Werkzeugmaschine 35.
Im Schritt S52 erfasst die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12 der Maschinenlernvorrichtung 10B einen thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zu dem Maschinenelement in der Werkzeugmaschine 35, beispielsweise gemessen mit einem Wirbelstromsensor. Als ein spezifisches Beispiel kann die thermische Verschiebungserfassungseinheit eine Komponente in einer X-Achsenrichtung, eine Komponente in einer Y-Achsenrichtung und eine Komponente in einer Z-Achsenrichtung der thermischen Verschiebung messen und eine Gruppe von resultierenden gemessenen Werten als den Ist-Messwert erfassen.
Im Schritt S53 verwendet die Speichereinheit 13 der Maschinenlernvorrichtung 10B die durch die Messdaten-Erfassungseinheit 11 erfasste Messdatengruppe als Eingangsdaten, verwendet den thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert zum Maschinenelement, der durch die thermische Verschiebungserfassungseinheit 12 erfasst ist, als ein Label und speichert die Eingangsdaten und das Label in einem miteinander assoziierten Paar als Lehrdaten.
Im Schritt S54 führt die Rechenformel-Lerneinheit 14 der Maschinenlernvorrichtung 10B ein Maschinenlernen durch Geringregulation unter Verwendung der Lehrdaten durch.
Im Schritt S55 detektiert die Detektionseinheit 17 Messdaten X_k, um einen Koeffizienten a_k Null zu machen. Dadurch detektiert die Detektionseinheit 17 die Messdaten, die nicht zum Anstieg bei der Genauigkeit der thermischen Verschiebungsabschätzung beitragen, basierend auf einer thermischen Verschiebungsschätzformel, welche durch das Geringregulationslernen eingestellt ist.
Die Maschinenlernvorrichtung 10A gemäß der zweiten Ausführungsform kann eine Messdatengruppe unter Verwendung der Detektionseinheit 17 in Kombination mit der optimierten Messdatenauswahleinheit 16 statt der Beteiligungs-Bestimmungseinheit 15 optimieren. Spezifischer detektiert die Detektionseinheit 17 Messdaten, die nicht zu einem Anstieg bei der Genauigkeit der thermischen Verschiebungsabschätzung beitragen, wie etwa Messdaten, um den Koeffizienten a_k Null zu machen. Die optimierte Messdatenauswahleinheit 16 exkludiert die Messdaten, die nicht zum Anstieg oder Genauigkeit thermischer Verschiebungsschätzung beitragen, aus der aktuell erfassten Messdatengruppe. Dadurch kann eine optimierte Messdatengruppe ausgewählt werden.
<Wirkung, die durch dritte Ausführungsform erzielt wird>
Wie oben beschrieben, erzielt die dritte Ausführungsform einen Effekt, der mit jenem vergleichbar ist, der durch die zweite Ausführungsform erzielt wird.
[Andere Ausführungsformen]
Während die vorstehenden Ausführungsformen bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung sind, begrenzen diese Ausführungsformen nicht den Schutzumfang der vorliegenden Erfindung. Die vorliegende Erfindung ist als Ausführungsformen machbar, zu denen verschiedene Änderungen innerhalb eines Bereichs hinzugefügt wurden, der nicht von der Substanz der vorliegenden Erfindung abweicht.
[Erste Modifikation]
In den Ausführungsformen wird eine thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel als ein Polynom beschrieben, das basierend auf multipler Regression eines generalisierten linearen Modells formuliert wird. Jedoch ist dies nicht der einzige Fall, sondern die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel kann basierend auf multipler Regression eines nicht-linearen Modells formuliert werden.
[Zweite Modifikation]
Die Techniken in den vorstehenden Ausführungsformen dienen dem Optimieren einer Messdatengruppe durch Löschen gemessener Daten. Jedoch ist dies nicht der einzige Fall, sondern die Messdatengruppe kann durch Hinzufügen von Messdaten optimiert werden. Spezifischer, falls der Genauigkeitsgrad einer als ein Ergebnis des Maschinenlernens eingestellten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel kleiner als ein Schwellenwert ist, können Messdaten hinzugefügt werden. Weiter, nachdem gewisse Messdaten gelöscht sind, können andere Messdaten hinzugefügt werden. Insbesondere falls ein Sensor durch einen Wartungsoperator oder einen Endanwender einer Werkzeugmaschine hinzugefügt wird, wird die Genauigkeit der thermischen Verschiebungskompensation mittels automatischen Tunens einer Kompensationsformel, basierend auf einer thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel, erhöht. Um die Genauigkeit der thermischen Verschiebungskompensation zu erhöhen, kann beispielsweise ein Maschinenlernen unter Verwendung einer Messdatengruppe durchgeführt werden, die beispielsweise durch Ändern einer Position eines Temperatursensors erhalten wird. In diesem Fall kann eine Bestimmung auch gemacht werden, ob die Genauigkeit erhöht wird, durch Evaluieren einer Differenz zwischen einem Fehler zwischen einem thermischen Verschiebungsschätzwert, der unter Verwendung einer thermischen Verschiebungsschätzformel berechnet wird, die erhalten wird nach der Positionsänderung, und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert und einem Fehler zwischen einem thermischen Verschiebungsschätzwert, der berechnet wird unter Verwendung einer thermischen Verschiebungskompensationsformel, die basierend auf Maschinenlernen unter Verwendung einer Messdatengruppe ermittelt wird, vor die Positionsänderung, und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert.
[Dritte Modifikation]
In den vorstehenden Ausführungsformen ist die Werkzeugmaschine 35 als eine Schneidmaschine beschrieben. Jedoch ist die Werkzeugmaschine 35 nicht auf die Schneidmaschine beschränkt. Die Werkzeugmaschine 35 kann beispielsweise auch eine Drahterodiermaschine oder eine Lasermaschine sein.
[Vierte Modifikation]
Die Steuerung 30 kann konfiguriert sein, die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung 20 zu enthalten. Die Steuerung 30 kann alternativ konfiguriert sein, die Maschinenlernvorrichtung 10, 10A oder 10B zu enthalten.
[Fünfte Modifikation]
Jede der Maschinenlernvorrichtungen 10, 10A und 10B in den vorstehenden Ausführungsformen kann als ein Computersystem konfiguriert sein, das eine CPU enthält. In diesem Fall liest die CPU ein Programm aus einer Speichereinheit wie etwa ein ROM beispielsweise aus, und folgt dem gelesenen Programm, wodurch der Computer veranlasst wird, als die Messdaten-Erfassungseinheit 11, die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung 12, die Speichereinheit 13 und die Rechenformel-Lerneinheit 14 zu fungieren.
Bezugszeichenliste

10, 10A, 10B: Maschinenlernvorrichtung
11: Messdaten-Erfassungseinheit
12: Erfassungseinheit thermischer Verschiebung
13: Speichereinheit
14: Rechenformel-Lerneinheit
15: Beteiligungsbestimmungseinheit
16: Optimierte Messdatenauswahleinheit
17: Detektionseinheit
20: Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung
22: Kompensationswert-Recheneinheit
24: Kompensationseinheit
30: Steuerung
35: Werkzeugmaschine
40: Netzwerk
100: Kompensationssystem thermischer Verschiebung

Claims

Maschinenlernvorrichtung (10, 10A), die durch Maschinenlernen eine zum Abschätzen der thermischen Verschiebung eines Maschinenelements, das sich thermisch in einer Werkzeugmaschine (35) ausdehnt, verwendete Rechenformel optimiert, basierend auf einer Messdatengruppe, die Temperaturdaten zum Maschinenelement und seiner Umgebung und/oder Betriebszustandsdaten über das Maschinenelement enthält, wobei die Maschinenlernvorrichtung (10, 10A) umfasst: eine Messdaten-Erfassungseinheit (11), welche die Messdatengruppe erfasst; eine Erfassungseinheit thermischer Verschiebung (12), die einen thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement erfasst; eine Speichereinheit (13), welche die durch die Messdaten-Erfassungseinheit erfasste Messdatengruppe als Eingabedaten verwendet, den thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement, der durch die Erfassungseinheit thermischer Verschiebung verfasst wird, als ein Label verwendet und die Eingangsdaten und das Label in Assoziierung miteinander als Lehrdaten speichert; und eine Rechenformel-Lerneinheit (14), die Maschinenlernen basierend auf der Messdatengruppe und dem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement durchführt, wodurch eine thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel eingestellt wird, die zum Berechnen der thermischen Verschiebung des Maschinenelementes verwendet wird, basierend auf der Messdatengruppe, wobei die Rechenformel-Lerneinheit (14) die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel basierend auf einer Differenz zwischen dem thermischen Verschiebungsschätzwert über das Maschinenelement, der durch Einsetzen der Messdatengruppe in einer vorbestimmten Periode berechnet wird, die als die Lehrdaten in der Speichereinheit gespeichert sind, in die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel und dem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert über das Maschinenelement in der vorbestimmten Periode, der als Label in der Speichereinheit gespeichert ist, einstellt.
Maschinenlernvorrichtung (10, 10A, 10B) gemäß Anspruch 1, wobei die Messdaten-Erfassungseinheit (11) weiter eine zweite Messdatengruppe erfasst, durch Hinzufügen gemessener Daten zu der Messdatengruppe oder durch Ausschießen gemessener Daten aus der Messdatengruppe, die Messdaten-Erfassungseinheit (11) die zweite Messdatengruppe als Eingabedaten in der Speichereinheit (13) speichert, und die Rechenformel-Lerneinheit (14) weiter eine zweite thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel einstellt, die für das Berechnen der thermischen Verschiebung der Werkzeugmaschine, basierend auf der zweiten Messdatengruppe, verwendet wird.
Maschinenlernvorrichtung (10) gemäß Anspruch 2, weiter umfassend eine Beteiligungs-Bestimmungseinheit (15), die eine Beteiligung zur Abschätzung der thermischen Verschiebung von Messdaten in der Messdatengruppe bestimmt, wobei die Beteiligungs-Bestimmungseinheit (15) die Beteiligung von Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel bestimmt, basierend auf einer Differenz zwischen einem ersten Fehler und einem zweiten Fehler, wobei der erste Fehler ein Fehler zwischen einem ersten thermischen Verschiebungsschätzwert und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert ist, der erste thermische Verschiebungsschätzwert unter Verwendung einer ersten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel, die basierend auf einer die Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel enthaltenen Messdatengruppe eingestellt wird, berechnet wird, der zweite Fehler ein Fehler zwischen einem zweiten thermischen Verschiebungsschätzwert und einem thermischen Verschiebungs-Ist-Messwert ist, der zweite thermische Verschiebungsschätzwert unter Verwendung der zweiten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel berechnet wird, die eingestellt wird basierend auf der zweiten Messdatengruppe, aus welcher die Messdaten als ein Beteiligungsrechenziel ausgeschlossen worden sind.
Maschinenlernvorrichtung (10A) gemäß Anspruch 3, weiter umfassend eine optimierte Messdatenauswahleinheit (16), die eine optimierte Messdatengruppe auswählt, die eine Kombination von Messdatenstücken enthält, die zu einer aktuell erfassten Messdatengruppe gehören und einen optimalen Genauigkeitsgrad unter Verwendung einer vorbestimmten Anzahl von Messdatenstücken erzielt, wobei die optimierte Messdatenauswahleinheit (16) eine erste Messdatengruppe durch Ausschließen von gemessenen Daten mit der kleinsten Beteiligung, wie durch die Beteiligungs-Bestimmungseinheit (15) bestimmt, aus der aktuell erfassten Messdatengruppe auswählt, und die optimierte Messdatenauswahleinheit (16) eine (i+1)-te Messdatengruppe durch Ausschließen von Messdaten mit der kleinsten Beteiligung, wie durch die Beteiligungs-Bestimmungseinheit bestimmt, aus der i-ten (1 ≤ i) Messdatengruppe auswählen und diese Auswahl wiederholt machen, wodurch die, die vorbestimmte Anzahl von Messdatenstücken enthaltende optimierte Messdatengruppe ausgewählt wird.
Maschinenlernvorrichtung (10, 10A, 10B) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel ein Erstordnungs-Verzugselement in Messdaten in der Messdatengruppe verwenden.
Maschinenlernvorrichtung (10, 10A, 10B) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel ein Zeitverschiebungselement in den Messdaten in der Messdatengruppe verwendet.
Maschinenlernvorrichtung (10, 10A, 10B) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel basierend auf Maschinenlernen unter Verwendung eines neuronalen Netzwerkes eingestellt werden.
Maschinenlernvorrichtung (10, 10A, 10B) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Rechenformel-Lerneinheit (14) die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel basierend auf Maschinenlernen unter Verwendung von mehrfach-Regressionsanalyse einstellt, wobei ein L2 Regulierungs-Ausdruck berücksichtigt wird, einstellt.
Maschinenlernvorrichtung (10, 10A, 10B) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Rechenformel-Lerneinheit (14) die thermische Verschiebungsschätz-Rechenformel unter Verwendung eines Geringregulationslernens einstellt.
Maschinenlernvorrichtung (10B) gemäß Anspruch 9, weiter umfassend eine Detektionseinheit (17), die Messdaten in der Messdatengruppe detektiert, die nicht zu einem Anstieg bei der Genauigkeit der thermischen Verschiebungsschätzung beitragen, wobei die Detektionseinheit (17) die Messdaten basierend auf der durch Geringregulationslernen eingestellten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel detektiert.
Maschinenlernvorrichtung (10, 10A, 10B) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei die Maschinenlernvorrichtung (10, 10A, 10B) in eine Steuerung (30) für die Werkzeugmaschine (35) inkorporiert ist.
Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung (20) für eine Werkzeugmaschine (35), umfassend: eine Kompensationswert-Recheneinheit (22), wo basierend auf der durch beschriebene Maschinenlernvorrichtung (10, 10A, 10B) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 11 eingestellten thermischen Verschiebungsschätz-Rechenformel die Kompensationswert-Recheneinheit einen Kompensationswert entsprechend der thermischen Verschiebung des Maschinenelements berechnet, die aus der Messdatengruppe berechnet wird; und eine Kompensationseinheit (24), welche die Maschinenposition des Maschinenelements kompensiert, basierend auf dem Kompensationswert über das Maschinenelement, das durch die Kompensationswert-Recheneinheit (22) berechnet wird.
Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung gemäß Anspruch 12, wobei die Kompensationsvorrichtung thermischer Verschiebung (20) in eine Steuerung (30) für die Werkzeugmaschine (35) inkorporiert ist.