DE102019000041A1

DE102019000041A1 - Faserlaservorrichtung und maschinelle Lernvorrichtung

Info

Publication number: DE102019000041A1
Application number: DE102019000041.2A
Authority: DE
Inventors: Hiroshi Takigawa; Hisatada Machida
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2018-01-09
Filing date: 2019-01-02
Publication date: 2019-09-12
Also published as: US11093828B2; CN110032164A; JP2019118940A; JP6680809B2; US20190213479A1; CN110032164B

Abstract

Eine maschinelle Lernvorrichtung ist an eine Faserlaservorrichtung angeschlossen. Die maschinelle Lernvorrichtung überwacht als Zustandsvariable, welche einen Betriebszustand der Faserlaservorrichtung repräsentiert, eine Zustandsgröße einschließlich Zeitfolgedaten bezüglich Ausgabelicht-Detektionsergebnissen, die gewonnen werden durch Detektion der Lichtausgabe gemäß Emission von der Faserlaservorrichtung, und Zeitfolgedaten bezüglich Detektionsergebnissen für reflektiertes Licht, welches gewonnen wird durch Detektion von reflektiertem Licht des Laserlichts, wobei die maschinelle Lernvorrichtung Bestimmungsdaten gewinnt, welche eine Fehlerauftrittssituation in der Faserlaservorrichtung repräsentieren gemäß einer Bestimmung aus der Differenz zwischen den Ausgabelicht-Detektionsergebnissen und einem Lichtausgabebefehl der Faserlaservorrichtung. Die maschinelle Lernvorrichtung erlernt eine Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes unter Einsatz der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Gebiet der Erfindung
Die Erfindung betrifft eine maschinelle Lernvorrichtung zum Erlernen von Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern durch reflektiertes Licht in einer Faserlaservorrichtung und eine Faserlaservorrichtung, die zu steuern ist durch Rückgriff auf Lernergebnisse der maschinellen Lernvorrichtung. Die Faserlaservorrichtung emittiert Laserlicht aus einer optischen Faser auf ein zu bearbeitendes Werkstück und bearbeitet das Werkstück beispielsweise durch Schneiden oder Schweißen, während die maschinelle Lernvorrichtung Grenzbedingungen erlernt bezüglich des Auftretens von Fehlern aufgrund von Licht, das vom Werkstück oder einer Komponente in einem optischen System des Lasers in der Faserlaservorrichtung reflektiert wird, was wiederum verursacht sein kann durch Fehler in der Faserlaservorrichtung, wobei Daten von der Faserlaservorrichtung eingesetzt werden, die über Kommunikationsmittel angeschlossen ist. Eine Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung verwendet Fehlervermeidungsdaten, die von der maschinellen Lernvorrichtung auf Basis der Lernergebnisse der maschinellen Lernvorrichtung ausgegeben werden und steuert entsprechend jede die Faserlaservorrichtung bildende Einheit, um durch reflektiertes Licht verursachte Fehler entsprechend den Detektionsergebnissen für das reflektierte Licht zu vermeiden.
Zum Stand der Technik
Faserlaservorrichtungen hoher Leistung für die Laserbearbeitung eines Werkstückes, wie das Schweißen oder Schneiden mit von einem Bearbeitungskopf oder dergleichen emittiertem Laserlicht, nach Durchgang durch ein laseroptisches System einschließlich einer optischen Faser, kann Probleme dahingehend bereiten, dass ein Laseroszillator oder ein Teil des laseroptischen Systems durch von einem Werkstück oder einer Komponente im laseroptischen System reflektiertes Licht beschädigt werden kann, wodurch ein Fehler in der Faserlaservorrichtung auftreten kann. Bei herkömmlichen Faser-Lasersystemen wird zur Verhinderung von Beschädigungen durch reflektiertes Licht die Laseroszillation gestoppt oder die Strahlungsabgabe reduziert, wenn die detektierte Energie von reflektiertem Licht einen vorgegebenen Pegel überschreitet oder wenn eine Zeitspanne, über welche die detektierte Energie einen vorgegebenen Pegel überschreitet, eine vorgegebene Länge überschreitet.
Die Intensität von reflektiertem Licht schwankt aber vielfach regelmäßig oder unregelmäßig, und es ist schwierig, die Grenze zwischen Bedingungen genau zu erfassen, wo ein Fehler auftritt und Bedingungen, wo ein Fehler nicht auftritt, d. h., Grenzbedingungen festzustellen bezüglich des Auftretens von Fehlern, die durch reflektiertes Licht verursacht werden. Die Grenzbedingungen bezüglich des Auftretens von durch reflektiertes Licht verursachten Fehlern hängen von der Struktur der Faserlaservorrichtung und der Gebrauchshistorie der Faserlaservorrichtung ab. Um die Grenzbedingungen bezüglich des Auftretens von Fehlern aufgrund von reflektiertem Licht korrekt zu erfassen, müssten zerstörende Tests zur Untersuchung von Leistungen im Grenzbereich mit einer großen Anzahl von Faserlaservorrichtungen durchgeführt werden. Faserlaservorrichtungen sind aber teuer, und es ist aufwendig, zerstörende Tests mit einer großen Anzahl von Faserlaservorrichtungen durchzuführen, und somit ist es im Allgemeinen schwierig, Grenzbedingungen für das Auftreten von durch reflektiertes Licht verursachten Fehlern (Versagenszuständen) zu erfassen.
Sind die Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern aufgrund von reflektiertem Licht unbekannt, wird die Steuerung beispielsweise so ausgeführt, dass die Laseroszillation unterbrochen wird, wenn die Intensität von reflektiertem Licht einen vorgegebenen Pegel überschritten hat. Dann besteht aber ein Risiko derart, dass ein Fehler auftritt wenn der vorgegebene Pegel zu hoch eingestellt ist, und somit ist letztlich der vorgegebene Pegel als zu tief einzustellen. Dies wiederum bewirkt ein Problem dahingehend, dass die Laseroszillation mehr als notwendig bei Detektion von reflektiertem Licht sofort gestoppt wird, auch wenn kein Fehler auftreten würde, und im Ergebnis kann keine Laserbearbeitung ausgeführt werden oder es treten Bearbeitungsfehler auf.
Es findet sich kein Dokument, welches dieses Problem löst. Die offengelegte japanische Patentanmeldung 2007-042981 beschreibt einen optischen Faserlaser mit einer optischen Faser mit einem Seltenerdmetall-Zusatz als Lasermedium, einer Mehrzahl von Anregungslichtquellen (der Begriff „Licht“ ist hier allgemein im Sinne von elektromagnetischer Strahlung zu verstehen) zum optischen Anregen der optischen Faser mit Seltenerdmetall-Zusatz und einem Strahlkombinierer, welcher bewirkt, dass Anregungslichtstrahlen von den Anregungslichtquellen zusammen in die optische Faser mit Seltenerdmetall-Zusatz eintreten, wobei die Laser-Oszillation erreicht wird durch den Eintritt der Anregungslichtstrahlen in die mit Seltenerdmetall-Zusatz versehene optische Faser. Der Strahlkombinierer ist mit einer Überwachungsöffnung versehen, durch welche ein Teil des von der optischen Faser mit Seltenerdmetall-Zusatz zur Anregungslichtquelle zurückkehrenden Lichtes durchtritt, und der optische FaserLaser ist mit einer Steuereinrichtung für die Anregungslichtquelle versehen zum Messen der Intensität des durch die Überwachungsöffnung durchtretenden, rückgeführten Lichtes, und wenn die Lichtintensität einen vorgegebenen Wert überschritten hat, wird der Ausgang der Anregungslichtquelle reduziert, um eine Verstärkung des rückgeführten Lichtes zu vermeiden. Hat die Lichtintensität des rückgeführten Lichtes, das heißt, des reflektierten Lichtes den vorgegebenen Wert überschritten, wird der Ausgang der Anregungslichtquelle verringert. Allerdings bezieht sich das oben genannte Patentdokument nicht auf die Bestimmung von Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern aufgrund von reflektiertem Licht bezüglich der Einstellung derartiger vorgegebener Werte, und es wird keine Lösung für das technische Problem der genauen Erfassung der Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern aufgrund von reflektiertem Licht beschrieben oder angeregt.
Die offengelegte japanische Patentanmeldung 2017-131937 beschreibt eine maschinelle Lernvorrichtung für eine Laseranordnung mit zumindest einem Laseroszillator zum Emittieren von Laserlicht auf einen Gegenstand der zu bearbeiten ist, beispielsweise durch Schneiden oder Schweißen und mit zumindest einer Laser-Stromversorgungseinheit zum Einspeisen von elektrischer Leistung in den Laseroszillator, wobei die maschinelle Lernvorrichtung eingerichtet ist, Licht-Ausgangsbefehlsdaten zu erlernen einschließlich eines Licht-Ausgabebefehls zum Befehlen der Laserstromversorgungseinheit, mit der Bearbeitung zu beginnen. Die maschinelle Lernvorrichtung hat eine Zustandsgrößenbeobachtungseinheit zum Beobachten einer Zustandsgröße der Laservorrichtung einschließlich Abgabedaten der Licht-Abgabedetektionseinheit zum Messen einer abgegebenen Lichtmenge als der Menge des vom Laseroszillator über ein laseroptisches System abgegebenen Lichtmenge und Ausgabedaten einer Detektionseinheit für reflektiertes Licht zum Messen einer reflektierten Lichtmenge als der Menge an reflektiertem Licht, welche gewonnen wird, wenn das Laserlicht von der Oberfläche des zu bearbeitenden Gegenstandes reflektiert wird und wieder in den Laseroszillator und/oder das laseroptische System eintritt, eine Betriebsergebnisgewinnungseinheit zum Gewinnen eines Ergebnisses bezüglich Erfolg oder Misserfolg des Starts der Bearbeitung mit dem vom Laseroszillator abgegebenen Laserlicht auf Basis der Lichtabgabebefehlsdaten, eine Lerneinheit zum Empfangen eines Ausgangs von der Zustandsgrößenüberwachungseinheit und eines Ausgangs von der Betriebsergebnisgewinnungseinheit und zum Erlernen der Licht-Abgabebefehlsdaten einschließlich eines Licht-Abgabebefehls zum Instruieren der Laserstromversorgungseinheit in Verbindung mit der Zustandsgröße der Laservorrichtung und dem Ergebnis bezüglich Erfolg oder Misserfolg des Bearbeitungsstartes und eine Entscheidungseinheit zum Überwachen der Licht-Ausgabebefehlsdaten, wie durch die Lerneinheit erlernt, um über Licht-Abgabebefehlsdaten einschließlich eines Licht-Abgabebefehls für die Laserstromversorgungseinheit zu entscheiden. Die maschinelle Lernvorrichtung erlernt Licht-Abgabebefehlsdaten zum Starten der Bearbeitung eines Gegenstandes innerhalb einer vorgegebenen Periode, wobei die Bedingung erfüllt ist, dass die reflektierte Lichtmenge einen zweiten vorgegebenen Pegel nicht überschreitet der höher eingestellt ist als ein erster vorgegebener Pegel. Dieses Patentdokument beschreibt aber nicht, dass Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern aufgrund von reflektiertem Licht ermittelt werden, wenn der erste vorgegebene Pegel und der zweite vorgegebene Pegel bezüglich der reflektierten Lichtmenge bestimmt werden, und es wird auch keine Lösung für das technische Problem einer exakten Erfassung der Grenzbedingungen bezüglich des Auftretens von Fehlern durch reflektiertes Licht beschrieben oder angeregt.
Wie oben erläutert, beschreiben beide genannten Veröffentlichungen eine Technik zum Reduzieren der Lichtabgabe bzw. zum Steuern der Lichtabgabe so, dass ein vorgegebener Pegel nicht überschritten wird, wenn die Intensität oder Menge an reflektiertem Licht, wie durch einen Detektor für solches detektiert, einen vorgegebenen Wert überschreitet, jedoch wird dort nicht beschrieben, dass die Grenzbedingungen bezüglich des Auftretens von Fehlern durch reflektiertes Licht, auf deren Grundlage der vorgegebene Wert oder der vorgegebene Pegel eingestellt werden, bestimmt werden bei Einstellung des vorgegebenen Wertes oder des vorgegebenen Pegels, und es wird auch keine Lösung beschrieben oder angeregt für das technische Problem der genauen Erfassung von Grenzbedingungen bezüglich des Auftretens von Fehlern aufgrund von reflektiertem Licht.
Wie oben erläutert, besteht bei einer Faserlaservorrichtung hoher Leistung ein Problem darin, dass ein Laseroszillator oder ein laseroptisches System durch Licht, welches von einem Werkstück oder einer Komponente im laseroptischen System reflektiert wird beschädigt werden kann, sodass ein Fehler auftritt. Somit wird dann, wenn die Intensität oder die Menge des durch die Detektionseinheit detektierten reflektierten Lichtes einen vorgegebenen Wert oder einen vorgegebenen Pegel überschritten haben, eine Steuerung zum Stoppen der Laseroszillation oder zum Reduzieren der Laserlichtabgabe ausgeführt wird, um das reflektierte Licht zu verringern und so das Auftreten von Fehlern zu unterdrücken. Dabei tritt kein Problem auf, wenn der vorgegebene Wert bzw. der vorgegebene Pegel so eingestellt ist, dass beispielsweise ein Fehler auftritt wenn die Intensität bzw. die Menge von reflektiertem Licht, wie durch die Detektionseinheit für reflektiertes Licht detektiert, das 1,25-fache des vorgegebenen Wertes oder des vorgegebenen Pegels überschreitet, also die Einstellung so erfolgt, dass der vorgegebene Wert bzw. der vorgegebene Pegel etwa bei 80% der Grenzbedingungen liegt bezüglich des Auftretens von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes ohne einen zu großen Spielraum.
Allerdings schwankt vielfach die Intensität reflektierten Lichtes während der tatsächlichen Laserbearbeitung plötzlich oder regellos, und somit ist es mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden, die Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern aufgrund von reflektiertem Licht exakt zu erfassen, weil die Grenzbedingungen bezüglich des durch reflektiertes Licht verursachten Fehlern nicht durch einfache Parameter ausgedrückt werden können; die Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes hängen von der Struktur der Faserlaservorrichtung und der Geschichte ihres Betriebs ab, wobei Fehler aufgrund von Beschädigungen an verschiedenen Stellen auftreten in Abhängigkeit davon, wo das reflektierte Licht erzeugt wird, und es müsste eine große Anzahl teurer Faserlaservorrichtungen geopfert werden, wenn die Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern aufgrund von reflektiertem Licht experimentell bestimmt werden sollen.
Sind die Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern durch reflektiertes Licht unsicher, besteht ein Problem darin, dass ein Fehler in einer Faserlaservorrichtung auftreten kann aufgrund von reflektiertem Licht auch dann, wenn der oben genannte vorgegebene Wert oder der vorgegebene Pegel richtig eingestellt sind. Im Allgemeinen sind Situationen in denen eine Faserlaservorrichtung aufgrund von reflektiertem Licht bei einer Laserbearbeitung ausfällt, möglichst zu vermeiden. In einer Situation, in der die Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern durch reflektiertes Licht unsicher sind, werden der oben genannte vorgegebene Wert oder der vorgegebene Pegel unausweichlich tief eingestellt. Das bedeutet aber, dass, obwohl ein Fehler aufgrund reflektierten Lichtes nicht auftritt, die Laseroszillation gestoppt wird oder der Ausgang des Lasers reduziert wird, obwohl die Intensität oder die Menge des reflektierten Lichtes eigentlich kein Problem verursachen. Das führt zu einem Problem, da die Faserlaservorrichtung schwierig einzusetzen ist, weil die vorgesehene Laserbearbeitung nicht am Anfang gestartet werden kann oder weil die Laserausgangsleistung während der Bearbeitung reduziert wird, sodass Bearbeitungsmängel mit höherer Wahrscheinlichkeit auftreten können.
Wie oben beschrieben, ist es deshalb von erheblicher Bedeutung, die Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes möglichst exakt zu gewinnen, jedoch können die herkömmlichen Verfahren aufgrund der oben erläuterten Schwierigkeiten dies nicht leisten.
KURZBESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
Die von der Erfindung zu leistenden Problemlösungen sind deshalb die Bereitstellung einer maschinellen Lernvorrichtung, die in der Lage ist, eine Grenzbedingung für das Auftreten eines Ausfalls aufgrund reflektierten Lichtes unter Einschluss der Abhängigkeit von der Struktur eines Faserlasers und der Gebrauchshistorie desselben, unter Minimierung der Anzahl der Faserlaservorrichtung, welche Gegenstand von zerstörenden Tests sind, zu ermitteln, weiterhin die Bereitstellung einer Faserlaservorrichtung, welche aufgrund von reflektiertem Licht nicht ausfällt und welche eingerichtet ist auf Fehlervermeidungsdaten auf Basis der durch die maschinelle Lernvorrichtung bestimmten Lernergebnisse zurückzugreifen, sodass die Laseroszillation nicht unterbrochen wird und der Lichtausgang nicht mehr reduziert wird als für den Zweck der Vermeidung eines Ausfalls aufgrund reflektierten Lichtes erforderlich ist. „Licht“ bedeutet hier allgemein elektromagnetische Strahlung.
Eine maschinelle Lernvorrichtung gemäß einer Variante der Erfindung ist mit zumindest einer Faserlaservorrichtung verbunden zur Emission von Laserlicht zur Bearbeitung eines Werkstückes. Der Verbindung dient eine Kommunikationseinrichtung. Die maschinelle Lernvorrichtung enthält: eine Zustandsgrößenüberwachungseinheit zum Überwachen, als einen Betriebszustand der Faserlaservorrichtung repräsentierende Zustandsvariable, einer Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich zumindest Zeitfolgedaten bezüglich Ausgangslichtdetektionsergebnissen, die durch Detektion eines von der Faserlaservorrichtung emittierten Laserlichtes gewonnen werden und Zeitfolgedaten bezüglich Detektionsergebnissen für reflektiertes Licht, die gewonnen werden durch Detektion von reflektiertem Licht des Laserlichtes; eine Bestimmungsdatengewinnungseinheit zum Gewinnen von Bestimmungsdaten, welche eine Fehlerauftrittssituation in der Faserlaservorrichtung repräsentieren gemäß einer Bestimmung aus einer Differenz zwischen den Ausgangslichtdetektionsergebnissen und einem Lichtausgangsbefehl von einer Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung; eine Lerneinheit zum Erlernen einer Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund des reflektierten Lichtes unter Einsatz der Zustandsvariablen und den Bestimmungsdaten und zum Verknüpfen der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung mit der Fehlerauftrittssituation; und eine Ausgabeeinheit, um auf Basis der Lernergebnisse der Lerneinheit Fehlervermeidungsdaten einschließlich Informationen zur Vermeidung eines Fehlers aufgrund von reflektiertem Licht und/oder Fehlerauftrittsgrenzbedingungsdaten auszugeben.
Eine maschinelle Lernvorrichtung gemäß einer anderen Variante der Erfindung ist über eine Kommunikationseinrichtung mit einer Steuereinheit in zumindest einer Faserlaservorrichtung verbunden. Die Faserlaservorrichtung enthält: zumindest einen Laseroszillator; eine Stromversorgungseinheit zum Liefern eines Betriebsstromes zu dem Laseroszillator; ein laseroptisches System mit einem Bearbeitungskopf zum Aufbringen von Laserlicht, das von dem Laseroszillator emittiert ist, auf ein Werkstück, welches durch den Laser über eine optische Faser als Gegenstand zu bearbeiten ist; zumindest eine Ausgangslichtdetektionseinheit zum Detektieren eines Lichtausgangs des von dem Laseroszillator emittierten Laserlichts; zumindest eine Detektionseinheit für reflektiertes Licht zum Detektieren von reflektiertem Licht, welches durch das Werkstück oder eine Komponente im laseroptischen System reflektiert ist und zum Laseroszillator oder dem laseroptischen System gelangt; und eine Steuereinheit, um zumindest einen laufenden Ausgabebefehl auszugeben, entsprechend einem Lichtausgabebefehl an die Stromversorgungseinheit und zum Empfangen von Detektionssignalen von der Ausgangslichtdetektionseinheit und der Reflexionslichtdetektionseinheit. Andererseits enthält die maschinelle Lernvorrichtung: eine Zustandsgrößenüberwachungseinheit zum Überwachen, als einen Betriebszustand der Faserlaservorrichtung repräsentierende Zustandsvariable, einer Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich zumindest Zeitfolgedaten bezüglich Lichtdetektionsergebnissen, wie durch die Ausgangslichtdetektionseinheit detektiert, und Reflexionslichtdetektionsergebnissen, wie durch die Reflexionslichtdetektionseinheit detektiert; eine Bestimmungsdatengewinnungseinheit zum Bestimmen von Bestimmungsdaten, welche eine Fehlerauftrittssituation in der Faserlaseranordnung gemäß Ableitung aus einer Differenz zwischen zumindest Licht-Ausgaberesultaten, wie durch die Ausgabelichtdetektionseinheit detektiert, und dem Licht-Ausgabebefehl repräsentieren; eine Lerneinheit zum Erlernen einer Grenzbedingung für einen Fehlerauftritt aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten und zum Verknüpfen der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung mit der Fehlerauftrittssituation; und eine Ausgabeeinheit, um auf Basis eines Lernergebnisses der Lerneinheit Fehlerauftrittsgrenzbedingungsdaten und/oder Fehlervermeidungsdaten einschließlich Informationen zur Vermeidung eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes auszugeben.
Zumindest eine der durch die Kommunikationseinrichtung über die Steuereinheit mit der maschinellen Lernvorrichtung verbundenen Faserlaservorrichtungen kann als Test-Faserlaservorrichtung für die Ermittlung einer Grenzeigenschaft dienen, also als eine Faserlaservorrichtung für einen Test bezüglich einer Grenzeigenschaft.
In eine Zustandsgröße bezüglich einer Faserlaservorrichtung, wie durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit bestimmt, können als Herstellungsbedingungsdaten bezüglich der Faserlaservorrichtung eine oder mehrere der folgenden Größen eingestellt werden: Struktur, Konfiguration, Modell, Zeichnungsnummer, Spezifikationen, Datum der Herstellung, Produktionslos, Ort der Herstellung und Produktnummer des Faserlasers.
Die Lerneinheit kann die Zustandsvariable einschließlich der Herstellungsbedingungsdaten und der Bestimmungsdaten verwenden und die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich der Herstellungsbedingungsdaten mit der Fehlerauftrittssituation verknüpfen, um die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes von den Herstellungsbedingungen zu erlernen zusätzlich zu der Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern aufgrund von in die Faserlaservorrichtung reflektiertem Licht.
Die maschinelle Lernvorrichtung kann weiterhin eine Historienaufzeichnungseinheit enthalten, um für jede Faserlaservorrichtung die über die Steuereinheit durch die Kommunikationseinrichtung angeschlossen ist, Historiendaten (Daten bezüglich des zeitlichen Ablaufs) bezüglich einer Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung, wie durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit ermittelt, in der Historienaufzeichnungseinheit als Zustandsgrößenhistorie aufzuzeichnen. Andererseits kann die Lerneinheit die Zustandsvariable der Faserlaservorrichtung einschließlich der Zustandsgrößenhistorie der Faserlaservorrichtung gemäß Aufzeichnung in der Historienaufzeichnungseinheit und die Bestimmungsdaten verwenden und die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich der Zustandsgrößenhistorie mit der Fehlerauftrittssituation verknüpfen, um die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes von der Zustandsgrößenhistorie zu erlernen, zusätzlich zu der Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern aufgrund von in die Faserlaservorrichtung reflektiertem Licht.
Die maschinelle Lernvorrichtung kann für Folgendes eingerichtet sein: auf Basis zumindest eines Lernergebnisses der Zustandsgrößenhistorienabhängigkeit des Grenzwertes für das Auftreten von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung zumindest eine Zustandsgröße auszuwählen, deren Historie auf einem vorgegebenen Pegel oder höher liegt bezüglich des Einflusses auf die Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern aufgrund des reflektierten Lichtes; und zum Vermeiden der Aufzeichnung von Historien einer oder mehrerer Zustandsgrößen, außer einer Historie der ausgewählten Zustandsgröße in der Historienaufzeichnungseinheit.
Die maschinelle Lernvorrichtung kann die Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung instruieren, die Faserlaservorrichtung mit vorgegebenen Betriebsbedingungen zu betreiben, welche Betriebsbedingungen im Voraus festgelegt sind entsprechend einem vorgegebenen Plan, und die maschinelle Lernvorrichtung kann zumindest die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung aufzeichnen, welche jedes Mal dann gewonnen wird, wenn die Faserlaservorrichtung unter der vorgegebenen Betriebsbedingung betrieben wird, wobei die Aufzeichnung in der Historienaufzeichnungseinheit als Zustandsgrößenhistorie der Faserlaservorrichtung gespeichert wird.
Die maschinelle Lernvorrichtung kann eine Steuereinheit in einer Faser-Laservorrichtung, welche neuerlich mit der Kommunikationseinrichtung verbunden ist, an welche die maschinelle Lernvorrichtung angeschlossen ist, instruieren, die Faserlaservorrichtung mit vorgegebenen anfänglichen Betriebsbedingungen zu betreiben, welche als anfängliche Betriebsbedingungen im Voraus festgelegt werden, und sie kann zumindest die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung, die bei Betreiben der Faserlaservorrichtung mit den vorgegebenen anfänglichen Betriebsbedingungen gewonnen wird, in der Historienaufzeichnungseinheit als die Zustandsgrößenhistorie der Faserlaservorrichtung aufzeichnen.
Die maschinelle Lernvorrichtung kann für Folgendes eingerichtet sein: auf Basis eines Lernergebnisses der Lerneinheit bezüglich der zumindest einen Grenzeigenschaftstest-Faserlaservorrichtung die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Grenzeigenschaftstest-Faserlaservorrichtung vorauszusagen; und ein Grenzeigenschaftstest-Bedingungsprogramm, mit dem wirksame Testdaten abgeschätzt werden, die durch einen Grenzeigenschaftstest gewonnen werden, auszugeben aus der Ausgabeeinheit als Fehlervermeidungsdaten.
Tritt ein Fehler durch reflektiertes Licht auf während der Grenzeigenschaftstest ausgeführt wird, entsprechend dem Grenzeigenschaftstestbetriebsprogramm, kann die Lerneinheit die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung extrahieren einschließlich des Detektionsergebnisses für reflektiertes Licht, wie durch die Detektionseinheit für reflektiertes Licht detektiert, oder eine Änderung in der Zustandsgröße bezüglich eines Tests, der unter Testbedingungen vor einem Fehler aufgrund reflektierten Lichtes ausgeführt wird („Vorläufer“), ein Lernmodell erstellen zur Untersuchung der Merkmale der extrahierten Zustandsgröße oder der extrahierten Änderung in der Zustandsgröße und einen vorangegangenen Fehler erlernen, der durch reflektiertes Licht verursacht ist während der Ausführung des Grenzeigenschaftstests entsprechend dem Programm bezüglich der Grenzeigenschaftstestsbedingungen.
Auf Basis eines Lernergebnisses bezüglich des Vorläufers kann die maschinelle Lernvorrichtung dann, wenn ein Vorläufer eines Fehlers auftritt aufgrund reflektierten Lichtes in der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich des Detektionsergebnisses für reflektiertes Licht, wie durch die Detektionseinheit für reflektiertes Licht detektiert, oder einer Änderung in der Zustandsgröße bei Ausführung des Grenzeigenschaftstests entsprechend dem Betriebsprogramm für den Grenzeigenschaftstest, die Fehlervermeidungsdaten ausgeben, um eine Aussetzung des Tests zu befehlen entsprechend dem Grenzeigenschaftstestprogramm oder entsprechend einer Änderung des Grenzeigenschaftstestprogrammes, wobei die Ausgabe an die Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung erfolgt.
Die maschinelle Lernvorrichtung kann aus der Ausgabeeinheit und auf Basis des Lernergebnisses einschließlich zumindest eines Lernergebnisses für die Grenzbedingung bezüglich des Auftretens eines Fehlers durch reflektiertes Licht eine kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung ausgeben als Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich des Detektionsergebnisses für reflektiertes Licht, wie durch die Detektionseinheit für reflektiertes Licht detektiert, gemäß dem eine Betriebsbedingung für die Faserlaservorrichtung geändert werden muss, um einen Fehler durch reflektiertes Licht zu vermeiden, oder die kritische Bedingung für die Fehlervermeidung und eine Fehlervermeidungsbetriebsbedingung auszugeben, d. h., diejenige Betriebsbedingung für die Faserlaservorrichtung zur Vermeidung eines Fehlers durch reflektiertes Licht bei Erreichen der kritischen Bedingung für die Fehlervermeidung, wobei die Ausgabe an die Steuereinheit in jeder der Faserlaservorrichtungen erfolgt, die über Kommunikationsmittel angeschlossen sind und diese Ausgaben zu den Fehlervermeidungsdaten gehören.
Die Betriebsbedingung für Fehlervermeidung der Faserlaservorrichtung zum Vermeiden eines Fehlers durch reflektiertes Licht wenn die kritische Bedingung für Fehlervermeidung erreicht ist, kann zumindest eine der folgenden Größen beinhalten: eine Laserlicht-Ausgangsbedingung entsprechend dem Licht-Ausgangsbefehl, eine relative Positionsbedingung zwischen dem Bearbeitungskopf und dem Werkstück, eine relative Positionsbedingung zwischen einem Brennpunkt des vom Bearbeitungskopf emittierten Laserlichtes und dem Werkstück, eine Bedingung bezüglich der Brennweite eines kondensierenden (sammelnden) optischen Systems des Bearbeitungskopfes und eine Strahlprofilbedingung eines vom Bearbeitungskopf emittierten Laserstrahls.
Die maschinelle Lernvorrichtung kann die Grenzbedingung bezüglich des Auftretens eines Fehlers erlernen durch ein vereinfachtes Verfahren, bei dem zumindest in der anfänglichen Stufe des Lernens bezüglich einer möglicherweise versagenden Stelle zumindest eine obere Grenztemperatur für die Stelle, eine Wärmekapazität der Stelle und ein thermischer Widerstand von der Stelle zu einer Wärmesenke bestimmt werden.
Die maschinelle Lernvorrichtung kann auch in Mehrzahl vorgesehen sein, und die jeweiligen maschinellen Lernvorrichtungen können an eine Hauptprozessoreinrichtung über Kommunikationsmittel angeschlossen sein und eingerichtet sein, Ergebnisse gemeinsam auszuwerten, die durch die maschinellen Lernvorrichtungen erlernt sind.
Eine Faserlaservorrichtung gemäß einer Variante der Erfindung ist an die oben beschriebene maschinelle Lernvorrichtung über Kommunikationsmittel angeschlossen, wobei die Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung auf Fehlervermeidungsdaten zurückgreift, die von der Ausgabeeinheit ausgegeben werden auf Basis der Lernergebnisse der Lerneinheit in der maschinellen Lernvorrichtung zur Steuerung von zumindest einer Einheit, welche Teil der Faserlaservorrichtung ist, um ein Versagen (einen Fehler) aufgrund reflektierten Lichtes zu vermeiden.
Die Faserlaservorrichtung kann weiterhin eine Aufzeichnungseinheit bezüglich Fehlervermeidungsdaten aufweisen zum Aufzeichnen von Fehlervermeidungsdaten, die von der Ausgabeeinheit in der maschinellen Lernvorrichtung ausgegeben werden, wobei die Fehlervermeidungsdaten in der Aufzeichnungseinheit für Fehlervermeidungsdaten aufgezeichnet werden können, und die Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung kann auf die in der Aufzeichnungseinheit aufgezeichneten Fehlervermeidungsdaten zurückgreifen, um zumindest eine die Faserlaservorrichtung bildende Einheit zu steuern, um ein Versagen (einen Fehler) aufgrund reflektierten Lichtes zu vermeiden.
Zumindest eine der Detektionseinheiten für reflektiertes Licht kann eine Fotodiode aufweisen.
Die Faserlaservorrichtung kann weiterhin eine Mehrzahl von Detektionseinheiten für reflektiertes Licht aufweisen, und die Mehrzahl dieser Einheiten kann zumindest eine Detektionseinheit für reflektiertes Licht aufweisen zum Detektieren von reflektiertem Licht, welches durch einen Kern der optischen Faser läuft und zumindest eine Detektionseinheit für reflektiertes Licht zum Detektieren von reflektiertem Licht, welches durch einen Mantel der optischen Faser läuft.
Zumindest eine der Detektionseinheiten für reflektiertes Licht kann eine Temperaturdetektionseinheit sein.
Die Erfindung kann eine maschinelle Lernvorrichtung bereitstellen die in der Lage ist, fortschreitend Grenzbedingungen zu erlernen bezüglich des Auftretens von Fehlern aufgrund von reflektiertem Licht einschließlich einer Abhängigkeit von einer Herstellungsbedingung und einer Abhängigkeit von einer Zustandsgrößenhistorie (zeitliche Entwicklung) bei einer Faserlaservorrichtung, wobei die Anzahl von Faserlaservorrichtungen minimiert wird, welche beschädigt werden bei der Gewinnung eines Lernergebnisses, und welche eingerichtet ist, auf Basis des Lernergebnisses Fehlervermeidungsdaten auszugeben, wie eine kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung und eine Betriebsbedingung (Auslösebedingung) für eine Fehlervermeidung für jede Faserlaservorrichtung, die über Kommunikationsmittel angeschlossen ist.
Die Erfindung kann eine Faserlaservorrichtung hoher Leistung und hoher Betriebszuverlässigkeit bereitstellen, welche eingerichtet ist um auf Fehlervermeidungsdaten zurückzugreifen, wie eine kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung und eine Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung, die von der maschinellen Lernvorrichtung gemäß der Erfindung ausgegeben werden, sodass ein Fehler durch reflektiertes Licht nicht auftritt und auch das Auftreten von Bearbeitungsmängeln aufgrund von Änderungen der Betriebsbedingungen zur Vermeidung von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes minimiert sind.
Figurenliste

1 ist ein Blockdiagramm zur Erläuterung des grundlegenden Aufbaus einer maschinellen Lernvorrichtung und einer Faserlaservorrichtung gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel der Erfindung;
2A und 2B sind Flussdiagramme zur Erläuterung eines Beispiels für den Betrieb der maschinellen Lernvorrichtung gemäß 1;
3 ist ein Blockdiagramm zur Erläuterung des grundlegenden Aufbaus einer maschinellen Lernvorrichtung und einer Faserlaservorrichtung gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel der Erfindung;
4A und 4B sind Flussdiagramme zur Erläuterung eines Beispiels für den Betrieb der maschinellen Lernvorrichtung gemäß 3;
5 ist ein Diagramm zur schematischen Erläuterung eines Neuronenmodells;
6 ist ein Diagramm zur schematischen Erläuterung eines drei-schichtigen neuronalen Netzwerkes, gebildet durch Kombination von Neuronen gemäß 5;
7 ist ein Blockdiagramm zur Erläuterung des grundlegenden Aufbaus einer maschinellen Lernvorrichtung gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel der Erfindung;
8 ist ein Teil eines Flussdiagrammes zur Erläuterung eines Beispiels des Betriebs einer maschinellen Lernvorrichtung gemäß 7;
9 ist ein Teil eines Flussdiagramms zur Erläuterung eines Beispiels für den Betrieb der maschinellen Lernvorrichtung gemäß 7;
10 erläutert ein Beispiel für ein Testprogramm bezüglich Grenzeigenschaften, wie von einer maschinellen Lernvorrichtung gemäß einem vierten Ausführungsbeispiel der Erfindung ausgegeben;
11A bis 11D erläutern weitere Beispiele für das Testprogramm bezüglich Grenzeigenschaften, wie von der maschinellen Lernvorrichtung gemäß dem vierten Ausführungsbeispiel der Erfindung ausgegeben;
12A bis 12C sind Diagramme zur Erläuterung eines Prozesses zum Erlernen einer Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern durch eine maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem fünften Ausführungsbeispiel der Erfindung mit einem Verfahren zum Bestimmen einer oberen Grenztemperatur einer fehleranfälligen Stelle, einer Wärmekapazität der fehleranfälligen Stelle und eines thermischen Widerstandes von der fehleranfälligen Stelle zu einer Wärmesenke;
13A bis 13C erläutern beispielhaft einen Prozess des Erlernens einer Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern durch eine maschinelle Lernvorrichtung gemäß dem fünften Ausführungsbeispiel der Erfindung, durch ein Verfahren der Bestimmung einer oberen Grenztemperatur einer fehleranfälligen Stelle, einer Wärmekapazität der fehleranfälligen Stelle und eines thermischen Widerstandes von der fehleranfälligen Stelle zu einer Wärmesenke.
14 erläutert schematisch, wie eine maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem sechsten Ausführungsbeispiel der Erfindung an Kommunikationsmittel angeschlossen ist;
15 ist ein Blockdiagramm zur Erläuterung des grundlegenden Aufbaus einer Faserlaservorrichtung gemäß einem siebten Ausführungsbeispiel der Erfindung;
16 ist ein Blockdiagramm zur Erläuterung des grundlegenden Aufbaus einer Faserlaservorrichtung gemäß einem achten Ausführungsbeispiel der Erfindung; und
17 ist ein Blockdiagramm zur Erläuterung des Aufbaus eines die Faserlaservorrichtung gemäß 16 bildenden Laseroszillators.

BESCHREIBUNG BEVORZUGTER AUSFÜHRUNGSBEISPIELE IM EINZELNEN
Beispiele für eine maschinelle Lernvorrichtung und eine Faserlaservorrichtung gemäß der Erfindung werden nunmehr mit Blick auf die Figuren näher beschrieben. In den Figuren sind einander entsprechende Komponenten mit den gleichen Bezugszeichen versehen. Gleiche Bezugszeichen in verschiedenen Figuren beziehen sich also auf Komponenten mit gleicher Funktion. Skalierungen sind für ein besseres Verständnis angepasst.
Erstes Ausführungsbeispiel
1 ist ein Blockdiagramm zur Erläuterung des grundlegenden Aufbaus einer maschinellen Lernvorrichtung 10 gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel in einem Zustand, in dem die maschinelle Lernvorrichtung 10 an drei Faserlaservorrichtungen 1 über Kommunikationsmittel 9 angeschlossen ist. Von den drei Faserlaservorrichtungen 1 ist die rechte Faserlaservorrichtung 1 mit einem Blockdiagramm zur Erläuterung ihres Aufbaus näher dargestellt.
Die Faserlaservorrichtung 1 hat einen Laseroszillator 2, eine Stromversorgungseinheit 3 zum Liefern eines Betriebsstroms an den Laseroszillator 2, ein laseroptisches System 5 einschließlich eines Bearbeitungskopfes zum Bestrahlen eines Werkstückes (nicht gezeigt), welches der mit Laserlicht 4 zu bearbeitende Gegenstand ist, wobei das Laserlicht von dem Laseroszillator 2 über eine optische Faser emittiert wird, eine Ausgangslicht-Detektionseinheit 6 zum Detektieren von vom Laseroszillator 2 emittiertem Ausgangslicht, eine Detektionseinheit 7 für reflektiertes Licht zum Detektieren von reflektiertem Licht, welches von einem Werkstück oder einem Durchgangsfenster oder einer Endfläche eines Faserverbinders im laseroptischen System zurück zum Laseroszillator oder zum laseroptischen System reflektiert wird, und eine Steuereinheit 8 zum Ausgeben eines Strom-Ausgabebefehls, entsprechend einem Licht-Ausgabebefehl an die Stromversorgungseinheit 3 und zum Empfangen von Detektionssignalen von der Ausgabelicht-Detektionseinheit 6 und der Detektionseinheit 7 für reflektiertes Licht.
Die Steuereinheit 8 ist an Kommunikationsmittel 9 angeschlossen, wie ein Netzwerk, und tauscht Informationen mit der maschinellen Lernvorrichtung 10 aus. Die Steuereinheit 8 kann den Zustand jeder Einheit ausgeben, welche die Faserlaservorrichtung 1 bilden, an die maschinelle Lernvorrichtung 10 über die Kommunikationsmittel 9.
Die Steuereinheit 8 kann einen internen oder einen externen Speicher aufweisen, um zumindest einen der nachfolgenden Parameter als Herstellungsbedingungsdaten für die Faserlaservorrichtung 1 abzuspeichern: Struktur, Konfiguration, Modell, Zeichnungsnummer, Spezifikationen, Datum der Herstellung, Produktionslos, Ort der Herstellung und Produktnummer der betreffenden Faserlaservorrichtung 1, und die aufgezeichneten Inhalte können an die maschinelle Lernvorrichtung 10 über die Kommunikationseinrichtung 9 übertragen werden.
Eine Mehrzahl von Laseroszillatoren 2, eine Mehrzahl von Stromversorgungseinheiten 3, eine Mehrzahl von Detektionseinheiten 6 für Ausgangslicht und eine Mehrzahl von Detektionseinheiten 7 für reflektiertes Licht können in einer Faserlaservorrichtung 1 vorgesehen seien. Das laseroptische System 5 kann einen Strahlkombinierer aufweisen zum Koppeln einer Mehrzahl von Laserstrahlen, und die Faserlaservorrichtung 1 kann eine Mehrzahl von Stromversorgungseinheiten 3 aufweisen, die eingerichtet sind für eine unabhängige Stromversorgung für die Mehrzahl von Laseroszillatoren 2, weiterhin kann eine Mehrzahl von Detektionseinheiten 6 für Ausgangslicht vorgesehen sein zum Detektieren der Lichtausgänge der Laseroszillatoren 2 und der Lichtausgänge der kombinierten Laserlichtstrahlen, wie auch eine Mehrzahl von Detektionseinheiten 7 für reflektiertes Licht zum Detektieren von Licht, welches rückgeführt wird zu den Laseroszillatoren 2 und den Einheiten des laseroptischen Systems 5.
Durch Einschluss der Herstellungsbedingungsdaten bezüglich der Faserlaservorrichtung 1, wie der Struktur, der Konfiguration, dem Modell, der Zeichnungsnummer, den Spezifikationen, dem Herstellungsdatum, dem Herstellungslos, dem Ort der Herstellung und der Produktnummer, in die Zustandsgrößen der Faserlaservorrichtung 1, welche durch eine Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 in der maschinellen Lernvorrichtung 10 überwacht werden, kann auch die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung 2 von Herstellungsbedingungen, wie der Struktur und der Konfiguration, ebenfalls durch die weiter unten näher beschriebene maschinelle Lernmethode erlernt werden, und auch dann, wenn der Aufbau der Faserlaservorrichtung 1 geändert wird, kann eine Änderung in der Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes vorhergesagt werden, um Lernergebnisse sehr früh zu gewinnen.
Die maschinelle Lernvorrichtung 10 enthält eine Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 zum Überwachen, als einer den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 anzeigende Zustandsvariable, einer Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 einschließlich Zeitfolgedaten bezüglich zumindest der Ausgangslicht-Detektionsergebnisse, wie durch die Detektionseinheit 6 für Ausgangslicht detektiert, und Detektionsergebnisse für reflektiertes Licht, wie durch die Detektionseinheit 7 detektiert; weiterhin enthält die maschinelle Lernvorrichtung 10 eine Bestimmungsdatengewinnungseinheit 12 zum Gewinnen von Bestimmungsdaten, welche eine Fehlerauftrittssituation in der Faserlaservorrichtung 1 repräsentieren, die abgeleitet wird aus einer Differenz zwischen zumindest dem Lichtausgabeergebnis, wie durch die Detektionseinheit 6 für Ausgangslicht detektiert, und dem Lichtausgabebefehl, weiterhin eine Lerneinheit 13 zum Verwenden der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten und zum Verknüpfen der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 mit der Fehlerauftrittssituation zum Erlernen einer Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund in der Faserlaservorrichtung 1 reflektierten Lichtes und eine Ausgabeeinheit 14, um auf Basis eines Lernergebnisses der Lerneinheit 13 Fehlervermeidungsdaten zu bestimmen, die an jede Faserlaservorrichtung zu geben sind und zum Ausgeben der Fehlervermeidungsdaten an jede Faserlaservorrichtung 1.
Die an jede Faserlaservorrichtung 1 zu gebenden Fehlervermeidungsdaten können eine Bedingung dahingehend sein, dass die Betriebsbedingungen der Faserlaservorrichtung 1 einschließlich des Lichtausgabebefehls zu ändern sind, um einen Fehler der Faserlaservorrichtung 1 zu vermeiden, mit einer Maßgabe entsprechend beispielsweise 80% der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, welche durch das Lernen gewonnen wurde, als der kritischen Bedingung für die Fehlervermeidung. Hinsichtlich der Fehlervermeidungsdaten wie der kritischen Bedingung für die Fehlervermeidung, ist es ebenfalls wünschenswert, dass die Steuereinheit 8 die letzten Fehlervermeidungsdaten in einem internen oder externen Speicher abspeichert, sodass die Betriebsbedingungen geändert werden können ohne Zeitverlust, um so das Auftreten von Fehlern zu vermeiden.
Die Überwachung der Faserlaservorrichtung 1 hinsichtlich der Zustandsgröße ist nicht beschränkt auf die Ausgangslicht-Detektionsergebnisse wie die Ausgangslicht-Energie und die Ausgangslicht-Wellenform, wie durch die Detektionseinheit 9 für Ausgangslicht detektiert, und die Detektionsergebnisse für reflektiertes Licht, wie die Energie reflektierten Lichtes und die Wellenform reflektierten Lichtes, wie durch die Detektionseinheit 7 für reflektiertes Licht detektiert, vielmehr kann die Zustandsgröße auch die Umgebungstemperatur, die Temperatur in der Faserlaservorrichtung, die Umgebungsfeuchtigkeit, die Feuchtigkeit in der Faserlaservorrichtung, die Wassertemperatur eines Kühlmittels, Temperaturen einzelner Einheiten des Laseroszillators 2 und des laseroptischen Systems 5 enthalten und auch Vibrationen, denen die Faserlaservorrichtung 1 ausgesetzt ist.
Das vorliegende Ausführungsbeispiel betrifft eine maschinelle Lernvorrichtung 10, bei der das so genannte überwachte Lernen eingesetzt wird und die Lerneinheit 13 hat eine Fehlerberechnungseinheit 15 und eine Lernmodell-Aktualisierungseinheit 16. Die maschinelle Lernvorrichtung 10 hat weiterhin eine Aufzeichnungseinheit 17 für verstärkte Bestimmungsergebnisdaten. Die Aufzeichnungseinheit 17 für verstärkte Bestimmungsergebnisdaten kann verstärkte Bestimmungsergebnisdaten aufzeichnen, in welchen die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung und das bisher gewonnene Bestimmungsergebnis verknüpft werden, und die verstärkten Bestimmungsergebnisdaten können der Fehlerberechnungseinheit 15 bereitgestellt werden. Die Aufzeichnungseinheit 17 für verstärkte Bestimmungsergebnisdaten ist nicht notwendig in der maschinellen Lernvorrichtung 10 vorzusehen, vielmehr können die verstärkten Bestimmungsergebnisdaten der Fehlerberechnungseinheit 15 auch über eine Speicherkarte oder die Kommunikationsmittel 9 zugeführt werden.
2A und 2B sind Flussdiagramme zur Erläuterung eines Beispiels für den Betrieb der in 1 gezeigten maschinellen Lernvorrichtung 10.
Wie die 2A und 2B zeigen, bestimmt die maschinelle Lernvorrichtung 10 gemäß 1 beim Start eines Lernvorganges (Lernprozesses), ob unter einer Mehrzahl von über die Kommunikationsmittel 9 angeschlossenen Faserlaservorrichtungen 1 eine Faserlaservorrichtung eingeschaltet ist (Schritt S101). Ist eine Faserlaservorrichtung 1 eingeschaltet, prüft die maschinelle Lernvorrichtung 10 in der Faserlaservorrichtung 1 abgespeicherte Fehlervermeidungsdaten (Schritt S102) und ermittelt, ob die Fehlervermeidungsdaten die zuletzt eingetragenen Daten sind (Schritt S103).
Sind die Fehlervermeidungsdaten nicht die letzten Daten, aktualisiert die maschinelle Lernvorrichtung 10 die Fehlervermeidungsdaten auf Basis der letzten Fehlervermeidungsdaten (Schritt S104), und das Verfahren geht zu Schritt S105. Ermittelt die maschinelle Lernvorrichtung 10 in Schritt S103, dass die Fehlervermeidungsdaten die letzten Daten sind, geht das Verfahren direkt zu Schritt S105. In Schritt S105 ermittelt die maschinelle Lernvorrichtung 10, ob ein Lichtausgabebefehl an die Faserlaservorrichtung 1 gegeben worden ist. Ist ein Lichtausgabebefehl gegeben, ermittelt die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 eine Zustandsgröße einschließlich Zeitfolgedaten bezüglich zumindest Ausgangslicht-Detektionsergebnissen, wie durch die Detektionseinheit 6 für Ausgangslicht in der Faserlaservorrichtung 1 detektiert, und Detektionsergebnisse für reflektiertes Licht, wie durch die Detektionseinheit 7 für reflektiertes Licht detektiert, als Zustandsvariable, die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentieren und gibt die Zustandsvariablen an die Lerneinheit 13 (Schritt S106). Die Bestimmungsdatengewinnungseinheit 12 gewinnt Bestimmungsdaten, welche eine Fehlerauftrittssituation in der Faserlaservorrichtung 1 repräsentieren, die abgeleitet werden aus einer Differenz, die eine Abweichung überschreitet, wie eine Messabweichung zwischen zumindest einem Lichtausgangsergebnis, wie durch die Detektionseinheit 6 für Ausgangslicht detektiert, und dem Lichtausgangsbefehl, wobei die Daten dieser Ermittlung in die Lerneinheit 13 eingegeben werden (Schritt S107).
Anschließend prüft die maschinelle Lernvorrichtung 10 auf Basis der Bestimmungsdaten ob ein Fehler in der Faserlaservorrichtung 1 aufgetreten ist (Schritt S 108). Wird ermittelt, dass ein Fehler in der Faserlaservorrichtung 1 aufgetreten ist, führt die maschinelle Lernvorrichtung 10 ein automatisches Fehlerdiagnoseprogramm aus oder prüft einen Fehlerzustand, wie eine fehlerhafte Komponente durch menschlichen Eingriff, weil die Fehlerhäufigkeit gering ist (Schritt S109). Die maschinelle Lernvorrichtung 10 ermittelt ob die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable, wie durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 ermittelt, bei Auftreten des Fehlers eine Grenzbedingung bezüglich des Auftretens von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bisher gewonnenen Lernergebnis überschreitet (Schritt S110).
In einer Faserlaservorrichtung die tatsächlich eingesetzt wird für eine Laserbearbeitung in einer Herstellungsumgebung werden dann, wenn die Zustandsvariable die kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung überschreitet, die auf der sicheren Seite in Bezug auf die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes eingestellt ist, die Betriebsbedingungen für die Faserlaservorrichtung einschließlich des Lichtausgabebefehls geändert, um einen Ausfall der Faserlaservorrichtung 1 zu vermeiden, und somit überschreitet die Zustandsvariable niemals die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, die aufgrund der Lernergebnisse insoweit gewonnen worden sind. Bei einer Faserlaservorrichtung für einen Grenzeigenschaftstest, die eingestellt ist zur Gewinnung einer Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, wird eine Vermeidungsaktion zum Vermeiden eines Fehlers in der Faserlaservorrichtung 1 nicht immer eingeleitet, wenn die Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes überschreitet, die Zustandsvariable kann also gegebenenfalls die kritische Bedingung für die Fehlervermeidung überschreiten.
Ist eine fehlerhafte Faserlaservorrichtung 1 eine Testvorrichtung für die Grenzeigenschaft und überschreitet die Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, prüft die maschinelle Lernvorrichtung 10 ob eine Aufzeichnung der Zustandsvariablen in der Aufzeichnungseinheit 17 für verstärkte Bestimmungsergebnisdaten als solche Daten aufzuzeichnen sind (Schritt S111). Wird entschieden, die Zustandsvariable als verstärkte Bestimmungsergebnisdaten aufzuzeichnen, zeichnet die maschinelle Lernvorrichtung 10 die verstärkten Bestimmungsergebnisdaten in der Aufzeichnungseinheit 17 für solche Daten auf (Schritt S112), und das Verfahren geht weiter zu Schritt S123. Die Bestimmung ob die Zustandsvariabl als verstärkte Bestimmungsergebnisdaten aufzuzeichnen sind, kann derart ausgeführt werden, dass die den Betriebszustand bei Auftreten eines Fehlers in der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable eine Bedingung erfüllt, entsprechend beispielsweise 120% oder weniger der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, und eingesetzt wird zum Bestärken des Lernergebnisses und für die Aufzeichnung gewählt wird, weil eine Bedingung die weit entfernt ist von der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, welche mit den Lernergebnissen bis dahin erhalten wurde und mit der ein Fehler ohne Ausnahme auftreten würde, bedeutungslos wäre (es macht keinen Sinn, einen Test unter Testbedingungen auszuführen, welche einen unnützen Fehler in einer Faserlaservorrichtung für den Grenzeigenschaftstest verursachen würden).
Wenn in Schritt S111 ermittelt wird, dass es nicht erforderlich ist, die verstärkten Bestimmungsergebnisdaten aufzuzeichnen, geht das Verfahren direkt zu Schritt S123. In Schritt S123 ermittelt die maschinelle Lernvorrichtung 10, ob ein Befehl zur Fortsetzung des Lernvorganges ausgegeben ist. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernvorganges nicht ausgegeben, ist der Lernvorgang beendet. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernvorganges ausgegeben, geht das Verfahren zurück zu Schritt S101 und der Lernvorgang wird fortgesetzt.
Wird in Schritt S110 ermittelt, dass die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 bei Auftreten eines Fehlers die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, die aus den bisherigen Lernergebnissen folgt, nicht überschreitet, obwohl in der Faserlaservorrichtung 1 ein Fehler aufgetreten ist, dann bedeutet dies dass der Fehler aufgetreten ist, obwohl die Zustandsvariable nicht die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, wie mit den bisher gewonnenen Lernergebnissen erreicht, überschreitet, und somit berechnet die maschinelle Lernvorrichtung 10 eine Differenz zwischen der den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 bei Auftreten des Fehlers repräsentierenden Zustandsvariablen und der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, wie von den bisherigen Lernergebnissen gewonnen, und diese Differenz gilt als Abweichung (Schritt S114). Die maschinelle Lernvorrichtung 10 aktualisiert das Lernmodell so, dass die Abweichung gegen null geht (Schritt S115) und zeichnet die Zustandsvariable zur Zeit des Auftretens des Fehlers in der Aufzeichnungseinheit 17 für verstärkte Bestimmungsergebnisdaten als solche Daten auf, was anzeigt dass der Fehler aufgetreten ist (Schritt S116). Die maschinelle Lernvorrichtung 10 ermittelt, ob die Faserlaservorrichtung eine Faserlaservorrichtung 1 ist, in welcher der Fehler momentan aufgetreten ist (Schritt S117).
Ist das Ermittlungsergebnis in Schritt S110 NEIN und geht das Verfahren weiter zu Schritt S114, dann ist die Faserlaservorrichtung 1 eine solche, in welcher der Fehler momentan aufgetreten ist, und somit wird die Stromversorgung für eine Reparatur abgestellt. Damit hat die maschinelle Lernvorrichtung 10 keinen Zugriff mehr auf die Faserlaservorrichtung 1, und somit geht das Verfahren von Schritt S117 (Ermittlungsergebnis: JA) zu Schritt S123 um zu prüfen, ob ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens ausgegeben ist. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens nicht ausgegeben, ist der Lernvorgang abgeschlossen. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens ausgegeben, geht das Verfahren zurück zu Schritt S101 und der Lernvorgang wird fortgesetzt.
Wenn andererseits in Schritt S108 aus den Bestimmungsdaten ermittelt wird, dass ein Fehler in der Faserlaservorrichtung 1 nicht aufgetreten ist, prüft die maschinelle Lernvorrichtung 10, ob die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 die Grenzbedingung für das Auftreten eines durch reflektiertes Licht verursachten Fehlers, wie bis dahin aus den Lernergebnissen abgeleitet, überschreitet (Schritt S113). Wird ermittelt, dass die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 repräsentierende Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, wie aus den Lernergebnissen bis dahin abgeleitet, überschreitet, bedeutet dies dass ein Fehler tatsächlich nicht aufgetreten ist, obwohl die Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß den bis dahin gewonnenen Lernergebnissen überschreitet, und die maschinelle Lernvorrichtung 10 berechnet eine Differenz zwischen der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß den bis dahin gewonnenen Lernergebnissen und der Zustandsvariablen, die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentiert, als eine Abweichung (Schritt S114) (auch in diesem Falle werden in einer Faserlaservorrichtung 1, die tatsächlich eingesetzt wird für eine Bearbeitung im Rahmen einer Herstellung dann, wenn die Zustandsvariable die kritische Bedingung für das Vermeiden eines Fehlers, die auf der sicheren Seite der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes eingestellt ist, überschreitet, die Betriebsbedingungen für die Faserlaservorrichtung 1 einschließlich des Lichtausgabebefehls geändert, um einen Fehler in der Faserlaservorrichtung 1 zu vermeiden und somit überschreitet die Zustandsvariable niemals die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, die sich aus den Lernergebnissen bis dahin ergeben hat. Ein Fehler tritt nur auf in einer Faserlaservorrichtung für den Test einer Grenzeigenschaft, welche so eingestellt ist, dass eine Vermeidungsaktion zum Vermeiden eines Fehlers in der Faserlaservorrichtung 1 nicht jedes Mal dann eingeleitet wird, wenn die Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes überschreitet). Die maschinelle Lernvorrichtung 10 aktualisiert das Lernmodell so, dass die Abweichung gegen null geht (Schritt S115) und zeichnet die Zustandsvariable zur Zeit des Auftretens des Fehlers in der Aufzeichnungseinheit 17 für verstärkte Bestimmungsergebnisdaten auf, wobei diese Daten anzeigen dass der Fehler aufgetreten ist (Schritt S116). Die maschinelle Lernvorrichtung 10 prüft, ob die Faserlaservorrichtung 1 eine solche ist, in welcher der Fehler momentan aufgetreten ist (Schritt S117).
Ist in Schritt S108 das Bestimmungsergebnis NEIN und geht das Verfahren zu Schritt S113, dann ist in der Faserlaservorrichtung 1 kein Fehler aufgetreten (Bestimmungsergebnis in Schritt S117: NEIN), und auf die Faserlaservorrichtung 1 kann die maschinelle Lernvorrichtung 10 zurückgreifen. Die maschinelle Lernvorrichtung 10 gibt Fehlervermeidungsdaten, die durch das aktualisierte Lernmodell aktualisiert sind, an zumindest die Faserlaservorrichtung 1 und eine weitere Faserlaservorrichtung 1, welche zu der Zeit eingeschaltet ist unter den Faserlaservorrichtungen, die über die Kommunikationsmittel 9 verbunden sind (Schritt S120). Anschließend ermittelt die maschinelle Lernvorrichtung 10, ob die Ausführung des Lichtausgabebefehls an die Faserlaservorrichtung 1 abgeschlossen ist. Ist die Ausführung des Lichtausgabebefehls nicht abgeschlossen, geht das Verfahren zurück zu Schritt S106, und die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 fährt mit der Überwachung der Zustandsgrößen der Faserlaservorrichtung 1 fort. Ist die Ausführung des Lichtausgabebefehls abgeschlossen, prüft die maschinelle Lernvorrichtung 10 weiterhin, ob ein Befehl zum Ausschalten der Faserlaservorrichtung 1 ausgegeben ist (Schritt S122). Ist ein Befehl zum Ausschalten der Faserlaservorrichtung 1 nicht ausgegeben, geht das Verfahren zurück zu Schritt S105 zum Warten auf einen neuen Licht-Ausgabebefehl für die Faserlaservorrichtung 1. Ist ein Befehl zum Ausschalten der Faserlaservorrichtung 1 ausgegeben, geht das Verfahren zu Schritt S123, um zu prüfen, ob ein Befehl zur Fortsetzung des Lernens ausgegeben ist. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens nicht ausgegeben, ist der Lernvorgang abgeschlossen. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens ausgegeben, geht das Verfahren zurück zu Schritt S101 und der Lernvorgang wird fortgesetzt.
Wird in Schritt S113 festgestellt, dass die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 nicht die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, welche sich bis dahin aus dem Lernvorgang ergeben hat, überschreitet, geht das Verfahren zu Schritt S118. Da das Bestimmungsergebnis in Schritt S108 NEIN ist und geht das Verfahren zu Schritt S113, ist dieser Zustand ohne Fehler in der Faserlaservorrichtung 1, bei dem die Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes nicht überschreitet, normal. Bei einer Faserlaservorrichtung 1, die bei einem tatsächlichen Bearbeitungsprozess mit einem Laser in einem Herstellungsverfahren eingesetzt wird, werden dann, wenn die Zustandsvariable die kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung, die auf der sicheren Seite im Vergleich zur Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes eingestellt ist, überschreitet, die Betriebsbedingungen für die Faserlaservorrichtung 1 einschließlich des Lichtausgabebefehls geändert, um einen Fehler in der Faserlaservorrichtung 1 zu vermeiden. Somit geht das Flussdiagramm mit fortschreitendem Lernprozess und präziser werdender Grenzbedingung bezüglich des Auftretens eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes entsprechend den verbesserten Lernergebnissen durch die Schrittfolge: Schritt S108 → Schritt S113 → Schritt S118.
In Schritt S118 prüft die maschinelle Lernvorrichtung 10, ob ein Paar aus der Zustandsvariablen und dem Bestimmungsergebnis bezüglich des Nichtauftretens eines Fehlers in der Aufzeichnungseinheit 17 für verstärkte Bestimmungsergebnisdaten abgespeichert werden soll. Wird ermittelt dass die Zustandsvariable abzuspeichern ist, speichert die maschinelle Lernvorrichtung 10 die verstärkten Bestimmungsergebnisdaten in der Aufzeichnungseinheit 17 für solche Daten (Schritt S119), und das Verfahren geht zu Schritt S121. Sind bei der Bestimmung bezüglich der Aufzeichnung eines Paares aus der Zustandsvariablen und des Nichtauftretens eines Fehlers als verstärkte Bestimmungsergebnisdaten die Verhältnisse weit entfernt von der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis, sodass ein Fehler höchst unwahrscheinlich wäre, würde eine solche Aufzeichnung nur das Datenvolumen ohne Nutzen vergrößern. Wird eine Fehlervermeidungsaktion zur Vermeidung eines Fehlers bei beispielsweise 80% oder mehr der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes eingeleitet, dann sind solche Daten effektiv für das bestärkende Lernen und sind als zu speichern einzuordnen. Wird andererseits in Schritt S118 festgestellt, dass es nicht erforderlich ist die Zustandsvariable bei Nichtauftreten des Fehlers als verstärkte Bestimmungsergebnisdaten aufzuzeichnen, geht das Verfahren direkt zu Schritt S121. Der Prozess gemäß Schritt S121 und die anschließenden Schritte sind oben beschrieben.
Durch Wiederholung der Schritte S101 bis S123 gemäß obiger Beschreibung aktualisiert die Lerneinheit 13 immer wieder das Lernmodell zum Erlernen der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes.
Die obige Beschreibung der Schritte S101 bis S123 betrifft den Betrieb einer (einzigen) Faserlaservorrichtung 1, die über die Kommunikationsmittel 9 mit der maschinellen Lernvorrichtung 10 verbunden ist. Sind mehrere Faserlaservorrichtungen 1 über die Kommunikationsmittel 9 mit der maschinellen Lernvorrichtung 10 verbunden und sind sie gleichzeitig eingeschaltet, werden die Schritte S101 bis S123 gleichzeitig bezüglich der Faserlaservorrichtungen 1 ausgeführt. Die Lerneinheit 13 kann also eine Mehrzahl von Lernmodellen je nach Anforderung beinhalten.
Auf Basis der obigen Beschreibung des Betriebsablaufs ergibt es sich, dass einige Faserlaservorrichtungen für die Tests bezüglich der Grenzeigenschaften erforderlich sind, um den Lernprozess voranzubringen. Bei den nachfolgenden Ausführungsbeispielen wird ein Verfahren beschrieben zur Gewinnung effektiver Lernergebnisse mittels einer möglichst geringen Anzahl von Faserlaservorrichtungen für die Tests bezüglich der Grenzeigenschaften. Wie oben beschrieben, sind die Herstellungsbedingungsdaten für eine Faserlaservorrichtung, wie der Aufbau, die Konfiguration, das Modell, die Zeichnungsnummer, die Spezifikationen, das Datum der Herstellung, das Produktionslos, der Ort der Herstellung und die Produktnummer der Faserlaservorrichtung 1, in der Zustandsgröße gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 enthalten, sodass die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung 1 von den Herstellungsbedingungen, wie der Struktur und Konfiguration, ebenfalls erlernt wird und somit auch bei einer Änderung des Aufbaus der Faserlaservorrichtung 1 es nicht erforderlich wird, einen Grenzeigenschaftstest unter Einsatz einer Faserlaservorrichtung für einen solchen Test auszuführen, und somit kann die Anzahl der durch die Ausführung der Grenzeigenschaftstests beschädigten Faserlaservorrichtung 1 gering gehalten werden. Mit fortschreitendem Lernprozess werden auch Informationen bezüglich der Herstellungsbedingungen für die Faserlaservorrichtung 1 gewonnen, bei denen ein Fehler aufgrund reflektierten Lichtes weniger wahrscheinlich ist, und dieses Ergebnis aus dem Lernprozess kann die Entwicklung von zuverlässigeren Faserlaservorrichtungen 1 fördern.
Bei einem Beispiel für ein überwachtes Lernen mit einer Maschine erfolgt der Fortschritt des Lernvorganges so, dass beispielsweise eine Vorhersagemodell-Regressionsgleichung gemäß der nachfolgenden Gleichung (1) vorgegeben wird, und die Werte der Koeffizienten a₀ , a₁ , a₂ , a₃ , ... werden so eingestellt, dass der Wert der Zielvariablen y gewonnen wird, wenn die Werte der Zustandsvariablen x₁ , x₂ , x₃ , ... in dem Lernprozess in die Regressionsgleichung eingesetzt werden. Das Lernverfahren ist nicht hierauf beschränkt und hängt von dem Algorithmus des überwachten Lernens ab. $y = a_{0} + a_{1} x_{1} + a_{2} x_{2} + a_{3} x_{3} + \dots + a_{n} x_{n}$
Für den Algorithmus des überwachten Lernens kommen verschiedene Verfahren wie der Einsatz neuronaler Netzwerke und das Verfahren der kleinsten Quadrate als jeweils gut bekannte Methoden in Betracht. Hier können alle derartigen Algorithmen für überwachtes Lernen eingesetzt werden.
Zweites Ausführungsbeispiel
3 ist ein Blockdiagramm zur Erläuterung des grundlegenden Aufbaus einer maschinellen Lernvorrichtung 100 gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel der Erfindung, bei dem beispielhaft die maschinelle Lernvorrichtung 100 mit drei Faserlaservorrichtungen 1 über Kommunikationsmittel 9 verbunden ist. Eine Faserlaservorrichtung 1 auf der rechten Seite der drei Faserlaservorrichtungen ist durch ein Blockdiagramm näher dargestellt.
Die Konfiguration der Faserlaservorrichtung 1 bei diesem Ausführungsbeispiel entspricht dem Beispiel gemäß 1 (also dem ersten Ausführungsbeispiel). Anders als 1 zeigt dieses Ausführungsbeispiel eine maschinelle Lernvorrichtung 100, bei der das so genannte bestärkende Lernen eingesetzt wird. Eine Lerneinheit 131 hat eine Nutzenberechnungseinheit 18 und eine Wertefunktionsaktualisierungseinheit 19 anstelle der Fehlerberechnungsart 15 und der Lernmodellaktualisierungseinheit 16 gemäß 1. Die Lerneinheit 131 hat keine Aufzeichnungseinheit 17 für verstärkte Besti mm u ngsergebnisdaten.
Die 4A und 4B erläutern mit Flussdiagrammen ein Beispiel für den Betrieb der maschinellen Lernvorrichtung 100 gemäß 3. Die Schritte S201 bis S 210 in den Flussdiagrammen gemäß den 4A und 5B entsprechen den Schritten S101 bis S110 der Flussdiagramme nach den 2A und 2B, und somit kann auf die dortige Beschreibung verwiesen werden.
In Schritt S210 kann die Situation, in der die Zustandsvariable, welche den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 gemäß Beobachtung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 bei Auftreten eines Fehlers repräsentiert, die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis nur in einer Faserlaservorrichtung für den Grenzeigenschaftstest auftreten, solange wie der Fehlervermeidungsbetrieb normal arbeitet, wie oben beschrieben. Überschreitet die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, wie durch die bis dato gegebenen Lernergebnisse gewonnen, ermittelt die maschinelle Lernvorrichtung 100, ob die Daten bezüglich des Ergebnisses, dass die Faserlaservorrichtung 1 fehlerhaft ist, effektive Daten sind (Schritt S211). Wird gefunden, dass diese Daten effektive Daten sind, bedeutet dies, dass das Ergebnis für die Vorhersage des Auftretens eines Fehlers gemäß dem Lernergebnis zu dem Ergebnis passt, dass ein Fehler tatsächlich aufgetreten ist, und somit setzt die maschinelle Lernvorrichtung 100 einen positiven Nutzen (Belohnung) (Schritt S212), und der Wert der Funktion wird aktualisiert (Schritt S214). Die Ermittlung in Schritt S211, ob Daten effektiv sind, kann wie folgt ausgeführt werden. Daten eines Zustandes in dem die den Betriebszustand bei fehlerhafter Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable weit entfernt ist von der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem Lernergebnis bis dato, wobei ein Fehler ohne Ausnahme auftritt, sind nicht effektiv. Ein Zustand der den Betriebszustand repräsentierenden Zustandsvariablen bei fehlerhafter Faserlaservorrichtung 1 entsprechend 120% oder weniger der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, kann als effektiv bezüglich der Daten zum Bestärken des Lernergebnisses angenommen werden.
Wenn in Schritt S210 ermittelt wird, dass die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable gemäß der Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 bei Auftreten eines Fehlers die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis nicht überschreitet, dann passt das vorhergesagte Lernergebnis, dass kein Fehler auftritt, nicht zu dem Ergebnis, dass ein Fehler tatsächlich aufgetreten ist, und somit setzt die maschinelle Lernvorrichtung 100 einen negativen Nutzen (Schritt S213) und aktualisiert die Wertefunktion (Schritt S214). Hat die Zustandsvariable, welche den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 repräsentiert zur Zeit des Auftretens des Fehlers eine größere Abweichung von der Grenzbedingung bezüglich des Auftretens eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis, kann ein größerer negativer Nutzen eingesetzt werden weil dies bedeutet, dass ein Fehler in einem Zustand aufgetreten ist, in dem kein Fehler aufgrund der bis dahin gewonnenen Lernergebnisse zu erwarten war.
In Schritt S215 im Anschluss an Schritt S214 prüft die maschinelle Lernvorrichtung 100, ob die (angeschlossene) Faserlaservorrichtung 1 eine solche ist, in welcher der Fehler momentan aufgetreten ist. Ist das Prüfergebnis in Schritt S208 JA bedeutet dies, dass in der betroffenen Faserlaservorrichtung 1 der Fehler momentan aufgetreten ist, und somit wird diese Faserlaservorrichtung für eine Reparatur abgestellt, und die maschinelle Lernvorrichtung 100 kann nicht mehr auf dieser Faserlaservorrichtung 1 zurückgreifen.
Damit geht das Verfahren von Schritt S215 zu Schritt S223 und es wird geprüft ob ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens ausgegeben ist. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens nicht ausgegeben, ist das Lernen beendet. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens ausgegeben, geht das Verfahren zurück zu Schritt S201 zur Fortsetzung des Lernvorganges.
Ist andererseits in Schritt S208 das Bestimmungsergebnis NEIN aufgrund der Bestimmungsdaten (es ist ermittelt, dass ein Fehler in der Faserlaservorrichtung 1 nicht aufgetreten ist), dann prüft die maschinelle Lernvorrichtung 100 als nächstes, ob die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis überschreitet (Schritt S216). Das Ergebnis, dass der Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis überschreitet, bedeutet, dass ein Fehler tatsächlich nicht aufgetreten ist, obwohl die Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis überschreitet. Das Ergebnis bezüglich des Auftretens eines Fehlers gemäß der Vorhersage aufgrund des Lernergebnisses passt nicht zu dem Ergebnis, dass ein Fehler tatsächlich nicht aufgetreten ist, und somit setzt die maschinelle Lernvorrichtung 100 einen negativen Nutzen (Belohnung) (Schritt S217), und die Wertefunktion wird entsprechend aktualisiert (Schritt S214). Hat in einer Situation ohne Auftreten eines Fehlers die Zustandsvariable, welche den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 bei Überschreiten der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis repräsentiert, eine große Differenz zur Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis, dann bedeutet dies dass ein Fehler nicht aufgetreten ist in einem Zustand, in welchem ein Fehler ohne Ausnahme auf Basis der bisherigen Lernergebnisse auftreten würde, und somit kann ein großer negativer Nutzen eingestellt werden. Eine solche Situation kann nur bei einem Grenzeigenschaftentest einer Faserlaservorrichtung auftreten solange der Fehlervermeidungsbetrieb normal arbeitet, wie oben beschrieben.
Wenn in Schritt S216 festgestellt wird, dass die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 gemäß der Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 repräsentierende Zustandsgröße die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes entsprechend dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis nicht überschreitet, geht das Verfahren zu Schritt S218. Da das Ergebnis in Schritt S208 NEIN ist und das Verfahren zu Schritt S216 fortschreitet, ist dieser Zustand in dem kein Fehler in der Faserlaservorrichtung 1 aufgetreten ist und die Zustandsvariable nicht die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes nicht überschreitet, extrem normal. Wenn in einer Faserlaservorrichtung 1, die tatsächlich für eine Laserbearbeitung in einem Herstellungsverfahren eingesetzt wird, die Zustandsvariable die kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung überschreitet, welche auf die sichere Seite in Bezug auf die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes eingestellt ist, werden die Betriebsbedingungen der Faserlaservorrichtung einschließlich des Lichtausgabebefehls geändert, um einen Ausfall der Faserlaservorrichtung 1 zu vermeiden. Somit erfolgt der Verlauf des Flussdiagramms mit zunehmendem Lernfortschritt und zunehmender Präzision des Lernergebnisses für die Grenzbedingung des Auftretens eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes über die Schritte S208 → Schritt S216 → Schritt S218.
In Schritt S218 prüft die maschinelle Lernvorrichtung 100, ob die Daten bezüglich des Ergebnisses, dass die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis nicht überschreitet und dass die Faserlaservorrichtung 1 nicht fehlerhaft ist, effektive Daten sind. Wird festgestellt, dass diese Daten effektive Daten sind bedeutet dies, dass das aus dem Lernergebnis vorhergesagte Ergebnis, dass kein Fehler auftritt, zu dem Ergebnis passt, dass ein Fehler tatsächlich nicht aufgetreten ist, und somit setzt die maschinelle Lernvorrichtung 100 einen positiven Nutzen (Belohnung) (Schritt S219) und aktualisiert die Wertefunktion entsprechend (Schritt S214).
Hinsichtlich der Bestimmung in Schritt S218 ob Daten effektiv sind gilt, dass Daten eines Zustandes weit entfernt von der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin gewonnenen Lernergebnis, bei dem kein Fehler zu erwarten ist, nicht effektiv sind. Entsprechend werden dann wenn eine Fehlervermeidungsaktion zur Vermeidung eines Fehlers durchgeführt wird, wenn die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable bei 80% oder mehr der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes liegt, diese Daten als effektive Daten eingeordnet für die Bestärkung des Lernergebnisses (wenn die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable ursprünglich eine Zustandsvariable ist, für welche eine Fehlervermeidungsaktion bei Ausführung des Grenzeigenschaftentests auszuführen ist).
Nachdem in Schritt S214 die Wertefunktion aktualisiert ist, prüft im nachfolgenden Schritt S215 die maschinelle Lernvorrichtung 100, ob die betreffende Faserlaservorrichtung 1 diejenige ist, in welcher der Fehler gerade aufgetreten ist. Ist das Prüfergebnis in Schritt S208 NEIN und geht das Verfahren zu Schritt S216, ist kein Fehler in der der Faserlaservorrichtung 1 aufgetreten, und somit hat die maschinelle Lernvorrichtung 100 Zugang zu der Faserlaservorrichtung 1. Die maschinelle Lernvorrichtung 100 gibt dann Fehlervermeidungsdaten aus, die auf Basis der aktualisierten Wertefunktion aktualisiert sind und zwar erfolgt die Ausgabe an zumindest die betreffende Faserlaservorrichtung 1 sowie gegebenenfalls weitere Faserlaservorrichtungen, welche zu der Zeit über die Kommunikationsmittel 9 angeschlossen und eingeschaltet sind (Schritt S220).
Sodann ermittelt in Schritt S221 die maschinelle Lernvorrichtung 100, ob die Ausführung eines Licht-Abgabebefehls an die Faserlaservorrichtung 1 beendet ist. Ist die Ausführung des Licht-Abgabebefehls nicht beendet, geht das Verfahren zurück zu Schritt S206, und die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 fährt mit der Überwachung der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 fort. Ist die Ausführung des Licht-Ausgabebefehls andererseits beendet, prüft die maschinelle Lernvorrichtung 100 weiterhin, ob ein Befehl zum Abschalten der Faserlaservorrichtung 1 gegeben ist (Schritt S222). Ist ein Befehl zum Ausschalten der Faserlaservorrichtung 1 nicht ausgegeben, geht das Verfahren zurück zu Schritt S205, um auf einen neuen Licht-Ausgabebefehl zu warten, der an die Faserlaservorrichtung 1 gegeben wird. Ist ein Befehl zum Abschalten der Faserlaservorrichtung 1 gegeben, geht das Verfahren zu Schritt S223, um zu prüfen, ob ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens ausgegeben ist. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens nicht ausgegeben, ist der Lernvorgang beendet. Ist ein Befehl zum Fortsetzen des Lernens gegeben, geht das Verfahren zurück zu Schritt S201, und das Lernen wird fortgesetzt.
Wird in Schritt S218 festgestellt, dass die Daten mit dem Ergebnis, dass die den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung 1 repräsentierende Zustandsvariable die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes gemäß dem bis dahin erreichten Lernergebnis nicht überschreitet und die Faserlaservorrichtung nicht fehlerhaft ist, nicht-effektive Daten sind, geht das Verfahren zu Schritt S221.
Durch Wiederholung der Schritte S201 bis S223, gemäß obiger Beschreibung, aktualisiert die Lerneinheit 131 wiederholt die Wertefunktion zum Erlernen der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes.
Die obige Beschreibung der Schritte S201 bis S223 betrifft beispielhaft den Betrieb einer von mehreren Faserlaservorrichtungen 1, die über die Kommunikationsmittel 9 an die maschinelle Lernvorrichtung 100 angeschlossen sind. Sind mehrere Faserlaservorrichtungen 1 über die Kommunikationsmittel an die maschinelle Lernvorrichtung 100 angeschlossen und gleichzeitig eingeschaltet, werden die Schrittfolgen S201 bis S223 bezüglich der Faserlaservorrichtungen 1 gleichzeitig ausgeführt. Somit kann die Lerneinheit 131 eine Mehrzahl von Wertefunktionen je nach Bedarf einschließen.
Für den oben beispielhaft beschriebenen Betrieb werden auch beim bestärkenden Lernen einige Faserlaservorrichtungen für den Grenzeigenschaftentest erforderlich um den Lernprozess voranzubringen, ähnlich wie beim obigen Fall des überwachten Lernens. Das bestärkende Lernen kann in einem Zustand beginnen, in dem das erlernte Wissen bis zu einem bestimmten Grad angesammelt ist durch Einstellung eines Zustandes als Anfangszustand, in dem zuvor bereits ein Lernvorgang mittels überwachten Lernens ausgeführt wurde.
Beim bestärkenden Lernen erfolgt nicht nur eine Bestimmung und Klassifikation, sondern es werden auch Aktionen erlernt zum Lernen eines Verfahrens zum Gewinnen passender Aktionen unter Berücksichtigung wechselseitiger Wirkungen der Aktionen bezüglich Umgebungen, das heißt, ein Lernverfahren zum Maximieren von in der Zukunft zu gewinnendem Nutzen. Bei diesem Ausführungsbeispiel können im Ergebnis der Ausgabe der Fehlervermeidungsdaten die Zukunft betreffende Aktionen beispielsweise in einer Weise gewonnen werden, sodass die Faserlaservorrichtung ein Versagen aufgrund reflektierten Lichtes vermeiden kann oder nicht.
Die Wertefunktion-Aktualisierungseinheit 19 kann das bestärkende Lernen ausführen unter Einsatz des so genannten Q-Lernens. Die Verfahren der bestärkenden Lernmethoden sind nicht auf das Q-Lernen beschränkt. Das Q-Lernen ist ein Verfahren zum Erlernen eines Wertes Q (s, a) zur Auswahl einer Aktion a in einem gegebenen Zustand s der Umgebung. Im gegebenen Zustand s wird eine Aktion a mit dem höchsten Wert Q (s, a) als die optimale Aktion ausgewählt.
Am Anfang aber ist der korrekte Wert für Q (s, a) für eine Kombination eines Zustandes s und einer Aktion a vollständig unbekannt. Somit werden verschiedene Aktionen a unter einem gegebenen Zustand s ausgewählt und Belohnungen werden der ausgewählten Aktion a zugeteilt. Auf diese Weise wird eine bessere Aktion ausgewählt, d. h., es erfolgt eine Annäherung an den korrekten Wert Q (s, a).
Zum Maximieren der Summe der Belohnungen, die in der Zukunft als Ergebnis der Aktionen gewonnen werden, werden Versuche gemacht, um schließlich Q (s, a) = E[Σ(γ_t)r_t] zu gewinnen, wobei E[] den erwarteten Wert darstellt, t die Zeit ist, γ ein Parameter ist, der auch als Diskontierungsfaktor bezeichnet wird, wie weiter unten näher beschrieben, r_t eine Belohnung zur Zeit t ist und Σ die Summe zur Zeit t ist. Der erwartete Wert in der Gleichung wird genommen, wenn sich der Zustand ändert entsprechend der optimalen Aktion; er ist unbekannt und wird durch Exploration erlernt. Eine Aktualisierungsgleichung für den Wert Q (s, a) ist beispielsweise die nachfolgende Gleichung (2). Die Wertefunktion-Aktualisierungseinheit 19 aktualisiert die Wertefunktion Q (s_t, a_t) auf Basis der nachfolgenden Gleichung (2). $Q (s_{t}, a_{t}) \leftarrow Q (s_{t}, a_{t}) + α (r_{t + 1} + γ max_{a} Q (s_{t + 1}, a) - Q (s_{t}, a_{t}))$
wobei s_t den Umgebungszustand zur Zeit t bedeutet und a_t eine Aktion zur Zeit t bedeutet. Der Zustand ändert sich zu s_t+1 durch eine Aktion a_t. r_t+1 bedeutet eine Belohnung, die durch die Änderung im Zustand erlangt wird. Der Term mit dem Zusatz „max“ wird gewonnen durch Multiplikation eines Q-Wertes bei Auswahl einer Aktion a mit dem höchsten Q-Wert, der zu der Zeit beim Zustand s_t+1 bekannt ist mit y. y ist ein Parameter mit 0<γ≤1 und wird mit „Diskontierungsfaktor“ bezeichnet. α ist ein Lernkoeffizient im Bereich 0<α<1.
Obige Gleichung (2) gibt ein Verfahren an zum Aktualisieren des ermittelten Wertes Q (s_t, a_t) der Aktion a_t im Zustand s_t auf Basis der Belohnung r_t+1, die zugeteilt wird als Ergebnis des Versuches a_t. Insbesondere zeigt Gleichung (2), dass der ermittelte Wert Q (s_t, a_t) der Aktion a im Zustand s ansteigt, wenn die Summe der Belohnungen r_t+1 und der ermittelte Wert Q (s_t+1, max a_t+1) der besten Aktion max a im Zustand anschließend an die Aktion a größer ist als Q (s_t, a_t), während andernfalls Q (s_t, a_t) abfällt. Mit anderen Worten: Der Wert einer gegebenen Aktion in einem gegebenen Zustand wird angenähert an den Wert der besten Aktion in dem nachfolgenden Zustand unter Berücksichtigung der im Ergebnis der Aktion unmittelbar zugeteilten Belohnung.
Die Implementierung von Q (s, a) auf einem Computer beinhaltet ein Verfahren der Vorhaltung der Werte für alle Zustand/Aktion-Paare (s, a) in einer Aktion-Wert-Tabelle oder ein Verfahren der Erzeugung einer Funktion, die Q (s, a) näherungsweise darstellt. Beim letztgenannten Verfahren kann obige Gleichung (2) implementiert werden durch Einstellung von Parametern einer Approximationsfunktion durch ein Verfahren, wie das stochastische Gradientenverfahren. Ein neuronales Netzwerk kann für die Approximationsfunktion eingesetzt werden. Das neuronale Netzwerk wird verwirklicht durch eine Recheneinheit und einen Speicher zur Simulation eines Neuronenmodells.
Wie oben beschrieben, können neuronale Netzwerke eingesetzt werden für einen Lernalgorithmus des überwachten Lernens und einen Approximationsalgorithmus für die Wertefunktion beim bestärkenden Lernen und somit wird vorgezogen, dass die maschinelle Lernvorrichtung 100 ein neuronales Netzwerk hat.
5 zeigt mit einem Diagramm schematisch ein Neuronenmodell. 6 erläutert schematisch ein drei-schichtiges neuronales Netzwerk, das gebildet wird durch Kombination von Neuronen gemäß 5.
Ein neuronales Netzwerk wird gebildet durch eine Recheneinheit und einen Speicher, welche das Neuronenmodell gemäß 5 simulieren. Ein Neuron gibt einen Ausgang (Ergebnis) y für eine Mehrzahl von Eingaben x aus. Jede Eingabe x (x₁ bis x₃ ) wird multipliziert mit einer Wichtung w (w₁ bis w₃ ) entsprechend dem Eingang x, und das Neuron gibt ein Ergebnis y aus, welches durch die nachfolgende Gleichung (3) gegeben ist. Die Eingaben x, die Ergebnisse y und die Wichtungen w sind alle Vektoren. $y = f_{k} (\sum_{i = 1}^{n} x_{i} w_{i} - θ)$
wobei θ eine so genannte Bias ist und f_k eine Aktivierungsfunktion ist.
Gemäß 6 werden mehrere Eingaben x (x₁ bis x₃ ) von links in das neuronale Netzwerk eingegeben, und Ergebnisse y (y₁ bis y₃ ) werden auf der rechten Seite ausgegeben. Die Eingaben x₁bis x₃ werden in jedes der drei Neuronen N₁₁ bis N₁₃ nach Multiplikation mit entsprechenden Wichtungen eingegeben. Die Wichtungen mit denen die Eingaben multipliziert werden, sind zusammen repräsentiert durch w₁ .
Die Neuronen N₁₁ bis N₁₃ geben Ausgänge z₁₁ bis z₁₃ aus. In 6 sind z₁₁ bis z₁₃ zusammen repräsentiert als ein Merkmalsvektor z₁ und können verstanden werden als ein Vektor, der gewonnen wird durch Extraktion von Merkmalsgrößen eines Eingabevektors. Der Merkmalsvektor z₁ ist einen Merkmalsvektor zwischen der Wichtung w₁ und der Wichtung w₂ . z₁₁ bis z₁₃ sind Eingaben in jedes der zwei Neuronen N₂₁ und N₂₂ nach Multiplikation mit entsprechenden Wichtungen. Die mit den Merkmalsvektoren zu multiplizierenden Wichtungen sind zusammen dargestellt als w₂ . Die Neuronen N₂₁ und N₂₂ geben z₂₁ bzw. z₂₂ aus. In 6 sind z₂₁ und z₂₂ zusammen dargestellt als ein Merkmalsvektor z₂ . Der Merkmalsvektor z₂ liegt zwischen den Wichtungen w₂ und w₃ . z₂₁ und z₂₂ sind Eingaben in jedes der drei Neuronen N₃₁ bis N₃₃ nach Multiplikation mit entsprechenden Wichtungen. Die mit den Merkmalsvektoren zu multiplizierenden Wichtungen sind kollektiv mit w₃ bezeichnet.
Schließlich geben die Neuronen N₃₁ bis N₃₃ Ergebnisse y₁ bis y₃ aus. Der Betrieb des neuronalen Netzwerkes beinhaltet einen Lernmodus und einen Wertevorhersagemodus. In dem Lernmodus wird ein Lerndatensatz verwendet zum Erlernen der Wichtung w und im Vorhersagemodus wird der sich ergebende Parameter verwendet zur Bestimmung der Aktion für die Ausgabe von Fehlervermeidungsdaten einschließlich Informationen zum Vermeiden eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes und/oder Daten bezüglich einer Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern. Ausführbar sind der so genannte „Online-Lernen“, bei dem Fehlervermeidungsdaten einschließlich Informationen zum Vermeiden eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes und Daten bezüglich einer Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern im Vorhersagemodus aktuell ausgegeben werden und die gewonnenen Daten unmittelbar erlernt und für die nächste Aktion berücksichtigt werden, und das so genannte „Batch-Lernen“ (Bündel-Lernen), bei dem ein kollektives Lernen durchgeführt unter Einsatz einer Datengruppe die im Voraus gesammelt wird, wobei das Lernen mit den gleichen Parametern in einem so genannten Detektionsmodus erfolgt. Der Lernmodus kann jedes Mal eingeschoben werden, wenn eine bestimmte Datenmenge angesammelt ist.
Die Wichtungen w₁ bis w₃ können erlernt werden durch so genannte „Backpropagation“ (Fehlerrückführung). Fehlerinformationen werden von der rechten Seite her eingegeben und zur linken Seite geleitet. Die Backpropagation ist eine Technik zum Einstellen (Lernen) der jeweiligen Wichtungen für die Neuronen, um so eine Differenz zu reduzieren zwischen der Ausgabe y, die bei Eingabe von x gewonnen wird und der richtigen Ausgabe y („Lehrer“).
Die Anzahl der zwischengeschalteten Schichten (versteckte Schichten) im neuronalen Netzwerk gemäß 6 ist eins, jedoch kann es sich auch um zwei oder mehr Schichten handeln. Der Fall, bei dem die Anzahl der zwischengelagerten Schichten bei zwei oder mehr liegt, heißt „tiefes Lernen“.
Die Lernverfahren des überwachten Lernens und des bestärkenden Lernens wurden vorstehend erläutert. Jedoch ist das maschinelle Lernverfahren, welches für die Erfindung einsetzbar ist, nicht auf diese Techniken beschränkt, und es können unterschiedliche Techniken eingesetzt werden, die mit einer maschinellen Lernvorrichtung implementiert werden können wie das „überwachte Lernen“, das „nicht-überwachte Lernen“, das „halbüberwachte Lernen“, und das „bestärkende Lernen“.
Drittes Ausführungsbeispiel
7 erläutert mit einem Blockdiagramm den grundlegenden Aufbau einer maschinellen Lernvorrichtung 200 gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel der Erfindung.
Die maschinelle Lernvorrichtung 200 dieses Ausführungsbeispieles unterscheidet sich von den maschinellen Lernvorrichtungen 10 bzw. 100 gemäß den 1 bzw. 3 darin, dass die maschinelle Lernvorrichtung 200 weiterhin eine Historienaufzeichnungseinheit 20 aufweist.
Die maschinelle Lernvorrichtung 200 zeichnet für jede Faserlaservorrichtung 1, die über die Kommunikationsmittel 9 und die Steuereinheit 8 angeschlossen ist, Historiendaten bezüglich der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 gemäß der Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 auf, wobei die Aufzeichnung in der Historienaufzeichnungseinheit 20 als Zustandsgrößenhistorie erfolgt. Die Lerneinheit 132 verwendet die Zustandsvariablen der Faserlaservorrichtungen 1 einschließlich der Zustandsgrößenhistorien der einzelnen Faserlaservorrichtung 1 gemäß Aufzeichnung in der Historienaufzeichnungseinheit 20 und Bestimmungsdaten und verknüpft die Zustandsgröße, welche den Betriebszustand einschließlich der Zustandsgrößenhistorie mit einer Fehlerauftrittssituation verknüpft, um die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes von der Zustandsgrößenhistorie zu erlernen zusätzlich zu der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung 1. Die maschinelle Lernvorrichtung 200 berücksichtigt den Fall, bei dem die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes durch die Historie beeinflusst wird; besteht beispielsweise die Tendenz, dass der Pegel der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes abfällt, sodass ein Fehler wahrscheinlicher wird, dann kann mit Anstieg einer kumulativen Betriebszeit und/oder einem Anstieg der kumulativen Energie reflektierten Lichtes mit gegebenem Energiepegel oder mehr die maschinelle Lernvorrichtung 200 zurückgreifen auf die Lernergebnisse, um die Historie zu berücksichtigen und damit ein Problem dahingehend verhindern, dass die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Fehlers durch reflektiertes Licht ansteigt.
Wenn aber alle Historiendaten aufgezeichnet werden, steigt das Datenvolumen aufgezeichneter Historiendaten bezüglich der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 mit der Zeit an. Die Zustandsgröße welche einen vorgegebenen Pegel oder mehr des Einflusses auf die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes hat, kann ausgewählt werden auf Basis der Lernergebnisse bezüglich der Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung 1, und nur solche Historiendaten bezüglich der ausgewählten Zustandsgröße können dann in der Aufzeichnungseinheit 20 für Historien aufgezeichnet werden, wobei die Aufzeichnung von Historiendaten mit geringerem Einfluss auf die Zustandsgrößenhistorienabhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers durch reflektiertes Licht vermieden werden kann.
Die maschinelle Lernvorrichtung 200 kann die Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung 1 zum Betreiben desselben mit vorgegebenen Betriebsbedingungen anweisen, wobei die Betriebsbedingungen im Voraus festgelegt werden entsprechend einem vorgegebenen Plan, und es wird die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1, die erhalten wird bei jedem Betrieb der Faserlaservorrichtung mit den vorgegebenen Betriebsbedingungen in der Historienaufzeichnungseinheit 20 als die Zustandsgrößenhistorie der Faserlaservorrichtung 1 aufgezeichnet. Das Überwachungsergebnis bezüglich der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1, welches gewonnen wird wenn die Faserlaservorrichtung 1 regelmäßig unter den vorgegebenen gleichen Betriebsbedingungen betrieben wird, kann als ein Verlauf der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 abgespeichert werden und als Historiendaten eingesetzt werden, womit die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 in einfacher Weise aufgrund der Historie erfasst werden kann. Dementsprechend kann auch dann wenn keine anderen Historiendaten zur Verfügung stehen, die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes von der Zustandsgrößenhistorie erlernt werden auf Basis der Historiendaten relativ kleinen Umfanges gemäß dem Überwachungsergebnis der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1, die gewonnen wird, wenn die Faserlaservorrichtung 1 regelmäßig unter den gleichen Betriebsbedingungen betrieben wird. Mit zunehmendem Lernfortschritt kann die maschinelle Lernvorrichtung 20 auf die Lernergebnisse zurückgreifen, um die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes auf Basis der Überwachungsergebnisse bezüglich der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1, die gewonnen werden bei Betreiben derselben unter den gleichen Betriebsbedingungen, korrigieren und so eine genauere Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes bestimmen.
Wird eine weitere Faserlaservorrichtung 1 an die Kommunikationsmittel 9 angeschlossen, die mit der maschinellen Lernvorrichtung 200 verbunden sind, befiehlt die maschinelle Lernvorrichtung 200 einer Steuereinheit in der neuerlich angeschlossenen Faserlaservorrichtung, diese mit vorgegebenen anfänglichen Betriebsbedingungen zu betreiben, wobei die anfänglichen Betriebsbedingungen im Voraus festgelegt sind, und es wird die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 beim Betrieb derselben mit den vorgegebenen anfänglichen Betriebsbedingungen in der Historienaufzeichnungseinheit 20 als Zustandsgrößenhistorie der Faserlaservorrichtung 1 aufgezeichnet. Die aufgezeichnete Zustandsgrößenhistorie kann verstanden werden als ein erster Betrieb unter vorgegebenen Betriebsbedingungen in dem oben erwähnten vorgegebenen Plan.
Für die neu an die maschinelle Lernvorrichtung 200 angeschlossene Faserlaservorrichtung 1 können Informationen bezüglich der besonderen Merkmale der Faserlaservorrichtung 1, wie ein Detektionsergebnis, das von der jeweiligen Detektionseinheit für reflektiertes Licht ausgegeben wird bei einem Antrieb gemäß den vorgegebenen anfänglichen Betriebsbedingungen einschließlich des Zustandes des Werkstückes gewonnen werden, um den Lernvorgang unter Berücksichtigung der besonderen Merkmalsinformationen voranzubringen. Mit zunehmendem Lernfortschritt greift die maschinelle Lernvorrichtung 200 auf das Lernergebnis zurück und gibt die Grenzbedingungen für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung 1, unter Berücksichtigung der Unterschiede und Eigenschaften der Grenzbedingungen entsprechend der Zustandsgröße beim Antrieb unter den vorgegebenen anfänglichen Betriebsbedingungen aus. Damit kann das Auftreten eines Fehlers durch reflektiertes Licht aufgrund der genannten jeweiligen Eigenschaften und Differenzen verhindert werden.
8 ist Teil eines Flussdiagrammes zur Erläuterung eines Beispiels für den Betrieb der maschinellen Lernvorrichtung gemäß diesem Ausführungsbeispiel. Nur die Schritte S24 bis S28 sind zwischen die Schritte S103 bis S108 gemäß den Flussdiagrammen nach den 2A und 2B hinzugefügt, und somit erläutert die 8 das Flussdiagramm bezüglich der hinzugefügten Schritte.
Historiendaten bezüglich der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1, wie sie durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 überwacht werden, werden in der Historienaufzeichnungseinheit 20 als Zustandsgrößenhistorie abgespeichert. Die Lerneinheit 132 verwendet die Zustandsvariablen der betreffenden Faserlaservorrichtung 1 einschließlich der Zustandsgrößenhistorien der betroffenen Faserlaservorrichtungen 1 gemäß Abspeicherung in der Historienaufzeichnungseinheit 20 und der Bestimmungsdaten und verknüpft die Zustandsgröße, welche den Betriebszustand repräsentiert, einschließlich der Zustandsgrößenhistorie mit einer Fehlerauftrittssituation, um die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes von der Zustandsgrößenhistorie zu erlernen zusätzlich zu der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung 1. Der diesem Prozess entsprechende Abschnitt des Flussdiagramms sind die Schritte S27 und S128.
Die maschinelle Lernvorrichtung 200 zeichnet die Historiendaten bezüglich der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachungseinheit 11 in der Historienaufzeichnungseinheit 20 als Zustandsgrößenhistorie auf (Schritt 127), liest die Zustandsgrößenhistorien der einzelnen Faserlaservorrichtungen, wie in der Historienaufzeichnungseinheit 20 aufgezeichnet, aus (Schritt S128) und verknüpft die den Betriebszustand repräsentierende Zustandsgröße einschließlich der Zustandsgrößenhistorie mit einer Fehlerauftrittssituation, um die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes von der Zustandsgrößenhistorie zu erlernen, zusätzlich zu der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung 1. Um in Schritt S127 das Anwachsen des Volumens der aufgezeichneten Informationen zu verhindern, werden wie oben erwähnt, nur Zustandsgrößen ausgewählt und aufgezeichnet, welche einen vorgegebenen Pegel oder mehr Einfluss haben auf die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, wobei die Auswahl und Aufzeichnung erfolgt auf Basis des Lernergebnisses bezüglich der Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes von der Zustandsgrößenhistorie.
Die Faserlaservorrichtung 1 wird mit vorgegebenen Betriebsbedingungen entsprechend einem vorgegebenen Plan betrieben und die maschinelle Lernvorrichtung 200 zeichnet die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 auf, die jedes Mal gewonnen wird, wenn die Faserlaservorrichtung 1 mit den vorgegebenen Betriebsbedingungen betrieben wird, wobei die Aufzeichnung in die Historienaufzeichnungseinheit 20 als Zustandsgrößenhistorie der Faserlaservorrichtung 1 eingeschrieben wird. Dieser Teil entspricht der Verarbeitung gemäß den Schritten S124 bis S126. Bei der Überwachung des vorgegebenen Plans wird ermittelt, ob eine planmäßige Zeit gegeben ist zum Gewinnen der Zustandsgröße bei Betrieb der Faserlaservorrichtung 1 mit den vorgegebenen Betriebsbedingungen (Schritt S124). Wird ermittelt, dass es sich um eine geplante Zeit handelt zum vorgegebenen Betrieb, wird die Faserlaservorrichtung 1 mit den vorgegebenen Betriebsbedingungen betrieben (Schritt S225), und die Zustandsgröße zur Zeit dieses Betriebs, beispielsweise Lichtausgabeeigenschaften des Laseroszillators 2 werden in der Historienaufzeichnungseinheit 20 aufgezeichnet (Schritt S126). Im Falle, dass nur die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 bei Betrieb der Faserlaservorrichtung 1 mit den vorgegebenen Betriebsbedingungen entsprechend dem vorgegebenen Plan in der Historienaufzeichnungseinheit 20 als Historiendaten bezüglich der Zustandsgröße aufgezeichnet werden, ist es nicht erforderlich, in Schritt S127 die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 in die Historienaufzeichnungseinheit 20 einzuschreiben.
9 ist Teil eines Flussdiagrammes zur Erläuterung eines Beispiels für den Betrieb der maschinellen Lernvorrichtung 200 dieses Ausführungsbeispieles. Die Schritte S224 bis S228 sind zwischen die Schritte S203 bis S208 in den Flussdiagrammen gemäß den 4A und 4B geschoben, ansonsten entspricht das Flussdiagramm gemäß 9 dem von 8, mit Ausnahme der Schrittnummern, sodass auf eine wiederholte Beschreibung verzichtet wird.
Viertes Ausführungsbeispiel
Die 10 und 11A bis 11D erläutern Beispiele eines Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramms, mit dem die maschinelle Lernvorrichtung 10, 100 oder 200 gemäß den Ausführungsbeispielen der Erfindung für zumindest eine Grenzeigenschaften-Testfaserlaservorrichtung die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in dieser Faserlaservorrichtung vorhersagt und zwar auf Basis der Lernergebnisse der Lerneinheit 13, 131 bzw. 132, wobei das vorhergesagte Ergebnis von der Ausgabeeinheit 14 in Form von Fehlervermeidungsdaten ausgegeben wird.
Mit fortschreitendem Lernprozess bezüglich der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, entsprechend den oben beschriebenen Verfahren, wird die Grenzbedingung für das Auftreten des Fehlers grob bekannt, und mit dem Einsatz des Lernergebnisses kann die Präzision des Lernens der Grenzbedingung wirksam verbessert werden, und es kann auch eine Änderung in der Grenzbedingung für einen Fehlerauftritt erfasst werden, wenn sich die Bearbeitungsbedingungsdaten ändern. Beispielsweise kann ein Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm bereitgestellt werden, mit dem die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes vorhergesagt wird für eine Grenzeigenschaften-Testfaserlaservorrichtung, und ein Testergebnis bezüglich der Bestimmung der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes wird so früh wie möglich vor dem tatsächlichen Auftreten eines Fehlers gewonnen. Durch Ausführung der Tests entsprechend dem Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm mit einer Vielzahl von Testdaten, die geeignet sind für die Erfassung der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, kann die Anzahl der Faserlaservorrichtungen 1, die mit dem Grenzeigenschaftentest zur Gewinnung der erforderlichen Testdaten beschädigt werden, reduziert werden.
Nachfolgend werden Ausführungsformen für die Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramme, die hier einsetzbar sind, näher beschrieben.
Die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes kann viele Parameter beinhalten, jedoch sei hier zunächst für eine übersichtliche Darstellung angenommen, dass die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes durch zwei Parameter A und B bestimmt ist. Ist die Grenzbedingung für den Fehlerauftritt in 10 gemäß den fettgedruckten, unterbrochenen Linien grob gemäß dem bis dahin erfolgten Lernen abgeschätzt, wird ein Test ausgeführt unter Änderung eines Testzustandes einer Kombination der Parameter A und B, entsprechend den feineren, unterbrochenen Linien gemäß den Kurven näher am Ursprung (des Koordinatensystems) in Richtung der gezeigten Pfeile. Auf diese Weise können eine Vielzahl von Testdaten gewonnen werden, die geeignet sind für die Erfassung der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes.
Die für den Testzustand herangezogenen Parameter beinhalten die optische Energie reflektierten Lichtes und die Wellenform reflektierten Lichtes, jedoch ist es schwierig, die Energie oder Wellenform des vom Werkstück reflektierten Lichtes genau zu erfassen, und es kann von einem anderen Laser emittiertes Laserlicht in umgekehrter Richtung in das Ausgangs-Ende der optischen Faser in der Faserlaservorrichtung 1 eintreten, und der Test kann mit scheinbar reflektiertem Licht, welches die überwachte Energie oder Wellenform hat, ausgeführt werden. Die Stelle an welcher das Laserlicht eintritt, kann ein Kern oder ein Ausgangs-Ende der optischen Faser sein oder auch der Mantel, sodass sich die Testbedingungen ändern.
Kommt es bei Ausführung eines Grenzeigenschaftentests entsprechend dem Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm zu einem Fehler durch reflektiertes Licht, kann die Lerneinheit 13, 131 oder 132 die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 einschließlich der Detektionsergebnisse für reflektiertes Licht durch die Detektionseinheit 7 oder eine Änderung in der Zustandsgröße bezüglich des ausgeführten Tests vor dem Auftreten des Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes extrahieren, ein Lernmodell für die Ermittlung von Merkmalen der extrahierten Zustandsgröße oder die extrahierte Änderung der Zustandsgröße konstruieren und einen Vorläufer des durch reflektiertes Licht verursachten Fehlers erlernen bei Ausführung des Grenzeigenschaftentests, entsprechend dem Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm. Wird dabei ein Test ausgeführt unter Änderung mehrerer Parameter kann es schwierig sein, die Merkmale bezüglich der Änderung der Zustandsgröße vor Auftreten eines Fehlers durch reflektiertes Licht zu erfassen. Deshalb ist es vorzuziehen, einen Test auszuführen unter Änderung nur eines Parameters (Parameter A in 1A bis 11D), so wie in diesen Figuren für das Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm dargestellt ist. Durch Erlernen eines Modells für die Verteilung von Daten bezüglich der Abhängigkeit der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 oder der Änderung in der Zustandsgröße von dem Parameter A vor Auftreten eines Fehlers durch reflektiertes Licht wird der Lernvorgang relativ leicht und die Wahrscheinlichkeit, dass ein Vorläufer des Fehlerauftritts extrahiert werden kann, wächst an. Beispielsweise wird der folgende Vorläufer ermittelt. Wird der Parameter A mit konstanter Geschwindigkeit vergrößert, wird eine Änderung in der Intensität des mit der Detektionseinheit 7 detektiertem reflektierten Lichtes oder der Intensität von ausgegebenem Licht gemäß Detektion durch die Ausgabelicht-Detektionseinheit 6, also einer Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1, welche sich proportional zum Parameter A ändert, eine Abweichung von der Proportionalitätsbeziehung zeigen, weil die Temperatur einer mit dem Fehler zusammenhängenden Stelle ansteigt und sich die physikalischen Eigenschaften der Stelle ändern.
Mit den Grenzeigenschaften-Testzustandsprogrammen gemäß den 11A bis 11D soll Folgendes erreicht werden. Ein Test wird ausgeführt unter Änderung der Testbedingung bezüglich einer Kombination der Parameter A und B, wie durch die dünneren, gebrochenen Linien in 11A von oben her in Richtung der Pfeile angedeutet ist, also eine Änderung des Parameters A. Nach Beendigung des in 11A dargestellten Testprogramms wird das in 11B dargestellte Testprogramm ausgeführt. Nachdem das in 11B dargestellte Testprogramm beendet ist, wird das in 11C dargestellte Testprogramm ausgeführt. Nachdem das in 11C dargestellte Testprogramm beendet ist, wird das Testprogramm gemäß 11D ausgeführt. Auf diese Weise werden die Tests unter Bedingungen ausgeführt, die sich den abgeschätzten Grenzbedingungen für das Auftreten von Fehlern annähern.
Tritt ein Fehler durch reflektiertes Licht auf im Verlauf des Grenzeigenschaftentests mit sequenzieller allmählicher Änderung der Testbedingungen entsprechend dem Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm gemäß den Figuren, wird die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1 einschließlich des Detektionsergebnisses für reflektiertes Licht, wie durch die Detektionseinheit 7 detektiert, welche gewonnen wurden durch Tests unter früheren Testbedingungen einschließlich der vorangegangenen Testbedingungen oder eine Änderung in der Zustandsgröße extrahiert. Sodann werden diese Merkmale untersucht, um einen Vorläufer für einen Fehlerauftritt zu erlernen und auf Basis des Lernergebnisses bezüglich des Vorläufers wird dann wenn ein Vorläufer eines Fehlerauftritts durch reflektiertes Licht bezüglich der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung 1, einschließlich des durch die Detektionseinheit 7 detektieren Ergebnisses bezüglich des reflektierten Lichtes oder wenn eine Änderung der Zustandsgröße bei Ausführung eines Grenzeigenschaftentests entsprechend dem Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm beobachtet wird, der Test gemäß dem Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm ausgesetzt oder es wird das Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm geändert. Auf diese Weise kann die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes erfasst werden in einer Grenzeigenschaften-Testfaserlaservorrichtung, ohne dass es zu einem Fehler aufgrund reflektierten Lichtes kommt, und damit kann die die Anzahl der durch den Grenzeigenschaftentest beschädigten Faserlaservorrichtungen deutlich gering gehalten werden. Nimmt die Genauigkeit des Lernergebnisses zu, sodass der Vorläufer des Fehlers durch reflektiertes Licht zuverlässig erfasst wird, kann die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes bestimmt werden unter Einsatz einer Faserlaservorrichtung 1, die keine Grenzeigenschaften-Testfaserlaservorrichtung ist.
Wie oben beschrieben, kann auf Basis der Lernergebnisse einschließlich zumindest eines Lernergebnisses bezüglich der Grenzbedingungen für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes die Ausgabeeinheit 14 der maschinellen Lernvorrichtung 10, 100 oder 200 eine kritische Bedingung für die Fehlervermeidung bezüglich der Zustandsgröße jeder Faserlaservorrichtung 1 ausgeben einschließlich des Detektionsergebnisses für reflektiertes Licht, wie durch die Detektionseinheit 7 detektiert, bei welcher eine Betriebsbedingung für die Faserlaservorrichtung 1 geändert werden muss, um einen Fehler aufgrund reflektierten Lichtes zu vermeiden (beispielsweise wie oben beschrieben, eine Bedingung entsprechend 80% der Grenzbedingung für einen Fehlerauftritt), und weiterhin kann die Ausgabeeinheit 14 der maschinellen Lernvorrichtung ebenfalls als Fehlervermeidungsdaten an die Steuereinheit in jeder Faserlaservorrichtung 1 eine Betriebsbedingung für die Fehlervermeidung eingeben, das heißt, die Betriebsbedingung für die Faserlaservorrichtung 1 zum Vermeiden eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes bei Erreichen der kritischen Bedingung für die Fehlervermeidung.
Die Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung kann durch die maschinelle Lernvorrichtung 100 auch erlernt werden durch Rückführung des Ergebnisses bezüglich der Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung, welche gewonnen wird, wenn die Zustandsgröße die kritische Bedingung für die Fehlervermeidung in jeder Faserlaservorrichtung 1 erreicht hat, entsprechend der Betriebsbedingung für die Fehlervermeidung, wie an die Steuereinheit 8 in jeder Faserlaservorrichtung 1 gegeben. Wenn der Lernvorgang bezüglich der Grenzbedingung für einen Fehler aufgrund reflektierten Lichtes fortgeschritten ist und wenn dann ein Fehler aufgrund reflektierten Lichtes auftritt wird daraus geschlossen, dass die Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung ungeeignet ist. Es wird also dann, wenn als Folge der Fehlervermeidungsbetriebsbedingung ein Fehler vermieden werden kann, eine positive Belohnung gesetzt, während dann wenn der Fehler nicht vermieden werden kann, eine negative Belohnung gesetzt wird; weiterhin wird eine positive Belohnung gesetzt, wenn der Bearbeitungsdefekt in einem vorgegebenen Bereich liegt, während dann wenn der Bearbeitungsdefekt den vorgegebenen Bereich überschreitet, eine negative Belohnung gesetzt wird, und schließlich wird eine positive Belohnung gesetzt wenn ein Zeitverlust durch den Fehlervermeidungsbetrieb innerhalb eines vorgegebenen Bereiches liegt, während dann wenn der Zeitverlust aufgrund des Fehlervermeidungsbetriebs den vorgegebenen Bereich überschreitet, eine negative Belohnung gesetzt wird. Auf diese Weise kann die Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung erlernt werden durch Aktualisierung der Wertefunktion bezüglich der Betriebsbedingung für die Fehlervermeidung.
Auf Basis des Lernergebnisses bezüglich der Grenzbedingungen für Fehler aufgrund reflektierten Lichtes, einschließlich der Abhängigkeit von den Herstellungsbedingungen und der Abhängigkeit von der Zustandsgrößenhistorie, werden die kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung in die Steuereinheit 8 jeder Faserlaservorrichtung 1 eingegeben, und die Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung wird in die Steuereinheit 8 jeder Faserlaservorrichtung 1 eingegeben, beide Eingaben bilden dabei die Fehlervermeidungsdaten. Erreicht somit eine Faserlaservorrichtung 1 die kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung, können die im Voraus gegebenen Betriebsbedingungen verschoben werden zu der Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung, und damit kann das Auftreten eines Fehlers durch reflektiertes Licht vermieden werden, und die Faserlaservorrichtung 1 kann unter Betriebsbedingungen arbeiten, die weniger unerwünschte Wirkungen auf die Bearbeitungsergebnisse und die Bearbeitungszeit haben. Insbesondere besteht das einfachste Fehlervermeidungsverfahren darin, die Laseroszillation zu stoppen wenn die Faserlaservorrichtung 1 die kritische Bedingung für die Fehlervermeidung erreicht, jedoch bringt dies Nachteile dahingehend, dass ein Zeitverlust auftritt bis die Laseroszillation neu gestartet werden kann, und es kann auch ein Bearbeitungsdefekt während der Laserbearbeitung auftreten. Deshalb kann ein Verfahren angestrebt werden, bei dem die Laserlichtausgabe nur für eine extrem kurze Zeitspanne gestoppt oder reduziert wird, wenn die Faserlaservorrichtung 1 eine kritische Bedingung für die Fehlervermeidung erreicht, sodass die Laserlichtausgabe sofort und automatisch dann wieder auf den ursprünglichen Laserlicht-Ausgabepegel zurückgeführt werden kann. Beispielsweise kann durch Optimierung der Zeitspanne, in welcher die Laserlichtausgabe unterbrochen oder reduziert ist (wie vorstehend gesagt, eine extrem kurze Zeitspanne) der unerwünschte Effekt auf das Bearbeitungsergebnis und die Bearbeitungszeit minimiert werden unter Vermeidung des Auftretens eines Fehlers durch reflektiertes Licht.
Die Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung kann zusätzlich zu der Laserlicht-Ausgabebedingung entsprechend dem Lichtausgabe-Befehl eine Relativpositionsbedingung beinhalten bezüglich der Position zwischen dem Bearbeitungskopf und dem Werkstück, eine Relativpositionsbedingung bezüglich der Position zwischen dem Brennpunkt des vom Bearbeitungskopf abgegebenen Laserlichtes und dem Werkstück, eine F-Nummer-Bedingung für ein fokussierendes optisches System des Bearbeitungskopfes und eine Strahlprofil-Bedingung für die von dem Bearbeitungskopf emittierten Laserstrahlen. Anstelle einer Reduzierung der Laserlichtausgabe zur Vermeidung des Auftretens eines Fehlers durch reflektiertes Licht oder zusammen mit einer solchen Reduzierung der Laserlichtausgabe können andere Betriebsbedingungen geändert werden, um unerwünschte Wirkungen hinsichtlich der Bearbeitungsergebnisse und der Bearbeitungszeit zu minimieren. Beispielsweise kann das Auftreten von Bearbeitungsfehlern minimiert werden durch Reduzierung der Geschwindigkeit des Bearbeitungskopfes in Bezug auf das Werkstück, synchron zur Reduzierung der Laserlichtausgabe.
Fünftes Ausführungsbeispiel
Die 12A bis 12C und die 13A bis 13C erläutern ein Beispiel für einen Lernprozess der maschinellen Lernvorrichtung 10, 100 oder 200 gemäß einem fünften Ausführungsbeispiel der Erfindung. Zum Erlernen einer Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes setzt die maschinelle Lernvorrichtung 10, 100 oder 200 bei diesem Ausführungsbeispiel ein vereinfachtes Verfahren ein, bei dem zumindest in einer Anfangsstufe des Lernvorganges für zumindest eine fehleranfällige Stelle zumindest ein oberer Grenzwert für die Temperatur der fehleranfälligen Stelle, eine Wärmekapazität der fehleranfälligen Stelle und ein thermischer Widerstand von der fehleranfälligen Stelle zu einer Wärmesenke bestimmt werden.
Es wird davon ausgegangen, dass die Ursache für einen Fehler aufgrund reflektierten Lichtes hauptsächlich ein Temperaturanstieg einer fehleranfälligen Stelle aufgrund von Hitze in Betracht kommt. Ist ein Wärme erzeugender Abschnitt Teil einer optischen Faser, dann hat dieses Teil eine kleine Wärmekapazität, und somit kann davon ausgegangen werden dass ein Fehler auftritt, weil die Temperatur in sehr kurzer Zeit ansteigt. Wenn angenommen wird, dass ein Fehler durch reflektiertes Licht auftritt wenn eine fehleranfällige Stelle aufgrund eines Temperatur-Anstieges beschädigt wird, dann entspricht die in der fehleranfälligen Stelle angesammelte Energie aufgrund reflektierten Lichtes einem Wert, der gewonnen wird durch Addition der Wärmebeträge H (W), die verursacht werden durch an die fehleranfällige Stelle gelangendes reflektiertes Licht (welches überwacht werden kann als ein Wert, der proportional ist zum Ergebnis der Detektionseinheit für reflektiertes Licht), wobei die Summe über die Zeit gebildet wird. Ein Temperaturanstieg ΔT(K) wird ermittelt durch Division der akkumulierten Energie Q (J) in der fehleranfälligen Stelle durch die Wärmekapazität C (J/K) der fehleranfälligen Stelle. Andererseits strömt die in der fehleranfälligen Stelle akkumulierte Energie Q aus der Stelle heraus mit einer Zeitrate ΔT/R(W), die gewonnen wird durch Division des Temperaturanstieges ΔT(K) an der fehleranfälligen Stelle durch den thermischen Widerstand R (K/W) von der fehleranfälligen Stelle zu einer Wärmesenke. Mit anderen Worten: Die an der fehleranfälligen Stelle akkumulierte Energie Q (J) ergibt sich aus den Wärmebeträgen aufgrund des in die fehleranfällige Stelle eingestrahlten, reflektierten Lichtes und der ausströmenden Energie gemäß der Rate ΔT/R(W), woraus der Temperaturanstieg der fehleranfälligen Stelle bestimmt wird. Damit kann die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes relativ einfach erlernt werden, wobei ein oberer Grenzwert für die Temperatur der fehleranfälligen Stelle, die Wärmekapazität der fehleranfälligen Stelle und der thermische Widerstand von der fehleranfälligen Stelle zu einer Wärmesenke durch Lernprozesse bestimmt werden. Wenn eine fehleranfällige Stelle vorhanden ist, deren Temperatur durch Laseroszillation ansteigt, auch ohne reflektiertes Licht, kann die Wärmemenge, die in die fehleranfällige Stelle aufgrund der Laseroszillation strömt, ohne dass reflektiertes Licht beteiligt ist, ebenfalls erlernt werden im Zusammenhang mit dem Detektionsergebnis der Lichtdetektionseinheit, womit dieser Einfluss berücksichtigt werden kann.
Die 12A bis 12C und die 13A bis 13C erläutern Beispiele für einen Lernvorgang bezüglich der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers mit einer Methode zum Bestimmen eines oberen Temperaturgrenzwertes für die fehleranfällige Stelle, der Wärmekapazität der fehleranfälligen Stelle und des thermischen Widerstandes von der fehleranfälligen Stelle zu der Wärmesenke.
Entsprechend den Detektionsergebnissen für reflektiertes Licht nach den 12A bis 12C werden die Zustandsvariablen der Faserlaservorrichtung und die Bestimmungsdaten, welche anzeigen, dass eine gegebene Stelle nach Ablauf von 0,24 Sekunden versagt (12A), die Stelle nach 0,385 Sekunden versagt (12B) und die Stelle nach 0,776 Sekunden versagt (12C), verwendet, die den Betriebszustand repräsentierende Zustandsgrößen und die Fehlerauftrittssituation verknüpfen, um so die obere Grenztemperatur der fehlerhaften Stelle, die Wärmekapazität der fehlerhaften Stelle und den thermischen Widerstand von der fehlerhaften Stelle zu der Wärmesenke zu erlernen.
Wenn bei den Beispielen nach den 12A bis 12C angenommen wird, dass die Menge reflektierten Lichtes gemäß diesen Figuren Wärmebeträge H(W) bewirkt, die zu einer fehleranfälligen Stelle strömen, die Wärmekapazität der fehleranfälligen Stelle bei 0,1 (J/K) liegt und der thermische Widerstand von der fehleranfälligen Stelle zu einer Wärmesenke bei 2 (K/W) liegt, dann sind die Anstiege in den Temperaturen an der fehleranfälligen Stelle entsprechend den Detektionsergebnissen für das reflektierte Licht gemäß den 12A bis 12C in den 13A bis 13C jeweils gezeigt. In diesem Fall handelt es sich bei der fehleranfälligen Stelle um eine solche, deren Temperatur nicht aufgrund von Laseroszillation ohne reflektiertes Licht ansteigt.
Wie die 13A bis 13C zeigen, tritt in jedem der Fälle ein Fehler auf aufgrund reflektierten Lichtes, wenn die Temperatur der fehleranfälligen Stelle die Temperatur der Wärmesenke um 100 K übersteigt. Somit sind die Annahmen bezüglich der Wärmekapazität der fehleranfälligen Stelle und des thermischen Widerstandes von der fehleranfälligen Stelle zur Wärmesenke in etwa korrekt. Auf diese Weise kann die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers erlernt werden durch Erlernen einer Bedingung, bei der die Temperatur, bei welcher der Fehler aufgrund reflektierten Lichtes auftritt, in etwa passt. Auf Basis des Lernergebnisses wird beispielsweise ein 80%-Pegel der Fehlerauftritts-Grenzbedingung als kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung eingestellt, bei diesem Beispiel also eine Bedingung, dass der Temperaturanstieg an der fehleranfälligen Stelle 80 K ist, was sich ergibt aus dem Detektionsergebnis der Detektionseinheit für reflektiertes Licht und der Wärmekapazität der fehleranfälligen Stelle sowie dem thermischen Widerstand von der fehleranfälligen Stelle zu einer Wärmesenke gemäß den Lernergebnissen. Erreicht die Faserlaservorrichtung die kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung, kann die Betriebsbedingung (der Betriebszustand) der Faserlaservorrichtung umgeschaltet werden auf die Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung, um einen Fehler auszuschließen.
Wie oben beschrieben, kann durch Vereinfachung der Lerngegenstände der Lernprozess in kürzerer Zeit mit zumindest einem gewissen Grad an Genauigkeit ausgeführt werden. Danach kann die Genauigkeit verbessert werden durch Fortsetzung des Lernvorganges, um so einen Fehler beim anfänglichen Lernergebnis zu reduzieren.
Sechstes Ausführungsbeispiel
14 zeigt schematisch den Anschluss einer maschinellen Lernvorrichtung 300 gemäß einem sechsten Ausführungsbeispiel der Erfindung an die Kommunikationsmittel 9. Die interne Konfiguration der maschinellen Lernvorrichtung 300 ist nicht dargestellt, da die maschinelle Lernvorrichtung 300 die gleiche Konfiguration aufweist wie die maschinellen Lernvorrichtungen 10, 102 und 100 gemäß den obigen Ausführungsbeispielen.
Beim Ausführungsbeispiel nach 10 ist die maschinelle Lernvorrichtung 300 mehrfach vorgesehen, und die jeweiligen maschinellen Lernvorrichtungen 300 sind an eine Signalverarbeitungsvorrichtung angeschlossen, wie einen Haupt-Server und zwar über die Kommunikationsmittel 9, und es können durch die maschinellen Lernvorrichtungen 300 erlernte Ergebnisse gemeinsam ausgewertet werden. Eine Signalverarbeitungsvorrichtung 21, wie ein Computer und ein Netzwerkschalter, können zwischen die Kommunikationsmittel 9, wie ein Netzwerk großer Kapazität und Geschwindigkeit, und die Kommunikationsmittel 9, wie ein Netzwerk, an welches die maschinelle Lernvorrichtung 300 direkt angeschlossen ist, geschaltet sein. Die maschinelle Lernvorrichtung 300 überwacht und gewinnt die Zustandsgröße einschließlich der den Betriebszustand jeder Faserlaservorrichtung 1 repräsentierenden Zustandsvariablen und Bestimmungsdaten in Echtzeit und dann, wenn auch Herstellungsbedingungsdaten und Unterschiedsinformationen bezüglich einzelner Faserlaservorrichtungen aufgezeichnet werden, ist die Datenaufzeichnungsmenge pro Faserlaservorrichtung 1 beträchtlich. Deshalb sind bei diesem Ausführungsbeispiel einige bis einige zehn Faserlaservorrichtungen 1 als passend gewählt, welche über die Kommunikationsmittel 9 zum oben beschriebenen Datenaustausch und Informationsaustausch an eine maschinelle Lernvorrichtung 300 direkt angeschlossen sind.
Andererseits ist bei einer für eine Laserbearbeitung eingesetzten Faserlaservorrichtung 1 die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Fehlers durch reflektiertes Licht gering, und die Anzahl der Faserlaservorrichtungen 1, welche bei einem Grenzeigenschaftentest eingesetzt werden kann, begrenzt. Deshalb können bei diesem Ausführungsbeispiel durch eine große Anzahl von maschinellen Lernvorrichtungen 300 erlernte Ergebnisse gemeinsam benutzt werden, um das Lernen voranzubringen unter Einsatz von Fehlerinformationen vieler Faserlaservorrichtungen 1, wobei die Überwachung und Gewinnung der Zustandsgröße und der Bestimmungsdaten und die Vermeidung der Expansion des Volumens an aufzuzeichnenden Daten in Echtzeit beibehalten werden kann. Damit kann die Genauigkeit der Lernergebnisse verbessert werden.
Siebtes Ausführungsbeispiel
15 ist ein Blockdiagramm zur Erläuterung des grundlegenden Aufbaus einer Faserlaservorrichtung 101 gemäß einem siebten Ausführungsbeispiel der Erfindung. Die Faserlaservorrichtung 101 ist über Kommunikationsmittel 9 mit einer der maschinellen Lernvorrichtungen 10, 100, 200 und 300 gemäß obiger Beschreibung verbunden.
Bei diesem Ausführungsbeispiel greift eine Steuereinheit 8 in der Faserlaservorrichtung 101 auf Fehlervermeidungsdaten der Ausgabeeinheit 14 in der maschinellen Lernvorrichtung 10, 100, 200 oder 300 zur Steuerung jeder die Faserlaservorrichtung 101 bildenden Einheit auf Basis der Lernergebnisse der Lerneinheit 13, 131 oder 132 in der maschinellen Lernvorrichtung 10, 100, 200 oder 300, um einen Fehler aufgrund reflektierten Lichtes zu vermeiden. Die Faserlaservorrichtung 101 in diesem Ausführungsbeispiel hat eine Aufzeichnungseinheit 22 zum Aufzeichnen von Fehlervermeidungsdaten. Die Faserlaservorrichtung 101 greift auf die in der Aufzeichnungseinheit 22 aufgezeichneten Fehlervermeidungsdaten, und die Steuereinheit 8 steuert jede die Faserlaservorrichtung 1 bildende Einheit, um einen Fehler durch reflektiertes Licht zu vermeiden.
Bei diesem Ausführungsbeispiel kann auf Basis der Grenzbedingung für das Auftreten von Fehlern aufgrund reflektierten Lichtes, welche das Lernergebnis der Lerneinheit 13, 131, 132 in der maschinellen Lernvorrichtung 10, 100, 200 oder 300 sind, auf die Fehlervermeidungsdaten, wie die kritische Bedingung für die Fehlervermeidung und die Betriebsbedingung für Fehlervermeidung, wie an jede Faserlaservorrichtung 1 ausgegeben, zurückgegriffen werden, um die Betriebsbedingungen wie die Lichtausgabebedingung zu steuern und so einen Fehler zu vermeiden. Auf diese Weise ist die Faserlaservorrichtung 1 in der Lage, das Auftreten von Bearbeitungsmängeln zu vermeiden durch Unterbrechung der Laseroszillation oder eine Verringerung der Lichtabgabe nur soweit als notwendig, um einen Fehler durch reflektiertes Licht zu vermeiden.
Die Faserlaservorrichtung 101 dieses Ausführungsbeispieles enthält die Aufzeichnungseinheit 22 für Fehlervermeidungsdaten. Die Steuereinheit 8 greift auf die in der Aufzeichnungseinheit 22 aufgezeichneten Fehlervermeidungsdaten zur Steuerung jeder die Faserlaservorrichtung 1 bildenden Einheit, um einen Fehler durch reflektiertes Licht zu vermeiden. Im Ergebnis kann bei diesem Ausführungsbeispiel im Vergleich zu den Ausführungsformen, bei denen die Fehlervermeidungsdaten, wie die kritische Bedingung für die Fehlervermeidung und die Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung, gemäß Aufzeichnung in der maschinellen Lernvorrichtung 10, 100, 200 oder 300 jedes Mal zur Vermeidung eines Fehlers durch reflektiertes Licht ausgelesen werden und die Reaktion zur Fehlervermeidung verbessert werden, um das Auftreten von Fehlern aufgrund von Verzögerungen zu vermeiden.
Achtes Ausführungsbeispiel
16 erläutert mit einem Blockdiagramm den grundlegenden Aufbau einer Faserlaservorrichtung 102 gemäß einem achten Ausführungsbeispiel der Erfindung.
Die Faserlaservorrichtung 102 dieses Ausführungsbeispiels ist über Kommunikationsmittel 9 mit einer maschinellen Lernvorrichtung verbunden und enthält drei Laseroszillatoren 2. Optische Fasern 23, durch welche von den Laseroszillatoren 2 emittierte Laserlichtstrahlen sich fortpflanzen, werden mittels eines Strahlvereinigers 26 in eine optische Faser 23 geführt. Die durch den Strahlvereiniger 26 gekoppelten Laserstrahlen gelangen zum Bearbeitungskopf 24 über einen Fusionsbereich (Verbinder) 27, wo optische Fasern mit verschiedenen Kerndurchmessern zusammengefügt sind und Laserlicht wird vom Bearbeitungskopf 24 in Richtung auf ein Werkstück 25 emittiert. In der Figur sind die Stromversorgungseinheit 3 und Übertragungsleitungen zwischen der Steuereinheit 8 und einer Fotodiode 28 bzw. einer Temperaturdetektionseinheit 29 nicht dargestellt.
Ein Teil des auf das Werkstück 25 gerichteten Laserlichtes kann an der Oberfläche des Werkstückes 25 reflektiert werden und ein Teil des reflektierten Lichtes wird zurückgeführt in Richtung auf den Bearbeitungskopf 24 und verläuft durch die optische Faser 23 in Richtung umgekehrt zur Richtung des von dem Laseroszillator 2 ausgegebenen Lichtes und kann so das laseroptische System 5, welches durch optische Fasern bzw. den Laseroszillator 2 gebildet wird, beschädigen, sodass ein Fehler in der Faserlaservorrichtung 102 auftritt.
Deshalb sind bei diesem Ausführungsbeispiel Fotodioden 28 zum Detektieren von Licht, welches von den optischen Fasern, bei denen eine Schutzschicht entfernt ist, austritt, auf beiden Seiten des Verbindungsabschnittes 27 der optischen Faser mit unterschiedlichen Kerndurchmessern angeordnet. Wenn gemäß 16 der Kerndurchmesser der optischen Faser 23 auf der rechten Seite des Verbindungsabschnittes 27 größer ist, kann die rechte Fotodiode 28 hauptsächlich reflektiertes Licht detektieren, welches sich durch einen Mantel der optischen Faser 23 fortgepflanzt hat, während die linke Fotodiode 28 hauptsächlich reflektiertes Licht detektiert, welches durch einen Kern der optischen Faser 23 sich fortgepflanzt hat. Der Grund weshalb die linke Fotodiode 28 hauptsächlich reflektiertes Licht detektiert, welches sich durch den Kern der optischen Faser 28 fortgepflanzt hat, liegt darin, dass reflektiertes Licht, welches sich durch den Kern der optischen Faser 23 von der rechten zur linken Seite fortgepflanzt hat, den Kern in Richtung auf den Mantel verlässt, weil der Kerndurchmesser in dem Verbindungsbereich 27, in dem optische Fasern mit unterschiedlichen Kerndurchmessern verbunden werden, relativ klein ist. Die Fotodioden 28 detektieren ebenfalls seitlich austretendes Laserlicht, jedoch kann die Lichtmenge oder -energie des reflektierten Lichtes erkannt werden durch Bestimmung eines Detektionswertes für eine Lichtausgabe in einem Zustand, in dem das reflektierte Licht sehr klein ist (dies kann im Voraus erfolgen) und Subtraktion eines entsprechenden Detektionswertes von dem gemessenen Wert bei Vorhandensein einer erheblichen Reflexion.
Durch Einsatz der Fotodioden 28 als Detektionseinheit 7 für reflektiertes Licht, wie oben beschrieben, kann die Intensität des reflektierten Lichtes, welche momentan schwanken kann, detektiert werden ohne Zeitverzögerung, um so zuverlässig Fehler aufgrund reflektierten Lichtes zu vermeiden, da die Fotodioden 28 eine sehr hoher Ansprechgeschwindigkeit haben. Durch den Kern der optischen Faser 23 sich fortpflanzendes Licht erreicht tiefer liegende Komponenten der Faserlaservorrichtung 102, während durch den Mantel der optischen Faser 23 sich fortpflanzendes reflektiertes Licht eine Verbrennung an der Beschichtung der optischen Faser 23 verursachen kann, und somit haben durch den Kern sich fortpflanzendes reflektiertes Licht und durch den Mantel sich fortpflanzendes reflektiertes Licht unterschiedliche Wirkungen auf die Faserlaservorrichtung 102, und auch das Ausmaß dieser Wirkungen ist unterschiedlich. Deshalb sind die Detektionseinheit 7 (Fotodiode 28) für reflektiertes Licht zum Detektieren desselben, welches sich durch den Kern der optischen Faser 23 fortpflanzt, und die Detektionseinheit 7 (Fotodiode 28) zum Detektieren von reflektiertem Licht, welches sich durch den Mantel der optischen Faser fortpflanzt, vorgesehen, um das sich durch den Kern fortpflanzende reflektierte Licht einerseits und das sich durch den Mantel fortpflanzende Licht andererseits unterscheidbar zu detektieren. Auf diese Weise kann die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes genauer erlernt werden. Die Fotodioden 28 können eingesetzt werden als Detektionseinheit 6 für das Ausgabelicht in einem Zustand, in welchem die reflektierte Lichtmenge klein ist. Insbesondere ist Laserlicht, welches sich durch eine optische Faser mit kleinem Kerndurchmesser fortpflanzt, nahe an einer Einzelmode, und die Mode ist stabil und somit ist die links angeordnete Fotodiode 28 an der optischen Faser mit kleinem Kerndurchmesser wirksam als eine Detektionseinheit 6 für das ausgegebene Licht (also das Nutzlicht) (zur Leistungsüberwachung des ausgegebenen Lichtes).
Das reflektierte Licht ist nicht beschränkt auf vom Werkstück 25 reflektiertes Licht. Ist beispielsweise ein Durchgangsfenster am Bearbeitungskopf 24 mit Staub verunreinigt, welcher bei der Laserbearbeitung erzeugt ist, und wird dadurch die Lichtdurchlässigkeit abgesenkt, wird am Durchgangsfenster des Bearbeitungskopfes 24 reflektiertes Licht zurückgeführt. In solchen Fällen wird das reflektierte Licht nicht immer in die optische Faser 23 rückgeführt und kann einen Temperaturanstieg im Bearbeitungskopf 24 bewirken. Wie oben beschrieben, bewirkt reflektiertes Licht an einer Stelle mit großer Wärmekapazität bei Anstieg der Lichtmenge an reflektiertem Licht einen Temperaturanstieg an der Stelle, und somit kann durch Anbringung einer Temperaturdetektionseinheit 29 an der Stelle als Detektionseinheit für reflektiertes Licht ein Schaden an der Stelle vermieden werden. Bei diesem Ausführungsbeispiel ist die Temperaturdetektionseinheit 29 am Bearbeitungskopf 24 als Detektionseinheit für reflektiertes Licht installiert.
17 erläutert mit einem Blockdiagramm den grundlegenden Aufbau des Laseroszillators 2 der Faserlaservorrichtung dieses Ausführungsbeispieles.
Von mehreren Laserdiodenmodulen 30 emittierte Laserlichtstrahlen werden über optische Fasern 23 in einem Strahlverbinder 26 gekoppelt und pflanzen sich durch eine aktiv dotierte optische Faser fort, um als Anregungslichtquelle zu wirken, und ein Resonator 31 wird zwischen einem hochreflektivem Faser-Bragg-Gitter 32 und einem teilweise reflektierenden Faser-Bragg-Gitter 33 gebildet, um die Leseroszillationen zu erreichen. In der Darstellung sind Verbindungsleitungen für die Zufuhr von Betriebsstrom von einer Stromversorgungseinheit 3 zu den einzelnen Laserdiodenmodulen 30 und Signalübertragungsleitungen zu den Fotodioden 28 und der Steuereinheit 8 weggelassen.
Bei diesem Ausführungsbeispiel ist eine Fotodiode 28 auf einer Seitenfläche einer optischen Faser auf der Seite, wo Laserlicht vom Laseroszillator 2 abgegeben installiert, und eine Fotodiode 28 ist an einem Anschluss installiert, der abzweigt von dem Strahlverbinder 26 auf Seiten des hochreflektiven Faser-Bragg-Gitters 32. Die zuerst genannte Fotodiode 28 detektiert Laserlicht, welches an einer Stelle der optischen Faser 23 austritt, wo die schützende Beschichtung entfernt ist, während die letztgenannte Fotodiode 28 Laserlicht detektiert, welches am Ende der optischen Faser austritt. Die erstgenannte Fotodiode 28 kann auch eingesetzt werden als Detektoreinheit 7 für reflektiertes Licht und kann weiterhin eingesetzt werden als Detektoreinheit 6 für abgegebenes Licht, wenn das reflektierte Licht nur sehr gering ist. Die letztgenannte Fotodiode 28 kann auch eingesetzt werden als Einrichtung zum Detektieren von Licht, deren Wellenlänge gegenüber dem ausgegebenen Laserlicht, welches das hochreflektive Faser-Bragg-Gitter 32 passiert hat, beispielsweise sogenannte Stokes-Strahlung aufgrund stimulierter Raman-Streuung, verschoben ist. Auf diese Weise können die Detektionseinheit 6 für ausgegebenes Licht und die Detektionseinheit 7 für reflektiertes Licht im Inneren des Laseroszillators 2 vorgesehen werden.
Wie oben beschrieben, kann bei diesem Ausführungsbeispiel durch Erhöhung der Anzahl von Detektionseinheiten 7 für reflektiertes Licht einschließlich einer Temperaturdetektionseinheit eine fehleranfällige Stelle aus den Detektionsergebnissen dieser Detektionseinrichtungen abgeschätzt werden, und somit kann das Risiko des Auftretens eines Fehlers durch reflektiertes Licht aufgrund nicht ausreichender Detektion des reflektierten Lichtes verringert werden. Die Positionen der Installationen und die Anzahl der Installationen bezüglich der Detektionseinheiten 7 für reflektiertes Licht und der Detektionseinheiten 6 für ausgegebenes Licht sowie die Anzahl der Laser Oszillatoren 2 sind bei dieser Ausführungsform nur beispielhaft, und es besteht insoweit keine Begrenzung.
Oben wurden Ausführungsbeispiele der Erfindung näher beschrieben, jedoch ist die Erfindung nicht auf solche Beispiele beschränkt, und sie kann mit geeigneten Abwandlungen in unterschiedlicher Weise realisiert werden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 2017131937 [0006]

Claims

Maschinelle Lernvorrichtung, über Kommunikationsmittel verbunden mit zumindest einer Faserlaservorrichtung für die Emission von Laserlicht zur Bearbeitung eines Werkstückes, wobei die maschinelle Lernvorrichtung aufweist: eine Zustandsgrößenüberwachungseinheit zum Überwachen, als eine den Betriebszustand der Faserlaservorrichtung repräsentierende Zustandsvariable, einer Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich zumindest Zeitfolgedaten bezüglich Ausgabelicht-Detektionsergebnissen, die gewonnen werden durch Detektion einer Laser-Lichtausgabe, die von der Faserlaservorrichtung emittiert wird, und Zeitfolgedaten bezüglich Detektionsergebnissen für reflektiertes Licht, welches gewonnen wird durch Detektion reflektierten Lichtes des Laserlichtes; eine Bestimmungsdatengewinnungseinheit zum Gewinnen von Bestimmungsdaten, welche eine Fehlerauftrittssituation in der Faserlaservorrichtung repräsentieren gemäß einer Bestimmung aus der Differenz zwischen den Lichtausgabe-Detektionsergebnissen und einem Lichtausgabebefehl von einer Steuereinheit in der Faserlaservorrichtu ng; eine Lerneinheit zum Erlernen einer Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten und zum Verknüpfen der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung mit der Fehlerauftrittssituation; und eine Ausgabeeinheit, um auf Basis eines Lernergebnisses der Lerneinheit Fehlervermeidungsdaten einschließlich Informationen zur Vermeidung eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes und/oder Daten bezüglich einer Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers auszugeben.
Maschinelle Lernvorrichtung, über Kommunikationsmittel mit einer Steuereinheit in zumindest einer Faserlaservorrichtung verbunden, wobei die Faserlaservorrichtung aufweist: zumindest einen Laseroszillator; eine Stromversorgungseinheit zum Bereitstellen eines Betriebsstromes für den Laseroszillator; ein laseroptisches System einschließlich eines Bearbeitungskopfes zum Aufbringen von Laserlicht, welches von dem Laseroszillator emittiert ist, auf ein Werkstück, welches über eine optische Faser einer Laserbearbeitung unterzogen wird; zumindest eine Ausgangslicht-Detektionseinheit zum Detektieren der Laser-lichtausgabe von dem Laseroszillator; zumindest eine Detektionseinheit für reflektiertes Licht, welche von dem Werkstück oder einer Komponente in dem laseroptischen System reflektiertes und zu dem Laseroszillator oder zu dem laseroptischen System rückgeführtes Licht detektiert; und eine Steuereinheit zum Ausgeben von zumindest einem Stromausgabebefehl, entsprechend einem Lichtausgabebefehl an die Stromversorgungseinheit und zum Empfangen von Detektionssignalen von der Detektionseinheit für das Ausgangslicht und der Detektionseinheit für das reflektierte Licht, wobei die maschinelle Lernvorrichtung aufweist: eine Zustandsgrößenüberwachungseinheit zum Überwachen, als eine einen Betriebszustand der Faserlaservorrichtung repräsentierende Zustandsvariable, einer Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung, einschließlich zumindest Zeitfolgedaten bezüglich Ausgabelicht-Detektionsergebnissen, die durch eine Detektionseinheit für Ausgabelicht detektiert sind, und Detektionsergebnissen für reflektiertes Licht, die durch die Detektionseinheit für reflektiertes Licht detektiert sind; eine Bestimmungsdatengewinnungseinheit zum Gewinnen von Bestimmungsdaten, die eine Fehlerauftrittssituation in der Faserlaservorrichtung repräsentieren gemäß Bestimmung aus einer Differenz zwischen zumindest Lichtausgabeergebnissen, wie durch die Ausgabelicht-Detektionseinheit detektiert, und dem Lichtausgabebefehl; eine Lerneinheit zum Erlernen einer Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung, unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten und zum Verknüpfen der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung mit der Fehlerauftrittssituation; eine Ausgabeeinheit, um auf Basis eines Lernergebnisses der Lerneinheit Daten bezüglich einer Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers und/oder Fehlervermeidungsdaten einschließlich Informationen zum Vermeiden eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes auszugeben.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß Anspruch 2, wobei zumindest eine der Faserlaservorrichtungen, welche durch die Kommunikationsmittel und die Steuereinheit mit der maschinellen Lernvorrichtung verbunden sind, eine Grenzeigenschaften-Testfaserlaservorrichtung ist, welche als Faserlaservorrichtung für einen Grenzeigenschaftentest dient.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 2 oder 3, wobei in der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung gemäß Überwachung durch die Zustandsgrößenüberwachung als Herstellungsbedingungsdaten der Faserlaservorrichtung zumindest eine der folgenden Größen enthalten ist: eine Struktur, eine Konfiguration, ein Modell, eine Zeichnungsnummer, Spezifikationen, ein Herstellungsdatum, ein Produktionslos, ein Herstellungsort und eine Produktnummer der Faserlaservorrichtu ng.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß Anspruch 4, wobei die Lerneinheit die Zustandsvariable einschließlich der Herstellungsbedingungsdaten und der Bestimmungsdaten verwendet und die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich der Herstellungsbedingungsdaten mit der Fehlerauftrittssituation verknüpft, um die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes von den Herstellungsbedingungen zu erlernen, zusätzlich zu der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtu ng.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 2 bis 5, wobei: die maschinelle Lernvorrichtung weiterhin eine Historienaufzeichnungseinheit aufweist; die maschinelle Lernvorrichtung für jede über die Kommunikationsmittel und die Steuereinheit angeschlossene Faserlaservorrichtung Historiendaten aufzeichnet bezüglich einer Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung gemäß der Überwachung durch die Zustandsüberwachungseinheit in der Historienaufzeichnungseinheit als eine Zustandsgrößenhistorie; die Lerneinheit die Zustandsvariable der Faserlaservorrichtung einschließlich der Zustandsgrößenhistorie derselben gemäß Aufzeichnung in der Historienaufzeichnungseinheit und die Bestimmungsdaten verwendet und die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich der Zustandsgrößenhistorie mit der Fehlerauftrittssituation verknüpft, um die Abhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes von der Zustandsgrößenhistorie zu erlernen, zusätzlich zu der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß Anspruch 6, wobei die maschinelle Lernvorrichtung eingerichtet ist, um: auf Basis zumindest eines Lernergebnisses bezüglich der Zustandsgrößenhistorienabhängigkeit der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Faserlaservorrichtung zumindest eine Zustandsgröße auszuwählen, deren Historie einen vorgegebenen Pegel oder mehr Einfluss auf die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes hat; und die Aufzeichnung von Historien von einer oder mehreren Zustandsgrößen in der Historienaufzeichnungseinheit zu vermeiden, mit Ausnahme der Historie der ausgewählten Zustandsgröße.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 6 oder 7, wobei: die maschinelle Lernvorrichtung der Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung befiehlt, die Faserlaservorrichtung mit vorgegebenen Betriebsbedingungen anzutreiben, welche Betriebsbedingungen im Voraus entsprechend einem vorgegebenen Plan festgelegt sind; und die maschinelle Lernvorrichtung zumindest die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung aufzeichnet, die jedes Mal gewonnen wird, wenn die Faserlaservorrichtung mit den vorgegebenen Betriebsbedingungen betrieben wird, wobei die Aufzeichnung als Zustandsgrößenhistorie der Faserlaservorrichtung in der Historienaufzeichnungseinheit erfolgt.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 6 bis 8, wobei: die maschinelle Lernvorrichtung einer Steuereinheit in einer neuerlich an die Kommunikationsmittel, an welche auch die maschinelle Lernvorrichtung angeschlossen ist, angeschlossenen Faserlaservorrichtung befiehlt, die Faserlaservorrichtung mit vorgegebenen anfänglichen Betriebsbedingungen zu betreiben, welche anfänglichen Betriebsbedingungen im Voraus festgelegt sind; und die maschinelle Lernvorrichtung zumindest die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung bei Betrieb derselben mit den vorgegebenen anfänglichen Betriebsbedingungen in der Historienaufzeichnungseinheit als Zustandsgrößenhistorie der Faserlaservorrichtung aufzeichnet.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 3 bis 9, wobei die maschinelle Lernvorrichtung eingerichtet ist: auf Basis eines Lernergebnisses der Lerneinheit für die zumindest eine Grenzeigenschaften-Testfaserlaservorrichtung die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Grenzeigenschaften-Testfaserlaservorrichtung vorherzusagen; und ein Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm auszugeben, mit dem effektive Testdaten abgeschätzt werden, die durch einen Grenzeigenschaftentest gewonnen werden, wobei die Ausgabe über die Ausgabeeinheit als Fehlervermeidungsdaten erfolgt.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß Anspruch 10, wobei dann, wenn ein Fehler durch reflektiertes Licht auftritt während der Ausführung des Grenzeigenschaftentests gemäß dem Grenzeigenschaftentest-Zustandsprogramm, die Lerneinheit die Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich des Lichtdetektionsergebnisses gemäß Detektion durch die Detektionseinheit für reflektiertes Licht oder eine Änderung in der Zustandsgröße für einen Test unter Testbedingungen vor Auftritt eines Fehlers durch reflektiertes Licht extrahiert, ein Lernmodell bildet zum Ermitteln von Merkmalen der extrahierten Zustandsgröße oder der extrahierten Änderung der Zustandsgröße und einen Vorläufer erlernt bezüglich eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes während der Ausführung des Grenzeigenschaftentests entsprechend dem Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß Anspruch 11, wobei auf Basis eines Lernergebnisses bezüglich des Vorläufers dann, wenn ein Vorläufer eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes in der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung einschließlich des Detektionsergebnisses für reflektiertes Licht gemäß Detektion durch die Lichtdetektionseinheit oder einer Änderung in der Zustandsgröße bei Ausführung des Grenzeigenschaftentests entsprechend dem Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm beobachtet wird, die maschinelle Lernvorrichtung Fehlervermeidungsdaten an die Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung ausgibt zum Befehlen einer Aussetzung des Tests gemäß dem Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramm oder einer Änderung des Grenzeigenschaften-Testzustandsprogramms.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 2 bis 12, wobei die maschinelle Lernvorrichtung aus der Ausgabeeinheit und auf Basis eines Lernergebnisses einschließlich zumindest eines Lernergebnisses bezüglich der Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes eine kritische Bedingung für die Fehlervermeidung ausgibt bezüglich der Zustandsgröße der Faserlaservorrichtung, einschließlich des Detektionsergebnisses für reflektiertes Licht, gemäß der ein Betriebszustand der Faserlaservorrichtung zu ändern ist, um einen Fehler aufgrund reflektierten Lichtes zu vermeiden oder eine kritische Bedingung für eine Fehlervermeidung und eine Betriebsbedingung für die Fehlervermeidung als eine Betriebsbedingung für die Faserlaservorrichtung zur Vermeidung eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes, wenn die kritische Bedingung für die Fehlervermeidung erreicht ist, um die Steuereinheit in jeder der Faserlaservorrichtungen, die über die Kommunikationseinrichtung angeschlossen sind, zu steuern, wobei die Daten als Fehlervermeidungsdaten in die Steuereinheit eingegeben werden.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß Anspruch 13, wobei die Betriebsbedingung für eine Fehlervermeidung der Faserlaservorrichtung zur Vermeidung eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes bei Erreichen der kritischen Bedingungen für eine Fehlervermeidung zumindest eine der folgenden Größen enthält: eine Laserlichtausgabebedingung entsprechend dem Lichtausgabebefehl, eine relative Positionsbedingung zwischen dem Bearbeitungskopf und dem Werkstück, eine relative Positionsbedingung zwischen einem Brennpunkt des vom Bearbeitungskopf emittierten Laserlichtes und dem Werkstück, eine F-Nummer-Bedingung bezüglich des kondensierenden optischen Systems des Bearbeitungskopfes und eine Strahlprofilbedingung des vom Bearbeitungskopf emittierten Laserstrahls.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 2 bis 14, wobei die maschinelle Lernvorrichtung die Grenzbedingung für das Auftreten eines Fehlers durch ein vereinfachtes Verfahren erlernt, bei dem zumindest in einer anfänglichen Stufe des Lernvorganges für zumindest eine fehleranfällige Stelle zumindest ein oberer Temperaturgrenzwert der Stelle, eine Wärmekapazität der Stelle und ein thermischer Widerstand von der Stelle zu einer Wärmesenke bestimmt werden.
Maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 2 bis 15, wobei die maschinelle Lernvorrichtung mehrfach vorgesehen ist und die jeweiligen maschinellen Lernvorrichtungen über Kommunikationsmittel an eine Hauptsignalverarbeitungsvorrichtung angeschlossen sind und eingerichtet sind, Ergebnisse die durch die maschinellen Lernvorrichtungen erlernt sind, gemeinsam auszuwerten.
Faserlaservorrichtung, welche an eine maschinelle Lernvorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 16 über Kommunikationsmittel angeschlossen ist, wobei die Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung auf Fehlervermeidungsdaten zurückgreift, die von der Ausgabeeinheit auf Basis des Lernergebnisses der Lerneinheit in der maschinellen Lernvorrichtung ausgegeben werden, um zumindest eine Einheit der Faserlaservorrichtung zu steuern und das Auftreten eines Fehlers aufgrund reflektierten Lichtes zu vermeiden.
Faserlaservorrichtung gemäß Anspruch 17 weiterhin aufweisend eine Fehlervermeidungsdaten-Aufzeichnungseinheit zum Aufzeichnen der Fehlervermeidungsdaten, wie durch die Ausgabeeinheit der maschinellen Lernvorrichtung ausgegeben, wobei die Fehlervermeidungsdaten in der Fehlervermeidungsdaten-Aufzeichnungseinheit aufgezeichnet werden und die Steuereinheit in der Faserlaservorrichtung auf die in der Aufzeichnungseinheit aufgezeichneten Fehlervermeidungsdaten zurückgreift, um zumindest eine Einheit der Faserlaservorrichtung so zu steuern, dass ein Fehler aufgrund reflektierten Lichtes vermieden ist.
Faserlaservorrichtung gemäß einem der Ansprüche 17 oder 18, wobei zumindest eine der Detektionseinheiten für reflektiertes Licht eine Fotodiode enthält.
Faserlaservorrichtung gemäß einem der Ansprüche 17 bis 19, eine Mehrzahl von Detektionseinheiten für reflektiertes Licht aufweisend, wobei die Mehrzahl der Detektionseinheiten für reflektiertes Licht zumindest eine Einheit aufweisen zum Detektieren von reflektiertem Licht, welches sich durch einen Kern der optischen Faser fortpflanzt, und zumindest eine Detektionseinheit für reflektiertes Licht zum Detektieren von reflektiertem Licht, welches sich durch einen Mantel der optischen Faser fortpflanzt.
Faserlaservorrichtung gemäß einem der Ansprüche 17 bis 20, wobei zumindest eine der Detektionseinheiten für reflektiertes Licht eine Temperaturdetektionseinheit ist.