DE102019001177A1 - Controller, machine learning device and system - Google Patents

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Abstract

In einem Steuergerät, einer maschinellen Lernvorrichtung und einem System, die mit Änderungen in einer Klemmkraft ohne Verwendung von teurer Ausrüstung umgehen können, umfasst das Steuergerät eine maschinelle Lernvorrichtung, die Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe von Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden, Spindeldrehmomentdaten zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe von Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen eine Schneidkraft als Zustandsvariablen zur Darstellung eines Istzustands einer Umgebung beobachtet und die ein Lernen oder eine Entscheidungsfindung unter Verwendung eines Lernmodells zum Modellieren der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden, bei dem die Schneidkraft, die das Halten durch eine Klemmkraft von einer Bearbeitungsspannvorrichtung ermöglicht, auf ein Werkstück auf ausgeübt wird, der Basis der Zustandsvariablen durchführt.In a control apparatus, a machine learning apparatus, and a system capable of dealing with changes in a clamping force without using expensive equipment, the controller comprises a machine learning apparatus, the machining condition data for specifying machining conditions for cutting, spindle torque data for indicating the spindle torque during cutting, and Cutting force component direction data for indicating cutting force component direction information about cutting resistance against cutting force as a state variable representing an actual state of environment observed and learning or decision making using a learning model for modeling the machining conditions for cutting in which the cutting force holding by a clamping force from a machining fixture, is applied to a workpiece, performs the basis of the state variables.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNGBACKGROUND OF THE INVENTION

Gebiet der ErfindungField of the invention

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Steuergerät, eine maschinelle Lernvorrichtung und ein System.The present invention relates to a control apparatus, a machine learning apparatus and a system.

Beschreibung des Stands der TechnikDescription of the Related Art

In Werkzeugmaschinen wird eine Bearbeitung an einem auf einer Bearbeitungsspannvorrichtung befestigten Werkstück durchgeführt. In Verfahren zum Befestigen solch eines Werkstücks wird das Werkstück häufig durch Betätigung eines Zylinders mit Hydraulikdruck oder Luftdruck als Antriebsquelle geklemmt und gelöst (siehe beispielsweise japanische offengelegte Patentanmeldung Nr. 09-201742 ). Dann kann eine unzureichende Klemmkraft ein Bewegen des Werkstücks aufgrund des Schneidwiderstands ermöglichen und zu einer ungenauen Bearbeitung führen.In machine tools, machining is performed on a workpiece mounted on a machining fixture. In methods of attaching such a workpiece, the workpiece is often clamped and released by operating a cylinder with hydraulic pressure or air pressure as a driving source (see, for example, FIG Japanese Laid-Open Patent Application No. 09-201742 ). Then, insufficient clamping force may allow the workpiece to move due to the cutting resistance and result in inaccurate machining.

Allgemein wird die von einer Bearbeitungsspannvorrichtung auf ein Werkstück ausgeübte Klemmkraft unter Berücksichtigung des Schneidwiderstands gegen jedes Werkzeug und eines Sicherheitsfaktors ermittelt. Dann kann ein größerer Zylinder als erforderlich entsprechend dem Sicherheitsfaktor gewählt werden, der festgelegt wird, so dass Probleme wie höhere Kosten für die Bearbeitungsspannvorrichtung oder eine Zunahme des Gewichts der Bearbeitungsspannvorrichtung verursacht werden können.Generally, the clamping force exerted on a workpiece by a machining jig is determined taking into account the cutting resistance against each tool and a safety factor. Then, a larger cylinder may be selected as required in accordance with the safety factor set so that problems such as higher costs for the machining jig or an increase in the weight of the machining jig may be caused.

Einer der Faktoren, der die Berücksichtigung des Sicherheitsfaktors erfordert, ist die Änderung der Klemmkraft. Allgemein werden Luftdruck und Hydraulikdruck für die zu verwendende Klemmkraft in Bearbeitungsspannvorrichtungen verwendet.One of the factors requiring consideration of the safety factor is the change in clamping force. Generally, air pressure and pressure are used for the clamping force to be used in machining jigs.

Bei der Verwendung von Luftdruck wird üblicherweise geteilte Primärluft (werksseitige Luft) verwendet und die Verwendung einer großen Luftmenge für ein Ziel verringert vorübergehend Luftdrücke an den anderen Stellen, so dass eine Änderung in den Drücken bewirkt wird. Üblicherweise führt der Anbau eines Lufttanks zu höheren Ausrüstu ngskosten.When using air pressure, split primary air (factory air) is usually used and the use of a large amount of air for one target temporarily reduces air pressures at the other locations, causing a change in pressures. Usually, the installation of an air tank leads to higher equipment costs.

Bei der Verwendung von Hydraulikdruck bewirkt beispielsweise eine Änderung der Temperatur des Hydrauliköls eine Änderung der kinetischen Viskosität. Ein Anstieg der Temperatur des Hydrauliköls bewirkt eine Abnahme der kinetischen Viskosität und eine Zunahme der Leckraten von Drehgelenken, Zylindern u. Ä. Somit tritt ein Absinken des Hydraulikdrucks auf. Daher kann üblicherweise eine Kühlvorrichtung angeschlossen werden, um einen Anstieg der Öltemperatur zu verringern, was höhere Ausrüstungskosten bewirkt.For example, when using hydraulic pressure, a change in the temperature of the hydraulic oil causes a change in the kinetic viscosity. An increase in the temperature of the hydraulic oil causes a decrease in the kinetic viscosity and an increase in the leakage rates of pivots, cylinders and the like. Ä. Thus, a decrease of the hydraulic pressure occurs. Therefore, usually, a cooling device can be connected to reduce an increase in the oil temperature, which causes higher equipment costs.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNGSUMMARY OF THE INVENTION

Aus den zuvor beschriebenen Gründen sind eine maschinelle Lernvorrichtung und ein System wünschenswert, die mit einer Änderung in der Klemmkraft ohne kostspielige Ausrüstung umgehen können.For the reasons described above, a machine learning apparatus and system that can handle a change in clamping force without expensive equipment are desirable.

Ein Aspekt der Erfindung ist ein Steuergerät, das eine Werkzeugmaschine zum Durchführen des Schneiden eines Werkstücks, geklemmt auf einer Bearbeitungsspannvorrichtung, durch ein Werkzeug steuert und das eine maschinelle Lernvorrichtung zum Lernen von Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden, unter denen eine Schneidkraft, die das Halten durch eine Klemmkraft von der Bearbeitungsspannvorrichtung ermöglicht, auf das Werkstück ausgeübt wird, umfasst. Die maschinelle Lernvorrichtung umfasst: eine Zustandsbeobachtungseinheit, die Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe der Bearbeitungsbedingung für das Schneiden, Spindeldrehmomentdaten zur Angabe eines Spindeldrehmoments während des Schneidens und Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe der Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen die Schneidkraft als Zustandsvariablen zur Darstellung eines Istzustands einer Umgebung beobachtet; eine Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit, die Werkstückqualität-Ermittlungsdaten zum Ermitteln der Qualität des auf der Basis der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden bearbeiteten Werkstücks und Zykluszeit-Ermittlungsdaten zum Ermitteln der erforderlichen Zeit zum Bearbeiten des Werkstücks als Ermittlungsdaten zur Angabe eines Ergebnisses des Ermittelns zur Eignung der Bearbeitung des Werkstücks erfasst; und eine Lerneinheit, die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und die Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Ermittlungsdaten verknüpft und lernt.One aspect of the invention is a control apparatus that controls a machine tool for performing cutting of a workpiece clamped on a machining fixture by a tool, and a machine learning apparatus for learning machining conditions for cutting, among which a cutting force that is held by a tool Clamping force of the machining chuck allows, is applied to the workpiece comprises. The machine learning apparatus includes: a state observation unit, the machining condition data indicating the machining condition for cutting, spindle torque data indicating spindle torque during cutting, and cutting force component direction data indicating the cutting force component direction information about the cutting resistance against the cutting force as state variables observed to represent an actual state of an environment; a determination data acquisition unit that determines workpiece quality determination data for determining the quality of the workpiece processed based on the machining conditions for the cutting and cycle time determination data for determining the required time for processing the workpiece as determination data for indicating a result of determining the capability of processing the workpiece Workpiece detected; and a learning unit that combines and learns cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting, and the machining conditions for the cutting using the state variables and the determination data.

Ein weiterer Aspekt der Erfindung ist ein Steuergerät, das eine Werkzeugmaschine zum Durchführen des Schneidens eines Werkstücks, geklemmt auf eine Bearbeitungsspannvorrichtung, durch ein Werkzeug steuert und das eine maschinelle Lernvorrichtung umfasst zum Beobachten der Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe von Bearbeitungsbedingung für das Schneiden, Spindeldrehmomentdaten zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe von Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen eine Schneidkraft als Zustandsvariablen zur Darstellung eines Istzustands einer Umgebung und zum Durchführen eines Lernens oder einer Entscheidungsfindung unter Verwendung eines Lernmodells zum Modellieren der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden, bei dem die Schneidkraft, die das Halten durch eine Klemmkraft von der Bearbeitungsspannvorrichtung ermöglicht, auf das Werkstück auf ausgeübt wird, der Basis der Zustandsvariablen.Another aspect of the invention is a control apparatus that controls a machine tool for performing cutting of a workpiece clamped on a machining jig by a tool, and that includes a machine learning device for observing the machining condition data indicating machining conditions for cutting, spindle torque data indicating the Spindle torque during cutting and cutting force component direction data for indicating cutting force component direction information on cutting resistance against cutting force as a state variable representing an actual state of environment and for performing learning or decision making using a learning model for modeling cutting processing conditions in which Cutting force, which allows holding by a clamping force from the machining jig, is applied to the workpiece, the basis of the state andsvariablen.

Ein weiterer Aspekt der Erfindung ist eine maschinelle Lernvorrichtung, die Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe von Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden eines auf einer Bearbeitungsspannvorrichtung geklemmten Werkstücks durch ein Werkzeug, Spindeldrehmomentdaten zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe von Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen eine Schneidkraft als Zustandsvariablen zur Darstellung eines Istzustands einer Umgebung beobachtet und die ein Lernen oder eine Entscheidungsfindung unter Verwendung eines Lernmodells zum Modellieren der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden, bei dem die Schneidkraft, die das Halten durch eine Klemmkraft vom der Bearbeitungsspannvorrichtung ermöglicht, auf das Werkstück ausgeübt wird, auf der Basis der Zustandsvariablen durchführt.Another aspect of the present invention is a machine learning apparatus, which specifies machining conditions for machining conditions for cutting a workpiece clamped on a machining fixture by a tool, spindle torque data indicative of spindle torque during cutting, and cutting force component direction data for indicating cutting force component direction information to the cutting resistance against a tool Cutting force is observed as a state variable representing an actual state of an environment, and the learning or decision making is performed by using a learning model for modeling the machining conditions for the cutting in which the cutting force, which enables holding by a clamping force from the machining fixture, is applied to the workpiece , on the basis of the state variables.

Ein weiterer Aspekt der Erfindung ist ein System, in dem eine Mehrzahl von Vorrichtungen miteinander durch ein Netzwerk verbunden ist und die Mehrzahl von Vorrichtungen wenigstens das im ersten Aspekt beschriebene Steuergerät umfasst, das eine erste Werkzeugmaschine steuert.Another aspect of the invention is a system in which a plurality of devices are interconnected by a network and the plurality of devices comprises at least the controller described in the first aspect that controls a first machine tool.

Gemäß einem Aspekt der Erfindung können die Bearbeitungsbedingungen wie eine Schneidvorschubgeschwindigkeit und eine Drehzahl einer Spindel in Reaktion auf eine Änderung in der Klemmkraft unter Verwendung eines maschinellen Lernverfahrens und ohne Verwendung von kostspieliger Ausrüstung angepasst werden, so dass eine genaue Bearbeitung erzielt werden kann.According to one aspect of the invention, machining conditions such as a cutting feed speed and a rotational speed of a spindle can be adjusted in response to a change in clamping force using a machine learning method and without using expensive equipment, so that accurate machining can be achieved.

Figurenlistelist of figures

Die zuvor beschriebenen und weitere Aufgaben und Merkmale der Erfindung gehen aus der folgenden Beschreibung der Ausführungsformen in Bezug auf die beigefügten Zeichnungen hervor.

  • 1 zeigt eine schematische Hardwarekonfiguration zur Darstellung eines Steuergeräts gemäß einer ersten Ausführungsform.
  • 2 zeigt ein schematisches Funktionsblockdiagramm zur Darstellung des Steuergeräts gemäß der ersten Ausführungsform.
  • 3 zeigt ein Diagramm zur Darstellung einer Beziehung zwischen Bearbeitungsbedingungsdaten S1, Spindeldrehmomentdaten S2 und Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S3.
  • 4 zeigt ein schematisches Funktionsblockdiagramm zur Darstellung eines Modus des Steuergeräts.
  • 5 zeigt ein schematisches Fließbild zur Darstellung eines Modus eines maschinellen Lernverfahrens.
  • 6A zeigt ein Diagramm zur Darstellung von Neuronen.
  • 6B zeigt ein Diagramm zur Darstellung eines neuronalen Netzes.
  • 7 zeigt ein Diagramm zur Darstellung eines Beispiels eines Systems mit einer dreischichtigen Struktur umfassend einen Cloud-Server, FOG-Server und Edge-Computer.
  • 8 zeigt ein schematisches Funktionsblockdiagramm zur Darstellung eines Modus eines Systems, in dem ein Steuergerät integriert ist.
  • 9 zeigt ein schematisches Funktionsblockdiagramm zur Darstellung eines weiteren Modus eines Systems, in dem Steuergeräte integriert sind.
  • 10 zeigt eine schematische Hardwarekonfiguration zur Darstellung eines in 9 dargestellten Computers.
  • 11 zeigt ein schematisches Funktionsblockdiagramm zur Darstellung eines weiteren Modus eines Systems, in dem Steuergeräte integriert sind.
The above-described and other objects and features of the invention will be apparent from the following description of the embodiments with reference to the accompanying drawings.
  • 1 shows a schematic hardware configuration for illustrating a control device according to a first embodiment.
  • 2 shows a schematic functional block diagram illustrating the controller according to the first embodiment.
  • 3 FIG. 15 is a diagram showing a relationship between machining condition data. FIG S1 , Spindle torque data S2 and cutting force component direction data S3 ,
  • 4 shows a schematic functional block diagram illustrating a mode of the controller.
  • 5 Fig. 10 is a schematic flow chart showing a mode of a machine learning method.
  • 6A shows a diagram for the representation of neurons.
  • 6B shows a diagram illustrating a neural network.
  • 7 shows a diagram illustrating an example of a system with a three-tier structure comprising a cloud server, FOG server and edge computer.
  • 8th shows a schematic functional block diagram illustrating a mode of a system in which a controller is integrated.
  • 9 shows a schematic functional block diagram illustrating another mode of a system in which control devices are integrated.
  • 10 shows a schematic hardware configuration for illustrating an in 9 illustrated computer.
  • 11 shows a schematic functional block diagram illustrating another mode of a system in which control devices are integrated.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMENDETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS

Nachfolgend sind Ausführungsformen der Erfindung in Verbindung mit den Zeichnungen beschrieben.Hereinafter, embodiments of the invention will be described in conjunction with the drawings.

1 zeigt eine schematische Hardwarekonfiguration zur Darstellung von wesentlichen Teilen eines Steuergeräts gemäß einer Ausführungsform. Ein Steuergerät 1 kann als ein Steuergerät ausgeführt sein, das beispielsweise eine Werkzeugmaschine steuert. Das Steuergerät 1 kann als ein mit einem Steuergerät, das eine Werkzeugmaschine steuert, integrierter Personalcomputer oder ein Computer wie ein Zellenrechner, ein Edge-Computer, ein FOG-Computer, ein Host-Computer oder ein Cloud-Server, der mit einem Steuergerät über ein verdrahtetes oder drahtloses Netzwerk verbunden ist, ausgeführt sein. Als Ausführungsform ist ein Beispiel offenbart, in dem das Steuergerät 1 als ein Steuergerät ausgeführt ist, das eine Werkzeugmaschine steuert. 1 shows a schematic hardware configuration for illustrating essential parts of a control device according to an embodiment. A control unit 1 can be implemented as a control unit that controls, for example, a machine tool. The control unit 1 can be used as a personal computer integrated with a controller that controls a machine tool, or a computer such as a cell computer, an edge computer, a FOG computer, a host computer, or a cloud server connected to a controller via a wired or wireless device Network is connected to be executed. As an embodiment, an example is disclosed in which the control unit 1 is designed as a control unit that controls a machine tool.

Eine im Steuergerät 1 gemäß der Ausführungsform enthaltene CPU 11 ist ein Prozessor, der das Steuergerät 1 allgemein steuert. Die CPU 11 liest in einem ROM 12 gespeicherte Systemprogramme über einen Bus 20 aus und steuert das gesamte Steuergerät 1 gemäß den Systemprogrammen. Temporäre Berechnungsdaten und Anzeigedaten, verschiedene Arten von von einem Bediener durch eine nicht dargestellte Eingabeeinheit eingegebenen Daten u. Ä. werden vorübergehend in einem RAM 13 gespeichert.One in the control unit 1 according to the embodiment included CPU 11 is a processor that the control unit 1 generally controls. The CPU 11 reads in a ROM 12 stored system programs via a bus 20 off and controls the entire controller 1 according to the system programs. Temporary calculation data and display data, various types of data entered by an operator through an input unit, not shown, and the like. Ä. are temporarily in a RAM 13 saved.

Ein nichtflüchtiger 14 Speicher ist als ein Speicher ausgebildet, der beispielsweise über einen Backup durch eine nicht dargestellte Batterie verfügt und in dem der Speicherstatus erhalten bleibt, selbst wenn das Steuergerät 1 ausgeschaltet wird. Im nichtflüchtigen Speicher 14 werden durch eine Schnittstelle 15 von externer Ausrüstung 72 gelesene Programme, durch eine Anzeige-/MDI-Einheit 70 eingegebene Programme und verschiedene Arten von Daten (beispielsweise Informationen zu Werkzeugen wie Arten von Werkzeugen und Lebensdauer der Werkzeuge, Informationen zur Bearbeitung wie Schneidbedingungen, Informationen zu Werkstücken wie Werkstückmaterialien, Drehmomente einer Spindel u. Ä.), erfasst von verschiedenen Teilen des Steuergeräts 1 oder Robotern, gespeichert. Die Programme und die verschiedenen Arten von Daten, die im nichtflüchtigen Speicher 14 gespeichert werden, können im RAM 13 zur Ausführung/Verwendung entpackt werden. Verschiedene Systemprogramme wie allgemein bekannte Analyseprogramme (umfassend Systemprogramme zum Steuern der Interaktion mit einer nachfolgend beschriebenen maschinellen Lernvorrichtung 100) wurden vorab in das ROM 12 geschrieben.A non-volatile memory is designed as a memory, for example, has a backup by a battery, not shown, and in which the memory status is maintained, even if the control unit 1 is turned off. In non-volatile memory 14 be through an interface 15 from external equipment 72 read programs, by a display / MDI unit 70 entered programs and various types of data (for example, information on tools such as types of tools and life of tools, information for editing such as cutting conditions, information on workpieces such as workpiece materials, torques of a spindle, etc.), detected by various parts of the control unit 1 or robots, saved. The programs and the various types of data stored in non-volatile memory 14 can be stored in RAM 13 to be unpacked for execution / use. Various system programs, such as well-known analysis programs (including system programs for controlling interaction with a machine learning device described below) 100 ) were in advance in the ROM 12 written.

Die Schnittstelle 15 ist eine Schnittstelle zum Verbinden zwischen dem Steuergerät 1 und der externen Ausrüstung 72 wie einem Adapter. Programme, verschiedene Parameter u. Ä. werden von einer Seite der externen Vorrichtung 72 ausgelesen. Die im Steuergerät 1 bearbeiteten Programme, verschiedenen Parameter u. Ä. können in externen Speichermitteln durch die externe Ausrüstung 72 gespeichert werden. Ein Programmable Machine Controller (PMC) 16 gibt Signale aus und übt dadurch Kontrolle über die Werkzeugmaschine und Peripheriegeräte für die Werkzeugmaschine durch eine E/A-Einheit 17 gemäß im Steuergerät 1 gespeicherten Sequenzprogrammen aus. Der PMC 16 empfängt Signale von verschiedenen Schaltern o. Ä. einer an einer Haupteinheit der Werkzeugmaschine angeordneten Bedienkonsole, führt die erforderliche Signalverarbeitung für die Signale durch und liefert anschließend die Signale an die CPU 11.the interface 15 is an interface for connecting between the controller 1 and external equipment 72 like an adapter. Programs, various parameters u. Ä. are from one side of the external device 72 read. The in the control unit 1 edited programs, various parameters u. Ä. can be stored in external storage by the external equipment 72 get saved. A programmable machine controller (PMC) 16 outputs signals and thereby exercises control over the machine tool and peripheral devices for the machine tool by an I / O unit 17 according to the control unit 1 stored sequence programs. The PMC 16 receives signals from various switches or similar a control panel disposed on a main unit of the machine tool performs the required signal processing for the signals and then supplies the signals to the CPU 11 ,

Die Anzeige-/MDI-Einheit 70 ist eine manuelle Dateneingabevorrichtung umfassend eine Anzeige, eine Tastatur u. Ä. Eine Schnittstelle 18 empfängt Anweisungen und Daten von der Tastatur der Anzeige-/MDI-Einheit 70 und leitet die Anweisungen und die Daten an die CPU 11 weiter. Eine Schnittstelle 19 ist mit einer Bedienkonsole 71 umfassend deinen manuellen Impulsgeber o. Ä., der zum manuellen Antrieb jeder Achse verwendet wird, verbunden.The display / MDI unit 70 is a manual data input device comprising a display, a keyboard and the like. Ä. An interface 18 receives instructions and data from the display / MDI unit keyboard 70 and forwards the instructions and the data to the CPU 11 continue. An interface 19 is with a control panel 71 includes your manual pulser or similar, which is used to manually drive each axle connected.

Achssteuerschaltungen 30 zum Steuern von Achsen der Werkzeugmaschine empfangen Wegstreckenanweisungen für die Achsen von der CPU 11 und geben Anweisungen für die Achsen an Servoverstärker 40 aus. Die Servoverstärker 40 empfangen die Anweisungen und treiben Servomotoren 50 an, welche die in der Werkzeugmaschine enthaltenen Achsen bewegen. Die Servomotoren 50 für die Achsen nehmen Positions-/Drehzahlgeber auf, melden Positions-/Drehzahlrückmeldesignale von den Positions-/Drehzahlgebern an die Achssteuerschaltungen 30 zurück und führen eine Regelung von Positionen und Drehzahlen durch. Obwohl die Achssteuerschaltungen 30, die Servoverstärker 40 und die Servomotoren 50 jeweils als nur ein Element in der Hardwarekonfiguration von 1 dargestellt sind, ist eine Zahl der Achssteuerschaltungen 30, der Servoverstärker 40 und der Servomotoren 50, die tatsächlich vorhanden sind, gleich einer Zahl der Achsen (beispielsweise drei für die Werkzeugmaschine umfassend drei lineare Achsen oder fünf für eine Fünfachsen-Verarbeitungsmaschine), die in der zu steuernden Werkzeugmaschine enthalten sind.Achssteuerschaltungen 30 For controlling axes of the machine tool, travel instructions for the axes are received from the CPU 11 and give instructions for the axes to servo amplifiers 40 out. The servo amplifiers 40 receive the instructions and drive servomotors 50 which move the axes contained in the machine tool. The servomotors 50 Position / speed sensors record for the axes and report position / speed feedback signals from the position / speed encoders to the axis control circuits 30 back and perform a regulation of positions and speeds. Although the axis control circuits 30 , the servo amplifier 40 and the servomotors 50 each as just one element in the hardware configuration of 1 are a number of the axis control circuits 30 , the servo amplifier 40 and the servomotors 50 which are actually present, equal to a number of axes (for example, three for the machine tool comprising three linear axes or five for a five-axis processing machine) included in the machine tool to be controlled.

Eine Spindelsteuerschaltung 60 empfängt eine Spindeldrehanweisung für eine Spindel der Werkzeugmaschine und gibt ein Spindeldrehzahlsignal an einen Spindelverstärker 61 aus. Der Spindelverstärker 61 empfängt das Spindeldrehzahlsignal, dreht einen Spindelmotor 62 für die Spindel mit einer Drehzahl auf der Basis der Anweisung und treibt dadurch ein Werkzeug an. Ein Positionscodierer 63 ist mit dem Spindelmotor 62 gekoppelt und gibt Rückimpulse synchron mit der Drehung der Spindel aus. Die Rückimpulse werden von der CPU 11 gelesen.A spindle control circuit 60 receives a spindle rotation instruction for a spindle of the machine tool and outputs a spindle speed signal to a spindle amplifier 61 out. The spindle amplifier 61 receives the spindle speed signal, turns a spindle motor 62 for the spindle at a speed based on the instruction, thereby driving a tool. A position encoder 63 is with the spindle motor 62 coupled and outputs return pulses in synchronism with the rotation of the spindle. The return pulses are from the CPU 11 read.

Eine Schnittstelle 21 ist zum Herstellen einer Verbindung zwischen dem Steuergerät 1 und der maschinellen Lernvorrichtung 100 vorgesehen. Die maschinelle Lernvorrichtung 100 umfasst einen Prozessor 101, der die gesamte maschinelle Lernvorrichtung 100 steuert, ein RIM 102, in dem die Systemprogramme u. Ä. gespeichert werden, ein RAM 103 zum vorübergehenden Speichern in der Verarbeitung in Bezug auf maschinelles Lernen und einen nichtflüchtigen Speicher 104, der zum Speichern eines Lernmodells o. Ä. verwendet wird. Die maschinelle Lernvorrichtung 100 kann Informationen (beispielsweise Informationen zu den Werkzeugen wie die Arten der Werkzeuge und die Lebensdauer der Werkzeuge, Informationen zur Bearbeitung wie die Schneidbedingungen, Informationen zu Werkstücken wie Werkstückmaterialien, das Drehmoment der Spindel u. Ä.) beobachten, die vom Steuergerät 1 durch die Schnittstelle 21 erfasst werden können. In Reaktion auf eine von der maschinellen Lernvorrichtung 100 ausgegebene Änderungsanweisung für Bearbeitungsbedingungen steuert das Steuergerät 1 den Betrieb der Werkzeugmaschine.An interface 21 is to establish a connection between the controller 1 and the machine learning device 100 intended. The machine learning device 100 includes a processor 101 , the whole machine learning device 100 controls, a RIM 102 in which the system programs u. Ä. be stored, a RAM 103 for temporarily storing in the machine learning processing and nonvolatile memory 104 for saving a learning model or the like is used. The machine learning device 100 can observe information (for example, information about tools such as types of tools and tool life, information about machining such as cutting conditions, information about workpieces such as workpiece materials, spindle torque, etc.) received from the controller 1 through the interface 21 can be detected. In response to one of the machine learning device 100 issued change instruction for processing conditions controls the controller 1 the operation of the machine tool.

2 zeigt ein schematisches Funktionsblockdiagramm zur Darstellung des Steuergeräts 1 und der maschinellen Lernvorrichtung 100 gemäß der ersten Ausführungsform. In 2 dargestellte Funktionsblöcke sind durch die im in 1 dargestellten Steuergerät 1 enthaltene CPU 11 und einen Prozessor 101 der maschinellen Lernvorrichtung 100 ausgeführt, die entsprechende Systemprogramme ausführen und die den Betrieb von Einheiten im Steuergerät 1 und in der maschinellen Lernvorrichtung 100 steuern. 2 shows a schematic functional block diagram illustrating the controller 1 and the machine learning device 100 according to the first embodiment. In 2 shown functional blocks are characterized by the im in 1 illustrated control unit 1 included CPU 11 and a processor 101 the machine learning device 100 executed, the appropriate system programs execute and the operation of units in the control unit 1 and in the machine learning device 100 control.

Das Steuergerät 1 der Ausführungsform umfasst eine Steuereinheit 34, die eine Werkzeugmaschine 2 auf der Basis der von der maschinellen Lernvorrichtung 100 ausgegebenen Änderungsanweisung für Bearbeitungsbedingungen steuert. Die Steuereinheit 34 steuert allgemein den Betrieb der Werkzeugmaschine 2 gemäß Anweisungen auf der Basis von Programmen o. Ä., steuert aber bei Ausgabe der Änderungsanweisung für Bearbeitungsbedingungen von der maschinellen Lernvorrichtung 100 die Werkzeugmaschine 2 so, dass von der maschinellen Lernvorrichtung 100 ausgegebene Bearbeitungsbedingungen statt der Anweisungen auf der Basis der Programme o. Ä. erfüllt werden.The control unit 1 The embodiment comprises a control unit 34 that a machine tool 2 on the basis of the machine learning device 100 controls the change instruction issued for machining conditions. The control unit 34 generally controls the operation of the machine tool 2 according to instructions based on programs or the like, but controls upon issuing the change instruction for machining conditions from the machine learning device 100 the machine tool 2 so that from the machine learning device 100 issued processing conditions instead of instructions based on programs or the like. be fulfilled.

Die im Steuergerät 1 enthaltene maschinelle Lernvorrichtung 100 umfasst wiederum Software (etwa einen Lernalgorithmus) und Hardware (etwa den Prozessor 101), die zum Selbstlernen durch sogenanntes maschinelles Lernen an den Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden entsprechend Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zu Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens dienen. Was die im Steuergerät 1 enthaltene maschinelle Lernvorrichtung 100 lernt, entspricht einer Modellstruktur, die eine Korrelation zwischen den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und zum Schneidwiderstand während des Schneidens und den Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden darstellt.The in the control unit 1 included machine learning device 100 again includes software (such as a learning algorithm) and hardware (such as the processor 101 ) for self-learning by so-called machine learning on the machining conditions for cutting in accordance with cutting force component direction information on spindle torque and cutting resistance during cutting. What in the controller 1 included machine learning device 100 learns corresponds to a model structure representing a correlation between the cutting force component direction information about the spindle torque and the cutting resistance during cutting and the machining conditions for cutting.

Wie als die Funktionsblöcke in 2 dargestellt umfasst die im Steuergerät 1 enthaltene maschinelle Lernvorrichtung 100 eine Zustandsbeobachtungseinheit 106, eine Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 und eine Lerneinheit 110. Die Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachtet Zustandsvariablen S zur Darstellung eines Istzustands einer Umgebung umfassend Bearbeitungsbedingungsdaten S1 zur Angabe der Bearbeitungsbedingung zum Schneiden, Spindeldrehmomentdaten S2 zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S3 zur Angabe der Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand. Die Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 erfasst Ermittlungsdaten D umfassend Werkstückqualität-Ermittlungsdaten D1 zum Ermitteln der Qualität eines auf der Basis der ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden bearbeiteten Werkstücks und Zykluszeit-Ermittlungsdaten D1 zum Ermitteln der erforderlichen Zeit zum Bearbeiten des Werkstücks. Die Lerneinheit 110 verknüpft und lernt die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden unter Verwendung der Zustandsvariablen S und der Ermittlungsdaten D.Like as the functional blocks in 2 shown in the control unit 1 included machine learning device 100 a state observation unit 106 a determination data acquisition unit 108 and a learning unit 110 , The state observation unit 106 observes state variables S for representing an actual state of an environment comprising processing condition data S1 for specifying the machining condition for cutting, spindle torque data S2 for indicating the spindle torque during cutting and cutting force component direction data S3 for indicating the cutting force component direction information about the cutting resistance. The determination data acquisition unit 108 collects investigation data D comprising workpiece quality determination data D1 for determining the quality of a workpiece machined for cutting based on the determined machining conditions, and cycle time detection data D1 to determine the time required to process the workpiece. The learning unit 110 links and learns the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting and the machining conditions for cutting using the state variables S and the investigation data D ,

Die Bearbeitungsbedingungsdaten S1 von den von der Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachteten Zustandsvariablen S können als die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden erfasst werden. Beispiele der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden umfassen eine tatsächliche Schneidvorschubgeschwindigkeit, eine Drehzahl der Spindel, eine Schneidtiefe, einen Neigungswinkel u. Ä. in der Bearbeitung durch die Werkzeugmaschine 2. Die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden können von einem Programm, das den Betrieb der Werkzeugmaschine 2 steuert, von für das Steuergerät 1 und im nichtflüchtigen Speicher 14 gespeicherten Bearbeitungsparametern o. Ä. erfasst werden.The machining condition data S1 from those of the state observation unit 106 observed state variables S can be detected as the machining conditions for cutting. Examples of machining conditions for cutting include an actual cutting feed speed, a spindle speed, a cutting depth, a tilt angle, and the like. Ä. in the processing by the machine tool 2 , The machining conditions for cutting can be determined by a program that controls the operation of the machine tool 2 controls, for the control unit 1 and in nonvolatile memory 14 stored processing parameters o. Ä. be recorded.

Als die Bearbeitungsbedingungsdaten S1 können die von der maschinellen Lernvorrichtung 100 in einem vorhergehenden Lernzyklus auf der Basis eines Ergebnisses des Lernens durch die Lerneinheit 110 für die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens im vorhergehenden Lernzyklus erfassten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden ohne Änderung verwendet werden. In solch einem Verfahren kann die maschinelle Lernvorrichtung 100 vorübergehend die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden für jeden Lernzyklus in einem RAM 103 speichern und die Zustandsbeobachtungseinheit 106 kann die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden im vorhergehenden Lernzyklus als die Bearbeitungsbedingungsdaten S1 eines aktuellen Lernzyklus vom RAM 103 erfassen.As the machining condition data S1 can those from the machine learning device 100 in a previous learning cycle based on a result of the learning by the learning unit 110 for the cutting force component direction information about spindle torque and cutting resistance during cutting in the previous learning cycle, processing conditions for cutting without change are used. In such a method, the machine learning device 100 temporarily edit conditions for cutting for each learning cycle in a RAM 103 save and the state observation unit 106 For example, the machining condition for cutting in the previous learning cycle may be the machining condition data S1 a current learning cycle from the RAM 103 to capture.

Die Spindeldrehmomentdaten S2 von den von der Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachteten Zustandsvariablen können als eine Last auf den Spindelmotor, der die Spindel der Werkzeugmaschine 2 antreibt, erfasst werden. Die Spindeldrehmomentdaten S2 können von der Werkzeugmaschine 2 erfasst werden.The spindle torque data S2 from those of the state observation unit 106 observed state variables can be considered a load on the spindle motor, which is the spindle of the machine tool 2 drives are detected. The spindle torque data S2 can from the machine tool 2 be recorded.

Die Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S3 von den von der Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachteten Zustandsvariablen S können als eine Richtung einer Schneidkraftkomponente in Bezug auf eine Richtung des Spindeldrehmoments während des Schneidens erfasst werden. Die Richtung der Schneidkraftkomponente in Bezug auf die Richtung des Spindeldrehmoments kann auf der Basis eines Winkels (Neigungswinkels) einer Schneidkante des Werkzeugs in Bezug auf das Werkstück ermittelt werden und kann aus einer Spezifikation (Winkel der Schneidkante in Bezug auf eine Richtung der Spindel) des Werkzeugs und einem Winkel (Winkel der Spindel) des Werkzeugs in Bezug auf das geschnittene Werkstück berechnet werden. The cutting force component direction data S3 from those of the state observation unit 106 observed state variables S may be detected as a direction of a cutting force component with respect to a direction of the spindle torque during cutting. The direction of the cutting force component with respect to the direction of the spindle torque may be determined based on an angle (inclination angle) of a cutting edge of the tool with respect to the workpiece, and may be a specification (angle of the cutting edge with respect to a direction of the spindle) of the tool and an angle (angle of the spindle) of the tool with respect to the cut workpiece.

3 zeigt ein Diagramm zur Darstellung einer Beziehung zwischen den Bearbeitungsbedingungsdaten S1, den Spindeldrehmomentdaten S2 und den Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S3. Allgemein kann eine Reaktionskraft vom Werkstück gegen das Schneidwerkzeug unter Verwendung eines allgemein bekannten Modells wie eines zweidimensionalen Schneidmodells berechnet werden. In einem Beispiel von 3 ist eine Schneidvorschubgeschwindigkeit Vp , bei der sich die Schneidkante des Werkzeugs in einer Schneidrichtung bewegt, eine synthetisierte Geschwindigkeit einer Anweisungs-Schneidvorschubgeschwindigkeit F auf der Basis einer Anweisung von einem Programm o. Ä. und eine Geschwindigkeit als eine Komponente in einer Schneidvorschubrichtung einer durch Drehung der Spindel bewirkten Bewegungsgeschwindigkeit der Schneidkante und kann unter Verwendung der Anweisungs-Schneidvorschubgeschwindigkeit F, der Drehzahl S der Spindel, einer Neigung der Spindel in Bezug auf die Schneidvorschubrichtung u. Ä. berechnet werden. Eine Schneidkraftkomponente P, die eine Reaktionskraft in der Schneidvorschubrichtung ist, kann unter Verwendung des Spindeldrehmoments R, eines Neigungswinkels α, der Neigung der Spindel in Bezug auf die Schneidvorschubrichtung u. Ä. berechnet werden. 3 Fig. 10 is a diagram showing a relationship between the machining condition data S1 , the spindle torque data S2 and the cutting force component direction data S3 , Generally, a reaction force from the workpiece against the cutting tool may be calculated using a well-known model such as a two-dimensional cutting model. In an example of 3 is a cutting feed speed V p in which the cutting edge of the tool moves in a cutting direction, a synthesized speed of an instruction cutting feed speed F on the basis of an instruction from a program or the like and a speed as a component in a cutting feed direction of a moving speed of the cutting edge caused by rotation of the spindle, and may be determined by using the instruction cutting feed speed F , the speed S the spindle, an inclination of the spindle with respect to the cutting feed direction u. Ä. be calculated. A cutting force component P , which is a reaction force in the cutting feed direction, can be determined using the spindle torque R , a tilt angle α , the inclination of the spindle with respect to the cutting feed direction u. Ä. be calculated.

Wenn die Lerneinheit 110 Online-Lernen ausführt, kann die Zustandsbeobachtungseinheit 106 nacheinander die Zustandsvariablen von Einheiten der Werkzeugmaschine 2, einem Sensor 3 und dem Steuergerät 1 erfassen. Wenn die Lerneinheit 110 Offline-Lernen ausführt, speichert das Steuergerät 1 vorzugsweise während der Bearbeitung des Werkstücks erfasste Informationen als Protokolldaten im nichtflüchtigen Speicher 14 und die Zustandsbeobachtungseinheit 106 erfasst die Zustandsvariablen vorzugsweise durch Analysieren der aufgezeichneten Protokolldaten.When the lesson 110 Online learning performs, the state observation unit 106 successively the state variables of units of the machine tool 2 , a sensor 3 and the controller 1 to capture. When the lesson 110 Offline learning, stores the controller 1 preferably during the processing of the workpiece detected information as log data in the non-volatile memory 14 and the state observation unit 106 preferably acquires the state variables by analyzing the recorded protocol data.

Die Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 kann ein Ergebnis der Ermittlung zur Qualität des auf der Basis der ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden bearbeiteten Werkstücks als die Werkstückqualität-Ermittlungsdaten D1 verwenden. Als die Werkstückqualität-Ermittlungsdaten D1 zur Verwendung durch die Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 werden beispielsweise vorzugsweise Daten, ob ein Versatz einer Position des auf einem Tisch durch eine Spannvorrichtung montierten Werkstücks fehlt (geeignet) oder vorhanden ist (ungeeignet), o. Ä. im Online-Lernen verwendet oder es werden vorzugsweise Daten, ob Maßfehler von Teilen des bearbeiteten Werkstücks kleiner gleich vorgegebenen Schwellen sind (geeignet) oder die Schwellen überschreiten (ungeeignet), o. Ä. im Offline-Lernen verwendet.The determination data acquisition unit 108 may be a result of determining the quality of the workpiece machined for cutting on the basis of the determined machining conditions, as the workpiece quality determination data D1 use. As the workpiece quality determination data D1 for use by the determination data acquisition unit 108 For example, data on whether or not a displacement of a position of the workpiece mounted on a table by a jig is absent (suitable) or present is (unsuitable), or the like. used in on-line learning or it is preferably data, whether dimensional errors of parts of the machined workpiece are less than or equal to predetermined thresholds (suitable) or exceed the thresholds (inappropriate), o. Ä. used in offline learning.

Die Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 kann ein Ergebnis des Ermittelns zur erforderlichen Zeit für die Bearbeitung des Werkstücks auf der Basis der ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden als die Zykluszeit-Ermittlungsdaten D2 verwenden. Als die von der Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 zu verwendenden Zykluszeit-Ermittlungsdaten D2 wird beispielsweise vorzugsweise ein Ergebnis des Ermittelns auf der Basis von entsprechend festgelegten Kriterien, etwa ob die erforderliche Zeit für die Bearbeitung des Werkstücks auf der Basis der ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden kürzer (geeignet) oder länger (ungeeignet) als eine vorgegebene Schwelle ist, verwendet.The determination data acquisition unit 108 may be a result of determining the required time for machining the workpiece on the basis of the determined machining conditions for cutting as the cycle time determination data D2 use. As the data obtained by the detection data acquisition unit 108 cycle time detection data to be used D2 For example, it is preferable to use a result of the determination based on predetermined criteria such as whether the required time for machining the workpiece based on the determined cutting cutting conditions is shorter (suitable) or longer (unsuitable) than a predetermined threshold.

Die Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 ist eine wesentliche Konfiguration in einer Phase des Lernens durch die Lerneinheit 110, ist aber nicht notwendigerweise eine wesentliche Konfiguration nach dem Abschluss des Lernens durch die Lerneinheit 110 mit Verknüpfung der Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden. Wenn die maschinelle Lernvorrichtung 100, die das Lernen abgeschlossen hat, an einen Kunden verschickt wird, kann beispielsweise ein Verschicken mit Entfernen der Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 durchgeführt werden.The determination data acquisition unit 108 is an essential configuration in a phase of learning by the learning unit 110 but is not necessarily an essential configuration after completion of the learning by the learning unit 110 with linkage of the cutting force component direction information to the spindle torque and cutting resistance during cutting and the machining conditions for cutting. When the machine learning device 100 For example, the person who has completed the learning is sent to a customer may be sent out to remove the discovery data acquisition unit 108 be performed.

Bezüglich der Lernzyklen der Lerneinheit 110 basieren die Zustandsvariablen S, die gleichzeitig an der Lerneinheit 110 eingegeben werden, auf Daten zum Zeitpunkt einen Lernzyklus vor dem Erfassen der Ermittlungsdaten D. Während die im Steuergerät 1 enthaltene maschinelle Lernvorrichtung 100 mit dem Lernen fortfährt, werden das Erfassen der Spindeldrehmomentdaten S2 und der Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S3, die Bearbeitung des Werkstücks durch die Werkzeugmaschine 2 auf der Basis der auf der Basis der erfassten Daten ermittelten Bearbeitungsbedingungsdaten S1 und das Erfassen der Ermittlungsdaten D somit wiederholt in der Umgebung ausgeführt.Regarding the learning cycles of the learning unit 110 the state variables are based S at the same time at the learning unit 110 are entered on data at the time of a learning cycle before the detection of the detection data D. While in the control unit 1 included machine learning device 100 As learning continues, the acquisition of the spindle torque data becomes S2 and the cutting force component direction data S3 , the machining of the workpiece by the machine tool 2 based on the machining condition data obtained on the basis of the collected data S1 and collecting the discovery data D thus repeatedly executed in the environment.

Die Lerneinheit 110 lernt die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden gemäß den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens gemäß einem beliebigen Lernalgorithmus, der allgemein als maschinelles Lernen bezeichnet wird. Die Lerneinheit 110 kann wiederholt das Lernen auf der Basis einer Datenmenge umfassend die Zustandsvariablen S und die Ermittlungsdaten D wie zuvor beschrieben ausführen. Während des Wiederholens des Lernzyklus für die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden gemäß den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens werden die Zustandsvariablen S von den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens im vorhergehenden Lernzyklus und den im vorhergehenden Lernzyklus ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden wie zuvor beschrieben erfasst und die Ermittlungsdaten D basieren auf Ergebnissen des Ermittelns zur Eignung der Bearbeitung des Werkstücks auf der Basis der ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden. The learning unit 110 learns the machining conditions for cutting according to the cutting force component direction information about spindle torque and cutting resistance during cutting according to any learning algorithm commonly referred to as machine learning. The learning unit 110 can repeat the learning based on a data set including the state variables S and the investigation data D as described above. During repetition of the machining condition for the machining conditions for cutting in accordance with the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting, the state variables become S from the cutting force component direction information on the spindle torque and cutting resistance during the cutting in the previous learning cycle and the processing conditions for cutting determined in the previous learning cycle, as previously described, and the detection data D are based on results of determining the suitability of machining the workpiece on the basis of the determined machining conditions for cutting.

Beim Ausführen des Online-Lernens wiederholt die Lerneinheit 110 nacheinander das Lernen unter Verwendung beispielsweise der während der Bearbeitung erfassten Zustandsvariablen S und der Werkstückqualität-Ermittlungsdaten D1 wie etwa der von einem Abstandssensor erfassten Daten zum Versatz der Montageposition des Werkstücks o. Ä. Beim Ausführen des Offline-Lernens kann die Lerneinheit 110 vorzugsweise eine Reihe der Zustandsvariablen S für jeden spezifizierten Zyklus entlang des Verlaufs der Bearbeitung durch Analysieren der während der Bearbeitung aufgezeichneten Protokolldaten erzeugen, kann eine Stelle identifizieren, an der eine starke Änderung in den Spindeldrehmomentdaten S2 in den Zustandsvariablen aufgetreten ist, kann die Werkstückqualität-Ermittlungsdaten D1 wie die Maßfehler der Teile des bearbeiteten Werkstücks, die als ungeeignete Daten ermittelt wurden, der Zustandsvariable S an der Stelle zuweisen (geeignete Daten zu den anderen Zustandsvariablen S zuweisen), kann beispielsweise Ergebnisse des Ermittelns zu den Zykluszeit-Ermittlungsdaten D2 verteilen und allen Zustandsvariablen S zuweisen und kann das Lernen unter Verwendung der Reihe der Zustandsvariablen S und der erzeugten Ermittlungsdaten D wie zuvor beschrieben durchführen.When doing online learning, the lesson repeats 110 successively learning using, for example, the state variables acquired during processing S and the workpiece quality determination data D1 such as the data collected by a distance sensor to offset the mounting position of the workpiece or the like. When performing offline learning, the lesson may be 110 preferably a series of state variables S for each specified cycle along the course of processing by analyzing the log data recorded during processing can identify a location at which a large change in the spindle torque data S2 has occurred in the state variables, the workpiece quality determination data D1 such as the dimensional errors of the parts of the machined workpiece which were determined to be unsuitable data, the state variable S assign at the location (appropriate data to the other state variables S For example, results may be obtained from determining the cycle time determination data D2 distribute and all state variables S and can learn using the set of state variables S and the generated discovery data D perform as described above.

Das Wiederholen solch eines Lernzyklus ermöglicht der Lerneinheit 110 das Identifizieren solch einer Charakteristik, welche die Korrelation zwischen den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und den Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden beinhaltet. Obwohl die Korrelation zwischen den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und den Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden im Wesentlichen unbekannt ist, wenn der Lernalgorithmus gestartet wird, interpretiert die Lerneinheit 110 die Korrelation durch schrittweises Identifizieren der Charakteristik mit fortschreitendem Lernen. Wenn die Korrelation zwischen den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und den Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden auf einem Niveau interpretiert ist, die zu einem bestimmten Grad zuverlässig ist, werden Ergebnisse des Lernens, die wiederholt von der Lerneinheit 110 ausgegeben werden, zur Aktionsauswahl (das heißt Entscheidungsfindung) verwendbar gemacht, wie die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden zu einem Istzustand (das heißt die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens) zu ermitteln sind. Das heißt die Lerneinheit 110 kann ein schrittweises Annähern an eine optimale Lösung der Korrelation mit einer Aktion, wie die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden in Bezug auf die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens festgelegt werden, mit Fortschritt des Lernalgorithmus erreichen.Repeating such a learning cycle enables the learning unit 110 identifying such a characteristic that includes the correlation between the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting and the machining conditions for cutting. Although the correlation between the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting and the machining conditions for cutting is substantially unknown when the learning algorithm is started, the learning unit interprets 110 the correlation by stepwise identifying the characteristic as the learning progresses. When the correlation between the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting and the machining conditions for cutting is interpreted at a level that is reliable to a certain degree, results of the learning repeated by the learning unit become 110 for action selection (ie, decision making), how to determine the machining conditions for cutting to an actual state (that is, the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting). That means the learning unit 110 For example, a stepwise approximation to an optimal solution of the correlation with an action of how to set the machining conditions for cutting with respect to the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting can be achieved with progress of the learning algorithm.

Eine Entscheidungsfindungseinheit 122 ermittelt die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden auf der Basis des Ergebnisses des Lernens durch die Lerneinheit 110 und gibt die ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden an die Steuereinheit 34 aus. Wenn die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens an der maschinellen Lernvorrichtung 100 in einer Phase eingegeben werden, in der das Lernen durch die Lerneinheit 110 verwendbar gemacht wird, gibt die Entscheidungsfindungseinheit 122 die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden (etwa die Schneidvorschubgeschwindigkeit, die Drehzahl der Spindel, die Schneidtiefe und den Neigungswinkel) aus. Die von der Entscheidungsfindungseinheit 122 ausgegebenen Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden sind Bearbeitungsbedingungen, bei denen eine Schneidkraft, die das Halten des Werkstücks in einem Bereich der Klemmkraft von der Spannvorrichtung ermöglicht, auf das Werkstück ausgeübt wird. Die Entscheidungsfindungseinheit 122 ermittelt die geeigneten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden auf der Basis der Zustandsvariablen S und der Ergebnisse des Lernens durch die Lerneinheit 110.A decision-making unit 122 determines the machining conditions for cutting on the basis of the result of the learning by the learning unit 110 and gives the determined processing conditions for cutting to the control unit 34 out. When the cutting force component direction information on the spindle torque and cutting resistance during cutting on the machine learning device 100 be entered in a phase in which learning through the learning unit 110 is made usable, gives the decision-making unit 122 the machining conditions for cutting (such as the cutting feed speed, the spindle speed, the cutting depth, and the tilt angle). That of the decision-making unit 122 The machining conditions for cutting are machining conditions in which a cutting force that enables the workpiece to be held in a range of the clamping force by the chuck is applied to the workpiece. The decision-making unit 122 determines the appropriate machining conditions for cutting on the basis of the state variables S and the results of the learning by the learning unit 110 ,

In der im Steuergerät 1 enthaltenen maschinellen Lernvorrichtung 100 wie zuvor beschrieben lernt die Lerneinheit 110 die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden gemäß den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens gemäß dem maschinellen Lernalgorithmus unter Verwendung der von der Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachteten Zustandsvariablen S und der von der Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 erfassten Ermittlungsdaten D. Die Zustandsvariablen S bestehen aus Daten wie den Bearbeitungsbedingungsdaten S1, den Spindeldrehmomentdaten S2 und den Schneidkraftkomponentenrichtungsdaten S3 und die Ermittlungsdaten D werden eindeutig durch Analyse von aus dem Messen des Werkstück resultierenden Informationen und vom Steuergerät 1 von der Werkzeugmaschine 2 erfassten Informationen ermittelt. Gemäß der im Steuergerät 1 enthaltenen maschinellen Lernvorrichtung 100 ermöglicht daher die Verwendung der Ergebnisse des Lernens durch die Lerneinheit 110 das automatische und genaue Festlegen der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden gemäß den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens.In the control unit 1 included machine learning device 100 As described above, the learning unit learns 110 the Machining conditions for cutting according to the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting according to the machine learning algorithm using the state observation unit 106 observed state variables S and the from the determination data acquisition unit 108 acquired determination data D. The state variables S consist of data such as the machining condition data S1 , the spindle torque data S2 and the cutting force component direction data S3 and the determination data D becomes unambiguous by analyzing information resulting from the measurement of the workpiece and from the controller 1 from the machine tool 2 ascertained information. According to the control unit 1 included machine learning device 100 therefore allows the use of the results of learning through the lesson 110 automatically and accurately setting machining conditions for cutting in accordance with the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting.

Da die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden automatisch ermittelt werden können, können geeignete Wert der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden unmittelbar nur durch Erfassen der Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen (Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S3) zum Spindeldrehmoment (Spindeldrehmomentdaten S2) und Schneidwiderstand während des Schneidens ermittelt werden. Somit können die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden wirksam ermittelt werden.Since the machining conditions for cutting can be automatically determined, appropriate values of machining conditions for cutting can be obtained immediately only by detecting the cutting force component direction information (cutting force component direction data S3 ) to the spindle torque (spindle torque data S2 ) and cutting resistance during cutting. Thus, the machining conditions for cutting can be effectively determined.

Als eine Modifikation der im Steuergerät 1 enthaltenen maschinellen Lernvorrichtung 100 kann die Zustandsbeobachtungseinheit 106 Hydrauliköl-Zustandsdaten S4 zur Angabe einer Temperatur des Hydrauliköls zusätzlich zu den Bearbeitungsbedingungsdaten S1, den Spindeldrehmomentdaten S2 und den Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S2 als die Zustandsvariablen S beobachten. Wenn Hydraulikdruck für die Klemmkraft von der Spannvorrichtung verwendet wird, kann eine Änderung in der Temperatur des Hydrauliköls eine Ursache für die Abnahme im Hydraulikdruck sein und die Genauigkeit des Lernens durch die Lerneinheit 110 kann durch Beobachten der Temperatur als die Zustandsvariable S erhöht werden.As a modification of the control unit 1 included machine learning device 100 can the state observation unit 106 Hydraulic oil condition data S4 for indicating a temperature of the hydraulic oil in addition to the machining condition data S1 , the spindle torque data S2 and the cutting force component direction data S2 as the state variables S observe. When hydraulic pressure is used for the clamping force from the jig, a change in the temperature of the hydraulic oil may be a cause of the decrease in the hydraulic pressure and the learning accuracy by the learning unit 110 can be increased by observing the temperature as the state variable S.

Als eine weitere Modifikation der im Steuergerät 1 enthaltenen maschinellen Lernvorrichtung 100 kann die Zustandsbeobachtungseinheit 106 Werkzeug-Zustandsdaten'S5 zur Angabe eines Zustands eines Werkzeugs zusätzlich zu den Bearbeitungsbedingungsdaten S1, den Spindeldrehmomentdaten S2 und den Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S2 als die Zustandsvariablen S beobachten. Die auf das Werkzeug ausgeübte Schneidkraft unterscheidet sich je nach Art des Werkzeugs, Lebensdauer des Werkzeugs (Stumpfheit der Schneidkante) o. Ä. selbst unter den gleichen Schneidbedingungen und somit kann die Genauigkeit des Lernens durch die Lerneinheit 110 durch Beobachten der Art des Werkzeugs, der Lebensdauer des Werkzeugs o. Ä. als die Zustandsvariable S erhöht werden.As a further modification of the control unit 1 included machine learning device 100 can the state observation unit 106 Tool-state data ' S5 for indicating a state of a tool in addition to the machining condition data S1 , the spindle torque data S2 and the cutting force component direction data S2 as the state variables S observe. The cutting force applied to the tool differs depending on the type of tool, life of the tool (bluntness of the cutting edge), or the like. even under the same cutting conditions and thus can the accuracy of learning through the learning unit 110 by observing the type of tool, the life of the tool or the like as the state variable S is increased.

Als eine weitere Modifikation der im Steuergerät 1 enthaltenen maschinellen Lernvorrichtung 100 kann die Zustandsbeobachtungseinheit 106 Werkstück-Materialdaten S6 zur Angabe des Materials des Werkstücks zusätzlich zu den Bearbeitungsbedingungsdaten S1, den Spindeldrehmomentdaten S2 und den Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S2 als die Zustandsvariablen S beobachten. Die auf das Werkzeug ausgeübte Schneidkraft (Reaktionskraft vom Werkstück) unterscheidet sich je nach Material des Werkstücks selbst unter den gleichen Schneidbedingungen und somit kann die Genauigkeit des Lernens durch die Lerneinheit 110 durch Beobachten des Materials des Werkstücks als die Zustandsvariable S erhöht werden.As a further modification of the control unit 1 included machine learning device 100 can the state observation unit 106 Workpiece material data S6 indicating the material of the workpiece in addition to the machining condition data S1 , the spindle torque data S2 and the cutting force component direction data S2 as the state variables S observe. The cutting force exerted on the tool (reaction force from the workpiece) differs depending on the material of the workpiece even under the same cutting conditions, and thus the accuracy of learning by the learning unit 110 by observing the material of the workpiece as the state variable S.

In der maschinellen Lernvorrichtung 100 mit der zuvor beschriebenen Konfiguration besteht keine bestimmte Beschränkung zum Lernalgorithmus, der von der Lerneinheit 110 ausgeführt wird, und es kann ein Lernalgorithmus verwendet werden, der allgemein für maschinelles Lernen bekannt ist. 4 zeigt einen Modus des in 2 dargestellten Steuergeräts 1 und eine Konfiguration umfassend die Lerneinheit 110, die verstärkendes Lernen als ein Beispiel des Lernalgorithmus ausführt. Das verstärkende Lernen ist ein Verfahren, bei dem ein Zyklus umfassend das Beobachten eines Istzustands (das heißt einer Eingabe) einer Umgebung, in dem ein Lernobjekt vorhanden ist, das Ausführen einer spezifizierten Aktion (das heißt einer Ausgabe) im Istzustand und das Erteilen einer Belohnung irgendeiner Art für die Aktion auf eine Trial-and-Error-Weise wiederholt wird und bei dem ein Maß (die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden in der maschinellen Lernvorrichtung der Anwendung), das eine Summe von solchen Belohnungen maximiert, als eine optimale Lösung gelernt wird.In the machine learning device 100 with the configuration described above, there is no particular limitation to the learning algorithm used by the learning unit 110 is executed, and a learning algorithm commonly known for machine learning may be used. 4 shows a mode of in 2 illustrated control unit 1 and a configuration including the learning unit 110 , which performs reinforcing learning as an example of the learning algorithm. The reinforcing learning is a method in which a cycle comprising observing an actual state (ie, input) of an environment in which a learning object exists, performing a specified action (ie, an output) in the current state, and giving a reward of any kind for the action is repeated in a trial-and-error manner and in which a measure (the machining conditions for cutting in the machine learning apparatus of the application) maximizing a sum of such rewards is learned as an optimal solution.

In der im in 4 dargestellten Steuergerät 1 enthaltenen maschinellen Lernvorrichtung 100 umfasst die Lerneinheit 110 eine Belohnungsberechnungseinheit 112 und eine Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114. Die Belohnungsberechnungseinheit 112 ermittelt eine Belohnung R in Bezug auf das Ergebnis (entsprechend den in einem Lernzyklus folgend auf die Erfassung der Zustandsvariablen S zu verwendenden Ermittlungsdaten D) des Ermittelns zur Eignung der Bearbeitung des Werkstücks durch die Werkzeugmaschine 2 auf der Basis der auf der Basis der Zustandsvariablen S ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden. Der Wertfunktion-Aktualisierungsabschnitt 114 aktualisiert eine Funktion Q zur Darstellung der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden unter Verwendung der Belohnung R. Die Lerneinheit 110 lernt die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden gemäß den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens durch Wiederholen der Aktualisierung der Funktion Q durch die Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114.In the im 4 illustrated control unit 1 included machine learning device 100 includes the learning unit 110 a reward calculation unit 112 and a value function updating unit 114 , The reward calculation unit 112 determines a reward R in relation to the result (corresponding to those in a learning cycle following the detection of the state variables S to be used D ) of determining the suitability of the machining of the workpiece by the machine tool 2 on the Based on the state variables S determined processing conditions for cutting. The value function update section 114 updates a function Q to show the processing conditions for cutting using the reward R , The learning unit 110 learns the machining conditions for cutting in accordance with the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting by repeating the update of the function Q by the value function updating unit 114 ,

Nachfolgend ist ein Beispiel des Algorithmus für das verstärkende Lernen, das von der Lerneinheit 110 ausgeführt wird, beschrieben. Der Algorithmus des Beispiels, das als Q-Lernen bezeichnet wird, ist ein Verfahren zum Verwenden eines Zustands s eines Aktors und einer Aktion a, die der Aktor im Zustand s wählen kann, als unabhängige Variablen, und Lernen einer Funktion Q(s, a) zur Darstellung eines Werts der Aktion, wenn die Aktion a im Zustand s gewählt wird. Die optimale Lösung besteht im Wählen der Aktion a, welche die Wertfunktion Q im Zustand s maximiert. Das Q-Lernen wird in einem Zustand gestartet, in dem die Korrelation zwischen dem Zustand s und der Aktion a unbekannt ist, und die Wertfunktion Q wird wiederholt aktualisiert, um ein Annähern an die Lösung durch Wiederholen der Wahl von verschiedenen Aktionen a in einem beliebigen Zustand s nach dem Trial-and-Error-Prinzip zu bewirken. Die Wertfunktion Q kann an die optimale Lösung in vergleichsweise kurzer Zeit durch eine Konfiguration angenähert werden, in der eine Belohnung r (das heißt Gewicht einer Aktion a) gemäß einer Änderung in der Umgebung (das heißt der Zustand s) als ein Ergebnis der Wahl der Aktion a im Zustand s und durch Führen des Lernens zur Wahl der zu einer höheren Belohnung r führenden Aktion a erzielt wird.The following is an example of the reinforcing learning algorithm used by the learning unit 110 is executed described. The algorithm of the example, referred to as Q-learning, is a method of using a state s of an actor and an action a that the actor can choose in state s as independent variables, and learning a function Q (s, a) representing a value of the action when the action a is selected in the state s. The optimal solution is to choose action a, which is the value function Q maximized in the state s. The Q-learning is started in a state where the correlation between the state s and the action a is unknown, and the value function Q is repeatedly updated to approximate the solution by repeating the selection of various actions a in any state s according to the trial and error principle. The value function Q can be approximated to the optimal solution in a comparatively short time by a configuration in which a reward r (that is, weight of an action a) according to a change in environment (that is, the condition s) as a result of the choice of the action a in State s and by leading the learning to the choice of a higher reward r leading action a.

Ein Aktualisierungsausdruck für die Wertfunktion Q kann allgemein als folgender Ausdruck 1 ausgedrückt werden. In Ausdruck 1 stellen st und at jeweils den Zustand und die Aktion zum Zeitpunkt t dar und der Zustand wird zu st+1 durch die Aktion at geändert. rt+1 stellt die als ein Ergebnis der Änderung des Zustands von st zu st+1 erzielte Belohnung dar. Ein Ausdruck von maxQ bedeutet Q zum Zeitpunkt, zu dem die Aktion a, die den größten Wert Q erzeugt (voraussichtlich diesen zum Zeitpunkt erzeugt), zum Zeitpunkt t + 1 ergriffen wird. α und y stellen jeweils einen Lernkoeffizienten und eine Abschlagsrate dar und werden beliebig in den Bereichen von 0 < α ≤1 und 0 < γ ≤ 1 festgelegt. Q ( s t , a t ) ← Q ( s t , a t ) + α ( r t + 1 + γ   max α Q ( s t + 1 , a ) − Q ( s t , a t ) )

Figure DE102019001177A1_0001
An update expression for the value function Q can generally be expressed as the following expression 1. Put in expression 1 s t and a t each state and the action at time t and the state becomes s t + 1 changed by the action a t . r t + 1 represents that as a result of changing the state of s t to s t + 1 Reward. An expression of maxQ means Q at the time when the action a, the greatest value Q generated (expected to generate this at the time) is taken at time t + 1. α and y each represent a learning coefficient and a discount rate and are arbitrarily set in the ranges of 0 <α ≦ 1 and 0 <γ ≦ 1. Q ( s t . a t ) ← Q ( s t . a t ) + α ( r t + 1 + γ Max α Q ( s t + 1 . a ) - Q ( s t . a t ) )
Figure DE102019001177A1_0001

Wenn die Lerneinheit 110 Q-Lernen ausführt, entsprechen die von der Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachteten Zustandsvariablen S und die von der Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 erfassten Ermittlungsdaten D dem Zustand s im Aktualisierungsausdruck, die Aktion, wie die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden gemäß dem Istzustand ermittelt werden (das heißt die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens), entspricht der Aktion a im Aktualisierungsausdruck und die von der Belohnungsberechnungseinheit 112 ermittelte Belohnung R entspricht der Belohnung r im Aktualisierungsausdruck. Somit aktualisiert die Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114 wiederholt die Funktion Q zum Darstellen des Werts der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden gemäß dem Istzustand durch das Q-Lernen unter Verwendung der Belohnung R.When the lesson 110 Q-learning, correspond to those of the state observation unit 106 observed state variables S and that of the determination data acquiring unit 108 collected investigation data D the state s in the update expression, the action of how to determine the machining conditions for cutting according to the present state (that is, the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting) corresponds to the action a in the update expression and that of the reward calculation unit 112 determined reward R corresponds to the reward r in the update expression. Thus, the value function updating unit updates 114 repeats the function Q for representing the value of machining conditions for cutting according to the actual state by Q learning using the reward R ,

Die von der Belohnungsberechnungseinheit 112 ermittelte Belohnung R kann positiv (Plus) sein, wenn das Ergebnis des Ermittelns zur Eignung der Bearbeitung des Werkstücks auf der Basis der ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden nach dem Ermitteln der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden „geeignet“ ist (beispielsweise wenn das Werkstück ohne Versatz bearbeitet wurde oder wenn die Zykluszeit für die Bearbeitung des Werkstücks kürzer ist als die vorgegebene Schwelle oder die Zykluszeit im vorhergehenden Lernzyklus), oder kann negativ (Minus) sein, wenn beispielsweise das Ergebnis des Ermittelns zur Eignung der Bearbeitung des Werkstücks auf der Basis der ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden nach dem Ermitteln der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden „ungeeignet“ ist (beispielsweise wenn ein Versatz des Werkstücks aufgetreten ist oder wenn die Zykluszeit für die Bearbeitung des Werkstücks länger ist als die vorgegebene Schwelle oder die Zykluszeit im vorhergehenden Lernzyklus). Absolutwerte der positiven Belohnung R und der negativen Belohnung R können gleich oder verschieden sein. Bezüglich der Bedingungen für das Ermitteln kann das Ermitteln unter Verwendung einer Kombination einer Mehrzahl von in den Ermittlungsdaten D enthaltenen Werten erfolgen.The of the reward calculation unit 112 determined reward R may be positive (plus) if the result of determining the ability of machining the workpiece based on the determined machining conditions for cutting is "appropriate" after determining machining conditions for cutting (for example, if the workpiece was machined without offset or if the cycle time for machining the workpiece is shorter than the predetermined threshold or the cycle time in the previous learning cycle), or may be negative (minus) if, for example, the result of determining the capability of machining the workpiece based on the determined machining conditions for cutting after the determination the machining condition for cutting is "inappropriate" (for example, if an offset of the workpiece has occurred or if the cycle time for machining the workpiece is longer than the predetermined threshold or the cycle time in the previous learning cycle). Absolute values of the positive reward R and the negative reward R can be the same or different. As for the conditions for the determination, the determination may be made using a combination of a plurality of in the determination data D contained values.

Die Ergebnisse des Ermittelns zur Eignung der Bearbeitung des Werkstücks auf der Basis der festgelegten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden können nicht nur auf zwei Weisen von „geeignet“ und „ungeeignet“ festgelegt werden, sondern in einer Mehrzahl von Stufen. Wenn beispielsweise die Schwelle der Zykluszeit für die Bearbeitung des Werkstücks Tmax ist, kann eine Konfiguration verwendet werden, in der die Belohnung R = 5 für die Zykluszeit T eines Montagevorgangs durch einen Bediener, der 0 ≤ T < Tmax/5 erfüllt, die Belohnung R = 3 für Tmax/5 ≤ T < Tmax/2, die Belohnung R = 1 für Tmax/2 ≤ T < Tmax oder die Belohnung R = -3 (Minus-Belohnung) für Tmax ≤ T verteilt wird.The results of determining the suitability of machining the workpiece based on the specified machining conditions for cutting can be set not only in two ways of "suitable" and "inappropriate" but in a plurality of stages. For example, when the threshold of the cycle time for machining the workpiece is Tmax, a configuration may be used in which the reward R = 5 for the cycle time T of an assembly operation by an operator satisfying 0 ≦ T <T max / 5 is the reward R = 3 for T max / 5 ≤ T <T max / 2, the reward R = 1 for T max / 2 ≤ T <T max or the reward R = -3 (minus reward) is distributed for T max ≤ T.

Ferner kann eine Konfiguration verwendet werden, in der die zu verwendende Schwelle für das Ermitteln so festgelegt wird, dass sie vergleichsweise groß in einer frühen Phase des Lernens ist, und in der die zu verwendende Schwelle für das Ermitteln mit fortschreitendem Lernen abnimmt.Further, a configuration may be used in which the threshold to be used for the determination is set to be comparatively large in an early stage of learning, and in which the threshold for the learning to be learned decreases.

Die Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114 kann eine Aktionswerttabelle aufweisen, in der die Zustandsvariablen S, die Ermittlungsdaten D und die Belohnungen R in Verknüpfung mit Aktionswerten (etwa numerischen Werten), dargestellt durch die Funktion Q, organisiert sind. In dieser Konfiguration entspricht das Verhalten durch die Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114 zum Aktualisieren der Funktion Q dem Verhalten durch die Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114 zum Aktualisieren der Aktionswerttabelle. Zu Beginn des Q-Lernens ist die Korrelation zwischen dem Istzustand der Umgebung und den Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden unbekannt. In der Aktionswerttabelle wurden daher die verschiedenen Zustandsvariablen S, die Ermittlungsdaten D und die Belohnungen R in Verknüpfung mit den beliebig ermittelten Aktionswerten (Funktion Q) vorbereitet. Bei Erhalt der Ermittlungsdaten D kann die Belohnungsberechnungseinheit 112 unmittelbar die entsprechende Belohnung R berechnen und der berechnete Wert R wird in die Aktionswerttabelle geschrieben.The value function update unit 114 may have an action value table in which the state variables S , the investigation data D and the rewards R linked to action values (such as numeric values) represented by the function Q , are organized. In this configuration, the behavior corresponds to the value function update unit 114 to update the function Q the behavior of the value function updating unit 114 to update the action value table. At the beginning of Q learning, the correlation between the current state of the environment and the cutting processing conditions is unknown. In the action value table, therefore, the various state variables became S , the investigation data D and the rewards R in conjunction with the arbitrarily determined action values (function Q ) prepared. Upon receipt of the investigation data D can the reward calculation unit 112 immediately the appropriate reward R calculate and the calculated value R is written to the action value table.

Mit fortschreitendem Q-Lernen unter Verwendung der Belohnungen R gemäß den Ergebnissen des Ermittelns zur Eignung des Betriebs der Werkzeugmaschine 2 wird das Lernen so geführt, dass die zu einer höheren Belohnung R führende Aktion gewählt werden kann. Anschließend erfolgen das Neuschreiben der Aktionswerte (Funktion Q) zu den im Istzustand zu ergreifenden Aktionen und das Aktualisieren der Aktionswerttabelle gemäß dem Zustand der Umgebung (das heißt den Zustandsvariablen S und den Ermittlungsdaten D), die sich als ein Ergebnis des Ausführens der gewählten Aktion im Istzustand ändert. Durch das Wiederholen der Aktualisierung werden die in der Aktionswerttabelle angegebenen Aktionswerte (Funktion Q) neugeschrieben, so dass sie größer für geeignetere Aktionen sind (in der vorliegenden Erfindung Aktionen zum Ermitteln der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden, bei denen die Schneidkraft, die das Halten des Werkstücks im Bereich der Klemmkraft von der Spannkraft ermöglicht, auf das Werkstück ausgeübt wird, so dass eine Abnahme in der Schneidvorschubgeschwindigkeit, eine Abnahme in der Drehzahl der Spindel, eine Abnahme in der Schneidtiefe und eine Zunahme im Neigungswinkel in solch einem Ausmaß erfolgen, dass die Zykluszeit für die Bearbeitung des Werkstücks nicht zu sehr verlängert wird). Somit wird die Korrelation zwischen dem Istzustand der Umgebung (den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens) und der entsprechenden Aktion (den Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden), die unbekannt war, schrittweise geklärt. Das heißt die Beziehung zwischen den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidmoment während des Schneidens und den Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden wird schrittweise durch die Aktualisierung der Aktionswerttabelle an die optimale Lösung angenähert.With progressing Q learning using the rewards R according to the results of determining the suitability of the operation of the machine tool 2 Learning is led to a higher reward R leading action can be chosen. Then the rewriting of the action values (function Q ) to the actions to be taken in the current state and updating the action value table according to the state of the environment (that is, the state variables S and the investigation data D ) which changes as a result of carrying out the selected action in the actual state. Repeating the update will return the action values specified in the action value table (Function Q ), so that they are larger for more appropriate actions (in the present invention, actions for determining the machining conditions for cutting, in which the cutting force, which allows the holding of the workpiece in the range of the clamping force of the clamping force, is applied to the workpiece, so that a decrease in the cutting feed speed, a decrease in the rotational speed of the spindle, a decrease in the cutting depth and an increase in the tilt angle are made to such an extent that the cycle time for machining the workpiece is not prolonged too much). Thus, the correlation between the actual state of the environment (the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting) and the corresponding action (the machining conditions for cutting) that was unknown is gradually clarified. That is, the relationship between the cutting force component direction information about the spindle torque and the cutting torque during cutting and the machining conditions for cutting is gradually approximated to the optimum solution by updating the action value table.

Nachfolgend ist in Bezug auf 5 der Ablauf des Q-Lernens (das heißt eines Modus des maschinellen Lernverfahrens), das von der Lerneinheit 110 ausgeführt wird, beschrieben. In Schritt SA01 wählt zunächst die Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114 beliebig die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden als die im Istzustand, angegeben durch die von der Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachtete Zustandsvariable S, zu ergreifenden Aktionen, während eine Bezugnahme auf die Aktionswerttabelle zum aktuellen Zeitpunkt erfolgt. Anschließend nimmt die Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114 die Zustandsvariable S im von der Zustandsbeobachtungseinheit 106 beobachteten Istzustand in Schritt SA02 entgegen und nimmt die Ermittlungsdaten D im von der Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit 108 erfassten Istzustand in Schritt SA03 entgegen. Danach ermittelt die Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114 in Schritt SA04, ob die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden geeignet waren oder nicht, auf der Basis der Ermittlungsdaten D. Wenn die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden geeignet waren, wendet die Wertfunktion-Aktualisierungseinheit 114 die von der Belohnungsberechnungseinheit 112 ermittelte positive Belohnung R auf den Aktualisierungsausdruck für die Funktion Q in Schritt SA05 an und aktualisiert anschließend die Aktionswerttabelle unter Verwendung der Zustandsvariablen S und der Ermittlungsdaten D im aktuellen Zustand, der Belohnung R und des Aktionswerts (aktualisierte Funktion Q) in Schritt SA06. Wenn in Schritt SA04 ermittelt wird, dass die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden nicht geeignet waren, wird die von der Belohnungsberechnungseinheit 112 ermittelte negative Belohnung R auf den Aktualisierungsausdruck für die Funktion Q in Schritt SA07 angewendet und die Aktionswerttabelle wird anschließend unter Verwendung der Zustandsvariablen S und der Ermittlungsdaten D im Istzustand, der Belohnung R und des Aktionswerts (aktualisierte Funktion Q) in Schritt SA06 aktualisiert. Durch Wiederholen von Schritt SA01 und SA07 aktualisiert die Lerneinheit 110 wiederholt die Aktionswerttabelle und fährt mit dem Lernen der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden fort. Ein Prozess zum Ermitteln der Belohnung R und ein Prozess zum Ermitteln der Wertfunktion von Schritt SA04 bis Schritt SA07 werden für alle in den Ermittlungsdaten D enthaltenen Daten ausgeführt.The following is in relation to 5 the process of Q-learning (that is, a mode of machine learning method) performed by the learning unit 110 is executed described. In step SA01 first selects the value function updating unit 114 any of the machining conditions for cutting than those in the actual state, indicated by that of the state observation unit 106 observed state variable S, actions to be taken while referring to the action value table at the current time. Subsequently, the value function updating unit takes 114 the state variable S in from the state observation unit 106 observed actual state in step SA02 and takes the determination data D in from the determination data acquisition unit 108 recorded actual state in step SA03 opposite. Thereafter, the value function update unit determines 114 in step SA04 Whether the machining conditions were suitable for cutting or not, on the basis of the detection data D , If the machining conditions were suitable for cutting, the value function update unit applies 114 that from the reward calculation unit 112 determined positive reward R on the update expression for the function Q in step SA05 and then update the action value table using the state variables S and the investigation data D in the current state, the reward R and the action value (updated function Q ) in step SA06 , When in step SA04 it is determined that the machining conditions were not suitable for cutting, that of the reward calculation unit 112 determined negative reward R to the update expression for the function Q in step SA07 and the action value table is then used using the state variables S and the investigation data D in the actual state, the reward R and the action value (updated function Q ) in step SA06 updated. By repeating step SA01 and SA07 updates the lesson 110 repeats the action value table and continues learning the machining conditions for cutting. A process for determining the reward R and a process for determining the value function of step SA04 to step SA07 will be for everyone in the investigation data D contained data.

Für den Fortschritt des verstärkenden Lernens wie zuvor beschrieben kann beispielsweise ein neuronales Netz verwendet werden. 6A zeigt schematisch ein Modell von Neuronen. 6B zeigt schematisch ein Modell eines durch Kombinieren der in 6A dargestellten Neuronen aufgebauten dreischichtigen neuronalen Netzes. Das neuronale Netz kann unter Verwendung von arithmetischen Einheiten, Speichervorrichtungen u. Ä. gebildet werden, die beispielsweise nach einem Neuronenmodell modelliert werden.For example, a neural network may be used for the progress of the reinforcing learning as described above. 6A schematically shows a model of neurons. 6B schematically shows a model of a by combining the in 6A represented neurons constructed three-layer neural network. The neural network may be implemented using arithmetic units, memory devices, and the like. Ä. which are modeled, for example, according to a neuron model.

Die in 6A dargestellten Neuronen geben ein Ergebnis y einer Mehrzahl von Eingaben x (beispielsweise Eingaben x1 bis x3 ) aus. Die Eingaben x1 bis x3 werden mit Gewichten w (w1 bis w3 ) entsprechend den Eingaben x multipliziert. Somit geben die Neuronen die durch den folgenden Ausdruck 2 ausgedrückte Ausgabe y aus. In Ausdruck 2 sind die Eingaben x, die Ausgabe y und die Gewichte w sämtlich Vektoren. θ ist eine Verzerrung und fk ist eine Aktivierungsfunktion. y = f k ( ∑ i = 1 n x i w i − θ )

Figure DE102019001177A1_0002
In the 6A represented neurons give a result y of a plurality of inputs x (for example, inputs x 1 to x 3 ) out. The inputs x 1 to x 3 are weighted w ( w 1 to w 3 ) multiplied according to the inputs x. Thus, the neurons output the output y expressed by the following expression 2. In expression 2 are the inputs x , the output y and the weights w all vectors. θ is a distortion and f k is an activation function. y = f k ( Σ i = 1 n x i w i - θ )
Figure DE102019001177A1_0002

Im in 6B dargestellten dreischichtigen neuronalen Netz wird eine Mehrzahl von Eingaben x (beispielsweise Eingaben x1 bis x3) an einer linken Seite eingegeben und Ergebnisse y (beispielsweise Ergebnisse y1 bis y3) werden an einer rechten Seite eingegeben. In einem in der Zeichnung dargestellten Beispiel werden die Eingaben x1, x2 und x3 jeweils mit entsprechenden Gewichten (allgemein als w1 dargestellt) multipliziert und die Eingaben x1, x2 und x3 werden jeweils an drei Neuronen N11, N12 und N13 eingegeben.Im in 6B shown three-layer neural network is a plurality of inputs x (for example, inputs x1 to x3 ) on a left side and results y (for example, results y1 to y3 ) are entered on a right side. In an example shown in the drawing, the inputs x1 . x2 and x3 each with appropriate weights (generally as w1 shown) multiplied and the inputs x1 . x2 and x3 are each connected to three neurons N11 . N12 and N13 entered.

In 6B sind Ausgaben von den Neuronen N11 bis N13 allgemein als z1 dargestellt. z1 kann als Merkmalsvektoren betrachtet werden, in denen Merkmalsmengen der Eingabevektoren extrahiert werden. Im in der Zeichnung dargestellten Beispiel werden die Merkmalsvektoren z1 jeweils mit entsprechenden Gewichten (allgemein als w2 dargestellt) multipliziert und jeweils an zwei Neuronen N21 und N22 eingegeben. Die Merkmalsvektoren z1 stellen Merkmale zwischen den Gewichten w1 und den Gewichten w2 dar.In 6B are issues of neurons N11 to N13 generally as z1 shown. z1 may be considered as feature vectors in which feature sets of the input vectors are extracted. In the example shown in the drawing, the feature vectors z1 each with appropriate weights (generally as w2 shown) multiplied and each to two neurons N21 and N22 entered. The feature vectors z1 put features between the weights w1 and the weights w2 represents.

In 6B sind Ausgaben von den Neuronen N21 und N22 allgemein als z2 dargestellt. z2 kann als Merkmalsvektoren betrachtet werden, in denen Merkmalsmengen der Eingabevektoren z1 extrahiert werden. Im in der Zeichnung dargestellten Beispiel werden die Merkmalsvektoren z2 jeweils mit entsprechenden Gewichten (allgemein als w3 dargestellt) multipliziert und jeweils an drei Neuronen N31, N32 und N33 eingegeben. Die Merkmalsvektoren z2 stellen Merkmale zwischen den Gewichten w2 und den Gewichten w3 dar. Schließlich geben die Neuronen N31 bis N33 jeweils Ergebnisse y1 bis y3 aus.In 6B are issues of neurons N21 and N22 generally as z2 shown. z2 may be considered as feature vectors in which feature sets of the input vectors z1 be extracted. In the example shown in the drawing, the feature vectors z2 each with appropriate weights (generally as w3 shown) multiplied and each to three neurons N31 . N32 and N33 entered. The feature vectors z2 put features between the weights w2 and the weights w3 Finally, the neurons give N31 to N33 each results y1 to y3 out.

Es kann ein sogenanntes Deep-Learning-Verfahren unter Verwendung eines neuronalen Netzes, das drei oder mehr Schichten bildet, verwendet werden.A so-called deep learning method using a neural network constituting three or more layers can be used.

In der im Steuergerät 1 enthaltenen maschinellen Lernvorrichtung 100 kann das neuronale Netz als die Wertfunktion im Q-Lernen verwendet werden und der Wert (Ergebnis y) der relevanten Aktion im relevanten Zustand kann durch Berechnen in einer mehrschichtigen Struktur durch die Lerneinheit 110 gemäß dem zuvor beschriebenen neuronalen Netz unter Verwendung der Zustandsvariablen S und der Aktion a als die Eingabe x verwendet werden. Betriebsmodi des neuronalen Netzes umfassen einen Lernmodus und einen Wertvorhersagemodus. Die Gewichte w können unter Verwendung von Lerndatensätzen im Lernmodus gelernt werden und es kann beispielsweise eine Wertbeurteilung zur Aktion unter Verwendung der gelernten Gewicht w im Wertvorhersagemodus erfolgen. Im Wertvorhersagemodus können ebenfalls Erfassung, Klassifizierung, Inferenz u. Ä. durchgeführt werden.In the control unit 1 included machine learning device 100 For example, the neural network can be used as the value function in Q learning and the value (result y ) of the relevant action in the relevant state can by calculating in a multi-layered structure by the learning unit 110 according to the neural network described above using the state variables S and the action a as the input x be used. Operating modes of the neural network include a learning mode and a value prediction mode. The weights w can be learned using learning data sets in the learning mode and, for example, a value judgment can be made on the action using the learned weight w in the value prediction mode. In the value prediction mode, detection, classification, inference, and the like can also be used. Ä. be performed.

Die zuvor beschriebene Konfiguration des Steuergeräts 1 kann als ein maschinelles Lernvorfahren (oder eine Software) beschrieben werden, die vom Prozessor 101 ausgeführt wird. Das maschinelle Lernverfahren ist ein maschinelles Lernverfahren zum Lernen der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden und umfasst das Veranlassen einer CPU eines Computers zum Beobachten der Bearbeitungsbedingungsdaten S1, der Spindeldrehmomentdaten S2 und der Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S3 als die Zustandsvariablen S zur Darstellung des Istzustands der Umgebung, in der die Werkzeugmaschine 2 in Betrieb ist, zum Erfassen der Ermittlungsdaten D zur Angabe des Ergebnisses des Ermittelns zur Eignung der Bearbeitung des Werkstücks auf der Basis der ermittelten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden und zum Verknüpften und Lernen der Spindeldrehmomentdaten S2, der Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten S3 und der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden unter Verwendung der Zustandsvariablen S und der Ermittlungsdaten D.The previously described configuration of the controller 1 can be described as a machine learning ancestor (or software) used by the processor 101 is performed. The machine learning method is a machine learning method for learning machining conditions for cutting, and includes causing a CPU of a computer to observe the machining condition data S1 , the spindle torque data S2 and the cutting force component direction data S3 as the state variables S for representing the actual state of the environment in which the machine tool 2 in operation, for acquiring the determination data D indicating the result of determining the capability of machining the workpiece based on the determined machining conditions for cutting and linking and learning the spindle torque data S2 , the cutting force component direction data S3 and the machining conditions for cutting using the state variables S and the determination data D ,

Als nachfolgende zweite bis vierte Ausführungsform sind Ausführungsformen beschrieben, in denen das Steuergerät 1 gemäß der ersten Ausführungsform mit einer Mehrzahl von Vorrichtungen umfassend einen Cloud-Server, einen Hostcomputer, FOG-Computer und Edge-Computer (Robotersteuergeräte, Steuergeräte o. Ä.) durch ein verdrahtetes oder drahtloses Netzwerk verbunden ist. Als nachfolgende zweite bis vierte Ausführungsform werden wie als ein Beispiel in 7 dargestellt Systeme angenommen, die jeweils so ausgebildet sind, dass sie logisch in drei Ebenen getrennt sind. Die drei Ebenen bestehen aus einer Schicht umfassend einen Cloud-Server 6 o. Ä., einer Schicht umfassend FOG-Computer (FOG-Server) 7 o. Ä. und einer Schicht umfassend Edge-Computer 8 (in Zellen 9 enthaltene Robotersteuergeräte, Steuergeräte o. Ä.), wobei die Mehrzahl von Vorrichtungen jeweils mit dem Netzwerk verbunden ist. In solch einem System kann das Steuergerät 1 auf einer beliebigen Vorrichtung von Cloud-Server 6, FOG-Computern 7 und Edge-Computern 8 ausgeführt sein und es ist zu verteiltem Lernen mit Teilen von Lerndaten mit der Mehrzahl von Vorrichtungen durch das Netzwerk, Analyse in großem Umfang mit einer Sammlung von erzeugten Lernmodellen auf den FOG-Computern 7 oder dem Cloud-Server 6 und gegenseitiger Wiederverwendung der erzeugten Lernmodelle o. Ä. fähig. Im als Beispiel in 7 dargestellten System ist eine Mehrzahl von Zellen 9 in jedem Werk in verschiedenen Bereichen angeordnet und ein FOG-Computer 7 auf einer höheren Schicht verwaltet jede Zelle 9 in einer spezifizierten Einheit (Einheit eines Werks, Einheit einer Mehrzahl von Werken des gleichen Herstellers o. Ä.). Von den FOG-Computern 7 gesammelte und analysierte Daten können vom Cloud-Server 6 auf einer noch höheren Schicht gesammelt und analysiert werden und resultierende Informationen können zur Steuerung über jeden der Edge-Computer o. Ä. verwendet werden.As the following second to fourth embodiments, embodiments are described in which the control unit 1 According to the first embodiment, with a plurality of devices comprising a cloud server, a host computer, FOG computer and edge computers (robot controllers, control devices or the like) through a wired one or wireless network is connected. As the following second to fourth embodiments, as an example in FIG 7 Assumed are systems each designed to be logically separated into three levels. The three levels consist of a layer comprising a cloud server 6 o. Ä., A layer comprising FOG computer (FOG server) 7 o. Ä. and a layer comprising edge computers 8th (in cells 9 contained robot controllers, control units, etc.), wherein the plurality of devices are each connected to the network. In such a system, the controller 1 on any device from cloud server 6 , FOG computers 7 and edge computers 8th be executed and it is to distributed learning with parts of learning data with the plurality of devices through the network, large-scale analysis with a collection of generated learning models on the FOG computers 7 or the cloud server 6 and mutual reuse of the generated learning models or the like able to. Im as an example in 7 The system shown is a plurality of cells 9 arranged in each work in different areas and a FOG computer 7 on a higher layer manages every cell 9 in a specified unit (unit of a work, unit of a plurality of works of the same manufacturer or similar). From the FOG computers 7 Collected and analyzed data can be sent from the cloud server 6 Collected and analyzed on an even higher layer and resulting information can be used to control any of the edge computers or similar. be used.

8 zeigt ein System 170 gemäß der zweiten Ausführungsform, die das Steuergerät 1 umfasst. Das System 170 umfasst wenigstens ein als einen Abschnitt eines Computers, etwa eines Edge-Computers, eines FOG-Computers, eines Hostcomputers oder eines Cloud-Servers ausgeführtes Steuergerät 1, eine Mehrzahl von zu steuernden Werkzeugmaschinen 2 und ein verdrahtetes oder drahtloses Netzwerk 172, welches das Steuergerät 1 und die Werkzeugmaschinen 2 miteinander verbindet. 8th shows a system 170 according to the second embodiment, the control unit 1 includes. The system 170 includes at least one controller implemented as a portion of a computer, such as an edge computer, a FOG computer, a host computer, or a cloud server 1 , a plurality of machine tools to be controlled 2 and a wired or wireless network 172 which is the control unit 1 and the machine tools 2 connects with each other.

Im System 170 mit einer zuvor beschriebenen Konfiguration kann das Steuergerät 1 umfassend die maschinelle Lernvorrichtung 100 automatisch und genau die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden gemäß den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens für jede der Werkzeugmaschinen 2 unter Verwendung der Ergebnisse des Lernens durch die Lerneinheit 110 ermitteln. Ferner kann eine Konfiguration bereitgestellt werden, in der die maschinelle Lernvorrichtung 100 des Steuergeräts 1 die Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden, die allen Werkzeugmaschinen 2 gemein sind, auf der Basis der Zustandsvariablen S und der Ermittlungsdaten D, die für jede der Mehrzahl von Werkzeugmaschinen 2 erfasst werden, lernt und Ergebnisse von solchem Lernen für den Betrieb aller Werkzeugmaschinen 2 gemein macht. Gemäß dem System 170 können somit Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit des Lernens der Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden mit unterschiedlicheren Datensätzen (umfassend die Zustandsvariablen S und die Ermittlungsdaten D), verwendet als Eingabe, verbessert werden.In the system 170 with a configuration described above, the controller 1 comprising the machine learning device 100 automatically and accurately the machining conditions for cutting according to the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting for each of the machine tools 2 using the results of learning through the lesson 110 determine. Further, a configuration may be provided in which the machine learning device 100 of the control unit 1 the machining conditions for cutting, all machine tools 2 are common, based on the state variables S and the investigation data D for each of the plurality of machine tools 2 learns and learns about the results of such learning for the operation of all machine tools 2 makes common. According to the system 170 Thus, speed and reliability of learning the machining conditions for cutting with more different data sets (including the state variables S and the investigation data D ), used as input, can be improved.

9 zeigt ein System 170 gemäß der dritten Ausführungsform, die das Steuergerät 1 umfasst. Das System 170 umfasst wenigstens eine auf einem Computer 5, etwa einem Edge-Computer, einem FOG-Computer, einem Hostcomputer oder einem Cloud-Server, ausgeführte maschinelle Lernvorrichtung 100', wenigstens ein als ein Steuergerät (Edge-Computer) ausgeführtes Steuergerät 1, das Werkzeugmaschinen 2 steuert, und ein verdrahtetes oder drahtloses Netzwerk 172, das den Computer 5 und die Werkzeugmaschinen 2 miteinander verbindet. 9 shows a system 170 according to the third embodiment, the control unit 1 includes. The system 170 includes at least one on a computer 5 , such as an edge computer, a FOG computer, a host computer, or a cloud server, performed machine learning device 100 ' at least one controller implemented as a controller (edge computer) 1 , the machine tools 2 controls, and a wired or wireless network 172 that the computer 5 and the machine tools 2 connects with each other.

Im System 170 mit einer zuvor beschriebenen Konfiguration erfasst der Computer 5 umfassend die maschinelle Lernvorrichtung 100' als Ergebnisse des maschinellen Lernens durch die im Steuergerät 1, das jede Werkzeugmaschine 2 steuert, enthaltene maschinelle Lernvorrichtung 100 vom Steuergerät 1 erhaltene Lernmodelle. Die im Computer 5 enthaltene maschinelle Lernvorrichtung 100' erzeugt neu ein optimiertes oder vereinfachtes Lernmodell durch einen Prozess des Optimierens oder Vereinfachens von Wissen auf der Basis der Mehrzahl von Lernmodellen und verteilt das erzeugte Lernmodell an das Steuergerät 1, das jede Werkzeugmaschine 2 steuert.In the system 170 with a previously described configuration, the computer detects 5 comprising the machine learning device 100 ' as results of machine learning by those in the control unit 1 , every machine tool 2 controls, included machine learning device 100 from the control unit 1 preserved learning models. The in the computer 5 included machine learning device 100 ' recreates an optimized or simplified learning model through a process of optimizing or simplifying knowledge based on the plurality of learning models and distributes the generated learning model to the controller 1 , every machine tool 2 controls.

Als ein Beispiel der Optimierung oder Vereinfachung des Lernmodells durch die maschinelle Lernvorrichtung 100' kann die Erzeugung eines destillierten Modells auf der Basis der Mehrzahl von von jedem Steuergerät 1 erfassten Lernmodellen genommen werden. In diesem Beispiel erzeugt die maschinelle Lernvorrichtung 100' gemäß der Ausführungsform neu das Lernmodell (destilliertes Modell) durch Erzeugen von Eingabedaten zur Eingabe an den Lernmodellen und durch Ausführen des Lernens von vorne unter Verwendung von aus der Eingabe von solchen Eingabedaten an jedem Lernmodell resultierender Ausgabe. (Solch ein Lernprozess wird als Destillation bezeichnet.) In der Destillation werden die ursprünglichen Lernmodelle als Lehrermodelle bezeichnet und das neu erzeugte destillierte Modell wird als Schülermodell bezeichnet. Das auf solch eine Weise erzeugte destillierte Modell ist im Allgemeinen kleiner als die ursprünglichen Lernmodelle, kann aber eine Genauigkeit erzielen, die der Genauigkeit der ursprünglichen Lernmodelle entspricht. Daher eignet sich das destillierte Modell zum Verteilen auf anderen Computern durch externe Speichermedien, ein Netzwerk o. Ä.As an example of the optimization or simplification of the learning model by the machine learning device 100 ' may be the generation of a distilled model based on the plurality of each controller 1 acquired learning models. In this example, the machine learning device generates 100 ' According to the embodiment, the learning model (distilled model) is newly generated by generating input data for input to the learning models and performing the learning from the front using output resulting from the input of such input data to each learning model. (Such a learning process is referred to as distillation.) In distillation, the original learning models are referred to as teacher models, and the newly created distilled model is called a student model. The distilled model generated in such a way is generally smaller than the original learning models, but can achieve accuracy that matches the accuracy of the original learning models. Therefore, the distilled model is suitable for distribution on other computers through external storage media, a network, or the like.

Als ein weiteres Beispiel der Optimierung oder Vereinfachung des Lernmodells durch die maschinelle Lernvorrichtung 100' ist in einem Prozess der Destillation der Mehrzahl von von jedem Steuergerät 1 erfassten Lernmodellen das Analysieren einer Verteilung der Ausgabe der Lernmodelle als Reaktion auf die Eingabedaten durch ein allgemeines statistisches Verfahren, das Extrahieren von Ausreißern in einem Satz der Eingabedaten und der Ausgabedaten und das Durchführen der Destillation unter Verwendung des Satzes der Eingabedaten und der Ausgabedaten, aus dem die Ausreißer ausgeschlossen wurden, denkbar. Durch solch einen Prozess können außergewöhnliche Schätzergebnisse vom Satz der Eingabedaten und der Ausgabedaten ausgeschlossen werden, der von jedem Lernmodell erfasst wird, und somit kann das destillierte Modell unter Verwendung des Satzes der Eingabedaten und der Ausgabedaten erzeugt werden, aus dem die außergewöhnlichen Schätzergebnisse ausgeschlossen wurden. Als das auf solch eine Weise erzeugte destillierte Modell kann ein universales destilliertes Modell für die Werkzeugmaschinen 2, die von der Mehrzahl von Steuergeräten 1 gesteuert werden, von den von der Mehrzahl von Steuergeräten 1 erzeugten Lernmodellen erzeugt werden.As another example, the optimization or simplification of the learning model by the machine learning device 100 ' is in a process of distilling the majority of each controller 1 detected learning models analyzing a distribution of the output of the learning models in response to the input data by a general statistical method, extracting outliers in a set of the input data and the output data and performing the distillation using the set of input data and the output data, from the the outliers were excluded, conceivable. Through such a process, exceptional estimation results can be excluded from the set of input data and output data acquired by each learning model, and thus the distilled model can be generated using the set of input data and output data from which the exceptional estimation results were excluded. As the distilled model produced in such a way can be a universal distilled model for the machine tools 2 that of the majority of control devices 1 be controlled by those of the plurality of control units 1 generated learning models are generated.

Ein weiteres allgemeines Verfahren zum Optimieren oder Vereinfachen des Lernmodells (Analyse von jedem Lernmodell und Optimieren von Hyperparametern der Lernmodelle auf der Basis von Ergebnissen der Analyse o. Ä.) kann entsprechend eingeführt werden.Another general method for optimizing or simplifying the learning model (analysis of each learning model and optimizing hyperparameters of the learning models based on results of the analysis or the like) may be introduced accordingly.

Im Betrieb des Systems gemäß der Ausführungsform kann beispielsweise die maschinelle Lernvorrichtung 100' auf einem für eine Mehrzahl von Werkzeugmaschinen 2 (Steuergeräten 1) als Edges angeordnetem FOG-Computer angeordnet sein und die von jeder Werkzeugmaschine 2 (Steuergerät 1) erzeugten Lernmodelle können umfassend auf dem FOG-Computer gespeichert werden, der Optimierung oder Vereinfachung auf der Basis der Mehrzahl von gespeicherten Lernmodellen unterzogen werden und anschließend in einer Speichervorrichtung gespeichert werden. Anschließend können die optimierten oder vereinfachten Lernmodelle, die gespeichert wurden, gegebenenfalls an die Werkzeugmaschinen 2 (Steuergeräte 1) weiterverteilt werden.In the operation of the system according to the embodiment, for example, the machine learning device 100 ' on one for a plurality of machine tools 2 (ECUs 1 ) arranged as Edges arranged FOG computer and that of each machine tool 2 (Control unit 1 ) can be comprehensively stored on the FOG computer, subjected to optimization or simplification on the basis of the plurality of stored learning models, and then stored in a storage device. Subsequently, the optimized or simplified learning models that have been saved may be sent to the machine tools 2 (ECUs 1 ) are redistributed.

Im System gemäß der Ausführungsform können die auf dem FOG-Computer umfassend gespeicherten Lernmodelle, die optimierten oder vereinfachten Lernmodelle auf dem FOG-Computer o. Ä. auf einem Hostcomputer oder einem Cloud-Server auf einer noch höheren Ebene gesammelt werden und können zur Anwendung auf geistige Arbeit in Werken oder bei Herstellern der Werkzeugmaschinen 2 verwendet werden (etwa zum Bilden oder Weiterverteilung eines universaleren Lernmodells auf einem übergeordneten Server, Support für Wartungsarbeiten auf der Basis der Ergebnisse der Analyse der Lernmodelle, Analyse der Leistung o. Ä. von jeder Werkzeugmaschine 2 oder Anwendung zur Entwicklung einer neuen Maschine).In the system according to the embodiment, the learning models comprehensively stored on the FOG computer, the optimized or simplified learning models on the FOG computer or the like may be stored. can be collected on a host computer or a cloud server at an even higher level and can be applied to mental work in factories or at manufacturers of machine tools 2 (for example, to form or redistribute a more universal learning model on a parent server, support for maintenance based on the results of the learning model analysis, performance analysis, etc. from each machine tool 2 or application to develop a new machine).

10 zeigt eine schematische Hardwarekonfiguration zur Darstellung des in 9 dargestellten Computers 5. 10 shows a schematic hardware configuration for the representation of in 9 illustrated computer 5 ,

Eine im Computer 5 enthaltene CPU 511 ist ein Prozessor, der den Computer 5 allgemein steuert. Die CPU 511 liest in einem ROM 512 gespeicherte Systemprogramme über einen Bus 520 aus und steuert den gesamten Computer 5 gemäß den Systemprogrammen. Temporäre Berechnungsdaten, verschiedene Arten von von einem Bediener durch eine Eingabevorrichtung 531 eingegebenen Daten u. Ä. werden vorübergehend in einem RAM 513 gespeichert.One in the computer 5 included CPU 511 is a processor that is the computer 5 generally controls. The CPU 511 reads in a ROM 512 stored system programs via a bus 520 off and controls the entire computer 5 according to the system programs. Temporary calculation data, various types of from an operator through an input device 531 entered data u. Ä. are temporarily in a RAM 513 saved.

Ein nichtflüchtiger 514 Speicher ist als ein Speicher, der beispielsweise über einen Backup durch eine nicht dargestellte Batterie verfügt, ein Solid State Drive (SSD) o. Ä. ausgebildet und der Speicherstatus im nichtflüchtigen Speicher 514 bleibt auch dann erhalten, wenn der Computer 5 ausgeschaltet wird. Der nichtflüchtige Speicher 514 verfügt über einen Einstellungsbereich, in dem Konfigurationsinformationen zum Betrieb des Computers 5 gespeichert werden. Die von der Eingabevorrichtung 531 eingegebenen Daten, die von den (Steuergeräten für die) Werkzeugmaschinen 2 erfassten Lernmodelle, durch eine externe Speichervorrichtung oder ein nicht dargestelltes Netzwerk gelesene Daten u. Ä. werden im nichtflüchtigen Speicher 514 gespeichert. Die Programme und die verschiedenen Arten von Daten, die im nichtflüchtigen Speicher 514 gespeichert werden, können im RAM 513 zur Ausführung/Verwendung entpackt werden. Systemprogramme umfassend allgemein bekannte Analyseprogramme zur Analyse von verschiedenen Arten von Daten o. Ä. wurden vorab in das ROM 512 geschrieben.A nonvolatile memory 514 is a solid state drive (SSD) or the like, for example, backed up by a non-illustrated battery. trained and the memory status in the non-volatile memory 514 Remains even when the computer 5 is turned off. The non-volatile memory 514 has a setting area where configuration information about the operation of the computer 5 get saved. The from the input device 531 data entered by the (control devices for) machine tools 2 acquired learning models, read by an external storage device or a network, not shown, u. Ä. are stored in non-volatile memory 514 saved. The programs and the various types of data stored in non-volatile memory 514 can be stored in RAM 513 to be unpacked for execution / use. System programs comprising well-known analysis programs for analyzing various types of data or the like. were in advance in the ROM 512 written.

Der Computer 5 ist durch eine Schnittstelle 516 mit dem Netzwerk 172 verbunden. Wenigstens eine Werkzeugmaschine 2, andere Computer u. Ä. sind mit dem Netzwerk 172 verbunden, um eine Dateninteraktion mit dem Computer 5 durchzuführen.The computer 5 is through an interface 516 with the network 172 connected. At least one machine tool 2 , Other Computer u. Ä. are with the network 172 connected to a data interaction with the computer 5 perform.

Auf einer Anzeigevorrichtung 530 werden als Ergebnisse des Ausführens von auf einen Speicher gelesenen Daten, Programmen o. Ä. ermittelte Daten durch eine Schnittstelle 517 ausgegeben und angezeigt. Die Eingabevorrichtung 531 bestehend aus einer Tastatur, einem Zeigegerät o. Ä. liefert Anweisungen, Daten o. Ä. auf der Basis der Bedienung durch einen Bediener an die CPU 511 durch eine Schnittstelle 518.On a display device 530 are used as results of executing data read to memory, programs, or the like. determined data through an interface 517 output and displayed. The input device 531 consisting of a keyboard, a pointing device o. Ä. provides instructions, data or the like based on the operation by an operator to the CPU 511 through an interface 518 ,

Die maschinelle Lernvorrichtung 100 ist die gleiche wie die in Bezug auf 1 beschriebene maschinelle Lernvorrichtung 100, wobei sie jedoch zum Optimieren oder Vereinfachen der Lernmodelle in Zusammenarbeit mit der CPU 511 des Computers 5 dient.The machine learning device 100 is the same as the one regarding 1 described machine learning device 100 However, in order to optimize or simplify the learning models in cooperation with the CPU 511 of the computer 5 serves.

11 zeigt ein System 170 gemäß der vierten Ausführungsform, die das Steuergerät 1 umfasst. Das System 170 umfasst eine Mehrzahl von Steuergeräten 1, ausgeführt als Steuergeräte (Edge-Computer), die Werkzeugmaschinen 2 steuern, und ein verdrahtetes oder drahtloses Netzwerk 172, das die Mehrzahl von Werkzeugmaschinen 2 (Steuergeräte 1) miteinander verbindet. 11 shows a system 170 according to the fourth embodiment, the control unit 1 includes. The system 170 includes a plurality of controllers 1 , designed as control devices (edge computer), the machine tools 2 control, and a wired or wireless network 172 that the majority of machine tools 2 (ECUs 1 ) connects to each other.

Im System 170 mit einer zuvor beschriebenen Konfiguration führt jedes der Steuergeräte 1 umfassend die maschinellen Lernvorrichtungen 100 maschinelles Lernen auf der Basis von von der zu steuernden Werkzeugmaschine 2 erfassten Zustandsdaten oder Ermittlungsdaten und von anderen Werkzeugmaschinen 2 (nicht umfassend die maschinelle Lernvorrichtung 100) erfassten Zustandsdaten oder Ermittlungsdaten aus und erzeugt ein Lernmodell. Das auf solch eine Weise erzeugte Lernmodell wird nicht nur zum Ermitteln von geeigneten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden im Bearbeitungsbetrieb der Objektwerkzeugmaschine 2 verwendet, sondern wird ebenfalls zum Ermitteln von geeigneten Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden im Bearbeitungsbetrieb durch (das Steuergerät) eine(r) Werkzeugmaschine 2, die nicht die maschinelle Lernvorrichtung 100 umfasst, als Reaktion auf eine Anforderung von der Werkzeugmaschine 2 verwendet. Wenn ein Steuergerät 1 umfassend die maschinelle Lernvorrichtung 100, die kein Lernmodell erzeugt hat, neu eingeführt wird, kann ein Lernmodell von einem anderen Steuergerät 1 durch das Netzwerk 172 erfasst und verwendet werden.In the system 170 with a configuration described above, each of the controllers performs 1 comprising the machine learning devices 100 Machine learning based on the machine tool to be controlled 2 acquired state data or determination data and from other machine tools 2 (not including the machine learning device 100 ) acquired state data or determination data and generates a learning model. The learning model generated in such a manner becomes not only for determining suitable machining conditions for cutting in the machining operation of the object machine tool 2 but is also used to determine appropriate machining conditions for cutting in machining operation by (the controller) a machine tool 2 that are not the machine learning device 100 includes, in response to a request from the machine tool 2 used. If a controller 1 comprising the machine learning device 100 that has not created a learning model, can be a learning model from another controller 1 through the network 172 be captured and used.

Im System gemäß der Ausführungsform können die Daten und die Lernmodelle zur Verwendung für das Lernen zwischen der Mehrzahl von Werkzeugmaschinen 2 (Steuergeräten 1) als sogenanntes Edges geteilt und von dieser verwendet werden, so dass eine Zunahme der Effizienz des maschinellen Lernens und ein Kostensenkung für das maschinelle Lernen (etwa durch die Einführung der maschinellen Lernvorrichtung 100 nur in einem Steuergerät, das eine Werkzeugmaschine 2 steuert, und Teilen der maschinellen Lernvorrichtung 100 mit anderen Werkzeugmaschinen 2) erzielt werden kann.In the system according to the embodiment, the data and the learning models may be used for learning between the plurality of machine tools 2 (ECUs 1 ) are used as so-called Edges and used by them, so that an increase in the efficiency of machine learning and a cost reduction for machine learning (such as the introduction of the machine learning device 100 only in a control unit, which is a machine tool 2 controls, and parts of the machine learning device 100 with other machine tools 2 ) can be achieved.

Obgleich die Ausführungsformen der Erfindung zuvor beschrieben wurden, ist die Erfindung nicht auf Beispiele der zuvor beschriebenen Ausführungsformen beschränkt und kann auf verschiedene Weisen mit geeigneten Modifikationen ausgeführt werden.Although the embodiments of the invention have been described above, the invention is not limited to examples of the embodiments described above and may be embodied in various ways with appropriate modifications.

Beispielsweise sind die Lernalgorithmen und die arithmetischen Algorithmen, die von der maschinellen Lernvorrichtung 100 ausgeführt werden, Steueralgorithmen, die vom Steuergerät 1 ausgeführt werden und diese sind nicht die zuvor beschriebenen beschränken und es können verschiedene Algorithmen verwendet werden.For example, the learning algorithms and the arithmetic algorithms used by the machine learning device 100 be executed, control algorithms by the control unit 1 These are not limited to those described above and various algorithms can be used.

Obgleich das Steuergerät 1 und die maschinelle Lernvorrichtung 100 als Vorrichtungen mit verschiedenen CPUs für die Ausführungsformen beschrieben wurden, kann die maschinelle Lernvorrichtung 100 unter Verwendung der im Steuergerät 1 enthaltenen CPU 11 und der im ROM 12 gespeicherten Systemprogramme ausgeführt werden.Although the controller 1 and the machine learning device 100 have been described as devices having different CPUs for the embodiments, the machine learning device may 100 using the in the control unit 1 contained CPU 11 and in the ROM 12 stored system programs are executed.

Obgleich die Ausführungsformen der Erfindung zuvor beschrieben wurden, ist die Erfindung nicht auf die Beispiele der zuvor beschriebenen Ausführungsformen beschränkt und kann auf andere Weisen mit geeigneten Modifikationen ausgeführt werden.Although the embodiments of the invention have been described above, the invention is not limited to the examples of the embodiments described above and may be implemented in other ways with suitable modifications.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

  • JP 09201742 [0002]JP 09201742 [0002]

Claims (13)

Steuergerät, das eine Werkzeugmaschine zum Durchführen des Schneidens eines Werkstücks, geklemmt auf eine Bearbeitungsspannvorrichtung, durch ein Werkzeug steuert, wobei das Steuergerät umfasst: eine maschinelle Lernvorrichtung, die Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe von Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden, Spindeldrehmomentdaten zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe von Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen eine Schneidkraft als Zustandsvariablen zur Darstellung eines Istzustands einer Umgebung beobachtet und die ein Lernen oder eine Entscheidungsfindung unter Verwendung eines Lernmodells zum Modellieren der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden, bei dem die Schneidkraft, die das Halten durch eine Klemmkraft von der Bearbeitungsspannvorrichtung ermöglicht, auf das Werkstück ausgeübt wird, auf der Basis der Zustandsvariablen durchführt.A controller controlling a machine tool for performing cutting of a workpiece clamped on a machining fixture by a tool, the controller comprising: a machine learning device that observes machining condition data for indicating machining conditions for cutting, spindle torque data for indicating spindle torque during cutting, and cutting force component direction data for indicating cutting force component direction information about cutting resistance against cutting force as a state variable representing an actual state of an environment and learning or decision making using a learning model for modeling the machining conditions for the cutting, in which the cutting force that allows holding by a clamping force from the machining fixture is applied to the workpiece, on the basis of the state variables. Steuergerät nach Anspruch 1, wobei die maschinelle Lernvorrichtung umfasst eine Zustandsbeobachtungseinheit, welche die Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe der Bearbeitungsbedingung für das Schneiden, die Spindeldrehmomentdaten zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und die Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe der Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen die Schneidkraft als die Zustandsvariablen zur Darstellung des Istzustands der Umgebung beobachtet, eine Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit, die Werkstückqualität-Ermittlungsdaten zum Ermitteln der Qualität des auf der Basis der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden bearbeiteten Werkstücks und Zykluszeit-Ermittlungsdaten zum Ermitteln der erforderlichen Zeit zum Bearbeiten des Werkstücks als Ermittlungsdaten zur Angabe eines Ergebnisses des Ermittelns zur Eignung der Bearbeitung des Werkstücks erfasst, und eine Lerneinheit, die das Lernmodell erzeugt, für das die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und die Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Ermittlungsdaten zum Lernen verknüpft wurden.Control unit after Claim 1 wherein the machine learning apparatus includes a state observation unit that displays the machining condition data indicating the machining condition for the cutting, the spindle torque data indicating the spindle torque during cutting, and the cutting force component direction data indicating the cutting force component direction information about the cutting resistance against the cutting force as the state variables for display observation of the current state of the environment, a determination data acquisition unit, the workpiece quality determination data for determining the quality of the processed on the basis of the machining conditions for cutting workpiece and cycle time determination data for determining the time required to edit the workpiece as a determination data for indicating a result of Detecting the suitability of the machining of the workpiece detected, and a learning unit that generates the learning model for the Schneidkraftkompon ducking direction information on spindle torque and cutting resistance during cutting, and the machining conditions for cutting using the state variables and the learning data for learning. Steuergerät nach Anspruch 2, wobei die Lerneinheit umfasst eine Belohnungsberechnungseinheit, die eine Belohnung in Bezug auf das Ergebnis des Ermittelns zur Eignung ermittelt, und eine Wertfunktion-Aktualisierungseinheit, welche die Belohnung zum Aktualisieren einer Funktion zur Darstellung eines Werts der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden entsprechend den Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens verwendet, und die Belohnungsberechnungseinheit eine umso höhere Belohnung verteilt, je höher die Qualität das Werkstücks wird und je kürzer die erforderliche Zeit für die Bearbeitung des Werkstücks wird.Control unit after Claim 2 wherein the learning unit comprises a reward calculation unit that determines a reward with respect to the result of the determination of fitness, and a value function update unit that receives the reward for updating a function representing a value of the machining conditions for the cutting according to the cutting force component direction information for Spindle torque and cutting resistance used during cutting, and the reward calculation unit distributes the higher reward, the higher the quality of the workpiece and the shorter the time required for the machining of the workpiece. Steuergerät nach Anspruch 2 oder 3, wobei die Lerneinheit die Berechnung der Zustandsvariablen und der Ermittlungsdaten in einer mehrschichtigen Struktur durchführt.Control unit after Claim 2 or 3 wherein the learning unit performs the calculation of the state variables and the determination data in a multi-layered structure. Steuergerät nach Anspruch 1, wobei die maschinelle Lernvorrichtung umfasst eine Zustandsbeobachtungseinheit, welche die Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe der Bearbeitungsbedingung für das Schneiden, die Spindeldrehmomentdaten zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und die Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe der Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen die Schneidkraft als die Zustandsvariablen zur Darstellung des Istzustands der Umgebung beobachtet, eine Lerneinheit, die das Lernmodell umfasst, für das die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und die Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden zum Lernen verknüpft wurden, und eine Entscheidungsfindungseinheit, welche die Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden auf der Basis der von der Zustandsbeobachtungseinheit beobachteten Zustandsvariablen und des Lernmodells ermittelt.Control unit after Claim 1 wherein the machine learning apparatus includes a state observation unit that displays the machining condition data indicating the machining condition for the cutting, the spindle torque data indicating the spindle torque during cutting, and the cutting force component direction data indicating the cutting force component direction information about the cutting resistance against the cutting force as the state variables for display of the current state of the environment, a learning unit comprising the learning model for which the cutting force component direction information on spindle torque and cutting resistance during cutting and the cutting processing conditions for learning have been linked, and a decision making unit which determines the machining conditions for cutting on the Based on the state variables observed by the state observation unit and the learning model determined. Steuergerät nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei sich die maschinelle Lernvorrichtung auf einem Cloud-Server befindet.Control unit according to one of Claims 1 to 4 , wherein the machine learning device is located on a cloud server. Maschinelle Lernvorrichtung, die Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe von Bearbeitungsbedingungen zum Schneiden eines auf einer Bearbeitungsspannvorrichtung geklemmten Werkstücks durch ein Werkzeug, Spindeldrehmomentdaten zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe von Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen eine Schneidkraft als Zustandsvariablen zur Darstellung eines Istzustands einer Umgebung beobachtet und die ein Lernen oder eine Entscheidungsfindung unter Verwendung eines Lernmodells zum Modellieren der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden, bei dem die Schneidkraft, die das Halten durch eine Klemmkraft von der Bearbeitungsspannvorrichtung ermöglicht, auf das Werkstück ausgeübt wird, auf der Basis der Zustandsvariablen durchführt.A machine learning device, which specifies machining conditions for machining conditions for cutting a workpiece clamped on a machining fixture by a tool, spindle torque data indicative of spindle torque during cutting, and cutting force component direction data for indicating cutting force component direction information about cutting resistance against a cutting force as a state variable representing an actual state observing an environment and learning or decision making using a learning model to model the cutting processing conditions in which the cutting force, which enables holding by a clamping force from the machining jig being applied to the workpiece, on the basis of the state variables. Maschinelle Lernvorrichtung nach Anspruch 7, umfassend: eine Zustandsbeobachtungseinheit, welche die Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden, die Spindeldrehmomentdaten zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und die Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe der Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen die Schneidkraft als die Zustandsvariablen zur Darstellung des Istzustands der Umgebung beobachtet; eine Ermittlungsdaten-Erfassungseinheit, die Werkstückqualität-Ermittlungsdaten zum Ermitteln der Qualität des auf der Basis der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden bearbeiteten Werkstücks und Zykluszeit-Ermittlungsdaten zum Ermitteln der erforderlichen Zeit zum Bearbeiten des Werkstücks als Ermittlungsdaten zur Angabe eines Ergebnisses des Ermittelns zur Eignung der Bearbeitung des Werkstücks erfasst; und eine Lerneinheit, die das Lernmodell erzeugt, für das die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und die Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden unter Verwendung der Zustandsvariablen und der Ermittlungsdaten zum Lernen verknüpft wurden.Machine learning device after Claim 7 comprising: a state observation unit which displays the machining condition data indicating the machining conditions for the cutting, the spindle torque data indicating the spindle torque during cutting, and the cutting force component direction data indicating the cutting force component direction information about the cutting resistance against the cutting force as the state variables representing the present state of Environment observed; a determination data acquisition unit that determines workpiece quality determination data for determining the quality of the workpiece processed based on the machining conditions for the cutting and cycle time determination data for determining the required time for processing the workpiece as determination data for indicating a result of determining the capability of processing the workpiece Workpiece detected; and a learning unit that generates the learning model for which the cutting force component direction information about the spindle torque and cutting resistance during cutting and the machining conditions for the cutting were linked using the state variables and the learning learning data. Maschinelle Lernvorrichtung nach Anspruch 7, umfassend: eine Zustandsbeobachtungseinheit, welche die Bearbeitungsbedingungsdaten zur Angabe der Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden, die Spindeldrehmomentdaten zur Angabe des Spindeldrehmoments während des Schneidens und die Schneidkraftkomponenten-Richtungsdaten zur Angabe der Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Schneidwiderstand gegen die Schneidkraft als die Zustandsvariablen zur Darstellung des Istzustands der Umgebung beobachtet; eine Lerneinheit, die das Lernmodell umfasst, für das die Schneidkraftkomponenten-Richtungsinformationen zum Spindeldrehmoment und Schneidwiderstand während des Schneidens und die Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden zum Lernen verknüpft wurden; und eine Entscheidungsfindungseinheit, welche die Bearbeitungsbedingungen für das Schneiden auf der Basis der von der Zustandsbeobachtungseinheit beobachteten Zustandsvariablen und des Lernmodells ermittelt.Machine learning device after Claim 7 comprising: a state observation unit which displays the machining condition data indicating the machining conditions for the cutting, the spindle torque data indicating the spindle torque during cutting, and the cutting force component direction data indicating the cutting force component direction information about the cutting resistance against the cutting force as the state variables representing the present state of Environment observed; a learning unit including the learning model for which the cutting force component direction information about spindle torque and cutting resistance during cutting and the machining conditions for cutting for learning have been linked; and a decision making unit that determines the cutting processing conditions based on the state variables and the learning model observed by the state observation unit. System, wobei eine Mehrzahl von Vorrichtungen miteinander durch ein Netzwerk verbunden ist und die Mehrzahl von Vorrichtungen wenigstens das Steuergerät nach Anspruch 1, das eine erste Werkzeugmaschine steuert, umfasst.System, wherein a plurality of devices connected to each other through a network and the plurality of devices at least the controller after Claim 1 which controls a first machine tool includes. System nach Anspruch 10, wobei die Mehrzahl von Vorrichtungen einen Computer umfassend eine maschinelle Lernvorrichtung umfasst, der Computer wenigstens ein durch Lernen in der Lerneinheit des Steuergeräts nach Anspruch 2 erzeugtes Lernmodell erfasst, und die maschinelle Lernvorrichtung eine Optimierung oder Vereinfachung auf der Basis des erfassten Lernmodells durchführt.System after Claim 10 wherein the plurality of devices comprises a computer comprising a machine learning device, the computer at least one by learning in the learning unit of the control device according to Claim 2 generated learning model, and the machine learning device performs an optimization or simplification on the basis of the detected learning model. System nach Anspruch 10, wobei die Mehrzahl von Vorrichtungen eine zweite Werkzeugmaschine umfasst, die sich von der ersten Werkzeugmaschine unterscheidet, und ein Ergebnis des Lernens durch die im Steuergerät nach Anspruch 2, das die erste Werkzeugmaschine steuert, enthaltene Lerneinheit mit der zweiten Werkzeugmaschine geteilt wird.System after Claim 10 wherein the plurality of devices comprises a second machine tool different from the first machine tool and a result of the learning by the controller Claim 2 Controlling the first machine tool, shared learning unit is shared with the second machine tool. System nach Anspruch 10, wobei die Mehrzahl von Vorrichtungen eine zweite Werkzeugmaschine umfasst, die sich von der ersten Werkzeugmaschine unterscheidet, und in der zweiten Werkzeugmaschine beobachtete Daten zum Lernen durch die im Steuergerät nach Anspruch 2, das die erste Werkzeugmaschine durch das Netzwerk steuert, verwendbar sind.System after Claim 10 wherein the plurality of devices includes a second machine tool different from the first machine tool and data observed in the second machine tool for learning by that in the controller Claim 2 that controls the first machine tool through the network are usable.
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