JP2950929B2 - 加工条件自動決定装置 - Google Patents
加工条件自動決定装置Info
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- JP2950929B2 JP2950929B2 JP2190322A JP19032290A JP2950929B2 JP 2950929 B2 JP2950929 B2 JP 2950929B2 JP 2190322 A JP2190322 A JP 2190322A JP 19032290 A JP19032290 A JP 19032290A JP 2950929 B2 JP2950929 B2 JP 2950929B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- processing condition
- processing
- internal constant
- workpiece
- attribute data
- Prior art date
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- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/33—Director till display
- G05B2219/33027—Artificial neural network controller
Landscapes
- Numerical Control (AREA)
Description
本発明は、数値制御工作機械における加工条件自動決
定装置に関する。
定装置に関する。
従来、例えば、数値制御研削盤を用いた研削加工にお
いては、第６図に研削加工における「加工条件」と「加
工結果」とのフローを示したように、与えられる「入力
条件」や「固定条件」に対し、要求される「加工結果」
を満たすように工作物回転数、砥石送り速度などを自動
決定する機能を有するものがある。 上述の加工条件自動決定では、第７図に示したよう
に、与えられる「入力条件」や「固定条件」に対し、そ
れらに応じた固定された係数から成る「内部定数」を適
用し、各種の理論式、実験式に基づく演算処理を行っ
て、加工上設定すべき「設定条件」を自動決定している
（これらの条件を「静的加工条件」と総称する）。 上記「入力条件」は工作物或いは砥石に対応して与え
られ、工作物の項目としては、その材質・寸法・取代・
表面あらさ・寸法精度など、砥石の項目としては、その
種類などがある。又、上記「固定条件」は機械に対応し
て与えられ、その項目としては、砥石周速・ドレッサな
どがある。又、上記「設定条件」の項目としては、加工
順序・回転数・送り速度・取代・ドレッシング条件など
がある。更に、上記「加工結果」の項目としては、時間
・表面あらさ・寸法精度・真円度・焼け・割れ・びびり
などがある。 又、上記「静的加工条件」のうち可変な項目について
は、自動決定後に修正することは可能である（修正され
た条件を「修正加工条件」という）。
いては、第６図に研削加工における「加工条件」と「加
工結果」とのフローを示したように、与えられる「入力
条件」や「固定条件」に対し、要求される「加工結果」
を満たすように工作物回転数、砥石送り速度などを自動
決定する機能を有するものがある。 上述の加工条件自動決定では、第７図に示したよう
に、与えられる「入力条件」や「固定条件」に対し、そ
れらに応じた固定された係数から成る「内部定数」を適
用し、各種の理論式、実験式に基づく演算処理を行っ
て、加工上設定すべき「設定条件」を自動決定している
（これらの条件を「静的加工条件」と総称する）。 上記「入力条件」は工作物或いは砥石に対応して与え
られ、工作物の項目としては、その材質・寸法・取代・
表面あらさ・寸法精度など、砥石の項目としては、その
種類などがある。又、上記「固定条件」は機械に対応し
て与えられ、その項目としては、砥石周速・ドレッサな
どがある。又、上記「設定条件」の項目としては、加工
順序・回転数・送り速度・取代・ドレッシング条件など
がある。更に、上記「加工結果」の項目としては、時間
・表面あらさ・寸法精度・真円度・焼け・割れ・びびり
などがある。 又、上記「静的加工条件」のうち可変な項目について
は、自動決定後に修正することは可能である（修正され
た条件を「修正加工条件」という）。
ところで、研削加工における「加工条件」の最適化に
ついて、さまざまな研究がなされているが、未だ理論的
に充分解明されているとは言えない。 つまり、前述された現状の自動決定の出力は一つの目
安としか認識されておらず、個別の加工に応じて適切な
値に調整するには、作業者の経験や勘などの技術的熟練
度が要求される。 又、現状の自動決定は「加工条件」の修正とは無関係
に、与えられる「入力条件」や「固定条件」が同じであ
れば、常に一定の「設定条件」を出力するオープンルー
プであり、修正の内容が以後の自動決定に反映されるこ
とはなかった。 本発明は、上記の課題を解決するために成されたもの
であり、その目的とするところは、数値制御工作機構に
よる工作物の加工にいて、「加工条件」に対して適当な
修正が行われた後では、その修正内容に応じて次回から
の「加工条件」の決定にフィードバックされ、熟練作業
者でなくても最適な「加工条件」を得ることができる加
工条件自動決定装置を提供することである。
ついて、さまざまな研究がなされているが、未だ理論的
に充分解明されているとは言えない。 つまり、前述された現状の自動決定の出力は一つの目
安としか認識されておらず、個別の加工に応じて適切な
値に調整するには、作業者の経験や勘などの技術的熟練
度が要求される。 又、現状の自動決定は「加工条件」の修正とは無関係
に、与えられる「入力条件」や「固定条件」が同じであ
れば、常に一定の「設定条件」を出力するオープンルー
プであり、修正の内容が以後の自動決定に反映されるこ
とはなかった。 本発明は、上記の課題を解決するために成されたもの
であり、その目的とするところは、数値制御工作機構に
よる工作物の加工にいて、「加工条件」に対して適当な
修正が行われた後では、その修正内容に応じて次回から
の「加工条件」の決定にフィードバックされ、熟練作業
者でなくても最適な「加工条件」を得ることができる加
工条件自動決定装置を提供することである。
上記課題を解決するための発明の構成は、材質、寸
法、取代、表面あらさ、寸法精度などの工作物に関する
データ、種類などの工具に関するデータ、工具周速、ド
レッサなどの機械に関する属性データを記憶した属性デ
ータ記憶手段と、数値制御工作機械により工作物を加工
する加工条件を決定するための演算式を記憶する演算式
記憶手段と、演算式で用いられる内部定数と属性データ
との関係を熟練者の経験と勘を反映して予め学習したニ
ューラルネットワークと、属性データをニューラルネッ
トワークに入力した時に出力される内部定数を演算式に
代入して加工条件を演算する加工条件演算手段とを備え
たことを特徴とする。 又、他の特徴は、加工条件演算手段により演算された
加工条件に対する修正加工条件を記憶する修正加工条件
記憶手段と、修正加工条件から修正内部定数を演算する
内部定数演算手段と、属性データが入力された時に修正
内部定数が内部定数として出力されるようにニューラル
ネットワークのウェイトを修正するウェイト修正手段と
をさらに備えたことを特徴とする。
法、取代、表面あらさ、寸法精度などの工作物に関する
データ、種類などの工具に関するデータ、工具周速、ド
レッサなどの機械に関する属性データを記憶した属性デ
ータ記憶手段と、数値制御工作機械により工作物を加工
する加工条件を決定するための演算式を記憶する演算式
記憶手段と、演算式で用いられる内部定数と属性データ
との関係を熟練者の経験と勘を反映して予め学習したニ
ューラルネットワークと、属性データをニューラルネッ
トワークに入力した時に出力される内部定数を演算式に
代入して加工条件を演算する加工条件演算手段とを備え
たことを特徴とする。 又、他の特徴は、加工条件演算手段により演算された
加工条件に対する修正加工条件を記憶する修正加工条件
記憶手段と、修正加工条件から修正内部定数を演算する
内部定数演算手段と、属性データが入力された時に修正
内部定数が内部定数として出力されるようにニューラル
ネットワークのウェイトを修正するウェイト修正手段と
をさらに備えたことを特徴とする。
属性データ記憶手段には材質、寸法、取代、表面あら
さ、寸法精度などの工作物に関するデータ、種類などの
工具に関するデータ、工具周速、ドレッサなどの機械に
関するデータが記憶されている。 演算式記憶手段には、数値制御工作機械により工作物
を加工する加工条件を決定するための演算式が記憶され
ており、ニューラルネットワークは、演算式で用いられ
る内部定数と属性データとの関係が熟練者の経験と勘を
反映して予め学習されている。属性データがニューラル
ネットワークに入力されると、ニューラルネットワーク
から演算式の内部定数が出力される。加工条件演算手段
は、この内部定数を演算式に代入して加工条件を演算す
る。 このようにして、熟練者の経験と勘が生かされた加工
条件を演算式により求めることが可能となる。 又、他の特徴では、加工条件演算手段により演算され
た加工条件に対する修正加工条件が修正加工条件記憶手
段に記憶され、その修正加工条件から修正内部定数が演
算される。そして、属性データが入力された時にその修
正内部定数が内部定数として出力されるようにニューラ
ルネットワークのウェイトが修正される。 このように、本発明の第２の特徴においては、加工条
件の修正毎にニューラルネットワークの内部定数が修正
され適用されるので、より好ましい加工条件が導き出さ
れることになる。
さ、寸法精度などの工作物に関するデータ、種類などの
工具に関するデータ、工具周速、ドレッサなどの機械に
関するデータが記憶されている。 演算式記憶手段には、数値制御工作機械により工作物
を加工する加工条件を決定するための演算式が記憶され
ており、ニューラルネットワークは、演算式で用いられ
る内部定数と属性データとの関係が熟練者の経験と勘を
反映して予め学習されている。属性データがニューラル
ネットワークに入力されると、ニューラルネットワーク
から演算式の内部定数が出力される。加工条件演算手段
は、この内部定数を演算式に代入して加工条件を演算す
る。 このようにして、熟練者の経験と勘が生かされた加工
条件を演算式により求めることが可能となる。 又、他の特徴では、加工条件演算手段により演算され
た加工条件に対する修正加工条件が修正加工条件記憶手
段に記憶され、その修正加工条件から修正内部定数が演
算される。そして、属性データが入力された時にその修
正内部定数が内部定数として出力されるようにニューラ
ルネットワークのウェイトが修正される。 このように、本発明の第２の特徴においては、加工条
件の修正毎にニューラルネットワークの内部定数が修正
され適用されるので、より好ましい加工条件が導き出さ
れることになる。
以下、本発明を具体的な実施例に基づいて説明する。 第１図は本発明に係る加工条件自動決定装置を有した
数値制御研削盤の全体の機械的構成を示した構成図であ
る。 50は研削盤であり、その研削盤50のベッド51の上に
は、そのベッド51に対して褶動するテーブル52が設けら
れている。テーブル52はテーブル送り用モータ53が駆動
されることにより図面の左右方向に移動される。又、テ
ーブル52の上には主軸台54と心押台56が配設されてお
り、主軸台54は主軸55を有し、心押台56は心押軸57を有
している。 工作物Ｗは主軸55及び心押軸57によって軸支され、主
軸55の回転によって回転される。この主軸55の回転は主
軸台54に配設された主軸モータ59によって行われる。 一方、工作物Ｗを研削する砥石車60は砥石台61に設け
られた砥石車駆動モータ62の駆動軸に軸支されている。
又、砥石台61は砥石台送り用モータ63によって図面の垂
直方向に移動制御される。 テーブル送り用モータ53、砥石台送り用モータ63、主
軸モータ59、砥石車駆動モータ62などを駆動制御するた
めに数値制御装置30が設けられている。 数値制御装置30は主としては、第２図に示したよう
に、CPU31と制御プログラムを記憶したROM32と入力デー
タなどを記憶するRAM33とIF（インタフェース）34とか
ら構成されている。RAM33にはNCプログラムを記憶するN
Cデータ領域331と材質、寸法、取代、表面あらさ、寸法
精度などの工作物に関するデータ、種類などの工具に関
するデータ、工具周速、ドレッサなどの機械に関するデ
ータを記憶して属性データ記憶手段を達成する属性デー
タ領域332と加工順序、工作物回転数、砥石送り速度、
取代などの「加工条件」を記憶する加工条件領域333と
加工条件を決定するための演算式における内部定数を記
憶する内部定数領域334とが形成されている。 又、数値制御装置30にはIF34を介して操作盤20が取り
付けられている。その操作盤20の操作パネル21上にはデ
ータの入力を行うキーボード22とデータの表示を行うCR
T表示装置23とが設けられている。 次に、本実施例装置で使用されているCPU31の処理手
順を示した第３図のフローチャートに基づき、第４図の
研削加工における「加工条件」と「加工結果」とのフロ
ーを示したブロックダイヤグラム及び第５図の加工条件
自動決定における学習機能を示した説明図を参照して説
明する。 尚、加工条件自動決定における「入力条件」の工作物
の項目として、工作物仕上径Ｄと表面あらさｒを入力
し、「加工条件」である工作物回転数Ｎを自動決定する
場合について述べる。 ステップ100で、第５図左に示されたように、工作物
仕上径Ｄ及び表面あらさｒが入力される。 次にステップ102に移行して、初期設定として、表面
あらさｒから内部定数である回転速度係数ａをニューラ
ルネットワークにて決定する。 次にステップ104に移行して、回転速度係数ａをRAM33
の内部定数領域334に記憶する。 次に、加工条件演算手段を達成するステップ106に移
行し、工作物回転数Ｎを次式により算出する。 尚、上記工作物回転数Ｎは制御盤20のCRT表示装置23
に「加工条件」として表示されると共にRAM33の加工条
件領域333に記憶される。 次にステップ108に移行して、ステップ106で算出され
た工作物回転数Ｎを修正するかが問われる。 ここで、作業者がCRT表示装置23に表示された工作物
回転数Ｎが適当でないと判断し、工作物回転数Ｎを修正
する場合には、内部定数修正手段を達成するステップ11
0に移行する。 ステップ110では、修正された「修正加工条件」であ
る工作物回転数Ｎ′に対応して修正された回転速度係数
ａ′が次式にて算出される。 そして、算出された回転速度係数ａ′をRAM33の内部
定数領域334に記憶されている回転速度係数ａに変えて
記憶する。 次に、ウェイト修正手段を達成するステップ112に移
行し、表面あらさｒの入力に対して回転速度係数ａ′が
得られるようにニューラルネットワークのウェイトを修
正（学習）し、本プログラムを終了する。 尚、この修正は、例えば、逆伝播学習則によって行わ
れる。 従って、次回の加工条件自動決定においては、工作物
仕上径Ｄ及び表面あらさｒの入力に対して直ちに「修正
加工条件」である工作物回転数Ｎ′が出力されることに
なる。 尚、上述のステップ108で、工作物回転数Ｎが適当で
あれば、本プログラムを終了する。 以上、数値制御研削盤に適用した加工診断装置につい
て述べたが、本発明に係る加工診断装置はマシニングセ
ンタ用数値制御装置にも応用できる。 又、本発明に係る加工診断装置は数値制御装置に組み
込みでなく、オフラインの別置システムとしても構成で
きることは明白である。
数値制御研削盤の全体の機械的構成を示した構成図であ
る。 50は研削盤であり、その研削盤50のベッド51の上に
は、そのベッド51に対して褶動するテーブル52が設けら
れている。テーブル52はテーブル送り用モータ53が駆動
されることにより図面の左右方向に移動される。又、テ
ーブル52の上には主軸台54と心押台56が配設されてお
り、主軸台54は主軸55を有し、心押台56は心押軸57を有
している。 工作物Ｗは主軸55及び心押軸57によって軸支され、主
軸55の回転によって回転される。この主軸55の回転は主
軸台54に配設された主軸モータ59によって行われる。 一方、工作物Ｗを研削する砥石車60は砥石台61に設け
られた砥石車駆動モータ62の駆動軸に軸支されている。
又、砥石台61は砥石台送り用モータ63によって図面の垂
直方向に移動制御される。 テーブル送り用モータ53、砥石台送り用モータ63、主
軸モータ59、砥石車駆動モータ62などを駆動制御するた
めに数値制御装置30が設けられている。 数値制御装置30は主としては、第２図に示したよう
に、CPU31と制御プログラムを記憶したROM32と入力デー
タなどを記憶するRAM33とIF（インタフェース）34とか
ら構成されている。RAM33にはNCプログラムを記憶するN
Cデータ領域331と材質、寸法、取代、表面あらさ、寸法
精度などの工作物に関するデータ、種類などの工具に関
するデータ、工具周速、ドレッサなどの機械に関するデ
ータを記憶して属性データ記憶手段を達成する属性デー
タ領域332と加工順序、工作物回転数、砥石送り速度、
取代などの「加工条件」を記憶する加工条件領域333と
加工条件を決定するための演算式における内部定数を記
憶する内部定数領域334とが形成されている。 又、数値制御装置30にはIF34を介して操作盤20が取り
付けられている。その操作盤20の操作パネル21上にはデ
ータの入力を行うキーボード22とデータの表示を行うCR
T表示装置23とが設けられている。 次に、本実施例装置で使用されているCPU31の処理手
順を示した第３図のフローチャートに基づき、第４図の
研削加工における「加工条件」と「加工結果」とのフロ
ーを示したブロックダイヤグラム及び第５図の加工条件
自動決定における学習機能を示した説明図を参照して説
明する。 尚、加工条件自動決定における「入力条件」の工作物
の項目として、工作物仕上径Ｄと表面あらさｒを入力
し、「加工条件」である工作物回転数Ｎを自動決定する
場合について述べる。 ステップ100で、第５図左に示されたように、工作物
仕上径Ｄ及び表面あらさｒが入力される。 次にステップ102に移行して、初期設定として、表面
あらさｒから内部定数である回転速度係数ａをニューラ
ルネットワークにて決定する。 次にステップ104に移行して、回転速度係数ａをRAM33
の内部定数領域334に記憶する。 次に、加工条件演算手段を達成するステップ106に移
行し、工作物回転数Ｎを次式により算出する。 尚、上記工作物回転数Ｎは制御盤20のCRT表示装置23
に「加工条件」として表示されると共にRAM33の加工条
件領域333に記憶される。 次にステップ108に移行して、ステップ106で算出され
た工作物回転数Ｎを修正するかが問われる。 ここで、作業者がCRT表示装置23に表示された工作物
回転数Ｎが適当でないと判断し、工作物回転数Ｎを修正
する場合には、内部定数修正手段を達成するステップ11
0に移行する。 ステップ110では、修正された「修正加工条件」であ
る工作物回転数Ｎ′に対応して修正された回転速度係数
ａ′が次式にて算出される。 そして、算出された回転速度係数ａ′をRAM33の内部
定数領域334に記憶されている回転速度係数ａに変えて
記憶する。 次に、ウェイト修正手段を達成するステップ112に移
行し、表面あらさｒの入力に対して回転速度係数ａ′が
得られるようにニューラルネットワークのウェイトを修
正（学習）し、本プログラムを終了する。 尚、この修正は、例えば、逆伝播学習則によって行わ
れる。 従って、次回の加工条件自動決定においては、工作物
仕上径Ｄ及び表面あらさｒの入力に対して直ちに「修正
加工条件」である工作物回転数Ｎ′が出力されることに
なる。 尚、上述のステップ108で、工作物回転数Ｎが適当で
あれば、本プログラムを終了する。 以上、数値制御研削盤に適用した加工診断装置につい
て述べたが、本発明に係る加工診断装置はマシニングセ
ンタ用数値制御装置にも応用できる。 又、本発明に係る加工診断装置は数値制御装置に組み
込みでなく、オフラインの別置システムとしても構成で
きることは明白である。
本発明は、属性データ記憶手段と、数値制御工作機械
により工作物を加工する加工条件を決定するための演算
式を記憶する演算式記憶手段と、演算式で用いられる内
部定数と属性データとの関係を熟練者の経験と勘を反映
して予め学習したニューラルネットワークと、属性デー
タをニューラルネットワークに入力した時に出力される
内部定数を演算式に代入して加工条件を演算する加工条
件演算手段とを備えたものである。 演算式の内部定数が熟練者の経験や勘が反映するよう
に学習されたニューラルネットワークにより決定される
結果、その内部定数を用いた演算式により求められる加
工条件は熟練者がその経験や勘を生かして決定したもの
と等価となる。従って、熟練者でなくても、熟練者によ
る加工条件を容易に得ることが可能となる。 又、第２の特徴では、修正された加工条件に基づいて
内部定数を修正した時に、その修正内部定数が出力され
るようにニューラルネットワークを学習させるようにし
ているので、さらに、使用者の用途や使用状況に応じた
適切な加工条件が決定されるようになる。よって、熟練
者でなくても最適な加工条件を自動決定することができ
る。 即ち、本発明の加工条件自動決定装置は、その使用に
応じて、決定される加工条件が柔軟に変化し、幅広い加
工範囲に対応した最適な加工条件を得ることができると
いう効果を有する。
により工作物を加工する加工条件を決定するための演算
式を記憶する演算式記憶手段と、演算式で用いられる内
部定数と属性データとの関係を熟練者の経験と勘を反映
して予め学習したニューラルネットワークと、属性デー
タをニューラルネットワークに入力した時に出力される
内部定数を演算式に代入して加工条件を演算する加工条
件演算手段とを備えたものである。 演算式の内部定数が熟練者の経験や勘が反映するよう
に学習されたニューラルネットワークにより決定される
結果、その内部定数を用いた演算式により求められる加
工条件は熟練者がその経験や勘を生かして決定したもの
と等価となる。従って、熟練者でなくても、熟練者によ
る加工条件を容易に得ることが可能となる。 又、第２の特徴では、修正された加工条件に基づいて
内部定数を修正した時に、その修正内部定数が出力され
るようにニューラルネットワークを学習させるようにし
ているので、さらに、使用者の用途や使用状況に応じた
適切な加工条件が決定されるようになる。よって、熟練
者でなくても最適な加工条件を自動決定することができ
る。 即ち、本発明の加工条件自動決定装置は、その使用に
応じて、決定される加工条件が柔軟に変化し、幅広い加
工範囲に対応した最適な加工条件を得ることができると
いう効果を有する。
第１図は本発明の具体的な一実施例に係る加工条件自動
決定装置を有した数値制御研削盤の全体の機械的構成を
示した構成図。第２図は同実施例装置に係る数値制御装
置及び操作盤の電気的構成を示したブロックダイヤグラ
ム。第３図は同実施例装置で使用されているCPU31の処
理手順を示したフローチャート。第４図は同実施例に係
る研削加工における「加工条件」と「加工結果」とのフ
ローを示したブロックダイヤグラム。第５図は同実施例
に係る加工条件自動決定における学習機能を示した説明
図。第６図は従来の研削加工における「加工条件」と
「加工結果」とのフローを示したブロックダイヤグラ
ム。第７図は従来の加工条件自動決定を示した説明図で
ある。 20……操作盤、21……操作パネル 22……キーボード、23……CRT表示装置 30……数値制御装置、31……CPU 32……ROM、33……RAM、50……研削盤 51……ベッド、52……テーブル 53……テーブル送り用モータ、54……主軸台 55……主軸、56……心押台、57……心押軸 59……主軸モータ、60……砥石車、61……砥石台 62……砥石車駆動モータ 63……砥石台送り用モータ、Ｗ……工作物
決定装置を有した数値制御研削盤の全体の機械的構成を
示した構成図。第２図は同実施例装置に係る数値制御装
置及び操作盤の電気的構成を示したブロックダイヤグラ
ム。第３図は同実施例装置で使用されているCPU31の処
理手順を示したフローチャート。第４図は同実施例に係
る研削加工における「加工条件」と「加工結果」とのフ
ローを示したブロックダイヤグラム。第５図は同実施例
に係る加工条件自動決定における学習機能を示した説明
図。第６図は従来の研削加工における「加工条件」と
「加工結果」とのフローを示したブロックダイヤグラ
ム。第７図は従来の加工条件自動決定を示した説明図で
ある。 20……操作盤、21……操作パネル 22……キーボード、23……CRT表示装置 30……数値制御装置、31……CPU 32……ROM、33……RAM、50……研削盤 51……ベッド、52……テーブル 53……テーブル送り用モータ、54……主軸台 55……主軸、56……心押台、57……心押軸 59……主軸モータ、60……砥石車、61……砥石台 62……砥石車駆動モータ 63……砥石台送り用モータ、Ｗ……工作物
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭61−103208（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−183704（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−64735（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G05B 19/4155
Claims (2)
- 【請求項１】材質、寸法、取代、表面あらさ、寸法精度
などの工作物に関するデータ、種類などの工具に関する
データ、工具周速、ドレッサなどの機械に関する属性デ
ータを記憶した属性データ記憶手段と、 数値制御工作機械により工作物を加工する加工条件を決
定するための演算式を記憶する演算式記憶手段と、 前記演算式で用いられる内部定数と前記属性データとの
関係を熟練者の経験と勘を反映して予め学習したニュー
ラルネットワークと、 前記属性データを前記ニューラルネットワークに入力し
た時に出力される内部定数を前記演算式に代入して前記
加工条件を演算する加工条件演算手段と、 を備えたことを特徴とする加工条件自動決定装置。 - 【請求項２】前記加工条件演算手段により演算された加
工条件に対する修正加工条件を記憶する修正加工条件記
憶手段と、 前記修正加工条件から修正内部定数を演算する内部定数
演算手段と、 前記属性データが入力された時に前記修正内部定数が前
記内部定数として出力されるように前記ニューラルネッ
トワークのウェイトを修正するウェイト修正手段と を備えたことを特徴とする請求項１に記載の加工条件自
動決定装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2190322A JP2950929B2 (ja) | 1990-07-17 | 1990-07-17 | 加工条件自動決定装置 |
| KR1019910011650A KR920002268A (ko) | 1990-07-17 | 1991-07-10 | 인텔리젠트가공장치 |
| DE69125980T DE69125980T2 (de) | 1990-07-17 | 1991-07-16 | Intelligentes Bearbeitungssystem |
| EP91111856A EP0467297B1 (en) | 1990-07-17 | 1991-07-16 | Intelligent machining system |
| US07/731,472 US5473532A (en) | 1990-07-17 | 1991-07-17 | Intelligent machining system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2190322A JP2950929B2 (ja) | 1990-07-17 | 1990-07-17 | 加工条件自動決定装置 |
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ID=16256251
Family Applications (1)
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-
1990
- 1990-07-17 JP JP2190322A patent/JP2950929B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Publication date |
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| JPH0475108A (ja) | 1992-03-10 |
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