JP6659647B2 - 数値制御システム及び逆流防止弁状態検知方法 - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施形態による数値制御システム1の概略的な機能ブロック図である。図2に示した各機能ブロックは、数値制御システム1を構成する数値制御装置や、セルコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータが備えるCPU、GPU等のプロセッサが、それぞれのシステム・プログラムに従って装置の各部の動作を制御することにより実現される。
●[ステップSA01]条件指定部110は、数値制御部100(及び該数値制御部100により制御される射出成形機)による射出動作における条件を指定する。
●[ステップSA02]状態量検出部140は、数値制御部100(及び該数値制御部100により制御される射出成形機)による射出動作の状態を状態量として検出する。
●[ステップSA04]推論計算部220は、ステップSA01で指定された射出動作における条件に対応する学習モデルを推論に使用する学習モデルとして学習モデル記憶部300から選択して読み出す。
●[ステップSA05]推論計算部220は、ステップSA04で読み出した学習モデルとステップSA03で作成された特徴量とに基づいて射出動作の状態の評価値を推論する。
●[ステップSA06]異常検知部400は、ステップSA05において推論された評価値に基づいて、射出動作の状態の異常を検知する。
●[ステップSB01]条件指定部110は、数値制御部100(及び該数値制御部100により制御される射出成形機)による射出動作における条件を指定する。
●[ステップSB02]状態量検出部140は、数値制御部100(及び該数値制御部100により制御される射出成形機)による射出動作の状態を状態量として検出する。
●[ステップSB04]推論計算部220は、ステップSB01で指定された射出動作における条件に対応する学習モデルを推論に使用する学習モデルとして学習モデル記憶部300から選択して読み出す。
●[ステップSB06]学習モデル生成部500は、ステップSB03で作成された特徴量に基づいて、ステップSB01で指定された射出動作における条件に対応する学習モデルの生成・更新を行ない、ステップSB01へ処理を移行する。
●[ステップSB08]異常検知部400は、ステップSB05において推論された評価値に基づいて、射出動作の状態の異常を検知する。
2 数値制御装置
3 機械学習装置
4 外部ストレージ
11 CPU
12 ROM
13 RAM
20 バス
21 インタフェース
30 軸制御回路
40 サーボアンプ
70 表示器
80 プロセッサ
81 ROM
82 RAM
84 インタフェース
100 数値制御部
110 条件指定部
120 射出成形機
140 状態量検出部
200 推論処理部
210 特徴量作成部
220 推論計算部
300 学習モデル記憶部
400 異常検知部
500 学習モデル生成部
Claims (10)
- 射出成形機の逆流防止弁の摩耗状態を検知する数値制御システムであって、
前記射出成形機の射出動作における条件を指定する条件指定部と、
前記射出成形機による射出動作の状態を示す状態量を検出する状態量検出部と、
前記状態量から射出動作の状態に対する評価値を推論する推論計算部と、
前記評価値に基づいて異常状態を検知する異常検知部と、
前記状態量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新する学習モデル生成部と、前記学習モデル生成部が生成した少なくとも1つの学習モデルを前記条件指定部により指定された条件の組み合わせ及び該学習モデルを用いるために必要な推論処理乃至処理能力を含む利用条件と関連付けて記憶する学習モデル記憶部と、
を具備し、
前記推論計算部は、前記条件指定部が指定する射出動作における条件及び該推論計算部が実行可能な推論処理乃至処理能力に基づいて前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルの中から少なくとも1つの学習モデルを選択的に用いて、射出動作の状態に対する評価値を計算する
数値制御システム。 - 状態量検出部が検出した状態量から射出動作の状態を特徴付ける特徴量を作成する特徴量作成部を更に備え、
前記推論計算部は、前記特徴量から射出動作の状態に対する評価値を推論し、
前記学習モデル生成部は、前記特徴量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新する、
請求項1に記載の数値制御システム。 - 前記学習モデル生成部は、前記学習モデル記憶部が記憶する既存の学習モデルに対する改変を実施することによって新しい学習モデルを生成する、
請求項1または2に記載の数値制御システム。 - 前記学習モデル記憶部は、前記学習モデル生成部が生成した学習モデルを暗号化して記憶し、前記推論計算部により学習モデルが読み出される際に暗号化された学習モデルを復号する、
請求項1〜3のいずれか1つに記載の数値制御システム。 - 射出成形機の逆流防止弁の摩耗状態を検知する数値制御システムであって、
前記射出成形機の射出動作における条件を指定する条件指定部と、
前記射出成形機による射出動作の状態を示す状態量を検出する状態量検出部と、
前記状態量から射出動作の状態に対する評価値を推論する推論計算部と、
前記評価値に基づいて異常状態を検知する異常検知部と、
前記射出成形機の射出動作における条件の組み合わせ及び該学習モデルを用いるために必要な推論処理乃至処理能力を含む利用条件と予め関連付けられている少なくとも1つの学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
を具備し、
前記推論計算部は、前記条件指定部が指定する射出動作における条件及び該推論計算部が実行可能な推論処理乃至処理能力に基づいて前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルの中から少なくとも1つの学習モデルを選択的に用いて、射出動作の状態に対する評価値を計算する
数値制御システム。 - 前記状態量から射出動作の状態を特徴付ける特徴量を作成する特徴量作成部を更に備え、
前記推論計算部は、前記特徴量から射出動作の状態に対する評価値を推論する、
請求項5に記載の数値制御システム。 - 射出成形機の射出動作における条件を指定するステップと、
前記射出成形機による射出動作の状態を示す状態量を検出するステップと、
前記状態量から射出動作の状態に対する評価値を推論するステップと、
前記評価値に基づいて異常状態を検知するステップと、
前記状態量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新するステップと、
を実行する射出成形機の逆流防止弁状態検知方法であって、
前記推論するステップは、前記射出成形機の射出動作における条件の組み合わせ及び該学習モデルを用いるために必要な推論処理乃至処理能力を含む利用条件と予め関連付けられている少なくとも1つの前記学習モデルの中から、前記条件を指定するステップで指定された射出動作における条件及び実行可能な推論処理乃至処理能力に基づいて使用する学習モデルを選択し、選択した学習モデルを用いて射出動作の状態に対する評価値を計算する、
射出成形機の逆流防止弁状態検知方法。 - 前記状態量から射出動作の状態を特徴付ける特徴量を作成するステップを更に実行し、前記推論するステップは、前記特徴量から射出動作の状態に対する評価値を推論し、
前記学習モデルを生成乃至更新するステップは、前記特徴量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新する、
請求項7に記載の逆流防止弁状態検知方法。 - 射出成形機の射出動作における条件を指定するステップと、
前記射出成形機による射出動作の状態を示す状態量を検出するステップと、
前記状態量から射出動作の状態に対する評価値を推論するステップと、
前記評価値に基づいて異常状態を検知するステップと、
を実行する射出成形機の逆流防止弁状態検知方法であって、
前記推論するステップは、前記射出成形機の射出動作における条件の組み合わせ及び該学習モデルを用いるために必要な推論処理乃至処理能力を含む利用条件と予め関連付けられている少なくとも1つの学習モデルの中から、前記条件を指定するステップで指定された射出動作における条件実行可能な推論処理乃至処理能力に基づいて使用する学習モデルを選択し、選択した学習モデルを用いて射出動作の状態に対する評価値を計算する、
射出成形機の逆流防止弁状態検知方法。 - 前記状態量から射出動作の状態を特徴付ける特徴量を作成するステップを更に実行し、前記推論するステップは、前記特徴量から射出動作の状態に対する評価値を推論する、
請求項9に記載の逆流防止弁状態検知方法。
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