JP6704550B1

JP6704550B1 - 加工条件探索装置およびワイヤ放電加工機

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Publication number: JP6704550B1
Application number: JP2020506291A
Authority: JP
Inventors: 智昭 ▲高▼田; 中川　孝幸; 孝幸中川; 裕和小林
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2019-06-21
Filing date: 2019-06-21
Publication date: 2020-06-03
Anticipated expiration: 2039-06-21
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Abstract

加工条件探索装置（１）は、ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって放電加工を行うワイヤ放電加工機（１００）について、放電加工のための加工条件を探索する。加工条件探索装置（１）は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部（１０）と、加工条件群の中から放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部（１１）と、を備える。

Description

本発明は、放電加工装置の加工条件を探索する加工条件探索装置およびワイヤ放電加工機に関する。

ワイヤ放電加工機は、ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって被加工物を加工する。ワイヤ放電加工機は、加工プロセスにおける加工条件を変更することによって、加工プロセスの状態を変化させることができる。加工条件には、複数の制御パラメータが含まれる。複数の制御パラメータの各々において、制御パラメータがとり得る値の中から１つが選択されることによって、加工条件は構成されている。ワイヤ放電加工機では、加工面に要求される面粗さと加工品に要求される形状精度とを満たすことが可能な加工条件であって、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を選択することが求められている。

特許文献１には、試し加工の結果に基づいて加工特性モデルを構築することによって加工条件を探索する加工条件探索装置が開示されている。特許文献１にかかる加工条件探索装置は、複数の制御パラメータの各々について一定の条件下で値を変化させた場合における複数の加工条件であるグローバル探索加工条件を決定し、グローバル探索加工条件の中からさらに一部の加工条件を選び出す。特許文献１にかかる加工条件探索装置は、このようにして選び出された加工条件での試し加工を実施する。特許文献１にかかる加工条件探索装置は、試し加工を実施した加工条件の中で最適と判断された加工条件を出発点として、加工速度が高くなるように加工特性モデルのパラメータ調整を繰り返すことによって、設定可能な加工条件の中で加工速度が最も高く、かつワイヤの断線を生じないときの加工条件である最適加工条件を探索する。

特開２００８−３６８１２号公報

しかしながら、上記特許文献１の技術によると、試し加工のために選び出された加工条件が最適加工条件から乖離していることにより、選び出された加工条件の１つを出発点とする探索では、最適加工条件ではなく、選び出された加工条件から探索可能な範囲における局所的な最適解である加工条件に到達する場合がある。この場合、加工条件探索装置による探索は、最適加工条件の場合よりも低い加工速度の加工条件に到達することによって終了となるため、加工条件探索装置は、最適加工条件を探索することができなくなる。このように、上記特許文献１の技術によると、加工条件探索装置は、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を探索することができない場合があるという課題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を探索可能とする加工条件探索装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる加工条件探索装置は、ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって放電加工を行うワイヤ放電加工機について、放電加工のための加工条件を探索する。本発明にかかる加工条件探索装置は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部と、加工条件群の中から放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部と、を備える。

本発明にかかる加工条件探索装置は、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を探索することができるという効果を奏する。

本発明の実施の形態１にかかる加工条件探索装置を示す図図１に示すワイヤ放電加工機の概略構成を示す図実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する絞り込み部の構成を示す図図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持されるデータの例を示す図図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持される放電エネルギーの値について説明するための図図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持される放電エネルギーの値と加工速度との関係について説明するための図図３に示す絞り込み部が有する試し加工指示部の動作について説明するための第１の図図３に示す絞り込み部が有する試し加工指示部の動作について説明するための第２の図実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する加工条件決定部の構成を示す図実施の形態１にかかる加工条件探索装置の動作手順を示すフローチャート実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する加工条件決定部の変形例を示す図図１１に示す加工条件決定部が有する機械学習装置の機能構成を示すブロック図図１１に示す加工条件決定部が有する機械学習装置の動作手順を示すフローチャート実施の形態１にかかる加工条件探索装置の機能がコンピュータシステムを用いて実現される場合におけるハードウェア構成の例を示す図本発明の実施の形態２にかかるワイヤ放電加工機を示す図本発明の実施の形態３にかかる加工条件探索装置が有する絞り込み部の構成を示す図

以下に、本発明の実施の形態にかかる加工条件探索装置およびワイヤ放電加工機を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１にかかる加工条件探索装置を示す図である。加工条件探索装置１は、ワイヤ放電加工機１００による放電加工のための加工条件を探索する。図１には、加工条件探索装置１と、加工条件探索装置１に接続されているワイヤ放電加工機１００とを示している。

図２は、図１に示すワイヤ放電加工機の概略構成を示す図である。ワイヤ放電加工機１００は、ワイヤ３０と被加工物２４との間隙において放電を発生させることによって被加工物２４を加工する。ワイヤ放電加工機１００は、被加工物２４の加工を行う加工部２０と、ワイヤ放電加工機１００の全体を制御する制御装置２１とを有する。制御装置２１は、加工部２０を制御する加工制御部２２を有する。

加工部２０は、被加工物２４が置かれるテーブル３３と、テーブル３３を移動させる駆動装置２３と、電源２５と、ワイヤ電極であるワイヤ３０が繰り出されるワイヤボビン２６と、ワイヤ３０に接触する一対の給電子３１と、ワイヤ３０を支持する一対のダイス３２とを有する。電源２５は、給電子３１とテーブル３３との間にパルス電圧を印加する。加工部２０は、ワイヤボビン２６から繰り出されたワイヤ３０を被加工物２４へ向けて走行させる送給ローラ２７と、ワイヤ３０を回収する回収ローラ２９と、被加工物２４を通過したワイヤ３０を回収ローラ２９へ向けて走行させる下部ローラ２８とを有する。加工制御部２２は、駆動装置２３と電源２５とを制御する。

図１には、加工条件探索装置１が有する機能構成を示している。加工条件探索装置１は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部１０を有する。加工条件探索装置１は、絞り込み部１０によって絞り込まれた加工条件群の中から放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部１１と、加工条件決定部１１によって決定された加工条件についての情報を表示する表示部１２とを有する。

実施の形態１にかかる加工条件探索装置１は、絞り込み部１０における加工条件群の絞り込みを行うとともに、絞り込まれた加工条件群の中からの加工条件の探索を加工条件決定部１１において行う。加工指示１３は、試し加工のための指示であって、加工条件探索装置１から加工制御部２２へ出力される。加工実績情報１４は、試し加工によって得られる情報であって、加工制御部２２から加工条件探索装置１へ出力される。試し加工については後述する。探索対象データ１５は、絞り込み部１０によって絞り込まれた加工条件群についてのデータである。加工条件情報１６は、加工条件決定部１１によって決定された加工条件についての情報である。

図３は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する絞り込み部の構成を示す図である。絞り込み部１０は、加工条件と放電エネルギーとのデータを保持する加工条件データベース４０と、ワイヤ放電加工機１００へ加工指示１３を出力する試し加工指示部４１と、加工条件の探索範囲を決定する探索範囲決定部４２とを有する。また、絞り込み部１０は、条件情報保持部４３と範囲情報保持部４４とを有する。

次に、絞り込み部１０が有する各機能部について説明する。加工条件データベース４０は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーのデータを保持する。加工条件には、複数の制御パラメータが含まれる。

図４は、図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持されるデータの例を示す図である。複数の制御パラメータには、電圧値、電流値、休止時間、およびワイヤ３０の使用量といった、放電加工を制御するための各種パラメータが含まれる。電圧値は、極間電圧の値である。極間電圧は、被加工物２４とワイヤ３０との間に印加される電圧である。電流値は、電源２５から供給される電流の値である。休止時間は、放電を休止する時間である。ここでは、制御パラメータの詳細な説明については省略する。加工条件に含まれる制御パラメータの数は任意であるものとする。図４には、加工条件に含まれる複数の制御パラメータのうち６個の制御パラメータＣ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６について、加工条件データベース４０に保持されているデータの例を示している。

実施の形態１では、複数の制御パラメータの各々について値を異ならせることによって、２１１２００個の加工条件が設定可能であるものとする。加工条件データベース４０には、あらかじめ設定された２１１２００個すべての加工条件について、加工条件番号と、複数の制御パラメータの各値と、放電エネルギーの値とが互いに対応付けられている。加工条件番号は、加工条件の識別のために各加工条件に付与された番号である。加工条件番号は、放電エネルギーが高い順に付与されている。

加工条件データベース４０には、加工条件番号が「１」から「２１１２００」までの各加工条件について、複数の制御パラメータの各値と放電エネルギーの値とが格納されている。図４には、加工条件番号が「１」から「１０」の加工条件について、複数のパラメータのうち制御パラメータＣ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６の各値と放電エネルギーの値とを示している。放電エネルギーの値は、単位時間当たりの放電エネルギーの値である。なお、図４に示す放電エネルギーの各値は、ワイヤ放電加工機１００による加工における放電エネルギーの最大値を「１」とした場合における相対値とする。

図５は、図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持される放電エネルギーの値について説明するための図である。図５には、１回の放電における放電電流の波形を示している。図５において、縦軸は放電電流、横軸は時間を表す。ワイヤ放電加工機１００は、図５に示すような放電電流を単位時間当たりに数万回から数百万回発生させることによって、放電加工を行う。

１回の放電による放電エネルギーの値は、図５に示す波形の面積を求めることによって算出される。単位時間当たりの放電エネルギーの値は、１回の放電による放電エネルギーの値と、休止時間、加工速度の指令値、極間電圧の指令値、放電電流制御といった特性値とに基づいて推測できる。加工条件ごとの放電エネルギーの値は、オシロスコープによる測定値に基づいて取得される。すべての加工条件のうちの一部についての放電エネルギーの値は、測定値に基づいて取得されたものとし、その他の加工条件についての放電エネルギーの値は、測定値の補間、あるいはワイヤ放電加工機１００に設定する加工条件の設計値に基づいて算出されたものとしても良い。加工条件についての放電エネルギーの値は、極間電圧の電圧値、極間電圧が印加される時間、あるいは電源回路内の抵抗値といった設計値に基づいて算出されたものであっても良い。

図６は、図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持される放電エネルギーの値と加工速度との関係について説明するための図である。図６では、加工速度の測定値と放電エネルギーの測定値との関係を白抜きのドットによって示している。図６において、縦軸は加工速度、横軸は放電エネルギーを表す。図６では、加工速度は、任意の速度値を「１」とした場合の相対値として表している。放電エネルギーは、任意の放電エネルギー値を「１」とした場合の相対値として表している。ワイヤ３０の断線が明らかな高エネルギー条件におけるデータは、図６において除外されているものとする。加工速度がゼロであるプロットは、断線が発生したことを表している。図６に示すように、放電エネルギーと加工速度との間には、比例関係が成り立つ。また、ワイヤ３０の断線が明らかな高エネルギー条件の場合よりも放電エネルギーが低い場合でも、制御パラメータの内容次第によって断線が発生することがある。

加工条件探索装置１は、あらかじめ設定されたすべての加工条件の中で加工速度が最も高く、かつ断線を生じないときの加工条件である最適加工条件を探索する。すべての加工条件の中で、断線することが明らかであるほど放電エネルギーが高いような加工条件は、加工条件探索装置１による探索の結果、除外されることとなる。また、すべての加工条件の中で、加工条件探索装置１による加工に求められている加工速度の最低値よりも加工速度が低くなる加工条件は、加工条件探索装置１による探索の結果、除外されることとなる。図６に示す黒塗りの円は、加工に求められている加工速度の最低値の例を表している。

加工条件探索装置１による加工条件の探索の第１段階として、絞り込み部１０は、探索の範囲とする加工条件番号の範囲を決定することによって、探索の範囲を絞り込む。加工条件探索装置１による加工条件の探索の第２段階として、加工条件決定部１１は、絞り込み部１０によって絞り込まれた範囲における加工条件の探索を行う。

図７は、図３に示す絞り込み部が有する試し加工指示部の動作について説明するための第１の図である。図７に示すグラフにおいて、横軸は加工条件番号、縦軸は放電エネルギーを表す。試し加工指示部４１は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を加工条件データベース４０から読み出す。実施の形態１では、試し加工指示部４１は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての放電エネルギー範囲を５つの放電エネルギー範囲に分割して、５つの放電エネルギー範囲の各々における加工条件のデータを読み出す。図７に示す５つの円は、それぞれ加工条件が読み出される放電エネルギー範囲のイメージを示している。

試し加工指示部４１は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての放電エネルギー範囲の全体を、均等な放電エネルギー範囲である複数の放電エネルギー範囲に分割する。実施の形態１では、試し加工指示部４１は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての放電エネルギーの値のうち最大値から最小値までの放電エネルギー範囲を均等に５分割する。これにより、絞り込み部１０は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての放電エネルギー範囲の全体から偏りなく、試し加工のための加工条件を読み出す。

ここで、試し加工指示部４１が各放電エネルギー範囲の決定のために行う処理の例を説明する。試し加工指示部４１は、放電エネルギーの最大値に最も近い放電エネルギーの値、すなわち加工条件番号「１」における放電エネルギーの値を加工条件データベース４０から読み出す。試し加工指示部４１は、かかる最大値の５分の４、５分の３、５分の２および５分の１の各値を求める。

試し加工指示部４１は、加工条件番号「１」の加工条件のデータを加工条件データベース４０から読み出す。また、試し加工指示部４１は、最大値の５分の４、５分の３、５分の２および５分の１の各値と一致する放電エネルギーの値を有する加工条件のデータを加工条件データベース４０から読み出す。試し加工指示部４１は、放電エネルギーの値が最大値の５分の４の値に一致する加工条件が無い場合には、放電エネルギーの値が最大値の５分の４に最も近い値である加工条件のデータを読み出す。放電エネルギーの値が最大値の５分の３、５分の２または５分の１の各値に一致する加工条件が無い場合も同様とする。

例を挙げると、加工条件データベース４０に格納されている放電エネルギーの各値のうち最大値の５分の４に最も近い値が、加工条件番号「４１７８０」の放電エネルギーの値である「０．８００００５」である場合に、試し加工指示部４１は、加工条件番号「４１７８０」の加工条件のデータを読み出す。加工条件データベース４０に格納されている放電エネルギーの各値のうち最大値の５分の３に最も近い値が、加工条件番号「８３４６５」の放電エネルギーの値である「０．６００００６」である場合に、試し加工指示部４１は、加工条件番号「８３４６５」の加工条件のデータを読み出す。加工条件データベース４０に格納されている放電エネルギーの各値のうち最大値の５分の２に最も近い値が、加工条件番号「１２５３４０」の放電エネルギーの値である「０．４００００６」である場合に、試し加工指示部４１は、加工条件番号「１２５３４０」の加工条件のデータを読み出す。加工条件データベース４０に格納されている放電エネルギーの各値のうち最大値の５分の１に最も近い値が、加工条件番号「１６７６１３」の放電エネルギーの値である「０．２０００１６」である場合に、試し加工指示部４１は、加工条件番号「１６７６１３」の加工条件のデータを読み出す。

なお、試し加工指示部４１は、放電エネルギーの値が最大値の５分の４に最も近い値である加工条件が複数ある場合には、複数の加工条件のうちの１つを選択し、選択された加工条件のデータを読み出す。放電エネルギーの値が最大値の５分の３、５分の２または５分の１の各々に最も近い値である加工条件が複数ある場合も同様とする。

これにより、試し加工指示部４１は、互いに異なる放電エネルギーを有する５つの加工条件のデータを全加工条件のデータから抽出する。また、試し加工指示部４１は、データが抽出された加工条件番号に連続する加工条件番号を有する４つの加工条件についても、加工条件のデータを抽出する。

図８は、図３に示す絞り込み部が有する試し加工指示部の動作について説明するための第２の図である。上述する例の場合において、試し加工指示部４１は、加工条件番号「１」に連続する加工条件番号「２」から「５」の各加工条件のデータを抽出する。また、試し加工指示部４１は、加工条件番号「４１７８０」に連続する加工条件番号「４１７８１」から「４１７８４」の各加工条件のデータと、加工条件番号「８３４６５」に連続する加工条件番号「８３４６６」から「８３４６９」の各加工条件のデータと、加工条件番号「１２５３４０」に連続する加工条件番号「１２５３４１」から「１２５３４４」の各加工条件のデータと、加工条件番号「１６７６１３」に連続する加工条件番号「１６７６１４」から「１６７６１７」の各加工条件のデータとを抽出する。

これにより、試し加工指示部４１は、５つの放電エネルギー範囲の各々における加工条件のデータを抽出する。試し加工指示部４１は、放電エネルギーの全範囲を５つに等分して、分割された範囲の各々について加工条件のデータを抽出する。以下の説明では、５つの放電エネルギー範囲を、放電エネルギーが高いものから順に、それぞれ、第１の放電エネルギー範囲、第２の放電エネルギー範囲、第３の放電エネルギー範囲、第４の放電エネルギー範囲および第５の放電エネルギー範囲と称することがある。

条件情報保持部４３は、放電エネルギー範囲の決定のためにあらかじめ設定された条件の情報を保持する。条件情報保持部４３は、放電エネルギー範囲の分割数と、放電エネルギー範囲ごとの加工条件数とを保持する。実施の形態１では、条件情報保持部４３は、分割数「５」と加工条件数「５」とを保持する。試し加工指示部４１は、分割数と加工条件数とを条件情報保持部４３から読み出し、読み出された分割数および加工条件数に従って加工条件のデータを抽出する。条件情報保持部４３には、加工条件探索装置１のユーザによって入力された分割数および加工条件数が保持されても良い。この場合、条件情報保持部４３に保持される分割数および加工条件数は、ユーザの入力操作によって更新される。

試し加工指示部４１は、抽出された各加工条件のデータに基づく加工指示１３を加工制御部２２へ出力する。ワイヤ放電加工機１００は、加工指示１３に従って、試し加工を行う。このように、加工条件探索装置１は、加工制御部２２へ加工指示１３を出力することによって、加工条件群の絞り込みのための試し加工をワイヤ放電加工機１００に行わせる。試し加工指示部４１は、第１から第５の放電エネルギー範囲の各々において、互いに異なる加工条件による５回の試し加工をワイヤ放電加工機１００に指示する。ワイヤ放電加工機１００は、第１から第５の放電エネルギー範囲の各々について、互いに異なる加工条件による５回の試し加工を行う。すなわち、ワイヤ放電加工機１００は、互いに異なる加工条件による２５回の試し加工を行う。加工制御部２２は、試し加工における断線情報を含む加工実績情報１４を試し加工指示部４１へ出力する。

次に、試し加工指示部４１は、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲を、第１から第５の放電エネルギー範囲の中から決定する。断線境界点とは、放電エネルギーを最低値から上昇させていったとして、放電エネルギーの高さを要因とする断線が発生するようになる境界となる放電エネルギーの値とする。試し加工指示部４１は、放電エネルギー範囲ごとの試し加工によって取得された断線情報に基づいて、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲を決定する。

ここで、第１の放電エネルギー範囲については、５回の試し加工のうちすべてにおいて断線が発生したとする。第２の放電エネルギー範囲については、５回の試し加工のうち３回において断線が発生し、かつ２回において断線が発生しなかったとする。第３のエネルギー範囲については、５回の試し加工のうち１回において断線が発生し、かつ４回において断線が発生しなかったとする。第４の放電エネルギー範囲については、５回の試し加工のすべてにおいて断線が発生しなかったとする。第５の放電エネルギー範囲についても、５回の試し加工のすべてにおいて断線が発生しなかったとする。

試し加工指示部４１は、断線が発生した試し加工と断線が発生しなかった試し加工とがあった放電エネルギー範囲の中で最も放電エネルギーが高い放電エネルギー範囲を、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲と判断する。上述する例の場合、第１の放電エネルギー範囲ではすべての試し加工で断線が発生したことから、試し加工指示部４１は、第１の放電エネルギー範囲は断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲ではないと判断する。また、第４および第５の放電エネルギー範囲ではすべての試し加工で断線の発生が無かったことから、試し加工指示部４１は、第４および第５の放電エネルギー範囲は断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲ではないと判断する。試し加工指示部４１は、断線の発生ありの試し加工と断線の発生無しの試し加工とがあった第２および第３の放電エネルギー範囲のうち、放電エネルギーが高いほうの放電エネルギー範囲である第２の放電エネルギー範囲を、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲と判断する。

このように、絞り込み部１０は、複数の放電エネルギー範囲のうち、放電エネルギー範囲ごとにおける複数回の試し加工に、断線が発生した試し加工と断線が発生しなかった試し加工との双方が含まれる放電エネルギー範囲であって、かつ放電エネルギーの値が最も高い放電エネルギー範囲を、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲として選択する。絞り込み部１０は、放電エネルギー範囲を選択することによって、複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定する。

図６に示すように、放電エネルギーが高いほど加工速度が高くなることから、加工速度が高くかつワイヤ３０の断線を生じない加工条件は、断線境界点に近い放電エネルギー範囲における加工条件の中から探索可能とみなすことができる。ただし、加工条件に含まれる制御パラメータの組み合わせによっては、放電エネルギーが断線境界点よりも低い場合でも断線が誘発されることがあり得る。試し加工指示部４１は、各放電エネルギー範囲について、異なる加工条件による複数回の試し加工をワイヤ放電加工機１００に行わせることによって、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲であるか否かの判断を正確に行うことができる。

試し加工指示部４１は、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲を決定すると、決定された放電エネルギー範囲についての情報である境界範囲情報４５を探索範囲決定部４２へ出力する。境界範囲情報４５は、決定された放電エネルギー範囲を示す情報と、決定された放電エネルギー範囲についての断線情報とを含む。上述する例の場合、試し加工指示部４１は、第２の放電エネルギー範囲を示す情報と各加工条件での試し加工によって得られた断線情報とを含む境界範囲情報４５を探索範囲決定部４２へ出力する。

探索範囲決定部４２は、境界範囲情報４５に基づいて探索範囲を決定する。ここで、探索範囲決定部４２が加工条件群の決定のために行う処理の例を説明する。第２の放電エネルギー範囲を示す情報を含む境界範囲情報４５が探索範囲決定部４２へ入力された場合に、探索範囲決定部４２は、最大値の５分の４に最も近い値である「０．８００００５」を基準値と定めて、基準値に基づいて探索範囲を決定する。探索範囲決定部４２は、基準値である「０．８００００５」を含む一定の放電エネルギー範囲幅を、探索範囲として特定する。

探索範囲決定部４２は、探索範囲とする放電エネルギー範囲を特定することによって、当該放電エネルギー範囲に放電エネルギーの値が含まれる加工条件群を、探索対象とする加工条件群として絞り込む。加工条件探索装置１は、探索範囲決定部４２において探索範囲を決定することによって、すべての加工条件の中から探索の対象とする加工条件群を絞り込むことができる。

探索範囲決定部４２は、特定された探索範囲に含まれる加工条件群について、各加工条件のデータを加工条件データベース４０から読み出す。探索範囲決定部４２は、加工条件データベース４０から読み出されたデータである探索対象データ１５を加工条件決定部１１へ出力する。

探索範囲決定部４２は、加工条件番号の範囲によって探索範囲を特定しても良い。この場合において、探索範囲決定部４２は、放電エネルギーの値が最大値の５分の４に最も近い値が加工条件番号「４１７８０」の放電エネルギーの値であることから、「４１７８０」を基準値と定める。探索範囲決定部４２は、基準値である「４１７８０」を含む一定の範囲幅を、探索範囲として特定する。例を挙げると、一定の範囲幅とは、基準値を中心とする「±５０」の加工条件番号範囲とする。

範囲情報保持部４４は、探索範囲の決定のためにあらかじめ設定された範囲情報を保持する。範囲情報は、境界範囲情報４５に基づいて探索範囲を特定するための処理に関する情報であって、基準値を定めるための処理についての情報と、上記の範囲幅についての情報とを含む。探索範囲決定部４２は、範囲情報保持部４４から範囲情報を読み出し、読み出された範囲情報に従って探索範囲を決定する。範囲情報保持部４４には、加工条件探索装置１のユーザによって入力された範囲情報が保持されても良い。この場合、範囲情報保持部４４に保持される範囲情報は、ユーザの入力操作によって更新される。

加工条件探索装置１は、設定される範囲幅が小さくなるほど、探索の精度よりも探索に要する時間を短縮させることを重視するような探索が可能となる。加工条件探索装置１は、設定される範囲幅が大きくなるほど、時間の短縮よりも探索の精度を重視するような探索が可能となる。ユーザは、範囲幅を適宜調整することによって、要望に応じた探索を加工条件探索装置１に行わせることができる。

図９は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する加工条件決定部の構成を示す図である。加工条件決定部１１は、ワイヤ放電加工機１００へ加工指示１３を出力する試し加工指示部４６と、加工速度が高くかつワイヤ３０の断線を生じない加工条件を得るための最適化処理を実行する最適化処理部４７とを有する。最適化処理部４７は、ベイズ最適化の手法による最適化処理を実行する。最適化処理のための手法は、ベイズ最適化以外の手法であっても良い。

探索対象データ１５は、最適化処理部４７へ入力される。最適化処理部４７は、最適化処理によって加工条件の探索を行い、探索結果４８である加工条件のデータを試し加工指示部４６へ出力する。試し加工指示部４６は、探索結果４８である加工条件のデータに基づく加工指示１３を加工制御部２２へ出力する。ワイヤ放電加工機１００は、加工指示１３に従って、試し加工を行う。このように、加工条件探索装置１は、加工制御部２２へ加工指示１３を出力することによって、加工条件の探索のための試し加工をワイヤ放電加工機１００に行わせる。加工制御部２２は、試し加工における断線情報と、試し加工における加工速度の情報とを含む加工実績情報１４を最適化処理部４７へ出力する。

最適化処理部４７は、探索結果４８と、加工実績情報１４に含まれる断線情報および加工速度情報とに基づいて、最適化処理を行う。最適化処理部４７は、断線を生じずかつ加工速度が最高である加工条件を得たと判断した場合、かかる加工条件を、探索結果とする加工条件と決定する。加工条件決定部１１は、決定された加工条件についての情報である加工条件情報１６を表示部１２へ出力する。表示部１２は、加工条件情報１６を表示する。

最適化処理部４７は、探索対象データ１５に含まれる制御パラメータの組み合わせの中で、加工速度を最高としかつ断線を生じない組み合わせを探索するためのモデルを評価点に基づいて更新する。例を挙げると、最適化処理部４７は、「評価点＝試し加工における加工速度×（１−断線係数）」の関係式に基づいて評価点を算出する。断線係数は、断線の有無を示す値であって、断線が無かった場合を「０」、断線があった場合を「１」とする。かかる関係によると、断線が無ければ加工速度が高いほど評価点は高くなる。また、加工速度に関わらず、断線があった場合には評価点はゼロとなる。なお、評価点の算出のための上記の関係式は一例であって、最適化処理部４７は、上記の関係式以外の関係式によって評価点を算出しても良い。関係式は、ある加工長さにおける断線の回数に応じた重み付けのための項を含むものであっても良い。

最適化処理部４７は、探索開始時において、探索対象データ１５に含まれる加工条件のうち任意の加工条件についてのデータを探索結果４８として試し加工指示部４６へ出力する。任意の加工条件とは、ランダムに決定された加工条件とする。最適化処理部４７は、探索開始時において、あらかじめ設定された条件に基づいて加工条件を選択しても良い。その後、最適化処理部４７は、試し加工によって得られる断線情報と加工速度とを基に評価点を算出し、評価点に基づいてモデルを更新する。最適化処理部４７は、更新されたモデルを基に得られた探索結果４８を試し加工指示部４６へ出力する。これにより、探索結果４８の更新と試し加工とが繰り返される。

最適化処理部４７は、あらかじめ設定された終了条件を満足した場合に、加工条件の探索を終了する。終了条件の一例には、ある回数の試し加工、例えば１０回の試し加工において探索結果４８が更新されない場合が挙げられる。終了条件の他の例には、加工速度が目標速度に達する場合が挙げられる。終了条件とされる試し加工の回数または目標速度は、ユーザによる入力操作によって設定される。なお、加工条件決定部１１は、機械学習の手法によって加工条件を探索するものであっても良い。機械学習の手法による加工条件の探索については後述する。

図１０は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置の動作手順を示すフローチャートである。ステップＳ１において、試し加工指示部４１は、加工条件データベース４０にデータが保持されている加工条件の中から、試し加工のための加工条件を抽出する。上述するように、試し加工指示部４１は、放電エネルギーの値が互いに異なる複数の放電エネルギー範囲についての加工条件を抽出する。

ステップＳ２において、試し加工指示部４１は、加工指示１３を加工制御部２２へ出力することによって、ワイヤ放電加工機１００に試し加工を指示する。ステップＳ３において、試し加工指示部４１は、試し加工における断線の発生状況を示す断線情報を加工制御部２２から取得する。

ステップＳ４において、試し加工指示部４１は、ステップＳ１において抽出された全ての加工条件についての試し加工が終了したか否かを判断する。試し加工が終了していない加工条件がある場合（ステップＳ４，Ｎｏ）、試し加工指示部４１は、試し加工が終了していない加工条件についてステップＳ２からの手順を繰り返す。

全ての加工条件について試し加工が終了した場合（ステップＳ４，Ｙｅｓ）、探索範囲決定部４２は、ステップＳ５において、探索の対象とする加工条件群を決定する。すなわち、探索範囲決定部４２は、探索範囲を決定する。

次に、ステップＳ６において、加工条件決定部１１は、最適化処理部４７における最適化処理によって、加工条件群の中から加工条件を決定する。ステップＳ７において、表示部１２は、ステップＳ６において決定された加工条件についての情報を表示する。これにより、加工条件探索装置１は、図１０に示す手順による動作を終了する。

次に、機械学習の手法による加工条件の探索について説明する。図１１は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する加工条件決定部の変形例を示す図である。図１１に示す加工条件決定部６０は、最適化処理部４７に代えて、機械学習装置６１と意思決定部６２とを有する。

機械学習装置６１は、断線を生じずかつ加工速度が最高である加工条件を学習する。意思決定部６２は、機械学習装置６１が学習した結果に基づいて、探索最終結果とする加工条件を決定する。加工実績情報１４と探索対象データ１５とは、機械学習装置６１へ入力される。

図１２は、図１１に示す加工条件決定部が有する機械学習装置の機能構成を示すブロック図である。機械学習装置６１は、状態観測部６３と学習部６４とを有する。状態観測部６３は、加工実績情報１４に含まれる断線情報および加工速度と、探索対象データ１５とを、状態変数として観測する。学習部６４は、状態変数に基づいて作成される訓練データセットに従って、断線を生じずかつ加工速度が最高である加工条件を学習する。

学習部６４が用いる学習アルゴリズムはどのようなものを用いてもよい。一例として、強化学習（Reinforcement Learning）を適用した場合について説明する。強化学習は、ある環境内におけるエージェントである行動主体が、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する、というものである。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Q−learning）およびＴＤ学習（TD−learning）などが知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式である行動価値テーブルは、次の式（１）で表される。行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）は、環境「ｓ」のもとで行動「ａ」を選択する行動の価値である行動価値Ｑを表す。

上記の式（１）において、「ｓ_ｔ＋１」は、時刻「ｔ」における環境を表す。「ａ_ｔ」は、時刻「ｔ」における行動を表す。行動「ａ_ｔ」によって、環境は「ｓ_ｔ＋１」に変わる。「ｒ_ｔ＋１」は、その環境の変化によってもらえる報酬を表す。「γ」は、割引率を表す。「α」は、学習係数を表す。Ｑ学習を適用した場合、探索対象データ１５に含まれる制御パラメータの値が行動「ａ_ｔ」となる。

上記の式（１）により表される更新式は、時刻「ｔ＋１」における最良の行動「ａ」の行動価値が、時刻「ｔ」において実行された行動「ａ」の行動価値Ｑよりも大きければ、行動価値Ｑを大きくし、逆の場合は、行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、時刻「ｔ」における行動「ａ」の行動価値Ｑを、時刻「ｔ＋１」における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。それにより、或る環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝播していくようになる。

学習部６４は、報酬計算部６５と関数更新部６６とを有する。報酬計算部６５は、状態変数に基づいて報酬を計算する。関数更新部６６は、報酬計算部６５によって計算される報酬に従って、放電加工のための加工条件を決定するための関数を更新する。

報酬計算部６５は、加工速度の変化と断線の有無とに基づいて報酬「ｒ」を計算する。例えば、制御パラメータの値を変更した結果、加工速度が高くなる場合と断線が生じない場合とにおいて、報酬計算部６５は、報酬「ｒ」を増大させる。報酬計算部６５は、報酬の値である「１」を与えることによって報酬「ｒ」を増大させる。なお、報酬の値は「１」に限られない。また、制御パラメータの値を変更した結果、加工速度が低くなる場合と断線が生じる場合とにおいて、報酬計算部６５は、報酬「ｒ」を低減させる。報酬計算部６５は、報酬の値である「−１」を与えることによって報酬「ｒ」を低減させる。なお、報酬の値は「−１」に限られない。

関数更新部６６は、報酬計算部６５によって計算される報酬に従って、加工条件を決定するための関数を更新する。関数の更新は、訓練データセットに従って、例えば行動価値テーブルを更新することによって行うことができる。行動価値テーブルは、任意の行動と、その行動価値とを関連付けてテーブルの形式で記憶したデータセットである。例えばＱ学習の場合、上記の式（１）により表される行動価値関数Ｑ（ｓ_ｔ，ａ_ｔ）を、各制御パラメータの値の算出のための関数として用いる。

図１３は、図１１に示す加工条件決定部が有する機械学習装置の動作手順を示すフローチャートである。図１３のフローチャートを参照して、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する強化学習方法について説明する。

ステップＳ１１において、状態観測部６３は、状態変数を取得する。ステップＳ１２において、報酬計算部６５は、加工速度の変化と断線の有無とに基づいて報酬「ｒ」を算出する。ステップＳ１３において、関数更新部６６は、ステップＳ１２において算出された報酬「ｒ」に基づいて行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。関数更新部６６は、上記の式（１）に従って行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。

ステップＳ１４において、関数更新部６６は、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束したか否かを判定する。関数更新部６６は、ステップＳ１３における行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の更新が行われなくなることによって行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束したと判定する。

行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束していないと判定された場合（ステップＳ１４，Ｎｏ）、機械学習装置６１は、動作手順をステップＳ１１へ戻す。行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束したと判定された場合（ステップＳ１４，Ｙｅｓ）、学習部６４による学習が終了する。これにより、機械学習装置６１は、図１３に示す手順による動作を終了する。なお、機械学習装置６１は、ステップＳ１４による判定を行わず、ステップＳ１３からステップＳ１１へ動作手順を戻すことによって学習を継続させることとしても良い。

意思決定部６２は、学習部６４による学習の結果、すなわち更新された行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）に基づいて、報酬が最も多く得られる加工条件を選択する。意思決定部６２は、選択された加工条件の情報である加工条件情報１６を表示部１２へ出力する。

実施の形態１では、学習部６４が強化学習を利用して機械学習を実行する場合について説明した。学習部６４は、他の公知の方法、例えばニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。加工条件決定部６０は、加工条件探索装置１の内部の構成要素である機械学習装置６１における機械学習によって加工条件を探索するものに限られない。加工条件決定部６０は、加工条件探索装置１の外部の装置における機械学習によって加工条件の探索を行うものであっても良い。

次に、実施の形態１にかかる加工条件探索装置１のハードウェア構成について説明する。加工条件探索装置１が有する各機能部は、パーソナルコンピュータまたは汎用コンピュータといったコンピュータシステムを用いることによって実現される。図１４は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置の機能がコンピュータシステムを用いて実現される場合におけるハードウェア構成の例を示す図である。

加工条件探索装置１は、各種処理を実行するプロセッサ５１と、内蔵メモリであるメモリ５２と、各種情報を記憶する外部記憶装置５３と、各種情報の入力と出力とを担う入出力インタフェース５４と、各種情報を表示するディスプレイ５５とを有する。

プロセッサ５１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサ５１は、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）であっても良い。試し加工指示部４１、探索範囲決定部４２および加工条件決定部１１の各機能は、プロセッサ５１と、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、外部記憶装置５３に格納される。プロセッサ５１は、外部記憶装置５３に記憶されているソフトウェアまたはファームウェアをメモリ５２に読み出して実行する。

メモリ５２は、不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリであって、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）またはＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）である。外部記憶装置５３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）あるいはＳＳＤ（Solid State Drive）である。加工条件データベース４０、条件情報保持部４３および範囲情報保持部４４の各機能は、外部記憶装置５３を用いて実現される。

入出力インタフェース５４は、ワイヤ放電加工機１００からの情報の入力とワイヤ放電加工機１００への情報の出力とを担う。入出力インタフェース５４には、キーボード、マウスあるいはタッチパネルといった入力デバイスも含まれる。表示部１２の機能は、ディスプレイ５５を用いて実現される。

実施の形態１によると、加工条件探索装置１は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して、複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出す。加工条件探索装置１は、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて放電エネルギーの範囲を特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む。加工条件探索装置１は、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲を特定して加工条件の探索範囲を決定することによって、全ての加工条件の中における最適加工条件を探索することができる。これにより、加工条件探索装置１は、加工速度が高くかつワイヤ３０の断線を生じない加工条件を探索できるという効果を奏する。

実施の形態２．
図１５は、本発明の実施の形態２にかかるワイヤ放電加工機を示す図である。実施の形態２にかかるワイヤ放電加工機１１０は、加工部２０と、ワイヤ放電加工機１１０の全体を制御する制御装置１１１とを有する。制御装置１１１は、加工制御部２２と加工条件探索装置１とを有する。実施の形態２では、上記の実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１とは異なる構成について主に説明する。

実施の形態２によると、ワイヤ放電加工機１１０は、ワイヤ放電加工機１１０内に加工条件探索装置１が設けられていることによって、ワイヤ放電加工機１１０の外部の装置を用いずに、実施の形態１と同様に加工条件を探索することができる。

実施の形態３．
図１６は、本発明の実施の形態３にかかる加工条件探索装置が有する絞り込み部の構成を示す図である。実施の形態３において、絞り込み部７０は、図３に示す絞り込み部１０が有する各部に加えて、加工条件抽出部７１と抽出情報入力部７２とを有する。実施の形態３では、上記の実施の形態１および２と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１および２とは異なる構成について主に説明する。実施の形態３にかかる加工条件探索装置１は、絞り込み部１０に代えて絞り込み部７０が設けられている以外は、実施の形態１または２にかかる加工条件探索装置１と同様の構成を有する。

抽出情報入力部７２には、加工条件の探索範囲における抽出条件の情報が入力される。抽出条件の情報は、ユーザによって抽出情報入力部７２へ入力される。抽出情報入力部７２は、入力された抽出条件の情報を加工条件抽出部７１へ出力する。加工条件抽出部７１は、入力された抽出条件の情報に従って、加工条件データベース４０から加工条件のデータを抽出する。試し加工指示部４１は、加工条件抽出部７１から加工条件のデータを読み出す。これにより、絞り込み部７０は、抽出条件の情報に従って抽出された加工条件のデータの中から加工条件群を絞り込む。

抽出条件の例としては、ワイヤ３０の使用量に関する制約に基づく条件が挙げられる。ワイヤ３０の使用量を表す制御パラメータの値が一定の値以下であることが抽出条件として抽出情報入力部７２へ入力されると、加工条件抽出部７１は、かかる制御パラメータの値が一定の値以下である加工条件のデータを加工条件データベース４０から抽出する。ワイヤ３０の使用量が多くなるほど、ワイヤ放電加工機１００のランニングコストは高くなる。ワイヤ３０の使用量を表す制御パラメータの値が一定の値以下であることが抽出条件とされることによって、ワイヤ３０の使用量が一定の使用量よりも多くなる加工条件は、探索の対象から除外される。これにより、絞り込み部７０は、ランニングコストの抑制といったユーザの要望に応じた加工条件の絞り込みが可能となる。

実施の形態３によると、加工条件探索装置１は、実施の形態１の場合と同様に、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を探索することができる。また、加工条件探索装置１は、抽出条件に従って加工条件のデータを抽出することによって、ユーザの要望に応じた加工条件の絞り込みが可能となる。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１加工条件探索装置、１０，７０絞り込み部、１１，６０加工条件決定部、１２表示部、１３加工指示、１４加工実績情報、１５探索対象データ、１６加工条件情報、２０加工部、２１，１１１制御装置、２２加工制御部、２３駆動装置、２４被加工物、２５電源、２６ワイヤボビン、２７送給ローラ、２８下部ローラ、２９回収ローラ、３０ワイヤ、３１給電子、３２ダイス、３３テーブル、４０加工条件データベース、４１，４６試し加工指示部、４２探索範囲決定部、４３条件情報保持部、４４範囲情報保持部、４５境界範囲情報、４７最適化処理部、４８探索結果、５１プロセッサ、５２メモリ、５３外部記憶装置、５４入出力インタフェース、５５ディスプレイ、６１機械学習装置、６２意思決定部、６３状態観測部、６４学習部、６５報酬計算部、６６関数更新部、７１加工条件抽出部、７２抽出情報入力部、１００，１１０ワイヤ放電加工機。

Claims

ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって放電加工を行うワイヤ放電加工機について、前記放電加工のための加工条件を探索する加工条件探索装置であって、
あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して前記複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて前記複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部と、
前記加工条件群の中から前記放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部と、
を備えることを特徴とする加工条件探索装置。
前記絞り込み部は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての前記放電エネルギー範囲の全体を、均等な放電エネルギー範囲である前記複数の放電エネルギー範囲に分割することを特徴とする請求項１に記載の加工条件探索装置。
前記絞り込み部は、前記複数の放電エネルギー範囲の各々において、互いに異なる前記加工条件による複数回の前記試し加工を前記ワイヤ放電加工機に指示することを特徴とする請求項１または２に記載の加工条件探索装置。
前記絞り込み部は、前記複数の放電エネルギー範囲のうち、放電エネルギー範囲ごとにおける複数回の前記試し加工に、前記ワイヤの断線が発生した試し加工と前記ワイヤの断線が発生しなかった試し加工との双方が含まれる放電エネルギー範囲であって、かつ前記放電エネルギーの値が最も高い放電エネルギー範囲を選択することによって、前記複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することを特徴とする請求項３に記載の加工条件探索装置。
前記加工条件決定部は、前記放電加工のための加工条件を最適化処理によって決定することを特徴とする請求項１に記載の加工条件探索装置。
前記加工条件決定部は、前記放電加工のための加工条件を学習する機械学習装置と、
前記機械学習装置が学習した結果に基づいて前記放電加工のための加工条件を決定する意思決定部と、
を有し、
前記機械学習装置は、
前記ワイヤの断線の有無についての断線情報と加工速度とを状態変数として観測する状態観測部と、
前記状態変数に基づいて作成される訓練データセットに従って前記放電加工のための加工条件を学習する学習部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の加工条件探索装置。
前記学習部は、
前記状態変数に基づいて報酬を計算する報酬計算部と、
前記報酬に基づいて、前記放電加工のための加工条件を決定するための関数を更新する関数更新部と、
を有することを特徴とする請求項６に記載の加工条件探索装置。
前記報酬計算部は、前記加工速度が高くなる場合と前記断線が生じない場合とにおいて前記報酬を増大させ、かつ、前記加工速度が低くなる場合と前記断線が生じる場合とにおいて前記報酬を低減させることを特徴とする請求項７に記載の加工条件探索装置。
前記絞り込み部は、抽出条件の情報に従って抽出された加工条件のデータの中から前記加工条件群を絞り込むことを特徴とする請求項１に記載の加工条件探索装置。
ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって放電加工を行うワイヤ放電加工機であって、
前記放電加工のための加工条件を探索する加工条件探索装置を備え、
前記加工条件探索装置は、
あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して前記複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて前記複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部と、
前記加工条件群の中から前記放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部と、
を備えることを特徴とするワイヤ放電加工機。