JP6799047B2

JP6799047B2 - 暖機運転評価装置、暖機運転評価方法及び暖機運転評価プログラム

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Publication number: JP6799047B2
Application number: JP2018216530A
Authority: JP
Inventors: 真一尾関
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Current assignee: FANUC Corp
Priority date: 2018-11-19
Filing date: 2018-11-19
Publication date: 2020-12-09
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Description

本発明は、機械の暖機運転を適切に行うための装置、方法及びプログラムに関する。

従来、工作機械の加工精度を安定させるために、実加工の前に機械を暖機運転し、主軸の熱変位、駆動部の運動精度、クーラントの温度等を一定にする作業が通常行われている。この暖機運転は、実加工の前の準備作業であるため、短時間で効率的に行うことが望まれる。
例えば、特許文献１では、工作機械の周囲の温度及び湿度に対応して、予め複数の暖機運転プログラムを用意しておき、該当する暖機運転プログラムを運転させる手法が提案されている。
また、特許文献２では、温度時定数に基づいて適切な暖機運転時間を算出する手法が提案されている。

特許第５８９０４６７号公報特開２０１７−２２４０４５号公報

しかしながら、従来の手法では、様々な条件それぞれに応じた多数の暖機運転プログラムを予め作成しておく必要があった。また、従来の手法では、効率のみに基づいた固定された評価基準を採用するため、状況に応じて適切な暖機運転を実施することは難しかった。

本発明は、適切な暖機運転プログラムを決定できる暖機運転評価装置、暖機運転評価方法及び暖機運転評価プログラムを提供することを目的とする。

（１）本発明に係る暖機運転評価装置（例えば、後述の数値制御装置１）は、機械が暖機運転を行う際に、暖機運転前の温度データを取得する温度データ取得部（例えば、後述の温度データ取得部１１）と、前記暖機運転を行うためのプログラムに設定されたパラメータの値を取得するパラメータ値取得部（例えば、後述のパラメータ値取得部１２）と、前記暖機運転の結果を評価する１つもしくは複数の評価データを取得する評価データ取得部（例えば、後述の評価データ取得部１３）と、同一の又は同種の機械が行った複数回の暖機運転に基づいて、前記温度データ及び前記パラメータの値を入力とし、前記評価データを出力とする機械学習モデル（例えば、後述の機械学習モデル２０）を学習する学習部（例えば、後述の学習部１４）と、前記同一の又は同種の機械が新たに暖機運転を行う際に、前記機械学習モデルに対して、前記温度データと共に、前記パラメータの値の候補を入力し、前記評価データを出力する評価部（例えば、後述の評価部１５）と、を備える。

（２）（１）に記載の暖機運転評価装置において、前記評価データは、前記暖機運転に掛かった時間又は消費電力の少なくともいずれかを含んでもよい。

（３）（１）又は（２）に記載の暖機運転評価装置において、前記パラメータは、主軸回転数、送り速度、前記プログラムの繰り返し実行回数のうち、少なくともいずれかを含んでもよい。

（４）（１）から（３）のいずれかに記載の暖機運転評価装置において、前記温度データは、主軸モータの温度及び送り軸モータの温度のうち、少なくともいずれかを含んでもよい。

（５）（１）から（４）のいずれかに記載の暖機運転評価装置において、前記評価部は、予め設定された複数パターンのパラメータの値を入力としたとき、出力された前記評価データが所定の条件を満たす前記パラメータの値のうち、前記評価データのいずれか特定の項目が最も高評価な前記パラメータの値を提示してもよい。

（６）（１）から（４）のいずれかに記載の暖機運転評価装置において、前記評価部は、予め設定された複数パターンのパラメータの値を入力としたとき、出力された前記評価データが所定の条件を満たす前記パラメータの値のうち、前記評価データの項目毎に重み付けした総合評価が最も高い前記パラメータの値を提示してもよい。

（７）本発明に係る暖機運転評価方法は、機械が暖機運転を行う際に、暖機運転前の温度データを取得する温度データ取得ステップと、前記暖機運転を行うためのプログラムに設定されたパラメータの値を取得するパラメータ値取得ステップと、前記暖機運転の結果を評価する１つもしくは複数の評価データを取得する評価データ取得ステップと、同一の又は同種の機械が行った複数回の暖機運転に基づいて、前記温度データ及び前記パラメータの値を入力とし、前記評価データを出力とする機械学習モデル（例えば、後述の機械学習モデル２０）を学習する学習ステップと、前記同一の又は同種の機械が新たに暖機運転を行う際に、前記機械学習モデルに対して、前記温度データと共に、前記パラメータの値の候補を入力し、前記評価データを出力する評価ステップと、をコンピュータ（例えば、後述の数値制御装置１）が実行する。

（８）本発明に係る暖機運転評価プログラムは、（１）から（６）のいずれかに記載の暖機運転評価装置としてコンピュータ（例えば、後述の数値制御装置１）を機能させるためのものである。

本発明によれば、適切な暖機運転プログラムを決定できる。

実施形態に係る数値制御装置の機能構成を示す図である。実施形態に係る暖機運転プログラムの一例を示す図である。実施形態に係るパラメータ値の候補の設定例を示す図である。実施形態に係る評価部による出力方法の第１の例を示す図である。実施形態に係る評価部による出力方法の第２の例を示す図である。実施形態に係る暖機運転評価方法における学習フェーズの処理を例示するフローチャートである。実施形態に係る暖機運転評価方法における運用フェーズを例示するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態の一例について説明する。
本実施形態では、工作機械及びロボット等を含む産業機械を対象とする暖機運転評価装置の一例として、工作機械を制御する数値制御装置１を説明する。

図１は、本実施形態に係る数値制御装置１の機能構成を示す図である。
数値制御装置１は、加工プログラムに従ったＮＣ（ＮｕｍｅｒｉｃａｌＣｏｎｔｒｏｌ）データ値をアンプに指示することで工作機械の各種モータを駆動する。また、数値制御装置１は、工作機械からのフィードバックとして、位置、速度、トルク、温度等の情報を取得する。

数値制御装置１は、実加工の前に、暖機運転プログラムを実行することで、工作機械の状態を安定させる。この暖機運転プログラムは、所定のパラメータの設定により工作機械の動作を適宜変更できる。数値制御装置１は、次の各機能部により、パラメータ設定に応じた暖機運転の評価データ、及び最適なパラメータ値の組み合わせを提示する。

数値制御装置１は、温度データ取得部１１と、パラメータ値取得部１２と、評価データ取得部１３と、学習部１４と、評価部１５とを備える。
これらの各機能部は、ＣＰＵ等の制御部が所定のソフトウェア（暖機運転評価プログラム）を実行することにより実現される。

温度データ取得部１１は、工作機械が暖機運転を行う際に、暖機運転前の温度データを取得する。
温度データは、例えば、主軸及び送り軸の各モータの温度と、工作機械の周囲の温度とを含む。さらに、温度データ取得部１１は、工作機械の周囲の湿度を取得してもよい。

パラメータ値取得部１２は、工作機械が暖機運転を行った際に、暖機運転プログラムに設定されたパラメータの値を取得する。
パラメータは、例えば、主軸回転数、送り速度、及び暖機運転プログラムの繰り返し実行回数を含む。

図２は、本実施形態に係る暖機運転プログラムの一例を示す図である。
この例では、主軸回転数がパラメータ＃１００に、繰り返し実行回数がパラメータ＃１０１に、送り速度がパラメータ＃１０２に設定される。
このような暖機運転プログラムが実行されることにより、パラメータ値に応じて異なる暖機動作が実現される。

評価データ取得部１３は、実施された暖機運転の結果を評価する１つもしくは複数の評価データを、機械学習のためのラベルとして取得する。
評価データは、例えば、暖機運転後の主軸及び送り軸の各モータの温度の他、暖機運転に掛かった時間と消費電力とを含む。

なお、評価データは、これらの実測値の他、所定の判定条件に基づいて実測値の評価を判定した結果を含んでもよい。例えば、十分に暖機ができたか否か、短時間で暖機ができたか否か、低消費電力量で暖機ができたか否かといった判定結果が機械学習のラベルとして取得されてもよい。

学習部１４は、同一の又は同種の工作機械が行った複数回の暖機運転に基づいて、温度データ及びパラメータ値を入力とし、評価データを出力とする機械学習モデル２０を学習して記憶する。

評価部１５は、同一の又は同種の機械が新たに暖機運転を行う際に、機械学習モデルに対して、暖機運転前の温度データと共に、パラメータ値の候補を入力し、暖機運転の結果を推定した評価データを出力する。

図３は、本実施形態に係るパラメータ値の候補の設定例を示す図である。
パラメータとして、主軸回転数、送り速度、繰り返し実行回数が設けられている場合、評価部１５は、例えば、各パラメータを最大値まで５段階に設定し、全１２５通りの組み合わせを機械学習モデル２０に入力し、それぞれの評価データを得る。
なお、これらのパラメータ値の組み合わせは、ユーザにより指定されてもよい。

このとき、評価部１５は、予め設定された複数パターンのパラメータ値を入力としたとき、出力された評価データが所定の条件を満たすパラメータ値のうち、評価データのいずれか特定の項目が最も高評価なパラメータ値を提示してもよい。
例えば、主軸回転数又は送り速度を高くすると短時間での暖機が期待できるが、消費電力が大きくなることが知られている。そこで、評価データとして、暖機運転に掛かった時間に加えて、消費電力が用いられると、出力された評価データに基づいて、消費電力を抑えつつ短時間で暖機できるパラメータ値の組み合わせが選定可能となる。

図４は、本実施形態に係る評価部１５による出力方法の第１の例を示す図である。
この例では、１２５通りのパラメータ値のうち、暖機運転として適切と判断される一部のパラメータ値に対する評価データである「十分に暖機できている」、「掛かる時間（ｍｉｎ）」、「消費電力（Ｗ）」を示している。

暖機運転として適切であることは、例えば、十分に暖機できていること、掛かる時間が短い（例えば、３５分以下である）こと、消費電力量が少ない（例えば、３ＭＷｓ以下である）こと等の条件により判断される。なお、消費電力量は、「消費電力量（Ｗｓ）＝消費電力（Ｊ／ｓｅｃ＝Ｗ）×掛かる時間（ｍｉｎ）×６０（ｓｅｃ）」と算出される。

評価部１５は、適切な暖機運転のパターンのうち、評価データに基づく条件により最適なパターンを選定する。例えば、最も短時間で暖機が可能なパターンＡ、あるいは、最も消費電力量が少ないパターンＢが状況に応じて選定されてよい。

また、評価部１５は、予め設定された複数パターンのパラメータの値を入力としたとき、出力された評価データが所定の条件を満たすパラメータの値のうち、評価データの項目毎に重み付けした総合評価が最も高いパラメータの値を提示してもよい。

図５は、本実施形態に係る評価部１５による出力方法の第２の例を示す図である。
この例では、図４の第１の例で示した評価データに対して、次の重み付け評価値が算出されている。
評価値＝（３５ｍｉｎ−掛かる時間）×α１＋（３ＭＷｓ−消費電力量）×α２
ただし、α１及びα２は、重み係数であり、例えば、α１＝１、α２＝１００のように予め、あるいは都度設定される。

評価部１５は、適切な暖機運転のパターンの中で評価値を比較し、評価値が最大のパターンＣを選定する。
なお、評価値の計算式はこれに限られず、適宜設定されてよい。

次に、本実施形態に係る暖機運転評価方法を、学習フェーズと運用フェーズとに分けて説明する。
数値制御装置１は、学習フェーズにおいて、機械学習モデル２０を学習し、運用フェーズにおいて、この機械学習モデル２０に基づいて、暖機運転プログラムに設定されるパラメータ値の組み合わせを評価する。

図６は、本実施形態に係る暖機運転評価方法における学習フェーズの処理を例示するフローチャートである。

ステップＳ１において、温度データ取得部１１は、工作機械が暖機運転を行う際に、暖機運転前の温度データを取得する。
ステップＳ２において、パラメータ値取得部１２は、暖機運転プログラムに設定されたパラメータ値を取得する。

ステップＳ３において、評価データ取得部１３は、暖機運転が終了した際に、この暖機運転の結果を評価する評価データを取得する。
ステップＳ４において、学習部１４は、前記温度データ及び前記パラメータの値を入力とし、前記評価データを出力とする教師データを用いて、機械学習モデル２０を生成又は更新する。

学習フェーズでは、このようにして、同一の又は同種の工作機械が行った複数回の暖機運転に基づいて、機械学習モデル２０が構築される。この学習モデルは、複数の同種の工作機械で共有されてよい。

図７は、本実施形態に係る暖機運転評価方法における運用フェーズを例示するフローチャートである。

ステップＳ１１において、温度データ取得部１１は、工作機械が新たに暖機運転を行う際に、暖機運転前の温度データを取得する。

ステップＳ１２において、評価部１５は、構築された機械学習モデル２０に対して、温度データと共に、パラメータ値の組み合わせの候補を順次入力し、それぞれに対する評価データを取得する。

ステップＳ１３において、評価部１５は、パラメータ値の組み合わせの候補それぞれを設定した暖機運転プログラムにより十分に暖機できるか否かを、取得した評価データに基づいて判定する。

ステップＳ１４において、評価部１５は、適切な暖機運転が行えると判定された候補のうち、前述のように、消費電力量が最小のもの、又は所定の評価値が最大のもの等、最適な候補を選定する。

本実施形態によれば、数値制御装置１は、温度データ及び暖機運転プログラムのパラメータ値を入力とし、暖機運転の結果を評価するための評価データを出力とする機械学習モデル２０を学習する。数値制御装置１は、新たに暖機運転を行う際に、パラメータ値の組み合わせの候補を機械学習モデル２０に入力することで、各候補に対する評価データを取得し、暖機運転の適切さを評価できる。この結果、数値制御装置１は、適切なパラメータ値を設定した暖機運転プログラムを決定できる。

数値制御装置１は、評価データとして、暖機運転に掛かった時間と消費電力とを採用することで、短時間かつ低消費電力の暖機運転プログラムを決定できる。

数値制御装置１は、暖機運転プログラムのパラメータとして、主軸回転数、送り速度、プログラムの繰り返し実行回数を調整可能にすることで、暖機運転の結果を効率的に調整できる。したがって、数値制御装置１は、これらのパラメータの値を変えた複数の組み合わせを機械学習モデル２０への入力として、評価データを比較することにより、適切な暖機運転プログラムを決定できる。

数値制御装置１は、温度データとして、主軸モータの温度又は送り軸モータの温度を取得することにより、工作機械の稼働に伴う温度変化が大きく、すなわち暖機運転の影響が大きい箇所の温度データを用いて識別性の高い機械学習モデル２０を生成できる。

数値制御装置１は、評価データのいずれか特定の項目が最も高評価なパラメータ値の組み合わせを提示することで、所定の条件を満たす暖機運転プログラムのうち、例えば消費電力量が最小のもの等、所望の評価基準で適切な暖機運転プログラムを決定できる。

数値制御装置１は、評価データの項目毎に重み付けした総合評価が最も高いパラメータ値の組み合わせを提示することで、複数の評価基準のバランスを取った適切な暖機運転プログラムを決定できる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

本実施形態では、評価データは、工作機械での測定データ、又は測定データに基づく判定結果としたが、これには限られない。例えば、ＣＡＥ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｉｄｅｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）解析による温度上昇の推定値を用いてもよい。

本実施形態では、工作機械を制御する数値制御装置１が暖機運転評価装置であるものとして説明したが、これには限られない。暖機運転評価装置は、１つもしくは複数の機械と通信接続された装置であってもよい。あるいは、暖機運転評価装置は、温度データ及び評価データ等を入力するためのユーザインタフェースを備えた独立した情報処理装置であってもよい。

数値制御装置１によるデータ暖機運転評価方法は、ソフトウェアにより実現される。ソフトウェアによって実現される場合には、このソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。また、これらのプログラムは、リムーバブルメディアに記録されてユーザに配布されてもよいし、ネットワークを介してユーザのコンピュータにダウンロードされることにより配布されてもよい。

１数値制御装置（暖機運転評価装置）
１１温度データ取得部
１２パラメータ値取得部
１３評価データ取得部
１４学習部
１５評価部
２０機械学習モデル

Claims

機械が暖機運転を行う際に、暖機運転前の温度データを取得する温度データ取得部と、
前記暖機運転を行うためのプログラムに設定されたパラメータの値を取得するパラメータ値取得部と、
前記暖機運転の結果を評価する１つもしくは複数の評価データを取得する評価データ取得部と、
同一の又は同種の機械が行った複数回の暖機運転に基づいて、前記温度データ及び前記パラメータの値を入力とし、前記評価データを出力とする機械学習モデルを学習する学習部と、
前記同一の又は同種の機械が新たに暖機運転を行う際に、前記機械学習モデルに対して、前記温度データと共に、前記パラメータの値の候補を入力し、前記評価データを出力する評価部と、を備える暖機運転評価装置。
前記評価データは、前記暖機運転に掛かった時間又は消費電力の少なくともいずれかを含む請求項１に記載の暖機運転評価装置。
前記パラメータは、主軸回転数、送り速度、前記プログラムの繰り返し実行回数のうち、少なくともいずれかを含む請求項１又は請求項２に記載の暖機運転評価装置。
前記温度データは、主軸モータの温度及び送り軸モータの温度のうち、少なくともいずれかを含む請求項１から請求項３のいずれかに記載の暖機運転評価装置。
前記評価部は、予め設定された複数パターンのパラメータの値を入力としたとき、出力された前記評価データが所定の条件を満たす前記パラメータの値のうち、前記評価データのいずれか特定の項目が最も高評価な前記パラメータの値を提示する請求項１から請求項４のいずれかに記載の暖機運転評価装置。
前記評価部は、予め設定された複数パターンのパラメータの値を入力としたとき、出力された前記評価データが所定の条件を満たす前記パラメータの値のうち、前記評価データの項目毎に重み付けした総合評価が最も高い前記パラメータの値を提示する請求項１から請求項４のいずれかに記載の暖機運転評価装置。
機械が暖機運転を行う際に、暖機運転前の温度データを取得する温度データ取得ステップと、
前記暖機運転を行うためのプログラムに設定されたパラメータの値を取得するパラメータ値取得ステップと、
前記暖機運転の結果を評価する１つもしくは複数の評価データを取得する評価データ取得ステップと、
同一の又は同種の機械が行った複数回の暖機運転に基づいて、前記温度データ及び前記パラメータの値を入力とし、前記評価データを出力とする機械学習モデルを学習する学習ステップと、
前記同一の又は同種の機械が新たに暖機運転を行う際に、前記機械学習モデルに対して、前記温度データと共に、前記パラメータの値の候補を入力し、前記評価データを出力する評価ステップと、をコンピュータが実行する暖機運転評価方法。
請求項１から請求項６のいずれかに記載の暖機運転評価装置としてコンピュータを機能させるための暖機運転評価プログラム。