JP7277303B2 - 予測装置 - Google Patents

Description

本発明は、ワイヤ放電加工機を管理するために使用される予測装置に関する。

特許文献１には、ワイヤ放電加工のワイヤ送り機構を構成する複数の部品について、これまでの使用度を表示するワイヤモニタ装置が提案されている。また、特許文献１では、開示のワイヤモニタ装置によって、ワイヤ送り機構の寿命管理が容易になると説明されている。

特開平０７－１７８６２２号公報

ワイヤ放電加工機を構成する部品について、これまでにどれほど消耗したのかを把握することを目的とする技術は提案されていたが、将来行う予定の加工によって部品がどれほど消耗するのかについて把握することは難しかった。

そこで、本発明は、部品の消耗に関する予測を加工前に行ってその結果を報知する予測装置を提供することを目的とする。

発明の一つの態様は、被加工物に対してワイヤ電極を加工経路に沿って相対移動させつつ、所定の加工条件に従って前記被加工物の加工を行うワイヤ放電加工機が１以上接続される予測装置であって、前記ワイヤ放電加工機を構成する所定の部品について、前記ワイヤ電極が単位距離だけ相対移動したときの前記加工条件に基づく消耗率を示す予測消耗率を予測する予測部と、前記部品の前記予測消耗率を表示する表示部と、を備える。

本発明によれば、部品の消耗に関する予測を加工前に行ってその結果を報知する予測装置が提供される。

実施の形態の予測装置の概略構成図である。 実施の形態の予測装置の処理動作の一例が示されたフローチャートである。 実施の形態の表示部の表示形式の一例である。 変形例１の予測装置の概略構成図である。 変形例２の予測装置の概略構成図である。 変形例２の予測装置の処理動作の一例が示されたフローチャートである。

以下、本発明に係る予測装置について、好適な実施の形態を挙げ、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。

［実施の形態］
図１は、実施の形態の予測装置１０の概略構成図である。

予測装置１０は、演算部（プロセッサ）１２および記憶部（メモリ）１４を備えた演算装置であり、記憶部１４に記憶された所定のプログラムを演算部１２が実行することで動作する。予測装置１０には、被加工物に対してワイヤ電極を加工経路に沿って相対移動させつつ、所定の加工条件に従って被加工物の加工を行うワイヤ放電加工機が接続される。

予測装置１０は、ワイヤ放電加工機を構成する所定の部品について、ワイヤ電極が単位距離だけ相対移動したときの加工条件に基づく消耗率を示す予測消耗率を予測する予測部１６と、予測消耗率を表示する表示部１８と、を備える。以下、順を追って説明する。

予測部１６は、演算部１２が有する。予測部１６は、上記の通り、所定の部品の予測消耗率を、所定の加工条件に基づいて予測する。本実施の形態の予測部１６は、加工条件と部品の予測消耗率とが対応付けられたテーブルを有しており、当該テーブルを参照することで予測消耗率を予測する。テーブルは、所定の部品の種類ごとに用意され、その各々の内容は実験的に予め求めておくことができる。

ワイヤ放電加工機を構成する所定の部品は、加工により消耗すると考えられる部品であればとくに限定されず、それは例えば電極ピン、フィルタ、あるいはイオン樹脂である。予測部１６は、複数の部品について予測消耗率を予測してもよいし、１つの部品についてのみ予測消耗率を予測してもよい。

所定の加工条件は、加工の実行に先立って作成される複数の制御パラメータの組み合わせである。その制御パラメータには、例えば、ワイヤ電極が被加工物に対して相対移動する際の相対移動速度、ワイヤ電極に印加される電圧の大きさ、あるいは当該電圧の印加の休止時間が含まれる。なお、加工条件の内容を決定するための具体的な手法は、本実施の形態の本筋ではないので、割愛する。

加工条件は、ワイヤ放電加工機が有しており、例えばワイヤ放電加工機が備える制御装置（ＣＮＣ）に記憶されている。予測装置１０は、自己に接続されたワイヤ放電加工機から、ワイヤ放電加工機が有する加工条件に関する情報を取得する。

本実施の形態のワイヤ放電加工機は、「速度重視」、「精度重視」、および「面粗さ重視」の３つの複数の加工条件を有することとする。「速度重視」は、できるだけ短時間で加工を完了させることを目的として設定される加工条件である。「精度重視」は、加工経路にできるだけ忠実な形状を得ることを目的として設定される加工条件である。「面粗さ重視」は、被加工物の加工面をできるだけ滑らかにすることを目的として設定される加工条件である。このように、複数の加工条件を準備しておくことで、オペレータは、所望する加工条件を適宜選択することができる。

また、予測部１６は、複数の加工条件について予測消耗率を予測してもよいし、オペレータが選択した１つの加工条件についてのみ予測消耗率を予測してもよい。本実施の形態の予測部１６は、例として、速度重視、精度重視、および面粗さ重視の各々について予測消耗率を予測することとする。

表示部１８は、予測部１６が予測した予測消耗率が表示される画面を有する。これにより、オペレータは、表示部１８に表示された予測消耗率を考慮して、ワイヤ放電加工機を運用することができる。表示部１８は、予測消耗率のみならず、予測部１６が予測の基礎とした加工条件に関する情報を併せて表示してもよい。

例えば、速度重視についてのフィルタの予測消耗率が、他の加工条件についてのフィルタの予測消耗率と比べて大きかったとする。オペレータは、当初は速度重視での加工を実行するつもりだったが、このまま速度重視で加工を開始すると、加工の途中でフィルタの寿命が尽きてしまう可能性が大きいと加工の実行前に判断することができる。

この場合、オペレータは、フィルタを新品に交換してから加工を開始することができる。あるいは、オペレータは、フィルタの予測消耗率が比較的小さい他の加工条件を選択して、加工を実行することもできる。

以上が、本実施の形態の予測装置１０の構成の一例である。予測装置１０によれば、ワイヤ放電加工機を構成する部品の消耗に起因した加工の中断のおそれが低減される。

なお、実施の形態の予測装置１０は、上記に限定されない。例えば、予測部１６は、予測消耗率を予測した後、さらに、加工を実行した場合の部品の消耗量を示す予測消耗量を予測してもよい。この場合において、表示部１８は、予測消耗量を表示してもよい。

予測消耗量は、加工経路と予測消耗率とに基づくことで算出される値である。予測消耗量を表示部１８に表示させることにより、オペレータは、表示部１８に表示された予測消耗率のみならず予測消耗量をも考慮して、ワイヤ放電加工機を運用することができる。

また、予測消耗量を予測する場合、演算部１２は、部品のこれまでの消耗量を取得する消耗量取得部２０と、部品のこれまでの消耗量と予測部１６が予測した予測消耗量との合計値が閾値以上であるか否かを判定する判定部２２とをさらに備えてもよい（図１）。

部品のこれまでの消耗量は、例えば部品の状態を検出可能なセンサをワイヤ放電加工機に設けておき、部品の状態を加工前後で比較することでその加工による消耗量を取得し、その取得結果を記憶部１４に累積的に記憶させることで得られる。この場合、消耗量取得部２０は、記憶部１４を参照することで、部品のこれまでの消耗量を取得することができる。これまでの消耗量を取得する方法はこれに限定されず、例えば、部品が新品の状態を記憶部１４に予め記憶しておき、センサによって部品の加工後の状態を取得し、部品の新品の状態と加工後の状態とを比較することで、これまでの消耗量を取得してもよい。閾値は、適宜設定および変更されてもよいが、例えば部品メーカーが部品交換を推奨する消耗量の水準である。

部品のこれまでの消耗量と予測部１６が予測した予測消耗量との合計値が閾値以上である場合とは、次に実行する加工の途中で部品の寿命が尽きてしまうおそれが大きい場合である。また、上記の合計値が閾値未満である場合とは、次に実行する加工の途中で部品の寿命が尽きてしまうおそれが小さい場合である。したがって、判定結果をオペレータに報知することで、オペレータは、加工の実行前に部品の交換作業が必要か否かを、容易かつ適切に判断することができる。

また、予測装置１０には、複数のワイヤ放電加工機が接続されてもよい。これにより、予測装置１０と、予測装置１０に接続された複数のワイヤ放電加工機と、を有するシステムが構築される。当該システムにおいて、予測装置１０は、複数のワイヤ放電加工機の各々に対して、所定の加工条件に基づいた所定の部品の予測消耗率を予測してもよい。

また、ワイヤ放電加工機に接続された予測装置１０とは、機能的な接続がなされていれば、装置としてワイヤ放電加工機と一体化した形態も含む。例えば、ワイヤ放電加工機が備えるＣＮＣが、上記した予測部１６、表示部１８、消耗量取得部２０、および判定部２２を備えてもよい。

続いて、上記の予測装置１０の処理動作の流れを説明する。なお、以下では、予測装置１０が予測消耗率のみならず予測消耗量も予測する場合を説明する。

図２は、実施の形態の予測装置１０の処理動作の一例が示されたフローチャートである。

まず、予測装置１０は、自己と接続したワイヤ放電加工機から、１以上の所定の加工条件を取得する（ステップＳ１）。本実施の形態の予測装置１０は、速度重視、精度重視、および面粗さ重視の３つの加工条件を取得することとする。

次に、予測装置１０の予測部１６は、ステップＳ１で取得した加工条件に基づく所定の部品の予測消耗率を予測する（ステップＳ２）。本実施の形態の予測部１６は、ステップＳ１で取得した３つの加工条件の各々に基づき、電極ピン、フィルタ、およびイオン樹脂の各々の予測消耗率を予測することとする。

次に、表示部１８は、ステップＳ２での予測結果（所定の部品の加工条件に基づく予測消耗率）を表示する（ステップＳ３）。これにより、オペレータは、表示部１８が表示した予測消耗率を考慮して、所望する加工条件を選択することができる。また、オペレータは、３つの所定の部品のいずれかについて、自分が所望していた加工条件に基づく予測消耗率が大きい場合には、当該部品の交換作業を行ってもよい。

図３は、実施の形態の表示部１８の表示形式の一例である。

ステップＳ３における表示部１８の表示形式は、限定されないが、本実施の形態では図３の通りであるとする。図３の例では、加工条件を示すアイコンＡ～Ｃごとに、アイコンＡ～Ｃにおける情報の項目名Ｄと、その右隣に項目名Ｄの情報を示す棒グラフＥと、が表示される。アイコンＡ、Ｂ、およびＣは、この順で、速度重視、精度重視、および面粗さ重視の加工条件を示す。各アイコンＡ～Ｃについて、項目名Ｄのうちの速度、精度、面粗さの各々の図中右隣に示された棒グラフＥの長さは、左隣に示された項目がどれだけ重視されているのかを相対的に示している。また、項目名Ｄのうちの電極ピン、フィルタ、イオン樹脂の各々の図中右隣に示された棒グラフＥの長さは、左隣に示された項目の、対応する加工条件に基づく予測消耗率の大きさを示している。

オペレータが加工条件を選択すると、予測部１６は、さらに予測消耗量を予測する（ステップＳ４）。このとき、予測部１６は、予測消耗量の予測に先立ち、自己に接続されたワイヤ放電加工機から加工経路に関する情報（例えば加工プログラム）を取得する。これにより、予測部１６は、予測消耗率と、加工経路と、に基づいて予測消耗量を予測することができる。

次に、消耗量取得部２０は、所定の部品のこれまでの消耗量を取得する（ステップＳ５）。所定の部品のこれまでの消耗量は、既に説明した方法のほか、例えば工作機械の部品の残寿命管理に係る一般的な手法に基づいて取得してもよい。

次に、判定部２２は、所定の部品の予測消耗量およびこれまでの消耗量の合計値を算出し、当該合計値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ６）。閾値は、「部品メーカーが部品交換を推奨する消耗量」であるとする。

続いて、表示部１８は、ステップＳ６での判定結果を表示する（ステップＳ７）。ステップＳ７における判定結果の表示形式はとくに限定されない。例えば、上記合計値が閾値以上であった場合であれば、「所定の部品の寿命が次の加工の途中で尽きるおそれがあるため、保守作業を推奨します」といったメッセージを表示させることが考えられる。これにより、オペレータは、所定の部品について保守作業が必要か否かを、加工の実行前に容易かつ適切に判断することができる。

以上が、実施の形態の予測装置１０の処理動作の一例である。

なお、予測装置１０の処理動作は、上記に限定されない。例えば、上記では、複数の加工条件の各々に基づく予測消耗率を予測した後に、予測消耗率を考慮してオペレータが加工条件の選択をすることができる旨を説明した。これに限定されず、予測装置１０は、オペレータに加工条件を選択させてから、選択された加工条件に基づく予測消耗率を予測してもよい。オペレータは、自分が選択した加工条件に基づく予測消耗率を表示部１８で確認してから、加工条件を変更してもよい。また、例えば、ステップＳ４～ステップＳ７は、省略されてもよい。

［変形例］
以上、本発明の一例として実施の形態が説明されたが、上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることはもちろんである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

（変形例１）
図４は、変形例１の予測装置１０の概略構成図である。

予測装置１０は、部品の消耗率を加工の実行結果に基づいて取得する消耗率取得部２４と、消耗率取得部２４が取得した消耗率に基づいてテーブルを更新するテーブル更新部２６と、をさらに備えてもよい。消耗率取得部２４およびテーブル更新部２６は、図４の例では、演算部１２が有する。消耗率取得部２４は、例えば部品の状態を観測するセンサをワイヤ放電加工機に設けておき、加工前後の部品の状態の比較と、加工経路と、に基づいて、部品の消耗率を取得する。

実施の形態で説明したように、予測消耗率を予測する際に予測部１６が参照するテーブルは、予め実験的に求められたものである。しかしながら、ワイヤ放電加工機を構成する所定の部品の消耗率は、ワイヤ放電加工機の使い方、あるいは設置した環境によって変化するおそれがある。

そこで、本変形例では、上記の通り、加工の実行結果に基づいて予測部１６が参照するテーブルが更新されるようにした。これにより、ワイヤ放電加工機の使い方、あるいは設置した環境に適応させるように、予測部１６の予測の精度を向上させることができる。

（変形例２）
図５は、変形例２の予測装置１０の概略構成図である。

上記では、加工条件と予測消耗率とが対応付けられたテーブルを予測部１６が有することと、当該テーブルを参照することで予測部１６が予測消耗率を予測することと、を説明した。これに限定されず、予測部１６は、加工条件を入力とし、且つ予測消耗率を出力とするモデル関数により予測消耗率を予測してもよい。

ここで、モデル関数について説明する。本変形例のモデル関数は、概念的には、一般に「多層ニューラルネットワーク（ニューラルネットワーク）」とも呼ばれる構造を有する。すなわち、本変形例のモデル関数は、入力となるベクトルの各成分に重みをつけて足し上げ、さらにその結果に所定の活性化関数を適用することで、新たな値（ニューロン）を生成する。ニューロンの生成は、同じベクトルに対して、重みを変えて複数回行われる。これにより、同じベクトルを基にした複数のニューロンが生成され、当該複数のニューロンを成分とする新たなベクトルが生成される。モデル関数は、生成したベクトルに対して上記した重みつけと足し上げとを繰り返していき、最終的には１つのニューロンを生成（出力）する。

本変形例の場合、モデル関数に最初に入力されるベクトルは加工条件である。そのベクトルの成分は、加工条件に含まれる複数の制御パラメータである。また、モデル関数が最終的に出力するニューロンは、予測消耗率を示すニューロンである。モデル関数が有する活性化関数は、活性化関数として一般的に知られる関数であればとくに限定されないが、例えばランプ関数である。

モデル関数は、実験的に求めたものをメモリに予め記憶しておき、予測部１６が適宜参照すればよい。これにより、予測装置１０は、加工条件に基づく予測消耗率を予測することができる。本変形例では、予測部１６が予測消耗率を予測するにあたり、加工条件と予測消耗率とを対応付けたテーブルは不要である。

なお、モデル関数が出力する予測消耗率は、ニューラルネットワークの層数（ベクトルの生成を何回行うか）、モデル関数が有する活性化関数の種類、およびベクトルの成分に掛け合わせる重みの設定によって、その精度が変化する。これに関連し、予測装置１０は、回帰的な学習によって予測消耗率の予測に最適なモデル関数を得るために、消耗率取得部２４と、誤差取得部２８と、関数更新部３０と、をさらに備えてもよい。以下、処理動作の流れも踏まえながら、順を追って説明する。

図６は、変形例２の予測装置１０の処理動作の一例が示されたフローチャートである。なお、図６の「ＳＴＡＲＴ」は、ワイヤ放電加工機による加工の実行後であるとする。

消耗率取得部２４は、変形例１で説明した通りである。すなわち、消耗率取得部２４は、加工の実行後に、所定の部品の消耗率を加工の実行結果に基づいて取得する（ステップＳ１１）。

誤差取得部２８は、予測部１６が予測した予測消耗率と、消耗率取得部２４が取得した消耗率と、の誤差を取得する（ステップＳ１２）。ここで誤差の取得に用いられる予測消耗率と、取得された消耗率とは、同一の加工について予測および取得されたもの同士である。これにより、予測部１６の予測の実際の加工結果に対する精度が数値的に表現される。誤差は、予測消耗率と取得された消耗率との単なる「差」に限定されず、例えば当該「差」を二乗した値として求められてもよい。

関数更新部３０は、誤差取得部２８が取得した誤差が最小化されるようにモデル関数を最適化する（ステップＳ１３）。モデル関数の最適化は、重み、多層ニューラルネットワークの層数、および活性化関数の少なくとも１つを変更することで行われる。このとき、モデル関数の最適化を効率よく達成するために、最適化問題を解くために数理計画の分野で知られる手法およびアルゴリズムを、関数更新部３０に適用してもよい。

これにより、予測装置１０は、高い精度で予測消耗率を予測できるモデル関数を学習することができる。

［実施の形態から得られる発明］
上記実施の形態および変形例から把握しうる発明について、以下に記載する。

被加工物に対してワイヤ電極を加工経路に沿って相対移動させつつ、所定の加工条件に従って前記被加工物の加工を行うワイヤ放電加工機が１以上接続される予測装置（１０）であって、前記ワイヤ放電加工機を構成する所定の部品について、前記ワイヤ電極が単位距離だけ相対移動したときの前記加工条件に基づく消耗率を示す予測消耗率を予測する予測部（１６）と、前記部品の前記予測消耗率を表示する表示部（１８）と、を備える。

これにより、部品の消耗に関する予測を加工前に行ってその結果を報知する予測装置（１０）が提供される。

前記予測部（１６）は、前記加工経路と前記予測消耗率とに基づいて、前記加工を実行した場合の前記部品の消耗量を示す予測消耗量を予測し、前記表示部（１８）は、前記予測消耗量を表示してもよい。これにより、予測消耗率のみならず予測消耗量をも考慮してワイヤ放電加工機を運用することが、オペレータによって容易となる。

前記部品のこれまでの消耗量を取得する消耗量取得部（２０）と、前記部品のこれまでの前記消耗量と、前記予測部（１６）が予測した前記予測消耗量と、の合計値が閾値以上であるか否かを判定する判定部（２２）と、をさらに備え、前記表示部（１８）は、前記判定部（２２）が判定した判定結果を表示してもよい。これにより、所定の部品について保守作業が必要か否かを、加工の実行前に容易かつ適切に判断することが、オペレータにとって容易となる。

前記予測部（１６）は、前記加工条件と前記部品の前記予測消耗率とが対応付けられたテーブルを有し、前記テーブルを参照することで前記予測消耗率を予測してもよい。これにより、予測部（１６）は、所定の加工条件に基づく所定の部品の予測消耗率を、テーブルを参照することで予測することができる。

前記部品の消耗率を前記加工の実行結果に基づいて取得する消耗率取得部（２４）と、前記消耗率取得部（２４）が取得した前記消耗率に基づいて前記テーブルを更新するテーブル更新部（２６）と、をさらに備えてもよい。これにより、ワイヤ放電加工機の使い方、あるいは設置した環境に適応させるように、予測部（１６）の予測の精度を向上させることができる。

前記予測部（１６）は、前記加工条件を入力とし、且つ前記予測消耗率を出力とするモデル関数により前記予測消耗率を予測し、前記予測装置（１０）は、前記部品の消耗率を前記加工の実行結果に基づいて取得する消耗率取得部（２４）と、前記予測部（１６）が予測した前記予測消耗率と、前記消耗率取得部（２４）が取得した前記消耗率との誤差を取得する誤差取得部（２８）と、前記誤差が最小化されるように前記モデル関数を最適化する関数更新部（３０）と、をさらに備えてもよい。これにより、予測装置（１０）は、所定の加工条件に基づく所定の部品の予測消耗率を、モデル関数によって予測することができる。また、予測装置（１０）は、高い精度で予測消耗率を予測できるモデル関数を学習することができる。

前記ワイヤ放電加工機は、複数の前記部品により構成され、前記予測部（１６）は、複数の前記部品について予測してもよい。これにより、ワイヤ放電加工機を構成する複数の所定の部品について、予測消耗率および予測消耗量が予測される。

前記ワイヤ放電加工機は、複数の前記加工条件を有し、前記予測部（１６）は、複数の前記加工条件について予測してもよい。これにより、ワイヤ放電加工機が有する複数の所定の加工条件について、予測消耗率および予測消耗量が予測される。

１０…予測装置 １２…演算部
１４…記憶部 １６…予測部
１８…表示部 ２０…消耗量取得部
２２…判定部 ２４…消耗率取得部
２６…テーブル更新部 ２８…誤差取得部
３０…関数更新部

Claims (8)

1. 被加工物に対してワイヤ電極を加工経路に沿って相対移動させつつ、所定の加工条件に従って前記被加工物の加工を行うワイヤ放電加工機が１以上接続される予測装置であって、
   前記ワイヤ放電加工機を構成する所定の部品について、前記ワイヤ電極が単位距離だけ相対移動したときの前記加工条件に基づく消耗率を示す予測消耗率を予測する予測部と、
   前記部品の前記予測消耗率を表示する表示部と、
   を備える、予測装置。
2. 請求項１に記載の予測装置であって、
   前記予測部は、前記加工経路と前記予測消耗率とに基づいて、前記加工を実行した場合の前記部品の消耗量を示す予測消耗量を予測し、
   前記表示部は、前記予測消耗量を表示する、予測装置。
3. 請求項２に記載の予測装置であって、
   前記部品のこれまでの消耗量を取得する消耗量取得部と、
   前記部品のこれまでの前記消耗量と、前記予測部が予測した前記予測消耗量と、の合計値が閾値以上であるか否かを判定する判定部と、をさらに備え、
   前記表示部は、前記判定部が判定した判定結果を表示する、予測装置。
4. 請求項１～３のいずれか１項に記載の予測装置であって、
   前記予測部は、前記加工条件と前記部品の前記予測消耗率とが対応付けられたテーブルを有し、前記テーブルを参照することで前記予測消耗率を予測する、予測装置。
5. 請求項４に記載の予測装置であって、
   前記部品の消耗率を前記加工の実行結果に基づいて取得する消耗率取得部と、
   前記消耗率取得部が取得した前記消耗率に基づいて前記テーブルを更新するテーブル更新部と、をさらに備える、予測装置。
6. 請求項１～３のいずれか１項に記載の予測装置であって、
   前記予測部は、前記加工条件を入力とし、且つ前記予測消耗率を出力とするモデル関数により前記予測消耗率を予測し、
   前記予測装置は、
   前記部品の消耗率を前記加工の実行結果に基づいて取得する消耗率取得部と、
   前記予測部が予測した前記予測消耗率と、前記消耗率取得部が取得した前記消耗率との誤差を取得する誤差取得部と、
   前記誤差が最小化されるように前記モデル関数を最適化する関数更新部と、をさらに備える、予測装置。
7. 請求項１～６のいずれか１項に記載の予測装置であって、
   前記ワイヤ放電加工機は、複数の前記部品により構成され、
   前記予測部は、複数の前記部品について予測する、予測装置。
8. 請求項１～７のいずれか１項に記載の予測装置であって、
   前記ワイヤ放電加工機は、複数の前記加工条件を有し、
   前記予測部は、複数の前記加工条件について予測する、予測装置。

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