JPH04354653A - 加工条件生成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、ワーク工作機械（加
工機）に対する加工条件を学習機能に基づいて生成する
装置に関し、特に過去の加工条件変更内容に基づいて最
適な加工条件を生成することのできる加工条件生成装置
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、加工機を動作させるために必
要な加工条件は、ワークに対する要求仕様と加工機に関
してオペレータが有する知識及び経験とに基づいて決定
されており、加工機の使用に際しては熟練者の知識及び
経験が不可欠であった。

【０００３】例えば、放電加工においては、ワークの仕
上げ面粗さや形状特徴から、オペレータが総合的判断に
より加工条件を決定して放電加工機に直接入力する。 又、放電加工に限らず一般的な加工に際し、粗加工から
仕上げ加工へと段階的に移行させることで要求精度を満
たすと共に加工速度を向上させているが、このときの加
工条件の変更プラニングもオペレータ自身の知識に基づ
いて決定している。

【０００４】しかし、近年、情報処理技術が急速に発展
により、例えば、放電加工機においては、特開昭６２−
１３０１３０号公報及び特開昭６２−１３０１３１号公
報に記載されたように、放電加工機の加工電極とワーク
に関するデータとを入力することによって加工条件を自
動的に計算して決定する装置が提案されている。又、例
えば、特開昭６４−１１７１５号公報に記載されたよう
に、実加工後のワークの評価結果をフィードバックする
ことにより、加工条件生成の最適化が可能な学習機能を
有する加工条件生成装置も提案されている。

【０００５】以下、放電加工機を例にとって、学習機能
を有する従来の加工条件生成装置について説明する。図
５は一般的な放電加工機及び加工条件生成装置を示すブ
ロック図である。図において、１はワークＷに対向した
電極１ａを有する放電加工機、２は放電加工機１とワー
クＷの加工面との間に所定の電圧信号を印加する電源、
３は放電加工機１からのフィードバック信号を取り込む
と共に加工条件Ｂに応じて電源２を駆動制御する数値制
御装置、４は外部から入力される要求仕様Ａに応じた加
工条件Ｂを一連のデータとして数値制御装置３に出力す
る加工条件生成装置である。加工条件生成装置４は数値
制御装置３の一部に含まれてもよい。

【０００６】図６は図５内の加工条件生成装置４の従来
構成を示すブロック図であり、４０は所要の加工条件Ｂ
の生成に必要な特性データＤを予め記憶している加工条
件特性データ部、４１はオペレータからの要求仕様Ａを
取り込む入力部、４２は要求仕様Ａ及び特性データＤに
基づく計算により少なくとも１つの加工条件Ｂを生成す
る加工条件生成部、４３は生成された加工条件Ｂを数値
制御装置３に出力する出力部、４４は評価結果Ｃに基づ
いて出力前の加工条件Ｂ′に含まれる電気条件を変更す
る学習部である。学習部４４は、例えば、要求仕様Ａと
評価結果Ｃとを比較して加工差異を計算する差異計算部
と、加工差異から電気条件Ｂ′を実際に変更する変更部
とを含む。

【０００７】要求仕様Ａは、例えばｎ個の要素ａ１〜ａ
ｎからなり、加工底面積ａ１、加工深さａ２、仕上げ面
粗さａ３、電極減寸量ａ４、電極消耗率ａ５及び加工時
間ａ６等を含む。加工条件Ｂは、例えばｍ個の要素ｂ１
〜ｂｍからなり、ピーク電流ｂ１、パルス幅ｂ２、休止
時間ｂ３、極性ｂ４、使用電源波形ｂ５、電極縮小代ｂ
６、サーボモードｂ７、ジャンプモードｂ８、加工終了
深さｂ９、揺動形式ｂ１０及び揺動量ｂ１１等を含む。

【０００８】評価結果Ｃは、例えばｉ個の要素ｃ１〜ｃ
ｉからなり、面粗さｃ１、加工時間ｃ２及び精度ｃ３等
を含み、加工後のワークＷに対する実際の加工状態から
得られ、オペレータによって加工条件生成装置４に入力
される。特性データＤは、例えば、面粗さ、加工速度及
び電極消耗等のデータの他に、種々の加工条件に相当す
るデータを含む。

【０００９】次に、図５及び図６を参照しながら、従来
の加工条件生成装置の動作について説明する。まず、オ
ペレータは、ワークＷに要求される仕様に基づいて、ａ
１〜ａｎからなる種々の要求仕様Ａを、入力部４１を介
して加工条件生成装置４内の加工条件生成部４２に入力
する。

【００１０】加工条件生成装置４２は、入力された要求
仕様Ａと予め格納された特性データＤとから、要求仕様
Ａに適合するように、各加工段階毎に対応した少なくと
も１つの加工条件Ｂを生成し、ｂ１〜ｂｍとして出力部
４３を介して数値制御装置３に出力する。

【００１１】次に、加工条件生成装置４から生成された
加工条件Ｂを用いて放電加工機１を駆動制御し、実際の
放電加工結果、即ち、評価結果Ｃ（ｃ１〜ｃｉ）を入力
部４１を介して学習部４４に入力する。

【００１２】学習部４４は、入力された評価結果Ｃを要
求仕様Ａと比較し、要求仕様Ａ及び評価結果Ｃの各相当
要素毎の加工差異を計算する。そして、「単発放電毎の
ピーク電流が小さければ、ワークＷの仕上げ面粗さが細
かい」、「単発放電毎の放電時間（パルス幅）が短けれ
ば、ワークＷの仕上げ面粗さが細かい」等の事実に基づ
いて作成されたプログラムに従い、加工条件生成部４２
、加工条件Ｂ及び特性データＤのうちの少なくとも１つ
を変更する。こうして生成された加工条件Ｂは、出力部
４３を介して数値制御装置３に出力されると共に、必要
に応じてＣＲＴに表示されたりフロッピディスクに記録
されたりする。

【００１３】尚、加工条件Ｂは、各段階毎に毎回計算せ
ずに予め計算しておいてもよく、この場合、標準電極を
用いた実加工によって補正した加工条件Ｂをメモリに記
録しておき、要求仕様に基づいて抽出することになる。

【００１４】又、例えば、全体的に加工面が粗すぎた場
合には単発放電ピーク電流を少し下げればよいことを分
かっている作業者は、加工条件Ｂの放電ピーク電流を少
し下げるという変更を行うが、これを学習部４４に反映
させるためには、その都度、加工結果をフィードバック
するか、又は学習部４４を直接書き直すしか方法がなか
った。更に、作業者が加工条件を変更するノウハウの中
には、変更原因を意識せずに行う場合も多く、変更内容
のフィードバック等を表現するのは困難であった。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】従来の加工条件生成装
置は以上のように、評価結果Ｃに基づく変更内容を学習
して加工条件Ｂに反映することができないという問題点
があった。

【００１６】この発明は上記のような問題点を解決する
ためになされたもので、過去の加工条件の変更内容を生
かした学習を行うことにより、オペレータが意識的に解
析することなく、最適な加工条件が得られる加工条件生
成装置を得ることを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】この発明に係る加工条件
生成装置は、加工条件の変更内容を格納するための変更
データ部と、変更内容に基づいて加工条件生成部又は加
工条件特性データ部のうちの少なくとも一方を最適化す
る学習部とを設けたものである。

【００１８】又、この発明に係る加工条件生成装置は、
評価結果に基づいて変更内容を生成する別の学習部を備
えたものである。

【００１９】

【作用】この発明においては、変更内容に従って加工条
件が変更されると共に、学習部が、変更内容に基づいて
加工条件生成部又は加工条件特性データ部のうちの少な
くとも一方を最適化する。

【００２０】又、この発明においては、実加工後の評価
結果に基づいて変更内容を自動的に生成し、最適な加工
条件を生成する。

【００２１】

【実施例】以下、この発明の一実施例を図について説明
する。図１はこの発明の一実施例を示すブロック図であ
り、４０〜４４、Ａ及びＢは前述と同様のものである。 又、放電加工機の全体構成は図５に示した通りである。

【００２２】αは変更内容であり、実加工後の加工状況
の評価結果等に基づいて設定され、オペレータにより加
工条件生成装置４に入力される。変更内容αは、入力部
４１を介して取り込まれ、加工条件生成部４２において
出力前の加工条件Ｂ′を直接変更する。

【００２３】４５は加工条件生成部４内に設けられたデ
ータ格納メモリからなる変更データ部であり、入力部４
１を介して入力された変更内容αをデータとして格納す
る。 ４６は変更データ部４５からの変更内容αを解析する学
習部であり、解析結果に基づいて、加工条件生成部４２
又は加工条件特性データ部４０のうちの少なくとも一方
を変更して最適化する。学習部４６には、例えば、ファ
ジィルールで記述されたプログラムやニューラルネット
を含むプログラムが格納されていてもよい。

【００２４】図２は変更データ部４５のデータ構成を示
す説明図であり、各要求仕様ａ１〜ａｎに対してどのよ
うな変更ａ１′〜ａｎ′がなされたか、並びに、各加工
条件Ｂに対してどのような変更がなされたかが記録され
ている。

【００２５】図３は図１の加工条件生成装置４の動作を
示すフローチャートであり、ステップＳ１、Ｓ５及びＳ
６はオペレータの動作内容、ステップＳ２〜Ｓ４は加工
条件生成部４２の動作内容、ステップＳ７は変更データ
部４５の動作内容、ステップＳ８〜Ｓ１０は学習部４６
の動作内容を示している。

【００２６】次に、図２、図３及び図５を参照しながら
、図１に示したこの発明の一実施例の動作について説明
する。まず、オペレータが要求仕様Ａを入力すると（ス
テップＳ１）、加工条件生成部４２は、加工条件Ｂを生
成し（ステップＳ２）、加工条件ＢをＣＲＴディスプレ
イに表示し（ステップＳ３）、又、数値制御装置３及び
フロッピディスク等に出力する（ステップＳ４）。

【００２７】次に、生成された加工条件Ｂに基づいて放
電加工機１を駆動し、ワークＷの実加工を行う（ステッ
プＳ５）。そして、加工結果に基づいて、加工条件Ｂに
対する変更内容αを生成し、再び、加工条件生成装置４
に入力する（ステップＳ６）。加工条件に対する変更内
容αは、具体的には「加工面の粗さが大きければ最終加
工条件の単発放電ピークを小さくする」、又は、「消耗
が多ければ放電パルス時間を長くする」等である。

【００２８】変更内容αは、出力前の加工条件Ｂ′を変
更すると共に、変更データ部４５に入力される。これに
より、変更データ部４５は、変更内容αを図２のように
データとして格納し（ステップＳ７）、学習部４６に入
力する。学習部４６には、加工条件生成部４２又は加工
条件特性データ部４０のうちの少なくとも一方を変更す
るための条件が予めプログラムされており、変更内容α
のデータ数がＫ個だけ蓄積される毎にデータ解析を行う
ようになっている。

【００２９】従って、まず、データ数がＫ個に達したか
否かを判定し（ステップＳ８）、Ｋ個に達していれば、
変更内容αのデータ解析を行い（ステップＳ９）、加工
条件生成部４２又は加工条件特性データ部４０のうちの
少なくとも一方を変更して最適化する（ステップＳ１０
）。尚、データ数Ｋは任意の値であり、Ｋ＝１として毎
回解析を行うようにしてもよく、解析及び変更の方法並
びにタイミング等は任意に変更し得る。

【００３０】学習部４６のプログラム内容は、要求仕様
Ａ及び加工条件Ｂに対する変更内容αを解析するように
なっており、例えば、オペレータが「加工深さが２０ｍ
ｍ以上のときにはいつも単発放電ピーク電流を２Ａ増大
させる」という変更を行っていれば、加工条件生成部４
２及び又は加工条件特性データ４０に対して、「深さが
２０ｍｍ以上のときには２Ａ増大させる」というように
変更する

【００３１】このように、過去の加工条件Ｂの
変更内容αを記録することにより、オペレータが無意識
に変更内容αに反映させているノウハウを学習機能に盛
り込むことができ、加工条件Ｂの最適化に自動的に反映
させることができる。

【００３２】尚、図１においては、オペレータにより、
変更内容αを外部から直接入力するようにしたが、図４
に示すように、加工条件生成装置４内の学習機能により
変更内容αを生成するようにしてもよい。図４において
、４７は評価結果Ｃに基づいて変更内容αを生成する別
の学習部である。学習部４７により生成された変更内容
αは、前述と同様に加工条件Ｂ′を変更すると共に、変
更データ部４５に蓄積されて学習部４６に入力される。

【００３３】この場合、オペレータは、実加工状態を判
断して評価結果Ｃを入力するのみでよい。又、評価結果
Ｃの入力動作を、オペレータによらず、実加工状態を別
のコンピュータで演算して自動的に行うこともできる。

【００３４】又、図１及び図２に示した各実施例を組み
合わせ、オペレータが評価結果Ｃ及び変更内容αの両方
の入力を行うようにしてもよい。この場合、加工条件生
成装置４は、オペレータにより直接入力された変更内容
αを格納する変更データ部４５と、学習部４７により生
成された変更内容αを格納する変更データ部４５とを、
共通又は個別に持つことになるが、各変更内容αに基づ
く学習部４６での学習機能は更に向上する。

【００３５】又、学習部４６において、加工条件生成部
４２又は加工条件特性データ部４０の最適化ステップＳ
１０を自動的に行うようにしたが、「最適化への変更を
実行してもよいか」をオペレータに尋ねるステップをス
テップＳ１０の前に追加してもよい。この場合、例えば
、ステップＳ９での解析結果をその都度表示し、実際の
最適化のための変更を行うか否かをオペレータに判断さ
せることになるが、可能性の高い複数の最適化内容を表
示して、オペレータに選択させるようにしてもよい。

【００３６】更に、加工条件生成装置４の対象が放電加
工機１の場合について説明したが、レーザ加工機や数値
制御工作機械、各種研削盤等の種々の加工機に対して適
用可能であり、同等の効果を奏することは言うまでもな
い。

【００３７】

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、加工条
件の変更内容を格納するための変更データ部と、変更内
容に基づいて加工条件生成部又は加工条件特性データ部
のうちの少なくとも一方を最適化する学習部とを設け、
変更内容に従って加工条件を変更すると共に、過去の加
工条件の変更内容を生かして学習するようにしたので、
オペレータが意識的に解析することなく、加工条件を最
適化する加工条件生成装置が得られる効果がある。

【００３８】又、この発明に係る加工条件生成装置は、
評価結果に基づいて変更内容を生成する別の学習部を更
に備え、実加工後の評価結果に基づいて変更内容を自動
的に生成するようにしたので、オペレータが変更内容を
入力することなく且つ変更内容を意識的に解析すること
なく、加工条件を最適化する加工条件生成装置が得られ
る効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１実施例を示すブロック図である
。

【図２】図１内の変更データ部のデータ構成を示す説明
図である。

【図３】図１の装置の動作を示すフローチャートである
。

【図４】この発明の第２実施例を示すブロック図である
。

【図５】一般的な放電加工機の全体構成を示すブロック
図である。

【図６】従来の加工条件生成装置を示すブロック図であ
る。

【符号の説明】

１　　　　放電加工機 ４　　　　加工条件生成装置 ４０　　　　加工条件特性データ部 ４２　　　　加工条件生成部 ４５　　　　変更データ部 ４６、４７　　　　学習部 Ａ　　　　要求仕様 Ｂ　　　　加工条件 Ｃ　　　　評価結果 Ｄ　　　　特性データ α　　　　変更内容

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　要求仕様に応じて加工機に対する加工
   条件を生成する加工条件生成部と、前記加工条件の生成
   に必要な特性データを格納する加工条件特性データ部と
   、学習機能に基づいて前記加工条件の最適化を行う学習
   部と、を備えた加工条件生成装置において、前記加工条
   件の変更内容を格納するための変更データ部を設け、前
   記変更内容に従って前記加工条件を変更すると共に、前
   記学習部は、前記変更内容に基づいて前記加工条件生成
   部又は前記加工条件特性データ部のうちの少なくとも一
   方を最適化することを特徴とする加工条件生成装置。
2. 【請求項２】　　ワークの実加工後の評価結果に基づい
   て前記変更内容を生成する別の学習部を備えたことを特
   徴とする請求項１の加工条件生成装置。