JPH06106449A - 加工結果予測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 加工条件データから加工結果を予測し、その
予測に使用されるルールベースを最適化すること。 【構成】 ルールベースは、送り速度等の加工条件や工
作物仕上げ寸法等の固定条件からなる入力条件を前件部
とし加工結果を後件部とする複数のルールで構成されて
いる。入力条件データに対して各ルールの前件部を適用
して、適合したルールの後件部に基づいて加工結果デー
タが得られる。加工結果データに対して評価が行われル
ールの適合度が求められる。ルールベース更新時には適
合度に応じてルールが消滅され、同一後件部を有する任
意の２つのルール間で、前件部の任意の条件要素が交換
されて新規なルールが生成される。この繰り返しにより
ルールベースは最適化される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ルールベースを用い
て、加工条件データや固定条件データから加工結果デー
タを予測する装置であって、そのルールベースを自己進
化的に最適化できる装置に関する。

【０００２】

【従来技術】従来、送り速度等の加工条件データや砥石
の粒度や工作物の仕上げ径等の固定条件から成る入力条
件データは、工作物の加工要求値に応じて、熟練者によ
り経験的に求められている。従って、その入力条件デー
タで工作物を加工した場合の加工結果を机上で予測する
ことは必要不可欠となっている。

【０００３】このような入力条件データから加工結果デ
ータを予測する方法として、入力条件データと加工結果
データとの因果関係をルールとしたルールベースを構築
し、そのルールベースのルールを適用して加工結果を予
測する方法が考えられる。このルールベースのルール
は、ルール成立の前提条件を規定した前件部と、ルール
成立の結論を規定した後件部とで構成されている。即
ち、ルールは、いわゆるif,then ルールで規定されてい
る。このようなルールを経験的知識、熟練者の勘、法則
に従って、多数作成したものがルールベースである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが、このような
ルールベースを作成することは非常に困難である。何故
ならば、ある１つの前提条件に対してある１つの結論を
対応させることは容易であっても、複数の条件が有機的
に相互関係を持っている場合には、全体の結論は、それ
ぞれの条件に対応する結論の単なる和ではない。従っ
て、このような相互関係を有するルールを作成すること
はかなり困難である。

【０００５】又、ルールベースは、最初から全ての事象
に対して望ましい結論が得られるとは限らず、現実の使
用の過程において、不要なルール、追加すべきルールが
発生する。このような場合には、ルールベースの保守が
行われるのであるが、現実の使用に際して生起した不適
用例を記憶しておき、定期的にルールベースを最構築す
るという必要があった。

【０００６】又、このようなルールベースの最構築は、
熟練者によって過去の現実の使用によって生じた不適用
例に基づいて行われている。そして、最適ルールの自己
生成、ルールの自己世代交代等を自動的に行う装置は知
られていない。即ち、ルールベースを自己進化的に最適
化する装置は存在していない。

【０００７】本発明は上記の課題を解決するためになさ
れたものであり、その目的は、加工結果の最適な予測と
加工結果の予測に使用されるルールベースの自己進化的
な最適化を行うことである。このルールベースの最適化
により、入力条件データと加工結果データとの間の最適
な因果関係を発見して、加工結果の予測を最適なものと
することである。

【問題を解決するための手段】

【０００８】上記の課題を解決するための発明の構成
は、図１３に示すように、入力条件を前件部とし加工結
果を後件部とする加工が可能な範囲の値を複数にランク
分けした値で複数のルールとして記憶したルールベース
記憶手段Ｘ１と、工作物を加工する場合の入力条件デー
タを入力する入力条件データ入力手段Ｘ２と、入力条件
データに対して各ルールの前件部を適用して、適合した
ルールの後件部に基づいて加工結果データを得る加工結
果データ演算手段Ｘ３と、加工結果データの評価値を入
力し、その評価値の累積に応じて、そのルールの適合性
を表す適合度を演算する適合度演算手段Ｘ４と、各ルー
ルの適合度を各ルールに対応させて記憶する適合度記憶
手段Ｘ５と、各ルールの各適合度に応じて、適合度の低
いルールを削除し、適合度の高いルールを残す選別手段
Ｘ６と、ルールの中から、適合度が所定値より大きく、
且つ、後件部が等しい任意の２つのルールを選択し、そ
の２つのルール間で、前件部を構成する複数の条件要素
における、対応する任意数の条件要素を相互に交換して
２つの新規なルールを生成するルール生成手段Ｘ７とを
設けたことである。

【０００９】

【作用】まず、入力条件データと加工結果データとの因
果関係がルールとして多数準備されている。ルールはi
f, then形式で記載されている。そして、前件部(if 部)
は、入力条件データに関する前提条件を記述した条件部
分であり、後件部(then部) は、その入力条件データが
付与された時の加工結果データを記述した結論部分であ
り、それぞれ実験的に確認された加工を行うことが可能
な数値を複数にランク分け（例えば０．１〜０．２まで
はランク１とする）して記述されている。

【００１０】仕上げの要求値に応じて、熟練者の経験や
勘により予め決定されている加工条件データと固定条件
データとから成る入力条件データが入力条件データ入力
手段により入力される。そして、加工結果データ演算手
段により、その入力条件データに対して、ルールベース
のルールが適用される。即ち、ルールの前件部が入力条
件データに適合するルールが全て抽出される。そして、
このルールの後件部に基づいて加工結果データが求めら
れる。この加工結果データは、熟練者又はその入力条件
データで現実に工作物を加工した時の結果を判断するこ
とにより評価される。

【００１１】このようなルールベースは様々な加工にお
ける入力条件データに対して現実に運用され、様々な加
工結果データが得られる。そして、その過程で、熟練者
により、それぞれの加工結果データに対する評価が実施
される。例えば、このような入力条件データの組みの時
に、得られたそのような加工結果データの組みは「真」
であるとか、「偽」であるというように評価される。即
ち、その適用ルールに対して評価が行われる。このよう
な評価が現実の様々な事象に対して実行される。そし
て、適合度演算手段により、その評価値の累積によっ
て、各ルールの適合性を示す適合度が演算される。即
ち、各ルールの適合度は、現実の使用に対してルールが
どの程度妥当なものであるかを表している。この各ルー
ル毎の適合度は適合度演算手段に記憶される。

【００１２】このようにルールベースが所定期間使用さ
れた後、ルールベースの更新時に、選別手段により、各
ルールの適合度に応じてルールが選択され、適合度の低
いルールは、現実の使用において、ある結論に至るのに
用いられる程度も低いことを意味しているので、ルール
ベースから消去される。又、ルールベースの中から、適
合度が所定値より大きく、且つ、後件部が等しい任意の
２つのデータが選択される。即ち、同一結論に至るのに
貢献した程度が大きい任意の２つのルールが選択され
る。そして、ルール生成手段により、その２つのデータ
の前件部を構成する複数の条件要素における任意数の対
応する条件要素間で、相互にその条件要素を交換するこ
とによって新規な２つのルールが生成される。

【００１３】同一結論に至る適合度が高い２つのルール
における前件部の対応する条件要素間の交換によって、
前の２つのルールと類似性の高い、しかも、両者のルー
ルの性質を併せもった新規なルールが自己発展的に生成
される。このようなルール生成においては、十分に適合
度も高く、且つ、前の２つの良性分（結論との因果関係
の強い条件要素）同士を引き継いだ良性ルールが生起さ
れる可能性がある。この良性分同士を引き継いだ良性ル
ールは、その後の現実の使用において、ルールの適合度
が高くなるということで評価され、ルールベースの更新
過程において生き残る。一方、２つのルールの劣勢分
（結論との因果関係の弱い条件要素）を引き継いだ劣勢
ルールも生成される。しかし、その劣勢ルールは、その
後の使用によって、適合度が低く、いずれ、ルールベー
スから消滅する運命にある。尚、前の２つのルールもそ
のままルールベースに残され、そのルールが今後生存し
ていくか否かはその後の現実の使用におけるそのルール
の適合度によって決定される。

【００１４】このようにして、ルールベースを現実に使
用して、それを定期的に更新していくことで、良性分の
みを引き継いだルールが生き残っていくことになり、最
終的には、そのルールベースは、ある種の使用に対して
最適化されたものとなる。このように最適化されたルー
ルベースを用いれば、多数の入力条件データから最適な
複合された加工結果データが得られるのは勿論、ルール
を逆適用、即ち、ある加工結果データと後件部とが一致
するルールの前件部に基づいて、対応する入力条件デー
タを得ることができる。即ち、加工結果データのあるデ
ータ項目が修正された場合に、その結果を得るための最
適な入力条件データを求めることが可能となる。

【００１５】

【発明の効果】本発明はルールベース記憶手段、入力条
件データ入力手段により入力された入力条件データに対
して各ルールの前件部を適用して、適合したルールの後
件部に基づいて加工結果データを得る加工結果データ演
算手段を有していることから、ある入力条件データで加
工した場合の加工結果を予測することが可能となる。
又、本発明は、適合度演算手段、選別手段、ルール生成
手段を設けたことにより、現実の使用による評価から各
ルールの適合度が判定され、その適合度に応じてルール
が生存又は消滅され、同一結論に至る任意の２つのルー
ルの前件部において結論との因果関係の強い良性部同士
を引き継いだ良性ルールが自己増殖的に生成される。そ
して、その良性ルールはその後の使用によって高い適合
度を持つようになり、ルールベースの世代交代において
生き残る。この結果、本発明の加工結果予測装置によれ
ば、最終的に、ルールベースを複合された結論と因果関
係の強い複合された条件要素を有するルールの集合とす
ること、即ち、ルールベースの最適化を行うことができ
る。また、加工が可能な範囲の値を複数のランク分けし
た値にしてルールとして記憶しているので、送り速度等
の数量的な値のみでルールが作成でき、ルールの合成等
が容易に行える。

【００１６】

【実施例】以下、本発明を具体的な実施例に基づいて説
明する。本実施例は、加工条件及び固定条件から加工結
果を予測し、且つ、加工結果を予測するために用いられ
るルールベースが自己進化的に最適化される加工予測装
置を研削盤に用いたものである。

【００１７】(1) 研削盤の構成 図 1は本発明に係るルールベースの最適化装置を有した
数値制御研削盤の全体の機械的構成を示した構成図であ
る。５０は研削盤であり、その研削盤５０のベッド５１
の上には、そのベッド５１に対して摺動するテーブル５
２が設けられている。テーブル５２はテーブル送り用モ
ータ５３が駆動されることにより図面の左右方向に移動
される。又、テーブル５２の上には主軸台５４と心押台
５６が配設されており、主軸台５４は主軸５５を有し、
心押台５６は心押軸５７を有している。

【００１８】工作物Ｗは主軸５５及び心押軸５７によっ
て軸支され、主軸５５の回転によって回転される。この
主軸５５の回転は主軸台５４に配設された主軸モータ５
９によって行われる。一方、工作物Ｗを研削する砥石車
６０は砥石台６１に設けられた砥石車駆動モータ６２の
駆動軸に軸支されている。又、砥石台６１は砥石台送り
用モータ６３によって図面の垂直方向に移動制御され
る。テーブル送り用モータ５３、砥石台送り用モータ６
３、主軸モータ５９、砥石車駆動モータ６２などを駆動
制御するために数値制御装置３０が設けられている。

【００１９】(2) 数値制御装置の構成 数値制御装置３０は主として、図 2に示したように、Ｃ
ＰＵ３１とＲＯＭ３２とＲＡＭ３３とＩＦ（インタフェ
ース）３４とから構成されている。ＲＡＭ３３にはＮＣ
プログラムを記憶するＮＣデータ領域３３１と後述する
加工条件データ及び固定条件データを記憶する入力条件
データ領域３３２と、予測された加工結果データを記憶
する加工結果データ記憶領域３３３と、ルールベースを
記憶するルールベース領域３３４と、各ルールの適合度
を記憶する適合度領域３３５とが設けられている。

【００２０】尚、ＲＡＭ３３はバッテリバックアップさ
れている。又、ルールベース領域３３４に記憶されてい
るルールベースや適合度領域３３５に記憶されているル
ールの適合度等はインタフェース３４を介して固定ディ
スク装置３５に記憶させ、又、固定ディスク装置３５か
らそれらのデータをＲＡＭ３３のそれらの領域に記憶さ
せることができる。

【００２１】又、ＲＯＭ３２には、ＮＣデータ領域３３
１に記憶されているＮＣデータに従って、加工制御を行
うための制御プログラムを記憶した制御プログラム領域
３２１と、ルールベースを適用して入力条件データから
加工結果データを予測する加工結果予測プログラムを記
憶した加工結果予測プログラム領域３２２と、得られた
加工結果データの一部を変更した時の入力条件データを
求める入力条件データ演算プログラムを記憶した入力条
件演算プログラム領域３２３と、ルールベースを最適化
するためのプログラムを記憶したルールベース最適化プ
ログラム領域３２４とが設けられている。

【００２２】(3) データの種類 加工条件データはある工作物を所望の仕上げ状態に加工
するための研削盤の運転状態を示すデータである。本実
施例では、その加工条件データは、図３に示すように、
粗研回転速度〜微研後停止時間の１１項目である。

【００２３】固定条件データはある工作物を所望の仕上
げ状態に加工するための工作物の材質や砥石材質、仕上
げ径等の要求に対して変化できない固定されたデータで
ある。本実施例では、その固定条件データは、図３に示
すように、砥粒材質〜定寸有無の９項目である。 これ
らの加工条件データと固定条件データとを併せて、入力
条件データという。

【００２４】加工結果データは工作物を加工した時の仕
上げ状態を示したデータである。本実施例では、加工結
果データは、図３に示すように、表面粗さ〜振れの８項
目である。

【００２５】(4) ルールの構成 ルールは入力条件データと加工結果データとの関係を記
述したものである。ルールは、「もし、〜ならば」の条
件を記述したif部と、「〜である」の結論を記述したth
en部とからなる、いわゆる、if, thenルールで記述され
ている。以後、if部を前件部、then部を後件部という。

【００２６】ルールのデータは、図４に示すように構成
されている。入力条件データ及び加工結果データの各デ
ータ項目は図示された順序で割当てられている。即ち、
データ項目とデータ位置とが固定されて対応されてい
る。各データ項目は、等しい固定ビット長を有してい
る。よって、本実施例の場合には、ルールは２８のデー
タ項目を有しているので、各データ項目のビット長を４
ビットとして、ルールのビット長は、１１２ビットであ
る。

【００２７】各データ項目は、４ビットで構成されてい
るので、そのデータ項目に値の設定がない場合を２進数
で"0000"として、１項目のデータは"0001"（１）〜"111
1"（１５）の最大１５ランク値を表示できる。代表的な
データのランク分けの様子が図５に示されている。な
お、このランク分けは各データ中で実際に研削加工が行
い得る範囲のデータ値を実験的に求め、等分されて作成
されている。このように、ルールの各データ項目の値
は、そのデータのランク値で与えられる。前件部及び後
件部の各データ項目は、それぞれ、論理演算and で結合
されている。データ項目に値の設定がない状態は「# 」
で表示される。

【００２８】以下、一般的に、ルールは、図６のように
表記する。ｎはデータベースのルール数であり、ａ
_i (j) は、第ｉ番ルールＲ_i の前件部（入力条件データ
部）における第ｊデータ項目の値（ランク値）を表す。
又、ｂ_i (j) は、第ｉ番ルールＲ _i の後件部（加工結果
データ部）における第ｊデータ項目の値（ランク値）を
表す。ｐ，ｑは、それぞれ、前件部、後件部のデータ項
目数である。

【００２９】(5) 初期ルールの作成 初期ルールは、図７に示すように作成される。即ち、
「送り速度が大きいとびびりが発生する」という経験則
があった場合に、粗研送り速度のランク値とびびりのラ
ンク値との対応関係を、経験的に、粗研送り速度の全ラ
ンク値（１５）に対して作成する。この結果、１５個の
ルールが作成される。例えば、あるルールは、「粗研送
り速度のランク値が５ならば、びびりのランク値は１で
ある」となる。

【００３０】このルールを図６に示す構造で表記する
と、ルールの前件部の第７データ項目は、図４に示すよ
うに、「粗研送り速度」であり、後件部の第４データ項
目は、「びびり」であるので、

【００３１】

【数１】 ルールＲ_t ｛[######5#############][###1####] となる。同様に精研送り速度とびびりとの対応関係も求
められ、５個のルールが作成される。

【００３２】同様に、「工作物の剛性が小さいとびびり
が発生する」という経験則があった場合に、剛性係数の
ランク値とびびりのランク値との対応関係が求められ、
剛性係数の全ランク数（５）に対応した５個のルールが
作成される。例えば、あるルールは、「剛性係数のラン
ク値が２ならば、びびりのランク値は２である」とな
る。

【００３３】このルールを図６に示す構造で表記する
と、図４に示すように、前件部の第１５データ項目は、
「工作物剛性係数」であり、後件部の第４データ項目
は、「びびり」であるので、

【００３４】

【数２】 ルールＲ_w ｛[##############2#####][###2####] となる。以下、同様にして、図６に示す構造のルールが
作成され、そのルールは固定ディスクにルールベースと
して記憶される。

【００３５】(6) 工作物を加工する場合に与える入力条
件データ ある工作物を加工する場合に、各種の仕上げ要求値を考
慮して、作業者は、入力条件データの全項目における値
を決定する。この入力条件データは作業者の経験や勘、
あるいはコンピュータによる演算によって求められる。
この値は、ランク値ではなく絶対値である。例えば、粗
研回転速度３００rpm のように与える。以下、一般的
に、この現実に与えられる入力条件データを [Ｄ(1) 〜
Ｄ(p)]と記述する。即ち、Ｄ(i) は第ｉデータ項目の値
（ランク値）を表す。尚、各データ項目を指示する必要
がなく、入力条件データを総称する場合は入力条件デー
タＤと記述する。

【００３６】(7) ルールの適用 次に、現実の入力条件データＤが与えられたときに、工
作物を現実に加工する前に、その加工結果を予測するこ
とや、現実にその入力条件データＤを用いて工作物を加
工することが行われる。前者の場合には、その入力条件
データＤを用いて次の手順にて加工結果が予測される。
又、後者の場合には、加工結果を作業者が見てある加工
結果をもう少し改善したいという要求が発生し、その要
求値が入力される。そして、その要求値を満たす修正入
力条件データが必要となる。この場合にも、修正入力条
件データを得る前段階として、最初の入力条件データＤ
を用いて、次の手順によりその入力条件データＤに対応
する加工結果を予測することが行われる。図８は、ＲＯ
Ｍ３２の加工結果予測プログラム領域３２２に記憶され
ているＣＰＵ３１によって実行される加工結果予測プロ
グラムのフローチャートである。

【００３７】ステップ１００において、ルールベース及
び各ルールの適合度が固定ディスク３５から入力され、
ＲＡＭ３３のルールベース領域３３４及び適合度領域３
３５に記憶される。次に、ステップ１０２において、キ
ーボード２２から現実の入力条件データＤが入力され、
ＲＡＭ３３の入力条件データ領域３３２に記憶される。
次に、ステップ１０４において、その入力条件データＤ
は、図５に示したランク分けによりランク値に変換され
て、ランク値に変換された入力条件データ [Ｄ(1) 〜Ｄ
(p)]として、入力条件データ領域３３２に記憶される。

【００３８】次に、ステップ１０６において、データ項
目番号ｊが１に初期設定される。次に、ステップ１０８
において、ルールベース領域３３４に記憶されている全
ルールが入力条件データＤに対して適用される。即ち、
入力条件データとルールとのそれぞれの第１データ項目
の値に関して、Ｄ(1) ＝ａ_i (1) を満たす全てのルール
が抽出される。次に、ステップ１１０において、入力条
件データの全てのデータ項目に関してルール適用が完了
したか否かが判定され、完了していない場合には、ステ
ップ１０８の処理が繰替えされる。これにより、入力条
件データとルールの任意の第ｊデータ項目の値に関し
て、Ｄ(j) ＝ａ_i (j) を満たす全てのルールが抽出され
る。

【００３９】ルールの抽出が完了すると、ステップ１１
２において、ステップ１０８で抽出された全ルールの後
件部において、各データ項目毎に、データ項目の値（ラ
ンク値）の最大値が求められる。その値の集合は予測さ
れる加工結果データ [Ｂ(1),…，Ｂ(q)]とされる。尚、
加工結果データを総称する場合には加工結果データＢと
記述する。即ち、作業者が作成した現実の入力条件デー
タＤで工作物を加工した場合には、その工作物の仕上げ
状態は、加工結果データＢに示される状態になると、現
段階のルールベースにより判断される。

【００４０】次に、ステップ１１４において、ステップ
１０８で抽出された全ルールと、加工結果データＢの任
意のデータ項目に関し、両者の値が等しいルールが抽出
される。即ち、各データ項目毎に、Ｂ(j) ＝ｂ_i (j) を
満たすルールが抽出される。この抽出されたルールは、
加工結果データの第ｊデータ項目の値Ｂ(j) を生み出し
たルールである。

【００４１】次に、ステップ１１６において、作業者の
経験により又は、現実の入力条件データＤで現実に工作
物を加工して得られる工作物の仕上げ状態から判断し
て、加工結果データＢの各データ項目に対して評価が与
えられる。この評価は、加工結果データＢの各データ項
目の値が妥当であれば合格「１」、妥当でなければ不合
格「０」と２値的に判定される。この判定結果が入力さ
れる。

【００４２】次に、ステップ１１８において、合格の判
定が得られた加工結果データのデータ項目の値Ｂ(m) を
生み出したルールＲ_k の適合度Ｆ_k が更新される。尚、
全てのルールの適合度の初期値は０である。このルール
の適合度の更新は次のように行われる。今、適合度を更
新するルールが

【数３】 ルールＲ_k ｛[##############2#####][#1#2###3]｝ であり、後件部において、合格の判定の得られたデータ
項目は第２データ項目と第８データ項目であったとす
る。この時、後件部において、合格の判定が得られたデ
ータ項目の数２が、現在の適合度Ｆ_k に加算される（Ｆ
_k ＝Ｆ_k ＋２）。

【００４３】即ち、複数のデータ項目で合格判定が得ら
れたルールは、入力条件データＤに対して、それだけ適
合度が高いルールと判断される。尚、合格判定のデータ
項目を有しないルールは、適合度が低いので、適合度の
数値の更新は行われない。次に、ステップ１２０におい
て、ルールベース領域３３５に記憶されているルールベ
ースはルールの適合度と共に固定ディスクに出力され、
記憶される。

【００４４】(8) 入力条件データの修正 (7) 項のプログラムで得られた加工結果データＢを作業
者が見て、あるデータ項目の値を変更し、その変更され
た加工結果データを得るための入力条件データを求めた
いという場合がある。例えば、得られた加工結果データ
Ｂの表面粗さのランク値が「７」のとき、ランク値
「３」だけ表面粗さを改善してランク値「４」で工作物
を仕上げたいという要求が発生する。この時、表面粗さ
のランク値「４」を実現するための入力条件データを求
める必要がある。又、入力条件データＤを用いて工作物
を加工した結果を作業者が判断して、ある加工結果を改
善したいという場合がある。例えば、表面粗さの現状の
ランク値は正確には分からないが、表面粗さを現状より
も相対的にランク値「３」だけ向上させたいという場合
がある。この時、表面粗さを現在のランク値よりもラン
ク値「３」だけ改善するのに必要な修正入力条件データ
を求める必要がある。

【００４５】この場合には、ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２
の入力条件演算プログラム領域に記憶されている図９に
示す入力条件演算プログラムを実行する。ステップ２０
０において、ルールベース及び各ルールの適合度が固定
ディスク装置３５からＲＡＭ３３のルールベース領域３
３４と適合度領域３３５に読み込まれる。次に、ステッ
プ２０２において、作業者の指定により、加工結果デー
タＢにおいて、変更したいデータ項目の値が変更され
る。その変更後の加工結果データは[Ｂ^' (1),…，Ｂ
^' (q)]とされる。この変更後の加工結果データの総称は
変更後加工結果データＢ^' と記述される。この加工結果
データの変更は、変更したいデータ項目の指定と、その
データ項目の相対的な変更量のランク値Ｈを作業者が入
力することにより行われる。そして、加工結果データＢ
と相対的なランク値Ｈとを用いて変更後加工結果データ
Ｂ^' が演算される。

【００４６】次に、ステップ２０４において、データ項
目番号ｊが１に初期設定される。次に、ステップ２０６
において、ルールベース領域３３４に記憶されている全
ルールが加工結果データＢに対して逆適用される。即
ち、変更後加工結果データとルールの後件部の第１デー
タ項目の値に関して、Ｂ^' (1) ＝ｂ_i (1) を満たす全て
のルールが抽出される。次に、ステップ２０８におい
て、変更後加工結果データＢ^' の全てのデータ項目に関
してルール適用が完了したか否かが判定され、完了して
いない場合には、ステップ２０６の処理が繰替えされ
る。これにより、変更後加工結果データＢ^'とルールの
後件部の任意の第ｊデータ項目の値に関して、Ｂ^' (j)
＝ｂ_i (j) を満たす全てのルールが抽出される。

【００４７】ルールの抽出が完了すると、ステップ２１
０において、ステップ２０６で抽出された全ルールの前
件部において、各データ項目毎に、データ項目の値（ラ
ンク値）の最大値が求められる。その値の集合は修正入
力条件データ [Ａ(1),…，Ａ(q)]とされる。一般的に
は、修正入力条件データＡと参照される。即ち、変更後
加工結果データＢ^' を得るための修正入力条件データＡ
が求められたことになる。

【００４８】次に、ステップ２１２において、ステップ
２０６で抽出された全ルールと、修正入力条件データＡ
の任意のデータ項目に関し、両者の値が等しいルールが
抽出される。即ち、各データ項目毎に、Ａ(j) ＝ａ
_i (j) を満たすルールが抽出される。この抽出されたル
ールは、修正入力条件データＡの第ｊデータ項目の値Ａ
(j) を生み出したルールである。

【００４９】尚、修正入力条件データ [Ａ(1),…，Ａ
(q)]が、全てのデータ項目において決定されるとは限ら
ない。即ち、ステップ２０６で抽出されたいずれのルー
ルの前件部においてもランク値の記述のないデータ項目
が存在し得る。この場合には、入力条件データのこのデ
ータ項目は、ルールからは決定されないことになるの
で、そのデータ項目に対しては、最初の入力条件データ
Ｄの対応するデータ項目の値が、そのまま用いられる。

【００５０】次に、ステップ２１４で、作業者の経験又
は、修正入力条件データＡで現実に工作物を加工して得
られる工作物の仕上げ状態から判断して、修正入力条件
データＡの各データ項目に対して評価が与えられる。こ
の評価は、修正入力条件データＡの各データ項目の値が
妥当であれば合格「１」、妥当でなければ不合格「０」
と２値的に判定される。この判定結果が入力される。

【００５１】次に、ステップ２１６において、合格の判
定が得られたデータ項目の値Ａ(m)を生み出したルール
Ｒ_k の適合度Ｆ_k が更新される。このルールの適合度の
更新は次のように行われる。今、適合度を更新するルー
ルが

【数４】 ルールＲ_k ｛[#2##4##5######2#####][4#######]｝ であり、前件部において、合格の判定の得られたデータ
項目は第２、第５、第１５データ項目であったとする。
この時、前件部において、合格の判定が得られたデータ
項目の数３が、現在の適合度Ｆ_k に加算される（Ｆ_k ＝
Ｆ_k ＋３）。即ち、複数のデータ項目で合格判定が得ら
れたルールは、それだけ適合度が高いルールと判断され
る。尚、合格判定のデータ項目を有しないルールは、適
合度が低いので、適合度の数値の更新は行われない。次
に、ステップ２１４において、ルールベース領域３３５
に記憶されているルールベースはルールの適合度と共に
固定ディスクに出力され、記憶される。

【００５２】(9) 加工結果の影響予測 次に、図８に示す入力条件データ [Ｄ(1),…，Ｄ(q)]の
代わりに、上記の修正入力条件データ [Ａ(1),…，Ａ
(q)]を用いて、図８に示す手順に従ってルールベースを
適用することにより、その修正入力条件データ [Ａ(1),
…，Ａ(q)]で工作物を加工したと仮定した場合の加工結
果データ [Ｂ^" (1),…，Ｂ^" (q)]を求めることができ
る。即ち、加工結果データのあるデータ項目、例えば、
表面粗さのランク値を要求値に応じて変更するための修
正入力条件データＡで加工した場合の他の加工結果に与
える影響を予測することが可能となる。この加工結果デ
ータＢ^" を作業者が見て、更に、必要なら変更を加える
こともできる。

【００５３】(10)ルールベースの学習 次に、ルールベースを更新する必要が生じた時に実行さ
れるルールベースの最適化手順について説明する。図１
０はＣＰＵ３１によって実行されるＲＯＭ３２のルール
ベース最適化プログラム領域３２４に記憶されているル
ールベース最適化プログラムのフローチャートである。
ステップ３００において、固定ディスク装置３５に記憶
されているルールベースと各ルールの適合度がＲＡＭ３
３のルールベース領域３３４と適合度領域３３５に読み
込まれる。

【００５４】次に、ステップ３０２において、全ルール
の適合度Ｆ_k の最大値を考慮して、適合度の上限しきい
値Ｔ_H,下限しきい値Ｔ_L が決定される。次に、ステップ
３０４において、適合度Ｆ_k がしきい値Ｔ_H 以上のルー
ルが抽出される。そして、その抽出された各ルールに対
しては、その各ルールの適合度Ｆ_k に応じた数の同一の
ルールが生成される。その生成されたルールの適合度は
元のルールの適合度と同一値とされる。

【００５５】次に、ステップ３０６において、適合度が
しきい値Ｔ_L 以下のルールが消滅される。次に、ステッ
プ３１０において、適合度がしきい値Ｔ_L としきい値Ｔ
_H との間にあるルールは、そのまま残される。以上のス
テップにより、適合度の高いルールが残り、適合度の低
いルールは消滅される。即ち、適合度の低いルールは妥
当な結果を得るのに貢献しないルールであるので、ルー
ルベースから消滅させても良いことになる。それに対し
て、適合度の高いルールは妥当な結果の得られるルール
であるので、ルールベースの更新において保存される。
又、適合度の高い同一のルールが複数生成されることに
より、次のステップ以下で実行されるデータのクロスオ
ーバにより生成されるルールは、その同一ルールの数の
多いルールに関連したルールが生成され易くなる。従っ
て、最適ルールベースに至る時間が短縮化されることに
なる。

【００５６】次に、ステップ３１２において、全ルール
のうち、適合度が所定のしきい値よりも大きく、後件部
の各データ項目の値がそれぞれ等しいルールが集合さ
れ、後件部の値毎に全ルールが群別化される。例えば、
後件部の第１データ項目の値が「４」であるルール群は
図１１に示すようになる。このルール群から任意の２つ
のルールが抽出される。例えば、ルールNo.1とルールN
o.3が抽出される。この抽出された２つのルールの前件
部のデータ項目のうち、値が付与されている最左端のデ
ータ項目（ルールNo.1の第２データ項目）と最右端のデ
ータ項目（ルールNo.3の第８データ項目）との間の任意
の位置でデータ項目が２分される。例えば、第１データ
項目から第５データ項目が左群、第６データ項目から第
７データ項目が右群に２分される。そして、その抽出さ
れた２つのルール間の左群の各データ項目において、各
データ項目の値が相互に交換されて、２つ新しいルール
が生成される。

【００５７】即ち、図１１の例では、交換して得られた
２つの新ルールは、図１２に示すようになる。もしも、
生成された一方のルールの前件部の全てのデータ項目に
具体的な値が付与されていない場合には、そのルールは
消滅される。このようにして、前件部の第２データ項目
と第７データ項目に値が付与された新ルールが生成され
る。その新ルールの適合度は、ステップ３１６におい
て、０に初期設定される。このような新ルールの発生操
作がデータ項目の分割位置を変化させたり、抽出される
２つのルールを任意に変更して実行される。このように
して、多数の新たなルールの生成が行われる。このよう
な操作によって得られたルールは、２つのルールの特性
を引き継いでいる。

【００５８】次に、ステップ３１８において、上記のよ
うに世代交代が実施されたルールベースは、適合度と共
に固定ディスク装置３５に記憶される。そして、その世
代交代の実施されたルールベースは、図８、図９に示し
たように、加工結果データの演算、修正入力条件データ
の演算、修正入力条件データによる加工結果の影響予測
演算等に用いられる。そして、その過程で、各ルールの
適合度が更新されて行く。 その後、データベースの更
新（世代交代）時期が来たときに、図１０に示す処理が
実行され、データベースは次の世代のデータべースに更
新される。このようなことが繰り返し実行されること
で、データベースは究極的には、最適ルールベースとな
る。最適ルールベースは、理想的には、ルールの後件部
の各データ項目の各ランク値に対して、そのランク値に
影響を与える入力条件データのデータ項目のランク値が
全て最適化された１つのルールに集約化されたものを意
味する。

【００５９】上述した２つのルールのデータ交換によ
り、２つのルールと類似性の高い、しかも、両者のルー
ルの性質を併せもった新規なルールが自己発展的に生成
される。このようなルール生成においては、十分に適合
度も高く、且つ、前の２つの良性分（結論との因果関係
の強い条件要素）同志を引き継ぐ可能性も高いルールが
生起される可能性がある。この良性部同志を引き継いだ
良性ルールは、その後の現実の使用において、適合度が
高くなるということで評価され、その後の世代交代にお
いても生き残る。一方、２つのルールの劣勢分（結論と
の因果関係の弱い条件要素）を引き継いだ劣勢ルールも
生成される。しかし、その劣勢ルールは、その後の使用
によって、適合度が低く、いずれ、ルールベースから消
滅する運命にある。このようにして、本実施例装置は、
いわば、ルールが自己増殖、自己分化、自己進化するこ
とで、ルールベースを最適化することができる。よっ
て、作業者により新規ルールを追加するという操作は必
要ではない。

【００６０】尚、上記実施例で、新規ルールを作成する
場合には、任意のルールにおける任意のデータ項目の値
を任意に変更させたルールを生成するようにしても良
い。即ち、クロスオーバによる新規ルールの生成は、２
つのルールのそれぞれの特性を一部継続しているので、
ルールの特性が大きく変化することがないためにルール
ベースが最適化の過程においてエネルギー極小点に落ち
込む可能性がある。この時、任意にデータ項目の値をラ
ンダムに変更することで、いわば、ルールベースの最適
過程において擾乱を発生させたり、ルールに突然変位を
生じさせることで、エネルギー極小点を脱出して、エネ
ルギー最小点に至る、即ち、最適化を完了させることが
できる。

【００６１】上記実施例において、ルールベース記憶手
段Ｘ１は、固定ディスク装置３５、ＲＡＭ３３のルール
ベース領域３３５で構成され、入力条件データ入力手段
Ｘ２はキーボード２２と、ＲＡＭ３３の入力条件データ
領域３３２と、ＣＰＵ３１及びＣＰＵ３１によって実行
される図８のステップ１０２−１０４で達成される。
又、加工結果データ予測手段Ｘ３は、ＲＯＭ３２の加工
結果予測プログラム領域３２２、ＣＰＵ３１及びＣＰＵ
３１によって実行される図８のステップ１０８−１１２
によって達成される。又、適合度演算手段Ｘ４は、ＣＰ
Ｕ３１及びそのＣＰＵ３１によって実行される図８のス
テップ１１４─１１８、図９のステップ２１２─２１６
で達成される。又、適合度記憶手段Ｘ５は、ＲＡＭ３３
の適合度領域３３５及び固定ディスク装置３５で構成さ
れる。選別手段Ｘ４はＣＰＵ３１及びＣＰＵ３１によっ
実行される図１０のステップ３０２─３１０で達成され
る。又、ルール生成手段Ｘ５はＣＰＵ３１及びＣＰＵ３
１によって実行される図１０のステップ３１２─３１６
で達成される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の具体的な一実施例に係る加工結果予測
装置を用いた数値制御研削盤の構成を示した機構図。

【図２】同実施例の数値制御研削盤の数値制御装置の構
成を示したブロック図。

【図３】ルールのデータ項目を示した説明図。

【図４】ルールのデータ構造を示した説明図。

【図５】各データ項目の値のランク分けの様子を示した
説明図。

【図６】ルールの構成及び表記方法を示した説明図。

【図７】ルールを作成する手順を示した説明図。

【図８】ルールベースを用いて加工結果データを予測す
るＣＰＵによる処理手順を示したフローチャート。

【図９】ルールベースを用いて変更後加工結果データか
ら入力条件データを演算するＣＰＵによる処理手順を示
したフローチャート。

【図１０】ルールベースのＣＰＵによる更新手順を示し
たフローチャート。

【図１１】ルールベースの更新におけるクロスオーバに
よる新規ルールが生成される様子を説明した説明図。

【図１２】クロスオーバにより生成された新規ルールを
示した説明図。

【図１３】発明の構成を示したブロック図。

【符号の説明】

３１…ＣＰＵ ３３…ＲＡＭ ３２…ＲＯＭ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 皆川 雅章 北海道札幌市厚別区厚別中央５条６丁目２ −20 (72)発明者 米田 孝夫 愛知県刈谷市朝日町１丁目１番地 豊田工 機株式会社内 (72)発明者 山中 将 愛知県刈谷市朝日町１丁目１番地 豊田工 機株式会社内

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 送り速度等の加工条件や工作物仕上げ寸
   法等の固定条件からなる入力条件をルールが成立する場
   合の前提条件として記述した前件部と、加工結果をルー
   ルが成立する場合の結論として記述した後件部とから成
   る複数のルールを加工が可能な範囲の値を複数にランク
   分けした値として記憶したルールベース記憶手段と、 工作物を加工する場合の入力条件データを入力する入力
   条件データ入力手段と、 前記入力条件データ入力手段により入力された前記入力
   条件データに対して前記ルールベース記憶手段に記憶さ
   れている各ルールの前記前件部を適用して、適合したル
   ールの前記後件部に基づいて加工結果データを得る加工
   結果データ演算手段と、 前記加工結果データ演算手段により演算された前記加工
   結果データの評価値を入力し、その評価値の累積に応じ
   て、そのルールの適合性を表す適合度を演算する適合度
   演算手段と、 前記適合度演算手段により演算された各ルールの適合度
   を各ルールに対応させて記憶する適合度記憶手段と、 前記適合度記憶手段に記憶されている各ルールの各適合
   度に応じて、前記ルールベース記憶手段に記憶されてい
   る適合度の低いルールを削除し、適合度の高いルールを
   残す選別手段と、 前記ルールベース記憶手段に記憶されているルールの中
   から、前記適合度が所定値より大きく、且つ、前記後件
   部が等しい任意の２つのルールを選択し、その２つのル
   ール間で、前記前件部を構成する複数の条件要素におけ
   る、対応する任意数の前記条件要素を相互に交換して２
   つの新規なルールを生成するルール生成手段とを有する
   ことを特徴とする加工結果予測装置。