JPWO2020208893A1 - 数値制御装置および学習装置 - Google Patents

Abstract

数値制御装置（１）は、工作機械（１００）の主軸（１０１）および送り軸（１０２）に運転指令を与える駆動指令部（１５）と、工作機械（１００）に取り付けられる工具または加工対象物の振動を検出したセンサ信号（２００）に基づいて、複数の種類の状態量を生成するセンサ信号処理部（１１）と、主軸（１０１）の回転と同期したタイミングで周期的にタイミング信号（２０７）を生成して出力するタイミング信号生成部（１６）と、状態空間内において複数の種類の状態量を示す無次元量を、タイミング信号（２０７）毎に生成し、無次元量の位相間の差分を示す位相差情報（２０３）を演算する位相差演算部（１２）と、位相差情報（２０３）から推論用データセットを作成する情報観測部と、推論用データセットを入力することでびびり振動の有無を判定する機械学習を行った学習済み推論モデルを持つ推論部とを有し、推論部に推論用データセットを入力してびびり振動の発生を判定する振動判定部（１３）と、を備えることを特徴とする。

Description

本開示は、工作機械におけるびびり振動の発生を判定する数値制御装置、びびり振動の発生判定方法、および学習装置に関する。

加工対象物と工具との間の相対位置を変化させることで、加工対象物を所望の形状に除去加工する工作機械がある。フライス盤および旋盤に代表される工作機械は、工具または加工対象物を主軸に装着し、主軸を回転させて加工を行う。加工中には、「びびり振動」と呼ばれる振動が発生することがある。びびり振動が発生すると、仕上げ面精度が悪化したり、工具の破損の原因となったりする。

特許文献１には、加工中に予め定められた時間間隔をおいて振動を２回測定し、２回目の測定結果が１回目と比較して、周波数領域の振幅が大きく、かつ周波数領域の位相が異なっていた場合に、びびり振動が発生したと判定する方法が開示されている。

特開２０１３−７６４７号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、加工中にびびり振動の発生有無を判定するまでの時間が長くなってしまうという問題があった。具体的には、特許文献１に記載の技術では、振動の解析に周波数解析を用いる。ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）などの周波数解析は、その計算アルゴリズム上、周波数分解能ΔＦがデータ取得時間Ｔに反比例するという制約がある。このため、びびり振動の判定に十分な周波数分解能ΔＦを得るためには、データ取得時間が長くなる。また、特許文献１に記載の技術では、予め定められた時間をおいて２回の測定を行う必要があるため、加工中の振動を計測する時間も長くなってしまう。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、びびり振動の判定に要する時間を短縮することが可能な数値制御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、本開示の数値制御装置は、工作機械の主軸および送り軸に運転指令を与える駆動指令部と、工作機械に取り付けられる工具または加工対象物の振動を検出したセンサ信号に基づいて、複数の種類の状態量を生成するセンサ信号処理部と、主軸の回転と同期したタイミングで周期的にタイミング信号を生成して出力するタイミング信号生成部と、状態空間内において複数の種類の状態量を示す無次元量を、タイミング信号毎に生成し、無次元量の位相間の差分を示す位相差情報を演算する位相差演算部と、位相差情報から推論用データセットを作成する情報観測部と、推論用データセットを入力することでびびり振動の有無を判定する機械学習を行った学習済み推論モデルを持つ推論部とを有し、推論部に推論用データセットを入力することでびびり振動の発生を判定する振動判定部と、を備えることを特徴とする。

本開示によれば、びびり振動の判定に要する時間を短縮することができるという効果を奏する。

実施の形態１にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 図１に示すフィルタ処理部のフィルタ特性を説明するための図 図１に示すタイミング信号生成部が出力するタイミング信号と主軸の角度指令との関係を示す図 図１に示す位相差演算部が算出する無次元量を示す図 びびり振動が発生している場合に図１に示す位相差演算部が演算する位相差の推移の一例を示す図 びびり振動が発生していない場合に図１に示す位相差演算部が演算する位相差の推移の一例を示す図 びびり振動が発生した場合の実験結果であり、加工中に生じた加速度の波形を示す図 図７に示す実験結果から求めた無次元量の位相差を示す図 びびり振動が発生していない場合の実験結果であり、加工中に生じた加速度の波形を示す図 図９に示す実験結果から求めた無次元量の位相差を示す図 図１に示す振動判定部の処理の第１の例について説明するための図 図１に示す振動判定部の処理の第２の例について説明するための図 実施の形態２にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 図１３に示すタイミング信号生成部が出力するタイミング信号と主軸の角度指令との間の関係の第１の例を示す図 図１３に示すタイミング信号生成部が出力するタイミング信号と主軸の角度指令との間の関係の第２の例を示す図 実施の形態３にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 実施の形態４にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 実施の形態５にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 実施の形態６にかかる数値制御装置の機能構成を示す図 実施の形態１〜６にかかる数値制御装置の機能を実現するための専用のハードウェアを示す図 実施の形態１〜６にかかる数値制御装置の機能を実現するための制御回路の構成を示す図 図１に示す振動判定部の処理の第３の例を実現するための構成例を示す図 ニューラルネットワークを用いた推論モデルの構成例を示す図 図２２に示す振動判定部が用いる推論モデルを学習する学習装置の機能構成を示す図

以下に、本開示の実施の形態にかかる数値制御装置、びびり振動の発生判定方法、および学習装置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開示の技術的範囲が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる数値制御装置１の機能構成を示す図である。数値制御装置１は、工作機械１００に運転指令２０８を与えることによって、工作機械１００を数値制御する。

工作機械１００は、運転指令２０８により駆動するモータを備えた主軸１０１および送り軸１０２を有する。本実施の形態では、主軸１０１には加工対象物が設置され、送り軸１０２には工具が設置される。また、工作機械１００は、主軸１０１と送り軸１０２の位置、速度、およびモータ電流を少なくとも含む動作情報２０９を数値制御装置１に出力する。なお、本実施の形態では、工具の刃数は１枚とする。

工作機械１００には、センサ１０３が取り付けられている。センサ１０３は、工具または加工対象物の振動を検出したセンサ信号２００を数値制御装置１に出力する。センサ１０３は、工作機械１００の主軸１０１または送り軸１０２の構造物に取り付けられる。センサ１０３を取り付ける位置は、工具または加工対象物の振動を検出可能な位置であればよく、工具と加工対象物とが接触する点の近傍であることが好ましい。センサ１０３の種類は、工具または加工対象物の振動を検出することができるセンサであればよく、センサ１０３は、例えば、変位センサ、速度センサ、加速度センサ、角速度センサなどである。また、センサ１０３は、切削反力を検出する力センサ、加工中の切削音を検出するマイクロフォンであってもよい。或いは、センサ１０３の代わりに動作情報に含まれる主軸１０１および送り軸１０２の位置と速度とモータ電流とのうち、少なくとも１つ以上を用いて、加工中に生じる工具または加工対象物の振動を検出し、検出した振動を示す情報をセンサ信号２００として出力してもよい。

数値制御装置１は、フィルタ処理部１０と、センサ信号処理部１１と、位相差演算部１２と、振動判定部１３と、指令値補正部１４と、駆動指令部１５と、タイミング信号生成部１６とを有する。

駆動指令部１５は、工作機械１００から動作情報２０９を受け取り、動作情報２０９に基づいて工作機械１００に運転指令２０８を出力し、タイミング信号生成部１６へ主軸運転指令２０６を出力する。また、駆動指令部１５は、後述の指令値補正部１４が出力する補正信号２０５に基づいて運転指令２０８を補正する。運転指令２０８は、工作機械１００の主軸１０１の角度指令、および速度指令の少なくともいずれかと、送り軸１０２の位置指令および速度指令の少なくともいずれかとを含む。また、主軸運転指令２０６は、主軸１０１の角度指令および速度指令の少なくともいずれかを含む。

フィルタ処理部１０は、工作機械１００が出力するセンサ信号２００をフィルタリングしてびびり振動成分信号２０１を生成し、生成したびびり振動成分信号２０１をセンサ信号処理部１１に出力する。フィルタ処理部１０は、センサ信号２００から切削成分を除去する。

図２は、図１に示すフィルタ処理部１０のフィルタ特性を説明するための図である。図２の横軸は周波数を示し、縦軸は振幅を示す。図２は、周波数領域において、びびり振動成分と、切削成分と、フィルタの通過帯域とを示している。切削成分は、主に、主軸回転数に工具の刃数を乗じた周波数の振動成分、および、その高調波成分である。フィルタ処理部１０は、各切削成分を含む帯域を、予め定められた帯域幅で除去する。例えば、予め定められた帯域幅は、切削成分付近の数Ｈｚ程度とすることができる。フィルタ処理部１０は、公知のバンドパスフィルタ、ノッチフィルタ、複数のバンドパスフィルタの組合せ、複数のノッチフィルタの組合せ、櫛形フィルタなどを用いて設計することができる。図２に示す通過帯域のフィルタを用いることで、フィルタ処理部１０は、センサ信号２００から切削成分を除去してびびり振動成分信号２０１を生成することができる。

図１の説明に戻る。センサ信号処理部１１は、センサ信号２００に基づいて、複数の種類の状態量を生成し、生成した複数の種類の状態量を示す状態量信号２０２を位相差演算部１２に出力する。具体的には、センサ信号処理部１１は、フィルタ処理部１０が出力するびびり振動成分信号２０１に基づいて、状態量信号２０２を生成する。状態量信号２０２は、第１の状態量および第２の状態量を含む。例えば、第１の状態量は、びびり振動成分信号２０１であり、第２の状態量は、びびり振動成分信号２０１を１回時間微分することにより得られる状態量である。センサ信号処理部１１は、びびり振動成分信号２０１およびびびり振動成分信号２０１を１回時間微分した信号を同時に時系列信号として状態量信号２０２とする。

なお、第１の状態量および第２の状態量の時間微分の回数の差は、奇数であればどのような組合せであってもよい。例えば、第１の状態量がびびり振動成分信号２０１をＰ回時間微分することにより得られる状態量であり、第２の状態量がＱ回時間微分することにより得られる状態量であるとする。ここでＰおよびＱは整数とする。この場合、ＰとＱの差分が奇数であればよい。さらに、第１の状態量と第２の状態量の次元は、びびり振動成分信号２０１を時間積分して得られる次元であってもよい。具体例として、第１の状態量を加速度とし、第２の状態量を速度としてもよい。或いは、第１の状態量を加速度の微分値であるジャークとし、第２の状態量を位置としてもよい。センサ信号処理部１１は、例えば、センサ信号２００と、センサ信号２００を時間微分することにより得られる状態量と、センサ信号を時間積分することにより得られる状態量とのうち２種類以上の状態量を生成することができる。

タイミング信号生成部１６は、駆動指令部１５が出力する主軸運転指令２０６に基づき、主軸１０１の角度指令が予め定められた角度を通過したと判定すると、位相差演算部１２へタイミング信号２０７を出力する。タイミング信号２０７の生成方法の詳細を説明する。

図３は、図１に示すタイミング信号生成部１６が出力するタイミング信号２０７と主軸１０１の角度指令との関係を示す図である。主軸１０１の角度指令は、駆動指令部１５が出力する主軸運転指令２０６に含まれる。図３において角度指令は、０度から３６０度の値をとり、３６０度に達すると０度に戻る信号である。タイミング信号生成部１６は、主軸１０１の角度指令が所定の角度ψ１を通過する度にタイミング信号２０７を出力する。これにより、タイミング信号２０７は、工作機械１００の主軸１０１の回転と同期したタイミングで周期的に出力されることになる。角度ψ１は主軸１０１が１回転する間に１箇所定められていれば、任意の角度であってよく、例えば主軸１０１のオリエンテーション時の主軸１０１の角度ψ１とすることができる。主軸オリエンテーションとは、主軸１０１を停止させる基準角度である。

或いは、タイミング信号生成部１６は、主軸運転指令２０６に含まれる主軸１０１の速度指令を用いて、タイミング信号２０７を生成することもできる。この場合、タイミング信号生成部１６は、初期時刻ｔ０を基準時刻として、主軸１０１の速度指令Ｓ（ｒｐｍ）から以下に示す数式（１）を用いて算出される時間Ｔ１ごとにタイミング信号２０７を出力する。また、タイミング信号生成部１６は、主軸１０１の角度指令および速度指令を合わせて使用してもよい。なお、ここではタイミング信号生成部１６は、主軸１０１の運転指令を用いて、タイミング信号２０７を生成することとしたが、主軸１０１の運転指令に代えて、あるいは、主軸１０１の運転指令に加えて、送り軸１０２の運転指令を用いて、タイミング信号２０７を生成してもよい。

位相差演算部１２は、タイミング信号生成部１６が出力するタイミング信号２０７と、センサ信号処理部１１が出力する状態量信号２０２とを受け付ける。位相差演算部１２は、タイミング信号２０７および状態量信号２０２に基づいて、状態空間内において複数の種類の状態量を示す無次元量を、タイミング信号２０７毎に生成し、無次元量の位相間の差分を示す位相差情報２０３を演算する。位相差演算部１２は、生成した位相差情報２０３を振動判定部１３に出力する。

位相差演算部１２は、状態量信号２０２に含まれる複数の状態量のそれぞれを正規化する。位相差演算部１２は、予め定められたそれぞれの状態量の最大値で、各状態量を除することでそれぞれの状態量を正規化する。ここで用いる最大値は、事前の加工実験で得られた各状態量の最大値としてもよいし、事前のシミュレーションで求められた各状態量の最大値としてもよい。

位相差演算部１２が時刻ｔ１および時刻ｔ２でタイミング信号２０７を受け取ったとする。このときｔ２はｔ１よりも大きい値とする。位相差演算部１２は、時刻ｔ１における状態量信号２０２を正規化し、正規化後の値を第１の無次元量Ｎ１とする。位相差演算部１２は、時刻ｔ２において、時刻ｔ１と同様に状態量信号２０２を正規化し、正規化後の値を第２の無次元量Ｎ２とする。

図４は、図１に示す位相差演算部１２が算出する無次元量を示す図である。図４は、位相差演算部１２が算出する第１の無次元量Ｎ１と、第２の無次元量Ｎ２とを、状態量信号２０２の第１の状態量の次元と、第２の状態量の次元とからなる状態空間内で表している。位相差演算部１２は、前回の無次元量である第１の無次元量Ｎ１と、状態空間の原点と、今回の無次元量である第２の無次元量Ｎ２とがなす角度θを、第１の無次元量Ｎ１と第２の無次元量Ｎ２との位相差として演算する。位相差演算部１２は、タイミング信号２０７毎に上記の演算を行い、最新の無次元量と、前回の無次元量との位相差を演算する。位相差演算部１２は、演算した位相差を示す位相差情報２０３を振動判定部１３に出力する。

図５は、びびり振動が発生している場合に図１に示す位相差演算部１２が演算する位相差の推移の一例を示す図である。無次元量Ｎ１０〜Ｎ１３は、タイミング信号２０７を受け取った各時刻ｔ１０〜ｔ１３で算出された無次元量である。このとき、ｔ１３＞ｔ１２＞ｔ１１＞ｔ１０とする。また、角度θ１０は、無次元量Ｎ１０と状態空間の原点と無次元量Ｎ１１とがなす角度を示し、角度θ１１は、無次元量Ｎ１１と状態空間の原点と無次元量Ｎ１２とがなす角度を示し、角度θ１２は、無次元量Ｎ１２と状態空間の原点と無次元量Ｎ１３とがなす角度を示す。

びびり振動が発生している場合、状態空間内の無次元量Ｎ１０〜Ｎ１３の軌跡は円状となり、各無次元量の間の角度は一定となる。したがって、タイミング信号２０７を受け取った各時刻における角度θは一定となる。

図６は、びびり振動が発生していない場合に図１に示す位相差演算部１２が演算する位相差の推移の一例を示す図である。無次元量Ｎ２０〜Ｎ２３は、タイミング信号２０７を受け取った各時刻ｔ２０〜ｔ２３で算出された無次元量である。このとき、ｔ２３＞ｔ２２＞ｔ２１＞ｔ２０とする。また、角度θ２０は、無次元量Ｎ２０と状態空間の原点と無次元量Ｎ２１とがなす角度を示し、角度θ２１は、無次元量Ｎ２１と状態空間の原点と無次元量Ｎ２２とがなす角度を示し、角度θ２２は、無次元量Ｎ２２と状態空間の原点と無次元量Ｎ２３とがなす角度を示す。

びびり振動が発生していない場合、状態空間内の無次元量Ｎ２０〜Ｎ２３の軌跡と角無次元量の間の角度は不規則になる。したがって、タイミング信号２０７を受け取った各時刻における角度θは一定とならない。

このため、位相差演算部１２は、びびり振動が発生している場合には一定値の角度θすなわち位相差を算出し、びびり振動が発生していない場合には不規則な値の角度θすなわち位相差を算出することになる。

ここで、びびり振動の有無による角度θの差異を確認するための実験結果について説明する。本実験では、一般的なＣＮＣ（Computer Numerical Control）旋盤のチャックに、炭素鋼鋼材であるＳ４５Ｃの丸棒を設置し、丸棒の外周を旋削により加工した。なお、工具は超硬工具を用い、工具に加速度センサを設置することで加工中の加速度を計測した。

びびり振動が発生したときの加工条件は、主軸回転数２０００（ＲＰＭ）、１刃あたり送り０．１（ｍｍ）、径方向切込み１．０（ｍｍ）、チャックからのワーク突き出し量２００（ｍｍ）である。

図７は、びびり振動が発生した場合の実験結果であり、加工中に生じた加速度の波形を示す図である。図８は、図７に示す実験結果から求めた無次元量の位相差を示す図である。本実験では、フィルタ処理部１０、センサ信号処理部１１、タイミング信号生成部１６および位相差演算部１２は、加速度センサの出力する加速度データをセンサ信号２００として処理することにより、図８に示す無次元量および角度θが算出された。

まず、フィルタ処理部１０は、主軸回転数に基づいて、２０００／６０＝３３．３（Ｈｚ）と、その高調波から成る切削成分を加速度データから除去した。次に、センサ信号処理部１１は、第１の状態量を加速度、第２の状態量を速度とする状態量信号２０２を演算して出力した。なお、第２の状態量である速度は、加速度を積分することによって得た。

タイミング信号生成部１６は、主軸１０１の角度指令が主軸オリエンテーション時の主軸角度を通過するたびにタイミング信号２０７を出力した。位相差演算部１２は、状態量信号２０２を正規化し、各タイミング信号２０７を受け取った各時刻ｔ１０１〜ｔ１０６における無次元量Ｎ１０１〜Ｎ１０６を算出した。ここで、ｔ１０６＞ｔ１０５＞ｔ１０４＞ｔ１０３＞ｔ１０２＞ｔ１０１である。

図８には、状態空間内における無次元量Ｎ１０１〜Ｎ１０６が示されている。角度θ１０１は、無次元量Ｎ１０１と状態空間の原点と無次元量Ｎ１０２とがなす角度を示し、角度θ１０２は、無次元量Ｎ１０２と状態空間の原点と無次元量Ｎ１０３とがなす角度を示し、角度θ１０３は、無次元量Ｎ１０３と状態空間の原点と無次元量Ｎ１０４とがなす角度を示す。角度θ１０４は、無次元量Ｎ１０４と状態空間の原点と無次元量Ｎ１０５とがなす角度を示し、角度θ１０５は、無次元量Ｎ１０５と状態空間の原点と無次元量Ｎ１０６とがなす角度を示す。角度θ１０１〜θ１０５は一定である。以上の実験結果から、びびり振動が発生している場合、状態空間内の無次元量の軌跡は円状になり、各時刻における角度θ１０１〜θ１０５は一定の値をとることが実験的に示された。

続いて、びびり振動が発生しないときの加工条件は、主軸回転数２０００（ＲＰＭ）、１刃あたり送り０．１（ｍｍ）、径方向切込み１．０（ｍｍ）、チャックからのワーク突き出し量１００（ｍｍ）である。

図９は、びびり振動が発生していない場合の実験結果であり、加工中に生じた加速度の波形を示す図である。図１０は、図９に示す実験結果から求めた無次元量の位相差を示す図である。本実験においても、フィルタ処理部１０、センサ信号処理部１１、タイミング信号生成部１６および位相差演算部１２は、加速度センサの出力する加速度データをセンサ信号２００として処理することにより、図１０に示す無次元量および角度θが算出された。

まず、フィルタ処理部１０は、主軸回転数に基づいて、２０００／６０＝３３．３（Ｈｚ）と、その高調波から成る切削成分を加速度データから除去した。次に、センサ信号処理部１１は、第１の状態量を加速度、第２の状態量を速度とする状態量信号２０２を演算して出力した。なお、第２の状態量である速度は、加速度を積分することによって得た。

タイミング信号生成部１６は、主軸１０１の角度指令が主軸オリエンテーション時の主軸角度を通過するたびにタイミング信号２０７を出力した。位相差演算部１２は、状態量信号２０２を正規化し、各タイミング信号２０７を受け取った各時刻ｔ２０１〜ｔ２０６における無次元量Ｎ２０１〜Ｎ２０６を算出した。ここで、ｔ２０６＞ｔ２０５＞ｔ２０４＞ｔ２０３＞ｔ２０２＞ｔ２０１である。

図１０には、状態空間内における無次元量Ｎ２０１〜Ｎ２０６が示されている。角度θ２０１は、無次元量Ｎ２０１と状態空間の原点と無次元量Ｎ２０２とがなす角度を示し、角度θ２０２は、無次元量Ｎ２０２と状態空間の原点と無次元量Ｎ２０３とがなす角度を示し、角度θ２０３は、無次元量Ｎ２０３と状態空間の原点と無次元量Ｎ２０４とがなす角度を示す。角度θ２０４は、無次元量Ｎ２０４と状態空間の原点と無次元量Ｎ２０５とがなす角度を示し、角度θ２０５は、無次元量Ｎ２０５と状態空間の原点と無次元量Ｎ２０６とがなす角度を示す。以上の実験結果から、びびり振動が発生していない場合、状態空間内の無次元量の軌跡は不規則であり、各時刻における角度θ２０１〜θ２０５は不定の値をとることが実験的に示された。

図１の説明に戻る。振動判定部１３は、位相差演算部１２から位相差である角度θを受け取り、以下に示す手順を用いてびびり振動の判定を行う。振動判定部１３は、位相差演算部１２が算出した位相差情報２０３に基づいて、びびり振動の発生有無を判定する。びびり振動が発生していると判定した場合、振動判定部１３は、振動判定情報２０４を指令値補正部１４へ出力する。振動判定部１３の詳細について説明する。

振動判定部１３は、位相差演算部１２が出力した位相差情報２０３を記録する。この記録は、位相差情報２０３を受け取るたびに繰り返し行われ、位相差情報２０３に含まれる角度θを時系列データとして記録する。

また振動判定部１３は、記録された角度θの差分を計算し、角度θの差分が予め定められた閾値を下回る場合、びびり振動が発生していると判定し、振動判定情報２０４を指令値補正部１４に出力する。ここで振動判定部１３が使用する閾値について説明する。なお、ここでは位相差演算部１２から角度θが±１８０度の範囲で出力されることとする。びびり振動が発生していない場合、角度θは±１８０度の範囲で不定の値をとるため角度θの差分は、±３６０度の値をとる。また、びびり振動が発生している場合、角度θは一定の値をとるため、角度θの差分はゼロとなる。ただし、実際の角度θには測定誤差などに由来する誤差が含まれる。このため、閾値を、角度θの誤差よりも十分に大きい値とすれば、びびり振動の有無を判定することができる。例えば、角度θの誤差が±１０度ある場合、閾値は２０度よりも大きい値、例えば３０度とすればよい。

或いは、振動判定部１３は、繰返し受信する複数の位相差情報２０３に含まれる角度θの標準偏差を算出し、角度θの標準偏差が予め定められた閾値を下回る場合、びびり振動が発生していると判定する。図１１は、図１に示す振動判定部１３の処理の第１の例について説明するための図である。振動判定部１３は、時刻ｔ３から時刻ｔ４の間に取得された角度θを用いて標準偏差を算出し、びびり振動の有無を判定する。図１１に示す第１の例では、角度θの標準偏差は、標準偏差の閾値を上回っている。このため、振動判定部１３は、びびり振動が発生していないと判定することができる。また、図１２は、図１に示す振動判定部１３の処理の第２の例について説明するための図である。図１２に示す第２の例では、角度θの標準偏差は、標準偏差の閾値を下回っている。このため、振動判定部１３は、びびり振動が発生していると判定することができる。

標準偏差の閾値の定め方について説明する。びびり振動が発生する場合、角度θは一定の値をとるため、角度θの差分はゼロとなる。ただし、実際の角度θには、測定誤差などに由来する誤差が存在する。したがって、閾値に、角度θに含まれる誤差よりも十分に大きい値を設定することで、びびり振動の有無を判定することができる。例えば、角度θの誤差が±１０度である場合、標準偏差の閾値は１０度よりも大きい値、例えば２０度とすることができる。

また、別の例として、振動判定部１３は、繰返し受信する複数の位相差情報２０３に含まれる角度θの標準偏差に代わって、角度θの分散を用いてびびり振動の有無を判定することができる。この場合も標準偏差の場合と同様の方法で分散の閾値を定めることができる。

さらに別の例として、振動判定部１３は、角度θの最大値と最小値の差を用いて、びびり振動の判定を行ってもよい。この場合、振動判定部１３は、予め定められた長さの期間中に受信した角度θの最大値および最小値の差を算出し、算出した最大値および最小値の差が、予め定められた閾値よりも小さい場合、びびり振動が発生していると判定することができる。

さらに別の例として、振動判定部１３は、びびり振動の有無を判定するように予め機械学習が行われた推論モデルを用いて、びびり振動の判定を行ってもよい。図２２は、図１に示す振動判定部１３の処理の第３の例を実現するための構成例を示す図である。第３の例において、振動判定部１３は、情報観測部３０１と推論部３０２とを有する。情報観測部３０１は、予め定められたサンプリング数分の、位相差情報２０３に含まれる角度θを時系列データとして観測し、推論用データセット３０３を生成する。推論部３０２は、びびり振動の有無を出力するように予め機械学習を行った推論モデルに、情報観測部３０１が生成する推論用データセット３０３を入力することで、びびり振動の有無を示す振動判定情報２０４を出力する。

推論部３０２は、どのようなアルゴリズムの推論モデルを用いてもよい。一例として、ニューラルネットワークを用いた推論モデルについて説明する。図２３は、ニューラルネットワークを用いた推論モデルの構成例を示す図である。図２３に示す例において、ニューラルネットワークは、ｎ個のニューロンを有する入力層ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎと、ｍ個のニューロンを有する中間層ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍと、１個のニューロンを有する出力層ｚ１とから構成される。なお、図２３では、中間層が１層である例を示したが、２層以上の中間層を設けてもよい。

入力層ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎは、中間層ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍと接続されており、中間層ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍは、出力層ｚ１と接続されている。なお、図２３に示す入力層と中間層との接続は一例であり、各入力層ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎは、いずれの中間層ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍと接続されてもよい。

図２３に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎに入力されると、その値に重みＡ１〜Ａａが掛けられて中間層ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍに入力される。中間層ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍに入力された値は、さらに重みＢ１〜Ｂｂが掛けられて出力層ｚ１に入力され、出力層ｚ１から出力される。なお、ａおよびｂのそれぞれは自然数であり、図２３に示す例では、ｂ＝ｍとなる。出力結果は、重みＡ１〜Ａａ，Ｂ１〜Ｂｂの値によって変わる。

図２４は、図２２に示す振動判定部１３が用いる推論モデルを学習する学習装置４００の機能構成を示す図である。学習装置４００は、データ取得部４０１と、学習処理部４０２とを有する。

データ取得部４０１は、実加工中に取得された位相差情報２０３と、びびり振動の有無を示すびびり振動有無情報３０５とを対応づけた学習用データセット３０４を取得する。びびり振動の有無は、びびり振動が発生したか否かによって異なる数値を用いて表すことができる。例えば、びびり振動が発生した場合「１」、発生しなかった場合「０」といった数値が用いられてよい。なお、学習用データセット３０４に含まれるびびり振動有無情報３０５は、例えば、加工後に加工面を評価することによって判定された結果を用いることができる。

学習処理部４０２は、学習用データセット３０４に含まれる位相差情報２０３を入力データとして学習を行う。学習処理部４０２は、推論モデルの出力がびびり振動有無情報３−５の数値と一致するようにいわゆる教師あり学習を行う。学習処理部４０２は、入力層に位相差情報２０３を入力して出力層から出力された値が、びびり振動の有無を示す数値に近づくように、重みＡ１〜Ａａ，Ｂ１〜Ｂｂを調整することで、位相差情報２０３を入力するとびびり振動の有無に対応する出力値を出力する推論モデルを学習する。

学習処理部４０２は、推論モデルの学習時に用いる教師あり学習手法として誤差逆伝搬法を用いることができる。また、学習処理部４０２は、推論モデルの汎化性能を向上させるために、学習の際にニューロンをランダムに除外する「ｄｒｏｐｏｕｔ」、誤差を監視して学習を早く打ち切る「ｅａｒｌｙ ｓｔｏｐｐｉｎｇ」といった手法を用いてもよい。学習処理部４０２は、学習が完了した推論モデルを学習済み推論モデルとして出力する。学習処理部４０２が出力する学習済み推論モデルは、図２２に示す推論部３０２において用いることができる。

なお、上記では、推論モデルにニューラルネットワークを用いる場合について説明したが、他の公知の方法、例えばＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short−Term Memory）、ＳＶＭ（Support Vector Machine）などを用いて推論モデルを構成してもよい。

指令値補正部１４は、振動判定部１３から振動判定情報２０４を受け取った場合、駆動指令部１５へ運転指令２０８の変更を指示する補正信号２０５を出力する。補正信号２０５は、現在の主軸速度に対応して予め定められた所定の割合だけ、主軸１０１の速度指令を変更する信号である。

あるいは、補正信号２０５は、主軸１０１の回転数が予め有限要素解析で算出した機械構造の共振周波数の整数分の１と一致するように、主軸１０１の回転数を変更する信号であってもよい。なお、機械構造の共振周波数は、有限要素解析でなく事前実験により同定した値を用いてもよい。

さらに補正信号２０５は、送り軸１０２の速度指令地を所定の割合だけ変更する信号であってもよい。具体的には補正信号２０５は、送り軸１０２のモータ電流が予め定められた基準値よりも小さくなるように、送り軸１０２の速度指令値を減少する信号とすることができる。

以上説明したように、実施の形態１によれば、工作機械１００に取り付けられる工具または加工対象物の振動を検出したセンサ信号２００に基づいて、複数の種類の状態量の時系列データが生成される。そして、状態空間内において、複数の種類の状態量を示す無次元量がタイミング信号２０７ごとに生成され、無次元量の位相間の差分である角度θを示す位相差情報２０３が演算される。この位相差情報２０３のばらつきに基づいて、工作機械１００におけるびびり振動の発生が判定される。

数値制御装置１は、びびり振動の判定にＦＦＴに代表される周波数解析を用いないため、データ取得時間の制約を受けずに、びびり振動の判定に十分な周波数分解能を得ることができる。このため、びびり振動の判定に要する時間、つまり、びびり振動が発生してからびびり振動の発生を判定するまでの時間を短縮することができる。したがって、びびり振動が発生してから、びびり振動を抑制するまでの時間も短縮され、高速にびびり振動を抑制することができる。

また、数値制御装置１では、無次元量である位相差情報２０３に基づいてびびり振動を判定する。従来の方法としては、例えば、びびり振動の振幅に基づいてびびり振動を判定する方法がある。びびり振動の振幅を用いる場合、加工条件に依存して振幅の大きさが異なるため、加工条件に応じて振幅の閾値を設けなければならない。これに対して、無次元量である位相差情報２０３に基づいてびびり振動を判定する数値制御装置１では、加工条件に依存せずにびびり振動を判定することができ、加工条件に応じて閾値を設ける必要がなくなる。

なお、実施の形態１にかかる工作機械１００は、主軸１０１に加工対象物を設置する構成としたが、例えばフライス盤および旋削盤に代表されるように、主軸１０１に工具を設置する場合であっても同様の効果を奏することができる。

また、実施の形態１では、１個のセンサ１０３を用いる構成としたが、工作機械１００の複数箇所にセンサ１０３を設置してもよい。この場合、設置したすべてのセンサ１０３に対して、実施の形態１で説明した処理を行い、びびり振動の発生を判定することができる。複数箇所にセンサ１０３を設置する場合、加工中に複数の箇所でびびり振動が発生しても、びびり振動の判定および抑制を行うことができる。

なお、工作機械１００に設置するセンサ１０３は、２種類以上のセンサ１０３を用いて振動を検出し、２種類以上の状態量を含むセンサ信号２００をフィルタ処理部１０に出力してもよい。この場合、センサ信号処理部１１は、２種類のセンサ出力をそれぞれ第１の状態量および第２の状態量とすることができる。第２の状態量をセンサ１０３で直接計測することで、微分または積分に伴う量子化誤差の影響を受けずに、びびり振動の判定を行うことができる。

なお、実施の形態１では、センサ信号処理部１１は、２種類の状態量を抽出しているが、３種類以上の状態量を抽出してもよい。

実施の形態２．
実施の形態１では、工具の刃数が１枚の例を説明した。実施の形態２では、工具の刃数が２枚以上の場合にびびり振動の発生を判定するための構成について説明する。

図１３は、実施の形態２にかかる数値制御装置２の機能構成を示す図である。数値制御装置２は、フィルタ処理部１０と、センサ信号処理部１１と、位相差演算部１２と、振動判定部１３と、指令値補正部１４と、駆動指令部１５と、タイミング信号生成部１６−１と、工具情報記録部１７とを有する。

数値制御装置２は、実施の形態１にかかる数値制御装置１の構成に加えて、工具情報２１０を出力する工具情報記録部１７を有し、数値制御装置１のタイミング信号生成部１６に代えて、タイミング信号生成部１６−１を有する。以下、数値制御装置１と異なる部分について主に説明する。

工具情報記録部１７は、工作機械１００に設置された工具に関する情報である工具情報２１０を記録し、記録している工具情報２１０をタイミング信号生成部１６−１に出力する。工具情報２１０は、少なくとも工具の刃数を示す情報を含む。さらに、工具情報２１０は、エンドミル、バイトなどの工具の種類、工具長、工具径などの工具形状を示す情報を含んでもよい。なお、工作機械１００に１つの旋削工具が取り付けられている場合、工具情報記録部１７は、工具の刃数は１枚であることを示す工具情報２１０を出力する。また、工作機械１００に旋削工具が取り付けられている場合であっても、複数の工具が同時に切削する場合、刃数は工具の数と同数になる。例えば工作機械１００が下刃物台と上刃物台とを有し、両方の刃物台に１枚ずつ取り付けられた旋削工具で加工を行う場合、工具情報記録部１７は、刃数が２枚であることを示す工具情報２１０を出力する。

タイミング信号生成部１６−１は、駆動指令部１５が出力する主軸運転指令２０６および工具情報記録部１７が出力する工具情報２１０に基づき、主軸角度が予め定められた角度を通過したことを判定し、判定したタイミングでタイミング信号２０７を位相差演算部１２へ出力する。

タイミング信号生成部１６−１の処理の詳細を説明する。以下では刃数α枚の工具を、主軸１０１に取り付ける場合について説明する。αは、２以上の自然数とする。

まず、α＝２の場合について説明する。図１４は、図１３に示すタイミング信号生成部１６−１が出力するタイミング信号２０７と主軸１０１の角度指令との間の関係の第１の例を示す図である。角度指令は、０度から３６０度の間の値をとり、３６０度に達すると０度に戻る信号である。タイミング信号２０７は、主軸１０１の角度指令が予め定められた複数の角度である角度ψ１および角度ψ２を通過するたびに出力される。つまり、タイミング信号２０７は、主軸１０１が１回転する間に、刃数と同数である２回出力される。角度ψ１は、主軸１０１が１回転する間に１か所定められていれば任意の角度であってよい。例えば、角度ψ１は、主軸オリエンテーション時の主軸角度とすることができる。さらに、角度ψ１と角度ψ２との間の差は、３６０度を工具刃数の２で除した値となり、ψ２−ψ１＝１８０度となる。

続いて、αが任意の自然数である場合について説明する。図１５は、図１３に示すタイミング信号生成部１６−１が出力するタイミング信号２０７と主軸１０１の角度指令との間の関係の第２の例を示す図である。タイミング信号２０７は、主軸１０１の角度指令が予め定められた角度ψ_βを通過するたびに出力される。βは、２以上α以下の自然数である。タイミング信号２０７は、主軸１０１が１回転する間にα回出力される。ψ１は、主軸１０１が１回転する間に１か所定められていれば任意の角度であってよい。ψ１とψβ―１との間には、以下に示す数式（２）に示す制約がある。言い換えると、タイミング信号生成部１６−１は、３６０度を刃数αで除した角度だけ主軸１０１が回転する毎にタイミング信号２０７を出力する。

なお、タイミング信号生成部１６−１は、主軸運転指令２０６に含まれる主軸１０１の速度指令を用いて、タイミング信号２０７を生成してもよい。この場合、タイミング信号生成部１６−１は、主軸１０１の速度指令Ｓ（ｒｐｍ）から以下の数式（３）を用いて算出される時間Ｔ２ごとにタイミング信号２０７を生成する。

以上説明したように、実施の形態２によれば、工具情報２１０に基づいてタイミング信号２０７が生成されるため、工作機械１００に取り付けられる工具の刃数が複数である場合であっても、実施の形態１と同様に、びびり振動の判定に要する時間、つまり、びびり振動が発生してからびびり振動の発生を判定するまでの時間を短縮することができる。

なお、刃数が１である場合、数値制御装置２は、数値制御装置１と同様の処理によってびびり振動の判定および抑制を行うことができる。

実施の形態３．
図１６は、実施の形態３にかかる数値制御装置３の機能構成を示す図である。数値制御装置３は、フィルタ処理部１０と、センサ信号処理部１１と、位相差演算部１２と、振動判定部１３と、指令値補正部１４と、駆動指令部１５と、タイミング信号生成部１６−２とを有する。数値制御装置３は、数値制御装置１のタイミング信号生成部１６に代えて、タイミング信号生成部１６−２を有する。以下、数値制御装置１と異なる部分について主に説明する。

工作機械１００は、実施の形態１で説明した構成に加えて、主軸１０１に取り付けられた角度情報センサ１０４を有する。角度情報センサ１０４は、主軸角度を測定するセンサであり、例えばエンコーダ、ポテンショセンサなどを用いることができる。角度情報２１１は、角度情報センサ１０４により測定された主軸角度の実測値を少なくとも含む信号である。角度情報センサ１０４は、生成した角度情報２１１を数値制御装置３に出力する。

タイミング信号生成部１６−２は、角度情報２１１が含む主軸角度の実測値に基づき、タイミング信号２０７を生成する。タイミング信号生成部１６−２がタイミング信号２０７を生成する方法は、実施の形態１と同様であるが、主軸１０１の角度指令に代わり、主軸角度の実測値が用いられる。

なお、角度情報センサ１０４は、主軸速度の実測値を検出するセンサであってもよい。この場合、角度情報センサ１０４は、角速度センサである。タイミング信号生成部１６−２は、主軸１０１の角度指令に代わり、主軸速度の実測値に基づいてタイミング信号２０７を生成することができる。タイミング信号生成部１６−２は、初期時刻ｔ０を基準時刻として、主軸速度の実測値Ｓ_ref（ｒｐｍ）から、以下に示す数式（４）を用いて算出される時間Ｔ３ごとにタイミング信号２０７を出力する。

以上説明したように、実施の形態３によれば、タイミング信号２０７は、主軸角度の実測値に基づいて生成される。このため、主軸１０１の角度指令と実際の角度の間で生じる制御の追従誤差の影響を受けることなく、タイミング信号２０７を生成することができる。したがって、数値制御装置３は、主軸１０１の角度指令と実際の角度の間に制御の追従誤差が発生する場合であっても、実施の形態１と同様に、びびり振動の判定に要する時間、つまり、びびり振動が発生してからびびり振動の発生を判定するまでの時間を短縮することができる。

なお、実施の形態３では、主軸角度または主軸速度の実測値を用いて、タイミング信号２０７を生成する例について説明したが、タイミング信号生成部１６−２は、主軸角度指令と主軸角度の実測値とを併せて用いてもよいし、主軸速度指令と主軸速度の実測値とを併せて用いてもよい。

実施の形態４．
図１７は、実施の形態４にかかる数値制御装置４の機能構成を示す図である。数値制御装置４は、フィルタ処理部１０と、センサ信号処理部１１と、位相差演算部１２と、振動判定部１３と、指令値補正部１４と、駆動指令部１５と、タイミング信号生成部１６−３と、工具情報記録部１７とを有する。つまり、数値制御装置４は、実施の形態３で説明した数値制御装置３の構成に加えて、工具情報記録部１７を有し、タイミング信号生成部１６−２の代わりにタイミング信号生成部１６−３を有する。以下、数値制御装置２と異なる部分について主に説明する。

タイミング信号生成部１６−３は、角度情報センサ１０４が出力する角度情報２１１と、工具情報記録部１７が出力する工具情報２１０とに基づいて、タイミング信号２０７を生成し、生成したタイミング信号２０７を位相差演算部１２に出力する。タイミング信号生成部１６−３は、実施の形態２のタイミング信号生成部１６−１と同様の方法でタイミング信号２０７を生成することができる。このとき、タイミング信号生成部１６−３は、主軸１０１の角度指令に代わって、主軸角度の実測値を用いて、タイミング信号２０７を生成する。

以上説明したように、実施の形態４によれば、実施の形態３と同様に、主軸１０１の角度指令と実際の角度の間で生じる制御の追従誤差の影響を受けることなく、タイミング信号２０７を生成することができるという効果に加えて、実施の形態２と同様に、刃数が複数である場合にも、実施の形態１と同様に、びびり振動の判定に要する時間、つまり、びびり振動が発生してからびびり振動の発生を判定するまでの時間を短縮することができる。

実施の形態５．
図１８は、実施の形態５にかかる数値制御装置５の機能構成を示す図である。数値制御装置５は、フィルタ処理部１０と、センサ信号処理部１１と、位相差演算部１２と、振動判定部１３と、指令値補正部１４と、駆動指令部１５と、タイミング信号生成部１６−４とを有する。また、数値制御装置５は、工作機械１００を制御するための加工プログラム１８から、主軸回転数指令２１３を含む加工プログラム情報２１２を取得することができる。以下、数値制御装置１と異なる部分について主に説明する。

主軸回転数指令２１３は、タイミング信号生成部１６−４に出力され、加工プログラム情報２１２は、駆動指令部１５に出力される。駆動指令部１５は、加工プログラム情報２１２に従って、工作機械１００に運転指令２０８を出力することができる。

タイミング信号生成部１６−４は、加工プログラム情報２１２から抽出された主軸回転数指令２１３に基づいて、タイミング信号２０７を生成する。タイミング信号生成部１６−４は、初期時刻ｔ０を基準時刻とし、主軸回転数指令２１３と以下に示す数式（５）とを用いて算出される時間Ｔ４ごとにタイミング信号２０７を出力する。なお、数式（５）のＳ_cmdは、主軸回転数指令２１３が示す主軸回転数を示す。

以上説明したように、実施の形態５によれば、加工プログラム１８に含まれる主軸回転数指令２１３に基づいて、タイミング信号２０７を生成することができる。加工プログラム１８を使用してタイミング信号２０７を生成する場合であっても、実施の形態１と同様に、びびり振動の判定に要する時間、つまり、びびり振動が発生してからびびり振動の発生を判定するまでの時間を短縮することができる。

実施の形態６．
図１９は、実施の形態６にかかる数値制御装置６の機能構成を示す図である。数値制御装置６は、フィルタ処理部１０と、センサ信号処理部１１と、位相差演算部１２と、振動判定部１３と、指令値補正部１４と、駆動指令部１５と、タイミング信号生成部１６−５と、工具情報記録部１７とを有する。数値制御装置６は、数値制御装置５の構成に加えて、工具情報記録部１７を有し、タイミング信号生成部１６−４に代えてタイミング信号生成部１６−５を有する。

タイミング信号生成部１６−５は、工具情報２１０と、主軸回転数指令２１３とに基づいて、タイミング信号２０７を生成し、生成したタイミング信号２０７を位相差演算部１２に出力する。

タイミング信号生成部１６−５は、初期時刻ｔ０を基準時刻として、以下に示す数式（６）と、刃数αと、主軸回転数Ｓ_cmdとを用いて算出される時間Ｔ５ごとにタイミング信号２０７を出力する。

以上説明したように、実施の形態６によれば、実施の形態５の効果に加えて、さらに、工具の刃数が複数である場合にも、びびり振動の発生を判定することが可能になる。

続いて、実施の形態１〜６にかかる数値制御装置１〜６のハードウェア構成について説明する。数値制御装置１〜６の各機能部は、処理回路により実現される。これらの処理回路は、専用のハードウェアにより実現されてもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いた制御回路であってもよい。

上記の処理回路が、専用のハードウェアにより実現される場合、これらは、図２０に示す処理回路９０により実現される。図２０は、実施の形態１〜６にかかる数値制御装置１〜６の機能を実現するための専用のハードウェアを示す図である。処理回路９０は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものである。

上記の処理回路が、ＣＰＵを用いた制御回路で実現される場合、この制御回路は例えば図２１に示す構成の制御回路９１である。図２１は、実施の形態１〜６にかかる数値制御装置１〜６の機能を実現するための制御回路９１の構成を示す図である。図２１に示すように、制御回路９１は、プロセッサ９２と、メモリ９３とを備える。プロセッサ９２は、ＣＰＵであり、中央処理装置、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、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などとも呼ばれる。メモリ９３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などである。

上記の処理回路が制御回路９１により実現される場合、プロセッサ９２がメモリ９３に記憶された、各構成要素の処理に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、メモリ９３は、プロセッサ９２が実行する各処理における一時メモリとしても使用される。

以上の実施の形態に示した構成は、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、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、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。

１，２，３，４，５，６ 数値制御装置、１０ フィルタ処理部、１１ センサ信号処理部、１２ 位相差演算部、１３ 振動判定部、１４ 指令値補正部、１５ 駆動指令部、１６，１６−１，１６−２，１６−３，１６−４，１６−５ タイミング信号生成部、１７ 工具情報記録部、１８ 加工プログラム、９０ 処理回路、９１ 制御回路、９２ プロセッサ、９３ メモリ、１００ 工作機械、１０１ 主軸、１０２ 送り軸、１０３ センサ、１０４ 角度情報センサ、２００ センサ信号、２０１ びびり振動成分信号、２０２ 状態量信号、２０３ 位相差情報、２０４ 振動判定情報、２０５ 補正信号、２０６ 主軸運転指令、２０７ タイミング信号、２０８ 運転指令、２０９ 動作情報、２１０ 工具情報、２１１ 角度情報、２１２ 加工プログラム情報、２１３ 主軸回転数指令、３０１ 情報観測部、３０２ 推論部、３０３ 推論用データセット、３０４ 学習用データセット、３０５ びびり振動有無情報、４００ 学習装置、４０１ データ取得部、４０２ 学習処理部。

Claims (2)

1. 工作機械の主軸および送り軸に運転指令を与える駆動指令部と、
   前記工作機械に取り付けられる工具または加工対象物の振動を検出したセンサ信号に基づいて、複数の種類の状態量を生成するセンサ信号処理部と、
   前記主軸の回転と同期したタイミングで周期的にタイミング信号を生成して出力するタイミング信号生成部と、
   状態空間内において前記複数の種類の状態量を示す無次元量を、前記タイミング信号毎に生成し、前記無次元量の位相間の差分を示す位相差情報を演算する位相差演算部と、
   前記位相差情報から推論用データセットを作成する情報観測部と、推論用データセットを入力することでびびり振動の有無を判定する機械学習を行った学習済み推論モデルを持つ推論部とを有し、前記推論部に前記推論用データセットを入力することでびびり振動の発生を判定する振動判定部と、
   を備えることを特徴とする数値制御装置。
2. 工作機械の主軸および送り軸に運転指令を与える駆動指令部と、前記工作機械に取り付けられる工具または加工対象物の振動を検出したセンサ信号に基づいて、複数の種類の状態量を生成するセンサ信号処理部と、前記主軸の回転と同期したタイミングで周期的にタイミング信号を生成して出力するタイミング信号生成部と、状態空間内において前記複数の種類の状態量を示す無次元量を、前記タイミング信号毎に生成し、前記無次元量の位相間の差分を示す位相差情報を演算する位相差演算部と、を備える数値制御装置から、前記位相差情報を取得し、前記位相差情報と前記工作機械におけるびびり振動の有無とを対応づけた学習用データセットを生成するデータ取得部と、
   前記位相差情報を入力するとびびり振動の有無に対応する数値を出力するように推論モデルの機械学習を行う学習処理部と、
   を備えることを特徴とする学習装置。

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