KR102182204B1 - 공작기계 가공조건 자동선택방법 - Google Patents

공작기계 가공조건 자동선택방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 공작기계 가공조건 선택방법에 관한 것으로서, 특히 작업자의 수작업에 의해 선택되어지는 상세 가공조건을 분류 알고리즘을 적용하여 자동으로 선택되도록 함으로써 작업자의 실수, 설정의 어려움 등을 개선할 수 있는 공작기계 가공조건 자동선택방법에 관한 것이다. 구성은 공작기계 가공조건 선택방법에 있어서, (a) 학습모듈을 통해 공작물의 가공 특징 요소가 될 수 있는 초기 설정값과 가공프로그램 특징요소를 가공 정보부를 통해 속성요소(독립변수)로 정리하는 단계; (b) 상기 속성요소의 분포모형과 분포모형에 따른 가공조건 레이블을 가공 설정 분류 모형부에 미리(사전) 저장하는 단계; (c) 상기 가공정보부로부터 전달된 속성요소가 가공 설정 분류 모형부의 분류 모형을 통해 계산부에서 가공조건 레이블을 계산(예측)하는 단계; (d) 상기 계산된 가공조건 레이블 값을 출력부를 통해 제어기로 지령하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

공작기계 가공조건 자동선택방법{Automatic selection method for machine tool process condition }
본 발명은 공작기계 가공조건 선택방법에 관한 것으로서, 특히 작업자의 수작업에 의해 선택되어지는 상세 가공조건을 분류 알고리즘을 적용하여 자동으로 선택되도록 함으로써 작업자의 실수, 설정의 어려움 등을 개선할 수 있는 공작기계 가공조건 자동선택방법에 관한 것이다.
일반적으로 주조, 단조 등으로 만든 기계부품을 가공하는 기계로 수치제어가 가능한 공작기계(machine tools)가 사용된다.
여기서, 공작기계는 수치 제어 장치를 결합한 자동화 공작기계(numerical control type machine tool)와, 소형 컴퓨터를 내장한 NC공작기계. 가공형상ㆍ가공조건ㆍ가공동작 등의 데이터를 컴퓨터에 의해 자동 프로그래밍을 하여 NC데이터로 변환시키고 펄스 신호화 된 상태로 보유하고 필요에 따라서 공작기계를 가동하는 CNC 공작기계(computerized numerically controlled machine tool) 등이 있다.
그리고 이러한 공작기계는, 워크에 대한 공구의 가공 경로정보 (공구궤적)과, 공구의 회전속도와 이송속도를 포함하는 가공 조건을 포함하는 NC데이터가 작성되어, 그 NC데이터에 기초를 두어서 공작 기계가 작동해서 워크에 절삭 가공이 실시된다.
즉, 공작기계의 가공은 작업자가 소재의 재질과 공구의 크기 및 형상 그리고 가공량 등을 고려하여 공구회전속도와 이송속도를 지령함으로써 이루어진다.
뿐만 아니라 절삭가공의 세밀한 제어를 위해서는 공구회전속도와 이송속도 입력값 이외에 가속도, 저크, 허용공차 등의 상세한 가공조건의 설정이 필요하나 이러한 상세한 가공조건을 미숙련 작업자가 설정하기에는 많은 어려움이 따른다.
그러므로 장비제작 업체는 상세한 가공조건을 쉽게 설정하도록 1단계에서 10단계까지 파라미터를 세분화하여 작업자가 원하는 단계를 선택하면 그 단계에 맞는 파라미터가 자동으로 설정되도록 하는 기능을 제공하고 있다.
예컨대, 작업자가 황삭 가공으로 빠르게 가공하는 것이 중요하다면 1단계를 선택하고, 정삭 가공과 같이 정밀한 가공을 원할 경우 10단계를 선택하여 상세 파라미터가 자동으로 설정되도록 하고 있다.
그러나, 종래의 공작기계 가공조건 선택방법은 작업자에 의해 임의적인 단계 선택이 이루어지기 때문에 매우 숙련된 작업자가 아닌 경우 효율적이고 정밀한 가공을 이루기 어려운 문제점이 있었다.
또, 작업자가 작업 단계를 선택하지 않는 실수를 하게 되면 작업이 지연되거나 작업이 이루어질 수 없어 생산성과 작업성이 현저하게 저하되는 문제점이 있었다.
공개특허 제10-2019-0045055호 일본공개특허 특개2003-256010호
이에 본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 공작기계의 가공조건을 자동으로 선택할 수 있도록 함으로써, 비숙련자라도 효율적이고 정밀한 가공을 이룰 수 있고, 작업자의 가공단계 선택 실수를 해소하여 작업성을 향상하는 공작기계 가공조건 선택방법을 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명은 공작기계 가공조건 선택방법에 있어서, (a) 학습모듈을 통해 공작물의 가공 특징 요소가 될 수 있는 초기 설정값과 가공프로그램 특징요소를 가공 정보부를 통해 속성요소(독립변수)로 정리하는 단계; (b) 상기 속성요소의 분포모형과 분포모형에 따른 가공조건 레이블을 가공 설정 분류 모형부에 미리(사전) 저장하는 단계; (c) 상기 가공정보부로부터 전달된 속성요소가 가공 설정 분류 모형부의 분류 모형을 통해 계산부에서 가공조건 레이블을 계산(예측)하는 단계; (d) 상기 계산된 가공조건 레이블 값을 출력부를 통해 제어기로 지령하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 가공조건을 선택하기 위한 수학식은,
Figure 112019103529015-pat00001
Figure 112019103529015-pat00002
를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 초기 설정값은 공구 또는 소재의 회전속도, 공구 또는 소재의 이송속도, 공구의 길이 및 경의 형상 정보, 드릴 또는 밀링의 형태를 포함하는 가공의 특징요소가 될 수 있는 것을 특징으로 한다.
상기 가공프로그램 특징요소는 가공블록의 평균길이, 가공블록에서의 X-Y 이송거리에 대한 Z이송거리 비율, 절삭 이송 대비 급이송 비율 등을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 학습모듈은 작업자가 상세가공조건을 수동으로 선택하여 가공하는 상황으로부터 학습데이터를 얻는 공정과, 가공의 특징요소가 될 수 있는 초기 설정값과 가공프로그램특징요소를 가공정보부를 통해 속성요소의 데이터를 얻고 상세 가공조건 선택확인부에서는 작업자가 선택한 상세 가공조건 레이블을 얻어 데이터 저장부에 저장하는 공정과, 파라미터 추출부에서 스핀들 속도를 포함하는 연속 데이터는 표준편차와 평균 값을 구하고, 공구 형태를 포함하는 이산 데이터에서는 속성값에 따른 확률분포를 구하는 공정 을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
이상에서와 같은 본 발명은 자동으로 가공조건이 선택되도록 함으로써 비숙련 작업자에 의해서도 효율적이고 정밀한 가공을 이룰 수 있는 효과가 있다.
또, 본 발명은 작업자의 가공조건 선택 실수(오류)와 상관 없이 자동으로 가공조건이 선택되어 가공되므로 작업지연을 예방하여 생산성과 작업성을 현저하게 향상시키는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 공작기계 가공조건 선택방법에 대한 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 학습모듈에 사용되는 작동 메커니즘을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 가공조건 선택을 위한 작동 메커니즘을 나타낸 블록도이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면에 의거하여 보다 구체적으로 설명한다.
여기서, 하기의 모든 도면에서 동일한 기능을 갖는 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 반복적인 설명은 생략하며, 아울러 후술 되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 것으로서, 이것은 고유의 통용되는 의미로 해석되어야 함을 명시한다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 공작기계 가공조건 선택방법은 아래와 같은 단계를 포함한다.
(a) 학습모듈을 통해 공작물의 가공 특징 요소가 될 수 있는 초기 설정값과 가공프로그램 특징요소를 가공 정보부를 통해 속성요소(독립변수)로 정리하는 단계(S10);
(b) 상기 속성요소의 분포모형과 분포모형에 따른 가공조건 레이블을 가공 설정 분류 모형부에 미리(사전) 저장하는 단계(S20);
(c) 상기 가공정보부로부터 전달된 속성요소가 가공 설정 분류 모형부의 분류 모형을 통해 계산부에서 가공조건 레이블을 계산(예측)하는 단계(S30);
(d) 상기 계산된 가공조건 레이블 값을 출력부를 통해 제어기로 지령하는 단계(S40);
먼저, 상기와 같은 가공조건 선택을 위해 본 발명은 도 2에 도시된 바와 같이 학습모듈을 통해 학습 데이터를 얻도록 하였다.
즉, 작업자가 상세 가공조건을 수동으로 선택하여 가공프로그램으로 가공하는 상황으로부터 학습 데이터를 획득한다.
이를 위해, 공작기계에 의한 가공작업 전, 스핀들의 작업시작 위치 관련 좌표계 원점을 설정한다.
이때, 작업자는 스핀들의 작업 시작 원점을 설정하기 위해서 모드선택부를 통하여 스핀들의 좌표계를 설정한다.
다음, 가공 작업을 위한 연속데이터인 공구/소재 회전속도(x1), 공구/소재 이송속도(x2), 공구길이/직경(...)을 선택하고, 이산 데이터인 공구타입(...), 공구날수 등을 선택한다.
또한, 가공블록(G1)의 평균길이(...), 가공블록에서의 X-Y 이송거리에 대한 Z이송 거리 비율(...), 절삭 이송 대비 급이송 비율(xM) 등은 가공프로그램의 이송 경로를 통해 산출하게 된다.
예컨대, 공구 타입은 엔드밀 120으로 선택하고, 공구날수는 4개, 공구길이는 120, 공구경은 12로 선택하였다.
다음, 공구회전속도는 10,000이 되도록 지령하고, 공구/소재의 이송속도는 5,000으로 지령하여 가공조건과 상세 가공조건을 선택한 후, 가공을 실시하였다.
이때, 가공블록의 블록 당 평균길이 1.2, 가공블록에서의 X-Y 이송거리에 대한 Z 이송거리 비율 0.2, 절삭 이송 대비 급이송 비율 0.01은 가공프로그램의 이송 경로를 통해 산출한다.
이러한 과정을 계속 수행하여 데이터를 쌓아 아래와 같은 분포를 획득한다.
즉, 가공 정보부(110)에서는 속성요소의 데이터를 획득하고, 상세 가공조건 선택 확인부(120)에서는 작업자가 선택한 상세 가공조건 레이블을 획득하여 데이터 저장부(130)에 데이터를 저장한다.
그 한예로써, TOL(8)을 선택(레이블 또는 클래스(y=8))하였을 경우,
Figure 112019103529015-pat00003
여기서, (y=8 일때)의 표준편차(σ)와 평균(μ)이 아래에 예시된 가공 설정 분류 모형부 테이블과 같이 저장되어진다.
이 과정은 분류 알고리즘을 수행하기 전 필요한 학습과정이라고 할 수 있다.
Figure 112019103529015-pat00004
......
Figure 112019103529015-pat00005
그리고, 파라미터 추출부(140)에서는 스핀들의 속도와 같은 연속 데이터는 표준편차(σ)와 평균(μ)을 구하고, 공구 형태와 같은 이산 데이터에서는 속성 갑(예 : 밀링, 드릴, 보링, 탭핑 등)에 따른 확률 분포(μ)를 구하게 된다.
여기서, 상기 이산 데이터(discrete data)는 개별 문자(character)로 표시되는 데이터. 아날로그 데이터의 상대어로 값이 연속적으로 변화하지 않고, 불연속적으로 채취되는 데이터이다.
이러한 학습 데이터를 이용하여 도 3에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 가공조건을 선택할 수 있도록 하였다.
구체적으로 상기 (a) 단계에서 공작물의 가공 특징요소는 공구 또는 소재의 회전속도, 공구 또는 소재의 이송속도, 공구의 길이 및 직경(直徑)의 형상정보, 드릴 또는 밀링과 같은 공구의 형태를 포함할 수 있다.
또, 상기 가공프로그램 특징요소는 가공프로그램을 통해 알 수 있는 가공블록의 평균길이, 가공블록에서의 X-Y 이송거리에 대한 Z 이송거리 비율을 포함할 수 있다.
그리고, 상기 속성요소(독립변수 : 확률변수들이 독립이라는 것은 그 변수들이 취하는 값에 대한 사건들이 독립이라는 것을 말한다. 다시 말해 두 확률변수 X와 Y가 독립일 때, X가 취하는 값은 Y가 취하는 값에 무관하다.)는 공작기계의 가공 정보부에 의해 수집, 정리될 수 있다.
즉, 상기 (a) 단계는, 학습모듈을 통해 획득된 공작물의 가공 특징요소가 될 수 있는 초기 설정값과 가공프로그램 특징요소인 가공블록의 평균길이, 가공블록에서의 X-Y 이송거리에 대한 Z 이송거리 비율 등을 상기 가공 정보부(110)를 통해 속성요소(독립변수)로 정리한다.(S10)
상기 (b) 단계에서 상기 속성요소의 분포모형은 실측,조사,수집을 통해 획득된 수치 데이터(예를 들어, 가공 특징요소, 가공프로그램 특징요소, 속성요소 등)를 모델링 하는 기법 중 하나이다.
또, 상기 상세 가공조건은, 아래의 표 1과 같이 경로 종속 최대 저크, 경로 곡률이 경로 동적 응답에 미치는 영향, 경로 곡률에 대한 경로 곡률의 영향, 최대 축 가속도, 경로 모션에 대한 과부하 계수, 연속 경로 모드에서 블록 전환 시 최대 축 저크, SOFT에 대한 가속도 제한의 확장, 경로 전환 위치 공차를 포함할 수 있다.
상세가공조건 TOL(1) TOL(2) TOL(3) TOL(4) TOL(5) TOL(6) TOL(7) TOL(8) TOL(9) TOL(10)
경로종속최대저크 50 . . . . . . . . 10
경로 곡률이 경로 동적 응답에 미치는 영향 1 . . . . . . . . 1
경로 곡률에 대한 경로 곡률의 영향 50 . . . . . . . . 10
최대 축 가속도 10 . . . . . . . . 5
경로 모션에 대한 과부하 계수 1.5 . . . . . . . . 1.2
연속 경로 모드에서 블록 전환 시 최대 축 저크 50 . . . . . . . . 10
SOFT에 대한 가속도 제한의 확장 0.5 . . . . . . . . 0.1
경로 전환 위치 공차 0.05 . . . . . . . . 0.01
이러한 상세가공조건은 작업자가 세부적인 내용을 확인하여 설정하기 어렵기 때문에 공작기계 제조사에서는 TOL(1), TOL(2), ......TOL(10)과 같이 사이클(cycle)을 만들어 황삭 가공일 때는 작업자가 TLO(1) 주위 값을 선택(입력)하고, 정삭 가공일때는 TLO(10) 주위 값을 선택(입력)하도록 하고 있다.
즉, 공작기계 제조사는 상기 사이클을 10단계로 값을 만들어 테이블로 저장해 놓고 TOL(1) ∼ TOL(10) 중, 하나가 선택되면 저장된 데이블의 선택된 값이 NC(수치제어 : numerical control)에 입력되게 된다.
그러나, 미숙련 작업자는 언제 어느 상황에서 TOL(x)의 상세 가공 조건(클래스, 레이블, y)을 어떻게 설정해야 하는지 쉽지 않다.
본 발명은 이러한 과정 중 작업자가 TOL(1) ∼ TOL(10)의 레벨설정을 수동으로 입력하는 과정을 자동화하여 미숙련 작업자의 편의성 향상 뿐만 아니라 가공품질을 향상할 수 있도록 하는 것이다.
이를 위해, 상기 (b) 단계는 학습모듈을 통해 획득된 상기 속성요소(x)의 분포모형과 분포모형에 따른 상세 가공조건 레이블을 가공 설정 분류 모형부(150)에 미리(사전) 저장한다.(S20)
상기 (c) 단계는, 가공 정보부로부터 전달된 속성요소(x)가 가공 설정 분류 모형부(150)의 분류 모형을 통해 계산부(160)에서 가공조건 레이블을 계산(예측)한다.(S30)
즉, 가공 정보부와 가공 설정 분류 모형부(150)를 통해 이산 데이터와 연속 데이터로 획득된 상세 가공조건을 계산한다.
여기서, 상기 가공 정보부(110)로부터 수집된 속성요소(독립변수)를 x라 하고 x는 여러 개의 속성요소이기 때문에 x=(x1, x2, ........xM)로 정의하고 각 요소의 값에 의해 정해지는 상세가공조건(클래스)을 y 로 정의한다.
그러면 x일때 y=k(가공조건 선택 사이클)가 될 확률 P(y=k│x)는 아래와 같은 베이즈 정리로 나타낼 수 있다.
Figure 112019103529015-pat00006
또, 상기 속성요소들이 서로 조건부 독립변수라 가정하고 나이브 베이즈 분류 모형을 적용하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019103529015-pat00007
Figure 112019103529015-pat00008
Figure 112019103529015-pat00009
여기서, 연속 데이터인 속성요소들은 가우시안 정규 분포 likelihood 모형을 선택하고, 이산 데이터 속성요소들은 다항 분포 likelihood 모형을 선택한다.
상기 라이클리후드(likelihood)는 「가능성」이란 의미로서 사건 A에 대한 사건 B의 라이클리후드, 즉 사건 A가 발생했을 때 사건 B가 일어날 가능성은 확률P(B/A)로 주어진다.
이와 같이 선택된 모형의 계산은 범용적인 라이브러리를 사용하면 간단하게 풀 수 있다.
그리고, 상기 가공 설정 분류 모형부(150)에 들어갈 모형의 파라미터에 대해 정의하면 다음과 같다.
Figure 112019103529015-pat00010
Figure 112019103529015-pat00011
이하, 가공 프로그램을 통해 알고 있는 분포에서 속성요소(독립변수)인 x 위치의 확률 값을 획득한다.
확률(1/100000) TOL(1) TOL(2) TOL(3) TOL(4) TOL(5) ......
공구회전지령속도 . . . 13 38 ......
공구경 . . . 5 4 ......
... . . . . . ......
확률 곱 13+5+... 38+4+...
여기서, 상기 확률 곱에 대한 식은 다음과 같다.
Figure 112019103529015-pat00012
상기 표 2에 나타낸 바와 같이 미리 학습된 데이터를 통해 얻어진 TOL(4)의 회전속도 분포가 평균(μ) = 10000이고, 표준편차(σ) = 1000일때 가공프로그램에서 회전속도를 11500(x)로 지령한 경우 TOL(4)가 될 확률은 아래의 수학식과 같이 얻게 된다.
Figure 112019103529015-pat00013
또, 미리 학습된 데이터를 통해 얻어진 TOL(5)의 회전속도 분포가 평균(μ) = 11000이고, 표준편차(σ) = 900일때 가공프로그램에서 회전속도를 11500(x)로 지령한 경우 TOL(5)가 될 확률은 아래의 수학식과 같이 얻게 된다.
Figure 112019103529015-pat00014
이와 같이, 상기 (c) 단계의 계산부(160)에서는 최종적으로 가장 높은 값인 TOL(5)를 가공조건으로 자동 선택하게 된다.
상기 (d) 단계에서는 상기 계산부(160)를 통해 계산, 선택된 가공조건 레이블 값을 출력부(170)를 통해 제어기로 지령한다.(S40)
이에 따라, 공작기계는 가공물을 자동으로 선택된 가공조건에 따라 가공이 이루어진다.
따라서, 본 발명은 가공조건 선택을 작업자가 하지 않고 공작기계 자체에서 이루어지도록 프로그램화함으로써, 작업자의 숙련도에 상관없이 최적의 가공품질을 구현할 수 있고, 작업자의 설정 오류 및 실수를 예방할 수 있는 것이다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 치환, 변형 및 균등한 타 실시예로의 변경이 가능함은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 명백할 것이다.
110 : 가공 정보부 120 :상세 가공조건 선택 확인부
130 : 데이터 저장부 140 : 파라미터 추출부
150 : 가공 설정 분류 모형부 160 : 계산부
170 : 출력부

Claims (5)

  1. 공작기계 가공조건 선택방법에 있어서,
    (a) 학습모듈을 통해 공작물의 가공 특징 요소가 될 수 있는 초기 설정값과 가공프로그램 특징요소를 가공 정보부를 통해 속성요소(독립변수)로 정리하는 단계;
    (b) 상기 속성요소의 분포모형과 분포모형에 따른 가공조건 레이블을 가공 설정 분류 모형부에 미리(사전) 저장하는 단계;
    (c) 상기 가공정보부로부터 전달된 속성요소가 가공 설정 분류 모형부의 분류 모형을 통해 계산부에서 가공조건 레이블을 계산(예측)하는 단계;
    (d) 상기 계산된 가공조건 레이블 값을 출력부를 통해 제어기로 지령하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 공작기계 가공조건 선택방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 가공조건을 선택하기 위한 수학식은
    Figure 112019103529015-pat00015

    Figure 112019103529015-pat00016

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 공작기계 가공조건 선택방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 초기 설정값은 공구 또는 소재의 회전속도, 공구 또는 소재의 이송속도, 공구의 길이 및 경의 형상 정보, 드릴 또는 밀링의 형태를 포함하는 가공의 특징요소가 될 수 있는 것을 특징으로 하는 공작기계 가공조건 선택방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 가공프로그램 특징요소는 가공블록의 평균길이, 가공블록에서의 X-Y 이송거리에 대한 Z이송거리 비율, 절삭 이송 대비 급이송 비율을 포함하는 것을 특징으로 하는 공작기계 가공조건 선택방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 학습모듈은 작업자가 상세가공조건을 수동으로 선택하여 가공하는 상황으로부터 학습데이터를 얻는 공정과, 가공의 특징요소가 될 수 있는 초기 설정값과 가공프로그램특징요소를 가공정보부를 통해 속성요소의 데이터를 얻고 상세 가공조건 선택확인부에서는 작업자가 선택한 상세 가공조건 레이블을 얻어 데이터 저장부에 저장하는 공정과, 파라미터 추출부에서 스핀들 속도를 포함하는 연속 데이터는 표준편차와 평균 값을 구하고, 공구 형태를 포함하는 이산 데이터에서는 속성값에 따른 확률분포를 구하는 공정 을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 공작기계 가공조건 선택방법.
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