KR102598075B1 - 산업 기계, 제어 장치, 제어 보정 장치, 및 제어 방법 - Google Patents
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Abstract
반작용 산출부는, 공구와 공작물의 상대 위치에 관한 목표 위치에 기초하여, 공구와 공작물의 상대 위치를 변위시키는 액추에이터의 반작용에 관한 값을 산출한다. 지령 출력부는, 반작용에 관한 값과 목표 위치에 기초하여, 액추에이터에 전류 지령을 출력한다.
Description
본 발명은, 산업 기계, 제어 장치, 제어 보정 장치, 및 제어 방법에 관한 것이다.
본원은, 2019년 3월 29일자에 일본에 출원된 특허출원 제2019-068965호에 대하여 우선권을 주장하고, 그 내용을 여기에 원용한다.
특허문헌 1에는, 역운동학(逆運動學) 모델에 의해 제어 대상의 피드 포워드 제어를 행하는 기술이 개시되어 있다. 피드 포워드 제어는, 피드백 제어와 비교하여, 루프 시간의 지연이 없을수록, 제어 성능을 높이는 것을 기대할 수 있다.
그런데, 공구를 사용하여 공작물을 가공하는 산업 기계에 있어서는, 가공의 고속화 및 기계의 소형화가 요구되고 있다. 가공을 고속화하기 위해서는, 공구 및 공작물의 구동을 고속화하는 것을 필요로 한다. 다른 한편, 기계를 소형화하면 산업 기계 자체의 중량이 가벼워지고, 또한 산업 기계의 기대(基臺; base)와 바닥면과의 접지 면적이 작아지게 된다. 산업 기계를 구동시키면, 구동의 반작용에 의해 산업 기계의 기대의 진동이 생긴다. 기대의 진동은 공구 및 공작물의 구동이 빠를수록 커지게 된다. 이 진동에 의해, 공구와 공작물과의 상대(相對) 위치에 어긋남이 생겨, 윤곽 제어 성능 등의 제어 성능이 저하된다. 가공의 고속화 및 기계의 소형화를 도모하면, 제어 성능이 저하되어 버린다.
본 발명의 목적은, 가공의 고속화 또는 기계의 소형화에 의한 제어 성능에 대한 영향을 저감할 수 있는 산업 기계, 제어 장치, 제어 보정 장치, 및 제어 방법을 제공하는 것에 있다.
본 발명의 일 태양(態樣)에 의하면, 산업 기계는, 공작물을 가공하기 위한 공구와, 상기 공구와 상기 공작물을 상대적으로 이동시키는 액추에이터와, 상기 액추에이터의 거동(擧動)을 제어하는 제어 장치를 구비하는 산업 기계로서, 상기 제어 장치는, 상기 공구와 상기 공작물의 상대 위치에 관한 목표 위치에 기초하여, 상기 액추에이터의 작용에 대한 반작용에 관한 값을 산출하는 반작용 산출부와, 상기 반작용에 관한 값과 상기 목표 위치에 기초하여, 상기 액추에이터에 전류 지령을 출력하는 지령 출력부를 구비한다.
상기 태양에 의하면, 가공의 고속화 또는 산업 기계의 소형화에 의한 제어 성능에 대한 영향을 저감할 수 있다.
도 1은 제1 실시형태에 관한 산업 기계의 구성을 나타낸 상면도이다.
도 2는 제1 실시형태에 관한 제어 장치의 구성을 나타낸 개략 블록도이다.
도 3은 산업 기계의 모델링의 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 뉴럴 네트워크(neural network)의 구성의 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 제1 실시형태에 관한 제어 장치의 동작을 나타낸 블록선도이다.
도 6은 제1 실시형태에 관한 제어 장치의 동작을 나타낸 플로우차트이다.
도 7a는 비교예에 관한 제어 장치가 출력하는 피드백 신호의 시계열(time series)을 나타낸 그래프이다.
도 7b는 비교예에 관한 제어 장치에 의한 가공 제어에서의 윤곽 오차의 시계열을 나타낸 그래프이다.
도 8a는 제1 실시형태에 관한 제어 장치가 출력하는 피드백 신호의 시계열을 나타낸 그래프이다.
도 8b는 제1 실시형태에 관한 제어 장치에 의한 가공 제어에서의 윤곽 오차의 시계열을 나타낸 그래프이다.
도 2는 제1 실시형태에 관한 제어 장치의 구성을 나타낸 개략 블록도이다.
도 3은 산업 기계의 모델링의 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 뉴럴 네트워크(neural network)의 구성의 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 제1 실시형태에 관한 제어 장치의 동작을 나타낸 블록선도이다.
도 6은 제1 실시형태에 관한 제어 장치의 동작을 나타낸 플로우차트이다.
도 7a는 비교예에 관한 제어 장치가 출력하는 피드백 신호의 시계열(time series)을 나타낸 그래프이다.
도 7b는 비교예에 관한 제어 장치에 의한 가공 제어에서의 윤곽 오차의 시계열을 나타낸 그래프이다.
도 8a는 제1 실시형태에 관한 제어 장치가 출력하는 피드백 신호의 시계열을 나타낸 그래프이다.
도 8b는 제1 실시형태에 관한 제어 장치에 의한 가공 제어에서의 윤곽 오차의 시계열을 나타낸 그래프이다.
<제1 실시형태>
이하, 도면을 참조하면서 실시형태에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은, 제1 실시형태에 관한 산업 기계의 구성을 나타낸 상면도이다. 제1 실시형태에 관한 산업 기계(100)는, 연삭반(硏削盤)이다.
<<산업 기계의 구성>>
산업 기계(100)는, 기대(110), 지지 장치(120), 공구대(130), 제어 장치(140)를 구비한다. 기대(110)는, 공장의 바닥면에 설치된다. 지지 장치(120) 및 공구대(130)는, 기대(110)의 상면에 설치된다. 지지 장치(120)는, 공작물(W)의 양단을 지지하고, 공작물(W)을 주축(主軸; main spindle) 주위로 회전시킨다. 공구대(130)는, 지지 장치(120)에 지지된 공작물(W)을 가공하기 위한 공구(131)를 지지한다.
이하, 기대(110)의 상면에 있어서 주축과 직교하는 방향을 X방향이라고 하고, 주축이 신장되는 방향을 Y방향이라고 하고, 기대(110)의 상면과 직교하는 방향을 Z방향이라고 한다. 즉, 이하의 설명에 있어서는, X축, Y축, 및 Z축으로 이루어지는 3차원 직교 좌표계를 참조하면서 산업 기계(100)의 위치 관계를 설명한다.
기대(110)에는, 공구대(130)를 Y축 방향으로 슬라이딩 가능하게 지지하는 Y축 가이드부(111)와, Y축 가이드부(111)를 따라 공구대(130)를 Y축 방향으로 이동시키는 Y축 액추에이터(112)를 구비한다. Y축 액추에이터(112)는, 직동(直動) 모터에 의해 구성되어도 되고, 볼나사와 회전 모터와의 조합에 의해 구성되어도 된다.
지지 장치(120)는, 대략 원통형의 공작물(W)의 일단(一端)을 지지하는 주축 테이블(121)과, 타단을 지지하는 코어(core) 가압 테이블(122)을 구비한다. 주축 테이블(121)에는, 공작물(W)을 축 주위로 회전시키는 회전 모터(123)를 구비한다.
공구대(130)는, 공구(131)와, 공구대(130)에 대하여 공구(131)를 X축 방향으로 슬라이딩 가능하게 지지하는 X축 가이드부(132)와, X축 가이드부(132)를 따라 공구(131)를 X축 방향으로 이동시키는 X축 액추에이터(133)와, 공구(131)를 회전시키는 회전 모터(134)를 구비한다. X축 액추에이터(133)는, 직동 모터에 의해 구성되어도 되고, 볼나사와 회전 모터와의 조합에 의해 구성되어도 된다. 제1 실시형태에 관한 공구(131)는, 지석(grindstone)이다.
즉, 제1 실시형태에 관한 산업 기계(100)에서는, 지지 장치(120)의 주축 테이블(121) 및 코어 가압 테이블(122)의 사이에 공작물(W)을 지지하고, 공구(131)에 의해 공작물(W)의 외주면(外周面)을 연삭(硏削) 가공한다. 공작물(W)의 예로서는, 캠 및 편심핀 등을 들 수 있다.
<<제어 장치의 구성>>
도 2는, 제1 실시형태에 관한 제어 장치의 구성을 나타낸 개략 블록도이다.
제어 장치(140)는, Y축 액추에이터(112), 회전 모터(123), X축 액추에이터( 133), 및 회전 모터(134)를 제어한다. 제어 장치(140)는, 프로세서(141), 메인 메모리(143), 스토리지(storage1)(145), 인터페이스(147)를 구비한다. 프로세서(141)는, 프로그램을 스토리지(145)로부터 판독하여 메인 메모리(143)에 전개하고, 상기 프로그램에 따라 상기 처리를 실행한다.
프로그램은, 제어 장치(140)에 발휘하게 하는 기능의 일부를 실현하기 위한 것이라도 된다. 예를 들면, 프로그램은, 스토리지(145)에 이미 기억되어 있는 다른 프로그램과의 조합, 또는 다른 장치에 실장(實裝)된 다른 프로그램과의 조합에 의해 기능을 발휘하게 하는 것이라도 된다. 그리고, 다른 실시형태에 있어서는, 제어 장치(140)는, 상기 구성에 더하여, 또는 상기 구성 대신에 PLD(Progra㎜able Logic Device) 등의 커스텀 LSI(Large Scale Integrated Circuit)를 구비해도 된다. PLD의 예로서는, PAL(Progra㎜able Array Logic), GAL(Generic Array Logic), CPLD(Complex Progra㎜able Logic Device), FPGA(Field Progra㎜able Gate Array)를 들 수 있다. 이 경우, 프로세서(141)에 의해 실현되는 기능의 일부 또는 전부(全部)가 상기 집적 회로에 의해 실현되어 이루어진다.
스토리지(145)의 예로서는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 자기(磁氣) 디스크, 광자기 디스크, CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory), DVD-ROM(Digital Versatile Disc Read Only Memory), 반도체 메모리 등을 들 수 있다. 스토리지(145)는, 제어 장치(140)의 버스에 직접 접속된 내부 미디어라도 되고, 인터페이스(147 또는 통신 회선을 통해 제어 장치(140)에 접속되는 외부 미디어라도 된다. 또한, 이 프로그램이 통신 회선에 의해 제어 장치(140)에 배신(配信; dilivery)되는 경우, 배신을 받은 제어 장치(140)가 상기 프로그램을 메인 메모리(143)에 전개하고, 상기 처리를 실행해도 된다. 하나 이상 실시형태에 있어서, 스토리지(145)는, 일시적이 아닌 유형(有形)의 기억 매체이다.
스토리지(145)에는, 기대의 동(動) 특성 모델 M1, 공작물 모델 M2, 및 역동(逆動) 특성 모델 M3이 기억된다.
산업 기계를 구동시키면, 구동의 반작용에 의해 산업 기계의 기대의 진동이 생긴다. 이 진동에 의해, 공구와 공작물과의 상대 위치에 어긋남이 생겨, 윤곽 제어 성능이 저하된다. 도 3은, 공구와 공작물과의 상대 위치에 어긋남이 생기는 산업 기계의 모델링의 예를 나타낸 도면이다. 예를 들면, 도 3은, 기대(110)의 질량 성분 MB, 기대(110)와 바닥면과의 사이의 진동 특성을 나타내는 스프링 성분 KB 및 댐퍼 성분 CB, 공구대(130)의 질량 성분 ML, 공구대(130)와 기대(110)와의 사이의 댐퍼 성분 CL, X축 액추에이터(133)가 발생하는 외력 F, 공구(131)의 변위(變位) XL, 및 지지 장치(120)의 변위 XB에 의해 표현된다. 도 3의 FL은, 공구대(130)와 X축 가이드부(132)의 사이에 생기는 비선형(非線形) 마찰력이다. 구체적으로는, 도 3은, 이하의 식(1)에 의해 표현된다.
[수식 1]
그리고, B(s)는, 기대(110)의 특성의 라플라스 변환에 의해 얻어지는 상(像) 함수이다. L(s)는, 공구대(130)의 특성의 라플라스 변환에 의해 얻어지는 상 함수이다. GΩ(s)는, 기대(110)의 진동 특성의 라플라스 변환에 의해 얻어지는 상 함수이며, 기대의 동 특성 모델 M1에 상당한다. α1∼α4, w0∼w7은, 상수(定數; constant)이다. 기대의 동 특성 모델 M1의 상 함수 GΩ(s)는, 시스템 동정(同定)에 의해 실험적으로 산출된다.
공작물 모델 M2는, 가공에서의 공작물(W)의 목표 형상 데이터를 포함한다. 공작물(W)의 목표 형상 데이터는, CAD 데이터에 의해 표현되어도 되고, 공작물(W)의 회전축과 직교하는 단면(斷面)의 형상 데이터에 의해 표현되어도 된다. 또한, 공작물 모델 M2는, 공작물(W)의 동 특성 모델을 포함한다. 공작물 모델 M2에 의해, 공작물(W)에 외력이 작용했을 때의 휨량 변동이 산출된다.
역동 특성 모델 M3는, 산업 기계(100)의 상태량의 목표값을 입력하고, 상기 목표값에 따라 X축 액추에이터(133)가 구동했을 때, 그 반작용에 의해 생기는 기대(110)의 진동에 의해 생기는 공구(131)와 공작물(W)의 상대 위치의 어긋남량(shift amount)을 보상하기 위한 전류 보상값을 산출하는 모델이다. 제1 실시형태에 관한 역동 특성 모델 M3는, 도 4에 나타낸 뉴럴 네트워크에 의해 구성된다. 도 4는, 뉴럴 네트워크의 구성의 예를 나타낸 도면이다. 역동 특성 모델 M3는, 예를 들면, DNN(Deep Neural Network)의 이미 학습된(preleanded) 모델에 의해 실현된다. 이미 학습된 모델은, 학습 모델과 이미 학습된 파라미터의 조합에 의해 구성된다.
도 4에 나타낸 바와 같이, 역동 특성 모델 M3는, 입력층(M31), 1개 또는 복수의 중간층(M32)(은폐층), 및 출력층(M33)을 포함한다. 각 층(M31), (M32), (M33)은, 1 또는 복수의 뉴런을 구비하고 있다. 중간층(M32)의 뉴런의 수는, 적절히 설정할 수 있다. 출력층(M33)의 뉴런의 수는, 1개이다.
서로 인접하는 층의 뉴런끼리는 결합되어 있고, 각 결합에는 중량(결합 하중(荷重; load)]이 설정되어 있다. 뉴런의 결합수는, 적절히 설정되어 이루어진다. 각 뉴런에는 임계값이 설정되어 있고, 각각의 뉴런에 대한 입력값과 중량과의 곱의 합이 임계값을 넘고 있는지의 여부에 따라 각 뉴런의 출력값이 결정된다.
프로세서(141)는, 프로그램의 실행에 의해, 계측값 취득부(411), 목표 위치 산출부(412), 목표 상태량 산출부(413), 지령값 산출부(414), 반작용 산출부(415), 보상값 산출부(416), 지령 출력부(417), 상태량 산출부(418), 가공 상태 특정부(419), 피드백부(420), 학습부(421)로서 기능한다.
계측값 취득부(411)는 산업 기계(100)에 설치된 복수의 센서로부터 계측값을 취득한다. 구체적으로는, 계측값 취득부(411)는, 회전 모터(123)의 토크 및 회전각, 회전 모터(134)의 토크 및 회전수, X축 액추에이터(133)의 추진력, 공구(131)의 X축 방향에서의 위치를 취득한다. 공구(131)의 X축 방향에서의 위치는, 공구(131)와 공작물(W)의 상대 위치이다.
목표 위치 산출부(412)는, 공작물 모델 M2의 목표 형상 데이터로부터, 공구(131)와 대향하는 공작물(W)의 목표 형상의 윤곽의 위치를, 공구(131)의 목표 위치로 하여 산출한다.
목표 상태량 산출부(413)는, 목표 위치 산출부(412)가 산출한 목표 위치에 기초하여 공구(131)의 변위에 관한 상태량의 목표값을 산출한다. 구체적으로는, 목표 상태량 산출부(413)는, 공구(131)의 X축 방향의 목표 속도, 목표 가속도, 및 목표 저크(target jerk)의 값을 산출한다. 즉, 목표 상태량 산출부(413)는, 상기한 식(1)에서의 s, s2, 및 s3를 산출한다.
지령값 산출부(414)는, 공구(131)의 상태량의 목표값과 피드백부(420)에 의한 피드백 신호에 기초하여 X축 액추에이터(133)의 전류 지령값을 산출한다. 구체적으로는, 지령값 산출부(414)는, 공구(131)의 상태량의 목표값을 상기 목표값을 달성하기 위한 전류값으로 변환하고, 이에 피드백 신호의 값을 가산함으로써, 전류 지령값을 산출한다.
반작용 산출부(415)는, 목표 상태량 산출부(413)가 산출한 상태량의 목표값과, 기대의 동 특성 모델 M1에 기초하여, 목표값에 따라 X축 액추에이터(133)를 구동시켰을 때의 기대(110)의 변위, 속도, 가속도, 및 저크의 라플라스 변환(laplace transform)에 관한 값을 산출한다. 즉, 반작용 산출부(415)는, 상기한 식(1)에서의 1/GΩ(s), s/GΩ(s), s2/GΩ(s), 및 s3/GΩ(s)를 산출한다. 기대(110)의 변위, 속도, 가속도, 및 저크는, X축 액추에이터(133)의 작용에 대한 반작용에 관한 상태량이다.
보상값 산출부(416)는, 목표 상태량 산출부(413)가 산출한 상태량의 목표값 및 반작용 산출부(415)가 산출한 반작용에 관한 상태량의 값을, 역동 특성 모델 M3에 입력함으로써, 전류 보상값을 산출한다. 전류 보상값은, 기대(110)의 진동에 의해 생기는 공구(131)와 공작물(W)의 상대 위치의 어긋남량만큼 X축 액추에이터(133)를 구동시키기 위해 필요한 전류값이다.
지령 출력부(417)는, 지령값 산출부(414)가 산출한 전류 지령값과 보상값 산출부(416)가 산출한 전류 보상값과의 합의 값을 나타내는 전류 지령을, X축 액추에이터(133)에 출력한다.
상태량 산출부(418)는, 계측값 취득부(411)가 취득한 계측값과 공작물 모델 M2에 기초하여, 공작물(W)의 휨량 변동 데이터를 산출한다.
가공 상태 특정부(419)는, 계측값 취득부(411)가 취득한 계측값과, 상태량 산출부(418)가 산출한 공작물(W)의 휨량 변동 데이터에 기초하여, 공작물(W)의 형상 오차 변동을 산출한다.
피드백부(420)는, 목표 상태량 산출부(413)가 산출한 공구(131)의 변위에 관한 상태량의 목표값과, 계측값 취득부(411)가 취득한 공구(131)의 X축 방향에서의 위치의 계측값에 기초하여, X축 액추에이터(133)의 구동에 관한 피드백 신호를 출력한다. 상기한 계측값 취득부(411)가 취득한 공구(131)의 X축 방향에서의 위치의 계측값에는, 가공 상태 특정부(419)가 특정하고 형상 오차 변동을 중첩시켜도 된다. 이 경우, 공작물(W)의 휨량 변동까지도 고려한 X축 액추에이터(133)의 구동에 관한 피드백 신호를 출력할 수 있다. 제1 실시형태에 관한 피드백부(420)는, 슬라이딩 모드 제어에 의해 피드백 신호를 생성한다. 슬라이딩 모드 제어란, 산업 기계(100 또는 공작물(W)의 상태량으로 정의되는 초평면(超平面)에 기초하여 피드백 신호를 전환하는 제어 방법이다. 슬라이딩 모드 제어에 관한 피드백 신호의 값은, 제어 편차나 형상 오차 변동에 대하여 비선형이다. 슬라이딩 모드 제어에 의한 피드백 제어를 행함으로써, 비례 제어 등에 의한 피드백 제어와 비교하여 높은 추종성을 얻을 수 있다.
학습부(421)는, 목표 상태량 산출부(413)가 산출한 공구(131)의 변위에 관한 상태량의 목표값 및 반작용 산출부(415)가 산출한 반작용에 관한 상태량의 값, 및 피드백부(420)에 의한 피드백 신호를, 학습용 데이터 세트로 하여, 역동 특성 모델 M3을 훈련한다. 구체적으로는, 역동 특성 모델 M3의 입력층(M31)에는, 목표 상태량 산출부(413)가 산출한 상태량의 목표값 및 반작용 산출부(415)가 산출한 반작용에 관한 상태량의 값이 입력된다. 출력층(M33)에는, 피드백부(420)가 생성한 피드백 신호의 값이 입력된다. 학습에 의해 얻어진 역동 특성 모델 M3의 이미 학습된 파라미터는, 스토리지(145)에 기억된다. 이미 학습된 파라미터는, 예를 들면, 역동 특성 모델 M3의 층수, 각 층에서의 뉴런의 개수, 뉴런끼리의 결합 관계, 각 뉴런 사이의 결합의 중량, 및 각 뉴런의 임계값을 포함한다.
<<제어 장치의 동작>>
도 5는, 제1 실시형태에 관한 제어 장치의 동작을 나타낸 블록선도이다.
도 6은, 제1 실시형태에 관한 제어 장치의 동작을 나타낸 플로우차트이다.
먼저, 산업 기계(100)에 의한 가공 동작이 개시되면, 제어 장치(140)의 계측값 취득부(411)는 산업 기계(100)에 설치된 복수의 센서로부터, 회전 모터(123)의 토크 및 회전각, 회전 모터(134)의 토크 및 회전수, X축 액추에이터(133)의 추진력, 공구(131)의 X축 방향에서의 위치의 계측값을 취득한다(스텝 S1).
다음에, 목표 위치 산출부(412)는, 공작물 모델 M2에 기초하여, 공구(131)의 목표 위치 R을 산출한다(스텝 S2). 목표 상태량 산출부(413)는, 스텝 S2에서 산출한 목표 위치 R에 기초하여 공구(131)의 변위 XL에 관한 상태량(속도, 가속도, 저크)의 목표값을 산출한다(스텝 S3).
지령값 산출부(414)는, 공구(131)의 상태량의 목표값을, 상기 목표값을 달성하기 위한 전류값(토크값)으로 변환한다(스텝 S4). 지령값 산출부(414)는, 스텝 S4에서 변환한 전류값에 피드백부(420)로부터 출력된 피드백 신호 UFB의 값을 가산함으로써 전류 지령값 V을 산출한다(스텝 S5).
반작용 산출부(415)는, 스텝 S3에서 산출한 상태량의 목표값과 기대의 동 특성 모델 M1에 기초하여, X축 액추에이터(133)의 구동의 반작용에 의해 생기는 기대(110)의 변위, 속도, 가속도, 및 저크의 라플라스 변환에 관한 값을 산출한다(스텝 S6). 보상값 산출부(416)는, 스텝 S3에서 산출한 상태량의 목표값 및 스텝 S6에서 산출한 반작용에 관한 상태량의 값을, 역동 특성 모델 M3에 입력함으로써, 전류 보상값 UNN을 산출한다(스텝 S7). 지령 출력부(417)는, 스텝 S5에서 산출한 전류 지령값 V과 스텝 S7에서 산출한 전류 보상값 UNN와의 합의 값을 나타내는 전류 지령 U(추진력 지령)를, X축 액추에이터(133)에 출력한다(스텝 S8).
상태량 산출부(418)는, 스텝 S1에서 취득한 계측값 Y와, 공작물 모델 M2에 기초하여, 공작물(W)의 휨량 변동 데이터를 산출한다(스텝 S9). 가공 상태 특정부(419)는, 스텝 S1에서 취득한 계측값과, 스텝 S9에서 산출한 공작물(W)의 휨량 변동 데이터에 기초하여, 공작물(W)의 형상 오차 변동을 산출한다(스텝 S10).
피드백부(420)는, 스텝 S3에서 산출한 상태량의 목표값과 스텝 S1에서 취득한 공구(131)의 X축 방향에서의 위치의 계측값 Y에 기초하여, X축 액추에이터(133)의 구동에 관한 피드백 신호 UFB를 출력한다(스텝 S11). 상기한 스텝 S1에서 취득한 공구(131)의 X축 방향에서의 위치의 계측값에는, 스텝 S10에서 특정한 형상 오차 변동을 중첩시켜도 된다.
학습부(421)는, 스텝 S3에서 산출한 상태량의 목표값, 스텝 S6에서 산출한 반작용에 관한 상태량의 값, 및 스텝 S11에서 출력된 피드백 신호 UFB의 값의 조합을 학습용 데이터 세트로 하여, 역동 특성 모델 M3을 훈련하고, 이미 학습된 파라미터를 갱신한다(스텝 S12). 스텝 S12에 대하여는, 온라인 학습 또는 오프 라인 학습 중 어느 쪽이라도 된다.
제어 장치(140)는, 공작물(W)의 가공 동작이 종료되었는지의 여부를 판정한다(스텝 S13). 가공 동작이 종료되어 있지 않은 경우(스텝 S13: NO), 스텝 S1으로 처리를 되돌려, 가공 제어를 계속한다. 다른 한편, 가공 동작이 종료되었을 경우(스텝 S13: YES), 제어 장치(140)는 가공 제어를 종료한다.
<<성능 비교>>
여기서, 제1 실시형태에 관한 제어 장치(140)에 의한 제어 성능과, 전류 보상값에 의한 보정을 행하지 않을 경우의 제어 장치(140)[비교예에 관한 제어 장치(140)]에 의한 제어 성능을 비교한다.
도 7a는, 비교예에 관한 제어 장치가 출력하는 피드백 신호의 시계열을 나타낸 그래프이다. 도 7b는, 비교예에 관한 제어 장치에 의한 가공 제어에서의 윤곽 오차의 시계열을 나타낸 그래프이다.
비교예에 관한 제어 장치(140)는, 역동 특성 모델 M3이 학습되어 있지 않은 상태에서의 제1 실시형태에 관한 제어 장치(140)이다. 즉, 비교예에 관한 제어 장치(140)에 있어서는, 보상값 산출부(416)가 산출하는 전류 보상값이 항상 제로이다. 그러므로, 도 7a에 나타낸 바와 같이, 기대(110)의 진동에 의해 생기는 공구(131)와 공작물(W)의 상대 위치의 어긋남량이 피드백부(420)에 의한 피드백 신호에 의해 보상된다. 다른 한편, 피드백 제어는 루프 시간만 지연이 생기므로, 도 7b에 나타낸 바와 같이, 윤곽 오차가 생긴다.
도 8a는, 제1 실시형태에 관한 제어 장치가 출력하는 전류 보상값 및 피드백 신호의 시계열을 나타낸 그래프이다. 도 8b는, 제1 실시형태에 관한 제어 장치에 의한 가공 제어에서의 윤곽 오차의 시계열을 나타낸 그래프이다.
도 8a, 도 8b에 나타낸 그래프는, 3회의 공작물(W)의 가공 동작을 행함으로써 역동 특성 모델 M3이 학습된 상태에서의 제1 실시형태에 관한 제어 장치(140)의 제어 성능을 나타낸다. 도 8a에 나타낸 바와 같이, 제1 실시형태에 관한 제어 장치(140)에 의하면, 보상값 산출부(416)가 전류 보상값을 생성한다. 이로써, 기대(110)의 진동에 맞추어 X축 액추에이터(133)가 구동되므로, 공구(131)와 공작물(W)의 상대 위치의 어긋남량이 저감된다. 즉, 전류 보상값은, 피드 포워드 신호로서 작용한다. 이로써, 피드백부(420)에 의한 피드백 신호의 크기는, 비교예와 비교하여 작아지게 된다. 또한, 도 8b에 나타낸 바와 같이, 보상값 산출부(416)에 의한 피드 포워드 제어에 의해 공구(131)와 공작물(W)의 상대 위치의 어긋남량이 저감되므로, 비교예와 비교하여 윤곽 오차를 저감할 수 있다.
<<작용·효과>>
이와 같이, 제1 실시형태에 의하면, 제어 장치(140)는, 공구(131)와 공작물(W)의 상대 위치에 관한 목표 위치에 기초하여, X축 액추에이터(133)의 작용에 대한 반작용에 관한 값을 산출하고, 상기 반작용에 관한 값과 목표 위치에 기초하여, X축 액추에이터(133)에 전류 지령을 출력한다. 이로써, 제어 장치(140)는, X축 액추에이터(133)의 반작용에 추종하도록 공구(131)와 공작물(W)의 상대 위치를 제어할 수 있다. 따라서, 제1 실시형태에 관한 제어 장치(140)는, 가공의 고속화 또는 산업 기계의 소형화에 의한 윤곽 제어 성능 등의 제어 성능에 대한 영향을 저감할 수 있다.
또한, 제1 실시형태에 의하면, 제어 장치(140)는, 반작용에 관한 값에 기초하여 전류 보상값을 산출하고, 지령값 산출부(414)가 산출한 전류 지령값과 상기 전류 보상값의 합에 관한 전류 지령을 X축 액추에이터(133)에 출력한다. 즉, 제1 실시형태에 관한 제어 방법에 의하면, 반작용에 의한 영향을 감안하지 않는 기존의 제어 장치(140)에, 반작용 산출부(415) 및 보상값 산출부(416)의 기능을 부가함으로써, 가공의 고속화 또는 산업 기계의 소형화에 의한 윤곽 제어 성능에 대한 영향을 저감하는 제어를 실현하게 할 수 있다. 즉, 제1 실시형태에 관한 산업 기계(100)는, 반작용 산출부(415) 및 지령값 산출부(414)를 구비하는 제어 장치(140)를 구비하지만, 다른 실시형태에 관한 산업 기계(100)의 제어 장치(140)는, 종전의 제어 장치와 반작용 산출부(415), 보상값 산출부(416), 및 지령 출력부(417)를 구비하는 제어 보정 장치와의 조합에 의해 실현되어도 된다. 다른 한편, 다른 실시형태에 있어서는, 제어 장치(140)는, 역동 특성 모델 M3에 기초하여 전류 보상값을 가미(加味)한 전류 지령값을 직접 산출하는 것이라도 된다.
또한, 제1 실시형태에 의하면, 제어 장치(140)는, 피드백 신호를 사용하여 역동 특성 모델 M3을 훈련한다. 이로써, 수작업으로 교사 데이터를 생성하지 않고, 자동적으로 학습 처리를 행할 수 있다. 또한, 제1 실시형태에 관한 피드백 신호는, 슬라이딩 모드 제어에 의해 생성된다. 슬라이딩 모드 제어에 의해 생성되는 피드백 신호는, 비선형 또한 고응답이므로, 제어 장치(140)를 고속으로 또한 적절히 학습시킬 수 있다. 그리고, 다른 실시형태에 있어서는, 역동 특성 모델 M3이 PID 제어 등의 선형(線形)의 피드백 신호에 기초하여 훈련되어도 된다. 또 다른 실시형태에 있어서는, 작업자가 수동에 의해 생성한 교사 데이터를 사용하여 역동 특성 모델 M3을 훈련해도 된다.
<다른 실시형태>
제1 실시형태에 관한 산업 기계(100)는, 연삭반이지만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 다른 실시형태에 관한 산업 기계(100)는, 프레스기, 프라이스반, 선반(lathe) 등의 다른 공작 기계(machine tool)라도 된다.
또한, 제1 실시형태에 관한 제어 장치(140)는, 공작물(W)의 가공 동작과 역동 특성 모델 M3의 학습을 동시에 행하지만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 다른 실시형태에 있어서는, 미리 역동 특성 모델 M3의 학습을 실시하여 두고, 어느 정도의 성능이 예상하게 된 이후, 학습부(421)에 의한 학습을 행하지 않아도 된다. 이 경우, 학습용의 산업 기계(100)에 의해 역동 특성 모델 M3의 학습을 행하여 두고, 학습된 역동 특성 모델 M3을 다른 산업 기계(100)로 이전시켜도 된다.
또한, 제1 실시형태에 관한 제어 장치(140)는, 구동의 반작용에 의한 공구와 공작물과의 상대 위치의 어긋남을 대상으로 하여 역동 특성 모델 M3의 학습을 행하지만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 다른 실시형태에 관한 제어 장치(140)는, 반작용에 관한 값에 더하여, 구동의 작용에 의한 기대 이외의 진동, 비선형 마찰, 상한(象限) 돌기 등을 대상으로 하여 역동 특성 모델 M3의 학습을 행해도 된다.
또한, 제1 실시형태에 관한 제어 장치(140)는, 공작물(W)의 휨량 변동 데이터를 산출하지만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 다른 실시형태에 관한 제어 장치는, 공작물(W)의 휨량 변동 데이터 대신에, 또는 부가하여, 공작물(W)의 채터링량(chattering amont)의 변동 데이터를 산출해도 된다.
[산업 상의 이용 가능성]
상기 산업 기계에 의하면, 가공의 고속화 또는 산업 기계의 소형화에 의한 제어 성능에 대한 영향을 저감할 수 있다.
100: 산업 기계, 110: 기대, 111: Y축 가이드부, 112: Y축 액추에이터, 120: 지지 장치, 121: 주축 테이블, 122: 코어 가압 테이블, 123: 회전 모터, 130: 공구대, 131: 공구, 132: X축 가이드부, 133: X축 액추에이터, 134: 회전 모터, 140: 제어 장치, 141: 프로세서, 143: 메인 메모리, 145: 스토리지, 147: 인터페이스, 411: 계측값 취득부, 412: 목표 위치 산출부, 413: 목표 상태량 산출부, 414: 지령값 산출부, 415: 반작용 산출부, 416: 보상값 산출부, 417: 지령 출력부, 418: 상태량 산출부, 419: 가공 상태 특정부, 420: 피드백부, 421: 학습부, M1: 동 특성 모델, M2: 공작물 모델, M3: 역동 특성 모델, M31: 입력층, M32: 중간층, M33: 출력층, W: 공작물
Claims (8)
- 공작물을 가공하기 위한 공구;
상기 공구와 상기 공작물을 상대적으로 이동시키는 액추에이터;
상기 공작물 및 상기 공구를 지지하는 기대(基臺; base); 및
상기 액추에이터의 거동을 제어하는 제어 장치;
를 포함하는 산업 기계로서,
상기 제어 장치는,
상기 공구와 상기 공작물의 상대 위치에 관한 목표 위치에 기초하여, 상기 공구의 변위에 관한 상태량의 목표값을 산출하는 목표 상태량 산출부;
상기 상태량의 목표값에 기초하여, 상기 액추에이터의 작용에 대한 반작용에 관한 값을 산출하는 반작용 산출부; 및
상기 반작용에 관한 값과 상기 상태량의 목표값에 기초하여, 상기 액추에이터에 전류 지령을 출력하는 지령 출력부;를 구비하고,
상기 반작용에 관한 값은, 상기 액추에이터의 작용에 의해 생기는 상기 기대의 진동에 관한 값인,
산업 기계. - 제1항에 있어서,
상기 제어 장치는,
상기 상태량의 목표값에 기초하여, 상기 액추에이터의 전류 지령값을 산출하는 지령값 산출부; 및
상기 반작용에 관한 값에 기초하여, 상기 반작용에 의해 생기는 상기 공구와 상기 공작물의 상대 위치의 어긋남량(shift amount)만큼 상기 액추에이터를 구동시키기 위한 전류 보상값을 산출하는 보상값 산출부;를 구비하고,
상기 지령 출력부는, 상기 전류 지령값과 상기 전류 보상값의 합에 관한 상기 전류 지령을 상기 액추에이터에 출력하는, 산업 기계. - 제2항에 있어서,
상기 전류 지령에 의한 상기 액추에이터의 구동 후의 상기 공구와 상기 공작물의 상대 위치와, 상기 상태량의 목표값에 기초한 피드백 신호를 생성하는 피드백부를 구비하고,
상기 지령값 산출부는, 상기 상태량의 목표값과 상기 피드백 신호에 기초하여 상기 전류 지령값을 산출하고,
상기 보상값 산출부는, 상기 반작용에 관한 값과 상기 피드백 신호를 포함하는 학습용 데이터 세트를 사용하여, 상기 반작용에 관한 값이 입력되면 상기 피드백 신호에 상당하는 전류 보상값을 출력하도록 훈련된 이미 학습된(preleanded) 모델에 기초하여, 상기 전류 보상값을 산출하는, 산업 기계. - 제3항에 있어서,
상기 피드백부는, 슬라이딩 모드 제어에 의해 상기 피드백 신호를 생성하는, 산업 기계. - 공작물 및 공구를 지지하는 기대(基臺; base)를 포함하고, 상기 공작물을 가공하기 위한 상기 공구와 상기 공작물을 상대적으로 이동시키는 액추에이터의 거동을 제어하는 제어 장치로서,
상기 공구와 상기 공작물의 상대 위치에 관한 목표 위치에 기초하여, 상기 공구의 변위에 관한 상태량의 목표값을 산출하는 목표 상태량 산출부;
상기 상태량의 목표값에 기초하여, 상기 액추에이터의 작용에 대한 반작용에 관한 값을 산출하는 반작용 산출부; 및
상기 반작용에 관한 값과 상기 상태량의 목표값에 기초하여, 상기 액추에이터에 전류 지령을 출력하는 지령 출력부;
를 포함하고,
상기 반작용에 관한 값은, 상기 액추에이터의 작용에 의해 생기는 기대의 진동에 관한 값인,
제어 장치. - 공작물 및 공구를 지지하는 기대(基臺; base)를 포함하고, 상기 공작물을 가공하기 위한 상기 공구와 상기 공작물의 상대 위치에 관한 상태량의 목표값에 기초하여 상기 공구와 상기 공작물을 상대적으로 이동시키는 액추에이터의 전류 지령을 출력하는 제어 장치의 제어 보정 장치로서,
상기 공구와 상기 공작물의 상대 위치에 관한 상태량의 목표값에 기초하여, 상기 액추에이터의 작용에 대한 반작용에 관한 값을 산출하는 반작용 산출부;
상기 반작용에 관한 값에 기초하여, 상기 반작용에 의해 생기는 상기 공구와 상기 공작물의 상대 위치의 어긋남량만큼 상기 액추에이터를 구동시키기 위한 전류 보상값을 산출하는 보상값 산출부; 및
상기 제어 장치가 생성한 전류 지령이 나타내는 전류 지령값에, 상기 전류 보상값을 가산한 보정 전류 지령을 상기 액추에이터에 출력하는 지령 출력부;
를 포함하고,
상기 반작용에 관한 값은, 상기 액추에이터의 작용에 의해 생기는 기대의 진동에 관한 값인,
제어 보정 장치. - 공작물 및 공구를 지지하는 기대(基臺; base)를 포함하고, 상기 공작물을 가공하기 위한 상기 공구와 상기 공작물을 상대적으로 이동시키는 액추에이터의 제어 방법으로서,
상기 공구와 상기 공작물의 상대 위치에 관한 목표 위치에 기초하여, 상기 공구의 변위에 관한 상태량의 목표값을 산출하는 단계;
상기 상태량의 목표값에 기초하여, 상기 액추에이터의 작용에 대한 반작용에 관한 값을 산출하는 단계; 및
상기 반작용에 관한 값과 상기 상태량의 목표값에 기초하여, 상기 액추에이터에 전류 지령을 출력하는 단계;
를 포함하고,
상기 반작용에 관한 값은, 상기 액추에이터의 작용에 의해 생기는 상기 기대의 진동에 관한 값인,
제어 방법. - 삭제
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2020
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