KR20180048392A

KR20180048392A - 와이어 방전 가공기

Info

Publication number: KR20180048392A
Application number: KR1020170143572A
Authority: KR
Inventors: 케이타 하다
Original assignee: 화낙 코퍼레이션
Priority date: 2016-11-01
Filing date: 2017-10-31
Publication date: 2018-05-10
Also published as: JP6444959B2; CN107999913A; JP2018069409A; TWI665044B; TW201817524A; KR101997753B1; CN107999913B; US20180117693A1; EP3316056A1; EP3316056B1; US10300543B2

Abstract

설치 환경이 바뀌어도, 상하 가이드의 열 변위 보정을 적정하게 행할 수 있는 와이어 방전 가공기를 제공한다. 기계 요소의 온도를 온도 데이터로서 기억하는 기억부(21)와, 설치 환경을 수치화하여 환경 데이터로서 표현하는 표현부(22)를 구비하고 있다. 또한, 상하 가이드의 상대 위치를 지령하는 위치 지령부(23)와, 온도 데이터 및 환경 데이터를 입력 데이터로 하고, 또한, 상대 위치를 교사 데이터로 하고, 관계식을 기계 학습에 의해 산출하는 관계식 산출부(24)를 구비하고 있다. 또한, 이 관계식에 기계 요소의 온도를 대입하여 보정량을 산출하고, 이 보정량에 기초하는 상하 가이드의 상대 위치와 위치 지령부(23)에 의해 지령된 상대 위치와의 오차가 작은 경우에, 이 관계식을 정식의 것으로 결정하는 관계식 결정부(29)와, 이 관계식을 이용하여 상하 가이드의 상대 위치의 보정을 행하는 보정 실행부(25)를 구비하고 있다.

Description

와이어 방전 가공기 {WIRE ELECTRIC DISCHARGE MACHINE}

본 발명은, 상가이드와 하가이드가 소정의 상대 위치에서 배치된 상태에서, 이들 상가이드, 하가이드 사이에 장착된 와이어 전극과 피가공물을 상대 이동시킴으로써, 피가공물에 방전 가공을 행하는 와이어 방전 가공기에 관한 것이다.

이러한 와이어 방전 가공기는, 복수의 기계 요소가 조합되어 구성되어 있고, 이들 기계 요소의 열팽창율이 서로 차이가 난다. 따라서, 주위의 기온의 변화 등의 요인에 의해, 복수의 기계 요소가 열 변형하여 상가이드와 하가이드와의 상대 위치가 3 차원 방향(X축 방향, Y축 방향, Z축 방향)으로 이탈될 우려가 있다. 특히 수평 방향(X축 방향, Y축 방향)의 위치 이탈이 발생하면, 가공 정밀도의 저하로 직접 이어진다. 이에, 주위의 기온의 변화를 막기 위해, 와이어 방전 가공기를 항온실 등에 설치해 온도 관리를 하는 대응책도 생각할 수 있으나, 충분한 성능의 항온실을 설비하려면 고액의 투자가 필요하게 된다.

그 때문에, 저렴한 가격으로 가공 정밀도를 유지하는 방법으로서, 기계 각 부에 설치한 온도 센서로 검출한 온도 정보를 기초로 하여, 상하 가이드의 열 변위량을 추측하여 보정을 행하는, 이른바 열 변위 보정이라고 하는 수법이 제안되어 있다.

이 열 변위 보정을 행할 때에는, 와이어 방전 가공기의 설치 환경이 바뀜으로써 주위의 온도가 바뀌는 경우가 있는 것을 감안하면, 비록 와이어 방전 가공기의 설치 환경이 바뀌었다고 해도, 계속 열 변위 보정을 적정하게 행할 수 있는 것이 바람직하다. 이러한 요망에 부응하도록, 와이어 방전 가공기의 설치 환경에 의하지 않고 적절한 열 변위 보정량을 구하는 기술이 제안되어 있다(예를 들면, 특허 문헌 1, 2 참조).

특허 문헌 1: 일본등록특허 제5870143호 특허 문헌 2: 일본특허공개 평07-075937호 공보

그러나, 특허 문헌 1에 기재된 기술에서는, 보정량 연산식의 결정 시에 기계 학습이 이용되어 있지 않고, 미리 작성해야 할 보정량 연산식의 선택방식에 따라서는, 계수를 곱하는 것 만으로는 최적인 보정량으로 조정할 수 없을 가능성이 있다.

또한, 특허 문헌 2에 기재된 기술에서는, 와이어 방전 가공기의 설치 환경이 극단적으로 다르지 않은 경우에는 동일한 데이터를 이용하여 보정량을 산출하고 있고, 와이어 방전 가공기의 설치 환경에 따른 보정량의 차이가 그다지 고려되어 있지 않다. 또한, 와이어 방전 가공기를 설치한 후에 데이터의 측정을 다시 하여 보정식을 재산출하는 방법도 특허 문헌 2에 개시되어 있으나, 이것으로는 현장에서의 작업 공정수가 많이 소요되는 문제가 수반된다.

본 발명은, 이러한 사정에 비추어보아, 설치 환경이 바뀌어도, 상하 가이드의 열 변위 보정을 적정하게 행하는 것이 가능한 와이어 방전 가공기를 제공하는 것을 목적으로 한다.

(1) 본 발명에 따른 와이어 방전 가공기(예를 들면, 후술의 와이어 방전 가공기(1))는, 복수의 기계 요소(예를 들면, 후술의 베드(2), 칼럼(3), X축 새들(9), Y축 새들(10) 등)로 구성되고, 상가이드(예를 들면, 후술의 상가이드(8))와 하가이드(예를 들면, 후술의 하가이드(15))가 소정의 상대 위치에서 배치된 상태에서, 이들 상가이드, 하가이드 사이에 장착된 와이어 전극(예를 들면, 후술의 와이어 전극(16))과 피가공물(예를 들면, 후술의 워크(W))을 상대 이동시킴으로써, 상기 피가공물에 방전 가공을 행하는 와이어 방전 가공기이며, 상기 복수의 기계 요소 중 적어도 1 개의 기계 요소의 온도를 검출하는 온도 검출 수단(예를 들면, 후술의 온도 센서(S1~S7))과, 상기 온도 검출 수단에 의해 검출된 온도를 온도 데이터로서 기억하는 기억 수단(예를 들면, 후술의 기억부(21))과, 설치 환경을 수치화하여 환경 데이터로서 표현하는 표현 수단(예를 들면, 후술의 표현부(22))과, 상기 상가이드와 상기 하가이드와의 상대 위치를 지령하는 위치 지령 수단(예를 들면, 후술의 위치 지령부(23))과, 상기 기억 수단에 기억된 온도 데이터 및 상기 표현 수단에 의해 표현된 환경 데이터를 입력 데이터로 하고 또한, 상기 위치 지령 수단에 의해 지령된 상대 위치를 교사 데이터로 하고, 상기 상가이드와 상기 하가이드와의 상대 위치를 보정하는 데에 필요한 보정량을 구하기 위한 관계식을 기계 학습에 의해 산출하는 관계식 산출 수단(예를 들면, 후술의 관계식 산출부(24))과, 상기 관계식 산출 수단에 의해 산출된 관계식에 상기 온도 검출 수단에 의해 검출된 온도를 대입하여 보정량을 산출하고, 이 보정량에 기초하는 상기 상가이드와 상기 하가이드와의 상대 위치와, 상기 위치 지령 수단에 의해 지령된 상대 위치와의 오차를 구하여, 이 오차가 작은지 아닌지를 판정해, 이 오차가 작지 않다고 판정된 경우에, 상기 기계 학습에 의한 관계식의 산출을 반복하여 관계식을 수정하고 또한, 이 오차가 작다고 판정된 경우에, 이 관계식을 정식의 것으로 결정하는 관계식 결정 수단(예를 들면, 후술의 관계식 결정부(29))과, 상기 관계식 결정 수단에 의해 결정된 관계식에 상기 온도 검출 수단에 의해 검출된 온도를 대입하여 상기 상대 위치의 추정치를 산출하고, 이 상대 위치의 추정치에 기초하여 상기 상가이드와 상기 하가이드와의 보정량을 산출하여, 이 보정량에 기초하여 상기 상가이드와 상기 하가이드와의 상대 위치의 보정을 행하는 보정 실행 수단(예를 들면, 후술의 보정 실행부(25))을 구비하고 있다.

(2) (1)의 와이어 방전 가공기에 있어서, 설치 환경이 다른 경우의 복수의 상기 관계식을 공유하는 데이터 공유 수단(예를 들면, 후술의 데이터 공유부(26))과, 상기 데이터 공유 수단에 의해 공유된 복수의 관계식이 서로 일치하고 있는지 아닌지를 판단하는 판단 수단(예를 들면, 후술의 판단부(27))과, 상기 판단 수단에 의해, 상기 데이터 공유 수단에 의해 공유된 복수의 관계식이 서로 일치하고 있지 않다고 판단된 경우에, 상기 기계 학습에 의한 관계식의 산출을 반복하여 관계식을 수정하고, 또한, 상기 데이터 공유 수단에 의해 공유된 복수의 관계식이 서로 일치하고 있다고 판단된 경우에, 이 관계식을 정식으로 채용하는 관계식 수정 수단(예를 들면, 후술의 관계식 수정부(28))을 구비하고 있어도 좋다.

(3) (1) 또는 (2)의 와이어 방전 가공기에 있어서, 상기 관계식 산출 수단은, 다층 뉴럴 네트워크에 의해 구축된 학습 모델에 따라 상기 기계 학습을 행해도 좋다.

본 발명에 의하면, 와이어 방전 가공기에 있어서, 그 설치 환경의 차이가 반영된 형태로 상하 가이드의 보정량을 산출할 수 있다. 그 때문에, 와이어 방전 가공기의 설치 환경이 바뀌어도, 상하 가이드의 열 변위 보정을 적정하게 행하는 것이 가능해진다.

도 1은 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기의 개략 구성을 나타내는 정면도이다.
도 2은 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기의 제어계를 나타내는 블록도이다.
도 3은 다층 뉴럴 네트워크의 모식도이다.
도 4은 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기에 있어서, 기계 요소의 온도와 상하 가이드의 상대 위치와의 관계식을 결정하는 순서를 나타내는 플로우 차트이다.
도 5은 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기의 제어계를 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기에 있어서, 기계 요소의 온도와 상하 가이드의 상대 위치와의 관계식을 결정하는 순서를 나타내는 플로우 차트이다.

이하, 본 발명의 제1 실시 형태를 도면에 기초하여 설명한다.

［제1 실시 형태］

도 1은, 본 발명의 제1 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기의 개략 구성을 나타내는 정면도이다. 도 2는, 이 와이어 방전 가공기의 제어계를 나타내는 블록도이다. 도 3은, 다층 뉴럴 네트워크의 모식도이다. 도 4는, 이 와이어 방전 가공기에 있어서, 기계 요소의 온도와 상하 가이드의 상대 위치와의 관계식을 결정하는 순서를 나타내는 플로우 차트이다.

제1 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기(1)는, 도 1에 도시한 바와 같이, 베드(2), 칼럼(3), V축 새들(5), U축 새들(6), Z축 새들(7), X축 새들(9), Y축 새들(10), 가공조(11), 워크 테이블(12), 암(13) 등 복수의 기계 요소로 구성되어 있다.

여기서, 베드(2)의 위쪽에는 X축 새들(9)이, X축 방향(도 1 지면에 직각인 방향)으로 이동 가능하게 탑재되어 있다. X축 새들(9)의 위쪽에는 Y축 새들(10)이, Y축 방향(도 1 좌우 방향)으로 이동 가능하게 탑재되어 있다. Y축 새들(10)의 위쪽에는 가공조(11)가 탑재되어 있다. 가공조(11)의 내부에는, 피가공물로서의 워크(W)를 재치하는 워크 테이블(12)이 설치되어 있고, 또한, 가공액이 충전되어 있다.

또한, 베드(2)의 위쪽에는 칼럼(3)이 입설되어 있다. 칼럼(3)의 측면부에는 암(13)이 수평으로 장착되어 있고, 암(13)의 선단에는 하가이드(15)가, 가공조(11)의 내부에 위치하도록 장착되어 있다. 칼럼(3)의 위쪽에는 V축 새들(5)이, V축 방향(Y축 방향)으로 이동 가능하게 탑재되어 있다. V축 새들(5)의 측면부에는 U축 새들(6)이, U축 방향(X축 방향)으로 이동 가능하게 장착되어 있다. U축 새들(6)의 측면부에는 Z축 새들(7)이, Z축 방향(도 1 상하 방향)으로 이동 가능하게 장착되어 있다. Z축 새들(7)의 선단에는 상가이드(8)가, 가공조(11)의 내부에서 하가이드(15)의 윗쪽에 위치하도록 장착되어 있다. 상가이드(8)와 하가이드(15)의 사이에는, 와이어 전극(16)이 일직선 형태로 장설(張設)되어 있다.

또한, 이들 기계 요소 중, 몇 개의 기계 요소에는, 각각, 온도 검출 수단으로서의 온도 센서(S)가 장착되어 있다. 즉, 베드(2)에는, 베드(2)의 온도를 검출하는 온도 센서(S1)가 장착되어 있다. Y축 새들(10)에는, Y축 새들(10)의 온도를 검출하는 온도 센서(S2)가 장착되어 있다. 가공조(11)에는, 가공조(11)의 내부의 가공액의 온도를 검출하는 온도 센서(S3)가 장착되어 있다. 칼럼(3)에는, 칼럼(3)의 온도를 검출하는 온도 센서(S4)가 장착되어 있다. 암(13)에는, 암(13)의 온도를 검출하는 온도 센서(S5)가 장착되어 있다. V축 새들(5)에는, V축 새들(5)의 온도를 검출하는 온도 센서(S6)가 장착되어 있다. U축 새들(6)에는, U축 새들(6)의 온도를 검출하는 온도 센서(S7)가 장착되어 있다.

또한, 와이어 방전 가공기(1)는, 도 2에 도시한 바와 같이, 주 제어부(20)를 가지고 있다. 주 제어부(20)에는, 상술한 7 개의 온도 센서(S(S1~S7)) 외에, 위치 측정 수단으로서의 기억부(21), 표현 수단으로서의 표현부(22), 위치 지령 수단으로서의 위치 지령부(23), 관계식 산출 수단으로서의 관계식 산출부(24), 관계식 결정 수단으로서의 관계식 결정부(29), 보정 실행 수단으로서의 보정 실행부(25)가 접속되어 있다.

기억부(21)는, 각 온도 센서(S1~S7)에 의해 검출된 온도(기계 요소의 온도)를 온도 데이터로서 기억한다.

표현부(22)는, 어떠한 수법에 의해, 와이어 방전 가공기(1)의 설치 환경(예를 들면, 와이어 방전 가공기(1)의 근방에 쿨러 또는 히터가 설치되어 가동되고 있으므로, 와이어 방전 가공기(1)의 온도가 외란에 의해 오르고 내리는 환경 등)을 수치화하여 환경 데이터로서 표현한다.

위치 지령부(23)는, 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치를 지령한다.

관계식 산출부(24)는, 기억부(21)에 기억된 온도 데이터 및 표현부(22)에 의해 표현된 환경 데이터를 입력 데이터로 하고 또한, 위치 지령부(23)에 의해 지령된 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치를 교사 데이터로 하여, 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치를 보정하는 데에 필요한 보정량을 구하기 위한 관계식을 기계 학습에 의해 산출한다.

이 기계 학습 시에는, 도 3에 도시한 바와 같이, 다층 뉴럴 네트워크에 의해 구축된 학습 모델(알고리즘)에 따라, 심층 학습(딥 러닝)을 행한다. 도 3에서, X1~X6는 각각 입력 데이터(본 실시 형태에서는, 온도 데이터 및 환경 데이터)를 나타내고, W는 출력 데이터(본 실시 형태에서는, 관계식)를 나타낸다.

관계식 결정부(29)는, 관계식 산출부(24)에 의해 산출된 관계식에, 온도 센서(S)에 의해 검출된 온도를 대입하여 보정량을 산출하고, 이 보정량에 기초하는 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치와, 위치 지령부(23)에 의해 지령된 상대 위치와의 오차를 구하여, 이 오차가 작은지 아닌지를 판정하고, 이 오차가 작지 않다고 판정된 경우에, 기계 학습에 의한 관계식의 산출을 반복하여 관계식을 수정하고, 또한, 이 오차가 작다고 판정된 경우에, 이 관계식을 정식의 것으로 결정한다.

보정 실행부(25)는, 관계식 산출부(24)에 의해 산출된 관계식에, 온도 센서(S)에 의해 검출된 온도를 대입하여, 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치의 추정치를 산출하고, 이 상대 위치의 추정치에 기초하여 상하 가이드(8, 15)의 보정량을 산출하고, 이 보정량에 기초하여 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치의 보정을 행한다.

와이어 방전 가공기(1)는 이상과 같은 구성을 가지므로, 이 와이어 방전 가공기(1)를 이용하여 워크(W)에 방전 가공을 행하려면 다음의 순서에 따른다. 또한, 이 워크(W)의 방전 가공은, 주 제어부(20)로부터의 지령에 기초하여 실행된다.

우선, 워크(W)의 가공 형상에 따라, V축 새들(5), U축 새들(6) 및 Z축 새들(7)을 적당히 이동시킴으로써, 하가이드(15)에 대해 상가이드(8)를 소정의 3 차원 위치로 위치 결정한다. 이어서, 도시하지 않은 가공용 전원으로부터 와이어 전극(16)으로 고주파 전압을 인가한다. 이 상태에서, X축 새들(9)을 X축 방향으로 이동시키고 또한, Y축 새들(10)을 Y축 방향으로 이동시킴으로써, 이 와이어 전극(16)에 대해 워크(W)를 상대 이동시킨다.

이러한 워크(W)의 방전 가공에 있어서는, 주위의 기온의 변화 등의 요인에 의해, 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치가 이탈되어, 가공 정밀도가 저하될 우려가 있다. 이에, 상하 가이드(8, 15)의 열 변위 보정을 행할 수 있도록, 워크(W)의 방전 가공에 앞서, 이하에서 말하는 바와 같이, 도 4에 도시한 관계식 결정 프로그램(PRG1)에 기초하여, 각 기계 요소의 온도와 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치와의 관계식을 구한다. 또한, 이 열 변위 보정은, 주 제어부(20)로부터의 지령에 기초하여 실행된다. 또한, 이 열 변위 보정의 시기로서는, 와이어 방전 가공기(1)의 공장 출하 전이나 초기의 세팅 시, 메인트넌스 시 등이 바람직하다.

우선, 스텝 S11에 있어서, 기억부(21)는, 임의의 복수의 측정 시각에 있어서의 각 온도 센서(S1~S7)의 출력치(베드(2), Y축 새들(10), 가공조(11)의 내부의 가공액, 칼럼(3), 암(13), V축 새들(5), U축 새들(6)의 온도)를 온도 데이터로서 기억한다. 이 때, 복수의 측정 시각은, 온도 센서(S1~S7)의 출력치가 다른 시각인 것이 바람직하다. 또한, 표현부(22)는, 같은 복수의 측정 시각에 있어서의 와이어 방전 가공기(1)의 설치 환경을 수치화하여 환경 데이터로서 표현한다.

이어서, 스텝 S12에 있어서, 관계식 산출부(22)는, 기억부(21)에 기억된 온도 데이터 및 표현부(22)에 의해 표현된 환경 데이터를 입력 데이터로 하고 또한, 위치 지령부(23)에 의해 지령된 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치를 교사 데이터로 하여, 심층 학습에 의해 관계식을 산출한다.

이어서, 스텝 S13, S14에 있어서, 관계식 결정부(29)는, 이 관계식에 각 온도 센서(S1~S7)의 출력치를 대입하여 보정량을 산출하고, 이 보정량에 기초하는 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치와 위치 지령부(23)에 의해 지령된 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치와의 오차를 구한다.

그 후, 스텝 S15에 있어서, 관계식 결정부(29)는, 이 오차가 작은지 아닌지를 판정한다. 이 대소 관계의 판정은, 예를 들면, 소정의 역치를 마련하고, 이 역치보다 작은지 아닌지로 판정할 수 있다.

그 결과, 이 오차가 작지 않다고 판정된 경우에는, 이 관계식이 통계적으로 적정한 확률은 낮다고 생각되므로, 스텝 S12로 돌아와, 기계 학습에 의한 관계식의 산출을 반복한다. 한편, 이 오차가 작다고 판정된 경우에는, 이 관계식이 통계적으로 적정한 확률은 높다고 생각되므로, 스텝 S16로 이행하여, 관계식 결정부(29)는 이 관계식을 정식의 것으로 결정한다.

여기서, 각 기계 요소의 온도와 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치와의 관계식을 구하는 동작이 종료된다.

이와 같이 하여, 각 기계 요소의 온도와 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치와의 관계식이 구해진 시점에서 이 관계식을 기억해 둔다. 그리고, 워크(W)의 방전 가공 시에는, 이 관계식을 이용하여 상하 가이드(8, 15)의 열 변위 보정을 행한다.

즉, 보정 실행부(25)는, 우선, 이 관계식에, 각 온도 센서(S1~S7)에 의해 검출된 각 기계 요소의 온도를 대입하여, 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치의 추정치를 산출한다. 이어서, 이 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치의 추정치에 기초하여, 상하 가이드(8, 15)의 보정량을 산출한다. 마지막으로, 이 상하 가이드(8, 15)의 보정량에 기초하여, 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치의 보정을 행한다.

이상과 같이, 본 실시 형태에 따르면, 와이어 방전 가공기(1)에 있어서, 그 설치 환경의 차이가 반영된 형태로 상하 가이드(8, 15)의 보정량을 산출할 수 있다. 그 때문에, 와이어 방전 가공기(1)의 설치 환경이 바뀌어도, 상하 가이드(8, 15)의 열 변위 보정을 적정하게 행하는 것이 가능해진다.

또한, 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치를 보정하는 데에 필요한 보정량을 구하기 위한 관계식을 산출할 때에는, 심층 학습이 행해지고 있다. 그 결과, 심층 학습에 의해, 계산이 수속(收束)될 때까지 학습을 반복함으로써, 한층 정확하고 효율적인 판단을 실현시킬 수 있다.

［제2 실시 형태］

도 5는, 본 발명의 제2 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기의 제어계를 나타내는 블록도이다. 도 6는, 이 와이어 방전 가공기에 있어서, 기계 요소의 온도와 상하 가이드의 상대 위치와의 관계식을 결정하는 순서를 나타내는 플로우 차트이다.

이 제2 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기(1)는, 도 5에 도시한 바와 같이, 그 제어계에 있어서, 데이터 공유 수단으로서의 데이터 공유부(26), 판단 수단으로서의 판단부(27), 관계식 수정 수단으로서의 관계식 수정부(28)가 추가되어 있다. 그 밖의 구성에 대해서는, 상술한 제1 실시 형태와 기본적으로 동일하므로, 동일한 부재에 대해서는 동일한 부호를 붙이고 그 설명을 생략한다.

데이터 공유부(26)는, 와이어 방전 가공기(1)의 설치 환경이 다른 경우의 복수의 관계식을 공유한다.

판단부(27)는, 데이터 공유부(26)에 의해 공유된 복수의 관계식이 서로 일치하고 있는지 아닌지를 판단한다.

관계식 수정부(28)는, 판단부(27)에 의해, 복수의 관계식이 서로 일치하고 있지 않다고 판단된 경우에, 기계 학습에 의한 관계식의 산출을 반복하여 관계식을 수정하고 또한, 복수의 관계식이 서로 일치하고 있다고 판단된 경우에, 이 관계식을 정식으로 채용한다.

이어서, 본 실시 형태에 따른 와이어 방전 가공기(1)에 있어서, 각 기계 요소의 온도와 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치와의 관계식을 구할 때에는, 도 6에 도시한 관계식 결정 프로그램(PRG2)에 따른다.

우선, 스텝 S21에 있어서, 기억부(21)는, 상술한 제1 실시 형태의 스텝 S11와 같은 처리를 실행한다.

이어서, 스텝 S22에 있어서, 관계식 산출부(24)는, 상술한 제1 실시 형태의 스텝 S12와 같은 처리를 실행한다.

그 후, 스텝 S23, S24에 있어서, 관계식 결정부(29)는, 상술한 제1 실시 형태의 스텝 S13, S14와 같은 처리를 실행한다.

이어서, 스텝 S25에 있어서, 관계식 결정부(29)는, 상술한 제1 실시 형태의 스텝 S15와 같은 처리를 실행한다.

그리고, 스텝 S26에 있어서, 관계식 결정부(29)는, 상술한 제1 실시 형태의 스텝 S16와 같은 처리를 실행한다.

또한, 스텝 S27에 있어서, 데이터 공유부(26)는, 와이어 방전 가공기(1)의 설치 환경이 다른 경우의 복수의 관계식을 공유한다.

이어서, 스텝 S28에 있어서, 판단부(27)는, 데이터 공유부(26)에 의해 공유된 복수의 관계식이 서로 일치하고 있는지 아닌지를 판단한다.

그 결과, 복수의 관계식이 서로 일치하고 있지 않다고 판단된 경우에는, 이 관계식을 복수의 설치 환경에 공통되게 사용할 수 있다고는 생각되지 않으므로, 스텝 S22로 돌아와, 기계 학습에 의한 관계식의 산출을 반복한다. 한편, 복수의 관계식이 서로 일치하고 있다고 판단된 경우에는, 이 관계식을 복수의 설치 환경에 공통되게 사용할 수 있다고 생각되므로, 스텝 S29로 이행하고, 관계식 수정부(28)는 이 관계식을 정식으로 채용한다.

이와 같이 하여, 각 기계 요소의 온도와 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치와의 관계식이 구해진 시점에서, 이 관계식을 기억해 둔다. 그리고, 워크(W)의 방전 가공 시에는, 상술한 제1 실시 형태와 같은 순서에 의해, 이 관계식을 이용하여 상하 가이드(8, 15)의 열 변위 보정을 행한다.

이상과 같이, 본 실시 형태에서는, 상술한 제1 실시 형태와 같은 작용 효과를 갖는다. 또한, 본 실시 형태에 따르면, 복수의 관계식이 서로 할 때까지, 기계 학습에 의한 관계식의 산출이 반복된다. 그 때문에, 복수의 설치 환경에 공통되게 사용할 수 있는 관계식을 도출할 수 있어, 와이어 방전 가공기(1)의 범용성을 높이는 것이 가능해진다.

［그 밖의 실시 형태］

이상, 본 발명의 실시 형태에 대하여 설명했으나, 본 발명은 전술한 실시 형태에 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 실시 형태에 기재된 효과는, 본 발명으로부터 발생하는 매우 바람직한 효과를 열거하는 것에 지나지 않고, 본 발명에 의한 효과는, 본 실시 형태에 기재된 것에 한정되는 것은 아니다.

또한, 상술한 제1 실시 형태, 제2 실시 형태에서는, 상하 가이드(8, 15)의 상대 위치를 보정하는 데에 필요한 보정량을 구하기 위한 관계식을 산출할 때에, 심층 학습을 행하는 경우에 대하여 설명했으나, 심층 학습에 한정되지 않고, 그 밖의 기계 학습을 행할 수도 있다.

또한, 상술한 제1 실시 형태, 제2 실시 형태에서는, 7 개의 기계 요소(베드(2), Y축 새들(10), 가공조(11)의 내부의 가공액, 칼럼(3), 암(13), V축 새들(5), U축 새들(6))에 온도 센서(S)가 장착되어 있는 와이어 방전 가공기(1)에 대해 설명했다. 그러나, 온도 센서(S)의 설치 개소는, 상술한 기계 요소에 한정되지 않고, 예를 들면, X축 새들(9) 또는 Z축 새들(7)에 온도 센서(S)를 장착해도 좋다. 혹은 또한, 임의의 하나의 기계 요소에 복수의 온도 센서(S)를 장착해도 상관없다. 또한, 와이어 방전 가공기(1)의 주위의 기온을 온도 센서(도시하지 않음)로 측정해도 좋다.

또한, 상술한 제1 실시 형태, 제2 실시 형태에서는, 상가이드(8)가 가동식이고 하가이드(15)가 고정식의 와이어 방전 가공기(1)에 대해 설명했다. 그러나, 반대로, 상가이드(8)가 고정식이고 하가이드(15)가 가동식의 와이어 방전 가공기에 본 발명을 마찬가지로 적용할 수도 있다. 또한, 상가이드(8), 하가이드(15) 모두 가동식의 와이어 방전 가공기에 본 발명을 마찬가지로 적용하는 것도 가능하다.

1 : 와이어 방전 가공기
2 : 베드(기계 요소)
3 : 칼럼(기계 요소)
5 : V축 새들(기계 요소)
6 : U축 새들(기계 요소)
7 : Z축 새들(기계 요소)
8 : 상가이드
9 : X축 새들(기계 요소)
10 : Y축 새들(기계 요소)
11 : 가공조(기계 요소)
12 : 워크 테이블(기계 요소)
13 : 암(기계 요소)
15 : 하가이드
16 : 와이어 전극
21 : 기억부(기억 수단)
22 : 표현부(표현 수단)
23 : 위치 지령부(위치 지령 수단)
24 : 관계식 산출부(관계식 산출 수단)
25 : 보정 실행부(보정 실행 수단)
26 : 데이터 공유부(데이터 공유 수단)
27 : 판단부(판단 수단)
28 : 관계식 수정부(관계식 수정 수단)
29 : 관계식 결정부(관계식 결정 수단)
S, S1~S7 : 온도 센서(온도 검출 수단)
W : 워크(피가공물)

Claims

복수의 기계 요소로 구성되고, 상가이드와 하가이드가 소정의 상대 위치에서 배치된 상태에서, 이러한 상가이드, 하가이드 사이에 장착된 와이어 전극과 피가공물을 상대 이동시킴으로써, 상기 피가공물에 방전 가공을 행하는 와이어 방전 가공기이며,
상기 복수의 기계 요소 중 적어도 1 개의 기계 요소의 온도를 검출하는 온도 검출 수단과,
상기 온도 검출 수단에 의해 검출된 온도를 온도 데이터로서 기억하는 기억 수단과,
설치 환경을 수치화하여 환경 데이터로서 표현하는 표현 수단과,
상기 상가이드와 상기 하가이드와의 상대 위치를 지령하는 위치 지령 수단과,
상기 기억 수단에 기억된 온도 데이터 및 상기 표현 수단에 의해 표현된 환경 데이터를 입력 데이터로 하고, 또한, 상기 위치 지령 수단에 의해 지령된 상대 위치를 교사 데이터로 하고, 상기 상가이드와 상기 하가이드와의 상대 위치를 보정하는 데에 필요한 보정량을 구하기 위한 관계식을 기계 학습에 의해 산출하는 관계식 산출 수단과,
상기 관계식 산출 수단에 의해 산출된 관계식에 상기 온도 검출 수단에 의해 검출된 온도를 대입하여 보정량을 산출하고, 이 보정량에 기초하는 상기 상가이드와 상기 하가이드와의 상대 위치와, 상기 위치 지령 수단에 의해 지령된 상대 위치와의 오차를 구하여, 이 오차가 작은지 아닌지를 판정해, 이 오차가 작지 않다고 판정된 경우에, 상기 기계 학습에 의한 관계식의 산출을 반복하여 관계식을 수정하고 또한, 이 오차가 작다고 판정된 경우에, 이 관계식을 정식의 것으로 결정하는 관계식 결정 수단과,
상기 관계식 결정 수단에 의해 결정된 관계식에 상기 온도 검출 수단에 의해 검출된 온도를 대입하여 상기 상대 위치의 추정치를 산출하고, 이 상대 위치의 추정치에 기초하여 상기 상가이드와 상기 하가이드와의 보정량을 산출하여, 이 보정량에 기초하여 상기 상가이드와 상기 하가이드와의 상대 위치의 보정을 행하는 보정 실행 수단
을 구비하고 있는 와이어 방전 가공기.
제1항에 있어서,
설치 환경이 다른 경우의 복수의 상기 관계식을 공유하는 데이터 공유 수단과,
상기 데이터 공유 수단에 의해 공유된 복수의 관계식이 서로 일치하고 있는지 아닌지를 판단하는 판단 수단과,
상기 판단 수단에 의해, 상기 데이터 공유 수단에 의해 공유된 복수의 관계식이 서로 일치하고 있지 않다고 판단된 경우에, 상기 기계 학습에 의한 관계식의 산출을 반복하여 관계식을 수정하고, 또한, 상기 데이터 공유 수단에 의해 공유된 복수의 관계식이 서로 일치하고 있다고 판단된 경우에, 이 관계식을 정식으로 채용하는 관계식 수정 수단을 구비하고 있는 와이어 방전 가공기.
제1항에 있어서,
상기 관계식 산출 수단은, 다층 뉴럴 네트워크에 의해 구축된 학습 모델에 따라 상기 기계 학습을 행하는, 와이어 방전 가공기.
제2항에 있어서,
상기 관계식 산출 수단은, 다층 뉴럴 네트워크에 의해 구축된 학습 모델에 따라 상기 기계 학습을 행하는, 와이어 방전 가공기.