WO1990014193A1 - Jump control system of electric spark machine - Google Patents

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WO1990014193A1
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Hideaki Kawamura
Original Assignee
Fanuc Ltd
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23H—WORKING OF METAL BY THE ACTION OF A HIGH CONCENTRATION OF ELECTRIC CURRENT ON A WORKPIECE USING AN ELECTRODE WHICH TAKES THE PLACE OF A TOOL; SUCH WORKING COMBINED WITH OTHER FORMS OF WORKING OF METAL
    • B23H7/00—Processes or apparatus applicable to both electrical discharge machining and electrochemical machining
    • B23H7/14—Electric circuits specially adapted therefor, e.g. power supply
    • B23H7/18—Electric circuits specially adapted therefor, e.g. power supply for maintaining or controlling the desired spacing between electrode and workpiece
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B23H7/00—Processes or apparatus applicable to both electrical discharge machining and electrochemical machining
    • B23H7/14—Electric circuits specially adapted therefor, e.g. power supply
    • B23H7/16—Electric circuits specially adapted therefor, e.g. power supply for preventing short circuits or other abnormal discharges by altering machining parameters using adaptive control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B23H7/00—Processes or apparatus applicable to both electrical discharge machining and electrochemical machining
    • B23H7/14—Electric circuits specially adapted therefor, e.g. power supply
    • B23H7/20—Electric circuits specially adapted therefor, e.g. power supply for programme-control, e.g. adaptive
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S706/00—Data processing: artificial intelligence
    • Y10S706/90—Fuzzy logic

Definitions

  • the present invention relates to a jump control method of an electric discharge machine, and more particularly to a jump control method of an electric discharge machine in which a jump cycle and a jump distance according to a discharge state are automatically determined by fuzzy control.
  • the control of the gap is performed as follows.
  • the electrode is constantly adjusted to the reference target distance. Controlling.
  • an object of the present invention is to provide a jump control method of an electric discharge machine capable of automatically determining a jump cycle and a jump distance according to a discharge state by fuzzy control. Aim.
  • a jump control method for an electric discharge machine which controls a jump of the electric discharge machine
  • the cycle and distance of the jump are automatically set to optimal values by fuzzy control using the discharge state of the electric discharge machine as an input.
  • a jump control method for an electric discharge machine which is characterized by performing machining while performing the machining.
  • FIG. 1 is a diagram showing the entire configuration of a CNC type engraving electric discharge machine according to an embodiment of the present invention.
  • Fig. 2 is a diagram showing how the stable discharge state changes over time.
  • Fig. 3 is a diagram showing an example of a fuzzy rule for inferring an increase in jump distance.
  • Fig. 4 is a diagram showing an example of a fuzzy file for inferring the increment of the jump period.
  • FIG. 5 is a diagram showing another embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a fuzzy rule for inferring a stable discharge state.
  • FIG. 1 is a view showing the entire configuration of a CNC type engraving electric discharge machine according to one embodiment of the present invention.
  • the electric discharge machine is electrode 34, XY moving table 36, machining power supply 3? And servo motors 31, 32 and 33 for the X-axis, Y-axis and Z-axis.
  • the XY movement table 36 is driven by servomotors 31 and 32 for the X and Y axes, and moves the workpiece 35 in the X and Y directions.
  • the electrode 34 is driven by a Z-axis servo motor 33 and moves in the Z direction.
  • the machining power source 37 applies a high-frequency discharge voltage between the electrode 3 and the workpiece 35.
  • the workpiece 35 is processed into a desired shape by an electric discharge between the electrode 34 and the workpiece 35 caused by relative movement between the XY moving table 36 and the electrode 3. .
  • the X-axis, Y-axis and Z-axis servomotors 31, 32 and 33 and the machining power supply 37 are controlled by a numerical controller.
  • a numerical controller the configuration of the numerical controller will be described.
  • the machining condition setting means 13 outputs various control parameters for controlling the entire electric discharge machine.
  • Various data of the processing condition setting means 13 are input via CRTZMDI 11.
  • the processing condition setting means 13 outputs processing power parameters to the processing power 37, and controls the output of the processing power 37.
  • the processing condition setting means 13 outputs control parameters to the electrode swing control means 14 and the electrode servo feed control means 15.
  • Electrode swing control hand The outputs of the stage 14 and the electrode servo control feeding means 15 are input to the servo control means 16.
  • the servo control means 16 controls the servo motors 31, 32 and 33 based on these outputs.
  • the gap voltage waveform detecting means 17a detects a gap voltage waveform between the electrode 34 and the workpiece 35, and outputs it to the AZD converter 18.
  • the discharge current detecting means 17b detects the discharge current and outputs it to the AZD converter 18.
  • the AZD converter 18 digitizes the output voltage waveforms of the gap voltage waveform detection means 17a and the discharge current detection means 17b, and outputs the digitized waveforms to the waveform feature extraction means 19.
  • Waveform JP ⁇ detecting means 1 9 sends a de-digitization voltage waveform average voltage V m, the discharge delay time T n, extracts the discharge current value I eta like to a discharge state estimating means 2 0.
  • the discharge state estimating means 20 estimates the discharge state based on these data and quantifies this.
  • the digitized data S i and S i are taken in as inputs to the fuzzy inference unit 12 a of the fuzzy control unit 12.
  • the fuzzy inference unit 12 executes fuzzy inference based on the input data S i and d S i, and outputs the output data 3 t and ⁇ d to the interpretation unit 12 b.
  • 5t indicates the increment of the jump period
  • ⁇ d indicates the increment of the jump distance.
  • the interpretation unit 12 b outputs the data ⁇ t and S d to the non-fuzzy data ⁇ 5 ⁇ and 5 D to the jump period distance changing means 23.
  • the jump period distance changing means 23 corrects the jump period and the jump distance based on the data ⁇ and ⁇ D, and outputs the corrected jump period ⁇ and the jump distance D to the jump control means. 2 Output to 4.
  • the jump control means 24 has a jump period ⁇ and a jump distance D Is output to the servo control means 16 based on. In this way, the jump control of the electric discharge machine is executed.
  • the details of the fuzzy inference in the fuzzy control unit 12 will be described later.
  • the gap distance estimating means 21 estimates the gap distance from the output of the average voltage Vm of the waveform feature extracting means 19 and sends it to the calculator 22.
  • the arithmetic unit 22 takes the difference between the target reference value from the processing condition setting means 13 and the estimated gap distance estimated by the gap distance estimating means 21, and uses the displacement amount as the electrode servo feed control means 1. Send to 5.
  • the electrode servo feed control means 15 outputs a servo movement command to the servo control means 16 based on the control parameters of the processing condition setting means 13 and the displacement of the calculator 22.
  • the servo control means 16 is based on the movement commands output from the electrode swing control means 14, the electrode servo feed control means 15 and the jump control means 24, and the servo motors 31, 32 and 3 3 is driven to control the inter-electrode distance and the relative positional relationship between the electrode 34 and the workpiece 35 to be the target values set in the processing condition setting means 13.
  • Waveform C1 is the state of short
  • waveform C2 is the state of arc
  • waveform. 3 indicates a normal spark I (spark I) state
  • waveform C4 indicates a state of spark ⁇ (spark fl) having a long discharge delay time
  • waveform C5 indicates an open (open) state.
  • the gap distance estimating means 21 normalizes the open state of the discharge to 0 and sets the short state to 1 and outputs the value to the computing unit 22.
  • the machining condition setting means 13 outputs the discharge in the spark I state to the computing unit 22 as a target reference value. Thus, the displacement of the distance between the electrodes is obtained.
  • the discharge state estimating means 20 also receives the average voltage Vm and the discharge delay time Tn from the waveform characteristic extracting means 19 as in the case of the gap distance estimating means 21. Based on the input average voltage Vm and discharge delay time Tn, standardize the discharge in the spark I state as 0, the discharge in the open state as +1 and the discharge in the short state as 1. Then, those values S i are defined as the degree of stable discharge.
  • Fig. 2 shows how the degree of steady state Si changes over time. As is clear from FIG. 2, the degree of stable discharge Si changes with time. The rate of this change, that is, the differential value 5Si of the stable discharge state S i is defined as the change ⁇ S i of the stable discharge state.
  • the discharge state estimation means 20 calculates the degree of stable discharge state S i and the rate of change 3 S i, and outputs the calculated ratio to the fuzzy control unit 12. There is also a method of more accurately estimating a stable discharge state by using the discharge current In in addition to the average voltage Vm and the discharge delay time Tn.
  • the fuzzy control unit 12 executes fuzzy inference based on the degree of stable discharge state S i and its variation SS i.
  • Figures 3 and 4 show the rules of this fuzzy inference.
  • Fig. 3 is a diagram showing an example of a fuzzy rule for inferring the jump distance increment ⁇ d
  • Fig. 4 is a diagram for inferring the jump period increment St.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a fuzzy rule for the present invention. Each rule consists of four rules.
  • the first rule R 1 is that if ⁇ S i is large and d S i is a large positive value, the jump distance increment d ⁇ can be a large negative value (if l is Big and ⁇ S ⁇ is Positive Big tnen ⁇ d is Negative Big) J.
  • the second rule R 2 is that if ⁇ S i is medium and SS i is a positive medium value, then the jump distance increment 5 d can be negatively small (if Si is Medium and ⁇ S ⁇ is Positive Medium then ⁇ d is Negative Smal 1) J.
  • the third rule R 3 is that if ⁇ S i is small and d S i is a negative middle value, the jump distance increment ⁇ d is a small positive value or fl is Small and ⁇ S i is Negative Medium then 6 d is Positive Smal 1) It means J.
  • the fourth rule R 4 is that if ⁇ si is small and d S i is a large negative value, the jump distance increment ⁇ d can be set to a large positive value (if Si is mal 1 and ⁇ S i is Negative Big then ⁇ d is Positive Big) j.
  • the rules for inferring the jump period increment 5t in Fig. 4 will be explained.
  • All, A 12. A13 and A14 are the membership functions for the stable discharge state S i, and A 21, A 22, A 23 and A24 are the membership functions for the change ⁇ S i of the stable discharge state.
  • the functions B1, B2, B3 and B4 indicate the membership function for the increase ⁇ t of the jump distance, respectively.
  • the vertical axis of this membership function indicates the fitness of each inference.
  • the fifth rule R5 is that if ⁇ S i is large and d S i is a positive value, the jump period increment t is a large positive value or f Si is Big and ⁇ S ⁇ is Positive then ⁇ t is Positive Bi) means J.
  • the sixth rule R 6 is that if ⁇ S i is large and ⁇ S i is zero (0), then the jump period increment t is a small positive value ⁇ 1 f Si is Big and ⁇ S ⁇ is Zero then ⁇ t is Positive Small) J.
  • the seventh rule R 7 is that if ⁇ S i is medium and SS i is a small negative value, then the jump period increment 5 t is a small negative value (if Si is Medium and ⁇ S i is Negative Small then ⁇ t is Negative Small) ”.
  • the eighth rule R 8 is that if ⁇ si is small and ⁇ Si is a large negative value, the jump period increment St is a large negative value [if Si is Small and ⁇ S ⁇ is Negative Big then ⁇ t is Negative Big) J.
  • the fuzzy inference unit 1 2a executes the inference based on the above eight rules, and calculates the jump distance increment S d and the jump period.
  • the value of the increment 5t is output to the interpretation unit 1 2b.
  • the value of the jump distance increment 5d and the jump period increment 5t are obtained by the centroid method or the like based on the fuzzy rule described above.
  • the determined increment S d of the jump distance and the increment St of the jump period are quantified by the interpreter 12 b and output to the jump period distance changing means 23, via the jump control means 24. Thus, jump control is performed.
  • fuzzy rules and membership functions can be stored as a database, and fuzzy inference can be performed using this database.
  • FIG. 5 is a view showing another embodiment of the present invention.
  • the discharge state fuzzy estimating means outputs the discharge stable state degree S i and its change 5 S i by fuzzy inference. That is, in the present embodiment, the discharge state is estimated by fuzzy inference based on the maximum value Vn of the discharge voltage and the discharge delay time TII output from the waveform feature extraction means 41.
  • the present embodiment is different from that of FIG. 1 in that the waveform characteristic extracting means 41 outputs the maximum value Vn of the discharge voltage and the discharge delay time T II to the discharge state fuzzy estimating means 40.
  • the fuzzy controller in the discharge state fuzzy estimation means 40 executes fuzzy inference based on the maximum value Vn of the discharge voltage and the discharge delay time Tn.
  • Figure 6 shows the rules of this fuzzy inference.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a fuzzy rule for inferring the degree of stable discharge state S i.
  • the fuzzy rule consists of five rules.
  • All, A 12.A13 and A14 are the membership functions for the maximum discharge voltage Vn, A21, A22, A23, A24 and A25 are the membership functions for the discharge delay time T ⁇ , ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, ⁇ 4, and ⁇ 5 indicate the membership functions related to the stable discharge state S i, respectively.
  • the vertical axis of this membership function indicates the fitness of each inference.
  • the waveform of the discharge state corresponding to each rule is shown on the right side of each rule.
  • the first rule R 1 is that if ⁇ V n is small and T n is zero (0), the stable discharge state Si is a large negative value (short state) (if Vn is Small and Tn is Zero then Si is Negative Big) J.
  • the second rule R 2 is that if ⁇ V n is medium and T n is small, the degree of stable discharge S i is a small negative value (arc state) (if Vn is Medium and Tn is Small then Si is Negative Small) J means 0
  • the third rule R 3 is that if ⁇ V n is large and T n is moderate, the degree of stable discharge S i is zero (0) (spark I state) (if Vn is Big and Tn is Medium then Si is Zero) J.
  • the fourth rule R 4 is that if ⁇ Vn is large and Tn is large, the degree of stable discharge S i is a small positive value (spark ⁇ state) (if Vn is Big and Tn is Big then Si is Positive Small) means J.
  • the fifth rule R 5 is that if T n is very large, the degree of stable discharge S i is a positive large value (open state) (if T n is very big then Si is positive big) J 3 ⁇ 4r Meaning 0 Discharge state fuzzy estimating means 40
  • the fuzzy control unit of 40 executes inference based on the above five rules and discharge stable state S i, and discharge stable state obtained from the discharge stable state S i
  • the degree change ⁇ S i is converted into a numerical value by the interpretation unit and output to the fuzzy control unit 12.
  • the fuzzy control unit 12 executes fuzzy inference and jump control in the same manner as described above.
  • the fuzzy inference is executed with the discharge state as an input, the optimum jump distance and the jump cycle are obtained, and the jump control is executed based on the optimum jump distance and the jump cycle.
  • the optimum jump control in response to a discharging state that changes every moment.
  • unnecessary jump control as in the related art can be reduced, the machining speed is increased, and there is an excellent effect that the accuracy of the machined surface is improved due to the stable discharge state.
  • the jump distance and the jump period are automatically determined and controlled, there is no need to set data on the jump as a machining condition.
  • the jump control is performed by setting the jump conditions based on experience and experiments as in the past. Compared to, optimal and advanced control according to the discharge state becomes possible, and machining accuracy and machining speed can be greatly improved.o

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Description

明 放電加工機のジャ ンプ制御方式 技 術 分 野
本発明は放電加工機のジャ ンプ制御方式に関し、 特に放電 状態に応じたジャ ンプ周期及びジャ ンプ距離をファジィ制御 で自動的に決定するようにした放電加工機のジャ ンプ制御方 式に関する。 背 景 技 術
型彫放電加工機等の放電加工機での電極送り制御では、 放 電電圧波形の平均電圧や放電開始までの遅延時間等を検出し て、 これらの検出値を基準目標電圧や基準目標遅延時間にな るように、 サ一ボモータで極間を制御する方式がとられてい
^> o
極間の制御は概略次のようにおこなわれる。
( a ) 放電電圧波形の平均電圧や放電開始までの遅延時間等 を検出する。
( b ) この検出値とあらかじめ設定されている基準目標電圧 や基準目標遅延時間等との差を求める。
( c ) この差にあるゲイ ンを掛けた値を、 サーボモータへの 移動指令とする。
( d ) 前記 （ a ) 〜 （ c ) を一定周期毎に繰り返す。
このようにして、 電極をたえず基準目標距離になるように 制御している。
このような放電加工では、 極間にスラ ッジ （加工カス） が 溜るので、 このスラ ッジを排出するために電極を大きく逃が して、 再び元の位置まで戻すジャ ンプとよばれる制御が行わ れている。
しかし、 このジャンプ制御は放電加工にとつては必要なも のであるが、 放電加工そのものには寄与しない制御である。 従って、 ジャ ンプ制御のジャ ンプ周期が短すぎたり、 ジヤ ン プ距離が大き過ぎたりすると放電加工の加工時間が長くかか る。 逆にジャ ンプ周期が長すぎたり、 ジャ ンプ距離が短かす ぎると、 アークやショー トなどの無効放電がおおくなり、 放 電状態が不安定になり、 加工速度や加工面を悪化させる。 一方、 放電状態は極間のスラ ッジ量、 加工の深さ、 加工部 分のィォン状態及び加工形状等の種々の要因で時々刻々変化 するため放電状態の検出を正確に行うのは難しく、 あいまい な要素が多い。 このため、 従来の放電加工では最悪の状態を 想定し、 経験と実験によりジャ ンプ条件を加工前に決定して いた。
しかし、 高速にしかも安定に加工を行うためには、 ジヤ ン プ制御の条件を加工中に、 その放電状態に応じて最適に制御 する必要がある。 従って、 ジャ ンプ周期及びジャ ンプ距離を 加工中にどのように制御するかは、 現在の放電加工における 最も重要な課題の一つである。 発 明 の 開 示 本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、 放電 状態に応じたジャ ンプ周期及びジャ ンプ距離をファジィ制御 で自動的に決定できる放電加工機のジャ ンプ制御方式を提供 することを目的とする。
本発明では上記課題を解決するために、
放電加工機のジャ ンプを制御する放電加工機のジャ ンプ制 御方式において、 前記放電加工機の放電状態を入力とするフ ァジィ制御によって、 前記ジャ ンプの周期及び距離を最適値 に自動設定しながら加工を行うことを特徵とする放電加工機 のジャ ンプ制御方式が、 提供される。
放電状態をもとにしたファジィ制御により最適なジャ ンプ 周期と距離を制御し、 加工速度の向上と放電加工状態の改善 による加工面の改善を実現する。 図 面 の 簡 単 な 説 明 第 1図は本発明の一実施例の C N C型彫放電加工機の全体 構成を示す図、
第 2図は放電安定状態度の時間変化の様子を示す図、 第 3図はジャ ンプ距離の増分を推論するためのファジィル ールの一例を示す図、
第 4図はジャ ンプ周期の増分を推論するためのファジィル 一ルの一例を示す図、
第 5図は本発明の他の実施例を示す図、
第 6図は放電安定状態度を推論するためのファジィルール の一例を示す図である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。
第 1図は本発明の一実施例の C N C型彫放電加工機の全体 構成を示す図である。
放電加工機は電極 3 4と、 X Y移動テーブル 3 6 と、 加工 電源 3 ？ と、 X軸用、 Y軸用及び Z軸用のサーボモータ 3 1、 3 2及び 3 3とで構成される。 X Y移動テーブル 3 6は X及 び Y軸用のサーボモータ 3 1及び 3 2によって駆動され、 被 加工物 3 5を X及び Y方向に移動する。 電極 3 4は Z軸用サ ーボモータ 3 3によって駆動され、 Z方向に移動する。 加工 電源 3 7は電極 3 と被加工物 3 5 との間に高周波の放電電 圧を印加する。 被加工物 3 5は、 X Y移動テーブル 3 6 と、 電極 3 との間の相対的移動によって生じる電極 3 4と被加 ェ物 3 5 との間の放電によつて所望の形状に加工される。
X軸用、 Y軸用及び Z軸用のサーボモータ 3 1、 3 2及び 3 3と、 加工電源 3 7は数値制御装置によって制御される。 以下、 数値制御装置の構成を説明する。
加工条件設定手段 1 3は放電加工機の全体を制御するため の各種の制御パラメ ータを出力する。 加工条件設定手段 1 3 の各種データは C R T Z M D I 1 1を介して入力される。 加 ェ条件設定手段 1 3は加工電源 3 7に加工電源用パラメ ータ を出力し、 加工電源 3 7の出力を制御する。 さらに、 加工条 件設定手段 1 3は電極揺動制御手段 1 4及び電極サーボ送り 制御手段 1 5に制御パラ メ ータを出力する。 電極揺動制御手 段 1 4及び電極サーボ制御送り手段 1 5の出力はサーボ制御 手段 1 6に入力される。 サーボ制御手段 1 6 はこれらの出力 に基づいてサーボモータ 3 1、 3 2及び 3 3を制御する。
ギヤ ップ電圧波形検出手段 1 7 aは電極 3 4 と被加工物 3 5 との間のギヤ ップ電圧波形を検出し、 A Z D変換器 1 8に 出力する。 また放電電流検出手段 1 7 bは放電電流を検出し、 A Z D変換器 1 8に出力する。 A Z D変換器 1 8はギヤ ップ 電圧波形検出手段 1 7 aと放電電流検出手段 1 7 bの出力電 圧波形をディ ジタル化し、 波形特徴抽出手段 1 9 に出力する。 波形特徵抽出手段 1 9はディ ジタル化された電圧波形から平 均電圧 V m、 放電遅れ時間 T n、 放電電流値 I η等を抽出し て放電状態推定手段 2 0に送る。 放電状態推定手段 2 0 はこ れらのデータを基に放電状態を推定すると共に、 これを数値 化する。 数値化されたデータ S i 及び S i はフアジィ制御 部 1 2のフアジィ推論部 1 2 aの入力として取り込まれる。
フアジィ推論部 1 2 は入力されたデータ S i 及び d S i を基にフアジィ推論を実行し、 その出力データ 3 t及び δ d を解釈部 1 2 bに出力する。 5 t はジャ ンプ周期の増分、 δ dはジャ ンプ距離の増分をそれぞれ示す。 解釈部 1 2 bはデ ータ δ tおよび S dを非フアジィ化したデータ <5 Τ及び 5 D をジャ ンプ周期距離変更手段 2 3へ出力する。 ジャ ンプ周期 距離変更手段 2 3はデータ δ Τ及び δ Dに基づいて、 ジャ ン プ周期とジャ ンプ距離に修正を加え、 修正されたジャ ンプ周 期 Τ及びジャ ンプ距離 Dをジャ ンプ制御手段 2 4へ出力する。 ジャ ンプ制御手段 2 4 はジャ ンプ周期 Τ及びジャ ンプ距離 D に基づいた制御値をサーボ制御手段 1 6に出力する。 このよ うにして、 放電加工機のジャ ンプ制御は実行される。 なお、 フアジィ制御部 1 2におけるフアジィ推論の詳細については 後述する。
一方、 極間距離推定手段 2 1 は波形特徴抽出手段 1 9の平 均電圧 V mの出力から極間距離を推定し、 演算器 2 2に送る。 演算器 2 2は加工条件設定手段 1 3からの目標基準値と、 極 間距離推定手段 2 1で推定された推定極間距離との差分をと り、 その変位量を電極サーボ送り制御手段 1 5に送る。 電極 サーボ送り制御手段 1 5は加工条件設定手段 1 3の制御パラ メ ータ及び演算器 2 2の変位量に基づいて、 サーボの移動指 令をサーポ制御手段 1 6に出力する。 サ一ボ制御手段 1 6は 電極揺動制御手段 1 4、 電極サーボ送り制御手段 1 5及びジ ャ ンプ制御手段 2 4から出力される移動指令に基づいて、 サ ーボモータ 3 1、 3 2及び 3 3を駆動し、 電極 3 4と被加工 物 3 5 との間の極間距離及び相対的位置関係を加工条件設定 手段 1 3に設定されている目標値になるように制御する。
フアジィ制御部 1 2の動作を説明する前に、 極間距離推定 手段 2 1の動作を説明する。 電極 3 4と被加工物 3 5 との間 の放電波形の種類を第 6図の右側に示す。 波形 C 1 はショー ト （short) の状態、 波形 C 2はアーク （arc) の状態、 波形。 3は通常のスパーク I (spar k I ) の状態、 波形 C 4は放電遅 れ時間の大きいスパーク Π (spark fl ) の状態、 波形 C 5はォ ープン（open)の状態をそれぞれ示す。 これらの波形から理解 できるように放電波形の平均電圧 V mが大きい場合は、 ォー プン状態であり、 小さい場合はショー ト状態である。 従って、 極間距離推定手段 2 1 は放電のオープン状態を 0 とし、 ショ ― ト状態を 1 として規格化し、 その値を演算器 2 2に出力す る。 加工条件設定手段 1 3はスパーク I状態の放電を目標基 準値として演算器 2 2に出力する。 このようにして電極間距 離の変位量は求められる。
放電状態推定手段 2 0 も極間距離推定手段 2 1 と同様に波 形特徴抽出手段 1 9から平均電圧 V mと放電遅れ時間 T nを 入力する。 入力された平均電圧 V mと放電遅れ時間 T nを基 に、 スパーク I状態の放電を 0 とし、 オープン状態の放電を + 1 とし、 ショー ト状態の放電を一 1 として規格する。 そし て、 それらの値 S i を放電安定状態度とする。 この放電安定 状態度 S i の時間変化の様子を第 2図に示す。 第 2図から明 らかなように放電安定状態度 S i は時間と共に変化する。 こ の変化の割合、 即ち放電安定状態度 S i の微分値 5 S i を放 電安定状態度の変化 δ S i とする。 放電状態推定手段 2 0は 放電安定状態度 S i とこの変化の割合 3 S i を算出し、 ファ ジィ制御部 1 2へ出力する。 なお、 平均電圧 V mと放電遅れ 時間 T nに加えて放電電流 I nを使って放電安定状態をより 正確に推定する方法もある。
フアジィ制御部 1 2 はこの放電安定状態度 S i及びその変 ィ匕 S S i に基づいてファジィ推論を実行する。 このフアジィ 推論のルールを第 3図及び第 4図に示す。 第 3図はジャ ンプ 距離の増分 δ dを推論するためのファジィルールの一例を示 す図であり、 第 4図はジャ ンプ周期の増分 S tを推論するた めのフアジィルールの一例を示す図である。 各ルール共 4個 のルールで構成される。
まず、 第 3図のジャ ンプ距離の増分 5 dを推論するルール を説明する。 図中の All、 A 12. A13及び A14は放電安定状 態度 S i に関するメ ンバーシップ関数を、 A21、 A 22. A 23 及び A24は放電安定状態度の変化 δ S i に関するメ ンバーシ ップ闋数を、 B l、 B 2、 B 3及び B 4はジャ ンプ距離の増 分 S dに関するメ ンバーシップ関数をそれぞれ示す。 このメ ンバーシップ闋数の縦軸は各推論の適合度を示す。
第 1のルール R 1 は Γ S i が大きくて、 かつ、 d S iが正 の大きい値ならば、 ジャ ンプ距離の増分 d άは負の大きい値 でめる ( if l is Big and δ S ι is Positive Big tnen δ d is Negative Big) J を意味する。
第 2のルール R 2は Γ S iが中く らいで、 かつ、 S S iが 正の中く らいの値ならば、 ジャ ンプ距離の増分 5 dは負の小 い でめる (if Si is Medium and δ S ι is Positive Med ium then δ d is Negative Smal 1) J を意味する。
第 3のルール R 3は Γ S i が小さくて、 かつ、 d S iが負 の中く らいの値ならば、 ジャンプ距離の増分 δ dは正の小さ い値である い f l is Small and δ S i is Negative Med i u m then 6 d is Positive Smal 1) J を意味する。
第 4のルール R 4は Γ s i が小さ くて、 かつ、 d S i が負 の大きい値ならば、 ジャ ンプ距離の増分 δ dは正の大きい値 でめる ( if Si is mal 1 and δ S i is Negative Big then δ d is Positive Big) j を意味する。 次に、 第 4図のジャ ンプ周期の増分 5 tを推論するルール を説明する。 図中の All、 A 12. A13及び A14は放電安定状 態度 S i に関するメ ンバーシッ プ関数を、 A 21、 A 22、 A 23 及び A24は放電安定状態度の変化 δ S i に関するメ ンバーシ ップ関数を、 B l、 B 2、 B 3及び B 4はジャ ンプ距離の増 分 δ t に関するメ ンバーシップ闋数をそれぞれ示す。 このメ ンバーシップ関数の縦軸は各推論の適合度を示す。
第 5のルール R 5は Γ S iが大きくて、 かつ、 d S iが正 の値ならば、 ジャ ンプ周期の増分 t は正の大きい値である い f Si is Big and δ S ι is Positive then δ t is Posit ive Bi ) J を意味する。
第 6のルール R 6は Γ S iが大きくて、 かつ、 δ S iがゼ 口 （ 0 ) ならば、 ジャ ンプ周期の増分 t は正の小さい値で ある { 1 f Si is Big and δ S ι is Zero then δ t is Posit ive Small) J を意味する。
第 7のルール R 7 は Γ S iが中く らいで、 かつ、 S S iが 負の小さい値ならば、 ジャ ンプ周期の増分 5 t は負の小さい 値である (if Si is Medium and δ S i is Negative Small then δ t is Negative Small)」 を意味する。
第 8のルール R 8は Γ s iが小さ くて、 かつ、 δ S iが負 の大きい値ならば、 ジャ ンプ周期の増分 S t は負の大きい値 である [ i f Si is Small and δ S ι is Negative Big then δ t is Negative Big) J を意味する。
フアジィ推論部 1 2 aは上述の 8つのルールに基づいて、 推論を実行し、 ジャ ンプ距離の増分 S d及びジャ ンプ周期の 増分 5 tの値を解釈部 1 2 bに出力する。 ジャ ンプ距離の増 分 5 d及びジャ ンプ周期の増分 5 tの値は上述のファジィル ールに基づいて重心法等によつて求められる。 求められたジ ャ ンプ距離の増分 S d及びジャ ンプ周期の増分 S t は解釈部 1 2 bで数値化され、 ジャ ンプ周期距離変更手段 2 3に出力 され、 ジャ ンプ制御手段 2 4を介して、 ジャ ンプ制御が行わ れる。
また、 これらのフアジィルールとメ ンバ一シップ関数をデ ータベースと して保存し、 フアジィ推論はこのデータべ一ス を使用して行うようにすることもできる。
さらに、 これらのデータベースを被加工物の材質や加工方 法等に応じて、 複数のデータベースを設け、 データベースを 選択して、 フアジィ推論を行うようにすることもできる。
第 5図は本発明の他の実施例を示す図である。 第 1図と同 —の構成要素には同一の符合が付してあるので、 その説明は 省略する。 本実施例では、 放電状態フアジィ推定手段がファ ジィ推論によって放電安定状態度 S i及びその変化 5 S i を 出力する。 即ち、 本実施例では波形特徴抽出手段 4 1から出 力される放電電圧の最大値 V n及び放電遅れ時間 T IIに基づ いて、 その放電状態をフアジィ推論によって推定する。
従って、 本実施例が第 1図のものと異なる点は、 波形特徵 抽出手段 4 1が放電電圧の最大値 V n及び放電遅れ時間 T II を放電状態フアジィ推定手段 4 0に出力し、 この出力に基づ いて放電状態ファジィ推定手段 4 0がファジィ推論を行う点 である。 '. - 一 11— ' 放電状態ファジィ推定手段 4 0内のフアジィ制御部は放電 電圧の最大値 V n及び放電遅れ時間 T nに基づいてファジィ 推論を実行する。 このフアジィ推論のルールを第 6図に示す。 第 6図は放電安定状態度 S i を推論するためのファジィルー ルの一例を示す図である。 フアジィ ルールは 5個のルールで 構成される。
図中の All、 A 12. A13及び A14は放電電圧の最大値 V n に関するメ ンバーシップ関数を、 A21、 A22、 A23、 A24及 び A25は放電遅れ時間 T ηに関するメ ンバーシップ関数を、 Β 1、 Β 2、 Β 3、 Β 4及び Β 5は放電安定状態度 S i に関 するメ ンバーシップ関数をそれぞれ示す。 このメ ンバーシッ プ関数の縦軸は各推論の適合度を示す。 各ルールの右側にそ のルールに対応する放電状態の波形を示している。
第 1のルール R 1 は Γ V nが小さ くて、 かつ、 T nがゼ口 ( 0 ) ならば、 放電安定状態度 S i は負の大きい値 （シ ョ ー ト状態） である （if Vn is Small and Tn is Zero then Si is Negative Big) J を意味する。
第 2のルール R 2は Γ V nが中く らいで、 かつ、 T nが小 さいならば、 放電安定状態度 S i は負の小さい値 （アーク状 態） である （if Vn is Medium and Tn is Small then Si i s Negative Small) J を意味する 0
第 3のルール R 3は Γ V nが大きくて、 かつ、 T nが中く らいならば、 放電安定状態度 S i はゼロ （ 0 ) の値 （スパー ク I状態） である （if Vn is Big and Tn is Medium then Si is Zero) J を意味する。 第 4のルール R 4は Γ V nが大きくて、 かつ、 T nが大き いならば、 放電安定状態度 S i は正の小さい値 （スパーク Π 状態） である （if Vn is Big and Tn is Big then Si is P ositive Small) J を意味する。
第 5のルール R 5は 「T nが非常に大きいならば、 放電安 定状態度 S i は正の大きい値 （オープン状態） である （if T n is Very Big then Si is Positive Big) J ¾r意味する 0 放電状態ファジィ推定手段 4 0のファジィ制御部は上述の 5つのルールに基づいて、 推論を実行し、 放電安定状態度 S i と、 その放電安定状態度 S iから求められる放電安定状態 度の変化 δ S i とを解釈部にて数値化してファジィ制御部 1 2に出力する。 フアジィ制御部 1 2では上述と同様にファジ ィ推論を実行し、 ジャ ンプ制御を行う。
以上説明したように本実施例によれば、 放電状態を入力と してフアジィ推論を実行し、 最適なジャ ンプ距離及びジヤ ン プ周期を求め、 それに基づいてジャンプ制御を実行するよう にしたので、 時々刻々変化する放電状態に对応して最適なジ ヤ ンプ制御が実現できる。 また、 従来のような無駄なジヤ ン プ制御を減少できるので、 加工速度が増し、 放電状態の安定 によつて加工面の精度が向上するという優れた効果がある。 さらに、 自動的にジャ ンプ距離とジャ ンプ周期が決定され、 制御されるので加工条件としてジャ ンプに関するデータを設 定する必要がなくなる。
以上説明したように本発明によれば、 従来のように経験と 実験により ジャ ンプ条件を設定してジャ ンプ制御を行うもの に比べて、 放電状態に応じた最適でかつ高度な制御が可能と なり、 加工精度、 加工速度を大幅に向上することが可能とな る o

Claims

請 求 の 範 囲
1 . 放電加工機のジャ ンプを制御する放電加工機のジャン プ制御方式において、
前記放電加工機の放電状態を入力とするファジィ制御によ つて、 前記ジャ ンプの周期及び距離を最適値に自動設定しな がら加工を行うことを特徵とする放電加工機のジャンプ制御
2 . 前記フアジィ制御のフ アジィルールとメ ンバーシップ 関数とをデータベースとして複数個保存しておき、 加工の種 類に応じて選択できるようにしたことを特徵とする特許請求 の範園第 1項記載の放電加工機のジャ ンプ制御方式。
3 . 前記放電加工機の電極と被加工物との間のギャップ電 圧の波形から前記放電状態を数値化し、 数値化された放電状 態と、 放電状態の時間変化とを前記フアジィ制御の入力とす ることを特徵とする特許請求の範囲第 1項記載の放電加工機 のジャ ンプ制御方式。
4 . 前記放電状態は前記ギヤップ電圧の波形又は放電電流 波形に基づいて算出することを特徴とする特許請求の範囲第 2項記載の放電加工機のジャンプ制御方式。
5 . 前記放電状態は前記ギャ ップ電圧及び放電電流の少な く とも一つを入力とするファジィ推論によって算出すること を特徵とする特許請求の範囲第 2項記載の放電加工機のジャ ンプ制御方式。
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