WO2020255370A1 - 加工条件探索装置およびワイヤ放電加工機 - Google Patents

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WO2020255370A1
WO2020255370A1 PCT/JP2019/024662 JP2019024662W WO2020255370A1 WO 2020255370 A1 WO2020255370 A1 WO 2020255370A1 JP 2019024662 W JP2019024662 W JP 2019024662W WO 2020255370 A1 WO2020255370 A1 WO 2020255370A1
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WO
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machining
condition
discharge energy
processing
unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/024662
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English (en)
French (fr)
Inventor
智昭 ▲高▼田
中川　孝幸
裕和 小林
Original Assignee
三菱電機株式会社
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Publication date
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Priority to PCT/JP2019/024662 priority patent/WO2020255370A1/ja
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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
    • B23H1/00—Electrical discharge machining, i.e. removing metal with a series of rapidly recurring electrical discharges between an electrode and a workpiece in the presence of a fluid dielectric
    • 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
    • B23H7/20—Electric circuits specially adapted therefor, e.g. power supply for programme-control, e.g. adaptive

Definitions

  • the present invention relates to a machining condition search device and a wire electric discharge machine for searching the machining conditions of the electric discharge machine.
  • the wire electric discharge machine processes an workpiece by generating an electric discharge in the gap between the wire and the workpiece.
  • the wire electric discharge machine can change the state of the machining process by changing the machining conditions in the machining process.
  • the machining conditions include a plurality of control parameters.
  • the machining conditions are configured by selecting one of the possible values of the control parameters for each of the plurality of control parameters. In a wire electric discharge machine, machining conditions that can satisfy the surface roughness required for the machined surface and the shape accuracy required for the machined product, and the machining speed is high and the wire does not break. You are required to make a choice.
  • Patent Document 1 discloses a machining condition search device that searches for machining conditions by constructing a machining characteristic model based on the result of trial machining.
  • the machining condition search device according to Patent Document 1 determines global search machining conditions, which are a plurality of machining conditions when the values of each of the plurality of control parameters are changed under certain conditions, and is included in the global search machining conditions. Select some processing conditions from.
  • the processing condition search device according to Patent Document 1 carries out trial processing under the processing conditions selected in this way.
  • the machining condition search device according to Patent Document 1 starts from the machining condition determined to be the most suitable among the machining conditions in which the trial machining is performed, and repeats the parameter adjustment of the machining characteristic model so that the machining speed becomes high. , Search for the optimum machining conditions that are the machining conditions when the machining speed is the highest among the settable machining conditions and the wire does not break.
  • the machining conditions selected for trial machining deviate from the optimum machining conditions, and therefore, in the search starting from one of the selected machining conditions. , It may reach the machining condition which is the local optimum solution in the range that can be searched from the selected machining condition instead of the optimum machining condition.
  • the search by the machining condition search device ends when the machining conditions at a lower machining speed than the case of the optimum machining conditions are reached, so that the machining condition search device cannot search for the optimum machining conditions. ..
  • the machining condition search device may not be able to search for machining conditions that have a high machining speed and do not cause wire breakage.
  • the present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to obtain a machining condition search device capable of searching for machining conditions having a high machining speed and not causing wire breakage.
  • the machining condition search device is a wire electric discharge machine that performs electric discharge machining by generating electric discharge in a gap between a wire and an workpiece. Search for machining conditions for machining.
  • the processing condition search device divides the discharge energy range, which is the range in which the discharge energy values for each preset processing condition are distributed, into a plurality of discharge energy ranges, and in each of the plurality of discharge energy ranges. By reading out the machining conditions and specifying one of a plurality of discharge energy ranges based on the results of trial machining according to each of the read machining conditions, the machining condition group to be searched is narrowed down. It is provided with a unit and a processing condition determining unit for determining processing conditions for electric discharge processing from the processing condition group.
  • the machining condition search device has the effect of being able to search for machining conditions that have a high machining speed and do not cause wire breakage.
  • the figure which shows the processing condition search apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention The figure which shows the schematic structure of the wire electric discharge machine shown in FIG.
  • the figure for demonstrating the relationship between the value of the discharge energy held in the processing condition database of the narrowing-down part shown in FIG. The first figure for demonstrating the operation of the trial processing instruction part which the narrowing part shown in FIG. 3 has.
  • FIG. 1 is a diagram showing a processing condition search device according to the first embodiment of the present invention.
  • the machining condition search device 1 searches for machining conditions for electric discharge machining by the wire electric discharge machine 100.
  • FIG. 1 shows a machining condition search device 1 and a wire electric discharge machine 100 connected to the machining condition search device 1.
  • FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of the wire electric discharge machine shown in FIG.
  • the wire electric discharge machine 100 processes the workpiece 24 by generating an electric discharge in the gap between the wire 30 and the workpiece 24.
  • the wire electric discharge machine 100 includes a processing unit 20 that processes the workpiece 24 and a control device 21 that controls the entire wire electric discharge machine 100.
  • the control device 21 has a machining control unit 22 that controls the machining unit 20.
  • the processing unit 20 includes a table 33 on which the workpiece 24 is placed, a drive device 23 for moving the table 33, a power supply 25, a wire bobbin 26 on which the wire 30 as a wire electrode is fed, and a pair of wires in contact with the wire 30. It has a power supply 31 and a pair of dies 32 that support the wire 30.
  • the power supply 25 applies a pulse voltage between the power supply 31 and the table 33.
  • the processing unit 20 collects the feed roller 27 that runs the wire 30 unwound from the wire bobbin 26 toward the work piece 24, the recovery roller 29 that collects the wire 30, and the wire 30 that has passed through the work piece 24. It has a lower roller 28 that travels toward the roller 29.
  • the machining control unit 22 controls the drive device 23 and the power supply 25.
  • FIG. 1 shows the functional configuration of the machining condition search device 1.
  • the machining condition search device 1 divides the discharge energy range, which is the range in which the discharge energy values for each preset machining condition are distributed, into a plurality of discharge energy ranges, and determines the machining conditions in each of the plurality of discharge energy ranges. By specifying one of a plurality of discharge energy ranges based on the results of trial machining according to each of the read-out and read-out machining conditions, the narrowing section 10 for narrowing down the machining condition group to be searched is selected. Have.
  • the machining condition search device 1 describes the machining condition determination unit 11 that determines the machining conditions for electric discharge machining from the machining condition group narrowed down by the narrowing section 10 and the machining conditions determined by the machining condition determination section 11. It has a display unit 12 for displaying information.
  • the machining condition search device 1 narrows down the machining condition group in the narrowing section 10, and searches for the machining condition from the narrowed down machining condition group in the machining condition determination section 11.
  • the machining instruction 13 is an instruction for trial machining and is output from the machining condition search device 1 to the machining control unit 22.
  • the machining record information 14 is information obtained by trial machining and is output from the machining control unit 22 to the machining condition search device 1. The trial processing will be described later.
  • the search target data 15 is data about a processing condition group narrowed down by the narrowing down unit 10.
  • the processing condition information 16 is information about the processing conditions determined by the processing condition determination unit 11.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration of a narrowing portion included in the processing condition search device according to the first embodiment.
  • the narrowing section 10 includes a machining condition database 40 that holds data of machining conditions and discharge energy, a trial machining instruction section 41 that outputs machining instructions 13 to the wire electric discharge machine 100, and a search that determines a search range for machining conditions. It has a range determining unit 42. Further, the narrowing-down unit 10 has a condition information holding unit 43 and a range information holding unit 44.
  • the machining condition database 40 holds the discharge energy data for each preset machining condition.
  • the machining conditions include a plurality of control parameters.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of data held in the processing condition database included in the narrowing section shown in FIG.
  • the plurality of control parameters include various parameters for controlling electric discharge machining such as voltage value, current value, pause time, and wire 30 usage.
  • the voltage value is the value of the voltage between the poles.
  • the electrode-to-pole voltage is a voltage applied between the workpiece 24 and the wire 30.
  • the current value is the value of the current supplied from the power supply 25.
  • the pause time is the time during which the discharge is paused.
  • the number of control parameters included in the machining conditions shall be arbitrary.
  • FIG. 4 shows an example of data stored in the machining condition database 40 for 6 control parameters C1, C2, C3, C4, C5 and C6 among the plurality of control parameters included in the machining conditions. ..
  • 211,200 machining conditions can be set by making the values different for each of the plurality of control parameters.
  • the machining condition database 40 the machining condition numbers, the values of the plurality of control parameters, and the discharge energy values are associated with each other for all 211,200 preset machining conditions.
  • the processing condition number is a number assigned to each processing condition for identifying the processing condition.
  • the processing condition numbers are given in descending order of discharge energy.
  • the machining condition database 40 stores each value of a plurality of control parameters and the value of the discharge energy for each machining condition whose machining condition numbers are from “1" to "211200".
  • FIG. 4 shows each value of the control parameters C1, C2, C3, C4, C5, and C6 and the value of the discharge energy among the plurality of parameters for the machining conditions whose machining condition numbers are “1” to “10”.
  • the discharge energy value is the value of the discharge energy per unit time.
  • Each value of the electric discharge energy shown in FIG. 4 is a relative value when the maximum value of the electric discharge energy in the processing by the wire electric discharge machine 100 is set to "1".
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the value of the discharge energy held in the processing condition database of the narrowing-down portion shown in FIG.
  • FIG. 5 shows the waveform of the discharge current in one discharge.
  • the vertical axis represents the discharge current and the horizontal axis represents the time.
  • the wire electric discharge machine 100 performs electric discharge machining by generating a discharge current as shown in FIG. 5 tens of thousands to millions of times per unit time.
  • the value of the discharge energy due to one discharge is calculated by obtaining the area of the waveform shown in FIG.
  • the value of the discharge energy per unit time can be estimated based on the value of the discharge energy due to one discharge and the characteristic values such as the pause time, the command value of the machining speed, the command value of the electrode voltage, and the discharge current control.
  • the value of the discharge energy for each processing condition is acquired based on the value measured by the oscilloscope. It is assumed that the discharge energy values for some of all machining conditions are obtained based on the measured values, and the discharge energy values for other machining conditions are the interpolation of the measured values or the wire electric discharge machine. It may be calculated based on the design value of the machining condition set to 100.
  • the value of the discharge energy for the processing conditions may be calculated based on a design value such as a voltage value of the electrode voltage, a time when the electrode voltage is applied, or a resistance value in the power supply circuit.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the relationship between the value of the discharge energy held in the processing condition database of the narrowing section shown in FIG. 3 and the processing speed.
  • the relationship between the measured value of the processing speed and the measured value of the discharge energy is shown by white dots.
  • the vertical axis represents the processing speed and the horizontal axis represents the discharge energy.
  • the machining speed is represented as a relative value when an arbitrary speed value is set to “1”.
  • the discharge energy is expressed as a relative value when an arbitrary discharge energy value is set to "1".
  • Data under high energy conditions where the wire 30 is clearly broken shall be excluded in FIG.
  • a plot with zero machining speed indicates that a disconnection has occurred.
  • a proportional relationship is established between the discharge energy and the processing speed. Further, even when the discharge energy of the wire 30 is lower than that in the case of a clear high energy condition, the wire 30 may be disconnected depending on the content of the control parameter.
  • the machining condition search device 1 searches for the optimum machining conditions, which are the machining conditions when the machining speed is the highest among all the preset machining conditions and no disconnection occurs. Among all the machining conditions, the machining conditions in which the discharge energy is so high that it is clear that the wire is broken are excluded as a result of the search by the machining condition search device 1. Further, among all the machining conditions, the machining conditions in which the machining speed is lower than the minimum value of the machining speed required for machining by the machining condition search device 1 are excluded as a result of the search by the machining condition search device 1. The Rukoto. The black circle shown in FIG. 6 represents an example of the minimum value of the processing speed required for processing.
  • the narrowing-down unit 10 narrows down the search range by determining the range of machining condition numbers to be the search range.
  • the machining condition determination unit 11 searches for the machining conditions in the range narrowed down by the narrowing down unit 10.
  • FIG. 7 is a first diagram for explaining the operation of the trial processing instruction unit included in the narrowing unit shown in FIG.
  • the horizontal axis represents the processing condition number and the vertical axis represents the discharge energy.
  • the trial machining instruction unit 41 divides the discharge energy range, which is the range in which the discharge energy values for each preset machining condition are distributed, into a plurality of discharge energy ranges, and sets the machining conditions in each of the plurality of discharge energy ranges. Read from the processing condition database 40.
  • the trial machining instruction unit 41 divides the discharge energy range for all the preset machining conditions into five discharge energy ranges, and obtains data of the machining conditions in each of the five discharge energy ranges. read out.
  • Each of the five circles shown in FIG. 7 shows an image of the discharge energy range from which the processing conditions are read out.
  • the trial machining instruction unit 41 divides the entire discharge energy range for all preset machining conditions into a plurality of discharge energy ranges which are uniform discharge energy ranges. In the first embodiment, the trial machining instruction unit 41 evenly divides the discharge energy range from the maximum value to the minimum value among the discharge energy values for all the preset machining conditions into five. As a result, the narrowing-down unit 10 reads out the machining conditions for trial machining without bias from the entire discharge energy range for all the preset machining conditions.
  • the trial machining instruction unit 41 reads out the value of the discharge energy closest to the maximum value of the discharge energy, that is, the value of the discharge energy in the machining condition number "1" from the machining condition database 40.
  • the trial processing instruction unit 41 obtains each value of four-fifths, three-fifths, two-fifths, and one-fifth of the maximum value.
  • the trial machining instruction unit 41 reads the machining condition data of the machining condition number "1" from the machining condition database 40. Further, the trial machining instruction unit 41 obtains machining condition data having a discharge energy value that matches each value of 4, 5, 3, 5, and 1/5 of the maximum value. Read from database 40. The trial machining instruction unit 41 has a discharge energy value closest to the maximum value of four-fifths when there is no machining condition that matches the discharge energy value of four-fifths of the maximum value. Read the processing condition data. The same applies when there is no processing condition in which the value of the discharge energy matches each value of three-fifths, two-fifths, or one-fifth of the maximum value.
  • the value closest to four-fifths of the maximum value is the discharge energy value of the machining condition number "41780".
  • the trial machining instruction unit 41 reads out the machining condition data of the machining condition number "41780".
  • the value closest to three-fifths of the maximum value among the discharge energy values stored in the processing condition database 40 is "0.600006", which is the discharge energy value of the processing condition number "83465".
  • the trial machining instruction unit 41 reads out the machining condition data of the machining condition number "83465".
  • the trial machining instruction unit 41 reads out the machining condition data of the machining condition number "125340".
  • the value closest to one-fifth of the maximum value among the discharge energy values stored in the processing condition database 40 is "0.200016”, which is the discharge energy value of the processing condition number "167613”.
  • the trial machining instruction unit 41 reads out the machining condition data of the machining condition number "167613”.
  • the trial machining instruction unit 41 selects and selects one of the plurality of machining conditions. Read the data of the processed processing conditions. The same applies when there are a plurality of processing conditions in which the value of the discharge energy is the closest value to each of three-fifths, two-fifths, or one-fifth of the maximum value.
  • the trial machining instruction unit 41 extracts data of five machining conditions having different discharge energies from the data of all machining conditions.
  • the trial machining instruction unit 41 also extracts machining condition data for four machining conditions having a machining condition number consecutive to the machining condition number from which the data is extracted.
  • FIG. 8 is a second diagram for explaining the operation of the trial processing instruction unit included in the narrowing unit shown in FIG.
  • the trial machining instruction unit 41 extracts the data of each machining condition of the machining condition numbers "2" to "5" consecutive to the machining condition number "1". Further, the trial machining instruction unit 41 includes data of each machining condition of the machining condition numbers "41781" to "41784" continuous with the machining condition number "41780” and the machining condition number "83466" continuous with the machining condition number "83465".
  • the trial machining instruction unit 41 extracts the data of the machining conditions in each of the five discharge energy ranges.
  • the trial machining instruction unit 41 divides the entire range of discharge energy into five equal parts, and extracts data on machining conditions for each of the divided ranges.
  • the five discharge energy ranges are set in descending order of discharge energy, the first discharge energy range, the second discharge energy range, the third discharge energy range, the fourth discharge energy range, and the like, respectively. It may be referred to as a fifth discharge energy range.
  • the condition information holding unit 43 holds information on conditions set in advance for determining the discharge energy range.
  • the condition information holding unit 43 holds the number of divisions of the discharge energy range and the number of processing conditions for each discharge energy range. In the first embodiment, the condition information holding unit 43 holds the number of divisions “5” and the number of processing conditions “5”.
  • the trial machining instruction unit 41 reads the number of divisions and the number of machining conditions from the condition information holding unit 43, and extracts the data of the machining conditions according to the read number of divisions and the number of machining conditions.
  • the condition information holding unit 43 may hold the number of divisions and the number of machining conditions input by the user of the machining condition search device 1. In this case, the number of divisions and the number of machining conditions held in the condition information holding unit 43 are updated by a user input operation.
  • the trial machining instruction unit 41 outputs the machining instruction 13 based on the extracted data of each machining condition to the machining control unit 22.
  • the wire electric discharge machine 100 performs trial machining according to the machining instruction 13.
  • the machining condition search device 1 outputs the machining instruction 13 to the machining control unit 22 to cause the wire electric discharge machine 100 to perform trial machining for narrowing down the machining condition group.
  • the trial machining instruction unit 41 instructs the wire electric discharge machine 100 to perform five trial machining under different machining conditions in each of the first to fifth discharge energy ranges.
  • the wire electric discharge machine 100 performs five trial machining under different machining conditions for each of the first to fifth discharge energy ranges. That is, the wire electric discharge machine 100 performs 25 trial machining under different machining conditions.
  • the machining control unit 22 outputs the machining record information 14 including the disconnection information in the trial machining to the trial machining instruction unit 41.
  • the trial processing instruction unit 41 determines the discharge energy range closest to the disconnection boundary point from the first to fifth discharge energy ranges.
  • the disconnection boundary point is the value of the discharge energy that becomes the boundary at which the disconnection occurs due to the height of the discharge energy, assuming that the discharge energy is increased from the minimum value.
  • the trial processing instruction unit 41 determines the discharge energy range closest to the disconnection boundary point based on the disconnection information acquired by the trial processing for each discharge energy range.
  • the first discharge energy range it is assumed that a disconnection occurs in all of the five trial processes.
  • the second discharge energy range it is assumed that the disconnection occurred in 3 out of 5 trial processes and the disconnection did not occur in 2 times.
  • the third energy range it is assumed that a disconnection occurs in one of the five trial processes and no disconnection occurs in four times.
  • the fourth discharge energy range it is assumed that no disconnection occurs in all five trial machining.
  • the fifth discharge energy range it is assumed that no disconnection occurs in all of the five trial processes.
  • the trial processing instruction unit 41 sets the discharge energy range having the highest discharge energy in the discharge energy range between the trial processing in which the disconnection occurred and the trial processing in which the disconnection did not occur, and the discharge energy closest to the disconnection boundary point. Judge as a range. In the case of the above example, since disconnection occurred in all the trial machining in the first discharge energy range, the trial machining instruction unit 41 states that the first discharge energy range is not the discharge energy range closest to the disconnection boundary point. Judge. Further, since no disconnection occurred in all the trial machining in the 4th and 5th discharge energy ranges, the trial machining instruction unit 41 discharged the discharge in the 4th and 5th discharge energy ranges closest to the disconnection boundary point. Judge that it is not in the energy range.
  • the trial processing instruction unit 41 is the second and third discharge energy ranges in which the discharge energy is higher than the second and third discharge energy ranges in which the trial processing with the occurrence of disconnection and the trial processing without the occurrence of the disconnection occur.
  • the discharge energy range of 2 is determined to be the discharge energy range closest to the disconnection boundary point.
  • the narrowing-down unit 10 includes both the trial processing in which the disconnection occurs and the trial processing in which the disconnection does not occur in the plurality of trial processings in each discharge energy range among the plurality of discharge energy ranges.
  • the discharge energy range that is the discharge energy range and has the highest discharge energy value is selected as the discharge energy range closest to the disconnection boundary point.
  • the narrowing-down unit 10 specifies one of a plurality of discharge energy ranges by selecting the discharge energy range.
  • the processing conditions for which the processing speed is high and the wire 30 does not break are selected from the processing conditions in the discharge energy range close to the disconnection boundary point. It can be considered searchable. However, depending on the combination of control parameters included in the machining conditions, disconnection may be induced even when the discharge energy is lower than the disconnection boundary point.
  • the trial machining instruction unit 41 determines whether or not the discharge energy range is the closest to the disconnection boundary point by causing the wire electric discharge machine 100 to perform a plurality of trial machining under different machining conditions for each discharge energy range. Can be done accurately.
  • the trial processing instruction unit 41 determines the discharge energy range closest to the disconnection boundary point
  • the trial processing instruction unit 41 outputs the boundary range information 45, which is information about the determined discharge energy range, to the search range determination unit 42.
  • the boundary range information 45 includes information indicating the determined discharge energy range and disconnection information about the determined discharge energy range.
  • the trial processing instruction unit 41 sends the boundary range information 45 including the information indicating the second discharge energy range and the disconnection information obtained by the trial processing under each processing condition to the search range determination unit 42. Output.
  • the search range determination unit 42 determines the search range based on the boundary range information 45.
  • the search range determination unit 42 is the value closest to four-fifths of the maximum value, “0”.
  • the search range is determined based on the reference value, with "0.80005" as the reference value.
  • the search range determination unit 42 specifies a constant discharge energy range width including the reference value “0.8000055” as the search range.
  • the search range determination unit 42 narrows down the processing condition group in which the discharge energy value is included in the discharge energy range as the processing condition group to be searched.
  • the machining condition search device 1 can narrow down the machining condition group to be searched from all the machining conditions by determining the search range in the search range determination unit 42.
  • the search range determination unit 42 reads the data of each machining condition from the machining condition database 40 for the machining condition group included in the specified search range.
  • the search range determination unit 42 outputs the search target data 15, which is the data read from the processing condition database 40, to the processing condition determination unit 11.
  • the search range determination unit 42 may specify the search range according to the range of the processing condition number.
  • the search range determination unit 42 uses "41780" as a reference value because the value of the discharge energy closest to four-fifths of the maximum value is the value of the discharge energy of the processing condition number "41780". To be determined.
  • the search range determination unit 42 specifies a certain range width including the reference value “41780” as the search range.
  • the constant range width is a machining condition number range of " ⁇ 50" centered on the reference value.
  • the range information holding unit 44 holds preset range information for determining the search range.
  • the range information is information about a process for specifying a search range based on the boundary range information 45, and includes information about a process for determining a reference value and information about the above range width.
  • the search range determination unit 42 reads the range information from the range information holding unit 44, and determines the search range according to the read range information.
  • the range information holding unit 44 may hold the range information input by the user of the machining condition search device 1. In this case, the range information held in the range information holding unit 44 is updated by the input operation of the user.
  • the processing condition search device 1 enables a search that emphasizes shortening the time required for the search rather than the accuracy of the search as the set range width becomes smaller.
  • the processing condition search device 1 can perform a search in which the accuracy of the search is more important than the shortening of the time as the set range width becomes larger.
  • the user can make the machining condition search device 1 perform a search according to the request by appropriately adjusting the range width.
  • FIG. 9 is a diagram showing a configuration of a machining condition determination unit included in the machining condition search device according to the first embodiment.
  • the machining condition determination unit 11 executes a trial machining instruction section 46 that outputs a machining instruction 13 to the wire electric discharge machine 100, and an optimization process for obtaining machining conditions that have a high machining speed and do not cause disconnection of the wire 30. It has an optimization processing unit 47.
  • the optimization processing unit 47 executes the optimization processing by the Bayesian optimization method.
  • the method for the optimization process may be a method other than Bayesian optimization.
  • the search target data 15 is input to the optimization processing unit 47.
  • the optimization processing unit 47 searches for processing conditions by the optimization processing, and outputs the processing condition data, which is the search result 48, to the trial processing instruction unit 46.
  • the trial machining instruction unit 46 outputs the machining instruction 13 based on the data of the machining conditions, which is the search result 48, to the machining control unit 22.
  • the wire electric discharge machine 100 performs trial machining according to the machining instruction 13.
  • the machining condition search device 1 outputs the machining instruction 13 to the machining control unit 22 to cause the wire electric discharge machine 100 to perform trial machining for searching the machining conditions.
  • the machining control unit 22 outputs the machining record information 14 including the disconnection information in the trial machining and the machining speed information in the trial machining to the optimization processing unit 47.
  • the optimization processing unit 47 performs the optimization processing based on the search result 48 and the disconnection information and the processing speed information included in the processing record information 14. When the optimization processing unit 47 determines that the processing conditions that do not cause disconnection and have the highest processing speed have been obtained, the optimization processing unit 47 determines such processing conditions as the processing conditions to be the search result.
  • the machining condition determination unit 11 outputs the machining condition information 16 which is information about the determined machining condition to the display unit 12.
  • the display unit 12 displays the processing condition information 16.
  • the disconnection coefficient is a value indicating the presence or absence of disconnection, and is “0” when there is no disconnection and “1” when there is a disconnection. According to this relationship, if there is no disconnection, the higher the processing speed, the higher the evaluation score. In addition, regardless of the processing speed, if there is a disconnection, the evaluation point will be zero.
  • the above relational expression for calculating the evaluation point is an example, and the optimization processing unit 47 may calculate the evaluation point by a relational expression other than the above relational expression.
  • the relational expression may include a term for weighting according to the number of breaks in a certain machining length.
  • the optimization processing unit 47 outputs data about any processing condition among the processing conditions included in the search target data 15 to the trial processing instruction unit 46 as a search result 48.
  • Arbitrary machining conditions are randomly determined machining conditions.
  • the optimization processing unit 47 may select machining conditions based on preset conditions. After that, the optimization processing unit 47 calculates an evaluation point based on the disconnection information obtained by the trial machining and the machining speed, and updates the model based on the evaluation point.
  • the optimization processing unit 47 outputs the search result 48 obtained based on the updated model to the trial processing instruction unit 46. As a result, the update of the search result 48 and the trial processing are repeated.
  • the optimization processing unit 47 ends the search for machining conditions when the preset end conditions are satisfied.
  • An example of the end condition is a case where the search result 48 is not updated in a certain number of trial machining, for example, 10 trial machining.
  • Another example of the end condition is when the machining speed reaches the target speed.
  • the number of trial machining or the target speed, which is the end condition, is set by an input operation by the user.
  • the machining condition determination unit 11 may search for machining conditions by a machine learning method. The search for machining conditions by the machine learning method will be described later.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an operation procedure of the machining condition search device according to the first embodiment.
  • the trial machining instruction unit 41 extracts the machining conditions for trial machining from the machining conditions whose data is stored in the machining condition database 40. As described above, the trial machining instruction unit 41 extracts machining conditions for a plurality of discharge energy ranges in which the discharge energy values are different from each other.
  • step S2 the trial machining instruction unit 41 instructs the wire electric discharge machine 100 to perform trial machining by outputting the machining instruction 13 to the machining control unit 22.
  • step S3 the trial machining instruction unit 41 acquires disconnection information indicating the occurrence status of the disconnection in the trial machining from the machining control unit 22.
  • step S4 the trial machining instruction unit 41 determines whether or not the trial machining for all the machining conditions extracted in step S1 has been completed. When there is a machining condition for which the trial machining has not been completed (steps S4 and No), the trial machining instruction unit 41 repeats the procedure from step S2 for the machining condition for which the trial machining has not been completed.
  • the search range determination unit 42 determines the machining condition group to be searched in step S5. That is, the search range determination unit 42 determines the search range.
  • step S6 the machining condition determination unit 11 determines the machining conditions from the machining condition group by the optimization process in the optimization processing section 47.
  • step S7 the display unit 12 displays information about the machining conditions determined in step S6. As a result, the machining condition search device 1 ends the operation according to the procedure shown in FIG.
  • FIG. 11 is a diagram showing a modified example of the machining condition determination unit included in the machining condition search device according to the first embodiment.
  • the machining condition determination unit 60 shown in FIG. 11 has a machine learning device 61 and a decision-making unit 62 in place of the optimization processing unit 47.
  • the machine learning device 61 learns the machining conditions that do not cause disconnection and have the highest machining speed.
  • the decision-making unit 62 determines the processing conditions to be the final search result based on the result learned by the machine learning device 61.
  • the processing record information 14 and the search target data 15 are input to the machine learning device 61.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a functional configuration of a machine learning device included in the machining condition determination unit shown in FIG.
  • the machine learning device 61 has a state observation unit 63 and a learning unit 64.
  • the state observation unit 63 observes the disconnection information and the processing speed included in the processing record information 14 and the search target data 15 as state variables.
  • the learning unit 64 learns the machining conditions that do not cause disconnection and have the highest machining speed according to the training data set created based on the state variables.
  • any learning algorithm may be used as the learning algorithm used by the learning unit 64.
  • Reinforcement learning is that an action subject who is an agent in a certain environment observes the current state and decides an action to be taken. Agents get rewarded from the environment by choosing an action and learn how to get the most reward through a series of actions.
  • Q-learning and TD-learning are known as typical methods of reinforcement learning.
  • the behavior value table which is a general update formula of the behavior value function Q (s, a)
  • the action value function Q (s, a) represents the action value Q, which is the value of the action of selecting the action “a” under the environment “s”.
  • the learning unit 64 has a reward calculation unit 65 and a function update unit 66.
  • the reward calculation unit 65 calculates the reward based on the state variable.
  • the function update unit 66 updates the function for determining the machining conditions for electric discharge machining according to the reward calculated by the reward calculation unit 65.
  • the reward calculation unit 65 calculates the reward "r” based on the change in the processing speed and the presence or absence of disconnection. For example, as a result of changing the value of the control parameter, the reward calculation unit 65 increases the reward "r” depending on whether the machining speed is increased or the disconnection does not occur. The reward calculation unit 65 increases the reward “r” by giving the reward value "1". The reward value is not limited to "1". Further, as a result of changing the value of the control parameter, the reward calculation unit 65 reduces the reward "r” in the case where the machining speed is lowered and the case where the disconnection occurs. The reward calculation unit 65 reduces the reward "r” by giving the reward value "-1". The reward value is not limited to "-1".
  • the function update unit 66 updates the function for determining the processing conditions according to the reward calculated by the reward calculation unit 65.
  • the function can be updated according to the training data set, for example, by updating the action value table.
  • the action value table is a data set stored in the form of a table in which an arbitrary action is associated with the action value. For example, in the case of Q-learning, the above equation (1) Action value function represented by Q (s t, a t) and is used as a function for calculating the value of each control parameter.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an operation procedure of the machine learning device included in the machining condition determination unit shown in FIG. A reinforcement learning method for updating the action value function Q (s, a) will be described with reference to the flowchart of FIG.
  • step S11 the state observation unit 63 acquires a state variable.
  • step S12 the reward calculation unit 65 calculates the reward "r" based on the change in the processing speed and the presence or absence of disconnection.
  • step S13 the function update unit 66 updates the action value function Q (s, a) based on the reward “r” calculated in step S12.
  • the function update unit 66 updates the action value function Q (s, a) according to the above equation (1).
  • step S14 the function update unit 66 determines whether or not the action value function Q (s, a) has converged.
  • the function update unit 66 determines that the action value function Q (s, a) has converged because the action value function Q (s, a) in step S13 is not updated.
  • step S14 the machine learning device 61 returns the operation procedure to step S11.
  • step S14 Yes
  • the learning by the learning unit 64 ends.
  • the machine learning device 61 ends the operation according to the procedure shown in FIG.
  • the machine learning device 61 may continue learning by returning the operation procedure from step S13 to step S11 without performing the determination in step S14.
  • the decision-making unit 62 selects the processing condition that gives the most reward based on the result of learning by the learning unit 64, that is, the updated action value function Q (s, a).
  • the decision-making unit 62 outputs the processing condition information 16 which is the information of the selected processing condition to the display unit 12.
  • the learning unit 64 may perform machine learning according to other known methods such as neural networks, genetic programming, functional logic programming, support vector machines, and the like.
  • the machining condition determination unit 60 is not limited to the one that searches for machining conditions by machine learning in the machine learning device 61, which is an internal component of the machining condition search device 1.
  • the machining condition determination unit 60 may search for machining conditions by machine learning in a device external to the machining condition search device 1.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a hardware configuration when the function of the machining condition search device according to the first embodiment is realized by using a computer system.
  • the processing condition search device 1 includes a processor 51 that executes various processes, a memory 52 that is a built-in memory, an external storage device 53 that stores various information, and an input / output interface 54 that handles input and output of various information. It has a display 55 for displaying various information.
  • the processor 51 is a CPU (Central Processing Unit).
  • the processor 51 may be a processing device, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, or a DSP (Digital Signal Processor).
  • Each function of the trial processing instruction unit 41, the search range determination unit 42, and the processing condition determination unit 11 is realized by the processor 51 and software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • the software or firmware is written as a program and stored in the external storage device 53.
  • the processor 51 reads the software or firmware stored in the external storage device 53 into the memory 52 and executes the software or firmware.
  • the memory 52 is a non-volatile or volatile semiconductor memory, and is a RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory) or EEPROM (registered trademark) (Electrically Erasable). Programmable Read Only Memory).
  • the external storage device 53 is an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive). Each function of the processing condition database 40, the condition information holding unit 43, and the range information holding unit 44 is realized by using the external storage device 53.
  • the input / output interface 54 is responsible for inputting information from the wire electric discharge machine 100 and outputting information to the wire electric discharge machine 100.
  • the input / output interface 54 also includes an input device such as a keyboard, mouse or touch panel.
  • the function of the display unit 12 is realized by using the display 55.
  • the machining condition search device 1 divides the discharge energy range for each preset machining condition into a plurality of discharge energy ranges, and reads out the machining conditions in each of the plurality of discharge energy ranges.
  • the machining condition search device 1 narrows down the machining condition group to be searched by specifying the range of discharge energy based on the result of trial machining according to each of the read machining conditions.
  • the machining condition search device 1 can search for the optimum machining conditions among all the machining conditions by specifying the discharge energy range closest to the disconnection boundary point and determining the search range for the machining conditions.
  • the machining condition search device 1 has the effect of being able to search for machining conditions that have a high machining speed and do not cause disconnection of the wire 30.
  • FIG. 15 is a diagram showing a wire electric discharge machine according to a second embodiment of the present invention.
  • the wire electric discharge machine 110 according to the second embodiment includes a processing unit 20 and a control device 111 that controls the entire wire electric discharge machine 110.
  • the control device 111 includes a machining control unit 22 and a machining condition search device 1.
  • the same components as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and the configurations different from those in the first embodiment will be mainly described.
  • the wire electric discharge machine 110 is implemented without using an external device of the wire electric discharge machine 110 because the processing condition search device 1 is provided in the wire electric discharge machine 110.
  • the machining conditions can be searched in the same manner as in the first embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram showing a configuration of a narrowing-down portion included in the processing condition search device according to the third embodiment of the present invention.
  • the narrowing-down unit 70 has a processing condition extraction unit 71 and an extraction information input unit 72 in addition to the respective parts of the narrowing-down unit 10 shown in FIG.
  • the same components as those of the first and second embodiments are designated by the same reference numerals, and the configurations different from those of the first and second embodiments will be mainly described.
  • the machining condition search device 1 according to the third embodiment has the same configuration as the machining condition search device 1 according to the first or second embodiment, except that the narrowing section 70 is provided instead of the narrowing section 10.
  • Information on extraction conditions in the search range of processing conditions is input to the extraction information input unit 72.
  • the information of the extraction condition is input to the extraction information input unit 72 by the user.
  • the extraction information input unit 72 outputs the input information of the extraction condition to the processing condition extraction unit 71.
  • the machining condition extraction unit 71 extracts machining condition data from the machining condition database 40 according to the input extraction condition information.
  • the trial machining instruction unit 41 reads the machining condition data from the machining condition extraction unit 71.
  • the narrowing-down unit 70 narrows down the processing condition group from the processing condition data extracted according to the extraction condition information.
  • Examples of extraction conditions include conditions based on restrictions on the amount of wire 30 used.
  • the processing condition extraction unit 71 has a constant value of the control parameter.
  • the following processing condition data is extracted from the processing condition database 40.
  • the greater the amount of wire 30 used the higher the running cost of the wire electric discharge machine 100. Since the extraction condition is that the value of the control parameter representing the usage amount of the wire 30 is equal to or less than a certain value, the processing condition in which the usage amount of the wire 30 becomes larger than the constant usage amount is searched. Excluded.
  • the narrowing-down unit 70 can narrow down the processing conditions according to the user's request such as suppressing the running cost.
  • the machining condition search device 1 can search for machining conditions having a high machining speed and not causing wire breakage, as in the case of the first embodiment. Further, the machining condition search device 1 can narrow down the machining conditions according to the user's request by extracting the machining condition data according to the extraction conditions.
  • the configuration shown in the above-described embodiment shows an example of the content of the present invention, can be combined with another known technique, and is one of the configurations without departing from the gist of the present invention. It is also possible to omit or change the part.
  • 1 Machining condition search device 10,70 Narrowing down unit, 11,60 Machining condition determination unit, 12 Display unit, 13 Machining instruction, 14 Machining record information, 15 Search target data, 16 Machining condition information, 20 Machining unit, 21,111 Control device, 22 Machining control unit, 23 Drive device, 24 Work piece, 25 Power supply, 26 Wire bobbin, 27 Feed roller, 28 Lower roller, 29 Recovery roller, 30 Wire, 31 Power supply, 32 Die, 33 Table, 40 Machining condition database, 41, 46 Trial machining instruction unit, 42 Search range determination unit, 43 Condition information holding unit, 44 Range information holding unit, 45 Boundary range information, 47 Optimization processing unit, 48 Search result, 51 Processor, 52 Memory , 53 external storage device, 54 input / output interface, 55 display, 61 machine learning device, 62 decision-making unit, 63 state observation unit, 64 learning unit, 65 reward calculation unit, 66 function update unit, 71 processing condition extraction unit, 72 Extraction information input unit, 100, 110 wire discharge processing machine.

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Abstract

加工条件探索装置（１）は、ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって放電加工を行うワイヤ放電加工機（１００）について、放電加工のための加工条件を探索する。加工条件探索装置（１）は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部（１０）と、加工条件群の中から放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部（１１）と、を備える。

Description

加工条件探索装置およびワイヤ放電加工機
　本発明は、放電加工装置の加工条件を探索する加工条件探索装置およびワイヤ放電加工機に関する。
　ワイヤ放電加工機は、ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって被加工物を加工する。ワイヤ放電加工機は、加工プロセスにおける加工条件を変更することによって、加工プロセスの状態を変化させることができる。加工条件には、複数の制御パラメータが含まれる。複数の制御パラメータの各々において、制御パラメータがとり得る値の中から１つが選択されることによって、加工条件は構成されている。ワイヤ放電加工機では、加工面に要求される面粗さと加工品に要求される形状精度とを満たすことが可能な加工条件であって、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を選択することが求められている。
　特許文献１には、試し加工の結果に基づいて加工特性モデルを構築することによって加工条件を探索する加工条件探索装置が開示されている。特許文献１にかかる加工条件探索装置は、複数の制御パラメータの各々について一定の条件下で値を変化させた場合における複数の加工条件であるグローバル探索加工条件を決定し、グローバル探索加工条件の中からさらに一部の加工条件を選び出す。特許文献１にかかる加工条件探索装置は、このようにして選び出された加工条件での試し加工を実施する。特許文献１にかかる加工条件探索装置は、試し加工を実施した加工条件の中で最適と判断された加工条件を出発点として、加工速度が高くなるように加工特性モデルのパラメータ調整を繰り返すことによって、設定可能な加工条件の中で加工速度が最も高く、かつワイヤの断線を生じないときの加工条件である最適加工条件を探索する。
特開２００８－３６８１２号公報
　しかしながら、上記特許文献１の技術によると、試し加工のために選び出された加工条件が最適加工条件から乖離していることにより、選び出された加工条件の１つを出発点とする探索では、最適加工条件ではなく、選び出された加工条件から探索可能な範囲における局所的な最適解である加工条件に到達する場合がある。この場合、加工条件探索装置による探索は、最適加工条件の場合よりも低い加工速度の加工条件に到達することによって終了となるため、加工条件探索装置は、最適加工条件を探索することができなくなる。このように、上記特許文献１の技術によると、加工条件探索装置は、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を探索することができない場合があるという課題があった。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を探索可能とする加工条件探索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、本発明にかかる加工条件探索装置は、ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって放電加工を行うワイヤ放電加工機について、放電加工のための加工条件を探索する。本発明にかかる加工条件探索装置は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部と、加工条件群の中から放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部と、を備える。
　本発明にかかる加工条件探索装置は、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を探索することができるという効果を奏する。
本発明の実施の形態１にかかる加工条件探索装置を示す図 図１に示すワイヤ放電加工機の概略構成を示す図 実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する絞り込み部の構成を示す図 図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持されるデータの例を示す図 図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持される放電エネルギーの値について説明するための図 図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持される放電エネルギーの値と加工速度との関係について説明するための図 図３に示す絞り込み部が有する試し加工指示部の動作について説明するための第１の図 図３に示す絞り込み部が有する試し加工指示部の動作について説明するための第２の図 実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する加工条件決定部の構成を示す図 実施の形態１にかかる加工条件探索装置の動作手順を示すフローチャート 実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する加工条件決定部の変形例を示す図 図１１に示す加工条件決定部が有する機械学習装置の機能構成を示すブロック図 図１１に示す加工条件決定部が有する機械学習装置の動作手順を示すフローチャート 実施の形態１にかかる加工条件探索装置の機能がコンピュータシステムを用いて実現される場合におけるハードウェア構成の例を示す図 本発明の実施の形態２にかかるワイヤ放電加工機を示す図 本発明の実施の形態３にかかる加工条件探索装置が有する絞り込み部の構成を示す図
　以下に、本発明の実施の形態にかかる加工条件探索装置およびワイヤ放電加工機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発明が限定されるものではない。
実施の形態１．
　図１は、本発明の実施の形態１にかかる加工条件探索装置を示す図である。加工条件探索装置１は、ワイヤ放電加工機１００による放電加工のための加工条件を探索する。図１には、加工条件探索装置１と、加工条件探索装置１に接続されているワイヤ放電加工機１００とを示している。
　図２は、図１に示すワイヤ放電加工機の概略構成を示す図である。ワイヤ放電加工機１００は、ワイヤ３０と被加工物２４との間隙において放電を発生させることによって被加工物２４を加工する。ワイヤ放電加工機１００は、被加工物２４の加工を行う加工部２０と、ワイヤ放電加工機１００の全体を制御する制御装置２１とを有する。制御装置２１は、加工部２０を制御する加工制御部２２を有する。
　加工部２０は、被加工物２４が置かれるテーブル３３と、テーブル３３を移動させる駆動装置２３と、電源２５と、ワイヤ電極であるワイヤ３０が繰り出されるワイヤボビン２６と、ワイヤ３０に接触する一対の給電子３１と、ワイヤ３０を支持する一対のダイス３２とを有する。電源２５は、給電子３１とテーブル３３との間にパルス電圧を印加する。加工部２０は、ワイヤボビン２６から繰り出されたワイヤ３０を被加工物２４へ向けて走行させる送給ローラ２７と、ワイヤ３０を回収する回収ローラ２９と、被加工物２４を通過したワイヤ３０を回収ローラ２９へ向けて走行させる下部ローラ２８とを有する。加工制御部２２は、駆動装置２３と電源２５とを制御する。
　図１には、加工条件探索装置１が有する機能構成を示している。加工条件探索装置１は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部１０を有する。加工条件探索装置１は、絞り込み部１０によって絞り込まれた加工条件群の中から放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部１１と、加工条件決定部１１によって決定された加工条件についての情報を表示する表示部１２とを有する。
　実施の形態１にかかる加工条件探索装置１は、絞り込み部１０における加工条件群の絞り込みを行うとともに、絞り込まれた加工条件群の中からの加工条件の探索を加工条件決定部１１において行う。加工指示１３は、試し加工のための指示であって、加工条件探索装置１から加工制御部２２へ出力される。加工実績情報１４は、試し加工によって得られる情報であって、加工制御部２２から加工条件探索装置１へ出力される。試し加工については後述する。探索対象データ１５は、絞り込み部１０によって絞り込まれた加工条件群についてのデータである。加工条件情報１６は、加工条件決定部１１によって決定された加工条件についての情報である。
　図３は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する絞り込み部の構成を示す図である。絞り込み部１０は、加工条件と放電エネルギーとのデータを保持する加工条件データベース４０と、ワイヤ放電加工機１００へ加工指示１３を出力する試し加工指示部４１と、加工条件の探索範囲を決定する探索範囲決定部４２とを有する。また、絞り込み部１０は、条件情報保持部４３と範囲情報保持部４４とを有する。
　次に、絞り込み部１０が有する各機能部について説明する。加工条件データベース４０は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーのデータを保持する。加工条件には、複数の制御パラメータが含まれる。
　図４は、図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持されるデータの例を示す図である。複数の制御パラメータには、電圧値、電流値、休止時間、およびワイヤ３０の使用量といった、放電加工を制御するための各種パラメータが含まれる。電圧値は、極間電圧の値である。極間電圧は、被加工物２４とワイヤ３０との間に印加される電圧である。電流値は、電源２５から供給される電流の値である。休止時間は、放電を休止する時間である。ここでは、制御パラメータの詳細な説明については省略する。加工条件に含まれる制御パラメータの数は任意であるものとする。図４には、加工条件に含まれる複数の制御パラメータのうち６個の制御パラメータＣ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６について、加工条件データベース４０に保持されているデータの例を示している。
　実施の形態１では、複数の制御パラメータの各々について値を異ならせることによって、２１１２００個の加工条件が設定可能であるものとする。加工条件データベース４０には、あらかじめ設定された２１１２００個すべての加工条件について、加工条件番号と、複数の制御パラメータの各値と、放電エネルギーの値とが互いに対応付けられている。加工条件番号は、加工条件の識別のために各加工条件に付与された番号である。加工条件番号は、放電エネルギーが高い順に付与されている。
　加工条件データベース４０には、加工条件番号が「１」から「２１１２００」までの各加工条件について、複数の制御パラメータの各値と放電エネルギーの値とが格納されている。図４には、加工条件番号が「１」から「１０」の加工条件について、複数のパラメータのうち制御パラメータＣ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６の各値と放電エネルギーの値とを示している。放電エネルギーの値は、単位時間当たりの放電エネルギーの値である。なお、図４に示す放電エネルギーの各値は、ワイヤ放電加工機１００による加工における放電エネルギーの最大値を「１」とした場合における相対値とする。
　図５は、図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持される放電エネルギーの値について説明するための図である。図５には、１回の放電における放電電流の波形を示している。図５において、縦軸は放電電流、横軸は時間を表す。ワイヤ放電加工機１００は、図５に示すような放電電流を単位時間当たりに数万回から数百万回発生させることによって、放電加工を行う。
　１回の放電による放電エネルギーの値は、図５に示す波形の面積を求めることによって算出される。単位時間当たりの放電エネルギーの値は、１回の放電による放電エネルギーの値と、休止時間、加工速度の指令値、極間電圧の指令値、放電電流制御といった特性値とに基づいて推測できる。加工条件ごとの放電エネルギーの値は、オシロスコープによる測定値に基づいて取得される。すべての加工条件のうちの一部についての放電エネルギーの値は、測定値に基づいて取得されたものとし、その他の加工条件についての放電エネルギーの値は、測定値の補間、あるいはワイヤ放電加工機１００に設定する加工条件の設計値に基づいて算出されたものとしても良い。加工条件についての放電エネルギーの値は、極間電圧の電圧値、極間電圧が印加される時間、あるいは電源回路内の抵抗値といった設計値に基づいて算出されたものであっても良い。
　図６は、図３に示す絞り込み部が有する加工条件データベースに保持される放電エネルギーの値と加工速度との関係について説明するための図である。図６では、加工速度の測定値と放電エネルギーの測定値との関係を白抜きのドットによって示している。図６において、縦軸は加工速度、横軸は放電エネルギーを表す。図６では、加工速度は、任意の速度値を「１」とした場合の相対値として表している。放電エネルギーは、任意の放電エネルギー値を「１」とした場合の相対値として表している。ワイヤ３０の断線が明らかな高エネルギー条件におけるデータは、図６において除外されているものとする。加工速度がゼロであるプロットは、断線が発生したことを表している。図６に示すように、放電エネルギーと加工速度との間には、比例関係が成り立つ。また、ワイヤ３０の断線が明らかな高エネルギー条件の場合よりも放電エネルギーが低い場合でも、制御パラメータの内容次第によって断線が発生することがある。
　加工条件探索装置１は、あらかじめ設定されたすべての加工条件の中で加工速度が最も高く、かつ断線を生じないときの加工条件である最適加工条件を探索する。すべての加工条件の中で、断線することが明らかであるほど放電エネルギーが高いような加工条件は、加工条件探索装置１による探索の結果、除外されることとなる。また、すべての加工条件の中で、加工条件探索装置１による加工に求められている加工速度の最低値よりも加工速度が低くなる加工条件は、加工条件探索装置１による探索の結果、除外されることとなる。図６に示す黒塗りの円は、加工に求められている加工速度の最低値の例を表している。
　加工条件探索装置１による加工条件の探索の第１段階として、絞り込み部１０は、探索の範囲とする加工条件番号の範囲を決定することによって、探索の範囲を絞り込む。加工条件探索装置１による加工条件の探索の第２段階として、加工条件決定部１１は、絞り込み部１０によって絞り込まれた範囲における加工条件の探索を行う。
　図７は、図３に示す絞り込み部が有する試し加工指示部の動作について説明するための第１の図である。図７に示すグラフにおいて、横軸は加工条件番号、縦軸は放電エネルギーを表す。試し加工指示部４１は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を加工条件データベース４０から読み出す。実施の形態１では、試し加工指示部４１は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての放電エネルギー範囲を５つの放電エネルギー範囲に分割して、５つの放電エネルギー範囲の各々における加工条件のデータを読み出す。図７に示す５つの円は、それぞれ加工条件が読み出される放電エネルギー範囲のイメージを示している。
　試し加工指示部４１は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての放電エネルギー範囲の全体を、均等な放電エネルギー範囲である複数の放電エネルギー範囲に分割する。実施の形態１では、試し加工指示部４１は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての放電エネルギーの値のうち最大値から最小値までの放電エネルギー範囲を均等に５分割する。これにより、絞り込み部１０は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての放電エネルギー範囲の全体から偏りなく、試し加工のための加工条件を読み出す。
　ここで、試し加工指示部４１が各放電エネルギー範囲の決定のために行う処理の例を説明する。試し加工指示部４１は、放電エネルギーの最大値に最も近い放電エネルギーの値、すなわち加工条件番号「１」における放電エネルギーの値を加工条件データベース４０から読み出す。試し加工指示部４１は、かかる最大値の５分の４、５分の３、５分の２および５分の１の各値を求める。
　試し加工指示部４１は、加工条件番号「１」の加工条件のデータを加工条件データベース４０から読み出す。また、試し加工指示部４１は、最大値の５分の４、５分の３、５分の２および５分の１の各値と一致する放電エネルギーの値を有する加工条件のデータを加工条件データベース４０から読み出す。試し加工指示部４１は、放電エネルギーの値が最大値の５分の４の値に一致する加工条件が無い場合には、放電エネルギーの値が最大値の５分の４に最も近い値である加工条件のデータを読み出す。放電エネルギーの値が最大値の５分の３、５分の２または５分の１の各値に一致する加工条件が無い場合も同様とする。
　例を挙げると、加工条件データベース４０に格納されている放電エネルギーの各値のうち最大値の５分の４に最も近い値が、加工条件番号「４１７８０」の放電エネルギーの値である「０．８００００５」である場合に、試し加工指示部４１は、加工条件番号「４１７８０」の加工条件のデータを読み出す。加工条件データベース４０に格納されている放電エネルギーの各値のうち最大値の５分の３に最も近い値が、加工条件番号「８３４６５」の放電エネルギーの値である「０．６００００６」である場合に、試し加工指示部４１は、加工条件番号「８３４６５」の加工条件のデータを読み出す。加工条件データベース４０に格納されている放電エネルギーの各値のうち最大値の５分の２に最も近い値が、加工条件番号「１２５３４０」の放電エネルギーの値である「０．４００００６」である場合に、試し加工指示部４１は、加工条件番号「１２５３４０」の加工条件のデータを読み出す。加工条件データベース４０に格納されている放電エネルギーの各値のうち最大値の５分の１に最も近い値が、加工条件番号「１６７６１３」の放電エネルギーの値である「０．２０００１６」である場合に、試し加工指示部４１は、加工条件番号「１６７６１３」の加工条件のデータを読み出す。
　なお、試し加工指示部４１は、放電エネルギーの値が最大値の５分の４に最も近い値である加工条件が複数ある場合には、複数の加工条件のうちの１つを選択し、選択された加工条件のデータを読み出す。放電エネルギーの値が最大値の５分の３、５分の２または５分の１の各々に最も近い値である加工条件が複数ある場合も同様とする。
　これにより、試し加工指示部４１は、互いに異なる放電エネルギーを有する５つの加工条件のデータを全加工条件のデータから抽出する。また、試し加工指示部４１は、データが抽出された加工条件番号に連続する加工条件番号を有する４つの加工条件についても、加工条件のデータを抽出する。
　図８は、図３に示す絞り込み部が有する試し加工指示部の動作について説明するための第２の図である。上述する例の場合において、試し加工指示部４１は、加工条件番号「１」に連続する加工条件番号「２」から「５」の各加工条件のデータを抽出する。また、試し加工指示部４１は、加工条件番号「４１７８０」に連続する加工条件番号「４１７８１」から「４１７８４」の各加工条件のデータと、加工条件番号「８３４６５」に連続する加工条件番号「８３４６６」から「８３４６９」の各加工条件のデータと、加工条件番号「１２５３４０」に連続する加工条件番号「１２５３４１」から「１２５３４４」の各加工条件のデータと、加工条件番号「１６７６１３」に連続する加工条件番号「１６７６１４」から「１６７６１７」の各加工条件のデータとを抽出する。
　これにより、試し加工指示部４１は、５つの放電エネルギー範囲の各々における加工条件のデータを抽出する。試し加工指示部４１は、放電エネルギーの全範囲を５つに等分して、分割された範囲の各々について加工条件のデータを抽出する。以下の説明では、５つの放電エネルギー範囲を、放電エネルギーが高いものから順に、それぞれ、第１の放電エネルギー範囲、第２の放電エネルギー範囲、第３の放電エネルギー範囲、第４の放電エネルギー範囲および第５の放電エネルギー範囲と称することがある。
　条件情報保持部４３は、放電エネルギー範囲の決定のためにあらかじめ設定された条件の情報を保持する。条件情報保持部４３は、放電エネルギー範囲の分割数と、放電エネルギー範囲ごとの加工条件数とを保持する。実施の形態１では、条件情報保持部４３は、分割数「５」と加工条件数「５」とを保持する。試し加工指示部４１は、分割数と加工条件数とを条件情報保持部４３から読み出し、読み出された分割数および加工条件数に従って加工条件のデータを抽出する。条件情報保持部４３には、加工条件探索装置１のユーザによって入力された分割数および加工条件数が保持されても良い。この場合、条件情報保持部４３に保持される分割数および加工条件数は、ユーザの入力操作によって更新される。
　試し加工指示部４１は、抽出された各加工条件のデータに基づく加工指示１３を加工制御部２２へ出力する。ワイヤ放電加工機１００は、加工指示１３に従って、試し加工を行う。このように、加工条件探索装置１は、加工制御部２２へ加工指示１３を出力することによって、加工条件群の絞り込みのための試し加工をワイヤ放電加工機１００に行わせる。試し加工指示部４１は、第１から第５の放電エネルギー範囲の各々において、互いに異なる加工条件による５回の試し加工をワイヤ放電加工機１００に指示する。ワイヤ放電加工機１００は、第１から第５の放電エネルギー範囲の各々について、互いに異なる加工条件による５回の試し加工を行う。すなわち、ワイヤ放電加工機１００は、互いに異なる加工条件による２５回の試し加工を行う。加工制御部２２は、試し加工における断線情報を含む加工実績情報１４を試し加工指示部４１へ出力する。
　次に、試し加工指示部４１は、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲を、第１から第５の放電エネルギー範囲の中から決定する。断線境界点とは、放電エネルギーを最低値から上昇させていったとして、放電エネルギーの高さを要因とする断線が発生するようになる境界となる放電エネルギーの値とする。試し加工指示部４１は、放電エネルギー範囲ごとの試し加工によって取得された断線情報に基づいて、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲を決定する。
　ここで、第１の放電エネルギー範囲については、５回の試し加工のうちすべてにおいて断線が発生したとする。第２の放電エネルギー範囲については、５回の試し加工のうち３回において断線が発生し、かつ２回において断線が発生しなかったとする。第３のエネルギー範囲については、５回の試し加工のうち１回において断線が発生し、かつ４回において断線が発生しなかったとする。第４の放電エネルギー範囲については、５回の試し加工のすべてにおいて断線が発生しなかったとする。第５の放電エネルギー範囲についても、５回の試し加工のすべてにおいて断線が発生しなかったとする。
　試し加工指示部４１は、断線が発生した試し加工と断線が発生しなかった試し加工とがあった放電エネルギー範囲の中で最も放電エネルギーが高い放電エネルギー範囲を、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲と判断する。上述する例の場合、第１の放電エネルギー範囲ではすべての試し加工で断線が発生したことから、試し加工指示部４１は、第１の放電エネルギー範囲は断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲ではないと判断する。また、第４および第５の放電エネルギー範囲ではすべての試し加工で断線の発生が無かったことから、試し加工指示部４１は、第４および第５の放電エネルギー範囲は断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲ではないと判断する。試し加工指示部４１は、断線の発生ありの試し加工と断線の発生無しの試し加工とがあった第２および第３の放電エネルギー範囲のうち、放電エネルギーが高いほうの放電エネルギー範囲である第２の放電エネルギー範囲を、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲と判断する。
　このように、絞り込み部１０は、複数の放電エネルギー範囲のうち、放電エネルギー範囲ごとにおける複数回の試し加工に、断線が発生した試し加工と断線が発生しなかった試し加工との双方が含まれる放電エネルギー範囲であって、かつ放電エネルギーの値が最も高い放電エネルギー範囲を、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲として選択する。絞り込み部１０は、放電エネルギー範囲を選択することによって、複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定する。
　図６に示すように、放電エネルギーが高いほど加工速度が高くなることから、加工速度が高くかつワイヤ３０の断線を生じない加工条件は、断線境界点に近い放電エネルギー範囲における加工条件の中から探索可能とみなすことができる。ただし、加工条件に含まれる制御パラメータの組み合わせによっては、放電エネルギーが断線境界点よりも低い場合でも断線が誘発されることがあり得る。試し加工指示部４１は、各放電エネルギー範囲について、異なる加工条件による複数回の試し加工をワイヤ放電加工機１００に行わせることによって、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲であるか否かの判断を正確に行うことができる。
　試し加工指示部４１は、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲を決定すると、決定された放電エネルギー範囲についての情報である境界範囲情報４５を探索範囲決定部４２へ出力する。境界範囲情報４５は、決定された放電エネルギー範囲を示す情報と、決定された放電エネルギー範囲についての断線情報とを含む。上述する例の場合、試し加工指示部４１は、第２の放電エネルギー範囲を示す情報と各加工条件での試し加工によって得られた断線情報とを含む境界範囲情報４５を探索範囲決定部４２へ出力する。
　探索範囲決定部４２は、境界範囲情報４５に基づいて探索範囲を決定する。ここで、探索範囲決定部４２が加工条件群の決定のために行う処理の例を説明する。第２の放電エネルギー範囲を示す情報を含む境界範囲情報４５が探索範囲決定部４２へ入力された場合に、探索範囲決定部４２は、最大値の５分の４に最も近い値である「０．８００００５」を基準値と定めて、基準値に基づいて探索範囲を決定する。探索範囲決定部４２は、基準値である「０．８００００５」を含む一定の放電エネルギー範囲幅を、探索範囲として特定する。
　探索範囲決定部４２は、探索範囲とする放電エネルギー範囲を特定することによって、当該放電エネルギー範囲に放電エネルギーの値が含まれる加工条件群を、探索対象とする加工条件群として絞り込む。加工条件探索装置１は、探索範囲決定部４２において探索範囲を決定することによって、すべての加工条件の中から探索の対象とする加工条件群を絞り込むことができる。
　探索範囲決定部４２は、特定された探索範囲に含まれる加工条件群について、各加工条件のデータを加工条件データベース４０から読み出す。探索範囲決定部４２は、加工条件データベース４０から読み出されたデータである探索対象データ１５を加工条件決定部１１へ出力する。
　探索範囲決定部４２は、加工条件番号の範囲によって探索範囲を特定しても良い。この場合において、探索範囲決定部４２は、放電エネルギーの値が最大値の５分の４に最も近い値が加工条件番号「４１７８０」の放電エネルギーの値であることから、「４１７８０」を基準値と定める。探索範囲決定部４２は、基準値である「４１７８０」を含む一定の範囲幅を、探索範囲として特定する。例を挙げると、一定の範囲幅とは、基準値を中心とする「±５０」の加工条件番号範囲とする。
　範囲情報保持部４４は、探索範囲の決定のためにあらかじめ設定された範囲情報を保持する。範囲情報は、境界範囲情報４５に基づいて探索範囲を特定するための処理に関する情報であって、基準値を定めるための処理についての情報と、上記の範囲幅についての情報とを含む。探索範囲決定部４２は、範囲情報保持部４４から範囲情報を読み出し、読み出された範囲情報に従って探索範囲を決定する。範囲情報保持部４４には、加工条件探索装置１のユーザによって入力された範囲情報が保持されても良い。この場合、範囲情報保持部４４に保持される範囲情報は、ユーザの入力操作によって更新される。
　加工条件探索装置１は、設定される範囲幅が小さくなるほど、探索の精度よりも探索に要する時間を短縮させることを重視するような探索が可能となる。加工条件探索装置１は、設定される範囲幅が大きくなるほど、時間の短縮よりも探索の精度を重視するような探索が可能となる。ユーザは、範囲幅を適宜調整することによって、要望に応じた探索を加工条件探索装置１に行わせることができる。
　図９は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する加工条件決定部の構成を示す図である。加工条件決定部１１は、ワイヤ放電加工機１００へ加工指示１３を出力する試し加工指示部４６と、加工速度が高くかつワイヤ３０の断線を生じない加工条件を得るための最適化処理を実行する最適化処理部４７とを有する。最適化処理部４７は、ベイズ最適化の手法による最適化処理を実行する。最適化処理のための手法は、ベイズ最適化以外の手法であっても良い。
　探索対象データ１５は、最適化処理部４７へ入力される。最適化処理部４７は、最適化処理によって加工条件の探索を行い、探索結果４８である加工条件のデータを試し加工指示部４６へ出力する。試し加工指示部４６は、探索結果４８である加工条件のデータに基づく加工指示１３を加工制御部２２へ出力する。ワイヤ放電加工機１００は、加工指示１３に従って、試し加工を行う。このように、加工条件探索装置１は、加工制御部２２へ加工指示１３を出力することによって、加工条件の探索のための試し加工をワイヤ放電加工機１００に行わせる。加工制御部２２は、試し加工における断線情報と、試し加工における加工速度の情報とを含む加工実績情報１４を最適化処理部４７へ出力する。
　最適化処理部４７は、探索結果４８と、加工実績情報１４に含まれる断線情報および加工速度情報とに基づいて、最適化処理を行う。最適化処理部４７は、断線を生じずかつ加工速度が最高である加工条件を得たと判断した場合、かかる加工条件を、探索結果とする加工条件と決定する。加工条件決定部１１は、決定された加工条件についての情報である加工条件情報１６を表示部１２へ出力する。表示部１２は、加工条件情報１６を表示する。
　最適化処理部４７は、探索対象データ１５に含まれる制御パラメータの組み合わせの中で、加工速度を最高としかつ断線を生じない組み合わせを探索するためのモデルを評価点に基づいて更新する。例を挙げると、最適化処理部４７は、「評価点＝試し加工における加工速度×（１－断線係数）」の関係式に基づいて評価点を算出する。断線係数は、断線の有無を示す値であって、断線が無かった場合を「０」、断線があった場合を「１」とする。かかる関係によると、断線が無ければ加工速度が高いほど評価点は高くなる。また、加工速度に関わらず、断線があった場合には評価点はゼロとなる。なお、評価点の算出のための上記の関係式は一例であって、最適化処理部４７は、上記の関係式以外の関係式によって評価点を算出しても良い。関係式は、ある加工長さにおける断線の回数に応じた重み付けのための項を含むものであっても良い。
　最適化処理部４７は、探索開始時において、探索対象データ１５に含まれる加工条件のうち任意の加工条件についてのデータを探索結果４８として試し加工指示部４６へ出力する。任意の加工条件とは、ランダムに決定された加工条件とする。最適化処理部４７は、探索開始時において、あらかじめ設定された条件に基づいて加工条件を選択しても良い。その後、最適化処理部４７は、試し加工によって得られる断線情報と加工速度とを基に評価点を算出し、評価点に基づいてモデルを更新する。最適化処理部４７は、更新されたモデルを基に得られた探索結果４８を試し加工指示部４６へ出力する。これにより、探索結果４８の更新と試し加工とが繰り返される。
　最適化処理部４７は、あらかじめ設定された終了条件を満足した場合に、加工条件の探索を終了する。終了条件の一例には、ある回数の試し加工、例えば１０回の試し加工において探索結果４８が更新されない場合が挙げられる。終了条件の他の例には、加工速度が目標速度に達する場合が挙げられる。終了条件とされる試し加工の回数または目標速度は、ユーザによる入力操作によって設定される。なお、加工条件決定部１１は、機械学習の手法によって加工条件を探索するものであっても良い。機械学習の手法による加工条件の探索については後述する。
　図１０は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置の動作手順を示すフローチャートである。ステップＳ１において、試し加工指示部４１は、加工条件データベース４０にデータが保持されている加工条件の中から、試し加工のための加工条件を抽出する。上述するように、試し加工指示部４１は、放電エネルギーの値が互いに異なる複数の放電エネルギー範囲についての加工条件を抽出する。
　ステップＳ２において、試し加工指示部４１は、加工指示１３を加工制御部２２へ出力することによって、ワイヤ放電加工機１００に試し加工を指示する。ステップＳ３において、試し加工指示部４１は、試し加工における断線の発生状況を示す断線情報を加工制御部２２から取得する。
　ステップＳ４において、試し加工指示部４１は、ステップＳ１において抽出された全ての加工条件についての試し加工が終了したか否かを判断する。試し加工が終了していない加工条件がある場合（ステップＳ４，Ｎｏ）、試し加工指示部４１は、試し加工が終了していない加工条件についてステップＳ２からの手順を繰り返す。
　全ての加工条件について試し加工が終了した場合（ステップＳ４，Ｙｅｓ）、探索範囲決定部４２は、ステップＳ５において、探索の対象とする加工条件群を決定する。すなわち、探索範囲決定部４２は、探索範囲を決定する。
　次に、ステップＳ６において、加工条件決定部１１は、最適化処理部４７における最適化処理によって、加工条件群の中から加工条件を決定する。ステップＳ７において、表示部１２は、ステップＳ６において決定された加工条件についての情報を表示する。これにより、加工条件探索装置１は、図１０に示す手順による動作を終了する。
　次に、機械学習の手法による加工条件の探索について説明する。図１１は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置が有する加工条件決定部の変形例を示す図である。図１１に示す加工条件決定部６０は、最適化処理部４７に代えて、機械学習装置６１と意思決定部６２とを有する。
　機械学習装置６１は、断線を生じずかつ加工速度が最高である加工条件を学習する。意思決定部６２は、機械学習装置６１が学習した結果に基づいて、探索最終結果とする加工条件を決定する。加工実績情報１４と探索対象データ１５とは、機械学習装置６１へ入力される。
　図１２は、図１１に示す加工条件決定部が有する機械学習装置の機能構成を示すブロック図である。機械学習装置６１は、状態観測部６３と学習部６４とを有する。状態観測部６３は、加工実績情報１４に含まれる断線情報および加工速度と、探索対象データ１５とを、状態変数として観測する。学習部６４は、状態変数に基づいて作成される訓練データセットに従って、断線を生じずかつ加工速度が最高である加工条件を学習する。
　学習部６４が用いる学習アルゴリズムはどのようなものを用いてもよい。一例として、強化学習（Reinforcement　Learning）を適用した場合について説明する。強化学習は、ある環境内におけるエージェントである行動主体が、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する、というものである。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Q－learning）およびＴＤ学習（TD－learning）などが知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式である行動価値テーブルは、次の式（１）で表される。行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）は、環境「ｓ」のもとで行動「ａ」を選択する行動の価値である行動価値Ｑを表す。
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　上記の式（１）において、「ｓｔ＋１」は、時刻「ｔ」における環境を表す。「ａｔ」は、時刻「ｔ」における行動を表す。行動「ａｔ」によって、環境は「ｓｔ＋１」に変わる。「ｒｔ＋１」は、その環境の変化によってもらえる報酬を表す。「γ」は、割引率を表す。「α」は、学習係数を表す。Ｑ学習を適用した場合、探索対象データ１５に含まれる制御パラメータの値が行動「ａｔ」となる。
　上記の式（１）により表される更新式は、時刻「ｔ＋１」における最良の行動「ａ」の行動価値が、時刻「ｔ」において実行された行動「ａ」の行動価値Ｑよりも大きければ、行動価値Ｑを大きくし、逆の場合は、行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、時刻「ｔ」における行動「ａ」の行動価値Ｑを、時刻「ｔ＋１」における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。それにより、或る環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝播していくようになる。
　学習部６４は、報酬計算部６５と関数更新部６６とを有する。報酬計算部６５は、状態変数に基づいて報酬を計算する。関数更新部６６は、報酬計算部６５によって計算される報酬に従って、放電加工のための加工条件を決定するための関数を更新する。
　報酬計算部６５は、加工速度の変化と断線の有無とに基づいて報酬「ｒ」を計算する。例えば、制御パラメータの値を変更した結果、加工速度が高くなる場合と断線が生じない場合とにおいて、報酬計算部６５は、報酬「ｒ」を増大させる。報酬計算部６５は、報酬の値である「１」を与えることによって報酬「ｒ」を増大させる。なお、報酬の値は「１」に限られない。また、制御パラメータの値を変更した結果、加工速度が低くなる場合と断線が生じる場合とにおいて、報酬計算部６５は、報酬「ｒ」を低減させる。報酬計算部６５は、報酬の値である「－１」を与えることによって報酬「ｒ」を低減させる。なお、報酬の値は「－１」に限られない。
　関数更新部６６は、報酬計算部６５によって計算される報酬に従って、加工条件を決定するための関数を更新する。関数の更新は、訓練データセットに従って、例えば行動価値テーブルを更新することによって行うことができる。行動価値テーブルは、任意の行動と、その行動価値とを関連付けてテーブルの形式で記憶したデータセットである。例えばＱ学習の場合、上記の式（１）により表される行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を、各制御パラメータの値の算出のための関数として用いる。
　図１３は、図１１に示す加工条件決定部が有する機械学習装置の動作手順を示すフローチャートである。図１３のフローチャートを参照して、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する強化学習方法について説明する。
　ステップＳ１１において、状態観測部６３は、状態変数を取得する。ステップＳ１２において、報酬計算部６５は、加工速度の変化と断線の有無とに基づいて報酬「ｒ」を算出する。ステップＳ１３において、関数更新部６６は、ステップＳ１２において算出された報酬「ｒ」に基づいて行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。関数更新部６６は、上記の式（１）に従って行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。
　ステップＳ１４において、関数更新部６６は、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束したか否かを判定する。関数更新部６６は、ステップＳ１３における行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の更新が行われなくなることによって行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束したと判定する。
　行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束していないと判定された場合（ステップＳ１４，Ｎｏ）、機械学習装置６１は、動作手順をステップＳ１１へ戻す。行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束したと判定された場合（ステップＳ１４，Ｙｅｓ）、学習部６４による学習が終了する。これにより、機械学習装置６１は、図１３に示す手順による動作を終了する。なお、機械学習装置６１は、ステップＳ１４による判定を行わず、ステップＳ１３からステップＳ１１へ動作手順を戻すことによって学習を継続させることとしても良い。
　意思決定部６２は、学習部６４による学習の結果、すなわち更新された行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）に基づいて、報酬が最も多く得られる加工条件を選択する。意思決定部６２は、選択された加工条件の情報である加工条件情報１６を表示部１２へ出力する。
　実施の形態１では、学習部６４が強化学習を利用して機械学習を実行する場合について説明した。学習部６４は、他の公知の方法、例えばニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。加工条件決定部６０は、加工条件探索装置１の内部の構成要素である機械学習装置６１における機械学習によって加工条件を探索するものに限られない。加工条件決定部６０は、加工条件探索装置１の外部の装置における機械学習によって加工条件の探索を行うものであっても良い。
　次に、実施の形態１にかかる加工条件探索装置１のハードウェア構成について説明する。加工条件探索装置１が有する各機能部は、パーソナルコンピュータまたは汎用コンピュータといったコンピュータシステムを用いることによって実現される。図１４は、実施の形態１にかかる加工条件探索装置の機能がコンピュータシステムを用いて実現される場合におけるハードウェア構成の例を示す図である。
　加工条件探索装置１は、各種処理を実行するプロセッサ５１と、内蔵メモリであるメモリ５２と、各種情報を記憶する外部記憶装置５３と、各種情報の入力と出力とを担う入出力インタフェース５４と、各種情報を表示するディスプレイ５５とを有する。
　プロセッサ５１は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）である。プロセッサ５１は、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、又はＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）であっても良い。試し加工指示部４１、探索範囲決定部４２および加工条件決定部１１の各機能は、プロセッサ５１と、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、外部記憶装置５３に格納される。プロセッサ５１は、外部記憶装置５３に記憶されているソフトウェアまたはファームウェアをメモリ５２に読み出して実行する。
　メモリ５２は、不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリであって、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）またはＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically　Erasable　Programmable　Read　Only　Memory）である。外部記憶装置５３は、ＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）あるいはＳＳＤ（Solid　State　Drive）である。加工条件データベース４０、条件情報保持部４３および範囲情報保持部４４の各機能は、外部記憶装置５３を用いて実現される。
　入出力インタフェース５４は、ワイヤ放電加工機１００からの情報の入力とワイヤ放電加工機１００への情報の出力とを担う。入出力インタフェース５４には、キーボード、マウスあるいはタッチパネルといった入力デバイスも含まれる。表示部１２の機能は、ディスプレイ５５を用いて実現される。
　実施の形態１によると、加工条件探索装置１は、あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して、複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出す。加工条件探索装置１は、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて放電エネルギーの範囲を特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む。加工条件探索装置１は、断線境界点に最も近い放電エネルギー範囲を特定して加工条件の探索範囲を決定することによって、全ての加工条件の中における最適加工条件を探索することができる。これにより、加工条件探索装置１は、加工速度が高くかつワイヤ３０の断線を生じない加工条件を探索できるという効果を奏する。
実施の形態２．
　図１５は、本発明の実施の形態２にかかるワイヤ放電加工機を示す図である。実施の形態２にかかるワイヤ放電加工機１１０は、加工部２０と、ワイヤ放電加工機１１０の全体を制御する制御装置１１１とを有する。制御装置１１１は、加工制御部２２と加工条件探索装置１とを有する。実施の形態２では、上記の実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１とは異なる構成について主に説明する。
　実施の形態２によると、ワイヤ放電加工機１１０は、ワイヤ放電加工機１１０内に加工条件探索装置１が設けられていることによって、ワイヤ放電加工機１１０の外部の装置を用いずに、実施の形態１と同様に加工条件を探索することができる。
実施の形態３．
　図１６は、本発明の実施の形態３にかかる加工条件探索装置が有する絞り込み部の構成を示す図である。実施の形態３において、絞り込み部７０は、図３に示す絞り込み部１０が有する各部に加えて、加工条件抽出部７１と抽出情報入力部７２とを有する。実施の形態３では、上記の実施の形態１および２と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１および２とは異なる構成について主に説明する。実施の形態３にかかる加工条件探索装置１は、絞り込み部１０に代えて絞り込み部７０が設けられている以外は、実施の形態１または２にかかる加工条件探索装置１と同様の構成を有する。
　抽出情報入力部７２には、加工条件の探索範囲における抽出条件の情報が入力される。抽出条件の情報は、ユーザによって抽出情報入力部７２へ入力される。抽出情報入力部７２は、入力された抽出条件の情報を加工条件抽出部７１へ出力する。加工条件抽出部７１は、入力された抽出条件の情報に従って、加工条件データベース４０から加工条件のデータを抽出する。試し加工指示部４１は、加工条件抽出部７１から加工条件のデータを読み出す。これにより、絞り込み部７０は、抽出条件の情報に従って抽出された加工条件のデータの中から加工条件群を絞り込む。
　抽出条件の例としては、ワイヤ３０の使用量に関する制約に基づく条件が挙げられる。ワイヤ３０の使用量を表す制御パラメータの値が一定の値以下であることが抽出条件として抽出情報入力部７２へ入力されると、加工条件抽出部７１は、かかる制御パラメータの値が一定の値以下である加工条件のデータを加工条件データベース４０から抽出する。ワイヤ３０の使用量が多くなるほど、ワイヤ放電加工機１００のランニングコストは高くなる。ワイヤ３０の使用量を表す制御パラメータの値が一定の値以下であることが抽出条件とされることによって、ワイヤ３０の使用量が一定の使用量よりも多くなる加工条件は、探索の対象から除外される。これにより、絞り込み部７０は、ランニングコストの抑制といったユーザの要望に応じた加工条件の絞り込みが可能となる。
　実施の形態３によると、加工条件探索装置１は、実施の形態１の場合と同様に、加工速度が高くかつワイヤの断線を生じない加工条件を探索することができる。また、加工条件探索装置１は、抽出条件に従って加工条件のデータを抽出することによって、ユーザの要望に応じた加工条件の絞り込みが可能となる。
　以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の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、本発明の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　加工条件探索装置、１０，７０　絞り込み部、１１，６０　加工条件決定部、１２　表示部、１３　加工指示、１４　加工実績情報、１５　探索対象データ、１６　加工条件情報、２０　加工部、２１，１１１　制御装置、２２　加工制御部、２３　駆動装置、２４　被加工物、２５　電源、２６　ワイヤボビン、２７　送給ローラ、２８　下部ローラ、２９　回収ローラ、３０　ワイヤ、３１　給電子、３２　ダイス、３３　テーブル、４０　加工条件データベース、４１，４６　試し加工指示部、４２　探索範囲決定部、４３　条件情報保持部、４４　範囲情報保持部、４５　境界範囲情報、４７　最適化処理部、４８　探索結果、５１　プロセッサ、５２　メモリ、５３　外部記憶装置、５４　入出力インタフェース、５５　ディスプレイ、６１　機械学習装置、６２　意思決定部、６３　状態観測部、６４　学習部、６５　報酬計算部、６６　関数更新部、７１　加工条件抽出部、７２　抽出情報入力部、１００，１１０　ワイヤ放電加工機。

Claims (10)

  1. 　ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって放電加工を行うワイヤ放電加工機について、前記放電加工のための加工条件を探索する加工条件探索装置であって、
    　あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して前記複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて前記複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部と、
    　前記加工条件群の中から前記放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部と、
    　を備えることを特徴とする加工条件探索装置。
  2. 　前記絞り込み部は、あらかじめ設定されたすべての加工条件についての前記放電エネルギー範囲の全体を、均等な放電エネルギー範囲である前記複数の放電エネルギー範囲に分割することを特徴とする請求項１に記載の加工条件探索装置。
  3. 　前記絞り込み部は、前記複数の放電エネルギー範囲の各々において、互いに異なる前記加工条件による複数回の前記試し加工を前記ワイヤ放電加工機に指示することを特徴とする請求項１または２に記載の加工条件探索装置。
  4. 　前記絞り込み部は、前記複数の放電エネルギー範囲のうち、放電エネルギー範囲ごとにおける複数回の前記試し加工に、前記ワイヤの断線が発生した試し加工と前記ワイヤの断線が発生しなかった試し加工との双方が含まれる放電エネルギー範囲であって、かつ前記放電エネルギーの値が最も高い放電エネルギー範囲を選択することによって、前記複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することを特徴とする請求項３に記載の加工条件探索装置。
  5. 　前記加工条件決定部は、前記放電加工のための加工条件を最適化処理によって決定することを特徴とする請求項１に記載の加工条件探索装置。
  6. 　前記加工条件決定部は、前記放電加工のための加工条件を学習する機械学習装置と、
    　前記機械学習装置が学習した結果に基づいて前記放電加工のための加工条件を決定する意思決定部と、
    　を有し、
    　前記機械学習装置は、
    　前記ワイヤの断線の有無についての断線情報と加工速度とを状態変数として観測する状態観測部と、
    　前記状態変数に基づいて作成される訓練データセットに従って前記放電加工のための加工条件を学習する学習部と、
    　を有することを特徴とする請求項１に記載の加工条件探索装置。
  7. 　前記学習部は、
    　前記状態変数に基づいて報酬を計算する報酬計算部と、
    　前記報酬に基づいて、前記放電加工のための加工条件を決定するための関数を更新する関数更新部と、
    　を有することを特徴とする請求項６に記載の加工条件探索装置。
  8. 　前記報酬計算部は、前記加工速度が高くなる場合と前記断線が生じない場合とにおいて前記報酬を増大させ、かつ、前記加工速度が低くなる場合と前記断線が生じる場合とにおいて前記報酬を低減させることを特徴とする請求項７に記載の加工条件探索装置。
  9. 　前記絞り込み部は、抽出条件の情報に従って抽出された加工条件のデータの中から前記加工条件群を絞り込むことを特徴とする請求項１に記載の加工条件探索装置。
  10. 　ワイヤと被加工物との間隙において放電を発生させることによって放電加工を行うワイヤ放電加工機であって、
    　前記放電加工のための加工条件を探索する加工条件探索装置を備え、
    　前記加工条件探索装置は、
    　あらかじめ設定された加工条件ごとについての放電エネルギーの値が分布する範囲である放電エネルギー範囲を複数の放電エネルギー範囲に分割して前記複数の放電エネルギー範囲の各々における加工条件を読み出し、読み出された加工条件の各々に従った試し加工の結果に基づいて前記複数の放電エネルギー範囲のうちの１つを特定することによって、探索の対象とする加工条件群を絞り込む絞り込み部と、
    　前記加工条件群の中から前記放電加工のための加工条件を決定する加工条件決定部と、
    　を備えることを特徴とするワイヤ放電加工機。
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