DE102018007642A1

DE102018007642A1 - Numerisches Steuersystem

Info

Publication number: DE102018007642A1
Application number: DE102018007642.4A
Authority: DE
Inventors: Kazuhiro Satou; Kazunori Lijima
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2017-09-29
Filing date: 2018-09-27
Publication date: 2019-04-04
Also published as: US10996650B2; JP2019067137A; JP6698604B2; CN109581962B; US20190101892A1; CN109581962A

Abstract

Ein numerisches Steuersystem erkennt einen Statusbetrag, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs einer Werkzeugmaschine indiziert, generiert einen Charakteristikabetrag, der den Status eines Bearbeitungsbetriebs charakterisiert, anhand des erkannten Statusbetrags, folgert einen Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs anhand des Charakteristikabetrags und erkennt eine Anomalie im Status des Bearbeitungsbetriebs auf Basis des gefolgerten Beurteilungswerts. Das numerische Steuersystem erstellt und aktualisiert ein Lernmodell durch Maschinenlernen unter Verwendung des Charakteristikabetrags und speichert das Lernmodell in Korrelation mit einer Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein numerisches Steuersystem und insbesondere auf ein numerisches Steuersystem, das ein Lernmodell wechselt, um einen Abnutzungs- oder Bruchstatus eines Werkzeugs in einer Werkzeugmaschine zu erkennen.
Beschreibung des verwandten Standes der Technik
Bei einer Werkzeugmaschine (z. B. einem Bearbeitungszentrum, einer Werkbank und dergleichen), die ein Werkstück durch Bewegen eines Werkzeugs in Bezug auf das Werkstück bearbeitet, kann ein Werkzeug situationsabhängig während der Bearbeitung abgenutzt werden oder zu Bruch gehen. Wenn es durch Werkzeugabnutzung oder Werkzeugbruch zu einem Versagen in Bezug auf ein Werkzeug kommt, das für eine Bearbeitung durch eine Werkzeugmaschine verwendet wird, tritt ein anomaler Betrieb einer Spindel während der Bearbeitung auf, wodurch eine Genauigkeit eines Werkstücks direkt beeinflusst wird. Aus diesem Grund wechselt ein Benutzer, der einen Status der Werkzeugabnutzung und des Werkzeugbruchs prüft, das Werkzeug, wenn der Status der Werkzeugabnutzung oder des Werkzeugbruchs einen vordefinierten zulässigen Bereich überschreitet.
Als beispielhafte Technik aus dem Stand der Technik zum Ermitteln des Status der Werkzeugabnutzung und des Werkzeugbruchs offenbart die japanische Patentanmeldung mit der Offenlegungs-Nr. 11-267949 eine Technik, bei der eine Temperaturverteilung eines Werkzeugs während der Bearbeitung mithilfe einer Bilderfassungskamera erkannt wird und der Status der Werkzeugabnutzung unter Verwendung einer sogenannten Maschinenlernvorrichtung ermittelt wird.
Wenn man jedoch versucht, den Status der Werkzeugabnutzung und des Werkzeugbruchs auf Basis einer Information zu ermitteln, die während der Bearbeitung von außerhalb beobachtbar ist, kann die Bearbeitungsstatusinformation, die bei einer Werkzeugabnutzung oder einem Werkzeugbruch von außerhalb beobachtet wird, sich je nach Typ eines für die Bearbeitung verwendeten Werkzeugs, Material eines zu bearbeitenden Werkstücks, Drehzahl einer Spindel, Vorschubrate und dergleichen unterscheiden. Daher müssen für das Entwickeln einer Universal-Maschinenlernvorrichtung (eines Universal-Lernmodells), die mit diesen diversen Situationen umgehen kann, viele Statusinformationen in diversen Situationen erkannt werden und dies gestaltet sich schwierig.
KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
Aus diesem Grund liegt ein Ziel der vorliegenden Erfindung in der Bereitstellung eines numerischen Steuersystems, das in der Lage ist, einen breiteren Bereich von Anomalien in einem für die Bearbeitung verwendeten Werkzeug sogar dann zu erkennen, wenn eine Betriebsbedingung einer Werkzeugmaschine, die ein Werkstück bearbeitet, oder eine Umgebungsbedingung unterschiedlich ist.
Das numerische Steuersystem der vorliegenden Erfindung löst die oben beschriebenen Probleme durch Bereitstellung eines Mechanismus zum Wechseln eines zu verwendenden Lernmodells je nach Betriebsbedingungen oder Umgebungsbedingungen einer Werkzeugmaschine während der Bearbeitung. Ein numerisches Steuersystem der vorliegenden Erfindung weist eine Mehrzahl von Lernmodellen auf, wählt ein Lernmodell gemäß einer Betriebsbedingung oder einer Umgebungsbedingung einer Werkzeugmaschine während des Betriebs aus diesen Lernmodellen aus, führt ein Maschinenlernen auf Basis eines Statusbetrags durch, der während der Bearbeitung in Bezug auf das ausgewählte Lernmodell erkannt wird, um Lernmodelle zu erstellen, und erkennt eine Anomalie in einem Werkzeug durch selektives Verwenden der erstellten Lernmodelle je nach der Betriebsbedingung, der Umgebungsbedingung und dergleichen der Werkzeugmaschine während der Bearbeitung.
Ein numerisches Steuersystem gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung erkennt einen Abnutzungs- oder Bruchstatus eines Werkzeugs einer Werkzeugmaschine, die ein Werkstück bearbeitet, und umfasst: eine Bedingungsausweisungseinheit, die eine Bedingung eines Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine ausweist; eine Statusbetragerkennungseinheit, die einen Statusbetrag erkennt, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert; eine Folgerungsberechnungseinheit, die einen Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs anhand des Statusbetrags folgert; eine Anomalieerkennungseinheit, die Abnutzungs- oder Bruchstatus des Werkzeugs auf Basis des Beurteilungswerts erkennt; eine Lernmodellerstellungseinheit, die ein Lernmodell durch Maschinenlernen unter Verwendung des Statusbetrags erstellt und aktualisiert; und eine Lernmodellspeichereinheit, die zumindest ein von der Lernmodellerstellungseinheit erstelltes Lernmodell in Korrelation mit einer Kombination von Bedingungen speichert, die von der Bedingungsausweisungseinheit ausgewiesen werden. Die Folgerungsberechnungseinheit berechnet den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs durch selektives Verwenden zumindest eines Lernmodells aus den in der Lernmodellspeichereinheit gespeicherten Lernmodellen auf Basis der von der Bedingungsausweisungseinheit ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs.
Das numerische Steuersystem kann ferner umfassen eine Charakteristikabetraggenerierungseinheit, die einen Charakteristikabetrag, der den Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine charakterisiert, anhand des von der Statusbetragerkennungseinheit erkannten Statusbetrags generiert, und die Folgerungsberechnungseinheit kann den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine anhand des Charakteristikabetrags folgern und die Lernmodellerstellungseinheit kann das Lernmodell durch Maschinenlernen unter Verwendung des Charakteristikabetrags erstellen und aktualisieren.
Die Lernmodellerstellungseinheit kann ein neues Lernmodell durch Verändern eines bestehenden Lernmodells, das in der Lernmodellspeichereinheit gespeichert ist, erstellen.
Die Lernmodellspeichereinheit kann das von der Lernmodellerstellungseinheit erstellte Lernmodell verschlüsseln und speichern und das verschlüsselte Lernmodell entschlüsseln, wenn das Lernmodell von der Folgerungsberechnungseinheit gelesen wird.
Ein numerisches Steuersystem gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung erkennt einen Abnutzungs- oder Bruchstatus eines Werkzeugs einer Werkzeugmaschine, die ein Werkstück bearbeitet, und umfasst:

eine Bedingungsausweisungseinheit, die eine Bedingung eines Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine ausweist; eine Statusbetragerkennungseinheit, die einen Statusbetrag erkennt, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert; eine Folgerungsberechnungseinheit, die einen Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine anhand des Statusbetrags folgert; eine Anomalieerkennungseinheit, die den Abnutzungs- oder Bruchstatus des Werkzeugs auf Basis des Beurteilungswerts erkennt; und eine Lernmodellspeichereinheit, die zumindest ein Lernmodell speichert, das vorab mit einer Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine korreliert wird. Und die Folgerungsberechnungseinheit berechnet den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs durch selektives Verwenden zumindest eines Lernmodells aus den in der Lernmodellspeichereinheit gespeicherten Lernmodellen auf Basis der von der Bedingungsausweisungseinheit ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs.

Das numerische Steuersystem kann ferner umfassen eine Charakteristikabetraggenerierungseinheit, die einen Charakteristikabetrag, der den Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine charakterisiert, anhand des Statusbetrags generiert, und die Folgerungsberechnungseinheit kann den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine vom Charakteristikabetrag folgern.
Eine numerische Steuerung gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst die Bedingungsausweisungseinheit und die Statusbetragerkennungseinheit.
Ein Verfahren zum Erkennen eines Status eines Werkzeugs gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst die Schritte: Ausweisen einer Bedingung eines Bearbeitungsbetriebs einer Werkzeugmaschine, die ein Werkstück bearbeitet; Erkennen eines Statusbetrags, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert; Folgern eines Beurteilungswerts des Status des Bearbeitungsbetriebs anhand des Statusbetrags; Erkennen eines Abnutzungs- oder Bruchstatus eines Werkzeugs auf Basis des Beurteilungswerts; und Erstellen und Aktualisieren eines Lernmodells durch Maschinenlernen unter Verwendung des Statusbetrags. Und im Folgerungsschritt wird ein zu verwendendes Lernmodell auf Basis der im Schritt des Ausweisens der Bedingung ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs aus zumindest einem Lernmodell ausgewählt wird, das vorab mit einer Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine korreliert wurde, und der Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine unter Verwendung des ausgewählten Lernmodells berechnet.
Das Verfahren kann ferner den Schritt des Generierens eines Charakteristikabetrags, der den Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert, anhand des Statusbetrags umfassen und der Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine kann im Folgerungsschritt anhand des Charakteristikabetrags gefolgert werden und das Lernmodell kann im Schritt des Erstellens und Aktualisierens des Lernmodells durch Maschinenlernen unter Verwendung des Charakteristikabetrags erstellt und aktualisiert werden.
Ein Verfahren zum Erkennen eines Status eines Werkzeugs gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst die Schritte: Ausweisen einer Bedingung eines Bearbeitungsbetriebs einer Werkzeugmaschine, die ein Werkstück bearbeitet; Erkennen eines Statusbetrags, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert; Folgern eines Beurteilungswerts des Status des Bearbeitungsbetriebs anhand des Statusbetrags; und Erkennen eines Abnutzungs- oder Bruchstatus eines Werkzeugs auf Basis des Beurteilungswerts. Und im Folgerungsschritt kann ein zu verwendendes Lernmodell auf Basis der im Schritt des Ausweisens der Bedingung ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs aus zumindest einem Lernmodell ausgewählt werden, das vorab mit einer Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine korreliert wurde, und kann der Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs unter Verwendung des ausgewählten Lernmodells berechnet werden.
Das Verfahren kann ferner umfassen den Schritt des Generierens eines Charakteristikabetrags, der den Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine charakterisiert, anhand des Statusbetrags, und im Folgerungsschritt kann der Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs anhand des Charakteristikabetrags gefolgert werden.
Ein Lernmodellsatz gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Lernmodellsatz, in dem jedes einer Mehrzahl von Lernmodellen mit einer Kombination von Bedingungen eines Bearbeitungsbetriebs einer Werkzeugmaschine korreliert ist. Und jedes der Mehrzahl von Lernmodellen auf Basis eines Statusbetrags erstellt und aktualisiert wird, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs unter der Bedingung des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert, und ein Lernmodell auf Basis der für die Werkzeugmaschine eingestellten Bedingung aus der Mehrzahl von Lernmodellen ausgewählt wird und das ausgewählte Lernmodell für ein Verfahren zum Folgern eines Beurteilungswerts des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine verwendet wird.
Gemäß der vorliegenden Erfindung kann das Maschinenlernen in Bezug auf das Lernmodell, das je nach Betriebsbedingungen und Umgebungsbedingungen der Werkzeugmaschine während der Bearbeitung ausgewählt wird, auf Basis des unter den jeweiligen Bedingungen erkannten Statusbetrags durchgeführt werden. Daher ist es möglich, das Maschinenlernen effizient durchzuführen. Außerdem wird eine Anomalie in einem Werkzeug genauer erkannt, da ein Lernmodell verwendet wird, das je nach Betriebsbedingungen und Umgebungsbedingungen der Werkzeugmaschine während der Bearbeitung ausgewählt wird.
Figurenliste

1 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild eines numerischen Steuersystems gemäß einer ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
2 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild eines numerischen Steuersystems gemäß einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
3 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild eines numerischen Steuersystems gemäß einer dritten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
4 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild eines numerischen Steuersystems gemäß einer vierten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
5 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild eines numerischen Steuersystems gemäß einer fünften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
6 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild, das eine Modifikation des numerischen Steuersystems gemäß der fünften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung veranschaulicht;
7 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild eines numerischen Steuersystems gemäß einer sechsten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
8 ist ein schematischer Ablaufplan von Prozessen, die auf dem numerischen Steuersystem durchgeführt werden, wie in beliebigen der 5 bis 7 veranschaulicht;
9 ist ein schematischer Ablaufplan von Prozessen, die auf dem numerischen Steuersystem durchgeführt werden, wie in beliebigen der 1 bis 4 veranschaulicht; und
10 ist ein schematisches Schaubild, das eine Hardwarekonfiguration von Hauptteilen einer numerischen Steuerung und einer Maschinenlernvorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung veranschaulicht.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN
1 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild eines numerischen Steuersystems 1 gemäß der ersten Ausführungsform.
Die jeweiligen Funktionsblöcke, die in 1 veranschaulicht sind, werden umgesetzt, wenn eine numerische Steuerung, die das numerische Steuersystem 1 bildet, oder ein Prozessor wie z. B. eine CPU oder eine GPU, der in einem Computer wie z. B. einem Zellenrechner, einem Host-Computer oder einem Cloud-Server umfasst ist, Betriebe jeweiliger Einheiten einer Vorrichtung gemäß jeweiligen Systemprogrammen steuert.
Das numerische Steuersystem 1 gemäß der vorliegenden Ausführungsform umfasst zumindest eine numerische Steuereinheit 100, die als Edge-Gerät dient, die ein Statusbeobachtungs- und Folgerungsziel ist, eine Folgerungsverarbeitungseinheit 200, die eine Folgerung in Bezug auf den Status des Edge-Geräts ausführt, und eine Lernmodellspeichereinheit 300, die eine Mehrzahl von Lernmodellen speichert und verwaltet. Dieses numerische Steuersystem 1 umfasst ferner eine Anomalieerkennungseinheit 400, die eine Anomalie eines Werkzeugs auf Basis des Ergebnisses der Folgerung von der Folgerungsverarbeitungseinheit 200 in Bezug auf den Status des Edge-Geräts erkennt, und eine Lernmodellerstellungseinheit 500, die das Lernmodell erstellt und aktualisiert, das in der Lernmodellspeichereinheit 300 zu speichern ist.
Die numerische Steuereinheit 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform steuert eine Werkzeugmaschine, die ein Werkstück bearbeitet, durch Ausführen von Bearbeitungsprogrammblöcken, die in einem (nicht veranschaulichten) Speicher gespeichert sind. Die numerische Steuereinheit 100 ist z. B. als numerische Steuerung umgesetzt und ist so konfiguriert, dass sie die in einem (nicht veranschaulichten) Speicher gespeicherten Bearbeitungsprogrammblöcke sequentiell liest und analysiert, einen Bewegungsbetrag eines Motors 120 in jeweiligen Steuerperioden auf Basis des Analyseergebnisses berechnet und den Motor 120 gemäß dem in jeder Steuerperiode berechneten Bewegungsbetrag steuert. Die von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerte Werkzeugmaschine umfasst eine Mechanismuseinheit 130, die vom Motor 120 angetrieben wird. Wenn die Mechanismuseinheit 130 angetrieben wird, werden ein Werkzeug und ein Werkstück in Bezug aufeinander bewegt und wird das Werkstück bearbeitet. Auch wenn in 1 nicht veranschaulicht, ist eine Anzahl von Motoren 120 bereitgestellt, die der Anzahl von Achsen entspricht, die in der Mechanismuseinheit 130 der Werkzeugmaschine umfasst sind. Eine einzelne Mechanismuseinheit kann manchmal von einer Mehrzahl von Motoren angetrieben werden.
Eine Bedingungsausweisungseinheit 110, die in der numerischen Steuereinheit 100 umfasst ist, weist Bedingungen (Bearbeitungsbedingungen, Bearbeitungsbedingungen, Umgebungsbedingungen und dergleichen) eines Betriebsbetriebs aus, der von der numerischen Steuereinheit 100 (und der von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerten Werkzeugmaschine) durchgeführt wird. Die für den Bearbeitungsbetrieb eingestellten Bedingungen umfassen z. B. einen Typ eines für die Bearbeitung verwendeten Werkzeugs und Werkstückinformationen, die die Härte, das Material und dergleichen eines Werkstücks, das als Bearbeitungsziel dient, indizieren, und eine Spindeldrehzahl und eine Werkzeugvorschubrate, wenn das Werkstück bearbeitet wird. Die Bedingungsausweisungseinheit 110 weist (gibt) Bedingungen, die von einem Benutzer über eine Eingabevorrichtung (nicht veranschaulicht) in der numerischen Steuereinheit 100 eingestellt werden, Bedingungen, die über einen anderen Computer, der über ein Netzwerk oder dergleichen verbunden ist, in der numerischen Steuereinheit 100 eingestellt werden, Bedingungen, die von einem Bearbeitungsprogramm angewiesen werden, oder Bedingungen, die von einer Vorrichtung wie z. B. einem in der numerischen Steuereinheit 100 getrennt bereitgestellten Sensor erkannt werden, nach Bedarf an jeweilige Einheiten der numerischen Steuereinheit 100 aus und weist (gibt) diese Bedingungen auch an die Lernmodellspeichereinheit 300 und die Lernmodellerstellungseinheit 500 aus. Die Bedingungsausweisungseinheit 110 hat die Rolle, die jeweiligen Einheiten des numerischen Steuersystems 1 über die Bedingungen des derzeitigen Bearbeitungsbetriebs der numerischen Steuereinheit 100 als Edge-Gerät als Bedingungen zum Auswählen eines Lernmodells zu informieren.
Eine Statusbetragerkennungseinheit 140, die in der numerischen Steuereinheit 100 umfasst ist, erkennt den Status eines Bearbeitungsbetriebs durch die numerische Steuereinheit 100 (und die von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerte Werkzeugmaschine) als Statusbetrag. Der erkannte Statusbetrag des Bearbeitungsbetriebs umfasst z. B. eine Last einer Spindel, eine Last einer Vorschubachse, eine Spindeldrehzahl, eine Vorschubachsengeschwindigkeit und einen Schwingungswert. Die Statusbetragerkennungseinheit 140 erkennt z. B. einen Stromwert, der durch den Motor 120, der die numerische Steuereinheit 100 antreibt, oder die Mechanismuseinheit 130 der Werkzeugmaschine fließt, die von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuert wird, und einen Erkennungswert, der von einer Vorrichtung wie z. B. einem Sensor, der in jeweiligen Einheiten getrennt bereitgestellt ist, als Statusbetrag erkannt wird. Der von der Statusbetragerkennungseinheit 140 erkannte Statusbetrag wird an die Folgerungsverarbeitungseinheit 200 und die Lernmodellerstellungseinheit 500 ausgegeben.
Die Folgerungsverarbeitungseinheit 200 beobachtet den Status der numerischen Steuereinheit 100 (und der von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerten Werkzeugmaschine) als Edge-Gerät und folgert den Status (einen Bearbeitungsstatus) der numerischen Steuereinheit 100 auf Basis des Beobachtungsergebnisses. Die Folgerungsverarbeitungseinheit 200 kann z. B. als numerische Steuerung, Zellenrechner, Host-Computer, Cloud-Server oder Maschinenlernvorrichtung umgesetzt sein.
Eine Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210, die in der Folgerungsverarbeitungseinheit 200 umfasst ist, generiert einen Charakteristikabetrag, der ein Charakteristikum eines Status des Bearbeitungsbetriebs der numerischen Steuereinheit 100 indiziert, auf Basis des von der Statusbetragerkennungseinheit 140 erkannten Statusbetrags. Der Charakteristikabetrag, der die Charakteristika des Status des Bearbeitungsbetriebs indiziert, wie von der Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 generiert, ist eine nützliche Information, die als Ermittlungsinformation dient, wenn eine Anomalie des Werkzeugs in einem von der numerischen Steuereinheit 100 (und der von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerten Werkzeugmaschine) durchgeführten Bearbeitungsbetrieb erkannt wird. Außerdem dient der Charakteristikabetrag, der das Charakteristikum des Status des Bearbeitungsbetriebs indiziert, wie von der Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 generiert, als Eingabedaten, wenn eine Folgerungsberechnungseinheit 220, die später beschrieben wird, eine Folgerung unter Verwendung eines Lernmodells durchführt. Der Charakteristikabetrag, der das Charakteristikum des Status des Bearbeitungsbetriebs indiziert, wie von der Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 generiert, kann ein Betrag sein, der durch Abtasten der Last der Spindel, wie von der Statusbetragerkennungseinheit 140, z. B. in einer vordefinierten Abtastperiode, erkannt, für einen vordefinierte vergangene Periode erhalten wird, und kann ein Spitzenwert in einer vordefinierten vergangenen Periode des Schwingungswerts des Motors 120 sein, der von der Statusbetragerkennungseinheit 140 erkannt wird. Die Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 führt eine Vorverarbeitung durch, um den von der Statusbetragerkennungseinheit 140 erkannten Statusbetrag zu normalisieren, so dass die Folgerungsberechnungseinheit 220 den Statusbetrag verarbeiten kann.
Die Folgerungsberechnungseinheit 220, die in der Folgerungsverarbeitungseinheit 200 umfasst ist, folgert einen Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs, der von der numerischen Steuereinheit 100 (und der von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerten Werkzeugmaschine) ausgeführt wird, auf Basis eines Lernmodells, das auf Basis der Bedingungen im derzeitigen Bearbeitungsbetrieb aus einer Mehrzahl von in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherten Lernmodellen ausgewählt wird, und des von der Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 generierten Charakteristikabetrags. Die Folgerungsberechnungseinheit 220 wird durch Anwenden eines in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherten Lernmodells auf eine Plattform, die in der Lage ist, einen Folgerungsprozess auszuführen, auf Basis von Maschinenlernen umgesetzt. Die Folgerungsberechnungseinheit 220 kann eine zum Durchführen eines Folgerungsprozesses z. B. unter Verwendung eines mehrschichtigen neuronalen Netzwerks sein und kann eine zum Durchführen eines Folgerungsprozesses unter Verwendung eines bekannten Lernalgorithmus wie Maschinenlernen, wie z. B. Bayessches Netz, eines Support-Vektors oder eines gemischten Gaußschen Modells, sein.
Die Folgerungsberechnungseinheit 220 kann eine zum Durchführen eines Folgerungsprozesses unter Verwendung eines Lernalgorithmus wie z. B. überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen oder Verstärkungslernen sein. Außerdem kann die Folgerungsberechnungseinheit 220 in der Lage sein, Folgerungsprozesse auf Basis einer Mehrzahl von Typen von Lernalgorithmen durchzuführen. Die Folgerungsberechnungseinheit 220 bildet eine Maschinenlernvorrichtung auf Basis eines Lernmodells, das aus einer Mehrzahl von in der Maschinenlernmodellspeichereinheit 300 gespeicherten Lernmodellen ausgewählt ist, und führt einen Folgerungsprozess unter Verwendung des von der Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 generierten Charakteristikabetrags als Eingabedaten der Maschinenlernvorrichtung durch, um einen Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs, der von der numerischen Steuereinheit 100 (und der von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerten Werkzeugmaschine) durchgeführt wird, zu folgern. Der Beurteilungswert als Ergebnis, das von der Folgerungsberechnungseinheit 220 gefolgert wird, kann Daten sein, die die Distanz zwischen dem derzeitigen Status des Bearbeitungsbetriebs und einer Verteilung der Status des Bearbeitungsbetriebs in einem normalen Status, einen Werkzeugabnutzungsbetrag und den Status der Werkzeugabnutzung/des Werkzeugbruchs indizieren.
Die Lernmodellspeichereinheit 300 gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann eine Mehrzahl von Lernmodellen speichern, die mit einer Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs, wie von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesen, korreliert sind. Die Lernmodellspeichereinheit 300 kann z. B. als numerische Steuerung, Zellenrechner, Host-Computer, Cloud-Server oder Datenbankserver umgesetzt sein.
Eine Mehrzahl von Lernmodellen 1, 2 ... und N, die mit Kombinationen von Bedingungen in einem Bearbeitungsbetrieb (Bearbeitungsbedingungen, Betriebsbedingungen, Umgebungsbedingungen und dergleichen), wie von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesen, korreliert sind, wird in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeichert. Die Kombinationen der Bedingungen in einem Bearbeitungsbetrieb (Bearbeitungsbedingungen, Betriebsbedingungen, Umgebungsbedingungen und dergleichen), wie hierin erwähnt, bedeuten Kombinationen in Zusammenhang mit Werten, die jede Bedingung annehmen kann, den Wertebereich und der Werteliste. Beispielsweise wenn die Kombinationen von Bedingungen Kombinationen eines Werkzeugtyps, einer Werkstückinformation und einer Spindeldrehzahl und einer Vorschubrate sind, kann „Bohrwerkzeug, Aluminium/Stahl, Spindeldrehzahl: 500 bis 100 [min^-1], Vorschubrate: 200 bis 300 [mm/min]“ als eine der Kombinationen von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs verwendet werden.
Das in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherte Lernmodell wird als Information gespeichert, die ein Lernmodell bilden kann, das sich für den Folgerungsprozess der Folgerungsberechnungseinheit 220 eignet. Wenn das in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherte Lernmodell ein Lernmodell ist, bei dem z. B. ein Lernalgorithmus eines mehrschichtigen neuronalen Netzwerks verwendet wird, kann das Lernmodell als Anzahl von Neuronen jeder Schicht, ein Gewichtsparameter zwischen Neuronen jeder Schicht und dergleichen gespeichert werden. Außerdem kann, wenn das in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherte Lernmodell ein Lernmodell ist, bei dem ein Lernalgorithmus eines Bayesschen Netzes verwendet wird, das Lernmodell als Knoten, die das Bayessche Netz bilden, eine Übergangswahrscheinlichkeit zwischen Knoten und dergleichen gespeichert werden. Die in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherten Lernmodelle können Lernmodelle sein, bei denen der gleiche Lernalgorithmus verwendet wird, und können Lernmodelle sein, bei denen unterschiedliche Lernalgorithmen verwendet werden, und können Lernmodelle sein, bei denen ein willkürlicher Lernalgorithmus verwendet wird, der für den Folgerungsprozess der Folgerungsberechnungseinheit 220 verwendet werden kann.
Die Lernmodellspeichereinheit 300 kann ein Lernmodell in Korrelation mit Kombinationen von Bedingungen eines Bearbeitungsbetriebs speichern und kann Lernmodelle, bei denen zwei oder mehr unterschiedliche Lernalgorithmen verwendet werden, in Korrelation mit Kombinationen von Bedingungen eines Bearbeitungsbetriebs speichern. Die Lernmodellspeichereinheit 300 kann ein Lernmodell, bei dem unterschiedliche Lernalgorithmen verwendet werden, in Korrelation mit jeder von Kombinationen von Bedingungen einer Mehrzahl von Bearbeitungsbetrieben speichern, deren Kombinationsbereiche sind überlappen. In diesem Fall kann die Lernmodellspeichereinheit 300 ferner eine Nutzungsbedingung wie z. B. eine erforderliche Verarbeitungsfähigkeit und den Typ eines Lernalgorithmus in Bezug auf ein Lernmodell, das einer Kombination von Bedingungen eines Bearbeitungsbetriebs entspricht, bestimmen. Auf diese Weise ist es möglich, Lernmodelle auszuwählen, die den Folgerungsberechnungseinheiten 220 entsprechen, deren Folgerungsprozesse und Verarbeitungsfähigkeiten sich z. B. in Bezug auf eine Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetrieb unterscheiden.
Nach Erhalt einer Anfrage zum Lesen/Schreiben eines Lernmodells, das eine Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs umfasst, von außen liest und schreibt die Lernmodellspeichereinheit 300 das Lernmodell, das in Korrelation mit der Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs gespeichert ist. In diesem Fall kann die Anfrage zum Lesen/Schreiben eines Lernmodells Informationen zu einer Verarbeitungsfähigkeit und einem Folgerungsprozess, wie von der Folgerungsberechnungseinheit 220 durchführbar, umfassen. In diesem Fall liest und schreibt die Lernmodellspeichereinheit 300 ein Lernmodell, das mit der Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs und der Verarbeitungsfähigkeit und dem Folgerungsprozess, wie von der Folgerungsberechnungseinheit 220 durchführbar, korreliert. Die Lernmodellspeichereinheit 300 kann eine Funktion zum Lesen und Schreiben eines Lernmodells, das mit Bedingungen (und der Kombination davon) korreliert, die von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesen sind, in Bezug auf die Anfrage zum Lesen/Schreiben eines Lernmodells von außerhalb auf Basis der von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesenen Bedingung aufweisen. Durch Bereitstellen einer solchen Funktion ist es nicht erforderlich, die Folgerungsberechnungseinheit 220 und die Lernmodellerstellungseinheit 500 mit einer Funktion zum Anfordern eines Lernmodells auf Basis der von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesenen Bedingung zu versehen.
Die Lernmodellspeichereinheit 300 kann das von der Lernmodellerstellungseinheit 500 erstellte Lernmodell verschlüsseln und aufzeichnen und das verschlüsselte Lernmodell entschlüsseln, wenn das Lernmodell von der Folgerungsberechnungseinheit 220 gelesen wird.
Die Anomalieerkennungseinheit 400 erkennt eine Anomalie, die in der numerischen Steuereinheit 100 (und in der von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerten Werkzeugmaschine) auftritt, auf Basis des Beurteilungswerts des Status des Bearbeitungsbetriebs, der von der Folgerungsverarbeitungseinheit 200 gefolgert wird.
Die Anomalieerkennungseinheit 400 erkennt, ob der Status des Bearbeitungsbetriebs, der dem Inhalt des Beurteilungswert als von der Folgerungsberechnungseinheit 220 ausgegebenes Folgerungsergebnis entspricht, normal oder anomal ist. Beispielsweise kann die Anomalieerkennungseinheit 400 erkennen, dass der Status des Bearbeitungsbetriebs anomal ist, wenn eine Distanz zwischen dem aktuellen Status des Bearbeitungsbetriebs und einer Verteilung des Status des Bearbeitungsbetriebs in einem normalen Status einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet, und kann in anderen Fällen erkennen, dass der Status des Bearbeitungsbetriebs normal ist. Die Anomalieerkennungseinheit 400 kann z. B. erkennen, dass der Status des Bearbeitungsbetriebs anomal ist, wenn ein Abnutzungsbetrag eines Werkzeugs einen vorab für jedes der Werkzeuge festgelegten Schwellenwert überschreitet und kann in anderen Fällen erkennen, dass der Status des Bearbeitungsbetriebs normal ist.
Nachdem sie erkannt hat, dass der Status des Bearbeitungsbetriebs anomal ist, kann die Anomalieerkennungseinheit 400 einen Benutzer mithilfe einer Anzeigevorrichtung, einer Lampe, einer Audioausgabevorrichtung oder dergleichen (nicht veranschaulicht), über eine Anomalie im Status des Bearbeitungsbetriebs benachrichtigen. Außerdem kann die Anomalieerkennungseinheit 400, nachdem sie erkannt hat, dass der Status des Bearbeitungsbetriebs anomal ist, die numerische Steuereinheit 100 dazu anweisen, die Bearbeitung zu stoppen.
Die Lernmodellerstellungseinheit 500 erstellt und aktualisiert das in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherte Lernmodell auf Basis der Bedingungen des von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesenen Bearbeitungsbetriebs und des von der Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 generierten Charakteristikabetrags, der die Charakteristika des Status des Bearbeitungsbetriebs indiziert, durch (führt ein Maschinenlernen an diesem durch). Die Lernmodellerstellungseinheit 500 wählt ein Lernmodell, das als Erstellungs- und Aktualisierungsziel dient, auf Basis der von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesenen Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs durch und führt ein Maschinenlernen auf Basis des von der Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 generierten Charakteristikabetrags, der die Charakteristika des Betriebsstatus des Bearbeitungsbetriebs indiziert, in Bezug auf das ausgewählte Lernmodell durch. Wenn ein Lernmodell, das mit den von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesenen Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs (der Kombination dieser) korreliert, nicht in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeichert ist, erstellt die Lernmodellerstellungseinheit 500 ein neues Lernmodell, das mit den Bedingungen (der Kombination dieser) korreliert, wenn ein Lernmodell, das mit den von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesenen Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs (der Kombination dieser) korreliert, hingegen in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeichert ist, aktualisiert die Lernmodellerstellungseinheit 500 das Lernmodell, indem sie ein Maschinenlernen am Lernmodell durchführt. Wenn eine Mehrzahl von Lernmodellen, die mit den von der Bedingungsausweisungseinheit 110 ausgewiesenen Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs (der Kombination dieser) korreliert, in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeichert ist, kann die Lernmodellerstellungseinheit 500 ein Maschinenlernen in Bezug auf jeweilige Lernmodelle durchführen und kann ein Maschinenlernen in Bezug auf manche Lernmodelle durchführen, und zwar auf Basis der Verarbeitungsfähigkeit und des Lernprozesses, wie von der Lernmodellerstellungseinheit 500 durchführbar.
Die Lernmodellerstellungseinheit 500 kann eine Änderung an dem in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherten Lernmodell durchführen, um ein neues Lernmodell zu erstellen. Eine beispielhafte Änderung des Lernmodells durch die Lernmodellerstellungseinheit 500 ist das Erstellen eines Ableitungsmodells. Ein Ableitungsmodell ist ein gelerntes Modell, das durch Durchführen eines Lernens in einer anderen Maschinenlernvorrichtung von Beginn an unter Verwendung einer Ausgabe erhalten wird, die durch Eingeben von Informationen in eine Maschinenlernvorrichtung, in die ein gelerntes Modell integriert ist, erhalten wird. Die Lernmodellerstellungseinheit 500 kann ein Ableitungsmodell, das mit so einem Schritt erhalten wird (als Ableitungsschritt bezeichnet), als neues Lernmodell in der Lernmodellspeichereinheit 300 speichern und das Ableitungsmodell verwenden. Da ein Ableitungsmodell eine kleinere Größe als ein ursprüngliches gelerntes Modell aufweist und die gleiche Genauigkeit wie das ursprüngliche gelernte Modell bereitstellt, ist das Ableitungsmodell im Allgemeinen für eine Verteilung auf einen anderen Computer über ein Netzwerk oder dergleichen geeignet. Eine weitere beispielhafte Änderung des Lernmodells durch die Lernmodellerstellungseinheit 500 ist die Integration von Lernmodellen. Wenn die Strukturen von zwei oder mehr Lernmodellen, die in Korrelation mit den Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs (der Kombination dieser) gespeichert sind, einander ähneln, z. B. wenn die Werte jeweiliger Gewichtsparameter innerhalb eines vordefinierten Schwellenwerts liegen, kann die Lernmodellerstellungseinheit 500 die Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs (die Kombination dieser), die mit den Lernmodellen korreliert sind, integrieren und kann ein beliebiges der zwei oder mehr Lernmodelle mit ähnlichen Strukturen in Korrelation mit der integrierten Bedingung speichern.
2 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild des numerischen Steuersystems 1 gemäß einer zweiten Ausführungsform.
Beim numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform sind jeweiligen Funktionsblöcke auf einer einzigen numerischen Steuerung 2 umgesetzt. Bei dieser Konfiguration kann das numerische Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform den Status des Bearbeitungsbetriebs unter Verwendung unterschiedlicher Lernmodelle je nach Bedingungen wie z. B. Typ eines an der Werkzeugmaschine angebrachten Werkzeugs, wie von der numerischen Steuerung 2 gesteuert, und Material eines Werkstücks folgern und kann eine Anomalie im Status des Bearbeitungsbetriebs erkennen. Außerdem ist es möglich, jeweilige Lernmodelle, die den Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs entsprechen, unter Verwendung einer einzigen numerischen Steuerung 2 zu erstellen und aktualisieren.
3 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild des numerischen Steuersystems 1 gemäß einer dritten Ausführungsform.
Bei dem numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform sind die numerische Steuereinheit 100, die Folgerungsverarbeitungseinheit 200 und die Anomalieerkennungseinheit 400 auf der numerischen Steuerung 2 umgesetzt und sind die Lernmodellspeichereinheit 300 und die Lernmodellerstellungseinheit 500 auf der Maschinenlernvorrichtung 3 umgesetzt, die über eine Standardschnittstelle oder ein Netzwerk mit der numerischen Steuerung 2 verbunden ist. Die Maschinenlernvorrichtung 3 kann auf einem Zellenrechner, einem Host-Computer, einem Cloud-Server, einem Datenbankserver oder dergleichen umgesetzt sein. Bei dieser Konfiguration kann ein Folgerungsprozess unter Verwendung eines gelernten Modells, wobei es sich um einen relativ einfachen Prozess handelt, auf der numerischen Steuerung 2 durchgeführt werden, und kann ein Prozess zum Erstellen und Aktualisieren eines Lernmodells, wobei es sich um einen relativ schwierigen Prozess handelt, auf der Maschinenlernvorrichtung 3 durchgeführt werden. Daher ist es möglich, das numerische Steuersystem 1 zu betreiben, ohne einen von der numerischen Steuerung 2 durchgeführten Werkzeugmaschinensteuerprozess zu unterbrechen.
4 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild des numerischen Steuersystems 1 gemäß einer vierten Ausführungsform.
Bei dem numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform ist die numerische Steuereinheit 100 auf der numerischen Steuerung 2 umgesetzt und sind die Folgerungsberechnungseinheit 220, die Lernmodellspeichereinheit 300 und die Lernmodellerstellungseinheit 500 auf der Maschinenlernvorrichtung 3 umgesetzt, die über eine Standardschnittstelle oder ein Netzwerk mit der numerischen Steuerung 2 verbunden ist. Außerdem wird die Anomalieerkennungseinheit 400 getrennt bereitgestellt. Beim numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform wird davon ausgegangen, dass der von der Statusbetragerkennungseinheit 140 erkannte Statusbetrag Daten ist, die für den Folgerungsprozess der Folgerungsberechnungseinheit 220 und den Lernmodellerstellungs- und Lernmodellaktualisierungsprozess der Lernmodellerstellungseinheit 500 wie sie sind verwendet werden können, und wird auf die Konfiguration der Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 verzichtet. Bei dieser Konfiguration können der Folgerungsprozess, bei dem ein gelerntes Modell verwendet wird, und der Lernmodellerstellungs- und Lernmodellaktualisierungsprozess auf der Maschinenlernvorrichtung 3 durchgeführt werden. Daher ist es möglich, das numerische Steuersystem 1 zu betreiben, ohne den von der numerischen Steuerung 2 durchgeführten Werkzeugmaschinensteuerprozess zu unterbrechen.
5 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild des numerischen Steuersystems 1 gemäß einer fünften Ausführungsform.
Beim numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform sind die jeweiligen Funktionsblöcke auf einer einzigen numerischen Steuerung 2 umgesetzt. Beim numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform wird davon ausgegangen, dass eine Mehrzahl von gelernten Modellen, die mit der Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs korreliert sind, vorab in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeichert werden und dass der Prozess zum Erstellen und Aktualisieren des Lernmodells nicht durchgeführt wird, und wird auf die Konfiguration der Lernmodellerstellungseinheit 500 verzichtet. Bei dieser Konfiguration kann das numerische Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform den Status des Bearbeitungsbetriebs unter Verwendung unterschiedlicher Lernmodelle je nach Bedingungen wie z. B. Typ eines an der Werkzeugmaschine angebrachten Werkzeugs, wie von der numerischen Steuerung 2 gesteuert, und Material eines Werkstücks folgern und kann eine Anomalie im Status des Bearbeitungsbetriebs erkennen. Da das Aktualisieren von Lernmodellen nicht willkürlich durchgeführt wird, kann die vorliegende Ausführungsform ferner als Konfiguration der numerischen Steuerung 2, die z. B. Kunden präsentiert wird, verwendet werden.
6 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild, das eine Modifikation des numerischen Steuersystems 1 gemäß der fünften Ausführungsform veranschaulicht.
Beim numerischen Steuersystem 1 dieser Modifikation ist die Lernmodellspeichereinheit 300 nicht auf der numerischen Steuerung 2 umgesetzt, sondern ist auf einem externen Speicher 4 umgesetzt, der mit der numerischen Steuerung 2 verbunden ist. Bei dieser Modifikation ist es, da ein großvolumiges Lernmodell im externen Speicher 4 gespeichert wird, möglich, eine große Anzahl von Lernmodellen zu verwenden und Lernmodelle zu lesen, und zwar ohne ein Netzwerk oder dergleichen. Aus diesem Grund ist das numerische Steuersystem 1 dieser Modifikation nützlich, wenn ein Echtzeit-Folgerungsprozess erforderlich ist.
7 ist ein schematisches Funktionsblockschaubild des numerischen Steuersystems 1 gemäß einer sechsten Ausführungsform.
Bei dem numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform ist die numerische Steuereinheit 100 auf der numerischen Steuerung 2 umgesetzt und sind die Folgerungsberechnungseinheit 220 und die Lernmodellspeichereinheit 300 auf der Maschinenlernvorrichtung 3 umgesetzt, die über eine Standardschnittstelle oder ein Netzwerk mit der numerischen Steuerung 2 verbunden ist. Die Maschinenlernvorrichtung 3 kann auf einem Zellenrechner, einem Host-Computer, einem Cloud-Server oder einem Datenbankserver umgesetzt sein. Beim numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform wird davon ausgegangen, dass eine Mehrzahl von gelernten Modellen, die mit der Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs korreliert sind, vorab in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeichert werden und dass der Prozess zum Erstellen und Aktualisieren des Lernmodells nicht durchgeführt wird, und wird auf die Konfiguration der Lernmodellerstellungseinheit 500 verzichtet. Beim numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform wird außerdem davon ausgegangen, dass der von der Statusbetragerkennungseinheit 140 erkannte Statusbetrag Daten ist, die für den Folgerungsprozess der Folgerungsberechnungseinheit 220 wie sie sind verwendet werden können, und wird auf die Konfiguration der Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 verzichtet. Bei dieser Konfiguration kann das numerische Steuersystem 1 der vorliegenden Ausführungsform den Status des Bearbeitungsbetriebs unter Verwendung unterschiedlicher Lernmodelle je nach Bedingungen wie z. B. Typ eines an der Werkzeugmaschine angebrachten Werkzeugs, wie von der numerischen Steuerung 2 gesteuert, und Material eines Werkstücks folgern und kann eine Anomalie im Status des Bearbeitungsbetriebs erkennen. Da das Aktualisieren von Lernmodellen nicht willkürlich durchgeführt wird, kann die vorliegende Ausführungsform ferner als Konfiguration der numerischen Steuerung 2, die z. B. Kunden präsentiert wird, verwendet werden.
8 ist ein schematischer Ablaufplan von Prozessen, die vom numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Erfindung durchgeführt werden. Der in 8 veranschaulichte Ablaufplan veranschaulicht den Ablauf von Prozessen, wenn das numerische Steuersystem 1 ein Lernmodell nicht aktualisiert (fünfte und sechste Ausführungsform).

• [Schritt SA01] Die Bedingungsausweisungseinheit 110 weist Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs der numerischen Steuereinheit 100 (und der von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerten Werkzeugmaschine) aus.
• [Schritt SA02] Die Statusbetragerkennungseinheit 140 erkennt den Status des Bearbeitungsbetriebs durch die numerische Steuereinheit 100 (und die von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerte Werkzeugmaschine) als Statusbetrag.
• [Schritt SA03] Die Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 generiert den Charakteristikabetrag, der die Charakteristika des Status des Bearbeitungsbetriebs indiziert, auf Basis des in Schritt SA02 erkannten Statusbetrags.
• [Schritt SA04] Die Folgerungsberechnungseinheit 220 wählt ein Lernmodell, das der in Schritt SA01 ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs entspricht, aus einer Mehrzahl von in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherten Lernmodellen als Lernmodell aus, das für Folgerungen verwendet wird, und liest das ausgewählte Lernmodell.
• [Schritt SA05] Die Folgerungsberechnungseinheit 220 folgert den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs auf Basis des in Schritt SA04 gelesenen Lernmodells und des in Schritt SA03 generierten Charakteristikabetrags.
• [Schritt SA06] Die Anomalieerkennungseinheit 400 erkennt eine Anomalie im Status des Bearbeitungsbetriebs auf Basis des in Schritt SA05 gefolgerten Beurteilungswerts.

9 ist ein schematischer Ablaufplan der Prozesse, die vom numerischen Steuersystem 1 der vorliegenden Erfindung durchgeführt werden. Der in 9 veranschaulichte Ablaufplan veranschaulicht den Ablauf von Prozessen, wenn das numerische Steuersystem 1 Lernmodelle erstellt und aktualisiert (erste bis vierte Ausführungsformen).

• [Schritt SB01] Die Bedingungsausweisungseinheit 110 weist die Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs durch die numerische Steuereinheit 100 (und die von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerten Werkzeugmaschine) aus.
• [Schritt SB02] Die Statusbetragerkennungseinheit 140 erkennt den Status des Bearbeitungsbetriebs durch die numerische Steuereinheit 100 (und die von der numerischen Steuereinheit 100 gesteuerte Werkzeugmaschine) als Statusbetrag.
• [Schritt SB03] Die Charakteristikabetraggenerierungseinheit 210 generiert einen Charakteristikabetrag, der die Charakteristika des Status des Bearbeitungsbetriebs indiziert, auf Basis des in Schritt SB02 erkannten Statusbetrags.
• [Schritt SB04] Die Folgerungsberechnungseinheit 220 wählt ein Lernmodell, das der in Schritt SB01 ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs entspricht, aus einer Mehrzahl von in der Lernmodellspeichereinheit 300 gespeicherten Lernmodellen als Lernmodell aus, das für Folgerungen verwendet wird, und liest das ausgewählte Lernmodell.
• [Schritt SB05] Die Lernmodellerstellungseinheit 500 ermittelt, ob ein gelerntes Modell, das den in Schritt SB01 ausgewiesenen Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs entspricht, in der Lernmodellspeichereinheit 300 erstellt wurde. Wenn das gelernte Modell bereits erstellt wurde, geht der Ablauf zu Schritt SB07 über.

Wenn das gelernte Modell noch nicht erstellt wurde, geht der Ablauf zu Schritt SB06 über.

• [Schritt SB06] Die Lernmodellerstellungseinheit 500 erstellt und aktualisiert ein Lernmodell, das den in Schritt SB01 ausgewiesenen Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs entspricht, auf Basis des in Schritt SB03 generierten Charakteristikabetrags und der Ablauf geht zu Schritt SB01 über.
• [Schritt SB07] Die Folgerungsberechnungseinheit 220 folgert den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs auf Basis des in Schritt SB04 gelesenen Lernmodells und des in Schritt SB03 generierten Charakteristikabetrags.
• [Schritt SB08] Die Anomalieerkennungseinheit 400 erkennt eine Anomalie im Status des Bearbeitungsbetriebs auf Basis des in Schritt SB05 gefolgerten Beurteilungswerts.

10 ist ein Schaubild, das eine schematische Hardwarekonfiguration von Hauptteilen einer numerischen Steuerung und einer Maschinenlernvorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung veranschaulicht. Eine CPU 11, die in der numerischen Steuerung 2 der vorliegenden Ausführungsform umfasst ist, ist ein Prozessor, der die gesamte numerische Steuerung 2 steuert. Die CPU 11 liest ein in einem ROM 12 gespeichertes Systemprogramm und steuert die gesamte numerische Steuerung 2 gemäß dem Systemprogramm. Temporäre Berechnungsdaten, Anzeigedaten, diverse Daten, die von einem Benutzer über eine Eingabeeinheit (nicht veranschaulicht) eingegeben werden, und dergleichen, werden in einem RAM 13 temporär gespeichert.
Eine Anzeige 70 ist aus einer Flüssigkristallvorrichtung oder dergleichen gebildet. Ein Folgerungsbeurteilungswert, der einen Abnutzungsstatus eines Werkzeugs und dessen Verlauf indiziert, kann auf der Anzeige 70 angezeigt werden. Als Umsetzungsform eines vorgeschlagenen Systems können Endergebnisse mithilfe diverser Verfahren wie z. B. Schwellenwertbeurteilungsverfahren, Trend-Diagramm-Beurteilungsverfahren und Anomalieerkennungsverfahren erhalten werden. Manche dieser Prozesse, mit denen die Ergebnisse erhalten werden, sind visuell dargestellt, wodurch Ergebnisse, die mit der gewerblichen Intuition eines Benutzers übereinstimmen, der die Werkzeugmaschine in einem Produktionsbereich tatsächlich bedient, bereitgestellt werden können.
Ein Achsensteuerkreis 30 zum Steuern einer Achse, die in der Werkzeugmaschine umfasst ist, empfängt einen Achsenbewegungsbefehlsbetrag von der CPU 11 und gibt den Befehl an einen Servoverstärker 40 aus. Der Servoverstärker 40 empfängt diesen Befehl, um den Motor 120 anzutreiben, der die in der Werkzeugmaschine umfasste Achse bewegt. Der Achsenmotor 120 weist eine Positions- und Geschwindigkeitserfassungseinheit auf und speist Positions- und Geschwindigkeitsrückkopplungssignale zurück an den Achsensteuerkreis 30, um eine Positions- und Geschwindigkeitsrückkopplungssteuerung durchzuführen. Bei der in 1 veranschaulichten Hardwarekonfiguration ist, auch wenn ein Achsensteuerkreis 30, ein Servoverstärker 40 und ein Motor 120 bereitgestellt sind, eine Anzahl von Elementen bereitgestellt, die der Anzahl von in der Werkzeugmaschine bereitgestellten Achsen, die als Steuerziel dienen, entspricht.
Eine Schnittstelle 21 ist eine Schnittstelle zum Verbinden der numerischen Steuerung 2 und der Maschinenlernvorrichtung 3. Die Maschinenlernvorrichtung 3 umfasst einen Prozessor 80, der die gesamte Maschinenlernvorrichtung 3 steuert, einen ROM 81, der ein Systemprogramm, ein Lernmodell und dergleichen speichert, und einen RAM 82 zum temporären Speichern von Informationen und Daten, die für jeweilige Prozesse in Zusammenhang mit dem Maschinenlernen verwendet werden. Die Maschinenlernvorrichtung 3 tauscht diverse Daten über die Schnittstelle 84 und die Schnittstelle 21 mit der numerischen Steuerung 2 aus.
Auch wenn Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung beschrieben wurden, ist die vorliegende Erfindung nicht auf die oben beschriebenen Ausführungsformen beschränkt, sondern kann durch Durchführen diverser Änderungen an diesen in diversen Formen umgesetzt sein.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 11267949 [0003]

Claims

Numerisches Steuersystem, das einen Abnutzungs- oder Bruchstatus eines Werkzeugs einer Werkzeugmaschine erkennt, die ein Werkstück bearbeitet, wobei das numerische Steuersystem umfasst: eine Bedingungsausweisungseinheit, die eine Bedingung eines Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine ausweist; eine Statusbetragerkennungseinheit, die einen Statusbetrag erkennt, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert; eine Folgerungsberechnungseinheit, die einen Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs anhand des Statusbetrags folgert; eine Anomalieerkennungseinheit, die den Abnutzungs- oder Bruchstatus des Werkzeugs auf Basis des Beurteilungswerts erkennt; eine Lernmodellerstellungseinheit, die ein Lernmodell durch Maschinenlernen unter Verwendung des Statusbetrags erstellt und aktualisiert; und eine Lernmodellspeichereinheit, die zumindest ein von der Lernmodellerstellungseinheit erstelltes Lernmodell in Korrelation mit einer Kombination von Bedingungen speichert, die von der Bedingungsausweisungseinheit ausgewiesen werden, wobei die Folgerungsberechnungseinheit den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine durch selektives Verwenden zumindest eines Lernmodells aus den in der Lernmodellspeichereinheit gespeicherten Lernmodellen auf Basis der von der Bedingungsausweisungseinheit ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs berechnet.
Numerisches Steuersystem nach Anspruch 1, das ferner umfasst: eine Charakteristikabetraggenerierungseinheit, die einen Charakteristikabetrag, der den Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine charakterisiert, anhand des von der Statusbetragerkennungseinheit erkannten Statusbetrags generiert, wobei die Folgerungsberechnungseinheit den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine anhand des Charakteristikabetrags folgert, und die Lernmodellerstellungseinheit das Lernmodell durch Maschinenlernen unter Verwendung des Charakteristikabetrags erstellt und aktualisiert.
Numerisches Steuersystem nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Lernmodellerstellungseinheit ein neues Lernmodell durch Verändern eines bestehenden Lernmodells, das in der Lernmodellspeichereinheit gespeichert ist, erstellt.
Numerisches Steuersystem nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Lernmodellspeichereinheit das von der Lernmodellerstellungseinheit erstellte Lernmodell verschlüsselt und speichert und das verschlüsselte Lernmodell entschlüsselt, wenn das Lernmodell von der Folgerungsberechnungseinheit gelesen wird.
Numerisches Steuersystem, das einen Abnutzungs- oder Bruchstatus eines Werkzeugs einer Werkzeugmaschine erkennt, die ein Werkstück bearbeitet, wobei das numerische Steuersystem umfasst: eine Bedingungsausweisungseinheit, die eine Bedingung eines Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine ausweist; eine Statusbetragerkennungseinheit, die einen Statusbetrag erkennt, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert; eine Folgerungsberechnungseinheit, die einen Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine anhand des Statusbetrags folgert; eine Anomalieerkennungseinheit, die den Abnutzungs- oder Bruchstatus des Werkzeugs auf Basis des Beurteilungswerts erkennt; und eine Lernmodellspeichereinheit, die zumindest ein Lernmodell speichert, das vorab mit einer Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine korreliert wird, wobei die Folgerungsberechnungseinheit den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine durch selektives Verwenden zumindest eines Lernmodells aus den in der Lernmodellspeichereinheit gespeicherten Lernmodellen auf Basis der von der Bedingungsausweisungseinheit ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs berechnet.
Numerisches Steuersystem nach Anspruch 5, das ferner umfasst: eine Charakteristikabetraggenerierungseinheit, die einen Charakteristikabetrag, der den Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine charakterisiert, anhand des Statusbetrags generiert, wobei die Folgerungsberechnungseinheit den Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine anhand des Charakteristikabetrags folgert.
Numerische Steuerung, die die Bedingungsausweisungseinheit und die Statusbetragerkennungseinheit nach einem der Ansprüche 1 bis 6 umfasst.
Verfahren zum Erkennen eines Status eines Werkzeugs, das die Schritte umfasst: Ausweisen einer Bedingung eines Bearbeitungsbetriebs einer Werkzeugmaschine, die ein Werkstück bearbeitet; Erkennen eines Statusbetrags, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert; Folgern eines Beurteilungswerts des Status des Bearbeitungsbetriebs anhand des Statusbetrags; Erkennen eines Abnutzungs- oder Bruchstatus eines Werkzeugs auf Basis des Beurteilungswerts; und Erstellen und Aktualisieren eines Lernmodells durch Maschinenlernen unter Verwendung des Statusbetrags, wobei im Folgerungsschritt ein zu verwendendes Lernmodell auf Basis der im Schritt des Ausweisens der Bedingung ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs aus zumindest einem Lernmodell ausgewählt wird, das vorab mit einer Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine korreliert wurde, und der Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine unter Verwendung des ausgewählten Lernmodells berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 8, das ferner umfasst: den Schritt des Generierens eines Charakteristikabetrags, der den Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine charakterisiert, anhand des Statusbetrags, wobei der Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine im Folgerungsschritt anhand des Charakteristikabetrags gefolgert wird, und das Lernmodell im Schritt des Erstellens und Aktualisierens des Lernmodells durch Maschinenlernen unter Verwendung des Charakteristikabetrags erstellt und aktualisiert wird.
Verfahren zum Erkennen eines Status eines Werkzeugs, das die Schritte umfasst: Ausweisen einer Bedingung eines Bearbeitungsbetriebs einer Werkzeugmaschine, die ein Werkstück bearbeitet; Erkennen eines Statusbetrags, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine indiziert; Folgern eines Beurteilungswerts des Status des Bearbeitungsbetriebs anhand des Statusbetrags; und Erkennen eines Abnutzungs- oder Bruchstatus eines Werkzeugs auf Basis des Beurteilungswerts, wobei im Folgerungsschritt ein zu verwendendes Lernmodell auf Basis der im Schritt des Ausweisens der Bedingung ausgewiesenen Bedingung des Bearbeitungsbetriebs aus zumindest einem Lernmodell ausgewählt wird, das vorab mit einer Kombination von Bedingungen des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine korreliert wurde, und der Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs unter Verwendung des ausgewählten Lernmodells berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 10, das ferner umfasst: den Schritt des Generierens eines Charakteristikabetrags, der den Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine charakterisiert, anhand des Statusbetrags, wobei der Beurteilungswert des Status des Bearbeitungsbetriebs im Folgerungsschritt anhand des Charakteristikabetrags gefolgert wird.
Lernmodellsatz, in dem jedes einer Mehrzahl von Lernmodellen mit einer Kombination von Bedingungen eines Bearbeitungsbetriebs einer Werkzeugmaschine korreliert ist, wobei jedes der Mehrzahl von Lernmodellen auf Basis eines Statusbetrags erstellt und aktualisiert wird, der einen Status des Bearbeitungsbetriebs indiziert, der unter der Bedingung des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine durchgeführt wird, und ein Lernmodell auf Basis der in der Werkzeugmaschine eingestellten Bedingung aus der Mehrzahl von Lernmodellen ausgewählt wird und das ausgewählte Lernmodell für einen Prozess zum Folgern eines Beurteilungswerts des Status des Bearbeitungsbetriebs der Werkzeugmaschine verwendet wird.