(57)【要約】【課題】スパッタ量が、より低減されるようなパルス波形を自動的に探索する。【解決手段】パルス波形探索装置であって、パルス波形を表す波形情報を生成する生成部と、波形情報により表されるパルス波形を用いてパルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を取得する取得部と、パルス波形生成およびスパッタ量取得を、この順番で繰り返して実行させ、波形情報とスパッタ量とを互いに対応付けて記憶部に保存する繰返し処理部と、を備える。生成部は、波形情報を新たに生成する際に、既に記憶部に保存されている波形情報をそれぞれ設計変数としたときのスパッタ量の予測値を求め、予測値からスパッタ量が低減するような波形情報を表す設計変数を探索し、探索された設計変数で表される波形情報を生成する。繰返し処理部は、所定の終了条件が満たされると、記憶部の波形情報のうち最小のスパッタ量に対応付けられた波形情報を抽出して出力する。【選択図】図１
2020157347.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パルスアーク溶接に用いられるパルス波形を探索する装置であって、
前記パルス波形を表す波形情報を生成する生成処理を実行する生成部と、
生成された前記波形情報により表されるパルス波形を用いて前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を取得する取得処理を実行する取得部と、
データを保存するための記憶部と、
前記生成部および前記取得部に、前記生成処理および前記取得処理を、この順番で繰り返して実行させ、前記生成処理で生成された前記波形情報と前記取得処理で取得された前記スパッタ量とを互いに対応付けて前記記憶部に保存する保存処理を繰り返して実行する繰返し処理部と、
を備え、
前記生成部は、前記生成処理において前記波形情報を新たに生成する際に、既に前記記憶部に保存されている前記波形情報をそれぞれ設計変数としたときの前記スパッタ量の予測値を求め、求めた前記予測値から前記スパッタ量が低減するような前記波形情報を表す設計変数を探索し、探索された設計変数で表される波形情報を生成し、
前記繰返し処理部は、所定の終了条件が満たされると、前記生成処理および前記取得処理の実行を終了させ、前記記憶部に保存されている前記波形情報のうち、最小の前記スパッタ量に対応付けられた波形情報を抽出して出力する、
パルス波形探索装置。
【請求項２】
前記生成部は、前記生成処理毎に、前記波形情報を前記設計変数とし、前記スパッタ量を応答変数とし、前記応答変数が確率分布で表される関数からなる第１予測モデルを機械学習により求め、前記第１予測モデルにより前記スパッタ量の予測値を求める、
請求項１に記載のパルス波形探索装置。
【請求項３】
前記生成部は、ベイズ最適化により前記第１予測モデルから第１獲得関数を求め、前記第１獲得関数に基づき、前記スパッタ量が低減される前記波形情報を表す設計変数を探索する、
請求項２に記載のパルス波形探索装置。
【請求項４】
前記生成部は、さらに、前記パルスアーク溶接が実行されたときのビード形状を表す形状情報を求め、
前記繰返し処理部は、
前記保存処理では、前記波形情報と前記スパッタ量と取得された前記形状情報とを互いに対応付けて前記記憶部に保存し、
前記所定の終了条件が満たされると、前記記憶部に保存されている前記波形情報のうち、所定の形状条件を満たす前記形状情報に対応付けられた波形情報のなかで最小の前記スパッタ量に対応付けられた波形情報を抽出して出力する、
請求項１に記載のパルス波形探索装置。
【請求項５】
前記生成部は、前記生成処理毎に、さらに、前記波形情報を前記設計変数とし、前記形状情報を応答変数とし、前記応答変数が確率分布で表される関数からなる第２予測モデルを機械学習により求め、前記第２予測モデルに基づき求められる前記形状情報が所定の形状条件を満たす確率と前記第１獲得関数とから構成される第２獲得関数をベイズ最適化により求め、前記第２獲得関数に基づき前記設計変数を探索する、
請求項４に記載のパルス波形探索装置。
【請求項６】
パルスアーク溶接に用いられるパルス波形を探索する方法であって、
前記パルス波形を表す波形情報を生成する生成ステップと、
生成された前記波形情報により表されるパルス波形を用いて前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を取得する取得ステップと、
前記生成ステップおよび前記取得ステップを、この順番で繰り返して実行させ、前記生成ステップで生成された前記波形情報と前記取得ステップで取得された前記スパッタ量とを互いに対応付けて記憶部に保存する保存処理を繰り返して実行する繰返し処理ステップと、
を備え、
前記生成ステップは、前記波形情報を新たに生成する際に、既に前記記憶部に保存されている前記波形情報をそれぞれ設計変数としたときの前記スパッタ量の予測値を求め、求めた前記予測値から前記スパッタ量が低減するような前記波形情報を表す設計変数を探索し、探索された設計変数で表される波形情報を生成し、
前記繰返し処理ステップは、所定の終了条件が満たされると、前記生成ステップおよび前記取得ステップの実行を終了させ、前記記憶部に保存されている前記波形情報のうち、最小の前記スパッタ量に対応付けられた波形情報を抽出して出力する、
パルス波形探索方法。
【請求項７】
請求項１〜５のいずれか１項に記載のパルス波形探索装置と、
所定材料の溶接ワイヤを用いて前記パルスアーク溶接を実行する溶接部と、を備え、
前記取得部は、前記溶接部により前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を計測して取得する、
パルスアーク溶接装置。
【請求項８】
パルスアーク溶接により溶接するパルスアーク溶接方法であって、
前記パルス波形を表す波形情報を生成する生成ステップと、
所定材料の溶接ワイヤを用いて前記パルスアーク溶接を実行する溶接ステップと、
生成された前記波形情報により表されるパルス波形を用いて前記溶接ステップで前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を取得する取得ステップと、
前記生成ステップおよび前記取得ステップを、この順番で繰り返して実行させ、前記生成ステップで生成された前記波形情報と前記取得ステップで取得された前記スパッタ量とを互いに対応付けて記憶部に保存する保存処理を繰り返して実行する繰返し処理ステップと、
を備え、
前記取得ステップは、前記溶接ステップで前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を計測して取得し、
前記生成ステップは、前記波形情報を新たに生成する際に、既に前記記憶部に保存されている前記波形情報をそれぞれ設計変数としたときの前記スパッタ量の予測値を求め、求めた前記予測値から前記スパッタ量が低減するような前記波形情報を表す設計変数を探索し、探索された設計変数で表される波形情報を生成し、
前記繰返し処理ステップは、所定の終了条件が満たされると、前記生成ステップおよび前記取得ステップの実行を終了させ、前記記憶部に保存されている前記波形情報のうち、最小の前記スパッタ量に対応付けられた波形情報を抽出して出力する、
パルスアーク溶接方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パルスアーク溶接におけるパルス波形を求める技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、パルスアーク溶接では、溶接ワイヤのスパッタ量を低減して安定した溶接を行うために、スパッタ量が低減されるようなパルス波形を生成することが望まれている。パルス波形は、例えば、ピーク電流値、ピーク時間、ベース電流値及びベース時間によって特定することができる。例えば特許文献１に記載の技術では、スパッタ量が低減されるようなピーク電流値、ピーク時間、ベース電流値及びベース時間の範囲が、それぞれ求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３３００１５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、多数の実験を行いながら、熟練の作業によって、スパッタ量が低減されるパルス波形が求められている。このため、スパッタ量が低減されるパルス波形を求めるために、非常に大きな労力（工数）が必要となっている。
【０００５】
また、上記特許文献１に記載の技術では、スパッタ量が低減されるようなピーク電流値、ピーク時間、ベース電流値及びベース時間の範囲として、それぞれ、比較的広い範囲が求められている。ここで、実際に溶接を実行する際には、上記範囲から選択された特定の値に固定されることになる。しかしながら、上記範囲が比較的広いため、この範囲内でパルス波形を変化させると、スパッタ量は少なからず増減する。そのなかから、スパッタ量が低減するパルス波形を一意に選び出すためには、熟練の作業が必要となる。
【０００６】
本発明は、上記問題を解決するもので、スパッタ量が、より低減されるようなパルス波形を探索する工数の低減が可能なパルス波形探索装置、パルス波形探索方法、パルスアーク溶接装置、及びパルスアーク溶接方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１態様は、
パルスアーク溶接に用いられるパルス波形を探索する装置であって、
前記パルス波形を表す波形情報を生成する生成処理を実行する生成部と、
生成された前記波形情報により表されるパルス波形を用いて前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を取得する取得処理を実行する取得部と、
データを保存するための記憶部と、
前記生成部および前記取得部に、前記生成処理および前記取得処理を、この順番で繰り返して実行させ、前記生成処理で生成された前記波形情報と前記取得処理で取得された前記スパッタ量とを互いに対応付けて前記記憶部に保存する保存処理を繰り返して実行する繰返し処理部と、
を備え、
前記生成部は、前記生成処理において前記波形情報を新たに生成する際に、既に前記記憶部に保存されている前記波形情報をそれぞれ設計変数としたときの前記スパッタ量の予測値を求め、求めた前記予測値から前記スパッタ量が低減するような前記波形情報を表す設計変数を探索し、探索された設計変数で表される波形情報を生成し、
前記繰返し処理部は、所定の終了条件が満たされると、前記生成処理および前記取得処理の実行を終了させ、前記記憶部に保存されている前記波形情報のうち、最小の前記スパッタ量に対応付けられた波形情報を抽出して出力するものである。
【０００８】
本発明の第２態様は、
パルスアーク溶接に用いられるパルス波形を探索する方法であって、
前記パルス波形を表す波形情報を生成する生成ステップと、
生成された前記波形情報により表されるパルス波形を用いて前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を取得する取得ステップと、
前記生成ステップおよび前記取得ステップを、この順番で繰り返して実行させ、前記生成ステップで生成された前記波形情報と前記取得ステップで取得された前記スパッタ量とを互いに対応付けて記憶部に保存する保存処理を繰り返して実行する繰返し処理ステップと、
を備え、
前記生成ステップは、前記波形情報を新たに生成する際に、既に前記記憶部に保存されている前記波形情報をそれぞれ設計変数としたときの前記スパッタ量の予測値を求め、求めた前記予測値から前記スパッタ量が低減するような前記波形情報を表す設計変数を探索し、探索された設計変数で表される波形情報を生成し、
前記繰返し処理ステップは、所定の終了条件が満たされると、前記生成ステップおよび前記取得ステップの実行を終了させ、前記記憶部に保存されている前記波形情報のうち、最小の前記スパッタ量に対応付けられた波形情報を抽出して出力するものである。
【０００９】
この第１態様及び第２態様では、パルス波形を表す波形情報が生成され、生成された波形情報により表されるパルス波形を用いてパルスアーク溶接が実行され、溶接実行時に発生したスパッタ量が取得される。パルス波形の生成およびスパッタ量の取得が、この順番で繰り返され、生成された波形情報と取得されたスパッタ量とが、互いに対応付けられて記憶部に、繰り返して保存される。波形情報が新たに生成される際に、既に記憶部に保存されている波形情報をそれぞれ設計変数としたときのスパッタ量の予測値が求められ、求められた予測値からスパッタ量が低減するような波形情報を表す設計変数が探索され、探索された設計変数で表される波形情報が生成される。所定の終了条件が満たされると、パルス波形の生成およびスパッタ量の取得が終了し、記憶部に保存されている波形情報のうち、最小のスパッタ量に対応付けられた波形情報が抽出されて出力される。このように、既に記憶部に保存されている波形情報をそれぞれ設計変数としたときのスパッタ量の予測値から、スパッタ量が低減するような波形情報を表す設計変数が探索されているため、スパッタ量が、より低減されるパルス波形を探索する工数の低減が可能になる。
【００１０】
上記第１態様において、例えば、
前記生成部は、前記生成処理毎に、前記波形情報を前記設計変数とし、前記スパッタ量を応答変数とし、前記応答変数が確率分布で表される関数からなる第１予測モデルを機械学習により求め、前記第１予測モデルにより前記スパッタ量の予測値を求めてもよい。
【００１１】
この態様では、生成処理毎に、波形情報を設計変数とし、スパッタ量を応答変数とし、応答変数が確率分布で表される関数からなる第１予測モデルが機械学習により求められ、第１予測モデルによりスパッタ量の予測値が求められる。したがって、この態様によれば、機械学習により求められた第１予測モデルを用いることによって、その時点までに取得されたスパッタ量より少ないスパッタ量となる波形情報を求めることが可能になる。
【００１２】
上記第１態様において、例えば、
前記生成部は、ベイズ最適化により前記第１予測モデルから第１獲得関数を求め、前記第１獲得関数に基づき、前記スパッタ量が低減される前記波形情報を表す設計変数を探索してもよい。
【００１３】
この態様では、ベイズ最適化により第１予測モデルから第１獲得関数が求められ、第１獲得関数に基づき、スパッタ量が低減される波形情報を表す設計変数が探索される。このため、この態様によれば、生成処理および取得処理の繰り返し回数を低減することができる。
【００１４】
上記第１態様において、例えば、
前記生成部は、さらに、前記パルスアーク溶接が実行されたときのビード形状を表す形状情報を求め、
前記繰返し処理部は、
前記保存処理では、前記波形情報と前記スパッタ量と取得された前記形状情報とを互いに対応付けて前記記憶部に保存し、
前記所定の終了条件が満たされると、前記記憶部に保存されている前記波形情報のうち、所定の形状条件を満たす前記形状情報に対応付けられた波形情報のなかで最小の前記スパッタ量に対応付けられた波形情報を抽出して出力してもよい。
【００１５】
この態様では、取得処理において、さらに、パルスアーク溶接が実行されたときのビード形状を表す形状情報が取得される。保存処理では、生成された波形情報と取得されたスパッタ量と取得された形状情報とが、互いに対応付けられて記憶部に保存される。所定の終了条件が満たされると、記憶部に保存されている波形情報のうち、所定の形状条件を満たす形状情報に対応付けられた波形情報のなかで最小のスパッタ量に対応付けられた波形情報が抽出されて出力される。単に、最小のスパッタ量に対応付けられた波形情報では、良好に溶接されない波形情報も含んでしまう可能性がある。これに対して、この態様によれば、形状情報が所定の形状条件を満たすという制約が付加されているので、形状情報が所定の形状条件を満たさない波形情報、つまり良好に溶接されない波形情報を除外することができる。
【００１６】
上記第１態様において、例えば、
前記生成部は、前記生成処理毎に、さらに、前記波形情報を前記設計変数とし、前記形状情報を応答変数とし、前記応答変数が確率分布で表される関数からなる第２予測モデルを機械学習により求め、前記第２予測モデルに基づき求められる前記形状情報が所定の形状条件を満たす確率と前記第１獲得関数とから構成される第２獲得関数をベイズ最適化により求め、前記第２獲得関数に基づき前記設計変数を探索してもよい。
【００１７】
この態様では、生成処理毎に、さらに、波形情報を設計変数とし、形状情報を応答変数とし、応答変数が確率分布で表される関数からなる第２予測モデルが機械学習により求められ、第２予測モデルに基づき求められる形状情報が所定の形状条件を満たす確率と第１獲得関数とから構成される第２獲得関数がベイズ最適化により求められ、第２獲得関数に基づき設計変数が探索される。したがって、この態様によれば、生成処理および取得処理の繰り返し回数を低減することができる。
【００１８】
本発明の第３態様は、
上記態様のパルス波形探索装置と、
所定材料の溶接ワイヤを用いて前記パルスアーク溶接を実行する溶接部と、を備え、
前記取得部は、前記溶接部により前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を計測して取得するものである。
【００１９】
本発明の第４態様は、
パルスアーク溶接により溶接するパルスアーク溶接方法であって、
前記パルス波形を表す波形情報を生成する生成ステップと、
所定材料の溶接ワイヤを用いて前記パルスアーク溶接を実行する溶接ステップと、
生成された前記波形情報により表されるパルス波形を用いて前記溶接ステップで前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を取得する取得ステップと、
前記生成ステップおよび前記取得ステップを、この順番で繰り返して実行させ、前記生成ステップで生成された前記波形情報と前記取得ステップで取得された前記スパッタ量とを互いに対応付けて記憶部に保存する保存処理を繰り返して実行する繰返し処理ステップと、
を備え、
前記取得ステップは、前記溶接ステップで前記パルスアーク溶接が実行されたときに発生したスパッタ量を計測して取得し、
前記生成ステップは、前記波形情報を新たに生成する際に、既に前記記憶部に保存されている前記波形情報をそれぞれ設計変数としたときの前記スパッタ量の予測値を求め、求めた前記予測値から前記スパッタ量が低減するような前記波形情報を表す設計変数を探索し、探索された設計変数で表される波形情報を生成し、
前記繰返し処理ステップは、所定の終了条件が満たされると、前記生成ステップおよび前記取得ステップの実行を終了させ、前記記憶部に保存されている前記波形情報のうち、最小の前記スパッタ量に対応付けられた波形情報を抽出して出力するものである。
【００２０】
この第３態様及び第４態様によれば、所定材料の溶接ワイヤに適切なパルス波形を用いて、スパッタ量が、より低減されたパルスアーク溶接を実行することが可能となる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、スパッタ量が、より低減されるようなパルス波形を探索する工数を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態におけるパルスアーク溶接装置の構成例を概略的に示すブロック図である。
【図２】パルスアーク溶接装置の外観例を概略的に示す図である。
【図３】カメラにより撮像された画像の一例を概略的に示す図である。
【図４】パルス波形を表す波形情報の一例を概略的に示す図である。
【図５】図４の波形情報によって表されるパルス波形を概略的に示すタイミングチャートである。
【図６】パルス波形生成部のベイズ最適化を概略的に示し、説明する図である。
【図７】パルス波形生成部のベイズ最適化を概略的に示し、説明する図である。
【図８】本実施形態のパルスアーク溶接装置の動作手順例を概略的に示すフローチャートである。
【図９】パルスアーク溶接装置の異なる動作手順を概略的に示すフローチャートである。
【図１０】パルス波形の探索が進む過程を概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
（実施の形態）
以下、本発明の一実施の形態が、図面を参照しながら説明される。なお、各図面において、同じ構成要素については同じ符号が用いられ、適宜、詳細な説明は省略される。
【００２４】
図１は、本実施形態におけるパルスアーク溶接装置の構成例を概略的に示すブロック図である。図２は、パルスアーク溶接装置の外観例を概略的に示す図である。図３は、カメラにより撮像された画像の一例を概略的に示す図である。
【００２５】
図１、図２に示されるように、パルスアーク溶接装置１０は、パルス波形探索装置１００、溶接ロボット２０、カメラ３０を備える。溶接ロボット２０は、溶接電源４０及びロボット制御部５０を備える。パルス波形探索装置１００は、図１に示されるように、ディスプレイ１１０、入力部１２０、制御回路１３０を備える。制御回路１３０は、メモリ１４０、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１５０、及び周辺回路（図示省略）を含む。図１、図２に示されるパルス波形探索装置１００は、例えば、デスクトップ型、ノート型、タブレット型等のパーソナルコンピュータで構成されてもよい。
【００２６】
ディスプレイ１１０は、例えば液晶ディスプレイパネルを含む。ディスプレイ１１０は、ＣＰＵ１５０により制御されて、例えば、探索されたパルス波形を表す波形情報を表示する。なお、ディスプレイ１１０は、液晶ディスプレイパネルに限られない。ディスプレイ１１０は、有機エレクトロルミネセンス（ＥＬ）パネルなどの他のパネルを含んでもよい。
【００２７】
入力部１２０は、例えばマウス又はキーボードを含む。入力部１２０は、ユーザにより操作されると、その操作内容を表す操作信号を制御回路１３０に出力する。なお、ディスプレイ１１０がタッチパネル式ディスプレイの場合には、マウス又はキーボードに代えて、タッチパネル式ディスプレイが入力部１２０を兼用してもよい。
【００２８】
メモリ１４０（記憶部の一例に相当）は、例えばハードディスク又は半導体不揮発性メモリ等によって構成される。メモリ１４０は、例えばリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、電気的に消去書き換え可能なＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）などを含む。メモリ１４０の例えばＲＯＭは、本実施形態の制御プログラムを記憶する。制御プログラムは、例えば、スパッタ量を計測するスパッタ量計測プログラム、パルス波形を生成するパルス波形生成プログラム、繰返し処理を行う繰返し処理プログラム等を含む。メモリ１４０の例えばＲＡＭは、溶接履歴情報１４１（後述）を記憶する。
【００２９】
ＣＰＵ１５０は、メモリ１４０に記憶された本実施形態の制御プログラムに従って動作することにより、スパッタ量計測部１５１、パルス波形生成部１５２、繰返し処理部１５３として機能する。ＣＰＵ１５０の各部の機能は、後述される。
【００３０】
図２において、溶接ロボット２０（溶接部の一例に相当）は、溶接電源４０に電気的に接続された溶接トーチ６０を備える。溶接電源４０は、パルス波形探索装置１００から入力されるパルス波形に従って動作する。ロボット制御部５０は、溶接電源４０及び溶接トーチ６０を制御して、平板状の溶接ワーク７０の上をビードオンプレートで連続的に溶接する。溶接を行うとスパッタが発生する。パルス波形探索装置１００は、スパッタ量が、より低減されるパルス波形を、より低減された工数で探索する。
【００３１】
カメラ３０は、溶接トーチ６０の周辺を含む溶接ワーク７０の画像３１（図３）を撮像する。カメラ３０は、撮像した画像３１をパルス波形探索装置１００に出力する。図３に示されるように、この画像３１には、スパッタによる光の粒３２が捉えられる。
【００３２】
ＣＰＵ１５０のスパッタ量計測部１５１（取得部の一例に相当）は、画像３１に基づき、スパッタ量を計測する。スパッタ量計測部１５１は、例えば、画像３１をメッシュに切って、光の粒３２が属する面積をカウントして積算することで、スパッタ量を計測する。例えば図３における光の粒３２ａは、メッシュ１個分に相当し、光の粒３２ｂは、メッシュ４個分に相当する。スパッタ量の計測手法は、画像３１をメッシュに切る方法に限られない。スパッタ量計測部１５１は、スパッタ量として、例えば、スパッタによる光の粒３２に対応する画素の面積を算出し積算してもよく、スパッタによる光の粒３２に対応する画素の数を算出し積算してもよい。
【００３３】
スパッタ量計測部１５１は、所定時間Ｔ１に亘って、所定時間Ｔ２毎に画像３１を取得してスパッタ量を計測し、複数の計測値の平均値をスパッタ量として求めてもよい。例えば、Ｔ１＝２０［秒］、Ｔ２＝０．１［秒］であれば、２００個の計測値の平均値がスパッタ量として求められることとなる。なお、スパッタ量計測部１５１は、溶接トーチ６０の直下で光っているアーク部分３３（図３）については、スパッタとして計測しない。
【００３４】
図４は、パルス波形を表す波形情報の一例を概略的に示す図である。図５は、図４の波形情報によって表されるパルス波形を概略的に示すタイミングチャートである。図４、図５を用いて、パルス波形を表す波形情報が説明される。
【００３５】
溶接ロボット２０の溶接電源４０を動作させるパルス波形を表す波形情報４００は、図４に示されるように、ピーク電流値Ｉｐ［Ａ］、ピーク時間Ｔｐ［ｍｓ］、ベース電流値Ｉｂ［Ａ］、ベース時間Ｔｂ［ｍｓ］を含む。ピーク電流値Ｉｐは、パルス波形におけるピーク電流の値である。ピーク時間Ｔｐは、ピーク電流値Ｉｐの継続時間である。ベース電流値Ｉｂは、パルス波形におけるベース電流の値である。ベース時間Ｔｂは、ベース電流値Ｉｂの継続時間である。図５の波形番号ＰＷ１，ＰＷ２に示されるように、パルス波形は、図４の波形情報４００によって特定することができる。波形番号ＰＷ１，ＰＷ２のパルス波形は、乱数を用いてランダムに発生された例を示す。
【００３６】
図６、図７は、パルス波形生成部１５２のベイズ最適化を説明する図である。図８は、本実施形態のパルスアーク溶接装置１０の動作手順例を概略的に示すフローチャートである。図６、図７を参照しつつ、図８に従って、パルスアーク溶接装置１０の動作が説明される。
【００３７】
図８のステップＳ１０００において、パルス波形生成部１５２（生成部の一例に相当）は、パルス波形の初期値を生成する。パルス波形生成部１５２は、例えば乱数を用いてランダムに生成したパルス波形をパルス波形の初期値としてもよい。パルス波形生成部１５２は、例えば、図４に示される波形番号ＰＷ１又は波形番号ＰＷ２のパルス波形を、パルス波形の初期値としてもよい。
【００３８】
ステップＳ１００５において、パルス波形生成部１５２は、生成したパルス波形（例えば図４の波形番号ＰＷ１の波形情報）を溶接ロボット２０の溶接電源４０に出力する。ステップＳ１０１０において、溶接ロボット２０は、出力されたパルス波形に従って溶接電源４０を動作させてパルスアーク溶接を所定時間Ｔ１実行する。また、スパッタ量計測部１５１は、パルスアーク溶接により発生したスパッタ量を所定時間Ｔ１計測する。
【００３９】
ステップＳ１０１５において、繰返し処理部１５３は、溶接に使用されたパルス波形を表す波形情報と、溶接中に発生して計測されたスパッタ量と、を対応付けてメモリ１４０に溶接履歴情報１４１として保存する。ステップＳ１０２０において、繰返し処理部１５３は、ステップＳ１０１０で計測されステップＳ１０１５で保存されたスパッタ量が所定値以下であるか否か（終了条件の一例に相当）を判定する。スパッタ量が所定値を超えていれば（ステップＳ１０２０でＮＯ）、処理はステップＳ１０２５に進む。
【００４０】
ステップＳ１０２５において、パルス波形生成部１５２は、スパッタ量を確率的に予測する予測モデル（第１予測モデルの一例に相当）である関数ｆ（Ｘ）を機械学習により生成する。パルス波形生成部１５２は、この関数ｆ（Ｘ）により、スパッタ量の予測値を求める。関数ｆ（Ｘ）は、ベイズ最適化のガウス過程に相当する。模式的には、「一般的な関数ｆ（ｘ）では、あるｘに対してスカラーｆ（ｘ）が返されるが、ガウス過程では、あるＸにおけるｆの値ｆ（Ｘ）が従う正規分布（つまり平均及び分散）が返される」と言うことができる。すなわち、図６に概略的に示されるように、予測モデルである関数ｆ（Ｘ）は、スカラーではなくて、正規分布Ｐ［ｆ（Ｘ）］に従う。
【００４１】
パルス波形生成部１５２は、メモリ１４０の溶接履歴情報１４１に保存されている波形情報４００を設計変数Ｘとし、スパッタ量を応答変数Ｙとして、スパッタ量の予測モデルである関数Ｙ＝ｆ（Ｘ）を機械学習により生成する。例えばメモリ１４０の溶接履歴情報１４１に、１番目からｔ番目までの設計変数Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｔ及びスパッタ量Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｔが保存されている場合、（Ｘ１，Ｙ１），（Ｘ２，Ｙ２），・・・，（Ｘｔ，Ｙｔ）を機械学習の学習データとして、関数Ｙ＝ｆ（Ｘ）が求められる。ここで、設計変数Ｘは、波形情報４００であるので、図４から分かるように、ベクトル値である。
【００４２】
図８のステップＳ１０３０において、パルス波形生成部１５２は、ベイズ最適化の獲得関数（第１獲得関数の一例に相当）を全ての設計変数Ｘについて算出する。本実施形態では、パルス波形生成部１５２は、獲得関数として、改善量の期待値（ＥＩ）を用いる。ステップＳ１０３５において、パルス波形生成部１５２は、改善量の期待値（ＥＩ）が最大値のときの設計変数Ｘを、次のパルス波形を表す波形情報として生成する。その後、処理はステップＳ１００５に戻る。
【００４３】
例えば、スパッタ量が所定値を超える状態（ステップＳ１０２０でＮＯ）が繰り返されて、メモリ１４０の溶接履歴情報１４１には、１番目からｔ番目までのスパッタ量と波形情報とが対応付けられて保存されているとする。この場合、図８のステップＳ１０２５では、１番目の（Ｘ１，Ｙ１）からｔ番目の（Ｘｔ，Ｙｔ）までの設計変数及び応答変数によって、図６に示されるｔ番目の予測モデルである関数ｆｔ（Ｘ）が求められる。図８のステップＳ１０３０では、この関数ｆｔ（Ｘ）が用いられる。
【００４４】
１番目からｔ番目までのスパッタ量Ｙ１〜Ｙｔのうち最小値をＹｍｉｎとし、予測モデルである関数をｆ（Ｘ）とすると、改善量Ｉ（Ｘ）は、以下の（式１）で定義され、改善量Ｉ（Ｘ）の期待値Ｅ［Ｉ（Ｘ）］は、以下の（式２）で与えられる。
Ｉ（Ｘ）＝ｍａｘ｛０，Ｙｍｉｎ−ｆ（Ｘ）｝  （式１）
【００４５】
【数１】
2020157347.tif 000003
【００４６】
そして、（式２）に従って、改善量の期待値Ｅ［Ｉ（Ｘ）］が、全ての設計変数Ｘについて算出される。ここで、「全ての設計変数Ｘ」として、上限値、下限値及び刻み幅が、予め設定されている。すなわち、改善量の期待値は、上限値から下限値まで刻み幅毎の設計変数Ｘについて算出される。算出された改善量の期待値Ｅ［Ｉ（Ｘ）］のうちで、最大値は図６の斜線領域となる。したがって、図８のステップＳ１０３５では、このときの設計変数Ｘｔ＋１である波形情報によって表されるパルス波形が生成される。
【００４７】
なお、本実施形態では、上述のように、パルス波形生成部１５２は、設計変数Ｘの探索範囲をグリッドで区切って、全てのグリッド点で、改善量の期待値Ｅ［Ｉ（Ｘ）］を計算し、改善量の期待値Ｅ［Ｉ（Ｘ）］が最大となるグリッド点（つまり設計変数Ｘ）を求めているが、これに限られない。パルス波形生成部１５２は、例えば、粒子群最適化（ＰＳＯ）等の最適化手法を用いて、改善量の期待値Ｅ［Ｉ（Ｘ）］が最大となる設計変数Ｘを求めてもよい。
【００４８】
そして、次のステップＳ１０１０（図８）では、設計変数Ｘｔ＋１である波形情報により表されるパルス波形を用いてパルスアーク溶接が実行され、図７に示されるスパッタ量Ｙｔ＋１が計測される。また、ステップＳ１０２５では、１番目の（Ｘ１，Ｙ１）からｔ＋１番目の（Ｘｔ＋１，Ｙｔ＋１）までの設計変数及び応答変数の組を機械学習の学習データとして、図７に示されるｔ＋１番目の予測モデルである関数Ｙ＝ｆｔ＋１（Ｘ）が求められる。
【００４９】
一方、ステップＳ１０２０において、スパッタ量が所定値以下であれば（ステップＳ１０２０でＹＥＳ）、処理はステップＳ１０４０に進む。ステップＳ１０４０において、繰返し処理部１５３は、メモリ１４０の溶接履歴情報１４１に保存されている波形情報のうち、スパッタ量が最小の波形情報（本実施形態では、ステップＳ１０２０で所定値以下と判定されたスパッタ量に対応付けられている波形情報）を、探索されたパルス波形としてディスプレイ１１０に表示して、図８の動作を終了する。
【００５０】
以上説明されたように、本実施形態では、ベイズ最適化により、パルス波形が求められている。すなわち、パルス波形生成部１５２は、パルス波形を表す波形情報を設計変数Ｘとし、計測されたスパッタ量を応答変数Ｙとして、正規分布を表す予測モデルである関数Ｙ＝ｆ（Ｘ）を求め、獲得関数として改善量の期待値Ｅ［Ｉ（Ｘ）］を求め、改善量の期待値が最大値のときの設計変数Ｘを、次のパルス波形を表す波形情報として生成する。したがって、本実施形態によれば、スパッタ量が、より低減されるパルス波形を自動的に探索することができる。また、多数の実験及び熟練の作業を必要とすることがなく、従来に比べて工数を低減することができる。
【００５１】
（その他）
（１）上記実施形態では、スパッタ量を確率的に予測する予測モデルである関数ｆ（Ｘ）のみが用いられて、スパッタ量が低減されるパルス波形が求められているが、これに限られない。パルス波形生成部１５２は、ビードの形状を表す形状情報を確率的に予測する予測モデルである関数をさらに生成し、この関数も用いて、スパッタ量が低減されるパルス波形を求めてもよい。
【００５２】
図９は、パルスアーク溶接装置１０の異なる動作手順例を概略的に示すフローチャートである。図１０は、パルス波形の探索が進む過程を概略的に示す図である。図１０の縦軸はスパッタ量を表し、横軸はパルス波形の平均電圧［Ｖ］を表す。
【００５３】
図９、図１０の実施形態では、ビード形状を表す形状情報として、パルス波形の平均電圧が用いられている。パルス波形の平均電圧が所定範囲内であれば、ビードの形状が良好になって高品質の溶接を実現できることが知られている。そこで、図９、図１０の実施形態では、メモリ１４０には、パルス波形の波形情報と平均電圧との対応関係が、予め保存されている。
【００５４】
図９のステップＳ１０００〜Ｓ１０１０は、それぞれ、図８のステップＳ１０００〜Ｓ１０１０と同じである。ステップＳ１０１０に続くステップＳ１１００において、繰返し処理部１５３は、ステップＳ１００５で出力されたパルス波形を表す波形情報から、メモリ１４０に保存されているパルス波形の波形情報と平均電圧との対応関係を用いて、パルス波形の平均電圧を求める。繰返し処理部１５３は、スパッタ量とパルス波形を表す波形情報とパルス波形の平均電圧とを対応付けて、メモリ１４０に溶接履歴情報１４１として保存する。
【００５５】
ステップＳ１１０５において、繰返し処理部１５３は、ステップＳ１０１５で保存された平均電圧が所定範囲Ｖｒ内であって、かつ、ステップＳ１０１５で保存されたスパッタ量が所定値以下であるか否か（終了条件の一例に相当）を判定する。平均電圧が所定範囲Ｖｒ外であれば、又は、スパッタ量が所定値を超えていれば（ステップＳ１１０５でＮＯ）、処理はステップＳ１０２５に進む。ステップＳ１０２５は、図８のステップＳ１０２５と同じである。
【００５６】
ステップＳ１１１０において、パルス波形生成部１５２は、メモリ１４０の溶接履歴情報１４１に保存されている波形情報４００を設計変数Ｘとし、平均電圧を応答変数Ｚとして、平均電圧を確率的に予測する予測モデル（第２予測モデルの一例に相当）である関数ｇ（Ｘ）を機械学習により生成する。パルス波形生成部１５２は、この関数ｇ（Ｘ）により、平均電圧の予測値を求める。例えば、メモリ１４０の溶接履歴情報１４１に、１番目からｔ番目までの設計変数Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｔ及び平均電圧Ｚ１，Ｚ２，・・・，Ｚｔが保存されている場合、（Ｘ１，Ｚ１），（Ｘ２，Ｚ２），・・・，（Ｘｔ，Ｚｔ）を機械学習の学習データとして、関数Ｚ＝ｇ（Ｘ）が求められる。
【００５７】
ステップＳ１１１５において、パルス波形生成部１５２は、平均電圧が所定範囲内に入る確率と、スパッタ量の改善量の期待値（第１獲得関数の一例に相当）とから構成される獲得関数（第２獲得関数の一例に相当）を全ての設計変数Ｘについて算出する。ステップＳ１１２０において、パルス波形生成部１５２は、ステップＳ１１１５で算出された獲得関数が最大値のときの設計変数Ｘを、次のパルス波形を表す波形情報として生成する。その後、処理はステップＳ１００５に戻る。
【００５８】
一方、ステップＳ１１０５において、平均電圧が所定範囲Ｖｒ内であって、かつ、スパッタ量が所定値以下であれば（ステップＳ１１０５でＹＥＳ）、処理はステップＳ１０４０に進む。ステップＳ１０４０は、図８のステップＳ１０４０と同じである。
【００５９】
図９、図１０の実施形態によれば、図１０に示されるように、パルス波形の探索が進むにつれて、平均電圧が所定範囲Ｖｒ内であって、かつ、スパッタ量が、より低減されたパルス波形を求めることができる。したがって、スパッタ量が、より低減されつつ、より高品質のパルスアーク溶接を実行可能なパルス波形を求めることができる。
【００６０】
図９、図１０の実施形態において、ビードの形状を表す形状情報は、パルス波形の平均電圧に限られない。ビードの形状を表す形状情報として、直接、ビードの幅及び高さを用いてもよい。この場合、レーザ光を出射し、出射したレーザ光がビードで反射した反射波を受信するレーザセンサを備え、レーザセンサによりビードの幅及び高さを測定してもよい。
【００６１】
また、図９、図１０の実施形態において、パルス波形生成部１５２は、予測モデルである関数ｇ（Ｘ）を求めているが、関数ｇ（Ｘ）を求めなくてもよい。この場合、パルス波形生成部１５２は、例えば、パルス波形を表す波形情報のうち、平均電圧が所定範囲Ｖｒ（図１０）に入らない波形情報を設計変数Ｘから除外してもよい。
【００６２】
また、例えば、図８の動作手順に従って動作しつつ、ステップＳ１０２０の判定ステップをステップＳ１１０５に代えてもよい。この動作でも、平均電圧が所定範囲Ｖｒ（図１０）に入らない限り、ステップＳ１１０５でＹＥＳとならないので、図９、図１０の実施形態と同様に動作させることができる。
【００６３】
（２）上記実施形態では、図８のステップＳ１０２０において、スパッタ量が所定値以下となる（終了条件が満たされる）と、処理はステップＳ１０４０に進んだ後、図８の動作は終了する。また、上記図９、図１０の実施形態では、図９のステップＳ１１０５において、平均電圧が所定範囲Ｖｒ内であって、かつ、スパッタ量が所定値以下となる（終了条件が満たされる）と、処理はステップＳ１０４０に進んだ後、図９の動作は終了する。しかし、終了条件は、スパッタ量が所定値以下であるか否かという条件に限られない。
【００６４】
例えば、繰返し処理部１５３は、図８のステップＳ１０３５からステップＳ１００５に戻る回数をカウントしておき、ステップＳ１０２０において、カウント値が所定回数（例えば１００回）に達したか否かを判定し、カウント値が所定回数に達すると、ステップＳ１０４０に進んでもよい。例えば、繰返し処理部１５３は、図９のステップＳ１１２０からステップＳ１００５に戻る回数をカウントしておき、ステップＳ１１０５において、カウント値が所定回数に達したか否かを判定し、カウント値が所定回数に達すると、ステップＳ１０４０に進んでもよい。
【００６５】
図８又は図９の動作では、スパッタ量が所定値以下にならない限り、動作が終了しないので、パルス波形の探索時間が過大になる可能性がある。これに対して、この実施形態によれば、探索回数が所定回数に達すると終了するので、パルス波形の探索時間が過大になるのを未然に防止することができる。
【００６６】
（３）上記実施形態において、獲得関数は、改善量の期待値（ＥＩ）に限られず、改善の確率（ＰＩ）又は信頼限界の下限（ＬＣＢ）でもよい。また、獲得関数を用いずに、スパッタ量の予測モデルである関数ｆ（Ｘ）が最小となる設計変数Ｘを探索してもよい。しかし、ベイズ最適化により獲得関数を求めた方が、繰返し回数を低減できるため、好ましい。
【００６７】
（４）上記実施形態において、波形情報４００は、図４に示される４個の情報に限られず、パルス波形を特定できる情報を含んでいればよい。例えば、ピーク時間（又はベース時間）に代えて、パルス周波数又はパルス周期を用いてもよい。この場合、パルス周波数の逆数又はパルス周期から、例えばベース時間を減算するとピーク時間が求まるので、パルス波形を特定することができる。
【００６８】
また、ピーク電流値（又はベース電流値）に代えて、平均電流値を含んでもよい。この場合、例えば、平均電流値と、他の３つの情報（つまりベース電流値、ピーク時間及びベース時間）とから、ピーク電流値が求まるので、パルス波形を特定することができる。
【００６９】
また、図４、図５のパルス波形では、ベース電流値からピーク電流値への立上り時間及びピーク電流値からベース電流値への立下り時間は固定とされているが、立上り時間及び立下り時間も、パラメータとして、波形情報（つまり設計変数）に含まれてもよい。すなわち、ピーク電流値、ピーク時間、ベース電流値、ベース時間に加えて、立上り時間、立下り時間の６つの情報が、波形情報に含まれてもよい。
【００７０】
また、パルスアーク溶接で汎用されるアーク長制御が用いられる場合、例えばベース時間を幅変調制御することによりアーク長制御が行われる場合には、ベース時間を設計変数から除外すればよい。
【００７１】
また、上記実施形態では、パルス波形は、矩形波とされているが、これに限られず、台形波形、三角波形、第１パルスと第２パルスとからなる２つのパルスピークを持つ波形でもよい。
【００７２】
（５）上記実施形態では、スパッタ量計測部１５１は、カメラ３０によって撮像された画像３１に基づきスパッタ量を計測しているが、これに限られない。例えば、溶接ビード７１（図２）から飛散したスパッタを収容する箱状の収容部を設けるとともに、この収容部の重量を計測する重量計を設けてもよい。そして、スパッタ量計測部１５１は、重量計によって計測された重量に基づき、スパッタ量を計測してもよい。
【００７３】
（６）図８、図９のステップＳ１０００において、パルス波形の初期値を１つとせずに、複数（例えば１０個）のランダムな設計変数を初期値としてもよい。例えば図８において、初期値が複数（例えば１０個）の場合には、ステップＳ１００５、Ｓ１０１０、Ｓ１０１５をそれぞれの初期値で実行しておき、複数（例えば１０個）の溶接履歴情報がある状態から、ステップＳ１０２５以降が実行されてもよい。例えば図９において、初期値が複数（例えば１０個）の場合には、ステップＳ１００５、Ｓ１０１０、Ｓ１１００をそれぞれの初期値で実行しておき、複数（例えば１０個）の溶接履歴情報がある状態から、ステップＳ１０２５以降が実行されてもよい。
【符号の説明】
【００７４】
１０  パルスアーク溶接装置
２０  溶接ロボット
１００  パルス波形探索装置
１４０  メモリ
１４１  溶接履歴情報
１５１  スパッタ量計測部
１５２  パルス波形生成部
１５３  繰返し処理部
【図１】
2020157347.tif 000004
【図２】
2020157347.tif 000005
【図３】
2020157347.tif 000006
【図４】
2020157347.tif 000007
【図５】
2020157347.tif 000008
【図６】
2020157347.tif 000009
【図７】
2020157347.tif 000010
【図８】
2020157347.tif 000011
【図９】
2020157347.tif 000012
【図１０】
2020157347.tif 000013