(57)【要約】【課題】工具の回転および移動とワークの回転との同期が必要な場合に、加工における自励振動の発生を防止しながら、加工効率の低下を防止する。【解決手段】工具Ｘを回転および移動させる主軸２と、ワークＷを回転させるワーク回転機構３と、プログラムの指令に従って、主軸２とワーク回転機構３とを制御する制御部４と、工具ＸによるワークＷの切削負荷を検出する切削負荷検出部とを備え、制御部４が、切削負荷検出部により検出された切削負荷が所定の負荷を超えない範囲で、切削負荷が小さい領域における工具ＸによるワークＷの切込み深さが、切削負荷が大きい領域における切込み深さよりも大きくなるように切削経路を制御する工作機械１である。【選択図】図１
2020089942.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
工具を回転および移動させる主軸と、
ワークを回転させるワーク回転機構と、
プログラムの指令に従って、前記主軸と前記ワーク回転機構とを制御する制御部と、
前記工具による前記ワークの切削負荷を検出する切削負荷検出部とを備え、
前記制御部が、前記切削負荷検出部により検出された前記切削負荷が所定の負荷を超えない範囲で、前記切削負荷が小さい領域における前記工具による前記ワークの切込み深さが、前記切削負荷が大きい領域における前記切込み深さよりも大きくなるように切削経路を制御する工作機械。
【請求項２】
前記制御部が、前記切削負荷が小さい領域において前記切削負荷が大きい領域よりも前記ワーク回転機構による前記ワークの回転軸と、前記主軸による前記工具の回転軸との距離を離す方向に前記主軸を制御する請求項１に記載の工作機械。
【請求項３】
前記制御部が、前記工具による前記ワークの切削加工における加工条件の調整パラメータと該調整パラメータの調整量を機械学習する機械学習器を備え、
該機械学習器が、
前記切削加工における加工状態を示す情報である状態データを取得する状態観測部と、
前記状態データと報酬条件とに基づいて報酬を算出する報酬算出部と、
前記加工条件の調整を機械学習する加工条件調整学習部と、
該加工条件調整学習部による前記加工条件の調整の機械学習結果と、前記状態データとに基づいて、前記加工条件の調整の対象パラメータとその調整量を調整行動として決定して、該調整行動に基づいて前記切削加工における前記加工条件を調整する加工条件調整部とを備え、
前記加工条件調整学習部が、前記調整行動として、出力された調整後の前記加工条件に基づく加工動作後の前記状態観測部により取得された前記状態データと、前記報酬算出部により算出された前記報酬とに基づいて、前記加工条件の調整を機械学習し、
前記報酬条件は、振動が発生した場合にマイナスの報酬を与え、前記工具による前記ワークの切削が、所定の負荷を超えない範囲で切削負荷を増大させた場合にプラスの報酬を与え、前記切削負荷を減少させた場合または前記切削負荷が前記所定の負荷を超えた場合にマイナスの報酬を与える請求項１または請求項２に記載の工作機械。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工作機械に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
工作機械により加工を行う場合に、プログラム指令された経路、速度および主軸の回転数により、工具を用いてワークの加工が行われる。このときに加工時に発生するびびりや工具摩耗／工具折損が加工面に及ぼす影響を回避するために、びびりや工具摩耗／工具折損が発生しない主軸回転数および送り速度などの加工条件の調整を行う制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６０６３０１３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、工具を回転および移動させることに同期してワークも回転させながら加工を行うホブ加工等の、工具とワークとの回転動作の同期および回転動作と送り動作との同期が必要な加工においては、工具の摩耗等の影響により、実際の切削負荷が予想される切削負荷を上回り、切削負荷が増えることにより同期誤差が増大し、同期誤差の増大が切削負荷をさらに増加させるという自励振動が発生してしまうという不都合がある。
【０００５】
自励振動の発生を抑えるためには、切削負荷が過大とならないように余裕を確保する必要があるが、単に切削負荷に余裕を確保するだけでは、加工能力を十分に利用することができなくなって、加工効率が低下するという不都合がある。
本発明は、工具の回転および移動とワークの回転との同期が必要な場合に、加工における自励振動の発生を防止しながら、加工効率の低下を防止することができる工作機械を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、工具を回転および移動させる主軸と、ワークを回転させるワーク回転機構と、プログラムの指令に従って、前記主軸と前記ワーク回転機構とを制御する制御部と、前記工具による前記ワークの切削負荷を検出する切削負荷検出部とを備え、前記制御部が、前記切削負荷検出部により検出された前記切削負荷が所定の負荷を超えない範囲で、前記切削負荷が小さい領域における前記工具による前記ワークの切込み深さが、前記切削負荷が大きい領域における前記切込み深さよりも大きくなるように切削経路を制御する工作機械である。
【０００７】
本態様によれば、制御部により主軸およびワーク回転機構を同期して制御し、主軸に取り付けた工具によりワーク回転機構に取り付けたワークを切削する場合に、切削負荷検出部により検出された工具によるワークの切削負荷が小さい領域において、切削負荷が大きい領域におけるよりも切込み深さを大きくすることにより、切削負荷が小さい領域における切削負荷を増大させる切削経路によりワークを加工することができる。切削負荷が大きい領域においては、通常、所定の負荷を超えない切削負荷となる切削経路が選択されるので、切削負荷が過大となることを防止して、自励振動の発生を防止し、ワークと工具との接触が少ないために切削負荷が小さい領域における切込み深さを大きくすることにより、効率的な加工を行って、加工時間の短縮を図ることができる。
【０００８】
上記態様においては、前記制御部が、前記切削負荷が小さい領域において前記切削負荷が大きい領域よりも前記ワーク回転機構による前記ワークの回転軸と、前記主軸による前記工具の回転軸との距離を離す方向に前記主軸を制御してもよい。
この構成により、簡易に切削経路を調整して、加工における自励振動の発生を防止しながら、加工効率の低下を防止することができる。
【０００９】
また、上記態様においては、前記制御部が、前記工具による前記ワークの切削加工における加工条件の調整パラメータと該調整パラメータの調整量を機械学習する機械学習器を備え、該機械学習器が、前記切削加工における加工状態を示す情報である状態データを取得する状態観測部と、前記状態データと報酬条件とに基づいて報酬を算出する報酬算出部と、前記加工条件の調整を機械学習する加工条件調整学習部と、該加工条件調整学習部による前記加工条件の調整の機械学習結果と、前記状態データとに基づいて、前記加工条件の調整の対象パラメータとその調整量を調整行動として決定して、該調整行動に基づいて前記切削加工における前記加工条件を調整する加工条件調整部とを備え、前記加工条件調整学習部が、前記調整行動として、出力された調整後の前記加工条件に基づく加工動作後の前記状態観測部により取得された前記状態データと、前記報酬算出部により算出された前記報酬とに基づいて、前記加工条件の調整を機械学習し、前記報酬条件は、振動が発生した場合にマイナスの報酬を与え、前記工具による前記ワークの切削が、所定の負荷を超えない範囲で切削負荷を増大させた場合にプラスの報酬を与え、前記切削負荷を減少させた場合または前記切削負荷が前記所定の負荷を超えた場合にマイナスの報酬を与えてもよい。
【００１０】
この構成により、加工における自励振動の発生を防止しながら、加工効率の低下を防止することができる切削経路を、機械学習によって簡易に決定することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、工具の回転および移動とワークの回転との同期が必要な場合に、加工における自励振動の発生を防止しながら、加工効率の低下を防止することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る工作機械を示すブロック図である。
【図２】図１の工作機械に備えられる制御部の一例を示すブロック図である。
【図３】図１の工作機械における強化学習アルゴリズムの基本的な概念を説明する図である。
【図４】図１の工作機械における機械学習の流れを示すフローチャートである。
【図５】工作機械による従来の加工パスを説明する模式図である。
【図６】図５の加工パスにおける工具とワークとの接触量を説明する模式図である。
【図７】図５の加工パスによる３回の粗加工における電動機負荷の時間変化を示すグラフである。
【図８】図１の工作機械による最適化された加工パスにおける工具とワークとの接触量を説明する模式図である。
【図９】図１の工作機械による最適化された加工パスを説明する模式図である。
【図１０】図９の加工パスによる３回の粗加工における電動機負荷の時間変化を図７の時間変化と対比して示すグラフである。
【図１１】図７の電動機負荷のパターンとは異なるパターンの一例を示すグラフである。
【図１２】図７の電動機負荷のパターンとは異なるパターンの他の例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の一実施形態に係る工作機械１について、図面を参照して以下に説明する。
本実施形態に係る工作機械１は、図１に示されるように、工具Ｘを回転および移動させる主軸２と、ワークＷを回転させるワーク回転機構３と、プログラムＰの指令に従って、主軸２およびワーク回転機構３を制御する制御部４とを備えている。制御部４はメモリおよびプロセッサにより構成されている。
【００１４】
制御部４は、メモリから読み出されたプログラムＰを解析し、解析結果として得られた制御データに基づいて工作機械１の主軸２およびワーク回転機構３を制御してワークＷを加工する。工作機械１は、工具Ｘの位置、速度、回転数およびワークＷの回転数を検出する図示しないセンサおよび加工時に主軸２の電動機に作用する負荷（切削負荷）、電動機の振動を検出する図示しないセンサを備えている。例えば、工具Ｘの位置、速度、回転数およびワークＷの回転数はエンコーダ、電動機に作用する負荷は電流センサ（切削負荷検出部：図示略）、電動機の振動は振動センサ（図示略）により検出される。
【００１５】
制御部４は、これらのセンサを経由して状態データおよび判定データを取得できる。制御部４は、工作機械１の各部から状態データを取得する状態観測部５、判定データを取得する判定データ取得部６および機械学習を行う人工知能となる機械学習器７を備えている。
【００１６】
状態観測部５は、制御部４のプログラムＰの解析結果として得られた制御データから取得した工具Ｘの位置、主軸２の回転数、送り速度、ワークＷの回転数を加工状態に係る状態データとして観測して機械学習器７内に取得する。取得された状態データは機械学習器７内に記憶され、後述する報酬計算部８および価値関数更新部９に入力される。
【００１７】
入力される状態データは、最新の加工運転で取得したデータでも、過去の加工運転で取得したデータでも構わない。また、他の制御部や集中管理システムに記憶された状態データを入力して記憶したり、出力したりすることも可能である。
判定データ取得部６は、主軸２の電動機負荷を示すデータおよびセンサにより取得された振動データを判定データとして取得し、機械学習器７の報酬計算部８に出力する。
【００１８】
なお、工作機械１および制御部４は一般的な工作機械および数値制御装置の構成を備えているものとし、本発明における機械学習の動作の説明に特段必要な構成以外は本明細書での詳細な説明を省略する。図２に示す構成によれば、機械学習器７がエージェントに対応し、機械学習器７を除く工作機械１が備える各構成が環境に対応する。
【００１９】
機械学習器７には、環境を特定するための情報として、状態観測部５により取得された工作機械１における加工時における工具Ｘの位置、速度、回転数およびワークＷの回転数等の状態データおよび判定データ取得部６により取得された電動機負荷および振動データ等の判定データが入力される。これらは工作機械１の各部から取得されたデータおよび制御部４から取得されたデータである。
【００２０】
本実施形態においては、機械学習器７が環境に対して出力する行動出力として、工具Ｘの加工パスの調整および切り込み深さの調整の指令を出力データとしている。
また、本実施形態においては、機械学習に対して与えられる報酬として、電動機負荷（プラス報酬、マイナス報酬）、工具Ｘの摩耗／破損の発生（マイナス報酬）、振動の発生（マイナス報酬）などを採用する。なお、いずれのデータに基づいて報酬を決定するのかについては、作業者が適宜設定してもよい。
【００２１】
機械学習器７は、上述した状態データ、判定データおよび報酬に基づいて機械学習を行う。機械学習においては、図３に示されるように、ある時刻ｔにおいて、（１）エージェントが環境の状態ｓｔを観測し、（２）観測された状態ｓｔと過去の学習に基づいて自分がとり得る行動ａｔを選択して行動ａｔを実行し、（３）行動ａｔが実行されることにより環境の状態ｓｔが次の状態ｓｔ＋１へと変化し、（４）行動ａｔの結果としての状態の変化に基づいてエージェントが報酬ｒｔ＋１を受け取り、（５）エージェントが、状態ｓｔ、行動ａｔ、報酬ｒｔ＋１および過去の学習の結果に基づいて学習を進めることが、エージェントと環境との間で行われる。
【００２２】
具体的には、主軸２およびワーク回転機構３に対して行われる加工パス（切削経路）の調整および切り込み深さの調整が行動ａｔとなり、行動ａｔが行われた結果として新たに得られた状態ｓｔ＋１に基づいて評価計算された値が報酬ｒｔ＋１となり、これを機械学習のアルゴリズムに応じた価値関数の更新式に当てはめることにより学習を進める。
【００２３】
機械学習器７は、報酬計算部（報酬算出部）８、価値関数更新部（加工条件調整学習部）９および意思決定部（加工条件調整部）１０を備えている。機械学習器７は、図２に示されるように、制御部４内に備えられていてもよいし制御部４外のパーソナルコンピュータ等に備えられていてもよい。
【００２４】
報酬計算部８は、作業者などにより設定された機械学習における報酬を与える条件に基づいて、状態観測部５または判定データ取得部６から入力された状態データおよび判定データを用いて報酬を計算し、価値関数更新部９に出力する。
報酬にはプラス報酬とマイナス報酬とがあり、適宜設定可能である。
報酬計算部８は、設定された報酬条件に基づいて状態観測部５および判定データ取得部６から入力されたデータを分析し、計算された報酬を価値関数更新部９へ出力する。
【００２５】
以下に、報酬計算部８に設定される報酬条件の例を示す。
「報酬１：工具Ｘの摩耗／破損の発生（マイナス報酬）」
工作機械１による加工時に、所定の基準値以上に工具Ｘの摩耗が進んだ場合、その度合いに応じてマイナスの報酬を与える。また、工具Ｘの破損が発生した場合には、マイナスの報酬を与える。
【００２６】
「報酬２：振動の発生（マイナス報酬）」
工作機械１による加工時に、所定の基準値以上の振動が発生した場合に、その度合いに応じてマイナスの報酬を与える。
【００２７】
「報酬３：電動機負荷（プラス報酬、マイナス報酬）」
工作機械１による前回の加工条件の調整後に加工された際に、測定された電動機負荷が所定の基準値（所定の負荷）を超えない範囲で増加した場合に、その度合いに応じてプラスの報酬を与える。また、所定の基準値を超える場合または電動機負荷が低下した場合には、マイナスの報酬を与える。
【００２８】
価値関数更新部９は、状態観測部５により取得された状態データと報酬計算部８により計算された報酬とに基づいて機械学習を行う。学習に用いられる価値関数については、適用する学習アルゴリズムに応じて決定する。例えば、代表的な強化学習のアルゴリズムの１つであるＱ学習を用いる場合には、数１に従って行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を更新することにより学習を進める。
【００２９】
【数１】
2020089942.tif 000003
ここで、αは学習係数、γは割引率であり、０＜α≦１、０＜γ≦１の範囲で定義される。
【００３０】
意思決定部１０は、過去の学習によって作成された価値関数を用いて現在の状態ｓｔにおいて将来にわたっての報酬（ｒｔ＋１＋ｒｔ＋２＋…）が最大となる行動ａｔ（最も価値の高い行動）を選択する。なお、学習中には学習の進展を目的として、意思決定部１０における行動の選択において一定の確率でランダムな行動を選択することも行われる（εグリーディ法）。
【００３１】
図４のフローチャートを用いて、価値関数更新部９が行う機械学習の流れを説明する。
まず、機械学習が開始されると、状態観測部５が工作機械１の加工状態に係るデータを取得し、判定データ取得部６が判定データを取得する（ステップＳ１）。
価値関数更新部９は、状態観測部５が取得した加工状態に係るデータおよび判定データ取得部６が取得した判定データに基づいて現在の状態ｓｔを特定する（ステップＳ２）。
【００３２】
意思決定部１０は、過去の学習結果とステップＳ２で特定した状態ｓｔとに基づいて行動ａｔを選択する（ステップＳ３）。
次いで、工作機械１において、ステップＳ３において選択された行動ａｔが実行される（ステップＳ４）。
【００３３】
そして、状態観測部５による状態データの取得および判定データ取得部６による判定データの取得が行われる（ステップＳ５）。この段階においては、工作機械１の状態は時刻ｔから時刻ｔ＋１への時間的推移とともにステップＳ４において実行された行動ａｔによって変化している。
【００３４】
ステップＳ５において取得された評価結果のデータに基づいて、報酬計算部８が報酬ｒｔ＋１を算出する（ステップＳ６）。
そして、ステップＳ２において特定された状態ｓｔ、ステップＳ３において選択された行動ａｔおよびステップＳ６において算出された報酬ｒｔ＋１に基づいて、価値関数更新部９が機械学習を進め（ステップＳ７）、ステップＳ２からの工程が繰り返される。
【００３５】
このように、機械学習器７においては、上記（１）から（５）を繰り返すことにより学習が進められる。ある環境において学習が終了した後に、新たな環境に置かれた場合でも追加の学習を行うことによりその環境に適応するように学習を進めることができる。したがって、本実施形態においては、ワークＷを加工する工作機械１を制御する制御部４における加工パスおよび切込み深さの調整に適用することより、新しい工作機械１の制御に適用したりした場合であっても、過去の加工パス等の調整の学習に新たな環境における追加の学習を行って、加工パス等の調整の学習を短時間で行うことも可能である。
【００３６】
工作機械１において、工具Ｘを回転および移動させながら、工具Ｘの回転および移動に同期してワークＷを回転させつつ加工、例えば、ホブ加工等の加工を行う場合に、通常の加工パスの場合には、図５に示されるように、ワークＷに対して一定の切込み深さを維持しながら複数回、例えば、３回の粗加工と１回の仕上げ加工とが行われる。
この場合において、各粗加工においては、図６に示されるように、工具ＸによるワークＷの切込み開始時および切込み終了時に工具ＸとワークＷとの接触量が小さいため、電動機負荷は、図７に示されるように変化する。
【００３７】
しかしながら、この場合には、切削中の電動機負荷が最大許容負荷（所定の負荷）を超えない切込み深さに設定すると、ワークＷの切込み開始時および切込み終了時における切削に時間がかかり、全体として、切削時間が増大してしまう。
【００３８】
本実施形態によれば、切削負荷の小さい切込み開始時および切込み終了時における切削負荷を増大させる方向に加工パスを調整するので、図８に示されるように、切削負荷の小さい切込み開始時および切込み終了時における切込み深さが増大する。すなわち、従来の加工パスでは切込み深さを一定にするために、切込み開始時と切込み終了時における工具ＸとワークＷとの接触量が小さく、電動機負荷に十分すぎる余裕があった。
【００３９】
これに対して、本実施形態においては、図９に示されるように、切削負荷の小さい切込み開始時および切込み終了時における切込み深さを増大させる加工パスを採用する。すなわち、制御部４が、電動機負荷が小さい領域において電動機負荷が大きい領域よりもワーク回転機構３によるワークＷの回転軸と、主軸２による工具Ｘの回転軸との距離を離す方向に主軸２を制御する。これにより、図１０に示されるように、各回の粗加工における切込み開始時から切込み終了時までの切削量の変動を安定させて、１回の粗加工における切削量を増大させ、全体として切削時間を短縮して加工効率を向上することができるという利点がある。
【００４０】
また、加工時における振動の発生をマイナスの報酬とすることにより、電動機負荷が小さくなる方向に加工パスを調整して、工具Ｘの回転とワークＷの回転との同期誤差による自励振動の発生を抑えることができるという利点がある。
【００４１】
なお、本実施形態においては、価値関数としてＱ学習に用いる行動価値関数を例示したが、これに代えて、強化学習アルゴリズムの１つであるＴＤ学習において用いられる状態価値関数を用いてもよい。状態価値関数としては、数２に示されるものを例示することができる。
【００４２】
【数２】
2020089942.tif 000004
【００４３】
また、強化学習においては、ネットワークなどによって複数のエージェントを接続したシステムとし、エージェント間で状態ｓ、行動ａおよび報酬ｒなどの情報を共有してそれぞれの学習に利用することにより、それぞれのエージェントが他のエージェントの環境も考慮して学習する分散強化学習を行って効率的な学習を行うことができる。本実施形態においても複数の環境を制御する複数のエージェントがネットワークなどによって接続された状態で分散機械学習を行うことにより、ワークＷを加工する工作機械１を制御する制御部４における加工条件の調整の学習を効率的に行わせることができる。
【００４４】
なお、強化学習のアルゴリズムとしては、Ｑ学習、ＳＡＲＳＡ法、ＴＤ学習およびＡＣ法など様々な手法が周知となっており、本実施形態に適用するアルゴリズムとして、いずれのアルゴリズムを採用してもよい。
【００４５】
また、本実施形態においては、制御部４が、機械学習により、電動機負荷が最大許容負荷を超えない範囲で、電動機負荷が小さい領域における工具ＸによるワークＷの切込み深さが、電動機負荷が大きい領域における切込み深さよりも大きくなるように加工パスを最適化させる場合について例示したが、これに限定されるものではない。
【００４６】
すなわち、制御部４が、機械学習を用いることなく、電動機負荷が小さい領域において電動機負荷が大きい領域よりもワーク回転機構３によるワークＷの回転軸と、主軸２による工具Ｘの回転軸との距離を離す方向に主軸２を制御してもよい。電動機負荷が最大許容負荷を超えない範囲で加工パスを変えながら加工を繰り返し、加工パスを最適化させてもよい。
【００４７】
また、本実施形態により加工パスを最適化する電動機負荷の形態については、図７および図１０に示されるような台形状のものに限定されるものではなく、図１１および図１２に示されるような任意の形態の電動機負荷に適用してもよい。
【符号の説明】
【００４８】
１  工作機械
２  主軸
３  ワーク回転機構
４  制御部
５  状態観測部
７  機械学習器
８  報酬計算部（報酬算出部）
９  価値関数更新部（加工条件調整学習部）
１０  意思決定部（加工条件調整部）
Ｐ  プログラム
Ｗ  ワーク
Ｘ  工具
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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