(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所与の設定加工条件に従って加工用電極と被加工物との間に形成される放電加工間隙に加工用パルス電圧を繰り返し印加すると共に、前記加工間隙の間隙長を前記所与の設定加工条件のうちのサーボ基準電圧と前記加工間隙における電気的状態とに従って調節し、及び又はジャンプ指令信号に応答して前記間隙長を拡大するための所要の相対運動を前記加工用電極及び又は前記被加工物に与えるための制御を行いつつ前記被加工物を放電加工するための放電加工制御方法において、
前記加工間隙に生じる放電の状態を特定するための各値に関し、前記所与の設定加工条件に従う所要の放電加工パルス波形に関する理論値データ及び前記加工間隙から得られた電気的信号に基づく所要の実際値データをそれぞれ計算し、
前記理論値データと前記実際値データとから前記加工間隙における放電加工の状態を評価するための評価値を計算し、
該評価値に応答し前記サーボ基準電圧及び又は前記所要の相対運動のための制御パラメータの最適値を計算する
各ステップを備え、前記間隙長制御及び又は前記相対運動が前記最適値に基づいて制御されるようにしたことを特徴とする放電加工制御方法。
【請求項２】
前記評価値が、前記理論値データと実際値データとに基づくファジィ推論処理、又はニューラルネットワークを用いた学習によって決定される請求項１に記載の放電加工制御方法。
【請求項３】
加工用電極と被加工物との間に形成される放電加工間隙に加工用パルス電圧を印加するための加工用パルス電源と、加工条件を設定するための加工条件設定器と、前記加工間隙の実際の電気的状態を検出するための検出手段と、前記加工間隙の間隙長を前記加工条件設定器から与えられる所与のサーボ基準電圧と前記検出手段からの出力とに従って調節するための手段、及び又はジャンプ指令信号に応答して前記間隙長を拡大するための所要の相対運動を前記加工用電極及び又は前記被加工物に与えるための手段とを備えて成る放電加工機の制御装置において、
前記加工間隙に生じる放電の状態を特定するための各値に関し、前記加工条件設定手段において設定された所定の一群の加工条件に従う所要の放電加工パルス波形に関する理論値データを計算するための手段と、
前記加工間隙に生じる放電の状態を特定するための各値に関し、前記検出手段に応答し所要の実際値データを得るための手段と、
前記理論値データと前記実際値データとに応答し前記加工間隙における放電加工の状態を評価するための評価値を計算するための評価値計算手段と、
該評価値計算手段に応答し前記サーボ基準電圧及び又は前記所要の相対運動のための制御パラメータの最適値を計算するための最適値計算手段と、
該最適値計算手段からの出力に応答して所要の加工条件を変更制御する手段とを備えたことを特徴とする放電加工機用制御装置。
【請求項４】
前記評価値計算手段が、前記理論値データと実際値データとに基づくファジィ推論処理手段、又はニューラルネットワークを用いた学習手段として構成されている請求項３に記載の放電加工機用制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、放電加工状態に応じて所要の加工制御パラメータを適切に設定することができるようにした、放電加工制御方法及び放電加工機用制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
放電加工を行なう場合、作業者は、加工内容、すなわち、被加工物の加工面積、加工深さ、要求される加工寸法、面粗度等から、放電ＯＮ−ＯＦＦ時間、加工電流値（電流波高値）、不安定加工の制御用検出レベル等の種々の加工パラメータを自己の経験等に基づいて設定して放電加工を開始する。そして、この後も、加工屑の排出不良による加工速度の低下等に対応するため、作業者は加工の進行に応じて、サーボ基準電圧、電極のジャンプ動作の周期とジャンプ量等のパラメータを自己の経験又はデータ表に従って適宜に調節し、その時々における最適な加工条件で加工を進めることが必要である。
【０００３】
ここで、サーボ基準電圧、電極のジャンプ動作の周期及びジャンプ量の設定は、加工速度と加工の安定性とをどのように調和させるかの問題である。例えばジャンプ周期を短くしジャンプ量を大きくすれば加工の安定性は増すがその反面単位時間当りの放電時間は少なくなり、加工速度が遅くなるという問題が生じることになる。したがって、この種の加工パラメータの設定には相当の熟練を必要とする。例えば、オシロスコープを使用する熟練作業者の場合、オシロスコープに表示された放電波形から、放電周波数、放電待機時間、無負荷電圧、短絡の発生具合等を全体的に観察し、この観察結果により、各加工パラメータを自己の経験に基づいて適宜に変更している。
【０００４】
このような熟練者の勘と経験による調節に代えて、非経験者によってもそれと同等の調節をファジィ推論によって自動的に行なうことができるようにした構成が、例えば、特開平２−３０３７２０号公報、特開平２−１３１８３８号公報等に開示されている。
【０００５】
前者の構成は、放電待機時間、無負荷電圧、加工間隙の平均電圧等から所与のファジィルールに従って放電安定度とその変化率とを推論し、これらに基づいて電極のジャンプ動作の周期とジャンプ距離の増分値とをファジィ制御するものである。一方、後者の構成は、加工条件を変更するための複数の手法を知識記憶部に推論部と独立して記憶しておき、複数の手法により得られた結果を合成または推論して加工条件の変更操作量を決定することにより作業者による操作と同等の操作を自動で行おうとするものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術においては、いずれも、極間の状態を種々の検出手段を用いて電気的に検出し、その検出された複数の値を所与の基準値とそれぞれ比較することによって放電伏態の良否あるいは安定度を判断し、この結果に基づき放電時間および休止時間、ジャンプ動作あるいはサーボ動作などを個々に制御する構成である。
【０００７】
この従来の構成によると、放電の良否等を判断するために必要な基準値は、その時の電気的加工条件に応じた適切な値としなければならず、したがって、知識記憶部には種々の電気的加工条件に応じた多数の基準値を用意しておき、その時の加工条件に応じた最適な基準値を与えることが要求される。
【０００８】
このように、従来の最適化制御は、過去に蓄積されたノウハウ的条件変更手法あるいは曲線的制御手法を知識記憶部に記憶しておき、その記憶された手法に基づき加工状態を例えばファジィ推論し、操作量を制御するものである。
【０００９】
したがって、操作量又は加工条件が制御のために変更されると、その次の制御のために変更後の条件に従う別の制御基準を用いる必要が生じ、従来のシステムでは、多数の判断手法を必要とする上に、多数の手法を用いることとなる。この結果、従来のシステムでは、処理速度が低下する、加工条件が変更された場合判断基準の異なる手法が多数必要となるか又は条件毎の判断基準を多数用意しなければならない、等の多くの問題点を有している。
【００１０】
本発明の目的は、したがって、より簡単な構成で、所与の放電加工条件が変更された場合にもこれに対応して最適制御を行なうことができるようにした、放電加工制御方法及び放電加工機用制御装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を達成するための発明の第１の特徴は、所与の設定加工条件に従って加工用電極と被加工物との間に形成される放電加工間隙に加工用パルス電圧を繰り返し印加すると共に、前記加工間隙の間隙長を前記所与の設定加工条件のうちのサーボ基準電圧と前記加工間隙における電気的状態とに従って調節し、及び又はジャンプ指令信号に応答して前記間隙長を拡大するための所要の相対運動を前記加工用電極及び又は前記被加工物に与えるための制御を行いつつ前記被加工物を放電加工するための放電加工制御方法において、前記加工間隙に生じる放電の状態を特定するための各値に関し、前記所与の設定加工条件に従う所要の放電加工パルス波形に関する理論値データ及び前記加工間隙から得られた電気的信号に基づく所要の実際値データをそれぞれ計算し、前記理論値データと前記実際値データとから前記加工間隙における放電加工の状態を評価するための評価値を計算し、該評価値に応答し前記サーボ基準電圧及び又は前記所要の相対運動のための制御パラメータの最適値を計算する各ステップを備え、前記間隙長制御及び又は前記相対運動が前記最適値に基づいて制御されるようにした点にある。
また、本発明の第２の特徴は、加工用電極と被加工物との間に形成される放電加工間隙に加工用パルス電圧を印加するための加工用パルス電源と、加工条件を設定するための加工条件設定器と、前記加工間隙の実際の電気的状態を検出するための検出手段と、前記加工間隙の間隙長を前記加工条件設定器から与えられる所与のサーボ基準電圧と前記検出手段からの出力とに従って調節するための手段、及び又はジャンプ指令信号に応答して前記間隙長を拡大するための所要の相対運動を前記加工用電極及び又は前記被加工物に与えるための手段とを備えて成る放電加工機の制御装置において、前記加工間隙に生じる放電の状態を特定するための各値に関し、前記加工条件設定手段において設定された所定の一群の加工条件に従う所要の放電加工パルス波形に関する理論値データを計算するための手段と、前記加工間隙に生じる放電の状態を特定するための各値に関し、前記検出手段に応答し所要の実際値データを得るための手段と、前記理論値データと前記実際値データとに応答し前記加工間隙ににおける放電加工の状態を評価するための評価値を計算するための評価値計算手段と、該評価値計算手段に応答し前記サーボ基準電圧及び又は前記所要の相対運動のための制御パラメータの最適値を計算するための最適値計算手段と、該最適値計算手段からの出力に応答して所要の加工条件を変更制御する手段とを備えた点にある。
【００１２】
【作用】
所与の加工条件に従って計算された加工間隙に生じる放電の状態に関する所要の理論値データと検出手段等によって検出された加工間隙における実際の電気的状態から計算された所要の実際値データとに基づいて、放電加工の状態を評価し、この評価結果に従って最適制御が実行される。
【００１３】
【実施例】
以下、図面を参照して本発明の一実施例につき詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明による放電加工機用制御装置を備えて成る型彫放電加工機の一実施例の全体構成を示す。総体的に符号１で示される放電加工機は、被加工物２をＸ−Ｙ平面上における所要の位置に位置決めするため、Ｘ軸サーボモータ３及びＹ軸サーボモータ４によって駆動されるＹ−Ｙ移動テーブル５を有し、被加工物２と対向するように図示しない電極保持装置に取り付けられている加工用電極６は、Ｚ軸サーボモータ７により図示しない電極保持装置と一緒に、Ｘ−Ｙ平面に垂直なＺ軸方向に沿って移動させることができる構成となっている。これらのＸ、Ｙ、Ｚ軸サーボモータ３、４、７は、駆動装置８からのサーボモータ駆動信号ＳＸ、ＳＹ、ＳＺに応答してその回転が制御される。
【００１５】
加工パルス電源９は、設定器１０に設けられている設定スイッチ１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄにより操作者が設定した所定の電気的加工条件、すなわち、加工パルスのオン時間設定値ＴＯ、加工パルスのオフ時間設定値ＴＦ、加工電流のピーク設定値ＩＰ、無負荷加工電圧設定値ＴＷＲを示す、設定データＤＴＯ、ＤＴＦ、ＤＩＰ、ＤＴＲを設定器１０から受取っており、これらの設定データに従う放電加工パルス電圧及び放電加工電流を被加工物２と加工用電極６との間に与える構成となっている。
【００１６】
符号１１で示される揺動制御回路１１は、被加工物２の加工形状寸法に関するデータ、揺動パターンデータ、揺動巾データ等を入力装置１１ｂから或いは適宜の外部装置から任意にセットすることができるメモリ１１ａを有しており、メモリ１１ａにストアされている所要の加工形状寸法データ等に従って、被加工物２を加工するのに必要なＸ−Ｙ平面内における被加工物２と加工用電極６との間の相対運動を与えるための第１指令信号Ｍ１が駆動装置８に送られる。駆動装置８は、第１指令信号Ｍ１に従ってサーボモータ駆動信号ＳＸ、ＳＹを出力し、これにより所要の加工に必要なＸ−Ｙ平面内での相対揺動運動が被加工物２と加工電極６との間に与えられる。
【００１７】
電極サーボ送り制御回路１２は、設定器１０により設定されたサーボ基準電圧設定値ＳＶを示す設定データＤＳＶを設定器１０から受取ると共に、被加工物２と加工用電極６との間に形成される放電加工間隙Ｇにおける電気的状態を検出するための検出回路１３から、平均加工電圧値ＭＶを示す平均加工電圧データＤＭＶを受取っており、両入力データＤＳＶ及びＤＭＶに応答し、後で詳しく述べるようにして加工用電極６のサーボ送り制御のための第２指令信号Ｍ２が出力され、駆動装置８に与えられる。駆動装置８は、第２指令信号Ｍ２に従いサーボモータ駆動信号ＳＺをＺ軸サーボモータ７に送り、放電加工間隙Ｇの長さが最適な値となるように加工用電極６をＺ軸に沿ってサーボ送り制御する公知の構成となっている。
【００１８】
符号１４は、放電加工間隙Ｇに溜った加工屑を排除させる目的で加工用電極６を被加工物２から大きく引き離すためのジャンプ動作を指令する第３指令信号Ｍ３を出力するためのジャンプ制御回路１４である。そのジャンプ動作の指令内容は、評価値計算部１８から後述するようにして出力される放電の安定度を示す評価指数データＤＸに従って定められる。第３指令信号Ｍ３が出力されると、駆動装置８は第２指令信号Ｍ２に優先して第３指令信号Ｍ３に応答して作動し、所要のジャンプ動作のために必要なサーボモータ駆動信号ＳＺを出力する。
【００１９】
電極サーボ送り制御回路１２による電極サーボ送り動作、及びジャンプ制御回路１４による電極ジャンプ動作をその時の放電加工状態に応じた適切な条件でそれぞれ行なうことができるようにするため、図１に示す型彫放電加工機１は、設定器１０からの加工条件データ群ＤＣに基づいて放電加工間隙Ｇに生じる放電の状態を特定するための各値に関し、所与の加工条件に従う所要の理論値データＤＲを計算する第１計算部１６と、検出回路１３から得られる放電加工間隙の実際の電気的状態に関する間隙状態データＤＧに基づき、放電加工間隙Ｇに生じている放電の状態を特定するための各値に関し、所要の実際値データＤＡを計算するための第２計算部１７と、理論値データＤＲと実際値データＤＡとに応答して放電の安定度を示す評価指数データＤＸを計算して出力する評価値計算部１８とを有している。
【００２０】
設定器１０から出力される加工条件データ群ＤＣは、既述の設定データＤＴＯ、ＤＴＦ、ＤＳＶ、及びＤＴＲから成り、第１計算部Ｉ６では、以下に示す（１）乃至（４）の理論値が加工条件データ群ＤＣに基づいて計算される。
【００２１】
（１）放電待機中電圧理諭値ＲＡ
この値ＲＡは無負荷加工電圧設定値ＴＷＲに等しいものとされる。
（２）１放電あたりの放電待機時間理論値ＲＢ
この値ＲＢは、放電時に放電加工間隙に生じる電圧を３０Ｖと仮定し、下式により決定される。
ＲＢ＝｛ＴＯ×（ＳＶ−３０）＋ＴＦ×ＳＶ｝／（ＴＷＲ−ＳＶ）
（３）放電周期理論値ＲＣ
ＲＣは、ＲＢに、ＴＯ、ＴＦを加えたものと考えられるので、下式で示される。
ＲＣ＝ＲＢ＋ＴＯ＋ＴＦ
（４）放電周波数理論値ＲＤ
ＲＤの値は、
ＲＤ＝  １／ＲＣ  ［Ｈｚ］
で与えられる。
【００２２】
これらの理論値を図２に示す放電加工パルス波形中に示す。設定器１０において設定される加工条件から計算されたこれらの理論値ＲＡ乃至ＲＤのうち、
放電待機中電圧理論値ＲＡ
１放電あたりの放電待機時間理論値ＲＢ
放電周波数理論値ＲＤ
を示す理論値データＤＲが評価値計算部１８に与えられる。
【００２３】
ここで、各設定値ＴＯ、ＴＦ、ＳＶ、ＴＷＲに数値を与えて各理論値ＲＢ、ＲＣ、ＲＤを求めると次の通りである。
例１：
オン時間設定値ＴＯ＝１２０（μｓｅｃ）
オフ時間設定値ＴＦ＝２０（μｓｅｃ）
サーボ基準電圧設定値ＳＶ＝７０（Ｖ）
無負荷加工電圧設定値ＴＷＲ＝２００（Ｖ）
の場合、各理論値は、
放電待機時間理論値ＲＢ    約    ４８（μｓｅｃ）
放電周期理論値ＲＣ        約  １８８（μｓｅｃ）
放電周波数理論値ＲＤ      約５３１９（Ｈｚ）
となる。
例１の場合には、上記の如き理論値において放電が行なわれることが予定されるので、例えば放電待機時間の適切な値は実待機時間が４８（μｓｅｃ）より短いか長いかを判断して決定すべきである。したがって、実待機時間が４８（μｓｅｃ）よりも短すぎる場合は、加工が悪い状態であることを示すことになる。
【００２４】
例２：
オン時間設定値ＴＯ＝２４０（μｓｅｃ）
オフ時間設定値ＴＦ＝３０（μｓｅｃ）
サーボ基準電圧設定値ＳＶ＝９０（Ｖ）
無負荷加工電圧設定値ＴＷＲ＝２８０（Ｖ）
の場合、各理論値は、
放電待機時間理論値ＲＢ    約    ９０（μｓｅｃ）
放電周期理論値ＲＣ        約  ３６０（μｓｅｃ）
放電周波数理論値ＲＤ      約２７７８（Ｈｚ）
となる。
したがって、例２の場合では、若し実放電待機時間が例１の場合には適切であった４８（μｓｅｃ）であったとすると、加工状態が極めて悪いということになってしまう。また、例２の場合では適切な９０（μｓｅｃ）を例１の基準値である４８（μｓｅｃ）と比較すれば、加工状態がかなり良いと判断されてしまう。
【００２５】
すなわち、所与の基準値（理論値）に対して実際値が大きいか小さいかという判断方式では、加工条件が１つでも変更される毎にその基準値を変更しなければならず、このことは各加工条件毎の基準値を予め用意しておくことを意味する。また、ファジィ推論を用いる場合にも、各々の条件に合ったルールとメンバーシップ関数とを用意しなければならない。このように、着目したパラメータの基準値と実際値とを単に比較して加工の状態を判断する方式では、判断のための基準値又はルールを多数用意しておく必要があるため、大きなメモリ容量を確保しなければならない上に、演算も複雑になる等の欠点を有している。本発明はこの様な不具合を以下説明するようにして解決しようとするものである。
【００２６】
検出器１３は、加工間隙Ｇに生じる電圧信号に応答し、平均加工電圧値ＭＶ、及び所定のサンプリング時間内における、実放電回数ＰＮ、実放電待機時間の合計時間ＴＴを検出する構成であり、これらの検出値を示すデータが間隙状態データＤＧとして出力される。間隙状態データＤＧは、加工パルス電源９と第２計算部１７とに供給されている。加工パルス電源９では、間隙状態データＤＧに応答し、既存の方式にて各種電気的加工パラメータの制御が行なわれているが、その詳細については説明するのを省略する。
【００２７】
第２計算部１７では、放電状態を示す種々の実際値を算出する。
図示の実施例では、検出器１３より送られた間隙状態データＤＧと設定器１０から送られたデータＤＴＯとに基づき放電状態を示す種々の実際値を以下に示す式に基づいて算出する。
（ａ）  実放電周波数ＡＦ
ＡＦ＝ＰＮ×Ｋ１
ここで、Ｋ１はサンプル期間ＳＰによって定まる係数である。
（ｂ）  １パルス当りの平均放電待機時間ＡＴ
１サンプル期間中における放電待機時間の総和はＴＴであるから、
ＡＴ＝  ＴＴ／ＰＮ
（ｃ）  １パルス当りの放電平均待機電圧ＡＬＶ
ＡＬＶ＝｛ＳＰ×ＭＶ−３０×ＤＰＮ×ＴＯ｝／（ＤＴＴ×ＤＰＮ）
この計算結果を示す実際値データＤＡが評価値計算部１８に入力される。
なお、上記では各実際値を計算によって得る場合を示したが、これらの実際値を検出回路１３で直接検出する構成とし、検出回路１３で直接検出された実際値データをそのまま評価値計算部１８に入力する構成としてもよい。
【００２８】
図３に示されるように、評価値計算部１８は比較部１８Ａとファジィ推論部１８Ｂとから成り、比較部１８Ａでは、理論値データＤＲの内容と実際値データＤＡの内容とを単純に比較し、これにより放電加工間隙Ｇにおける放電状態の良否を評価するための値が計算される。すなわち、各理論値に対する実際値の乖離率Ａ、Ｂ、Ｃが計算される。
無負荷電圧乖離率Ａ  ＝  ＡＬＶ／ＲＡ
無負荷時間乖離率Ｂ  ＝  ＡＴ／ＲＢ
周波数乖離率Ｃ      ＝  ＡＦ／ＲＤ
そして、この３つの乖離率を示す値Ａ、Ｂ、Ｃがファジィ推論部１８Ｂに入力され、ここで、放電状態を評価する評価指数データＤＸを得るために以下のルールに従ってファジィ推論処理される。
【００２９】
すなわち、図４、図５、図６に示される乖離率Ａ、Ｂ、Ｃの各メンバシップ関数を用い、これらの乖離率と安定度ＳＴとの間の関係を規定する下記のルール（ａ）〜（ｋ）に従って各ルールのグレードが先ず決定される。
（ａ）  ＩＦ  Ａ＝Ｌ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｌ
（ｂ）  ＩＦ  Ａ＝ＭＬ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝ＭＳ
（ｃ）  ＩＦ  Ａ＝Ｓ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（ｄ）  ＩＦ  Ｂ＝Ｌ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（ｅ）  ＩＦ  Ｂ＝ＭＬ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝ＭＳ
（ｆ）  ＩＦ  Ｂ＝ＭＳ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｌ
（ｇ）  ＩＦ  Ｂ＝Ｓ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（ｈ）  ＩＦ  Ｃ＝Ｌ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（ｉ）  ＩＦ  Ｃ＝ＭＬ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝ＭＳ
（ｊ）  ＩＦ  Ｃ＝ＭＳ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｌ
（ｋ）  ＩＦ  Ｃ＝Ｓ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
ここで、各ファジィ関数の定義は以下の通りである。
Ｌ・・・・大きい
ＭＬ・・・・少し大きい
ＭＳ・・・少し小さい
Ｓ・・・・小さい
【００３０】
各ルールのグレードが決定された後、図７に示す出力メンバシップ関数を用いて各ルールが実行され、これにより、安定度を示す値が評価指数データＤＸとして得られる。この評価指数データＤＸは最適設定値計算部１５に入力され、ここで、電極サーボ送り制御のためのサーボ基準電圧設定値ＳＶのその時々の最適値、及びジャンプ制御回路１４に与えるべきジャンプ制御量の最適値が後述の如くして計算される。
【００３１】
上記説明では、第１計算部１６、第２計算部１７、及び評価値計算部１８によって、放電状態の評価を、着目したパラメータに関し、単に理論値と実際値との比に基づいてファジィ推論して決定する構成の一例を説明したが、これに代えて、第１計算部１６、第２計算部１７、及び評価値計算部１８を、以下に説明するような構成としてもよい。
【００３２】
第２計算部１７では、前述の場合と同様にして放電状態を示す種々の実際値、実放電周波数ＡＦ、１パルス当りの平均放電待機時間ＡＴ、及び１パルス当りの放電平均待機電圧ＡＬＶが計算される。実際の放電状態を示すこれらの値ＡＦ、ＡＬＶ、ＡＴを示す実際値データＤＡが第２計算部１７から評価値計算部１８に送られる。加工条件が変更された場合、第１計算部１６から送られてくる理論値データＤＲはこれに応じて変更される。したがって、評価値計算部１８では、加工条件が変更された場合にも、両入力データをそのまま比較することができる。すなわち、本発明による上述の構成によれば、加工条件を変更しても、その変更された後の条件に従う新しい基準が第１計算部１６で理論値データＤＲとして計算されて評価値計算部１８に供給されるので、評価値計算部１８では、第１計算部１６から与えられる理論値データＤＲに基づいて、現在進行中の加工の状態が安定状態にあるか否かを常に正しく判断できるのである。なお、このことは図３に示した構成による場合も全く同様である。したがって、いずれにしても、複雑な判断ルールや基準値を多数用意することなく、加工条件の変更に対応することができる。
【００３３】
図８は、この場合における評価値計算部の構成を示すブロック図であり、入力データを記憶するためのメモリ１８Ｄを有する指数計算部１８Ｃとファジィ推論部１８Ｅとが設けられている。第２計算部１７より送られてくる実際値データＤＡはメモリ１８Ｄに記憶される。このメモリ１８Ｄには、５０回前までの各サンプリング期間におけるデータを蓄積しておくことができ、メモリ１８Ｄの内容は第２計算部１７より新しいデータＤＡが送られてくる度に更新され、常に、最新の５０サンプリング分のデータが蓄積されている。
【００３４】
指数計算部１８Ｃでは、メモリ１８Ｄ内のデータを読み出し、以下に示す（イ）乃至（ヘ）の各値が計算される。
（イ）放電周波数率ＡＦＰ
ＡＦＰ＝（ＡＦ／ＲＤ）×１００
【００３５】
（ロ）平均放電周波数率ＭＡＦＰ
過去５０回のサンプリングデータについての平均放電周波数率ＭＡＦＰは、ｎ回前の放電周波数率をＡＦＰ（ｎ）とすれば，
0003547151.tif 000002
【００３６】
（ハ）放電周波数率のばらつきＸＡ
過去５０個のサンプリングデータに基づいて、
0003547151.tif 000003
【００３７】
（ニ）放電周波数のばらつき値過去２０回の和ＳＢ
ｎ回前の放電周波数率ばらつきをＸＡ（ｎ）とすると、
0003547151.tif 000004
【００３８】
（ホ）実放電平均待機電圧ＡＬＶの過去５０個の平均値をＴＷＲで割った値ＭＡＬＶ
ｎ回前の実放電平均待機電圧をＡＬＶ（ｎ）とすると、
0003547151.tif 000005
【００３９】
（ヘ）実際の放電待機時間の発生率ＮＧＡＴ
これは、ＡＢ／ＲＢの値が０．１よりより小さい放電回数が過去５０回の放電のうちに何回あったかを示すものである。
【００４０】
このようにして得られた放電の良否を表す値ＭＡＬＶ、ＮＧＡＴ、ＸＡ及びＳＢはファジィ推論部１８Ｅに入力され、ファジィ推論部１８Ｅではこれらの入力値に基づき、放電の安定度が下記のルール（１）乃至（１５）に従ってファジィ推論される。図９乃至図１２には各メンバシップ関数が示されている。
（１）  ＩＦ  ＭＡＬＶ＝Ｌ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｌ
（２）  ＩＦ  ＭＡＬＶ＝ＭＬ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝ＭＳ
（３）  ＩＦ  ＭＡＬＶ＝ＭＳ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（４）  ＩＦ  ＭＡＬＶ＝Ｓ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（５）  ＩＦ  ＭＧＡＴ＝Ｌ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（６）  ＩＦ  ＭＧＡＴ＝Ｍ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝ＭＳ
（７）  ＩＦ  ＭＧＡＴ＝Ｓ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｌ
（８）  ＩＦ      ＸＡ＝Ｌ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（９）  ＩＦ      ＸＡ＝ＭＬ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝ＭＳ
（１０）ＩＦ      ＸＡ＝ＭＳ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝ＭＬ
（１１）ＩＦ      ＸＡ＝Ｓ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｌ
（１２）ＩＦ      ＳＢ＝Ｌ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（１３）ＩＦ      ＳＢ＝ＭＬ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｓ
（１４）ＩＦ      ＳＢ＝ＭＳ、  ｔｈｅｎ  ＳＴ＝ＭＳ
（１５）ＩＦ      ＳＢ＝Ｓ、    ｔｈｅｎ  ＳＴ＝Ｌ
ここで、各ファジィ関数の定義は以下の通りである。
Ｌ・・・・大きい
ＭＬ・・・少し大きい
Ｍ・・・・中位
ＭＳ・・・少し小さい
Ｓ・・・・小さい
【００４１】
前述の場合と同様にして、各ルールのグレードが決定された後、図７に示した出力メンバシップ関数を用いて各ルールが実行され、これにより安定度を示す値が評価指数データＤＸとして得られる。このようにして得られた評価指数データＤＸは最適設定値計算部１５に送られる。
【００４２】
次に、最適設定値計算部１５について説明すると、最適設定値計算部１５は公知のマイクロコンピュータを用いて構成されており、そこに予めストアされている最適設定値計算プログラムに従って評価指数データＤＸが処理される構成である。
【００４３】
図１３は、電極サーボ送り制御のための最適サーボ基準電圧設定値を評価指数データＤＸを考慮して計算するための第１最適設定値計算プログラムプログラムを示すフローチャートである。このフローチャートについて説明すると、このプログラムは所定時間間隔で起動され、その実行が開始されると、先ずステップ３１で無負荷加工電圧設定値ＴＷＲに基づきその上限値ＴＷＲＨと下限値ＴＷＲＬとが計算された後、ステップ３２に入る。ステップ３２では、設定器１０から与えられた設定データＤＳＶに基づき設定器１０において現在設定されているサーボ基準電圧設定値ＳＶの値が上記上限値ＴＷＲＨと下限値ＴＷＲＬとの間に入っているか否かが判別される。ステップ３２での判別結果がＹＥＳの場合には、ステップ３３に進み、ここで、連続して得られた１００個の評価指数データＤＸの平均値ＭＤＸが計算される。
【００４４】
なお、ステップ３２の判別結果がＮＯの場合には、ステップ３４に入り、ここでエラーコメントを出力し、次のステップ３５において上限値ＴＷＲＨの値をその時の最適サーボ基準電圧設定値を示す値として設定データＤＳＶにセットする。しかる後、ステップ３６において設定器１０に対しこの最適サーボ基準電圧設定値を示している設定データＤＳＶを出力し、ステップ３２に戻る。これにより、設定器１０ではサーボ基準電圧設定値が最適設定値計算部１５から送られてきた設定データＤＳＶに従うその時の最適サーボ基準電圧設定値に変更される。この変更は、例えば、設定器１０内に適宜のレジスタを設けておき、このレジスタには初期値として設定スイッチ１０Ｅによる設定値をストアし、その後、レジスタの内容が最適設定値計算部１５から送られてきた設定データＤＳＶに従うその時の最適サーボ基準電圧設定値に変更される構成とすることにより実現してもよい。その他の設定スイッチによりセットされるデータについても同様の構成とすることができる。このようにして、ステップ３４乃至３６における処理により、設定値データＤＳＶの値がＴＷＲＨに等しくされるため、ステップ３２の判別結果はＹＥＳとなり、ステップ３３に進むことになる。
【００４５】
ステップ３７では、平均値ＭＤＸが６０より大きいか否かが判別され、ＭＤＶ＞６０であると、ステップ３７の判別結果はＹＥＳとなり、ステップ３８に入り、ここでＤＳＶの値から１０を差し引いた値を新しい設定データＤＳＶの内容に置き換え、ステップ３９に進む。ステップ３９では、ＤＳＶ＞ＴＷＲＬか否かが判別され、その判別結果がＹＥＳであればステップ４０に入り、ここでステップ３８で得られた設定データＤＳＶを設定器１０に出力し、今回のプログラムサイクルの実行が終了する。一方、ステップ３９でＤＳＶ≦ＴＷＲＬであるとその判別結果はＮＯとなり、ステップ４１に入り、ここでＴＷＲＬが設定データＤＳＶとしてセットされ、ステップ４０に進む。
【００４６】
一方、ステップ３７でＭＤＸ≦６０であると、その判別結果はＮＯとなり、ステップ４２に入る。ここで、さらにＭＤＸ＜４０か否かが判別され、ＭＤＸ≧４０であると今回のプログラムサイクルの実行が終了する。ステップ４２でＭＤＸ＜４０であると、その判別結果はＹＥＳとなり、ステップ４３において設定データＤＳＶの内容を１０だけ増加させる処理が実行され、しかる後、ステップ４４に入る。ステップ４４では、ＤＳＶ＜ＴＷＲＨか否かが判別される。ＤＳＶ＜ＴＷＲＨであるとステップ４４の判別結果はＹＥＳとなり、ステップ４０に入り、ここで、ステップ４３で変更された設定データＤＳＶが出力される。
【００４７】
一方、ＤＳＶ≧ＴＷＲＨであると、ステップ４４の判別結果はＮＯとなり、ステップ４５に入り、ここでＴＷＲＨの値が設定データＤＳＶとしてセットされる。このようにしてステップ４５が実行された後、ステップ４０においてステップ４５においてセットされた設定データＤＳＶが出力され、今回のプログラムサイクルの実行が終了する。
【００４８】
上述したサーボ基準電圧設定値の最適値決定方法は一例であり、評価指数データＤＸの値を参考にして他のアルゴリズムによって最適サーボ基準電圧設定値を決定してもよいことは勿論である。このようにして設定器１０に設定された最適サーボ基準電圧設定値を示す設定データＤＳＶは、電極サーボ送り制御回路１２に送られ、電極サーボ送り制御回路１２はこの最適サーボ基準電圧設定値を示す設定データＤＳＶに従って、電極６と被加工物５との間のＺ軸方向の相対送り運動のサーボ制御を行なう。
【００４９】
図１４は、ジャンプ制御のための最適ジャンプ制御量を評価指数データＤＸを考慮して計算するための第２最適設定値計算プログラムプログラムを示すフローチャートである。このフローチャートについて説明すると、このプログラムは所定時間間隔で起動され、その実行が開始されると、先ずステップ５１で連続して得られた１００個の評価指数データＤＸの平均値ＭＤＸが計算され、次のステップ５２においてＭＤＸ＞４０か否かが判別される。
【００５０】
ＭＤＸ＞４０であると、ステップ５２の判別結果はＹＥＳとなり、ステップ５３で下降期間ＤＮを１００（ｍｓｅｃ）延ばしたら２０００（ｍｓｅｃ）以上となるか否かが判別される。ステップ５３の判別結果がＹＥＳの場合にはステップ５４に進み、ここで、上昇期間ＵＰを１００（ｍｓｅｃ）短縮する処理が行なわれ、ステップ６３で制御データを出力する為の処理が実行された後今回のプログラムの実行が終了する。ステップ５３の判別結果がＮＯの場合には、ステップ５５に進み、ここでＤＮを１００（ｍｓｅｃ）延ばす処理が実行されたのちステップ６３が実行され、プログラムの実行が終了する。
【００５１】
一方、ステップ５２でＭＤＸ≦４０であると、その判別結果はＮＯとなりステップ５６に入り、ここでさらにＭＤＸ＜２０か否かが判別される。ＭＤＸ＜２０であるとステップ５６の判別結果はＹＥＳとなり、ステップ５７に入る。ステップ５７でＤＮを３００（ｍｓｅｃ）にすると共にＵＰを１００（ｍｓｅｃ）延ばす処理が実行されたのちステップ６１に入り、ここで、ＵＰの値が上限値か否かが判別される。ステップ６１の判別結果がＮＯの場合にはステップ６３に入るが、ステップ６１の判別結果がＹＥＳの場合にはステップ６２に入り、ここでエラーコメントが出力され、加工を中止する処理が実行される。しかる後、このプログラムの実行が終了する。ステップ５６においてＭＤＸ≧２０であると、その判別結果はＮＯとなり、ステップ５８に入る。ステップ５８では、ＤＮを１００（ｍｓｅｃ）短縮したら３００（ｍｓｅｃ）以下となるか否かが判別され、その判別結果がＮＯの場合にはステップ６０に入り、ＤＮを３００（ｍｓｅｃ）とし且つＵＰを１００（ｍｓｅｃ）延ばす処理が実行される。ステップ５８の判別結果がＹＥＳの場合にはステップ５９でＤＮを１００（ｍｓｅｃ）短縮する処理が実行される。ステップ５９又は６０の実行後、ステップ６１が実行される。
【００５２】
第２最適設定値計算プログラムプログラムの実行によって得られた制御データＪＤは、一旦設定器１０に送られ、しかる後電極のアップ／ダウンの時間を決定するためのデータとしてジャンプ制御回路１４に入力される。このようにして、ジャンプ制御回路１４においては、放電の安定度を示すデータである評価指数データＤＸの平均値の大きさに応じて電極のアップ／ダウンの時間が変更される構成となっている。なお、図１４に示したアルゴリズムは一例であり、評価指数データＤＸにより、この他の適宜のアルゴリズムにより、電極のアップ／ダウンの時間を変更することができるのは勿論である。
【００５３】
放電状態そのものを表わす検出値は、極間の状態変化に対して非常に敏感に反応する。従来のシステムでは、この種の検出値をそのまま入力して評価する構成のものがあるが、この構成では、極間の状態変化に対して応答性が良すぎてしまい、放電状態に見合った制御を実行させることは非常に難しいという問題を有していた。また、軸作動や加工速度等を検出してフィードバックする制御システムも従来から使用されてきているが、この構成の場合には、逆に、応答が遅すぎてしまい、放電状態が実際に悪い状態に入ってからこれを回避するための制御が行なわれるので、加工速度の低下を招いてしまうという問題を生じている。これに対し、本発明を適用した上述の構成では、ばらつき状態、所定のサンプリング期間内の平均値、又はその割合を用いて制御を行なうので、適度の応答性をもって制御が実行される。この結果、熟練者が操作した場合に近い操作を実現することができる。
【００５４】
上記実施例では、評価指数データＤＸを決定するのにファジィ推論の手法を用いた場合を説明したが、ファジィ推論の代えてニューラルネットワークを用いた学習方式で評価指数データＤＸを決定する構成としてもよい。
【００５５】
図１５には、図３のファジィ推論部１８Ｂに代えて使用することができるニュートラルネットワークシステムの一例が示されている。このニューラルネットワークシステム３０は、比較部１８Ａからの各乖離値Ａ、Ｂ、Ｃを受取る入力層３１と、第１及び第２中間層３２、３３と、出力層３４とを有し、出力層３４には適宜の教師信号ＴＡが与えられている。この教師信号ＴＡを得るために図３に示したファジィ推論部１８Ｂを使用することも可能である。出力層３４から得られた評価指数データＤＸは最適設定値計算部１５に入力される。
【００５６】
図１６には、図８のファジィ推論部１８Ｅに代えて、サーボ送り制御及びジャンプ制御のための操作量を決定するために用いられる、ニューラルネットワークを用いて操作量を決定する操作量決定装置４０が示されている。操作量決定装置４０は、指数計算部１８Ｃからの各信号ＭＡＬＶ、ＮＧＡＴ、ＸＡが入力される入力４１と、第１及び第２中間層４２、４３と、出力層４４とを有するニューラルネットワークを有している。符号４５で示されるのは図８に示されるファジィ推論部１８Ｅと同一構成のファジィ推論部であり、このファジィ推論部４５からの出力される評価指数データＤＸは最適設定値計算部１５と同様に構成されている最適設定値計算部４６に入力され、ここで、評価指数データＤＸに従う、サーボ基準電圧、ジャンプ周期、ダウン時間、アップ時間の最適設定値が決定され、最適設定値計算部４６から決定された設定データが出力される。この設定データは出力層４４に教師信号ＴＢとして与えられる。学習則はバックプロパゲーションにて行なうよう構成する。
【００５７】
この構成による場合には、実際の種々の加工を行なう学習中はニューラルネットワークの出力は実際の回路からは切り離しておく。ファジィ推論部からの出力が変わる度に学習指令信号をニューラルネットワークに送りニューラルネットワークを学習させていく。この操作を切り離されたニューラルネットワークからの出力がファジィ推論部からの出力と一致するようになるまで繰り返し行なう。
【００５８】
また、既にファジィ推論結果のデータベースをＲＯＭ等の記憶媒体に用意されている場合はＲＯＭからのデータを順次ニューラルネットワークに与えて学習させても良い。さらに学習が終了したニューラルネットワークを用い本発明を実施するが、放電加工には種々の状態が考えられるのでニューラルネットワークからの出力が作業者の経験による操作量が優れている場合再びその操作量を教師信号として学習させることにより、より適切な制御を行なうことができるようになる。
【００５９】
ニューラルネットワークを用いた場合では上記（イ）〜（ヘ）の情報の他に加工深さに関する情報を周期的に位置検出器から入力として与えることや揺動状態と形状、噴流の状態、被加工物の材質、電極の材質等の情報も与えることにより、より多くの情報を処理し最も最適な条件設定が行なえるようになる。
【００６０】
【発明の効果】
本発明によれば、放電加工パルス波形に関する理論値データを加工条件に従って計算し、実際の放電加工パルス波形に関する実際値データを理論値データと比較することによって、調節装置を制御する構成としたので、放電加工の状態の評価が加工条件の変更によって直接影響を受けることなく行なえ、複雑なアルゴリズム、又は加工状態を評価するための多数の基準値を用意する必要がないので、安価な装置で極めて高性能の加工制御を実現することができる。また、従来の軸挙動を検出する装置に比べ、軸挙動の原因となる放電波形に基づいて評価を行なうので、より応答性の高い制御が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を示す構成図。
【図２】図１の第１計算部において計算される理論データの値を説明するための放電波形図。
【図３】図１の評価値計算部の構成を示すブロック図。
【図４】図３のファジィ推論部で用いられるファジィ推論のためのメンバシップ関数を示す線図。
【図５】図３のファジィ推論部で用いられるファジィ推論のためのメンバシップ関数を示す線図。
【図６】図３のファジィ推論部で用いられるファジィ推論のためのメンバシップ関数を示す線図。
【図７】図３のファジィ推論部で用いられるファジィ推論のための出力メンバシップ関数を示す線図。
【図８】図１の評価値計算部の他の構成を示すブロック図。
【図９】図８のファジィ推論部で用いられるファジィ推論のためのメンバシップ関数を示す線図。
【図１０】図８のファジィ推論部で用いられるファジィ推論のためのメンバシップ関数を示す線図。
【図１１】図８のファジィ推論部で用いられるファジィ推論のためのメンバシップ関数を示す線図。
【図１２】図８のファジィ推論部で用いられるファジィ推論のための出力メンバシップ関数を示す線図。
【図１３】図１の電極サーボ送り制御回路の為の電極サーボ送り制御プログラムを示すフローチャート。
【図１４】図１のジャンプ制御回路の為のジャンプ制御プログラムを示すフローチャート。
【図１５】図３のファジィ推論部に代えて用いることができるニューラルネットワークを用いた評価値計算のための構成を示す構成図。
【図１６】図８のファジィ推論部に代えて用いることができるニューラルネットワークを用いた制御のための操作量を決定するための構成を示す構成図。
【符号の説明】
１  放電加工機
２  被加工物
６  加工用電極
９  加工パルス電源
１０  設定器
１２  電極サーボ送り制御回路
１３  検出回路
１４  ジャンプ制御回路
１５  最適設定値計算部
１６  第１計算部
１７  第２計算部
１８  評価値計算部
ＤＡ  実際値データ
ＤＣ  加工条件データ群
ＤＧ  間隙状態データ
ＤＲ  理論値データ
ＤＳＶ  設定データ
ＤＸ  評価指数データ
ＪＤ  制御データ
【図１】
0003547151.tif 000006
【図２】
0003547151.tif 000007
【図３】
0003547151.tif 000008
【図４】
0003547151.tif 000009
【図５】
0003547151.tif 000010
【図６】
0003547151.tif 000011
【図７】
0003547151.tif 000012
【図８】
0003547151.tif 000013
【図９】
0003547151.tif 000014
【図１０】
0003547151.tif 000015
【図１１】
0003547151.tif 000016
【図１２】
0003547151.tif 000017
【図１３】
0003547151.tif 000018
【図１４】
0003547151.tif 000019
【図１５】
0003547151.tif 000020
【図１６】
0003547151.tif 000021