(57)【要約】【課題】ニューラルネットワークを用いた工作機械の熱変形による加工誤差の補正において、従来とは異なる入力データを用いることにより、より高い精度でのワークの加工誤差の補正を可能にする。【解決手段】入力値として加工時点における機械各部の温度データｔ0、ｔ1・・・を用いて補正値δx、δy、δzを推論するニューラルネットワーク１を利用した工作機械の熱変形による加工誤差の補正方法において、室温に基づく補正量の演算誤差を補正するための遅れ時間と、直近の複数日において各時刻の室温を計測して得られた時刻−室温データを登録し、加工時点Ｔdにおける室温Ｔ0をこの時刻−室温データから求めて入力層の入力データとする。更に、機械起動時からの経時変化の幾つかのパターンａ、ｂ、ｃ・・・を登録し、選択されたパターンと加工時の上記経過時間Ｔsから演算される経時変化δfを入力層の入力データとする。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力値として加工時点における機械各部の温度データを用い、当該時点におけるワークの加工誤差の補正値を推論するニューラルネットワークを利用した工作機械の熱変形による加工誤差の補正方法において、
直近の複数日において各時刻の室温を計測して得られた時刻−室温データを登録し、加工時点における室温をこの時刻−室温データから求めて入力層の入力データとして用いることを特徴とする、工作機械の熱変形誤差の補正方法。
【請求項２】
予め求めた室温に基づく補正量の誤差を補正するための遅れ時間と、直近の複数日において各時刻の室温を計測して得られた時刻−室温データとを登録し、加工時点における室温を前記遅れ時間に応じてシフトさせた上記時刻−室温データから求めて入力層の入力データとして用いることを特徴とする、請求項１記載の熱変形誤差の補正方法。
【請求項３】
機械起動時からの経過時間によって変化する経時変化の幾つかのパターンを登録すると共にその選択手段を設け、選択されたパターンと加工時の上記経過時間から演算される経時変化を入力層の入力データとして用いることを特徴とする、請求項１又は２記載の熱変形誤差の補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、工作機械の経時的な熱変形により生ずるワークの加工誤差を補正する方法に関するもので、加工時刻における工作機械の熱変形量をニューラルネットワークを用いて推論する上記方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
工作機械でワークを加工する際、その主軸回転や作動油の温度上昇及び加工熱によって機械各部の温度が上昇する。この工作機械の運転に伴う各部の温度上昇や時間の経過に伴う室温の変化が機械温度を変化させ、これに伴う熱膨張によって当該機械によって加工されるワークに加工誤差を生ずる。そこで、この加工誤差をできるだけ小さくするために、室温及び機械の要部の温度を計測して、その計測値に基づいて工作機械の熱変形量を推定し、この推定値に基づいてＮＣ装置から与えられる刃物台やテーブルの座標を補正することが行われている。
【０００３】
工作機械の熱変形量を推測する方法としては、予め種々の条件でワークを加工し、そのときの室温及び機械各部の温度と、そのときにワークに生じた誤差から補正式を作成して、当該補正式に基づく補正値の演算をＮＣ装置や、これとデータ交換を行っているコンピュータで演算して補正する方法が一般的であるが、室温と機械各部の温度とを入力データとしてニューラルネットワークを用いて機械の変形量を推論する方法も提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、工作機械の各部に配置された複数の温度測定手段の出力と、テーブル上に設置された位置測定手段の出力からニューラルネットワーク理論に基づいて工作機械の熱変形量を予測するデータテーブルを作成し、ワークの加工時に各温度測定手段の出力から前記データテーブルに基づいて工作機械の熱偏倚量を予測し、その予測結果に基づいて工作機械の動きを補正する熱偏倚補正方法が提案されている。
【特許文献１】特開平６‐８１０７号公報
【非特許文献１】森脇  俊道、外１名、「ニューラルネットワークによるマシニングセンタの熱変形予測」、日本機械学会論文集（Ｃ編）１９９２年６月、第５８巻、第５５０号、ｐ.２４６‐２５１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ニューラルネットワークは、変化する複数の入力データから所定の推論過程に従って出力値を推論し、推論した出力値と実際の値とを比較する操作を繰り返すことによって、いわゆる学習機能により、出力値の予測精度を高めてゆくというものである。
【０００６】
このニューラルネットワーク理論を工作機械の熱変形量の推論に利用することにより、限られた一定量の試験加工データに基づいて作られていた計算式で熱変形量を推定する一般的な方法に比べて、より高い精度で熱変形誤差を補正することが可能であると考えられる。
【０００７】
しかしながら、ニューラルネットワークに与える入力データの種類が適正でなければ、その推論結果にある限度以上の精度を期待することはできず、より高い精度でより速やかに推論値の収束を行わせるためには、ニューラルネットワークに適切な種類の入力データを与えることが不可欠である。
【０００８】
この発明は、ニューラルネットワークを用いた工作機械の熱変形による加工誤差の補正において、従来とは異なる入力データを用いることにより、より高い精度でのワークの加工誤差の補正を可能にすることを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願発明者らは、各種の旋盤において、試験加工によって得られた補正式で演算した補正値と、実際に生じたワークの加工誤差との関係を一日の加工時刻に基づいて整理したところ、演算した補正値と補正すべき加工誤差との間に時間遅れが存在していることが認められた。すなわち、横軸に一日の時間を取り、縦軸に補正値を取って種々の時刻における加工において、演算された補正値δと加工されたワークに残った誤差から求めた補正すべき値δtとの値をプロットすると、図３に示すように、両者の間に時間遅れｄが存在することが認められた。この時間遅れｄは、機械の構造の違いや大きさによって異なる値となるが、一日のどの時刻においてもほぼ一定であった。
【００１０】
更に同一形状のワークを連続加工したときの加工誤差の経時変化を整理すると、機械の構造、ワークの材質、使用する切削液の種類などにより、図４に示すような幾種類かの変化パターンがあることが認められた。例えば図４のパターンａでは、機械の運転を開始した直後から加工誤差が急激にマイナス側に増大し、時間が経過するに従って、その増加量が緩やかになって、やがて一定値に収束するというような変化パターンを示している。なお、加工誤差がマイナス側に生ずるのは、加工熱によるワークの変形量が工作機械の変形量より大きいときである。
【００１１】
また、同図のパターンｂでは、加工開始直後は加工誤差がマイナス側に一端振れるが、その後プラス側に転じて、時間が経過する毎に加工誤差がプラス側に増大して行くという変化パターンを示している。このような変化パターンは、ワークの熱変形量が比較的小さく、機械温度が運転時間に比例して上昇するような場合に現れると考えられ、機械温度が高くなると、周囲への放熱が増大するため、誤差量もプラス側の一定値に収束してくるものと考えられる。
【００１２】
また、同図のパターンｃでは、運転開始初期に誤差量がプラス側に一端振れた後、マイナス側に移行して一定値に収束する傾向を示している。このような変化パターンは、主軸台や刃物台などにおける機械の局部的な温度上昇がワークの加工誤差に大きく影響しているような加工条件のときに現れると考えられる。
【００１３】
実際の加工現場においては、ワークの加工誤差を抜取り検査等によって計測しているので、作業者は或る機械で或るワークを加工したときに、ワークの加工誤差がどのような経時変化を示すかを経験的に把握している。
【００１４】
この発明は、以上のような知見に基づいてなされたもので、本願請求項１の発明に係る工作機械の熱変形誤差の補正方法は、入力値として加工時点における機械各部の温度データｔ1、ｔ2、ｔ3・・・を用い、当該時点におけるワークの加工誤差の補正値δx、δy、δzを推論するニューラルネットワーク１を利用した工作機械の熱変形による加工誤差の補正方法において、直近の複数日において各時刻の室温を計測して得られた時刻−室温データを登録し、加工時点における室温として用いる値ｔ0をこの時刻−室温データから求めて入力層の入力データとして用いることを特徴とするものである。
【００１５】
また本願の請求項２の発明は、上記手段を備えた熱変形誤差の補正方法において、予め求めた室温に基づく補正量の誤差を補正するための遅れ時間ｄと、直近の複数日において各時刻の室温を計測して得られた時刻−室温データとを登録し、加工時点における室温として用いる値ｔ0を前記遅れ時間に応じてシフトさせた上記時刻−室温データから求めて入力層の入力データとして用いることを特徴とするものである。
【００１６】
更に、本願の請求項３の発明は、上記請求項１又は２記載の手段を備えた熱変形誤差の補正方法において、機械起動時からの経過時間によって変化する経時変化の幾つかのパターンａ、ｂ、ｃ・・・を登録すると共にその選択手段６を設け、選択されたパターンと加工時の上記経過時間から演算される経時変化δfを入力層の入力データとして用いることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１７】
この発明により、工作機械の熱変形に起因するワークの加工誤差の補正値をより正確に推論することができ、ワークの加工精度を高くすることができる。また、経験に基づく熱変形パターンを指定することにより、少ない学習時間で高い精度の補正値を推論することが可能になるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１及び図２は、この発明の実施形態を示した図で、１は３層のニューラルネットワーク、２は一日における時刻Ｔdから仮想室温Ｔ0を予測する第１演算手段、３は機械起動後の経過時間Ｔsから仮想誤差δfを推論する第２演算手段である。ニューラルネットワーク１には、機械各部に配置した熱電対ｓ1，ｓ2・・・が検出した機械温度ｔ1、ｔ2・・・が温度測定装置の通信ユニット４を介して入力されている。また、ＣＮＣ装置５の補助記憶装置には、後述する室温データｔ0のデータ集合、遅れ時間ｄ及び経時変化パターンが登録されており、この経時変化パターンの選択手段６が設けられている。ニューラルネットワーク１から出力された補正値は、ＣＮＣ装置のＮＣ装置７に送られ、ＮＣ装置７から補正された位置指令が工作機械８に与えられる。
【００１９】
ニューラルネットワーク１の入力層には、仮想室温の推測値ｔ0、機械各部に設けた温度センサからの検出温度ｔ1、ｔ2・・・及び選択した熱偏倚パターンから推測される予想補正値δfが入力データとして与えられ、出力層から推論されたＸ、Ｙ及びＺ方向の補正値δx、δy、δzが出力される。
【００２０】
第１演算手段２は、一日の室温の変化を例えば５分間毎の時刻０時００分、０時０５分、０時１０分・・・２３時５５分に計測した室温データを直近の複数日分、例えば７日分蓄積して、各計測時刻における平均室温
｛ｔ0:00，ｔ0:05，ｔ0:10・・・ｔ23;55｝
を演算して記憶する。一方、第１演算手段２には、機械毎に予め求められている室温からの遅れ時間ｄ（図３参照）が設定されている。
【００２１】
第１演算手段２は、加工時点の時刻Ｔdが与えられたとき、演算した平均室温の経時変化を示すデータから遅れ時間ｄだけ前の時点の室温ｔ0を補完演算してニューラルネットワーク１の入力値とする。
【００２２】
第２演算手段３には、図４に示したような機械起動時からのワーク寸法誤差の経時変化パターンが、例えば指数関数を用いた数式として登録されている。
【００２３】
作業者は、ワークの加工に先立って、ワーク形状や材質、機械の種類、室温、使用される切削液などを考慮し、登録されているパターンａ、ｂ、ｃ・・・から使用する変化パターンを選択すると共に、その最大振幅δmaxについても入力項として入力する。第２演算手段３は、入力された最大振幅δmaxに基づいて、変化パターンの演算式に乗ずる係数を決定し、機械起動からの経過時間Ｔsを代入して、予測補正量δfを算出してニューラルネットワーク１の入力データとする。
【００２４】
ニューラルネットワーク１は、第１演算手段及び第２演算手段から与えられた入力値と、機械各部の温度ｔ1、ｔ2・・・を入力データとして補正値δx、δy、δzを推論し、この推論値を加工されたワークに残った誤差と退避して各入力値に乗ずる重み係数を修正することによってワークの加工精度が所望の値以下となるように補正値δx、δy、δzを決定する。実際のワーク加工工程に入った後も、作業者は、適宜ワークの計測を行い、その計測値をコンピュータに入力する。コンピュータは、入力されたデータを用いてニューラルネットワーク１の推論過程を修正してゆくことにより、補正値の精度を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】この発明の一実施形態を示したブロック図
【図２】ニューラルネットワークとその入出力項を示す説明図
【図３】室温変化の補正値に与える時間遅れを示した線図
【図４】機械起動後の経過時間による加工誤差の経時変化パターンの幾つかを示す線図
【符号の説明】
【００２６】
１  ニューラルネットワーク
６  選択手段
ｔ0  室温として入力する値
ｔ1、ｔ2、ｔ3・・・  機械各部の温度
ｄ  遅れ時間
δx、δy、δz  加工誤差の補正値
ａ、ｂ、ｃ・・・  経時変化パターン
δf  経時変化パターンから演算される経時変化
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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