(57)【要約】【課題】破壊試験に供する必要がある台数をできるだけ抑えながら、反射光による故障発生境界条件を求めることができるファイバレーザ装置及び機械学習装置を提供すること。【解決手段】本発明のファイバレーザ装置１と接続された機械学習装置１０は、ファイバレーザ装置１から射出したレーザ光の光出力を検出した出力光検出結果の時系列データと、レーザ光の反射光を検出した反射光検出結果の時系列データとを少なくとも含む状態量をファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数として観測する状態量観測部１１と、出力光検出結果と、ファイバレーザ装置１の光出力指令との差異から判定されたファイバレーザ装置１における故障発生状況を示す判定データを取得する判定データ取得部１２と、状態変数と判定データとを用いて反射光による故障発生境界条件を学習する学習部１３と、を備える。【選択図】図１
2019118940.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光を射出してワークを加工する少なくとも一つのファイバレーザ装置と通信手段を介して接続された機械学習装置であって、
前記ファイバレーザ装置から射出したレーザ光の光出力を検出した出力光検出結果の時系列データと、前記レーザ光の反射光を検出した反射光検出結果の時系列データとを少なくとも含む前記ファイバレーザ装置の状態量を前記ファイバレーザ装置の駆動状態を表す状態変数として観測する状態量観測部と、
前記出力光検出結果と、前記ファイバレーザ装置の制御部からの光出力指令との差異から判定された前記ファイバレーザ装置における故障発生状況を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記ファイバレーザ装置の前記状態量と前記故障発生状況とを関連付けて、前記反射光による故障発生境界条件を学習する学習部と、
前記学習部による学習結果に基づいて、前記反射光による故障を回避するための情報を含む故障回避データ、及び故障発生境界条件データの内、少なくとも一方のデータを出力する出力部と、
を備える機械学習装置。
【請求項２】
少なくとも一つのレーザ発振器と、前記レーザ発振器に駆動電流を供給する電源部と、レーザ発振器から出射したレーザ光を、光ファイバを経由して、レーザ加工対象物であるワークに照射するための加工ヘッドを含むレーザ光学系と、前記レーザ発振器から出射したレーザ光の光出力を検出する少なくとも一つの出力光検出手段と、前記ワークあるいは前記レーザ光学系に含まれる部品で反射して、前記レーザ発振器あるいは前記レーザ光学系に戻ってきた反射光を検出する少なくとも一つの反射光検出手段と、少なくとも、前記電源部に光出力指令に応じた電流出力指令を出力し、前記出力光検出手段と前記反射光検出手段からの検出信号を受取る制御部を備える少なくとも一つのファイバレーザ装置の前記制御部と通信手段によって接続された機械学習装置であって、
少なくとも前記出力光検出手段によって検出された出力光検出結果と前記反射光検出手段によって検出された反射光検出結果の時系列データを含む前記ファイバレーザ装置の状態量を前記ファイバレーザ装置の駆動状態を表す状態変数として観測する状態量観測部と、
少なくとも前記出力光検出手段によって検出された光出力結果と前記光出力指令との差異から判定されたファイバレーザ装置における故障発生状況を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記ファイバレーザ装置の前記状態量と前記故障発生状況とを関連付けて、前記ファイバレーザ装置における反射光による故障発生境界条件を学習する学習部と、
前記学習部による学習結果に基づいて、故障発生境界条件データと反射光による故障を回避するための情報を含む故障回避データの内、少なくとも一方のデータを出力する出力部と、
を備える機械学習装置。
【請求項３】
前記制御部を通して前記通信手段によって前記機械学習装置に接続された前記ファイバレーザ装置の内、少なくとも１台は限界特性試験用の前記ファイバレーザ装置である、限界特性試験用ファイバレーザ装置である、
請求項２に記載の機械学習装置。
【請求項４】
前記ファイバレーザ装置の構造、構成、型格、図番、仕様、製造日、製造ロット、製造場所、製品番号の内の少なくとも一つが、前記ファイバレーザ装置の製造条件データとして、前記状態量観測部が観察する前記ファイバレーザ装置の前記状態量に含まれている、
請求項２または３に記載の機械学習装置。
【請求項５】
前記学習部が、前記製造条件データを含む前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記製造条件データを含む前記ファイバレーザ装置の前記状態量と前記故障発生状況とを関連付けて、前記ファイバレーザ装置における反射光による前記故障発生境界条件に加えて反射光による前記故障発生境界条件の製造条件依存性を学習する、
請求項４に記載の機械学習装置。
【請求項６】
前記機械学習装置であって、更に履歴記録部を備え、前記制御部を通して前記通信手段によって接続しているそれぞれ前記ファイバレーザ装置に対して、前記状態量観測部によって観察した前記ファイバレーザ装置の状態量の履歴データを状態量履歴として前記履歴記録部に記録し、前記学習部が、前記履歴記録部に記録された前記ファイバレーザ装置の前記状態量履歴を含む前記ファイバレーザ装置の前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記状態量履歴を含む前記ファイバレーザ装置の前記状態量と前記故障発生状況とを関連付けて、前記ファイバレーザ装置における反射光による前記故障発生境界条件に加えて反射光による故障発生境界条件の状態量履歴依存性を学習する、
請求項２〜５のいずれか１つに記載の機械学習装置。
【請求項７】
少なくとも、前記ファイバレーザ装置における反射光による前記故障発生境界条件の前記状態量履歴依存性の学習結果に基づいて、履歴が反射光による前記故障発生境界条件に対して所定以上の影響を与える状態量を選別し、前記履歴記録部に、選別した状態量の履歴を除く一つ以上の状態量の履歴を記録しないようにする、
請求項６に記載の機械学習装置。
【請求項８】
前記機械学習装置が、前記ファイバレーザ装置の前記制御部に対して、所定のスケジュールに従って、所定の駆動条件である所定駆動条件で、前記ファイバレーザ装置を駆動するように指令し、少なくとも前記所定駆動条件で駆動した時毎の前記ファイバレーザ装置の前記状態量を前記ファイバレーザ装置の前記状態量履歴として前記履歴記録部に記録する、
請求項６または７に記載の機械学習装置。
【請求項９】
前記機械学習装置が接続する前記通信手段に、新たに接続された前記ファイバレーザ装置の前記制御部に対して、所定の初期駆動条件である所定初期駆動条件で、前記ファイバレーザ装置を駆動するように指令し、少なくとも前記所定初期駆動条件で駆動した時の前記ファイバレーザ装置の前記状態量を前記ファイバレーザ装置の前記状態量履歴として前記履歴記録部に記録する、
請求項６〜８のいずれか１つに記載の機械学習装置。
【請求項１０】
前記学習部による学習結果に基づいて、少なくとも１台の前記限界特性試験用ファイバレーザ装置に対して、前記限界特性試験用ファイバレーザ装置における反射光による前記故障発生境界条件を予測し、限界特性試験によって有用な試験データが得られると推定される限界特性試験条件プログラムを前記故障回避データとして、前記出力部から出力する、
請求項３〜９のいずれか１つに記載の機械学習装置。
【請求項１１】
前記学習部が、前記限界特性試験条件プログラムに沿って、前記限界特性試験を実施中に、反射光による故障が発生した場合に、反射光による故障が発生するより前の試験条件での試験に対して、前記反射光検出手段によって検出された前記反射光検出結果を含む前記ファイバレーザ装置の前記状態量あるいは前記状態量の変化を抽出し、抽出した前記状態量あるいは前記状態量の変化の特徴を探索する学習モデルを構築し、前記限界特性試験条件プログラムに沿って、前記限界特性試験を実施中に、反射光による故障が発生する前兆を学習する、
請求項１０に記載の機械学習装置。
【請求項１２】
前記前兆に関する学習結果に基づいて、前記限界特性試験条件プログラムに沿って、前記限界特性試験を実施中に、反射光検出手段によって検出された前記反射光検出結果を含むファイバレーザ装置の前記状態量あるいは前記状態量の変化に、反射光による故障が発生する前兆が観測された場合に、前記限界特性試験条件プログラムに沿った試験の中断、あるいは前記限界特性試験条件プログラムの変更を指令する前記故障回避データを、前記ファイバレーザ装置の前記制御部に出力する、
請求項１１に記載の機械学習装置。
【請求項１３】
少なくとも反射光による前記故障発生境界条件の学習結果を含む学習結果に基づいて、前記通信手段によって接続されたそれぞれの前記ファイバレーザ装置の前記制御部に対して、前記反射光検出手段によって検出された前記反射光検出結果を含む前記ファイバレーザ装置の前記状態量における、反射光による故障を回避するために前記ファイバレーザ装置の駆動条件を変更すべき故障回避臨界条件と、前記故障回避臨界条件に達した時に反射光による故障を回避するための前記ファイバレーザ装置の前記駆動条件である故障回避駆動条件との内、少なくとも前者の条件を前記故障回避データとして、前記出力部から出力する、
請求項２〜１２のいずれか１つに記載の機械学習装置。
【請求項１４】
前記故障回避臨界条件に達した時に反射光による故障を回避するための前記ファイバレーザ装置の前記故障回避駆動条件に、前記光出力指令に対応したレーザ光出力条件、前記加工ヘッドと前記ワークとの相対位置条件、前記加工ヘッドから出射されたレーザ光の焦点と前記ワークとの相対位置条件、加工ヘッドの集光光学系のＦ値条件、加工ヘッドから出射されるレーザビームのビームプロファイル条件の内、少なくとも一つの条件が含まれる、
請求項１３に記載の機械学習装置。
【請求項１５】
少なくとも学習の初期段階において、少なくとも一つの故障する部位について、少なくとも前記部位の上限温度と前記部位の熱容量と前記部位からヒートシンクまでの熱抵抗を求める単純化した方法で、前記故障発生境界条件を学習する、
請求項２〜１４のいずれか１つに記載の機械学習装置。
【請求項１６】
前記機械学習装置が複数存在し、それぞれの前記機械学習装置が通信手段を通じて、上位の信号処理装置と接続し、それぞれの前記機械学習装置が学習した結果を共有可能である、
請求項２〜１５のいずれかに１つに記載の機械学習装置。
【請求項１７】
請求項１〜１６のいずれか１つに記載の前記機械学習装置に前記通信手段を通じて接続された前記ファイバレーザ装置であって、前記機械学習装置の前記学習部の学習結果に基づいて前記出力部から出力された前記故障回避データを参照して、前記ファイバレーザ装置の前記制御部が、反射光による故障を回避するために前記ファイバレーザ装置を構成する各部の内の少なくとも１つを制御する、
ファイバレーザ装置。
【請求項１８】
更に、前記機械学習装置の前記出力部が出力した前記故障回避データを記録する故障回避データ記録部を備え、前記故障回避データ記録部に前記故障回避データを記録し、前記故障回避データ記録部に記録された前記故障回避データを参照して、前記ファイバレーザ装置の前記制御部が、反射光による故障を回避するために前記ファイバレーザ装置を構成する各部の内の少なくとも一つを制御する、
請求項１７に記載のファイバレーザ装置。
【請求項１９】
前記反射光検出手段の内、少なくとも一つの反射光検出手段がフォトダイオードを含む、
請求項１７また１８に記載のファイバレーザ装置。
【請求項２０】
複数の前記反射光検出手段を備え、前記光ファイバのコアを伝搬してくる反射光を検出する少なくとも一つの前記反射光検出手段と、前記光ファイバのクラッドを伝搬してくる反射光を検出する少なくとも一つの前記反射光検出手段とを備える、
請求項１７〜１９のいずれか１つに記載のファイバレーザ装置。
【請求項２１】
前記反射光検出手段の内、少なくとも一つの前記反射光検出手段が温度検出手段である、
請求項１７〜２０のいずれか１つに記載のファイバレーザ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ファイバレーザ装置における反射光による故障発生境界条件を学習する機械学習装置およびその機械学習装置の学習結果を参照して制御されるファイバレーザ装置に関する。詳しくは、被加工対象物であるワークに対して、光ファイバからレーザ光を出射して、ワークの切断や溶接等の加工を行う高出力ファイバレーザ装置において、ファイバレーザ装置の故障原因となるワークやファイバレーザ装置のレーザ光学系の部品等からの反射光による故障発生境界条件を、通信手段を通じて接続されたファイバレーザ装置からの取得したデータを用いて学習する機械学習装置と、ファイバレーザ装置の制御部が、その機械学習装置の学習結果に基づいて機械学習装置から出力された故障回避データを参照して、反射光の検出結果等に応じて反射光による故障を回避するために、ファイバレーザ装置を構成する各部を適切に制御するファイバレーザ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
光ファイバを含むレーザ光学系を経由して加工ヘッド等から出射されたレーザ光で、ワークの切断や溶接等のレーザ加工を行う高出力ファイバレーザ装置においては、ワークやレーザ光学系の部品等からの反射光によって、レーザ発振器やレーザ光学系の一部が損傷を受け、ファイバレーザ装置に故障が発生するという問題がある。従って、従来のファイバレーザ装置では、反射光による損傷を防ぐために、検出された反射光のエネルギーが、所定のレベルを越えた場合、あるいは、所定のレベルを越えた時間が所定の時間を越えた場合等に、レーザ発振を停止したり、光出力を低減したりすることが行われてきた。
【０００３】
しかし、反射光の強度は瞬間的に変動したり、不規則に変動したりする場合も多く、故障が発生する条件と故障が発生しない条件との境界、すなわち反射光による故障発生境界条件を正確には把握することは困難であった。また、反射光による故障発生境界条件は、ファイバレーザ装置の構造やファイバレーザ装置の駆動履歴にも依存すると考えられることや、反射光による故障発生境界条件を正確に把握しようとすると、多数のファイバレーザ装置について限界性能を調査するための破壊試験を実施することが必要になるが、ファイバレーザ装置は高価であり、多数のファイバレーザ装置について破壊試験を実施することは困難であることも、反射光による故障発生境界条件を正確には把握することを困難にしている理由である。
【０００４】
反射光による故障発生境界条件が分かっていない状況で、例えば、反射光の強度が所定のレベルを越えた場合にはレーザ発振を停止するという制御を行った場合、所定のレベルを高く設定し過ぎると故障が発生するリスクがあるため、どうしても、所定のレベルを低めに設定することになる。そのため、故障はしなくても反射光を検出して必要以上にレーザ発振が直ぐに停止してしまい、レーザ加工が実施できなかったり、加工不良が発生したりするという問題があった。
【０００５】
なお、この問題を解決する技術を開示している従来技術はない。例えば、特許文献１では、少なくともレーザ媒質である希土類添加光ファイバと、該希土類添加光ファイバを光励起する複数の励起光源と、各励起光源からの励起光を合わせて希土類添加光ファイバに入射する光結合器とを有し、希土類添加光ファイバに励起光を入射してレーザ発振を行う光ファイバレーザにおいて、前記光結合器に、希土類添加光ファイバから励起光源側に向かう戻り光の一部が伝播されるモニタポートが設けられ、且つ該モニタポートを伝播する戻り光の強度を測定し、該光強度が所定値を超えた場合に前記励起光源の出力を減じて戻り光の増幅を防止する励起光源制御手段が設けられたことを特徴とする光ファイバレーザが開示されているが、戻り光、すなわち、反射光の光強度が所定値を超えた場合に励起光源の出力を減じるとしている、その所定値を決めるに当たって、反射光による故障発生境界条件を求めることには言及しておらず、反射光による故障発生境界条件を正確には把握することは困難であるという問題の解決策は示していない。
【０００６】
また、特許文献２には、加工対象物に対してレーザ光を照射して切断や溶接等の加工を行う少なくとも一つのレーザ発振器と前記レーザ発振器に電力を供給する少なくとも一つ以上のレーザ電源部を備えるレーザ装置の、加工開始時の前記レーザ電源部に指令する光出力指令を含む光出力指令データを学習する機械学習装置であって、前記レーザ発振器からレーザ光学系を経由して出力された前記レーザ光の光量である出力光量を測定するための出力光検出部の出力データと前記レーザ光が前記加工対象物の表面で反射して前記レーザ発振器および／またはレーザ光学系に再入射した反射光の光量である反射光量を測定するための反射光検出部の出力データを含む前記レーザ装置の状態量を観測する状態量観測部と、前記光出力指令データに基づいて前記レーザ発振器から出力されたレーザ光による加工開始の成否の結果を取得する動作結果取得部と、前記状態量観測部からの出力および前記動作結果取得部からの出力を受取り、前記レーザ電源部に指令する光出力指令を含む前記光出力指令データを、前記レーザ装置の状態量および前記加工開始の成否の結果に関連付けて学習する学習部と、前記学習部が学習した前記光出力指令データを参照して、前記レーザ電源部に指令する光出力指令を含む光出力指令データを決定する意思決定部とを備え、前記反射光量が第１所定レベルより高く設定された第２所定レベルを上回らない条件を充たしながら、所定時間内に、前記加工対象物に対して前記加工を開始するための光出力指令データを学習することを特徴とする機械学習装置が開示されているが、反射光量の第１所定レベルや第２所定レベルを決めるに当たって、反射光による故障発生境界条件を求めることには言及しておらず、反射光による故障発生境界条件を正確には把握することは困難であるという問題の解決策は示していない。
【０００７】
以上のように、いずれの従来技術においても、反射光検出器で検出された反射光の強度や反射光量が、所定値を越えると光出力を低減したり、所定レベルを越えないように光出力等を制御したりする技術には言及しているが、所定値や所定レベルを設定するに当たって、設定の拠り所になる反射光による故障発生境界条件を求めることには言及しておらず、反射光による故障発生境界条件を正確には把握することは困難であるという問題の解決策は示していない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−０４２９８１号公報
【特許文献２】特開２０１７−１３１９３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記したように、高出力ファイバレーザ装置においては、ワークやレーザ光学系の部品等からの反射光によって、レーザ発振器やレーザ光学系が損傷を受け、故障が発生する場合があるという問題がある。そのため、反射光検出手段で検出された反射光の強度や光量が所定値や所定レベルを越えると、反射光を減少させるため、レーザ発振を停止したり、レーザ光出力を低減したりする制御を行って故障の発生を抑えている。ここで、所定値や所定レベルが、例えば、反射光検出手段で検出された反射光の強度や光量が、所定値や所定レベルの１．２５倍を越えると故障が発生する、すなわち、所定値や所定レベルが反射光による故障発生境界条件の８０％程度で過度のマージンを含まない適切な条件に設定されていれば問題はない。
【００１０】
しかしながら、実際のレーザ加工中の反射光の強度は瞬間的に変動したり、不規則に変動したりする場合も多いので、反射光による故障発生境界条件を単純なパラメータで表すことができないことや、反射光による故障発生境界条件はファイバレーザ装置の構造や駆動履歴にも依存することや、反射光の発生場所等によって損傷を受けて故障する場所が異なることや、反射光による故障発生境界条件を実験的に求めようとすると高価なファイバレーザ装置を多数破壊することになること等から、反射光による故障発生境界条件を正確に把握することは非常に困難であった。
【００１１】
反射光による故障発生境界条件が明確でないと、前述の所定値や所定レベルを適切に設定したつもりでもファイバレーザ装置において反射光による故障が発生する可能性があるという問題がある。逆に、通常は、フィールドでのレーザ加工中にファイバレーザ装置が反射光によって故障するという事態は極力避けたいので、反射光による故障発生境界条件が明確でない状況では、どうしても、前述の所定値や所定レベルを低めに設定することになる。しかし、この場合は、反射光により故障は発生しないかわりに、反射光の強度や光量が本当は問題になるレベルではないのに、レーザ発振を停止したり、レーザ光出力を低減したりしてしまうことになり、目的とするレーザ加工が最初から開始できなかったり、加工中にレーザ光出力が低下して加工不良が発生し易いという使い難いファイバレーザ装置になってしまうということが問題になる。
【００１２】
以上のように、反射光による故障発生境界条件を明らかにすることは非常に重要ではあるが、上記のような困難さがあり、従来の手法では、反射光による故障発生境界条件を正確に求めることができなかった。
【００１３】
従って、本発明が解決しようとする課題は、破壊試験に供する必要があるファイバレーザ装置の台数をできるだけ抑えながら、ファイバレーザ装置の構造や駆動履歴に対する依存性も含めた反射光による故障発生境界条件を求めることができる機械学習装置を提供することにあり、また、この機械学習装置によって求められた学習結果に基づいて設定された故障回避データを参照して、必要以上に反射光による故障を避ける目的でレーザ発振停止や光出力低減を行うことなく、かつ反射光によって故障しないファイバレーザ装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明に係る機械学習装置は、少なくとも一つのレーザ発振器と、前記レーザ発振器に駆動電流を供給する電源部と、レーザ発振器から出射したレーザ光を、光ファイバを経由して、レーザ加工対象物であるワークに照射するための加工ヘッドを含むレーザ光学系と、前記レーザ発振器から出射したレーザ光の光出力を検出する少なくとも一つの出力光検出手段と、前記ワークあるいは前記レーザ光学系に含まれる部品で反射して、前記レーザ発振器あるいは前記レーザ光学系に戻ってきた反射光を検出する少なくとも一つの反射光検出手段と、少なくとも、前記電源部に光出力指令に応じた電流出力指令を出力し、前記出力光検出手段と前記反射光検出手段からの検出信号を受取る制御部を備える少なくとも一つのファイバレーザ装置の前記制御部と通信手段によって接続された機械学習装置であって、少なくとも前記出力光検出手段によって検出された出力光検出結果と前記反射光検出手段によって検出された反射光検出結果の時系列データを含む前記ファイバレーザ装置の状態量を前記ファイバレーザ装置の駆動状態を表す状態変数として観測する状態量観測部と、少なくとも前記出力光検出手段によって検出された光出力結果と前記光出力指令との差異から判定されたファイバレーザ装置における故障発生状況を示す判定データを取得する判定データ取得部と、前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記ファイバレーザ装置の前記状態量と前記故障発生状況とを関連付けて、前記ファイバレーザ装置における反射光による故障発生境界条件を学習する学習部と、前記学習部による学習結果に基づいて、故障発生境界条件データと反射光による故障を回避するための情報を含む故障回避データの内、少なくとも一方のデータを出力する出力部を備えるものである。
【００１５】
本発明による機械学習装置の他の態様は、制御部を通して前記通信手段によって前記機械学習装置に接続された前記ファイバレーザ装置の内、少なくとも１台は限界特性試験用の前記ファイバレーザ装置である、限界特性試験用ファイバレーザ装置であってもよい。
【００１６】
本発明による機械学習装置の他の態様は、前記ファイバレーザ装置の構造、構成、型格、図番、仕様、製造日、製造ロット、製造場所、製品番号の内の少なくとも一つが、前記ファイバレーザ装置の製造条件データとして、前記状態量観測部が観察する前記ファイバレーザ装置の前記状態量に含まれていてもよい。
【００１７】
本発明による機械学習装置の他の態様は、前記学習部が、前記製造条件データを含む前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記製造条件データを含む前記ファイバレーザ装置の前記状態量と前記故障発生状況とを関連付けて、前記ファイバレーザ装置における反射光による前記故障発生境界条件に加えて反射光による故障発生境界条件の製造条件依存性を学習してもよい。
【００１８】
本発明による機械学習装置の他の態様は、更に履歴記録部を備え、前記制御部を通して前記通信手段によって接続しているそれぞれ前記ファイバレーザ装置に対して、前記状態量観測部によって観察した前記ファイバレーザ装置の状態量の履歴データを状態量履歴として前記履歴記録部に記録し、前記学習部が、前記履歴記録部に記録された前記ファイバレーザ装置の前記状態量履歴を含む前記ファイバレーザ装置の前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記状態量履歴を含む前記ファイバレーザ装置の前記状態量と前記故障発生状況とを関連付けて、前記ファイバレーザ装置における反射光による前記故障発生境界条件に加えて反射光による故障発生境界条件の状態量履歴依存性を学習してもよい。
【００１９】
本発明による機械学習装置の他の態様は、少なくとも、前記ファイバレーザ装置における反射光による前記故障発生境界条件の前記状態量履歴依存性の学習結果に基づいて、履歴が反射光による故障発生境界条件に対して所定以上の影響を与える状態量を選別し、前記履歴記録部に、選別した状態量の履歴を除く一つ以上の状態量の履歴を記録しないようにしてもよい。
【００２０】
本発明による機械学習装置の他の態様は、前記機械学習装置が、前記ファイバレーザ装置の前記制御部に対して、所定のスケジュールに従って、所定の駆動条件である所定駆動条件で、前記ファイバレーザ装置を駆動するように指令し、少なくとも前記所定駆動条件で駆動した時毎の前記ファイバレーザ装置の前記状態量を前記ファイバレーザ装置の前記状態量履歴として前記履歴記録部に記録してもよい。
【００２１】
本発明による機械学習装置の他の態様は、前記機械学習装置が接続する前記通信手段に、新たに接続された前記ファイバレーザ装置の前記制御部に対して、所定の初期駆動条件である所定初期駆動条件で、前記ファイバレーザ装置を駆動するように指令し、少なくとも前記所定初期駆動条件で駆動した時の前記ファイバレーザ装置の前記状態量を前記ファイバレーザ装置の前記状態量履歴として前記履歴記録部に記録してもよい。
【００２２】
本発明による機械学習装置の他の態様は、前記学習部による学習結果に基づいて、少なくとも１台の前記限界特性試験用ファイバレーザ装置に対して、前記限界特性試験用ファイバレーザ装置における反射光による故障発生境界条件を予測し、限界特性試験によって有用な試験データが得られると推定される限界特性試験条件プログラムを前記故障回避データとして、前記出力部から出力してもよい。
【００２３】
本発明による機械学習装置の他の態様は、前記学習部が、前記限界特性試験条件プログラムに沿って、前記限界特性試験を実施中に、反射光による故障が発生した場合に、反射光による故障が発生するより前の試験条件での試験に対して、前記反射光検出手段によって検出された前記反射光検出結果を含む前記ファイバレーザ装置の前記状態量あるいは前記状態量の変化を抽出し、抽出した前記状態量あるいは前記状態量の変化の特徴を探索する学習モデルを構築し、前記限界特性試験条件プログラムに沿って、前記限界特性試験を実施中に、反射光による故障が発生する前兆を学習してもよい。
【００２４】
本発明による機械学習装置の他の態様は、前記前兆に関する学習結果に基づいて、前記限界特性試験条件プログラムに沿って、前記限界特性試験を実施中に、反射光検出手段によって検出された前記反射光検出結果を含むファイバレーザ装置の前記状態量あるいは前記状態量の変化に、反射光による故障が発生する前兆が観測された場合に、前記限界特性試験条件プログラムに沿った試験の中断、あるいは前記限界特性試験条件プログラムの変更をする指令する故障回避データを、前記ファイバレーザ装置の前記制御部に出力してもよい。
【００２５】
本発明による機械学習装置の他の態様は、少なくとも反射光による前記故障発生境界条件の学習結果を含む学習結果に基づいて、前記通信手段によって接続されたそれぞれの前記ファイバレーザ装置の前記制御部に対して、前記反射光検出手段によって検出された前記反射光検出結果を含む前記ファイバレーザ装置の前記状態量における、反射光による故障を回避するために前記ファイバレーザ装置の駆動条件を変更すべき故障回避臨界条件と、前記故障回避臨界条件に達した時に反射光による故障を回避するための前記ファイバレーザ装置の前記駆動条件である故障回避駆動条件との内、少なくとも前者の条件を前記故障回避データとして前記出力部から出力してもよい。
【００２６】
本発明による機械学習装置の他の態様は、前記故障回避臨界条件に達した時に反射光による故障を回避するための前記ファイバレーザ装置の前記故障回避駆動条件に、前記光出力指令に対応したレーザ光出力条件、前記加工ヘッドと前記ワークとの相対位置条件、前記加工ヘッドから出射されたレーザ光の焦点と前記ワークとの相対位置条件、加工ヘッドの集光光学系のＦ値条件、加工ヘッドから出射されるレーザビームのビームプロファイル条件の内、少なくとも一つの条件が含まれていてもよい。
【００２７】
本発明による機械学習装置の他の態様は、少なくとも学習の初期段階において、少なくとも一つの故障する部位について、少なくとも前記部位の上限温度と前記部位の熱容量と前記部位からヒートシンクまでの熱抵抗を求める単純化した方法で、前記故障発生境界条件を学習してもよい。
【００２８】
本発明による機械学習装置の他の態様は、前記機械学習装置が複数存在し、それぞれの前記機械学習装置が通信手段を通じて、上位の信号処理装置と接続し、それぞれの前記機械学習装置が学習した結果を共有可能であってもよい。
【００２９】
本発明による他の態様は、前記機械学習装置に前記通信手段を通じて接続された前記ファイバレーザ装置において、前記機械学習装置の前記学習部の学習結果に基づいて前記出力部から出力された前記故障回避データを参照して、前記制御部が、反射光による故障を回避するために、前記ファイバレーザ装置を構成する各部の内の少なくとも一つを制御してもよい。
【００３０】
本発明によるファイバレーザ装置の他の態様は、更に、前記機械学習装置の前記出力部が出力した前記故障回避データを記録する故障回避データ記録部を備え、前記故障回避データ記録部に前記故障回避データを記録し、前記故障回避データ記録部に記録された前記故障回避データを参照して、前記制御部が、反射光による故障を回避するために、前記ファイバレーザ装置を構成する各部の内の少なくとも一つを制御してもよい。
【００３１】
本発明によるファイバレーザ装置の他の態様は、前記反射光検出手段の内、少なくとも一つの反射光検出手段がフォトダイオードを含んでもよい。
【００３２】
本発明によるファイバレーザ装置の他の態様は、複数の前記反射光検出手段を備え、前記光ファイバのコアを伝搬してくる反射光を検出する少なくとも一つの前記反射光検出手段と、前記光ファイバのクラッドを伝搬してくる反射光を検出する少なくとも一つの前記反射光検出手段とを備えてもよい。
【００３３】
本発明によるファイバレーザ装置の他の態様は、前記反射光検出手段の内、少なくとも一つの前記反射光検出手段が温度検出手段であってもよい。
【発明の効果】
【００３４】
本発明によれば、学習結果を得るために壊すファイバレーザ装置の台数を最小限に抑えながら、ファイバレーザ装置の製造条件依存性や状態量履歴依存性を含めた反射光による故障発生境界条件について学習を進めることができ、学習結果に基づいて、通信手段を通じて接続した各ファイバレーザ装置に、それぞれのファイバレーザ装置に対応した故障回避臨界条件や故障回避駆動条件等の故障回避データを出力することができる機械学習装置を提供できる。
【００３５】
また、本発明によれば、本発明の機械学習装置から出力された故障回避臨界条件や故障回避駆動条件等の故障回避データを参照して、反射光による故障が発生せず、かつ、反射光による故障を回避するための駆動条件変更に伴う加工不良の発生が最小限に抑制された高性能で信頼性の高いファイバレーザ装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の第１実施形態の機械学習装置及びファイバレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す機械学習装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２実施形態の機械学習装置及びファイバレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図である。
【図４】図３に示す機械学習装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図５】ニューロンのモデルを模式的に示す図である。
【図６】図５に示すニューロンを組合せて構成した３層のニューラルネットワークを模式的に示す図である。
【図７】本発明の第３実施形態の機械学習装置の概念的な構成を示すブロック図である。
【図８】図７に示す機械学習装置の動作の一例を示すフローチャートの一部である。
【図９】図７に示す機械学習装置の動作の一例を示すフローチャートの一部である。
【図１０】本発明の第４実施形態の機械学習装置が出力する限界特性試験条件プログラムの一例を示している。
【図１１】本発明の第４実施形態の機械学習装置が出力する限界特性試験条件プログラムの他の一例を示している。
【図１２】本発明の第５実施形態の機械学習装置が、故障する部位の上限温度と故障する部位の熱容量と故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗を求める方法で故障発生境界条件を学習する過程を例示する図である。
【図１３】本発明の第５実施形態の機械学習装置が、故障する部位の上限温度と故障する部位の熱容量と故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗を求める方法で故障発生境界条件を学習する過程を例示する図である。
【図１４】本発明の第６実施形態の機械学習装置の通信手段への接続状態を模式的に表した図である。
【図１５】本発明の第７実施形態のファイバレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第８実施形態のファイバレーザ装置の概念的な構成を示すブロック図である。
【図１７】図１６のファイバレーザ装置を構成するレーザ発振器の概念的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、本発明に係る機械学習装置およびファイバレーザ装置の実施例を、図面を参照して説明する。各図面において、同じ部材には同じ参照符号を付している。また、異なる図面において同じ参照符号が付されたものは同じ機能を有する構成要素であることを意味するものとする。なお、これらの図面は見易くするために、縮尺を適宜変更している。
【００３８】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態の機械学習装置１０の概念的な構成を示すブロック図であり、通信手段９によって３台のファイバレーザ装置１と接続されている状態を示している。３台のファイバレーザ装置１の内、右端の１台のファイバレーザ装置１については、ファイバレーザ装置１の概念的な構成を示すブロック図で示している。ファイバレーザ装置１は、レーザ発振器２と、レーザ発振器２に駆動電流を供給する電源部３と、レーザ発振器２から出射したレーザ光４を、光ファイバを経由して、図示していないが、レーザ加工対象であるワークに照射するための加工ヘッドを含むレーザ光学系５と、レーザ発振器２から出射したレーザの光出力を検出する出力光検出手段６と、ワークあるいはレーザ光学系５に含まれる透過ウィンドウやファイバコネクタの端面等からレーザ発振器２やレーザ光学系５に戻ってきた反射光を検出する反射光を検出する反射光検出手段７と、少なくとも、前記電源部３に光出力指令に応じた電流出力指令を出力し、前記出力光検出手段６と前記反射光検出手段７からの検出信号を受取る制御部８を備えており、制御部８がネットワーク等の通信手段９を接続しており、機械学習装置１０と情報のやり取りを行う。制御部８からはファイバレーザ装置１を構成する各部の状態を、通信手段９を通じて、機械学習装置１０に出力することができる。また、制御部８は、内部あるいは外部にメモリを備え、対応するファイバレーザ装置１の構造、構成、型格、図番、仕様、製造日、製造ロット、製造場所、製品番号の内の少なくとも一つを前記ファイバレーザ装置１の製造条件データとして記録しておき、通信手段９を通じて、機械学習装置１０に出力することができるようにしてもよい。なお、レーザ発振器２、電源部３、出力光検出手段６、反射光検出手段７は１台のファイバレーザ装置１に複数含んでいても良く、例えば、レーザ光学系５が複数のレーザ光を結合する結合器を含み、複数のレーザ発振器２に対して対応するレーザ発振器２にそれぞれ独立に駆動電流を供給できる複数の電源部３、各レーザ発振器２の光出力と結合されたレーザ光の光出力を検出する複数の出力光検出手段６、レーザ発振器２とレーザ光学系５の各部に戻ってくる反射光を検出するための複数の反射光検出手段７を備えていてもよい。
【００３９】
なお、ファイバレーザ装置１の構造、構成、型格、図番、仕様、製造日、製造ロット、製造場所、製品番号等のファイバレーザ装置１の製造条件データを、機械学習装置１０が備える状態量観測部１１が観測するファイバレーザ装置１の状態量に含むことによって、後述の機械学習によって、ファイバレーザ装置１における反射光による故障発生境界条件の構造や構成等の製造条件依存性も学習することも可能になり、ファイバレーザ装置１が設計変更された場合等にも、反射光による故障発生境界条件の変化が予測でき、早期に学習結果を得ることができるようになる。
【００４０】
一方、機械学習装置１０は、少なくとも出力光検出手段６によって検出された出力光検出結果と反射光検出手段７によって検出された反射光検出結果の時系列データを含むファイバレーザ装置１の状態量をファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数として観測する状態量観測部１１と、少なくとも出力光検出手段６によって検出された光出力結果と光出力指令との差異から判定されたファイバレーザ装置１における故障発生状況を示す判定データを取得する判定データ取得部１２と、状態変数と判定データとを用いて、ファイバレーザ装置１の状態量と故障発生状況とを関連付けて、ファイバレーザ装置１における反射光による故障発生境界条件を学習する学習部１３と、学習部１３による学習結果に基づいて各ファイバレーザ装置１に出力する故障回避データを決定して、各ファイバレーザ装置１に故障回避データを出力する出力部１４を備えている。各ファイバレーザ装置１に出力する故障回避データは、学習の結果により獲得した反射光による故障発生境界条件に対して、例えば、その８０％に相当する条件で、ファイバレーザ装置１の故障を回避するために、光出力指令を含むファイバレーザ装置１の駆動条件を変更すべき条件、すなわち、故障回避臨界条件であっても良い。なお、故障回避臨界条件などの故障回避データも、制御部８が、内部あるいは外部に備えるメモリに最新の故障回避データを記録しておき、故障を回避するための駆動条件の変更を時間遅延なく行えるようにすることが望ましい。
【００４１】
なお、ファイバレーザ装置１の状態量として観測する対象は、出力光検出手段６によって検出された光出力エネルギーや光出力波形等の出力光検出結果や、反射光検出手段７によって検出された反射光エネルギーや反射光波形等の反射光検出結果に限定されず、環境温度、ファイバレーザ装置内温度、環境湿度、ファイバレーザ装置内湿度、冷却水の水温、レーザ発振器２やレーザ光学系５を構成する各部の温度、ファイバレーザ装置１に加わる振動等も含まれてよい。
【００４２】
本実施形態では、教師あり学習を適用した機械学習装置１０の例を示しており、学習部１３は誤差計算部１５と学習モデル更新部１６を備えている。また、機械学習装置１０は、判定結果付きデータ記録部１７も備え、判定結果付きデータ記録部１７が、それまでに得られているファイバレーザ装置１の状態量と判定結果が対になった判定結果付きデータを記録し、判定結果付きデータを誤差計算部１５に提供してもよい。なお、判定結果付きデータ記録部１７は、機械学習装置１０の内部に備える必要は無く、メモリカードや通信手段９等により、判定結果付きデータを誤差計算部１５に提供することも可能である。
【００４３】
図２は、図１に示した機械学習装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。図２に示されるように、図１に示す機械学習装置１０において、学習動作（学習処理）が開始すると、通信手段９を通じて接続しているファイバレーザ装置１の内、電源がオン状態になっているファイバレーザ装置１が有るか判定し（ステップＳ１０１）、電源がオン状態になっているファイバレーザ装置１が有ると、そのファイバレーザ装置１に記録して故障回避データを確認し（ステップＳ１０２）、そのファイバレーザ装置１に記録されている故障回避データが最新のデータか否かを判定する（ステップＳ１０３）。故障回避データが最新のデータでなければ、最近の故障回避データに更新して（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０５に進む。ステップＳ１０３で、故障回避データが最新のデータであると判定された場合は、直接ステップＳ１０５に進む。ステップＳ１０５では、そのファイバレーザ装置１に対して、光出力指令が出ているか否かを判定し、光出力指令が出ている場合は、状態量観測部１１が、そのファイバレーザ装置１の少なくとも出力光検出手段６によって検出された出力光検出結果と反射光検出手段７によって検出された反射光検出結果の時系列データを含む状態量をそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数として観測して、学習部１３に入力し（ステップＳ１０６）、判定データ取得部１２が、少なくとも出力光検出手段６によって検出された光出力結果と光出力指令との測定誤差等の誤差を越える差異から判定されたそのファイバレーザ装置１における故障発生状況を示す判定データとして取得して学習部１３に入力する（ステップＳ１０７）。続いて、判定データから、そのファイバレーザ装置１に故障が発生しているか否かを判定し（ステップＳ１０８）、そのファイバレーザ装置１に故障が発生していると判定された場合は、自動故障診断プログラム等を実行するか、あるいは、故障は発生頻度が低いので人間が介在して、故障した部位等の故障状態を確認し（ステップＳ１０９）、故障が発生した時に状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えているか否かを判定する（ステップＳ１１０）。ここで、実際に製造現場でレーザ加工に使用されているファイバレーザ装置１においては、反射光による故障発生境界条件より安全サイドに設定されている故障回避臨界条件を越えると、ファイバレーザ装置１の故障を回避するために、光出力指令を含むファイバレーザ装置１の駆動条件を変更するので、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていることは有り得ないことになる。しかし、反射光による故障発生境界条件等を取得するために、反射光による故障発生境界条件を越えても、必ずしもファイバレーザ装置１の故障を回避するための回避動作を採らないように設定された限界特性試験用ファイバレーザ装置であれば、故障回避臨界条件を越えているという場合があり得ることになる。故障したファイバレーザ装置１が限界特性試験用ファイバレーザ装置であり、反射光による故障発生境界条件を越えていた場合、判定結果付きデータ記録部１７に判定結果付きデータとして記録すべきか否かを判定し（ステップＳ１１１）、記録すべきと判定された場合は、判定結果付きデータ記録部１７に判定結果付きデータを記録して（ステップＳ１１２）、ステップＳ１２３に進む。判定結果付きデータとして記録すべきか否かを判定は、それまで学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件と余りかけ離れて、絶対に故障するような条件（限界特性試験用ファイバレーザ装置とはいえ、無意味な故障を招くような試験条件で試験することは考えられないが）では意味がないので、そのファイバレーザ装置１の故障した時の駆動状態を表す状態変数が、反射光による故障発生境界条件に対して、例えば、その１２０％以内に相当する条件であれば、学習結果を補強するために有用なので、記録すべきと判定するというように決めてもよい。ステップＳ１１１で判定結果付きデータとして記録する必要がないと判定された場合は、直接ステップＳ１２３に進む。ステップＳ１２３では、学習を継続する指令が出ているか否かを判定し、学習を継続する指令が出ていない場合は、学習を終了し、学習を継続する指令が出ている場合は、Ｓ１０１に戻って学習を継続する。
【００４４】
ステップＳ１１０で、ファイバレーザ装置１で故障が発生したのに、故障が発生した時に状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていないと判定された場合は、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていないのに故障が発生したのであるから、そのファイバレーザ装置１の故障が発生した時の駆動状態を表す状態変数とそれまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件との差を誤差として誤差を計算する（ステップＳ１１４）。そして、この誤差を０に近付けるように学習モデルを更新して（ステップＳ１１５）、故障が発生した時の状態変数を故障が発生したという判定結果付きデータとして判定結果付きデータ記録部１７に記録し（ステップＳ１１６）、そのファイバレーザ装置が今回故障の発生したファイバレーザ装置１か否かを判定する（ステップＳ１１７）。ステップＳ１１０で、ＮＯと判定されて、分岐してきた場合は、そのファイバレーザ装置１は今回故障の発生したファイバレーザ装置１なので、修理等のために電源がオフになっている状態であり、そのファイバレーザ装置１には機械学習装置１０からアクセスできない状態であるので、ステップＳ１２３に進み、学習を継続する指令が出ているか否かを判定し、学習を継続する指令が出ていない場合は、学習を終了し、学習を継続する指令が出ている場合は、Ｓ１０１に戻って学習を継続する。
【００４５】
ステップＳ１０８で、判定データから、そのファイバレーザ装置１に故障が発生していないと判定された場合は、状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えているか否かを判定し（ステップＳ１１３）、状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていると判定された場合は、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えているのに、実際には故障が発生しなかったので、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件とそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数との差を誤差として誤差を計算する（ステップＳ１１４）（この場合も、実際に製造現場でレーザ加工に使用されているファイバレーザ装置１においては、反射光による故障発生境界条件より安全サイドに設定されている故障回避臨界条件を越えると、ファイバレーザ装置１の故障を回避するために、光出力指令を含むファイバレーザ装置１の駆動条件を変更するので、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていることは有り得ないことになり、反射光による故障発生境界条件を越えても、必ずしもファイバレーザ装置１の故障を回避するための回避動作を採らないように設定された限界特性試験用ファイバレーザ装置でのみ、発生する状況である）。そして、この誤差を０に近付けるように学習モデルを更新して（ステップＳ１１５）、故障が発生した時の状態変数を故障が発生したという判定結果付きデータとして判定結果付きデータ記録部１７に記録し（ステップＳ１１６）、そのファイバレーザ装置１が今回故障の発生したファイバレーザ装置１か否かを判定する（ステップＳ１１７）。ステップＳ１０８で、ＮＯと判定されて、分岐してきた場合は、そのファイバレーザ装置１は故障が発生したファイバレーザ装置１ではなく、そのファイバレーザ装置１には機械学習装置１０からアクセスできる状態であるので、少なくとも、そのファイバレーザ装置１と、通信手段９を通じて接続しているファイバレーザ装置１で、その時点で電源がオン状態にある他のファイバレーザ装置１に対して、更新した学習モデルに基づいて更新した故障回避データを出力する（ステップＳ１２０）。続いて、ステップＳ１２１で、そのファイバレーザ装置１に対して、光出力指令の実行が終了しているか否かを判定し、光出力指令の実行が終了してない場合は、ステップＳ１０６に戻って、状態量観測部１１によるそのファイバレーザ装置１の状態量の観測を続け、光出力指令の実行が終了している場合は、更に、そのファイバレーザ装置１に対して電源をオフする指令が出ているか否かを判定し（ステップＳ１２２）、電源をオフする指令が出ていない場合は、ステップＳ１０５に戻り、そのファイバレーザ装置１に対して新たな光出力指令が出るのを待つことになり、電源をオフする指令が出ている場合は、ステップＳ１２３に進み、学習を継続する指令が出ているか否かを判定し、学習を継続する指令が出ていない場合は、学習を終了し、学習を継続する指令が出ている場合は、ステップＳ１０１に戻って学習を継続する。
【００４６】
ステップＳ１１３で、状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていないと判定された場合は、ステップＳ１１８に進むが、ステップＳ１０８で、ＮＯと判定されて、分岐してきているので、そのファイバレーザ装置１は、故障が発生していないし、反射光による故障発生境界条件も越えていないというという極めて通常な状態であり、実際に製造現場でレーザ加工に使用されているファイバレーザ装置１においては、反射光による故障発生境界条件より安全サイドに設定されている故障回避臨界条件を越えると、ファイバレーザ装置１の故障を回避するために、光出力指令を含むファイバレーザ装置１の駆動条件を変更するので、学習が進み、学習結果である反射光による故障発生境界条件の精度が向上すれば、常に、このパスを通るようになるはずである。ステップＳ１１８では、判定結果付きデータ記録部１７に判定結果付きデータとして記録すべきか否かを判定し、記録すべきと判定された場合は、判定結果付きデータ記録部１７に判定結果付きデータを記録して（ステップＳ１１９）、ステップＳ１２１に進む。判定結果付きデータとして記録すべきか否かを判定は、それまで学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件と余りかけ離れて、殆ど故障が発生するとは考えられない条件を記録してもデータ量が膨大になるだけで余り意味がないので、反射光による故障発生境界条件に対して、例えば、その８０％以上で故障を回避するために故障回避動作を採った場合（限界特性試験の実施中においては、ファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、本来は故障を回避するために故障回避動作を採るべき状態変数であった場合）には、学習結果を補強するために有用なので、記録すべきと判定するというように決めてもよい。ステップＳ１１８で判定結果付きデータとして記録する必要がないと判定された場合は、直接ステップＳ１２１に進む。ステップＳ１２１からの動作は、前述の通りであるので、説明を省略する。
【００４７】
以上のステップＳ１０１〜Ｓ１２３を繰り返すことによって、学習部１３は、学習モデルの更新を繰り返して、反射光による故障発生境界条件を学習する。
【００４８】
なお、ステップＳ１０１〜Ｓ１２３の動作の説明においては、通信手段９を通じて機械学習装置１０に接続してファイバレーザ装置１の内の１台についての動作例を記載しているが、通信手段９を通じて機械学習装置１０に接続して複数のファイバレーザ装置１が同時に電源オンの状態になっている場合には、それぞれのファイバレーザ装置１に対して同時にステップＳ１０１〜Ｓ１２３の動作を行うことになり、学習部１３は必要に応じて複数の学習モデルを備えてもよい。
【００４９】
また、以上の動作の一例を見ると、学習を進めるためには、何台かの限界特性試験用ファイバレーザ装置が必要になるが、できるだけ少ない台数の限界特性試験用ファイバレーザ装置で有用な学習結果を得る方法については、後述の実施形態でも述べるが、前述のように、ファイバレーザ装置１の構造、構成、型格、図番、仕様、製造日、製造ロット、製造場所、製品番号等のファイバレーザ装置の製造条件データを、状態量観測部１１が観測するファイバレーザ装置１の状態量に含め、ファイバレーザ装置１における反射光による故障発生境界条件の構造や構成等の製造条件依存性も学習することによって、ファイバレーザ装置１が設計変更された場合等にも、必ずしも限界特性試験用ファイバレーザ装置を使用した限界特性試験を実施する必要性が無くなり、限界特性試験の実施によって損傷を受けるファイバレーザ装置１の台数を減らすことができる。更に、学習が進むと、学習結果から、反射光で故障が発生しにくいファイバレーザ装置１に要求される製造条件に関する情報が取得でき、より信頼性の高いファイバレーザ装置１の開発に結び付けることができる。
【００５０】
なお、教師あり学習を行う機械学習器の学習の一例として、例えば以下の数１式に示すような予測モデルの回帰式を設定し、学習の過程において各状態変数ｘ1，ｘ2，ｘ3，…が取る値を回帰式に当てはめた時に、目的変数ｙの値が得られるように、各係数ａ0，ａ1，ａ2，ａ3，…の値を調整することにより学習が進められる。なお、学習の方法はこれに限られるものではなく、教師あり学習のアルゴリズム毎に異なる。
【００５１】
【数１】
2019118940.tif 000003
【００５２】
教師あり学習のアルゴリズムとしては、ニューラルネットワーク、最小二乗法など様々な方法が周知となっており、本発明に適用する方法としていずれの教師あり学習アルゴリズムを採用してもよい。
【００５３】
＜第２実施形態＞
図３は、本発明の第２実施形態の機械学習装置１００の概念的な構成を示すブロック図であり、通信手段９によって３台のファイバレーザ装置１と接続されている状態を示している。３台のファイバレーザ装置１の内、右端の１台のファイバレーザ装置１については、ファイバレーザ装置１の概念的な構成を示すブロック図で示している。ファイバレーザ装置１の構成は、図１と同じであり、図１と異なるのは、本実施形態では、強化学習を適用した機械学習装置１００の例を示しており、学習部１３１は、誤差計算部１５と学習モデル更新部１６に代って、報酬計算部１８と価値関数更新部１９を備えていることである。また、判定結果付きデータ記録部１７は備えていない。
【００５４】
図４は、図３に示した機械学習装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図４のフローチャートのステップＳ２０１〜Ｓ２１０は、図２のフローチャートのステップＳ１０１〜Ｓ１１０と同じなので、説明を省略する。ステップＳ２１０で、故障が発生した時に状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていると判定される状況は、前述のように、故障回避動作が正常に動作していれば、限界特性試験用ファイバレーザ装置でしか起こり得ない状況だが、そのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまで学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていた場合は、その故障したという結果のデータが有用なデータ否かを判定し（ステップＳ２１１）、有用なデータと判定された場合には、学習結果から予想された故障が発生するという結果と実際に故障が発生したという結果が一致しているので、プラスの報酬が設定し（ステップＳ２１２）、価値関数を更新する（ステップＳ２１４）。ステップＳ２１１で、有用なデータか否かを判定は、そのファイバレーザ装置１の故障した時の駆動状態を表す状態変数が、それまで学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件と余りかけ離れて、絶対に故障するような条件のデータは有用ではないので、そのファイバレーザ装置１の故障した時の駆動状態を表す状態変数が、反射光による故障発生境界条件に対して、例えば、その１２０％以内に相当する条件であれば、学習結果を補強するために有用なデータと判定するというように決めてもよい。
【００５５】
ステップＳ２１０で、故障が発生した時に状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていないと判定された場合には、学習結果から予想された故障が発生しないという結果と実際に故障が発生したという結果が一致していないので、マイナスの報酬が設定し（ステップＳ２１３）、価値関数を更新する（ステップＳ２１４）。故障が発生した時に状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件との乖離が大きい程、それまでの学習結果からは故障が起こり得ないと思われる状態で故障が発生した訳であるから、大きなマイナスの報酬を設定するようにしてもよい。
【００５６】
ステップＳ２１４に続いて、ステップＳ２１５では、そのファイバレーザ装置１が今回故障の発生したファイバレーザ装置１か否かを判定する。ステップＳ２０８で、ＹＥＳと判定されてきた場合は、そのファイバレーザ装置１は今回故障の発生したファイバレーザ装置１なので、修理等のために電源がオフになっている状態であり、そのファイバレーザ装置１には機械学習装置１００からアクセスできない状態であるので、ステップＳ２２３に進み、学習を継続する指令が出ているか否かを判定し、学習を継続する指令が出ていない場合は、学習を終了し、学習を継続する指令が出ている場合は、Ｓ２０１に戻って学習を継続する。
【００５７】
ステップＳ２０８で、判定データから、そのファイバレーザ装置１に故障が発生していないと判定された場合は、状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えているか否かを判定し（ステップＳ２１６）、状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていると判定された場合は、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えているのに、実際には故障が発生しなかったので、学習結果から予想された故障が発生する結果と実際には故障が発生しなかったという結果が一致していないので、マイナスの報酬が設定し（ステップＳ２１７）、価値関数を更新する（ステップＳ２１４）。故障が発生していない状態で、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えた時に、状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件との乖離が大きい程、それまでの学習結果からは故障が必ず起こると思われる状態で故障が発生しなかった訳であるから、大きなマイナスの報酬を設定するようにしてもよい。なお、この状況も、前述のように、故障回避動作が正常に動作していれば、限界特性試験用ファイバレーザ装置でしか起こり得ない状況である。
【００５８】
ステップＳ２１６で、状態量観測部１１が観測したそのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまでの学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えていないと判定された場合は、ステップＳ２１８に進むが、ステップＳ２０８で、ＮＯと判定されて、分岐してきているので、そのファイバレーザ装置１は、故障が発生していないし、反射光による故障発生境界条件も越えていないというという極めて通常な状態であり、実際に製造現場でレーザ加工に使用されているファイバレーザ装置１においては、反射光による故障発生境界条件より安全サイドに設定されている故障回避臨界条件を越えると、ファイバレーザ装置１の故障を回避するために、光出力指令を含むファイバレーザ装置１の駆動条件を変更するので、学習が進み、学習結果である反射光による故障発生境界条件の精度が向上すれば、常に、このパスを通るようになるはずである。
【００５９】
ステップＳ２１８では、そのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまで学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えておらず、そのファイバレーザ装置１が故障もしていないという結果のデータが有用なデータ否かを判定し、有用なデータと判定された場合には、学習結果から予想された故障が発生しないという結果と実際に故障が発生していないという結果が一致しているので、プラスの報酬が設定し（ステップＳ２１９）、価値関数を更新する（ステップＳ２１４）。ステップＳ２１８で、有用なデータか否かを判定は、それまで学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件と余りかけ離れて、故障するとは思えないような条件のデータは有用ではないので、そのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、反射光による故障発生境界条件に対して、例えば、その８０％以上で故障を回避するために故障回避動作を採った場合（限界特性試験の実施中においては、ファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、本来は故障を回避するために故障回避動作を採るべき状態変数であった場合）には、学習結果を補強するために有用なデータと判定するというように決めてもよい。
【００６０】
ステップＳ２１４で価値関数を更新した後に、ステップＳ２１５で、そのファイバレーザ装置１が今回故障の発生したファイバレーザ装置１か否かを判定するが、ステップＳ２０８で、ＮＯと判定されて、分岐してきた場合は、そのファイバレーザ装置１では故障が発生していないので、そのファイバレーザ装置１には機械学習装置１００からアクセスできる状態であるので、少なくとも、そのファイバレーザ装置１と、通信手段９を通じて接続しているファイバレーザ装置１で、その時点で電源がオン状態にある他のファイバレーザ装置１に対して、更新した価値関数に基づいて更新した故障回避データを出力する（ステップＳ２２０）。
【００６１】
続いて、ステップＳ２２１で、そのファイバレーザ装置１に対して、光出力指令の実行が終了しているか否かを判定し、光出力指令の実行が終了してない場合は、ステップＳ２０６に戻って、状態量観測部１１によるそのファイバレーザ装置１の状態量の観測を続け、光出力指令の実行が終了している場合は、更に、そのファイバレーザ装置１に対して電源をオフする指令が出ているか否かを判定し（ステップＳ２２２）、電源をオフする指令が出ていない場合は、ステップＳ２０５に戻り、そのファイバレーザ装置１に対して新たな光出力指令が出るのを待つことになり、電源をオフする指令が出ている場合は、ステップＳ２２３に進み、学習を継続する指令が出ているか否かを判定し、学習を継続する指令が出ていない場合は、学習を終了し、学習を継続する指令が出ている場合は、ステップＳ２０１に戻って学習を継続する。
【００６２】
なお、ステップＳ２１８で、そのファイバレーザ装置１の駆動状態を表す状態変数が、それまで学習結果から得ていた反射光による故障発生境界条件を越えておらず、そのファイバレーザ装置が故障もしていないという結果のデータが有用なデータでないと判定された場合には、ステップＳ２２１に進む。
【００６３】
以上のステップＳ２０１〜Ｓ２２３を繰り返すことによって、学習部１３１は、価値関数の更新を繰り返して、反射光による故障発生境界条件を学習する。
【００６４】
なお、ステップＳ２０１〜Ｓ２２３の動作の説明においては、通信手段９を通じて機械学習装置１００に接続してファイバレーザ装置１の内の１台についての動作例を記載しているが、通信手段９を通じて機械学習装置１００に接続して複数のファイバレーザ装置１が同時に電源オンの状態になっている場合には、それぞれのファイバレーザ装置１に対して同時にステップＳ２０１〜Ｓ２２３の動作を行うことになり、学習部１３１は必要に応じて複数の価値関数を備えてもよい。
【００６５】
また、以上の動作の一例を見ると、強化学習の場合も、教師あり学習の場合と同様に、学習を進めるためには、何台かの限界特性試験用ファイバレーザ装置が必要になるが、教師あり学習による事前学習を行った状態を初期状態として、ある程度学習した知識を蓄積した状態から強化学習をスタートさせてもよい。
【００６６】
強化学習では、判定や分類だけではなく、行動を学習することにより、環境に行動が与える相互作用を踏まえて適切な行動を学習、すなわち将来的に得られる報酬を最大にするための学習する方法を学ぶものであり、本実施形態において、例えば、故障回避データを出力した結果、ファイバレーザ装置が反射光による故障を回避できたり、回避できなかったりして、未来に影響をおよぼすような行動を獲得できることを表している。
【００６７】
価値関数更新部１９は、いわゆるＱ学習を用いて強化学習を行うことができる。但し、強化学習の方法はＱ学習に限定されるものではない。Ｑ学習は、或る環境状態ｓの下で、行動ａを選択する価値Ｑ（ｓ，ａ）を学習する方法であって、ある状態ｓのとき、価値Ｑ（ｓ，ａ）の最も高い行動ａを最適な行動として選択すれば良い。
【００６８】
しかし、最初は、状態ｓと行動ａとの組合せについて、価値Ｑ（ｓ，ａ）の正しい値は全く分かっていないので、ある状態ｓの下で様々な行動ａを選択し、その時の行動ａに対して、報酬が与えられる。それにより、より良い行動の選択、すなわち、正しい価値Ｑ（ｓ，ａ）を学習していく。
【００６９】
更に、行動の結果、将来にわたって得られる報酬の合計を最大化したいので、最終的にＱ（ｓ，ａ）＝Ｅ［Σ（γt）ｒt］となるようにすることを目指す。ここでＥ［］は期待値を表し、ｔは時刻、γは後述する割引率と呼ばれるパラメータ、ｒtは時刻ｔにおける報酬、Σは時刻ｔによる合計である。この式における期待値は、最適な行動に従って状態変化したときについてとるものとし、それは、分かっていないので、探索しながら学習することになる。このような価値Ｑ（ｓ，ａ）の更新式は、例えば、下記の数２式により表すことができる。即ち、前記価値関数更新部１９は、下記の数２式にを用いて価値関数Ｑ（ｓt，ａt）を更新する。
【００７０】
【数２】
2019118940.tif 000004
【００７１】
ここで、ｓtは、時刻ｔにおける環境の状態を表し、ａtは、時刻ｔにおける行動を表す。行動ａtにより、状態はｓt+1に変化する。rt+1は、その状態の変化により得られる報酬を表している。また、ｍａｘの付いた項は、状態ｓt+1の下で、その時に分かっている最もＱ値の高い行動ａを選択した場合のＱ値にγを乗じたものになる。ここで、γは、０＜γ≦１のパラメータで、割引率と呼ばれる。また、αは、学習係数で、０＜α≦１の範囲とする。
【００７２】
上述した数２式は、試行ａtの結果、帰ってきた報酬ｒt+1を元に、状態ｓtにおける行動ａtの評価値Ｑ（ｓt，ａt）を更新する方法を表している。すなわち、状態ｓにおける行動ａの評価値Ｑ（ｓt，ａt）よりも、報酬ｒt+1と行動ａによる次の状態における最良の行動ｍａｘ ａの評価値Ｑ（ｓt+1，ｍａｘ ａt+1）の合計の方が大きければ、Ｑ（ｓt，ａt）を大きくし、反対に小さければ、Ｑ（ｓt，ａt）を小さくすることを示している。つまり、ある状態におけるある行動の価値を、結果として即時帰ってくる報酬と、その行動による次の状態における最良の行動の価値に近付けるものである。
【００７３】
ここで、Ｑ（ｓ，ａ）の計算機上での表現方法は、すべての状態行動ペア（ｓ，ａ）に対して、その値を行動価値テーブルとして保持しておく方法と、Ｑ（ｓ，ａ）を近似するような関数を用意する方法がある。後者の方法では、前述の数２式は、確率勾配降下法などの手法で近似関数のパラメータを調整していくことにより、実現することができる。なお、近似関数としては、ニューラルネットワークを用いることができる。ニューラルネットワークは、ニューロンのモデルを模した演算装置およびメモリ等で構成される。
【００７４】
上記のように、教師あり学習の学習アルゴリズムや、強化学習での価値関数の近似アルゴリズムとして、ニューラルネットワークを用いることができるので、前記機械学習装置１００は、ニューラルネットワークを有することが好ましい。
【００７５】
図５は、ニューロンのモデルを模式的に示す図であり、図６は、図５に示すニューロンを組み合わせて構成した三層のニューラルネットワークを模式的に示す図である。ニューラルネットワークは、図５に示すようなニューロンのモデルを模した演算装置およびメモリ等で構成される。ニューロンは、複数の入力ｘに対する出力（結果）ｙを出力するものである。各入力ｘ（ｘ1〜ｘ3）には、この入力ｘに対応する重みｗ（ｗ1〜ｗ3）が掛けられ、ニューロンは、以下の数３式により表現される結果ｙを出力する。なお、入力ｘ、結果ｙおよび重みｗは、すべてベクトルである。
【００７６】
【数３】
2019118940.tif 000005
【００７７】
ここで、θは、バイアスであり、ｆkは、活性化関数である。
図６に示したように、ニューラルネットワークの左側から複数の入力ｘ（ｘ1〜ｘ3）が入力され、右側から結果ｙ（ｙ1〜ｙ3）が出力される。入力ｘ1〜ｘ3は、３つのニューロンＮ11〜Ｎ13の各々に対して、対応する重みが掛けられて入力される。これらの入力に掛けられる重みは、まとめてｗ1と表記している。
【００７８】
ニューロンＮ11〜Ｎ13は、それぞれ、ｚ11〜ｚ13を出力する。図６において、これらｚ11〜ｚ13は、まとめて特徴ベクトルｚ1と表記され、入力ベクトルの特徴量を抽出したベクトルと見なすことができる。この特徴ベクトルｚ1は、重みｗ1と重みｗ2との間の特徴ベクトルである。ｚ11〜ｚ13は、２つのニューロンＮ21およびＮ22の各々に対して、対応する重みが掛けられて入力される。これらの特徴ベクトルに掛けられる重みは、まとめてｗ2と表記されている。ニューロンＮ21，Ｎ22は、それぞれｚ21，ｚ22を出力する。図６において、これらｚ21，ｚ22は、まとめて特徴ベクトルｚ2と標記されている。この特徴ベクトルｚ2は、重みｗ2と重みｗ3との間の特徴ベクトルである。ｚ21，ｚ22は、３つのニューロンＮ31〜Ｎ33の各々に対して、対応する重みが掛けられて入力される。これらの特徴ベクトルに掛けられる重みは、まとめてｗ3と標記している。
【００７９】
最後に、ニューロンＮ31〜Ｎ33は、それぞれ、結果ｙ1〜結果ｙ3を出力する。ニューラルネットワークの動作には、学習モードと価値予測モードがあり、学習モードにおいて、学習データセットを用いて重みｗを学習し、そのパラメータを用いて予測モードにおいて、レーザ加工条件データの出力の行動判断を行う。ここで、予測モードで実際にレーザ加工条件データの出力を行い、得られたデータを即時学習し、次の行動に反映させるオンライン学習も、予め収集しておいたデータ群を用いてまとめた学習を行い、以降はずっとそのパラメータで検知モードを行うバッチ学習も行うこともできる。ある程度データが溜まるたびに学習モードを挟むということも可能である。
【００８０】
また、重みｗ1〜ｗ3は、誤差逆伝播法（Backpropagation）により学習可能である。なお、誤差の情報は、右側から入り左側に流れる。誤差逆伝播法は、各ニューロンについて、入力ｘが入力されたときの出力ｙと真の出力ｙ（教師）との差分を小さくするように、それぞれの重みを調整（学習）する手法である。
【００８１】
図６のニューラルネットワークの中間層（隠れ層）は一層だが、２層以上にすることも可能であり、中間層が２層以上の場合は深層学習と呼ばれている。
【００８２】
以上、教師あり学習と強化学習の学習方法について簡単に述べたが、本発明に適用される機械学習方法は、これらの手法に限定されず、機械学習装置で用いることが出来る手法である「教師あり学習」、「教師なし学習」、「半教師あり学習」および「強化学習」等といった様々な手法が適用可能である。
【００８３】
＜第３実施形態＞
図７は、本発明の第３実施形態の機械学習装置２００の概念的な構成を示すブロック図である。図１あるいは図３の機械学習装置１０と異なるのは、更に履歴記録部２０を備え、制御部８を通して前記通信手段９によって接続しているそれぞれファイバレーザ装置１に対して、状態量観測部１１によって観察したファイバレーザ装置１の状態量の履歴データを状態量履歴として履歴記録部２０に記録し、学習部１３２が、履歴記録部２０に記録された個々のファイバレーザ装置１の状態量履歴を含む個々のファイバレーザ装置１の状態変数と判定データとを用いて、状態量履歴を含む駆動状態を示す状態量と故障発生状況とを関連付けて、ファイバレーザ装置１における反射光による故障発生境界条件に加えて反射光による故障発生境界条件の状態量履歴依存性を学習するようにしている。反射光による故障発生境界条件が履歴に影響を受ける場合についても学習することによって、例えば、実効的累積駆動時間やあるエネルギーレベル以上の反射光の累積エネルギーの増加に伴い、反射光による故障発生境界条件のレベルが低下して、故障し易くなる傾向等があっても、学習結果を参照して、履歴を重ねることによって反射光による故障が発生する確率が上昇する等の問題の発生を抑えることができる。
【００８４】
但し、全ての履歴データを記録すると、１台のファイバレーザ装置１の状態量の履歴データだけでも、記録するデータ量は時間の経過と共に膨大になるので、ファイバレーザ装置１における反射光による故障発生境界条件の状態量履歴依存性の学習結果に基づいて、反射光による故障発生境界条件に対して所定以上の影響を与える状態量を選別し、反射光による故障発生境界条件の状態量履歴依存性に影響の小さい履歴データは記録しないようにして、履歴記録部２０には選別した状態量の履歴だけを記録するようにしてもよい。
【００８５】
また、機械学習装置２００が、ファイバレーザ装置１の制御部に対して、所定のスケジュールに従って、所定の駆動条件である所定駆動条件で、ファイバレーザ装置１を駆動するように指令し、所定駆動条件で駆動した時毎のファイバレーザ装置１の状態量をファイバレーザ装置１の状態量履歴として履歴記録部２０に記録してもよい。定期的に所定の同一駆動条件で駆動した時のファイバレーザ装置１の状態量の観測結果をファイバレーザ装置１の状態量の推移として記録し、履歴データとして利用することで、履歴によってファイバレーザ装置１の状態量がどのように推移していくかが容易に把握できるので、仮に他の履歴データは無くても、定期的に同一駆動条件で駆動した時のファイバレーザ装置１の状態量の観測結果という少ない履歴データに基づきながら、反射光による故障発生境界条件の状態量履歴依存性を学習することが可能になる。また、学習が進むと、学習結果を参照して、同一駆動条件で駆動した時のファイバレーザ装置１の状態量の観測結果によって、反射光による故障発生境界条件を修正して、より精度の高い反射光による故障発生境界条件を求めることが可能になると考えられる。
【００８６】
また、機械学習装置２００が接続する通信手段９に、新たにファイバレーザ装置１が接続された時には、新たに接続されたファイバレーザ装置１の制御部に対して、所定の初期駆動条件である所定初期駆動条件で、ファイバレーザ装置１を駆動するように指令し、少なくとも所定初期駆動条件で駆動した時のファイバレーザ装置１の状態量をファイバレーザ装置１の状態量履歴として履歴記録部２０に記録して、上記の所定のスケジュールにおける第１回目の所定駆動条件での駆動に相当すると考えてもよい。
【００８７】
新たに機械学習装置２００に接続されたファイバレーザ装置について、ワークの状態も含めた所定の初期駆動条件での駆動に対する各反射光検出手段７から出力される検出結果等のような、そのファイバレーザ装置１の個体差に関する情報が取得でき、その個体差情報も加味して学習を進めることができる。また、学習が進むと、学習結果を参照して、所定の初期駆動条件での駆動に対する状態量から反射光による故障発生境界条件の個体差を加味して、そのファイバレーザ装置１に対する反射光による故障発生境界条件を出力することによって、個体差によって、反射光による故障が発生することを防ぐことができる。
【００８８】
図８は、本実施形態における機械学習装置の動作の一例を示すフローチャートの一部であり、図２のフローチャートのステップＳ１０３〜Ｓ１０８の間に、ステップＳ１２４〜Ｓ１２８が追加されただけであるので、ステップを追加した部分だけのフローチャートを示している。
【００８９】
状態量観測部１１によって観察したファイバレーザ装置１の状態量の履歴データを状態量履歴として履歴記録部２０に記録し、学習部１３２が、履歴記録部２０に記録された個々のファイバレーザ装置１の状態量履歴を含む個々のファイバレーザ装置１の状態変数と判定データとを用いて、状態量履歴を含む駆動状態を示す状態量と故障発生状況とを関連付けて、ファイバレーザ装置１における反射光による故障発生境界条件に加えて反射光による故障発生境界条件の状態量履歴依存性を学習するという上記の動作に対応する部分は、ステップＳ１２７とステップＳ１２８であり、状態量観測部１１によって観察したファイバレーザ装置１の状態量の履歴データを状態量履歴として履歴記録部２０に記録し（ステップＳ１２７）、履歴記録部２０に記録された個々のファイバレーザ装置１の状態量履歴から読出して（ステップＳ１２８）、状態量履歴を含む駆動状態を示す状態量と故障発生状況とを関連付けて、ファイバレーザ装置１における反射光による故障発生境界条件に加えて反射光による故障発生境界条件の状態量履歴依存性を学習する。ステップＳ１２７においては、記録する情報量の膨大化を抑制するために、上記のように、反射光による故障発生境界条件の状態量履歴依存性の学習結果に基づいて、反射光による故障発生境界条件に対して所定以上の影響を与える状態量だけを選別してもよい。
【００９０】
また、所定のスケジュールに従って、所定駆動条件で、ファイバレーザ装置１を駆動して、所定駆動条件で駆動した時毎のファイバレーザ装置１の状態量をファイバレーザ装置１の状態量履歴として履歴記録部２０に記録するという上記の動作に対応する部分は、ステップＳ１２４〜ステップＳ１２６である。所定のスケジュールと照らし合わせて、所定駆動条件で駆動した時の状態量を観測する予定の時間であるか否かを判定し（ステップＳ１２４）、所定駆動の予定時間であると判定されれば、そのファイバレーザ装置１を所定駆動条件で駆動し（ステップＳ１２５）、駆動した時の状態量、例えばレーザ発振器２の光出力特性等を履歴記録部２０に記録する（ステップＳ１２６）。所定のスケジュールに従って、所定駆動条件で駆動した時のファイバレーザ装置１の状態量だけを状態量の履歴データとして、履歴記録部２０に記録する場合は、ステップＳ１２７でのファイバレーザ装置１の状態量の履歴記録部２０への記録は不要である。
【００９１】
図９は、本実施形態における機械学習装置２００の動作の一例を示すフローチャートの一部であり、図４のフローチャートのステップＳ２０３〜Ｓ２０８の間に、ステップＳ２２４〜Ｓ２２８が追加されているが、図８とステップ番号以外は同じであるので説明は省略する。
【００９２】
＜第４実施形態＞
図１０と図１１は、本発明の第４実施形態の機械学習装置１０，１００，２００が、前記学習部１３，１３１，１３２による学習結果に基づいて、少なくとも１台の前記限界特性試験用ファイバレーザ装置に対して、前記限界特性試験用ファイバレーザ装置における反射光による前記故障発生境界条件を予測し、前記故障回避データとして、前記出力部１４から出力する限界特性試験条件プログラムの例を示している。
【００９３】
上記のような方法で反射光による故障発生境界条件の学習が進むと、凡その故障発生境界条件が分かってくるので、その学習結果を利用して、より効率的に、故障発生境界条件の学習精度を上げたり、前記のような製造条件データが変わった場合の故障発生境界条件の変化を把握したりすることが可能になる。例えば、限界特性試験用ファイバレーザ装置に対して、反射光による前記故障発生境界条件を予測して、故障が発生する前に、反射光による故障発生境界条件を求めるために有用な試験結果ができるだけ取得できるような、限界特性試験条件プログラムを提供すること等が考えられる。反射光による故障発生境界条件を把握するのに有用な試験データ数が多く獲得できる限界特性試験条件プログラムに従って試験を行うことによって、必要な試験データを取得するために限界特性試験によって壊すファイバレーザ装置１の台数を減らすことができる。
【００９４】
具体的にどのような限界特性試験条件プログラムが考えられるかを以下に説明する。反射光による故障発生境界条件には、多くのパラメータが含まれると考えられるが、説明が簡単になるように、仮にＡとＢという２つのパラメータで決まると仮定して、それまでの学習によって、図１０に太い破線で示したような大体の故障発生境界条件が予測、あるいは推定されるようになると、細い破線で示したようなパラメータＡとパラメータＢの組合せの試験条件を原点に近い曲線の方から、例えば矢印の方向にパラメータＡとパラメータＢの組合せを変化させながら試験を行うことで、反射光による故障発生境界条件を把握するのに有用な試験データ数が多く獲得できると考えられる。
【００９５】
なお、試験条件として振るパラメータには、反射光の光エネルギーや反射光波形等が当然含まれるが、ワークに反射した反射光においてエネルギーや波形を制御することは困難であるので、別のレーザ装置から出射されたレーザ光を、ファイバレーザ装置１の光ファイバの出射端等から逆方向に入射させて、エネルギーや波形が制御された疑似反射光として試験を行ってもよい。また、入射させる場所を光ファイバの出射端のコアにしたり、クラッドにしたりして、試験条件を振ってもよい。
【００９６】
また、学習部１３，１３１，１３２が、限界特性試験条件プログラムに沿って、限界特性試験を実施中に、反射光による故障が発生した場合に、反射光による故障が発生するより前の試験条件での試験に対して、反射光検出手段７によって検出された反射光検出結果を含むファイバレーザ装置１の状態量あるいは状態量の変化を抽出し、抽出した状態量あるいは状態量の変化の特徴を探索する学習モデルを構築し、限界特性試験条件プログラムに沿って、限界特性試験を実施中に、反射光による故障が発生する前兆を学習するようにしても良い。その場合、複数のパラメータを変化させながら試験を行っていると、反射光による故障が発生する直前の状態量の変化の特徴を捉えにくいと思わるので、例えば、図１１に示した限界特性試験条件プログラムのように、一つだけのパラメータ（図１１ではパラメータＡ）だけ変化させながら試験を行うことが望ましい。反射光による故障が発生する直前のファイバレーザ装置１の状態量あるいは状態量の変化のパラメータＡ依存性のデータだけについて、規則性や分布に関するモデルを学習することで、学習が比較的容易になり、故障発生の前兆を抽出できる可能性が高くなる。例えば、パラメータＡを一定スピードで増加させていった場合に、故障する部位の温度が上昇して、その部位の物性が変化することに起因して、パラメータＡに比例して変化していたファイバレーザ装置１の状態量の一つである反射光検出手段７で検出される反射光の強度や出力光検出手段６で検出される出力光の強度等の変化がそれまでの比例関係からずれるような前兆を探索することになる。なお、図１１の限界特性試験条件プログラムでは、図１１（ａ）に細い破線で示したようなパラメータＡとパラメータＢの組合せの試験条件を上側から矢印の方向にパラメータＡを変化させながら試験を行い、図１１（ａ）に示した試験プログラムが終われば、図１１（ｂ）に示した試験プログラムを行い、図１１（ｂ）に示した試験プログラムが終われば、図１１（ｃ）に示した試験プログラムを行い、図１１（ｃ）に示した試験プログラムが終われば、図１１（ｄ）に示した試験プログラムを行うというように、次第に推定される故障発生境界条件に近い条件で試験を行っていくことが望ましい。
【００９７】
図１１に示したような限界特性試験条件プログラムに沿って、順次試験条件を少しずつ変えながら限界特性試験を進めて行く過程で、反射光による故障が発生した時に、その直前を含む、その前の試験条件で試験を行った時の反射光検出手段７によって検出された反射光検出結果を含むファイバレーザ装置１の状態量あるいは状態量の変化を抽出して、その特徴を探索して故障発生の前兆を学習し、前兆に関する学習結果に基づいて、限界特性試験条件プログラムに沿って、限界特性試験を実施中に、反射光検出手段７によって検出された前記反射光検出結果を含むファイバレーザ装置１の状態量あるいは状態量の変化に、反射光による故障が発生する前兆が観測された場合に、限界特性試験条件プログラムに沿った試験を中断するか、あるいは限界特性試験条件プログラムを変更するようにすることによって、限界特性試験用ファイバレーザ装置においても、反射光による故障を発生させずに、反射光による故障発生境界条件が把握できるようになり、限界特性試験によって壊すファイバレーザ装置１の台数を大幅に減らすことができる。また、学習結果の精度が高まり、反射光による故障の前兆が確実にキャッチできるようになると、限界特性試験用ファイバレーザ装置ではないファイバレーザ装置１を使用して反射光による故障発生境界条件を求めることも可能になる。
【００９８】
以上のように、少なくとも反射光による故障発生境界条件の学習結果を含む学習結果に基づいて、機械学習装置１０，１００，２００の出力部１４から、通信手段９によって接続されたそれぞれのファイバレーザ装置１の制御部に対して、反射光検出手段７によって検出された反射光検出結果を含むそれぞれのファイバレーザ装置１の状態量における、反射光による故障を回避するためにファイバレーザ装置１の駆動条件を変更すべき故障回避臨界条件（例えば、前述のように、故障発生境界条件の８０％に相当する条件）を出力すると共に、故障回避臨界条件に達した時に反射光による故障を回避するためのファイバレーザ装置１の駆動条件である故障回避駆動条件も故障回避データとして出力してもよい。
【００９９】
故障回避駆動条件についても、それぞれのファイバレーザ装置１の制御部８に出力した故障回避駆動条件に従って、それぞれのファイバレーザ装置１において、故障回避臨界条件に達した時に採った故障回避駆動条件の結果をフィードバックして機械学習装置１００で学習することが可能であり、反射光による故障発生境界条件の学習が進んだ後には、反射光で故障したとすれば、故障回避駆動条件が不適であったと考えられるので、故障回避駆動条件の結果、故障が回避できた場合はプラスの報酬を設定し、故障が回避できなかった場合はマイナスの報酬を設定する他に、加工不良が所定範囲以内であればプラスの報酬を設定し、加工不良が所定範囲以上であればマイナスの報酬を設定し、故障回避駆動による時間ロスが所定範囲以内であればプラスの報酬を設定し、故障回避駆動による時間ロスが所定範囲以上であればマイナスの報酬を設定して、故障回避駆動条件の価値関数の更新を繰り返すことで故障回避駆動条件を学習できる。
【０１００】
製造条件依存性や状態量履歴依存性を含む反射光による故障発生境界条件の学習結果に基づいて、それぞれのファイバレーザ装置１の制御部８に対して、故障回避臨界条件を出力すると共に故障回避駆動条件を故障回避データとして出力することによって、そのファイバレーザ装置１が、故障回避臨界条件に達した時に、予め指令されていた駆動条件から故障回避駆動条件に移行することによって、反射光による故障発生が回避できると共に、加工結果や加工に要する時間にできるだけ悪影響の少ない駆動条件でファイバレーザ装置１を駆動することが可能になる。すなわち、故障回避臨界条件に達するとレーザ発振を停止するというのが、最も簡単な故障回避方法であるが、レーザ発振を再スタートするまでに時間ロスが生じたり、レーザ加工中の場合は加工不良が生じたりする問題があるので、故障回避臨界条件に達すると、極短時間だけレーザ光出力を停止したり、低下させたりして、直ぐに元のレーザ光出力レベルに自動的に復帰させる等の方法が考えられるが、例えば、レーザ光出力を停止したり、低下させたりする極短時間のその時間を最適化することで、反射光による故障の発生を回避しながら、加工結果や加工に要する時間に悪影響を最小限に抑えることができる。
【０１０１】
なお、故障回避駆動条件には、光出力指令に対応したレーザ光出力条件以外にも、加工ヘッドとワークとの相対位置条件、加工ヘッドから出射されたレーザ光の焦点とワークとの相対位置条件、加工ヘッドの集光光学系のＦ値条件、加工ヘッドから出射されるレーザビームのビームプロファイル条件等が含まれていてもよい。反射光による故障発生を回避のためレーザ光出力を低減する代わりに、あるいはレーザ光出力を低減するのと同時に、他の駆動条件を変更することによって、加工結果や加工に要する時間に対する悪影響を最小限に抑えることができる場合がある。例えば、レーザ光出力を低減するのと同期して、ワークに対する加工ヘッドの速度を低減することによって加工不良の発生を最小限に抑えることが考えられる。
【０１０２】
＜第５実施形態＞
図１２と図１３は、本発明の第５実施形態の機械学習装置１０，１００，２００が、学習する過程の例を示している。本実施形態の機械学習装置１０，１００，２００は、反射光による故障発生境界条件を学習するに当たって、少なくとも学習の初期段階において、一つ以上の故障する部位について、少なくとも故障する部位の上限温度と故障する部位の熱容量と故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗を求める単純化した方法で、前記故障発生境界条件を学習する。
【０１０３】
反射光による故障の多くは、熱による故障部位の温度上昇と考えられるが、発熱部が光ファイバのある部分等の場合、熱容量が小さいので、極短時間に温度が上昇して故障が発生すると考えられる。このように、反射光による故障の発生は、故障する部位の温度上昇により、故障する部位が損傷を受けて発生すると仮定すると、故障する部位に反射光によって蓄積されて行くエネルギーは、対応する反射光検出手段による検出結果に比例する値等として観測できる故障する部位に入射する反射光による発熱量Ｈ（Ｗ）を時系列に加算して行った値で、故障する部位に蓄積されたエネルギーＱ（Ｊ）を故障する部位の熱容量Ｃ（Ｊ／Ｋ）で割ると故障する部位の温度上昇ΔＴ（Ｋ）が求められる。一方、故障する部位に蓄積されたエネルギーＱは、部位の温度上昇ΔＴ（Ｋ）を故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗Ｒ（Ｋ／Ｗ）で割った値ΔＴ／Ｒ（Ｗ）の時間割合で故障する部位から流出する。つまり、故障する部位に流入する反射光による発熱量Ｈ（Ｗ）と故障する部位から流出するΔＴ／Ｒ（Ｗ）によって故障する部位に蓄積されるエネルギーＱ（Ｊ）が決まり、故障する部位の温度上昇が決まるので、故障する部位の上限温度と故障する部位の熱容量と故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗を学習により求めるという比較的簡単な方法で、反射光による故障発生境界条件を学習することができる。なお、故障する部位が、反射光が無い状態でもレーザ発振によって温度上昇する部位である場合は、例えば、出力光検出手段による検出結果に関連付けて、反射光が無い状態でレーザ発振によって故障する部位に流入する熱量も学習して、その影響を考慮するようにすればよい。
【０１０４】
図１２と図１３は、上記の故障する部位の上限温度と故障する部位の熱容量と故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗を求める方法で故障発生境界条件を学習する過程の例を示している。図１２の（ａ）〜（ｃ）の反射光の検出結果において、図１２の（ａ）では、０．２４ｓ経過した時点である部位が故障し、図１２の（ｂ）では、０．３８５ｓ経過した時点でそのある部位が故障し、図１２の（ｃ）では、０．７７６ｓ経過した時点でそのある部位が故障したというようなファイバレーザ装置の状態変数と判定データとを用いて、駆動状態を示す状態量と故障発生状況とを関連付けて、故障する部位の上限温度と故障する部位の熱容量と故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗を学習により求めるということになる。図１２の例では、図１２の反射光の光量が故障する部位に流入する反射光による発熱量Ｈ（Ｗ）であり、故障する部位の熱容量が０．１（Ｊ／Ｋ）、故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗が２（Ｋ／Ｗ）と仮定すると，図１２の（ａ）〜（ｃ）の反射光の検出結果に対応した故障する部位の温度上昇は、それぞれ、図１３の（ａ）〜（ｃ）に示したようになる。但し、ここでは、故障する部位は、反射光が無い状態ではレーザ発振によって温度上昇のない部位としている。図１３の（ａ）〜（ｃ）に示したように、いずれの場合も、故障する部位がヒートシンク温度より１００Ｋ温度上昇すると反射光により故障が発生していることになる。従って、故障する部位の熱容量と故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗の仮定はほぼ正しいと考えられる。このように、反射光により故障が発生する温度がほぼ一致する条件を学習することによって、故障発生境界条件を学習することができる訳である。学習結果に基づいて、故障発生境界条件の例えば８０％のレベル、すなわち、この場合の例では、反射光検出手段の検出結果と、学習の結果得られた、故障する部位の熱容量と故障する部位からヒートシンクまでの熱抵抗から推定される故障する部位の温度上昇が８０Ｋになる条件を故障回避臨界条件として、故障回避臨界条件に達すると、故障を回避するため、ファイバレーザ装置の駆動条件を故障回避駆動条件に切替えるようにすればよい。以上のように、学習内容を単純化することによって、少なくともある程度の精度までは短期間に学習を進めることができる。その後、その初期学習結果の誤差を減少させるように学習を継続することで精度を向上させることも可能である。
【０１０５】
＜第６実施形態＞
図１４は、本発明の第６実施形態の機械学習装置３００の通信手段９への接続状態を模式的に表した図であり、機械学習装置３００の内部の構成については図示していないが、上記した実施形態で示した機械学習装置１０，１００乃至２００と同様の構成を備えている。図１４に示したように、機械学習装置３００複数存在し、それぞれの機械学習装置３００が通信手段９を通じて、上位のサーバー等の信号処理装置と接続し、それぞれの機械学習装置３００が学習した結果を共有可能としている。上位の高速大容量ネットワーク等の通信手段９と機械学習装置３００が直接接続しているネットワーク等の通信手段９との間には、コンピュータやネットワークスイッチ等の信号処理装置２１を介在させてもよい。機械学習装置３００は、各ファイバレーザ装置１の駆動状態を示す状態変数を含む状態量や判定データをリアルタイムで観測および取得する必要があり、また、各ファイバレーザ装置１の製造条件データや個体差情報を記録する場合は、ファイバレーザ装置１台当たりの記録量は非常に大きくなるので、本発明の機械学習装置３００については、１台の機械学習装置３００に通信手段９によって接続して直接上記のようなデータや情報をやり取りするファイバレーザ装置１の台数は、数台から数十台までぐらいが適切と考えられる。その一方で、実際にレーザ加工に使用されているファイバレーザ装置１においては、反射光による故障は発生確率が低く、限界特性試験用ファイバレーザ装置として使用できるファイバレーザ装置１は台数が限られるので、多数の機械学習装置３００が学習した結果を共有することで、状態量や判定データの観測や取得のリアルタイム性を維持し、記録する情報量の膨大化を抑制しながら、多くのファイバレーザ装置１の故障情報を利用して学習を進めることができ、学習結果の精度が向上する。
【０１０６】
＜第７実施形態＞
図１５は、本発明の第７実施形態のファイバレーザ装置１の概念的な構成を示すブロック図であり、以上に述べた機械学習装置の内のいずれかの機械学習装置１０，１００，２００，３００と通信手段９によって接続されている。ファイバレーザ装置の制御部８が、反射光による故障を回避するために、機械学習装置１０，１００，２００，３００の学習部１３，１３１，１３２の学習結果に基づいて、機械学習装置１０，１００，２００，３００の出力部１４からの故障回避データを参照して、ファイバレーザ装置１を構成する各部を制御する。本実施形態のファイバレーザ装置１においては、故障回避データを記録する故障回避データ記録部２２を備え、故障回避データ記録部２２に故障回避データを記録し、故障回避データ記録部２２に記録された故障回避データを参照して、制御部８が、反射光による故障を回避するために、ファイバレーザ装置１を構成する各部を制御する。
【０１０７】
機械学習装置１０，１００，２００，３００の学習部１３，１３１，１３２の学習結果である反射光による故障発生境界条件に基づいて、各ファイバレーザ装置１に出力された故障回避臨界条件や故障回避駆動条件等の故障回避データを参照して、故障を回避するように光出力条件等の駆動条件を制御することができようになり、反射光による故障を防止しながら、必要以上にレーザ発振を停止したり、光出力を低減したりして加工不良等を発生させることのないファイバレーザ装置１が提供できる。前記故障回避データを記録する故障回避データ記録部を備え、故障回避データ記録部２２に故障回避データを記録し、故障回避データ記録部２２に記録された故障回避データを参照して、制御部８が、反射光による故障を回避するために、ファイバレーザ装置１を構成する各部を制御することによって、機械学習装置１０，１００，２００，３００から機械学習装置１０，１００，２００，３００に記録されている故障回避臨界条件や故障回避駆動条件等の故障回避データをその都度読み出して、反射光による故障を回避する場合に比べて、故障回避のための応答が速くなり、応答の遅れによって反射光による故障が発生することをより確実に防止できる。
【０１０８】
＜第８実施形態＞
図１６は、本発明の第８実施形態のファイバレーザ装置１０２の概念的な構成を示すブロック図であり、本実施形態のファイバレーザ装置１０２では、機械学習装置と通信手段９によって接続されていると共に、レーザ共振器が３台あり、各レーザ発振器２から出射されたレーザ光を伝搬する光ファイバ２３がビームコンバイナ２６によって１本の光ファイバ２３に変換され、ビームコンバイナ２６によって結合されたレーザ光は、コア径の異なる光ファイバを融着した融着部２７を経由して加工ヘッド２４まで伝搬し、加工ヘッド２４からレーザ光がワーク２５に向かって照射される構成になっている。なお、電源部３、制御部８とフォトダイオード２８や温度検出手段２９との間の信号線は省略している。
【０１０９】
ワーク２５に照射されたレーザ光の一部がワーク２５の表面で反射して、その反射光の一部が、加工ヘッド２４の方に戻って、光ファイバ２３の中をレーザ発振器２からの出力光とは逆方向に伝搬して行き、光ファイバ等から構成されるレーザ光学系５やレーザ発振器２に損傷を与えて、ファイバレーザ装置１０２に故障を発生する場合が出て来る。本実施例では、コア径の異なる光ファイバの融着部２７の両側に保護被覆を除去した光ファイバから漏れ出してくる光を検出するフォトダイオード２８を配置している。図１６でコア径の異なる光ファイバの融着部２７の右側の光ファイバ２３のコア径の方を大きくしておくと、右側のフォトダイオード２８は、光ファイバ２３のクラッドを伝搬してきた反射光が主に検出でき、左側のフォトダイオード２８は、光ファイバ２３のコアを伝搬してきた反射光が主に検出できる。左側のフォトダイオード２８が、光ファイバ２３のコアを伝搬してきた反射光が主に検出できるのは、右側から左側に光ファイバ２３のコアを伝搬してきた反射光が、コア径の異なる光ファイバの融着部２７で、コア径が細くなることでコアからクラッドに出てくるためである。なお、これらのフォトダイオード２８では、出力光も漏れ出してきて検出されるが、反射光の少ない状態で光出力指令に対して検出される値を予め求めて置き、検出値から、出力光による検出値を差し引くことで、反射光の光量やエネルギーを知ることができる。
【０１１０】
反射光検出手段７を、上記のように、フォトダイオード２８にするとフォトダイオード２８は応答速度が速いので、瞬間的に変化する場合がある反射光の強度を時間遅れなく検出でき、確実に反射光による故障を回避することができる。また、光ファイバ２３のコアを伝搬してくる反射光はファイバレーザ装置１０２の深部まで到達し、光ファイバ２３のクラッドを伝搬してくる反射光は光ファイバ２３の被覆の焼損原因になる等、コアを伝搬してくる反射光とクラッドを伝搬してくる反射光は、ファイバレーザ装置１０２への影響の仕方、影響の大きさが異なるので、光ファイバ２３のコアを伝搬してくる反射光を検出する反射光検出手段７（フォトダイオード２８）と、光ファイバのクラッドを伝搬してくる反射光を検出する反射光検出手段７（フォトダイオード２８）とを備えて、コアを伝搬してくる反射光とクラッドを伝搬してくる反射光を区別して検出することによって、反射光による故障発生境界条件を適確に学習することができる。なお、これらのフォトダイオード２８は、反射光が少ない状態では、出力光検出手段６として利用でき、特にコア径の小さい光ファイバを伝搬するレーザ光はシングルモードに近く、モードが安定しているので、左側のコア径の小さい光ファイバ側に設置したフォトダイオード２８は、出力光検出手段６（出力光のパワーモニタ）として有用である。
【０１１１】
なお、反射光は、ワーク２５からの反射光だけとは限らず、例えば、加工ヘッド２４の透過ウィンドウがレーザ加工中に発生するヒューム等で汚染され、透過率が下がると、加工ヘッド２４の透過ウィンドウで反射した反射光が戻ってくる。この場合は、反射光は必ずしも光ファイバ２３の方に戻らず、加工ヘッド２４の温度上昇を招く場合がある。このように、反射光が熱容量の大きい部位に照射された場合は、反射光の光量の増加は、その部位の温度上昇となって現れるので、該当する部位に反射光検出手段として温度検出手段２９を設けることによってその部位の損傷を回避できるようになる。本実施形態においては、加工ヘッド２４に反射光検出手段として温度検出手段２９を設置している。
【０１１２】
図１７は、本実施形態のファイバレーザ装置を構成するレーザ発振器２の概念的な構成を示すブロック図である。複数のレーザダイオードモジュール３０から光ファイバ２３に出射されたレーザ光は、ビームコンバイナ２６によって結合されて活性元素添加光ファイバ内を伝搬して励起光源として働き、高反射ファイバ・ブラッグ・グレーティング３２と低反射ファイバ・ブラッグ・グレーティング３３の間で共振器３１が形成されてレーザ発振する構成となっている。なお、各レーザダイオードモジュール３０に電源部３から駆動電流を供給するためのケーブル、フォトダイオード２８と制御部８を結ぶ信号線は省略している。本実施形態では、レーザ発振器２からレーザ光が出力される側の光ファイバ２３の側面と高反射ファイバ・ブラッグ・グレーティング３２のビームコンバイナ２６から分岐しているポートの一つにフォトダイオード２８が設置されている。前者のフォトダイオード２８については、光ファイバ２３の保護被覆が除去された部分から漏れ出してくるレーザ光を検出し、後者のフォトダイオード２８は、光ファイバ端から放出されるレーザ光を検出する。前者については、反射光検出手段７としても使用でき、反射光が少ない場合は出力光検出手段６としても使用できる。後者については、高反射ファイバ・ブラッグ・グレーティング３２を通り抜けてきた出力レーザ光から波長のシフトした光、例えば、誘導ラマン散乱によるストークス光等を検出する手段として使用することもできる。このように、出力光検出手段６や反射光検出手段７は、レーザ発振器２の内部に設けても良い。このように、温度検出手段も含めて、反射光検出手段７の個数を増やすことによって、それらの検出手段の検出結果から故障部位を推定できるようになり、反射光の検出漏れによって反射光による故障が発生するリスクが低減できる。なお、本実施形態における反射光検出手段７や出力光検出手段６の設置位置や設置個数、レーザ発振器２の台数は一例であって、本実施形態の例に限定されるものではない。
【０１１３】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
【符号の説明】
【０１１４】
１，１０１，１０２  ファイバレーザ装置
２  レーザ発振器
３  電源部
４  レーザ光
５  レーザ光学系
６  出力光検出手段
７  反射光検出手段
８  制御部
９  通信手段
１０，１００，２００，３００  機械学習装置
１１  状態量観測部
１２  判定データ取得部
１３，１３１，１３２  学習部
１４  出力部
１５  誤差計算部
１６  学習モデル更新部
１７  判定結果付きデータ記録部
１８  報酬計算部
１９  価値関数更新部
２０  履歴記録部
２１  信号処理装置
２２  故障回避データ記録部
２３  光ファイバ
２４  加工ヘッド
２５  ワーク
２６  ビームコンバイナ
２７  融着部
２８  フォトダイオード
２９  温度検出手段
３０  レーザダイオードモジュール
３１  共振器
３２  高反射ファイバ・ブラッグ・グレーティング
３３  低反射ファイバ・ブラッグ・グレーティング
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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