(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習対象として設定されたワークの複数の加工部位の加工データを工作機械による加工日時を含めて収集する加工データ収集部と、
前記工作機械の複数箇所の温度データを所定の時間間隔で収集する温度収集部と、
前記複数の加工部位の加工後の寸法を計測した寸法計測データを入力する寸法データ入力部と、
前記加工データと前記寸法計測データとを含む前記複数の加工部位における学習データを生成する学習データ生成部と、
前記温度データと前記複数の加工部位における学習データとに基づき機械学習を実行し、前記複数の加工部位に対応し前記工作機械の温度変化による変位を補正する熱変位補正式の補正係数を算出する機械学習実行部と、
前記工作機械の複数箇所の温度測定値と前記工作機械の温度変化による変位とを対応付けて学習機能データとして記憶するメモリ部と、
を備え、
前記機械学習実行部は、
前記複数の加工部位における学習データに含まれる前記寸法計測データを、熱変位補正を行わなかった場合の寸法である熱変位補正無しデータに変換し、
前記機械学習を、前記熱変位補正無しデータと前記温度データとを前記メモリ部に記憶された前記学習機能データに加算したデータに基づいて実行する
制御装置。
【請求項２】
前記複数の加工部位のうち、当該加工部位ごとに学習重み条件を設定する学習条件設定部を備える請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記学習条件設定部は、前記学習重み条件を段階的に設定する請求項２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記機械学習の実行後の前記補正係数を適用した加工時の予測値を表示する予測値表示部と、を備える請求項１から３のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項５】
前記予測値表示部が表示する前記予測値は、前記複数の加工部位に対する予測値である請求項４に記載の制御装置。
【請求項６】
前記加工データは、前記学習対象として設定された前記工作機械の移動体を移動させる軸を識別する情報をさらに含む請求項１から５のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項７】
前記加工データは、前記学習対象として設定された前記ワークを加工する加工プログラムを識別する情報をさらに含む請求項１から６のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項８】
前記複数の加工部位は、前記学習対象として設定された前記加工プログラム中の位置を表す番号によって特定される請求項７に記載の制御装置。
【請求項９】
前記加工データ収集部は、前記複数の加工部位を前記学習対象として入力するトリガ設定入力部を備える請求項１から８のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項１０】
前記加工データ収集部は、前記複数の加工部位の加工時に前記寸法計測データを除く全ての前記加工データを収集し、
前記寸法データ入力部は、
（ｉ）一つのワークを加工する度に前記寸法計測データを入力することを前記ワークの個数分を繰り返す、または、
（ｉｉ）前記ワークの個数分の前記学習データの収集後に、前記寸法計測データを前記ワークの個数分一括で入力する
ことによって、前記学習データ生成部が前記学習データを生成する請求項１から９のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項１１】
前記寸法計測データは、外部計測した前記ワークの加工寸法計測データを呼び出す手段、機内計測した前記ワークの加工寸法計測データを呼び出す手段、手動で前記ワークの加工寸法計測データを入力する手段および前記工作機械の所定位置の座標の変化を測定することにより前記ワークの加工寸法計測データを算出する手段のいずれかから収集される請求項１から１０のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項１２】
前記学習データは、前記ワークの加工寸法を補正するためのオフセットデータを含む請求項１から１１のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項１３】
工作機械であって、
学習対象として設定されたワークの複数の加工部位の加工データを当該工作機械による加工日時を含めて収集する加工データ収集部と、
当該工作機械の複数箇所の温度データを所定の時間間隔で収集する温度収集部と、
前記複数の加工部位の加工後の寸法を計測した寸法計測データを入力する寸法データ入力部と、
前記加工データと前記寸法計測データとを含む前記複数の加工部位における学習データを生成する学習データ生成部と、
前記温度データと前記複数の加工部位における学習データとに基づき機械学習を実行し、前記複数の加工部位に対応し当該工作機械の温度変化による変位を補正する熱変位補正式の補正係数を算出する機械学習実行部と、
当該工作機械の複数箇所の温度測定値と当該工作機械の温度変化による変位とを対応付けて学習機能データとして記憶するメモリ部と、
を備え、
前記機械学習実行部は、
前記複数の加工部位における学習データに含まれる前記寸法計測データを、熱変位補正を行わなかった場合の寸法である熱変位補正無しデータに変換し、
前記機械学習を、前記熱変位補正無しデータと前記温度データとを前記メモリ部に記憶された前記学習機能データに加算したデータに基づいて実行する
工作機械。
【請求項１４】
ワークにおける複数の加工部位を学習対象として設定し、
設定された前記複数の加工部位の加工データを工作機械による加工日時を含めて収集し、
前記工作機械の複数箇所の温度データを所定の時間間隔で収集し、
前記複数の加工部位の加工後の寸法を計測した寸法計測データを入力し、
前記加工データと前記寸法計測データとを含む前記複数の加工部位における学習データを生成し、
前記複数の加工部位における学習データに含まれる前記寸法計測データを、熱変位補正を行わなかった場合の寸法である熱変位補正無しデータに変換し、
前記熱変位補正無しデータを、前記工作機械の複数箇所の温度測定値と前記工作機械の温度変化による変位とを対応付けて記憶した学習機能データに加算して、加算後のデータを生成し、
前記温度データと前記加算後のデータとに基づき機械学習を実行し、前記複数の加工部位に対応し前記工作機械の温度変化による変位を補正する熱変位補正式の補正係数を算出する
算出方法。
【請求項１５】
学習対象として設定されたワークの複数の加工部位の加工データを工作機械による加工日時を含めて記憶するステップと、
前記工作機械の複数箇所の温度データを所定の時間間隔で収集するステップと、
前記複数の加工部位の加工後の寸法を計測した寸法計測データを記憶するステップと、
前記加工データと前記寸法計測データとを含む前記複数の加工部位における学習データを生成するステップと、
前記複数の加工部位における学習データに含まれる前記寸法計測データを、熱変位補正を行わなかった場合の寸法である熱変位補正無しデータに変換するステップと、
前記熱変位補正無しデータを、前記工作機械の複数箇所の温度測定値と前記工作機械の温度変化による変位とを対応付けて記憶した学習機能データに加算して、加算後のデータを生成するステップと、
前記温度データと前記加算後のデータとに基づき機械学習を実行し、前記複数の加工部位に対応し前記工作機械の温度変化による変位を補正する熱変位補正式の補正係数を算出するステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御装置、工作機械、算出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工作機械の各部材は、工作機械を稼働させることによって生じる熱および工作機械の周囲の熱によって熱膨張を生じる。このような熱膨張によって、工具の刃先と加工ワークとの位置関係に狂いが生じ、工作機械の加工精度を悪化させることが知られている。こうした熱膨張による工具の刃先と加工ワークとの位置関係の精度の狂いは、熱変位と称される。【０００３】
このため、工作機械を制御する数値制御装置（以下、「制御装置」という。）は、熱変位を補正する機能を備えるものがある。その場合、熱変位補正機能は、工作機械を構成する主要な部材に温度センサを設け、各部の温度に係数を乗じた値を合計して熱変位補正量とする方法が採用されている。
しかし、熱変位の要因となる発熱源は種々多数あり、熱変位を正確に補正することは容易ではない。【０００４】
特許文献１に示される熱変位補正量設定変更装置を備える工作機械は、工作機械を構成する部材に装着した複数の温度センサに基づき、駆動系熱変位量及び環境温度系熱変位量を推計し、補正倍率処理を行った上でこれらを合算し、合計熱変位補正量を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第６００１２１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、工作機械が設置された環境に応じた適切な熱変位補正を行うことが可能な熱変位補正式の補正係数を算出する制御装置、工作機械、算出方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、代表的な本発明の制御装置及び工作機械の一つは、ワークにおいて学習対象として設定された少なくとも１つの加工部位を工作機械により加工した日時を含む加工データを収集する加工データ収集部と、工作機械の複数箇所の温度データを所定の時間間隔で収集する温度収集部と、少なくとも１つの加工部位における加工後の寸法を計測した寸法計測データを入力する寸法データ入力部と、加工データと寸法計測データとを含む学習データを生成する学習データ生成部と、温度データ、学習データに基づき機械学習を実行し、工作機械の温度変化による変位を補正する熱変位補正式の補正係数を算出する機械学習実行部と、を備える。【０００８】
また、代表的な本発明の算出方法の一つは、ワークの少なくとも１つの加工部位を学習対象として設定し、少なくとも１つの加工部位を工作機械により加工した日時を含む加工データを収集し、工作機械の複数箇所の温度データを所定の時間間隔で収集し、少なくとも１つの加工部位における加工後の寸法を計測した寸法計測データを入力し、加工データと寸法計測データを含む学習データを生成し、温度データ、学習データに基づき機械学習を実行し、工作機械の温度変化による変位を補正する熱変位補正式の補正係数を算出する。
さらに、代表的な本発明のプログラムの一つは、上記の算出方法をコンピュータに実行させるプログラムからなる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、工作機械が設置された環境に応じた適切な熱変位補正を行うことが可能な熱変位補正式の補正係数を算出する制御装置、工作機械、算出方法およびプログラムを提供することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施をするための形態における説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例に係る工作機械の構成を示す斜視図である。
【図２】実施例に係る工作機械に備えられた制御装置のブロック図である。
【図３】加工部位とブロックＮｏの関係を説明する説明図である。
【図４】学習機能部の動作を示すフローチャートである。
【図５】学習計算の内容を示すフローチャートである。
【図６】トリガ情報のファイルレイアウトを説明する説明図である。
【図７】寸法データのファイルレイアウトを説明する説明図である。
【図８】統合データのファイルレイアウトを説明する説明図である。
【図９】熱変位補正ログのファイルレイアウトを説明する説明図である。
【図１０】温度ログのファイルレイアウトを説明する説明図である。
【図１１】学習データにおける補正あり寸法データのファイルレイアウトを説明する説明図である。
【図１２】学習データにおける補正なし寸法データのファイルレイアウトを説明する説明図である。
【図１３】学習の重みのファイルレイアウトを説明する説明図である。
【図１４】トリガ設定入力部の例を示す図である。
【図１５】寸法データ入力部の一例（加工寸法手入力の場合）を示す図である。
【図１６】予測値表示部を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係る実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１２】
＜工作機械の構成＞
図１は、本実施例の工作機械１の主要な構成を示す。本実施例による工作機械は、ワークを把持するワーク把持部と、工具を把持する工具把持部とを備え、ワークおよび工具の少なくともいずれか一方を回転させ、ワークおよび工具の少なくともいずれか一方を所定の方向へ移動させることにより、ワークを前記工具で加工する工作機械である。
また、工作機械を構成する部材には複数の温度センサが装着されている。
【００１３】
具体的には、工作機械１は、ベッド３、ベッド３に固定された第１ワーク主軸台５、第１ワーク主軸台５にＣ軸方向に回転自在に備えられた第１ワーク主軸７、ベッド３上をＹ軸およびＺ軸方向に移動可能に備えられた移動体であるキャレッジベース１８、キャレッジベース１８上に備えられたキャレッジ９、キャレッジ９上をＸ軸方向に移動可能に備えられた移動体であるサドル１０、サドル１０上に備えられたＢ軸方向に旋回可能な工具主軸台１１、工具主軸台１１に備えられた回転自在な工具把持部である工具主軸１３およびこれらの構成部材を制御する制御装置２３を有する。
なお、ここで、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸は移動体を移動させる軸であるということができる。また、Ｂ軸とは工具主軸１３のＹ軸まわりの回転方向の移動軸であり、Ｃ軸とは、第１ワーク主軸７又は第２ワーク主軸１９のＺ軸まわりの回転方向の移動軸である。
【００１４】
そして、工具主軸１３に装着された工具ＴＬによって、第１ワーク主軸７に備えられたワーク把持部であるチャック１５に装着されたワークＷ１が加工される。
さらに、工作機械１は、ベッド３上にＺ軸方向に移動自在に備えられた第２ワーク主軸台１７を有している。この第２ワーク主軸台１７にはＣ軸方向に回転自在に備えられた第２ワーク主軸１９が備えられ、第２ワーク主軸１９に備えられたワーク把持部であるチャック２１に装着されたワークＷ２も工具ＴＬによって加工される。
なお、図１に示した工作機械１の工具主軸１３は上刃の構成であるが、上刃に加えて下刃を備えていてもよい。
【００１５】
＜温度センサ及び熱変位補正＞
また、図１に示されるように、上記それぞれの構成部材には温度センサＴ１〜Ｔ６（図１の●印または破線の丸印）が取り付けられている。具体的には、温度センサＴ１は工具主軸台１１に配置されている。また、温度センサＴ２はキャレッジ９に配置されている。また、温度センサＴ３はキャレッジベース１８に配置されている。また、温度センサＴ４は第１ワーク主軸台５に配置されている。また、温度センサＴ５は、切削に伴う発熱の影響を大きく受ける加工領域直下のベッド３の中心近傍に配置されている。また、温度センサＴ６は第２ワーク主軸台１７に配置されている。
【００１６】
温度センサＴ１〜Ｔ６は工具主軸台１１、キャレッジ９、キャレッジベース１８、第１ワーク主軸台５、ベッド３及び第２ワーク主軸台１７に備えられているので、工作機械１の特定の位置だけの温度ではなく様々な位置の温度を測定することができる。
【００１７】
なお、工作機械の熱変位補正は、ｎ個の温度センサを用いている場合には、以下の式によって、刃先のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の軸ごとの熱変位補正量が計算される。なお、以下の式は熱変位補正量の計算方法を示す説明上、１つの式を示しているが、本例ではＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の熱変位補正量を算出するために３つの補正式が使われる。
【００１８】
熱変位補正量＝（ａ１×Ｔ１＋ａ２×Ｔ２＋・・・＋ａｎ×Ｔｎ）
（ａ１〜ａｎ：補正係数、Ｔ１〜Ｔｎ：温度）
【００１９】
そして、この熱変位補正量が所定の部位に装着されているＸ軸モータ５９、Ｙ軸モータ６１、Ｚ軸モータ６３の位置指令に加算され、刃先の移動補正がなされることとなる。
【００２０】
つまり、工作機械の適正な熱変位補正量を自動的に算出するとは、適正な熱変位補正量が算出されるように、上記の式における補正係数ａ１〜ａｎの補正係数を自動的に算出することを意味する。
【００２１】
＜制御装置の構成＞
図１に示すように、工作機械１の制御装置２３は、工作機械１と通信可能に接続されている。制御装置２３と工作機械１との通信は、ケーブル２７によってもよいし、無線通信などその他の通信手段によって接続されてもよい。制御装置２３はコンピュータやその他の情報処理装置や記憶装置により構成され、図示しないＣＰＵとＲＡＭとＲＯＭ等を備えている。
【００２２】
表示部２５は、制御装置２３に設けられても良いし、制御装置２３とは別体とし設けられても良い。また、表示部２５は、図２に示すトリガ設定入力部６９、学習データ生成／生成結果表示部８３、生成結果表示部８７、予測値表示部１０３を兼ねても良い。さらに、表示部２５は、様々なデータ等を表示することができるほか、入出力装置としても機能することができ、トリガ設定入力部６９、寸法データ入力部７５を兼ねても良い。例えば、表示部２５は入出力等を行うことが可能なタッチパネルにより構成されていてもよい。
【００２３】
図２は、工作機械１に備えられた制御装置２３のハードウエア構成を示す図である。
【００２４】
制御装置２３は、温度センサＴ１〜Ｔ６の温度収集部２９と熱変位補正量推定部３３と例えばＳＲＡＭなどから構成されるメモリ部３９と熱変位推定量ロギング部４５と指令部４７とを有する。
【００２５】
温度収集部２９は温度ロギング部３１を有し、所定の時間間隔（例えば、１０秒間隔）で温度センサＴ１〜温度センサＴ６により取得した工作機械１の複数箇所の温度データを収集し、記憶する。
【００２６】
熱変位補正量推定部３３は、メモリ部３９に記憶されている熱変位補正式メモリ４１から補正式を読み込む。そして、この補正式より熱変位を算出する。
【００２７】
熱変位推定量ロギング部４５は、熱変位補正量推定部３３で求めた熱変位補正量の値を記憶しておく。
【００２８】
指令部４７は、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸ごとに、補正量Ｘ５１、補正量Ｙ５３、補正量Ｚ５５の移動指令を出力する。
【００２９】
工作機械１に備えられた熱変位補正動作実行部５７は、Ｘ軸モータ５９とＹ軸モータ６１とＺ軸モータ６３により各軸を上述の補正量分だけ位置指令に加算させて移動させる。Ｘ軸モータ５９とＹ軸モータ６１とＺ軸モータ６３は、例えばサーボモータにより構成されている。これにより、ワークＷ１は公差内の適正な寸法で加工されることになる。
【００３０】
学習機能部６５は、加工データ収集部６７と寸法データ入力部７５と学習データ生成／生成結果表示部８３と学習条件設定部８９と機械学習実行部９５と学習結果表示／実行部９９とメモリ書き換え指示部１０５とを有する。
【００３１】
加工データ収集部６７は、機械学習を行う対象となる加工データ（ログデータ）を選択するための機能部である。このため、加工データ収集部６７は、収集するログデータの種類を特定するために、学習対象として、工作機械の移動体を移動させる軸を識別する情報や、加工部位等を設定する必要がある。このような収集データを特定するための入力部がトリガ設定入力部６９である。
【００３２】
このため、トリガ設定入力部６９においては、（１）初品、チップ交換に関する情報、（２）直径／半径の指定、（３）目標値、（４）公差上限値、（５）公差下限値、（６）学習対象の箇所（例えば、「第１ワーク主軸Ｘ軸の上刃」等）、（７）ワークＮｏ（ワークナンバー）、（８）トリガＮｏ（トリガナンバー）、（９）ブロックＮｏ（ブロックナンバー）等を指定することができる。これらの項目の中で、（７）ワークＮｏは加工プログラムを識別する情報であり、（９）ブロックＮｏは加工プログラムにおいて個々の加工部分ごとの命令の位置を表す番号である。このため、ワークＮｏとブロックＮｏは、後に加工部位を指定し熱変位補正量を算出するときに使用されるデータとなる。例えば、工作機械１の所定の位置に配置された温度センサＴ１〜Ｔ６により所定間隔毎に温度が自動で測定され測定時間と関連づけられて記憶されている。また、今回のワークを加工した加工日時が入力されるので、加工したときの温度がわかる。そして、実際に加工したときの寸法計測データを入力すれば、目標寸法との差分が算出できるので工作機械１に配置された温度センサＴ１〜Ｔ６の温度と差分を関連づければ学習データを得ることができる。なお、寸法計測データの差分は初品寸法を基準にしてもよい。
【００３３】
図３を参照し、加工部位とブロックＮｏの関係を説明する。図３に示されているワークＷは、工作機械１により加工される最終的なワークの断面形状の一部を示している。この例で示されるワークＷは、φ１７６．０とφ１２０．０とφ８２．０とφ３５．０の径の円柱部を有するとともに、円柱部と円柱部の間は傾斜した斜面で連続している。ブロックＮｏは、図３において「Ｎ」で表記したＮ００１からＮ０１８の部分を指し、これによって加工プログラムにおいて上記ワークＷを加工するための個々の加工部分ごとの命令の位置が簡便に特定できる。例えば、φ１７６．０の円柱部を加工するための命令はブロックＮｏ「Ｎ０１３」に、φ８２．０の円柱部を加工するための命令は「Ｎ００９」に、φ３５．０の円柱部を加工するための命令は「Ｎ００７」に記載されている。ここで、精度の高い公差が必要な部分を特定して、この加工部位の精度をより高くして加工を行う場合がある。本例ではφ３５．０の加工部位とφ８２．０の加工部位であるとする。そのような場合にはブロックＮｏの「Ｎ００７」及び「Ｎ００９」のブロックＮｏを用いて、これらの精度の高い公差の必要な加工部位を学習対象として設定することが可能となる。つまり、加工部位は加工プログラム中の位置を表す番号によって指定することができる。
【００３４】
そのため、図１４に示すように、トリガ設定入力部６９の具体例では、
（ａ）加工物の狙い寸法（図面の値）である目標値入力欄６９ａ、（ｂ）公差上限／下限である上限値入力欄６９ｂ及び下限値入力欄６９ｃ、（ｃ）ブロックＮｏを入力する欄である６９ｅ、（ｄ）目標値と公差が直径である場合のチェック欄６９ｆ、（ｅ）初品、チップ交換時のチェック欄６９ｇ、（ｆ）工作機械の移動体を移動させる軸のうち学習させる対象の軸を識別する情報を入力する学習対象軸入力欄６９ｈ、（ｇ）学習対象となるワークナンバー入力欄６９ｉ、（ｈ）トリガ番号を指定するトリガボタン６９ｎから構成されている。トリガ設定は３つの異なる設定が可能であり、トリガボタン６９ｎにより「１」「２」「３」いずれかの数字を選択することで、それぞれ異なるトリガ設定を切り替えることができる。
【００３５】
さらに、トリガ設定入力部６９には、入力したデータをセット（記憶）するトリガセットボタン６９ｊと、入力したデータをクリア（消去）するクリアボタン６９ｋが備えられている。
なお、トリガ設定入力部６９で設定された内容は、トリガセットボタン６９ｊ押下後は全ての加工において有効になる。また、ワークにおける複数の加工部位ごとで設定することもできる。例えば、図３に示すようにφ３５．０、φ８２．０、及びφ１７６．０毎に上記の項目のデータをトリガボタン６９ｎの「１」「２」「３」により切り替えて別々に設定してもよい。この場合、φ３５．０の加工部位とφ８２．０の加工部位が重要寸法であるときには、後で説明する学習重みを重く設定しておけば熱変位補正量の効き具合をより大きくすることができる。
そして、加工データ収集部６７は、トリガ設定入力部６９で設定された加工データを自動で収集するトリガ情報自動収集部７１とトリガ情報をメモリに記憶するトリガ情報メモリ記憶部７３とを有する。
【００３６】
トリガ情報自動収集部７１は、トリガ設定入力部で設定した加工部位が実際に工作機械１により加工された日時とオフセットを自動で収集する。そして、トリガ情報メモリ記憶部７３に記憶する。
【００３７】
ここで、オフセットについて説明する。オフセットとは、オペレータが入力するデータで、例えば、ワークＷを加工中に時間とともにワークＷの加工精度が悪くなってきたときに、強制的にオフセットをかけて加工部位の寸法が公差の範囲内に入るようにすることである。このときの、オフセットのデータを記憶しておき、実際の熱変位補正量を算出するときには、このオフセットの値を加算して正確な熱変位補正量を算出することが可能となる。さらに、オフセットは、あるワークの加工が終了し、次のワークの加工が開始するまでの間においても入力できる。このため、ワークＷの加工精度を監視していれば、オフセットをかけることにより、それ以降の加工において不良品の発生を防止することができる。
【００３８】
寸法データ入力部７５は、熱変位補正式の係数を機械学習によって算出するにあたり、トリガ設定入力部６９の設定に基づき、学習対象として設定された加工部位における加工後の寸法を計測した寸法計測データを収集・入力する画面である。
【００３９】
このため、寸法データ入力部７５は、（１）工作機外で計測した計測結果を入力する半自動の「加工寸法呼び出し画面ＧＵＩ（外部計測）７７」、又は、（２）工作機械１内で計測した寸法計測データを全て自動で呼び出す「加工寸法呼び出し自動（機内計測）７９」、又は、（３）学習させる対象の軸に関わる加工寸法計測データを全て手動で入力する「加工寸法手入力ＧＵＩ８１」のいずれかによって構成される。
なお、加工寸法の計測は、必ずしもワーク自体を計測しなければならないものではない。図１に示した工具主軸１３にタッチセンサを取り付けて、工作機械１の所定位置の座標の変化をタッチセンサで計測することにより寸法計測データとして扱っても良い。
【００４０】
学習データ生成／生成結果表示部８３は、加工データ収集部６７によって収集した加工データと寸法データ入力部７５によって収集・入力した寸法計測データを突き合わせて学習データを生成する（学習データ生成部８５）。そして、生成の結果を生成結果表示部８７に表示する。
【００４１】
学習条件設定部８９は、学習対象選択画面９３で選択した加工部位に学習重み設定画面９１で学習重みを設定する。
【００４２】
また、機械学習実行部９５は、補正係数算出部９７によって、学習データに基づき機械学習を実行し、工作機械１の温度変化による変位を補正する熱変位補正式の補正係数を算出する。
【００４３】
これら、学習条件設定部８９及び機械学習実行部９５における処理については、「学習機能部の動作」において後述する。
【００４４】
学習結果表示／実行部９９は、機械学習前後の結果をシミュレーショングラフとして、予測値表示部１０３に表示する。後述するように、機械学習後のシミュレーション結果が満足なものであれば、ユーザーが学習結果適用ボタン１０１を押下することにより、メモリ書き換え指示部１０５が機械学習後の補正係数によって熱変位補正式メモリ４１の熱変位補正式を書き換える。
【００４５】
一方、機械学習後のシミュレーション結果に満足できない場合には、ユーザーは学習重みや学習対象を再設定し、満足なシミュレーション結果が得られるまで機械学習を繰り返すことができる。これにより、工作機械が設置された環境に応じた適切な熱変位補正を行うことが可能な熱変位補正式の補正係数を得ることができる。  
【００４６】
＜学習機能部の動作＞
次に、図４及び図５を参照し、学習機能部６５の動作をフローチャートを用いて説明する。
【００４７】
＜＜ステップＳ０１＞＞
図４に示すように、ステップＳ０１では、トリガ設定入力部６９で選択された内容に基づいて、トリガ情報自動収集部７１が加工データの収集を行う。
【００４８】
ここで、図１４に示すように、トリガ設定入力部６９には、例えば、目標値入力欄６９ａ、公差の上限値入力欄６９ｂ、公差の下限値入力欄６９ｃ、ワークの加工プログラムの加工対象部位を示すブロックＮｏを入力するブロックＮｏ入力欄６９ｅ、ワークの直径をチェックする欄６９ｆ、初品・チップ交換をチェックする欄６９ｇ、学習させる対象の軸を識別する情報を入力する学習対象軸入力欄６９ｈ、ワークナンバーを入力するワークナンバー入力欄６９ｉが含まれている。
【００４９】
さらに、トリガ設定入力部６９には入力したデータをセット（記憶）するトリガセットボタン６９ｊと、入力したデータをクリア（消去）するクリアボタン６９ｋが備えられている。
【００５０】
上述の対象項目は、加工プログラム番号、学習させる対象の軸を特定する情報のうち、少なくとも一つを含むので、例えば、公差の厳しい箇所などのように、オペレータが特に注目したい加工対象部位を容易に選択することができ、学習対象を的確に定めることができる。これにより、工作機械が設置された環境に応じた適切な熱変位補正を行うことが可能な熱変位補正式の補正係数を得ることができる。
【００５１】
トリガ設定入力部６９を構成する入力項目は、これらに限定されるものではないが、本実施例の装置は、通常では多大な時間を要する特定の工程の選択を容易に行うことができ、機械学習に必要な加工データを効率的に収集することが可能となる。
【００５２】
このため、ステップＳ０１において収集され、メモリに記憶されるトリガ情報のファイルレイアウトは、例えば図６に示すようなものとなる。つまり、加工データとして、まず、トリガ情報に一致する加工部位を工作機械１により加工しているときの日時が記憶される。そして、この日時データに続いて次の諸データがメモリに記憶される。トリガ＃はワークの加工部位の番号である。初品に「１」が記入されているときは、工具交換があった場合である。初品に「０」が記載されている場合は工具交換のないときである。目標値は加工の目標の寸法である。オフセットはオペレータが入力した刃先の移動量である。上限、下限は公差である。φは１の場合はデータが直径値である。学習対象は工作機械の移動体を移動させる軸のうち学習させる対象の軸を識別する情報である（「ＨＤ１Ｙ軸上刃」であれば、第１ワーク主軸側のワークを上刃で加工する際のＹ軸を意味する）。ワークＮｏは加工プログラムを識別する情報である。
このように、ファイルに１行で各種の加工データを記憶させることにより各データがそれぞれ関連づけられる。
【００５３】
＜＜ステップＳ０３＞＞
次に、ステップＳ０３では寸法データ入力部７５に加工作業の結果である寸法データが入力される。図１５に示した例は、加工寸法等の情報を手入力する場合の入力部の例を示した図である。この入力部においては、ワークナンバーを入力するワークナンバー入力欄７５ａと加工した日を入力する日付入力欄７５ｂと加工した時刻を入力する加工時刻入力欄７５ｃ、学習させる対象の軸を識別する情報を入力する学習対象軸入力欄７５ｄ、測定値を入力する測定値入力欄７５ｅ、オフセットを入力するオフセット入力欄７５ｆ、加工対象の目標値を入力する目標値入力欄７５ｇ、公差の上限を入力する上限公差欄７５ｈ、下限の公差を入力する下限公差入力欄７５ｉを含んでいる。ただし、測定値を除く全ての入力欄には加工データ収集部で収集されたデータが自動的に入力されており、これらの情報に従ってオペレータは測定値入力欄に加工寸法を手入力する。
【００５４】
加工寸法をオペレータが手入力する場合、例えば図７に示すようなデータを用いることになる。
【００５５】
図１５において、入力ボタン７５ｊを押下することにより寸法データが入力され、寸法データ入力部７５には入力した寸法データを全て表示可能な画面７５１が備えられている。そして画面７５１はスクロール可能である。
【００５６】
また、寸法データ入力部が有する入力項目は必ずしもこれらに限定されるものではなく、実際の加工寸法とその加工がどの加工データに対応しているのかが判断できるものであればよい。
【００５７】
さらに、図１５においては、手入力する場合の入力画面を示したが、加工寸法を自動的に外部計測する場合や、工作機内の計測データから呼び出す場合には、このような入力画面ではなく、呼び出すべき加工寸法のデータを特定できる事項を入力することができればよい。例えば、加工日時と寸法の測定箇所を特定するだけでも必要な加工寸法のデータを得ることは可能である。
【００５８】
加工寸法の計測データは、外部計測した加工寸法の計測データを呼び出す手段と、機内計測を行った加工寸法の計測データを自動で呼び出す手段と、手動で加工寸法の計測データを入力する手段がある。本実施例の装置は、種々の方法で加工寸法の計測データを計測できるため、加工寸法の性格や調整の目的に応じて、自在に選択することが可能である。このため工作機械のオペレータにとっても、非常に使い易い設計となっている。
【００５９】
また、加工寸法のデータについては、学習対象を含む対象項目を設定した後に、その設定された対象項目に対応する特定の加工部位の寸法データを収集する方法と、あらかじめ全ての加工寸法のデータを取得しておき、その中から選択された対象項目に対応する加工寸法のデータを抽出する方法があるが、いずれの方法を採用してもよい。これにより、種々の寸法データを収集する方法があるので加工プログラム開発の幅を広げることができる。
【００６０】
＜＜ステップＳ０５＞＞
次に、ステップＳ０５では学習データ生成／生成結果表示部８３が、加工データ収集部６７が収集した加工データと寸法データ入力部７５によって指定された寸法データを統合する。この結果、実際に機械学習に使用される学習データが特定されることとなる。ただし、手入力の場合は入力時に統合処理が行われている。
【００６１】
加工データ収集部６７が収集した加工データと寸法データ入力部７５によって指定された寸法データを統合した結果、図２の生成結果表示部８７には、例えば図８に示すように、左から順に、加工日時、トリガ♯、初品、測定値、目標値、オフセット、公差の上限、公差の下限、直径の有無、学習させる対象の軸を識別する情報、ワークナンバーなどが表示される。
【００６２】
生成結果表示部８７には、これらの統合データを一覧で表示するため、データを並べ替えることによってワークナンバー毎の入力数値を比較することも容易であり、これによって、オペレータの入力ミスがあった場合でも、これを容易に発見することが可能となる。
【００６３】
このため、ステップＳ０５において収集され、メモリに記憶されるデータのファイルレイアウトは、例えば図８に示すようなものとなる。この学習データは、加工日時データに基づいてトリガ情報は寸法データを合体させて生成されるため、次の諸データが含まれている。トリガ＃はワークの加工部位の番号である。初品に「１」が記入されている場合は、工具交換があった場合である。測定値は計測した寸法データである。目標値は加工の目標の寸法である。オフセットはオペレータが入力した刃先の移動量である。上限、下限は公差である。φは１の場合はデータが直径値である。学習対象は学習させる対象の軸を識別する情報である。ワークＮｏは加工プログラムを識別する情報である。このように、ファイルに１行で記憶させることにより各データが関連づけられる。
【００６４】
＜＜ステップＳ０７＞＞
ステップＳ０７では、学習データ生成／生成結果表示部８３が、加工データ収集部６７が収集した加工データと寸法データ入力部７５によって指定された加工寸法のデータとの間に、データミスマッチがあるか否かを判断する。データミスマッチがあると判断した場合には、処理はステップＳ０３に戻り、寸法データの再入力を促す。データミスマッチが無いと判断した場合には、ステップＳ０９に進む。
【００６５】
＜＜ステップＳ０９＞＞
次に、ステップＳ０９では、学習条件設定部８９が学習条件の設定を行う。すなわち、学習対象となるワークの加工部位を選択するとともに学習重み条件を決定する。
本実施例の装置においては、加工部位ごとに学習重み条件を設定することができるため、例えば、複数の加工対象部位のうち、他の部位に比べて優先的に加工精度を高めたい部位の設定が可能となる。これにより、工作機械が設置された環境に応じた適切な熱変位補正を行うことが可能な熱変位補正式の補正係数を得ることができる。
これについては、「学習計算の詳細」において後述する。
【００６６】
＜＜ステップＳ１１＞＞
ステップＳ１１では、ステップＳ０９での選択を踏まえて、機械学習実行部９５が機械学習（回帰分析）を行う。
【００６７】
＜＜学習計算の詳細＞＞
以下ではＳ１１における学習計算の内容を、図５を参照しながらＳ１３からＳ２５として説明する。
【００６８】
＜＜ステップＳ１３＞＞
ステップＳ１３では、機械学習実行部９５が、メモリ部３９に記憶された（１）学習機能データΣを読み込む。さらに、実加工時の熱変位補正データである（２）熱変位推定ログを読み込む。また、所定間隔で検知し記憶している温度データの（３）温度ログを読み込む。
【００６９】
ここで、（１）学習機能データΣは、現在の補正係数を算出する際に使用した学習データである。しかし、（１）のデータは必須のものではなく、省略されても良い。
【００７０】
ここで、図９を用いて、熱変位補正ログの例を説明する。熱変位補正ログとしては、ワークの加工日時に続いて、Ｘ軸上刃、Ｙ軸上刃およびＺ軸上刃等の移動位置のデータが読み込まれる。また、図１０を用いて、温度ログの例を説明する。温度ログは例えば１０秒間隔で温度センサＴ１〜Ｔ６の温度が読み込まれ、読み込み日時と関連付けて記憶されているものである。これにより、同一の日時のときのＸ軸上刃、Ｙ軸上刃およびＺ軸上刃と温度を関連づけることができる。
【００７１】
＜＜ステップＳ１５＞＞
ステップＳ１５では、機械学習実行部９５が、学習データを読み込む。ここで、学習データとは学習データ生成／生成結果表示部８３によって指定された加工寸法のデータである。
【００７２】
＜＜ステップＳ１７＞＞
ステップＳ１７では、学習重み条件を読み込む。ここで、「学習重み条件」とは、一つのワークを加工するに当たり、特定の学習対象について、データの数を増やすことによって、重要視する学習対象及びその加重を設定する条件を意味する。
【００７３】
工作機械の熱変位補正を行うに際しては、加工するワークの部位ごとに、工作機械のＸ，Ｙ，Ｚ軸の上刃、下刃など多数の対象ごとに制御を行う必要がある。そして、これらの多数の学習対象については、それぞれの重要度や他の制御対象に対する影響度が異なっている。このため、特定の学習対象のデータについて、データの数を増減させることで、ワーク全体の加工に対する影響度を制御することが可能となる。つまり、学習対象ごとに重み（加重）を設定することによって、加工対象のワークにおける重要箇所の精度を他の箇所の精度に優先して全体の熱変位補正を調整することが可能になる。また、同時に、全体としてのワークの加工精度を所望の範囲に設定することが可能となる。これにより、工作機械が設置された環境に応じた適切な熱変位補正を行うことが可能な熱変位補正式の補正係数を得ることができる。
【００７４】
具体的には、加重の程度は５段階程度で選択することを可能とし、最上位の５段階目の場合には、加重対象のデータの数を例えば５０倍にして全体に反映させることとすればよい。
【００７５】
＜＜ステップＳ１９＞＞
ステップＳ１９では、機械学習実行部９５が、学習データを「熱変位補正無しデータ」に換算する。
【００７６】
具体的には、ステップＳ１９においては、ステップ１５において読み込んだ、例えば、図１１に示すような学習データの内の測定値の部分を、例えば、図１２に示すように、補正を行わなかった場合の寸法データに変換する処理を行う。
図１１に示す学習データの例は、加工日時のデータに続いて、次の諸データがメモリに記憶されている。トリガ＃はワークの加工部位の番号である。初品に「１」が記入されている場合は、工具交換があった場合である。測定値は計測した寸法データである。目標値は加工の目標の寸法である。オフセットはオペレータが入力した刃先の移動量である。上限、下限は公差である。φは１の場合はデータが直径値である。学習対象は学習させる対象の軸を識別する情報である。ワークＮｏは加工プログラムを識別する情報である。補正量は工具刃先の補正位置である。また、温度データは加工した日時のときの温度を記憶している。このように、ファイルに１行で記憶させることにより各データが関連づけられる。
図１２に示すデータは、図１１のデータの内の測定値の部分が、補正を行わなかった場合の寸法データに変更されているだけであり、その他のデータは同一である。
図１２に示した例では、補正無データの値は以下のように計算されたものである。
３５．０１０＋０．０２−０．０２０６＝３５．００９４
ここで、「３５．０１０」は図１１に示される測定した寸法値である。また、「０．０２」は、図１１及び図１２に示されるオフセットである。
さらに、「−０．０２０６」は図１１及び図１２に示される補正量を寸法データと単位を合せた数値である。
【００７７】
ステップＳ１９において、このような処理を行うのは、次に理由による。寸法データ入力部７５に入力された寸法データは、既に当時の熱変位補正が行われた結果である。このため、新たに機械学習を行うためには、熱変位補正の影響を取り去り、熱変位補正がなされなかった状態に戻した上で、新たな機械学習の結果を反映させる必要があるからである。
【００７８】
＜＜ステップＳ２１＞＞
ステップＳ２１では、機械学習実行部９５が、学習条件設定部８９での設定にしたがって重み表から学習データに対する「重み」を抽出する。
【００７９】
具体的な重みの例としては、図１３に示すように、例えば、ＬｅｖｅＬ１のときの重みとして５を抽出し、ＬｅｖｅＬ２のときの重みとして１０を抽出し、ＬｅｖｅＬ３のときの重みとして２０を抽出し、ＬｅｖｅＬ４のときの重みとして３５を抽出し、ＬｅｖｅＬ５のときの重みとして５０を抽出する方法がある。これらの重みの数値は、該当するデータについて数値の分だけデータの数を積算してその数を増やし、その上で再計算するものである。このため、重みが重くなるほどデータの数が多くなるため、補正量への影響が大きくなる。
【００８０】
＜＜ステップＳ２３＞＞
ステップＳ２３では、機械学習実行部９５が、「熱変位補正無しデータ」の量を、重み分増加させる。
【００８１】
＜＜ステップＳ２５＞＞
ステップＳ２５では、機械学習実行部９５が、増えた「熱変位補正無しデータ」と学習機能データΣを加算したのち逆行列を解いて新補正係数を求める。
【００８２】
ここで、ステップＳ２５における処理の具体的な計算方法の例について説明する。
【００８３】
工作機械においては、学習機能データΣと、実加工を行った際のデータ（以下、「実加工データ」ともいう。）が保存されている。学習機能データΣはメモリ部３９に記憶されており、実加工データは温度ロギング部３１および熱変位推定量ロギング部４５に記憶されている。
【００８４】
メモリ部３９に記憶された学習機能データΣとしては、温度行列（Π）、と熱変位量行列（ｙ）がある。温度行列は、縦方向にサンプルの数分の温度データが並び、横方向には、温度センサごとの測定値が並び、熱変位量行列は縦方向にサンプル数分の変位データが並ぶ。
数１のとおり、温度行列（Π）に補正係数（α）を掛けることで、サンプル毎の熱変位補正量行列（ｙｃ）が求まる。すなわち  ｙｃ＝Π・α  の関係がある。
【００８５】
【数１】
0006784868.tif 000002
【００８６】
熱変位補正量行列（ｙｃ）が熱変位量行列（ｙ）に限りなく近くなるように、回帰分析により補正係数（α）を数２により求める。数２のΠ’はΠの転置行列を表す。こうして得られた補正係数（α）を元の補正係数（学習前）とする。
【００８７】
【数２】
0006784868.tif 000003
【００８８】
一方、実加工を行った際のデータは、以下の数３のとおりである。
【００８９】
【数３】
0006784868.tif 000004
【００９０】
ここで、実加工を行った際の温度データである左側の行列をデータηとし、熱変位量である右側の行列をＹとする。
【００９１】
そして、ηの転置行列η’を乗算したη’η及びη’Ｙを保存してある元データに足してから逆行列を乗算することで、学習後の新補正係数α＿ｎｅｗを得ることができる。
【００９２】
その結果、新たに求められた補正係数（学習後）は以下の式による。
【００９３】
【数４】
0006784868.tif 000005
【００９４】
メモリ部３９に記憶された学習機能データΣに実加工データを加えるので、学習結果が大きくぶれることがなく、安定した稼動を行うことができる。ただし、実加工データはメモリ部３９に記憶された学習機能データΣに比較しデータ量が少ないので、実加工データによる学習の効果が現われにくい場合もある。そこで機械学習実行部において、学習重み条件を変化させることで、実加工データによる学習の効果を強調することができる。具体的には数５のように重みωを実加工データにかけることで実現できる。
【数５】
0006784868.tif 000006
【００９５】
＜＜ステップＳ２７＞＞
ステップＳ２７では、学習結果表示／実行部９９は、新補正係数でのシミュレーショングラフを予測値表示部１０３に表示する。
【００９６】
図１６は、予測値表示部１０３に表示されるシミュレーショングラフの一例である。この例では、シミュレーショングラフは３種類のワークナンバー「Ｗ０００１」、「Ｗ０００２」、「Ｗ０００３」のシミュレーション結果を表示している。
【００９７】
すなわち、ワークナンバー「Ｗ０００１」は左部１０３ｄ、ワークナンバー「Ｗ０００２」は中部１０３ｅ、ワークナンバー「Ｗ０００３」は右部１０３ｆのシミュレーショングラフである。
【００９８】
ここで、×印のデータ１０３ａは補正しなかった場合のデータであり、黒丸のデータ１０３ｂはオペレータが測定した結果のデータであり、白抜き四角のデータ１０３ｃは新補正係数を使用した場合の結果のデータである。
【００９９】
本実施例の装置においては、指定した全ての加工対象部位に対して、学習後の補正係数によって加工した場合の予測値をシミュレーショングラフとして表示するので、図１６の例では３つのワークナンバーの加工結果を一度に表示しており、これらの全てが所望の公差内に入っているか否かを確認することが可能となる。
つまり、複数の加工対象部位に対する予測値を同時に表示することにより、それぞれの箇所の加工精度がどのように変化し、必要な公差内に納まるか否かを容易に視認できるように表示することができる。これにより、工作機械が設置された環境に応じた適切な熱変位補正を行うことが可能な熱変位補正式の補正係数を得ることができる。
【０１００】
＜＜ステップＳ２９＞＞
ステップＳ２９では、オペレータによる判断が行われ、オペレータが、シミュレーションの結果が十分な加工精度であると判断しない場合は、図１６に示す学習レベル設定欄１０３ｇにより学習レベルを例えば重く設定し、学習ボタン１０３ｈを押下し、学習レベル処理をステップＳ０９に戻す。この動作を結果のデータが公差の範囲内に入り、十分な加工精度であると判断できるまで繰り返し行うことができる。
そして、シミュレーションの結果が十分な加工精度であると判断した場合は、ステップＳ３１に進むこととなる。
【０１０１】
＜＜ステップＳ３１＞＞
ステップＳ３１では、オペレータがメモリ書き換え実行ボタン１０３ｊを押下すると、図２に示すメモリ部３９の熱変位補正式メモリ４１の内容が書き換わる。
【０１０２】
以下においては、上述したステップＳ０３の寸法データの入力についての変形例を説明する。
寸法データは以下の工程で処理できる。
［１−１］  トリガ画面にデータを入力し、トリガ情報を記憶する。
［２−１］  トリガ情報で指定された範囲について、測定値を除く全ての学習データを１回だけ収集する。
［３−１］  加工後に、対応する加工日時の測定値（寸法データ）を入力する。
［４−１］  加工するワークの個数分またはそれ未満の回数分［２−１］［３−１］を繰り返す、もしくは［２−１］を繰り返した後にワークの個数分またはそれ未満の回数分［３−１］を一括で行う。
［５−１］  学習フローに従って学習する。
この方法によれば、データ蓄積の最初の段階から、トリガ情報に基づいて、学習に必要なデータをメモリに格納することができるため、後の工程において、学習に必要なデータを抽出するためのデータ範囲を特定する工程が不要となる。
また、以下の方法でも処理可能である。
［１−２］  トリガ画面にデータを入力し、トリガ情報を記憶する。
［２−２］  トリガ情報にかかわらず、測定値を除く全ての学習データを常時収集する。
［３−２］  加工後に、トリガ情報で指定された範囲のワークＮｏ、ブロックＮｏに関する学習に必要なデータを抽出する。
［４−２］  加工後に、対応する加工日時の測定値（寸法データ）を入力する。
［５−２］  学習フローに従って学習する。
この方法によれば、学習を開始する段階で、蓄積された全ての学習データから、必要なデータを選択することが可能となる。
上記２種類の方法は、図１４に示したボタン６９ｌ、６９ｍによって切り替え可能である。
【０１０３】
なお、本実施例で用いた加工データや補正パラメータなどは、同種類の制御装置や工作機械にデータ移行することも可能である。つまり、一つの装置で得られた結果を同等の条件下で稼動する同種類の工作装置と共有して、データの水平展開も可能である。これによって、複数の同種類の装置を稼動させる際の運用効率を効果的に高めることができる。
【０１０４】
上述のように、本実施例の装置によれば、オペレータは、加工精度が必要な項目（例えば加工プログラムの番号）を選んで機械学習の実行ボタンを押すだけで、加工データに基づいたシミュレーション結果を得ることができる。しかも、所望の加工部位の全てについて、一覧で結果を視認することができるので、それぞれの部分が指定の公差内に納まっているか否かを容易に判断できる。
【０１０５】
また、本実施例の装置は、全ての加工部位を纏めて学習することにより、全ての加工部位を満足できる補正係数に設定されるため、部分的に目標寸法から外れる結果が出ることを低減することができる。
【０１０６】
さらに、ワーク毎あるいはワークの加工部位毎の重要度に合わせて機械学習の学習レベルを設定し、複数ワークを一括して学習できるため、調整作業の負担が軽減すると共に、きめ細かな調整を簡単に実行できる。また、加工部位ごとに異なる熱変位補正量を手動で設定する場合は、それぞれ入力する熱変位補正量を加工部位ごとに大きく異なった値にしてしまうと、加工部位が隣接する箇所で加工面に段差を生じるおそれがある。しかし、本例のように、各加工部位を選択するだけで補正係数を自動で設定する構成であれば、人為的な設定ミスが無くなり、加工面に段差が生じる事態を防ぐことができる。
【０１０７】
以上、本発明を、実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記の実施形態に記載の発明の範囲には限定されないことは言うまでもなく、上記実施形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることは明らかである。また、そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることも当然である。
【０１０８】
さらに、本発明において、機能部として表現されている箇所は、メモリなどの記憶装置を含むＣＰＵとこれらに導入されるソフトウエアによって実現されてもよいし、電子回路、論理回路等によって実現されてもよいことはいうまでもない。また、表示部と表現されている箇所は、画面としての表示部やデータの入出力機能をセンサで構成されても良いことはいうまでもない。
【０１０９】
また、本実施例の制御装置や工作機械は、旋盤、マシニング装置及び放電加工装置等にも適応できることも当然である。
【符号の説明】
【０１１０】
１：工作機械，３：ベッド，５：第１ワーク主軸台，７：第１ワーク主軸，９：キャレッジ，１０：サドル，１１：工具主軸台，１３：工具主軸，１５：チャック，１７：第２ワーク主軸台，１８：キャレッジベース，１９：第２ワーク主軸，２１：チャック，２３：制御装置，２５：表示部，２７：ケーブル，２９：温度収集部，３３：熱変位補正量推定部，６５：学習機能部，６７：加工データ収集部，６９：トリガ設定入力部，７１：トリガ情報自動収集部，７５：寸法データ入力部，８３：学習データ生成／生成結果表示部，８７：生成結果表示部，８９：学習条件設定部，９５：機械学習実行部，１０３：予測値表示部
【要約】
本発明は、工作機械において熱変位補正を自動的に行う装置を提供することを目的とする。
このため、本発明においては、ワークにおいて学習対象として設定された少なくとも１つの加工部位を工作機械により加工した日時を含む加工データを収集する加工データ収集部６７と、工作機械の複数箇所の温度データを所定の時間間隔で収集する温度収集部２９と、少なくとも１つの加工部位における加工後の寸法を計測した寸法計測データを入力する寸法データ入力部７５と、加工データと寸法計測データとを含む学習データを生成する学習データ生成部８５と、温度データ、学習データに基づき機械学習を実行し、工作機械の温度変化による変位を補正する熱変位補正式の補正係数を算出する機械学習実行部９５と、を備える。【図１】
0006784868.tif 000007
【図２】
0006784868.tif 000008
【図３】
0006784868.tif 000009
【図４】
0006784868.tif 000010
【図５】
0006784868.tif 000011
【図６】
0006784868.tif 000012
【図７】
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【図８】
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【図９】
0006784868.tif 000015
【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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