(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
工作機械の構造体温度、前記工作機械周囲の温度、前記工作機械の強制温調温度等に関する入力データ群を入力し、そのときの前記工作機械の熱変位量を出力し、入出力間に非線形関数を含むニューラルネットワークに、入力データと教師データとを与えることにより、前記入力データ群と前記熱変位量との関係を学習させる手順と、
前記ニューラルネットワークに学習させた前記入力データ群と前記熱変位量との関係により、前記熱変位量が最小となる強制温調温度である最適温調設定温度を求める手順と、
強制温調温度が前記最適温調設定温度となるように制御して前記工作機械の強制温調を行う手順とを有し、
前記入力データ群は、稼働開始からの時間と、稼働開始からの前記工作機械各部の温度上昇値と、稼働開始からの室温上昇値および前記工作機械の強制温調温度を含むものである工作機械の熱変形抑制方法。
【請求項２】
請求項１に記載した工作機械の熱変形抑制方法であって、
前記入力データ群は、所定時間だけ過去からの前記工作機械各部の温度上昇値と所定時間だけ過去からの室温上昇値とを含むものである工作機械の熱変形抑制方法。
【請求項３】
請求項１，２のいずれか１項に記載した工作機械の熱変形抑制方法であって、
前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層および出力層の３層構造を有するものである工作機械の熱変形抑制方法。
【請求項４】
請求項３に記載した工作機械の熱変形抑制方法であって、
前記ニューラルネットワークは、前記中間層の入力と出力との関係がシグモイド関数となるものである工作機械の熱変形抑制方法。
【請求項５】
工作機械の構造体温度および前記工作機械周囲の温度に関するデータを入力するデータ入力手段（７９）と、
前記工作機械の構造体温度、前記工作機械周囲の温度、前記工作機械の強制温調温度等に関する入力データ群を入力し、そのときの前記工作機械の熱変位量を出力し、入出力間に非線形関数を含むとともに前記入力データ群と前記熱変位量との関係を学習させたニューラルネットワークに基づいて、前記入力データ群と前記熱変位量との関係により、前記熱変位量が最小となる強制温調温度である最適温調設定温度を演算する演算手段（７４３）と、
強制温調温度が前記最適温調設定温度となるように制御を行う制御手段とを有し、
前記入力データ群は、稼働開始からの時間と、稼働開始からの前記工作機械各部の温度上昇値と、稼働開始からの室温上昇値および前記工作機械の強制温調温度を含むものである工作機械の温度制御装置。
【請求項６】
請求項５に記載した工作機械の温度制御装置であって、
稼働開始時の前記工作機械各部の温度と稼働開始時の室温とを記憶する手段（７５１）を有する工作機械の温度制御装置。
【請求項７】
請求項６に記載した工作機械の温度制御装置であって、
所定時間だけ過去からの前記工作機械各部の温度の履歴データと所定時間だけ過去からの室温の履歴データとを記憶する手段（７５２）を有する工作機械の温度制御装置。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれか１項に記載した工作機械の温度制御装置であって、
前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層および出力層の３層構造を有するものである工作機械の温度制御装置。
【請求項９】
請求項８に記載した工作機械の温度制御装置であって、
前記ニューラルネットワークは、前記中間層の入力と出力との関係がシグモイド関数となるものである工作機械の温度制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、工作機械の熱変形抑制方法および温度制御装置に関するものであり、さらに詳しくは、ニューラルネットワークの逆解法により工作機械の熱変形を抑制する方法およびそれを利用した温度制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
工作機械の熱変形による加工製品の形状精度および寸法精度等への影響をできるだけ少なくするために、工作機械を強制温調（冷却または加熱）して各構造体の温度を一定値に保つことや室温等に追従させることは従来から行われていた。また、工作機械の温度変化による熱変形量を予測して、各座標軸方向の送り量を補正することにより熱変形による影響を減少させることも従来から知られていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来のように、工作機械を強制温調して各構造体の温度を目標値に保とうとしても、各構造体の温度を完全に目標値に追従制御することは不可能であり、目標値への追従制御による強制温調によって熱変形による影響を減少させることには限界があった。また、工作機械の温度変化による熱変形量を精度よく予測することも困難であり、各座標軸方向の送り量を補正することによる熱変形の補償にも限界があった。そして送り方向以外の方向での熱変形を補償するためには、各送り軸の制御が複雑となり補償精度がさらに悪化することとなる。
【０００４】
そこで、本発明は、ニューラルネットワークの逆解法により強制温調の最適な目標温度を求め、工作機械の熱変形を高度に抑制する全く新しい方法およびその方法を利用した温度制御装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の工作機械の熱変形抑制方法は、工作機械の構造体温度、前記工作機械周囲の温度、前記工作機械の強制温調温度等に関する入力データ群を入力し、そのときの前記工作機械の熱変位量を出力し、入出力間に非線形関数を含むニューラルネットワークに、入力データと教師データとを与えることにより、前記入力データ群と前記熱変位量との関係を学習させる手順と、前記ニューラルネットワークに学習させた前記入力データ群と前記熱変位量との関係により、前記熱変位量が最小となる強制温調温度である最適温調設定温度を求める手順と、強制温調温度が前記最適温調設定温度となるように制御して前記工作機械の強制温調を行う手順とを有し、前記入力データ群は、稼働開始からの時間と、稼働開始からの前記工作機械各部の温度上昇値と、稼働開始からの室温上昇値および前記工作機械の強制温調温度を含むものである。
【０００７】
また、上記の工作機械の熱変形抑制方法において、前記入力データ群は、所定時間だけ過去からの前記工作機械各部の温度上昇値と所定時間だけ過去からの室温上昇値とを含むものであることが好ましい。
【０００８】
また、上記の工作機械の熱変形抑制方法において、前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層および出力層の３層構造を有するものであることが好ましい。
【０００９】
また、上記の工作機械の熱変形抑制方法において、前記ニューラルネットワークは、前記中間層の入力と出力との関係がシグモイド関数となるものであることが好ましい。
【００１０】
また、本発明の工作機械の温度制御装置は、工作機械の構造体温度および前記工作機械周囲の温度に関するデータを入力するデータ入力手段と、前記工作機械の構造体温度、前記工作機械周囲の温度、前記工作機械の強制温調温度等に関する入力データ群を入力し、そのときの前記工作機械の熱変位量を出力し、入出力間に非線形関数を含むとともに前記入力データ群と前記熱変位量との関係を学習させたニューラルネットワークに基づいて、前記入力データ群と前記熱変位量との関係により、前記熱変位量が最小となる強制温調温度である最適温調設定温度を演算する演算手段と、強制温調温度が前記最適温調設定温度となるように制御を行う制御手段とを有し、前記入力データ群は、稼働開始からの時間と、稼働開始からの前記工作機械各部の温度上昇値と、稼働開始からの室温上昇値および前記工作機械の強制温調温度を含むものである。
【００１１】
また、上記の工作機械の温度制御装置において、稼働開始時の前記工作機械各部の温度と稼働開始時の室温とを記憶する手段を有することが好ましい。
【００１２】
また、上記の工作機械の温度制御装置において、所定時間だけ過去からの前記工作機械各部の温度の履歴データと所定時間だけ過去からの室温の履歴データとを記憶する手段を有することが好ましい。
【００１３】
また、上記の工作機械の温度制御装置において、前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層および出力層の３層構造を有するものであることが好ましい。
【００１４】
また、上記の工作機械の温度制御装置において、前記ニューラルネットワークは、前記中間層の入力と出力との関係がシグモイド関数となるものであることが好ましい。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の熱変形抑制方法を適用する工作機械を示す図である。工作機械としてはマシニングセンタ１を例にとって説明する。マシニングセンタ１のベッド２上には、テーブル３が設けられている。また、コラム４には主軸頭５がＺ軸方向（鉛直方向）に移動可能に設けられている。主軸頭５には、Ｚ軸方向の中心軸を有する主軸６がＺ軸の回りに回転可能に軸支されている。
【００１６】
テーブル３と主軸頭５とは、Ｚ軸と直交するＸ，Ｙ軸の両軸方向に相対移動可能に設けられている。ここでは、Ｚ軸は鉛直方法に配置され、Ｘ，Ｙ軸は水平面内に配置されているが、これに限らず、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸は互いに直交する任意の方向であってもよい。工作物はテーブル３上に固定され、主軸６の先端に取り付けられた加工工具によって工作物の加工が行われる。加工の際には、主軸６が回転駆動され、主軸頭５とテーブル３とがＸ，Ｙ，Ｚ軸方向に相対移動される。
【００１７】
マシニングセンタ１が稼働を開始すると、主軸６を軸支する軸受や駆動モータが熱源になり、マシニングセンタ１の各部の温度が変動する。また、周囲の室温も時間に従って変動する。これらの温度変動により、マシニングセンタ１の各部に熱変形が生じ、主軸頭５（主軸６）とテーブル３とのＸ，Ｙ，Ｚ軸方向の位置関係に熱変形による変位が生じる。このような熱変位が工作物の加工精度に悪影響を及ぼすので、マシニングセンタ１の熱変形を抑制するための冷却装置９が設けられている。
【００１８】
冷却装置９は、冷却媒体（冷却油）を循環させることにより、主軸６の軸受やＸ，Ｙ，Ｚ軸方向の送りねじの強制冷却を行うものである。従来の冷却制御、例えば、室温同調制御においては、主軸軸受、送りねじ等の部材の温度が室温と同調するようにフィードバック制御が行われ、これにより冷却媒体の温度が設定される。機体温度同調制御においては、主軸軸受、送りねじ等の部材の温度がベッド２等の機体温度と同調するようにフィードバック制御が行われ、これにより冷却媒体の温度が設定される。
【００１９】
このような従来のフィードバック制御、フィードフォワード制御による強制冷却では、未だ工作機械の熱変形を充分に抑制することができなかった。本発明は、ニューラルネットワークの逆解法により強制冷却の最適な目標温度を求め、工作機械の熱変形を高度に抑制する全く新しい方法を実現するものである。
【００２０】
図２は、本発明に使用するニューラルネットワークの構成を示す図である。このニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層からなる３層構造を有している。入力層のユニットはｎ個設けられており、上からｉ番目（１≦ｉ≦ｎ）のユニットに対する入力をＴi とすると、ｉ番目のユニットの出力もＴi である。すなわち、入力層の各ユニットは、入力された信号をそのまま出力するものである。入力層の入力Ｔi には、マシニングセンタ１の稼働開始からの時間ｔ、稼働開始から時間ｔまでのマシニングセンタ１の機体各部の温度上昇値、稼働開始から時間ｔまでの室温上昇値、所定時間Δｔだけ前から時間ｔまでの機体各部の温度上昇値、所定時間Δｔだけ前から時間ｔまでの室温上昇値、冷却媒体の温度等のデータが含まれる。
【００２１】
中間層のユニットはｍ個設けられており、上からｊ番目（１≦ｊ≦ｍ）のユニットに対する入力をＵj とし、ｊ番目のユニットの出力をＨj とする。出力層のユニットは３個設けられており、上からｋ番目（１≦ｋ≦３）のユニットに対する入力をＳk とし、ｋ番目のユニットの出力をＯk とする。出力Ｏ1 ，Ｏ2 ，Ｏ3 は熱変位のそれぞれＸ，Ｙ，Ｚ軸方向成分を表す。Ｕj ，Ｈj ，Ｓk ，Ｏk は、次の数１によって表される。
【００２２】
【数１】
0004488564.tif 000002
【００２３】
数１（１）において、Ｗjiは入力層と中間層の結合係数であり、θj は中間層の入力へのオフセット値である。数１（２）により、中間層の入力と出力との関係が示される。ただし、数１（２）において、ｅｘｐ（ｘ）は指数関数を表すものである。数１（２）は、シグモイド関数と呼ばれるものである。数１（３）において、Ｖkjは中間層と出力層の結合係数であり、γk は出力層の入力へのオフセット値である。数１（４）は、出力層の入力と出力との関係を示すものである。この出力層の入出力関数としては、数１（４）のように線形１次関数を用いている。
【００２４】
ここでは、ニューラルネットワークとして３層構造を持ち、中間層の入出力関数をシグモイド関数とし、出力層の入出力関数を線形１次関数としたものを示したが、これ以外の構成のものも利用できる。例えば、３層以上の多層構造としたり、中間層と出力層に他の関数を利用したりすることができる。また、出力層のユニットの数を３として、熱変位のＸ，Ｙ，Ｚ軸方向成分を出力するようにしたが、これ以外の座標成分を出力するようにしてもよい。例えば、出力層のユニットの数を６として、熱変位のＸ，Ｙ，Ｚ軸方向成分に加えてＡ，Ｂ，Ｃ軸方向成分も出力することができる。ここで、Ａ，Ｂ，Ｃ軸方向とは、それぞれＸ，Ｙ，Ｚ軸の回りの回転方向である。また、着目する任意の方向の熱変位成分のみを出力するようにすることもできる。
【００２５】
図２のようなニューラルネットワークに学習を行うには、入力Ｔ1 〜Ｔn を与えるとともに、その出力Ｏ1 〜Ｏ3 に対する教師データＤ1 〜Ｄ3 を与える。この入力Ｔi には、マシニングセンタ１の稼働開始からの時間ｔ、稼働開始から時間ｔまでの機体各部の温度上昇値、稼働開始から時間ｔまでの室温上昇値、所定時間Δｔだけ前から時間ｔまでの機体各部の温度上昇値、所定時間Δｔだけ前から時間ｔまでの室温上昇値、冷却媒体の温度等のデータが含まれる。ここでは、冷却媒体の温度はＴn として与えるものとする。
【００２６】
このときのマシニングセンタ１の主軸６とテーブル３の基準点の相対的な熱変位量のＸ，Ｙ，Ｚ軸方向成分を測定し、それらの測定値を教師データＤ1 〜Ｄ3 として与える。そして、出力Ｏk と教師データＤk との誤差の二乗和が最小になるように、結合係数Ｗji，Ｖkjおよびオフセット値θj ，γk を修正する。マシニングセンタ１の種々の運転状態に対して入力データＴ1 〜Ｔn と教師データＤ1 〜Ｄ3 を測定し、学習を繰り返すことにより実際のマシニングセンタ１の熱変位特性をシミュレートするようなニューラルネットワークを構築することができる。実際の結合係数およびオフセット値の修正は、公知のバックプロパゲーション法を用いて計算を行うことができる。出力と教師データとの誤差の二乗和が許容値以下となるまで修正を繰り返し、許容値以下となれば学習を終了させる。
【００２７】
このようにマシニングセンタ１の熱変位特性を学習させたニューラルネットワークの入力データ、結合係数、オフセット値を使用して、マシニングセンタ１の熱変位は、次の数２により計算される。
【００２８】
【数２】
0004488564.tif 000003
【００２９】
ここで、前述のように、入力データＴ1 〜Ｔn-1 は稼働開始からの時間および各部の温度上昇値であり、入力データＴn は冷却媒体の温度である。したがって、入力データＴ1 〜Ｔn-1 として測定値を用いることにより、マシニングセンタ１の熱変位を冷却媒体の温度のみの関数として表すことができる。数２により、あらゆる運転状態において、ある冷却媒体の温度に対するマシニングセンタ１の熱変位を計算することができる。
【００３０】
逆に、マシニングセンタ１の熱変位を最小とするための冷却媒体の最適設定温度を求めることを逆解法問題という。この逆解法問題を数２による熱変位を最小化するための最適化計算によって解くことができる。具体的には、熱変位を表す出力Ｏ1 〜Ｏ3 の二乗和が最小になるような冷却媒体の設定温度Ｔn を公知の勾配法等により求めることができる。また、最適解を求める際の直線探索としては公知の黄金分割探索等を用いることができる。
【００３１】
図２のようなニューラルネットワークは、実際には、コンピュータ内のプログラムおよびデータとして実現される。学習によるニューラルネットワークの結合係数、オフセット値の修正演算もコンピュータによって演算される。さらに、コンピュータによる数値計算によって逆解法問題を解いて冷却媒体の最適設定温度が求められる。
【００３２】
図３は、本発明の熱変形抑制方法を使用した冷却制御装置７の構成を示す図である。図１の冷却装置９は、この冷却制御装置７および冷却器８を備えている。冷却制御装置７には、情報処理手段としてのＣＰＵ７１が設けられている。ＣＰＵ７１は、バス７２を介してＲＯＭ７３、ＲＡＭ７４等のメモリをアクセスし、また、それ以外の入出力回路等をアクセスして種々の情報処理を行うことができる。
【００３３】
ＣＰＵ７１は、ＲＯＭ７３に記憶されているＢＩＯＳ等のシステムプログラムおよびデータと、ＲＡＭ７４にロードされたプログラムおよびデータに従って動作する。ＲＡＭ７４には、図２のようなニューラルネットワークをモデル化したニューラルネットワークモデル７４１が記憶されている。また、ＲＡＭ７４には、基本プログラムであるＯＳ（オペレーティング・システム）や、ニューラルネットワークの学習を行う学習プログラム７４２、ニューラルネットワークの逆解法により冷却媒体の最適設定温度を演算する最適温度演算プログラム７４３等がロードされている。
【００３４】
冷却制御装置７のバス７２には、補助記憶装置としての固定ディスク装置７５が接続されている。固定ディスク装置７５にはＣＰＵ７１によって実行されるべきＯＳプログラムおよびその他のプログラム等を記憶しておき、適宜、これらのプログラム等を固定ディスク装置７５からＲＡＭ７４にロードする。また、固定ディスク装置７５には、ニューラルネットワークモデル７４１を構成するためのデータ、数式等も記憶されている。固定ディスク装置７５には、さらに、後述する稼働開始時温度データ７５１、温度履歴データ７５２が記録される。
【００３５】
冷却制御装置７のバス７２には、文字および図形を表示する表示手段７６、操作者がデータを入力するための入力手段７７がインターフェース回路を介して接続されている。表示手段７６としてはＣＲＴ、液晶ディスプレイ等が使用でき、入力手段７７としてはキーボード、タッチパネル等が使用できる。
【００３６】
また、バス７２には、時間を計測するための時計回路７８、工作機械（マシニングセンタ１）からの温度等の測定データを入力するための入力回路７９が接続されている。さらに、冷却制御装置７にはインターフェース回路を介して冷却器８が接続されており、冷却制御装置７によって目標温度に冷却制御された冷却媒体が冷却器８から工作機械に送られ、工作機械の主軸軸受やＸ，Ｙ，Ｚ軸の送りねじ等の部材を冷却する。
【００３７】
学習プログラム７４２は、学習によるニューラルネットワークの結合係数、オフセット値の修正演算を行うものである。ニューラルネットワークモデル７４１として、メーカーによって予め学習が終了したものを記憶させておけば、学習プログラム７４２は必ずしも必要ではない。さらに、学習済みのニューラルネットワークに基づく最適温度演算プログラム７４３が用意されていれば、ニューラルネットワークモデル７４１も不要である。ただし、ニューラルネットワークモデル７４１および学習プログラム７４２を搭載していれば、工作機械ユーザー自身が教師データを用意してニューラルネットワークの学習を行うことができる。
【００３８】
ニューラルネットワークの入力データとなるべき工作機械からの計測データは、入力回路７９を介して冷却制御装置７に入力され、また、工作機械の稼働開始信号等も入力回路７９に入力される。稼働開始からの時間は時計回路７８から読み取ることができる。さらに、入力回路７９に入力された工作機械各部の温度および室温のデータは、稼働開始時の温度データが稼働開始時温度データ７５１として、所定時間Δｔだけ過去から現在までの履歴データが温度履歴データ７５２として固定ディスク装置７５内に記録される。
【００３９】
稼働開始時温度データ７５１と現在の温度データから工作機械各部および室温の温度上昇値が計算され、温度履歴データ７５２と現在の温度データから所定時間Δｔだけ前から現在までの温度上昇値が計算される。これらのデータから、数２によって与えられる熱変位を最小化するような、冷却媒体の最適設定温度を最適温度演算プログラム７４３により演算し、冷却媒体がその最適設定温度となるように冷却器８を制御する。
【００４０】
この冷却制御装置７によって冷却制御を行った場合には、従来の室温同調制御等に比較して工作機械の熱変位を大幅に抑制することができ、製品の加工精度を大幅に向上させることができる。また、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸方向のような直線方向の熱変位を抑制するだけでなく、Ａ，Ｂ，Ｃ軸方向のような回転方向の熱変位を抑制することも可能である。さらに、特に熱変位の抑制が必要な方向に対して、熱変位の抑制を重点的に行うことも可能である。その場合は、抑制が必要な熱変位を最小化するように最適化計算を行い、冷却媒体の最適設定温度を求めればよい。
【００４１】
次に、実際に本発明の熱変形抑制方法を工作機械に適用した実例を示す。工作機械としては卓上旋盤を使用し、主軸先端部のＺ軸方向（主軸軸線方向）の熱変位を最小化するものとする。ここで使用した卓上旋盤の主軸は、Ｘ，Ｙ軸方向には熱変位の生じにくい構造のため、Ｚ軸方向の熱変位のみを対象とした。ニューラルネットワークの構成は、図２において出力層のユニット数を１としたものとなり、出力もＯ1 のみとなる。なお、入力層のユニット数は１６、中間層のユニット数は３２とした。また、数１（４）および数２における定数ａ，ｂは、ａ＝１，ｂ＝０とした。
【００４２】
学習のためのデータセットは、室温（夏および冬）、主軸回転速度、強制冷却制御方法等をそれぞれ組み合わせた２４通りの運転状態に対応して測定した。その２４通りの運転状態のそれぞれに対して、稼働開始から３０分ごとに１５個のサンプリング時点におけるデータＴ1 〜Ｔn を測定し、そのときのＺ軸方向の熱変位を測定して教師データとする。すなわち、学習データセットは３６０セット（＝２４×１５）となる。測定データＴ1 〜Ｔn はｎ＝１６であり、その内容は、稼働時間１データ、機体各部６位置の温度上昇値６データ、３０分（Δｔ）前からの機体各部６位置の温度上昇値６データ、室温上昇値１データ、３０分前からの室温上昇値１データ、冷却油温度１データである。
【００４３】
この３６０セットの学習データにより学習を遂行すると、１３０回の学習によって熱変位の誤差は許容値以下に減少し収束した。学習の終了したこのニューラルネットワークにより、熱変位を冷却油の温度の関数として表現することができる。具体的には、数２のＯ1 を計算する式となる。この式から熱変位を最小化するための冷却油の最適設定温度を前述の黄金分割探索等により求め、それに基づいて冷却装置の冷却油の設定温度を制御する。
【００４４】
次に、このようにして冷却油の設定温度を制御して強制冷却を行った場合の、熱変位の測定結果を示す。図４は、測定を行った卓上旋盤の運転状態を示す図である。卓上旋盤は、このように稼働開始から１時間ごとに主軸回転速度を交互に３６００ｒｐｍ、１８００ｒｐｍとなるように切り換えてアイドリング運転された。
【００４５】
図５は、このような運転状態における主軸の熱変位量の測定結果を示したものである。「○」で示された測定値は、本発明によるニューラルネットワークの逆解法によって求められた最適設定温度に冷却油の温度を設定して強制冷却を行ったものである。「●」で示された測定値は、従来の室温同調制御による強制冷却を行ったものである。図５に示されるように、本発明によって強制冷却を行った場合には、従来の室温同調制御による強制冷却に比較して熱変位が大幅に抑制されている。
【００４６】
なお、以上の実施の形態では、工作機械としてマシニングセンタと旋盤を例にあげたが、その他の任意の工作機械にも適用できる。また、数２においては冷却媒体の温度を１つのデータにより表しているが、強制冷却を行う個所が複数ある場合（主軸軸受と送りねじ等）には、それぞれの個所で冷却媒体の温度を変えてもよく、その際には冷却媒体の温度を複数のデータにより表すようにすればよい。さらに、ここでは工作機械の温調制御として冷却を行うものについて説明したが、加熱を行うものや冷却および加熱の両方を行うものであってもよい。
【００４７】
【発明の効果】
本発明は、以上説明したように構成されているので、以下のような効果を奏する。
【００４８】
工作機械の熱変位特性を学習させたニューラルネットワークを使用して逆解法問題を解くことにより最適温調設定温度を求めるようにしたので、従来の温度制御に比較して工作機械の熱変位を大幅に抑制することができ、加工製品の寸法精度、形状精度等を大幅に向上させることができる。また、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸方向のような直線方向の熱変位を抑制するだけでなく、Ａ，Ｂ，Ｃ軸方向のような回転方向の熱変位を抑制することも可能となる。さらに、特に熱変位の抑制が必要な方向に対して、熱変位の抑制を重点的に行うことも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の熱変形抑制方法を適用する工作機械を示す図である。
【図２】図２は、本発明に使用するニューラルネットワークの構成を示す図である。
【図３】図３は、本発明の温度制御装置の構成を示す図である。
【図４】図４は、卓上旋盤の運転状態を示す図である。
【図５】図５は、主軸の熱変位量の測定結果を示したものである。
【符号の説明】
１…マシニングセンタ
２…ベッド
３…テーブル
４…コラム
５…主軸頭
６…主軸
７…冷却制御装置
８…冷却器
９…冷却装置
【図１】
0004488564.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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