(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ加工において良好な切断結果を得るための、各加工条件パラメータについての推論値（以下、加工条件パラメータ推論値と言う。）を人工知能機能により生成する推論値生成手段２３と、
前記推論値生成手段により生成される加工条件パラメータ推論値を表示するための表示手段２５と、
現在の加工状態を評価する評価パラメータの値を入力するための入力手段２７と、
を備えてなるレーザ加工機用支援装置であって、
前記推論値生成手段２３は、前記評価パラメータの値に応じて、現在加工状態を修正するために最も効果のある加工条件パラメータを選択するための加工条件パラメータ選択手段２９を備え、
前記加工状態を修正するために最も効果ある加工条件パラメータは、次の、各加工条件パラメータｎについての第１修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）又は、各加工条件パラメータｎについての第２修正効果値Ｐ‘ｅｆｆ（ｎ）が最も大きい値を有するものとして選択され、
前記第１修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）は、式、
Ｐｅｆｆ（ｎ）＝ΣｍＫ（ｍ、ｎ）＊評価パラメータの値（ｍ）、
に基づいて決定され、ここにＫ（ｍ、ｎ）は、各評価パラメータｍ及び加工条件パラメータｎについて定められる重み係数であり、加工条件パラメータｎの値が増大するにつれて評価パラメータｍが改良される場合は正の値をとり、加工条件パラメータｎの値が増大するにつれて評価パラメータｍが悪化する場合は負の値を有するものであり、
前記第２修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）は、式、
Ｐ‘ｅｆｆ（ｎ）＝ Ｆ（ｉ，ｎ）＊ Ｐｅｆｆ（ｎ）、
に基づいて決定され、ここにＦ（ｉ，ｎ）は、各修正項目或いは修正原則ｉにおいて変更すべきでない加工条件パラメータｎについて０を与えるフィルタ係数であり、
前記推論値計算手段３１は、前記各加工条件パラメータｎ毎に前記加工条件パラメータ推論値を計算するための第２テーブル手段３１ａを備えており、この第２テーブル手段３１ａは、評価パラメータの値Ｌに応じて、各加工条件パラメータｎについての現在値に対する修正値Ｃ（Ｌ，ｎ）を定め、前記修正値Ｃ（Ｌ，ｎ）は、最大評価パラメータの値Ｌが増大するにつれて増大するように予め設定されており、
前記推論値計算手段３１は、第２テーブル手段３１ａに基づいて、前記入力された評価パラメータの値の内の最大値を有する評価パラメータの値Ｌに応じて、前記最も効果的加工条件パラメータｎについての前記現在値に対する修正値Ｃ（Ｌ，ｎ）を定め、前記現在値に前記修正値を加算することにより前記加工条件パラメータ推論値を定めることを特徴とする
レーザ加工機用支援装置。
【請求項２】
前記推論値生成手段２３は、前回推論値および今回推論値に応じて前記第２テーブル手段３１ａを修正するためのテーブル修正手段３３を有していることを特徴とする請求項１に記載の支援装置。
【請求項３】
請求項１乃至２の何れかに記載の支援装置を備えたレーザ加工機。
【請求項４】
レーザ加工に於ける加工不良現象と加工条件パラメータとの関係を表す加工条件パラメータ検索ガイダンスを含む加工ガイダンス画面２０５を作成する加工ガイダンス画面作成手段４３を有する請求項１乃至２の何れかに記載のレーザ加工機用支援装置。
【請求項５】
レーザ加工に於ける加工不良現象について不良の程度を入力するための加工状態入力画面２０３を作成する加工状態入力画面作成手段４１を有する請求項１乃至２の何れかに記載のレーザ加工機用支援装置。
【請求項６】
加工条件パラメータの変更目的を入力するための変更目的入力画面２０１を作成する変更目的入力画面作成手段を有する請求項１乃至２の何れかに記載のレーザ加工機用支援装置。
【請求項７】
過去のレーザ加工に於ける加工条件パラメータを表示する経験則参照画面１２１を作成する経験則参照画面作成手段４５を有する請求項１乃至２の何れかに記載のレーザ加工機用支援装置。
【請求項８】
経験則参照画面作成手段過去のレーザ加工に於いて、所定の加工条件パラメータを決定するまでの試行過程に於ける加工条件パラメータを表示する経験則詳細画面１２３を作成する請求項７記載のレーザ加工機用支援装置。
【請求項９】
経験則参照画面作成手段前記試行過程に於ける速度又はピーク幅又はデューティ比の変化をグラフで表示する加工パラメータ変動画面１２５を作成する請求項８記載のレーザ加工機用支援装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
レーザ加工において良好な切断結果を得るための、各加工条件パラメータについての推論値（以下、加工条件パラメータ推論値と言う。）を人工知能機能により生成する推論値生成手段２３と、
前記推論値生成手段により生成される加工条件パラメータ推論値を表示するための表示手段２５と、
現在の加工状態を評価する評価パラメータの値を入力するための入力手段２７と、
を備えてなるレーザ加工機用支援装置であって、
前記推論値生成手段２３は、前記評価パラメータの値に応じて、現在加工状態を修正するために最も効果のある加工条件パラメータを選択するための加工条件パラメータ選択手段２９を備え
前記加工状態を修正するために最も効果ある加工条件パラメータは、次の、各加工条件パラメータｎについての第１修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）又は、各加工条件パラメータｎについての第２修正効果値Ｐ‘ｅｆｆ（ｎ）が最も大きい値を有するものとして選択され、
前記第１修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）は、式、
Ｐｅｆｆ（ｎ）＝ΣｍＫ（ｍ、ｎ）＊評価パラメータの値（ｍ）、
に基づいて決定され、ここにＫ（ｍ、ｎ）は、各評価パラメータｍ及び加工条件パラメータｎについて定められる重み係数であり、加工条件パラメータｎの値が増大するにつれて評価パラメータｍが改良される場合は正の値をとり、加工条件パラメータｎの値が増大するにつれて評価パラメータｍが悪化する場合は負の値を有するものであり、
前記第２修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）は、式、
Ｐ‘ｅｆｆ（ｎ）＝ Ｆ（ｉ，ｎ）＊ Ｐｅｆｆ（ｎ）、
に基づいて決定され、ここにＦ（ｉ，ｎ）は、各修正項目或いは修正原則ｉにおいて変更すべきでない加工条件パラメータｎについて０を与えるフィルタ係数であり、
前記推論値計算手段３１は、前記各加工条件パラメータｎ毎に前記加工条件パラメータ推論値を計算するための第２テーブル手段３１ａを備えており、この第２テーブル手段３１ａは、評価パラメータの値Ｌに応じて、各加工条件パラメータｎについての現在値に対する修正値Ｃ（Ｌ，ｎ）を定め、前記修正値Ｃ（Ｌ，ｎ）は、最大評価パラメータの値Ｌが増大するにつれて増大するように予め設定されており、
前記推論値計算手段３１は、第２テーブル手段３１ａに基づいて、前記入力された評価パラメータの値の内の最大値を有する評価パラメータの値Ｌに応じて、前記最も効果的加工条件パラメータｎについての前記現在値に対する修正値Ｃ（Ｌ，ｎ）を定め、前記現在値に前記修正値を加算することにより前記加工条件パラメータ推論値を定めることを特徴とする
レーザ加工機用支援装置
として機能させる為のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【請求項１１】
前記コンピュータ読み取り記録媒体にして、前記プログラムは、コンピュータをさらに、
加工条件パラメータの変更目的を入力するための変更目的入力画面２０１を作成する変更目的入力画面作成手段３９又は、
レーザ加工に於ける加工不良現象について不良の程度を入力するための加工状態入力画面２０３を作成する加工状態入力画面作成手段４１、
レーザ加工に於ける加工不良現象と加工条件パラメータとの関係を表す加工条件パラメータ検索ガイダンスを含む加工ガイダンス画面２０５を作成する加工ガイダンス画面作成手段４３、又は
過去のレーザ加工に於ける加工条件パラメータを表示する経験則参照画面１２１を作成する経験則参照画面作成手段４５
として機能させることを特徴とする請求項１０記載のコンピュータ読み取り可能記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明はレーザ加工機用支援装置及びこれを備えたレーザ加工機に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のレーザ加工機の制御装置では、試し加工の後オペレータが、加工状態を判断し加工が不完全な場合はその判断内容に基づいて、変更すべき加工条件又は加工条件パラメータ（加工速度、ピーク出力、デューティ比、周波数等）を決定すると共に、その変更量を推定した。そして、この推定結果に基づいてさらに試し加工を行い、良好な切断結果が得られるまでこれを繰り返していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、加工状態に応じて、多数の加工条件の内のどの加工条件を変更すれば良いのか、またその変更量をどの程度に設定すべきかの判断ついては熟練を要した。また、熟練者でも当該加工条件の値の変更には時間を要した。したがって、此の発明は、加工状態に応じて容易に加工条件を変更・調整することの出来るレーザ加工機用支援装置を提供することである。又、此の支援装置を備えたレーザ加工機を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
この発明のレーザ加工機用支援装置は、レーザ速度及びレーザ出力を含むレーザ加工条件パラメータに対する推論値を人工知能機能により生成する推論値生成部と、前記推論値生成部により生成される推論値を表示するための表示部と、を備えてなる。
【０００５】
この支援装置においては、前記加工条件のための推論値が人工知能機能により生成されるのでこの推論値を参照して最終的加工条件を設定することができる。
前記推論値計算部は、好ましくは、前記各入力パラメータに応じて前記推論値を計算するための所定の第２テーブル手段を備えており、前記推論値生成部は、好ましくは、前回推論値および今回推論値に応じて前記第２テーブル手段を修正するためのテーブル修正部を有している。これにより第２テーブル手段の精度が改善され、もって加工条件の修正作業の回数を減らすことが出来る。
【０００６】
又、この支援装置は、レーザ加工に於ける加工不良現象と加工条件パラメータとの関係を表す加工条件パラメータ検索ガイダンスを含む加工ガイダンス画面２０５を作成する加工ガイダンス画面作成手段を有する。従って、このガイダンス１０８を参照することにより、加工条件パラメータの変更・修正を容易に行うことができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
【０００８】
図１は、この実施の形態のレーザ加工機用支援装置を示す。この支援装置は、装置全体の全体動作を制御する主制御部２１を備えている。この主制御部２１に、レーザ加工条件パラメータ（以下、加工条件パラメータ又は加工パラメータとも言う。）に対する推論値を人工知能機能により生成する推論値生成部２３と、前記推論値生成部により生成される推論値を表示するための表示部２５と、が接続されている。前記主制御部２１には又、現在の加工状態を評価する複数の評価パパラメータ等を入力するための入力部２７が接続されている。
【０００９】
前記推論値生成部２３は、前記入力部２７から入力される評価パラメータに応じて、現在加工状態を修正するために最も効果のある加工条件を選択するための加工条件選択部２９と、前記評価パラメータおよび前記加工条件選択部２９からの出力に応じて前記推論値を計算する推論値計算部３１と、を備えている。
【００１０】
前記加工条件選択部２９は、前記加工条件を選択するにあたって参照される第１テーブル手段２９ａを備え、前記推論値計算部３１は前記各入力パラメータに応じて前記推論値を計算する際に参照される第２テーブル手段３１ａを備えている。
【００１１】
前記推論値生成部２３はさらに、前回推論値および今回推論値に応じて前記第２テーブル手段３１ａを修正するためのテーブル修正部３３を有している。
【００１２】
前記主制御部２１には、前記推論値生成部２３で生成された推論値に基づく加工条件パラメータを含む種々の加工条件パラメータを記憶するための加工条件パラメータ記憶部３５および、前記表示部２５上に表示される種々の画面を作成する表示画面作成部３７が接続されている。
【００１３】
前記表示画面作成部３７は、以下に詳述するように、変更目的入力画面２０１を作成する変更目的入力画面作成部３９及び、加工状態入力画面２０３を作成する加工状態入力画面作成部４１、加工ガイダンス画面２０５を作成する加工ガイダンス画面作成部４３及び、経験則参照画面１２１、１２３、１２５を作成する経験則参照画面作成部４５を有する。
【００１４】
次に図２乃至図１１に基づいて、前記支援装置の動作を説明する。
【００１５】
図２は前記支援装置の動作のフローチャートを示す。ステップＳ１で、当該支援装置に予め記憶されている推奨加工条件パラメータ（例えばレーザヘッド速度、レーザピーク出力、周波数、デューティ比、ガス圧、焦点）を使用して、レーザ加工を行う。
【００１６】
ステップＳ２で、前記加工の結果を判断し、良好の場合はステップＳ３で工程を終了し、不良の場合はステップＳ４へ進み加工条件パラメータを変更する。
【００１７】
ステップＳ４で、前記加工条件パラメータを変更する目的を入力する。より詳細には例えば、前記支援装置の所定のボタンを押すと、前記変更目的入力画面作成部３９が作動し、図３に示す変更目的入力画面２０１が前記表示部２５上に表示される。図３に示すように、変更目的としては例えば、ピアス不良、ガウジング、アラーム回避、加工パラメータの調整がある。なお、ここで変更の対象となる加工条件は画面右上に表示される。当該加工条件は、材料名称の特定データ、材質の特定データ、板厚特定データ等からなっている。図３の画面２０１では、変更対象の加工条件番号は条件Ｎｏ．３であり、その具体的内容はその右欄の数値に示されている通りである。
【００１８】
上記において、加工条件変更の目的が例えば、加工パラメータの調整である場合、上記表示においてボタン１０１を選択する。すると前記画面２０１上に調整実施項目表示１０３が表れる（前記表示１０３は、前記変更目的入力画面２０１が最初に表示された当初は表示されていない。）。そこで、例えば品質重視で加工パラメータを調整するときは、図示の通り「品質重視」の欄を選択し、OKボタン１０５を押す。
【００１９】
するとステップＳ５で、変更目的は、ピアス(piercing)不良若しくは切断不良（ガウジング:gouging）以外であると判断し、ステップＳ６へ進む。ステップＳ６で、前記加工状態入力画面作成部４１が起動し、図４の如き加工状態入力画面２０３が表示部２５上に表示される。この加工状態入力画面２０３上には加工状態を評価するための評価項目（評価現象）２０３ａとして、バーニング、ドロス、加工コスト等が表示される。当該画面表示の評価項目における列は、各行に記載されている現象（加工状態）についての５段階の評価を表す。この５段階評価は右側が良い状態を意味し、左側が悪い状態を意味する。例えば、前記試し加工の結果、バーニング２０３ｂについて加工結果が良くなかった場合オペレータは最左端の列を選択する。すると図示の通りバーニングの行の最左端列の欄２０３ｃが黒く塗りつぶされる。同様に、ドロス２０３ｄについて少し結果が悪かった場合、ドロスの行で左から２つ目の列をオペレータが選択すると、図示の通りこの欄２０３ｅが黒く塗りつぶされる。そしてこの評価結果（選択入力）は、レベル値として適宜の記憶手段へ入力・記憶される。このレベル値としては、例えば、左の列から順にそれぞれ、４、３、２、１、０の値が入力される。たとえば、図４の例では、バーニング２０３ｂについては４が入力され、ドロス２０３ｄについては３が入力され、加工コスト２０３ｆについては１が入力される。以下、これらのレベル値を評価パラメータとも称する。
【００２０】
なお、上記において、再加工後の場合には、前回の選択レベルがデフォルトで表示されるので、これを参考にして評価レベルを選択することができる。
【００２１】
上記の入力がすべて完了したら、ＯＫボタン１０７を押す。すると、ステップＳ７で、前記評価パラメータのデータが、不良加工情報として、データベースとしての記憶部３６に記憶される。その際、前記評価パラメータとともに、前記ステップＳ４で選択入力された「加工パラメータの調整」「品質重視」のデータも、不良加工情報の一部として前記データベース３６へ記憶されても良い。
【００２２】
なおステップＳ４で、変更目的として、ピアス不良又は切断不良を選択したときは、ステップＳ５でＹを選択しステップＳ７へ進む。そして、ステップＳ７で、当該「ピアス不良」「切断不良」の情報が、不良加工情報として前記データベース３６へ記憶される。
【００２３】
前記画面２０１でピアス不良又は切断不良が選択されＯＫボタン１０５が押された場合或いは、画面２０３でＯＫボタン１０７が押された場合、ステップＳ８で、前記加工ガイダンス画面作成部４３が起動し、図５の加工ガイダンス画面２０５が表示部２５に表示される。
【００２４】
この画面２０５には、前記画面２０３でレベル１（評価パラメータが１）以上であり不良があると評価された項目（現象）について、適宜の知識ベースに基づいて、矢印ガイダンス（加工条件パラメータ検索ガイダンス）１０８が表示される。このガイダンス１０８は次のことを意味する。すなわち、各行の不良現象を改善するために、上向き矢印の付された加工パラメータは現在値を増加すべきであり、下向き矢印の付されたパラメータは現在値を減少すべきであり、横向き矢印を付されたパラメータは変更の必要がない。例えば、バーニングを避けるためには、加工速度を上げレーザ出力を下げるべきで有る。なお前記知識ベースとしては後述するテーブル手段２９ａの表１に基づくデータを使用することもできる。したがって、オペレータは前記ガイダンス１０８を参照して適宜のキー入力により加工条件パラメータを変更・修正することができる。
【００２５】
また、推論値の欄１０９には、後述する人工知能機能（ＡＩ機能）によって推論された修正値が表示される。図示の例では、速度を４５００とし、出力を１２００とし、周波数を４００とし、デューティ比を２０とする修正値が表示されている。従って、オペレータはこの推論修正値に基づいて加工条件の修正を行うことが出来る。
【００２６】
そして、ステップＳ９で、オペレーが例えば、前記ＡＩ機能によって推論された修正値１０９を採用する場合は再加工ボタン１１１を押す。すると表示部２５上に図示しない確認画面が表示される。この確認画面では、加工条件パラメータの現在値と変更値が並列して表示される。此の確認画面でオペレータが確認を行うと、ステップＳ１０で、変更値がデータベースとしての加工条件パラメータ記憶部３５へ格納される。なお、この記憶部３５へ格納された前記変更値は、フロッピーディスク等の種々の記憶媒体へ転送・記憶されることもできる。
【００２７】
そして、前記修正された加工条件パラメータに基づいてステップＳ１１で再加工が行われ、ステップＳ１２で切断結果の再評価が行われる。
【００２８】
ステップＳ１２で依然として切断状態が不良の場合、ステップＳ４へ戻り、再び加工条件パラメータを調整する。
【００２９】
一方、ステップＳ９で、オペレータは、過去の蓄積データを参照して加工パラメータを変更・修正することもできる。この場合、図５の画面２０５において、経験則参照ボタン１１３を押す。すると図６に示す経験則一覧画面１２１が表示部２５上に表示される。ここに加工データ欄１２１ａに於ける番号１、２、３は、それぞれ過去に行われたレーザ加工番号を表す。オペレータは、これらのデータを参照して前記加工パラメータの現在値を変更することができる。
【００３０】
さらに、図６の画面１２１上で、オペレータが経験則の一覧表の部分１２１ｂを押すと、図７に示すように、そのデータに至るまでの履歴（試行錯誤の過程）を表す画面１２３が表示される。例えば、図６の加工データ番号１のデータは図７の１〜４の試行（トライ）の後、４回目の試行で得られたものである。
【００３１】
さらに、図７の画面１２３上で、表中の加工パラメータの部分１２３ａを押すと、そのパラメータの修正履歴が図８のようにグラフ表示される。これらを参照することにより、オペレータは、より容易・迅速に現在パラメータを所望の理想パラメータへ変更することができる。
【００３２】
次に、図９を参照して、前記加工条件パラメーについての推論値１０９（図５）を推論する人工知能機能（ＡＩ機能）を詳細に説明する。
【００３３】
例えばステップＳ６の操作において評価パラメータが入力され、ステップＳ７で不良加工情報がデータベースへ登録されると、ステップＳ２１へ進む。ステップ２１で、現在の加工不良を解決するためには、どの加工条件パラメータ（又は加工パラメータ）を修正するのが最も効果的であるかを前記評価パラメータに基づいて決定する。この動作は前記加工条件選択部２９により実行される。前記決定のためにまず、ステップＳ２３で、前記第１テーブル手段２９ａ（図１）中の表１を使用して、各加工条件パラメータごとの第１修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）を計算する。表１は次の通りである。
【００３４】
【表１】
0004046852.tif 000002
表１の各行は各不良現象を表し、各列は各加工パラメータを表す。そして、値＋１は増加を表し、―１は減少を表し、０は影響がないことを表す。例えば、バーニングを避けるためには速度を上げ、出力を落とすことが望ましいことを示している。
【００３５】
表１は行列Ｋ（ｍ、ｎ）で表される。ここでｍは、ガウジング、バーニング等に対応する行の番号を表し、ｎは速度、出力等に対応する列の番号を表す。そして第１修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）は以下の式で計算される。
【００３６】
Ｐｅｆｆ（ｎ）＝ΣｍＫ（ｍ、ｎ）＊評価パラメータの値（ｍ）
例えば、前記の通り、現在加工についてのバーニング、ドロス、加工コストの各評価パラメータの値がそれぞれ、４、３、１で、それ以外は０である場合、前記第１修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）は、
Ｐｅｆｆ（１）「速度」＝(-1*0)+(1*4)+(1*3)+(1*1)=８、
Ｐｅｆｆ（２）「出力」＝(1*0)+(-1*4)+(-1*3)+(1*1)=６
等と計算される。
【００３７】
ところで前記調整実施項目（品質重視、速度重視、コスト重視）１０３（図３）によっては、変更すべきでない加工条件パラメータが存在することがある。そこで、前記修正効果値の計算にもこの事情を反映する必要がある。そこで、ステップＳ２５で、上記第１修正効果値Ｐｅｆｆ（ｎ）に対して前記事情を表すフィルタＦ（ｉ，ｎ）を掛け合わせ、第２修正効果値Ｐ‘ｅｆｆ（ｎ）を以下のように計算する。
【００３８】
Ｐ‘ｅｆｆ（ｎ）＝ Ｆ（ｉ，ｎ）＊ Ｐｅｆｆ（ｎ）。
【００３９】
前記フィルタＦ（ｉ，ｎ）は表２で表される。
【表２】
0004046852.tif 000003
ここで、各行は各調整実施項目を表し、各列は各加工パラメータを表す。そしてＦ（ｉ，ｎ）のｉは、品質重視・速度重視等に対応する行の番号を表し、ｎは、速度・出力等に対応する列の番号を表す。「neg+」は、当該列の加工パラメータのＰｅｆｆ（ｎ）値が正の場合０となり、負の場合１となる。また、「neg-」は、当該列の加工パラメータのＰｅｆｆ（ｎ）値が負の場合０となり、正の場合１となる。例えば、速度重視（ｉ＝２）の場合、速度についてのフィルタＦ（ｉ＝２，ｎ＝１）は「neg-」で表され、速度の効果Ｐｅｆｆ（１）が負で有れば０となり、正で有れば１となる。
【００４０】
そして上記第２修正効果値Ｐ‘ｅｆｆ（ｎ）の絶対値が最も大きいものを、最も効果的加工条件パラメータとして決定する。上記の例では、 Ｐ’ｅｆｆ（１）＝８、Ｐ‘ｅｆｆ（２）＝６、Ｐ’ｅｆｆ（３）＝０等と成る。従って、速度（ｎ＝１）のＰ’ｅｆｆ値が最も大きくなり、速度パラメータが最も効果的加工条件パラメータとして決定される。なお、表２は、図１においてテーブル手段２９ａに含まれる。
【００４１】
上記の計算結果および前記入力された評価パラメータに基づいて、ステップＳ２７で、最適加工条件パラメータの推論値を前記推論値計算部３１が計算する。その際、前記計算部３１は前記第２テーブル手段３１ａ（図１）を使用する。この第２テーブル手段は表３で表される。
【００４２】
【表３】
0004046852.tif 000004
ここに行列Ｃ（Ｌ、ｎ）の各行Ｌは評価パラメータの値を表し、各列ｎは最も効果的なパラメータを表す。そして各行各列の夫々の値Ｃ（Ｌ、ｎ）が加工条件パラメータｎに対する補正値を表す。表３を用いて修正値（補正値）を推論する場合、列（横方向）では、前記加工条件選択部２９で決定した効果が最も大きい加工条件を選択し、行（縦方向）では、前記評価パラメータの内のもっとも大きいレベル値Ｌを選択する。例えば、前記の例では、もっとも効果のある加工条件は「速度」であると決定されたから速度の列を選択し、且つ、評価パラメータの内の最も大きいレベル値は、バーニングの４であったからＬ＝４を選択する。従って前記表の第４行第１列の補正速度３００を推論する。そして、此の値が現在値に対して加算される。例えば、現在値が１５００である場合には、最終推論速度（最適加工条件パラメータ）は１８００と計算される。
【００４３】
なお、例えば、「ガウジング」の評価パラメータが最大で、最も効果のある加工条件が速度であると判断される場合は、表１に基づくと、速度を減少せしめる必要がある。従って、前記推論値（最適加工条件パラメータ）は、現在値から補正値を差し引くことにより得られる。
【００４４】
前記ＡＩ機能による加工条件修正作業の回数を減らすには、オペレータが入力する加工不良のレベルに対して、最も適切な値を有する第２テーブル手段（表３）が必要になる。そこで、此の装置には、推論が行われるごとに前記第２テーブル手段（表３）を修正するためのテーブル修正部３３が設けてある。図１０、図１１を参照して、此のテーブル修正部３３の動作を説明する。
【００４５】
例えば、図１０の左側のグラフに示すように、前回の修正量ΔＸ１と今回の修正量ΔＸ２の修正方向（＋：増加、―：減少）が同じであれば、修正量が足りないので修正値テーブルの値を増大する（なおΔＸは表３の中の各補正値を表し、例えば、速度の場合の５０、１００、２００、３００を表す）。ただし、加工不良レベルが低い場合（すなわちΔＸの絶対値が所定値より小さい場合）は、誤差範囲として修正は行わない。例えば、表３の各行列をＭ（ｎ、ｍ）で表すと、前記の補正は、
Ｍ（ｎ、ｍ）＝Ｍ（ｎ、ｍ）＊Ｋｐ
として表される。ここにＫｐは学習ゲインを表す１より大きい数である。これにより、補正推論値は前回より大きくなり、図１０の右側のグラフに示すように、例えば一回の補正で修正目標値に到達することができる。
【００４６】
一方、図１１の左側のグラフに示すように、前回修正量の修正量ΔＸ１と今回の修正量ΔＸ２の修正方向（＋：増加、―：減少）が逆であれば、修正量が多すぎるので修正値テーブルの値を減らす。ただし、加工不良レベルが低い場合（すなわちΔＸの絶対値が所定値より小さい場合）は誤差範囲として修正は行わない。例えば、表３の各行列をＭ（ｎ、ｍ）で表すと、前記の補正は、
Ｍ（ｎ、ｍ）＝Ｍ（ｎ、ｍ）＊Ｋｐ
として表される。ここにＫｐは学習ゲインを表し、１より小さい数である。これにより、補正推論値は前回より小さくなり、図１１の右側のグラフに示すように、一回の補正で修正目標値に到達することができる。
【００４７】
【発明の効果】
本発明によれば、加工状態に応じて加工条件を容易に変更・修正出来る。より詳細には加工状態に応じて、どの加工条件をどの程度に変更すべきかが未熟練者にも容易に決定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の支援装置の構成を表すブロック図である。
【図２】図２は、前記支援装置の動作を表すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の表示部に表示される変更目的入力画面を表す図である。
【図４】図４は、本発明の表示部に表示される加工状態入力画面を表す図である。
【図５】図５は、本発明の表示部に表示される加工ガイダンス画面を表す図である。
【図６】図６は、本発明の表示部に表示される経験則一覧画面を表す図である。
【図７】図７は、本発明の表示部に表示される経験則詳細画面を表す図である。
【図８】図８は、本発明の表示部に表示される経験則における修正履歴を表すグラフ図である。
【図９】図９は、本発明の人工知能機能の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】図１０は、本発明のテーブル修正部の動作を表す説明図である。
【図１１】図１１は、本発明のテーブル修正部の動作を表す説明図である。
【符号の説明】
２３  推論値生成部
２５  表示部
２９  加工条件選択部
２９ａ  第１テーブル手段
３１  推論値計算部
３１ａ  第２テーブル手段
３３  テーブル修正部
３５  加工パラメータ記憶部（データベース）
３６  データベース
【図１】
0004046852.tif 000005
【図２】
0004046852.tif 000006
【図３】
0004046852.tif 000007
【図４】
0004046852.tif 000008
【図５】
0004046852.tif 000009
【図６】
0004046852.tif 000010
【図７】
0004046852.tif 000011
【図８】
0004046852.tif 000012
【図９】
0004046852.tif 000013
【図１０】
0004046852.tif 000014
【図１１】
0004046852.tif 000015