[发明专利]工具状态推定装置以及机床有效
申请号: | 201810155465.2 | 申请日: | 2018-02-23 |
公开(公告)号: | CN108500736B | 公开(公告)日: | 2020-03-17 |
发明(设计)人: | 中滨泰广 | 申请(专利权)人: | 发那科株式会社 |
主分类号: | B23Q17/09 | 分类号: | B23Q17/09 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 曾贤伟;郝庆芬 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 工具 状态 推定 装置 以及 机床 | ||
1.一种工具状态推定装置,其对机床在加工工件中使用的工具的状态进行推定,其特征在于,该工具状态推定装置具备:
状态观测部,其从在所述机床的运转中取得的日志数据中,取得包含切屑的动态信息的所述工具的附近的动态信息,并基于取得的所述工具的附近的动态信息来生成输入数据,该切屑的动态信息至少包含加工中的切屑的飞散状态;
学习部,其通过使用了所述状态观测部生成的输入数据的机器学习来构建学习模型;以及
学习模型存储部,其存储所述学习模型。
2.根据权利要求1所述的工具状态推定装置,其特征在于,
所述工具状态推定装置还具备标签取得部,该标签取得部从所述机床的运转中取得的日志数据中取得监督数据,该监督数据表示与所述状态观测部生成的输入数据相对应的所述工具的状态,
所述学习部通过使用了所述状态观测部生成的输入数据和所述标签取得部取得的监督数据的监督学习来构建学习模型。
3.根据权利要求1所述的工具状态推定装置,其特征在于,
所述学习部通过使用了所述状态观测部生成的输入数据的无监督学习来构建学习模型,该学习模型生成了基于所述工具的附近的动态信息的簇。
4.根据权利要求1所述的工具状态推定装置,其特征在于,
所述状态观测部从在所述机床的运转中取得的日志数据中,还取得与所述加工有关的静态信息,根据所述工具的附近的动态信息以及与所述加工有关的静态信息来生成输入数据。
5.一种工具状态推定装置,其对机床在加工工件中使用的工具的寿命进行推定,其特征在于,该工具状态推定装置具备:
学习模型存储部,其存储学习模型,该学习模型是通过基于在所述机床的运转中取得的包含切屑的动态信息的所述工具的附近的动态信息的机器学习而构建的,该切屑的动态信息至少包含加工中的切屑的飞散状态;
状态观测部,其从在所述机床的运转中取得的日志数据中,取得包含切屑的动态信息的所述工具的附近的动态信息,并基于取得的工具的附近的动态信息来生成输入数据,该切屑的动态信息至少包含加工中的切屑的飞散状态;以及
推定部,其使用所述学习模型,根据所述状态观测部生成的输入数据来推定所述工具的状态。
6.根据权利要求5所述的工具状态推定装置,其特征在于,
所述工具状态推定装置具备存储学习模型的学习模型存储部,该学习模型是通过基于在所述机床的运转中取得的包含切屑的动态信息的所述工具的附近的动态信息以及与所述加工有关的静态信息的机器学习而构建的,该切屑的动态信息至少包含加工中的切屑的飞散状态,
所述状态观测部从在所述机床的运转中取得的日志数据中,还取得与所述加工有关的静态信息,并基于所述工具的附近的动态信息以及与所述加工有关的静态信息来生成输入数据。
7.根据权利要求1至5中的任意一项所述的工具状态推定装置,其特征在于,
所述工具的附近的动态信息是表示在所述机床的加工中产生的切屑的飞散状态的图像所涉及的信息。
8.一种机床,其特征在于,该机床具备:
警报部,其基于权利要求5所述的工具状态推定装置对所述工具的状态的推定结果来输出警报。
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