[发明专利]状态判定装置

说明书

本发明涉及一种基于注塑成型机的动作状态判定该注塑成型机的异常所涉及的状态的状态判定装置具备学习该注塑成型机的异常的状态的机器学习装置。该机器学习装置将表示注塑成型机的动作状态的注塑数据作为表示环境的当前状态的状态变量进行观测，获取表示注塑成型机的异常所涉及的状态的标签数据，将该观测到的状态变量和该获取的标签数据关联起来进行学习。

技术领域

本发明涉及一种基于注塑成型机的动作状态来判定该注塑成型机所涉及的异常状态并辅助该注塑成型机的维护的状态判定装置。

背景技术

注塑成型机的维护是定期或者产生异常时进行。作为在注塑成型机的维护时判定注塑成型机的状态的方法之一，有以下方法：使用注塑成型机制造成型品的注塑成型周期中的模具开闭动作或成型品推出动作中，将对应时间或者可动部的位置来驱动上述可动部的电动机的负荷状态作为基准负荷，并以预定的采样周期记录到存储器等，而且，使该记录的上述基准负荷和实际的电动机负荷对应时间或者可动部的位置而依次比较，根据其偏差是否超过预先设定的阈值来判定模具开闭动作或推出动作是正常还是异常。这样，在维护注塑成型机时，通过利用在注塑成型机的动作时记录的表示注塑成型机的动作状态的物理量，来判定注塑成型机的注塑动作的状态。

作为判定注塑成型机的状态的现有技术，例如在日本特开2001－30326号公报、日本特开2001－38775号公报中公开了将进行了正常的模具开闭动作或推出动作的至少过去1次相对应的量的负荷或者通过计算多次的动作的移动平均值所得到的负荷作为基准负荷设定的技术。

然而，从注塑成型机获取的数据被记录为以下两种数据：按成型周期以预定的采样周期获取的采样数据(离散时间序列数据)和按成型周期1次获取的数据。

例如，图9A～9C是记录注塑成型机的注塑工序中的塑化螺杆驱动用电动机的转矩的例子，图9A表示某动作设定(条件A)下的电动机的时间－转矩曲线，图9B表示以相同的部件变更动作设定(条件B)时的电动机的时间－转矩曲线，图9C表示条件A下部件损耗时的电动机的时间－转矩曲线的例子。这些图9A～9C所示的数据作为按成型周期以预定的采样周期获取的采样数据来进行记录。

另外，表示动作设定的各设定值或树脂的性质的值等作为按成型周期1次获取的数据来进行记录。

这里，如图9A以及图9B所示，虽然按成型周期以预定的采样周期获取的采样数据在成型周期中的注塑工序的动作条件不同的情况下(图9A和图9B)曲线的形状大多类似，但是由于注塑工序的时间根据动作设定而有所不同，所以如果以相同的采样周期获取则所得到的时间方向的数据个数不同。因此，产生如下注塑成型机特有的问题，即，在采样数据中从获取开始时刻起第i个值表示什么，按动作条件不同的成型周期而有所不同，从而在为了判定注塑成型机的状态而观察各个的成型周期中获取的采样数据的情况下，若直接使用采样数据则不能正确地判定注塑成型机的状态。这样的问题例如在各成型周期间的采样数据的比较中较为显著。例如，如果发生部件的损耗，则如图9A以及图9C所示，即使是相同的动作条件，曲线的形状也会变化，但是如果在图9A与图9C(动作条件为条件A)中比较则能够容易判定曲线的形状的变化，但是即使比较图9B与图9C(动作条件中条件B与条件A不同)也不能容易地判定曲线的形状的变化。

另外，注塑成型机的生产大多为多品种，即使是一个机械，根据生产对象而条件较大不同情况也十分显著，从而也存在难以对这些采样数据全部以相同的方式进行处理的注塑成型机特有的问题。

发明内容

因此本发明的目的在于，提供一种无论注塑成型机的动作条件或生产对象如何，基于所获取的数据就可以判定注塑成型机的状态的状态判定装置。

本发明的状态判定装置设置有对从注塑成型机获取的该注塑成型机的成型动作所涉及的信息进行预处理的预处理部，通过该预处理部，在表示注塑成型机的动作状态的信息内，对根据动作条件而在数据个数或尺度等发生变化的数据进行调整，通过将该调整后的数据作为用于机器学习或数据分析的输入从而解决上述问题。