[发明专利]机器学习装置、数值控制装置、数值控制系统以及机器学习方法

说明书

本发明提供一种机器学习装置、数值控制装置、数值控制系统以及机器学习方法。针对根据加工程序使机床进行动作的数值控制装置进行机器学习的机器学习装置具备：状态信息取得部，其取得包含在加工程序中设定的条件、对工件进行切削加工的周期时间以及工件的加工精度的状态信息，在加工程序中设定的条件包含主轴转速、进给速度、切入次数以及每一次的切入量或工具校正量的条件；行为信息输出部，其向数值控制装置输出包含在状态信息中包含的条件的修正信息的行为信息；回报输出部，其输出基于状态信息中包含的周期时间和加工精度的强化学习中的回报值；以及价值函数更新部，其根据输出的回报值、状态信息以及行为信息来更新行为价值函数。

技术领域

本发明涉及机器学习装置、数值控制装置、数值控制系统以及机器学习方法。

背景技术

螺纹孔加工之一是螺纹铣削加工。螺纹铣削加工是如下的加工：通过钻头在工件钻出底孔后，不使用丝锥而是使用称为螺纹铣刀的工具，通过螺旋插补进行底孔的侧面加工来切削出螺纹。

使用螺纹铣刀的加工与使用丝锥的加工相比具有以下的特征。

(1)使用螺纹铣刀的加工是使用直径小于内螺纹内径的工具进行的加工，因此难以咬住切屑，结果很少在加工中突然折断。

(2)使用螺纹铣刀的加工不需要像丝锥那样使旋转与刀片进给同步，能够自由地调整转速与刀片进给。

另一方面，在专利文献1以及2中公开了使机械加工的加工精度提高的技术。

专利文献1公开了一种技术，即为加工并测量第一个工件并进行评价，使用评价的结果来修正加工程序的路径，由此来提高第二个以及之后的工件的加工精度。另外，专利文献2公开了一种技术：即为根据电动机的负载、温度以及振动来学习是否在机械中发生了异常，调整进给速度、主轴的转速等加工条件，由此来提高加工精度。

在使用螺纹铣刀的加工中，在考虑了工具以及工件的基材的基础上，为了一边维持螺纹的精度一边实现最短的加工时间，需要针对工具的旋转以及工具或工件的移动调整合适的加工条件。因此，使用螺纹铣刀的加工存在需要花费时间进行调整的问题。

另外，并不限定于螺纹铣削加工，内径加工、外形加工、以及表面加工也同样地为了一边维持加工精度一边实现最快的加工时间，需要针对工具的旋转以及工具或工件的移动调整合适的加工条件。

专利文献1：日本特开平08-185211号公报

专利文献2：日本特许第6063016号说明书

发明内容

本发明的目的在于提供一种机器学习装置、数值控制装置、数值控制系统、以及机器学习方法，其通过机器学习来求出合适的加工条件，由此能够一边维持加工精度一边缩短加工时间。

(1)本发明的机器学习装置是针对数值控制装置(例如，后述的数值控制装置200)进行机器学习的机器学习装置(例如，后述的机器学习装置300)，所述数值控制装置根据加工程序使机床(例如，后述的机床100)进行动作，

所述机器学习装置具备：

状态信息取得部(例如，后述的状态信息取得部301)，其取得包含设定值、对工件进行切削加工的周期时间以及该工件的加工精度的状态信息，所述设定值包含主轴转速、进给速度、切入次数以及每一次的切入量或工具校正量；

行为信息输出部(例如，后述的行为信息输出部303)，其向所述数值控制装置输出包含在所述状态信息中包含的所述设定值的修正信息的行为信息；

回报输出部(例如，后述的回报输出部3021)，其输出基于所述状态信息中包含的所述周期时间和所述加工精度的强化学习中的回报值；以及