[发明专利]机器学习装置、学习模型的生成方法、绝缘电阻推定装置及控制装置

权利要求书

1.一种学习模型的生成方法，该学习模型推定伺服电机的对地间的绝缘电阻，所述学习模型的生成方法的特征在于，

获取多个训练数据，所述训练数据包含规定期间的期初的所述伺服电机的所述绝缘电阻、表示所述规定期间中的所述伺服电机的状态的时序数据、和所述规定期间的期末的所述伺服电机的所述绝缘电阻，

使用所述训练数据执行监督学习，生成根据与所述规定期间不同的另一规定期间的期初的所述伺服电机的所述绝缘电阻、以及表示所述另一规定期间中的所述伺服电机的状态的时序数据来输出所述另一规定期间的期末的所述伺服电机的所述绝缘电阻的学习模型。

2.根据权利要求1所述的学习模型的生成方法，其特征在于，

所述时序数据包含向所述伺服电机供给的电流。

3.根据权利要求1所述的学习模型的生成方法，其特征在于，

所述时序数据包含向所述伺服电机供给的电流以及所述伺服电机的温度。

4.根据权利要求1所述的学习模型的生成方法，其特征在于，

所述时序数据包含向所述伺服电机供给的电流、所述伺服电机的温度以及所述伺服电机的周边湿度。

5.根据权利要求1所述的学习模型的生成方法，其特征在于，

所述时序数据包含向所述伺服电机供给的电流、所述伺服电机的温度、所述伺服电机的周边湿度以及表示切削液的状态的值。

6.一种机器学习装置，其生成推定伺服电机的对地间的绝缘电阻的学习模型，所述机器学习装置的特征在于，

具有执行权利要求1～5中任一项所述的学习模型的生成方法的处理装置。

7.一种绝缘电阻推定装置，其推定伺服电机的对地间的绝缘电阻，所述绝缘电阻推定装置的特征在于，具有：

存储部，其存储学习模型，所述学习模型是通过获取多个训练数据，并使用所述训练数据执行监督学习而生成的，所述训练数据包含规定期间的期初的所述伺服电机的所述绝缘电阻、表示所述规定期间中的所述伺服电机的状态的时序数据、和所述规定期间的期末的所述伺服电机的所述绝缘电阻；

获取部，其获取与所述规定期间不同的另一规定期间的期初的所述伺服电机的所述绝缘电阻；

推定部，其推定表示所述另一规定期间中的所述伺服电机的状态的时序数据；以及

处理部，其使用存储在所述存储部中的学习模型，输出与获取到的所述另一规定期间的期初的所述伺服电机的所述绝缘电阻以及表示所述另一规定期间中的所述伺服电机的状态的时序数据对应的、所述另一规定期间的期末的所述伺服电机的所述绝缘电阻。

8.一种控制装置，其控制工业用机械，所述控制装置的特征在于，

具有权利要求7所述的绝缘电阻推定装置。