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CN107999913A - 线放电加工机 - Google Patents

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CN107999913A
CN107999913A CN201711045368.XA CN201711045368A CN107999913A CN 107999913 A CN107999913 A CN 107999913A CN 201711045368 A CN201711045368 A CN 201711045368A CN 107999913 A CN107999913 A CN 107999913A
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Abstract

提供一种线放电加工机，即使设置环境发生变化也能够适当地进行上下导轨的热位移校正。具备：存储部，其将机械元件的温度存储为温度数据；以及表现部，其将设置环境数值化来表现为环境数据。另外，具备：位置指示部，其指示上下导轨的相对位置；以及关系式计算部，其将温度数据和环境数据作为输入数据，并且将相对位置作为教师数据，通过机器学习来计算关系式。还具备：关系式确定部，其将机械元件的温度代入到该关系式来计算校正量，在由位置指示部指示的相对位置与基于该校正量的上下导轨的相对位置之间的误差小的情况下，将该关系式确定为正式的关系式；以及校正执行部，其使用该关系式来进行上下导轨的相对位置的校正。

Description

线放电加工机
技术领域
本发明涉及一种通过在上导轨和下导轨被配置于规定的相对位置的状态下使被加工物和安装在所述上导轨与下导轨之间的线电极进行相对移动来对被加工物进行放电加工的线放电加工机。
背景技术
这样的线放电加工机是多个机械元件组合而构成的，这些机械元件的热膨胀系数互不相同。因而，由于周围的气温的变化等因素，多个机械元件发生热变形而上导轨与下导轨的相对位置有可能在三维方向(X轴方向、Y轴方向、Z轴方向)上发生偏离。特别是，当发生水平方向(X轴方向、Y轴方向)上的位置偏离时，直接导致加工精度降低。因此，为了防止周围的气温的变化，也考虑将线放电加工机设置于恒温室等来进行温度管理的对策，但装备足够性能的恒温室需要高额的投资。
因此，作为低成本地维持加工精度的方法，提出了所谓的热位移校正这样的方法，在该方法中，基于由设置于机械各部的温度传感器检测出的温度信息，推测上下导轨的热位移量来进行校正。
在进行该热位移校正时，如果考虑存在由于线放电加工机的设置环境发生变化而周围的温度发生变化的情况，则期望即使例如线放电加工机的设置环境发生了变化，也能够继续适当地进行热位移校正。为了满足这样的需求，提出了一种不管线放电加工机的设置环境如何都会求出适当的热位移校正量的技术(例如，参照专利文献1、2)。
专利文献1：日本专利第5870143号公报
专利文献2：日本特开平7-75937号公报
发明内容
发明要解决的问题
然而，在专利文献1所记载的技术中，在确定校正量运算式时没有使用机器学习，通过选择应预先生成的校正量运算式，可能无法仅通过乘以系数就调整为最佳的校正量。
另外，在专利文献2所记载的技术中，在线放电加工机的设置环境没有太大不同的情况下，使用相同的数据来计算校正量，不太考虑由于线放电加工机的设置环境而产生的校正量的不同。并且，在专利文献2中也公开了在设置线放电加工机之后重新测量数据来再次计算校正式的方法，但这样一来会导致花费现场的工作时间，是不便的。
鉴于这样的状况，本发明的目的在于提供一种即使设置环境发生变化也能够适当地进行上下导轨的热位移校正的线放电加工机。
用于解决问题的方案
(1)本发明所涉及的线放电加工机(例如，后述的线放电加工机1)包括多个机械元件(例如，后述的床身2、柱3、X轴滑鞍9、Y轴滑鞍10等)，通过在上导轨(例如，后述的上导轨8)与下导轨(例如，后述的下导轨15)配置于规定的相对位置的状态下使被加工物(例如，后述的工件W)和安装在所述上导轨与所述下导轨之间的线电极(例如，后述的线电极16)进行相对移动，来对所述被加工物进行放电加工，该线放电加工机具备：温度检测单元(例如，后述的温度传感器S1～S7)，其检测所述多个机械元件中的至少一个机械元件的温度；以及存储单元(例如，后述的存储部21)，其将由所述温度检测单元检测出的温度存储为温度数据；表现单元(例如，后述的表现部22)，其将设置环境数值化来表现为环境数据；位置指示单元(例如，后述的位置指示部23)，其指示所述上导轨与所述下导轨的相对位置；关系式计算单元(例如，后述的关系式计算部24)，其将所述存储单元中存储的温度数据和由所述表现单元表现的环境数据作为输入数据，并且将由所述位置指示单元指示的相对位置作为教师数据，通过机器学习来计算关系式，该关系式用于求出校正所述上导轨与所述下导轨的相对位置所需的校正量；关系式确定单元(例如，后述的关系式确定部29)，其将由所述温度检测单元检测出的温度代入到由所述关系式计算单元计算出的关系式来计算校正量，求出基于该校正量的所述上导轨与所述下导轨的相对位置同由所述位置指示单元指示的相对位置的误差，判定该误差是否小，在判定为该误差不小的情况下，重复进行基于所述机器学习的关系式的计算来修正关系式，并且在判定为该误差小的情况下，将该关系式确定为正式的关系式；以及校正执行单元(例如，后述的校正执行部25)，其将由所述温度检测单元检测出的温度代入到由所述关系式确定单元确定的关系式来计算所述相对位置的估计值，基于该相对位置的估计值来计算所述上导轨和所述下导轨的校正量，基于该校正量来进行所述上导轨与所述下导轨的相对位置的校正。
(2)也可以是，在(1)的线放电加工机中，还具备：数据共享单元(例如，后述的数据共享部26)，其共享设置环境不同的情况下的多个所述关系式；判断单元(例如，后述的判断部27)，其判断由所述数据共享单元共享的多个关系式是否相互一致；以及关系式修正单元(例如，后述的关系式修正部28)，其在所述判断单元判断为由所述数据共享单元共享的多个关系式相互不一致的情况下，重复进行基于所述机器学习的关系式的计算来修正关系式，并且在所述判断单元判断为由所述数据共享单元共享的多个关系式相互一致的情况下，正式地采用该关系式。
(3)也可以是，在(1)或(2)的线放电加工机中，所述关系式计算单元按照由多层神经网络构建的学习模型来进行所述机器学习。
发明的效果
根据本发明，在线放电加工机中，能够以反映了该线放电加工机的设置环境的不同的形式计算上下导轨的校正量。因此，即使线放电加工机的设置环境发生变化，也能够适当地进行上下导轨的热位移校正。
附图说明
图1是表示本发明的第一实施方式所涉及的线放电加工机的概要结构的主视图。
图2是表示本发明的第一实施方式所涉及的线放电加工机的控制系统的框图。
图3是多层神经网络的示意图。
图4是表示本发明的第一实施方式所涉及的线放电加工机中确定机械元件的温度与上下导轨的相对位置的关系式的步骤的流程图。
图5是表示本发明的第二实施方式所涉及的线放电加工机的控制系统的框图。
图6是表示本发明的第二实施方式所涉及的线放电加工机中确定机械元件的温度与上下导轨的相对位置的关系式的步骤的流程图。
附图标记说明
1：线放电加工机；2：床身(机械元件)；3：柱(机械元件)；5：V轴滑鞍(机械元件)；6：U轴滑鞍(机械元件)；7：Z轴滑鞍(机械元件)；8：上导轨；9：X轴滑鞍(机械元件)；10：Y轴滑鞍(机械元件)；11：加工槽(机械元件)；12：工作台(机械元件)；13：臂(机械元件)；15：下导轨；16：线电极；21：存储部(存储单元)；22：表现部(表现单元)；23：位置指示部(位置指示单元)；24：关系式计算部(关系式计算单元)；25：校正执行部(校正执行单元)；26：数据共享部(数据共享单元)；27：判断部(判断单元)；28：关系式修正部(关系式修正单元)；29：关系式确定部(关系式确定单元)；S、S1～S7：温度传感器(温度检测单元)；W：工件(被加工物)。
具体实施方式
以下，基于附图来说明本发明的第一实施方式。
[第一实施方式]
图1是表示本发明的第一实施方式所涉及的线放电加工机的概要结构的主视图。图2是表示该线放电加工机的控制系统的框图。图3是多层神经网络的示意图。图4是表示该线放电加工机中确定机械元件的温度与上下导轨的相对位置的关系式的步骤的流程图。
如图1所示，第一实施方式所涉及的线放电加工机1包括床身2、柱3、V轴滑鞍5、U轴滑鞍6、Z轴滑鞍7、X轴滑鞍9、Y轴滑鞍10、加工槽11、工作台12、臂13等多个机械元件。
在此，X轴滑鞍9以在X轴方向(与图1纸面垂直的方向)上移动自如的方式搭载于床身2的上侧。Y轴滑鞍10以在Y轴方向(图1左右方向)上移动自如的方式搭载于X轴滑鞍9的上侧。加工槽11搭载于Y轴滑鞍10的上侧。在加工槽11的内部设置有用于载置作为被加工物的工件W的工作台12，并且填充有加工液。
另外，柱3立起设置于床身2的上侧。臂13水平地安装于柱3的侧面部，下导轨15以位于加工槽11的内部的方式安装于臂13的前端。V轴滑鞍5以在V轴方向(Y轴方向)上移动自如的方式搭载于柱3的上侧。U轴滑鞍6以在U轴方向(X轴方向)上移动自如的方式安装于V轴滑鞍5的侧面部。Z轴滑鞍7以在Z轴方向(图1上下方向)上移动自如的方式安装于U轴滑鞍6的侧面部。上导轨8以在加工槽11的内部位于下导轨15的上方的方式安装于Z轴滑鞍7的前端。线电极16拉成一条直线状地设置在上导轨8与下导轨15之间。
并且，在这些机械元件中的若干个机械元件分别安装有作为温度检测单元的温度传感器S。即，在床身2安装有检测床身2的温度的温度传感器S1。在Y轴滑鞍10安装有检测Y轴滑鞍10的温度的温度传感器S2。在加工槽11安装有检测加工槽11的内部的加工液的温度的温度传感器S3。在柱3安装有检测柱3的温度的温度传感器S4。在臂13安装有检测臂13的温度的温度传感器S5。在V轴滑鞍5安装有检测V轴滑鞍5的温度的温度传感器S6。在U轴滑鞍6安装有检测U轴滑鞍6的温度的温度传感器S7。
并且，如图2所示，线放电加工机1具有主控制部20。主控制部20除了与上述的七个温度传感器S(S1～S7)连接以外，还与作为存储单元的存储部21、作为表现单元的表现部22、作为位置指示单元的位置指示部23、作为关系式计算单元的关系式计算部24、作为关系式确定单元的关系式确定部29、作为校正执行单元的校正执行部25连接。
存储部21将由各温度传感器S1～S7检测出的温度(机械元件的温度)存储为温度数据。
表现部22通过某种方法将线放电加工机1的设置环境(例如，冷却器或加热器设置在线放电加工机1的附近且正在运转，因此线放电加工机1的温度由于外部干扰而上下变化的环境等)数值化来表现为环境数据。
位置指示部23指示上下导轨8、15的相对位置。
关系式计算部24将存储部21中存储的温度数据和由表现部22表现的环境数据作为输入数据，并且将由位置指示部23指示的上下导轨8、15的相对位置作为教师数据，通过机器学习来计算关系式，该关系式用于求出校正上下导轨8、15的相对位置所需的校正量。
如图3所示，在进行该机器学习时，按照由多层神经网络构建的学习模型(算法)来进行深度学习(深入学习)。在图3中，X1～X6分别表示输入数据(在本实施方式中为温度数据和环境数据)，W表示输出数据(在本实施方式中为关系式)。
关系式确定部29将由温度传感器S检测出的温度代入到由关系式计算部24计算出的关系式来计算校正量，求出基于该校正量的上下导轨8、15的相对位置与由位置指示部23指示的相对位置的误差，判定该误差是否小，在判定为该误差不小的情况下，重复进行基于机器学习的关系式的计算来修正关系式，并且在判定为该误差小的情况下，将该关系式确定为正式的关系式。
校正执行部25将由温度传感器S检测出的温度代入到由关系式计算部24计算出的关系式来计算上下导轨8、15的相对位置的估计值，基于该相对位置的估计值来计算上下导轨8、15的校正量，基于该校正量来进行上下导轨8、15的相对位置的校正。
线放电加工机1具有以上那样的结构，因此在使用该线放电加工机1对工件W进行放电加工时，按照以下的步骤。此外，基于来自主控制部20的指令来执行该工件W的放电加工。
首先，根据工件W的加工形状，使V轴滑鞍5、U轴滑鞍6以及Z轴滑鞍7适当移动，由此将上导轨8相对于下导轨15定位在规定的三维位置。接着，从未图示的加工用电源向线电极16施加高频电压。在该状态下，使X轴滑鞍9沿X轴方向移动，并且使Y轴滑鞍10沿Y轴方向移动，由此使工件W相对于该线电极16进行相对移动。
在这样的工件W的放电加工中，由于周围的气温的变化等因素，上下导轨8、15的相对位置发生偏离，加工精度可能会降低。因此，为了进行上下导轨8、15的热位移校正，在工件W的放电加工之前，如以下所述那样基于图4所示的关系式确定程序PRG1来求出各机械元件的温度与上下导轨8、15的相对位置的关系式。此外，基于来自主控制部20的指令来执行该热位移校正。另外，作为该热位移校正的时期，优选线放电加工机1的工厂出货前、初始设定时、维护时等。
首先，在步骤S11中，存储部21将任意的多个测量时刻的各温度传感器S1～S7的输出值(床身2、Y轴滑鞍10、加工槽11的内部的加工液、柱3、臂13、V轴滑鞍5、U轴滑鞍6的温度)存储为温度数据。此时，优选的是，多个测量时刻是温度传感器S1～S7的输出值不同的时刻。另外，表现部22将相同的多个测量时刻的线放电加工机1的设置环境数值化来表现为环境数据。
接着，在步骤S12中，关系式计算部24将存储部21中存储的温度数据和由表现部22表现的环境数据作为输入数据，并且将由位置指示部23指示的上下导轨8、15的相对位置作为教师数据，通过深度学习来计算关系式。
接着，在步骤S13、S14中，关系式确定部29将各温度传感器S1～S7的输出值代入到该关系式来计算校正量，求出基于该校正量的上下导轨8、15的相对位置与由位置指示部23指示的上下导轨8、15的相对位置的误差。
之后，在步骤S15中，关系式确定部29判定该误差是否小。关于该大小关系的判定，例如能够设定规定的阈值，根据该误差是否比该阈值小来进行判定。
其结果是，在判定为该误差不小的情况下，认为该关系式在统计学上是适当的关系式的概率低，因此返回步骤S12，重复进行基于机器学习的关系式的计算。另一方面，在判定为该误差小的情况下，认为该关系式在统计学上是适当的关系式的概率高，因此转到步骤S16，关系式确定部29将该关系式确定为正式的关系式。
在此，求出各机械元件的温度与上下导轨8、15的相对位置的关系式的动作结束。
通过这样，求出各机械元件的温度与上下导轨8、15的相对位置的关系式后，存储该关系式。而且，在进行工件W的放电加工时，使用该关系式来进行上下导轨8、15的热位移校正。
即，校正执行部25首先将由各温度传感器S1～S7检测出的各机械元件的温度代入到该关系式，来计算上下导轨8、15的相对位置的估计值。接下来，基于该上下导轨8、15的相对位置的估计值来计算上下导轨8、15的校正量。最后，基于该上下导轨8、15的校正量来进行上下导轨8、15的相对位置的校正。
如以上那样，根据本实施方式，在线放电加工机1中，能够以反映了该线放电加工机1的设置环境的不同的形式计算上下导轨8、15的校正量。因此，即使线放电加工机1的设置环境发生变化，也能够适当地进行上下导轨8、15的热位移校正。
另外，在计算用于求出校正上下导轨8、15的相对位置所需的校正量的关系式时，进行了深度学习。其结果是，通过深度学习来重复进行学习直到计算收敛，由此能够实现更准确且高效的判断。
[第二实施方式]
图5是表示本发明的第二实施方式所涉及的线放电加工机的控制系统的框图。图6是表示该线放电加工机中确定机械元件的温度与上下导轨的相对位置的关系式的步骤的流程图。
如图5所示，关于该第二实施方式所涉及的线放电加工机1，在其控制系统中追加了作为数据共享单元的数据共享部26、作为判断单元的判断部27、作为关系式修正单元的关系式修正部28。其它的结构与上述的第一实施方式基本相同，因此对相同的构件标注相同的附图标记并省略其说明。
数据共享部26共享线放电加工机1的设置环境不同的情况下的多个关系式。
判断部27判断由数据共享部26共享的多个关系式是否相互一致。
关系式修正部28在由判断部27判断为多个关系式相互不一致的情况下，重复进行基于机器学习的关系式的计算来修正关系式，并且在由判断部27判断为多个关系式相互一致的情况下，正式地采用该关系式。
接着，在本实施方式所涉及的线放电加工机1中，在求出各机械元件的温度与上下导轨8、15的相对位置的关系式时，按照图6所示的关系式确定程序PRG2进行。
首先，在步骤S21中，存储部21执行与上述的第一实施方式的步骤S11相同的处理。
接着，在步骤S22中，关系式计算部22执行与上述的第一实施方式的步骤S12相同的处理。
之后，在步骤S23、S24中，关系式确定部29执行与上述的第一实施方式的步骤S13、S14相同的处理。
接着，在步骤S25中，关系式确定部29执行与上述的第一实施方式的步骤S15相同的处理。
然后，在步骤S26中，关系式确定部29执行与上述的第一实施方式的步骤S16相同的处理。
进一步地，在步骤S27中，数据共享部26共享线放电加工机1的设置环境不同的情况下的多个关系式。
接着，在步骤S28中，判断部27判断由数据共享部26共享的多个关系式是否相互一致。
其结果是，在判断为多个关系式相互不一致的情况下，不认为能在多个设置环境下共通地使用该关系式，因此返回步骤S22，重复进行基于机器学习的关系式的计算。另一方面，在判断为多个关系式相互一致的情况下，认为能在多个设置环境下共通地使用该关系式，因此转到步骤S29，关系式修正部28正式地采用该关系式。
在此，求出各机械元件的温度与上下导轨8、15的相对位置的关系式的动作结束。
通过这样，求出各机械元件的温度与上下导轨8、15的相对位置的关系式后，存储该关系式。并且，在进行工件W的放电加工时，通过与上述的第一实施方式同样的步骤，使用该关系式来进行上下导轨8、15的热位移校正。
如以上那样，在本实施方式中，起到与上述的第一实施方式相同的作用效果。除此以外，根据本实施方式，重复进行基于机器学习的关系式的计算，直到多个关系式相互一致为止。因此，能够导出能在多个设置环境下共通地使用的关系式，能够提高线放电加工机1的通用性。
[其它的实施方式]
以上，说明了本发明的实施方式，但本发明不限于前述的实施方式。另外，关于本实施方式所记载的效果，只是列举了本发明所产生的最优选的效果，本发明的效果不限于本实施方式所记载的效果。
另外，在上述的第一实施方式、第二实施方式中，说明了在计算用于求出校正上下导轨8、15的相对位置所需的校正量的关系式时进行深度学习的情况，但不限于深度学习，也能够进行其它的机器学习。
另外，在上述的第一实施方式、第二实施方式中，说明了在七个机械元件(床身2、Y轴滑鞍10、加工槽11的内部的加工液、柱3、臂13、V轴滑鞍5、U轴滑鞍6)安装有温度传感器S的线放电加工机1。但是，温度传感器S的安装部位不限于上述的机械元件，例如也可以在X轴滑鞍9、Z轴滑鞍7安装温度传感器S。或者，还可以在任意一个机械元件安装多个温度传感器S。并且，也可以通过温度传感器(未图示)来测量线放电加工机1的周围的气温。
并且，在上述的第一实施方式、第二实施方式中，说明了上导轨8为可动式而下导轨15为固定式的线放电加工机1。但是，反之，也能够将本发明同样地应用于上导轨8为固定式而下导轨15为可动式的线放电加工机。另外，也能够将本发明同样地应用于上导轨8、下导轨15均为可动式的线放电加工机。

Claims (3)

1.一种线放电加工机，包括多个机械元件，通过在上导轨与下导轨被配置于规定的相对位置的状态下使被加工物和安装在所述上导轨与所述下导轨之间的线电极进行相对移动，来对所述被加工物进行放电加工，该线放电加工机具备：
温度检测单元，其检测所述多个机械元件中的至少一个机械元件的温度；
存储单元，其将由所述温度检测单元检测出的温度存储为温度数据；
表现单元，其将设置环境数值化来表现为环境数据；
位置指示单元，其指示所述上导轨与所述下导轨的相对位置；
关系式计算单元，其将所述存储单元中存储的温度数据和由所述表现单元表现的环境数据作为输入数据，并且将由所述位置指示单元指示的相对位置作为教师数据，通过机器学习来计算关系式，该关系式用于求出校正所述上导轨与所述下导轨的相对位置所需的校正量；
关系式确定单元，其将由所述温度检测单元检测出的温度代入到由所述关系式计算单元计算出的关系式来计算校正量，求出由所述位置指示单元指示的相对位置同基于该校正量的所述上导轨与所述下导轨的相对位置之间的误差，判定该误差是否小，在判定为该误差不小的情况下，重复进行基于所述机器学习的关系式的计算来修正关系式，并且在判定为该误差小的情况下，将该关系式确定为正式的关系式；以及
校正执行单元，其将由所述温度检测单元检测出的温度代入到由所述关系式确定单元确定的关系式来计算所述相对位置的估计值，基于该相对位置的估计值来计算所述上导轨与所述下导轨的校正量，基于该校正量来进行所述上导轨与所述下导轨的相对位置的校正。
2.根据权利要求1所述的线放电加工机，其特征在于，还具备：
数据共享单元，其共享设置环境不同的情况下的多个所述关系式；
判断单元，其判断由所述数据共享单元共享的多个关系式是否相互一致；以及
关系式修正单元，其在所述判断单元判断为由所述数据共享单元共享的多个关系式相互不一致的情况下，重复进行基于所述机器学习的关系式的计算来修正关系式，并且在所述判断单元判断为由所述数据共享单元共享的多个关系式相互一致的情况下，正式地采用该关系式。
3.根据权利要求1或2所述的线放电加工机，其特征在于，
所述关系式计算单元按照由多层神经网络构建的学习模型来进行所述机器学习。
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