JP3231521B2 - 放電加工の加工設定データ決定装置と方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、放電加工を行う際に、
被加工物に要求される仕上げ面粗さ、加工寸法等の加工
要求仕様並びに電極と被加工物に関する材質、形状、電
極の減寸量、加工面積等の加工する上での前提となる仕
様などの加工仕様に基づき電極と被加工物に最も適した
放電加工条件及び電極と被加工物の相対移動量等の加工
を行う上で必要となる加工設定データを決定する装置と
方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】放電加工を行う場合、まず被加工物に所
望の形状を加工する為、銅やグラファイト等を材料とし
て加工品に要求される加工要求仕様に合わせた電極を製
作して放電加工を行う必要がある。即ち、放電加工を行
うに当たって、放電加工の作業者又は製品の設計者は、
要求されている加工の形状、加工深さ、加工面積、さら
に放電加工した場合に予想される放電加工拡大代や仕上
げ面粗度を考慮して、製品に要求される加工寸法から電
極の減寸量を決定して電極を設計する。更に、製作され
た電極で放電加工する時に使用する放電オン時間、放電
休止時間及び加工電流等の加工条件及びその加工条件で
放電加工する加工送り込み量、更に必要に応じて使用す
る加工送り方向に対し直角方向への被加工物の電極に対
する変位量（揺動量）等の加工を開始する以前に予め装
置に設定しておくべき設定条件を決定し、装置に直接キ
ーボードから入力するか又は加工プログラムを作成して
入力し加工を実行する。また、加工条件を切り換えて複
数の加工工程で放電加工を行う場合では、荒から仕上げ
迄の複数の加工工程に使用する夫々の加工条件と他に夫
々加工条件ごとの電極の揺動量、揺動形状および加工送
り込み量等も決定して、前述同様に加工プログラムを作
成し実加工を行っている。なお、以下前述の加工を開始
する以前に放電加工装置またはＮＣ装置に設定するべき
加工条件や電極と被加工物の相対移動量のデータを加工
設定データと呼ぶこととする。

【０００３】この様な作業はかなりの熟練度を要求され
るため、最近では加工深さ、加工寸法や最終加工面粗度
に関して要求される加工結果についての加工要求仕様デ
ータ及び電極と被加工物に関する諸情報、すなわち加工
面積、電極の減寸量、電極と被加工物の材質等の加工前
提仕様データを入力し、これら加工仕様に関する入力デ
ータを基に放電加工に使用する加工条件、揺動量及び加
工送り込み量等を自動的に決定する自動加工設定データ
生成装置や加工プログラムまで作成する装置等が提案さ
れている。しかしこれらの加工設定データ生成装置も多
種多様にわたる放電加工の加工仕様に対して必ずしも最
も適切な設定を提供しているとは限らないため、自動加
工条件決定装置を実際の加工結果から評価し、結果が好
ましくなかった場合は、作業者の要求にあった出力にな
るよう装置内に記憶されているデータを変更し、より最
適な加工条件や加工プログラムが得られるように学習機
能を持たせた装置も提案されている。

【０００４】前者の装置に於いては、加工する上での加
工設定データを決定するため電極材質、被加工物の材
質、電極形状、電極減寸量、被加工物に対向する加工面
積（電極投影加工面積）等の電極と被加工物に付いての
加工前提仕様データと加工結果に対して要求される加工
要求仕様である仕上げ加工面粗さや加工深さに関するデ
ータを作業者が装置に入力し、前者の装置はこれらの入
力情報を基に、加工仕様に近い加工条件を所定のルール
に基づき予め装置内に記憶されている複数組の加工条件
から複数の加工工程に対して使用する加工条件を呼び出
し、呼び出された各加工条件に対応させて記憶されてい
る加工結果（加工面面粗さ、放電加工拡大代、放電ギャ
ップ等）に関するデータからそれぞれの加工条件で加工
する加工送り込み量と被加工物の揺動量等の加工設定デ
ータを算出し決定している。（特開昭６２−１３０１３
０及び特開昭６２−１３０１３１号公報参照）

【０００５】ところで、放電加工に於いて被加工物を加
工する電極形状、加工面積、加工深さ、電極と被加工物
材質は千差万別で、また要求される加工精度、面粗さ等
も被加工物の使用目的によりかなり異なっている。従っ
て、一般に前者の装置では、安全を見込んだ加工条件を
選択するように設計されており、加工時間が比較的長く
かかっている。そこで、後者の装置のように、加工条件
を生成する加工条件生成部と加工条件を生成するのに必
要となる加工特性データ（面粗さ、加工速度及び電極消
耗等のデータと種々の加工条件に相当するデータ）を記
憶しておく加工条件特性データ部を前者装置と同様に設
けておき、更に加工条件の変更内容を格納するための変
更データ部と、前記変更内容に基づいて加工条件生成部
または加工特性データ部のうち少なくとも一方を変更す
る学習部とを設け、加工結果から加工条件生成部または
加工特性データ部の内容を変更し、最適の条件が出力さ
れるよう学習させる事ができるような構成が提案されて
いる。（特開平４−３５４６５３号公報参照）

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述のような
装置に於いては、基礎的な加工条件とそれに対応する加
工結果に関するデータを複数個記憶しているのみであ
り、基礎的な加工条件から加工仕様に近いデータを所定
の手法で選び出して使用するようになっており、もしこ
のデータをあらゆる加工仕様に対応できるデータとして
記憶装置に記憶させておくように構成するとそのデータ
量が膨大なものとなる。さらに、そのデータ収集にも多
大な時間と労力を必要とし実際的ではない。また、上述
の装置の学習機能を利用してより良いデータに変更して
いく場合でも、同種の加工を繰り返し行う場合では有効
な手段ではあるが、その都度全く種類の違う加工を行う
場合では学習効果はあまり期侍できない。

【０００７】また、多種多様な加工仕様に対して加工条
件と要求面粗さ、放電加工拡大代、加工面積、加工深さ
等の相互関係を関数式で表しその関数式を用いて加工仕
様に一致又は近似する加工設定データを計算式にて算出
する方法も考えられるが、上記の加工条件と要求面粗
さ、放電加工拡大代、加工面積、加工深さの違いが加工
結果に与える影響は複雑な関係にあり、放電加工に於い
てはその関数式が多次元化し簡単な数式で表現すること
は困難である。

【０００８】さらに、上述したように種々の放電加工を
行う為に使用する加工条件のデータ量が少なく、様々な
加工仕様に対して最も適切な加工条件が選択できないた
め、前者の装置では、荒から仕上げ加工までの加工段階
で加工結果にバラツキを生じてしまうので、安全を見た
加工設定データで加工を行うため加工時間が長くかかる
と言う問題点があり、また後者の装置に於いても複数回
の加工を行い変更内容の学習を終了するまでは同様の問
題がやはりあった。

【０００９】本発明は上記問題点を鑑みて為されたもの
で、本発明では、加工仕様に対応する基礎データが存在
しない場合でも、様々な加工仕様の違いに対して適切な
加工条件と電極及び被加工物の相対送り込み量に関する
加工設定データを算出することができるより改良された
加工設定データの決定装置と方法並びに該方法で算出さ
れた加工設定データを利用して加工を行う放電加工方法
を提供することにある。

【００１０】さらに、加工結果に基づいて必要に応じ
て、より適切でかつ精度の良い加工設定データが得られ
るよう基礎データを容易に進化させることができる方法
を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の装置の特徴は、
放電加工を行う際に電極と被加工物に関する諸情報と放
電加工結果に対する要求事項を入力することにより要求
される加工仕様を得るための加工条件及び電極と被加工
物の相対送り込み量を算出する放電加工装置の加工設定
データ決定装置に於いて、前記諸情報と加工要求事項に
関するデータを入力する入力装置と、放電加工の加工条
件と前記加工条件で加工した場合に得られる加工結果を
基礎データとして複数個記憶しているデータ記憶部と、
前記入力装置から入力された前記データに近傍または関
係する周辺データの少なくとも一方を前記データ記憶部
から複数個取り出す周辺データ呼出部と、前記周辺デー
タを学習し入力された前記データに適した加工条件及び
電極と被加工物の相対移動量を推論生成する推論部と、
前記推論部の学習及び推論を制御する制御部を備えた点
にある。

【００１２】一方本発明の方法は、放電加工を行うに当
たり放電加工装置に予め設定しておくべき複数の加工設
定データを決定するために必要となる入力情報を基に放
電加工の加工条件及び電極と被加工物の相対移動量を決
定する放電加工の加工設定決定方法に於いて、電極と被
加工物についての情報及び要求される加工結果に関する
情報を入力する工程と、前記入力工程で入力された情報
に関連する装置内に予め格納されている複数の加工条件
と加工結果に関する基礎データから前記入力情報に近傍
或いは関係する少なくとも一方の周辺データを複数個呼
出す工程と、前記呼び出された前記周辺データを基に前
記周辺データの関係を学習する工程と、前記学習に基づ
き前記入力情報に適した加工条件及び電極と被加工物の
相対移動量を決定するデータを推論生成する工程とを特
徴とする点にある。また、前記方法に於いて、推論生成
されたデータを基礎データに加える工程と、前記工程以
後の推論時に加えられたデータを含めて基礎データとし
て利用して推論する工程とを有することを特徴とする。
さらに、放電加工の加工条件と前記加工条件を使用して
加工を行った時得られる加工結果に関する加工データを
予め記憶させておく工程と、前記工程で記憶された前記
加工条件或いは前記加工データに存在しない加工条件或
いは加工結果に関する加工データが要求された場合に前
記加工条件或いは加工データから要求データに近傍また
は関係する少なくとも一方の周辺データを複数個前記工
程で記憶させた前記加工条件或いは加工データから呼び
出す工程と、前記工程で呼び出された前記周辺データを
ニューラルネットワークに学習する工程と、前記学習工
程の後前記要求データに適した加工条件或いは該加工条
件を使用して加工を行った時得られる加工結果に関する
中間値データを推論生成する工程を有することを特徴と
する。さらに、本発明の放電加工方法は、前記放電加工
加工設定データ決定方法により推論生成されたデータを
基に加工設定を行って放電加工を行うことを特徴とする
点にある。

【００１３】

【作用】加工前提仕様及び加工要求仕様に関するデータ
が入力されると前記入力データに対して予め記憶されて
いる電極と被加工の材質、加工面積、加工電流、加工深
さ、最低電極減寸量及び加工面粗度等に関する基礎デー
タから前記入力値に近傍または関係する少なくとも一方
のデータが複数個選び出され、その選び出されたデータ
を基に各データの相互関係が学習推論部により学習され
関数同定が行われる。次に、学習された学習推論部に実
際の前記入力データを与え推論を行わせ基礎データに存
在しない最適中間価が生成される。生成された推論デー
タに基づき加工開始から最終仕上げに至るまでの加工条
件及び電極と被加工物の相対移動量が決定される。さら
に、推論生成された中間値データは予備記憶装置に保持
され次の推論時に近傍データとして保持されているデー
タを加えて推論が行われ推論精度が進化し向上する。ま
た、予め記憶してある放電加工の加工条件と前記加工条
件で加工した際に得られる加工結果に関する加工データ
に存在しない加工条件或いは加工データが要求される
と、要求された加工条件或いは加工データに近傍するか
或いは関係する複数のデータを呼び出しニューラルネッ
トワークに前記データの複数個の相互関係が学習され
る。さらに実際の要求された加工条件或いは加工データ
の要求値を基にニューラルネットワークが要求値に適し
た加工条件或いは加工データを推論生成し加工条件或い
は加工データの中間値が求められる。さらに、前述の方
法にて得られた推論生成データ或いは中間値データを基
に加工条件及び／或いは電極と被加工物の相対移動量が
決定され放電加工装置に設定或いは加工プログラムが作
成され放電加工が荒加工から仕上げ加工まで行われる。

【００１４】

【実施例】以下本発明について図を参照しながら説明す
る。図１は本発明の全体構成を示す１実施例図、図２
は、図１の装置の動作を示す動作図、図３は設定データ
生成部４０の動作を示す動作フローチャート、図５は、
代表データ記憶部４２に記憶されている代表的加工デー
タを示す１例である。

【００１５】図１において、１０はキーボード等の入力
装置、２０はＣＲＴを用いた表示装置、３０は内部にＣ
ＰＵを有し加工設定データを設定するために必要となる
処理ソフトウェアを有する主制御部である。５０は、前
記主制御部３０から送られてくるプログラム作成に必要
となる加工設定データを基に加工プログラムを作成しＮ
Ｃ装置、放電制御部或いは記憶媒体等に出力する加工プ
ログラム作成部である。４０は、本発明の主要部である
設定データ生成部であり、設定データ生成部４０は更
に、周辺データ抽出部４１、代表データ記憶部４２、中
間値データ推論部４３、一時記憶部４４、数値補正部４
５及び学習推論制御部４６からなっている。

【００１６】入力装置１０から入力される情報は、被加
工物と電極に関する加工前提仕様データ（ＰＤ）である
加工面積、被加工物材質、電極材質、電極形状、電極側
面の勾配電極減寸量等の加工を行う上で前提となるデー
タ及び加工結果に対して要求される加工深さや最終面粗
度などの加工要求仕様に関する加工要求仕様データ（Ｒ
Ｄ）である。すなわち加工を行う際に予め装置に設定し
ておくべき加工設定データを生成するために必要となる
上述の２種の加工仕様データ（ＳＤ）が入力される。

【００１７】主制御部３０は、加工設定データを生成す
るために必要となる前記加工仕様データ（ＳＤ）を作業
者に要求するため所定のフォーマットで要求事項として
表示装置２０に表示する。作業者は表示された要求事項
に対応させて入力装置１０から加工仕様データ（ＳＤ）
を入力する。主制御部３０は入力された加工仕様データ
（ＳＤ）のうち本実施例では、電極と被加工物の材質、
加工される被加工物の面積、予定されている加工寸法に
対して最大放電加工代分電極寸法を減寸する量所謂電極
減寸量及び電極の側面に勾配がある場合には電極勾配量
等の加工前提仕様データ（ＰＤ）及び加工要求仕様デー
タ（ＲＤ）である加工深さと加工面粗度に関するデータ
を設定データ生成部４０に送る。また、主制御部３０
は、設定データ生成部４０により推論生成されたデータ
を基に荒から仕上げ加工に至るまでの各加工段階に使用
する加工条件、各加工条件における電極または被加工物
の揺動加工量（揺動量または揺動幅）、加工送り込み量
等を計算し算出結果を表示装置２０に表示すると共に加
工プログラム作成部５０に出力する。主制御部３０は上
述の機能を有する部分であり所定の処理を行うソフトウ
エアとＣＰＵ等で構成されている。

【００１８】設定データ生成部４０は、主制御部３０よ
り送られてくる前記加工仕様データ（ＳＤ）を基に入力
された加工仕様データ（ＳＤ）に近傍するか或いは関係
する周辺データを代表データ記憶部４２に記憶されてい
る基礎データの中から選び出しそれらの周辺データを基
に学習を行い複数の周辺データの関係を関数同定し、更
に入力された加工仕様データ（ＳＤ）に最適な中間値を
推論生成するためのニューロコンピュータと、加工設定
データを生成するために必要となる後述するような各種
基礎データを格納している代表データ記憶部等からなる
構成となっている。

【００１９】上述の設定データ生成部４０を、更に詳述
すると、主制御部３０から与えられた加工仕様データ
（ＳＤ）から該入力データに近傍或いは関係する周辺の
基礎データを代表データ記憶部４２から選び出し中間値
データ推論部４３に送る周辺データ抽出部４１と、後述
する様に最適加工設定データを決定するための基礎デー
タとなる複数の基礎データを記憶している主記憶部と推
論の結果得られたデータを次の推論のため保持しておく
為の予備記憶部からなる代表データ記憶部４２と、前記
代表データ記憶部４２から周辺データ抽出部４１が選び
出した周辺データを学習してさらに入力加工仕様（Ｓ
Ｄ）に最適な加工条件や電極と被加工物間の相対送り量
算出するためのデータを推論する中間値データ推論部４
３と、中間値データ推論部４３の学習推論に必要な周辺
データ及び推論の結果得られた推論データを次の推論に
使用するため一時的に記憶する一時記憶部４４、更に電
極側面に傾斜がある場合、即ちテーパー形状を有してい
る場合にその勾配値分だけ基礎データ中の勾配により影
響を受ける加工結果の各データを補正して中間値データ
推論部４３に与える数値補正部４５及び設定データ生成
部４０全体の処理を制御する学習推論制御部４６により
構成されている。

【００２０】次に、図１の装置の動作を説明しながら更
に詳述する。図２は本発明の実施例装置の処理工程を示
す処理動作流れ図である。まず作業者が既に分かってい
る加工についての加工前提仕様データ（ＰＤ）および加
工要求仕様データ（ＲＤ）を表示装置２０に表示された
要求事項に対応させて入力する（Ｓ１０）。主制御部３
０により加工仕様（加工前提仕様及び加工要求仕様）に
対して最適条件を決定するために必要な加工仕様データ
（ＳＤ）が設定データ生成部４０に転送される。設定デ
ータ生成部４０では、学習推論制御部４６が送られてき
た情報をもとに周辺データ抽出部４１に代表データ記憶
部４２より入力加工仕様データ（ＳＤ）に近傍または関
連する周辺データを呼び出させ一時記憶部４４に記憶さ
せる（Ｓ１１）。中間値データ推論部４３では、一時記
憶部４４に記憶された周辺データを基にニューラルネッ
トワークを学習し、次に入力された実際の入力加工仕様
データ（ＳＤ）に適した加工条件、本実施例の場合では
加工電流設定値の中間値とその加工条件で加工した場合
仕上げのために必要となる加工孔の側面方向に残してお
くべき量（側面残し量）と荒加工工程から所望の加工面
粗さに仕上げる為に電極を最低限減寸しておかなければ
ならない電極の減寸量（最低側面減寸量）等の電極と被
加工物の相対送り量を決定するのに必要な数値データを
推論させる（Ｓ１２）。次に、主制御部３０は、設定デ
ータ生成部４０にて推論された推論データ（ＦＤ）から
各加工段階の加工条件と各加工条件ごとの加工の送り量
等の加工設定データ（ＳＰ）を算出する（Ｓ１３）。加
工プログラム作成部５０は、Ｓ１３で求められた各加工
条件、送り込み量に関する加工設定データ（ＳＰ）を基
に、その内部に記憶されている基準加工プログラムの所
要部分にデータを書き込み加工プログラムが完成させる
（Ｓ１４）。

【００２１】次に、図３を参照しながら設定データ生成
部４０の動作に付いて更に詳述する。ここでの処理は作
業者が入力した加工前提仕様データ（ＰＤ）及び加工結
果に対する加工要求仕様データ（ＲＤ）に適した加工条
件及び電極と被加工物の相対移動量を決定するデータ推
論生成する事である。前述のように従来の装置では、記
憶している基礎データはアナログ量ではなく一般的に使
用される基礎的データが不連続な形で複数個記憶されて
いるものであるので、加工上の要求が基礎データと一致
しない場合は、電極の減寸量や加工面積などを考慮して
加工条件が決定されることになるのに対し、本発明で
は、基礎データとして保持されていない加工条件や仕上
げ加工に必要な相対移動量に関する量、つまり本実施例
では加工電流値設定、最低側面減寸量、電極揺動量と電
極送り方向の加工送り込み量の算出するために必要とな
る数値データを推論生成するものである。

【００２２】主制御部３０から加工仕様データ（ＳＤ）
に関する加工前提仕様データ（ＰＤ）と加工要求仕様デ
ータ（ＲＤ）が学習推論制御部４６に送られる。学習推
論制御部４６は周辺データ抽出部４１に転送された加工
前提仕様データ（ＰＤ）と加工要求仕様データ（ＲＤ）
に基づき、代表データ記憶部４２から入力加工仕様デー
タ（ＳＤ）値に近傍するか或いは関係する周辺データを
呼び出す。

【００２３】代表データ記憶部４２には、図４に示すよ
うに電極及び被加工物材質ごとの代表データ群に分けら
れ、更に加工面積ごとの代表データファイルとして基礎
データが記憶されている。さらに、図５は図４の面積別
代表ファイルの基礎データ内容を説明するために表にし
て表したものである。

【００２４】図５に於いて、（ａ）は加工面積が５０ｍ
ｍ^２の時の代表データファイルで（ｂ）は１００ｍｍ^２
の代表データファイルである。表（ａ）に於いてＩＰ値
は、加工電流の設定値でＩＰ１当たり約１．５Ａの加工
電流を示す設定である。面粗度は、それぞれのＩＰ値で
加工した場合得られる加工面粗さ（μＲｍａｘ）、底面
ギャップは、底面方向の放電加工拡大代（μｍ）、側面
ギャップは側面方向の放電加工拡大代（μｍ）、底面残
し量は、それぞれのＩＰ値で加工を開始した後、０．４
μＲｍａｘの面粗さまで仕上げるために必要となる仕上
げ距離（μｍ）、側面残し量は、側面方向に必要な仕上
げ距離（μｍ）である。表最下欄は、加工深さと各ＩＰ
値に対する電極側面減寸量の最低値に関係データであ
り、表中の最上段の任意のＩＰ設定で加工を始め０．４
μＲｍａｘまで仕上げ、希望寸法を得る為に必要となる
加工深さに対する最低電極片側減寸量であり荒加工中に
チップを介して起こる２次放電による形状変形量も含ん
でいる。この値は最終仕上げの揺動量＋仕上げ放電加工
拡大代に相当する。

【００２５】ここで、１例として、入力された加工前提
仕様データ（ＰＤ）と加工要求仕様データ（ＲＤ）が加
工面積８０ｍｍ^２加工深さ１５ｍｍ、電極減寸量３６０
μｍ、電極勾配０度、最終面粗度が０．４μＲｍａｘ、
電極材質銅、被加工物材質鉄であった場合について説明
する。まず、材質が銅−鉄であり加工面積が８０ｍｍ^２
であるので図４に示された代表データファイルから加工
前提仕様データ（ＰＤ）の入力値の近傍周辺データファ
イルとして、銅−鉄の加工面積５０ｍｍ^２と１００ｍｍ
^２の代表データファイルが呼び出される（Ｓ２１）。

【００２６】次に、選び出された５０ｍｍ^２代表データ
ファイル中から、実際の加工深さ（１５ｍｍ）に近傍す
る周辺データである加工深さ１０ｍｍと２０ｍｍを呼出
し、更に入力された電極減寸量３６０μｍに近傍する最
低電極減寸量の周辺データを加工深さ１０及び２０ｍｍ
のデータ列から探しその最低側面減寸量に対応するＩＰ
値を周辺データとして呼出す。次に、実際の加工面積に
近傍する加工面積１００ｍｍ^２から同様の処理にて周辺
データを呼び出す。このようにして選び出された周辺デ
ータ群Ｄ１〜Ｄ８を一時記憶部４４に送り記憶させる
（Ｓ２２）。

【００２７】選び出された周辺データ群Ｄ１〜Ｄ８を基
に学習推論制御部４６は、中間値データ推論部４３にそ
れぞれの周辺データの関係を学習させる。ここで上述の
場合では次のようになる。 なお、近傍する周辺データとしてここでは入力値に最も
近い大小のデータを呼び出すようにしたが、入力値より
大きい近傍値２つと小さい近傍値２つを周辺データとし
て呼び出し計１６個とするか或いはそれ以上のデータを
周辺データとして呼び出すようにしても良い。

【００２８】代表データ記憶部４２から選択抽出させた
周辺データ群Ｄ１〜Ｄ８を基に中間値データ推論部４３
では、図６に示すニューロンモデルで学習を行う。上述
のＤ１〜Ｄ８のデータ群の加工面積、加工深さ及び最低
側面減寸量をニューラルネットワーク入力側に、ＩＰ値
を出力側に与え、この場合では８回の学習を行う。学習
が終了した後、最適ＩＰ値の推論を行うことになるが、
推論は実際に入力された加工面積（８０ｍｍ^２）、加工
深さ（１５ｍｍ）及び電極原寸量（３６０μｍ）を入力
信号として行われ、最適ＩＰ値αが得られる。得られた
ＩＰ値は一時記憶部４４に第１回目の加工電流値ＩＰα
（１）として登録され記憶される。この様にして、不連
続な点群データとして記憶されている代表的基礎データ
から加工要求に適した中間値データが得られる（Ｓ２
３，Ｓ２４）。

【００２９】次に、得られたＩＰ値α（１）と加工予定
の深さに対応する実際の最適最低側面減寸量データは基
礎データ中には存在しないので、Ｓ２３及びＳ２４と同
様に学習推論を行い、得られたＩＰ値α（１）で加工す
る場合の最低電極側面減寸量を求める。Ｓ２５のステッ
プの学習に際して前記Ｓ２３の処理で中間値データ推論
部４３に学習した内容は消去され新たな学習を行うこと
になる。学習時の入力層データとして前述のステップで
呼び出された周辺データ群Ｄ１からＤ８中の加工面積、
加工深さ及びＩＰ値を用い、出力層には最低電極減寸量
を用いる。推論する際は、入力された実際の加工面積、
加工深さ及びＩＰ値α（１）入力データとし、出力層か
らＩＰ値α（１）で加工を開始した場合必要となる最低
電極減寸量の推論値βを得る（Ｓ２５，Ｓ２６）。

【００３０】得られた最低電極減寸量の推論値βは、主
制御部３０により表示装置２０に表示される。作業者は
表示された最低電極減寸量を参考にして、もし電極寸法
の変更が可能であれば表示された推論値βを入力する。
また変更ができない場合は、最初に加工前提仕様データ
（ＰＤ）として入力した電極減寸量データとする。以後
の処理は、この入力データに基づいて行われることにな
る（Ｓ２６，Ｓ２７，Ｓ２８）。

【００３１】Ｓ２９では学習推論制御部４６が入力値と
推論値βを比較して、入力値が推論値βより小さいとき
は、推論されたＩＰ値α（１）を１下げた値で中間値デ
ータ推論部４３で推論を再度行わせる。入力値と推論値
βが一致または入力値が大きい場合はＳ３１以降のステ
ップを実行させる。Ｓ３１以降の処理は、推論された第
１番目の加工電流であるＩＰ値α（１）から、最終面粗
さに仕上げを行う迄に使用する複数の加工電流（ＩＰ
値）及び各々の加工電流値に対する側面残し量εと底面
残し量ζを求める処理であり学習と推論を繰り返して前
記各データを推論生成する（Ｓ３１，Ｓ３２）。

【００３２】図９は、Ｓ３１及びＳ３２の処理をさらに
詳細に示したフローチャートである。Ｓ３０迄の工程で
電極の最低側面減寸量β、第一番目の加工電流値ＩＰα
（１）が求められているので、ここでの処理は要求され
る面粗度に達するまでの加工を複数段階に分け、それぞ
れの段階で使用する加工電流値ＩＰα（１）〜α（ｎ）
及びそれぞれの加工電流で加工したときの側面残し量ε
（１）〜（ｎ）、底面残し量ζ（１）〜（ｎ）を学習し
推論する処理である。

【００３３】前述の工程で得られたＩＰ値α（１）が最
初の加工電流として決定されるが、次に使用する第２番
目の加工電流値はＩＰ値α（１）で得られる加工面粗度
の１／２程度が経験上加工効率がよいということが言え
ることから、ＩＰ値α（１）の約半分の面粗度になるＩ
Ｐ値を中間値データ推論部４３にて推論する。まず、前
述の推論方法と同じように、学習推論制御部４６、周辺
データ抽出部４１に代表データ記憶部４２から面粗度と
ＩＰ関係する周辺データとして、加工面積、ＩＰ値、Ｉ
Ｐに対応する面粗度の値を呼び出させ、中間値データ推
論部４３に学習させる（Ｓ４０）。 学習は、加工面積
と各ＩＰ値を入力としてＩＰ値に対応する面粗度を出力
側に与えて学習を行う。次に推論は、実際の加工面積、
ＩＰ値α（ｎ）（ｎ＝１）から面粗度δを推論する（Ｓ
４１）。ここでの学習推論は図６に示したニューラルネ
ットワークを用い学習入力と推論入力に上述の各データ
を用いる。

【００３４】つきに、加工面積と各ＩＰ値に対応する面
粗度とＩＰ値に関する関係を中間値データ推論部４３で
学習させた後（Ｓ４２）、実際の加工面積と面粗度δ／
２^ｎから第１番目のＩＰ値で得られる面粗さδの半分に
なるＩＰ値α（２）を推論し、推論値を一時記憶部４４
に記憶させる（Ｓ４３）。学習推論制御部４６はδ／２
^ｎを要求されている面粗度と比較して、δ／２^ｎが要求
面粗度より小さくなるまで上記Ｓ４２とＳ４３を繰り返
し複数の加工電流ＩＰα（１）‥（ｎ）を求め一時記憶
部４４に第２番目、第３番目・・・第ｎ番目の加工電流
値として記憶させる。（Ｓ４４）

【００３５】さらに、求められたＩＰα（１）‥（ｎ）
で加工を行った場合の側面残し量と底面残し量が基礎デ
ータ中に無ければＳ４５〜Ｓ４９を実行しＩＰα（１）
‥（ｎ）に対応する側面残し量ε（１）‥（ｎ）、底面
残し量ζ（１）‥（ｎ）を推論し一時記憶部４４にそれ
ぞれ対応させて記憶する。なお、入力された加工前提仕
様データ（ＰＤ）と加工要求仕様データ（ＲＤ）に一致
している基礎データが存在している場合及び求められた
ＩＰα（１）‥（ｎ）の値に一致する基礎データが存在
している場合はそれらのデータを使用することになる。

【００３６】図８は、第ｎ番目迄の加工電流とその結果
に関するデータを推論生成するための学習データ及び推
論する場合の入力データ及び推論データに関する関係を
示す表である。図８に示す学習と推論を数回行い代表デ
ータ記憶部４２に存在しない中間値データも順次生成し
ていく。

【００３７】上述のようにして求められた最低側面減寸
量β、ＩＰ値α（１）‥（ｎ）及び側面残し量ε（１）
‥（ｎ）、底面残し量ζ（１）‥（ｎ）は、学習推論制
御部４６により一時記憶部４４から呼び出され主制御部
３０に送られる。主制御部３０では、求められたＩＰ値
α（１）‥（ｎ）に適切な放電時間（Ｔｏｎ）と加工休
止時間（Ｔｏｆｆ）が所定の方法で算出される。本発明
の実施例ではＩＰの設定値に３０から４０を乗じた値が
放電時間（μｓｅｃ）となるようＩＰ値１当たりの電流
量が決められており求められたＴｏｎに適したＴｏｆｆ
が選択され加工開始時の第一加工条件からｎ番目までの
加工条件が決定される。また、上述の手法でＩＰ値に対
応する放電時間（Ｔｏｎ）と加工休止時間（Ｔｏｆｆ）
算出する方法に換え、ＩＰ値と放電時間と加工休止時間
の関係を予めＲＯＭ等の記憶媒体に記憶させた記憶部を
主制御部３０に設けておきＩＰ値α（１）‥（ｎ）対応
する放電時間と加工休止時間等の電気的加工条件パラメ
ータを呼び出す構成としても良い。また、本実施例では
代表データ記憶部４２に記憶させている加工条件を加工
電流値ＩＰで表しているが、加工電流値のみではなく各
ＩＰ値に対応する放電オン時間と休止時間、加工電源電
圧、補助電源の電圧等の複数の電気的加工条件パラメー
タを組み合わせた複数組の加工条件として、それぞれに
対し加工条件番号値例えばＣ１、Ｃ２、・・Ｃｎとして
表すと共に各Ｃ１、Ｃ２、・・Ｃｎの加工条件で加工し
た場合に得られる結果の加工データを関連づけて用意し
荒加工用から最終仕上げの面粗度０．４μＲｍａｘを得
る電気的加工条件を代表データ記憶部４２の基礎データ
として記憶させておいても良い。

【００３８】次に、主制御部３０では、求められたα、
β、ε、ζの値から、最終加工までの各加工条件に対す
る電極或いは被加工物の揺動量、加工送り込み量を算出
する。図７は、複数の加工段階での電極と被加工物の相
対位置関係を説明するためのもので、ａ１は第一番目の
加工条件で加工した後、最終仕上げに至るまでに必要な
距離であり、すなわち放電加工拡大代と仕上げまでに必
要な取り代の合計である側面残し量である。ａ２は、第
１番目の加工条件で加工した後、加工条件を小さい値に
設定した第２番目の加工条件で加工した場合更に仕上げ
を行う上で必要となる側面残し量でありａ１とａ２の差
すなわちβ−ε（２）が被加工物を電極に対して揺動さ
せる揺動幅となる。ａ３は最終仕上げ加工を行った時の
最終加工条件での放電加工拡大代に当たるものである。
なお側面残し量は、図５の側面残し量の値を用いて推論
されている。従って図５では面粗度を０．４μＲｍａｘ
の面にまで仕上げるための側面残し量のデータが記憶さ
れているので、最終面粗度が０．４μＲｍａｘより大き
い面粗度が要求されている場合は、要求加工寸法に最終
加工条件で加工した場合の側面残し量ε（ｎ）から側面
ギャップを差し引いた値だけ要求寸法が大きいものとし
て計算をし、最終加工条件で加工した揺動位置に側面ギ
ャップ分が加えられたものが要求寸法位置となるように
する事により所望の加工が行える。

【００３９】次に、ｂ１は第１番目の加工条件で加工し
た後、最終仕上げを行うまでに必要な加工方向に対する
底面残し量ζ（１）である。従って、第１番目の加工条
件で加工する場合要求される加工深さからｂ１の値だけ
手前で加工を終えることになり実加工深さＺ−ζ（１）
が第一番目の加工送り込み量Ｚ１となる。ｂ２も同様
に、第２番目の加工条件で加工した時に必要とされる仕
上げまでの底面残し量ζ（２）を示す値で第２番目の加
工条件に対する加工深さはＺ２＝Ｚ−ζ（２）となる。
ｂ３は、最終加工条件に於ける低面方向のギャップとな
る。ここで、要求加工面粗度が０．４μＲｍａｘより大
きい場合は、側面方向と同様に０．４μＲｍａｘまで仕
上げることと仮定した加工深さとして各加工条件での加
工深さを算出し要求加工面粗度の加工条件で加工した位
置が要求加工深さの位置となるようにして深さ方向の送
り込み量が決定される。

【００４０】この様にして算出された加工条件や実際の
加工に必要な加工送り量と揺動幅など加工設定データ
（ＳＰ）が加工プログラム作成部５０に送られ、加工プ
ログラムが作成される。この加工プログラムの作成方法
は従来の技術と同様な手法で作成されるので詳述は省略
する。

【００４１】つぎに、本発明の第２目的である装置を進
化させる方法について説明する。上述の様にして得られ
たそれぞれの値ＩＰα（１）、最低側面減寸量β、底面
残し量ε等は一時記憶部４４に記憶されており、上述の
ようにして作成された加工設定データ（ＳＰ）にて加工
を行い加工結果が良好であった場合、作業者は加工条件
の保持を指令する。使用されたデータＩＰ値、面粗度、
底面ギャップ等の推論データ（ＦＤ）は、代表データ記
憶部４２内の予備データ記憶部に入力値の加工面積、加
工深さ及び材質等と合わせて一つの基礎データとして蓄
積される。次の加工仕様の加工を行う場合に推論過程で
一つの基礎データとして使用できるように保存される。
すなわち、推論を行う際、周辺データ抽出部４１ば、ま
ず基礎データから近傍値を探し出した後、予備データ記
憶部中に近傍データがあればそのデータも学習データと
して加えてより精度の良い推論が行われるようにデータ
を進化させていく。

【００４２】なお、以上説明した基礎データから全て学
習推論する構成としたが、第２番目以降の加工条件は既
に予め設定した加工条件を呼び出して使用する構成とし
ても第１回目の加工条件が従来の装置より適切な加工条
件とその加工条件で得られる結果に関するデータがより
正確に決定されており加工誤差が少なくなっているの
で、加工開始時の加工設定データ（ＳＰ）だけ用いて第
二番目以降の加工設定データは所定の手法で既に記憶さ
れている固定された加工設定を用いるても十分加工精度
は向上できる。また、本実施例ではＩＰ値と面粗さ側面
及び底面ギャップ等のデータを関連づけて構成したが、
前述の他に、電極の消耗量、噴流の状態、底付き加工か
抜き加工等の加工の区別などのデータを基礎的な基礎デ
ータとして代表データ記憶部４２に記憶させておく構成
をとることもできること容易に想到できよう。

【００４３】

【発明の効果】本発明によれば、加工面積、加工深さ、
電極減寸量等の種々の異なる加工要求に対しても代表的
な基礎データから加工要求に適した中間データ生成する
ことができ、膨大な加工設定データを収集し記憶させて
おく必要がなく、より小さな誤差で加工設定データが決
定され、加工要求に最適の加工設定データで加工を行う
ことができる。さらに、推論された結果を用いて更に精
度の良い推論が行えるよう装置を進化させることができ
るので、加工効率及び加工精度の向上を図ることができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の１実施例を示すブロック図。

【図２】本発明の実施装置の動作を示すメインフローチ
ャート

【図３】設定データ生成部４０の動作を示すフローチャ
ート

【図４】代表データ記憶部４２に記憶されているデータ
ファイルを示す概略図

【図５】代表データ記憶部４２に記憶されている詳細な
データを示すテーブル

【図６】中間値データ推論部４３のニューラルネットワ
ークを示すモデル図

【図７】電極と被加工物の相対位置関係を示す説明図

【図８】ニューラルネットワークの学習データと推論値
の関係を説明する図

【図９】複数の加工段階の諸設定を学習推論し決定する
処理流れ図

【符号の説明】

１０ 入力装置 ２０ 表示装置 ３０ 主制御部 ４０ 設定データ生成部 ４１ 周辺データ抽出部 ４２ 代表データ記憶部 ４３ 中間値データ推論部 ４４ 一時記憶部 ４５ 補正値演算部 ４６ 学習推論制御部

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 放電加工を行う際に電極と被加工物に関
   する諸情報と放電加工結果に対する要求事項を入力する
   ことにより要求される加工仕様を得るための加工条件及
   び電極と被加工物の相対送り込み量を算出する放電加工
   装置の加工設定データ決定装置に於いて、 前記諸情報と加工要求事項に関するデータを入力する入
   力装置と、 放電加工の加工条件と前記加工条件で加工した場合に得
   られる加工結果を基礎データとして複数個記憶している
   データ記憶部と、 前記入力装置から入力された前記データに近傍または関
   係する周辺データの少なくとも一方を前記データ記憶部
   から複数個取り出す周辺データ呼出部と、 前記周辺データを学習し入力された前記データに適した
   加工条件及び電極と被加工物の相対移動量を推論生成す
   る推論部と、 前記推論部の学習及び推論を制御する制御部を有するこ
   とを特徴とする加工設定データ決定装置
2. 【請求項２】 放電加工を行うに当たり放電加工装置に
   予め設定しておくべき複数の加工設定データを決定する
   ために必要となる入力情報を基に放電加工の加工条件及
   び電極と被加工物の相対移動量を決定する放電加工の加
   工設定決定方法に於いて、 電極と被加工物についての情報及び要求される加工結果
   に関する情報を入力する工程と、 前記入力工程で入力された情報に対して装置内に予め格
   納されている複数の加工条件と加工結果に関する基礎デ
   ータから前記入力情報に近傍或いは関係する少なくとも
   一方の周辺データを複数個呼出す工程と、 前記呼び出された前記周辺データを基に前記周辺データ
   の関係を学習する工程と、 前記学習に基づき前記入力情報に適した加工条件及び電
   極と被加工物の相対移動量を決定するデータを推論生成
   する工程とを特徴とする放電加工設定データ決定方法。
3. 【請求項３】 請求項２に記載された放電加工加工設定
   データ決定方法に於いて、 推論生成されたデータを基礎データに加える工程と、 前記工程以後の推論時に加えられたデータを含めて基礎
   データとして利用して推論する工程とを特徴とする放電
   加工設定データ決定方法。
4. 【請求項４】 放電加工の加工条件と前記加工条件を使
   用して加工を行った時得られる加工結果に関する加工デ
   ータを予め記憶させておく工程と、 前記工程で記憶された前記加工条件或いは前記加工デー
   タに存在しない加工条件或いは加工結果に関する加工デ
   ータが要求された場合に前記加工条件或いは加工データ
   から要求データに近傍または関係する少なくとも一方の
   周辺データを複数個前記工程で記憶させた前記加工条件
   或いは加工データから呼び出す工程と、 前記工程で呼び出された前記周辺データをニューラルネ
   ットワークに学習する工程と、 前記学習工程の後前記要求データに適した加工条件或い
   は該加工条件を使用して加工を行った時得られる加工結
   果に関する中間値データを推論生成することを特徴とす
   る放電加工の加工条件決定方法。
5. 【請求項５】 請求項２、４に記載された放電加工加工
   設定データ決定方法により推論生成されたデータを基に
   加工設定を行って放電加工を行うことを特徴とする放電
   加工方法。