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TWI760651B - 金屬線斷裂預測裝置 - Google Patents

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TWI760651B
TWI760651B TW108139628A TW108139628A TWI760651B TW I760651 B TWI760651 B TW I760651B TW 108139628 A TW108139628 A TW 108139628A TW 108139628 A TW108139628 A TW 108139628A TW I760651 B TWI760651 B TW I760651B
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wire
data
processing
machining
electric discharge
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TW108139628A
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Inventor
嶽本政信
羽田啓太
Original Assignee
日商發那科股份有限公司
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Abstract

本發明的金屬線斷裂預測裝置具備：資料獲取部，在金屬線放電加工機對工件加工時，獲取與金屬線未斷裂之狀態下的工件的加工相關之資料；預處理部，製作與在工件的加工中所指定的加工條件相關的條件即加工條件資料、與加工所使用的構件相關的加工構件資料、工件在加工時的加工狀態資料，來作為顯示加工之狀態的狀態資料；以及學習部，依照預處理部所製作的狀態資料，而產生顯示狀態資料與金屬線放電加工機的金屬線不會斷裂的狀態之間的相關性之學習模型。

Description

金屬線斷裂預測裝置
本發明關於金屬線斷裂預測裝置。
金屬線放電加工機中，在對成為加工對象的工件進行加工的過程中，加工所使用的金屬線電極有時斷裂。金屬線的斷裂因應於加工的狀況，有時不易產生，有時則容易產生。
例如圖6所示，成為加工對象的工件有高低差的情況下，在對工件的厚的部分進行加工時，利用厚板用的加工條件(電能的供給量大的加工條件)來加工工件(圖6的上圖)。在該加工條件下直接進入工件的薄的部分的加工(圖6的下圖)時，則加工的功率過強，金屬線容易斷裂。
另外，如圖7示例，在放電加工中，從配置在金屬線的導線器部分的噴嘴向金屬線與工件之間供給加工液。從噴嘴供給的加工液在直線部的加工時相對於金屬線的移動方向而向後方流動，高效地排出淤渣(加工屑)，但在加工拐角 部分時，無法向金屬線的移動方向的後方流動，因此不會高效地排出淤渣(加工屑)，無法充分地進行正常放電，而容易斷裂。
如圖8將金屬線切入工件時，產生從噴嘴供給的加工液容易從加工部分向周圍擴散，無法向加工部分供給充分的加工液的現象。因此，在切入工件時，金屬線容易斷裂。
除此以外，在工件混合有雜質的情況下，在工件的材料的部分和雜質的部分，電弧放電的產生頻率亦變化。因此，容易產生不均衡的放電，容易產生金屬線的斷裂。
如此金屬線的斷裂成為加工面上所產生的條紋的原因等，而對加工品質產生影響。金屬線斷裂時，必須中斷加工，使上下導線器的位置返回到工件的加工開始點，進行金屬線的接線，並使上下導線器移動到斷裂的位置而重新開始加工，因此存在加工效率降低的問題。
作為用於防止金屬線斷裂的現有技術，例如在日本特開2010-240761號公報中公開了在工件的板厚變化的高低差部位變更加工條件的技術。在日本特開2001-105238號公報中公開了以下的技術：在施加到金屬線電極與工件之間的電壓檢測出異常的情況下，使電流的分流用的開關導通而避免斷裂。在國際公開專利第2011/089648號公報中公開了以下的技術：在試加工步驟中，獲取每個板 厚的斷裂閾值和適當的加工條件，而在加工中能設定因應於板厚的適當的加工條件。
但是，金屬線放電加工機中的金屬線的斷裂，發生在各種狀況下。因此，即使採用日本特開2010-240761號公報所示的變更加工條件的方法，也必須針對容易產生斷裂的各種狀況，預先進行實驗等。另外，難以應對因多種狀況的組合而產生斷裂的情況。另外，在日本特開2001-105238號公報所示的技術中，判斷為異常電壓的閾值也會依加工的狀況變化。因此，即使在檢測出預定的電壓時不考慮狀況地一律進行分流，也並不一定能進行高效的加工。另外，在國際公開專利第2011/089648號公報所示的技術中，必須對各種工件的每一種，預先進行多個板厚下的試加工步驟。因此，有為了應對所有的狀況而花費工時的問題。
因此，本發明的目的在於提供一種金屬線斷裂預測裝置，能預測因應於金屬線放電加工機的加工中的各種加工狀況之金屬線的斷裂。
在本發明中，使用金屬線放電加工機的加工時獲取的與加工的狀況相關的加工資料和機器學習模型，來預測金屬線斷裂風險，藉以解決上述問題。作為本發明的金屬線斷裂預測裝置使用的學習模型，吾人設想使用能計算出加工條件與金屬線斷裂風險的相關值的學習模型，在本說明書中，作為其一個例子， 顯示一種利用經常被用作為使用了機器學習的異常檢測方法的MT(Mahalanobis．Taguchi/馬氏‧田口)法的例子。在使用了MT法的用於預測金屬線斷裂的學習中，金屬線斷裂預測裝置使用金屬線不會斷裂的加工時獲取的加工資料進行學習，藉以製作學習模型。而且，在金屬線斷裂預測裝置所行之金屬線斷裂預測時，金屬線斷裂預測裝置向該學習模型輸入在加工時獲取的加工資料，計算所獲取的加工資料與金屬線不會斷裂時的加工資料的距離(馬氏距離)，並由該計算結果推測金屬線斷裂風險。然後，金屬線斷裂預測裝置依照推測出的金屬線斷裂風險，而最佳化金屬線放電加工機所成之加工條件。
另外，本發明的一個態樣係一種金屬線斷裂預測裝置，推測金屬線放電加工機中之工件在加工時的金屬線斷裂風險，其中，該金屬線斷裂預測裝置具備：資料獲取部，在上述金屬線放電加工機對工件加工時，獲取與金屬線未斷裂之狀態下的工件的加工相關之資料；預處理部，依照上述資料獲取部所獲取的資料，將與在工件的加工中所指定的加工條件相關的條件即加工條件資料、與加工所使用的構件相關的加工構件資料、及工件在加工時的加工狀態資料，製作為顯示加工之狀態的狀態資料；以及學習部，依照上述預處理部所製作的狀態資料，而產生顯示該狀態資料與該金屬線放電加工機的金屬線不斷裂的狀態之間的相關性之學習模型。
本發明的另一個態樣係一種金屬線斷裂預測裝置，推測金屬線放電加工機中之工件在加工時的金屬線斷裂風險，其中，該金屬線斷裂預測裝置具備：資料獲取部，在上述金屬線放電加工機對工件加工時，獲取與工件的加工相關之 資料；預處理部，依照上述資料獲取部所獲取的資料，而製作與在工件的加工中所指定的加工條件相關的條件即加工條件資料、與加工所使用的構件相關的加工構件資料、工件在加工時的加工狀態資料，來作為顯示加工之狀態的狀態資料；學習模型記憶部，記憶將顯示加工之狀態的狀態資料與上述金屬線放電加工機的金屬線不斷裂的狀態之間的相關性加以學習而得到的學習模型；以及推測部，依照上述預處理部製作的狀態資料，使用記憶在上述學習模型記憶部中的學習模型來推測上述金屬線放電加工機的金屬線斷裂風險。
藉由本發明，能進行對應於金屬線放電加工機的加工中的各種加工狀況之金屬線的斷裂預測，另外，能依照預測出的金屬線斷裂風險，自動地調整金屬線放電加工機的加工條件。
1:金屬線斷裂預測裝置
2:金屬線放電加工機
3:管理裝置
7:網路
11:CPU(中央處理器)
12:ROM(唯讀記憶體)
13:RAM(隨機存取記憶體)
14:非揮發性記憶體
18~20:介面
22:匯流排
23:介面
30:資料獲取部
32:預處理部
34:加工條件變更部
50:獲取資料記憶部
70:顯示裝置
71:輸入裝置
110:學習部
120:推測部
130:學習模型記憶部
300:機器學習裝置
301:處理器
302:ROM
303:RAM
304:非揮發性記憶體
a、b、c:資料
S:狀態資料
S1:加工條件資料
S2:加工構件資料
S3:加工狀態資料
由參照附圖的以下的實施例的說明，能瞭解本發明的上述和其他目的和特徵。
圖1係本發明的一個實施形態的金屬線斷裂預測裝置的概要硬體構成圖。
圖2係第一實施形態的金屬線斷裂預測裝置的概要功能方塊圖。
圖3示例學習部產生的學習模型意象。
圖4係第二實施形態的金屬線斷裂預測裝置的概要功能方塊圖。
圖5示例推測部所成之金屬線斷裂風險的推測意象。
圖6顯示金屬線放電加工機的金屬線斷裂風險的例子。
圖7顯示金屬線放電加工機的金屬線斷裂風險的另一個例子。
圖8顯示金屬線放電加工機的金屬線斷裂風險的另一個例子。
〔實施發明之較佳形態〕
以下，與附圖一起說明本發明的實施形態。
圖1係顯示本發明的一個實施形態的金屬線斷裂預測裝置的主要部分的概要硬體構成圖。本實施形態的金屬線斷裂預測裝置1能實作為控制金屬線放電加工機的控制裝置。另外，金屬線斷裂預測裝置1能實作為與控制金屬線放電加工機的控制裝置一起設置的個人電腦、經由網路與控制金屬線放電加工機的控制裝置連接的管理裝置3、邊緣電腦、分機(cell)電腦、主機(host)電腦、雲端伺服器等電腦。在本實施形態中，顯示將金屬線斷裂預測裝置1實作為經由有線/無線的網路7而與控制金屬線放電加工機的控制裝置進行連接的電腦的情況的例子。
本實施形態的金屬線斷裂預測裝置1所具備的CPU(中央處理器)11係整體地控制金屬線斷裂預測裝置1的處理器。CPU11讀出儲存在經由匯流排22連接的ROM(唯讀記憶體)12中的系統、程式，並依照該系統、程式，控制金屬線斷裂預測裝置1整體。RAM(隨機存取記憶體)13儲存有臨時的計算資料、用以於顯示裝置70顯示的顯示資料、操作者經由輸入裝置71輸入的各種資料等。
非揮發性記憶體14例如以未圖示的電池備援的記憶體、SSD(固態驅動器)等構成，並構成為即使金屬線斷裂預測裝置1的電源切斷也保持記憶狀態的記憶體。在非揮發性記憶體14中，具有將與金屬線斷裂預測裝置1的動作相關的設定資訊加以儲存的設定區域，記憶有從輸入裝置71輸入的資料、從各個金屬線放電加工機2獲取的各種資料(工件材質、工件形狀、金屬線材質、金屬線直徑等)、在各個金屬線放電加工機2的動作中檢測出的各種物理量(加工路徑、加工電壓、電流、速度、加工液量、加工液壓、正常放電次數、異常放電次數等)、經由未圖示的外部記憶裝置或網路讀入的資料等。可在執行時/使用時，將記憶在非揮發性記憶體14中的程式、各種資料載入到RAM13中。另外，在ROM12中，預先寫入有包含用以分析各種資料的公知的分析程式等的系統、程式。
金屬線斷裂預測裝置1經由介面20而與有線/無線的網路7連接。網路7連接有至少一個金屬線放電加工機2、管理該金屬線放電加工機2所行之加工工作的管理裝置3等，且金屬線放電加工機2、管理裝置3在與金屬線斷裂預測裝置1之間互相進行資料的收發。
金屬線放電加工機2向加工液中的金屬線電極和工件施加電壓，使電弧放電產生，利用該放電的熱來熔融工件，並藉由急劇加熱後的加工液的氣化爆炸，而吹走熔融的工件，藉此加工工件。金屬線放電加工機2由上下導線器、上下噴嘴、金屬線、電動機、加工電源等各種器材構成，且利用感測器等檢測各部分的狀態，並利用控制裝置控制各部分的動作。
讀入到記憶體上的各資料、作為執行程式等的結果而得到的資料等經由介面18輸出至顯示裝置70而顯示。另外，由鍵盤、指向設備等構成的輸入裝置71經由介面19向CPU11傳遞依照操作者所行的操作之指令、資料等。
介面23將機器學習裝置300連接至金屬線斷裂預測裝置1。機器學習裝置300具備將機器學習裝置300整體加以統合控制的處理器301、記憶了系統、程式等的ROM302、用以進行與機器學習相關的各處理中的臨時記憶的RAM303、以及學習模型等的記憶所使用的非揮發性記憶體304。機器學習裝置300經由介面23觀測能利用金屬線斷裂預測裝置1獲取的各資訊(例如工件材質、工件形狀、金屬線材質、金屬線直徑、加工路徑、加工電壓、電流、速度、加工液量、加工液壓、正常放電次數、異常放電次數等)。另外，金屬線斷裂預測裝置1經由介面23獲取從機器學習裝置300輸出的處理結果，並記憶或顯示所獲取的結果，或經由未圖示的網路等發送到其他裝置。
圖2係一個實施形態的金屬線斷裂預測裝置1和機器學習裝置300的概要功能方塊圖。圖2所示的金屬線斷裂預測裝置1具備機器學習裝置300進行學習的情況下所需要的構成(學習模式)。由圖1所示的金屬線斷裂預測裝置1具備的CPU11、以及機器學習裝置300的處理器301執行各自的系統、程式，控制金屬線斷裂預測裝置1和機器學習裝置300的各部分的動作，藉以實現圖2所示的各功能模組(資料獲取部30、預處理部32、學習部110等)。
本實施形態的金屬線斷裂預測裝置1具備資料獲取部30、預處理部32。金屬線斷裂預測裝置1所具備的機器學習裝置300具備學習部110。另外，在非揮發性記憶體14(圖1)設置有將資料獲取部30從金屬線放電加工機2獲取的資料加以記憶的獲取資料記憶部50。在機器學習裝置300的非揮發性記憶體304(圖1)設有將藉由學習部110所行之機器學習而構築的學習模型加以記憶的學習模型記憶部130。
資料獲取部30從金屬線放電加工機2獲取各種資料。資料獲取部30例如於金屬線放電加工機2的加工中，獲取工件材質、工件形狀、金屬線材質、金屬線直徑、加工路徑、加工電壓、電流、速度、加工液量、加工液壓、正常放電次數、異常放電次數等各資料，並記憶到獲取資料記憶部50。資料獲取部30獲取金屬線放電加工機2中與正常進行加工時(即金屬線不斷裂時)的金屬線放電加工機2相關的多個資料。資料獲取部30能就對金屬線放電加工機2的控制裝置設定的與加工相關的條件、金屬線放電加工機2的控制裝置向各部分指定的指定值、金屬線放電加工機2的控制裝置從各部分測量的測量值、另外設置的感測器等的檢測值等來獲取資料。資料獲取部30也可經由未圖示的外部記憶裝置、有線/無線的網路從其他裝置獲取資料。
預處理部32依照資料獲取部30獲取的資料，製作機器學習裝置300的學習所使用的學習資料。預處理部32製作將各資料轉換(數值化、採樣等)為在機器學習裝置300中處理的統一的形式所得的學習資料。預處理部32將用於機器學習裝置300進行的所謂無監督學習的預定形式的狀態資料S加以製作作為學習資 料。預處理部32製作的狀態資料S包括：加工條件資料S1，包含與金屬線放電加工機2的工件的加工相關的加工電壓、加工電流、加工速度、加工液量、加工液壓的指定值；加工構件資料S2，包含以金屬線放電加工機2進行加工所用的金屬線的材質、金屬線直徑、加工的工件的材質等；以及加工狀態資料S3，包含金屬線放電加工機2的工件的加工中測量出的電壓、電流、正常放電次數、異常放電次數等。
加工條件資料S1能使用資料獲取部30所獲取的由金屬線放電加工機2的控制裝置向各部分指定的指定值等。加工條件資料S1也可使用加工程式的指令、對金屬線放電加工機2設置的各種指定值。
加工構件資料S2能使用資料獲取部30所獲取的對金屬線放電加工機2的控制裝置設定的金屬線、工件的資訊。
加工狀態資料S3能使用資料獲取部30所獲取的金屬線放電加工機2的控制裝置從各部分測量的測量值、另外設置的感測器等所行的檢測值等。加工狀態資料S3例如使用在加工時測量的電壓值的時序資料、顯示電壓波形的參數(放電脈衝時間、休止脈衝時間、峰值、脈衝寬度等金屬線放電加工中的公知的參數)、電流值的時序資料、顯示電流波形的參數(放電脈衝時間、休止脈衝時間、峰值、脈衝寬度等金屬線放電加工中的公知的參數)、預定時間週期內的正常放電(例如電極間隙電壓值超過判定位準起經過判定時間後低於判定位準 者)、異常放電(例如電極間隙電壓值超過判定位準起經過判定時間之前低於判定位準者、電極間隙電壓值不超過判定位準者等)的次數即可。
學習部110使用預處理部32製作的學習資料進行無監督學習，產生學習了金屬線放電加工機2的金屬線不會斷裂的狀況與此時的狀態資料S的相關性而得的學習模型(進行學習)。本實施形態的學習部110例如藉由MT(Mahalanobis．Taguchi)法，學習金屬線放電加工機2的金屬線不會斷裂的狀況與此時的狀態資料S的相關性。MT法係用於將一個尺度導入到由多維的資訊構成的資料的集合而識別其傾向的資訊處理技術。
在本實施形態中，學習部110將預處理部32製作的學習資料(加工條件資料S1、加工構件資料S2、加工狀態資料S3)作為成為基準的正常資料組，將考慮以各學習資料的資料項目定為元素的向量x時的該正常資料組的集合作為單位空間。接著，學習部110依照構成該正常資料組的各資料，求出單位空間的中心位置(平均向量)，另外依照構成該正常資料組的各資料，推測單位空間的相關係數矩陣。然後，學習部110針對構成該正常資料組的各資料，計算自中心位置起算的馬氏距離，並依照其計算結果規定閾值，將此等計算出的各值作為學習模型而記憶到學習模型記憶部130中。此外，關於MT法的詳細內容，已經由許多文獻公開，因此省略在本說明書中詳細說明。
圖3示例學習部110製作的學習模型的意象。在圖3中，為了容易掌握學習模型的意象，示出學習資料係由加工電壓、加工速度、異常放電次數的三個參數 所構成之物作為意象。另外，從金屬線放電加工機2新獲取了加工中的資料(狀態資料)時，在自學習資料之在向量空間中之單位空間的中心位置起算的馬氏距離超過所規定的閾值的情況下，判定為加工狀態異常(有金屬線斷裂的風險)。
圖4係另一個實施形態的金屬線斷裂預測裝置1和機器學習裝置300的概要功能方塊圖。本實施形態的金屬線斷裂預測裝置1具備機器學習裝置300進行推測的情況下所需要的構成(推測模式)。由圖1所示的金屬線斷裂預測裝置1具備的CPU11、以及機器學習裝置300的處理器301執行各自的系統、程式，控制金屬線斷裂預測裝置1和機器學習裝置300的各部的動作，藉此實現圖4所示的各功能模組。
本實施形態的金屬線斷裂預測裝置1與上一個實施形態同樣地，具備資料獲取部30、預處理部32，且更具備加工條件變更部34。另外，金屬線斷裂預測裝置1所具備的機器學習裝置300具備推測部120。再者，非揮發性記憶體14(圖1)設有將資料獲取部30從金屬線放電加工機2獲取的資料加以記憶的獲取資料記憶部50。機器學習裝置300的非揮發性記憶體304(圖1)設有將由學習部110(圖2)所行之機器學習而構築的學習模型加以記憶的學習模型記憶部130。
本實施形態的資料獲取部30、預處理部32具有與第一實施形態的資料獲取部30、預處理部32的功能相同的功能。
推測部120依照預處理部32製作的狀態資料S，使用記憶在學習模型記憶部130中的學習模型，推測金屬線放電加工機2的金屬線斷裂風險。本實施形態的推測部120中，在由學習部110(圖2)製作的學習模型(金屬線放電加工機2的金屬線不會斷裂的狀況與當時的狀態資料S的相關性)下，由在金屬線不會斷裂而進行加工時獲取的資料組，求出顯示從預處理部32輸入的狀態資料S遠離了如何程度的距離(考慮到相關性的距離)。然後，依照其結果，推測金屬線放電加工機2的金屬線斷裂風險。本實施形態的推測部120藉由MT法推測金屬線放電加工機2的金屬線斷裂風險。
在本實施形態中，推測部120針對預處理部32製作的成為推測物件的狀態資料S(加工條件資料S1、加工構件資料S2、加工狀態資料S3)，在考慮以狀態資料S的資料項目為元素的向量x時，在該向量x與學習資料之在向量空間中的單位空間的中心位置的馬氏距離超過所規定的閾值的情況下，推測為加工狀態異常(有金屬線斷裂的風險)。推測部120也可因應於單位空間的中心位置與向量x的馬氏距離之從閾值離開如何遠的程度，來推測為金屬線斷裂風險的程度高。這時，也可將單位空間的中心位置與向量x的馬氏距離乘預定係數而得的值作為金屬線斷裂風險值。
圖5示例推測部120的推測處理的意象。在圖5中，顯示預處理部32依照資料獲取部所獲取的資料製作了資料a、b、c的情況。在圖5的例子中，從單位空間的中心位置看，在預定的加工狀態下獲取的資料a處於閾值的範圍內，因此推測為在該加工狀態下金屬線斷裂的風險低。從單位空間的中心位置看，在預定的加 工狀態下獲取的資料b、c都處於閾值的範圍外，因此推測為在該加工狀態下金屬線斷裂的風險高。將資料b與資料c進行比較，自單位空間的中心位置起算的馬氏距離長，因此推測為資料b所示的加工狀態相比於資料c所示的加工狀態，金屬線斷裂風險高。
可將推測部120推測出的結果(金屬線斷裂風險)顯示輸出到顯示裝置70、或經由未圖示的有線/無線網路發送輸出到主機電腦、雲端電腦等而利用。另外，也可依照推測部120推測出的結果，使加工條件變更部34變更金屬線放電加工機2的加工條件。
加工條件變更部34在推測部120所推測出的結果(金屬線斷裂風險)為「金屬線斷裂的風險高」的情況下，將金屬線放電加工機2的加工條件進行調整(例如延長放電休止時間使供給到加工部的功率下降、提高供給到加工位置的加工液的量等)，使金屬線難以斷裂。另外，加工條件變更部34在推測部120推測出的結果(金屬線斷裂風險)為「金屬線斷裂的風險低」的情況下，將金屬線放電加工機2的加工條件進行調整(例如縮短放電休止時間使向加工部供給的功率上升等)，使加工速度提高。加工條件變更部34在推測部120推測金屬線斷裂風險的程度的情況下，也可因應於推測出的金屬線斷裂風險的程度來變更加工條件的變更量。
在具有上述結構的金屬線斷裂預測裝置1中，依照從金屬線放電加工機2獲取的資料，推測部120推測金屬線放電加工機2的金屬線斷裂風險，且依照該推 測結果，調整金屬線放電加工機2的加工條件。因此，能在因應於加工的狀態之金屬線不斷裂的適當的加工條件下進行加工。因此，即使在無人操作時也不需要一律降低加工條件，因此能進行高效的金屬線放電加工(在金屬線不斷裂的範圍內將加工速度維持為高速的金屬線放電加工)。
以上，說明了本發明的一個實施形態，但本發明並不只限於上述實施形態的例子，可藉由施加適當的變更，而以各種形式實施。
例如，在上述實施形態中，將金屬線斷裂預測裝置1和機器學習裝置300說明為具備不同的CPU(處理器)的裝置，但也可藉由金屬線斷裂預測裝置1所具備的CPU11、記憶在ROM12中的系統、程式來實現機器學習裝置300。
在上述實施形態中，顯示了將金屬線斷裂預測裝置1安裝在經由網路7而與金屬線放電加工機2的控制裝置連接的電腦上。例如也可在主機電腦上只安裝機器學習裝置300的一部分，而在邊緣電腦上安裝包括資料獲取部30、預處理部32、加工條件變更部34的金屬線斷裂預測裝置1主體等，而適當地變更各構成要素的配置地來進行安裝。
1:金屬線斷裂預測裝置
2:金屬線放電加工機
3:管理裝置
7:網路
30:資料獲取部
32:預處理部
50:獲取資料記憶部
70:顯示裝置
71:輸入裝置
110:學習部
130:學習模型記憶部
300:機器學習裝置

Claims (3)

  1. 一種金屬線斷裂預測裝置，推測金屬線放電加工機中之工件在加工時的金屬線斷裂風險，其中，該金屬線斷裂預測裝置具備：資料獲取部，在該金屬線放電加工機對工件加工時，獲取與金屬線未斷裂之狀態下的工件的加工相關之資料；預處理部，依照該資料獲取部所獲取的資料，製作與在工件的加工中所指定的加工條件相關的條件即加工條件資料、與加工所使用的構件相關的加工構件資料、及工件在加工時的加工狀態資料，來作為顯示加工之狀態的狀態資料；學習部，依照該預處理部所製作的狀態資料，藉由MT法(Mahalanobis．Taguchi/馬氏‧田口法)來產生顯示該狀態資料與該金屬線放電加工機的金屬線不會斷裂的狀態之間的相關性之學習模型；以及加工條件變更部，依照該推測部所推測出的該金屬線放電加工機的金屬線斷裂風險，變更該金屬線放電加工機的加工條件。
  2. 一種金屬線斷裂預測裝置，推測金屬線放電加工機中之工件在加工時的金屬線斷裂風險，包含：資料獲取部，在該金屬線放電加工機對工件加工時，獲取與工件的加工相關之資料； 預處理部，依照該資料獲取部所獲取的資料，製作與在工件的加工中所指定的加工條件相關的條件即加工條件資料、與加工所使用的構件相關的加工構件資料、及工件在加工時的加工狀態資料，來作為顯示加工之狀態的狀態資料；學習模型記憶部，記憶藉由MT法而將顯示加工之狀態的狀態資料與該金屬線放電加工機的金屬線不會斷裂的狀態之間的相關性加以學習而得到的學習模型；推測部，計算該預處理部製作的狀態資料與該學習模型中的單位空間的中心位置之馬氏距離，並依照計算出的馬氏距離來推測該金屬線放電加工機的金屬線斷裂風險；以及加工條件變更部，依照該推測部所推測出的該金屬線放電加工機的金屬線斷裂風險，變更該金屬線放電加工機的加工條件。
  3. 如申請專利範圍第2項之金屬線斷裂預測裝置，其中，該推測部因應於計算出的該馬氏距離的大小來推測該金屬線放電加工機的金屬線斷裂風險的大小，該加工條件變更部調整依該推測部所推測出的該金屬線放電加工機的金屬線斷裂風險的大小而變更的加工條件的強弱。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6885975B2 (ja) 2019-01-31 2021-06-16 ファナック株式会社 ワイヤ断線予測装置
CN115697609B (zh) * 2020-06-05 2025-07-18 发那科株式会社 放电加工机
EP3932601A1 (en) * 2020-07-03 2022-01-05 Agie Charmilles SA Method of controlling high-speed wire cutting
TWI767550B (zh) * 2021-02-03 2022-06-11 精呈科技股份有限公司 精加工之放電波寬調變方法
JP6991414B1 (ja) 2021-04-12 2022-01-13 三菱電機株式会社 マルチワイヤ放電加工機

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102712056A (zh) * 2010-01-22 2012-10-03 三菱电机株式会社 数控装置、使用该装置的线电极放电加工装置以及线电极放电加工方法
JP2013050759A (ja) * 2011-08-30 2013-03-14 Ihi Corp 異常診断装置
TW201817524A (zh) * 2016-11-01 2018-05-16 發那科股份有限公司 線放電加工機
CN108090384A (zh) * 2017-11-06 2018-05-29 大唐微电子技术有限公司 一种金属线检测装置及芯片
JP2018169934A (ja) * 2017-03-30 2018-11-01 ファナック株式会社 ワイヤ放電加工機の制御装置及び機械学習装置

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0372036A1 (fr) * 1988-05-16 1990-06-13 Charmilles Technologies S.A. Dispositif et procede de controle adaptatif en continu pour machine edm a decouper par fil
JP3209353B2 (ja) * 1991-11-18 2001-09-17 日立ビアメカニクス株式会社 ワイヤ放電加工の加工条件決定装置
JP3078546B1 (ja) 1999-10-01 2000-08-21 稜威男 宮城 ワイヤカット放電加工機及びそれに用いるワイヤ断線防止装置並びにワイヤ断線防止方法
JP4878085B2 (ja) * 2001-04-20 2012-02-15 ラピスセミコンダクタ株式会社 製造工程のための管理方法
JP4795282B2 (ja) * 2006-07-11 2011-10-19 三菱電機株式会社 加工条件探索装置
DE112006004082T5 (de) * 2006-10-24 2009-08-06 Mitsubishi Electric Corp. Drahtentladungs-Bearbeitungsvorrichtung
JP2010240761A (ja) 2009-04-02 2010-10-28 Sodick Co Ltd ワイヤカット放電加工方法
JP5045770B2 (ja) * 2010-02-24 2012-10-10 横河電機株式会社 プロセス解析システム
JP5088975B2 (ja) 2010-10-19 2012-12-05 株式会社ソディック ワイヤ放電加工装置
WO2014068679A1 (ja) * 2012-10-30 2014-05-08 三菱電機株式会社 ワイヤ放電加工装置、加工制御装置および加工制御プログラム
CN103093192B (zh) 2012-12-28 2016-12-28 昆山市工业技术研究院有限责任公司 高压输电线舞动的识别方法
JP6273835B2 (ja) * 2013-12-26 2018-02-07 株式会社Ihi 状態判定装置、状態判定方法および状態判定プログラム
JP6415335B2 (ja) * 2015-01-27 2018-10-31 三菱重工業株式会社 不具合診断方法及び不具合診断システム
JP6140228B2 (ja) 2015-08-27 2017-05-31 ファナック株式会社 加工条件を調整しながら加工を行うワイヤ放電加工機
JP6619192B2 (ja) * 2015-09-29 2019-12-11 ファナック株式会社 移動軸異常負荷警告機能を有するワイヤ放電加工機
CN107680095A (zh) 2017-10-25 2018-02-09 哈尔滨理工大学 基于模板匹配与光流法的无人机图像的输电线路异物检测

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102712056A (zh) * 2010-01-22 2012-10-03 三菱电机株式会社 数控装置、使用该装置的线电极放电加工装置以及线电极放电加工方法
JP2013050759A (ja) * 2011-08-30 2013-03-14 Ihi Corp 異常診断装置
TW201817524A (zh) * 2016-11-01 2018-05-16 發那科股份有限公司 線放電加工機
JP2018169934A (ja) * 2017-03-30 2018-11-01 ファナック株式会社 ワイヤ放電加工機の制御装置及び機械学習装置
CN108090384A (zh) * 2017-11-06 2018-05-29 大唐微电子技术有限公司 一种金属线检测装置及芯片

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