[发明专利]加减速控制装置

权利要求书

1.一种加减速控制装置，其对进行工件加工的机床进行控制，其特征在于，

上述加减速控制装置具备机器学习装置，该机器学习装置对上述机床的各轴的速度的N阶时间微分要素进行学习，其中，N是自然数，

上述机器学习装置具备：

状态观测部，其观测第一状态数据来作为表示环境的当前状态的状态变量，该第一状态数据表示上述各轴的速度的N阶时间微分要素；

判定数据取得部，其取得判定数据，该判定数据表示已加工工件的表面品质以及加工时间的适当与否判定结果；以及

学习部，其使用上述状态变量和上述判定数据，将上述各轴的速度的N阶时间微分要素与上述已加工工件的表面品质以及加工时间关联起来进行学习。

2.根据权利要求1所述的加减速控制装置，其特征在于，

上述状态观测部还观测识别加工类型的第二状态数据来作为上述状态变量，

上述学习部将上述第一状态数据以及上述第二状态数据与上述已加工工件的表面品质以及加工时间关联起来进行学习。

3.根据权利要求1所述的加减速控制装置，其特征在于，

与上述已加工工件的表面品质有关的上述判定数据包含使用上述工件的表面粗糙度Sa、表面的最大高度Sv、表面纹理的纵横比Str、峰度Sku、偏度Ssk、界面的展开面积比Sdr、光反射率、图像特征中的至少一个而得到的值。

4.根据权利要求1所述的加减速控制装置，其特征在于，

上述学习部具备：

回报计算部，其求出与上述适当与否判定结果相关联的回报；以及

价值函数更新部，其使用上述回报对表示上述各轴的速度的N阶时间微分要素的价值的函数进行更新。

5.根据权利要求1所述的加减速控制装置，其特征在于，

上述学习部以多层结构运算上述状态变量和上述判定数据。

6.根据权利要求1所述的加减速控制装置，其特征在于，

上述加减速控制装置还具备决策部，该决策部根据上述学习部的学习结果，输出基于上述各轴的速度的N阶时间微分要素的指令值。

7.根据权利要求1所述的加减速控制装置，其特征在于，

上述学习部使用从多个上述机床得到的上述状态变量以及上述判定数据，学习该机床中的上述各轴的速度的N阶时间微分要素。

8.根据权利要求1所述的加减速控制装置，其特征在于，

上述机器学习装置存在于云服务器。

9.一种机器学习装置，其对进行工件加工的机床的各轴的速度的N阶时间微分要素进行学习，其特征在于，具备：

状态观测部，其观测第一状态数据来作为表示环境的当前状态的状态变量，该第一状态数据表示上述各轴的速度的N阶时间微分要素；

判定数据取得部，其取得判定数据，该判定数据表示已加工工件的表面品质以及加工时间的适当与否判定结果；以及

学习部，其使用上述状态变量和上述判定数据，将上述各轴的速度的N阶时间微分要素与上述已加工工件的表面品质以及加工时间关联起来进行学习。

10.一种加减速控制装置，其控制进行工件加工的机床，其特征在于，具备：

模型，其表示上述机床的各轴的速度的N阶时间微分要素与已加工的上述工件的表面品质以及加工时间之间的相关性，其中，N是自然数；以及

决策部，其根据上述模型，输出基于上述各轴的速度的N阶时间微分要素的指令值。

11.一种机器学习方法，其对进行工件加工的机床的各轴的速度的N阶时间微分要素进行学习，其特征在于，具备：

观测第一状态数据来作为表示环境的当前状态的状态变量的步骤，上述第一状态数据表示上述各轴的速度的N阶时间微分要素；

取得判定数据的步骤，该判定数据表示已加工工件的表面品质以及加工时间的适当与否判定结果；以及

使用上述状态变量和上述判定数据，将上述各轴的速度的N阶时间微分要素与上述已加工工件的表面品质以及加工时间关联起来进行学习的步骤。