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公開番号2024157666
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-08
出願番号2023072144
出願日2023-04-26
発明の名称実験支援装置、実験支援方法及びプログラム
出願人三菱電機株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20241031BHJP(計算;計数)
要約【課題】加工条件を得るために、効率良くデータを収集するための実験計画を支援する実験支援装置、実験支援方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】実験支援装置100において、試加工データベース120は、機械学習の学習データを得るための実験における入力変数の組み合わせと予め定められた評価値とを対応付けて記憶する。試加工条件探索部130は、試加工データベース120に記憶されている入力変数の組み合わせに基づいて、次の入力変数の組み合わせを探索する。類似判定部150は、試加工条件探索部130が探索した入力変数の組み合わせと、試加工データベース120に記憶されている入力変数の組み合わせそれぞれとの類似度を示す評価値を求めて、試加工データベース120に追加する。終了処理部160は、類似判定部150により求められた評価値が予め定められた条件を満たした場合に、学習用の入力データの生成を終了する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
機械学習の学習データを得るための実験における入力変数の組み合わせと予め定められた評価値とを対応付けて記憶する試加工データベースと、
前記試加工データベースに記憶されている入力変数の組み合わせに基づいて、次の入力変数の組み合わせを探索する試加工条件探索部と、
前記試加工条件探索部が探索した入力変数の組み合わせと、前記試加工データベースに記憶されている入力変数の組み合わせそれぞれとの類似度を示す前記評価値を求めて、前記試加工データベースに追加する類似判定部と、
前記類似判定部により求められた評価値が予め定められた条件を満たした場合に、学習用の入力データの生成を終了する終了処理部と、
を備える実験支援装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記試加工条件探索部により生成された入力変数の組み合わせを条件として実施された実験の結果を示す目的変数を取得して、前記試加工データベースに、実験で使用した入力変数と対応付けて格納し、
前記試加工条件探索部は、前記試加工データベースに記憶されている入力変数の組み合わせと対応する目的変数とに基づいて、次の入力変数の組み合わせを探索する、
請求項１に記載の実験支援装置。
【請求項３】
前記類似判定部が、予め定められた回数以上連続で、現在の試加工における入力変数が過去のいずれの試加工における入力変数と類似していると判定した場合に、前記終了処理部は前記実験を終了する、
請求項１に記載の実験支援装置。
【請求項４】
前記類似判定部が、予め定められた回数以上、現在の試加工における入力変数が過去のいずれの試加工における入力変数と類似していると判定した場合に、前記終了処理部は前記実験を終了する、
請求項１に記載の実験支援装置。
【請求項５】
前記入力変数の範囲を設定する制約条件設定部をさらに備え、
前記試加工条件探索部は、前記設定された範囲内で、前記次に試みるべき試加工における入力変数を探索する、
請求項１に記載の実験支援装置。
【請求項６】
前記制約条件設定部は、さらに、前記実験に含まれる試加工の上限回数を設定し、
前記終了処理部は、前記試加工の回数が前記設定された上限回数を超えた場合に、前記実験を終了する、
請求項５に記載の実験支援装置。
【請求項７】
前記試加工データベースに記憶されている過去の入力変数及び目的変数を予め定められた範囲内の数値に正規化する正規化処理部をさらに備え、
前記試加工条件探索部は、前記正規化された過去の入力変数及び目的変数に基づいて、次に試みるべき試加工における入力変数を探索する、
請求項１に記載の実験支援装置。
【請求項８】
実験計画法により前記試加工データベースを予め作成するデータベース作成部と、
前記実験に含まれる試加工の上限回数を設定する制約条件設定部と、をさらに備え、
前記終了処理部は、前記試加工の回数が前記設定された上限回数を超えた場合に、前記実験を終了する、
請求項１に記載の実験支援装置。
【請求項９】
前記試加工データベースから、前記目的変数が予め定められた条件を満たすときの前記入力変数の組み合わせを抽出する抽出部と、
前記試加工データベースを取得し、前記目的変数が予め定められた条件を満たすときの前記入力変数の組み合わせを推定する機械学習装置と、をさらに備え、
前記終了処理部は、前記抽出した入力変数の組み合わせと、前記推定した入力変数の組み合わせとが一致した場合に、前記実験を終了する、
請求項１に記載の実験支援装置。
【請求項１０】
コンピュータが、
機械学習の学習データを得るための実験における入力変数の組み合わせと予め定められた評価値とを対応付けて記憶する試加工データベースに記憶されている入力変数の組み合わせに基づいて、次の入力変数の組み合わせを探索し、
前記探索した入力変数の組み合わせと、前記試加工データベースに記憶されている入力変数の組み合わせそれぞれとの類似度を示す前記評価値を求めて、前記試加工データベースに追加し、
前記求められた評価値が予め定められた条件を満たした場合に、学習用の入力データの生成を終了する、
実験支援方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、実験支援装置、実験支援方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
加工装置による切削加工においては、一定の品質を担保するために、あるいは経済的又は時間的なコストを低減するために、工具がワークに切り込む位置、工具の回転数及び送り速度等の加工条件を調整する必要がある。このような加工条件を取得するために、機械学習により最適な加工条件を推定する手法が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
機械学習により最適な加工条件を推定するためには、多くの学習データが必要であり、実際に加工装置を用いて様々な加工条件でワークを試加工する実験を行う必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１８５５９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このような実験では、学習データが少ないと、機械学習において最適解に収束しなかったり、試加工の回数が予め見込めなかったりすることがある。一方、多数の学習データを得ようとすると、実際に加工装置を用いて試加工する回数も増加し、経済的及び時間的なコストがかかる。このため、必要なデータを効率良く収集することが望まれる。
【０００６】
この課題は、加工装置の加工条件の学習データを求める場合に限定されず、実験を伴う学習データの取得に広く共通する。
【０００７】
本開示は、上記の実情に鑑みてなされたものであり、効率良くデータを収集するための実験計画を支援する実験支援装置、実験支援方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本開示の実験支援装置は、機械学習の学習データを得るための実験における入力変数の組み合わせと予め定められた評価値とを対応付けて記憶する試加工データベースと、試加工データベースに記憶されている入力変数の組み合わせに基づいて、次の入力変数の組み合わせを探索する試加工条件探索部と、試加工条件探索部が探索した入力変数の組み合わせと、試加工データベースに記憶されている入力変数の組み合わせそれぞれとの類似度を示す評価値を求めて、試加工データベースに追加する類似判定部と、類似判定部により求められた評価値が予め定められた条件を満たした場合に、学習用の入力データの生成を終了する終了処理部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、類似判定部により求められた評価値が予め定められた条件を満たした場合に、学習用の入力データの生成を終了するため、加工装置による最適な加工条件を得るために、効率良くデータを収集するための実験計画を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
加工装置の有するエンドミルがワークを切削加工する場面を示す図
第１実施形態に係る加工条件調整システムの構成を示す図
実験支援装置及び機械学習装置のハードウェア構成を示す図
制約条件設定部の例を示す図
（Ａ）第１実施形態に係る試加工データベースの初期状態を示す図、（Ｂ）第１実施形態に係る試加工データベースにデータが貯められていく様子を示す図、（Ｃ）第１実施形態に係る試加工データベースにある程度データが貯められた状態を示す図
第１実施形態に係る実験支援処理を示すフローチャート
第２実施形態に係る加工条件調整システムの構成を示す図
第２実施形態に係る試加工データベースを示す図
第２実施形態に係る実験支援処理を示すフローチャート
入力変数ごとの目的変数の分散評価の例を示す図
第３実施形態に係る加工条件調整システムの構成を示す図
第３実施形態に係る実験支援処理を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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