JPH02198714A - Control device for electric discharging - Google Patents
Control device for electric dischargingInfo
- Publication number
- JPH02198714A JPH02198714A JP20605889A JP20605889A JPH02198714A JP H02198714 A JPH02198714 A JP H02198714A JP 20605889 A JP20605889 A JP 20605889A JP 20605889 A JP20605889 A JP 20605889A JP H02198714 A JPH02198714 A JP H02198714A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- machining
- control
- situation
- discharge
- reference voltage
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Electrical Discharge Machining, Electrochemical Machining, And Combined Machining (AREA)
Abstract
Description
この発明は、放電加工において、常に放電加工状態を最
適に保ち、かつ放電加工能率が最大となるような制御を
実現する放電加工制御装置に関するものである。The present invention relates to an electrical discharge machining control device that realizes control in electrical discharge machining to always keep the electrical discharge machining state optimal and to maximize the electrical discharge machining efficiency.
放電加工において、放電加工状態を安定に維持し、かつ
加工能率を向上できる加工条件としては、休止時間、放
電持続時間、サーボ基準電圧及び加工時の軸送り速度（
加工時の軸送９速度のゲイン）を制御することが上げら
れる。
第１７図は、休止時間制御方式による従来の放電加工制
御装置を示すブロック図である。
図において、１は放電現象を含む放電加工プロセス、２
は放電加工プロセスの状況１１３は加工電源、４は状況
量２を検出する状況検出器、５はその検出値、６は休止
時間を設定する休止時間設定器、７はその指令値、８ば
休止時間設定器６からの指令値と状況検出器４からの放
電加工プロセスの状況量の検出値５により休止時間を制
御する休止時間制御器、９はその休止時間操作量である
。
次に、上記のように構成された従来の放電加工制御装置
の動作について説明する。
作業者は、放電加工の加工条件の一つとして、休止時間
を休止時間接点器８により設定し、加工を行う。放電加
工時の加工電極と、被加工物との間隙は、一般に１０μ
ｍ−数１０μｍ程度と狭く、加工が進むにつれて、放電
加工で生成される加工くずが加工電極と被加工物の間に
定在するようになり、放電がその部分に集中し、二次放
電、異常放電が生じ易い。この様な状況は、加工粉の発
生量が排出能力を上まわっているために生じるものであ
り、これを防止する方法としては、異常状態を検知し、
これに応じて休止時間を長くすることにより加工粉の発
生を抑える制御を行っている。
状況検出器４ばプロセスの状況量２を検出し、異常放電
が発生したことを休止時間制御器８に検出値５として与
える。休止時間制御器８は、休止時間設定器６からの指
定値と状況検出器４からの放電加工プロセスの状況量の
検出値５により休止時間を制御する。その休止時間操作
量９は加工電源３に与えられる。
以上の説明から明らかなように、休止時間の制御は常に
安定な放電加工状態を維持するために不可欠であるが、
加工能率の点から考えれば加工に寄与しない時間を浪費
しており、最適な休止時間制御を行うことが加工能率向
上を図る上で重要となる。この最適な休止時間制御を実
現するには、休止時間を大きく、あるいは小さくする条
件を加工電源のパルス条件、加工電極形状、加工電極と
被加工物の材質などの組み合せに対して決定する必要が
あり、−船釣には熟練作業者の持つ手法によることが非
常に大きい。特に熟練作業者においては放電加工状態の
不安定度を監視し、これに適応して休止時間を変更して
いる。
第１８図は、放電持続時間制御方式による従来の放電加
工制御装置を示すブロック図である。図において、１は
放電現象を含む放電加工プロセス、２は放電加工プロセ
スの状況量、３は加工電源、４は状況量２を検出する状
況検出器、１１はその指令値、１２は放電持続時間設定
器１０からの指令値と状況検出器４からの放電加工プロ
セスの状況量の検出値５により放電持続時間を制御する
放電持続時間制御器、１３はその放電持続時間操作量で
ある。
次に、動作について説明する。
特に、グラファイト材料を電極材として用いて加工する
場合、作業者は放電加工の加工条件の一つとして放電持
続時間を、放電持続時間設定器８により設定し、加工を
行う。放電加工の特性上、放電持続時間を長くする程、
電極の消耗量は少なくなり、加工精度も向上するが、反
対に放電持続時間を長く設定しすぎると、電極のコーナ
部に放電が集中し、二次放電や異常放電が生じ易くなる
。
さらには、グラファイト電極を使用した場合など第１９
図に示すように電極４０のコーナ部に突起４１ができ、
加工不能にまで至ることがある。これを防止する為に異
常放電を検知して、放電持続時間を短くすることにより
、電極コーナ部に生成した突起を消耗させ、加工が安定
になるまでそのままの条件で加工を続け、突起がすべて
除去された後、前の条件に戻しまた加工を続行する。乙
の操作を繰り返し実行することにより、電極消耗を最低
に押え込み、さらに加工時間も最短にできることになる
。上記異常放電を検知する状況検出器４は、例えば、加
工中の電極の動きの振幅や、加工最深値からの上昇量を
検出するものである。
状況検出器４は、プロセスの状況量２を検出し、異常放
電が発生したことを放電持続時間制御器１２に検出値５
として与える。放電持続時間制御１ｌＩＩ器１２は、放
電持続時間設定器１０からの指令値と、状況検出器４か
らの放電加工プロセスの状況量の検出値５により、放電
持続時間を制御する。その放電持続時間操作量１３ば加
工電源３に与えられる。
以上の説明から明らかなように、放電持続時間の制御は
安定した加工を維持するために不可欠であるが、加工精
度の点から見れば、必ずしもプラスではなく、最適な放
電持続時間制御を行うことが加工能率向上を図る上で重
要となる。この最適な放電持続時間制御を実現するには
、放電持続時間を長く、あるいは短くする条件を、加工
電源のパルス条件、加工電極形状、加工電極と工作物の
材質などの組み合せに対して決定する必要があり、−船
釣には熟練作業者の持つ手法に依存するところが非常に
大きい。特に、熟練作業者においては、放電加工状態の
不安定度を監視し、これに適応して放電持続時間を変更
している。
第２０図は、サーボ基Ｍｉ＝電圧制御方式による従来の
放電加工制御装置を示すブロック図である。
図において、１は放電現象を含む放電加工プロセス、２
は放電加工プロセスの状況量′、１４は電極制御系、１
５は電極制御系により調節される加工電極と被加工物と
の加工間隙に相当する距離信号、４は状況量２を検出す
る状況検出器、５はその検出値、１６は放電加工のサー
ボ基準電圧を設定するためのサーボ基準電圧設定器、１
７はその指令値（Ｖｒｅｆ） 、１８は上記の指令値（
Ｖｒｅｆ）と検出値５との偏差を取り出す演算部で、そ
の偏差１８ａを電極制御系１４への入力として与え、電
極制御系１４は偏差１８ａが零となるように加工間隙距
離信号１５を調節する。
第２１図と第２２図はサーボ基準電圧指令値Ｖｒｅｆと
極間電圧波形との関係を示すものでｖＭは極間平均電圧
、ＴＭは無負荷時間であり、第２１図はサーボ基準電圧
指令値Ｖ ｒｅｆが高い場合、第２２図は低い場合をそ
れぞれ示す。第２１図に示す様にサーボ基準電圧指令値
Ｖ ｒｅｆが高い場合には８ｉｉ間の平均電圧ＶＭが高
く、無負荷時間Ｔ８が長く、即ち極間に電圧印加後の放
電待機時間が長くなり、結果的に加工ＩＢＩ隙の距離１
５は大きくなる。また、第２２図に示す様にサーボ基準
電圧指令値Ｖ ｒｅｆが低い場合には、極間平均電圧Ｖ
。
が低く、無負荷時間ＴＭが短く、即ち極間に電圧印加後
の放電待機時間が短くなり、結果的に加工間隙の距ｇ１
１５は小さくなる。その為、サーボ基準電圧指令値Ｖ
ｒｅｆを高くすれば加工間隙の距離１５は大きくな９、
加工くずの排除が容易となって加工が安定になるが、加
工速度は遅くなる。逆にサーボ基準電圧指令値Ｖ ｒｅ
ｆを低くすれば、加工間隙の距離１５は小さくなり、加
工くずの排除ｈ’Ｗ１ シ＜ すって、加工が不安定気
味になるが、加工速度は早くなる。。
通常、加工開始時に、作業者が加工深さ、電極形状、加
工液の供給方法、電極及び被加工物の材質等の加工内容
をもとにしてサーボ基準電圧値を決定し、これをサーボ
基準電圧設定器１６に設定する。
以上の説明から明らかなように、サーボ基準電圧値は加
工の安定な放電加工状態を維持するため、及び加工速度
を高めるために不可欠であり、最適なサーボ基準電圧値
を設定することが加工能率向上を図る上で重要となる。
この最適なサーボ基準電圧値を得るためには、刻々と変
化する加工深さ。
加工電源パルス条件、加工電極が被加工物と対向する面
積加工液の供給方法、又、加工電極と被加工物の材質な
どの組合せに対して決定する必要があす、一般には熟練
作業者の持つ手法に依存するところが非常に大きい。特
に熟練作業者においては、放電加工状態の不安定度を監
視し、これに適応してサーボ基準電圧設定値を変更して
いる。
第２３図は、加工時の速度ゲイン制御方式による従来の
放電加工制御装置を示すブロック図である。図において
、１は故ｆ！現象を含む放電加工プロセス、２は放電加
工プロセスの状況量、４はプロセスの状況を検出する状
況検出器、５は状況量の検出値、４３は電極制御系、４
３ａは電極制御系で制御される電極の応答速度、４４は
加工時の軸送り速度のゲインを設定する速度ゲイン設定
器、４４ａはこれから出力される設定値、４５は軸送り
速度指令値に速度ゲインをかけるための増幅器、４５ａ
は速度ゲインで増幅された軸送り速度指令値、４６はサ
ーボ電圧指令値に状況量の検出値４をフィードバックし
て演算を行う演算部、４６ａはその演算出力である。
次に動作について説明する。
放電加工に際しては、まず加工条件の１つである速度ゲ
インを速度ゲイン設定器４４により設定する。放電加工
時は、基準のサーボ電圧指令値と状況検出器４により検
出した放電加工プロセス１の状況量の検出値とを演算部
４６に加えて演算し、その演算出力４６ａを増幅器４５
に出力する。増幅Ｗ４５では、その人力Ａ（演算出力４
６ａ）を速度ゲイン設定器４４で設定されたゲインＫに
応じて増幅し、その増幅出力４５ ａ （ＡＫ＝ＫＡ）
を電極制御系４３に与える。電極制御系４３では、与え
られた出力４５ａに応じて電極の前進／後退の応答速度
４３ａを変更し、これにより加工プロセス１の電極を制
御する。
第２４図及び第２５図は、極間の電圧波形とゲイン設定
値４４ａとの関係を示すもので、図中Ｔ８は無負荷時間
を表している。速度ゲインが低い場合は、第６図に示す
ように無負荷時間ＴＭが変動する。これは速度ゲインの
値が低いと電極の応答速度が遅くなるため、前回の放電
加工プロセスで生じた極間の変動に追従できな（なり、
そして変動量の補正に時間を要するからである。このた
め、加工速度は遅くなる。
また、速度ゲインが高い場合は、第２５図に示すように
電極の応答速度が早くなり、極間の変動に対し追従が容
易となるため、前回の放電加工プロセスで生じた電極間
の変動状態の解消に要する時間も短くなる。従って、第
２５図に示す如く無負荷時間ＴＭ、すなわち放電までの
待機時間が短くなり、加工速度が早くなる。但し、速度
ゲインを高くしすぎると、逆に電極間の変動に過剰に応
答してしまい、電極がハンチングして加工が不能になる
。
なお、速度ゲイン設定Ｗ４４による速度ゲインの設定値
は、通常加工開始時に作業者が加工深さ、電極の形状、
加工液の供給方法及び電極と被加工物の材質の組合せな
どに応じた加工内容をもとにして設定されるものである
。
以上の説明から明らかなように、速度ゲインは安定な放
電加工状態を維持し、加工速度を高めるために不可欠と
なり、そして最適な速度ゲインを設定することは加工効
率を向上させる上で重要となる。
この最適な速度ゲインを得るためには、加工深さの変化
、加工電源のパルス条件、加工電極が被加工物に対向す
る面積、加工液の供給方法、加工電極と被加工物の材質
の組合せに対して決定する必要があるが、一般には熟練
作業者の持つ手法に依存するところが大きく、従って熟
練作業者が放電加工状態の不安定度を監視し、これに適
応した速度ゲインを設定し、変更しているのが現状であ
る。In electrical discharge machining, the machining conditions that can maintain stable electrical discharge machining conditions and improve machining efficiency include rest time, discharge duration, servo reference voltage, and axial feed speed during machining (
An example of this is to control the gain of the axial feed speed during machining. FIG. 17 is a block diagram showing a conventional electrical discharge machining control device using a rest time control method. In the figure, 1 is an electric discharge machining process including electric discharge phenomenon, 2
The status 113 of the electric discharge machining process is the machining power source, 4 is the status detector that detects the status quantity 2, 5 is the detected value, 6 is the pause time setting device that sets the pause time, 7 is the command value, and 8 is the pause A rest time controller controls the rest time based on the command value from the time setter 6 and the detected value 5 of the status amount of the electrical discharge machining process from the status detector 4. Reference numeral 9 indicates the amount of manipulation of the rest time. Next, the operation of the conventional electrical discharge machining control device configured as described above will be explained. The operator sets the downtime as one of the machining conditions for electrical discharge machining using the downtime contact device 8, and performs machining. The gap between the machining electrode and the workpiece during electrical discharge machining is generally 10μ.
As machining progresses, machining debris generated during electrical discharge machining will become stationary between the machining electrode and the workpiece, and electrical discharge will be concentrated in that area, resulting in secondary discharge, Abnormal discharge is likely to occur. This situation occurs because the amount of processed powder generated exceeds the discharge capacity, and the way to prevent this is to detect abnormal conditions and
In response to this, control is implemented to suppress the generation of processed powder by lengthening the pause time. The status detector 4 detects the status quantity 2 of the process, and provides the detection value 5 to the downtime controller 8 indicating that an abnormal discharge has occurred. The downtime controller 8 controls the downtime based on the specified value from the downtime setting device 6 and the detected value 5 of the status amount of the electrical discharge machining process from the status detector 4 . The rest time operation amount 9 is given to the machining power source 3. As is clear from the above explanation, control of downtime is essential to maintain stable electrical discharge machining conditions at all times.
From the point of view of machining efficiency, time that does not contribute to machining is wasted, so it is important to perform optimal downtime control in order to improve machining efficiency. In order to achieve this optimal downtime control, it is necessary to determine the conditions for increasing or decreasing the downtime based on the combination of the machining power supply pulse conditions, the shape of the machining electrode, and the material of the machining electrode and workpiece. Yes, - Boat fishing depends very much on the techniques of skilled workers. In particular, skilled workers monitor the degree of instability in the electrical discharge machining state and change the downtime accordingly. FIG. 18 is a block diagram showing a conventional electric discharge machining control device using a discharge duration control method. In the figure, 1 is the electrical discharge machining process including the electrical discharge phenomenon, 2 is the situational quantity of the electrical discharge machining process, 3 is the machining power supply, 4 is the situation detector that detects the situational quantity 2, 11 is its command value, and 12 is the electrical discharge duration. A discharge duration controller controls the discharge duration based on the command value from the setting device 10 and the detected value 5 of the status amount of the electrical discharge machining process from the status detector 4. Reference numeral 13 indicates the discharge duration manipulated variable. Next, the operation will be explained. In particular, when machining is performed using graphite material as an electrode material, the operator sets the discharge duration as one of the machining conditions for electrical discharge machining using the discharge duration setting device 8, and then performs the machining. Due to the characteristics of electric discharge machining, the longer the discharge duration, the
The amount of electrode wear is reduced and the machining accuracy is improved, but on the other hand, if the discharge duration is set too long, the discharge will concentrate at the corners of the electrode, making secondary discharge or abnormal discharge more likely to occur. Furthermore, when graphite electrodes are used,
As shown in the figure, a protrusion 41 is formed at the corner of the electrode 40,
It may even reach the point where it cannot be processed. To prevent this, abnormal discharge is detected and the duration of the discharge is shortened to wear out the protrusions generated at the electrode corners, and machining is continued under the same conditions until the machining becomes stable, and all the protrusions are removed. After it is removed, the previous conditions are restored and processing continues again. By repeatedly performing the operation B, electrode wear can be kept to a minimum, and machining time can also be shortened to a minimum. The situation detector 4 for detecting the above abnormal discharge detects, for example, the amplitude of the movement of the electrode during machining or the amount of rise from the deepest value of machining. A situation detector 4 detects a process situation amount 2 and sends a detected value 5 to a discharge duration controller 12 indicating that an abnormal discharge has occurred.
give as. The discharge duration control device 12 controls the discharge duration based on the command value from the discharge duration setting device 10 and the detected value 5 of the situation amount of the electrical discharge machining process from the situation detector 4. The discharge duration manipulated variable 13 is given to the machining power source 3. As is clear from the above explanation, controlling the discharge duration is essential to maintain stable machining, but from the perspective of machining accuracy, it is not necessarily positive and it is necessary to perform optimal discharge duration control. is important for improving machining efficiency. To achieve this optimal discharge duration control, the conditions for lengthening or shortening the discharge duration must be determined based on the combination of machining power supply pulse conditions, machining electrode shape, machining electrode and workpiece material, etc. - Boat fishing is extremely dependent on the techniques of skilled workers. In particular, skilled workers monitor the degree of instability in the electrical discharge machining state and change the electrical discharge duration accordingly. FIG. 20 is a block diagram showing a conventional electrical discharge machining control device using a servo group Mi=voltage control system. In the figure, 1 is an electric discharge machining process including electric discharge phenomenon, 2
is the status quantity of the electric discharge machining process', 14 is the electrode control system, 1
5 is a distance signal corresponding to the machining gap between the machining electrode and the workpiece that is adjusted by the electrode control system, 4 is a situation detector that detects the situation quantity 2, 5 is the detected value, and 16 is a servo reference for electric discharge machining. Servo reference voltage setter for setting voltage, 1
7 is the command value (Vref), 18 is the above command value (
A calculation unit that extracts the deviation between the detected value 5 and the detected value 5 gives the deviation 18a as an input to the electrode control system 14, and the electrode control system 14 adjusts the machining gap distance signal 15 so that the deviation 18a becomes zero. . Figures 21 and 22 show the relationship between the servo reference voltage command value Vref and the voltage waveform between poles, where vM is the average voltage between poles, TM is the no-load time, and Figure 21 shows the servo reference voltage command value When V ref is high, FIG. 22 shows the case when it is low. As shown in FIG. 21, when the servo reference voltage command value V ref is high, the average voltage VM during 8ii is high and the no-load time T8 is long, that is, the discharge standby time after voltage is applied between the poles is long. As a result, the machining IBI gap distance is 1
5 gets bigger. Moreover, as shown in FIG. 22, when the servo reference voltage command value V ref is low, the average voltage between poles V
. is low, the no-load time TM is short, that is, the discharge standby time after voltage is applied between the poles is short, and as a result, the machining gap distance g1
15 becomes smaller. Therefore, the servo reference voltage command value V
If the ref is increased, the machining gap distance 15 will be increased9.
This makes it easier to remove machining waste and stabilizes machining, but the machining speed slows down. Conversely, the servo reference voltage command value V re
If f is lowered, the distance 15 of the machining gap becomes smaller, and machining becomes unstable due to removal of machining waste h'W1, but the machining speed becomes faster. . Normally, at the start of machining, the operator determines the servo reference voltage value based on the machining details such as the machining depth, electrode shape, machining fluid supply method, electrode and workpiece material, and uses this as the servo standard. Set it on the voltage setting device 16. As is clear from the above explanation, the servo reference voltage value is essential for maintaining stable electrical discharge machining conditions and increasing the machining speed, and setting the optimal servo reference voltage value improves machining efficiency. This is important in trying to improve. In order to obtain this optimal servo reference voltage value, the machining depth must constantly change. It is necessary to determine the machining power supply pulse conditions, the area where the machining electrode faces the workpiece, the machining fluid supply method, and the combination of the machining electrode and the material of the workpiece.In general, it is necessary for a skilled worker to decide. A lot depends on the method. In particular, skilled workers monitor the degree of instability in the electric discharge machining state and change the servo reference voltage set value accordingly. FIG. 23 is a block diagram showing a conventional electrical discharge machining control device using a speed gain control method during machining. In the figure, 1 is f! Electrical discharge machining process including phenomena, 2 is a status quantity of the electric discharge machining process, 4 is a status detector that detects the process status, 5 is a detected value of the status quantity, 43 is an electrode control system, 4
3a is the response speed of the electrode controlled by the electrode control system, 44 is a speed gain setting device that sets the gain of the axis feed speed during machining, 44a is the set value that will be output from now, and 45 is the speed for the axis feed speed command value. Amplifier for applying gain, 45a
46 is an arithmetic unit that performs calculations by feeding back the detected value 4 of the situation quantity to the servo voltage command value, and 46a is its calculation output. Next, the operation will be explained. During electric discharge machining, first, a speed gain, which is one of the machining conditions, is set using the speed gain setting device 44. During electrical discharge machining, the reference servo voltage command value and the detected value of the situation quantity of the electrical discharge machining process 1 detected by the situation detector 4 are added to the calculation section 46 for calculation, and the calculation output 46a is sent to the amplifier 45.
Output to. In the amplification W45, the human power A (calculation output 4
6a) according to the gain K set by the speed gain setting device 44, and the amplified output 45a (AK=KA)
is given to the electrode control system 43. The electrode control system 43 changes the forward/backward response speed 43a of the electrode in accordance with the applied output 45a, thereby controlling the electrode in the machining process 1. FIGS. 24 and 25 show the relationship between the voltage waveform between the poles and the gain setting value 44a, and T8 in the figures represents the no-load time. When the speed gain is low, the no-load time TM varies as shown in FIG. This is because when the speed gain value is low, the response speed of the electrode becomes slow, making it impossible to follow the fluctuations between the electrodes that occurred in the previous electrical discharge machining process.
This is because it takes time to correct the amount of variation. For this reason, the machining speed becomes slow. In addition, when the speed gain is high, the response speed of the electrode becomes faster as shown in Figure 25, and it becomes easier to follow the fluctuation between the electrodes, so the fluctuation between the electrodes that occurred in the previous electrical discharge machining process The time required to eliminate the problem is also shortened. Therefore, as shown in FIG. 25, the no-load time TM, that is, the waiting time until discharge is shortened, and the machining speed is increased. However, if the speed gain is set too high, it will respond excessively to fluctuations between the electrodes, causing hunting of the electrodes and making machining impossible. Note that the speed gain setting value by the speed gain setting W44 is normally set by the operator at the start of machining based on the machining depth, electrode shape,
It is set based on the machining content depending on the machining fluid supply method and the material combination of the electrode and the workpiece. As is clear from the above explanation, speed gain is essential for maintaining stable electrical discharge machining conditions and increasing machining speed, and setting the optimal speed gain is important for improving machining efficiency. . In order to obtain this optimal speed gain, changes in the machining depth, pulse conditions of the machining power supply, area where the machining electrode faces the workpiece, machining fluid supply method, and combination of materials of the machining electrode and the workpiece are required. However, in general, it largely depends on the technique of a skilled worker, so a skilled worker should monitor the instability of the electrical discharge machining state and set a speed gain that adapts to this. The current situation is that it is changing.
【発明が解決しようとする課題］
従来の放電加工制御装置は、上述のように構成されてい
るので、最適な休止時間制御、最適な放電持続時間制御
、又は最適なサーボ基準電圧制御。
あるいは最適速度ゲイン制御を行うなめに熟練作業者の
もつ手法にしたがって休止時間、放電持続時間、サーボ
基準電圧又は速度ゲインを設定しようとすると、その手
法に含まれる定性的なあいまいな表現を、適切な休止時
間制御方法、放電持続時間制御方法、サーボ基準電圧制
御方法又は軸送り速度の制御方法として記述することが
難しく、個人差が生じてしまう。また、熟練作業者に代
って自動的に放電加工状態の不安定度に応じ休止時間、
放電持続時間、サーボ基準電圧又は速度ゲインを制御す
る場合には、熟練作業者の判定基準を適確に記述するこ
とが難しく、放電加工能率の向上を図るには問題があっ
た。
この発明は、上述のような問題点を解消するためになさ
れたもので、放電加工状態を最適に保ち、かつ放電加工
能率が最大となるように制御するのに有効な加工条件（
休止時間、放電持続時間、サーボ基準電圧、速度ゲイン
）の設定や放電加工状態の不安定度の判定基準などに関
する熟練作業者のもつ手法を適切かつ容易に記述できる
とともに、これらの手法により最適な加工制御の実行、
およびその、適応的な変更が自動的に行える放電加工制
御装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
この発明の放電加工制御装置は、休止時間、放電持続時
間及びサーボ基準電圧、及び加工時の軸送り速度等の加
工条件のうち少なくとも１つを制御する制御手段と、前
記制御手段による加工条件の制御を行うのに有効な手法
を格納する知識記憶手段と、少なくとも前記手法に必要
な加工状況を放電加工プロセスから検出する状況検出手
段と、前記状況検出手段により検出された現在もしくは
過去の加工状況の量の少なくとも一方を格納する状況記
憶手段と、前記状況記憶手段から読み出された加工状況
の量とこれらに関連して前記知識記憶手段から読み出さ
れた手法とから得られる複数個の結果を合成し、前記制
御手段による加工条件の制御の指令値を求める推論手段
とを備えてなるものである。[Problems to be Solved by the Invention] Since the conventional electrical discharge machining control device is configured as described above, it is possible to perform optimal rest time control, optimal discharge duration control, or optimal servo reference voltage control. Alternatively, if you try to set the pause time, discharge duration, servo reference voltage, or speed gain according to a method used by a skilled worker to perform optimal speed gain control, you may be able to properly set the qualitatively ambiguous expressions included in that method. It is difficult to describe a specific rest time control method, discharge duration control method, servo reference voltage control method, or axis feed speed control method, and individual differences occur. In addition, the system automatically adjusts the downtime according to the instability of the electrical discharge machining condition in place of the skilled worker.
When controlling the discharge duration, servo reference voltage, or speed gain, it is difficult to accurately describe the judgment criteria for skilled workers, which poses a problem in improving the efficiency of electrical discharge machining. This invention was made in order to solve the above-mentioned problems, and it has been made to establish effective machining conditions (
It is possible to appropriately and easily describe the methods used by skilled workers regarding the settings (rest time, discharge duration, servo reference voltage, speed gain) and criteria for determining the instability of the electrical discharge machining state, and also to use these methods to determine the optimal execution of machining control;
The object of the present invention is to obtain an electric discharge machining control device that can automatically make adaptive changes. [Means for Solving the Problems] The electrical discharge machining control device of the present invention provides a control means for controlling at least one of machining conditions such as rest time, discharge duration, servo reference voltage, and axial feed speed during machining. a knowledge storage means for storing a method effective for controlling the machining conditions by the control means; a situation detection means for detecting at least a machining situation necessary for the method from the electrical discharge machining process; a situation storage means for storing at least one of the detected amounts of current or past machining situations; the amount of machining situations read out from said situation storage means; and information read out from said knowledge storage means in connection therewith. and inference means for synthesizing a plurality of results obtained from the above methods and determining a command value for controlling the machining conditions by the control means.
この発明においては、休止時間、放電持続時間及びサー
ボ基準電圧、速度ゲイン等の加工条件の制御を行うのに
有効な手法を知識記憶手段に格納しておき、また、前記
手法において必要とされる加工状況を状況検出手段によ
り検出して、この検出値を状況記憶手段に格納しておき
、推論手段により知識記憶手段からの手法と状況記憶手
段からの加工状況の量とから得られる複数の結果を合成
して、最適な加工条件の制御を実行、及び適応的に変更
する指令値として求め、これによって制御手段を制御す
るものであるから、放電加工状態を最適に保ち、かつ放
電加工能率が最大となる放電加工が実現でき、かつ、最
適な制御を行うのに有効な熟練作業者の定性的なあいま
いな表現を含む手法を適切かつ容易に記述することがで
き、さらに最適な加工条件の実行、及び適応的な変更を
自動的に行うことが可能になる。In the present invention, effective methods for controlling machining conditions such as rest time, discharge duration, servo reference voltage, and speed gain are stored in the knowledge storage means, and the knowledge storage means stores the methods necessary for the method. The machining situation is detected by the situation detection means, this detected value is stored in the situation storage means, and the inference means generates a plurality of results obtained from the method from the knowledge storage means and the amount of machining situation from the situation storage means. is synthesized to obtain a command value that executes and adaptively changes the control of the optimum machining conditions, and controls the control means using this, so it is possible to maintain the electrical discharge machining state optimally and improve the electrical discharge machining efficiency. It is possible to appropriately and easily describe a method that includes qualitatively ambiguous expressions of skilled workers that are effective for realizing maximum electrical discharge machining and optimal control, and furthermore, it is possible to describe optimal machining conditions. Execution and adaptive changes can be made automatically.
以下、この発明の実施例を図面に基づいて説明する。
第１図乃至第４図は、この発明による放電加工制御装置
の第１の実施例を示すもので、特に放電加工状態を最適
に保ち、かつ放電加工能率が最大となるような休止時間
制御を実現する場合の放電加工制御装置である。
第１図は全体の構成図を示すもので、放電現象を含む放
電加工プロセス１と、放電加工プロセス１に加工電力を
供給する加工電源３と、放電加工の休止時間を設定する
休止時間設定器６と、休止時間設定器６からの休止時間
指令値７及び後述する推論部２３からの指令値２３ａに
基づいて休止時間を制御する休止時間制御語８とを備え
、休止時間制御器８から出力される休止時間操作量９は
加工電源３に入力される。放電加工プロセスｌがらは少
なくとも休止時ｒｆｌｉ制御を行うのに有効な手法（第
２図参照）に必要ときれる複数の加工状況量１９が出力
され、この状況量１９は状況検出器２０に入力される。
状況検出器２０は、前記手法に必要な加工状況量を検出
するものであり、この検出された状況検出値２０ａは状
況記憶部２１に格納される。状況記憶部２１は、状況検
出値２０ａの現在又は過去の少なくとも一方を格納する
ものであり、これから読み出された状況量２４は推論部
２３に入力される。
２２は休止時間制御を行うのに有効な手法（第２図参照
）を格納する知識記憶部であり、この知識記憶部２２か
ら読み出された手法２２ａは推論部２３に入力される。
推論部２３は、状況記憶部２１からの状況量２４と知識
記憶部２２からの手法２２ａに基づいて最適な休止時間
制御及び適応的な変更を総き的に決定するものであり、
この推論部２３で決定された最適休止時間制御用の指令
値２３ａは休止時間制御量８に与えられる。
なお、第１図において、破線で囲んだ部分が最適な休止
時ＱｆＵＩＪの指令値２３ａを生成するためのもので、
本実施例の主要部を構成している。
次に、上記のように構成された本実施例の動作。
即ち最適な休止時間制御の指令値２３ａを生成するため
の動作について説明する。
第２図は休止時間制御を行うのに有効な手法の一例であ
る。このような手法Ｉ、Ｉ［を適切かつ容易に記述する
には、ファジィ集合を利用して行う。
例えば、第３図に示すファジィ集合を利用して第２図に
示す手法■、■をＩＦ前件部、ＴＨＥＮ後件部からなる
ルール形式で知識記憶部２２に記述できる。
即ち、第２図の手法Ｉに含まれている。「有効放電効率
が小さく」、「加工中の電極の動きの振幅が大きり」、
「加工深さが深い」２ 「休止時間は大きく」、あるい
は手法Ｈに含まれている。
「有効放電効率が太きく」、「加工中の電極の動きの振
幅が小さく」、「加工深さが浅い」、１休止時間は小さ
く」などの定性的なあいまいな表現を第３図に示すよう
にメンバーシップ関数で記述する。
例えば、手法■における「有効放電率が小さい」という
特徴は、有効放電率が２５％以下ならば、全く満足する
という意味でメツバーシップ関数の値を「１」とし、有
効放電率が７５％以上ならば、全く満足しないという意
味でメンバーシップ関数の値を「０」とし、有効放電率
が２５〜７５％ならばθ〜１の間で満足するという意味
でメンバーシップ関数の値を「０〜１」とする。同様に
して、手法■の「電極の１！Ｉきの振幅」、「加工深さ
」。
「休止時間」及び手法■における「有効放電率」。
「電極の動きの振幅」、「加工深さ」、［休止時間Ｊの
定性的なあいまいな表現もメンバーシップ関数により適
切かつ容易に記述することができる。
一方、状況記憶部２１には、知識記憶部２２に格納され
た手法に必要な加工状況量１９を状況検出器２０により
検出した状況検出値２０ａが格納されている。第２図に
示すような場合には、有効放電率、電極の動きの振幅、
加工深さ等である。
推論部２３では、知識記憶部２２に格納された手法と状
況記憶部２１に格納された状況とから第４図に示す手順
に従って、ファジィ推論を行い最適な休止時間制御の指
令値２３ａを決定する。同図におイテ、２４ａ、２４ｂ
、２４ｃは、状況記憶部２１に格納された「有効放電率
」、「加工中の電極の動きの振幅」、「加工深さ」の検
出値である。ファジィ推論では、それぞれの手法Ｉ、Ｉ
Ｉにおいて、これらの状況量２４がメンバーシップ関数
で記述された前件部の定性的なあいまいな表現を、どの
くらい満足するかを調べ、その前件部において、一番満
足度の小さいメンバーシップ関数の値（手法Ｉでは検出
値２４ａ２手法■では検出１！２４ｃ）で、後件部のメ
ンバーシップ関数の上限をカットシ、それぞれのメツバ
ーシップ関数の中で常に一番大きい関数値をもつように
メンバーシップ関数の合成を行い、合成されたメンバー
シップ関数の面積重心位置Ｇ、Ｇを求める。この値が最
適な休止時間制御の指令値２３ａであ・る。
上述のような本実施例にあっては、休止時間制御を行う
に有効な手法を知識記憶部に格納し、該手法に少なくと
も必要な加工状況量を状況記憶部に格納し、該手法と該
加工状況量から推論部により休止時間の指令値を総合的
に決定できるように構成したので、休止時間制御に関す
る熟練作業者のもつ手法を適切かつ容易に記述できると
ともにそれらの手法により最適な休止時間制御の実行お
よび、適応的な変更が自動的に行うことができる。
上記第１実施例の第４図では、手法の前件部が３つの加
工状況、後件部が一つの休止時間制御量を記述したもの
であるが、これらを制限するものは何もない。また手法
の数が増えることにおいても同様に最適な休止時間制御
の指令値が求められることは言うまでもない。さらに、
この実施例においては、放電加工状態の不安定度により
適応的に休止時間の変更を行うことについて述べなかっ
たが、上述と同様の考え方で実現できる。
また、上記第１の実施例では、知識記憶部にファジィ集
合を利用し推論部でファジィ推論を行ったが、その他一
般のエキスパートシステムで利用されている知識表現と
推論方法を利用することも当然可能であり、上記実施例
と同様の効果を奏する。
ユｍ
第５図乃至第８図は、この発明による放電加工制御装置
の第２の実施例を示すもので、特に放電加工状態を最適
に保ち、かつ放電加工能率が最大となるような放電持続
時間制御を実現する場合の放電加工制御装置である。
第５図は全体の構成図を示すもので、放電現象を含む放
電加工プロセス１と、放電加工プロセス１に加工電力を
供給する加工電源３と、放電加工の放電持続時間を設定
する放電持続時間設定器１０と、放電持続時間設定器１
０からの放電持続時間指令値１１及び後述する推論部３
０からの指令値３０ａに基づいて放電持続時間を制御す
る放電持続時間制御＠１２とを備え、放電持続時間制御
器１２から出力される放電持続時間操作量１３は加工電
源３に入力される。放電加工プロセス１からは少なくと
も放電持続時間制御を行うのに有効な手法（第６図参照
）に必要とされる複数の加工状況量２５が出力され、こ
の状況量２５は状況検出＠２６に入力される。
状況検出器２６は、前記手法に必要な加工状況量を検出
するものであり、この検出された状況検出値２６ａは状
況記憶部２７に格納される。状況記憶部２７は、状況検
出値２６ａの現在又は過去の少なくとも一方を格納する
ものであり、これから読み出された状況量２８は推論部
３０に入力される。
２９は放電持続時間制御を行うのに有効な手法（第６図
参照）を格納する知識記憶部であり、この知識記憶部２
９から読み出された手法２９ａは推論部３０に入力され
る。
推論部３０は、状況記憶部２７からの状況量２８と知識
記憶部２９からの手法２９ａに基づいて最適な放電持続
時間制御及び適応的な変更を総合的に決定するものであ
り、この推論部３０で決定された最適放電持続時間制御
用の指令値３０ａは放電持続時間制御器１２に与えられ
る。
なお、第５図において、破線で囲んだ部分が最適な放電
持続時間制御の指令値３０ａを生成するためのもので、
本実施例の主要部を構成している。
次に、上記のように構成された本実施例の動作。
即ち最適な放電持続時間制御の指令値３０ａを生成する
ための動作について説明する。
第６図は放電持続時間制御を行うのに有効な手法の一例
である。このような手法Ｉ、Ｉｆを適切かつ容易に記述
するには、ファジィ集合を利用して行う。例えば、第７
図に示すファジィ集合を利用して第６図に示す手法Ｉ、
［をＩＦ前件部、ＴＨＥＮ後件部からなるルール形式で
知識記憶部２９に記述できろ。
即ち、第６図の手法■に含まれている。「有効放電効率
が小さく」、「加工中の電極の動きの振幅が大きく」、
「加工深さが深い」、「放電持続時間は大きく」、ある
いは手法■に含まれている、「有効放電効率が太き（」
、［加工中の電極の動きの振幅が小さく」、「加工深さ
が浅い」、「放電持続時間は小さく」などの定性的なあ
いまいな表現を第７図に示すようにメンバーシップ関数
で記述する。
例えば、手法Ｉにおける「有効放電率が小さい」という
特徴は、有効放電率が２５％以下ならば、全く満足する
という意味でメンバーシップ関数の値を「１」とし、有
効放電率が７５％以上ならば、全く満足しないという意
味でメンバーシップ関数の値を「０」とし、有効放電率
が２５〜７５％ならば０〜１０間で満足するという意味
でメンバーシップ関数の値を「θ〜１」とする。同様に
して、手法Ｉの「電極の動きの振幅」、「加工深さ」。
「放電持続時間」及び手法■における「有効放電率」、
「電極の動きの振幅」、「加工深さ」。
「放電持続時間」の定性的なあいまいな表現もメンバー
シップ関数により適切かつ容易に記述することができる
。
一方、状況記憶部２７には、知識記憶部２９に格納され
た手法に必要な加工状況量２５を状況検出器２６により
検出した状況検出値２６ａが格納されている。
第６図に示すような場合には、有効放電率、Ｔｉ極の動
きの振幅、加工深さ等である。
推論部３０では、知識記憶部２９に格納された手法と状
況記憶部２７に格納された状況とから第８図に示す手順
に従ってファジィ推論を行い最適な放電持続時間制御の
指令値３０ａを決定する。
同図において、２８ ａ、 ２８ ｂ、 ２８ ｃは、
状況記憶部２７に格納された「有効放電率」、［加工中
の電極の動きの振幅」、「加工深さ」の検出値である。
ファジィ推論では、それぞれの手法■。
■において、これらの状況量２８がメンバーシップ関数
で記述された前件部の定性的なあいまいな表現を、どの
くらい満足するかを調べ、その前件部において一番満足
度の小さいメンバーシップ関数の値（手法■では検出値
２８ａ２手法■では検出値２８０）で、後件部のメンバ
ーシップ関数の上限をカットシ、それぞれのメツバーシ
ップ関数の中で常に一番大きい関数値をもつようにメツ
バーシップ関数の合成を行い、合成されたメンパーンツ
ブ関数の面Ｗ！重心位置Ｃ，Ｇを求める。この値が最適
な放電持続時間制御の指令値３０ａである。
上述のような本実施例にあっては、放電持続時間制御を
行うに有効な手法を知識記憶部に格納し、該手法に少な
（とも必要な加工状況量を状況記憶部に格納し、該手法
と該加工状況量から推論部により放電持続時間の指令値
を総合的に決定できろように構成したので、放電持続時
間制御に関する熟練作業者のもつ手法を適切かつ容易に
記述できるとともにそれらの手法により最適な放電持続
時間制御の実行および、適応的な変更が自動的に行うこ
とができる。
上記第２実施例の第８図では、手法の前件部が３つの加
工状況、後件部が１つの休止時間制御量を記述したもの
であるが、これらを制限するものは何もない。また手法
の数が増えることにおいても同様に最適な放電持続時間
制御の指令値が求められることは言うまでもない。さら
に、この実施例においては、放電加工状態の不安定度に
より適応的に放電持続時間の変更を行うことについて述
べなかったが、上述と同様の考え方で実現できる。
また、上記第２の実施例では、知識記憶部にファジィ集
合を利用し推論部でファジィ推論を行ったが、その他一
般のエキスパートシステムで利用されている知識表現と
、推論方法を利用することも当然可能であり、上記実施
例と同様の効果を奏する。
１１且１
第９図乃至第１２図は、乙の発明による放電加工制御装
置の第３の実施例を示すもので、特に放電加工状態を最
適に保ち、かつ放電加工能率が最大となるようなサーボ
基準電圧制御を実現する場合の放電加工制御装置である
。
第９図は全体の構成図を示すもので、１は放電現象を含
む放電加工プロセス、２は放電加工プロセス１から出力
される゛状況量、４は状況量２を検出する状況検出器で
あり、これから出力される検出値５は演算部１８に入力
される。１６は放電加工のサーボ基準電圧を設定するた
めのサーボ基準電圧設定鮒であり、これから出力される
指令値１７（Ｖｒｅｆ）は演算部１８に入力され、この
演算部１８において、検出値５と指令値１７との偏差１
８ａを取り出し、電極制御系１４へ入力される。
電極制御系１４は、偏差１８ａが零となるように加工間
隙距離信号１５を調節する。
放電加工プロセス１及び電極制御系１４からは、少なく
ともサーボ基準電圧制御を行うのに有効な手法（第１０
図参照）に必要とされる加工状況量３１が出力され、こ
の状況量３１は状況検出器３２に入力される。
状況検出器３２ば、前記手法に必要な加工状況量を検出
するものであり、この検出された状況検出値３２ａは状
況記憶部３３に格納される。状況記憶部３３は、状況検
出値３２ａの現在又は過去の少なくとも一方を格納・す
るものであり、これから読み出された状況ｆｉｔ３４は
推論部３６に入力される。
３５はサーボ基準電圧制御を行うのに有効な手法（第１
０図参照）を格納する知識記憶部であり、この知識記憶
部３５から読み出された手法３５ａは推論部３６に入力
される。
推論部３６は、状況記憶部３３からの状況量３４と知識
記憶部３５からの手法３５ ａに基づいて最適なサーボ
基準電圧制御及び適応的な変更を総合的に決定するもの
であり、この推論部３６で決定された最適サーボ基準電
圧制御用の指令値３６ａはサーボ基準電圧制御器３７に
与えられる。また、サーボ基準電圧制御器３７からは、
サーボ基準電圧設定Ｎ１６に対しサーボ基準電圧操作ｆ
ｉ３７ａが出力されるようになっている。
なお、第９図において、破線で囲んだ部分が最適なサー
ボ基準電圧制御の指令値３６ａを生成するためのもので
、本実施例の主要部を構成している。
次に、上記のように構成された本実施例の動作。
即ち最適なサーボ基準電圧制御の指令値３６ａを生成す
るための動作について説明する。
第１０図はサーボ基準電圧制御を行うのに有効な手法の
一例である。このような手法Ｉ、ＩＩを適切かつ容易に
記述するには、ファジィ集合を利用して行う。例えば、
第１１図に示すファジィ集合を利用して第１０図に示す
手法Ｉ、ＩＩをＩＦ前件部、Ｔ ＨＥ Ｎ後件部からな
るルール形式で記憶部３５に記述できる。
即ち、第１０図の手法Ｉに含まれている。「有効放電効
率が小さく」、「加工中の電極の動きの振幅が大きく」
、「加工深さが深い」、「サーボ基準電圧は高く」、あ
るいは、手法■に含まれている。「有効放電効率が大き
く」、「加工中の電極の動きの振幅が小さく」、「加工
深さが浅い」。
「サーボ基準電圧は低く」などの定性的なあいまいな表
現を第１１図に示すようにメンバーシップ関数で記述す
る。
例えば、手法Ｉにおける［有効放電率が小さい」という
特徴は、有効放電率が２５％以下ならば、全（満足する
という意味で、メツバーンツブ関数の値を「１」とし、
有効放電率が７５％以上ならば、全く満足しないという
意味でメツバーシップ関数の値を「０」とし、有効放電
率が２５〜７５％ならばθ〜１の間で満足するという意
味でメンバーシップ関数の値を「Ｏ〜１」とする。同様
にして、手法■の「電極の動きに振幅」、「加工深さ」
、「サーボ基準電圧」及び手法■における［有効放電率
Ｊ、ｒ’ｍ極の動きの振幅」、「加工深さ」、「サーボ
基準電圧」の定性的なあいまいな表現もメンバーシップ
関数により適切かつ容易に記述することができる。
一万、状況記憶部３３には、知識記憶部３５に格納され
た手法に必要な加工状況量３１を状況検出器３２により
検出した状況検出値３２ａが格納されている。
第１０図に示すような場合には、有効放電率。
電極の動きの振幅、加工深さ等である。
推論部３６は、知識記憶部３５に格納された手法と状況
記憶部３３に格納された状況とから第１２図に示す手順
に従ってファジィ推論を行い最適な休止時間制御の指令
値３６ａを決定する。同図において、３４ａ、３４ｂ、
３４ｃば、状況記憶部３３に格納された１°有効放電率
」、「加工中のｆ４極の動きの振幅」、「加工深さ」の
検出値である。ファジィ推論では、それぞれの手法Ｉ、
ＩＩにおいて、これらの状況量３４がメンバーシップ関
数で記述された前件部の定性的なあいまい表現を、どの
くらい満足するかを調べ、その前件部において一番満足
度の小さいメンバーシップ関数の値（手法Ｉでは検出値
３４ａ２手法■では検出値３４ｃ）で、後件部のメンバ
ーシップ関数の上限をカッｌ−１，、それぞれのメンバ
ーシップ関数の中で常に一番大きい関数値をもつように
メンバーシップ関数の合成を行い、合成されたメンバー
シップ関数の面積重心位置Ｃ，Ｇを求める。この値が最
適なサーボ基準電圧制御の指令値３６ａである。
上述のような本実施例にあっては、サーボ基準電圧制御
を行うのに有効な手法を知識記憶部に格納し、該手法に
少なくとも必要な加工状況量を状況記憶部に格納し、該
手法と該加工状況量から推論部によりサーボ基準電圧の
指令値を総合的に決定できるように構成したので、サー
ボ基準電圧制御に関する熟練作業者のもつ手法を適切か
つ容易に記述できるとともにそれらの手法により最適な
サーボ基準電圧制御の実行および、適応的な変更が自動
的に行うことができる。
上記第３実施例の第１２図では、手法の前件部が３つの
加工状況、後件部が１つのサーボ基準電圧制御量を記述
したものであるが、これらを制限するものは何もない。
また、手法の数が増えることにおいても同様に最適なサ
ーボ基準電圧制御の指令値が求められることは言うまで
もない。さらに、この実施例においては、放電加工状態
の不安定度により適応的にサーボ基準電圧の変更を行う
ことについて述べなかったが、上述と同様の考え方で実
現できる。
また、上記第３実施例では、知識記憶部にファジィ集合
を利用し推論部でファジィ推論を行ったが、その他一般
のエキスパートシステムで利用されている知識表現と推
論方法を利用することも当然可能であや、上記第３の実
施例と同様の効果を秦する。
ユＪＪＩ
第１３図乃至第１６図は、この発明による放電加工制御
装置の第４の実施例を示すもので、特に放電加工状態を
最適に保ち、且つ放電加工能率を最大にするような加ニ
ゲイン制御を実現する放電加工制御装置である。
第１３図は全体の構成を示すもので、１は放電現象を含
む放電加工プロセス、２は、放電加工プロセス１より出
力される状況量、４は状況量２を検出する状況検出器で
ある。５は状況検出器４より出力される状況量の検出値
で、本データは演算部４６へ入力される。演算部４６は
サーボ電圧指令値と状況量４とを演算するもので、その
演算結果の出力４６ａは増幅器４５に入力される。４４
は加工時の送り速度のゲインを設定する速度ゲイン設定
器で、その設定器４４ａは増幅器４５に入力される。増
幅９４５は演算部４６の演算結果の出力“Ａ” （４６
ａ）に速度ゲイン設定器４４で設定した速度ゲイン設定
値゛″Ｋ” （４４ａ）の増幅率で増幅して出力４５ａ
（“ＡＫ （＝ＫＡ）］ を電極制御系４３へ与える
。電極制御系４３は与えられた値によって電極を駆動制
御し、電極の応答速度４３ａを変更調節する。
放電加工プロセス１及び速度ゲイン設定＠４４からは、
少なくとも速度ゲインの制御を行うのに必要な手法（第
１４図参照）を行うのに必要な加工状況量４７が出力さ
れ、この状況量４７は状況検出器４８に入力される。
状況検出器４８は、前記手法に必要な加工状況量を検出
するものであり、乙の検出された状況検出値４８ａは状
況記憶部４９に格納される。状況記憶部４９は、状況検
出値４８ｎの現在又は過去の少なくとも一方を格納する
ものであり、これから読み出された状況量５０は推論部
５１に入力される。５２は加工時の軸送り速度のゲイン
制御を行うのに有効な手法（第１４図参照）を格納する
知識記憶部であり、この知識記憶部５２から読み出され
た手法５２ａは推論部５１に入力される。
推論部５１は、状況記憶部４９からの状況量５０と知識
記憶部５２からの手法５２ａに基づいて最適な速度ゲイ
ン制御及び適応的な変更を総合的に決定するものであり
、この推論部５１で決定された最適な速度ゲイン制御用
の指令値５１ａは速度ゲイン制御器５３に与えられる。
また、この速度ゲイン制御器５３から（よ、速度ゲイン
設定器４４に対して速度ゲイン操作量５３ａが出力され
るようになっている。
なお、第１３図において破線で囲んだ部分が最適な速度
ゲイン制御の指令値５１ａを生成するためのもので、本
実施例の主要部を構成している。
次に、上記のように構成された本実施例の動作。
すなわち最適な速度ゲイン制御の指令値５３ａを生成す
るための動作について説明する。
第１４図は、速度ゲイン制御を行うのに有効な手法の一
例である。このような手法Ｉ〜■を適切かつ容易に記述
するには、ファジィ集合を利用して行う。例えば、第１
５図に示すファジィ集合を利用して第１４図に示す手法
１〜■をＩＦ前件部、ＴＨＥＮ後件部からなるルール形
式で記憶部５２に記述できる。
すなわち、第１４図の手法Ｉに含まれている「速度ゲイ
ンを増加」、［有効放電率が小さく」。
「加工中の電極の動きの振幅が大きく」、「速度ゲイン
は低く」或いは手法■に含まれている「速度ゲインを増
加」、「有効放電率が大きく」。
「加工中の電極の振幅が小さく」、「速度ゲインは高く
」或いは手法■に含まれている「速度ゲインを減少」、
「有効放電率が小さく」、「加工中の電極の振幅が大き
く」、「速度ゲインは高く」或いは手法■に含まれてい
る「速度ゲインを減少」。
「有効放電率が大きく」、「加工中の電極の動きの振幅
が小さく」、「速度ゲインは低く」などの定性的なあい
まいな表現を第１５図に示すようにメンバーシップ関数
で記述する。
例又は、手法■における「有効放電率が小さい」という
特徴は、有効放電率が２５％以下ならば、全く満足する
という意味で、メンバーシップ関数の値を「１」とし、
有効放電率が７５％以上ならば、全く満足しないという
意味でメンバーシップ関数の値を「０」とし、有効放電
率が２５〜７５％ならばＯ〜１の間で満足するという意
味で°メンパーンノブ関数の値を「０〜１」とする。同
様にして、手法■の「電極の動きの振幅」、「速度ゲイ
ンの変化量」、「速度ゲイン」及び手法■におけろ「有
効放電率」、「電極の動きの振幅」。
「速度ゲインの変化量」、「速度ゲイン」などの定性的
なあいまいな表現もメツバーシップ関数により適切かつ
容易に記述することができる。
一方、状況記憶部４９に（よ、知識記憶部５２に格納さ
れた手法に必要な加工状況！！に５０を状況検出器４８
により検出した状況検出値４８ａが格納されている。
第１４図に示すような場合には、加ニゲインの変動量、
有効放電率、電極の動きの振幅、加ニゲイノ等である。
推論部５１は、知識記憶部５２に格納された手法と状況
記憶部４９に格納された状況量とから第１６図に示す手
順に従ってファジィ推論を行い最適な速度ゲインの指令
値５１ａを決定する。同図において、５０ ａ、 ５０
ｂ、 ５０ ｃは、状況記憶部４９に格納された［速
度ゲインの変化量」。
「有効放電率」、「加工中の電極の動きの振幅」の検出
値である。ファジィ推論では、それぞれの手法Ｉ、ＩＦ
において、これらの状況＃、５０がメツバーシップ関数
で記述された前件部の定性的なあいまい表現を、どのく
らい満足するかを調へ、その前件部において一番満足度
の小さいメンバーシップ関数の値（手法Ｉでは検出値５
０ｂ１手法■では検出値５０ ｃ ）で、後件部のメン
バーシップ関数の上限をカットシ、それぞれのメンバー
シップ関数の中で常に一番大きい関数値をもつようにメ
ンバーシップ関数の合成を行い、合成されたメンバーシ
ップ関数の面積重心位置Ｃ，Ｇを求める。
この値が最適な速度ゲイン制御の指令値５１ａである。
上述のような本実施例にあっては、サーボ基準電圧制御
を行うのに有効な手法を知識記憶部に格納し、該手法に
少なくとも必要な加工状況量を状況記憶部に格納し、該
手法と該加工状況量から推論部によりサーボ基準電圧の
指令値を総合的に決定できろように構成したので、速度
ゲイン制御に関する熟練作業者のもつ手法を適切かつ容
易に記述できるとともにそれらの手法により最適な速度
ゲイン制御の実行及び適応的な変更が自動的に行うこと
ができる。
上記の実施例の第１６図では、手法の前件部が３つの加
工状況、後件部が１つの速度ゲイン制御量を記述したも
のであるが、これらを制限するものは何もない。また、
手法の数が増えることにおいても同様に最適な速度ゲイ
ン制御の指令値が求められることはいうまでもない。さ
らに、この実施例においては、放電加工状態の不安定度
により適応的に速度ゲインの変更を行うことについて述
べなかったが、上述と同様の考え方で実現できる。
また、上記の実施例では、知識記憶部にファレイ集合を
利用し推論部でファジィ推論を行ったが、その他一般の
エキスバートンステムで利用されている知識表現と推論
方法を利用することも当然可能であり、上記の実施例と
同様の効果を奏する。Embodiments of the present invention will be described below based on the drawings. FIGS. 1 to 4 show a first embodiment of the electrical discharge machining control device according to the present invention. In particular, it is possible to control the down time so as to keep the electrical discharge machining state optimal and to maximize the electrical discharge machining efficiency. This is an electrical discharge machining control device that can be implemented. Figure 1 shows an overall configuration diagram, including an electrical discharge machining process 1 that includes electrical discharge phenomena, a machining power supply 3 that supplies machining power to the electrical discharge machining process 1, and a rest time setting device that sets the rest time of electrical discharge machining. 6, and a rest time control word 8 for controlling the rest time based on a rest time command value 7 from the rest time setting device 6 and a command value 23a from the inference section 23 to be described later, and is output from the rest time controller 8. The pause time operation amount 9 to be determined is input to the machining power source 3. The electrical discharge machining process 1 outputs a plurality of machining status quantities 19 that are necessary for at least an effective method for performing rfli control during rest (see FIG. 2), and these status quantities 19 are input to the status detector 20. Ru. The situation detector 20 detects the amount of machining situation necessary for the method, and the detected situation value 20a is stored in the situation storage section 21. The situation storage unit 21 stores at least one of the current and past detected situation values 20a, and the situation amount 24 read from this is input to the inference unit 23. Reference numeral 22 denotes a knowledge storage section that stores effective methods for controlling downtime (see FIG. 2), and the method 22a read from this knowledge storage section 22 is input to the inference section 23. The reasoning unit 23 comprehensively determines the optimal pause time control and adaptive changes based on the situation amount 24 from the situation storage unit 21 and the method 22a from the knowledge storage unit 22,
The command value 23a for optimum downtime control determined by the inference section 23 is given to the downtime control amount 8. In addition, in FIG. 1, the part surrounded by the broken line is for generating the optimal QfUIJ command value 23a during rest.
This constitutes the main part of this embodiment. Next, the operation of this embodiment configured as described above. That is, the operation for generating the optimal command value 23a for downtime control will be explained. FIG. 2 is an example of an effective method for controlling downtime. In order to appropriately and easily describe such methods I and I[, fuzzy sets are used. For example, by using the fuzzy set shown in FIG. 3, the methods (1) and (2) shown in FIG. 2 can be written in the knowledge storage unit 22 in a rule format consisting of an IF antecedent part and a THEN consequent part. That is, it is included in method I in FIG. "Effective discharge efficiency is small", "The amplitude of electrode movement during machining is large",
“Deep machining depth” 2 “Long pause time” or included in method H. Figure 3 shows qualitatively ambiguous expressions such as "effective discharge efficiency is large,""amplitude of electrode movement during machining is small,""machining depth is shallow," and one pause time is short. Describe it using a membership function like this. For example, the feature of ``the effective discharge rate is small'' in method ① means that it is completely satisfied if the effective discharge rate is 25% or less, and the value of the metburship function is set to ``1'', and if the effective discharge rate is 75% or more, it is completely satisfied. For example, set the value of the membership function to "0" to mean that it is not satisfied at all, and set the value of the membership function to "0 to 1" to mean that it is satisfied between θ and 1 if the effective discharge rate is 25 to 75%. ”. In the same way, the "1!I amplitude of the electrode" and "machining depth" for method (2). "Destination time" and "effective discharge rate" in method ■. Qualitatively ambiguous expressions such as "amplitude of electrode movement,""machiningdepth," and pause time J can also be appropriately and easily described using membership functions. On the other hand, the situation storage unit 21 stores a situation detection value 20a obtained by detecting the machining situation amount 19 necessary for the method stored in the knowledge storage unit 22 by the situation detector 20. In the case shown in Figure 2, the effective discharge rate, the amplitude of the electrode movement,
Machining depth etc. The inference unit 23 performs fuzzy inference based on the method stored in the knowledge storage unit 22 and the situation stored in the situation storage unit 21 according to the procedure shown in FIG. 4 to determine the optimal command value 23a for downtime control. . In the same figure, ite, 24a, 24b
, 24c are detected values of "effective discharge rate", "amplitude of electrode movement during machining", and "machining depth" stored in the situation storage unit 21. In fuzzy inference, each method I, I
In I, it is investigated to what extent these situational quantities 24 satisfy the qualitatively ambiguous expression of the antecedent part described by the membership function, and in that antecedent part, the membership function with the least satisfaction is found. (detection value 24a for method I, detection 1!24c for method ■), cut the upper limit of the membership function of the consequent part, and set the membership so that it always has the largest function value among each membership function. The functions are synthesized, and the area center of gravity positions G and G of the synthesized membership functions are determined. This value is the optimum command value 23a for the pause time control. In this embodiment as described above, a method effective for performing downtime control is stored in the knowledge storage section, at least the amount of machining situation necessary for the method is stored in the situation storage section, and the method and the corresponding amount are stored in the situation storage section. Since the configuration is such that the command value for downtime can be comprehensively determined by the inference unit from the machining status quantity, it is possible to appropriately and easily describe the methods used by skilled workers regarding downtime control, and to use those methods to determine the optimal downtime. Control execution and adaptive changes can be made automatically. In FIG. 4 of the first embodiment, the antecedent part of the method describes three machining situations, and the consequent part describes one downtime control amount, but there is nothing to limit these. It goes without saying that as the number of methods increases, the optimum command value for downtime control is similarly required. moreover,
Although this embodiment does not describe adaptively changing the pause time depending on the instability of the electric discharge machining state, it can be realized using the same concept as described above. Furthermore, in the first embodiment, fuzzy sets were used in the knowledge storage section and fuzzy inference was performed in the inference section, but it is also possible to use other knowledge expressions and inference methods that are used in general expert systems. This is possible, and produces the same effects as the above embodiment. Figures 5 to 8 show a second embodiment of the electrical discharge machining control device according to the present invention. This is an electric discharge machining control device for realizing time control. Figure 5 shows the overall configuration diagram, which shows an electrical discharge machining process 1 that includes electrical discharge phenomena, a machining power source 3 that supplies machining power to the electrical discharge machining process 1, and a discharge duration that sets the electrical discharge duration of electrical discharge machining. Setting device 10 and discharge duration setting device 1
Discharge duration command value 11 from 0 and inference section 3 to be described later
A discharge duration control @12 that controls the discharge duration based on a command value 30a from 0 is provided, and a discharge duration operation amount 13 output from the discharge duration controller 12 is input to the machining power source 3. The electric discharge machining process 1 outputs a plurality of machining status quantities 25 required for at least an effective method (see Fig. 6) to control the discharge duration, and these status quantities 25 are input to the status detection @26. be done. The situation detector 26 detects the amount of machining situation necessary for the method, and the detected situation value 26a is stored in the situation storage section 27. The situation storage unit 27 stores at least one of the current and past detected situation values 26a, and the situation amount 28 read from this is input to the inference unit 30. Reference numeral 29 denotes a knowledge storage unit that stores effective methods for controlling discharge duration (see FIG. 6);
The method 29a read from 9 is input to the inference section 30. The inference unit 30 comprehensively determines the optimal discharge duration control and adaptive change based on the situation amount 28 from the situation storage unit 27 and the method 29a from the knowledge storage unit 29. The command value 30a for optimum discharge duration control determined in step 30 is given to the discharge duration controller 12. In addition, in FIG. 5, the part surrounded by the broken line is for generating the optimal command value 30a for discharge duration control,
This constitutes the main part of this embodiment. Next, the operation of this embodiment configured as described above. That is, the operation for generating the optimal command value 30a for discharge duration control will be explained. FIG. 6 is an example of an effective method for controlling discharge duration. Such methods I and If can be appropriately and easily described using fuzzy sets. For example, the seventh
Method I shown in Fig. 6 using the fuzzy set shown in Fig.
[ can be written in the knowledge storage unit 29 in a rule format consisting of an IF antecedent part and a THEN consequent part. That is, it is included in method (2) in FIG. "Effective discharge efficiency is small", "The amplitude of electrode movement during machining is large",
"Deep machining depth", "Large discharge duration", or "Effective discharge efficiency is large" (included in method ■)
, [the amplitude of the electrode movement during machining is small], [the machining depth is shallow], and [the discharge duration is short] are described using membership functions as shown in Figure 7. do. For example, in Method I, the feature of "low effective discharge rate" means that if the effective discharge rate is 25% or less, it is completely satisfied, so the value of the membership function is "1", and the effective discharge rate is 75% or more. Then, set the value of the membership function to "0" to mean that it is not satisfied at all, and set the value of the membership function to "θ~1" to mean that it is satisfied between 0 and 10 if the effective discharge rate is 25 to 75%. ”. Similarly, "amplitude of electrode movement" and "machining depth" in Method I. "Discharge duration" and "effective discharge rate" in method ■,
"Amplitude of electrode movement" and "machining depth". A qualitatively ambiguous expression of "discharge duration" can also be appropriately and easily described by a membership function. On the other hand, the situation storage section 27 stores a situation detection value 26a obtained by detecting the machining situation amount 25 necessary for the method stored in the knowledge storage section 29 by the situation detector 26. In the case shown in FIG. 6, the effective discharge rate, the amplitude of the movement of the Ti pole, the machining depth, etc. The inference unit 30 performs fuzzy inference based on the method stored in the knowledge storage unit 29 and the situation stored in the situation storage unit 27 according to the procedure shown in FIG. 8 to determine the optimal command value 30a for discharge duration control. . In the same figure, 28 a, 28 b, 28 c are
These are the detected values of "effective discharge rate", "amplitude of electrode movement during machining", and "machining depth" stored in the situation storage unit 27. In fuzzy inference, each method ■. In (2), we examine to what extent these situation quantities 28 satisfy the qualitatively ambiguous expression of the antecedent part described by the membership function, and find the membership function that has the least satisfaction in the antecedent part. Cut the upper limit of the membership function of the consequent part using the value (detection value 28a2 for method ■, detection value 280 for method ■), and synthesize the metsubership functions so that they always have the largest function value among the respective metsubership functions. , and the surface W! of the synthesized mempantsubu function is Find the center of gravity positions C and G. This value is the optimum command value 30a for discharge duration control. In this embodiment as described above, a method effective for controlling the discharge duration is stored in the knowledge storage section, and a small (and necessary) amount of machining situation is stored in the situation storage section, and the method is applied to the knowledge storage section. Since the configuration is such that the command value for the discharge duration can be comprehensively determined by the inference section from the method and the machining status quantity, it is possible to appropriately and easily describe the methods used by skilled workers regarding discharge duration control, and also to explain their methods. The method allows execution of optimal discharge duration control and adaptive changes automatically. In FIG. describes one pause time control amount, but there is nothing to limit them.Also, as the number of methods increases, it is equally important to find the optimal command value for discharge duration control. Needless to say.Furthermore, although this embodiment did not describe adaptively changing the discharge duration depending on the instability of the electric discharge machining state, this can be realized using the same concept as described above. In this embodiment, a fuzzy set was used in the knowledge storage unit and fuzzy inference was performed in the inference unit, but it is of course possible to use other knowledge expressions and inference methods used in general expert systems. The same effects as in the above-mentioned embodiments are obtained. 11-1 FIGS. This is an electrical discharge machining control device for realizing servo reference voltage control that maximizes electrical discharge machining efficiency. Figure 9 shows the overall configuration diagram, in which 1 indicates the electrical discharge machining process including the electrical discharge phenomenon, and 2 4 is a situation detector that detects the situation amount outputted from the electric discharge machining process 1, and the detected value 5 outputted from this is input to the calculation unit 18.16 is the servo standard of electric discharge machining. This is a servo reference voltage setting knob for setting the voltage, and the command value 17 (Vref) outputted from this is input to the calculation section 18, and in this calculation section 18, the deviation 1 between the detected value 5 and the command value 17 is calculated.
8a is taken out and input to the electrode control system 14. The electrode control system 14 adjusts the machining gap distance signal 15 so that the deviation 18a becomes zero. From the electrical discharge machining process 1 and the electrode control system 14, at least a method effective for controlling the servo reference voltage (10th
The machining status quantity 31 required for the process (see figure) is output, and this status quantity 31 is input to the status detector 32. The situation detector 32 detects the amount of machining situation necessary for the method, and the detected situation value 32a is stored in the situation storage section 33. The situation storage unit 33 stores at least one of the current and past detected situation values 32a, and the situation fit 34 read from this is input to the inference unit 36. 35 is an effective method (first method) for performing servo reference voltage control.
The method 35a read from this knowledge storage section 35 is input to the inference section 36. The inference unit 36 comprehensively determines the optimal servo reference voltage control and adaptive change based on the situation amount 34 from the situation storage unit 33 and the method 35a from the knowledge storage unit 35. The command value 36a for optimum servo reference voltage control determined in the section 36 is given to the servo reference voltage controller 37. Further, from the servo reference voltage controller 37,
Servo reference voltage operation f for servo reference voltage setting N16
i37a is now output. In FIG. 9, the part surrounded by a broken line is for generating the optimum command value 36a for servo reference voltage control, and constitutes the main part of this embodiment. Next, the operation of this embodiment configured as described above. That is, the operation for generating the optimal servo reference voltage control command value 36a will be explained. FIG. 10 is an example of an effective method for performing servo reference voltage control. Such methods I and II can be appropriately and easily described by using fuzzy sets. for example,
Using the fuzzy set shown in FIG. 11, methods I and II shown in FIG. 10 can be written in the storage unit 35 in a rule format consisting of an IF antecedent part and a THEN consequent part. That is, it is included in method I in FIG. "The effective discharge efficiency is small" and "the amplitude of the electrode movement during machining is large"
, ``The machining depth is deep,'' ``The servo reference voltage is high,'' or it is included in Method ■. "High effective discharge efficiency,""small amplitude of electrode movement during machining," and "shallow machining depth." A qualitatively ambiguous expression such as "servo reference voltage is low" is described using a membership function as shown in FIG. For example, in Method I, the feature of "the effective discharge rate is small" means that if the effective discharge rate is 25% or less, the value of the Metsuban-Tubb function is "1", which means that the total (satisfied) is satisfied.
If the effective discharge rate is 75% or more, the membership function value is set to 0, meaning that it is not satisfied at all, and if the effective discharge rate is between 25 and 75%, the membership function is set to be satisfied between θ and 1. The value of is set to "O~1". In the same way, method
, "servo reference voltage" and qualitatively ambiguous expressions of "effective discharge rate J, r'm pole movement amplitude", "machining depth", and "servo reference voltage" in method and can be easily written. 10,000, the situation storage unit 33 stores a situation detection value 32a obtained by detecting the machining situation amount 31 necessary for the method stored in the knowledge storage unit 35 by the situation detector 32. In the case shown in FIG. 10, the effective discharge rate. These include the amplitude of electrode movement and the machining depth. The inference unit 36 performs fuzzy inference based on the method stored in the knowledge storage unit 35 and the situation stored in the situation storage unit 33 according to the procedure shown in FIG. 12 to determine an optimal command value 36a for downtime control. In the figure, 34a, 34b,
34c are the detected values of "1° effective discharge rate", "amplitude of movement of f4 pole during machining", and "machining depth" stored in the situation storage unit 33. In fuzzy inference, each method I,
In II, it is examined to what extent these situation quantities 34 satisfy the qualitative ambiguous expression of the antecedent part described by the membership function, and the value of the membership function that has the least satisfaction in the antecedent part is determined. (Detection value 34a for method I, detection value 34c for method ■), set the upper limit of the membership function of the consequent part to l-1, so that it always has the largest function value among each membership function. The membership functions are combined, and the area centroid positions C and G of the combined membership functions are determined. This value is the optimum command value 36a for servo reference voltage control. In this embodiment as described above, a method effective for performing servo reference voltage control is stored in the knowledge storage section, at least a machining situation amount required for the method is stored in the situation storage section, and the method is stored in the situation storage section. Since the configuration is such that the command value of the servo reference voltage can be comprehensively determined by the inference section from the machining status amount, it is possible to appropriately and easily describe the methods used by skilled workers regarding servo reference voltage control, and to use those methods. Optimal servo reference voltage control execution and adaptive changes can be made automatically. In FIG. 12 of the third embodiment, the antecedent part of the method describes three machining situations, and the consequent part describes one servo reference voltage control amount, but there is nothing to limit these. . Furthermore, it goes without saying that as the number of methods increases, the optimum command value for servo reference voltage control is similarly required. Furthermore, although this embodiment does not describe adaptively changing the servo reference voltage depending on the instability of the electrical discharge machining state, this can be realized using the same concept as described above. Furthermore, in the third embodiment, fuzzy sets are used in the knowledge storage section and fuzzy inference is performed in the inference section, but it is of course possible to use other knowledge expressions and inference methods that are used in general expert systems. In this case, the same effect as in the third embodiment described above can be obtained. FIGS. 13 to 16 show a fourth embodiment of the electrical discharge machining control device according to the present invention. In particular, it is possible to control the machining gain to keep the electrical discharge machining state optimal and to maximize the electrical discharge machining efficiency. This is an electric discharge machining control device that realizes control. FIG. 13 shows the overall configuration, where 1 is an electric discharge machining process including an electric discharge phenomenon, 2 is a situation quantity outputted from the electric discharge machining process 1, and 4 is a situation detector for detecting the situation quantity 2. 5 is a detected value of the situation quantity output from the situation detector 4, and this data is input to the calculation unit 46. The calculation unit 46 calculates the servo voltage command value and the status quantity 4, and the output 46a of the calculation result is inputted to the amplifier 45. 44
A speed gain setter 44a is used to set the feed rate gain during machining, and the setter 44a is input to the amplifier 45. The amplification 945 outputs “A” (46
a) is amplified with the amplification factor of the speed gain setting value ``K'' (44a) set by the speed gain setting device 44, and output 45a.
("AK (=KA)") is given to the electrode control system 43. The electrode control system 43 drives and controls the electrode according to the given value, and changes and adjusts the response speed 43a of the electrode. Electrical discharge machining process 1 and speed gain setting From @44,
A machining status amount 47 necessary to perform at least the method required to control the speed gain (see FIG. 14) is output, and this status amount 47 is input to the status detector 48. The situation detector 48 detects the amount of machining situation necessary for the method, and the detected situation value 48a of B is stored in the situation storage section 49. The situation storage unit 49 stores at least one of the current and past detected situation values 48n, and the situation amount 50 read from this is input to the inference unit 51. Reference numeral 52 denotes a knowledge storage unit that stores effective methods (see FIG. 14) for gain control of the axis feed speed during machining, and the method 52a read from this knowledge storage unit 52 is sent to the inference unit 51. is input. The inference unit 51 comprehensively determines the optimal speed gain control and adaptive change based on the situation amount 50 from the situation storage unit 49 and the method 52a from the knowledge storage unit 52. The optimum command value 51a for speed gain control determined in is given to the speed gain controller 53. Also, a speed gain manipulated variable 53a is outputted from the speed gain controller 53 to the speed gain setter 44. In addition, the portion surrounded by a broken line in FIG. 13 indicates the optimum speed. This is for generating a command value 51a for gain control, and constitutes the main part of this embodiment.Next, the operation of this embodiment configured as described above.In other words, the command for optimal speed gain control is The operation for generating the value 53a will be explained. Fig. 14 is an example of an effective method for performing speed gain control. In order to appropriately and easily describe such methods I to ①, fuzzy This is done using a set. For example, the first
Using the fuzzy set shown in FIG. 5, methods 1 to 2 shown in FIG. 14 can be written in the storage unit 52 in a rule format consisting of an IF antecedent part and a THEN consequent part. That is, "increase speed gain" and "lower effective discharge rate" included in method I in FIG. 14. "The amplitude of the electrode movement during machining is large", "the velocity gain is low", or "increase the velocity gain" or "the effective discharge rate is large" included in method (2). "The amplitude of the electrode during processing is small", "the speed gain is high", or "decreasing the speed gain" included in method ■,
``The effective discharge rate is small'', ``the amplitude of the electrode during machining is large'', ``the velocity gain is high'', or ``the velocity gain is reduced'' included in method ①. Qualitatively ambiguous expressions such as "effective discharge rate is large", "amplitude of electrode movement during machining is small", and "velocity gain is low" are described using membership functions as shown in FIG. For example, the feature of "the effective discharge rate is small" in method (2) means that if the effective discharge rate is 25% or less, it is completely satisfied, so the value of the membership function is set to "1",
If the effective discharge rate is 75% or more, the value of the membership function is set to 0, meaning that it is not satisfied at all, and if the effective discharge rate is 25 to 75%, it is satisfied between O and 1. Let the value of the function be "0 to 1". Similarly, "amplitude of electrode movement", "amount of change in velocity gain", and "velocity gain" in method (2) and "effective discharge rate" and "amplitude of electrode movement" in method (2). Qualitatively ambiguous expressions such as "amount of change in velocity gain" and "velocity gain" can also be appropriately and easily described using the metubership function. On the other hand, the situation detector 48 stores 50 in the situation storage unit 49 (Yo, processing situation necessary for the method stored in the knowledge storage unit 52).
A situation detection value 48a detected by is stored. In the case shown in Fig. 14, the amount of variation in gain,
These include the effective discharge rate, the amplitude of the electrode movement, and the voltage difference. The inference unit 51 performs fuzzy inference based on the method stored in the knowledge storage unit 52 and the situation quantity stored in the situation storage unit 49 according to the procedure shown in FIG. 16, and determines the optimum speed gain command value 51a. In the same figure, 50 a, 50
b, 50 c are the [amount of change in speed gain] stored in the situation storage unit 49. These are the detected values of "effective discharge rate" and "amplitude of electrode movement during machining." In fuzzy inference, each method I, IF
, we examine to what extent these situations #, 50 satisfy the qualitative ambiguous expression of the antecedent part described by the membership function, and find the value of the membership function that has the least satisfaction in the antecedent part. (In method I, the detected value is 5
In method 0b1, the upper limit of the membership function of the consequent part is cut at the detected value of 50 c ), and the membership functions are synthesized so that they always have the largest function value among the membership functions, and the composition is The area centroid positions C and G of the membership function are determined. This value is the optimum speed gain control command value 51a. In this embodiment as described above, a method effective for performing servo reference voltage control is stored in the knowledge storage section, at least a machining situation amount required for the method is stored in the situation storage section, and the method is stored in the situation storage section. Since the configuration is such that the command value of the servo reference voltage can be comprehensively determined by the inference section from the machining status quantity, it is possible to appropriately and easily describe the methods used by skilled workers regarding speed gain control, and to use those methods. Optimal velocity gain control implementation and adaptive changes can be performed automatically. In FIG. 16 of the above embodiment, the antecedent part of the method describes three machining situations, and the consequent part describes one speed gain control amount, but there is nothing to limit these. Also,
Needless to say, even when the number of methods increases, the optimum speed gain control command value is similarly required. Further, although this embodiment does not describe adaptively changing the speed gain depending on the instability of the electrical discharge machining state, this can be realized using the same concept as described above. In addition, in the above embodiment, Farey sets were used in the knowledge storage section and fuzzy inference was performed in the inference section, but it is of course possible to use other knowledge representations and inference methods that are used in general Exverton stems. Therefore, the same effect as the above embodiment is achieved.
以上のように、この発明によれば、休止時間。
放電持続時間、サーボ基準電圧及び速度ゲイン等の加工
条件の制御を行うのに有効な手法を知識手段に格納し、
前記手法に少なくとも必要な加工状況の量を検出して、
これを状況記憶手段に格納し、これら記憶手段からの手
法及び加工状況の量から推論部において加工条件の指令
値を総合的に決定できるよう構成したので、休止時間、
放電持続時間、サーボ基準電圧及び速度ゲイン等の最適
な加工条件制御に関する熟練作業者のもつ手法を適切か
つ容易に記述できると共に、それらの手法により最適な
加工条件制御の実行及び適応的な変更が自動的に行い得
るという効果がある。As described above, according to the present invention, the pause time. Effective methods for controlling machining conditions such as discharge duration, servo reference voltage and speed gain are stored in the knowledge means;
detecting at least the amount of processing conditions required for the method;
This is stored in the situation storage means, and the inference section is configured to comprehensively determine the command value of the machining conditions from the amount of the method and machining situation from these storage means.
It is possible to appropriately and easily describe the methods used by skilled workers regarding optimal machining condition control such as discharge duration, servo reference voltage, and speed gain, and also enables execution of optimal machining condition control and adaptive changes using these methods. The effect is that it can be done automatically.
第１図はこの発明による放電加工制御装置の第１の実施
例を示す全体の構成図、第２図は第１実施例における休
止時間制御を行うのに有効な手法の一例を示す説明図、
第３図はファジィ集合を利用して第２図の手法を記述し
た場合の一例を示す説明図、第４図は第２図の手法での
ファジィ推論の過程を示す説明図、第５図はこの発明に
よる放電加工制御装置の第２の実施例を示す全体の構成
図、第６図は第２実施例における放電持続時間制御を行
うのに有効な手法の一例を示す説明図、第７図はファジ
ィ果合を利用して第６図の手法を記述（７た場合の一例
を示す説明図、第８図は第６図の手法でのファジィ推論
の過程を示す説明図、第９図はこの発明による放電加工
制御装置の第３の実施例を示す全体の構成図、第１０図
は第３実施例におけるサーボ基準電圧制御を行うのに有
効な手法の一例を示す説明図、第１１図はファジィ果合
を利用して第１０図の手法を記述した場合の一例を示す
説明図、第１２図は第１０図の手法でのファジィ推論の
過程を示す説明図、第１３図はこの発明による放電加工
制御装置の第４の実施例を示す全体の構成図、第１４図
は、第１３図の実施例における速度ゲイン制御を行うの
に有効な手法の一例を示す説明図、第１５図はファジィ
集合を利用して第１４図の手法を記述した場合の一例を
示す説明図、第１６図は第１４図の手法でのファジィ推
論の過程を示す説明図、第１７図は従来の休止時間制御
による放電加工制御装置のブロック図、第１８図は従来
の放電持続時間制御による放電加工制御装置のブロック
図、第１９図は電極コーナ部の状態を示す説明図、第２
０図は従来のサーボ基準電圧制御による放電加工制御装
置のブロック図、第２１図及び第２２図は極間電圧波形
図、第２３図は、従来の速度ゲイン制御による放電加工
制御装置の実施例を示す全体の構成図、第２４図は速度
ゲインの低い場合の電極間の電圧波形、第２５図は速度
ゲインの高い場合の電極間の電圧波形図である。
工 放電加工プロセス、３−加工電源、６ 休止時間設
定器、８ 休止時間制御器、１０ 放電持続時間設定型
、１２・放電持続時間制御器、１６・サーボ基準電圧設
定器、１８．４６−・演算部、１４．４３・・電極制御
系、２０，２６，３２，４８ 状況検出器、２１，２７
，３３，４９・状況記憶部、２２，２９，３５，５２・
知識記憶部、２３．３０，３６，５１ ・推論部、３
７−・サーボ基準電圧制御部。
なお、図中同一符号は同−又は相当部分を示す。FIG. 1 is an overall configuration diagram showing a first embodiment of an electric discharge machining control device according to the present invention, and FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of an effective method for controlling downtime in the first embodiment.
Figure 3 is an explanatory diagram showing an example of describing the method in Figure 2 using fuzzy sets, Figure 4 is an explanatory diagram showing the process of fuzzy inference using the method in Figure 2, and Figure 5 is FIG. 6 is an overall configuration diagram showing a second embodiment of the electrical discharge machining control device according to the present invention, and FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of an effective method for controlling the discharge duration in the second embodiment. describes the method in Figure 6 using fuzzy results (7). Figure 8 is an explanatory diagram showing the process of fuzzy inference using the method in Figure 6. FIG. 10 is an overall configuration diagram showing a third embodiment of the electrical discharge machining control device according to the present invention, and FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of an effective method for controlling the servo reference voltage in the third embodiment. is an explanatory diagram showing an example of the method of FIG. 10 described using fuzzy results, FIG. 12 is an explanatory diagram showing the process of fuzzy inference using the method of FIG. 10, and FIG. 13 is an explanatory diagram of the method of this invention. FIG. 14 is an overall configuration diagram showing a fourth embodiment of the electric discharge machining control device according to the present invention, and FIG. 15 is an explanatory diagram showing an example of an effective method for performing speed gain control in the embodiment of FIG. is an explanatory diagram showing an example of the method shown in Fig. 14 described using fuzzy sets, Fig. 16 is an explanatory diagram showing the process of fuzzy inference using the method shown in Fig. 14, and Fig. 17 is an explanatory diagram showing the conventional pause method. A block diagram of an electrical discharge machining control device using time control. FIG. 18 is a block diagram of a conventional electrical discharge machining control device using discharge duration control. FIG. 19 is an explanatory diagram showing the state of the electrode corner.
Figure 0 is a block diagram of an electric discharge machining control device using conventional servo reference voltage control, Figures 21 and 22 are voltage waveform diagrams between machining electrodes, and Figure 23 is an example of an electric discharge machining control apparatus using conventional speed gain control. FIG. 24 is a diagram showing the voltage waveform between the electrodes when the speed gain is low, and FIG. 25 is a diagram showing the voltage waveform between the electrodes when the speed gain is high. Electric discharge machining process, 3-machining power supply, 6 rest time setter, 8 rest time controller, 10 discharge duration setting type, 12. discharge duration controller, 16. servo reference voltage setter, 18.46-. Arithmetic unit, 14.43... Electrode control system, 20, 26, 32, 48 Situation detector, 21, 27
, 33, 49・Situation storage unit, 22, 29, 35, 52・
Knowledge storage section, 23.30, 36, 51 ・Inference section, 3
7-・Servo reference voltage control section. Note that the same reference numerals in the figures indicate the same or equivalent parts.
Claims (3)
ーボ基準電圧及び加工時の軸送り速度等の加工条件のう
ち少なくとも１つを制御する制御手段と、前記制御手段
による加工条件の制御を行うのに有効な手法を格納する
知識記憶手段と、少なくとも前記手法に必要な加工状況
を放電加工プロセスから検出する状況検出手段と、前記
状況検出手段により検出された現在もしくは過去の加工
状況の量の少なくとも一方を格納する状況記憶手段と、
前記状況記憶手段から読み出された加工状況の量とこれ
らに関連して前記知識記憶手段から読み出された手法と
から得られる複数個の結果を合成し、前記制御手段によ
る加工条件の制御の指令値を求める推論手段とを備えて
なる放電加工制御装置。(1) In electrical discharge machining, a control means for controlling at least one of machining conditions such as rest time, discharge duration, servo reference voltage, and axial feed speed during machining, and controlling the machining conditions by the control means. knowledge storage means for storing a method effective for the method; a situation detecting means for detecting at least a machining situation necessary for the method from the electric discharge machining process; and an amount of current or past machining situation detected by the situation detecting means. a situation memory means for storing at least one of the
A plurality of results obtained from the amount of machining situations read out from the situation storage means and the methods read out from the knowledge storage means in relation to these are combined, and control of the machining conditions by the control means is performed. An electric discharge machining control device comprising an inference means for obtaining a command value.
制御放電持続時間制御、サーボ基準電圧制御を行うに有
効な手法が、判定すべき条件を記した前件部と、その条
件が満足あるいは満足されなかった場合に実行される内
容を記した後件部とからなるルールにより格納されてい
る知識記憶部を持つことを特徴とする放電加工制御装置
。(2) In the knowledge storage means according to claim 1, an effective method for performing rest time control, discharge duration control, and servo reference voltage control includes an antecedent section that describes conditions to be determined, and whether the conditions are satisfied or not. What is claimed is: 1. An electrical discharge machining control device comprising a knowledge storage section that stores rules and a consequent section that describes the content to be executed if the condition is not satisfied.
記憶手段が一部あるいは全部のルールの前件部および後
件部をファジィ集合により表現し、この表現とそのファ
ジィ集合に対するメンバシップ関数、あるいはメンバシ
ップ関数とその関数間の関係を格納し、かつ推論手段が
ファジィ合成により状況記憶手段に格納された加工状況
と上記の知識記憶手段に格納されたこれらの状況に関連
する手法とから得られる複数個の結果を合成し、休止時
間制御、放電持続時間制御、サーボ基準電圧制御の指令
値を求めるようになっていることを特徴とする放電加工
制御装置。(3) In the electrical discharge machining control device according to claim 1, the knowledge storage means expresses the antecedent part and the consequent part of some or all of the rules by a fuzzy set, and a membership function for this representation and the fuzzy set; Alternatively, the membership functions and the relationships between the functions are stored, and the inference means is obtained by fuzzy synthesis from the processing situations stored in the situation storage means and the methods related to these situations stored in the knowledge storage means. What is claimed is: 1. An electrical discharge machining control device, characterized in that a plurality of results are synthesized to obtain command values for rest time control, discharge duration control, and servo reference voltage control.
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1206058A JPH0741471B2 (en) | 1988-10-04 | 1989-08-09 | EDM control device |
| US07/563,650 US5200905A (en) | 1989-08-09 | 1990-08-07 | Electric discharge machining control apparatus |
| CH2591/90A CH682310A5 (en) | 1989-08-09 | 1990-08-09 | |
| DE4025294A DE4025294C2 (en) | 1989-08-09 | 1990-08-09 | Control device for electroerosive machining |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25022888 | 1988-10-04 | ||
| JP63-250228 | 1988-10-04 | ||
| JP1206058A JPH0741471B2 (en) | 1988-10-04 | 1989-08-09 | EDM control device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02198714A true JPH02198714A (en) | 1990-08-07 |
| JPH0741471B2 JPH0741471B2 (en) | 1995-05-10 |
Family
ID=26515423
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1206058A Expired - Fee Related JPH0741471B2 (en) | 1988-10-04 | 1989-08-09 | EDM control device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0741471B2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6730872B2 (en) | 2001-11-29 | 2004-05-04 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Method of and apparatus for wire electric-discharge machining |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6317568B2 (en) | 2013-11-15 | 2018-04-25 | キヤノン株式会社 | Comparison circuit, image pickup device using the same, and control method of comparison circuit |
-
1989
- 1989-08-09 JP JP1206058A patent/JPH0741471B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6730872B2 (en) | 2001-11-29 | 2004-05-04 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Method of and apparatus for wire electric-discharge machining |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0741471B2 (en) | 1995-05-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10895852B2 (en) | Controller and machine learning device | |
| Masory et al. | Adaptive control system for turning | |
| US5200905A (en) | Electric discharge machining control apparatus | |
| EP0384437B1 (en) | Method and system for changing control parameters in accordance with state of process in process control | |
| JPH07100262B2 (en) | Discharge machining end determination method and apparatus | |
| US4980532A (en) | Machining time estimating device for electric discharge machining operation | |
| EP0469471B1 (en) | Adaptive control unit for electrical discharge machine | |
| EP0426870B1 (en) | Jump control system of electric spark machine | |
| CN107300893A (en) | Numerical control device | |
| JPH07178624A (en) | Method of determining electric discharge condition and electric discharge machining control device | |
| JPH04189422A (en) | Processing condition train generation method | |
| JP2005066738A (en) | Machining control method for wire-cut electric discharge machine | |
| JPH02198714A (en) | Control device for electric discharging | |
| Huang et al. | Fuzzy logic for constant force control of end milling | |
| JPH01274923A (en) | Servo controller for electrolytic corrosion working machine | |
| JP2946333B2 (en) | Processing machine adaptive control device | |
| KR100473257B1 (en) | Jump control apparatus for electric discharge shaping/profiling machine | |
| CN112684761A (en) | Numerical controller | |
| JP5307696B2 (en) | Wire cut electric discharge machining method and wire cut electric discharge machining apparatus | |
| JPH0457619A (en) | Discharge gap control device | |
| JP2550494B2 (en) | Processing machine adaptive control device | |
| JPH0475822A (en) | Electric discharge machining device | |
| JPH04354653A (en) | Machining condition generator | |
| JP3009755B2 (en) | Processing condition generator for electric discharge | |
| JP2632950B2 (en) | Adaptive control device for electric discharge machine |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080510 Year of fee payment: 13 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090510 Year of fee payment: 14 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |