[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

JP2018190079A - Control device - Google Patents

Control device Download PDF

Info

Publication number
JP2018190079A
JP2018190079A JP2017090360A JP2017090360A JP2018190079A JP 2018190079 A JP2018190079 A JP 2018190079A JP 2017090360 A JP2017090360 A JP 2017090360A JP 2017090360 A JP2017090360 A JP 2017090360A JP 2018190079 A JP2018190079 A JP 2018190079A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
power failure
voltage
control device
power supply
power
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
Application number
JP2017090360A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6863815B2 (en
Inventor
寛大 加藤
Kanta Kato
寛大 加藤
知宏 柴田
Tomohiro Shibata
知宏 柴田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Okuma Corp
Original Assignee
Okuma Corp
Okuma Machinery Works Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Okuma Corp, Okuma Machinery Works Ltd filed Critical Okuma Corp
Priority to JP2017090360A priority Critical patent/JP6863815B2/en
Publication of JP2018190079A publication Critical patent/JP2018190079A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6863815B2 publication Critical patent/JP6863815B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Numerical Control (AREA)
  • Stopping Of Electric Motors (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a control device capable of more accurately detecting a power failure.SOLUTION: A control device 200 for causing an industry machine to execute retreat operation in detecting an occurrence of a power failure includes: a power supply voltage prediction part 206 for predicting a predicted voltage of a power source 201 on the basis of a power supply voltage prediction function having a parameter related at least to a time as a variable; a threshold voltage determination part 209 for determining a threshold voltage being determination reference of the occurrence of the power failure on the basis of a threshold voltage determination function having at least the predicted voltage, the parameter related to the time, a parameter showing power failure occurrence states of the previous time or earlier as variables; a power failure detection part 210 for determining that the power failure occurs in the case that an actual measurement voltage of the power source is less than the threshold voltage determined by the threshold voltage determination part; and a retreat operation command part 211 for instructing the industry machine to perform retreat operation in the case that the power failure detection part 210 determines that the power failure occurs.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本件明細書では、電源からの電力により駆動する産業機械の制御装置であって、停電の発生を検出した際に、産業機械に退避動作を実行させる制御装置を開示する。   The present specification discloses a control device for an industrial machine that is driven by electric power from a power source, and causes the industrial machine to execute a retreat operation when the occurrence of a power failure is detected.

一般に、工作機械や生産ロボット等の産業機械では、交流電源(例えば商用電源)から供給された交流電力をコンバータにて直流電力に一旦変換した後、さらに、インバータで交流電力に変換し、この交流電力により、各駆動軸ごとに設けられた駆動モータを駆動している。かかる産業機械において、交流電源の停電を検出した場合、各駆動モータの保護動作(退避動作)を行う技術が知られている。   Generally, in industrial machines such as machine tools and production robots, AC power supplied from an AC power source (for example, commercial power source) is once converted into DC power by a converter, and then converted to AC power by an inverter. A drive motor provided for each drive shaft is driven by electric power. In such an industrial machine, a technique is known that performs a protection operation (retraction operation) of each drive motor when a power failure of an AC power supply is detected.

例えば、特許文献1では、電源電圧の値が、停電検出レベル未満となる状態が所定の継続時間以上継続した場合に停電と判断して、保護動作(退避動作)を実行する制御装置が開示されている。この制御装置では、停電検出レベルおよび継続時間を変更するための関数を、停電が発生する度に、更新する学習部を有している。かかる特許文献1の技術によれば、停電発生の度に、停電検出レベルおよび継続時間を変更するための関数が更新され、学習されるため、ある程度、正確に停電の発生を検出できる。   For example, Patent Document 1 discloses a control device that determines a power failure when a state in which the value of the power supply voltage is less than the power failure detection level continues for a predetermined duration or longer and performs a protection operation (evacuation operation). ing. This control device has a learning unit that updates a function for changing the power failure detection level and the duration time every time a power failure occurs. According to the technique of Patent Document 1, since the function for changing the power failure detection level and the duration is updated and learned each time a power failure occurs, the occurrence of the power failure can be accurately detected to some extent.

特許第5964488号公報Japanese Patent No. 5964488

しかしながら、特許文献1では、停電の検出基準となる停電検出レベルおよび継続時間は、一度設定されると、停電を検出しない限り、再設定できず、一定値を取り続けることになる。しかし、実際の電源電圧は、日時や、曜日、季節等により、長周期で変動する。そのため、特許文献1の技術では、停電の誤検出が生じるおそれがあった。   However, in Patent Document 1, once a power failure detection level and duration as a power failure detection criterion are set, they cannot be reset unless a power failure is detected, and continue to take constant values. However, the actual power supply voltage fluctuates in a long cycle depending on the date and time, day of the week, season, and the like. Therefore, in the technique of Patent Document 1, there is a possibility that erroneous detection of a power failure may occur.

例えば、通常、電源電圧は、朝は高く、昼間は、低くなる傾向がある。ここで、朝に、停電が発生したとする。特許文献1の制御装置において、この朝の停電のタイミングで学習を行うと、電源電圧が高めであっても停電を検出できるように関数が更新され、停電検出レベルが高め設定される。かかる停電検出レベルを、電源電圧が低い昼間にも適用すると、電源電圧のわずかな変動(低減)を停電と誤検出するおそれがある。この場合、工作機械は、退避動作を実行したうえで、その稼働を停止する。その結果、実際には停電していないにもかかわらず、工作機械を停止することになり、生産性の低下を招く。   For example, the power supply voltage usually tends to be high in the morning and low in the daytime. Here, assume that a power outage occurred in the morning. In the control device of Patent Document 1, when learning is performed at the timing of this morning power failure, the function is updated so that the power failure can be detected even when the power supply voltage is high, and the power failure detection level is set higher. When such a power failure detection level is applied even in the daytime when the power supply voltage is low, there is a risk that a slight fluctuation (reduction) in the power supply voltage is erroneously detected as a power failure. In this case, the machine tool stops its operation after executing the evacuation operation. As a result, the machine tool is stopped despite the fact that there is no actual power failure, resulting in a decrease in productivity.

一方、昼間に、停電が発生した場合を考える。この場合、特許文献1の制御装置は、昼間の停電のタイミングで学習を行い、電源電圧が低めの場合に停電を検出できるように関数を更新するため、停電検出レベルが低め設定される。かかる停電検出レベルを、電源電圧が高い朝にも適用すると、停電に起因して電源電圧が低下しても、停電として検出できない検出スルーが生じるおそれがある。検出スルーが生じると、十分な退避動作ができないため、工具やワークが衝突し、破損する恐れがあった。   On the other hand, consider a case where a power outage occurs in the daytime. In this case, the control device of Patent Document 1 performs learning at the timing of a power failure in the daytime and updates the function so that the power failure can be detected when the power supply voltage is low, so the power failure detection level is set lower. If such a power failure detection level is applied even in the morning when the power supply voltage is high, there may be a detection through that cannot be detected as a power failure even if the power supply voltage decreases due to the power failure. When the detection through occurs, the retreat operation cannot be performed sufficiently, and there is a risk that the tool or workpiece collides and is damaged.

さらに、特許文献1の技術では、停電が発生しない限り、停電検出レベルおよび継続時間が更新されないため、全体的に、停電の検出精度が低いといえる。   Furthermore, in the technique of Patent Document 1, since the power failure detection level and the duration time are not updated unless a power failure occurs, it can be said that the power failure detection accuracy is low overall.

そこで、本明細書では、停電をより正確に検出できる制御装置を開示する。   Therefore, the present specification discloses a control device that can detect a power failure more accurately.

本明細書で開示する制御装置は、電源からの電力で駆動する産業機械を制御する制御装置であって、停電の発生を検出した際に、前記産業機械に退避動作を実行させる制御装置であって、少なくとも時間に関連するパラメータを変数として持つ電源電圧予測関数に基づいて、前記電源の予測電圧を予測する電源電圧予測部と、少なくとも、前記予測電圧、前記時間に関連するパラメータ、前回以前の停電発生状況を示すパラメータと、を変数として持つ閾値電圧決定関数に基づいて、前記停電発生の判断基準となる閾値電圧を決定する閾値電圧決定部と、前記電源の実測電圧が、前記閾値電圧決定部で決定された前記閾値電圧以下、または未満の場合に、前記停電が発生したと判断する停電検出部と、前記停電検出部で前記停電が発生したと判断された場合に、前記産業機械に退避動作を指示する退避動作指令部と、を備える、ことを特徴とする。   The control device disclosed in this specification is a control device that controls an industrial machine that is driven by electric power from a power source, and causes the industrial machine to execute a retreat operation when a power outage is detected. A power supply voltage prediction unit that predicts a predicted voltage of the power supply based on a power supply voltage prediction function having at least a parameter related to time as a variable, and at least the predicted voltage, a parameter related to time, Based on a threshold voltage determination function having a parameter indicating a power outage occurrence status as a variable, a threshold voltage determination unit that determines a threshold voltage that is a determination criterion for the occurrence of the power outage, and an actual voltage of the power supply is the threshold voltage determination The power failure detection unit that determines that the power failure has occurred when the threshold voltage is less than or less than the threshold voltage determined by the unit, and the power failure has occurred in the power failure detection unit If it is the cross-sectional, and an evacuation operation command section for instructing the operation of the saving the industrial machine, characterized in that.

前記電源電圧予測部は、前記停電検出部で前記停電が発生したと判断されたタイミング、または、規定の予測期間が経過したタイミングで、前記電源電圧予測関数を学習により更新してもよい。この場合、前記電源電圧予測部による前記学習では、少なくとも、前記予測電圧と前記実測電圧との差分値である予測誤差に基づいて報酬を決定するとともに、前記報酬が多くなるように前記電圧予測関数を更新してもよい。   The power supply voltage prediction unit may update the power supply voltage prediction function by learning at a timing when the power failure detection unit determines that the power failure has occurred or when a predetermined prediction period has elapsed. In this case, in the learning by the power supply voltage prediction unit, a reward is determined based on at least a prediction error that is a difference value between the predicted voltage and the measured voltage, and the voltage prediction function is set so that the reward increases. May be updated.

また、前記閾値電圧決定部は、前記停電検出部で前記停電が発生したと判断されたタイミングで、前記閾値電圧決定関数を学習により更新してもよい。この場合、前記電源電圧予測部による前記学習では、少なくとも、前記産業機械に指示した退避量指令量と前記産業機械が実際に移動した退避量実測値との差分値である退避誤差に基づいて報酬を決定するとともに、前記報酬が多くなるように前記閾値電圧決定関数を更新してもよい。   Further, the threshold voltage determination unit may update the threshold voltage determination function by learning at a timing when the power failure detection unit determines that the power failure has occurred. In this case, in the learning by the power supply voltage predicting unit, a reward is based on at least an evacuation error that is a difference value between the evacuation amount command amount instructed to the industrial machine and the evacuation amount actual value actually moved by the industrial machine. And the threshold voltage determination function may be updated so that the reward increases.

また、前記時間に関するパラメータは、時刻、日付、曜日、季節の少なくとも一つを含んでもよい。また、前記停電発生状況を示すパラメータは、少なくとも、停電発生直前における予測電圧と、実測電圧と、を含んでもよい。   The parameter relating to time may include at least one of time, date, day of the week, and season. The parameter indicating the power outage occurrence status may include at least a predicted voltage immediately before the occurrence of the power outage and an actually measured voltage.

本明細書に開示の制御装置によれば、電源電圧が、時間により長周期で変動する場合であっても、変動に追従して、閾値電圧を適切に設定することができる。結果として、退避動作の実行回数を最小限に抑えつつ、十分な退避量を確保することが可能となる。   According to the control device disclosed in the present specification, even when the power supply voltage fluctuates in a long cycle with time, the threshold voltage can be appropriately set following the fluctuation. As a result, it is possible to secure a sufficient amount of evacuation while minimizing the number of executions of the evacuation operation.

本発明における工作機械の制御装置の機能構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the function structure of the control apparatus of the machine tool in this invention. 停電検出処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a power failure detection process.

以下、産業機械の制御装置について説明する。図1は、制御装置200の機能構成を示すブロック図である。この制御装置200は、産業機械に設けられた1以上の可動部の移動を制御する。産業機械としては、工場や事業所等において外部電源から給電を受けて稼働する機械であればよく、例えば、工作機械や産業用ロボットなどでもよい。工作機械としては、金属、木材、石材、樹脂等に切断、穿孔、研削、研磨、圧延、鍛造、折り曲げ等の加工を施すための機械であればよく、例えば、旋盤やマシニングセンタ等でもよい。以下では、工作機械の制御装置を例に挙げて説明する。   Hereinafter, a control device for an industrial machine will be described. FIG. 1 is a block diagram illustrating a functional configuration of the control device 200. The control device 200 controls the movement of one or more movable parts provided in the industrial machine. The industrial machine may be any machine that operates by receiving power from an external power source in a factory or business office, and may be, for example, a machine tool or an industrial robot. The machine tool may be a machine for performing processing such as cutting, drilling, grinding, polishing, rolling, forging, and bending on metal, wood, stone, resin, and the like, and may be, for example, a lathe or a machining center. In the following, a control device for a machine tool will be described as an example.

工作機械(産業機械)は、1以上の可動部を有しており、各可動部は、1以上の駆動モータ204により駆動される。なお、図1では、一つの駆動モータ204のみを例示しているが、駆動モータ204は、複数でもよい。   A machine tool (industrial machine) has one or more movable parts, and each movable part is driven by one or more drive motors 204. Although FIG. 1 illustrates only one drive motor 204, a plurality of drive motors 204 may be provided.

駆動モータ204は、交流電源201(例えば商用電源)からの電力で駆動される。具体的には、交流電源201で供給された交流電力は、コンバータ202により直流電力に一旦変換される。その後、直流電力は、さらに、インバータ203で交流電力に変換され、駆動モータ204に供給される。また、交流電源201の電圧は、図示しない電圧センサで検出され、実測電圧Vrとして、後述する制御装置200に入力される。インバータ203は、複数のスイッチング素子を有したインバータ回路と、当該インバータ回路を駆動するドライバと、を有している。ドライバには、駆動モータ204に関するパラメータを記憶するメモリが組み込まれている。   The drive motor 204 is driven by electric power from an AC power supply 201 (for example, commercial power supply). Specifically, AC power supplied from the AC power source 201 is once converted into DC power by the converter 202. Thereafter, the DC power is further converted into AC power by the inverter 203 and supplied to the drive motor 204. Further, the voltage of the AC power supply 201 is detected by a voltage sensor (not shown), and is input to the control device 200 described later as an actual measurement voltage Vr. The inverter 203 includes an inverter circuit having a plurality of switching elements and a driver that drives the inverter circuit. The driver incorporates a memory that stores parameters relating to the drive motor 204.

駆動モータ204は、可動部を動かすためのモータである。駆動モータ204の回転位置は、位置センサ214により、モータ検出位置Pとして検出される。検出されたモータ検出位置Pは、インバータ203のドライバに設けられたメモリに記憶される。   The drive motor 204 is a motor for moving the movable part. The rotational position of the drive motor 204 is detected as a motor detection position P by the position sensor 214. The detected motor detection position P is stored in a memory provided in the driver of the inverter 203.

制御装置200は、工作機械の駆動を制御するものである。この制御装置200は、各種演算を行うCPUや、種々の制御パラメータや制御プログラム、関数等を記憶する記憶装置、データの入出力を可能にする通信インターフェース等を備えている。図1には、この制御装置200の機能構成を示す機能ブロック図を示している。なお、図1では、主に、停電の発生検知に関する機能のみを図示しているが、制御装置200は、駆動モータ204の位置制御機能等も有している。こうした駆動モータ204の位置制御機能は、公知の従来技術を用いて実現できるため、ここでの詳説は、省略する。   The control device 200 controls driving of the machine tool. The control device 200 includes a CPU that performs various calculations, a storage device that stores various control parameters, control programs, functions, and the like, a communication interface that enables data input and output, and the like. FIG. 1 is a functional block diagram showing a functional configuration of the control device 200. Although FIG. 1 mainly shows only functions related to detection of occurrence of power failure, the control device 200 also has a position control function of the drive motor 204 and the like. Since such a position control function of the drive motor 204 can be realized by using a known conventional technique, a detailed description thereof is omitted here.

図1に示す通り、制御装置200は、交流電源201の停電を検出する停電検出部210と、停電が検出された際に退避動作の実行を指示する退避動作指令部211と、停電検出に必要なパラメータを学習により最適化していく機械学習装置と、を有している。   As shown in FIG. 1, the control device 200 is necessary for detecting a power failure, a power failure detection unit 210 that detects a power failure of the AC power supply 201, a retreat operation command unit 211 that instructs execution of a retreat operation when a power failure is detected. A machine learning device that optimizes various parameters by learning.

停電検出部210は、工作機械の稼働中、交流電源201の実測電圧Vrと、機械学習装置から出力された閾値電圧Vthとの比較を、規定の制御周期Tcごとに行い、停電が発生するか否かを判断する。比較の結果、実測電圧Vrが、閾値電圧Vth以上の場合には、停電検出部210は、停電は発生しないと判断する。一方、実測電圧Vrが、閾値電圧Vth未満の場合、停電が発生すると判断し、退避動作指令部211および機械学習装置に、停電発生を示す信号、すなわち、停電検出信号を出力する。   Whether the power failure detection unit 210 compares the measured voltage Vr of the AC power supply 201 with the threshold voltage Vth output from the machine learning device at every specified control cycle Tc during operation of the machine tool. Judge whether or not. As a result of the comparison, when the measured voltage Vr is equal to or higher than the threshold voltage Vth, the power failure detection unit 210 determines that a power failure does not occur. On the other hand, when the measured voltage Vr is less than the threshold voltage Vth, it is determined that a power failure occurs, and a signal indicating the occurrence of a power failure, that is, a power failure detection signal is output to the evacuation operation command unit 211 and the machine learning device.

退避動作指令部211は、停電検出信号を受信した場合、退避指令をインバータ203に出力する。退避指令を受けたインバータ203は、駆動モータ204が予め規定された退避量指令値L*だけ、退避移動するように、駆動モータ204を駆動する。このとき、インバータ203は、退避指令を受けた時点でのモータ検出位置P1と、退避移動後に駆動モータ204が停止した時点でのモータ検出位置P2とを記憶する。   When the save operation command unit 211 receives a power failure detection signal, the save operation command unit 211 outputs a save command to the inverter 203. The inverter 203 that has received the retraction command drives the drive motor 204 so that the drive motor 204 retreats by a predetermined retraction amount command value L *. At this time, the inverter 203 stores the motor detection position P1 when the retract command is received and the motor detection position P2 when the drive motor 204 stops after the retract movement.

機械学習装置は、停電発生の判断基準となる閾値電圧Vthを学習しながら決定するもので、交流電源電圧記録部205と、交流電源電圧予測部206と、閾値電圧決定部209と、予測指令部207と、時計208と、を有している。予測指令部207は、工作機械が起動されたタイミング、または、後述する電源電圧予測関数feが更新されたタイミングで、交流電源電圧予測部206に予測指令を出力する。   The machine learning device determines a threshold voltage Vth that is a criterion for occurrence of a power failure while learning, and includes an AC power supply voltage recording unit 205, an AC power supply voltage prediction unit 206, a threshold voltage determination unit 209, and a prediction command unit. 207 and a clock 208. The prediction command unit 207 outputs a prediction command to the AC power supply voltage prediction unit 206 at a timing when the machine tool is activated or a power supply voltage prediction function fe described later is updated.

交流電源電圧予測部206は、交流電源電圧の予測値、すなわち、予測電圧Veを、電源電圧予測関数feに基づいて、予測する。交流電源電圧予測部206は、予測指令を受け取ると、現在から規定の予測期間Te(Te<<Tc)だけ経過した時刻Tまでの予測電圧Veの群を算出する。すなわち、制御周期Tcごとの予測電圧Veの時系列Ve(t)を算出する。   The AC power supply voltage prediction unit 206 predicts the predicted value of the AC power supply voltage, that is, the predicted voltage Ve, based on the power supply voltage prediction function fe. When the AC power supply voltage predicting unit 206 receives the prediction command, the AC power supply voltage predicting unit 206 calculates a group of the predicted voltages Ve from the present to the time T after the lapse of the specified prediction period Te (Te << Tc). That is, the time series Ve (t) of the predicted voltage Ve for each control cycle Tc is calculated.

電源電圧予測関数feは、少なくとも時間に関連するパラメータを変数として電源電圧を予測する関数である。時間に関するパラメータは、時刻t、日付d、曜日w、季節sの少なくとも一つを含む。このように電源電圧予測関数feが、時間に関するパラメータを変数として持つのは、電源電圧が、日時や、曜日、季節等により、長周期で変動するからである。例えば、電源電圧は、一般的には、深夜よりも朝、朝よりも昼間〜夜間のほうが低くなる傾向がある。また、電源電圧は、平日よりも休日のほうが高くなる傾向がある。また、電源電圧は、空調の需要が高い夏および冬よりも、春および秋のほうが高くなる傾向がある。電源電圧予測関数feは、こうした時間に関するパラメータを変数として持ち、当該変数(時間)に対する電源電圧の変化を模した関数となっている。電源電圧予測関数feに基づいて算出された予測電圧Veは、当該算出に用いた変数(時刻t、日付d、曜日w、季節s等)の値とともに、交流電源電圧記録部205および閾値電圧決定部209に出力される。   The power supply voltage prediction function fe is a function that predicts a power supply voltage using at least a parameter related to time as a variable. The parameter relating to time includes at least one of time t, date d, day of week w, season s. The reason why the power supply voltage prediction function fe has a parameter related to time as a variable is that the power supply voltage fluctuates in a long cycle depending on the date, day of the week, season, and the like. For example, the power supply voltage generally tends to be lower in the morning than in the middle of the night and in the daytime to nighttime than in the morning. Also, the power supply voltage tends to be higher on holidays than on weekdays. Also, the power supply voltage tends to be higher in spring and autumn than in summer and winter, when demand for air conditioning is high. The power supply voltage prediction function fe has a parameter related to time as a variable, and is a function simulating a change in power supply voltage with respect to the variable (time). The predicted voltage Ve calculated based on the power supply voltage prediction function fe is determined along with the values of variables (time t, date d, day w, season s, etc.) used in the calculation, as well as AC power supply voltage recording unit 205 and threshold voltage determination. Is output to the unit 209.

また、交流電源電圧予測部206は、時刻Tに達したタイミング、または、停電発生が検知されたタイミングで、電源電圧予測関数feを学習して、更新する。電源電圧予測関数feの学習は、電源電圧の予測誤差Err_Vが小さくなるように行う。予測誤差Err_Vは、例えば、各制御周期Tc毎に得られる予測電圧Veと実測電圧Vrとの偏差ΔVから求まる値で、例えば、各制御周期Tc毎に得られる偏差ΔVの二乗平均値等である。   Further, the AC power supply voltage prediction unit 206 learns and updates the power supply voltage prediction function fe at the timing when the time T is reached or when the occurrence of a power failure is detected. The power supply voltage prediction function fe is learned so that the power supply voltage prediction error Err_V becomes small. The prediction error Err_V is, for example, a value obtained from the deviation ΔV between the predicted voltage Ve and the actually measured voltage Vr obtained at each control cycle Tc, and is, for example, the mean square value of the deviation ΔV obtained at each control cycle Tc. .

学習アルゴリズムとしては、特に限定されないが、例えば、強化学習アルゴリズムを用いる場合について説明する。強化学習は、ある環境内におけるエージェント(行動主体)が、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する、というものである。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。強化学習の代表的な手法として、Q学習(Q−learning)やTD学習(TD−learning)が知られている。例えば、Q学習の場合、行動価値関数Q(s,a)の一般的な更新式(行動価値テーブル)は式1で表される。

Figure 2018190079
Although it does not specifically limit as a learning algorithm, For example, the case where a reinforcement learning algorithm is used is demonstrated. In reinforcement learning, an agent (acting subject) in a certain environment observes the current state and decides an action to be taken. Agents get rewards from the environment by selecting actions, and learn how to get the most rewards through a series of actions. As a typical technique of reinforcement learning, Q-learning and TD learning (TD-learning) are known. For example, in the case of Q learning, a general update expression (action value table) of the action value function Q (s, a) is expressed by Expression 1.
Figure 2018190079

式1において、sは、時刻tにおける環境を表し、aは、時刻tにおける行動を表す。行動aにより、環境はst+1に変わる。rt+1は、その環境の変化によってもらえる報酬(reward)を表し、γは、割引率を表し、αは、学習係数を表す。電源電圧の予測に、Q学習を適用した場合、予測電圧Veが行動aとなり、電源電圧予測関数feが、環境sとなる。また、報酬rは、電源電圧の予測誤差Err_Vが小さいほど高くなる。 In Equation 1, s t represents the environment at time t, a t represents the action at time t. The action a t changes the environment to s t + 1 . r t + 1 represents a reward obtained by a change in the environment, γ represents a discount rate, and α represents a learning coefficient. The prediction of the power supply voltage, when applied to Q-learning, prediction voltage Ve behavioral a t becomes, the power supply voltage prediction function fe is the environmental s t. Also, the reward r increases as the power supply voltage prediction error Err_V decreases.

交流電源電圧記録部205は、電圧センサで検出された実測電圧Vrと、交流電源電圧予測部206から出力された予測電圧Veと、予測電圧Veの算出時に用いられた変数の値(例えば、時間に関するパラメータの値)と、を互いに関連づけて記憶する。なお、電圧センサの検出値に替えて、インターネットを通じて電力会社等から提供される電圧値を、実測電圧Vrとして記憶してもよい。   The AC power supply voltage recording unit 205 includes an actual measurement voltage Vr detected by the voltage sensor, a predicted voltage Ve output from the AC power supply voltage prediction unit 206, and values of variables used when calculating the predicted voltage Ve (for example, time And the parameter value) are stored in association with each other. Instead of the detection value of the voltage sensor, a voltage value provided from an electric power company or the like through the Internet may be stored as the actual measurement voltage Vr.

次に、閾値電圧決定部209について説明する。閾値電圧決定部209は、停電発生の判断基準となる閾値電圧Vthを、閾値電圧決定関数fvに基づいて、決定する。具体的には、閾値電圧決定部209は、交流電源電圧予測部206から予測電圧Veの時系列Ve(t)を受け取ると、現在から規定の予測期間Te(Te<<Tc)経過した時刻Tまでの閾値電圧Vthの群を算出する。すなわち、制御周期Tcごとの閾値電圧Vthの時系列Vth(t)を算出する。   Next, the threshold voltage determination unit 209 will be described. The threshold voltage determination unit 209 determines a threshold voltage Vth, which is a determination criterion for the occurrence of a power failure, based on the threshold voltage determination function fv. Specifically, when the threshold voltage determination unit 209 receives the time series Ve (t) of the predicted voltage Ve from the AC power supply voltage prediction unit 206, the time T when a predetermined prediction period Te (Te << Tc) has elapsed from the present time. A group of threshold voltages Vth up to is calculated. That is, the time series Vth (t) of the threshold voltage Vth for each control cycle Tc is calculated.

閾値電圧決定関数fvは、少なくとも、交流電源電圧予測部206で算出された予測電圧Veと、時間に関連するパラメータと、前回以前の停電発生状況を示すパラメータと、を変数として持ち、閾値電圧Vthを予測する関数である。時間に関連するパラメータは、上述した通り、時刻t、日付d、曜日w、季節sの少なくとも一つを含む。停電発生状況を示すパラメータは、少なくとも、停電発生直前(例えば10秒前等)における予測電圧Veおよび実測電圧Vrと、を含む。閾値電圧決定関数fvが、予測電圧Veを変数として持つことで、時間に応じて長周期で変動する電源電圧(予測電圧Ve)に応じた閾値電圧Vthを決定することができる。例えば、予測電圧Veが高いタイミングでは、閾値電圧Vthも高めに算出し、予測電圧Veが低いタイミングでは、閾値電圧も低めに算出することができる。また、時間に関連するパラメータ、および、前回以前の停電発生状況を変数として持つことで、予測電圧Veの信頼度を加味した閾値電圧Vthを算出できる。例えば、電源電圧の変動が大きい時期は、電源電圧の予測精度が低下し、予測電圧Veの信頼性が低いと考えることができる。また、前回の停電発生直前における予測電圧Veと実測電圧Vrとの乖離が大きい場合にも、予測電圧Veの信頼性が低いと考えることができる。したがって、そのような場合には、停電の検知スルーを防止するために、閾値電圧Vthを高めに設定してもよい。閾値電圧決定関数fvに基づいて算出された閾値電圧Vthは、停電検出部210に出力される。   The threshold voltage determination function fv has at least the predicted voltage Ve calculated by the AC power supply voltage prediction unit 206, a parameter related to time, and a parameter indicating the power outage occurrence status before the previous time as variables, and the threshold voltage Vth. Is a function that predicts As described above, the parameter related to time includes at least one of time t, date d, day of week w, and season s. The parameters indicating the power outage occurrence status include at least the predicted voltage Ve and the measured voltage Vr immediately before the occurrence of the power outage (for example, 10 seconds before). Since the threshold voltage determination function fv has the predicted voltage Ve as a variable, it is possible to determine the threshold voltage Vth according to the power supply voltage (predicted voltage Ve) that varies in a long cycle according to time. For example, the threshold voltage Vth can be calculated to be higher at the timing when the predicted voltage Ve is high, and the threshold voltage can be calculated to be lower at the timing when the predicted voltage Ve is low. Further, by having a parameter related to time and a power failure occurrence situation before the previous time as variables, the threshold voltage Vth can be calculated in consideration of the reliability of the predicted voltage Ve. For example, when the fluctuation of the power supply voltage is large, it can be considered that the prediction accuracy of the power supply voltage is lowered and the reliability of the predicted voltage Ve is low. In addition, it can be considered that the reliability of the predicted voltage Ve is low even when the difference between the predicted voltage Ve and the measured voltage Vr immediately before the occurrence of the previous power failure is large. Therefore, in such a case, the threshold voltage Vth may be set higher in order to prevent a power failure detection through. The threshold voltage Vth calculated based on the threshold voltage determination function fv is output to the power failure detection unit 210.

また、閾値電圧決定部209は、停電発生が検知されたタイミングで、閾値電圧決定関数fvを学習して、更新する。閾値電圧決定関数fvの学習は、退避誤差Err_Lが小さくなるように行う。退避誤差Err_Lは、規定の退避量指令値L*と、実際の退避量である退避量実測値Lrとの差分値である。そして、退避量実測値Lrは、インバータ203に記憶されている退避動作開始時のモータ検出位置P1と、退避動作終了時のモータ検出位置P2との差分値である。   Further, the threshold voltage determination unit 209 learns and updates the threshold voltage determination function fv at the timing when the occurrence of a power failure is detected. The threshold voltage determination function fv is learned so that the save error Err_L is small. The evacuation error Err_L is a difference value between the specified evacuation amount command value L * and the evacuation amount actual measurement value Lr that is the actual evacuation amount. The actual retracted amount Lr is a difference value between the motor detection position P1 at the start of the retracting operation stored in the inverter 203 and the motor detection position P2 at the end of the retracting operation.

学習アルゴリズムは、電源電圧予測関数feの学習と同様に、特に限定されないが、例えば、Q学習やTD学習等の強化学習を用いることができる。閾値電圧の決定に、Q学習を適用した場合、閾値電圧Vthが行動aとなり、閾値電圧決定関数fvが、環境sとなる。また、報酬rは、退避誤差Err_Lが小さいほど高くなる。なお、駆動モータ204が複数存在する場合、退避誤差Err_Lも複数得られることになる。この場合には、複数の退避誤差Err_Lの統計値(二乗平均値や最大値、積算値等)が、小さい程、報酬rが高くなるようにすればよい。 The learning algorithm is not particularly limited as in the learning of the power supply voltage prediction function fe. For example, reinforcement learning such as Q learning or TD learning can be used. The determination of the threshold voltage, the case of applying the Q-learning, the threshold voltage Vth action a t becomes, the threshold voltage decision function fv, the environmental s t. Also, the reward r increases as the evacuation error Err_L decreases. If there are a plurality of drive motors 204, a plurality of evacuation errors Err_L are also obtained. In this case, the reward r may be increased as the statistical values (square mean value, maximum value, integrated value, etc.) of the plurality of evacuation errors Err_L are smaller.

次に、以上のような制御装置200による停電の発生の検出処理について説明する。図2は、停電発生の検出処理の流れを示すフローチャートである。なお、フローチャートには記載していないが、交流電源電圧記録部205は、常時、交流電源201の実測電圧Vrと、交流電源電圧予測部206から算出された予測電圧Veの時系列Ve(t)と、その算出に用いられたパラメータの値(時刻t、日付d、曜日w、季節s等)を、記録し続けている。   Next, the detection process of the occurrence of a power failure by the control device 200 as described above will be described. FIG. 2 is a flowchart showing the flow of detection processing for occurrence of a power failure. Although not described in the flowchart, the AC power supply voltage recording unit 205 always has a measured voltage Vr of the AC power supply 201 and a time series Ve (t) of the predicted voltage Ve calculated from the AC power supply voltage prediction unit 206. And the parameter values (time t, date d, day w, season s, etc.) used for the calculation are continuously recorded.

工作機械が起動されれば、予測指令部207は、交流電源電圧予測部206に対して予測指令を出力する(S301)。予測指令を受けた交流電源電圧予測部206は、現時刻から予測期間Te経過後の時刻Tまでの、予測電圧の時系列Ve(t)を算出する(S302)。この算出のために、交流電源電圧予測部206は、時計208を参照して時間に関するパラメータを取得し、当該パラメータを電源電圧予測関数feに適用する。予測電圧の時系列Ve(t)が算出できれば、交流電源電圧予測部206は、算出された時系列Ve(t)を、算出に利用した変数の値とともに、交流電源電圧記録部205および閾値電圧決定部209に出力する。   When the machine tool is activated, the prediction command unit 207 outputs a prediction command to the AC power supply voltage prediction unit 206 (S301). Receiving the prediction command, the AC power supply voltage prediction unit 206 calculates the time series Ve (t) of the predicted voltage from the current time to the time T after the prediction period Te has elapsed (S302). For this calculation, the AC power supply voltage prediction unit 206 acquires a parameter related to time with reference to the clock 208 and applies the parameter to the power supply voltage prediction function fe. If the predicted voltage time series Ve (t) can be calculated, the AC power supply voltage predicting unit 206 uses the calculated power supply voltage recording unit 205 and the threshold voltage together with the values of the variables used for the calculation. The data is output to the determination unit 209.

閾値電圧決定部209は、現時刻から予測期間Te経過後の時刻Tまでの、閾値電圧の時系列Vth(t)を算出する(S303)。具体的には、閾値電圧決定部209は、交流電源電圧記録部205を参照して、前回以前の停電発生状況を示すパラメータとして、前回以前の停電直前の予測電圧Veと実測電圧Vrとを取得する。そして、閾値電圧決定部209は、この前回以前の停電発生状況を示すパラメータと、交流電源電圧予測部206から入力された予測電圧Veと、算出に利用した変数の値(時間に関するパラメータの値)と、を電圧決定関数fvに適用し、閾値電圧の時系列Vth(t)を算出する。算出された時系列Vth(t)は、停電検出部210に送られる。   The threshold voltage determination unit 209 calculates a time series Vth (t) of the threshold voltage from the current time to the time T after the prediction period Te has elapsed (S303). Specifically, the threshold voltage determination unit 209 refers to the AC power supply voltage recording unit 205 and acquires the predicted voltage Ve and the actual measurement voltage Vr immediately before the previous power failure as parameters indicating the previous power failure occurrence status. To do. Then, the threshold voltage determination unit 209, the parameter indicating the power failure occurrence status before the previous time, the predicted voltage Ve input from the AC power supply voltage prediction unit 206, and the value of the variable used for the calculation (the value of the parameter related to time) Are applied to the voltage determination function fv to calculate the time series Vth (t) of the threshold voltage. The calculated time series Vth (t) is sent to the power failure detection unit 210.

停電検出部210は、停電が発生するか否かを監視する(S304)。具体的には、停電検出部210は、現在の閾値電圧Vthと実測電圧Vrと、を比較し、実測電圧Vrが、閾値電圧Vth未満の場合は、停電が発生すると判断する。この場合、ステップS307に進む。一方、実測電圧Vrが、閾値電圧Vth以上の場合、停電検出部210は、停電は、発生しないと判断する。この場合、時刻Tに達するまで、停電の発生の監視を続ける(S306)。   The power failure detection unit 210 monitors whether or not a power failure occurs (S304). Specifically, the power failure detection unit 210 compares the current threshold voltage Vth and the measured voltage Vr, and determines that a power failure occurs when the measured voltage Vr is less than the threshold voltage Vth. In this case, the process proceeds to step S307. On the other hand, when the measured voltage Vr is equal to or higher than the threshold voltage Vth, the power failure detection unit 210 determines that a power failure does not occur. In this case, the occurrence of power failure is continuously monitored until time T is reached (S306).

停電が発生すると判断された場合(S304でYes)、停電検出部210は、停電検出信号を、退避動作指令部211に出力する。退避動作指令部211は、停電検出信号を受け取ると、インバータ203に対して、退避量指令値L*だけ、退避移動する退避動作の実行を指令する。退避動作指令を受け取ったインバータ203は、退避量指令値L*だけ、退避移動するように、駆動モータ204を駆動する(S307)。また、インバータ203は、退避動作を開始した時点での駆動モータ204の検出位置P1と、退避動作を終了した時点での駆動モータ204の検出位置P2と、を取得し、記憶する。   When it is determined that a power failure occurs (Yes in S304), the power failure detection unit 210 outputs a power failure detection signal to the evacuation operation command unit 211. When the retreat operation command unit 211 receives the power failure detection signal, the retreat operation command unit 211 commands the inverter 203 to execute a retreat operation that retreats by the retraction amount command value L *. The inverter 203 that has received the retreat operation command drives the drive motor 204 to retreat by the retreat amount command value L * (S307). Further, the inverter 203 acquires and stores the detection position P1 of the drive motor 204 when the retracting operation is started and the detection position P2 of the drive motor 204 when the retracting operation is completed.

退避動作が終了すれば、続いて、閾値電圧決定部209は、閾値電圧決定関数fvを学習により更新する(S308)。具体的には、閾値電圧決定部209は、インバータ203に記憶されている検出位置P1と検出位置P2とから、退避量実測値L=P1−P2を算出し、さらに、退避量実測値Lと退避量指令値L*との差分値である退避誤差Err_L=|L−L*|を算出する。そして、閾値電圧決定部209は、停電発生時の閾値電圧Vthを行動a、閾値電圧Vthの算出に用いた電圧決定関数fvを環境sとして、退避誤差Err_Lが小さくなるように(報酬が大きくなるように)、電圧決定関数fvを更新する。 When the saving operation is completed, the threshold voltage determination unit 209 subsequently updates the threshold voltage determination function fv by learning (S308). Specifically, the threshold voltage determination unit 209 calculates the actual retracted amount L = P1-P2 from the detection position P1 and the detected position P2 stored in the inverter 203, and further calculates the actual retracted amount L. The saving error Err_L = | L−L * |, which is a difference value from the saving amount command value L *, is calculated. Then, the threshold voltage determining unit 209, action threshold voltage Vth of the power failure a t, the voltage decision function fv used for calculation of the threshold voltage Vth as environmental s t, so saving error Err_L becomes smaller (reward The voltage determination function fv is updated so that it becomes larger.

電圧決定関数fvが更新(すなわち停電が発生)されたタイミング、または、時刻Tになったタイミングで、交流電源電圧予測部206は、予測関数feを学習により更新する(S309)。具体的には、交流電源電圧予測部206は、交流電源電圧記録部205を参照し、過去の予測電圧Veと、実測電圧Vrとの差分である予測誤差Err_Vを取得する。交流電源電圧予測部206は、予測電圧Veを行動a、閾値電圧Vthの算出に用いた電源電圧予測関数feを環境sとして、予測誤差Err_Vが小さくなるように(報酬が大きくなるように)、電源電圧予測関数feを更新する。電源電圧予測関数feが更新されれば、ステップS301に戻り、同様の処理を繰り返す。 The AC power supply voltage prediction unit 206 updates the prediction function fe by learning at the timing when the voltage determination function fv is updated (that is, when a power failure occurs) or when the time T is reached (S309). Specifically, the AC power supply voltage predicting unit 206 refers to the AC power supply voltage recording unit 205 and acquires a prediction error Err_V that is a difference between the past predicted voltage Ve and the actually measured voltage Vr. AC power supply voltage prediction unit 206, behavior prediction voltage Ve a t, the power supply voltage prediction function fe used to calculate the threshold voltage Vth as environmental s t, so that the prediction error Err_V decreases (as reward increases ), The power supply voltage prediction function fe is updated. If the power supply voltage prediction function fe is updated, the process returns to step S301 and the same processing is repeated.

以上の説明から明らかな通り、本明細書で開示する制御装置200では、長周期で変動する電源電圧を予測電圧Veとして予測し、予測電圧Veを参照して、閾値電圧Vthを算出している。この場合、閾値電圧Vthは、停電が発生しなくても、電源電圧に追従するように変動するため、停電の発生をより正確に検出することができる。また、本明細書で開示する制御装置200では、適宜、電源電圧予測関数feおよび電圧決定関数fvを学習により更新している。そのため、予測電圧Veおよび閾値電圧Vthをより適切に決定できる。特に、電源電圧予測関数feは、停電が発生しなくても、所定の予測期間Teがタイムアウトすれば更新する。そのため、停電が長期間、発生しない場合でも、予測電圧Veを正確に予測でき、ひいては、停電の発生をより正確に検出することができる。   As is clear from the above description, the control device 200 disclosed in this specification predicts a power supply voltage that fluctuates over a long period as the predicted voltage Ve, and calculates the threshold voltage Vth with reference to the predicted voltage Ve. . In this case, the threshold voltage Vth fluctuates so as to follow the power supply voltage even if a power failure does not occur, so that the occurrence of the power failure can be detected more accurately. Further, in the control device 200 disclosed in this specification, the power supply voltage prediction function fe and the voltage determination function fv are appropriately updated by learning. Therefore, the predicted voltage Ve and the threshold voltage Vth can be determined more appropriately. In particular, the power supply voltage prediction function fe is updated when a predetermined prediction period Te times out even if no power failure occurs. Therefore, even when a power failure does not occur for a long period of time, the predicted voltage Ve can be accurately predicted, and hence the occurrence of the power failure can be detected more accurately.

なお、これまで説明した構成は、一例であり、少なくとも、時間に関するパラメータを変数として持つ電源電圧予測関数feに基づいて、予測電圧Veを算出し、この予測電圧Veに応じて閾値電圧Vthを決定するのであれば、他の構成は、適宜、変更されてよい。例えば、上述の説明では、電源電圧予測関数feは、時間に関するパラメータに加えて、さらに、他のパラメータを変数として持っていてもよい。他のパラメータとしては、例えば、温度に関するパラメータ等が考えられる。また、閾値電圧決定関数fvも、予測電圧Veと、時間に関連するパラメータと、前回以前の停電発生状況を示すパラメータと、に加え、他のパラメータを変数として持っていてもよい。他のパラメータとしては、例えば、産業機械の特性に関連するパラメータ(例えば退避動作実行に必要な時間等)等が考えられる。また、これまでの説明では、予測期間Te分の予測電圧Veおよび閾値電圧Vthを、一括で算出しているが、これらは、随時、算出するのでもよい。   The configuration described so far is merely an example. At least the predicted voltage Ve is calculated based on the power supply voltage prediction function fe having a parameter relating to time as a variable, and the threshold voltage Vth is determined according to the predicted voltage Ve. If so, other configurations may be changed as appropriate. For example, in the above description, the power supply voltage prediction function fe may have another parameter as a variable in addition to the parameter related to time. As other parameters, for example, parameters related to temperature can be considered. The threshold voltage determination function fv may also have other parameters as variables in addition to the predicted voltage Ve, a parameter related to time, and a parameter indicating the power outage occurrence status before the previous time. As other parameters, for example, parameters related to the characteristics of the industrial machine (for example, the time required for executing the save operation) can be considered. In the description so far, the predicted voltage Ve and the threshold voltage Vth for the predicted period Te are calculated in a lump, but these may be calculated at any time.

200 制御装置、201 交流電源、202 コンバータ、203 インバータ、204 駆動モータ、205 交流電源電圧記録部、206 交流電源電圧予測部、207 予測指令部、208 時計、209 閾値電圧決定部、210 停電検出部、211 退避動作指令部、214 位置センサ。
200 Control Device, 201 AC Power Supply, 202 Converter, 203 Inverter, 204 Drive Motor, 205 AC Power Supply Voltage Recording Unit, 206 AC Power Supply Voltage Prediction Unit, 207 Prediction Command Unit, 208 Clock, 209 Threshold Voltage Determination Unit, 210 Power Failure Detection Unit 211 Retraction operation command unit 214 Position sensor.

Claims (7)

電源からの電力で駆動する産業機械を制御する制御装置であって、停電の発生を検出した際に、前記産業機械に退避動作を実行させる制御装置であって、
少なくとも時間に関連するパラメータを変数として持つ電源電圧予測関数に基づいて、前記電源の予測電圧を予測する電源電圧予測部と、
少なくとも、前記予測電圧、前記時間に関連するパラメータ、前回以前の停電発生状況を示すパラメータと、を変数として持つ閾値電圧決定関数に基づいて、前記停電発生の判断基準となる閾値電圧を決定する閾値電圧決定部と、
前記電源の実測電圧が、前記閾値電圧決定部で決定された前記閾値電圧以下、または未満の場合に、前記停電が発生したと判断する停電検出部と、
前記停電検出部で前記停電が発生したと判断された場合に、前記産業機械に退避動作を指示する退避動作指令部と、
を備える、ことを特徴とする制御装置。
A control device that controls an industrial machine that is driven by power from a power source, and when the occurrence of a power failure is detected, the control device that causes the industrial machine to perform a retreat operation,
A power supply voltage prediction unit that predicts a predicted voltage of the power supply based on a power supply voltage prediction function having at least a parameter related to time as a variable;
A threshold value for determining a threshold voltage that is a criterion for determining the occurrence of a power failure based on a threshold voltage determination function having at least the predicted voltage, a parameter relating to the time, and a parameter indicating the power failure occurrence status before the previous time as variables. A voltage determining unit;
A power failure detection unit that determines that the power failure has occurred when the measured voltage of the power source is less than or less than the threshold voltage determined by the threshold voltage determination unit;
When it is determined that the power failure has occurred in the power failure detection unit, a retreat operation command unit that instructs the industrial machine to perform a retreat operation,
A control device comprising:
請求項1に記載の制御装置であって、
前記電源電圧予測部は、前記停電検出部で前記停電が発生したと判断されたタイミング、または、規定の予測期間が経過したタイミングで、前記電源電圧予測関数を学習により更新する、ことを特徴とする制御装置。
The control device according to claim 1,
The power supply voltage prediction unit is configured to update the power supply voltage prediction function by learning at a timing when the power failure detection unit determines that the power failure has occurred, or when a predetermined prediction period has elapsed. Control device.
請求項2に記載の制御装置であって、
前記電源電圧予測部による前記学習では、少なくとも、前記予測電圧と前記実測電圧との差分値である予測誤差に基づいて報酬を決定するとともに、前記報酬が多くなるように前記電圧予測関数を更新する、ことを特徴とする制御装置。
The control device according to claim 2,
In the learning by the power supply voltage prediction unit, a reward is determined based on at least a prediction error that is a difference value between the predicted voltage and the measured voltage, and the voltage prediction function is updated so that the reward increases. A control device characterized by that.
請求項1から3のいずれか1項に記載の制御装置であって、
前記閾値電圧決定部は、前記停電検出部で前記停電が発生したと判断されたタイミングで、前記閾値電圧決定関数を学習により更新する、ことを特徴とする制御装置。
The control device according to any one of claims 1 to 3,
The control device, wherein the threshold voltage determination unit updates the threshold voltage determination function by learning at a timing when the power failure detection unit determines that the power failure has occurred.
請求項4に記載の制御装置であって、
前記電源電圧予測部による前記学習では、少なくとも、前記産業機械に指示した退避量指令量と前記産業機械が実際に移動した退避量実測値との差分値である退避誤差に基づいて報酬を決定するとともに、前記報酬が多くなるように前記閾値電圧決定関数を更新する、ことを特徴とする制御装置。
The control device according to claim 4,
In the learning by the power supply voltage predicting unit, a reward is determined based on at least a save error that is a difference value between a save amount command amount instructed to the industrial machine and an actual save value that the industrial machine has actually moved. In addition, the control device updates the threshold voltage determination function so that the reward increases.
請求項1から5のいずれか1項に記載の制御装置であって、
前記時間に関するパラメータは、時刻、日付、曜日、季節の少なくとも一つを含む、ことを特徴とする制御装置。
The control device according to any one of claims 1 to 5,
The control device characterized in that the parameter relating to time includes at least one of time, date, day of the week, and season.
請求項1から6のいずれか1項に記載の制御装置であって、
前記停電発生状況を示すパラメータは、少なくとも、停電発生直前における予測電圧と、実測電圧と、を含む、ことを特徴とする制御装置。
The control device according to any one of claims 1 to 6,
The parameter indicating the power outage occurrence status includes at least a predicted voltage immediately before the occurrence of the power outage and an actually measured voltage.
JP2017090360A 2017-04-28 2017-04-28 Control device Active JP6863815B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017090360A JP6863815B2 (en) 2017-04-28 2017-04-28 Control device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017090360A JP6863815B2 (en) 2017-04-28 2017-04-28 Control device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018190079A true JP2018190079A (en) 2018-11-29
JP6863815B2 JP6863815B2 (en) 2021-04-21

Family

ID=64480213

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017090360A Active JP6863815B2 (en) 2017-04-28 2017-04-28 Control device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6863815B2 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002233156A (en) * 2001-02-02 2002-08-16 Toshiba It & Control Systems Corp Power converter
JP2009075799A (en) * 2007-09-20 2009-04-09 Okuma Corp Machine tool numerical control device
JP2011209936A (en) * 2010-03-29 2011-10-20 Okuma Corp Control device for power interruption
JP2017034832A (en) * 2015-07-31 2017-02-09 ファナック株式会社 Motor controller including protection operation control unit, and machine learning device and method for the same
JP2017064830A (en) * 2015-09-29 2017-04-06 ファナック株式会社 Wire electric discharge machining machine having moving shaft abnormal load alarm function

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002233156A (en) * 2001-02-02 2002-08-16 Toshiba It & Control Systems Corp Power converter
JP2009075799A (en) * 2007-09-20 2009-04-09 Okuma Corp Machine tool numerical control device
JP2011209936A (en) * 2010-03-29 2011-10-20 Okuma Corp Control device for power interruption
JP2017034832A (en) * 2015-07-31 2017-02-09 ファナック株式会社 Motor controller including protection operation control unit, and machine learning device and method for the same
JP2017064830A (en) * 2015-09-29 2017-04-06 ファナック株式会社 Wire electric discharge machining machine having moving shaft abnormal load alarm function

Also Published As

Publication number Publication date
JP6863815B2 (en) 2021-04-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10668619B2 (en) Controller and machine learning device
CN109581972B (en) Numerical control system, numerical control device, method for checking abnormality in operating state, and learning model set
JP6392819B2 (en) Manufacturing management system that changes abnormality detection conditions based on manufacturing time information
JP5746128B2 (en) Machine tools with a function to determine the replacement time of maintenance parts
CN106919141B (en) Preventive maintenance management system, unit control device, and preventive maintenance management method
US11531319B2 (en) Failure prediction device and machine learning device
KR102470437B1 (en) Robot control device, robot control method, and robot control program
KR101849894B1 (en) Fault Diagnosis Device and Fault Diagnosis Method
JP2002202242A (en) Method for detecting change in technical system due to ageing, device therefor, program, storage medium, detection system, and device for determining abrasion model
CN109719756B (en) Life prediction device
JP2015196199A (en) Thermal displacement correction device of machine tool
KR20170093908A (en) Robot maintenance assist device and method
JPWO2009142006A1 (en) Robot abnormality determination method
JP2008183680A (en) Loading machine controller and its collision detecting threshold value renewing method
JP2019185742A (en) Controller and control method
JP6325497B2 (en) Electronic device with a function to notify the remaining battery level
JP2019150932A (en) Collison position estimation device and machine learning device
JP6863815B2 (en) Control device
CN104850060A (en) Numerical controller for machine tool with efficient regular inspection function for components
US11131977B2 (en) Data collection system and method
JP2017120618A (en) Cell controller and preventive maintenance management method
JP6378249B2 (en) Numerical control device with machining time prediction function considering servo control and machine motion delay
JP7255353B2 (en) Robot control device and control method
JP2021109289A (en) Machine tool, machine tool control method and machine tool control program
CN105278450A (en) Numerical controller performing repetitive machining

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20191129

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20201223

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210112

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210128

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210330

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210401

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6863815

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150