JP7574112B2 - 工作機械の環境温度変化予測装置及び予測方法 - Google Patents
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Description
本開示は、工作機械が設置された工場の環境温度変化を予測する装置及び方法に関する。
工作機械を用いて加工を行う場合、主軸や送り軸動作などの機械発熱、及び工作機械の設置環境の温度変化や、クーラントの温度変化などの影響により、工作機械各部が熱変形を起こす。こうした熱変位は、工具とワークとの相対位置を変化させることになるため、加工中に工作機械に熱変位が生じると、ワークの加工精度が悪化してしまう。工作機械の熱変位の影響による精度悪化を防ぐ従来技術としては、工作機械の構造体各部に取り付けた温度センサにより測定した温度、あるいは主軸や送り軸などの運転条件から、予めプログラムされた熱変位推定式に基づいて変位量を推定し、それに応じて軸移動量を変化させる熱変位補正が有効であり広く用いられている。
しかし、特に設置環境の温度変化による熱変位については、熱変位量を正確に推定することは難しく、熱変位補正のある機械であっても、設置環境の温度変化が大きい場合には誤差が大きくなってしまう場合がある。そのため、生産現場では工場内の室温変化が小さい時間帯に高い要求精度の加工を行ったり、室温変化の大きい時間帯には寸法確認・修正を実施したりして精度を確保する場合がある。室温変化の大きさを考慮したこれらの対策は、作業者の経験則に依存して実施されている場合が多い。
一方、ある建物内の室温変化を予測する方法については、特許文献１のような従来技術が示されている。特許文献１では、外気温と建物内の室温データとを取得し、外気温から室温を求める回帰式を予測式として生成し、予測式を用いて外気温の予測推移から室温変化の推移を予測する方法が示されている。
しかし、特に設置環境の温度変化による熱変位については、熱変位量を正確に推定することは難しく、熱変位補正のある機械であっても、設置環境の温度変化が大きい場合には誤差が大きくなってしまう場合がある。そのため、生産現場では工場内の室温変化が小さい時間帯に高い要求精度の加工を行ったり、室温変化の大きい時間帯には寸法確認・修正を実施したりして精度を確保する場合がある。室温変化の大きさを考慮したこれらの対策は、作業者の経験則に依存して実施されている場合が多い。
一方、ある建物内の室温変化を予測する方法については、特許文献１のような従来技術が示されている。特許文献１では、外気温と建物内の室温データとを取得し、外気温から室温を求める回帰式を予測式として生成し、予測式を用いて外気温の予測推移から室温変化の推移を予測する方法が示されている。
しかし、特許文献１の方法は、室内の冷暖房を行わない場合の室温を推定する技術であるとされている。実際には工場内では空調を使用する場合が多く、外気温の変化だけでなく空調の影響も考慮する必要がある。また、工場環境は、空調を常時使用する場合と昼間の就業時間中のみ使用する場合、外気温に対する断熱性が高い場合と低い場合など、空調の運用方法や建物の断熱性能により様々であると想定される。工場内の室温変化を予測するには、工場の環境がどのような性質であるかを考慮したうえで予測することが有効である。
一方、工場の建物の断熱性能、工場で使用する空調の設定、対象となる工作機械以外の設備の運転による発熱などの情報を入力してコンピュータシミュレーションにより工場内の室温変化を予測することは公知の技術で可能と考えられるが、実際の生産現場において計算に必要な情報すべてを正しく入力することは困難と考えられる。
一方、工場の建物の断熱性能、工場で使用する空調の設定、対象となる工作機械以外の設備の運転による発熱などの情報を入力してコンピュータシミュレーションにより工場内の室温変化を予測することは公知の技術で可能と考えられるが、実際の生産現場において計算に必要な情報すべてを正しく入力することは困難と考えられる。
そこで、本開示は、容易にデータを取得できる工作機械の機体及び／又は周囲気温と工場外気温とのデータから、工作機械が置かれた工場環境に合わせて適切に環境温度を予測することができる工作機械の環境温度変化予測装置及び予測方法を提供することを目的としたものである。
上記目的を達成するために、本開示は、工作機械が設置された工場の環境温度変化を予測する工作機械の環境温度変化予測装置であって、
前記工作機械の発熱部の発熱の影響を受けない部位の機体温度及び／又は周囲気温を温度センサにより測定し、環境温度として取得する環境温度取得部と、
前記工場の外の気温を、温度センサによる測定及び／又は気象データにより工場外気温として取得する外気温取得部と、
前記環境温度と前記工場外気温とのデータに基づいて前記環境温度の変化傾向を幾つかのパターンに分類する分類規則と、前記パターンごとに異なる環境温度予測モデルと、を工場環境パターンとして予め定義しておく工場環境パターン設定部と、
過去の前記環境温度及び前記工場外気温のデータに基づいて、前記分類規則から当てはまる前記工場環境パターンを選択し、対応する前記環境温度予測モデルのパラメータを決定する予測モデル生成部と、
前記予測モデル生成部で生成された前記環境温度予測モデルにより、将来の前記環境温度の変化を予測する環境温度変化予測部と、を備えることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場外気温の将来の予測データを外気温予測データとして取得する外気温予測データ取得部をさらに備え、
前記環境温度変化予測部は、前記外気温予測データと前記環境温度予測モデルとにより、前記将来の環境温度の変化を予測することを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定部における前記分類規則は、過去の前記環境温度変化の変化幅と、過去の前記工場外気温に時間遅れの処理を行ったものと前記環境温度変化との相関の大きさと、過去の前記環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則であることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定部で定義される前記環境温度予測モデルは、一定温度と、時刻または曜日の関数と、前記工場外気温を入力とする伝達関数と、のいずれかであることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定部は、前記環境温度変化の変化幅が所定の変化幅閾値を下回っている場合、前記環境温度予測モデルを、前記一定温度とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが所定の係数閾値より高い場合、前記環境温度予測モデルを、前記工場外気温を入力とする伝達関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がある場合、前記環境温度予測モデルを、前記時刻または曜日の関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がない場合、前記環境温度予測モデルを決定不可能とすることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記環境温度変化予測部で予測された前記将来の環境温度の変化を報知する予測結果報知部をさらに備えることを特徴とする。
上記目的を達成するために、本開示は、工作機械が設置された工場の環境温度変化を予測する工作機械の環境温度変化予測方法であって、
前記工作機械の発熱部の発熱の影響を受けない部位の機体温度及び／又は周囲気温を温度センサにより測定し、環境温度として取得する環境温度取得ステップと、
前記工場の外の気温を、温度センサによる測定及び／又は気象データより工場外気温として取得する外気温取得ステップと、
前記環境温度と前記工場外気温とのデータに基づいて前記環境温度の変化傾向を幾つかのパターンに分類する分類規則と、前記パターンごとに異なる環境温度予測モデルと、を工場環境パターンとして予め定義しておく工場環境パターン設定ステップと、
過去の前記環境温度及び前記工場外気温のデータに基づいて、前記分類規則から当てはまる前記工場環境パターンを選択し、対応する前記環境温度予測モデルのパラメータを決定する予測モデル生成ステップと、
前記予測モデル生成ステップで生成された前記環境温度予測モデルにより、将来の前記環境温度の変化を予測する環境温度変化予測ステップと、を実行することを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記環境温度変化予測ステップの前に、前記工場外気温の将来の予測データを外気温予測データとして取得する外気温予測データ取得ステップを実行し、
前記環境温度変化予測ステップでは、前記外気温予測データと前記環境温度予測モデルとにより、前記将来の環境温度の変化を予測することを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定ステップにおける前記分類規則は、過去の前記環境温度変化の変化幅と、過去の前記工場外気温に時間遅れの処理を行ったものと前記環境温度変化との相関の大きさと、過去の前記環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則であることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定ステップで定義される前記環境温度予測モデルは、一定温度と、時刻または曜日の関数と、前記工場外気温を入力とする伝達関数と、のいずれかであることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定ステップでは、前記環境温度変化の変化幅が所定の変化幅閾値を下回っている場合、前記環境温度予測モデルを、前記一定温度とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが所定の係数閾値より高い場合、前記環境温度予測モデルを、前記工場外気温を入力とする伝達関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がある場合、前記環境温度予測モデルを、前記時刻または曜日の関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がない場合、前記環境温度予測モデルを決定不可能とすることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記環境温度変化予測ステップで予測された前記将来の環境温度の変化を報知する予測結果報知ステップをさらに実行することを特徴とする。
前記工作機械の発熱部の発熱の影響を受けない部位の機体温度及び／又は周囲気温を温度センサにより測定し、環境温度として取得する環境温度取得部と、
前記工場の外の気温を、温度センサによる測定及び／又は気象データにより工場外気温として取得する外気温取得部と、
前記環境温度と前記工場外気温とのデータに基づいて前記環境温度の変化傾向を幾つかのパターンに分類する分類規則と、前記パターンごとに異なる環境温度予測モデルと、を工場環境パターンとして予め定義しておく工場環境パターン設定部と、
過去の前記環境温度及び前記工場外気温のデータに基づいて、前記分類規則から当てはまる前記工場環境パターンを選択し、対応する前記環境温度予測モデルのパラメータを決定する予測モデル生成部と、
前記予測モデル生成部で生成された前記環境温度予測モデルにより、将来の前記環境温度の変化を予測する環境温度変化予測部と、を備えることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場外気温の将来の予測データを外気温予測データとして取得する外気温予測データ取得部をさらに備え、
前記環境温度変化予測部は、前記外気温予測データと前記環境温度予測モデルとにより、前記将来の環境温度の変化を予測することを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定部における前記分類規則は、過去の前記環境温度変化の変化幅と、過去の前記工場外気温に時間遅れの処理を行ったものと前記環境温度変化との相関の大きさと、過去の前記環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則であることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定部で定義される前記環境温度予測モデルは、一定温度と、時刻または曜日の関数と、前記工場外気温を入力とする伝達関数と、のいずれかであることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定部は、前記環境温度変化の変化幅が所定の変化幅閾値を下回っている場合、前記環境温度予測モデルを、前記一定温度とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが所定の係数閾値より高い場合、前記環境温度予測モデルを、前記工場外気温を入力とする伝達関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がある場合、前記環境温度予測モデルを、前記時刻または曜日の関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がない場合、前記環境温度予測モデルを決定不可能とすることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記環境温度変化予測部で予測された前記将来の環境温度の変化を報知する予測結果報知部をさらに備えることを特徴とする。
上記目的を達成するために、本開示は、工作機械が設置された工場の環境温度変化を予測する工作機械の環境温度変化予測方法であって、
前記工作機械の発熱部の発熱の影響を受けない部位の機体温度及び／又は周囲気温を温度センサにより測定し、環境温度として取得する環境温度取得ステップと、
前記工場の外の気温を、温度センサによる測定及び／又は気象データより工場外気温として取得する外気温取得ステップと、
前記環境温度と前記工場外気温とのデータに基づいて前記環境温度の変化傾向を幾つかのパターンに分類する分類規則と、前記パターンごとに異なる環境温度予測モデルと、を工場環境パターンとして予め定義しておく工場環境パターン設定ステップと、
過去の前記環境温度及び前記工場外気温のデータに基づいて、前記分類規則から当てはまる前記工場環境パターンを選択し、対応する前記環境温度予測モデルのパラメータを決定する予測モデル生成ステップと、
前記予測モデル生成ステップで生成された前記環境温度予測モデルにより、将来の前記環境温度の変化を予測する環境温度変化予測ステップと、を実行することを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記環境温度変化予測ステップの前に、前記工場外気温の将来の予測データを外気温予測データとして取得する外気温予測データ取得ステップを実行し、
前記環境温度変化予測ステップでは、前記外気温予測データと前記環境温度予測モデルとにより、前記将来の環境温度の変化を予測することを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定ステップにおける前記分類規則は、過去の前記環境温度変化の変化幅と、過去の前記工場外気温に時間遅れの処理を行ったものと前記環境温度変化との相関の大きさと、過去の前記環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則であることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定ステップで定義される前記環境温度予測モデルは、一定温度と、時刻または曜日の関数と、前記工場外気温を入力とする伝達関数と、のいずれかであることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記工場環境パターン設定ステップでは、前記環境温度変化の変化幅が所定の変化幅閾値を下回っている場合、前記環境温度予測モデルを、前記一定温度とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが所定の係数閾値より高い場合、前記環境温度予測モデルを、前記工場外気温を入力とする伝達関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がある場合、前記環境温度予測モデルを、前記時刻または曜日の関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がない場合、前記環境温度予測モデルを決定不可能とすることを特徴とする。
本開示の別の態様は、上記構成において、前記環境温度変化予測ステップで予測された前記将来の環境温度の変化を報知する予測結果報知ステップをさらに実行することを特徴とする。
本開示によれば、工作機械周囲の環境温度と工場外気温とを取得し、それらのデータに基づいて、環境温度の変化傾向を幾つかのパターンに分類する。このパターンは、恒温室に近い工場環境、断熱性が低く外気温の影響が大きい工場環境、空調または周囲の熱源の影響が大きい工場環境など想定される幾つかの工場環境のパターンと結び付けられる。さらに、工場環境のパターンごとに異なる環境温度予測モデルが用意されているため、まず工作機械が置かれた工場環境がどのようなパターンに当てはまるかを診断し、ついで環境温度予測モデルのパラメータを取得したデータに合わせて決定することにより、工作機械が置かれた工場環境に合わせて適切に環境温度を予測することができる。すなわち、容易にデータを取得できる工作機械の機体及び／又は周囲気温と工場外気温とのデータから、工作機械が置かれた工場環境に合わせて適切に環境温度を予測することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、外気温予測データと環境温度予測モデルとにより、将来の環境温度の変化を予測するので、工場外気温の将来の予測データに合わせて予測モデルのパラメータを決定でき、断熱性が低く外気温の影響が大きい工場環境に合わせて適切に環境温度を予測することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、分類規則を、過去の工場の環境温度変化の変化幅と、過去の工場外の気温変化に時間遅れの処理を行ったものと工場の環境温度変化との相関の大きさと、過去の工場の環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則とすることで、取得した工作機械周囲の環境温度と工場外気温とのデータから適切に工場環境のパターンを分類できる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、分類された工場環境パターンに合わせて、環境温度予測モデルを、一定温度、時刻または曜日の関数、工場外の気温を入力とする伝達関数のいずれかとすることで、工場環境に合わせた適切な環境温度予測モデルを生成することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、分類規則を用いて環境温度予測モデルを決定していくアルゴリズムとすることで、取得された工作機械周囲の環境温度と工場外気温とのデータに基づいて工場環境に合わせた環境温度予測モデルを自動的に決定できるようになり、簡単に環境温度変化を予測することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、予測された環境温度変化を報知することで、環境温度変化による熱変位が原因で加工精度不良が出る問題を防ぐことができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、外気温予測データと環境温度予測モデルとにより、将来の環境温度の変化を予測するので、工場外気温の将来の予測データに合わせて予測モデルのパラメータを決定でき、断熱性が低く外気温の影響が大きい工場環境に合わせて適切に環境温度を予測することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、分類規則を、過去の工場の環境温度変化の変化幅と、過去の工場外の気温変化に時間遅れの処理を行ったものと工場の環境温度変化との相関の大きさと、過去の工場の環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則とすることで、取得した工作機械周囲の環境温度と工場外気温とのデータから適切に工場環境のパターンを分類できる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、分類された工場環境パターンに合わせて、環境温度予測モデルを、一定温度、時刻または曜日の関数、工場外の気温を入力とする伝達関数のいずれかとすることで、工場環境に合わせた適切な環境温度予測モデルを生成することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、分類規則を用いて環境温度予測モデルを決定していくアルゴリズムとすることで、取得された工作機械周囲の環境温度と工場外気温とのデータに基づいて工場環境に合わせた環境温度予測モデルを自動的に決定できるようになり、簡単に環境温度変化を予測することができる。
本開示の別の態様によれば、上記効果に加えて、予測された環境温度変化を報知することで、環境温度変化による熱変位が原因で加工精度不良が出る問題を防ぐことができる。
以下、本開示の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本開示を適用する工作機械の環境温度変化予測装置の構成図である。
工場１の建物内には、工作機械２と、工場１の室温を制御する空調３とが設置されている。工場１の外には、工場外気温を測定する温度センサ４が設置されている。工場１内で工作機械２には、主軸などの発熱部の影響を受けない部分（本例ではコラム）の温度を測定する温度センサ５と、周囲気温を測定する温度センサ６とが設置されている。
なお、工場外気温は、工場１の外壁等、工場外気温と同等の温度と見なせる部分に温度センサ４を設置して得てもよい。また、工場外気温は、インターネットなどを通じて工場１のある地域の気象データとして取得しても良く、その場合は温度センサ４を省略できる。気象データと温度センサ４との双方のデータを用い、例えば平均をとる等して工場外気温を取得してもよい。温度センサ５と温度センサ６とは、どちらか一方のみの設置でも良い。
図１は、本開示を適用する工作機械の環境温度変化予測装置の構成図である。
工場１の建物内には、工作機械２と、工場１の室温を制御する空調３とが設置されている。工場１の外には、工場外気温を測定する温度センサ４が設置されている。工場１内で工作機械２には、主軸などの発熱部の影響を受けない部分（本例ではコラム）の温度を測定する温度センサ５と、周囲気温を測定する温度センサ６とが設置されている。
なお、工場外気温は、工場１の外壁等、工場外気温と同等の温度と見なせる部分に温度センサ４を設置して得てもよい。また、工場外気温は、インターネットなどを通じて工場１のある地域の気象データとして取得しても良く、その場合は温度センサ４を省略できる。気象データと温度センサ４との双方のデータを用い、例えば平均をとる等して工場外気温を取得してもよい。温度センサ５と温度センサ６とは、どちらか一方のみの設置でも良い。
工場１内の室温が変化すると、工作機械２に熱変位が生じ、加工精度が悪化する場合がある。これを事前に予測するため、環境温度変化予測装置７が設置されている。環境温度変化予測装置７は、工作機械２のＮＣ装置に内蔵されていても良いし、工作機械２とは別の電子機器に組み込まれていても良い。
環境温度変化予測装置７には、温度センサ５，６を利用して工作機械２の環境温度変化のデータを取得する環境温度取得部８と、温度センサ４などを利用して工場外気温データを取得する外気温取得部９と、工場環境パターン設定部１０とが設けられている。
工場環境パターン設定部１０には、環境温度の変化傾向に基づいて分類される複数のパターンと、各パターンごとに環境温度変化を予測する環境温度予測モデル（以下「予測モデル」という。）とが、工場環境パターンとして予め定義づけられている（工場環境パターン設定ステップ）。工場環境パターン設定部１０には、環境温度取得部８で取得された環境温度と、外気温取得部９で取得された工場外気温とのデータに基づいて、工場環境パターンを診断・分類するアルゴリズムがインプットされている。
環境温度変化予測装置７には、温度センサ５，６を利用して工作機械２の環境温度変化のデータを取得する環境温度取得部８と、温度センサ４などを利用して工場外気温データを取得する外気温取得部９と、工場環境パターン設定部１０とが設けられている。
工場環境パターン設定部１０には、環境温度の変化傾向に基づいて分類される複数のパターンと、各パターンごとに環境温度変化を予測する環境温度予測モデル（以下「予測モデル」という。）とが、工場環境パターンとして予め定義づけられている（工場環境パターン設定ステップ）。工場環境パターン設定部１０には、環境温度取得部８で取得された環境温度と、外気温取得部９で取得された工場外気温とのデータに基づいて、工場環境パターンを診断・分類するアルゴリズムがインプットされている。
また、環境温度変化予測装置７には、予測モデル生成部１１と、外気温予測データ取得部１２と、環境温度変化予測部１３と、予測結果報知部１４とが設けられている。
予測モデル生成部１１は、環境温度取得部８と外気温取得部９とにより蓄積された過去の温度データ、および工場環境パターン設定部１０にインプットされたアルゴリズムに基づいて、工場環境パターン設定部１０で設定される工場環境パターンを選択し、選択した工場環境パターンに対応する予測モデルのパラメータを決定する。
外気温予測データ取得部１２は、インターネットなどを通じて気象予報データを取得したり、別の予測手段を用いて、将来の外気温予測データを取得する。
環境温度変化予測部１３は、予測モデル生成部１１で生成された予測モデルと、外気温予測データ取得部１２で取得した外気温予測データとを用いて、或いは、外気温予測データを使用せず、予測モデルと、環境温度取得部８と外気温取得部９とに蓄積された過去の温度データとを用いて、将来の工作機械２の環境温度変化を予測する。
予測結果報知部１４は、環境温度変化予測部１３で予測された環境温度変化を、工作機械２を使用するオペレータに報知する。予測された環境温度変化が所定の変化幅より大きく、工作機械２の加工精度悪化が予想される場合には、予測結果報知部１４はアラームを報知する。予測結果報知部１４は、結果を画面上に表示するようにしても良いし、結果を他の端末にメール通知する機能であっても良い。
予測モデル生成部１１は、環境温度取得部８と外気温取得部９とにより蓄積された過去の温度データ、および工場環境パターン設定部１０にインプットされたアルゴリズムに基づいて、工場環境パターン設定部１０で設定される工場環境パターンを選択し、選択した工場環境パターンに対応する予測モデルのパラメータを決定する。
外気温予測データ取得部１２は、インターネットなどを通じて気象予報データを取得したり、別の予測手段を用いて、将来の外気温予測データを取得する。
環境温度変化予測部１３は、予測モデル生成部１１で生成された予測モデルと、外気温予測データ取得部１２で取得した外気温予測データとを用いて、或いは、外気温予測データを使用せず、予測モデルと、環境温度取得部８と外気温取得部９とに蓄積された過去の温度データとを用いて、将来の工作機械２の環境温度変化を予測する。
予測結果報知部１４は、環境温度変化予測部１３で予測された環境温度変化を、工作機械２を使用するオペレータに報知する。予測された環境温度変化が所定の変化幅より大きく、工作機械２の加工精度悪化が予想される場合には、予測結果報知部１４はアラームを報知する。予測結果報知部１４は、結果を画面上に表示するようにしても良いし、結果を他の端末にメール通知する機能であっても良い。
次に、環境温度変化予測装置７により実行される環境温度変化予測方法について、図２のフローチャートを使って説明する。
まずＳ１で、環境温度取得部８と外気温取得部９とにより、工場外の気温変化と、工作機械２の環境温度変化とのデータを取得する（環境温度取得ステップ及び外気温取得ステップ）。取得期間は１週間分～１か月分程度が目安である。
次に、Ｓ２で、工場環境パターン設定部１０が、期間内の環境温度変化の変化幅を計算して、所定の変化幅閾値以上かどうかを判定する。変化幅閾値は、工作機械２の加工での要求精度などを考慮して決定しておく。１℃～３℃程度が目安である。変化幅閾値よりも変化幅が小さい場合には、Ｓ３において、恒温室に近い工場環境であると判定する。この場合、予測モデル生成部１１では、環境温度変化の予測モデルを、以下の式（１）に示すように過去の測定期間内の平均温度（一定温度）として定義する（予測モデル生成ステップ）。
まずＳ１で、環境温度取得部８と外気温取得部９とにより、工場外の気温変化と、工作機械２の環境温度変化とのデータを取得する（環境温度取得ステップ及び外気温取得ステップ）。取得期間は１週間分～１か月分程度が目安である。
次に、Ｓ２で、工場環境パターン設定部１０が、期間内の環境温度変化の変化幅を計算して、所定の変化幅閾値以上かどうかを判定する。変化幅閾値は、工作機械２の加工での要求精度などを考慮して決定しておく。１℃～３℃程度が目安である。変化幅閾値よりも変化幅が小さい場合には、Ｓ３において、恒温室に近い工場環境であると判定する。この場合、予測モデル生成部１１では、環境温度変化の予測モデルを、以下の式（１）に示すように過去の測定期間内の平均温度（一定温度）として定義する（予測モデル生成ステップ）。
Ｓ２の判別で、期間内の環境温度変化の変化幅が変化幅閾値以上の場合、工場環境パターン設定部１０は、Ｓ４で、時定数を変化させながら工場外気温に一次遅れ処理を行い、環境温度変化との相関係数を計算し、最大となる相関係数の値を求める処理を行う。まず実測した工場外気温θa,iに対し、以下の式（２）により、一次遅れ処理を行った工場外気温θaT,iを求める。
ついで、式（２）で求めた時定数Ｔで一次遅れ処理を行った工場外気温θaT,iと、環境温度変化の実測値θm,iとの相関係数を求める。式（２）の一次遅れの時定数Ｔを変化させながら、以下の式（３）により、最大となる相関係数rmaxを求める。
次にＳ５で、工場環境パターン設定部１０は、式（３）で求めた最大となる相関係数rmaxが、所定の第１係数閾値以下であるかどうかを判別する。この第１係数閾値は予め設定しておくが、０．８程度が目安である。
相関係数rmaxが第１係数閾値を超えているときは、Ｓ６において、外気温の影響が大きい工場環境であると判定する。このとき予測モデル生成部１１では、環境温度変化の予測モデルを、工場外気温を入力とする伝達関数として定義する。具体的には、式（２）と式（３）とにより求められる相関係数が最大となる一次遅れの時定数Ｔmを用いて、式（２）と同様の一次遅れの以下の式（４）で、工場外気温の予測値の一次遅れを計算し、以下の式（５）で線形変換を行うことで定義できる（予測モデル生成ステップ）。
相関係数rmaxが第１係数閾値を超えているときは、Ｓ６において、外気温の影響が大きい工場環境であると判定する。このとき予測モデル生成部１１では、環境温度変化の予測モデルを、工場外気温を入力とする伝達関数として定義する。具体的には、式（２）と式（３）とにより求められる相関係数が最大となる一次遅れの時定数Ｔmを用いて、式（２）と同様の一次遅れの以下の式（４）で、工場外気温の予測値の一次遅れを計算し、以下の式（５）で線形変換を行うことで定義できる（予測モデル生成ステップ）。
Ｓ５の判別で、最大となる相関係数rmaxが第１係数閾値以下の場合、工場環境パターン設定部１０は、Ｓ７で、温度変化の日毎の周期性の指標を計算する。計算方法は、例えば、環境温度変化のデータを日毎に区切って、日毎のデータ間の相関係数を求める方法を用いる。このとき、データ間の相関係数は、１／２×（日数）×（日数－１）通り計算されることになる。
Ｓ８で、工場環境パターン設定部１０は、その中で最小となる相関係数について、予め設定した第２係数閾値と比較して判定する。判定には、最小となる相関係数ではなく、求めた相関係数について平均値を取って比較しても良い。また、相関係数を判定に使う方法では温度変化の大小は無視されてしまうことになるため、差分の２乗平均など、データ間の距離に相当する指標を計算して、温度変化の大小を考慮して判定しても良い。また、日毎ではなく週毎にデータを区切って、データ間の相関係数や距離を求めて周期性を判定しても良い。この方法は、平日は夜間も含めて空調を使用するが、週末は電源を切るような場合を判別するのに有効である。
Ｓ８で、工場環境パターン設定部１０は、その中で最小となる相関係数について、予め設定した第２係数閾値と比較して判定する。判定には、最小となる相関係数ではなく、求めた相関係数について平均値を取って比較しても良い。また、相関係数を判定に使う方法では温度変化の大小は無視されてしまうことになるため、差分の２乗平均など、データ間の距離に相当する指標を計算して、温度変化の大小を考慮して判定しても良い。また、日毎ではなく週毎にデータを区切って、データ間の相関係数や距離を求めて周期性を判定しても良い。この方法は、平日は夜間も含めて空調を使用するが、週末は電源を切るような場合を判別するのに有効である。
Ｓ８の判定にて、データ間の相関係数が第２係数閾値より大きい場合には、周期性があるということになるため、Ｓ９において、日または週毎の周期的なＯＮ／ＯＦＦがある空調または周囲の熱源の影響が大きい工場環境と判定される。この場合、予測モデル生成部１１では、環境温度変化の予測モデルを、時刻または曜日の関数で定義する（予測モデル生成ステップ）。具体的には、以下の式（６）のように、それぞれの時刻や曜日に対応する測定値の平均値を取ったものの一次関数を予測値とし、時刻と予測値との点群データを作成し、各点の間を補間したものが環境温度変化を表す関数となる。
一方、Ｓ８の判定にて、データ間の相関係数が第２係数閾値以下の場合には、工場外の気温変化に時間遅れの処理を行ったものと環境温度変化との相関が低く、環境温度変化に周期性もないということになる。このとき、Ｓ１０で、不規則な温度変化のある工場環境と判定され、予測モデル生成部１１で予測モデルは決定不可能となる。この場合、予測結果報知部１４で、不規則な温度変化が生じている原因を特定して工場環境を改善する必要があることを工作機械２のオペレータに提示することができる。
以上の方法で、工場環境パターン設定部１０では、工場環境パターンを、Ｓ３：恒温室に近い工場環境、Ｓ６：外気温の影響が大きい工場環境、Ｓ９：空調または周囲の熱源の影響が大きい工場環境、Ｓ１０：不規則な温度変化のある工場環境、に分類し、各分類に対応する予測モデルを決定する。
よって、予測モデル生成部１１は、過去の環境温度及び／又は工場外気温のデータに基づいて、当てはまる工場環境パターンを選択し、選択された工場環境パターンにおける予測モデルのパラメータを決定する。
こうしてパラメータが決定された予測モデルにより、環境温度変化予測部１３では、Ｓ１１において、Ｓ３，Ｓ９の場合は、環境温度取得部８及び外気温取得部９に蓄積された過去の環境温度のデータから、Ｓ６の場合は、外気温予測データ取得部１２から得られる工場外気温の将来の予測データから、それぞれ環境温度変化を予測する（環境温度変化予測ステップ）。
環境温度変化予測部１３での予測結果は、Ｓ１２で、予測結果報知部１４によって報知される（予測結果報知ステップ）。
よって、予測モデル生成部１１は、過去の環境温度及び／又は工場外気温のデータに基づいて、当てはまる工場環境パターンを選択し、選択された工場環境パターンにおける予測モデルのパラメータを決定する。
こうしてパラメータが決定された予測モデルにより、環境温度変化予測部１３では、Ｓ１１において、Ｓ３，Ｓ９の場合は、環境温度取得部８及び外気温取得部９に蓄積された過去の環境温度のデータから、Ｓ６の場合は、外気温予測データ取得部１２から得られる工場外気温の将来の予測データから、それぞれ環境温度変化を予測する（環境温度変化予測ステップ）。
環境温度変化予測部１３での予測結果は、Ｓ１２で、予測結果報知部１４によって報知される（予測結果報知ステップ）。
最後に本発明を用いて測定データから工場環境を診断し、環境温度を予測する具体例を示す。
図３と図４とは、それぞれ別の工場、別の季節における１週間分の外気温変化と、環境温度変化（工場内の室温変化）の実測値及び予測値とのグラフである。グラフを見ると、外気温は１日周期で昼間は高くなり、夜は低くなる変化をしていることが分かる。ただし、外気温は天候の影響も受け、日によって気温の上がり方が変わる。例えば図３の６日目や、図４の５日目は、雨天であったため他の日に比べて気温の上がり方が小さくなっている。
一方、環境温度変化を見ると、図３では外気温変化が小さい日は環境温度変化も小さいが、図４では外気温変化に関係なく昼間は２０℃付近まで温度が上がっていることが分かる。図３と図４との工場の環境温度変化は性質が異なると考えられる。
図３と図４とは、それぞれ別の工場、別の季節における１週間分の外気温変化と、環境温度変化（工場内の室温変化）の実測値及び予測値とのグラフである。グラフを見ると、外気温は１日周期で昼間は高くなり、夜は低くなる変化をしていることが分かる。ただし、外気温は天候の影響も受け、日によって気温の上がり方が変わる。例えば図３の６日目や、図４の５日目は、雨天であったため他の日に比べて気温の上がり方が小さくなっている。
一方、環境温度変化を見ると、図３では外気温変化が小さい日は環境温度変化も小さいが、図４では外気温変化に関係なく昼間は２０℃付近まで温度が上がっていることが分かる。図３と図４との工場の環境温度変化は性質が異なると考えられる。
図３と図４との変化から、図２のフローチャートに基づいて予測モデルを求める。この例では、Ｓ２の環境温度変化の変化幅閾値を３℃、Ｓ５の外気温と環境温度との相関係数の第１係数閾値を０．８、Ｓ８の日毎のデータ間の相関係数の最小値の第２係数閾値を０．７に設定する。
このとき、図３の工場では、Ｓ２で１週間の環境温度変化の変化幅は５．９℃あり、変化幅閾値３℃より大きいと判定される。次にＳ４で、時定数を変化させながら工場外気温に一次遅れ処理を行い、環境温度変化との相関係数を計算し、最大となる相関係数の値を求めると、rmax＝０．９５となり、Ｓ５で第１係数閾値０．８より大きいと判定される。その結果、Ｓ６で、外気温の影響が大きい工場環境と診断され、環境温度変化を工場外気温を入力とする伝達関数として定義する。実際に伝達関数を求めると、図３の破線のような予測結果が得られ、実測の環境温度変化をよく表していることが分かる。
このとき、図３の工場では、Ｓ２で１週間の環境温度変化の変化幅は５．９℃あり、変化幅閾値３℃より大きいと判定される。次にＳ４で、時定数を変化させながら工場外気温に一次遅れ処理を行い、環境温度変化との相関係数を計算し、最大となる相関係数の値を求めると、rmax＝０．９５となり、Ｓ５で第１係数閾値０．８より大きいと判定される。その結果、Ｓ６で、外気温の影響が大きい工場環境と診断され、環境温度変化を工場外気温を入力とする伝達関数として定義する。実際に伝達関数を求めると、図３の破線のような予測結果が得られ、実測の環境温度変化をよく表していることが分かる。
一方、図４の工場では、Ｓ２で１週間の環境温度変化の変化幅は７．３℃あり、変化幅閾値３℃より大きいと判定される。次にＳ４で、時定数を変化させながら工場外気温に一次遅れ処理を行い、環境温度変化との相関係数を計算し、最大となる相関係数の値を求めると、rmax＝０．６８となり、Ｓ５で第１係数閾値０．８より小さいと判定される。次に、Ｓ７で、環境温度変化のデータを日毎に区切って、日毎のデータ間の相関係数を求めると、７日間では２１通りの相関係数が得られるが、このデータでは０．９４～０．９９の範囲となる。Ｓ８にて、最小となる相関係数０．９４は第２係数閾値０．７より大きいと判定される。その結果、Ｓ９で、空調または周囲の熱源の影響が大きい工場環境と診断され、環境温度変化を時刻の関数として定義する。７日間の各時間帯の温度の平均値を取って、時刻の関数として求めると、図４の破線のような予測結果が得られ、実測の１日の間の環境温度変化の傾向を表していることが分かる。
以上の如く、上記形態の工作機械２の環境温度変化予測装置７は、工作機械２の発熱部の発熱の影響を受けない部位の機体温度及び周囲気温を温度センサ５，６により測定し、環境温度として取得する環境温度取得部８と、工場の外の気温を、温度センサ４による測定及び／又は気象データにより工場外気温として取得する外気温取得部９と、環境温度と工場外気温とのデータに基づいて環境温度の変化傾向を幾つかのパターンに分類する分類規則と、パターンごとに異なる予測モデルと、を工場環境パターンとして予め定義しておく工場環境パターン設定部１０と、過去の環境温度及び／又は工場外気温のデータに基づいて、分類規則から当てはまる工場環境パターンを選択し、対応する予測モデルのパラメータを決定する予測モデル生成部１１と、予測モデル生成部１１で生成された予測モデルにより、将来の環境温度の変化を予測する環境温度変化予測部１３とを備えて、図２の環境温度変化予測方法を実行する。
この構成によれば、工作機械２の周囲の環境温度と工場外気温とを取得し、それらのデータに基づいて、環境温度の変化傾向を幾つかのパターンに分類する。このパターンは、恒温室に近い工場環境、断熱性が低く外気温の影響が大きい工場環境、空調または周囲の熱源の影響が大きい工場環境など想定される幾つかの工場環境のパターンと結び付けられる。さらに、工場環境のパターンごとに異なる予測モデルが用意されているため、まず工作機械２が置かれた工場環境がどのようなパターンに当てはまるかを診断し、ついで予測モデルのパラメータを取得したデータに合わせて決定することにより、工作機械２が置かれた工場環境に合わせて適切に環境温度を予測することができる。すなわち、容易にデータを取得できる工作機械２の機体及び周囲気温と工場外気温とのデータから、工作機械２が置かれた工場環境に合わせて適切に環境温度を予測することができる。
特に、工場外気温の将来の予測データを外気温予測データとして取得する外気温予測データ取得部１２をさらに備え、環境温度変化予測部１３は、外気温予測データと予測モデルとにより、将来の環境温度の変化を予測するので、工場外気温の将来の予測データに合わせて予測モデルのパラメータを決定でき、断熱性が低く外気温の影響が大きい工場環境に合わせて適切に環境温度を予測することができる。
また、工場環境パターン設定部１０における分類規則は、過去の環境温度変化の変化幅と、過去の工場外気温に時間遅れの処理を行ったものと環境温度変化との相関の大きさと、過去の環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則であるので、取得した工作機械２の周囲の環境温度と工場外気温とのデータから適切に工場環境のパターンを分類できる。
また、工場環境パターン設定部１０における分類規則は、過去の環境温度変化の変化幅と、過去の工場外気温に時間遅れの処理を行ったものと環境温度変化との相関の大きさと、過去の環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則であるので、取得した工作機械２の周囲の環境温度と工場外気温とのデータから適切に工場環境のパターンを分類できる。
さらに、分類された工場環境パターンに合わせて、予測モデルを、一定温度、時刻または曜日の関数、工場外の気温を入力とする伝達関数のいずれかとしているので、工場環境に合わせた適切な予測モデルを生成することができる。
加えて、工場環境パターン設定部１０は、環境温度変化の変化幅が所定の変化幅閾値を下回っている場合、予測モデルを一定温度とし、変化幅が変化幅閾値以上で、且つ相関の大きさが所定の第１係数閾値より高い場合、予測モデルを工場外気温を入力とする伝達関数とし、変化幅が変化幅閾値以上で、且つ相関の大きさが第１係数閾値以下であり、さらに過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がある場合、予測モデルを時刻または曜日の関数とし、変化幅が変化幅閾値以上で、且つ相関の大きさが第１係数閾値以下であり、さらに過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がない場合、予測モデルを決定不可能とする。よって、取得された工作機械周囲の環境温度と工場外気温とのデータに基づいて工場環境に合わせた予測モデルを自動的に決定できるようになり、簡単に環境温度変化を予測することができる。
そして、環境温度変化予測部１３で予測された将来の環境温度の変化を報知する予測結果報知部１４をさらに備えることで、環境温度変化による熱変位が原因で加工精度不良が出る問題を防ぐことができる。
加えて、工場環境パターン設定部１０は、環境温度変化の変化幅が所定の変化幅閾値を下回っている場合、予測モデルを一定温度とし、変化幅が変化幅閾値以上で、且つ相関の大きさが所定の第１係数閾値より高い場合、予測モデルを工場外気温を入力とする伝達関数とし、変化幅が変化幅閾値以上で、且つ相関の大きさが第１係数閾値以下であり、さらに過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がある場合、予測モデルを時刻または曜日の関数とし、変化幅が変化幅閾値以上で、且つ相関の大きさが第１係数閾値以下であり、さらに過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がない場合、予測モデルを決定不可能とする。よって、取得された工作機械周囲の環境温度と工場外気温とのデータに基づいて工場環境に合わせた予測モデルを自動的に決定できるようになり、簡単に環境温度変化を予測することができる。
そして、環境温度変化予測部１３で予測された将来の環境温度の変化を報知する予測結果報知部１４をさらに備えることで、環境温度変化による熱変位が原因で加工精度不良が出る問題を防ぐことができる。
なお、工作機械の機体温度、周囲気温、工場外気温を測定する温度センサは、それぞれ１つずつに限らず、複数設けて、複数の測定値の平均をとったりしてもよい。
工場環境パターン設定部で定義する工場環境パターンは、上記形態の３パターンに限らず、さらに細分化して増やしてもよい。
工場環境パターン設定部で定義する工場環境パターンは、上記形態の３パターンに限らず、さらに細分化して増やしてもよい。
１・・工場、２・・工作機械、３・・空調、４，５，６・・温度センサ、７・・環境温度変化予測装置、８・・環境温度取得部、９・・外気温取得部、１０・・工場環境パターン設定部、１１・・予測モデル生成部、１２・・外気温予測データ取得部、１３・・環境温度変化予測部、１４・・予測結果報知部。
Claims (12)
- 工作機械が設置された工場の環境温度変化を予測する工作機械の環境温度変化予測装置であって、
前記工作機械の発熱部の発熱の影響を受けない部位の機体温度及び／又は周囲気温を温度センサにより測定し、環境温度として取得する環境温度取得部と、
前記工場の外の気温を、温度センサによる測定及び／又は気象データにより工場外気温として取得する外気温取得部と、
前記環境温度と前記工場外気温とのデータに基づいて前記環境温度の変化傾向を幾つかのパターンに分類する分類規則と、前記パターンごとに異なる環境温度予測モデルと、を工場環境パターンとして予め定義しておく工場環境パターン設定部と、
過去の前記環境温度及び前記工場外気温のデータに基づいて、前記分類規則から当てはまる前記工場環境パターンを選択し、対応する前記環境温度予測モデルのパラメータを決定する予測モデル生成部と、
前記予測モデル生成部で生成された前記環境温度予測モデルにより、将来の前記環境温度の変化を予測する環境温度変化予測部と、
を備えることを特徴とする工作機械の環境温度変化予測装置。 - 前記工場外気温の将来の予測データを外気温予測データとして取得する外気温予測データ取得部をさらに備え、
前記環境温度変化予測部は、前記外気温予測データと前記環境温度予測モデルとにより、前記将来の環境温度の変化を予測することを特徴とする請求項１に記載の工作機械の環境温度変化予測装置。 - 前記工場環境パターン設定部における前記分類規則は、過去の前記環境温度変化の変化幅と、過去の前記工場外気温に時間遅れの処理を行ったものと前記環境温度変化との相関の大きさと、過去の前記環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則であることを特徴とする請求項１又は２に記載の工作機械の環境温度変化予測装置。
- 前記工場環境パターン設定部で定義される前記環境温度予測モデルは、一定温度と、時刻または曜日の関数と、前記工場外気温を入力とする伝達関数と、のいずれかであることを特徴とする請求項３に記載の工作機械の環境温度変化予測装置。
- 前記工場環境パターン設定部は、
前記環境温度変化の変化幅が所定の変化幅閾値を下回っている場合、前記環境温度予測モデルを、前記一定温度とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが所定の係数閾値より高い場合、前記環境温度予測モデルを、前記工場外気温を入力とする伝達関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がある場合、前記環境温度予測モデルを、前記時刻または曜日の関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がない場合、前記環境温度予測モデルを決定不可能とする
ことを特徴とする請求項４に記載の工作機械の環境温度変化予測装置。 - 前記環境温度変化予測部で予測された前記将来の環境温度の変化を報知する予測結果報知部をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の工作機械の環境温度変化予測装置。
- 工作機械が設置された工場の環境温度変化を予測する工作機械の環境温度変化予測方法であって、
前記工作機械の発熱部の発熱の影響を受けない部位の機体温度及び／又は周囲気温を温度センサにより測定し、環境温度として取得する環境温度取得ステップと、
前記工場の外の気温を、温度センサによる測定及び／又は気象データより工場外気温として取得する外気温取得ステップと、
前記環境温度と前記工場外気温とのデータに基づいて前記環境温度の変化傾向を幾つかのパターンに分類する分類規則と、前記パターンごとに異なる環境温度予測モデルと、を工場環境パターンとして予め定義しておく工場環境パターン設定ステップと、
過去の前記環境温度及び前記工場外気温のデータに基づいて、前記分類規則から当てはまる前記工場環境パターンを選択し、対応する前記環境温度予測モデルのパラメータを決定する予測モデル生成ステップと、
前記予測モデル生成ステップで生成された前記環境温度予測モデルにより、将来の前記環境温度の変化を予測する環境温度変化予測ステップと、
を実行することを特徴とする工作機械の環境温度変化予測方法。 - 前記環境温度変化予測ステップの前に、
前記工場外気温の将来の予測データを外気温予測データとして取得する外気温予測データ取得ステップを実行し、
前記環境温度変化予測ステップでは、前記外気温予測データと前記環境温度予測モデルとにより、前記将来の環境温度の変化を予測することを特徴とする請求項７に記載の工作機械の環境温度変化予測方法。 - 前記工場環境パターン設定ステップにおける前記分類規則は、過去の前記環境温度変化の変化幅と、過去の前記工場外気温に時間遅れの処理を行ったものと前記環境温度変化との相関の大きさと、過去の前記環境温度変化の周期性とに基づいて分類する規則であることを特徴とする請求項７又は８に記載の工作機械の環境温度変化予測方法。
- 前記工場環境パターン設定ステップで定義される前記環境温度予測モデルは、一定温度と、時刻または曜日の関数と、前記工場外気温を入力とする伝達関数と、のいずれかであることを特徴とする請求項９に記載の工作機械の環境温度変化予測方法。
- 前記工場環境パターン設定ステップでは、
前記環境温度変化の変化幅が所定の変化幅閾値を下回っている場合、前記環境温度予測モデルを、前記一定温度とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが所定の係数閾値より高い場合、前記環境温度予測モデルを、前記工場外気温を入力とする伝達関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がある場合、前記環境温度予測モデルを、前記時刻または曜日の関数とし、
前記変化幅が前記変化幅閾値以上で、且つ前記相関の大きさが前記係数閾値以下であり、さらに前記過去の環境温度変化に日毎または週毎の周期性がない場合、前記環境温度予測モデルを決定不可能とする
ことを特徴とする請求項１０に記載の工作機械の環境温度変化予測方法。 - 前記環境温度変化予測ステップで予測された前記将来の環境温度の変化を報知する予測結果報知ステップをさらに実行することを特徴とする請求項７乃至１１の何れかに記載の工作機械の環境温度変化予測方法。
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