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公开(公告)号：CN112809462B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011267596.3
申请日：2020-11-13
Applicant: 株式会社捷太格特
Abstract: 本发明提供颤振评价系统，在磨削加工的工序内，精度良好地评价工件的表面的颤振量，颤振评价系统(1)具备：尺寸测定装置(14)，在磨削装置(100)中测定工件W的外径；加速度传感器(15)，设置于尺寸测定装置；以及颤振量评价运算装置(200)，基于加速度数据评价颤振量，颤振量评价运算装置具备：基础数据获取部，获取基础数据；FFT解析部，基于基础数据进行FFT解析；第一提取部，提取第一特定频率成分；第一逆FFT解析部，基于第一提取FFT数据进行逆FFT解析；第一位移转换部，将与加速度相关的数据转换为与位移相关的对应的数据；以及颤振量评价部，基于与位移相关的第一逆FFT数据评价第一颤振量。
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公开(公告)号：CN112809463A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011284666.6
申请日：2020-11-17
Applicant: 株式会社捷太格特
Abstract: 本发明提供表面性状推断系统。该表面性状推断系统具备：传感器，在磨削装置中，在与工件的表面接触或者非接触的状态下，输出与工件的表面状态相应的信息；以及表面性状生成装置，基于由传感器检测出的时间序列数据来生成工件的面状的表面性状。表面性状生成装置具备：基础数据获取部，获取在传感器的测定位置沿螺旋状移动时的、每个规定角度的时间序列数据作为基础数据；周向颤动生成部，基于多个基础数据来生成工件的轴向位置上的周向颤动；以及面状颤动生成部，将工件(W)的每个不同角度的多个周向颤动视为同一角度上的多个周向颤动来生成面状颤动。
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公开(公告)号：CN112809463B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202011284666.6
申请日：2020-11-17
Applicant: 株式会社捷太格特
Abstract: 本发明提供表面性状推断系统。该表面性状推断系统具备：传感器，在磨削装置中，在与工件的表面接触或者非接触的状态下，输出与工件的表面状态相应的信息；以及表面性状生成装置，基于由传感器检测出的时间序列数据来生成工件的面状的表面性状。表面性状生成装置具备：基础数据获取部，获取在传感器的测定位置沿螺旋状移动时的、每个规定角度的时间序列数据作为基础数据；周向颤动生成部，基于多个基础数据来生成工件的轴向位置上的周向颤动；以及面状颤动生成部，将工件(W)的每个不同角度的多个周向颤动视为同一角度上的多个周向颤动来生成面状颤动。
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公开(公告)号：CN113561061A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110463429.4
申请日：2021-04-25
Applicant: 株式会社捷太格特
Abstract: 一种修整装置，其具备：检测器，其检测表示工件在轴向上的表面性状的表面性状评价值、以及多个轴向位置处的有关外径的外径评价值中的至少一个评价值；计算部，其基于与由检测器检测出的工件的表面状态相对应的所述的评价值，计算磨石上的从基准表面状态起算的形状毁坏程度；判定部，其基于形状毁坏程度，判定可否执行磨石的修整以及可否变更修整的条件的至少一方；以及执行部，其基于判定部的判定结果执行磨石的修整。
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公开(公告)号：CN110780639A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910666424.4
申请日：2019-07-23
Applicant: 株式会社捷太格特
IPC: G05B19/408
Abstract: 研磨质量评估模型生成装置包括：测量数据获取单元(120)，其被配置成针对多个工件中的每个工件获取预定时段中的测量数据，测量数据是在使用磨床中的磨轮执行对工件的研磨时测量的数据，并且测量数据是指示磨床的结构构件的状态的第一测量数据和与研磨区域相关联的第二测量数据中的至少一者；以及第一学习模型生成单元(150)，其被配置成通过使用与多个工件相关联的测量数据作为第一学习输入数据的机器学习，生成用于评估工件的研磨质量的第一学习模型。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN110851921A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910654045.3
申请日：2019-07-19
Applicant: 株式会社捷太格特
Abstract: 本发明提供砂轮表面状态推定模型生成装置、砂轮表面状态推定装置、磨床的动作指令数据调整模型生成装置和磨床的动作指令数据更新装置。砂轮表面状态推定模型生成装置具备：实测数据获取部(120)，在磨床(1)中通过砂轮(16)磨削工件(W)时针对每个工件(W)获取规定时间段的实测数据，上述实测数据是表示磨床(1)的构造部件(12、13、14、15)的状态的第一实测数据和关于磨削部位的第二实测数据中的至少一方；和第一学习模型生成部(150)，其通过将与多个工件(W)有关的实测数据作为第一学习用输入数据的机器学习，生成用于推定砂轮(16)的表面状态的第一学习模型。
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公开(公告)号：CN112809462A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011267596.3
申请日：2020-11-13
Applicant: 株式会社捷太格特
Abstract: 本发明提供颤振评价系统，在磨削加工的工序内，精度良好地评价工件的表面的颤振量，颤振评价系统(1)具备：尺寸测定装置(14)，在磨削装置(100)中测定工件W的外径；加速度传感器(15)，设置于尺寸测定装置；以及颤振量评价运算装置(200)，基于加速度数据评价颤振量，颤振量评价运算装置具备：基础数据获取部，获取基础数据；FFT解析部，基于基础数据进行FFT解析；第一提取部，提取第一特定频率成分；第一逆FFT解析部，基于第一提取FFT数据进行逆FFT解析；第一位移转换部，将与加速度相关的数据转换为与位移相关的对应的数据；以及颤振量评价部，基于与位移相关的第一逆FFT数据评价第一颤振量。
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公开(公告)号：CN111745467A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010216899.6
申请日：2020-03-25
Applicant: 株式会社捷太格特
Abstract: 磨床的辅助装置具备：状态信息取得部，作为状态信息取得包含与通过磨床的控制装置能控制的多个动作指令数据相关的设定状态的磨削条件；评价结果取得部，取得被预先设定并在磨削条件下得到的多个评价对象的评价结果；报酬计算部，基于评价结果计算针对状态信息的报酬；策略存储部，存储根据在基于状态信息和报酬的强化学习中生成的价值函数而得到的策略且构成为以评价结果成为最佳的方式调整与状态信息对应的动作指令数据的策略；行动决定部，基于状态信息以及策略，从能够调整的多个动作指令数据的候补中决定调整的动作指令数据及调整动作指令数据的调整量；及行动信息输出部，将包含已由行动决定部决定的行动信息的内容向控制装置输出。
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公开(公告)号：CN111125866A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911036550.8
申请日：2019-10-29
Applicant: 株式会社捷太格特
Abstract: 本发明涉及一种用于支持机床的学习模型生成装置、支持装置及机床系统。一种用于支持机床的学习模型生成装置，包括：第一非控制元素获取单元，被配置成获取第一非控制元素，该第一非控制元素包括工件的规格和工具的规格中的至少之一，并且该第一非控制元素不作为用于机床的加工控制元素；加工控制元素获取单元，被配置成获取用于机床的加工控制元素；以及实际质量元素获取单元，被配置成获取工件在加工之后的实际质量元素。该学习模型生成装置还包括：学习模型生成单元，被配置成通过其中第一非控制元素、加工控制元素和实际质量元素被设置为学习数据的机器学习来生成用于基于第一非控制元素和实际质量元素输出加工控制元素的学习模型。
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