초록 ▼

본 발명은 인공지능 기반의 CNC 공작기계의 공구 마모 예측 방법, 장치, 시스템에 관한 것으로, 본 발명의 일면에 따른 인공지능 기반의 CNC 공작기계의 공구 마모 예측 방법은 외부로부터 입력되는 CNC 공작기계의 구동 횟수에 따른 툴 카운터값과, CNC 공작기계에 부착된 복수 개의 센서로부터 측정된 복수 개의 센서 각각에 대응되는 복수 개의 측정값과, 사용자의 입력에 따라 CNC 공작기계로 전달되는 지코드를 포함하는 모니터링 데이터를 시간에 따라 저장하는 단계, 시간에 따라 저장된 복수 개의 모니터링 데이터를 툴 카운터값을 기준

본 발명은 인공지능 기반의 CNC 공작기계의 공구 마모 예측 방법, 장치, 시스템에 관한 것으로, 본 발명의 일면에 따른 인공지능 기반의 CNC 공작기계의 공구 마모 예측 방법은 외부로부터 입력되는 CNC 공작기계의 구동 횟수에 따른 툴 카운터값과, CNC 공작기계에 부착된 복수 개의 센서로부터 측정된 복수 개의 센서 각각에 대응되는 복수 개의 측정값과, 사용자의 입력에 따라 CNC 공작기계로 전달되는 지코드를 포함하는 모니터링 데이터를 시간에 따라 저장하는 단계, 시간에 따라 저장된 복수 개의 모니터링 데이터를 툴 카운터값을 기준으로 구분하여 동일한 툴 카운터값을 가지는 복수 개의 모니터링 데이터로 구성된 분할 데이터 세트를 생성하는 단계, 분할 데이터 세트에 포함된 복수 개의 모니터링 데이터 중 기설정된 제거코드와 대응되는 지코드를 포함하는 모니터링 데이터를 제거하며 시계열이 균일화된 균일 데이터 세트를 생성하는 단계, 기설정된 샘플링 레이트를 기준으로 균일 데이터 세트에 포함된 각 센서에 대응되는 항목별 복수 개의 측정값을 리샘플링하여 항목별 샘플링 레이트에 따른 개수의 측정값을 포함하는 리샘플링 데이터 세트를 생성하는 단계, 리샘플링 데이터 세트에 포함된 값을 항목별로 최대-최소 정규화하며 정규화 데이터 세트를 생성하는 단계 및 정규화 데이터 세트를 미리 학습된 학습모델에 적용하여 공구 마모 여부를 예측하는 단계를 포함한다.

대표청구항 ▼

외부로부터 입력되는 CNC 공작기계의 구동 횟수에 따른 툴 카운터값과, CNC 공작기계에 부착된 복수 개의 센서로부터 측정된 상기 복수 개의 센서 각각에 대응되는 복수 개의 측정값과, 사용자의 입력에 따라 CNC 공작기계로 전달되는 지코드를 포함하는 모니터링 데이터를 시간에 따라 저장하는 단계;시간에 따라 저장된 복수 개의 모니터링 데이터를 툴 카운터값을 기준으로 구분하여 동일한 툴 카운터값을 가지는 복수 개의 모니터링 데이터로 구성된 분할 데이터 세트를 생성하는 단계;상기 분할 데이터 세트에 포함된 복수 개의 모니터링 데이터 중

외부로부터 입력되는 CNC 공작기계의 구동 횟수에 따른 툴 카운터값과, CNC 공작기계에 부착된 복수 개의 센서로부터 측정된 상기 복수 개의 센서 각각에 대응되는 복수 개의 측정값과, 사용자의 입력에 따라 CNC 공작기계로 전달되는 지코드를 포함하는 모니터링 데이터를 시간에 따라 저장하는 단계;시간에 따라 저장된 복수 개의 모니터링 데이터를 툴 카운터값을 기준으로 구분하여 동일한 툴 카운터값을 가지는 복수 개의 모니터링 데이터로 구성된 분할 데이터 세트를 생성하는 단계;상기 분할 데이터 세트에 포함된 복수 개의 모니터링 데이터 중 기설정된 제거코드와 대응되는 지코드를 포함하는 모니터링 데이터를 제거하며 시계열이 균일화된 균일 데이터 세트를 생성하는 단계;기설정된 샘플링 레이트를 기준으로 상기 균일 데이터 세트에 포함된 각 센서에 대응되는 항목별 복수 개의 측정값을 리샘플링하여 항목별 상기 샘플링 레이트에 따른 개수의 측정값을 포함하는 리샘플링 데이터 세트를 생성하는 단계;상기 리샘플링 데이터 세트에 포함된 값을 항목별로 최대-최소 정규화하며 정규화 데이터 세트를 생성하는 단계; 및상기 정규화 데이터 세트를 미리 학습된 학습모델에 적용하여 공구 마모 여부를 예측하는 단계;를 포함하는 인공지능 기반의 CNC 공작기계의 공구 마모 예측 방법.