類生物化制造系統(tǒng)自適應(yīng)免疫監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)研究

唐敦兵 鄭 堃 顧文斌 湯定山

南京航天航空大學，南京，210016

類生物化制造系統(tǒng)自適應(yīng)免疫監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)研究

唐敦兵 鄭 堃 顧文斌 湯定山

南京航天航空大學，南京，210016

利用生物免疫機制及人工免疫系統(tǒng)的相關(guān)算法，結(jié)合類生物化制造系統(tǒng)模型，建立了一套制造系統(tǒng)免疫監(jiān)控系統(tǒng)，并運用層次分析模型給出了該免疫監(jiān)控系統(tǒng)健康評估的策略。對模擬實驗的結(jié)果進行了分析，結(jié)果表明，所設(shè)計的免疫監(jiān)控系統(tǒng)對制造系統(tǒng)的內(nèi)外環(huán)境干擾具有良好的自適應(yīng)性，對系統(tǒng)的健康狀態(tài)評估也與系統(tǒng)的實際狀況相符，從而證明了該免疫監(jiān)控系統(tǒng)的有效性。

自適應(yīng)性免疫監(jiān)控系統(tǒng)；免疫監(jiān)控單元；類生物化制造系統(tǒng)；抗原識別

0 引言

先進的現(xiàn)代制造系統(tǒng)是多個學科領(lǐng)域復合交叉的產(chǎn)物，具有控制功能完善、組織結(jié)構(gòu)復雜、自動化程度高等特點，但同時其發(fā)生故障的潛在可能性和方式也在不斷增加，傳統(tǒng)意義上的故障診斷是在故障發(fā)生后查明原因并進行補救，但這已遠不能滿足現(xiàn)代制造系統(tǒng)的需要了。目前的故障診斷方法大致可以分為三類［1］：一類是基于過程模型的方法，這種方法在理論上比較成熟，但是需要建立可靠的過程數(shù)學模型，而實際過程通常比較復雜，準確的模型不易獲得。當模型不準確時，這種方法的魯棒性會比較差。第二類是基于信號處理的方法，這種方法不需要過程的數(shù)學模型，直接對系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)進行濾波，通過分析濾波后數(shù)據(jù)的特征來進行故障診斷和預報工作。這種方法需要對故障信號作一定的假設(shè)，而且計算量比較大，實現(xiàn)實時在線故障檢測和預報有一定的困難。第三類就是基于人工智能技術(shù)的方法，這種方法不需要準確的數(shù)學模型，它具有自學習的功能，同時又能有效地把專家知識融入到故障診斷中去，是當前工業(yè)生產(chǎn)過程故障診斷和事故預測方法研究的熱點，也是今后故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢［2］。

生物體在遭到外來危害入侵或自身系統(tǒng)出現(xiàn)問題時，自身的免疫系統(tǒng)會自動進行防御和修復，以保證生物體的健康［3］。而制造系統(tǒng)所需要的也正是這樣具有自愈能力且及時準確的故障診斷和防御系統(tǒng)，使系統(tǒng)能夠動態(tài)地監(jiān)測和識別其外部和內(nèi)部各因素的影響，在對制造系統(tǒng)的工作狀態(tài)進行評估的同時，可以基于預兆對系統(tǒng)的故障進行檢測診斷。生物免疫系統(tǒng)在缺乏先驗知識的情況下，能夠準確識別和記憶各種非己物質(zhì)，在自主學習過程中不斷提高免疫功能，對機體進行在線自主故障監(jiān)控和診斷［4－5］。如何有效模擬生物免疫系統(tǒng)的在線自主故障診斷機理，研究適于制造系統(tǒng)的在線自主故障診斷的人工免疫系統(tǒng)模型及算法，是故障診斷研究領(lǐng)域的新方向［6］。本文分析了生物免疫的機制及特點，建立了一種具有“生命特征”的制造系統(tǒng)免疫防御系統(tǒng)，實現(xiàn)了制造系統(tǒng)的在線故障監(jiān)測和診斷，對提高制造系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和安全性具有重要的意義。

1 復雜制造系統(tǒng)自適應(yīng)免疫監(jiān)控模型

1.1 單元免疫監(jiān)控模型

根據(jù)免疫系統(tǒng)的機理，結(jié)合類生物制造系統(tǒng)［7］中有機制造單元的組成和結(jié)構(gòu)，本文提出了如圖1所示的有機制造單元免疫監(jiān)控模型。在此模型中，免疫監(jiān)控單元的功能模塊被分為外周免疫器官，免疫細胞識別、增殖和分化，抗體的執(zhí)行三部分。

圖1 有機制造單元的免疫監(jiān)控模型

有機制造單元中，與外周免疫器官相對應(yīng)的是單元感知器。與外周免疫器官類似，有機制造單元的感知器不僅要完成對單元內(nèi)外部環(huán)境信息的動態(tài)獲取，在得到所需的環(huán)境實時信息后，還應(yīng)該能夠按照免疫識別模塊的要求，將單元的抗原信息進行增強，使這些信息更具有抗原性，從而方便免疫細胞對抗原的識別和應(yīng)答。單元感知器所獲取的抗原信息不僅包括單元內(nèi)部和外部的環(huán)境信息，更主要的是還包括單元自身的狀態(tài)信息。因此，執(zhí)行器在執(zhí)行動作的過程中應(yīng)及時將動作信息反饋給感知器，使有機制造單元和免疫監(jiān)控單元形成一個閉合的控制回路。

有機制造單元中與免疫細胞識別、增殖和分化功能模塊相對應(yīng)的是單元決策器。單元決策器通過抗原對免疫細胞的刺激激發(fā)免疫應(yīng)答，感知器將獲取的單元內(nèi)外部環(huán)境信息及單元自身的狀態(tài)信息傳遞給決策器，決策器會自主完成信息的識別、學習和記憶，并根據(jù)信息的內(nèi)容制定相應(yīng)的措施，最后通知執(zhí)行器執(zhí)行。當某個有機制造單元需要和其他有機制造單元進行協(xié)調(diào)控制時，決策器還應(yīng)該能自主完成單元間的信息交流，如圖1所示。同樣，在免疫監(jiān)控系統(tǒng)中，免疫監(jiān)控單元之間也是需要信息交互的，在一個單元遇到一種新的抗原信息時，它可以率先完成對此類抗原的識別、學習和記憶，并分泌合適的抗體消滅抗原，最后，此監(jiān)控單元還應(yīng)將這類已知的抗原信息和與之對應(yīng)的抗體信息通報給其他監(jiān)控單元，其他監(jiān)控單元在遇到此類抗原時，就可以直接引用相應(yīng)抗體，而無需再進行識別、學習和記憶。單元決策器是有機制造單元的控制主體，同時也是免疫監(jiān)控單元的控制主體，這樣在有機制造單元完成任務(wù)的過程中，免疫監(jiān)控單元可以更方便有效地進行信息獲取和實時控制。

與抗體的執(zhí)行模塊對應(yīng)的有機制造單元組成部分是執(zhí)行器。免疫監(jiān)控單元所分泌的抗體其實質(zhì)就是決策器根據(jù)對抗原信息的獲取、學習和記憶，得出的一系列的對抗原的控制措施。有機制造單元的抗體必須通過單元的執(zhí)行器才能實現(xiàn)效能，執(zhí)行器通過執(zhí)行抗體動作，改變制造單元的內(nèi)外部環(huán)境或單元自身的狀態(tài)，從而消除內(nèi)外部環(huán)境抗原或單元自身抗原的侵害。

該模型可在有機制造單元內(nèi)部形成一個閉合的控制回路，同時它還可以與其他免疫監(jiān)控單元進行通信和交流，形成一個整體的免疫監(jiān)控系統(tǒng)。

1.2 類生物化制造系統(tǒng)的自適應(yīng)免疫監(jiān)控模型

由類生物化制造系統(tǒng)總體框架模型可知，各有機制造單元是通過遞歸控制的結(jié)構(gòu)構(gòu)成類生物化制造系統(tǒng)的，同時各免疫監(jiān)控單元也共同構(gòu)成了一個免疫監(jiān)控系統(tǒng)。從系統(tǒng)的角度分析，每個有機制造單元均有自己的免疫監(jiān)控單元，多個免疫監(jiān)控單元可構(gòu)成一個免疫細胞系，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。各免疫細胞在完成自身抗原信息獲取和識別的同時，均可和其他免疫細胞通過免疫因子的信息傳遞及免疫細胞間的刺激和抑制作用進行交流，從而構(gòu)成免疫細胞系，免疫細胞系同樣也可與其他免疫監(jiān)控單元進行協(xié)調(diào)控制，它們共同構(gòu)成一個自主免疫與協(xié)調(diào)免疫相平衡的整體，完成免疫監(jiān)控系統(tǒng)的總體功能。

由制造系統(tǒng)的免疫監(jiān)控系統(tǒng)模型可知，免疫監(jiān)控系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)和制造系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)是相互交叉的，它們很好地融合在一起。免疫監(jiān)控系統(tǒng)可方便地對制造系統(tǒng)的當前運行狀況及系統(tǒng)內(nèi)外環(huán)境信息進行獲取，通過一定方式實時地顯示給管理人員，并可通過一定措施自主地調(diào)節(jié)制造系統(tǒng)自身行為，以適應(yīng)系統(tǒng)內(nèi)外環(huán)境的變化，或消除系統(tǒng)自身出現(xiàn)的問題。

圖2 免疫監(jiān)控系統(tǒng)控制模型

本文所提出的監(jiān)控系統(tǒng)可通過一定機制實時顯示各有機制造單元的狀態(tài)健康值，以及系統(tǒng)總體狀態(tài)的健康值，通過隱性選擇算法實現(xiàn)系統(tǒng)故障的檢測和識別，并做出適當?shù)捻憫?yīng)以適應(yīng)系統(tǒng)發(fā)生的變化。

2 類生物化制造系統(tǒng)健康狀態(tài)的免疫監(jiān)控

類生物化制造系統(tǒng)是一個具有自適應(yīng)性動態(tài)調(diào)度能力的制造系統(tǒng)，其復雜程度不言而喻，在對其進行健康評估時所需考慮的因素自然也有很多，其中很多因素具有很強的不確定性，這就形成了一個由眾多相互關(guān)聯(lián)、相互制約的因素構(gòu)成的復雜而又缺少定量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，而層次分析法［8］（AHP）的應(yīng)用可在很大程度上簡化此復雜系統(tǒng)的分析過程。

2.1 免疫監(jiān)控系統(tǒng)的遞階層次結(jié)構(gòu)

本文是在類生物化制造系統(tǒng)的遞歸控制結(jié)構(gòu)模型上建立免疫監(jiān)控系統(tǒng)模型的，因此，免疫監(jiān)控系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)也采用了遞歸控制的結(jié)構(gòu)形式，在免疫監(jiān)控單元完成自身的狀態(tài)信息獲取和處理的同時還要將信息反饋給主控單元，并接受主控單元的協(xié)調(diào)控制。每個免疫監(jiān)控單元都是系統(tǒng)的組成部分，可看成為影響系統(tǒng)總體健康狀態(tài)的因素，而每個免疫監(jiān)控單元的健康狀態(tài)又受到各單元所監(jiān)控的狀態(tài)因素的影響。因此，可以根據(jù)它們的層次關(guān)系重新建立系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，如圖3所示。

在圖3中，系統(tǒng)被分成了4個層次，分別為主控層、CAN總線通信層、免疫監(jiān)控單元層和狀態(tài)信息獲取層。免疫監(jiān)控單元的標識符也是與免疫監(jiān)控系統(tǒng)模型中各單元的標識符相對應(yīng)的，其中，Mn表示第n個負責加工的單元，Mni表示單元Mn要獲取的第i個狀態(tài)變量。

由此免疫監(jiān)控系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)圖可以得到AHP中所需的遞階層次結(jié)構(gòu)，如圖4所示。

圖3 免疫監(jiān)控系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)圖

圖4 免疫監(jiān)控系統(tǒng)遞階層次結(jié)構(gòu)

該遞階層次結(jié)構(gòu)共分為3層：第一層為目標層，免疫監(jiān)控系統(tǒng)的總體健康狀況受到各免疫監(jiān)控單元健康狀態(tài)的影響；中間層為準則層，包括各免疫監(jiān)控單元，它們的健康狀態(tài)受到它們所監(jiān)測的各狀態(tài)因素的影響；最底層為免疫監(jiān)控單元各狀態(tài)信息獲取層，這些狀態(tài)因素共同決定了免疫監(jiān)控單元的健康狀態(tài)值。在得到圖4所示的系統(tǒng)遞階層次結(jié)構(gòu)后，即可通過計算得到系統(tǒng)的各狀態(tài)因素對系統(tǒng)總的健康值的影響，并進一步得到各有機制造單元和系統(tǒng)總體健康值的計算方法。

2.2 抗原信息識別

系統(tǒng)獲得的各單元狀態(tài)抗原的取值范圍為（0，0，0，0，0）到（1，1，1，1，1），這是一個5位的二進制串向量，各單元健康值的范圍為0到100。在制造系統(tǒng)某單元加工產(chǎn)品的過程中，單元可能處于正常狀態(tài)，即所檢測的各狀態(tài)信息均為0，同時也可能處于不健康狀態(tài)，即某個狀態(tài)變量或多個狀態(tài)變量同時為1。故免疫監(jiān)控單元可能出現(xiàn)的狀態(tài)抗原信息為（1，1，0，0，0）、（1，0，1，0，0）、（1，0，0，1，0）、（1，0，0，0，1）及它們的并集，在單元空閑，即第一個狀態(tài)變量為0時，其他各狀態(tài)變量的檢測就暫時失去了意義。因此，可以建立各免疫監(jiān)控單元的標準抗原庫，如表1所示。

表1 標準抗原庫

2.3 免疫應(yīng)答

針對免疫監(jiān)控單元出現(xiàn)的標準抗原，給出相應(yīng)的應(yīng)答措施，在本模型中，主要是將單元的休整時間以及信息素試驗［9］中的獎勵值和懲罰值與之對應(yīng)，形成標準抗體庫，如表2所示。信息素試驗是與類生物化制造系統(tǒng)的協(xié)調(diào)機制研究相結(jié)合的，它旨在通過調(diào)節(jié)各單元信息素值的大小來協(xié)調(diào)各單元的健康狀態(tài)與加工任務(wù)間的平衡，使健康狀態(tài)好的單元多得到一些加工任務(wù)，而健康狀態(tài)差的單元少得到一些加工任務(wù)。在狀態(tài)抗原為表2中抗原序列的并集時，相應(yīng)的抗體即為表2中抗體的并集。表2中的休整時間是在免疫監(jiān)控單元的狀態(tài)被識別為此單元不再適宜繼續(xù)加工時，用來設(shè)定單元的停機休整時間。

表2 標準抗體庫

人工免疫系統(tǒng)的否定選擇算法：①定義獲取的各單元的狀態(tài)抗原向量為Sn；②將標準抗原庫定義為檢測器集合Rn；③通過連續(xù)地將Sn與Rn中的檢測器進行比較來監(jiān)測Sn的變化，如果與檢測器發(fā)生匹配，即與標準抗原庫中抗原發(fā)生匹配，則說明系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生變化，且該狀態(tài)為不正常狀態(tài)；④在對抗原信息進行識別后，即可調(diào)用相應(yīng)的抗體對系統(tǒng)進行調(diào)節(jié)，產(chǎn)生免疫應(yīng)答。

在系統(tǒng)某單元進行休整或排除干擾的過程中，此單元的加工任務(wù)需要重新進行調(diào)度分配，單元狀態(tài)正常后，再將該加工任務(wù)返還給此單元進行加工。主要運行過程為：對所有單元的狀態(tài)信息進行實時監(jiān)控，當發(fā)現(xiàn)某單元的加工區(qū)域出現(xiàn)干擾或此單元的健康值低于某一閾值時，則暫停在此單元加工零件，并將此單元上的后續(xù)加工任務(wù)轉(zhuǎn)移到它所對應(yīng)的同類單元上去。當該單元的加工區(qū)干擾消除或此單元的健康值大于固定的閾值時，則將應(yīng)該在此單元上加工并且還未完成的加工任務(wù)返還給此單元，進行后續(xù)任務(wù)的加工。

2.4 免疫監(jiān)控系統(tǒng)健康狀態(tài)評估

2.4.1 各狀態(tài)變量的兩兩判斷比較矩陣

首先，需獲取各狀態(tài)因素：機床空閑狀況Mn1、機床溫升狀況Mn2、主軸振動狀況Mn3、刀具磨損狀況Mn4以及加工安全區(qū)干擾狀況Mn5。然后，將各種狀態(tài)因素對免疫監(jiān)控單元Mn的健康值影響的重要性進行兩兩比較，根據(jù)它們對免疫監(jiān)控單元Mn影響的相對重要性來進行標度，即可得到兩兩比較判斷矩陣M（n）。

2.4.2 各狀態(tài)變量對單元健康值的影響權(quán)重

得到各免疫監(jiān)控單元的判斷矩陣后，首先計算出判斷矩陣的一致性比例CR，判斷該矩陣的一致性是否可以接受，若可以接受，則由此判斷矩陣計算得到的狀態(tài)變量相對權(quán)重，可以作為實際應(yīng)用的依據(jù)。然后，將判斷矩陣M（n）的最大特征根特征向量進行歸一化處理，可得免疫監(jiān)控單元各狀態(tài)變量對單元健康值影響的權(quán)向量w＊。

2.4.3 免疫監(jiān)控單元對系統(tǒng)健康值的影響權(quán)重

在工件的加工過程中，車工序和銑工序的重要性是一樣的，而加工中心對工件的加工能力則比它們都要強，加工方式更全面，因此，本模型中設(shè)加工中心單元相對于另兩類制造單元的重要性數(shù)值為3，另兩類制造單元的相對重要性為1。通過以上分析，可以構(gòu)造制造系統(tǒng)總體健康值準則下的各單元相對權(quán)重兩兩比較判斷矩陣M，進而求得各免疫監(jiān)控單元相對系統(tǒng)總體健康值的影響權(quán)重w。

2.4.4 免疫監(jiān)控系統(tǒng)總健康值

（1）有機制造單元健康值。在本模型中，對免疫監(jiān)控單元所采集的狀態(tài)變量類型做出設(shè)定，除機床溫升是模擬量外，其他的狀態(tài)信息均可用布爾量來表示，即1表示該狀態(tài)發(fā)生，0表示該狀態(tài)未發(fā)生。機床溫升可通過設(shè)定一個閾值，將其轉(zhuǎn)換為布爾量，設(shè)定一個溫升閾值Tn，當機床的溫升T＞Tn時，則該狀態(tài)變量Mn2＝1，否則Mn2＝0。

通過以上的設(shè)定，可得免疫監(jiān)控單元Mn的狀態(tài)信息向量：Mn＝ （Mn1，Mn2，Mn3，Mn4，Mn5），且向量中各變量均為布爾量。各狀態(tài)變量對免疫監(jiān)控單元健康值的影響權(quán)向量為w＊＝（Pni）1×5，要得到免疫監(jiān)控單元的健康值，只需將這兩個向量相乘，用Hi表示第i個免疫監(jiān)控單元的健康值，可得

通過求取免疫監(jiān)控單元的健康值可方便獲知單元所處狀況，從而判斷單元能否繼續(xù)進行加工。在單元即將發(fā)生故障時，還可以通過它進行預測，例如：設(shè)免疫監(jiān)控單元n某時刻所監(jiān)控的狀態(tài)信息向量為（1，0，1，1，0），可求得此時的免疫監(jiān)控單元的健康值Hi＝0.53643。此健康值很低，說明單元的狀態(tài)很不理想，雖然能夠繼續(xù)加工，但監(jiān)控單元已處于或?qū)⒁幱诠收蠣顟B(tài)，產(chǎn)品的加工質(zhì)量會比較差。

（2）系統(tǒng)的總體健康值。在本文中，仿真平臺上共有6個具有加工性質(zhì)的免疫監(jiān)控單元，它們對系統(tǒng)總體健康值的影響權(quán)重在前面已經(jīng)求出，得到各免疫監(jiān)控單元的健康值后，即可通過它們的權(quán)重計算出系統(tǒng)總體健康值的大小。各免疫監(jiān)控 單 元 的 健 康 值 向 量 為 （H1，H2，H3，H4，H5，H6），又已求得各單元對系統(tǒng)健康值影響權(quán)向量w＝（Pn）1×6，將這兩個向量相乘即可得到系統(tǒng)的總體健康值H：

通過觀測系統(tǒng)總體的健康值，我們可進一步從整體的角度了解制造系統(tǒng)的加工性能，對系統(tǒng)的加工任務(wù)進行合理的調(diào)度，實時監(jiān)測系統(tǒng)的狀態(tài)并對系統(tǒng)的故障做出預測，使系統(tǒng)能夠高效、高質(zhì)量的完成加工任務(wù)。

3 試驗及仿真

3.1 仿真平臺的搭建

本文利用道路線識別技術(shù)、CAN總線技術(shù)、無線通信技術(shù)和嵌入式控制技術(shù)等先進技術(shù)，搭建了一個類生物化制造系統(tǒng)仿真平臺，如圖5所示，其中的加工單元相當于生物體中的細胞體（腺體），具有自治性，由其自身的控制單元控制；主控制器（ARM）相當于神經(jīng)中樞；CAN總線相當于體液，制造單元之間通信的協(xié)調(diào)規(guī)則與協(xié)調(diào)協(xié)議模擬“神經(jīng)－體液”調(diào)節(jié)機制。

圖5 類生物化制造系統(tǒng)仿真平臺

在類生物化制造系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)前文對免疫監(jiān)控系統(tǒng)的主要工作方式、技術(shù)方案以及功能模塊的分析，可以得到免疫監(jiān)控系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)示意圖（圖6）。各免疫監(jiān)控單元在執(zhí)行任務(wù)的過程中，不斷獲取系統(tǒng)中各種狀態(tài)變量的值，并通過自身的控制器進行初步的處理，然后將所得的信息通過CAN總線通信的方式發(fā)送給主控單元，主控單元根據(jù)系統(tǒng)信息識別所得的當前系統(tǒng)狀態(tài)做出合理的調(diào)整，協(xié)調(diào)各有機制造單元共同完成加工任務(wù)，避免系統(tǒng)外界環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境變化所產(chǎn)生的影響，并自適應(yīng)地應(yīng)對系統(tǒng)自身故障引發(fā)的各類問題。主控單元在完成上述任務(wù)后，還會將所得的系統(tǒng)信息反映給上位機監(jiān)控軟件，以便工作人員了解系統(tǒng)狀態(tài)，合理安排系統(tǒng)的加工任務(wù)。

圖6 免疫監(jiān)控系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖

同時，為了給制造系統(tǒng)與外界信息或人員提供一個進行交互的接口，向工作人員提供實時的系統(tǒng)信息，其中包括各單元的加工信息、各單元的狀態(tài)信息、系統(tǒng)的總體健康值信息等，在搭建好仿真硬件平臺后，筆者還編寫了一個上位機監(jiān)控軟件。

3.2 仿真結(jié)果與分析

仿真試驗是在類生物化制造系統(tǒng)試驗平臺上進行的，該平臺模擬了制造系統(tǒng)對生產(chǎn)任務(wù)的整個調(diào)度加工過程，本文通過對系統(tǒng)加工生產(chǎn)過程中內(nèi)外部環(huán)境因素變化的模擬，以6號加工單元為例，進行監(jiān)控系統(tǒng)的測試，檢測免疫監(jiān)控系統(tǒng)的有效性。

（1）單元6正常狀態(tài)時（圖7），系統(tǒng)監(jiān)測的狀態(tài)抗原為（1，0，0，0，0），由監(jiān)控信息可知，此時單元處于忙碌狀態(tài)，加工區(qū)域?qū)嶋H的溫度值為23℃，單元的健康值H6＝97，健康狀態(tài)良好。

圖7 單元6正常狀態(tài)時信息視圖

（2）單元6加工過程中出現(xiàn)溫升過高的現(xiàn)象，其他狀態(tài)變量正常（圖8）。此時的免疫監(jiān)控系統(tǒng)檢測到的狀態(tài)抗原為（1，1，0，0，0），單元的加工溫度值為58℃，所設(shè)定的溫度閾值為50℃，所以單元的溫升狀態(tài)發(fā)生變化，溫升過高，單元的工作狀態(tài)為忙碌，單元的健康值發(fā)生變化，H6＝90，狀態(tài)良好。

圖8 單元6溫升過高時狀態(tài)信息視圖

（3）單元6加工過程中出現(xiàn)主軸振動，其他狀態(tài)正常（圖9）。此時免疫監(jiān)控系統(tǒng)檢測的狀態(tài)抗原為（1，0，1，0，0），單元的實際加工溫度為27℃，主軸狀態(tài)振動過大，單元工作狀態(tài)為忙碌，單元健康值H6＝84，健康狀態(tài)較前兩個狀態(tài)稍差，但不影響單元對工件的加工。

圖9 單元6主軸振動過大時狀態(tài)信息視圖

（4）單元6加工過程中出現(xiàn)刀具磨損嚴重的現(xiàn)象，其他狀態(tài)正常（圖10）。此時免疫監(jiān)控系統(tǒng)檢測到的狀態(tài)抗原為（1，0，0，1，0），單元6的實際加工溫度為23℃，刀具磨損狀態(tài)嚴重，單元工作狀態(tài)未發(fā)生變化，健康值H6＝66，健康狀態(tài)降為中等偏上，此時的加工會對工件產(chǎn)生一定影響，但單元還可以繼續(xù)進行加工。

圖10 單元6刀具磨損時狀態(tài)信息視圖

（5）單元6的加工區(qū)域出現(xiàn)未知干擾，其余狀態(tài)正常（圖11）。此時免疫監(jiān)控系統(tǒng)檢測到的狀態(tài)抗原為（1，0，0，0，1），單元實際加工溫度為23℃，單元的加工區(qū)域出現(xiàn)未知干擾，單元的健康值H6＝49，H6＜50，健康狀態(tài)中等，單元已處于故障狀態(tài)，且信息顯示區(qū)也出現(xiàn)干擾提醒。

圖11 單元6加工區(qū)域出現(xiàn)干擾時狀態(tài)信息視圖

針對出現(xiàn)以上各種現(xiàn)象時系統(tǒng)狀態(tài)信息的抗原，免疫系統(tǒng)根據(jù)標準抗體庫給出相應(yīng)應(yīng)答措施，由于前4種狀態(tài)下，單元對工件的加工并不會受到嚴重影響，故系統(tǒng)暫不做調(diào)整。在最后一種狀態(tài)下，單元6必須停機休整，并排除干擾，此時由于其他狀態(tài)正常，故沒有休整時間的限制，僅需排除干擾即可恢復加工，其抗體與抗原的對應(yīng)關(guān)系如下：

僅當加工區(qū)域出現(xiàn)干擾或單元健康值低于50時，系統(tǒng)才會控制單元停機休整，休整時間由標準抗體庫中的各狀態(tài)對應(yīng)時間決定。

系統(tǒng)的總體健康值會根據(jù)系統(tǒng)中各單元的健康情況實時更新。當系統(tǒng)各單元健康值分別為：H1＝84，H2＝97，H3＝66，H4＝42，H5＝90，H6＝77時，此時系統(tǒng)的狀態(tài)健康值H＝79，健康狀態(tài)比良好稍差，工作人員可以通過該視圖實時準確地獲知系統(tǒng)的總體健康狀態(tài)，對系統(tǒng)的加工能力和狀態(tài)進行實時了解。

通過上述的試驗及結(jié)果的分析可知，制造系統(tǒng)的免疫監(jiān)控系統(tǒng)能夠準確獲得系統(tǒng)的狀態(tài)抗原信息，并自適應(yīng)地做出應(yīng)答措施，產(chǎn)生免疫效應(yīng)，使系統(tǒng)能夠自主應(yīng)對內(nèi)外部環(huán)境的干擾及系統(tǒng)自身的故障，安全可靠地完成加工任務(wù)。

4 結(jié)束語

生物免疫系統(tǒng)運作機制的模擬在監(jiān)測控制和故障診斷領(lǐng)域扮演著重要角色，在把握制造系統(tǒng)發(fā)展的內(nèi)在必然規(guī)律后，本文通過借鑒生物免疫系統(tǒng)的研究成果和生物控制論的基本知識，將生物免疫原理應(yīng)用于類生物化制造系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)控及健康評估，充分利用生物免疫的抗原識別及應(yīng)答機理，實時處理制造系統(tǒng)內(nèi)外部環(huán)境中產(chǎn)生的變化，并及時給出制造系統(tǒng)的健康狀態(tài)信息，為制造系統(tǒng)中加工任務(wù)的合理安排提供依據(jù)。

［1］ Wang Cunjie，Zhao Yuhong.Fault Diagnosis Method Based on Hybrid Immune Learning Algorithm［C］／／Proceedings of the Third International Conference on Natural Computation，ICNC2007.Haikou，2007：662－666.

［2］ Stan O.Integrated Vehicle Health Management for Aerospace Platforms［J］.IEEE Instrumentation ＆Measurement Magazine.2002，5（3）：21－24.

［3］ Timmis J，Hone A N W，Stibo T，et al.Theoretical Advances in Artificial Immune System［J］.Theoretical Computer Science，2008，403（1）：11－32.

［4］ 陳強，鄭德玲，李湘萍.基于人工免疫的故障診斷模型及其應(yīng)用［J］.北京科技大學學報，2007，29（10）：1041－1045.

［5］ Hart E，Timmis J.Application Areas of AIS：the Past，the Present and the Future［J］.Applied Soft Computing，2008，8：191－201.

［6］ Costa Branco P J，Dente J A，Vilela Mends R.Using Immunology Principles for Fault Detection［J］.IEEE Transaction on Industrial Electronics，2003，50（2）：362－373.

［7］ Wang Lei，Tang Dunbing，Wan Min，et al.Bioinspired Self－adaptive Manufacturing System Heterarchical Control Structure［J］.Transactions of Nanjing University of Aeronautics ＆ Astronautics，2009，26（2）：122－129.

［8］ 王蓮芬，許樹柏.層次分析法引論［M］.北京：中國人民大學出版社，1990.

［9］ Wang Lei，Tang Dunbing，Yuan Weidong，et al.Pheromone－based Coordination and Control for Task Allocation［C］／／2009International Conference on Information Engineering and Computer Science.Wuhan，2009：1－4.

Research on Key Technologies of Self－adaptive Immune Monitoring of Bio－inspired Manufacturing System

Tang Dunbing Zheng Kun Gu Wenbin Tang Dingshan
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing，210016

Combining the control model of bio－inspired manufacturing system（BIMS）with the algorithms of artificial immune system（AIS），this paper established an immune monitoring system（IMS）.Besides，this paper proposed the strategies of health assessment of manufacturing system with the help of analytic hierarchy process（AHP）model.Finally，a simulation experiment was carried out based on the IMS proposed herein，and the results show that the system has a good adaptability for the changes of internal and external environments of manufacturing system.It can also give a reasonable evaluation of the manufacturing system which can match the actual state very well.Therefore，the proposed IMS has good effectiveness and reliability.

self－adaptive immune monitoring system（IMS）；immune monitoring cell；bioinspired manufacturing system（BIMS）；antigen reorganization

TH165

1004—132X（2011）10—1253—07

2010—12—24

霍英東教育基金會青年教師基金資助項目（111056）；教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃資助項目（NCET－08）；高等學校博士學科點專項科研基金資助項目（20093218110020）

（編輯 袁興玲）

唐敦兵，男，1972年生。南京航空航天大學機電學院教授、博士研究生導師。主要研究方向為現(xiàn)代集成制造系統(tǒng)、制造系統(tǒng)與自動化。出版專著1部，發(fā)表論文100余篇。鄭 堃，男，1984年生。南京航空航天大學機電學院博士研究生。顧文斌，男，1980年生。南京航空航天大學機電學院博士研究生。湯定山，男，1986年生。南京航空航天大學機電學院碩士研究生。