基于粒度結(jié)構(gòu)分析的數(shù)控機(jī)床制造信息資源自動(dòng)化檢測(cè)方法

王 煜，葉 賽，范文濤

（1.廣東金融學(xué)院 互聯(lián)網(wǎng)金融與信息工程學(xué)院，廣州 510521；2.通用電氣（中國(guó)）有限公司，北京 100176）

0 引言

數(shù)控機(jī)床是一種裝有程序控制的系統(tǒng)的自動(dòng)化機(jī)床，在現(xiàn)代化制造車間中有著舉足輕重的作用。為提高數(shù)控機(jī)床的加工精度，準(zhǔn)確辨識(shí)數(shù)控機(jī)床刀具的位置，需要檢測(cè)數(shù)控機(jī)床的制造信息資源[1]。在以往的制造方式下，制造信息資源都是在特定的模塊內(nèi)進(jìn)行組織的，由于制造信息資源管理中的體系不完備，都將會(huì)導(dǎo)致制造信息資源發(fā)生重復(fù)出現(xiàn)的情況，而且還使基礎(chǔ)信息共享和同步都很難實(shí)現(xiàn)，嚴(yán)重的影響信息系統(tǒng)的充分集成，為此，提升制造信息資源的檢測(cè)精度已經(jīng)成為當(dāng)前相關(guān)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)[2]。

目前很多專家學(xué)者們對(duì)數(shù)控機(jī)床制造信息資源自動(dòng)化檢測(cè)進(jìn)行了研究，也都取得了一定的成果。文獻(xiàn)[3]提出基于MTConnect協(xié)議的數(shù)控機(jī)床數(shù)據(jù)采集方法。該方法設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，據(jù)此開發(fā)了數(shù)控機(jī)床數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，完成了數(shù)控機(jī)床制造信息資源的檢測(cè)。該方法完成時(shí)間較短，但是檢測(cè)準(zhǔn)確率相對(duì)較低。文獻(xiàn)[4]提出了一種基于旋轉(zhuǎn)軸綜合誤差測(cè)量的信息資源檢測(cè)方法。根據(jù)數(shù)控機(jī)床刀具繞旋轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)的理論坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)的誤差數(shù)據(jù)，得到誤差辨識(shí)數(shù)據(jù)，通過檢測(cè)得出信息資源數(shù)據(jù)。該方法具有一定的檢測(cè)準(zhǔn)確率，但是在分析的過程中，能量消耗較大。

針對(duì)上述這種情況，文中提出一種新的基于粒度結(jié)構(gòu)分析的數(shù)控機(jī)床制造信息資源自動(dòng)化檢測(cè)方法方法。測(cè)試結(jié)果表明，該方法對(duì)制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)分析的完成時(shí)間較短、準(zhǔn)確率較高、能量消耗較少，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

1 數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)分析

1.1 粒度結(jié)構(gòu)的表達(dá)形式

粒度結(jié)構(gòu)模型具有可拓展性及可分解性的特點(diǎn)，粒度結(jié)構(gòu)的層次分明，能夠精準(zhǔn)分析結(jié)構(gòu)復(fù)雜的制造信息資源系統(tǒng)，準(zhǔn)確檢測(cè)元數(shù)據(jù)信息[5]。

分析制造信息資源系統(tǒng)，得到制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)模型，具體過程如下所述：

將數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)用三元組（X，F(xiàn)，T）來表示的形式，其中X代表元數(shù)據(jù)中所有元素集合，F(xiàn)代表元數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)屬性之間的映射關(guān)聯(lián)規(guī)則，利用函數(shù)F：X→Y來進(jìn)行描述，Y代表在歐式空間中元數(shù)據(jù)的集合，T代表元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)，描述元數(shù)據(jù)粒度所有元素之間存在的相互關(guān)系，利用圖1可以給出，將制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度通過某種屬性來對(duì)元數(shù)據(jù)中所有元素集合進(jìn)行劃分的度量[6]。

圖1 數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度表達(dá)形式

制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)的表達(dá)形式包含下面幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：

第一個(gè)是元數(shù)據(jù)中所有元素集合的可拓展性，也可以將其理解成是可以通過需要條件來擴(kuò)大元數(shù)據(jù)問題所涉及的元素。

第二個(gè)是對(duì)象集的可分解性，可以將其理解成是通過元數(shù)據(jù)所有元素集合中各個(gè)元素之間的關(guān)聯(lián)來對(duì)制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度問題進(jìn)行分解。

通過上述分析得出，數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)的層次結(jié)構(gòu)都比較清晰，利用這個(gè)表達(dá)形式可以對(duì)內(nèi)容結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜的制造信息資源系統(tǒng)提供有效的檢測(cè)手段[7]。

1.2 元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)分析

引入引入粒度結(jié)構(gòu)分析方法，來找出產(chǎn)品制造過程中各種制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象和它的特征信息。首先建立制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)模型，如圖2所示。

步驟1：獲取數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象和它的特征[8]。

圖3 數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象和它的特征獲取

1）R代表元數(shù)據(jù)的對(duì)象集；Ri代表資源類型，它主要?jiǎng)澐譃楫a(chǎn)品資源類、人力資源類和組織資源類等；Rij代表不同類型中所含有的資源對(duì)象。

2）F（R）代表數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象的特征映射體系；主要利用它來表述制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象對(duì)整個(gè)生命周期產(chǎn)品的研發(fā)過程進(jìn)行映射的關(guān)聯(lián)規(guī)則，按照每個(gè)產(chǎn)品研發(fā)過程來對(duì)制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象主要特征的加工處理，以此來獲取出每個(gè)資源元數(shù)據(jù)對(duì)象的特征[9]。

3）{C1，C2,…}代表數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象的特征集合；Ck（k=1，2，3，…）代表相對(duì)于元數(shù)據(jù)集合R中的對(duì)象Rij，通過{Ckn}來組成，Ckn代表制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象的具體特征，通過制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象在各個(gè)研發(fā)過程中進(jìn)行映射來獲得，是反映資源元數(shù)據(jù)對(duì)象的主要特征屬性。

步驟2：制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象的特征組織結(jié)構(gòu)。

圖4 數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象的特征組織結(jié)構(gòu)

1）G（C）代表制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象的特征組織結(jié)構(gòu)，通過來組成，其中G1（C）代表一種編碼方式，它可以組成元數(shù)據(jù)對(duì)象編碼的特征組合形式；G2（C）代表整個(gè)系統(tǒng)的需求，用來表述各個(gè)系統(tǒng)需求的特征組合形式。

2）{Gi{Cij}}代表制造信息資源元數(shù)據(jù)對(duì)象的特征組合形式的集合，根據(jù)G（C）的組織結(jié)構(gòu)來對(duì)Ckn的組合進(jìn)行操作[10]。

2 基于元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)的數(shù)控機(jī)床制造信息資源自動(dòng)化檢測(cè)

根據(jù)上文得出的制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)模型，進(jìn)行數(shù)控機(jī)床制造信息資源的自動(dòng)化檢測(cè)，具體過程如下：

針對(duì)數(shù)控機(jī)床制造信息的自動(dòng)采集問題，由于數(shù)控機(jī)床受到電磁干擾的影響，射頻識(shí)別設(shè)備無法準(zhǔn)確采集其制造信息，因此本文采用德國(guó)巴魯夫公司所生產(chǎn)的專業(yè)級(jí)RFID設(shè)備，并通過PLC連接數(shù)控系統(tǒng)，完成數(shù)控機(jī)床制造信息的精準(zhǔn)采集，能夠?yàn)榈毒叩奈恢帽孀R(shí)與壽命預(yù)測(cè)提供精確信息[11]。

由于采集到的制造信息中含有重復(fù)的數(shù)據(jù)，需要根據(jù)元粒度結(jié)構(gòu)模型，描述數(shù)控機(jī)床制造信息資源內(nèi)部元素之間信息交互和它們的屬性關(guān)聯(lián)，即描述數(shù)控機(jī)床制造信息資源關(guān)鍵屬性結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，用表示，式中Rg代表第g粒度層次上的元數(shù)據(jù)，XR代表采集的數(shù)控機(jī)床制造信息。

式中，fact可以選取eig函數(shù)；l代表制造信息資源元數(shù)據(jù)元素集合的維度，代表為第g個(gè)粒度層次上的元數(shù)據(jù)i是否能夠代替第j維度上的元數(shù)據(jù)，當(dāng)它為1的時(shí)候能夠代替，否則不能[12]。

通過制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)模型，能夠有效去除數(shù)控機(jī)床制造信息資源中的重復(fù)數(shù)據(jù)，得到精準(zhǔn)數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)，并以此建立數(shù)控機(jī)床制造信息資源自動(dòng)化檢測(cè)模型。

式中，X為數(shù)控機(jī)床制造信息資源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的平均值，當(dāng)采集到的數(shù)控機(jī)床制造信息數(shù)據(jù)量大于該值時(shí)，輸出數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)，反之則輸出G-1粒度層次上的元數(shù)據(jù)[13～15]。

根據(jù)自動(dòng)化檢測(cè)模型，完成數(shù)控機(jī)床制造信息資源的自動(dòng)化檢測(cè)。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證所提出基于粒度結(jié)構(gòu)分析的數(shù)控機(jī)床制造信息資源自動(dòng)化檢測(cè)方法的綜合有效性，需要進(jìn)行一次測(cè)試，測(cè)試環(huán)境為lntel(R) Core(TM)2 Duo CPU E7400，主頻為2.80GHz，內(nèi)存為2.00GB配置的PC機(jī)上，以元數(shù)據(jù)管理平臺(tái)為測(cè)試平臺(tái)，采用文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]提出的方法為實(shí)驗(yàn)的對(duì)照組，分別從分析檢測(cè)準(zhǔn)確率、檢測(cè)時(shí)間及檢測(cè)過程能量消耗三個(gè)方面進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如圖5所示。

分別采用所提方法與文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法進(jìn)行制造信息資源的檢測(cè)準(zhǔn)確率（%）對(duì)比，測(cè)試三種方法在分析數(shù)據(jù)數(shù)量為20、40和60個(gè)時(shí)的檢測(cè)準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率計(jì)算公式為：

圖5 數(shù)控機(jī)床制造信息資源檢測(cè)界面

其中，A0為成功判斷是否重復(fù)的數(shù)據(jù)，A為總數(shù)據(jù)。

根據(jù)準(zhǔn)確率計(jì)算公式，得到分析準(zhǔn)確率測(cè)試結(jié)果如表1所示。

表1 不同方法檢測(cè)準(zhǔn)確率對(duì)比

分析表1可以看出，所提方法在數(shù)據(jù)數(shù)量為20個(gè)、40個(gè)、60個(gè)時(shí)，制造信息資源檢測(cè)準(zhǔn)確率都為100%；而文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法在數(shù)據(jù)數(shù)量為20個(gè)、40個(gè)、60個(gè)時(shí)，檢測(cè)準(zhǔn)確率都明顯低于所提方法分析準(zhǔn)確率，通過對(duì)比可知，采用所提方法得到數(shù)控機(jī)床制造信息資源檢測(cè)的準(zhǔn)確率高，具有較好的分析效果。

在測(cè)試了檢測(cè)準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步測(cè)試三種方法的檢測(cè)時(shí)間（s）。分別測(cè)量三種方法檢測(cè)100、300及500個(gè)制造信息資源數(shù)據(jù)的完成時(shí)間，測(cè)試結(jié)果如表2所示。

分析表2可以看出，3種方法在檢測(cè)相同數(shù)量的制造信息資源時(shí)，所提方法的檢測(cè)時(shí)間都明顯低于文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法，通過對(duì)比可知，所提方法完成數(shù)控機(jī)床制造信息資源檢測(cè)的時(shí)間較短，效率高。

表2 不同方法檢測(cè)時(shí)間對(duì)比測(cè)試

測(cè)試三種方法檢測(cè)數(shù)控機(jī)床制造信息資源的能量消耗（bit）情況，計(jì)算公式如下：

式中，s為制造信息資源數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，j為單位數(shù)據(jù)能耗量。根據(jù)式(4)得出測(cè)試結(jié)果如圖6所示。

圖6 不同方法制造信息資源檢測(cè)能量消耗對(duì)比測(cè)試

分析圖6可以看出，隨著數(shù)據(jù)數(shù)量的不斷增加，3種方法的能耗也隨之增加，當(dāng)數(shù)據(jù)數(shù)量為80個(gè)時(shí)，所提方法的制造信息資源檢測(cè)能量消耗大約為550bit，文獻(xiàn)[3]方法的制造信息資源檢測(cè)能量消耗大約為780bit，文獻(xiàn)[4]方法的制造信息資源檢測(cè)能量消耗大約為860bit，通過對(duì)比可知，所提方法檢測(cè)數(shù)控機(jī)床制造信息資源的能量消耗最小，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于粒度結(jié)構(gòu)分析的數(shù)控機(jī)床制造信息資源自動(dòng)化檢測(cè)方法。該方法通過對(duì)數(shù)控機(jī)床制造信息資源元數(shù)據(jù)技術(shù)的分析，得到制造信息資源元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)模型，在此基礎(chǔ)上，采集數(shù)控機(jī)床制造信息，根據(jù)元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構(gòu)模型去除了采集到的制造信息中的重復(fù)數(shù)據(jù)，以此構(gòu)建數(shù)控機(jī)床制造信息資源自動(dòng)化檢測(cè)模型，完成數(shù)控機(jī)床制造信息資源的自動(dòng)化檢測(cè)。經(jīng)過測(cè)試結(jié)果表明，該方法對(duì)數(shù)控機(jī)床制造信息資源的檢測(cè)時(shí)間較短、檢測(cè)準(zhǔn)確率較高、能量消耗較少，說明該方法能夠高效準(zhǔn)確的完成數(shù)控機(jī)床制造信息資源檢測(cè)，在提高數(shù)控機(jī)床的加工精度、預(yù)測(cè)機(jī)床使用壽命等方面具有一定的應(yīng)用價(jià)值。