數(shù)控機床閉環(huán)智能監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計

李叢儉

（華北機電學(xué)校， 山西 長治 046000）

0 引言

智能傳感器、數(shù)字化控制等相關(guān)技術(shù)及計算機網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，加快了生產(chǎn)制造業(yè)的智能化、網(wǎng)絡(luò)化進程。數(shù)控機床在實際生產(chǎn)過程中，由于監(jiān)控及數(shù)據(jù)采集方法不足，限制了生產(chǎn)線的智能化發(fā)展[1]?；诖?，不同類型數(shù)控機床監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運而生，其中CPS（信息物理融合系統(tǒng)）架構(gòu)可實現(xiàn)物理世界與信息空間間的有效融合[2]。通過CPS 構(gòu)架，數(shù)控機床智能監(jiān)控系統(tǒng)可解決目前計算機技術(shù)、控制技術(shù)的局限性，實現(xiàn)數(shù)控加工過程監(jiān)控的智能性、高效性及實時性。當(dāng)前國內(nèi)外相關(guān)機構(gòu)對數(shù)控機床監(jiān)控CPS 的理論分析及實際應(yīng)用進行了一定研究，但由于CPS 理論研究不足，關(guān)于智能監(jiān)控CPS 設(shè)計尚無理論體系指導(dǎo)，在一定程度上限制了智能監(jiān)控CPS 的發(fā)展[3]。對此，基于CPS 體系設(shè)計了數(shù)控機床智能監(jiān)控系統(tǒng)。

1 CPS 及監(jiān)控技術(shù)分析

1.1 CPS 分析

CPS 為物理世界、信息空間之間相互融合及交互的全新研究方向，其由物理設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及計算機設(shè)備等融合為一體，為實現(xiàn)共同工作目標(biāo)，所有設(shè)備協(xié)同合作。CPS 較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)具有自制性、多維度開放性及系統(tǒng)融合性等特性[4]。

將物理實體抽象于信息系統(tǒng)是實現(xiàn)CPS 物理世界與信息空間融合的基礎(chǔ)。針對當(dāng)前深度融合存在問題，國內(nèi)外相關(guān)研究人員進行了大量研究，從多角度提出CPS 應(yīng)用方法，黎小華等基于嵌入式裝置計算資源的有限性，將CPS 抽象為控制層、服務(wù)層、環(huán)境層三層結(jié)構(gòu)[5]；王云等基于系統(tǒng)實際執(zhí)行組件及感知組件間的數(shù)據(jù)交換，提出了包括決策層、網(wǎng)絡(luò)層、感知控制層的CPS 構(gòu)架[6]。

1.2 數(shù)控機床監(jiān)控系統(tǒng)存在問題

當(dāng)前傳感器、高性能驅(qū)動及數(shù)字控制等技術(shù)的飛速發(fā)展，給數(shù)控機床監(jiān)控技術(shù)帶來新的考驗。由于客戶需求不同，柔性小批量制造成為主要生產(chǎn)形式，但當(dāng)前數(shù)控機床控制架構(gòu)多為批量生產(chǎn)線形式，難以滿足多樣化的小批量需求，因此小批量定制制造將逐步取代批量生產(chǎn)線制造[7]。與傳統(tǒng)批量制造監(jiān)控系統(tǒng)不同，柔性制造系統(tǒng)在車間活動信息組織、信息變換及車間工作智能指導(dǎo)、智能評定等方面對監(jiān)控技術(shù)具有較高要求；此外，數(shù)控機床隨著制造技術(shù)的發(fā)展，呈現(xiàn)智能化、自主化趨勢，一方面要求數(shù)控機床實時采集監(jiān)測狀態(tài)信息，另一方面通過機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)評估、響應(yīng)狀態(tài)信息，基于響應(yīng)，控制機床動作。傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)以監(jiān)測為主，在機床動作控制方面較弱，無法實現(xiàn)雙向控制[8]。因此，數(shù)控機床監(jiān)控系統(tǒng)亟需全新體系構(gòu)架，以滿足智能化、個性化制造要求。

2 CPS 體系結(jié)構(gòu)

2.1 智能監(jiān)控系統(tǒng)分析

本文數(shù)控機床監(jiān)控系統(tǒng)采用面向服務(wù)的結(jié)構(gòu)體系，綜合監(jiān)控CPS 特性及CPS 策略，根據(jù)實際加工需要，利用網(wǎng)絡(luò)、信息、計算機方面CPS 的相關(guān)技術(shù)，完成數(shù)控機床工作狀態(tài)、加工過程、刀具狀態(tài)及加工工件四個維度監(jiān)控，并基于此通過加工過程的數(shù)據(jù)智能化分析、可視化三維復(fù)現(xiàn)、異常情況預(yù)警等實現(xiàn)加工過程的刀具自動更換、誤差自動補償?shù)瓤刂疲詣犹幚砑庸ぶ械漠惓Ｇ闆r。因此，文中面向CPS 的數(shù)控機床監(jiān)控系統(tǒng)較傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)具有生產(chǎn)過程實時監(jiān)測、自治性較高及實施智能控制更加精準(zhǔn)的特點。

2.2 智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計

基于CPS 抽象構(gòu)架，針對傳統(tǒng)數(shù)控機床監(jiān)控系統(tǒng)存在問題，設(shè)計了基于“信息采集—數(shù)據(jù)分析—策略決策—動作控制—信息反饋”的閉環(huán)數(shù)控機床智能監(jiān)控系統(tǒng)，如圖1 所示。該體系由決策應(yīng)用層、網(wǎng)絡(luò)層及感知控制層三部分構(gòu)成。

圖1 CPS 架構(gòu)數(shù)控機床智能監(jiān)控系統(tǒng)

2.2.1 感知控制層

感知控制層可實現(xiàn)物理世界與信息空間的高效融合，其不僅滿足遠程控制、數(shù)據(jù)信息采集及通信等功能，而且具有特征提取、數(shù)據(jù)清洗等智能應(yīng)用特性[9]?；诖耍O(shè)計數(shù)控機床信息物理融合中間件，如圖2 所示。

圖2 數(shù)控機床信息物理融合中間件

中間件由命令處理程序、控制器、可視化圖庫、數(shù)據(jù)采集管理、設(shè)備驅(qū)動程序、應(yīng)用接口及通訊服務(wù)構(gòu)成?？刂破髯鳛楣芾砗诵?，采取MVC 設(shè)計模式，對模塊的整體的邏輯、數(shù)據(jù)及規(guī)則進行直接管理，一方面將實時采集數(shù)據(jù)變換為視圖命令或處理模型，另一方面根據(jù)控制指令，對數(shù)控機床的工藝參數(shù)進行調(diào)整，進而確保數(shù)控機床的及時控制及管理?？梢暬瘓D庫以人機界面圖形庫的方式實現(xiàn)了工作人員查看遠程控制指令及機床實時工作狀態(tài)，完成人機的信息交互。設(shè)備驅(qū)動程序一方面完成RFID、NC、PLC、傳感器等部件的數(shù)據(jù)信息收集，另一方面實現(xiàn)與其他中間件的通信，該部分設(shè)計有GPIO、IPV6、IPV4、ZigBee 四種通信驅(qū)動程序，以滿足異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)。數(shù)據(jù)采集管理完成設(shè)備驅(qū)動程序中傳感器數(shù)據(jù)、加工參數(shù)等與工件加工有關(guān)的工程數(shù)據(jù)提取。應(yīng)用接口實現(xiàn)按照用戶需求調(diào)取應(yīng)用模型，提供數(shù)據(jù)清洗、特征提取等智能應(yīng)用。通信服務(wù)采用基于XML 的訪問協(xié)議。

數(shù)控機床信息物理融合中間件可實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)數(shù)控裝置的高效協(xié)調(diào)。一方面，將有關(guān)數(shù)控裝置相關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)局域網(wǎng)內(nèi)中間件對數(shù)據(jù)冗余進行處理，降低網(wǎng)絡(luò)層帶寬損耗。另一方面網(wǎng)絡(luò)層監(jiān)控指令通過中間件協(xié)調(diào)控制數(shù)控裝置，提高了生產(chǎn)線的智能化及集成化，實現(xiàn)了柔性小批量生產(chǎn)。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)層

網(wǎng)絡(luò)層一方面可為決策應(yīng)用層提供實時數(shù)據(jù)信息，確保了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性；另一方面為感知控制層提供海量數(shù)據(jù)儲存，作為CPS 架構(gòu)核心，在智能監(jiān)控系統(tǒng)中具有平臺作用[10]。云平臺基于虛擬技術(shù)，通過整合網(wǎng)絡(luò)分布資源，強化儲存、計算能力，為此本文采用云平臺，實現(xiàn)加工信息的智能分析及海量存儲。數(shù)控機床中間件通過SOAP 封裝監(jiān)測數(shù)據(jù)信息，并將其發(fā)送與基于云平臺的知識庫、海量數(shù)據(jù)庫、實時數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)生產(chǎn)過程監(jiān)控及歷史數(shù)據(jù)留存?；诖耍ㄟ^數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理、模式識別、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、過程可視化等智能數(shù)據(jù)分析及儲存技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)控機床的智能化、自動化控制。

2.2.3 決策應(yīng)用層

決策應(yīng)用層面向工作人員，由決策控制單元及決策監(jiān)測單元組成。決策控制單元可為工作人員提供數(shù)據(jù)分析結(jié)果，工作人員通過網(wǎng)絡(luò)將控制指令發(fā)送與聯(lián)網(wǎng)數(shù)控機床，實現(xiàn)機床的遠程控制[11]。決策監(jiān)測單元包含三維可視化復(fù)現(xiàn)、加工過程仿真、客戶化報告等功能。可視化復(fù)現(xiàn)可實現(xiàn)工作人員對全部聯(lián)網(wǎng)機床工作狀態(tài)進行監(jiān)測，提高工作人員的判斷力及感知力。

此外，面向CPS 的數(shù)控機床智能監(jiān)控系統(tǒng)具有無線通信功能，可通過PC、智能手機查看及控制聯(lián)網(wǎng)機床工作狀態(tài)，使各機床均成為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，加快了無人化生產(chǎn)線進程。

3 智能監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用

藍天開放總線式數(shù)控系統(tǒng)滿足高精、高速、復(fù)合及網(wǎng)絡(luò)化開發(fā)需求，如圖3 所示。監(jiān)控系統(tǒng)采用C/S構(gòu)架與B/S 構(gòu)架相結(jié)合的形式，如圖4、圖5 所示，在滿足加工信息實時采集的前提下，精準(zhǔn)判定數(shù)控機床運行工況，提取異常信息，并依據(jù)異常狀態(tài)處理及響應(yīng)規(guī)則進行反饋控制。

圖3 藍天總線開放式數(shù)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化平臺

圖4 B/S 構(gòu)架圖

圖5 C/S 構(gòu)架圖

當(dāng)前，文中設(shè)計系統(tǒng)已實現(xiàn)了數(shù)控裝置的集中控制、實時數(shù)據(jù)采集、過程仿真、程序傳輸、故障分析、信息統(tǒng)計等功能，基于對數(shù)控機床聯(lián)動坐標(biāo)控制、動態(tài)解析坐標(biāo)軸耦合關(guān)系及移動部件精準(zhǔn)建模，完成了數(shù)控機床動/靜部件的交互控制及動態(tài)加載。實際加工中對機床刀具參數(shù)、原點設(shè)置等信息采集及毛坯、工裝狀態(tài)自動化檢測，自動建立虛擬運行環(huán)境，通過采集高實時度運行數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實際加工的高仿真度、超低時延的可視化三維復(fù)現(xiàn)。

系統(tǒng)基于對加工狀態(tài)精準(zhǔn)評估，智能化提取加工中的例外及異常信息，綜合已構(gòu)建的狀態(tài)異常響應(yīng)及處理機制，實現(xiàn)了加工狀態(tài)異常評估、時間智能預(yù)測、狀態(tài)異常自動預(yù)警等功能，大幅提升了數(shù)控機床加工的智能化監(jiān)控水平。

3 結(jié)論

基于CPS 應(yīng)用策略，通過藍天數(shù)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化平臺，設(shè)計了包含網(wǎng)絡(luò)層、感知控制層及決策應(yīng)用層的智能監(jiān)控系統(tǒng)，較大程度上提升了數(shù)控機床加工的智能化監(jiān)控水平。但當(dāng)前面向CPS 構(gòu)架的數(shù)控機床智能監(jiān)控系統(tǒng)尚存在網(wǎng)絡(luò)實時性不高、狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)匱乏等問題。因此，為實現(xiàn)數(shù)控技術(shù)與CPS 的進一步融合，需突破目前控制方式、計算模型及通信技術(shù)限制，從理論及技術(shù)方面對該技術(shù)進行進一步的研究。