王 勃，杜寶瑞，王碧玲

（中航工業(yè)沈陽飛機工業(yè)（集團）有限公司，沈陽 110850）

數(shù)控機床發(fā)展趨勢

加工設(shè)備的研制技術(shù)與制造業(yè)水平具有非常緊密的關(guān)系。如圖1所示，制造業(yè)水平的發(fā)展歷程主要可劃分為如下幾個階段。（1）20世紀30年代至50年代：此階段的加工設(shè)備主要是傳統(tǒng)的機床，機械加工主要以手工或人工操作傳統(tǒng)機床為主；（2）20世紀50年代至70年代：出現(xiàn)了應(yīng)用電子管、程序紙帶等技術(shù)的第一代數(shù)控機床，能夠解決傳統(tǒng)機床在曲線或曲面加工中的難題，同時也促進了自動化生產(chǎn)線的發(fā)展；（3）20世紀70年代至20世紀末：出現(xiàn)了多功能、復合化的機床，以及較為先進的柔性制造系統(tǒng)，此階段的先進制造技術(shù)主要體現(xiàn)為以信息技術(shù)等為核心的計算機集成制造；（4）21世紀初至今，各大廠商在優(yōu)化機床結(jié)構(gòu)、完善數(shù)控計算內(nèi)核的同時，廣泛研究了智能加工、智能維護等技術(shù)，制造裝備已向智能化方向發(fā)展，制造技術(shù)也在自動化的基礎(chǔ)上逐步向智能制造發(fā)展。

中國工程學會給出的智能設(shè)備技術(shù)路線為[1]：在2020年前，實現(xiàn)智能感知、智能決策和智能執(zhí)行，其中主要涉及到工況智能感知技術(shù)、智能維護技術(shù)、智能工藝規(guī)劃技術(shù)以及智能伺服驅(qū)動技術(shù)；在2030年前，實現(xiàn)學習、推理和自律，其中主要涉及到智能編程技術(shù)、智能數(shù)控技術(shù)。

圖1 加工設(shè)備的發(fā)展歷程Fig.1 Development of the processing equipment

智能機床概念

自20世紀90年代以來，美國國家標準技術(shù)研究所、辛辛那提-朗姆公司、英國漢普郡大學等機構(gòu)都對智能機床進行了研究，世界各知名機床廠商也分別推出了具備智能化功能的先進機床，如圖2所示，下面分別對具有代表性的研究進行簡要介紹。

美國國家標準技術(shù)研究所[2-3]認為智能機床或智能加工中心應(yīng)具有如下行為能力：（1）能夠感知自身狀態(tài)和加工能力并能夠進行自我標定；（2）能夠監(jiān)視和優(yōu)化加工行為；（3）能夠?qū)ぜ募庸べ|(zhì)量進行評估；（4）具有自學習能力。瑞士米克朗公司[4]認為智能機床能夠?qū)崿F(xiàn)人與機床的互動通信，進而將大量的加工信息提供給操作人員，并能夠提供多種工具輔助操作人員優(yōu)化加工過程；同時，智能機床可以檢查自身狀態(tài)并獨立優(yōu)化工藝，進而提高工藝可靠性和工件加工質(zhì)量。日本Mazak公司[5]認為智能機床能夠進行自我監(jiān)控，對與機床、加工狀態(tài)、環(huán)境等相關(guān)信息進行綜合分析，并采取應(yīng)對措施來保證最優(yōu)化的加工。

綜上可見，盡管學術(shù)界及工業(yè)界尚未給出智能機床的標準定義，但一般認為智能機床應(yīng)具有自感知、自分析、自適應(yīng)、自維護、自學習等能力，并能夠?qū)崿F(xiàn)加工優(yōu)化、實時補償、智能測量、遠程監(jiān)控和診斷等功能，從而能夠支持加工過程的高效運行[6-8]。

圖2 各知名機床廠商推出的智能化機床功能Fig.2 Functions of the smart machine tools provided by famous manufacturers

智能機床技術(shù)體系框架

目前工業(yè)界對智能機床的研究主要涉及智能數(shù)控系統(tǒng)、智能基礎(chǔ)元器件以及智能化應(yīng)用技術(shù)等領(lǐng)域，下面分別針對這些領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)進行簡要闡述。

1 智能數(shù)控系統(tǒng)

智能數(shù)控系統(tǒng)是機床的“大腦”，直接決定了數(shù)控機床的智能化水平。智能數(shù)控是在傳統(tǒng)數(shù)控技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的，集成了開放式數(shù)控系統(tǒng)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)采集與分析等關(guān)鍵技術(shù)。

（1）開放式數(shù)控系統(tǒng)架構(gòu)。

開放式數(shù)控系統(tǒng)是指數(shù)控系統(tǒng)遵循公開性、可擴展性、兼容性等原則開發(fā)，進而使得應(yīng)用于機床中的軟硬件具備互換性、可移植性、可擴展性和互操作性。開放式數(shù)控系統(tǒng)的基本體系結(jié)構(gòu)可分為系統(tǒng)平臺和應(yīng)用軟件兩大部分，圖3所示為某開放式數(shù)控系統(tǒng)的體系架構(gòu)。

系統(tǒng)平臺是對機床運動部件實施數(shù)字量控制的基礎(chǔ)部件，包括硬件平臺和軟件平臺，主要用于運行數(shù)控系統(tǒng)的應(yīng)用軟件。硬件平臺是實現(xiàn)系統(tǒng)功能的物理實體，主要包括微處理器系統(tǒng)、信息存儲介質(zhì)、電源系統(tǒng)、I/O驅(qū)動、顯示器、各類功能面板和其他外設(shè)。這些硬件可以分為NC硬件、PLC硬件以及計算機基本硬件等類型，它們在操作系統(tǒng)、支撐軟件和設(shè)備驅(qū)動程序的支持下，執(zhí)行各項任務(wù)。軟件平臺是聯(lián)系硬件平臺和應(yīng)用軟件的紐帶，是開放式數(shù)控系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的核心，由操作系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、圖形系統(tǒng)以及開放式數(shù)控系統(tǒng)應(yīng)用編程接口等軟件組成。它通過應(yīng)用程序編程接口向應(yīng)用軟件提供服務(wù)，只有在軟件平臺的作用下，應(yīng)用軟件才能實現(xiàn)對系統(tǒng)硬件資源的利用和控制。軟件平臺的性能在很大程度上影響整個系統(tǒng)的性能，也影響應(yīng)用軟件的開發(fā)效率[9-10]。

應(yīng)用軟件是以模塊化的結(jié)構(gòu)開發(fā)的，能夠?qū)崿F(xiàn)專門領(lǐng)域的功能要求。應(yīng)用軟件通過不同的應(yīng)用編程接口封裝后可以運行在不同的系統(tǒng)平臺上。一般而言，應(yīng)用軟件可分為標準模塊庫、系統(tǒng)配置軟件和用戶應(yīng)用軟件。標準模塊庫中包括運動控制模塊、I/O控制模塊、邏輯控制模塊、網(wǎng)絡(luò)模塊等；系統(tǒng)配置軟件提供集成、配置功能模塊的工具和方法，以便將所需的模塊配置成一致的、完整的應(yīng)用軟件系統(tǒng)；用戶應(yīng)用軟件可以根據(jù)應(yīng)用協(xié)議自行開發(fā)，也可以由系統(tǒng)制造商開發(fā)。

圖3 某開放式數(shù)控系統(tǒng)體系架構(gòu)Fig.3 Architecture of one open CNC system

（2）大數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)。

隨著數(shù)控機床的開放性逐步提高，現(xiàn)代機床可支持的基礎(chǔ)元器件種類顯著增多，同時，針對不同的數(shù)據(jù)采集需求，越來越多的傳感器內(nèi)嵌到數(shù)控機床中。機床數(shù)據(jù)采集種類不僅包括機床內(nèi)部信息，如光柵尺位置、指令信息、主軸電流、力矩電流、G指令時間、刀具信息等，也包括外加傳感器的信息，如主軸徑向變形、床身振動、機床熱誤差等。這些數(shù)據(jù)不僅能夠支持一般的制造過程管理，而且足以支持基于大數(shù)據(jù)分析的制造過程優(yōu)化。

從技術(shù)發(fā)展途徑的角度來看，實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)分析的加工過程優(yōu)化分為以下3個步驟：首先，實現(xiàn)機床大數(shù)據(jù)的可視化。顯性的、量化的制造過程數(shù)據(jù)是分析與決策的依據(jù)，目前大多數(shù)控系統(tǒng)均提供了數(shù)據(jù)采集接口，能夠方便地從中提取相關(guān)參數(shù)信息，其基本原理如圖4所示。其次，實現(xiàn)基于可視化數(shù)據(jù)的輔助智能。當制造數(shù)據(jù)被提取出來之后，建立這些數(shù)據(jù)與加工過程、加工指令之間的映射關(guān)系，并通過人工分析影響加工效率或加工質(zhì)量的程序片段予以優(yōu)化。最后，實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的人工智能。建立制造數(shù)據(jù)與質(zhì)量、效率之間的關(guān)聯(lián)知識庫，通過對機床運行參數(shù)的實時分析來預判產(chǎn)品質(zhì)量、機床故障等，并進行實時優(yōu)化調(diào)整，進而真正達到自適應(yīng)加工的水平。

2 智能元器件

數(shù)控加工過程是一種動態(tài)、非線性、時變和非確定性的過程[11]，其中伴隨著大量復雜的物理現(xiàn)象，它要求數(shù)控機床具有狀態(tài)監(jiān)測、誤差補償與故障診斷等智能化功能，而具備工況感知與識別功能的基礎(chǔ)元器件是實現(xiàn)上述功能的先決條件。

傳感器是現(xiàn)代數(shù)控機床中非常重要的元器件，它們能夠?qū)崟r采集加工過程中的位移、加速度、振動、溫度、噪聲、切削力、轉(zhuǎn)矩等制造數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)傳送至控制系統(tǒng)參與計算與控制。其中，典型的傳感器類型如表1所示。

位置傳感器是數(shù)控機床中應(yīng)用最多的一類，這類傳感器能夠精準地獲知機床運動部件的位置信息，進而使機床的加工精度與加工效率獲得極大提升。力傳感器也是數(shù)控機床中普遍采用的一類，在加工過程中，機床通過這些傳感器感知工件的夾緊力、切削力等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。同時，在潤滑、液壓、氣動等輔助系統(tǒng)中也安裝有壓力傳感器，用于對這些系統(tǒng)進行監(jiān)控，并保證機床的正常運轉(zhuǎn)。溫度傳感器在數(shù)控機床中具有廣泛的應(yīng)用，這是由于數(shù)控機床中采用的部分元器件在工作過程中將產(chǎn)生大量熱，溫度過高不僅會對零件的加工質(zhì)量產(chǎn)生影響，同時也會對機床元器件的壽命造成不利影響。例如，機床的主軸箱、軸承等部位易產(chǎn)生過熱現(xiàn)象，如不及時診斷并加以排除，則可能引起零件的燒損。

除了單純嵌入上述傳統(tǒng)的傳感器之外，智能機床中還采用了多傳感器融合、智能傳感器等先進技術(shù)。如圖5所示，國外機床廠商[12-13]研制的“智能主軸”中嵌入了智能傳感器，能夠同時檢測溫度、振動、位移、距離等信號，實現(xiàn)對工作狀態(tài)的監(jiān)控、預警以及補償，不但具有溫度、振動、夾具壽命監(jiān)控和防護等功能，而且能夠?qū)庸?shù)進行實時優(yōu)化。又如，國外某廠商將集成有力傳感器、扭矩傳感器、溫度傳感器、處理器、無線收發(fā)器等裝置的芯片嵌入到刀具夾具內(nèi)，能夠?qū)崿F(xiàn)刀具顫動頻率的預估，并能夠自動計算出合適的主軸轉(zhuǎn)速與進給速率等加工參數(shù)[14-15]。

3 智能化應(yīng)用技術(shù)

在數(shù)控機床中搭載具有開放性架構(gòu)、支持大數(shù)據(jù)分析等功能的智能數(shù)控系統(tǒng)，并嵌入必要的智能基礎(chǔ)元器件，數(shù)控機床便具備了智能化的必要條件。在此基礎(chǔ)上，可以根據(jù)實際需求開發(fā)出智能化應(yīng)用程序并嵌入到數(shù)控系統(tǒng)中，使設(shè)備能夠充分發(fā)揮其最佳效能，提升產(chǎn)品制造質(zhì)量，并實現(xiàn)設(shè)備的健康監(jiān)控與故障診斷等。在數(shù)控機床的智能化應(yīng)用技術(shù)研究中，國內(nèi)外主要集中于機床智能化運行、機床智能化維護以及機床智能化管理等方向，其中以智能化運行與智能化維護的研究最具代表性。在機床智能化運行方面，主要的研究涉及機床熱誤差、幾何誤差等的補償，機床振動檢測與抑制，機床防碰撞，在機質(zhì)量檢測等方面。在機床的智能化維護方面，主要研究涉及機床故障診斷與維護、刀具磨損與破損的自動檢測方法等方面，以下簡要介紹幾個智能機床的應(yīng)用技術(shù)。

（1）基于光纖傳感器的機床熱誤差補償。

圖4 機床運行數(shù)據(jù)提取的原理Fig.4 Theory of running data extration of machine tools

表1 數(shù)控機床常用傳感器類型

圖5 瑞士斯普特電主軸傳感器分布Fig.5 Snesors squipped in the motorized spindle of Sprutt Swiss

圖6 機床熱誤差補償系統(tǒng)組成Fig.6 Composition of the thermal error compensation system of machine tools

圖7 刀尖位移誤差在24h內(nèi)的變化Fig.7 Tool nose displacement change within 24h

結(jié)構(gòu)變形是制約高端機床精度的重要因素之一。然而，機床的力熱變形規(guī)律呈現(xiàn)出強烈的時變非線性，采用傳統(tǒng)手段難以進行定量計算和預測，此前只能通過電類傳感器監(jiān)測技術(shù)進行補償，不僅難度大，且技術(shù)穩(wěn)定性較差，補償效果難以滿足需求。

基于光纖傳感器的數(shù)控機床力熱在線監(jiān)測技術(shù)可以很好地解決上述問題。光纖傳感器是以光纖作為感知材料的傳感器，與傳統(tǒng)傳感器相比，光纖傳感器具有敏感度高、抗電磁干擾、結(jié)構(gòu)簡單、體積小等優(yōu)點。如圖6所示為基于光纖的機床熱誤差監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，為了對機床表面溫度以及環(huán)境溫度進行監(jiān)測，系統(tǒng)采用多個測量點建立了機床表面及環(huán)境溫度的測量場，其中床身與立柱上布有15個傳感器，電機、主軸、變速箱上布置9個傳感器，另外4個傳感器用于對環(huán)境溫度的測量。

在測量過程中，以24h為一個周期，記錄期間機床刀尖位移的熱誤差以及各測量點的溫度變化情況，同時記錄機床周圍環(huán)境溫度在24h內(nèi)的變化情況，所得的數(shù)據(jù)分別如圖7、圖8所示。在測量完畢后，以溫度數(shù)據(jù)為輸入、刀尖位移的熱誤差為輸出建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對熱誤差進行預測補償，試驗數(shù)據(jù)表明，未補償前熱誤差的最大值為15μm，在經(jīng)過補償后，最大值顯著降低至5μm，如圖9所示。由此可見，采用光纖傳感器進行機床的熱誤差補償可以取得良好的效果。

（2）刀具智能管控。

刀具管理是智能機床的一項非常重要的功能，在提高設(shè)備的利用率、提高產(chǎn)品質(zhì)量以及延長刀具壽命等方面起到關(guān)鍵作用。目前飛機制造領(lǐng)域中普遍采用的刀具管控系統(tǒng)主要有兩個方面功能，即刀具壽命管理與刀具破損管理。在刀具壽命管理方面，智能機床的刀庫或機床所在柔性生產(chǎn)線的刀庫中具有一個刀具列表，其中記錄了所有刀具的參數(shù)。新刀具加入刀庫時，會觸發(fā)刀具管控系統(tǒng)的中央控制器，并觸發(fā)對刀儀進行對刀操作，對刀儀讀取刀具上的芯片，并將刀具的信息傳遞到刀具管控系統(tǒng)。在加工開始前，刀具管控系統(tǒng)首先檢測當前刀具的剩余壽命，并能夠在將要達到刀具壽命之前的一段時間內(nèi)進行報警。在刀具破損或磨損管理方面，刀具管控系統(tǒng)可實時檢測刀具的工作狀態(tài)，一旦出現(xiàn)刀具破損或磨損的情況，刀具管控系統(tǒng)會自動將刀具退回刀庫中，并進行鎖死，直至人工將刀具處理完畢。

圖10所示為某刀具管控系統(tǒng)的硬件組成，該系統(tǒng)首先在數(shù)控機床中嵌入了聲波、加速度等不同類型的傳感器，這些傳感器的信號通過數(shù)據(jù)采集卡進行采集，并被傳送至控制單元，然后由控制單元對信號進行分析與處理。數(shù)據(jù)采集卡可直接安裝在數(shù)控系統(tǒng)的控制器上，也可單獨外置。在系統(tǒng)使用之前，首先需要采用試切法完成系統(tǒng)對加工過程的學習，在此過程中刀具管控系統(tǒng)記錄加工過程中傳感器的各種信號變化過程。在實際加工中，系統(tǒng)實時采集傳感器的數(shù)據(jù)，并與學習中所獲得的信號值進行比對，如圖11所示。當出現(xiàn)斷刀、缺刀或刀具嚴重磨損等情況時，系統(tǒng)將會彈出報警信息，進而避免機床或刀具的進一步破壞或零件的報廢。

圖8 機床周圍溫度在24h內(nèi)的變化Fig.8 Temprature changes around the machine tool within 24h

圖9 補償前后的誤差對比Fig.9 Error comparison before and after compensation

圖10 某刀具管控系統(tǒng)的硬件組成Fig.10 Hardware compositions of cutting tool management and control system

圖11 刀具監(jiān)控曲線Fig.11 Monitoring curves of cutting tools

結(jié)束語

機床是制造業(yè)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，高性能的智能機床是提高產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)效率的先決條件。雖然我國目前的機床產(chǎn)出量位居世界前列，但在高端智能機床的自主研發(fā)方面仍有待提高，尤其是在智能數(shù)控系統(tǒng)、智能元器件以及智能化應(yīng)用技術(shù)的開發(fā)方面仍需更深入的探索研究。

[1]中國機械工程學會. 中國機械工程技術(shù)路線圖[M]. 北京：中國科學技術(shù)出版社,2011.

Chinese Mechanical Engineering Society.Chinese mechanical engineering technology map[M]. Beijing: China Science and Technology Press, 2011.

[2]ATLURU S, HUANG S H, SNYDER J P.A smart machine supervisory system framework[J].International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2012, 58(5-8): 563-572.

[3]FLYNN J M, SHOKRANI A,NEWMAN S T, et al. Hybrid additive and subtractive machine tools: research and industrial developments[J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 2016, 101: 79-101.

[4]HUANG J, ZHOU Z D, LIU M Y, et al. Real-time measurement of temperature field in heavy-duty machine tools using fiber Bragg grating sensors and analysis of thermal shift errors[J]. Mechatronics, 2015, 31: 16-21.

[5]JANKOWSKI M, WOZNIAK A. Mechanical model of errors of probes for numerical controlled machine tools[J].Measurement, 2016,77: 317-326.

[6]杜寶瑞, 王勃, 趙璐, 等. 航空智能工廠的基本特征與框架體系[J]. 航空制造技術(shù),2015(8):26-31.

DU Baorui, WANG Bo, ZHAO Lu, et al.Basic characteristics and framework of aviation intelligent plant[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2015(8):26-31.

[7]鄢萍, 閻春平, 劉飛, 等. 智能機床發(fā)展現(xiàn)狀與技術(shù)體系框架[J]. 機械工程學報,2013,49(21): 1-10.

YAN Ping, YAN Chunping, LIU Fei, et al. Development status and technical system framework of intelligent machine tool[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2013,49(21): 1-10.

[8]杜寶瑞, 王勃, 趙璐, 等. 智能制造系統(tǒng)及其層級模型[J]. 航空制造技術(shù),2015(13): 46-50.

DU Baorui, WANG Bo, ZHAO Lu, et al. Intelligent manufacturing system and its hierarchy model[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2015(13): 46-50.

[9]王躍輝, 王民. 金屬切削過程顫振控制技術(shù)的研究進展[J]. 機械工程學報,2010,46(7): 166-174.

WANG Yuehui, WANG Min. Research progress of chatter control technology in metal cutting process[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2010,46(7): 166-174.

[10]姚明明, 吳波. 智能加工設(shè)備的研究綜述[J]. 機械制造,2006(12): 60-63.

YAO Mingming, WU Bo. A research survey of smart machining equipment[J]. Mechanical Engineering, 2006(12): 60-63.

[11]張存吉, 姚錫凡, 張翼翔, 等. 從“數(shù)控一代”到“智慧一代”[J]. 計算機集成制造系統(tǒng), 2015,21(7): 1734-1743.

ZHANG Cunji, YAO Xifan, ZHANG Yixiang, et al. From NC generation to wisdom generation[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2015,21(7): 1734-1743.

[12]Starrag Group. Machining solutions with shortest possible cycle times [EB/OL].[2016-03-15]. https://www.starrag.com/en-us/products/scharmann-244.

[13]邵澤明, 關(guān)大力. 數(shù)控機床智能化技術(shù)[J]. 航空制造技術(shù),2015(5):46-49.

SHAO Zeming, GUAN Dali. The intelligent technologies of NC machine tool[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2015(5): 46-49.

[14]HELU M, MORRIS K, JUNG K, et al.Identifying performance assurance challenges for smart manufacturing[J]. Manufacturing Letters,2015, 6: 1-4.

[15]JUNG K, MORRIS K C. Mapping strategic goals and operational performance metrics for smart manufacturing systems[J].Procedia Computer Science, 2015, 44: 184-193.