謝智明　鄧朝暉　劉　偉　劉　濤　彭克立

1.湖南大學國家高效磨削工程技術研究中心，長沙，4100822.湖南科技大學難加工材料高效精密加工湖南省重點實驗室，湘潭，4111053.湖南海捷精密工業(yè)有限公司，長沙，410082

凸輪軸數(shù)控磨削云平臺的研究與設計

謝智明1鄧朝暉2劉偉2劉濤2彭克立3

1.湖南大學國家高效磨削工程技術研究中心，長沙，4100822.湖南科技大學難加工材料高效精密加工湖南省重點實驗室，湘潭，4111053.湖南海捷精密工業(yè)有限公司，長沙，410082

摘要：針對整合磨削加工領域資源的問題，借鑒云計算與云制造的思想，提出并開發(fā)了整合與利用磨削軟硬兩大類資源的磨削云平臺。提出了磨削云平臺體系架構，設計了其軟件結構，研究了其關鍵技術。利用人工智能技術，設計了磨削云平臺應用需求模型及其工作流程與關鍵算法。開發(fā)了SaaS服務系統(tǒng)、PaaS服務系統(tǒng)、IaaS-to-PaaS分布式異構數(shù)據(jù)庫同步復制系統(tǒng)、IaaS服務系統(tǒng)、用戶注冊登錄管理系統(tǒng)5個軟件子系統(tǒng)所組成的磨削云平臺，使得企業(yè)在資源利用上更為優(yōu)化便捷。將該磨削云平臺應用于實際生產，有效提高了生產加工效率，降低了生產成本。

關鍵詞：磨削云平臺；應用需求模型；系統(tǒng)架構；磨削云引擎；人工智能；軟件系統(tǒng)

0引言

磨削云平臺是針對磨削制造加工領域[1]的具體實踐應用需求，借鑒云計算和云制造的一些思想，運用云計算技術[2]、磨削工藝智能化技術，以分布式高性能計算機系統(tǒng)、大容量數(shù)據(jù)存儲設備和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境等資源為計算機硬件及網(wǎng)絡基礎而建立的一個基礎制造信息化平臺[3]，為磨床制造廠家和磨削制造加工企業(yè)等用戶提供資源整合與共享平臺[4]，實現(xiàn)磨削制造知識數(shù)據(jù)的積累；同時也為磨削加工企業(yè)提供各類加工制造方面的技術服務，實現(xiàn)磨削CAM系統(tǒng)軟件遠程接入與使用，充分發(fā)揮軟件提供的諸如工藝方案智能優(yōu)選[5]、工藝優(yōu)化[6]、誤差分析與補償、磨削加工過程仿真[7]、自動編程[8]等作用，提升磨床的潛在性能。關于磨削云的研究與應用，國內研究較少，且不具體。本課題組首次聯(lián)合國內各大磨床制造廠商和磨削加工企業(yè)共同開發(fā)磨削云平臺，讓用戶方便快捷地獲得各類服務。

磨削云平臺能夠實現(xiàn)磨削制造資源與服務的開放協(xié)作、資源高度共享，提升磨削制造業(yè)加工效率及質量，節(jié)省磨削企業(yè)設備投資，避免浪費。本文設計與開發(fā)了磨削云平臺，建立整合磨削制造領域軟硬兩大類資源供需為一體的磨削云平臺，實現(xiàn)磨削裝備的增值，實現(xiàn)磨削知識數(shù)據(jù)的積累共享；同時也為磨削加工企業(yè)提供各類加工制造方面的信息技術服務，利用人工智能技術，實現(xiàn)磨削加工過程的智能化和咨詢服務的網(wǎng)絡化[9]，提升數(shù)控磨床的性能。

1系統(tǒng)體系架構

1.1系統(tǒng)基礎概述

磨削云是從資源整合與利用的實際應用出發(fā)，對磨削云平臺系統(tǒng)功能的總體需求進行分析與設計，形成一套磨削云平臺的設計思想與方案，磨削云平臺資源整合利用如圖1所示。

圖1　磨削云平臺資源整合利用示意圖

磨削云應用需求模型是體系架構的重要組成部分，該模型從磨削用戶需求和系統(tǒng)開發(fā)的角度出發(fā)，把系統(tǒng)功能按磨削用戶功能需求逐次分割成層次結構，使每一部分實現(xiàn)一定功能且各個部分之間又保持一定的聯(lián)系。

磨削云平臺按照資源整合利用的需要把磨削云分為相對獨立的三個子系統(tǒng)：為磨削加工提供解決方案即服務(solutionforgrindingprocessasaservice，SaaS)、為磨削加工提供應用軟件平臺即服務(platformofapplicationsoftwareforgrindingprocessasaservice，PaaS)、為磨削加工提供基礎設施即服務(infrastructureforgrindingprocessasaservice，IaaS)。三個子系統(tǒng)構成一個靈活的體系架構，PaaS處于中間層，可以與上端SaaS和下端IaaS保持功能銜接，同時三個子系統(tǒng)相對獨立運行，有利于實現(xiàn)PaaS平臺中磨削CAM系統(tǒng)軟件資源的無縫擴展。

1.2系統(tǒng)應用需求模型

磨削云應用需求模型三層系統(tǒng)結構在網(wǎng)絡環(huán)境下進行服務整合，設計符合磨削行業(yè)的個性化服務。本文提出了圖2所示的磨削云平臺應用需求模型，分為以下5個部分。

圖2　磨削云應用需求模型示意圖

(1)SaaS。磨削制造加工企業(yè)積累了大量的經(jīng)驗、知識和磨削加工中遇到的技術難題及其解決方案，如何共享這些寶貴的磨削制造知識，讓磨削制造知識更好地為磨削制造企業(yè)所利用，節(jié)約磨削制造企業(yè)加工成本，提高加工效率，是磨削云SaaS系統(tǒng)的設計理念。SaaS申請描述加工中遇到的技術難題，SaaS方案描述解決加工中遇到的技術難題所采取的技術解決方案。兩者都封裝成文字、圖片、視頻三位一體的多媒體信息包，提供磨削制造知識智能化信息服務，如智能檢索、模糊咨詢等。

(2)PaaS?，F(xiàn)代磨削加工使用數(shù)控機床設備，計算機輔助制造應用軟件能提升數(shù)控機床設備性能，PaaS采用公有云和私有云相結合的混合云計算接入技術，設計與開發(fā)了一個通用的、可擴展的基于桌面云集群服務器與虛擬桌面技術的遠程接入訪問平臺，這樣，磨削制造企業(yè)可以方便快捷且費用低廉地使用磨削CAM系統(tǒng)軟件。桌面云集群服務器資源池中磨削應用系統(tǒng)軟件的數(shù)量與類別可自動擴充，用戶登錄使用的虛擬桌面資源可動態(tài)分配，虛擬桌面資源實現(xiàn)后臺集中管理與監(jiān)控，在后臺集中管理與監(jiān)控遠程用戶對磨削CAM應用系統(tǒng)軟件的使用情況。

(3)IaaS。磨削云基礎設施平臺為資源提供方將分散在不同磨削制造企業(yè)或磨削加工工廠內的各種類型磨削制造資源統(tǒng)一注冊，封裝形成制造資源，由磨削云平臺統(tǒng)一進行管理，實現(xiàn)資源按需使用。

(4)云計算平臺。采用云計算技術保證三層結構更好的移植性[10]，可以跨不同類型的云計算平臺工作，在多個服務器間進行負載平衡[11]。設計與搭建云計算平臺硬件與網(wǎng)絡系統(tǒng)，將網(wǎng)絡虛擬成多個虛擬的網(wǎng)絡節(jié)點[12]，配合虛擬機和虛擬存儲空間[13]為應用提供云服務。

(5)磨削云人工智能引擎及集成接入。人工智能引擎是為SaaS、PaaS和IaaS提供智能算法的，比如系統(tǒng)用到的產生式系統(tǒng)、負載最小虛擬桌面優(yōu)先分配算法、標準CAM方案解析模塊、CAM-數(shù)控磨床聯(lián)機引擎、分布式異構數(shù)據(jù)庫同步復制、資源供需模糊檢索及智能匹配、資源智能組合與優(yōu)化等。集成接入為磨削云服務系統(tǒng)的用戶提供統(tǒng)一的、集成的交互視圖和界面。

1.3系統(tǒng)工作原理

磨削云平臺工作原理如圖3所示。需求方通過SaaS提交磨削方案服務申請，提供方通過SaaS為需求方服務，提供解決方案。SaaS可以為供需方磨削加工方案提供智能匹配服務。

圖3　磨削云平臺工作原理

IaaS磨削制造設備子系統(tǒng)和IaaS磨削制造知識子系統(tǒng)將注冊的供需信息(磨削制造設備、制造知識、富余設備加工能力)提交給磨削云平臺進行智能匹配，也可以對資源進行數(shù)據(jù)分析、挖掘和提取，將數(shù)據(jù)保存在IaaS-to-PaaS數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)表里，向PaaS提供有用的磨削制造設備和磨削制造知識基礎數(shù)據(jù)。 同時，對IaaS需求方所需的資源進行智能組合與優(yōu)化。

PaaS遠程接入與訪問磨削CAM應用軟件，同時可以為SaaS需求方提供諸如工件自動分析與特征建模、運動曲線優(yōu)化、加工工藝質量預報、磨削過程虛擬三維建模、誤差分析與補償、數(shù)控代碼自動生成[8]、精加工補償數(shù)控代碼自動生成、加工工藝結果輸出等服務方案。

PaaS采用桌面云分布式資源池服務器結構，所以要保持資源池中數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)一致，必須對資源池服務器中的應用軟件數(shù)據(jù)庫進行同步復制或快照。

2系統(tǒng)軟件結構及關鍵技術

磨削云平臺分為5個相對獨立又互相有數(shù)據(jù)關聯(lián)的軟件系統(tǒng)：SaaS系統(tǒng)、PaaS系統(tǒng)、IaaS-to-PaaS分布式異構數(shù)據(jù)庫同步復制系統(tǒng)、IaaS系統(tǒng)、用戶注冊登錄管理系統(tǒng)。軟件系統(tǒng)模塊結構如圖4所示。

圖4　磨削云平臺軟件系統(tǒng)功能模塊結構

磨削云平臺用戶主要有3種：資源提供方、磨削云運營方、資源需求方。資源提供方為資源需求方在磨削制造過程中提供制造資源、制造能力和制造知識，資源需求方進行檢索并選擇使用資源；磨削云運營方主要實現(xiàn)對服務的高效管理、運營等，可根據(jù)資源需求方的應用請求，動態(tài)、靈活地為資源需求方提供服務；資源需求方能夠在磨削云平臺的支持下，動態(tài)按需地使用各類應用服務，并能實現(xiàn)磨削制造企業(yè)多主體的協(xié)同交互。在磨削云運行過程中，PaaS起著核心支撐作用，能夠為磨削CAM資源和制造能力的虛擬化接入和服務化封裝提供遠程接入與訪問支持。

2.1凸輪軸數(shù)控磨削云SaaS系統(tǒng)

圖5　磨削云SaaS系統(tǒng)工作流程與算法

凸輪軸數(shù)控磨削云SaaS系統(tǒng)整個工作流程與算法如圖5所示。其核心算法采用產生式系統(tǒng)，產生式系統(tǒng)由全局數(shù)據(jù)庫、產生式規(guī)則和控制策略3個部分組成，如圖6所示。

圖6　SaaS產生式系統(tǒng)原理

全局數(shù)據(jù)庫又稱為上下文，用于存放SaaS申請求解磨削加工過程中各種當前信息的數(shù)據(jù)結構，如工件及工藝初始狀態(tài)、加工過程事實、中間問題推理結論和最后加工結果等。

產生式規(guī)則是一個策略規(guī)則庫，用于存放與SaaS申請求解問題有關的磨削領域知識的規(guī)則之集合及其交換策略，產生式規(guī)則數(shù)據(jù)結構由 “策略+事實+變量” 的形式組成，如圖7所示。

圖7　產生式規(guī)則數(shù)據(jù)結構

(1)策略。策略表達了不同SaaS服務申請中的技術難題所對應的SaaS服務方案中的解決方案，策略編號為唯一的索引，其余字段如策略類別、置信度及使用頻度等是對該條策略的注解，策略類型分為機床選型類、砂輪選型類、冷卻液選型類、工藝參數(shù)類、模型系數(shù)類、質量評價類和精度預測類七類。

(2)事實。事實代表加工過程事實、中間問題推理結論和最后加工結果，事實編號定義為唯一的索引，其余字段是對事實的說明，如凸輪最大升程為11.5mm，材料狀態(tài)為滲碳等。

(3)變量。變量代表工件及加工工藝要求在各個階段的狀態(tài)，變量標識符為唯一索引，其余字段均可認為是對變量的說明，變量表等同于一個數(shù)據(jù)字典，如凸輪最大升程、無火花磨削圈數(shù)、材料牌號、材料狀態(tài)等。

在凸輪軸數(shù)控磨削加工過程修整參數(shù)的選擇中，已知砂輪修整方式為逆向修整，修整工具為金剛石滾輪，則滾輪修整量為0.008mm。用策略表示法可表示為：

<工藝參數(shù)類策略>IF：砂輪修整方式為逆修AND修整工具為金剛石滾輪

THEN：滾輪修整量為0.008mm

與滾輪修整量相關的滾輪修整次數(shù)、滾輪移動速度等工藝參數(shù)由其他策略予以推理確定。

控制策略的作用是針對注冊的凸輪軸工件及工藝要求，提出在凸輪軸數(shù)控磨削云SaaS系統(tǒng)上求解SaaS申請應該選擇哪些合適的SaaS方案。

SaaS產生式系統(tǒng)根據(jù)需求方SaaS申請描述的凸輪軸及凸輪片工件及加工工藝要求，針對其加工過程中所遇到的技術難題提供SaaS方案給需求方參考使用，組合后生成完整的磨削加工參考解決方案，控制策略工作的核心算法如圖8所示。

圖8　控制策略核心算法

提供方可根據(jù)需求方的要求提供多個SaaS方案以滿足部分用戶更深層次的使用需求。策略控制系統(tǒng)針對凸輪軸工件及加工工藝的不同要求、不同參數(shù)，提供高效、動態(tài)的磨削工藝服務聚集及整合方法；同時針對同一類別服務，從全局和局部的角度來進行服務提供者和服務需求者的智能匹配，從而降低服務過程中的服務搜索、匹配和組合成本，同時提高服務效率。

2.2凸輪軸數(shù)控磨削云PaaS系統(tǒng)

凸輪軸數(shù)控磨削工藝智能專家應用系統(tǒng)系列軟件是國家863高技術研究發(fā)展計劃的主要研究成果[8]，同時是磨削云PaaS系統(tǒng)中心層重要的CAM應用軟件資源。磨削云PaaS系統(tǒng)主要匯集與對外發(fā)布凸輪軸數(shù)控磨削工藝智能應用系統(tǒng)CSGIA、凸輪軸數(shù)控磨削工藝智能專家數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)CSIDB、凸輪軸數(shù)控磨削加工輔助軟件CGAS等CAM應用軟件資源服務。

上述磨削CAM應用系列軟件可以將凸輪軸加工信息、磨床、砂輪和冷卻液的選擇經(jīng)驗以及生產實踐和實驗中積累的磨削工藝參數(shù)聚集起來，為制造企業(yè)推薦合理成熟的凸輪軸磨削工藝方案(工藝參數(shù))，選擇優(yōu)化磨削工藝參數(shù)，并且通過凸輪軸誤差補償與運動曲線進行優(yōu)化，以及工藝預報和運動仿真檢測[6]，最后生成能夠直接用于凸輪軸數(shù)控磨床加工的數(shù)控代碼，主要功能涵蓋工件定義、工藝系統(tǒng)、工藝實例[5]、規(guī)則推理、工藝優(yōu)化、運動仿真、誤差分析、質量預報和數(shù)控代碼[8]等。

磨削云PaaS系統(tǒng)提供基于Intranet私有云和Internet公有云的混合接入訪問方式使用遠程磨削CAM應用系列軟件，是磨削云平臺應用軟件服務及數(shù)據(jù)中心。凸輪軸數(shù)控磨削云PaaS系統(tǒng)整個工作流程與算法如圖9所示。

圖9　磨削云PaaS系統(tǒng)工作流程與算法

采用桌面云技術、服務器虛擬化技術[14],建立桌面服務器資源池，支持客戶端訪問服務器虛擬桌面上的磨削CAM應用軟件,具有用戶驗證功能，只有被許可的用戶才能進行訪問，并能設定不同級別的用戶權限以便于實現(xiàn)分級管理。設計集成的虛擬桌面管理系統(tǒng)，提供單一且統(tǒng)一的圖形界面管理軟件。

針對數(shù)量龐大的虛擬桌面服務器集群的管理及集群內服務器數(shù)量可自動擴充的要求,本系統(tǒng)特設計負載最小虛擬桌面優(yōu)先分配算法來管理資源池服務器上虛擬桌面的動態(tài)加入、分配、回收。用虛擬桌面服務器負載評估函數(shù)load_value(i)來定量評價虛擬桌面負載。應用負載最小虛擬桌面優(yōu)先分配算法選擇資源表上具有最小負載值的節(jié)點作為下一個要分配的虛擬桌面資源節(jié)點。虛擬桌面資源節(jié)點數(shù)據(jù)結構為

S(i)=(c,v,B,E,u,i,lv,p[n])

(1)

其中，c為客戶端IP地址、PORT端口號，v為虛擬桌面IP地址、PORT端口號，B為客戶登錄虛擬桌面時間，E為客戶退出虛擬桌面時間，u為虛擬桌面使用標記，i為虛擬桌面資源編號,lv為虛擬桌面服務器負載值,p[n]為虛擬桌面節(jié)點指針存儲數(shù)組。虛擬桌面的動態(tài)加入、回收置使用標記為空，虛擬桌面的動態(tài)分配置使用標記為占用。

虛擬桌面服務器負載大小實時測算公式為

lv=load_value(i)=κM+λC+(1-κ-λ)N

(2)

其中，M為虛擬桌面服務器內存占用比，C為虛擬桌面服務器CPU運行時間占用比，N為虛擬桌面服務器網(wǎng)絡帶寬占用比。κ、λ為虛擬桌面服務器內存與CPU占用比對服務器負載的影響因子。

PaaS系統(tǒng)管理端使用負載最小虛擬桌面優(yōu)先分配算法為客戶分配虛擬桌面，同時對使用資源情況進行監(jiān)控，動態(tài)平衡桌面服務器虛擬桌面的負載，優(yōu)化計算資源，這樣可以保證同時啟動數(shù)千個虛擬桌面而不會造成任何性能的下降。

凸輪軸數(shù)控磨削云PaaS系統(tǒng)客戶接入端軟件主界面如圖10所示，在客戶接入端軟件主界面上，用戶先設置資源管理端IP地址，選擇待啟動的應用軟件，然后點擊桌面磨削云接入按鈕，即可分配獲得空閑虛擬桌面，這時桌面云遠程接入訪問系統(tǒng)自動啟動，打開操作窗口，進入遠程虛擬桌面；在客戶接入端軟件主界面上，用戶點擊桌面應用軟件啟動，啟動該虛擬桌面對應的應用軟件；完成上述動作后，就可以控制與使用遠程虛擬桌面上的應用軟件了。

圖10　PaaS平臺客戶接入端軟件界面

桌面云遠程接入訪問系統(tǒng)負責連接桌面云資源池中某個指定的服務器上已分配給客戶端的空閑虛擬桌面，該窗口完全虛擬遠程計算機上的軟件資源，完成信息的遠程傳送和接收。在桌面云遠程接入訪問系統(tǒng)窗口內的任何操作就跟在遠程服務器上操作使用軟件一樣。

磨削云PaaS系統(tǒng)實現(xiàn)從磨削云端通過互聯(lián)網(wǎng)到磨削云客戶端、從磨削云客戶端通過RS232通信接口到磨削設備(凸輪軸磨床)的三級互聯(lián)，如圖11所示。多個高清微型攝像頭安裝在凸輪軸磨床加工空間內部，從多個有效角度實時監(jiān)控工件的加工過程，多路視頻處理器可以切換到不同角度的攝像頭，也可以把各路攝像頭視頻組合在一個監(jiān)控屏上，實現(xiàn)同時監(jiān)控各路攝像頭視頻。

圖11　磨削云PaaS系統(tǒng)三級互聯(lián)示意圖

多個高清微型攝像頭可以從不同角度拍攝凸輪軸工件的高清相片，多個高清相片拼接成凸輪軸上任何一個指定的凸輪片輪廓相片，對凸輪片輪廓相片進行輪廓圖像識別處理，可以得到凸輪片輪廓數(shù)據(jù)，進而實現(xiàn)凸輪片輪廓在線測量。

磨削云客戶端可以通過USB接口控制多路視頻處理器切換或組合等動作。多路視頻處理器的視頻信號通過磨削云客戶端PC機視頻接口輸入。這樣，凸輪軸磨床的操作人員可以遠距離操控設備，保障操作人員的生產安全。

磨削云客戶端遠程使用云端的磨削CAM應用軟件，獲取標準CAM方案，把標準CAM方案中的工件加工數(shù)控代碼、工件誤差補償數(shù)控代碼、工件數(shù)據(jù)及機床參數(shù)通過標準CAM方案解析模塊提取出來以供機床數(shù)控系統(tǒng)使用，標準CAM方案解析模塊算法如圖12所示。

圖12　標準CAM方案解析模塊算法

西門子數(shù)控系統(tǒng)840D提供了完備的用戶OEM二次開發(fā)軟件包以供上位機(PC機)與下位機(機床數(shù)控系統(tǒng))互相通信，可實現(xiàn)上位機控制下位機工作。在客戶端本地機上使用CAM-數(shù)控磨床聯(lián)機引擎，客戶端本地機與凸輪軸磨床數(shù)控系統(tǒng)通過RS232通信接口連接， 然后在CAM-數(shù)控磨床聯(lián)機引擎中調用西門子數(shù)控系統(tǒng)用戶OEM二次開發(fā)軟件包，并通過RS232通信接口把數(shù)控代碼、工件數(shù)據(jù)及機床參數(shù)發(fā)送給凸輪軸磨床數(shù)控系統(tǒng)，這樣，CAM-數(shù)控磨床聯(lián)機引擎啟動執(zhí)行數(shù)控代碼指令，凸輪軸數(shù)控磨床就可以按PaaS服務系統(tǒng)生成的標準CAM方案執(zhí)行數(shù)控加工任務了，如圖13所示。

圖13　CAM-數(shù)控磨床聯(lián)機引擎原理圖

2.3凸輪軸數(shù)控磨削云IaaS-to-PaaS分布式異構數(shù)據(jù)庫同步復制系統(tǒng)

磨削云分布式異構數(shù)據(jù)庫同步復制系統(tǒng)工作流程與算法如圖14所示。磨削云IaaS-to-PaaS分布式異構數(shù)據(jù)庫復制原理如圖15所示。

圖14　數(shù)據(jù)庫同步復制系統(tǒng)工作流程與算法

圖15　分布式異構數(shù)據(jù)庫復制原理

設計與開發(fā)此數(shù)據(jù)庫復制系統(tǒng)的作用如下：

(1)保證桌面云集群服務器資源池中磨削應用系統(tǒng)軟件數(shù)據(jù)及功能一致。對所有磨削CAM應用軟件的數(shù)據(jù)進行集中維護與管理。

(2)IaaS系統(tǒng)將信息進行數(shù)據(jù)挖掘和提取，為PaaS服務系統(tǒng)中計算機輔助設計與制造應用軟件提供有用的制造資源與制造知識數(shù)據(jù)。

實現(xiàn)IaaS到PaaS數(shù)據(jù)分布式傳遞，即MySQL[15]數(shù)據(jù)庫到InterBase數(shù)據(jù)庫的分布式數(shù)據(jù)庫復制與快照問題，MySQL數(shù)據(jù)庫為建立基于數(shù)據(jù)庫的動態(tài)云網(wǎng)站[16]提供了強大動力。

IaaS系統(tǒng)提取的制造設備資源和制造知識資源信息從MySQL數(shù)據(jù)庫復制到InterBase數(shù)據(jù)庫，保證桌面云集群服務器資源池中磨削應用系統(tǒng)軟件都能獲取與使用磨削制造基礎設施有用的數(shù)據(jù)。

2.4凸輪軸數(shù)控磨削云IaaS系統(tǒng)

凸輪軸數(shù)控磨削云IaaS系統(tǒng)包括制造資源子系統(tǒng)和制造知識子系統(tǒng)兩部分。采用軟件構件及模板技術形成標準的磨削云資源構件, 不同類型的資源可以不需要修改系統(tǒng)而實現(xiàn)無縫擴充，以供不同需求方的匹配調用。凸輪軸數(shù)控磨削云IaaS系統(tǒng)整個工作流程與算法如圖16所示。

2.4.1制造資源供需模糊檢索及智能匹配

在模糊供需匹配關系中進行智能精細匹配，計算每個供方和需方在磨削設備及設備閑置期富余加工生產能力的供需吻合度，對吻合度大小進行排序，從而選擇吻合度最大的供需信息進行撮合。供方和需方在磨削設備及設備閑置期富余加工生產能力檢索參數(shù)分為數(shù)值類、范圍類兩種。

數(shù)值類檢索參數(shù)其取值均為某一具體數(shù)值，見表1。

在模糊供需匹配關系R中依次檢索，計算供方和需方數(shù)值類檢索參數(shù)的吻合度，需方x與供方y(tǒng)中數(shù)值類檢索參數(shù)k的吻合度為

(3)

式中，akx、aky分別為需方x、y中數(shù)值類檢索參數(shù)k的取值；maxak、minak分別為數(shù)值類檢索參數(shù)k的最大值、最小值。

范圍類檢索參數(shù)取值用不同的數(shù)值范圍表示，見表2。

在模糊供需匹配關系R中依次檢索，計算供方和需方范圍類檢索參數(shù)的吻合度，需方x與供方y(tǒng)中范圍類檢索參數(shù)k的吻合度為

(4)

式中，M為范圍類k取值的最大差值。

圖16　磨削云IaaS系統(tǒng)工作流程與算法

檢索參數(shù)取值示例X軸最大行程(mm)300Z軸最大行程(mm)1000頭架最大轉速(r/min)200砂輪最高線速度(m/s)120最大加工直徑(mm)120最大加工長度(mm)1000加工凸輪軸最大升程(mm)20尾架頂尖移動量(mm)25分度精度(')2工件輪廓分度分辨率(')0.01砂輪架進給分辨率(mm)0.001工作臺移動分辨率(mm)0.001X軸定位精度(mm)0.004Z軸定位精度(mm)0.01X軸重復定位精度(mm)0.002Z軸重復定位精度(mm)0.006

表2　制造資源范圍類檢索參數(shù)

最后計算供需方匹配關系的整體吻合度，確定吻合度最高的匹配關系。第i條供需方磨削設備及設備閑置期富余加工生產能力匹配關系的整體吻合度為

(5)

式中，Sk(x,yi)為第i條供需方磨削設備及設備閑置期富余加工生產能力匹配關系中檢索參數(shù)k的吻合度；ω(k)為檢索參數(shù)k的權重值。

l=1時代表采用曼哈頓距離來計算局部吻合度大小，而l=2時則為歐幾里得距離。

在智能精細匹配計算中，工件及工藝、加工生產等因素可以通過選擇和調整磨削設備及設備閑置期富余加工生產能力的ω(k)系數(shù)來改善匹配中供需方要求響應特性。

2.4.2制造知識供需模糊檢索及智能匹配

需求方用戶采用智能模糊檢索、匹配的理論與算法技術，通過輸入的加工類型及工件信息檢索標準知識構件，得到與之對應的加工設備及輔件型號和加工工藝參數(shù)信息，以此應用于生產中。

加工類型及工件信息檢索參數(shù)分為數(shù)值類、范圍類、相關類、無關類4種，取值見表3。①數(shù)值類檢索參數(shù)如C5代表毛坯硬度、Ar代表總磨削余量、C6代表升程最大誤差、C7代表最大相鄰誤差、Ra代表表面粗糙度、C10代表凸輪片數(shù)、r代表基圓半徑、C11代表最大升程，T代表凸輪軸總長。②范圍類檢索參數(shù)如C8代表波紋度、C9代表燒傷程度，用不同的數(shù)值范圍表示。③相關類檢索參數(shù)如C4代表材料熱處理狀態(tài)(淬火、退火、回火等)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)相關性越大則吻合度越大，取值范圍為[0,1]。④無關類檢索參數(shù)如C1代表凸輪軸類型、C2代表材料類別、C3代表材料牌號，數(shù)據(jù)一致吻合度為1，否則為0。

表3　加工類型及工件數(shù)據(jù)

同理，采用前文所述的智能精細匹配技術從提供方的標準知識構件庫篩選出用戶最需要的標準知識構件。

結合供需方加工類型及工件信息的吻合度及提供方標準知識構件的可信程度，需方依上述模糊檢索匹配算法得到的標準知識構件，然后計算此構件可應用于實際生產的可行性因子λ(Y):

λ(Y)=(1-κ)ρ(Y)+κSIM(x1,y1)

(6)

式中，Y為提供域U中一條完整的標準知識構件；SIM(x1,y1)為標準知識構件中供需方加工類型及工件信息整體吻合度；ρ(Y)為提供方標準知識構件Y的可信度；κ為重要性因子，表示吻合度與可信度對標準知識構件重要程度比例。

2.4.3資源智能組合與優(yōu)化

凸輪軸數(shù)控磨削加工涉及的制造資源很廣，其制造成本的高低與諸多因素有關，包括：物流成本，單位時間加工量及成本，勞動力成本。物流成本由毛怌進貨、砂輪及磨削液進貨、凸輪軸成品出貨組成。單位時間加工量及成本由制造企業(yè)磨床數(shù)量、生產量等因素決定。勞動力成本由生產工人勞動報酬等因素決定。資源智能組合與優(yōu)化如圖17所示，設計理念就是要依據(jù)以上因素對制造資源進行組合優(yōu)化，降低生產成本。

圖17　資源智能組合與優(yōu)化示意圖

2.5凸輪軸數(shù)控磨削云用戶注冊登錄管理系統(tǒng)

凸輪軸數(shù)控磨削云用戶注冊登錄管理系統(tǒng)為磨削用戶提供統(tǒng)一的注冊及密碼分配，建立了統(tǒng)一的磨削云平臺用戶注冊與管理機制，實現(xiàn)對SaaS、PaaS、IaaS三大服務系統(tǒng)集中接入，保證磨削云運營方統(tǒng)一實現(xiàn)對服務的高效管理與運營。

3開發(fā)成果行業(yè)實踐應用

磨削云平臺完善了磨削資源系統(tǒng)整合，功能性強，對于實際磨削加工過程的服務性意義大，該系統(tǒng)可降低勞動力資本、大幅縮減設備固定資本，充分整合利用凸輪軸生產企業(yè)制造資源，從而大幅降低國內凸輪軸制造生產成本。

湖南海捷精密工業(yè)有限公司運營凸輪軸數(shù)控磨削云平臺，在操作、開發(fā)新產品上用戶反映通過遠程登錄使用軟件更方便、快捷，更換產品比原來節(jié)約了50%的調整時間，針對30多種型號的凸輪軸，利用凸輪軸數(shù)控磨削云平臺生成的變轉速加工數(shù)控程序加工出的凸輪軸精度完全達到客戶的要求，在同等精度要求下，加工效率相對靠模加工效率提高了50%，相對恒轉速加工提高了30%。

要實現(xiàn)全國大多數(shù)企業(yè)應用磨削云平臺整合與利用各自資源，達到磨削企業(yè)的優(yōu)勢互補，需要政府相關部門組織并推廣。至此，對于磨削云平臺應用技術理論與實踐的研究尚屬開拓階段，磨削云平臺在磨削加工領域，為磨削制造企業(yè)提供基于各類磨削裝備和各類磨削工藝知識的綜合服務系統(tǒng)，為磨削加工制造企業(yè)提供各類加工制造方面的技術服務，有廣闊的發(fā)展前景。其他制造行業(yè)可以參考磨削云平臺的研究與設計，根據(jù)自身行業(yè)特點設計出諸如焊接云、切削云、銑削云等行業(yè)云。

4結語

磨床品種規(guī)格繁多，技術結構復雜，涉及機、電、液、信息等知識領域。設備的使用與維修都帶有很強的技術性，這對于制造企業(yè)是一個很大的技術負擔。磨床設備的更新與發(fā)展也日新月異，新技術、新材料、新工藝在磨削加工中的應用層出不窮。凸輪軸數(shù)控磨削云SaaS系統(tǒng)、凸輪軸數(shù)控磨削云PaaS系統(tǒng)能夠提供較全面、系統(tǒng)的技術服務，使磨削制造企業(yè)能夠克服其中大部分技術上的困難。

磨床需求方購買設備投資額巨大，而一般磨床提供方自有設備的平均利用率都很低，這樣，磨床需求方靠自己的財力購置很多品種規(guī)格的磨床設備，顯然是不可取的，也是不必要的。只要磨床設備供需雙方制定好生產、租賃與供貨的協(xié)作計劃，借助凸輪軸數(shù)控磨削云IaaS系統(tǒng)就能滿足新興磨削制造企業(yè)的設備與知識的連帶配套需求，是解決高技術制造企業(yè)資金短板最便捷的一種方法。

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(編輯陳勇)

ResearchandDesignofCamshaftCNCGrindingCloudPlatform

XieZhiming1DengZhaohui2LiuWei2LiuTao2PengKeli3

1.NationalEngineeringResearchCenterforHighEfficiencyGrinding,HunanUniversity,Changsha，410082 2.HunanProvinceKeyLaboratoryofHighEfficiencyandPrecisionMachiningofDifficulttoMachineMaterials,HunanUniversityofScienceandTechnology,Xiangtan，Hunan,411105 3.HunanHaijiePrecisionIndustryCo.,Ltd.,Changsha，410082

Abstract：In view of integrating the grinding field resources, grinding cloud platform refered to the ideas from cloud computing and cloud manufacturing, which integrated and used two categories of resources in grinding domain. The structure of grinding cloud platform was proposed, research of its key technologies was used to design the software structure.Using artificial intelligence,the application requirement model was proposed,the work flow and key algorithm of the system were designed. Designing and developing grinding cloud platform system composed of five software subsystems, including the SaaS service system, the PaaS service system, the IaaS-to-PaaS replication system among distributed heterogeneous database, the IaaS service system, the user login and register management system, which made the enterprises more convenient optimization in resource utilization. The grinding cloud platform was applied to practical productions, which improves the production efficiency effectively and reduces the production cost.

Key words:grinding cloud platform; application requirement model;system architecture; grinding cloud engine;artificial intelligence; software system

收稿日期：2015-10-23

基金項目：國家自然科學基金資助項目(51175163)；高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20110161110032)；國家科技支撐計劃資助項目(2015BAF23B01)

中圖分類號：TG580

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2016.01.015

作者簡介：謝智明，男，1971年生。湖南大學國家高效磨削工程技術研究中心博士研究生。主要研究方向為云計算、云制造及磨削云、數(shù)字與智能制造。鄧朝暉(通信作者)，男，1968年生。湖南科技大學機電工程學院教授、博士研究生導師。劉偉，男，1986年生。湖南科技大學機電工程學院博士。劉濤，男，1990年生。湖南科技大學機電工程學院碩士研究生。彭克立，男，1976年生。湖南海捷精密工業(yè)有限公司高級工程師。