李炳燃 ，張 輝 ，葉佩青

(1.清華大學(xué)機(jī)械工程系，北京 100084; 2.清華大學(xué)摩擦學(xué)國家重點實驗室，北京 100084;3.清華大學(xué)精密超精密制造裝備與控制北京市重點實驗室，北京 100084)

2013年德國在漢諾威機(jī)床展覽會上提出工業(yè)4.0概念的核心思想——“智能+網(wǎng)絡(luò)化”，其可以將裝備、存儲系統(tǒng)和生產(chǎn)設(shè)施融入到信息物理系統(tǒng)（Cyper Physical Systems,CPS）中，同時將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用到制造業(yè)領(lǐng)域，從而實現(xiàn)生產(chǎn)型制造向服務(wù)型制造的轉(zhuǎn)變。與此相適應(yīng)，中國制造2025也提出了“實現(xiàn)智能化制造，建立智能化生產(chǎn)線，采用智能化管理運營模式”的核心規(guī)劃內(nèi)容。工業(yè)4.0和中國制造2025核心規(guī)劃的提出，都昭示著第四次工業(yè)革命的到來。由此可以看出，第四次工業(yè)革命強(qiáng)調(diào)信息化與工業(yè)化的融合，其前提是制造裝備及其控制的智能化，而數(shù)控機(jī)床和數(shù)控系統(tǒng)是實現(xiàn)智能化生產(chǎn)的核心要素。因此，數(shù)控系統(tǒng)的智能化發(fā)展將成為必然趨勢，本文將從數(shù)控系統(tǒng)的信息共享、工藝數(shù)據(jù)平臺和新一代數(shù)控所實現(xiàn)的智能化功能等方面闡述其智能化需求。

網(wǎng)絡(luò)化數(shù)控對信息的描述和共享

當(dāng)代高檔數(shù)控系統(tǒng)依托于計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，其體系結(jié)構(gòu)和運行模式都發(fā)生了巨大的變化，數(shù)控系統(tǒng)正從過去的封閉式走向開放式，從過去的單機(jī)運行走向網(wǎng)絡(luò)化數(shù)控[1-4]。這就要求新一代數(shù)控系統(tǒng)在信息描述層擁有一定智能化，標(biāo)準(zhǔn)的開放式數(shù)據(jù)接口使得不同系統(tǒng)具有對信息模型統(tǒng)一的描述；基于總線的伺服執(zhí)行部件與傳感部件使數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部達(dá)到高速信息互通。

1 標(biāo)準(zhǔn)的開放式數(shù)據(jù)接口

在智能制造中，數(shù)控系統(tǒng)應(yīng)該具備從制造系統(tǒng)中獲取零件的加工要求，并將最終的加工結(jié)果反饋給制造系統(tǒng)，以實現(xiàn)數(shù)控系統(tǒng)與制造系統(tǒng)的信息互通。

但到目前為止，在數(shù)控系統(tǒng)與制造系統(tǒng)交互的數(shù)據(jù)接口仍大量采用ISO-6983（G&M）標(biāo)準(zhǔn)代碼。G&M代碼僅僅規(guī)定了工件的加工軌跡信息和少量開關(guān)狀態(tài)，造成CAD、CAPP、CAM中大量有關(guān)工件本身描述的信息以及加工工藝規(guī)劃的信息無法傳遞到數(shù)控系統(tǒng)，數(shù)控系統(tǒng)成為制造系統(tǒng)中一個相對孤立的單元。采用G&M代碼作為信息交互的數(shù)控系統(tǒng)是一個被動執(zhí)行者，無法成為一個智能決策者[5]，這便從根本上限制了數(shù)控系統(tǒng)的智能化。因此，關(guān)于數(shù)控系統(tǒng)與制造系統(tǒng)上游單元的數(shù)據(jù)接口信息豐富化和開放化是數(shù)控系統(tǒng)智能化的關(guān)鍵問題。2001年ISO14649被正式提出并得到了廣泛的研究，該標(biāo)準(zhǔn)和ISO10303無縫銜接，解決CAD/CAM到CNC系統(tǒng)的信息丟失和單向傳輸問題，因此也被稱為STEP-NC[6-7]。直至今日，該標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成為CNC編程的新型數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，各國研究機(jī)構(gòu)都在該標(biāo)準(zhǔn)的前提下進(jìn)行擴(kuò)展和補(bǔ)充。

STEP-NC最主要的特點是采用高層信息來表示完整的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，回應(yīng)了制造對象的特征及技術(shù)要求，而不是如G&M代碼那樣只告訴數(shù)控系統(tǒng)做什么。STEP-NC通過描述任務(wù)信息（鉆孔、粗磨、拋光等），將高層信息傳遞給車間現(xiàn)場，如關(guān)于加工對象的幾何信息、技術(shù)要求以及拓?fù)湫畔?。同時，在車間現(xiàn)場所做的加工修改也會被記錄并反饋給設(shè)計和規(guī)劃部門，從而更好地實現(xiàn)數(shù)控系統(tǒng)與制造系統(tǒng)的雙向信息交互。采用STEP-NC，可以描述從毛坯到零件的全部信息，實現(xiàn)了從CAD/CAM和CNC系統(tǒng)的無障礙信息交互，實現(xiàn)了數(shù)控系統(tǒng)與制造系統(tǒng)上游單元的無縫銜接，為數(shù)控系統(tǒng)的智能化提供了基本條件。

到目前為止，國際標(biāo)準(zhǔn)化組織已經(jīng)基本完成了通用加工數(shù)據(jù)、銑削和車削等常見加工數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，國內(nèi)外正在積極開展相關(guān)的應(yīng)用研究。數(shù)控系統(tǒng)中關(guān)注的是基于STEP-NC標(biāo)準(zhǔn)的工藝規(guī)劃和加工程序生成。和以往僅僅在數(shù)控系統(tǒng)中增加了STEP-NC到G代碼解釋功能不同的是，智能數(shù)控系統(tǒng)希望在系統(tǒng)中開發(fā)獨立的STEP-NC工藝規(guī)劃和刀具軌跡生成功能模塊，同時開發(fā)根據(jù)零件特性與加工環(huán)境進(jìn)行自主決策及對加工過程進(jìn)行優(yōu)化的能力，如圖1[7]所示，類型3將是未來智能數(shù)控系統(tǒng)的基本構(gòu)成。

STEP-NC僅解決了零件制造信息的傳遞問題，在制造過程中也需要將其加工狀態(tài)信息實時與制造系統(tǒng)上游保持交互。如：設(shè)備綜合效率（OEE）、刀具磨損信息、工件數(shù)量與質(zhì)量信息、機(jī)床運行狀態(tài)信息、機(jī)床能耗狀態(tài)、報警與故障信息等。通過對這些信息的采集、分析，可以優(yōu)化工件的加工過程、預(yù)測機(jī)床能耗和刀具壽命等。云制造平臺下，信息共享是實現(xiàn)低成本、高附加值、高柔性生產(chǎn)的必然選擇。數(shù)控系統(tǒng)要在新的智能化信息制造平臺下發(fā)揮作用，就要以通訊和資源共享手段與外部的其他控制系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)接，實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測、在線診斷等統(tǒng)一化管理功能。

圖1 3種STEP-NC數(shù)控系統(tǒng)類型Fig.1 Three types of STEP-NC CNC system

北京航空航天大學(xué)劉強(qiáng)教授等通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)了共享數(shù)據(jù)平臺、高性能開放式數(shù)控系統(tǒng)、機(jī)床在線監(jiān)測系統(tǒng)、機(jī)床參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)、機(jī)床能耗分析系統(tǒng)和機(jī)床工具自診斷系統(tǒng)的信息共享，為實現(xiàn)機(jī)床的在線監(jiān)測、智能工藝規(guī)劃、參數(shù)優(yōu)化和機(jī)床自診斷等功能提供了數(shù)據(jù)交互橋梁[8-9]。同時在工廠層面，信息技術(shù)的發(fā)展強(qiáng)有力地推動了數(shù)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程。隨著企業(yè)信息化進(jìn)程的推進(jìn)，生產(chǎn)過程中將實現(xiàn)跨車間、跨工廠、跨地域甚至跨國域的制造信息交換和信息共享[10-11]。數(shù)控系統(tǒng)制造商也開始提供基于網(wǎng)絡(luò)化的服務(wù)：如日本山崎馬扎克（Mazak）公司的智能生產(chǎn)控制中心（Cyber Production Center， CPC）；日本大隈機(jī)床公司（Okuma）推出的信息技術(shù)廣場（IT plaza，IT廣場）；德國西門子公司（Siemens）的開放制造環(huán)境（Open Manufacturing Environment，OME）等。由此可見，具備智能化功能的數(shù)控系統(tǒng)必須依賴開放的網(wǎng)絡(luò)化信息共享平臺的支持[2]。

2 數(shù)控系統(tǒng)與伺服、傳感信息互通

僅實現(xiàn)數(shù)控系統(tǒng)與制造系統(tǒng)的信息互通是不夠的，數(shù)控系統(tǒng)更需要與其末端檢執(zhí)行單元實現(xiàn)雙向信息交互。當(dāng)前對機(jī)床高速高精加工要求越來越高，但是大部分?jǐn)?shù)控系統(tǒng)與伺服系統(tǒng)之間仍采用脈沖信號方式驅(qū)動，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到高速高精的需求，一些針對數(shù)控系統(tǒng)優(yōu)化的現(xiàn)場總線成為信息互通的最優(yōu)途徑?，F(xiàn)場總線不僅簡化了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，而且實現(xiàn)了信息共享，是實現(xiàn)高速高精位置控制和信息化的必然條件[12-13]。

伺服總線根據(jù)其需求應(yīng)具有以下特點：（1）實時性。既要有確定性的通訊機(jī)制，又要具備在相同時間有確定性動作的能力，這保證了插補(bǔ)數(shù)據(jù)向伺服系統(tǒng)的傳輸實時性；（2）同步性。由于插補(bǔ)到伺服的數(shù)據(jù)傳遞過程是將各軸位移數(shù)據(jù)分解，即要求在運動執(zhí)行過程中各軸運動保持嚴(yán)格的同步性，這一功能需要伺服總線具有低同步誤差和信號抖動；（3）短周期。小數(shù)據(jù)的優(yōu)化傳輸，通用以太網(wǎng)有最小包（大于64字節(jié)）的傳輸限制，而插補(bǔ)數(shù)據(jù)往往是離散后的小數(shù)據(jù)短周期傳輸；（4）高可靠性。伺服總線需要在每時每刻都保證數(shù)據(jù)的正確性，而現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)達(dá)不到這種實時高可靠的要求[14-15]。與此同時，該總線還要具備兼容弱實時、非實時部分的一些傳感器、機(jī)床IO等操作，所以伺服總線需要針對這些問題和特點進(jìn)行針對性設(shè)計。

國內(nèi)外各公司紛紛推出數(shù)字接口協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)，如：日本FANUC公司推出串行伺服總線（FSSB），德國西門子推出Profibus、ProfiNet總線，日本三菱推出CC-link總線，德國倍福（BECKHOFF）公司推出EtherCAT總線，日本安川推出的MECHATROLINK總線，國內(nèi)大連光陽推出GLINK總線，華中數(shù)控推出EtherCNC總線等。各大數(shù)控與伺服產(chǎn)品公司都在其中高端產(chǎn)品中應(yīng)用到了實時總線技術(shù)，可見其在數(shù)控系統(tǒng)信息交互環(huán)節(jié)中的重要性。

當(dāng)前機(jī)床伺服系統(tǒng)作為單獨的位置控制系統(tǒng)，與數(shù)控系統(tǒng)“溝通”并不緊密。為滿足高速和高精度位置控制需求，數(shù)控系統(tǒng)要在軌跡規(guī)劃與速度規(guī)劃時充分考慮當(dāng)前伺服系統(tǒng)的性能。而當(dāng)前絕大部分中低檔伺服系統(tǒng)是基于脈沖信號方式驅(qū)動的，這種伺服系統(tǒng)無法實現(xiàn)在線參數(shù)讀取與設(shè)置，從而導(dǎo)致數(shù)控系統(tǒng)無法綜合伺服參數(shù)來進(jìn)行合理的規(guī)劃?；诳偩€的伺服系統(tǒng)通過實時高速通訊，提升了伺服驅(qū)動輸入指令的控制精度，同時基于雙向通信的總線可將伺服運行狀態(tài)反饋給NC系統(tǒng)，例如智能伺服所辨識的運動部件參數(shù)，可通過總線共享至NC，為智能軌跡規(guī)劃提供參數(shù)，也可實現(xiàn)在線伺服參數(shù)修改等非總線伺服系統(tǒng)實現(xiàn)不了的功能。這些通訊通道都是智能數(shù)控與智能伺服所必須的條件。

現(xiàn)有伺服總線協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)并沒有統(tǒng)一，各公司推出的總線協(xié)議也不對外公開，性能指標(biāo)上各有優(yōu)劣。同時伺服驅(qū)動器的很多功能也沒有對上層數(shù)控系統(tǒng)開放，系統(tǒng)既不能充分利用伺服系統(tǒng)的內(nèi)部信息，也不能充分控制伺服的動作，致使兩套系統(tǒng)無法結(jié)合以發(fā)揮最佳性能，這些問題將是基于高速總線數(shù)控系統(tǒng)有待優(yōu)化的。

大數(shù)據(jù)下工藝數(shù)據(jù)的信息挖掘與應(yīng)用

針對制造業(yè)的加工過程來說，有些過程可以用現(xiàn)有的基礎(chǔ)理論來計算、模擬，而有些工藝和經(jīng)驗則是需要憑借長期積累和實踐才能掌握的。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，機(jī)器學(xué)習(xí)等已經(jīng)在大數(shù)據(jù)時代得到了廣泛的應(yīng)用，其中包括：搜索引擎、推薦系統(tǒng)、語音識別、智能翻譯等領(lǐng)域，這些領(lǐng)域都有一個共同的特點——依賴于復(fù)雜、高維度、多變特征的大數(shù)據(jù)。從這些真實、凌亂、無模式和復(fù)雜的大數(shù)據(jù)中挖掘人類感興趣的知識[16]。制造業(yè)的一些工藝方案和工藝參數(shù)是否可以通過機(jī)器來自主學(xué)習(xí)掌握？機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能方法是否可以在工件加工中過程中得以應(yīng)用？以下將針對大數(shù)據(jù)下的制造信息挖掘與學(xué)習(xí)展開介紹。

如今在滿足信息化條件的數(shù)控系統(tǒng)可輕松得到從設(shè)計到產(chǎn)品的所有生產(chǎn)加工數(shù)據(jù)，系統(tǒng)在具備標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)接口的前提下，即可輕松捕獲、記錄并上傳機(jī)床的各類數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)平臺對搜集來的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、甄別和存儲；通過智能算法來挖掘海量數(shù)據(jù)中的信息，并依靠機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，使機(jī)器掌握零件的加工方法，這些通過機(jī)器學(xué)習(xí)總結(jié)的加工經(jīng)驗將為新零件的加工提供有效建議。同時，這些信息將為智能工藝規(guī)劃和智能工藝參數(shù)整定提供可靠依據(jù)。

1 工藝數(shù)據(jù)重要性

眾所周知，在具有相同加工條件的情況下，零件加工的工藝流程和工藝參數(shù)直接決定了零件加工的質(zhì)量和效率。以往的研究僅能針對指定的加工要求做針對性的優(yōu)化，基于現(xiàn)有理論和加工經(jīng)驗，工程師們總結(jié)出了機(jī)械加工工藝手冊，列舉了一般情況下的加工工藝流程；又如針對工藝參數(shù)的選擇方面，相關(guān)書籍例如《機(jī)械切削工藝參數(shù)速查手冊》、《實用機(jī)械加工手冊》等都是針對特定情況下加工某些特定零件的推薦加工參數(shù)，其查詢效率和被加工零件種類的全面性難以保證。若想達(dá)到較滿意的加工效果，還需要工程師和機(jī)床操作技術(shù)人員長期的加工經(jīng)驗，考慮機(jī)床、母材、刀具等的綜合情況，來調(diào)整零件的加工工藝和工藝參數(shù)。

數(shù)控系統(tǒng)在加工過程中可以通過技術(shù)方法來監(jiān)測并記錄上述的所有加工信息，其即可記錄加工的工藝與參數(shù)，又可檢測加工的質(zhì)量、效率。具備了上述網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)控系統(tǒng)可將這些信息記錄到工藝大數(shù)據(jù)平臺中。但這些原始數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜，且可能存在錯誤數(shù)據(jù)，無法直接用于分析和推理，所以需要一種依賴于現(xiàn)有加工數(shù)據(jù)自主挖掘信息的大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

2 工藝數(shù)據(jù)的收集與管理

利用現(xiàn)有大數(shù)據(jù)挖掘與管理方法，對收集的有用加工信息進(jìn)行提取，并最終給出針對某類加工特征的參數(shù)優(yōu)化建議，這些建議將指導(dǎo)下一件產(chǎn)品加工。大數(shù)據(jù)平臺又可將本次加工信息與之前的信息進(jìn)行對比，評估所提供的加工建議是否合理。

文獻(xiàn)[17]提出了建立“制造工藝大數(shù)據(jù)”收集激勵機(jī)制和甄別平臺，支撐高端數(shù)控發(fā)展的思想。該思想強(qiáng)調(diào)首先開發(fā)工藝數(shù)據(jù)收集工具如手機(jī)APP 等工具，通過激勵機(jī)制將一線工人掌握的加工數(shù)據(jù)通過工藝APP 上傳到云端服務(wù)器；然后經(jīng)過專業(yè)甄別和優(yōu)化，建立工藝參數(shù)數(shù)據(jù)庫（見圖2）；文獻(xiàn)[18]描述了整個制造系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的收集與綜合應(yīng)用，并對數(shù)據(jù)收集方法做了相關(guān)綜述和研究?？梢姅?shù)據(jù)收集在制造智能化過程中有較大的作用。

3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工藝經(jīng)驗提煉

具備了信息收集與存儲系統(tǒng)，工藝數(shù)據(jù)平臺從而擁有了具有自我標(biāo)注的閉環(huán)反饋學(xué)習(xí)途徑，滿足了大數(shù)據(jù)時代實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能的算法需求。

人工智能平臺下的機(jī)器學(xué)習(xí)依賴的是原始數(shù)據(jù)，而不是由人工試驗測得的標(biāo)準(zhǔn)加工方案或標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)手冊。通過人工智能算法對搜集來的加工數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和自我標(biāo)注，并將這些帶有標(biāo)注信息的加工數(shù)據(jù)應(yīng)用到新一次工件的加工中，這些新產(chǎn)品在加工過程中又會產(chǎn)生新的加工數(shù)據(jù)和加工結(jié)果，人工智能平臺通過對前后兩次的加工結(jié)果、不同機(jī)床不同加工條件等多維度的比較分析中，總結(jié)出多維的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗，應(yīng)用于對新一次加工的幫助和指導(dǎo)。文獻(xiàn)[19]綜述了專家系統(tǒng)的發(fā)展過程，數(shù)控系統(tǒng)的專家系統(tǒng)也正向著數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。文獻(xiàn)[20]等分別描述了人工智能在航空制造領(lǐng)域和汽車生產(chǎn)中的應(yīng)用。在機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)挖掘興起的當(dāng)今，利用人工智能對制造數(shù)據(jù)所包含的信息進(jìn)行提取、挖掘和學(xué)習(xí)，將為生產(chǎn)制造提供很多具有現(xiàn)實意義的指導(dǎo)。

圖2 具有大數(shù)據(jù)支持的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)Fig.2 Data collection system with big data support

數(shù)控系統(tǒng)的智能化

具備了網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)控系統(tǒng)配合大數(shù)據(jù)平臺知識庫的支撐，數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部即可實現(xiàn)真正的智能工藝規(guī)劃。系統(tǒng)自身可解析工件的加工要求，結(jié)合自身的機(jī)床參數(shù)，智能匹配大數(shù)據(jù)平臺中最優(yōu)工藝流程和最優(yōu)加工參數(shù)，從而在無專業(yè)CAM設(shè)計人員與經(jīng)驗工人的情況下，實現(xiàn)零件的傻瓜式加工。系統(tǒng)在加工過程中記錄的加工參數(shù)和加工結(jié)果又可作為原始數(shù)據(jù)上傳至大數(shù)據(jù)平臺。

1 智能化功能

對數(shù)控行業(yè)來說，傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)被動地接受指令，系統(tǒng)自身并不知道加工零件特征，也無法感知當(dāng)前加工狀態(tài)。相反，基于網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)控可保證各模塊及時準(zhǔn)確獲取所需信息；大數(shù)據(jù)平臺為工藝參數(shù)選取提供數(shù)據(jù)支持；云計算為高復(fù)雜性機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘算法提供了保證。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感技術(shù)和計算技術(shù)的發(fā)展，數(shù)控系統(tǒng)有望實現(xiàn)更高層次的智能化功能，包括自動加載工件，自動規(guī)劃并優(yōu)化刀具路徑；精確感知加工狀態(tài)并反饋感知結(jié)果，優(yōu)化工藝路線；自適應(yīng)控制和在機(jī)監(jiān)測等[21]。因此，數(shù)控系統(tǒng)智能化功能將主要表現(xiàn)在：工藝規(guī)劃策略和工藝參數(shù)、控制參數(shù)智能化調(diào)整和決策。

2 加工工藝智能規(guī)劃

在網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)平臺的支撐下，數(shù)控系統(tǒng)自身將具備分析與決策的主動權(quán)。數(shù)控系統(tǒng)中的工藝規(guī)劃主要包括工藝路線和工藝參數(shù)規(guī)劃，基于STEP-NC數(shù)據(jù)模型側(cè)重描述加工目標(biāo)，即被加工零件的制造特征和技術(shù)要求。與傳統(tǒng)CAD-CAPP/CAMCNC模式不同，STEP-CN趨向于決策和控制一體化的自制系統(tǒng)，所以基于STEP-NC的數(shù)控系統(tǒng)是體現(xiàn)機(jī)床智能化的典型代表。

山東大學(xué)劉日良、張承瑞等[22]將基于STEP-NC的工藝規(guī)劃分為離線規(guī)劃、在線規(guī)劃和實時規(guī)劃3類。其中，離線規(guī)劃是由CAPP/CAM完成的，在線規(guī)劃和實時規(guī)劃則是由數(shù)控系統(tǒng)完成。在線規(guī)劃過程中，數(shù)控系統(tǒng)可根據(jù)機(jī)床自身的參數(shù)特性，對STEP-NC數(shù)據(jù)中的加工要求進(jìn)行參數(shù)細(xì)化。對于不同數(shù)控系統(tǒng)，由于性能和參數(shù)不同，可能獲得不同的在線規(guī)劃結(jié)果，這些加工策略與加工參數(shù)是當(dāng)前加工條件下的最優(yōu)方案。實時規(guī)劃則是根據(jù)機(jī)床當(dāng)前的運行狀態(tài)，實時地對刀具軌跡和加工參數(shù)進(jìn)行調(diào)整（見圖 3）[22]。

市場上已有一些智能化數(shù)控功能的宣傳，例如海德漢智能機(jī)床中的振顫控制（ACC）、自適應(yīng)控制（AFC）、擺線銑削、關(guān)聯(lián)軸誤差補(bǔ)償（CTC）[23]等技術(shù)。這些實時層的智能化參數(shù)調(diào)整脫離了工件的制造特征，是一套相對獨立的智能化參數(shù)微調(diào)系統(tǒng)。由于數(shù)控系統(tǒng)本身對模型制造特征的認(rèn)知及分析能力不足，致使系統(tǒng)并不知道何時應(yīng)該啟用何種控制策略，因此該類智能化模塊與上述基于STEP-NC智能化實時參數(shù)規(guī)劃還有一定本質(zhì)性的區(qū)別。

近幾年，有學(xué)者對基于STEPNC的閉環(huán)制造工藝進(jìn)行了相關(guān)研究，由于STEP-NC數(shù)據(jù)具有機(jī)床與CAx之間的雙向數(shù)據(jù)傳輸特性，其依賴于全新OntoSTEP-NC數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并可將加工過程中的信息反饋至CAx系統(tǒng)[24-25]。CAx系統(tǒng)可分析工藝策略、參數(shù)和當(dāng)前參數(shù)的加工過程、加工結(jié)果等，并根據(jù)分析結(jié)果動態(tài)調(diào)整加工策略與加工參數(shù)。這樣便形成了從加工策略到加工過程的閉環(huán)反饋，通過其動態(tài)調(diào)整達(dá)到生產(chǎn)質(zhì)量和效率的最優(yōu)，真正意義上實現(xiàn)了決策的智能化。

3 控制參數(shù)智能調(diào)整

由于單軸的位置控制已滿足不了機(jī)床高精度的需求，自Koren[26]提出交叉耦合控制（CCC）后，輪廓誤差跟蹤控制技術(shù)逐年興起，這種控制方式可充分考慮軌跡的全局信息，對以減小輪廓誤差為目標(biāo)的各軸進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。但在現(xiàn)有輪廓誤差控制方法絕大部分是針對運動控制器本身的研究中，運動控制器需要已知軌跡的全局信息，而在傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)中，位置環(huán)的輸入?yún)?shù)是經(jīng)過插補(bǔ)后的離散點。因此，驅(qū)動器無法獲得軌跡的全局信息。有學(xué)者針對這種特殊情況設(shè)計了適用于數(shù)控系統(tǒng)的交叉耦合位置控制器，但無法達(dá)到最優(yōu)效果。其本質(zhì)是數(shù)控系統(tǒng)與伺服驅(qū)動器相互通訊能力以及計算能力不足導(dǎo)致的；近些年學(xué)者提出五軸機(jī)床高速狀態(tài)下輪廓誤差跟蹤控制算法[27]。而當(dāng)代處理器處理速度、GPU多核并行計算速度、高速網(wǎng)絡(luò)總線通信帶寬每年都在成倍增長，智能制造下的網(wǎng)絡(luò)化、云計算等技術(shù)將使CNC與伺服驅(qū)動器之間的“溝通”和“思考”不再會有障礙，復(fù)雜輪廓誤差控制算法將會在基于網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)控系統(tǒng)中應(yīng)用與實現(xiàn)。

圖3 STEP-NC條件下的分層規(guī)劃Fig.3 Hierarchical process planning structure under STEP-NC

4 智能感知加工狀態(tài)并反饋決策

為了進(jìn)一步提高數(shù)控系統(tǒng)的加工效率和加工精度，數(shù)控系統(tǒng)自身應(yīng)該具有一定的感知當(dāng)前加工狀態(tài)并決策控制參數(shù)的能力。外界加工條件的改變會影響工件的加工精度，例如，切削過程中由于共振等導(dǎo)致主軸的顫振或是由于溫升導(dǎo)致的尺寸變化等。為解決這些問題，一些學(xué)者將測量與傳感系統(tǒng)集成到數(shù)控系統(tǒng)中，數(shù)控系統(tǒng)可根據(jù)傳感器反饋回來的數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整控制參數(shù)。文獻(xiàn)[28]采用傳感器監(jiān)測機(jī)床主軸位移、溫度、切削力等參數(shù)，對機(jī)床主軸剛度特性進(jìn)行研究，并依照傳感器數(shù)據(jù)提升了端銑的效率和精度。日本馬扎克MAZAK公司智能機(jī)床的振動智能模塊，通過機(jī)床加速度傳感器反饋回的振動信息，采用主動振動控制技術(shù)，動態(tài)調(diào)整加工參數(shù)，使機(jī)床振動減至最小，這些誤差補(bǔ)償技術(shù)都依賴于傳感器與控制系統(tǒng)的結(jié)合，文獻(xiàn)[29]采用實時監(jiān)測系統(tǒng)對刀具的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，實現(xiàn)了刀具壽命預(yù)測、可視化診斷等功能。

針對機(jī)床高精加工方面，莫斯科自動化研究所的PUSH認(rèn)為，熱誤差占機(jī)床總誤差的25%～75%左右。王海同等[30]對近些年熱誤差補(bǔ)償?shù)乃惴ㄟM(jìn)行了綜述，分別討論了經(jīng)驗熱誤差建模方法和理論熱誤差建模方法國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，分析了各個模型的優(yōu)缺點，提出當(dāng)今熱誤差補(bǔ)償建模技術(shù)的不足。瑞士米克朗公司對切削熱與加工精度的關(guān)系進(jìn)行了長期跟蹤研究，并得到了很多現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)和經(jīng)驗值，提出智能熱補(bǔ)償系統(tǒng)（ITC），通過布置在機(jī)床多處的溫度傳感器采集溫度數(shù)據(jù)，借助基于結(jié)構(gòu)的熱位移補(bǔ)償技術(shù)對加工參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，從而提高了高精度機(jī)床對溫度的適應(yīng)范圍。

對進(jìn)給率的動態(tài)調(diào)整和對主軸的顫振抑制，都是在高精度要求的前提下最大化機(jī)床的加工效率，而溫度誤差補(bǔ)償則提高了機(jī)床對環(huán)境的適應(yīng)能力，基于控制算法的誤差補(bǔ)償技術(shù)也需要在數(shù)控系統(tǒng)中進(jìn)行集成。高速高精永遠(yuǎn)是機(jī)床的發(fā)展方向，智能化機(jī)床應(yīng)該利用自己所能感知到的信息，分析出機(jī)床當(dāng)前的工作狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整各加工參數(shù)，使其在工作精度和工作效率的綜合結(jié)果上達(dá)到最優(yōu)。

結(jié)束語

（1）標(biāo)準(zhǔn)化的信息接口對數(shù)控系統(tǒng)的發(fā)展與智能化具有重要的意義，基于STEP-NC的數(shù)據(jù)接口是CNC未來發(fā)展的必然趨勢，通過標(biāo)準(zhǔn)的接口實現(xiàn)CAx頂層設(shè)計和CNC底層加工的雙向信息互通。

（2）機(jī)床加工過程中的狀態(tài)監(jiān)測、數(shù)據(jù)記錄和信息共享是機(jī)床實現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)。數(shù)控系統(tǒng)在加工過程中對其自身加工數(shù)據(jù)的采集和記錄，為制造大數(shù)據(jù)平臺下的數(shù)據(jù)挖掘提供了數(shù)據(jù)來源。

（3）基于“制造工藝大數(shù)據(jù)”平臺的智能工藝規(guī)劃為數(shù)控系統(tǒng)的工藝規(guī)劃提供了參考和依據(jù)，有望成為智能數(shù)控系統(tǒng)的必備功能模塊。

（4）在數(shù)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化和信息共享的基礎(chǔ)上，有望實現(xiàn)智能工藝規(guī)劃和在線工藝參數(shù)調(diào)整等功能，用于在有限條件下針對性優(yōu)化機(jī)床加工精度和效率。

（5）在數(shù)控系統(tǒng)對內(nèi)部數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，通過接入外部傳感器，豐富其對加工過程的感知能力，針對性優(yōu)化加工參數(shù)或加工工藝，更有利于提高機(jī)床高速高精的性能。

[1]王太勇, 喬志峰, 韓志國, 等.高檔數(shù)控裝備的發(fā)展趨勢[J].中國機(jī)械工程,2011,22(10): 1247-1252.

WANG Taiyong, QIAO Zhifeng, HAN Zhiguo, et al.Development trends of high-end NC equipment[J].China Mechanical Engineering,2011, 22(10): 1247-1252.

[2]陸小虎.開放式數(shù)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化平臺關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D].沈陽：中國科學(xué)院研究生院, 2015.

LU Xiaohu.Research and application on key technologies of network platform for open CNC system [D].Shenyang: University of Chinese Academy of Sciences, 2015.

[3]李茂月.開放式智能數(shù)控系統(tǒng)及其在線控制相關(guān)技術(shù)研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2012.

LI Maoyue.Research on related technologies of an open architecture intelligent CNC system and online control[D].Harbin: Harbin Institute of Technology, 2012.

[4]M A ? é I, G A G N O L V,BOUZGARROU B C, et al.Stability-based spindle speed control during flexible workpiece high-speed milling[J].International Journal of Machine Tools and Manufacture, 2008, 48(2):184-194.

[5]李鵬.基于STEP-NC的開放式智能數(shù)控系統(tǒng)架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D].濟(jì)南：山東大學(xué), 2011.

LI Peng.Research on open intelligent CNC architecture and key technology based on STEPNC[D].Jinan: Shandong University, 2011.

[6]富宏亞, 胡泊, 韓德東.STEP-NC數(shù)控技術(shù)研究進(jìn)展[J].計算機(jī)集成制造系統(tǒng),2014, 20(3): 569-578.

FU Hongya, HU Po, HAN Dedong.Progress on STEP-NC numerical control technology[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2014, 20(3): 569-578.

[7]周剛.基于STEP-NC的數(shù)控系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D].杭州:浙江大學(xué), 2008.

ZHOU Gang.Research on architecture and key technologies of STEP-NC based NC system[D].Hangzhou: Zhejiang University, 2008.

[8]LI Y, LIU Q, XIONG J, et al.Research on data-sharing and intelligent CNC machining system[C]//IEEE.Proceedings of ICMA.Beijing:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2015: 625-630.

[9]LI Y, LIU Q, TONG R, et al.Shared and service-oriented CNC machining system for intelligent manufacturing process[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2015, 28(6):1100-1108.

[10]李伯虎, 張霖, 王時龍, 等.云制造——面向服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)化制造新模式[J].計算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2010,16(1): 1-7.

LI Bohu, ZHANG Lin, WANG Shilong, et al.Cloud manufacturing: a new service-oriented networked manufacturing model[J].Computer Integrated Manufacturing Systems, 2010,16(1): 1-7.

[11]MOLINA A, RODRIGUEZ C A, AHUETT H, et al.Next-generation manufacturing systems: key research issues in developing and integrating reconfigurable and intelligent machines[J].International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2005, 18(7):525-536.

[12]任清榮.基于以太網(wǎng)的數(shù)控系統(tǒng)數(shù)字接口技術(shù)研究[D].武漢:華中科技大學(xué),2008.

REN Qingrong.Study on digital interface technology of NC system based on ethernet[D].Wuhan: Huazhong University of Seience and Teehnology, 2008.

[13]白玉成.交流伺服系統(tǒng)控制策略及現(xiàn)場總線接口技術(shù)[D].武漢:華中科技大學(xué),2009.

BAI Yucheng.Control strategies of AC servo system and filed bus interface technology[D].Wuhan: Huazhong University of Seience and Teehnology, 2009.

[14]RAHMANI B.Internet-based control of industrial automation systems[J].Journal of Intelligent & Robotic Systems, 2016, 83(1): 71-83.

[15]王科.網(wǎng)絡(luò)化STEP-NC控制器關(guān)鍵技術(shù)研究[D].濟(jì)南: 山東大學(xué), 2012.

WANG Ke.Research on the key technology of networked STEP-NC controller[D].Jinan:Shandong University, 2012.

[16]何清, 李寧, 羅文娟, 等.大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法綜述[J].模式識別與人工智能, 2014,27(4): 327-336.

HE Qing, LI Ning, LUO Wenjuan, et al.A survey of machine learning algorithms for big data[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2014,27(4): 327-336.

[17]葉佩青, 張勇, 張輝.數(shù)控技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r及策略綜述[J].機(jī)械工程學(xué)報, 2015,51(21): 113-120.

YE Peiqing, ZHANG Yong, ZHANG Hui.Review on the development and strategies of CNC technology[J].Journal of Mechanical Engineering,2015, 51(21): 113-120.

[18]孟永勝.裝備制造業(yè)產(chǎn)品制造數(shù)據(jù)集成管理研究與應(yīng)用[D].大連:大連理工大學(xué), 2006.

MENG Yongsheng.Product manufacturing data integrated management in equipment manufacturing[D].Dalian: Dalian University of Technology, 2006.

[19]張煜東, 吳樂南, 王水花.專家系統(tǒng)發(fā)展綜述[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用, 2010(19):43-47.

ZHANG Yudong, WU Lenan, WANG Shuihua.Review on the development of expert system[J].Computer Engineering and Applications, 2010(19): 43-47.

[20]呂瑞強(qiáng), 侯志霞.人工智能與智能制造[J].航空制造技術(shù), 2015(13): 60-64.

Lü Ruiqiang, HOU Zhixia.Artificial intelligence and intelligent manufacture[J].Aeronautical Manufacturing Technology,2015(13): 60-64.

[21]XU X W, NEWMAN S T.Making CNC machine tools more open, interoperable and intelligent—a review of the technologies[J].Computers in Industry, 2006, 57(2): 141-152.

[22]劉日良, 張承瑞, 張元才, 等.面向STEP-NC控制器的數(shù)控加工工藝規(guī)劃模型[J].中國機(jī)械工程, 2004, 15(4): 45-49.

LIU Riliang, ZHANG Chengrui, ZHANG Yuancai, et al.Process planning model and heuristics for CNC machining based on STEP-NC[J].China Mechanical Engineering, 2004, 15(4): 45-49.

[23]張興全.智能化的海德漢數(shù)控系統(tǒng)[J].金屬加工（冷加工）, 2014(2): 9-12.

ZHANG Xingquan.Intelligent Heidenhain numerical control system[J].MW Metal Cutting,2014(2): 9-12.

[24]DANJOU C, LE D J, EYNARD B.Closed-loop manufacturing process based on STEP-NC[J].International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), 2015(2):1-13.

[25]HU P, HAN Z, FU H, et al.Architecture and implementation of closedloop machining system based on open STEPNC controller[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2016,83(5-8): 1361-1375.

[26]KOREN Y.Cross-coupled biaxial computer control for manufacturing systems[J].Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 1980, 102(4): 265-272.

[27]KHOSHDARREGI M R, TAPPE S,ALTINTAS Y.Integrated five-axis trajectory shaping and contour error compensation for high-speed CNC machine tools[J].IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2014, 19(6):1859-1871.

[28]SARHAN A A D, MATSUBARA A.Investigation about the characterization of machine tool spindle stiffness for intelligent CNC end milling[J].Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2015, 34: 133-139.

[29]MARTINOV G M, GRIGORYEV A S, NIKISHECHKIN P A.Real-time diagnosis and forecasting algorithms of the tool wear in the CNC systems[C].Beijing, China: Springer Verlag,2015: 115-126.

[30]王海同, 李鐵民, 王立平, 等.機(jī)床熱誤差建模研究綜述[J].機(jī)械工程學(xué)報,2015, 51(9): 119-128.

WANG Haitong, LI Tiemin, WANG Liping, et al.Review on thermal error modeling of machine tools[J].Journal of Mechanical Engineering, 2015, 51(9): 119-128.