徐志剛，王軍義，劉 勇，徐永利，曹汝男

(1.中國科學(xué)院 沈陽自動(dòng)化研究所 機(jī)器人學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 沈陽 110016；2.中國科學(xué)院 機(jī)器人與智能制造創(chuàng)新研究院，遼寧 沈陽 110169)

1 概述

火炸藥作為一類高能量密度材料，在能源開采、建筑行業(yè)、航天事業(yè)和軍事領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[1]。在軍事領(lǐng)域中，火炸藥及其相關(guān)產(chǎn)品是戰(zhàn)斗部進(jìn)行毀傷的能源，也是各種武器驅(qū)動(dòng)、爆炸裝置的動(dòng)力源，能為火炮、火箭、導(dǎo)彈等提供能量，從而完成發(fā)射、推進(jìn)和毀傷功能?，F(xiàn)今，火炸藥的發(fā)展已然成為一個(gè)國家國防實(shí)力的體現(xiàn)。然而火炸藥具有易燃、易爆的化學(xué)特性，同時(shí)，在生產(chǎn)過程中高溫高壓設(shè)備較多，加工工藝復(fù)雜，且容易產(chǎn)生有毒、腐蝕性氣體，一旦操作不當(dāng)就可能發(fā)生火災(zāi)、爆炸等事故，導(dǎo)致人員傷亡和巨大經(jīng)濟(jì)損失[2]。

火炸藥制造過程是一個(gè)涉及多工序、多因素、多工藝設(shè)備和多環(huán)境狀態(tài)精準(zhǔn)控制的復(fù)雜生產(chǎn)過程。目前，尚有部分復(fù)雜工序無法實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化，依舊需要工人進(jìn)行傳統(tǒng)手工作業(yè)，危險(xiǎn)度高，本質(zhì)安全性低，且由于不同工人熟練度不一樣，容易導(dǎo)致質(zhì)量波動(dòng)，產(chǎn)品質(zhì)量一致性差[3]。此外，火炸藥的生產(chǎn)面臨資源利用率低、能耗高、污染物排放量大及環(huán)境污染嚴(yán)重等諸多問題[4-5]。一方面是因?yàn)闊o法對(duì)制造原料的成分、設(shè)備的工作狀態(tài)、制造的工藝參數(shù)以及成品質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和全面感知；另一方面是制造過程會(huì)受到原料、設(shè)備參數(shù)和工作環(huán)境等動(dòng)態(tài)因素的影響，因此，需要根據(jù)這些影響因素實(shí)時(shí)對(duì)制造參數(shù)等運(yùn)行指標(biāo)進(jìn)行修正。如果運(yùn)行參數(shù)人工調(diào)整不當(dāng)或不及時(shí)，將難以確保整個(gè)生產(chǎn)流程處于良好的運(yùn)行狀態(tài)。為促進(jìn)火炸藥制造向健康綠色方向發(fā)展，其生產(chǎn)過程必須要由過去的單純追求大型化、高速化、連續(xù)化，轉(zhuǎn)向注重提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本、減少資源消耗與環(huán)境污染和可持續(xù)發(fā)展的軌道上來。因此，如何提高火炸藥制造工廠的自動(dòng)化、智能化、本質(zhì)安全性并減少對(duì)環(huán)境的污染成為亟待解決的問題。

隨著工業(yè)4.0[6]和中國制造2025的提出[7]，我國逐漸從“三高”(高成本、高能耗、高排放)的傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)模式向“自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化”新模式轉(zhuǎn)型，由此“黑燈工廠”逐漸走入了人們的視野，這也為火炸藥的全流程自動(dòng)化智能制造帶來了契機(jī)。所謂的“黑燈工廠”是智能化時(shí)代的一種新形勢(shì)[8]，即使用自動(dòng)化、智能化設(shè)備代替工人作業(yè)，解放大量人力物力，提升產(chǎn)品生產(chǎn)效率和保證產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。從工廠原材料到成品的交付，整個(gè)生產(chǎn)過程完全由自動(dòng)控制的機(jī)器設(shè)備來完成。本文將從制造業(yè)黑燈工廠發(fā)展現(xiàn)狀展開論述，并對(duì)黑燈工廠的支撐技術(shù)進(jìn)行分析，最后進(jìn)行火炸藥制造過程黑燈工廠實(shí)現(xiàn)途徑的探討，為火炸藥黑燈工廠的實(shí)現(xiàn)提供參考依據(jù)。

2 制造業(yè)黑燈工廠發(fā)展現(xiàn)狀

近些年，隨著物聯(lián)網(wǎng)、AI(人工智能)、5G及大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)與工業(yè)生產(chǎn)深度融合，傳統(tǒng)的流水線生產(chǎn)已逐漸被高度自動(dòng)化機(jī)器人所取代，制造行業(yè)的黑燈工廠正在全球范圍內(nèi)加速落地。

2.1 國內(nèi)外離散制造行業(yè)黑燈工廠

慕尼黑寶馬生產(chǎn)基地已實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化+AI技術(shù)的全面升級(jí)[9]，90%的工作都是由機(jī)械臂和AI完成，工作效率大幅提高，焊接、沖壓、噴涂幾乎實(shí)現(xiàn)全部自動(dòng)化，自動(dòng)化瓶頸主要集中在裝配過程中小型部件和電氣部件等的復(fù)雜安裝；目前僅有的70個(gè)工人在日常工作中通過遠(yuǎn)程實(shí)現(xiàn)控制，安全隱患幾乎為零。日本FANUC機(jī)器人公司自2001年以來一直作為一家黑燈工廠運(yùn)營[10]，機(jī)器人正在以每24小時(shí)班次約50套的速度建造其他機(jī)器人，并且可以在無人監(jiān)督的情況下一次運(yùn)行長達(dá)30天。離散型制造行業(yè)黑燈工廠在我國也得到了較為廣泛的應(yīng)用。寶沃汽車秉承“嚴(yán)”“柔”“精”理念建立了全球首條8種車型柔性化產(chǎn)線[11]，可根據(jù)不同車型，在3 min內(nèi)實(shí)現(xiàn)整條產(chǎn)線的自動(dòng)切換，同時(shí)，產(chǎn)線配有222套機(jī)器人定位系統(tǒng)，可滿足同一產(chǎn)線不同車身的定位。奇瑞汽車新建智能化焊裝生產(chǎn)線[12]，將產(chǎn)線調(diào)試周期縮短10～15天，機(jī)器人運(yùn)行效率提升10%以上，焊接參數(shù)調(diào)試速度提升一半，充分展示了智能化產(chǎn)線的巨大優(yōu)勢(shì)。舍弗勒湘潭智能化生產(chǎn)基地采用模塊化工藝設(shè)計(jì)，囊括160多種數(shù)字化生產(chǎn)模塊，可根據(jù)產(chǎn)品種類的不同進(jìn)行模塊任意組合，有效提高汽車制造效率和智能化水平[13]。海爾打造出可以實(shí)現(xiàn)柔性選配的自動(dòng)化生產(chǎn)線[14]，可以根據(jù)用戶的定制信息自行完成產(chǎn)品的裝配，該產(chǎn)線使用iMES全程訂單執(zhí)行管理系統(tǒng)，裝備了200多個(gè)RFID、4 300多個(gè)傳感器、60個(gè)設(shè)備控制器，全面實(shí)現(xiàn)物料、設(shè)備與人的高度互聯(lián)。

2.2 國內(nèi)外流程制造行業(yè)黑燈工廠

美國大河鋼鐵廠將鋼鐵煉制過程進(jìn)行集成，并配備了數(shù)十萬的傳感器和掃描儀對(duì)生產(chǎn)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，通過AI技術(shù)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、優(yōu)化以提高產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率[15]。德國巴斯夫建立的試點(diǎn)化工智能工廠基于AI技術(shù)和無線網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)洗手液和洗發(fā)水等產(chǎn)品的柔性全自動(dòng)生產(chǎn)。根據(jù)下達(dá)訂單，生產(chǎn)線可以自動(dòng)調(diào)整要生產(chǎn)的產(chǎn)品種類并自動(dòng)裝瓶[16]。為響應(yīng)國家綠色生產(chǎn)的號(hào)召，首鋼股份公司硅鋼一冷軋廠結(jié)合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)對(duì)原有數(shù)字化生產(chǎn)線進(jìn)行智能化升級(jí)[17]。通過提升作業(yè)設(shè)備、倉庫運(yùn)輸系統(tǒng)的智能化水平以及搭建智能檢測(cè)系統(tǒng)等技術(shù)手段，將產(chǎn)品研發(fā)周期縮短30%，成本降低20%，同時(shí)大幅提高了生產(chǎn)效率。寶鋼冷軋廠C008熱鍍鋅“黑燈車間”實(shí)現(xiàn)了鋼卷自動(dòng)拆捆、打捆、產(chǎn)品質(zhì)量自動(dòng)判級(jí)及自動(dòng)貼標(biāo)等工序自動(dòng)化。鋼卷從庫區(qū)吊運(yùn)出來直到發(fā)貨，可以做到信息不落地，全流程在線運(yùn)作[18]。中韓(武漢)石化工廠完成智能巡檢終端、防爆移動(dòng)視頻監(jiān)控布控球、融合語音視頻通信、各類傳感器數(shù)據(jù)采集和無線VOCs泄漏檢測(cè)等基于5G的深化應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)云端智能化、監(jiān)控安全精準(zhǔn)化與綠色環(huán)?；痆19]，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品入庫、智能倉儲(chǔ)、分揀、管理、出庫與運(yùn)輸?shù)娜鞒套詣?dòng)化，確保各類數(shù)據(jù)在設(shè)備之間、設(shè)備和控制平臺(tái)之間的無線高速傳輸及響應(yīng)。北京合利康源有限公司對(duì)中藥傳統(tǒng)調(diào)劑、煎煮等制作工藝進(jìn)行改進(jìn)，結(jié)合智能煎煮、中藥調(diào)劑云平臺(tái)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了藥品的自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)[20]。在提高生產(chǎn)效率、保證藥品質(zhì)量的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程工藝參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控、生產(chǎn)資源合理管控與調(diào)度，有效地提高了運(yùn)營效率。

然而，即使具有最大的自動(dòng)化程度，黑燈工廠依舊無法真正做到黑燈和無人化。因?yàn)樵S多制造工作自動(dòng)化設(shè)備及機(jī)器人依然無法勝任復(fù)雜變化作業(yè)。生產(chǎn)線巡檢、生產(chǎn)線控制調(diào)試設(shè)及設(shè)備的日常維護(hù)、檢修依舊需要通過人工實(shí)現(xiàn)。

3 制造業(yè)黑燈工廠的關(guān)鍵技術(shù)

實(shí)現(xiàn)制造業(yè)黑燈工廠的關(guān)鍵技術(shù)包括自動(dòng)化技術(shù)、數(shù)字化技術(shù)和智能化技術(shù)。其中，自動(dòng)化技術(shù)[21]是基礎(chǔ)，自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)機(jī)器/設(shè)備在無人干預(yù)的情況下，按照給定指令和程序自動(dòng)完成作業(yè)，不僅將操作人員從繁重勞務(wù)和危險(xiǎn)環(huán)境中解放出來，而且極大地提高了生產(chǎn)效率；數(shù)字化技術(shù)[22]是支撐，數(shù)字化將物理系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)匯總仿真虛擬出來，將復(fù)雜多變的信息轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢远攘康臄?shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一記錄、分析處理并反過來指導(dǎo)決策及運(yùn)轉(zhuǎn)；智能化技術(shù)[23]是靈魂，智能化使機(jī)器具備靈敏準(zhǔn)確的感知功能、正確的思維與判斷功能、自適應(yīng)的學(xué)習(xí)功能，以及行之有效的執(zhí)行功能，降低管理人員的決策難度，提升決策效率。

3.1 自動(dòng)化技術(shù)

自動(dòng)化技術(shù)替代制造現(xiàn)場(chǎng)簡(jiǎn)單重復(fù)作業(yè)的人工可以有效降低勞動(dòng)力成本和錯(cuò)誤率。機(jī)器更擅長始終如一地執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，并且它們?cè)陂L時(shí)間內(nèi)以極小的變化執(zhí)行任務(wù)。自動(dòng)化技術(shù)包括自動(dòng)化倉儲(chǔ)、自動(dòng)化物流、自動(dòng)化作業(yè)設(shè)備和自動(dòng)化控制系統(tǒng)。自動(dòng)化倉儲(chǔ)[24]實(shí)現(xiàn)貨物入庫、存貨再到出庫的全自動(dòng)無人穩(wěn)定運(yùn)輸，其使用自動(dòng)化立體庫、條碼標(biāo)簽等技術(shù)動(dòng)態(tài)規(guī)劃最優(yōu)路徑，將貨物運(yùn)送至指定位置，具有倉庫占地面積小、庫存量大、信息同步性高、最大限度提高貨物的周轉(zhuǎn)速度、降低貨物破損率等諸多優(yōu)點(diǎn)。自動(dòng)化物流[25]實(shí)現(xiàn)自動(dòng)配送，配送信息實(shí)時(shí)反饋。在制造過程的運(yùn)輸環(huán)節(jié)，通過AGV運(yùn)輸小車系統(tǒng)對(duì)下達(dá)的生產(chǎn)任務(wù)與現(xiàn)場(chǎng)各環(huán)節(jié)物料運(yùn)輸需求進(jìn)行響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)貫通整個(gè)現(xiàn)場(chǎng)的物流運(yùn)輸；在上下料環(huán)節(jié)，利用自動(dòng)化手段實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)輸終端與制造工位的銜接，形成物流與信息流的閉環(huán)。自動(dòng)化作業(yè)設(shè)備[26]實(shí)現(xiàn)無人工況下設(shè)備按照預(yù)先設(shè)定工藝參數(shù)要求進(jìn)行產(chǎn)品制造成型、裝藥、裝配、檢測(cè)等機(jī)械化作業(yè)。與傳統(tǒng)人工作業(yè)相比，自動(dòng)化作業(yè)設(shè)備減少了人為不可控因素，保證作業(yè)精準(zhǔn)度，提升產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率，同時(shí)降低操作者勞動(dòng)強(qiáng)度和危險(xiǎn)性。此外，自動(dòng)化制造設(shè)備具有工藝參數(shù)實(shí)時(shí)反饋、設(shè)備狀態(tài)(運(yùn)行狀態(tài)、振動(dòng)、溫度、聲音等)實(shí)時(shí)監(jiān)控等功能，提供可預(yù)測(cè)維護(hù)與問題預(yù)警。自動(dòng)化控制系統(tǒng)[27]實(shí)現(xiàn)整個(gè)生產(chǎn)流程的精準(zhǔn)控制，該系統(tǒng)對(duì)設(shè)備采集的工藝參數(shù)進(jìn)行在線分析、在線調(diào)整，并將其反饋給自動(dòng)化設(shè)備，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)作業(yè)的閉環(huán)精準(zhǔn)執(zhí)行，這極大程度上確保了制造精度和產(chǎn)品質(zhì)量。

3.2 數(shù)字化技術(shù)

數(shù)字化技術(shù)貫穿了設(shè)計(jì)、制造、維護(hù)等產(chǎn)品的全生命周期[28]，是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在制造服務(wù)、供應(yīng)鏈及產(chǎn)品和流程中的應(yīng)用。數(shù)字化技術(shù)打破了各部門之間的數(shù)據(jù)壁壘，讓數(shù)據(jù)真正地流動(dòng)起來，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，使得設(shè)備與設(shè)備、設(shè)備與產(chǎn)線、工廠與工廠之間無縫連接，將所有生產(chǎn)領(lǐng)域的系統(tǒng)和流程聯(lián)系起來，創(chuàng)建從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)再到最終產(chǎn)品的集成。數(shù)字化技術(shù)通過統(tǒng)一不同部分的制造流程，并創(chuàng)建自動(dòng)數(shù)據(jù)交換，消除了由于紙質(zhì)流程中常見的數(shù)據(jù)丟失或誤解而導(dǎo)致的錯(cuò)誤；通過建模和仿真流程提供的實(shí)時(shí)制造可見性為關(guān)鍵決策提供了更好的洞察力，有效地提高了制造決策的質(zhì)量。數(shù)字化分為3個(gè)主要領(lǐng)域：產(chǎn)品生命周期、智能工廠和價(jià)值鏈管理。

產(chǎn)品生命周期[29]從工程設(shè)計(jì)開始，再到采購、生產(chǎn)和使用壽命，每個(gè)步驟都使用數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，以便在制造過程中對(duì)設(shè)計(jì)規(guī)范進(jìn)行修改；智能工廠[30]使用智能機(jī)器、傳感器和工具來提供有關(guān)流程和制造技術(shù)的實(shí)時(shí)反饋。通過結(jié)合運(yùn)營技術(shù)和信息技術(shù)，數(shù)字化可以提高工廠流程、控制和優(yōu)化的可見性，從而提高生產(chǎn)效率；價(jià)值鏈管理[31]的重點(diǎn)是減少資源浪費(fèi)與降低生產(chǎn)成本的同時(shí)，保持產(chǎn)品質(zhì)量和客戶滿意度。

3.3 智能化技術(shù)

智能化技術(shù)的應(yīng)用將全面替代現(xiàn)場(chǎng)高技能人工，以及設(shè)計(jì)、工藝、管理等領(lǐng)域?qū)＜?，真正?shí)現(xiàn)黑燈工廠。智能化技術(shù)包括大數(shù)據(jù)[32]、云計(jì)算[33]、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)[34]以及數(shù)字孿生[35]等多種技術(shù)手段。大數(shù)據(jù)技術(shù)是智能化的基石，而智能化是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的體現(xiàn)。當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大時(shí)，智能決策問題便可以轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)問題，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過海量數(shù)據(jù)的全面實(shí)時(shí)感知、端到端深度集成和智能化建模分析，將企業(yè)分析決策水平提升到了全新高度；云計(jì)算將分布式計(jì)算和數(shù)據(jù)放在大量的分布式計(jì)算機(jī)上，在數(shù)萬臺(tái)計(jì)算機(jī)的云海中提供強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)向智能化方向發(fā)展。完整的云計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)部署、動(dòng)態(tài)分配和資源使用的實(shí)時(shí)監(jiān)控[36]；工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將智能終端、移動(dòng)計(jì)算模式、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)通信應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)方面，是工業(yè)系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)以及高級(jí)計(jì)算、分析、傳感技術(shù)的高度融合。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通過協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)分析與行動(dòng)，提升工業(yè)效率，提高制造效率，從而實(shí)現(xiàn)智能工業(yè)；數(shù)字孿生技術(shù)通過建立物理實(shí)體的精確數(shù)字模型以及物理實(shí)體與模型之間的通信關(guān)系，可以雙向映射數(shù)字模型和物理實(shí)體，從而可以使用物理實(shí)體的數(shù)據(jù)不斷修改孿生模型，孿生模型經(jīng)過診斷、預(yù)測(cè)和評(píng)估后，可以將仿真結(jié)果輸出到控制器，用于物理實(shí)體的狀態(tài)控制，從而實(shí)現(xiàn)孿生模型和物理實(shí)體之間的一致性。使用數(shù)字孿生技術(shù)可以將工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)品生命周期管理流程延伸到設(shè)備生產(chǎn)、操作的現(xiàn)場(chǎng)，建立起一個(gè)完整、閉環(huán)的“設(shè)計(jì)-制造-運(yùn)營-優(yōu)化”的產(chǎn)品周期，從而實(shí)現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)、降低生產(chǎn)成本和提高質(zhì)量。

4 實(shí)現(xiàn)火炸藥黑燈工廠的途徑探析

我國火炸藥制造行業(yè)正在由間斷式生產(chǎn)向自動(dòng)化、連續(xù)化生產(chǎn)轉(zhuǎn)型，數(shù)字化、智能化技術(shù)的應(yīng)用及黑燈工廠的建設(shè)初見雛形，未來工作任務(wù)道阻且長。本節(jié)將從全流程自動(dòng)化技術(shù)、數(shù)字化建模與集成調(diào)控、人工智能制造和優(yōu)化決策以及制造過程的安全防護(hù)技術(shù)等4個(gè)方面進(jìn)行火炸藥黑燈工廠實(shí)現(xiàn)途徑的探討，為早日實(shí)現(xiàn)火炸藥黑燈工廠提供有價(jià)值的參考。

4.1 全流程自動(dòng)化技術(shù)

4.1.1 高柔性自動(dòng)化工藝與設(shè)備

為取締傳統(tǒng)的復(fù)雜工藝手工作業(yè)模式，實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化生產(chǎn)，首先，應(yīng)從源頭著手，優(yōu)化制造工藝，梳理再制造流程，讓生產(chǎn)流程及所有生產(chǎn)作業(yè)都固定化，并盡量將復(fù)雜制造過程分解為多個(gè)重復(fù)不變的簡(jiǎn)單作業(yè)的組合；其次，在工藝及流程優(yōu)化的基礎(chǔ)上，對(duì)物流、搬運(yùn)、上下料、混合、攪拌、裝藥、檢測(cè)等工序進(jìn)行分類，通過成熟的機(jī)器人、AGV運(yùn)輸小車、傳輸線、提升機(jī)、稱量、加料捏合、成型等工藝設(shè)備，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單重復(fù)作業(yè)的無人化；最后，依靠成熟自動(dòng)化技術(shù)，研制系列化、通用化裝備，并基于視覺感知、力感知等結(jié)合智能控制算法，提高復(fù)雜工序的自動(dòng)化水平。

由于傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式都是針對(duì)單一產(chǎn)品進(jìn)行的產(chǎn)線設(shè)計(jì)和建設(shè)[37]，無法兼顧其他產(chǎn)品的生產(chǎn)，生產(chǎn)線改造成本高，周期長，無法實(shí)現(xiàn)新型號(hào)產(chǎn)品的快速生產(chǎn)。為適應(yīng)當(dāng)前武器裝備更新?lián)Q代速度，需要在火炸藥產(chǎn)品自動(dòng)化制造、裝配工藝的基礎(chǔ)上，對(duì)各道工序進(jìn)行模塊化處理，建立模塊化柔性生產(chǎn)線。該生產(chǎn)線由各種單元設(shè)備模塊以系統(tǒng)的、合理的方式進(jìn)行組合，使得生產(chǎn)線具備較高的柔性和應(yīng)變能力。面對(duì)不同型號(hào)產(chǎn)品的制造需要，通過控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)各單元模塊的移動(dòng)和快速重組，在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)新型火炸藥產(chǎn)品的生產(chǎn)。

4.1.2 工藝、質(zhì)量參數(shù)自動(dòng)化檢測(cè)

1)工藝參數(shù)在線檢測(cè)技術(shù)。

現(xiàn)有部分火炸藥生產(chǎn)線在規(guī)劃設(shè)計(jì)時(shí)并沒有覆蓋全部生產(chǎn)過程的測(cè)控，在一些關(guān)鍵點(diǎn)位也沒有設(shè)計(jì)相關(guān)的質(zhì)量數(shù)據(jù)傳感器和控制回路，導(dǎo)致現(xiàn)有的生產(chǎn)線控制系統(tǒng)無法采集生產(chǎn)全過程的數(shù)據(jù)信息，關(guān)鍵點(diǎn)位的工藝參數(shù)采集和質(zhì)量信息采集存在很多不足，局部工序的控制調(diào)節(jié)回路也存在欠缺。關(guān)鍵點(diǎn)位的質(zhì)量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線感知與調(diào)控是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品數(shù)字化管控和智能決策優(yōu)化的基礎(chǔ)與必要前提。因此，需要在現(xiàn)有基礎(chǔ)上采集和調(diào)控更多的數(shù)據(jù)信息，以獲取基于時(shí)間和空間等多個(gè)維度的質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)等，從而為質(zhì)量控制模型提供穩(wěn)定可靠且真實(shí)詳盡的數(shù)據(jù)支撐。生產(chǎn)線數(shù)據(jù)在線檢測(cè)采集與管理過程如圖1所示。

圖1 工藝參數(shù)在線檢測(cè)技術(shù)

隨后，通過實(shí)時(shí)網(wǎng)關(guān)接收生產(chǎn)線控制系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)包，進(jìn)行實(shí)時(shí)解析、處理后，存入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)融合、抽取、處理、裝載等，存入生產(chǎn)執(zhí)行管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫。生產(chǎn)管理根據(jù)需要從2個(gè)數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、對(duì)比分析、歷史數(shù)據(jù)追溯、可視化顯示等公共操作。在生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)執(zhí)行管理系統(tǒng)的其他模塊可以結(jié)合業(yè)務(wù)需求調(diào)用這些公共模塊，實(shí)現(xiàn)進(jìn)度、質(zhì)量、設(shè)備運(yùn)行的監(jiān)控和管理功能。

2)產(chǎn)品質(zhì)量在線檢測(cè)技術(shù)。

目前生產(chǎn)過程中火炸藥產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)主要依靠人工檢測(cè)和記錄，難以避免人為因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，并且檢測(cè)數(shù)據(jù)只是被簡(jiǎn)單記錄，未能進(jìn)行有效分析。針對(duì)這些問題，需要實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵工序質(zhì)量狀態(tài)在線檢測(cè)：a.采用測(cè)距傳感器、視覺及稱重等先進(jìn)的測(cè)量傳感器，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量參數(shù)的全自動(dòng)、高精度測(cè)量，同時(shí)監(jiān)控環(huán)境條件，完全消除人為因素干擾；b.檢測(cè)數(shù)據(jù)與產(chǎn)品綁定，便于產(chǎn)品質(zhì)量追溯；c.不合格品自動(dòng)剔除，利于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)管理；d.具備檢測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析功能，為產(chǎn)品質(zhì)量提升提供數(shù)據(jù)支撐。

對(duì)于尺寸和重量類的質(zhì)量參數(shù)均可通過添加測(cè)距傳感器和稱重傳感器等裝置，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)該部分質(zhì)量參數(shù)的在線檢測(cè)。而對(duì)于產(chǎn)品外觀質(zhì)量，可使用基于面陣相機(jī)的視覺識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)外觀質(zhì)量的在線檢測(cè)。

4.1.3 人機(jī)協(xié)同遙操作技術(shù)

自動(dòng)化設(shè)備雖然實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單工藝自動(dòng)化并提高了復(fù)雜工藝的自動(dòng)化水平，但是部分火炸藥產(chǎn)品制造涉及高危且復(fù)雜工序尚無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化作業(yè)，以藥柱整型為例，該過程必須由工人利用刀具對(duì)藥柱進(jìn)行精準(zhǔn)修型，由于在制造過程中的摩擦和切削，熱量和擠壓極易引起爆炸，因此該工序通常由最具經(jīng)驗(yàn)的操作人員來完成，危險(xiǎn)系數(shù)極高。在新一代萬物互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)下，跨域人機(jī)協(xié)同作業(yè)替代高技能工人在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行高危險(xiǎn)復(fù)雜作業(yè)的生產(chǎn)過程成為了可能[38]，遙操作流程如圖2所示。

圖2 復(fù)雜精密作業(yè)的人機(jī)協(xié)同遙操作示意圖

高危險(xiǎn)復(fù)雜精密作業(yè)的人機(jī)協(xié)同遙操作是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、生產(chǎn)系統(tǒng)和操作人員的有效融合。分布在生產(chǎn)全流程的多傳感器實(shí)時(shí)采集被制造對(duì)象的狀態(tài)信息，并通過視覺、力覺反饋等技術(shù)手段將遠(yuǎn)程作業(yè)狀態(tài)反饋給操作者，操作者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)操作主端控制器達(dá)到人機(jī)協(xié)同作業(yè)目的。使用人機(jī)協(xié)同遙操作實(shí)現(xiàn)高危險(xiǎn)復(fù)雜精密作業(yè)涉及人機(jī)協(xié)作過程中多源誤差建模分析、基于網(wǎng)絡(luò)與控制融合的人機(jī)協(xié)作控制、設(shè)計(jì)-生產(chǎn)跨域的容差動(dòng)態(tài)優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)。

1)人機(jī)協(xié)作過程中多源誤差建模分析。

人機(jī)協(xié)同過程中涉及機(jī)械傳遞誤差、作業(yè)對(duì)象彈性變形誤差、測(cè)量誤差、網(wǎng)絡(luò)延時(shí)誤差及計(jì)算延時(shí)誤差等多種固定及隨機(jī)誤差。網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算延時(shí)不確定性隨機(jī)誤差的引入及多種誤差的耦合作用，導(dǎo)致人機(jī)協(xié)同過程多因素誤差動(dòng)態(tài)傳遞耦合規(guī)律不清，不確定誤差對(duì)控制系統(tǒng)控制律的影響規(guī)律不清。傳統(tǒng)的人機(jī)協(xié)同誤差建模著重研究單一誤差因素，主要考慮系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中相關(guān)幾何特征的誤差，未進(jìn)行全局誤差及耦合機(jī)理研究，致使誤差預(yù)測(cè)及補(bǔ)償精度低，人機(jī)協(xié)同作業(yè)精度差。因此，人機(jī)協(xié)同的高精度作業(yè)需要探索人機(jī)協(xié)同過程多因素誤差動(dòng)態(tài)傳遞耦合機(jī)理，構(gòu)建其動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)誤差的高精度補(bǔ)償，從而提升其作業(yè)精度。

2)高精度人機(jī)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)。

復(fù)雜危險(xiǎn)作業(yè)環(huán)境下，尤其是針對(duì)高危險(xiǎn)、高精度需求的操作對(duì)象，要求網(wǎng)絡(luò)化遙操作系統(tǒng)的人機(jī)協(xié)同控制具有高透明性、高精準(zhǔn)性、高魯棒性和高穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的基于波變量和散射理論的方法、無源性方法、小增益定理方法、滑?？刂频萚39-40]在解決這種復(fù)雜多閉環(huán)問題時(shí)均有不同程度的局限性，無法同時(shí)滿足系統(tǒng)的綜合高性能要求。在人機(jī)協(xié)同作業(yè)中使操作者獲得臨場(chǎng)感是重要目標(biāo)，因此，應(yīng)分析人機(jī)協(xié)同控制中的透明性機(jī)制并建立其約束模型，并在此基礎(chǔ)上分析透明性約束下的控制系統(tǒng)同步性能；為了完成網(wǎng)絡(luò)化遙操作機(jī)器人的高精度控制任務(wù)，采用基于切換的類描述性能控制方法，在獲得主從機(jī)器人同步誤差后，設(shè)計(jì)基于動(dòng)態(tài)補(bǔ)償思想的控制策略；復(fù)雜危險(xiǎn)環(huán)境的人機(jī)協(xié)同遙操作機(jī)器人運(yùn)行于動(dòng)態(tài)變化的、非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中，存在作業(yè)對(duì)象危險(xiǎn)性高、人機(jī)信息流互動(dòng)頻次高、受控系統(tǒng)模型不確定性等不利條件，因此應(yīng)構(gòu)建控制系統(tǒng)模型穩(wěn)定性及判據(jù)模型進(jìn)行復(fù)雜場(chǎng)景下的系統(tǒng)魯棒性、穩(wěn)定性分析從而保證協(xié)同控制系統(tǒng)具備較高的魯棒性和穩(wěn)定性。

4.1.4 設(shè)備高可靠安全控制技術(shù)

容錯(cuò)與冗余技術(shù)[41]是提高工作可靠性的重要手段，主要從采用具有容錯(cuò)能力的控制器、服務(wù)器、雙機(jī)熱備技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)冗余以及電源系統(tǒng)冗余設(shè)計(jì)等多個(gè)方面保證設(shè)備功能可靠性。而設(shè)備的安全性則通過多重互鎖控制來保證，主要通過制定設(shè)備故障時(shí)應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制、工藝異常時(shí)應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制及功能異常時(shí)的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的高安全控制。冗余容錯(cuò)及多重互鎖的控制策略示意圖如圖3所示。

圖3 冗余容錯(cuò)及多重互鎖的控制策略

1)冗余容錯(cuò)控制。采用高可靠性冗余控制器構(gòu)建安全控制系統(tǒng)，使其具有容錯(cuò)能力，完成各作業(yè)設(shè)備的總體協(xié)調(diào)運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)總體在線監(jiān)視、數(shù)據(jù)記錄、過程控制與調(diào)度管理，并將發(fā)生生產(chǎn)故障危險(xiǎn)的程度降到最低。容錯(cuò)自動(dòng)化系統(tǒng)由具有冗余功能的CPU控制器、雙電源模塊、多PN通信接口模塊、多種PROFINET總線冗余及分布式I/O模塊構(gòu)成其核心硬件部分。通過PROFINET冗余總線系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)同步地完成工房所有設(shè)備控制器的總體協(xié)調(diào)運(yùn)行，對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行以冗余為主導(dǎo)的容錯(cuò)控制。

2)多重互鎖控制。針對(duì)智能單元可能發(fā)生的設(shè)備不受控、檢測(cè)傳感器失靈、參數(shù)超限和設(shè)備故障等緊急情況，制定互鎖控制預(yù)案，當(dāng)發(fā)生上述情況時(shí)，設(shè)備控制系統(tǒng)立刻將危險(xiǎn)信號(hào)發(fā)送給安全互鎖控制系統(tǒng)，并由安全互鎖控制系統(tǒng)分配不同危險(xiǎn)等級(jí)，將信號(hào)發(fā)送給設(shè)備，設(shè)備執(zhí)行預(yù)設(shè)動(dòng)作。設(shè)備故障時(shí)安全互鎖過程如下：當(dāng)檢測(cè)到某個(gè)工藝設(shè)備及傳感器故障時(shí)，相關(guān)檢測(cè)傳感器返回故障信號(hào)，控制器報(bào)警，將報(bào)警信息通過硬接線方式發(fā)送至聯(lián)鎖控制器，并通過控制器控制著故障設(shè)備、關(guān)聯(lián)設(shè)備和過程儀器、儀表迅速執(zhí)行指定安全動(dòng)作，在有固定和巡檢人員的房間聲光報(bào)警，保證相關(guān)人員快速撤離至安全區(qū)域。

4.2 數(shù)字化建模與集成調(diào)控技術(shù)

4.2.1 數(shù)字化建模技術(shù)

火炸藥制造過程包含多道工序，涉及大量工藝參數(shù)，多參數(shù)耦合作用過程極為復(fù)雜。因其影響因素多，內(nèi)在機(jī)理復(fù)雜，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)建模難度極大，簡(jiǎn)化后模型又無法準(zhǔn)確表達(dá)其內(nèi)在的行為方式。而通過機(jī)理模型直接實(shí)時(shí)控制生產(chǎn)的準(zhǔn)確性及實(shí)時(shí)性都難以保證。大數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)方法[42]為解決復(fù)雜機(jī)理模型提供了新的技術(shù)途徑，其直接從實(shí)際生產(chǎn)及實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)總結(jié)規(guī)律，可繞過復(fù)雜機(jī)理障礙得到黑匣模型，通過數(shù)據(jù)的不斷積累及模型的不斷優(yōu)化，可以有效地補(bǔ)充簡(jiǎn)化機(jī)理模型帶來的缺陷，提高模型的準(zhǔn)確度及實(shí)時(shí)性，可直接用于指導(dǎo)生產(chǎn)?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的數(shù)字化建模流程如圖4所示。

圖4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的數(shù)字化建模流程

1)典型樣本數(shù)據(jù)集特征選取。由于火炸藥制造過程機(jī)理復(fù)雜，工藝參數(shù)眾多，如此高維度的數(shù)據(jù)將會(huì)導(dǎo)致在線訓(xùn)練效率低、學(xué)習(xí)模型過擬合、可理解性低、信息冗余以及預(yù)測(cè)精度低等問題，不利于后續(xù)利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行建模。因此，在產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練之前，應(yīng)進(jìn)行關(guān)鍵特征的選擇。特征選擇是在依據(jù)某些評(píng)估準(zhǔn)則下，從樣本特征集合中選取合適的子集或者對(duì)原有變量集合進(jìn)行某些操作，使生成新的特征加入到最優(yōu)特征子集合中，為后續(xù)算法提供更優(yōu)的模型。

2)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的質(zhì)量預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。采用支撐向量機(jī)[43]和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[44]等機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)黑匣模型。根據(jù)工藝及質(zhì)量采集數(shù)據(jù)，通過實(shí)際工藝試驗(yàn)下的質(zhì)量狀態(tài)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，同時(shí)通過實(shí)驗(yàn)?zāi)M數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、實(shí)際應(yīng)用生產(chǎn)數(shù)據(jù)的不斷積累，在質(zhì)量?jī)?yōu)化模型中不斷迭代，以實(shí)現(xiàn)質(zhì)量模型的循環(huán)修正，達(dá)到火炸藥產(chǎn)品質(zhì)量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

3)基于遷移學(xué)習(xí)的模型擴(kuò)展?？紤]到火炸藥生產(chǎn)過程大量歷史數(shù)據(jù)不完整、人工進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)定耗時(shí)費(fèi)力、可用高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀少以及算力資源不足等問題，通過實(shí)驗(yàn)補(bǔ)充高質(zhì)量精確數(shù)據(jù)，并構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境下的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，然后根據(jù)實(shí)驗(yàn)環(huán)境(源域)和生產(chǎn)環(huán)境(目標(biāo)域)的特征空間和數(shù)據(jù)分布的相似性，根據(jù)一定的權(quán)重生成規(guī)則，對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行重用，基于遷移學(xué)習(xí)[45]將實(shí)驗(yàn)環(huán)境學(xué)習(xí)過的模型應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境上。

4.2.2 生產(chǎn)線數(shù)字化集成調(diào)控技術(shù)

數(shù)字化技術(shù)打破了各生產(chǎn)單元間的數(shù)據(jù)壁壘，集動(dòng)態(tài)指揮調(diào)度、實(shí)時(shí)閉環(huán)生產(chǎn)管控、智能精準(zhǔn)物流配送、自適應(yīng)柔性裝藥、在線質(zhì)量檢測(cè)于一體，達(dá)到全生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)閉環(huán)驅(qū)動(dòng)與優(yōu)化?？傮w流程如下。

1)仿真優(yōu)化系統(tǒng)開展生產(chǎn)過程仿真與優(yōu)化，指導(dǎo)生產(chǎn)線布局優(yōu)化、資源配置優(yōu)化，向生產(chǎn)線下發(fā)優(yōu)化定型后生產(chǎn)流程方案與關(guān)鍵工藝參數(shù)。

2)生產(chǎn)線根據(jù)下發(fā)的生產(chǎn)訂單和工藝下發(fā)的物料清單，利用數(shù)字化管控系統(tǒng)生成作業(yè)計(jì)劃，結(jié)合設(shè)備、庫房等資源信息，進(jìn)行計(jì)劃分解和生產(chǎn)排產(chǎn)，生成執(zhí)行工單、配料計(jì)劃，將任務(wù)派送至各工位。

3)將物料提前配送至生產(chǎn)線，并完成檢驗(yàn)入庫及編碼，根據(jù)車間配料計(jì)劃利用AGV調(diào)度系統(tǒng)調(diào)度AGV小車完成零部件的自動(dòng)精準(zhǔn)配送，并根據(jù)工藝要求對(duì)物料進(jìn)行實(shí)時(shí)自動(dòng)跟蹤定位及正確性判定。

4)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備利用現(xiàn)場(chǎng)控制器及終端，接收自動(dòng)作業(yè)指令，接收?qǐng)?zhí)行工單任務(wù)，通過條碼識(shí)別技術(shù)對(duì)物料進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別及準(zhǔn)確性判定，按照標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)要求，依靠參數(shù)檢測(cè)設(shè)備在管控系統(tǒng)的閉環(huán)監(jiān)控下，準(zhǔn)確準(zhǔn)時(shí)地進(jìn)行作業(yè)。

5)現(xiàn)場(chǎng)工位將生產(chǎn)進(jìn)度、物料、質(zhì)量、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境等數(shù)據(jù)自動(dòng)采集到數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)并反饋到執(zhí)行管控系統(tǒng)，各測(cè)量測(cè)試設(shè)備自動(dòng)采集數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)并反饋到執(zhí)行管控系統(tǒng)，AGV狀態(tài)信息實(shí)時(shí)反饋到AGV調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)物流優(yōu)化調(diào)度。

6)當(dāng)現(xiàn)場(chǎng)出現(xiàn)換型生產(chǎn)、設(shè)備故障、質(zhì)量異常及緊急插單等問題，管控系統(tǒng)排產(chǎn)模塊重新進(jìn)行動(dòng)態(tài)排產(chǎn)，及時(shí)調(diào)整作業(yè)計(jì)劃，通過資源動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)整及重構(gòu)方法滿足新的任務(wù)要求，進(jìn)行生產(chǎn)任務(wù)的實(shí)時(shí)調(diào)整及調(diào)度；如果現(xiàn)有資源不滿足任務(wù)要求，實(shí)時(shí)把信息反饋到上級(jí)系統(tǒng)，上級(jí)計(jì)劃人員重新制定新的生產(chǎn)計(jì)劃和采購計(jì)劃。

7)生產(chǎn)過程中的生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)通過可視化管控中心進(jìn)行實(shí)時(shí)展示，主要展示生產(chǎn)計(jì)劃信息、設(shè)備狀態(tài)信息、異常報(bào)警信息及生產(chǎn)監(jiān)控、不同設(shè)備上的工單執(zhí)行信息和質(zhì)量信息等。

8)生產(chǎn)過程中通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集的物料狀態(tài)、工藝參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、檢測(cè)數(shù)據(jù)等形成質(zhì)量數(shù)據(jù)包；發(fā)生質(zhì)量問題時(shí)，通過質(zhì)量管控模塊中的質(zhì)量數(shù)字化模型定位質(zhì)量問題點(diǎn)，并在質(zhì)量數(shù)據(jù)包中通過質(zhì)量判定規(guī)則追溯質(zhì)量問題產(chǎn)生的原因。

4.3 人工智能制造與優(yōu)化決策技術(shù)

4.3.1 智能工業(yè)機(jī)器人技術(shù)

智能工業(yè)機(jī)器人[46]集現(xiàn)代制造技術(shù)、新型材料技術(shù)和信息控制技術(shù)為一體，是實(shí)現(xiàn)智能制造的代表性裝備，是智能制造的重要技術(shù)載體。為滿足火炸藥制造對(duì)高安全、高精準(zhǔn)、高復(fù)雜作業(yè)的需求，實(shí)現(xiàn)智能工業(yè)機(jī)器人取代技術(shù)工人從事復(fù)雜作業(yè)，應(yīng)進(jìn)行復(fù)雜場(chǎng)景智能感知、移動(dòng)定位與自主導(dǎo)航、高靈巧性機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)、動(dòng)作規(guī)劃與智能控制、多任務(wù)調(diào)度與協(xié)調(diào)規(guī)劃及安全作業(yè)等技術(shù)的研究。深入開展機(jī)器人、人工智能與火炸藥制造工藝交叉融合的智能機(jī)器人技術(shù)研究，開發(fā)火炸藥領(lǐng)域機(jī)器人應(yīng)用系統(tǒng)，包括面向復(fù)雜危險(xiǎn)制造工藝的智能作業(yè)機(jī)器人技術(shù)與系統(tǒng)、面向火炸藥柔性制造的機(jī)器人技術(shù)與系統(tǒng)。

4.3.2 人工智能優(yōu)化決策技術(shù)

火炸藥的制造屬于高耗能行業(yè)，為響應(yīng)國家號(hào)召，促進(jìn)火炸藥制造向健康綠色方向發(fā)展，應(yīng)從傳統(tǒng)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)向注重降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量、減少環(huán)境污染和資源消耗的可持續(xù)發(fā)展路線。為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，將火炸藥制造工藝與人工智能技術(shù)結(jié)合，通過大數(shù)據(jù)、知識(shí)工程與機(jī)理分析相結(jié)合，基于數(shù)字化模型實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程及質(zhì)量的自主判斷以及制造工藝的自學(xué)習(xí)優(yōu)化。

火炸藥黑燈工廠涉及人-機(jī)-物的深度融合，需要建立極其復(fù)雜的優(yōu)化決策系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)整個(gè)生產(chǎn)流程的自優(yōu)化運(yùn)行[47]。在滿足市場(chǎng)需求、企業(yè)生產(chǎn)能力指標(biāo)(設(shè)備性能、工藝指標(biāo))、可投入資源以及節(jié)能減排、環(huán)保等諸多約束的前提下，對(duì)火炸藥生產(chǎn)全流程進(jìn)行優(yōu)化決策，以達(dá)到增加產(chǎn)量、提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低能耗、減少排放、節(jié)約成本的最終目的。

火炸藥生產(chǎn)流程優(yōu)化決策是在多個(gè)決策控制系統(tǒng)的協(xié)同作用下實(shí)現(xiàn)的，系統(tǒng)構(gòu)架如圖5所示，其中包括面向工藝參數(shù)等生產(chǎn)指標(biāo)的優(yōu)化決策系統(tǒng)、生產(chǎn)過程的協(xié)同控制系統(tǒng)以及自主運(yùn)行控制系統(tǒng)。決策優(yōu)化系統(tǒng)通過對(duì)虛擬的制造流程進(jìn)行仿真分析進(jìn)行產(chǎn)線的前饋決策矯正，隨后基于大數(shù)據(jù)和在線檢測(cè)相結(jié)合的方式對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工況進(jìn)行識(shí)別和反饋，并快速完成優(yōu)化決策。通過決策優(yōu)化系統(tǒng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)決策，可以感知生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率、制造成本、能耗物耗以及安全運(yùn)行狀態(tài)等生產(chǎn)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化，并在最短時(shí)間內(nèi)對(duì)各級(jí)控制系統(tǒng)發(fā)出指令，對(duì)自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)做出調(diào)整，始終保證生產(chǎn)過程整體優(yōu)化運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)綜合生產(chǎn)指標(biāo)(能耗、效率、產(chǎn)品質(zhì)量、成本等)的自優(yōu)化運(yùn)行。

圖5 生產(chǎn)過程人工智能優(yōu)化決策系統(tǒng)構(gòu)架示意圖

4.4 火炸藥制造過程安全防護(hù)技術(shù)

火炸藥制造過程屬于高危險(xiǎn)作業(yè)，存在多種風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)及風(fēng)險(xiǎn)因素。在制備過程中，含能物料可能會(huì)受到熱、撞擊和摩擦等多種外界因素的耦合刺激。為保證火炸藥自動(dòng)化制造過程的本質(zhì)安全，基于生產(chǎn)全流程的安全防護(hù)技術(shù)至關(guān)重要。但火炸藥整體制造流程較為復(fù)雜，為得到風(fēng)險(xiǎn)抑制及安全防控方法，應(yīng)綜合考慮相關(guān)物料安全特性、演變特性及相關(guān)危險(xiǎn)因素辨識(shí)、安全性能仿真、安全邊界條件等多種因素，具體研究?jī)?nèi)容如下。

1)含能物料安全特性研究。分別對(duì)火炸藥制作涉及到的多種含能物料的熱感度、火焰感度、電感度以及沖擊波感度等關(guān)鍵特性參數(shù)進(jìn)行表征和測(cè)試?；鹫ㄋ庩P(guān)鍵特性參數(shù)如圖6所示。

圖6 火炸藥關(guān)鍵特性參數(shù)

2)危險(xiǎn)刺激因素辨識(shí)及安全性能仿真。精準(zhǔn)的危險(xiǎn)因素辨識(shí)是實(shí)現(xiàn)火炸藥自動(dòng)化安全制造的重要保證。首先，對(duì)不同過程中的危險(xiǎn)刺激因素進(jìn)行辨識(shí)；隨后，將開展制造關(guān)鍵工序的安全性能仿真，建立過程安全性能仿真模型，模擬制造過程關(guān)鍵工序熱場(chǎng)、力場(chǎng)變化特點(diǎn)，得出制造過程中相關(guān)刺激因素的安全邊界條件，實(shí)現(xiàn)路徑如圖7所示。

圖7 關(guān)鍵工序安全性能仿真流程

3)自動(dòng)化制造過程安全防護(hù)?；诨鹫ㄋ幹圃爝^程安全防控技術(shù)，結(jié)合物料安全特性數(shù)據(jù)分析及制造過程安全性能仿真設(shè)計(jì)結(jié)果，進(jìn)行自動(dòng)化制造過程風(fēng)險(xiǎn)因素及邊界條件分析，形成風(fēng)險(xiǎn)抑制及安全防控方法，完成裝藥、裝配過程安全防控技術(shù)設(shè)計(jì)，安全防控技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑如圖8所示。

圖8 制造過程安全防控技術(shù)實(shí)現(xiàn)途徑

5 結(jié)語

目前我國火炸藥生產(chǎn)正處于轉(zhuǎn)型期，自動(dòng)化、連續(xù)化生產(chǎn)技術(shù)已初步形成。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)黑燈工廠是行業(yè)要求也是大勢(shì)所趨，需要借助行業(yè)內(nèi)外力量，協(xié)同攻關(guān)，進(jìn)行體制系規(guī)劃。為實(shí)現(xiàn)火炸藥黑燈工廠在未來需要進(jìn)行如下突破。

1)深化機(jī)理研究、進(jìn)行工藝深度改革：深化工藝機(jī)理及安全感度研究，為工藝優(yōu)化及裝備研制提供基礎(chǔ)。不在落后的工藝基礎(chǔ)上強(qiáng)行建設(shè)黑燈工廠，在先進(jìn)工藝基礎(chǔ)上，進(jìn)行自動(dòng)化和數(shù)字化，事半功倍。

2)形成標(biāo)準(zhǔn)化工藝裝備及解決方案：集中精力優(yōu)先突破一批共性工藝裝備，形成可復(fù)制推廣的共性解決方案。

3)實(shí)現(xiàn)深度數(shù)字化并進(jìn)一步提升智能化：基于數(shù)字化技術(shù)將數(shù)字孿生、人工智能等新技術(shù)與火炸藥制造工藝結(jié)合，實(shí)現(xiàn)安全、質(zhì)量、效率自判定、自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化，建成真正意義的無憂黑燈工廠。