摘 要：測控裝備是實現數據采集與分析、控制執(zhí)行的核心載體，是發(fā)展數字經濟、推動產業(yè)數字化轉型的關鍵物質基礎，其數字化、智能化水平決定了智能制造的水平。我國測控裝備智能化評估相關研究工作總體上較為薄弱，缺乏理論模型研究。為推動我國測控裝備智能化水平的進步，在測控裝備智能化發(fā)展演進規(guī)律特征分析的基礎上，根據測控裝備產品智能化的現狀、問題和需求，本文提出表征測控裝備智能化水平的技術特征，構建測控裝備智能化水平成熟度評估模型，為我國測控裝備產業(yè)智能化水平成熟度評估工作提供了實現路徑。

關鍵詞：智能制造，測控裝備，智能化評估模型

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.24.009

當前，隨著移動互聯網、物聯網、大數據、人工智能等新一代互聯網信息技術的發(fā)展，傳統制造業(yè)正在向智能化轉型升級，已成為各國整體提升制造業(yè)國際競爭力和影響力的重要發(fā)展戰(zhàn)略。當前，以智能制造為代表的新一輪產業(yè)變革迅猛發(fā)展，數字化、網絡化、智能化日益成為制造業(yè)的主要趨勢[1]。

智能測控裝備制造業(yè)是橫跨傳統制造業(yè)的新興行業(yè)，是國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)，其細分子行業(yè)主要包括數控機床、金屬切割和焊接設備、儀器儀表、工控自動化等裝備制造。相比于傳統產業(yè)，其產品呈現“自動化”“智能化”特征，是具有感知、分析、推理、決策和控制功能的智能測控裝備。近年來，工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會等部門相繼發(fā)布《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》[2]《智能檢測裝備產業(yè)發(fā)展行動計劃（2023—2025年）》[3]等相關政策，大力推進制造業(yè)轉型和智能制造，為智能測控裝備制造創(chuàng)造了良好的政策環(huán)境和廣闊的發(fā)展空間。然而，目前我國測控裝備智能化水平與能力缺乏客觀評價，難以支撐裝備數字化智能化發(fā)展，亟需開展測控裝備系統智能化水平成熟度評估技術研究工作。

本文在測控裝備智能化發(fā)展演進規(guī)律特征分析的基礎上，建立了測控裝備智能化評估模型，提出了測控裝備智能化成熟度等級評定方法，為我國測控裝備產業(yè)智能化水平評估工作提供了實現路徑。

1 測控裝備智能化發(fā)展演進規(guī)律

測控裝備由模擬轉向數字實現了質的飛躍，由數字化向智能化發(fā)展則是在數字化技術、自動化控制、大數據、人工智能等技術的發(fā)展過程中逐漸發(fā)展起來。通過對變送器、閥門定位器、變頻器、PLC、數控機床等典型測控裝備的智能化發(fā)展歷程進行梳理，測控裝備智能化演進規(guī)律可總結為如下幾個階段：

第一階段：手動測控。主要依靠非自動化的手段，基于人工操作和控制的測量和控制方法，通過手動操作測量和控制設備來實現對工業(yè)過程或實驗數據的采集、記錄、處理和反饋控制。例如：手動操作器、手動指示儀、手動記錄控制儀等。比較常見的溫度計、壓力計、流量計可以直觀顯示測量結果，都屬于手動測控范疇。

第二階段：模擬測控。能夠實現模擬信號測量和控制功能。輸出的信號和處理電路都是模擬信號。例如：模擬指示儀、模擬控制器、模擬調節(jié)器、模擬記錄儀、模擬信號變送器等。

第三階段：數字化測控。采用數字技術和計算機技術進行測量和控制功能的裝備，輸出的信號和處理電路都是數字化信號。例如：數字變送器、數字閥門定位器、數控機床等。

第四階段：機器智能測控。機器智能測控是新一代自動化的延伸，利用機器系統的感知、計算、學習、分析等能力，實現自主決策、自主學習和自主分析，以輔助人類進行工作，提高工作效率和質量。比如故障診斷和自適應預測等功能屬于機器智能。測控裝備發(fā)展到機器智能測控階段后，能夠執(zhí)行人設置的規(guī)則、命令，實現部分預測、監(jiān)測功能，替代簡單的人類勞動。

第五階段：人工智能測控。人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它由不同領域的技術組成，如機器學習，計算機視覺等。測控裝備發(fā)展到人工智能測控階段后，充分利用積累的數據和知識，開發(fā)出能夠模擬人類智能的算法和應用系統，使裝備能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作，創(chuàng)造虛擬勞動力，降低勞動力成本。比如機器人的自學習、自評估等功能屬于人工智能測控。

2 測控裝備智能化水平成熟度評估模型

當前，智能測控裝備應用已經滲透到各行各業(yè)，已廣泛應用于人們生產生活的各個方面，所涉及的行業(yè)包括航空航天、農業(yè)生產、軟件開發(fā)、遠程測控、交通運輸行業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生等諸多領域，極大地方便了人們的生活，也促進了國民經濟的發(fā)展。本文根據當前智能測控裝備的智能化發(fā)展水平，結合各行業(yè)和技術發(fā)展需要，基于大量典型測控裝備如變送器、閥門定位器、變頻器、PLC、數控機床、機器人等智能化特征數據，采用多維度分析、總結歸納法構建測控裝備智能化評估模型。

2.1 模型架構

作為一種測控裝備智能化能力評估工具，測控裝備智能化水平成熟度模型給出了測控裝備智能化水平成熟度整體評估的框架。模型由以下2個維度構成：

（1）成熟度等級：本文將測控裝備智能化水平成熟度分為五個等級，從低到高依次為一級（預備級）、二級（初始級）、三級（基本級）、四級（優(yōu)秀級）、五級（卓越級）。成熟度之間的遞進關系如圖1所示。

（2）評估域：評估域給出了智能化成熟度評估的關鍵方面，包括智能感知、智能控制、智能管理、互聯與集成、數據與信息服務、自學習、人機交互、仿真與建模七個方面。如表1所示。

評估域由評估子域構成。其中，智能感知包括精度、響應速度2個評估子域。智能控制包括編程控制、智能補償、自適應校準、自適應優(yōu)化4個評估子域。智能管理包括故障診斷、安全保護、智能監(jiān)控、預測性維護、智能運維管理5個評估子域。互聯與集成包括接口、互聯與集成2個評估子域。數據與信息服務包括數據存儲、數據服務2個評估子域。自學習包括自學習、自感知、自評估3個評估子域。人機交互包括交互界面、易用性2個評估子域。

2.2 成熟度等級

測控裝備智能化成熟度各個等級的智能化特征如下：

一級（預備級）：采用模擬技術進行采樣和信號處理，測量精度和穩(wěn)定性差；響應速度低；只具備狀態(tài)顯示功能，沒有物理接口，不支持設備互聯和集成；無法進行本地存儲。

二級（初始級）：采用AD轉換技術，將模擬信號轉換為高精度的數字信號，避免了傳統模擬設備由于信號傳輸導致的誤差和失真，測量準確性和穩(wěn)定性較模擬設備有所提高；響應速度明顯提高；支持人工校準功能；支持人工故障診斷；具備簡單的物理接口，可輸出數字信號，可支持部分通信協議；可在本地進行部分數據存儲，不具備對外數據信息服務能力。

三級（基本級）：采用先進的傳感技術和信號處理技術，實現高精度的測量和控制；具有自動補償能力，內置微處理器，采用數字化技術進行數據處理、決策生成、雙向通信，實現功能的自校準、自適應及精準控制[4]；管理軟件對設備進行管理，利用自動測試、故障診斷、運行特性診斷、參數分析等功能，實現設備狀態(tài)監(jiān)測和檢修預測[5]；能夠與上層自動化系統進行通信，實現遠程監(jiān)控和遠程控制；有廣泛的輸入信號兼容性，可接受多種類型的輸入信號，并輸出多種不同類型的信號，適應不同工業(yè)場合和應用需求的變化；除進行本地數據存儲外，還可以實時接入上位機、主機數據存儲，實現云端存儲。

四級（優(yōu)秀級）：實現微米級別的加工精度和表面質量，自適應地調整加工過程中的參數和軌跡，以保證加工的一致性和穩(wěn)定性；實現快速的輸入和輸出響應，滿足高速生產過程對于實時控制的要求；在毫秒級的時間內完成復雜的控制計算和數據處理，確保生產過程的精確控制和協調運行；能夠根據系統負載情況，自動優(yōu)化運行參數，以提高系統的效率和性能。自行測量被控制設備的電機電阻、電感等參數，并自動設置參數；支持2軸/3軸加工工件自動編程；內置先進的故障診斷軟件，在線進行運算、比較、分析、組態(tài)，實現在線或離線故障診斷，提供自動維修或向運維人員發(fā)送故障報告等維修預報；進行內部狀態(tài)監(jiān)控，包括位姿監(jiān)控、輸入輸出監(jiān)控、運行速度監(jiān)控等；預測性維護采用后臺監(jiān)測和診斷預警的維護方式，在還沒有產生故障或剛剛產生故障時，獲取信息并通過數據模型分析、預測可能出現的運行情況和預期的時間，給出精準的設備體檢報告，延長運行時間和生命周期，明顯降低故障頻次；配備豐富的輸入輸出接口，能夠實時采集和處理各種類型的數據具有上行互聯與集成能力，支持工業(yè)物聯網、現場總線協議，支持其他自定義的數據格式與通信方式，具備自組網功能、已掛設備自組態(tài)功能；具備靈活可擴展的能力，可以根據生產需求進行改進和升級，滿足不同的加工要求和工藝需求；除進行本地數據存儲外，還可以實時接入上位機、主機數據存儲，實現云端存儲；支持斷電保護與數據存儲功能，數據延時上傳、斷點續(xù)傳、自動重試。

五級（卓越級）：實現納米級別的加工精度和表面質量，自適應地調整加工過程中的參數和軌跡，以保證加工的一致性和穩(wěn)定性；在微秒級的時間內完成復雜的控制計算和數據處理，確保生產過程的精確控制和協調運行；采用智能控制方式，如神經網絡控制、模糊控制、專家系統控制、學習控制等，具有自我學習和自我適應的能力，能夠根據不同的工況和操作需求進行調整和優(yōu)化；具有較高的可編程性，支持多種語言編程能力，包括MATLAB、C++、Java等，程序離線執(zhí)行與代碼優(yōu)化；基于歷史運行信息自動優(yōu)化，并及時采取相應的保護措施、參數優(yōu)化，以保護設備的安全和可靠性，具備趨勢記錄、歷史數據、自動報表等功能；具備自學習能力，能夠根據多種運行變量進行預測計算，可實時顯示當前元器件壽命，并主動提醒用戶運行部門加強巡視，提前準備維修備件；實現智能調度和排程，優(yōu)化生產計劃和工藝流程，提高生產效率和資源利用率；支持多種通信協議，如HART協議、Modbus協議、PROFIBUS、HART、Ethernet/IP等，以實現與其他設備和系統的無縫集成。與其他設備、機器人、監(jiān)控系統等進行高效的數據交換和協同工作；支持基于控制指令的大數據融合；除進行本地數據存儲外，還可以實時接入上位機、主機數據存儲，實現云端存儲；實時數據WEB發(fā)布功能，可進行遠程操作（設定、監(jiān)視、診斷、初始化等），支持故障信息、錯誤信息自動上傳分析，具有高速、可靠存儲大容量數據的管理能力，具備數據加密、數據壓縮、數據遷移、數據安全等自主功能。

3 測控裝備智能化成熟度等級打分方法

本文中測控裝備智能化水平成熟度總分為1000分（見表2）。各評估子域得分之和為該評估域總得分，各評估域總得分之和為該裝備智能化成熟度得分。進行智能化成熟度評估時，可以根據對需求的不同側重，為評估子域賦予不同權重。

各評估子域打分方法：首先依據等級判定要求，判斷被測設備在評估子域所對應的等級，然后根據符合程度的差異，決定分值權重（見表3），該評估子域的得分是總分和分值權重的乘積。

舉個例子，對某測控裝備的“智能感知”能力域進行打分，“精度”符合精度四級要求，且位于四級要求的最高水平，其分值權重取為85%，則其精度得分為50×85%=42.5分；“響應速度”符合響應速度三級要求，且位于三級要求的最低限，其分值權重取為50%，則其響應速度得分為50×50%=25分。因此，某測控裝備的“智能感知”評估域能力域得分為是“精度”得分和“響應速度”得分之和，為42.5+25=67.5分。由此依次計算各評估域得分，可得到該測控裝備的智能化成熟度得分。

對照通過智能化成熟度等級對應的得分區(qū)間，根據依照智能化成熟度得分與智能化成熟度等級對應關系，得出設備的智能化成熟度等級。

4 結 語

發(fā)展智能制造業(yè)已經成為實現我國制造業(yè)從低端制造向高端制造轉變的重要途徑。隨著測控裝備制造行業(yè)由數字化向智能化發(fā)展，越來越多的測控裝備呈現出智能化特征。需要盡快推動測控裝備智能化水平成熟度評估工作，針對測控裝備智能化水平進行客觀評價，從而有利我國支撐測控裝備智能化發(fā)展。

參考文獻

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作者簡介

溫娜，博士，研究員級高級工程師，主要從事智能制造、工業(yè)數據治理與知識管理標準化相關技術研究工作。

（責任編輯：張佩玉）